基于計算機圖像處理技術的人臉識別教學實踐研究

李東輝

摘要：現如今，隨著我國經濟大潮的不斷加快，推動了各個領域的發展發生了突飛猛進的提高，尤其是在科學技術領域中，隨著人工智能的快速發展，人臉識別技術的應用也越來越廣泛。主要研究智能物流機器人上開發的“專注度分析”巡視機器人在人工智能圖像識別技術方面的相關內容。通過機器人采集到的圖片信息，使用圖像處理技術的人臉識別學生的面部表情來判斷學生的專注度和疲勞程度。基于此，本文基于計算機圖像處理技術的人臉識別教學實踐進行了分析，從而較好的提升了課堂學習效果。

關鍵詞：計算機;圖像處理;處理技術;人臉識別;教學實踐

引言

人臉識別技術是一種基于提取人體臉部特征信息，對身份進行識別的計算機生物識別技術，將計算機圖像處理技術與生物統計學原理融合起來，通過計算機圖像處理技術，提取人像的部分特征，并分析生物統計學的原理，建立數學模型，存儲在電腦中，來達到身份識別的目的。人臉識別對人們平時的工作生活產生了重大影響，特別是云計算、大數據、互聯網等服務方面的逐步提升，不斷推動著人臉識別技術趨向成熟，以及發展領域的不斷擴大。現今，人臉識別技術廣泛應用，為該項技術發展提供新的契機。為更好滿足人臉識別技術應用需求，做好針對性人才教育培養規劃至關重要。在此過程中，計算機圖像處理技術人才識別課程教學，應緊抓時代發展需求，加強人臉識別教學教育實踐改革，以人臉識別教學實踐多元化、系統化開展為基礎，擴寬教育實踐范圍，使人臉識別技術人才教育培養能充分與國際教育發展相接軌。

1基于計算機圖像技術處理的人臉識別技術運用

1.1數碼科技產品

數碼科技產品，是人臉識別技術應用主要門類，其中移動電話、移動PC電腦、小型服務器工作站等是人臉識別技術在數碼科技領域運用的主要方向。與傳統概念中人臉識別技術應用不同的是，數碼科技產品對人臉識別技術的要求是小型化、便攜性。因此，在計算機圖像處理技術算法優化方面，針對數碼科技產品人臉識別技術開發，更多考慮到技術適用性、功能多元化，以滿足移動電子設備對人臉識別技術的使用需求。除此之外，數碼科技產品中計算機圖像處理技術，其技術內核不僅要能保證人臉識別模塊的易用性，同時，也要盡可能根據數碼科技產品未來化發展，做好更深層次技術整合。所以，從技術研發角度來看，數碼科技產品對人臉識別技術運用，更重視技術創新、技術資源開發，保證其先進性、前瞻性，是人臉識別技術在數碼科技產品領域對計算機圖像處理技術應用的根本條件。

1.2電子信息身份識別

電子信息身份識別最早是基于身份驗證數據編碼技術運用衍生而來，隨著人臉識別技術普及，電子信息身份識別，最終將指紋識別、人臉識別納入電子信息身份識別技術體系。計算機圖像處理技術在人臉識別中運用推廣，彌補人臉識別核心技術不足，使人臉識別技術能基于靜態、動態多種模式進行信息甄別，最大限度地滿足了人臉識別技術在電子信息身份識別中的運用需求。至此，2010年國際民航組織將人臉識別技術列為電子身份識別的主要技術門類，全球近120個國家對電子信息身份識別系統做出了內容完善，提高了人臉識別技術應用的廣泛性。

2計算機圖像處理課程的特點與現狀分析

計算機圖像處理是近幾年來信息處理技術中發展最快且應用范圍最廣的課程，呈現出良好的就業前景。起初學生會受課程前景優勢或網絡環境對“美圖”原理好奇心的驅使，容易對本門課程抱有期待和興趣，但在學習過程中，多數學生往往受困于復雜的數學公式和概念，導致學習興致消退。對于課程教材，國內主要選用某教授編纂的計算機圖像處理系列，內容豐富且理論論證清晰。然而，隨著計算機視覺及人工智能技術的高速發展，教材中介紹的基本算法和理論已無法滿足實際應用需求。此外，在實際教學過程中發現，雖然教材內容涉獵較多，但章節之間關聯性不強，若完全依賴教材章節安排授課，難以讓學生構建系統性的知識體系?？己耸菣z驗教與學的效果，反思教學過程和教學方法的重要手段，不同的考核方式也會相應地指導學生如何進行課程學習。傳統的計算機圖像處理課程考核多采用期末閉卷考試與平時考勤、作業及實驗報告相結合的方式，忽視了對學生團隊協作、知識遷移水平的客觀評價，致使部分學生不主動思考，僅僅為了應付考試，自身能力難以得到真正的鍛煉。此外，在計算機圖像處理領域，對問題的求解通常需要在夯實的理論基礎上進行實踐操作。目前的教學模式仍然以理論教學為主，并未強調對學生開放性思維進行鍛煉，“重理論、輕實踐”，在面對實際的圖像處理問題時，學生往往束手無策，或者很難找到提高圖像質量的最優方案。

3基于計算機圖像處理技術的人臉識別教學分析

3.1教學參照對象選擇

本次教學實踐研究主要選用開源軟件開發工具包作為人臉識別教學參考，依據原有數據鏈開展教學細節梳理分析。根據計算機圖像處理技術人臉識別教學內容不同，將基于SDK數據包開源數據做教學優化，為后續階段人臉識別課程教學實踐積累經驗。

3.2課程教學內容

計算機圖像處理技術能夠發展和培養學生解決問題的能力，但基礎知識的系統構建是其基礎和理論前提。結合新工科背景下的教學目標和實際學情，計算機圖像處理技術的人臉識別課程的主要內容包括：人臉圖像及其表達與性質、人臉圖像預處理、人臉圖像形態學變換、人臉圖像數據壓縮、人臉圖像分割、人臉圖像處理工具的應用，以及計算機圖像處理技術的人臉識別的最新發展狀況。受課時限制，單純利用課堂時間和依靠書本教材并不能讓學生快速掌握學科基本理論知識，難以達到預期的教學效果;因此，在具體設計理論內容時，要充分考慮到行業技術快速發展帶來的影響，把人才培養的目標向前瞻性轉變，至少要為學生畢業三到五年內的職業成就做出相應的規劃。在備課時，教師需要結合自身的專業知識及多渠道的資源，有選擇性地對課程大綱內容進行一定程度的分類和擴展，并要做到逐年更新課件及講義。對于理論性較強、內容關聯程度不高的章節，教師可以對要講解的內容做一個當前技術發展下的簡單分類，為學生構建一個基本的知識框架。例如對于圖像分割這一章，圖像分割方法可以分為傳統的圖像分割方法和基于深度學習的圖像分割方法。對于重點講授的傳統圖像分割方法可再進行細分，如基于閾值、邊緣、區域、聚類等分割方法。此外，教學對應的固定課時安排，在實際課程教學中可以根據學生對知識的掌握情況進行靈活調整和安排。

結語

綜上所述，基于計算機圖像處理技術人臉識別教學實踐，必須要結合計算機圖像處理技術特點，強化人臉識別教學內容適用性，確保人臉識別課程教學能滿足不同行業人才應用培養需求，進一步完善人臉識別技術應用教育人才培養體系，解決早期階段我國人臉識別技術教育人才匱乏問題，從根本上把計算機圖像處理核心課題與人臉識別教學基本內容做統一教育規劃，為未來階段更好地實現人臉識別教學工作的長效化推進奠定良好根基。

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