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dc.contributor.advisorCruz De La Cruz, Jose Emmanueles_PE
dc.contributor.authorVillasante Saravia, Fredy Herices_PE
dc.date.accessioned2022-01-15T01:00:04Z
dc.date.available2022-01-15T01:00:04Z
dc.date.issued2021-12-06
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17597
dc.description.abstractLas implicancias que tiene un proceso de calificación, como exámenes o consultas, pasa por la veracidad de los resultados. Por ello, surge el problema de crear un sistema basado en algoritmos clave para el proceso de reconocimiento óptico de patrones. A ello se suma la dependencia tecnológica existente como las fichas con impresión digital y sus lectoras ópticas, Estos son motivos más que suficientes para proponer algoritmos eficientes y confiables que permitan no solo realizar el proceso de reconocimiento, sino que también dejar la gran posibilidad de usar lo digitalizado para publicar la tarjeta con los resultados obtenidos. Basado en la metodología cuantitativa de diseño experimental, se recurrió a técnicas sencillas, como la determinación del ángulo entre dos puntos para el proceso de encuadre de la tarjeta. Luego, la aplicación e implementación del algoritmo de la escala cromática de Munshell hasta la adaptación de la técnica del Buen Vecino para el proceso de reconocimiento óptico de patrones, basado en la metodología de reconocimiento de imágenes por recomendación de MathWork® con el apoyo de la herramienta de desarrollo Visual Studio Community®. El tiempo de procesamiento por tarjeta es de 0,07 centésimas de segundo, identificando que la imagen ideal debe tener 200dpi de resolución. Las imágenes digitalizadas de las tarjetas tienen un peso aproximado de 270 KB, tamaño ideal para publicarlo con su resultado, así garantizar la veracidad y confiabilidad. Finalmente se tiene un ítem de las discusiones de nuestros resultados a todo nivel, desde las técnicas aplicadas, hasta los tiempos de proceso.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectBinarizaciónes_PE
dc.subjectCalificaciónes_PE
dc.subjectÓpticoes_PE
dc.subjectOptimizaciónes_PE
dc.subjectPatroneses_PE
dc.titleSistema de reconocimiento óptico de patrones digitalizados para procesos de calificación, Punoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.nameDoctor en Estadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.disciplineEstadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.levelDoctoradoes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores_PE
renati.discipline542038es_PE
renati.jurorYupanqui Pino, Efraín Humbertoes_PE
renati.jurorDelgado Huayta, Ivánes_PE
renati.jurorQuispe Mamani, Godofredoes_PE
renati.author.dni01307299
renati.advisor.dni29676963


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