主成分分析（pca）是人脸识别中特征提取的主要方法，支持向量机（svm）具有适合处理小样本、非线性和高维数问题，利用核函数且泛化能力强等多方面的优点。文章将两者结合，先用快速pca算法进行人脸图像特征提取和选择，用所选择的人脸特征向量训练多个支持向量机（svm），最后用训练好的支持向量机（svm）进行人脸识别的分类。在orl人脸数据库上进行了实验，取得了满意的识别效果。