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Análisis de Maquetación ("Layout") en imágenes de texto manuscrito mediante Redes Neuronales

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Análisis de Maquetación ("Layout") en imágenes de texto manuscrito mediante Redes Neuronales

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Prieto Fontcuberta, JR. (2019). Análisis de Maquetación ("Layout") en imágenes de texto manuscrito mediante Redes Neuronales. http://hdl.handle.net/10251/130017

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Title: Análisis de Maquetación ("Layout") en imágenes de texto manuscrito mediante Redes Neuronales
Author:
Director(s): Vidal Ruiz, Enrique Toselli, Alejandro Héctor Quirós Díaz, Lorenzo
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Read date / Event date:
2019-07-22
Issued date:
Abstract:
[ES] Existen grandes colecciones de manuscritos, las cuales contienen información muy valiosa sobre aspectos cruciales de la historia de nuestra sociedad. Existe tal cantidad de documentos que de forma manual se tardarían ...[+]


[EN] There are large collections of manuscripts which contain very valuable information on crucial aspects of the history of our society. There are such large quantity of documents that it would take years, of even ...[+]


[CA] Existeixen grans col·leccions de manuscrits, els quals contenen informació molt valuosa sobre aspectes crucials de la història de la nostra societat. Existeix tal quantitat de documents que de forma manual trigaríem ...[+]
Subjects: Reconocimiento de Formas , Procesado de Imágenes , Documentos manuscritos , Análisis de Maquetación ("Layout") , Redes Neuronales Artificiales , Redes Convolucionales , Aprendizaje Profundo. , Pattern Recognition , Omage Processing , Handwritten Documents , Layout Analysis , Artificial Neural Networks , Convolutional Networks , Deep Learning.
Copyrigths: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
degree: Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital
Type: Tesis de máster

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