¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)?

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es el proceso por el cual se convierte una imagen de texto en un formato de texto que pueden leer las máquinas. Por ejemplo, si escanea el formulario o un recibo, su computadora guarda el escaneo como un archivo de imagen. No se puede utilizar un editor de texto para editar, buscar o contar las palabras del archivo de imagen. Sin embargo, se puede utilizar el OCR para convertir la imagen en un documento de texto con su contenido como datos de texto.

¿Por qué es importante el OCR?

La mayoría de los flujos de trabajo comerciales suponen recibir información de medios de comunicación impresos. Los formularios impresos, las facturas, los documentos legales escaneados y los contratos impresos forman parte de los procesos comerciales. Estos grandes volúmenes de papeleo requieren mucho tiempo y espacio para almacenarse y administrarse. Si bien la administración de documentos digitales es recomendable, digitalizar los documentos crea desafíos. El proceso requiere intervención manual y puede ser tedioso y lento.

Además, la digitalización del contenido de los documentos crea archivos de imagen con el texto oculto en su interior. El texto de las imágenes no se puede procesar con un software de procesamiento de texto de la misma manera que los documentos de texto. La tecnología OCR resuelve el problema mediante la conversión de imágenes de texto en datos de texto que pueden ser analizados por otro software empresarial. Entonces usted puede utilizar los datos para realizar análisis, optimizar operaciones, automatizar procesos y mejorar la productividad.

¿Cómo funciona el OCR?

El motor de OCR o el software de OCR funciona mediante los siguientes pasos:

Adquisición de imagen

Un escáner lee los documentos y los convierte en datos binarios. El software de OCR analiza la imagen escaneada y clasifica las áreas claras como fondo y las áreas oscuras como texto.

Procesamiento previo

El software de OCR primero limpia la imagen y elimina los errores para prepararla para la lectura. Estas son algunas de las técnicas de limpieza:

  • Se endereza o inclina ligeramente el documento escaneado para solucionar los problemas de alineación durante el escaneo.
  • Se remueven o eliminan manchas de imágenes digitales o se suavizan los bordes de las imágenes de texto.
  • Se limpian los cuadros y las líneas de la imagen.
  • Se reconocen guiones para tecnología OCR multilingüe.

Reconocimiento de texto

Los dos tipos principales de algoritmos de OCR o procesos de software que utiliza un software de OCR para el reconocimiento de texto se denominan coincidencia de patrones y extracción de características.

Coincidencia de patrones

La coincidencia de patrones aísla una imagen de carácter, llamada glifo, y la compara con un glifo almacenado de manera similar. El reconocimiento de patrones solo funciona si el glifo almacenado tiene una fuente y una escala similares a las del glifo de entrada. Este método funciona bien con imágenes escaneadas de documentos que se han escrito en una fuente conocida.

Extracción de características

La extracción de características divide o descompone los glifos en características como líneas, circuitos cerrados, dirección de línea e intersecciones de línea. Luego, utiliza estas características para encontrar la mejor coincidencia o el vecino más cercano entre los glifos almacenados.

Procesamiento posterior

Después del análisis, el sistema convierte los datos de texto extraídos en un archivo computarizado. Algunos sistemas de OCR pueden crear archivos PDF con anotaciones que incluyen las versiones y las posteriores del documento escaneado.

¿Cuáles son los tipos de OCR?

Los científicos de datos clasifican los diferentes tipos de tecnologías OCR en función de sus usos y aplicaciones. A continuación, se mencionan algunos ejemplos:

Software simple de reconocimiento óptico de caracteres

Un motor de OCR simple almacena muchos patrones de imágenes de texto y muchas fuentes diferentes como plantillas. El software de OCR utiliza algoritmos de coincidencia de patrones para comparar imágenes de texto, carácter por carácter, con su base de datos interna. Si el sistema coincide con el texto palabra por palabra, se denomina reconocimiento óptico de palabras. Esta solución tiene limitaciones, ya que hay fuentes y estilos de escritura prácticamente ilimitados y no se puede capturar y almacenar en la base de datos cada uno de los tipos.

Software inteligente de reconocimiento óptico de caracteres

Los sistemas de OCR modernos utilizan tecnología de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) para leer el texto de la misma manera que lo hacen los humanos. Utilizan métodos avanzados que entrenan a las máquinas para que se comporten como humanos mediante el software de machine learning. Un sistema de machine learning llamado red neuronal analiza el texto en muchos niveles y procesa la imagen reiteradamente. Busca diferentes atributos de imagen, como curvas, líneas, intersecciones y circuitos, y combina los resultados de todos estos niveles de análisis diferentes para obtener el resultado final. Si bien el ICR normalmente procesa las imágenes de a un carácter a la vez, el proceso es rápido y los resultados se obtienen en segundos.

Reconocimiento de palabras inteligente

Los sistemas inteligentes de reconocimiento de palabras funcionan con los mismos principios que ICR, pero procesan imágenes de palabras completas en lugar de procesar previamente las imágenes en caracteres.

Reconocimiento óptico de marcas

El reconocimiento óptico de marcas identifica logotipos, marcas de agua y otros símbolos de texto en un documento.

¿Qué beneficios ofrece el OCR?

A continuación, se mencionan los beneficios principales de la tecnología OCR:

Texto consultable

Las empresas pueden convertir sus documentos existentes y nuevos en un archivo de conocimiento con capacidad de búsqueda completa. También pueden procesar la base de datos de texto de forma automática mediante el uso de software de análisis de datos para un mayor procesamiento del conocimiento.

Eficacia operativa

Puede mejorar la eficiencia con el software de OCR para integrar de forma automática los flujos de trabajo de documentos y los flujos de trabajo digitales dentro de su empresa. A continuación, se incluyen algunos ejemplos de lo que el software de OCR puede hacer:

  • Escanea formularios completados a mano para verificaciones, revisiones, ediciones y análisis automatizados. Esto ahorra el tiempo necesario para el procesamiento manual de documentos y la entrada de datos.
  • Encuentra los documentos requeridos mediante la búsqueda rápida de un término en la base de datos para que usted no tenga que ordenar manualmente los archivos en un cuadro.
  • Convierte notas escritas a mano en textos y documentos editables.

Soluciones de inteligencia artificial

El OCR es muchas veces parte de otras soluciones de inteligencia artificial que las empresas pueden implementar. Por ejemplo, escanea y lee matrículas y señales de tránsito en vehículos autónomos, detecta logotipos de marcas en publicaciones en redes sociales o identifica envases de productos en imágenes publicitarias. Esta tecnología de inteligencia artificial ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones operativas y de marketing que reducen los gastos y mejoran la experiencia del cliente.

¿Para qué se utiliza el OCR?

A continuación, se incluyen algunos casos de uso comunes de OCR en varios sectores:

Banca

El sector bancario utiliza el OCR para procesar y verificar el papeleo de documentos de préstamo, cheques de depósito y otras transacciones financieras. Esta verificación mejoró la prevención de fraude y mejoró la seguridad de las transacciones. Por ejemplo, BlueVine es una empresa de tecnología financiera que brinda financiamiento a pequeñas y medianas empresas. Utilizó Amazon Textract, un servicio de OCR basado en la nube, para desarrollar un producto para que las pequeñas empresas en EE. UU. accedan rápidamente a los préstamos del Programa de protección de cheques de pago (PPP) como parte del paquete de estímulo de ayuda de COVID-19. Amazon Textract procesó y analizó de forma automática decenas de miles de formularios PPP por día para que BlueVine pudiera ayudar a miles de empresas a obtener fondos y salvó más de 400 000 empleos en el proceso.

Sanidad

El sector de la salud utiliza el OCR para procesar registros de pacientes, incluidos tratamientos, pruebas, registros hospitalarios y pagos de seguros. El OCR ayuda a optimizar el flujo de trabajo y reduce el trabajo manual en los hospitales mientras mantiene los registros actualizados. Por ejemplo, nib Group ofrece seguros médicos y de salud a más de un millón de australianos y recibe miles de solicitudes médicas al día. Los clientes pueden tomar fotos de sus facturas médicas y enviarlas a través de la aplicación móvil nib. Amazon Textract procesa estas imágenes de forma automática para que la empresa pueda aprobar los reclamos mucho más rápido.

Logística

Las empresas de logística utilizan el OCR para rastrear etiquetas de paquetes, facturas, recibos y otros documentos de manera más eficiente. Por ejemplo, Foresight Group utiliza Amazon Textract para automatizar el procesamiento de facturas en SAP. La entrada manual de estos documentos comerciales demandaba mucho tiempo y era propensa a errores, ya que los empleados de Foresight tenían que ingresar los datos en varios sistemas de contabilidad. Con Amazon Textract, el software de Foresight puede leer caracteres con mayor precisión en muchos diseños diferentes, lo que aumenta la eficacia empresarial.

¿Cómo puede AWS ayudar con el OCR?

AWS ofrece dos servicios que pueden ayudarlo a implementar OCR en su empresa:

Amazon Textract es un servicio de machine learning (ML) que utiliza el OCR para extraer de forma automática texto, escritura a mano y datos de documentos escaneados como archivos PDF. Puede leer miles de documentos diferentes en varios diseños y formatos a alta velocidad. Cuando extrae información de los documentos, Amazon Textract devuelve una puntuación de fiabilidad de todos los elementos que identifica para que pueda tomar decisiones bien informadas acerca de cómo utilizar los resultados.

Amazon Rekognition puede analizar millones de imágenes y videos en cuestión de minutos y aumentar las tareas de revisión visual humana con inteligencia artificial. Puede utilizar las API de Amazon Rekognition para extraer texto de imágenes y videos. Puede extraer el texto sesgado y distorsionado de imágenes y videos de señales de tráfico, publicaciones en redes sociales y envases de productos.

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