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三维目标识别方法PPT课件

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新课程三维目标解读

新课程三维目标解读

04
新课程三维目标的实施策略
注重知识与技能的教学
知识传授
教师需要系统地传授学科 知识，帮助学生建立扎实 的知识基础。
技能培养
在传授知识的同时，注重 培养学生的技能，如观察、 实验、推理等。
知识与技能的整合
将知识传授与技能培养有 机结合起来，使学生能够 将所学知识运用到实际中。强调过程与方法的实践 Nhomakorabea02
新课程三维目标的含义
知识与技能
知识
学生应掌握学科的基本概念、原理和事实，包括学科的核心概念和基本原理。
技能
学生应具备基本的学习、思考和实践能力，如观察、实验、推理、解决问题等。
过程与方法
过程
学生应经历探究、发现和解决问题的过程，培养自主学习和 合作学习的能力。
方法
学生应掌握学习的方法和策略，包括如何获取、处理和应用 信息，以及如何进行有效的学习。
VS
价值观评价
评价学生的人生观、价值观和世界观，以 及道德品质、社会责任感等方面的表现。
06
新课程三维目标的挑战与展望
面临的挑战
实施难度大
新课程三维目标强调学生的全面发展，但在实际教学中， 许多教师难以有效实施，面临如何将三维目标融入教学过 程的挑战。
传统观念的束缚
受应试教育影响，部分教师和家长仍过分关注学生的知识 掌握，对三维目标的理念理解不足，制约了其有效实施。
评价体系的缺失
新课程三维目标需要相应的评价体系支撑，但现有的评价 体系往往难以满足这一需求，导致教师难以全面评价学生 的学习成果。
教学资源的不均衡
不同地区、不同学校的教学资源存在差异，影响了教师对 新课程三维目标的贯彻，制约了学生的全面发展。
展望未来

布鲁姆认知目标三维新分类PPT课件

布鲁姆认知目标三维新分类PPT课件

（1）解释事实性知识──学习者能用自己的话来界定关 键术语（如“浮力”）。
（2）说明概念性知识──学习者能解释浮力是怎样产生 的，其他条件相同的情况下，液体密度不同浮力如何变化 。
（3）执行程序性知识──已知物体的质量、排开液体的 体积和液体的密度，学习者能运用浮力公式计算浮力。
（4）区分概念性知识──学习者能确定在运用浮力定理 时弄清楚那些条件是对解决浮力问题必不可少的。
知识
知识
知识
知识
一般认知、 自我认知
策略知识
关于认知 任务的知识
自我知识
问题解决策略 如倒推法、手段 -目的分析法等
何种知识用何 种认知策略
了解自己在认 知活动中的优
势与不足
11
记忆
识别（recognizing）
（remembering） 回忆（recalling）
理解 解释（interpreting）
学习或解 决问题的 基本要素
知识维度
术语 事实性知识 知识
具体细节 概念和性要素程序性 知识的知识 知识
元认知 知识
具体的言语、非 言语知识与符号
事件、地点、人 物、日期等知识
8
事实性 概念性 程序性 元认知
知识
知识
知识
知识
表明知识组织结
构和内在联系
类别与分类
基础
原理与概括
经整合
理论、模式 与结构
22
（5）核查程序性知识──学习者能确定在解决浮力一类 问题时，使用那种公式最方便。
（6）评判元认知知识──学习者能选择一个解决浮力问 题的计划，判断其是否与现有的理解水平最相吻合。
（7）生成概念性知识──如果液体的密度不变，学习者 学会如何增大物体受到的浮力。

三维目标识别方法.

三维目标识别方法.

基于局部特征匹配的方法
• 从物体的图像中学习并构造物体的模型，同时提 取局部图像块的特征用于匹配。
– 在无需人工干预的情况下，从训练视图中自动地学习 构造出物体的表示
• 通过改变视角, 检测得到视图中三维物体的局部区域 • 通过局部测量计算得到不变量来表示物体
– 识别阶段，测试视图也按照同样的方式构造物体的表 示。 – 识别问题=从测试视图和数据库里的训练视图中，搜索 有相似区域的几何一致性的集合。
基于局部特征匹配的方法
• 比较结论：
– Harris 角点检测器的性能稍稍优于其他检测器; – 描述子的优劣和感兴趣点检测器无关，SIFT 描 述子性能最好，导向滤波器其次，推荐使用维 度较低的导向滤波器; – 不存在对所有场景类型和所有图像变换类型都 最优的一种检测器。为了获得最好的性能，可 尝试同时使用多种检测器。
• • • • 基于模型或几何的方法 基于外观或视图的方法 基于局部特征匹配的方法 光学三维目标识别 基于深度图像的三维目标识别
基于模型或几何的方法
• 从输入图像数据中得到物体描述，并与模型描述 进行匹配，以达到对物体进行识别及定位目的。
– – – – 模型产生：CAD方法、传感器产生法 目标描述：基于不变性特征法、表面模型法 模型描述：同上 模型匹配：距离法、最小二乘匹配法及树匹配法
• 重叠和复杂背景情况下都有较好的稳健性 • 局部图像区域的选择和基于这些区域的特征计算
基于局部特征匹配的方法
• 感兴趣点检测器和描述子
– – – – 基于 Harris 角点检测器的方法 基于局部直方图的描述子 基于几何区域和基于强度区域的方法 应用于宽基线立体视觉问题的方法
• 复性和信息内容
– 重复性比较了检测到的点，在给定场景下各种视角变 化情况下的不同图像的几何稳定性。 – 信息内容测量了一个感兴趣点的独特性。独特性基于 局部灰度值描述子的似然性，在所有观察到的点中的 描述子进行计算。

讲解三维目标[PPT课件]

讲解三维目标[PPT课件]

二、三维目标的陈述策略
目标陈述的基本要求
——目标是学习的结果而不是过程 ——行为主体应是学生，而不是教师 ——清晰、具体、可操作性强 ——目标行为可以观察到或测量
如何表述目标才能做到准确？
具体要求：
掌握关于知识的学习水平与行为动词 掌握关于技能的学习水平与行为动词 掌握关于情感目标的学习水平与行为动词
关于知识的学习水平与行为动词
了解水平：包括再认或回忆知识；识别、辨认事实或证据；举 出例子；描述对象的基本特征等。例如——说出、背诵、辨 认、回忆、选出、举例、列举、复述、描述、识别、再认 ······
理解水平：把握内在逻辑联系；与已有的知识建立联系；进行 解释、推断、区分、扩展；提供证据；收集、整理信息等。 例如——解释、说明、阐明、比较、分类、归纳、概述、概 括、判断、区别、提供、把···转换、猜测、预测、检索 、收集、整理······
应用水平：在新的情景中使用抽象的概念、原则；进行总结、 推广；建立不同情境下的合理联系等。例如——应用、使用 、质疑、辩护、设计、解决、撰写、拟定、检验、计划、总 结、推广、证明、评价······
关于技能的学习水平与行为动词
模仿水平：在原型示范好具体指导下完成操作；对所 提供的对象进行模拟、修改等。例如——模拟、重 复、再现、模仿、例证、临摹、扩展、缩写 ······
• 情感：人的社会性需要是否得到满足时所产生的 态度体验。
• 人的情感可简单分为七类。 一是情绪，是一种较低级的简单情感，如愉快、激
动、紧张等。 ➢ 通过学习，能产生愉快的感觉。 二是热情，一个人有政治热情，他就对祖国、民族、
人民产生深厚的爱，并转化为力量和行为。一个 人有学习热情，他就能潜心钻研，做出成绩。 ➢ 通过学习，激起爱国主义的情感。 ➢ 通过学习，激起学习热情。

教师培训——三维目标解析

教师培训——三维目标解析
3、情感态度与价值观目标： 情感不仅指学习兴趣、 学习责任，更重要的是乐观的生活态度、求实的科 学态度、宽容的人生态度。
实施三维目标的误区
1.以知识和能力为中心，只重结论、结果；而轻过程，轻 学生的自主学习，自主探究和动手实践；采取了填鸭式、 接受性学习和死记硬背。基本沿袭传统模式，学生主要通 过听讲或简单的问答去接受知识;被动接受的基础知识与 基本技能，学生在其他方面鲜见收获。
8、效果评价性原则：是指“三维目标”实现后有利于学生集 体在知识、能力和情感认识等方面的进步体现，有利于学生个 人拓宽知识面,受到思想道德教育后的行为表现; 既能体现学生 的技能增长, 又能体现学生身心健康发展; 既能体现教学活动的 直接效果，又能体现学生发展的外显性效果，成长的内隐性效 果，体现出良好的课堂教学价值。
1956年，美国著名的教育心理学家布卢姆立足于教育目标的完 整性，制定了教育目标分类系统。他提出把教育目标分为认知、 情感和动作技能三个目标领域。根据布卢姆等的教育目标分类理 论，结合我国的教育教学实际，新课程将课程（学教）目标分为 知识与技能、过程与方法、情感态度价值观三个维度。1，知识 与技能、过程与方法、情感态度与价值观是国家对基础教育教育 质量指标所作的基本规定，是新课程标准为描述学生学习行为变 化及其结果所提出的三个功能性的基本要求，简称三维目标。
②过程与方法， ③情感、态度与价值观。
“三维目标”的内涵
1、知识与技能目标： 主要包括人类生存所不可或 缺的核心知识和学科基本知识；基本能力，获取、 收集、处理、运用信息的能力、创新精神和实践能 力、终身学习的愿望和能力。
2、过程与方法目标：主要包括人类生存所不可或缺 的过程与方法。过程——指应答性学习，环境和交 往、体验。方法包括基本的学习方式（自主学习、 合作学习、探究学习）和具体的学习方式。

美术课堂教学的三维目标确定与对策研究(PPT52张)

美术课堂教学的三维目标确定与对策研究(PPT52张)

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美术教学中如何确定三维目标
• 行为条件： 有时需要表明学生在什么情况下或什么范围里完成指定的学 习活动，如 “通过小组讨论，完成”。 • 表现程度 ： 指学生对目标所达到的表现水准，用以测量学生学习结果所 达到的程度。如“能用铅笔准确表现物体的造型”。 • 目标表述的四要素： 体现了谁？（学习者——主体或对象） 做什么？（可观 察到的学习行为） 在什么条件下？（支持学习的环境 ） 做到什么程度？（行为的标准）
五。美术课堂教学的策略研究
• 教学策略是指教师在课堂上为达到课程教学三维目 标而采取的一套特定的方式或方法。所谓教学策略 是在教学目标确定以后，根据指定的教学任务和学 生特征有针对性地选择与组合相关教学内容、教学 组织形式、教学方法和技术，形成的具有效率意义 的特定教学方案。
• 教学策略应在教学预设中体现出来
三维目标的育人价值
• 情感不仅指学习热情和学习兴趣，还包括爱、快 乐、审美情趣等丰富的内心体验；态度不仅指学习
态度，还包括乐观的生活态度、求实的科学态度、
宽容的人生态度等；价值观作为一个比较宽泛和抽 象的概念，它强调个人价值与社会价值的统一，科 学价值与人文价值的统一，以及人类价值与自然价 值的统一。
突出育人价值
①从三个维度描述育人价值。
②结合学科提炼德育要求。
①从三个维度描述核心素养。 ②注意明晰学科能力等要求。
③要在课程标准中逐级传递。
课 程 标 准 修 订 目 标
突出核心素养
突出学习经历 提高结构化
①明确学科必须的学习经历。 ②明确学习经历的内容与要求。 ①课程标准对课程方案和《两纲》的呼应。 ②学习领域各学科课程标准的一致性。 ③课程标准各要素的一致性。 ①优化模块主题内容和统一学习水平分类。 ②精选实施案例和进行限制性描述。

目标识别PPT课件

令 c 1 w 1 0
0
w1T y1 0 0 00 0
1
0
w2 w1 y1 0
1
第34页/共66页
0
w2T y2 0 0 11 1
1
0
w3 w2 0
1
1
w3T y3 0 0 10 1
1
1
w
4
w3
y3
0
0
1
w4T y4 1 0 01 1
1
1
w
5
w4
0
0
第35页/共66页
➢最小距离分类器 ➢依据相关的匹配
第13页/共66页
最小距离分类器
每一个模式类的原型矢量定义为该类模式的平均矢量：
1
mj
Nj
xj
x j
空间距离： Dj x x m j j 1,2,W
判别函数：
d
j
x
xT
m
j
1 2
mTj
m
j
j 1,2,W
决策边界： dij x di x d j x
xT
训练算法—线性可分离的类
迭代算法：
如果 yk 1 ，并且 wkT yk 0
wk 1 wk cyk
如果 yk 2 ，并且 wkT yk 0 wk 1 wk cyk
否则
wk 1 wk
第33页/共66页
例：感知器算法解释
1 训练集合 0 0 1T ,0 1 1T 2 训练集合 1 0 1T ,1 1 1T
rj
x
W
1 kj
px
k
Pk
k 1
px px j P j
第21页/共66页
rj x px px j Pj

三维目标(2).ppt

区域类型 发达国家和发展中国家； 高收入地区、中等收入地区和低收入地区
综合性指标 HDI（预期寿命、教育程度、国内生产总值）
一、衡量区域发展水平的指标
（人均国内生产总值、人均国民收入、三次产业 产值比重）
地 区
国内生产总 三次产业产值比重（％） 人均国内
值
生产总值
（亿元） 第一产业 第二产业 第三产业 （元）
①水陆交通便利 ②煤铁资源丰富 ③地形广阔平坦，农业发达 ④人口密集，劳动力充足，市场广大
2、（1）成长阶段，第二产业在国内生产总值中 的比重迅速上升，第三产业表现出发展的趋势， 劳动力开始由农业向制造业和服务业大规模转移。
（2）区域内部相继出现一系列规模较大的中心 城市和工业中心。中心城市的发展速度要显著高 于区域平均速度，中心城市对于区域的辐射带动 作用大幅度加强，交通运输建设显著加快，区域 对外开放程度逐步提高。
第二节 区域发展阶段
三维目标 【知识与技能】 1、知道衡量区域发展水平的三个常用指标，以及人文发 展指数这个综合性指标 2、知道区域空间发展演化的基本规律 3、进一步学习运用比较法学习难度较大的地理知识 【过程与方法】 1、通过分析教材“美国东北部工业区的发展历史”这个 案例，说明在不同发展阶段，地理环境对人类生产和生活 方式会产生不同的影响，从而培养学生运用案例来分析和 解决地理问题的能力 2、通过对美国东北部工业区不同发展阶段的特征分析， 明确要实现区域的可持续发展，必须随区域自身的发展， 不断地协调人地关系，并根据社会科技的发展，不断地探
第一 很低 产业
为主
区域 开放 程度
较低
工业化阶段
上升
第二产 业迅速
提高
上升
交通和 区域发 信息网 展状况 络

对“三维目标”初步认识PPT文档36页

对“三维目标”初步认识
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
40、学而不思则罔，思而不学在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳

显微镜下的各种生物教学目标(三维目标).pptx

能力和实验的技巧。 7.通过观察细菌和真菌的细胞特点，培养学生对问题的分析、比较，培 养观察能力和思维能力
情感、态度和价值观：
8.通过了解细菌和真菌在自然界中的作用，了解细菌和真菌与人类的密 切关系表现在有利与有害两个方面，树立生物界的一切事物和现象 是相互联系、互相影响的辩证观点；并使学生懂得研究微生物的重 要任务之一就是用其利，避其害。
《显微镜下的各种生物》教学目标（三维目标）
认知方面：1．了解单细胞生物是一个独立的生物体。
2． 学会用显微镜观察微生物。 3． 说出组织的概念。 4． 能区分植物五大基本组织。 5． 说出动物四大组织的结构特点、分布和主要功能。
过程与方法：
6.通过实验使学生学会制作并观察草履虫的临时装片，培养学生的观察
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other fam ous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
学习;在学习中学习如何进行团队合作.同时通过植物体和人体的研究, 逐步建立“结构和层次是客观世界存在的基本形式的理念.
情感、态度和价值观：
了解显微技术与科学的发展，了解技术和工具创新对科学发展的意义， 培养学生对科学的热爱情感。
生物体的结构层次
器官和系统
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– 基于局部直方图的描述子
– 基于几何区域和基于强度区域的方法
– 应用于宽基线立体视觉问题的方法
• 复性和信息内容
– 重复性比较了检测到的点，在给定场景下各种视角变 化情况下的不同图像的几何稳定性。
– 信息内容测量了一个感兴趣点的独特性。独特性基于 局部灰度值描述子的似然性，在所有观察到的点中的 描述子进行计算。
– 识别阶段，测试视图也按照同样的方式构造物体的表 示。
– 识别问题=从测试视图和数据库里的训练视图中，搜索 有相似区域的几何一致性的集合。
• 重叠和复杂背景情况下都有较好的稳健性
• 局部图像区域的选择和基于这些区域的特征计算
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5
基于局部特征匹配的方法
• 感兴趣点检测器和描述子
– 基于 Harris 角点检测器的方法
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9
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6
基于局部特征匹配的方法
• 比较结论：
– Harris 角点检测器的性能稍稍优于其他检测器;
– 描述子的优劣和感兴趣点检测器无关，SIFT 描 述子性能最好，导向滤波器其次，推荐使用维 度较低的导向滤波器;
– 不存在对所有场景类型和所有图像变换类型都 最优的一种检测器。为了获得最好的性能，可 尝试同时使用多种检测器。
三维目标识别方法
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1
常见研究思路
• 基于模型或几何的方法 • 基于外观或视图的方法 • 基于局部特征匹配的方法 • 光学三维目标识别 • 基于深度图像的三维目标识别
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2
基于模型或几何的方法
• 从输入图像数据中得到物体描述，并与模型描述 进行匹配，以达到对物体进行识别及定位目的。
– 模型产生：CAD方法、传感器产生法
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7
光学三维物体识别
• 基于光学运算实现的模式识别，主要是对 图形或图像类对象进行描述、分类和识别。
• 国外有采用相移数字全息和整体图像进行 三维物体识别的报道，但主要是进行计算 机模拟，未实现实时识别ຫໍສະໝຸດ 限制了在实际 中的应用。-
8
基于深度图像的三维物体识别
• 一般使用激光相机来获取三维物体的深度 数据，可得到精确的表面描述，但设备较 为昂贵，基于深度数据的方法计算量也较 大。
• 对重叠较为敏感，需要较好的图像分割。 • 关键：如何准确有效地用多个视角图像来
描述一个物体。图像/特征
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4
基于局部特征匹配的方法
• 从物体的图像中学习并构造物体的模型，同时提 取局部图像块的特征用于匹配。
– 在无需人工干预的情况下，从训练视图中自动地学习 构造出物体的表示
• 通过改变视角, 检测得到视图中三维物体的局部区域 • 通过局部测量计算得到不变量来表示物体
– 目标描述：基于不变性特征法、表面模型法
– 模型描述：同上
– 模型匹配：距离法、最小二乘匹配法及树匹配法
• 运算量大、不适用复杂背景、物体间遮挡、噪声
干扰等环境
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基于视图的方法
• 步骤：
– 首先，通过不同光照条件和三维物体在二维图 像中呈现出的不同姿态，来自动地学习物体的 表示或训练系统；
– 然后，在一幅未知的二维图像中判断是否存在 目标物。