对于FIM和FIM’，分别输入PCA+SVM的人脸识别程序中进行人脸识别分类预测

FIM和FIM'都是基于PCA+SVM的人脸识别算法中的特征提取方法。其中，FIM是基于固有图像分解（Intrinsic Image Decomposition）的特征提取方法，而FIM'则是在FIM的基础上加入了特征选择的步骤。

在PCA+SVM的人脸识别程序中，可以将FIM或FIM'作为特征提取的方法，提取出相应的特征向量，并将其作为输入送入SVM分类器进行分类预测。具体来说，对于每张人脸图像，首先将其经过预处理（如灰度化、归一化等），然后使用FIM或FIM'方法提取出相应的特征向量，最后将特征向量作为输入数据送入SVM分类器进行分类预测。

需要注意的是，FIM和FIM'是两种不同的特征提取方法，它们的效果可能会有所不同，需要根据具体的实验情况来选择使用哪种方法。同时，PCA+SVM也只是人脸识别算法中的一种，还有其他的算法，如基于深度学习的人脸识别算法等，也可以用于人脸识别分类预测。