Sistema de reconocimiento automático de números utilizando similaridad del coseno para visión artificial - Serrato Talledo, Jeancarlo Aldeir (2017)
El Reconocimiento de Patrones es el estudio de cómo las máquinas pueden observar el ambiente o entorno, aprender a distinguir patrones de interés a partir de la experiencia, y tomar decisiones razonables con respecto a las categorías a las que pertenecen dichos patrones. El mejor reconocedor de patrones conocido hasta ahora es el ser humano, no sabiéndose a ciencia cierta cuál es el proceso mediante el cual los humanos realizamos esta tarea. El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es uno de los tópicos más antiguos dentro del Reconocimiento de Patrones y una de las áreas de investigación más importante y activa, que en la actualidad presenta desafíos: la precisión en el reconocimiento asociada tanto a caracteres impresos en una imagen degradada o a caracteres manuscritos es aún insuficiente, existiendo errores en el reconocimiento. La etapa del reconocimiento se lleva a cabo, comparando las imágenes almacenadas y las imágenes capturadas. Para esto se leen previamente las imágenes almacenadas en formato de archivo. Se tienen modelos diferentes de cada número. Cuando el programa implementado lee los pixeles de cada número, los agrupa y promedia en pixeles, a este proceso se le denomina zonning, que lleva a reducir los datos. En la captura de la imagen que se desea procesar, se obtienen valores, pero previo procesamiento. Luego se comparan. A una de las plantillas se debe corresponder y quien hace esta comparación es la fórmula de Similaridad del coseno. Si el resultado que se obtiene después de aplicar la fórmula es cercano a 0, quiere decir que las imágenes de los números comparados no son iguales y si el resultado obtenido es cercano a 1 quiere decir que se trata de dos imágenes del mismo número