python实现：对标准化，5.输入PCA+SVM的人脸识别程序中进行人脸识别分类预测。图像IM进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM；

首先，对图像进行标准化处理，使得图像的均值为0，方差为1。这一步可以使用sklearn库中的StandardScaler函数来实现。

接着，对标准化后的图像进行PCA降维处理，将高维的图像数据降低到低维。使用sklearn库中的PCA函数来实现。

然后，将PCA降维后的特征向量作为输入，使用支持向量机（SVM）进行分类预测。使用sklearn库中的SVM函数来实现。

最后，对输入的图像进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM。可以使用numpy库中的fft函数来实现。

以下是一个简单的Python代码示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 对图像进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
img_std = scaler.fit_transform(img)

# 进行PCA降维处理
pca = PCA(n_components=100)
img_pca = pca.fit_transform(img_std)

# 定义SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练SVM分类器
labels = [0, 0, 1, 1] # 假设有两个人，每个人有两张图像
svm.fit(img_pca, labels)

# 对新的图像进行分类预测
new_img = cv2.imread('new_image.jpg', 0)
new_img_std = scaler.transform(new_img)
new_img_pca = pca.transform(new_img_std)
predicted_label = svm.predict(new_img_pca)

# 对输入的图像进行离散傅立叶变换
fim = np.fft.fft2(img)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要进行更多的优化和调试。