Trong chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, Nhận dạng là một trong những lĩnh vực phát triển sớm nhất và đã tìm được rất nhiều ứng dụng trong cuộc sống, chẳng hạn như dự báo tiềm năng khoáng sản từ ảnh vệ tinh, nhận diện tội phạm qua vân tay, hay gần đây người ta đưa ra khái niệm ngôi nhà thông minh với nhiều chức năng tự động hoá hoàn toàn dựa vào khả năng nhận biết các đặc điểm của chủ nhân (như tiếng nói, dáng người,…). Chính vì tầm quan trọng như vậy, lĩnh vực Nhận dạng đã thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học. Rất nhiều thuật toán và mô hình đã được đưa ra nhằm tăng tối đa hiệu suất của các giai đoạn trong một hệ thống nhận dạng. Trong số đó, vấn đề lựa chọn và rút gọn đặc trưng liên quan trực tiếp đến độ chính xác và tốc độ của hệ thống. Đây cũng là lý do của việc chọn đề tài : “Khảo Sát Ứng Dụng Của Tập Thô Trong Lựa Chọn Và Rút Gọn Đặc Trưng Cho Bài Toán Nhận Dạng Mặt Người” Việc lựa chọn lý thuyết Tập thô trong vấn đề nêu trên xuất phát từ những ứng dụng rất thành công của nó trong thực tế như các hệ dự báo hay chuẩn đoán dựa trên luật. Ngoài ra, ý tưởng gắn liền đối tượng với thông tin cũng như các khái niệm rút gọn thuộc tính được đưa ra trong lý thuyết này hứa hẹn khả năng thành công cho hệ thống nhận dạng kết hợp với lý thuyết Tập thô. Cuối cùng, đối tượng nhận dạng được thử nghiệm trong luận văn này là khuôn mặt bởi đây là đối tượng nghiên cứu khá lý thú với nhiều đặc điểm phong phú mang hàm lượng thông tin cao như cảm xúc, tuổi tác,…và các hệ thống nhận dạng mặt người đang đóng vai trò quan trọng trong bảo mật và an nin