Si alguna vez ha pasado horas revisando una pila de documentos en busca de contenido, palabras u otra información, OCR puede ser su nuevo mejor amigo. Tener la capacidad de usar un lector de PDF u otra herramienta de administración de documentos puede ahorrarle mucho tiempo. La mayoría de nosotros en los negocios buscamos continuamente formas de mejorar la eficiencia y optimizar las operaciones.
En este esfuerzo, OCR puede ser una herramienta útil. Echaremos un vistazo más de cerca al reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en este artículo, incluido qué es, cómo funciona y más.
Entonces, ¿qué es exactamente el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)?
El reconocimiento de texto es otro nombre para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Los datos se extraen y se reutilizan a partir de documentos escaneados, fotos de cámaras y archivos PDF de solo imagen mediante una herramienta OCR. El software OCR extrae letras de las imágenes, las convierte en palabras y luego ensambla oraciones, lo que permite el acceso y la modificación del texto original.
También elimina la necesidad de ingresar datos a mano. Los sistemas OCR convierten documentos físicos impresos en texto legible por máquina mediante una combinación de hardware y software. El hardware copia o lee el texto (como un escáner óptico o una placa de circuito dedicada), y el software suele manejar el procesamiento adicional.
Inteligencia Artificial (AI) se puede utilizar en el software OCR para lograr técnicas más complejas de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), como distinguir idiomas o estilos de escritura a mano. El OCR se usa generalmente para convertir documentos legales o históricos en papel en documentos pdf, que luego se pueden editar, formatear y buscar como si estuvieran escritos con un procesador de textos.
Cuando escanea un formulario o un recibo, por ejemplo, su computadora lo almacena como un archivo de imagen. No puede modificar, buscar o contar las palabras en el archivo de imagen con un editor de texto. Sin embargo, puede utilizar OCR para transformar la imagen en un documento de texto y guardar el contenido como datos de texto.
¿Cómo funciona?
Como se indicó anteriormente, un sistema OCR consta de hardware y software. El objetivo del servicio es evaluar el contenido de un documento físico y transformar las piezas en un script que luego se puede usar para procesar datos.
Considere los servicios postales y de clasificación de correo, por ejemplo. El OCR es esencial para su capacidad de procesar rápidamente las direcciones de origen y de retorno para categorizar el correo de manera más eficiente. Los siguientes tres enfoques son cruciales para el éxito del programa:
1. Preprocesamiento de imágenes
La técnica cambia la forma real del documento en una imagen, como una imagen de registro, en el primer paso. El objetivo de este paso es hacer que la representación de la máquina sea lo más precisa posible y, al mismo tiempo, eliminar cualquier desviación no deseada.
Después de eso, el concepto se convierte a blanco y negro y se evalúan las áreas brillantes frente a las oscuras (personajes). Con la tecnología OCR, la imagen se divide en partes discretas, como hojas de cálculo, texto o gráficos insertados.
2. Reconocimiento de personajes por IA
Para distinguir letras y dígitos, AI examina las áreas oscuras de la imagen. Para apuntar a una palabra, frase o párrafo a la vez, AI generalmente emplea uno de los siguientes métodos:
- Reconocimiento de patrones: para entrenar el sistema de IA, las tecnologías utilizan una variedad de idiomas, formatos de texto y escritura a mano. Para identificar coincidencias, el algoritmo compara las letras en la imagen de la letra detectada con las notas que ya ha aprendido.
- Reconocimiento de características: para reconocer nuevos caracteres, el sistema emplea reglas basadas en ciertos atributos de carácter. Un rasgo es el número de líneas en ángulo, cruzadas o curvas en una letra.
El algoritmo utiliza criterios basados en determinadas propiedades de los caracteres para detectar caracteres únicos. La cantidad de líneas en ángulo, cruzadas o dobladas en un carácter, por ejemplo, es una característica.
3. Post-preprocesamiento
Durante el posprocesamiento, AI corrige errores en el archivo final. Una estrategia es educar a la IA sobre un diccionario de terminología que se utilizará en el documento. Luego, para asegurarse de que ninguna interpretación esté más allá del vocabulario de la IA, limite la salida de la IA a esas palabras/formatos.
Beneficios de OCR
- Los principales beneficios de la tecnología OCR son el ahorro de tiempo y la disminución de errores. También permite que los datos se compriman en archivos zip, algo que una página impresa real no puede lograr.
- Los datos se pueden buscar mediante el reconocimiento óptico de caracteres. Los archivos escaneados que se han convertido en archivos legibles por máquina se pueden almacenar en cualquier formato que se pueda buscar en el servidor interno de una organización o que esté disponible globalmente en Internet.
- OCR se usa con frecuencia junto con otros sistemas de inteligencia artificial. Por ejemplo, los autos sin conductor escanean y leen placas de matrícula y señales de tráfico, reconocen logotipos de marcas en publicaciones en redes sociales y reconocen empaques de productos en fotos publicitarias. La tecnología de inteligencia artificial como esta ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones operativas y de marketing que ahorran dinero y mejoran la satisfacción del cliente.
- La información existente y nueva se puede convertir en un archivo de conocimiento con capacidad de búsqueda completa. También pueden usar herramientas de análisis de datos para procesar automáticamente la base de datos de texto para el procesamiento de conocimiento adicional.
- El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una poderosa herramienta que puede reconocer cualquier escritura de idioma. Esta capacidad de OCR, cuando se combina con el estándar Unicode y el software de traducción como Google Translate, permite que cada documento escaneado y digitalizado se traduzca a cualquier otro idioma. Un beneficio que elimina la necesidad de traductores humanos y sus esfuerzos que consumen mucho tiempo.
Casos de uso de OCR
El uso más conocido del reconocimiento óptico de caracteres es convertir documentos impresos en papel en documentos de texto legibles por máquina (OCR). Después de procesar con OCR un documento en papel escaneado, el texto se puede editar con un procesador de textos como Microsoft Word o Google Docs.
Muchos sistemas y servicios conocidos en nuestra vida cotidiana se basan en OCR, que generalmente se usa como una tecnología invisible.
La automatización de la entrada de datos, la asistencia a personas ciegas y con discapacidad visual, y la indexación de documentos para motores de búsqueda, como pasaportes, matrículas, facturas, extractos bancarios, tarjetas de visita y reconocimiento automático de matrículas, son usos esenciales pero menos conocidos de la tecnología OCR. .
Al transformar documentos en papel e imágenes escaneadas en archivos PDF legibles por máquina y con capacidad de búsqueda, OCR permite la optimización del modelado de big data. Sin aplicar inicialmente OCR a documentos que aún no tienen capas de texto, el procesamiento y la extracción de información importante no se pueden automatizar.
Los documentos escaneados ahora se pueden incorporar a un sistema de big data que puede leer datos de clientes de extractos bancarios, contratos y otros documentos impresos esenciales gracias al reconocimiento de texto OCR.
Las organizaciones pueden usar OCR para automatizar la etapa de entrada de minería de datos, en lugar de que el personal analice innumerables documentos de imágenes y alimente manualmente las entradas en una canalización de procesamiento de big data automatizada.
El software OCR puede reconocer texto en imágenes, extraer texto de fotografías y guardar archivos de texto en los siguientes formatos: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF y otros.
El negocio legal, que crea la mayor parte del papeleo, utiliza el reconocimiento óptico de caracteres en una variedad de formas. Todos los documentos impresos (declaraciones juradas, sentencias, archivos, declaraciones, testamentos, etc.) se pueden digitalizar, almacenar y buscar con los escáneres OCR más simples.
Estos métodos se pueden utilizar para registros legales en otras escrituras lingüísticas, como el japonés y el hindi, a medida que la tecnología OCR se expande a idiomas que no usan el carácter romano. La tecnología OCR puede proporcionar un acceso fluido a numerosos ejemplos del pasado para una empresa que depende en gran medida del pasado.
Aplicaciones de OCR
- Reconocimiento de señales de tránsito.
- Con una cámara, puedes reconocer matrículas.
- La entrada, extracción y procesamiento de datos están todos automatizados.
- En los aeropuertos, se reconocen los pasaportes y se extraen los datos.
- Creación de una lista de contactos utilizando la información de las tarjetas de visita.
- Descifrar papeles para personas ciegas y con problemas de visión para leerles en voz alta.
- Haciendo posible la búsqueda a través de imágenes electrónicas de materiales impresos.
- Creación de archivos de búsqueda de material histórico, como revistas y periódicos.
- Ingreso de datos para documentos comerciales como cheques, pasaportes, facturas, extractos bancarios, recibos y facturas pro forma, entre otros.
Conclusión
OCR (reconocimiento óptico de caracteres) es una técnica para escanear y digitalizar documentos en papel. Crea archivos digitales completamente aptos para búsquedas a partir de fotografías, material escrito a mano y documentos impresos.
A medida que estas tecnologías se vuelven más económicas y disponibles, el OCR es una ilustración perfecta de cómo las soluciones de IA impulsan la modernización de las bases de datos.
En resumen, OCR es una tecnología fantástica con un enorme potencial. Dichos instrumentos ya son bastante sofisticados en el mundo actual. El reconocimiento óptico de caracteres, por otro lado, mejorará en el futuro.
La inteligencia artificial (IA) está a punto de convertirse en una de las tendencias más impactantes en los próximos años, alterando la forma en que pensamos sobre la información.
Deje un comentario