本節(jié)將演示一個(gè)構(gòu)建人臉面部識(shí)別模型的完整流程脱盲，模型基于 HOG+SVM 的方法替饿。
首先恩敌，我們需要設(shè)置 notebook ，導(dǎo)入相關(guān)可視化庫：
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導(dǎo)入 skimage 庫中的圖像集到推，我們可以通過 skimage 庫的 feature.hog 工具來直接提取圖像的 HOG 特征，如下圖所示：
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導(dǎo)入 Scikit-Learn 庫內(nèi)置的人臉照片數(shù)據(jù)集惕澎，作為正樣本：
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接著我們來構(gòu)造一組負(fù)樣本數(shù)據(jù)集莉测，這個(gè)數(shù)據(jù)集中的樣本為 skimage 庫圖像集中的照片切割而成，每張照片的大小皆與上文中的正樣本一致唧喉，即 62x47 像素：
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