AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• 基本计算机知识

观众

• 执法人员

AI 人脸识别是一种使用人工智慧 （AI） 和机器学习演算法来分析和识别图像、视频或即时场景中的人脸的技术。该技术广泛用于各种应用，从安全和监控到个人化和身份验证。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望从手动面部素描过渡到使用 AI 工具开发面部识别系统的初级执法人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解人工智慧的基础知识和 Machine Learning。
• 了解数位图像处理的基础知识及其在面部识别中的应用。
• 培养使用 AI 工具和框架创建面部识别模型的技能。
• 获得创建、培训和测试面部识别系统的实践经验。
• 了解使用面部识别技术的道德注意事项和最佳实践。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

人工智慧和图像处理简介

• 什么是人工智慧？
• Machine Learning 与 Deep Learning
• AI 在执法中的应用

图像处理基础知识

• 数位图像：图元、解析度和格式
• 影像处理（亮度、对比度、调整大小、裁剪）
• 用于图像处理的 OpenCV 简介

了解 Neural Networks

• 神经网路的基础知识及其工作原理
• 图像数据的卷积 Neural Networks （CNN） 简介

面部特征检测

• AI 模型如何识别和区分面部特征
• 使用预训练模型进行人脸检测

数据收集和准备

• 高品质数据集对训练的重要性
• 用于提高模型性能的数据增强技术

训练面部识别模型

• 深度学习的 TensorFlow 和 Keras 概述
• 训练面部识别模型的分步指南

模型评估和测试

• 用于评估面部识别准确性的指标
• 提高模型性能的技术

面部识别工具的部署

• 为最终使用者构建简单的应用程式介面
• 将模型集成到执法工作流程中

道德和隐私问题

• 在执法中使用面部识别的法律影响
• 确保合乎道德使用的最佳实践

高级工具和未来趋势

• 基于云的面部识别 API（例如 AWS Rekognition、Azure Face API）简介
• 探索用于面部识别的高级神经网路架构

总结和后续步骤