Con la introducción de técnicas de inteligencia artificial, el OCR parece una tecnología heredada que extrae contenido de imágenes y lo convierte en texto legible. Por lo tanto, el conversor de imagen a texto con tecnología OCR puede reconocer y transcribir con precisión texto de diversas fuentes y convertirlo en textos editables.
¡Pero aquí lo tenemos! ¿Qué tan avanzado se procesa el OCR y cuál es su papel en las técnicas de extracción de datos? Avancemos un poco más en un viaje desde el por qué hasta el cómo y escuchemos a uno de los expertos en IA sobre cómo la IA afectó a la tecnología OCR.
¿Qué es el OCR?
OCR es la forma abreviada del reconocimiento óptico de caracteres. También se le llama técnica de reconocimiento de texto.
Con la ayuda de esta tecnología avanzada, puede reutilizar texto extraído de imágenes, documentos escaneados, formularios impresos, GIF o cualquier otro formato que contenga imágenes. Después de eso, los usuarios pueden acceder y editar el contenido original de los documentos escaneados evitando los esfuerzos de entrada manual de datos.
Existen algunos programas combinados con el sistema OCR para Convertir Imagen A Texto. Se trata de escáneres ópticos o placas de circuitos especializados. Pero aquí la cuestión sigue siendo relámpago en la mente; ¿Cuál es el papel de la IA en los sistemas OCR?
La IA juega un papel crucial en el reconocimiento óptico de caracteres. Ayuda a identificar varios patrones de textos en imágenes, incluso en imágenes distorsionadas o complejas. De esta manera, se garantiza la eficiencia y precisión de los documentos.
¿Cómo funciona el OCR? Pasos
➔ Paso 1 – Adquisición de imágen
➔ Paso 2 – Preprocesamiento
➔ Paso 3 – Segmentación de personajes
➔ Etapa 4 – Extracción de características
➔ Paso #5 – Clasificación de personajes
➔ Paso # 6 – Postprocesamiento
Adquisición de imágen –
La adquisición es el acto de adquirir posesión. En el trabajo de OCR, el primer paso es la adquisición de imágenes. Así que tome una imagen utilizando fuentes externas como una cámara, un escáner o cualquier otro software.
Preprocesamiento –
El segundo paso del trabajo de OCR es el preprocesamiento. Este es el método para mejorar la calidad del documento. Este factor utiliza el convertidor de imagen a texto que elimina el umbral, el ruido, el desenfoque y la línea de base de la imagen. Esta herramienta extrae los datos incluso de imágenes de baja calidad y le ahorra esfuerzos manuales.
Segmentación de personajes –
Este tercer paso (segmentación de caracteres) es el proceso que se refiere a distribuir el texto en caracteres individuales. Normalmente, se puede realizar en el sistema de OCR para reconocer los caracteres de imágenes o documentos escaneados.
Extracción de características –
El tercer paso conduce al proceso conocido como extracción de características. Como sugiere el nombre, se utiliza para extraer múltiples funciones. Los personajes también se reconocen en función de estas características.
Clasificación de personajes –
El quinto y más importante paso es la clasificación de los personajes. Esta clasificación conduce a las diversas categorías y clases. Como hemos extraído características y caracteres mediante el servicio OCR, esto se transformó en oraciones.
Postprocesamiento –
El último paso es mejorar la precisión del resultado final. Como sabemos, el texto extraído nunca será 100% eficiente, por lo que el posprocesamiento incluye un diccionario para mejorar la precisión.
¿Cuáles son las aplicaciones de la tecnología de extracción de datos OCR e IA?
Hay algunas razones por las que tenemos en cuenta la tecnología OCR y AI. ¡Así que eche un vistazo profundo a estos!
- Finanzas: OCR ayuda a automatizar los datos de los documentos financieros. Estos incluyen recibos, facturas y declaraciones de analistas.
- Cuidado de la salud: En los centros de salud también se utiliza el conversor de imagen a texto OCR. Permite extraer información de registros médicos, tareas administrativas, formularios de atención al paciente y recetas.
- Legal: En los documentales legales, incluidos los registros judiciales y los contratos, la técnica avanzada de AI OCR ayuda a digitalizarlos.
- Minorista: También se optimizan las órdenes de compra, facturas y documentos de envío y las operaciones de la cadena de suministro con la ayuda del reconocimiento óptico avanzado de caracteres.
- Seguro: Reclamaciones de seguros, formularios de reclamaciones acelerados, procesamiento de riesgos y documentos de pólizas, OCR automatiza la extracción de datos
- Educación: A partir de los registros de los estudiantes, evaluaciones, presentaciones, informes y transcripciones, el OCR permite tomar una decisión informada sobre la extracción de datos.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Quién inventó el OCR?
El reconocimiento óptico de caracteres lo inventó Emanuel Goldberg. Sus raíces se remontan a la telegrafía.
¿Cómo la inteligencia artificial impulsa el OCR?
La inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) al permitir capacidades ICR (reconocimiento inteligente de caracteres) más avanzadas. Mejora la precisión y la eficiencia y reconoce las diversas fuentes, diseños y estilos.
Conclusión:
Hay algunos pasos que deben seguirse con la tecnología OCR. Este proceso conduce a la extracción de datos de documentos escaneados o impresos con capacidades de IA. Los convertidores de imagen a texto pueden reconocer escritura a mano y diferentes fuentes en texto con capacidad de búsqueda. Esta herramienta hace que la extracción de texto sea más eficiente y sencilla.