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局部二元模式算子法计算简单且易于实现,能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。但是,在光照和噪声等非理想条件下,该算法的识别率会下降。为了减少光照、噪声等对人脸识别性能的影响,在已有局部二值模式(LBP)纹理分析算法的基础上,提出了一种基于邻域灰度中间值的局部二值模式纹理特征提取算法。算法用像素邻域灰度值的中间值代替该像素点的灰度值,从而使得提取到的特征对光照变化和噪声等更加鲁棒。为了验证算法的有效性,在著名的AR和FERET人脸数据库上进行实验,结果表明该算法优于传统的LBP算法。