얼굴추적 기술을 활용한 자동 거리 조절 스마트장치 거치대 개발
Development of a Smart Device Cradle with Automatic Distance Adjustment Using Face Tracking Technology
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
손이 불편한 장애인, 병원 침상에 있는 환자와 같은 사용자가 스마트장치를 편리하게 사용할 수 있도록, 스마트장 치가 사용자 움직임을 인식하고 자동으로 거리조절이 가능한 스마트장치 거치대가 필요하다. 그래서 본 논문에서는 스마트장치 거치대가 사용자와 스마트장치간 거리를 자동으로 조절하여 스마트장치의 위치를 자동으로 조절이 가능한 거치대를 개발 제안하고자 한다. 사용자 얼굴을 인식하고 얼굴의 특징을 활용하는 얼굴추적 기술과 거치대가 자동 으로 종료되도록 예약기능을 개발에 적용하였다. 개발 제작된 스마트장치 거치대는 사용자의 얼굴위치에 따라 일정 거리를 유지하면서 사용자가 스마트장치를 보기 편하도록 자동으로 움직였다.
Abstract
To make the use of smart devices convenient to users such as patients confined to hospital beds and persons with disabilities, a smart device cradle that can recognize the user's movement and automatically adjust the distance of the smart device is needed. In this study, we proposed to develop a cradle that can automatically adjust the position of the smart device and its distance from the user. A face tracking technology recognizing the user's face and utilizing facial features and a reservation function to automatically move the cradle as required were applied to the development. The developed and manufactured smart device cradle was able to maintain suitable distance based on the position of the user's face and move automatically for the user to easily see the smart device.
참고문헌 (12)
- R. S. Yosafat, "Design and implementation of Pan-Tilt control for face tracking", IEEE International Conference on System Engineering and Technology (ICSET), pp.217~222 (2017)
- "Intel Real Sense Depth Camera D435" (2022)[URL]
- "Dlib C++ Library" (2022)[URL]
- A. A. Süzen, "Benchmark Analysis of Jetson TX2, Jetson Nano and Raspberry PI using Deep-CNN", International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA), pp.1~5 (2020)
- T. Lindner, "Face recognition system based on a single-board computer", International Conference Mechatronic Systems and Materials(MSM), pp.1~6 (2020)
- K. Jaiswal, "IoT-cloud based framework for patient's data collection in smart healthcare system using raspberry-pi", International Conference on Electrical and Computing Technologiesand Applications, pp.1~4 (2017)
- D. Zhang, "Implementation of Dlib Deep Learning Face Recognition Technology", International Conference on Robots & Intelligent System (ICRIS), pp.88~91 (2020)
- H. Kim, "Real -time shape tracking of facial landmarks", Multimedia Tools and Applications, pp.1~19 (2018)
- E. Murphy-Chutorian, "Head pose estimation in computer vision:A survey", IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, 31(4), pp.607~626 (2009)
- "facial-landmarks-recognition" (2018)[URL]
- "LearnOpenCV" (2022)[URL]
- "고령인구(65세 이상) 비중" (2023), 통계청[URL]
