JPH0363777B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0363777B2 JPH0363777B2 JP57186985A JP18698582A JPH0363777B2 JP H0363777 B2 JPH0363777 B2 JP H0363777B2 JP 57186985 A JP57186985 A JP 57186985A JP 18698582 A JP18698582 A JP 18698582A JP H0363777 B2 JPH0363777 B2 JP H0363777B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rank
- character
- memory
- scribes
- personal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
- G06V30/242—Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は、文字選択方式に関し、特に文字読取
装置の識別部において、あらかじめ登録されてい
る複数の特定筆記者ごとに最適な識別処理を行う
文字選択方式に関するものである。
装置の識別部において、あらかじめ登録されてい
る複数の特定筆記者ごとに最適な識別処理を行う
文字選択方式に関するものである。
文字読取装置等で行われているパターン認識
は、文字パターンをそれが属すべきカテゴリに対
応づける操作であつて、パターン認識の基本的な
過程は、第1図に示すようになる。
は、文字パターンをそれが属すべきカテゴリに対
応づける操作であつて、パターン認識の基本的な
過程は、第1図に示すようになる。
第1図において、第1段階の観測部2は、文字
読取装置では光学あるいは磁気等により用紙上の
文字を読取る機能部であり、与えられたパターン
を認識系の内部に取り込む。第2段階の前処理部
3では、読取られた文字パターンから本質的な情
報を抽出しやすくするため、注目しようとする部
分パターンを選定したり(セグメンテーシヨン
5)、その部分パターンを整形し、不要な情報を
分離除去する操作(正規化6、およびノイズ除去
7)を行う。次の、第3段階の特徴抽出部4で
は、パターン特有の性質を具体的に表現するた
め、これを特徴パラメータと呼ばれる少数の数値
で表す。特徴パラメータの1つとして、特徴ペク
トルXで表す方法がある。次の第4段階の判定部
10、ランク処理部50では、抽出された特徴パ
ラメータ(特徴ペクトルX)の値を用いて、パタ
ーンに対応すべきカテゴリが、あらかじめ用意さ
れた辞書メモリ20上の基準と照合されて判定さ
れ、またカテゴリにランクが設けられているとき
にはランク処理を行つて、判定されたカテゴリを
出力する。
読取装置では光学あるいは磁気等により用紙上の
文字を読取る機能部であり、与えられたパターン
を認識系の内部に取り込む。第2段階の前処理部
3では、読取られた文字パターンから本質的な情
報を抽出しやすくするため、注目しようとする部
分パターンを選定したり(セグメンテーシヨン
5)、その部分パターンを整形し、不要な情報を
分離除去する操作(正規化6、およびノイズ除去
7)を行う。次の、第3段階の特徴抽出部4で
は、パターン特有の性質を具体的に表現するた
め、これを特徴パラメータと呼ばれる少数の数値
で表す。特徴パラメータの1つとして、特徴ペク
トルXで表す方法がある。次の第4段階の判定部
10、ランク処理部50では、抽出された特徴パ
ラメータ(特徴ペクトルX)の値を用いて、パタ
ーンに対応すべきカテゴリが、あらかじめ用意さ
れた辞書メモリ20上の基準と照合されて判定さ
れ、またカテゴリにランクが設けられているとき
にはランク処理を行つて、判定されたカテゴリを
出力する。
文字選択方式は、第1図の判定部10の段階以
後に関係する。従来、文字読取装置におけるこの
種の文字選択方式は、複数の候補カテゴリに起因
するリジエクトを救済するために見本文字となる
標準的な字形か、または一般的に高頻度で記述さ
れ易い字形に関わるサブカテゴリを優先して扱つ
ており、かかるサブカテゴリに対し高いランクを
与えていた。
後に関係する。従来、文字読取装置におけるこの
種の文字選択方式は、複数の候補カテゴリに起因
するリジエクトを救済するために見本文字となる
標準的な字形か、または一般的に高頻度で記述さ
れ易い字形に関わるサブカテゴリを優先して扱つ
ており、かかるサブカテゴリに対し高いランクを
与えていた。
第2図に、前述のようなサブカテゴリとランク
の関係について、文字カテゴリ「7」を例に採り
上げて示す。ここでは、ていねいな字形、または
一般的に高頻度で書かれる字形である左側のもの
程優先順位を高く定めておく。(以降、文字カテ
ゴリをカテゴリを呼ぶ。) 第3図に、従来のこの種の方式の実施例を示
す。10は、文字読取装置における特徴抽出部4
で作成された識別用特徴ベクトルXとサブカテゴ
リ毎の識別論理とを比較照合する判定部である。
20は辞書メモリであり、サブカテゴリ対応の識
別論理21と該サブカテゴリが属するカテゴリ・
コード22とから構成されている。30はランク
メモリであり、辞書メモリ20のサブカテゴリの
並びに対応付けられたランク情報が格納されてお
り、m番目のサブカテゴリに関する識別論理LA a
(X)にはランRA aが、またn番目のサブカテゴリ
に関する識別論理LB b(X)にはランクRB bが、それ
ぞれ対応している。40は、候補カテゴリ・レジ
スタであり、判定処理部10から得られた候補カ
テゴリ41と、そのランク42を格納する。50
は、候補カテゴリレジスタ40における上位ラン
クの候補を選択して出力するランク処理部であ
る。
の関係について、文字カテゴリ「7」を例に採り
上げて示す。ここでは、ていねいな字形、または
一般的に高頻度で書かれる字形である左側のもの
程優先順位を高く定めておく。(以降、文字カテ
ゴリをカテゴリを呼ぶ。) 第3図に、従来のこの種の方式の実施例を示
す。10は、文字読取装置における特徴抽出部4
で作成された識別用特徴ベクトルXとサブカテゴ
リ毎の識別論理とを比較照合する判定部である。
20は辞書メモリであり、サブカテゴリ対応の識
別論理21と該サブカテゴリが属するカテゴリ・
コード22とから構成されている。30はランク
メモリであり、辞書メモリ20のサブカテゴリの
並びに対応付けられたランク情報が格納されてお
り、m番目のサブカテゴリに関する識別論理LA a
(X)にはランRA aが、またn番目のサブカテゴリ
に関する識別論理LB b(X)にはランクRB bが、それ
ぞれ対応している。40は、候補カテゴリ・レジ
スタであり、判定処理部10から得られた候補カ
テゴリ41と、そのランク42を格納する。50
は、候補カテゴリレジスタ40における上位ラン
クの候補を選択して出力するランク処理部であ
る。
上記実施例の動作について以下に述べる。先
ず、候補カテゴリ・レジスタ40内をNuに
初期化した後判定処理部10で特徴ベクトルX
と、辞書メモリ20上の個々の識別論理L(X)
とが順次比較照合される。ここで、識別論理は特
徴ベクトルの関数であり、入力パタンをX、カテ
ゴリAに属するサブカテゴリの識別論理をLA
(X)とした時以下の通り判定される。
ず、候補カテゴリ・レジスタ40内をNuに
初期化した後判定処理部10で特徴ベクトルX
と、辞書メモリ20上の個々の識別論理L(X)
とが順次比較照合される。ここで、識別論理は特
徴ベクトルの関数であり、入力パタンをX、カテ
ゴリAに属するサブカテゴリの識別論理をLA
(X)とした時以下の通り判定される。
LA(X)=1の時、X∈A …(1)
LA(X)=0の時、X∈/A …(2)
∈は集合の記号であつて、Xが集合Aの1つの
要素(元)であるとき、X∈Aで表わし、そうで
ないときX∈/Aで表わす。一連の比較照合の過程
でLA a(X)=1となつた時、それが意味するサブ
カテゴリが属するカテゴリ・コードA、およびア
ドレス・ポインタ23で指定されたランクメモリ
30上のランク:RA aが判定部10を介し、候補
カテゴリ・レジスタ40へ格納される。また、同
一文字についてLB b(X)=1となつた時は、同様
にしてカテゴリコードBとランク:RB′bとが候補
カテゴリ・レジスタ40へ追加して格納される。
この時、同一カテゴリで複数のサブカテゴリの識
別論理が条件を満足(1となること)した場合
は、最上位のランクのみ候補カテゴリ・レジスタ
40に格納される。次に、ランク処理50では、
ランクの内容42をもとに最上位ランクのカテゴ
リを候補カテゴリ41の中から以下の通り選択し
て出力する。
要素(元)であるとき、X∈Aで表わし、そうで
ないときX∈/Aで表わす。一連の比較照合の過程
でLA a(X)=1となつた時、それが意味するサブ
カテゴリが属するカテゴリ・コードA、およびア
ドレス・ポインタ23で指定されたランクメモリ
30上のランク:RA aが判定部10を介し、候補
カテゴリ・レジスタ40へ格納される。また、同
一文字についてLB b(X)=1となつた時は、同様
にしてカテゴリコードBとランク:RB′bとが候補
カテゴリ・レジスタ40へ追加して格納される。
この時、同一カテゴリで複数のサブカテゴリの識
別論理が条件を満足(1となること)した場合
は、最上位のランクのみ候補カテゴリ・レジスタ
40に格納される。次に、ランク処理50では、
ランクの内容42をもとに最上位ランクのカテゴ
リを候補カテゴリ41の中から以下の通り選択し
て出力する。
RA a<RB bの時、X∈A …(3)
RA a>RB bの時、X∈B …(4)
RA a=RB bの時、リジエクト …(5)
従つて、識別論理の条件が複数のカテゴリに渡
つて同時に満足された場合でも、ランク情報を参
照することで見本文字に近いか、または一般に高
頻度で記述され易い字形のサブカテゴリを優先
し、単一の候補カテゴリを選択することが可能で
ある。このような方式では、不特定多数の筆記者
を対象としてランクが設定されているために、多
くの筆記者の記述データを扱う窓口業務、ター
ン・アラウンド・システムなどでは、高精度な文
字読取りを行なう上で有利である。しかし、特定
筆記者が頻繁に文字読取装置を利用する業務にお
いては、個人の筆記傾向がほぼ一定し、関連する
サブカテゴリが限定されることから、その筆記傾
向が不特定多数の平均的な筆記傾向と異なれば読
取精度が低くなるという欠点があつた。また、特
定筆記者毎に、実際に記述されるデータを用い
て、個別に設計した識別論理からなる辞書メモリ
を設ける方法もあるが、辞書メモリ規模が大きく
なるという欠点があつた。
つて同時に満足された場合でも、ランク情報を参
照することで見本文字に近いか、または一般に高
頻度で記述され易い字形のサブカテゴリを優先
し、単一の候補カテゴリを選択することが可能で
ある。このような方式では、不特定多数の筆記者
を対象としてランクが設定されているために、多
くの筆記者の記述データを扱う窓口業務、ター
ン・アラウンド・システムなどでは、高精度な文
字読取りを行なう上で有利である。しかし、特定
筆記者が頻繁に文字読取装置を利用する業務にお
いては、個人の筆記傾向がほぼ一定し、関連する
サブカテゴリが限定されることから、その筆記傾
向が不特定多数の平均的な筆記傾向と異なれば読
取精度が低くなるという欠点があつた。また、特
定筆記者毎に、実際に記述されるデータを用い
て、個別に設計した識別論理からなる辞書メモリ
を設ける方法もあるが、辞書メモリ規模が大きく
なるという欠点があつた。
本発明の目的は、このような従来の欠点を改善
するため、辞書メモリ規模を増大することなく、
しかも特定筆記者に対しては個人的筆記傾向を活
用することができる高精度で経済的文字選択方式
を提供することにある。
するため、辞書メモリ規模を増大することなく、
しかも特定筆記者に対しては個人的筆記傾向を活
用することができる高精度で経済的文字選択方式
を提供することにある。
本発明の上記目的は、文字パターンを、共通的
な辞書を用いて該文字パターンが属すべきカテゴ
リに対応付ける文字認識装置において、登録済み
の特定筆記者専用に設定されたランク値を有する
個人用ランクメモリと、登録外の不特定多数の筆
記者を対象に設定されたランク値を有する標準ラ
ンクメモリとを設けて、文字読取りに先立ち、キ
ー操作または入力帳票の記載情報等で個人コード
を入力しておき、該個人コードを基にして、登録
済みの特定筆記者には前記個人用ランクメモリ
を、また、登録外の筆記者には前記標準ランクメ
モリを、それぞれ切換えて参照し、文字選択を行
うことを特徴とする文字選択方式によつて達成さ
れる。
な辞書を用いて該文字パターンが属すべきカテゴ
リに対応付ける文字認識装置において、登録済み
の特定筆記者専用に設定されたランク値を有する
個人用ランクメモリと、登録外の不特定多数の筆
記者を対象に設定されたランク値を有する標準ラ
ンクメモリとを設けて、文字読取りに先立ち、キ
ー操作または入力帳票の記載情報等で個人コード
を入力しておき、該個人コードを基にして、登録
済みの特定筆記者には前記個人用ランクメモリ
を、また、登録外の筆記者には前記標準ランクメ
モリを、それぞれ切換えて参照し、文字選択を行
うことを特徴とする文字選択方式によつて達成さ
れる。
第4図は、本発明の実施例を示す文字選択部の
ブロツク図である。10は判定部、20はサブカ
テゴリ毎の識別論理21と、それらのサブカテゴ
リが属するカテゴリ・コード22とを含む辞書メ
モリ、30は不特定多数の筆記者を対象に設定さ
れたランク値を格納した標準ランクメモリ、3
1,32は特定筆記者毎のランク値を登録するた
めにM個用意された中での1番目とM番目の個人
用ランクメモリ、40は判定部10で候補となつ
たカテゴリ・コード41とそのランク42とを一
時的に格納する候補カテゴリレジスタ、50は候
補カテゴリ・レジスタ40の中で上位ランクの候
補カテゴリを選んで出力するランク処理部、60
は文字読取りに先立つて筆記者に対応する個人コ
ード61を入力するキー操作入力部、70は個人
コード61をもとに複数あるランクメモリの中で
一つを選択し、その内容を判定部10へ出力する
ランクメモリ選択部である。本実施例において
は、標準ランク・メモリ30の内容は辞書メモリ
20の内容と同時に登録しておくものであり、ま
たM個の個人用ランクメモリは特定筆記者毎に設
定されたものを任意に登録、変更できるものであ
る。ここでは標準ランクメモリを0−ランクメモ
リ、個人用ランクメモリは1〜M−ランクメモリ
と呼ぶものとし、ランクメモリ選択部70は0,
1,…,Mの何れかの個人コードによつて一つの
ランクメモリを割当て選択するものとした。
ブロツク図である。10は判定部、20はサブカ
テゴリ毎の識別論理21と、それらのサブカテゴ
リが属するカテゴリ・コード22とを含む辞書メ
モリ、30は不特定多数の筆記者を対象に設定さ
れたランク値を格納した標準ランクメモリ、3
1,32は特定筆記者毎のランク値を登録するた
めにM個用意された中での1番目とM番目の個人
用ランクメモリ、40は判定部10で候補となつ
たカテゴリ・コード41とそのランク42とを一
時的に格納する候補カテゴリレジスタ、50は候
補カテゴリ・レジスタ40の中で上位ランクの候
補カテゴリを選んで出力するランク処理部、60
は文字読取りに先立つて筆記者に対応する個人コ
ード61を入力するキー操作入力部、70は個人
コード61をもとに複数あるランクメモリの中で
一つを選択し、その内容を判定部10へ出力する
ランクメモリ選択部である。本実施例において
は、標準ランク・メモリ30の内容は辞書メモリ
20の内容と同時に登録しておくものであり、ま
たM個の個人用ランクメモリは特定筆記者毎に設
定されたものを任意に登録、変更できるものであ
る。ここでは標準ランクメモリを0−ランクメモ
リ、個人用ランクメモリは1〜M−ランクメモリ
と呼ぶものとし、ランクメモリ選択部70は0,
1,…,Mの何れかの個人コードによつて一つの
ランクメモリを割当て選択するものとした。
以上の構成にもとづく本実施例の動作を以下に
述べる。文字読取りに先立ちキー操作入力部60
から入力される個人コード61は、例えば0,
1,…,m,…Mの(M+1)個の文字のみ受付
けるものとし、他は無視する。次に、ランクメモ
リ選択部70の動作は、個人コードが入力されな
いか、0が入力された時には0−ランクメモリ3
0からのランク値のみ受理可の状態となり、個人
コードmが得られた時にはそれが登録済みの個人
コードである場合に限つてm−ランクメモリから
のランク値のみの受理可の状態となる。例えば、
個人コード61として登録済み個人コード“1”
が得られたならば、1−ランクメモリが選択され
た状態となり、以降その特定筆記者専用のランク
メモリを用いた文字読取りが可能となる。判定部
10では、第2図に示した従来の実施例と同様
に、識別用特徴ベクトルXとサブカテゴリ毎の識
別論理21との比較・照合を行なう。この過程
で、LA a(X)=1となれば、判定部10は、その
識別論理の意味するサブカテゴリが属するカテゴ
リコード:Aを辞書メモリ20から得て候補カテ
ゴリレジスタ40へ格納する。この時、アドレス
ポインタ23が0〜M−ランクメモリ上の前記サ
ブカテゴリに対応するアドレスを指示しており、
ランクメモリ選択部70が受理可の1−ランクメ
モリから対応アドレスのランクRA′aを得て候補カ
テゴリレジスタ40に格納する。また、同一文字
に対し更にLB b(X)=1となれば、対応するカテ
ゴリコード:Bとランク:LB′bが同様に候補カテ
ゴリレジスタ40に追加して格納される。次に、
ランク処理部50では、第2図に示した従来の実
施例と同様に、上位ランクの候補カテゴリを選択
し、読取結果として出力する。
述べる。文字読取りに先立ちキー操作入力部60
から入力される個人コード61は、例えば0,
1,…,m,…Mの(M+1)個の文字のみ受付
けるものとし、他は無視する。次に、ランクメモ
リ選択部70の動作は、個人コードが入力されな
いか、0が入力された時には0−ランクメモリ3
0からのランク値のみ受理可の状態となり、個人
コードmが得られた時にはそれが登録済みの個人
コードである場合に限つてm−ランクメモリから
のランク値のみの受理可の状態となる。例えば、
個人コード61として登録済み個人コード“1”
が得られたならば、1−ランクメモリが選択され
た状態となり、以降その特定筆記者専用のランク
メモリを用いた文字読取りが可能となる。判定部
10では、第2図に示した従来の実施例と同様
に、識別用特徴ベクトルXとサブカテゴリ毎の識
別論理21との比較・照合を行なう。この過程
で、LA a(X)=1となれば、判定部10は、その
識別論理の意味するサブカテゴリが属するカテゴ
リコード:Aを辞書メモリ20から得て候補カテ
ゴリレジスタ40へ格納する。この時、アドレス
ポインタ23が0〜M−ランクメモリ上の前記サ
ブカテゴリに対応するアドレスを指示しており、
ランクメモリ選択部70が受理可の1−ランクメ
モリから対応アドレスのランクRA′aを得て候補カ
テゴリレジスタ40に格納する。また、同一文字
に対し更にLB b(X)=1となれば、対応するカテ
ゴリコード:Bとランク:LB′bが同様に候補カテ
ゴリレジスタ40に追加して格納される。次に、
ランク処理部50では、第2図に示した従来の実
施例と同様に、上位ランクの候補カテゴリを選択
し、読取結果として出力する。
本実施例における個人ランクメモリの内容は、
例えば、登録すべき特定筆記者の記述した少数文
字データをもとに、文字読取装置とは別に用意し
た学習手段を用い、それらの文字が関与する確率
の高い辞書メモリ上のサブカテゴリを検出するこ
とから、それらを優先するようなランク情報とし
て決定されるものであり、内容設定については該
ランク情報をFDD(フロツピー・デイスク)等の
記憶媒体を介し、文字読取装置に格納するという
登録方法で予め実行するものである。
例えば、登録すべき特定筆記者の記述した少数文
字データをもとに、文字読取装置とは別に用意し
た学習手段を用い、それらの文字が関与する確率
の高い辞書メモリ上のサブカテゴリを検出するこ
とから、それらを優先するようなランク情報とし
て決定されるものであり、内容設定については該
ランク情報をFDD(フロツピー・デイスク)等の
記憶媒体を介し、文字読取装置に格納するという
登録方法で予め実行するものである。
このような構成になつているので、サブカテゴ
リの優先度に関するランクを考慮した文字読取り
において、複数候補カテゴリが得られたためにリ
ジエクトとなつた文字に対し、個人用ランクメモ
リに登録済みの筆記者に対しては専用の個人用ラ
ンクメモリを、登録外の不特定多数の筆記者に対
しては標準ランクメモリを、それぞれ切換えて参
照し、文字選択を行なうことができる。
リの優先度に関するランクを考慮した文字読取り
において、複数候補カテゴリが得られたためにリ
ジエクトとなつた文字に対し、個人用ランクメモ
リに登録済みの筆記者に対しては専用の個人用ラ
ンクメモリを、登録外の不特定多数の筆記者に対
しては標準ランクメモリを、それぞれ切換えて参
照し、文字選択を行なうことができる。
以上説明したように、本発明によれば、特定筆
記者の筆記傾向に応じ、関連するサブカテゴリを
優先的に扱うためのランク情報を個別に格納し、
選択的に参照できる構成にしたので、不特定多数
の筆記者に関する平均的で一般的な筆記傾向と異
なる特定筆記者であつても、専用のランク情報を
参照した高精度な文字読取りが辞書メモリを変更
することなく単純な構成で実現できる利点があ
る。また一般的な筆記傾向とほぼ同様の筆記傾向
を持つ特定筆記者についても、該筆記者の記述す
ることが少ない字形に関連するサブカテゴリのラ
ンクを相対的に低くしたランク情報を予め与えて
おくことで、更に高精度な文字読取りが実現でき
る利点がある。
記者の筆記傾向に応じ、関連するサブカテゴリを
優先的に扱うためのランク情報を個別に格納し、
選択的に参照できる構成にしたので、不特定多数
の筆記者に関する平均的で一般的な筆記傾向と異
なる特定筆記者であつても、専用のランク情報を
参照した高精度な文字読取りが辞書メモリを変更
することなく単純な構成で実現できる利点があ
る。また一般的な筆記傾向とほぼ同様の筆記傾向
を持つ特定筆記者についても、該筆記者の記述す
ることが少ない字形に関連するサブカテゴリのラ
ンクを相対的に低くしたランク情報を予め与えて
おくことで、更に高精度な文字読取りが実現でき
る利点がある。
第1図はパターン認識の基本的過程を示すブロ
ツク図、第2図はカテゴリ「7」に関するサブカ
テゴリの字形とランクとの関係図、第3図は従来
の文字選択方式を示す構成図、第4図は本発明の
一実施例を示す文字選択方式の構成図である。 10……判定部、20……辞書メモリ、21…
…サブカテゴリ毎の識別論理、22……カテゴ
リ・コード、23……アドレスポインタ、30…
…標準ランクメモリ、31,32……個人用ラン
クメモリ、40……候補カテゴリレジスタ、41
……候補カテゴリコード、42……ランク情報、
50……ランク処理部、60……キー操作入力
部、61……個人コード、70……ランクメモリ
選択部。
ツク図、第2図はカテゴリ「7」に関するサブカ
テゴリの字形とランクとの関係図、第3図は従来
の文字選択方式を示す構成図、第4図は本発明の
一実施例を示す文字選択方式の構成図である。 10……判定部、20……辞書メモリ、21…
…サブカテゴリ毎の識別論理、22……カテゴ
リ・コード、23……アドレスポインタ、30…
…標準ランクメモリ、31,32……個人用ラン
クメモリ、40……候補カテゴリレジスタ、41
……候補カテゴリコード、42……ランク情報、
50……ランク処理部、60……キー操作入力
部、61……個人コード、70……ランクメモリ
選択部。
Claims (1)
- 1 文字パターンを、共通的な辞書を用いて該文
字パターンが属すべきカテゴリに対応付ける文字
認識装置において、登録済みの特定筆記者専用に
設定されたランク値を有する個人用ランクメモリ
と、登録外の不特定多数の筆記者を対象に設定さ
れたランク値を有する標準ランクメモリとを設け
て、文字読取りに先立ち、キー操作または入力帳
票の記載情報等で個人コードを入力しておき、該
個人コードを基にして、登録済みの特定筆記者に
は前記個人用ランクメモリを、また、登録外の筆
記者には前記標準ランクメモリを、それぞれ切換
えて参照し、文字選択を行うことを特徴とする文
字選択方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57186985A JPS5975377A (ja) | 1982-10-25 | 1982-10-25 | 文字選択方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57186985A JPS5975377A (ja) | 1982-10-25 | 1982-10-25 | 文字選択方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5975377A JPS5975377A (ja) | 1984-04-28 |
| JPH0363777B2 true JPH0363777B2 (ja) | 1991-10-02 |
Family
ID=16198178
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57186985A Granted JPS5975377A (ja) | 1982-10-25 | 1982-10-25 | 文字選択方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5975377A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63782A (ja) * | 1986-06-20 | 1988-01-05 | Ricoh Co Ltd | パタ−ン認識装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5679376A (en) * | 1979-11-30 | 1981-06-29 | Fujitsu Ltd | Recognition method of character recognition device |
| JPS5680788A (en) * | 1979-12-05 | 1981-07-02 | Fujitsu Ltd | Character recognition system |
-
1982
- 1982-10-25 JP JP57186985A patent/JPS5975377A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5975377A (ja) | 1984-04-28 |
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