$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

딥러닝 얼굴인식 기술을 활용한 방문자 출입관리 시스템 설계와 구현
Design and Implementation of Visitor Access Control System using Deep learning Face Recognition 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.19 no.2, 2021년, pp.245 - 251  

허석렬 (부산대학교 IT응용공학과) ,  김강민 (부산대학교 IT응용공학과) ,  이완직 (부산대학교 IT응용공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the trend of steadily increasing the number of single or double household, there is a growing demand to see who is the outsider visiting the home during the free time. Various models of face recognition technology have been proposed through many studies, and Harr Cascade of OpenCV and Hog of Dlib...

주제어

#얼굴인식   #딥러닝   #출입관리   #오픈소스   #설계 및 구현  

표/그림 (9)

참고문헌 (15)

  1. Kang, Ji-Hyon.(2019). Fear of Crime among One-person Households. Korean Crime Victimization Survey, 15(4), 22-54. DOI: 10.25023/kapsa.15.4.2019.02.23 

  2. Kim, Jong Yun.(2019). G. D. Hong & H. K. Kim. (2016). A Study on the Effect of Different Types of Housing on the Burglary and the Preventive Effect of Crime Prevention. The Journal of Police Science, 19(4), 111-131. DOI:10.22816/polsci.2019.19.4.005. 

    crossref

  3. Hwang Ji-Tae. (2004). A Study on Target Selection of Burglars, Robbers and Thieves. Korean Institute of Criminology, 17-247. UCI(KEPA): I410-ECN-0101-2012-364-003835478 

  4. Kang Yong gil and Cho Jun Taek. (2010). The research for Burglary Prevention Measures through Criminal Behavior Analysis. The Journal of Police Science, 10(1), 185-212. UCI(KEPA): I410-ECN-0101-2017-360-001374598 

  5. OpenCV Libary. (2020). https://github.com/opencvopencv. 

  6. Dlib C++ Library. (2020). OpenCV Libary. (2020). http://dlib.net/. 

  7. Vikas Gupta. (2018). Face Detection-OpenCV, Dlib and Deep Learning(C++/Python). https://learnopencv.com/face-detection-opencv-dlib-and-deep-learning-c-python/. 

  8. Martin Krasser. (2018). Deep face recognition with Keras, Dlib and OpenCV. http://krasserm.github.io/2018/02/07/deep-face-recognition/. 

  9. Alvin Prayuda. (2018). Performance Showdown of Publicly Available Face Detection Model. https://medium.com/nodeflux/performance-showdown-of-publicly-available-face-detection-model-7c725747094a 

  10. Sang-Young Park, Hwa-Young Kang, Kang-Hee Lee. (2019). Design and Implementation of an OpenCV-based Digital Doorlock. Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference 27(2), 321-324. 

  11. Se-Yeol Rhyou, Hye-Jin Kim and Kyung-Ae Cha. (2019). Development of Access Management System based on Face Recognition using ResNet. Journal of Korea Multimedia Society, 22(8), 823-831. DOI:10.9717/kmms.2019.22.8.823 

    원문보기 상세보기 crossref

  12. Bu-Yeol Park, Eun-Jeong Jin, Boon-Giin Lee, Su-Min Lee. (2018). Establishment of electronic attendance using PCA recognition. Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, 19(4), 174-179. 

  13. Kisu OK, Dongwoo Kwon, Hyeonwoo Kim, Donghyeok An, Hongtaek Ju. (2017). Development of a Visitor Recognition System Using Open APIs for Face Recogmition. KIPS Transactions on Computer and Communication Systems. 6(4), 169-178. 

    원문보기 상세보기 crossref

  14. Jin-Suk Bang. (2020). Face recognition attendance management system through Raspberry Pi. KIICE 2020. 24(1), 373-375. UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000906492. 

  15. Icons8 Blog. (2020). Generated Photos:100,000 Free AI Generated Faces for Your Designs. https://icons8.com/articles/ai-generated-faces/. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로