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

Alcívar Tóala, Emily Adriana; Avilés Candelario, Armando Andrés

DSpace Principal
→
Unidades Académicas
→
Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas
→
Tesis de Ingeniería en Estadística Informática
→
Ver ítem

dc.contributor.advisor	Menéndez Campos, Jéssica , Director
dc.contributor.author	Alcívar Tóala, Emily Adriana
dc.contributor.author	Avilés Candelario, Armando Andrés
dc.creator	ESPOL
dc.date.accessioned	2023-06-28T14:00:34Z
dc.date.available	2023-06-28T14:00:34Z
dc.date.issued	2022
dc.identifier.citation	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 .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57630
dc.description	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.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	39 paginas
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL
dc.rights	openAccess
dc.subject	Reconocimiento Óptico de Caracteres
dc.subject	Dígitos manuscritos
dc.subject	Formato ASCII o UNICODE
dc.subject	Formularios físicos
dc.title	Modelo de reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales para formularios físicos
dc.type	Ingeniero en Estadística Informática
dc.identifier.codigoespol	T-110413
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral