Reconocimiento inteligente de caracteres: Avances en la percepción artificial en la visión por computadora

Por Fouad Sabry

Qué es el reconocimiento inteligente de caracteres

El reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) se utiliza para extraer texto escrito a mano de imágenes. Es un tipo más sofisticado de tecnología OCR que reconoce diferentes estilos de escritura a mano y fuentes para interpretar de forma inteligente datos en formularios y documentos físicos.

Cómo se beneficiará

(I) Ideas y validaciones sobre los siguientes temas:

Capítulo 1: Reconocimiento inteligente de caracteres

Capítulo 2: Reconocimiento óptico de caracteres

Capítulo 3: Escritura a mano reconocimiento

Capítulo 4: Escritura a mano

Capítulo 5: Reconocimiento óptico de marcas

Capítulo 6: Procesamiento de documentos

Capítulo 7: Empleado de entrada de datos

Capítulo 8: Identificación automática y captura de datos

Capítulo 9: Análisis de texto ruidoso

Capítulo 10: Reconocimiento

(II) Responder las principales preguntas del público sobre el reconocimiento inteligente de caracteres.

(III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del reconocimiento inteligente de caracteres en muchos campos.

Para quién es este libro

Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Reconocimiento Inteligente de Caracteres.

 

 

• Idioma: Español
• Editorial: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]
• Fecha de lanzamiento: 4 may 2024

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Capítulo 1: Reconocimiento inteligente de caracteres

El reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), también conocido como reconocimiento óptico inteligente de caracteres (OCR), se utiliza para recuperar texto escrito a mano a partir de imágenes de imágenes. La tecnología OCR ha avanzado hasta el punto en que puede comprender de manera inteligente los datos de formularios y documentos físicos escritos en una variedad de estilos de escritura a mano y tipos de letra.

La base de datos de reconocimiento se actualiza automáticamente para incluir nuevos patrones de escritura a mano gracias al algoritmo de autoaprendizaje, o red neuronal, incluido en la mayoría de los programas ICR. Cuando se combina con el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), hace que las máquinas de escaneo sean mucho más útiles para procesar documentos. Los niveles de precisión pueden no ser extremadamente altos debido a la complejidad del proceso involucrado en el reconocimiento de la escritura a mano, sin embargo, es posible alcanzar una tasa del 97 por ciento o más cuando se lee la escritura a mano en formularios organizados. Para lograr tasas de reconocimiento tan altas, el software a menudo usaba varios motores de lectura y dejaba que cada motor emitiera un voto sobre la lectura correcta de los caracteres. A los motores optimizados para leer números se les da más poder de voto en los campos numéricos, mientras que a los motores optimizados para leer texto se les da un mayor poder de voto en los campos alfanuméricos. Los datos escritos a mano se pueden introducir automáticamente en un sistema de back office con el uso de un centro de interfaz personalizado, lo que ahorra tiempo y quizás aumenta la precisión en comparación con la entrada de datos humanos convencional.

En 1993, Joseph Corcoran hizo un progreso significativo en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con la creación del procesamiento automatizado de formularios, por el que recibió una patente. Para ello se requirieron tres pasos: (1) recopilar una imagen del formulario que debía ser procesado por ICR; (2) procesar los resultados para verificar automáticamente la salida del motor ICR; y (3) la captura de la información utilizando el motor ICR.

Esta implementación de ICR amplió la aplicabilidad de la tecnología y permitió que se utilizara con formularios reales en los procesos comerciales cotidianos. ICR es una técnica utilizada por los programas de software de hoy en día con el propósito de leer texto escrito a mano (impreso a mano).

Por lo general, cualquier método de reconocimiento que pueda leer texto impreso a máquina se denomina reconocimiento óptico de caracteres (OCR). El uso más común del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es convertir imágenes escaneadas de documentos en papel (como páginas de libros, artículos de periódicos o contratos legales) en texto digital que se puede editar y buscar en un procesador de textos o lector de PDF. La automatización del procesamiento de formularios es otro uso útil. Al aplicar el motor de OCR en secciones a los campos del formulario, los datos se pueden recuperar rápidamente y colocar en otro programa, como una hoja de cálculo o una base de datos.

Sin embargo, en lugar de escribir la información en los campos designados, generalmente se ingresa a mano. Cuando se intenta identificar a las personas en un texto escrito a mano, la tarea se vuelve considerablemente más difícil. Los caracteres impresos a mano tienen permutaciones casi infinitas, lo que hace que la variedad de más de 700.000 variedades de fuentes impresas parezca insignificante en comparación. El software no solo debe tener en cuenta las variaciones estilísticas, sino también la calidad del implemento de escritura, la calidad del papel, los errores, la firmeza de la mano y las manchas o el flujo de tinta.

Mediante el uso de algoritmos en constante mejora, el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) ahora puede reconocer con mayor precisión las variaciones en los caracteres impresos a mano. Desarrollado a principios de la década de 1990 para facilitar la automatización del procesamiento de formularios, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) permite la transformación de datos introducidos a mano en un formato que es fácilmente legible, consultable y editable. Es más eficaz para leer caracteres que están claramente separados en diferentes secciones o zonas, como los campos fijos que se ven en muchos formularios estructurados.

El reconocimiento inteligente de palabras (IWR) es capaz de