AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• 基本的计算机操作能力

受众

• 执法人员

AI面部识别是一种利用人工智能（AI）和机器学习算法，在图像、视频或实时场景中分析和识别人脸的技术。该技术广泛应用于从安防监控到个性化与身份验证等多个领域。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），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。

培训结束后，学员将能够：

• 了解人工智能和机器学习的基本概念。
• 学习数字图像处理的基础知识及其在面部识别中的应用。
• 掌握使用AI工具和框架创建面部识别模型的技能。
• 通过实践，获得创建、训练和测试面部识别系统的经验。
• 理解面部识别技术使用中的伦理考量和最佳实践。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们进行安排。

人工智能与图像处理简介

• 什么是人工智能？
• 机器学习与深度学习的区别
• 人工智能在执法中的应用

图像处理基础

• 数字图像：像素、分辨率和格式
• 图像处理（亮度、对比度、调整大小、裁剪）
• OpenCV图像处理简介

理解神经网络

• 神经网络基础及其工作原理
• 卷积神经网络（CNN）在图像数据中的应用

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

数据收集与准备

• 高质量数据集对训练的重要性
• 数据增强技术以提高模型性能

训练面部识别模型

• TensorFlow和Keras深度学习框架概述
• 面部识别模型的逐步训练指南

模型评估与测试

• 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

• 为终端用户构建简单的应用界面
• 将模型集成到执法工作流程中

伦理与隐私问题

• 在执法中使用面部识别的法律影响
• 确保伦理使用的最佳实践

高级工具与未来趋势

• 云端面部识别API简介（如AWS Rekognition、Azure Face API）
• 探索用于面部识别的先进神经网络架构

总结与下一步