QuickServe : Prestação de Serviços com Recurso a Reconhecimento Facial

Abstract

Com os avanços tecnológicos na área de sistemas inteligentes, torna-se cada vez mais acessível a execução de tarefas de maior esforço computacional. Um exemplo deste fenómeno é o aumento da prevalência de ferramentas de reconhecimento facial capazes de conferir maior segurança a serviços sem requerer recursos humanos adicionais. Deste modo, o aumento da eficiência e eficácia destas tecnologias permite a integração das mesmas em soluções cada vez mais presentes no quotidiano das populações.Este trabalho consistiu no desenvolvimento de uma solução que integra a tecnologia de reconhecimento facial num contexto de prestação de serviços de segurança ou assistência técnica, com o objetivo de, por um lado, facilitar a supervisão dos trabalhadores por parte da empresa, e por outro lado conferir maior segurança aos clientes da mesma.Assim, recorreu-se à plataforma de desenvolvimento \textit{low-code} da OutSystems para construir uma aplicação móvel capaz de dar resposta às necessidades das empresas e dos seus clientes, proporcionando, desta forma, uma oportunidade para explorar o potencial de um ambiente \textit{low-code} para a implementação de sistemas inteligentes.Para tal, foi necessário o levantamento de requisitos a implementar, o estudo quer de técnicas utilizadas na área de reconhecimento facial, quer dos produtos já existentes, e ainda uma visão atual do mercado de soluções \textit{low-code}.De seguida, é descrito o processo de desenvolvimento da solução. O primeiro ponto abordado é a descrição da arquitetura e modelo de dados previstos para o projeto, assim como a sua progressão ao longo do projeto, sendo traçada uma comparação entre o final do projeto e a planificação inicial. De seguida, é detalhado o processo de integração dos serviços utilizados para a realização do projeto, dos quais se destacam os serviços da Azure, os serviços de notificações, e os serviços de mapas da Google. Finalmente, são descritas as várias fases de desenvolvimento, assim como o processo de implementação dos requisitos identificados, com destaque nos que envolveram o uso das tecnologias referidas anteriormente.Finalmente, é ainda abordada a estratégia de testes adotada para a validação da solução, assim como uma discussão dos seus resultados e as conclusões retiradas dos mesmos.

With the technological advances in the area of intelligent systems, the execution of tasks of greater computational effort becomes increasingly accessible. An example of this phenomenon is the increasing prevalence of facial recognition tools capable of providing greater security to various tasks and services without requiring additional human resources. As such, the increase in the efficiency and overall performance of these technologies allows for a greater presence in everyday life.This work aimed to develop a product that integrates facial recognition technology in the context of providing security services or technical assistance, with the goal of, on the one hand, facilitating the supervision of workers by the company, and on the other hand, providing greater security to its customers.The OutSystems low-code development platform was used to build a mobile application capable of responding to the needs of companies and their customers, providing an opportunity to explore the potential of a low-code environment for implementing intelligent systems technologies.To this end, it was necessary to gather the requirements to be implemented, the study of both the techniques used in the area of facial recognition and previously existing products, as well as the current state of the \textit{low-code} market.Furthermore, the process of developing the product is described in detail. Firstly, the architecture and data model are described, as well as the changes they suffered throughout the project, with a comparison being draw between the final version of the project and the initial planning. Next, the process of integrating the services used to carry out the project is detailed, with emphasis on the Azure, notification and Google map services. Finally, the various development phases are described, as well as the implementation process of the identified requirements, with emphasis on those that involved the use of the technologies previously mentioned.Finally, the testing strategy used to validade the product is also described, as well as an analysis of the results obtained and the conclusions derived from them.