针对给定数据集ORL_Faces，提取图像的特征(可以采用多种特征） 并图像进行分类，分类方法自选。训练数据集和测试数据集采用随机划分的方法生成，测试样本占比为20%。图像可以经过预处理。

### 回答1：
在提取图像特征的过程中，我们可以采用多种方法，包括使用像素值、灰度直方图、Gabor滤波器、SIFT等。

在图像分类的过程中，我们可以选择多种分类方法，如K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。

我们可以使用随机划分的方法将数据集分成训练集和测试集，其中测试集占比为20%。在训练过程中，我们可以对图像进行预处理，比如对图像进行裁剪、旋转、缩放等操作。

### 回答2：
对于给定的ORL_Faces数据集，我们可以采用多种特征提取方法并进行图像分类。以下是一种可能的方案：

1. 预处理：首先，对图像进行预处理以减少噪音和增强特征。可以考虑使用灰度化、直方图均衡化、高斯滤波等方法。

2. 特征提取：采用不同的特征提取方法来表征图像。以下是几种常用的特征提取方法：
- 像素级特征：将图像分割为小块，使用每个像素的灰度值作为特征。
- 统计特征：计算图像的统计属性，如均值、方差、能量等。
- 主成分分析（PCA）：通过线性变换将图像投影到低维空间，并使用投影系数作为特征。
- 局部二值模式（LBP）：对每个像素及其周围像素进行二值编码，并将编码的直方图作为特征。

3. 分类方法：选择适合该任务的分类方法。以下是几种常用的分类方法：
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来分隔不同类别的图像。
- k最近邻（k-NN）：根据最近的k个邻居的标签进行投票来分类图像。
- 决策树：通过一系列判断条件来分类图像。
- 深度学习：使用深度神经网络进行图像分类。

4. 训练和测试集划分：将数据集中的80%作为训练集，20%作为测试集。可以使用随机划分的方法将样本分配到训练和测试集。

5. 特征提取和分类：使用训练集中的图像进行特征提取，并将提取的特征输入到选择的分类器中进行训练。然后，使用测试集中的图像提取相同的特征，并将其输入到训练好的分类器中进行分类。

最后，通过比较分类器预测的结果和实际标签，评估分类器的准确性和性能。可以使用常见的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等。

### 回答3：
针对给定的数据集ORL_Faces，我们可以采用多种特征提取方法来对图像进行分类。以下是一些可能的特征提取方法和分类方法的示例。

1. 颜色直方图特征提取方法：
- 首先，对于每一张图像，我们可以使用某种颜色空间（例如RGB或HSV）来计算它的颜色直方图。
- 然后，我们可以将直方图中的不同颜色通道值作为图像的特征。
- 最后，通过比较不同图像之间的直方图特征，可以使用分类算法（如K近邻分类器或支持向量机）来对图像进行分类。

2. 主成分分析（PCA）特征提取方法：
- 首先，对于每张图像的像素点，我们可以创建一个数据矩阵，其中每一行代表一个图像样本，每一列代表一个像素点。
- 然后，可以应用主成分分析（PCA）方法，将数据矩阵转换为较低维度的特征矩阵。
- 最后，通过将特征矩阵作为输入，可以使用分类算法（如决策树或神经网络）来对图像进行分类。

3. 卷积神经网络（CNN）特征提取方法：
- 首先，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行预处理。
- 然后，通过在CNN的某一层之前截断网络，可以获得中间层的特征表示。
- 最后，将这些特征表示作为输入，可以使用分类算法（如逻辑回归或随机森林）来对图像进行分类。

通过使用上述特征提取方法之一，我们可以将数据集分成训练集和测试集，并使用随机划分的方法将测试样本占比设置为20%。通过选择适当的分类算法，我们可以使用训练数据集训练模型，然后使用测试数据集评估模型的性能，并对新图像进行分类。同时，我们还可以通过预处理图像来增强分类的准确性，如图像增强、图像去噪等预处理方法。