Para descifrar la parte escrita, se ha utilizado una base de datos con una amplia muestra de estilos que caracterizan la caligrafía de cada persona y con indicadores del número de trazos realizados para anotar un dígito, la prolongación de las líneas, las cursivas o incluso el tamaño del texto. Los investigadores han sintetizado esta base de datos en una "red neuronal entrenada mediante algoritmos de optimización" que, tras leer un gran conjunto de ejemplo de números, es capaz de descifrarlos. Para reconocer la cantidad escrita en el cheque se realizan las correcciones precisas, como la normalización del tamaño, el cierre de trazos o la unión/separación de números contiguos. "Cuando la red neuronal reconoce todos los dígitos de manera independiente, el proceso ha acabado, pero cuando la información es ininteligible, el sistema vuelve al inicio y prueba otras maneras de juntar trazos o de separar los dígitos en contacto, hasta que toda la cantidad queda reconocida con un alto grado de certeza", explicó el investigador.

Los bancos disponen actualmente de escáneres comerciales que digitalizan cheques enteros y son capaces de reconocer el número de cuenta que está impreso con tinta magnética en la parte inferior del cheque. Sin embargo, la cuantía del cobro, escrita a mano, debe ser introducida por los operarios. Esta tarea causa retrasos en el procesamiento de los cheques, resulta cansada y los trabajadores pueden terminar produciendo errores que resultan muy costosos para las entidades bancarias.


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