提出一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法,通过局部邻域嵌入非线性降维和稀疏系数的方法产生冗余样本,则新样本包含了多种姿态和多种表情。将所有的新样本作为训练样本,运用改进后的稀疏表征分类算法进行人脸图像的识别。在单样本情况下,基于ORL人脸库和FERET人脸库的实验证明,该方法比原稀疏表征方法在识别率上分别提高了15.53%和7.67%。与RSRC、SSRC、DMMA、I-DMMA等方法相比,该方法同样具有良好的识别性能。