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通过对传统的基于向量的典型相关分析(CCA)方法进行改进,提出了一种新的直接基于特征矩阵的二维典型相关分析方法(2DCCA),并将其应用于人脸识别的特征融合过程中。较基于向量的典型相关分析,该方法的优点主要有两点:第一,该方法计算过程中构造的协方差矩阵维数大幅度减小,这在一定程度上避免了人脸识别中存在的"高维小样本问题";第二,由于协方差矩阵维数的缩减,使特征抽取的速度明显提高。最后在ORL标准人脸库和AR大型人脸数据库上的实验结果有效地验证了这两点。