Для решения задачи Person re-ID (идентификации лица) обычно требуется обучение модели на наборе данных с размеченными изображениями лиц. Однако, существуют методы, которые позволяют решать задачу отслеживания людей на серии фотографий без необходимости заранее обучать модель на конкретных персонах.
Одним из таких методов является использование технологии компьютерного зрения и алгоритмов обнаружения объектов, которые позволяют автоматически выделять и отслеживать людей на изображениях. Такие алгоритмы могут быть обучены на больших базах данных с размеченными изображениями людей различных внешних признаков (рост, пол, цвет волос и т.д.), что позволяет им эффективно отслеживать людей даже без предварительного обучения на конкретных персонах.
Другим способом решения задачи отслеживания людей без необходимости обучения модели на целевых персонах является использование методов глубокого обучения, таких как метрические обучение или методы self-supervised learning, которые позволяют модели самостоятельно извлекать признаки из изображений и обучаться на неразмеченных данных.
Таким образом, существует несколько подходов к решению задачи отслеживания людей на фотографиях без необходимости заранее обучать модели на целевых персонах.