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隨著視頻采集和網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的快速發(fā)展以及個(gè)人移動(dòng)終端設(shè)備的廣泛使用，大量圖像數(shù)據(jù)以集合形式存在，集合內(nèi)在結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性使得如何度量集合間距離成為圖像集分類(lèi)的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題．為了解決這一問(wèn)題。提出了一種基于雙稀疏正則的圖像集距離學(xué)習(xí)框架（double sparse regularizations for image set distance leaming，簡(jiǎn)稱(chēng)DSRID）．在該框架中，兩集合間距離被建模成其對(duì)應(yīng)的內(nèi)部典型子結(jié)構(gòu)問(wèn)的距離，從而保證了度量的魯棒性和判別性．根據(jù)不同的集合表示方法。給出了其在傳統(tǒng)的歐式空間以及兩個(gè)常見(jiàn)的流形空間。即對(duì)稱(chēng)正定矩陣流形（symmetric positive definite matrices manifold，簡(jiǎn)稱(chēng)SPD manifold）和格林斯曼流形（Grassmann manifold）上的實(shí)現(xiàn)．在一系列的基于集合的人臉識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別和物體分類(lèi)任務(wù)中驗(yàn)證了該框架的有效性．
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