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딥러닝 기반의 얼굴과 제스처 인식을 활용한 원격 제어
Remote Control System using Face and Gesture Recognition based on Deep Learning

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 제6호 (2020.12)바로가기
  • 페이지
    pp.115-121
  • 저자
    황기태, 이재문, 정인환
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A387767

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
With the spread of IoT technology, various IoT applications using facial recognition are emerging. This paper describes the design and implementation of a remote control system using deep learning-based face recognition and hand gesture recognition. In general, an application system using face recognition consists of a part that takes an image in real time from a camera, a part that recognizes a face from the image, and a part that utilizes the recognized result. Raspberry PI, a single board computer that can be mounted anywhere, has been used to shoot images in real time, and face recognition software has been developed using tensorflow's FaceNet model for server computers and hand gesture recognition software using OpenCV. We classified users into three groups: Known users, Danger users, and Unknown users, and designed and implemented an application that opens automatic door locks only for Known users who have passed both face recognition and hand gestures.
한국어
IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파 이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 시스템 설계
1. 시스템 전체 구성
2. MQTT 메시지 통신
3. 스트리밍
4. 인공지능 서버
5. IoT 응용
6. 안드로이드 앱
III. 테스트 및 실행
1. 시스템 구현
2. 테스트
IV. 결론
References

키워드

IoT MQTT Remote Control Face Recognition Gesture Recognition Deep Learning

저자

  • 황기태 [ Kitae Hwang | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자
  • 이재문 [ Jae-Moon Lee | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 정인환 [ Inhwan Jung | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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