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文档简介

教案（2学时）本节课是任务二的上半部分。学生将从云端API转向本地化部署，掌握OpenCV计算机视觉库的使用。通过编写代码，实现从本地文件夹批量读取图片、构建人脸特征库（基于Haar检测与ORB特征提取），并完成单张静态图片的人脸核验功能。重点解决中文路径读取、中文字体显示等本地开发常见问题。本节课是本地化人脸识别系统的“地基构建”阶段。区别于云服务的“黑盒”调用，本节课要求学生深入理解人脸检测、特征提取、特征匹配的底层逻辑，培养从零构建算法系统的能力，体会本地部署在数据隐私和实时性上的优势。理解本地化部署与云服务调用模式的区别；掌握Haar级联分类器用于人脸检测的原理；掌握ORB算法特征提取及暴力匹配器的匹配原理。能够使用cv2、os、numpy库处理图像数据；能够编写代码构建本地人脸库（特征向量+标签）；能够实现静态图片的人脸识别与中文标注。素质目标培养底层算法逻辑思维，不局限于API调用；养成解决跨平台兼容性（如中文路径）问题的调试能力。人脸库的构建流程（检测->预处理->特征提取->存储）；暴力匹配器与汉明距离的计算。理解ORB特征描述符的结构；解决OpenCV对中文路径和中文文字显示的兼容性问题。2.3教学资源与环境1.超星学习通平台、智慧职教例会（5分钟）考勤。环境检查。展示和点评（10分钟）教学目标达成情况：学生是否成功构建了本地人脸库？学生是否理解ORB特征提取的作用？学生是否解决了中文显示问题？教学方法有效性：讲解本地与云端对比是否有效激发了学习动力？分步骤构建人脸库是否降低了代码编写难度？学生参与度与学习效果：学生在处理中文路径报错时的解决能力如何？静态识别的准确率如何？思政元素融入效果：学生是否体会到底层开发的挑战与成就感？在处理兼容性问题时是否体现了耐心？存在问

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