Задача:
В видео потоке выделить лица людей и идентифицировать их по базе образцов. При чем неизвестные лица не должны приниматься за свои.

Первая часть решается просто: OpenCV HaarDetectObjects,
А вот идентификацию как сделать?

В этом проекте используется алгоритм SVM, что значит такого понятия как “неизвестные” в нем нет. Любое лицо идентифицируется как одно из образцов.

Нейронные сети? Какие использовать?

sp3
неизвестные лица не должны приниматься за свои

В такой постановке задача скорее всего неразрешима, как впрочем и безошибочная идентификация своих лиц.
Нейросети для решения аналогичных задачек не использовал.
После процедуры редукции входного пространства параметров вместо нейросети применял http://pypi.python.org/pypi/Pycluster, Отделение неизвестных образцов осуществлялось путем сравнения нормы отклонения текущей реализации от наилучшего образца и среднеквадратичного отклонения при предъявлении правильного образца. Детали процесса принятия решения зависят от принятой модели ущерба от ошибок первого и второго рода.

см например http://www.dissercat.com/content/razrabotka-algoritmov-identifikatsii-sostoyaniya-reaktornoi-ustanovki-vver-1000-s-ispolzovan

doza_and
см например http://www.dissercat.com/content/razrabotka-algoritmov-identifikatsii-sostoyaniya-reaktornoi-ustanovki-vver-1000-s-ispolzovan

Денег просят :(

Я могу у автора диссер взять. Но вы определитесь. Тут можно пробовать собрать все из кирпичиков, особо не заморачиваясь, или сделать все как надо при этом вгрызаясь в гранит науки. Диссер имеет смысл брать если вы идете по второму пути.

Скорее первый вариант. Об науку я же пару зубов сломал, теперь нет желания и времени это продолжать :)
Проект больше фановый, чем научный. Если из 10 образцов 6 определится правильно, то это будет отлично.

ps. Диссертация вряд ли мне поможет, я скорее всего залипну на первой странице.

sp3
Диссертация вряд ли мне поможет

Оки я спрошу человека который сейчас делает проект оценка состояния оператора - это детектирование лица и по параметрам изображения оценивает состояние человека. Если он будет не против кину в личку его email. Вместе обычно веселее такие штуки делать.

Было бы не плохо.

SVM там скорее используют для отделения лиц и не лиц, а не для разделения самих лиц, хотя интересно как SVM будет работать для кол-во классов = кол-во человек.

Обычно используют PCA и евклидову метрику, но всё равно там получается что надо выбирать порог.