在线词典学习对于在计算机视觉中处理大规模动态数据特别有用。 然而，它面临着合并健壮功能而不是平方数据拟合项的主要困难，以处理训练数据中的异常值。 在本文中，我们提出了一个新的在线框架，该框架允许在健壮的字典学习中使用l（1）稀疏数据拟合术语，从而显着增强了这一重要技术的可用性和实用性。 已经进行了广泛的实验以验证我们的新框架。