전체 적 접근 법 은 얼굴 영상 전체 를 패턴 인식 기 에 전달 하 는 방법 이 다 . 이 방법 의 대표 적 인 예 로 는 고유 얼굴 ( Eigenface ) 인식 방법 이 있 다 . 고유 얼굴 ( Eigenface ) 는 선형 대수 에서 고유 벡터 ( Eigenvector ) 를 이용 하 여 같 은 선형 공간 의 나머지 벡터 를 재 구성 할 수 있 다는 개념 으로부터 도출 되 어 , 고유 얼굴 ( eigenface ) 의 선형 조합 으로 모든 얼굴 을 표현 가능 하 다는 가정 하 에 얼굴 인식 을 수행 하 는 방법 이 다 . 이 를 이용 하 는 방법 으로 는 , Fisherface , Support Vector Machines , Nearest Feature Lines ( NFL ) , Independent Component Analysis 가 있 다 . 이 들 은 모두 중요 구성 요소 분석 ( Principal Component Analysis , 이하 PCA ) 를 기초 로 하 고 있 다 . PCA 는 반복 적 인 학습 과정 중 데이터 집합 을 좀 더 낮 은 차원 으로 단순 화 시키 는 기법 이 다 .