Extracción y digitalización de datos numéricos en Actas PREP








Autores


  • Héctor Abraham Avilez Meraz1, Arturo Legarda Sáenz1, Hernán de la Garza Gutiérrez1, Jesús Arturo Alvarado Granadino1, Gregorio Ronquillo Máynez1, Eduardo Neftalí Silva Martínez1 1Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico de Chihuahua II, Av. de las Industrias 11101, Complejo Industrial Chihuahua, C.P. 31130 Chihuahua, Chihuahua, México Correspondencia: mm07410685@ chihuahua2.tecnm.mx, arturo.ls@ chihuahua2.tecnm.mx, hernan.gg@ chihuahua2.tecnm.mx, jesus.ag@ chihuahua2.tecnm.mx, gregorio.rm@ chihuahua2.tecnm.mx, mm03060669@ chihuahua2.tecnm.mx.

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Resumen:

El presente trabajo tiene el objetivo de desarrollar un sistema de escritorio que permita la identificación de caracteres numéricos manuscritos en la distribución de los votos del Acta de Escrutinio y Cómputo (AEC) para la elección de Gobernador, las cuales son llenadas por los funcionarios de casillas en la jornada electoral. Dichas actas son procesadas por el Instituto Estatal Electoral de Chihuahua (IEECH) en el Programa de Resultados Electoral Preliminar (PREP). La metodología utilizada es cuantitativa y se utilizan una variedad de herramientas como lo es la inteligencia artificial, la cual consta de redes neuronales y éstas a su vez de algoritmos de BackPropagation, en el IDE de PyCharm Profesional versión 2019.3, en el lenguaje de programación Python Versión 3. El proceso inició con el escaneo del AEC, el cual se puede realizar mediante escáner, cámaras fotográficas o algún dispositivo móvil que permita la captura de imágenes. Con el desarrollo del sistema, se logran obtener los valores numéricos manuscritos renglón por renglón de la distribución de los votos, mediante el proceso de adquisición, preprocesamiento, extracción, clasificación y procesamiento de la información. Los resultados obtenidos se muestran en salida por pantalla.


Palabras clave:

actas, inteligencia artificial, números manuscritos, PREP, Python, redes neuronales.


Abstract:

The present work has the objective of developing a desktop system that allows the identification of handwritten numeric characters in the distribution of the votes of the Act of Scrutiny and Calculation (ASC) for the election of Governor, which are filled by the polling officials. on election day, these records are processed by the State Electoral Institute of Chihuahua (SEICH) in the Preliminary Electoral Results Program (PERP). The methodology used is quantitative and a variety of tools are used, such as artificial intelligence, with neural networks and BackPropagation algorithms, in the PyCharm Professional version 2019.3 IDE, in the Python Version 3 programming language. The process begins by scanning the ASC which can be done by scanner, cameras, or a mobile device that allows the capture of images, where with the development of the system it is possible to obtain the numerical values handwritten line by line in the distribution of votes, through the information acquisition, pre-processing, extraction, classification and processing process, where the results obtained are displayed on the screen.


Keywords:

minutes, artificial intelligence, handwritten numbers, PERP, Python, neural networks



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