AMON

controle de acesso do jurisdicionado no TJDFT a partir de técnicas de reconhecimento facial 

Autores

  • Jairo Simão Santana Melo
  • Thiago Arruda Neves
  • Celso Oliveira Neto

DOI:

https://doi.org/10.54829/revistacnj.v5i1.157

Palavras-chave:

Reconhecimento facial, Inteligência Artificial, Aprendizagem de máquina, Segurança

Resumo

O Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios (TJDFT), por meio de suas áreas técnicas, está buscando a constante modernização dos seus sistemas, processos e atividades. Um dos meios para alcançar esse objetivo tem sido o estudo e desenvolvimento de sistemas de automação e inteligência artificial. Um exemplo dessas iniciativas é o projeto Ámon. O Ámon surgiu de uma parceria do Serviço de Ciência de Dados (SERCID) com a Assessoria de Segurança Institucional (ASI) do TJDFT. A demanda da ASI possuía como objetivo a implementação de um sistema de reconhecimento facial, a partir de fotografias, para trazer mais segurança ao jurisdicionado no TJDFT. O sistema a ser desenvolvido deveria integrar-se integrado ao SidenWeb, software do Tribunal que gerencia o controle integrado de acesso às suas dependências. O sistema Ámon encontra-se operacional desde junho de 2020, nas portarias do TJDFT (Fórum Desembargador Milton Sebastião Barbosa). A checagem de segurança dos visitantes do Tribunal foi enriquecida com esse sistema. Agora, além da verificação a partir de metadados, como CPF, é possível realizar uma conferência de cada pessoa a partir do reconhecimento facial, trazendo maior controle sobre quem entra na Casa. Com isso, buscamos trazer mais segurança aos jurisdicionados no TJDFT, mantendo um controle maior sobre quem transita em suas dependências. 

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Biografia do Autor

Jairo Simão Santana Melo

Doutor em Engenharia Elétrica - Subárea de Automação (PGEA) pela Universidade de Brasília - UNB em (2012), Assessor de Ciência de Dados do TJDFT. 

Thiago Arruda Neves

Mestrado em Ciência da Computação pela UFPE. Analista Judiciário no Serviço de Ciência de Dados do TJDFT. 

Celso Oliveira Neto

Secretário Geral do TJDFT.

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Publicado

2021-06-28

Como Citar

MELO, J. S. S.; NEVES, T. A.; NETO, C. O. AMON: controle de acesso do jurisdicionado no TJDFT a partir de técnicas de reconhecimento facial . Revista CNJ, Brasília, v. 5, n. 1, p. 129–140, 2021. DOI: 10.54829/revistacnj.v5i1.157. Disponível em: https://www.cnj.jus.br/ojs/revista-cnj/article/view/157. Acesso em: 25 abr. 2024.

Edição

Seção

Artigos