高中信息技術(shù)必修1體驗計算機(jī)視覺應(yīng)用

高中信息技術(shù)必修一

數(shù)據(jù)與計算第四章走近人工智能本章學(xué)習(xí)目標(biāo)?體驗借助人工智能平臺實現(xiàn)人臉圖像智能處理的過程,了解計算機(jī)視覺系統(tǒng)的作用

和應(yīng)用場景。?通過實例體驗機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程,知道人工智能的發(fā)展歷程。?認(rèn)識人工智能在信息社會中的重要作用,感受人工智能產(chǎn)生的影響,了解人工智能的

廣泛應(yīng)用可能會引發(fā)的社會問題及應(yīng)對策略

計算機(jī)真的能夠具有“像人類一樣思考”的能力嗎?其實,人類對于機(jī)器智能的思考可以追溯到1950年艾倫·麥席森·圖靈在《智慧》(Mind)期刊發(fā)表的學(xué)術(shù)論文《計算機(jī)器與智能》1956年,約翰·麥卡錫等學(xué)者發(fā)起舉行“人工智能夏季研討會”,指出“人工智能”的研究目標(biāo)是實現(xiàn)能模擬人類的機(jī)器,該機(jī)器能夠使用語言,具有概念抽象和理解能力,能夠完成人類才能完成的任務(wù),并不斷提高自身?！叭斯ぶ悄堋边@一概念提出后,迅速發(fā)展成為一門廣受關(guān)注的交叉和前沿學(xué)科。一方面,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、物聯(lián)網(wǎng)的滲透、大數(shù)據(jù)的形成、信息社區(qū)的崛起,數(shù)據(jù)和信息在人類社會、物理空間和信息空間之間逐漸交叉融合與相互作用;另一方面,新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)的不斷涌現(xiàn),也促使對人工智能基本理論和方法的研究出現(xiàn)新的變化。正是這些變化使得人工智能的新型應(yīng)用呈現(xiàn)出勃勃生機(jī)。項目主題智能工具好幫手項·目·情·境人工智能的發(fā)展深深地影響著人們的生活、學(xué)習(xí)和工作,它在給人們帶來各種便利條件的同時,也對未來人類的思維方式、交流方式和工作方式的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。

小申從小就對攝影感興趣。近年來,小申發(fā)現(xiàn)不僅是數(shù)碼相機(jī),很多智能手機(jī)在拍攝人像的時候,都會用一個矩形框標(biāo)記取景框中的人臉。也就是說,數(shù)碼相機(jī)和智能手機(jī)已經(jīng)能夠和人類一樣,通過“觀察”和“思考”,判斷出“有沒有人”以及“人在哪里”。這是不是可以理解為一種由人創(chuàng)造的“類人智能”?小申經(jīng)常在各種場合中聽到“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個概念。那么,機(jī)器如何學(xué)習(xí)?經(jīng)過學(xué)習(xí)后,又能完成哪些任務(wù)呢?伴隨著各種智能應(yīng)用的普及,人工智能可能產(chǎn)生哪些社會問題,我們又應(yīng)該如何應(yīng)對呢?項·目·任·務(wù)任務(wù)1學(xué)習(xí)人工智能平臺相關(guān)接口和圖像處理模塊的使用步驟,與同伴協(xié)作完成人臉識別功能簡單應(yīng)用的開發(fā)。任務(wù)2體驗使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)鳶尾花分類的關(guān)鍵步驟,參考教材中的技術(shù)支持,與同伴協(xié)作完成鳶尾花識別程序的開發(fā)。任務(wù)3采用小組活動方式,對“人工智能可能產(chǎn)生的社會問題及應(yīng)對策略”進(jìn)行研討,記錄每位小組同學(xué)的觀點,完成一份研討報告。第一節(jié)體驗計算機(jī)視覺應(yīng)用

課堂導(dǎo)入

視覺是人最重要的感覺,至少有80%的外界信息需要通過視覺來獲取,如外界物體的大小、數(shù)量、顏色、動靜等。在日常生活中,我們可以分辨出不同的動物,也可以識別出一間教室里有幾個人,這主要是依靠我們的眼睛、視神經(jīng)和大腦的視覺中樞實現(xiàn)的。眼睛用于成像,大腦對視網(wǎng)膜上的圖像進(jìn)行處理,最終得出反饋結(jié)果。圖4.1拍照過程中的人臉自動檢測隨著信息時代的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上時時刻刻都在產(chǎn)生和傳播著海量的圖像,正是在這些海量數(shù)據(jù)和人工智能算法的幫助下,計算機(jī)的“視覺”正變得越來越“清晰”。因此,基于計算機(jī)視覺的應(yīng)用被廣泛推廣,其中與我們生活最密切的恐怕要數(shù)人臉定位與人臉識別了。

當(dāng)我們在使用數(shù)碼相機(jī)或智能手機(jī)拍攝照片的時候,都會用到人臉檢測功能,即使用矩形框?qū)M捕捉畫面中的人臉標(biāo)記出來,如圖4.1所示。有些應(yīng)用軟件還可以在成功定位人臉后,對人臉進(jìn)行“美顏”處理,或者添加各種裝飾。

思考：對于計算機(jī)而言,無論是圖像還是視頻,都是一串由“0”和“1”構(gòu)成的序列。那么計算機(jī)是如何在這些“0”和“1”中“找到”人臉的呢?計算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器“看清”和“看懂”的學(xué)科,進(jìn)一步地說,就是指用圖像采集設(shè)備和計算機(jī)代替人眼完成對目標(biāo)的識別、跟蹤和測量等工作。

人臉識別,是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù),有時也被稱為人像識別、面部識別,也是計算機(jī)視覺重要的研究方向之一。廣義的人臉識別包括構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù),如人臉圖像采集、人臉檢測(含定位)、身份確認(rèn)以及身份查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。早在20世紀(jì)50年代,認(rèn)知科學(xué)家就已經(jīng)開展了人臉識別方面的研究。20世紀(jì)60年代,人臉識別開始進(jìn)入工程化應(yīng)用。當(dāng)時的方法主要利用了人臉的幾何結(jié)構(gòu),通過分析人臉器官特征點及其之間的位置關(guān)系進(jìn)行識別。這種方法簡單直觀,但是一旦人臉姿態(tài)、表情發(fā)生變化,則識別正確率嚴(yán)重下降。1991年,著名的“特征臉”方法第一次將分析和統(tǒng)計特征引入人臉識別任務(wù),在實用效果上取得了長足的進(jìn)步。

進(jìn)入21世紀(jì),隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,研究者開始關(guān)注在各種面部圖像采集條件(不同的光照、不同的傳感器以及是否進(jìn)行了壓縮等)或被拍攝者各種主觀條件(面部的不同姿態(tài)、不同表情以及是否有遮擋等)下,是否都能成功進(jìn)行識別。2014年前后,隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像分類、手寫體識別、語音識別等應(yīng)用中獲得了遠(yuǎn)超經(jīng)典方法的成果,人臉識別應(yīng)用也因此取得了突破性進(jìn)展。項目實踐圖4.2人臉標(biāo)記結(jié)果實例1.以小組為單位,圍繞計算機(jī)視覺中的人臉檢測與人臉識別開展調(diào)研,看看現(xiàn)在有哪些人工智能開發(fā)平臺提供了這些功能?2.通過查找資料、討論交流,選擇其中一個平臺,了解該平臺提供的人臉檢測工具開發(fā)包的使用方法和操作步驟。3.選擇一張你喜歡的生活照,調(diào)用人工智能平臺的人臉檢測功能,定位照片中的人臉,使用技術(shù)支持中介紹的Pillow庫,將照片中的人臉位置標(biāo)記出來,如圖4.2所示。使用Pillow庫實現(xiàn)人臉標(biāo)記使用Pillow庫,可以實現(xiàn)圖像的縮放、切片、旋轉(zhuǎn)以及畫圖等各種操作目前,有多個人工智能平臺提供人臉檢測和人臉識別應(yīng)用的開發(fā)接口服務(wù),不同平臺返回的數(shù)據(jù)格式各不相同,但均能提供繪制人臉框所需的左上角位置橫、縱坐標(biāo)以及人臉框的寬度、高度信息。各平臺的調(diào)用過程也大致相同,主要