DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE IDENTIFICAÇÃO FACIAL PARA CONTROLE DE ACESSO A LABORATÓRIOS

Resumo

Ambientes laboratoriais em instituições de ensino concentram equipamentos de alto valor e exigem controle de acesso confiável, sem inviabilizar a dinâmica pedagógica. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar um sistema de controle de acesso baseado em reconhecimento facial, de baixo custo e aplicável ao contexto dos laboratórios do IFG. A pesquisa, de natureza aplicada e caráter descritivo, combinou revisão bibliográfica e prototipação em plataformas embarcadas. Foram estudados e testados métodos de detecção/identificação como Haar Cascade, HOG e arquiteturas baseadas em CNN (incluindo abordagens como DeepFace e YOLO), buscando o melhor compromisso entre desempenho e custo computacional. A solução foi implementada em Python, utilizando bibliotecas consolidadas (OpenCV, dlib, TensorFlow e Face Recognition), e executada em dois arranjos de hardware: (i) processamento local no Raspberry Pi (edge), priorizando baixa latência; e (ii) captação por ESP32-CAM com envio para processamento em servidor local, favorecendo escalabilidade. Ensaios em ambiente controlado avaliaram tempo de resposta, precisão e robustez frente a variações de iluminação e ângulo facial.