En términos generales, por OCR o Reconocimiento Óptico de Caracteres, nos referimos a una tecnología que analiza el texto de una página y convierte las letras en código que puede usarse para procesar información. También podemos entender OCR como una técnica para detectar caracteres de texto impresos o escritos a mano en imágenes digitalizadas a partir de documentos en papel, como sería el caso al escanear registros en papel.
Por otro lado, los sistemas OCR son sistemas de hardware y software que convierten documentos físicos en texto legible por máquina.
Aplicación de OCR
La aplicación esencial de OCR es convertir documentos legales o históricos en formato PDF. Esto permite que los usuarios puedan modificar, diseñar y analizar el documento como si se hubiera generado con un procesador de texto después de guardarlo en formato PDF.
A la vez, estas versiones digitales de un documento en papel pueden ser muy beneficiosas, por ejemplo, para niños o adultos que tienen dificultades para leer. Es por ello que el texto digital se puede complementar con varios paquetes de software que ayudan con la legibilidad. El texto se copia o se lee utilizando tecnología como un escáner óptico, mientras que el software se encarga del análisis posterior.
Todo esto es de suma utilidad para el desarrollo de la automatización de procesos, gestión de flujos de trabajo y gestión inteligente de documentos.
¿Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres?
Como decíamos, un sistema OCR se compone de hardware y software y tiene como objetivo analizar el contenido de un documento físico y convertir los elementos en un script que posteriormente se puede utilizar para procesar datos.
Por ejemplo, considera los servicios de correos postales y de clasificación de correspondencia. El OCR es fundamental por su capacidad de procesar rápidamente las direcciones de origen y de retorno para que la correspondencia se pueda clasificar de manera más eficiente.
Las siguientes tres son técnicas básicas esenciales del sistema:
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Preprocesamiento de imágenes
En una primera instancia, la tecnología convierte la forma física del documento en una imagen. El propósito de esta etapa es que la representación de la máquina sea precisa y al mismo tiempo eliminar cualquier error no deseado.
Posteriormente, la imagen se transforma en una versión en blanco y negro, que diferencia claramente las regiones brillantes de las oscuras.
Luego, la imagen se segmenta en piezas individuales, como hojas de cálculo, texto o gráficos insertados, utilizando un sistema OCR.
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Reconocimiento de caracteres por AI
Mediante AI se analizan las partes oscuras de la imagen para reconocer caracteres y números. Por lo general, la AI usa uno de los siguientes enfoques para apuntar a una letra, frase o párrafo a la vez:
- Reconocimiento de patrones: las tecnologías utilizan una variedad de idiomas, formatos de texto y escritura a mano para entrenar al sistema de IA. El programa compara las letras detectadas en la imagen con lo que ya ha aprendido para encontrar coincidencias.
- Reconocimiento de características: el algoritmo utiliza reglas basadas en propiedades de caracteres específicas para reconocer nuevos caracteres.
Para identificar los caracteres originales, el algoritmo emplea reglas basadas en atributos de caracteres particulares. Por ejemplo, un rasgo buscado es el número de líneas en ángulo, cruzadas o curvas en un carácter.
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Posprocesamiento
Luego, en el procesamiento posterior la AI corrige fallas en el archivo final. Un enfoque que se utiliza a menudo es enseñarle a la AI un glosario de términos que aparecerán en el documento. Luego, se limita la salida de la AI a esas palabras/formatos para verificar que no haya interpretaciones más allá del vocabulario disponible.
¿Qué tecnología se esconde detrás del OCR?
El reconocimiento óptico de caracteres, u OCR, es una técnica que permite transformar muchos tipos de documentos en datos personalizables y accesibles, como documentos en papel digitalizados, PDF o fotos tomadas por un teléfono con cámara.
El proceso se inicia con un escáner, que puede generar una imagen de trama que no es más que una colección de puntos en blanco y negro o de color que representan el documento. Luego, se necesita un software de OCR para extraer y reutilizar datos de imágenes de documentos, fotografías de cámaras o archivos PDF de solo imágenes. Este programa destacará las letras en la imagen, las convertirá en palabras y luego las palabras en frases, permitiéndole recuperar y modificar la información de texto original.
Beneficios del reconocimiento óptico de caracteres
Los beneficios clave de la tecnología OCR son el ahorro de tiempo, la reducción de errores y la reducción del esfuerzo en conseguir un archivo digital editable. Además de capacidades no disponibles en formato físico, como lo son: comprimir en archivos ZIP, resaltar frases, integrar en una página web o reenviar a un correo electrónico.
Mientras que fotografiar papeles permite que se almacenen digitalmente, la tecnología OCR agrega la capacidad de modificar y buscar esos documentos.
Aplicaciones de OCR
Con OCR podemos abordar una amplia gama de casos de uso dentro de cualquier industria. En la práctica, toda empresa que trabaje con documentos físicos puede aprovechar sus beneficios.
Aquí hay algunos ejemplos de casos de uso notables:
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Procesamiento de textos
El procesamiento de textos es quizás una de las primeras y más populares aplicaciones de OCR. Los archivos impresos se pueden escanear y convertir en versiones modificables y accesibles. La AI ayuda a garantizar que esos documentos se transformen en activos digitales con la mayor precisión posible.
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Documentación legal
Los documentos legales importantes, como la documentación de bienes raíces por ejemplo, se puede escanear y almacenar en una base de datos electrónica para una recuperación conveniente. Además, los documentos pueden ser vistos y compartidos por muchas personas.
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Trámites Bancarios
Con un teléfono móvil se puede tomar una foto del anverso y el reverso de un cheque que se desee depositar. El cheque puede ser revisado automáticamente por la tecnología OCR impulsada por IA para garantizar que sea legítimo y verificar si está disponible el efectivo que se desea depositar.
OCR + AI: Un potencial enorme para las empresas
Antes de OCR, convertir la escritura física en un activo digital requería trabajo humano; cada página debía volverse a escribir, lo que implicaba un trabajo lento y propenso a errores. Ahora esa conversión lleva menos tiempo usando un sistema OCR, e incluso, en muchos casos es más precisa que el documento original.
Esta capacidad de interpretación de documentos permite a las empresas analizar muchos documentos sin necesidad de sobrecargar a sus colaboradores. Finalmente, el reducir las tareas administrativas que consumen mucho tiempo resulta un factor esencial para reducir el desgaste y aumentar el compromiso laboral.
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