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Roque, B., (2020). Revisión bibliográfica de técnicas para el reconocimiento de textos publicitarios en imágenes de páginas web. [Tesis, Universidad Señor de Sipán]. https://hdl.handle.net/20.500.12802/6730
Roque, B., Revisión bibliográfica de técnicas para el reconocimiento de textos publicitarios en imágenes de páginas web. [Tesis]. PE: Universidad Señor de Sipán; 2020. https://hdl.handle.net/20.500.12802/6730
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Title: Revisión bibliográfica de técnicas para el reconocimiento de textos publicitarios en imágenes de páginas web.
Authors(s): Roque Terrones, Bebsy
Advisor(s): Samillan Ayala, Alberto Enrique
Keywords: Reconocimiento de Imágenes; Procesamiento de Texto; Reconocimiento Óptico de Caracteres; Imágenes de Texto Publicitario Web; Aprendizaje Profundo; Redes Neuronales Convolucionales
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2020
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: En los últimos años, el estudio de técnicas para el reconocimiento de texto sea por
carácter o palabras han ido creciendo, al igual que las publicidades que usan palabras,
frases o imágenes al mismo tiempo con significado publicitario, estas publicidades lo
vemos incluso en cualquier página web o correos electrónicos.
La presente revisión bibliográfica científica tiene como objetivo la recopilación de las
diferentes técnicas de reconocimiento de texto sea por imágenes de texto publicitarios
en web, imágenes tomadas por cámaras o por otros campos de investigación. Trabajos
anteriores desarrollaron diferentes técnicas de reconocimiento de textos en imágenes
como Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), en la cual solo utilizaron técnicas
para el reconocimiento de texto teniendo algunas complicaciones en donde los
resultados no eran satisfactorias y consumía muchos recursos ya sea la memoria de la
CPU; otros investigadores aportaron técnicas de reconocimiento de imágenes en texto
en donde obtuvieron casi resultados satisfactorios, sin embargo el estudio algunos
investigadores decidieron en combinar estas técnicas con diferentes clasificadores de
inteligencia artificial y Deep Learning como es redes neuronales donde observaron que
los resultados eran satisfactorios en el campo que se estudiaba, otra técnica es el
Espacio de características para el reconocimiento de imágenes con proyección de
imágenes utilizando un Preprocesamiento de imágenes y un clasificador Bayer para la
detección en sola las áreas de imágenes en rostro humano y texto a la vez encontraron
que los espacios de características diseñados mejoran el reconocimiento de precisión y
eficiencia; también se optó por otras técnicas para obtener nuevas características de
nitidez para la clasificación del tipo de imagen basada en información textual utilizaron
Canny edge utilizando espacios de color H,S y I y un clasificador Máquina de Soporte
de Vectores (SVM); sin embargo otros artículos hablan en técnicas mediante el análisis
de todo el contenido, es decir la imagen y Texto, procesándolo a través de clasificadores
independientes usando Redes neuronales convolucionales (CNN) .
Esta revisión bibliográfica científica permite ofrecer los aportes de las diferentes
técnicas de reconocimiento de texto en imágenes sea publicitarias en web, digitales o en
otros campos.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12802/6730
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Register date: 24-Feb-2020
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