《人脸检测技术》公选课课程设计与实践

李争名

摘要：针对选修公选课的学生具有不同的学科背景，设计基于科研和教学互动的公选课课程。《人脸检测技术》公选课利用相关科研成果设计教学内容，探索科研与教学互动的公选课教学模式，增强学生的工程实践能力，激发学生的学习兴趣，促使学生主动学习，提高人脸检测技术公选课的教学效果。

关键词：人脸检测；公选课；课程设计；实践教学；教学改革

中图分类号：TP 310 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）15-0130-03

Public Elective “Face Detection” Course Design and Practice

LI Zheng-ming

（Industry Training Center， GuangDong Polytechnic Normal University， Guangzhou 510665， China）

Abstract： In view of students coming from different majors and backgrounds， public elective "Face Detection" course is constructed based on the interaction between research and teaching. In order to explore the teaching mode of research and teaching， teaching contents are designed by using the related research results in face detection. The public elective course can improve the ability of operating practical process， stimulate students interest in learning and promote students' active thinking. Then， it can improve teaching effect of public elective "Face Detection" course.

Key words： face detection； public elective course； course design； experiment teaching； teaching reform

1 引言

目前，人工智能技術在飞速发展，并受到社会各界的广泛关注。李克强总理在政府工作报告中提出要加强新一代人工智能的研发应用，发展智能产业，拓展智能生活。而人脸识别作为人工智能领域中的研究热点，在政府、军队、银行、社会福利保障、零售、电子商务和安全防务等领域中具有广阔的应用前景[1-2]。作为人脸识别系统中的一个重要环节，人脸检测主要是采用一定的策略对图像进行搜索以确定是否含有人脸，如果有则返回人脸的位置、大小和姿态等信息，否则返回无。虽然人脸检测只是人脸识别的一个环节，但是人脸检测的效果直接影响到人脸识别的性能，而且人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的图像检索、数字视频处理和视频检测等方面有着重要的应用价值，并在金融等行业中都具有广泛的应用[3-4]。 虽然人脸检测技术广泛应用于人们的日常生活，但相关的研究大多集中在实验室，人脸检测课程相对较少。因此，为了让学生了解人脸检测技术的发展趋势，人脸检测技术公选课通过合理安排教学内容，引入相关科研成果，让学生了解人脸检测在图像处理，模式识别和机器视觉等领域的应用，掌握人脸检测技术的相关知识，培养学生的工程实践能力。

2 人脸检测技术公选课教学内容的设计

为了让学生掌握人脸检测技术的理论知识和工程实践，教学内容从本人参与的《面向金融行业安全的视频分析与异常事件检测》项目中选取。面向金融行业安全的视频分析与异常事件检测项目主要利用模式识别、计算机视觉的技术和手段设计面向自助银行的智能视频分析与异常事件检测以及人脸识别等身份识别的方法。为让学生更好地理解人脸检测技术，从项目中选择客户检测，人脸检测和伪装检测三个模块作为教学内容，并把上述三个模型设计成一个完整的人脸伪装识别系统，其流程图如图1所示。

根据图1所示的人脸伪装识别流程图，人脸检测公选课的教学内容设计如下：

1）客户检测模块

客户检测模块的本质是人体检测，检测人体在计算机视觉中有许多应用，例如智能汽车、视频监控、图像检索和高级人机交互等。因此，通过该模块的教学，使学生了解人体检测的发展现状和趋势，掌握常用的人体检测算法。由于帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况，被广泛地应用于人体检测中，因此，在客户检测模块中以帧间差分方法为基础设计教学内容。通过该模块的学习，学生能够掌握高斯平滑预处理和轮廓检测等图像处理的基本知识。客户检测模块教学内容的设计如下：

（1）对序列图像进行高斯平滑预处理，去掉图像随机噪声，减少运算的复杂度，克服噪声对图像处理结果的干扰。

（2）在视频图像序列中选取连续的两帧图像，做绝对差值图像，获得差值图像。

（3）求取最近10帧绝对差值图像的均值，对差值图像进行分割，提取图像中运动较为剧烈的区域。

（4）对阈值图像进行中值滤波，去掉图像的噪声细节。

（5）过滤轮廓较小的区域，提取超过一定阈值的区域作为检测到的人体部分，帧间差方法检测人体的效果如图2所示。

2）人脸检测模块

为了更好地讲解人脸检测模块，在该模块中加入人脸识别的相关知识，让学生更好地了解人脸识别的整个流程。人脸检测模块利用Adaboost方法检测处人脸，然后利用稀疏描述方法进行人脸识别。通过该模块的学习，让学生掌握视频人脸检测和识别算法的知识。

3）伪装检测模块

人脸的伪装有多种方式，常见的有帽子、口罩和墨镜对人脸的遮挡引起，也可能由手、雨伞、纸张、头套或者摩托车安全头盔的遮挡引起。为了让学生掌握人脸伪装检测的基本原理，在课程设计中使用基于聚类分析的方法对人脸伪装进行检测，通过使用K均值聚类将伪装区域与背景分割开来，从而提取出伪装的形状与轮廓，并做出进一步的分析。通过该模块的学习，让学生掌握伪装检测的相关知识。该教学模块的具体流程如图4所示。

3 人脸检测技术公选课的特点

人脸检测技术课程以工程实践为主，通过理论知识的讲解，使学生掌握人脸数据的预处理、检测和分类等方法，提高不同专业学生掌握人脸识别技术的能力。此外，人脸检测技术具有理论复杂和知识零散等特点，因此，人脸识别技术课程需要较多的知识储备和较高的编程能力。本文设计的人臉检测技术公选课程具有以下几个特点：

1）面向全体学生，受众面较宽

高校开设的人脸检测技术课程主要面向研究生和特定专业的学生，其他专业或对人脸检测技术有兴趣的同学没有办法选修。例如，张[5]把人脸识别技术应用于“模式识别”课程中，设计案例式教学。然而，“模式识别”课程仅仅是部分专业开设，其受众面较窄。人脸检测技术公选课不仅计算机科学与技术、电子信息、自动化、机电等专业可以选择，而且对人脸识别技术感兴趣的学生也可以选择，提高了课程的受众面。

2）引入科研成果，教学内容新颖

目前，公选课的教学内容大多集中于理论知识的讲解，缺乏相关的研究成果，教学内容的相对陈旧。公选课作为高校教学的重要组成部分，为学生自由选修的非专业课程提供了一个平台，教学内容应能够改善学生的知识结构，促进学生个性发展。因此，结合科研成果，设计公选课教学内容，能够把最新的技术引进课堂。

3）理论联系实践，学生兴趣高

目前，公选课程大多针对特定专业，偏重理论，实践较少，学生兴趣不高。根据公选课参与人数多和普及性强等特点，把科研成果中的部分内容设计为实践教学内容，把枯燥的理论知识转化为实践，激发学生的学习兴趣，提高他们的工程实践能力。

4 结论

《人脸检测技术》公选课通过理论与实践的结合，让学生了解人脸检测在图像处理，模式识别和机器视觉等领域的应用，培养学生的工程实践能力。通过引入相关科研成果，合理安排的教学内容，提高了学生的学习兴趣和了解人脸检技术在日常生活中的应用。

参考文献：

[1] 邹国锋，傅桂霞，李海涛，等.多姿态人脸识别综述[J].模式识别与人工智能，2015，28（7）： 613-623.

[2]徐晓艳.人脸识别技术综述[J].设计与研发，2015（10）：30-35.

[3]卢宗光，刘青山，孙玉宝. 基于深度学习的大规模人脸图像检索[J].太原理工大学学报，2018，49（1）：106-112.

[4] 黄知超，张鹏，赵华荣，等. 智能视频监控中基于肤色信息的人脸检测算法研究[J]. 现代电子技术，2018， 41（7）：58-61.

[5] 张立国，张培恒，金梅，等.“模式识别”课程案例式教学的探索与实践[J].教育现代化，2018（8）：159-160.