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https://hdl.handle.net/20.500.12008/43710
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Randall, Gregory | - |
dc.contributor.advisor | Etcheverry, Lorena | - |
dc.contributor.author | Nogueira, Mateo | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-03T14:41:12Z | - |
dc.date.available | 2024-05-03T14:41:12Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | 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. | es |
dc.identifier.issn | 1688-2806 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/43710 | - |
dc.description.abstract | 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. | es |
dc.format.extent | 152 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | Udelar. FI. | es |
dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
dc.subject | Análisis de documentos históricos | es |
dc.subject | Reconocimiento de patrones | es |
dc.subject | OCR | es |
dc.title | Construcción de herramientas para contribuir al análisis de los archivos de la O.C.O.A. | es |
dc.type | Tesis de maestría | es |
dc.contributor.filiacion | Nogueira Mateo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
thesis.degree.grantor | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería | es |
thesis.degree.name | Magíster en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. | es |
dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Posgrado - Facultad de Ingeniería |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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Nog23.pdf | Tesis de Maestría | 9,16 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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