Face recognition adalah teknologi dari komputer untuk mengidentifikasi atau memverifikasi wajah seseorang melalui sebuah gambar digital melalui pencocokkan tekstur lekuk wajah dengan data wajah yang tersimpan di database. Untuk mengatasi masalah data yang berdimensi tinggi pada Face Recognition digunakan metode Kernel Principal Component Analysis (KPCA). KPCA adalah metode reduksi reformulasi dari metode PCA dalam ruang dimensi tinggi yang dibangun menggunakan fungsi kernel. Dalam penelitian ini menggunakan fungsi kernel Gaussian dan Mahalanobis Distance untuk menghitung jarak kecocokan. Data yang digunakan adalah database citra faces94. Dengan 200 data citra yang terdiri dari 10 citra subjek laki-laki dan 10 citra subjek perempuan. Pengujian dilakukan dengan cross validation sebanyak lima kali dan diperoleh akurasi sebesar 98,75% dan error 1,25%.