Método de reconocimiento de patrones basado en procesamiento digital de imágenes y redes neuronales orientado al registro automático de evaluaciones académicas
En el presente trabajo se desarrolla un método de reconocimiento de patrones basado en procesamiento digital de imágenes y redes neuronales orientadas al registro automático de evaluaciones académicas. El sistema está conformado por una parte de hardware y una parte de software. La etapa de hardware...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Perú |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/11759 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/11759 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Procesamiento digital Redes neuronales |
| Sumario: | En el presente trabajo se desarrolla un método de reconocimiento de patrones basado en procesamiento digital de imágenes y redes neuronales orientadas al registro automático de evaluaciones académicas. El sistema está conformado por una parte de hardware y una parte de software. La etapa de hardware consiste en un recinto que contiene los cuadernillos de evaluación a registrar. Dicho recinto contiene una bandeja de alimentación donde se colocan los cuadernillos. El recinto cuenta con una adecuada iluminación provista de LEDs (Light - Emitting Diode) de alta luminosidad. Una vez obtenida la imagen, el cuadernillo es retirado del compartimiento hacia una bandeja de salida. La etapa de software inicialmente adquiere la imagen de un cuadernillo académico posicionado en el compartimiento del recinto a través de una cámara web. Luego se identifican en el cuadernillo tres áreas de interés, que él usuario inicialmente configuró, estas son: código del alumno en marcas, nota del alumno en números y nota del alumno en marcas. Mediante el uso de algoritmos de procesamiento de imágenes las áreas de interés son filtradas, umbralizadas, segmentadas y parametrizadas. Luego haciendo uso de algoritmos de redes neuronales se lleva a cabo el reconocimiento del código del alumno y de la nota expresada en marcas. Asimismo, se reconoce la nota del profesor expresada en números escritos manualmente. El sistema propuesto responde a la necesidad de incrementar la eficiencia del proceso de registro de notas del departamento de coordinación académica de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres. |
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