Diferencia entre OMR y OCR (con tabla)

El progreso en el campo de la tecnología se está acelerando. Cada día trae consigo nuevas sorpresas, en forma de nuevos inventos tecnológicos (nuevas máquinas, software, etc.). Anteriormente, todo el trabajo se hacía a mano; el proceso solía tardar horas en completarse.

Deberíamos estar muy agradecidos a la tecnología por brindarnos una vida sin complicaciones. El trabajo anterior solía llevar horas y ahora se puede completar mucho trabajo duro en pocos minutos. OMR y OCR son software que ha demostrado ser muy útil. Recopilan datos y convierten imágenes de texto marcado, escrito o impreso por personas en formato codificado por máquina.

OMR frente a OCR

La diferencia entre OMR y OCR es que OMR es la abreviatura de reconocimiento óptico de marcas que se utiliza para reconocer las marcas de verificación y burbuja en el papel; principalmente exámenes y encuestas, mientras que OCR es un reconocimiento óptico de caracteres que se utiliza para reconocer los caracteres de los documentos y los recopila y convierte a un lenguaje codificado por máquina para editarlos.

OMR, conocido como reconocimiento óptico de marcas, es una tecnología que se utiliza para leer datos humanos marcados. Este proceso captura los datos de documentos como pruebas y encuestas. Puede deducir y leer trabajos de opción múltiple, cuestionarios, etc., con la ayuda de las áreas sombreadas y alineadas. OMR también se denomina lectura de marcas ópticas. Las hojas que son escaneadas por el escáner OMR son luego procesadas por el software OMR. Este método facilitó la calificación en los exámenes.

OCR, conocido como reconocimiento óptico de caracteres, es una tecnología que convierte electrónicamente las imágenes de cualquier documento de texto en un texto codificado en la máquina. También se le conoce como lector óptico de caracteres. Es un método que digitaliza textos impresos y es una forma de entrada de datos para registros de datos. Esto se hace para que los datos puedan editarse electrónicamente y almacenarse de forma sistemática. Se puede utilizar en cualquier documento escaneado, documento fotográfico, vallas publicitarias, texto en letreros, transmisiones de televisión, etc.

Tabla de comparación entre OMR y OCR

 Parámetros de comparación OMR LOC
La forma completa Reconocimiento óptico de marcasReconocimiento óptico de caracteres 
 DefiniciónUna tecnología que captura datos marcados por humanos para determinar la presencia y ubicación de datos marcados, como marcas, con la ayuda de líneas y áreas sombreadas. Una tecnología que convierte imágenes de textos en cualquier forma de datos de forma electrónica a lenguaje de máquina para determinar lo que representa y almacenarlo de forma sistemática.
 Nivel de implementación Fácil Comparativamente difícil de implementar
 Solicitud Pruebas, encuestas, votaciones, geocodificación, evaluación de productos, etc. Documentos comerciales, entrada de datos, extractos bancarios, libros de Google, etc.
 También llamado Lector de marcas ópticas Lector óptico de caracteres

¿Qué es OMR?

OMR es la abreviatura de reconocimiento óptico de marcas (también llamado lectura óptica de marcas); es software de computadora. Captura datos marcados por humanos de varios documentos. Las líneas o áreas sombreadas de los papeles se utilizan para leer cuestionarios, exámenes, etc.

Una máquina de escaneo OMR pesado se inventó en la década de 1970 para corregir las formas de calificación de la escuela que tenían forma de burbujas. Desde entonces, se utilizaron máquinas OMR pesadas en todo el mundo. Las primeras máquinas eran muy pesadas y no asequibles para la gente común. Más tarde se introdujeron las máquinas de escaneo OMR de Soft Logic. La inteligencia artificial se basó en el algoritmo de lectura de burbujas OMR, y este software eliminó la dependencia de las máquinas OMR pesadas.

El proceso de trabajo es tal que; un dispositivo de escaneo dedicado que proyecta el papel con un haz de luz. La reflectividad en diferentes posiciones del papel se utiliza para detectar las áreas marcadas. Los resultados se conocen cuando las áreas reflejan comparativamente menos que las áreas en blanco. Pocas máquinas utilizan papel transóptico preimpreso y luego miden la cantidad de luz. Los formularios especializados llenados por personas en las máquinas OMR actuales están optimizados para el escaneo por computadora.  

Observación Office OMR (fabricado por Gravic. Inc) utilizó imágenes de escáneres de imágenes comunes, que se decía que era uno de los primeros paquetes de software. Este software fue muy útil ya que ahorró miles, ya que era más barato que el método anterior. Es un método bien conocido de conteo de votos, utilizado para pruebas y encuestas, retroalimentación, loterías, banca, evaluación, etc. Los escáneres de superficie plana y los escáneres ADF son los dos tipos de escáneres de documentos disponibles en el mercado y se utilizan para escanear hojas OMR. .

Tiene una opción de diferentes campos para proporcionarnos un formato preferido del cuestionario -

  1. Múltiple
  2. Red
  3. Agregar
  4. Booleano
  5. Binario
  6. Campo de líneas punteadas

Las máquinas OMR también tienen algunos errores y desventajas. Puede complicar la recopilación de datos de una gran cantidad de texto. Los datos también pueden desaparecer en el proceso de escaneo; puede escanear en el orden incorrecto si las páginas no están numeradas correctamente. Si los óvalos en el papel tienen un contorno demasiado grueso, incluso puede leerlos como rellenos.

¿Qué es OCR?

OCR es la abreviatura de reconocimiento óptico de caracteres, también conocido como lector óptico de caracteres. Es una tecnología que convierte imágenes de texto en cualquier forma (escrita o mecanografiada) electrónicamente a un lenguaje codificado por máquina. Se puede utilizar en una foto de un documento, textos en letreros y vallas publicitarias, documentos escaneados, texto de subtítulos, etc. Procesa una imagen digital localizando y reconociendo caracteres.

Este método digitaliza los textos que se imprimen para que podamos editar y almacenar datos fácilmente de forma electrónica y sistemática. Es un tipo de entrada de datos de cualquier registro en papel impreso. La visión por computadora, la inteligencia artificial, etc., son los campos en los que el OCR se puede utilizar en la investigación. El OCR como servicio en línea se puso a disposición en la década de 2000. El reconocimiento de señales de tráfico, la entrada de datos para documentos como pasaportes, bancos, etc., la tecnología que ayuda a los usuarios ciegos y con discapacidad visual, etc., son algunos de los usos de OCR.

Existe una diferencia en el funcionamiento entre las versiones anteriores y las versiones avanzadas. El sistema inicial necesitaba mucha formación con cada carácter y solía funcionar lentamente porque solía trabajar en una fuente a la vez donde las versiones avanzadas pueden proporcionar un alto grado de precisión de reconocimiento y varias fuentes. El proceso en un OCR generalmente se realiza fuera de línea, pero también existen servicios basados en la nube que le brindan una API de OCR en línea.

Hay diferentes técnicas utilizadas en cada etapa del proceso:

  1. Preprocesamiento: desviación, eliminación, binarización, etc.
  2. Reconocimiento de texto: comparación de matrices, extracción de características, etc.
  3. Postprocesamiento: léxico, análisis de vecinos cercanos, etc.

Principales diferencias entre OMR y OCR

  1. La forma completa de OMR es el reconocimiento óptico de marcas, mientras que la forma completa de OCR es el reconocimiento óptico de caracteres.
  2. OMR es una tecnología que captura datos humanos marcados para determinar la presencia y ubicación de datos marcados como marcas con la ayuda de líneas y áreas sombreadas, mientras que OCR es una tecnología que convierte imágenes de diferentes formas de textos y datos electrónicamente en lenguaje de máquina para determinar lo que representa y almacenarlo sistemáticamente.
  3. OMR es fácil de implementar, mientras que OCR es un poco difícil de implementar.
  4. OMR también se denomina lector óptico de marcas, mientras que OCR también se denomina lector óptico de caracteres.
  5. Pruebas, encuestas, votaciones, codificación geográfica, evaluación de productos, etc., son algunos de los usos de OMR, mientras que los documentos comerciales, la entrada de datos, los extractos bancarios, los libros de Google, etc., son algunos de los usos de OCR.

Conclusión

Debemos estar muy agradecidos con la tecnología; ha hecho que nuestras vidas sean muy cómodas. Podemos hacer tareas difíciles en poco tiempo y con tanta precisión. Nunca hubiéramos pensado que tales cosas pudieran ser posibles y que una máquina pudiera hacer nuestro trabajo.

Puede parecer que OMR y OCR funcionan de manera similar y confundir a cualquiera, pero sus propósitos son diferentes. El avance tecnológico sorprende de una manera nueva, pero nada puede ser perfecto. Todo viene con diferentes usos, ventajas y desventajas.

Referencias

  1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4725254/
  2. https://www.researchgate.net/profile/Chirag_Patel27/publication/235956427_Optical_Character_Recognition_by_Open_source_OCR_Tool_Tesseract_A_Case_Study/links/00463516fa43a64739000000.pdf