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为了提高小数据集下人脸识别的准确率,提出基于主成分分析(PCA)算法和非线性支持向量机算法的算法分类器。同时为了进一步优化该算法分类器,提出利用网格搜索法改进非线性支持向量机SVC算法。改进后的SVC算法能自主寻找最优参数,使得整个学习分类器处于性能最优状态。经实验证明组合PCA和改进后的SVC学习分类器不但有效提高了人脸识别的准确率,并且节省人工选取特征的时间成本。