Reconocimiento automático de texto braille

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Ferraro, Héctor P.
Otros autores o Colaboradores: Russo, Claudia Cecilia (Director/a)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2008
Temas:
TECNOLOGÍAS PARA PERSONAS CON DISCAPACIDADES
ALMACENAMIENTO Y RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN
DISMINUIDOS VISUALES Y CIEGOS
EDUCACIÓN
RESPONSABILIDAD SOCIAL
texto braille
Acceso en línea:Consultar en el Cátalogo
Descripción Física:132 p. : il. + 1 CD-ROM
Tabla de Contenidos:
  • Capítulo I. Introducción
  • 1.1. Presentación
  • 1.2. Definición del problema
  • 1.3. Motivación y expectativas
  • 1.4. Estructura del trabajo
  • 1.5. Sobre la bibliografía y referencias
  • Capítulo II. Estado del Arte
  • 2.1. Introducción
  • 2.2. Proyecto de la Universidad de Vigo y la O.N.C.E
  • 2.3. Proyecto de la Universidad de Manchester
  • 2.4. OBR - Aplicación Comercial
  • 2.5. Documentos de la IEEE
  • 2.5.1. Optical Recognition of Braille Writing Using Standard Equipment
  • 2.5.2. Regular Feature Extraction for Recognition of Braille
  • 2.6. Conclusiones
  • Capítulo III. Sistema Braille
  • 3.1. Introducción
  • 3.2. El Sistema Braille
  • 3.3. ¿Quién fue Louis Braille?
  • 3.4. Estructura del Código Braille
  • 3.5. Alfabeto Braille
  • 3.5.1. Vocales y consonantes
  • 3.5.2. Vocales acentuadas
  • 3.5.3. Signos de puntuación
  • 3.5.3. Mayúsculas
  • 3.5.4. Números
  • 3.6. ¿Cómo se escribe en Braille?
  • 3.6.1. Punzón y Regleta
  • 3.6.2. Máquinas de Escribir Mecánicas
  • 3.6.3. Aparatos Informáticos
  • 3.7. ¿Cómo se Lee en Braille?
  • 3.8. Otros conceptos asociados
  • 3.8.1. Esteganografía
  • 3.8.2. Braille de 8 puntos
  • 3.8.3. Tiflotecnologia
  • Capítulo IV. Fundamentos para el Reconocimiento de Braille
  • 4.1 Introducción
  • 4.1.1 Representación digital de imágenes
  • 4.1.2 Etapas fundamentales del procesamiento de imágenes
  • 4.2 Fundamentos de la imagen digital
  • 4.2.1 Muestreo y cuantificación
  • 4.2.1.1 Muestreo uniforme y cuantificación
  • 4.2.1.2 Muestreo no uniforme y cuantificación
  • 4.2.2 Relaciones básicas entre píxeles
  • 4.2.2.1 Vecinos de un píxel
  • 4.2.2.2 Conectividad entre píxeles
  • 4.3 Mejora de imagen
  • 4.3.1 Filtros
  • 4.3.1.1 Filtrado espacial
  • 4.3.1.2 Filtrado en el dominio de la frecuencia
  • 4.3.2 Eliminación de ruido en la imagen
  • 4.3.2.1 Filtrado de mediana
  • 4.4. Segmentación de imágenes
  • 4.4.1. Introducción
  • 4.4.3. Detección de discontinuidades
  • 4.4.4. Detección de puntos
  • 4.4.5. Detección de líneas
  • 4.4.6. Detección de bordes
  • 4.4.6.1. Gradiente
  • 4.4.6.2. Laplaciano
  • 4.4.7. Técnicas de Umbrales
  • 4.4.8. Crecimiento de Regiones
  • 4.5. Reconocimiento de Imágenes
  • 4.5.1. Método Lineal
  • 4.5.2. Método Cuadrático
  • Capítulo V. Reconocimiento Automático de Texto Braille
  • 5.1. Introducción
  • 5.2. Adquisición de un documento Braille
  • 5.2.1. Características de la imagen obtenida
  • 5.2.2. Parámetros de adquisición
  • 5.3. Problemas
  • 5.3.1. Ruido en la adquisición
  • 5.3.2. Inclinación de la hoja
  • 5.3.3. Documentos en mal estado
  • 5.3.4. Las distancias entre puntos no siempre coinciden
  • 5.3.5. Hojas Braille de tamaño mayor que A4
  • 5.3.6. Braille Interpunto
  • 5.4. Etapas para el reconocimiento automático de texto Braille
  • 5.4.1. Escaneo de la hoja
  • 5.4.2. Preprocesamiento de la imagen
  • 5.4.3. Calculo del Histograma
  • 5.4.4. Umbralamiento de la imagen
  • 5.4.5. Búsqueda de manchas blancas y negras
  • 5.4.6. Búsqueda de puntos (solo de referencia)
  • 5.4.7. Búsqueda de lo 10 puntos más cercanos al origen
  • 5.4.8. Detección de la inclinación de la hoja
  • 5.4.9. Cálculo de posición del primer punto de la hoja
  • 5.4.10. Cálculo de todos los posibles puntos de la hoja
  • 5.4.11. Reconocimiento de los puntos Braille
  • 5.4.12. Transformación a texto digital
  • 5.4.13. Almacenamiento del texto digital
  • 5.5. Reconocimiento de hojas de tamaño mayor a A4
  • 5.5.1. Rotación de la imagen
  • 5.5.2. Manchas arriba y abajo
  • 5.5.3. Merge en la traducción
  • Capítulo VI. JavaOBR (Aplicación desarrollada)
  • 6.1. Lenguaje de desarrollo
  • 6.1.1. Características generales del lenguaje Java
  • 6.1.2. Tratamiento de imágenes en Java
  • 6.1.2.1. La clase Image
  • 6.1.2.2. La clase color
  • 6.1.2.3. El método drawImage()
  • 6.1.2.4. La interfaz ImageProducer
  • 6.1.2.5. La clase MediaTracker
  • 6.1.2.6. Interfaces
  • 6.1.2.7. La clase ColorModel
  • 6.1.2.8. La clase IndexColorModel
  • 6.1.2.9. La clase DirectColorModel
  • 6.1.2.10. La clase FilteredImageSource
  • 6.1.2.11. La clase ImageFilter
  • 6.1.2.12. La clase MemoryImageSource
  • 6.1.2.13. La clase PixelGrabber
  • 6.1.2.14. La clase BufferedImage
  • 6.2. Herramientas utilizadas para el desarrollo
  • 6.2.1. JDK 1.4.2
  • 6.2.2 - Morena. Framework para la adquisición de imágenes
  • 6.2.2.1. Introducción
  • 6.2.2.2. Twain
  • 6.2.2.3. Sane
  • 6.2.2.4. Requerimientos técnicos
  • 6.2.2.5. Instalación
  • 6.2.2.6. Adquisición
  • 6.2.3. Entorno de desarrollo Eclipse
  • 6.3. Arquitectura de la aplicación desarrollada
  • 6.3.1. Funcionalidad
  • 6.3.2. Modelo de clases
  • 6.3.3. Colaboración entre objetos
  • 6.3.4. Patrones de diseño utilizados
  • 6.4. Instalación
  • 6.4.1. Requerimientos
  • 6.4.1.1. Hardware
  • 6.4.1.2. Software
  • 6.4.2. Procedimiento
  • Capítulo VII. Conclusiones
  • 7.1. Pruebas y Resultados
  • 7.1. Conclusiones generales
  • 7.2. Líneas futuras
  • Apéndice I. Escáneres
  • Apéndice II. Formatos de Imágenes
  • Apéndice III. Presentación en CACIC 2006
  • Bibliografía y Referencias

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