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dc.contributor.authorBalmaceda Chuquimia, Ramiro
dc.date.accessioned2011-07-01T20:02:31Z
dc.date.available2011-07-01T20:02:31Z
dc.date.issued2011-07-01T20:02:31Z
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/1316
dc.description.abstractEsta tesis tiene en términos generales el estudio e implementación de un sistema de reconocimiento automático de texto manuscrito en lengua aymara, que se basa en la tecnología del reconocimiento del Habla (RH). Se hace la segmentación en el estudio de características aisladas, basándose en los “Modelos de Markov de capa oculta “(HMMs), esta tecnología se desarrolló para el reconocimiento automático de voz, debido a las similitudes con el problema del reconocimiento automático de texto manuscrito, se utilizó en este documento cuentan con mucho prestigio en este campo. A continuación se implementa un sistema de reconocimiento de caracteres manuscritas aisladas con atributos propios del idioma aymara como por ejemplo los caracteres h’ o q’ que dan un significado de pronunciación diferente en aymara, el carácter apóstrofo (‘), forma parte de la implementación en el reconocimiento de texto. Se realiza el reconocimiento global de las frases manuscritas para el modelado, considerando todos los atributos propios en el alfabeto del idioma aymara en el reconocimiento de patrones. Finalmente se muestran los resultados obtenidos al implementar con los Modelos de Markov de capa oculta (HMMs), como resultado final el renacimiento del carácter y valor ASCII de cada una de los caracteres en estudio. Sobre el problema planteado si Los Modelos de Markov de capa oculta (HMMs), Autómatas Estocásticos de estados Finitos tanto como los N-gramas son herramientas que me permiten modelar escrituras manuscritas en este caso en el idioma aymara con resultados esperados mostrados en el capitulo 4 en la prueba del modelo. Se desarrolla satisfactoriamente sobre las bases teóricas en el reconocimiento de texto manuscrito continuo mediante los modelos estadísticos. Presenta el análisis para modelado de frases en el capitulo 2 y capitulo 3 en el idioma aymara. Se implementa el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en el procesamiento de la imagen off-line para el reconocimiento de texto manuscrito satisfactoriamente con resultados mucho más de lo planteado en la hipótesis. Cumpliendo así satisfactoriamente los propósitos, objetivos específicos y los alcances planteados para la elaboración de esta tesis en reconocimiento de patrones en idioma aymara, coadyuvando así en un aporte mas en beneficio de nuestras culturas milenarias así como la escritura misma del idioma, también a partir de de un reconocimiento ya en le lenguaje del computador un usuario que no comprenda la escritura el aymara así como el significado mismo podrá traducirlo con herramientas traductores Aymara – Español por ejemplo.en_US
dc.description.sponsorshipEsta tesis tiene en términos generales el estudio e implementación de un sistema de reconocimiento automático de texto manuscrito en lengua aymara, que se basa en la tecnología del reconocimiento del Habla (RH). Se hace la segmentación en el estudio de características aisladas, basándose en los “Modelos de Markov de capa oculta “(HMMs), esta tecnología se desarrolló para el reconocimiento automático de voz, debido a las similitudes con el problema del reconocimiento automático de texto manuscrito, se utilizó en este documento cuentan con mucho prestigio en este campo. A continuación se implementa un sistema de reconocimiento de caracteres manuscritas aisladas con atributos propios del idioma aymara como por ejemplo los caracteres h’ o q’ que dan un significado de pronunciación diferente en aymara, el carácter apóstrofo (‘), forma parte de la implementación en el reconocimiento de texto. Se realiza el reconocimiento global de las frases manuscritas para el modelado, considerando todos los atributos propios en el alfabeto del idioma aymara en el reconocimiento de patrones. Finalmente se muestran los resultados obtenidos al implementar con los Modelos de Markov de capa oculta (HMMs), como resultado final el renacimiento del carácter y valor ASCII de cada una de los caracteres en estudio. Sobre el problema planteado si Los Modelos de Markov de capa oculta (HMMs), Autómatas Estocásticos de estados Finitos tanto como los N-gramas son herramientas que me permiten modelar escrituras manuscritas en este caso en el idioma aymara con resultados esperados mostrados en el capitulo 4 en la prueba del modelo. Se desarrolla satisfactoriamente sobre las bases teóricas en el reconocimiento de texto manuscrito continuo mediante los modelos estadísticos. Presenta el análisis para modelado de frases en el capitulo 2 y capitulo 3 en el idioma aymara. Se implementa el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en el procesamiento de la imagen off-line para el reconocimiento de texto manuscrito satisfactoriamente con resultados mucho más de lo planteado en la hipótesis. Cumpliendo así satisfactoriamente los propósitos, objetivos específicos y los alcances planteados para la elaboración de esta tesis en reconocimiento de patrones en idioma aymara, coadyuvando así en un aporte mas en beneficio de nuestras culturas milenarias así como la escritura misma del idioma, también a partir de de un reconocimiento ya en le lenguaje del computador un usuario que no comprenda la escritura el aymara así como el significado mismo podrá traducirlo con herramientas traductores Aymara – Español por ejemplo.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.subjectINVESTIGACIÓNen_US
dc.subjectCIENTIFICAen_US
dc.titleReconocimiento de texto manuscrito continuo en lengua aymaraen_US
dc.typeThesisen_US


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