Reconocimiento óptico de caracteres Puede sonar intenso y extraño para la mayoría de nosotros, pero hemos estado usando esta tecnología avanzada con más frecuencia. Utilizamos esta tecnología de manera bastante amplia, desde la traducción del texto extranjero a un idioma de nuestra preferencia hasta la digitalización de documentos impresos en papel. Aún, OCR la tecnología ha avanzado aún más y se ha convertido en una parte integral de nuestro ecosistema tecnológico.
Sin embargo, hay muy poca información sobre esta tecnología innovadora, y es hora de que arrojemos luz sobre ella.
¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)?
Como parte de la familia de la inteligencia artificial, el reconocimiento óptico de caracteres es la conversión electrónica de texto a partir de notas escritas a mano, texto impreso en videos, imágenesy documentos escaneados en formato digital y legible por máquina.
Es posible codificar texto de un documento impreso y modificarlo, almacenarlo o alterarlo electrónicamente para almacenarlo, recuperarlo y usarlo para construir modelos ML usando tecnología OCR.
Hay dos tipos básicos de OCR: el tradicional y el escrito a mano. Aunque ambos trabajan hacia el mismo resultado, difieren en la forma en que extraen la información.
En OCR tradicional, el texto se extrae en función de los estilos de fuente disponibles que el sistemas OCR se puede entrenar con. Por otro lado, en un OCR escrito a mano, donde cada estilo de escritura es único, es un desafío leer y codificar. A diferencia del texto mecanografiado, donde el texto aparece igual en todos los ámbitos, el texto escrito a mano es único para el individuo. El OCR escrito a mano necesita más capacitación para obtener resultados precisos. reconocimiento de patrones.
¿Cómo funciona la tecnología OCR?
Hay tres elementos importantes de hardware y software involucrados en el funcionamiento de la tecnología OCR.
Paso 1: Convertir el Documento Físico en Imagen Digital
En esta fase, es necesario contar con un componente de escáner óptico para convertir el documento en un Imagen digital. Si el documento está en papel físico, es fundamental definir el área de interés para que solo esas áreas sean objeto de decodificación. Las áreas con el texto se consideran para la conversión mientras que el resto permanece nulo. Las imágenes del documento se convierten en colores de fondo mientras que el texto permanece oscuro; esto ayuda a separar los caracteres del fondo.
Paso 2: Fase de reconocimiento de personajes
Este paso inicia el proceso de reconocimiento de caracteres específicos en el texto. El sistema no procede a analizar todo el texto (números y letras) de una sola vez. Elige segmentos más pequeños, probablemente palabras sueltas si el sistema de IA puede reconocer el idioma con precisión.
Reconocimiento de características: Se utiliza para identificar el carácter más nuevo con la ayuda de reglas que determinan características específicas del texto. Por ejemplo, la letra 'T' puede parecernos muy simple, pero es una combinación relativamente complicada de líneas verticales y horizontales para una IA.
Reconocimiento de patrones: La IA se entrena utilizando una colección de textos y números para identificar y reconocer automáticamente las coincidencias de los documentos con su repositorio aprendido.
Paso 3: procesamiento y salida de texto
Todos los caracteres identificados se convierten en código ASCII para ser almacenados para el futuro. Es esencial tener un procesamiento posterior para que la primera salida pueda verificarse dos veces. Por ejemplo, las letras 'I' y '1' pueden parecer un poco similares, lo que dificulta que el sistema las reconozca, especialmente cuando se trata de escritura a mano.
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Ventajas de OCR
Reconocimiento óptico de caracteres: tecnología OCR – trae una gama de beneficios, algunos de los cuales son:
Aumentar la velocidad del proceso:
Al convertir rápidamente los datos no estructurados en información legible por máquina y con capacidad de búsqueda, la tecnología ayuda a aumentar la velocidad de los procesos comerciales.
Aumenta la precisión:
Se elimina el riesgo de errores humanos, lo que mejora la precisión general del reconocimiento de caracteres.
Reduce los costos de procesamiento:
El software de reconocimiento óptico de caracteres no depende completamente de otras tecnologías, lo que reduce los costos de procesamiento.
Mejora la productividad:
Dado que la información está fácilmente disponible y se puede buscar, los empleados tienen más tiempo para realizar tareas productivas y lograr objetivos.
Mejora la satisfacción del cliente:
La disponibilidad de información en un formato de fácil búsqueda garantiza mayores niveles de satisfacción y una mejor experiencia del cliente.
Casos de uso y aplicaciones
Conservación de documentos / Digitalización de Documentos
Los documentos históricos antiguos de valor pueden conservarse, almacenarse y volverse indestructibles convirtiéndolos a un formato digitalizado. La tecnología OCR se está utilizando para digitalizar libros antiguos y raros, por lo que estos manuscritos con fuentes irregulares se pueden modificar digitalmente y hacer que se puedan buscar en el futuro.
Banca y finanzas
El sector bancario y financiero está utilizando la tecnología OCT al máximo. Esta tecnología está ayudando a mejorar la prevención de fraudes de seguridad, reducir el riesgo y acelerar el procesamiento. Los bancos y las aplicaciones bancarias usan OCR para extraer datos cruciales de los cheques, como el número de cuenta, el monto y la firma manual. OCR está ayudando en el procesamiento más rápido de solicitudes de préstamos e hipotecas, facturas y nóminas.
Antes de que OCR se volviera más común, todos los documentos bancarios, como registros, recibos, estados de cuenta y cheques, eran físicos. Con la digitalización OCR, los bancos y las instituciones financieras pueden optimizar los procesos, eliminar los errores manuales y mejorar la eficiencia de los procesos accediendo rápidamente a los datos.
Reconocimiento de número de placa
La tecnología OCR se usa ampliamente para identificar los números y el texto en las placas de matrícula. Esta tecnología se está utilizando para identificar autos perdidos, calcular tarifas de estacionamiento y prevenir delitos vehiculares.
La tecnología OCR está ayudando a implementar reglas de seguridad vial para evitar fraudes y delitos. Dado que las placas de matrícula de un vehículo están vinculadas a las credenciales del conductor, la identificación es más fácil.
Además, las placas de matrícula consisten en un conjunto de números y texto bien escritos que no son difíciles de leer para el modelo de IA, lo que lo hace más fácil y preciso.
Text-to-speech
La aplicación de texto a voz de la tecnología OCR es una excelente ayuda para que las personas con discapacidades visuales funcionen con mayor facilidad. La tecnología OCR ayuda a escanear textos físicos y digitales y usar dispositivos de voz. Luego se lee el contenido en voz alta. Aunque el aspecto de texto a voz de la tecnología OCR ha sido una de las primeras aplicaciones, ahora ha evolucionado y avanzado para satisfacer las necesidades únicas de las personas con problemas visuales al admitir varios dialectos e idiomas.
Transcripción de Multi-categoría Documentos en papel escaneados Conjuntos de datos
Utilizando la tecnología OCR, facturas, recibos, facturas y otros documentos de diferentes categorías también se transcriben de manera efectiva. También se pueden digitalizar boletines, papeles con números en círculos, formularios de casillas de verificación y documentos con varias categorías, como formularios de impuestos y manuales.
Transcripción de etiquetas médicas con OCR
Al ayudar a escanear etiquetas médicas de prescripción mediante OCR, ahora es posible capturar automáticamente datos médicos. El médico se capturan datos de recetas escritas a mano, información de medicamentos y cantidad para evitar errores manuales, duplicación y negligencia.
Con OCR, la industria de la salud puede escanear, almacenar y buscar rápidamente el historial médico de un paciente. El OCR permite digitalizar y almacenar informes de escaneo, historial de tratamientos, registros hospitalarios, registros de seguros, radiografías y otros documentos. Al digitalizar, transcribir y almacenar etiquetas médicas, OCR facilita la optimización del flujo del proceso y acelera la atención médica.
Detección de datos de calles/carreteras y extracción de información Street Board con OCR
La detección, identificación y clasificación automáticas de señales de tráfico/calles se realizan con OCR. Al detectar las señales de tráfico, el OCR dirige a los conductores hacia un viaje más seguro. La tecnología OCR funciona igual de bien en condiciones de poca luz, detecta señales de tráfico en varios idiomas y letreros de diferentes formas, y clasifica lo mismo para el futuro.
Para desarrollar un reconocimiento inteligente de caracteres herramienta, debe entrenarla con el conjunto de datos específico del proyecto.
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