RECONOCIMIENTO DE CARACTERES ALFANUMÉRICOS HACIENDO USO DE MEMORIAS ASOCIATIVAS ALFA-BETA

Luis E Alanís Carranza, Moises V Márquez Olivera, Octavio Sánchez García, Viridiana G Hernández Herrera

Resumen


Resumen

En la literatura se han utilizado muchos algoritmos de Inteligencia Artificial para el reconocimiento de textos en imágenes, algunos de estos métodos más utilizados son redes neuronales, las máquinas de vectores de soporte y el más común el reconocimiento de caracteres óptico por sus siglas en inglés (OCR). En este trabajo se presenta la utilización de un algoritmo mexicano para el reconocimiento de caracteres alfanuméricos llamado Memorias Asociativas Alfa-Beta programadas en el lenguaje de programación C#. Al entrenar el algoritmo con el método de validación K-Fold Cross Validation se obtuvo un índice de asertividad del 93% utilizando una base de datos de 10 patrones o imágenes por cada clase de números y letras con resolución de 100 x 200 pixeles. El método propuesto muestra una alta competitividad contra otros sistemas de reconocimiento de caracteres.

Palabra(s) Clave: Caracteres, Reconocimiento, Memorias Asociativas.

 

RECOGNITION OF ALPHANUMERIC CHARACTERS USING ASSOCIATIVE ALPHA-BETA MEMORIES


Abstract

In the literature, many models of Artificial Intelligent (AI) have been used to text recognition in images. Some models more use are Artificial Neuronal Networks (ANN), support vector machine (SVM) and the most common Optical Character Recognition (OCR). This Work shows the use of a Mexican algorithm to alphanumeric character recognition called Memorias Asociativas Alfa-Beta, programming them in language C#. The algorithm was trained with K-Fold Cross Validation getting a 93% success rate. Our data base has 10 patters per every number and letter class with a resolution 100 x 200 pixels. The proposed method shows a high competitiveness against other character recognition systems.

Keywords: Character, Memorias Asociativas, Recognition


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