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http://hdl.handle.net/11531/78030
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Chousa Arza, Brais | es-ES |
dc.contributor.author | Ortega Núñez, Daniel | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-04-26T21:52:59Z | |
dc.date.available | 2023-04-26T21:52:59Z | |
dc.date.issued | 2023 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/78030 | |
dc.description | Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart Industry | es_ES |
dc.description.abstract | En este proyecto se ha desarrollado una solución tecnológica aplicando una red neuronal convolucional (CNN) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para detectar y leer áreas de interés de documentos. Con esto se propone utilizar el sistema para agilizar y evitar errores en la revisión manual de documentos de expedientes administrativos, específicamente el proyecto se ha centrado en el documento para acreditar la representación legal. | es-ES |
dc.description.abstract | In this project a technological solution has been developed by applying a convolutional neural network (CNN) and optical character recognition (OCR) to detect and read areas of interest in documents. With this, it is proposed to use the system to speed up and avoid errors in the manual review of documents in administrative dossiers, specifically the project has focused on the document to accredit legal representation. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 12 Matemáticas | es_ES |
dc.subject | 1203 Ciencias de los ordenadores | es_ES |
dc.subject | 120317 Informática | es_ES |
dc.subject.other | H62-electronica (MII-N) | es_ES |
dc.title | Aplicación de redes neuronales a la tramitación de expedientes administrativos | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | YOLO, OCR, Inteligencia artificial, Expedientes, Red neuronal, CNN, Revisión documental, Representación legal | es-ES |
dc.keywords | YOLO, OCR, Artificial intelligence, Dossiers, Neural network, CNN, Document review, Legal representation | en-GB |
Aparece en las colecciones: | H62-Trabajos Fin de Máster |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFM - Ortega Nunez, Daniel_FDO.pdf | Trabajo Fin de Máster | 1,09 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Anexo I - Daniel Ortega_FDO.pdf | Autorización | 158,62 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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