Investigando o impacto de configurações de arquitetura em um sistema de reconhecimento facial em tempo real: um caso de uso no IFPB Santa Rita

Abstract

O reconhecimento facial em tempo real impõe desafios técnicos significativos. Variações de iluminação, ângulo de captura das imagens, fluxo contínuo de pessoas e restrições de latência comprometem abordagens arquiteturais simplistas. Este trabalho propõe um modelo de sistema de reconhecimento facial e descreve o desenvolvimento de cinco configurações arquiteturais incrementais que o implementam, testadas com vídeos reais captados pela câmera da portaria do Campus Santa Rita do Instituto Federal da Paraíba (IFPB). Cada versão foi concebida para superar limitações identificadas na anterior, evoluindo de uma prova de conceito ingênua até configurações distribuídas com microsserviços, cache em memória e fragmentação demográfica de dados. A pesquisa caracteriza-se como uma investigação experimental, conduzida segundo uma abordagem iterativa e incremental. A avaliação foi realizada com o processamento de 30 vídeos de aproximadamente um minuto, com métricas organizadas em três grupos: classificação, agrupamento e operacionais. A arquitetura com microsserviços e mensageria assíncrona representou uma evolução relevante, alcançando acurácia de 0,92, F1-Score de 0,95 e razão tempo/duração de 0,69. A adição de cache mostrou-se estatisticamente equivalente à arquitetura de microsserviços, preservando a qualidade de classificação e de agrupamento sem regressão, com ganho de velocidade não significativo — caracterizando uma otimização de baixo risco. A fragmentação demográfica, embora mantivesse a acurácia de classificação, degradou o agrupamento (V-Measure 0,56), evidenciando um desafio no uso de estimativas demográficas como critério de particionamento. Os resultados demonstram que decisões arquiteturais exercem impacto direto sobre a viabilidade operacional do sistema, e a sequência de versões documentada constitui um referencial prático para implementações similares.