Diseño del reconocimiento óptico de caracteres mediante redes neuronales
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El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) mediante redes neuronales es una tecnología transformadora que permite la extracción automática de texto a partir de imágenes. Al aprovechar arquitecturas de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN) y redes recurrentes como los modelos de memoria a corto plazo (LSTM), los sistemas de OCR pueden procesar eficazmente datos visuales complejos y transcribirlos con precisión en texto legible por máquina. Para ello, la red neuronal se entrena con pares de imágenes y textos etiquetados, lo que le permite aprender los com...
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) mediante redes neuronales es una tecnología transformadora que permite la extracción automática de texto a partir de imágenes. Al aprovechar arquitecturas de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN) y redes recurrentes como los modelos de memoria a corto plazo (LSTM), los sistemas de OCR pueden procesar eficazmente datos visuales complejos y transcribirlos con precisión en texto legible por máquina. Para ello, la red neuronal se entrena con pares de imágenes y textos etiquetados, lo que le permite aprender los complejos patrones y estructuras inherentes a los caracteres y las palabras. Mediante un proceso iterativo de entrenamiento y validación, el modelo de OCR perfecciona su capacidad de reconocer texto en distintos tipos de letra, idiomas y estilos. Una vez entrenados, estos modelos pueden desplegarse en diversas aplicaciones, desde la digitalización de documentos históricos hasta la mejora de la accesibilidad para personas con discapacidad visual, lo que supone un avance significativo en el tratamiento de la información y la accesibilidad.
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