顔画像の正規化において顔領域の切り出し範囲を変動させて比較実験を行った．
節の正規化のパラメータにおいて，L, Dを固定し，
X, Y, A, Bを定数倍した．
ここでは，crop size ratio Cを節で正規化した画像の幅との比として
定義し，正規化のパラメータを表のように与えた．
Cを 60/90, 75/90, 90/90, 105/90, 120/90 と変動させたときの
顔領域の切り出し範囲と個人識別率の関係，
顔領域の切り出し範囲と表情識別率の関係
を図，図に示す．
training data, test data の選び方は，節，節と
同様である．
尚，使用次元数は個人識別では49，表情識別では6に固定した．
個人識別では切り出し範囲が小さいときに識別率が低下するという結果が得ら れた． これは背景が写っていても，級内の分散が充分小さいため影響は小さいが，切 り出し範囲が小さいと顎や髪の毛の情報が使えないために識別率が下がると考 えられる．
表情識別では切り出し範囲が大きいときに識別率が低下するという結果が得ら れた． これは表情の情報が，顔領域の中央部に多く存在し，顎や髪の毛に表情情報が 無いことによるものと考えられる．
表: crop size ratio = C のときの正規化のパラメータ
