教案-《人工智能应用导论》3-1 计算机视觉与人脸识别_第1页
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文档简介

教案（2学时）本节课是项目三的理论基础部分。以高铁“刷脸”进站为切入点，系统讲解计算机视觉（CV）的基本概念、核心任务（分类、检测、分割）及基石技术——卷积神经网络（CNN）。深入剖析人脸识别的技术流程（检测、对齐、特征提取、匹配）及其在智慧出行中的应用，并探讨技术面临的挑战与伦理边界，为后续的人脸核验系统开发（本地部署与云端调用）奠定坚实的理论与思维基础。。本节课是项目三的“认知构建”阶段。在明确了项目背景与目标后，重点解决“机器如何看懂世界”和“人脸识别如何工作”的核心原理问题，旨在培养学生的算法认知能力和系统思维，将抽象的数学原理与具体的智慧出行场景相结合。理解计算机视觉的定义及人类视觉与机器视觉的区别；掌握图像分类、目标检测、图像分割三大核心任务的区别与应用场景；理解卷积神经网络（CNN）的核心思想（局部感受野、参数共享）及典型层级结构；掌握人脸识别的四个核心步骤（检测、对齐、特征提取、匹配）及1:1与1:N的区别。能够分析实际场景（如自动驾驶、智慧医疗）中使用的计算机视觉任务类型；能够绘制人脸识别系统的技术流程图；能够初步评估人脸识别技术的伦理风险与法律边界。素质目标树立科技报国意识，了解我国在AI视觉领域的战略地位；培养数据隐私保护、算法公平及法律法规遵守的职业素养。计算机视觉的核心任务：分类、检测、分割；卷积神经网络（CNN）的卷积与池化原理；人脸识别的完整技术流程。理解CNN中特征提取的层次化过程；理解人脸特征向量的“类内聚合，类间分离”原则。2.3教学资源与环境1.超星学习通平台、智慧职教项目背景：智慧出行与人脸识别。计算机视觉入门：人眼成像vs相机成像。人工智能国家发展战略。例会（5分钟）考勤。课前学习情况梳理。展示和点评（5分钟）教学目标达成情况：学生是否能清晰区分图像分类、目标检测和图像分割？学生是否理解CNN中“卷积”和“池化”的作用？学生能否复述人脸识别的四个技术步骤？教学方法有效性：高铁场景导入是否有效激发了学生对“智慧出行”项目的兴趣？CNN可视化工具的使用是否帮助学生突破了原理理解的难点？伦理辩论是否引发了学生对技术社会价值的深度思考？学生参与度与学习效果：学生在“场景分析”环节的准确率如何？辩论环节中，学生提出的论据是否合理且具有技术深度？流程图绘制是否逻辑清晰、步骤完整？思政元素融入效果：国家战略内容的介绍是否增强了学生的专业自信？法律法规与伦理的讨论是否让学生意识到技术合规的重要性？存在问题与改进措施：

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