• Título: Sistema para reconocimiento de dígitos en imágenes de colectivos.
• Director: Daniel Acevedo.
• Jurados: María Elena Buemi y Enrique Segura.
• Resumen:

La presente tesis trata de la detección y reconocimiento de caracteres numéricos en imágenes capturadas del medio ambiente que contengan una parte frontal de un colectivo. En particular el objetivo del presente trabajo está acotado a las líneas de colectivos que circulan por la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Es decir, que no se busca detectar y reconocer cualquier combinación de números sino aquellos que representan estas líneas de colectivos, a partir de una base de datos de dígitos preestablecidos. Como base se toman dos trabajos de Neumann y Matas: ‘Scene Text Localization and Recognition with Oriented Stroke Detection’ y ‘Real-time Lexicon-free Scene Text Localization and Recognition’. El primero de ellos para la etapa de detección y el segundo de ellos para el reconocimiento. Para la detección se plantean mecanismos de extracción directa e indirecta de componentes conexas, métricas de comparación y clasificación por mínima distancia o máxima frecuencia. Ambos trabajos se basan en la localización de strokes en imágenes y en la presente tesis se plantean varias modificaciones y heurísticas que mejoran al los trabajos originales.