Reconocimiento óptico de caracteres de la etiqueta nutricional de productos alimenticios

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Puppo, Florencia
Otros autores o Colaboradores: Abásolo Guerrero, María José (Director/a), Ronchetti, Franco (Director/a)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2022
Temas:
RECONOCIMIENTO ÓPTICO DE CARACTERES - OCR
SOFTWARE DE CÓDIGO ABIERTO
etiquetado de alimentos
Acceso en línea:http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2400
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Descripción Física:1 archivo (2,6 MB) : il. col.
Tabla de Contenidos:
  • 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

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