本发明公开了一种基于判别式主成分分析的人脸识别方法，在解决主成分分析对同类样本数据分类较差和线性判别分析计算成本高、类内矩阵常常不可逆等缺陷的同时保留了它们的优势。该发明包括：1.输入训练集矩阵；2.对训练集矩阵进行转化，构造低纬度转换矩阵；3.计算转换矩阵的类内、类间矩阵；4.标准化处理类内、类间矩阵的元素；5.使用改进的直接线性判别分析法计算判别矩阵；6.利用主成分分析计算判别矩阵的特征空间7.分别将训练集矩阵和测试集矩阵投影到特征空间；8.采用最近邻分类器完成识别过程。著名人脸数据库上的实验结果验证了本发明具有出色的表现，且提出的方法可以应用在模式识别、计算机视觉的众多领域。