视频的自动化分类技术是计算机视觉领域里面非常重要同时也非常具有挑战性的研究热点之一，其主要目的是用计算机对视频类别进行分类，以代替人工分类的方法。但是现有的对视频建模的方法，由于忽视了模型所处空间的拓扑结构，因此对模型的度量是不准确的。针对这一现状，引入了用李群流形理论来研究动态纹理模型的方法。近几年来，在视频分类中，基于动态纹理的建模方法受到了广泛的重视，由于这个模型能够很好的捕捉视频的外观和运动特性，因而在表达视频上具有很好的效果。但是现有对动态纹理模型进行距离度量的方法，并没有考虑动态纹理模型的空间拓扑结构，因此这些度量方法是不准确的。为了能够更好的对动态纹理模型进行度量，应当对动态纹理模型的拓扑空间进行分析，用正确的流形上的度量方法来对动态纹理进行度量，从而对动态纹理进行分类。动态纹理可以映射到李群流形空间，并给出了相应的映射方法，进一步的在李群流形空间上对动态纹理进行了度量，最后，把基于李群流形对动态纹理的度量构造为核函数的形式，从而可以与支持向量机的分类方法进行结合，进一步的提高了动态纹理的分类效果。为了验证方法的有效性，在交通分类的数据集上进行了实验，实验结果表明，用李群流形对动态纹理进行度量的方法优于同类算法。