2.2“认识”一个人 ppt课件（33张ppt）+教案+2个视频-2023新川教版（2019）八年级上册《信息技术》.rar

第第 2 节节 “认识认识”一个人一个人教学目标教学目标:1.知识与技能了解机器学习的过程了解基于图片的人脸识别训练过程。体验基于视频的人脸识别训练。2.过程与方法先学习、了解机器学习、训练、认识一个人的过程原理，再让机器训练识别基于图片的单个、多个人脸，体验基于视频的人脸识别训练，阅读人脸识别技术的前世今生！3.情感态度价值观积极体验、学习、更深入的认识人脸识别技术，既增长了知识，又开拓视野，提高了信息技术素养！教学重难点：教学重难点：了解基于图片的人脸识别训练过程。（重点）体验基于视频的人脸识别训练。（难点）教学过程教学过程激趣导入：看视频，引入本课学习主题。一、如何从图片“认识一个人1、温习旧知识：人脸定位。2、如何能“认识”一个人呢?训练机器学习人脸图片样本数据，认识人脸的特征。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图 2-2-1 所示。输入训练图片机器训练获得特征图 2-2-1“认识”人脸的过程二、识别训练步骤一:准备工作训练图片：同一个人的两张图片“img01.jipg”(图 2-2-2)和“img02.jpg”(图 2-2-3)，标签为“0”。提前安装 LBPH 识別器。安装方法和第一节安装 Opencv 的方法相同。安装命令:pip install opencv-contrib-python知识卡片:LBPH 识别器LBPH 是 Local Binary Patterns Histogramss 的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。LBPHE 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，本节的程序就使了这种方法来训练器。Opencv:还提供了另外两种人脸识别方法，分别是 Eigenface 和 Fisherface。步骤二:人脸识别训练引人模块，读入训练用的两张图片，设置标签为“0”，加入 BPH 识别器进行识别训练，步骤如“图 2-2-4 识别训练的步骤”所示。人脸识别训练的程序代码如图 2-2-5 所示。欢欢:老师，人脸图片标签有什么作用?老师:我们将人脸图片进行分类，同一个人的人脸图片设置相同的标签，这样方便标识出不同的人脸数据。步骤三: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不同的是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”(图 2-2-2)和“img02.jpg”(图 2-2-3)，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”(图 2-2-6)和“img12.jpg”(图 2-2-7)，这两张图片为同一个人，标签为“1”。完整的代码如图 2-2-8“两个不同的人脸的识别训练代码”所示：欢欢:老师，用图片进行识别练，我明白了。那能不能用视频来训练识别呢?老师:当然可以。视频动态效果是由多幅静态图片连续播放形成的，因此，视频识別，其实质是通过视中的静态图像认识人脸。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，过程如图 2-2-9所示。人数据采集 机器训练并生成训练模型文件图 2-2-9 视频人脸识别训练过程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，详细程序见附录二:人脸图像采集代码。程序运行后如图 2-2-10 所示，先要用户设置一个人脸图片标签。enter user id:0图 2-2-10 用户设置人脸图片标签输入标签“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，详细程序见附录三: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。拓展阅读人脸识别技术的“前世今生”人脸识别技术既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力的新兴技术。随着近年来人工智能、大数据、云计算等技术更速度的加快，人脸识别作为人智能的一项重要应用，也搭上了时代的快车，基于人脸识别技术的一系列产品实现了广泛应用。最早与人脸识别相关的研究并不是在计算机领城，而是在心理学领域。早在 20 世纪50 年代，就有学者尝试从心理学的角度来阐释人脸认知的奥秘。除了从心理学的角度来研究人脸识别原理外，也有从生物视觉角度来探索秘的。但真正与我们现在的人脸识别技术有较多关联的研究出现在 20 世纪 70 年代。人脸识别技术已从 2D 迈入 3D 时代，3D 人脸识别如图 2-2-11 所示。3D 人脸识别算法对于 2D 人脸识别的难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的问都有了很好的应对。图 2-2-11 3D 人脸识别四、课堂练习：1.人脸识别的关键技术包括以下哪几项?()口 A、图像采集口 B.图像处理口 C、特征定位口 D、身份的确认和查找2.人脸识别技术可以用在以下哪些场景?()口 A、银行叫号取号口 B.交管局出入大厅口 C、会议签到口 D,ATM 转账汇款3.前端识别模式下,导致人脸识别效果不好的因素包括()口 A、镜头脏污口 B、网络不稳定口 c、逆光环境口 D、跑步通过五、课堂小结这节课，我知道了机器学习的过程和基于图片的人脸识别训练过程，体验了基于视频的人脸识别训练。更深入的认识人脸识别技术，既增长了知识，又开拓视野，提高了信息技术素养！六、板书设计从图片“认识”一个人“认识”一个人 识别训练第第2 2节节 “认识认识”一个人一个人激趣导入：激趣导入：一、如何从图片一、如何从图片“认识一个人认识一个人1 1、温习旧知识：人脸定位。、温习旧知识：人脸定位。2 2、如何能、如何能“认识认识”一个人呢一个人呢?训练机器学习人脸图片样本数据，认识训练机器学习人脸图片样本数据，认识人脸的特征。给机器训练的数据越多，它的人脸的特征。给机器训练的数据越多，它的认识就越全面、越准确。基于图片的人脸识认识就越全面、越准确。基于图片的人脸识别训练过程如图别训练过程如图2-2-12-2-1所示。所示。图图2-2-1“2-2-1“认识认识”人脸的过程人脸的过程二、识别训练二、识别训练步骤一步骤一:准备工作准备工作训练图片：同一个人的两张图片训练图片：同一个人的两张图片“img01.jipg”(“img01.jipg”(图图2-2-2)2-2-2)和和“img02.jpg”“img02.jpg”(图图2-2-3)2-2-3)，标签为，标签为“0”“0”。提前安装提前安装LBPHLBPH识別器。安装方法和第识別器。安装方法和第一节安装一节安装 Opencv Opencv的方法相同。的方法相同。安装命令安装命令:pip install opencv-:pip install opencv-contrib-pythoncontrib-python知识卡片知识卡片:LBPH:LBPH识别器识别器 LBPH LBPH是是 Local Binary Patterns Local Binary Patterns HistogramssHistogramss的缩写，翻译过来就是局部二进制编的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。码直方图。LBPHE LBPHE的主要思想是以当前点与其相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，本节的变。此方法在人脸识别中运用非常广泛，本节的程序就使了这种方法来训练器。程序就使了这种方法来训练器。Opencv:Opencv:还提供还提供了另外两种人脸识别方法，分别是了另外两种人脸识别方法，分别是 Eigenface Eigenface和和 FisherfaceFisherface。步骤二步骤二:人脸识别训练人脸识别训练引人模块，读入训练用的两张图片，设置引人模块，读入训练用的两张图片，设置标签为标签为“0”“0”，加入加入BPHBPH识别器进行识别训练，步骤如识别器进行识别训练，步骤如“图图2-2-42-2-4识别训练的步骤识别训练的步骤”所示。所示。人脸识别训练的程序代码如图人脸识别训练的程序代码如图2-2-52-2-5所示。所示。欢欢欢欢:老师，人脸图片标签有什么作用老师，人脸图片标签有什么作用?老师老师:我们将人脸图片进行分类，同一个我们将人脸图片进行分类，同一个人的人脸图片设置相同的标签，这样方便标人的人脸图片设置相同的标签，这样方便标识出不同的人脸数据。识出不同的人脸数据。步骤三步骤三:多个不同的人脸识别训练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一个人的图片进行训练即可保留前面的“img01.jpg”(“img01.jpg”(图图2-2-2)2-2-2)和和“img02.jpg”(“img02.jpg”(图图2-2-2-3)2-3)，这两张图片都是同一个人，标签为，这两张图片都是同一个人，标签为“0”;“0”;增加两张训练图片增加两张训练图片 img11.jpg”(img11.jpg”(图图2-2-6)2-2-6)和和“img12.jpg”(“img12.jpg”(图图2-2-7)2-2-7)，这两张图片为同一个，这两张图片为同一个人，标签为人，标签为“1”“1”。完整的代码如图完整的代码如图2-2-82-2-8所示所示欢欢欢欢:老师，用图片进行识别练，我明白了。老师，用图片进行识别练，我明白了。那能不能用视频来训练识别呢那能不能用视频来训练识别呢?老师老师:当然可以。视频动态效果是由多幅静态当然可以。视频动态效果是由多幅静态图片连续播放形成的，因此，视频识別，其图片连续播放形成的，因此，视频识別，其实质是通过视频中的静态图像认识人脸。实质是通过视频中的静态图像认识人脸。扩展任务扩展任务:“:“认识认识”视频中的人视频中的人 从视频中从视频中“认识认识”一个人，需要采集足一个人，需要采集足够多的人脸图像信息让机器训练，过程如图够多的人脸图像信息让机器训练，过程如图2-2-92-2-9所示。所示。图图2-2-92-2-9视频人脸识别训练过程视频人脸识别训练过程 1.1.人脸数据采集。通过摄像头扫描捕捉人脸数据采集。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需要的人脸图像信息，在程序所在的目录创建一个建一个“Facedata”“Facedata”文件夹，用来存放采集文件夹，用来存放采集的人脸数据，详细程序见附录二的人脸数据，详细程序见附录二:人脸图像采人脸图像采集代码。集代码。程序运行后如图程序运行后如图2-2-102-2-10所示，先要用户所示，先要用户设置一个人脸图片标签。设置一个人脸图片标签。图图2-2-102-2-10用户设置人脸图片标签用户设置人脸图片标签 输入标签输入标签“0”“0”并按回车键后，摄像头开并按回车键后，摄像头开始自动采集视频中人脸图像并保存到始自动采集视频中人脸图像并保存到“Facedata”Facedata”文件夹中。文件夹中。2.2.人脸数据训练。在程序所在目录创建人脸数据训练。在程序所在目录创建一个一个“faceface_ _trainertrainer文件夹，存放训练后的文件夹，存放训练后的模型文件，详细程序见附录三模型文件，详细程序见附录三:人脸数据训练人脸数据训练代码。代码。代码运行后，导入训练图片和对应标签代码运行后，导入训练图片和对应标签进行训练，最后在进行训练，最后在“face_trainer”“face_trainer”文件夹文件夹中生成训练后的模型文件中生成训练后的模型文件 Trainer.yml Trainer.yml。拓展阅读拓展阅读人脸识别技术的人脸识别技术的“前世今生前世今生”人脸识别技术既是一项起源较早的技术，又是人脸识别技术既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力的新兴技术。随着近年来人一门焕发着活跃生命力的新兴技术。随着近年来人工智能、大数据、云计算等技术更速度的加快，人工智能、大数据、云计算等技术更速度的加快，人脸识别作为人智能的一项重要应用，也搭上了时代脸识别作为人智能的一项重要应用，也搭上了时代的快车，基于人脸识别技术的一系列产品实现了广的快车，基于人脸识别技术的一系列产品实现了广泛应用。泛应用。最早与人脸识别相关的研究并不是在计最早与人脸识别相关的研究并不是在计算机领城，而是在心理学领域。早在算机领城，而是在心理学领域。早在2020世纪世纪5050年代，就有学者尝试从心理学的角度来阐年代，就有学者尝试从心理学的角度来阐释人脸认知的奥秘。除了从心理学的角度来释人脸认知的奥秘。除了从心理学的角度来研究人脸识别原理外，也有从生物视觉角度研究人脸识别原理外，也有从生物视觉角度来探索秘的。但真正与我们现在的人脸识别来探索秘的。但真正与我们现在的人脸识别技术有较多关联的研究出现在技术有较多关联的研究出现在2020世纪世纪7070年代。年代。人脸识别技术已从人脸识别技术已从2D2D迈入迈入3D3D时代，时代，3D3D人人脸识别如图脸识别如图2-2-112-2-11所示。所示。3D3D人脸识别算法对人脸识别算法对于于2D2D人脸识别的难点，包括人脸旋转、遮挡、人脸识别的难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的问都有了很好的应对。相似度等在内的问都有了很好的应对。3D3D人脸识别人脸识别四、课堂练习：四、课堂练习：1.1.人脸识别的关键技术包括以下哪几项人脸识别的关键技术包括以下哪几项?(?()口口A A、图像采集、图像采集口口B B、图像处理图像处理口口C C、特征定位特征定位口口D D、身份的确认和查找、身份的确认和查找2.2.人脸识别技术可以用在以下哪些场景人脸识别技术可以用在以下哪些场景?(?()口口A A、银行叫号取号、银行叫号取号口口B B、交交管局出入大厅管局出入大厅口口C C、会议签到、会议签到口口D D、ATMATM转账汇款转账汇款3.3.前端识别模式下前端识别模式下,导致人脸识别效果不好的导致人脸识别效果不好的因素包括因素包括()()口口A A、镜头脏污、镜头脏污口口B B、网络不稳定、网络不稳定口口c c、逆光环境、逆光环境口口D D、跑步通过、跑步通过课堂小结课堂小结 这节课，我知道了机器学习的过程和基这节课，我知道了机器学习的过程和基于图片的人脸识别训练过程，体验了基于视于图片的人脸识别训练过程，体验了基于视频的人脸识别训练。更深入的认识人脸识别频的人脸识别训练。更深入的认识人脸识别技术，既增长了知识，又开拓视野，提高了技术，既增长了知识，又开拓视野，提高了信息技术素养！信息技术素养！板书设计板书设计 从图片从图片“认识认识”一个人一个人“认识认识”一个人一个人 识别训练识别训练PPT模板下载： Thanks！