JP2993252B2 - 同形異文字判別方法および装置 - Google Patents
同形異文字判別方法および装置Info
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- 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
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/148—Segmentation of character regions
- G06V30/158—Segmentation of character regions using character size, text spacings or pitch estimation
-
- 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
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- 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)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば光学式文字認識
装置に用いられる同形異文字判別方法および装置に関す
る。
装置に用いられる同形異文字判別方法および装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】例えば「Ｃ」と「ｃ］のように、形状が
ほぼ同じでもキャラクタとして異なる同形異文字があ
り、文字認識装置ではそのような文字であっても大文字
か、小文字かを認識する必要がある。
ほぼ同じでもキャラクタとして異なる同形異文字があ
り、文字認識装置ではそのような文字であっても大文字
か、小文字かを認識する必要がある。
【０００３】この判別方法として従来は例えば、１行の
文字列を切出したときの行の縦幅を記憶しておき、それ
に対する文字矩形の割合が一定値以上であれば大文字、
それ以下であれば小文字として認識する方法を取ってい
る。
文字列を切出したときの行の縦幅を記憶しておき、それ
に対する文字矩形の割合が一定値以上であれば大文字、
それ以下であれば小文字として認識する方法を取ってい
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の方法は行縦幅が正確に測定されることを前提
としており、例えば「ａｎｏｕｎｃｅ」のように１行中
に縦幅の小さい文字しか存在しないとき、あるいは１行
が傾いて入力されたときなどのように行縦幅が正確に測
定できない場合は判別が困難であった。また、「ｐ］、
「Ｐ」のように、縦幅の差がほとんどない同形異文字の
判別も非常に困難であった。
うな従来の方法は行縦幅が正確に測定されることを前提
としており、例えば「ａｎｏｕｎｃｅ」のように１行中
に縦幅の小さい文字しか存在しないとき、あるいは１行
が傾いて入力されたときなどのように行縦幅が正確に測
定できない場合は判別が困難であった。また、「ｐ］、
「Ｐ」のように、縦幅の差がほとんどない同形異文字の
判別も非常に困難であった。
【０００５】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
もので、認識の処理が終了した１行の文字列の内、所定
の文字から文字毎に定められた切出し位置・大きさ等の
数種類の特徴を抽出して、標準大小文字サイズ推定と基
準線推定を行い、その推定結果と同形異文字の切出し位
置・大きさを比較することによって、同形異文字を判別
するようにするものである。
もので、認識の処理が終了した１行の文字列の内、所定
の文字から文字毎に定められた切出し位置・大きさ等の
数種類の特徴を抽出して、標準大小文字サイズ推定と基
準線推定を行い、その推定結果と同形異文字の切出し位
置・大きさを比較することによって、同形異文字を判別
するようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この様な課題を解決する
ために本発明の同形異文字判別方法および装置は、入力
された文書画像から文字をその外接矩形に沿って切出し
て認識し、文字コードに変換して文字認識するにあた
り、認識処理が終了した１行の文字列の内、所定の文字
から文字毎に定められた外接矩形の複数の特徴を抽出し
（ステップ１５０）、抽出結果から、一行の文字列にお
ける、標準的な大文字のサイズと小文字のサイズを推定
するとともに、大文字に対する基準線と小文字に対する
基準線を推定し（ステップ１５１）、推定結果から、同
形異文字の判別に用いる閾値を求め（ステップ１５
３）、認識結果から得られる同形異文字の外接矩形の座
標または大きさと、閾値とを比較して同形異文字を判別
する（ステップ１５４）ことを特徴とする。
ために本発明の同形異文字判別方法および装置は、入力
された文書画像から文字をその外接矩形に沿って切出し
て認識し、文字コードに変換して文字認識するにあた
り、認識処理が終了した１行の文字列の内、所定の文字
から文字毎に定められた外接矩形の複数の特徴を抽出し
（ステップ１５０）、抽出結果から、一行の文字列にお
ける、標準的な大文字のサイズと小文字のサイズを推定
するとともに、大文字に対する基準線と小文字に対する
基準線を推定し（ステップ１５１）、推定結果から、同
形異文字の判別に用いる閾値を求め（ステップ１５
３）、認識結果から得られる同形異文字の外接矩形の座
標または大きさと、閾値とを比較して同形異文字を判別
する（ステップ１５４）ことを特徴とする。
【０００７】
【作用】認識結果から標準大小文字サイズの推定、基準
線推定、閾値設定が行われ、その結果に基づいて同形異
文字の判別が行われる。
線推定、閾値設定が行われ、その結果に基づいて同形異
文字の判別が行われる。
【０００８】
【実施例】次に、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図１は本発明の同形異文字判別方法を適用した装
置の一実施例を示すブロック図であり、図２はその動作
を示すフローチャートである。図１および図２におい
て、文書画像は画像入力部１を介して取込まれて（ステ
ップ１００）、行切出しが行われる（ステップ１０
１）。
する。図１は本発明の同形異文字判別方法を適用した装
置の一実施例を示すブロック図であり、図２はその動作
を示すフローチャートである。図１および図２におい
て、文書画像は画像入力部１を介して取込まれて（ステ
ップ１００）、行切出しが行われる（ステップ１０
１）。
【０００９】その行切出しの行われたデータから文字切
出部２において更に１行内の文字が文字毎の外接矩形に
沿って切出され（ステップ１０２）、そこで切出された
文字が文字形状認識部３において１行内の文字認識が行
われる（ステップ１０３）。そして、その認識結果と、
文字切出部２から供給される外接矩形の切出し位置と大
きさの情報によって、同形異文字判別部４で、図６を用
いて後述される処理により、外接矩形の特徴が抽出さ
れ、標準的な大文字のサイズと小文字のサイズ、および
大文字に対する基準線と小文字に対する基準線が推定さ
れ、同形異文字を判定するために用いられる閾値が決定
され、１行内の同形異文字が判別される（ステップ１０
４）。そして判別結果が結果出力部５を介して出力され
る。
出部２において更に１行内の文字が文字毎の外接矩形に
沿って切出され（ステップ１０２）、そこで切出された
文字が文字形状認識部３において１行内の文字認識が行
われる（ステップ１０３）。そして、その認識結果と、
文字切出部２から供給される外接矩形の切出し位置と大
きさの情報によって、同形異文字判別部４で、図６を用
いて後述される処理により、外接矩形の特徴が抽出さ
れ、標準的な大文字のサイズと小文字のサイズ、および
大文字に対する基準線と小文字に対する基準線が推定さ
れ、同形異文字を判定するために用いられる閾値が決定
され、１行内の同形異文字が判別される（ステップ１０
４）。そして判別結果が結果出力部５を介して出力され
る。
【００１０】このように構成された装置において、図６
に示すフローチャートの手順によって文字決定が行われ
る。最初にステップ１５０において、同形異文字判別部
４で、先ず信頼できる認識文字の大きさと位置から推定
に必要な次の特徴を採取する。この場合、認識距離があ
る閾値以内であればその認識結果は信頼できるとみなす
ことができる。 （ａ）ラージｈ「α」 αという背の高い文字の外接矩形の縦幅 （ｂ）スモールｈ「α」 αという背の低い文字の外接矩形の縦幅 （ｃ）ローｘ「α」、ローｙ「α」 αという上端位置の低い文字の外接矩形の上辺中点の
ｘ，ｙ座標 （ｄ）ベースｘ「α」、ベースｙ「α」 αという下端位置がベースライン上にある文字の外接矩
形の下辺中点のｘ，ｙ座標 （ｅ）ハイｘ「α」、ハイｙ「α」 αという上端位置の高い文字の外接矩形の上辺中点の
ｘ，ｙ座標
に示すフローチャートの手順によって文字決定が行われ
る。最初にステップ１５０において、同形異文字判別部
４で、先ず信頼できる認識文字の大きさと位置から推定
に必要な次の特徴を採取する。この場合、認識距離があ
る閾値以内であればその認識結果は信頼できるとみなす
ことができる。 （ａ）ラージｈ「α」 αという背の高い文字の外接矩形の縦幅 （ｂ）スモールｈ「α」 αという背の低い文字の外接矩形の縦幅 （ｃ）ローｘ「α」、ローｙ「α」 αという上端位置の低い文字の外接矩形の上辺中点の
ｘ，ｙ座標 （ｄ）ベースｘ「α」、ベースｙ「α」 αという下端位置がベースライン上にある文字の外接矩
形の下辺中点のｘ，ｙ座標 （ｅ）ハイｘ「α」、ハイｙ「α」 αという上端位置の高い文字の外接矩形の上辺中点の
ｘ，ｙ座標
【００１１】例えば認識結果の中に「Ｔ］という文字が
あり、この結果が十分に信頼できるなら、この文字から
は（ａ）、（ｄ）、（ｅ）の情報すなわち、ラージｈ
「α」、ベースｘ「α」、ベースｙ「α」、ハイｘ
「α」、ハイｙ「α」の情報を採取できる。同様に文字
「ａ」からは（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）のスモールｈ
「α」、ローｘ「α」、ローｙ「α」ベースｘ「α」、
ベースｙ「α」の情報が採取できる。
あり、この結果が十分に信頼できるなら、この文字から
は（ａ）、（ｄ）、（ｅ）の情報すなわち、ラージｈ
「α」、ベースｘ「α」、ベースｙ「α」、ハイｘ
「α」、ハイｙ「α」の情報を採取できる。同様に文字
「ａ」からは（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）のスモールｈ
「α」、ローｘ「α」、ローｙ「α」ベースｘ「α」、
ベースｙ「α」の情報が採取できる。
【００１２】このように１行中に認識された全ての文字
から情報を集める（特徴を抽出する）。但し、結果が信
頼できない文字や、「ｐ」あるいは「ｇ」のように情報
を一つも持たない文字からは情報を得ることはできない
ので、これらの文字からの情報採取は行わない。
から情報を集める（特徴を抽出する）。但し、結果が信
頼できない文字や、「ｐ」あるいは「ｇ」のように情報
を一つも持たない文字からは情報を得ることはできない
ので、これらの文字からの情報採取は行わない。
【００１３】図３および図４は情報採取（特徴抽出）の
例であり、図３に示す文字列から図４に示すように各種
の情報が得られる。図中、「イ」はラージｈ、「ロ」は
スモールｈ、「ハ」はローｘ，ローｙ、「ニ」はベース
ｘ，ベースｙ、「ホ」はハイｘ，ハイｙである。なお、
アルファベットの大文字、小文字については表１のよう
な情報が得られる。表１において○はこの例で使用して
いるもの、△は使用していないが使用可能なものであ
る。
例であり、図３に示す文字列から図４に示すように各種
の情報が得られる。図中、「イ」はラージｈ、「ロ」は
スモールｈ、「ハ」はローｘ，ローｙ、「ニ」はベース
ｘ，ベースｙ、「ホ」はハイｘ，ハイｙである。なお、
アルファベットの大文字、小文字については表１のよう
な情報が得られる。表１において○はこの例で使用して
いるもの、△は使用していないが使用可能なものであ
る。
【表１】
【００１４】次にステップ１５１において、ステップ１
５０で採取された特徴を用いて大小文字サイズ推定（以
下の（ａ），（ｂ）におけるパラメータの推定）と基準
線推定（以下の（ｃ），（ｄ），（ｅ）におけるパラメ
ータの推定）を行う。基準線は図５に示すように３本存
在し、上から順にハイライン、ローライン、ベースライ
ンと称する。使用する特徴は次のようにして求める。 （ａ）平均ラージｈ ラージｈ「α」を平均し、その値を平均ラージｈとす
る。但しデータが一つもないときはこの値を求めない。 （ｂ）平均スモールｈ スモールｈ「α」を平均し、その値を平均スモールｈと
する。但し、データが一つもないときはこの値を求めな
い。 （ｃ）インクラインおよびベースｙ切片ｂ１ ベースｘ「α」、ベースｙ「α」をデータとして最小自
乗法による直線近似を行い、その傾きをインクライン、
ｙ切片をベースｙ切片ｂ１とする。 （ｄ）平均ローｙ切片ｂ２ ローｘ「α」、ローｙ「α」、インクラインから次式に
よってローｙ切片ｂ２を求め、その平均値を平均ローｙ
切片ｂ２とする。但し、データが一つもないときあるい
は、インクラインが求められないときは、この値を求め
ない。 ｂ２＝（ローｙ）−（インクライン）×（ローｘ）・・・・・（１） （ｅ）平均ハイｙ切片ｂ２ ハイｘ「α」、ハイｙ「α」、インクラインから次式に
よってｙ切片ｂ２を求めて、その平均値を平均ハイｙ切
片ｂ２とする。但し、データが一つもないときあるいは
インクラインが求められないときは、この値を求めな
い。 ｂ２＝（ハイｙ）−（インクライン）×（ハイｘ）・・・・・・（２）
５０で採取された特徴を用いて大小文字サイズ推定（以
下の（ａ），（ｂ）におけるパラメータの推定）と基準
線推定（以下の（ｃ），（ｄ），（ｅ）におけるパラメ
ータの推定）を行う。基準線は図５に示すように３本存
在し、上から順にハイライン、ローライン、ベースライ
ンと称する。使用する特徴は次のようにして求める。 （ａ）平均ラージｈ ラージｈ「α」を平均し、その値を平均ラージｈとす
る。但しデータが一つもないときはこの値を求めない。 （ｂ）平均スモールｈ スモールｈ「α」を平均し、その値を平均スモールｈと
する。但し、データが一つもないときはこの値を求めな
い。 （ｃ）インクラインおよびベースｙ切片ｂ１ ベースｘ「α」、ベースｙ「α」をデータとして最小自
乗法による直線近似を行い、その傾きをインクライン、
ｙ切片をベースｙ切片ｂ１とする。 （ｄ）平均ローｙ切片ｂ２ ローｘ「α」、ローｙ「α」、インクラインから次式に
よってローｙ切片ｂ２を求め、その平均値を平均ローｙ
切片ｂ２とする。但し、データが一つもないときあるい
は、インクラインが求められないときは、この値を求め
ない。 ｂ２＝（ローｙ）−（インクライン）×（ローｘ）・・・・・（１） （ｅ）平均ハイｙ切片ｂ２ ハイｘ「α」、ハイｙ「α」、インクラインから次式に
よってｙ切片ｂ２を求めて、その平均値を平均ハイｙ切
片ｂ２とする。但し、データが一つもないときあるいは
インクラインが求められないときは、この値を求めな
い。 ｂ２＝（ハイｙ）−（インクライン）×（ハイｘ）・・・・・・（２）
【００１５】
【００１６】そしてステップ１５２において、平均ラー
ジｈ、平均スモールｈの両方ともが求められたときは、
サイズ推定フラグをオンとする。そうでないときはサイ
ズ推定フラグをオフとする。また、ベースｙ切片ｂ１、
平均ハイｙ切片ｂ２が両方とも求められたときは基準線
推定フラグをオンとする。このときどちらか一方だけが
求められたときは、ベースラインとローラインの距離と
ベースラインとハイラインの距離の予め決めてある標準
的比率を用いて、求められた方から他方を推定し、ライ
ン推定フラグはオンとする。ベースｙ切片ｂ１と、平均
ハイｙ切片ｂ２の両方とも求められなかったとき、基準
線推定フラグはオフにする。
ジｈ、平均スモールｈの両方ともが求められたときは、
サイズ推定フラグをオンとする。そうでないときはサイ
ズ推定フラグをオフとする。また、ベースｙ切片ｂ１、
平均ハイｙ切片ｂ２が両方とも求められたときは基準線
推定フラグをオンとする。このときどちらか一方だけが
求められたときは、ベースラインとローラインの距離と
ベースラインとハイラインの距離の予め決めてある標準
的比率を用いて、求められた方から他方を推定し、ライ
ン推定フラグはオンとする。ベースｙ切片ｂ１と、平均
ハイｙ切片ｂ２の両方とも求められなかったとき、基準
線推定フラグはオフにする。
【００１７】そしてサイズ推定フラグがオンのとき平均
ラージｈと平均スモールｈを平均して、ステップ１５３
において、その値をサイズ閾値とする。基準線推定フラ
グがオンのとき、ベースｙ切片ｂ１と平均ハイｙ切片ｂ
２を平均し、その値を基準線閾値とする。
ラージｈと平均スモールｈを平均して、ステップ１５３
において、その値をサイズ閾値とする。基準線推定フラ
グがオンのとき、ベースｙ切片ｂ１と平均ハイｙ切片ｂ
２を平均し、その値を基準線閾値とする。
【００１８】次に、同形異文字が「Ｃ，ｃ」、「Ｏ，
ｏ」、「Ｓ，ｓ」、「Ｕ，ｕ」、「Ｖ，ｖ」、「Ｗ，
ｗ」、「Ｘ，ｘ」、「Ｚ，ｚ」の文字であればステップ
１５４において、文字決定処理を行う。この処理はサイ
ズ推定フラグがオンであれば外形矩形の縦幅がサイズ閾
値より大きければ大文字、小さければ小文字と判断す
る。サイズ推定フラグがオフであり、基準線推定フラグ
がオンであれば、外接矩形の上辺の中点座標（ｘ，ｙ）
とインクラインから次式によって求められるｙ切片ｂ３
が基準線閾値より高ければ大文字、低ければ小文字とす
る。 ｂ３＝ｙ−（インクライン）×ｘ・・・・・（３） サイズ推定フラグと基準線推定フラグの両方がオフであ
れば、強制的に小文字とする。
ｏ」、「Ｓ，ｓ」、「Ｕ，ｕ」、「Ｖ，ｖ」、「Ｗ，
ｗ」、「Ｘ，ｘ」、「Ｚ，ｚ」の文字であればステップ
１５４において、文字決定処理を行う。この処理はサイ
ズ推定フラグがオンであれば外形矩形の縦幅がサイズ閾
値より大きければ大文字、小さければ小文字と判断す
る。サイズ推定フラグがオフであり、基準線推定フラグ
がオンであれば、外接矩形の上辺の中点座標（ｘ，ｙ）
とインクラインから次式によって求められるｙ切片ｂ３
が基準線閾値より高ければ大文字、低ければ小文字とす
る。 ｂ３＝ｙ−（インクライン）×ｘ・・・・・（３） サイズ推定フラグと基準線推定フラグの両方がオフであ
れば、強制的に小文字とする。
【００１９】同形異文字が「Ｐ，ｐ」、「’」あるいは
［，」、「￣」あるいは「＿」であればステップ１５４
で文字位置決定処理を行う。ここで、「Ｐ」「’」
「￣」のように上端位置の高い文字を「高位置文字」、
「ｐ」「 ，」「＿」のように上端位置の低い文字を低
位置文字と称する。
［，」、「￣」あるいは「＿」であればステップ１５４
で文字位置決定処理を行う。ここで、「Ｐ」「’」
「￣」のように上端位置の高い文字を「高位置文字」、
「ｐ」「 ，」「＿」のように上端位置の低い文字を低
位置文字と称する。
【００２０】基準線推定フラグがオンであれば外接矩形
の上辺の中点座標（ｘ，ｙ）とインクラインから次式の
ように求められるｙ切片ｂが基準線閾値より高ければ高
位置文字、低ければ低位置文字とする。 ｂ＝ｘ−（インクライン）×ｙ・・・・・・（４） 基準線推定フラグがオフであれば強制的に低位置文字と
判断する。
の上辺の中点座標（ｘ，ｙ）とインクラインから次式の
ように求められるｙ切片ｂが基準線閾値より高ければ高
位置文字、低ければ低位置文字とする。 ｂ＝ｘ−（インクライン）×ｙ・・・・・・（４） 基準線推定フラグがオフであれば強制的に低位置文字と
判断する。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように本発明による同形異
文字判別方法および装置は、認識処理が終了した１行の
文字列の内、所定の文字から文字毎に定められた外接矩
形の複数の特徴を抽出し、抽出結果から、一行の文字列
における、標準的な大文字のサイズと小文字のサイズを
推定するとともに、大文字に対する基準線と小文字に対
する基準線を推定し、推定結果から、同形異文字の判別
に用いる閾値を求め、認識結果から得られる同形異文字
の外接矩形の座標または大きさと、閾値とを比較して同
形異文字を判別するようにしたので、１行中に縦幅の小
さい文字しか存在しないとき、あるいは１行が傾いて入
力されたときでも正確に判別が行えるという効果を有す
る。
文字判別方法および装置は、認識処理が終了した１行の
文字列の内、所定の文字から文字毎に定められた外接矩
形の複数の特徴を抽出し、抽出結果から、一行の文字列
における、標準的な大文字のサイズと小文字のサイズを
推定するとともに、大文字に対する基準線と小文字に対
する基準線を推定し、推定結果から、同形異文字の判別
に用いる閾値を求め、認識結果から得られる同形異文字
の外接矩形の座標または大きさと、閾値とを比較して同
形異文字を判別するようにしたので、１行中に縦幅の小
さい文字しか存在しないとき、あるいは１行が傾いて入
力されたときでも正確に判別が行えるという効果を有す
る。
【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】１行内の同形異文字判別動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図３】認識文字の一例を示す図である。
【図４】得られるデータの例を示す図である。
【図５】基準線の位置を示す図である。
【図６】文字決定動作を示すフローチャートである。
１ 文字入力部 ２ 文字切出部 ３ 文字形状認識部 ４ 同形異文字判別部 ５ 結果出力部
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/82
Claims (2)
- 【請求項１】 入力された文書画像から、文字をその外
接矩形に沿って切出して認識し、文字コードに変換して
文字認識するにあたり、 前記認識処理が終了した１行の文字列の内、所定の文字
から文字毎に定められた前記外接矩形の複数の特徴を抽
出し、 前記抽出結果から、前記一行の文字列における、標準的
な大文字のサイズと小文字のサイズを推定するととも
に、大文字に対する基準線と小文字に対する基準線を推
定し、 前記推定結果から、同形異文字の判別に用いる閾値を求
め、 前記認識結果から得られる同形異文字の前記外接矩形の
座標または大きさと、前記閾値とを比較して同形異文字
を判別することを特徴とする同形異文字判別方法。 - 【請求項２】 入力された文書画像から、文字をその外
接矩形に沿って切出して認識し、文字コードに変換して
文字認識するにあたり、同形異文字を判別する同形異文
字判別装置において、 前記認識処理が終了した１行の文字列の内、所定の文字
から文字毎に定められた前記外接矩形の複数の特徴を抽
出する抽出手段と、 前記抽出結果から、前記一行の文字列における、標準的
な大文字のサイズと小文字のサイズを推定するととも
に、大文字に対する基準線と小文字に対する基準線を推
定する推定手段と、 前記推定結果から、同形異文字の判別に用いる閾値を決
定する決定手段と、 前記認識結果から得られる同形異文字の前記外接矩形の
座標または大きさと、 前記閾値とを比較して同形異文字を判別する判別手段と
を備えることを特徴とする同形異文字判別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3352072A JP2993252B2 (ja) | 1991-12-13 | 1991-12-13 | 同形異文字判別方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3352072A JP2993252B2 (ja) | 1991-12-13 | 1991-12-13 | 同形異文字判別方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05166007A JPH05166007A (ja) | 1993-07-02 |
| JP2993252B2 true JP2993252B2 (ja) | 1999-12-20 |
Family
ID=18421590
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3352072A Expired - Fee Related JP2993252B2 (ja) | 1991-12-13 | 1991-12-13 | 同形異文字判別方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2993252B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101035739B1 (ko) * | 2009-02-13 | 2011-05-20 | 전남대학교산학협력단 | 문자 인식의 왜곡을 보정하는 방법 |
-
1991
- 1991-12-13 JP JP3352072A patent/JP2993252B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05166007A (ja) | 1993-07-02 |
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