Recognition of people in an IoT system with limited resources

• Autorzy: Drozd Daniel , Jabłoński Zenon , Litawa Grzegorz

Warianty tytułu

PL

Rozpoznanie osób w systemie IoT z ograniczonymi zasobami

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The Internet of Things (IoT) is currently a rapidly growing field of science. It is often the case that devices working in IoT cannot exceed predetermined dimensions. The small size does not allow the use of large computing power. For this reason, we are dealing with the use of Internet of Things in resource-limited environments. In this paper, a study was conducted to test the accuracy of face recognition. By analyzing the results obtained in this paper, the reliability of the solutions ob-tained with the library used can be checked.

PL

Internet rzeczy (IoT) to obecnie dynamicznie rozwijająca się dziedzina nauki. Często zdarza się, że urządzenia działające w ramach IoT nie mogą przekraczać wcześniej określonych rozmiarów. Niewielkie rozmiary nie pozwalają na użycie dużych zasobów obliczeniowych. Z tego powodu mamy do czynienia z wykorzystaniem Internetu rzeczy w środowiskach o ograniczonych zasobach. W niniejszym artykule przeprowadzono badanie w celu sprawdzenia dokładności rozpoznawania twarzy. Analizując wyniki uzyskane w tym artykule, można zweryfikować niezawodność rozwiązań uzyskanych przy użyciu używanej biblioteki.

Słowa kluczowe

EN

face recognition; IoT; microcontroller; IoT system with limited resources; OpenCV; recognition accuracy; cybersecurity

PL

rozpoznawanie twarzy; Internet rzeczy; IoT; mikrokontroler; system IoT z ograniczonymi zasobami; OpenCV; dokładność rozpoznawania; cyberbezpieczeństwo

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Akademii Nauk Stosowanych w Nowym Sączu
• Czasopismo: Journal of Engineering, Energy and Informatics
• Rocznik: 2024
• Tom: No. 1(3)
• Strony: 41--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., fot., rys., tab.

Twórcy

autor

Drozd Daniel

• University of Applied Sciences in Nowy Sącz, Faculty of Engineering Sciences, Zamenhofa 1a, 33-300 Nowy Sącz

autor

Jabłoński Zenon

• University of Applied Sciences in Nowy Sącz, Faculty of Engineering Sciences, Zamenhofa 1a, 33-300 Nowy Sącz

autor

Litawa Grzegorz

• University of Applied Sciences in Nowy Sącz, Faculty of Engineering Sciences, Zamenhofa 1a, 33-300 Nowy Sącz

Bibliografia

• Ahmed, B. (2018). Secure and Smart Internet of Things (IoT). Denmark: River Publishers, Gistrup.
• Alam, M., Ara, K., Khan, S. (2020). Internet of Things (IoT). Springer Nature.
• Arora, S. Bhatia, M.P.S. (2021). Challenges and opportunities in biometric security: A survey. Information Security Journal: A Global Perspective, 30, 1-21.
• Bolle, R.M., Connell, J.H., Pankanti, S. (2008). Biometria. Warszawa: WNT Scientific and Technical Publishers (in Polish).
• Chantzis, F., Stais, I., Calderon, P.; Deirmentzoglou, E., Woods, B. (2021). Practical IoT Hacking. San Francisco: No Starch Press.
• Chen, X., Yan, H., Yan, Q., Zhang, X. (2020). Machine Learning for Cyber Security. Springer Nature.
• Hancke, P.G., Markantonakis, K. (2016). Radio Frequency Identification and IoT Security. 12th International Workshop, RFIDSec Hong Kong, China, November 30-December 2, 2016.
• Kumar, S., Bhushan, B., Narayan, C.N. (2020). IoT Security Paradigms and Applications. Abingdon: Taylor & Francis Group.
• Li, Z.S., Jain, K.A. (2011). Handbook of Face Recognition. Springer Science & Business Media.
• Rohlf, J.F. (2011). Biometry. W.H. Freeman, Gordonsville.
• Saravanan, V., Anpalagan, A., Poongodi, T., Khan, F. (2021). Securing IoT and Big Data. Abingdon: Taylor & Francis Group.
• Silhavy, R. (2020). Intelligent Algorithms in Software Engineering. Springer Nature.
• Suganthi, K. Machine (2021). Learning and Deep Learning Techniques in Wireless and Mobile Networking Systems. Abingdon: Taylor & Francis Group.
• Ślot, K. (2008). Wybrane zagadnienia biometrii. Warszawa: WKŁ Transport and Communication Publishers (in Polish).
• Veneri, G., Capasso, A. (2018). Hands-On Industrial Internet of Things. Birmingham: Packt Publishing.
• Wechsler, H. (2009). Reliable Face Recognition Methods. Springer Science & Business Media.
• Yasuura, H., Kyung, C., Liu, Y., Lin, Y. (2017). Smart Sensors at the IoT Frontier. Springer International Publishing.
• Ziegler, S. (2019). Internet of Things Security and Data Protection. Springer, Cham.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025)