新川教版八上2.2《“认识”一个人》教案

中小学教育资源及组卷应用平台 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 ... ...