Reconocimiento Óptico de Caracteres

¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres?

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) extrae texto legible por máquina de imágenes. Los profesionales utilizan OCR para escanear recibos, formularios y contratos, inicialmente en formato de imagen, en documentos de texto editables del mismo. 

El software OCR elimina la entrada manual de datos y mejora la detección de fraudes, ayudando a varios departamentos, como recursos humanos, contabilidad o finanzas, a obtener rápidamente información de documentos en papel y digitales en grandes cantidades. 

Las organizaciones tienen flujos de trabajo que dependen de medios impresos o documentos en papel, como contratos legales. Digitalizarlos ayuda, pero crea imágenes que son difíciles de editar. La tecnología OCR resuelve esto convirtiendo imágenes de texto en datos de texto, facilitando la edición y modificaciones con editores de texto.

Tipos de reconocimiento óptico de caracteres

El uso y las aplicaciones forman la base de las clasificaciones de OCR. Los científicos de datos categorizan el reconocimiento óptico de caracteres en los siguientes tipos:

• Software OCR simple guarda múltiples patrones de imágenes de texto y fuentes como plantillas. Compara imágenes de texto con sus bases de datos internas para encontrar una coincidencia. Cuando el sistema coincide palabra por palabra, se conoce como reconocimiento óptico de palabras. Dado que hay numerosas fuentes y estilos de escritura, esta solución tiene limitaciones. 

• Tecnología de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) lee el texto de la misma manera que los humanos. Entrena a las máquinas para analizar el texto en múltiples niveles y procesar repetidamente la imagen. Los sistemas de aprendizaje automático (ML) buscan atributos de imagen como líneas, intersecciones y bucles y los combinan para obtener el resultado. 
• Reconocimiento inteligente de palabras procesa imágenes de palabras completas en lugar de preprocesar caracteres en una imagen. 
• Reconocimiento óptico de marcas reconoce logotipos, símbolos de texto y marcas de agua en documentos en papel.

Beneficios del reconocimiento óptico de caracteres 

El OCR facilita la gestión de datos no buscables. Ahorra tiempo y recursos que las empresas habrían gastado si tuvieran que gestionar documentos en papel e imágenes de texto manualmente. OCR ofrece varios otros beneficios, incluyendo: 

• Mejora la accesibilidad: OCR hace que el texto en imágenes sea más buscable y editable. Las empresas pueden buscar, ver, editar y reutilizar datos de texto de imágenes a través del software OCR.
• Mejora la seguridad de los datos: Los datos digitales son una preocupación de seguridad significativa. OCR agrega una capa de seguridad mientras procesa y extrae datos de texto. OCR convierte con precisión el papeleo mientras asegura que solo las personas autorizadas puedan acceder a él.
• Aumenta la eficiencia: OCR gestiona documentos en papel con un enfoque rentable. OCR ayuda a las organizaciones a adoptar procesos sin papel y utilizar flujos de trabajo automatizados para acelerar las operaciones. Los equipos pueden capturar datos, extraer información y validar más rápido que trabajando manualmente en las mismas actividades.
• Permite acciones avanzadas: Los equipos pueden realizar acciones como comprimir en archivos ZIP, resaltar texto o adjuntar datos de texto a correos electrónicos.
• Reduce errores: Los profesionales pueden evitar errores humanos e inconsistencias con la tecnología OCR, salvando la reputación del negocio y el tiempo dedicado a correcciones posteriores.
• Ayuda en la toma de decisiones: OCR es a menudo parte de soluciones de inteligencia artificial (IA), como la tecnología que lee matrículas, reconoce logotipos de marcas e identifica empaques y publicidad. Información como esta ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones de marketing y operativas. 

Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres funciona a través de los siguientes pasos.

Estos pasos dependen del flujo de trabajo de una organización y de las necesidades del sistema.

• Adquisición de imagen: El escáner lee documentos o imágenes de texto y produce datos binarios correspondientes. OCR diferencia las áreas claras como fondo y las áreas oscuras como texto.

• Pre-proceso: OCR limpia las imágenes, elimina errores y las prepara para la lectura. Involucra corregir problemas de alineación, eliminar manchas, suavizar bordes y limpiar líneas y cuadros en una imagen. 

• Reconocimiento de texto: La tecnología utiliza ya sea coincidencia de patrones o extracción de características para reconocer texto. La coincidencia de patrones aísla la imagen del carácter como un glifo y la compara con un glifo almacenado internamente. La coincidencia de características descompone los glifos en líneas, curvas y varios atributos de imagen para encontrar el vecino más cercano entre los glifos almacenados.

• Post-proceso: El sistema convierte los datos de texto extraídos en archivos digitales. Algunos sistemas OCR crean formatos de documento portátil (PDF) anotados. 

Aplicaciones del reconocimiento óptico de caracteres 

La mayoría de las empresas utilizan OCR de vez en cuando para tareas administrativas. Hay algunos sectores que lo utilizan más intensivamente que otros. 

• Salud: OCR procesa registros y pruebas de pacientes y ayuda en los pagos de seguros. Optimiza los flujos de trabajo y reduce el trabajo manual involucrado en mantener los registros actualizados.

• Banca: Usando OCR, las instituciones financieras y los bancos verifican documentos, depositan cheques y otras transacciones en papel. Previene el fraude y proporciona seguridad en las transacciones.

• Logística: El sector de transporte y logística utiliza OCR para rastrear facturas, recibos, etiquetas de envío y otros documentos para mayor eficiencia. Elimina la entrada manual, reduciendo el tiempo y minimizando errores en el proceso.

Reconocimiento óptico de caracteres vs. procesamiento inteligente de documentos (IDP)

Ambos son dos métodos diferentes de lectura de texto. OCR lee texto y lo convierte en forma digital a través de coincidencia de patrones o características. Por otro lado, IDP utiliza IA para leer texto y extraer información. 

Aunque IDP muestra mejor precisión que OCR, es un proceso más lento.

Aprende más sobre la historia del OCR y explora los mejores productos de OCR en el mercado.