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 |