¿Qué es el reconocimiento de caracteres ópticos y cómo funciona?

El reconocimiento de caracteres ópticos, u OCR, ayuda a las computadoras a leer palabras de imágenes o documentos. El software OCR puede encontrar palabras en el texto impreso y escrito a mano. Muchas compañías usan OCR para hacer que la entrada de datos sea más rápida. Las personas que tienen problemas para ver pueden usar OCR para leer cosas impresas.

Control de llave

• La tecnología OCR  cambia imágenes de palabras en texto de la computadora. Esto ayuda a las personas a ingresar datos más rápido y más fácil. Las imágenes de alta calidad ayudan a OCR a funcionar mejor. Use escáneres a 300 DPI para imágenes claras. Asegúrese de que las páginas sean directas para los mejores resultados. OCR ayuda a muchas industrias como la atención médica y la banca. Hace que la captura de datos sea automática. También ayuda a las personas con discapacidades a obtener información más fácilmente.

Tecnología y proceso de OCR

Fuente de la imagen: pexels

El reconocimiento de caracteres ópticos, u OCR, cambia imágenes de palabras en texto digital. Utiliza pasos para ayudar con la gestión de documentos y la captura de datos. Cada paso ayuda a hacer que OCR sea más preciso y más rápido.

Adquisición de imágenes

El primer paso es obtener una imagen clara del documento. La gente usa escáneres o cámaras para este trabajo. Los escáneres se usan más para páginas impresas. El escáner copia cada página y hace un archivo digital. La mayoría de las imágenes son en blanco y negro. Esto ayuda al software OCR a ver mejor las letras.

del método	Descripción
Exploración	Todas las páginas se copian y se convierten en imágenes digitales. El software busca manchas ligeras y oscuras.
En blanco y negro	La imagen es en blanco y negro. Esto ayuda a decir letras desde el fondo.
Escáner	Un escáner lee papel y hace una imagen en blanco y negro.
Diferenciación de carácter	El software encuentra letras oscuras en un fondo claro.

La buena calidad de imagen ayuda a OCR a funcionar mejor. Alta resolución, páginas rectas y un fuerte contraste ayudan al software a leer palabras. La tabla muestra lo que hace una buena imagen:

del atributo	Descripción
Resolución	200 - 300 DPI
Alineación	Las páginas son rectas y no inclinadas
Contraste	Colores fuertes en blanco y negro
Artefactos	No hay marcas ni bordes adicionales

Consejo: Escanee a 300 ppp y mantenga las páginas rectas para obtener mejores resultados.

Preprocesamiento

Después de obtener la imagen, el software OCR hace que sea más fácil de leer. El preprocesamiento ayuda al software a encontrar letras. Algunas formas comunes son:

• Normalización: cambia de cuán brillante u oscuro es la imagen.

• Binarización de imagen: convierte la imagen en blanco y negro.

• Eliminación de ruido: limpia puntos o marcas que confunden el software.

• Corrección de sesgo: endereza las imágenes inclinadas.

• Escala: mantiene la imagen a 300 dpi.

• Aumento de contraste: hace que las letras se destaquen más.

Limpiar el ruido y mejorar la imagen ayuda a OCR a encontrar letras. Eliminar el ruido ayuda al software a ver las letras correctas. Los estudios muestran que La reducción de ruido , como Visidon, ayuda a OCR a funcionar mejor con poca luz. Impacto

de la técnica	en el rendimiento de OCR
Reducción de ruido	Hace que la imagen sea más clara y ayuda a encontrar palabras.
Mejora de la imagen	Cambia el brillo y el contraste para ayudar a OCR a leer mejor.

Reconocimiento de personajes

El reconocimiento de caracteres es la parte principal de OCR. El software analiza la imagen limpia y coincide con las formas con letras y números. El OCR moderno utiliza el aprendizaje automático para obtener mejores resultados. Hay diferentes formas de reconocer letras:

del tipo de algoritmo	Descripción
Matriz coincidente	Compara la imagen con las letras almacenadas, funciona bien para el texto escrito.
Extracción de características	Rompe las letras en líneas y bucles, bueno para la escritura a mano.
Vecino más cercano	Utiliza clasificadores para coincidir con las características con letras almacenadas.

Los modelos de aprendizaje automático necesitan muchas imágenes diferentes para aprender. Estos modelos ayudan a OCR a leer palabras impresas y escritas a mano. El texto impreso se puede leer con Más del 98% de precisión . El texto escrito a mano suele ser del 75% al ​​85% preciso. El software OCR funciona mucho más rápido que escribir a mano. El nuevo OCR puede cambiar los documentos en 1-2 minutos y tener hasta un 99% correcto.

Postprocesamiento

El procesamiento posterior es el último paso en OCR. Verifica y arregla las palabras para que coincidan con el documento original. Algunas formas de corregir los errores son el control de hechizos, los controles gramaticales y los controles de diseño. Estos ayudan a mejorar los resultados.

• Los enfoques léxicos usan diccionarios para corregir errores de palabras.

• Las correcciones basadas en el contexto utilizan ideas de búsqueda para corregir errores.

• Las estrategias específicas del dominio utilizan diccionarios especiales para ciertos textos.

• La alineación y la fusión se reunieron los resultados de diferentes escaneos.

• Los modelos previamente capacitados, como Bert y Bart, arreglan los errores mejor que las formas antiguas.

• El personaje N-Grams divide las palabras en partes pequeñas y vota por la mejor solución.

del tipo de método	Descripción
Enfoques léxicos	Use diccionarios para corregir errores de palabras.
Correcciones basadas en el contexto	Use ideas de búsqueda para corregir errores sin grandes diccionarios.
Estrategias específicas del dominio	Use diccionarios especiales para tipos de texto únicos.
Alineación y fusión	Reunir los resultados de diferentes escaneos para corregir errores.
Modelos SEQ2SEQ	Use modelos para corregir errores mirando el orden de las palabras.
Modelos previamente capacitados	Use modelos como Bert y Bart para corregir mejor los errores.
Carácter n-gramos	Desglose las palabras en partes pequeñas y vote por la mejor solución.

Nota: El procesamiento posterior ayuda a asegurarse de que las palabras digitales coincidan con el documento original.

OCR ayuda a obtener datos de papeles e imágenes escaneados. Esto hace que la gestión de documentos sea más rápido y más correcto. Muchos grupos usan OCR para manejar muchos documentos y mejorar la captura de datos.

Aplicaciones y limitaciones del reconocimiento de caracteres ópticos

Fuente de la imagen: sin estelares

Tipos de software OCR

El software OCR viene en diferentes tipos. Algunos funcionan en su computadora. Otros usan la nube para procesar documentos. Las empresas eligen el tipo que mejor se adapte a sus necesidades. Utilizan OCR para administrar archivos y capturar datos. También ayuda con las tareas automáticas. Muchas industrias usan OCR. La atención médica, los bancos, las tiendas y las escuelas lo usan. Necesitan OCR para leer documentos y encontrar palabras. La siguiente tabla muestra los grupos principales :

de categoría	tipos/ejemplos
Tipo de implementación	Local, basado en la nube
Solicitud	Reconocimiento de texto, captura de datos, gestión de documentos, procesamiento de formularios, flujo de trabajo automatizado
Industria del usuario final	BFSI, atención médica, minorista, educación, gobierno
Componente	Software, servicios

El OCR de código abierto es gratuito, pero puede no ser tan fuerte. El OCR comercial cuesta dinero pero funciona mejor. Las herramientas pagas pueden leer imágenes duras y escritura a mano más fácilmente. Las herramientas gratuitas pueden perder detalles en fotos o notas difíciles.

Usos del mundo real

Muchos trabajos usan OCR para manejar documentos y obtener datos. Los hospitales convierten los archivos de pacientes en registros digitales . También usan OCR para ayudar con las facturas. Los bancos usan OCR para ingresar datos más rápido  y escanear las verificaciones. Las escuelas usan OCR para cambiar notas y libros en archivos de computadora. Las empresas usan OCR para calificar las pruebas y clasificar los documentos. Esto hace que el trabajo sea más rápido y más correcto.

• Healthcare: convierte los registros médicos en archivos digitales y ayuda con las facturas.

• Banca: permite a las personas depositar cheques en línea y realizar un seguimiento de la información del cliente.

• Educación: cambia los libros de texto y las pruebas de calificaciones automáticamente.

OCR también Ayuda a las personas que no pueden ver bien . Cambia las palabras impresas en texto digital. Los lectores de pantalla y las herramientas de habla pueden leer las palabras en voz alta. Esto hace que las fotos y las páginas escaneadas sean más fáciles de usar.

Beneficios

OCR hace que sea más fácil administrar los documentos. Encuentra palabras y extrae datos por sí solo. Esto ahorra tiempo y detiene los errores. Sin OCR, Se necesitan 8-9 minutos para verificar una factura . Con OCR, solo lleva unos segundos. Las empresas dicen que OCR hace que el trabajo sea 80-90% más rápido. También reduce el tiempo de factura en un 65%. OCR puede tener razón el 99% del tiempo. Esto significa menos errores de pago y pagos dobles. Los hospitales ahorran dinero captando errores en archivos escaneados.

OCR también ayuda a más personas a usar documentos. Las personas con discapacidades pueden usar lectores de pantalla o Braille. Esto hace que sea más fácil buscar y usar archivos.

Limitaciones

OCR no siempre funciona bien. Las notas escritas a mano y las imágenes borrosas son difíciles de leer. La siguiente tabla enumera algunos problemas comunes :

Tipo de limitación	Descripción
Problemas de precisión	La escritura a mano es más difícil de leer para OCR que las palabras impresas.
Dependencia de la calidad de la imagen	Las fotos malas o las habitaciones oscuras dificultan que OCR vea letras.
Errores de formato	OCR puede estropear el aspecto de la página, como líneas y espacios.
Desafíos de lenguaje y fuente	Las fuentes extrañas o los nuevos idiomas pueden confundir OCR.

Algunas personas se preocupan por la privacidad con OCR . Cloud OCR puede poner en riesgo los datos. Las empresas deben seguir las reglas para mantener los datos seguros. Usan cheques y mejor OCR para corregir errores. Actualización y capacitación El software ayuda a que OCR funcione bien.

El reconocimiento de caracteres ópticos cambia cómo las personas usan documentos. El software OCR convierte las imágenes en archivos que puede buscar. Esto facilita la búsqueda de información. Las nuevas actualizaciones hacen que OCR sea más precisa y más rápida.  También puede funcionar con muchos idiomas:

clave del avance	descripción
Alta precisión	Casi tan bueno como la gente en documentos duros
Reconocimiento del idioma	Cambia muchos idiomas por sí mismo

El software OCR ayuda en muchas áreas como la atención médica  y las escuelas. El reconocimiento de caracteres ahora funciona en tiempo real y puede automatizar trabajos. Agregar OCR a las herramientas digitales ayuda a las personas a trabajar mejor y facilita las cosas de usar.

• El software OCR saca datos por sí mismo.

• El reconocimiento de caracteres te permite leer el texto de inmediato.

• El software OCR ayuda a las personas a terminar las tareas más rápido.

OCR le permite cambiar el texto en las imágenes y usarlo, mostrando por qué es importante hoy.

Preguntas frecuentes

¿Qué tipos de documentos pueden leer OCR?

OCR puede leer muchos tipos de documentos. Funciona en páginas impresas, notas escritas a mano, recibos, formularios y libros. El software lo hace mejor con imágenes claras y nítidas.

¿Qué tan preciso es OCR con la escritura a mano?

OCR puede leer la escritura a mano con una precisión del 75% al ​​85%. Si la escritura es ordenada y fácil de ver, el software encuentra mejor las palabras.

¿Puede OCR reconocer el texto en diferentes idiomas?

Muchas herramientas de OCR pueden leer más de un idioma. Puede elegir el idioma antes de escanear. Algunas herramientas avanzadas pueden encontrar el lenguaje por sí mismos.

Consejo: Elija el lenguaje correcto en el software OCR para obtener los mejores resultados.