Aplicativo amador para reconhecer gabaritos de provas escolares com Ia.

Contexto Geral do Projeto

Definição da Arquitetura do App: Usar Flutter ou React Native para desenvolver o aplicativo mobile, garantindo compatibilidade com Android e iOS. Dividir o app em três módulos principais: cadastro de gabarito, leitura de Gabarito (Câmera), correção e resultados. Leitura e Reconhecimento de Gabarito: Utilizar bibliotecas de reconhecimento óptico de marcas (OMR), como o OpenCV. Para melhorar a detecção, aplicar pré-processamento nas imagens (binarização, equalização de histograma, remoção de ruídos). Treinamento da Inteligência Artificial: crie um modelo de Machine Learning que classifique bolinhas preenchidas. Utilizar TensorFlow Lite para integrar o modelo no app. O modelo precisa ser treinado para: identificar marcas mais escuras como a alternativa escolhida. Descartar alternativas marcadas com menor intensidade, reconhecer marcas rasuradas ou falhas. Criação do Modelo: Reunir imagens de gabaritos preenchidos para treinar o modelo. Usar redes neurais convolucionais (CNNs) para reconhecimento de padrões. Ferramentas como Keras + TensorFlow para ajudar no treinamento. Integração no App: converter o modelo treinado para TensorFlow Lite. No aplicativo, a câmera captura a imagem e envia para o modelo. O modelo retorna a alternativa marcada mais forte ou sinaliza respostas inválidas. Interface e Experiência do Usuário: criar uma interface amigável para que o professor visualize a prova corrigida, com detalhes sobre acertos e erros. Permitir salvar relatórios em PDF ou enviar por e-mail.

Categoria TI e Programação
Subcategoria Inteligência Artificial
Tamanho do projeto Grande
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Disponibilidade requerida Conforme necessário

Prazo de Entrega: Não estabelecido