视频中的人脸那么多，怎么利用改进的lbp svm算法进行人脸识别

在视频中利用改进的LBP-SVM算法进行人脸识别一般需要以下步骤：

1. 对视频进行逐帧读取，得到每一帧的图像。

2. 对于每一帧的图像，采用人脸检测算法（如Haar级联分类器、HOG+SVM等）对其中的人脸进行检测。

3. 对于检测到的每个人脸，提取出其ROI（感兴趣区域），并将其转换为灰度图像。

4. 对于每个人脸的灰度图像，采用改进的LBP算法进行特征提取。改进的LBP算法可以采用如下公式进行计算：

$LBP_{P,R}^{u2}(x_c)=\sum_{p=0}^{P-1}2^p\cdot s(t_p-t_c)$

其中，$P$表示采样点的个数，$R$表示采样半径，$u2$表示改进的LBP算法，$t_p$和$t_c$表示样本点和中心点的灰度值，$s()$为符号函数。

5. 将提取出的LBP特征作为输入，利用SVM分类器对人脸进行分类识别。由于SVM算法可以进行多类别分类，因此可以对不同的人脸进行分类，从而实现人脸识别的功能。

6. 将经过识别的人脸结果标注在视频中，并将处理后的帧写回到视频中。

通过以上步骤，可以利用改进的LBP-SVM算法实现对视频中的人脸进行识别，从而实现自动化的人脸识别功能。