PCA人脸识别两种分组：每个人的任意 6 张照片作为训练，剩下的任意 3 张作为测试样本；前 30 个人作为训练，后 10 个人作为测试，其中测试库中每个人的任意 9 张照片为 测试样本库，其它 1 张照片作为待识别图片。哪种更好

这个问题没有一个明确的答案，因为哪种方法更好取决于具体情况。下面是对这两种分组方法的一些讨论：

对于第一种方法，每个人的任意 6 张照片作为训练，剩下的任意 3 张作为测试样本。这种方法的优点是样本数量相对较多，有助于提高模型的准确性。另外，这种方法的测试样本来自同一个人的不同照片，可以检验模型对于同一个人的不同表情、姿态等变化的识别能力。但是，这种方法的缺点是测试样本来自训练样本之外，可能无法反映模型在真实场景中的表现。

对于第二种方法，前 30 个人作为训练，后 10 个人作为测试，其中测试库中每个人的任意 9 张照片为测试样本库，其它 1 张照片作为待识别图片。这种方法的优点是测试样本来自不同的人，可以检验模型对于不同人的识别能力。另外，这种方法的测试样本库包含每个人的多张照片，可以更好地检验模型的泛化能力。但是，这种方法的缺点是样本数量相对较少，可能会影响模型的准确性。

因此，哪种方法更好取决于具体情况，需要根据实验需求和数据情况来选择。如果关注的是模型的准确性和对同一个人不同表情、姿态等变化的识别能力，可以选择第一种方法；如果关注的是模型的泛化能力和对不同人的识别能力，可以选择第二种方法。

相关问题

PCA人脸识别两种分组：40个人每个人的任意 6 张照片作为训练，剩下的任意 3 张作为测试样本，剩下的 1 张作为 测试待识别图片；前 30 个人作为训练，后 10 个人作为测试，其中测试库中每个人的任意 9 张照片为 测试样本库，其它 1 张照片作为待识别图片。哪种更好

这两种分组的比较并没有绝对的答案，因为具体哪种更好还需要考虑具体情况。但是一般来说，第一种分组更加符合实际应用场景，因为在实际应用中，我们很难保证每个人都有足够多的照片来进行训练和测试。而第二种分组则是一种比较理想化的情况，很难在实际应用中得到充分的支持。

另外，第一种分组中，每个人只有 6 张照片进行训练，相对于第二种分组的每个人有 9 张照片进行训练，训练数据量较小，可能会影响模型的准确性。但是，第一种分组中的测试样本数量要比第二种分组的测试样本数量多，这也可以提高模型的准确性。

因此，具体采用哪种分组需要根据实际情况来选择，需要考虑到数据量、测试样本数量、模型准确性等因素。

以olivetti faces数据集为例,试做人脸识别分析。 随机选择测试集,每个人选择两张

Olivetti Faces数据集包含40个人的400张脸部图像，每个人有10张不同表情的照片。我们可以利用这个数据集进行人脸识别的分析。

首先，我们将随机选择测试集，每个人选择两张图像作为测试图像。然后，我们将利用机器学习的方法，比如基于特征的分类方法或者深度学习的卷积神经网络来进行人脸识别的训练和测试。

在训练阶段，我们将使用数据集中除了测试集以外的所有图像来训练模型。特征提取将是一个重要的步骤，我们可以选择使用传统的特征提取方法，比如主成分分析（PCA）来将图像转换为特征向量，也可以使用卷积神经网络来自动学习特征。

然后，在测试阶段，我们将利用训练好的模型来对测试集中的图像进行人脸识别。对于每张测试图像，我们将提取其特征并输入到模型中进行分类，从而得到图像中的人物识别结果。

最后，我们将评估模型的性能，比如计算识别准确率、召回率等指标来衡量模型的效果。

通过对Olivetti Faces数据集进行人脸识别分析，我们可以更好地了解和学习人脸识别技术，并将其应用到实际的应用场景中。