Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/73186
Título : Classification of identity documents using a deep convolutional neural network
Autoría: Vilàs Mari, Pere
Tutor: Meler Corretjé, Lourdes
Otros: Universitat Oberta de Catalunya
García-Solórzano, David  
Morán Moreno, Jose Antonio  
Resumen : En este trabajo, repasamos los conocimientos que necesitamos para construir un clasificador de imágenes. Después, diseñamos e implementamos un sistema para clasificar documentos de identidad. Es especialmente relevante la descripción del flujo de trabajo al que hemos llegado después de aproximarnos al problema desde diferentes enfoques. Esperamos que la experiencia pueda servir a otros practicantes de machine learning. Evaluamos algunos algoritmos de extracción de características para identificar el más adecuado para clasificar documentos de identidad. Usando máquinas virtuales en la nube, hemos conseguido una velocidad de extracción de 16 imágenes por segundo ejecutando en paralelo. Después, hemos seleccionado una arquitectura y unos hiperparámetros para entrenar una red neural convolucional. Nuestros resultados nos arrojan una precisión del 98%. Detallamos las respuestas de los filtros de convolución sobre las imágenes. Los resultados y el código fuente están disponibles en los apéndices.
Palabras clave : documentos de identidad
aprendizaje automático
visión por ordenador
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Fecha de publicación : 20-ene-2018
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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