第7课 图像识别技术 教案3 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 本课选自浙教版2023信息科技八年级第二单元《智能技术初体验》的第7课《图像识别技术》。本课内容围绕图像识别的基本概念和过程展开，详细介绍了图像数字化、预处理、特征提取以及分类识别的关键技术。通过实践操作，学生可以亲身体验图像识别的魅力，加深对智能技术的理解。本课内容丰富，结构清晰，有助于培养学生的信息素养和探究精神。 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，主动探究图像识别技术的原理和应用。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、分类和识别等环节，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、智能安防等，引发学生对图像识别技术的兴趣。 观看展示，思考图像识别技术在实际生活中的应用。 通过实际应用场景的展示，让学生对图像识别技术有直观的认识，激发其探究欲望。 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，即如何将图像转换为计算机能够处理的数字信息，通过实例演示图像数字化的过程。介绍预处理的目的和方法，如灰度化、去噪、二值化等，并解释这些处理对后续图像识别的影响。通过具体案例，演示如何使用图像处理软件进行预处理操作，让学生直观感受预处理的效果。环节二、特征提取与分类教师活动：讲解特征提取的方法，如SIFT、SURF等，让学生了解不同特征提取算法的特点和应用场景。介绍分类器的原理和常用分类算法，如支持向量机、神经网络等，让学生理解分类在图像识别中的重要性。通过具体案例，演示如何使用特征提取和分类算法对图像进行识别，让学生直观感受分类器的效果。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，引导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。指导学生编写代码或使用工具进行图像识别的实践操作，并给予必要的指导和帮助。通过具体案例，演示如何将图像识别的技术应用到实际问题中，让学生了解图像识别技术的应用价值。 听讲并记录重点，了解图像数字化的重要性。观察预处理前后的图像对比，了解预处理的作用。了解不同特征提取方法的原理和特点。了解不同分类与识别方法的优缺点。 帮助学生理解图像数字化是实现图像识别的基础。让学生明白预处理对于提高图像识别准确性的重要性。帮助学生理解特征提取在图像识别中的关键作用。让学生了解分类与识别是实现图像识别的最后一步，是决定识别准确率的关键。 课堂练习 布置课堂练习任务，让学生实践操作图像识别的整个流程，提供必要的指导和帮助。 分组进行实践操作，尝试使用图像识别技术对图像进行分类和识别。 通过实践操作，让学生巩固所学知识，培养动手能力和创新思维。 课堂小结 对本节课所学内容进行总结概括，强调图像识别技术在现代科技中的重要地位和应用前景。同时引导学生反思学习过程中的不足和收获。 总结所学内容，思考图像识别技术在未来的应用和发展方向。 通过反思，学生可以发现自己在理解和学习中的不足和问题，从而在后续的学习中加以改进和解决。 板书 图像识别技术图像识别图像识别的过程图像 ... ...