Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros

Trabajo de investigación

Autores:
Gil-Cárdenas, Andrés Mauricio
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Católica de Colombia
Repositorio:
RIUCaC - Repositorio U. Católica
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/26993
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10983/26993
Palabra clave:
SISTEMA DE CLASIFICACIÓN
APRENDIZAJE PROFUNDO
ALGORITMO
MOBILENET-SSD
Rights
openAccess
License
Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021
id UCATOLICA2_1bb7035f49fd5d3f7d9ab3f0361765ba
oai_identifier_str oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/26993
network_acronym_str UCATOLICA2
network_name_str RIUCaC - Repositorio U. Católica
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
title Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
spellingShingle Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
SISTEMA DE CLASIFICACIÓN
APRENDIZAJE PROFUNDO
ALGORITMO
MOBILENET-SSD
title_short Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
title_full Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
title_fullStr Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
title_full_unstemmed Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
title_sort Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros
dc.creator.fl_str_mv Gil-Cárdenas, Andrés Mauricio
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Barrero-Calixto, Juan Carlos
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Gil-Cárdenas, Andrés Mauricio
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv SISTEMA DE CLASIFICACIÓN
topic SISTEMA DE CLASIFICACIÓN
APRENDIZAJE PROFUNDO
ALGORITMO
MOBILENET-SSD
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv APRENDIZAJE PROFUNDO
ALGORITMO
MOBILENET-SSD
description Trabajo de investigación
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-01-27T13:56:55Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022
2022-01-27T13:56:55Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2022
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049f
http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.identifier.citation.none.fl_str_mv Gil-Cárdenas, A. M. (2021). Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10983/26993
identifier_str_mv Gil-Cárdenas, A. M. (2021). Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia
url https://hdl.handle.net/10983/26993
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Amat Rodrigo, Joaquín. 2020. “Validación de modelos predictivos: Crossvalidation, OneLeaveOut, Bootstraping.” Validación de modelos predictivos: Cross-validation, OneLeaveOut, Bootstrapping. https://www.cienciadedatos.net/documentos/30_crossvalidation_oneleaveout_bootstrap.
Atria Innovation. 2019. “Qué son las redes neuronales y sus funciones.” Qué son las redes neuronales y sus funciones. https://www.atriainnovation.com/que-son-las-redes-neuronales-y-susfunciones/
Blanco Garrido, Cristina. 2018. “Extraccion de características para algoritmos de aprendizaje automático aplicado al reconocimiento de vehículos.” Extracción de características para algoritmos de aprendizaje automático aplicado al reconocimiento de vehículos (Madrid), Febrero, 2018. http://oa.upm.es/50271/1/TFG_CRISTINA_BLANCO_GARRIDO.pdf. Debitoor. n.d. “¿Qué es el sistema OCR?” ¿Qué es el sistema OCR? https://debitoor.es/glosario/ocr-escaneo.
Delgado, Ronald. 2018. “Introducción a la Validación Cruzada (k-fold Cross Validation) en R.” Introducción a la Validación Cruzada (k-fold Cross Validation) en R, julio 18, 2018. http://rstudio-pubsstatic.s3.amazonaws.com/405322_6d94d05e54b24ba99438f49a6f8662a9.ht ml.
Díaz Sotolongo, Alejandro. n.d. “Extracción de características para el análisis de imágenes de mamografías.” Extracción de características para el análisis de imágenes de mamografías. https://www.monografias.com/trabajos93/extraccion-caracteristicas-analisisimagenes-mamografias/extraccion-caracteristicas-analisis-imagenesmamografias.shtml.
Gomez, Ramirez, and Juan Sebastian. 2019. “Evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina no supervisados sobre datos climáticos.” Evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina no supervisados sobre datos climáticos, 2019. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75848.
González Fernández, Marc. 2017. “Detección de logos en imágenes mediante Redes Convolucionales.” Detección de logos en imágenes mediante Redes Convolucionales, Julio 3, 2017. http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/120609/2/memoria.pdf.
Guinness, Harry. n.d. “¿Qué es el Afilado de la Imagen?” ¿Qué es el Afilado de la Imagen? https://photography.tutsplus.com/es/tutorials/what-is-image-sharpening-- cms26627#:~:text=El%20afilado%20entonces%2C%20es%20una,nitidez%20ap arente%20de%20la%20imagen.&text=Sustrae%20una%20copia%20borrosa %20.
Gupta, Deepika, and Soumen Bag. 2020. “CNN-based multilingual handwritten numeral recognition: A fusion-free approach.” Expert Systems with Applications, Agosto 5, 2020. https://sci-hub.do/downloads/2020-10- 16/eb/gupta2021.pdf#page=1&zoom=100,0,0.
Gupta, Maya, Nathaniel Jacobson, and Eric Garcia. 2007. “OCR binarization and image pre-processing for searching historical documents.” Pattern Recognition, Febrero, 2007. IBM. n.d. “¿Qué es Machine Learning?” ¿Qué es Machine Learning? https://www.ibm.com/ar-es/analytics/machinelearning?p1=Search&p4=43700053692634426&p5=b&cm_mmc=Search_Goo gle-_-1S_1S-_-LA_ISA-_- datos%20%2Bmachine%20%2Blearning_b&cm_mmca7=7170000006528929 9&cm_mmca8=kwd1097762210552&cm_mmca9=Cj0KCQjwoJX8BRCZARIsAEWBFMJ77.
JayJay. 2018. “Evaluar los modelos.” Evaluar los modelos. http://datascience.esy.es/wiki/evaluar-los-modelos/. Krishna Madasu, Vamsi, and Brian Carrington Lovell. 2006. “Automatic Segmentation and Recognition of Bank Cheque Fields.” Automatic Segmentation and Recognition of Bank Cheque Fields (Australia), Junio, 2006. https://www.researchgate.net/publication/4215538_Automatic_Segmentation _and_Recognition_of_Bank_Cheque_Fields.
Lin, Qingxiang, Canjie Luo, Lianwen Jin, and Songxuan Lai. 2020. “Pattern Recognition.” Pattern Recognition (China), Octubre 9, 2020. https://scihub.do/downloads/2020-10- 22/c4/10.1016@j.patcog.2020.107692.pdf#page=1&zoom=100,0,0.
Llamoza, Diana, and Elisa Freschi. n.d. “IMPORTANCIA DE LA ORGANIZACIÓN DE DOCUMENTOS.” IMPORTANCIA DE LA ORGANIZACIÓN DE DOCUMENTOS. https://www.academia.edu/11056093/IMPORTANCIA_DE_LA_ORGANIZACIÓ N_DE_DOCUMENTOS..
Lu, Yuzhen. 2019. “Food Image Recognition by Using Convolutional Neural Networks (CNNs).” Food Image Recognition by Using Convolutional Neural Networks (CNNs) (USA), Febrero 25, 2019. https://arxiv.org/pdf/1612.00983.pdf.
Martinez Heras, Jose. 2019. “Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación.” Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación. https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/.
Moujahid, Abdelmalik, I˜naki Inza, and Pedro Larra˜naga. n.d. http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docs/t9knn.pdf.
Na8. 2018. “¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? Visión por Ordenador.” aprende Machine Learning. https://www.aprendemachinelearning.com/como-funcionan-las-convolutionalneural-networks-vision-por-ordenador/.
Na8. 2019. “Modelos de Detección de Objetos.” Modelos de Detección de Objetos. https://www.aprendemachinelearning.com/modelos-de-deteccionde-objetos/.
NGUYEN, HOANH. 2020. “VEHICLE LOGO RECOGNITION BASED ON VEHICLE REGION AND MULTI-SCALE FEATURE FUSION.” VEHICLE LOGO RECOGNITION BASED ON VEHICLE REGION AND MULTI-SCALE FEATURE FUSION (Vietnam), Agosto 31, 2020. http://www.jatit.org/volumes/Vol98No16/12Vol98No16.pdf.
Pröve, Paul-Louis. n.d. “An Introduction to different Types of Convolutions in Deep Learning.” An Introduction to different Types of Convolutions in Deep Learning. https://towardsdatascience.com/types-of-convolutions-in-deep-learning717013397f4d.
RedHat. n.d. “¿Qué es la automatización?” ¿Qué es la automatización? https://www.redhat.com/es/topics/automation.
Rolón Alonso, Ricardo, and Vicente Domínguez Torres. n.d. “Reconocimiento de Caracteres en Imagen Digital, una Aplicación al Reconocimiento Automático de Placas de Vehículos.” Reconocimiento de Caracteres en Imagen Digital, una Aplicación al Reconocimiento Automático de Placas de Vehículos (Paraguay).
SmartPanel. 2019. “¿Qué es el Deep Learning?” ¿Qué es el Deep Learning? https://www.smartpanel.com/que-es-deep-learning/. Stanojevic, Mladen, and Sanja Vraneš. n.d. “Semantic Approach to Knowledge Representation and Processing.” Semantic Approach to Knowledge Representation and Processing. https://www.igi-global.com/chapter/semantic-approach-knowledgerepresentation-processing/35720.
Woods, Gonzaled. n.d. “Preproceso: mejora de la imagen.” Preproceso: mejora de la imagen. http://www.sc.ehu.es/ccwgrrom/transparencias/pdfvision-1-transparencias/capitulo-2.pdf.
Y. Kung, S. n.d. Kernel Methods and Machine Learning. https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=aRcmAwAAQBAJ&oi=fnd& pg=PR17&dq=kernel+machine+learning&ots=Q0dGLmELUD&sig=N6wgXWgp jnz56g9RzLIhGxyva2M#v=onepage&q=kernel%20machine%20learning&f=fal se
dc.rights.spa.fl_str_mv Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
rights_invalid_str_mv Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 69 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Católica de Colombia
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Bogotá
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería de Sistemas y Computación
institution Universidad Católica de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/337ac4e9-e8b8-40a0-88cd-cd03edf6f1e3/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/2391ffdd-bfa0-445e-a582-716416584340/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/d4bceeaa-e1fa-4d64-b476-f54da46f28b6/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/75cc40db-9800-4f6e-a695-8034200d72cd/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a248b926-7fba-4b6a-8e8d-646293798ad9/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/cc5f17b2-2331-44cc-8a50-b0890c6a0367/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 6cd1f83421d772a69c5d84cd203cb081
926e1b7f5b0dc973107ffbd48385be51
831536d5897733660771ccba49525d64
a83a3b2dc45b29e4b8c0db57f07fd5a9
334b8b7efc32bc16cd2805e903b80e96
fda6534a587eca818c5b4e3a68bb8188
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1814256221243310080
spelling Barrero-Calixto, Juan Carloscb4e37b7-115f-45e6-88ee-f5e505f99557-1Gil-Cárdenas, Andrés Mauriciof69d9b8e-ea76-445e-9600-07949eac1a1d-12022-01-27T13:56:55Z20222022-01-27T13:56:55Z2022Trabajo de investigaciónEste proyecto se enfocó en el área de financiera de La Ferretería Herramientas y suministros SAS, ya que es allí donde se realiza el proceso de selección de la orden de compra, escaneo de esta misma y su almacenamiento en un servidor de la empresa con su respectiva carpeta para facilitar una futura búsqueda. Este proyecto propone diseñar un método automático utilizando aprendizaje profundo (deep learning) implementando la arquitectura Mobilenet-ssd para extraer las características y elementos que permitan identificar las órdenes de compra, con esto, este método automático permitirá reconocer a la empresa generadora de órdenes de compra mediante su logo y el número del documento impreso en esta misma para así ubicarla en una carpeta única para cada empresa.PregradoIngeniero de Sistemas1.RESUMEN 2. INTRODUCCIÓN 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 4. JUSTIFICACIÓN 5. OBJETIVOS 6. ALCANCES Y LIMITACIONES 7. MARCO DE REFERENCIA 8. METODOLOGIA 9. DISEÑO METODOLÓGICO 10. CARACTERÍSTICAS DEL EQUIPO 11. RESULTADOS 12. CONCLUCIONES 13. TRABAJOS FUTUROS 14. BIBLIOGRAFIA69 páginasapplication/pdfGil-Cárdenas, A. M. (2021). Método automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y Suministros. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombiahttps://hdl.handle.net/10983/26993spaUniversidad Católica de ColombiaFacultad de IngenieríaBogotáIngeniería de Sistemas y ComputaciónAmat Rodrigo, Joaquín. 2020. “Validación de modelos predictivos: Crossvalidation, OneLeaveOut, Bootstraping.” Validación de modelos predictivos: Cross-validation, OneLeaveOut, Bootstrapping. https://www.cienciadedatos.net/documentos/30_crossvalidation_oneleaveout_bootstrap.Atria Innovation. 2019. “Qué son las redes neuronales y sus funciones.” Qué son las redes neuronales y sus funciones. https://www.atriainnovation.com/que-son-las-redes-neuronales-y-susfunciones/Blanco Garrido, Cristina. 2018. “Extraccion de características para algoritmos de aprendizaje automático aplicado al reconocimiento de vehículos.” Extracción de características para algoritmos de aprendizaje automático aplicado al reconocimiento de vehículos (Madrid), Febrero, 2018. http://oa.upm.es/50271/1/TFG_CRISTINA_BLANCO_GARRIDO.pdf. Debitoor. n.d. “¿Qué es el sistema OCR?” ¿Qué es el sistema OCR? https://debitoor.es/glosario/ocr-escaneo.Delgado, Ronald. 2018. “Introducción a la Validación Cruzada (k-fold Cross Validation) en R.” Introducción a la Validación Cruzada (k-fold Cross Validation) en R, julio 18, 2018. http://rstudio-pubsstatic.s3.amazonaws.com/405322_6d94d05e54b24ba99438f49a6f8662a9.ht ml.Díaz Sotolongo, Alejandro. n.d. “Extracción de características para el análisis de imágenes de mamografías.” Extracción de características para el análisis de imágenes de mamografías. https://www.monografias.com/trabajos93/extraccion-caracteristicas-analisisimagenes-mamografias/extraccion-caracteristicas-analisis-imagenesmamografias.shtml.Gomez, Ramirez, and Juan Sebastian. 2019. “Evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina no supervisados sobre datos climáticos.” Evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina no supervisados sobre datos climáticos, 2019. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75848.González Fernández, Marc. 2017. “Detección de logos en imágenes mediante Redes Convolucionales.” Detección de logos en imágenes mediante Redes Convolucionales, Julio 3, 2017. http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/120609/2/memoria.pdf.Guinness, Harry. n.d. “¿Qué es el Afilado de la Imagen?” ¿Qué es el Afilado de la Imagen? https://photography.tutsplus.com/es/tutorials/what-is-image-sharpening-- cms26627#:~:text=El%20afilado%20entonces%2C%20es%20una,nitidez%20ap arente%20de%20la%20imagen.&text=Sustrae%20una%20copia%20borrosa %20.Gupta, Deepika, and Soumen Bag. 2020. “CNN-based multilingual handwritten numeral recognition: A fusion-free approach.” Expert Systems with Applications, Agosto 5, 2020. https://sci-hub.do/downloads/2020-10- 16/eb/gupta2021.pdf#page=1&zoom=100,0,0.Gupta, Maya, Nathaniel Jacobson, and Eric Garcia. 2007. “OCR binarization and image pre-processing for searching historical documents.” Pattern Recognition, Febrero, 2007. IBM. n.d. “¿Qué es Machine Learning?” ¿Qué es Machine Learning? https://www.ibm.com/ar-es/analytics/machinelearning?p1=Search&p4=43700053692634426&p5=b&cm_mmc=Search_Goo gle-_-1S_1S-_-LA_ISA-_- datos%20%2Bmachine%20%2Blearning_b&cm_mmca7=7170000006528929 9&cm_mmca8=kwd1097762210552&cm_mmca9=Cj0KCQjwoJX8BRCZARIsAEWBFMJ77.JayJay. 2018. “Evaluar los modelos.” Evaluar los modelos. http://datascience.esy.es/wiki/evaluar-los-modelos/. Krishna Madasu, Vamsi, and Brian Carrington Lovell. 2006. “Automatic Segmentation and Recognition of Bank Cheque Fields.” Automatic Segmentation and Recognition of Bank Cheque Fields (Australia), Junio, 2006. https://www.researchgate.net/publication/4215538_Automatic_Segmentation _and_Recognition_of_Bank_Cheque_Fields.Lin, Qingxiang, Canjie Luo, Lianwen Jin, and Songxuan Lai. 2020. “Pattern Recognition.” Pattern Recognition (China), Octubre 9, 2020. https://scihub.do/downloads/2020-10- 22/c4/10.1016@j.patcog.2020.107692.pdf#page=1&zoom=100,0,0.Llamoza, Diana, and Elisa Freschi. n.d. “IMPORTANCIA DE LA ORGANIZACIÓN DE DOCUMENTOS.” IMPORTANCIA DE LA ORGANIZACIÓN DE DOCUMENTOS. https://www.academia.edu/11056093/IMPORTANCIA_DE_LA_ORGANIZACIÓ N_DE_DOCUMENTOS..Lu, Yuzhen. 2019. “Food Image Recognition by Using Convolutional Neural Networks (CNNs).” Food Image Recognition by Using Convolutional Neural Networks (CNNs) (USA), Febrero 25, 2019. https://arxiv.org/pdf/1612.00983.pdf.Martinez Heras, Jose. 2019. “Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación.” Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación. https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/.Moujahid, Abdelmalik, I˜naki Inza, and Pedro Larra˜naga. n.d. http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docs/t9knn.pdf.Na8. 2018. “¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? Visión por Ordenador.” aprende Machine Learning. https://www.aprendemachinelearning.com/como-funcionan-las-convolutionalneural-networks-vision-por-ordenador/.Na8. 2019. “Modelos de Detección de Objetos.” Modelos de Detección de Objetos. https://www.aprendemachinelearning.com/modelos-de-deteccionde-objetos/.NGUYEN, HOANH. 2020. “VEHICLE LOGO RECOGNITION BASED ON VEHICLE REGION AND MULTI-SCALE FEATURE FUSION.” VEHICLE LOGO RECOGNITION BASED ON VEHICLE REGION AND MULTI-SCALE FEATURE FUSION (Vietnam), Agosto 31, 2020. http://www.jatit.org/volumes/Vol98No16/12Vol98No16.pdf.Pröve, Paul-Louis. n.d. “An Introduction to different Types of Convolutions in Deep Learning.” An Introduction to different Types of Convolutions in Deep Learning. https://towardsdatascience.com/types-of-convolutions-in-deep-learning717013397f4d.RedHat. n.d. “¿Qué es la automatización?” ¿Qué es la automatización? https://www.redhat.com/es/topics/automation.Rolón Alonso, Ricardo, and Vicente Domínguez Torres. n.d. “Reconocimiento de Caracteres en Imagen Digital, una Aplicación al Reconocimiento Automático de Placas de Vehículos.” Reconocimiento de Caracteres en Imagen Digital, una Aplicación al Reconocimiento Automático de Placas de Vehículos (Paraguay).SmartPanel. 2019. “¿Qué es el Deep Learning?” ¿Qué es el Deep Learning? https://www.smartpanel.com/que-es-deep-learning/. Stanojevic, Mladen, and Sanja Vraneš. n.d. “Semantic Approach to Knowledge Representation and Processing.” Semantic Approach to Knowledge Representation and Processing. https://www.igi-global.com/chapter/semantic-approach-knowledgerepresentation-processing/35720.Woods, Gonzaled. n.d. “Preproceso: mejora de la imagen.” Preproceso: mejora de la imagen. http://www.sc.ehu.es/ccwgrrom/transparencias/pdfvision-1-transparencias/capitulo-2.pdf.Y. Kung, S. n.d. Kernel Methods and Machine Learning. https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=aRcmAwAAQBAJ&oi=fnd& pg=PR17&dq=kernel+machine+learning&ots=Q0dGLmELUD&sig=N6wgXWgp jnz56g9RzLIhGxyva2M#v=onepage&q=kernel%20machine%20learning&f=fal seCopyright-Universidad Católica de Colombia, 2021info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2SISTEMA DE CLASIFICACIÓNAPRENDIZAJE PROFUNDOALGORITMOMOBILENET-SSDMétodo automático para extraer información de órdenes de compra de la Ferretería Herramientas y SuministrosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049fhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32PublicationORIGINALMÉTODO AUTOMÁTICO PARA LA EXTRAER INFORMACIÓN DE ÓRDENES DE COMPRA DE LA FERRETERÍA HERRAMIENTAS Y SUMINISTROS (2)_removed.pdfMÉTODO AUTOMÁTICO PARA LA EXTRAER INFORMACIÓN DE ÓRDENES DE COMPRA DE LA FERRETERÍA HERRAMIENTAS Y SUMINISTROS (2)_removed.pdfapplication/pdf1807985https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/337ac4e9-e8b8-40a0-88cd-cd03edf6f1e3/download6cd1f83421d772a69c5d84cd203cb081MD51F-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01 .pdfF-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01 .pdfapplication/pdf214873https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/2391ffdd-bfa0-445e-a582-716416584340/download926e1b7f5b0dc973107ffbd48385be51MD52TEXTMÉTODO AUTOMÁTICO PARA LA EXTRAER INFORMACIÓN DE ÓRDENES DE COMPRA DE LA FERRETERÍA HERRAMIENTAS Y SUMINISTROS (2)_removed.pdf.txtMÉTODO AUTOMÁTICO PARA LA EXTRAER INFORMACIÓN DE ÓRDENES DE COMPRA DE LA FERRETERÍA HERRAMIENTAS Y SUMINISTROS (2)_removed.pdf.txtExtracted texttext/plain68389https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/d4bceeaa-e1fa-4d64-b476-f54da46f28b6/download831536d5897733660771ccba49525d64MD53F-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01 .pdf.txtF-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01 .pdf.txtExtracted texttext/plain11630https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/75cc40db-9800-4f6e-a695-8034200d72cd/downloada83a3b2dc45b29e4b8c0db57f07fd5a9MD55THUMBNAILMÉTODO AUTOMÁTICO PARA LA EXTRAER INFORMACIÓN DE ÓRDENES DE COMPRA DE LA FERRETERÍA HERRAMIENTAS Y SUMINISTROS (2)_removed.pdf.jpgMÉTODO AUTOMÁTICO PARA LA EXTRAER INFORMACIÓN DE ÓRDENES DE COMPRA DE LA FERRETERÍA HERRAMIENTAS Y SUMINISTROS (2)_removed.pdf.jpgRIUCACimage/jpeg10557https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a248b926-7fba-4b6a-8e8d-646293798ad9/download334b8b7efc32bc16cd2805e903b80e96MD54F-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01 .pdf.jpgF-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01 .pdf.jpgRIUCACimage/jpeg18513https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/cc5f17b2-2331-44cc-8a50-b0890c6a0367/downloadfda6534a587eca818c5b4e3a68bb8188MD5610983/26993oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/269932023-03-24 15:01:28.425https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaCbdigital@metabiblioteca.com

Publicaciones similares