JPH06195512A - 文字特徴抽出装置 - Google Patents
文字特徴抽出装置Info
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- JPH06195512A JPH06195512A JP4359578A JP35957892A JPH06195512A JP H06195512 A JPH06195512 A JP H06195512A JP 4359578 A JP4359578 A JP 4359578A JP 35957892 A JP35957892 A JP 35957892A JP H06195512 A JPH06195512 A JP H06195512A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 英数字等の画数の少ない文字の認識を容易に
する。 【構成】 最初に認識対象である２値画像の中心
（Ｘ0，Ｙ0）を求める（Ｓ２１）。２値画像を先頭から
走査して画素値が１である画素（黒画素）の座標（ｘ，
ｙ）と、中心点の座標（Ｘ0，Ｙ0）との大小を比較する
とともに、その差分を計算する（Ｓ２２）。得られた比
較結果から、真偽表を参照して、該当画素が予め区分さ
れている８領域のいずれに属するかを判定する（Ｓ２
３）。次いで、中心（Ｘ0，Ｙ0）から該当画素（ｘ，
ｙ）のまでの距離｜ｘ−Ｘ0｜＋｜ｙ−Ｙ0｜を求め、領
域ごとに累積して画像モーメントとする（Ｓ２４）。
する。 【構成】 最初に認識対象である２値画像の中心
（Ｘ0，Ｙ0）を求める（Ｓ２１）。２値画像を先頭から
走査して画素値が１である画素（黒画素）の座標（ｘ，
ｙ）と、中心点の座標（Ｘ0，Ｙ0）との大小を比較する
とともに、その差分を計算する（Ｓ２２）。得られた比
較結果から、真偽表を参照して、該当画素が予め区分さ
れている８領域のいずれに属するかを判定する（Ｓ２
３）。次いで、中心（Ｘ0，Ｙ0）から該当画素（ｘ，
ｙ）のまでの距離｜ｘ−Ｘ0｜＋｜ｙ−Ｙ0｜を求め、領
域ごとに累積して画像モーメントとする（Ｓ２４）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光学的文字認識装置
（ＯＣＲ）において用いられる文字特徴抽出装置に関す
る。
（ＯＣＲ）において用いられる文字特徴抽出装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ＯＣＲでは、文字を認識するために切り
出した文字パターンから文字特徴を抽出しなければなら
ない。そのための文字特徴抽出装置の一つに、特開昭６
２−３４２８９号が提案されている。これは、文字パタ
ーンの境界から背景に向かって波を伝播し波頭の衝突点
の集合を２次元の文字特徴として抽出する。
出した文字パターンから文字特徴を抽出しなければなら
ない。そのための文字特徴抽出装置の一つに、特開昭６
２−３４２８９号が提案されている。これは、文字パタ
ーンの境界から背景に向かって波を伝播し波頭の衝突点
の集合を２次元の文字特徴として抽出する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この文
字特徴抽出装置では、特徴量の次元数が大きく、例え
ば、正規化サイズを１６×１６として８方向に分解した
場合、１６×１６×８次元（２０４８次元）となる。そ
のため辞書メモリに大容量を必要とし、また処理時間も
増大するため専用のハードウェアを必要とした。
字特徴抽出装置では、特徴量の次元数が大きく、例え
ば、正規化サイズを１６×１６として８方向に分解した
場合、１６×１６×８次元（２０４８次元）となる。そ
のため辞書メモリに大容量を必要とし、また処理時間も
増大するため専用のハードウェアを必要とした。
【０００４】また、この文字特徴抽出装置では、英数
字、ひらがな等の比較的画数の少ない文字について得ら
れる特徴が少ない。例えば数字「１」では、文字画素と
背景との境界から伝播を開始する波に対して対向する画
素要素がないため特徴が抽出できず、認識率が低下する
という問題があった。本発明は上記問題点を解決するた
めになされたもので、その目的とするところは、英数
字、ひらがな等の比較的画数の少ない文字についての認
識率を向上させることができる文字特徴抽出装置を提供
することにある。
字、ひらがな等の比較的画数の少ない文字について得ら
れる特徴が少ない。例えば数字「１」では、文字画素と
背景との境界から伝播を開始する波に対して対向する画
素要素がないため特徴が抽出できず、認識率が低下する
という問題があった。本発明は上記問題点を解決するた
めになされたもので、その目的とするところは、英数
字、ひらがな等の比較的画数の少ない文字についての認
識率を向上させることができる文字特徴抽出装置を提供
することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明は、認識対象文字パターンの重心を算出
して中心位置とする手段と、画像の中心の周囲を８方向
の線分により８個の領域に分割する手段と、各領域内の
画素ごとに画素濃度値と中心までの距離との積からなる
画像モーメントを算出する手段と、領域ごとの画像モー
メントの累計値を算出して２次元文字特徴として出力す
る手段とを備えたことを特徴とする。
に、第１の発明は、認識対象文字パターンの重心を算出
して中心位置とする手段と、画像の中心の周囲を８方向
の線分により８個の領域に分割する手段と、各領域内の
画素ごとに画素濃度値と中心までの距離との積からなる
画像モーメントを算出する手段と、領域ごとの画像モー
メントの累計値を算出して２次元文字特徴として出力す
る手段とを備えたことを特徴とする。
【０００６】第２の発明は、認識対象文字パターンに外
接する矩形の中心位置を算出する手段と、矩形の中心の
周囲を８方向の線分により８個の領域に分割する手段
と、各領域内の画素ごとに画素濃度値と中心までの距離
との積からなる画像モーメントを算出する手段と、領域
ごとの画像モーメントの累計値を算出して２次元文字特
徴として出力する手段とを備えたことを特徴とする。
接する矩形の中心位置を算出する手段と、矩形の中心の
周囲を８方向の線分により８個の領域に分割する手段
と、各領域内の画素ごとに画素濃度値と中心までの距離
との積からなる画像モーメントを算出する手段と、領域
ごとの画像モーメントの累計値を算出して２次元文字特
徴として出力する手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
【作用】第１の発明においては、認識対象文字パターン
の重心が算出されて中心位置とされ、その中心の周囲が
８方向の線分により８個の領域に分割される。次いで、
各領域内の画素ごとに、画素濃度値と中心までの距離と
の積からなる画像モーメントが算出され、得られた領域
ごとの画像モーメントの累計値が２次元文字特徴として
出力される。
の重心が算出されて中心位置とされ、その中心の周囲が
８方向の線分により８個の領域に分割される。次いで、
各領域内の画素ごとに、画素濃度値と中心までの距離と
の積からなる画像モーメントが算出され、得られた領域
ごとの画像モーメントの累計値が２次元文字特徴として
出力される。
【０００８】第２の発明においては、認識対象の文字パ
ターンに外接する矩形の中心位置が算出され、その中心
の周囲が８方向の線分により８個の領域に分割される。
次いで、各領域内の画素ごとに、画素濃度値と中心まで
の距離との積からなる画像モーメントが算出され、得ら
れた領域ごとの画像モーメントの累計値が２次元文字特
徴として出力される。
ターンに外接する矩形の中心位置が算出され、その中心
の周囲が８方向の線分により８個の領域に分割される。
次いで、各領域内の画素ごとに、画素濃度値と中心まで
の距離との積からなる画像モーメントが算出され、得ら
れた領域ごとの画像モーメントの累計値が２次元文字特
徴として出力される。
【０００９】
【実施例】以下、図に沿って本発明の実施例を説明す
る。図１は本発明が適用されるＯＣＲの処理内容の一例
を示すフローチャートである。図において、対象文書が
入力されると（Ｓ１）、２値画像としてイメージ入力し
（Ｓ２）、１文字分を切り出す（Ｓ３）。次いで、文字
の特徴を抽出し（Ｓ４）、分類処理（Ｓ５）、または認
識処理（Ｓ６）へ送る。
る。図１は本発明が適用されるＯＣＲの処理内容の一例
を示すフローチャートである。図において、対象文書が
入力されると（Ｓ１）、２値画像としてイメージ入力し
（Ｓ２）、１文字分を切り出す（Ｓ３）。次いで、文字
の特徴を抽出し（Ｓ４）、分類処理（Ｓ５）、または認
識処理（Ｓ６）へ送る。
【００１０】分類処理（Ｓ５）では、分類用標準パター
ン１を参照して特徴を大きく分類し、認識処理（Ｓ６）
へ送る。認識処理（Ｓ６）では、認識用標準パターン２
を参照してパターンの認識を行い、後処理（Ｓ７）へ送
る。さらに、後処理（Ｓ７）では、知識処理用辞書３を
参照しながら、前後パターン間の整合等をはかり、認識
結果を得る（Ｓ８）。本発明はこれらのなかの特徴抽出
処理（Ｓ４）についてなされたものである。
ン１を参照して特徴を大きく分類し、認識処理（Ｓ６）
へ送る。認識処理（Ｓ６）では、認識用標準パターン２
を参照してパターンの認識を行い、後処理（Ｓ７）へ送
る。さらに、後処理（Ｓ７）では、知識処理用辞書３を
参照しながら、前後パターン間の整合等をはかり、認識
結果を得る（Ｓ８）。本発明はこれらのなかの特徴抽出
処理（Ｓ４）についてなされたものである。
【００１１】ここで特徴抽出処理（Ｓ４）の概要を図２
のフローチャートに基づいて説明する。図２において、
最初に認識対象である２値画像からなる文字パターンの
中心（Ｘ0，Ｙ0）を求める（Ｓ２１）。文字パターンの
中心を求める方法は、後述するように文字パターンの画
素の重心を求める場合と文字パターンに外接する矩形の
中心を求める場合の２通りある。
のフローチャートに基づいて説明する。図２において、
最初に認識対象である２値画像からなる文字パターンの
中心（Ｘ0，Ｙ0）を求める（Ｓ２１）。文字パターンの
中心を求める方法は、後述するように文字パターンの画
素の重心を求める場合と文字パターンに外接する矩形の
中心を求める場合の２通りある。
【００１２】次に、２値画像を先頭から走査して画素値
が１である画素（黒画素）の座標（ｘ，ｙ）と、中心点
の座標（Ｘ0，Ｙ0）との大小を比較するとともに、その
差分を計算する（Ｓ２２）。得られた比較結果から、表
１に示す真偽表を参照して、該当画素が予め区分されて
いる８個の領域のいずれに属するかを判定する（Ｓ２
３）。
が１である画素（黒画素）の座標（ｘ，ｙ）と、中心点
の座標（Ｘ0，Ｙ0）との大小を比較するとともに、その
差分を計算する（Ｓ２２）。得られた比較結果から、表
１に示す真偽表を参照して、該当画素が予め区分されて
いる８個の領域のいずれに属するかを判定する（Ｓ２
３）。
【００１３】
【表１】
【００１４】表中の１は条件が成立した場合を、０は条
件が成立しない場合を示す。次に、中心（Ｘ0，Ｙ0）か
ら該当画素（ｘ，ｙ）までの距離｜ｘ−Ｘ0｜＋｜ｙ−
Ｙ0｜を求め、領域ごとに累積して画像モーメントとす
る（Ｓ２４）。これらの処理を全ての黒画素について実
施したら（Ｓ２５Ｙｅｓ）、特徴抽出を終了する（Ｓ２
６）。なお、Ｓ２４での画像モーメントをＭ（Ｘ，Ｙ）
とすると、Ｍ（Ｘ，Ｙ）は次式のように定義できる。
件が成立しない場合を示す。次に、中心（Ｘ0，Ｙ0）か
ら該当画素（ｘ，ｙ）までの距離｜ｘ−Ｘ0｜＋｜ｙ−
Ｙ0｜を求め、領域ごとに累積して画像モーメントとす
る（Ｓ２４）。これらの処理を全ての黒画素について実
施したら（Ｓ２５Ｙｅｓ）、特徴抽出を終了する（Ｓ２
６）。なお、Ｓ２４での画像モーメントをＭ（Ｘ，Ｙ）
とすると、Ｍ（Ｘ，Ｙ）は次式のように定義できる。
【００１５】
【数１】
【００１６】数式１中のｆ（Ｘ，Ｙ）は該当画素の濃度
を表し、上記の処理では２値画像を対象としているので
１が代入される。また数式１では、該当画素から中心ま
での距離が正確に定義されているが、実施例ではＳ２４
のように簡便な算出法が採用されている。
を表し、上記の処理では２値画像を対象としているので
１が代入される。また数式１では、該当画素から中心ま
での距離が正確に定義されているが、実施例ではＳ２４
のように簡便な算出法が採用されている。
【００１７】第１の発明は文字の画素の重心を中心とし
て画像モーメントを求めるものであり、それに対して第
２の発明は文字の外接矩形から中心を求めるものであ
る。最初に第１の発明に係る実施例を説明する。図３
は、数字１〜０を表わす文字パターンについて、それぞ
れの中心の周囲を８等分して８個の領域とした場合の例
を示す図である。図中の中心は文字パターンを構成する
黒画素の重心とし、それぞれ文字パターンごとの領域で
は、含まれる黒画素ごとに中心までの距離が累積されて
文字パターン固有の画像モーメントが得られる。
て画像モーメントを求めるものであり、それに対して第
２の発明は文字の外接矩形から中心を求めるものであ
る。最初に第１の発明に係る実施例を説明する。図３
は、数字１〜０を表わす文字パターンについて、それぞ
れの中心の周囲を８等分して８個の領域とした場合の例
を示す図である。図中の中心は文字パターンを構成する
黒画素の重心とし、それぞれ文字パターンごとの領域で
は、含まれる黒画素ごとに中心までの距離が累積されて
文字パターン固有の画像モーメントが得られる。
【００１８】図４は、数字「２」を例にとり、方向１〜
８の分割領域、文字パターンの構成および中心から各画
素までの距離をそれぞれ示す。ここでは以下の条件で文
字の特徴を抽出する。 （１）領域の境界線上の画素はそれぞれ両方の領域に重
複して計数する。 （２）中心からの距離は水平・垂直距離の合計とする。 （３）対象文字パターンは２値画像とし、座標（Ｘ，
Ｙ）の画素の濃度値をｆ（Ｘ，Ｙ）とすると、ｆ（Ｘ，
Ｙ）＝１であればその画素は画像に該当する画素、つま
り黒画素であり、ｆ（Ｘ，Ｙ）＝０であればその画素は
画像に該当しない画素である。
８の分割領域、文字パターンの構成および中心から各画
素までの距離をそれぞれ示す。ここでは以下の条件で文
字の特徴を抽出する。 （１）領域の境界線上の画素はそれぞれ両方の領域に重
複して計数する。 （２）中心からの距離は水平・垂直距離の合計とする。 （３）対象文字パターンは２値画像とし、座標（Ｘ，
Ｙ）の画素の濃度値をｆ（Ｘ，Ｙ）とすると、ｆ（Ｘ，
Ｙ）＝１であればその画素は画像に該当する画素、つま
り黒画素であり、ｆ（Ｘ，Ｙ）＝０であればその画素は
画像に該当しない画素である。
【００１９】ここで（２）の条件により求めた中心から
の距離は図５のようになる。なお、（２）の条件は簡便
な演算により距離を算出するものであるが、処理能力に
余裕がある場合は数式１により求めても良い。図６〜８
は、画素の重心を中心とした場合の文字パターン「１」
〜「０」ごとに、中心位置と分割領域の関係を示した図
である。これら図６〜８に示した文字パターン「１」〜
「０」について各方向の領域ごとに画像モーメントを求
めた結果が表２のようになる。
の距離は図５のようになる。なお、（２）の条件は簡便
な演算により距離を算出するものであるが、処理能力に
余裕がある場合は数式１により求めても良い。図６〜８
は、画素の重心を中心とした場合の文字パターン「１」
〜「０」ごとに、中心位置と分割領域の関係を示した図
である。これら図６〜８に示した文字パターン「１」〜
「０」について各方向の領域ごとに画像モーメントを求
めた結果が表２のようになる。
【００２０】
【表２】
【００２１】図９は、表２に示された文字パターン
「１」〜「０」についての画像モーメントを示したレー
ダチャートである。この第１の発明の実施例では、文字
パターンを構成する画素の重心を中心とするため、書き
方による文字全体のバラツキがおさえられて、文字の凹
凸の特徴を効果的に抽出することができる。特にこの実
施例は、印刷数字、刻印数字等のように対象が限定され
る場合に有効である。
「１」〜「０」についての画像モーメントを示したレー
ダチャートである。この第１の発明の実施例では、文字
パターンを構成する画素の重心を中心とするため、書き
方による文字全体のバラツキがおさえられて、文字の凹
凸の特徴を効果的に抽出することができる。特にこの実
施例は、印刷数字、刻印数字等のように対象が限定され
る場合に有効である。
【００２２】次に第２の発明に係る実施例を説明する。
図１０〜１２は第２の発明の実施例を示し、文字パター
ン「１」〜「０」についての中心位置と分割領域の関係
を示した図である。この場合、中心位置は文字図形に外
接する矩形の中心としている。以下、図６〜８の場合と
同様な手順で文字パターン「１」〜「０」について各方
向の領域ごとに画像モーメントを求めた結果が表３とな
る。
図１０〜１２は第２の発明の実施例を示し、文字パター
ン「１」〜「０」についての中心位置と分割領域の関係
を示した図である。この場合、中心位置は文字図形に外
接する矩形の中心としている。以下、図６〜８の場合と
同様な手順で文字パターン「１」〜「０」について各方
向の領域ごとに画像モーメントを求めた結果が表３とな
る。
【００２３】
【表３】
【００２４】図１３は、表３に示された文字パターン
「１」〜「０」についての画像モーメントを図示したレ
ーダチャートである。この第２の発明の実施例では、文
字パターンを構成する画素の外側に接する矩形の中心を
文字パターンの中心とするため、書き方による文字パタ
ーン全体のバラツキを含めた特徴を効果的に抽出するこ
とができる。特にこの実施例は、手書き数字等の字体の
バラツキが大きい場合に有効である。
「１」〜「０」についての画像モーメントを図示したレ
ーダチャートである。この第２の発明の実施例では、文
字パターンを構成する画素の外側に接する矩形の中心を
文字パターンの中心とするため、書き方による文字パタ
ーン全体のバラツキを含めた特徴を効果的に抽出するこ
とができる。特にこの実施例は、手書き数字等の字体の
バラツキが大きい場合に有効である。
【００２５】
【発明の効果】以上述べたように、第１の発明によれ
ば、認識対象文字パターンの重心を中心位置とし、その
周囲を８個の領域に分割し、各領域内の画素ごとに、画
素濃度値と中心までの距離との積からなる画像モーメン
トを算出して、その累計値を２次元文字特徴として出力
する。このように重心を中心とした場合、書き方による
文字全体のバラツキが抑えられて、文字の凹凸の特徴が
抽出される。特に、印刷数字、刻印数字等のように限定
された文字を高精度に認識することができる。
ば、認識対象文字パターンの重心を中心位置とし、その
周囲を８個の領域に分割し、各領域内の画素ごとに、画
素濃度値と中心までの距離との積からなる画像モーメン
トを算出して、その累計値を２次元文字特徴として出力
する。このように重心を中心とした場合、書き方による
文字全体のバラツキが抑えられて、文字の凹凸の特徴が
抽出される。特に、印刷数字、刻印数字等のように限定
された文字を高精度に認識することができる。
【００２６】第２の発明によれば、認識対象文字パター
ンに外接する矩形の中心位置を基準として、その周囲を
８個の領域に分割し、各領域内の画素ごとに、画素濃度
値と中心までの距離との積からなる画像モーメントを算
出して、その累計値を２次元文字特徴として出力する。
このように外接矩形の中心位置を基準とした場合、書き
方による文字全体のバラツキを含めた特徴が抽出され
る。特に、手書き数字等の字体のバラツキが大きい文字
を高精度に認識することができる。
ンに外接する矩形の中心位置を基準として、その周囲を
８個の領域に分割し、各領域内の画素ごとに、画素濃度
値と中心までの距離との積からなる画像モーメントを算
出して、その累計値を２次元文字特徴として出力する。
このように外接矩形の中心位置を基準とした場合、書き
方による文字全体のバラツキを含めた特徴が抽出され
る。特に、手書き数字等の字体のバラツキが大きい文字
を高精度に認識することができる。
【００２７】また、第１，第２の発明は、従来画数が少
ないため特徴が抽出しにくく認識が困難であった英数字
等についても、確実に特徴を抽出できるため認識精度を
向上させることができる。しかも、第１，第２の発明は
ともに特徴抽出処理が比較的簡単であり、また特徴抽出
回路および抽出量が小規模であることにより、ＣＰＵの
処理能力が大きい場合はソフトウェアで文字特徴抽出装
置を実現することができる。
ないため特徴が抽出しにくく認識が困難であった英数字
等についても、確実に特徴を抽出できるため認識精度を
向上させることができる。しかも、第１，第２の発明は
ともに特徴抽出処理が比較的簡単であり、また特徴抽出
回路および抽出量が小規模であることにより、ＣＰＵの
処理能力が大きい場合はソフトウェアで文字特徴抽出装
置を実現することができる。
【図１】本発明が適用されるＯＣＲの処理例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図２】図１における特徴抽出処理の概要を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図３】第１の発明に係る実施例の処理例を示す説明図
である。
である。
【図４】図３における中心位置と各領域との座標関係を
それぞれ示す説明図である。
それぞれ示す説明図である。
【図５】図４における中心位置から各画素までの距離の
値を示す説明図である。
値を示す説明図である。
【図６】第１の発明に係る実施例の処理例を示す説明図
である。
である。
【図７】第１の発明に係る実施例の処理例を示す説明図
である。
である。
【図８】第１の発明に係る実施例の処理例を示す説明図
である。
である。
【図９】表２の画像モーメントの値を示したレーダチャ
ートである。
ートである。
【図１０】第２の発明に係る実施例の処理例を示す説明
図である。
図である。
【図１１】第２の発明に係る実施例の処理例を示す説明
図である。
図である。
【図１２】第２の発明に係る実施例の処理例を示す説明
図である。
図である。
【図１３】表３の画像モーメントの値を示したレーダチ
ャートである。
ャートである。
Claims (2)
- 【請求項１】 認識対象文字パターンの重心を算出して
中心位置とする手段と、 画像の中心の周囲を８方向の線分により８個の領域に分
割する手段と、 各領域内の画素ごとに画素濃度値と中心までの距離との
積からなる画像モーメントを算出する手段と、 領域ごとの画像モーメントの累計値を算出して２次元文
字特徴として出力する手段と、 を備えたことを特徴とする文字特徴抽出装置。 - 【請求項２】 認識対象文字パターンに外接する矩形の
中心位置を算出する手段と、 矩形の中心の周囲を８方向の線分により８個の領域に分
割する手段と、 各領域内の画素ごとに画素濃度値と中心までの距離との
積からなる画像モーメントを算出する手段と、 領域ごとの画像モーメントの累計値を算出して２次元文
字特徴として出力する手段と、 を備えたことを特徴とする文字特徴抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4359578A JPH06195512A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 文字特徴抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4359578A JPH06195512A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 文字特徴抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06195512A true JPH06195512A (ja) | 1994-07-15 |
Family
ID=18465216
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4359578A Withdrawn JPH06195512A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 文字特徴抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06195512A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008225636A (ja) * | 2007-03-09 | 2008-09-25 | Nikon Corp | テンプレートマッチング装置、テンプレートマッチング装置を備えたカメラ、テンプレートマッチングをコンピュータで行うためのプログラム |
-
1992
- 1992-12-25 JP JP4359578A patent/JPH06195512A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008225636A (ja) * | 2007-03-09 | 2008-09-25 | Nikon Corp | テンプレートマッチング装置、テンプレートマッチング装置を備えたカメラ、テンプレートマッチングをコンピュータで行うためのプログラム |
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| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
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