JP3053164B2 - 画像認識方法 - Google Patents
画像認識方法Info
- Publication number
- JP3053164B2 JP3053164B2 JP8086063A JP8606396A JP3053164B2 JP 3053164 B2 JP3053164 B2 JP 3053164B2 JP 8086063 A JP8086063 A JP 8086063A JP 8606396 A JP8606396 A JP 8606396A JP 3053164 B2 JP3053164 B2 JP 3053164B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dots
- dot
- image
- displayed
- rows
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【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。
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。
【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、該オッズ情報を前
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。
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、該オッズ情報を前
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。
【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。
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。
【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。
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。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】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が、簡便で正確
なものはない。この発明は、対象とする標本パターンと
予め用意された標準パターンとを、ドット・マトリック
スでドットごとに一致するか否かを逐次比較し、各ドッ
ト毎の一致評価の総計を評価関数として数字等を認識す
るものである。
画像の認識方法は数多く研究されているが、簡便で正確
なものはない。この発明は、対象とする標本パターンと
予め用意された標準パターンとを、ドット・マトリック
スでドットごとに一致するか否かを逐次比較し、各ドッ
ト毎の一致評価の総計を評価関数として数字等を認識す
るものである。
【０００６】該認識方法においては、（１）対象とする
標本パターンを採取する場合に位置ずれが生じるとドッ
ト・パターンが不正確になるので、誤認識が生じ易い、
（２）対象とする標本パターンを採取する場合にノイズ
やミスプリント等により、ドット・パターンに誤信号が
混入すると誤認識が生じる、等の問題点がある。
標本パターンを採取する場合に位置ずれが生じるとドッ
ト・パターンが不正確になるので、誤認識が生じ易い、
（２）対象とする標本パターンを採取する場合にノイズ
やミスプリント等により、ドット・パターンに誤信号が
混入すると誤認識が生じる、等の問題点がある。
【０００７】この発明はこのような位置ずれやノイズに
強い（多少の位置ずれやノイズ混入に対しても、誤認識
を生じさせない）認識方法を提供することを目的として
いる。
強い（多少の位置ずれやノイズ混入に対しても、誤認識
を生じさせない）認識方法を提供することを目的として
いる。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明に係る認識方法
は、前記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、同じ複数行、複数列のドット
・パターンからなる標準パターンと逐次比較し各ドット
毎の一致度を総計して、最終的にどの画像に合致するか
を認識する方法であって、該認識の過程において比較す
る標準パターンの各ドットの内、存在する確率の非常に
高い部分（例えば、「０」の時の周辺部）のドットに対
してプラスの大きな係数を用意し、存在する確率の非常
に少ない部分（例えば、「０」の時の真ん中部分）のド
ットに対してはマイナスの大きな係数を用意することを
特徴としている。
は、前記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、同じ複数行、複数列のドット
・パターンからなる標準パターンと逐次比較し各ドット
毎の一致度を総計して、最終的にどの画像に合致するか
を認識する方法であって、該認識の過程において比較す
る標準パターンの各ドットの内、存在する確率の非常に
高い部分（例えば、「０」の時の周辺部）のドットに対
してプラスの大きな係数を用意し、存在する確率の非常
に少ない部分（例えば、「０」の時の真ん中部分）のド
ットに対してはマイナスの大きな係数を用意することを
特徴としている。
【０００９】こうすることにより、各ドットの比較した
結果を総計して全体のパターンの一致度を対比する時、
例えば、存在する確率の非常に少ない部分に対して標本
パターンの方に信号が存在するような時、総計値をより
大きく引き下げることになるので、その分余計評価関数
を低くし、両者は違うものと判定する傾向が強くなる。
結果を総計して全体のパターンの一致度を対比する時、
例えば、存在する確率の非常に少ない部分に対して標本
パターンの方に信号が存在するような時、総計値をより
大きく引き下げることになるので、その分余計評価関数
を低くし、両者は違うものと判定する傾向が強くなる。
【００１０】この重み付け操作は前記位置ずれに強い効
果がある。すなわち、位置ずれの場合、本来あるべき表
示位置の近辺に表示位置がずれるのであるから、存在す
る確率の高い位置から、存在する確率の非常に低い位置
までの前記重み付けの係数に傾斜を付けることにより多
少の位置ずれは評価関数を僅か下げるだけとなるので、
同定作業に多少の位置ずれを吸収する効果がある。
果がある。すなわち、位置ずれの場合、本来あるべき表
示位置の近辺に表示位置がずれるのであるから、存在す
る確率の高い位置から、存在する確率の非常に低い位置
までの前記重み付けの係数に傾斜を付けることにより多
少の位置ずれは評価関数を僅か下げるだけとなるので、
同定作業に多少の位置ずれを吸収する効果がある。
【００１１】また、ランダムに混入するノイズは防ぎよ
うがないが、ドットのミスプリント（例えば、滲み）等
は、本来の表示部分の近くに生じることが多いので、こ
のようなものに対しても同様にこの発明の認識方法は効
果がある。
うがないが、ドットのミスプリント（例えば、滲み）等
は、本来の表示部分の近くに生じることが多いので、こ
のようなものに対しても同様にこの発明の認識方法は効
果がある。
【００１２】この効果は、本来ある確率の高い位置に信
号があることが他の位置より高く評価されると同時に、
本来ない確率の高い位置に信号がないことが他の位置よ
り高く評価されることである。逆に、本来ある確率の高
い位置に信号がないことや本来ない確率の高い位置に信
号があることが、その位置の重み付け次第でマイナス方
向に他の位置より高く評価され、最終評価値を大きく引
き下げることになる。
号があることが他の位置より高く評価されると同時に、
本来ない確率の高い位置に信号がないことが他の位置よ
り高く評価されることである。逆に、本来ある確率の高
い位置に信号がないことや本来ない確率の高い位置に信
号があることが、その位置の重み付け次第でマイナス方
向に他の位置より高く評価され、最終評価値を大きく引
き下げることになる。
【００１３】
【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。
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。
【００１４】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。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
−Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）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。
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。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
−Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）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。
【００１５】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、
オッズと言う。）は場内ＴＶ上の所定の位置に、図２の
如く表示される。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。
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、
オッズと言う。）は場内ＴＶ上の所定の位置に、図２の
如く表示される。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。
【００１６】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
×１５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
４に示す如く、この１２×１５のドット・マトリクスを
３×５のドット・マトリクスに圧縮変換する。
パターンであり、この実施例の場合、１数字当たり１２
×１５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
４に示す如く、この１２×１５のドット・マトリクスを
３×５のドット・マトリクスに圧縮変換する。
【００１７】図３にこの圧縮変換のやり方を示す。図３
において、一つの升が前記１ドットに相当する。圧縮は
同図の太線で囲まれた部分（１，０データ）を単純加算
して上記３×５のドット・マトリクスとすることにより
行われる。標準パタ−ン（マスターパターン）は図５に
示す如く作成される。同図において、プラスの数字がつ
いている所をなぞると図６に示すような０〜９の数字が
浮き出てくるのが看取できるであろう。図６は実際に競
馬場の場内ＴＶでオッズを表示する時のパターンであ
る。
において、一つの升が前記１ドットに相当する。圧縮は
同図の太線で囲まれた部分（１，０データ）を単純加算
して上記３×５のドット・マトリクスとすることにより
行われる。標準パタ−ン（マスターパターン）は図５に
示す如く作成される。同図において、プラスの数字がつ
いている所をなぞると図６に示すような０〜９の数字が
浮き出てくるのが看取できるであろう。図６は実際に競
馬場の場内ＴＶでオッズを表示する時のパターンであ
る。
【００１８】図５において、プラス、マイナスの数字が
所により、単なる１，０パターンでなく、０から７まで
の数値が付与されていることも同時に読み取ることがで
きる。これが、後述するように、パターン認識の際の重
み付けであって、この点が本発明の特徴となる部分であ
る。例えば、図５の「０」の場合、中心部が「−５」で
あり、その上下が「−３」となっている。これは標本パ
ターンが「０」の場合、上記真ん中部分に信号が生じる
確率は非常に少なく、該部分に信号がある標本パターン
は通常「０」でないと判断されることを意味する。
所により、単なる１，０パターンでなく、０から７まで
の数値が付与されていることも同時に読み取ることがで
きる。これが、後述するように、パターン認識の際の重
み付けであって、この点が本発明の特徴となる部分であ
る。例えば、図５の「０」の場合、中心部が「−５」で
あり、その上下が「−３」となっている。これは標本パ
ターンが「０」の場合、上記真ん中部分に信号が生じる
確率は非常に少なく、該部分に信号がある標本パターン
は通常「０」でないと判断されることを意味する。
【００１９】以下、この実施例の数字認識プロセスをフ
ローチャートを用いて説明する。図７はこの実施例の数
字認識プロセスを示すフローチャートである。正確に位
置決めされ、ビデオカメラで撮影され、Ｖ−ＲＡＭに記
憶された画像データ（１２×１５ドット）はＣＰＵに読
み出されて、３×５ドットのデータＤに圧縮される。
（図７、Ｓａ１〜Ｓａ３） データＤの平均値Ａｖを先ず算出し、その平均値が著し
く小さい場合は、数値データでないものとして排除され
る。（図７、Ｓａ４〜Ｓａ５） 上記３×５のドット・パターンの各々の値が上記平均値
より大きいか小さいかによって２値化（１，０）する。
これが符号データとなる。（図７、Ｓａ６）
ローチャートを用いて説明する。図７はこの実施例の数
字認識プロセスを示すフローチャートである。正確に位
置決めされ、ビデオカメラで撮影され、Ｖ−ＲＡＭに記
憶された画像データ（１２×１５ドット）はＣＰＵに読
み出されて、３×５ドットのデータＤに圧縮される。
（図７、Ｓａ１〜Ｓａ３） データＤの平均値Ａｖを先ず算出し、その平均値が著し
く小さい場合は、数値データでないものとして排除され
る。（図７、Ｓａ４〜Ｓａ５） 上記３×５のドット・パターンの各々の値が上記平均値
より大きいか小さいかによって２値化（１，０）する。
これが符号データとなる。（図７、Ｓａ６）
【００２０】前記３×５のデータ・マトリクスを今図８
の如くＤ（１，１）…Ｄ（３，５）と呼称すると、各標
本パターンＤｓ（ｘ，ｙ）と標準パターン（マスターパ
ターン）Ｄｍ（ｘ，ｙ）とが、符号が一致するか否かを
検知し（この場合上記符号データの「１」はプラス、
「０」はマイナスとして扱う。）、一致する場合のみ標
準パターンの絶対値を加算して、総計を求める。（図
７、Ｓａ９〜Ｓａ１４）
の如くＤ（１，１）…Ｄ（３，５）と呼称すると、各標
本パターンＤｓ（ｘ，ｙ）と標準パターン（マスターパ
ターン）Ｄｍ（ｘ，ｙ）とが、符号が一致するか否かを
検知し（この場合上記符号データの「１」はプラス、
「０」はマイナスとして扱う。）、一致する場合のみ標
準パターンの絶対値を加算して、総計を求める。（図
７、Ｓａ９〜Ｓａ１４）
【００２１】これを０から９の全てについて計算し、各
総計値（評価値）が最大になった標準パターンが標本パ
ターンと一致する数値であるとして認識する。（図７、
Ｓａ１７） 図５から分かるように、数字のドット・パターンにおい
て、存在する確率の高い所、及び存在する確率の低い所
ほど重み付け係数を大きくしているので、それだけ認識
精度が高まると共に、撮影の際の位置ずれとかノイズの
混入に強いものとなる。
総計値（評価値）が最大になった標準パターンが標本パ
ターンと一致する数値であるとして認識する。（図７、
Ｓａ１７） 図５から分かるように、数字のドット・パターンにおい
て、存在する確率の高い所、及び存在する確率の低い所
ほど重み付け係数を大きくしているので、それだけ認識
精度が高まると共に、撮影の際の位置ずれとかノイズの
混入に強いものとなる。
【００２２】なお、この実施例では存在する確率の高い
所、及び存在する確率の低い所の両方に重み付け手法を
用いているが、対象とする画像データの種類によっては
一方のみでも良い。また、この実施例では符号の一致す
る場合のみを加算したが、符号の一致する場合を加算す
ると共に、符号の一致しない部分は減算する方がさらに
認識精度は高まる。さらに、この実施例では加算して総
計を求めたが、符号データを（１，−１）として、前記
重み付け係数を掛け合わせたものを用いて総計を算出し
ても良い。
所、及び存在する確率の低い所の両方に重み付け手法を
用いているが、対象とする画像データの種類によっては
一方のみでも良い。また、この実施例では符号の一致す
る場合のみを加算したが、符号の一致する場合を加算す
ると共に、符号の一致しない部分は減算する方がさらに
認識精度は高まる。さらに、この実施例では加算して総
計を求めたが、符号データを（１，−１）として、前記
重み付け係数を掛け合わせたものを用いて総計を算出し
ても良い。
【００２３】
【発明の効果】この発明は、以上説明したように、複数
行、複数列のドットで表示された数字、文字、図形等の
画像データを、同じ複数行、複数列のドットで表示され
た標準パターンと比較して特定の画像であるかどうかを
認識する画像認識方法において、画像両者を同定する場
合、上記標準パターンの上記複数のドットの内、上記特
定の画像の表示部分（線分等）に相当するドットをプラ
スに重み付けし、該特定の画像の表示部分に相当しない
ドットをマイナスに重み付けして、該ドット毎に両者の
ドットの数値を掛け合わせ、該掛け算の総和をとること
により、または該ドット毎に重み付け係数の総和をとる
ことにより、両者が同一か否かの評価をすることによ
り、対象とする標本パターンを採取する場合に位置ずれ
が生じるとドット・パターンが不正確になるので、誤認
識が生じ易いとか、対象とする標本パターンを採取する
場合にノイズやミスプリント等により、ドット・パター
ンに誤信号が混入すると誤認識が生じる、等の問題に強
い（多少の位置ずれやノイズ混入に対しても、誤認識を
生じさせない）認識方法を提供できる。
行、複数列のドットで表示された数字、文字、図形等の
画像データを、同じ複数行、複数列のドットで表示され
た標準パターンと比較して特定の画像であるかどうかを
認識する画像認識方法において、画像両者を同定する場
合、上記標準パターンの上記複数のドットの内、上記特
定の画像の表示部分（線分等）に相当するドットをプラ
スに重み付けし、該特定の画像の表示部分に相当しない
ドットをマイナスに重み付けして、該ドット毎に両者の
ドットの数値を掛け合わせ、該掛け算の総和をとること
により、または該ドット毎に重み付け係数の総和をとる
ことにより、両者が同一か否かの評価をすることによ
り、対象とする標本パターンを採取する場合に位置ずれ
が生じるとドット・パターンが不正確になるので、誤認
識が生じ易いとか、対象とする標本パターンを採取する
場合にノイズやミスプリント等により、ドット・パター
ンに誤信号が混入すると誤認識が生じる、等の問題に強
い（多少の位置ずれやノイズ混入に対しても、誤認識を
生じさせない）認識方法を提供できる。
【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。
である。
【図２】場内ＴＶ上の所定の位置に表示される、オッズ
の表示パターンを示す図である。
の表示パターンを示す図である。
【図３】数字表示のドット・パターンである、１２×１
５のドット・マトリクスを３×５のドット・マトリクス
に圧縮変換するやり方を示す図である。
５のドット・マトリクスを３×５のドット・マトリクス
に圧縮変換するやり方を示す図である。
【図４】１２×１５のドット・マトリクスを３×５のド
ット・マトリクスに圧縮変換する図である。
ット・マトリクスに圧縮変換する図である。
【図５】３×５のドット・マトリクスで表示された標準
パターン（マスター・パターン）を示す図である。
パターン（マスター・パターン）を示す図である。
【図６】実際に競馬場の場内ＴＶでオッズを表示する時
のパターンを示す図である。
のパターンを示す図である。
【図７】実施例の数字認識プロセスのフローチャートを
示す図である。
示す図である。
【図８】３×５のデータ・マトリクスをＤ（１，１）…
Ｄ（３，５）で表現した図である。
Ｄ（３，５）で表現した図である。
１ ビデオカメラ ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ Ｖ−ＲＡＭ ４ メモリ ５ 表示装置 ６ バス ７ ＣＰＵ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭61−275974（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−174191（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−187685（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/62
Claims (4)
- 【請求項１】 複数行、複数列のドット（１，０）で表
示された数字、文字、図形等の標本画像デ−タを、同じ
複数行、複数列のドット（１，０）で表示された標準パ
タ−ンと比較して特定の画像であるかどうかを認識する
画像認識方法において、 両者を同定する場合、上記標準パタ−ンの上記複数のド
ットの内、線分等の上記特定の画像の表示部分に相当す
るドットをその存在確率の高さに応じてプラスに重み付
けし、該特定の画像の表示部分に相当しない空白部分の
ドットをその存在確率の低さに応じてマイナスに重み付
けして、上記ドットの符号が一致する場合に、該ドット
毎の各重み付け係数の絶対値を加算し、該加算による総
和をとることにより両者が同一か否かの評価をすること
を特徴とする画像認識方法。 - 【請求項２】 複数行、複数列のドット（１，０）で表
示された数字、文字、図形等の画像デ−タを、同じ複数
行、複数列のドット（１，０）で表示された標準パタ−
ンと比較して特定の画像であるかどうかを認識する画像
認識方法において、 両者を同定する場合、上記標準パタ−ンの上記複数のド
ットの内、線分等の上記特定の画像の表示部分に相当す
るドットをその存在確率の高さに応じてプラスに重み付
けし、該特定の画像の表示部分に相当しない空白部分の
ドットをその存在確率の低さに応じてマイナスに重み付
けして、上記ドットの符号が一致する場合に、該ドット
毎の各重み付け係数の絶対値を加算し、上記ドットの符
号が一致しない場合には、該ドット毎の各重み付け係数
の絶対値を減算して、該加減算による総和をとることに
より両者が同一か否かの評価をすることを特徴とする画
像認識方法。 - 【請求項３】 前記標本画像デ−タが競馬場や競輪場の
場内テレビに表示されたオッズ情報であることを特徴と
する請求項１、２の内、いずれか１項記載の画像認識方
法。 - 【請求項４】 前記複数行、複数列のドット（１，０）
で表示された数字、文字、図形等の標本画像デ−タと、
同じ複数行、複数列のドット（１，０）で表示された標
準パタ−ンが、１２×１５の原ドット・マトリックスを
３×５のドッ ト・マトリックスに圧縮・変換したもので
あることを特徴とする請求項１〜３の内、いずれか１項
記載の画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8086063A JP3053164B2 (ja) | 1996-03-15 | 1996-03-15 | 画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8086063A JP3053164B2 (ja) | 1996-03-15 | 1996-03-15 | 画像認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09251513A JPH09251513A (ja) | 1997-09-22 |
| JP3053164B2 true JP3053164B2 (ja) | 2000-06-19 |
Family
ID=13876249
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8086063A Expired - Fee Related JP3053164B2 (ja) | 1996-03-15 | 1996-03-15 | 画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3053164B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1722331B1 (en) | 2004-03-03 | 2010-12-01 | NEC Corporation | Image similarity calculation system, image search system, image similarity calculation method, and image similarity calculation program |
| JP6197246B2 (ja) * | 2013-08-15 | 2017-09-20 | サントリー食品インターナショナル株式会社 | 印字検査装置及び印字検査方法 |
-
1996
- 1996-03-15 JP JP8086063A patent/JP3053164B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09251513A (ja) | 1997-09-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4760247A (en) | Optical card reader utilizing area image processing | |
| JP3987264B2 (ja) | ナンバープレート読取装置及び方法 | |
| EP0333921B1 (en) | Cell image processing method and apparatus therefor | |
| JPS6159568A (ja) | 文書処理装置 | |
| CN114038004A (zh) | 一种证件信息提取方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112668580A (zh) | 一种文本识别方法、文本识别装置及终端设备 | |
| JPH06215293A (ja) | 車番認識装置 | |
| JP3053164B2 (ja) | 画像認識方法 | |
| CN112528984A (zh) | 图像信息抽取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112434176A (zh) | 一种基于图像处理的图像存储方法和装置 | |
| JPH07182448A (ja) | 文字認識方法 | |
| EP0651337A1 (en) | Object recognizing method, its apparatus, and image processing method and its apparatus | |
| US6983071B2 (en) | Character segmentation device, character segmentation method used thereby, and program therefor | |
| CN115797942A (zh) | 一种宣传信息交互方法及系统 | |
| JP2857367B2 (ja) | 数字認識方法 | |
| JP2003242444A (ja) | 現字形計器認識処理装置及び現字形計器認識処理方法 | |
| JPH08101893A (ja) | 画像処理装置におけるモデル画像データ登録装置 | |
| CN110781884A (zh) | 一种实现电表数据智能读取的方法 | |
| JPH06187489A (ja) | 文字認識装置 | |
| CN110472505B (zh) | 票据流水号的识别方法、识别装置及终端 | |
| CN118279923B (zh) | 基于深度学习训练的图片文字识别方法、系统及存储介质 | |
| JP2000251016A (ja) | ナンバープレート認識装置 | |
| JP2938276B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2803736B2 (ja) | 文字認識方式 | |
| JP2576080B2 (ja) | 文字切出し方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20000316 |
|
| 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 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080407 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090407 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100407 Year of fee payment: 10 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100407 Year of fee payment: 10 |
|
| R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100407 Year of fee payment: 10 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110407 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120407 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130407 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140407 Year of fee payment: 14 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |