本发明公开了一种基于支持向量正则化字典对学习的模式分类方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：将训练图像和测试图像映射到低维空间，得到训练集和测试集；基于训练集采用支持向量正则化的字典对学习模型学习综合‑解析字典对和支持向量机分类器；利用训练好的字典对生成测试集编码系数；将测试集编码系数输入到支持向量机分类器中，得到测试集的类别标签，以类别标签作为分类结果。本发明基于字典对学习模型，提出融合支持向量的判别性分类模型并进行优化求解，适用于一般情况下的模式识别和图像分类问题，在人脸识别和场景识别上能达到较高的分类准确度。