DOI QR코드

DOI QR Code

Computer Vision Platform Design with MEAN Stack Basis

MEAN Stack 기반의 컴퓨터 비전 플랫폼 설계

  • 홍선학 (서일대학교 컴퓨터전자과) ;
  • 조경순 (서일대학교 컴퓨터응용과) ;
  • 윤진섭 (서일대학교 컴퓨터응용과)
  • Received : 2015.08.24
  • Accepted : 2015.09.04
  • Published : 2015.09.30

Abstract

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.

Keywords

References

  1. 박재호, MEAN 스택을 사용한 모던 웹 개발 입문, 에이콘, 2015.
  2. 손병대, Node Web Development, 거침없이 배우는 라즈베리 파이, 에이콘, 2011.
  3. https://nodejs.org/documentation/Tutorials
  4. 배장열, 파이선으로 시작하는 라즈베리 파이 프로그래밍, 제이펍, 2013.
  5. Leo Breiman, "Random Forest, Machine Learning," vol. 45, 2001, pp.5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
  6. Paul Viola and Michael J. Jones, "Robust real-time face detection," International Journal of Computer Vision, Vol. 57, No. 2, 2004, pp. 137-154. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb
  7. http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/Pubs/Detect/violaJones_CVPR2001.pdf.
  8. 오일석, 컴퓨터 비전-기본개념부터 최신 모바일 응용예까지, 한빛 아카데미, 2014.
  9. https://docs.mongodb.org/getting-started/shell/introduction/, 2015.
  10. 홍선학, 이아리, "모바일 아두이노 임베디드 플랫폼 설계," 디지털산업정보학회논문지, 제9권, 제4 호, 2013, pp. 33-41.
  11. 홍선학, 남궁일주, "안드로이드 리얼 타깃 포팅응용 소프트웨어 개발," 디지털산업정보학회논문지, 제7권, 제3호, 2011.
  12. 홍선학, 조경순, "히어캠 임베디드 플랫폼 설계," 디지털산업정보학회논문지, 제10권, 제4호, 2014, pp. 79-87. https://doi.org/10.17662/KSDIM.2014.10.1.079
  13. 몽고DB 사이트, http://docs.mongodb.org/manual/, 2015.
  14. 마이클 맥티어, 까예하스, 조효성옮김, 안드로이드 애플리케이션 개발, 에이콘출판사, 2014.
  15. 홍선학, 모바일로 배우는 아두이노 따라하기, 성안당, 2013.
  16. Wolfgang Mauerer, Professional Linux Kernel architecture, Wiely Pub, 2007.
  17. Downey, Allen B, Python for software Design, Cambridge, 2009.
  18. 사이먼 몽크, 라즈베리 파이 쿡북, 한빛 미디어, 2015.
  19. 로버트 라가니에, OpenCV 2를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍, 에이콘 출판사, 2012.
  20. Computer Bookshops, Opencv Computer Vision Application Programming Cookbook (2nd Edition), Packet Pub, 2013.
  21. 드류 콘웨이, 존 마일즈 하이트, 김진홍, 해커스타일로 배우는 기계학습, 인사이트, 2014.