최근 공장 자동화의 한 분야인 무인 로보트에서의 시각장치, 보안을 목적으로 하는 분야, 그리고 통신 네트워크 상에서자신의 얼굴패턴을 하나의 고유 암호기로 인식하도록 하는 패턴인식기 등 패턴 인식에 대한 연구활동이 활발하다. 본 논문에서는 BEP 신경회로망과 DCT를 이용한 특징추출 알고리즘을 이용하여 얼굴 영상을 인식할 수 있는 시스템을 제안하였다. 얼굴 패턴 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 얼굴 패턴 전체를 공간영역에서 주파수 영역으로 변환하여 입력 대상으로부터 특징 파라미터를 추출하였고, 이렇게 형성된 특징 파라미터들은 BEP 신경회로망 알고리즘을 통하여 학습 훈련하였다. 그 결과, 얼굴 영상의 어느정도 가변적인 밝기, 크기 그리고 위치 변동에서도 효율적으로 대상 패턴을 인식할 수 있음을 실험을 통하여 입증하였다.
이 논문에서는 BEP 신경회로망과 DCT를 이용한 특징추출 알고리즘을 이용해 얼굴 영상을 인식할 수 있는 시스템을 제안했다.