TIA3: Trabajo portafolio de evidencia Unidad didáctica 2

1. Cree un resumen explicando en que consiste el ejercicio realizado sobre reconocimiento de caracteres y el proceso a desarrollar "TIA 2: TRABAJO CLASIFICACION DE IMÁGENES CON PERCEPTRON MULTICAPA".

Resumen.

En este resumen se presenta el desarrollo de un sistema orientado a facilitar el reconocimiento de imágenes para las letras I, J, K, L.

El sistema de reconocimiento de imágenes mediante RNA, se compone de cuatro etapas:

 

• Adquisición de imágenes.

• Procesamiento de la imagen.

• Elección de escala de grises.

• binarización

• escalamiento

• vectorizar patrones de entrenamiento.

• Selección de patrones de entrenamiento

• arquitectura de la red neuronal

• Entrenamiento 

• simulación

• Adquisición de imágenes.
  
  Las imágenes son diseñadas en paint con un tamaño de 266x316px no se usó un tipo de fuente específico sino que se decide realizar por medio de dibujos. Se realizan dibujos de las letras I, J, K, L donde vamos a usar 4 imágenes para entrenar y validar la red neuronal y 6 imágenes con modificaciones para evaluar el desempeño de la red.
  
  
  
  
  
  
  
• procesamiento de la imagen
  
  Escala de grises.
  
  En la etapa del procesamiento de imágenes se realiza primero una comparación de los pixeles sobre el fondo y sobre letra. La comparación consiste en encontrar la mascara de color que permite realizar una separación eficiente de los colores, para la posterior etapa.
  
  Binarización.
  
  Luego de encontrar un umbral adecuado, se realiza un proceso de binarización mediante ciclos a cada imagen.
  
  Escalamiento.
  
  Para disminuir los costos de computo se realiza un redimensionamiento de la imagen a 20x20 pixeles.
  
  
• Entrenamiento
  
  Para el proceso de entrenamiento de la red neuronal se usaron cuatro imágenes. En el proceso anterior de vectorización  se usaron los vectores V[nombre_letra][número_0 - 3]
  
  Arquitectura de la Red Neuronal Artificial.
  
  Definimos una red neuronal artificial con arquitectura 400:5:4
  
  
• Validación
  
  El proceso de validación se realiza en conjunto para todos los vectores de entrenamiento por medio de una celda (“matriz para diferentes tipos de datos”) de datos que va a contener el resultado del reconocimiento según la posición en la celda, las filas (1, 2, 3, 4) indican respectivamente la letra (I, J, K, L) mientras que las columnas (1, 2, 3, 4) indican los patrones de entrenamiento para cada letra.
  
  
  
• Evaluación.
  
  Para la evaluación de reconocimiento usamos 6 imágenes a las cuales se les realizaron modificaciones como borrado o inserción de otros colores y manchas para intentar ocultar la letra. Para evaluar todas las imágenes se realiza un procedimiento similar al de la validación de patrones; antes elaboramos una matriz de patrones de evaluación.

Acceso al trabajo:

https://docs.google.com/document/d/1old6iBuVXIjR5CGwBsKOT8y7Fz_pUEKUQUdFlkRkGCg/edit?usp=sharing


2. Realice un diagrama o mapa conceptual explicando el procedimiento realizado para reconocer caracteres a partir de imágenes "TIA 2: TRABAJO CLASIFICACION DE IMÁGENES CON PERCEPTRON MULTICAPA" 

Diagrama:

3. Realizar un video de mostrando el algoritmo realizado en la "TIA 2: TRABAJO CLASIFICACION DE IMÁGENES CON PERCEPTRON MULTICAPA", explicar en el video como se  entreno, el resultado de el algoritmo y el proceso de validación.