Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas
- Autores
- Gazcón, Nicolás Fernando; Chesñevar, Carlos Iván; Castro, Silvia Mabel
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El reconocimiento automático de patentes es un problema que comenzó a ser estudiado a principio de los años ’90, y recientemente ha ganado interés a partir de las particularidades de patentes de diversos países. Se han desarrollado así acercamientos eficientes utilizando diferentes técnicas de reconocimiento de patrones. Si bien existen sistemas comerciales para reconocimiento de patentes usados en Argentina, la ausencia de criterios estandarizados de evaluación de desempeño dificulta el estudio de su real efectividad. Este trabajo presenta un acercamiento novedoso denominado Intelligent Template Matching para reconocimiento automático de patentes automotores de Argentina. Se compara la performance obtenida con otros acercamientos competitivos (como redes neuronales), y se muestran las ventajas de su utilización. Se realizaron experimentos que evidenciaron una mejor performance en exactitud de reconocimiento, sin requerir un conjunto de datos de entrenamiento. Asimismo, los resultados obtenidos son extrapolables a otros sistemas de representación de patentes diferentes a las patentes argentinas.
Presentado en el IX Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Self-modifying machines (e.g., neural networks)
reconocimiento automático de patentes; redes neuronales artificiales; reconocimiento óptico de caracteres; template matching
Optical character recognition (OCR) - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18698
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_500974160aff09561685af1d8b522943 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18698 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinasGazcón, Nicolás FernandoChesñevar, Carlos IvánCastro, Silvia MabelCiencias InformáticasSelf-modifying machines (e.g., neural networks)reconocimiento automático de patentes; redes neuronales artificiales; reconocimiento óptico de caracteres; template matchingOptical character recognition (OCR)El reconocimiento automático de patentes es un problema que comenzó a ser estudiado a principio de los años ’90, y recientemente ha ganado interés a partir de las particularidades de patentes de diversos países. Se han desarrollado así acercamientos eficientes utilizando diferentes técnicas de reconocimiento de patrones. Si bien existen sistemas comerciales para reconocimiento de patentes usados en Argentina, la ausencia de criterios estandarizados de evaluación de desempeño dificulta el estudio de su real efectividad. Este trabajo presenta un acercamiento novedoso denominado Intelligent Template Matching para reconocimiento automático de patentes automotores de Argentina. Se compara la performance obtenida con otros acercamientos competitivos (como redes neuronales), y se muestran las ventajas de su utilización. Se realizaron experimentos que evidenciaron una mejor performance en exactitud de reconocimiento, sin requerir un conjunto de datos de entrenamiento. Asimismo, los resultados obtenidos son extrapolables a otros sistemas de representación de patentes diferentes a las patentes argentinas.Presentado en el IX Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2011-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf434-443http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18698spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:26:26Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18698Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:26:26.455SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
title |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
spellingShingle |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas Gazcón, Nicolás Fernando Ciencias Informáticas Self-modifying machines (e.g., neural networks) reconocimiento automático de patentes; redes neuronales artificiales; reconocimiento óptico de caracteres; template matching Optical character recognition (OCR) |
title_short |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
title_full |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
title_fullStr |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
title_full_unstemmed |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
title_sort |
Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Gazcón, Nicolás Fernando Chesñevar, Carlos Iván Castro, Silvia Mabel |
author |
Gazcón, Nicolás Fernando |
author_facet |
Gazcón, Nicolás Fernando Chesñevar, Carlos Iván Castro, Silvia Mabel |
author_role |
author |
author2 |
Chesñevar, Carlos Iván Castro, Silvia Mabel |
author2_role |
author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Self-modifying machines (e.g., neural networks) reconocimiento automático de patentes; redes neuronales artificiales; reconocimiento óptico de caracteres; template matching Optical character recognition (OCR) |
topic |
Ciencias Informáticas Self-modifying machines (e.g., neural networks) reconocimiento automático de patentes; redes neuronales artificiales; reconocimiento óptico de caracteres; template matching Optical character recognition (OCR) |
dc.description.none.fl_txt_mv |
El reconocimiento automático de patentes es un problema que comenzó a ser estudiado a principio de los años ’90, y recientemente ha ganado interés a partir de las particularidades de patentes de diversos países. Se han desarrollado así acercamientos eficientes utilizando diferentes técnicas de reconocimiento de patrones. Si bien existen sistemas comerciales para reconocimiento de patentes usados en Argentina, la ausencia de criterios estandarizados de evaluación de desempeño dificulta el estudio de su real efectividad. Este trabajo presenta un acercamiento novedoso denominado Intelligent Template Matching para reconocimiento automático de patentes automotores de Argentina. Se compara la performance obtenida con otros acercamientos competitivos (como redes neuronales), y se muestran las ventajas de su utilización. Se realizaron experimentos que evidenciaron una mejor performance en exactitud de reconocimiento, sin requerir un conjunto de datos de entrenamiento. Asimismo, los resultados obtenidos son extrapolables a otros sistemas de representación de patentes diferentes a las patentes argentinas. Presentado en el IX Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
El reconocimiento automático de patentes es un problema que comenzó a ser estudiado a principio de los años ’90, y recientemente ha ganado interés a partir de las particularidades de patentes de diversos países. Se han desarrollado así acercamientos eficientes utilizando diferentes técnicas de reconocimiento de patrones. Si bien existen sistemas comerciales para reconocimiento de patentes usados en Argentina, la ausencia de criterios estandarizados de evaluación de desempeño dificulta el estudio de su real efectividad. Este trabajo presenta un acercamiento novedoso denominado Intelligent Template Matching para reconocimiento automático de patentes automotores de Argentina. Se compara la performance obtenida con otros acercamientos competitivos (como redes neuronales), y se muestran las ventajas de su utilización. Se realizaron experimentos que evidenciaron una mejor performance en exactitud de reconocimiento, sin requerir un conjunto de datos de entrenamiento. Asimismo, los resultados obtenidos son extrapolables a otros sistemas de representación de patentes diferentes a las patentes argentinas. |
publishDate |
2011 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2011-10 |
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/10915/18698 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18698 |
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-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 434-443 |
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_ |
1842260097759182848 |
score |
13.13397 |