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探究圖像識別教學中的計算思維培養方式

2019-08-13 09:09:31朱麗花白珍
中國信息技術教育 2019年14期
關鍵詞:人臉識別特征思維

朱麗花 白珍

隨著移動互聯網、智能手機和各種社交媒體的發展,圖像慢慢成為互聯網中的主要信息載體,圖像識別在日常生活中扮演了非常重要的角色。例如,交通運輸方面的車牌自動識別系統,公共安全方面的指紋識別技術、人臉識別技術,農業方面的食品合格檢測技術、森林里樹木的健康狀況分析技術,醫學方面的X光片識別技術,商業方面的掃描二維碼、商品相似款搜索技術,生活娛樂方面的“以圖搜圖”技術、娛樂監管技術等。此外,在機器人、智能家居、自動駕駛、教育、古玩等行業,圖像識別也有不同程度的應用。但是,對課標提到的數據與計算的內容,不少教師的理解還停留在數值計算和工具操作層面,很少關注計算機處理類似于圖像、視頻等非數值型數據的原理和方法,并且普遍存在重實踐輕理論、重操作輕思維的傾向。引導學生探究“人臉識別”背后的技術原理,體會形成問題解決方案過程中產生的一系列思維活動,有助于學生計算思維的發展。

● “人臉識別”案例呈現

如今“刷臉”時代已經到來,人臉識別技術已應用到公安、機場、邊防、銀行、電子商務、單位考勤、安防等多個領域。那么,“人臉識別”是什么?它又是如何工作的呢?人臉識別可描述為給定靜止或動態圖像,利用已有的人臉數據庫來識別圖像中的一個或多個人,因此人臉識別通常也叫做人像識別、面部識別等。人臉識別技術的工作過程可以概括為信息數字化、簡約、提取關鍵特征、自動識別等,具體過程如圖1所示。

信息數字化。從攝像頭、照片或視頻中采樣,檢測出人臉的存在并確定其具體位置。

簡約。為了保證人臉圖像中人臉大小、位置以及人臉圖像質量的一致性,必須對圖像進行簡約和預處理。常用的操作有增強圖像對比度、姿態矯正、光照補償、尺寸歸一化、銳化等。

提取關鍵特征。提取出人臉中眼睛、鼻子、嘴巴的距離、傾斜度等關鍵特征。

自動識別。輸入一個人臉特征,和數據庫中對應的特征進行逐個比對,找出“一個”與輸入特征相似度較高的特征。將這個較高相似度值和預設的閾值相比較,如果大于閾值,則返回該特征對應的身份,否則返回“不在庫中”。

人臉識別技術使用到的提取、約簡、數字化、抽象特征、建立模型、設計算法、自動處理等要素,都是構成計算思維的基本要素。

● 運用計算思維探究“人臉識別”背后的技術

通過界定問題、抽象特征、建立模型、合理組織數據、判斷分析與綜合等一系列計算思維活動,能夠有效探究“人臉識別”背后的技術。

1.界定問題

界定問題是把復雜的問題分解為具有可操作性的若干個小問題。

“人臉識別”的依據是什么?人臉識別是利用圖像識別技術,根據原始圖像的顏色分布、幾何形狀、紋理等視覺特征,來搜索相似的圖像。它的技術方法有很多種,常用的一種稱為“內容特征法”。

計算機中的圖像如何存儲?計算機中的圖像,畫面被劃分成一個個按行、列順序排列的“方格”,這些“方格”稱為“像素”(如圖2)。

2.抽象、提取關鍵特征

抽象、提取關鍵特征是從問題出發,排除無關因素,提取研究對象的重要特征,找到解決問題的關鍵要素。

我們將原圖轉成一張較小的灰度圖像,假定為50×50像素(如圖3)。這一步的作用是去除圖片的細節,只保留結構、明暗等關鍵信息,摒棄不同尺寸、比例帶來的圖像差異。

我們將灰度圖像進一步轉換成黑白圖像(如圖4)。轉換時,先要為“黑”和“白”設定一個恰當的分界值,稱為“閾值”。灰度小于這個閾值的像素被確定為“黑”,灰度大于這個閾值的像素被確定為“白”。閾值確定的原則是使黑白圖像的輪廓與原圖盡量一致。

3.建模、構造算法

通過關鍵要素間的邏輯關系,用形式化的方法來處理邏輯演算,構建數學模型,即將各關鍵要素的邏輯關系式通過一定的符號聯系起來,形成表達推理的形式結構。

我們將黑白圖像中的每個像素用二進制數0或1表示,0代表黑,1代表白,形成一個50×50的0-1矩陣,稱為“特征矩陣”(如圖5)。

我們將搜索到圖像的特征矩陣與原圖的特征矩陣進行比對,比對方法類似于“漢明距離”算法,即對兩個矩陣中相同位置的二進制數值進行異或運算,若兩個值相同則運算結果為0,否則為1。

4.分析數據,得出結論

統計運算結果中1的個數,若1少于一定數量則認為兩張圖像相似,否則認為不相似。

由此可知,特征矩陣是根據原始圖像的內容決定的。因此,需要對圖像進行預處理,如調整色相、飽和度、明度、對比度、清晰度以及裁剪、局部加工等,強化圖像的內容結構,突出圖像特征,提高搜索效率。

5.遷移、拓展延伸

人臉識別技術可以減少信息泄露,加快通行檢查速度,打擊犯罪等。跟“人臉識別”使用相似技術原理的有車牌自動識別系統、商品相似款搜索、生物識別、水利資源調查等(如圖6),這些都屬于圖像識別技術。

圖像識別技術是立體視覺、運動分析、數據融合等實用技術的基礎,是人工智能的一個重要領域,它已經應用于我們生活的方方面面,給我們帶來極大便利。圖像識別的發展經歷了三個階段:文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。

在日常教學中,我們應該從最基本的概念、技術出發,刨根問底,追根溯源,讓學生理解理論從何而來,向何而去,指導學生運用計算思維進行深入思考,幫助他們在分析問題和解決問題的過程中發展計算思維,提升計算思維能力。

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