В работе представлен алгоритм подготовки выборки для обучения многоклассового классификатора машин опорных векторов (SVM). Описанный подход основан на моделировании возможных изменений внешности распознаваемого человека, путем введения дополнительных ракурсов съемки, условий освещения, углов наклона изображаемого фотопортрета человека. Полученные изменения искусственным путем непосредственно оказывают влияние на обучение классификатора, расширяя диапазон возможных вариаций
исходного изображения. Классификатор, обученный на расширенной выборке, соответственно, готов в большей степени распознавать новые объекты.