中图人教版（2019）信息技术必修一 4.2 利用智能工具解决问题——人脸识别初探 教案

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
人脸的偏转、旋转
表情的变化
附着物的影响
年龄的变化
对于偏转问题，采用几何规范化，将人脸位置摆正；对于旋转问题，可以建立人脸三维模型，将人脸图像恢复为正面图像
提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图像分割为各个器官的图像，分别识别后再综合判断
附着物包括眼镜、胡须等，可以采取去掉附着物的算法，变成一张纯净的人脸，再进行特征的比对
建立人脸图像的老化模型，通过年龄模拟模块，将对比的两张人脸变换到同一年龄

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