1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文介绍LBP算法，并在Matlab平台上实现各种LBP算法，然后运行并比较LBP算法在图像纹理分类和人脸识别方面的应用结果，从而得出其在具体应用方面的优缺点。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）是一种有效的基于灰度变化的纹理描述算子，最初是为了辅助性地度量局部图像对比度而提出的，算法的思想是利用结构化思想提取窗口特征，再利用统计化做最终整体特征的提取，它具有旋转不变性和灰度不变性的优点，被广泛运用到人脸识别、图像纹理分类等领域。
3. 主要参考文献
【1】Sunhua Wan,Xiaolei Huang,Hsiang-Chieh Lee,James G.Fujimoto,Chao Zhou.《Spoke-LBP and ring-LBP:New texture features for tissue classification》.2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging(ISBI)，2015.
【2】顼聪，陶永鹏.《基于改进的LBP人脸识别算法的研究》.微型机与应用,2016.
【3】高攀.《基于改进LBP算子的图像纹理分类研究》.西南交通大学.2015.
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