AI面部识别开发执法应用 培训

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