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教学设计
课程基本信息
学科
信息技术
年级
高二年级
学期
秋季
课题
对数据进行学习:模式识别(第一课时)
教科书
书名:普通高中教科书信息技术选择性必修四人工智能初步
出版社:浙江教育出版社出版日期:2021年1月
教学目标
1.从生活中的具体例子让学生理解模式和模式识别的概念。
2.让学生了解模式识别的发展历程,能说出不同的识别方式的优缺点。
教学内容
教学重点:
1.掌握模式和模式识别的概念。
2.三种不同模式识别的方法。
教学难点:
1.三种模式识别的过程。
2.基于数据建模和基于深度学习的模式检测的区别。
教学过程
(一)
举例(提取特征),教师举例反转图像的辨认、不同的声音的波形图的特征和不同字母的不同特征。
模式和模式识别的概念进行概念的讲解。
模式:语音和图片都属于模式的一种,那么,什么是模式呢?模式可以分为抽象和具体两种形式。前者如意识、思想等,是人工智能的另一研究分支。我们所研究的模式主要是语音波形、地震波、心电图、图像、文字等可以对不同的对象进行辨识和分类的特征。
模式识别:人工智能中的模式识别方法是从数据中学习某个类别的共有模式,或者说,共同特征,,然后基于该共有模式实现数据分类。主要应用领域是图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。
他的目的一是希望由机器为代替人完成所需要的识别任务进而把人从繁重的或是枯燥的劳动中解放出来。例如ETC收费机器人;
二是希望能够扩展人的能力,替代人完成人所不能完成的识别任务。
(三)基于手工规则:
接下来,我们就跟随科学家们的脚步,看看科学家们是如何用计算机进行模式检测的探索的。
活动一:阅读第96页3.2.1,请以小组为单位,讨论并用自然语言来表达基于手工规则的模式检测人脸的基本步骤。
教师:(基于手工规则的人脸组成部分的检测首先基于眼睛位置能被正确检测,再检测其他人脸器官。)
图像以像素的方式存储在计算机中,人眼由黑色像素点组成,构成人眼的像素点比周围像素点的取值要小,这个局部最小值所在像素点区域是对称的话,就以极大概率被识别为眼睛。接着,在眼睛区域附近根据相关规则(如位置等)继续有哪些信誉好的足球投注网站其他人脸组成部分。
活动二:
讨论基于手工规则的模式检测人脸的局限性。
进一步的讨论,一,在识别过程中,会遇到什么问题?二,这种算法的缺点是什么?三,如果要模拟车牌的识别,应该有什么流程?
教师:如果闭眼了就检测不到人眼,也没法检测其他部分。回答的非常好,这种前后相互依赖的检测势必会导致一步走错,满盘皆输的结果。另外,繁杂的检测规则也难以迁移到比如车牌识别的问题中。车牌的识别应该是首先识别哪里有数字,再确认数字是什么的过程。
(四)基于数据建模
活动三:阅读p97,上网有哪些信誉好的足球投注网站ASM算法,用自然语言来表达基于数据建模的模式检测人脸的过程。
科学家们发现,基于手工规则的模式检测结果并不尽如人意。随着计算机技术的不断发展,能不能让算法通过数据来建立模型,去进行模式检测呢?
请大家接着阅读课本第97页,接着上网查找ASM算法,用自然语言来描述基于数据建模的模式检测人脸的过程并画出流程图
活动四:总结两种模式检测的优缺点
优点
缺点
基于手工规则
实现简单
前后依赖、
难以迁移
基于数据建模
灵活、
效果显著
复杂、
实现难
思考:基于数据建模的模式检测还有什么缺点?
(五)从数据建模的缺点,引出深度学习的模式检测:
科学家们发现,就算算法再精妙、再提升,总是会有新的无法分辨的图片,比如,人的背影就没法识别出人脸,回到课堂开始的地方,让我们想想,我们人是怎么学习分辨物体的呢?我们从一出生,就开始用我们的眼睛观察世界,也许到了三岁的时候,已经看过成千上百个动物了,所以我们会分辨鸡鸭猫狗,那么我们能不能让计算机也和我们一样,通过给与大量标记好的图片再用算法进行训练、学习呢?事实证明是可行的。这就是基于深度学习的模式检测。
活动五:阅读课本并回答1、卷积神经网络CNN的层次结构是什么?2、其中哪一部分可以完成特征提取的过程?其原理是什么?
教师总结:卷积神经网络是通过卷积、激活函数、池化和全连接层进行的,其中最重要的卷积滤波可以完成特征的提取。
讲解滤波器和卷积的概念:滤波器:也称为卷积核,他是有固定权重的神经元,是神经网络训练的结果。滤波器可以用来提取特定的特征(例如物体轮廓、颜色深浅等)
图像中不同数据窗口的数据和滤波器作内积的操作叫做卷积。又称为滤波,本质是提取图像中不同频段的特征。
给出具体的例子,一个像素被3*3的高斯滤波器滤设在灰度图像中取一块3*3的像素值如图所示,请学生写出43这个中心点被3*3滤波器滤波的过程以及算出滤波后的结果。
活动六:
写出滤波的过程以及算出滤波后的结果。
给出具体
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