LBP纹理特征提取，主要是针对人脸表情的动态纹理特征进行分类.

资 源 简 介

LBP纹理特征提取，主要是针对人脸表情的动态纹理特征进行分类.

详 情 说 明

LBP（局部二值模式）是一种简单高效的纹理特征提取方法，广泛应用于人脸表情识别领域。其核心思想是通过比较像素点与其邻域像素的灰度值关系，将图像局部纹理编码为二进制模式。

对于人脸表情的动态纹理特征提取，LBP方法具有以下优势：首先，它对光照变化具有一定鲁棒性，因为LBP主要依赖相对灰度关系而非绝对亮度值；其次，计算复杂度低，适合实时处理动态表情序列；最后，通过统计局部纹理模式的分布，可以捕捉表情变化时的细微纹理特征。

在实际应用中，通常会对原始LBP进行改进以适应表情识别需求：1)采用圆形邻域代替方形邻域以提高方向不变性；2)使用统一模式减少特征维度；3)将人脸划分为多个区块分别提取LBP特征，保留空间结构信息。

动态表情处理时，通常会结合时序信息，例如对视频序列中连续帧的LBP特征进行差分或统计建模，以捕捉表情变化的动态特性。这种动态纹理特征能有效区分不同表情的过渡模式，显著提高识别准确率。