Luận văn nghiên cứu phương pháp nhận diện khuôn mặt dựa trên sự kết hợp giữa biến đổi Wavelet và phân tích thành phần chính (PCA). Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả nhận diện và giảm chiều dữ liệu, đồng thời khắc phục các hạn chế của phương pháp PCA truyền thống vốn nhạy cảm với điều kiện ánh sáng và nhiễu. Nghiên cứu đề xuất quy trình xử lý ảnh đầu vào qua biến đổi Wavelet để trích xuất các đặc trưng tần số thấp, sau đó sử dụng PCA để giảm chiều và nhận diện. Kết quả thực nghiệm trên các cơ sở dữ liệu khuôn mặt chuẩn cho thấy phương pháp kết hợp này cải thiện đáng kể độ chính xác nhận diện so với PCA đơn thuần, đặc biệt trong các điều kiện ánh sáng thay đổi và ảnh có nhiễu. Luận văn khẳng định tính khả thi và hiệu quả của việc tích hợp Wavelet như một bền tiền xử lý cho PCA trong bài toán nhận diện khuôn mặt.