Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una tecnología que convierte distintos tipos de texto impreso o manuscrito en datos legibles por máquina. Consiste en escanear documentos físicos o imágenes que contengan texto y utilizar algoritmos avanzados para reconocer y extraer caracteres de la imagen.
El proceso de OCR incluye varios pasos esenciales. En primer lugar, el documento de entrada se somete a un preprocesamiento en el que la imagen se mejora para aumentar el contraste y corregir las distorsiones para mejorar la precisión del reconocimiento. A continuación, la segmentación de caracteres identifica los caracteres individuales dividiendo el texto en segmentos, lo que permite al sistema de OCR reconocer letras, números y símbolos con precisión.
Tras la segmentación, comienza la fase de reconocimiento, en la que se identifican los caracteres y se comparan con sus representaciones digitales. Este proceso utiliza algoritmos de reconocimiento de patrones, machine learning y modelos estadísticos para asignar las formas de los caracteres extraídos a caracteres conocidos de su base de datos. Por último, el posprocesamiento refina el texto reconocido, corrigiendo errores, analizando el contexto y garantizando la coherencia.
El OCR ofrece numerosas ventajas en diversos sectores. Una de sus principales ventajas es la digitalización y el archivo de documentos. Al convertir los documentos en papel en formatos digitales editables y que permiten realizar búsquedas, el OCR facilita la recuperación y el almacenamiento, agiliza la gestión de documentos y ahorra espacio físico.
La tecnología también mejora los procesos de introducción de datos, ahorrando tiempo y reduciendo errores. En lugar de la introducción manual de datos, que lleva mucho tiempo y es propensa a errores, el OCR automatiza el proceso, haciéndolo más rápido y preciso. Esto es especialmente valioso en sectores que manejan grandes volúmenes de datos, como el financiero, el sanitario y el logístico.