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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,北京工業設計,北京產品設計, 位置數據、頭部姿勢數據和面部表情數據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，從而進行頭部姿態估計和面部表情估計。
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