Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes

Autores
Diodati, Gloria; Gomez, Adrian; Martinez, Marcela; Luna, Daniel
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo del trabajo es la descripción de las herramientas y algoritmos utilizados para la construcción de un prototipo mobile, con la capacidad de realizar un reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de la imagen del empaque del medicamento obtenida mediante el uso de la cámara del dispositivo o su código de barras y obtener información farmacéutica. Metodología: Implementación de un prototipo para la plataforma IOS utilizando el lenguaje de programación Objective C y C. Resultados: Se implementó un prototipo capaz de reconocer texto en una imagen que incluye algoritmos de procesamiento de imágenes, algoritmos de procesamiento de texto y el estudio de técnicas algorítmicas para la manipulación y búsqueda de información en la base de datos. Discusión: Las técnicas utilizadas debieron contemplar aquellas limitaciones propias de la plataforma: tiempo de procesamiento y capacidad de almacenamiento. Se decidió trabajar con aquellos algoritmos y estructuras que presentaron el mejor rendimiento en ambos aspectos, en relación con los resultados obtenidos.
Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y Visualización
Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
personal health record
mobile health
Optical Character Recognition
image processing
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42336
Acceder
id SEDICI_6f4547a0df01b8d95c33a9996be56a08
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42336
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientesDiodati, GloriaGomez, AdrianMartinez, MarcelaLuna, DanielCiencias Informáticaspersonal health recordmobile healthOptical Character Recognitionimage processingEl objetivo del trabajo es la descripción de las herramientas y algoritmos utilizados para la construcción de un prototipo mobile, con la capacidad de realizar un reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de la imagen del empaque del medicamento obtenida mediante el uso de la cámara del dispositivo o su código de barras y obtener información farmacéutica. Metodología: Implementación de un prototipo para la plataforma IOS utilizando el lenguaje de programación Objective C y C. Resultados: Se implementó un prototipo capaz de reconocer texto en una imagen que incluye algoritmos de procesamiento de imágenes, algoritmos de procesamiento de texto y el estudio de técnicas algorítmicas para la manipulación y búsqueda de información en la base de datos. Discusión: Las técnicas utilizadas debieron contemplar aquellas limitaciones propias de la plataforma: tiempo de procesamiento y capacidad de almacenamiento. Se decidió trabajar con aquellos algoritmos y estructuras que presentaron el mejor rendimiento en ambos aspectos, en relación con los resultados obtenidos.Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI)2014-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42336spainfo: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:UNLP2025-10-22T16:42:52Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42336Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:42:52.386SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
title Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
spellingShingle Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
Diodati, Gloria
Ciencias Informáticas
personal health record
mobile health
Optical Character Recognition
image processing
title_short Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
title_full Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
title_fullStr Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
title_full_unstemmed Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
title_sort Reconocimiento Óptico de Caracteres, aplicación móvil para el control de los medicamentos consumidos por los pacientes
dc.creator.none.fl_str_mv Diodati, Gloria
Gomez, Adrian
Martinez, Marcela
Luna, Daniel
author Diodati, Gloria
author_facet Diodati, Gloria
Gomez, Adrian
Martinez, Marcela
Luna, Daniel
author_role author
author2 Gomez, Adrian
Martinez, Marcela
Luna, Daniel
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
personal health record
mobile health
Optical Character Recognition
image processing
topic Ciencias Informáticas
personal health record
mobile health
Optical Character Recognition
image processing
dc.description.none.fl_txt_mv El objetivo del trabajo es la descripción de las herramientas y algoritmos utilizados para la construcción de un prototipo mobile, con la capacidad de realizar un reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de la imagen del empaque del medicamento obtenida mediante el uso de la cámara del dispositivo o su código de barras y obtener información farmacéutica. Metodología: Implementación de un prototipo para la plataforma IOS utilizando el lenguaje de programación Objective C y C. Resultados: Se implementó un prototipo capaz de reconocer texto en una imagen que incluye algoritmos de procesamiento de imágenes, algoritmos de procesamiento de texto y el estudio de técnicas algorítmicas para la manipulación y búsqueda de información en la base de datos. Discusión: Las técnicas utilizadas debieron contemplar aquellas limitaciones propias de la plataforma: tiempo de procesamiento y capacidad de almacenamiento. Se decidió trabajar con aquellos algoritmos y estructuras que presentaron el mejor rendimiento en ambos aspectos, en relación con los resultados obtenidos.
Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y Visualización
Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI)
description El objetivo del trabajo es la descripción de las herramientas y algoritmos utilizados para la construcción de un prototipo mobile, con la capacidad de realizar un reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de la imagen del empaque del medicamento obtenida mediante el uso de la cámara del dispositivo o su código de barras y obtener información farmacéutica. Metodología: Implementación de un prototipo para la plataforma IOS utilizando el lenguaje de programación Objective C y C. Resultados: Se implementó un prototipo capaz de reconocer texto en una imagen que incluye algoritmos de procesamiento de imágenes, algoritmos de procesamiento de texto y el estudio de técnicas algorítmicas para la manipulación y búsqueda de información en la base de datos. Discusión: Las técnicas utilizadas debieron contemplar aquellas limitaciones propias de la plataforma: tiempo de procesamiento y capacidad de almacenamiento. Se decidió trabajar con aquellos algoritmos y estructuras que presentaron el mejor rendimiento en ambos aspectos, en relación con los resultados obtenidos.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-10
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/10915/42336
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42336
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
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_ 1846782925790511104
score 12.982451

Publicaciones similares