人教版(2024新版）八年级全一册信息技术第15课 面容钥匙显智能 教学设计.docx

1、人教版(2024新版）八年级全一册信息技术第三单元 简单物联功能实践第15课 面容钥匙显智能 教学设计一、教学目标1.认识人脸识别技术，了解机器识别人脸的基本过程。2.通过探究刷脸开锁的模拟实现，体会人工智能带来的智能生活，了解物联系统的发展趋势。二、教学重点与难点教学重点1.掌握人脸识别技术的基本原理和过程。2.学会实现刷脸开锁的模拟功能。教学难点1.理解人脸识别技术中的复杂算法和数据处理。2.解决刷脸开锁模拟实现中遇到的问题。三、教学准备1.准备人脸识别设备或软件的演示案例，如手机人脸识别解锁、人脸识别门禁系统等。2.制作PPT课件，展示人脸识别技术的原理、过程和应用案例。3.准备用于刷脸

2、开锁模拟实验的硬件设备（如摄像头、模拟门锁等）和软件工具。4.设计一些与人脸识别技术和刷脸开锁相关的问题卡片，用于课堂互动。四、教学过程（一）导入新课师：同学们，在我们的生活中，越来越多的智能设备开始采用人脸识别技术，比如我们的手机可以通过人脸识别解锁，一些小区的门禁系统也采用了人脸识别。那么，人脸识别是如何实现的呢？它又有哪些神奇之处呢？今天，我们就一起来探究人脸识别技术，感受面容钥匙带来的智能体验。（展示一些人脸识别设备的图片和视频，激发学生的学习兴趣。）（二）新课讲解1.人脸识别技术简介（1）定义师：人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它通过摄像头采集人脸图

3、像，然后利用计算机算法对人脸图像进行分析和处理，提取出人脸的特征信息，最后与数据库中的人脸特征进行比对，从而确定人的身份。（展示人脸识别技术的概念图，让学生直观地了解其定义。）（2）发展历程师：人脸识别技术的发展经历了多个阶段。早期的人脸识别主要依靠人工特征提取和模板匹配的方法，识别准确率较低。随着计算机技术和人工智能的发展，人脸识别技术逐渐采用了深度学习算法，通过大量的人脸数据进行训练，提高了识别准确率和速度。如今，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、交通、教育等领域。（通过图片和文字介绍，展示人脸识别技术的发展历程，让学生了解其不断进步和完善的过程。）（3）应用场景师：人脸识别技术的应用

4、场景非常广泛，主要包括以下几个方面：安防领域：人脸识别技术可以用于门禁系统、监控系统等，实现对人员的身份识别和出入控制。金融领域：人脸识别技术可以用于银行、证券等金融机构的身份认证，提高交易的安全性。交通领域：人脸识别技术可以用于机场、火车站等交通枢纽的安检和检票，提高通行效率。教育领域：人脸识别技术可以用于学校的考勤管理、考试监考等，提高管理效率。消费领域：人脸识别技术可以用于超市、商场等场所的支付和会员管理，提高购物体验。（展示人脸识别技术在不同领域的应用案例图片和视频，让学生了解其实际应用价值。）2.机器识别人脸的基本过程（1）图像采集师：机器识别人脸的第一步是图像采集。通常使用摄像头等

5、设备采集人脸图像，采集到的图像可以是静态图像或动态视频。在图像采集过程中，需要注意光照、角度、表情等因素对图像质量的影响，以确保采集到的人脸图像清晰、完整。（通过示意图和实际案例，讲解图像采集的过程和注意事项。）（2）图像预处理师：采集到的人脸图像可能存在噪声、光照不均、角度倾斜等问题，需要进行图像预处理。图像预处理的主要目的是提高图像质量，为后续的特征提取和识别做好准备。图像预处理的方法包括灰度化、归一化、滤波等。（通过示意图和实际案例，讲解图像预处理的过程和方法。）（3）特征提取师：特征提取是人脸识别技术的核心环节。它的目的是从人脸图像中提取出具有代表性的特征信息，用于区分不同的人脸。特征

6、提取的方法有很多种，如基于几何特征的方法、基于模板的方法、基于深度学习的方法等。其中，深度学习方法是目前最常用的特征提取方法，它可以自动学习人脸的特征，具有较高的识别准确率和鲁棒性。（通过示意图和实际案例，讲解特征提取的过程和方法，重点介绍深度学习方法的原理和优势。）（4）特征比对师：特征提取完成后，需要将提取到的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，以确定人的身份。特征比对的方法有很多种，如欧氏距离、余弦相似度等。在比对过程中，需要考虑特征的相似性和差异性，以及数据库的大小和复杂度等因素。（通过示意图和实际案例，讲解特征比对的过程和方法，以及如何提高比对的准确率和速度。）3.人脸识别的优势和

7、挑战（1）优势非接触性：人脸识别技术不需要与被识别者进行物理接触，避免了接触式识别带来的卫生问题和不适感。高效性：人脸识别技术可以快速地识别大量的人脸，提高了识别效率和通行速度。准确性：随着深度学习技术的发展，人脸识别技术的准确性不断提高，可以达到较高的识别准确率。安全性：人脸识别技术可以与其他身份认证技术相结合，提高身份认证的安全性。（通过实际案例和数据对比，讲解人脸识别技术的优势。）（2）挑战光照和角度影响：光照和角度的变化会对人脸图像的质量产生很大的影响，从而降低人脸识别的准确率。表情和遮挡影响：表情和遮挡（如戴口罩、眼镜等）也会对人脸图像的特征提取产生影响，增加识别的难度。数据安全和隐

8、私问题：人脸识别技术涉及到大量的人脸数据，如何保证数据的安全和隐私是一个重要的挑战。算法的可解释性问题：深度学习算法在人脸识别中的应用虽然取得了很好的效果，但是其算法的可解释性较差，难以理解算法的决策过程。（通过实际案例和问题分析，讲解人脸识别技术面临的挑战和解决方法。）4.刷脸开锁功能实践探索（1）实践目的师：通过本次实践探索，让学生亲身体验刷脸开锁的功能，了解人脸识别技术在物联系统中的应用，掌握刷脸开锁的实现过程和方法。（2）实践器材摄像头：用于采集人脸图像。计算机：用于运行人脸识别软件和控制模拟门锁。模拟门锁：用于模拟实际的门锁功能。软件开发工具：如Python、OpenCV等，用于开发

9、人脸识别程序。（3）实践步骤安装和配置软件开发工具：根据实践要求，安装和配置相应的软件开发工具，如Python、OpenCV等。连接摄像头和计算机：将摄像头连接到计算机上，并确保摄像头能够正常工作。采集人脸图像：使用摄像头采集人脸图像，并将图像保存到计算机中。训练人脸识别模型：使用采集到的人脸图像训练人脸识别模型，可以使用现有的人脸识别算法库，如OpenCV中的人脸识别模块，也可以自己编写深度学习算法进行训练。实现刷脸开锁功能：将训练好的人脸识别模型应用到刷脸开锁功能中，当摄像头采集到人脸图像时，识别出人的身份，如果身份合法，则控制模拟门锁打开。（通过实际操作演示和代码讲解，详细介绍刷脸开锁功

10、能的实现步骤。）（三）巩固练习1.人脸识别知识问答（1）将学生分成若干小组，每个小组推选一名代表。（2）教师准备一些与人脸识别技术相关的问题，如人脸识别的原理、过程、优势和挑战等。（3）每个小组的代表依次回答问题，答对一题得一分，答错一题扣一分。（4）最后得分最高的小组获胜，教师给予奖励。（通过知识问答的方式，巩固学生对人脸识别技术的认识，提高学生的学习积极性和竞争意识。）2.人脸识别应用创意设计（1）教师提出一个设计任务，如设计一个基于人脸识别技术的智能教室管理系统、智能图书馆管理系统等。（2）学生分成小组，进行人脸识别应用创意设计。每个小组可以根据自己的创意和需求，选择一个应用场景进行设计

11、，并绘制系统架构图和编写设计说明。（3）学生在小组内进行讨论和设计，充分发挥自己的想象力和创造力。教师巡视指导，为学生提供必要的帮助和建议。（4）设计完成后，每个小组展示自己的设计方案，并向其他小组和教师介绍设计的思路、功能和创新点。（5）其他小组的学生对展示的设计方案进行评价，提出自己的意见和建议。教师对每个小组的设计方案进行点评，评选出最佳设计方案。（通过创意设计的方式，培养学生的创新思维和实践能力，让学生将所学的人脸识别技术应用到实际问题中。）3.刷脸开锁功能优化实验（1）教师提出一些刷脸开锁功能的优化方向，如提高识别准确率、加快识别速度、增强安全性等。（2）学生分成小组，进行刷脸开锁功

12、能优化实验。每个小组可以选择一个优化方向进行实验，并记录实验过程和结果。（3）学生在小组内进行实验和讨论，遇到问题可以向教师请教。教师巡视指导，及时解决学生在实验中遇到的问题。（4）实验完成后，每个小组展示自己的实验结果，并介绍实验过程中遇到的问题和解决方法。（5）教师对每个小组的实验结果进行评价，总结实验中的重点和难点，以及学生在实验中表现出的优点和不足之处。（通过实验的方式，让学生深入了解刷脸开锁功能的实现过程，提高学生的实践操作能力和问题解决能力。）（四）课堂小结师：同学们，今天我们一起学习了人脸识别技术的原理、过程、优势和挑战，还进行了刷脸开锁功能的实践探索。通过学习，我们了解了人脸识

13、别技术在物联系统中的应用，感受到了人工智能带来的智能生活。希望同学们在今后的学习和生活中，能够关注人脸识别技术的发展，积极探索其在不同领域的应用，为推动人工智能技术的发展做出自己的贡献。（五）作业布置1.查阅资料，了解更多关于人脸识别技术的应用案例，并选择一个自己感兴趣的案例进行分析，写一篇短文。2.思考如何进一步提高人脸识别技术的安全性和准确性，提出自己的创意和方案，并撰写方案说明。五、板书设计1.人脸识别技术简介2.机器识别人脸过程3.人脸识别优势与挑战4.刷脸开锁实践要点六、课后反思在本节课的教学中，通过多种教学方法的运用，如讲解、演示、实践操作、小组讨论等，激发了学生的学习兴趣，提高了

14、学生的学习积极性和参与度。在新课讲解环节，对人脸识别技术的原理、过程、优势和挑战进行了详细的讲解，使学生对人脸识别技术有了较为全面的认识。在刷脸开锁功能实践探索环节，让学生亲身体验了人脸识别技术在物联系统中的应用，提高了学生的实践操作能力和问题解决能力。然而，在教学过程中也存在一些不足之处。例如，在讲解人脸识别技术的复杂算法和数据处理时，由于内容比较抽象，部分学生理解起来有一定的难度。在今后的教学中，可以多采用一些直观的教学方法，如动画演示、实际案例分析等，帮助学生更好地理解人脸识别技术的原理和过程。另外，在学生进行创意设计和实验操作时，部分学生的设计方案缺乏可行性和创新性，实验过程中也会遇到一些问题。在今后的教学中，可以提前给学生提供一些参考案例和设计思路，加强对学生的指导，提高学生的设计水平和实验能力。总之，通过本节课的教学，我对信息科技教学有了更深入的认识和理解。在今后的教学中，我将不断改进教学方法，提高教学质量，为学生的成长和发展贡献自己的力量。第 10 页 共 10 页