1 LBP特徵的描述
原始的LBP算子定義爲在3x3的窗口內，以窗口中心像素爲閾值，將相鄰的8個像素的灰度值與其比較，大於中心像素的記爲1，否則爲0。這樣3x3鄰域內產生8 位二進制數，即爲該 窗口中心像素點的LBP值，用這個值 來反映 該 區域的紋理信息。
1.1 圓形LBP算子
3x3鄰域擴展到任意鄰域，並且用圓形鄰域代替正方形鄰域。
1.2 LBP旋轉不變模式
不斷旋轉圓形鄰域得到一系列初始定義的LBP值，取最小值作爲該鄰域的LBP值。
1.3 LBP等價模式
當某個LBP所對應的循環二進制數從0到1或從1到0最多有兩次跳變時，該LBP所對應的二進制就稱爲一個等價模式類。
2 LBP特徵用於檢測的原理
以將一幅圖片劃分爲若干的子區域，對每個子區域內的每個像素點都提取LBP特徵，然後，在每個子區域內建立LBP特徵的統計直方圖。如此一來，每個子區域，就可以用一個統計直方圖來進行描述；整個圖片就由若干個統計直方圖組成；