dc.contributorOchoa Luna, José Eduardo
dc.creatorMeza Lovón, Graciela Lecireth
dc.date2018-01-05T15:49:38Z
dc.date2018-01-05T15:49:38Z
dc.date2017
dc.date.accessioned2020-09-24T13:52:59Z
dc.date.available2020-09-24T13:52:59Z
dc.identifierhttp://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/4579
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3261496
dc.descriptionSe propone un método de reconocimiento online para la transcripción de palabras de manuscritos históricos, el cual incluye tres etapas: preprocesamiento, que emplea técnicas para segmentar el documento en imágenes de palabras; extracción de características, que usa información basada en el gradiente; y reconocimiento propiamente dicho, donde se concentran las principales contribuciones de esta tesis. En esta última etapa, se propusieron dos extensiones de la SVM-Online: la primera permite que el modelo opere con conjuntos de datos de más de dos clases; la segunda permite que el modelo emita salidas probabilísticas y evita la segmentación del documento a nivel de caracter. El modelo propuesto, llamado Reconocedor Basado en Grafos, representa cada imagen a ser reconocida como un grafo direccionado, cuyas aristas están relacionadas a una subimagen y a una probabilidad. En función de ésta se estima, para cada arista, un costo que es empleado por el algoritmo Dijkstra Modificado, también propuesto en esta tesis, para emitir la transcripción de la imagen en cuestión. Los experimentos fueron realizados con tres conjuntos de datos. En base a los experimentos realizados, podemos concluir que los resultados obtenidos son satisfactorios en relación a otras propuestas de transcripción de textos presentadas en la literatura.
dc.descriptionTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.sourceUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSA
dc.subjectPalabras escritas
dc.subjectAprendizaje Online
dc.subjectMáquinas de Vectores
dc.subjectSoporte Online
dc.subjectManuscritos Históricos
dc.subjectCiencias de la Computación
dc.titleReconocimiento de Palabras en Manuscritos Históricos Basado en Aprendizaje Online
dc.typeTesis


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