008、视觉识别02人脸追踪(中小学人工智能教育)
2.1《初识人脸识别——人脸识别在实际中的应用》教案 清华大学版(2024)六上信息科技
第一课《初始人脸识别》教案学的图像识别有什么联系？现在同学们观看视频，带着思考观看视频（教师播放视频，学生观看视频）很好，同学们回答得非常棒！老师看得出来，同学们对于人脸识别，都有着一些自己的认识和想法。
答案是人脸识别技术与图像识别技术同样都是属于人工智能技术。
那人脸识别技术的实现程序同图像识别的实现程序是否相同到底怎样才能通过编程实现？这项技术还有哪些优点，让我们一起来学习吧。
2.人脸识别在生活中的运用（提问）人脸识别技术可以运用在哪些场景中呢？学生有部分回答正确：不错，看来同学们了解得很多，老师再给大家补充一下。
学生回答不上来：没关系，接下来，就让老师和大家一起学习人脸识别的其它运用。
人脸识别技术还可以运用到安保、出行自主服务、信息安全公安司法以及娱乐中。
目前，许多房屋、学校、企业等都安装了人脸识别门禁系统，不少家庭安装了人脸识别防盗门等，如图所示，只有识别出房屋主人的正确人脸，才能打开门。
外出通行是人们日常生活中不可缺少的一部分，各种交通工具为出行提供了便利。
如今，各大城市的火车站、飞机场等已经安装了人脸识别通行设备，通过将身份证和人脸进行比对，就能自动完成检索功能，如图所示。
人脸识别技术常运用于交通场景识别，为公共交通的管理提供便利。
例如对路口车辆拥堵情况、闯红灯的车辆或占用公交车道的车辆行为等进行检测识别，如图所示。
在一些自主服务，例如银行自主取款机以及无人超市中也用到了人脸识别技术。
在现代社会，个人信息很容易被无意暴露，传统的密码设置有时已不足以保护人们的信息安全。
人脸识别可以更准确地识别当事人的真实身份，给信息安全再添加一-把防护锁。
例如，在网上购物和线下支付时，通过刷脸就可以简捷安全地完成，如图所示;在网上办理各种事务时，通过人脸识别可以确定人物身份，快速完成各种审批流程。
如今人脸识别技术在公安、司法、刑侦领域也被广泛应用，有了它，可以大大提高办案效率。
随着信息科技的快速发展，人们的娱乐消遣方式也发生着许多变化，人脸识别技术也不断应用于许多娱乐领域中。
基于计算机视觉技术的人脸追踪应用研究
基于计算机视觉技术的人脸追踪应用研究随着智能手机、电脑等设备的普及，人脸识别技术越来越受到重视。
今天我们要聊聊关于人脸追踪，特别是基于计算机视觉技术的人脸追踪应用研究。
一、什么是人脸追踪？人脸追踪是指通过计算机视觉技术，对视频中的人脸进行实时跟踪，保证系统对指定人脸进行准确、快速的识别和检测。
简单来说，就是通过摄像头实时捕捉视频画面中的人脸特征，然后通过算法对其进行追踪和识别。
人脸追踪技术适用于很多场景，比如安防监控、人脸采集、人机交互等。
二、人脸追踪技术的原理人脸追踪技术是基于计算机视觉和机器学习技术实现的。
具体来说，人脸追踪的过程分为两部分，即人脸检测和跟踪。
1.人脸检测人脸检测是指在视频画面中准确地定位和识别出人脸区域。
通常采用的是分类器检测算法，它可以将输入图片分为人脸和非人脸的两类。
目前比较常见的分类器包括 Haar 分类器和 Viola-Jones 分类器等。
这些分类器都是基于深度学习算法实现的。
2.人脸跟踪人脸跟踪是指在经过人脸检测后，对检测到的人脸进行跟踪和持久化。
此时，我们需要使用一些跟踪算法，比如基于卡尔曼滤波的跟踪算法和基于最小二乘法的跟踪算法等。
三、人脸追踪技术的应用1.安防监控人脸追踪技术可以用于安防监控场景中，监控人员可以通过追踪监控画面中的人脸，进行实时监控和管理。
可以对比热点区域进行监控，对可疑人员进行识别和报警，在保证安全的前提下，尽量最大化保护个人隐私。
2.人脸采集在人脸采集场景中，人脸追踪技术可以大大提高采集速度，并保证采集到的人脸信息准确无误。
比如，人员进出门禁系统中，工厂生产车间的员工考勤系统，博物馆、体育馆等场所的入场验证系统等，都可以采用人脸追踪技术进行实时、高效的采集和管理。
3.人机交互人脸追踪技术还可以用于人机交互中。
比如通过人脸特征进行图像和声音的互动，视屏会议中的会议识别等等。
在 VR 游戏中，玩家可以通过面部表情和眼神控制游戏人物的动作，提升游戏的趣味性和体验性。
青少年人工智能技术水平测试五级模拟试卷(理论题)
青少年人工智能技术水平测试五级模拟试卷（理论题）一、单项选择题（共 20 小题，每小题 4 分，共 80 分）1. 在我们的生活中，以下哪个场景能看到机器人巡线的应用（）A. 餐厅的送餐机器人B. 电网枢纽的巡检机器人C. 快递仓库的搬运机器人D. 以上都是(正确答案)2. 以下关于人工智能的描述，正确的是（）A. 人工智能是一类模仿人类学习或推理行为的算法(正确答案)B. 人工智能是一种外观像人的机器C. 人工智能的应用非常安全，没有任何风险D. 人工智能不需要进行训练和学习就可以很好地处理3. 以下不属于图像识别技术的应用的是（）A.停车场的车牌识别B.超市里的人脸识别付款C.条形码扫码付款(正确答案)D.手机拍照解题 App4. 以下哪些因素不会影响视觉巡线的效果（）A．编程的软件或代码(正确答案)B．小车的速度C．环境光线变化D．道路（线条）的粗细5.近日，江西省图书馆内俩机器人因为争抢粉丝吵了起来。
这两台机器人之所以能开启互怼模式，是因为他们采用了（）A. 人工智能技术(正确答案)B. 遥感技术C. AR 技术D. VR 技术6. 以下图形程序使用 Python 编写，程序运行后，输出的x值（）37(正确答案)15107. 小明为智能车的开机账号设置了 6 位数字密码，每一位都可能是 0~9 这 10个数字中的一个。
这辆智能车的密码有（）种可能性A. 1 万B. 10 万C. 100 万(正确答案)D. 1000 万8. 以下哪项不属于反馈控制系统的输入（）A. 巡线传感器B. 马达(正确答案)C. 视觉传感器D. 超声波传感器9. 艾罗和小明在广场上搜到了 WIFI 信号，他们很开心地通过 WIFI上起了网。
这是应用了（）技术A. 虚拟现实B. 无线网络C. 增强现实D. 人工智能(正确答案)10.下图是小车视觉巡线的原理，小车屏幕中显示的是视觉传感器“看到”的黑线相对于小车的位置关系，以下说法正确的是（） [单选题] A. 当小车相对黑线处于偏右位置时，只要控制小车右转，即可让小车回到黑线居中位置。
中小学人工智能教育的五级框架
中小学人工智能教育的五级框架作者：钟柏昌顾荣桢来源：《中国科技教育》2024年第04期如今，以自然語言处理为代表的人工智能技术在改善人们生产生活的同时，也带来了信息茧房、算法陷阱、欺诈舞弊等挑战。
在此背景下，开展扎实有效的中小学人工智能教育显得极为重要。
当前，国内外学者对中小学人工智能教育的目标定位颇具共识，即它并非人工智能专业人才的培养，也并非少数人的教育，而是提升未来公民均需掌握的基本生存能力——人工智能素养[1-2]。
人工智能素养的培养离不开高质量的人工智能教育资源。
虽然目前相关课程资源的开发并不鲜见，但绝大部分来自高等教育领域，需要学习者具备较高的理工科专业基础，并不适用于中小学师生。
毋庸置疑，人工智能的跨学科性和前沿性决定了其具有较高的技术门槛，这显然与人工智能素养的普及培养存在矛盾。
能否有效解决这个矛盾，决定了人工智能教育普及开展的成败。
为此，本文构建了中小学人工智能教育的五级进阶框架，通过降低门槛、逐层递进的方式提升学生的人工智能素养。
为帮助读者理解，本文以“停车场自动抬杆系统的优化”为例，设计并详述了基于五层进阶框架的项目式教学案例作为参考。
拾级而上：中小学人工智能教育的五个层级对人工智能教育进行分层的做法并非鲜见，国内外已有一些研究做出了积极的探索。
例如，《美国K—12 人工智能教育行动计划指南》将人工智能教育分为K—2 年级、3—5 年级、6—8 年级、9—12 年级4 个阶段[3]。
又如，国内《中小学人工智能课程指南》根据小学、初中、高中3 个阶段分别对人工智能课程内容提出不同要求[4]。
然而，这些研究主要是从学段角度进行教育目标和教育内容的分层，缺乏学理依据的说明。
同时，学段分层对大部分成熟学科而言可能是合理的，但对于人工智能这种新兴学科而言则力有不逮：一方面是人工智能处在快速发展阶段且学科体系尚不成熟，简单作学段内容切分难以周全；另一方面是人工智能技术存在门槛过高的问题，对人工智能技术作简单条块切分无法有效降低中小学生的进入门槛。
人脸识别技术课程设计
人脸识别技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解人脸识别技术的基本概念和原理；2. 学生能够掌握人脸检测、特征提取和识别等关键技术；3. 学生能够了解人脸识别技术在生活中的应用及其优势。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，使用相关软件或编程语言实现简单的人脸识别程序；2. 学生能够通过实践操作，提高问题解决能力和团队协作能力；3. 学生能够运用数据分析方法，评估人脸识别技术的性能。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到人工智能技术在生活中的重要性，增强对科技的兴趣和好奇心；2. 学生能够关注人脸识别技术在社会中的伦理道德问题，培养负责任的科技使用态度；3. 学生能够通过课程学习，提高自己的信息素养，树立正确的价值观。
本课程针对高年级学生，结合信息技术学科特点，注重理论与实践相结合。
课程旨在帮助学生掌握人脸识别技术的基本知识和技能，培养他们运用科技解决问题的能力，同时引导他们关注科技发展对社会的影响，树立正确的价值观。
通过具体的学习成果分解，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 人脸识别技术概述- 引入人脸识别的基本概念、发展历程及应用领域；- 分析人脸识别技术的优势和挑战。
2. 人脸识别关键技术- 人脸检测：讲解人脸检测算法，如Haar级联分类器、深度学习等；- 特征提取：介绍特征提取方法，如LBP、HOG、深度特征等；- 识别算法：探讨人脸识别算法，如支持向量机、深度学习等。
3. 人脸识别应用案例- 分析生活中的人脸识别应用，如手机解锁、安防监控等；- 探讨人脸识别技术在其他领域的应用，如社交、医疗等。
4. 实践操作与案例分析- 使用人脸识别开发工具或编程语言，实现简单的人脸识别程序；- 分析人脸识别技术在实际应用中的性能和问题，提出解决方案。
5. 伦理道德与信息安全- 讨论人脸识别技术在使用过程中可能涉及的伦理道德问题；- 强调信息安全意识，引导学生正确使用人脸识别技术。
2024-2025学年人教版(2024)信息科技三年级全一册 第28课 初识人工智能 教学设计
第28课初识人工智能一、教学目标1.学生能够了解人工智能在社会各领域的应用以及给人们带来的便利。
2.学生初步体验生成式人工智能。
3.学生了解人工智能带来的安全风险。
二、教学重点与难点教学重点1.让学生掌握人工智能在不同领域的应用实例。
2.引导学生理解生成式人工智能的基本概念和应用方式。
教学难点1.培养学生对人工智能应用广泛性的认识和理解能力。
2.提高学生对人工智能安全风险的警惕性和防范意识。
三、教学准备1.准备教学课件，包含人工智能在工业、农业、医疗等领域应用的图片和视频，生成式人工智能工具的演示视频，以及人工智能安全风险相关的新闻报道视频等。
2.提前熟悉几款生成式人工智能工具的操作方法，以便在课堂上进行演示。
3.准备一些简单的问题卡片，用于巩固练习。
四、教学过程（一）导入新课1.教师展示一些科幻电影中关于人工智能的片段，如《机器人总动员》中瓦力的形象，《钢铁侠》中贾维斯的语音助手等，引起学生的兴趣。
2.提问学生：“你们知道这些电影里的机器人和智能系统是基于什么技术实现的吗？”引导学生思考并回答，从而引出本节课的课题——初识人工智能。
（二）新课讲解1.人工智能在社会各领域的应用（1）工业领域①教师播放智能工厂的视频，视频中展示机器人在流水线上进行生产作业的画面，如汽车制造工厂中，机器人精准地焊接零部件、组装车身等。
②教师讲解在工业领域，人工智能可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
机器人可以24小时不间断工作，而且不会疲劳，能够保证生产的稳定性和一致性。
③教师引导学生思考：如果没有人工智能，工业生产会面临哪些问题？让学生分组讨论，然后每组推选一名代表进行发言。
例如，学生可能会提到生产效率低下、产品质量不稳定等问题。
（2）农业领域①教师展示无人机喷洒农药的图片和视频，讲解在农业领域，人工智能可以通过无人机实现精准农业。
无人机可以根据农田的地形、作物的生长情况等信息，自动规划喷洒路线，精确地喷洒农药和肥料，提高农业生产效率，减少农药和肥料的浪费。
中小学人工智能教育：学什么，怎么教
中小学人工智能教育：学什么，怎么教作者：方圆媛黄旭光来源：《中国电化教育》2020年第10期摘要：2018年5月，美国人工智能促进协会联合美国计算机科学教师协会和卡耐基梅隆大学计算机科学学院启动了美国K-12人工智能教育行动（AI4K12），制定了K-12人工智能教学指南，开发了教学资源目录。
K-12人工智能教学指南构建了包含5个知识主题的内容框架，设计了各主题的学习内容，按学段制定了分级学习目标，并提供了教学活动建议。
教学资源目录汇集了已有的各种高质量人工智能科普资源，并依据教学功能进行了梳理、分类和标注。
作为美国基础教育领域开展人工智能教育的第一个专业行动，AI4K12为我国中小学人工智能教育的开展提供了诸多启示，包括：进一步完善中小学信息技术课程标准中有关人工智能部分的标准，在现有基础上扩展修习学段，丰富课程内容，深化课程层次;依据AI教学目标和AI知识内容特点，选择并设计教学活动和策略，进一步加强AI教学策略的研究，通过利用现有AI科普资源和开发专门教学用资源的方式建设AI教育资源。
关键词：美国K-12;人工智能;行动中图分类号：G434文献标识码：A一、问题的提出（一）中小学阶段开设人工智能教育的国家政策要求自上世纪50年代中期人工智能（Arhficial Intelligence，以下简称AI）概念正式提出以来，经过60多年的发展和积淀，伴随着互联网、大数据、云计算和新型传感等技术的发展，人工智能正引发可产生链式反应的科学突破，催生一批颠覆性技术[1]，对人类社会生产与生活的各个方面产生着深刻的影响。
2017年7月，中共中央、国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称“规划”）。
作为抢抓人工智能发展重大战略机遇，构筑我国人工智能发展先发优势的重要战略部署，规划提出了到2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。
在保障措施有关要求中，规划指出“支持开展形式多样的人工智能科普活动” “实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程”[2]。
《计算机视觉》教学课件 第10章1-目标检测和物体追踪1
2024/7/13
知识链接-SSD
➢SSD（Single Shot Detection）
• 取消RPN网络 • 一个基础网络抽取特征，多个卷积层，每段都生成锚框，浅层拟合小物体，深层拟合大
物体，对每个锚框进行类别和变换预测 • 锚框大量重叠，浪费计算量
2024/7/13
22
知识链接-YOLO
➢ YOLO（You Only Look Once）
2024/7/13
7
01
项目导入
02
项目任务
C ONTENTS
03
项目目标
04
知识链接
05
项目准备
06
任务实施
07
任务拓展
08
项目小结
项目目标
➢知识目标
• 了解目标检测相关算法的基本概念 • 了解物体追踪的流程
➢技能目标
• 掌握基于YOLO的目标检测方法 • 掌握基于卡尔曼滤波和目标检测结果的物体追踪方法 • 掌握物体追踪的可视化方法
YOLOv1网络结构
乘法运算
23
知识链接-物体追踪
➢多物体追踪
• 将相同ID分配给包含相同目标的边界框
➢卡尔曼滤波法
• 动态系统的状态估计算法 • 可用来确定当前帧中物体和上一帧中的对应关系，并且在物体遇
到遮挡的时候补全轨迹。
2024/7/13
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8. 视觉识别02人脸追踪
8.1. 简介
人脸追踪是属于一种特性物体的识别，根据人脸的生物属性，将识别点进行标定，对应把位置反馈回来。
人脸追踪一般是科幻电影中用得比较多，例如金刚中的大猩猩表情如此生动丰富，就是将人脸的识别点映射到建模3D的大猩猩上，
本节学习体验科幻电影制作，给自己戴面具，如国外著名电影指环王，里面就用了动作捕捉与人脸捕抓。
今天我们学习的是人脸追踪捕抓
8.2. 实验条件
•安装好Kittenblock
•畅顺的网络
•USB摄像头（型号没有限制）
(除此外，您无需购买小艾任何硬件套件，人工智能，小艾真的是做到普惠，希望各位老师多多支持！）
8.3. 插件加载
双击打开Kittenblock，左下角加载插件
选择视觉识别插件
8.4. 插件成功加载
切记在打开Kittenblock已经插上USB摄像头，并且保证USB摄像头是可用的。
一旦插件成功加载后，舞台背景即成为摄像头的取景框（与实际镜像），如果舞台没有变化那么说明你的摄像头没有成功驱动或者被其它软件占用了
8.5. 人脸检测介绍
点击人脸检测积木块，开启识别，可以看到连上已经有一些线条点对脸部进行拟合了，这个是戴面具的技术基础
点击戴面具，面具有多种类型，这里我选择了钢铁侠，人脸要比较原理摄像头戴面具的效果才会比较好
8.6. 人脸五官位置
可以通过这个积木块对五官的坐标进行获取，如果所示获取鼻子的横坐标
8.7. 关于人脸追踪的例子
可以直接打开我们提供的例子
图中标记的例子就是与人脸追踪有关联的，另外的例子是跟视频侦测有关联的。