(共18张PPT)
图像识别技术
浙教版八年级上册
课前小游戏
猜猜这是什么？
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
课前小游戏
猜猜这是什么？
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
联系生活实际，感知信息科技
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别技术
图像识别
图像识别技术：利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术
结论
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别 v1.0
猜想：图像识别的过程
图像识别的过程
活动1：标注数据标签，训练模型并测试
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别的过程
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别的过程
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
卷积神经网络（CNN）
图像识别的过程
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
卷积神经网络（CNN）
图像矩阵
卷积核
特征图
图像识别的过程
活动2：设计卷积核，模拟提取特征的过程
（注意：不能全是0，可有负数）
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
特征图
特征图
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
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0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1
0 1 0
1 0 0
卷积核
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0 0 1 2
0 1 1 1 0 0 0 0 3 2
1 1 2 1 1 1 1 3 3 2
1 2 1 2 2 2 3 3 3 0
1 1 2 2 2 2 2 2 0 0
图像识别的过程
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
VS
图像识别的过程
请优化迭代你之前的猜想
结论
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别 v2.0
图像识别技术的应用场景
活动3：小组讨论，图像识别在生活中还有哪些应用？
文字识别领域
图形识别领域
人脸识别领域
批改口算作业
人脸识别门禁
刑事侦缉
车牌识别
障碍物检测
医学影像分析
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别技术
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像识别技术
场景分析
原理探究
迁移应用
梳理总结
图像数字化
特征提取
分类并识别
卷积神经网络
CNN
结论
图像模型
课后练习
谢谢
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《图像识别技术》教学设计
课型：新授课 课时：一课时 授课对象：八年级学生
一、教材分析
内容：本课选自浙江教育出版社信息科技八年级下册第二单元《智能技术初体验》第7课，本课涉及到图像识别的概念、应用场景、具体过程和实践，旨在让学生通过体验图像识别应用，感受图像识别技术带来的便捷，理解图像识别的概念，通过类比人类视觉系统，理解图像识别的过程和原理。
地位：在此之前已有语音识别技术的基础课程，之后将要学习人工智能中的算法，因此，本课在整个教学过程中起到了承前启后的重要作用。
二、学情分析
知识基础：据了解，学生在此前经过对语音识别技术的初步学习，已经掌握了声音数字化，但是对图像数字化、图像识别的过程还不太了解，需要老师结合实例进一步指导，帮助学生建立知识体系。
心理习惯：八年级的学生具有浓厚的学习兴趣，动手能力强，喜欢合作交流，因此在教学中要引导学生自主探索。同时，根据皮亚杰认知理论，初中生处于形式运算阶段，他们的逻辑思维能力还有待提高，因此要联系生活实际，化抽象为形象，在探索环节中给予一定的提示和引导。
三、学习目标
通过图像识别应用的体验，理解图像识别的概念，感受图像识别技术带来的便捷
类比人类识别，理解图像识别的过程和原理
通过实现图像识别的实践活动，掌握利用开放平台提供的工具实现图像识别的基本方法
核心素养指向
【信息意识、计算思维】通过体验图像识别应用，理解图像识别的概念和具体过程【数字化学习与创新】通过体验平台训练图像模型，识别水果【信息社会责任】激发对图像识别技术的学习兴趣，关注其对个人生活、特殊群体的影响
四、教学重难点
重点：图像识别的原理和过程
难点：特征提取及卷积神经网络
五、教学方法
教法：任务驱动法——使学生带着真实的任务在探索中学习
问答法——以引导探究为主，逐步引导，逐步深入
学法：自主探究以及小组合作学习
六、教学准备
教学资源：多媒体网络计算机（带摄像头），PPT课件，任务素材
教学环境：多媒体网络计算机房
七、教学过程
环节一、创设情境，引入新知
【游戏引入】游戏：猜猜这是什么？（杨桃，苹果）梳理人类识别的过程感知机器识图在农业领域的应用体验：AI水果识别系统【引入课题】课题：图像识别技术梳理图像识别技术的概念 设计意图：本环节以游戏引入的方式创设了一个实际情境，激发学生的学习兴趣，自然的引入课题，同时体现了趣味教学的理念。
环节二、任务驱动，自主探究
【图像识别的过程、图像识别的实践】猜想：图像识别的过程小组汇报，观点碰撞活动1：训练模型，并识别水果小组分享训练情况小组交流异常问题，并思考可能的原因解决问题，优化模型思考：为什么机器在获取图像后，就能根据图像模型分类并识别？结合视频，介绍卷积神经网络（CNN）活动2：设计卷积核，模拟提取特征的过程举例说明卷积核的作用检验卷积核能否有效提取特征对比水果和现实场景的特征复杂度，感受CNN的出色以及强大算力的支撑作用在验证分析的基础上，优化迭代之前的猜想【图像识别技术的应用场景】活动3：小组讨论，图像识别在生活中还有哪些应用？小组交流分享引用案例或创意设计，思维碰撞感受图像识别技术给特殊群体带来的便利 设计意图：通过一系列循序渐进的活动，引导学生在实际体验的基础上，类比人类识别过程，对图像识别过程进行大胆的猜想和探究；再通过模型训练、卷积核设计来逐步验证自己的猜想；并在猜想的过程中理解图像模型对于分类并识别的作用，体会卷积神经网络在特征提取上的出色表现，并感悟数据、算法、算力对于人工智能的重要意义；在验证分析的基础上，对原先的猜想进行优化迭代；结合生活实际，体会图像识别在生活中的广泛应用，以及它给生活带来的便捷，和对社会发展的深远影响。该环节注重学生的主动性、实践性和创新性，旨在帮助学生构建对图像识别技术的深入理解，并体会其在实际应用中的价值和意义。
环节三、课堂小结，巩固提升
【课堂小结】结合板书或思维导图进行课堂小结练习题：巩固本节课所学内容（机动） 设计意图：根据课标“要让学生感悟技术的使用价值”的要求，通过课堂小结加深学生对图像识别的认识，深刻理解图像识别在个人生活及社会建设中的作用。
八、板书设计
第7课 图像识别技术
人类识别 机器识图 AI三大要素
眼睛感知 图像数字化
观察特征 特征提取 卷积神经网络 算法 算力
对比识别 知识库 分类并识别 图像模型 数据
结论 结论
