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字典学习作为一种高效的特征学习技术被广泛应用于多视角分类中。现有的多视角字典学习方法大多只利用多视角数据的部分信息,且只学习一种类型的字典。实际上,多视角数据的相关性信息和多样性信息同样重要,且仅考虑一种合成型字典或解析型字典的学习算法不能同时满足处理速度、可解释性以及应用范围的要求。针对上述问题,提出了一种基于块对角化表示的多视角字典对学习方法(Block-Diagonal Representation based Multi-View Dictionary-Pair Learning,BDR-M