Reconhecimento Facial
OpenCV
Votação Eleitoral
Dados

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de sistema de votação eleitoral com reconhecimento facial, concebido para demonstrar como a tecnologia pode aumentar a segurança, a praticidade e a transparência dos processos eleitorais em Cabo Verde. O sistema foi implementado com o framework Flask, utilizando a linguagem Python como base principal, o SQLite como sistema de gestão de base de dados e a biblioteca OpenCV para a execução das tarefas de reconhecimento facial.
A aplicação permite o registo de eleitores, a autenticação facial e o processamento de votos de forma controlada, garantindo a integridade do processo e prevenindo votos duplicados. As informações dos eleitores, candidatos e votos são armazenadas em tabelas relacionais interligadas, assegurando consistência e rastreabilidade.O modelo de reconhecimento facial adotado foi o LBPH (Local Binary Patterns Histograms), selecionado pela sua precisão, leveza e baixo custo computacional.
O projeto evidencia a viabilidade de criar um sistema de votação digital seguro, eficiente e acessível, com potencial para fins educacionais e de pesquisa aplicada.