Les 2: Gezichtsherkenning

• Informatievaardigheden
• Middelbare school
• vmbo t, mavo, havo, vwo
• Leerjaar 1

Les 2

Gezichtsherkenning

Leerdoelen

• We leren wat gezichtsherkenning is.
• We ontdekken wat biometrische kenmerken zijn.
• We leren om zelf een machine te trainen en voorwerpen te herkennen.

Inleiding 

In deze les ga je leren over een nieuwe technologie die ook wordt gebruikt op Schiphol en door Snapchat: gezichtsherkenning. 

Een slimme computer kan gezichten scannen, herkennen en controleren.

We gaan een computer trainen om niet alleen gezichten, maar ook voorwerpen te herkennen! 

Wat heb je nodig?

• Computer/Laptop met webcam en anders je mobiel
• Internet 
• 5 voorwerpen

Bron: EU-Startups

Link afbeelding: https://www.eu-startups.com/2020/12/facial-recognition-tech-risks-regulations-and-future-startup-opportunities-in-the-eu/

• Start!
• Uitleg
  
• Aan de slag 
  
• Klaar?
• Afsluiting
  

Inhoud

Klik op één 

van de iconen

Start!

Stelling 1:

Gezichtsherkenning mag niet door social media bedrijven gebruikt worden.

Stelling 2:

Door gezichtsherkenning wordt de wereld veiliger.

Stelling 3:

Gezichtsherkenning moet gebruikt worden om te betalen.

Uitleg 

Wat is gezichtsherkenning?

Gezichtsherkenning is een techniek waarbij een gezicht herkend wordt op basis van biometrische gegevens. 

Biometrische gegevens? Wat zijn dat? Goede vraag!

Biometrische gegevens zijn kenmerken van een persoon. Dit kunnen fysieke kenmerken zijn zoals een vingerafdruk, je oog of je stem.

Maar ook gedragskenmerken. Dit is bijvoorbeeld de manier waarop je een handtekening zet.

Al die kenmerken bij elkaar zorgen ervoor dat je iemand kunt herkennen.

Video: Hoe werkt gezichtsherkenning?

Titel: GEZICHTSHERKENNING: Het wordt steeds vaker toegepast, maar mag het ook?

Link: https://youtu.be/QbgMr01ElSI

Bron: NOS

Aan de slag 1

Opdracht:

Nu je iets beter begrijpt hoe machines gezichten of voorwerpen herkennen is het tijd om een eigen machine te trainen. Volg de stappen op de volgende slides om een machine te trainen!

In 7 stappen voorwerpen herkennen

Stap 1: Ga naar teachable machine

Stap 2: Verzamel 5 objecten

Stap 3: Maak 5 klassen

Stap 4: Maak voorbeeldfoto's

Stap 5: Train je model

Stap 6: Testen

Stap 7: Conclusies

Denkvraag:

Zou gezichtsherkenning in de toekomst voor scholen interessant kunnen zijn?

Stap 1: 

Ga naar Teachable Machine

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

Bij Teachable machine kun je een model trainen met afbeeldingen, 

met audio of met houdingen. 

Welke lijkt jij het meest interessant?

Afbeeldingen

Stemmen

Houdingen

1. Laten we voor nu op 'projectafbeelding' kiezen. 

2. En  vervolgens op 'model voor standaard afbeelding'.

Stap 2: 

Verzamel 5 verschillende objecten

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

Verzamel 5 objecten die je voor de camera kunt houden.
Dit kan je mobiel zijn, een schoen, maar ook een pen of een boek.

Schrijf op welke 5 objecten je kiest.

Stap 3: 

Maak 5 klassen

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

1: Maak 5 verschillende klassen aan

2: Geef elke klas een naam 

Stap 4: 

Maak voorbeeldfoto's

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

1. Hou het object voor de webcam 

2. Klik op 'Hold to Record'

3. Verzamel minimaal 50 samples (voorbeelden)

4. Doe dit voor elke klas

Let op: Als je laptop/chromebook geen webcam heeft kun je ook foto's maken met je mobiel van het object en deze uploaden.

Stap 5: 

Train je model

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

1. Heb je van alle klassen 50 foto's genomen?

2. Klik dan op 'Train model'

3. Dit kan even duren (1-3 minuten)

Uitleg 

Wat heb je tot nu toe gedaan?

Je bent nu een computer aan het trainen om de foto's die je in de vorige stappen hebt gemaakt te herkennen.

De computer gaat hopelijk op een gegeven moment patronen herkennen. Op basis hiervan kan de computer objecten herkennen.

Stap 6:

Testen

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

Je machine is nu klaar om getest te worden. 

Hou één van de objecten voor de webcam en kijk bij output in hoeverre de machine het object herkent. 

Let op: Heb je geen webcam? Maak dan opnieuw een foto van een object wat je gebruikt heb voor je machine. 

1. Upload de foto

2. En kijk bij Output wat er gebeurt.

Stap 7:

Conclusie

Titel: Zo bepalen algoritmes jouw wereldbeeld | NOS op 3

Link: https://youtu.be/RZkZ-PLJzas

Bron: NOS op 3

Even checken

Werkte jouw model?

Bespreek klassikaal of je model werkte. 

Was het helemaal foutloos of niet? Bespreek waar dit aan zou kunnen liggen.

Als je dit gedaan hebt kun je door naar de volgende opdracht.

Aan de slag 2

Opdracht:

In de vorige opdracht heb je een machine getraind die foto's kan herkennen. 

In deze opdracht ga je zelf een project verzinnen. Je mag kiezen of je weer een image project doet of een project op het gebied van 'audio' of 'pose'.

Je werkt in tweetallen en bedenkt een toepassing die handig kan zijn voor bij jou op school.

Klaar?

Ben je klaar met de opdrachten?

Daag je zelf extra uit op de volgende slide.

Extra opdracht: 

Vul het Machine Learning Stappenplan in aan de hand van dit hoofdstuk. 

Kies zelf een bedrijf of organisatie uit die de technologie van gezichtsherkenning gebruikt.

Klik hier voor PDF

Afsluiting

Vraag om mee te nemen...

Wat zijn de risico's van gezichtsherkenningsmodellen?

Ik kan nu:

• Een trainingsmodel maken om objecten te herkennen
• Zelf een toepassing verzinnen waarbij herkenning (stem, afbeelding, video) een handige toepassing is.

Ik weet nu:

• Wat biometrische kenmerken zijn
• Wat gezichtsherkenning is
• Wat trainingsdata is

Deze les

=

Gezichtsherkenning

Volgende les

=

Ethiek