针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题，提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵，用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数，求出两个投影矩阵，然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影，提取出特征系数。实验证明在相同识别率下，用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下，此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。