O Projeto Recebido.app - Assinador Digital com validação biométrica e IA

Costumo adicionar ao meu portfólio de desenvolvimento produtos com ênfase principal em biometria, onde venho explorando modelos de IA para aplicações em segurança e autenticação. Essa trajetória inclui estudos e implementações de tecnologias como reconhecimento facial, detecção de vivacidade e matching biométrico, sempre com foco em soluções práticas e éticas.

Hoje, apresento uma adição ao meu portfólio: o Recebido.app, um protótipo que serve como assinador digital, integrando validação facial biométrica com processos de assinatura de documentos. Esse projeto ilustra como modelos de IA podem ser aplicados a ferramentas de assinatura digital, alinhando-se a tendências globais em biometria para verificação segura e eficiente.

Contexto e Exploração em Biometria com Modelos de IA

Na minha área de biometria, tenho explorado modelos de IA como o ArcFace (via DeepFace) para matching preciso de rostos e OpenCV para detecção facial robusta, lidando com desafios como variações de iluminação, ângulos e qualidade de imagem. O Recebido.app foi desenvolvido para demonstrar essas explorações em um contexto prático: uma ferramenta de assinatura digital que usa biometria facial para validar identidades durante o processo de assinatura de documentos.

Como assinador digital, o app permite uploads de PDFs, adição de códigos de verificação e assinaturas com provas biométricas, sem a necessidade de certificados tradicionais como ICP-Brasil. Isso reflete tendências de 2025, como o crescimento de biometria contactless e IA para autenticação em assinaturas eletrônicas, melhorando a precisão e reduzindo fraudes.

O backend foi construído em Python com Flask e bibliotecas como PyPDF2 para manipular documentos – tudo para criar um fluxo completo que endossa o potencial da biometria em assinadores digitais.

Recursos Técnicos com Ênfase em Biometria e Assinatura Digital

Como assinador digital, o Recebido.app destaca a integração de biometria com processos de assinatura:

• Validação Facial Biométrica: O core usa DeepFace (ArcFace) para comparar rostos de selfies com fotos de IDs, com OpenCV para detecção e correções automáticas de orientação. Isso garante uma assinatura digital segura, alinhada a padrões de biometria para verificação de identidade em tempo real.
• Processo de Assinatura com Código Embutido: PDFs recebem códigos de verificação na última página, exigindo leitura completa para prosseguir – uma forma de reforçar a ciência do conteúdo em assinaturas digitais.
• Segurança Probatória: Assinaturas criptografadas (RSA) e logs (IP, geolocalização) complementam a biometria, com QR codes para validação posterior. Links temporários (3 horas) adicionam privacidade.
• Interface para Usuários: Suporte móvel para câmeras, facilitando selfies biométricas em um fluxo de assinatura simples.

Análise Objetiva: Usabilidade, Inovação e Performance

Para avaliar o projeto de forma neutra, considerei métricas padrão em desenvolvimento de produtos biométricos:

• Usabilidade (8/10): O fluxo é direto, com feedbacks claros para erros biométricos, tornando-o acessível para assinaturas digitais em mobile. No entanto, depende de qualidade de imagens para biometria.
• Inovação (7.5/10): Como assinador digital, integra biometria facial de forma inovadora para provas em assinaturas, superando limitações de ferramentas tradicionais. Reflete explorações em IA para redução de bias e precisão em matching.
• Performance (6.5/10): Operações de IA facial são eficientes com pré-carregamento, mas podem apresentar gargalos em imagens complexas – uma consideração comum em projetos de biometria escaláveis.

Essas avaliações destacam o projeto como uma demonstração sólida de biometria aplicada a assinadores digitais.

Contribuição ao Portfólio em Biometria

O Recebido.app reforça meu foco em biometria com modelos de IA, mostrando aplicações em assinatura digital para setores como legaltech e saúde. Como protótipo, ele abre discussões sobre ética em biometria, como privacidade de dados faciais.

Experimente o demo e compartilhe opiniões imparciais nos comentários. Estou explorando mais em IA para biometria – sugestões são bem-vindas.

Obrigado por ler! Acompanhe para mais análises técnicas.