JP2857367B2

JP2857367B2 - Number recognition method

Info

Publication number: JP2857367B2
Application number: JP8085984A
Authority: JP
Inventors: 統之近藤; 栄次郎成川
Original assignee: PURASUMITSUKU KK
Current assignee: PURASUMITSUKU KK
Priority date: 1996-03-15
Filing date: 1996-03-15
Publication date: 1999-02-17
Anticipated expiration: 2016-03-15
Also published as: JPH09251512A

Description

DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、例えば、画面上
あるいは印刷物に表示された数字等の認識方法に関する
ものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for recognizing a numeral or the like displayed on a screen or in a printed matter.

【０００２】さらには、この発明は、例えば場外馬券売
り場や地方競馬場のように場内ＴＶにより、中央で開催
されている競馬のオッズ情報は画面を通して見ることは
できるが、該場内ＴＶの近辺にはデータ回線はもとよ
り、電話回線も配設されていない場合に、該オッズ情報
を上記場内ＴＶの画像より取り込んでプリントアウトす
るオッズ情報出力装置に用いられる数字等の認識方法に
関する。Further, according to the present invention, the odds information of a horse race held in the center can be seen through a screen by a TV inside the hall, for example, at an off-street betting counter or a local racetrack. The present invention relates to a method for recognizing numbers and the like used in an odds information output device for taking out the odds information from the image of the on-site TV and printing it out when neither a telephone line nor a data line is provided.

【０００３】[0003]

【従来の技術】従来、数字等の文字あるいは画像の認識
方法は数多く研究されている。手書き文字の認識は誤認
識が多く実用化にいたっていないが、数字とか文字とか
の、数が限られていて、しかも画像表示とか印刷物のよ
うに表示パターンが規格定型化されているものは比較的
同定作業が容易なため実用化に供されている。2. Description of the Related Art Many methods for recognizing characters or images such as numbers have been studied. Handwritten character recognition is often misrecognized and has not yet been put to practical use.However, there is a limited number of numbers and characters, and comparisons are also made between standard display patterns such as image displays and printed materials. Since the identification work is easy, it has been put to practical use.

【０００４】しかし、その認識方法はかなり複雑であっ
て、バーコード読取りのように簡便で正確なものはなか
なか出現しない。この発明は、このような数が限られて
いて、しかも画像表示とか印刷物のように表示パターン
が規格定型化されている数字等の認識を簡便で正確に行
う方法を提供するものである。[0004] However, the recognition method is quite complicated, and a simple and accurate method such as bar code reading does not readily appear. The present invention provides a method for easily and accurately recognizing a number or the like having such a limited number and having a standard display pattern such as an image display or a printed matter.

【０００５】[0005]

【発明が解決しようとする課題】この発明は、このよう
な数が限られていて、しかも画像表示とか印刷物のよう
に表示パターンが規格定型化されている数字等の認識を
簡便で正確に行う方法を提供することを目的とするもの
である。According to the present invention, such numbers are limited, and the recognition of numbers and the like whose display patterns are standardized like image display or printed matter is performed simply and accurately. It is intended to provide a method.

【０００６】[0006]

【課題を解決するための手段】この発明に係る数字認識
方法は、対象とする標本パターンを所定の数の複数行、
複数列のドット・パターンに変換し、同様に変換された
前記定型化されている数字の標準パターン上の特徴を捕
らえて、上記標本パターンに該特徴があるか否かを識別
することにより数字を階層的に分類することによって、
最終的に上記標本パターンがどの数字に相当するかを同
定するものである。According to the number recognition method of the present invention, a target sample pattern is formed by a predetermined number of plural rows,
The number is converted into a plurality of rows of dot patterns, and the features of the standardized numbers that have been similarly converted are captured on a standard pattern, and the numbers are identified by identifying whether or not the sample pattern has the features. By classifying hierarchically,
Finally, what number the sample pattern corresponds to is identified.

【０００７】[0007]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の一実施の形態について説明する。図１にはこの発明に
用いられるシステムの概要を示す。図１において１はビ
デオカメラであり、この実施例ではこのビデオカメラに
より競馬の配当表示画面を撮影する。この配当率のこと
を一般にオッズという。なお、この配当表示画面は通
常、配当表示板から配信され場内、あるいは場外馬券売
り場の近辺のＴＶに表示されているものである。An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 shows an outline of a system used in the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a video camera. In this embodiment, a payout display screen of a horse race is photographed by the video camera. This dividend rate is generally called odds. Note that the payout display screen is normally displayed on a TV near the betting ticket counter in the venue or out of the venue distributed from the payout display board.

【０００８】２は、ビデオカメラ１が出力するビデオ信
号をデジタル・ビデオデータに変換するＡ／Ｄ変換器で
ある。３はＶ−ＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ−ＲａｎｄｏｍＡ
ｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）であり、Ａ／Ｄ変換器出力
を例えば６４０×４８０の画素の各々に対応する画素デ
ータ（８ビット・データ）として記憶する。４は読み出
し専用のＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、５は認識した数字
等を表示する表示装置である。これらＡ／Ｄ変換器２、
Ｖ−ＲＡＭ３、メモリ４及び表示装置５はバスライン６
に接続され、ＣＰＵ７によって制御される。配当表示板
から撮影された配当率（以下、オッズという。）は場内
ＴＶ上の所定の位置に、図２の如く数字のドット・パタ
ーンが表示される。図２は、代表的なドット・パターン
である。該表示された画像は上記ビデオカメラ１により
再度撮影され、画素データ（８ビット・データ）として
記憶される。場内ＴＶ上のオッズ表示は位置が規定され
ているので、位置合わせは容易である。Reference numeral 2 denotes an A / D converter for converting a video signal output from the video camera 1 into digital video data. 3 is a V-RAM (Video-Random A)
Access Memory), and stores the output of the A / D converter as pixel data (8-bit data) corresponding to each of 640 × 480 pixels, for example. Reference numeral 4 denotes a memory such as a read-only ROM or RAM, and reference numeral 5 denotes a display device for displaying recognized numbers and the like. These A / D converters 2,
The V-RAM 3, the memory 4, and the display device 5 are connected to a bus line 6.
And is controlled by the CPU 7. As for the payout rate (hereinafter referred to as odds) photographed from the payout display plate, a numerical dot pattern is displayed at a predetermined position on the TV in the hall as shown in FIG. FIG. 2 is a typical dot pattern. The displayed image is taken again by the video camera 1 and stored as pixel data (8-bit data). Since the position of the odds display on the TV in the hall is defined, the positioning is easy.

【０００９】図２の如く、ＴＶ画面状の表示はドット・
パターンであり、この実施例の場合、１数字当たり１２
×１８のドット・マトリクスである。誤認識率を考慮
し、なるべく処理を簡単化するため、この実施例では図
３〜図４に示す如く、この１２×１８のドット・マトリ
クスを６×９のドット・マトリクスに圧縮変換する。上
記圧縮変換は、縦２ドット横２ドットの前記８ビット・
データを単純加算し、合計値がある閾値より大きいか否
かによって１，０に変換する。図４は、上記６×９のド
ット・マトリクスの一つを記号を示すために表示したも
のである。図３において、（ａ）〜（ｊ）はこの実施例
の圧縮変換後のそれぞれ０〜９を表示する標準パターン
である。また、図３において、点線で囲んだ部分は後で
述べるように、この実施例で各数字パターンの特徴点と
して抽出する部分の代表例である。[0009] As shown in FIG.
This is a pattern, and in this embodiment, 12
It is a × 18 dot matrix. In order to simplify processing as much as possible in consideration of the erroneous recognition rate, this embodiment compresses and converts this 12 × 18 dot matrix into a 6 × 9 dot matrix as shown in FIGS. The above-mentioned compression conversion is performed by the above-mentioned 8-bit data of 2 dots vertically and 2 dots horizontally.
The data is simply added and converted to 1,0 depending on whether the sum is greater than a certain threshold. FIG. 4 shows one of the 6 × 9 dot matrices for indicating symbols. In FIG. 3, (a) to (j) are standard patterns indicating 0 to 9 after the compression conversion in this embodiment. In FIG. 3, a portion surrounded by a dotted line is a representative example of a portion extracted as a feature point of each numeral pattern in this embodiment, as described later.

【００１０】図３をよく見ると分かるように、このパタ
ーンは３と５は第４行に横棒があり、６と８と９は第５
行に横棒がある。また、第７行に横棒があるのは４だけ
である。このような特徴点はたいていのパターンに存在
するので、どこを特徴点として定めるかはそのパターン
に応じて任意に定めることができる。この発明はこの特
徴点の抽出に各行または各列の１，０の積算値を用いて
いる点を特徴としている。該積算値をパロメータとして
用いることにより、同定作業が非常に簡便化されてい
る。As can be seen from FIG. 3, this pattern has a horizontal bar in the fourth row for 3 and 5 and a fifth bar for 6 and 8 and 9 in the fifth row.
There are horizontal bars in the row. Also, there are only 4 bars in the seventh row. Since such feature points exist in most patterns, it is possible to arbitrarily determine which feature point is determined according to the pattern. The present invention is characterized in that the integrated value of 1, 0 in each row or each column is used for extracting the feature points. The identification operation is greatly simplified by using the integrated value as a parameter.

【００１１】以下、具体的な認識方法について図５〜図
７のフローチャートを用いて説明する。図５〜図７にお
いて、Ｙ０〜Ｙ８は各行の積算値を示し、Ｓ１，Ｓ２及
びＳ３はそれぞれ第１列、第６列の上部及び第１列下部
の積算値を表し、それぞれの計算式は図４の記号を使う
と、以下の通りである。Hereinafter, a specific recognition method will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 5 to 7, Y0 to Y8 indicate integrated values of each row, S1, S2, and S3 indicate integrated values of the first column, the upper part of the sixth column, and the lower part of the first column, respectively. Using the symbols in FIG.

【００１２】[0012]

【数１】 (Equation 1)

【００１３】[0013]

【数２】 (Equation 2)

【００１４】[0014]

【数３】 (Equation 3)

【００１５】[0015]

【数４】 (Equation 4)

【００１６】[0016]

【数５】 (Equation 5)

【００１７】[0017]

【数６】 (Equation 6)

【００１８】[0018]

【数７】 (Equation 7)

【００１９】[0019]

【数８】 (Equation 8)

【００２０】[0020]

【数９】 (Equation 9)

【００２１】[0021]

【数１０】 (Equation 10)

【００２２】[0022]

【数１１】 [Equation 11]

【００２３】[0023]

【数１２】Ｓ１＝Ｄ（０，２）＋Ｄ（０，３）・・・・・・(12)S1 = D (0,2) + D (0,3) (12)

【００２４】[0024]

【数１３】Ｓ２＝Ｄ（５，２）＋Ｄ（５，３）・・・・・・(13)S2 = D (5,2) + D (5,3) (13)

【００２５】[0025]

【数１４】Ｓ３＝Ｄ（０，５）＋Ｄ（０，６）・・・・・・(14)S3 = D (0,5) + D (0,6) (14)

【００２６】まず、図８に示す如く、前記６×９のドッ
ト・マトリクスについて、第３行、第４行…第７行の各
行の１，０をすべて加算した積算値（Ｙ２〜Ｙ６）を求
め、該積算値の最大値と最小値および該最大、最小が生
じた行数を求める（図５、Ｓａ５）。この時図３（ｄ）
に「第３〜７行」と図示されるように抽出し、第１〜２
行及び第８〜９行を除外したのは、この実施例の数字パ
ターンは上部、下部の領域に横棒が存在する確率が多
く、識別情報としての価値が小さいからである。First, as shown in FIG. 8, with respect to the 6 × 9 dot matrix, the integrated value (Y2 to Y6) obtained by adding all 1, 0 of each of the third, fourth,. Then, the maximum value and the minimum value of the integrated value and the number of rows where the maximum value and the minimum value occur are determined (FIG. 5, Sa5). At this time, FIG.
Are extracted as shown in FIG.
The rows and the eighth and ninth rows are excluded because the numerical pattern of this embodiment has a high probability that a horizontal bar exists in the upper and lower regions, and has a small value as identification information.

【００２７】上記第３〜７行の積算値の内で、（イ）最
大値と最小値が同じ時（図５、Ｓａ６）、もしくは上記
第３行の積算値が最大となった時（同図、Ｓａ１４）、
上記標本画像が０、１、７のいずれかであると判定す
る。この理由は、図３を見れば、０、１、７は、上記第
３〜７行の積算値が全て同じ値になることによって理解
できるであろう。なお、上記第３行の積算値が最大とな
った時、上記標本画像が０、１、７のいずれかであると
判定しているのは、この実施例のパターンでは第３行の
積算値が最大となる数字は存在しないが、仮にノイズ等
により第３行の積算値が最大となった場合はここを暫定
的分類先として指定しているだけのことである。Of the integrated values in the third to seventh rows, (a) when the maximum value and the minimum value are the same (FIG. 5, Sa6), or when the integrated value in the third row becomes the maximum (see FIG. Figure, Sa14),
It is determined that the sample image is one of 0, 1, and 7. The reason for this can be understood from FIG. 3 in that 0, 1, and 7 are all the same in the integrated values of the third to seventh rows. It should be noted that when the integrated value of the third row is the maximum, it is determined that the sample image is 0, 1, or 7 because the integrated value of the third row is determined in the pattern of this embodiment. Does not exist, but if the integrated value in the third row becomes maximum due to noise or the like, this is simply designated as a provisional classification destination.

【００２８】同様にして、（ロ）第４行の積算値が最大
値となるのは３、５のいずれかであり（図５、Ｓａ１
５）、（ハ）第５行の積算値が最大値となるのは６、
８、９のいずれかである（図５、Ｓａ２０）。同じく、
（ニ）第６行の積算値が最大となるのは２であり（図
５、Ｓａ２８）、（ホ）第７行の積算値が最大となるの
は４である（図５、Ｓａ２９）。以上で、第１段階の分
類分けを終了する。Similarly, (b) the integrated value of the fourth row has the maximum value at any of 3 and 5 (FIG. 5, Sa1).
5), (c) The maximum value of the integrated value in the fifth row is 6,
8 or 9 (FIG. 5, Sa20). Similarly,
(D) The maximum value of the integrated value in the sixth line is 2 (FIG. 5, Sa28), and (e) the maximum value of the integrated value in the seventh line is 4 (Sa29 in FIG. 5). Thus, the first-stage classification is completed.

【００２９】次いで、０、１、７の群を細分類する方法
を図６（ａ）を用いて以下に述べる。上記（イ）の０、
１、７のいずれかの場合、図９に示されるように、さら
に第１列と第４列の積算値（Ｘ０，Ｘ３）を比較し、
（ヘ）第１列の積算値（Ｘ０）の方が第４列の積算値
（Ｘ３）より大きい時は、数字は０であると判定する
（図６（ａ）、Ｓａ９）。この理由は、図３を見れば０
の場合は第１列に縦の線が存在することによって理解で
きるであろう。Next, a method of subclassifying the groups 0, 1, and 7 will be described below with reference to FIG. 0 in the above (a),
In any of the cases 1 and 7, as shown in FIG. 9, the integrated values (X0, X3) of the first column and the fourth column are further compared,
(F) When the integrated value (X0) in the first column is larger than the integrated value (X3) in the fourth column, it is determined that the number is 0 (FIG. 6 (a), Sa9). The reason for this is 0 in FIG.
Can be understood by the presence of a vertical line in the first column.

【００３０】第１列の積算値が第４列の積算値以下であ
る場合は、１か７となるので、これを分けるためにさら
に第１行と第２行の積算値（Ｙ０、Ｙ１）を比較する
（図６（ａ）、Ｓａ１１）。（ト）第１行の積算値（Ｙ
０）が大きければ７であり（図６（ａ）、Ｓａ１２）、
（チ）第２行の方（Ｙ１）が大きければ１である（図６
（ａ）、Ｓａ１３）。これは図３を見れば、７は第１行
に横棒があり、１は第２行に横棒があることから理解で
きるであろう。When the integrated value of the first column is equal to or less than the integrated value of the fourth column, the value is 1 or 7. To divide the integrated value, the integrated values (Y0, Y1) of the first and second rows are further divided. (FIG. 6A, Sa11). (G) The integrated value of the first row (Y
0) is 7 if large (FIG. 6 (a), Sa12),
(H) It is 1 when the second row (Y1) is larger (FIG. 6).
(A), Sa13). This can be seen in FIG. 3 from the fact that 7 has a horizontal bar in the first row and 1 has a horizontal bar in the second row.

【００３１】次に、上記（ロ）の３、５のいずれかの場
合は、図１０に示されるように、第１列上部の積算値の
和と第６列上部の積算値の和とを比較する（図６
（ｂ）、Ｓａ１７）。（リ）第１列上部の方が大きかっ
たら５（同図、Ｓａ１８）、（ヌ）第６列上部の方が大
きかったら３である（同図、Ｓａ１９）。これは図３を
見れば、５は上部右側が開いており、３は同じく左側が
開いていることから理解できるであろう。Next, in any of the cases (3) and (5) in (b), as shown in FIG. 10, the sum of the integrated values in the upper part of the first column and the sum of the integrated values in the upper part of the sixth column are calculated. Compare (Fig. 6
(B), Sa17). (I) 5 if the upper part of the first row is larger (Sa18 in the figure), and (nu) 3 if the upper part of the sixth row is larger (Sa19 in the figure). This can be seen from FIG. 3 in that 5 is open on the upper right side and 3 is also open on the left side.

【００３２】上記（ハ）の６、８、９のいずれかの場合
は、図１１に示すように、第１列下部の積算値の和と第
６列上部の積算値の和を比較する（図７、Ｓａ２２）。
（ル）第６列上部の方が大きかったら９であり（同図、
Ｓａ２３）、（ヲ）第１列下部の方が大きかったら６
（同図、Ｓａ２５）であり、（ワ）両者が等しかったら
８である（図７、Ｓａ２６）。これは図３を見れば、６
は上部右側が開いており、９は下部左側が開いており、
８は両方閉じていることから理解できるであろう。以上
で第２段階の分類を終了し、上記第１、第２の階層的分
類分けにより最終的に０〜９の全てに分類できたことに
なる。In any of the above cases (6), (8) and (9), as shown in FIG. 11, the sum of the integrated values in the lower part of the first column and the sum of the integrated values in the upper part of the sixth column are compared (FIG. 11). (FIG. 7, Sa22).
(R) If the upper part of the sixth column is larger, it is 9 (see FIG.
Sa23), (ヲ) 6 if the lower part of the first row is larger
(FIG. 7, Sa25), and (W) is 8 if both are equal (FIG. 7, Sa26). This is 6 in FIG.
Is open on the upper right side, 9 is open on the lower left side,
8 can be seen from the fact that both are closed. This completes the second stage of classification, and the first and second hierarchical classifications have finally resulted in the classification into all of 0-9.

【００３３】[0033]

【発明の効果】この発明は、以上説明したように、複数
行、複数列のドット・マトリクスで、予め定型化されて
表示されている数字画像が、０〜９のいずれの数字に相
当するかを判定する数字画像認識方法において、判定し
ようとする標本画像について上記ドット・マトリクスの
いくつかの特定の行または列の（１，０）を積算し、該
積算された複数の積算値の内、最大となった行または
列、もしくは最小となった行または列を求め、該求めら
れた行または列の上記マトリクス上の位置により、上記
標本画像が０〜９を分類した複数の群のいずれに属する
かを判断することを特徴としているので、正確かつ簡単
に数字を認識することができ、しかもその信頼性も高い
ものである。According to the present invention, as described above, which of the numbers 0 to 9 corresponds to a numerical image which is displayed in a fixed form in a dot matrix of a plurality of rows and a plurality of columns in advance. In the numerical image recognition method for determining, the (1, 0) of some specific rows or columns of the dot matrix are integrated for the sample image to be determined, and among the integrated values, The largest row or column or the smallest row or column is determined, and the sample image is classified into any of a plurality of groups in which the sample image is classified from 0 to 9 according to the position of the determined row or column on the matrix. Since it is characterized by judging whether a number belongs, a number can be recognized accurately and easily, and the reliability is high.

[Brief description of the drawings]

【図１】この発明に用いられるシステムの概要を示す図
である。FIG. 1 is a diagram showing an outline of a system used in the present invention.

【図２】場内ＴＶ上の所定の位置に表示される、オッズ
数字の表示パターンを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a display pattern of odds numerals displayed at a predetermined position on a TV in a hall.

【図３】数字表示のドット・パターンである、１２×１
８のドット・マトリクスを６×９のドット・マトリクス
に圧縮変換したものを示す図である。FIG. 3 is a dot pattern of a numerical display, 12 × 1
FIG. 8 is a diagram showing a result of compression conversion of an 8 dot matrix into a 6 × 9 dot matrix.

【図４】６×９のドット・マトリクスの位置を説明する
図である。FIG. 4 is a diagram illustrating the position of a 6 × 9 dot matrix.

【図５】第１段階の分類分けを示すフローチャートであ
る。FIG. 5 is a flowchart showing a first-stage classification.

【図６】第２段階の分類分けを示すフローチャートであ
る。FIG. 6 is a flowchart showing a second-stage classification.

【図７】第２段階の分類分けを示すフローチャートであ
る。FIG. 7 is a flowchart showing a second-stage classification.

【図８】第１段階の分類分けを示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing a first-stage classification.

【図９】第２段階の分類分けを示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing a second-stage classification.

【図１０】第２段階の分類分けを示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing a second-stage classification.

【図１１】第２段階の分類分けを示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing a second-stage classification.

[Explanation of symbols]

１ビデオカメラ２Ａ／Ｄ変換器３Ｖ−ＲＡＭ４メモリ５表示装置６バス７ＣＰＵ Reference Signs List 1 video camera 2 A / D converter 3 V-RAM 4 memory 5 display device 6 bus 7 CPU

Claims

(57) [Claims]

1. A numerical image which is displayed in a form of a dot matrix of a plurality of rows and a plurality of columns, which is stylized in advance, is 0 to
9. In the numerical image recognition method for determining which number corresponds to 9, the (1,0) of some specific rows or columns of the dot matrix is integrated for a sample image to be determined, Among the obtained integrated values, the largest row or column, or the smallest row or column is obtained, and the obtained row or column position on the matrix is determined as follows:
A number recognizing method characterized by determining to which of a plurality of groups the sample image belongs from 0 to 9.

2. The multi-row, multi-column dot matrix is 6.times.9, and the specific rows or columns are third to seventh.
2. The number recognition method according to claim 1, wherein the number is a line.

3. When the maximum value and the minimum value are the same among the integrated values of the third to seventh rows, or when the integrated value of the third row is the maximum, the sample image is 0, 1, 3. The number recognition method according to claim 2, wherein the number is determined to be any one of the following numbers:

4. When the integrated value of the fourth line becomes maximum,
3. The method according to claim 2, wherein the sample image is determined to be one of 3 and 5.

5. When the integrated value of the fifth line becomes maximum,
3. The number recognition method according to claim 2, wherein the sample image is determined to be any one of 6, 8, and 9.

6. When the integrated value of the sixth line becomes maximum,
3. The method according to claim 2, wherein the sample image is determined to be 2.

7. When the integrated value in the seventh line becomes the maximum,
3. The number recognition method according to claim 2, wherein the sample image is determined to be 4.

8. The number recognition method according to claim 3, wherein
A digit recognition method, further comprising comparing the integrated values of the first and fourth columns and determining that the sample image is 0 when the former is larger than the latter.

9. The number recognition method according to claim 3, wherein
When the integrated value of the first and fourth columns is compared and the former is less than the latter, the integrated values of the first and second rows are further compared, and the integrated value of the first row is equal to or less than the integrated value of the second row When the sample image is 1
Wherein the sample image is determined to be 7 when the integrated value of the first row is larger than the integrated value of the second row.

10. The numeral recognition method according to claim 4, wherein the integrated values of the upper part of the first column and the upper part of the sixth column are compared, and when the former is larger than the latter, it is determined that the sample image is 5, and the former is determined. In the latter case, it is determined that the sample image is 3.

11. The number recognition method according to claim 5, wherein the integrated values of the lower part of the first column and the upper part of the sixth column are compared, and when the values match, it is determined that the sample image is 8. A digit recognition method comprising: judging that the sample image is 6 when the former is larger than the latter, and judging that the sample image is 9 when the former is smaller than the latter.