生物识别技术中表情识别的面部区域的缩放
有些图像由于各种原因使得人脸在整幅图像中的比例不一致。有的占据较大区域而有的所占区域较小，因此在通过上述几个步骤之后还需对人脸进行缩小或放大处理，但是这个缩放处理是在不改变图像大小的前提下只对面部区域进行缩放。这需要先将每一幅图像和校准图像比较，然后再对不符合要求的样本图像的面部区域进行宽度和高度的伸缩。
具体过程中，首先，需要一个算法来定义空间变换本身，即按所需图像的大小完成像素点的增删和移动。同时，还需要一个灰度级插值的算法，以保持图像尽量不失真。归一化方法很多，有零阶内插法、双线性插值等。
零阶内插法具有运算简单、计算量小的特点，但却容易产生马赛克现象，当图像放大幅值较大时马赛克现象会很严重，因此在变换前后图像大小变化不大，图像质量要求不高的情况下，可用此方法进行图像的归一化。
双线性插值法充分利用了插值点与其周围四点之间在纵向和横向上的线性位置关系进行插值。可产生比零阶内插法更令人满意的效果，大多数情况下都可满足插值的需要。
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