Reconocimiento óptico de caracteres de la etiqueta nutricional de productos alimenticios - Puppo, Florencia; Abásolo Guerrero, María José; Ronchetti, Franco (2022)
Resumen -- Capítulo 1 | Motivación y Objetivos -- 1.1 Motivación -- 1.2 Objetivos -- 1.2.1 Objetivo General -- 1.2.2 Objetivos específicos -- 1.3. Metodología -- 1.4. Organización del resto del informe -- Capítulo 2 | Estado del Arte -- 2.1. ¿Qué es OCR? -- 2.2. Primeros desarrollos del OCR -- 2.3. Pasos fundamentales del OCR -- 2.4. Herramientas de OCR existentes -- 2.4.1. GOCR/JOCR -- 2.4.2. Cuneiform -- 2.4.3. Ocrad -- 2.4.4. OCRFeeder -- 2.4.5. Tesseract -- 2.4.5.1. Descripción funcional -- 2.4.5.2. Descripción técnica -- 2.4.6 ML Kit -- Capítulo 3 | Etiquetas de información nutricional -- 3.1 Introducción -- 3.2 Etiquetas de información nutricional en Argentina -- 3.3 Características de las etiquetas -- 3.3.1. Información de cantidades -- 3.3.2. Formato gráfico de la información -- 3.3.3. Color de texto/fondo -- 3.3.4. Fuentes y tipografías -- 3.3.5. Soporte físico -- Capítulo 4 | Métricas para comparativa de herramientas OCR -- 4.1. Introducción -- 4.2. Ocreval -- 4.3. Método Wordacc -- 4.3. Método Accuracy -- 4.4. Representación gráfica de los resultados -- Capítulo 5 | Comparativa de herramientas OCR -- 5.1. Organización de las pruebas -- 5.2. Prueba con imágenes digitales B/N (P1) -- 5.2.1. Banco de imágenes -- 5.2.2. Resultados -- 5.2.3. Análisis general de los resultados -- 5.2.4. Análisis de la estructura de tablas -- 5.2.4.1. Tablas sin divisiones -- 5.2.4.2. Tablas con divisiones verticales -- 5.2.4.3. Tablas con divisiones verticales y horizontales -- 5.2.5. Resumen del análisis -- 5.3 Pruebas con imágenes capturadas B/N (P2) -- 5.3.1. Banco de imágenes -- 5.3.2. Resultados -- 5.3.3. Análisis de los resultados -- 5.4. Pruebas con imágenes de etiquetas digitalizadas (P3) -- 5.4.1. Banco de imágenes -- 5.4.2. Resultados -- 5.4.3. Análisis de la accuracy resultante -- 5.4.4. Análisis de la estructura de las tablas -- 5.4.4.1. Tabla con divisiones verticales y horizontales -- 5.4.4.2. Tabla con divisiones únicamente horizontales -- 5.4.4.3. Tabla con divisiones únicamente verticales -- 5.4.5. Resumen del análisis -- 5.5 Comparativa Tesseract y ML Kit con imágenes de etiquetas reales capturadas -- 5.5.1. Descripción de la prueba -- 5.5.2. Banco de imágenes -- 5.5.3. Resultados -- 5.5.4. Análisis de los resultados -- 5.6. Evaluaciones sobre variantes de altura con Tesseract -- 5.6.1. Descripción de la prueba -- 5.6.2. Resultados -- Capítulo 6 | Conclusiones y trabajos futuros
Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2022.
Keywords: RECONOCIMIENTO ÓPTICO DE CARACTERES - OCR; SOFTWARE DE CÓDIGO ABIERTO; etiquetado de alimentos