Qué afecta la precisión del OCR en licencias de conducir: Desafíos clave y soluciones

En términos simples, la tecnología OCR convierte texto impreso o manuscrito en datos estructurados y legibles por máquina, lo que permite que el software de verificación de identidad extraiga información de documentos escaneados. Estos datos se utilizan luego para realizar verificaciones automáticas de autenticidad y, en algunos casos, pueden ser revisados por agentes humanos.  

La verificación mediante OCR toma apenas unos segundos dentro del proceso más amplio de autenticación del documento identidad, pero su función es fundamental. A diferencia de los números de identificación únicos o las zonas de lectura mecánica (MRZ) con dígitos de control, una imagen escaneada de una identificación no incluye mecanismos de validación integrados. Por eso, una solución robusta de IDV debe ser capaz de extraer e interpretar estos datos con precisión para garantizar una verificación confiable. 

Además, en escenarios remotos, la tecnología OCR sustituye al inspector humano, quien normalmente revisaría el documento completo y pondría atención en los detalles. Esto convierte al OCR en un componente esencial para asegurar tanto la precisión como la seguridad en los procesos automatizados de verificación de identidad.

Técnicamente, el OCR funciona de la misma manera para cualquier imagen que contenga texto. El proceso se compone de tres etapas principales:

Veamos un ejemplo real para mayor claridad.

Cuando un usuario escanea su licencia de conducir, ¿cómo distingue el sistema, por ejemplo, una licencia española de 2013 de una emitida en 2004?

Un modelo de red neuronal entrenado con una amplia base de datos de plantillas de identificaciones guía este proceso. Primero detecta el tipo de documento aplicando la plantilla más adecuada de licencia de conducir al documento escaneado. En este caso, selecciona entre licencias españolas. Aunque los diseños son muy parecidos, la red neuronal es capaz de identificar incluso pequeñas diferencias.

Luego, un algoritmo de detección de texto localiza las áreas con texto en la imagen y extrae únicamente los datos relevantes para su procesamiento posterior, como los datos personales del titular y la información clave del documento, incluyendo el país emisor y la fecha de emisión. Por cierto, el OCR para licencias de conducir también permite procesar datos legibles por máquina, como el código MRZ. 

¿Y qué sucede en la etapa final? Al escanear con un teléfono móvil, pueden presentarse errores por desenfoque, reflejos o baja calidad de imagen. Entre los errores comunes de OCR están confundir la letra “O” con el número “0” o la “I” con el “1”. Estos se corrigen durante el post-procesamiento. La tecnología OCR puede resolver automáticamente estas inconsistencias de reconocimiento de caracteres al considerar las particularidades del idioma y el tipo de documento. 

Una vez que todo el texto de la zona de inspección visual y de la MRZ ha sido extraído, estructurado y verificado — la función principal del OCR en licencias de conducir — el sistema procede con las verificaciones de autenticidad. Es importante destacar que los datos extraídos por OCR se complementan con información adicional capturada por otras tecnologías del software de IDV, como los datos del código de barras y del chip RFID.

Algunos elementos de seguridad dinámicos, como las Imágenes Láser Múltiples (MLI), contienen información textual. Por ejemplo, el MLI en el anverso del permiso de conducir del estado de Arizona incluye la fecha de nacimiento del titular. El algoritmo OCR captura y procesa este texto, lo que permite al sistema realizar verificaciones cruzadas durante los controles de autenticidad del documento.

El OCR aplicado a licencias de conducir también puede reconocer texto incrustado en elementos de seguridad visibles únicamente bajo luz UV, siempre que el documento se escanee con un lector de documentos equipado con múltiples fuentes de iluminación. 

En algunos países, como Estados Unidos, datos personales como la fecha de nacimiento o el nombre completo del titular pueden estar impresos con tinta UV. Esta información oculta puede ser verificada al compararla con los datos visibles del documento.

La tecnología OCR puede parecer simple: se toma una imagen del documento y el algoritmo reconoce y convierte el texto en datos estructurados. Sin embargo, en la práctica, pueden surgir errores en cada etapa del proceso.  

Estos desafíos afectan principalmente a la verificación remota de permisos de conducir, aunque también pueden surgir durante verificaciones presenciales.

En muchos países todavía se emiten licencias de conducir en papel, protegidas por una capa de laminado. Tal es el caso de la serie 2003 de Chile o de la licencia de conducir china emitida en 2012.

Escanear este tipo de documentos puede ser complicado, especialmente para usuarios de dispositivos móviles. La superficie reflectante suele generar brillos, sobre todo al usar el flash, lo que provoca áreas sobreexpuestas donde el OCR no logra reconocer correctamente el texto. Esto puede requerir repetir el escaneo, generando frustración en usuarios que esperan una verificación rápida y sin fricciones.

Las licencias de conducir son documentos de identidad de uso doméstico, por lo que la mayoría de los países las emiten en su idioma nacional, que a menudo no utiliza caracteres latinos.

Algunas, sin embargo, son bilingües y combinan el idioma oficial con uno de reconocimiento global. 

Un ejemplo es la licencia de conducir de Chipre, que presenta el nombre del titular tanto en griego como en inglés.

Frente a esta diversidad lingüística, una solución de IDV debe ser capaz de reconocer e interpretar correctamente todos estos idiomas.

Las licencias de conducir normalmente incluyen tres fechas clave: fecha de nacimiento, fecha de emisión y fecha de vencimiento, todas esenciales para el proceso de verificación de identidad. Sin embargo, los distintos sistemas de calendario representan un reto adicional. 

Aunque la mayoría de las regiones, incluyendo Europa y las Américas, utilizan el calendario gregoriano (con variaciones en el formato, como DD/MM/AAAA o AAAA/MM/DD), algunos países asiáticos emplean sistemas cronológicos propios que se reflejan en sus documentos de identidad. 

Por ejemplo, Japón utiliza el calendario de eras imperiales, que cuenta los años a partir del inicio del reinado del emperador en curso. Así, es común que una licencia japonesa incluya múltiples eras dentro del mismo documento, ya que las fechas de nacimiento y vencimiento pueden corresponder a distintas eras imperiales.

Un caso similar ocurre en Tailandia, donde se utiliza el calendario solar tailandés, que comienza en el año en que Buda alcanzó el nirvana. En este sistema, el año 2025 corresponde al 2568. Aunque las licencias tailandesas suelen mostrar las fechas tanto en el calendario tailandés como en el gregoriano, la tecnología OCR debe interpretar y convertir correctamente las fechas en ambos formatos.

Las licencias de conducir varían considerablemente en diseño y orientación según el país e incluso entre estados de un mismo país. Tradicionalmente, la mayoría tiene una orientación horizontal, pero también existen numerosos documentos con formato vertical.

Además, en países federativos como Australia, Canadá, Estados Unidos y México, las licencias pueden diferir en diseño y campos de datos entre estados o provincias.

Con tanta diversidad, incluso una misma letra latina (por ejemplo, la “Q”) puede verse muy diferente dependiendo de la fuente y el espaciado. Algunos emisores incluso mezclan mayúsculas y minúsculas dentro de un mismo documento; por ejemplo, el apellido puede estar en mayúsculas, mientras que el nombre aparece con mayúscula inicial y el resto en minúscula. 

El anverso de las licencias también puede incluir la zona MRZ, que el OCR debe ser capaz de procesar. Curiosamente, incluso entre documentos emitidos bajo estándares regionales como el de las licencias europeas, existen variaciones.

Toda esta variedad hace que el OCR aplicado a licencias de conducir sea especialmente complejo, requiriendo un amplio conjunto de plantillas que consideren distintos estilos tipográficos y estructuras de diseño.

Los hologramas y los patrones de fondo complejos son elementos clave de seguridad que previenen la falsificación de permisos de conducir. En verificaciones presenciales, estos elementos no representan un obstáculo, ya que los lectores especializados capturan imágenes de alta calidad. Sin embargo, en verificaciones remotas, los elementos brillantes o con diseños complejos pueden provocar reflejos o superponer el texto, dificultando la lectura precisa por parte del OCR.

Dado que el OCR aplicado a licencias de conducir es la primera etapa del proceso de verificación de identidad, hay dos estrategias clave que pueden marcar la diferencia tanto en precisión como en experiencia del usuario.

El primer requisito para lograr una lectura precisa es obtener escaneos de alta calidad del anverso y reverso de la licencia de conducir. Para lograrlo, es fundamental guiar al usuario durante el proceso de escaneo. 

Brindar instrucciones claras paso a paso facilita una captura más fluida y reduce los errores. Indicaciones simples en pantalla, como “Elija una habitación bien iluminada”, “Centre su documento en el recuadro” o “Voltee su licencia hacia la cámara”, ayudan a evitar errores comunes como reflejos, inclinación o falta de enfoque. También es recomendable contar con funciones avanzadas de captura y preprocesamiento de imagen, que permiten obtener un escaneo óptimo en el primer intento.

Actualizar su solución de IDV también puede mejorar notablemente la precisión del OCR. Al final del día, no se trata de extraer toda la información visible en una licencia verificada, sino de convertirla en datos bien estructurados y listos para el análisis. 

Contar con una base de datos extensa de plantillas permite que el OCR identifique correctamente cada tipo de documento y organice los datos en los campos adecuados, evitando errores como colocar una dirección en el campo de nombre. Además, permite reconocer plantillas no estándar, que de otro modo serían malinterpretadas. 

Una solución robusta de OCR, utilizada por empresas a nivel global, debe ser capaz de manejar:

• Múltiples idiomas, calendarios y formatos de datos

• Análisis léxico para verificar coherencia de idiomas, fuentes y formatos

• Una base de datos completa de plantillas de permisos de conducir

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