Trabajo de grado Ingeniero de Sistemas Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas

Sistemas

En este proyecto se realiza un análisis de eficiencia para dos modelos de reconocimiento óptico de caracteres, para evaluar cual de los modelos consume menos recursos de máquina para cumplir con su objetivo. Los modelos utilizados son los de Markov y Redes neuronales artificiales, el primero de ellos se desarrollo por los ingenieros Jesús David López y Víctor Pedraza, que consiste en el desarrollo de un prototipo capaz de reconocer los caracteres alfanuméricos, utilizando el algoritmo KNN (K-nearest neighbor), el cual realiza un par de procesos de soporte, los cuales son capaces de generar muestreos, entrenamiento del algoritmo, y la clasificación de los caracteres alfanuméricos. Para el modelo RNA se hace necesario implementar un prototipo de reconocimiento de caracteres alfanuméricos, que consiste en utilizar el algoritmo de RNA Backpropagation de tres capas que consiste en calcular el error y ajustar los pesos sinápticos de cada neurona para obtener un mejor resultado. Después de tener los modelos a los que se les desea aplicar el análisis, se procede a pasar los algoritmos a GCL (Guarded Command Languaje), es un lenguaje utilizado para describir lógicamente los algoritmos para su posterior evaluación, luego de tener los dos algoritmos en GCL se inicia el análisis de complejidad de cada uno de los algoritmos para encontrar su función y así concluir cual de los dos modelos es el de mayor complejidad. Culminada la fase del análisis teórico se procede con el análisis práctico, que consiste en suministrar un conjunto de imágenes pertenecientes a placas vehiculares, para registrar los tiempos de ejecución y el porcentaje de efectividad que tuvo cada uno. Teniendo los datos registrados de la ejecución se analizan y se construye una gráfica con las curvas de tiempo de ejecución y porcentaje de eficiencia para comparar cual de los dos es el algoritmo de menor complejidad... (Tomado de la fuente)