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dc.contributor.authorMinervino, Carlos Vinicius Alves-
dc.date.accessioned2022-03-21T02:05:06Z-
dc.date.available2022-03-21T02:05:06Z-
dc.date.issued2021-10-13-
dc.identifier.other21. ed. CDD 658-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/26048-
dc.descriptionMINERVINO, C. V. A. Um modelo para extração automática de informações em formulários de requerimento acadêmico da UEPB. 2021. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) - Centro de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas, Universidade Estadual da Paraíba, Patos, PB, 2021.pt_BR
dc.description.abstractUm problema muito recorrente em praticamente todos os tipos de empresas ou instituições públicas é a necessidade de tratamento e gestão de documentos físicos impressos, em fotos ou escaneados, a verificação, de forma manual por um agente humano, da consistência, completude e validade das informações preenchidas, e muitas das vezes, a leitura com posterior inserção no computador, por digitação manual, tarefa esta que poderia ser muito mais rápida se automatizada. Tendo em vista este contexto, o objetivo deste trabalho é propor um modelo automático de extração de informações preenchidas à mão nos formulários de requerimento acadêmico da UEPB, que possa fazer a extração automática das informações preenchidas e o devido armazenamento no computador, gerando um arquivo JSON representativo de um requerimento acadêmico. Tal modelo, foi proposto a partir da concepção de um pipeline especificamente voltado para esta tarefa, consistindo de: padronização das imagens dos formulários, aplicação de um algoritmo de alinhamento das imagens com o template, repartição dos campos dos formulários nas imagens, aplicação de OCR nos campos particionados, e associação do formulário com o aluno, de uma base de dados de alunos sintética, que possuir os dados mais similares ao resultado do OCR. O modelo proposto foi testado e executado numa base de trinta formulários reais dos estudantes, e para o problema de detecção do aluno pelo OCR no formulário de requerimento, pelo pipeline proposto, foi obtida uma acurácia de 86,67%. Ao final, foram sugeridas, para trabalhos futuros, possíveis medidas para aperfeiçoar a acurácia do modelo.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Prof. Dr. Ricardo Santos de Oliveirapt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectOCRpt_BR
dc.subjectReconhecimento de documentopt_BR
dc.subjectReconhecimento de formuláriopt_BR
dc.subjectCERpt_BR
dc.titleUm modelo para extração automática de informações em formulários de requerimento acadêmico da UEPBpt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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