OCR: la rivoluzione nella lettura dei documenti

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Il riconoscimento ottico dei caratteri o OCR (acronimo di Optical Character Recognition) è una tecnologia che ha rivoluzionato il processo di gestione dei documenti in vari settori come quello legale, bancario, educativo, sanitario, finanziario e governativo. Questa tecnologia consente alle aziende di risparmiare tempo, costi e altre risorse, contribuendo alla digitalizzazione e alla dematerializzazione dei documenti cartacei negli uffici. 

Il mercato globale dell’OCR è in grande crescita: si prevede infatti che le dimensioni di questo mercato raggiungeranno e supereranno i 15 milioni di dollari a livello globale entro il 2027.

 

Breve storia dei sistemi OCR

Un primo sviluppo di questa tecnologia risale agli inizi del 1900: Fournier D’Albe inventò l’Optofono, uno strumento in grado di convertire caratteri in suoni per le persone non vedenti. Nel 1912, Emmanuel Goldberg progettò invece una macchina in grado di convertire il testo scritto a macchina in segnali morse per la trasmissione telegrafica.

A partire dagli anni ‘40 diverse aziende statunitensi lavorarono per sviluppare “macchine da lettura” per non vedenti. Nel 1974 Ray Kurzweil sviluppò il software OCR denominato omni-font, in grado di riconoscere il testo scritto in qualsiasi tipo di carattere. Era un dispositivo di apprendimento automatico per non vedenti e ipovedenti, una macchina di lettura in grado di leggere il testo ad alta voce. 

L’OCR diventò popolare agli inizi degli anni ’90 durante il periodo di digitalizzazione dei giornali storici grazie all’utilizzo di nuove e migliorate tecnologie. Prima che la tecnologia OCR fosse disponibile, l’unica opzione per formattare digitalmente i documenti era digitare manualmente il testo. Non solo questo richiedeva molto tempo, ma spesso presentava anche inevitabili imprecisioni ed errori di battitura. Oggi i servizi OCR hanno eliminato la necessità di inserire manualmente i dati, fornendo al contempo accuratezza e precisione. 

 

In che modo funziona un OCR: Pattern Recognition e Feature Detection

Un software OCR estrae e riutilizza i dati dai documenti scansionati, dalle immagini della fotocamera e dai pdf. Utilizzando una combinazione di hardware e software, i documenti fisici vengono convertiti in testo leggibile dalla macchina. L’hardware, legge e copia il testo come farebbe uno scanner, il software gestisce invece l’elaborazione dei dati acquisiti.

Lo scanner acquisisce il documento fisico e, una volta copiate tutte le pagine, il software OCR converte il documento in una mappa di bit (bitmap). L’immagine scansionata viene analizzata: le aree scure vengono identificate come caratteri da riconoscere, le aree chiare come sfondo. Le aree scure vengono quindi elaborate per trovare lettere, numeri o simboli. A questo punto, il software OCR può elaborare e identificare caratteri, parole o blocchi di testo in due diversi modi.

Pattern recognition

Usando questo metodo, il computer riconosce l’intero carattere e lo abbina a quelli già memorizzati all’interno del software OCR. Una volta scansionato e ripulito da eventuali imperfezioni, il carattere viene appunto confrontato con gli altri presenti nel database. La digitalizzazione avviene solamente nel caso in cui c’è una piena corrispondenza tra il carattere scansionato e uno degli elementi del database.

Utilizzato soprattutto negli anni ’60 quando esistevano meno tipi di caratteri e ogni lettera era facilmente distinguibile dalle altre, oggi però esistono così tanti tipi di font diversi che il pattern recognition a volte può non essere sufficiente per riconoscere tutti i caratteri.

Feature detection

Con la feature detection invece i caratteri scansionati vengono scomposti in vari elementi, così da ricavare tratti e caratteristiche salienti e generali. La lettera viene riconosciuta nel suo insieme, rilevando singoli componenti come linee orizzontali, verticali e diagonali, angoli, punti di incontro delle linee, intersezioni, ecc. 

Una volta rilevate queste informazioni, il software OCR le confronta con i dati presenti nel proprio database: nel caso in cui vengano rilevati elementi simili, si procederà con la digitalizzazione del carattere.

 

I software OCR sfruttano l’Intelligenza Artificiale (AI) anche per implementare metodi più avanzati di riconoscimento intelligente dei caratteri, come l’identificazione di lingue o di stili di scrittura a mano.

 

Come viene utilizzato l’OCR? Alcuni casi d’uso quotidiani

Oggi, molte imprese integrano algoritmi OCR nei propri processi per ottenere numerosi vantaggi e aumentare l’efficienza aziendale.

Uno dei principali vantaggi è sicuramente la semplificazione dei processi di inserimento e di archiviazione di dati e file. Migliorando i flussi di lavoro i dipendenti risparmiano tempo e fatica, e riducono la possibilità di commettere errori. La ricercabilità e l’accesso a dati e risorse sono facilitati così come la gestione di tali documenti, che essendo in formato digitale sono meno soggetti a furti e distruzione.

Grazie al vantaggio di digitalizzare rapidamente grosse moli di documenti cartacei, l’OCR trova applicazione in diversi settori come in quello bancario e in quello assicurativo. Qui, gli algoritmi OCR possono aiutare a digitalizzare, classificare, archiviare e diffondere diversi tipi di documenti in modo efficace, migliorando la sicurezza e prevenendo possibili tentativi di frode, semplificando la gestione dei dati e migliorando l’esperienza dei clienti. 

Il processo di dematerializzazione dei documenti interessa in particolar modo tanto la Pubblica Amministrazione per ridurre la spesa pubblica quanto il mondo legale per risparmiare spazio fisico di archiviazione e migliorare la ricercabilità di documenti composti da centinaia (se non migliaia) di pagine.

Le tecnologie OCR facilitano anche i viaggi. La maggior parte degli aeroporti e delle applicazioni di viaggio utilizzano l’OCR: dalla scansione del passaporto al salvataggio dei dati personali quando si prenota un volo o un hotel, dal processo di check-in alla gestione delle spese di viaggio, ci sono centinaia di applicazioni che utilizzano l’OCR e che stanno trasformando il settore del travel e del turismo.

Oltre a dare vantaggi a diversi settori, l’OCR viene spesso utilizzato come tecnologia nascosta che alimenta molti sistemi e servizi della nostra vita quotidiana. Casi d’uso importanti, ma meno noti, della tecnologia OCR includono l’automazione dell’immissione dei dati, l’assistenza a non vedenti e ipovedenti, la scansione di documenti d’identificazione personali come passaporti, patenti di guida, fatture, estratti conto bancari, biglietti da visita e il riconoscimento automatico delle targhe.

 

Gli algoritmi OCR presenti sulla piattaforma di Klondike permettono di riconoscere e acquisire in modo facile, rapido e automatico informazioni come lettere, numeri e simboli presenti in documenti quali biglietti da visita, contratti, fatture o ordini. Le informazioni vengono estratte dal documento, e viene creata una versione digitalizzata del documento originale che può essere modificata, elaborata e riutilizzata.

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