Detecção automática de marcações em folha de resposta usando visão computacional

Abstract

Folhas de respostas são utilizadas em atividades avaliativas objetivas, nas quais deve-se marcar uma resposta dentre um conjunto de possibilidades (estilo ENEM e vestibular). Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema baseado em visão computacional para identificar as marcações em folhas de respostas. Para isso, foram implementados e testados vários algoritmos/técnicas de processamento de imagens a fim de identificar a combinação que gerasse a melhor acurácia na segmentação automática dessas marcações. Essa implementação foi realizada em linguagem Python com o auxílio da biblioteca OpenCV. Para a realização de testes experimentais foi utilizada uma base de dados composta por 936 folhas de respostas preenchidas e escaneadas por máquinas diferentes. Como resultado, o método desenvolvido neste trabalho apresentou uma acurácia de 99,97%, demonstrando uma alta eficácia para a solução desenvolvida.