摘要：人脸识别是生物特征识别的重要构成部分，同时也是目前计算机视觉以及模式识别方面的一个重要研究方向。与图像向量维数相比较而言，人脸识别是一个维度高、非线性小样本的问题，通过支持向量机可以对该方面问题进行妥善处理，能够防止产生过学习问题，引入核函数之后，支持向量机把非线性不可分问题投射于高维空间，并将其转变为线性可分问题。对于支持向量机而言，如何利用其妥善处理多类分类问题是目前研究的一个热点，本文在研究分析的过程中，提出了一种改进的基于支持向量机的多类分类方法，可以极大地缩减人脸识别过程中的训练时间以及测试时间，同时还可以获取相对较高的识别率。