写一段使用特征人脸模型识别和重建人脸的代码

使用特征人脸模型（Eigenfaces或PCA-based Face Recognition）进行人脸识别需要一些基础的数学知识，包括主成分分析（PCA）。这里提供一个简化的Python示例，使用skimage库来演示这个过程，但这仅限于理论演示，因为特征人脸模型在现代应用中已经被更先进的方法（如LBPH或Deep Learning）所取代。以下代码是基于PCA的简化版本：

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, exposure
import numpy as np

# 加载人脸数据集，例如LFW数据集
lfw_dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=True)

# 提取所有样本的特征向量
features = []
for i in range(len(lfw_dataset.images)):
    image = lfw_dataset.images[i]
    # 可能还需要预处理步骤，如归一化、灰度化等
    gray = exposure.equalize_hist(image)
    features.append(gray.flatten())

# 将特征向量转换为numpy数组
features_array = np.array(features)

# 使用PCA降维，比如保留95%方差
n_components = int(np.round(0.95 * features_array.shape[1]))
pca = PCA(n_components=n_components)
projected_features = pca.fit_transform(features_array)

# 重构人脸
reconstructed_images = pca.inverse_transform(projected_features)

# 可视化原始和重构的几张人脸
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(15, 6))
for ax, original, reconstructed in zip(axs.flat, features_array[:10], reconstructed_images[:10]):
    ax.imshow(original.reshape((lfw_dataset.images[0].shape)))
    ax.set_title("Original")
    ax.axis('off')
    
    ax1 = ax.twinx()
    ax1.imshow(reconstructed.reshape((lfw_dataset.images[0].shape)))
    ax1.set_title("Reconstructed")
    ax1.axis('off')

plt.show()