人脸识别支持向量机pyhton代码

人脸识别通常涉及到特征提取和分类器应用，其中支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习模型。以下是使用Python和Scikit-Learn库实现人脸识别支持向量机的一个简化示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np

# 加载人脸数据集，例如LFW Faces Dataset或者其他已处理好的数据
lfw_dataset = ...  # 这里假设你已经有一个预处理好的特征数组和标签数组

# 提取特征和标签
features = lfw_dataset['features']
labels = lfw_dataset['labels']

# 数据分割（训练集和测试集）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练支持向量机
svm = SVC(kernel='linear')  # 使用线性核，可根据需要调整kernel参数
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = svm.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = svm.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")