Título:
Construcción de herramientas para contribuir al análisis de los archivos de la O.C.O.A.
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Nogueira, Mateo
Tutor:
Randall, Gregory
Etcheverry, Lorena
Etcheverry, Lorena
Tipo de documento:
Tesis de maestría
Editor:
Palabras clave:
Análisis de documentos históricos
Reconocimiento de patrones
OCR
Reconocimiento de patrones
OCR
Descriptores:
Año de publicación:
2023
Contenido:
Resumen:
Esta tesis aborda el estudio de parte del Archivo Berrutti, un conjunto de documentos generados durante la última dictadura cívico-militar en Uruguay. El enfoque principal se centra en un grupo específico de estos documentos que consisten en fichas personales generadas por la O.C.O.A. (Organismo Coordinador de Operaciones Antisubversivas). El propósito fundamental de esta investigación es extraer la máxima cantidad de información posible de dichas fichas personales. Para lograr este objetivo, se lleva a cabo un exhaustivo relevamiento del estado del arte en lo que respecta al análisis de documentos y el reconocimiento de texto. Posteriormente, se desarrolla una metodología basada en el empleo de técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, con el fin de extraer la información requerida de las fichas. Es importante resaltar que esta tesis se enmarca en el proyecto CRUZAR, que persigue la creación y desarrollo de herramientas y metodologías para automatizar la extracción de información contenida en colecciones documentales sobre el pasado reciente en Uruguay.
Descripción:
Editorial:
Udelar. FI.
EN:
Financiadores:
Citación:
Nogueira, M. Construcción de herramientas para contribuir al análisis de los archivos de la O.C.O.A [en línea] Tesis de maestría. Montevideo : Udelar.FI., 2023.
Citación:
metadata.cc.license.name:
Documento del Gobiberno:
URI:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/43710
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
1688-2806
ISMN:
Otros identificadores:
Título Obtenido:
Magíster en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
Facultad o Servicio que otorga el Título:
Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
metadata.dc.relation.IsVersionOf:
Clasificación:
Es versión de:
Colecciones:
| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Nog23.pdf | Tesis de Maestría | 8.95 MB | Adobe PDF |