摘要：为了提高人脸识别率，本文提出了一种增量学习支持矢量机（SVM）人脸识别方法，有效地对SVM的参数进行更新。提出的方法采用高斯概率模型描述SVM的参数统计特征，在无需额外存储训练数据的前提下，采用增量学习SVM的方式实现参数的更新；并通过最小化分类误差准则最大化SVM两类输出值概率分布间的距离。详细的实验以及与现有方法的比较结果表明，提出的识别方法具有更好的识别性能。

关键词：增量学习 支持矢量机 人脸识别 

单位：河南财经学院计算机与信息工程学院 河南郑州450002 郑州航空工业管理学院实验室管理处 河南郑州450015