JP2019074807A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents
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Description
請求項2に記載の発明は、前記予め定められた条件は、前記認識テキストの表記を変換することにより得られた変換結果と、前記入力テキストとに関する第1の条件であることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置である。
請求項3に記載の発明は、前記第1の条件は、前記変換結果が前記入力テキストに合致するという条件であることを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置である。
請求項4に記載の発明は、前記第1の条件は、前記変換結果が、前記入力画像の文字認識を行うことにより得られた複数の認識テキストの表記を変換することにより得られた複数の変換結果のうち、前記入力テキストに合致するものである、という条件であることを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置である。
請求項5に記載の発明は、2以上の変換結果が前記入力テキストに合致する場合に、前記認識テキストは、当該2以上の変換結果を得るために表記が変換された2以上の認識テキストから認識確度に応じて選択されたものであることを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置である。
請求項6に記載の発明は、前記予め定められた条件は、前記認識テキストと、前記入力テキストの表記を変換することにより得られた複数の変換結果とに関する第2の条件であることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置である。
請求項7に記載の発明は、前記第2の条件は、前記認識テキストが前記複数の変換結果の何れかに合致するという条件であることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置である。
請求項8に記載の発明は、前記第2の条件は、前記認識テキストが、前記入力画像の文字認識を行うことにより得られた複数の認識テキストのうち、前記複数の変換結果の何れかに合致するものである、という条件であることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置である。
請求項9に記載の発明は、2以上の認識テキストが前記複数の変換結果の何れかに合致する場合に、前記認識テキストは、当該2以上の認識テキストから認識確度に応じて選択されたものであることを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置である。
請求項10に記載の発明は、前記複数の認識テキストは、前記入力画像中の文字列の文字認識を行うことにより得られた複数の文字列認識結果であって、複数の文字列様式にそれぞれ合致する複数の文字列認識結果であることを特徴とする請求項4又は請求項8に記載の情報処理装置である。
請求項11に記載の発明は、前記複数の認識テキストは、前記入力画像中の文字列の文字認識を行うことにより得られた複数の文字列認識結果であって、当該文字列の各文字について当該各文字の文字認識を行うことにより得られた少なくとも1つの文字認識結果の何れかをそれぞれ含む複数の文字列認識結果であることを特徴とする請求項4又は請求項8に記載の情報処理装置である。
請求項12に記載の発明は、前記複数の認識テキストは、前記入力画像中の文字列の文字認識を行うことにより得られた複数の文字列認識結果であって、当該文字列の各文字について当該各文字の文字認識を行うことにより得られた少なくとも1つの文字認識結果の何れを含むかに応じてそれぞれに与えられた評価値に基づいて決定された複数の文字列認識結果であることを特徴とする請求項4又は請求項8に記載の情報処理装置である。
請求項13に記載の発明は、前記出力手段は、前記入力画像と、前記認識テキストとを、当該認識テキストの認識確度が予め定められた閾値よりも小さい場合には、前記学習用データとして出力しないことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置である。
請求項14に記載の発明は、入力画像を取得する画像取得手段と、前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得するテキスト取得手段と、前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、前記入力テキストが当該入力画像中の文字の表記を変換したものであっても、文字認識の学習用データとして出力する出力手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置である。
請求項15に記載の発明は、前記入力画像中の文字の表記を変換することは、当該文字が示す情報を処理するために必要な変換処理として予め定められた変換処理を行うことを含むことを特徴とする請求項14に記載の情報処理装置である。
請求項16に記載の発明は、前記変換処理は、前記文字が示す情報の内容を変換せずに、当該文字が表す情報の表現形式を変換する処理であることを特徴とする請求項15に記載の情報処理装置である。
請求項17に記載の発明は、前記変換処理は、前記文字が示す情報の内容を、当該情報の上位概念を表すように変換する処理であることを特徴とする請求項15に記載の情報処理装置である。
請求項18に記載の発明は、コンピュータに、入力画像を取得する機能と、前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得する機能と、前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、当該認識テキストと前記入力テキストとが異なっていても予め定められた条件を満たしていれば、文字認識の学習用データとして出力する機能とを実現させるためのプログラムである。
請求項19に記載の発明は、コンピュータに、入力画像を取得する機能と、前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得する機能と、前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、前記入力テキストが当該入力画像中の文字の表記を変換したものであっても、文字認識の学習用データとして出力する機能とを実現させるためのプログラムである。
請求項2の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストの表記が変換されていても、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項3の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像と関連付けて入力された入力テキストの表記が変換されていても、入力テキストと認識テキストとの合致を検証することにより、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項4の発明によれば、入力画像の文字認識を行うことにより1つの認識テキストのみを得る場合に比較して、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストに誤認識があったとしても、文字認識の学習用データの量を多くすることができる。
請求項5の発明によれば、複数の認識テキストが入力テキストに合致する場合に、有用な認識テキストを文字認識の学習用データに含めることができる。
請求項6の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストの表記が変換されていても、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項7の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像と関連付けて入力された入力テキストの表記が変換されていても、入力テキストと認識テキストとの合致を検証することにより、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項8の発明によれば、入力画像の文字認識を行うことにより1つの認識テキストのみを得る場合に比較して、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストに誤認識があったとしても、文字認識の学習用データの量を多くすることができる。
請求項9の発明によれば、複数の認識テキストが入力テキストに合致する場合に、有用な認識テキストを文字認識の学習用データに含めることができる。
請求項10の発明によれば、入力画像の文字認識を行うことにより得られる複数の認識テキストを有用なものとすることができる。
請求項11の発明によれば、入力画像の文字認識を行うことにより得られる複数の認識テキストを有用なものとすることができる。
請求項12の発明によれば、入力画像の文字認識を行うことにより得られる複数の認識テキストを有用なものとすることができる。
請求項13の発明によれば、有用でない認識テキストを文字認識の学習用データから除外することができる。
請求項14の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストの表記が変換されていても、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項15の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストに対して、入力画像中の文字が示す情報を処理するために必要な変換処理として予め定められた変換処理が行われていても、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項16の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストに対して、入力画像中の文字が示す情報の内容を変換せずに、その文字が表す情報の表現形式を変換する処理が行われていても、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項17の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストに対して、入力画像中の文字が示す情報の内容を、その情報の上位概念を表すように変換する処理が行われていても、文字認識の学習用データとすることができる。
請求項18の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像と関連付けて入力された入力テキストと認識テキストとが同じ場合にのみ文字認識の学習用データとするよう構成された場合に比較して、学習用データの量を多くすることができる。
請求項19の発明によれば、入力画像と、入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、入力画像に関連付けて入力された入力テキストの表記が変換されていても、文字認識の学習用データとすることができる。
文字認識器の学習には、学習用画像と正解テキストとからなる学習用データが必要となる。このうち、学習用画像は、文字列を画像化した文字列画像である。一文字だけを画像化した単文字画像も、一文字しかない場合の文字列画像と考えられるので、文字列画像に含まれる。また、正解テキストとは、文字列の各文字に対する文字コードを並べた文字列テキストデータである。一文字に対する文字コードも、一文字しかない場合の文字列テキストデータと考えられるので、文字列テキストデータに含まれる。
そこで、本発明の実施の形態では、画像中に記載されている文字と、入力済みテキストとが異なっていても、文字認識器の学習ができるようにした。具体的には、画像中の文字と入力済みテキストとが異なっていても予め定められた条件を満たしていれば、画像中の文字とこれにOCRを実施することで得られたOCR結果とを文字認識器の学習用データとして採用するようにした。尚、この予め定められた条件としては、画像中の文字にOCRを実施して得られたOCR結果に対して表記変換を行うことで得られた表記変換結果と、入力済みテキストとに関する条件(以下、「第1の条件」という)がある。或いは、画像中の文字にOCRを実施して得られたOCR結果と、入力済みテキストに対して逆表記変換を行うことで得られた複数の逆表記変換結果とに関する条件(以下、「第2の条件」という)もある。
第1の実施の形態は、上述した第1の条件として、表記変換結果が入力済みテキストに合致するという条件を採用した場合の実施の形態である。
年の様々な表記形式を標準的な表記形式に変換することが考えられる。例えば、「*年」を「*」に変換するように、西暦の年表記の「年」を除去する変換がある。また、「平成*年」を「YYYY」に変換するように、平成の年表記を西暦の年表記における4桁の数字とする変換もある。これは、「平成」だけでなく、他の元号について適用可能である。更に、「‘??年」を「19??」とする変換や、「‘??年」を「20??」とする変換もある。更にまた、「平成*」を「YYYY」に変換するように、平成の年表記(「年」がない)を西暦の年表記における4桁の数字とする変換もある。これも、「平成」だけでなく、他の元号について適用可能である。尚、上記において、「*」は任意の数字とし、「?」は任意の1桁の数字とする。
日付の様々な表記形式を標準的な表記形式に変換することが考えられる。例えば、「YYYY年MM月DD日」を「YYYY/MM/DD」とする変換がある。
住所の様々な表記形式を標準的な表記形式に変換することが考えられる。例えば、「一丁目5番6号」を「1−5−6」とする変換がある。
アルファベットの大文字を小文字で入力する仕様の場合は、大文字を小文字に変換することが考えられる。或いは、メールアドレスの大文字と小文字とが混在した表記形式を標準的な表記形式に変換することが考えられる。
漢数字をアラビア数字で入力する仕様の場合は、漢数字をアラビア数字に変換することが考えられる。例えば、「千五十」を「1050」とする変換がある。
例えば旧字体が入力できない場合等に、旧字体を新字体に変換することが考えられる。
ある概念を表すのに通常よく用いられる表記をその概念を表す標準的な表記に変換することが考えられる。例えば、「盲腸」を「急性虫垂炎」とする変換がある。
ある概念を表す表記をその概念の上位概念を表す表記に変換することが考えられる。例えば、ある菓子を表す表記を、その菓子のカテゴリー(チョコレート菓子等)を表す表記とする変換がある。
第2の実施の形態は、上述した第2の条件として、OCR結果が複数の逆表記変換結果の何れかに合致するという条件を採用した場合の実施の形態である。
第3の実施の形態は、上述した第1の条件として、複数の表記変換結果の中に入力済みテキストに合致する表記変換結果があるという条件を採用した場合の実施の形態である。
第4の実施の形態は、上述した第2の条件として、複数のOCR結果の中に複数の逆表記変換結果の何れかに合致するOCR結果があるという条件を採用した場合の実施の形態である。
第1乃至第4の実施の形態において、突合部16〜46による突合の結果が合致であったとしても、学習用データ出力部17〜47が入力画像及びOCR結果を学習用データとして出力しない、という構成としてもよい。即ち、文字列の認識結果における確度値が予め定めた閾値以下である場合には学習用データとして採用しないようにしてもよい。
第1乃至第4の実施の形態における学習用データ生成装置10〜40は、汎用のコンピュータにより実現される。そこで、学習用データ生成装置10〜40がコンピュータ90により実現されるものとして、このコンピュータ90のハードウェア構成について説明する。
第1乃至第4の本実施の形態における学習用データ生成装置10〜40が行う処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。
Claims (19)
- 入力画像を取得する画像取得手段と、
前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得するテキスト取得手段と、
前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、当該認識テキストと前記入力テキストとが異なっていても予め定められた条件を満たしていれば、文字認識の学習用データとして出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 前記予め定められた条件は、前記認識テキストの表記を変換することにより得られた変換結果と、前記入力テキストとに関する第1の条件であることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記第1の条件は、前記変換結果が前記入力テキストに合致するという条件であることを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記第1の条件は、前記変換結果が、前記入力画像の文字認識を行うことにより得られた複数の認識テキストの表記を変換することにより得られた複数の変換結果のうち、前記入力テキストに合致するものである、という条件であることを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
- 2以上の変換結果が前記入力テキストに合致する場合に、前記認識テキストは、当該2以上の変換結果を得るために表記が変換された2以上の認識テキストから認識確度に応じて選択されたものであることを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。
- 前記予め定められた条件は、前記認識テキストと、前記入力テキストの表記を変換することにより得られた複数の変換結果とに関する第2の条件であることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記第2の条件は、前記認識テキストが前記複数の変換結果の何れかに合致するという条件であることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記第2の条件は、前記認識テキストが、前記入力画像の文字認識を行うことにより得られた複数の認識テキストのうち、前記複数の変換結果の何れかに合致するものである、という条件であることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
- 2以上の認識テキストが前記複数の変換結果の何れかに合致する場合に、前記認識テキストは、当該2以上の認識テキストから認識確度に応じて選択されたものであることを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記複数の認識テキストは、前記入力画像中の文字列の文字認識を行うことにより得られた複数の文字列認識結果であって、複数の文字列様式にそれぞれ合致する複数の文字列認識結果であることを特徴とする請求項4又は請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記複数の認識テキストは、前記入力画像中の文字列の文字認識を行うことにより得られた複数の文字列認識結果であって、当該文字列の各文字について当該各文字の文字認識を行うことにより得られた少なくとも1つの文字認識結果の何れかをそれぞれ含む複数の文字列認識結果であることを特徴とする請求項4又は請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記複数の認識テキストは、前記入力画像中の文字列の文字認識を行うことにより得られた複数の文字列認識結果であって、当該文字列の各文字について当該各文字の文字認識を行うことにより得られた少なくとも1つの文字認識結果の何れを含むかに応じてそれぞれに与えられた評価値に基づいて決定された複数の文字列認識結果であることを特徴とする請求項4又は請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記出力手段は、前記入力画像と、前記認識テキストとを、当該認識テキストの認識確度が予め定められた閾値よりも小さい場合には、前記学習用データとして出力しないことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 入力画像を取得する画像取得手段と、
前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得するテキスト取得手段と、
前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、前記入力テキストが当該入力画像中の文字の表記を変換したものであっても、文字認識の学習用データとして出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 前記入力画像中の文字の表記を変換することは、当該文字が示す情報を処理するために必要な変換処理として予め定められた変換処理を行うことを含むことを特徴とする請求項14に記載の情報処理装置。
- 前記変換処理は、前記文字が示す情報の内容を変換せずに、当該文字が表す情報の表現形式を変換する処理であることを特徴とする請求項15に記載の情報処理装置。
- 前記変換処理は、前記文字が示す情報の内容を、当該情報の上位概念を表すように変換する処理であることを特徴とする請求項15に記載の情報処理装置。
- コンピュータに、
入力画像を取得する機能と、
前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得する機能と、
前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、当該認識テキストと前記入力テキストとが異なっていても予め定められた条件を満たしていれば、文字認識の学習用データとして出力する機能と
を実現させるためのプログラム。 - コンピュータに、
入力画像を取得する機能と、
前記入力画像に関連付けて入力された入力テキストを取得する機能と、
前記入力画像と、当該入力画像の文字認識を行うことにより得られた認識テキストとを、前記入力テキストが当該入力画像中の文字の表記を変換したものであっても、文字認識の学習用データとして出力する機能と
を実現させるためのプログラム。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021059848A1 (ja) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | AI inside株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
WO2024082891A1 (zh) * | 2022-10-20 | 2024-04-25 | 华为技术有限公司 | 一种数据处理方法及相关设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11175664A (ja) * | 1997-12-08 | 1999-07-02 | Fujitsu Ltd | 文字認識装置及び方法並びにプログラム記憶媒体 |
JP2001134715A (ja) * | 1999-11-05 | 2001-05-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 知識処理を行なう文字認識システム |
JP2013238999A (ja) * | 2012-05-15 | 2013-11-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2015069256A (ja) * | 2013-09-27 | 2015-04-13 | 株式会社日立製作所 | 文字識別システム |
-
2017
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11175664A (ja) * | 1997-12-08 | 1999-07-02 | Fujitsu Ltd | 文字認識装置及び方法並びにプログラム記憶媒体 |
JP2001134715A (ja) * | 1999-11-05 | 2001-05-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 知識処理を行なう文字認識システム |
JP2013238999A (ja) * | 2012-05-15 | 2013-11-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2015069256A (ja) * | 2013-09-27 | 2015-04-13 | 株式会社日立製作所 | 文字識別システム |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021059848A1 (ja) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | AI inside株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP2021056659A (ja) * | 2019-09-27 | 2021-04-08 | AI inside株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
WO2024082891A1 (zh) * | 2022-10-20 | 2024-04-25 | 华为技术有限公司 | 一种数据处理方法及相关设备 |
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