MVP — Extração Documental e Verificação Facial
Prova de conceito criada para estudar extração inteligente de documentos e comparar uma análise facial experimental com Gemini a uma abordagem de visão computacional com DeepFace e OpenCV. O projeto avalia latência, similaridade, prova de vida e cuidados relacionados à LGPD.
MVP de estudo — não destinado à produção.
Contexto
MVP criado para fins de estudo, integrando backend em C#/.NET, frontend em Next.js e serviço em Python/FastAPI para os modelos de visão.
Minha participação
Desenvolvimento da prova de conceito de ponta a ponta.
Problema
Estudo de extração de dados de documentos e de verificação facial, comparando uma abordagem baseada em Gemini a uma abordagem de visão computacional.
Solução
Prova de conceito que compara análise facial experimental com Gemini e visão computacional com DeepFace e OpenCV, avaliando latência, similaridade, prova de vida e cuidados de LGPD.
Funcionalidades
- Extração inteligente de documentos
- Análise facial experimental com Gemini
- Comparação com DeepFace e OpenCV
- Avaliação de latência e similaridade
Stack
Desafios
- Comparação justa entre abordagens distintas de verificação facial
- Cuidados com LGPD em dados biométricos
Aprendizados
- Integração entre serviços .NET e Python
- Trade-offs entre APIs de IA e visão computacional local
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