본 논문에서는 스마트폰의 대중화로 인한 손안의 컴퓨터 시대에서 사물인터넷(IoT), 홈오토메이킹 시스템과 같은 IT 시장의 확대에 발맞추어 스마트 초인종이라는 컨셉으로 기존 시장에는 없는 새로운 기기를 제작하고 구현해 보았다. 스마트 초인종은 비어있는 집에 손님이 방문하게 되면, 스마트폰 푸쉬 ...
본 논문에서는 스마트폰의 대중화로 인한 손안의 컴퓨터 시대에서 사물인터넷(IoT), 홈오토메이킹 시스템과 같은 IT 시장의 확대에 발맞추어 스마트 초인종이라는 컨셉으로 기존 시장에는 없는 새로운 기기를 제작하고 구현해 보았다. 스마트 초인종은 비어있는 집에 손님이 방문하게 되면, 스마트폰 푸쉬알림 기능으로 방문객이 있음을 집주인에게 알리고, 어플리케이션을 통해 실시간으로 방문객의 얼굴을 확인할 수 있으며, 거리에 상관없이 원격으로 문을 개폐하는 것이 가능하다. 또한 영상처리 분야의 일종인 SURF를 활용하여 초인종에 설치된 카메라를 통해 촬영된 얼굴의 특징점을 찾고 기존 데이터와 비교 분석하여 문을 개폐할 수 있는 시스템을 소개해보았다. 이더넷모듈을 활용한 원격제어는 Wi-fi모듈을 사용할 경우, 유선이라는 한계에서 벗어날 수 있을 것으로 생각되며, 임베디드 모듈과 통신 시스템을 저전력으로 설계함으로써 기존 도어락과 같은 소형화가 가능할 것으로 기대된다. 사용자에게 알림을 공지하는 푸쉬 기능의 경우 구글에서 제공하는 공개 서버를 사용하여 기술을 구현하는 차원에 그쳤으나, 별도의 서버를 구축한다면 푸쉬 알림뿐만 아니라 영상지원에도 활용 할 수 있어서 어플리케이션을 통한 통합시스템 제공이 용의할 것으로 보인다. SURF를 통한 특징점 추출의 경우, 대표적으로 사용되고 있는 SIFT 알고리즘에 비해 속도가 향상 되었다고는 하나 웹캠을 통해 추출되어진 영상이 기존 데이터와 매칭 되어 결과물을 나타내기까지 딜레이 시간이 있었다. 또한 촬영된 이미지를 통한 특징점 매칭이 아닌 실시간 영상을 통한 매칭 알고리즘을 실행 할 경우, 매칭된 특징점의 수가 상대적으로 낮아지는 현상을 확인 할 수 있었다. 이 때문에 인식의 대상을 일정한 조명을 바탕으로 촬영하고, 촬영된 이미지를 바탕으로 기존 이미지와의 매칭을 진행하는 방식으로 시스템을 구현한다면, 보다 많은 매칭점을 획득할 수 있을 것으로 기대된다. 정량화되어 있지 않은 데이터의 판별의 신뢰도를 얻기 위해 확률을 사용하였다. 향 후, 촬영된 이미지의 배경과 인물을 분리하고, 인물의 특징점만을 기준으로 하는 프로세스가 만들어진다면, 보다 완벽한 매칭시스템 구축이 가능할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 스마트폰의 대중화로 인한 손안의 컴퓨터 시대에서 사물인터넷(IoT), 홈오토메이킹 시스템과 같은 IT 시장의 확대에 발맞추어 스마트 초인종이라는 컨셉으로 기존 시장에는 없는 새로운 기기를 제작하고 구현해 보았다. 스마트 초인종은 비어있는 집에 손님이 방문하게 되면, 스마트폰 푸쉬 알림 기능으로 방문객이 있음을 집주인에게 알리고, 어플리케이션을 통해 실시간으로 방문객의 얼굴을 확인할 수 있으며, 거리에 상관없이 원격으로 문을 개폐하는 것이 가능하다. 또한 영상처리 분야의 일종인 SURF를 활용하여 초인종에 설치된 카메라를 통해 촬영된 얼굴의 특징점을 찾고 기존 데이터와 비교 분석하여 문을 개폐할 수 있는 시스템을 소개해보았다. 이더넷모듈을 활용한 원격제어는 Wi-fi모듈을 사용할 경우, 유선이라는 한계에서 벗어날 수 있을 것으로 생각되며, 임베디드 모듈과 통신 시스템을 저전력으로 설계함으로써 기존 도어락과 같은 소형화가 가능할 것으로 기대된다. 사용자에게 알림을 공지하는 푸쉬 기능의 경우 구글에서 제공하는 공개 서버를 사용하여 기술을 구현하는 차원에 그쳤으나, 별도의 서버를 구축한다면 푸쉬 알림뿐만 아니라 영상지원에도 활용 할 수 있어서 어플리케이션을 통한 통합시스템 제공이 용의할 것으로 보인다. SURF를 통한 특징점 추출의 경우, 대표적으로 사용되고 있는 SIFT 알고리즘에 비해 속도가 향상 되었다고는 하나 웹캠을 통해 추출되어진 영상이 기존 데이터와 매칭 되어 결과물을 나타내기까지 딜레이 시간이 있었다. 또한 촬영된 이미지를 통한 특징점 매칭이 아닌 실시간 영상을 통한 매칭 알고리즘을 실행 할 경우, 매칭된 특징점의 수가 상대적으로 낮아지는 현상을 확인 할 수 있었다. 이 때문에 인식의 대상을 일정한 조명을 바탕으로 촬영하고, 촬영된 이미지를 바탕으로 기존 이미지와의 매칭을 진행하는 방식으로 시스템을 구현한다면, 보다 많은 매칭점을 획득할 수 있을 것으로 기대된다. 정량화되어 있지 않은 데이터의 판별의 신뢰도를 얻기 위해 확률을 사용하였다. 향 후, 촬영된 이미지의 배경과 인물을 분리하고, 인물의 특징점만을 기준으로 하는 프로세스가 만들어진다면, 보다 완벽한 매칭시스템 구축이 가능할 것으로 생각된다.
In this paper, It created the concept of smart doorbell. The new product is not in the existing market, The IT market was extended to the popularity of smart-phones such as Internet of Things(IoT), home automation in age of one hand computer. When guests visit the house is empty, visitors to notify ...
In this paper, It created the concept of smart doorbell. The new product is not in the existing market, The IT market was extended to the popularity of smart-phones such as Internet of Things(IoT), home automation in age of one hand computer. When guests visit the house is empty, visitors to notify the landlord that the smart-phone push notifications, and in real time check the face of a visitor through the application, It is possible to open the door remotely, regardless of the distance. Also it introduced a system that can open and close the door, looking for a feature point of the face taken to compare with existing data through the camera installed in the doorbell by using a kind of image processing SIFT. When using the Wi-fi module instead of the Ethernet module escape from the limitations of a wired. By designing the embedded device and a communication system with low power consumption is expected to be smaller as the conventional door lock. Push-on is used a public server Google. But if you are building a server, it seems to be for a system based on the application to be able to take advantage of the push notification and video support. In the case of keypoints extraction through the SURF, the speed was improved algorithms sift. But this delay time is to make the matching results and existing data. And the lower the number of keypoints to be matched when using real-time imaging. Thus, shoot an image at a constant illumination and make the matching Algorithms. It can be obtained more matching points. Use the probability to obtain the reliability of the determination of the data has not been quantified. After, Separate the background and character of the recorded image, and if the process of the feature points based only on the character created, it is possible to build this matching system than perfect.
In this paper, It created the concept of smart doorbell. The new product is not in the existing market, The IT market was extended to the popularity of smart-phones such as Internet of Things(IoT), home automation in age of one hand computer. When guests visit the house is empty, visitors to notify the landlord that the smart-phone push notifications, and in real time check the face of a visitor through the application, It is possible to open the door remotely, regardless of the distance. Also it introduced a system that can open and close the door, looking for a feature point of the face taken to compare with existing data through the camera installed in the doorbell by using a kind of image processing SIFT. When using the Wi-fi module instead of the Ethernet module escape from the limitations of a wired. By designing the embedded device and a communication system with low power consumption is expected to be smaller as the conventional door lock. Push-on is used a public server Google. But if you are building a server, it seems to be for a system based on the application to be able to take advantage of the push notification and video support. In the case of keypoints extraction through the SURF, the speed was improved algorithms sift. But this delay time is to make the matching results and existing data. And the lower the number of keypoints to be matched when using real-time imaging. Thus, shoot an image at a constant illumination and make the matching Algorithms. It can be obtained more matching points. Use the probability to obtain the reliability of the determination of the data has not been quantified. After, Separate the background and character of the recorded image, and if the process of the feature points based only on the character created, it is possible to build this matching system than perfect.
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