Los sistemas de reconocimiento optico de caracteres

• Principio de los años 50
• Los primero sistemas OCR no eran capaces de reconocer caracteres o palabras manuscritos puesto que su metodología de reconocimiento no era lo suficientemente sofisticada
• Actualmente, los sistemas OCR son muy poderosos y complejos llegando a niveles de reconocimiento muy altos, en especial en el procesamiento de textos impresos.

Procesamiento

1. Obtención de imagen
2. Segmentación
3. Pre procesamiento
4. Extracción de características
5. Clasificación

1. Obtención de imagen

Existen dos tipos de Sistemas OCR, según su forma de procesamiento:

• Offline
• Online

Cada alternativa manejara tipos de datos distintos y por ende modificará el tipo de procesamiento de las entradas mencionadas.

2.   Segmentación

Etapa en que se busca extraer cada carácter de una linea de texto.

3. Pre procesamiento

• Esta etapa sirve el propósito de mejorar, limpiar y normalizar la imagen para que la siguiente etapa pueda realizar su tarea de forma eficaz y eficiente.
• Al final de esta etapa se tendrá una sub imagen de dimensionalidad y ruido reducidos.

4.  Extracción de características

• En esta etapa se busca obtener los valores de ciertas características predefinidas que permiten identificar patrones
• Para elegirlas se debe tener presente que las características de distintas instancias de una clase deben seguir un patrón, mientras que las características  de clases distintas deben ser lo suficientemente distintas para poder diferenciarlas

4.1 Geométricas

Las características que incluyen son:

• Momentos: extraen propiedades globales como la figura, tales como el area de la figura o el centro de la masa.
• Histogramas: muestran la distribución  de un conjunto  de pixeles en una imagen en escala de grises. 
• Dirección: analizan  la dirección de los trazos que componen el caracter.

4.2 Estructurales

Las características estructurales incluyen:

• Descriptores de fourier: representan la morfología de la figura en el dominio de las frecuencias. Permiten discriminar y normalizar con facilidad, tienen una gran tolerancia al ruido y buena preservación de la información.
• Aproximación: aproximan a la figura a segmentos, polilineas y curvas, para tratar con información vectorial.
• Topologías: extraen información del esqueleto o del contorno del caracter, como puntos relevantes (cruces, extremos, diversificaciones) o la aproximación de sus curvas