Estimación de parámetros para imágenes digitales, usando clasificadores K-NN y Tesseract

Resumen

Introducción: Para este estudio, se tiene una estimación de parámetros de una comparativa entre dos algoritmos de reconocimiento de caracteres numéricos en imágenes digitales: K-NN y Tesseract, con el fin de determinar el de mayor grado de similitud. Metodología: Se utilizó el método inductivo y experimental para adquirir los información y datos como: la precisión, tiempo en el reconocimiento, porcentaje de consumo de memoria RAM y de CPU. Esta investigación es de tipo cuasi experimental por las técnicas escogidas para el reconocimiento de los dígitos aplicadas a imágenes y posteriormente evaluar en K-NN y Tesseract a medidores de energía eléctrica capturados en fotografía para la obtención de una lectura de consumo automática. La investigación es de tipo aplicativa ya que se basó en conocimientos existentes de investigaciones previas con dirección al desarrollo tecnológico de mejora de nuevos procesos. También se puede tomar como experimental por la adquisición de datos mediante pruebas de laboratorio donde se puede apreciar elementos importantes y a simple vista una captación de fenómenos del caso. Conclusión: Mediante las pruebas para determinar un reconocimiento de caracteres mediante el uso de los algoritmos K-NN y Tesseract se obtuvo como resultados de estimación de precisión del 439.3% en el algoritmo K-NN y un 29.34% con Tesseract utilizando un promedio de tiempo de 1.2 y 0.06 segundos respectivos en cada algoritmo.