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TIN2009-14633-C03-01

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MULTIMODAL INTERACTION FOR TEXT TRANSCRIPTION WITH ADAPTIVE LEARNING

ACTUALMENTE, BIBLIOTECAS DIGITALES EN TODO EL MUNDO ESTAN PUBLICANDOON-LINE GRANDES CANTIDADES DE DOCUMENTOS ANTIGUOS, SIN EMBARGO, PARAQUE ESTAS IMAGENES DIGITALES SIN PROCESAR SEAN REALMENTE UTILES, DEBENSER ANOTADAS CON INFORM... ver más

01/01/2009

UPV

152K€

Presupuesto del proyecto: 152K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 691

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UPV

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 691

Presupuesto del proyecto 152K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ACTUALMENTE, BIBLIOTECAS DIGITALES EN TODO EL MUNDO ESTAN PUBLICANDOON-LINE GRANDES CANTIDADES DE DOCUMENTOS ANTIGUOS, SIN EMBARGO, PARAQUE ESTAS IMAGENES DIGITALES SIN PROCESAR SEAN REALMENTE UTILES, DEBENSER ANOTADAS CON INFORMACION TEXTUAL EN FORMATO ELECTRONICO, LO CUALPERMITIRIA LA INDEXACION SIN RESTRICCIONES, LA NAVEGACION Y LACONSULTA DE ESTOS DATOS, PARA IMAGENES DE DOCUMENTOS DE TEXTOMANUSCRITO ANTIGUO, LA TECNOLOGIA DE RECONOCIMIENTO AUTOMATICO DETEXTO ESTAN MUY LEJOS DE OFRECER SOLUCIONES UTILES PARA LATRANSCRIPCION DE ESTOS, LOS SISTEMAS OCR NO SE PUEDEN UTILIZAR YA QUELOS CARACTERES NO SE PUEDE AISLAR AUTOMATICAMENTE EN ESTAS IMAGENES,POR OTRA PARTE, LA TECNOLOGIA DE RECONOCIMIENTO DE TEXTO MANUSCRITOOFF-LINE SIN SEGMENTACION PRODUCE TASAS DE ERROR POR PALABRA DEL ORDENDE UN 20% A UN 60% CON IMAGENES DE TEXTO SIN RESTRICCIONES,REQUIRIENDO POR TANTO UN CONSIDERABLE ESFUERZO DE POST-EDICION PORPARTE DE EXPERTOS HUMANOS, ESTO ES MUY INEFICIENTE E INCOMODO, Y PORLO TANTO, SOLO TIENE SENTIDO PLANTEARSE SOLUCIONES ASISTIDA PORORDENADOR, EL PROYECTO MITTRAL TIENE POR OBJETO EL DESARROLLO DETECNOLOGIAS DE PROCESAMIENTO INTERACTIVO-PREDICTIVAS (PIP) INNOVADORASPARA LLEVAR ADELANTE TALES SOLUCIONES ASISTIDAS POR COMPUTADOR, ENCADA PASO DE PIP, EL SISTEMA PROPONE SU MEJOR SALIDA PARA UNOS DATOSDE ENTRADA DETERMINADOS, ENTONCES, EL USUARIO LA ACEPTA, O POR ELCONTRARIO CORRIGE EL PRIMER ERROR QUE DETECTA Y EL SISTEMA REACCIONACON UNA SALIDA REVISADA EN LA CUAL ESTE ERROR Y OTROS ERRORESRELACIONADOS ESTAN CORREGIDOS, ESTO ES RADICALMENTE DIFERENTE DE UNAPOST-EDICION NO-INTERACTIVA, EN PRIMER LUGAR, LA APROXIMACION PIPCON-EL-USUARIO-EN-EL-BUCLE ES MUCHO MAS AGRADABLE, HACIENDO QUE ELUSUARIO ESTE AL MANDO DEL SISTEMA, EN VEZ DE AL REVES, SEGUNDO, ELESFUERZO DE CORRECCION DEL USUARIO PUEDE SER SIGNIFICATIVAMENTE MASPEQUEÑO, YA QUE EL SISTEMA SACA PROVECHO DE LAS CORRECCIONES DELUSUARIO PARA MEJORAR INMEDIATAMENTE SUS RESULTADOS, Y EN TERCERLUGAR, EL PIP FOMENTA EL APRENDIZAJE ADAPTATIVO DEL SISTEMA QUE PUEDESER UTILIZADO PARA REAJUSTAR EL SISTEMA PARA MEJORAR AUN MAS SURENDIMIENTO, OTRO ASPECTO IMPORTANTE DE MITTRAL ES EL PROCESAMIENTOMULTIMODAL, MITTRAL SE CENTRA EN LAS INTERFACES MULTIMODALES (COMOPANTALLAS TACTILES, E-PEN, ,,,), QUE SON MUY ADECUADAS PARA EL TIPO DEREALIMENTACION NECESARIOS PARA EL PROCESAMIENTO DE IMAGENES DE TEXTO, HANDWRITTEN TEXT TRANSCRIPTION\MULTIMODAL INTERFACES\ADAPTIVE LEARNING

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