第二单元第3课《人脸识别项目应用 情绪识别项目实现》课件 清华大学版信息科技六年级上册.pptx

第3课人脸识别项目应用——情绪识别项目实现（清华大学版）六年级上

1核心素养目标3新知讲解5拓展延伸7板书设计2新知导入4课堂练习6课堂总结课后作业8

01核心素养目标信息意识计算思维数字化学习与创新信息社会责任理解并尊重同学的隐私，学会安全地收集和处理敏感数据（如人脸），避免不当分享。利用人脸识别技术，思考人脸识别、人脸情绪识别、人脸性别识别的应用场景，学习制作简单的项目作品。学习人脸识别项目设计，设计一个项目作品、设想它的应用场景、拓展它的功能。能够了解人脸识别技术的项目应用，认识到人脸识别技术对于个人的价值。

02新知导入人们从20世纪80年代开始研究人脸识别技术，到现在该技术已经相当成熟了。人们从使用人脸来识别身份这一用途出发，不断扩展其功能，让它应用于多种领域。在了解了机器识别人脸的过程和原理后，我们是否也可以自己来实现人脸识别技术的应用，并发挥自己的想象力，将它应用到更宽、更广的领域呢?

02新知导入

02新知导入思考同学们，如果让你们设计一个人脸识别的项目，你们觉得它需要具备哪些功能，怎样实现呢?人脸检测：能够在各种环境下准确检测人脸。人脸识别：实时识别和验证人脸。人脸特征提取：提取人脸的独特特征。4.数据库管理：支持用户信息的存储、更新和删除。

02新知导入

03新知讲解一、人脸识别技术的项目应用在基础的人脸识别技术的支持下，人们不仅让机器能通过人脸识别身份还不断思考它的新功能，如情绪识别、性别识别等。

03新知讲解情绪是人类多种感觉、思想和行为等综合产生的心理和生理状态。人们常见的情绪有喜、怒、哀、乐等，一般体现在面部表情、行为、语言等方面。机器识别人脸情绪，主要是通过面部表情和情绪间的对应关系来实现的如人心情愉悦时嘴角会上扬，愤怒时会皱眉、瞪大眼睛等。机器进行人脸情绪识别和人脸识别相似，首先通过采集不同人脸的情绪图片，提取人脸的面部特征进行学习，然后训练一个可以分类的模型，最后进行应用测试，识别新的人脸情绪，如图2.3.1所示。情绪识别

03新知讲解情绪识别图2.3.1人脸情绪识别

03新知讲解人们判断一个人的性别有多种方法，最简便的方法之一是通过人脸进行分辨。如今，人们也广泛使用计算机人脸识别技术来判断一个人的性别。机器通过人脸识别技术识别人的性别时，主要通过提取人面部特征数值的方法，比如人脸轮廓线条、面部肤色、眼睛大小和间距等，如图2.3.2所示。性别识别

03新知讲解性别识别图2.3.2人脸性别识别

03新知讲解在思考出项目创意和主要功能后，就要进入动手实践的环节了。下面以人脸情绪识别为例，来了解一下这个项目的实现过程吧!(1)项目思路梳理。在项目开始前，通过思路梳理可以让项目实现更清晰。人脸情绪识别的过程和人脸识别的过程相似，根据人脸识别的过程，可以梳理出人脸情绪识别的项目思路，如图2.3.3所示。项目实现

03新知讲解项目实现图2.3.3人脸情绪识别项目思路

03新知讲解(2)打开编程软件，将模式切换到Python模式，单击“扩展”中的“添加”，安装并加载“人脸识别”模块指令。在加载的过程中，软件内部已经自动添加好了人脸数据库，并训练好人脸情绪识别的模型。(3)有了训练好的人脸情绪识别模型，就可以进行人脸情绪识别了。(4)使用“打印”指令，将识别的情绪结果和结果置信度在控制台中显示，并将图片识别结果进行显示，如图2.3.4所示。项目实现

03新知讲解项目实现图2.3.4人脸情绪识别程序示例

03新知讲解(1)置信度，简单来说，就是一个被测量参数测量值的可信程度。在程序中它是指被检测的人脸情绪结果(如高兴)的可信或真实程度。(2)指令中的“第0位”是指图片中人物的出现顺序。当图片中只有一个人物时，检测的是当前图片中的人物;当图片中有多个人物时，选择“第几位”可以让机器知道检测的是哪一位的人脸情绪，一般图片检测人脸顺序为从左至右最左边的人物为第0位。温馨小贴士

03新知讲解课堂活动编写人脸情绪识别的程序，上传一张图片检测识别结果。根据人脸情绪识别的程序，你能编写出人脸性别识别的程序吗?

03课堂练习1.导入必要的库：cv2和face_expression。安装方法，使用命令行（windows和linux都用这个命令）pipinstallopencv-pythonpipinstallface_expression2.加载情绪识别模型。3.打开摄像头。4.进入循环，读取摄像头图像。5.将图像转换为灰度图像。

03课堂练习6.检测人脸。7.遍历每个检测到的人脸。8.裁剪人脸图像，并将其调整为指定大小（40×