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A realidade virtual tem-se mostrado uma ferramenta promissora em seu uso, mesmo sendo uma tecnologia embrionária, possui uma utilização consolidada aos computadores atuais. Contudo essa tecnologia começou a funcionar com um sistema embarcado, onde não é necessário estar conectado á outro dispositivo, funcionando de forma autônoma. Portanto é necessário verificar, como esses "Consoles" de Realidade Virtual agem com tipos diferentes conexão, a comunicação de cliente-servidor e a peer-to-peer. Trabalhando envolto do Unity e das suas bibliotecas, para que os óculos se comuniquem, fazendo assim o levantamento dessas informações. Nestes dados indicam o funcionamento de ambas arquiteturas e os problemas encontrados posteriores.

A cada dia existem mais dispositivos utilizando meios de transmissão de dados sem fio e assim o crescimento dos pontos de acessos disponibilizados que utilizam Wireless. Por horas surgem alguns pontos que possuem um déficit de confiabilidade e que acabam por sua vez deixando o seu usuário vulnerável em sua própria rede. Este Trabalho tem como pesquisa e desenvolvimento realizar um levantamento destes pontos de rede sem fio, vulnerável, na Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). A partir do levantamento dos dados, será criada uma ferramenta para auxiliar no monitoramento dos acessos a rede sem fio, sem permissão e uso indevido. A ferramenta vai ser disponibilizada para os usuários alertarem os acessos indevidos e reportar para o Centro de Processamento de Dados (CPD). A partir das informações o CPD poderá controlar e configurar os aparelhos vulneráveis, com uma segurança de acesso e uso para o usuário.

The analysis of shape-variations due to changes in facial expression and gender difference is a key problem in face recognition. In this paper, we draw on ideas from the field of statistical shape analysis to construct shape-spaces that span facial expressions and gender, and use the resulting shape-model to perform face recognition under varying expression and gender. Our novel contribution is to show how to construct shape-spaces over fields of surface normals rather than Cartesian landmark points. According to this model face needle-maps (or fields of surface normals) are points in a high-dimensional manifold referred to as a shape-space. The similarity between faces and gender difference is measured using a number of alternative geodesic, Euclidean and cosine distance between points on the manifold. In a recognition experiment we compare the perfomance distance with Euclidean, cosine and geodesic distance associated with the shape manifold. Here we explore if the distances used to distinguish gender and recognise the same for under different expressions.