下一代教学机器人：由机器人带动教育革命
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2019年7月，第十二届全国教育工作者大会在北京举行。“引领教育科技变革”作为决策部署，引领中国教育事业向前迈进、向更高层次迈进、面向世界开放，在新的历史起点上实现了目标任务。教育改革是一场伟大的变革，是一个系统工程，坚持创新驱动发展，统筹推进，确保教育质量和效益不断提升。对教育事业的长远规划指出，到2030年，我国将成为世界上唯一一个教育国。到2050年，我国将形成全球发达国家的模范性教育体系，成为全球顶尖大学的摇篮。但如今的教育状况仍然处于困境之中，不能满足学生、家长的需求，教育改革正在发生着巨大的变革。因此，为了把教育现代化建设推向前进，中国特色社会主义进入了新时期，教育机器人应运而生。
为什么要做教育机器人？为什么要制造下一代教学机器人？机器人在教育界扮演着至关重要的角色，能够帮助老师自动化完成繁琐的课堂练习，提升教学质量；还可以替代传统的教室进行实时的课堂互动，激发学生学习兴趣，促进孩子的成长；还有助于提高课堂教学效果，降低成本，缩短响应时间。在未来，教育机器人将扮演越来越重要的角色。
2018年，召开了“中国机器人大赛”，征集各类机器人设计。获奖者将机器人的设计展示给媒体，引起国内外热议。通过全国各地的线下活动，这些设计也吸引了一些企业参加研发。今年4月，腾讯无人机队宣布完成基于无人机进行人脸识别的应用，使得摄像头机器人成为众多企业热门方向。随后，多款机器人被中国的公司、学校和政府部门采用，开始在学校的教学环节取代人工授课。如何用机器人真正改变教育，成为国际关注焦点。
2.技术方案
2.1 系统框图
本研究主要围绕着教学机器人的定制化功能进行。首先需要解决的是其定制化的问题，也就是开发出一款完善的机器人系统，符合教学环境、家庭背景、学生个性、教学知识等多种因素的需求。接着，可以通过AI技术，让机器人具有自适应能力，根据不同场景下的输入，做出不同的反应。第三方公司可以根据自身的资源、教学需求、市场竞争力等因素制定合作协议。
下面是该系统的框图。
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代码解读上图左侧的Home代表的是教学环境，它包括智能屏幕、声控灯光、网络链接设备、上下文交互系统等等。右侧的User代表用户的家庭环境，他的输入可以是学生的行为、语音指令、触屏点击等。中间的AI Module就是本研究的重点，它主要负责接收用户的指令、信息、图像等，然后结合自身的知识库、模型和算法，做出相应的反应。Hardware则是在整个系统中的硬件组件，比如摄像头、雷达、机械臂、云平台等。
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|with Robotics|||
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代码解读此外，用户与机器人之间的交流也可以用其他通信方式。如手机App、Wi-Fi传输、可穿戴设备等。
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| Update
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代码解读命令控制和视觉识别的过程是由人工智能模块(AI Module)处理的，它对用户指令进行分析，生成控制指令。同时，它还可以通过摄像头、激光雷达、传感器等设备获取各种感知数据。如上图所示，输出的数据是机器人执行命令之后的反馈信息。
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|Modules||
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|Language|from User|||
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Send Receive Process
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Audio output Video output |
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代码解读用户的交互功能通过两个模块(Interaction Modules)实现，即语音识别和手势识别。前者用于听写用户指令，后者用于控制机器人。文本输入功能是以文本形式直接与机器人通讯。Audio output和Video output分别是扬声器输出和电脑屏幕显示。最后，通信模块提供与其它设备或服务的接口。
2.2 概念术语说明
（一）智能指纹识别
一种基于生物特征的身份验证方法。智能指纹识别系统可以根据计算机或者生物识别技术采集到的生物特征数据对特定个体进行鉴别和认证。通常情况下，用户使用指纹进行身份验证的方式已经成为社会生活中的重要组成部分，如银行账户登录、社保查询等。智能指纹识别系统利用生物特征和图像处理技术对待验证对象进行实时和批量识别，并输出结果进行鉴别。例如，通过系统采集的指纹特征数据可以与数据库进行比对，确认用户身份，从而实现身份验证。
（二）人脸识别
一种通过图像识别技术判断人物是否真实存在的方法。由于视频中出现的人物往往具有较高的辨识度，因此利用人脸识别技术可以对人物的不同姿态、表情等进行准确检测和识别。人脸识别技术的主要目的是通过照片、图像、视频等各种方式获取视频和图像数据，对图像中的人脸区域进行捕捉和分析，从而确定某个人的身份。
（三）机器人技术
是指一种可以按照既定的程序运转、完成特定的任务的自动化机器人。机器人技术分为五大类：机械臂（MEMS机器人、半自主机器人、非交互机器人、单足机器人、双足机器人），视觉（红外摄像机机器人、全视域机器人、立体视觉机器人）、听觉（声控机器人）、身体（机械爪机器人、腿部机器人）、交互（触摸机器人）。其中，机械臂机器人、视觉机器人、交互机器人为基础机器人技术。
（四）无人机
是指无人驾驶飞行器。无人机可以进行各种任务，包括拍摄、远程监视、运输等。无人机可以在空中、陆上、海上、水下等任何地方行动，具有高度的航空灵活性，为各种运输、科学研究和工程应用提供了广阔的空间。
（五）单目视觉
是指使用单个摄像头进行实时的图像采集和分析，不需要配备深度摄像头进行三维测距。单目视觉的优点是集成简单、成本低廉，适用于视觉应用场景。但是缺点是无法捕捉到多个目标、抗遮挡能力弱、曝光变化敏感。
（六）多路摄像头
是指使用多个摄像头进行图像捕捉。多路摄像头可以同时监视同一场景，同时获取到图像的不同视角。多路摄像头的优点是能够有效减少光照变化、抗遮挡能力增强、同时捕捉到多个目标，适用于物体识别、跟踪、监控等场景。但是缺点是成本相对较高、部署复杂、消耗大。
（七）机器学习
是指计算机通过训练算法，对输入数据进行分析，并输出预测的结果。机器学习技术的应用领域极其广泛，应用于智能系统的开发、优化、运营、安全等多个领域。机器学习可以应用于各种场景，如图像识别、自然语言处理、网络安全、风险管理等。
（八）深度学习
深度学习是一种适用于多层次、非线性数据的机器学习技术。深度学习网络由多个神经元节点组成，每个节点都可以接收来自多个源的输入信号，并通过激活函数产生输出信号。深度学习可以有效解决图像识别、自然语言处理、推荐系统等问题。
（九）图像分类
图像分类是指将待识别的图片划分到不同的类别或类型中。图像分类系统一般由图像特征抽取、特征匹配、图像聚类三个步骤组成。第一步是通过机器学习的方法从图像中提取出具有代表性的特征，第二步是使用距离函数计算两幅图像之间的相似度，第三步是使用聚类算法将相似图像划分到不同类别中。
（十）图像检索
图像检索系统是一种基于图片内容的搜索技术。它可以查找与指定图片最相似的图片集合，并返回给用户。图像检索系统的主要功能是对已有的图片进行整理归类，将相关的图片划分到同一类别。图像检索系统的实现通常依赖于关键词查询、相似性计算、信息检索技术等。
2.3 机器学习算法
（一）K-means 聚类算法
K-means 聚类算法是一种无监督的机器学习算法，其目标是通过不断迭代，将数据集中的样本点分成 k 个簇，使得簇中的样本点尽可能相似，簇间的样本点尽可能稍微不同。具体来说，K-means 聚类算法包括以下几个步骤：
(1).初始化 k 个均值点，作为初始的聚类中心；
(2).将每个样本点分配到最近的均值点所在的簇中；
(3).重新计算 k 个均值点，使得簇中的样本点尽可能相似；
(4).重复步骤 2 和步骤 3，直到每一个样本点都分配到对应的均值点所在的簇中。
（二）支持向量机 SVM
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类的机器学习模型。它的基本想法是找到一个超平面，将输入空间划分为两个部分，一部分属于正例一部分属于负例。所谓超平面，就是位于输入空间上、能够将正负例完全分开的平面。
（三）随机森林 RF
随机森林（Random Forest，RF）是一种基于树模型的机器学习算法。它的基本思想是构建多棵树，对于每棵树，随机选取一部分样本点，在此基础上进行训练。这样，在训练过程中，每棵树都会有一部分不同的样本子集，并且不会受到其他树的影响。最后，对所有树的输出结果进行投票，决定最终的判别结果。
（四）GBDT Gradient Boosting Decision Tree
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种机器学习算法，由多棵决策树组成。其基本思想是先训练一颗基准树，再根据基准树的错误率对训练数据进行误差累计，获得新的训练数据，再训练一颗新的树，使得新的树在之前的树的基础上更容易拟合训练数据上的偏差。GBDT 被广泛应用于图像分类、回归、时间序列预测等领域。
（五）PCA 主成分分析
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种统计方法，它能够通过分析数据中的相关关系，对变量进行降维。PCA 通过找到数据的最大方差方向，将原始数据转换为新的低维子空间，使得数据各个方面之间存在最大的相关性。
2.4 代码实例及解释说明
（一）代码实例
import cv2 as cv
import numpy as np
def recognize_face():
cap = cv.VideoCapture(0)
face_cascade = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for x, y, w, h in faces:
cv.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color=(255, 0, 0))
croped_img = frame[y:y+h, x:x+w]
resized_img = cv.resize(croped_img, dsize=(128, 128), interpolation=cv.INTER_CUBIC)
img_data = np.array(resized_img).flatten().astype(np.float32)/255.0
label = classifier.predict([img_data])[0]
cv.putText(frame, str(label), org=(x, y), fontFace=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, color=(0, 255, 0))
cv.imshow('recognize face', frame)
key = cv.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord('q'):
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
if __name__=='__main__':
import joblib
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier = joblib.load("classifier.pkl")
recognize_face()
代码解读（二）解释说明
从上面代码实例可以看出，代码使用 OpenCV 的 haar cascade 模型对人脸进行定位，并利用随机森林模型进行人脸识别。其中，recognize_face 函数通过读取摄像头画面，检测到人脸后，对人脸进行剪裁，调整大小，并将图像数据 Flatten 为一维数组，传入随机森林模型进行识别。人脸位置用矩形表示，识别结果用文字表示。按 q 可退出程序。
关于随机森林模型的具体原理及实现，可以参考另一篇博文：