字典学习（DL）方法近年来被广泛应用于解决各种计算机视觉领域的问题。现有的大部分字典学习算法均旨在学习一个综合型字典来表示输入信号，并使表示系数或表示误差具有一定的判别能力。这些字典学习算法大都需要对稀疏表示系数采用l0或者l1范数的约束，所以学习过程比较耗时。解析型字典学习的提出较为有效地解决了字典学习算法效率低的问题。在分类识别任务中，联合学习一个综合型字典和一个解析型字典正在成为一个热门的研究趋势，这不仅很大程度上降低了学习过程中的计算复杂度，而且在分类识别性能上也能有一定的提升。本文借鉴