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提出了一种GLRAM(矩阵的广义低秩逼近)与LDA(线性判别分析)相结合的人脸识别方法。首先利用GLRAM方法获得人脸图像的有效特征,然后通过LDA对获得的特征进行进一步的降维并获得最佳分类特征。这样使得抽取特征的判断能力得到了显著增强。实验结果表明,该算法在较短的时间内取得了较高的识别率,效果优于单独运用GLRAM方法和LDA方法。