第二单元 让机器认识我第3节“认出”一个人 教学设计　　2023-2024学年川教版（2019）初中信息技术八年级上册

第二单元让机器认识我第3节“认出”一个人教学设计2023—2024学年川教版（2019）初中信息技术八年级上册课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、教学内容分析1.本节课的主要教学内容为“认出”一个人，这是川教版（2019）初中信息技术八年级上册第二单元的内容，主要涉及人脸识别技术的基本原理和应用。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课将人脸识别技术与学生之前学习的计算机基础知识相结合，帮助学生理解计算机如何通过图像识别技术“认出”一个人。这部分内容与课本中关于图像处理、计算机视觉等章节相关联。二、核心素养目标分析本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维和数字化学习能力。通过学习人脸识别技术，学生能够理解信息技术的应用价值，培养对信息技术的敏感性；通过分析人脸识别的算法和流程，锻炼学生的计算思维；同时，通过实践操作，提升学生运用信息技术解决问题的能力，增强数字化学习习惯。三、学习者分析1.学生已经掌握的相关知识：八年级学生已经具备一定的计算机基础知识，包括计算机硬件、操作系统、网络基础等。在图像处理方面，学生可能对简单的图像编辑软件有所了解，如Photoshop或美图秀秀的基本操作。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：学生对信息技术课程普遍感兴趣，尤其是与日常生活紧密相关的技术应用。学生具备较强的动手操作能力，能够通过实践学习新知识。学习风格上，部分学生偏好视觉学习，通过图像和视频理解新概念；部分学生则更倾向于动手实践，通过实际操作来掌握技能。

3.学生可能遇到的困难和挑战：首先，学生对人脸识别技术的原理理解可能存在困难，需要教师通过生动的案例和逐步讲解来帮助学生理解。其次，学生在实践操作中可能遇到技术问题，如软件使用不熟练、图像处理效果不理想等，需要教师提供及时的技术支持和指导。此外，部分学生可能对隐私和安全问题产生担忧，教师需在教学中适当引导，强调人脸识别技术的伦理和安全使用。四、教学资源-软硬件资源：计算机实验室，配备Windows操作系统和图形处理软件（如Photoshop、美图秀秀等），高清摄像头，投影仪。

-课程平台：学校网络教学平台，用于发布教学资料和在线作业。

-信息化资源：人脸识别技术相关教学视频、案例库、在线实验平台。

-教学手段：PPT演示文稿，互动式教学软件，实物教具（如人脸识别门禁模型）。五、教学过程设计一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一系列不同场景下人脸识别技术的应用实例，如超市自助结账、手机解锁、安全监控等。

2.提出问题：引导学生思考人脸识别技术的原理及其在日常生活中的重要性。

3.学生讨论：分组讨论，分享对人脸识别技术的了解和看法。

二、讲授新课（20分钟）

1.人脸识别技术简介：介绍人脸识别技术的基本概念、发展历程和应用领域。

2.人脸识别原理：讲解人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取、比对匹配等环节。

3.实例分析：分析具体的人脸识别案例，如人脸识别门禁系统、人脸识别支付等。

4.技术挑战：探讨人脸识别技术面临的技术挑战，如光照变化、表情变化、遮挡等。

三、巩固练习（10分钟）

1.实践操作：分组进行人脸识别软件的安装和操作，如使用美图秀秀进行人脸识别。

2.交流讨论：各小组分享操作经验，讨论遇到的问题和解决方法。

四、课堂提问（5分钟）

1.针对人脸识别技术的原理和应用，提出问题，引导学生思考。

2.学生回答问题，教师点评和总结。

五、师生互动环节（5分钟）

1.教师展示人脸识别技术相关的实验视频，引导学生观察实验现象。

2.学生提问，教师解答。

3.教师邀请学生上台演示操作，共同探讨问题。

六、核心素养拓展（5分钟）

1.引导学生思考人脸识别技术在伦理和安全方面的挑战。

2.学生讨论如何合理使用人脸识别技术，保护个人隐私。

七、总结与反思（5分钟）

1.教师总结本节课的主要内容和重点，强调人脸识别技术的应用价值。

2.学生反思自己在本节课中的学习收获，提出改进意见。

教学时间总计：45分钟六、拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《人脸识别技术：原理与应用》

-《计算机视觉：从基础到应用》

-《人工智能：从理论到实践》

-《网络安全：隐私保护与伦理问题》

-《生物识别技术：指纹、虹膜、人脸识别》

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-学生可以进一步研究人脸识别技术的不同算法，如Eigenfaces、LocalBinaryPatterns（LBP）等。

-探究人脸识别技术在不同领域的应用，如医疗、教育、金融等。

-分析人脸识别技术的优缺点，讨论其在实际应用中的挑战和解决方案。

-学习如何设计一个简单的人脸识别系统，包括数据采集、预处理、特征提取和匹配。

-研究人脸识别技术的隐私保护措施，探讨如何在保护用户隐私的同时实现技术功能。

-了解人脸识别技术在司法鉴定、安全监控等领域的应用案例，分析其对社会的影响。

-通过网络资源，查找最新的研究成果和技术进展，了解人脸识别技术的发展趋势。

-设计一个基于人脸识别的创意项目，如智能门禁系统、个性化推荐系统等，并尝试实现。

-参与相关的科技竞赛或项目，将所学知识应用于实际问题的解决中。

-与其他学科知识相结合，如心理学、生物学等，探讨人脸识别技术的跨学科应用。七、课后作业1.作业内容：

设计一个简单的人脸识别系统方案，包括以下步骤：

-数据采集：说明如何获取人脸图像数据。

-预处理：描述人脸图像预处理的方法，如去噪、人脸定位、人脸归一化等。

-特征提取：选择至少两种特征提取方法，并简要说明其原理。

-匹配：介绍一种人脸匹配算法，并说明其步骤。

-系统测试：设计测试方案，包括测试数据的选择和测试指标。

2.作业示例：

-数据采集：从公开的人脸数据集（如LFW）中下载人脸图像。

-预处理：使用OpenCV库进行人脸定位，然后对图像进行灰度转换、归一化处理。

-特征提取：采用LocalBinaryPatterns（LBP）和Eigenfaces两种方法。

-匹配：使用最近邻分类器进行人脸匹配。

-系统测试：选择20%的人脸图像作为测试集，测试准确率、召回率等指标。

3.作业内容：

分析人脸识别技术在不同领域的应用，撰写一份简报，内容包括：

-医疗领域：人脸识别在病历管理、患者识别、远程医疗咨询等方面的应用。

-金融领域：人脸识别在身份验证、交易授权、风险管理等方面的应用。

-安防领域：人脸识别在视频监控、门禁控制、人群管理等方面的应用。

4.作业示例：

-医疗领域：人脸识别可以帮助医院快速识别患者，减少错误匹配，提高医疗服务效率。

-金融领域：银行可以利用人脸识别进行客户身份验证，简化开户流程，增强交易安全性。

-安防领域：公共场所可以部署人脸识别系统，提高安全防范能力，预防犯罪活动。

5.作业内容：

探讨人脸识别技术可能带来的伦理和社会问题，包括：

-隐私泄露：讨论人脸识别技术在保护个人隐私方面可能遇到的挑战。

-误识别：分析人脸识别系统在误识别率方面可能存在的问题及其影响。

-社会不平等：讨论人脸识别技术可能加剧的社会不平等问题。

6.作业示例：

-隐私泄露：人脸识别技术可能会收集用户的敏感信息，如人脸图像，需确保数据安全。

-误识别：人脸识别系统可能会将无辜者误认为是犯罪分子，导致错误逮捕或监控。

-社会不平等：人脸识别技术可能会被用于歧视，如招聘过程中对某些族裔的偏见。八、板书设计①人脸识别技术概述

-人脸识别的定义

-人脸识别的应用领域

②人脸