Sistema de Reconocimiento de Dígitos Impresos para Agilizar el Registro de Facturas Emitidas por SUNAT
Descripción del Articulo
Actualmente, la creciente fichas de facturas en los centros, es uno de los factores muy comunes en la demora al asignar a los sistemas de registro los valores numéricos en la base de datos. Debido a esto, el objetivo principal del proyecto se basa en diseñar e implementar un sistema de reconocimient...
| Autores: | , , , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur |
| Repositorio: | UNTL-Biotech |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.localhost:article/157 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/157 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Dígitos impresos Deep learning Procesamiento de Imágenes TMNIST |
| Sumario: | Actualmente, la creciente fichas de facturas en los centros, es uno de los factores muy comunes en la demora al asignar a los sistemas de registro los valores numéricos en la base de datos. Debido a esto, el objetivo principal del proyecto se basa en diseñar e implementar un sistema de reconocimiento de dígitos impresos para identificar y clasificar con precisión los dígitos del 0 al 9. Enfocándonos por el aprendizaje automático, siendo un método eficaz de clasificación y obtener con precisión y rapidez, mediante el sistema de visión por computadora, la comprobación, funcionamiento y comparación de los resultados de manera automática, para esto se realiza la extracción de detalles en base de variedad de dígitos impresos, utilizando red neuronal convolucional con en el procesamiento de imágenes del conjunto de datos de TMNIST basado en el muy conocido dataset MNIST enfocado en dígitos impresos. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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