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.