Estado da tecnologia OCR: Está morta ou é um problema resolvido?

O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é uma das primeiras áreas de pesquisa em inteligência artificial. Hoje, a tecnologia OCR está relativamente madura e já não é chamada de IA, o que é um bom exemplo da citação de Douglas Hofstadter, vencedor do Prémio Pulitzer: IA é tudo aquilo que ainda não foi feito.¹

No nosso OCR benchmark, o DeltOCR, um modelo de linguagem de grande dimensão, lê corretamente mais de 95% dos caracteres em texto impresso.

As ferramentas de OCR ainda ficam atrás dos humanos em entradas difíceis: digitalizações de baixa qualidade, escritas árabes cursivas como o Nastaliq e manuscritos.

O que é OCR?

OCR é uma tecnologia que identifica caracteres de livros impressos, documentos manuscritos ou imagens. Com esta tecnologia, as empresas podem transferir rapidamente documentos para os seus sistemas digitais e as ferramentas de análise de dados podem processar os dados relevantes.

Que avanços tecnológicos proporcionam o OCR de hoje?

Visão computacional

Na visão computacional, o OCR primeiro deteta os caracteres um a um. Depois, utiliza a classificação de imagens para identificar cada carácter. Se estes dois passos funcionarem com sucesso, o OCR produz resultados precisos. No entanto, por vezes os caracteres podem estar demasiado próximos uns dos outros e podem não ser reconhecidos. Assim, o OCR precisa de mais do que tecnologias de visão computacional.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Embora o OCR identifique caracteres, esses caracteres formam palavras, frases e parágrafos. A investigação em PLN conduziu a numerosos algoritmos para corrigir erros de reconhecimento de caracteres utilizando métodos probabilísticos. Por exemplo, os caracteres em falta podem ser estimados usando o contexto.

Aprendizagem profunda supervisionada

O OCR utiliza algoritmos de aprendizagem profunda para melhorar o seu desempenho. Os modelos de OCR aprendem a partir de amostras de treino rotuladas. Com exemplos suficientes, eles podem: 

• Reconhecer caracteres com diferentes fontes. Cada carácter pode ser escrito numa vasta gama de formas, e um grande conjunto de dados rotulados ajuda o software de OCR a identificar os caracteres apesar das variações de fonte
• Detetar erros e corrigi-los. As ferramentas de OCR podem saltar caracteres que não podem ser identificados. Ao reconhecer padrões nas amostras de treino, o OCR pode detetar esses erros e corrigir os seus enganos.

Modelos de visão-linguagem (VLMs)

O OCR está a passar de pipelines de várias etapas para modelos de visão-linguagem (VLMs). Os sistemas tradicionais de OCR utilizam frequentemente ferramentas separadas para deteção de texto, reconhecimento de texto, análise de layout e extração de tabelas. Os VLMs combinam estas tarefas num único modelo.

Esta mudança melhorou o desempenho em documentos com:

• Tabelas
• Formulários
• Fórmulas matemáticas
• Layouts complexos
• Texto e imagens misturados

Surgiram vários VLMs de código aberto em 2025 e 2026, incluindo o dots.ocr, GOT-OCR 2.0, DeepSeek-OCR, PaddleOCR-VL, olmOCR e GLM-OCR. Muitos podem ser executados numa única GPU, obtendo bons resultados em benchmarks de compreensão de documentos.

Opções comerciais como o Mistral OCR, o Gemini e os modelos GPT também são utilizados para análise de documentos e extração de informação.

Uma tendência notável é o aparecimento de modelos mais pequenos focados em OCR. Modelos como o GLM-OCR e o PaddleOCR-VL alcançam resultados de benchmark competitivos, exigindo significativamente menos parâmetros do que muitos modelos de visão-linguagem de uso geral.

Quais são as limitações das ferramentas de OCR?

OCR por si só não produz dados estruturados

O OCR devolve texto simples, não campos organizados. Para transformar um documento em dados estruturados, como os itens de linha de uma fatura, o OCR tem de ser associado a outras ferramentas.

Os OCRs ainda não conseguem igualar a precisão humana na maioria das aplicações.

Os erros incluem ler mal as letras, saltar letras ilegíveis ou combinar texto de colunas adjacentes ou legendas de imagens. Embora muitos fatores afetem o desempenho das ferramentas de OCR, o número de erros depende da qualidade e da forma do texto, incluindo a fonte utilizada. 

No entanto, mesmo com documentos de alta qualidade, as ferramentas de OCR podem cometer erros porque existe uma variedade de formatos de documento, fontes e estilos para cada carácter. As limitações que impedem as ferramentas de OCR de atingir 100% de precisão podem ser enumeradas da seguinte forma:

Limitações baseadas no documento

• Fundos coloridos: Os padrões de fundo coloridos podem ser problemáticos porque podem diminuir o reconhecimento do texto
• Textos desfocados ou com brilho: As imagens desfocadas ou com brilho são difíceis de ler tanto para os humanos como para os computadores.
• Documentos inclinados ou não orientados: Em situações em que a imagem pode estar inclinada, o OCR terá mais dificuldade em identificar os caracteres porque o texto não está alinhado.

Limitações baseadas no texto

• Variedade de letras: As formas das letras em alguns alfabetos são mais difíceis de reconhecer. Por exemplo, como até os caracteres árabes impressos estão na forma cursiva, o reconhecimento de caracteres torna-se um desafio.
• Variedade de tipos e tamanhos de fonte: Embora seja difícil reconhecer todos os diferentes tipos de fonte, caracteres demasiado pequenos/grandes também são complicados de identificar.
• Caracteres semelhantes: Alguns caracteres são tão parecidos que as ferramentas de OCR podem não os distinguir. Por exemplo, é difícil diferenciar entre o número “0” e a letra “O”.
• Texto manuscrito: Como cada pessoa tem a sua própria forma de escrever os caracteres, as ferramentas de OCR podem não reconhecer todos os caracteres com estilos diferentes.

Como medir a precisão do OCR?

A precisão é normalmente medida pela taxa de erro de caracteres ou pela taxa de erro de palavras, que conta quantos caracteres ou palavras a ferramenta erra. Alguns benchmarks também utilizam a distância de edição, que mede o número de alterações necessárias para corresponder ao texto correto.²

A precisão do OCR pode ser medida pela porção de caracteres num texto que a ferramenta de OCR consegue extrair sem erros. Por exemplo, 99% de precisão significa que 990 em 1000 caracteres são corretamente reconhecidos.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

Adicionar como fonte preferencial

Existe investigação ativa para ultrapassar estas limitações?

Desde que foi introduzido, o OCR evoluiu e é agora utilizado em quase todas as principais indústrias. Como ainda tem áreas a melhorar, a investigação em OCR continuou. Os avanços na visão computacional e nos algoritmos de aprendizagem profunda contribuem para o aumento da precisão desta tecnologia.

Neste momento, as ferramentas de OCR podem atingir mais de 99% de precisão em textos dactilografados. No entanto, desejam-se níveis de precisão mais elevados, uma vez que as empresas ainda recorrem à intervenção humana para verificar potenciais erros.

O foco atual da investigação na tecnologia OCR é sobretudo o reconhecimento de manuscritos e o reconhecimento de texto cursivo.

No início de 2026, foram introduzidos novos modelos de OCR de código aberto:

PaddleOCR-VL-1.5, introduzido em janeiro de 2026, afirmou ultrapassar os melhores modelos ao atingir 95% de precisão no benchmark de análise de documentos de autoridade.³

RapidOCR v3.6.0, agrupa modelos de OCR (incluindo o PaddleOCR) para serem executados em tempos de execução comuns como ONNX Runtime e OpenVINO, com foco na implementação local fácil e rápida.⁴

Reconhecimento de manuscritos

A investigação sobre o reconhecimento de manuscritos também tira partido do movimento dinâmico criado durante o processo de escrita para identificar caracteres. Embora o principal problema do reconhecimento de manuscritos seja a variedade de estilos de caracteres, a precisão do OCR nesta área está a melhorar de forma constante mas lenta.

Pode ler o nosso benchmark de reconhecimento de manuscritos se estiver interessado.

Reconhecimento de texto cursivo

As letras unidas são claramente mais difíceis de reconhecer do que os textos impressos. Esta situação traz mais erros nas ferramentas de OCR, e as formas das letras não fornecem informação suficiente para permitir que o software as perceba corretamente.

Alucinação

O OCR mais antigo podia ler mal ou saltar caracteres. O OCR baseado em VLM pode fazer algo diferente: inventar texto que nunca esteve na página. Isto acontece mais em documentos longos ou densos e em figuras complexas. Como o texto inventado é lido fluentemente, os erros podem ser mais difíceis de detetar do que uma leitura errada clássica.

Leitura adicional

• Benchmark de reconhecimento de manuscritos
• Benchmark de OCR de faturas: Precisão de extração de LLMs vs OCRs
• OCR Benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
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  note   = {AIMultiple. Acessado em 17 Junho 2026}
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Links de referência

1.

AI effect - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

2.

Understanding Character Error Rate Formula and Calculation

3.

Home - PaddleOCR Documentation

4.

GitHub - RapidAI/RapidOCR: Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch. · GitHub

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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