Repositorio de producción científica de la Universidad de Sevilla

Sistema de reconocimiento de caracteres manuscritos usando redes neuronales convolucionales implementado en Python

Opened Access Sistema de reconocimiento de caracteres manuscritos usando redes neuronales convolucionales implementado en Python
Estadísticas
Icon
Exportar a
Autor: Trujillo Quevedo, Alejandro
Director: Real Torres, Alejandro del
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Fecha: 2017
Tipo de documento: Trabajo Fin de Grado
Titulación: Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica
Resumen: Durante los últimos años, el uso de Redes Neuronales Artificiales ha sufrido un crecimiento exponencial, tanto en funciones como en precisión, y es rara aquella empresa que aún no ha tratado de integrarlas de alguna forma en el servicio prestado. Los usos de estas redes son muy variados, ya que, por ejemplo, se pueden utilizar para el reconocimiento de sonidos, tal y como hace Google con su aplicación Google Now. Además de esto, se pueden usar Redes Neuronales para la traducción instantánea de texto, tal como hace Skype, o para la predicción de la siguiente palabra a escribir al mandar un mensaje como hace la aplicación de teclado Swiftkey. Sin embargo, el uso más importante y extendido es el de reconocimiento de imágenes. En este ámbito, grandes empresas como, por ejemplo, Facebook han conseguido desarrollar algoritmos usando estas redes capaces de reconocer rostros humanos con una precisión superior al 97%. Microsoft, del mismo modo, ha implementado en Cortana, su asistent...
[Ver más]
Tamaño: 2.706Mb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/63838

Mostrar el registro completo del ítem


Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

Este registro aparece en las siguientes colecciones