Los modelos de color se utilizan ampliamente en el reconocimiento de imágenes porque representan información significativa. Por otro lado, las técnicas de análisis de textura se han utilizado extensamente para la extracción de características faciales. En este artículo, extraemos características discriminativas relacionadas con atributos faciales utilizando diferentes modelos de color y técnicas de análisis de textura. Específicamente, proponemos métodos novedosos para el análisis de textura para mejorar el rendimiento de clasificación de raza y género. Los métodos propuestos para el análisis de textura se basan en el Patrón Binario Local y sus derivadas. Estos métodos de análisis de textura se evalúan para seis modelos de color (matiz, saturación y valor de intensidad (HSV); L*a*b*; RGB; YCbCr; YIQ; YUV) para investigar el efecto de cada modelo de color. Además, configuramos dos combinaciones de canales de color para representar información de color adecuada para la clasificación de género y raza de imágenes faciales. Realizamos experimentos en bases de datos de rostros disponibles públicamente. Los resultados experimentales muestran que los enfoques propuestos son efectivos para la clasificación de género y raza.