O que é reconhecimento óptico de caracteres? (OCR)

A tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) pode economizar tempo, dinheiro e esforço para sua empresa. Isso porque o OCR utiliza capacidades automatizadas de extração e armazenamento de dados que podem melhorar a precisão da entrada de dados e criar processos de digitalização de arquivos mais rápidos

OCR é às vezes referido como reconhecimento de texto. Isso acontece porque programas de OCR são comumente usados para extrair e reaproveitar dados de documentos digitalizados, imagens de câmeras e PDFs apenas de imagem.

OCR permite que os usuários acessem e editem o conteúdo original. Mas, a tecnologia OCR pode ser usada para muito mais do que isso. Por exemplo, pode também ser usada para eliminar a necessidade de entrada manual de dados, reconhecer informações em passaportes e sinais de trânsito, e testar sistemas anti-bot CAPTCHA.

Uma História do OCR

As primeiras formas de reconhecimento óptico de caracteres envolviam a criação de dispositivos de leitura para deficientes visuais. Por exemplo, em 1914, Emanuel Goldberg desenvolveu uma máquina que lia caracteres e os convertia em código telegráfico padrão.

Depois disso, nas décadas de 1920 e 30, Emanuel Goldberg desenvolveu uma máquina estatística para pesquisar arquivos de microfilme usando um sistema de reconhecimento óptico de código. Em 1931, ele recebeu um número de patente dos EUA para a invenção. Esta patente foi posteriormente adquirida pela IBM

Uma forma mais moderna de reconhecimento óptico de caracteres foi introduzida pela primeira vez por Ray Kurzweil em 1974. Sua empresa, Kurzweil Computer Products, Inc., criou um produto de OCR omnifonte que poderia reconhecer texto impresso em (quase) qualquer fonte. Depois de projetar o produto, Kurzweil decidiu que a melhor aplicação dessa tecnologia seria um dispositivo de aprendizado de máquina para deficientes visuais. Como resultado, a empresa também criou uma máquina de leitura. Este dispositivo foi usado para ler textos em voz alta em um formato de texto para fala.

Em 1976, o produto final foi revelado durante uma coletiva de imprensa amplamente divulgada, presidida por Kurzweil e os líderes da Federação Nacional dos Cegos. Apenas dois anos depois, Kurzweil começou a vender uma versão comercial do programa de computador.

Depois de experimentar sucessos iniciais, a Kurzweil Computer Products, Inc., chamou a atenção da XEROX, que adquiriu a empresa em 1980 e começou a comercializar a conversão de texto de papel para computador.

Parcialmente devido a isso, a tecnologia OCR ganhou popularidade convencional no início dos anos 1990, quando foi utilizada principalmente para digitalizar documentos e jornais históricos. Antes de a tecnologia OCR ser disponibilizada, a única maneira de formatar digitalmente esses documentos e jornais era reescrevendo manualmente o texto. No entanto, esse processo era incrivelmente demorado e levava a uma série de imprecisões e erros de digitação. Embora essas primeiras versões da tecnologia OCR não fossem perfeitas, eram muito mais precisas do que os humanos e economizavam muito tempo.

Avançando para o ano 2000 e o OCR foi disponibilizado online como um serviço em um ambiente de computação em nuvem e em aplicativos móveis. Desde então, a tecnologia OCR foi disponibilizada em aplicativos de dispositivos móveis conectados à internet que extraem texto capturado usando a câmera do dispositivo. Agora, vários sistemas comerciais e de código aberto de OCR estão disponíveis para a maioria dos sistemas de escrita comuns, incluindo caracteres latinos, árabes, hebraicos, tamil, chineses, japoneses e coreanos.

A tecnologia OCR de hoje é muito mais avançada do que as versões anteriores da tecnologia. Isso se deve ao fato de que as soluções avançadas de hoje têm a capacidade de oferecer precisão quase perfeita em OCR e podem ser usadas para automatizar fluxos de trabalho complexos de processamento de documentos. Mas, não apenas as soluções são muito mais avançadas e precisas, mas também são aplicáveis a um número muito maior de casos de uso. Vamos dar uma olhada em alguns desses casos com mais detalhes.

Casos de uso do reconhecimento óptico de caracteres

Para o usuário moderno, a tecnologia OCR pode parecer um conceito abstrato e técnico. No entanto, o oposto é o caso e muitos de nós nos deparamos com a tecnologia OCR em nossas vidas regularmente.

Além disso, os serviços de OCR também estão amplamente disponíveis para o público. Por exemplo, o OCR do Google Cloud Vision pode ser usado para escanear e armazenar documentos em qualquer smartphone. Você pode até experimentá-lo gratuitamente no Google Cloud.

Com isso em mente, vamos dar uma olhada detalhada em algumas das maneiras como a tecnologia OCR é utilizada.

Entrada de dados

OCR é utilizado principalmente para fins de entrada de dados. Ele pode inserir dados de registros impressos em papel e documentos comerciais, incluindo passaportes, faturas, extratos bancários e recibos.

OCR também é uma maneira comum de digitalizar textos impressos. Após o OCR, os documentos podem ser editados eletronicamente, pesquisados, armazenados de forma mais compacta, exibidos online e usados em processos de máquinas, como computação cognitiva e tradução automática.

Registros de veículos

OCR também pode ser usado para reconhecimento automático de placas. Nesses casos, o OCR pode ler as placas de registro de um veículo e identificar a localização do veículo. Para fazer isso, ele pode utilizar câmeras de circuito fechado existentes e câmeras de fiscalização de regras de trânsito.

Nesses cenários, o reconhecimento automático de placas é usado pelas forças policiais para verificar se um veículo está registrado ou licenciado. Também é usado para cobrança eletrônica de pedágios em estradas com pagamento por uso, para fins de fiscalização de estacionamento e como um método de catalogação de movimentos de tráfego

Reconhecimento de passaporte

Em aeroportos, a tecnologia OCR é utilizada para fins de reconhecimento de passaporte. Nas fronteiras, pode ser usada para extrair informações de um passaporte colocado em um scanner. Essas informações são então verificadas contra bancos de dados de terceiros para garantir que o passaporte é autêntico, que a pessoa existe e que o passageiro está autorizado a voar.

Extração de documentos

O OCR também é frequentemente utilizado para extrair peças-chave de informações de documentos. Em documentos longos (como documentação de seguro), pode ser difícil para as pessoas encontrarem as informações necessárias de relance. O OCR torna possível encontrar essas informações em um instante. Em uma capacidade comercial, isso leva a enormes economias de tempo e redução do tempo administrativo.

Reconhecimento de placas de sinalização

Com a tecnologia de reconhecimento de placas de sinalização, veículos podem reconhecer as placas de sinalização na estrada à frente e alertar o motorista. Comumente, essa tecnologia utiliza OCR e informa ao motorista sobre características de segurança na estrada que se aproximam, como um limite de velocidade ou se ele está se aproximando de uma curva acentuada ou de uma estrada com acesso restrito.

Extraindo detalhes de cartões de visita

A tecnologia OCR também pode ser usada para extrair informações de cartões de visita. Uma vez que as informações foram extraídas do cartão de visita, elas podem ser colocadas em uma lista de contatos. Isso economiza tempo, facilita o processamento de dados e cria leads compartilháveis para equipes de vendas.

Digitalização de texto de documentação impressa

OCR pode ser usado para criar visualizações de texto de documentos impressos. Por exemplo, o OCR pode ser usado para escanear livros e digitalizá-los, transformando-os em eBooks. Ele também pode transformar revistas em mídias digitais.

Essa técnica é mais popularmente associada ao Projeto Gutenberg, um esforço voluntário para digitalizar e arquivar obras culturais. A biblioteca digital mais antiga do mundo, o Projeto Gutenberg, digitalizou mais de 60.000 documentos e os disponibilizou gratuitamente no domínio público. Todos os arquivos digitalizados podem ser acessados em um formato de layout aberto, que está disponível em quase qualquer computador.

Convertendo texto manuscrito (computação por caneta)

A computação por caneta (o ato de um usuário de computador utilizando uma caneta ou stylus e tablet em vez de teclado ou mouse) depende da tecnologia OCR. Isso porque a tecnologia tem a capacidade de converter escrita à mão em tempo real.

Testando sistemas anti-bot CAPTCHA

Embora sistemas anti-bot CAPTCHA tenham sido especificamente projetados para derrotar bots, há evidências de que o OCR ainda pode contornar sistemas fracos. Por essa razão, a tecnologia OCR ainda é amplamente usada para testar a robustez dos sistemas CAPTCHA e encontrar quaisquer fraquezas antes que os sistemas sejam implementados.

Escrevendo instruções baseadas em imagens CAD

A tecnologia OCR é comumente usada para elaborar instruções com base em imagens CAD. Isso significa que as instruções podem ser escritas em tempo real enquanto um produto é projetado.

Convertendo documentos para PDFs

Finalmente, a tecnologia OCR também é regularmente utilizada para tornar documentos escaneados pesquisáveis. Isso é possível porque a tecnologia OCR pode converter documentos impressos em PDFs pesquisáveis.

Tipos de tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres

O reconhecimento óptico de caracteres é geralmente um processo offline que analisa documentos estáticos. No entanto, alguns serviços baseados em nuvem oferecem um serviço de API de OCR online.

Diferentes tipos de OCR estão disponíveis, e os quatro principais tipos são:

#1 Reconhecimento óptico de caracteres

Esta forma de OCR foca em textos datilografados, um glifo (marca intencional) ou caractere por vez.

#2 Reconhecimento de palavras ópticas

Este tipo de OCR também foca em textos datilografados, mas assim o faz uma palavra por vez. Este estilo de OCR é particularmente útil para idiomas que usam um espaço como divisor de palavras.

#3 Reconhecimento inteligente de caracteres

Por outro lado, o reconhecimento inteligente de caracteres (ICR) foca em impressões manuscritas ou textos cursivos, um glifo ou caractere por vez. Este processo geralmente envolve aprendizado de máquina, que melhora a precisão.

#4 Reconhecimento inteligente de palavras

De forma semelhante, o reconhecimento inteligente de palavras (IWR) também foca em impressões manuscritas ou textos cursivos, mas assim o faz uma palavra por vez. Este tipo de OCR é usado com mais frequência para idiomas onde os glifos não são separados em texto cursivo.

Técnicas comuns de OCR

As técnicas de OCR variam dependendo do caso de uso e do tipo de tecnologia OCR. No entanto, a maioria das formas de OCR inclui técnicas como pré-processamento, reconhecimento de texto e pós-processamento. Algumas também envolvem otimização específica de aplicativos. Vamos analisar cada uma dessas técnicas em mais detalhes.

Pré-processamento

O software OCR geralmente pré-processa imagens. Ao fazer isso, o software melhora as chances de reconhecimento bem-sucedido. Uma série de técnicas de pré-processamento são amplamente utilizadas, mas as opções mais comuns incluem:

• Desvirar o documento para garantir o alinhamento adequado
• Remover manchas do documento para eliminar pontos positivos e negativos
• Converter uma imagem de cor ou escala de cinza para preto e branco, a fim de melhorar a qualidade do reconhecimento de caracteres
• Detecção de linha e palavra, que estabelece a linha de base para as formas de palavras e caracteres
• Análise de layout, que envolve a identificação de colunas, parágrafos e legendas

Reconhecimento de texto

Quando se trata de reconhecimento de texto, existem dois tipos básicos de algoritmo de OCR:

• Correspondência de padrões. Aqui, os programas de OCR são alimentados com exemplos de texto em várias fontes e formatos. Estes são então utilizados para comparar e reconhecer caracteres no documento digitalizado
• Extração de características. Aqui, os programas de OCR aplicam regras sobre as características de uma letra ou número específico para reconhecer caracteres no documento digitalizado. As características podem incluir o número de linhas anguladas, linhas cruzadas ou curvas em um caractere para comparação

Alguns softwares utilizam uma abordagem de duas passagens para OCR. Aqui, a segunda passagem é conhecida como 'reconhecimento adaptativo' e utiliza as formas das letras reconhecidas com alta confiança na primeira passagem para melhorar o reconhecimento das letras restantes na segunda passagem. Alternativamente, alguns softwares de OCR modernos utilizam redes neurais, que são treinadas para reconhecer linhas inteiras de texto em vez de se concentrarem em caracteres individuais.

Mas, a tecnologia em torno do OCR está constantemente evoluindo e novas técnicas estão continuamente surgindo. Por exemplo, o OCR iterativo agora pode automaticamente recortar um documento em seções com base no layout da página. O OCR é realizado nas seções individualmente usando limites variáveis de nível de confiança de caracteres para maximizar a precisão do OCR em nível de página.

Pós-processamento

O pós-processamento pode melhorar a precisão do OCR. Dependendo da complexidade do documento, a fase de pós-processamento pode envolver simplesmente um ser humano revisando e conferindo o documento antes de circulá-lo.

A precisão do OCR pode ser aumentada se a saída for restringida por um léxico, como todas as palavras na língua inglesa ou um léxico técnico para um certo campo. Por essa razão, alguns softwares de OCR utilizam um dicionário para influenciar a etapa de segmentação de caracteres e melhorar a precisão.

Da mesma forma, ao realizar uma análise de vizinhos próximos durante o pós-processamento, as empresas podem utilizar frequências de coocorrência para corrigir erros. Em certos setores e nichos, algoritmos como o algoritmo de Distância de Levenshtein são usados no pós-processamento de OCR para melhorar os resultados.

Otimização específica de aplicativos

O avanço das tecnologias e técnicas de OCR significa que os provedores de sistemas de reconhecimento óptico de caracteres ajustaram suas ofertas e garantiram que esses sistemas agora podem lidar com tipos específicos de entrada. Isso significa que esses sistemas podem agora levar em consideração regras de negócios, expressões padrão ou informações ricas contidas em imagens coloridas.

Conhecida como OCR orientado a aplicativos ou OCR personalizado, essa forma de reconhecimento óptico de caracteres foi aplicada à digitalização de placas de veículos, faturas, capturas de tela, cartões de identificação, carteiras de motorista e fabricação de automóveis.

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