Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/17310
Título : Indexación de documentos digitales por medio de la extracción automática de NIT y firma
Autor : Henao Londoño, José Luis
metadata.dc.contributor.advisor: Velásquez Vélez, Ricardo Andrés
Cano Restrepo, Mauricio
metadata.dc.subject.*: Automatización
Automation
Indexación automática
Automatic indexing
Instituciones financieras
Financial institutions
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Programa de ordenador
Computer software
Reconocimiento de caracteres
Character recognition
Mejora de procesos
Documentos digitales
Firmas personales
Plataformas digitales
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3401
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3406
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10861
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6081
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4954
Fecha de publicación : 2020
Resumen : RESUMEN : Actualmente Bancolombia se encuentra en el proceso de migrar su información documental a plataformas en la nube. Además, dentro de sus proyectos de desarrollo futuros Bancolombia busca utilizar nuevas tecnologías ofrecidas por empresas proveedoras de servicios tecnológicos a nivel mundial para convertir algunos procesos realizados de forma manual a automáticos. Con base a estas perspectivas de desarrollo y exploraciones de nuevos servicios que están a la vanguardia de los avances tecnológicos como Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial, se recibe la propuesta para desarrollar un proyecto el cual se resume de la siguiente manera: explorar, investigar, hacer pruebas y desarrollar una aplicación que se encargue de la identificación de la firma y el respectivo número de identificación de la persona a la que pertenece, tomando la información plasmada en un formulario escaneado llamado “tarjeta de firmas”. Como resultado del trabajo se desarrolló una aplicación que realiza la extracción automática del segmento donde se encuentra la firma y envía los fragmentos a un repositorio indexados con el respectivo número de identificación personal del firmante, utilizando el OCR de Amazon Textract, la librería de visión artificial OpenCV y el lenguaje de programación Python. Por último, este proyecto cumplió con los objetivos propuestos, se siguieron los protocolos de seguridad en el uso del software, se cumplió con los requisitos establecidos para el desarrollo y con base a las pruebas realizadas se obtuvo una efectividad del 93.5% en el proceso de indexación de los segmentos de las firmas de forma automática.
Aparece en las colecciones: Ingeniería Electrónica

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