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根据人脸识别中光照方向类别多,类与类之间特征不明显,不易分类的问题,提出了采用SVM分类方法解决人脸识别中复杂的、非线性光照方向分类问题。用分叉树将复杂分类变成每级分类,并保证在4类以内的分类方法;同时在各级分类中,根据当前分类的类别特点,提取当前要处理的分类之间的明显特征作为特征进行分类;另外,给出了最优的SVM分类器的训练和构造过程。实验结果表明,该方法对解决分类特征不易于提取,类别数目多的分类问题有明显效果,分类准确率达到89.16%。