JPH0436433B2 - - Google Patents
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- JPH0436433B2 JPH0436433B2 JP59084080A JP8408084A JPH0436433B2 JP H0436433 B2 JPH0436433 B2 JP H0436433B2 JP 59084080 A JP59084080 A JP 59084080A JP 8408084 A JP8408084 A JP 8408084A JP H0436433 B2 JPH0436433 B2 JP H0436433B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- bit matrix
- matrix
- distance
- bit
- Prior art date
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-
- 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
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Character Input (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の属する技術分野〕
この発明は、固体カメラなどの光学センサを用
いた刻印文字、成形文字、印刷文字などの各種の
文字の読取りまたは識別装置に関するものであ
る。
いた刻印文字、成形文字、印刷文字などの各種の
文字の読取りまたは識別装置に関するものであ
る。
従来、この種の装置としては、例えば定点サン
プリング法を使つた読取装置が知られているが、
これには次のような欠点がある。
プリング法を使つた読取装置が知られているが、
これには次のような欠点がある。
(1) 文字の品質が評価しにくい。つまり、文字の
切れ量および汚れ量の定義がない。
切れ量および汚れ量の定義がない。
(2) 学習時に、対象とする文字種についてすべて
学習しなければならない。つまり、学習しない
文字については、誤読する可能性が高い。
学習しなければならない。つまり、学習しない
文字については、誤読する可能性が高い。
この発明は、識別対象となる文字の学習が簡単
にでき、文字品質が悪いものについても誤読する
おそれの少ない文字読取りまたは識別装置を提供
することを目的とする。
にでき、文字品質が悪いものについても誤読する
おそれの少ない文字読取りまたは識別装置を提供
することを目的とする。
この発明は、学習により文字辞書としてコアビ
ツトマトリツクスBCとマスクビツトマトリツク
スBMを作成して辞書メモリに登録したのち、未
知文字のビツトマトリツクスと登録された辞書と
の間で文字切れ距離DCと文字汚れ距離DBとを求
め、それらの距離が最小で、しかも文字品質とし
て許容できる辞書文字を未知文字の読取りまたは
識別結果として出力するようにしたものである。
ツトマトリツクスBCとマスクビツトマトリツク
スBMを作成して辞書メモリに登録したのち、未
知文字のビツトマトリツクスと登録された辞書と
の間で文字切れ距離DCと文字汚れ距離DBとを求
め、それらの距離が最小で、しかも文字品質とし
て許容できる辞書文字を未知文字の読取りまたは
識別結果として出力するようにしたものである。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１
Ａ図は画像処理プロセツサの具体例を示すブロツ
ク図である。第１図において、１は識別対象、２
はテレビ（TV）カメラ、３は２値化回路、４は
特徴抽出回路、５は画像メモリ、６は画像処理プ
ロセツサ、７は辞書メモリ、８は距離データメモ
リ、９は制御プロセツサ、１０は入出力インタフ
エイス回路である。
Ａ図は画像処理プロセツサの具体例を示すブロツ
ク図である。第１図において、１は識別対象、２
はテレビ（TV）カメラ、３は２値化回路、４は
特徴抽出回路、５は画像メモリ、６は画像処理プ
ロセツサ、７は辞書メモリ、８は距離データメモ
リ、９は制御プロセツサ、１０は入出力インタフ
エイス回路である。
識別対象１の文字をTVカメラ２で撮像して、
そのビデオ信号２ａを２値化回路３で２値化す
る。２値化信号３ａは、特徴抽出回路４において
幾何学的な画像情報４ａとして抽出され、画像メ
モリ５にDMA（Direct Memory Access）モー
ドで記憶される。画像処理プロセツサ６は、画像
メモリ５から画像データ５ａを読み出して文字の
辞書７ａを作成し、辞書メモリ７に登録する。制
御プロセツサ９は、画像処理プロセツサ６に処理
指令９ｂを与え、未知文字について文字切れ距離
８ａおよび文字汚れ距離８ｂを計算させる。制御
プロセツサ９は、距離メモリ８に書かれた距離デ
ータ８ｃをもとにして未知文字がどの文字である
かを判定し、その結果９ａを入出力インタフエイ
ス１０を通じて外部へ出力する。また、文字読取
装置は、外部から学習指令１０ａまたは判定指令
１０ｂを受けると、制御プロセツサ９は画像処理
プロセツサ６にその旨の指令を与えて処理を実行
させ、その結果をインタフエイスを通じて外部へ
知らせる。
そのビデオ信号２ａを２値化回路３で２値化す
る。２値化信号３ａは、特徴抽出回路４において
幾何学的な画像情報４ａとして抽出され、画像メ
モリ５にDMA（Direct Memory Access）モー
ドで記憶される。画像処理プロセツサ６は、画像
メモリ５から画像データ５ａを読み出して文字の
辞書７ａを作成し、辞書メモリ７に登録する。制
御プロセツサ９は、画像処理プロセツサ６に処理
指令９ｂを与え、未知文字について文字切れ距離
８ａおよび文字汚れ距離８ｂを計算させる。制御
プロセツサ９は、距離メモリ８に書かれた距離デ
ータ８ｃをもとにして未知文字がどの文字である
かを判定し、その結果９ａを入出力インタフエイ
ス１０を通じて外部へ出力する。また、文字読取
装置は、外部から学習指令１０ａまたは判定指令
１０ｂを受けると、制御プロセツサ９は画像処理
プロセツサ６にその旨の指令を与えて処理を実行
させ、その結果をインタフエイスを通じて外部へ
知らせる。
処理プロセツサ６は、第１Ａ図に詳細に示され
るように連結性解析部６０、文字切り出し部６
１、ビツトマトリツクスメモリ６２、ビツトマト
リツクス累積部６３、コアビツトマトリツクス作
成部６４、マスクビツトマトリツクス作成部６
５、太め処理回路６６、細め処理回路６７、文字
切れ距離演算回路６８および文字汚れ距離演算回
路６９等より構成される。なお、第１Ａ図の５１
は特徴量メモリ、５２はフレームメモリ、７１は
コアビツトマトリツクスメモリ、７２はマスクビ
ツトマトリツクス、８１は文字切れ距離データメ
モリ、８２は文字汚れ距離データメモリである。
るように連結性解析部６０、文字切り出し部６
１、ビツトマトリツクスメモリ６２、ビツトマト
リツクス累積部６３、コアビツトマトリツクス作
成部６４、マスクビツトマトリツクス作成部６
５、太め処理回路６６、細め処理回路６７、文字
切れ距離演算回路６８および文字汚れ距離演算回
路６９等より構成される。なお、第１Ａ図の５１
は特徴量メモリ、５２はフレームメモリ、７１は
コアビツトマトリツクスメモリ、７２はマスクビ
ツトマトリツクス、８１は文字切れ距離データメ
モリ、８２は文字汚れ距離データメモリである。
すなわち、特徴量メモリ５１には、各水平走査
毎に検出されるセグメント（２値化された画素の
つらなり）の始点座標、終点座標、セグメント長
さ等の各種特徴量がデータ５１ａとして記憶され
る。連結性解析部６０は、このデータ５１ａを用
いて、前後の水平走査線のセグメントとの重なり
具合を調べることによりセグメントの連結性を解
析し、各種特徴量を個々のブロブ（パターン）毎
の特徴量データに分離する。次に、ブロブの外接
枠座標データ６０ａを使つて、文字切出し部６１
がフレームメモリ５２の中から文字ビツトデータ
を切り出す。フレームメモリ５２には、２値画像
データがそのままの形で記憶されているので、こ
れから文字のビツトマトリツクスが抽出され、ビ
ツトマトリツクスメモリ６２に記憶される。な
お、ここまでのビツトマトリツクスの切出しは、
学習と識別の両方に共通な処理である。
毎に検出されるセグメント（２値化された画素の
つらなり）の始点座標、終点座標、セグメント長
さ等の各種特徴量がデータ５１ａとして記憶され
る。連結性解析部６０は、このデータ５１ａを用
いて、前後の水平走査線のセグメントとの重なり
具合を調べることによりセグメントの連結性を解
析し、各種特徴量を個々のブロブ（パターン）毎
の特徴量データに分離する。次に、ブロブの外接
枠座標データ６０ａを使つて、文字切出し部６１
がフレームメモリ５２の中から文字ビツトデータ
を切り出す。フレームメモリ５２には、２値画像
データがそのままの形で記憶されているので、こ
れから文字のビツトマトリツクスが抽出され、ビ
ツトマトリツクスメモリ６２に記憶される。な
お、ここまでのビツトマトリツクスの切出しは、
学習と識別の両方に共通な処理である。
学習処理では、ビツトマトリツクスデータ６２
ａはビツトマトリツクス累積部６３にて累積さ
れ、コアビツトマトリツクス作成部６４およびマ
スクビツトマトリツクス作成部６５に対し、それ
ぞれ累積マトリツクス６３ａ，６３ｂとして供給
される。こうして作成されたコアビツトマトリツ
クス６４ａとマスクビツトマトリツクス６５ａ
は、それぞれ辞書メモリ７のコアビツトマトリツ
クスメモリ７１とマスクビツトマトリツクスメモ
リ７２に記憶される。
ａはビツトマトリツクス累積部６３にて累積さ
れ、コアビツトマトリツクス作成部６４およびマ
スクビツトマトリツクス作成部６５に対し、それ
ぞれ累積マトリツクス６３ａ，６３ｂとして供給
される。こうして作成されたコアビツトマトリツ
クス６４ａとマスクビツトマトリツクス６５ａ
は、それぞれ辞書メモリ７のコアビツトマトリツ
クスメモリ７１とマスクビツトマトリツクスメモ
リ７２に記憶される。
一方、識別処理では、辞書メモリ７のコアビツ
トマトリツクス７１ａとマスクビツトマトリツク
ス７２ａと未知ビツトマトリツクス６２ｂ，６２
ｃとを照合して距離を求める。文字切れ距離６８
ａは、ビツトマトリツクス６２ｂを太め処理回路
６６で太めて、文字切れ距離演算回路６８にて距
離計算して求める。また、文字汚れ距離６９ａに
は、ビツトマトリツクス６２ｃを細め処理回路６
７にて細め、文字汚れ距離演算回路６９で距離計
算して求める。それらの距離データ６８ａ，６９
ａはそれぞれ文字切れ距離データメモリ８１、文
字汚れ距離データメモリ８２に記憶される。
トマトリツクス７１ａとマスクビツトマトリツク
ス７２ａと未知ビツトマトリツクス６２ｂ，６２
ｃとを照合して距離を求める。文字切れ距離６８
ａは、ビツトマトリツクス６２ｂを太め処理回路
６６で太めて、文字切れ距離演算回路６８にて距
離計算して求める。また、文字汚れ距離６９ａに
は、ビツトマトリツクス６２ｃを細め処理回路６
７にて細め、文字汚れ距離演算回路６９で距離計
算して求める。それらの距離データ６８ａ，６９
ａはそれぞれ文字切れ距離データメモリ８１、文
字汚れ距離データメモリ８２に記憶される。
上述の如き機能、動作について第２〜１５図を
参照してもう少し具体的に説明する。なお、第２
図は２値化画像例を説明するための説明図、第３
図はビツトマトリツクスの一例を示す構成図、第
４図は累積マトリツクスを説明するための説明
図、第５図は第１ビツトマトリツクスを示す構成
図、第６図は第２ビツトマトリツクスを示す構成
図、第７図はコアビツトマトリツクスを示す構成
図、第８図はマスクビツトマトリツクスを示す構
成図、第９図はコアビツトマトリツクスを求める
手法を説明するための説明図、第１０図は５×５
の二次元局部メモリを示す構成図、第１１図はコ
ア要素抽出条件の１つとその具体化回路例を説明
するための説明図、第１２図は太めまたは細め処
理を説明するための説明図、第１３図は太め処理
回路の具体例を示す構成図、第１４図は細め処理
回路の具体例を示す構成図、第１５図は距離計算
方法を説明するための原理構成図である。
参照してもう少し具体的に説明する。なお、第２
図は２値化画像例を説明するための説明図、第３
図はビツトマトリツクスの一例を示す構成図、第
４図は累積マトリツクスを説明するための説明
図、第５図は第１ビツトマトリツクスを示す構成
図、第６図は第２ビツトマトリツクスを示す構成
図、第７図はコアビツトマトリツクスを示す構成
図、第８図はマスクビツトマトリツクスを示す構
成図、第９図はコアビツトマトリツクスを求める
手法を説明するための説明図、第１０図は５×５
の二次元局部メモリを示す構成図、第１１図はコ
ア要素抽出条件の１つとその具体化回路例を説明
するための説明図、第１２図は太めまたは細め処
理を説明するための説明図、第１３図は太め処理
回路の具体例を示す構成図、第１４図は細め処理
回路の具体例を示す構成図、第１５図は距離計算
方法を説明するための原理構成図である。
良く知られているように、学習または識別の対
象となるパターンをテレビカメラ等の撮像手段に
より水平、垂直走査（ラスタ走査）して得られる
撮像信号を所定のレベルで２値化するとともに所
定の大きさの画素に分割し、１水平走査線上でパ
ターンを表わす画素の連なりをセグメントと呼ぶ
ことにすると、各パターンはこれらセグメントの
かたまりとして表わすことができる。この各セグ
メントが同一のパターンに属しているか否かを識
別するためには、セグメント間の関係を調べるこ
と（連結性の解析）が必要である。つまり、各セ
グメントはその端点座標や長さが異なるので、各
セグメントについてこれらの特徴量データを抽出
するとともに、画素どうしのつながり具合によつ
てどのセグメントがどのパターンに属するかを解
析する。この連結性を解析するのが第１Ａ図の連
結性解析部６０であり、これは特徴量メモリ５１
に記憶された上記の如き特徴量にもとづいて行な
われる。このようにして分離された各パターンの
１つが、例えば第２図のＰの如く表わされるもの
とすると、その左端Ｘ座標XLと右端Ｘ座標XRと
の差で表わされるパターン幅WCと、上端Ｙ座標
YTと下端Ｙ座標YBとの差で表わされるパターン
の高さHCとを求め、これらの値が所定の範囲内
にあるものをパターンとして抽出するとともに
（なお、それ以外のものはノイズとして処理す
る。）、幅WCと高さHCとで表わされる外接枠によ
つて切り出されたパターンを、例えばＭ×Ｎの領
域に分割し、個々の領域毎にパターンが存在する
か否かを調べ、例えば存在する場合は〓１”、存
在しない場合は〓０”をそれぞれ割り当てること
にすると、第２図のパターンＰは第３図の如く表
わすことができる。以後、これを行列またはマト
リツクスと考え、ビツトマトリツクスＢと呼ぶこ
とにする。なお、太字をもつて行列またはマトリ
ツクスを表現することとする。また、第３図の如
きビツトマトリツクスＢの空白部分は、特別の場
合を除いて〓０”を表わすものとする。以上の如
きパターンの切り出しおよびビツトマトリツクス
の抽出は、第１Ａ図の文字切り出し部６１におい
てフレームメモリ５２を参照することによつて行
なわれ、このビツトマトリツクスはメモリ６２に
格納される。このビツトマトリツクスの抽出は、
識別モード時には通常１回行なわれるのに対し、
学習モード時には所定の回数NLだけ行なわれる
ので、第１Ａ図の累積部６３ではNL回の結果を
総合して、第４図の如き累積マトリツクスBAを
求める。すなわち、測定されたビツトマトリツク
スをBiとすると、累積マトリツクスBAは、 BA＝NL 〓i=1 ……(1) の如く表現することができる。なお、第４図は、
NL＝20とした場合の例であり、その各要素に付
された数字は“１”となつた回数（頻度）であ
る。また、空白部は“０”であり、１度も“１”
とならなかつた要素である。この累積マトリツク
スBAから、第５図の如き第１ビツトマトリツク
スBB1と第６図の如き第２ビツトマトリツクス
BB2とが求められる。これは、例えばNL1＝18、
NL2＝５と設定し、第４図の如き累積マトリツク
スBAの各要素が“１”となつた回数がそれぞれ
NL1、NL2より大きい要素を“１”として求めら
れるマトリツクスである。したがつて、第４図で
“２”、“３”、“４”等が付された各要素は、第５
図および第６図の双方において“０”とされてい
る。こうして得られる第１、第２ビツトマトリツ
クスBB1，BB2から、さらに第７図の如きコア
（心線）ビツトマトリツクスBCと、第８図の如き
マスクビツトマトリツクスBMとが、それぞれ以
下の如き方法によつて作成される。
象となるパターンをテレビカメラ等の撮像手段に
より水平、垂直走査（ラスタ走査）して得られる
撮像信号を所定のレベルで２値化するとともに所
定の大きさの画素に分割し、１水平走査線上でパ
ターンを表わす画素の連なりをセグメントと呼ぶ
ことにすると、各パターンはこれらセグメントの
かたまりとして表わすことができる。この各セグ
メントが同一のパターンに属しているか否かを識
別するためには、セグメント間の関係を調べるこ
と（連結性の解析）が必要である。つまり、各セ
グメントはその端点座標や長さが異なるので、各
セグメントについてこれらの特徴量データを抽出
するとともに、画素どうしのつながり具合によつ
てどのセグメントがどのパターンに属するかを解
析する。この連結性を解析するのが第１Ａ図の連
結性解析部６０であり、これは特徴量メモリ５１
に記憶された上記の如き特徴量にもとづいて行な
われる。このようにして分離された各パターンの
１つが、例えば第２図のＰの如く表わされるもの
とすると、その左端Ｘ座標XLと右端Ｘ座標XRと
の差で表わされるパターン幅WCと、上端Ｙ座標
YTと下端Ｙ座標YBとの差で表わされるパターン
の高さHCとを求め、これらの値が所定の範囲内
にあるものをパターンとして抽出するとともに
（なお、それ以外のものはノイズとして処理す
る。）、幅WCと高さHCとで表わされる外接枠によ
つて切り出されたパターンを、例えばＭ×Ｎの領
域に分割し、個々の領域毎にパターンが存在する
か否かを調べ、例えば存在する場合は〓１”、存
在しない場合は〓０”をそれぞれ割り当てること
にすると、第２図のパターンＰは第３図の如く表
わすことができる。以後、これを行列またはマト
リツクスと考え、ビツトマトリツクスＢと呼ぶこ
とにする。なお、太字をもつて行列またはマトリ
ツクスを表現することとする。また、第３図の如
きビツトマトリツクスＢの空白部分は、特別の場
合を除いて〓０”を表わすものとする。以上の如
きパターンの切り出しおよびビツトマトリツクス
の抽出は、第１Ａ図の文字切り出し部６１におい
てフレームメモリ５２を参照することによつて行
なわれ、このビツトマトリツクスはメモリ６２に
格納される。このビツトマトリツクスの抽出は、
識別モード時には通常１回行なわれるのに対し、
学習モード時には所定の回数NLだけ行なわれる
ので、第１Ａ図の累積部６３ではNL回の結果を
総合して、第４図の如き累積マトリツクスBAを
求める。すなわち、測定されたビツトマトリツク
スをBiとすると、累積マトリツクスBAは、 BA＝NL 〓i=1 ……(1) の如く表現することができる。なお、第４図は、
NL＝20とした場合の例であり、その各要素に付
された数字は“１”となつた回数（頻度）であ
る。また、空白部は“０”であり、１度も“１”
とならなかつた要素である。この累積マトリツク
スBAから、第５図の如き第１ビツトマトリツク
スBB1と第６図の如き第２ビツトマトリツクス
BB2とが求められる。これは、例えばNL1＝18、
NL2＝５と設定し、第４図の如き累積マトリツク
スBAの各要素が“１”となつた回数がそれぞれ
NL1、NL2より大きい要素を“１”として求めら
れるマトリツクスである。したがつて、第４図で
“２”、“３”、“４”等が付された各要素は、第５
図および第６図の双方において“０”とされてい
る。こうして得られる第１、第２ビツトマトリツ
クスBB1，BB2から、さらに第７図の如きコア
（心線）ビツトマトリツクスBCと、第８図の如き
マスクビツトマトリツクスBMとが、それぞれ以
下の如き方法によつて作成される。
まず、コアビツトマトリツクスBCは、いわゆ
る細線化処理によつて求められる。細線化処理の
手法としては種々のものが知られているが、ここ
では第９図の如き方法を採用している。すなわ
ち、着目するパターン要素（“１”）の下側、上
側、左側または右側が背景要素（“０”）となる点
を周辺点と定義すると、これら４種の周辺点はそ
れぞれ第９図のＲ１，Ｒ２，Ｒ３，またはＲ４と
して表わすことができる。この場合、着目する要
素を中心にしてその上下、左右の要素を観察する
必要があることから（４連結）、例えば公知の３
×３の二次元局部メモリが使用されるが、これ
は、例えばマトリツクスの要素の数で一巡するシ
フトレジスタを、三段積み重ねてらせん状に配列
して構成することができる。したがつて、第５図
の如き第１ビツトマトリツクスBB1の各要素を水
平、垂直走査するとき、着目する要素が周辺点Ｒ
１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４のいずれかであり、かつ第
９図に示す如き最終点条件Ｆ１１〜Ｆ４６のいず
れかを満たすときは、その要素はコア要素として
残す一方、そうでない場合は“０”として削除す
る操作がコア要素だけになる迄繰り返される。例
えば、第５図のビツトマトリツクスの要素E31に
着目すると、これは周辺点Ｂ２であり、最終点条
件はＦ２５を満足するからコア要素として残され
るが、要素E32については、周辺点Ｒ１を満足す
るが、最終点条件Ｆ１１〜Ｆ１６のいずれも満た
さないことから、第７図の如く削除されることに
なる。なお、第９図で○印を付した要素が着目す
べき要素であり、空白部は“０”でも“１”でも
構わない要素である。また、コア要素の周辺点の
条件および最終点条件は、第１０図に示される如
き５×５の二次元局部メモリを用いることによつ
て、簡単に回略化することができる。すなわち、
第１１図のイに示される如き周辺点Ｒ１の最終点
条件Ｆ１２を回路化すると、同図ロの如くなる。
つまり、第１０図と第１１図イの各要素との対応
関係は図示のとおりであり、したがつて、要素
b33とb34が“１”でその他の要素が“０”となる
回路として、第１１図ロの回路が実現される。こ
こに、NTはノツト回路であり、ANはアンド回
路である。なお、他の周辺点Ｒ２〜Ｒ３の最終点
条件Ｆ２１〜Ｆ４６についても上記と同様にして
回路化され、これらすべての回路を第１Ａ図のコ
アビツトマトリツクス作成部６４に並設しておく
ことにより、第５図の如き第１ビツトマトリツク
スBB1から第７図の如きコアビツトマトリツクス
BCが作成され、メモリ７１に辞書として格納さ
れる。
る細線化処理によつて求められる。細線化処理の
手法としては種々のものが知られているが、ここ
では第９図の如き方法を採用している。すなわ
ち、着目するパターン要素（“１”）の下側、上
側、左側または右側が背景要素（“０”）となる点
を周辺点と定義すると、これら４種の周辺点はそ
れぞれ第９図のＲ１，Ｒ２，Ｒ３，またはＲ４と
して表わすことができる。この場合、着目する要
素を中心にしてその上下、左右の要素を観察する
必要があることから（４連結）、例えば公知の３
×３の二次元局部メモリが使用されるが、これ
は、例えばマトリツクスの要素の数で一巡するシ
フトレジスタを、三段積み重ねてらせん状に配列
して構成することができる。したがつて、第５図
の如き第１ビツトマトリツクスBB1の各要素を水
平、垂直走査するとき、着目する要素が周辺点Ｒ
１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４のいずれかであり、かつ第
９図に示す如き最終点条件Ｆ１１〜Ｆ４６のいず
れかを満たすときは、その要素はコア要素として
残す一方、そうでない場合は“０”として削除す
る操作がコア要素だけになる迄繰り返される。例
えば、第５図のビツトマトリツクスの要素E31に
着目すると、これは周辺点Ｂ２であり、最終点条
件はＦ２５を満足するからコア要素として残され
るが、要素E32については、周辺点Ｒ１を満足す
るが、最終点条件Ｆ１１〜Ｆ１６のいずれも満た
さないことから、第７図の如く削除されることに
なる。なお、第９図で○印を付した要素が着目す
べき要素であり、空白部は“０”でも“１”でも
構わない要素である。また、コア要素の周辺点の
条件および最終点条件は、第１０図に示される如
き５×５の二次元局部メモリを用いることによつ
て、簡単に回略化することができる。すなわち、
第１１図のイに示される如き周辺点Ｒ１の最終点
条件Ｆ１２を回路化すると、同図ロの如くなる。
つまり、第１０図と第１１図イの各要素との対応
関係は図示のとおりであり、したがつて、要素
b33とb34が“１”でその他の要素が“０”となる
回路として、第１１図ロの回路が実現される。こ
こに、NTはノツト回路であり、ANはアンド回
路である。なお、他の周辺点Ｒ２〜Ｒ３の最終点
条件Ｆ２１〜Ｆ４６についても上記と同様にして
回路化され、これらすべての回路を第１Ａ図のコ
アビツトマトリツクス作成部６４に並設しておく
ことにより、第５図の如き第１ビツトマトリツク
スBB1から第７図の如きコアビツトマトリツクス
BCが作成され、メモリ７１に辞書として格納さ
れる。
一方、第６図に示される第２ビツトマトリツク
スBB2からは、第８図の如きマスクビツトマトリ
ツクスBMが、第１Ａ図の作成部６５によつて以
下の如く作成される。
スBB2からは、第８図の如きマスクビツトマトリ
ツクスBMが、第１Ａ図の作成部６５によつて以
下の如く作成される。
すなわち、第６図に示されるマトリツクスの着
目要素を、例えば第１２図のＡとすると、要素Ａ
の上下、左右の４つの要素に着目する４連結方式
では、この４つの要素Ｂ，Ｄ，ＦおよびＨの少な
くとも１つが“１”ならば、要素Ａも“１”とす
る太め処理が行なわれ、その具体的な回路として
は第１３図の如き回路を考えることができる。な
お、第１３図のOR１，OR２はオア回路であり、
b23，b32，b34，b43およびb33は、それぞれ第１２
図の要素Ｄ，Ｆ，Ｂ，ＨおよびＡに対応し、第１
０図と同じ関係で表わされる要素の内容（１また
は０）を示している。なお、第２ビツトマトリツ
クスBB2の４連結方式による太め処理は所定の回
数NMだけ行なわれた後、各要素の“１”、“０”
の関係を反転することによつて、第８図の如きマ
スクビツトマトリツクスBMが作成される。この
関係を数式で表現すると、 BM＝NM（B2） ……(2) の如くなる。ここに、（−）印は反転操作を表わ
している。こうして作成されたマスクビツトマト
リツクスBMは、メモリ７２に辞書として格納さ
れる。コアビツトマトリツクスBCとマスクビツ
トマトリツクスBMは各文字について作成され、
これらが辞書としてその後の識別処理で使用され
ることになる。
目要素を、例えば第１２図のＡとすると、要素Ａ
の上下、左右の４つの要素に着目する４連結方式
では、この４つの要素Ｂ，Ｄ，ＦおよびＨの少な
くとも１つが“１”ならば、要素Ａも“１”とす
る太め処理が行なわれ、その具体的な回路として
は第１３図の如き回路を考えることができる。な
お、第１３図のOR１，OR２はオア回路であり、
b23，b32，b34，b43およびb33は、それぞれ第１２
図の要素Ｄ，Ｆ，Ｂ，ＨおよびＡに対応し、第１
０図と同じ関係で表わされる要素の内容（１また
は０）を示している。なお、第２ビツトマトリツ
クスBB2の４連結方式による太め処理は所定の回
数NMだけ行なわれた後、各要素の“１”、“０”
の関係を反転することによつて、第８図の如きマ
スクビツトマトリツクスBMが作成される。この
関係を数式で表現すると、 BM＝NM（B2） ……(2) の如くなる。ここに、（−）印は反転操作を表わ
している。こうして作成されたマスクビツトマト
リツクスBMは、メモリ７２に辞書として格納さ
れる。コアビツトマトリツクスBCとマスクビツ
トマトリツクスBMは各文字について作成され、
これらが辞書としてその後の識別処理で使用され
ることになる。
識別処理では、学習処理の場合と同様にして、
まず未知パターンのビツトマトリツクスBOが第
１Ａ図のメモリ６２を介して得られる。このビツ
トマトリツクスBOは、第１Ａ図の太め処理回路
６６によつて太められるとともに、同じく細め処
理回路６７によつて細められる。太め処理回路６
６の具体的な回路としては、先に説明した第１３
図の如き回路が用いられ、細め処理回路としては
第１４図の如き回路が用いられる。この細め処理
は、第１２図の３×３の要素で表現すれば、要素
Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｆ，Ｈのすべてが“１”のときだ
け、要素Ａを“１”とし、それ以外では“０”と
する処理である。したがつて、要素Ａ，Ｂ，Ｄ，
Ｆ，Ｈのそれぞれに対応する内容b33，b34，b23，
b32およびb34を、第１４図の如くアンド回路AN
を介して取り出すことにより、細め処理を行なう
ことができる。なお、太め処理については、未知
パターンのビツトマトリツクスBOを第１３図の
回路をN1回通し、細め処理では同じく第１４図
の回路をN2回通してそれぞれビツトマトリツク
スB1，B2を求めるようにしている。これを数式
で表現すると、 B1＝FN1（BO） ……(3) B2＝FN2（BO） ……(4) の如く表わされる。
まず未知パターンのビツトマトリツクスBOが第
１Ａ図のメモリ６２を介して得られる。このビツ
トマトリツクスBOは、第１Ａ図の太め処理回路
６６によつて太められるとともに、同じく細め処
理回路６７によつて細められる。太め処理回路６
６の具体的な回路としては、先に説明した第１３
図の如き回路が用いられ、細め処理回路としては
第１４図の如き回路が用いられる。この細め処理
は、第１２図の３×３の要素で表現すれば、要素
Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｆ，Ｈのすべてが“１”のときだ
け、要素Ａを“１”とし、それ以外では“０”と
する処理である。したがつて、要素Ａ，Ｂ，Ｄ，
Ｆ，Ｈのそれぞれに対応する内容b33，b34，b23，
b32およびb34を、第１４図の如くアンド回路AN
を介して取り出すことにより、細め処理を行なう
ことができる。なお、太め処理については、未知
パターンのビツトマトリツクスBOを第１３図の
回路をN1回通し、細め処理では同じく第１４図
の回路をN2回通してそれぞれビツトマトリツク
スB1，B2を求めるようにしている。これを数式
で表現すると、 B1＝FN1（BO） ……(3) B2＝FN2（BO） ……(4) の如く表わされる。
次に、第１Ａ図の文字切れ距離演算回路６８、
文字汚れ演算回路６９では、未知のビツトマトリ
ツクスB1，B2と辞書BC K，BM Kとの間で、それぞ
れ次式の如く表わされる文字切れ距離DC K、文字
汚れ距離DB Kとが求められる。なお、これらの各
距離は、メモリ８１，８２に格納される。
文字汚れ演算回路６９では、未知のビツトマトリ
ツクスB1，B2と辞書BC K，BM Kとの間で、それぞ
れ次式の如く表わされる文字切れ距離DC K、文字
汚れ距離DB Kとが求められる。なお、これらの各
距離は、メモリ８１，８２に格納される。
DC K＝dist〔BC K・1〕 ……(5)
DB K＝dist〔BM K・B2〕 ……(6)
そして、文字切れ距離DC Kと文字汚れ距離DB K
とのそれぞれに重み係数w1，w2を乗じることに
より、総合距離DT Kが求められる。
とのそれぞれに重み係数w1，w2を乗じることに
より、総合距離DT Kが求められる。
DT K＝w1・DC K＋w2・DB K ……(7)
ここで、総合距離DT Kが最小となる文字をK1、
その距離をDT1とし、第２番目に小さい総合距離
をDT2とすると、識別すべき未知ビツトマトリツ
クスについて、辞書K1についての距離が次式の
関係を満たすとき、識別結果は文字K1というこ
とになる。
その距離をDT1とし、第２番目に小さい総合距離
をDT2とすると、識別すべき未知ビツトマトリツ
クスについて、辞書K1についての距離が次式の
関係を満たすとき、識別結果は文字K1というこ
とになる。
DT1≦DTU ……(8)
｜DT1−DT2｜≧DTL ……(9)
DC K1≦DCU ……(10)
DB K1≦DBU ……(11)
ここに、DTU，DTL，DCU，DBUは所定の設定値
であり、外部から任意に与えることができる。な
お、設定値（判定基準）の変更は、第１図に示さ
れる制御プロセツサ９によつて行なわれる。ま
た、ここで云う距離とは、簡単には、２つのビツ
トマトリツクスの各要素を互いに比較し、不一致
ならば“１”としてこれを積算したものというこ
とができ、したがつて、この距離によつて一致度
を量る指標が得られることになる。
であり、外部から任意に与えることができる。な
お、設定値（判定基準）の変更は、第１図に示さ
れる制御プロセツサ９によつて行なわれる。ま
た、ここで云う距離とは、簡単には、２つのビツ
トマトリツクスの各要素を互いに比較し、不一致
ならば“１”としてこれを積算したものというこ
とができ、したがつて、この距離によつて一致度
を量る指標が得られることになる。
以上の距離計算について、第１５図を参照して
要約する。
要約する。
ビツトマトリツクスメモリ（第１Ａ図の記号６
３参照）に格納されている未知ビツトマトリツク
スBOから太め処理回路DL，細め処理回路SKに
よつて、それぞれ太めビツトマトリツクスB1と
細めビツトマトリツクスB2とが作成される。こ
れらのビツトマトリツクスは、辞書メモリ７内の
文字ＫについてのコアビツトマトリツクスBCと
マスクビツトマトリツクスBM Kとの間で同図の如
く論理演算（インバータIN，アンドゲートAN
１，AN２を参照のこと。）され、その結果はカ
ウンタCT１またはCT２によつてそれぞれカウン
トされて距離計算が行なわれる。この距離計算
は、登録されているすべての文字辞書（Ｋ＝１、
２……）について行なわれ、これらの距離につい
て上記(8)〜(11)式の判定基準により制御プロセツサ
（第１図の符号９参照）が判定を行ない、その結
果を出力する。
３参照）に格納されている未知ビツトマトリツク
スBOから太め処理回路DL，細め処理回路SKに
よつて、それぞれ太めビツトマトリツクスB1と
細めビツトマトリツクスB2とが作成される。こ
れらのビツトマトリツクスは、辞書メモリ７内の
文字ＫについてのコアビツトマトリツクスBCと
マスクビツトマトリツクスBM Kとの間で同図の如
く論理演算（インバータIN，アンドゲートAN
１，AN２を参照のこと。）され、その結果はカ
ウンタCT１またはCT２によつてそれぞれカウン
トされて距離計算が行なわれる。この距離計算
は、登録されているすべての文字辞書（Ｋ＝１、
２……）について行なわれ、これらの距離につい
て上記(8)〜(11)式の判定基準により制御プロセツサ
（第１図の符号９参照）が判定を行ない、その結
果を出力する。
この文字切れ距離と文字汚れ距離の物理的意味
について第１６図を用いて説明する。第１６図ａ
は文字切れ距離を説明するための図であり、1
は第１５図のB1の反転パターン、BC Kは第１５図
と同一のものを示している。第１６図ａでは斜線
の部分が“０”、空白の部分が“１”を示してい
るので、アンドゲートAN１からは文字の切れて
いる部分のみが“１”となるようなパターンＡが
出力され、この“１”の部分の画素数をカウント
することにより、文字が切れている部分の画素
数、すなわち文字切れ距離DC Kが求められる。そ
の際、未知パターンを太め処理したものと、辞書
メモリ内のコアビツトマトリツクスとを比較する
ため、文字のかすれ等の影響を受けることはな
い。
について第１６図を用いて説明する。第１６図ａ
は文字切れ距離を説明するための図であり、1
は第１５図のB1の反転パターン、BC Kは第１５図
と同一のものを示している。第１６図ａでは斜線
の部分が“０”、空白の部分が“１”を示してい
るので、アンドゲートAN１からは文字の切れて
いる部分のみが“１”となるようなパターンＡが
出力され、この“１”の部分の画素数をカウント
することにより、文字が切れている部分の画素
数、すなわち文字切れ距離DC Kが求められる。そ
の際、未知パターンを太め処理したものと、辞書
メモリ内のコアビツトマトリツクスとを比較する
ため、文字のかすれ等の影響を受けることはな
い。
また、第１６図ｂは文字汚れ距離を説明するた
めの図であり、B2は第１５図のB2に汚れを付加
したもの、BM Kは第１５図と同一のものを示して
いる。第１６図ｂでも、斜線の部分が“０”、空
白の部分が１を示しているので、アンドゲート
AN２からは文字に付加した汚れの部分のみが
“１”となるようなパターンＢが出力され、この
“１”の部分の画素数をカウントすることにより、
文字に付加した汚れ部分の画素数、すなわち文字
汚れ距離DB Kが求められる。その際、未知パター
ンを細め処理したものと、辞書メモリ内のマスク
ビツトマトリツクスとを比較するため、小さな汚
れ等の影響を受けることはない。
めの図であり、B2は第１５図のB2に汚れを付加
したもの、BM Kは第１５図と同一のものを示して
いる。第１６図ｂでも、斜線の部分が“０”、空
白の部分が１を示しているので、アンドゲート
AN２からは文字に付加した汚れの部分のみが
“１”となるようなパターンＢが出力され、この
“１”の部分の画素数をカウントすることにより、
文字に付加した汚れ部分の画素数、すなわち文字
汚れ距離DB Kが求められる。その際、未知パター
ンを細め処理したものと、辞書メモリ内のマスク
ビツトマトリツクスとを比較するため、小さな汚
れ等の影響を受けることはない。
なお、上記ではビツトマトリツクスを加工する
に当たり、主として４連結方式を用いたが、８連
結方式についても同様にして適用し得るものであ
る。
に当たり、主として４連結方式を用いたが、８連
結方式についても同様にして適用し得るものであ
る。
この発明によれば、パターン辞書としてNL回
の測定結果にもとづいてコアビツトマトリツクス
BCとマスクビツトマトリツクスBMとを決定する
ようにしているので、辞書データが圧縮されると
ともに、統計的な変動を吸収することができる。
また、未知ビツトマトリツクスBOの識別を行な
うに当たり、文字切れ距離DCと文字汚れ距離DB
とをそれぞれマトリツクスBOを太め処理、細め
処理をした後のビツトマトリツクスB1，B2との
間で求めるようにしているので、線幅の変動に影
響されない安定した距離にもとづいて判定が可能
となる利点がもたらされる。さらに、２つの距離
に分離しているので、読取（識別）判定基準につ
いて文字切れ量の許容度と汚れ量の許容度とをそ
れぞれ別個に変えることができる。つまり、汚れ
の多いものは汚れを許容し、切れの多いものは切
れを許容することが自由かつ個別に選択できるた
め、誤読率を著しく低減させることが可能とな
る。
の測定結果にもとづいてコアビツトマトリツクス
BCとマスクビツトマトリツクスBMとを決定する
ようにしているので、辞書データが圧縮されると
ともに、統計的な変動を吸収することができる。
また、未知ビツトマトリツクスBOの識別を行な
うに当たり、文字切れ距離DCと文字汚れ距離DB
とをそれぞれマトリツクスBOを太め処理、細め
処理をした後のビツトマトリツクスB1，B2との
間で求めるようにしているので、線幅の変動に影
響されない安定した距離にもとづいて判定が可能
となる利点がもたらされる。さらに、２つの距離
に分離しているので、読取（識別）判定基準につ
いて文字切れ量の許容度と汚れ量の許容度とをそ
れぞれ別個に変えることができる。つまり、汚れ
の多いものは汚れを許容し、切れの多いものは切
れを許容することが自由かつ個別に選択できるた
め、誤読率を著しく低減させることが可能とな
る。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１
Ａ図は第１図に示される画像処理プロセツサの具
体例を示すブロツク図、第２図は２値化画像例を
説明するための説明図、第３図はビツトマトリツ
クスの一例を示す構成図、第４図は累積マトリツ
クスを説明するための説明図、第５図は第１ビツ
トマトリツクスを示す構成図、第６図は第２ビツ
トマトリツクスを示す構成図、第７図はコアビツ
トマトリツクスを示す構成図、第８図はマスクビ
ツトマトリツクスを示す構成図、第９図はコアビ
ツトマトリツクスを求める方法を説明するための
説明図、第１０図は５×５の二次元局部メモリを
示す構成図、第１１図はコア要素抽出条件とその
具体化回路例を説明するための説明図、第１２図
は太めまたは細め処理を説明するための説明図、
第１３図は太め処理回路の具体例を示す構成図、
第１４図は細め処理回路の具体例を示す構成図、
第１５図は距離計算方法の概略を説明するための
原理構成図、第１６図は距離計算の物理的意味を
説明するための図である。 符号説明、１……学習または識別対象、２……
TVカメラ、３……２値化回路、５，５１，５
２，６２，７，７１，７２，８，８１，８２……
メモリ、４……特徴抽出回路、６……画像処理プ
ロセツサ、９……制御プロセツサ、１０……入出
力インタフエイス回路、６０……連結性解析部、
６１……文字切り出し部、６３……ビツトマトリ
ツクス累積部、６４……コアビツトマトリツクス
作成部、６５……マスクビツトマトリツクス作成
部、６６，DL……太め処理回路、６７，SK……
細め処理回路、６８……文字切れ距離演算回路、
６９……文字汚れ距離演算回路。
Ａ図は第１図に示される画像処理プロセツサの具
体例を示すブロツク図、第２図は２値化画像例を
説明するための説明図、第３図はビツトマトリツ
クスの一例を示す構成図、第４図は累積マトリツ
クスを説明するための説明図、第５図は第１ビツ
トマトリツクスを示す構成図、第６図は第２ビツ
トマトリツクスを示す構成図、第７図はコアビツ
トマトリツクスを示す構成図、第８図はマスクビ
ツトマトリツクスを示す構成図、第９図はコアビ
ツトマトリツクスを求める方法を説明するための
説明図、第１０図は５×５の二次元局部メモリを
示す構成図、第１１図はコア要素抽出条件とその
具体化回路例を説明するための説明図、第１２図
は太めまたは細め処理を説明するための説明図、
第１３図は太め処理回路の具体例を示す構成図、
第１４図は細め処理回路の具体例を示す構成図、
第１５図は距離計算方法の概略を説明するための
原理構成図、第１６図は距離計算の物理的意味を
説明するための図である。 符号説明、１……学習または識別対象、２……
TVカメラ、３……２値化回路、５，５１，５
２，６２，７，７１，７２，８，８１，８２……
メモリ、４……特徴抽出回路、６……画像処理プ
ロセツサ、９……制御プロセツサ、１０……入出
力インタフエイス回路、６０……連結性解析部、
６１……文字切り出し部、６３……ビツトマトリ
ツクス累積部、６４……コアビツトマトリツクス
作成部、６５……マスクビツトマトリツクス作成
部、６６，DL……太め処理回路、６７，SK……
細め処理回路、６８……文字切れ距離演算回路、
６９……文字汚れ距離演算回路。
Claims (1)
- １ 学習または識別対象となる文字パターンを二
次元走査形撮像手段により走査して得られるビデ
オ信号を所定のしきい値レベルで２値化する２値
化手段と、該２値化された文字パターンをセグメ
ント化するとともに各セグメントの各種特徴量を
抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量からセグメ
ントどうしの連結性を解析する連結性解析手段
と、連結性をもつセグメントの集合から所定の幅
と高さをもつ外接４角形によつて文字パターンを
切り出すとともに該切り出された文字パターンを
複数の線分で縦、横に分割し該分割された各要素
について文字パターンの存在の有無に応じて〓
１”または〓０”を割り当てることによつてビツ
トマトリツクスを形成するビツトマトリツクス形
成手段と、学習対象となる文字パターンについて
そのビツトマトリツクスを所定回数測定して加算
し該加算結果から累積マトリツクスを形成する累
積マトリツクス形成手段と、該累積マトリツクス
について互いに異なるしきい値をそれぞれ設定し
て２種類のビツトマトリツクスを作成するととも
に該２種のビツトマトリツクスからそれぞれコア
ビツトマトリツクスおよびビツトマトリツクスを
形成するコアビツトマトリツクスおよびマスクビ
ツトマトリツクス形成手段と、識別対象となる未
知文字の未知ビツトマトリツクスについて太めお
よび細め操作を行なう操作手段と、該太めまたは
細められた２つの未知ビツトマトリツクスと学習
された文字パターンのコアビツトマトリツクスと
マスクビツトマトリツクスとの間で所定の論理操
作をすることにより文字切れ距離および文字汚れ
距離を演算する演算手段と、これら２つの距離に
ついて互いに異なる判定基準にしたがつて判定処
理を実行する判定処理手段とを備え、該判定結果
から未知文字を識別することを特徴とする文字識
別装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59084080A JPS60230281A (ja) | 1984-04-27 | 1984-04-27 | 文字識別装置 |
| US06/727,889 US4701961A (en) | 1984-04-27 | 1985-04-26 | Character identifying apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59084080A JPS60230281A (ja) | 1984-04-27 | 1984-04-27 | 文字識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60230281A JPS60230281A (ja) | 1985-11-15 |
| JPH0436433B2 true JPH0436433B2 (ja) | 1992-06-16 |
Family
ID=13820507
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59084080A Granted JPS60230281A (ja) | 1984-04-27 | 1984-04-27 | 文字識別装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4701961A (ja) |
| JP (1) | JPS60230281A (ja) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62180488A (ja) * | 1986-02-03 | 1987-08-07 | Ricoh Co Ltd | パタ−ンマツチング方式 |
| US4809341A (en) * | 1986-07-18 | 1989-02-28 | Fujitsu Limited | Test method and apparatus for a reticle or mask pattern used in semiconductor device fabrication |
| US4897880A (en) * | 1987-02-17 | 1990-01-30 | Soricon Corporation | Data acquisition control method and system for a hand held reader |
| US5625710A (en) * | 1988-07-20 | 1997-04-29 | Fujitsu Limited | Character recognition apparatus using modification of a characteristic quantity |
| WO1990001198A1 (fr) * | 1988-07-20 | 1990-02-08 | Fujitsu Limited | Dispositif de reconnaissance de caracteres |
| JP2675610B2 (ja) * | 1989-03-20 | 1997-11-12 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像処理方法 |
| JPH03210679A (ja) * | 1990-01-12 | 1991-09-13 | Hiyuutec:Kk | パターンマッチング方法および装置 |
| US5237621A (en) * | 1991-08-08 | 1993-08-17 | Philip Morris Incorporated | Product appearance inspection methods and apparatus employing low variance filter |
| US5365596A (en) * | 1992-12-17 | 1994-11-15 | Philip Morris Incorporated | Methods and apparatus for automatic image inspection of continuously moving objects |
| US5717456A (en) * | 1995-03-06 | 1998-02-10 | Champion International Corporation | System for monitoring a continuous manufacturing process |
| JP2001216470A (ja) * | 2000-01-31 | 2001-08-10 | Keyence Corp | パターンマッチング方法及び装置 |
| JP3604993B2 (ja) * | 2000-03-16 | 2004-12-22 | シャープ株式会社 | 画像符号化装置、画像符号化方法、画像復号装置、および画像復号方法 |
| WO2002048953A1 (en) * | 2000-12-15 | 2002-06-20 | United States Postal Service | Method and apparatus for alphanumeric recognition |
| JP3979136B2 (ja) * | 2002-03-20 | 2007-09-19 | 富士ゼロックス株式会社 | 認識装置および方法 |
| KR100791517B1 (ko) * | 2006-02-18 | 2008-01-03 | 삼성전자주식회사 | 디지털 방송 수신 단말기가 디지털 방송으로부터 전화번호정보를 검출하는 장치 및 방법 |
| JP4694389B2 (ja) * | 2006-03-02 | 2011-06-08 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 文字認識方法及び撮影装置 |
| DE102017116882B4 (de) * | 2017-07-26 | 2020-01-09 | Bundesdruckerei Gmbh | Druckinspektionsvorrichtung zur optischen Inspektion eines Druckbildes eines Druckobjekts |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3601802A (en) * | 1966-09-09 | 1971-08-24 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd | Pattern matching character recognition system |
| US3644890A (en) * | 1969-12-29 | 1972-02-22 | Philco Ford Corp | Optical character recognition system using parallel different scan signal processors to feed higher speed asynchronous recognition register |
| DE3070721D1 (en) * | 1980-12-18 | 1985-07-04 | Ibm | Process for inspecting and automatically classifying objects presenting configurations with dimensional tolerances and variable rejecting criteria depending on placement, apparatus and circuits therefor |
-
1984
- 1984-04-27 JP JP59084080A patent/JPS60230281A/ja active Granted
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1985
- 1985-04-26 US US06/727,889 patent/US4701961A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60230281A (ja) | 1985-11-15 |
| US4701961A (en) | 1987-10-20 |
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