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。要求 (2）给出程序和实验结果。 （12分）

### 回答1：
针对给定数据集ORL_Faces，我们需要进行如下步骤：

1. 预处理图像：可以对图像进行缩放、旋转、裁剪等操作，以使图像更加适合后续的特征提取和分类。

2. 提取图像的特征：可以采用多种特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG、LBP等。

3. 将图像分类：可以使用机器学习算法，如SVM、决策树、神经网络等进行分类。

4. 随机划分数据集：使用随机划分的方法，将数据集划分为训练数据集和测试数据集，测试样本占比为20%。

5. 训练模型：使用训练数据集训练模型。

6. 评估模型：使用测试数据集评估模型的准确率。

下面是一个示例代码，使用SVM算法进行图像分类：

# 导入必要的库
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 随机划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_  

### 回答2：
针对给定数据集ORL_Faces，可以采用多种特征提取方法来进行图像分类。以下是一种可能的方法：

1. 预处理：可以采用灰度化处理，将RGB图像转换为灰度图像，这样可以降低计算复杂度。

2. 特征提取：可以采用以下两种特征提取方法：
   a. 主成分分析(PCA)：使用PCA可以将原始图像降维，提取出主要特征。具体步骤为：
      i. 将训练图像的所有像素展平为向量，构成样本矩阵。
      ii. 对样本矩阵进行中心化处理。
      iii. 计算样本矩阵的协方差矩阵。
      iv. 对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值。
      v. 选择前n个特征向量，构成转换矩阵。
      vi. 将训练图像乘以转换矩阵，得到降维后的特征。

   b. 局部二值模式(LBP)：LBP是一种特征提取方法，用于描述图像纹理。具体步骤为：
      i. 对每个像素的3x3邻域计算LBP值。
      ii. 统计每个像素的3x3邻域的LBP直方图，将其作为该像素的特征值。
      iii. 针对每个图像，将其特征值保存成特征向量。

3. 图像分类：选定分类方法进行图像分类，例如支持向量机(SVM)分类器。
   a. 将提取到的特征作为输入。
   b. 使用训练数据集进行模型训练。
   c. 使用训练好的模型对测试数据集进行预测。
   d. 根据预测结果计算准确率或其他评估指标。

以上是一种可能的方法，具体的实现过程及程序代码需要根据具体情况进行调整。通过提取图像的特征并使用分类方法对图像进行分类，可以评估分类的准确度和有效性。  

### 回答3：
针对给定数据集ORL_Faces，可以采用多种特征来提取图像的特征，例如：

1. 颜色特征：使用图像处理算法，可以提取出图像中每个像素的颜色信息。可以使用颜色直方图、颜色矩等方法来表示图像的颜色特征。

2. 纹理特征：可以使用纹理描述子来提取图像中的纹理信息。常用的纹理描述子有灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。

3. 形状特征：可以使用边界描述子和轮廓特征来提取图像的形状信息。常用的方法有Hu不变矩、Zernike矩等。

对于图像的分类方法，可以考虑使用机器学习算法或深度学习算法。可以选择以下方法进行图像分类实验：

1. 支持向量机(SVM)：将提取的图像特征作为训练样本的特征，利用SVM进行图像分类训练。

2. 卷积神经网络(CNN)：可以构建一个CNN模型，将提取的图像特征作为输入，通过多层卷积和池化层进行特征学习和抽取，最后连接全连接层进行分类输出。

3. 随机森林(Random Forest)：将提取的图像特征作为输入，利用随机森林算法进行图像分类训练。

实验步骤如下：

1. 对于给定的ORL_Faces数据集，首先进行图像预处理，例如去噪、图像增强等。

2. 然后从每个图像中提取多种特征，包括颜色特征、纹理特征和形状特征。

3. 将提取出的特征作为训练样本，并进行随机划分，保留20%的样本作为测试数据集。

4. 根据选定的分类方法，利用训练样本进行模型训练，并利用测试样本进行分类效果评估。

5. 根据分类结果，计算分类准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。

最后，根据实验结果，选择效果最好的特征和分类方法，在给定数据集上进行图像分类任务。