域不变特征：是指在不同的数据域或环境下，特征能够保持不变或具有一定程度的鲁棒性。实现域不变特征可以在许多计算机视觉和机器学习任务中具有重要的作用，特别是在涉及跨域或跨环境的应用场景中。 以下是一些常用的实施域不变特征的方法： 1. 数据归一化：通过将数据进行归一化处理，将其缩放到一个统一的范围内。常见的归一化方法包括零均值归一化（Zero-mean normalization）和单位方差归一