本发明公开了一种用于人脸识别的样本分类的方法及装置，所述方法包括：获取人脸图像集，从所述人脸图像集中确定训练样本集和测试样本集；获取各训练样本的标签，生成所述训练样本集的标签释放模型；构建最优空间的目标模型；构建过渡空间变换矩阵，将所述最优空间的目标模型拆分为过渡空间模型和标签空间模型，并基于所述各训练样本的标签及所述标签释放模型对所述过渡空间模型和标签空间模型进行迭代求解；基于迭代求解得到的过渡空间模型和标签空间模型，对待识别人脸图像进行分类。所述方法将最优子空间的学习拆分成两个子空间的学习，将标签释放模型引入子空间学习达到扩大映射样本类间差异的目的，后续分类器可以更容易正确的识别出样本。