Método de reconocimiento de patrones basado en procesamiento digital de imágenes y redes neuronales orientado al registro automático de evaluaciones académicas

Abstract

En el presente trabajo se desarrolla un método de reconocimiento de patrones basado en procesamiento digital de imágenes y redes neuronales orientadas al registro automático de evaluaciones académicas. El sistema está conformado por una parte de hardware y una parte de software. La etapa de hardware consiste en un recinto que contiene los cuadernillos de evaluación a registrar. Dicho recinto contiene una bandeja de alimentación donde se colocan los cuadernillos. El recinto cuenta con una adecuada iluminación provista de LEDs (Light - Emitting Diode) de alta luminosidad. Una vez obtenida la imagen, el cuadernillo es retirado del compartimiento hacia una bandeja de salida. La etapa de software inicialmente adquiere la imagen de un cuadernillo académico posicionado en el compartimiento del recinto a través de una cámara web. Luego se identifican en el cuadernillo tres áreas de interés, que él usuario inicialmente configuró, estas son: código del alumno en marcas, nota del alumno en números y nota del alumno en marcas. Mediante el uso de algoritmos de procesamiento de imágenes las áreas de interés son filtradas, umbralizadas, segmentadas y parametrizadas. Luego haciendo uso de algoritmos de redes neuronales se lleva a cabo el reconocimiento del código del alumno y de la nota expresada en marcas. Asimismo, se reconoce la nota del profesor expresada en números escritos manualmente. El sistema propuesto responde a la necesidad de incrementar la eficiencia del proceso de registro de notas del departamento de coordinación académica de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres.

In this paper a method of pattern recognition based on digital image processing and neural networks oriented to automatic registration of academic assessments is developed. The system consists of a hardware stage and a software stage. The hardware stage consists of an enclosure containing the assessment booklets to register. Said chamber contains a feed tray where the assessment booklets are placed. The enclosure has an adequate lighting provided with high brightness LEDs (Light - Emitting Diode). Once the image has been obtained, the booklet is removed from the bin onto an output tray. The software stage initially acquires the image of an assessment booklet, positioned in the compartment enclosure, via a webcam. Then, three areas of interest that the user has initially configured are identified in the booklet, these are: the student's code, expressed in marks, the student's grade, expressed in numbers, and the student's grade, expressed in marks. By using image processing algorithms, these areas of interest are filtered, thresholded, segmented and parameterized. Then using neural network algorithms is carried out the recognition of the student's code and the student's grade, expressed in marks. Likewise, the student's grade in handwritten numbers is recognized. The proposed system answers to the need to increase the efficiency of the grades registration process in the academic coordination department of the Faculty of Engineering and Architecture at the University of San Martin de Porres.