（中职）Python编程基础与应用教案0907-人工智能库的应用-face-recognition 的安装和简介（工信版）

《Python编程基础与应用》电子教案课题face_recognition的安装和简介授课人课型实训课程Python编程基础与应用班级课时2上课时间上课地点教学目标认识face_recognition的概念和用途掌握face_recognition的安装方法掌握face_recognition的常用函数能使用face_recognition进行人脸识别重点难点学情分析教学方法演示法、做中学、项目教学法教学准备多媒体电脑机房，云教学平台环境，投影仪教学过程与内容设计意图时间环节一：face_recognition的简介和应用1、简介项目face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例。据项目的官方文档说明，本项目是世界上最简洁的人脸识别库之一，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。2、安装face_recognition1）如果你本机没有安装vistualstudio，就先下载安装vistualstudio2012或以上版本，并在安装选项中增加C++库的支持。在微软官网（/zh-hans/）下载新版本的vistualstudio。2）如果提示cmake没安装，请先安装它。pipinstallcmake3）如果提示dlib没安装，请先安装它。pipinstalldlib4）以上环境准备好后，再安装face_recognition。pipinstallface_recognition

环节二：face_recognition的API简介1）batch_face_locations()人脸定位使用CNN深度学习模型返回图像中人脸边界框的二维数组。如果您使用的是GPU，由于GPU可以一次处理一批图像，因此可以更快地获得结果。如果您不使用GPU，则不需要此功能。2）face_locations()人脸定位利用CNN深度学习模型或方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）进行人脸提取。返回值是一个数组(top,right,bottom,left)表示人脸所在边框的四条边的位置。3）compare_faces()人脸比对将面部编码列表与候选编码进行比较，以查看它们是否匹配。4）face_distance()人脸特征向量距离给定面部编码列表，将它们与已知的面部编码进行比较，并获得每个比较面部的欧几里得距离。距离告诉您面孔的相似程度。5）face_encodings()人脸解码输入一张图片后，生成一个128维的特征向量，这是人脸识别的依据。6）face_landmarks()脸特征提取给定图像，返回图像中每个面部的面部特征位置（眼睛，鼻子等）的决定。7）load_image_file()加载图像文件它能将图像文件（.jpg，.png等）加载到numpy数组中。环节三：定位图片中所有人脸，并自动生成人脸图片保存在本地要求：给出学生图片student.jpg，自动识别出图片中的人脸。其中代码请参考课本。

效果是自动生成文件夹“student-img”，并在它里面自动生成4个人脸图片，如图。环节四：识别图片人物要求：有两张图片，一张是已知人物，另一张是未知人物。现进行人脸识别，判断未知人物是不是本人。图片如下：代码请参考课本。环节五：小结和布置作业1、小结：主要是学习face_recognition的人脸定位和人脸识别这两个关键技术。更多的案例：（1）人脸定位案例：定位某人的脸案例：使用卷积神经网络深度学习模型定位某人的脸案例：使用卷积神经网络深度学习模型批量识别图片中的人脸案例：把来自网络摄像头视频里的人脸高斯模糊（需安装OpenCV）（2）人脸关键点识别案例：提取用户A和用户B的面部关键点案例：给某人涂美妆3．人脸识别案例：是用户A还是用户B？案例：人脸识别之后在原图上画框框并标注姓名案例：在不同精度上比较两个人脸是否属于一个人案例：从摄像头获取视频进行人脸识别-较慢版（需安装OpenCV）案例：从摄像头获取视频进行人脸识别-较快版（需安装OpenCV）案例：从视频文件中识别人脸并把识