Desarrollo de un Sistema de Reconocimiento de Marcas basado en Análisis de Contenido en Incertidumbre

El artículo describe el desarrollo de un sistema de reconocimiento de marcas dirigido a la lectura automática de documentos de tipo ‘test’. El proceso que se propone se basa en el análisis de documentos, previamente digitalizados, haciendo uso de técnicas de procesamiento de imágenes. En primer lugar, se realiza un aprendizaje supervisado del formato del documento y,posteriormente, se analiza su contenido, utilizando vectores de características. El proceso diseñado pretende aportar una solución versátil a las tareas de lectura y valoración de documentos de tipo ‘test’, que aborde los siguientes retos: (1) robustez ante la variabilidad en el formato del documento, (2) consistencia ante la usual falta de precisión en los mecanismos de fotocopiado y digitalización, y (3) limitación de la incertidumbre asociada al factor humano en el proceso de contestación. Con el fin de demostrar la viabilidad de la propuesta, se ha desarrollado un prototipo en MATLAB, cuyos resultados se detallan al final del artículo

Community Voice as Data: Affordances of Participatory Videos for International Program Development

International program development is a complex process involving many stakeholders. Current international practice affords limited, if any, opportunities for direct community-led input into the program commissioning process, resulting in programs that may not meet the specific needs of communities on the ground. Community voice is one source of data that could help focus the design of effective development programs and interventions. However, development programs are primarily formulated based on representative and often quantitative data conducted by experts from outside the community. Through a participatory video production process with disadvantaged women farmers in rural Bangladesh, we explore the opportunities for including meaningful community voices in these institutionalized processes. We present practical design implications for how community-generated voices can act as rich data, establishing confidence, community bonds and senses of accountability to inform early stages of project development, and to specifically augment and contextualize other data sources