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答案 1：
LBP是一种图像纹理特征（提取算法），它是一种局部特征，是照片分类和人脸检索研究中采用较多的特征提取算法之一。特征提取算法是模式识别算法的重要组成部分之一，另外一个重要部分是分类算法。答案 2：
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-。答案 3：
真正做人脸识别，光用局部特征是不够的；另外，多用多种实际数据集做测试优化会比较好答案 4：
LBP严格来讲是一种特征提取方式，如陈义所言。就特征提取方式而言，目前最成熟最常用的是gabor特征。这两种特征，gabor效果更加鲁棒，lbp的特点是运算速度快，便于在嵌入式等平台运行。一般如果条件允许，二者会进行结合，包括定义结合特征（比如LGBP,LGXP等），特征级融合和决策级融合。而影响人脸识别算法最终效果的因素还包括：鉴别特征提取方式（主流是PCA+LDA），特征点定位精度（眼睛定位或脸部-轮廓特征点定位），以及最终距离的计算方式（欧式，MQDF，以及各种融合，和阈值机制）。对于LBP本身，是一种纹理描述方法，在纹理分类，特征表示，物体检测等领域都有应用。此外，lbp本身还有很多变种，包括block-based lbp(lab)，volume lbp（在相邻帧时域进行编码）等，是一种使用简单，运算速度快的特征，有很多应用。分享常识给亲友.
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