আপনি ইগেনফেসগুলি, http://en.wikedia.org/wiki/Eigenface এর মতো একটি পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন । নিম্নলিখিতটি কার্যকরভাবে চলার পাশাপাশি বিভিন্ন বাস্তবায়নের লিঙ্কগুলিতে রয়েছে।
http://www.pages.drexel.edu/~sis26/Eigenface%20Tutorial.htm
এখান থেকে এটি শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতির মধ্যে ব্যবহার করা, কোনও মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং তারপরে কেসগুলির পূর্বাভাস দেওয়া সাধারণ common আপনি একাধিক পরিচিত সেলিব্রিটিদের প্রশিক্ষণ দিয়ে এটি করতে পেরেছিলেন এবং যদি আপনি টুইটারের মুখ থেকে আপনার সেলিব্রিটিদের প্রশিক্ষিত মডেল হিসাবে উপস্থিত হন তবে এটি সরান। এটির মতোই http://blog.cordiner.net/2010/12/02/eigenfaces-face-recognition-matlab/
এটি ধ্রুবক সংশোধন করে ভোগে। শীঘ্রই একটি নতুন জাস্টিন বিবার আসবে যা আপনার প্রশিক্ষিত মডেলটিতে উপস্থিত হবে না, তাই আপনি এটি পূর্বাভাস দিতে পারবেন না। হুইটনি হিউস্টনের মতো একটি মামলাও রয়েছে, আপনি আগে কখনও তাকে যুক্ত করার কথা ভাবেননি তবে কয়েক সপ্তাহ ধরে শ্রদ্ধা ও প্রশংসার বাইরে তিনি সাধারণ চিত্র হতে পারেন। উপরে উল্লিখিত হিসাবে আপনার কাছে শিশুর ছবিগুলির নেতিবাচক দিক থাকবে না। এই সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে আপনি আরও একটি শ্রেণিবিন্যাসের ক্লাস্টারিং পদ্ধতির ব্যবহার করতে পারেন। ক্লাস্টারগুলির প্রথম কয়েকটি সেটগুলি সরিয়ে ফেলা যা তারা যদি কোনও নির্দিষ্ট স্তরের সমর্থনে পৌঁছায় তবে খুব কাছাকাছি থাকে, আপনার প্রথম ক্লাস্টারে সেকেন্ডটি তৈরি হওয়ার আগে 15 টি আইটেম থাকে। এখন আপনার প্রশিক্ষণ মডেলটি কার বিষয়ে চিন্তা করার দরকার নেই তবে আপনি শিশুর ছবি ইস্যুতে পড়বেন।