川教版信息技术八年级上册“认出”一个人教学设计课题 “认出”一个人单元第一单元学科信息技术年级八年级学习目标1、 了解基于图片的人脸识别预测2、 体验基于视频的人脸识别预测过程3、 了解人脸识别技术的应用领域重点体验基于视频的人脸识别预测过程 难点了解人脸识别技术的应用领域教学过程教学环节教师活动学生活动设计意图导入新课看视频：人脸识别找回亲人看视频了解人脸识别的作用 ，调动学生学习的积极性，为以下的学习打下良好的基础讲授新课一 如何从图片“认出”一个人计算机通过机器学习已经“认识”一个人，知道其人脸特征了.接着就可以输入照片进行人脸识别预测，看看计算机能不能“认出”这个人。基于图片的人脸识别预测的过程流程图如下输入测试图片输出预测结果识别预测二、识别预测基于 OpenCV的人脸识别预测使用了LBPH识别器中的 predict(0)函数，它返回识别预测的标签值和置信度评分。本节使用上一节中两张图片 imgol. jpg”和imgo2pg”机器训练的结果，来测试人脸识別的效果。步骤一:人脸识别对测试图片进行人脸识别，只需要在“人脸识别训练程序”代码中加入一段人脸识别预测代码，对测试图片“test01.jpg” 进行人脸识别。人脸识别的完整程序代码如下运行结果如下图，输出显示label值为0，表示测试图片和之前的标签“0”是同一个人；confidenee是置信度评分，如果为0则表示完全匹配，此程序显示约为22.18，表示相似度比较高。任务一 讨论并实践，如果测试图片是另外一个人的照片，那人脸识别预测的结果会怎样?欢欢：老师，上一节我们还对多个不同的人脸进行了识别训练，如果要对多个不同的人脸进行识别预测是不是在后面加上相应的预测语句就可以了？老师：是的，同学们可以自己动手试一试。步骤二:认出不同的人在“两个不同的人脸的识别训练程序”代码中添加一段人脸识别预测代码，对测试图片“test10.jpg” 进行人脸识别。两个不同的人脸的识别完整的代码如下运行结果如下图，label显示为1，表示测试图片和后面的标签“1”是同一个人；confidence显示约为24.45，表示相似度比较高。欢欢：老师，这个程序识别的结果不容易让人看懂，能不能直接在测试图的人脸位置处标注出识别出的姓名?老师：当然可以。结合前面学习的知识，先要在待测图片中定位人脸，然后根据训练过的图片识别它，最后在此图片中标注显示识别出的姓名。概括起来，图片标注识别人名的主要过程如下图身份标注人脸训练识别图片人脸定位步骤三:图片标注人名若人脸识别成功，在图片中显示识别的姓名，否则显示“ unknown”。图片标注人名的程序代码如下图程序运行后，效果如下图欢欢：老师，我換了几张照片来识别有些能识别，有些就认不出来，这是为什么呢?老师：识别效果和训练数据量有关，我们只用了几张图片来训练，图片数据量少，这是影响识别效果的重要因素之一。扩展任务:“认出”视频中的人在第二节的扩展任务中，机器已经可以从视频中“认识”一个人。现在就来检验一下，能否“认出”这个人。要实现这功能流程图下图身份确认与训练模型文件匹配视频人脸定位视频人脸识别代码如下图三、人脸识别技术的应用人脸识别技术具有识别精度高、使用方便、识别速度快等特点，已广泛应用于我们的工作生活中。单人识别:用户提前上传个人照片存储于系统中，每次验证时，实时拍照与系统中存储的照片信息进行对比，进而确定“你是不是你”。如刷脸支付、酒店入住登记、考试身份核验等应用场景。多人识别:对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对，比如刷脸考勤、公安机关追逃等。在一些人流量大、需要保障公共安全的地方，如火车站、演唱会、大型体育赛事中，进行人脸识别时，通常被识别的主体不会停留在一处，而是处于运动状态，动态识别中准确度容易受侧脸、光线、距离等因素的影响。任务二:探讨人脸识别技术的应用领域、场景和优势有哪些? 完成下表人脸识别技术的应用领域应用场景优势中国人脸识别发展历程起步阶段：20世纪90年代人脸识别技术的转折点：2014年，技术发展和应用高速发展阶段：2015年至今，技术快速提升和应用加深人脸识别技术的发展趋势1、网络化趋势2、多生物识别模式融合趋势3、云技术人脸识别技术带来的安全风险作为一个新兴的技术领域，人脸识别也同以往服务于安全领域的技术一样，会面对很多来自不法分子的恶意攻击，需要在不断的攻防战中提升自身的技术水平和防护能力。就像查杀电脑病毒一样，攻击和防守将是一个长期博弈的过程，从而促使技术往更好的方向去发展。人脸识别安全风险案例案例一：2019年8月20日，瑞典数据检查局对使用摄像头人脸识别记录学生出勤率的Anderstorps 高中收取200,000瑞典克朗（约合2万欧元，15万元人民币）的罚款。这是瑞典数据保护局的第一笔罚款。主要原因是 Anderstorps 高中学校使用人脸识别技术来记录学生的上课考勤。该实验项目持续了三周，涉及到 22 名学生。其目的是进一步简化操作并自动进行课程注册。学生们的面部生物识别数据及全名被相机以照片的形式捕获，这些信息被存储在没有连接互联网的本地计算机中。点评：虽然，学校在收集学生的生物识别数据之前征得了监护人的明确同意。但是，学校的这项行为并没有进行相关的风险评估，也没有事先与瑞典数据保护机构进行协商。且监管当局认为因为学校与学生之间关系的不平等性，监护人同意不能视为自愿，因此该同意存在瑕疵，不能作为合法性基础。案例二：2019年4月，原告郭兵支付1360元购买野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。郭兵与其妻子留存了姓名、身份证号码、电话号码等，并录入指纹、拍照。后野生动物世界将年卡客户入园方式从指纹识别调整为人脸识别，并更换了店堂告示。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭兵发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。此后，双方就入园方式、退卡等相关事宜协商未果，郭兵遂提起诉讼，要求确认野生动物世界店堂告示、短信通知中相关内容无效，并以野生动物世界违约且存在欺诈行为为由要求赔偿年卡卡费、交通费，删除个人信息等。该案由于涉及人脸等个人生物识别信息采集、使用等问题，受到舆论广泛关注，被称为“人脸识别第一案”。点评：我国法律对于个人信息在消费领域的收集、使用虽未予禁止，但强调对个人信息处理过程中的监督和管理，即个人信息的收集要遵循“合法、正当、必要”的原则和征得当事人同意；个人信息的利用要遵循确保安全原则，不得泄露、出售或者非法向他人提供；个人信息被侵害时，经营者需承担相应的侵权责任。看视频 ：滥用人脸识别将会受到法律制裁关于人脸识别的法律法规最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定已于2021年6月8日由最高人民法院审判委员会第1841次会议通过，现予公布，自2021年8月1日起施行。 任务三：依据你的生活经验分组思考讨论 人脸识别技术是否会泄露个人隐私呢?我们该如何去做？拓展阅读人脸实时检测技术随着人脸识别技术在日常生活中的广泛应用，它所带来的安全隐患也得到了越来越多的关注。试想一下，你拿着父母的照片畅快地进行刷脸支付当然这样的情景是不会真正出现的，在一些身份验证场景中需要实时确定对象的真实性。在人脸识别技术应用中，实时检测能通过眨眼、张嘴、头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为本人操作，如下图针对不同的人脸识别攻击，有以下一些实时检测应对技术。1.应对照片攻击生物识别技术活体检测防“照片”攻击，照片是最简单的攻击方式，但其人脸无法活动，因而可以通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，验证用户是否为本人操作。2.应对视频攻击如果升级攻击方式，将一段提前录有配合实时检测中规定动作的视频用于人脸识别，也无须担心。因为它需要相应的屏幕播放，这就使其人脸失真度变高。给用户实时拍摄一张照片或是一段人脸的视频，通过对应的算法即可进行真实性的实时检测。3.应对3D立体面具攻击假设带上仿真度极高的3D立体面具，是否就如电影中一样所向披靡?3D面具材质表面的反射特性与真实皮肤是有差别的。红外线实时检测技术可以对不同光照条件下的人脸皮肤反射的光语信息进行分析分类，有效区别出真实人脸皮肤与其他所有攻击材质的不同，提升了用户远程验证身份的安全性。三 课堂练习：拍几张自己的照片，使用LBPH识别器中的 predict(0)函数，试试机器能否“认出”你本人导入源程序，并作适当修改换图片增加图片导入源代码导入源代码看教材，听老师讲解，看视频小组合作探究小组合作讨论体会predict(0)函数的用法看不同的运行结果看运行结果，体会怎样认出不同的人看运行结果，体会人名的标注看运行结果，体会视频人脸识别了解人脸识别技术应用、发展趋势、及存在的安全隐患结合实际完成任务，增加团队的合作精神增强安全意识、防范意识课堂小结看思维导图，学生补充说明梳理本节课的知识点，完成学习目标，培养学生总结概况能力板书从图片“认出”一个人识别预测“认出”一个人 人脸识别技术的应用