JPH04335487A - 文字認識装置の文字切り出し方法 - Google Patents
文字認識装置の文字切り出し方法Info
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- JPH04335487A JPH04335487A JP3135809A JP13580991A JPH04335487A JP H04335487 A JPH04335487 A JP H04335487A JP 3135809 A JP3135809 A JP 3135809A JP 13580991 A JP13580991 A JP 13580991A JP H04335487 A JPH04335487 A JP H04335487A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業の利用分野】本発明は、文字認識装置の文字切り
出し方法に係り、特に文字認識の結果を利用する文字切
り出し方法に関する。
出し方法に係り、特に文字認識の結果を利用する文字切
り出し方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】日本語文書は、文字サイズが可変であっ
たり、不定ピッチであったり、漢字とひらがな・カタカ
ナが混じっているなど、英語文書などに比べ、文字切り
出しを困難にする要因が多い。
たり、不定ピッチであったり、漢字とひらがな・カタカ
ナが混じっているなど、英語文書などに比べ、文字切り
出しを困難にする要因が多い。
【０００３】このような日本語文書を処理する文字認識
装置における文字切り出しの目的に好適な方法として、
行画像の垂直射影をとることによって文字または文字の
一部である文字塊を切り出し、この文字塊を組み合わせ
て１文字である可能性のある文字パターン候補を生成し
て文字認識し、その認識結果の確からしさの評価値を用
いて、文字パターンとして切り出すべき文字パターン候
補を選択する文字切り出し方法が考案され、本出願人に
より特許出願されている（例えば特願平１−２９３４５
０号）。
装置における文字切り出しの目的に好適な方法として、
行画像の垂直射影をとることによって文字または文字の
一部である文字塊を切り出し、この文字塊を組み合わせ
て１文字である可能性のある文字パターン候補を生成し
て文字認識し、その認識結果の確からしさの評価値を用
いて、文字パターンとして切り出すべき文字パターン候
補を選択する文字切り出し方法が考案され、本出願人に
より特許出願されている（例えば特願平１−２９３４５
０号）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】この文字切り出し方法
によれば、マルチサイズや不定ピッチの日本語文書に対
する文字切り出し精度を上げることができ、偏と旁に分
離するような文字の切り出しエラーも生じにくい。しか
し、文字認識のためのパターンマッチングは、文字画像
を正規化してから行なわれることもあって、認識結果の
みを利用して文字パターンを確定する方法では、ひらが
な、あるいはカタカナ等のパターン構造が単純で分離し
た文字の切り出し精度が不十分であった。
によれば、マルチサイズや不定ピッチの日本語文書に対
する文字切り出し精度を上げることができ、偏と旁に分
離するような文字の切り出しエラーも生じにくい。しか
し、文字認識のためのパターンマッチングは、文字画像
を正規化してから行なわれることもあって、認識結果の
みを利用して文字パターンを確定する方法では、ひらが
な、あるいはカタカナ等のパターン構造が単純で分離し
た文字の切り出し精度が不十分であった。
【０００５】本発明の目的は、このようなパターン構造
が単純な分離文字についても確実な切り出しが可能な文
字切り出し方法を提供することにある。
が単純な分離文字についても確実な切り出しが可能な文
字切り出し方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、文書
画像より文字塊を切り出し、１つ以上の文字塊よりなる
文字パターン候補を生成して文字認識を行ない、その認
識結果の確からしさの評価値を求めるとともに、文字パ
ターン候補の文字サイズと、その認識結果に対応した認
識辞書に登録されている文字サイズとの差を求め、他の
文字パターン候補と文字塊が重複した複数の文字パター
ン候補に関して、それぞれに対して求められた評価値及
び文字サイズ差を用いて、文字パターンとして切り出す
べき文字パターン候補を選択することを特徴とするもの
である。
画像より文字塊を切り出し、１つ以上の文字塊よりなる
文字パターン候補を生成して文字認識を行ない、その認
識結果の確からしさの評価値を求めるとともに、文字パ
ターン候補の文字サイズと、その認識結果に対応した認
識辞書に登録されている文字サイズとの差を求め、他の
文字パターン候補と文字塊が重複した複数の文字パター
ン候補に関して、それぞれに対して求められた評価値及
び文字サイズ差を用いて、文字パターンとして切り出す
べき文字パターン候補を選択することを特徴とするもの
である。
【０００７】請求項２の発明は、請求項１の発明の文字
切り出し方法において、各行毎に文字塊のサイズより標
準文字サイズを求め、これと認識辞書作成時に求められ
た標準文字サイズとの比を用いることにより、文字パタ
ーン候補の文字サイズを補正し、補正後の文字サイズに
ついて文字サイズ差を求めることを特徴とするものであ
る。
切り出し方法において、各行毎に文字塊のサイズより標
準文字サイズを求め、これと認識辞書作成時に求められ
た標準文字サイズとの比を用いることにより、文字パタ
ーン候補の文字サイズを補正し、補正後の文字サイズに
ついて文字サイズ差を求めることを特徴とするものであ
る。
【０００８】
【作用】請求項１の発明によれば、認識結果の表価値に
加えて、辞書作成時に求められて認識辞書に登録された
文字サイズ（幅や高さ）と文字パターン候補の文字サイ
ズとの差を用いて、切り出すべき文字パターン候補を選
択するため、認識結果の表価値のみでは切り出しが困難
であったカタカナ、ひらがな等のパターン構造が単純な
分離文字の切り出し精度を向上させることができる。
加えて、辞書作成時に求められて認識辞書に登録された
文字サイズ（幅や高さ）と文字パターン候補の文字サイ
ズとの差を用いて、切り出すべき文字パターン候補を選
択するため、認識結果の表価値のみでは切り出しが困難
であったカタカナ、ひらがな等のパターン構造が単純な
分離文字の切り出し精度を向上させることができる。
【０００９】さらに請求項２の発明によれば、認識辞書
作成時の文字サイズと文書中の文字サイズとの違いを吸
収し、行毎に文字サイズが変化するような文書の場合に
も、分離文字の正確な切り出しが可能である。
作成時の文字サイズと文書中の文字サイズとの違いを吸
収し、行毎に文字サイズが変化するような文書の場合に
も、分離文字の正確な切り出しが可能である。
【００１０】
【実施例】本発明の一実施例について、その装置構成を
図１に、処理フローを図２にそれぞれ示し、処理の流れ
に沿って説明する。
図１に、処理フローを図２にそれぞれ示し、処理の流れ
に沿って説明する。
【００１１】スキャナなどの２値画像入力装置１１によ
り文書や帳票の画像を読み取り、その２値イメージデー
タをイメージメモリ１２に格納する（ステップ５１）。 このイメージデータに対し、行切り出し部１３において
、例えば水平方向（行方向）に射影をとり、射影値が一
定値以上の範囲を行画像として切り出す（ステップ５２
）。
り文書や帳票の画像を読み取り、その２値イメージデー
タをイメージメモリ１２に格納する（ステップ５１）。 このイメージデータに対し、行切り出し部１３において
、例えば水平方向（行方向）に射影をとり、射影値が一
定値以上の範囲を行画像として切り出す（ステップ５２
）。
【００１２】切り出された行画像に対し、文字塊切り出
し部１４において、例えば垂直方向に射影をとり、射影
値が一定値以上の部分を文字塊として切り出す（ステッ
プ５３）。各文字塊は、文字あるいは文字の一部であっ
て、例えば図３に示した「し」と「か」の文字列の画像
からはａ，ｂ，ｃの３個の文字塊が切り出される。
し部１４において、例えば垂直方向に射影をとり、射影
値が一定値以上の部分を文字塊として切り出す（ステッ
プ５３）。各文字塊は、文字あるいは文字の一部であっ
て、例えば図３に示した「し」と「か」の文字列の画像
からはａ，ｂ，ｃの３個の文字塊が切り出される。
【００１３】標準文字サイズ算出部１５において、１行
中の全ての文字塊の高さを検出し、その最大値を当該行
の標準文字サイズとして標準文字サイズメモリ１６に格
納する（ステップ５４）。
中の全ての文字塊の高さを検出し、その最大値を当該行
の標準文字サイズとして標準文字サイズメモリ１６に格
納する（ステップ５４）。
【００１４】文字パターン生成部１７において、行頭か
ら行末へ（左から右へ）向かって、文字塊を組み合わせ
て文字パターンの候補を生成し、生成した各文字パター
ン候補を構成している文字塊の情報を組み合わせ情報テ
ーブル１８に格納する（ステップ５５）。ただし、組み
合わせ後のパターン幅が最大文字幅を越えないようにす
る。この最大文字幅としては、例えば当該行中の文字塊
の最大幅を用いる。また、単独の文字塊も文字パターン
候補となる。図３に示した例では、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの文
字パターン候補が生成される。
ら行末へ（左から右へ）向かって、文字塊を組み合わせ
て文字パターンの候補を生成し、生成した各文字パター
ン候補を構成している文字塊の情報を組み合わせ情報テ
ーブル１８に格納する（ステップ５５）。ただし、組み
合わせ後のパターン幅が最大文字幅を越えないようにす
る。この最大文字幅としては、例えば当該行中の文字塊
の最大幅を用いる。また、単独の文字塊も文字パターン
候補となる。図３に示した例では、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの文
字パターン候補が生成される。
【００１５】ここで認識辞書２３は、標準パターンの特
徴量、文字コード、総輪郭数などを内容としたパターン
辞書２３Ａと、標準パターンのサイズ（高さと幅）をパ
ターン辞書２３Ａの内容と対応付けて格納したサイズ辞
書２３Ｂとから編成されている。また、辞書作成時標準
文字サイズメモリ２０には、認識辞書２３の作成の際に
求められている標準文字サイズが格納されている。
徴量、文字コード、総輪郭数などを内容としたパターン
辞書２３Ａと、標準パターンのサイズ（高さと幅）をパ
ターン辞書２３Ａの内容と対応付けて格納したサイズ辞
書２３Ｂとから編成されている。また、辞書作成時標準
文字サイズメモリ２０には、認識辞書２３の作成の際に
求められている標準文字サイズが格納されている。
【００１６】補正文字サイズ算出部１９において、組み
合わせ情報テーブル１８を参照し、各文字パターン候補
について、その文字塊が他の文字パターン候補のものと
重複しているか調べる。そして、重複した文字塊よりな
る文字パターン候補のみに関して、標準文字サイズメモ
リ１６内の当該行の標準文字サイズＳｃと辞書作成時標
準文字サイズメモリ２０内の標準文字サイズＳｄとの比
率Ｒ（＝Ｓｄ／Ｓｃ）を、文字パターン候補の幅Ｗｉと
高さＨｉ（図３参照）に乗ずることにより、その幅の補
正値Ｗａｉ＝Ｗｉ＊Ｒと高さの補正値Ｈａｉ＝Ｈｉ＊Ｒ
を計算し、これを文字サイズとして文字サイズメモリ２
１に格納する（ステップ５７）。
合わせ情報テーブル１８を参照し、各文字パターン候補
について、その文字塊が他の文字パターン候補のものと
重複しているか調べる。そして、重複した文字塊よりな
る文字パターン候補のみに関して、標準文字サイズメモ
リ１６内の当該行の標準文字サイズＳｃと辞書作成時標
準文字サイズメモリ２０内の標準文字サイズＳｄとの比
率Ｒ（＝Ｓｄ／Ｓｃ）を、文字パターン候補の幅Ｗｉと
高さＨｉ（図３参照）に乗ずることにより、その幅の補
正値Ｗａｉ＝Ｗｉ＊Ｒと高さの補正値Ｈａｉ＝Ｈｉ＊Ｒ
を計算し、これを文字サイズとして文字サイズメモリ２
１に格納する（ステップ５７）。
【００１７】認識部２２において、全ての文字パターン
候補について特徴抽出と認識辞書２３のパターン辞書２
３Ａとのマッチングを行ない認識果候補を求め、その文
字コードと距離及び総輪郭数を認識情報メモリ２４に格
納する（ステップ５８）。
候補について特徴抽出と認識辞書２３のパターン辞書２
３Ａとのマッチングを行ない認識果候補を求め、その文
字コードと距離及び総輪郭数を認識情報メモリ２４に格
納する（ステップ５８）。
【００１８】評価値算出部２５において、認識情報メモ
リ２４より認識結果候補の距離と総輪郭数を読み込み、
評価値（＝距離／総輪郭数）を計算して評価値メモリ２
６に格納する（ステップ５９）。ただし、文字塊の重複
のない文字パターン候補については、この計算を行なわ
ない。この評価値は認識結果の確からしさを示すもので
、この値が小さいほど確からしさが高い。なお、距離を
評価値として用いることも可能であるが、パターンが複
雑になるほど正解であっても距離が大きくなる傾向があ
るため、これを補正するために距離を総輪郭数で除した
値を評価値としている。
リ２４より認識結果候補の距離と総輪郭数を読み込み、
評価値（＝距離／総輪郭数）を計算して評価値メモリ２
６に格納する（ステップ５９）。ただし、文字塊の重複
のない文字パターン候補については、この計算を行なわ
ない。この評価値は認識結果の確からしさを示すもので
、この値が小さいほど確からしさが高い。なお、距離を
評価値として用いることも可能であるが、パターンが複
雑になるほど正解であっても距離が大きくなる傾向があ
るため、これを補正するために距離を総輪郭数で除した
値を評価値としている。
【００１９】次に、文字塊の重複のある文字パターン候
補より、切り出すべき文字パターンを選択するための処
理を行なう（ステップ６１からステップ６８）。なお、
文字塊の重複のない文字パターン候補は、文字パターン
として選択される、すなわち確定的に切り出されるため
、この処理から排除される。
補より、切り出すべき文字パターンを選択するための処
理を行なう（ステップ６１からステップ６８）。なお、
文字塊の重複のない文字パターン候補は、文字パターン
として選択される、すなわち確定的に切り出されるため
、この処理から排除される。
【００２０】まず、文字サイズ比較部２５において、認
識情報メモリ２４を参照し、文字パターン候補の認識結
果候補に対する文字サイズをサイズ辞書２３Ｂより読み
出し、これと文字サイズメモリ２１より読み出した文字
パターン候補の文字サイズとの差を計算し、結果を文字
サイズ差メモリ２９に格納する（ステップ６１）。この
文字サイズ差としては、幅の差と高さの差の絶対値の大
きい方の値を用いる。
識情報メモリ２４を参照し、文字パターン候補の認識結
果候補に対する文字サイズをサイズ辞書２３Ｂより読み
出し、これと文字サイズメモリ２１より読み出した文字
パターン候補の文字サイズとの差を計算し、結果を文字
サイズ差メモリ２９に格納する（ステップ６１）。この
文字サイズ差としては、幅の差と高さの差の絶対値の大
きい方の値を用いる。
【００２１】文字パターン選択部３０において、組み合
わせ情報テーブル１８を参照し、文字塊の重複のない文
字パターン候補に対しては、認識情報メモリ２４内の認
識結果情報を無条件に認識結果メモリ３１に出力する（
ステップ６９）。すなわち、文字塊の重複のない文字パ
ターン候補は文字パターンとして切り出される。例えば
図３の「し」のパターンは、他のパターンとの重複のな
い文字塊Ａにより構成されているので、そのまま確定的
に切り出される。よって、このようなパターンについて
は評価値、文字サイズ差を計算する必要がなかったわけ
である。
わせ情報テーブル１８を参照し、文字塊の重複のない文
字パターン候補に対しては、認識情報メモリ２４内の認
識結果情報を無条件に認識結果メモリ３１に出力する（
ステップ６９）。すなわち、文字塊の重複のない文字パ
ターン候補は文字パターンとして切り出される。例えば
図３の「し」のパターンは、他のパターンとの重複のな
い文字塊Ａにより構成されているので、そのまま確定的
に切り出される。よって、このようなパターンについて
は評価値、文字サイズ差を計算する必要がなかったわけ
である。
【００２２】他方、文字塊の重複のある文字パターン候
補に対しては、評価値及び文字サイズ差を用いて切り出
すべきパターンを選択する。重複のある文字塊の統合パ
ターンであるところの文字パターン候補の評価値をＥｕ
、文字サイズ差をＤｕとし、この文字パターンの文字塊
が分離した文字パターン候補の評価値をＥｓ、文字サイ
ズ差をＤｓとする。なお、一つの統合文字パターン候補
に対応して分離した文字パターン候補が複数ある場合、
それぞれの評価値の最大値をＥｓ、それぞれの文字サイ
ズ差の最大値をＥｓとして用いる。そして、Ｅｓ＜Ｅｕ
かつＤｓ＜Ｄｕの場合は、分離文字パターン候補を選択
し、すなわち文字として切り出し、その認識結果情報を
認識情報メモリ２４より読み出して認識結果メモリ３１
に出力する（ステップ６２，６３，６９）。Ｅｕ＜Ｅｓ
かつＤｕ＜Ｄｓの場合は、統合文字パターン候補を文字
として切り出し、その認識結果情報を認識結果メモリ３
１に出力する（ステップ６４，６５，６９）。以上のい
ずれでもない場合、ＤｓとＤｕの差の絶対値を予め設定
された一定値Ｄｔｈと比較する（ステップ６６）。 この差がＤｔｈを越えたときは、Ｄｓ＜Ｄｕならば分離
文字パターン候補を、Ｄｓ＞Ｄｕなら統合文字パターン
候補を選択し（ステップ６７）、その認識結果情報を認
識結果メモリ３１に出力するが（ステップ６９）、Ｄｓ
とＤｕの差の絶対値がＤｔｈ以下のときは、Ｅｓ＜Ｅｕ
ならば分離文字パターン候補を、Ｅｓ≧Ｅｕならば統合
文字パターン候補を、文字パターンとして選択し（ステ
ップ６８）、その認識結果情報を認識結果メモリ３１に
出力する（ステップ６９）。
補に対しては、評価値及び文字サイズ差を用いて切り出
すべきパターンを選択する。重複のある文字塊の統合パ
ターンであるところの文字パターン候補の評価値をＥｕ
、文字サイズ差をＤｕとし、この文字パターンの文字塊
が分離した文字パターン候補の評価値をＥｓ、文字サイ
ズ差をＤｓとする。なお、一つの統合文字パターン候補
に対応して分離した文字パターン候補が複数ある場合、
それぞれの評価値の最大値をＥｓ、それぞれの文字サイ
ズ差の最大値をＥｓとして用いる。そして、Ｅｓ＜Ｅｕ
かつＤｓ＜Ｄｕの場合は、分離文字パターン候補を選択
し、すなわち文字として切り出し、その認識結果情報を
認識情報メモリ２４より読み出して認識結果メモリ３１
に出力する（ステップ６２，６３，６９）。Ｅｕ＜Ｅｓ
かつＤｕ＜Ｄｓの場合は、統合文字パターン候補を文字
として切り出し、その認識結果情報を認識結果メモリ３
１に出力する（ステップ６４，６５，６９）。以上のい
ずれでもない場合、ＤｓとＤｕの差の絶対値を予め設定
された一定値Ｄｔｈと比較する（ステップ６６）。 この差がＤｔｈを越えたときは、Ｄｓ＜Ｄｕならば分離
文字パターン候補を、Ｄｓ＞Ｄｕなら統合文字パターン
候補を選択し（ステップ６７）、その認識結果情報を認
識結果メモリ３１に出力するが（ステップ６９）、Ｄｓ
とＤｕの差の絶対値がＤｔｈ以下のときは、Ｅｓ＜Ｅｕ
ならば分離文字パターン候補を、Ｅｓ≧Ｅｕならば統合
文字パターン候補を、文字パターンとして選択し（ステ
ップ６８）、その認識結果情報を認識結果メモリ３１に
出力する（ステップ６９）。
【００２３】
【表１】
【００２４】図３の文字パターン候補Ｂ，Ｃ，Ｄについ
て、（表１）に示すような評価値と文字サイズ差が得ら
れたとする。Ｃは統合文字パターン候補であり、ＢとＤ
はそれに対する分離文字パターン候補である。これらに
関して、Ｅｕは１００、Ｄｕは５、Ｅｓは９０、Ｄｓは
３０であるから、ステップ６２，６４の条件は成立しな
いが、Ｄｔｈを例えば２０とするとステップ６６の条件
が成立する結果、統合文字パターン候補Ｃが切り出され
る。すなわち、「か」が正しく切り出される。
て、（表１）に示すような評価値と文字サイズ差が得ら
れたとする。Ｃは統合文字パターン候補であり、ＢとＤ
はそれに対する分離文字パターン候補である。これらに
関して、Ｅｕは１００、Ｄｕは５、Ｅｓは９０、Ｄｓは
３０であるから、ステップ６２，６４の条件は成立しな
いが、Ｄｔｈを例えば２０とするとステップ６６の条件
が成立する結果、統合文字パターン候補Ｃが切り出され
る。すなわち、「か」が正しく切り出される。
【００２５】
【発明の効果】請求項１の発明によれば、ひらがな、カ
タカナ等のパターン構造が単純な分離文字も正確な切り
出しが可能となるため、マルチサイズ・不定ピッチの漢
字かな混じりの日本語文書などの文字切り出し精度を向
上できる。
タカナ等のパターン構造が単純な分離文字も正確な切り
出しが可能となるため、マルチサイズ・不定ピッチの漢
字かな混じりの日本語文書などの文字切り出し精度を向
上できる。
【００２６】さらに、請求項２の発明によれば、行毎に
文字サイズが変化するような日本語文書の場合にも高精
度な文字切り出しが可能となる。
文字サイズが変化するような日本語文書の場合にも高精
度な文字切り出しが可能となる。
【図１】本発明の一実施例の装置構成を示すブロック図
である。
である。
【図２】本発明の一実施例の処理内容を示すフロー図で
ある。
ある。
【図３】文字列画像と、それに対応した文字塊及び文字
パターン候補の例を示す図である。
パターン候補の例を示す図である。
１１ ２値画像入力装置 １２
イメージメモリ １３ 行切り出し部 １
４ 文字塊切り出し部 １５ 標準文字サイズ算出部 １６ 標
準文字サイズメモリ １７ 文字パターン生成部 １８
組み合わせテーブル １９ 補正文字サイズ算出部 ２０ 辞
書作成時標準文字サイズメモリ ２１ 文字サイズメモリ ２２
認識部２３ 認識辞書
２３Ａ パターン辞書 ２３Ｂ サイズ辞書 ２
４ 認識情報メモリ ２５ 評価値算出部 ２
６ 評価値メモリ２７ 文字サイズ比較部
２９ 文字サイズ差メモリ ３０ 文字パターン選択部 ３１
認識結果メモリ
イメージメモリ １３ 行切り出し部 １
４ 文字塊切り出し部 １５ 標準文字サイズ算出部 １６ 標
準文字サイズメモリ １７ 文字パターン生成部 １８
組み合わせテーブル １９ 補正文字サイズ算出部 ２０ 辞
書作成時標準文字サイズメモリ ２１ 文字サイズメモリ ２２
認識部２３ 認識辞書
２３Ａ パターン辞書 ２３Ｂ サイズ辞書 ２
４ 認識情報メモリ ２５ 評価値算出部 ２
６ 評価値メモリ２７ 文字サイズ比較部
２９ 文字サイズ差メモリ ３０ 文字パターン選択部 ３１
認識結果メモリ
Claims (2)
- 【請求項１】文書画像より文字塊を切り出し、１つ以上
の文字塊よりなる文字パターン候補を生成して文字認識
を行ない、その認識結果の確からしさの評価値を求める
とともに、文字パターン候補の文字サイズと、その認識
結果に対応した認識辞書に登録されている文字サイズと
の差を求め、他の文字パターン候補と文字塊が重複した
複数の文字パターン候補に関して、それぞれに対して求
められた評価値及び文字サイズ差を用いて、文字パター
ンとして切り出すべき文字パターン候補を選択すること
を特徴とする、文字認識装置の文字切り出し方法。 - 【請求項２】各行毎に文字塊のサイズより標準文字サイ
ズを求め、これと認識辞書作成時に求められた標準文字
サイズとの比を用いることにより、文字パターン候補の
文字サイズを補正し、補正後の文字サイズについて文字
サイズ差を求めることを特徴とする、請求項１記載の文
字認識装置の文字切り出し方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3135809A JPH04335487A (ja) | 1991-05-10 | 1991-05-10 | 文字認識装置の文字切り出し方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3135809A JPH04335487A (ja) | 1991-05-10 | 1991-05-10 | 文字認識装置の文字切り出し方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04335487A true JPH04335487A (ja) | 1992-11-24 |
Family
ID=15160330
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3135809A Pending JPH04335487A (ja) | 1991-05-10 | 1991-05-10 | 文字認識装置の文字切り出し方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04335487A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004062385A (ja) * | 2002-07-26 | 2004-02-26 | Ricoh Co Ltd | 文字認識方法、該方法の実行に用いるプログラム及び文字認識装置 |
| JP2013186906A (ja) * | 2012-03-09 | 2013-09-19 | Fujitsu Ltd | 画像中の文字列を認識する方法及び装置 |
-
1991
- 1991-05-10 JP JP3135809A patent/JPH04335487A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004062385A (ja) * | 2002-07-26 | 2004-02-26 | Ricoh Co Ltd | 文字認識方法、該方法の実行に用いるプログラム及び文字認識装置 |
| JP2013186906A (ja) * | 2012-03-09 | 2013-09-19 | Fujitsu Ltd | 画像中の文字列を認識する方法及び装置 |
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