Corrigindo o vestibular com Python e OpenCV
Romualdo André da Costa
Analista de TI – UFRB
O que é um OMR?
● Optical Mark Recognition
(OMR)
● Melhor alternativa para
coletar dados de terceiros.
● Assim é possível ...
O que é um OMR?
● Baixo custo por prova.
● Confiança de quase 100%.
● OMR completos, com software e hardware
dedicados, ch...
Antes
Fonte: Hussmann; Deng (2005)
Como funciona?
Computação visual
●
A computação visual trata de processos onde
busca-se dar sentido à imagem e extrair
informações, inclu...
Análise de imagens
Software OMR
Problemas
● Folha dobrada
● Marcação mal feita
● Marcação incorreta
Folha dobrada
Marcação mal feita
Marcação incorreta
Conclusão
● Aumentar sensibilidade
– Captura marcações mal feitas e incorretas.
– Pode capturar ruídos (problema de impres...
Referências
BERGERON, B. Optical Mark Recognition: Tallying information from
filled-in 'bubbles'. Postgraduate Medicine. V...
www.programadorfeirense.com.br/blog
www.jsday.com.br
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Uso de tecnologias livres (OpenCV e Python) para a correção do vestibular em instituições de ensino. Promovendo a autonomia tecnológica da universidade.

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Corrigindo o vestibular com Python e OpenCV

  1. 1. Corrigindo o vestibular com Python e OpenCV Romualdo André da Costa Analista de TI – UFRB
  2. 2. O que é um OMR? ● Optical Mark Recognition (OMR) ● Melhor alternativa para coletar dados de terceiros. ● Assim é possível ler marcações e convertê-las em registros alfanuméricos para armazenamento e processamento usando um computador (Wynn,1984)
  3. 3. O que é um OMR? ● Baixo custo por prova. ● Confiança de quase 100%. ● OMR completos, com software e hardware dedicados, chegam a custar mais de US$ 30.000 (Hussmann; Deng, 2005)
  4. 4. Antes
  5. 5. Fonte: Hussmann; Deng (2005) Como funciona?
  6. 6. Computação visual ● A computação visual trata de processos onde busca-se dar sentido à imagem e extrair informações, inclusive em conjunto com a inteligência artificial (GONZALEZ; WOODS, 2010) ● Biblioteca OpenCV. (OPENCV, 2013)
  7. 7. Análise de imagens Software OMR
  8. 8. Problemas ● Folha dobrada ● Marcação mal feita ● Marcação incorreta
  9. 9. Folha dobrada
  10. 10. Marcação mal feita
  11. 11. Marcação incorreta
  12. 12. Conclusão ● Aumentar sensibilidade – Captura marcações mal feitas e incorretas. – Pode capturar ruídos (problema de impressão, sujeira). ● Melhorar algoritmo de alinhamento – Formulário com quatro pontos de referência. ● Processo fica mais lento, porém menor custo de manutenção ● Independência tecnológica.
  13. 13. Referências BERGERON, B. Optical Mark Recognition: Tallying information from filled-in 'bubbles'. Postgraduate Medicine. Vol. 104, no. 2, ago. 1998. Disponível em: <http://www.omrsolutions.com/download/case_studies/medical.pdf>. Acesso em: 3 out. 2013. GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E.. Processamento Digital de Imagens. 3 ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall. 2010. HUSSMANN, S.; DENG, P. W. A high-speed optical mark reader hardware implementation at low cost using programmable logic. Real- time Imaging, volume 11, número 1, p.19-30. 2005. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077201405000124>. Acesso em: 15 out 2013. OPENCV, Open Source Computer Vision Library. Disponível em: <http://opencv.org/about.html>. Acesso em: 15 nov 2013. WYNN, R.. Optical Mark Recognition: How OMR compares with other data entry techniques. Data Processing. Vol. 26, no. 9, nov 1984. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0011684X84904349>. Acesso em: 3 out 2013.
  14. 14. www.programadorfeirense.com.br/blog
  15. 15. www.jsday.com.br

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