AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• 基本的計算機操作能力

受衆

• 執法人員

AI面部識別是一種利用人工智能（AI）和機器學習算法，在圖像、視頻或即時場景中分析和識別人臉的技術。該技術廣泛應用於從安防監控到個性化與身份驗證等多個領域。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望從手動面部素描過渡到使用AI工具開發面部識別系統的初級執法人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解人工智能和機器學習的基本概念。
• 學習數字圖像處理的基礎知識及其在面部識別中的應用。
• 掌握使用AI工具和框架創建面部識別模型的技能。
• 通過實踐，獲得創建、訓練和測試面部識別系統的經驗。
• 理解面部識別技術使用中的倫理考量和最佳實踐。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

人工智能與圖像處理簡介

• 什麼是人工智能？
• 機器學習與深度學習的區別
• 人工智能在執法中的應用

圖像處理基礎

• 數字圖像：像素、分辨率和格式
• 圖像處理（亮度、對比度、調整大小、裁剪）
• OpenCV圖像處理簡介

理解神經網絡

• 神經網絡基礎及其工作原理
• 卷積神經網絡（CNN）在圖像數據中的應用

面部特徵檢測

• AI模型如何識別和區分面部特徵
• 使用預訓練模型進行人臉檢測

數據收集與準備

• 高質量數據集對訓練的重要性
• 數據增強技術以提高模型性能

訓練面部識別模型

• TensorFlow和Keras深度學習框架概述
• 面部識別模型的逐步訓練指南

模型評估與測試

• 評估面部識別準確性的指標
• 提高模型性能的技術

面部識別工具的部署

• 爲終端用戶構建簡單的應用界面
• 將模型集成到執法工作流程中

倫理與隱私問題

• 在執法中使用面部識別的法律影響
• 確保倫理使用的最佳實踐

高級工具與未來趨勢

• 雲端面部識別API簡介（如AWS Rekognition、Azure Face API）
• 探索用於面部識別的先進神經網絡架構

總結與下一步