LBPH算法（Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方圖）是一種用於人臉識別等套用的算法。該算法基於局部二值模式（LBP）技術，通過將圖像分為多個小區域，對每個區域計算其局部二值模式特徵，然後對這些特徵進行直方圖統計，形成特徵向量，用於人臉識別等任務。以下是該算法的優點和缺點：
優點。LBPH算法簡單易實現且魯棒性強，對於小樣本情況也有良好的表現。它不需要大量的標註數據和複雜的網路結構，這在某些套用場景中具有優勢。
缺點。LBPH算法不是深度學習算法，對於複雜多變的人臉識別任務，其性能可能不如深度學習算法。此外，LBPH算法沒有充分利用圖像的旋轉不變性，可能導致識別率在旋轉人臉時下降。
儘管存在這些限制，LBPH算法仍然是在計算機視覺和模式識別領域中一個強大且有效的工具。