Modelo de reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales para formularios físicos.

Los sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (ROC) muestran resultados prometedores para convertir un texto impreso o escrito a mano en uno con formato ASCII o UNICODE, con el fin de que la digitación de documentos resulte lo menos operativa posible. En esta tesis proponemos un modelo de reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales para formularios físicos, que sea capaz de almacenar, en formato digital, los resultados que se llenan a mano. Primero, damos una revisión de la situación que aborda esta problemática, así como los conceptos claves que se abordarán. Segundo, tratamos a detalle los procedimientos y la implementación de las redes neuronales, desde que se extrae la información de las imágenes, hasta que los modelos son capaces de dar su predicción. Tercero, damos un análisis de los modelos obtenidos, determinando que aquel con la configuración 50-100-500-1000-10 cumple mejor con los objetivos del proyecto. Finalmente, con base en los resultados, sacamos algunas conclusiones y destacamos los más relevantes beneficios que se reflejan en la práctica.

• 主要作者: Alcívar Tóala, Emily Adriana (author)
• 其他作者: Avilés Candelario, Armando Andrés (author), Menéndez Campos, Jessica ,Director (author)
• 格式: bachelorThesis
• 出版: 2022
• 主題: Sistemas de Reconocimiento Óptico; formato ASCII o UNICODE; Dígitos manuscritos; Formularios físicos,
• 在線閱讀: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56588