人脸识别：实时人脸识别_（3）.数据预处理与增强

数据预处理与增强

在实时人脸识别系统中，数据预处理和增强是至关重要的步骤。这些步骤不仅能够提高模型的准确性，还能增强模型的泛化能力。本节将详细介绍数据预处理和增强的原理和方法，并提供具体的代码示例。

1. 数据预处理

数据预处理是指在训练模型之前对原始数据进行的清理和转换操作。这些操作包括但不限于图像归一化、裁剪、缩放、旋转、翻转等。有效的数据预处理可以减少噪声，提高模型的训练效率和准确性。

1.1 图像归一化

图像归一化是将图像的像素值转换到一个特定的范围内，通常是为了使模型在训练时更加稳定。常见的归一化方法是将像素值从0-255范围转换到0-1或-1到1的范围。

代码示例