سلام،
1- بهترین معماری برای تشخیص چهره از نظر دقت و سرعت، بسته به مورد استفاده خاص و محدودیت‌های مشخص، ممکن است متفاوت باشد. با این حال، برای داده‌های آموزشی من در مارس 2023، یکی از معماری‌های محبوب و موثر، مدل FaceNet است. FaceNet از یک شبکه کانولوشنی عمیق استفاده می‌کند که آموزش دیده است تا به صورت مستقیم بهینه‌سازی embedding را انجام دهد، به جای ویژگی‌ها یا لایه‌های واسط. این مدل به دلیل دقت بالایش شناخته شده است. برای سرعت، می‌توانید به مدل‌های سبکتری مانند MobileNet یا SqueezeNet فکر کنید که برای کارهای تشخیص چهره دقت قابل قبولی را فراهم می‌کنند، در حالی که بسیار کارآمد هستند و برای دستگاه‌هایی با منابع محاسباتی محدود مناسب هستند.
2- در صورتی که با تعداد زیادی چهره (مانند میلیون‌ها) سرو کار دارید، مقایسه بردار چهره جدید با هر بردار موجود به صورت جداگانه، هزینه محاسباتی بالا و زمان‌بری است. یک رویکرد رایج برای حل این مشکل استفاده از الگوریتم‌های نزدیک‌ترین همسایه تقریبی (Approximate Nearest Neighbor (ANN)) است. این الگوریتم‌ها مانند Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) یا FAISS (Facebook AI Similarity Search) به شما اجازه می‌دهند تا بردارهای موجود در دیتاست خود که نزدیک‌ترین بردار ورودی هستند را پیدا کنید، بدون این که به هر بردار در دیتاست خود نیاز داشته باشید. آن‌ها با ایجاد یک ایندکس از بردارهای دیتاست، اجازه می‌دهند که پرس‌وجوهای نزدیک‌ترین همسایه را به صورت کارآمد انجام دهید.
یک روش دیگر استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای گروه‌بندی بردارهای چهره مشابه با یکدیگر است. در صورت ورود بردار چهره جدید، فقط نیاز به مقایسه آن با بردارهای خوشه(های) نزدیک است، نه کل دیتاست.
باید به خاطر داشت که انتخاب روش وابسته به نیازهای خاص شما است، شامل تعادل بین دقت و سرعت، منابع محاسباتی موجود و اندازه دیتاست شما.
امیدوارم که این راهنمایی به شما کمک کند. در صورت داشتن هرگونه سوال دیگر، به من اطلاع دهید.