HU225439B1 - Eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyûjtésére - Google Patents

Eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyûjtésére Download PDF

Info

Publication number
HU225439B1
HU225439B1 HU0301524A HUP0301524A HU225439B1 HU 225439 B1 HU225439 B1 HU 225439B1 HU 0301524 A HU0301524 A HU 0301524A HU P0301524 A HUP0301524 A HU P0301524A HU 225439 B1 HU225439 B1 HU 225439B1
Authority
HU
Hungary
Prior art keywords
data
fields
image
data fields
image data
Prior art date
Application number
HU0301524A
Other languages
English (en)
Inventor
Mathias Wettstein
Original Assignee
Mathias Wettstein
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mathias Wettstein filed Critical Mathias Wettstein
Publication of HUP0301524A2 publication Critical patent/HUP0301524A2/hu
Publication of HUP0301524A3 publication Critical patent/HUP0301524A3/hu
Publication of HU225439B1 publication Critical patent/HU225439B1/hu

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/12Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/14Image acquisition
    • G06V30/1444Selective acquisition, locating or processing of specific regions, e.g. highlighted text, fiducial marks or predetermined fields
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)
  • Accessory Devices And Overall Control Thereof (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

A találmány eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyűjtésére, ahol a nyomtatvány több különálló adatmezőt tartalmaz, melyek síkbeli elhelyezkedése az összes nyomtatványon megegyezik.
Különböző iratok, különösen nyomtatványok feldolgozása kapcsán gyakran felmerül az a feladat, hogy kézzel írt szavakat vagy írásjeleket kell számítógépre felvinni. Ehhez az adott iratot egy lapolvasó használatával képadatokból álló elektronikus képpé alakítják át. Ezeket a képadatokat egy megfelelő képfelismerő szoftver segítségével próbálják meg számítógépes karakterekké átalakítani, ami alapján végül ki tudják értékelni az írott szavakat vagy írásjeleket. Az írásjelek felismerésének a megbízhatósága döntő mértékben függ az írás minőségétől, valamint az írásjelről készített kép minőségétől. Ezek közül is az írás minőségének van nagyobb jelentősége, ami lehet kézírás, vagy írógéppel készült gépírás is. További befolyásoló tényezők még a kép élessége - azaz az írásjelek és a háttér közötti kontraszt, a szürke színárnyalatok fekete-fehérbe végzett átalakításának a minősége, valamint nem utolsó sorban a lapon található esetleges szennyeződések. Mindezek a tényezők szerepet játszhatnak abban, hogy az írásjel-felismerő program fel tud-e ismerni egy adott írásjelet vagy nem. A sikertelen felismerés ebben az esetben téves felismerésnek felel meg. A tévesen felismert írásjeleket értelmetlen írásjelnek vesszük.
A kézzel kitöltött nyomtatványok adatainak teljes körű kigyűjtésénél - tipikus példa erre az orvosi receptek feldolgozása - a sikertelenül vagy rosszul felismert írásjelek esetén jelentős ráfordítást igényel az egyes nyomtatványok utólagos feldolgozása, tehát az olyan nyomtatványok kézi kiértékelése, melyeket az írásjel-felismerő program segítségével nem sikerült kiértékelni. Ez leginkább az olyan nyomtatványoknál fordul elő, amelyek nem szegmentált írásmóddal, tehát kézírással vannak kitöltve.
A találmány feladata, hogy egy olyan eljárást biztosítson, amely költségkímélő megoldást nyújt az olyan nyomtatványok utólagos feldolgozására, amelyeknek a tartalma egy írásjel-felismerő program használatával nem értékelhető ki megfelelően, ahol az utólagos feldolgozással biztosítjuk a nyomtatványon található információk kiértékelésének megbízhatóságát. Az EP 0565912 A2 közzétételi iratból ismert egy ilyen célra szolgáló eljárás. A feladatot az ismert eljárásnál előnyösebben az alábbi lépésekből álló eljárással oldjuk meg:
a) képet készítünk a nyomtatványról, majd eltároljuk az egyes adatmezők képadatait;
b) az adatmezők képadatai alapján egy írásjel-felismerő program segítségével azonosítjuk az adatmezőkben található írásjeleket, amennyiben ezeket legalább egy előre meghatározott bizonyossággal fel tudjuk ismerni;
c) meghatározzuk az azonosítatlan adatmezőket, tehát a nyomtatvány azon adatmezőit, ahol az írásjeleket egyáltalán nem tudtuk felismerni vagy nem tudtuk legalább az előre meghatározott bizonyossággal azonosítani;
d) az adatmezők információit előnyösen egy globális adathálózaton keresztül továbbítjuk egy külső kiértékelőállomásnak;
e) a külső kiértékelőállomáson az adatmezők információi alapján beazonosítjuk az azonosítatlan adatmezők írásjeleit;
f) a kiértékelőállomáson beazonosított írásjeleket további feldolgozás céljából továbbítjuk.
A találmánynak az a lényege, hogy
g) az egyes azonosítatlan adatmezők képadataihoz hivatkozási számokat rendelünk, és ezeket egy feldolgozandó átviteli adatcsomagba szervezzük;
h) a külső kiértékelőállomáson az azonosítatlan adatmezők írásjeleit az átviteli adatcsomag képadatai alapján értékeljük ki;
i) a külső kiértékelőállomáson a beazonosított írásjeleket az érintett adatmező hivatkozási számával együtt egy karakter-adatcsomagba szervezzük, amit egy feldolgozott átviteli adatcsomag formájában visszaküldünk,
j) végül a visszakapott átviteli adatcsomagból a hivatkozási szám alapján a karakter-adatcsomagot az adott nyomtatvány többi adatmezőjével együtt hozzáfűzzük a végleges adatcsomaghoz.
A képadatokat előnyösen mind fekete-fehér képadatok formájában, mind árnyalatos képadatok formájában eltároljuk, és a feldolgozandó adatcsomag képadatait az árnyalatos képadatok alkotják. Az írásjel-felismerő programmal feldolgozott képadatok viszont előnyösen fekete-fehér képadatok.
A találmány szerinti eljárás előnye, hogy egyszerűbbé teszi az olyan nyomtatványok utólagos feldolgozását, melyeken a kitöltött adatokat számítógépes írásjel-felismerő program segítségével nem tudtuk megfelelő bizonyossággal azonosítani. Az olyan nyomtatványok esetében, melyeknél az írást nem tudtuk legalább az előre megadott bizonyossággal felismerni, a találmány szerint külön csoportokba soroljuk a sikeresen felismert adatmezőket, és az olyan adatmezőket, melyeknek tartalmát még nem sikerült azonosítani. Azoknak az adatmezőknek az előzőleg eltárolt képadatait, melyeknek a tartalmát nem tudtunk azonosítani, az adatmező hivatkozási számának hozzárendelésével egy átviteli adatcsomaghoz csatoljuk. Ezt az átviteli adatcsomagot továbbítjuk egy külső kiértékelőállomásnak, ahol egy személy az eddig azonosítatlan adatmező tartalmát az adatmezőhöz tartozó megkapott átviteli adatcsomag képadatai alapján szemrevételezéssel beazonosítja. Ezt követően az így előállított karakter-adatcsomagot a hivatkozási számmal együtt egy feldolgozott átviteli adatcsomag formájában visszaküldjük, ahol a visszaküldést a külső kiértékelőállomásnak történő átvitelhez hasonlóan a globális adathálózat - az Internet - információs csatornáin bonyolítjuk le.
A találmány szerinti eljárás során a géppel nem azonosítható nyomtatványok utólagos feldolgozásakor csak meghatározott adatmezők adatait értékeljük ki újra, ami igen előnyös. Ez kevesebb személyes munkát igényel, ami az anyagi ráfordítások csökkentését jelenti. Egy további előnyt jelent, hogy az utólagos feldolgozás során az egyes személyek mindig csak egy
HU 225 439 Β1 adatmező adatait értékelik ki az írásjelek alapján. Ugyanaz a személy nem férhet hozzá ugyanannak a nyomtatványnak a többi adatmezőjéhez, ezzel a lehető legmagasabb szinten biztosítjuk a nyomtatványok adatainak a bizalmasságát. Ennek különösen az olyan receptnyomtatványok esetében van jelentősége, ahol a páciens adatai is fel vannak tüntetve.
A találmányt a mellékelt rajzon példaképpen bemutatott kiviteli alak alapján ismertetjük részletesebben. Az ábrán egy kitöltött nyomtatványok adatainak a kigyűjtésére szolgáló eljárás vázlata látható.
Az 1 nyomtatvány, ami például egy kézzel írt, orvosi utasításokkal ellátott recept lehet, több a, b, c, d, e adatmezőt tartalmaz. Az adatmezők síkbeli elhelyezkedése minden 1 nyomtatványon megegyezik. Az a, b, c, d, e adatmezőkben például a beteg neve, egészségügyi biztosításának azonosító száma, orvosi utasítások, illetve egyéb ezekhez hasonló adatok szerepelhetnek.
Ezeket az 1 nyomtatványokat például a kezelést végző orvos tölti ki, aki általában nem írógéppel vagy hasonló szabványos írással, hanem kézírással tölti ki az 1 nyomtatványt. Ez a körülmény az a, b, c, d, e adatmezők gépi kiolvasásánál egy megfelelően intelligens írásjel-felismerő program használatát követeli meg. Az egyes nyomtatványok adatmezőinek a kiértékeléséhez először is egyesével beolvassuk azokat, és az így kapott képadatokat eltároljuk. Ehhez egy hagyományos lapolvasót (szkennert) használunk. Fontos, hogy a képbeolvasás egy 2a fekete-fehér képbeolvasásra és egy 2b árnyalatos képbeolvasásra (szürke árnyalatos vagy színes) tagolódik, ahol a későbbi feldolgozás során elektromos úton kiszűrhetjük az esetleges színeltolódásokat.
Az egyes nyomtatványok 2a fekete-fehér képbeolvasással kapott képadatait egy 3 írásjel-felismerő program (ICR, Intelligent Character Recognition) segítségével kiértékeljük. Általában - tehát az 1 nyomtatványok túlnyomó többségénél - a 3 írásjel-felismerő program képes arra, hogy az 1 nyomtatvány minden a, b, c, d, e adatmezőjét felismerje, és kiértékelhető adatokat állítson elő. Az esetek eme túlnyomó többségében tehát végleges 4 adatcsomagok állnak elő.
Csupán a 3 írásjel-felismerő program használatával azonban nem lehet minden nyomtatványt hibátlanul beolvasni. Lesznek tehát sikertelenül vagy csak részlegesen felismert 5 adatcsomagok. Több okra is vissza lehet vezetni az olyan eseteket, amikor az egyes nyomtatványok bizonyos adatmezőit nem tudjuk kiértékelni. Lehet, hogy a nyomtatványt kitöltő illetőnek nehezen olvasható az írása, az írás elmosódott, az írás nem a nyomtatványnak az erre kijelölt területén található, vagy a nyomtatvány egyes adatmezői el vannak koszolódva. Minden sikertelenül vagy csak részlegesen felismert 5 adatcsomag esetében az érintett nyomtatványt utólagos feldolgozásnak vetjük alá. A következő lépésben meghatározzuk az azonosítatlan - például d, e - adatmezőket, és elkülönítjük azokat az adatcsomag sikeresen felismert - például a, b, c - adatmezőitől. Azokat az adatmezőket minősítjük azonosítatlan adatmezőknek, melyeknek az írásjeleit a 3 írásjel-felismerő program egyáltalán nem, vagy csak a rendszerben meghatározott bizonyossági fok alatt volt képes azonosítani. Az azonosítatlan d, e adatmezők Bd, Be képadataihoz hozzárendeljük a megfelelő d, e adatmezők R4, R5 hivatkozási számát, majd egy feldolgozandó átviteli 6 adatcsomagot készítünk belőlük.
Az átviteli 6 adatcsomag R4, R5 hivatkozási számait egy kódolási séma alapján adjuk meg, hogy a megfelelő R4, R5 hivatkozási számokkal ellátott Bd, Be képadatok alapján egy kívülálló ne következtethessen az adatok tulajdonosára, vagy az adatok által érintett személyre. Ezzel biztosítjuk a lehető legmagasabb szintű adatbiztonságot, mivel az átviteli 6 adatcsomag önmagában nemigen tartalmaz kárt okozó célokra használható információt.
Egy külső 7 kiértékelőállomás az Interneten, vagy egy másik globális adathálózaton keresztül adatcsere útján letölti a feldolgozandó átviteli 6 adatcsomagot. A külső 7 kiértékelőállomás például egy szolgáltató lehet, aki fizetség fejében utólagos feldolgozási szolgáltatásokat nyújt az eljárás végrehajtójának. A külső 7 kiértékelőállomáson egy írásjelek felismerésében jártas személy az átviteli 6 adatcsomag Bd, Be képadatai alapján megvizsgálja a képadatcsomagot, avagy az eddig azonosítatlan adatmező képét, ami a legtöbb esetben az ott látható írásjelek sikeres felismerésével végződik. A beazonosítás megkönnyítésére az átviteli 6 adatcsomag Bd, Be képadatait a 2b árnyalatos képbeolvasás adatai alkotják. A gyakorlatban bebizonyosodott, hogy a nehezen olvasható kézírást könnyebb szürke árnyalatos képmásolaton azonosítani, mint egy fekete-fehér kép alapján. A kép a szürke árnyalatok helyett színárnyalatokat is tartalmazhat. Ezeket a képeket gépileg szűrni tudjuk, így kiküszöbölhetjük például a színes háttér által okozott felismerési problémákat.
A külső 7 kiértékelőállomáson a szürke árnyalatos képadatok alapján kiértékelt d, e adatmezőket karakter-adatcsomagok formájában a megfelelő R4, R5 hivatkozási számokkal együtt egy feldolgozott átviteli adatcsomagba szervezve visszaküldjük, ahol a visszaküldéshez is az Internet vagy egy másik globális adathálózat adatvonalait vesszük igénybe.
A feldolgozott átviteli 8 adatcsomag információit az a, b, c adatmezők korábban kiértékelt információival együtt összefoglaljuk egy kiértékelt a, b, c, d, e adatmezőket tartalmazó adatcsomagba. Az ábrán ezt az összesorolt adatmezők jelölik. Az összesorolásnál az adatmezőket az R1: R2, R3, R4, R5 hivatkozási számok szerint rendezzük, ahol nemcsak az előszörre azonosítatlan d, e adatmezőket, hanem a 3 írásjel-felismerő programmal sikeresen felismert a, b, c adatmezőket is rendre elláttuk R4, R5, illetve R-], R2, R3 hivatkozási számokkal. Ezen a módon kapjuk meg a végleges 10 adatcsomagokat, melyeken további kiértékelőfeladatokat hajthatunk végre.

Claims (3)

  1. SZABADALMI IGÉNYPONTOK
    1. Eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyűjtésére, ahol a nyomtatvány (1) több különálló adatmezőt (a, b, c, d, e) tartalmaz, melyek síkbeli elhelyezke3
    HU 225 439 Β1 dése az összes nyomtatványon (1) megegyezik, amely eljárás a következő lépéseket tartalmazza:
    a) képet készítünk a nyomtatványról (1), majd eltároljuk az egyes adatmezők (a, b, c, d, e) képadatait;
    b) az adatmezők (a, b, c, d, e) képadatai alapján egy írásjel-felismerő program (3) segítségével azonosítjuk az adatmezőkben (a, b, c, d, e) található írásjeleket, amennyiben ezeket legalább egy előre meghatározott bizonyossággal fel tudjuk ismerni;
    c) meghatározzuk az azonosítatlan adatmezőket (d, e) - tehát a nyomtatvány azon adatmezőit, ahol az írásjeleket egyáltalán nem tudtuk felismerni, vagy nem tudtuk legalább az előre meghatározott bizonyossággal azonosítani;
    d) az azonosítatlan adatmezők (d, e) információit előnyösen egy globális adathálózaton keresztül továbbítjuk egy külső kiértékelőállomásnak (7);
    e) a külső kiértékelőállomáson (7) az adatmezők információi alapján beazonosítjuk az azonosítatlan adatmezők (d, e) írásjeleit;
    f) a kiértékelőállomáson (7) beazonosított írásjeleket további feldolgozás céljából továbbítjuk, azzal jellemezve, hogy
    g) az egyes azonosítatlan adatmezők (d, e) képadataihoz (Bd, Be) hivatkozási számokat (R4, R5) rendelünk, és ezeket egy feldolgozandó átviteli adatcsomagba (6) szervezzük;
    h) a külső kiértékelőállomáson (7) az azonosítatlan adatmezők (d, e) írásjeleit az átviteli adatcsomag képadatai (Bd, Be) alapján értékeljük ki;
    i) a külső kiértékelőállomáson (7) a beazonosított írásjeleket az érintett adatmező (d, e) hivatkozási számával (R4, R5) együtt egy karakter-adatcsomagba szervezzük, amit egy feldolgozott átviteli adatcsomag (8) formájában visszaküldünk,
    j) végül a visszakapott átviteli adatcsomagból a hivatkozási szám (R4, R5) alapján a karakter-adatcsomagot az adott nyomtatvány többi adatmezőjével együtt hozzáfűzzük a végleges adatcsomaghoz (10).
  2. 2. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a képadatokat mind fekete-fehér formában, mind árnyalatos formában eltároljuk, és az átviteli adatcsomag (6) árnyalatos képadatokat tartalmaz.
  3. 3. Az 1. vagy 2. igénypont bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy az írásjel-felismerő programmal (3) feldolgozott képadatok fekete-fehér képadatok.
HU0301524A 2000-10-26 2001-10-26 Eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyûjtésére HU225439B1 (hu)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP00123191A EP1202212B1 (de) 2000-10-26 2000-10-26 Verfahren zur Erfassung des vollständigen Datensatzes mit Schriftzeichen versehener Formulare
PCT/EP2001/012447 WO2002035455A1 (de) 2000-10-26 2001-10-26 Verfahren zur erfassung des vollständigen datensatzes mit schriftzeichen versehener formulare

Publications (3)

Publication Number Publication Date
HUP0301524A2 HUP0301524A2 (hu) 2003-10-28
HUP0301524A3 HUP0301524A3 (en) 2005-08-29
HU225439B1 true HU225439B1 (hu) 2006-12-28

Family

ID=8170199

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
HU0301524A HU225439B1 (hu) 2000-10-26 2001-10-26 Eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyûjtésére

Country Status (12)

Country Link
US (1) US7346214B2 (hu)
EP (1) EP1202212B1 (hu)
AT (1) ATE289101T1 (hu)
AU (1) AU2002212349A1 (hu)
CA (1) CA2426983C (hu)
CZ (1) CZ20031160A3 (hu)
DE (1) DE50009493D1 (hu)
HU (1) HU225439B1 (hu)
MX (1) MXPA03003427A (hu)
PL (1) PL360312A1 (hu)
RU (1) RU2249853C2 (hu)
WO (1) WO2002035455A1 (hu)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4940973B2 (ja) * 2007-02-02 2012-05-30 富士通株式会社 論理構造認識処理プログラム、論理構造認識処理方法および論理構造認識処理装置
JP5884560B2 (ja) * 2012-03-05 2016-03-15 オムロン株式会社 文字認識のための画像処理方法、およびこの方法を用いた文字認識装置およびプログラム
CN105243365B (zh) * 2015-09-28 2019-07-16 四川长虹电器股份有限公司 一种数据处理方法及数据处理系统
JP7225548B2 (ja) * 2018-03-22 2023-02-21 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP7263721B2 (ja) * 2018-09-25 2023-04-25 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置及びプログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
HU196008B (en) 1986-08-26 1988-08-29 Gyoergy Biro Method and device for digitizing information content of printed or written texts, figures, graphs on an information carrier favourably to the reading machines
US5040226A (en) * 1988-05-31 1991-08-13 Trw Financial Systems, Inc. Courtesy amount read and transaction balancing system
US5191525A (en) * 1990-01-16 1993-03-02 Digital Image Systems, Corporation System and method for extraction of data from documents for subsequent processing
US5305396A (en) * 1992-04-17 1994-04-19 International Business Machines Corporation Data processing system and method for selecting customized character recognition processes and coded data repair processes for scanned images of document forms
US5235654A (en) * 1992-04-30 1993-08-10 International Business Machines Corporation Advanced data capture architecture data processing system and method for scanned images of document forms
US5511135A (en) * 1993-11-29 1996-04-23 International Business Machines Corporation Stylus-input recognition correction manager

Also Published As

Publication number Publication date
ATE289101T1 (de) 2005-02-15
HUP0301524A2 (hu) 2003-10-28
RU2249853C2 (ru) 2005-04-10
US20030226117A1 (en) 2003-12-04
US7346214B2 (en) 2008-03-18
HUP0301524A3 (en) 2005-08-29
CA2426983A1 (en) 2003-04-25
MXPA03003427A (es) 2005-01-25
PL360312A1 (en) 2004-09-06
DE50009493D1 (de) 2005-03-17
WO2002035455A1 (de) 2002-05-02
EP1202212A1 (de) 2002-05-02
CZ20031160A3 (cs) 2003-09-17
AU2002212349A1 (en) 2002-05-06
EP1202212B1 (de) 2005-02-09
CA2426983C (en) 2011-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100341504B1 (ko) 기계로 판독가능한 코드와 그 코드의 인코딩/디코딩 방법및 장치
EP1287483B1 (en) Method and device of encoding and decoding
CN1211754C (zh) 用于产生和解码视觉明显的条形码的方法和装置
US7020327B2 (en) Machine readable code image and method of encoding and decoding the same
US7967207B1 (en) Bar code data entry device
US8373905B2 (en) Semantic classification and enhancement processing of images for printing applications
EP1555626A2 (en) Image-based indexing and retrieval of text documents
CN1112759A (zh) 删简格式文件图像压缩
US10528807B2 (en) System and method for processing and identifying content in form documents
US10867170B2 (en) System and method of identifying an image containing an identification document
CN101364268B (zh) 图像处理装置和图像处理方法
CN101320425A (zh) 图像处理装置及方法、图像形成装置、图像处理系统
US20140086473A1 (en) Image processing device, an image processing method and a program to be used to implement the image processing
HU225439B1 (hu) Eljárás kitöltött nyomtatványok adatainak kigyûjtésére
KR102085561B1 (ko) Qr코드 위변조 방지장치 및 방법
KR100353872B1 (ko) 기계로 인식가능한 코드 및 그 인코딩/디코딩 방법
US6665839B1 (en) Method, system, processor and program product for distinguishing between similar forms
US9798924B2 (en) Content delineation in document images
CN109460387A (zh) 文件名生成方法及装置
US7567725B2 (en) Edge smoothing filter for character recognition
JP2007293612A (ja) ネットワーク接続方法、および、電子機器
JPWO2004084539A1 (ja) 記入用文書作成装置及び作成方法、記入内容抽出装置及び抽出方法、記入用文書
JP2004280530A (ja) 帳票処理システム及び帳票処理方法
JP3747602B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置
AU2001258868B2 (en) Machine readable code and method and device of encoding and decoding the same

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of definitive patent protection due to non-payment of fees