Jaringan syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu pendekatan yang sering digunakan dalam mengenali objek wajah manusia. Metode pengenalan objek wajah 3 dimensi citra wajah 2 dimensi dari berbagai sudut pandang telah dikembangkan dengan cara memodifikasi arsitektur lapis tersembunyi pada jaringan mlti-layer perceptron menjadi bentuk silindris menggunakan metode pelatihan propagasi balik. Metode pengenalan ini dikenal dengan nama Cylindrical Hidden Multi-Layer Perception Back Propagation (CHMLP-BP). Pengembangan lebih lanjut terhadap CHMLP-BP adalah memodifikasi arsitektur sub lapis tersembunyi dari bentuk silindris menjadi konsentris dan mengganti fungsi kesalahan dari Mean Square Error menjadi Cross Entropy. Karena struktur jaringan yang didapatkan dari pengembangan ini besar datn tidak optimal, maka dilakukan optimasi struktur jaringan dengan menggunakan Algoritma Genetika sehingga diperoleh struktur jaringan yang lebih optimal. Salah satu kendala dari pengenalan objek wajah 3 dimensi yang telah dilakukan adalah kurang terstandarisarinya citra wajah yang digunakan dan adanya informasi latar belakang diluar bagian-bagian penting wajah yang ingin dikenali. Hal ini mendasari ide untuk menerapkan metode cropping untuk mereduksi citra sehingga lebih terstandarisasi, dan mengambil bagian-bagian citra yang mengandung informasi yang diperlukan bagi pengenalan. Namun karena metode cropping yang sudah ada hanya terbatas pada citra wajah frontal dan tidak dapat mengakomodasi perubahan sudut pandang, maka dalam penelitian ini dikembangkan metode cropping yang dapat mengakomodasi perubahan sudut pandang citra. Pada penelitian ini