1.一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一：镜像图法利用图像的对称性得到镜像图；若人脸数据库有t类，每类有n个训练样本，训练样本总数为N＝t*n；令X表示总的原始矩阵，Xi表示X中第i类训练样本矩阵，Xi＝[x(i-1)*n+1,x(i-1)*n+2,…,xi*n](i＝1,2,…,t)，Xi中每一项代表第i类中每一个训练样本的列向量；设样本矩阵具有C行和D列，它对应的镜像矩阵也具有C行和D列；第i类第j个训练样本列向量表示为x(i-1)*n+j，第i类第j个新生成的镜像样本表示为m(i-1)*n+j，(i＝1,2,…,t；j＝

1,2,…,n)；x'(i-1)*t+j(c,d)表示x(i-1)*t+j在第c行和第d列上的像素，m'(i-1)*t+j(c,d)表示m(i-1)*t+j(c,d)在第c行和第d列上的像素,有将m'(i-1)*t+j(c,d))转化为m((i-1)*t+j(c,d)，令M表示总的镜像图矩阵，Mi表示M中第i类训练样本矩阵，Mi＝[m(i-1)*n+1,m(i-1)*n+2,…,mi*n]；

步骤二：令S表示总的训练样本矩阵，S＝[S1，S2，…St]，Si表示第i类总的训练样本矩阵，Si＝[x(i-1)*n+1,m(i-1)*n+1,x(i-1)*n+2,m(i-1)*n+2,…,xi*n,mi*n]；第i类测试样本矩阵的列向量为y，用欧氏距离来测量第i类训练样本x(i-1)*n+j与测试样本之间的偏差程度，令di＝||y-x(i-1)*n+j||2   (2)

di越小，说明x(i-1)*n+j越接近y；从2*N个训练样本中用欧式距离选出G个训练样本,G≤2*N,设G个训练样本的列向量分别为q1,q2,…,qG,令Q表示经过欧式距离选择过的训练样本矩阵，Q＝[q1,q2,…,qG]；用G个训练样本线性表示y，即y＝K*Q   (3)

K是Q对应的系数,K＝[k1,k2,...,kG]；令Ki＝(QTQ+μz)-1QTy，μ是一个较小的常量，z是一个可识别的矩阵；令yi＝Ki*Qi   (4)

Qi表示Q中第i类训练样本，Ki为Qi对应的系数，用di1衡量y与y'之间的偏差程度，即di1＝||y-y'||2   (5)di1越小，说明y'越能表示y；若 则测试样本y被分配到第i类。