Sistem jaringan saraf tiruan telah banyak mengalami perkembangan sesuai dengan domain permasalahannya masing-masing. Dalam bidang pengenalan objek 3 dimensi telah dikembangkan sistem jaringan clyndrical Hidden Multi-Layer Perceptron Back Propagation (CHMLP-BP-Konsentris. Jaringan CHMLP-BP konsentris ini melakukan pengenalan objek 3 dimensi melalui citra 2 dimensi dari berbagai sudut pandang. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya hanya pada objek 3 dimensi sederhana. Oleh karena itu dalam penelitian ini jaringan CHMLP-BP konsentri akan dilihat kinerjanya terhadap objek wajah 3 dimensi. Wajah, sebagai salah satu objek 3 dimensi, memiliki kompleksitas yang cukup tinggi. Hal ini terutama dengan kemampuan wajah untuk berekpresi sehingga menimbulkan adanya vasiasi terhadap objek. Dalam penelitian ini jaringan CHMLP-BP konsentri akan digabungkan dengan metode eigenfaces, untuk dapat meningkatkan kinerja dalam hal pengenalan wajah 3 dimensi. Metode eigenfaces adalah suatu tehnik reduksi data masukan dengan kemampuan untuk menyimpan ciri-ciri yang diperlukan saja. Metode eigenfaces ini telah banyak dipergunakan dalam bidang pengenalan wajah secara 2 dimensi. Selanjutnya akan diadakan perbandingan untuk melihat apakah metode eigenfaces mampu meningkatkan kinerja CHMLP-BP konsentris, dalam pengenalan objek wajah secara 3 dimensi. Dalam penelitian ini akan diperlihatkan bahwa dengan digunakannya metode eigenfaces untuk reduksi data masukan, ternyata kinerja CHMLP-BP konsentris dapat meningkatkan baik dari segi pengenalan maupun segi waktu pelatihan