Hemos probado la aplicación Prizmo Go en diferentes contextos junto con nuestro voluntario Andrés y en las siguientes líneas resumimos nuestras impresiones.

Para realizar las pruebas hemos utilizado un terminal modelo Iphone 6S descargando la aplicación del Apple Store. En nuestro caso hemos probado la versión de pago de la aplicación con su característica Cloud OCR que permite enviar las imágenes a la nube (internet) para un mejor resultado de identificación de textos.

Una vez descargada la aplicación recorremos las diferentes opciones para familiarizarnos con la misma. En este caso hemos activado el lector de pantallas Voiceover de IOS ya que es la forma real de interactuar con el teléfono para una persona con dificultades de visión. Tras su activación nos damos cuenta rápidamente de que como era de esperar está realmente optimizada para su utilización con lectores de pantalla y sus funcionalidades están correctamente etiquetadas en español.

Para la realización de nuestras pruebas vamos a presentar una serie de textos tanto impresos como escritos a mano, algún código QR e imágenes que contienen texto descargadas de internet.

Textos impresos

La aplicación ha obtenido buenas identificaciones con los textos impresos, eso sí, siempre con la funcionalidad de análisis en la nube activa, ya que de lo contrario la identificación no suele ser de calidad.

Es muy importante enfocar bien el texto, para ello la aplicación emite una serie de indicaciones de voz que indican la orientación que debe tener el teléfono.  Es recomendable a su vez una buena iluminación, para ello, la aplicación permite la activación del flash desde su propio menú para iluminar textos en caso de que la iluminación ambiente sea reducida.

Si el texto ha sido correctamente enfocado la identificación de texto impreso tiene una gran precisión. Esta identificación es sobretodo óptima en los casos en los que los textos presentan un gran contraste respecto al color de fondo y además este es lo más homogéneo posible sin presentar ningún dibujo o figura.

Durante las pruebas hemos identificado correctamente textos de manuales técnicos con fondo en blanco y tipografía sencilla, así como textos de folletos publicitarios con fondo en blanco y rojo y con tipografías más elaboradas.

Escritura manual

La identificación de escritura manual es una característica de gran valor y que la mayoría de productos y aplicaciones de identificación de texto no incluyen.

En las pruebas de esta funcionalidad hemos comprobado que alcanza una mayor precisión con textos en letras mayúsculas de tipografía clara. En este sentido hemos realizado pruebas satisfactorias de escritura en papel y en una pizarra blanca enfocando la cámara a 1 metro de la misma.

Respecto a las pruebas realizadas con letras minúsculas la aplicación ha encontrado una mayor dificultad para identificar el texto debido a que la escritura minúscula difiere mucho entre personas y tiene una variedad de combinaciones demasiado amplia. En cualquier caso, han podido ser identificadas algunas palabras que contenían letras bien definidas.

Códigos QR

Respecto a la identificación de códigos QR, durante las pruebas hemos conseguido que identificase algunos de los que colocábamos delante de la cámara, pero no en todos los casos fuimos capaces de acceder al vínculo o enlace de los mismos. Para esta funcionalidad hay multitud de aplicaciones de lectura de códigos QR gratuitas más precisas.

Imágenes que contienen texto

Esta funcionalidad está pensada para la carga de imágenes que contienen texto como son aquellas que circulan por redes sociales y son imposibles de leer por un lector de pantallas.

Su lectura puede ser realizada enviando la imagen a Prizmo Go desde el propio WhatsApp o Facebook, o pueden ser cargadas desde una ubicación de nuestro teléfono en la que se haya almacenado previamente la imagen.

Durante las pruebas realizadas la precisión de identificación fue baja en el caso de imágenes que contenían texto mezclado con figuras y diferentes elementos y que presentaban contrastes poco marcados.

Conclusiones

Prizmo Go es una aplicación sencilla, útil y usable con numerosas funcionalidades en torno a la identificación de textos. La aplicación alcanza una precisión aceptable en su versión de pago ya que es en esta versión en la que envía textos a un servidor de internet para su procesamiento e identificación. El precio anual no es elevado si se va a hacer un uso frecuente de la misma.

En cualquier caso, echamos de menos una versión de Android que permita su uso a todos aquellos usuarios con visión reducida o nula que usan terminales de diferentes gamas y marcas.

Durante las pruebas se ha apreciado un consumo del batería elevado tras hacer un uso continuado de la misma. sin embargo el consumo de datos no es elevado a pesar de enviar informacion a la nube para su identificacion y está en una media de cientos de KB por cada imagen enviada.

Puntos destacables

• Su sencillez y usabilidad
• La identificación de escritura manual no incluida en la mayoría de OCRs
• El precio anual es aceptable para la versión con identificación en la nube, que es la que permite una mayor precisión.

Puntos de mejora

• Sería recomendable que hubiese una versión para Android
• La versión gratuita no es capaz de identificar los textos con precisión
• El consumo de la batería es elevado si se hace un uso continuado