Publicação:
Uma abordagem automática para leitura óptica de cartões: um estudo de caso

dc.contributor.advisor1Escarpinati, Mauricio Cunha
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5939941255055989pt_BR
dc.contributor.referee1Dorça, Fabiano Azevedo
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3944579737930998pt_BR
dc.contributor.referee2Oliveira, Ronaldo Castro de
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6338660752822712pt_BR
dc.creatorPereira, Lucas Vinhal
dc.date.accessioned2020-02-21T19:18:07Z
dc.date.available2020-02-21T19:18:07Z
dc.date.issued2019-12-21
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste 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.pt_BR
dc.identifier.citationPEREIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28818
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode69431831
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sizeorduration36pt_BR
dc.subjectReconhecimento ópticopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectLinguagem Pythonpt_BR
dc.subjectSistemas aplicadospt_BR
dc.subjectOptical mark recognitionpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectPython languagept_BR
dc.subjectEntrance exam processpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.titleUma abordagem automática para leitura óptica de cartões: um estudo de casopt_BR
dc.title.alternativeAn automatic approach to card reading: a case studypt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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