人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动权，是打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全的重要战略布局。

人工智能的发展离不开人才培养，党中央、国务院2017年印发了《新一代人工智能发展规划》，明确提出“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，2018年，教育部进一步明确，要“构建人工智能多层次教育体系，在中小学阶段引入人工智能普及教育”。

我校作为湖北省教育信息化人才培养的主阵地之一，在计算机类专业中开设了《人工智能教育》课程，在教育技术学专业开设《中小学人工智能教育基础》课程，旨在培养具备一定人工智能知识的教育信息化人才，尤其是能在中小学讲授人工智能课程的信息技术师资。本实验作为设计性、综合性实验，在上述两门课中开设。

（1）实验原理

基于OCR的证件识别

      OCR指电子设备打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，如图1所示

                                                             

                                                                   图1 OCR识别原理图

输入图像进行预处理：对采集到的证件图像进行灰度化和去噪处理，同时保留和增强证件中纹理和颜色的信息，去除可能影响纹理和颜色信息的噪点。方法包括图像灰度化、图像灰度拉伸、空域滤波之中值滤波等。

身份证图像粗定位：使原始图像经过处理后能够清楚地显示出证件图像区域，同时使图像中的非文字区域减弱，从而能准确有效地定位出文字在图像中的位置。算法包括：边缘检测法、数学形态学法、基于纹理分析的定位方法、行检测和边缘统计法、遗传算法，Hough变换和轮廓线法、基于小波变换的方法、神经网络法等。

细定位：由于身份证的信息位置固定，可直接指定ROI区域的子图像；或采用垂直投影和水平投影定位。

文字识别：方法包括模板匹配字符识别算法、统计特征匹配法（13线法）、神经网络字符识别算法、SVM+特征提取以及卷积神经网络CNN等。

• 人脸识别

      人脸识别的本质是对两张照片中的人脸进行相似度计算，人脸识别系统主要包括人脸检测、特征点定位、预处理、特征提取、特征比对和判断6个步骤，如图2所示。

                           

                                                                                 图2 人脸识别原理图

人脸检测：从输入图像中判断是否有人脸，如果有，给出人脸的位置和大小。

特征点定位：在人脸检测给出的矩形框内进一步找到眼睛中心、鼻尖和嘴角等关键的特征点，以便进行后续的预处理操作。

预处理：完成人脸子图的归一化，包括关键点对齐，以消除人脸大小、旋转等的影响；对人脸核心区域子图进行光亮度方面的处理，以消除光强弱、偏光等影响。

特征提取：采用深度学习算法从人脸子图中提取出可以区分不同人脸的特征。

特征比对：将待识别的人脸与人脸特征数据库进行比对，对从两幅图像中提取的特征进行距离或相似度计算。

判断：对前述相似度或距离进行阈值化，判断相似度是否超过设定阈值，从而判断是否识别出人脸。

• 课堂行为识别

      课堂行为识别基于人体姿态估计（Human Posture Estimation）技术，通过将图片中已检测到的人体关键点连接起来，实现人体姿态估计。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等17个特征点。行为识别则根据特征点的相对位置计算人体行为。课堂行为识别过程如图3所示。

                                                                      图3 课堂行为识别原理图

• 语音识别

      语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

      课堂上的语音识别，可以识别学生的语音回答，作出评价；或识别教师的语音指令，开启或关闭相应的教学设备。此外，语音识别与翻译技术相结合，还可以实现同步的双语课堂。

                      

                                                                           图4 语音识别原理图

                                          

                                                                       图5 语音识别教学应用

 

• 知识点：共 5 个

1. 基于OCR的文本识别技术
2. 人脸识别技术原理及在校园中的应用
3. 机器视觉中的人体姿态估计技术
4. 行为检测与识别技术
5. 语音识别技术及其在教学中的应用

1. 详细阅读和理解虚拟仿真实验操作说明书；
2. 通过查阅资料，了解冶金行业典型的厚度控制系统基本知识；
3. 能够提炼和归纳出厚度控制系统的控制框图；
4. 理解计算机仿真的作用，清楚PID控制算法中各个环节的作用；
5. 最终实验成绩为每次实验成绩的总和，而每次实验由四部分构成，分别为实验预习、实验过程、实验报告、操作规范；
6. 根据实验过程所得到的数据和曲线，进行分析，并提交实验报告。