自选数据集，实现基于LDA的人脸图像识别，在测试图像上的识别精度不低于80%

为了实现基于LDA的人脸图像识别，您可以按照以下步骤进行操作：

1.首先，您需要准备一个人脸数据集。您可以使用公共数据集，如LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集，或者自己创建一个数据集。

2.读取和处理人脸数据集。您可以使用Python中的OpenCV库来读取和处理图像数据。

3.使用LDA算法对数据进行降维。LDA算法可以将高维数据降低到低维空间，从而提高分类准确率。

4.使用SVM算法搭建模型进行人脸识别。SVM算法是一种常用的分类算法，可以用于人脸识别。

5.对测试图像进行识别，并计算识别精度。您可以使用Python中的sklearn库来实现SVM算法，并使用测试数据集来评估模型的性能。

下面是一个示例代码，用于实现基于LDA的人脸图像识别：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取人脸数据集
def read_data():
    # TODO: 读取人脸数据集
    return data, labels

# 使用LDA算法对数据进行降维
def lda(data, labels, n_components):
    lda = LDA(n_components=n_components)
    lda.fit(data, labels)
    data = lda.transform(data)
    return data

# 使用SVM算法进行人脸识别
def svm(data, labels):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=0)
    clf = SVC(kernel='linear', C=1)
    clf.fit(X_train, y_train)
    score = clf.score(X_test, y_test)
    return score

# 测试图像识别
def test_image(image_path, lda_model, svm_model):
    # TODO: 读取测试图像
    # TODO: 对测试图像进行预处理
    # TODO: 使用LDA模型对测试图像进行降维
    # TODO: 使用SVM模型进行识别
    return result

# 读取人脸数据集
data, labels = read_data()

# 使用LDA算法对数据进行降维
data = lda(data, labels, n_components=100)

# 使用SVM算法进行人脸识别
score = svm(data, labels)

# 输出识别精度
print("识别精度为：", score)

# 测试图像识别
result = test_image(image_path, lda_model, svm_model)