Existe uma busca crescente por métodos de extração de texto em imagens de documentos. O uso de imagens digitais tem se tornado cada vez mais frequente em diversas áreas. O mundo moderno está cheio de texto, que os seres humanos usam para identificar objetos, navegar e tomar decisões. Embora o problema do reconhecimento de texto tenha sido amplamente estudado dentro de determinados domínios, detectar e ler texto em documentos de identificação, continua sendo um desafio aberto. Apresenta-se uma arquitetura que integra os diferentes algoritmos de localização, extração e reconhecimento aplicados à extração de texto em documentos de identificação genéricos. O método de localização proposto usa o algoritmo MSER junto com uma melhoria do contraste e a informação das bordas dos objetos da imagem, para localizar os possíveis caracteres. A etapa de seleção desenvolveu-se mediante a busca de heurísticas, capazes de classificar as regiões localizadas como textuais e não-textuais. Na etapa de reconhecimento é proposto um método iterativo para melhorar o desempenho do OCR. O processo foi avaliado usando as métricas precisão e revocação e foi realizada uma prova de conceito do sistema em um ambiente real. A abordagem proposta é robusta na detecção de textos oriundos de imagens complexas com diferentes orientações, dimensões e cores. O sistema de reconhecimento de texto proposto apresenta resultados competitivos, tanto em precisão e taxa de reconhecimento, quando comparados com outros sistemas. Mostrando excelente desempenho e viabilidade de sua implementação em sistemas reais.

The use of digital images has become more and more frequent in several areas. The modern world is full of text, which humans use to identify objects, navigate and make decisions. Although the problem of text recognition has been extensively studied within certain domains, detecting and recognizing text in identification documents remains an open challenge. We present an architecture that integrates the different localization, extraction and recognition algorithms applied to extracting text in generic identification documents. The proposed localization method uses the MSER algorithm together to contrast enhance and edge detection to find the possible characters. The selection stage was developed through the search for heuristics, capable of classifying the located regions in textual and non-textual. In the recognition step, an iterative method is proposed to improve OCR performance. The process was evaluated using the metrics precision and recall and a proof of concept of the system was performed in a real environment. The proposed approach is robust in detecting texts from complex images with different orientations, dimensions and colors. The text recognition system presents competitive results, both in accuracy and recognition rate, when compared with other systems in the current technical literature. Showing excellent performance and feasibility of its implementation in real systems.