Publicação: Uma abordagem automática para leitura óptica de cartões: um estudo de caso
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
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Resumo
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um software eficaz na leitura de cartões resposta de
provas multiplo escolha. Nesse sentido, foi desenvolvido um sistema que, utilizando técnicas de
visão computacional, foi capaz de reconhecer as alternativas assinaladas pelos candidatos bem
como os dados de identificação do candidato em si. No que tange a metodologia empregada,
foram utilizadas as técnicas de processamento de imagem, bem como a linguagem Python,
com o auxilio da biblioteca OpenCV. Com isso, o presente trabalho foi divido em cinco etapas
especificas: aquisição das imagens, segmentação, leitura/aquisição dos dados, exportação e
comparação dos resultados. Para validação dos resultados obtidos, o sistema foi submetido
à leitura dos cartões respostas da primeira etapa do vestibular da Universidade Federal de
Uberlândia de 2018. Os resultados alcançados nos testes foram promissores com altas taxas de
efetividade e acerto na leitura.
Abstract
This work proposes the development of an efficient software for reading multiple choice test
response cards. In this sense, the developed system, using computer vision techniques, was able
to recognize the candidates indicated alternatives as well as the candidate identification data.
Regarding the methodology employed, image processing techniques were used, as well as the
Python language, with the help of the OpenCV library. Thus, the present work was divided into
five specific steps: image acquisition, segmentation, data reading / acquisition, exportation and
results comparison. To validate the obtained results, the system was submitted to the reading
of the response cards of the first stage of the 2018 entrance exam of the Federal University of
Uberlândia. The results obtained in the tests were promising with high effectiveness rates and
correct reading.
Palavras-chave
Reconhecimento óptico, Processamento de imagens, Linguagem Python, Sistemas aplicados, Optical mark recognition, Image processing, Python language, Entrance exam process
Citação
PEREIRA, Lucas Vinhal. Uma abordagem automática para leitura óptica de cartões: um estudo de caso. 2020. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.
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