Por lo general, lo hace tomando las salidas de la penúltima capa (penúltima) de la red capacitada y luego usa una medida de similitud para medir la similitud de la nueva imagen con las imágenes en su conjunto de datos, luego clasifique en consecuencia. También puede entrenar un clasificador, por ejemplo (KNN, SVM, etc.) a partir de estas características, dependiendo de la cantidad de imágenes que tenga.
Reconocimiento facial con Keras y OpenCV: Above Intelligent (AI) describe cómo hacerlo y utiliza la similitud de coseno para nuevas imágenes. (PD: también encontrarás el código allí)
También deberías visitar el blog de adam geitgey ¡Machine Learning is Fun! Parte 4: Reconocimiento facial moderno con Deep Learning seguido de su github ageitgey / face_recognition.
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También hay openface (OpenFace 0.2.0: mayor precisión y tiempo de ejecución reducido a la mitad, OpenFace)
Espero que haya ayudado!
