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针对实际人脸图像含有的噪声模型常常表现出的非高斯特性,该非高斯特性具有较厚重的拖尾现象,提出一种基于多元混合高斯分布的多分类人脸识别方法。该方法将多元混合高斯分布、核函数、概率密度函数估计中的参数估计以及贝叶斯理论结合起来,能对含有重尾噪声的人脸图像有较高的识别率。用ORL标准人脸库进行验证,实验结果表明了可行性。