局部二值模式（LBP）：是一种能够有效的度量和提取图像局部纹理信息的算子，具有旋转不变形和灰度不变性等显著的优点。它是人脸识别中一种提取特征的重要方法，具有对光照不敏感的特性，但是对姿态和表情的鲁棒性不强。
一 LBP编码：
LBP编码是一种局部特征描述子。以一个像素为中心，r为半径，选取该圆周上的8个点，比较这8个点与中心店像素值的大小，若大于中心点像素值，则记为1，否则记为0.然后沿顺时针方向将这8个值串联成一个二进制串，即为该中心点的LBP编码。
二 HLBP编码：
1.首先将一张图片分成若干个字块图片区域（cell）。
2.对于每个cell中的一个像素，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0.这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值。
3.然后计算每个cell的直方图，即每个数字出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理。
4.最后将得到的没个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就ius整幅图的LBP纹理特征向量。
5.通过一定的方法比较两张图片的LBP特征向量的相似度来实现人脸识别。
三 卡方距离
1.普通卡方距离
2.带权值的卡方距离
其中，w为每一块的权值。通常可采用经验权值。
四 基于LBP编码的人脸识别
1.求出训练图片的HLBP编码
2.求出输出人脸图片的HLBP编码
3. 求两者的卡方距离，最小距离对应的类别即为输入人脸的类别。