Neste artigo eÌ apresentado um meÌtodo supervisionado de classificação e identificação de padrões de pele em seqüeÌ‚ncias de viÌdeo. O usuaÌrio treina o sistema atraveÌs da seleção de padrões tiÌpicos de pele em um determinado frame, que seraÌ utilizado como refereÌ‚ncia na construção de uma meÌtrica de distaÌ‚ncia não-linear. Neste processo de aprendizado o oÌtimo global eÌ indutivamente obtido atraveÌs da distaÌ‚ncia polinomial de Mahalanobis, extraindo as caracteriÌsticas não-lineares dos padrões de pele. Estas caracteriÌsticas não-lineares são então utilizadas para classificar os frames capturados de uma caÌ‚mera, identificando todos os padrões de pele e não-pele na cena. Foi adotada uma estrateÌgia que possibilita ao meÌtodo ser executado em tempo real logo apoÌs algumas iterações. O meÌtodo de classificação foi comparado em relação aÌ€ norma vetorial (L2) e distaÌ‚ncia de Mahalanobis, demonstrando uma melhor classificação para os padrões de pele.