本发明公开了一种基于半监督线性回归的人脸识别方法，该方法首先将未标记训练样本表示成全体训练样本的线性组合，根据L2范数最优化问题求解表示系数，然后计算未标记训练样本与已标记的每类训练样本的重构误差，将其分配到重构误差最小的已有类中；待所有未标记样本均分配到已有类后，一方面将待识别样本表示成某类已标记样本的线性组合，另一方面将待识别样本表示成某类已分配好的样本的线性组合，分别计算这两种情形下的重构误差；最后，通过度量这两种情况下的重构误差，判别待识别人脸图像的类标。本发明相比于其它无监督或有监督方法，能有效提高人脸识别精度。