[논문]MEAN Stack 기반의 컴퓨터 비전 플랫폼 설계

홍선학; 조경순; 윤진섭

doi:10.17662/ksdim.2015.11.3.001

[국내논문] MEAN Stack 기반의 컴퓨터 비전 플랫폼 설계
Computer Vision Platform Design with MEAN Stack Basis 원문보기

디지털산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Society of Digital Industry and Information Management, v.11 no.3, 2015년, pp.1 - 9

홍선학 (서일대학교 컴퓨터전자과) , 조경순 (서일대학교 컴퓨터응용과) , 윤진섭 (서일대학교 컴퓨터응용과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

We used an official and recommended universal Bluetooth dongle for Raspberry Pi. In our tests, we used the CSR 4.0 dongle adapter which has 3Mbps speed, 20 meters working range, wirelessly connect to Bluetooth devices, and plug and play functions.
The proposed platform took a modular type for accumulating the individual modules in order to extend the abilities. [Figure 10] showed the data of interface platform with MongoDB execution.
In this paper, we implemented the face recognition, temperature and humidity sensor dat logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model platform. Especially we directly designed and made the shape of platform with 3D printing technology.

대상 데이터

It attaches via a 15cm ribbon cable to the CSI port on the Raspberry Pi. The camera works with all models of Raspberry Pi 1 and 2. It can be accessed through the MMAL and V4L APIs, and there are numerous third-party libraries built for it, including the Picamera Python library.

이론/모형

In this paper, we used the OpenCV software for face detection and recognition algorithm under Raspberry operating system, Raspbian. It has an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms.
In this paper, we used the Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection. The object detector described below has been initially proposed by Paul Viola and improved by Rainer Lienhart.

참고문헌 (21)

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상세보기
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