資源簡介

(共18張PPT)
情境導入：
本單元主題：智能技術初體驗
通過大量的實驗，實驗心理學家赤瑞特拉(Treicher)證實:人類獲取的信息83%來自視覺，11%來自聽覺。圖像識別是人工智能獲取信息的主要方式之一，是人工智能的一個重要研究領域。
有些無人超市可以實現購物籃中物品的自動計價，你認為其中有人工智能技術嗎
人工智能已經能夠比較精確地區分孿生，它是如何實現的
《第7課 圖像識別技術》
2023年浙教版 八年級下冊
-第2單元 智能技術初體驗 -
珠珠老師
信息科技 課件
2022新版課標內容
1
活動1：圖像識別
2
活動2：圖像識別技術的應用場景
《目錄》
信息科技
3
活動3：圖像識別的過程
4
活動4：圖像識別的實踐
01
圖像識別
活動1
01.知識點講解
圖像識別技術是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，來識別圖像中的對象的技術。每個圖像都有獨有的特征。人們在圖像識別時,視線往往集中在圖像的主要特征上。類似地，圖像識別技術通過提取圖像的主要特征，排除多余的信息來識別圖像。
活動1：圖像識別
01
利用識別文字的APP或軟件，將圖像中的文字識別為文本形式。
實踐探究
02
圖像識別技術的應用場景
活動2
01.知識點講解
活動2：圖像識別技術的應用場景
02
圖像識別技術在生活中的應用越來越多。如圖7-1所示，在文字識別領域，識別車牌號碼、身份證號碼、銀行卡號碼等;在圖形識別領域，能快速地鑒別出各種動植物、品牌名稱和汽車車型等;在人臉識別領域，可以實現酒店入住登記、火車站人站安檢、移動支付、手機解鎖和案件偵破等功能。
01.知識點講解
活動2：圖像識別技術的應用場景
02
列舉身邊利用了圖像識別技術的應用案例。
實踐探究
03
圖像識別的過程
活動3
01.知識點講解
活動3：圖像識別的過程
03
圖像識別的過程可以分以下幾步:圖像信息的獲取、預處理、特征抽取、選擇分類器并識別出圖像（如圖7-2)。
01.知識點講解
活動3：圖像識別的過程
03
1.圖像數字化
經過采樣、量化和編碼，將圖像轉化為計算機能處理的數字化形式。2.預處理
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等操作，從而加強圖像的主要特征。圖像經過預處理前后的效果對比，如圖7-3和圖7-4所示。
01.知識點講解
活動3：圖像識別的過程
03
3．特征提取
特征提取是指獲取圖像主要特征的過程。例如，在人臉識別過程中，人臉器官的形狀、它們之間的距離等是圖像的主要特征，如圖7-5所示。
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，簡稱CNN)在圖像特征提取上有著非常出色的表現。通過深度學習，卷積神經網絡能夠以遂層抽象的方式來學習數據中蘊含的特征。卷積神經網絡通常由多個順序連接的層組成。
卷積神經網絡最初應用于手寫數字識別。以識別手寫數字3為例，首先具有篩選功能的各種“濾波器”從圖像中提取符合備白篩選要求的特征，比如有的“濾波器”提取“橫”的信息，有的“濾波器”提取“豎”的信息，有的“濾波器”提取“彎”的信息，而不關注其他信息;下一層中，系統將匯總后的信息經過計算分析，留下主要特征信息，刪除次要信息，使特征更明顯。如果經過前面兩層提取出來的特征還不足以識別圖像，則會重復上述過程，直到將原始圖像變換為更高層次的、更抽象的特征。如圖7-6所示為卷積神經網絡圖像識別過程示意圖。
01.知識點講解
活動3：圖像識別的過程
03
4.分類并識別
分類并識別指計算機先對圖像進行種類預測，得到種類分布，再根據種類在相應訓練好的模型中，用提取的特征與模型中數據進行匹配，從而得到相應的結論。
04
圖像識別的實踐
活動4
01.知識點講解
活動4：圖像識別的實踐
04
人工智能開放平臺一般提供若干類別的圖像模型，借助這些平臺，可以實現不同類別圖像的識別。以人工智能開放平臺開發工具包為例，識別動物的圖片過程如圖7-7、7-8所示。
1．從網上收集一種植物的多張圖片，利用人工智能開放平臺進行識別。
2.你知道卷積神經網絡除了應用在圖像識別技術外，還使用在哪些技術領域 說說它所起的作用。
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鞏固練習
1
活動1：圖像識別
2
活動2：圖像識別技術的應用場景
《總結》
信息科技
3
活動3：圖像識別的過程
4
活動4：圖像識別的實踐
《感謝觀看》
- Thank for Viewing -
珠珠老師
2023年浙教版 八年級下冊《第7課 圖像識別技術》教學設計
教學內容分析
本節課是2023年浙教版出版的八年級下冊第二單元第3課。本節課分為四個活動：“圖像識別”“圖像識別技術的應用場景”“圖像識別的過程”“圖像識別的實踐”四部分內容組成。學生通過小組合作探究學習逐步掌握本節課的知識點，具備一定的小組合作能力、探究能力、創新能力等，提升信息社會責任，綜合提升信息素養。
教學目標及核心素養指向
1、通過對圖像識別應用的體驗,初步理解圖像識別的基本過程和原理（信息意識、計算思維） 2、感受圖像識別技術帶來的便捷（信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任）
教學重難點
教學重點： 1、通過對圖像識別應用的體驗,初步理解圖像識別的基本過程和原理 設計原因：圖像識別應用是本節課的主要內容，知識點的滲透需要作為重點內容。 教學難點： 體會語音合成技術在生活中的運用 設計原因：理解圖像識別的基本過程和原理此部分對學生來說難度較高，應作為難點內容。
教學過程
1、情境導入（3分鐘）
教師活動 學生活動
情境引入：通過大量的實驗，實驗心理學家赤瑞特拉(Treicher)證實:人類獲取的信息83%來自視覺，11%來自聽覺。圖像識別是人工智能獲取信息的主要方式之一，是人工智能的一個重要研究領域。 有些無人超市可以實現購物籃中物品的自動計價，你認為其中有人工智能技術嗎 人工智能已經能夠比較精確地區分孿生，它是如何實現的 學生聽教師引導生活中的案例,學生討論，回答提問
設計意圖： 激發學生對圖像識別的學習興趣并快速進入學習狀態。
2、新知講授（35分鐘）
教師活動 學生活動
活動1：圖像識別 知識講解 圖像識別技術是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，來識別圖像中的對象的技術。每個圖像都有獨有的特征。人們在圖像識別時,視線往往集中在圖像的主要特征上。類似地，圖像識別技術通過提取圖像的主要特征，排除多余的信息來識別圖像。 活動2：圖像識別技術的應用場景 知識講解 圖像識別技術在生活中的應用越來越多。如圖7-1所示，在文字識別領域，識別車牌號碼、身份證號碼、銀行卡號碼等;在圖形識別領域，能快速地鑒別出各種動植物、品牌名稱和汽車車型等;在人臉識別領域，可以實現酒店入住登記、火車站人站安檢、移動支付、手機解鎖和案件偵破等功能。 活動3：圖像識別的過程 知識講解 圖像識別的過程可以分以下幾步:圖像信息的獲取、預處理、特征抽取、選擇分類器并識別出圖像（如圖7-2)。 1.圖像數字化 經過采樣、量化和編碼，將圖像轉化為計算機能處理的數字化形式。 2.預處理 預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等操作，從而加強圖像的主要特征。圖像經過預處理前后的效果對比，如圖7-3和圖7-4所示。 3．特征提取 特征提取是指獲取圖像主要特征的過程。例如，在人臉識別過程中，人臉器官的形狀、它們之間的距離等是圖像的主要特征，如圖7-5所示。 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，簡稱CNN)在圖像特征提取上有著非常出色的表現。通過深度學習，卷積神經網絡能夠以遂層抽象的方式來學習數據中蘊含的特征。卷積神經網絡通常由多個順序連接的層組成。 卷積神經網絡最初應用于手寫數字識別。以識別手寫數字3為例，首先具有篩選功能的各種“濾波器”從圖像中提取符合備白篩選要求的特征，比如有的“濾波器”提取“橫”的信息，有的“濾波器”提取“豎”的信息，有的“濾波器”提取“彎”的信息，而不關注其他信息;下一層中，系統將匯總后的信息經過計算分析，留下主要特征信息，刪除次要信息，使特征更明顯。如果經過前面兩層提取出來的特征還不足以識別圖像，則會重復上述過程，直到將原始圖像變換為更高層次的、更抽象的特征。如圖7-6所示為卷積神經網絡圖像識別過程示意圖。 4.分類并識別 分類并識別指計算機先對圖像進行種類預測，得到種類分布，再根據種類在相應訓練好的模型中，用提取的特征與模型中數據進行匹配，從而得到相應的結論。 活動4：圖像識別的實踐 人工智能開放平臺一般提供若干類別的圖像模型，借助這些平臺，可以實現不同類別圖像的識別。以人工智能開放平臺開發工具包為例，識別動物的圖片過程如圖7-7、7-8所示。 學生通過教師的講解，以小組合作的方式，開展探討交流，完成任務 活動1：圖像識別 小組合作探究 1.利用識別文字的APP或軟件，將圖像中的文字識別為文本形式。 活動2：圖像識別技術的應用場景 小組合作探究 1.列舉身邊利用了圖像識別技術的應用案例。
設計意圖: 培養學生獨立思考的能力，提高核心素養。
3、課堂小結（7分鐘）
教師活動 學生活動
總結本課內容： 活動1：圖像識別 活動2：圖像識別技術的應用場景 活動3：圖像識別的過程 活動4：圖像識別的實踐 學生一同回答并梳理知識
設計意圖： 幫助學生梳理本節課知識，加深學生對知識的理解。(共1張PPT)
學習單
活動1：圖像識別
利用識別文字的APP或軟件，將圖像中的文字識別為文本形式。
思考與討論
班級：8年__班
組別：______
2
活動2：圖像識別技術的應用場景
在人工智能開放平臺、APP或軟件中，將一段文本信息分別轉換成語音。
實踐探究
1
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3
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已識號別到您的驗
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Background
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圖片剪裁
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一款簡單好用的圖片識別文字產品
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主要內容包輝
。辦公文植的刻建與慎國
。圖利與文本根的靈活盈用
。表格在辦公文特中的盤間
Wad文指高概推版拉用
上傳圖片識別
拍愿識別
Excel工作表的創建與第媽
OExl工作表的美化與打印
重片生成P0f
拍限形蹈
數據的排序、路選與匯滋
Excel表格數據處里與分所
圖表與數據透視表的應用
票證識別
手寫識別
0
Eccl公式與數的應用
0PP燈幻燈片的朝建與品樣
圖形與多煤體在PPT中的應用
0
添加動畫效果與武映幻燈片
OPPT茶合案例一創業企業融資P陽
目
識指
文遠
氏的《第7課 圖像識別技術》作業設計
作業分析
作業類型 基礎型作業 探究型作業 實踐型作業 跨學科綜合作業
作業類別 課時作業 單元作業 學期作業
應用場景 課前預習 課中練習 課后作業
作業對象 全體學生作業 學生根據情況可選作業
設計思路 本作業設計包含填空題、選擇題和實踐題三種題型，旨在全面考察學生對圖像識別技術的掌握情況。通過填空題和選擇題，檢驗學生對基礎知識和概念的理解；通過實踐題，引導學生動手實踐，深入體驗圖像識別技術的實際應用。
作業內容
一、填空題【難度等級：★★★★】
1. 圖像識別技術是通過計算機對圖像進行自動分析和理解，從而識別出圖像中特定物體的技術，其核心技術之一是___________算法。
2. 深度學習在圖像識別領域的應用廣泛，其中最具代表性的網絡結構之一是___________網絡。
3. 在進行圖像識別時，通常需要對圖像進行預處理，以消除噪聲和增強特征，常見的預處理技術包括___________和___________。
4. 圖像識別技術在生活中的應用十分廣泛，例如，通過識別___________可以實現人臉解鎖手機，通過識別___________可以實現自動駕駛汽車。
5. 提高圖像識別準確率的方法有很多，除了優化算法模型外，還可以通過___________、___________等方式來改進。
二、選擇題【難度等級：★★★】
1. 圖像識別技術主要依賴于哪種技術來進行圖像的自動分析和識別？
A. 文本分析
B. 機器學習
C. 圖像處理
D. 語音識別
2. 在圖像識別中，以下哪個步驟通常用于提取圖像中的關鍵特征？
A. 圖像分割
B. 圖像編碼
C. 特征提取
D. 圖像壓縮
3. 深度學習在圖像識別中起到了什么作用？
A. 提高了圖像識別的準確性
B. 降低了圖像識別的成本
C. 簡化了圖像識別的流程
D. 減少了圖像識別的時間
4. 下列哪項不是圖像識別技術在生活中的常見應用？
A. 人臉識別支付
B. 手寫文字識別
C. 語音識別轉文字
D. 自動駕駛汽車
5. 在提高圖像識別準確率方面，以下哪種方法較為有效？
A. 減少訓練數據集的規模
B. 使用簡單的識別算法
C. 增大圖像識別的閾值
D. 增加訓練數據集的多樣性
三、實踐題【難度等級：★★★★★】
1. 使用一款圖像識別軟件或平臺（如TensorFlow、PyTorch等），嘗試識別一張包含不同物體的圖片，并列出至少三種被正確識別的物體及其對應的識別概率。
2. 設計和制作一個簡單的圖像識別程序，該程序能夠識別手寫數字（0-9）。你可以使用現有的圖像識別庫或框架，收集手寫數字的圖片數據集，并進行訓練。最后，使用測試集來評估你的圖像識別程序的準確率。
3. 探索圖像識別技術在日常生活中的實際應用。訪問至少兩個應用圖像識別技術的網站或應用，例如人臉識別門禁系統、商品識別購物應用等。記錄這些應用的主要功能、使用圖像識別技術的方式以及它們為生活帶來的便利。

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