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Título: Un método automático de extracción de información de imágenes digitales basado en la detección de posicionamiento de marcas ópticas a partir de distancias euclidianas y redes neuronales
Otros títulos: A method for the automatic extraction of information from digital images based on the detection of the positioning of optical marks from Euclidean distances and neural networks
Autor: Del Carpio, Christian
Kemper, Guillermo
Temas: Procesamiento digital de imágenes
Redes neurales (computadores)
Issue Date: Jun-2016
Lugar de publicación: Campus.
Citación: Del Carpio, C. y Kemper, G. (2016). Un método automático de extracción de información de imágenes digitales basado en la detección de posicionamiento de marcas ópticas a partir de distancias euclidianas y redes neuronales. Campus, 21(21), pp. 109-121.
Citación: Campus;vol. 21, n. 21
Resumen: Se plantea un método de reconocimiento de marcas ópticas utilizando una cámara WEB a través del presente trabajo. El mismo se orienta al reconocimiento del código y la nota de un estudiante en un cuadernillo de evaluación. Las marcas se generan en el cuadernillo utilizando un lapicero. Se utilizan algoritmos y técnicas de procesamiento de imágenes como el filtrado espacial, umbralización, segmentación, descripción y reconocimiento a través de redes neuronales. El método propuesto permite automatizar el ingreso de notas académicas a una base de datos, sin alterar significativamente el formato de los cuadernillos utilizado en las evaluaciones de los estudiantes. Los resultados obtenidos demuestran que el método propuesto alcanza un error máximo del 2% en el proceso de reconocimiento.
ABSTRACT: A method of optical mark recognition using is presented in this investigation. Said method is oriented to the recognition of the code and annotation and of a student in an assessment booklet. The marks are generated in the booklet using a pen. Algorithms and image processing techniques such as spatial filtering, thresholding, segmentation, description and recognition through neural networks are used. The proposed method allows to automate the entry of academic grades into a database, without significantly altering the format of the booklets used in student evaluations. The results show that the proposed method achieves a maximum error of 2% in the recognition process.
URI: http://www.repositorioacademico.usmp.edu.pe/handle/usmp/2177
ISSN: 1812-6049
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