Incode invests in privacy-first architecture and acquires Identiq.

¿Qué es el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para la Verificación de Identidad?

Incode

February 20, 2025

Tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la verificación de identidad extraer texto de imágenes de identificaciones emitidas por el gobierno y traducirlo en datos legibles por máquina.

Esta tecnología ahorra a las personas el tiempo y la molestia de ingresar datos manualmente desde documentos o imágenes impresos o no editables a un sistema digital, al tiempo que mejora de la precisión, mejora de la detección de fraudes, asegurando cumplimiento de normas a nivel mundial, y ayudar a las empresas a expandirse globalmente.

Tecnologías OCR de gama alta, como los que son construido a propósito, no sólo extraer y leer datos más rápido que los humanos, también hacen menos errores.

La tecnología OCR en la era del telégrafo

La tecnología OCR se remonta a principios del siglo XX. En 1914, el físico Emanuel Goldberg inventó una máquina que podía leer caracteres y convertirlos en código telegráfico. Se considera uno de los primeros ejemplos de tecnología OCR.

Posteriormente, Goldberg desarrolló lo que llamó una “Máquina estadística”, una máquina electromecánica para la búsqueda de archivos de microfilm utilizando un sistema de reconocimiento de código óptico. En 1931, se le concedió la patente estadounidense número 1.838.389 para la invención. IBM adquirió rápidamente los derechos sobre la patente.

¿Qué obstáculos pueden enfrentar las tecnologías OCR básicas?

• Miles de tipos de documentos: En todo el mundo, miles de diferentes tipos de documentos de identidad están en uso, y todos tienen sus propios formatos, fuentes y características de seguridad.
• Legibilidad del texto: Las tecnologías básicas de OCR pueden tener dificultades para reconocer fuentes inusuales. Los documentos que utilizan múltiples fuentes pueden ser particularmente difíciles de leer.
• Limitaciones de idioma y caracteres especiales: Las escrituras no latinas, como el árabe o el chino, pueden ser más difíciles de reconocer debido a sus conjuntos de caracteres más grandes, formas intrincadas, variaciones contextuales.
• Símbolos complicados: Símbolos de servicio especial pueden ser más difíciles de leer. Muchas tecnologías OCR de uso general no están capacitadas para leer símbolos especiales.
• Diseños confusos y similitudes entre diferentes tipos de documentos: Diseños complejos con múltiples columnas, tablas o texto e imágenes pueden confundir las tecnologías básicas de OCR.
• Dependencia de desarrolladores de terceros: Las tecnologías OCR que dependen de desarrolladores de terceros pueden ser más lentas para adaptarse a los cambios.
• Condiciones ambientales desafiantes: Mala iluminación y sombras pueden afectar la precisión.
• Mala calidad de imagen: Imágenes borrosas y de baja calidad puede hacer que las tecnologías OCR malinterpreten los datos.

¿Qué riesgos pueden surgir como resultado de un OCR inexacto?

• Fraude de identidad: Las credenciales malinterpretadas pueden dar lugar a individuos no autorizados que obtienen acceso a sistemas.
• Desinformación: La extracción de datos incorrecta puede propagar argumentos erróneos.
• Incumplimientos normativos: Las imprecisiones pueden dar lugar a infracciones reglamentarias y sancciones.
• Operaciones del negocio interrumpidas: Los datos mal interpretados pueden requerir una extensa revisión manual, que es lento y costoso.
• Mala UX y daño a la reputación: Los errores de procesamiento de datos pueden dañar la reputación de su organización.
• Oportunidades perdidas para la expansión global: La incapacidad de reconocer idiomas no latinos puede obstaculizar oportunidades de expandirse globalmente.
• Fugas de datos: Los errores en la clasificación de datos podrían exponer datos confidenciales.

La tecnología OCR de Incode garantiza precisión y escalabilidad

La tecnología OCR patentada especialmente diseñada de Incode utiliza el aprendizaje automático para capturar, clasificar y procesar datos de más de 4900 documentos de identidad globales con una precisión casi perfecta.

Desde la captura de imágenes de alta calidad en condiciones subóptimas hasta el análisis de fuentes complejas, nuestras canalizaciones OCR específicas para documentos son robusto, escalable y en constante evolución.

Cómo funciona nuestra tecnología OCR

Desde la captura hasta la finalización, esto es nuestra guía paso a paso sobre cómo la tecnología OCR patentada de Incode utiliza el aprendizaje automático para lograr una precisión casi perfecta durante la verificación de identidad.

Paso 1: Captura de ID VideoStream procesada
Durante la fase de captura, nuestro kit de desarrollo de software (SDK) procesa el flujo de video del documento entrante mediante la cámara del usuario.

• Estimación de calidad: Durante la fase de captura, nuestro modelo de aprendizaje automático (ML) evalúa cada fotograma del videostream.
• Retroalimentación en tiempo real: Proporcionamos retroalimentación si la calidad de la imagen se ve afectada.

Paso 2: Clasificación de ID
Nuestro sistema de clasificación de dos etapas garantiza una identificación precisa de documentos.

• Propuesta del candidato: Se generan posibles coincidencias de tipo de documento aprovechando una red neuronal.
• Refinamiento: El sistema analiza el texto presente en el documento para identificar palabras específicas.

Paso 3: ID OCR
La tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) extrae e interpreta el texto en el documento.

• Detección: Nuestro algoritmo identifica las ubicaciones precisas de las palabras.
• Reconocimiento: Utiliza un modelo de lenguaje autorregresivo para reconocer las palabras detectadas.

Paso 4: Lector de Código de Barras
Desarrollamos un modelo ML que restaura y mejora imágenes de código de barras de mala calidad.

Paso 5: Extracción y representación de entidades
Brindamos una precisión casi perfecta al identificar y extraer entidades clave como nombres, direcciones y números de documentos.

Impulse las conversiones y las tasas de finalización con nuestro flujo de trabajo optimizado

Nuestros modelos ML manejan todo el trabajo pesado, haciendo que cada interacción con el usuario se sienta sin esfuerzo. Al ofrecer resultados casi perfectos, aumentamos las tasas de finalización e impulsamos las conversiones.