图像归一化、特征向量的距离（欧式距离、余弦相似性）的理解

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环境说明

  无

前言

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  最近的大部分时间都在学习图像和DL相关知识，并做一定的应用，这里对我学习过程中的一些基础知识进行了整理。

图像归一化

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  归一化就是将图像像素值(列如：[0,255])经过一定的计算，使其所有的像素值变换到某一个特定的区间（列如：[0,1]或者[-1,1]）。

  我所理解的归一化的作用有以下：

1. 减小对图像处理的计算量

2. 消除亮度对图片的影响，避免带来了亮度信息的干扰。

3. 消除图像中的极大特征对图像处理的影响，使的图像的特征更均匀，同时也使得图像中的极小特征能够表现出来，不会被抑制。

4. 加快神经网络的收敛，原理就是目标函数输入参数取值范围越小，其等高线近似圆，而不是椭圆，使得梯度下降更快。

特征向量距离

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  这里有两种方法把我搞懵逼了。

欧氏距离

  我们常见的二维空间计算两点距离的公式：dst=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)2) 就是欧氏距离在二维空间的定义，多维空间同理。（我理解为：这个距离主要是用来计算两个向量中两个点之间的距离,结果对数值非常敏感，突出的是一种数值大小的感受，如判断图片的分类时，对图片进行打分）

余弦相似性

  余弦定理：cosM=(向量A.向量B)/||A||*||B||，描述向量A、B的方向的差异。（我理解为：这个相似性是描述的两个向量的方向差异，对数值不敏感，突出的是一种相似性的感受，列如人脸特征向量的对比）

其他还有很多方法，但是我没有用到

后记

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  无

参考文献

• 无

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