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Crean un sistema de lectura de cheques que descifra textos escritos a mano

Crean un sistema de lectura de cheques que descifra textos escritos a mano

martes 10 de febrero de 2009, 00:00h
Un equipo de investigadores del Instituto de Investigación Tecnológica (IIT), de Comillas (UPCO), ha desarrollado, junto al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), un sistema de lectura de cheques bancarios que descifra la escritura manual y permite automatizar las transacciones, agilizando las gestiones y reduciendo los errores.
El volumen de cheques que deben procesar los bancos actualmente comporta unos costes que crecen cada año. El interés por automatizar el procesamiento ha llevado al desarrollo de este sistema, que utiliza técnicas de reconocimiento óptico de caracteres basadas en redes neuronales para leer el valor del cheque.

El profesor de Comillas-ICAI Rafael Palacios es coautor, junto a Amar Gupta, del estudio "A system for processing handwritten bank checks automatically", publicado en la revista IMAGE AND VISION COMPUTING (volumen 26, número 10, de octubre de 2008). Palacios explica que el mayor problema de la lectura automática es que hoy en día prácticamente todos los cheques están escritos a mano, y no cuentan con cuadrículas que obliguen a la persona a escribir los datos de manera ordenada para que luego puedan ser separados y reconocidos.

Un problema añadido es que no existe una configuración común de los cheques, lo que dificulta el proceso de lectura automática: "No existe un modelo estandarizado en todo el mundo, incluso los de un mismo país son de diferente tamaño, los elementos están repartidos en distintos lugares y los colores de fondo son diversos".

El nuevo sistema parte de la imagen de un cheque, separa el texto del fondo, y localiza las coordenadas de la zona donde está escrita la cantidad. A continuación, se analiza la sub-imagen que contiene el importe del cheque, para conseguir leer, dígito a dígito, la cantidad. Dado que el texto manuscrito que representa el valor del cheque está escrito sin ninguna restricción, es frecuente encontrar dígitos partidos en dos trazos o dígitos que se encuentran en contacto con los dígitos anterior y siguiente.

El sistema creado realiza un cálculo recursivo en el que prueba diferentes combinaciones de separación o unión de trazos hasta conseguir leer la cantidad del cheque correctamente y verifica que la red neuronal ha reconocido todos los dígitos individuales con un alto grado de certeza.

"Cuando la red neuronal reconoce todos los dígitos de manera independiente el proceso ha acabado, pero, si la información es ininteligible, el procedimiento prueba nuevas formas de juntar y cerrar trazos o bien de separar dígitos en contacto, hasta que toda la cantidad queda reconocida con un grado alto de certeza", asegura el profesor Palacios.

A día de hoy los bancos emplean escáneres comerciales que digitalizan los cheques completos y reconocen el número de cuenta impreso con tinta magnética en la parte inferior del documento. Sin embargo, la cantidad por la que se extiende el talón, que ha sido escrita a mano, debe ser introducida por los operarios. En definitiva, esta tarea provoca retrasos y errores en el procesamiento de los cheques, que resultan altamente costosos para las entidades bancarias.

Hasta hace poco tiempo los talones bancarios sólo se podían depositar en cajeros automáticos dentro de sobres y se procesaban con mucho retraso. Ahora, algunos cajeros, como los del Bank of America, incorporan un escáner para digitalizar los cheques y agilizar el proceso. Si además se instalara un sistema de lectura automática de la imagen de los cheques, como el desarrollado por Comillas-ICAI y el MIT, el proceso sería todavía más sencillo.

En opinión de Palacios, la implantación de esta herramienta en las entidades bancarias sería un primer paso para llegar a automatizar completamente el procesamiento de cheques.
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