Este trabalho apresenta um algoritmo para reconhecimento facial, tarefa muito utilizada por seres humanos e permite identificar rapidamente qualquer indivíduo, porém com um grau de complexidade quando implementado em máquinas. O método abordado utiliza o PCA (Principal Component Analysis – Análise dos Componentes Principais) precedido da DWT (Discrete Wavelet Transform – Trasnformada Discreta Wavelet). O PCA é um classificador estatístico que considera cada pixel da imagem como um componente correlacionado com os demais. A Transformada Wavelet permite dividir a imagem em escala e coeficientes wavelets, o que pode ser uma maneira de pré-processamento que permite analisar a imagem em diversas escalas, possibilitando assim a redução da representação do sinal e também o tratamento de eventuais ruídos.

PALAVRAS-CHAVE: Reconhecimento Facial. Visão Computacional. Transformada de Wavelet. PCA.