Ir al contenido

Documat


Clasificación múltiple para dígitos a máquina de baja calidad. Desarrollo de un prototipo de experimentación

  • Autores: Fernando Boto Sánchez Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Clemente Rodríguez Lafuente (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2006
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Javier Torrealdea Folgado (presid.) Árbol académico, Juan José Navarro Guerrero (secret.) Árbol académico, Víctor Viñals Yufera (voc.) Árbol académico, Pedro Larrañaga Múgica (voc.) Árbol académico, José María Llaberia Griño (voc.) Árbol académico
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • El objetivo de esta tesis es clasificar dígitos a máquina con diferentes tipos de ruido de forma fiable, Los procesos de segmentación, digitalización y binarización de formularios generan dígitos con ruido que aumentan el error de clasificación.

      Se propone un sistema que combine diferentes clasificadores especialistas, produciendo un resultado más fiable que un sistema con un único clasificador. La combinación de clasificadores especialistas en dígitos cortados y con basura mejora el rendimiento en aciertos en esos tipos de ruido.

      Una generalización de este sistema para una aplicación real de análisis de formularios produce unos resultados muy satisfactorios para la empresa.


Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de tesis

Opciones de compartir

Opciones de entorno