컴퓨터에 의해 입력영상에서 한 사람을 인식하는 것은 접근제어, 공공시설의 개인인증, 현금자동 입출금기와 같은 많은 응용분야를 가진다. 대부분의 기존 응용시스템은 복잡한 환경아래 실제적인 응용에 있어 강건하지 않다. 이 논문에서 값비싸지 않은 하드웨어에서 상업적으로 이용될 수 있도록, 실시간으로 작동되는 강건한 시스템의 개발에 촛점을 둔다. 대부분의 얼굴인식 알고리즘은 2부분으로 이루어진다. 즉 얼굴영역분리와 얼굴인증이다. 얼굴인식에 있어 경계선에 근거한 접근방법, 템플릿에 근거한 접근방법, 신경망 회로에 의한 접근방법과 주성분분석에 의한 접근방법 등 다양한 종류의 접근방법이 있어 왔다. 그러나 경계선은 얼굴의 개성을 나타내기에는 충분하지 않다. 템플릿에 근거한 접근은 특히 데이터베이스의 얼굴의 수가 늘어날 때 계산적인 복잡성의 문제가 대두된다. 신경망회로에 의한 방법은 새로운 얼굴을 학습할 때 네트워크 변수를 조정해야 하는 문제를 가진다. 그리고 주성분 분석방법은 많은 인식문제에서 매우 효율적인 도구로서 여겨져 왔다. 그러나 주성분 분리에 의한 접근은 인식되어 지는 대상들이 정확히 찾아졌을 때에만 성공적으로 이 논문은 템플릿 매칭방법과 주성분 분리에 근거한 방법을 결합함에 의해 강건한 얼굴인식 방법을 제안한다. 얼굴영역분리는 미리 저장된 배경영상을 이용하여 템플릿 매칭에 의해 수행되고, 영역분리 결과를 다시 확인하기 위해 주성분 분리에 근거한 방법이 뒷받침 된다. 얼굴인증은 실시간 구현을 위해 주성분 분리에 의한 방법이 먼저 수행되고, 만약 주성분 분리 방법이 얼굴인증에 실패한다면, 교차상관에 의한 방법이 주성분분리가 지정한 후보에 대해 재검증할 것이다. 제안된 시스템은 72장의 데이터베이스상의 영상들 중에서 97.2%의 인식 성공율을 나타냈다.
