Abstract
El proyecto marco propone un sistema basado en una red neuronal convolucional con el objeto de reconocer letras y encontrar secuencias óptimas de estas para reconocer palabras en textos históricos, los cuales presentan un deterioro en sus páginas a través de los años. Parar ello se implementaron dos interfaces de usuario: una para etiquetar palabras y otra para segmentar las palabras en letras, y con ellas generar las bases de datos correspondientes. Estas implementaciones se hicieron mediante programación MatLab. Para el entrenamiento de las redes neuronales convolucionales se utilizó el programa LearnBWP en el cual se puede ver gráficamente su entrenamiento de aprendizaje. De igual manera se convirtió el formato de cada red entrenada para ser ejecutada por el programa charreco, que verifica que el entrenamiento sea óptimo, ya que así es posible que el sistema reconozca eficientemente las letras de cada palabra.
Esta revista provee acceso libre inmediato a su contenido bajo el principio de que hacer disponible gratuitamente la investigación al público, lo cual fomenta un mayor intercambio de conocimiento global.