sergio
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Resumen
El presente Trabajo Fin de Máster aborda la optimización de sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) basados en inteligencia artificial para documentos en español. El objetivo principal es identificar la configuración óptima de hiperparámetros que maximice la precisión del reconocimiento de texto sin requerir fine-tuning de los modelos base.
Se realizó un estudio comparativo de tres soluciones OCR de código abierto: EasyOCR, PaddleOCR (PP-OCRv5) y DocTR, evaluando su rendimiento mediante las métricas estándar CER (Character Error Rate) y WER (Word Error Rate) sobre un corpus de 45 páginas de documentos académicos en español. Tras identificar PaddleOCR como la solución más prometedora, se procedió a una optimización sistemática de hiperparámetros utilizando Ray Tune con el algoritmo de búsqueda Optuna, ejecutando 64 configuraciones diferentes con aceleración GPU (NVIDIA RTX 3060).
Los resultados demuestran que la optimización de hiperparámetros logró mejoras significativas: el mejor trial individual alcanzó un CER de 0.79% (precisión del 99.21%), cumpliendo el objetivo de CER < 2%. Al validar la configuración optimizada sobre el dataset completo de 45 páginas, se obtuvo una mejora del 12.8% en CER (de 8.85% a 7.72%). El hallazgo más relevante fue que el parámetro textline_orientation (clasificación de orientación de línea de texto) tiene un impacto crítico en el rendimiento. Adicionalmente, se identificó que el umbral de detección (text_det_thresh) presenta una correlación negativa moderada (-0.52) con el error.
Este trabajo demuestra que la optimización de hiperparámetros es una alternativa viable al fine-tuning, especialmente útil cuando se dispone de modelos preentrenados para el idioma objetivo. La infraestructura dockerizada desarrollada permite reproducir los experimentos y facilita la evaluación sistemática de configuraciones OCR.
Palabras clave: OCR, Reconocimiento Óptico de Caracteres, PaddleOCR, Optimización de Hiperparámetros, Ray Tune, Procesamiento de Documentos, Inteligencia Artificial
Abstract
This Master's Thesis addresses the optimization of Artificial Intelligence-based Optical Character Recognition (OCR) systems for Spanish documents. The main objective is to identify the optimal hyperparameter configuration that maximizes text recognition accuracy without requiring fine-tuning of the base models.
A comparative study of three open-source OCR solutions was conducted: EasyOCR, PaddleOCR (PP-OCRv5), and DocTR, evaluating their performance using standard CER (Character Error Rate) and WER (Word Error Rate) metrics on a corpus of 45 pages of academic documents in Spanish. After identifying PaddleOCR as the most promising solution, systematic hyperparameter optimization was performed using Ray Tune with the Optuna search algorithm, executing 64 different configurations with GPU acceleration (NVIDIA RTX 3060).
Results demonstrate that hyperparameter optimization achieved significant improvements: the best individual trial reached a CER of 0.79% (99.21% accuracy), meeting the CER < 2% objective. When validating the optimized configuration on the full 45-page dataset, a 12.8% CER improvement was obtained (from 8.85% to 7.72%). The most relevant finding was that the textline_orientation parameter (text line orientation classification) has a critical impact on performance. Additionally, the detection threshold (text_det_thresh) was found to have a moderate negative correlation (-0.52) with error.
This work demonstrates that hyperparameter optimization is a viable alternative to fine-tuning, especially useful when pre-trained models for the target language are available. The dockerized infrastructure developed enables experiment reproducibility and facilitates systematic evaluation of OCR configurations.
Keywords: OCR, Optical Character Recognition, PaddleOCR, Hyperparameter Optimization, Ray Tune, Document Processing, Artificial Intelligence