利用比l1-范数最小化更高效的l2-范数最小化算法，提出了一种在多种人脸数据库上整体更为准确，且比经典基于稀疏表示的人脸分类算法更高效的人脸识别算法。它在传统的训练字典中加入了一个特征矩阵，增大特征信息在字典矩阵中的比重，从而提高识别的准确性。在一系列的实验结果中得出，该人脸识别算法比现有的其他几种典型算法更加准确，而且对噪声和遮挡块的抗干扰性也更强。