Các phương pháp nhận dạng mặt người dựa trên vẻ ngoài thường gặp các khó khăn khi khuôn mặt được nhận dạng có sự thay đổi về sắc thái như khóc, cười, há miệng... Trong trường hợp này, các phương pháp nhận dạng toàn phần có hiệu năng tốt hơn. Bài báo này trình bày một số đánh giá dựa trên phương pháp nhận dạng toàn phần trên mặt người có biến đổi về sắc thái, sử dụng phương pháp rút gọn số chiều PCA và các thuật toán phân lớp. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác phân lớp tốt nhất khi sử dụng rất ít eigenvectors và thuật toán KNN (khi k=1) cho kết quả tốt hơn SVM.The methods of facial recognition based on appearance often face difficulties when the detected faces have a change in mood such as crying, laughing, opening their mouth, etc. In this case, the methods of full identification The part has better performance. This paper presents some assessments based on the method of full identification on the face of people with changes in nuances, using the method of reduction of PCA dimensional and classification algorithms. Experimental results show that classification accuracy is best when using very few eigenvectors and the KNN algorithm (when k = 1) gives better results than SVM.