Sistema de Reconocimiento de Caracteres Orientado a Sistemas Android

Este proyecto trata sobre un sistema de reconocimiento de caracteres que se implementa para sistemas Android en forma de aplicación para móvil y Tablet. La aplicación está orientada para que los niños aprendan a escribir de una forma más amena. El sistema utiliza el patrón de diseño Modelo-Vista-Controlador para separar la lógica del sistema de la interfaz visual. En la interfaz, el sistema pide que se escriba un carácter utilizando la pantalla táctil y una vez el usuario lo ha escrito el sistema hace el reconocimiento y dice si es o no el carácter correcto. Para el reconocimiento del carácter se pasa por tres fases. La vectorización, que filtra los puntos encontrados dejándolos de manera que sea más fácil reconocer los elementos a los que pertenecen los puntos. El constructor del grafo, que es el que pasa los puntos filtrados y construye un grafo que será el que posteriormente será reconocido. Y el algoritmo de correspondencia de grafos, que se encarga de encontrar la correspondencia entre el grafo de entrada y el de las letras.This Project proposes in a character recognition system which is aimed for Android systems as an application for both mobile phones and tablets. This application is educational-oriented with the pursuit of teaching children to write in an entertaining way. The system uses the MVC (Model View Controller) pattern to separate the logic of the system from the visual interface. In this interface, the system asks for the typing of a character using the touchscreen and once the user has typed the character asked, the system recognises and says if the character that has been typed is the correct one or not. To allow the system to recognise the character, we have to explain three different steps. Vectorisation, which filters the given points to make easier the recognition of all the elements to which those points belong to. The graph constructor, which examines all the filtered points and built a graph that will be the one recognised later and, finally, the algorithm, which is the responsible for finding out the correspondence between the first graph and the one related to the letters

Sistema de reconocimiento de caracteres de alta velocidad basado en eventos

Spike-based processing technology is capable of very high speed throughput, as it does not rely on sensing and processing sequences of frames. Besides, it allows building complex and hierarchically structured cortical-like layers for sophisticated processing. In this paper we summarize the fundamental properties of this sensing and processing technology applied to artificial vision systems and the AER (Address Event Representation) protocol used in hardware spiking systems. Finally a four-layer system is described for character recognition. The system is slightly based on the Fukushima´s Neocognitron. Realistic simulations using figures of already existing AER devices are provided, which show recognition delays under 10μs.Ministerio de Ciencia e Innovación (VULCANO) TEC2009-10639-C04-0

Reconocimiento de caracteres en imágenes no estructuradas

El 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

Reconocimiento de caracteres por medio de una red neuronal artificial

En este trabajo se presenta la implementación de un sistema de reconocimientode caracteres en una tarjeta de desarrollo FPGA de propósito general. La clasificación de los caracteres se realiza por medio de un modelo de red neuronal conocido como Feed-forward backpropagation. Se utiliza la herramienta de redes neuronales NNTool de Matlab, para crear, entrenar y simular este tipo de Red Neuronal Artificial (RNA) con cinco diferentes patrones de entrenamiento. Para realizar la implementación, estas RNAs, son traducidas del modelo computacional a un modelo realizable en hardware, el cual es descrito mediante bloques en Matlab/Simulink y Xilinx System Generator (XSG). El archivo de configuración bitstream, necesario para la programación del FPGA, es generado por XSG para posteriormente ser implementado con Xilinx ISE foundation en la FPGA.Palabras Clave: FPGA, Matlab / Simulink, reconocimiento de caracteres, red neuronal artificial, Xilinx System Generator.

Sistema de reconocimiento de caracteres manuscritos usando redes neuronales convolucionales

El reconocimiento y verificación de firmas en numerosos documentos, entre ellos los bancarios, son unos procedimientos que se están realizando de forma generalizada de manera manual. En este proyecto, se propone un método y una implementación del mismo que sea capaz de realizar estas tareas automáticamente y de forma satisfactoria, con unos costes en tiempo y memoria reducidos que lo hagan competitivo frente al tratamiento manual. Para lograrlo, el sistema desarrollado será capaz de realizar un preproceso basado en el esqueletizado, etiquetará los puntos de la firma según su pendiente utilizando matrices de convolución, realizará un seguimiento y una extracción de los trazos etiquetados siguiendo un esquema de búsqueda con retroceso, normalizará el tamaño de los trazos y mediante un proceso de ajuste de distancias (distance matching) calculará el porcentaje de similitud entre las colecciones de trazos extraídas de dos firmas. En ese momento el sistema será capaz de reconocer una firma, buscando en la base de datos creada para tal fin, aquélla que más se le parezca, es decir, la que tenga mayor porcentaje de similitud.Tesi

Redes neuronales convolucionales en R : Reconocimiento de caracteres escritos a mano

A pesar de que las redes neuronales artificiales son un concepto que se ha investigado desde mediados del siglo XX, no ha sido hasta fechas recientes cuando han experimentado una tasa de crecimiento muy alta. Debido a grandes mejoras en su desempeño, a lo largo de estos últimos años, su uso ha pasado de ser meramente académico y de objeto de estudio e investigación a estar totalmente implementadas y operativas en nuestro día a día, incluso sin que nos percatemos de ello. El reconocimiento de imágenes que Google usa para su buscador, el algoritmo AlphaGo que fue capaz de ganar al campeón del mundo jugando al Go o el reconocimiento de rostros en imágenes por parte de Facebook son solo algunas muestras que permiten entrever lo presentes que están estos sistemas de inteligencia artificial en el mundo actual y el inmenso número de aplicaciones que éstas pueden llevar a cabo. Todo lo anterior viene a poner de manifiesto la principal característica de las redes neuronales: son sistemas fáciles de crear, la mayor dificultad es implementar en el lenguaje de programación deseado el algoritmo de aprendizaje, que tan solo consta de una serie de operaciones matemáticas iterativas muy simples (y ni si quiera eso si se usa una de las innumerables librerías ya existentes para la mayoría de lenguajes), y, a su vez, son una herramienta tremendamente potente y versátil. En el presente proyecto, se hará uso de estas redes neuronales y, en concreto, de una red neuronal convolucional para desarrollar un algoritmo en el lenguaje de programación R que, tras ser entrenado con una extensa base de datos, sea capaz de reconocer caracteres escritos a mano, específicamente se usarán números del 0 al 9. El objetivo que se persigue es el de conseguir, al menos, un porcentaje superior al 95 %, con un conjunto de 10000 imágenes de comprobación.The artificial neural networks are a concept which has been investigated since the mid of the XX century but it hasn`t been until now when they have experienced a very high growth rate. Due to big improvements in their behaviour, during these recently years, their use have passed from be only for academical purposes to be totally implemented and operative in our life. These neural nets are systems which are used in a lot of different aplications nowadyas. Thus, this bring us the main feature of the neural nets: they are systems easy to build, the biggest problem is to implement the learning algorithm, which is composed by a few very simple iterative maths operations (even less if we use some library), and, at the same time, they are very powerfull systems. In this project, we will use this neural networks and, specifically, a convolutional neural network to develop an algortihm, in R, which, after being trained with a huge dataset, it will be able to recognize hand-written characters, specifically numbers from 0 to 9. The goal we are looking for is to obtain, at least, a percentage greater than 95 %, with a set of 10000 images to check its behaviour.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónic

RECONOCIMIENTO DE CARACTERES ALFANUMÉRICOS HACIENDO USO DE MEMORIAS ASOCIATIVAS ALFA-BETA

ResumenEn la literatura se han utilizado muchos algoritmos de Inteligencia Artificial para el reconocimiento de textos en imágenes, algunos de estos métodos más utilizados son redes neuronales, las máquinas de vectores de soporte y el más común el reconocimiento de caracteres óptico por sus siglas en inglés (OCR). En este trabajo se presenta la utilización de un algoritmo mexicano para el reconocimiento de caracteres alfanuméricos llamado Memorias Asociativas Alfa-Beta programadas en el lenguaje de programación C#. Al entrenar el algoritmo con el método de validación K-Fold Cross Validation se obtuvo un índice de asertividad del 93% utilizando una base de datos de 10 patrones o imágenes por cada clase de números y letras con resolución de 100 x 200 pixeles. El método propuesto muestra una alta competitividad contra otros sistemas de reconocimiento de caracteres.Palabra(s) Clave: Caracteres, Reconocimiento, Memorias Asociativas. RECOGNITION OF ALPHANUMERIC CHARACTERS USING ASSOCIATIVE ALPHA-BETA MEMORIESAbstractIn the literature, many models of Artificial Intelligent (AI) have been used to text recognition in images. Some models more use are Artificial Neuronal Networks (ANN), support vector machine (SVM) and the most common Optical Character Recognition (OCR). This Work shows the use of a Mexican algorithm to alphanumeric character recognition called Memorias Asociativas Alfa-Beta, programming them in language C#. The algorithm was trained with K-Fold Cross Validation getting a 93% success rate. Our data base has 10 patters per every number and letter class with a resolution 100 x 200 pixels. The proposed method shows a high competitiveness against other character recognition systems.Keywords: Character, Memorias Asociativas, Recognitio

Reconocimiento automático a través de visión artificial, correlación estadística y Matlab aplicado a las matrículas de vehículos

Existen muchas investigaciones sobre el reconocimiento de caracteres e imágenes utilizando diferentes métodos tales como redes neuronales, métodos estructurales, basados en la apariencia y otros (Pajares Martinsanz & De La Cruz García, 2008a). El problema es el reconocimiento automático de caracteres en las placas o matrículas de los vehículos del Ecuador. El trabajo innova en la aplicación de las técnicas de visión artificial, adaptando el reconocimiento de las matrículas de los vehículos del ecuador para detectar el tipo de vehículo, provincia en la que fue generada la placa y el tipo de servicio al que pertenecen, considerando la ubicación de los caracteres de la placa según las normativas de tránsito vigentes. El algoritmo propuesto se adapta a la cantidad y forma de caracteres utilizando el software Matlab© y procesos de visión artificial o computador reconociendo las imágenes mediante la medida estadística de correlación

Plataforma de evaluación de algoritmos de reconocimiento de caracteres numéricos en imágenes digitales.

La investigación tuvo como objetivo evaluar las técnicas de reconocimiento de dígitos en imágenes: K-Nearest Neighbor (KNN), TESSERACT y Redes Neuronales Artificiales (RNA); lo que permitió determinar la técnica con mayor nivel de precisión que podrá ser utilizada en diferentes aplicaciones de visión artificial. Se planteó la hipótesis de investigación “La selección adecuada de la técnica de reconocimiento de caracteres numéricos en imágenes digitales permitirá determinar la técnica con el mayor grado de precisión y minimizar el consumo de recursos en computadores SBC”. Se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis en la comparación del grado de precisión de las técnicas con un nivel de confianza del 95%. Los indicadores que se utilizaron son: grado de precisión, tiempo empleado para el reconocimiento, cantidad de memoria ram y nivel de uso del CPU. Se utilizó una muestra ponderada de 30 fotografías tomadas a medidores de energía eléctrica de la ciudadela Las Acacias de la ciudad de Riobamba. De acuerdo a los resultados de las pruebas estadísticas se determinó que la técnica de reconocimiento con mayor grado de precisión fue KNN alcanzando un promedio de 49,33% frente a 29,833% y 22,00% de TESSERACT y RNA respectivamente. El tiempo promedio empleado por KNN para el reconocimiento fue de 1,22 segundos, en promedio se utilizó 15,7 megabytes de memoria ram y 11,64% de uso del CPU. Se utilizó OpenCV, Python y C++ bajo la distribución Raspbian de Linux para evaluar cada una de las técnicas seleccionadas. Se recomienda profundizar en el estudio de la técnica KNN enfocadas a diferentes aplicaciones de visión artificial en la industria, así como evaluar nuevas técnicas de reconocimiento de patrones como SVM, Deep Learning y Aprendizaje no Supervisado, que se han convertido en campos de investigación activos en muchas universidades del mundo.The research aimed to evaluate the techniques of digit recognition in images: K-Nearest Neighbor (KNN), TESSERACT and Artificial Neural Networks (RNA); Which allowed to determine the technique with greater level of precision that can be used in different applications of artificial vision. The research hypothesis "The proper selection of numerical carácter recognition technique in digital images will allow to determine the technique with the highest degree of accuracy and to minimize the consumption of resources in SBC computers." The nonparametric Kruskal-Wallis test was used in the comparison of the degree of precision of the techniques with a confidence level of 95%. The indicators that were used are: degree of precision, time spent for recognition, amount of RAM and level of CPU usage. A sample was used of 30 photographs taken at electric power meters of Las Acacias in Riobamba city. According to the statistical tests results, was determined that the most accurate recognition technique was KNN reaching an average of 49.33% versus to 29.833% and 22.00% of TESSERACT and RNA respectively. The average time spent by KNN for the recognition was 1.22 seconds, on average 15.7 megabytes of RAM and 11.64% of CPU usage were used. OpenCV, Python and C ++ were used under the Linux Raspbian distribution to evaluate each selected techniques. It is recommended to deepen the study of the KNN technique focused on different applications of artificial visión in the industry, as well as to evaluate new recognition techniques of Pattern such as SVM, Deep Learning and Non-Supervised Leanring, which have become active research fields in many universities around the world

Plataforma de evaluación de algoritmos de reconocimiento de caracteres numéricos en imágenes digitales.

La investigación tuvo como objetivo evaluar las técnicas de reconocimiento de dígitos en imágenes: K-Nearest Neighbor (KNN), TESSERACT y Redes Neuronales Artificiales (RNA); lo que permitió determinar la técnica con mayor nivel de precisión que podrá ser utilizada en diferentes aplicaciones de visión artificial. Se planteó la hipótesis de investigación “La selección adecuada de la técnica de reconocimiento de caracteres numéricos en imágenes digitales permitirá determinar la técnica con el mayor grado de precisión y minimizar el consumo de recursos en computadores SBC”. Se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis en la comparación del grado de precisión de las técnicas con un nivel de confianza del 95%. Los indicadores que se utilizaron son: grado de precisión, tiempo empleado para el reconocimiento, cantidad de memoria ram y nivel de uso del CPU. Se utilizó una muestra ponderada de 30 fotografías tomadas a medidores de energía eléctrica de la ciudadela Las Acacias de la ciudad de Riobamba. De acuerdo a los resultados de las pruebas estadísticas se determinó que la técnica de reconocimiento con mayor grado de precisión fue KNN alcanzando un promedio de 49,33% frente a 29,833% y 22,00% de TESSERACT y RNA respectivamente. El tiempo promedio empleado por KNN para el reconocimiento fue de 1,22 segundos, en promedio se utilizó 15,7 megabytes de memoria ram y 11,64% de uso del CPU. Se utilizó OpenCV, Python y C++ bajo la distribución Raspbian de Linux para evaluar cada una de las técnicas seleccionadas. Se recomienda profundizar en el estudio de la técnica KNN enfocadas a diferentes aplicaciones de visión artificial en la industria, así como evaluar nuevas técnicas de reconocimiento de patrones como SVM, Deep Learning y Aprendizaje no Supervisado, que se han convertido en campos de investigación activos en muchas universidades del mundo.The research aimed to evaluate the techniques of digit recognition in images: K-Nearest Neighbor (KNN), TESSERACT and Artificial Neural Networks (RNA); Which allowed to determine the technique with greater level of precision that can be used in different applications of artificial vision. The research hypothesis "The proper selection of numerical carácter recognition technique in digital images will allow to determine the technique with the highest degree of accuracy and to minimize the consumption of resources in SBC computers." The nonparametric Kruskal-Wallis test was used in the comparison of the degree of precision of the techniques with a confidence level of 95%. The indicators that were used are: degree of precision, time spent for recognition, amount of RAM and level of CPU usage. A sample was used of 30 photographs taken at electric power meters of Las Acacias in Riobamba city. According to the statistical tests results, was determined that the most accurate recognition technique was KNN reaching an average of 49.33% versus to 29.833% and 22.00% of TESSERACT and RNA respectively. The average time spent by KNN for the recognition was 1.22 seconds, on average 15.7 megabytes of RAM and 11.64% of CPU usage were used. OpenCV, Python and C ++ were used under the Linux Raspbian distribution to evaluate each selected techniques. It is recommended to deepen the study of the KNN technique focused on different applications of artificial visión in the industry, as well as to evaluate new recognition techniques of Pattern such as SVM, Deep Learning and Non-Supervised Leanring, which have become active research fields in many universities around the world