본 발명은 3차원 얼굴 인식을 위한 전역적 특징 추출 방법에 관한 것으로, 얼굴의 전 영역이 아니라 표정 및 장신구에 의한 변화가 적은 부분에서만 전역적 특징을 추출하여 국소적 성격을 가지는 전역적 특징을 추출한다. 본 발명에서는 코끝점(NPP;Nose Peak Point)을 지나는 가로방향(수평방향) 프로파일(profile)을 추출하고, 추출된 프로파일(profile)을 데이터베이스를 기반으로 학습된 방사 기저 함수 신경망(RBFN; Radial Basis Function Network)에 적용시킨 결과로 파생되는 기저 함수들의 가중치를 얼굴의 새로운 전역적 특징으로 추출한다.본 발명은 국소적 특징의 단점과 전역적 특징의 단점을 상호 보완하면서 국소적 특징의 장점과 전역적 특징의 장점을 모두 가지고 있으며, 본 발명에 따른 전역적 특징을 사용하여 3차원 얼굴 인식을 수행할 경우 방시 기저 함수 신경망의 학습방법에 따라 동일인으로부터 여러 개의 특징 정보를 추출할 수 있어, 생체 정보 유출 시 발생하는 생체 정보의 불변성이라는 단점을 해결할 수 있으며, 국소적 영역에서의 전역적 특징을 추출하므로 특징 정보만으로는 원래 얼굴로의 역변환이 불가능하여 특징 정보 유출에 의한 개인 권리 침해를 방지할 수 있는 장점이 있다.3차원 얼굴 인식, 전역적 특징 추출, 코끝점, 방사 기저 함수, 가중치