初中信息技术川教版（2019）八年级上册第2节 “认识”一个人教学演示ppt课件

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一、如何从图片“认识＂一个人
1、温习旧知识：人脸定位。2、如何能“认识”一个人呢? 训练机器学习人脸图片样本数据，认识人脸的特征。给机器训练的数据越多，它的认识就越全面、越准确。基于图片的人脸识别训练过程如图2-2-1所示。
图2-2-1“认识”人脸的过程
步骤一:准备工作①训练图片：同一个人的两张图片“img01.jipg”(图2-2-2)和“img02.jpg”(图2-2-3)，标签为“0”。
②提前安装LBPH识別器。安装方法和第一节安装 Opencv的方法相同。 安装命令: pip install pencv- cntrib- pythn
知识卡片:LBPH识别器 LBPH是 Lcal Binary Patterns Histgramss的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。 LBPHE的主要思想是以当前点与其相邻点的相对关系作为处理结果。正因如此，在图像灰度整体发生变化时，提取的信息仍能保持不变。此方法在人脸识别中运用非常广泛，本节的程序就使了这种方法来训练器。 Opencv:还提供了另外两种人脸识别方法，分别是 Eigenface和 Fisherface。
步骤二:人脸识别训练①引人模块，读入训练用的两张图片，设置标签为“0”，②加入BPH识别器进行识别训练，步骤如“图2-2-4识别训练的步骤”所示。
人脸识别训练的程序代码如图2-2-5所示。
欢欢:老师，人脸图片标签有什么作用? 老师:我们将人脸图片进行分类，同一个人的人脸图片设置相同的标签，这样方便标识出不同的人脸数据。
步骤三:多个不同的人脸识别训练 多个不同的人脸识别训练与单个人脸识别训练的原理相同，区别在于添加训练图片时选用不同人的照片。以识别两个人为例，只需再增加另一个人的图片进行训练即可保留前面的“img01.jpg”(图2-2-2)和“img02.jpg”(图2-2-3)，这两张图片都是同一个人，标签为“0”;增加两张训练图片 img11. jpg”(图2-2-6)和“img12.jpg”(图2-2-7)，这两张图片为同一个人，标签为“1”。
完整的代码如图2-2-8所示
欢欢:老师，用图片进行识别练，我明白了。那能不能用视频来训练识别呢?老师:当然可以。视频动态效果是由多幅静态图片连续播放形成的，因此，视频识別，其实质是通过视频中的静态图像认识人脸。
扩展任务:“认识”视频中的人 从视频中“认识”一个人，需要采集足够多的人脸图像信息让机器训练，过程如图2-2-9所示。
图2-2-9视频人脸识别训练过程
1.人脸数据采集。通过摄像头扫描捕捉需要的人脸图像信息，在程序所在的目录创建一个“ Facedata”文件夹，用来存放采集的人脸数据，详细程序见附录二:人脸图像采集代码。 程序运行后如图2-2-10所示，先要用户设置一个人脸图片标签。
图2-2-10用户设置人脸图片标签
输入标签“0”并按回车键后，摄像头开始自动采集视频中人脸图像并保存到“ Facedata”文件夹中。
2.人脸数据训练。在程序所在目录创建一个“ face_trainer文件夹，存放训练后的模型文件，详细程序见附录三:人脸数据训练代码。 代码运行后，导入训练图片和对应标签进行训练，最后在“face_trainer”文件夹中生成训练后的模型文件 Trainer. yml。
拓展阅读人脸识别技术的“前世今生” 人脸识别技术既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力的新兴技术。随着近年来人工智能、大数据、云计算等技术更速度的加快，人脸识别作为人智能的一项重要应用，也搭上了时代的快车，基于人脸识别技术的一系列产品实现了广泛应用。
最早与人脸识别相关的研究并不是在计算机领城，而是在心理学领域。早在20世纪50年代，就有学者尝试从心理学的角度来阐释人脸认知的奥秘。除了从心理学的角度来研究人脸识别原理外，也有从生物视觉角度来探索秘的。但真正与我们现在的人脸识别技术有较多关联的研究出现在20世纪70年代。
人脸识别技术已从2D迈入3D时代，3D人脸识别如图2-2-11所示。3D人脸识别算法对于2D人脸识别的难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的问都有了很好的应对。
1.人脸识别的关键技术包括以下哪几项? ( )口A、图像采集口B、图像处理口C、特征定位口D、身份的确认和查找
2.人脸识别技术可以用在以下哪些场景? ( )口A、银行叫号取号口B、交管局出入大厅口C、会议签到口D、ATM转账汇款
3.前端识别模式下,导致人脸识别效果不好的因素包括( )口A、镜头脏污口B、网络不稳定口c、逆光环境口D、跑步通过
这节课，我知道了机器学习的过程和基于图片的人脸识别训练过程，体验了基于视频的人脸识别训练。更深入的认识人脸识别技术，既增长了知识，又开拓视野，提高了信息技术素养！
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