写了一个人脸识别，准确度一直有问题，是不是我的训练思路出问题了？

每个人一个文件夹，每个文件夹里面有3张人脸照片

import cv2
import numpy as np
from cv2 import face
import os
import pymysql
def face_xunlian():
    
    #提取字典中的key值并转化为列表
    keyvalues = list(map(int,result.keys()))

    #样本图像列表
    photos =list()
    #标签列表
    lables =list()
    #定位文件夹
    wenjianjia = os.listdir("D:/python/opencv/shuju")

    print(wenjianjia)
    num=1
    #遍历文件夹
    for ids in wenjianjia:
        #定位文件夹中的图片
        tupin_id=os.listdir("D:/python/opencv/shuju/"+ids)
        #遍历文件夹中的图片
        for tupin_local in tupin_id:
            photos.append(cv2.imread("D:/python/opencv/shuju/"+ids+"/"+tupin_local,0))
            print(ids)
            print("D:/python/opencv/shuju/"+ids+"/"+tupin_local)
            print(cv2.imread("D:/python/opencv/shuju/"+ids+"/"+tupin_local,0))
            if num<len(ids)+1:
                for kk in keyvalues:
                    num+1
                    s=kk,kk,kk
                    for numnber in s:
                        print(numnber)
                        lables.append(numnber)
                        num+=1




    #加载识别器（LBPH）
    recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    #识别器训练
    recognizer.train(photos,np.array(lables))
    #训练结果录入
    recognizer.write('./trainer_face.yml')




face_xunlian()

是不是你的训练数据太少了？