Investigación conjunta entre Orand y el DCC fue aceptada en importante Revista Científica

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David A. Saji, en su defensa de título.

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José M. Saavedra, co-fundador de "Impresee y académico part-time del DCC.

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Los rectángulos muestran los dígitos que el método detecta y es capaz de discriminar ruido y símbolos que no son dígitos como asteriscos, símbolos peso, y otros.


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Un método basado en detección de objeto para reconocimiento de manuscritos numéricos fue parte de la memoria del estudiante del Departamento de Ciencias de la Computación David A. Saji, que será publicado en la Revista Científica ESWA de Elsevier.

 

"A Comprehensive Comparison of End-to-End Approaches for Handwritten Digit String Recognition", se titula el trabajo de investigación del estudiante del DCC David A. Saji y José Manuel Saavedra, profesor part-time del DCC, junto a los investigadores Andre G. Hochuli, Alceu S. Britto Jr, Robert Sabourin y Luiz S. Oliveira, el cual será publicado en la Revista Científica ESWA de Elsevier. “Esta revista de investigación aplicada tiene un alto nivel de impacto (5.452) y su objetivo principal es publicar artículos relacionados con el desarrollo de métodos de inteligencia artificial aplicados a la industria a nivel mundial “explicó el profesor del DCC José Manuel Saavedra.

 

El profesor del DCC, señaló que el reconocimiento de secuencias numéricas manuscritas es un problema que se ha venido investigando desde hace ya bastante tiempo con importantes aplicaciones en la industria. Sin embargo, en los últimos tiempos se ha visto beneficiado con los avances relacionados con los modelos basados en deep-learning. Las secuencias numéricas, a diferencia de los textos, carecen de una fuerte dependencia entre la ocurrencia de cada uno de los dígitos, pero si presenta un alto desafío por la alta variabilidad de escritura, así como del ruido presente en los documentos (cheques bancarios). “En este trabajo presentamos una solución basada en métodos de detección visual de objetos, inspirado en la arquitectura YOLO. Los resultados muestran una efectividad mayor al 95% en casos reales, superando significativamente el estado del arte”, destacó el profesor.

 

A su vez, José M. Saavedra agregó que uno de los aspectos importantes de este trabajo es que se muestra el flujo ideal de transferencia tecnológica, pasando rápidamente de la investigación a la industria. “Es decir culminamos con una puesta en producción efectiva, de esta manera el método presentado en este trabajo ya está operando en el procesamiento de cheques a nivel nacional y ha despertado mucho interés en otros países”, agregó José Manuel Saavedra.
 

Cabe destacar, que este trabajo fue desarrollado en conjunto entre el Centro de investigación centrado en aplicaciones de Inteligencia Artificial Orand e instituciones académicas de Brasil y Canadá. En Chile el centro de investigación Orand S.A. es liderado por José M. Saavedra, quien además es co-fundador de "Impresee y académico part-time del DCC.

 

Si quieres saber más de la memoria de David A. Saji. Puedes ver el siguiente link: https://bit.ly/3euZhTs

 

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Comunicaciones DCC