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dc.contributor.advisorSousa Júnior, Rafael Timóteo de-
dc.contributor.authorVargas, Heloísa Rodrigues-
dc.contributor.authorBulhões, Pedro Aguiar-
dc.identifier.citationVARGAS, Heloísa Rodrigues; BULHÕES, Pedro Aguiar. Reconhecimento facial automatizado em uma arquitetura com processamento distribuído. 2023. xv, 81 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Redes de Comunicação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2023.pt_BR
dc.description.abstractComo relatado pela reportagem da revista Época Negócios (1), a procura por serviços que automatizam a marcação de ponto pelo funcionário cresceu em 80%, e esse número vem sendo crescente diante da adequação cada vez maior das empresas em ambientes de trabalho híbridos. Fog computing é um tipo de computação distribuída que estende os serviços de computação em nuvem até a borda da rede, mais perto da fonte de dados. Em contraste com a computação em nuvem tradicional, que depende de centros de dados centralizados, a computação em fog usa uma rede descentralizada de dispositivos e servidores para processar e analisar dados.O termo "fog" é usado para descrever a camada de recursos de computação que fica entre a nuvem e o usuário final, assim como a névoa fica entre o céu e o solo. Essa camada pode incluir dispositivos como roteadores, switches e gateways, bem como servidores de ponta e outros dispositivos de computação. Esse projeto visa implementar um sistema de reconhecimento facial automatizado em uma arquitetura otimizada e de baixo custo, para atender às expectativas de identificação. O trabalho proposto tem como objetivo de aliar conceitos de fog computing e cloud storage com uma arquitetura utilizando sistemas de web service para desenvolver uma aplicação de registro de frequências utilizando visão computacional com auxílio de microprocessadores.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.subject.keywordFog computingpt_BR
dc.subject.keywordBiometriapt_BR
dc.subject.keywordReconhecimento automático da facept_BR
dc.titleReconhecimento facial automatizado em uma arquitetura com processamento distribuídopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-11-27T18:15:48Z-
dc.date.available2023-11-27T18:15:48Z-
dc.date.submitted2023-02-23-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/36902-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1As reported by Época Negócios [1] magazine, the demand for services that automate time attendance by the employee grew by 80%, and this number has been growing in view of the increasing adaptation of companies to hybrid work environments. Fog computing is a type of distributed computing that extends cloud computing services to the edge of the network, closer to the data source. In contrast to traditional cloud computing, which relies on centralized data centers, fog computing uses a decentralized network of devices and servers to process and analyze data. The term "fog"is used to describe the layer of computing resources that sits between the cloud and theend user, just as fog sits between the sky and the ground. This layer can include devices such as routers, switches, and gateways, as well as edge servers and other computing devices.This project aims to implement a controlled facial recognition system in an optimized and low-cost architecture, to meet identification expectations. The proposed work aims to combine concepts of fogcomputing and cloud storage with an architecture using web service systems to develop a frequency recording application using computer vision with the aid of microprocessors.pt_BR
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