(共28张PPT)
“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FisherFacea
LBPH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
1964--
1990年
1991--
1997年
1998--
2014年
2015年
至今
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
https://www.21cnjy.com/help/help_extract.php中小学教育资源及组卷应用平台
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
了解机器学习的过程了解基于图片的人脸识别的训练过程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，标签为“0”。①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-python②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，分别是EigenFace和FisherFacea②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：③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“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:“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。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：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
回忆上节课所讲内容和本节课所讲内容对比
安装opencv-contrib-python了解人脸识别训练的流程图导入模块，修改源代码，实现其功能导入模块，修改源代码，让机器实现“认识”视频中的人看视频
了解人脸识别训练的过程学会Python外部模块的安装为下一步的操作奠定基础锻炼学生理解力动手能力开拓思路，培养学生发散思维能力了解3D在人脸识别中的应用
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
获得特征
机器训练
输入训练图片
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
机器训练并生成训练模型文件
人脸数据采集
“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”
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精品试卷·第
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