Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito

Autores
De Giusti, Marisa Raquel; Vila, María Marta; Villarreal, Gonzalo Luján
Año de publicación
2005
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El reconocimiento de textos manuscritos con una computadora es una tarea compleja que implica la realización de un gran número de pasos que le permitirán obtener un conjunto de características que identifican unívocamente a cada objeto (palabra, caracter, símbolo). Los métodos de extracción de características existentes varían de acuerdo al área de aplicación y desarrollo, existiendo métodos con una clara orientación matemática, algebraica, algorítmica, etcétera. En el presente trabajo se realizó un estudio de algunos de los métodos más significativos, y se obtuvieron conclusiones relativas a la importancia de la información que aportan, al costo de ejecución, y de posibles mejoras utilizando varias técnicas juntas.
Dirección PREBI-SEDICI
Materia
Ciencias Informáticas
Bibliotecología
bibliotecas digitales
información
reconocimiento de caracteres
digitalización
manuscritos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/5536

id SEDICI_36532f876cbf4a9fd717cb8dc4371536
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/5536
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Vector de características para el reconocimiento de texto manuscritoDe Giusti, Marisa RaquelVila, María MartaVillarreal, Gonzalo LujánCiencias InformáticasBibliotecologíabibliotecas digitalesinformaciónreconocimiento de caracteresdigitalizaciónmanuscritosEl reconocimiento de textos manuscritos con una computadora es una tarea compleja que implica la realización de un gran número de pasos que le permitirán obtener un conjunto de características que identifican unívocamente a cada objeto (palabra, caracter, símbolo). Los métodos de extracción de características existentes varían de acuerdo al área de aplicación y desarrollo, existiendo métodos con una clara orientación matemática, algebraica, algorítmica, etcétera. En el presente trabajo se realizó un estudio de algunos de los métodos más significativos, y se obtuvieron conclusiones relativas a la importancia de la información que aportan, al costo de ejecución, y de posibles mejoras utilizando varias técnicas juntas.Dirección PREBI-SEDICI2005info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaimage/jpeghttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/5536spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:31:15Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/5536Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:31:16.187SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
title Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
spellingShingle Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
De Giusti, Marisa Raquel
Ciencias Informáticas
Bibliotecología
bibliotecas digitales
información
reconocimiento de caracteres
digitalización
manuscritos
title_short Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
title_full Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
title_fullStr Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
title_full_unstemmed Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
title_sort Vector de características para el reconocimiento de texto manuscrito
dc.creator.none.fl_str_mv De Giusti, Marisa Raquel
Vila, María Marta
Villarreal, Gonzalo Luján
author De Giusti, Marisa Raquel
author_facet De Giusti, Marisa Raquel
Vila, María Marta
Villarreal, Gonzalo Luján
author_role author
author2 Vila, María Marta
Villarreal, Gonzalo Luján
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Bibliotecología
bibliotecas digitales
información
reconocimiento de caracteres
digitalización
manuscritos
topic Ciencias Informáticas
Bibliotecología
bibliotecas digitales
información
reconocimiento de caracteres
digitalización
manuscritos
dc.description.none.fl_txt_mv El reconocimiento de textos manuscritos con una computadora es una tarea compleja que implica la realización de un gran número de pasos que le permitirán obtener un conjunto de características que identifican unívocamente a cada objeto (palabra, caracter, símbolo). Los métodos de extracción de características existentes varían de acuerdo al área de aplicación y desarrollo, existiendo métodos con una clara orientación matemática, algebraica, algorítmica, etcétera. En el presente trabajo se realizó un estudio de algunos de los métodos más significativos, y se obtuvieron conclusiones relativas a la importancia de la información que aportan, al costo de ejecución, y de posibles mejoras utilizando varias técnicas juntas.
Dirección PREBI-SEDICI
description El reconocimiento de textos manuscritos con una computadora es una tarea compleja que implica la realización de un gran número de pasos que le permitirán obtener un conjunto de características que identifican unívocamente a cada objeto (palabra, caracter, símbolo). Los métodos de extracción de características existentes varían de acuerdo al área de aplicación y desarrollo, existiendo métodos con una clara orientación matemática, algebraica, algorítmica, etcétera. En el presente trabajo se realizó un estudio de algunos de los métodos más significativos, y se obtuvieron conclusiones relativas a la importancia de la información que aportan, al costo de ejecución, y de posibles mejoras utilizando varias técnicas juntas.
publishDate 2005
dc.date.none.fl_str_mv 2005
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/5536
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/5536
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)
dc.format.none.fl_str_mv image/jpeg
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846782730975576065
score 12.982451