Automated Correction of Multiple Choice Tests Using Computer Vision - Moreira, Pedro Henrique Campos; Ferreira, Bianca Panacho; Reis, Marcus Vinicius Diniz dos (Anais do Workshop de Sistemas de Informação (WSIS); 2025: Anais do XVI Workshop de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/wsis.2025.15732, 2025)
A correção automatizada de exames de múltipla escolha é um desafio em avaliações de larga escala. Sistemas OMR exigem hardware caro, enquanto a correção manual é lenta e propensa a erros. Este trabalho propõe uma solução de baixo custo com visão computacional, sem uso de IA complexa. O pré-processamento inclui limiarização adaptativa, detecção de bordas e equalização de histograma. O sistema foi testado em 240 folhas classificadas como em branco, corretas ou com múltiplas marcações. Os resultados mostram alta acurácia e eficiência. O método também reduz a dependência de hardware. Assim, é uma alternativa acessível e escalável para instituições de ensino.