Nhận dạng mặt người tự động đã được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống: bảo mật, chứng thực dựa trên sinh trắc học, quản lý truyền thông đa phương tiện, giải trí điện toán. Mặc dầu nghiên cứu về nhận dạng mặt người tự động đã được thực hiện từ năm 1960, tuy nhiên đến nay bài toán này vẫn là một bài toán khó. Thách thức của việc nhận dạng là khả năng rút trích thông tin hiệu quả dùng để phân biệt khuôn mặt của những người khác nhau theo sự khác biệt dựa trên đặc tính hình học và quang trắc. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất mô hình dùng Polar Cosine Transform (PCT) và mạng Radial Basis Function (RBF) để nhận dạng mặt người. Ảnh mặt người sau khi được xử lý, tiếp theo chúng tôi dùng Polar Cosine Transform (PCT), với ưu điểm trực giao, bất biến, để rút trích vector đặc trưng cho mạng Radial Basis Function (RBF). Kết quả thử nghiệm được tiến hành trên cơ sờ dữ liệu ảnh YALE, gồm tập ảnh mặt của 15 người khác nhau, mỗi người 11 ảnh, tổng số ảnh là 165, với tỉ lệ nhận dạng đạt 96,92% cho thấy tính khả thi của phương pháp đề xuất.