应用案例：构建面部识别模型丨数析学院

本节将演示一个构建人脸面部识别模型的完整流程，模型基于 HOG+SVM 的方法。
首先，我们需要设置 notebook ，导入相关可视化库：

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导入 skimage 库中的图像集，我们可以通过 skimage 库的 feature.hog 工具来直接提取图像的 HOG 特征，如下图所示：

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导入 Scikit-Learn 库内置的人脸照片数据集，作为正样本：

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接着我们来构造一组负样本数据集，这个数据集中的样本为 skimage 库图像集中的照片切割而成，每张照片的大小皆与上文中的正样本一致，即 62x47 像素：

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