请补全上述代码中的def train_model(train_set):和def train_model(train_set):函数；请你判断应当采用什么算法和库，以达到较高的准确率。不能使用深度学习和神经网络

若不能使用深度学习和神经网络，我们可以考虑使用传统机器习算法来训练模型，例如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）。这些算法在图像分类任务中表现良好。

以下是一种可能的实现方式：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 训练模型 - 支持向量机（SVM）
def train_model_svm(train_set):
    X_train = []
    y_train = []
    for employee_images in train_set:
        X_train.extend(employee_images)
        y_train.extend([1] * len(employee_images))  # 标签为1表示属于员工
    svm_model = SVC()
    svm_model.fit(X_train, y_train)
    return svm_model

# 训练模型 - 随机森林（Random Forest）
def train_model_rf(train_set):
    X_train = []
    y_train = []
    for employee_images in train_set:
        X_train.extend(employee_images)
        y_train.extend([1] * len(employee_images))  # 标签为1表示属于员工
    rf_model = RandomForestClassifier()
    rf_model.fit(X_train, y_train)
    return rf_model

# 测试模型
def test_model(model, test_set, image):
    X_test = []
    for employee_images in test_set:
        X_test.extend(employee_images)
    predictions = model.predict(X_test)
    if 1 in predictions:
        return "员工"
    else:
        return "陌生人"

# 示例用法
model_svm = train_model_svm(train_set)
model_rf = train_model_rf(train_set)

image = some_image  # 假设这是需要进行判断的一张图片
result_svm = test_model(model_svm, test_set, image)
result_rf = test_model(model_rf, test_set, image)

print("SVM模型判断结果：", result_svm)
print("随机森林模型判断结果：", result_rf)

在上述代码中，`train_model_svm` 函数使用支持向量机算法训练模型，`train_model_rf` 函数使用随机森林算法训练模型。这两个函数将训练集中的图片和相应的标签合并，然后使用对应的算法进行训练。`test_model` 函数使用训练好的模型对给定的图片进行判断，如果预测结果中存在标签为1的样本，则判断为"员工"，否则判断为"陌生人"。

在示例中，我们分别训练了支持向量机和随机森林两个模型，并使用测试集中的图片进行了判断。您可以根据实际需求选择适合的算法和库，以达到较高的准确率。请注意，这仅是一种可能的实现方式，您还可以尝试其他算法和特征工程方法来进一步提升准确率。