改进LBP算子的SVM人脸检测输入，输出，计算过程

输入：

1. 训练集：包含正样本和负样本的图像，以及它们对应的标签（1表示正样本，-1表示负样本）。
2. 测试集：待检测的图像。

输出：

对测试集中的每张图像，输出其是否为人脸的二分类结果（1表示是人脸，-1表示不是人脸）。

计算过程：

1. 图像预处理：将测试图像转换为灰度图像，并对其进行归一化处理，保证其亮度和对比度一致。
2. 特征提取：使用改进的LBP算子提取图像的局部纹理特征。改进的LBP算子可以增强图像的纹理信息，提高人脸检测的精度。
3. 特征选择：从提取出的特征中选择最具有区分性的特征子集，这可以通过特征选择算法来实现。常用的特征选择算法包括卡方检验、互信息、相关系数等。
4. 训练SVM模型：使用特征选择后的训练集训练SVM分类器。SVM是一种二分类算法，其基本思想是将样本点映射到高维空间中，找到一个超平面，将正样本和负样本分开，使得正样本尽可能地靠近超平面，负样本尽可能地远离超平面。
5. 测试：对测试集中的每张图像，提取其局部纹理特征，然后使用训练好的SVM模型进行分类，得到该图像是否为人脸的结果。