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针对人脸光照、遮挡、身份、表情等因素变化的人脸姿态估计难题,结合稀疏表示分类(SRC)方法的优秀识别性能,对SRC理论进行了深入分析,并将其应用于人脸姿态分类。为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于字典学习与稀疏约束的人脸姿态识别方法。通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:所研究的方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性。