引子
要进行人脸的识别，尤其是复杂环境下的人脸识别，就要在捕获人脸图像之后对图像进行预处理的工作，如图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。这样做的目的是改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础。
该文将就人脸的剪切和归一化操作进行学习探讨，并做一笔记备用。
具体步骤
由于opencv的人脸识别需要输入图片具有相同的尺寸和灰度...
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2014-12-17 22:44:32
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标准化(Standardization)
是按某个维度进行标准化，例如有下面的矩阵
>>> X = np.array([[ 1., -1., 2.],
... [ 2., 0., 0.],
... [ 0., 1., -1.]])
正态分布标准化后的结果就是
array([[ 0. ..., -1.22...,...
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2014-12-13 23:23:21
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正则化（Regularization）、归一化（也有称为正规化/标准化，Normalization）是对数据尽心预处理的方式，他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果，但并不改变问题的本质，下面对他们的作用分别做一下科普，如有不正确之处，求指正！前言需要注意的是，这些名词在不同的...
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2014-12-12 16:10:41
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归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。归一化是统一在0...
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2014-12-10 10:47:08
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问：为什么要去均值？1、我认为归一化的表述并不太准确，按统计的一般说法，叫标准化。数据的标准化过程是减去均值并除以标准差。而归一化仅包含除以标准差的意思或者类似做法。2、做标准化的原因是：减去均值等同于坐标的移动，把原始数据点的重心移到和原点重合，这样利于很多表达，比如数据的协方差矩阵可以写成XX'...
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2014-12-08 00:34:02
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matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化，一、为什么归一化1. 基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击，它能够找出图像中的那些不变量，从而得知这些图像原本就是.....
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2014-12-06 19:32:31
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数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一...
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2014-11-24 18:57:47
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每个3D对象是由顶点和面的。这被称为一个网格(Mesh)。每个顶点有一个归一化的“normal”的向量，表示连接到该顶点的面的方向。这对于计算光照来说很重要。当计算漫反射和镜面反射的照明，normal向量用于确定所述光与3d物体的表面之间的角度。 下面是用于计算在一个物体表面上的每个点的颜色，...
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2014-11-11 22:35:51
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def get_CDF(numList): print "total number of numList %d"%len(numList) numArray = np.asarray(numList) dx = .01 bins_array = np.arange(-0.5,1.5,dx) his....
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编程语言 时间：
2014-10-23 15:47:03
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RGB 颜色空间转 HSI 颜色空间的matlab程序实现
程序实现的时候注意把RGB像素值归一化就是了，然后千千万万要根据公式来，不能大意，我之前就有theta为复数的情况，是sqrt对负数进行运算进而得到了复数的结果（BUG）
程序是由matlab实现的，利用了矩阵运算的便捷性，这里如果直接操作单个元素的话。。。会很慢很慢，...
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2014-10-15 21:27:31
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