我想要一个将dlib的面部描述符（128D向量）转换为人名的分类模型。
这里的问题是我的数据集很小。我每位员工只有一张图片，总共只有不到100名员工。我尝试进行分类的方法包括1.直接计算欧式距离，并在LinearSVC中使用2。SVC，3。KNeighborsClassifier和4。Scikit-Learn。到目前为止，最好的结果似乎是在LinearSVC或KNeighborsClassifier中。另外，我正在使用亚洲人脸，因此不同人脸的向量之间的距离不会那么大（相同人脸之间的距离的默认容差为0.6，在我的情况下，这会将每个人归为同一个人。的0.4会大大减少误报的发生，但不能保证识别该人。有什么建议适合这种情况的模型吗？是否有使用tensorflow（与keras一起使用的通配符解决方案？预先感谢！