El progreso en el campo de la tecnología está alcanzando una velocidad rápida. 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.
Debemos estar muy agradecidos con la tecnología por brindarnos una vida sin problemas. El trabajo anterior solía tomar horas, y ahora se puede completar una gran cantidad de trabajo duro en unos pocos minutos.
OMR y OCR son tales software que ha demostrado ser muy útil. Recopilan datos y convierten imágenes de texto marcado o escrito por humanos o impreso en forma codificada por máquina.
Puntos clave
- OMR significa reconocimiento óptico de marcas y se utiliza para leer y procesar datos marcados por humanos. Por el contrario, OCR significa reconocimiento óptico de caracteres y convierte texto impreso o escrito en formato digital.
- OMR procesa cuestionarios de opción múltiple, hojas de respuestas y encuestas, mientras que OCR convierte documentos escaneados, recibos y facturas en texto legible por máquina.
- OMR usa un tipo especial de papel con cuadros o círculos predefinidos para detectar marcas, mientras que OCR usa algoritmos de análisis de imágenes para reconocer caracteres y texto.
OMR frente a OCR
OMR (reconocimiento óptico de marcas) es una tecnología utilizada para comprobar las marcas de burbujas. Esta tecnología se usa principalmente en exámenes para verificar las respuestas de los estudiantes. También se puede utilizar para consultar encuestas. OCR (reconocimiento óptico de caracteres) es otra tecnología utilizada para convertir el texto de la imagen a un formato que la máquina pueda leer. Esta tecnología es difícil de implementar.
OMR, conocido como reconocimiento óptico de marcas, es una tecnología utilizada 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 rayadas. OMR también se denomina lectura de marcas ópticas. Las hojas escaneadas por el escáner OMR luego son 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 las imágenes de cualquier documento de texto electrónicamente en un texto codificado en la máquina. También se conoce como lector óptico de caracteres.
Es un método que digitaliza textos impresos y es una forma de ingreso de datos para registros de datos. Esto se hace para que los datos puedan editarse electrónicamente y almacenarse sistemáticamente. Se puede usar en cualquier documento escaneado, documentos fotográficos, vallas publicitarias, texto en letreros, transmisiones de televisión, etc.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | OMR | OCR |
|---|---|---|
| la forma completa | Reconocimiento óptico de marcas | Reconocimiento óptico de caracteres |
| Definición | Una 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 electrónicamente en lenguaje de máquina para determinar lo que representa y almacenarlo sistemáticamente. |
| Nivel de Implementación | Fácil | Comparativamente difícil de implementar |
| Aplicación | Pruebas, encuestas, votaciones, geocodificación, evaluación de productos, etc. | Documentos comerciales, entrada de datos, extractos bancarios, libros de Google, etc. |
| También llamado | Lector óptico de marcas | 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 en los papeles se utilizan para leer cuestionarios de opción múltiple, exámenes, etc.
En la década de 1970 se inventó una máquina de escáner OMR pesada para corregir los formularios de calificación escolar en forma de burbujas. Desde entonces, se han utilizado máquinas OMR pesadas en todo el mundo.
Las primeras máquinas eran muy pesadas y no estaban al alcance de la gente común. Más tarde se introdujeron máquinas de escáner OMR de lógica suave. La inteligencia artificial se basó en el algoritmo de lectura de burbujas OMR, y este software eliminó la dependencia de las pesadas máquinas OMR.
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 en el 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 de forma preimpresa y luego miden la cantidad de luz. Los formularios especializados que llenan las personas en las máquinas OMR de hoy en día están optimizados para el escaneo por computadora.
Observación Office OMR (fabricado por Gravic. Inc) usaba 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 económico que el método anterior.
Es un método bien conocido de contar votos para pruebas y encuestas, comentarios, loterías, banca, evaluación, etc. Los escáneres de cama 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:
- Múltiple
- Cuadrícula
- Añada
- Boolean
- Binario
- Campo de líneas punteadas
Las máquinas OMR también vienen con algunos errores y desventajas. Puede complicar la recopilación de datos en una gran cantidad de texto. Los datos también pueden perderse 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 leerse como relleno.
¿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 formato (escrito o mecanografiado) electrónicamente en un lenguaje codificado por máquina.
Se puede usar en una foto de un documento, textos en letreros y vallas publicitarias, documentos escaneados, texto de subtítulos, etc. Procesa una imagen digital al ubicar y reconocer caracteres.
Este método digitaliza textos impresos 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 artificial, la inteligencia artificial, etc., son los campos en los que se puede utilizar el OCR en investigación.
OCR, como un servicio en línea, estuvo disponible 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 problemas de visión, etc., son algunos de los usos de OCR.
Hay una diferencia en el trabajo entre las versiones anterior y avanzada.
El sistema inicial necesitaba mucho entrenamiento con cada carácter y solía trabajar lentamente porque solía trabajar con una fuente a la vez, mientras que las versiones avanzadas pueden proporcionar un alto grado de reconocimiento. la exactitud y varias fuentes.
El proceso en un OCR se realiza sin conexión, pero los servicios basados en la nube también le proporcionan una API de OCR en línea.
Hay diferentes técnicas utilizadas en cada etapa del proceso:
- Preprocesamiento: eliminación de sesgo, eliminación de manchas, binarización, etc.
- Reconocimiento de texto: coincidencia de matrices, extracción de características, etc.
- Posprocesamiento: léxico, análisis de vecinos cercanos, etc.
Principales diferencias entre OMR y OCR
- La forma completa de OMR es el reconocimiento óptico de marcas, mientras que la forma completa de OCR es el reconocimiento óptico de caracteres.
- 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 máquinas. lenguaje para determinar lo que representa y almacenarlo sistemáticamente.
- OMR es fácil de implementar, mientras que OCR es un poco difícil de implementar.
- OMR también se denomina lector óptico de marcas, mientras que OCR también se denomina lector óptico de caracteres.
- Pruebas, encuestas, votaciones, codificación geográfica, evaluación de productos, etc., son algunos usos de OMR, mientras que documentos, entrada de datos, extractos bancarios, libros de Google, etc., son algunos de los usos de OCR.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4725254/
- https://www.researchgate.net/profile/Chirag_Patel27/publication/235956427_Optical_Character_Recognition_by_Open_source_OCR_Tool_Tesseract_A_Case_Study/links/00463516fa43a64739000000.pdf
Última actualización: 21 de junio de 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
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