Lo que el OCR puede hacer por su empresa

Reconocimiento óptico de caracteres

Las empresas de todo el mundo buscan mejores formas de automatizar o acelerar el procesamiento de documentos. La mayoría de las oficinas están equipadas con un escáner de documentos y, si ha prestado atención, es posible que se haya cruzado en su camino el término reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Pero, ¿qué es exactamente el OCR y para qué sirve?

El OCR es una tecnología ampliamente utilizada para reconocer texto en imágenes. El texto puede ser un documento o incluso una foto. El OCR es la transformación electrónica o mecánica de imágenes de texto convirtiéndolas en datos de máquina. El texto puede estar mecanografiado, escrito a mano o impreso, y puede encontrarse dentro de un documento escaneado, una imagen, la foto de un documento, la foto de una escena o incluso subtítulos colocados sobre una imagen.

Esta tecnología se utiliza ampliamente para aplicaciones de entrada de datos. Permite procesar rápidamente registros de datos impresos en papel. Algunos ejemplos son documentos de pasaporte, facturas, extractos bancarios, recibos informatizados, tarjetas de visita, correo, impresiones de datos estáticos o cualquier dato de texto impreso adecuado. El OCR es una forma estándar de digitalizar texto impreso para poder buscarlo o editarlo.

También permite un almacenamiento más compacto o aplicaciones en línea. Los resultados también pueden utilizarse en procesos automáticos como la informática cognitiva, la traducción automática, la extracción de texto a voz, los datos clave y la minería de textos. El OCR sigue experimentando constantes mejoras e innovaciones y se utiliza para investigar el reconocimiento de patrones, la inteligencia artificial y la visión por ordenador.

Las primeras versiones de esta tecnología se entrenaban para reconocer las imágenes de cada carácter mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático. En aquella época, el OCR solía leer una fuente a la vez. Los sistemas actuales, mucho más avanzados, son eficaces a la hora de producir patrones de reconocimiento con un alto grado de precisión. La mayoría de las fuentes, incluidas las manuscritas y las impresas, pueden digitalizarse ahora con rapidez y eficacia.

Estos nuevos sistemas también son capaces de leer una gran variedad de formatos de archivo de imagen digital. Algunos de los mejores sistemas de OCR son lo suficientemente avanzados como para reproducir resultados formateados con aproximaciones cercanas a los documentos originales escaneados, incluyendo imágenes, columnas y otros componentes no textuales.

Cómo funciona

Hay un par de formas distintas de abordar el reconocimiento de imágenes en informática. Sin embargo, cuando se trata de leer texto, puede ser mucho más difícil. Hay miles de tipos de letra utilizados para representar texto en documentos de Word. En el caso de las letras manuscritas, escritas o impresas, cada persona tiene estilos de escritura diferentes. Ante la multitud de representaciones diferentes para una misma letra, por ejemplo, la letra “A”, ¿cuáles son los mejores métodos de reconocimiento de imágenes?

• Reconocimiento de patrones – Conseguir que todo el mundo escribiera de forma idéntica facilitaría las cosas. En los años 60 se creó un tipo de letra especial llamado OCR-A. Se desarrolló principalmente para los sectores bancario y financiero. Se creó para que cada letra tuviera exactamente la misma anchura, también llamada fuente monoespaciada, y las imprentas de cheques y los bancos utilizaban todos el mismo tipo de fuente. Los primeros sistemas de OCR se diseñaron para leer este tipo de fuente específico. Una vez conseguido esto, se enseñó al sistema a reconocer una variedad de tipos de letra. La capacidad de utilizar la inteligencia artificial perceptrón o percepción para enseñar a la máquina a reconocer letras específicas es a través de la repetición de datos y principios de aprendizaje automático.
• Detección de rasgos – Se trata de un método más sofisticado de reconocimiento de letras y palabras. También se conoce como detección de rasgos o reconocimiento inteligente de caracteres (ICR). La detección de rasgos suele utilizarse de la mano de máquinas más potentes que incluyen redes neuronales o programas que extraen automáticamente patrones similares a los del cerebro humano. En lugar de utilizar el perceptrón y la repetición para definir la letra “A” en varios tipos de letra, este tipo de detección se basa en reglas. Las reglas definen que si la imagen contiene dos líneas que llegan y se encuentran en un punto en la parte superior y aproximadamente a mitad de camino otra línea conecta las dos primeras, entonces, independientemente del tipo de letra utilizado, esas reglas se aplicarían a la letra “A”. Las letras tienen reglas que describen las características que las componen. La mayoría de los programas modernos de OCR utilizan la detección de características.

Tipos de OCR

El OCR suele ser una aplicación offline que utiliza la analítica para leer un documento estático. Existen varios tipos de aplicaciones OCR en el mercado.

• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): se centra en el texto mecanografiado y lo analiza, glifo por glifo o carácter por carácter.
• Reconocimiento óptico de palabras: analiza el texto mecanografiado, palabra por palabra (en los idiomas que utilizan el espacio como separador de palabras). (Suele denominarse simplemente “OCR”).
• Reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) – Este tipo de aplicación se dirige a la escritura manuscrita o al texto cursivo, glifo por glifo o carácter por carácter, y suele implicar el aprendizaje automático. Este método de aplicación es especialmente útil para idiomas en los que los glifos no están separados en la escritura cursiva.

Mejora de las aplicaciones empresariales

Recientemente, los principales proveedores de tecnología de reconocimiento óptico de caracteres han empezado a introducir mejoras en sus sistemas de OCR. Estas mejoras permiten a los sistemas tratar con mayor eficacia entradas especificadas. También se puede obtener un mejor rendimiento cuando el sistema tiene en cuenta reglas de negocio, expresiones estándar o datos ricos que contienen imágenes en color. Para los modelos de negocio que requieren un método de digitalización más personalizado, este tipo de estrategia se denomina “OCR orientado a aplicaciones” u “OCR personalizado” y se utiliza generalmente en puntos de datos que incluyen matrículas, facturas, capturas de pantalla, documentos de identidad, permisos de conducir o fabricación de automóviles.

Ahorrar tiempo y dinero en cualquier proceso de oficina mejora cualquier herramienta utilizada en un entorno de oficina. Un ejemplo de cómo la tecnología OCR ha mejorado el procesamiento de datos para una empresa es The New York Times. Han adaptado el OCR a su herramienta personalizada denominada Document Helper. Esta aplicación de software OCR personalizada permite a sus oficinas procesar hasta 5.400 páginas por hora para preparar a sus reporteros para la revisión.

Automatización inteligente y OCR

En la actualidad, muchas empresas tienen procedimientos bien establecidos con su aplicación de OCR en los que los índices de precisión están preestablecidos. Esto mejora los índices de precisión cuando el conjunto de herramientas de OCR se despliega o analiza los datos de los documentos. Las aplicaciones de OCR personalizadas suelen trabajar con procedimientos de operaciones estándar definidos como clasificadores, escáneres, verificadores y operadores de entrada de datos. Incorporar aplicaciones de procesos robóticos e IA dentro del software de OCR para mejorar tanto la eficiencia como la precisión, así como reducir los gastos. El uso de la automatización inteligente y el OCR para procesar documentos implica los siguientes pasos:

• Identificación: Identificar y verificar el tipo de documento, imagen, forma de texto legible por máquina, documento manuscrito escaneado en el sistema, etc.
• Clasificación: La clasificación se basa en la identificación. Los archivos de datos se organizan en formatos comprensibles como facturas, efectos comerciales y hojas de horas.
• Leer: Utiliza el reconocimiento de caracteres y la analítica para digitalizar el documento.
• Interpretación: La interpretación se deriva de las conclusiones basadas en el texto reconocido en el documento.
• Asimilación: La formación y las políticas determinan el proceso de asimilación en el que el usuario realiza acciones basadas en las conclusiones, como establecer recordatorios, enviar notificaciones y almacenar datos en un formato estructurado.

Redacción y OCR

Por motivos de privacidad y ciberseguridad, muchas empresas recurren a la redacción para sanear sus documentos. El OCR toma una copia escaneada de un archivo de datos manuscrito y, una vez digitalizada, la convierte en un formato de texto. Este nuevo formato de datos permite buscarlos y manipularlos con facilidad. Al redactar un documento, la función de búsqueda se convierte en un activo primordial. Para especificar nombres y direcciones de clientes y datos relacionados con la privacidad que necesitan más seguridad, éstos se convierten en puntos de datos en los que la aplicación de software de redacción sanea el documento.

La redacción describe la eliminación de datos personales especificados u otros puntos de datos para proteger la privacidad de los datos de una persona. La redacción manual de un solo documento puede llevar varias horas. CaseGuard utiliza automatización inteligente, aprendizaje automático e inteligencia artificial en sus sistemas de redacción automatizada. Al incorporar OCR dentro de la aplicación de software, el usuario puede digitalizar cualquier forma de datos. Esta combinación de funciones acelera el proceso de introducción de datos, digitalización y datos finales de forma rápida y eficaz. Utilizando los pasos del OCR, la redacción quedaría probablemente incluida en el proceso de asimilación.

Con velocidades de procesamiento de datos mejoradas que facilitan este tipo de velocidades de entrada de datos, como las que se ven en The New York Times, el tiempo dedicado al procesamiento de datos desde el principio hasta el almacenamiento final resulta mucho más eficiente para las empresas, lo que supone un ahorro de tiempo y dinero. Para muchas empresas, los costes de formación de los empleados en una variedad de paquetes de software pueden ser exorbitantes. Elegir las aplicaciones de software de redacción automática de CaseGuard permite a la empresa ahorrar tiempo y dinero al tiempo que es mucho más eficiente, segura y precisa.