Sistema de controle de acesso através de reconhecimento facial com monitoramento remoto
DOI:
https://doi.org/10.36414/rbmc.v10i24.175Palavras-chave:
Controle de Acesso, Reconhecimento Facial, Inteligência Artificial, Internet das Coisas, Segurança da InformaçãoResumo
Este artigo descreve o desenvolvimento de um sistema de controle de acesso por reconhecimento facial com monitoramento remoto, projetado para modernizar e simplificar a segurança em diversas organizações. O sistema utiliza os kits de desenvolvimento ESP32Cam para capturar e processar imagens faciais em tempo real, ESP32 WROOM como atuador do sistema, uma tela TFT de 1.8in e um fecho eletromagnético que permite o acesso com base nos resultados da autenticação ou restringindo usuários. O monitoramento remoto permite que os administradores supervisionem e gerenciem o acesso de forma eficiente à distância. Durante o processo de desenvolvimento, vários desafios foram enfrentados, incluindo questões logísticas na aquisição de materiais, dificuldades técnicas no gerenciamento de versões de software e instabilidades nas conexões de hardware. Cada obstáculo exigiu soluções específicas e uma abordagem detalhada para garantir o funcionamento correto do sistema. Por exemplo, assegurar a compatibilidade entre os componentes exigiu uma pesquisa minuciosa, enquanto a espera por entregas de fornecedores internacionais causou atrasos. O gerenciamento de versões de software envolveu a resolução de conflitos e a garantia de que todas as bibliotecas estivessem atualizadas. Problemas de hardware, como conexões instáveis, foram resolvidos melhorando as técnicas de soldagem e utilizando conectores melhores. Apesar desses desafios, o protótipo resultante é um sistema funcional e confiável que integra tecnologias avançadas com uma interface gráfica intuitiva. A experiência destacou a importância de um planejamento cuidadoso, paciência e atenção aos detalhes no desenvolvimento de sistemas tecnológicos complexos. Além disso, o projeto forneceu insights valiosos sobre processos de desenvolvimento iterativos, ressaltando a necessidade de ajustes e melhorias contínuas. Portanto, o sistema desenvolvido oferece uma solução robusta e econômica para a gestão de acessos. Com aprimoramentos contínuos, ele tem potencial para ampla adoção, contribuindo para a melhoria dos protocolos de segurança em diversos ambientes organizacionais.
Downloads
Referências
Parkhi OM, Vedaldi A, Zisserman A. Deep face recognition. BMVC. 2015;1(3):6.
Mohammadi M, Al-Fuqaha A, Sorour S, Guizani M. Deep learning for IoT big data and streaming analytics: a survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018;20(4):2923-60.
Alam MR, Reaz MBI, Ali MAM. A review of smart homes - past, present, and future. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2017;42(2):119-33.
Lee J, Davari H, Singh J, Pandhare V. Industrial artificial intelligence for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters. 2019;18:20-3.
Jain AK, Ross A, Nandakumar K. Introduction to biometrics. Boston: Springer, 2011.
Campisi P. Security and privacy in biometrics. Boston: Springer Science & Business Media, 2013.
Jain AK, Flynn P, Ross A. Handbook of Biometrics. New York: Springer, 2007.
Gonzalez RC, Woods RE. Digital image processing. 3. ed. New Jersey: Prentice Hall, 2008.
Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep learning. Cambridge: MIT Press, 2016.
Espressif. Espressif System on Chip ESP32 Series. Disponível em: <https://www.espressif.com/en/products/devkits>. Acesso em: 5 maio 2024.
Robot Zero One. Disponível em: <https://robotzero.one/>. Acesso em: 6 jun. 2024.
Kristiyana S, Hamzah A, Pasang H, Adhitama V. Smart safe using face detection method ESP32 CAM. Engineering and Technology Journal. 2023;8(12):3212-9.
Sommerville I. Software engineering. 9. ed. Boston: Addison-Wesley, 2011.
Pressman RS, Maxim BR. Software engineering: a practitioner's approach. 8. ed. Columbus: McGraw-Hill Education, 2014.
Notion. Projeto de controle de acesso por biometria facial e técnicas de visão computacional. Disponível em: <https://whimsical-shirt-d6a.notion.site/P-gina-Inicial-TCC-2024-01-4d1727c2a38f46ac89676e31e8778738?pvs=4>. Acesso em: 6 jul. 2024.
Espressif, News: ESP32-CAM and other cool projects on RNT. Disponível em: <https://www.espressif.com/en/news/ESP32_CAM> . Acesso em: 6 jul. 2024.
Alldatasheet, LM317 Datasheet – STMicroelectronics. Disponível em: <https://www.alldatasheet.com/datasheet-pdf/pdf/22749/STMICROELECTRONICS/LM317.html>. Acesso em: 6 jul. 2024.
GitHub. Repositório do projeto de controle de acesso por reconhecimento facial. Disponível em: <https://github.com/jakunzler/access-control-face-recognition>. Acesso em: 6 jul. 2024.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 REVISTA BRASILEIRA MILITAR DE CIÊNCIAS
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
A submissão de originais para a Revista Brasileira Militar de Ciências implica na transferência, pelos autores, dos direitos de publicação digital. Os autores somente poderão utilizar os mesmos resultados em outras publicações indicando claramente a Revista Brasileira Militar de Ciências como o meio da publicação original. Em virtude de ser uma revista de acesso aberto, permite-se o uso gratuito dos artigos em aplicações educacionais, científicas, não comerciais, desde que citada a fonte (por favor, veja a LicençaCreative Commons no rodapé desta página)