Automatización del reconocimiento de imágenes en las fotos digitales de los metros contadores del tráfico telefónico en centrales analógicas de ETECSA - Curra Sosa, Dagnier (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2009)
Este trabajo surge a partir de la problemática planteada por la Gerencia de ETECSA de la provincia de Holguín y tiene como objetivo humanizar el trabajo de facturación de tarifas para clientes de teléfonos analógicos. Se parte de las fotografías de más de 100 pizarras de metrocontadores existentes en esta provincia, donde todas las fotos están almacenadas en formato JPG y en las cuales diversos efectos de ruido conspiran en una captación adecuada de los dígitos que conforman cada lectura. A partir de estas se diseñan e implementan las distintas fases concernientes a elaborar un OCR. La imagen es llevada a un formato binario y se implementa como método de segmentación el Método Basado en Píxeles. La compresión desarrollada es la codificación Huffman y RLE, atendiendo a sus bondades con los formatos JPEG. Como reconocedor se implementa un modelo de Holpfield Discreto que incluye cuatro variantes de calcular los pesos y dos modos de funcionamiento: secuencial asíncrono y paralelo síncrono. Este reconocedor fue validado usando un método hold-out. Finalmente se concibe una interfaz para el OCR sencilla y asequible y que permite dar respuesta a los requerimientos del usuario final.

This work emerges from the problems raised by the Management ETECSA of Holguin province and aims to humanize the work of billing rates for customers of analog phones. It is part of the photographs of more than 100 metrocontadores boards existing in this province, where all photos are stored in JPG format and in which various effects of noise conspire in an appropriate collection of digits that make up each reading. Since these are designed and implemented various stages relating to developing an OCR. The image is brought into a binary format and is implemented as a method of segmentation method based on pixels. The developed compression is Huffman coding and RLE, according to their strengths with JPEG. Recognizer is implemented as a model that includes four Holpfield Discrete variants of calculating the weights and two modes: asynchronous and parallel synchronous sequential. This recognition was validated using a hold-out method. Finally is an interface designed for simple, affordable and OCR to respond to the requirements of the end user.
Keywords: Reconocimiento Automatizado de Imágenes; Facturación de Tarifas; Teléfonos Analógicos; Modelo Discreto de Holpfield; Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR); Redes Neuronales; Centrales Analógicas de ETECSA; Inteligencia Artificial; Procesamiento Digital de Imágenes; Fotografía; Compresión de Imagen; Reconocimiento de Patrones; Metros Contadores; Trafico Telefónico; Procesamiento Analógico de Señales; Redes Neuronales; Inteligencia Artificial