Repositorio de producción científica de la Universidad de Sevilla

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

 

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dc.contributor.advisor Real Torres, Alejandro del es
dc.creator Trujillo Quevedo, Alejandro es
dc.date.accessioned 2017-08-17T11:20:29Z
dc.date.available 2017-08-17T11:20:29Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.citation Trujillo Quevedo, A. (2017). Sistema de reconocimiento de caracteres manuscritos usando redes neuronales convolucionales implementado en Python. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11441/63838
dc.description.abstract 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 asistente personal, una Red Neuronal capaz de clasificar especies animales. Dada la importancia del reconocimiento de imágenes hoy en día, se ha decidido realizar en el presente proyecto una Red Neuronal capaz de identificar imágenes de caracteres manuscritos con una precisión deseable por encima del 95%. es
dc.format application/pdf es
dc.language.iso spa es
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ *
dc.subject Reconocimiento de formas es
dc.subject Redes neuronales artificiales es
dc.subject Tratamiento de imágenes es
dc.title Sistema de reconocimiento de caracteres manuscritos usando redes neuronales convolucionales implementado en Python es
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es
dc.rights.accessrights info:eu-repo/semantics/openAccess es
dc.contributor.affiliation Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática es
dc.description.degree Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica es
idus.format.extent 112 p. es
Size: 2.706Mb
Format: PDF

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