Algoritmo para la Lectura por medio de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) de Etiquetas Nutricionales y la Generación de un Tipo de Sellos Frontales

Propia

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Martínez Cortés, Eliana, Araujo Mosquera, Fredy Andres
Otros Autores:	Duarte Gonzalez, Mario Enrique
Formato:	Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
Lenguaje:	spa
Publicado:	Universidad Antonio Nariño 2021
Materias:	Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) Tesseract detección reconocimiento etiquetas nutricionales sello frontal GDA sello frontal octagonal Optical Character Recognition (OCR) Detection Recognition Nutrition Labels GDA Front Label Octagonal Front Label
Acceso en línea:	http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3154
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

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In this work an algorithm is proposed to generate front stamps that are relevant for Colombia, from the information of the nutritional labels obtained through Tesseract OCR Engine. All the algorithms developed in the project were implemented in Python. The implemented methodology starts from the pre-processing of the images of the nutritional tables, continuing with the detection and recognition of the same. The regions of interest (ROI) are obtained, the information for the seals is extracted and finally the frontal GDA and Octagonal seals are generated. The algorithm presented an accuracy of 49% for the realization of the seals. The most frequent errors are confusing the g of the grams with the nine and not recognizing the word of interest. En Colombia no se emplean sellos frontales de advertencia, y las tablas nutricionales de los productos alimenticios procesados son difíciles de interpretar sin conocimientos específicos en nutrición. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es un proceso orientado a la lectura digital de una imagen textual de la que se obtienen los diferentes símbolos y caracteres que pertenecen a un determinado alfabeto (ABBY, 2019). En este trabajo se propone un algoritmo para generar sellos frontales que sean pertinentes para Colombia, a partir de la información de las etiquetas nutricionales obtenida por medio de Motor OCR Tesseract. Todos los algoritmos desarrollados en el proyecto fueron implementados en Python. La metodología implementada inicia con el pre-procesamiento de las imágenes de las tablas nutricionales, continuando con la detección y el reconocimiento de la misma. Se obtienen las regiones de interés (ROI), se extrae la información para los sellos y por último se generan los sellos frontales GDA y Octagonal. El algoritmo presentó una precisión de 49% para la realización de los sellos. Los errores más frecuentes son confundir la g de los gramos con el nueve y no reconocer la palabra de interés. Otro Ingeniero(a) Electrónico(a) Pregrado Aporte estudiantes 4’337.603 COP, aporte institucional mediante la asesoría en el trabajo integral de grado 2’177.803 COP Presencial 2021-03-10T20:10:09Z 2021-03-10T20:10:09Z 2020-11-24 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3154 ABBY. (2019). OCR - Reconocimiento Óptico de Caracteres \| Centro de Aprendizaje. Recuperado el 27 de noviembre de 2019, de https://www.abbyy.com/es-la/finereader/what-is-ocr/ Alginahi, Y. (2010). Preprocessing Techniques in Character Recognition. En Character Recognition. https://doi.org/10.5772/9776 Britos, S., & Guiraldes, C. (2018). 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