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 de 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.
¿Por qué es importante el OCR?
A medida que la transformación digital gana una posición destacada en el mundo, somos testigos del fin de los sistemas y procesos obsoletos y heredados. Si bien esta transición es increíble, conlleva su propio conjunto de desafíos preliminares. Estos podrían ser flujos de trabajo comerciales que implican realizar copias de seguridad de los medios impresos como una forma de procedimiento de entrada de datos.
Cuando los recursos impresos se digitalizan, a menudo están en formato de imagen, donde el texto no se puede modificar, manipular ni introducir en modelos de IA para su entrenamiento y procesamiento. Para convertirlos en activos digitales listos para máquinas, es necesario identificarlos y procesarlos.
La tecnología OCR se encarga de esto escaneando y convirtiendo texto en imágenes, videos y otros formatos en datos que pueden alimentarse en plataformas, lenguajes de programación y bases de datos.
Este aspecto particularmente inevitable en la transformación digital está impulsando el crecimiento del mercado de OCR, donde se estima que crecerá a una tasa compuesta anual del 14.32 % hasta alcanzar un valor de 40 mil millones de dólares para 2032. Además, con el auge de la visión por computadora y su infinidad de casos de uso , la tecnología OCR se ha convertido en el punto de apoyo en torno al cual se pueden desarrollar innovaciones y soluciones.
Esto podría desde digitalizar las recetas médicas en el sector sanitario hasta permitir la lectura de letreros en automóviles autónomos; el OCR es la tecnología subyacente que impulsa el cambio.
Cómo funciona la tecnología OCR
La traducción electrónica de texto fuera de línea a bits digitales es muy interesante y meticulosa. Para darle una breve idea de cómo funciona esto, aquí hay un desglose completo:
Escaneado
El primer paso del proceso implica el uso de escáneres ópticos para escanear los documentos y aislar caracteres y datos de todo lo demás. El archivo escaneado se almacena como una imagen.
Refinación
Dado que no todos los documentos y hojas tienen la misma calidad, todas las imágenes se refinan para optimizar la calidad. Esto implica alinear el texto, suavizar los píxeles, aclarar el texto y más. Este proceso hace que el texto sea legible.
Clasificando
Una vez refinada la imagen, el texto se clasifica y segrega en grupos. Esto implica el uso de técnicas de segmentación de imágenes para clasificar el texto en categorías.
Reconocimiento de caracteres
Con el texto clasificado, los modelos y algoritmos de OCR, como el reconocimiento de patrones y características, entran en acción para identificar texto y letras. Mientras que el reconocimiento de patrones busca escritura a mano, fuentes, formatos de texto y otros aspectos, el reconocimiento de características identifica patrones como curvas, dirección de línea, líneas y más.
Postprocesamiento
Una vez identificados los textos, se genera el resultado, que suele estar en un archivo digital. Es vital tener en cuenta que los resultados no son 100% precisos ya que la calidad de salida depende de la calidad del papel, la escritura a mano, los patrones de texto extraños, los algoritmos y más.
Conjunto de datos de facturas/recibos/documentos de alta calidad para entrenar su modelo de IA
Tipos de OCR
OCR no implica solo digitalizar texto en papel, sino texto en cualquier otro formato que no sea documentos. Dado que sus tipos y aplicaciones son diversos, las técnicas y enfoques implementados también lo son.
Reconocimiento inteligente de palabras: captura texto escrito a mano y en cursiva, lo que lo hace ideal para digitalizar cualquier diario o documento escrito a mano.
| Tipo de OCR | lo que implica |
| Reconocimiento inteligente de caracteres | Esto es muy similar al reconocimiento de palabras, pero en lugar de escanear todo el texto, busca caracteres específicos. |
| Reconocimiento óptico de caracteres | Esto detecta texto escrito pero, como sugiere el nombre, identifica solo un carácter a la vez. |
| Reconocimiento óptico de palabras | De manera similar al reconocimiento de caracteres, esto identifica palabras y texto en lugar de solo caracteres en imágenes con textos escritos. |
| Reconocimiento óptico de marcas | Con esta técnica se identifican datos marcados por humanos, como respuestas OMR, marcas en las boletas electorales, marcas en las hojas de respuestas y más. |
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
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 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
Transcripción de etiquetas médicas con OCR
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
Para desarrollar un reconocimiento inteligente de caracteres herramienta, debe entrenarla con el conjunto de datos específico del proyecto.
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