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Título : Modelo de reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales para formularios físicos
Autor : Menéndez Campos, Jéssica , Director
Alcívar Tóala, Emily Adriana
Avilés Candelario, Armando Andrés
Palabras clave : Reconocimiento Óptico de Caracteres
Dígitos manuscritos
Formato ASCII o UNICODE
Formularios físicos
Fecha de publicación : 2022
Editorial : ESPOL
Citación : Alcívar Tóala, E. A. y Avilés Candelario, A. A. (2022). Modelo de reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales para formularios físicos. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM .
Descripción : 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.
URI : http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57630
Aparece en las colecciones: Tesis de Ingeniería en Estadística Informática



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