JPH0778820B2 - Image processing method - Google Patents

Image processing method

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JPH0778820B2
JPH0778820B2 JP61123702A JP12370286A JPH0778820B2 JP H0778820 B2 JPH0778820 B2 JP H0778820B2 JP 61123702 A JP61123702 A JP 61123702A JP 12370286 A JP12370286 A JP 12370286A JP H0778820 B2 JPH0778820 B2 JP H0778820B2
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Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は原稿画像情報を自動的に読み取つて処理する画
像処理方法に関するものである。
The present invention relates to an image processing method for automatically reading and processing document image information.

[従来の技術] 従来この種の文字認識装置の文字認識処理を第10図に示
す。
[Prior Art] FIG. 10 shows a character recognition process of a conventional character recognition device of this type.

原稿用紙P上の文字をステツプS81に示す如く1文字毎
に読み込んで光電変換し、これを更にステツプS82で
“1",“0"の2値データのパターンに変換している。続
くステツプS83で、後に説明する処理を効果的にするた
めの前処理、即ちステツプS82で2値化されたパターン
に基づき文字が記録されている用紙P上の黒点などのノ
イズ処理や文字図形境界面の平滑化などを含む一連の処
理がなされる。次にステツプS84で文字認識を行うのに
必要ないくつかの特徴(交点、分岐点、ループ数、スト
ロークの長さ情報など)を抽出する特徴抽出処理が行わ
れる。この抽出結果に応じて、多数の文字より特徴が共
通するいくつかの文字が選択される。次に、ステツプS8
5以下でその中から唯一の文字の選択を行うための識別
処理としての辞書照合処理、及び認識処理がなされる。
As shown in step S81, the characters on the manuscript paper P are read out character by character and photoelectrically converted, and this is further converted into a binary data pattern of "1" and "0" in step S82. In a succeeding step S83, pre-processing for making the later-described processing effective, that is, noise processing such as black spots on the paper P on which characters are recorded based on the binarized pattern in step S82 and a character graphic boundary. A series of processing including surface smoothing is performed. Next, in step S84, a feature extraction process is performed to extract some features (intersection points, branch points, the number of loops, stroke length information, etc.) necessary for character recognition. Depending on the extraction result, some characters having common characteristics are selected from many characters. Next, step S8
When the number is 5 or less, the dictionary matching process and the recognition process are performed as the identification process for selecting the only character from among them.

まずステツプS85で抽出された特徴に従つて辞書を誘導
(検索)することが可能か否かを調べる。ここで抽出し
た特徴が辞書を誘導するに値しないものである場合には
ステツプS88に進み、認識不能が出力される。一方、抽
出特徴点により辞書誘導可能であればステツプS86で備
えつけの辞書を検索し、先に抽出した特徴と順次照合す
る。ステツプS87で照合の結果一致すると、ステツプS88
で当該一致した結果を認識出力として出力する。一致が
とれない場合には認識不能として出力する。
First, it is checked whether or not the dictionary can be guided (searched) according to the features extracted in step S85. If the feature extracted here is not enough to guide the dictionary, the process proceeds to step S88, and unrecognizable is output. On the other hand, if the dictionary can be guided by the extracted feature points, the built-in dictionary is searched in step S86, and the extracted features are sequentially compared with the extracted features. If the result of collation in step S87 is a match, step S88
Outputs the matching result as a recognition output. If no match is found, it is output as unrecognizable.

[発明が解決しようとする問題点] ところが、この従来の認識方法によると、簡易な文字
(認識されやすい文字)、アルフアベツト、数字だけの
場合に対しても、前記の複雑な処理を行うため、処理時
間がかかり過ぎるという欠点があつた。
[Problems to be Solved by the Invention] However, according to the conventional recognition method, the complicated processing described above is performed even in the case of only simple characters (characters that are easily recognized), alphabet letters, and numbers. It has the drawback of taking too much processing time.

又、上記処理を実現するための構成も複雑であり、コス
トアツプは信頼性の点においても種々の問題点を抱えて
いた。
In addition, the configuration for realizing the above processing is complicated, and cost up has various problems in terms of reliability.

[問題点を解決するための手段] 本発明は前記した従来技術の問題点に鑑み成されたもの
で、上述の問題点を解決する一手段として以下の構成を
備える。
[Means for Solving Problems] The present invention has been made in view of the problems of the above-described conventional technology, and has the following configuration as one means for solving the above problems.

即ち、原稿を光学的に読み取る読み取り手段と、該読み
取り手段で読み取った原稿画像情報を所定の領域に分割
する分割手段と、該分割手段で分割した各領域毎に、所
定数のライン上に現われる連続する黒画素群の、群個数
を検出する検出手段と、該検出手段で検出した群の個数
の最小値を当該領域の代表値として決定する決定手段と
を備える。
That is, a reading unit that optically reads a document, a dividing unit that divides the document image information read by the reading unit into predetermined regions, and each region divided by the dividing unit appear on a predetermined number of lines. A detection unit that detects the number of groups of consecutive black pixel groups and a determination unit that determines the minimum value of the number of groups detected by the detection unit as the representative value of the area.

[作用] 以上の構成において、原稿を光学的に読み取つた画像情
報を入力し、前記入力した画像情報を所定の領域に分割
し、前記分割された各領域毎に、所定数のライン上に現
われる連続する黒画素群の、群個数を検出し、前記検出
した群の個数の最小値を当該領域の代表値として決定す
ることにより、非常に短時間で、かつ正確なパターン認
識処理が行える。
[Operation] In the above configuration, image information obtained by optically reading a document is input, the input image information is divided into predetermined regions, and each divided region appears on a predetermined number of lines. By detecting the number of groups of consecutive black pixel groups and determining the minimum value of the number of detected groups as the representative value of the region, accurate pattern recognition processing can be performed in a very short time.

[実施例] 以下、図面を参照して本発明に係る一実施例を詳細に説
明する。
Embodiment An embodiment according to the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.

第1図は本発明の一実施例のブロック図であり、図中1
はOMRによるキーワードを含む文書画像情報を読み込み
電気信号に変換するリーダ、2はリーダ1で読み取つた
画像情報を記憶する光デイスク、3は本実施例全体を制
御するホストコンピユータ、4はキーボード、5は画像
情報やオペレーシヨン情報等を表示するCRT、6は画像
情報等を印刷出力するプリンタである。また、7はリー
ダ1の原稿読み取り面に原稿を1枚毎に自動送りするオ
ートフイーダである。
FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention.
Is a reader for reading document image information including keywords by OMR and converting it into an electric signal, 2 is an optical disk for storing the image information read by the reader 1, 3 is a host computer for controlling the entire embodiment, 4 is a keyboard, 5 Is a CRT that displays image information and operation information, and 6 is a printer that prints out image information and the like. Reference numeral 7 is an auto feeder for automatically feeding the originals to the original reading surface of the reader 1 one by one.

ホストコンピユータ3において、50はROM51に記憶され
た第4図に示す制御プログラムに従つて本装置全体を制
御するCPUであり、CPU50は例えばモトローラ社製のマイ
クロコンピユータMC68000等で構成することが望まし
い。51はROMであり、ROM51には標準特徴パターン記憶領
域51aが含まれる。52はCRT5とのインタフエースを司ど
るCRTインタフエース、53はキーボード4とのインタフ
エースを司どるキーボードインタフエース、54は光デイ
スクとのインタフエースを司どる光デイスクインタフエ
ースである。また、55はリーダ1とのインタフエースを
司どるリーダインタフエース、56はプリンタ6とのイン
タフエースを司どるプリンタインタフエース、57は処理
経過や、読み取りマークの認識処理経過等の記憶される
RAM、60は各構成間を接続するバスである。
In the host computer 3, 50 is a CPU that controls the entire apparatus according to the control program shown in FIG. 4 stored in the ROM 51, and the CPU 50 is preferably composed of, for example, a Microcomputer MC68000 manufactured by Motorola. Reference numeral 51 is a ROM, and the ROM 51 includes a standard feature pattern storage area 51a. Reference numeral 52 is a CRT interface that controls the interface with the CRT 5, 53 is a keyboard interface that controls the interface with the keyboard 4, and 54 is an optical disk interface that controls the interface with the optical disk. Also, 55 is a reader interface that controls the interface with the reader 1, 56 is a printer interface that controls the interface with the printer 6, and 57 is a process history, a read mark recognition process, and the like.
The RAM and 60 are buses that connect the respective components.

RAM57の詳細記憶領域を第2図に示す。The detailed storage area of the RAM 57 is shown in FIG.

第2図において、21はパターンバツフア、22はラインヒ
ストグラムバツフア、23は領域ヒストグラムバツフアで
ある。
In FIG. 2, 21 is a pattern buffer, 22 is a line histogram buffer, and 23 is an area histogram buffer.

以上の構成を備える本実施例の外観図を第3図に示す。FIG. 3 shows an external view of this embodiment having the above configuration.

図中第1図と同様構成については同一番号を付した。8
はリーダ1とホストコンピユータ3とのインタフエース
ケーブル、9はプリンタ6とホストコンピユータ3との
インタフエースケーブルである。
In the figure, the same numbers are assigned to the same configurations as in FIG. 8
Is an interface cable between the reader 1 and the host computer 3, and 9 is an interface cable between the printer 6 and the host computer 3.

以上の構成を備える本実施例の動作を第4図のフローチ
ヤートを参照して以下に説明する。
The operation of this embodiment having the above configuration will be described below with reference to the flow chart of FIG.

第4図においても第10図と同様に、リーダ1にセツトさ
れた原稿上のPに示すパターンを読み取り、認識する処
理を例に説明する。
In FIG. 4 as well, similar to FIG. 10, the process of reading and recognizing the pattern indicated by P on the document set by the reader 1 will be described as an example.

まず、ステツプS1でCPU50はリーダインタフエース55を
介してリーダ1を起動し、読み取り原稿面を走査して原
稿面の画像データを読み込む。
First, in step S1, the CPU 50 activates the reader 1 via the reader interface 55, scans the read document surface, and reads the image data of the document surface.

原稿面は例えば第9図に示すOMRシートの下部に のマークを配置し、該マーク上に活字パターンを第8図
に示すように塗る。そして、上記OMRシートは電子フア
イルシステムのキーワードの登録、フアクシミリの電話
番号入力、複写機などの画像形成装置のコピー枚数、縮
率などのモード設定用に使用する。
The original surface is, for example, at the bottom of the OMR sheet shown in Fig. 9. The mark is placed and a type pattern is applied on the mark as shown in FIG. The OMR sheet is used for registering keywords of the electronic file system, inputting telephone numbers of facsimiles, setting the number of copies of an image forming apparatus such as a copying machine, and mode setting such as reduction ratio.

第8図に示すようなフオーマツトを固定し、その上に定
形パターンの文字を書く方法を取ると、その後の処理は
より簡単になる。なお、第8図には“A"〜“Z"及び“1"
〜“0"の定型パターンが示されている。第8図のフオー
マツトの基本パターンはx方向3本、y方向3本のスト
ロークで構成された「田」の字と斜め2方のストローク
「X」を組み合せた形の一部となっている。
When the format as shown in FIG. 8 is fixed and the characters of the fixed pattern are written on it, the subsequent process becomes simpler. In addition, "A" to "Z" and "1" are shown in FIG.
A fixed pattern of "0" is shown. The basic pattern of the format shown in FIG. 8 is a part of a combination of a "T" character composed of three strokes in the x direction and three strokes in the y direction and a diagonal "X" in two directions.

このようにして書き込まれた原稿面のマーク位置の1文
字、例えば“A"を読み込んだ場合を例に以下説明する。
The case where one character at the mark position on the document surface thus written, for example, "A" is read will be described below as an example.

ステツプS1でリーダ1により光電変換されて読み込まれ
た信号は、ステツプS2に示す如くリーダインタフエース
55に送られ、リーダインタフエース55に内蔵のアナログ
−デジタルコンバータにより“1",“0"の2値パターン
のデジタル信号に変換され、変換されたデジタル信号は
CPU50に入力される。ここで、黒密度が検出された時が
データ“1"である。
The signal photoelectrically converted by the reader 1 and read in step S1 is read by the reader interface as shown in step S2.
It is sent to 55, is converted into the digital signal of the binary pattern of "1", "0" by the analog-digital converter built in the reader interface 55, and the converted digital signal is
Input to CPU50. Here, the data is "1" when the black density is detected.

CPU50は、このようにして入力されたデジ21に格納す
る。本実施例においては、文字パターンは1文字48ビッ
ト×48ビットの領域に区切られ、“A"を読み込んだ場合
の読み取りデータのパターンバツフア21への格納例を第
5図に示す。
The CPU 50 stores the digital data in the digital input 21 input in this way. In the present embodiment, the character pattern is divided into areas of one character 48 bits × 48 bits, and an example of storing read data in the pattern buffer 21 when “A” is read is shown in FIG.

CPU50はステツプS3でこのデジタルデータを複数の所定
領域毎に分割する。そしてステツプS4でこの分割した各
領域の横方向及び縦方向のそれぞれに対してのストロー
ク分布のヒストグラムを取る。具体的には第5図に示す
如く、横方向の(X方向の)最上ラインのストローク分
布のヒストグラムは“1"、第4ラインは“2"となり、縦
方向の(Y方向の)最左ラインのストローク分布のヒス
トグラムは“1"第5ラインは“2"となる。そしてステツ
プS5で求めたストローク分布のヒストグラムをRAM57の
ラインヒストグラムバツフア22に格納する。
The CPU 50 divides this digital data into a plurality of predetermined areas in step S3. Then, in step S4, a histogram of the stroke distribution for each of the divided regions in the horizontal direction and the vertical direction is obtained. Specifically, as shown in FIG. 5, the histogram of the stroke distribution of the uppermost line in the horizontal direction (X direction) is "1", the histogram of the fourth line is "2", and the leftmost line in the vertical direction (Y direction) is shown. The histogram of the stroke distribution of the line is "1", and the fifth line is "2". Then, the stroke distribution histogram obtained in step S5 is stored in the line histogram buffer 22 of the RAM 57.

読取パターンは、例えば、第6図(A)の1〜10に示す
各所定領域に分割される。分割された各領域において、
第6図(A)の領域1は第6図(B)に示すパターンと
なり、各ライン毎のストローク分布のヒストグラムは、
51に示す様に1ライン目から順に“1,1,2,2,3,2"と求ま
る。
The read pattern is divided into, for example, predetermined areas shown in 1 to 10 of FIG. 6 (A). In each divided area,
Region 1 in FIG. 6 (A) has the pattern shown in FIG. 6 (B), and the histogram of the stroke distribution for each line is
As shown in 51, "1,1,2,2,3,2" is obtained in order from the first line.

続いてステツプS6で先に求めた所定領域内のライン毎の
ヒストグラムの最小値を求め、この値を当該領域の代表
値としてRAM57の領域ヒストグラムバツフア23に格納す
る。エリア1においてはヒストグラム分布の最小値は
“1"となり、領域ヒストグラムバツフア23にはこの“1"
が格納される。このようにして全てのエリア毎にヒスト
グラムの代表値を求め、領域ヒストグラムバツフア23に
格納する。この領域ヒストグラムバツフア23への全ての
領域における代表値の格納状態を第6図(C)に示す。
Then, in step S6, the minimum value of the histogram for each line in the predetermined area previously obtained is found, and this value is stored in the area histogram buffer 23 of the RAM 57 as a representative value of the area. In area 1, the minimum value of the histogram distribution is "1", and the area histogram buffer 23 has this "1".
Is stored. In this way, the representative value of the histogram is obtained for every area and stored in the area histogram buffer 23. FIG. 6C shows the storage state of representative values in all areas in the area histogram buffer 23.

続くステツプS10でROM51の標準特徴パターン51aに記憶
の標準パターンと、領域ヒストグラムバツフア23に格納
されている読取りパターンとのマツチングを行なう。そ
の結果、ステツプS11でパターンの一致が得られれば、
ステツプS12で一致の得られたパターンの入力として認
識し、結果を出力する。一方一致が得られない場合には
ステツプS13に進み、認識不能を出力して処理を終了す
る。そして再び次のパターンの読み込み処理等を実行す
る。
In a succeeding step S10, the standard pattern stored in the standard feature pattern 51a of the ROM 51 and the read pattern stored in the area histogram buffer 23 are matched. As a result, if a pattern match is obtained in step S11,
In step S12, it is recognized as an input of the pattern for which a match is obtained, and the result is output. On the other hand, if no match is obtained, the process proceeds to step S13, the unrecognizable is output, and the process ends. Then, the reading process of the next pattern is executed again.

入力標準特徴パターン51aの“A"の標準パターンは第7
図に示すパターンであり、第6図(C)に示す読取りパ
ターンと一致し、第6図(A)の入力パターンは“A"の
入力であると認識される。
The standard pattern of "A" of the input standard feature pattern 51a is the seventh
The pattern shown in the figure matches the read pattern shown in FIG. 6 (C), and the input pattern in FIG. 6 (A) is recognized as the input of "A".

以上説明した様に本実施例によれば、例えば第5図に示
す文字パターンを認識する上で、次のような効果が考え
られる。
As described above, according to this embodiment, the following effects can be considered in recognizing the character pattern shown in FIG. 5, for example.

所定の領域でのストローク分布の最小値を代表値と
することにより、領域内の誤読取であるゴミ等の読み取
りを除去するという効果を含んでいる。このため、第6
図(B)の如く、領域内の52に示すゴミ等があつて当該
ラインのヒストグラムが“3"となる等、ヒストグラムが
多少変化しても、ヒストグラムの最小値を代表値とする
ことにより、その影響を防ぐことができ、正確な文字認
識が可能となる。
By using the minimum value of the stroke distribution in a predetermined area as the representative value, the effect of eliminating the reading of dust or the like, which is an erroneous reading in the area, is included. Therefore, the sixth
As shown in FIG. (B), even if the histogram of the line is changed to "3" due to dust or the like shown in 52 in the area, the minimum value of the histogram is used as the representative value, The influence can be prevented and accurate character recognition becomes possible.

、さらに、照合される出力量が少ないため、処理時
間が大幅に削減され、第6図(C)のパターンと第7図
に示す標準特徴パターンという少量の出力の照合のみで
認識が可能となる。
Furthermore, since the amount of collated output is small, the processing time is greatly reduced, and recognition is possible only by collating a small amount of outputs, the pattern of FIG. 6C and the standard feature pattern shown in FIG. .

このように、文字認識装置の簡易な文字の認識における
欠点を解消し、簡易な文字の認識に必要な処理時間を短
縮し、高速、かつ高精度の文字認識が可能となる。
As described above, the shortcomings in the simple character recognition of the character recognition device can be solved, the processing time required for the simple character recognition can be shortened, and high-speed and highly accurate character recognition can be performed.

更に、定形パターン(活字型)の数字、もしくはアルフ
アベツトの文字を、高速かつ高精度に認識することがで
きる。
Further, it is possible to recognize a fixed pattern (print type) numeral or an alphanumeric character at high speed and with high accuracy.

[発明の効果] 以上説明した如く、本発明によれば、非常に短時間で、
かつ正確なパターン認識処理が行なえる。
As described above, according to the present invention, in a very short time,
And accurate pattern recognition processing can be performed.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明に係る一実施例のブロツク図、 第2図は第1図に示すRAMの詳細構成図、 第3図は本実施例の外観図、 第4図は本実施例のパターン認識制御フローチヤート、 第5図は本実施例のパターンバツフアへの読取りパター
ン格納例を示す図、 第6図(A)〜(C)は本実施例によるパターン“A"の
認識処理を説明するための図、 第7図は標準特徴パターンにおける“A"の格納パターン
を示す図、 第8図は本実施例で用いる標準入力パターンを示す図、 第9図は本実施例で用いられるOMRシートを示す図、 第10図は従来のパターン認識処理を示すフローチヤート
である。 図中、1……リーダ、2……光デイスク、3……ホスト
コンピユータ、4……キーボード、5……CRT、6……
プリンタ、7……オートフイーダ、50……CPU、51……R
OM、51a……標準特徴パターン記憶領域、52……CRTイン
タフエース、53……キーボードインタフエース、54……
光デイスクインタフエース、55……リーダインタフエー
ス、56……プリンタインタフエース、57……RAM、60…
…バスである。
FIG. 1 is a block diagram of an embodiment according to the present invention, FIG. 2 is a detailed configuration diagram of the RAM shown in FIG. 1, FIG. 3 is an external view of this embodiment, and FIG. 4 is a pattern of this embodiment. Recognition control flow chart, FIG. 5 is a diagram showing an example of storing a read pattern in the pattern buffer of this embodiment, and FIGS. 6 (A) to 6 (C) are for explaining the recognition processing of the pattern “A” according to this embodiment. FIG. 7 is a diagram showing a storage pattern of “A” in a standard feature pattern, FIG. 8 is a diagram showing a standard input pattern used in this embodiment, and FIG. 9 is an OMR used in this embodiment. FIG. 10 shows a sheet, and FIG. 10 is a flow chart showing conventional pattern recognition processing. In the figure, 1 ... reader, 2 ... optical disk, 3 ... host computer, 4 ... keyboard, 5 ... CRT, 6 ...
Printer, 7 ... Auto feeder, 50 ... CPU, 51 ... R
OM, 51a …… Standard feature pattern storage area, 52 …… CRT interface, 53 …… Keyboard interface, 54 ……
Optical disk interface, 55 …… Reader interface, 56 …… Printer interface, 57 …… RAM, 60…
… It ’s a bus.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】原稿を光学的に読み取つた画像情報を入力
し、 前記入力した画像情報を所定の領域に分割し、 前記分割された各領域毎に、所定数のライン上に現われ
る連続する黒画素群の、群個数を検出し、 前記検出した群の個数の最小値を当該領域の代表値とし
て決定することを特徴とする画像処理方法。
1. Image information obtained by optically reading a document is input, the input image information is divided into predetermined regions, and continuous blacks appearing on a predetermined number of lines for each of the divided regions. An image processing method comprising detecting the number of groups of pixel groups and determining the minimum value of the number of detected groups as a representative value of the region.
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