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初中信息技术浙教版 (2020)八年级下册第13课 图像识别技术教案
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这是一份初中信息技术浙教版 (2020)八年级下册第13课 图像识别技术教案，共6页。教案主要包含了 图像识别，图象识别技术的应用场景，图像识别的过程，图像识别的实践等内容，欢迎下载使用。
课题
第13课 图片识别技术
单元
第三单元
学科
信息技术
年级
八年级
学习
目标
通过体验图像识别技术的案例，了解图像识别技术。
利用人工智能开放平台，实现动物、植物和人脸等不同类型图像的识别。
感受图像识别技术带来的便利。
重点
通过体验图像识别技术的案例，了解图像识别技术。
难点
利用人工智能开放平台，实现动物、植物和人脸等不同类型图像的识别。
教学过程
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
导入新课
同学们，上课前，我们来观看一段小视频？
观看视频
从此视频当中，我们了解到计算机可以通过编写好的代码进行人脸识别，在生活中，很多公安系统通过图像识别进行破案。
实验心理学家赤瑞特拉证实：人类获取信息83%来自视觉，11%来自听觉。
听讲，思考
通过视频初步了解图像识别技术。
讲授新课
一、 图像识别
图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术。每个图像都有独特的特征，图象识别技术通过获取图像的主要特征来识别图像。
亲身体验：
采用识别文字的APP或软件，将图像中的文字识别为文本形式。
二、图象识别技术的应用场景
图像识别技术在生活中的应用越来越多。如图13-1所示，在文字识别领域，识别车牌号码、身份证号等；在图形识别领域，可以鉴别出各种植物、动物等；在人脸识别领域，可以实现手机支付、解锁等功能。
亲身体验
举例你身边使用图像识别技术的应用案例。
1、火车站检票口人脸识别
2、手机人脸解锁
3、扫一扫二维码
4、自动驾驶
三、图像识别的过程
图像识别的可以分为以下几个步骤：图像信息的获取、预处理、选择分类器并识别出图像，如图13-2所示。
1.图像数字化
图像的数字化过程主要分为采样、量化与编码三个部分。
（1）采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
（3）编码可以实现压缩图像数据量，数字化后得到的图像数据量一般较大，编码技术可以压缩存储量。例如，一个分辨率为16×16像素的黑白字形图（如图13-3），若用“0”表示白、“1”表示黑，如图13-4所示的是未经压缩的图像数字化表示。
2.预处理
指图像处理中的去噪、平滑、变换等操作，从而加强图像的主要特征。图像经过预处理的前后效果对比，如图13-5所示。
3.特征提取
特征提取是指获取图像主要特征的过程。例如，在人脸识别过程中，人脸器官的形状、它们之间的距离等是图像的主要特征，如图13-6所示。
卷积神经网络在图像特征提取上有非常出色的表现。通过深度学习，卷积神经网络能以逐层抽象的方式来学习数据中蕴含的特征，通过多层变换之后，卷积神经网络可以将原始图像变换为更高层次的、抽象的特征，如图13-7所示。
4.分类并识别
分类并识别是指计算机先对图像进行种类预测，得到种类分布，再根据种类在相应训练好的模型中，用提取到的特征与模型中的数据进行匹配，从而的得到相应的结论。
四、图像识别的实践
人工智能开放平台一般提供若干类别的图像模型。借助这些平台，可以实现不同类别图像的识别。以百度语音识别软件开发工具包为例，识别动物图片的过程如图13-8所示。
随堂练习
从网上搜集一种植物的多张图像，利用人工智能开放平台进行识别。
了解、掌握
体验
了解及掌握。
自行网上了解
体验
掌握了解
通过教师讲解了解图像识别技术的概念及原理。
增强图像识别理解。
通过学习，了解图像识别技术在生活中应用。
教师讲解，学生通过网上搜索活动了解到图像识别技术的工作过程。
了解图像识别的过程。
通过实践更加了解图像识别技术的应用。
课堂小结
1、图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术
2、图象识别的应用领域：文字识别领域，识别车牌号码、身份证号等智能识别。
3、图像识别的可以分为以下几个步骤：图像信息的获取、预处理、选择分类器并识别出图像。
4、在人工智能开放平台上识别植物。
提问回答
通过提问方式进行总结。
板书
一、图像识别
二、图象识别技术的应用场景
三、图像识别的过程
课题
第13课 图片识别技术
单元
第三单元
学科
信息技术
年级
八年级
学习
目标
通过体验图像识别技术的案例，了解图像识别技术。
利用人工智能开放平台，实现动物、植物和人脸等不同类型图像的识别。
感受图像识别技术带来的便利。
重点
通过体验图像识别技术的案例，了解图像识别技术。
难点
利用人工智能开放平台，实现动物、植物和人脸等不同类型图像的识别。
教学过程
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
导入新课
同学们，上课前，我们来观看一段小视频？
观看视频
从此视频当中，我们了解到计算机可以通过编写好的代码进行人脸识别，在生活中，很多公安系统通过图像识别进行破案。
实验心理学家赤瑞特拉证实：人类获取信息83%来自视觉，11%来自听觉。
听讲，思考
通过视频初步了解图像识别技术。
讲授新课
一、 图像识别
图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术。每个图像都有独特的特征，图象识别技术通过获取图像的主要特征来识别图像。
亲身体验：
采用识别文字的APP或软件，将图像中的文字识别为文本形式。
二、图象识别技术的应用场景
图像识别技术在生活中的应用越来越多。如图13-1所示，在文字识别领域，识别车牌号码、身份证号等；在图形识别领域，可以鉴别出各种植物、动物等；在人脸识别领域，可以实现手机支付、解锁等功能。
亲身体验
举例你身边使用图像识别技术的应用案例。
1、火车站检票口人脸识别
2、手机人脸解锁
3、扫一扫二维码
4、自动驾驶
三、图像识别的过程
图像识别的可以分为以下几个步骤：图像信息的获取、预处理、选择分类器并识别出图像，如图13-2所示。
1.图像数字化
图像的数字化过程主要分为采样、量化与编码三个部分。
（1）采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
（3）编码可以实现压缩图像数据量，数字化后得到的图像数据量一般较大，编码技术可以压缩存储量。例如，一个分辨率为16×16像素的黑白字形图（如图13-3），若用“0”表示白、“1”表示黑，如图13-4所示的是未经压缩的图像数字化表示。
2.预处理
指图像处理中的去噪、平滑、变换等操作，从而加强图像的主要特征。图像经过预处理的前后效果对比，如图13-5所示。
3.特征提取
特征提取是指获取图像主要特征的过程。例如，在人脸识别过程中，人脸器官的形状、它们之间的距离等是图像的主要特征，如图13-6所示。
卷积神经网络在图像特征提取上有非常出色的表现。通过深度学习，卷积神经网络能以逐层抽象的方式来学习数据中蕴含的特征，通过多层变换之后，卷积神经网络可以将原始图像变换为更高层次的、抽象的特征，如图13-7所示。
4.分类并识别
分类并识别是指计算机先对图像进行种类预测，得到种类分布，再根据种类在相应训练好的模型中，用提取到的特征与模型中的数据进行匹配，从而的得到相应的结论。
四、图像识别的实践
人工智能开放平台一般提供若干类别的图像模型。借助这些平台，可以实现不同类别图像的识别。以百度语音识别软件开发工具包为例，识别动物图片的过程如图13-8所示。
随堂练习
从网上搜集一种植物的多张图像，利用人工智能开放平台进行识别。
了解、掌握
体验
了解及掌握。
自行网上了解
体验
掌握了解
通过教师讲解了解图像识别技术的概念及原理。
增强图像识别理解。
通过学习，了解图像识别技术在生活中应用。
教师讲解，学生通过网上搜索活动了解到图像识别技术的工作过程。
了解图像识别的过程。
通过实践更加了解图像识别技术的应用。
课堂小结
1、图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术
2、图象识别的应用领域：文字识别领域，识别车牌号码、身份证号等智能识别。
3、图像识别的可以分为以下几个步骤：图像信息的获取、预处理、选择分类器并识别出图像。
4、在人工智能开放平台上识别植物。
提问回答
通过提问方式进行总结。
板书
一、图像识别
二、图象识别技术的应用场景
三、图像识别的过程
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