在基于pca的人脸识别过程中为什么先降维再对降维后的图像归一化而不是先对图像归一化再降维

在基于PCA的人脸识别过程中，先降维再对降维后的图像归一化是因为在高维空间中计算样本之间的距离和相似度是非常困难的。而通过降维可以将高维空间中的数据映射到低维空间中，方便计算。因此，先降维可以有效减少计算量和计算时间。

另外，在降维之前进行图像归一化也是有必要的。因为在高维空间中，不同人的脸部特征可能具有很大的差异，例如人脸大小、光照条件、朝向等。这些差异可能会对PCA算法的结果产生影响，导致识别精度下降。而通过对图像进行归一化，可以减少这些差异的影响。因此，先对图像进行归一化可以提高降维后的数据的可靠性和稳定性。