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dc.contributor García-Hernández, René Arnulfo
dc.contributor.advisor GARCIA HERNANDEZ, RENE ARNULFO; 202667
dc.contributor.author GARCIA CALDERON, MIGUEL ANGEL
dc.creator GARCIA CALDERON, MIGUEL ANGEL; 712165
dc.date.accessioned 2022-02-26T02:47:03Z
dc.date.available 2022-02-26T02:47:03Z
dc.date.issued 2022-01-14
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/112751
dc.description.abstract Hasta el momento el conocimiento almacenado en los manuscritos antiguos no se ha utilizado en su totalidad debido a la falta de métodos robustos en el estado del arte para el reconocimiento de texto manuscrito. La principal dificultad de los métodos para el reconocimiento de texto manuscrito es que se requiere que el texto se encuentre dividido en líneas. Además, los métodos para la Segmentación de Líneas de Texto (SLT) no han sido optimizados para procesar manuscritos antiguos. La primera etapa de la SLT es la Localización de Líneas de Texto (LLT). En la SLT se han propuesto métodos que buscan los valores máximos locales en un histograma. El problema de estos métodos es que existen demasiados máximos locales y no es posible identificar cuáles conjuntos de máximos locales representan una línea de texto. La segunda etapa de la SLT es la búsqueda de una ruta que permita separar las líneas de texto vecinas. Por un lado, el problema de los métodos actuales es que en algunos casos se realiza una búsqueda local de la ruta. Por otro lado, los métodos que realizan una búsqueda global de la ruta tienen problemas para encontrar una ruta entre trazos que se sobreponen. Los problemas de las dos etapas conforman un valor de complejidad. La complejidad visual de un documento mansucrito antiguo para ser segmentado puede apreciarse por el humano experto, sin embargo, no existe en el estado del arte un método para calcular la complejidad. En el estado del arte existen técnicas que permiten realizar una separación del cuerpo de letras y el espacio interlineal. Este trabajo se enfoca cuantificar la cantidad de información en el espacio interlineal para establecer un índice de complejidad. El índice de complejidad propuesto calcula la cantidad de información que aportan los trazos horizontales y verticales; además de la cantidad de información que aporta la tinta del documento y los valores del color del material de escritura. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.subject Índice de complejidad es
dc.subject Reconocimiento de texto manuscrito es
dc.subject Procesamiento digital de imágenes es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.title Cálculo del índice de complejidad en documentos manuscritos para la segmentación de líneas de texto es
dc.type Tesis de Doctorado es
dc.provenance Científica es
dc.road Verde es
dc.organismo Unidad Académica Profesional Tianguistenco es
dc.ambito Nacional es
dc.cve.CenCos 31201 es
dc.cve.progEstudios 1009 es
dc.modalidad Tesis es
dc.audience students es
dc.audience researchers es
dc.type.conacyt doctoralThesis
dc.identificator 7


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Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Visualización del Documento

  • Título
  • Cálculo del índice de complejidad en documentos manuscritos para la segmentación de líneas de texto
  • Autor
  • GARCIA CALDERON, MIGUEL ANGEL
  • Director(es) de tesis, compilador(es) o coordinador(es)
  • García-Hernández, René Arnulfo
  • Fecha de publicación
  • 2022-01-14
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Doctorado
  • Palabras clave
  • Índice de complejidad
  • Reconocimiento de texto manuscrito
  • Procesamiento digital de imágenes
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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