Reconocimiento Óptico de Dígitos con Redes Neuronales

Los objetivos de este trabajo son: • Desarrollar miniOCR, una aplicación capaz de reconocer dígitos aislados dibujados a mano en pantalla por el usuario a través del mouse. Utilizará una red neuronal convencional adaptada para este fin. Debe comprender también la recolección de muestras, el e...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Constenla, Gabriel Roberto
Formato: Tesis
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Belgrano. Facultad de Tecnología Informática. 2010
Materias:
redes neuronales
reconocimiento optico de caracteres
medidor de rendimiento
neural Networks
Optical Character Recognition
yield meter
Acceso en línea:http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/564
Aporte de:
Repositorio Institucional - Universidad de Belgrano (UB) de Universidad de Belgrano
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yield meter
description Los objetivos de este trabajo son: • Desarrollar miniOCR, una aplicación capaz de reconocer dígitos aislados dibujados a mano en pantalla por el usuario a través del mouse. Utilizará una red neuronal convencional adaptada para este fin. Debe comprender también la recolección de muestras, el entrenamiento y medición de rendimiento. La tasa de reconocimiento debe ser de un 90% de aciertos o superior de acuerdo al Medidor de Rendimiento. Su diseño y arquitectura deben posibilitar el crecimiento incremental para facilitar futuras investigaciones. • Desarrollar Calculadora, una aplicación que permita aplicar a un caso de ejemplo a miniOCR, donde el usuario pueda obtener respuestas de la computadora a operaciones aritméticas simples (suma, resta, multiplicación y división) dibujadas. Tendrá en cuenta la precedencia de operadores y su modificación a través de paréntesis.
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