本发明提出一种基于嵌入增强和自适应的小样本图像增量分类方法，该方法包括：获取图像增量分类系统，该系统用于对待分类图像进行分类任务；获取待分类图像，并上传至系统进行识别，在系统识别失败时，获取该类别少量图像作为训练样本，并将其通过特征预训练模块计算得到目标原型，并通过混合关系映射模块对目标原型和/或原始原型进行自适应调整，以更新系统中所有原型，实现对该类别待分类图像的分类识别；在系统识别成功时，将待分类图像通过特征预训练模块、混合关系映射模块和分类器进行分类识别，并输出分类结果。该方法用于增强分类器的可扩展性，以及引入混合关系映射机制，优化样本的原型表示，使系统逐渐适用于所有可见类图像的识别。