En breve: El OCR acelera la verificación de identidad al extraer automáticamente los datos de los documentos. Esta tecnología ofrece su mayor valor y precisión cuando funciona junto con plantillas de documentos, validación de campos y verificaciones cruzadas.
La verificación de identidad suele comenzar con una tarea sencilla: capturar los datos de un documento de identidad y convertirlos en un formato que un sistema informático pueda procesar. Esto parece simple, pero los documentos de identidad varían según el país, el diseño, el idioma, la escritura y las características de seguridad, e incluso pequeñas inconsistencias pueden ser importantes durante una comprobación.
En la verificación de identidad, la verdadera pregunta no es si el OCR puede leer texto, sino qué tan bien funciona con documentos de identidad en condiciones reales.
¿Qué es el OCR?
El OCR, o reconocimiento óptico de caracteres, convierte el texto presente en imágenes de documentos en datos legibles por máquinas. En la verificación de identidad, se utiliza para extraer datos personales de pasaportes, licencias de conducir, documentos nacionales de identidad y otros documentos de identidad emitidos por organismos gubernamentales, de modo que el documento pueda procesarse automáticamente.
Por ejemplo, Regula Document Reader SDK utiliza OCR para leer datos de casi todos los tipos de documentos de identidad emitidos en 254 países y territorios.
¿Cómo funciona el OCR?
El OCR comienza con una imagen digital del documento. Una vez capturada la imagen, el sistema identifica las áreas de texto, reconoce los caracteres y las palabras, y prepara los datos extraídos para su uso posterior. El OCR moderno suele basarse en modelos de detección y reconocimiento, en lugar de los antiguos métodos de comparación carácter por carácter.
En general, el OCR procesa un documento en tres etapas:
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Detección de texto. La tecnología inicia un detector de texto, que es un algoritmo especializado que identifica las áreas de texto dentro del documento.
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Reconocimiento de texto. Un modelo de reconocimiento analiza posteriormente el texto identificado. La tecnología OCR utiliza reconocimiento de patrones y/o algoritmos avanzados de aprendizaje automático para asociar los caracteres del texto con letras y números en las fuentes e idiomas seleccionados. La versión moderna de esta tecnología puede entrenarse a sí misma durante el proceso, mejorando la calidad del reconocimiento de texto con cada documento procesado.
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Posprocesamiento. Finalmente, el sistema prepara los datos extraídos para utilizarlos en los flujos de trabajo posteriores. Esta etapa puede incluir la comparación de los resultados con un diccionario o una base de datos para corregir errores, la verificación de la estructura lógica de los datos o la normalización del resultado para que pueda utilizarse de forma consistente en verificaciones posteriores.
Los sistemas OCR modernos y avanzados extraen datos de prácticamente cualquier parte de un documento. No solo reconocen e interpretan los conjuntos de caracteres, sino también el contexto de los datos según su ubicación dentro del documento o su relación con otros elementos de información.
Sin embargo, todo esto solo es posible si la calidad de la imagen es suficiente para que la tecnología pueda procesarla.
¿Cómo funciona el OCR específicamente con documentos de identidad?
En la verificación de identidad, el OCR no se limita al reconocimiento y la extracción de datos. Por ejemplo, la tecnología no solo debe leer el nombre del titular del pasaporte, sino también comprobar si los datos están impresos con la fuente, el formato y la ubicación correctos para ese tipo específico de documento.
El OCR de Regula valida tanto los datos como las fuentes del documento
La tecnología OCR sabe qué datos debe buscar y dónde encontrarlos gracias a las plantillas de documentos. Estas plantillas actúan como mapas detallados de un documento de identidad específico, mostrando cada pequeño dato que puede encontrarse en él. Al crear plantillas para cada tipo de documento de identidad, los desarrolladores de software de verificación de identidad mejoran la velocidad y la precisión de las comprobaciones documentales.
Como los documentos de identidad varían según su tipo y la entidad emisora, los mismos datos pueden presentarse de distintas maneras. Los nombres, las fechas, las direcciones y los números de documento pueden seguir diferentes formatos según el país, el estado o la versión del documento. Para procesar correctamente el documento, el OCR necesita saber qué tipo de datos esperar en cada campo y cómo deben presentarse.
Algunos campos del documento también pueden contener valores codificados. Por ejemplo, un documento puede utilizar un número en lugar del nombre completo de la autoridad emisora, o abreviaturas como "GRN" en lugar de "Green" para indicar el color de ojos. Por ello, el OCR no solo debe ser capaz de leer los datos, sino también de interpretarlos correctamente.
Los datos y el formato del documento de identidad se validan con respecto al tipo de documento correspondiente en una base de datos de documentos de identidad. Cuanto más amplia y actualizada sea esa base de datos, mayor será la precisión con la que el OCR podrá leer y verificar los datos del documento.
¿Por qué el OCR es clave para la verificación de identidad?
El OCR es fundamental para la verificación de identidad porque proporciona la base de datos necesaria para las comprobaciones automatizadas de documentos. Antes de que un sistema pueda validar los campos de un documento, primero debe extraer esos datos del documento de identidad con precisión.
Esto es especialmente importante en la verificación remota de identidad, donde los datos del documento deben capturarse y procesarse con la suficiente rapidez para que el sistema pueda realizar verificaciones adicionales sin recurrir a una revisión manual. El OCR transforma las imágenes de los documentos en datos estructurados que pueden avanzar por el resto del flujo de verificación.
El OCR también ayuda a reducir la fricción para los usuarios durante el proceso de incorporación al minimizar la introducción manual de datos. En lugar de completar formularios extensos, los clientes pueden enviar una imagen de su documento de identidad y permitir que el sistema capture automáticamente la información necesaria. Esto es aún más importante cuando la incorporación involucra a varias personas. Introducir manualmente los datos del pasaporte de una familia de cinco integrantes resulta tedioso y propenso a errores.
¿Qué hace que el OCR sea confiable para documentos de identidad?
No todos los motores OCR están diseñados para la verificación de identidad. Un OCR de uso general puede ser capaz de leer texto, pero los documentos de identidad requieren mucho más que la simple extracción de texto. Para funcionar de manera confiable, el OCR debe comprender la estructura del documento, reconocer datos en múltiples zonas y verificar que los campos aparezcan con el formato, la fuente y la ubicación correctos para un tipo específico de documento.
Dado que el OCR de Regula está entrenado específicamente para documentos de identidad y admite verificaciones que van más allá de la extracción de texto, constituye un ejemplo útil en este contexto.
Por ejemplo, el OCR utilizado en la verificación de identidad debe ser capaz de leer tanto la zona visual como los elementos legibles por máquina, como la MRZ. También puede procesar datos perforados que suelen encontrarse en documentos de identidad.
Además, el OCR de Regula verifica si los datos están colocados correctamente y si aparecen en el documento tal como deberían en un documento de identidad auténtico. Esto incluye comprobar la posición vertical y horizontal de cada línea que contiene datos personales. En otras palabras, la tecnología verifica que los datos estén impresos exactamente donde se espera que estén.
El OCR también comprueba si la MRZ está impresa en OCR-B, una fuente monoespaciada ampliamente utilizada en las zonas de lectura mecánica de los documentos de identidad. Esto ayuda a detectar alteraciones sospechosas u otros indicios de manipulación.
En la verificación de identidad, el OCR también debe trabajar junto con el análisis léxico. Este tipo de comprobación ayuda a evaluar si los datos personales del documento son pertinentes y válidos según la plantilla correspondiente. Por ejemplo, si la fecha de nacimiento debería aparecer como DD.MM.AAAA, pero está impresa como MM.DD.AAAA, esto constituye una posible señal de fraude.
Una vez que el OCR extrae con precisión los datos del documento de identidad desde varias zonas del documento, el sistema puede realizar verificaciones cruzadas adicionales. Estas comprobaciones son importantes porque ayudan a confirmar que la misma información sea consistente en todo el documento. Para los defraudadores puede resultar más fácil modificar los datos visibles que los elementos legibles por máquina, por lo que estas inconsistencias pueden ayudar a detectar el fraude en una etapa temprana.
El OCR utilizado para la verificación de identidad permite realizar verificaciones cruzadas entre la inspección visual y las zonas legibles por máquina.
Los desafíos del OCR en la verificación de identidad
El OCR utilizado en la verificación de identidad debe funcionar en condiciones mucho más exigentes que el OCR empleado para documentos comunes.
Calidad de la imagen y captura del documento
Para que el OCR funcione correctamente en la verificación de identidad, el documento debe estar en buen estado y debe escanearse de forma adecuada. Una impresión deficiente, el desgaste, el desenfoque, los reflejos, la baja resolución o un ángulo inclinado de la cámara pueden reducir la precisión del OCR. Por eso, muchas soluciones de verificación de identidad intentan automatizar al máximo la captura de imágenes y el posicionamiento del documento, en lugar de depender completamente de la habilidad fotográfica del usuario.
El OCR de Regula detecta una tarjeta de identidad fotografiada con un ángulo inclinado y la reposiciona automáticamente para un procesamiento preciso.
Idiomas, sistemas de escritura y formatos de datos locales
Otro desafío es la enorme variedad de idiomas, sistemas de escritura y convenciones locales de datos utilizadas en documentos de identidad de todo el mundo. Los alfabetos no latinos y los sistemas de escritura complejos, como el jemer en los documentos de identidad camboyanos, pueden dificultar el reconocimiento preciso de algunos campos. Las fechas también pueden ser difíciles de interpretar cuando los documentos utilizan sistemas calendarios locales, como ocurre con los documentos de identidad tailandeses, donde las fechas pueden aparecer tanto en el calendario tailandés como en el gregoriano.
El OCR utilizado para la verificación de identidad debe estar entrenado no solo para leer distintos idiomas, sino también para interpretar correctamente los patrones locales de nombres, los formatos de fecha y otros datos específicos de cada documento.
Las fechas en los documentos de identidad tailandeses se representan en el calendario tailandés y también se muestran en el calendario gregoriano.
Variaciones de diseño entre entidades emisoras
Las variaciones en el diseño también añaden complejidad. El mismo tipo de documento puede diferir no solo entre países, sino también entre distintas jurisdicciones dentro de un mismo país. Las licencias de conducir son un buen ejemplo: en lugares como Estados Unidos o México, las entidades emisoras regionales utilizan numerosos diseños diferentes. Por ello, el OCR debe identificar con certeza qué documento está procesando y qué datos deben encontrarse en determinados campos.
Cada estado de México emite sus propias licencias de conducir, lo que da lugar a al menos 32 diseños y formatos distintos de documentos.
Fondos, elementos de seguridad y texto superpuesto
Los documentos de identidad también contienen elementos de diseño que pueden dificultar el funcionamiento del OCR. Los datos personales pueden aparecer sobre fondos con patrones (algo frecuente en las licencias de conducir), superpuestos con las etiquetas de los campos o parcialmente cubiertos por hologramas y otros elementos de seguridad. Algunos documentos también utilizan texto multicolor o fuentes especializadas.
Estos desafíos pueden abordarse de forma mucho más confiable cuando el proveedor de verificación de identidad cuenta con una amplia base de datos de documentos y suficientes datos de entrenamiento para admitir un OCR específico para cada tipo de documento.
Los fondos con patrones de colores intensos pueden dificultar el funcionamiento del OCR.
¿Es suficiente el OCR para verificar un documento de identidad?
El OCR se ha convertido en una de las tecnologías fundamentales detrás de la verificación automatizada de identidad. Sin embargo, el OCR trabaja principalmente con la zona visual de un documento, y esa zona fue diseñada para las personas, no para las máquinas. A diferencia de las MRZ y los códigos de barras, los datos de la zona visual normalmente no incluyen sumas de verificación ni otros elementos de control integrados que permitan confirmar que los datos se han reconocido y leído correctamente.
Por ello, el OCR no puede considerarse una prueba independiente de la autenticidad de un documento. Se vuelve mucho más confiable cuando está respaldado por plantillas de documentos, comprobaciones lógicas y léxicas, verificaciones cruzadas entre distintas zonas y otras tecnologías de detección de fraude.
La tecnología de Regula está entrenada con documentos de identidad de 254 países y territorios. No aborda un pasaporte, un documento de identidad o una licencia de conducir como una imagen desconocida con texto. Lo trata como un documento específico con un diseño conocido, campos esperados, reglas de formato locales y patrones de diseño propios de cada país.
Esto significa que Regula sabe cómo debe leerse un documento auténtico incluso antes de que comience la comprobación. Eso es lo que hace que su OCR sea eficaz para la verificación de identidad.
Si su empresa necesita procesar automáticamente y de forma confiable documentos de identidad de distintos países, Regula puede ayudarle. Agende una llamada para ver cómo funciona en la práctica.
