Descrição Técnica

O sistema permite o registro de usuários autorizados, que serão armazenados em um banco de dados seguro. A etapa de registro de usuários é realizada por meio de uma página web acessível dentro da intranet, à qual o Raspberry Pi está conectado. Essa página web oferece um formulário de cadastro onde os usuários autorizados podem inserir seu nome, juntamente com o upload de uma foto facial para registro. 

A página web de registro é desenvolvida utilizando tecnologias web, como HTML, CSS e PHP, proporcionando uma interface intuitiva e amigável aos usuários. Ao acessar a página, eles são apresentados com campos para preencher seu nome e selecionar um arquivo de imagem em seus dispositivos e enviá-lo para o banco de dados por meio da página web. Essa foto será utilizada posteriormente para comparação durante o processo de verificação de identidade. 

O sistema mantém um banco de dados que contém imagens faciais registradas, nomes e caracteristicas dos usuários cadastrados, que são utilizadas para comparação durante o processo de verificação. O banco de dados é atualizado quando novos usuários são cadastrados. O banco de dados utilizado foi o PhpMyAdmin que é uma interface web que facilita a administração e gerenciamento de bancos de dados MySQL.

A conexão com o banco de dados é estabelecida de duas formas distintas: uma entre a página web de registro e o banco de dados por meio de scripts em PHP, e outra entre o software de reconhecimento facial e o banco de dados utilizando a linguagem de programação Python.

Na interação entre a página web de registro e o banco de dados, são utilizados scripts em PHP para processar os dados inseridos pelos usuários e realizar as operações de inserção e atualização no banco de dados PhpMyAdmin. Esses scripts em PHP recebem os dados fornecidos pelo usuário, como nome e foto, e realizam as consultas e manipulações necessárias no banco de dados para registrar o novo usuário.

Por outro lado, o software de reconhecimento facial desenvolvido em Python estabelece uma conexão com o banco de dados PhpMyAdmin utilizando a biblioteca apropriada para interagir com o MySQL. Esse software é responsável por realizar a comparação das imagens faciais capturadas em tempo real com as imagens armazenadas no banco de dados para verificar a identidade do usuário. 

Ao receber uma imagem facial capturada pela webcam, o software em Python realiza a extração das características faciais relevantes e, em seguida, estabelece a conexão com o banco de dados PhpMyAdmin. Utilizando consultas em SQL, o software busca as características relacionadas ao usuário, que são necessárias para a comparação, que determina se o usuário é autorizado ou não a ter acesso ao local controlado.

O sistema utiliza algoritmos de reconhecimento facial para comparar as características faciais capturadas durante o processo de verificação com as imagens faciais armazenadas no banco de dados. Esses algoritmos foram desenvolvidos em Python, fazendo uso da biblioteca face recognition. Essa biblioteca é amplamente reconhecida por suas capacidades avançadas de reconhecimento facial e é amplamente utilizada em projetos relacionados. 

Ao receber as imagens faciais capturadas pela câmera conectada ao Raspberry Pi, o algoritmo utiliza técnicas de aprendizado de máquina para extrair e comparar características faciais. A biblioteca face recognition possui um conjunto de modelos treinados com base em redes neurais convolucionais, que são capazes de mapear características faciais específicas para representações numéricas chamadas "embeddings". 

Esses embeddings representam uma codificação única para cada pessoa registrada no banco de dados. Durante o processo de reconhecimento facial, o algoritmo calcula os embeddings para as imagens capturadas no momento e os compara com os embeddings armazenados previamente no banco de dados de usuários. 

A comparação é realizada utilizando métricas de distância, como a distância euclidiana, para medir a similaridade entre os embeddings. Caso a distância entre os embeddings esteja abaixo de um determinado limite de tolerância definido, o sistema identifica o usuário como uma correspondência positiva e concede o acesso à área ou recurso solicitado. Por outro lado, se a distância exceder o limite estabelecido, o sistema considera a correspondência como negativa e nega o acesso.