資源簡介

《信息技術-人工智能初步》教案
課 題 第3章人工智能領域應用3.1計算機視覺 課 型 班課 課 時 1
授課班級 高一1班
學習目標 學生能夠理解計算機視覺的基本概念，包括其定義、發展歷程和主要研究領域。 學生能夠熟悉計算機視覺的應用，如表情識別和人臉檢測與定位等，并了解相關技術實現過程。 學生能夠掌握使用OpenCV和Dlib等開源庫進行人臉檢測和表情識別的基本方法。 學生能夠了解如何利用深度學習庫Keras搭建神經網絡模型進行表情識別。 培養學生的動手實踐能力和創新思維，鼓勵他們在實際項目中應用所學知識。
學習重難點 教學重點 計算機視覺的基本概念： 介紹計算機視覺的定義和目的，強調其作為人工智能領域的一個重要分支，通過電子化方式感知和理解周圍環境。 講解人類視覺系統與計算機視覺的對比，指出人類視覺系統的復雜性和計算機視覺的挑戰及其發展潛力。 計算機視覺的發展歷程： 闡述自1966年以來計算機視覺技術的發展歷史，包括重要的理論和技術的提出及其對后續研究的影響。 詳細介紹各個時期的關鍵技術進展，如信息處理系統概念、視覺計算理論、主動視覺和定性視覺理論以及21世紀的模式識別和深度學習技術。 計算機視覺的主要研究領域： 圖像理解的三層次結構：淺層理解、中層理解和高層理解。 動態視覺和三維視覺的研究內容和應用方向。 計算機視覺的應用實例（表情識別）： 描述表情識別的基本過程，包括人臉檢測與定位、特征提取、分類器訓練和表情識別。 講解使用OpenCV和Dlib進行人臉檢測的具體方法。 介紹利用深度學習庫Keras搭建神經網絡模型進行表情識別的過程。 開源庫和平臺的使用： OpenCV、Dlib等開源庫在圖像處理和人臉檢測中的應用。 百度AI開放平臺等人臉檢測在線體驗和API使用方法。 教學難點 視覺計算理論的理解：學生可能難以理解馬爾教授提出的視覺計算理論及其在計算機視覺中的實現。 技術實現細節：如何詳細解釋使用OpenCV和Dlib進行人臉檢測的技術步驟，特別是哈爾特征和分類器的使用。 深度學習網絡模型的構建：使用Keras搭建卷積神經網絡模型進行表情識別的過程可能對學生來說較為抽象和復雜。 實際應用的多樣性與復雜性：展示計算機視覺技術在智能陪伴機器人等領域的實際應用，并解釋這些應用背后的技術和方法可能會有一定難度。
教學方法 圖像理解：講解圖像理解的三個層次（淺層、中層、高層），以及如何通過計算機系統感知和理解圖像?？梢酝ㄟ^實驗讓學生實踐圖像識別和理解的算法。 動態視覺：教授如何分析視頻或圖像序列中的內容，提取上下文語義信息。通過目標跟蹤、視頻分析等實踐項目，讓學生深入理解動態視覺技術。 三維視覺：講解如何通過視覺獲取三維信息，以及如何利用三維信息輔助圖像理解或直接理解。可以通過三維重建項目，讓學生掌握三維視覺技術。 表情識別：從人臉檢測與定位、特征提取到表情分類器的訓練，逐步講解表情識別的基本流程?？梢岳肙penCV或Dlib等工具，讓學生實踐表情識別算法。 深度學習工具庫：介紹Keras、TensorFlow等深度學習庫的使用，讓學生學會搭建神經網絡模型，如卷積神經網絡，用于表情識別分類器的訓練。 實驗設計：設計實驗讓學生實踐圖像處理、動態視覺、三維視覺和表情識別等技術，如使用OpenCV進行人臉檢測，或使用Keras訓練表情識別模型。 項目開發：鼓勵學生開發實際應用項目，如智能陪伴機器人的人機交互功能，將理論知識與實際操作相結合。
課前準備 1.理論知識準備 回顧計算機視覺發展歷程：從馬文·明斯基教授的課題作業到21世紀的深度學習，梳理計算機視覺技術的關鍵節點和理論基礎，如馬爾的視覺計算理論、主動視覺理論、定性視覺理論等。 掌握圖像理解的層次：理解圖像理解的淺層、中層和高層理解，以及動態視覺和三維視覺的概念和應用。 研究應用案例：深入了解表情識別的基本流程，包括人臉檢測與定位、特征提取、分類器訓練等，以及相關的工具庫如OpenCV和Dlib的使用方法。 2. 教學資源準備 收集參考資料：準備相關學術論文、專業書籍、在線課程和教學視頻，確保內容的準確性和時效性。 準備工具軟件：安裝并熟悉OpenCV、Dlib、Keras等軟件工具，準備相關軟件的安裝包和使用文檔，確保課堂演示和實踐教學的順利進行。 設計實驗與案例：根據課程內容設計實驗項目，如利用OpenCV進行人臉檢測實驗，或使用Keras訓練表情識別模型，準備實驗數據集和代碼框架。 3. 教學計劃與教案準備 制定教學大綱：明確課程目標、教學內容、教學方法、考核方式和參考書目，制定詳細的教學計劃。 編寫教案：根據教學大綱編寫教案，包括每堂課的教學目標、教學內容、教學方法、課后作業和參考材料，確保教案的系統性和連貫性。 設計評估方案：制定課堂表現、實驗報告、項目作業和考試的評估標準，確保評估的公正性和全面性。 4. 技術與設備準備 檢查教學環境：確保教室的投影設備、計算機和網絡環境正常，為實驗教學準備足夠的計算機資源。 準備在線教學工具：熟悉使用在線教學平臺（如Zoom、騰訊會議）和在線協作工具（如Google Docs、GitHub），為遠程教學做好準備。 測試軟件工具：在課堂演示前，測試所有軟件工具的運行狀態，確保演示的順利進行。 5. 互動與反饋準備 設計互動環節：設計課堂討論、小組活動和問題解答環節，鼓勵學生參與和思考，提高課堂的互動性和參與度。 準備反饋機制：建立課程反饋渠道，如在線問卷、課后郵件或面對面交流，及時收集學生的反饋和建議，不斷優化教學內容和方法。
教學媒體 1.視覺輔助材料 圖像與圖形：包括圖3.1.2、圖3.1.3、圖3.1.4至圖3.1.7、圖3.1.9和圖3.1.11，這些圖形用于直觀展示計算機視覺的原理、流程以及具體應用，如人臉檢測、表情識別的關鍵步驟。 視頻材料：可能包括動態視覺和三維視覺的演示視頻，幫助學生理解圖像序列分析和三維信息獲取的過程。 2. 專業軟件與工具 OpenCV：開源函數庫，用于圖像處理和機器視覺，提供人臉檢測、特征提取等功能。 Dlib：C++開源工具包，用于人臉檢測和關鍵特征點提取，支持多種操作系統。 Keras：基于Python的深度學習庫，用于搭建神經網絡模型，如卷積神經網絡，進行表情識別分類器的訓練。 在線平臺與API：如百度AI開放平臺、阿里云ET大腦等，提供人臉檢測、表情識別的在線體驗和接口服務，便于實驗和項目開發。 3. 實驗數據與代碼框架 圖像庫與數據集：用于訓練和測試的圖像數據，包括表情、人臉等，幫助學生實踐圖像理解、動態視覺和三維視覺的算法。 代碼模板與示例：提供OpenCV、Dlib、Keras等軟件工具的使用示例，以及表情識別、人臉檢測等實驗的代碼框架，便于學生快速上手和深入學習。 4. 學術與專業資源 學術論文與專業書籍：提供計算機視覺理論、算法、應用領域的最新研究成果和經典文獻，作為理論教學和深入研究的參考。 在線課程與教學視頻：如Coursera、edX上的計算機視覺課程，以及專業教學視頻，用于輔助理論知識的理解和技能的提升。 5. 教學平臺與協作工具 在線教學平臺：如Zoom、騰訊會議，用于遠程教學和直播課程，提供視頻會議、屏幕共享等功能。 在線協作工具：如Google Docs、GitHub，用于團隊項目協作、代碼版本控制和文檔共享，促進學生之間的合作與交流。
教學過程
教學環節 教師活動設計 學生活動設計 設計意圖
活動一： 創設情境 生成問題 引入主題，展示圖片或視頻資料，比如人臉檢測和表情識別在日常生活中的應用案例。 提問學生：“你們知道計算機是如何理解這些圖像的嗎？” 和 “你們認為人工智能在模仿人類視覺方面有哪些挑戰和可能？” 觀看資料，思考并回答教師提出的問題。 小組討論計算機視覺的可能應用和面臨的技術挑戰。 激發學生對計算機視覺的興趣。 讓學生初步了解計算機視覺的概念和應用背景。
活動二： 調動思維 探究新知 講解計算機視覺的發展歷程，使用PPT展示表3.1.1中的時間線及重要事件。 解釋馬爾的視覺計算理論以及20世紀80年代和90年代的主要理論發展。 聽講并記錄重要信息。 分小組討論計算機視覺理論在實際中的應用情況，例如在智能陪伴機器人上的應用。 通過時間線的展示，幫助學生構建計算機視覺發展的歷史脈絡。 促進學生深入理解理論與實踐的結合。
活動三： 調動思維 探究新知 詳細講解圖像理解的三個層次：淺層理解、中層理解和高層理解。 演示動態視覺和三維視覺在實際應用中的案例，如目標跟蹤和無人駕駛。 通過互動問答，確保學生理解圖像理解的每個層次。 觀看案例演示，討論這些技術背后的計算機視覺原理。 幫助學生具體理解計算機視覺的不同研究領域和應用。 通過實際案例增加課堂的趣味性和實用性。
活動四： 鞏固練習 素質提升 指導學生使用OpenCV和Dlib庫進行人臉檢測與定位的實踐操作。 解釋表情識別的基本流程，并指導學生如何利用Keras構建表情識別分類器。 分組完成人臉檢測和表情識別的項目任務。 每組展示其項目結果，并討論在實現過程中遇到的問題和解決方案。 通過實際操作加深對理論知識的理解和應用能力。 培養學生的團隊合作和問題解決能力。
課堂小結 作業布置 課堂小結 本節課我們學習了計算機視覺的基本概念、發展歷程及其主要研究領域。我們了解到，計算機視覺旨在通過電子化的方式感知和理解周圍環境，模擬人類“眼睛”的功能，并應用成像設備對目標進行識別、跟蹤和測量。從1966年麻省理工學院的明斯基教授提出計算機視覺的概念至今，計算機視覺技術經歷了幾個發展階段，包括20世紀70年代馬爾教授提出的視覺計算理論，80年代主動和定性視覺理論的提出，90年代機器學習的應用，以及21世紀深度學習算法在圖像處理中的廣泛應用。 我們還詳細討論了計算機視覺的幾個主要研究領域：圖像理解（包括淺層、中層和高層理解）、動態視覺和三維視覺，并具體分析了表情識別技術的實現過程，這包括人臉檢測與定位、特征提取、分類器使用及表情識別等步驟。 此外，我們介紹了一些實用的工具庫，如OpenCV和Dlib，它們在人臉檢測與定位中的具體應用，以及百度AI開放平臺的人臉檢測服務。最后，我們探討了如何使用Keras構建深度學習模型來進行表情識別。 作業布置 理論研究：查找并閱讀有關計算機視覺最新進展的論文或文章，重點了解深度學習在計算機視覺中的應用。撰寫一份報告，總結你所學到的內容，并闡述你認為未來計算機視覺可能的發展方向。 實踐操作：使用OpenCV庫嘗試進行基本的人臉檢測。你可以選擇一張包含人臉的圖片，運用OpenCV中的人臉檢測功能來定位圖片中的人臉區域。 思考題：思考并回答以下問題——除了人臉檢測和表情識別外，計算機視覺還可以應用于哪些實際場景？請列舉至少三種應用場景，并簡要說明其應用原理。
板書設計 計算機視覺簡介與應用 一、計算機視覺簡介 定義: 通過電子化方式感知和理解周圍環境，利用成像設備進行識別、跟蹤、測量，并進行進一步的圖像處理。 發展歷程: 1966年：麻省理工的明斯基教授提出計算機能否像人類一樣讀取圖像的問題。 1972年：英國大衛·馬爾教授提出信息處理系統概念的三個層次。 1980s：主動和定性視覺理論的提出。 1990s：重點研究定量分析和機器學習在圖像中的應用。 21世紀：深度學習算法如CNN在圖像處理中取得顯著效果。 主要研究領域: 圖像理解（淺層、中層、高層） 動態視覺 三維視覺 二、計算機視覺的應用 表情識別: 基本過程: 人臉檢測與定位。 提取表情關鍵特征點。 利用分類器進行表情識別。 輸出識別結果。 技術工具: OpenCV: 開源函數庫，用于圖像處理和機器視覺。 Dlib: C++開源工具包含機器學習和圖像處理算法。 百度AI開放平臺： 提供在線接口和SDK進行人臉檢測。 表情識別實現: 使用OpenCV或Dlib進行人臉檢測與定位。 提取關鍵特征點，并利用這些特征點訓練表情分類器。 使用Keras構建卷積神經網絡模型進行表情識別。
教學反思 1. 教學內容與結構 本次課程成功地介紹了計算機視覺的基本概念、歷史發展以及主要應用領域，特別是表情識別技術。通過詳細講解和實例展示，學生能夠理解計算機視覺的工作原理及其在智能機器人等領域的應用。課程內容安排合理，從基礎理論到技術應用，逐步深入，有助于學生建立系統的知識框架。 2. 教學方法與互動 教學過程中結合了理論講授與實際操作演示，如使用OpenCV和Dlib進行人臉檢測與表情識別的示例，這增強了學生的實踐操作能力和理解深度。同時，課堂上鼓勵學生提問和討論，促進了師生互動，幫助學生解決學習中的疑惑，提高了教學效果。 3. 學習資源的使用 課程中有效地利用了開源工具和平臺（如OpenCV、Dlib和百度AI開放平臺），使學生能夠在真實環境中測試和驗證學習成果。此外，推薦的相關論文和文章，為學生提供了深入學習的資源，有助于他們在課程結束后繼續自我提升。 4. 作業與評估 布置的作業涵蓋了理論研究與實踐操作，符合課程目標，并有助于檢驗學生對課程內容的掌握情況。通過分析最新研究進展的論文，學生可以擴展其視野并理解計算機視覺領域的未來發展方向。實踐操作題目則強化了學生的實際應用能力。 5. 改進建議 增加更多案例分析：在未來的課程中，可以增加更多實際案例分析，如不同類型的圖像處理和分析技術，以幫助學生更全面地理解計算機視覺的應用場景。 跨學科融合: 可以考慮與心理學、認知科學等其他學科的合作，探索計算機視覺在這些領域的應用，增強學生的跨界思維能力。 在線資源更新: 鑒于技術快速發展，持續更新教學資源和案例，確保教學內容的時效性和前沿性。 整體而言，此次教學活動達到了預期的教學目標，學生能夠基本掌握計算機視覺的核心概念和應用技能，為進一步學習和研究奠定了堅實的基礎。

展開更多......

收起↑