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Título: Intelligent Template Matching: un nuevo acercamiento para reconocimiento automático de patentes argentinas
Autores: Gazcón, Nicolás Fernando
Chesñevar, Carlos Iván
Castro, Silvia Mabel
Fecha: 2012-07-16
2011-10
2011
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: reconocimiento automático de patentes; redes neuronales artificiales; reconocimiento óptico de caracteres; template matching
Self-modifying machines (e.g., neural networks)
Optical character recognition (OCR)
Ciencias Informáticas
Descripción: El reconocimiento automático de patentes es un problema que comenzó a ser estudiado a principio de los años ’90, y recientemente ha ganado interés a partir de las particularidades de patentes de diversos países. Se han desarrollado así acercamientos eficientes utilizando diferentes técnicas de reconocimiento de patrones. Si bien existen sistemas comerciales para reconocimiento de patentes usados en Argentina, la ausencia de criterios estandarizados de evaluación de desempeño dificulta el estudio de su real efectividad. Este trabajo presenta un acercamiento novedoso denominado Intelligent Template Matching para reconocimiento automático de patentes automotores de Argentina. Se compara la performance obtenida con otros acercamientos competitivos (como redes neuronales), y se muestran las ventajas de su utilización. Se realizaron experimentos que evidenciaron una mejor performance en exactitud de reconocimiento, sin requerir un conjunto de datos de entrenamiento. Asimismo, los resultados obtenidos son extrapolables a otros sistemas de representación de patentes diferentes a las patentes argentinas.
Presentado en el IX Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Idioma: Español