初中信息技术川教版（2019）八年级上册第2节 “认识”一个人评优课ppt课件

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川教版（2019）信息技术八年级（上）册教学设计课题第2节 “认识”一个人课型新授课授课时间第1课时 共1课时教材分析本节主要通过python编程体验认识一个人，教材中的编程思路及代码编写是一个比较超纲的知识范围，学生掌握起来会十分困难，所以本节课的主要内容是让学生了解python人脸识别的基本过程和主要方法。学情分析第一节课的内容学习了人脸定位的基本方法，学生了解了关于python定位人脸的基本步骤，对本节知识的学习有一定的帮助，但同时本节内容在深度上有了较大的跨越，对于学生学习难度会有所提高。教学目标1、了解机器学习的过程；2、体验基于图片的人脸识别预测过程；3、体验基于视频的人脸识别训练。教学重点教学重点：1、了解机器学习的过程；2、体验基于图片的人脸识别预测过程；3、体验基于视频的人脸识别训练。教学难点：体验基于图片的人脸识别预测过程。 教学流程 教师批注课堂导入上节课我们学习了让机器认识我们的脸，并用方框或圆形框来定位标注我们的脸。今天这节课我们要来学习让机器认识一个人，同学们想不想知道机器是怎样认识我们的呢？下面我们一起来学习。从上节课的知识点初识人脸引入到认识一个人。教学过程一、如何从图片“认识”一个人前面学习了人脸定位，在定位人脸的基础上，如何能“认识”一个人呢？这需要对机器进行相应的“训练”，让它“学习”认识一个人。机器学习需要人脸图片样本数据，让它进行训练，它会学会人脸的特征。给机器训练的数据越多，它的认识就全面、越准确。基于图片的人脸识别训练过程如下图所示： 二、识别训练一个人的两张图片“img01.jpg”h和“img02.jpg”来进行训练。这两张图片上是同一个人，标签为“0”。步骤一：准备工作在后面的程序中将用到LBPH识别器，这个识别器由OpenCV扩展库提供，需要提前安装此扩展模块。安装方法和第一节安装OpenCV的方法相同。安装命令: pip install opencv-contrib-python知识卡片：LBPH识别器LBPH是Local Binary Patterns Histograms的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。LBPH的主要思想是以当前点与其相邻点的相对关系作为处理结果。正因如此，在图像灰度整体发生变化时，提取的信息仍能保持不变。此方法在人脸识别中运用非常广泛，本节的程序就使用了这种方法来训练机器。OpenCV还提供了另外两种人脸识别方法，分别是EigenFace和FisherFacea。 小试牛刀：试一试，自己安装LBPH识别器模块。 第二步：人脸识别训练训练机器“认识”人脸。首先要引入模块，读入训练用的两张图片，设置标签为“0”，然后加入LBPH识别器进行识别训练，步骤如下图。想要对人脸进行训练，要按照以下步骤完成：1、引入模块；2、输入训练图片；3、设置图片标签为“0”；4、加入LBPH识别器；5、机器训练。 小试牛刀：试一试，运行你的代码，观察运行结果。 步骤二：标注人脸想要对人脸进行定位标注，要按照以下步骤完成：1、先要引入OpenCV模块；2、读入待标注图片并做相应处理；3、再加载Haar人脸分类器；4、定位人脸；5、最后在图中标注出人脸。 小试牛刀：试一试，运行你的代码，观察运行结果。注意（程序运行不报错即可完成训练，要看到具体的反馈，我们要结合下节课的内容才能实现） 第三步：多个不同的人脸识别训练多个不同的人脸识别训练与单个人脸识别训练的原理相同，区别在于添加训练图片时选用不同人的照片。以识别两个人为例，只需再增加另一个人的图片进行训练即可。保留前面的“img01.jpg”和“img02.jpg”，这两张图片都是同一个人，标签为“0”;增加两张训练图片“img11.jpg”和“img12.jpg”，这两张图片为同一个人，标签为“1”。 自主探究：在train-1.py的代码基础上完成修改，实现多人训练。拓展任务：从视频中“认识”一个人，需要采集足够多的人脸图像信息让机器训练，过程如下图。1．人脸数据采集。通过摄像头扫描捕捉需要的人脸图像信息，在程序所在的目录创建一个“Facedata”文件夹，用来存放采集的人脸数据，详细程序见课本后面的附录二：人脸图像采集代码。程序运行后，先要用户设置一个人脸图片标签。输人标签“0”并按回车键后，摄像头开始自动采集视频中人脸图像并保存到“Facedata”文件夹中。2．人脸数据训练。在程序所在目录创建一个“face_trainer"文件夹，存放训练后的模型文件，详细程序见附录三：人脸数据训练代码。代码运行后，导入训练图片和对应标签进行训练，最后在“face_trainer”文件夹中生成训练后的模型文件trainer.yml。 拓展阅读：人脸识别技术既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力的新兴技术。随着近年来人工智能、大数据、云计算等技术更迭速度的加快，人脸识别作为人工智能的一项重要应用，也搭上了时代的快车，基于人脸识别技术的一系列产品实现了广泛应用。最早与人脸识别相关的研究并不是在计算机领域，而是在心理学领域。早在20世纪50年代，就有学者尝试从心理学的角度来阐释人脸认知的奥秘。除了从心理学的角度来研究人脸识别原理外，也有从生物视觉角度来探索奥秘的。但真正与我们现在的人脸识别技术有较多关联的研究出现在20世纪70年代。人脸识别技术已从2D迈入3D时代，3D人脸识别如下图。3D人脸识别算法对于2D人脸识别的难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的问题都有了很好的应对。引入生活中人初识别人脸脸识别的例子，提出问题，怎样认出一个人呢？讲解训人脸的基本步骤  讲解LBPH模块的安装，并让学生动手实践。                  知识扩展讲解，让学生了解LBPH识别器的相关知识。                 引入人脸训练的基本步骤，并让学生自己动手操作，查看运行效果。             讲解训练人脸的基本步骤。                                               发布任务，学生自主探究完成任务。                       补充阅读知识，让学生了解人脸识别技术基础知识。课堂小结一、如何从图片“认识”一个人1.输入训练图片2.机器训练3.获取特征二、识别训练1、引入模块2、输入训练图片3、设置图片标签为“0”4、加入LBPH识别器5、机器训练 课后作业阅读视频识别程序附件2-3，体验基于视频的人脸识别训练。 教学反思