摘要
局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）是一种简单高效的图像特征描述算子，最初用于纹理分析，因其计算简单、旋转不变性、光照鲁棒性等优点，近年来在人脸识别、目标检测、图像检索等领域得到广泛应用并取得了显著成果。
本文首先概述了LBP算法的基本原理，包括基本LBP算子、圆形LBP算子以及其改进算法等，并介绍了LBP算法在不同领域的主要应用。
然后，本文综述了近年来LBP算法的研究进展，重点阐述了基于多尺度融合、方向信息和统计学习的LBP改进算法，并分析了各种改进算法的优缺点。
最后，本文总结了LBP算法的未来发展趋势，并展望了其在人工智能领域的应用前景。
关键词：局部二值模式；特征提取；纹理分析；人脸识别；目标检测
随着计算机视觉技术的快速发展，图像特征提取作为计算机视觉领域的关键技术之一，在人脸识别、目标检测、图像检索等领域扮演着至关重要的角色。
局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）作为一种简单高效的图像特征描述算子，因其具有计算简单、旋转不变性、光照鲁棒性等优点，近年来受到广泛关注并在多个领域取得了显著成果。
LBP算法最初由Ojala等人[19]于1996年提出，用于纹理分析。
其基本思想是：以图像中每个像素点为中心，将其邻域像素点的灰度值与中心像素点的灰度值进行比较，若邻域像素点的灰度值大于等于中心像素点的灰度值，则将该邻域像素点标记为1，否则标记为0，从而得到一个二进制编码，该编码即为中心像素点的LBP特征值。
LBP算法的优点在于：
1.计算简单：LBP算法只涉及到简单的灰度值比较和二进制编码操作，计算复杂度低，易于实现。
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