我熟悉用于文本分类的监督学习方法（支持向量机、最大熵、贝叶斯分类器），但对于图像分类，我不知道该从哪里开始。

我有一组女性图像，需要将她们分类为美丽或不美丽。我面临的第一个障碍是“特征选择”。我考虑使用头发形状、肤色、眼睛形状作为特征，但这些特征的检测变得过于复杂。相比之下，OCR似乎相对更容易，因为可以将形状转换为黑白格式，并与已知符号找到最佳匹配。

如果无监督学习方法更有用，我也很愿意探索。请提供一些指导，告诉我该如何开始。任何免费使用的库都会非常有帮助（可以是任何编程语言）！

回答：

如果你想分类美丽与不美丽，你应该使用监督学习，因为无监督学习对“美丽”这一概念一无所知，你必须通过标签引入这一概念。

作为一个起点的指导，ECCV 2010 上有一篇关于面部美丽的近期论文（你可以在 http://dgray.info/ 找到），在引言部分有许多其他论文的参考文献。