第7课 图像识别技术 教案1 八下信息科技浙教版（2023）

中小学教育资源及组卷应用平台 图像识别技术 教学设计 课题 图像识别技术 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 八年级 教材分析 本课是浙教版2023信息科技八年级第二单元《智能技术初体验》中的第7课《图像识别技术》。本课旨在让学生了解图像识别技术的原理和应用，掌握图像识别的基本过程和实践操作。通过学习图像数字化、预处理、特征提取、分类并识别等关键技术，学生将能够深入理解图像识别在现实生活和工作中的价值。本课内容安排合理，有助于培养学生的信息素养和科技创新能力。 学习目标 信息意识：通过本课学习，学生能够意识到图像识别技术在日常生活和工作中的重要性，主动探究图像识别的基本原理和技术。计算思维：学生能够理解和掌握图像识别的过程，包括图像数字化、预处理、特征提取、分类与识别等环节，运用计算思维解决与图像识别相关的问题。数字化学习与创新：通过实践操作，学生能够体验数字化学习环境下的图像识别技术，培养创新意识和实践能力。信息社会责任：学生能够认识到图像识别技术可能带来的伦理和社会问题，形成正确的信息道德观念和责任意识。 重点 了解图像识别 难点 掌握图像识别的过程、图像识别的实践 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入新课 通过展示一些常见的图像识别应用场景，如人脸识别、车牌识别、物体跟踪等，引发学生对图像识别技术的兴趣和好奇心。 观察和思考图像识别技术在生活和工作中的应用。 通过实例展示，使学生对图像识别技术有初步的了解，激发他们的学习兴趣和探究欲望。 讲授新课 环节一、图像数字化与预处理教师活动：讲解图像数字化的基本原理，包括图像的表示方式、像素的概念以及图像的色彩空间。介绍预处理的必要性及其在图像识别中的角色，强调预处理对于提高图像识别准确性的重要性。演示灰度化、去噪、二值化等常见的预处理方法，并解释这些方法的作用和实现原理。提供实践操作的机会，让学生亲自动手进行图像的数字化和预处理，加深对理论知识的理解。环节二、特征提取与分类教师活动：讲解特征提取的基本概念和方法，包括特征的数学定义、特征提取的目的以及常用的特征提取算法，如SIFT、SURF等。深入解释分类器的原理，包括分类器的分类方式和分类器的训练过程。介绍常用分类算法，如支持向量机、神经网络等，并解释这些算法的优缺点和应用场景。引导学生思考如何根据具体问题选择合适的特征提取方法和分类器，以提高图像识别的准确率。环节三、图像识别的实践操作教师活动：提供实践操作的机会，让学生使用图像识别工具或API进行实践操作，如人脸识别、物体识别等。指导学生如何准备训练数据集和测试数据集，以及如何设置和调整参数以获得最佳的识别效果。引导学生分析和解决在实践操作中遇到的问题，如识别率低、误识别等，并启发学生思考如何优化图像识别的过程。 听讲并记录重点，理解图像数字化的必要性。观察预处理前后的图像效果，理解预处理在图像识别中的作用。听讲并记录重点，观察实例演示，理解特征提取在图像识别中的重要性。听讲并记录重点，观察实例演示，理解分类与识别的过程。分组进行实践操作，尝试使用图像识别技术进行实际应用。 帮助学生理解图像数字化是图像识别的基础，为后续学习打下基础。让学生了解预处理的常见方法和作用，为后续学习特征提取和分类识别做好准备。帮助学生理解特征提取的原理和常用特征，为后续学习分类和识别打下基础。帮助学生理解分类与识别的原理和常用算法，为后续的实践操作做好准备。通过实践操作，让学生亲身体验图像识别的过程和应用价值，培养他们的动手能力和创新思维。 课堂练习 布置课堂练习任务，让学生独立完成或分组完成一些简单的图像识别任务，如数字识别、字母识别等。提 ... ...