JP2008537198A - 人工知能を使用した外来のアプリケーションユーザインタフェースからの情報のインテリジェントインポート - Google Patents
人工知能を使用した外来のアプリケーションユーザインタフェースからの情報のインテリジェントインポート Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008537198A JP2008537198A JP2007556411A JP2007556411A JP2008537198A JP 2008537198 A JP2008537198 A JP 2008537198A JP 2007556411 A JP2007556411 A JP 2007556411A JP 2007556411 A JP2007556411 A JP 2007556411A JP 2008537198 A JP2008537198 A JP 2008537198A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- representation
- selected data
- data
- raster
- application program
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
- 230000008676 import Effects 0.000 title claims abstract description 15
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 92
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 88
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 34
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 32
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims 4
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims 4
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 29
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract description 14
- 238000012549 training Methods 0.000 description 17
- FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N benzyl N-[2-hydroxy-4-(3-oxomorpholin-4-yl)phenyl]carbamate Chemical compound OC1=C(NC(=O)OCC2=CC=CC=C2)C=CC(=C1)N1CCOCC1=O FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 16
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 12
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 239000000306 component Substances 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 7
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 240000005020 Acaciella glauca Species 0.000 description 1
- 241000872198 Serjania polyphylla Species 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013398 bayesian method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 235000003499 redwood Nutrition 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 1
- 230000005428 wave function Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR 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
- G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Nitrogen And Oxygen Or Sulfur-Condensed Heterocyclic Ring Systems (AREA)
- Information Transfer Systems (AREA)
Abstract
Description
図面は、本明細書の一部を構成し、本発明の例示的な実施の形態を含み、本発明の様々な目的及び特徴を例示する。
[用語集]
人工ニューラルネットワーク(ANN):ニューラルネットワークは、人間の脳の動作を近似するプログラム及びデータ構造のシステムである。ニューラルネットワークは、通常、並列に動作する多数のプロセッサを含み、それぞれはそれ自身の小さな知識の範囲(small sphere of knowledge)及びそのローカルメモリにおけるデータのアクセスを持つ。典型的に、ニューラルネットワークは、はじめにトレーニングされるか、大量のデータ及びデータ関係に関するルールが供給される(たとえば、「母は娘よりも年を取っている」)。プログラムは、次いで、外部の刺激(たとえばネットワークと対話しているコンピュータユーザからの入力)に応答してどのように振舞うかをネットワークに伝えるか、(外部の世界にそのアクセスの制限内で)それ自身のアクティビティを開始する。
Claims (24)
- グラフィック表現として選択されたデータを表示するアプリケーションプログラムから前記選択されたデータを抽出するインテリジェントインポート方法であって、
前記抽出は、前記アプリケーションプログラムの動作に影響を与えることなしに、前記アプリケーションプログラムとのユーザインタラクションなしに行われ、
当該方法は、
(a)前記アプリケーションプログラムの実行の間に前記アプリケーションプログラムにより表示された表示データを検索するステップと、前記表示データは前記選択されたデータのグラフィック表現を含み、
(b)前記表示データを一時的に記憶するステップと、
(c)前記選択されたデータのグラフィック表現から前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされた人工ニューラルネットワークを通して前記表示データを処理するステップと、
(d)前記選択されたデータのグラフィック表現から認識された前記選択されたデータを非グラフィックフォーマットで記憶するステップと、
を含む方法。 - (a)前記アプリケーションプログラムの外部にある外部のデータファイルと前記選択されたデータを関連付けするステップと、前記アプリケーションプログラムは、前記外部のデータファイルからデータを直接レンダリングすることが不可能であり、
(b)前記外部データファイルを記憶するステップと、
(c)(1)前記選択されたデータのグラフィック表現を含む前記アプリケーションプログラムにより表示されるスクリーンを選択し、(2)前記人工ニューラルネットワークを通して前記選択されたデータの前記グラフィック表現を含む前記表示データを処理し、前記選択されたデータを認識することで、前記アプリケーションプログラムの実行の間に記憶された外部データファイルを検索するステップと、
(d)前記選択されたデータに関連される前記記憶された外部データファイルを検索するステップと、
(e)前記外部データファイルのデータをレンダリングするステップと、
を含む請求項1記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記人工ニューラルネットワークは、前記選択されたデータの前記ラスタ表現から前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項1記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記ラスタ表現は、前記選択されたデータのベクトル表現に処理され、
(c)前記人工ニューラルネットワークは、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の前記ベクトル表現から前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項1記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記ラスタ表現は、前記選択されたデータのベクトル表現に処理され、
(c)前記ベクトル表現は、フーリエ変換により処理され、前記ベクトル表現に関連されるフーリエ係数のセットが発生され、
(d)前記人工ニューラルネットワークは、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の前記ベクトル表現に関連される前記フーリエ係数のセットから前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項1記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記ラスタ表現のグラフィックの特徴のセットは、前記ラスタ表現から抽出され、
(c)前記人工ニューラルネットワークは、前記ラスタ表現の前記グラフィックの特徴のセットから前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項1記載の方法。 - (a)前記グラフィックの特徴は、選択された方向における前記選択されたデータの前記ラスタ表現の画素のカウントのリストにより形成されるヒストグラムを含む、
請求項1記載の方法。 - (a)前記グラフィックの特徴は、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の文字ストロークのエンドポイントの直交座標のセットを含む、
請求項1記載の方法。 - (a)前記グラフィックの特徴は、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の文字ストロークの交点の位置の直交座標のセットを含む、
請求項1記載の方法。 - 前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータの第一の表現を含み、
(a)前記選択されたデータの前記第一の表現から前記選択されたデータの第二の表現を導出するステップと、
(b)前記第一の表現と前記第二の表現からそれぞれ前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる第一の人工ニューラルネットワークと第二の人工ニューラルネットワークを通して、前記選択されたデータの前記第一の表現と前記第二の表現を処理するステップと、
を含む請求項1記載の方法。 - (a)前記第一及び第二のニューラルネットワークの出力を投票手順に印加し、前記選択されたデータの前記グラフィック表現からの前記選択されたデータの抽出における精度を増加させるステップを含む、
請求項10記載の方法。 - 選択されたデータのグラフィック表現として前記選択されたデータを表示するアプリケーションプログラムから前記選択されたデータを抽出するインテリジェントインポート方法であって、
前記抽出は、前記アプリケーションの動作に影響を与えることなしに、前記アプリケーションプログラムとのユーザインタラクションなしに行われ、
当該方法は、
(a)前記アプリケーションプログラムの実行の間に前記アプリケーションプログラムにより表示された表示データを検索するステップと、前記表示データは前記選択されたデータのグラフィック表現である前記選択されたデータの第一の表現を含み、
(b)前記選択されたデータの前記第一の表現から前記選択されたデータの第二の表現を導出するステップと、
(c)前記表示データの前記第一の表現及び前記第二の表現を一時的に記憶するステップと、
(d)第一の人工ニューラルネットワークと第二の人工ニューラルネットワークのそれぞれを通して前記表示データの第一及び第二の表現を処理するステップと、人工ニューラルネットワークのそれぞれは、前記第一及び第二の表現からの前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされ、
(e)前記第一及び第二のニューラルネットワークの出力を投票手順に印加して、前記グラフィック表現の前記第一及び第二の表現から前記選択されたデータを集合的に識別するステップと、
(f)前記投票手順から認識された前記選択されたデータを記憶するステップと、
(g)前記選択されたデータを前記アプリケーションプログラムの外部にある外部データファイルと関連付けするステップと、前記アプリケーションプログラムは、前記外部データファイルからデータを直接的にレンダリングするのが不可能であり、
(h)前記表示可能なデータファイルを記憶するステップと、
(i)その後、(1)前記選択されたデータのグラフィック表現である前記選択されたデータの第一の表現を含む前記アプリケーションプログラムにより表示されるスクリーンを選択し、(2)前記第一の表現から前記選択されたデータの前記第二の表現を導出し、(3)前記第一及び第二の人工ニューラルネットワークを通して前記選択されたデータの前記第一及び第二の表現を処理し、(4)前記第一及び第二のニューラルネットワークの出力を投票手順に印加して、前記グラフィック表現の前記第一及び第二の表現から前記選択されたデータを集合的に識別することで、前記アプリケーションプログラムの実行の間に外部データファイルを検索するステップと、
(j)前記選択されたデータと関連される前記記憶された外部データファイルを検索するステップと、
(k)前記外部データファイルのデータをレンダリングするステップと、
を含む方法。 - 実行の間に、画素のラスタパターンとして実質的に全体的なユーザインタフェースの表示を提供し、前記外部データファイルにおけるデータを直接にレンダリングすることが不可能であるアプリケーションプログラムに外部データファイルをリンクするインテリジェントインポート方法であって、
前記リンクは、前記アプリケーションプログラムの動作に影響を与えることなしに、前記アプリケーションプログラムとのユーザインタラクションなしに行われ、
当該方法は、
(a)前記アプリケーションプログラムの実行の間に前記アプリケーションプログラムにより表示された表示データを検索するステップと、前記表示データは前記選択されたデータのグラフィック表現を含み、
(b)前記表示データを一時的に記憶するステップと、
(c)前記選択されたデータのグラフィック表現から前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされた人工ニューラルネットワークを通して前記表示データを処理するステップと、
(d)前記選択されたデータのグラフィック表現から認識された前記選択されたデータを非グラフィックフォーマットで記憶するステップと、
を含む方法。 - (a)前記アプリケーションプログラムの外部にある外部のデータファイルと前記選択されたデータを関連付けするステップと、前記アプリケーションプログラムは、前記外部のデータファイルからデータを直接レンダリングすることが不可能であり、
(b)前記外部データファイルを記憶するステップと、
(c)(1)前記選択されたデータのグラフィック表現を含む前記アプリケーションプログラムにより表示されるスクリーンを選択し、(2)前記人工ニューラルネットワークを通して前記選択されたデータの前記グラフィック表現を含む前記表示データを処理し、前記選択されたデータを認識することで、前記アプリケーションプログラムの実行の間に記憶された外部データファイルを検索するステップと、
(d)前記選択されたデータに関連される前記記憶された外部データファイルを検索するステップと、
(e)前記外部データファイルのデータをレンダリングするステップと、
を含む請求項13記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記人工ニューラルネットワークは、前記選択されたデータの前記ラスタ表現から前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項13記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記ラスタ表現は、前記選択されたデータのベクトル表現に処理され、
(c)前記人工ニューラルネットワークは、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の前記ベクトル表現から前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項13記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記ラスタ表現は、前記選択されたデータのベクトル表現に処理され、
(c)前記ベクトル表現は、フーリエ変換により処理され、前記ベクトル表現に関連されるフーリエ係数のセットが発生され、
(d)前記人工ニューラルネットワークは、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の前記ベクトル表現に関連される前記フーリエ係数のセットから前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項13記載の方法。 - (a)前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータのラスタ表現を含み、
(b)前記ラスタ表現のグラフィックの特徴のセットは、前記ラスタ表現から抽出され、
(c)前記人工ニューラルネットワークは、前記ラスタ表現の前記グラフィックの特徴のセットから前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる、
請求項13記載の方法。 - (a)前記グラフィックの特徴は、選択された方向における前記選択されたデータの前記ラスタ表現の画素のカウントのリストにより形成されるヒストグラムを含む、
請求項13記載の方法。 - (a)前記グラフィックの特徴は、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の文字ストロークのエンドポイントの直交座標のセットを含む、
請求項13記載の方法。 - (a)前記グラフィックの特徴は、前記選択されたデータの前記ラスタ表現の文字ストロークの交点の位置の直交座標のセットを含む、
請求項13記載の方法。 - 前記選択されたデータの前記グラフィック表現は、前記選択されたデータの第一の表現を含み、
(a)前記選択されたデータの前記第一の表現から前記選択されたデータの第二の表現を導出するステップと、
(b)前記第一の表現と前記第二の表現からそれぞれ前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされる第一の人工ニューラルネットワークと第二の人工ニューラルネットワークを通して、前記選択されたデータの前記第一の表現と前記第二の表現を処理するステップと、
を含む請求項13記載の方法。 - (a)前記第一及び第二のニューラルネットワークの出力を投票手順に印加し、前記選択されたデータの前記グラフィック表現からの前記選択されたデータの抽出における精度を増加させるステップを含む、
請求項22記載の方法。 - 実行の間に、画素のラスタパターンとして実質的に全体的なユーザインタフェースの表示を提供し、前記外部データファイルにおけるデータを直接にレンダリングすることが不可能であるアプリケーションプログラムに外部データファイルをリンクするインテリジェントインポート方法であって、
前記リンクは、前記アプリケーションプログラムの動作に影響を与えることなしに、前記アプリケーションプログラムとのユーザインタラクションなしに行われ、
当該方法は、
(a)前記アプリケーションプログラムの実行の間に前記アプリケーションプログラムにより表示された表示データを検索するステップと、前記表示データは前記選択されたデータのグラフィック表現である前記選択されたデータの第一の表現を含み、
(b)前記選択されたデータの前記第一の表現から前記選択されたデータの第二の表現を導出するステップと、
(c)前記表示データの前記第一の表現及び前記第二の表現を一時的に記憶するステップと、
(d)第一の人工ニューラルネットワークと第二の人工ニューラルネットワークのそれぞれを通して前記表示データの第一及び第二の表現を処理するステップと、人工ニューラルネットワークのそれぞれは、前記第一及び第二の表現からの前記選択されたデータを認識するためにトレーニングされ、
(e)前記第一及び第二のニューラルネットワークの出力を投票手順に印加して、前記グラフィック表現の前記第一及び第二の表現から前記選択されたデータを集合的に識別するステップと、
(f)前記投票手順から認識された前記選択されたデータを記憶するステップと、
(g)前記選択されたデータを前記アプリケーションプログラムの外部にある外部データファイルと関連付けするステップと、前記アプリケーションプログラムは、前記外部データファイルからデータを直接的にレンダリングするのが不可能であり、
(h)前記表示可能なデータファイルを記憶するステップと、
(i)その後、(1)前記選択されたデータのグラフィック表現である前記選択されたデータの第一の表現を含む前記アプリケーションプログラムにより表示されるスクリーンを選択し、(2)前記第一の表現から前記選択されたデータの前記第二の表現を導出し、(3)前記第一及び第二の人工ニューラルネットワークを通して前記選択されたデータの前記第一及び第二の表現を処理し、(4)前記第一及び第二のニューラルネットワークの出力を投票手順に印加して、前記グラフィック表現の前記第一及び第二の表現から前記選択されたデータを集合的に識別することで、前記アプリケーションプログラムの実行の間に記憶されている外部データファイルを検索するステップと、
(j)前記選択されたデータと関連される前記記憶された外部データファイルを検索するステップと、
(k)前記外部データファイルのデータをレンダリングするステップと、
を含む方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US65506505P | 2005-02-22 | 2005-02-22 | |
US11/358,436 US7653244B2 (en) | 2005-02-22 | 2006-02-21 | Intelligent importation of information from foreign applications user interface |
PCT/US2006/006180 WO2006091626A2 (en) | 2005-02-22 | 2006-02-22 | Intelligent importation of information from foreign application user interface using artificial intelligence |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008537198A true JP2008537198A (ja) | 2008-09-11 |
Family
ID=36927963
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007556411A Pending JP2008537198A (ja) | 2005-02-22 | 2006-02-22 | 人工知能を使用した外来のアプリケーションユーザインタフェースからの情報のインテリジェントインポート |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7653244B2 (ja) |
EP (1) | EP1854051B1 (ja) |
JP (1) | JP2008537198A (ja) |
KR (1) | KR20070115908A (ja) |
AT (1) | ATE553448T1 (ja) |
CA (1) | CA2598686C (ja) |
DK (1) | DK1854051T3 (ja) |
HK (1) | HK1108958A1 (ja) |
MX (1) | MX2007010180A (ja) |
WO (1) | WO2006091626A2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014507801A (ja) * | 2011-01-19 | 2014-03-27 | 東京エレクトロン株式会社 | ツール操作パラメータ及び材料測定と分光情報を関連付けることによるツール性能の改良 |
JP2015187807A (ja) * | 2014-03-27 | 2015-10-29 | 日本電気株式会社 | 重要度算出装置、重要度算出装置方法、及び重要度算出装置システム |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4553241B2 (ja) * | 2004-07-20 | 2010-09-29 | 株式会社リコー | 文字方向識別装置、文書処理装置及びプログラム並びに記憶媒体 |
US20100254606A1 (en) * | 2005-12-08 | 2010-10-07 | Abbyy Software Ltd | Method of recognizing text information from a vector/raster image |
WO2008133951A2 (en) * | 2007-04-24 | 2008-11-06 | Massachusetts Institute Of Technology | Method and apparatus for image processing |
US10528925B2 (en) | 2008-01-18 | 2020-01-07 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for mobile automated clearing house enrollment |
US10685223B2 (en) | 2008-01-18 | 2020-06-16 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for mobile image capture and content processing of driver's licenses |
US8983170B2 (en) * | 2008-01-18 | 2015-03-17 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for developing and verifying image processing standards for mobile deposit |
US9842331B2 (en) | 2008-01-18 | 2017-12-12 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for mobile image capture and processing of checks |
US9292737B2 (en) | 2008-01-18 | 2016-03-22 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for classifying payment documents during mobile image processing |
US10891475B2 (en) | 2010-05-12 | 2021-01-12 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for enrollment and identity management using mobile imaging |
US8533182B1 (en) * | 2012-05-31 | 2013-09-10 | David P. Charboneau | Apparatuses, systems, and methods for efficient graph pattern matching and querying |
US9536139B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-01-03 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for assessing standards for mobile image quality |
US10970646B2 (en) | 2015-10-01 | 2021-04-06 | Google Llc | Action suggestions for user-selected content |
US10055390B2 (en) * | 2015-11-18 | 2018-08-21 | Google Llc | Simulated hyperlinks on a mobile device based on user intent and a centered selection of text |
US9843657B1 (en) * | 2016-10-27 | 2017-12-12 | W. Jason Guzek | Mobile computing/communicating attachment device |
US10592751B2 (en) * | 2017-02-03 | 2020-03-17 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Method and system to generate targeted captions and summarize long, continuous media files |
US10783393B2 (en) * | 2017-06-20 | 2020-09-22 | Nvidia Corporation | Semi-supervised learning for landmark localization |
US11461702B2 (en) | 2018-12-04 | 2022-10-04 | Bank Of America Corporation | Method and system for fairness in artificial intelligence based decision making engines |
US11393272B2 (en) | 2019-09-25 | 2022-07-19 | Mitek Systems, Inc. | Systems and methods for updating an image registry for use in fraud detection related to financial documents |
RU2726185C1 (ru) * | 2020-01-21 | 2020-07-09 | Общество с ограниченной ответстсвенностью «Аби Продакшн» | Детектирование и идентификация объектов на изображениях |
US11797733B2 (en) | 2021-03-09 | 2023-10-24 | Togal.Ai Inc | Artificial intelligence determination of building metrics for code compliance |
US11481704B2 (en) | 2021-03-09 | 2022-10-25 | Togal.Ai Inc. | Methods and apparatus for artificial intelligence conversion of change orders into an actionable interface |
US11475174B2 (en) * | 2021-03-09 | 2022-10-18 | Togal.Ai Inc. | Methods and apparatus for artificial intelligence conversion of a two-dimensional reference into an actionable interface |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0512345A (ja) * | 1991-06-28 | 1993-01-22 | Toshiba Corp | 画像記憶装置 |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4553206A (en) * | 1983-10-03 | 1985-11-12 | Wang Laboratories, Inc. | Image storage and retrieval |
US4817050A (en) * | 1985-11-22 | 1989-03-28 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Database system |
US4819156A (en) * | 1986-06-13 | 1989-04-04 | International Business Machines Corporation | Database index journaling for enhanced recovery |
JPS6482275A (en) * | 1987-09-25 | 1989-03-28 | Minolta Camera Kk | Digital image processor |
US5208905A (en) * | 1987-11-16 | 1993-05-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Document processing apparatus |
US5025483A (en) * | 1987-12-18 | 1991-06-18 | International Business Machines Corporation | System for scanning documents without loss of image data |
JPH0636182B2 (ja) * | 1988-02-06 | 1994-05-11 | 大日本スクリーン製造株式会社 | 画像ファイリング・検索方法および装置 |
DE4091841C2 (de) * | 1989-10-20 | 1999-04-08 | Hitachi Ltd | Verfahren zum Erzeugen einer Formulardarstellung und Bildschirm-Formularerzeugungssystem |
US5133024A (en) * | 1989-10-24 | 1992-07-21 | Horst Froessl | Image data bank system with selective conversion |
US5022091A (en) * | 1990-02-28 | 1991-06-04 | Hughes Aircraft Company | Image processing technique |
US5337370A (en) * | 1992-02-28 | 1994-08-09 | Environmental Research Institute Of Michigan | Character recognition method employing non-character recognizer |
US5586240A (en) * | 1992-03-11 | 1996-12-17 | Genesis Software, Inc. | Image generation and retrieval system integrated with arbitrary application using layered interface |
US5442715A (en) * | 1992-04-06 | 1995-08-15 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for cursive script recognition |
US5521985A (en) * | 1992-08-13 | 1996-05-28 | International Business Machines Corporation | Apparatus for recognizing machine generated or handprinted text |
US5475768A (en) * | 1993-04-29 | 1995-12-12 | Canon Inc. | High accuracy optical character recognition using neural networks with centroid dithering |
WO1994027251A1 (en) * | 1993-05-18 | 1994-11-24 | Massachusetts Institute Of Technology | Automated reading system and method |
JPH0756956A (ja) * | 1993-07-22 | 1995-03-03 | Xerox Corp | 人間の作成したイメージに基づくデータアクセス方法 |
JP2673871B2 (ja) * | 1993-08-26 | 1997-11-05 | 日本アイ・ビー・エム株式会社 | ニューラル・ネットワークによるパターン認識方法及び装置 |
US5884296A (en) * | 1995-03-13 | 1999-03-16 | Minolta Co., Ltd. | Network and image area attribute discriminating device and method for use with said neural network |
US5835633A (en) * | 1995-11-20 | 1998-11-10 | International Business Machines Corporation | Concurrent two-stage multi-network optical character recognition system |
JPH09270902A (ja) * | 1996-01-31 | 1997-10-14 | Ricoh Co Ltd | 画像ファイリング方法および画像ファイリング装置 |
US7653600B2 (en) * | 1997-05-30 | 2010-01-26 | Capital Security Systems, Inc. | Automated document cashing system |
US6446119B1 (en) * | 1997-08-07 | 2002-09-03 | Laslo Olah | System and method for monitoring computer usage |
US6985643B1 (en) * | 1998-04-30 | 2006-01-10 | Anoto Group Ab | Device and method for recording hand-written information |
JP3756719B2 (ja) * | 2000-01-20 | 2006-03-15 | 理想科学工業株式会社 | 文書修飾装置及び画像処理装置 |
US20040181815A1 (en) * | 2001-11-19 | 2004-09-16 | Hull Jonathan J. | Printer with radio or television program extraction and formating |
US7016529B2 (en) * | 2002-03-15 | 2006-03-21 | Microsoft Corporation | System and method facilitating pattern recognition |
-
2006
- 2006-02-21 US US11/358,436 patent/US7653244B2/en active Active
- 2006-02-22 MX MX2007010180A patent/MX2007010180A/es active IP Right Grant
- 2006-02-22 CA CA2598686A patent/CA2598686C/en active Active
- 2006-02-22 WO PCT/US2006/006180 patent/WO2006091626A2/en active Application Filing
- 2006-02-22 EP EP06735723A patent/EP1854051B1/en active Active
- 2006-02-22 DK DK06735723.6T patent/DK1854051T3/da active
- 2006-02-22 KR KR1020077019479A patent/KR20070115908A/ko active IP Right Grant
- 2006-02-22 AT AT06735723T patent/ATE553448T1/de active
- 2006-02-22 JP JP2007556411A patent/JP2008537198A/ja active Pending
-
2008
- 2008-03-14 HK HK08102999.9A patent/HK1108958A1/xx unknown
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0512345A (ja) * | 1991-06-28 | 1993-01-22 | Toshiba Corp | 画像記憶装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014507801A (ja) * | 2011-01-19 | 2014-03-27 | 東京エレクトロン株式会社 | ツール操作パラメータ及び材料測定と分光情報を関連付けることによるツール性能の改良 |
JP2015187807A (ja) * | 2014-03-27 | 2015-10-29 | 日本電気株式会社 | 重要度算出装置、重要度算出装置方法、及び重要度算出装置システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
HK1108958A1 (en) | 2008-05-23 |
EP1854051A2 (en) | 2007-11-14 |
KR20070115908A (ko) | 2007-12-06 |
CA2598686A1 (en) | 2006-08-31 |
MX2007010180A (es) | 2008-01-11 |
US7653244B2 (en) | 2010-01-26 |
US20070009155A1 (en) | 2007-01-11 |
CA2598686C (en) | 2014-12-09 |
WO2006091626A3 (en) | 2009-04-23 |
EP1854051A4 (en) | 2010-07-14 |
ATE553448T1 (de) | 2012-04-15 |
WO2006091626A2 (en) | 2006-08-31 |
EP1854051B1 (en) | 2012-04-11 |
DK1854051T3 (da) | 2012-07-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7653244B2 (en) | Intelligent importation of information from foreign applications user interface | |
US11657602B2 (en) | Font identification from imagery | |
RU2699687C1 (ru) | Обнаружение текстовых полей с использованием нейронных сетей | |
RU2661750C1 (ru) | Распознавание символов с использованием искусственного интеллекта | |
CN114155543B (zh) | 神经网络训练方法、文档图像理解方法、装置和设备 | |
WO2022033095A1 (zh) | 一种文本区域的定位方法及装置 | |
US20190294921A1 (en) | Field identification in an image using artificial intelligence | |
CN109343920B (zh) | 一种图像处理方法及其装置、设备和存储介质 | |
CN109919077B (zh) | 姿态识别方法、装置、介质和计算设备 | |
JP6393230B2 (ja) | オブジェクト検出方法及び画像検索システム | |
CN114120349B (zh) | 基于深度学习的试卷识别方法及系统 | |
CN111651361A (zh) | 一种基于可视化页面的无脚本自动化测试方法 | |
Akinbade et al. | An adaptive thresholding algorithm-based optical character recognition system for information extraction in complex images | |
CN118135584A (zh) | 一种基于深度学习的手写表单自动识别方法和系统 | |
Chooi et al. | Handwritten character recognition using convolutional neural network | |
KR20190085584A (ko) | 인공지능기반 휴대용 디스플레이 시스템과 연계된 문자래스터 매핑시스템 | |
CN116912604A (zh) | 模型训练方法、图像识别方法、装置以及计算机存储介质 | |
Choudhary et al. | A neural approach to cursive handwritten character recognition using features extracted from binarization technique | |
Edan | Cuneiform symbols recognition based on k-means and neural network | |
Siranjeevi et al. | Enhancing Hand Script Digitization using Deep Learning | |
US12033408B1 (en) | Continual text recognition using prompt-guided knowledge distillation | |
CN112329744B (zh) | 一种图片文字识别方法和装置 | |
JP7512798B2 (ja) | 情報処理装置及びコンピュータプログラム | |
Nguyen-Tan et al. | Handwriting recognition using B-Spline curve | |
CN118279914A (zh) | 一种图章识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20090127 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110322 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20110622 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20110629 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20111206 |