基于2DLDA方法，提出了一种基于图像分块的二维线性鉴别分析(M2DLDA)的人脸识别方法。该方法首先对原始人脸图像进行必要的预处理后进行分块，再对分块后的子图像分别采用2DLDA方法进行特征提取，最后用最小距离分类器进行识别。该方法的优点：分块后能有效的抽取人脸图像的局部特征有利于分类；降低了2DLDA方法提取的特征矩阵的维数；特征提取是基于图像矩阵的，抽取方便快速。在ORL人脸数据库上的实验结果表明：该方法在识别性能上优于2DLDA方法。