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LBP根据像素周边8个临近像素的灰度值，和中心灰度值比较，得到一个八位的编码（大于为1，小于为0）

然后根据这样的编码的直方图来做分类

这是最简单的LBP，现在还有很多变种，比如扩大临域范围，更复杂的编码方式等。
算是比较流行的feature，因为对光照不敏感。

在人脸识别领域，LBP和Gabor是公认效果较好的两组特征。当然，影响识别精度的因素很多，如：预处理、特征选择、分类器设计和后处理等。