Room Security System with Face Recognition using Local Binary Pattern Histogram Algorithm based on the Internet of Things
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 17، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 90
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-17-2_017
تاریخ نمایه سازی: 15 مرداد 1402
چکیده مقاله:
An Internet of Things-based security system and OpenCV technology have been developed to improve the efficiency and ease of monitoring video footage from CCTV. The face detection process is carried out using the Haar Cascade method, while facial recognition is carried out using the Local Binary Pattern Histogram algorithm. The test results show that light intensity has a significant influence on system accuracy, but this system provides convenience in monitoring CCTV video in real-time through a webserver and improves security, especially in rooms by utilizing Internet of Things technology. The current facial recognition success rate is ۷۲%. Therefore, for the subsequent development of the system, it is recommended to increase the success rate of facial recognition and also implement the File Transfer Protocol to ensure better and better system performance.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Turkhamun Adi Kurniawan
Faculty of Engineering, Satya Negara Indonesia University, Jakarta, Indonesia
Istiqomah Sumadikarta
Faculty of Engineering, Satya Negara Indonesia University, Jakarta, Indonesia
Sukarno Bahat Nauli
Faculty of Engineering, Satya Negara Indonesia University, Jakarta, Indonesia
Faizal Zuli
Faculty of Engineering, Satya Negara Indonesia University, Jakarta, Indonesia
Teguh Budi Santoso
Faculty of Engineering, Satya Negara Indonesia University, Jakarta, Indonesia
Muhammad Roufiqi Desma
Faculty of Engineering, Satya Negara Indonesia University, Jakarta, Indonesia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :