생체인식(Biometrics) 분야는 신체의 유일한 특성을 이용해 보안이나 사용자 인증 분야에 폭넓게 활용되고 있다. 지문(Fingerprint)이나 음성(Voice), 얼굴인식(Face Recognition) 기술은 출입 통제나 인터넷 보안, 금융보안 등 활용성이 높아 차세대 신기술로 받아들여지고 있다. 이 중에서도 얼굴인식은 사람마다 얼굴 형태나 얼굴의 독특한 특징점을 추출하여 판별하는 기술로서, 사용의 편의성, 사용자의 거부감이 적고, 저비용으로 시스템을 구축할 수 있다는 장점을 갖고 있다 그러나, 빛이나 환경 변화에 민감하고, 얼굴이 유사한 사람에 대해서 잘못 인식할 수 있다는 단점을 갖고 있다. 본 고에서는, 얼굴인식 기술의 단점 중 빛의 변화에 대해서 최적화된 얼굴인식 성능을 도출해 낼 수 있도록 영상의 히스토그램(Histogram)을 분석해 인식률을 높일 수 있는 방법을 제시하고자 한다.