IDENTIFICAÇÃO DE PESSOAS PARA REGISTRO E CONTROLE VIA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL [IPRC-IA]

Resumo

Este trabalho de conclusão de curso descreve o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento facial que usa machine learning, computação em nuvem e processamento de imagens para otimizar as chamadas em sala de aula. Para garantir a precisão, o sistema processa primeiro as fotos capturadas usando um modelo de reconhecimento facial treinado para identificar os alunos. A aplicação funciona em uma interface web usando Node.js no backend, Docker para encapsulamento e Kubernetes para gerenciamento de recursos na Google Cloud Platform. Além disso, o sistema cumpre os regulamentos da privacidade e segurança de dados, como criptografia e cumprimento do GDPR. A solução foi testada para garantir sua eficácia e usabilidade.

Palavras-chave: reconhecimento; precisão; gerenciamento; regulamentos; eficácia.