1.一种基于小波变换及稀疏表示的人脸识别方法，其特征在于包括以下步骤：

①假设人脸库中包括n个类别的人脸图像集，每个类别的人脸图像集包括m张待训练的人脸图像，s张待测试的人脸图像，所有待训练的人脸图像构成训练样本集，所有待测试的人脸图像构成测试样本集，其中，n≥2，m≥2，s≥2；

②利用小波变换对该训练样本集中的每幅待训练的人脸图像进行分解，得到每幅待训练的人脸图像的低频分量、水平细节高频分量、垂直细节高频分量和对角细节高频分量；

③用主成分分析方法对每幅待训练的人脸图像的低频分量进行特征提取，得到每个低频分量对应的低频特征向量和对应的低频特征值，将所有低频特征向量按照对应的低频特征值从大到小的顺序排列形成低频正交投影空间，将所有待训练的人脸图像的低频分量在低频正交投影空间投影，得到对应的低频训练投影特征集，将低频训练投影特征集定义为低频字典，记为DL；

④用主成分分析方法对每幅待训练的人脸图像对应的水平细节高频分量、垂直细节高频分量和对角细节高频分量进行融合，得到每幅待训练的人脸图像对应的最终高频融合训练图像；

用主成分分析方法对每个最终高频融合训练图像进行特征提取，得到每个最终高频融合训练图像对应的高频特征向量和对应的高频特征值，将所有高频特征向量按照各自对应的高频特征值从大到小的顺序排列形成高频正交投影空间，将所有最终高频融合训练图像在高频正交投影空间上进行投影，得到对应的高频投影特征集，将高频投影特征集记为高频字典，记为DH；

⑤利用小波变换对该测试样本集中的每幅待测试的人脸图像进行分解，得到每幅待测试的人脸图像的低频分量、水平细节高频分量、垂直细节高频分量和对角细节高频分量；

⑥用主成分分析方法对每幅待测试的人脸图像的水平细节高频分量、垂直细节高频分量和对角细节高频分量进行融合，得到每幅待测试的人脸图像对应的最终高频融合测试图像；

将每幅待测试的人脸图像的低频分量在低频正交投影空间上进行投影，得到每幅待测试的人脸图像对应的低频测试投影特征，将其中第i幅待测试的人脸图像对应的低频测试投影特征记为 1≤i≤n×s，其中，n×s表示人脸库中待测试的人脸图像的总数；

将每幅待测试的人脸图像对应的最终高频融合测试图像在高频正交投影空间上进行投影，得到每幅待测试的人脸图像对应的高频测试投影特征，将其中第i幅待测试的人脸图像对应的高频测试投影特征记为⑦获取每幅待测试的人脸图像在人脸库中所属的人脸图像集的类别，完成人脸识别，其中获取第i幅待测试的人脸图像所属的人脸图像集的类别的具体过程如下：⑦-1将 在DL上进行稀疏表示获取 在DL中与每个类别的人脸图像集对应的低频重构特征，共n个低频重构特征，再获取 与每个低频重构特征的残差并提取其中的最小残差，将该最小残差对应的人脸图像集的类别记为q，1≤q≤n，将q定义为利用低频字典确定的第i幅待测试的人脸图像所属的人脸图像集的类别；

将 在DH上进行稀疏表示获取 在DH中与每个类别的人脸图像集对应的高频重构特征，共n个高频重构特征，再获取 与每个高频重构特征的残差并提取其中的最小残差，将该最小残差对应的人脸图像集的类别记为t，1≤t≤n，将t定义为利用高频字典确定的第i幅待测试的人脸图像所属的的人脸图像集的类别；

⑦-2若q等于t，则将q确定为第i幅待测试的人脸图像所属的人脸图像集的类别，完成人脸识别的过程，否则，执行步骤⑦-3；

⑦-3将 在第q个类别的人脸图像集中对应的低频重构特征记为 将 与 的互相关系数记为ρL， 其中， 表示求 与 的协方差的运算，表示 的方差， 表示 的方差；

将 在第t个类别的人脸图像集中对应的高频重构特征记为 将 与 的互相关系数记为ρH， 其中， 表示求 与 的协方差的运算，表示 的方差， 表示 的方差；

若|ρL|≥|ρH|，则判定第i幅待测试的人脸图像属于第q个类别的人脸图像集，完成对第i幅待测试的人脸图像的识别过程；若|ρL|＜|ρH|，则判定第i幅待测试的人脸图像属于第t个类别的人脸图像集，完成对第i幅待测试的人脸图像的识别过程，其中，“||”为取绝对值符号。

2.根据权利要求1所述的一种基于小波变换及稀疏表示的人脸识别方法，其特征在于所述的步骤④中用主成分分析方法对每幅待训练的人脸图像的水平细节高频分量、垂直细节高频分量和对角细节高频分量进行融合的具体过程为：④-1：利用主成分分析将每幅待训练的人脸图像的垂直细节高频分量与每幅待训练的人脸图像的水平细节高频分量进行融合，得到每幅待训练的人脸图像对应的第一高频融合训练图像；

④-2：利用主成分分析将每幅待训练的人脸图像对应的第一高频融合训练图像与每幅待训练的人脸图像的对角细节高频分量进行融合，得到每幅待训练的人脸图像对应的最终高频融合训练图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于小波变换及稀疏表示的人脸识别方法，其特征在于所述的步骤⑥中用主成分分析方法对每幅待测试的人脸图像的水平细节高频分量、垂直细节高频分量和对角细节高频分量进行融合的具体过程为：⑥-1：利用主成分分析将每幅待测试的人脸图像的垂直细节高频分量与每幅待测试的人脸图像的水平细节高频分量进行融合，得到每幅待测试的人脸图像对应的第一高频融合测试图像；

⑥-2：利用主成分分析将每幅待测试的人脸图像对应的第一高频融合测试图像与每幅待测试的人脸图像的对角细节高频分量进行融合，得到每幅待测试的人脸图像对应的最终高频融合测试图像。