A Revolução do OCR



Como você pode passar do fluxo de trabalho em papel para o digital economizando tempo e dinheiro? Como você move toneladas de dados em papel para um pequeno disco rígido ou até mesmo para a nuvem? A tecnologia Optical Character Recognition (OCR) facilita a conversão de documentos digitalizados em arquivos digitais legíveis e editáveis.


OCR é o uso de tecnologia para identificar e converter caracteres de texto digitalizados, manuscritos ou impressos, em formato eletrônico, que podem ser reconhecidos mais facilmente por computadores e outros programas. O processo de reconhecimento básico envolve o exame de texto e a tradução de caracteres em código que pode ser usado para processar os dados. O OCR também é conhecido como Reconhecimento Inteligente de Caracteres – ou ICR, um programa de detecção de padrões, não será capaz de identificar caracteres se não conhecer as fontes. E, ao invés de trabalhar com reconhecimento de padrões, o ICR identifica os traços individuais característicos que constituem um símbolo. 


A tecnologia consiste em uma combinação de hardware e software que é usada para transformar documentos físicos em texto legível por máquina. O hardware como um scanner óptico ou placa de fiação dedicada é usado para copiar ou ler texto, enquanto o software é responsável pelo processamento avançado. O software pode usar inteligência artificial para implementar técnicas de reconhecimento inteligente mais avançadas, como a identificação de idiomas ou estilos de caligrafia.


O OCR têm sido utilizado mais comumente para converter documentos jurídicos ou históricos impressos em arquivos PDF. Depois disso, os usuários podem editar as cópias eletrônicas recebidas e formatá-las usando editores de texto comuns.

Como funciona o OCR?

A primeira etapa do processo de OCR consiste em analisar o documento de maneira física, buscando transformá-lo em formato digital, através da captura de imagens utilizando câmeras fotográficas ou scanners. Após o documento ser digitalizado,   o software OCR converte em duas possibilidades possíveis: em cores ou preto e branco. O bitmap digitalizado é analisado quando à presença de áreas claras e escuras. Nesse caso, as áreas escuras são identificadas como caracteres que precisam ser reconhecidos e as áreas claras como fundo. As áreas escuras são então processadas para encontrar letras ou números.


O material reconhecido é processado usando exemplos de várias fontes e formatos de texto. A partir daí, o reconhecimento é baseado no uso de regras de detecção de recursos relacionadas às características de uma determinada letra ou número (ICR). Usando a função de detecção, o software avalia os dados do documento de acordo com as regras sobre como as letras ou números são gerados. Por exemplo, a letra maiúscula “A” pode ser armazenada como duas linhas diagonais que se cruzam com uma linha horizontal no meio.

Quando um caractere é identificado, ele é convertido em código ASCII que pode ser usado por sistemas de computador. Antes de salvar para uso posterior, os textos processados ​​devem ser verificados quanto ao conteúdo de erros, quanto à correção de layouts complexos.

Quais são as etapas de trabalho da OCR? 

Quanto melhor for a qualidade do texto original em papel, mais fácil será o reconhecimento dos caracteres, tornando o sistema mais preciso. A primeira etapa é criar uma cópia em preto e branco ou monocromática, ou tons de cinza. Após o processamento, os caracteres devem estar na coloração (binária ou monocromática) desejada e o fundo deve estar em branco tornando nítida a posição em que se encontra conteúdo desejado e fundo. Bons softwares de OCR conseguem marcar automaticamente os elementos difíceis: colunas, tabelas ou imagens. Todos os programas de OCR reconhecem texto sequencialmente, caractere por caractere, palavra por palavra e linha por linha.


Primeiramente, um software OCR combina pixels em letras e essas letras em combinações possíveis e, em seguida, o sistema os compara com um dicionário. Se uma combinação de letras for encontrada, ela será marcada como uma palavra reconhecida. Caso contrário, o programa substitui pela opção mais provável.

O que mais seria possível realizar junto a um sistema OCR?

Nas grandes empresas, os funcionários são responsáveis pela preparação de atas, faturas e ações judiciais, mas o desenvolvimento do aprendizado das máquinas (Machine Learning) e das redes neurais tornou possível a automatização das atividades de contadores e advogados. Os sistemas modernos de OCR foram muito além do reconhecimento de caracteres e se tornaram a base de toda a indústria de Tecnologia Legal – produtos digitais voltados para negócios com um grande número de processos jurídicos e contábeis típicos.

 

Usando como exemplo, alguns softwares já podem coletar documentação padrão utilizando uma espécie de construtor de documentos, destacando as informações necessárias da documentação primária e gerando respostas a solicitações de agências governamentais. O processo é idêntico ao que acontece no escritório de um advogado comum, só que em vez de uma pessoa viva,  há um chatbot que coleta informações e emite um documento pronto. As principais vantagens são a ausência de erros de “fator humano” e a rapidez na preparação dos documentos: o tempo é reduzido dos habituais 30 para 5 minutos.


Além disso, a função de reconhecimento de documentação primária pode transferir rapidamente as informações necessárias de atos e faturas para sistemas de contabilidade. Por exemplo, a tecnologia OCR recebe um documento típico como entrada e gera uma resposta na forma desejada. Já há softwares com esta tecnologia que podem trabalhar nesta modalidade com solicitações de órgãos governamentais, reclamações e ações judiciais. O sistema precisará de apenas cerca de 20 segundos para preparar uma revisão. Isso pode gerar uma otimização nos custos e uma possibilidade de eficiência e celeridade impressionantes ao sistema Judiciário.


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