资源简介

(共25张PPT)
八年级 · 物联网实践与探索
第三单元 第15课
面容钥匙显智能
02
学习目标
本课我们学什么
认识人脸识别
了解人脸检测、特征分析与人脸匹配的基本过程。
了解识别实验
认识摄像头、人脸识别平台与人脸库的作用。
分析刷脸开锁
理解MQTT消息传输与舵机控制的配合。
形成安全意识
认识生物特征信息保护的重要性。
03
新知导入
从传统钥匙到面容钥匙
门锁的开锁方式不断发展：从实体钥匙、RFID刷卡、远程控制，走向人脸身份识别。
RFID刷卡门禁
人脸识别智能门锁
钥匙 → 门禁卡 → 手机远程控制 → 人脸验证
想一想：忘带钥匙和门禁卡，还能怎样开门？ 参考：通过刷脸验证身份，满足条件后控制门锁打开。
04
学一学
生活中的人脸识别
手机刷脸解锁
手机采集人脸并进行身份验证，符合条件后完成解锁。
智能门禁通行
门禁系统识别人脸，确认符合通行条件后允许进入。
身份核验
在需要确认身份的场景中，人脸识别可作为核验方式之一。
思考：拍到人脸就能确定身份吗？ 不能，还需经过检测、分析和匹配。
05
学一学
认识人脸识别
人脸识别：基于人的脸部特征数据进行身份识别的技术。
摄像头
采集当前人脸图像，为识别提供图像数据。
识别程序
检测、分析并比较特征，输出识别结果。
关键提醒：拍到人脸 ≠ 已经识别出身份。
06
学一学
人脸识别的基本过程
获取图像
摄像头采集图像
人脸检测
确定人脸位置
特征分析
提取特征数据
人脸匹配
与人脸库比较
输出结果
显示匹配结果
基本流程：获取图像 → 人脸检测 → 特征分析 → 人脸匹配 → 输出识别结果
07
学一学
人脸检测与特征分析
人脸检测：先找到人脸



确定图像中人脸所在的位置
特征分析：再提取信息

分析与身份识别有关的特征数据
检测回答“哪里有人脸”；特征分析回答“如何表示人脸特征”。
08
学一学
人脸库与身份匹配
系统将当前人脸的特征数据与已登记的人脸库进行比较，再按预设匹配条件输出结果。

待识别人脸
已登记人脸库



匹配结果
可能结果：匹配成功 / 未匹配；是否成功由人脸特征与匹配条件共同决定。
09
活动一
观察人脸特征
观察人物五官外观
观察部位
可以描述的外观特征
眉毛
浓密、稀疏等
眼睛
单眼皮、双眼皮等
鼻子
鼻梁形状等
嘴巴
嘴唇厚薄等
脸型
圆脸、方脸、瓜子脸等
讨论：少量外观描述能准确区分所有人吗？ 不能；不同人可能具有相似外观。
10
学一学
影响人脸识别的因素
拍摄角度
正面、侧面和低头可能影响图像质量。
光照条件
光线过暗或过强可能影响特征提取。
遮挡情况
口罩、帽子等遮挡可能影响识别。
人脸识别可以提高便利性，但识别效果会受环境、设备与算法等因素影响。
11
学一学
摄像头与人脸识别平台
设备分工
1
摄像头：获取人脸图像。
2
识别平台：分析并匹配人脸。
3
人脸库：提供已登记的对比记录。
4
输出结果：显示匹配成功或未匹配。
工作关系：摄像头采集 → 平台分析 → 人脸库匹配 → 输出识别结果。
12
活动二
体验人脸识别
1
运行人脸识别平台，进入匹配模块。
2
使用已授权示例图像录入演示人脸库。
3
获取待识别人脸图像并启动识别。
4
观察平台返回的匹配结果。
课堂使用授权示例或模拟数据，不要求上传学生真实人脸照片。
13
活动二
观察人脸匹配结果
匹配成功
人脸库中存在符合条件的记录。
未匹配
没有找到符合匹配条件的记录。
检测异常
图像模糊或遮挡，可能无法完成识别。
思考：没有符合条件的已有记录，系统为什么不能匹配为已登记身份？
参考：当前特征没有找到符合匹配条件的已有记录。
14
学一学
从远程控制到刷脸开锁
第14课 · 远程控制
按钮操作 → 发布开锁指令 → MQTT服务器 → 舵机开锁
第15课 · 刷脸开锁
采集人脸 → 识别结果 → MQTT服务器 → 舵机开锁
共同点：MQTT传消息、舵机执行动作；区别：控制条件从按键状态变为人脸识别结果。
15
学一学
刷脸开锁的三个功能模块
模块
主要设备
实现思路
输入模块
摄像头、识别平台
采集图像、匹配身份并发布结果
计算模块
计算机、MQTT服务器
设置主题，实现消息发布与订阅
输出模块
主控板、舵机
接收识别结果，根据条件控制舵机
核心：识别平台输出结果 → MQTT传输结果 → 主控板判断 → 舵机执行。
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活动三
搭建刷脸开锁实验环境
实验设备：1个主控板、1个摄像头、1个舵机，以及具备网络连接条件的计算机。
摄像头
采集人脸
识别平台
判断身份
MQTT服务器
传递结果
主控板
判断消息
舵机
执行动作
准备：建立MQTT项目与主题 → 配置平台连接 → 连接主控板和舵机 → 运行测试。
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学一学
刷脸开锁的MQTT通信流程
摄像头
采集图像
识别平台
匹配人脸
MQTT服务器
中转消息
主控板
接收并判断
舵机
开锁动作
发布端与订阅端需要使用对应的MQTT主题，消息才能正确送达相应设备。
18
学一学
刷脸开锁的关键程序
def open():
servo(1).angle(180)
time.sleep(1.5)
servo(1).angle(0)
def receivedfunction():
msg = mqttclient.message(topic="主题ID")
if ujson.loads(msg)["status"] == 1:
open()
mqttclient.received(
topic="主题ID",
callback=receivedfunction
)
重点读懂这四处
open()
舵机转动模拟开锁
ujson.loads()
解析收到的JSON消息
status == 1
判断识别结果是否符合条件
mqttclient.received()
绑定MQTT消息接收事件
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学一学
识别结果如何触发开锁
门锁端收到MQTT消息后先解析并判断：是否满足教材示例的识别条件？
if ujson.loads(msg)["status"] == 1:
符合条件：调用 open()
舵机转动，模拟开锁。
不符合条件：不调用 open()
保持门锁原有状态。
安全提醒：真实门禁还需要核验用户权限，不能只依赖单一识别结果。
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实践体验
面容通行证——刷脸开锁挑战
完成识别流程、模拟身份匹配和MQTT开锁实验，理解识别结果如何触发设备控制。
第一关 · 流程拼图
正确排列五个识别步骤。
第二关 · 模拟匹配
对照虚构人物与模拟特征码。
第三关 · 智能门禁
观察MQTT传输和舵机动作。
开始挑战
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练一练
识别流程与控制判断
练习一 · 排列步骤
① 人脸匹配 ② 获取图像
③ 输出结果 ④ 人脸检测
⑤ 特征分析
参考答案：② → ④ → ⑤ → ① → ③
练习二 · 判断控制结果
程序规定：仅当 status == 1 时执行开锁。
status = 1：满足开锁条件。
status = 0：不满足开锁条件。
判断依据：只有识别结果符合预设条件时，才调用开锁函数。
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拓展提升
物联考勤系统
识别已登记身份后，可通过MQTT将对应学号传给教师端，完成模拟签到信息显示。
识别端
采集、识别
识别结果
获得学号
MQTT服务器
发布与订阅
教师端
显示签到
隐私思考：采集人脸数据应明确目的、谨慎授权、限制访问，并妥善保护信息。
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课堂总结
刷脸开锁：从识别到控制
识别原理
图像采集 → 检测 → 特征分析 → 匹配 → 输出结果
控制过程
平台发布识别结果 → MQTT传输 → 主控板判断 → 舵机动作
应用与责任
应用便捷，也要关注识别准确性与个人信息保护
作业｜基础：绘制刷脸开锁流程图。 拓展：分析物联考勤流程与隐私保护措施。第15课 面容钥匙显智能（教学设计）
授课信息
单元 第三单元
简单物联功能实践 课题 面容钥匙显智能 课时 1课时
学段/课型 八年级/新授课 授课时间 授课教师
教学分析
一、学情分析 八年级学生已学习刷卡开锁、门铃远程通知和远程控制开锁，了解物联系统的输入、计算和输出模块及MQTT发布与订阅机制，初步接触舵机控制。生活中学生常见手机刷脸解锁、小区人脸门禁，但对机器如何检测、分析和匹配人脸，以及识别结果如何触发设备控制尚缺乏系统认识。
二、教材分析 本课为第三单元第15课，包含“认识人脸识别”“利用摄像头实现人脸识别”“探究刷脸开锁功能”三部分。教材通过特征观察、人脸匹配平台体验及MQTT刷脸开锁模拟，将人工智能识别与物联通信、反馈和控制相结合，强调人脸生物特征信息保护。
三、基于学科核心素养的教学目标 信息意识 认识人脸识别技术的生活应用，了解机器识别人脸的基本过程。
计算思维 能描述人脸检测、特征分析和身份匹配的步骤，分析刷脸开锁的模块与工作流程。
数字化学习与创新 通过平台演示和HTML仿真体验人脸匹配、MQTT消息传递和舵机开锁的协同过程。
信息社会责任 理解人脸信息是敏感个人生物特征信息，形成谨慎授权和保护隐私的意识。
四、教学重点 1. 理解人脸识别的基本过程，认识人脸检测、特征分析和人脸匹配的作用。 2. 掌握刷脸开锁的功能模块与“识别结果—MQTT传输—舵机控制”流程。
五、教学难点 1. 理解计算机通过人脸特征进行身份匹配的基本思路。 2. 理解如何将人脸识别结果转化为物联系统的开锁动作。
六、教学方法 情境教学法、讲授演示法、任务驱动法、讨论探究法。
七、教学过程 教学内容 设计意图
新课导入 （一）从传统钥匙到面容钥匙 【教师活动】 展示传统钥匙、RFID门禁卡、手机远程开锁和刷脸智能门锁图片，回顾前几课内容。 提问：“传统钥匙、门禁卡、远程开锁依靠什么？不带钥匙、门禁卡或手机，还能怎样开门？” 预设：可利用面部特征进行身份验证，实现刷脸开锁。 讲解：刷脸开锁需要人脸信息采集、识别判断和设备控制，导入课题。 【学生活动】观察不同开锁方式，回顾已有知识并分享生活经验。 联系第12—14课，引出人工智能与智能门锁相结合的学习任务。
新课讲授 （二）认识人脸识别 1. 人脸识别的概念及基本过程 【教师活动】 展示手机刷脸解锁、小区人脸门禁，讲解：人脸识别是基于人的脸部特征数据进行身份识别的技术。 提问：“摄像头拍到了人脸，计算机就知道这个人是谁了吗？”预设：不能，还需分析与匹配。 结合教材图15.1，展示流程：获取人脸图像 → 人脸检测 → 特征分析 → 人脸匹配 → 输出识别结果。 ①获取图像：摄像头采集画面；②人脸检测：找到并定位人脸区域；③特征分析：算法提取适合计算的面部特征数据；④人脸匹配：与已登记的人脸特征信息比较；⑤输出结果：返回匹配成功或未匹配等信息。 强调：人脸检测解决“有没有人脸、在哪里”，人脸匹配进一步判断“是否与已登记身份相符”。 【学生活动】 观察案例，根据示意图说出各识别步骤及其作用。 用实例和分步流程图解释算法处理过程，区分检测与匹配。
新课讲授 （二）认识人脸识别（续） 2. 学习活动1：观察人脸特征 【教师活动】 展示教材表15.1的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和脸型特征项；提问：“我们平时借助哪些特征分辨不同的人？” 组织学生观察、描述外观特征，并说明：计算机识别需通过算法分析特征数据，不能仅用“圆脸、双眼皮”等少量文字标签确定身份。 结合教材不同角度照片体验活动，使用已授权的示例图或模拟数据展示人脸匹配，讨论拍摄角度、光线和图像质量对识别效果的影响。 【学生活动】 讨论五官特点、描述观察结果，比较同一人不同角度图像的识别差异。 衔接教材表15.1，建立从人的直观观察到计算机特征处理的认识。
新课讲授 （三）利用摄像头实现人脸识别 学习活动2：探究实现人脸识别功能 【教师活动】 讲解：普通摄像头负责获取人脸图像，识别平台负责分析、比对并输出结果。 展示流程：摄像头采集图像 → 人脸识别平台处理 → 输出匹配结果。 按照教材活动示范：①运行人脸识别平台；②选择人脸匹配模块；③拍摄或导入授权示例图，建立演示人脸库；④再次获取图像，观察是否匹配。 提问：“人脸库里没有当前人物时，会出现什么结果？”预设：通常无法找到符合条件的人脸。 强调：使用授权示例图片或模拟数据，不收集学生的人脸照片。 【学生活动】 观察录入、采集与匹配步骤，比较“已登记/未登记”的识别结果。 明确摄像头和识别平台的分工，体验人脸库与身份匹配的关系。
新课讲授 （四）探究刷脸开锁功能 1. 分析系统流程及三个模块 【教师活动】 情境：家庭成员站在门前，智能门锁如何判断是否开门？教师结合教材表15.2展示流程： 摄像头采集 → 平台识别匹配 → 发布识别结果 → MQTT服务器中转 → 主控板接收 → 舵机模拟开锁。 输入模块（摄像头）：采集人脸、识别后发布消息；计算模块（具移动热点功能的计算机）：搭建MQTT服务器并支持发布/订阅；输出模块（主控板、舵机）：订阅消息并执行动作。 提问：“与第14课相比，主要改变了什么？”预设：由按键控制改为人脸识别结果控制，通信与舵机部分仍可复用。 【学生活动】 分析教材表15.2，将软硬件归入功能模块，描述信息传递方向。 迁移旧知识，建立“人工智能识别＋物联通信与控制”的系统模型。
新课讲授 （四）探究刷脸开锁功能（续） 2. 学习活动3：模拟实现刷脸开锁 【教师活动】 介绍教材实验条件：1个主控板、1个摄像头、1个舵机、1台具移动热点功能的计算机；在活动2基础上完成MQTT项目、主题及平台连接配置。 结合教材图15.2展示主要代码（“主题ID”为占位符，真实程序需初始化设备与MQTT连接）： def open(): servo(1).angle(180) time.sleep(1.5) servo(1).angle(0) def receivedfunction(): msg = mqttclient.message(topic="主题ID") if ujson.loads(msg)["status"] == 1: open() mqttclient.received(topic="主题ID", callback=receivedfunction) 解释：open()控制舵机转动；ujson.loads(msg)解析JSON消息；status==1是本教材示例的匹配成功条件；received()绑定主题消息接收事件。 强调：真实门锁还需独立验证用户权限，不能仅凭“匹配成功”认定具有开锁资格。 【学生活动】 跟踪代码中“收到消息—解析状态—条件判断—开锁动作”的逻辑。 结合教材真实代码理解识别结果触发执行器的条件判断过程。
新课讲授 （四）探究刷脸开锁功能（续） 3. HTML互动：《面容通行证——刷脸开锁挑战》 【教师活动】 打开离线HTML教学仿真，展示虚构人物、模拟人脸库、识别平台、MQTT服务器和门锁；明确不是实际人脸识别或真实MQTT连接。 第一关“识别流程”：学生排序获取图像、检测、特征分析、匹配、输出结果；错误时提示步骤错位，可重新调整。 第二关“人脸匹配”：观察模拟特征记录与待识别人物，判断是否匹配；系统给出依据与即时反馈，并标注“模拟数据”。 第三关“刷脸开锁”：启动模拟识别，观察识别结果发布→MQTT中转→主控板判断→舵机转动；不匹配则保持关锁。通关后可重玩。 提问：“已经拍到人脸但没有成功匹配，舵机会开锁吗？”预设：依本课示例，不符合条件就不开锁。 【学生活动】 完成识别排序、身份匹配与模拟开锁三个关卡，根据错误提示修正操作，复述完整控制流程。 将流程认知与结果判断转为可操作的虚拟实验，加深理解且不采集真实人脸。
巩固练习 （五）巩固练习 【教师活动】 练习1：将①人脸匹配、②获取图像、③输出结果、④人脸检测、⑤特征分析排序。 参考答案：②→④→⑤→①→③。 练习2：模拟程序规定status==1才开锁；status为1和不为1分别怎样？ 参考答案：设备正常时，1满足开锁条件；其他值不触发开锁。 练习3：摄像头、识别平台、MQTT服务器、主控板与舵机分别承担什么工作？ 参考答案：摄像头采集；平台分析匹配并形成结果；MQTT服务器中转；主控板判断结果并控制舵机动作。 【学生活动】 独立判断并解释识别步骤、模块分工和程序条件。 检测识别流程和开锁判断，避免将“拍到人脸”等同于“通过验证”。
课堂总结 （六）课堂总结 【教师活动】 归纳三点：①人脸识别：获取图像→检测→特征分析→匹配→输出结果；②刷脸开锁：识别结果→MQTT发布/订阅→主控板判断→舵机动作；③生物特征信息敏感，采集、使用与保存要谨慎。 强调：识别结果可能受光线、角度等影响，身份识别便利不等于绝对准确或完全安全。 【学生活动】 根据完整流程图梳理本课知识，说出摄像头、识别平台、MQTT服务器与舵机的作用。 形成“图像采集—身份识别—消息传输—设备控制”的知识链。
作业布置 （七）作业布置 【教师活动】 基础：绘制刷脸开锁流程图，标明摄像头、识别平台、MQTT服务器、主控板和舵机的作用。 拓展提升（选做）：依据教材“物联考勤系统”设想，说明如何把识别到的学生学号通过MQTT推送教师端，并列出个人信息保护措施。 【学生活动】完成流程图；讨论考勤系统的隐私保护。 巩固流程，联系教材拓展任务迁移应用并关注隐私。
八、教学反思 （课后填写） _______________________________________________________________________________
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