Vývoj systémů pro rozpoznávání obličejů pomocí umělé inteligence pro policii Počítačový Kurz

Úvod do umělé inteligence a zpracování obrazu

• Co je to umělá inteligence?
• Strojové učení versus hluboké učení
• Využití AI v policejní činnosti

Základy zpracování obrazu

• Digitální obrázky: pixely, rozlišení a formáty souborů
• Úpravy obrazu (jas, kontrast, změna velikosti, ořezávání)
• Seznámení s knihovnou OpenCV určenou k zpracování obrazu

Porozumění neuronovým sítím

• Základy neuronových sítí a jejich fungování
• Seznámení s konvolučními neuronovými sítěmi (CNN) určenými k práci s obrazovými daty

Detekce rysů obličeje

• Jak modely umělé inteligence identifikují a rozlišují jednotlivé rysy obličeje
• Využití předem vytrénovaných modelů k detekci obličejů

Sběr a příprava dat

• Význam kvalitních datových sad pro trénování modelů
• Techniky rozšíření dat ke zlepšení výkonu modelů

Trénování modelu na rozpoznávání obličejů

• Přehled nástrojů TensorFlow a Keras určených k hlubokému učení
• Postupný návod na trénování modelu pro rozpoznávání obličejů

Vyhodnocování a testování modelu

• Ukazatele používané k hodnocení přesnosti rozpoznávání obličejů
• Postupy na zlepšení výkonu modelu

Nasazení nástrojů pro rozpoznávání obličejů

• Vytvoření jednoduchého uživatelského rozhraní aplikace
• Integrace modelu do běžných policejních postupů

Etické otázky a problematika soukromí

• Právní aspekty využívání rozpoznávání obličejů v policejní praxi
• Doporučené postupy k zajištění etického používání této technologie

Pokročilé nástroje a budoucí trendy

• Seznámení s cloudovými API určenými k rozpoznávání obličejů (např. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Prozkoumání pokročilých architektur neuronových sítí pro rozpoznávání obličejů

Shrnutí a další kroky