隨著信息科學(xué)技術(shù)和圖像采集設(shè)備的迅猛發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)在我們的日常生活中無處不在，并且其種類和數(shù)量不斷增長。與傳統(tǒng)的以單幅圖像為單位的分類任務(wù)相比，以圖像集為對象的分類效果更加引人期待。圖像集包含了關(guān)于待分類對象更為豐富的信息。圖像集通常具有高維度和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，其變化不僅僅體現(xiàn)在線性子空間中，還包括更復(fù)雜的非線性變化。本書介紹了基于圖像集數(shù)據(jù)的分類研究的背景和研究現(xiàn)狀，對全書的框架結(jié)構(gòu)進行梳理。深入介紹格拉斯曼流形相關(guān)的理論知識，主要介紹了幾種基于稀疏表示的分類方法在格拉斯曼流形空間以及乘積格拉斯曼流形空間的推廣方法，通過實證分析評估了這些模型在圖像集分類問題上的性能。本書旨在解決基于圖像集的分類問題，從格拉斯曼流形空間的視角分析提供深入而全面的理論基礎(chǔ)和實踐方法，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和從業(yè)者提供有價值的參考。