Correção de cartões de respostas utilizando análise e processamento de imagens digitais

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1 Correção de cartões de respostas utilizando análise e processamento de imagens digitais Vantuil José de OLIVEIRA NETO¹, Caroline Julliê de Freitas RIBEIRO¹, Samuel Pereira DIAS² ¹ Tecnólogos em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal Minas Gerais (IFMG) campus Bambuí. Rod. Bambuí/Medeiros km 5. CEP: Bambuí-MG. 2 Professor Orientador IFMG campus Bambuí RESUMO Atualmente, muitas organizações precisam adquirir dados provenientes de processos seletivos ou pesquisas de opinião. Os equipamentos utilizados para correção dos cartões de repostas têm alto custo, além de o processo de correção ser pouco flexível. Neste trabalho se propôs, por meio de processamento e análise de imagens digitais, a construção de um mecanismo para que os cartões possam ser corrigidos através de imagens digitalizadas a partir de dispositivos de menor custo, como um scanner. O projeto foi construído em Java, sendo multiplataforma. Foi desenvolvida uma biblioteca capaz de avaliar se marcas nas imagens estão assinaladas, como uma solução alternativa para o processo convencional, conhecido como OMR (Optical Mark Recognition Reconhecimento óptico de marcas). A fim de utilizar os recursos da biblioteca OMR, foi implementada também uma interface para configuração dos cartões de respostas para que imagens que sigam determinado modelo de cartão possam ser avaliadas, a partir dela é possível que, com o auxílio do mouse, o usuário possa demarcar as áreas de interesse na imagem e quais valores essas áreas representam. A solução percorre todos os pixels da imagem e contabiliza-os de acordo com uma pigmentação pré-estabelecida. Construída sobre uma arquitetura flexível e escalável, baseada nas boas práticas de desenvolvido, orientação a objetos e padrões de projetos, a solução permite que quaisquer tipos de campos e de cartões de respostas possam ser corrigidos sem grande retrabalho. Palavras-Chave: OMR, imagens digitais, processo seletivo, processamento de imagens. INTRODUÇÃO Na Sociedade da Informação, a aquisição de dados é um item de primeira necessidade. Muitas instituições precisam de mecanismos eficientes para a aquisição de grande volume de dados, como empresas de pesquisa de opinião, recrutamento de colaboradores (concursos) e para ingresso de alunos (processos seletivos, no caso das instituições de ensino). Todos possuem em comum, para uma coleta de dados padronizada, o uso de cartões para marcação das respostas para leitura e processamentos futuros.

2 O processo convencional de leitura envolve o uso de leitoras ópticas especializadas, que impõem em maior ou menor grau um conjunto de restrições. Algumas vezes, o custo dos equipamentos é um fator proibitivo, de acordo com o volume de dados. A maioria dos dispositivos, para correta leitura, vai exigir a preparação e uso de cartões especiais, muitas vezes exclusivos para aquela marca/modelo de leitora e que são elaborados em gráficas especializadas. O presente trabalho visa desenvolver uma forma alternativa à correção convencional de cartões de respostas. Estes cartões são comumente utilizados em processos seletivos. Os cartões podem ser digitalizados usando dispositivos convencionais (scanners de uso geral), que costumam ter um custo mais acessível e operabilidade mais fácil. As imagens digitalizadas serão processadas por um sistema que possa dizer se determinada questão está correta ou não com base nas cores que preenchem uma área pré-determinada, usando um microcomputador convencional. A aplicação deve ser portável entre diferentes plataformas e oferecer uma interface com o usuário que permita o uso de qualquer cartão ou formulário para aquisição dos dados, sem restrições de cor de fundo, marcações especiais ou material usado em seu preenchimento. Assim, uma ampla gama de opções pode ser vislumbrada para a aplicação de provas, questionários ou qualquer tipo de aquisição de dados, permitindo a impressão do material em qualquer impressora. Albuquerque e Albuquerque (2000, p. 7) dizem que o termo análise está relacionado à parte do tratamento onde existe uma descrição da informação presente na imagem. A abordagem utilizada nessa solução baseia-se em extrair dados dos cartões de respostas digitalizados. MATERIAL E MÉTODOS O trabalho foi realizado baseando-se na metodologia pesquisa-ação. O levantamento de requisitos ocorreu junto à comissão responsável pelo processo de correção de provas de processos seletivos do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais Campus Bambuí. A partir dos requisitos coletados e da pesquisa bibliográfica, foi projetado e desenvolvido um sistema de leitura e correção de cartões respostas usando processamento digital de imagens. Uma das exigências iniciais era que o artefato de software produzido fosse multiplataforma, a opção recaiu sobre a linguagem Java, pois segundo Sierra e Bates (2005, p. 1) o Java seduziu os programadores com sua sintaxe, recursos orientados a objetos, gerenciamento de memória e o melhor de tudo a promessa de portabilidade. Outro fator que influiu na escolha da linguagem Java foi a familiaridade do autor com sua sintaxe e bibliotecas

3 Para modelagem do sistema, foram adotadas técnicas de Padrões de Projetos 1 no projeto das classes que compõem a biblioteca. Foi utilizado o Enterprise Arcthetic 2 para a modelagem UML 3 dos diagramas de caso de uso e de classes. A implementação foi realizada usando o IDE NetBeans 4. Para exportação de dados e persistência das configurações dos cartões respostas, foi escolhida a linguagem XML (Extensible Markup Language Linguagem de Marcação Extensível), sem, contudo, impor qualquer restrição a outros formatos que se tornarem necessários futuramente. RESULTADOS E DISCUSSÃO O sistema foi dividido em dois subsistemas básicos: uma biblioteca para identificação de marcações e uma interface onde o usuário poderia informar onde estão as marcações na imagem e que permita a configuração de formulários para futuras leituras. Assim, seria possível reaproveitar o código da biblioteca em qualquer projeto que necessite da mesma funcionalidade, de forma independente da interface. A fim de que o sistema se tornasse expansível, foi montada uma estrutura que dividia a biblioteca OMR em diversos pacotes, estes foram divididos de acordo com a função que as classes que o compõem exerceram na biblioteca. A Figura 1 mostra todos os pacotes que compõem a biblioteca. Os pacotes e as classes se associam da seguinte forma: br.edu.ifmg.bambui.comp.omr.correction Classes responsáveis pela representação dos templates e das séries bem como da estrutura responsável por corrigir as imagens; br.edu.ifmg.bambui.comp.omr.export - Classes para exportação dos resultados; br.edu.ifmg.bambui.comp.omr.factory implementação das fábricas de campos; br.edu.ifmg.bambui.comp.omr.field classes responsáveis pela representação dos campos. Figura 1 - Diagrama dos pacotes da biblioteca OMR 1 Também conhecidos como Design Patterns descrevem soluções para problemas recorrentes no desenvolvimento de sistemas. As referências deste trabalho são LARMAN(2007), além de SHALLOWAY e TROTT(2004). 2 Foi utilizada a versão de teste do Enterprise Architect, disponível para download em 3 UML Sigla pra Unified Modeling Language - Linguagem de modelagem unificada. Consulte LARMAN(2007) 4 IDE da Sun MicroSystems para desenvolvimento Java, disponível em

4 A lógica para correção está nas classes do pacote correction. Neste pacote as classes interagem com as demais, a fim de, a cada marca, em cada uma das seções existente em um template, descubra quais pixels devem ser analisados, percorrendo-os um a um e somando a quantidade de pixels pigmentados, a fim de verificar se esse valor supera um valor pré-estabelecido. A interface de configuração baseia-se na biblioteca OMR. Ela permite que o usuário crie dois tipos de campos: em forma de círculo e em forma de retângulo. O usuário fará isso com o auxílio do mouse, sobre uma imagem digitalizada de um tipo específico de cartão de respostas. Após terminar de indicar todas as áreas de interesse do cartão, bem como a qual questão pertencem e qual valor gerarão para essa questão, é possível que o usuário salve o template, para que seja utilizado posteriormente com imagens digitalizada deste mesmo modelo. Com base em um template, é possível realizar a correção de uma série de imagens digitalizadas. A interface de configuração de cartões oferece essa funcionalidade. Após selecionadas as imagens e indicados onde está o cartão, a correção pode ser feita, e exportada em XML ou em formato de texto plano. A Figura 2 ilustra a interface no momento em que uma nova forma é adicionada a um template. Figura 2 - Interface de configuração de cartões Os testes realizados mostraram que o desempenho é satisfatório. Cartões com 28 campos divididos em 7 questões, com 4 alternativas para cada uma, puderam se corrigidos até 14,83 cartões por segundo. Comparado com o desempenho da leitora óptica utilizada no IFMG, que gasta em geral 2 segundos para corrigir cada cartão com cerca de 300 campos. Considerando, no pior caso, um crescimento linear no desempenho biblioteca OMR ela poderia corrigir o mesmo cartão em cerca de 1,48 segundos. Desconsiderando o tempo de aquisição de imagens do scanner, o qual deve possuir alimentador automático de folhas, para que os cartões sejam tracionados e digitalizados com a menor inclinação possível.

5 CONCLUSÕES O conjunto de software desenvolvido por esse projeto pode diminuir os custos de processos onde a aplicação de cartões de respostas de múltipla escolha seja necessária. A solução mostrou-se flexível e adaptável, uma vez que permite a configuração de qualquer tipo de formulário com cores variadas, desprendendo-se assim do burocrático processo exigido pelas leitoras ópticas. O objetivo geral foi alcançado com a construção da biblioteca e da interface de configuração de cartões de respostas, a linguagem escolhida permite que a solução seja multiplataforma. Todos os objetivos específicos foram também alcançados, conforme descrito nos parágrafos seguintes. Todo o sistema foi desenvolvido aderido às boas práticas de programação orientada a objeto, de forma que possa ser estendido facilmente, e que futuras alterações também possam ser feitas com o menor esforço possível. A modularização foi um dos pontos fortes no desenvolvimento da biblioteca e da interface de configuração de templates. Como fruto desse trabalho foi criada uma biblioteca OMR - que pode ser usada em qualquer aplicação que tenha o intuito de reconhecer marcas em imagens digitais - e a interface de configuração de cartões, que utiliza a biblioteca como base. A biblioteca é capaz de exportar os dados em formato XML ou em um arquivo texto. Isso possibilita que o usuário utilize os sistemas já existentes para tratamento dos dados do vestibular, bem como para aplicações que possam ler arquivos em formato XML. Esse trabalho foi um pouco além do que se esperava na sua concepção: pretendia-se construir uma solução com menor custo, mas acabou em uma solução arrojada, extensível e que eliminou grande parte dos maiores problemas frequentemente encontradas nas soluções convencionais que utilizam as leitoras ópticas, aparelhos que impõem grandes restrições a cartões e formas de marcação, tornando-se uma solução viável para reduzir os custos de aquisição de dados. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALBUQUERQUE, Márcio Portes; ALBUQUERQUE, Marcelo Portes. Processamento de Imagens: Métodos e Análises. Disponível em: <http://www.cbpf.br/cat/pdsi/pdf/processamentoimagens.pdf>. Acesso em 15 dez BENZ, Brian; DURANT, John R. XML Programming Bible. New York: Wiley, 2003 LARMAN, Craig. Utilizando UML e padrões: Uma introdução a análise e ao projeto orientados a objetos e ao desenvolvimento iterativo. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, p. SHALLOWAY, A.; TROTT, J. R. Explicando padrões de projeto: uma nova perspectiva em projeto orientado a objeto. Porto Alegre: Bookman, SIERRA, Kathy, BATES, Bert. Use a cabeça! Java. 2 ed. Rio de Janeiro: Alta Books

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