Resumen:
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.
