Clasificación múltiple para dígitos a máquina de baja calidad. Desarrollo de un prototipo de experimentación

Resumen

El objetivo de esta tesis es clasificar dígitos a máquina con diferentes tipos de ruido de forma fiable, Los procesos de segmentación, digitalización y binarización de formularios generan dígitos con ruido que aumentan el error de clasificación. Se propone un sistema que combine diferentes clasificadores especialistas, produciendo un resultado más fiable que un sistema con un único clasificador. La combinación de clasificadores especialistas en dígitos cortados y con basura mejora el rendimiento en aciertos en esos tipos de ruido. Una generalización de este sistema para una aplicación real de análisis de formularios produce unos resultados muy satisfactorios para la empresa.