El OCR es una tecnología bastante conocida (y antigua) y no parece haber cambiado mucho en la última década, pero sus usos son de gran importancia en las investigaciones policiales, especialmente cuando se combina con la última tecnología de IA.
OCR, su historia
Sin entrar en detalles técnicos sobre qué es OCR, el acrónimo significa «Reconocimiento Óptico de Caracteres«. Es decir, un sistema de OCR es capaz de leer una imagen (foto, dibujo, etc.) y encontrar las letras que contiene, reconstruyendo palabras y frases. El resultado de cualquier sistema de OCR siempre es texto editable.
Originalmente, Wikipedia atribuye el primer sistema de OCR a Fournier d’Albe y Tauschek, nada menos que en 1870. Sin embargo, los primeros sistemas de OCR «modernos» se inventaron en la década de 1930. Esto significa que el OCR, como tecnología, está a punto de cumplir 100 años dentro de poco. Si bien el uso más conocido del OCR es convertir documentos de texto escaneados en texto editable, puede emplearse en muchos otros campos. Y las fuerzas de seguridad son uno de esos campos donde el OCR desempeña una función importante, ayudando a los agentes en las investigaciones y la resolución de delitos.
OCR en las investigaciones policiales
Además del uso obvio de escanear documentos de pruebas en los casos y convertirlos en texto editable que puede buscarse e introducirse en un software de gestión de casos (DEMS), el OCR desempeña un papel fundamental en el ALPR (Reconocimiento Automático de Matrículas). De hecho, cualquier sistema ALPR es simplemente un OCR especializado que busca matrículas en una imagen o fotograma de vídeo y las convierte a texto. Este texto puede enviarse a cualquier base de datos policial para averiguar si el coche está involucrado en algún incidente (si fue robado, si participó en un delito, si tiene multas de tráfico pendientes, etc.).
Pero el OCR también es útil para el análisis de pruebas. Puede procesar capturas de pantalla (de chats, por ejemplo), correos electrónicos o cartas impresos. Los sistemas de OCR especializados incluso pueden leer documentos manuscritos, por lo que pueden utilizarse para analizar notas de rescate o amenazas.
Uno de los usos más interesantes del OCR en las investigaciones policiales es ayudar a identificar ubicaciones en grabaciones de vídeo. Cualquier señal de dirección o letrero de una tienda puede ayudar a localizar el lugar donde se grabó el vídeo. Esto es especialmente útil en imágenes de redes sociales, ya que pueden contener pistas involuntarias sobre su posición.
Si se combina un sistema de OCR con traducción automática, se pueden utilizar incluso textos en idiomas desconocidos en las investigaciones, una vez que se han convertido al idioma local. Esto abre todo un abanico de posibilidades al tratar con sospechosos de múltiples nacionalidades en un caso, ya que no se necesita un traductor para cada idioma.
OCR en control fronterizo
Un lugar donde probablemente todos hemos entrado en contacto con un sistema OCR es en una frontera o en el control de pasaportes de un aeropuerto. Se escanean los pasaportes, se localizan las imágenes y se comparan con el nombre que figura en el pasaporte para comprobar si coinciden. Normalmente, el nombre también se envía para comprobarlo en bases de datos internacionales de personas buscadas, de modo que, si surge algo, el agente fronterizo pueda tomar las medidas pertinentes de inmediato. Esto no solo agiliza el proceso fronterizo, sino que también permite detectar documentos falsificados o alterados. Por lo tanto, es una herramienta valiosa para los agentes de control fronterizo modernos.
OCR mejorado por IA
Como hemos mencionado al principio del artículo, el OCR no parece haber cambiado mucho, pero con la mejora de las capacidades de la inteligencia artificial, incluso tecnologías tradicionales como el OCR se han beneficiado de ello. La IA proporciona un mejor reconocimiento de patrones y ayuda al OCR a identificar palabras o letras individuales. Los modelos también pueden aprender con el tiempo a leer una escritura específica o pueden ser entrenados para identificar texto en imágenes o videos de baja calidad con una precisión sorprendente. Por lo tanto, la combinación de Deep Learning y un sistema de OCR es muy potente, ya que puede procesar texto en cualquier formato y extraer información útil de los archivos multimedia
Conclusión
Aunque es el patito feo de las herramientas de investigación policial, el OCR es extremadamente útil en muchas investigaciones, especialmente cuando se trata de documentos (como en casos financieros). Sin embargo, el OCR con IA, se puede aplicar a casi cualquier escenario. El OCR puede ayudar a reconocer un lugar leyendo matrículas, señales o cualquier texto que pueda aparecer en las imágenes. También puede recopilar rápidamente una gran cantidad de información buscable, lo que llevaría una cantidad excesiva de horas si se hiciera manualmente visualizando todo el material y tomando notas. Ayuda a agilizar las operaciones y a evitar errores de transcripción.
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