In　this　paper,　Fisherface　is　extended　for　face　recognition　from　one　example　image　per　person.　Fisherface　is　one　of　the　most　successful　face　recognition　methods.　However,　Fisherface　requires　several　training　images　for　each　face,　so　it　cannot　be　applied　to　face　recognition　applications　where　only　one　example　image　per　person　is　available　for　training.　To　tackle　this　problem,　Fisherface　method　is　extended　by　utilizing　3D　morphable　model　to　derive　multiple　images　of　a　face　from　one　single　image.　Experimental　results　on　ORL　face　database　and　UMIST　face　database　show　that　face　recognition　method　proposed　in　this　paper　makes　impressive　performance　improvement　compared　with　conventional　Eigenface　methods.