第2单元第2课 “认识”一个人 ppt课件(26张PPT)+教案-2023新川教版(2019)八年级上册《信息技术》.rar

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编号:6942272    类型:共享资源    大小:12.96MB    格式:RAR    上传时间:2023-08-22
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川教版信息技术八年级上册“认识”一个人教学设计川教版信息技术八年级上册“认识”一个人教学设计课题“认识”一个人单元第一单元学科信息技术年级八年级学习目标1、了解机器学习的过程2、了解基于图片的人脸识别的训练过程3、体验基于视频的人脸的识别训练重点了解基于图片的人脸识别的训练过程难点体验基于视频的人脸的识别训练教学过程教学环节教师活动学生活动设计意图导入新课看视频|:3 秒“认识”一个人看视频调动学生学习兴趣,导出这节课所学内容讲授新课一 如何从图片“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,它会学习人脸的特征。给机器训练的数据越多,它的认识就越全面、越准确。基于图片的人脸识别训练过程如下图二 识别训练人脸识别系统组成下面用同一个人的两张图片“img01.jpg”和“img02.jpg”来训练。这两张图片上是同一个人,回忆上节课所讲内容和本节课所讲内容对比 了解人脸识别训练的过程输入训练图片机器训练获得特征标签为“0”。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。1.卸载以前的 OpenCV如果你以前安装过 OpenCV,那么请先卸载干净,否则等 Contrib 版的装好以后,可能出现无法识别的情况。因为识别的还是之前的版本。利用 PIP命令即可卸载。pip uninstall opencv-python安装 Contrib 版 OpenCVPython 版的 Contrib 装起来也非常简单,一行命令即可。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,分安装opencv-contrib-python学 会 Python 外部模块的安装别是 EigenFace 和 FisherFacea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,步骤如下图导入人脸识别训练的程序代码如下图程序运行结果如下: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”和了解人脸识别训练的流程图导入模块,修改源代码,实现其功能为下一步的操作奠定基础锻炼学生理解力动手能力 引入模块 输入训练图片设置图片标签为“0”加入 LBPH 识别器 机器训练“img12.jpg”,这两张图片为同一个人,标签为“1”。多个不同人脸识别训练的程序代码如下图运行结果如下扩展任务扩展任务:“认识”视频中的人从视频中“认识”一个人,需要采集足够多的人脸图像信息让机器训练,过程如下图。1、人脸数据采集。通过摄像头扫描捕捉需要的人脸图像信息,在程序所在的目录创建一个“Facedata”文件夹,用来存放采集的人脸数据,人脸图像采集代码如下图导入模块,修改源代码,让机器实现“认识”视频中的人开拓思路,培养学生发散思维能力人脸数据采集机器训练并生成训练模型文件程序运行后,先要用户设置一个人脸图片标签。输人标签“0”并按回车键后,摄像头开始自动采集视频中人脸图像并保存到“Facedata”文件夹中。2 人脸数据训练。在程序所在目录创建一个“face_trainer文件夹,存放训练后的模型文件,人脸数据训练代码。安装 pillow 库的过程在开始菜单中输入 cmd,打开命令提示符窗口在命令提示符中输入pip install pillow,进行pillow库的安装,当安装完成后有Successfully installed字样确认 pillow 库成功安装,进入到 Python 后倒入该库,如果没有报错就表示 Pillow 库安装成功,可以正常使用导入人脸数据训练代码代码运行后,导入训练图片和对应标签进行训练,最后在“face_trainer”文件夹中生成训练后的模型文件 trainer.yml。三 人脸识别技术的“前世今生”1、阅读教材 P59 内容2、人脸识别的发展阶段第一阶段:机器识别(1964 年-1990 年)研究人脸识别的面部特征,没有实现自动识别第二阶段:半自动(1991 年-1997 年)主要研究人工算法识别第三阶段:非接触式(1998 年-2014 年)主要研究鲁棒性,例如光照、姿态等看视频了解 3D在人脸第四阶段:互联网应用(2015 年至今)检验技术成熟,大面积推广应用3、人脸识别技术应用的现状安防 30%考勤、门禁占 42%金融 20%其他 8%4、实例看视频 3D 的应用 课堂练习:课堂练习:拍几张你好朋友的照片,利用 LBPH 识别器人脸识别训练,来判断是否为一个人识别中的应用课堂小结总结本节课内容学生自由发言梳理本节课的知识点,完成学习目标,培养学生总结概况能力板书设计“认识”一个人“如何”从图片认识一个人识别训练人脸识别技术的“前世今生”“认识”一个人川教版 八年级上新知导入如何从“图片”认识一个人基于图片的人脸识别训练过程输入训练图机器训练获得特征新知讲解识 别 训 练人脸识别系统组成新知讲解下面用同一个人的两张图片“img01.jpg”和“img02.jpg”来训练,这两张图片上是同一个人,标签为“0”。识 别 训 练新知讲解步骤一:准备工作识 别 训 练 安装opencv-contrib为了保证版本相同,先卸载以前的OpenCV如果你以前安装过OpenCV,那么请先卸载干净,否则等Contrib版的装好以后,可能出现无法识别的情况。因为识别的还是之前的版本。利用PIP命令即可卸载:pip uninstall opencv-python新知讲解安装Contrib版OpenCV,Python版的Contrib装起来也非常简单,一行命令即可。安装命令:pip install opencv-contrib-python步骤一:准备工作识 别 训 练新知讲解知识卡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FisherFaceaLBPH识别器新知讲解步骤二:人脸识别训练识 别 训 练人脸识别训练流程图引入模块输入训练图片设置图片标签为“0”加入LBPH识别器机器训练新知讲解识 别 训 练步骤二:人脸识别训练导入人脸识别训练代码如右图新知讲解识 别 训 练步骤二:人脸识别训练程序运行结果新知讲解步骤三:多个不同的人脸识别训练识 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”新知讲解步骤三:多个不同的人脸识别训练识 别 训 练多个不同人脸识别训练的程序代码如右图新知讲解步骤三:多个不同的人脸识别训练识 别 训 练程序运行结果新知讲解识 别 训 练拓 展 延 伸从视频中“认识”一个人,需要采集足够多的人脸图像信息让机器训练,过程如右图。人脸数据采集机器训练并生成训练模型文件新知讲解识 别 训 练人脸数据采集。通过摄像头扫描捕捉需要的人脸图像信息,在程序所在的目录创建一个“Facedata”文件夹,用来存放采集的人脸数据,源代码如右图拓 展 延 伸新知讲解识 别 训 练拓 展 延 伸程序运行后,先要用户设置一个人脸图片标签。输人标签“0”并按回车键后,摄像头开始自动采集视频中人脸图像并保存到“Facedata”文件夹中。程序运行后,在id后面输入一个人脸图片标签新知讲解识 别 训 练拓 展 延 伸人脸数据训练需要安装pillow库安装步骤如右图1、在开始菜单中输入cmd,打开命令提示符窗口2、在命令提示符中输入pip install pillow,进行pillow库的安装,当安装完成后有Successfully installed字样3、确认pillow库成功安装,进入到Python后倒入该库,如果没有报错就表示Pillow库安装成功,可以正常使用新知讲解识 别 训 练拓 展 延 伸在 程 序 所 在 目 录 创 建 一 个“face_trainer文件夹,存放训练后的模型文件,源代码程序见右图新知讲解代码运行后,导入训练图片和对应标签进行训练,最后在“face_trainer”文件夹中生成训练后的模型文件trainer.yml。识 别 训 练拓 展 延 伸新知讲解人脸识别技术的“前世今生”人脸识别的发展阶段第一阶段:机器识别研究人脸识别的面部特征,没有实现自动识别第二阶段:半自动主要研究人工算法识别第三阶段:非接触式主要研究鲁棒性,例如光照、姿态等第四阶段:互联网应用检验技术成熟,大面积推广应用新知讲解人脸识别技术的“前世今生”人脸识别技术应用现状新知讲解人脸识别技术的“前世今生”实 例 展 示课堂练习拍几张你好朋友的照片,利用LBPH识别器人脸识别训练,来判断是否为一个人实 例 操 作课堂总结总结本节课所讲内容板书设计“认识”一个人人脸识别技术的“前世今生”识别训练“如何”从图片认识一个人
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