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dc.contributor.advisorSánchez, Jorge Adrián, dir.
dc.contributor.advisorLuque, Franco Martín, dir.
dc.contributor.authorCarranza Astrada, Rodrigo Pablo
dc.date.accessioned2016-07-12T16:57:24Z
dc.date.available2016-07-12T16:57:24Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/2818
dc.description.abstractEl que una computadora pueda discernir un carácter de otro en la imagen de un texto no es una tarea sencilla. El objetivo es clasificar caracteres en escenas naturales en donde las técnicas tradicionales de OCR no se pueden aplicar de forma directa (De Campos et al., 2009). En este trabajo se presenta un análisis del impacto producido en la performance de clasificación al entrenar un clasificador de caracteres con imágenes sintéticas (Wang et al., 2011). Se complementa esto realizando una análisis de performance utilizando diferentes conjuntos de entrenamiento sintéticos generados a partir del dataset público conocido como Chars74k. El resultado final de este trabajo sirve para corrobar que este tipo de datos produce un impacto positivo en la clasificación y más aún al combinar estas con datos reales.es
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución 2.5 Argentina*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/*
dc.subjectComputing Methodologieses
dc.subjectDocument and text processingen
dc.subjectDocument captureen
dc.subjectOptical character recognition
dc.titleReconocimiento de caracteres en imágenes no estructuradases
dc.typebachelorThesises


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Atribución 2.5 Argentina
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