【人工智能基础与应用】教案 第4课 人工智能的应用技术（一）.docx

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1、课题课时人工智能的应用技术（一）教学目标2 课时（90 min ）知识技能目标：（1 ）了解图像识别的原理和过程；（2 ）了解人脸识别的特点和过程；（2 ）了解文字识别的发展历程和基本流程；思政育人目标：（1 ）熟悉人工智能的应用技术，拓展学生的视野，增加学生的知识储备；（ 2 ）探究应用实践背后的技术原理，培养学生的钻研精神；教学重点：图像识别的原理、人脸识别的特点、文字识别的基本流程 教学重难占“教学难点：纸质文档电子化的方法教学方法情景模拟法、问答法、讨论法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材第1节课：课前任务T考勤（2 min ） T互动导入（15 min ） T传授新知（28 mi

2、n ）教学设计第2节课：问题导入（5 min ）一传授新知（15 min ）-实践体验（lOmin ）一课 堂讨论（lOmin ）一课堂小结（3 min ）一作业布置（2 min ）教学过程教学过程主要教学内容及步骤设计意课前任务课前任务第一节课【教师】布置课前任务，和学生负责人取得联系，让其提同学通过网络或其他软件，查阅资料阿里巴巴人脸识别。阿里巴巴使用的是： 1人脸验证人脸验证产品，通过动 作检测和数据模型深度学习来综合判断风险。可以更好的应对和解 决线上经常造假等情况。截止目前，该技术识别能力仍保持零 失误纪录。提前上网观看相关资料，熟悉教材通过课前的预 热，让学生了解所 学课程的大概内

3、 容，激发学生的学 习欲望考勤(2 min )互动导入(15 min)考勤(2 min )互动导入(15 min) 【教师】清点上课人数，记录好考勤 【学生】班干部报请假人员及原因 【教师】创设情景，进行案例分析、提问培养学生的组 织纪律性，掌握学 生的出勤情况通过互动导入, 引导学生思考，调2013年9月5日，刷脸支付系统在中国国际金融展上灵相。刷 脸支付系统基于生物识别平台，将自主知识产权军用级别的人脸识 算法与现有的支付系统进行融合，对接了我们生活中涉及交易、支 付、转账和结算的环节。2015年3月15日汉诺威IT博览会(CeBIT) 在德国开幕，阿里巴巴创始人马本作为唯一受邀的企业家代

4、表,在开 幕式上作了主旨演讲，并当场刷自己的脸给嘉宾买礼物。在进行卜面 的学习之前，请同学们思考以下问题，稍后分组派代表回答。说一说我们的生活中人脸识别的应用场景？ 【学生】思考、讨论 【教师】组织发言请小组组长总结全组结论，派代表进行发言。 【学生】发言动学生的主观能 动性传授新知 (28 min)【教师】通过大家的发言，引入新的知识点，讲解机器看世界一、图像识别图像识别是利用计算机智能算法对数字图像进行处理、分析和 解释，以达到识别各种不同状态的目标和对象的技术。1 .图像识别的原理计算机先对图像进行处理，然后提取图像的特征，接着对这些 特征进行分类，最后根据特征的分类结果确定图像的信息，

5、从而实 现图像识别。2 .图像识别的过程(1)图像获取：主要是指图像采集，即借助摄像机、扫描仪或 摄像头等设备采集静态或动态图像，并将它们转换成数字图像进行 存储。(2 )图像预处理：图像增强、图像复原、图像编码与压缩、图 像分割。(3 )图像识别：像特征提取与选择、分类器设计、分类决策。二、人脸识别人脸识别是基十人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识 别技术，也是图像识别的一个研究方向。通过讲解，让学 生了解图像识别、 人脸识别、文字识 别的理论知识，并 分别掌握其识别 过程【多媒体】播放人脸识别短视频，使学生初步认识人脸识 别技术1 .人脸识别的特点(1)非强制性：人脸采集设备几乎可以在

6、用户无意识的状态下 获取人脸图像，即用户不需要专门配合人脸采集设备，这样的采集 方式对用户而言没有强制性的要求。(2 )非接触性：用户不需要和设备直接接触，设备就能获取人 脸图像。(3 )并发性：在实际应用场景中，人脸识别可以同时对多个人 脸进行分拣、判断和识别。2 .人脸识别的过程(1 )人脸图像采集与检测在人脸图像采集过程中，当用户在采集设备的拍摄范围内时， 采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测是人脸识别 中的重要组成部分。(2 )人脸图像预处理在人脸检测结果的基础上，对图像进行处理，最终服务于特征 提取的过程。(3 )人脸图像特征提取也称为人脸表征，它是针对人脸的某些特征进行

7、的，是对人脸 进行特征建模的过程。(4)人脸图像匹配与识别提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行 匹配，并设定一个阈值，然后通过将匹配的相似度与阈值进行比较, 来判断人脸的身份信息。【学生】聆听、思考、理解、记忆第二节课问题导入 (5 min )【教师】提问引出新知识点在我们生湍口学习中，有时候需要把图片中的文字提取出来，转 换成电子档式，一开始的时候可能是傻吧，也没想到借用工具减少工 作量，就知道埋头拼命敲敲打打，文字匕瞰少的时候还好，多了简直 得颈椎病只是迟早的事。那么有没有一种工具可以帮我们快速识别义字井转换成义档 呢？【学生】思考、发言用问题导入，让 学生对文字识别 产生

8、兴趣，激发学 生的求知欲传授新知(15 min) 【教师】提供网络，可供学生查找资料，对学生进行分组，安排任务请大家分组收集常见的文字识别的软件。并分析他们的性能。 【学生】聆听、腐、分强蜘4、的帝与4%展示宓评。 【教师】播放图片(详见教材)点评、讲解、通过大家的发言，引入新的知识点，讲解文字识别。一、文字识别文字识别是利用计算机自动识别字符的技术。 【多媒体】播放OCR文字识别”短视频，使学生初步了解 文字识别技术1 . OCR的发展历程(1 ) 1929年，奥地利科学家古斯塔夫陶舍克(Gustav Tauschek )最先提出来的OCR的概念。(2 )20世纪70年代，中国在OCR技术方

9、面的研究工作起步。(3 ) 1986年以后，中国的OCR研究有了突破性的进展。(4)20世纪90年代后，中国OCR的识别正确率和识别速度 得到了提升，从而满足了广大用户的需求。(5 )目前，随着人工智能时代的到来，深度学习技术进入了计 算机视觉领域，一种全新的基于深度学习的智能OCR问世。智能 OCR不仅实现了从单字识别到多字识别的跨越，还实现了对手与字 体的识别。利用实践探索 法，让学生们主动 查找资料，留下印 象，然后教师进行 系统的讲解，帮助 学生更好地理解 知识点2 . OCR的基本流程(1)图像输入：利用电子设备采集待识别的图像。(2 )图像预处理：对图像进行二值化、去噪、倾斜矫正等

10、处理。(3 )版面分析：将待识别文档图片中的内容分段、分行处理。(4 )字符特征提取：定位出待识别文档图片中字符串的边界， 并对字符串中的单个字符进行切割。(5 )字符特征提取：提取字符的特征，为后面的识别提供依据。(6)字符识别：将当前字符的特征向量与特征模板库进行模板 粗分类和模板细匹配，识别出字符信息。(7 )版面恢复：将识别结果按照原来的版面排版，输出规定格 式(如Word、Pdf格式)的文档。(8 )后处理校正：根据特定语言的上下文关系，对识别结果进 行校正。【学生】聆听、思考、理解、记忆实践体验(10 min )【教师】提供网络，带领学生用手机下载安装文字识别类Appo并体验其识别

11、过程(1)安装文字识别类App。在应用市场 App的搜索框中查找选择。(2 )打开文字识别类App。在手机桌面上点击下载APP图标。(3 )使用文字识别类App。将摄像头对准待识别的纸质文档进行拍照调整检测框后，App 便开始自动识别文字了，点击保存按钮，即可查询取字结果。【学生】操作、思考、体验通过带领学生 体验文字识别软 件的使用，使学生 了解纸质文档电 子化的方法课堂讨论(10 min) 【教师】组织学生讨论以下问题：图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。 这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。你认为该如何提高文 字识别的准确率呢？ 【学生】思考.讨论.举手发言 【教

12、师】对学生的发言进行总结通过课堂讨论， 使学生进一步理 解所学知识课堂小结 (3 min)【教师】简要总结本节课的要点总结知识点，巩 固印象本节课学习了图像识别、人脸识别、文字识别的发展历程及基 本流程，体验了纸质文档电子化操作步骤。希望大家通过本扫课的 学习，能够对图像识别、人脸识别和文字识别有个全面的认识。【学生】总结回顾知识点作业布置 (2 min)【教师】布置课后作业(1)文字识别软件种类繁多，各有优缺点。分析市面上常见的 几种文在识别软件，并请查阅资料,简述这几种软件的优缺点。35人一组，选择负责人，自行查阅资料，结合自身想法，简 述常见文字识别软件的优缺点(不少于500字、图文结合)，制作 汇报PPT ,下次课交流汇报；【学生】完成课后任务延展知识面，多 学科交叉学习教学反思一节课下来，我发现学生学有所狄，基本上到达了我预定的教学目标，但也存在不 足的地方。在进行教学设计时，有些细节的问题没有处理好，在时间的安排上前松后紧。 在今后的教学工作中我会吸取教训，注重细节处理，更合理的安排教学时间。