U ovoj disertaciji istraživanje je usmjereno na uporabu JPEG i JPEG2000 normi za kompresiju slika u sustavima za raspoznavanje lica. Kompresija je nužna da bi se smanjio prostor za pohranu slika. Kako bi se kompresija slika mogla koristiti u sustavima za raspoznavanje lica, potrebno je ispitati utjecaj koji izobličenja uzrokovana kompresijom imaju na točnost raspoznavanja. Razvijena je metodologija za objektivnu usporedbu točnosti metoda za raspoznavanje lica korištenjem komprimiranih i nekomprimiranih slika te je pokusom utvrđeno da se točnost raspoznavanja ne mijenja značajno. Zaključeno je da je, budući da kompresija ne narušava točnost raspoznavanja, opravdano cijeli sustav za raspoznavanje lica pokušati implementirati u domeni kompresije. Rad u domeni kompresije podrazumijeva uporabu transformacijskih koeficijenata na ulazu u metode raspoznavanja, umjesto uporabe elemenata izvorne slike. Proveden je pokus u istim radnim uvjetima uporabom transformacijskih koeficijenata dobivenih iz postupka kompresije te je utvrđeno da točnost raspoznavanja nije značajno smanjena u odnosu na točnost dobivenu uporabom nekomprimiranih slika. Uporabom transformacijskih koeficijenata, tj. izbjegavanjem inverzne transformacije prilikom dekompresije, postiže se znatna ušteda na složenosti proračuna. Dodatna ušteda na složenosti proračuna postiže se predloženom metodom odabira važnih transformacijskih koeficijenata. Predložena metoda temeljena je na mjerenju varijance pojedinog transformacijskog koeficijenta na pažljivo odabranom skupu slika za uvježbavanje sustava te zadržavanje samo koeficijenata sa najvišom varijancom. Pokusom je utvrđeno da predložena metoda ne smanjuje točnost raspoznavanja te da ju u mnogim slučajevima čak i povećava.