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El OCR (Optical Character Recognition, en español Reconocimiento Óptico de Caracteres) es una tecnología que permite la extracción de texto impreso o escrito a mano para transformarlo en un documento digital editable.
Es una herramienta importante en el ámbito de la transformación digital, ya que automatiza la captura y procesamiento de información, mejorando la eficiencia y precisión en diversas aplicaciones.
Se fusiona con el procesamiento del lenguaje natural, otorgándole un toque de inteligencia para comprender el significado y el contexto del mundo textual que se despliega ante él.
Es en la verificación de identidad que el OCR se convierte en un aliado invaluable. Sus ojos digitales conocen la historia de cada usuario.
Con su habilidad para extraer información de documentos, como pasaportes o cédulas, permite una validación rápida y precisa de la identidad de la persona que lo está usando, traduciendo en líneas de código la información impresa para convertirla en un lenguaje digital comprensible.
Por eso, en este post te contamos:
- Qué es el OCR;
- Por qué es importante;
- Las 5 etapas del funcionamiento de un OCR;
- Qué tipos existen;
- Sus aplicaciones en el contexto de Truora.
¡Sigue leyendo!
¿Qué es el OCR?
El reconocimiento óptico de caracteres, conocido como ROC o por sus siglas en inglés OCR (Optical Character Recognition), es una tecnología crucial en la digitalización de documentos. Este proceso transforma imágenes de texto, como formularios o recibos, en formato de texto legible por ordenadores.
Al escanear un documento, la computadora lo almacena inicialmente como un archivo de imagen. El OCR permite convertir este archivo en un documento de texto, facilitando su edición en procesadores de textos. Este sistema identifica caracteres de un alfabeto específico, permitiendo la interacción y modificación de los datos almacenados en el fichero de manera eficiente.
¿Por qué es importante?
El OCR es fundamental en la era digital porque agiliza los flujos de trabajo y reduce la necesidad de tareas manuales intensivas de datos. Esto beneficia a e-commerces y fintechs, llevando su desempeño a otro nivel.
Al automatizar la extracción de información, el OCR mejora la eficiencia y la precisión, evitando errores humanos y permitiendo la búsqueda, clasificación y análisis de grandes volúmenes de texto en segundos.
Las 5 etapas del funcionamiento de un OCR
El OCR utiliza algoritmos y técnicas de procesamiento de imágenes para reconocer los patrones de los caracteres en una imagen. El proceso general del OCR se puede dividir en 5 etapas:
- Adquisición de la imagen;
- Preprocesamiento;
- Segmentación;
- Reconocimiento de caracteres;
- Posprocesamiento.
Veamos cada etapa con más detalle
1 - Adquisición de la imagen
En esta fase, se escanea o captura una imagen digital del documento que puede provenir de diversas fuentes, como escáneres, cámaras digitales o archivos digitales existentes.
Es importante asegurarse de que la calidad de la imagen adquirida sea buena para obtener resultados precisos en las etapas posteriores. Para ello, es necesario tener en cuenta factores como:
- la resolución,
- el enfoque;
- la iluminación.
Una imagen de alta resolución capturada con claridad y suficiente iluminación proporcionará mejores resultados en el reconocimiento de caracteres.
2 - Preprocesamiento
En esta fase, se realizan una serie de operaciones para mejorar la calidad de la imagen y prepararla para el reconocimiento de caracteres.
Se aplican técnicas como el ajuste del contraste para resaltar los caracteres y la eliminación de interferencias no deseadas y la corrección de la orientación para alinear correctamente los caracteres en la imagen.
También se pueden aplicar filtros y algoritmos de mejora de bordes para obtener una imagen más nítida y clara. El objetivo principal del preprocesamiento es optimizar la calidad de la imagen y eliminar posibles obstáculos que puedan afectar la precisión del OCR.
3 - Segmentación
Esta fase consiste en dividir la imagen en zonas más pequeñas que contienen caracteres individuales o palabras. Este proceso es esencial para reconocer y procesar correctamente cada carácter por separado.
Se utilizan algoritmos y técnicas de segmentación para identificar los límites entre los caracteres y separarlos de manera adecuada.
Dependiendo del idioma y del diseño del documento, la segmentación puede ser un desafío debido a factores como la variación en la fuente, el tamaño y la inclinación de los caracteres. Una segmentación precisa es crucial para obtener resultados precisos en la etapa de reconocimiento de caracteres.
4 - Reconocimiento de caracteres
En la etapa de reconocimiento de caracteres, se utiliza una combinación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas basadas en reglas para identificar y asignar los patrones de los caracteres a cada segmento.
Se analizan las características visuales de cada carácter, como su forma, tamaño, espaciado y contorno, y se comparan con una base de datos de caracteres conocidos.
Los algoritmos de aprendizaje automático, como redes neuronales o algoritmos de clasificación, se utilizan para reconocer patrones y realizar la correspondencia de caracteres.
A medida que se realiza el reconocimiento, se asigna a cada segmento el carácter reconocido más probable. La elección del algoritmo y el modelo de reconocimiento depende del idioma utilizado y del contexto de la aplicación.
5 - Posprocesamiento
Una vez que se ha realizado el reconocimiento de caracteres, se lleva a cabo la etapa de posprocesamiento.
En esta fase, se realiza un análisis y corrección de los resultados obtenidos para mejorar la precisión del texto reconocido. Se aplican algoritmos y reglas adicionales para corregir posibles errores o inconsistencias. Esto puede incluir:
- la detección y corrección de errores ortográficos;
- la normalización del texto;
- la verificación de coherencia gramatical
- la validación de formatos específicos, como fechas o números.
El objetivo del posprocesamiento es perfeccionar y mejorar la calidad del texto reconocido, asegurando la máxima precisión y confiabilidad.
Tipos de OCR
Existen diferentes tipos de OCR que se adaptan a distintos escenarios y requisitos de aplicación:
- OCR basado en reglas: utiliza patrones predefinidos para reconocer caracteres y palabras. Requiere una configuración y adaptación manual para cada tipo de documento.
- OCR basado en aprendizaje automático: emplea técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales, para reconocer patrones de caracteres. Puede adaptarse automáticamente a diferentes fuentes y estilos de escritura.
- OCR inteligente: combina el OCR con otras tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender el contexto y el significado del texto reconocido.
Aplicaciones del OCR
El OCR tiene una amplia gama de aplicaciones en diferentes industrias. Algunos ejemplos incluyen:
- Digitalización de documentos: se utiliza para convertir documentos en papel a formato digital, facilitando el almacenamiento, búsqueda y recuperación de información.
- Automatización de procesos: permite la extracción automática de datos de facturas, formularios, contratos y otros documentos, acelerando los flujos de trabajo y reduciendo errores.
- Reconocimiento de caracteres en imágenes: extrae texto de imágenes, como capturas de pantalla, fotografías o carteles, para su posterior análisis o traducción.
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