{"id":1415,"date":"2022-09-20T15:02:00","date_gmt":"2022-09-20T15:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/herramientas-ocr-benchmark"},"modified":"2024-12-20T15:55:31","modified_gmt":"2024-12-20T15:55:31","slug":"herramientas-ocr-benchmark","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/es\/herramientas-ocr-benchmark","title":{"rendered":"Herramientas OCR Benchmark"},"content":{"rendered":"\n<p>Teniendo en cuenta <a href=\"https:\/\/www.alliedmarketresearch.com\/data-extraction-market-A06797\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\" class=\"broken_link\">el informe de la agencia Allied Market Research<\/a>, el mercado mundial de extracci\u00f3n de datos se valor\u00f3 en 2.140 millones de d\u00f3lares en 2019, y se espera que alcance los 4.900 millones de d\u00f3lares en 2027.<\/p>\n\n\n\n<p>Hoy en d\u00eda, el problema de la extracci\u00f3n de datos y la comprensi\u00f3n de documentos es cr\u00edtico para muchas empresas, incluidos <a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\/fintech-y-banca\">el sector bancario, los servicios financieros<\/a> y <a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\/seguros\">el sector seguros<\/a>. El tratamiento manual de los documentos tiene un precio de procesamiento elevado debido a diversas razones.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Contenido<\/h2><ul><li><a href=\"#h-coste-humano-del-seguimiento-de-documentos-y-errores\" data-level=\"2\">Coste humano del seguimiento de documentos y errores<\/a><\/li><li><a href=\"#h-retrasos-en-pagos-o-adquisiciones\" data-level=\"2\">Retrasos en pagos o adquisiciones<\/a><\/li><li><a href=\"#h-errores-de-inventario\" data-level=\"2\">Errores de inventario<\/a><\/li><li><a href=\"#h-tesseract-ocr\" data-level=\"2\">Tesseract OCR<\/a><\/li><li><a href=\"#h-amazon-textract\" data-level=\"2\">Amazon Textract<\/a><\/li><li><a href=\"#h-vision-artificial-azure\" data-level=\"2\">Visi\u00f3n artificial Azure<\/a><\/li><li><a href=\"#h-google-document-ai\" data-level=\"2\">Google Document AI<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-coste-humano-del-seguimiento-de-documentos-y-errores\">Coste humano del seguimiento de documentos y errores<\/h2>\n\n\n\n<p>1. Mantener la versi\u00f3n correcta del documento puede ser dif\u00edcil, sobre todo cuando se revisa varias veces. Si el seguimiento de los documentos no se ha hecho correctamente, puede dar lugar a pagos dobles, entrega de art\u00edculos de m\u00e1s, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>2. Hay muchos documentos y transacciones similares entre un proveedor y un comprador frecuente.<\/p>\n\n\n\n<p>3. El proceso no es escalable. Mantener un n\u00famero \u00f3ptimo de recursos humanos es dif\u00edcil cuando el volumen de procesamiento cambia r\u00e1pidamente. La mayor\u00eda de las empresas tienen estos departamentos con exceso de personal para compensar los picos de volumen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-retrasos-en-pagos-o-adquisiciones\">Retrasos en pagos o adquisiciones<\/h2>\n\n\n\n<p>4. Los datos de los documentos se introducen en los sistemas manualmente. Este proceso se convierte en un obst\u00e1culo cuando aumenta el volumen de documentos procesados.<\/p>\n\n\n\n<p>5. Los retrasos en el flujo de trabajo pueden provocar retrasos en la entrega, el pago o la adquisici\u00f3n. Como consecuencia, las empresas se enfrentan a un elevado coste de capital circulante o a p\u00e9rdidas de ingresos por retrasos en la adquisici\u00f3n de materias primas, etc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-errores-de-inventario\">Errores de inventario<\/h2>\n\n\n\n<p>6. Si los sistemas de inventario no est\u00e1n correctamente integrados con el tratamiento de documentos, puede haber un alto coste por calcular mal el inventario. El resultado es un exceso de existencias, pedidos duplicados, falta de existencias y p\u00e9rdida de ingresos.<\/p>\n\n\n\n<p>El OCR autom\u00e1tico es un conjunto de tareas de visi\u00f3n por ordenador, que convierte im\u00e1genes y documentos escaneados en texto legible por m\u00e1quina. Este programa toma im\u00e1genes de documentos, facturas y recibos, encuentra texto en ellas y lo convierte a un formato que las m\u00e1quinas puedan procesar mejor. Si quieres leer la informaci\u00f3n de los carn\u00e9s de identidad o leer los n\u00fameros de un cheque bancario, el OCR es lo que dirigir\u00e1 tu software.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"354\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp\" alt=\"funcionalidad OCR, Graip.AI\" class=\"wp-image-405 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/354;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>En nuestro caso, la funcionalidad OCR era necesaria para extraer informaci\u00f3n estructurada de facturas, recibos y otros tipos de documentos de clientes. Para resolver la tarea desarrollamos la soluci\u00f3n AI (Inteligencia Artificial) basada en la idea LayoutLMv3. Para satisfacer los requisitos de la entrada del modelo, nuestra investigaci\u00f3n describir\u00e1 el enfoque que implica el reconocimiento de las l\u00edneas de texto, incluidos los cuadros delimitadores de las palabras dentro de la l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n<p>El conjunto de datos utilizado para la prueba comparativa consta de unos 200 documentos en ingl\u00e9s de los tipos mencionados. Nuestro equipo las anot\u00f3 manualmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestra investigaci\u00f3n de referencia se centrar\u00e1 en las tres herramientas de OCR siguientes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tesseract-ocr\">Tesseract OCR<\/h2>\n\n\n\n<p>Tesseract es un motor de reconocimiento de texto de c\u00f3digo abierto, que est\u00e1 disponible bajo licencia Apache 2.0. Puede utilizarse directamente o mediante una API para extraer texto impreso de im\u00e1genes. Admite una gran variedad de idiomas. Tesseract no tiene una interfaz gr\u00e1fica de usuario integrada, pero hay varias disponibles en la p\u00e1gina de terceros. Tesseract es compatible con muchos lenguajes de programaci\u00f3n y frameworks mediante wrappers que puedes encontrar aqu\u00ed. Puede utilizarse con el an\u00e1lisis de disposici\u00f3n existente para reconocer el texto dentro de un documento grande. Adem\u00e1s, puede utilizarse junto con un detector de texto externo para reconocer texto a partir de una imagen de una sola l\u00ednea de texto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"168\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc2_06565dae5e.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-406 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/168;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-amazon-textract\">Amazon Textract<\/h2>\n\n\n\n<p>Amazon Textract es un servicio de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) que extrae autom\u00e1ticamente texto, escritura y datos de documentos escaneados. Textract utiliza ML para leer y procesar cualquier tipo de documento, extrayendo con precisi\u00f3n texto, escritura a mano y tablas. Amazon Textract puede detectar texto impreso y escritura a mano a partir del alfabeto latino est\u00e1ndar y s\u00edmbolos ASCII. Amazon Textract puede extraer texto impreso, formularios y tablas en ingl\u00e9s, alem\u00e1n, franc\u00e9s, espa\u00f1ol, italiano y portugu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"250\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc3_84e9026292.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-407 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/250;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vision-artificial-azure\">Visi\u00f3n artificial Azure<\/h2>\n\n\n\n<p>Visi\u00f3n artificial Azure es un servicio de AI que analiza el contenido en formato de v\u00eddeo e im\u00e1genes. La funci\u00f3n OCR extrae texto impreso y manuscrito de im\u00e1genes y documentos con idiomas y estilos de escritura mixtos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"407\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr4_a46a61eae3.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-409 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/407;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-google-document-ai\">Google Document AI<\/h2>\n\n\n\n<p>AI documental es una soluci\u00f3n de comprensi\u00f3n de documentos que coge datos no estructurados (por ejemplo, correos electr\u00f3nicos, facturas, formularios y otros documentos) y facilita su comprensi\u00f3n, an\u00e1lisis y consumo. Tambi\u00e9n proporciona funcionalidad OCR para ese tipo de documentos que utiliza modelos ML.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"641\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr5_b4a3015829.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-410 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/641;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>La prueba comparativa se realiz\u00f3 con las siguientes m\u00e9tricas. En primer lugar, calculamos el porcentaje medio de l\u00edneas que coinciden plenamente con el texto de la anotaci\u00f3n manual:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"186\" height=\"108\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr6_859fe892ff.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-411 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 186px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 186\/108;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>donde N es el n\u00famero de l\u00edneas reconocidas correctamente en un documento, M es el n\u00famero total de l\u00edneas y n representa el tama\u00f1o del conjunto de datos. En segundo lugar, calculamos la misma m\u00e9trica para las l\u00edneas sin puntuaci\u00f3n (que pueden ser tratadas de forma diferente por distintas herramientas de OCR) y la misma m\u00e9trica para las l\u00edneas con distancia Levenstein normalizada no superior al umbral de 0,7.<\/p>\n\n\n\n<p>La siguiente m\u00e9trica considerada fue la intersecci\u00f3n media sobre la uni\u00f3n (IoU) entre cajas delimitadoras de palabras. El IoU se calcula dividiendo el solapamiento entre la anotaci\u00f3n predicha y la de la verdad fundamental por la uni\u00f3n de \u00e9stas, y luego se toma la media:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"390\" height=\"89\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr7_49bb538b60.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-412 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 390px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 390\/89;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Los resultados que obtuvimos se resumen en la tabla siguiente:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"285\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr8_85d134f706.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-413 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/285;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Aunque AWS Textract y Azure Computer Vision(visi\u00f3n artificial) mostraron resultados comparables para el idioma ingl\u00e9s, elegimos la funcionalidad OCR de Azure Computer Vision. Admite m\u00e1s idiomas, lo que es fundamental para nuestras soluciones multiling\u00fces, y utiliza <a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\">soluciones de AI <\/a> de \u00faltima generaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Teniendo en cuenta el informe de la agencia Allied Market Research, el mercado mundial de extracci\u00f3n de datos se valor\u00f3 en 2.140 millones de d\u00f3lares en 2019, y se espera que alcance los 4.900 millones de d\u00f3lares en 2027. 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