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利用Python语言，结合LBP算法提取特征向量，并采用SVM算法对模型进行训练和识别。该文件可直接运行，包含整套解决方案。

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简介：
Python语言利用LBP算法来提取特征向量，随后采用SVM算法对模型进行训练并完成文件识别。该整套文件包含用于训练和测试的图像数据集，以及相应的训练和测试程序，这些程序分别存储在两个独立的.py文件中：lbp_train.py用于训练过程，lbp_test.py则用于测试和验证。通过修改训练集和测试集的文件路径，用户可以灵活地配置程序以适应自身需求。LBP算法采用uniform模式运行，并且在最佳条件下能够实现高达93.31%以上的准确率。

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    本文探讨了基于LBP（局部二值模式）特征的人脸识别技术，分析了其在人脸图像处理中的应用与优势。通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 经典人脸识别算法采用模式识别方法，在VS2008开发平台上使用C++语言实现。该算法通过对人脸图片进行LBP特征提取，并利用距离度量计算人脸相似度，在包含100人的小型数据库中，准确率超过了80%。
     
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