请你修改上一个回答中的代码，实现以下功能：陌生人集合的人脸图片不能作为训练样本，但是要参与识别。在识别时如果发现待识别图片的feature跟已有的30个员工图片都有较大差别，就判定他为陌生人，并将预测结果设为0；由于陌生人的标签都是0，因此正确识别出陌生人也算识别正确

以下是修改后的代码，实现了您要求的功能：

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 = []
    y = []
    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)
    
    # 判断是否为陌生人
    distances = clf.decision_function([feature])
    if max(distances) < 0.5:  # 或者根据实际情况设定阈值
        prediction = 0  # 预测为陌生人
    else:
        prediction = clf.predict([feature])[0]  # 预测为员工的标签
    return prediction == random_index or prediction == 0

# 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)

在上述代码中，我修改了`recognize_random_face`函数，添加了判断是否为陌生人的逻辑。通过使用`clf.decision_function`获取预测结果与每个类别的距离，如果距离都较小，则判定为陌生人，将预测结果设为0；否则，将预测结果设为员工的标签。最后，根据预测结果判断是否识别正确。

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和陌生人判断的阈值。