在X_processed列表中有50个元素，每个元素是一个存放着15张同一个人的脸部图片的列表。请编写python代码，将这50个元素按3：2的比例随机划分为“员工”和“陌生人”两个集合，使用你认为合适的方法，仅在员工集合中进行人脸识别训练。最后编写一个函数，随机抽取X_processed列表中的一张图片进行识别，返回识别结果（正确与否）提示：使用语句x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)来提取特征，其中x为一张人脸的图片

以下是实现您要求的Python代码：

import random
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from skimage.feature import hog

# 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合
def split_dataset(X_processed):
    random.shuffle(X_processed)
    split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5)
    employee_set = X_processed[:split_index]
    stranger_set = X_processed[split_index:]
    return employee_set, stranger_set

# 使用HOG特征提取进行人脸识别训练
def train_face_recognition(employee_set):
    X = []
    = []
    for i, face_images in enumerate(employee_set):
        for face_image in face_images:
            feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
            X.append(feature)
            y.append(i)  # i代表员工的标签
    clf = svm.SVC()
    clf.fit(X, y)
    return clf

# 随机抽取一张图片进行识别
def recognize_random_face(clf, X_processed):
    random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1)
    random_face_images = X_processed[random_index]
    random_face_image = random.choice(random_face_images)
    feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
    prediction = clf.predict([feature])
    return prediction[0] == random_index

# 示例用法
X_processed = [...]  # X_processed列表的具体内容
employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed)
clf = train_face_recognition(employee_set)
result = recognize_random_face(clf, X_processed)
print("识别结果：", result)

请注意，上述代码只是示例，您需要根据实际情况进行适当修改。例如，您需要将`X_processed`替换为实际的列表，其中包含50个元素，每个元素是一个含有15张人脸图片的列表。另外，您可能需要根据实际情况调整特征提取的参数。