Reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres (ROC), generalmente conocido como reconocimiento de caracteres y expresado con frecuencia con la sigla OCR (del inglés Optical Character Recognition), es un proceso dirigido a la digitalización de textos, los cuales identifican automáticamente a partir de una imagen símbolos o caracteres que pertenecen a un determinado alfabeto, para luego almacenarlos en forma de datos. Así, es posible interactuar con estos mediante un programa de edición de texto o similar.

En los últimos años la digitalización de la información (textos, imágenes, sonido, etcétera) ha devenido un punto de interés para la sociedad. En el caso concreto de los textos, existen y se generan continuamente grandes cantidades de información escrita, tipográfica o manuscrita en todo tipo de soportes. En este contexto, poder automatizar la introducción de caracteres evitando la entrada por teclado implica un importante ahorro de recursos humanos y un aumento de la productividad, al mismo tiempo que se mantiene, o hasta se mejora, la calidad de muchos servicios.

El proceso básico que se lleva a cabo en el ROC es convertir el texto que aparece en una imagen en un archivo de texto que podrá ser editado y utilizado como tal por cualquier otro programa o aplicación que lo necesite.

Partiendo de una imagen perfecta, es decir, una imagen con sólo dos niveles de gris, el reconocimiento de estos caracteres se realizará básicamente comparándolos con unos patrones o plantillas que contienen todos los posibles caracteres. Ahora bien, las imágenes reales no son perfectas, por lo tanto el ROC se encuentra con varios problemas:

• El dispositivo que obtiene la imagen puede introducir niveles de grises al fondo que no pertenecen a la imagen original.
• La resolución de estos dispositivos puede introducir ruido en la imagen, afectando los píxeles que han de ser procesados.
• La distancia que separa a unos caracteres de otros, al no ser siempre la misma, puede producir errores de reconocimiento.
• La conexión de dos o más caracteres por píxeles comunes también puede producir errores.

Todos los algoritmos de ROC tienen la finalidad de poder diferenciar un texto de una imagen cualquiera. Para hacerlo se basan en cuatro etapas:

1. Binarización o caracterización.
2. Fragmentación o segmentación de la imagen.
3. Adelgazamiento de los componentes.
4. Comparación con patrones.

La mayor parte de algoritmos de ROC parten como base de una imagen binaria (dos colores). Por lo tanto es conveniente convertir una imagen de escala de grises, o una de color, en una imagen en blanco y negro, de tal forma que se preserven las propiedades esenciales de la imagen. Una forma de hacerlo es mediante el histograma de la imagen, donde se muestra el número de píxeles para cada nivel de grises que aparece a la imagen. Para binarizarla tenemos que escoger un umbral adecuado, a partir del cual todos los píxeles que no lo superen se convertirán en negro y el resto en blanco.

Mediante este proceso obtenemos una imagen en blanco y negro donde quedan claramente marcados los contornos de los caracteres y símbolos que contiene la imagen. A partir de aquí podemos aislar las partes de la imagen que contienen texto (más transiciones entre blanco y negro).

Este es el proceso más costoso y necesario para el posterior reconocimiento de caracteres. La segmentación de una imagen implica la detección mediante procedimientos de “etiquetado determinista” o estocástico de los contornos o regiones de la imagen, basándose en la información de intensidad o información espacial.

Permite la descomposición de un texto en diferentes entidades lógicas, que han de ser suficientemente invariables, para ser independientes del escritor, y suficientemente significativas para su reconocimiento.

No existe un método genérico para llevar a cabo esta segmentación de la imagen que sea lo suficientemente eficaz para el análisis de un texto. Aunque las técnicas más utilizadas son variaciones de los métodos basados en proyecciones lineales.

Una de las técnicas más clásicas y simples para imágenes de niveles de grises consiste en la determinación de los modos o agrupamientos (clústeres) a partir del histograma, de tal forma que permitan una clasificación o umbralización de los píxeles en regiones homogéneas.

Una vez aislados los componentes conexos de la imagen, se les tendrá que aplicar un proceso de adelgazamiento para cada uno de ellos. Este procedimiento consiste en ir borrando sucesivamente los puntos de los contornos de cada componente de forma que se conserve su tipología.

La eliminación de los puntos ha de seguir un esquema de barridos sucesivos para que la imagen continúe teniendo las mismas proporciones que la original y así conseguir que no quede deforme.

Se tiene que hacer un barrido en paralelo, es decir, señalar los píxeles borrables para eliminarlos todos a la vez. Este proceso se lleva a cabo para hacer posible la clasificación y reconocimiento, simplificando la forma de los componentes.

En esta etapa, se comparan los caracteres obtenidos anteriormente con unos teóricos (patrones) almacenados en una base de datos. El buen funcionamiento del ROC se basa en gran medida en una buena definición de esta etapa.

Existen diferentes métodos para llevar a cabo la comparación. Uno de ellos es el método de proyección, en el cual se obtienen proyecciones verticales y horizontales del carácter por reconocer, y se comparan con el alfabeto de caracteres posibles hasta encontrar la máxima coincidencia.

Existen otros métodos, como por ejemplo:

• métodos geométricos o estadísticos
• métodos estructurales
• métodos neuromiméticos
• métodos markovianos (modelo oculto de Márkov)
• métodos de Zadeh

Desde la aparición de los algoritmos de ROC, han sido muchos los servicios que han introducido estos procesos para aumentar su rendimiento y otros que se basan completamente en estas tecnologías. A continuación se muestran algunas de las más destacables aplicaciones que utilizan el ROC.

Las dificultades que podemos encontrar a la hora de reconocer un texto tipografiado, no se pueden comparar con las que aparecen cuando queremos reconocer un texto manuscrito. No todos escribimos de manera uniforme, y no todos escribimos de la misma forma. El reconocimiento de este tipos de textos continúa siendo un desafío. Para abordar este tipo de problemas se han desarrollado técnicas y aplicaciones específicas a las que se les llama Reconocimiento inteligente de caracteres o ICR (del inglés Intelligent Çharacter Recognition).

Aunque el texto se compone básicamente de caracteres individuales, la mayoría de algoritmos ROC no consiguen buenos resultados, ya que la segmentación de texto continuo es un procedimiento complejo.

En el caso de reconocimiento de escritura manuscrita a la hora de corrección de exámenes, existe la posibilidad, añadiendo un listado de léxico (nombres y apellidos) de acercarse al 100% de acierto. A través de las casillas de respuesta ICR se pueden reconocer palabras, como nombres de países, nombres de regiones, marcas comerciales, en resumen, todo aquello que pueda ser integrado en una lista de palabras (léxico), el cual puede ir aumentándose según las necesidades.

En el mundo real, a veces se puede llegar a comprender una frase cuando la hemos terminado de leer. Automatizar este proceso implica una operación de niveles morfológico, léxico y sintáctico que se consigue mediante el reconocimiento del habla continua. Para llevar a cabo esa metodología, se utilizan algoritmos robustos que usan una segmentación previa, debido a que se obtiene automáticamente con la descodificación.

Para facilitar el reconocimiento a veces la tecnología ICR requiere que en el documento se tengan recuadros dentro de los cuales se introducen los caracteres manuscritos, siendo obligatorio un carácter por recuadro. Habitualmente se utiliza para formularios que debemos rellenar a mano y tenemos que poner en letras mayúsculas.^[1]​

Una de las aplicaciones son los radares. Estos deben ser capaces de localizar una matrícula de un vehículo con condiciones de iluminación, perspectiva y entorno variables.

En la etapa de segmentación, se buscan texturas similares a la de una matrícula y se aísla el área rectangular que forma la matrícula.

Finalmente, se aplica un proceso de clasificación múltiple sobre el conjunto de píxeles pertenecientes a la matrícula, proporcionando una cadena de caracteres que se tienen que ajustar a un modelo conocido: el formato de una matrícula. Si aparece algún error, es corregido.

Con el gran aumento de información publicada que ha tenido lugar en los últimos años, cada vez son más los métodos que se emplean para organizar todo este material almacenado en bases de datos. Uno de estos contenidos son las imágenes. Una de las formas más corrientes de buscar imágenes es a partir de metadatos introducidos manualmente por los usuarios. Actualmente han aparecido buscadores que proporcionan la posibilidad de buscar imágenes mediante el texto que aparecen en ellas, como el buscador DIRS (Document Image Retrieval System) que, mediante un algoritmo de ROC, extrae el texto que aparece en la imagen y lo utiliza como metadato que podrá servir para las búsquedas. Esta tecnología proporciona una posibilidad en la búsqueda de imágenes y demuestra que el ROC aún puede dar mucho de sí.

Se usa para digitalizar de forma masiva grandes cantidades de documentos estructurados o semiestructurados (facturas, nóminas, albaranes, pólizas, justificantes bancarios, etcétera), catalogando automáticamente los documentos con los metadatos obtenidos y archivándolos en formato digital de forma indexada para facilitar su posterior búsqueda. Tiene el inconveniente de que es necesario diseñar previamente las plantillas, pero con una buena configuración se ahorra mucho tiempo en el proceso de digitalización.

• Reconocimiento óptico de marcas
• Sistema de reconocimiento facial
• Biometría
• Efecto IA
• Tesseract OCR
• Impresora multi-funcional (MFP), que puede usarse para digitalizar documentos y posteriormente pasarlos a OCR.
• PDF
• Software de gestión documental