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Ziel: Normalisierung dient dem Zweck für Klassen irrelevante Parameter auf normale / vergleichbare Werte zu bringen.
=> Schwankungen in Mustern reduzieren, die keinen Einfluss auf die Bedeutung haben.


Alle A's haben die gleiche Bedeutung unterliegen allerdings Schwankungen (Rotation,Strichstärke, Größe, ...) die zur einfacheren Klassifikation normiert werden sollten.

Parameter, die normalisiert werden:

• Größe
• Laufzeit
• Pose (Kombination von Position und Orientierung)
• Rotation
• Energie (Helligkeit)
• Strichstärke (z.B. bei Schriftzeichen)
• Beleuchtung
• charakteristische Sprache (Lautstärke, Akzente, ...)
• Sättigung
...

Parameter, die für eine Klasse wichtig sind dürfen nicht normalisiert werden!

Beispiel 1 (Rotation):
- Rotation bei 6 und 9 ist wichtig => nicht normalisieren!
- bei Chromosonen nicht => normieren!

Beispiel 2 (Größe):
- Größe von a und a ist irrelevant => normieren!
- Größe von ´ und / ist relevant => nicht normieren!