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# Desarrollo específico de la contribución

Este capítulo presenta el desarrollo completo del estudio comparativo y la optimización de hiperparámetros de sistemas OCR. Se estructura según el tipo de trabajo "Comparativa de soluciones" establecido por las instrucciones de UNIR: planteamiento de la comparativa, desarrollo de la comparativa, y discusión y análisis de resultados.

## Planteamiento de la comparativa

### Introducción

Esta sección presenta los resultados del estudio comparativo realizado entre tres soluciones OCR de código abierto: EasyOCR, PaddleOCR y DocTR. Los experimentos fueron documentados en el notebook `ocr_benchmark_notebook.ipynb` del repositorio. El objetivo es identificar el modelo base más prometedor para la posterior fase de optimización de hiperparámetros.

### Configuración del Experimento

#### Dataset de Evaluación

Se utilizó el documento "Instrucciones para la redacción y elaboración del TFE" del Máster Universitario en Inteligencia Artificial de UNIR, ubicado en la carpeta `instructions/`.

**Tabla 3.** *Características del dataset de evaluación.*

| Característica | Valor |
|----------------|-------|
| Número de páginas evaluadas | 5 (páginas 1-5 en benchmark inicial) |
| Formato | PDF digital (no escaneado) |
| Idioma | Español |
| Resolución de conversión | 300 DPI |

*Fuente: Elaboración propia.*

#### Configuración de los Modelos

Según el código en `ocr_benchmark_notebook.ipynb`:

**EasyOCR**:
```python
easyocr_reader = easyocr.Reader(['es', 'en'])  # Spanish and English
```

**PaddleOCR (PP-OCRv5)**:
```python
paddleocr_model = PaddleOCR(
    text_detection_model_name="PP-OCRv5_server_det",
    text_recognition_model_name="PP-OCRv5_server_rec",
    use_doc_orientation_classify=False,
    use_doc_unwarping=False,
    use_textline_orientation=True,
)
```
Versión utilizada: PaddleOCR 3.2.0 (según output del notebook)

**DocTR**:
```python
doctr_model = ocr_predictor(det_arch="db_resnet50", reco_arch="sar_resnet31", pretrained=True)
```

#### Métricas de Evaluación

Se utilizó la biblioteca `jiwer` para calcular CER y WER:
```python
from jiwer import wer, cer

def evaluate_text(reference, prediction):
    return {'WER': wer(reference, prediction), 'CER': cer(reference, prediction)}
```

### Resultados del Benchmark

#### Resultados de PaddleOCR (Datos del CSV)

Del archivo `results/ai_ocr_benchmark_finetune_results_20251206_113206.csv`, se obtienen los siguientes resultados de PaddleOCR para las páginas 5-9 del documento:

**Tabla 4.** *Resultados de PaddleOCR por página (benchmark inicial).*

| Página | WER | CER |
|--------|-----|-----|
| 5 | 12.16% | 6.33% |
| 6 | 12.81% | 6.40% |
| 7 | 11.06% | 6.24% |
| 8 | 8.13% | 1.54% |
| 9 | 10.61% | 5.58% |

*Fuente: `results/ai_ocr_benchmark_finetune_results_20251206_113206.csv`.*

**Promedio PaddleOCR (páginas 5-9):**
- CER medio: ~5.22%
- WER medio: ~10.95%

#### Comparativa de Modelos

Según la documentación del notebook `ocr_benchmark_notebook.ipynb`, los tres modelos evaluados representan diferentes paradigmas de OCR:

**Tabla 5.** *Comparativa de arquitecturas OCR evaluadas.*

| Modelo | Tipo | Componentes | Fortalezas Clave |
|--------|------|-------------|------------------|
| **EasyOCR** | End-to-end (det + rec) | DB + CRNN/Transformer | Ligero, fácil de usar, multilingüe |
| **PaddleOCR (PP-OCR)** | End-to-end (det + rec + cls) | DB + SRN/CRNN | Soporte multilingüe robusto, pipeline configurable |
| **DocTR** | End-to-end (det + rec) | DB/LinkNet + CRNN/SAR/VitSTR | Orientado a investigación, API limpia |

*Fuente: Documentación oficial de cada herramienta (JaidedAI, 2020; PaddlePaddle, 2024; Mindee, 2021).*

#### Ejemplo de Salida OCR

Del archivo CSV, un ejemplo de predicción de PaddleOCR para la página 8:

> "Escribe siempre al menos un párrafo de introducción en cada capítulo o apartado, explicando de qué vas a tratar en esa sección. Evita que aparezcan dos encabezados de nivel consecutivos sin ningún texto entre medias. [...] En esta titulacióon se cita de acuerdo con la normativa Apa."

**Errores observados en este ejemplo:**
- `titulacióon` en lugar de `titulación` (carácter duplicado)
- `Apa` en lugar de `APA` (capitalización)

### Justificación de la Selección de PaddleOCR

#### Criterios de Selección

Basándose en los resultados obtenidos y la documentación del benchmark:

1. **Rendimiento**: PaddleOCR obtuvo CER entre 1.54% y 6.40% en las páginas evaluadas
2. **Configurabilidad**: PaddleOCR ofrece múltiples hiperparámetros ajustables:
   - Umbrales de detección (`text_det_thresh`, `text_det_box_thresh`)
   - Umbral de reconocimiento (`text_rec_score_thresh`)
   - Componentes opcionales (`use_textline_orientation`, `use_doc_orientation_classify`, `use_doc_unwarping`)

3. **Documentación oficial**: [PaddleOCR Documentation](https://www.paddleocr.ai/v3.0.0/en/version3.x/pipeline_usage/OCR.html)

#### Decisión

**Se selecciona PaddleOCR (PP-OCRv5)** para la fase de optimización debido a:
- Resultados iniciales prometedores (CER ~5%)
- Alta configurabilidad de hiperparámetros de inferencia
- Pipeline modular que permite experimentación

### Limitaciones del Benchmark

1. **Tamaño reducido**: Solo 5 páginas evaluadas en el benchmark comparativo inicial
2. **Único tipo de documento**: Documentos académicos de UNIR únicamente
3. **Ground truth**: El texto de referencia se extrajo automáticamente del PDF, lo cual puede introducir errores en layouts complejos

### Resumen de la Sección

Esta sección ha presentado:

1. La configuración del benchmark según `ocr_benchmark_notebook.ipynb`
2. Los resultados cuantitativos de PaddleOCR del archivo CSV de resultados
3. La justificación de la selección de PaddleOCR para optimización

**Fuentes de datos utilizadas:**
- `ocr_benchmark_notebook.ipynb`: Código del benchmark
- `results/ai_ocr_benchmark_finetune_results_20251206_113206.csv`: Resultados numéricos
- Documentación oficial de PaddleOCR

## Desarrollo de la comparativa: Optimización de hiperparámetros

### Introducción

Esta sección describe el proceso de optimización de hiperparámetros de PaddleOCR utilizando Ray Tune con el algoritmo de búsqueda Optuna. Los experimentos fueron implementados en el notebook `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb` y los resultados se almacenaron en `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv`.

### Configuración del Experimento

#### Entorno de Ejecución

Según los outputs del notebook:

**Tabla 6.** *Entorno de ejecución del experimento.*

| Componente | Versión/Especificación |
|------------|------------------------|
| Python | 3.11.9 |
| PaddlePaddle | 3.2.2 |
| PaddleOCR | 3.3.2 |
| Ray | 2.52.1 |
| GPU | No disponible (CPU only) |

*Fuente: Outputs del notebook `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`.*

#### Dataset

Se utilizó un dataset estructurado en `src/dataset/` creado mediante el notebook `src/prepare_dataset.ipynb`:

- **Estructura**: Carpetas con subcarpetas `img/` y `txt/` pareadas
- **Páginas evaluadas por trial**: 5 (páginas 5-10 del documento)
- **Gestión de datos**: Clase `ImageTextDataset` en `src/dataset_manager.py`

#### Espacio de Búsqueda

Según el código del notebook, se definió el siguiente espacio de búsqueda:

```python
search_space = {
    "use_doc_orientation_classify": tune.choice([True, False]),
    "use_doc_unwarping": tune.choice([True, False]),
    "textline_orientation": tune.choice([True, False]),
    "text_det_thresh": tune.uniform(0.0, 0.7),
    "text_det_box_thresh": tune.uniform(0.0, 0.7),
    "text_det_unclip_ratio": tune.choice([0.0]),  # Fijado
    "text_rec_score_thresh": tune.uniform(0.0, 0.7),
}
```

**Descripción de parámetros** (según documentación de PaddleOCR):

| Parámetro | Descripción |
|-----------|-------------|
| `use_doc_orientation_classify` | Clasificación de orientación del documento |
| `use_doc_unwarping` | Corrección de deformación del documento |
| `textline_orientation` | Clasificación de orientación de línea de texto |
| `text_det_thresh` | Umbral de detección de píxeles de texto |
| `text_det_box_thresh` | Umbral de caja de detección |
| `text_det_unclip_ratio` | Coeficiente de expansión (fijado en 0.0) |
| `text_rec_score_thresh` | Umbral de confianza de reconocimiento |

#### Configuración de Ray Tune

```python
tuner = tune.Tuner(
    trainable_paddle_ocr,
    tune_config=tune.TuneConfig(
        metric="CER",
        mode="min",
        search_alg=OptunaSearch(),
        num_samples=64,
        max_concurrent_trials=2
    ),
    run_config=air.RunConfig(verbose=2, log_to_file=False),
    param_space=search_space
)
```

- **Métrica objetivo**: CER (minimizar)
- **Algoritmo de búsqueda**: Optuna (TPE - Tree-structured Parzen Estimator)
- **Número de trials**: 64
- **Trials concurrentes**: 2

### Resultados de la Optimización

#### Estadísticas Descriptivas

Del archivo CSV de resultados (`raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv`):

**Tabla 7.** *Estadísticas descriptivas de los 64 trials de Ray Tune.*

| Estadística | CER | WER | Tiempo (s) | Tiempo/Página (s) |
|-------------|-----|-----|------------|-------------------|
| **count** | 64 | 64 | 64 | 64 |
| **mean** | 5.25% | 14.28% | 347.61 | 69.42 |
| **std** | 11.03% | 10.75% | 7.88 | 1.57 |
| **min** | 1.15% | 9.89% | 320.97 | 64.10 |
| **25%** | 1.20% | 10.04% | 344.24 | 68.76 |
| **50%** | 1.23% | 10.20% | 346.42 | 69.19 |
| **75%** | 4.03% | 13.20% | 350.14 | 69.93 |
| **max** | 51.61% | 59.45% | 368.57 | 73.63 |

*Fuente: `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv`.*

#### Mejor Configuración Encontrada

Según el análisis del notebook:

```
Best CER: 0.011535 (1.15%)
Best WER: 0.098902 (9.89%)

Configuración óptima:
  textline_orientation: True
  use_doc_orientation_classify: False
  use_doc_unwarping: False
  text_det_thresh: 0.4690
  text_det_box_thresh: 0.5412
  text_det_unclip_ratio: 0.0
  text_rec_score_thresh: 0.6350
```

#### Análisis de Correlación

Correlación de Pearson entre parámetros y métricas de error (del notebook):

**Correlación con CER:**
| Parámetro | Correlación |
|-----------|-------------|
| CER | 1.000 |
| config/text_det_box_thresh | 0.226 |
| config/text_rec_score_thresh | -0.161 |
| **config/text_det_thresh** | **-0.523** |
| config/text_det_unclip_ratio | NaN |

**Correlación con WER:**
| Parámetro | Correlación |
|-----------|-------------|
| WER | 1.000 |
| config/text_det_box_thresh | 0.227 |
| config/text_rec_score_thresh | -0.173 |
| **config/text_det_thresh** | **-0.521** |
| config/text_det_unclip_ratio | NaN |

**Hallazgo clave**: El parámetro `text_det_thresh` muestra la correlación más fuerte (-0.52), indicando que valores más altos de este umbral tienden a reducir el error.

#### Impacto del Parámetro textline_orientation

Según el análisis del notebook, este parámetro booleano tiene el mayor impacto:

**Tabla 8.** *Impacto del parámetro textline_orientation en las métricas de error.*

| textline_orientation | CER Medio | WER Medio |
|---------------------|-----------|-----------|
| True | ~3.76% | ~12.73% |
| False | ~12.40% | ~21.71% |

*Fuente: Análisis del notebook `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`.*

**Interpretación**:
El CER medio es ~3.3x menor con `textline_orientation=True` (3.76% vs 12.40%). Además, la varianza es mucho menor, lo que indica resultados más consistentes. Para documentos en español con layouts mixtos (tablas, encabezados, direcciones), la clasificación de orientación ayuda a PaddleOCR a ordenar correctamente las líneas de texto.

```mermaid
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#0098CD'}}}%%
xychart-beta
    title "Impacto de textline_orientation en CER"
    x-axis ["textline_orientation=False", "textline_orientation=True"]
    y-axis "CER (%)" 0 --> 15
    bar [12.40, 3.76]
```

*Figura 3. Comparación del CER medio según el valor del parámetro textline_orientation.*

#### Análisis de Fallos

Los trials con CER muy alto (>40%) se produjeron cuando:
- `text_det_thresh` < 0.1 (valores muy bajos)
- `textline_orientation = False`

Ejemplo de trial con fallo catastrófico:
- CER: 51.61%
- WER: 59.45%
- Configuración: `text_det_thresh=0.017`, `textline_orientation=True`

### Comparación Baseline vs Optimizado

#### Resultados sobre Dataset Completo (24 páginas)

Del análisis final del notebook ejecutando sobre las 24 páginas:

**Tabla 9.** *Comparación baseline vs configuración optimizada (24 páginas).*

| Modelo | CER | WER |
|--------|-----|-----|
| PaddleOCR (Baseline) | 7.78% | 14.94% |
| PaddleOCR-HyperAdjust | 1.49% | 7.62% |

*Fuente: Ejecución final en notebook `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`.*

#### Métricas de Mejora

**Tabla 10.** *Análisis de la mejora obtenida.*

| Métrica | Baseline | Optimizado | Mejora Absoluta | Reducción Error |
|---------|----------|------------|-----------------|-----------------|
| CER | 7.78% | 1.49% | -6.29 pp | 80.9% |
| WER | 14.94% | 7.62% | -7.32 pp | 49.0% |

*Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados experimentales.*

#### Interpretación (del notebook)

> "La optimización de hiperparámetros mejoró la precisión de caracteres de 92.2% a 98.5%, una ganancia de 6.3 puntos porcentuales. Aunque el baseline ya ofrecía resultados aceptables, la configuración optimizada reduce los errores residuales en un 80.9%."

```mermaid
%%{init: {'theme': 'base'}}%%
xychart-beta
    title "Comparación Baseline vs Optimizado (24 páginas)"
    x-axis ["CER", "WER"]
    y-axis "Tasa de error (%)" 0 --> 16
    bar "Baseline" [7.78, 14.94]
    bar "Optimizado" [1.49, 7.62]
```

*Figura 4. Comparación de métricas de error entre configuración baseline y optimizada.*

**Impacto práctico**: En un documento de 10,000 caracteres:
- Baseline: ~778 caracteres con error
- Optimizado: ~149 caracteres con error
- Diferencia: ~629 caracteres menos con errores

### Tiempo de Ejecución

| Métrica | Valor |
|---------|-------|
| Tiempo total del experimento | ~6 horas (64 trials × ~6 min/trial) |
| Tiempo medio por trial | 367.72 segundos |
| Tiempo medio por página | 69.42 segundos |
| Total páginas procesadas | 64 trials × 5 páginas = 320 evaluaciones |

### Resumen de la Sección

Esta sección ha presentado:

1. **Configuración del experimento**: 64 trials con Ray Tune + Optuna sobre 7 hiperparámetros
2. **Resultados estadísticos**: CER medio 5.25%, CER mínimo 1.15%
3. **Hallazgos clave**:
   - `textline_orientation=True` es crítico (reduce CER ~70%)
   - `text_det_thresh` tiene correlación -0.52 con CER
   - Valores bajos de `text_det_thresh` (<0.1) causan fallos catastróficos
4. **Mejora final**: CER reducido de 7.78% a 1.49% (reducción del 80.9%)

**Fuentes de datos:**
- `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`: Código del experimento
- `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv`: Resultados de 64 trials
- `src/paddle_ocr_tuning.py`: Script de evaluación

## Discusión y análisis de resultados

### Introducción

Esta sección presenta un análisis consolidado de los resultados obtenidos en las fases de benchmark comparativo y optimización de hiperparámetros. Se discuten las implicaciones prácticas y se evalúa el cumplimiento de los objetivos planteados.

### Resumen de Resultados

#### Resultados del Benchmark Comparativo

Del archivo `results/ai_ocr_benchmark_finetune_results_20251206_113206.csv`, PaddleOCR con configuración inicial (`use_textline_orientation=True`) obtuvo los siguientes resultados en las páginas 5-9:

| Página | WER | CER |
|--------|-----|-----|
| 5 | 12.16% | 6.33% |
| 6 | 12.81% | 6.40% |
| 7 | 11.06% | 6.24% |
| 8 | 8.13% | 1.54% |
| 9 | 10.61% | 5.58% |
| **Promedio** | **10.95%** | **5.22%** |

#### Resultados de la Optimización con Ray Tune

Del archivo `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv` (64 trials):

| Métrica | Valor |
|---------|-------|
| CER mínimo | 1.15% |
| CER medio | 5.25% |
| CER máximo | 51.61% |
| WER mínimo | 9.89% |
| WER medio | 14.28% |
| WER máximo | 59.45% |

#### Comparación Final (Dataset Completo - 24 páginas)

Resultados del notebook `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`:

| Modelo | CER | Precisión Caracteres | WER | Precisión Palabras |
|--------|-----|---------------------|-----|-------------------|
| PaddleOCR (Baseline) | 7.78% | 92.22% | 14.94% | 85.06% |
| PaddleOCR-HyperAdjust | 1.49% | 98.51% | 7.62% | 92.38% |

### Análisis de Resultados

#### Mejora Obtenida

| Forma de Medición | Valor |
|-------------------|-------|
| Mejora en precisión de caracteres (absoluta) | +6.29 puntos porcentuales |
| Reducción del CER (relativa) | 80.9% |
| Mejora en precisión de palabras (absoluta) | +7.32 puntos porcentuales |
| Reducción del WER (relativa) | 49.0% |
| Precisión final de caracteres | 98.51% |

#### Impacto de Hiperparámetros Individuales

**Parámetro `textline_orientation`**

Este parámetro booleano demostró ser el más influyente:

| Valor | CER Medio | Impacto |
|-------|-----------|---------|
| True | ~3.76% | Rendimiento óptimo |
| False | ~12.40% | 3.3x peor |

**Reducción del CER**: 69.7% cuando se habilita la clasificación de orientación de línea.

**Parámetro `text_det_thresh`**

Correlación con CER: **-0.523** (la más fuerte de los parámetros continuos)

| Rango | Comportamiento |
|-------|----------------|
| < 0.1 | Fallos catastróficos (CER 40-50%) |
| 0.3 - 0.6 | Rendimiento óptimo |
| Valor óptimo | 0.4690 |

**Parámetros con menor impacto**

| Parámetro | Correlación con CER | Valor óptimo |
|-----------|---------------------|--------------|
| text_det_box_thresh | +0.226 | 0.5412 |
| text_rec_score_thresh | -0.161 | 0.6350 |
| use_doc_orientation_classify | - | False |
| use_doc_unwarping | - | False |

#### Configuración Óptima Final

```python
config_optimizada = {
    "textline_orientation": True,           # CRÍTICO
    "use_doc_orientation_classify": False,
    "use_doc_unwarping": False,
    "text_det_thresh": 0.4690,              # Correlación -0.52
    "text_det_box_thresh": 0.5412,
    "text_det_unclip_ratio": 0.0,
    "text_rec_score_thresh": 0.6350,
}
```

### Discusión

#### Hallazgos Principales

1. **Importancia de la clasificación de orientación de línea**: El parámetro `textline_orientation=True` es el factor más determinante. Esto tiene sentido para documentos con layouts mixtos (tablas, encabezados, direcciones) donde el orden correcto de las líneas de texto es crucial.

2. **Umbral de detección crítico**: El parámetro `text_det_thresh` presenta un umbral mínimo efectivo (~0.1). Valores inferiores generan demasiados falsos positivos en la detección, corrompiendo el reconocimiento posterior.

3. **Componentes opcionales innecesarios**: Para documentos académicos digitales (no escaneados), los módulos de corrección de orientación de documento (`use_doc_orientation_classify`) y corrección de deformación (`use_doc_unwarping`) no aportan mejora e incluso pueden introducir overhead.

#### Interpretación de la Correlación Negativa

La correlación negativa de `text_det_thresh` (-0.52) con el CER indica que:
- Umbrales más altos filtran detecciones de baja confianza
- Esto reduce falsos positivos que generan texto erróneo
- El reconocimiento es más preciso con menos regiones pero más confiables

#### Limitaciones de los Resultados

1. **Generalización**: Los resultados se obtuvieron sobre documentos de un único tipo (instrucciones académicas UNIR). La configuración óptima puede variar para otros tipos de documentos.

2. **Ground truth automático**: El texto de referencia se extrajo programáticamente del PDF. En layouts complejos, esto puede introducir errores en la evaluación.

3. **Ejecución en CPU**: Los tiempos reportados (~69s/página) corresponden a ejecución en CPU. Con GPU, los tiempos serían significativamente menores.

4. **Parámetro fijo**: `text_det_unclip_ratio` permaneció fijo en 0.0 durante todo el experimento por decisión de diseño.

#### Comparación con Objetivos

| Objetivo | Meta | Resultado | Cumplimiento |
|----------|------|-----------|--------------|
| OE1: Comparar soluciones OCR | Evaluar EasyOCR, PaddleOCR, DocTR | PaddleOCR seleccionado | ✓ |
| OE2: Preparar dataset | Construir dataset estructurado | Dataset de 24 páginas | ✓ |
| OE3: Identificar hiperparámetros críticos | Analizar correlaciones | `textline_orientation` y `text_det_thresh` identificados | ✓ |
| OE4: Optimizar con Ray Tune | Mínimo 50 configuraciones | 64 trials ejecutados | ✓ |
| OE5: Validar configuración | Documentar mejora | CER 7.78% → 1.49% | ✓ |
| **Objetivo General** | CER < 2% | CER = 1.49% | ✓ |

### Implicaciones Prácticas

#### Recomendaciones de Configuración

Para documentos académicos en español similares a los evaluados:

1. **Obligatorio**: `use_textline_orientation=True`
2. **Recomendado**: `text_det_thresh` entre 0.4 y 0.5
3. **Opcional**: `text_det_box_thresh` ~0.5, `text_rec_score_thresh` >0.6
4. **No recomendado**: Habilitar `use_doc_orientation_classify` o `use_doc_unwarping` para documentos digitales

#### Impacto Cuantitativo

En un documento típico de 10,000 caracteres:

| Configuración | Errores estimados |
|---------------|-------------------|
| Baseline | ~778 caracteres |
| Optimizada | ~149 caracteres |
| **Reducción** | **629 caracteres menos con errores** |

#### Aplicabilidad

Esta metodología de optimización es aplicable cuando:
- No se dispone de recursos GPU para fine-tuning
- El modelo preentrenado ya tiene soporte para el idioma objetivo
- Se busca mejorar rendimiento sin reentrenar

### Resumen de la Sección

Esta sección ha presentado:

1. Los resultados consolidados del benchmark y la optimización
2. El análisis del impacto de cada hiperparámetro
3. La configuración óptima identificada
4. La discusión de limitaciones y aplicabilidad
5. El cumplimiento de los objetivos planteados

**Resultado principal**: Se logró reducir el CER del 7.78% al 1.49% (mejora del 80.9%) mediante optimización de hiperparámetros, cumpliendo el objetivo de alcanzar CER < 2%.

**Fuentes de datos:**
- `results/ai_ocr_benchmark_finetune_results_20251206_113206.csv`
- `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv`
- `src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb`