Wybrane aspekty tworzenia i wykorzystania aplikacji mobilnych z usługami rozpoznawania twarzy w chmurze

• Autorzy: Siedlecka Wiktoria , Chlewicki Wojciech , Cichoń Katarzyna

Warianty tytułu

EN

Selected aspects of implementing and using mobile applications with cloud facial recognition services

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Tematyka pracy obejmuje sposób realizacji aplikacji mobilnych z usługami rozpoznawania twarzy (ang. face recognition) w chmurze obliczeniowej oraz sposoby wykorzystania takich rozwiązań. Opisane zostały popularne platformy chmurowe mające w swojej ofercie usługę rozpoznawania twarzy. W pracy przedstawiono również etap projektowania oraz tworzenia aplikacji. Po jej utworzeniu została przetestowana funkcjonalność na różnych zdjęciach. W podsumowaniu wyszczególniono główne wady i zalety aplikacji oraz przedstawiono wnioski dotyczące podejmowanego tematu.

EN

The subject of this work includes the method of implementing mobile applications with face recognition services in the computing cloud and the ways of using such solutions. Popular cloud platforms that offer a facial recognition service were described. The next part of the work presents the application’s design stage. After its implementation, the functionality was tested in various photos. The summary lists the main advantages and disadvantages of the application as well as conclusions on the topic under consideration.

Słowa kluczowe

PL

rozpoznawanie twarzy; aplikacje mobilne; chmura obliczeniowa; uczenie maszynowe

EN

face recognition; mobile applications; cloud computing; machine learning

• Wydawca: Indygo Zahir Media
• Czasopismo: Inżynier i Fizyk Medyczny
• Rocznik: 2022
• Tom: Vol. 11, nr 6
• Strony: 483--487
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., fot.

Twórcy

autor

Siedlecka Wiktoria

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin, tel. [phone]

autor

Chlewicki Wojciech

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin, tel. [phone]

autor

Cichoń Katarzyna

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, ul. Sikorskiego 37, 70-313 Szczecin, tel. [phone]

Bibliografia

• 1. L. Masupha, T. Zuva, S. Ngwira O. Esan: Face recognition techniques, their advantages, disadvantages and performance evaluation, 2015 International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS), 2015, 1-5, doi: 10.1109/CCCS.2015.7374154.
• 2. L. Dong, Z. Ma, Zhikang, T. Xu, D. Wang: Identity Authentication Technology of Mobile Terminal Based on Cloud Face Recognition, Intelligent computing theories and application, ICIC 2017, Part 2, Vol. 10362, 2017, 811-822, doi: 10.1007/978-3-319-63312-1_73.
• 3. H. Lee, F. Peng, X. Lee, H. Dai, Y. Zhu: Research on face detection under different lighting, 2018 IEEE International Conference on Applied System Invention (ICASI), 2018, 1145-1148, doi: 10.1109/ICASI.2018.8394486.
• 4. P.J. Riesch, X. Du, H. Ling and M.J. Mayhew: Face Recognition with Environment Tolerance on a Mobile Device, 2015 IEEE 2nd International Conference on Cyber Security and Cloud Computing, 2015, 342-348, doi: 10.1109/CSCloud.2015.79.
• 5. P. Su: Immersive online biometric authentication algorithm for online guiding based on face recognition and cloud-based mobile edge computingę, Distrib Parallel Databases, 2021, https://doi.org/10.1007/s10619-021-07351-0.
• 6. P. Pierleoni, R. Concetti, A. Belli and L. Palma: Amazon, Google and Microsoft Solutions for IoT: Architectures and a Performance Comparison, in IEEE Access, 8, 2020, 5455-5470, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2961511.
• 7. M.R. Rahimi, J. Ren, C.H. Liu, A.V. Vasilakos, N. Venkatasubramanian: Mobile cloud computing: A survey, state of art and future directions, Mobile Networks and Applications, 19(2), 2014, 133-143.
• 8. https://aws.amazon.com/about-aws/
• 9. https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces.html?pg=ln&sec=ft
• 10. ttps://cloud.google.com/
• 11. https://cloud.google.com/vision/docs/detecting-faces
• 12. https://azure.microsoft.com/en-us/
• 13. L.G. Lobel, E.D. Boyd: Microsoft Azure SQL Database Krok po kroku, Promise, 2014.