JPH06251204A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
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- JPH06251204A JPH06251204A JP5037702A JP3770293A JPH06251204A JP H06251204 A JPH06251204 A JP H06251204A JP 5037702 A JP5037702 A JP 5037702A JP 3770293 A JP3770293 A JP 3770293A JP H06251204 A JPH06251204 A JP H06251204A
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- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
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- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 文字認識装置における文字認識誤り訂正能力
を向上する。 【構成】 認識誤りマトリクス部１０は格納された認識
誤り傾向に基づき、文字認識装置１の出力した確信度付
き候補文字群に対し、候補文字の追加、確信度の変更を
行う。形態素辞書部１１は入力された複数の候補文字群
の組合わせからなる文字列を形態素辞書４に格納された
形態素と比較し、一致した最長形態素長をその文字列に
含まれる候補文字に確信度として付加する。正解文字確
信度計算手段６は１０と１１から得られた候補文字群と
確信度を統合する。表示された認識結果に訂正が必要な
場合には、ユーザの訂正入力を受け、この訂正入力は認
識誤り傾向学習データ計算手段８と形態素辞書更新デー
タ抽出手段９に供給される。８は正解文字を教師データ
として受け取り、認識誤り傾向を更新する。９は訂正さ
れた文字とその前後から、決められた単位で文字列を抽
出し、４を更新する。
を向上する。 【構成】 認識誤りマトリクス部１０は格納された認識
誤り傾向に基づき、文字認識装置１の出力した確信度付
き候補文字群に対し、候補文字の追加、確信度の変更を
行う。形態素辞書部１１は入力された複数の候補文字群
の組合わせからなる文字列を形態素辞書４に格納された
形態素と比較し、一致した最長形態素長をその文字列に
含まれる候補文字に確信度として付加する。正解文字確
信度計算手段６は１０と１１から得られた候補文字群と
確信度を統合する。表示された認識結果に訂正が必要な
場合には、ユーザの訂正入力を受け、この訂正入力は認
識誤り傾向学習データ計算手段８と形態素辞書更新デー
タ抽出手段９に供給される。８は正解文字を教師データ
として受け取り、認識誤り傾向を更新する。９は訂正さ
れた文字とその前後から、決められた単位で文字列を抽
出し、４を更新する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字認識装置に関し、
特に認識文字と誤認識され易い文字との対応表である認
識誤りマトリクスと形態素辞書を有し、ユーザから訂正
が行われた場合には前記認識誤りマトリクスと前記形態
素辞書を更新する学習機能を備えた文字認識装置に関す
る。
特に認識文字と誤認識され易い文字との対応表である認
識誤りマトリクスと形態素辞書を有し、ユーザから訂正
が行われた場合には前記認識誤りマトリクスと前記形態
素辞書を更新する学習機能を備えた文字認識装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種のシグナルパターン外の対
象の特性を用いた文字認識装置は認識率向上のために用
いられている。
象の特性を用いた文字認識装置は認識率向上のために用
いられている。
【０００３】例えば、「１９８９年、情報処理学会論文
誌、第３０巻、第１１号」に示されるように、日本語単
語辞書を用いた単語分割尤度や字種などの言語的制約を
認識選択に用いる方法が行われている。
誌、第３０巻、第１１号」に示されるように、日本語単
語辞書を用いた単語分割尤度や字種などの言語的制約を
認識選択に用いる方法が行われている。
【０００４】しかし、これらの方法を用いても認識率が
１００％になることはありえず、最終的には人手による
訂正が必要となる。また、従来の印字文字認識方法は被
特定の文字を対象に認識率を向上することを目的として
おり、実際にユーザが文字認識装置を使用する特定環境
下では精度のよい認識結果を返せるとは限らないという
問題がある。
１００％になることはありえず、最終的には人手による
訂正が必要となる。また、従来の印字文字認識方法は被
特定の文字を対象に認識率を向上することを目的として
おり、実際にユーザが文字認識装置を使用する特定環境
下では精度のよい認識結果を返せるとは限らないという
問題がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の文字認識装置で
は被特定の環境における印刷文字を対象として認識率の
向上を目指している。しかし、実際に使用される環境を
考えた場合、テキスト印字はパタンとして、文字フォン
ト、印字質などに片寄りがあり、同じ様な誤りが頻繁に
起こる。このため、訂正作業では、ユーザは同じ様な誤
りを何度となく訂正する必要がある。これにより、ユー
ザが実用場面で感じる体感認識率が下がるという問題が
ある。
は被特定の環境における印刷文字を対象として認識率の
向上を目指している。しかし、実際に使用される環境を
考えた場合、テキスト印字はパタンとして、文字フォン
ト、印字質などに片寄りがあり、同じ様な誤りが頻繁に
起こる。このため、訂正作業では、ユーザは同じ様な誤
りを何度となく訂正する必要がある。これにより、ユー
ザが実用場面で感じる体感認識率が下がるという問題が
ある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るため、本発明の文字認識装置は、前記文字認識装置か
ら出力された各認識文字に対して誤認識され易い文字
と、その誤認識頻度を示す認識誤り傾向を格納した認識
誤りマトリクスと、前記認識誤りマトリクスに対してデ
ータの読み書きといった管理を行う認識マトリクス管理
手段と、形態素を格納した形態素辞書と、前記形態素辞
書に対してデータの読み書きといった管理を行う形態素
辞書管理手段と、前記認識誤りマトリクス管理手段と前
記形態素辞書管理手段の出力した各認識結果を統合し、
認識文字の確信度を計算する正解文字確信度計算手段
と、認識結果を表示出力し、必要な場合にはユーザの訂
正を受け付ける表示出力・入力手段と、ユーザが認識結
果に対して訂正を行った場合、正解文字として入力され
た文字から学習データを計算し、前記認識誤りマトリク
スの認識誤り傾向を更新する認識誤り傾向学習データ計
算手段と、ユーザが認識結果に対して訂正を行った場
合、正解文字として入力された文字を含む文字列を決め
られた単位で抽出し、これを前記形態素辞書に登録する
形態素辞書更新データ抽出手段、を備えている。
るため、本発明の文字認識装置は、前記文字認識装置か
ら出力された各認識文字に対して誤認識され易い文字
と、その誤認識頻度を示す認識誤り傾向を格納した認識
誤りマトリクスと、前記認識誤りマトリクスに対してデ
ータの読み書きといった管理を行う認識マトリクス管理
手段と、形態素を格納した形態素辞書と、前記形態素辞
書に対してデータの読み書きといった管理を行う形態素
辞書管理手段と、前記認識誤りマトリクス管理手段と前
記形態素辞書管理手段の出力した各認識結果を統合し、
認識文字の確信度を計算する正解文字確信度計算手段
と、認識結果を表示出力し、必要な場合にはユーザの訂
正を受け付ける表示出力・入力手段と、ユーザが認識結
果に対して訂正を行った場合、正解文字として入力され
た文字から学習データを計算し、前記認識誤りマトリク
スの認識誤り傾向を更新する認識誤り傾向学習データ計
算手段と、ユーザが認識結果に対して訂正を行った場
合、正解文字として入力された文字を含む文字列を決め
られた単位で抽出し、これを前記形態素辞書に登録する
形態素辞書更新データ抽出手段、を備えている。
【０００７】
【実施例】次に本発明について図面を参照して説明す
る。
る。
【０００８】図１は本発明の一実施例を示すブロック図
である。図１を参照すると本発明は文字の読み取り及び
認識を行い、確信度付きで文字候補を出力する文字認識
装置１と、誤認識され易い文字の情報を格納・管理する
認識誤りマトリクス部１０と、形態素を格納・管理する
形態素辞書部１１と、認識誤りマトリクス部１０と形態
素辞書部１１の認識結果を統合し、認識文字の確信度を
計算する正解文字確信度計算手段６と、認識結果を表示
出力し、必要な場合にはユーザの訂正を受け付ける表示
出力・入力手段７と、訂正が行われた場合、認識誤りマ
トリクス部１０の認識誤り傾向をを更新するための学習
データを正解文字として入力された文字から計算する認
識誤り傾向学習データ計算手段８と、ユーザが認識結果
に対して訂正を行った場合、これを形態素辞書４に登録
するために正解文字として入力された文字を含む文字列
を決められた単位で抽出する形態素辞書更新データ抽出
手段９とから構成される。
である。図１を参照すると本発明は文字の読み取り及び
認識を行い、確信度付きで文字候補を出力する文字認識
装置１と、誤認識され易い文字の情報を格納・管理する
認識誤りマトリクス部１０と、形態素を格納・管理する
形態素辞書部１１と、認識誤りマトリクス部１０と形態
素辞書部１１の認識結果を統合し、認識文字の確信度を
計算する正解文字確信度計算手段６と、認識結果を表示
出力し、必要な場合にはユーザの訂正を受け付ける表示
出力・入力手段７と、訂正が行われた場合、認識誤りマ
トリクス部１０の認識誤り傾向をを更新するための学習
データを正解文字として入力された文字から計算する認
識誤り傾向学習データ計算手段８と、ユーザが認識結果
に対して訂正を行った場合、これを形態素辞書４に登録
するために正解文字として入力された文字を含む文字列
を決められた単位で抽出する形態素辞書更新データ抽出
手段９とから構成される。
【０００９】認識誤りマトリクス部１０は各文字に対し
て誤認識され易い文字と、その誤認識頻度を示す認識誤
り傾向を格納した認識誤りマトリクス２と、認識誤りマ
トリクス２に対してデータの読み書きといった管理を行
う認識誤りマトリクス管理手段３とを備える。
て誤認識され易い文字と、その誤認識頻度を示す認識誤
り傾向を格納した認識誤りマトリクス２と、認識誤りマ
トリクス２に対してデータの読み書きといった管理を行
う認識誤りマトリクス管理手段３とを備える。
【００１０】形態素辞書部１１は形態素を格納した形態
素辞書４と、形態素辞書４に対してデータの読み書きと
いった管理を行う形態素辞書管理手段５とを備えてい
る。
素辞書４と、形態素辞書４に対してデータの読み書きと
いった管理を行う形態素辞書管理手段５とを備えてい
る。
【００１１】図３は認識誤りマトリクス２を説明する図
である。図３において、認識マトリクスは行に認識文
字、列に認識誤り文字を有しており、その要素として認
識文字に対する誤認識の生起頻度である認識誤り傾向が
格納されている。
である。図３において、認識マトリクスは行に認識文
字、列に認識誤り文字を有しており、その要素として認
識文字に対する誤認識の生起頻度である認識誤り傾向が
格納されている。
【００１２】次に図１および図２を参照して、本実施例
の動作について説明する。
の動作について説明する。
【００１３】文字を読み取った文字認識装置１の出力で
ある確信度付き候補文字群は認識誤りマトリクス部１０
へ供給される（ステップ１および２）。認識誤りマトリ
クス管理手段３は入力された各候補文字に対して認識誤
りマトリクス２に基づき、候補文字の追加を行う（ステ
ップ３）。このとき、認識誤り傾向に基づいて、文字認
識装置１の出力した確信度を更新し、認識誤り傾向を考
慮にいれた確信度を生成する。認識誤りマトリクス部１
０で新たに候補文字を追加され、確信度が更新された候
補文字列群は形態素辞書管理手段５と正解文字確信度計
算手段６に供給される。形態素辞書管理手段５では入力
された複数の候補文字郡の組合わせからなる文字列で形
態素辞書４を検索する（ステップ４）。その文字列が形
態素辞書４に存在した場合、文字列の構成要素である候
補文字に一致した形態素の長さを確信度として、正解文
字確信度計算手段６に供給する。ただし、１つの候補文
字が複数の形態素に含まれるときは最長の形態素の長さ
を確信度とする。正解文字確信度計算手段６は認識誤り
マトリクス部１０と形態素辞書部１１のそれぞれから供
給された候補文字郡と確信度を受け、重み付きの線形和
などの形で確信度を統合し、新たな確信度を計算する
（ステップ５）。表示出力・入力手段７では最も確信度
の高い文字を表示する。また、訂正が必要な場合には候
補文字を表示し、ユーザの訂正入力を受け付ける（ステ
ップ６）。ユーザの訂正入力は表示等の認識結果に反映
されると同時に、認識誤り傾向学習データ計算手段８と
形態素辞書更新データ抽出手段９に供給される（ステッ
プ７）。認識誤り傾向学習データ計算手段８は文字認識
装置１による認識文字に対して訂正された文字が正解で
あったとして、認識文字行の認識誤り傾向を新たに生成
する。生成された認識誤り傾向は認識誤りマトリクス部
１０へ供給され、認識誤りマトリクス２に記憶される。
形態素辞書更新データ抽出手段９は訂正された文字とそ
の前後から単語、節、同一文字種文字列など決められた
単位で文字列を抽出する。抽出された文字列は形態素辞
書部１１へ供給され、形態素辞書４に記憶される。
ある確信度付き候補文字群は認識誤りマトリクス部１０
へ供給される（ステップ１および２）。認識誤りマトリ
クス管理手段３は入力された各候補文字に対して認識誤
りマトリクス２に基づき、候補文字の追加を行う（ステ
ップ３）。このとき、認識誤り傾向に基づいて、文字認
識装置１の出力した確信度を更新し、認識誤り傾向を考
慮にいれた確信度を生成する。認識誤りマトリクス部１
０で新たに候補文字を追加され、確信度が更新された候
補文字列群は形態素辞書管理手段５と正解文字確信度計
算手段６に供給される。形態素辞書管理手段５では入力
された複数の候補文字郡の組合わせからなる文字列で形
態素辞書４を検索する（ステップ４）。その文字列が形
態素辞書４に存在した場合、文字列の構成要素である候
補文字に一致した形態素の長さを確信度として、正解文
字確信度計算手段６に供給する。ただし、１つの候補文
字が複数の形態素に含まれるときは最長の形態素の長さ
を確信度とする。正解文字確信度計算手段６は認識誤り
マトリクス部１０と形態素辞書部１１のそれぞれから供
給された候補文字郡と確信度を受け、重み付きの線形和
などの形で確信度を統合し、新たな確信度を計算する
（ステップ５）。表示出力・入力手段７では最も確信度
の高い文字を表示する。また、訂正が必要な場合には候
補文字を表示し、ユーザの訂正入力を受け付ける（ステ
ップ６）。ユーザの訂正入力は表示等の認識結果に反映
されると同時に、認識誤り傾向学習データ計算手段８と
形態素辞書更新データ抽出手段９に供給される（ステッ
プ７）。認識誤り傾向学習データ計算手段８は文字認識
装置１による認識文字に対して訂正された文字が正解で
あったとして、認識文字行の認識誤り傾向を新たに生成
する。生成された認識誤り傾向は認識誤りマトリクス部
１０へ供給され、認識誤りマトリクス２に記憶される。
形態素辞書更新データ抽出手段９は訂正された文字とそ
の前後から単語、節、同一文字種文字列など決められた
単位で文字列を抽出する。抽出された文字列は形態素辞
書部１１へ供給され、形態素辞書４に記憶される。
【００１４】次に具体例を用いて説明する。
【００１５】例えば、印字入力文字列「環境変数Ｉｃｏ
ｎＭａｎａｇｅｒが威力を・・・」が文字認識装置１に
与えられたとする。このとき、文字認識装置１が入力文
字「力」（漢字）に対する認識結果として「カ」（カタ
カナ）、「か」を出力したとする。これらの候補文字群
列を供給された認識誤りマトリクス部１０は各認識文字
を図３に示された認識誤りマトリクス２を用いて展開す
る。これにより、文字認識装置１の認識結果に含まれな
かった漢字の「力」の候補文字群に正解文字を追加する
ことができる。これらの候補文字群はさらに形態素辞書
部１１に供給され、文字列として形態素辞書４に格納さ
れた文字列と比較される。結果として「威力」が形態素
辞書４で検索され、正解文字確信度計算手段６では
「力」である確信度を大きくする。ここで、はじめに
「力」の確信度が最大にならず、他の文字が認識結果と
して出力された場合、ユーザの訂正入力を受けた認識誤
り傾向学習データ計算手段８によって、「力」に対する
認識誤り傾向が更新される。これにより次回に「力」が
出現したときには「力」に対する確信度はより高くな
り、正解文字として出力することができる。また、「Ｉ
ｃｏｎＭａｎａｇｅｒ」といった大文字と小文字が混在
した文字列に対しても、認識結果として表示できない場
合には、ユーザの訂正入力を受けた形態素辞書更新デー
タ抽出手段９は「ＩｃｏｎＭａｎａｇｅｒ」を同一文字
種の文字列として抽出し、形態素辞書４に記憶する。こ
れによって次回に同じ文字列が出現したときには正解文
字に対する確信度はより高くなり、正解文字として出力
することができるようになる。
ｎＭａｎａｇｅｒが威力を・・・」が文字認識装置１に
与えられたとする。このとき、文字認識装置１が入力文
字「力」（漢字）に対する認識結果として「カ」（カタ
カナ）、「か」を出力したとする。これらの候補文字群
列を供給された認識誤りマトリクス部１０は各認識文字
を図３に示された認識誤りマトリクス２を用いて展開す
る。これにより、文字認識装置１の認識結果に含まれな
かった漢字の「力」の候補文字群に正解文字を追加する
ことができる。これらの候補文字群はさらに形態素辞書
部１１に供給され、文字列として形態素辞書４に格納さ
れた文字列と比較される。結果として「威力」が形態素
辞書４で検索され、正解文字確信度計算手段６では
「力」である確信度を大きくする。ここで、はじめに
「力」の確信度が最大にならず、他の文字が認識結果と
して出力された場合、ユーザの訂正入力を受けた認識誤
り傾向学習データ計算手段８によって、「力」に対する
認識誤り傾向が更新される。これにより次回に「力」が
出現したときには「力」に対する確信度はより高くな
り、正解文字として出力することができる。また、「Ｉ
ｃｏｎＭａｎａｇｅｒ」といった大文字と小文字が混在
した文字列に対しても、認識結果として表示できない場
合には、ユーザの訂正入力を受けた形態素辞書更新デー
タ抽出手段９は「ＩｃｏｎＭａｎａｇｅｒ」を同一文字
種の文字列として抽出し、形態素辞書４に記憶する。こ
れによって次回に同じ文字列が出現したときには正解文
字に対する確信度はより高くなり、正解文字として出力
することができるようになる。
【００１６】本実施例では形態素辞書４に訂正された文
字を含む文字列を記憶したが、ユーザ用、またはある環
境用として別の文字パターンテーブルを用意し、これに
学習結果を記憶してもよい。このとき、形態素辞書部１
１における形態素解析と同様の検索を文字パターンテー
ブルでも行う。
字を含む文字列を記憶したが、ユーザ用、またはある環
境用として別の文字パターンテーブルを用意し、これに
学習結果を記憶してもよい。このとき、形態素辞書部１
１における形態素解析と同様の検索を文字パターンテー
ブルでも行う。
【００１７】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明による文
字認識装置は、認識誤りマトリクスと形態素辞書を用い
て認識結果を向上させると同時に、認識誤り傾向学習デ
ータ計算手段、形態素辞書更新データ抽出手段を用い
て、ユーザが認識結果に対して訂正した文字を認識誤り
マトリクス部、形態素辞書部へ記憶するよう構成したた
め、認識結果はユーザの実際の環境、例えば文字フォン
トや印字質などに適応した認識結果が得られるという効
果を有する。
字認識装置は、認識誤りマトリクスと形態素辞書を用い
て認識結果を向上させると同時に、認識誤り傾向学習デ
ータ計算手段、形態素辞書更新データ抽出手段を用い
て、ユーザが認識結果に対して訂正した文字を認識誤り
マトリクス部、形態素辞書部へ記憶するよう構成したた
め、認識結果はユーザの実際の環境、例えば文字フォン
トや印字質などに適応した認識結果が得られるという効
果を有する。
【図１】本発明の一実施例のブロック図。
【図２】本発明の処理手順を示すフローチャート。
【図３】認識誤りマトリクス２を説明する図である。
１ 文字認識装置 ２ 認識誤りマトリクス ３ 認識誤りマトリクス管理手段 ４ 形態素辞書 ５ 形態素辞書管理手段 ６ 正解文字確信度計算手段 ７ 表示出力・入力手段 ８ 認識誤り傾向学習データ計算手段 ９ 形態素辞書更新データ抽出手段 １０ 認識誤りマトリクス部 １１ 形態素辞書部
Claims (2)
- 【請求項１】 文字を読み取り、確信度付きで文字コー
ドに変換する文字認識装置において、前記文字認識装置
から出力された各認識文字に対して誤認識され易い文字
と、その誤認識頻度を示す認識誤り傾向を格納した認識
誤りマトリクスと、前記認識誤りマトリクスに対してデ
ータの読み書きといった管理を行う認識マトリクス管理
手段と、形態素を格納した形態素辞書と、前記形態素辞
書に対してデータの読み書きといった管理を行う形態素
辞書管理手段と、前記認識誤りマトリクス管理手段と前
記形態素辞書管理手段の出力した各認識結果を統合し、
認識文字の確信度を計算する正確文字確信度計算手段
と、認識結果を表示出力し、必要な場合にはユーザの訂
正を受け付ける表示出力・入力手段と、ユーザが認識結
果に対して訂正を行った場合、正解文字として入力され
た文字から学習データを計算し、前記認識誤りマトリク
スの認識誤り傾向を更新する認識誤り傾向学習データ計
算手段、を備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 ユーザが認識結果に対して訂正を行った
場合、正解文字として入力された文字を含む文字列を決
められた単位で抽出し、これを前記形態素辞書に登録す
る形態素辞書更新データ抽出手段、を備えたことを特徴
とする請求項１記載の文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5037702A JPH06251204A (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5037702A JPH06251204A (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06251204A true JPH06251204A (ja) | 1994-09-09 |
Family
ID=12504865
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5037702A Pending JPH06251204A (ja) | 1993-02-26 | 1993-02-26 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06251204A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6057112B1 (ja) * | 2016-04-19 | 2017-01-11 | ＡＩ ｉｎｓｉｄｅ株式会社 | 文字認識装置、方法およびプログラム |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60239885A (ja) * | 1984-05-15 | 1985-11-28 | Toshiba Corp | 後処理単語登録方式 |
| JPS62251986A (ja) * | 1986-04-25 | 1987-11-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 誤読文字訂正処理装置 |
| JPH02150980A (ja) * | 1988-12-02 | 1990-06-11 | Hitachi Ltd | 文字及び単語の認識方法 |
| JPH0358182A (ja) * | 1989-07-26 | 1991-03-13 | Nec Corp | 文字入力装置 |
| JPH0399386A (ja) * | 1989-09-12 | 1991-04-24 | Fujitsu Ltd | 文字認識装置 |
| JPH0484383A (ja) * | 1990-07-27 | 1992-03-17 | Ricoh Co Ltd | 文字認識装置 |
| JPH04256193A (ja) * | 1991-02-08 | 1992-09-10 | Fujitsu Ltd | 認識文字の単語登録処理方式 |
-
1993
- 1993-02-26 JP JP5037702A patent/JPH06251204A/ja active Pending
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