Предложен подход к снижению размерности сформированного методом локальных бинарных шаблонов (lосаle binary patterns- LBP) пространства признаков, описывающих изображение за счет использования априорной информации о человеческом лице и алгоритма Adoboost для отбора значимых признаков. Приведены результаты вычислительных экспериментов, показывающие, что указанный подход снижает время классификации изображений почти в 8 раз.