为了得到高质量的人脸特征，提高人脸识别性能，提出基于改进的Gabor变换和（2D）2NMF（二维非负矩阵分解法）的人脸识别方法。改进的Gabor变换提取的特征有较高的品质，鲁棒性增强。二维非负矩阵分解法降维能大大降低图像数据维数，缩短计算时间，提高识别率。最后在ORL人脸库中进行实验，结果表明改进的Gabor变换和二维NMF方法相结合计算时间略微增加，但识别效率明显提高，从而证明了该方法的有效性。