Facenet/OpenFace кластеризация в реальном времени
Недавно я заинтересовался распознаванием лиц и прочитал, что OpenFace и Facenet вписывают лицо в сферу с 128 измерениями, и изображения одного и того же лица имеют тенденцию оставаться близко друг к другу, в документах Openface, которые они писали о кластеризации и Facenet, там скрипт Python, связанный с кластеризацией, но очень мало объяснений о том, как работает вся кластеризация.
Возможно ли это по лицу, обнаруженному в прямом потоке, поместите его в 128-мерную сферу, проанализируйте, к какому кластеру он принадлежит, учитывая, что этот кластер заполняется в режиме реального времени, когда фотографии помещаются в сферу, и Есть ли какой-нибудь простой для понимания пример?
Благодарю.