本文介绍了一种新的高斯分布模型，旨在解决结构化协方差矩阵在计算机视觉和信号处理中的应用挑战。通过Riemannian几何技术，提出了有效的统计学习算法，并探讨了在深度神经网络中添加结构化权重的优势。此外，研究了基于贝叶斯方法的图结构学习和高斯代理模型在贝叶斯反问题中的应用，展示了其在图像降噪和压缩感知等领域的有效性。