초록
현재 지문인식, 얼굴인식 등 다양한 보안기술들이 개발되고 있다. 하지만 많은 기술들이 개발되었음에도 불구하고 기술들을 접목시킨 분야가 상당히 제한적이다. 특히 기존에 디지털 방식의 시스템에 현대 보안기술들을 접목시키기는 쉽지만, 아날로그 방식을 사용하던 시스템에서 디지털 방식의 새로운 기술을 도입하기엔 많은 어려움이 있다. 하지만 그 시스템이 널리 사용될 수 있다면 아날로그 시스템을 디지털 시스템으로 바꿀만한 충분한 가치가 있다. 그렇기 때문에 선택한 주제가 전자출결 시스템이다. 본 논문은 라즈베리파이를 활용하여 출입문에 카메라를 설치하여 얼굴 감지를 위한 Haar-like feature방식의 트레이닝과, 주성분 분석(PCA)방식 중의 Eigenface 방식의 얼굴인식으로 실시간 얼굴인식을 수행하여 출결을 수행한다. 출결 된 데이터들은 무선통신을 활용하여 스마트폰으로 전송하고 스마트폰에선 그 정보들을 받고 관리할 수 있는 관자용 어플리케이션 제작까지 완료하였다.
Currently, various security technologies such as fingerprint recognition and face recognition are being developed. However, although many technologies have been developed, the field of incorporating technologies is quite limited. In particular, it is easy to adapt modern security technologies into existing digital systems, but it is difficult to introduce new digital technologies in systems using analog systems. However, if the system can be widely used, it is worth replacing the analog system with the digital system. Therefore, the selected topic is the electronic attendance system. In this paper, a camera is installed to a door to perform a Haar-like feature training for face detecting and real-time face recognition with a Eigenface in principal component analysis(PCA) based face recognition using raspberry pi. The collected data was transmitted to the smartphone using wireless communication, and the application for the viewer who can receive and manage the information on the smartphone was completed.