本发明公开了一种基于主动判别性跨域对齐的低分辨人脸识别方法，具体为：构造HR图像集、LR人脸图像集，从LR人脸图像集中挑选源域样本，形成源域样本集，剩余的LR人脸图像形成目标域样本集；同时减小源域与目标域样本之间的统计分布差异；构造判别对齐矩；建立源域与目标域样本的线性变换关系；构造并求解目标函数，计算源域及标域样本变换矩阵，用最近邻分类器推断出目标域人脸变换特征的类别标签。本发明通过线性变换将源域与目标域人脸特征空间变换到一个公共域子空间中实现LR人脸的匹配识别，采用主动学习选择具有代表性和多样性的源域样本训练分类器，提升算法的识别性能。