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OCR: ¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres?

Tiempo de lectura: 6 min
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El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) juega un papel muy importante en la transformación de materiales impresos en archivos de texto digital. Esta tecnología hoy en día está integrada en muchas aplicaciones, sitios web y sistemas de administración de contenido. De hecho, a menudo los profesionales solemos dar por sentado el proceso de hacer que un archivo escaneado se pueda buscar, pero probablemente no sabías qué software estaba detrás. Por eso, en este artículo te contamos todo lo que necesitas saber sobre el OCR. ¡Sigue leyendo!

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¿Qué es el OCR?

El reconocimiento óptico de caracteres u OCR es una tecnología muy extendida que se utiliza para reconocer texto dentro de imágenes, como documentos escaneados o fotografías. La tecnología OCR se usa para convertir prácticamente cualquier tipo de imagen que contenga texto escrito (escrito a máquina, a mano o impreso) en datos de texto legibles.

Se trata de una solución comercial para automatizar la extracción de datos de texto impreso o escrito de un archivo y luego convertir el texto en un formato legible por máquina para usar en el procesamiento de datos, como edición o búsqueda. El proceso básico consiste en examinar el texto de un documento y traducir los caracteres a un código que pueda utilizarse para el procesamiento de datos. OCR a veces también se conoce como reconocimiento de texto.

Los sistemas OCR son una combinación de hardware y software. El hardware, como un escáner óptico, se usa para copiar o leer texto, mientras que el software generalmente maneja el procesamiento avanzado. El software también puede aprovechar la inteligencia artificial (IA) para implementar métodos más avanzados de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), como identificar idiomas o estilos de escritura a mano.

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La historia del reconocimiento óptico de caracteres

OCR tiene sus raíces en la telegrafía. Poco antes de iniciarse la Primera Guerra Mundial, el físico Emanuel Goldberg inventó una máquina que podía leer caracteres y convertirlos en código telegráfico.

En la década de 1920, dio un paso más y creó el primer sistema de recuperación de documentos electrónicos. En ese momento, las empresas estaban microfilmando registros financieros, pero recuperar rápidamente registros específicos de carretes de película era casi imposible.

Para superar esto, Goldberg usó una celda fotoeléctrica para reconocer patrones con la ayuda de un proyector de películas. Al reutilizar las tecnologías existentes, dio los primeros pasos hacia la automatización del mantenimiento de registros.

La patente estadounidense de su «Máquina estadística» fue adquirida más tarde por IBM. Desde entonces, la tecnología OCR ha proliferado, y empresas de todo el mundo confían en ella para ayudar a reducir los gastos generales cuando se trata de convertir datos extraídos de documentos en papel.

Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres

El primer paso de OCR es usar un escáner para procesar la forma física de un documento. Una vez que se copian todas las páginas, el software OCR convierte el documento en una versión de dos colores o en blanco y negro. La imagen escaneada o el mapa de bits se analiza en busca de áreas claras y oscuras, donde las áreas oscuras se identifican como caracteres que deben reconocerse y las áreas claras se identifican como fondo.

Luego, las áreas oscuras se procesan más para encontrar letras alfabéticas o dígitos numéricos. Los programas de OCR pueden variar en sus técnicas, pero generalmente implican apuntar a un carácter, palabra o bloque de texto a la vez. Luego, los caracteres se identifican utilizando uno de dos algoritmos:

  • Reconocimiento de patrones: los programas de OCR reciben ejemplos de texto en varias fuentes y formatos que luego se utilizan para comparar y reconocer caracteres en el documento escaneado.
  • Detección de características: los programas OCR aplican reglas con respecto a las características de una letra o número específico para reconocer caracteres en el documento escaneado. Las características podrían incluir la cantidad de líneas en ángulo, líneas cruzadas o curvas en un carácter para comparar. Por ejemplo, la letra «A» mayúscula se puede almacenar como dos líneas diagonales que se encuentran con una línea horizontal en el medio.

Cuando se identifica un carácter, se convierte en un código ASCII que los sistemas informáticos pueden usar para manejar más manipulaciones. Los usuarios deben corregir errores básicos, revisar y asegurarse de que los diseños complejos se manejaron correctamente antes de guardar el documento para uso futuro.

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Beneficios del reconocimiento óptico de caracteres

El uso de OCR conlleva las siguientes ventajas:

Mayor productividad

El software OCR ayuda a las empresas a conseguir una mayor productividad al facilitar una recuperación de datos más rápida cuando se necesite. El tiempo y el esfuerzo que los empleados dedicaban a extraer datos ahora se pueden canalizar para centrarse en actividades más relevantes.

Reducción de gastos

Optar por OCR ayuda a las empresas a reducir la contratación de profesionales para llevar a cabo la extracción de datos. Además, también reduce otros gastos. Por ejemplo, elimina el gasto de los documentos extraviados o perdidos y ofrece mayores ahorros en forma de espacio de oficina recuperado, que de otro modo se usaría para almacenar documentos.

Alta precisión

Las herramientas de entrada de datos automatizadas, como la OCR, reducen los errores y las imprecisiones, lo que da como resultado una entrada de datos más eficiente.

Mayor espacio de almacenamiento

OCR puede escanear, documentar y catalogar información de documentos en papel de toda la empresa. Esto significa que los datos se pueden almacenar en un formato electrónico en servidores, lo que elimina la necesidad de mantener grandes archivos físicos.

Más seguridad

La seguridad de los datos es de suma importancia para cualquier organización. Los documentos en papel son fácilmente propensos a perderse o destruirse. Sin embargo, este no es el caso de los datos que se escanean, analizan y almacenan en formatos digitales. Además, el acceso a estos documentos digitales también se puede minimizar para evitar el mal manejo de los datos digitalizados.

Facilidad de búsqueda

Una de las grandes ventajas del procesamiento de datos OCR es que hace que los documentos digitalizados se puedan buscar completamente en texto. Esto ayuda a los profesionales a encontrar rápidamente números, direcciones, nombres, entre otros parámetros.

Mejora el servicio al cliente

OCR ayuda a almacenar y recuperar sistemáticamente los documentos digitalmente a velocidades vertiginosas. Con esto, se reduce drásticamente el tiempo de espera para los clientes, mejorando así su experiencia.

Posibilidad de editar

Los documentos escaneados pueden ser susceptibles de querer ser editados, especialmente cuando se queremos actualizar alguna información. En este sentido, OCR tiene la capacidad de convertir los datos a cualquier formato, como Word, etc., donde pueden ser editados fácilmente. Esto puede ser de gran ayuda cuando hay contenidos que deben actualizarse constantemente o cambiarse periódicamente.

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Elena Bello

Periodista especializada en comunicación corporativa. Departamento de Marketing y Comunicación de IEBS Business School. Leer más

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