AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• 基本計算機知識

觀眾

• 執法人員

AI 人臉識別是一種使用人工智慧 （AI） 和機器學習演算法來分析和識別圖像、視頻或即時場景中的人臉的技術。該技術廣泛用於各種應用，從安全和監控到個人化和身份驗證。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）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。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解人工智慧的基礎知識和 Machine Learning。
• 瞭解數位圖像處理的基礎知識及其在面部識別中的應用。
• 培養使用 AI 工具和框架創建面部識別模型的技能。
• 獲得創建、培訓和測試面部識別系統的實踐經驗。
• 瞭解使用面部識別技術的道德注意事項和最佳實踐。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

人工智慧和圖像處理簡介

• 什麼是人工智慧？
• Machine Learning 與 Deep Learning
• AI 在執法中的應用

圖像處理基礎知識

• 數位圖像：圖元、解析度和格式
• 影像處理（亮度、對比度、調整大小、裁剪）
• 用於圖像處理的 OpenCV 簡介

瞭解 Neural Networks

• 神經網路的基礎知識及其工作原理
• 圖像數據的卷積 Neural Networks （CNN） 簡介

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

數據收集和準備

• 高品質數據集對訓練的重要性
• 用於提高模型性能的數據增強技術

訓練面部識別模型

• 深度學習的 TensorFlow 和 Keras 概述
• 訓練面部識別模型的分步指南

模型評估和測試

• 用於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

• 為最終使用者構建簡單的應用程式介面
• 將模型集成到執法工作流程中

道德和隱私問題

• 在執法中使用面部識別的法律影響
• 確保合乎道德使用的最佳實踐

高級工具和未來趨勢

• 基於雲的面部識別 API（例如 AWS Rekognition、Azure Face API）簡介
• 探索用於面部識別的高級神經網路架構

總結和後續步驟