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《信息技术-人工智能初步》教案
课 题 第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 学生能够理解计算机视觉的基本概念，包括其定义、发展历程和主要研究领域。 学生能够熟悉计算机视觉的应用，如表情识别和人脸检测与定位等，并了解相关技术实现过程。 学生能够掌握使用OpenCV和Dlib等开源库进行人脸检测和表情识别的基本方法。 学生能够了解如何利用深度学习库Keras搭建神经网络模型进行表情识别。 培养学生的动手实践能力和创新思维，鼓励他们在实际项目中应用所学知识。
学习重难点 教学重点 计算机视觉的基本概念： 介绍计算机视觉的定义和目的，强调其作为人工智能领域的一个重要分支，通过电子化方式感知和理解周围环境。 讲解人类视觉系统与计算机视觉的对比，指出人类视觉系统的复杂性和计算机视觉的挑战及其发展潜力。 计算机视觉的发展历程： 阐述自1966年以来计算机视觉技术的发展历史，包括重要的理论和技术的提出及其对后续研究的影响。 详细介绍各个时期的关键技术进展，如信息处理系统概念、视觉计算理论、主动视觉和定性视觉理论以及21世纪的模式识别和深度学习技术。 计算机视觉的主要研究领域： 图像理解的三层次结构：浅层理解、中层理解和高层理解。 动态视觉和三维视觉的研究内容和应用方向。 计算机视觉的应用实例（表情识别）： 描述表情识别的基本过程，包括人脸检测与定位、特征提取、分类器训练和表情识别。 讲解使用OpenCV和Dlib进行人脸检测的具体方法。 介绍利用深度学习库Keras搭建神经网络模型进行表情识别的过程。 开源库和平台的使用： OpenCV、Dlib等开源库在图像处理和人脸检测中的应用。 百度AI开放平台等人脸检测在线体验和API使用方法。 教学难点 视觉计算理论的理解：学生可能难以理解马尔教授提出的视觉计算理论及其在计算机视觉中的实现。 技术实现细节：如何详细解释使用OpenCV和Dlib进行人脸检测的技术步骤，特别是哈尔特征和分类器的使用。 深度学习网络模型的构建：使用Keras搭建卷积神经网络模型进行表情识别的过程可能对学生来说较为抽象和复杂。 实际应用的多样性与复杂性：展示计算机视觉技术在智能陪伴机器人等领域的实际应用，并解释这些应用背后的技术和方法可能会有一定难度。
教学方法 图像理解：讲解图像理解的三个层次（浅层、中层、高层），以及如何通过计算机系统感知和理解图像。可以通过实验让学生实践图像识别和理解的算法。 动态视觉：教授如何分析视频或图像序列中的内容，提取上下文语义信息。通过目标跟踪、视频分析等实践项目，让学生深入理解动态视觉技术。 三维视觉：讲解如何通过视觉获取三维信息，以及如何利用三维信息辅助图像理解或直接理解。可以通过三维重建项目，让学生掌握三维视觉技术。 表情识别：从人脸检测与定位、特征提取到表情分类器的训练，逐步讲解表情识别的基本流程。可以利用OpenCV或Dlib等工具，让学生实践表情识别算法。 深度学习工具库：介绍Keras、TensorFlow等深度学习库的使用，让学生学会搭建神经网络模型，如卷积神经网络，用于表情识别分类器的训练。 实验设计：设计实验让学生实践图像处理、动态视觉、三维视觉和表情识别等技术，如使用OpenCV进行人脸检测，或使用Keras训练表情识别模型。 项目开发：鼓励学生开发实际应用项目，如智能陪伴机器人的人机交互功能，将理论知识与实际操作相结合。
课前准备 1.理论知识准备 回顾计算机视觉发展历程：从马文·明斯基教授的课题作业到21世纪的深度学习，梳理计算机视觉技术的关键节点和理论基础，如马尔的视觉计算理论、主动视觉理论、定性视觉理论等。 掌握图像理解的层次：理解图像理解的浅层、中层和高层理解，以及动态视觉和三维视觉的概念和应用。 研究应用案例：深入了解表情识别的基本流程，包括人脸检测与定位、特征提取、分类器训练等，以及相关的工具库如OpenCV和Dlib的使用方法。 2. 教学资源准备 收集参考资料：准备相关学术论文、专业书籍、在线课程和教学视频，确保内容的准确性和时效性。 准备工具软件：安装并熟悉OpenCV、Dlib、Keras等软件工具，准备相关软件的安装包和使用文档，确保课堂演示和实践教学的顺利进行。 设计实验与案例：根据课程内容设计实验项目，如利用OpenCV进行人脸检测实验，或使用Keras训练表情识别模型，准备实验数据集和代码框架。 3. 教学计划与教案准备 制定教学大纲：明确课程目标、教学内容、教学方法、考核方式和参考书目，制定详细的教学计划。 编写教案：根据教学大纲编写教案，包括每堂课的教学目标、教学内容、教学方法、课后作业和参考材料，确保教案的系统性和连贯性。 设计评估方案：制定课堂表现、实验报告、项目作业和考试的评估标准，确保评估的公正性和全面性。 4. 技术与设备准备 检查教学环境：确保教室的投影设备、计算机和网络环境正常，为实验教学准备足够的计算机资源。 准备在线教学工具：熟悉使用在线教学平台（如Zoom、腾讯会议）和在线协作工具（如Google Docs、GitHub），为远程教学做好准备。 测试软件工具：在课堂演示前，测试所有软件工具的运行状态，确保演示的顺利进行。 5. 互动与反馈准备 设计互动环节：设计课堂讨论、小组活动和问题解答环节，鼓励学生参与和思考，提高课堂的互动性和参与度。 准备反馈机制：建立课程反馈渠道，如在线问卷、课后邮件或面对面交流，及时收集学生的反馈和建议，不断优化教学内容和方法。
教学媒体 1.视觉辅助材料 图像与图形：包括图3.1.2、图3.1.3、图3.1.4至图3.1.7、图3.1.9和图3.1.11，这些图形用于直观展示计算机视觉的原理、流程以及具体应用，如人脸检测、表情识别的关键步骤。 视频材料：可能包括动态视觉和三维视觉的演示视频，帮助学生理解图像序列分析和三维信息获取的过程。 2. 专业软件与工具 OpenCV：开源函数库，用于图像处理和机器视觉，提供人脸检测、特征提取等功能。 Dlib：C++开源工具包，用于人脸检测和关键特征点提取，支持多种操作系统。 Keras：基于Python的深度学习库，用于搭建神经网络模型，如卷积神经网络，进行表情识别分类器的训练。 在线平台与API：如百度AI开放平台、阿里云ET大脑等，提供人脸检测、表情识别的在线体验和接口服务，便于实验和项目开发。 3. 实验数据与代码框架 图像库与数据集：用于训练和测试的图像数据，包括表情、人脸等，帮助学生实践图像理解、动态视觉和三维视觉的算法。 代码模板与示例：提供OpenCV、Dlib、Keras等软件工具的使用示例，以及表情识别、人脸检测等实验的代码框架，便于学生快速上手和深入学习。 4. 学术与专业资源 学术论文与专业书籍：提供计算机视觉理论、算法、应用领域的最新研究成果和经典文献，作为理论教学和深入研究的参考。 在线课程与教学视频：如Coursera、edX上的计算机视觉课程，以及专业教学视频，用于辅助理论知识的理解和技能的提升。 5. 教学平台与协作工具 在线教学平台：如Zoom、腾讯会议，用于远程教学和直播课程，提供视频会议、屏幕共享等功能。 在线协作工具：如Google Docs、GitHub，用于团队项目协作、代码版本控制和文档共享，促进学生之间的合作与交流。
教学过程
教学环节 教师活动设计 学生活动设计 设计意图
活动一： 创设情境 生成问题 引入主题，展示图片或视频资料，比如人脸检测和表情识别在日常生活中的应用案例。 提问学生：“你们知道计算机是如何理解这些图像的吗？” 和 “你们认为人工智能在模仿人类视觉方面有哪些挑战和可能？” 观看资料，思考并回答教师提出的问题。 小组讨论计算机视觉的可能应用和面临的技术挑战。 激发学生对计算机视觉的兴趣。 让学生初步了解计算机视觉的概念和应用背景。
活动二： 调动思维 探究新知 讲解计算机视觉的发展历程，使用PPT展示表3.1.1中的时间线及重要事件。 解释马尔的视觉计算理论以及20世纪80年代和90年代的主要理论发展。 听讲并记录重要信息。 分小组讨论计算机视觉理论在实际中的应用情况，例如在智能陪伴机器人上的应用。 通过时间线的展示，帮助学生构建计算机视觉发展的历史脉络。 促进学生深入理解理论与实践的结合。
活动三： 调动思维 探究新知 详细讲解图像理解的三个层次：浅层理解、中层理解和高层理解。 演示动态视觉和三维视觉在实际应用中的案例，如目标跟踪和无人驾驶。 通过互动问答，确保学生理解图像理解的每个层次。 观看案例演示，讨论这些技术背后的计算机视觉原理。 帮助学生具体理解计算机视觉的不同研究领域和应用。 通过实际案例增加课堂的趣味性和实用性。
活动四： 巩固练习 素质提升 指导学生使用OpenCV和Dlib库进行人脸检测与定位的实践操作。 解释表情识别的基本流程，并指导学生如何利用Keras构建表情识别分类器。 分组完成人脸检测和表情识别的项目任务。 每组展示其项目结果，并讨论在实现过程中遇到的问题和解决方案。 通过实际操作加深对理论知识的理解和应用能力。 培养学生的团队合作和问题解决能力。
课堂小结 作业布置 课堂小结 本节课我们学习了计算机视觉的基本概念、发展历程及其主要研究领域。我们了解到，计算机视觉旨在通过电子化的方式感知和理解周围环境，模拟人类“眼睛”的功能，并应用成像设备对目标进行识别、跟踪和测量。从1966年麻省理工学院的明斯基教授提出计算机视觉的概念至今，计算机视觉技术经历了几个发展阶段，包括20世纪70年代马尔教授提出的视觉计算理论，80年代主动和定性视觉理论的提出，90年代机器学习的应用，以及21世纪深度学习算法在图像处理中的广泛应用。 我们还详细讨论了计算机视觉的几个主要研究领域：图像理解（包括浅层、中层和高层理解）、动态视觉和三维视觉，并具体分析了表情识别技术的实现过程，这包括人脸检测与定位、特征提取、分类器使用及表情识别等步骤。 此外，我们介绍了一些实用的工具库，如OpenCV和Dlib，它们在人脸检测与定位中的具体应用，以及百度AI开放平台的人脸检测服务。最后，我们探讨了如何使用Keras构建深度学习模型来进行表情识别。 作业布置 理论研究：查找并阅读有关计算机视觉最新进展的论文或文章，重点了解深度学习在计算机视觉中的应用。撰写一份报告，总结你所学到的内容，并阐述你认为未来计算机视觉可能的发展方向。 实践操作：使用OpenCV库尝试进行基本的人脸检测。你可以选择一张包含人脸的图片，运用OpenCV中的人脸检测功能来定位图片中的人脸区域。 思考题：思考并回答以下问题——除了人脸检测和表情识别外，计算机视觉还可以应用于哪些实际场景？请列举至少三种应用场景，并简要说明其应用原理。
板书设计 计算机视觉简介与应用 一、计算机视觉简介 定义: 通过电子化方式感知和理解周围环境，利用成像设备进行识别、跟踪、测量，并进行进一步的图像处理。 发展历程: 1966年：麻省理工的明斯基教授提出计算机能否像人类一样读取图像的问题。 1972年：英国大卫·马尔教授提出信息处理系统概念的三个层次。 1980s：主动和定性视觉理论的提出。 1990s：重点研究定量分析和机器学习在图像中的应用。 21世纪：深度学习算法如CNN在图像处理中取得显著效果。 主要研究领域: 图像理解（浅层、中层、高层） 动态视觉 三维视觉 二、计算机视觉的应用 表情识别: 基本过程: 人脸检测与定位。 提取表情关键特征点。 利用分类器进行表情识别。 输出识别结果。 技术工具: OpenCV: 开源函数库，用于图像处理和机器视觉。 Dlib: C++开源工具包含机器学习和图像处理算法。 百度AI开放平台： 提供在线接口和SDK进行人脸检测。 表情识别实现: 使用OpenCV或Dlib进行人脸检测与定位。 提取关键特征点，并利用这些特征点训练表情分类器。 使用Keras构建卷积神经网络模型进行表情识别。
教学反思 1. 教学内容与结构 本次课程成功地介绍了计算机视觉的基本概念、历史发展以及主要应用领域，特别是表情识别技术。通过详细讲解和实例展示，学生能够理解计算机视觉的工作原理及其在智能机器人等领域的应用。课程内容安排合理，从基础理论到技术应用，逐步深入，有助于学生建立系统的知识框架。 2. 教学方法与互动 教学过程中结合了理论讲授与实际操作演示，如使用OpenCV和Dlib进行人脸检测与表情识别的示例，这增强了学生的实践操作能力和理解深度。同时，课堂上鼓励学生提问和讨论，促进了师生互动，帮助学生解决学习中的疑惑，提高了教学效果。 3. 学习资源的使用 课程中有效地利用了开源工具和平台（如OpenCV、Dlib和百度AI开放平台），使学生能够在真实环境中测试和验证学习成果。此外，推荐的相关论文和文章，为学生提供了深入学习的资源，有助于他们在课程结束后继续自我提升。 4. 作业与评估 布置的作业涵盖了理论研究与实践操作，符合课程目标，并有助于检验学生对课程内容的掌握情况。通过分析最新研究进展的论文，学生可以扩展其视野并理解计算机视觉领域的未来发展方向。实践操作题目则强化了学生的实际应用能力。 5. 改进建议 增加更多案例分析：在未来的课程中，可以增加更多实际案例分析，如不同类型的图像处理和分析技术，以帮助学生更全面地理解计算机视觉的应用场景。 跨学科融合: 可以考虑与心理学、认知科学等其他学科的合作，探索计算机视觉在这些领域的应用，增强学生的跨界思维能力。 在线资源更新: 鉴于技术快速发展，持续更新教学资源和案例，确保教学内容的时效性和前沿性。 整体而言，此次教学活动达到了预期的教学目标，学生能够基本掌握计算机视觉的核心概念和应用技能，为进一步学习和研究奠定了坚实的基础。

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