人脸识别数据预处理手段
    随着人脸识别技术的不断发展和应用，人脸识别数据的预处理也变得越来越重要。人脸识别数据预处理主要包括以下几个方面：
    1. 图像质量评估：对于采集到的人脸图像，首先需要评估其质量，剔除质量较差的图像。评估方法包括模糊度评估、光照评估、遮挡评估等。
    2. 人脸检测和对齐：对于图像中的人脸进行检测和对齐，确保人脸处于图像中心并朝向正常。常用的检测方法包括Haar分类器、卷积神经网络等，对齐方法包括人脸关键点对齐。
    3. 人脸标准化：将检测和对齐后的人脸图像进行标准化处理，包括亮度均衡、直方图均衡化、尺度归一化、旋转矫正等。
    4. 数据增强：通过对已有的人脸图像进行平移、旋转、缩放等变换操作，生成更多的训练数据，提高人脸识别算法的泛化能力。
    5. 数据清洗和筛选：在预处理完成后，需要对人脸图像进行清洗和筛选，剔除不符合要求的图像，保留质量较高的图像。
    以上是人脸识别数据预处理的常见手段，通过对数据进行有效处理，可以提高人脸识别算法的性能和准确率。
直方图均衡化方法