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機器人在日常生活中的功能更偏向于娛樂,在教育領域無法很好的發(fā)揮作用。 因此,迫切需要一款桌面級少兒教育機器人,能夠實時分析孩子的學習行為。 學習集中度分析和學習態(tài)度分析。 兒童學習行為分析是通過RGB攝像頭實時捕捉兒童學習視頻圖像,檢測并跟蹤兒童面部,然后通過面部關鍵點估計頭部姿勢和面部表情。北京工業(yè)設計公司,北京產品設計公司,北京產品外觀設計,產品結構設計公司,機器人結構設計,北京工業(yè)設計,北京產品設計, 位置數(shù)據(jù)、頭部姿勢數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù)的組合可用于學習集中度分析和學習姿勢分析。 人臉檢測采用Adaboost算法,視野內兒童人臉檢測采用Harr特征級聯(lián)分類器。 人臉實時跟蹤采用基于DSST算法的改進KCF目標跟蹤算法進行獨立尺度估計,并通過級聯(lián)卷積神經網絡方法預測跟蹤到的人臉。  ) 預測人臉關鍵點的變形,即進行對齊,從而進行頭部姿態(tài)估計和面部表情估計。
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