《探究人脸识别的奥秘》名师教学设计.docxVIP

学而优教有方

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教学内容

探究人脸识别的奥秘

学校

授课教师

日期

课型

通识课程

授课班级

课时

1课时

学情分析

课程面向学生群体，特征如下：

1、学生没有学习过人工智能课程，人工智能知识薄弱。

2、学生没有接触过编程，对编程积木和编程平台较为陌生。

教学目标

1、通过与人类识别人脸过程的比较，理解机器识别人脸的过程；

2、知道影响人脸识别准确性的因素；

3、通过设计人脸识别程序，进一步体会人脸识别的奥秘；

活动主题

设计人脸识别程序

活动指导思想

通过设计人脸识别程序，利用AI助手进行人脸识别，让学生自主完成对性别、表情和是否戴眼镜的识别，体会人脸识别的过程。

教学重点

1、理解人脸识别的过程

2、知道影响人脸识别准确性的因素

教学难点

1、理解人脸识别的过程

2、知道影响人脸识别准确性的因素

教学方法

1、讲授法

2、讨论法

3、练习法

教学用具

1、网络：不低于10M的网络

2、显示：电脑、投影仪或大电视屏

3、账号：开通学生爱熊智学空间平台账号

4、平台：爱熊智学空间

时间

教学过程

教师活动

学生活动

设计意图

5分钟

课前回顾：（5分钟）

一、身边的人脸识别

1.人脸识别自动门

2.智能闸机

3.人脸识别解锁和支付

4.安全保护

二、人脸的特征

课前

回顾

讨论

思考

上节内容回顾，加深学生对上节内容的理解。

35分钟

新课讲授：

引入：（5分钟）

地球上有七十多亿人，每个人的脸都是由鼻子、嘴、眼睛、耳朵等器官组成的，五官的位置也相对固定，但是，几乎找不到两张完全相同的人脸。那到底如何根据人脸来区分不同的人呢？

（一）人脸识别的过程

在人群中我们一眼就能认出自己熟悉的人，识别过程大致可以分成四个步骤：用眼睛观察、从观察中提取人脸面部的特征、在大脑已经储存的人脸信息中进行比对查寻、找出相对应的人的信息。

眼睛观察?提取特征?记忆比对?得到结果

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人脸的识别步骤经过不断实践，转化成计算机处理，分为四步。

图像采集?图像预处理?特征提取?匹配识别

图像采集：首先要进行人脸图像采集，主要使用的是摄像机，相当于机器的“眼睛”。

图像预处理：摄像机采集到的人脸图像质量有时会受到灯光、反光等因素的影响，有些采集的图像会存在模糊等情况，因此需要对图像进行处理工作。例如：让过度曝光的照片恢复正常，消除图像中无关的信息，提高图像清晰度，使信息更加准确。

特征提取：按照关键点设定提取人脸特征信息，如脸的形状，眼睛、嘴巴、鼻子等位置，计算出相互之间位置的关系。

匹配识别：得到脸部信息数据后，智能机器与储存在数据库中的人脸信息进行比对，从而完成识别任务。

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（二）影响人脸识别准确性的因素

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。尽管已有30多年的研发历史目前，但人脸识别产品仍然受光照、视角、遮挡、年龄等多方面因素的影响。

光线??表情??口罩?年龄??眼镜

光线：光线变化?光照变化是影响人脸识别精度的最重要因素。因为脸是三维结构,光投射的阴影可以增强或削弱原来脸的特征。特别是在夜间,光照不足造成的脸部阴影会导致识别率急剧下降,使系统难以满足实际需要。

表情：面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化，同样影响着面部识别的准确率。但是现有的技术对这些方面处理得还不错，无论是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机都可以通过三维建模和姿态表情校正的方法把它纠正出来。

口罩、眼镜：遮挡问题

对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。

年龄：随着年龄的变化，一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。这个问题最直接的例子就是身份证照片的识别，在我国身份证的有效期一般都是20年，这20年间每个人的容貌必然会发生相当大的变化，所有在识别上也同样存在很大的问题。

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人脸相似性：

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

以模仿某个明星为目标的化妆、整容等人为因素加大了这个问题的难度。尤其是双胞胎的问题，人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来，这个其实在学术界也是有争论的。有专家认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨，它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。

动态识别