2021学年2.1.1 解决问题的一般过程优秀教案
展开案例 人脸识别初探
1. 《课程标准》要求
通过对人工智能典型案例的剖析，了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力，认识人工智能在信息社会中的重要作用。
2. 教学目标
·体验百度平台的人脸签到功能，利用百度人工智能开放平台中的人脸识别接口编写的人脸识别程序，了解人脸识别过程中的原理和步骤，掌握利用人脸识别技术解决问题的一般方法。（信息意识、计算思维）
·了解人脸识别的影响因素及其解决办法，理解技术背后的容错方法。（计算思维）
·了解人脸识别技术在日常生活和学习中的应用，尝试对人工智能的发展提出应用和改进建议。（数字化学习与创新）
·提高在人脸识别技术应用过程中的安全意识，了解其安全隐患，能负责任、安全地使用人工智能解决生活问题。（信息意识、信息社会责任）
3. 学业要求
了解人工智能技术，认识人工智能在信息社会中的重要作用。
4. 教学对象分析
教学对象为高一年级学生，学生在日常生活中已广泛接触到了这个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在日常生活中应用极其广泛，例如火车站“刷脸”进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为学生可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的步骤、影响因素与安全隐患。学生的生活经验为本节课的导入打下了一定的基础。学生可以在丰富多彩的体验方式中深入理解人脸识别的原理，并通过分析人脸识别的过程，了解人脸识别的干扰因素，形成解决方案。
5. 教学重点与难点
教学重点：人脸识别的原理及步骤。
教学难点：人脸识别过程中的干扰因素及其解决办法。
6. 教学方法与教学手段
本节内容以学生的学习和体验为中心，基于情境教学的方法，采用百度人工智能开放平台中的“人脸会场签到”解决方案，结合移动终端，体验“人脸会场签到”，突出学生自主、体验、探索等学习方法，强调人脸识别的步骤以及与生活的联系，培养学生思考人工智能内涵的逻辑思维能力、创新意识以及利用人工智能技术解决问题的能力。
7. 教学过程设计
教学环节 | 教学内容 | 学生活动 | 设计意图 | ||||||||
情境导入 | 现场体验1：百度“人脸会场签到”（通过移动应用程序和摄像头拍照现场“刷脸”，提示姓名，将界面投在白板上） | 体验现场“刷脸”签到 | 激发学生的学习兴趣 | ||||||||
理解人脸识别 | 思考1： 1. 移动应用程序为什么能准确地识别对应的同学？ 2. 为什么有的同学没有被识别出来，而有的同学又会被错误识别呢？ 3. 有了预先录入的信息以及现场拍摄到的人脸之后，怎样判定“你就是你” | 积极思考，提出自己的猜想 | 引导学生思考“刷脸”验证的原理 | ||||||||
带着疑问听教师讲解：人脸识别的原理与步骤 | 聆听 | 带着疑问学习，有助于加深理解 | |||||||||
理解人脸识别 | 学习检测：根据教师讲解的内容，完成连线题（见图1） 图1 人脸识别步骤连线题 | 完成人脸识别步骤的连线题 | 通过练习题，巩固人脸识别步骤，为进一步学习奠定基础 | ||||||||
人脸识别小结： 1. 检测图片中的人脸并返回人脸位置的坐标框； 2. 对最多 106 个高精度特征点进行精准定位； 3. 学习人脸的轮廓、纹理等细节，输出一连串特征值； 4. 评估相似度，精准判断两张人脸是否属于同一个人 | 聆听 思考 | 巩固人脸识别技术原理知识，为后面探究人脸识别技术奠定基础 | |||||||||
探究人脸识别步骤 | 体验百度“人脸会场签到”并了解人脸识别基本过程和原理之后，通过调用百度人工智能开放平台人脸识别接口编写的Python程序，分步骤探究“人脸会场签到”过程 | 分步操作“人脸会场签到”过程 | 通过体验百度人工智能开放平台人脸识别接口编写的Python程序，让学生真实操作人工智能技术，理解其原理和步骤 | ||||||||
人脸注册——机器储备人脸信息。 1. 运行教参配套光盘“人脸注册.py”程序。 2. 思考：为什么要进行人脸注册？人脸注册时需要收集哪些信息？ 3. 分析：需要建立本次会议的人脸库，收集的信息能够标识该人物。 4. 回答课堂开始的问题：为什么有的同学没有被识别出来？——是因为没有提前注册 | 运行“人脸注册.py”程序，思考并回答问题 | ||||||||||
探究人脸识别步骤 | 人脸搜索——机器检索人脸。 1. 运行教参配套光盘“人脸搜索.py”程序。 2. 思考：人脸搜索的依据是什么？ 3. 分析：人脸搜索的依据是库中已有的人脸数据 | 运行“人脸搜索.py”程序，思考并回答问题 | 通过体验百度人工智能开放平台人脸识别接口编写的Python程序，让学生真实操作人工智能技术，理解其原理和步骤 | ||||||||
人脸关键点检测——机器“刻画”人物特征。 1. 运行教参配套光盘“人脸关键点检测.py”程序，匹配人物与由关键点绘制的肖像。 2. 思考：什么是人脸关键点？ 3. 分析：人脸关键点主要是五官轮廓 | 运行“人脸关键点检测.py ”程序，对人物与肖像进行匹配 | ||||||||||
人脸比对——机器进行人物区分。 1. 运行教参配套光盘“人脸比对.py”程序。 2. 思考：如何证明你是你？ 3. 分析：通过相似度的分数进行判断识别。 4. 归纳总结“人脸会场签到”原理：预先注册，搜索机制，根据人脸关键点计算相似度分数，进而得到结果。 5. 回答课堂开始时的问题：为什么有的同学会被错误识别？——相似度过高，可以通过调节阈值或者提高算法精度来解决 | 运行“人脸比对.py ”的程序，归纳总结“人脸会场签到”“刷脸”验证的原理，回答课堂问题 | ||||||||||
提高人脸识别容错 | 现场体验2：进行中场签到，脸部做一些改变，比如抬头或低头、左转或右转、耸眉、张嘴、眨眼、戴上眼镜等，观察姿态改变是否会导致人脸错误识别。 1. 思考：改变姿态等因素会导致人脸错误识别吗？怎么解决呢？ 2. 归纳：人脸识别过程中干扰因素的解决方法有哪些（见表1） | 体验 思考 回答问题 | 让学生了解人脸识别过程中的干扰因素，了解提高人脸识别容错的解决办法 | ||||||||
提高人脸 识别容错 | 表1 人脸识别过程中干扰因素的解决方法
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人脸识别应用探讨 | 1. 小组讨论：人脸识别除了应用于会场签到外，还可以应用到哪些场景中？ 2. 利用互联网查找相关资料，了解其他可应用的场景 | 小组讨论人脸识别的广泛应用 | 让学生通过对人脸识别原理的深入探究，发现其日常应用，并展望未来人脸识别技术的应用 | ||||||||
想一想：会场签到时，能否用照片替代本人签到？如何避免利用照片代签？人脸识别技术有安全隐患吗？如何提高人脸识别技术的安全性？ | 思考并发言 | 引导学生结合原理，思考如何改进技术，提高安全性 | |||||||||
课堂小结 | 知识点归纳总结（图2） | 总结 发言 | 通过小组讨论，再次回顾课堂内容，巩固人脸识别的原理及应用 | ||||||||
课堂小结 | 图2 知识点归纳总结图 | ||||||||||
随堂测验 | 在线测试 | 完成问卷 | 了解学生对人脸识别关键知识点的掌握情况 | ||||||||
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