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저자정보
Tussanai Parthornratt (Assumption University) Wisuwat Plodpradista (Assumption University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication
발행연도
2017.1
수록면
278 - 281 (4page)

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The work in this paper proposes a framework to improve the use of OpenCV in an embedded system like Raspberry Pi for recognizing and counting people. The computational load is to be shifted to the cloud to mitigate tremendous delay on Raspberry Pi due to limited resources. Only reliable Internet connection is essential to ensure a functional face recognition system. This represents a good integration of Internet of Things with good use of cloud-computing technology.
#people counter #face detection #people counting #raspberry Pi #openCV #eigenfaces #computer vision #image processing #cloud computing #PiFrame #IoT #Internet of Things #Google App Engine #AU-PiCC #raspberry Pi Customer Counter

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. PROPOSED FRAMEWORK
IV. CONCLUSION
REFERENCES

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