人脸识别的LBP特征提取的检测算法

资 源 简 介

人脸识别的LBP特征提取的检测算法

详 情 说 明

人脸识别技术中，LBP（局部二值模式）特征提取凭借其高效性和鲁棒性成为关键环节。该算法通过分析面部纹理的微观模式，将每个像素点与邻域像素进行二值比较，生成旋转不变的灰度级编码，最终形成紧凑的特征向量。相比传统方法，LBP对光照变化具有较强适应性，计算复杂度低，适合实时系统。其核心优势在于将人脸图像转化为局部纹理特征图谱，通过直方图统计保留空间结构信息，为后续分类器（如SVM或深度学习模型）提供高区分度的输入特征。实际应用中常结合多尺度金字塔或改进的LBP变体（如Uniform LBP）进一步提升在复杂场景下的识别准确率。