Se propone un método de reconocimiento online para la transcripción de palabras de manuscritos históricos, el cual incluye tres etapas: preprocesamiento, que emplea técnicas para segmentar el documento en imágenes de palabras; extracción de características, que usa información basada en el gradiente; y reconocimiento propiamente dicho, donde se concentran las principales contribuciones de esta tesis. En esta última etapa, se propusieron dos extensiones de la SVM-Online: la primera permite que el modelo opere con conjuntos de datos de más de dos clases; la segunda permite que el modelo emita salidas probabilísticas y evita la segmentación del documento a nivel de caracter. El modelo propuesto, llamado Reconocedor Basado en Grafos, representa cada imagen a ser reconocida como un grafo direccionado, cuyas aristas están relacionadas a una subimagen y a una probabilidad...

En esta tesis se propone un método de reconocimiento online para la transcripción de palabras contenidas en manuscritos históricos. El método propuesto incluye las etapas de: preprocesamiento, que emplea diversas técnicas para segmentar el documento en imágenes de palabras; extracción de características, que extrae información relevante usando, en este caso, características basadas en el gradiente, en particular, magnitud y orientación; y finalmente, el reconocimiento propiamente dicho, donde se concentran las principales contribuciones de esta tesis. En esta última etapa, se propusieron dos extensiones de la SVM-Online: la primera permite que el modelo opere en escenarios con conjuntos de datos de más de dos clases, para lo cual se usa la estrategia \uno contra uno"; la segunda extensión permite que el modelo emita salidas probabilísticas y no solo salidas discretas. Esta...