Как идентифицировать лица с помощью алгоритмов машинного обучения?

Александр Пожарский: Спасибо за развернутый ответ. Есть у меня вопрос: Я понимаю что у меня будет набор признаков для каждого нового лица, но мне не понятно как потом обеспечить быстрый поиск, собственно, я понимал - именно в верхних слоях именно тот обученный классификатор, который обеспечивает быстрый результат. Просто если я буду в базе хранить вектора и пытаться их сравнивать для поиска наиболее близких к проверяемому вектору... мне кажется что это будет работать на малом количестве лиц, но потом скорость будет катастрофически падать.

Как идентифицировать лица с помощью алгоритмов машинного обучения?

Могли бы Вы не немного подробнее расшифровать Вашу мысль. Напомню, я только начал изучение темы и пока не все могу схватывать с полуслова. Простите.

Как идентифицировать лица с помощью алгоритмов машинного обучения?

Немного не понял. Я для примера взял сеть InceptionV3, отключил верхний слой, соответственно, подаю на вход сети изображение, на выходе имею вектор фиксированной длины. Собственно этот вектор я и использовал для обучения классификатора. Но мне не совсем понятно как использовать веса обученного классификатора с N выходами, для последующего использования в классификаторе с N+1 выходами.

Или Вы предлагаете создать классификатор, например, с 8 выходами, и тренировать его для первого лица чтоб он выдавал вектор [0,0,0,0,0,0,0,1] потом тренировать второе лицо, чтоб получать вектор [0,0,0,0,0,0,1,0]. Таким образом я смогу в двоичной системе закодировать 255 лиц в двоичной системе. Если заложу выходной вектор большей размерности, то смогу закодировать большее количество лиц.
Это так?