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课题
人脸检测与识别
课时
12课时（540min）
教学目标
知识目标：
（1）了解人脸检测的基本原理。
（2）掌握人脸检测的步骤。
（3）掌握常用的人脸识别方法。
技能目标：
（1）能够使用OpenCV进行人脸检测。
（2）能够使用OpenCV进行人脸识别。
（3）能够使用OpenCV进行人眼、猫脸等其他对象的检测。
素养目标：
（1）锻炼分析问题的思维方式，提升逻辑思维能力。
（2）培养锲而不舍的专研精神。
教学重难点
教学重点：人脸检测的基本原理、步骤、常用的人脸识别方法。
教学难点：常用的人脸识别方法
教学方法
案例分析法、问答法、讨论法、讲授法
教学用具
电脑、投影仪、多媒体课件、教材
教学过程
主要教学内容及步骤
考勤
【教师】使用APP进行签到
【学生】班干部报请假人员及原因
新课预热
【教师】讲述一些人脸检测与识别的实际案例，使学生了解人脸检测与识别操作的重要性
【学生】聆听、记录、理解
问题导入
【教师】对学生进行分组，每3～5人一组，并选出一名组长，然后组织学生以小组为单位，扫码播放“人脸检测与识别”视频（详见教材），帮助学生了解人脸检测与识别原理及应用场景，并提出问题：
问题1：人脸检测与识别基于哪些技术进行身份认证？
问题2：说一说人脸检测与识别的应用场景（不少于3种）。
【学生】分组、观看、思考、讨论、举手回答
传授新知
【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，讲解人脸检测的基本原理、步骤、常用的人脸识别的方法。
9.1人脸检测
人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索，以确定其中是否含有人脸，如果有，则返回人脸的位置、大小和姿态等信息。
目前，人脸检测的常用方法有基于知识规则的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。详见教材。
1．级联分类器
?【教师】通过多媒体展示“级联分类器流程”图片，并进行讲解
级联分类器的基本原理为排除法，它将多个分类器按照一定的顺序串联起来，逐级筛选数据。详见教材。
?【教师】提出问题：
正样本、负样本指的是什么呢？
?【学生】聆听、思考、举手回答
?【教师】总结学生的回答
在二分类任务中，样本分为正样本和负样本两种类型。
正样本：符合目标类别特征的数据或实例；
负样本：不符合目标类别特征的数据或实例。
Haar级联分类器
?【教师】通过多媒体展示“Haar特征模板”图片，并进行讲解
Haar级联分类器使用的特征是Haar特征。详见教材。
Haar特征能够简单地描述人脸图像的灰度对比特征，如眼睛区域颜色比脸颊区域暗，鼻梁两侧比鼻梁颜色深，嘴巴比周围颜色深等。详见教材。
获得Haar特征后，Haar?级联分类器采用了级联分类器的思路训练人脸分类器，详见教材。
OpenCV提供的级联分类器支持人脸检测、眼睛检测、鼻子检测等功能，这些分类器以XML文件的形式存放。详见教材。
OpenCV提供的Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器，分别存放在haarcascades、hogcascades和lbpcascades文件夹中。其中，常用的Haar级联分类器如下表所示。
OpenCV中常用的Haar级联分类器
级联分类器XML文件名
功能
haarcascade_eye.xml
眼睛检测
haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
眼镜检测
haarcascade_frontalcatface.xml
正面猫脸检测
haarcascade_frontalcatface_default.xml
正面人脸检测
haarcascade_fullbody.xml
身形检测
haarcascade_lefteye_2splitts.xml
左眼检测
haarcascade_lowerbody.xml
下半身检测
haarcascade_profileface.xml
侧面人脸检测
haarcascade_righteye_2splits.xml
右眼检测
haarcascade_russian_plate_number.xml
车牌检测
haarcascade_smile.xml
笑容检测
haarcascade_upperbody.xml
上半身检测
9.1.2人脸检测的编程实现
cv2.CascadeClassifier是OpenCV的一个类，用于检测图像中的物体。使用cv2.CascadeClassifier类进行人脸检测分为加载级联分类器和使用级联分类器检测图像两个步骤。
1．加载级联分类器
OpenCV提供的cv2.CascadeClassifier()方法用于加载Haar级联分类器或LBP级联分类器，其格式如下。
classifie