JPH041385B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH041385B2 JPH041385B2 JP57083381A JP8338182A JPH041385B2 JP H041385 B2 JPH041385 B2 JP H041385B2 JP 57083381 A JP57083381 A JP 57083381A JP 8338182 A JP8338182 A JP 8338182A JP H041385 B2 JPH041385 B2 JP H041385B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- line segment
- code
- code string
- character pattern
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/754—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries involving a deformation of the sample pattern or of the reference pattern; Elastic matching
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は帳票に記録された数字などの文字を
読取つてその文字を表すコードを発生する文字読
取装置に関するものである。
読取つてその文字を表すコードを発生する文字読
取装置に関するものである。
従来のこの種の装置では、帳票上に記録された
文字を光学的に走査して白黒に対応する２値信号
を発生し黒部分の座標位置に対応するアドレス位
置のメモリ素子に論理「１」の信号を書込んで文
字パターンを記憶し、この文字パターンから文字
輪郭線を検出し、文字輪郭線は例えば凹部、凸
部、端点部の３種類の線分から構成されると仮定
して輪郭線をこの３種類の線分に分割し、文字輪
郭を反時計方向に調べた場合の出現順に、たとえ
ば凹部は符号３で表し、端点部は符号２で表し、
凸部は符号１で表すことにより文字輪郭をその各
線分を表す符号列で表示し、この符号列と同一の
符号列を認識辞書から捜し一致した符号列の中
で、その一致した各々の符号列の各対応する符号
毎にそれが表す線分間の形状の類似性を調べ、総
合的に見て最も類似している符号列に対応する文
字を文字パターンの文字名であると決定してい
た。
文字を光学的に走査して白黒に対応する２値信号
を発生し黒部分の座標位置に対応するアドレス位
置のメモリ素子に論理「１」の信号を書込んで文
字パターンを記憶し、この文字パターンから文字
輪郭線を検出し、文字輪郭線は例えば凹部、凸
部、端点部の３種類の線分から構成されると仮定
して輪郭線をこの３種類の線分に分割し、文字輪
郭を反時計方向に調べた場合の出現順に、たとえ
ば凹部は符号３で表し、端点部は符号２で表し、
凸部は符号１で表すことにより文字輪郭をその各
線分を表す符号列で表示し、この符号列と同一の
符号列を認識辞書から捜し一致した符号列の中
で、その一致した各々の符号列の各対応する符号
毎にそれが表す線分間の形状の類似性を調べ、総
合的に見て最も類似している符号列に対応する文
字を文字パターンの文字名であると決定してい
た。
以上に説明した従来の方法によると、１文字の
収められるべき枠の寸法に対する文字寸法の大
小、枠の中心点に対する文字中心点のずれ、文字
を構成する各画の枠に対する角度、各画の寸法差
異などが、文字読取に影響を与えることなく、か
つ、読取るべき文字の種類が限定されている場合
は、上記従来の方法によつて容易に文字読取が出
来るので、文字輪郭線の種類を表す符号列の配列
順によつて、文字読取を行つていた。
収められるべき枠の寸法に対する文字寸法の大
小、枠の中心点に対する文字中心点のずれ、文字
を構成する各画の枠に対する角度、各画の寸法差
異などが、文字読取に影響を与えることなく、か
つ、読取るべき文字の種類が限定されている場合
は、上記従来の方法によつて容易に文字読取が出
来るので、文字輪郭線の種類を表す符号列の配列
順によつて、文字読取を行つていた。
しかし、同一文字であつても記入者のくせなど
により異なる符号列が検出される場合があり、こ
のような場合に対処するため上記認識辞書には同
一文字に対し複数の符号列を記憶しておかねばな
らず、認識辞書として大きな記憶容量を必要と
し、かつ認識精度が低下するなどの欠点があつ
た。
により異なる符号列が検出される場合があり、こ
のような場合に対処するため上記認識辞書には同
一文字に対し複数の符号列を記憶しておかねばな
らず、認識辞書として大きな記憶容量を必要と
し、かつ認識精度が低下するなどの欠点があつ
た。
この発明は従来のものの上述の欠点を除去する
ためになされたもので、同一文字に対し記入者の
くせから発生する符号列の変動は認識辞書との整
合部において吸収して認識精度を向上した文字読
取装置を提供することを目的としている。
ためになされたもので、同一文字に対し記入者の
くせから発生する符号列の変動は認識辞書との整
合部において吸収して認識精度を向上した文字読
取装置を提供することを目的としている。
以下、図面についてこの発明の実施例を説明す
る。第１図はこの発明の一実施例を示すブロツク
図で、図において１はパターン観測記憶装置、２
は輪郭線検出装置、３は符号列検出装置、４は線
分特徴抽出装置、５は認識辞書、６は相異度計算
装置である。
る。第１図はこの発明の一実施例を示すブロツク
図で、図において１はパターン観測記憶装置、２
は輪郭線検出装置、３は符号列検出装置、４は線
分特徴抽出装置、５は認識辞書、６は相異度計算
装置である。
読取の対象となる文字は帳票上に記録され、従
つて１文字は所定の面積の枠内に収められてい
る。テレビジヨンカメラのような光電変換装置に
よつて上記所定の面積の枠内を走査するとその面
積を多数の画素に分解し各画素の濃淡に対応する
電気信号列が得られる。この電気信号列を黒白に
対応する２値信号に変換し、画素の配列と相似形
に配列されたメモリ素子の配列の黒画素に対応す
るメモリ素子に論理「１」の信号を書込む。この
ようにして書込まれたメモリ素子の配列にはいわ
ゆる文字パターンが記憶される。
つて１文字は所定の面積の枠内に収められてい
る。テレビジヨンカメラのような光電変換装置に
よつて上記所定の面積の枠内を走査するとその面
積を多数の画素に分解し各画素の濃淡に対応する
電気信号列が得られる。この電気信号列を黒白に
対応する２値信号に変換し、画素の配列と相似形
に配列されたメモリ素子の配列の黒画素に対応す
るメモリ素子に論理「１」の信号を書込む。この
ようにして書込まれたメモリ素子の配列にはいわ
ゆる文字パターンが記憶される。
第２図は上記のメモリ素子の配列によつて記憶
される文字パターンを示し、同図ａは読取り対象
の文字パターン、同図ｂは基準文字パターンであ
り、斜線の部分に配列されているメモリ素子には
論理「１」の信号が記憶され其他のメモリ素子に
は論理「０」の信号が記憶されている。但し第２
図には１文字が収められている所定面積の枠に相
当するメモリ素子配列の境界は示してない。第１
図のパターン観測記憶装置１は帳票に記録された
文字から第２図ａに示す文字パターンを生成して
これを記憶する。
される文字パターンを示し、同図ａは読取り対象
の文字パターン、同図ｂは基準文字パターンであ
り、斜線の部分に配列されているメモリ素子には
論理「１」の信号が記憶され其他のメモリ素子に
は論理「０」の信号が記憶されている。但し第２
図には１文字が収められている所定面積の枠に相
当するメモリ素子配列の境界は示してない。第１
図のパターン観測記憶装置１は帳票に記録された
文字から第２図ａに示す文字パターンを生成して
これを記憶する。
輪郭線検出装置２はパターン観測記憶装置１に
記憶している文字パターン７（第２図ａ斜線部
分）から輪郭線を検出する。輪郭は論理「０」の
ビツトに隣接している論理「１」のビツトによつ
て構成されるから容易に検出することができる。
次に、符号列検出装置３は従来例のものと同様、
例えば輪郭線を構成する各線分をその線分の特徴
に従つて３種類に分類する。その３種類とは凹
部、凸部及び端点部で、第２図ａにおいて輪郭部
の外側に折線を付記し９〜１９の符号で示したも
のがそれぞれの線分であり、９，１０，１１，１
２，１３はそれぞれ端点部、１４，１５，１６，
１７，１８はそれぞれ凹部、１９は凸部である。
凸部、端点部、凹部はそれぞれのコードで表し、
たとえば凸部は数値１、端点部は数値２、凹部は
数値３を表すコードによつて表現する。このよう
にしてコードで表現した各線分を端点９から開始
して９→１４→１０→１５→１１→１６→１２→
１９→１７→１３→１８の如く反時計方向に追跡
した出現順にコード化して配列する。このコード
化して配列した線分の出現順を符号列と称し、符
号列検出装置は上述のようにして検出した符号列
を記憶する。
記憶している文字パターン７（第２図ａ斜線部
分）から輪郭線を検出する。輪郭は論理「０」の
ビツトに隣接している論理「１」のビツトによつ
て構成されるから容易に検出することができる。
次に、符号列検出装置３は従来例のものと同様、
例えば輪郭線を構成する各線分をその線分の特徴
に従つて３種類に分類する。その３種類とは凹
部、凸部及び端点部で、第２図ａにおいて輪郭部
の外側に折線を付記し９〜１９の符号で示したも
のがそれぞれの線分であり、９，１０，１１，１
２，１３はそれぞれ端点部、１４，１５，１６，
１７，１８はそれぞれ凹部、１９は凸部である。
凸部、端点部、凹部はそれぞれのコードで表し、
たとえば凸部は数値１、端点部は数値２、凹部は
数値３を表すコードによつて表現する。このよう
にしてコードで表現した各線分を端点９から開始
して９→１４→１０→１５→１１→１６→１２→
１９→１７→１３→１８の如く反時計方向に追跡
した出現順にコード化して配列する。このコード
化して配列した線分の出現順を符号列と称し、符
号列検出装置は上述のようにして検出した符号列
を記憶する。
第３図は符号列を示し第３図ａは第２図ａに示
す文字パターン７に対応する符号列を、第３図ｂ
は第２図ｂに示す基準文字パターン８に対応する
符号列を示す。第３図ｂの符号列は認識辞書５に
片かな文字「サ」に対応する符号列として記憶さ
れている。第２図ｂで２０，２１，２２，２３，
２４，２５は端点部、２６，２７，２８，２９，
３０，３１は凹部、３２は凸部である。ところ
で、第２図ａに示す文字パターン７では記入者の
くせによつて第２図ｂの端点２１が表わされてお
らず、したがつて凹部２６，２７と端点２１に相
当する部分が誤つて１個の凹部１４として表され
ている。したがつて、第３図ａの符号列は第３図
ｂの符号列とは一致せず、従来のように入力した
文字パターンに対応する符号列と同一符号列を認
識辞書５で捜すことによつて片かな文字「サ」を
読取るには認識辞書５中に「サ」に対応する符号
列として第３図ｂのものだけでは不充分であり、
第２図ａの如き文字パターン７に対応しては第３
図ａの符号列も備えていなければならなかつた。
す文字パターン７に対応する符号列を、第３図ｂ
は第２図ｂに示す基準文字パターン８に対応する
符号列を示す。第３図ｂの符号列は認識辞書５に
片かな文字「サ」に対応する符号列として記憶さ
れている。第２図ｂで２０，２１，２２，２３，
２４，２５は端点部、２６，２７，２８，２９，
３０，３１は凹部、３２は凸部である。ところ
で、第２図ａに示す文字パターン７では記入者の
くせによつて第２図ｂの端点２１が表わされてお
らず、したがつて凹部２６，２７と端点２１に相
当する部分が誤つて１個の凹部１４として表され
ている。したがつて、第３図ａの符号列は第３図
ｂの符号列とは一致せず、従来のように入力した
文字パターンに対応する符号列と同一符号列を認
識辞書５で捜すことによつて片かな文字「サ」を
読取るには認識辞書５中に「サ」に対応する符号
列として第３図ｂのものだけでは不充分であり、
第２図ａの如き文字パターン７に対応しては第３
図ａの符号列も備えていなければならなかつた。
しかし、輪郭追跡によつて得た線分は、各線分
間の順序が定義されている。たとえば、第２図に
おける端点１０，１１，１２の出現順は常にこの
順であり、順序が入れ換ることはないので、第３
図ａとｂとで符号の対応を矢印の如くずらせば、
第３図ａの符号列は第３図ｂの符号列に一致しか
つ矢印が決して交差することはなく、本来対応す
べき線分同士を対応づけることができる。この実
施例では、上記の法則を利用して第３図ａの符号
列が第３図ｂの符号列との間に相異度が最小であ
り、第３図ａの符号列は片かな文字「サ」と読取
るべきものであることを決定する。
間の順序が定義されている。たとえば、第２図に
おける端点１０，１１，１２の出現順は常にこの
順であり、順序が入れ換ることはないので、第３
図ａとｂとで符号の対応を矢印の如くずらせば、
第３図ａの符号列は第３図ｂの符号列に一致しか
つ矢印が決して交差することはなく、本来対応す
べき線分同士を対応づけることができる。この実
施例では、上記の法則を利用して第３図ａの符号
列が第３図ｂの符号列との間に相異度が最小であ
り、第３図ａの符号列は片かな文字「サ」と読取
るべきものであることを決定する。
次に具体的な符号列間の対応付け方法及び相異
度算出方法について説明する。線分特徴抽出装置
４は符号列として記憶された各線分の中心位置を
当該線分の特徴として例えば文字の外接矩形の左
下点を基準点として抽出して記憶する。
度算出方法について説明する。線分特徴抽出装置
４は符号列として記憶された各線分の中心位置を
当該線分の特徴として例えば文字の外接矩形の左
下点を基準点として抽出して記憶する。
一方、帳票上に記録さるべきすべての種類の文
字（普通は数字、ローマ字、かな文字等で文字の
種類は比較的少ない）に対しそれぞれ基準とすべ
き文字の基準文字パターン（たとえば第２図ｂの
８）からあらかじめ検出された符号列（たとえば
第３図ｂ）とこの符号列の各符号に対応する中心
点の座標位置とが認識辞書５に格納されている。
字（普通は数字、ローマ字、かな文字等で文字の
種類は比較的少ない）に対しそれぞれ基準とすべ
き文字の基準文字パターン（たとえば第２図ｂの
８）からあらかじめ検出された符号列（たとえば
第３図ｂ）とこの符号列の各符号に対応する中心
点の座標位置とが認識辞書５に格納されている。
相異度計算装置６は符号列検出装置３の記憶す
る符号列と線分特徴抽出装置４の記憶する中心点
の座標位置に対し、認識辞書５内のすべての文字
との間に式(1)によつて、入力したｖ字パターンと
基準文字パターンｎとの相異度Doを算出する。
すなわち、入力した文字パターンの符号列と基準
文字パターンｎの符号列との符号間の対応付けの
全ての組み合わせにおいて、各々符号が表す線分
間の形状の類似性等を調べることにより、相異度
を算出し、相異度が最も小さくなる組み合わせを
求める。そして、この相異度の最小値をDoとす
る。
る符号列と線分特徴抽出装置４の記憶する中心点
の座標位置に対し、認識辞書５内のすべての文字
との間に式(1)によつて、入力したｖ字パターンと
基準文字パターンｎとの相異度Doを算出する。
すなわち、入力した文字パターンの符号列と基準
文字パターンｎの符号列との符号間の対応付けの
全ての組み合わせにおいて、各々符号が表す線分
間の形状の類似性等を調べることにより、相異度
を算出し、相異度が最も小さくなる組み合わせを
求める。そして、この相異度の最小値をDoとす
る。
Do＝min｛〓
１ｋk0 〓
１ｌl0（dikjl＋Kikjl）＋Ｓ×ｕ｝ ……(1)
但しこの場合の条件として
I1＜I2＜…＜In ……(2)
J1＜J2＜…＜Jn ……(3)
を導入する。上記の式においてk0は入力文字パタ
ーンの符号列（たとえは第３図ａ）の長さ、l0は
基準文字パターンの符号列（たとえは第３図ｂ）
の長さ、ｍは対応づけた符号対の数（たとえば第
３図の矢印の数）、ikは入力文字パターンの符号
列においてｋ番目に表われる符号を示し、jlは基
準文字パターンの符号列においてｌ番目に表われ
る符号を示す。I1…Inは対応づいている符号ikの
ｋを小さい順に並べ換えたものを示し、J1…Jnは
符号iI1〜iInに対応づく符号J1の１を対応の順に並
べたものであり、式(2)、(3)の条件は第３図の矢印
が交差しない条件を表わす。dikjlは符号ikに対応
する線分の中心点の座標位置（Xil、Xil）と、符
号jlに対応する線分の中心点の座標位置（Xjk、
Yjk）とのユークリツド距離であり dikjl＝√（ik−jl）2＋（ik−jl）2……(4) で与えられる。Kikjlは符号ikと符号jlが異る場合、
応答づきにくくするための符号の組み合わせ毎に
あらかじめ定めた定数であり、同一であればKikjl
＝０である。
ーンの符号列（たとえは第３図ａ）の長さ、l0は
基準文字パターンの符号列（たとえは第３図ｂ）
の長さ、ｍは対応づけた符号対の数（たとえば第
３図の矢印の数）、ikは入力文字パターンの符号
列においてｋ番目に表われる符号を示し、jlは基
準文字パターンの符号列においてｌ番目に表われ
る符号を示す。I1…Inは対応づいている符号ikの
ｋを小さい順に並べ換えたものを示し、J1…Jnは
符号iI1〜iInに対応づく符号J1の１を対応の順に並
べたものであり、式(2)、(3)の条件は第３図の矢印
が交差しない条件を表わす。dikjlは符号ikに対応
する線分の中心点の座標位置（Xil、Xil）と、符
号jlに対応する線分の中心点の座標位置（Xjk、
Yjk）とのユークリツド距離であり dikjl＝√（ik−jl）2＋（ik−jl）2……(4) で与えられる。Kikjlは符号ikと符号jlが異る場合、
応答づきにくくするための符号の組み合わせ毎に
あらかじめ定めた定数であり、同一であればKikjl
＝０である。
ｕ＝K0＋l0−2n ……(5)
は対応づけなかつた符号の総数であり、Ｓは対応
づけなかつた線分に対して、相異度を大きくする
ための定数である。
づけなかつた線分に対して、相異度を大きくする
ための定数である。
式(2)、(3)の条件があるので、式(1)により相異度
Doを計算するには動的計画法を用いて能率よく
求めることができる。たとえば第３図ａ，ｂに示
す２つの符号列の相異度は第３図矢印で示すik、
jlの対応関係のときminとなる。但しKikjlは比較
的大きく設定しＳは比較的小さく設定しておくべ
きことは申すまでもない。
Doを計算するには動的計画法を用いて能率よく
求めることができる。たとえば第３図ａ，ｂに示
す２つの符号列の相異度は第３図矢印で示すik、
jlの対応関係のときminとなる。但しKikjlは比較
的大きく設定しＳは比較的小さく設定しておくべ
きことは申すまでもない。
以上のようにして入力文字パターン７と認識辞
書５内のすべての基準パターンとの相異度を求
め、相異度が最小となる基準パターンの文字名を
入力文字パターン７の文字名と決定する。
書５内のすべての基準パターンとの相異度を求
め、相異度が最小となる基準パターンの文字名を
入力文字パターン７の文字名と決定する。
以上のような構成になつているので、入力文字
パターンと基準文字パターンの符号列が互に異な
つている場合にも、動的計画法を用いて最適な符
号列間の対応を決定した上で相異度を求めて決定
することができるので、基準文字パターンの数を
増加することなく柔軟性のある文字読取装置を構
成することができる。
パターンと基準文字パターンの符号列が互に異な
つている場合にも、動的計画法を用いて最適な符
号列間の対応を決定した上で相異度を求めて決定
することができるので、基準文字パターンの数を
増加することなく柔軟性のある文字読取装置を構
成することができる。
なお、上記の実施例では、線分の対応付けは１
対１又は１対０の場合について説明したが、１対
複数の対応を加えてもよいことは当然である。ま
た、線分の特徴としてはその中心点の座標位置を
用いたが、他の構造解析的特徴、たとえば線分の
長さなどを用いてもよい。
対１又は１対０の場合について説明したが、１対
複数の対応を加えてもよいことは当然である。ま
た、線分の特徴としてはその中心点の座標位置を
用いたが、他の構造解析的特徴、たとえば線分の
長さなどを用いてもよい。
以上のようにこの発明によれば、符号列の異な
る入力文字パターンと基準文字パターンの整合を
動的計画法を用いて実施したため、変形した文字
に対してもそのための基準的な符号列を用意する
ことなく柔軟に文字を読取ることができる。
る入力文字パターンと基準文字パターンの整合を
動的計画法を用いて実施したため、変形した文字
に対してもそのための基準的な符号列を用意する
ことなく柔軟に文字を読取ることができる。
第１図はこの発明の一実施例を示すブロツク
図、第２図は入力文字パターンと基準文字パター
ンの輪郭線分を示す図、第３図は第２図に対応す
る符号列を示す図である。 １……パターン観察記憶装置、２……輪郭線検
出装置、３……符号列検出装置、４……線分特徴
抽出装置、５……認識辞書、６……相異度計算装
置。
図、第２図は入力文字パターンと基準文字パター
ンの輪郭線分を示す図、第３図は第２図に対応す
る符号列を示す図である。 １……パターン観察記憶装置、２……輪郭線検
出装置、３……符号列検出装置、４……線分特徴
抽出装置、５……認識辞書、６……相異度計算装
置。
Claims (1)
- １ 帳票上に記録された文字を光学的に走査して
白黒に対応する２値信号を発生し黒部分の座標位
置に対応するアドレス位置のメモリ素子に所定論
理の信号を書込むことによつて文字パターンを記
憶する文字パターン観測記憶装置と、この文字パ
ターン観測記憶装置に記憶されている上記文字パ
ターンから文字輪郭線を検出する輪郭線検出装置
と、この輪郭線検出装置によつて検出された輪郭
線をその屈折情報に基づいて凹部、凸部、端点部
の３種類の線分に分割し各線分の種類をそれぞれ
別の符号で表し、これら３種類の符号を上記線分
の接続順に配列した符号列を記憶する符号列検出
装置と、上記線分の中心点の座標位置の如き線分
の特徴を表す数値を検出して記憶する線分特徴抽
出装置と、上記帳票上に記録さるべき種類の文字
に対しそれぞれ基準とすべき文字の基準文字パタ
ーンからあらかじめ検出された符号列とこの符号
列の符号の中心点の座標位置の如き線分の特徴を
表す数値とが記憶されている認識辞書とを有する
文字読取装置において、上記符号列検出装置の記
憶内容及び上記線分特徴抽出装置の記憶内容と上
記認識辞書中の基準文字パターンに対する記憶内
容とから上記符号列検出装置で検出した符号列と
上記認識辞書に記憶されている基準文字パターン
の符号列との別符号で表した線分の種類との一致
度と、上記線分特徴抽出装置で検出された上記検
出符号列と上記基準文字パターン符号列の各中心
点座標の如き線分特徴の一致度との和を、一定方
向にのみ加算する相違度計算装置と、この計算装
置の計算結果から上記文字パターン観測記憶装置
に記憶される文字パターンの文字名を特定する手
段とを備えたことを特徴とする文字読取装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57083381A JPS58200379A (ja) | 1982-05-18 | 1982-05-18 | 文字読取装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57083381A JPS58200379A (ja) | 1982-05-18 | 1982-05-18 | 文字読取装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58200379A JPS58200379A (ja) | 1983-11-21 |
| JPH041385B2 true JPH041385B2 (ja) | 1992-01-10 |
Family
ID=13800837
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57083381A Granted JPS58200379A (ja) | 1982-05-18 | 1982-05-18 | 文字読取装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58200379A (ja) |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5941232B2 (ja) * | 1979-10-19 | 1984-10-05 | 松下電器産業株式会社 | 文字認識装置 |
-
1982
- 1982-05-18 JP JP57083381A patent/JPS58200379A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58200379A (ja) | 1983-11-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Abuhaiba et al. | Recognition of handwritten cursive Arabic characters | |
| US4408342A (en) | Method for recognizing a machine encoded character | |
| US5617481A (en) | Address reading apparatus and address printing apparatus using mail address position mark | |
| US5515455A (en) | System for recognizing handwritten words of cursive script | |
| US4891750A (en) | Optical character recognition by forming and detecting matrices of geo features | |
| Cowell | Syntactic pattern recognizer for vehicle identification numbers | |
| Amin et al. | Hand printed Arabic character recognition system | |
| US5105470A (en) | Method and system for recognizing characters | |
| EP0617381B1 (en) | Character recognition | |
| JPH041385B2 (ja) | ||
| US6393151B1 (en) | Pattern reading system | |
| Hanmandlu et al. | Fuzzy logic based handwritten character recognition | |
| JP3476595B2 (ja) | 画像領域分割方法、および画像２値化方法 | |
| JPH0750496B2 (ja) | 画信号処理装置 | |
| JPH0461396B2 (ja) | ||
| CA2057412C (en) | Character recognition system | |
| JP3104355B2 (ja) | 特徴抽出装置 | |
| JPS6252911B2 (ja) | ||
| JPH06131496A (ja) | パターン正規化処理方法 | |
| JP2953162B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| KR20250179300A (ko) | 차량 주행거리 인식 방법 및 장치 | |
| JPS58203580A (ja) | 文字読取装置 | |
| JP2749946B2 (ja) | 文字認識方法 | |
| JP2972443B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2784004B2 (ja) | 文字認識装置 |