JP2015528960A - フォーム認識方法及びフォーム認識装置 - Google Patents
フォーム認識方法及びフォーム認識装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015528960A JP2015528960A JP2015524373A JP2015524373A JP2015528960A JP 2015528960 A JP2015528960 A JP 2015528960A JP 2015524373 A JP2015524373 A JP 2015524373A JP 2015524373 A JP2015524373 A JP 2015524373A JP 2015528960 A JP2015528960 A JP 2015528960A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- boundaries
- line
- straight line
- line width
- positional relationship
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 153
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 73
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 81
- 239000006260 foam Substances 0.000 claims description 54
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 49
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 19
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 26
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 7
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 5
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 5
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 4
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 4
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/22—Character recognition characterised by the type of writing
- G06V30/224—Character recognition characterised by the type of writing of printed characters having additional code marks or containing code marks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/412—Layout analysis of documents structured with printed lines or input boxes, e.g. business forms or tables
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
Description
本出願は、あらゆる目的のために、参照によって本明細書に組み込まれる、2012年7月24日に出願された、発明の名称を「FORM RECOGNITION METHOD AND DEVICE(フォーム認識方法及びフォーム認識装置)」とする中国特許出願第201210258883.7号に基づく優先権を主張する。
適用例1:フォーム認識方法であって、
フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施し、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得し、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出し、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立し、前記特徴ベクトルは前記フォームの構造的特徴を示し、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算し、
前記計算された類似性に基づいて、前記フォームを識別すること、
を備える方法。
適用例2:適用例1に記載の方法であって、
前記フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施することは、
起点としての、前記フォーム上の直線上の設定点に基づいて、前記直線上の隣接画素に対して結合成分解析を実施し、前記直線の結合成分を取得し、
前記直線の前記結合成分上の各画素について、前記直線に垂直な結合成分の画素の数を取得い、
前記直線の前記結合成分上の画素についての前記直線に垂直な結合成分の前記画素の数に基づいて、前記直線の平均線幅を取得し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの線幅が前記平均線幅よりも大きいか否かを決定し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの前記線幅が前記平均線幅よりも大きい場合に、線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施し、
前記線幅除去処理を経た前記直線に基づいて、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得すること、
を備える、方法。
適用例3:適用例2に記載の方法であって、
線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施することは、
前記平均線幅よりも大きい前記画素を、前記直線の前記結合成分から除去し、
前記除去された画素が前記直線内であるか否かを決定し、
前記除去された画素が前記直線内である場合に、前記除去された画素の両側で線分を統合すること、
を備える、方法。
適用例4:適用例1に記載の方法であって、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出する前に、
設定されたルールに基づいて、同じ方向に伸びている隣り合う2本のフォーム境界が線分統合を必要とするか否かを決定し、
前記設定されたルールに基づき、前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界が線分統合を必要とする場合に、前記隣り合う2本のフォーム境界に対して線分統合を実施する、
ことを備える方法。
適用例5:適用例4に記載の方法であって、
設定されたルールに基づいて、同じ方向に伸びている隣り合う2本のフォーム境界が線分統合を必要とするか否かを決定することは、
A)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の間の距離を決定し、前記距離を第1の設定閾値と比較し、前記比較に基づいて、線分統合が実施されるべきどうかを決定すること、
B)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の類似性を決定し、前記類似性に基づいて、線分統合が実施されるべきか否かを決定すること、又は
C)A)とB)との組み合わせ
を備える、方法。
適用例6:適用例5に記載の方法であって、
前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の類似性を決定することは、
A)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の間の角度を決定し、前記角度を第2の設定閾値と比較し、前記比較に基づいて、線分統合が実施されるべきか否かを決定すること、
B)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の間の平行距離を決定し、前記平行距離を第3の設定閾値と比較し、前記比較に基づいて、線分統合が実施されるべきか否かを決定すること、又は
C)A)とB)との組み合わせ、
を備える、方法。
適用例7:適用例2に記載の方法であって、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出する前に、前記フォームの前記複数のフォーム境界の文字線分フィルタリングを実施することを備える方法。
適用例8:適用例7に記載の方法であって、
前記フォームの前記複数のフォーム境界の文字線分フィルタリングを実施することは、
前記フォームの前記複数のフォーム境界の線分長さが第4の設定閾値以下であるか否かを決定し、
前記フォームの前記複数のフォーム境界の前記線分長さが前記第4の設定閾値以下である場合に、その線分長さが前記第4の設定閾値以下であるフォーム境界を除去すること、
を備える、方法。
適用例9:適用例8に記載の方法であって、
前記第4の閾値は、少なくとも、
前記フォームの前記複数のフォーム境界において最大の結合成分の長さを取得して、前記長さを複数の長さ間隔に分割することと、
前記複数のフォーム境界における各結合成分を、前記各結合成分の長さに基づいて、前記複数の長さ間隔のうちの1つの長さ間隔に振り分け、
前記複数の長さ間隔の前記長さと、前記長さ間隔のそれぞれの結合成分の数とに基づいて、線分長さ分布ヒストグラムを作成し、
前記ヒストグラムにおけるy座標の最高値に対応する長さを、前記第4の閾値として与えること、
によって設定される、方法。
適用例10:適用例1に記載の方法であって、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出することは、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出し、
前記複数の交点に関する情報を取得し、
前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備え、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立することは、
前記複数の交点に関する情報、前記水平方向のフォーム境界に関する情報、及び前記垂直方向のフォーム境界に関する情報に基づいて、前記フォームの特徴ベクトルを取得することを備える、方法。
適用例11:適用例10に記載の方法であって、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出する前に、
前記フォームの領域を決定し、
前記フォームの前記領域に基づいて、前記フォームに対して正規化処理を実施すること、
を備える方法。
適用例12:適用例11に記載の方法であって、更に、
前記フォームに対して前記正規化処理を実施した後に、前記フォームを複数のブロックに分けることを備え、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出すること、前記複数の交点に関する情報を取得すること、並びに前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得することは、
前記フォームのブロックのうちの各フォームブロック内の複数のフォーム境界と前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、フォームブロックから交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記フォーム境界の前記交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記交点に関する情報を取得すること、
前記フォームブロック内の水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備える、方法。
適用例13:適用例1に記載の方法であって、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと前記複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算することは、
前記フォームの前記特徴ベクトル及び前記テンプレートフォームの特徴ベクトルについて、最も近い距離対2番目に近い距離の比率を計算し、
前記比率が設定比率以上である場合に、前記フォームと、前記最も近い距離に対応する前記テンプレートフォームとの間の類似性を、最も高いと決定し、
前記比率が前記設定比率未満である場合に、前記フォームを、前記テンプレートフォームに類似していないと決定すること、
を備える、方法。
適用例14:フォーム認識システムであって、
少なくとも1つのプロセッサであって、
フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施し、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得し、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出し、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立し、前記特徴ベクトルは、前記フォームの構造的特徴を示し、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算し、
前記計算された類似性に基づいて、前記フォームを識別するように構成されている、少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに接続され、前記少なくとも1つのプロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
を備える、フォーム認識システム。 適用例15:適用例14に記載のシステムであって、
前記フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施することは、
起点としての、前記フォーム上の直線上の設定点に基づいて、前記直線上の隣接画素に対して結合成分解析を実施し、前記直線の結合成分を取得し、
前記直線の前記結合成分上の各画素について、前記直線に垂直な結合成分の画素の数を取得し、
前記直線の前記結合成分上の画素についての前記直線に垂直な結合成分の前記画素の数に基づいて、前記直線の平均線幅を取得し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの線幅が前記平均線幅よりも大きいか否かを決定し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの前記線幅が前記平均線幅よりも大きい場合に、線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施し、
前記線幅除去処理を経た前記直線に基づいて、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得すること、
を備える、システム。
適用例16:適用例15に記載のシステムであって、
線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施することは、
前記平均線幅よりも大きい前記画素を、前記直線の前記結合成分から除去し、
前記除去された画素が前記直線内であるか否かを決定し、
前記除去された画素が前記直線内である場合に、前記除去された画素の両側で線分を統合すること、
を備える、システム。
適用例17:適用例14に記載のシステムであって、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出することは、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出し、
前記複数の交点に関する情報を取得し、
前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備え、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立することは、
前記複数の交点に関する情報、前記水平方向のフォーム境界に関する情報、及び前記垂直方向のフォーム境界に関する情報に基づいて、前記フォームの特徴ベクトルを取得することを備える、システム。
適用例18:適用例17に記載のシステムであって、
前記1つ以上のプロセッサは、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出する前に、
前記フォームの領域を決定し、
前記フォームの前記領域に基づいて、前記フォームに対して正規化処理を実施するように構成されている、システム。
適用例19:適用例18に記載のシステムであって、
前記1つ以上のプロセッサは、更に、前記フォームに対して前記正規化処理を実施した後に、前記フォームを複数のブロックに分けるように構成され、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出すること、前記複数の交点に関する情報を取得すること、並びに前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得することは、
前記フォームのブロックのうちの各フォームブロック内の複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、各フォームブロックから交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記フォーム境界の前記交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記交点に関する情報を取得すること、
前記フォームブロック内の水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備える、システム。
適用例20:適用例14に記載のシステムであって、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと前記複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算することは、
前記フォームの前記特徴ベクトル及び前記テンプレートフォームの特徴ベクトルについて、最も近い距離対2番目に近い距離の比率を計算し、
前記比率が設定比率以上である場合に、前記フォームと、前記最も近い距離に対応する前記テンプレートフォームとの間の類似性を、最も高いと決定し、
前記比率が前記設定比率未満である場合に、前記フォームを、前記テンプレートフォームに類似していないと決定すること、
を備える、システム。
適用例21:非一時的なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装された、フォームを認識するためのコンピュータプログラム製品であって、
フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施し、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得するためのコンピュータ命令と、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出するためのコンピュータ命令と、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立するためのコンピュータ命令と、前記特徴ベクトルは、前記フォームの構造的特徴を示し、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算するためのコンピュータ命令と、
前記計算された類似性に基づいて、前記フォームを識別するためのコンピュータ命令と、
を備えるコンピュータプログラム製品。
Claims (21)
- フォーム認識方法であって、
フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施し、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得し、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出し、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立し、前記特徴ベクトルは前記フォームの構造的特徴を示し、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算し、
前記計算された類似性に基づいて、前記フォームを識別すること、
を備える方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施することは、
起点としての、前記フォーム上の直線上の設定点に基づいて、前記直線上の隣接画素に対して結合成分解析を実施し、前記直線の結合成分を取得し、
前記直線の前記結合成分上の各画素について、前記直線に垂直な結合成分の画素の数を取得い、
前記直線の前記結合成分上の画素についての前記直線に垂直な結合成分の前記画素の数に基づいて、前記直線の平均線幅を取得し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの線幅が前記平均線幅よりも大きいか否かを決定し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの前記線幅が前記平均線幅よりも大きい場合に、線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施し、
前記線幅除去処理を経た前記直線に基づいて、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得すること、
を備える、方法。 - 請求項2に記載の方法であって、
線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施することは、
前記平均線幅よりも大きい前記画素を、前記直線の前記結合成分から除去し、
前記除去された画素が前記直線内であるか否かを決定し、
前記除去された画素が前記直線内である場合に、前記除去された画素の両側で線分を統合すること、
を備える、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出する前に、
設定されたルールに基づいて、同じ方向に伸びている隣り合う2本のフォーム境界が線分統合を必要とするか否かを決定し、
前記設定されたルールに基づき、前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界が線分統合を必要とする場合に、前記隣り合う2本のフォーム境界に対して線分統合を実施する、
ことを備える方法。 - 請求項4に記載の方法であって、
設定されたルールに基づいて、同じ方向に伸びている隣り合う2本のフォーム境界が線分統合を必要とするか否かを決定することは、
A)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の間の距離を決定し、前記距離を第1の設定閾値と比較し、前記比較に基づいて、線分統合が実施されるべきどうかを決定すること、
B)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の類似性を決定し、前記類似性に基づいて、線分統合が実施されるべきか否かを決定すること、又は
C)A)とB)との組み合わせ
を備える、方法。 - 請求項5に記載の方法であって、
前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の類似性を決定することは、
A)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の間の角度を決定し、前記角度を第2の設定閾値と比較し、前記比較に基づいて、線分統合が実施されるべきか否かを決定すること、
B)前記同じ方向に伸びている前記隣り合う2本のフォーム境界の間の平行距離を決定し、前記平行距離を第3の設定閾値と比較し、前記比較に基づいて、線分統合が実施されるべきか否かを決定すること、又は
C)A)とB)との組み合わせ、
を備える、方法。 - 請求項2に記載の方法であって、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出する前に、前記フォームの前記複数のフォーム境界の文字線分フィルタリングを実施することを備える方法。 - 請求項7に記載の方法であって、
前記フォームの前記複数のフォーム境界の文字線分フィルタリングを実施することは、
前記フォームの前記複数のフォーム境界の線分長さが第4の設定閾値以下であるか否かを決定し、
前記フォームの前記複数のフォーム境界の前記線分長さが前記第4の設定閾値以下である場合に、その線分長さが前記第4の設定閾値以下であるフォーム境界を除去すること、
を備える、方法。 - 請求項8に記載の方法であって、
前記第4の閾値は、少なくとも、
前記フォームの前記複数のフォーム境界において最大の結合成分の長さを取得して、前記長さを複数の長さ間隔に分割することと、
前記複数のフォーム境界における各結合成分を、前記各結合成分の長さに基づいて、前記複数の長さ間隔のうちの1つの長さ間隔に振り分け、
前記複数の長さ間隔の前記長さと、前記長さ間隔のそれぞれの結合成分の数とに基づいて、線分長さ分布ヒストグラムを作成し、
前記ヒストグラムにおけるy座標の最高値に対応する長さを、前記第4の閾値として与えること、
によって設定される、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出することは、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出し、
前記複数の交点に関する情報を取得し、
前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備え、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立することは、
前記複数の交点に関する情報、前記水平方向のフォーム境界に関する情報、及び前記垂直方向のフォーム境界に関する情報に基づいて、前記フォームの特徴ベクトルを取得することを備える、方法。 - 請求項10に記載の方法であって、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出する前に、
前記フォームの領域を決定し、
前記フォームの前記領域に基づいて、前記フォームに対して正規化処理を実施すること、
を備える方法。 - 請求項11に記載の方法であって、更に、
前記フォームに対して前記正規化処理を実施した後に、前記フォームを複数のブロックに分けることを備え、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出すること、前記複数の交点に関する情報を取得すること、並びに前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得することは、
前記フォームのブロックのうちの各フォームブロック内の複数のフォーム境界と前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、フォームブロックから交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記フォーム境界の前記交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記交点に関する情報を取得すること、
前記フォームブロック内の水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備える、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと前記複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算することは、
前記フォームの前記特徴ベクトル及び前記テンプレートフォームの特徴ベクトルについて、最も近い距離対2番目に近い距離の比率を計算し、
前記比率が設定比率以上である場合に、前記フォームと、前記最も近い距離に対応する前記テンプレートフォームとの間の類似性を、最も高いと決定し、
前記比率が前記設定比率未満である場合に、前記フォームを、前記テンプレートフォームに類似していないと決定すること、
を備える、方法。 - フォーム認識システムであって、
少なくとも1つのプロセッサであって、
フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施し、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得し、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出し、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立し、前記特徴ベクトルは、前記フォームの構造的特徴を示し、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算し、
前記計算された類似性に基づいて、前記フォームを識別するように構成されている、少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに接続され、前記少なくとも1つのプロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
を備える、フォーム認識システム。 - 請求項14に記載のシステムであって、
前記フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施することは、
起点としての、前記フォーム上の直線上の設定点に基づいて、前記直線上の隣接画素に対して結合成分解析を実施し、前記直線の結合成分を取得し、
前記直線の前記結合成分上の各画素について、前記直線に垂直な結合成分の画素の数を取得し、
前記直線の前記結合成分上の画素についての前記直線に垂直な結合成分の前記画素の数に基づいて、前記直線の平均線幅を取得し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの線幅が前記平均線幅よりも大きいか否かを決定し、
前記画素が前記直線の前記結合成分上に位置しているところの前記線幅が前記平均線幅よりも大きい場合に、線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施し、
前記線幅除去処理を経た前記直線に基づいて、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得すること、
を備える、システム。 - 請求項15に記載のシステムであって、
線幅が前記平均線幅よりも大きい前記画素が位置しているところの前記線幅に対して線幅除去処理を実施することは、
前記平均線幅よりも大きい前記画素を、前記直線の前記結合成分から除去し、
前記除去された画素が前記直線内であるか否かを決定し、
前記除去された画素が前記直線内である場合に、前記除去された画素の両側で線分を統合すること、
を備える、システム。 - 請求項14に記載のシステムであって、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出することは、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出し、
前記複数の交点に関する情報を取得し、
前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備え、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立することは、
前記複数の交点に関する情報、前記水平方向のフォーム境界に関する情報、及び前記垂直方向のフォーム境界に関する情報に基づいて、前記フォームの特徴ベクトルを取得することを備える、システム。 - 請求項17に記載のシステムであって、
前記1つ以上のプロセッサは、更に、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出する前に、
前記フォームの領域を決定し、
前記フォームの前記領域に基づいて、前記フォームに対して正規化処理を実施するように構成されている、システム。 - 請求項18に記載のシステムであって、
前記1つ以上のプロセッサは、更に、前記フォームに対して前記正規化処理を実施した後に、前記フォームを複数のブロックに分けるように構成され、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、前記複数のフォーム境界の複数の交点を抽出すること、前記複数の交点に関する情報を取得すること、並びに前記複数のフォーム境界から、水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得することは、
前記フォームのブロックのうちの各フォームブロック内の複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とに基づいて、各フォームブロックから交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記フォーム境界の前記交点を抽出すること、
前記フォームブロック内の前記交点に関する情報を取得すること、
前記フォームブロック内の水平方向のフォーム境界に関する情報及び垂直方向のフォーム境界に関する情報を取得すること、
を備える、システム。 - 請求項14に記載のシステムであって、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと前記複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算することは、
前記フォームの前記特徴ベクトル及び前記テンプレートフォームの特徴ベクトルについて、最も近い距離対2番目に近い距離の比率を計算し、
前記比率が設定比率以上である場合に、前記フォームと、前記最も近い距離に対応する前記テンプレートフォームとの間の類似性を、最も高いと決定し、
前記比率が前記設定比率未満である場合に、前記フォームを、前記テンプレートフォームに類似していないと決定すること、
を備える、システム。 - 非一時的なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装された、フォームを認識するためのコンピュータプログラム製品であって、
フォーム二値画像内のフォームの直線検出を実施し、前記フォームの複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを取得するためのコンピュータ命令と、
前記複数のフォーム境界と、前記複数のフォーム境界の間の位置関係とを使用して、前記フォームから複数の特徴を抽出するためのコンピュータ命令と、
少なくとも一部には前記複数の特徴に基づいて、前記フォームに関連する特徴ベクトルを確立するためのコンピュータ命令と、前記特徴ベクトルは、前記フォームの構造的特徴を示し、
少なくとも一部には前記フォームの前記特徴ベクトルに基づいて、前記フォームと複数のテンプレートフォームのそれぞれとの間の類似性を計算するためのコンピュータ命令と、
前記計算された類似性に基づいて、前記フォームを識別するためのコンピュータ命令と、
を備えるコンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210258883.7A CN103577817B (zh) | 2012-07-24 | 2012-07-24 | 表单识别方法与装置 |
CN201210258883.7 | 2012-07-24 | ||
US13/947,412 | 2013-07-22 | ||
US13/947,412 US9047529B2 (en) | 2012-07-24 | 2013-07-22 | Form recognition method and device |
PCT/US2013/051576 WO2014018482A2 (en) | 2012-07-24 | 2013-07-23 | Form recognition method and device |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015528960A true JP2015528960A (ja) | 2015-10-01 |
JP2015528960A5 JP2015528960A5 (ja) | 2016-01-14 |
JP6000455B2 JP6000455B2 (ja) | 2016-09-28 |
Family
ID=49994954
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015524373A Active JP6000455B2 (ja) | 2012-07-24 | 2013-07-23 | フォーム認識方法及びフォーム認識装置 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9047529B2 (ja) |
JP (1) | JP6000455B2 (ja) |
KR (1) | KR101690981B1 (ja) |
CN (1) | CN103577817B (ja) |
TW (1) | TWI536277B (ja) |
WO (1) | WO2014018482A2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018156169A (ja) * | 2017-03-15 | 2018-10-04 | オムロン株式会社 | 文字認識装置、文字認識方法、および、文字認識プログラム |
JP6487100B1 (ja) * | 2018-05-24 | 2019-03-20 | 株式会社東芝 | 帳票処理装置及び帳票処理方法 |
Families Citing this family (43)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9235755B2 (en) * | 2013-08-15 | 2016-01-12 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Removal of underlines and table lines in document images while preserving intersecting character strokes |
AU2013273778A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-07-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Text line fragments for text line analysis |
US9256780B1 (en) * | 2014-09-22 | 2016-02-09 | Intel Corporation | Facilitating dynamic computations for performing intelligent body segmentations for enhanced gesture recognition on computing devices |
US10395133B1 (en) * | 2015-05-08 | 2019-08-27 | Open Text Corporation | Image box filtering for optical character recognition |
US10997407B2 (en) * | 2015-10-02 | 2021-05-04 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Detecting document objects |
CN105550633B (zh) * | 2015-10-30 | 2018-12-11 | 小米科技有限责任公司 | 区域识别方法及装置 |
US9865038B2 (en) * | 2015-11-25 | 2018-01-09 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Offsetting rotated tables in images |
US9697423B1 (en) * | 2015-12-31 | 2017-07-04 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Identifying the lines of a table |
US10002306B2 (en) * | 2016-06-30 | 2018-06-19 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Merging overlapping broken lines of a table |
CN108090068B (zh) * | 2016-11-21 | 2021-05-25 | 医渡云(北京)技术有限公司 | 医院数据库中的表的分类方法及装置 |
CN106875408B (zh) * | 2017-02-27 | 2020-03-17 | 网易(杭州)网络有限公司 | 用于截图的方法、装置及终端设备 |
CN108734687B (zh) * | 2017-04-21 | 2020-04-28 | 游诚曦 | 一种斜拉线不受力缺陷识别方法及装置 |
CN107085734A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-08-22 | 南京华设科技股份有限公司 | 智能业务受理机器人 |
US10331949B2 (en) * | 2017-07-25 | 2019-06-25 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Splitting merged table cells |
US10268920B2 (en) * | 2017-08-31 | 2019-04-23 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Detection of near rectangular cells |
CN107679024B (zh) * | 2017-09-11 | 2023-04-18 | 畅捷通信息技术股份有限公司 | 识别表格的方法、系统、计算机设备、可读存储介质 |
TWI682327B (zh) * | 2018-01-02 | 2020-01-11 | 虹光精密工業股份有限公司 | 影像整合列印系統以及影像整合列印方法 |
CN108416377B (zh) * | 2018-02-26 | 2021-12-10 | 阿博茨德(北京)科技有限公司 | 柱状图中的信息提取方法及装置 |
CN108763606B (zh) * | 2018-03-12 | 2019-12-10 | 江苏艾佳家居用品有限公司 | 一种基于机器视觉的户型图元素自动提取方法与系统 |
CN109214385B (zh) * | 2018-08-15 | 2021-06-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据采集方法、数据采集装置及存储介质 |
CN109460544A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-12 | 长沙通诺信息科技有限责任公司 | 电子表单生成方法及装置、计算机设备及存储介质 |
CN109635633A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-04-16 | 平安科技(深圳)有限公司 | 电子装置、票据识别方法及存储介质 |
CN109684957A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-26 | 新博卓畅技术(北京)有限公司 | 一种自动按照纸质表单展现系统数据的方法及系统 |
CN109934160B (zh) * | 2019-03-12 | 2023-06-02 | 天津瑟威兰斯科技有限公司 | 基于表格识别的表格文字信息提取的方法及系统 |
CN110084117B (zh) * | 2019-03-22 | 2021-07-20 | 中国科学院自动化研究所 | 基于二值图分段投影的文档表格线检测方法、系统 |
CN109977910B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-08-20 | 厦门商集网络科技有限责任公司 | 基于彩色线段的票据快速定位方法及其系统 |
CN110188336B (zh) * | 2019-05-27 | 2022-06-10 | 厦门商集网络科技有限责任公司 | 一种基于oa申请单生成报销单的方法和装置 |
CN110598575B (zh) * | 2019-08-21 | 2023-06-02 | 科大讯飞股份有限公司 | 表格版面分析与提取方法及相关装置 |
JP2022504454A (ja) * | 2019-09-30 | 2022-01-13 | 北京市商▲湯▼科技▲開▼▲發▼有限公司 | フォーム認識方法、フォーム抽出方法および関連する装置 |
SG11202109513XA (en) * | 2019-09-30 | 2021-09-29 | Beijing Sensetime Technology Development Co Ltd | Form recognition methods, form extraction methods and apparatuses thereof |
CN110796031B (zh) * | 2019-10-11 | 2024-08-02 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于人工智能的表格识别方法、装置及电子设备 |
KR102645291B1 (ko) * | 2019-10-30 | 2024-03-07 | 선문대학교 산학협력단 | 상품 정보 제공 및 상품 주문이 가능한 어플리케이션과 연동되는 스마트 자판기 관리 장치 |
CN111144081B (zh) * | 2019-12-10 | 2024-05-24 | 东软集团股份有限公司 | 表单生成方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN111091090A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-05-01 | 上海眼控科技股份有限公司 | 一种银行报表ocr识别方法、装置、平台和终端 |
CN113139370A (zh) * | 2020-01-16 | 2021-07-20 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种表格提取方法、装置及触控显示装置 |
CN111553187B (zh) * | 2020-03-20 | 2023-06-02 | 广联达科技股份有限公司 | 识别cad图纸中表格的方法及系统 |
CN111626027B (zh) * | 2020-05-20 | 2023-03-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 表格结构还原方法、装置、设备、系统和可读存储介质 |
CN111695553B (zh) * | 2020-06-05 | 2023-09-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 表格识别方法、装置、设备和介质 |
US11990214B2 (en) | 2020-07-21 | 2024-05-21 | International Business Machines Corporation | Handling form data errors arising from natural language processing |
CN112464955A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-09 | 上海连尚网络科技有限公司 | 图像重合度确定方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
US11816913B2 (en) | 2021-03-02 | 2023-11-14 | Tata Consultancy Services Limited | Methods and systems for extracting information from document images |
CN113065536B (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-14 | 北京欧应信息技术有限公司 | 处理表格的方法、计算设备和计算机可读存储介质 |
CN117454859B (zh) * | 2023-12-19 | 2024-04-02 | 四川弘和数智集团有限公司 | 油气站数据自动录入方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5851372A (ja) * | 1981-09-22 | 1983-03-26 | Ricoh Co Ltd | 高画質化方法 |
JPH027183A (ja) * | 1988-06-25 | 1990-01-11 | Toshiba Corp | 文字切出装置 |
JPH04268685A (ja) * | 1991-02-22 | 1992-09-24 | Glory Ltd | 帳票類の種類判別方法 |
JPH07141471A (ja) * | 1993-11-19 | 1995-06-02 | Sharp Corp | 文字認識方法 |
JPH0877294A (ja) * | 1994-09-06 | 1996-03-22 | Toshiba Corp | 文書画像処理装置 |
JPH11232382A (ja) * | 1998-02-10 | 1999-08-27 | Hitachi Ltd | 罫線抽出方法及び罫線除去方法 |
JP2007052808A (ja) * | 1996-12-27 | 2007-03-01 | Fujitsu Ltd | フォーム識別方法 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61877A (ja) * | 1984-06-14 | 1986-01-06 | Amada Co Ltd | 形状認識装置 |
JPS6232581A (ja) * | 1985-08-05 | 1987-02-12 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 掌形認識方法 |
EP0601107A4 (en) * | 1991-08-30 | 1995-03-15 | Trw Financial Systems Inc | METHOD AND APPARATUS FOR CONVERTING DOCUMENT BETWEEN PAPER MEDIUM AND ELECTRONIC MEDIA. |
US5680479A (en) * | 1992-04-24 | 1997-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for character recognition |
US5841905A (en) * | 1996-10-25 | 1998-11-24 | Eastman Kodak Company | Business form image identification using projected profiles of graphical lines and text string lines |
JP2002324236A (ja) | 2001-04-25 | 2002-11-08 | Hitachi Ltd | 帳票識別方法及び帳票登録方法 |
US6898317B2 (en) | 2001-05-07 | 2005-05-24 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and system for fit-to-form scanning with a scanning device |
US7725834B2 (en) | 2005-03-04 | 2010-05-25 | Microsoft Corporation | Designer-created aspect for an electronic form template |
US7583841B2 (en) * | 2005-12-21 | 2009-09-01 | Microsoft Corporation | Table detection in ink notes |
US8320674B2 (en) * | 2008-09-03 | 2012-11-27 | Sony Corporation | Text localization for image and video OCR |
CN101676930A (zh) * | 2008-09-17 | 2010-03-24 | 北大方正集团有限公司 | 一种识别扫描图像中表格单元的方法及装置 |
CN101908136B (zh) * | 2009-06-08 | 2013-02-13 | 比亚迪股份有限公司 | 一种表格识别处理方法及系统 |
US8274523B2 (en) | 2009-07-30 | 2012-09-25 | Eastman Kodak Company | Processing digital templates for image display |
-
2012
- 2012-07-24 CN CN201210258883.7A patent/CN103577817B/zh active Active
- 2012-11-13 TW TW101142227A patent/TWI536277B/zh active
-
2013
- 2013-07-22 US US13/947,412 patent/US9047529B2/en active Active
- 2013-07-23 WO PCT/US2013/051576 patent/WO2014018482A2/en active Application Filing
- 2013-07-23 JP JP2015524373A patent/JP6000455B2/ja active Active
- 2013-07-23 KR KR1020157000030A patent/KR101690981B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5851372A (ja) * | 1981-09-22 | 1983-03-26 | Ricoh Co Ltd | 高画質化方法 |
JPH027183A (ja) * | 1988-06-25 | 1990-01-11 | Toshiba Corp | 文字切出装置 |
JPH04268685A (ja) * | 1991-02-22 | 1992-09-24 | Glory Ltd | 帳票類の種類判別方法 |
JPH07141471A (ja) * | 1993-11-19 | 1995-06-02 | Sharp Corp | 文字認識方法 |
JPH0877294A (ja) * | 1994-09-06 | 1996-03-22 | Toshiba Corp | 文書画像処理装置 |
JP2007052808A (ja) * | 1996-12-27 | 2007-03-01 | Fujitsu Ltd | フォーム識別方法 |
JPH11232382A (ja) * | 1998-02-10 | 1999-08-27 | Hitachi Ltd | 罫線抽出方法及び罫線除去方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018156169A (ja) * | 2017-03-15 | 2018-10-04 | オムロン株式会社 | 文字認識装置、文字認識方法、および、文字認識プログラム |
JP7059514B2 (ja) | 2017-03-15 | 2022-04-26 | オムロン株式会社 | 文字認識装置、文字認識方法、および、文字認識プログラム |
JP6487100B1 (ja) * | 2018-05-24 | 2019-03-20 | 株式会社東芝 | 帳票処理装置及び帳票処理方法 |
JP2019204363A (ja) * | 2018-05-24 | 2019-11-28 | 株式会社東芝 | 帳票処理装置及び帳票処理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2014018482A3 (en) | 2014-03-20 |
US20140029853A1 (en) | 2014-01-30 |
CN103577817A (zh) | 2014-02-12 |
TW201405440A (zh) | 2014-02-01 |
KR101690981B1 (ko) | 2016-12-29 |
US9047529B2 (en) | 2015-06-02 |
WO2014018482A2 (en) | 2014-01-30 |
KR20150017755A (ko) | 2015-02-17 |
TWI536277B (zh) | 2016-06-01 |
JP6000455B2 (ja) | 2016-09-28 |
CN103577817B (zh) | 2017-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6000455B2 (ja) | フォーム認識方法及びフォーム認識装置 | |
Zeng et al. | Image splicing localization using PCA-based noise level estimation | |
CN113109368B (zh) | 玻璃裂纹检测方法、装置、设备及介质 | |
US8170368B2 (en) | Correcting device and method for perspective transformed document images | |
JP5844783B2 (ja) | テキスト領域を含むグレースケール文書画像を処理する方法、グレースケール文書画像の少なくともテキスト領域を二値化する方法、グレースケール文書画像においてグリッドを形成するテーブルの抽出方法及びプログラム | |
US8548253B2 (en) | Fast line linking | |
US20130294652A1 (en) | License plate character segmentation using likelihood maximization | |
US10748023B2 (en) | Region-of-interest detection apparatus, region-of-interest detection method, and recording medium | |
US9740965B2 (en) | Information processing apparatus and control method thereof | |
JP7132050B2 (ja) | テキスト行の区分化方法 | |
CN103119609B (zh) | 一种确定视频前景主体图像区域的方法和装置 | |
CN109461133A (zh) | 桥梁螺栓脱落检测方法及终端设备 | |
CN112036232B (zh) | 一种图像表格结构识别方法、系统、终端以及存储介质 | |
JP6542230B2 (ja) | 投影ひずみを補正するための方法及びシステム | |
US20230065041A1 (en) | Geometric pattern matching method and device for performing the method | |
KR101151739B1 (ko) | 텐서 보팅에 기반을 둔 컬러 클러스터링 시스템 및 그 방법 | |
JP2013080389A (ja) | 消失点推定方法、消失点推定装置及びコンピュータプログラム | |
US7440636B2 (en) | Method and apparatus for image processing | |
US7231086B2 (en) | Knowledge-based hierarchical method for detecting regions of interest | |
Lefevre et al. | A local approach for fast line detection | |
Quach et al. | A model-based approach to finding tracks in SAR CCD images | |
KR20100009451A (ko) | 영상의 그라운드 라인 결정 방법 | |
WO2015178001A1 (ja) | 画像照合システム、画像照合方法、およびプログラムを記憶する記録媒体 | |
JP2005250786A (ja) | 画像認識方法 | |
JP2011170554A (ja) | 物体認識装置、物体認識方法及び物体認識プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151118 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20151118 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160120 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20160120 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160216 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160510 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160809 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160830 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6000455 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |