请你围绕警务工作，选择一个合适的业务场景，通过数据建模解决实战中的问题。要求：说明你选择的具体业务场景内容和模型的目标任务。并且说明你选择本门课程上介绍过的哪类模型？并给出选择该模型的理由及建模过程

我选择的具体业务场景是警方在排查犯罪嫌疑人时，需要确定他的身份，进而确认嫌疑人的社会背景、行为轨迹等信息，以便更好地开展工作。基于这个场景，我可以选择通过人脸识别技术进行嫌疑人身份的确认。

具体而言，该模型的目标任务是将一张嫌疑人的人脸图片与已有的身份库中的人脸进行比对，确定其身份。该模型能够大幅提高警方对嫌疑人身份的确认效率，促进犯罪案件的破案率，提升社会治安。

在本门课程上，我选择了深度学习模型，具体来说是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。这是因为CNN是专门用于处理图像数据的深度学习模型，具有图像处理的高效性和准确性，并能够自动从原始图像中提取特征。在人脸识别领域中，基于CNN的人脸识别系统已成为主流方法。

建模过程包括以下步骤：

1. 数据预处理：收集嫌疑人的人脸数据，并手动标注身份标签。将原始图像缩放、裁剪、色彩处理等，避免干扰模型的因素。

2. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

3. 模型构建：搭建一个卷积神经网络模型。对于人脸识别任务，可以选择预训练好的网络模型，如ResNet、VGG等等。

4. 模型训练：使用训练集进行模型训练，并使用验证集进行模型参数调整。

5. 模型评估：使用测试集评估模型性能。通常使用精度（Accuracy）来衡量模型的准确率。

6. 模型优化：对模型进行调整和优化，以提高其准确率和可靠性。

在以上步骤中，数据预处理和模型构建是关键环节。数据预处理能够从根本上保证模型的输入数据质量，而模型构建则需要具备足够的深度学习相关技术和实践经验。

总之，通过应用深度学习模型CNN，警方能够更好地快速地确认嫌疑人身份，有力地助推犯罪案件侦查和社会治安的维护工作。