4 de marzo de 2014

Implementación de la Solución Propuesta

Investigación
Semana 7

El 28 de Febrero del 2014 llevé a cabo la séptima reunión con mi asesora de tesis donde se dio revisión a mi trabajo con el avance que tenía en cuanto a redacción y código, al igual que en las semanas anteriores realicé correcciones en la redacción, agregué e hice cambios en el documento de tesis, y se me explicó lo que vendría a continuación para esta semana.

Tareas realizadas

De forma general las tareas realizadas fueron las que se listan a continuación:
  • Corrección de errores.
  • Se volvió a cambiar el diseño de la matriz de características para que las columnas fueran menos anchas.
  • Agregar más contenido a algunos párrafos.
  • Modificar la autobiografía para que este redactada en primera persona.
  • Corregir plurales y singulares al citar autores.
  • Avance de código en el pre-procesamiento de la imagen.
  • Recortar la zona donde se detectaron líneas continuas que pudieran ser líneas de texto.

Para lograr rotar las cabeceras de la matriz de características se consultó la siguiente página: How to make table with rotated table headers in LaTeX.

Para lograr centrar en la página los ejemplos para XML y JSON se consultó la siguiente página: How to center verbatim.

Redacción de la tesis

Para esta semana se nos pidió acomodar bien el contenido de la metodología y avanzar en lo posible en el capítulo de solución propuesta.

De forma general mi asesora nos explicó a mi y mis compañeros que la parte de la metodología siempre va antes de cualquier otra cosa, y es donde hay que explicar las fases y técnicas, tal como si fuese la parte administrativa y de planeación de un proyecto.

Y que después de todo esto vendrán las discusiones acerca de la selección de herramientas como sus comparativas correspondientes. Y dentro de subsecciones de la solución propuesta viene todo lo que es la especificación técnica y funcional de programa implementado.

Esto entre otros tantos detalles que hay que corregir, como la extensión de los párrafos y secciones, el uso de palabras que no están en español, etcétera.

Recorte de imagen después de detectar líneas

La semana pasada mostré como era posible encontrar líneas rectas dentro de la imagen con texto, para poder encontrar la zona en la que habríamos de enfocarnos para la detección de texto. Como mostraba en esa ocasión era necesario recortar la zona que formaba una caja alrededor de donde iniciaban y terminaban las líneas.

Al correr el programa con la misma imagen de prueba de la semana pasada, la detección de líneas se muestra como sigue:


Después de esto podemos detectar los puntos de inicio y fin de estas líneas, con el fin de tomar estos puntos como las esquinas de una caja que encerrará el texto. Cabe mencionar que además se les dio un margen de 50 pixeles, para evitar cortar líneas de texto a la mitad.


Después de esto aplicamos los filtros tradicionales para poder recurrir al modulo de reconocimiento de texto.


La imagen anterior es la que entra para el reconocimiento de texto, y con esto ayudamos a que la lectura sea más clara y evitamos que tenga información basura debido al ruido que envuelve a la imagen.

Avances para la siguiente semana

  • Plantear un diseño experimental.
  • Seguir mejorando la redacción.
  • Realizar una prueba para determinar la cantidad de texto recuperado con diferentes técnicas usadas.

28 de febrero de 2014

Diseño de la Solución Propuesta

Investigación
Semana 6

La sexta reunión con mi asesora de tesis la lleve a cabo en línea el 21 de Febrero del 2014 donde se dio revisión a mi avance de tesis de acuerdo a lo contemplado para la semana, se pidieron hacer correcciones en el documento de la tesis, se pidió completar los primeros capítulos por completo, y por último se explicó de forma general lo que había que hacer para esta semana.

Tareas realizadas

De forma general las tareas realizadas fueron las que se listan a continuación:
  • Corrección de errores.
  • Se cambio el diseño de la matriz de características.
  • Agregar más contenido a algunos párrafos.
  • Terminar los primeros capítulos.
  • Redactar la autobiografía.
  • Proponer la metodología.
  • Estructurar el contenido que se hará para la solución propuesta
  • Avance de código en el pre-procesamiento de la imagen.

Metodología y solución propuesta

En el capítulo de solución propuesta se agregará todo lo que contribuimos. En forma general se explica qué y cómo hicimos el proyecto. Algunas secciones pueden ser:
  • El diseño para la interfaz de usuario.
  • El diseño de la arquitectura.
  • La implementación de algoritmos.
  • Especificaciones.
  • Casos de uso.
  • Características, funcionalidades y módulos.
En el capítulo de metodología se incluyen una explicación de como se hace lo que haremos en términos de fases y técnicas. Se agregan secciones como:
  • La planeación del proyecto.
  • La selección de herramientas.
  • Las fases de desarrollo.
  • Requisitos del sistema.
Para esta semana la tarea asignada fue comenzar la estructura de estos capítulos, y comenzar la redacción en caso de ser posible.

Mejora del pre-procesamiento de la imagen

Se realizaron cambios en el módulo encargado de procesar la imagen antes de pasarlo al módulo de reconocimiento de texto.

En esta ocasión se tomó la siguiente imagen como muestra y se probó la nueva secuencia de filtros para conocer el resultado. Como se puede ver en esta imagen original, el texto es menos visible que en ejemplos usados anteriormente, lo cual dificulta mucho el reconocimiento de texto ya que se pierde con el color de fondo.


En este caso usando binarización invertida se logró el siguiente resultado.

memories:research ramongonzalez$ python improvement.py

Tesseract Open Source OCR Engine v3.02.02 with Leptonica
RESPONSABLE DE LA FABRICACION: UNILEVER DE MEXICO, 3.
P: E2: DL cv. IEPALCAPA ND. 2. COL. RANCHO STO. DOMINGO,
mg‘: AN. EDO. DE MEXICO. C.P. 54900. HECHO EN MEXICO.

:mWD=.uxDLw v DISTRIBUIDO POR UNILEVER DE CENTROAMERLCA,
SA, EN GUATEMALA, 24 AVENIDA CALZADA ATANASIO TZUL
356?. ZONA 12 , REG. D.G.R.V.C.S.-D.R.C.A. A-40091; EL
SALVADOR, BLVD. DEL EJERCITO NAC. KM 3 1/2, SAN

SWADOR, RLEG.19849D.G.S.; HONDURAS, ANILLO PERLEERLCD.
TEGUCIGALPA, REGRSA; NICARAGUA CARRETERA NUEVA A LEON
  KM 10 1/2, MANAGUA. REG. No.; COSTA RLCA, DEL CRUCEDE I
1 SAN ANTONIO DE BELEN, 400 m OE _  800 g.- E
L LEREDLA, REGLSIRD SANDADLD     L   ,  

:1-:“:¢\:.;¥€9‘

memories:research ramongonzalez$
También inicié con pruebas para aplicar otra buena práctica para el pre-procesamiento de la imagen, que es recortar la imagen dejando únicamente el área donde se tiene texto, pero para esto primero se necesita conocer donde recortar. Entonces usando detección de líneas podemos encontrar zonas donde debería de haber texto.

El resultado en la misma imagen fue el siguiente, y como podemos ver el trazo de las líneas verdes coinciden con la ubicación de líneas de texto.


Después de esto faltará crear un cuadro delimitador que encierre sólo el texto, recortarlo y probar nuevamente con el reconocimiento de texto.

Avances para la siguiente semana

  • Implementación de la solución propuesta.
  • Hacer cambios sugeridas a la tesis.
  • Implementar el modelo de la base de datos.

21 de febrero de 2014

Resumen de Trabajos Relacionados Relevantes

Investigación
Semana 5

La quinta reunión con mi asesora de tesis la lleve a cabo en línea el 14 de Febrero del 2014 donde se dio revisión a mi avance de tesis de acuerdo a lo contemplado para la semana, se sugirieron algunas modificaciones para los archivos de LaTeX, se sugirió tratar de completar los primeros capítulos por completo, y por último se explicó de forma general la tarea con que habría de cumplir para esta semana.

Tareas realizadas

De forma general las tareas realizadas fueron las que se listan a continuación:
  • Corrección de errores en el documento de tesis.
  • Creación de una matriz comparativa de características con los trabajos relacionados.
  • Explicación breve de estos trabajos relacionados.
  • Explicación de las características para el nuestro trabajo de tesis.
  • Avance de código en el modulo de servicio web.

Resumen de trabajos relacionados relevantes

En la sección de matriz de características dentro de mi tesis agregue los trabajos que tienen mayor similitud en ciertos aspectos en comparación con el trabajo que estoy desarrollando.

Se creó una tabla que en sus columnas muestra características de los trabajos, y por cada fila se evalúa a alguno de los trabajos relacionados relevantes.

Se marcó con una "paloma" aquellos que si cumplen con la característica, con una "cruz" los que no, y con un "asterisco" aquellos que cumplen parcialmente.

Prueba de procesamiento a través del servicio web

Como prueba de concepto se añadió un método que se encarga de ejecutar el script de python con una imagen de prueba almacenada previamente en el servidor, la cual será procesada para obtener el texto encontrado en la misma y posteriormente desplegar el resultado en la página web.


Avances para la siguiente semana

  • Diseño de la solución propuesta.
  • Terminar el contenido de los primeros capítulos.
  • Crear diccionario de palabras y evaluar el porcentaje de texto recuperado en comparación con el original.

14 de febrero de 2014

Búsqueda y Clasificación de Trabajos Relacionados

Investigación
Semana 4

La cuarta reunión con mi asesora de tesis la lleve a cabo en línea el 7 de Febrero del 2014 donde se dio revisión a mi avance de tesis de acuerdo a lo contemplado para la semana, se sugirieron algunas modificaciones para los archivos de LaTeX, hubo algunos consejos generales en cuanto a la extensión que deben de llevar los textos a lo largo de todo el trabajo de tesis, y por último se explicó de forma general la tarea con que habría de cumplir para esta semana.

Tareas realizadas

De forma general las tareas realizadas fueron las que se listan a continuación:
  • Corrección de errores en el documento de tesis.
  • Búsqueda de trabajos relacionados con mi tesis.
  • Explicación de cada trabajo relacionado encontrado con su respectiva cita.
  • Avance de código para el modulo de servicio web.

Búsqueda de trabajos relacionados

En la sección de trabajos relacionados dentro de mi tesis agregue los trabajos encontrados divididos en algunas subsecciones de acuerdo a la temática de cada uno. Para la búsqueda de trabajos relacionados utilice algunos buscadores/servicios como Google Scholar, ACM Digital Library, ScienceDirect, IEEE Xplore y Springer Link donde encontré gran cantidad de información de artículos y algunos libros, de los cuales algunos es posible la descarga de forma gratuita, pero esto depende de la red a donde estés conectado, por ejemplo dentro la red de la universidad es posible acceder de forma gratuita a muchos de los mismos, cumpliendo la condición de que los mismos sean para uso personal y con fines de investigación.

Para lograr encontrar los trabajos relacionados fue necesario hacer búsquedas con palabras claves, las cuales pudieran arrojar un buen listado de artículos y/o libros similares a la temática de mi tesis. Entre las palabras/frases que usé para esta búsqueda se encuentran las siguientes:
  • ocr
  • text recognition
  • image processing for text recognition
  • analysis of text information
  • information analysis
  • text analysis
Encontré un total de 15 trabajos relacionados, veamos algunos de estos:
  • Data Management And Analysis Methods
    Gery W. Ryan and H. Russell Bernard
  • A method for text localization and recognition in real-world images
    Lukas Neumann and Jiri Matas
  • Untangling Text Data Mining
    Marti A. Hearst
  • Speech and Text-Image Processing in Documents
    Marcia A. Bush
  • Robust Pre-processing Techniques for OCR Applications on Mobile Devices
    Loh Zhi Chang
  • Language-support System Using Character Recognition
    Kikuo Asai
  • Effective Text Extraction and Recognition for WWW Images
    Jun Sun
  • Information Retrieval and OCR: From Converting Content to Grasping Meaning
    Jamie Callan
Para cada uno de los anteriores y de los faltantes en esta lista, se escribió una pequeña explicación de que temática abordan y por qué estos están relacionados a mi trabajo.

Creación de una API para obtención de datos

Usando el framework Ruby on Rails cree una API sencilla que se encarga de recuperar datos almacenados en una base de datos, y los devuelve en formato JSON.

En pocas palabras para esta API se hace llamar a una URL, tal y como se puede hacer con AJAX de Javascript desde el navegador, y esta regresa como contenido información estructurada en su formato JSON, el cual después puede ser utilizado para un posterior procesamiento o simplemente mostrar esta información por algún medio.

La siguiente imagen muestra como se ve el resultado para la consulta de un producto con el ID 2.


Cuando se intenta consultar una URL de un producto el cual no existe en la base de datos se muestra un mensaje de error.


También se puede acceder a toda la lista de productos de una sola vez.


Los datos fueron agregados para la prueba por medio de formularios básicos. Se muestra la vista web donde esta el listado de los productos y las opciones de eliminar, editar y visualizar.


Avances para la siguiente semana

  • Resumen de trabajos relacionados relevantes.
  • Corrección de errores y avance de más textos dentro de la tesis.
  • Mejorar la detección de texto en imágenes siguiendo las sugerencias proporcionadas por la comunidad de OCR.

7 de febrero de 2014

Identificación y Estructuración de Antecedentes

Investigación
Semana 3

La tercera reunión con mi asesora de tesis la lleve a cabo el 30 de Enero del 2014 desde el CIIDIT donde se dio la revisión al trabajo realizado en la semana anterior, así como explicación de las tareas generales a realizar para la semana tres. Nuevamente hubo sugerencias y correcciones por hacer en el documento de mi tesis, esta vez se mencionó todo lo necesario en cuanto código de LaTeX que había que agregar para poder continuar con el capítulo de antecedentes.

Tareas generales realizadas

  • Fue necesario cambiar a quién estaba contemplado como coasesor de tesis debido a que esta persona era externa a la facultad, y decidí colocar como un revisor más a la Dra. Sara Elena Garza Villarreal, quién forma parte del grupo de investigadores involucrados en el proyecto de toma de decisiones ecológicas, en el cual participo de manera voluntaria.
  • Se agregaron dos comandos para aplicar colores a ciertos textos en el documento de LaTeX con el fin de resaltar aquellos contenidos que están pendientes de revisión o que aún se trabaja en corregir algunos textos.
  • El orden de algunas secciones dentro de los capítulos fueron cambiados, con el fin de que todo lleve una secuencia lógica y entendible, como el caso de la introducción donde ahora los motivos y justificación serán mencionados antes de iniciar con la hipótesis y objetivos del proyecto.
  • Se añadieron los archivos necesarios y faltantes para la inclusión de la bibliografía al final del documento.
  • También se hizo una reestructuración más "limpia" de la carpeta con todos los contenidos, ya que eran muchos archivos que se mezclaban con los autogenerados por LaTeX.
  • Se creó un script de bash simple para automatizar la generación del pdf de salida, ya que siempre había que ejecutar los mismos comandos una y otra vez cada que se quería ver el resultado.

Identificación de antecedentes

Para el capítulo de antecedentes se buscaron aquellos temas y conceptos de los cuales hay que tener conocimiento previo para lograr entender completamente que es lo que se esta realizando y desarrollando junto con el trabajo de tesis.

Debido a que hay que contemplar todo aquello que puede no ser de conocimiento general, se listaron algunos conceptos y definiciones de palabras que seguramente todo aquel que esta involucrado con temas de tecnología y desarrollo de software son de uso cotidiano.

Entre algunos de los conceptos que incluí fueron pixel, resolución y filtro, que si bien parecen muy simples, es necesario definirlos para evitar confusión al lector.

Módulo básico para análisis de información

En cuanto a código esta semana trabajé en un módulo encargado únicamente de procesar información básica que se puede encontrar en la etiqueta o empaque de un producto. Entre la información clave será necesario identificar:
  • Lugar de origen.
  • Empresa quien elabora el producto.
  • Información de contacto.
  • Información nutrimental/ingredientes o material con que se fabrica.
  • Información que previene al consumidor de cierta acción o uso del producto.
  • Etcétera.

Por el momento hice pruebas para detección de lugar en base a un diccionario de lugares conocidos.

También se hizo una prueba para reconocer si un texto parece ser positivo o negativo, con el fin de estar preparados en su momento para un módulo que busque tuits relacionados al uso de un producto y conocer si la impresión es positiva o negativa.

El programa tiene incluido una serie de lineas de texto con la información a analizar.
fragments = [
    "Nueva Wal-Mart de Mexico",
    "PEPSI-COLA",
    "COCA-COLA",
    "Smart product",
    "Tastes horrible",
    "the 28th of december",
    "the ticket is 212-323-1239",
    "from Mexico",
    "number 1 800 567-4321",
    "costs $23 per person",
    "website http://theevent.com",
    "some comments at #coolevent",
    "David david32@gmail.com"
]
La ejecución de prueba resulto como se ve a continuación.
memories:research ramongonzalez$ python language_processor.py 
mexico is a known place
<<Nueva Wal-Mart de Mexico>> contains a place
****************************
smart is positive word
so <<Smart product>> is a positive text
****************************
horribleis negative word
so <<Tastes horrible>> is a negative text
****************************
mexico is a known place
<<from Mexico>> contains a place
****************************
<<some comments at #coolevent>> has a hashtag
****************************
memories:research ramongonzalez$
Para tener una idea de a donde se puede llegar con la implementación de este módulo, analicé el funcionamiento de esta herramienta creada en Javascript, que es un acercamiento a un procesador de lenguaje natural, el cual identifica información proveniente de un texto.

Esta herramienta se encuentra disponible en Knwl.js.

La meta será llegar a tener algo muy parecido implementado en Python. Mientras tanto el código implementado se encuentra en el repositorio.

Trabajo por realizar

  • Mejorar los textos redactados hasta el momento y ampliar algunos contenidos.
  • Continuar con el escrito de los antecedentes en donde solo se mencionó la referencia bibliográfica.
  • Iniciar con la creación del modelo encargado de la escritura en una base de datos.
  • Prueba de una API sencilla de donde se pueda consultar información almacenada en el servidor.
  • Investigar sobre proyectos y trabajos relacionados.

30 de enero de 2014

Hipótesis y Objetivo

Investigación
Semana 2

La segunda reunión con mi asesora de tesis la llevé a cabo el 17 de Enero del 2014 desde el Starbucks sucursal Anáhuac donde recibí retroalimentación de los avances generados para la primer semana. Hubo sugerencias y correcciones por hacer en el documento de mi tesis, tal como cambiar los títulos en algunas de mis secciones, ser consistente con el uso de mayúsculas en los títulos, entre otras cosas.

Hipótesis

En lo que respecta a la segunda semana en la creación de mi tesis, se inició con las posibles hipótesis de las cuáles habrá que elegir alguna para determinar el camino a seguir en el desarrollo del proyecto. Se me pidió que antes de iniciar a escribir mi propia hipótesis leyera algunas cuantas hipótesis de otras personas, para conocer como otros redactan su hipótesis.

Entre las tesis en donde revise algunas hipótesis fueron de los alumnos anteriormente asesorados por Elisa Schaeffer. La razón por la cuál estas hipótesis me parecieron adecuadas fue debido a que estas están relacionadas a dar solución a un problema relacionado con el software.

En forma muy general lo que se redacta en la hipótesis está basado en la formación de una pregunta que se puede responder como un si o no. Es decir, se redacta el estado actual en que se encuentra alguna solución a un problema y se plantea un método con el que es posible hacer alguna mejora a lo ya existente, el cual en el resto de la tesis nos encargaremos de determinar si la solución se puede dar o no.

Las hipótesis que yo planteo para mi tesis son las siguientes, la marcada en negritas es la que más me gusta a mi, y las otras son también alternativas.
  • Es posible mediante el uso de técnicas de visión computacional procesar la información de la etiqueta de un producto, por ejemplo una caja de cereal o algún producto de limpieza, con el fin de ayudar a la persona a tomar decisiones inteligentes que apoyen en la selección de productos nutritivos y ecológicos.
  • Con ayuda del procesamiento de texto mediante visión computacional es posible ayudar a la gente a darse cuenta de si algún ingrediente esta o no presente en el producto que pretende comprar y alertar al consumidor de posibles riesgos de salud en caso de que estos ingredientes estén considerados como dañinos. Por ejemplo algunos productos de consumo diario contienen ingredientes que no todas las personas pueden asimilar bien como el caso de la Fenilalanina presente en los chicles.
  • Mediante el uso de técnicas de visión computacional es posible procesar, estructurar y analizar los textos que se encuentran en los empaques de productos en un tiempo suficientemente rápido que una persona usando un dispositivo móvil percibe como instantáneo.

Objetivo

En los objetivos siempre se escribe lo que se va a realizar y parten de la pregunta principal y de las preguntas subsecuentes se escriben los objetivos particulares.

En la reunión se me explicó que de forma general para redactar los objetivos, la oración se debe iniciar con un verbo que implique la acción que se desprende de cada una de las preguntas.

Objetivo general
En mi caso particular escribí algunos objetivos que independientemente de la hipótesis que se decida tomar son aplicables al desarrollo de mi proyecto.
  • Desarrollar una herramienta de software para reconocimiento de texto haciendo uso de un módulo de reconocimiento óptico de caracteres mejorado con técnicas de visión computacional y que esta herramienta este disponible mediante una interfaz de programación de aplicaciones a través de un servicio web.
  • Proporcionar una interfaz de programación de aplicaciones disponible mediante peticiones a un servicio en línea que envíe la foto tomada al empaque de un producto a un servidor y esta sea procesada para estructurar la información, guardarla y regresar un resultado en un lapso tiempo que se perciba como "instantáneo".
  • Garantizar que la herramienta de software funcione sin problema alguno en cualquier ambiente de desarrollo siempre y cuando permita hacer peticiones a un servidor mediante HTTP, ya sea desde un dispositivo móvil o un navegador web.
Objetivos específicos
  • Crear un módulo para reconocimiento de texto.
  • Crear un módulo para preprocesar la imagen u aplicar filtros.
  • Crear un módulo para procesamiento de información.
  • Desarrollar una API para obtención de datos.

Aplicación de filtros para el preprocesamiento de la imagen

Esta semana instalé OpenCV para procesar la imagen con técnicas de visión computacional. El proceso de instalación me tomó tiempo debido a que era la primera vez que lo hacía en Mac OS X, y tuve problemas con la instalación con Homebrew (instalador de paquetes), por lo que decidí que todo lo que instale de módulos de Python lo haré desde MacPorts, con el cuál fue más fácil resolver problemas que tenía con el otro instalador de paquetes.

El avance en código en la semana fue el uso de OpenCV desde Python para aplicar algunos filtros a la imagen antes de intentar extraer el texto.

Se probó con la foto de una etiqueta del envase de un refresco. La siguiente imagen es la captura original.


Con esta imagen al mandarla directamente a la herramienta para procesar el texto se obtenía lo siguiente.

’ , . 1"» ‘
: LN Avg .. . .......- .a., _
mo EN msxnco won maorsunoonts
AUTOMZADOS BAJO ucsucm as mswo, mc.
vuacmsz. u.v. szsrousnsu as msmcacrou
PEPSI-COLA MEXICANA, 8. DE R.L DE C.V.. BDSOUE DE
DURAZNOS N0. 67 P150 7, 001.. BOSOUES DE LAS
mmxs, DELEGACION MIGUEL HIDALGU, on moo.
M mace, D.F.
meaenesmtszAcuncnnpounmon.AzocAnss(Al00f;*
vm JARABE as MAIZ), cnnmvmo gmsc .
D0rEnvase7,5.Cantidad urPorcidn.Conten' .
9? Ca‘ (391 kJ); Proteinag 0 0i “'35-” 031:3: 23 a 0‘ "" F00“
Grasa Saturada 0 g~ Carhuhidratos ouspvflgadgo 27 ma {)5
L cualesz Azincares 23”g; Fihra Dietética 0 9«
Como se puede notar el resultado obtenido no es muy bueno, si existe información relevante, pero no la suficiente para hacer un análisis de la misma. Después se probó con aplicar filtros a la imagen antes de pasarla con el módulo de procesamiento de texto y la imagen obtenida con filtros es la siguiente.


Al aplicar el reconocimiento de texto se obtuvo lo siguiente.

nscuo EN Méxuco P08 smaommnonzs
AUTORIZADOS we ucemzm or PEPSICO, ma.
PURCHASE, N.Y. RESPONSABLE DE FABRICACION
PEPSI-COLA MEXICANA. 3. DE Bl. DE C.V.. BDSOUE DE
DURAZNOS N0. 67 PISO 7, COL BOSOUES DE LAS
LQMAS, oaeenmim MIGUEL mouse. on moo.
105 mexsco. o.r.
\NGREDlENTES:AGUACARBONATADA,AZUCARESWUW
Y/0 JARABE DE MAiZ), CARAMELO CLASE
coucmranno PEPSI-COLA. ® PEPSI, PEPSI-COLA YDE
LOGOTIPO ms: sou wumcns nscnsrnaoxzrsw
PEPSH30, mc. consumo PREFERENTE v L%7%E?BESC0.
cumo on ENVASE. coussm/sss EN L
CUKDA EL AMBIENTE RECICLA EL ENVASE .
‘ pomones
‘NFORMACION NUTRIMENTAL: Porcidn 200 EneygétiC0
[ Der Envase 7,5. Cantidad por Porcidn: Cont?!“
' 92 C3‘ (391 kJ); Proteinas 0 g: 033,35 0W;
V Grasa Saturada 0 g; Carbuhidratos DISD0,"'5oaio 27 m9 ea;
Wales: Azucares23 g; Fihra Dietética09~ T _ , ”
{5} 21”‘) <
Lmea . D.F.: 5281 2981 V 5 2004
pegs‘ Interior: 01  !“V'N
Como se puede ver, esta vez es posible recuperar más información que antes, no es perfecta pero hay más información entendible con respecto a la prueba anterior.

Se seguirá mejorando el preprocesamiento con el fin que sea posible crear un módulo que se encargue de aplicar los filtros correctos a la imagen antes de mandarla a la extracción de texto.

Los cambios están en el repositorio.

Fuentes consultadas:
OpenCV - Python

13 de enero de 2014

Planteamiento del Tema y Preparación de la Plantilla

Investigación
Semana 1

Como parte de mi último semestre de la carrera de Ingeniero en Tecnología de Software, tome la decisión de llevar el módulo de Investigación, el cuál consiste en preparar una investigación científica y/o un desarrollo tecnológico que tendrá como producto una tesis de licenciatura, publicaciones en revistas o participación en congresos, supervisados por Elisa Schaeffer.

La primer reunión inicial la lleve a cabo el día 13 de Enero del 2014 desde una sala de juntas dentro del CIIDIT - PIIT. La reunión fue tomada con un grupo de compañeros de carrera, Cecilia, Juan, Rafael, Isaías y Saúl, que también llevan el módulo de Investigación en el mismo semestre que yo.

En esta primer reunión se explicaron los requisitos con los que había que cumplir para poder dar inicio a nuestro proyecto de investigación, el cuál dará como resultado el escrito de una tesis de licenciatura, y se hablo de forma general las tareas que se estará realizando a lo largo del semestre.

Nuestra tesis constará de 3 elementos:
  • Blog (para contribuciones técnicas).
  • Archivos LaTex (en Dropbox compartidos con nuestra asesora).
  • Repositorio Git (para el código implementado).

Como evidencias de trabajo para la primer semana se nos pidió lo siguiente:
  • Enlace al blog y repositorio en línea, y compartir el directorio con nuestra plantilla de tesis (1 punto).
  • Prueba de concepto con código en el repositorio (4 puntos).
  • Creación del esqueleto con secciones para la tesis y escrito que diga lo que deseo hacer de tesis (4 puntos).
  • Reunión final de la primer semana para el viernes 17 de Enero (1 punto).

La liga a mi repositorio es la siguiente: Repositorio GitHub

¿Qué quiero hacer para mi tema de tesis?

Para mi proyecto de tesis quiero realizar un módulo en python usando la librería pytesser y herramienta OCR para el reconocimiento de texto en imágenes, haciendo uso de otras herramientas/librerías complementarias que ayuden a filtrar la imagen a procesar, como OpenCV, con el fin de lograr un mejor resultado en la obtención de información y evitar en lo mínimo el ruido que se puede generar con imágenes borrosas o de no muy alta calidad.

El texto obtenido de la imagen de un producto será analizada y se obtendrá información de utilidad que luego será almacenada y posiblemente enviada de regreso a quién hizo la petición para mostrar un extracto de datos con algún sentido informativo como mostrar la ubicación en donde el producto fue empacado, el prestigio de la marca que elabora el producto, etc.

Se creará una API para consulta de todos los datos almacenados en una BD, esto accesible mediante HTTP y su respectiva seguridad, y enviada a quién hizo la petición en forma de archivos JSON, con el fin de que sean procesados nuevamente o solo mostrarlos en alguna interfaz como dispositivo móvil mediante aplicación Android o iOS, gafas de realidad aumentada o navegadores web.

Toda la parte de backend se podría crear haciendo uso de algún framework MVC, como Ruby on Rails, Django o Laravel, con el fin de facilitar el desarrollo, mantenimiento y mejora del mismo, y todos dando buen resultado en modo producción con una escalabilidad alta en caso de ser necesario.

El aporte que me gustaría realizar es hacer de esto una herramienta o módulo de código libre, que sea fácil de personalizar y adaptar a cualquier otro proyecto con fines parecidos, además de optimizar el tiempo de procesamiento para evitar demoras altas, así como enfocarse en un bajo coste de transferencia de datos entre el servidor y la aplicación que solicita información.

Exploración de trabajos relacionados a mi Tesis

Se hizo una búsqueda de trabajos relacionados a mi propuesta de tesis y encontré algunos proyectos/servicios que ya dan en parte una solución para el reconocimiento de texto.

Los primeros dos son servicios que permiten integrar el reconocimiento de texto a tus proyectos, tienen buen soporte de lenguajes de programación, pero no son totalmente libres ya que es necesario comprar un plan o ajustarse al plan libre pero limitado.

Los otros dos son servicios en línea que no tienen opciones para el desarrollador, y solo son una fuente de consulta en línea.

Prueba del módulo python

Para realizar la prueba de extracción de texto en una imagen se instaló una herramienta para reconocimiento óptico de caracteres llamada tesseract-ocr disponible desde este sitio: tesseract-ocr.

Haciendo uso del módulo Pytesser se realizó una prueba de la utilidad de esta herramienta. Se creo un pequeño programa que recibe una imagen como entrada y usando los métodos ofrecidos por el módulo de python, se observó el resultado generado por el reconocimiento de texto.

En una de las pruebas se uso la siguiente imagen.


Esta imagen generó el resultado mostrado a continuación. Y como se puede apreciar existe algo de ruido en la obtención de texto, pero la parte principal, donde se encuentra la información de valor, fue rescatada correctamente.

c..\R.\N Y CA N" L lxmnmx mu \t‘\_)ll|\\\ «iv In x .-ululmi «iv

% muwum pt mm: (Us tune as nu quedd
sntnstmluo, Wal Mm! de Mmucu Iv
devuolvo N 100% de su dlne!‘0.

HECHO PARA: Nueva Wal-Mart de México, S. de R.L.
de CV. R.F.C. NWM-970924-4W4 ® Marca registrada
propiedad de Wal-Mart Stores, Inc. 702 SW. 8th
Street, 72716-8095 Bentonville, Arkansas, U.S.A.
LICENCIADA A: Wa|—Mart de México, S.A.B. de CV.
USADA BAJO SUBLICENCIA POR: Nueva Wal-Marl: de
México, S. de R.L. de C.V., Nextengo No. 78, Col. Santa

Cruz Acayucan, Del. Azcapotzalco, México, [).F., C.jP,    

HECHO EN MEXICO.

Este programa se irá mejorando usando otras técnicas de visión computacional, con el fin de eliminar el ruido que se puede generar en la imagen, y recuperar el texto sin problema alguno.

Tareas por hacer:
  • Concretar el problema a resolver con mi tesis.
  • Seguir alguna guía de estilo para LaTeX.