第3节 “认出”一个人（基于图片的人脸识别预测）教案 2022—2023学年川教版（2019）初中信息技术八年级上册

2.3 “认出”一个人（基于图片的人脸识别预测）教案 川教版（2019）初中信息技术八年级上册 教学基本信息 年级 八年级（上） 教材版本 川教版 教材分析 《基于图片的人脸识别预测》是川教版八年级上册第三单元第三节内容，在此之前，学生已经学习过如何利用Python进行人脸标注以及人脸识别训练过程。本节微课内容只选取了第三节内容中的基于图片的人脸识别部分。 学情分析 本节课面向八年级学生，学生已经具备一定的Python编程能力，可以根据自己看懂书中内容并进行代码调试。 学生的数学思维、逻辑思维能力也基本形成，大部分学生能够在本节微课的引导下完成人脸识别的三个任务。 教学方法 讲授法、演示操作法。 教学目标 能说出“认出”人脸的基本过程（信息意识）。 能完成多人人脸识别预测代码编写（计算思维）。 能说出“标注人名”的基本过程（信息意识）。 能完成标注人名代码编写（计算思维）。 在实际编程过程中体会到编程的魅力，并据此引导学生产生学习兴趣，认识到编程对我们实际生活的重要性（信息社会责任）。 教学重难点 教学重点： 1. 能够说出认出人脸和人脸身份标注的一般过程； 2. 能够说出LBPH识别器中predict()函数的作用； 3. 能够动手编程完善两人人脸预测的代码； 4. 能够动手编程完善人名标注的代码。 教学难点： 1. 编程完善人脸预测的代码； 2. 编程完善人名标注的代码。 教学资源准备 教案、教材、配套练习题、安装Python和人脸识别模块的电脑。 课堂教学过程结构设计 教学活动教师活动学生活动设计意图 复习回顾 同学们好，欢迎来到梁老师的微课堂。今天梁老师为大家带来的内容为《基于图片的人脸识别预测》。在学习本课内容之前，我们来回顾一下人脸识别训练的步骤。 一共有五个步骤，分别为引入模块，输入训练图片、设置图片标签、加入LBPH识别器和机器训练。观看视频讲解，回忆机器训练知识点帮助学生回忆之前所学知识，快速让学生进入主题 活动一：认出人脸过程 【提问】：在识别完人脸特征后，机器是怎么根据人脸识别出其他特征的呢？比如姓名，是否佩戴口罩等等。这就是本课需要学的内容。 【任务】首先，请同学们阅读教材60-61页，思考识别人脸的一般过程是什么呢？ 根据教材内容，我们知道计算机通过机器学习已经“认识”一个人，知道其人脸特征了，接着就可以输入照片进行人脸识别预测，看看计算机能不能“认出”这个人。基于图片的人脸识别预测的过程有三步：输入测试图片，识别预测和输出预测结果，其中核心的步骤为识别预测。 【提问】那机器是如何对图片进行识别预测的呢？ 我们知道要“认出”一个人，首先需要提取人脸重要特征，然后用LBPH识别器进行识别，预测会用到LBPH识别器中的predict()函数，该函数有两个重要指标，分别为标签值和置信度评分。标签值表示：表示测试图片和标签显示图片为同一人。置信度评分表示用来衡量所识别人脸与原模型的差距，0表示完全匹配。 思考问题 带着问题观看教材 带着问题观看教材，知道predict()函数的用法 吸引学生注意力，培养学生的信息意识和逻辑思维能力 活动二：完成两人识别预测代码【任务】现在请同学们阅读教材61-63页，自行完成两人识别代码并思考以下代码含义。 #人脸识别预测 predict_img=cv2.imread('test01.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) label,confidence=recognizer.predict(predict_img) print('label=',label) print('confidence=',confidence) 【教师演示并讲解】现在老师展示的是两人识别的代码。可以发现，该代码和上节课所学的人脸识别训练代码前面部分是一样的，只多了最后4行代码，这4行代码是什么意思呢？我们来运行一下。 发现会输出label标签值和confidence置信度评分。第一行代码中有个单词叫做imread，它其实是imag ... ...