本研究介绍了CLBP（中心局部二值模式）人脸识别程序的设计与实现，并分析了其在不同数据集上的运行效果和识别精度。
**CLBP人脸识别程序及运行结果**
本项目涉及的是计算机视觉领域中的局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）及其扩展形式——同心圆局部二值模式（Central Local Binary Patterns, CLBP）。LBP是一种纹理描述符，最初用于纹理分类，在人脸识别领域得到了广泛应用。在MATLAB环境中，开发者编写了一系列程序来实现基本的LBP、旋转不变LBP (Robust Local Binary Patterns, R-LBP)、均匀LBP (Uniform LBP, U-LBP) 和旋转不变均匀LBP（Rotation Invariant Uniform LBP, RIU-LBP）算法，并基于AR人脸数据库进行了实验。
**基本LBP** 是一种简单而有效的纹理特征提取方法。通过比较像素点与其周围像素的灰度差异，将这些差异转换为二进制码，形成一个固定长度的码字来表示该区域的纹理特征。
为了应对图像旋转的问题，引入了**旋转不变LBP（R-LBP）**。这种模式在每个像素点周围选择一个参考点，并根据与参考点的相对灰度关系进行编码，确保不同旋转角度下得到相同的码字。
针对面部特征等具有较少灰度变化区域的情况，提出了**均匀LBP (U-LBP)**。该方法只保留了36种均匀码字，减少了特征维度的同时保持良好的识别性能。
结合R-LBP和U-LBP的优点的**旋转不变均匀LBP（RIU-LBP）**进一步增强了算法的鲁棒性，并降低了码字的数量，提高了人脸识别的准确性。
AR人脸数据库包含多个人在不同光照、表情及遮挡条件下的面部图像，是测试人脸识别算法的理想数据集。实验结果可能包括识别率和误识率等关键指标以及错误分析与优化建议等内容，在`result.docx`文件中详细列出。而实现LBP变种的MATLAB代码则包含于“程序”文件内。
通过运行这些程序可以观察到不同LBP方法在人脸识别任务中的性能差异，这对改进现有算法或设计新特征提取方法具有重要意义。此外，该项目还提供了详细的说明文档以帮助初学者理解代码结构和运行流程，非常适合学习与实践LBP及其变种的开发工作。
此项目深入探讨了CLBP家族在人脸识别领域的应用，并通过实际代码实现及实验结果为研究者提供了一个全面的研究平台，有助于进一步提升人脸识别技术的准确性和稳定性。
5星
