资源简介

(共54张PPT)
2.4 人脸识别的家居
安防应用
电子工业版八年级下册
教学目标
1、了解人脸识别技术的概念
2、掌握人脸识别技术的优缺点
3、掌握人脸识别技术的应用领域和前景
4、掌握智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程
5、掌握人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计
6、能设计实现人脸识别在远程报警中的应用
新知导入
大家先看一个短片，了解人脸识别系统。
2.4.1 生活中的人脸识别应用
新知讲解
人脸识别技术的概念
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
新知讲解
人脸识别技术包含三个部分：
（1）人脸检测
（2）人脸跟踪
（3）人脸比对
新知讲解
人脸识别技术
新知讲解
人脸识别的优点：
（1）非接触的，用户不需要和设备直接接触；
（2）非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；
（3）并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别的缺点：
（1）对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；
（2）人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿。
新知讲解
人脸识别在日常生活中的应用
新知讲解
人脸识别技术的应用领域
（1）人脸识别在安保中的应用
（2）人脸识别在交通出行中的应用
（3）人脸识别在自助服务中的应用
（4）人脸识别在娱乐中的应用
（5）人脸识别在智能家居中的应用
新知讲解
人脸识别技术的应用前景
（1）企业、住宅安全和管理。人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门。
（2）电子护照及身份证。
（3）公安、司法和刑侦。利用人脸识别系统和网络，搜捕逃犯。
（4）自助服务。应用人脸识别避免卡片和密码被盗以后被他人冒取现金。
（5）信息安全。使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
2.4.2 人脸的记忆过程
新知讲解
人脸识别的应用过程包括人脸的记忆过程和人脸的识别过程。具体分为四个环节：
（1）采集人脸数据
（2）训练人脸模型
（3）输入待识别的人脸
（4）输出识别结果
相似度为98%
采集人脸数据
训练人脸模型
输出识别结果
输入待识别的人脸
新知讲解
人脸识别的方法
（1）几何特征的人脸识别方法
（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
（3）神经网络的人脸识别方法
（4）弹性图匹配的人脸识别方法
（5）线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法
（6）支持向量机（SVM）的人脸识别方法
新知讲解
（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。
新知讲解
（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练。
（4）弹性图匹配的人脸识别方法：采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，不再需要多个样本进行训练。
新知讲解
（5）线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法：基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
（6）支持向量机（SVM）的人脸识别方法：把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。有较好的识别率，但是它训练时间长，方法实现复杂。
新知讲解
人脸识别的功能模块：
（1）人脸捕获与跟踪功能
（2）人脸识别比对
（3）人脸的建模与检索
（4）真人鉴别功能
（5）图像质量检测
新知讲解
（1）人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
新知讲解
（2）人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
新知讲解
（3）人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
新知讲解
（4）真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
新知讲解
（5）图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别 。
新知讲解
AI摄像头的主要特点之一就是智能，能够适用于各种场景的个性化需求，如车辆识别分析、人脸识别分析、大场景监控、多镜头智能应用等。
新知讲解
智能开发板与AI摄像头的连接
将智能开发板与AI摄像头相连接，采集人脸数据，让AI摄像头对人脸进行记忆。
新知讲解
智能开发板与AI摄像头的连接
AI摄像头初始化
设置人脸识别数量为：2
设置人脸匹配度为大于80，为成功
设置AI摄像头的A键进行记录
设置按下两次A键，屏幕显示“人脸添加完成”
新知讲解
记录和捕捉人脸
2.4.3 人脸的识别过程与模拟打开门禁
新知讲解
人脸识别的算法
（1）基于人脸特征点的识别算法。
（2）基于整幅人脸图像的识别算法。
（3）基于模板的识别算法。
（4）利用神经网络进行识别的算法。
新知讲解
人脸识别的过程：
（1）首先建立人脸的面像档案。
（2）获取当前的人体面像。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对。
新知讲解
人脸识别实现开关门的完整程序
AI摄像头初始化
设置人脸识别数量为：2
设置人脸匹配度为大于80，为成功
设置AI摄像头的A键进行记录
设置按下两次A键，屏幕显示“人脸添加完成”
识别人脸后，智能开发板显示“开门”或“关门”
新知讲解
模拟打开门禁过程
（1）智能开发板通过按下2次A键
（2）建立了2个人脸模型
（3）AI摄像头自动开启识别模式
（4）识别并判断当前采集的人脸是否为已记录的人脸信息
（5）智能开发板模拟门禁系统，显示“开门”或“关门”信息。
新知讲解
项目实施——人脸识别在远程报警中的应用
（1）智能开发板与AI摄像头进行硬件连接
（2）AI摄像头采集并记录成员的人脸图像
（3）AI摄像头实时监测家中环境，发现外人出现时向智能终端发出报警信息
（4）对人脸识别远程报警应用进行优化。
新知讲解
（1）智能开发板与AI摄像头进行硬件连接
新知讲解
（2）AI摄像头采集并记录成员的人脸图像
新知讲解
（3）AI摄像头实时监测家中环境，发现外人出现时向智能终端发出报警信息
AI摄像头初始化，开启AI视频报警
人脸识别比对，发现异常发送报警信息到指定手机
新知讲解
（4）对人脸识别远程报警应用进行优化。
出现的问题 优化策略
光照问题
姿态问题
遮挡问题
图像质量
新知讲解
（4）对人脸识别远程报警应用进行优化。
出现的问题 优化策略
光照问题 直方图均衡化处理，必要的话会对人脸区域的左、右脸分别进行直方图均衡化，然后合并成整脸来克服光照的影响。
姿态问题 首先对其进行摆正，即将人脸摆正成正脸，然后进行识别；
遮挡问题 进行人脸识别前，我们会首先对人脸部分进行特征点的标记，
图像质量 在人脸识别时，一般采用的都是相同尺寸，清晰度很接近的人脸图片
知识拓展
知识拓展——人脸识别在体温检测中的应用
课堂练习
1、人脸识别技术包含： 、 、和 三个部分。
2、人脸识别的优点： 、 、和 。
3、人脸识别技术的应用领域有哪些？
4、人脸识别的算法有哪些？
5、描述人脸识别的过程。
课堂练习
1、人脸识别技术包含： 人脸检测 、 人脸跟踪 、和 人脸比对 三个部分。
2、人脸识别的优点： 非接触性 、 非强制性 、和 并发性 。
课堂练习
3、人脸识别技术的应用领域有哪些？
答：
（1）人脸识别在安保中的应用
（2）人脸识别在交通出行中的应用
（3）人脸识别在自助服务中的应用
（4）人脸识别在娱乐中的应用
（5）人脸识别在智能家居中的应用。
课堂练习
4、人脸识别的算法有哪些？
答：
（1）基于人脸特征点的识别算法。
（2）基于整幅人脸图像的识别算法。
（3）基于模板的识别算法。
（4）利用神经网络进行识别的算法。
课堂练习
5、描述人脸识别的过程。
答：
（1）首先建立人脸的面像档案。
（2）获取当前的人体面像。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对。
课堂总结
本次课首先介绍了人脸识别技术的概念，然后讲解人脸识别技术的优缺点、应用领域和前景，接着教授了智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程，人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计，最后探讨了设计实现人脸识别在远程报警中的应用。
板书设计
人脸识别的家居安防应用
一、生活中的人脸识别应用
1、人脸识别技术的概念
2、人脸识别技术包含三个部分
3、人脸识别的优缺点
4、人脸识别技术的应用领域
5、人脸识别技术的应用前景
二、人脸的记忆过程
1、人脸识别的方法
2、人脸识别的功能模块
3、智能开发板与AI摄像头的连接
三、人脸的识别过程与模拟打开门禁
1、人脸识别的算法
2、人脸识别的过程
3、人脸识别实现开关门的完整程序
4、人脸识别在体温检测中的应用
课后作业：
1、人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？
2、简述人脸识别应用的实现过程。
3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。
四、本单元总结
作业布置
1、人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？
2、简述人脸识别应用的实现过程。
3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。
作业布置
1. 人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？
答：人工智能技术的智能家居应用与物联网下的智能家居相比更加智能，与人的互动性更强，人们通过人本身的特征如人脸、虹膜、声音、指纹，就可触发智能家居设备，具备用户操作唯一性，安全等级更高。
作业布置
2、简述人脸识别应用的实现过程。
答：机器通过输入人脸进行记忆，训练人脸识别模型，之后进行人脸识别测试，最后输出人脸识别结果，从而根据结果进行控制与反馈。
作业布置
3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。
单元总结
单元总结
谢谢
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信息科技 第8课 人脸识别的家居安防应用教学设计
课题 人脸识别的家居安防应用 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 八年级下
教材分析 通过情景描述、实践探究、知识拓展和巩固练习等，将信息科技与新方法、新应用有机地结合在一起，帮助学生了解信息科技应用中的科学原理、思维方法、处理过程和工程实现。学生通过对本教材的学习逐步掌握信息科技的相关知识，具备一定的科学精神和科技伦理，提高创新能力，夯实信息社会责任，发挥信息科技课程的独特育人价值，为数字强国培养优秀接班人和建设者。
教学目标 1、信息意识：观察、探究、理解人工智能对智能家居的影响。2、计算思维：能完成智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程，体验其中数据处理和应用的方法与过程。3、数字化学习与创新：掌握人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计的学习,改变学习方式,具备利用信息科技进行自主学习和合作学习的能力。4、信息社会责任：了解自主可控对国家安全以及物联网未来发展的重要意义。
重点 1、掌握人脸识别技术的优缺点2、掌握人脸识别技术的应用领域和前景3、掌握智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程4、掌握人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计
难点 1、能设计实现人脸识别在远程报警中的应用
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等计算机科学技术的飞速发展，人脸识别行业将在智慧安防、智慧城市、智能家居、移动支付等领域大放异彩，行业迎来爆发式增长。人脸识别越来越受关注，其实在安防行业人脸识别的运用也十分广泛。播放短片引出今天教学内容人脸识别的家居安防应用。 观看视频思考：人脸识别技术在日常生活中的应用有哪些？ 激发学生对人工智能的学习兴趣并快速进入学习状态
讲授新课 一、生活中的人脸识别应用1、人脸识别技术的概念人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。2、人脸识别技术包含三个部分：（1）人脸检测（2）人脸跟踪（3）人脸比对。3、人脸识别的优点（1）非接触的，用户不需要和设备直接接触；（2）非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；（3）并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。4、人脸识别的缺点（1）对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；（2）人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿。5、人脸识别技术的应用领域（1）人脸识别在安保中的应用（2）人脸识别在交通出行中的应用（3）人脸识别在自助服务中的应用（4）人脸识别在娱乐中的应用（5）人脸识别在智能家居中的应用6、人脸识别技术的应用前景（1）企业、住宅安全和管理。人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门。（2）电子护照及身份证。（3）公安、司法和刑侦。利用人脸识别系统和网络，搜捕逃犯。（4）自助服务。应用人脸识别避免卡片和密码被盗以后被他人冒取现金。（5）信息安全。使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。二、人脸的记忆过程1、人脸识别的方法（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练。（4）弹性图匹配的人脸识别方法：采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，不再需要多个样本进行训练。（5）线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法：基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。（6）支持向量机（SVM）的人脸识别方法：把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。有较好的识别率，但是它训练时间长，方法实现复杂。2、人脸识别的功能模块（1）人脸捕获与跟踪功能人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。（2）人脸识别比对人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。（3）人脸的建模与检索可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。（4）真人鉴别功能系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。（5）图像质量检测图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别 。3、AI摄像头的主要特点之一就是智能，能够适用于各种场景的个性化需求，如车辆识别分析、人脸识别分析、大场景监控、多镜头智能应用等。三、人脸的识别过程与模拟打开门禁1、人脸识别的算法（1）基于人脸特征点的识别算法。（2）基于整幅人脸图像的识别算法。（3）基于模板的识别算法。（4）利用神经网络进行识别的算法。2、人脸识别的过程：（1）首先建立人脸的面像档案。（2）获取当前的人体面像。（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对。3、人脸识别实现开关门的完整程序解读4、项目实施—人脸识别在远程报警中的应用（1）智能开发板与AI摄像头进行硬件连接（2）AI摄像头采集并记录成员的人脸图像（3）AI摄像头实时监测家中环境，发现外人出现时向智能终端发出报警信息（4）对人脸识别远程报警应用进行优化。5、拓展知识：人脸识别在体温检测中的应用练一练（1）人脸识别技术包含哪三个部分？（2）人脸识别的优点有哪些？（3）人脸识别技术的应用领域有哪些？（4）人脸识别的算法有哪些？（5）描述人脸识别的过程。 通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务学生小组间讨论，共同完成任务。 通过小组合作，加强学生组内团结、共同完成任务通过小组合作，加强学生组内团结、共同完成任务锻炼学生的语言组织能力和表达的能力。培养学生自主学习能力培养学生独立完成练习的能力。
布置作业 1、人工智能技术的智能家居与物联网下的智能家居有什么不同？2、简述人脸识别应用的实现过程。3、模拟食堂人脸识别自动扣费应用。 完成作业 培养学生查阅资料的能力，分析解决问题的能力
课堂小结 本次课首先介绍了人脸识别技术概念，然后讲解人脸识别技术的优缺点、应用领域和前景，接着教授了智能开发板与AI摄像头的连接设置与编程，人脸的识别过程与模拟打开门禁的程序设计，最后探讨了设计实现人脸识别在远程报警中的应用。 分组总结归纳 锻炼学生的总结能力，逻辑思维、语言表达能力。
板书 一、生活中的人脸识别应用1、人脸识别技术的概念2、人脸识别技术包含三个部分3、人脸识别的优缺点4、人脸识别技术的应用领域5、人脸识别技术的应用前景二、人脸的记忆过程1、人脸识别的方法2、人脸识别的功能模块3、智能开发板与AI摄像头的连接三、人脸的识别过程与模拟打开门禁1、人脸识别的算法2、人脸识别的过程3、人脸识别实现开关门的完整程序4、人脸识别在体温检测中的应用四、本单元总结通过思维导图讲解本单元重点知识。 学习、记忆及勾画知识点 明确教学内容及重点和难点
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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