Recientemente, los avances en computación, en miniaturización de componentes
electrónicos, así como la creciente accesibilidad a dispositivos móviles, ha llevado a un
aumento exponencial en el número de usuarios de computadores. Este cambio ha
facilitado el acceso a una mayor parte de la población a tecnologías que hacen más
cómodo el día a día. Desde mejorar la comunicación entre individuos hasta realizar
recomendaciones sobre el consumo alimentario propio, los dispositivos móviles están
permitiendo cada vez más una vida más sencilla, aunque aún hay margen de mejora.
Uno de los hábitos que no han sido totalmente sustituidos por la tecnología es escribir
a mano. Aunque sí existen sistemas refinados de Reconocimiento Óptico de Caracteres,
su principal uso es sobre textos impresos, ya que los métodos clásicos no son tan
robustos para reconocer el constante cambio de estilo de la escritura a mano.
Gracias a los últimos avances en inteligencia artificial, principalmente en los sistemas
de redes neuronales, existen tecnologías actuales que proporcionan una precisión mucho
mayor en el Reconocimiento de Texto Escrito a Mano. Aun así, estos avances no han
sido extensamente usados en aplicaciones actuales, como las creadas para toma de notas
o escritura de documentos extensos; en estos casos, la facilidad y portabilidad de los
documentos son factores decisivos.
En el trabajo presente, se propone un sistema de reconocimiento de texto escrito a
mano que tenga en cuenta el estilo y formato del documento.
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