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Resumen del proyecto. Con    respecto a la entrega anterior , no se  modificó nada del proyecto. Se seguirá lo que se te...
Avance de la planeación.
¿Qué se ha hecho?   Se han estado realizando pruebas    mayoritariamente en el área de la red    neuronal para el reconoc...
¿Qué falta?   En la parte del reconocimiento, hace falta hacer    pruebas con la librería que se eligió (opencv)    para ...
Problemas   Se han tenido muchos problemas en lo que    se refiere al manejo de opencv.   Un ejemplo es que al tratar de...
Herramientas.
Recursos. Lalibrería que se decidió utilizar para el proyecto fue opencv. Encuanto a referencias, la lista se extendió m...
Referencias. Investigando, se llegó con la siguiente  página: http://www.aishack.in/ En ésta página se encuentran  expli...
 Debido   a la complejidad de la página  anterior, se siguió buscando y se llegó al  siguiente blog :  http://opencvpytho...
 Buscando    en la página anterior algo  relacionado con el algoritmo de k-  nearest neighbours se encontró el  siguiente...
 Nomenos importantes son los links de la documentación de la librería junto con la documentación de otras dos de las cual...
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Tercera entrega

  1. 1. IDENTEFIER Programación de Sistemas AdaptativosDisclaimer: Las herramientas y códigos utilizados para esta presentación son propiedad de sus autores, el uso dado en lapresentación es solo para fines ilustrativos y educativos.
  2. 2. Resumen del proyecto. Con respecto a la entrega anterior , no se modificó nada del proyecto. Se seguirá lo que se tenía planeado utilizando el reconocimiento de patrones y algoritmos de búsqueda.
  3. 3. Avance de la planeación.
  4. 4. ¿Qué se ha hecho? Se han estado realizando pruebas mayoritariamente en el área de la red neuronal para el reconocimiento de lo que el usuario dibuje en la pantalla. Se han encontrado algunos algoritmos para ésta tarea(e.g K-nearest neighbours). Se encontró una pequeña implementación para el autocompletado.
  5. 5. ¿Qué falta? En la parte del reconocimiento, hace falta hacer pruebas con la librería que se eligió (opencv) para programar la red neuronal. Hace falta hacer el vínculo entre la parte de la red neuronal y la del autocompletado de palabras(i.e. Que reconozca la letra dibujada, la convierta en un carácter y se empiecen a dar opciones de autocompletado). Hace falta analizar la implementación que se encontró para el autocompletado de palabras y a partir de ahí obtener una implementación adecuada al proyecto.
  6. 6. Problemas Se han tenido muchos problemas en lo que se refiere al manejo de opencv. Un ejemplo es que al tratar de entrenar la red, se necesitan dos documentos con información de las imágenes y un «label» pero por alguna razón no se logra hacer que funcione. Se debe analizar más a fondo la documentación de opencv; en el peor de los casos puede ser un error con python así que se tendría que leer la documentación del lenguaje.
  7. 7. Herramientas.
  8. 8. Recursos. Lalibrería que se decidió utilizar para el proyecto fue opencv. Encuanto a referencias, la lista se extendió mucho debido a la complejidad de la librería.
  9. 9. Referencias. Investigando, se llegó con la siguiente página: http://www.aishack.in/ En ésta página se encuentran explicaciones de algoritmos, tutoriales sobre el uso de opencv, entre otras cosas. Una «desventaja» es que el sitio está hecho para personas que utilizan la versión de c/c++ de la librería.
  10. 10.  Debido a la complejidad de la página anterior, se siguió buscando y se llegó al siguiente blog : http://opencvpython.blogspot.mx/ En este blog, también se encuentran tutoriales de opencv pero utilizando python. La « desventaja » de esta página, es que en algunos casos solo se provee el código y se tuvo que « descifrar » leyendo la documentación.
  11. 11.  Buscando en la página anterior algo relacionado con el algoritmo de k- nearest neighbours se encontró el siguiente link: http://stackoverflow.com/questions/9413 216/simple-digit-recognition-ocr-in- opencv-python En ese link se encuentra una implementación de este algoritmo, el cual se analizó para tener una idea mas clara de como utilizarlo.
  12. 12.  Nomenos importantes son los links de la documentación de la librería junto con la documentación de otras dos de las cuales depende opencv, que son : numpy y scipy. http://opencv.willowgarage.com/docum entation/python/index.html http://docs.scipy.org/doc/
  13. 13. Primera versión
  14. 14.  Debido a todos los problemas que se han tenido con entender el funcionamiento de la librería, no se tiene un código funcional para ser presentado. De avance de código solo se tiene lo referente al procesamiento que se debe hacer antes de utilizar el algoritmo de k- nearest neighbours. « código » Cabe aclarar que ese procesamiento no se realiza de manera correcta y se está buscando la manera de corregirlo. En cuanto al autocompletado, a partir del siguiente código, se planea tomar una base para adaptarlo a lo que el proyecto necesita.

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