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Centro de Excelencia para el Análisis y Reconocimiento de Documentos

El Centro de Excelencia para el Análisis y Reconocimiento de Documentos ( CEDAR ) es un laboratorio de investigación de la Universidad de Buffalo, Universidad Estatal de Nueva York . El centro se estableció con financiación del Servicio Postal de los Estados Unidos [1] y el Instituto Nacional de Justicia . [2] CEDAR fue formalizado por el Servicio Postal de los Estados Unidos por el Director General de Correos Anthony Frank en 1991. El objetivo principal de CEDAR era realizar investigación y desarrollo para desarrollar software útil para la automatización de equipos de clasificación postal. El trabajo en CEDAR, con Sargur Srihari como investigador principal, dio lugar al primer sistema de interpretación de direcciones escritas a mano del mundo. [3] CEDAR-FOX , el primer sistema de comparación automática de escritura a mano con fines de análisis forense, fue desarrollado en CEDAR.

Interpretación del análisis escrito a mano.

Método utilizado para explotar información contextual en el primer sistema de interpretación de direcciones escritas a mano desarrollado por Sargur Srihari y Jonathan Hull.

La interpretación de direcciones escritas a mano es un sistema de software desarrollado en CEDAR. Conocido como HWAI, fue implementado por primera vez por el Servicio Postal de los Estados Unidos a través de su contratista Lockheed-Martin en Tampa, Florida, durante la temporada navideña de diciembre de 1997. Inicialmente, el 10% del correo escrito a mano se clasificó con éxito y el proyecto se consideró un éxito. Esto se debió al gran volumen de correo que procesa el Servicio Postal de EE. UU. y al costo de la mano de obra involucrado. La clave del éxito fue el descubrimiento de una heurística por parte de los investigadores Sargur Srihari y Jonathan Hull según la cual el número de la calle y el código postal podían reconocerse con relativa facilidad, porque sólo constan de números, que luego podrían usarse para limitar la posible calle. Las mejoras posteriores a HWAI dieron como resultado una tasa de clasificación del 45 % con una tasa de error del 2 %. Hoy en día, más del 95% del correo escrito a mano se clasifica automáticamente. Se desarrollaron versiones de HWAI para Australia Post y UK Royal Mail .

Referencias

  1. ^ 16 de agosto de 2007 AI en las noticias Archivado el 9 de marzo de 2012 en Wayback Machine .
  2. ^ Mena, Jesús (2003). Minería de datos de investigación para seguridad y detección de delitos. Butterworth-Heinemann. pag. 363.ISBN​ 978-0-7506-7613-7.
  3. ^ SN Srihari y EJ Keubert, "Integración de la tecnología de interpretación de direcciones escritas a mano en el sistema de lectura por computadora remota del Servicio Postal de los Estados Unidos" Proc. En t. Conf. Análisis y reconocimiento de documentos (ICDAR) 1997, IEEE-CS Press, págs. 892-896

enlaces externos