采用组稀疏表示分类方法时，同类样本同时参与对测试样本的表示，忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法，该方法在块正交匹配追踪算法基础上，将样本间的相干系数作为参数，设置适当的阈值，对每次选取的样本进行判别，剔除与测试样本相关性较差的样本，优化算法的重建性能。在Yale B和ORL的数据库上的实验表明，与原有方法相比，改进后的方法得到的识别率较高，实验结果证明了该方法的有效性。