1. Universidad Antonio Nariño
  2. Trabajos de grado
  3. Pregrado
  4. Ingeniería electrónica
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorDuarte Gonzalez, Mario Enrique-
dc.creatorMartínez Cortés, Eliana-
dc.creatorAraujo Mosquera, Fredy Andres-
dc.date.accessioned2021-03-10T20:10:09Z-
dc.date.available2021-03-10T20:10:09Z-
dc.date.created2020-11-24-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3154-
dc.descriptionPropiaes_ES
dc.description.abstractIn Colombia, no frontal warning seals are used, and the nutritional tables of processed food products are difficult to interpret without specific knowledge of nutrition. Optical Character Recognition (OCR) is a process oriented to the digital reading of a text image from which the different symbols and characters belonging to a certain alphabet are obtained (ABBY, 2019). In this work an algorithm is proposed to generate front stamps that are relevant for Colombia, from the information of the nutritional labels obtained through Tesseract OCR Engine. All the algorithms developed in the project were implemented in Python. The implemented methodology starts from the pre-processing of the images of the nutritional tables, continuing with the detection and recognition of the same. The regions of interest (ROI) are obtained, the information for the seals is extracted and finally the frontal GDA and Octagonal seals are generated. The algorithm presented an accuracy of 49% for the realization of the seals. The most frequent errors are confusing the g of the grams with the nine and not recognizing the word of interest.es_ES
dc.description.sponsorshipOtroes_ES
dc.description.tableofcontentsEn Colombia no se emplean sellos frontales de advertencia, y las tablas nutricionales de los productos alimenticios procesados son difíciles de interpretar sin conocimientos específicos en nutrición. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es un proceso orientado a la lectura digital de una imagen textual de la que se obtienen los diferentes símbolos y caracteres que pertenecen a un determinado alfabeto (ABBY, 2019). En este trabajo se propone un algoritmo para generar sellos frontales que sean pertinentes para Colombia, a partir de la información de las etiquetas nutricionales obtenida por medio de Motor OCR Tesseract. Todos los algoritmos desarrollados en el proyecto fueron implementados en Python. La metodología implementada inicia con el pre-procesamiento de las imágenes de las tablas nutricionales, continuando con la detección y el reconocimiento de la misma. Se obtienen las regiones de interés (ROI), se extrae la información para los sellos y por último se generan los sellos frontales GDA y Octagonal. El algoritmo presentó una precisión de 49% para la realización de los sellos. Los errores más frecuentes son confundir la g de los gramos con el nueve y no reconocer la palabra de interés.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rightsAtribución 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectReconocimiento óptico de caracteres (OCR)es_ES
dc.subjectTesseractes_ES
dc.subjectdetecciónes_ES
dc.subjectreconocimientoes_ES
dc.subjectetiquetas nutricionaleses_ES
dc.subjectsello frontal GDAes_ES
dc.subjectsello frontal octagonales_ES
dc.titleAlgoritmo para la Lectura por medio de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) de Etiquetas Nutricionales y la Generación de un Tipo de Sellos Frontaleses_ES
dc.publisher.programIngeniería Electrónicaes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordOptical Character Recognition (OCR)es_ES
dc.subject.keywordTesseractes_ES
dc.subject.keywordDetectiones_ES
dc.subject.keywordRecognitiones_ES
dc.subject.keywordNutrition Labelses_ES
dc.subject.keywordGDA Front Labeles_ES
dc.subject.keywordOctagonal Front Labeles_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationABBY. (2019). OCR - Reconocimiento Óptico de Caracteres | Centro de Aprendizaje. Recuperado el 27 de noviembre de 2019, de https://www.abbyy.com/es-la/finereader/what-is-ocr/es_ES
dc.source.bibliographicCitationAlginahi, Y. (2010). Preprocessing Techniques in Character Recognition. En Character Recognition. https://doi.org/10.5772/9776es_ES
dc.source.bibliographicCitationBritos, S., & Guiraldes, C. (2018). Revision etiquetado y perfiles Nutricionales en el marco del diseño de Politicas Publicases_ES
dc.source.bibliographicCitationChinchero, J. (2019). DESARROLLO DE UN DISPOSITIVO QUE MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL PERMITA ADQUIRIR IMÁGENES CON PALABRAS PARA LA CONVERSIÓN A AUDIO, ORIENTADO A LA AYUDA DE PERSONAS INVIDENTES. Recuperado el 15 de octubre de 2020, de http://repositorio.uisrael.edu.ec/bitstream/47000/2117/1/UISRAEL-EC-ELDT-378.242-2019-053.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationChowdhury, R., Warnakula, S., Kunutsor, S., Crowe, F., Ward, H. A., Johnson, L., … Di Angelantonio, E. (2014). Association of dietary, circulating, and supplement fatty acids with coronary risk: A systematic review and meta-analysis. Annals of Internal Medicine, 160(6), 398–406. https://doi.org/10.7326/M13-1788es_ES
dc.source.bibliographicCitationClaro, A., Cuervo, B., Perez, I., & Saldarriaga, L. (2019). ESTUDIO DE ACTITUDES, PERCEPCIONES Y COMPORTAMIENTOS FRENTE A POLÍTICAS PÚBLICAS PARA PROTEGER EL DERECHO A L A ALIMENTACIÓN ADECUADA (Corporacion Colombiana De Padres Y Madres Red Papaz, Ed.). Recuperado de www.redpapaz.orges_ES
dc.source.bibliographicCitationCofepris. (2016). ETIQUETADO FRONTAL NUTRIMENTALes_ES
dc.source.bibliographicCitationDebandi, F., & Redi, M. (2008a). El Reconocimiento De Textos. 1. Recuperado de http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/08-09/17.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationDebandi, F., & Redi, M. (2008b). EL RECONOCIMIENTO DE TEXTOS. Recuperado de http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/08-09/17.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationEckel, R. H., Jakicic, J. M., Ard, J. D., De Jesus, J. M., Houston Miller, N., Hubbard, V. S, Yanovski, S. Z. (2014). 2013 AHA/ACC guideline on lifestyle management to reduce cardiovascular risk: A report of the American college of cardiology/American heart association task force on practice guidelines. Journal of the American College of Cardiology, 63(25 PART B), 2960–2984. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2013.11.003es_ES
dc.source.bibliographicCitationEl Poder del Consumidor. (2017). Etiquetado App. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://elpoderdelconsumidor.org/etiquetado-app/es_ES
dc.source.bibliographicCitationEl Poder del Consumidor. (2019). Escáner Nutrimental - Apps en Google Play. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://play.google.com/store/apps/details?id=com.escanernutrimental&hl=es_419es_ES
dc.source.bibliographicCitationElizabeth, P., Figueroa, V., Camilo, I., Barrera, S., Alberto, J., Barrera, A., & Escobar Díaz, F. (2019). Obesidad infantil: una amenaza silenciosaes_ES
dc.source.bibliographicCitationEncuesta Nacional de la Situación Nutricional. (2015). Encuesta Nacional de la Situación Nutricional-ENSIN 2015es_ES
dc.source.bibliographicCitationEspaña, G. de. (2017). La información nutricional detalla el valor energético y determinados nutrientes. Recuperado el 20 de octubre de 2020, de http://eletiquetadocuentamucho.aecosan.msssi.gob.es/nutricional.htmles_ES
dc.source.bibliographicCitationFantozzi, J. (2019, agosto 10). 10 cosas que pasan en tu cuerpo cuando tomas demasiada azúcar | Business Insider España. Recuperado el 21 de octubre de 2020, de https://www.businessinsider.es/10-cosas-pasan-cuerpo-cuando-tomas-demasiada-azucar-468963es_ES
dc.source.bibliographicCitationFaresTaie. (2015). #Noticias para Pacientes | ¿Qué es un alimento sin procesar, uno procesado y uno ultraprocesado? | Fares Taie | Biotecnología. Recuperado el 20 de octubre de 2020, de https://www.farestaie.com.ar/novedades/pacientes/762-que-es-un-alimento-sin-procesar-uno-procesado-y-uno-ultraprocesado/es_ES
dc.source.bibliographicCitationFooducate, L. (2010). Fooducate - Eat better. Lose weight. Get healthy. - Aplicaciones en Google Play. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fooducate.nutritionapp&referrer=utm_source%3Dfdct-redirect%26utm_campaign%3DFdct-Web-home-button-top%26utm_medium%3Dnaes_ES
dc.source.bibliographicCitationGaravaglia, V., & Arregui, M. (2020, mayo). Brand Footprint 2020 - Latam. Recuperado el 28 de octubre de 2020, de https://kantar.turtl.co/story/brand-footprint-2020-latam/page/5/9es_ES
dc.source.bibliographicCitationGoogle. (2014). Translate images - Android - Google Translate Help. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://support.google.com/translate/answer/6142483?co=GENIE.Platform%3DAndroid&hl=enes_ES
dc.source.bibliographicCitationGuiraldes, C. (2018). Síntesis y conclusiones de evaluaciones de impacto de sistemas de etiquetado frontal de alimentos (ENFE). Recuperado de http://cepea.com.ar/cepea/wp-content/uploads/2018/10/Sintesis-impacto-ENFE.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationKulyukin, V., Kutiyanawala, A., Zaman, T., & Clyde, S. (2013). Vision-Based Localization and Text Chunking of Nutrition Fact Tables on Android Smartphones. Recuperado de http://www.calorieking.comes_ES
dc.source.bibliographicCitationLee, M. (2020). pytesseract · PyPI. Recuperado el 31 de octubre de 2020, de https://pypi.org/project/pytesseract/es_ES
dc.source.bibliographicCitationMaina, H. J. (2019). Visión artificial para el reconocimiento automático, en tiempo real, de líneas urbanas de autobuses (Universidad Nacional de Cordoba). Recuperado de https://rdu.unc.edu.ar/handle/11086/15560es_ES
dc.source.bibliographicCitationMarlow, M. L. (2017). Label nudges? A connection between nutritional labeling and improved health is more hope than well-examined theory. Regulation, 40, 24+.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMartin-Cobos Blanco, L., & Godino Martinez, A. (2014). RECONOCIMIENTO DE TEXTOS: OCRes_ES
dc.source.bibliographicCitationMedina, G., Burlak, G., & Calderon, Y. (2018). Reconocimiento de caracteres mediante OCR ( Optical Character Recognition ) Recognition of characters through OCR ( Optical Character Recognition ). 10, 44–56.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de la protección social. (2011). Resoluccion 333 de 2011es_ES
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de Salud. (2018). Manual de etiquetado nutricional de alimentos. Recuperado el 31 de octubre de 2020, de https://www.minsal.cl/wp-content/uploads/2018/01/Manual-Etiquetado-Nutricional-Ed.-Minsal-2017v2.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de Salud y Protección Social. (2020). Colombia tendrá etiquetado nutricional en los alimentos envasados. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Colombia-tendra-etiquetado-nutricional-en-los-alimentos-envasados.aspxes_ES
dc.source.bibliographicCitationMora Plazas, M., Gómez, L., Jalabe, W., Smith, L., & Popkin, B. (2019). ¿Por qué es prioritario implementar un adecuado etiquetado frontal en productos comestibles en Colombia? Recuperado de https://medicina.javeriana.edu.co/documents/3185897/0/Etiquetado.pdf/8a8bc91d-413a-4eb6-881d-fc1fcf2a17a3es_ES
dc.source.bibliographicCitationmyHW App from Cube Technology. (2017). myHEALTH WATCHER - Comer sano, analiza productos - Apps en Google Play. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://play.google.com/store/apps/details?id=com.healthwatcher.myhealthwatcher&hl=es_COes_ES
dc.source.bibliographicCitationNavarro, J. (2013). SOFTWARE DE ADQUISICIÓN DE IMÁGENES Y RECONOCIMIENTO ÓPTICO DE CARACTERES PARA ANDROID.es_ES
dc.source.bibliographicCitationOMS. (2017). 10 datos sobre la obesidad. WHO. Recuperado de https://www.who.int/features/factfiles/obesity/es/es_ES
dc.source.bibliographicCitationOpen Food Facts. (2012). Open Food Facts- Escanear para obtener Nutri-Score - Aplicaciones en Google Play. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://play.google.com/store/apps/details?id=org.openfoodfacts.scanneres_ES
dc.source.bibliographicCitationOPS. (2014). OPS/OMS Ecuador - Clasificación de los alimentos y sus implicaciones en la salud. Recuperado el 20 de octubre de 2020, de https://www.paho.org/ecu/index.php?option=com_content&view=article&id=1135:clasificacion-alimentos-sus-implicaciones-salud&Itemid=360es_ES
dc.source.bibliographicCitationOPS. (2019). Alimentos y bebidas ultrapocesados en America Latina: Ventas, fuentes, perfiles de nutrientes e implicaciones normativas. Washington, DCes_ES
dc.source.bibliographicCitationSanchez, C., & Sandonis, V. (2010). Reconocimiento Óptico de Caracteres ( OCR )es_ES
dc.source.bibliographicCitationSmith, R. (2007). An overview of the tesseract OCR engine. Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR, 2, 629–633. https://doi.org/10.1109/ICDAR.2007.4376991es_ES
dc.source.bibliographicCitationSmith, R. (2016). docs/2ArchitectureAndDataStructures.pdf at master · tesseract-ocr/docs · GitHub. Recuperado el 31 de octubre de 2020, de https://github.com/tesseract-ocr/docs/blob/master/das_tutorial2016/2ArchitectureAndDataStructures.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationStern, D., Tolentino, L., & Barquera, S. (2011). Revisión del etiquetado frontal: análisis de las Guías Diarias de Alimentación (GDA) y su comprensión por estudiantes de nutrición en Méxicoes_ES
dc.source.bibliographicCitationSubdirección de Salud Nutricional, A. y B. (2020). Análisis de Impacto Normativo en la temática de etiquetado nutricional y frontal de los alimentos envasados en Colombia. Recuperado el 30 de abril de 2020, de https://drive.google.com/file/d/1Ve59FKZeHBKeEXm5Mp7yzZpJA3jWuLqe/viewes_ES
dc.source.bibliographicCitationTaillie, L. S., Hall, M. G., Fernando Gómez, L., Higgins, I., Bercholz, M., Murukutla, N., & Mora-Plazas, M. (2020). Designing an Effective Front-of-Package Warning Label for Food and Drinks High in Added Sugar, Sodium, or Saturated Fat in Colombia: An Online Experiment. Nutrients, 12, 3124. https://doi.org/10.3390/nu12103124es_ES
dc.source.bibliographicCitationTiempo, E. (2019). ¿Qué hay que leer en las etiquetas nutricionales de los alimentos? Recuperado el 26 de noviembre de 2019, de https://www.eltiempo.com/salud/que-hay-que-leer-en-las-etiquetas-nutricionales-de-los-alimentos-330234es_ES
dc.source.bibliographicCitationUribe, A. G., Bernal, G. B., General, S., Fernando, M., & Vargas, C. (2016). PENSEMOS LA SALUD: EVIDENCIA, ANÁLISIS Y DECISIÓN CARMEN EUGENIA DÁVILA GUERRERO Viceministra de Protección Sociales_ES
dc.source.bibliographicCitationZdenop. (2020). GitHub - tesseract-ocr / tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (repositorio principal). Recuperado el 31 de octubre de 2020, de https://github.com/tesseract-ocr/tesseractes_ES
dc.description.degreenameIngeniero(a) Electrónico(a)es_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaes_ES
dc.description.funderAporte estudiantes 4’337.603 COP, aporte institucional mediante la asesoría en el trabajo integral de grado 2’177.803 COPes_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula1075301597es_ES
dc.creator.cedula1118566331es_ES
dc.creator.cedula1020713756es_ES
dc.publisher.campusNeiva Buganviles-
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