Título
Reconstrucción de caracteres para mejora de sistemas OCR con RNAs
Autor
Daniela Moctezuma
Oscar Sánchez Siordia
Nivel de Acceso
En Embargo
Materias
Resumen o descripción
Numerosos avances dentro de la Inteligencia Artificial han estado inspirados en las caracter´ısticas de los procesos biolo´gicos de las redes neuronales. Estas caracter´ısticas, por las ventajas que presentan, han intentado ser emuladas dentro de una computadora para imitar las tareas que son capaces de realizar los seres humanos. Siendo el OCR (Optical Character Recognition) una habilidad humana, la intencio´n de utilizar RNAs (Redes Neuronales Artificiales) para un sistema de reconocimiento de caracteres, va en relacio´n de co´mo las RNAs tratan de simular los procesos que ocurren en el cerebro humano. El presente trabajo implementa un sistema OCR mediante RNAs, as´ı como una modificacio´n al mismo, implementando un paradigma para la reconstruccin del patro´n de entrada (con una red Hopfield) antepuesto al paradigma utilizado para el reconocimiento (red Perceptro´n). Las pruebas realizadas comparan los resultados entre el sistema OCR original y el modificado para este trabajo, utilizando tanto nu´meros como letras. Las ventajas de la modificacio´n planteada para este trabajo pueden ser ampliadas a cualquier sistema OCR ya implementado sin importar el m´etodo de reconocimiento utilizado. Los resultados muestran una importante mejora en el porcentaje de reconocimiento con el m´etodo propuesto respecto al m´etodo comparado.
Editor
Centro de Investigación en Computación del IPN
Fecha de publicación
2015
Tipo de publicación
Artículo
Versión de la publicación
Versión aceptada
Recurso de información
Formato
application/pdf
Idioma
Español
Audiencia
Estudiantes
Investigadores
Maestros
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional de CENTROGEO
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