JPH0256707B2 - - Google Patents

Info

Publication number
JPH0256707B2
JPH0256707B2 JP58009805A JP980583A JPH0256707B2 JP H0256707 B2 JPH0256707 B2 JP H0256707B2 JP 58009805 A JP58009805 A JP 58009805A JP 980583 A JP980583 A JP 980583A JP H0256707 B2 JPH0256707 B2 JP H0256707B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pattern
bit
bit matrix
character
predetermined
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
Application number
JP58009805A
Other languages
English (en)
Other versions
JPS59136874A (ja
Inventor
Yasuo Hongo
Yoshio Nitsuta
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fuji Electric Co Ltd
Original Assignee
Fuji Electric Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fuji Electric Co Ltd filed Critical Fuji Electric Co Ltd
Priority to JP58009805A priority Critical patent/JPS59136874A/ja
Priority to US06/573,810 priority patent/US4628533A/en
Publication of JPS59136874A publication Critical patent/JPS59136874A/ja
Publication of JPH0256707B2 publication Critical patent/JPH0256707B2/ja
Granted legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、文字や図形等(以下、単に文字ま
たは文字パターンという。)を工業用テレビジヨ
ン(ITV)カメラの如き最像装置により撮像し
て得られるビデオ信号を論理処理して文字を識別
する文字またはパチーンの識別装置に関する。一
般に、この種の装置では、識別が高速かつ正確に
なされることが望ましい。
この種の装置として、出願人はすでに以下の如
き文字識別装置を提案している(特願昭57−
109746号)。
第1図〜第3図はかかる従来の文字識別装置を
説明するためのもので、第1図は全体構成を示す
ブロツク図、第2図はセグメント情報を説明する
説明図、第3図は文字とそのビツトマトリツクス
および標準文字のクラスタ表現を説明する説明図
である。第1図において、1はITVカメラまた
はMOSトランジスタ、CCD(Charge Coupled
Device)形の固体撮像カメラ(以下、単にカメ
ラという。)、2は2値化・画素化回路、3は特徴
抽出回路、4は画像データ記憶回路、5は演算処
理装置、6は主としてプログラムが記憶される
ROM(リードオンリメモリ)型のメモリ、7は
主としてデータが記憶されるRAM(ランダムア
クセスメモリ)型のメモリ、8はキーボード、表
示装置等を含む入出力部、OBは識別の対象とな
る文字または文字パターンである。
すなわち、文字パターンOBはカメラ1により
水平(x)方向の走査を順次垂直(y)方向へ繰
り返すことにより走査され、その時系列信号(ビ
デオ信号)は2値化回路2において順次所定のし
きい値レベルで2値化されるとともに、所定の信
号により画素(絵素)に分割される。こうして画
素化された画像を模式的に示すと第2図の如くな
る。例えば、文字パターンを表わす画素を“1”、
背景を表わす画素を“0”とし、各水平方向の
“1”で表わされる画素の連なりを“セグメント”
と呼ぶことにすると、対象となる文字は、第2図
の如く水平走査線SCi〜SCo……毎にセグメント
化(SEi1,SEi2……SEo1……され、したがつて各
文字はこれらセグメントのかたまりとして表わす
ことができる。これら各セグメントが同一の文字
に属しているものと判別するためには、、例えば
セグメント毎に座標比較を行なうことが必要であ
る。例えば、現在走査している走査線が現走査
SCkであるとき、現走査SCkのセグメントSEk1
1つ前の走査線SCiのセグメントSEi1と同一文字
パターンに属するものであると判別するために
は、現走査SCkと前走査SCiのセグメントのy座
標値が1つだけ異なつていて、しかもセグメント
SEi1,SEk1のx座標が一部分でも重なつているこ
とが必要である。そこで、これらの関係を明瞭に
把握し得るようにするため、各セグメントをスタ
ートセグメントおよびジヨイントセグメントに分
類するとともに、オーパラツプポインタなるもの
を考える。すなわち、スタートセグメントは前走
査においていずれのセグメントとも重ならないも
の、つまり現走査で始めて出現するセグメントで
あり、第2図ではSEi1,SEi2,SEx等がそれで
ある。また、ジヨイントセグメントは前走査で現
われたセグメントのいずれかと重なるものであ
り、オーバラツプポインタは現走査線上のセグメ
ントが前回の走査線上にある2つ以上のセグメン
トと重なつていることを表わす情報である。そし
て、これらのセグメントまたはオーバラツプポイ
ンタが付されたセグメントは、同一の“単片”に
属するのとして各セグメントに単片番号を付すと
ともに、これら単片番号が付されたセグメントの
連結性を解析することにより、どの単片かどの
“複片”、つまり文字パターンに属するものである
かを判定する。なお、第1図の特徴抽出回路3で
は、上述の如くしてセグメント化された情報から
スタートセグメント、ジヨイントセグメント、オ
ーバラツプポインタ、単片番号とその個数、セグ
メント長、セグメントの右端座標等の種々の特徴
を抽出してメモリ4へ記憶する。演算処理装置5
は、該メモリ4に記憶されたデータにもとづいて
上述の如きセグメントのかたまりとして表わされ
るパターンの幅WCおよび高さHCを求めるととも
に、次の如き量SCを考え、 SC=|WC−WA|+|HC−HA| 該SCがSC≦SCUなる条件を満たすとき、対象と
なるパターンを例えば文字であると判定する。な
お、WAおよびHAは所定大きさの外接枠または探
索枠の幅および高さを表わし、SCUは上限設定値
を表わす。つまり、セグメントのかたまりとして
処理されたデータには、第3図Aの如く文字11
を表わすものだけでなく、ノイズ12等も含まれ
ることになるので、上述の如き所定大きさの外接
枠13を設定して上述の如き演算を行なうことに
より、この外接枠13よりも大きすぎるものまた
は小さすぎるものは文字ではないとして、その大
きさを正規化するものである。このようにしてパ
ターンの切り出しを行なつた後、該外接枠13を
例えば第3図Bの如く24×12のメツシユに分割
し、該メツシユ内にセグメントが1つでも存在す
るか否かに応じて“1”,“0”を割り当てること
にすれば、対象パターンを24×12の大きさのマト
リツクスで表現することができる。なお、このよ
うにして作成されるマトリツクスを以下、ビツト
マトリツクスと呼ぶことにする。ところで、この
ビツトマトリツクスの各要素(ビツト)は、常に
“1”または“0”となるもの、またた“0”に
なつたり“1”になつたりするものを含んでいる
ので、これらを次の如く4種類に分類することと
する。
イ パターン要素;常に“1”となるもの ロ ブラウン要素;常に“0”となるもの ハ マスク要素;“/”か“0”か不定なもの ニ 変形要素;変形鎖(変形クラス)を構成する
もの この分類にしたがい、第3図Bで示される未知
パターンのビツトマトリツクスに対応する標準文
字パターンを表現すると、例えば第3図Cの如く
なる。同図において、「Γ」,「Γ―Γ―Γ」,「●」
および空白部はそれぞれ変形要素、該変形要素か
らなる変形鎖(変形クラス)、マスク要素および
ブランク要素を表わす。そして、同図Cの如き表
現方法をクラスタ表現、また、このように表現さ
れたものを文字クラスタと云う。ここで、上記変
形鎖については、文字の傾きや線幅が変動しても
文字の心線と交叉するように選択することとす
る。なお、同図Cにはパターン要素は含まれてい
ないが、この場合は変形要素の中に含めて表わさ
れているからである。そして、このような文字ク
ラスタに対して標準ピツトマトリツクスBK S(i,
j)、マスクビツトマトリツクスBK M(i,j)お
よび変形オペレータDK(B(i,j))を考える。
なお、これら諸量の決め方は次の通りであり、太
文字はマトリツクスであることを示す。
BK S(i,j);各々の要素がパターン要素また
は変形要素であるとき“1”で、それ以外
は“0” BK M(i,j);各々の要素がマスク要素である
とき“0”で、それ以外は“1” DK(B(i,j));(i,j)を含む変形鎖に対
応するB(i,j)の要素の少なくともひ
とつが“1”のとき“1”で、それ以外は
B(i,j) このように定義される諸量を用いて未知パター
ンB(i,j)と標準または設定文字Kとの距離
DK(B)を次式の如く定義する。
DK(B)=Mi=1 N 〓 〓j=1 〔BK S(i,j){BK M(i,j)・D(B(i,
j))}〕……(1) なお、(1)式において“”は排他的論理和演算
を、“・”は論理積演算を、また“Σ”は算術総
和演算を施すことを意味し、M,Nはマトリツク
スの大きさを表わすものである。こうするとによ
り、文字の全体集合Ωに含まれるべての文字K
(記号表示すると、〓K∈Ωで示さらる。)につい
て、距離の集合{DK(B)}を求めることができる。
そして、上記(1)式で求められる距離の最小値D1
とそのときの文字K0および第2番目に小さい距
離D2を求め、これらが D1≦DU D2−D1≦DL ……(2) なる条件を満たすとき、未知パターンB(i,
j)は文字K0に属するものと判定する。なお、
DU,DLは実験により求められる上、下限設定値
である。
以上が従来の方法であるが、上記(1)式の演算は
極めて複雑であり、かつ時間が掛かりすぎるとい
う欠点を有している。このため、例えばマイクロ
コンピユータを用いて処理するには不適当であつ
た。
この発明はこのような欠点を除去すべくなされ
たもので、より高速処理が可能な文字識別装置を
提供することを目的とする。
その特徴は、標準の文字クラスタにおける変形
鎖を水平と垂直の2方向に制限するとともに、パ
ターン要素はすべて変形要素に含めて要素の種類
を減らすことにより従来の如き一般化された文字
認識アルゴリズムを特殊化し、かつビツトマトリ
ツクス等を所定数のブロツクに分割してブロツク
毎に距離演算をすることにより処理を簡素化し、
迅速な処理を図るようにした点にある。
以下、この発明の実施例を図面を参照して説明
する。第4A図は未知パターンとそのビツトマト
リツクスを説明する説明図、第4B図は文字Kの
クラスタと該文字クラスタから作られる各種ビツ
トマトリツクスを説明する説明図、第4C図は各
種ビツトマトリツクスのブロツク化を説明する説
明図、第5図はこの発明による認識アルゴリズム
を図解して示す説明図である。
すなわち、第4A図イに鎖線で示される如き未
知パターンに対し、第3図で説明したような所定
大きさの外接枠を設定するとともに、例えば8×
6(一般的にはM×N)のメツシユに分割し、パ
ターンの存在するところには“1”、ない所には
“0”を割り当てることにすると、第4A図ロの
如く未知パターンのビツトマトリツクスB(i,
j)を得ることができる。一方、認識の対象とな
る文字の全体をΩ、その中の特定の1つをKとし
て、該文字Kのクラスタ表現を第4B図イの如く
であるとする。ここで「Δ」印はマスク要素、無
印はブランク要素、「Γ」は変形要素である。「Γ
―Γ」,「〓」および「〓〓」は変形鎖(変形クラ
ス)で、それぞれ水平変形鎖、垂直変形鎖および
混成変形鎖と呼ぶ。この混成変形鎖は、水平変形
鎖と垂直変形鎖とが或る1つの要素をはさんで交
叉しているものである。したがつて、交叉してい
る要素の所は垂直変形鎖であり、かつ水平変形鎖
でもある。つまり、従来例で述べた変形鎖はマト
リツクスの格子に対して斜めに連なるものであつ
てもよいが、この発明では水平と垂直の2方向に
のみ制限して演算の簡素化を図るものである。ま
た、パターン要素(常に“1”となる要素)はす
べて変形鎖の中に含まれるようにして、より一層
の簡略化を図つている。そして、このような文字
クラスタに対して水平変形ビツトマトリツクス
BK H(i,j)、垂直変形ビツトマトリツクスBK V
(i,j)、標準ビツトマトリツクスBK S(i,j)
およびマスクビツトマトリツクスBK M(i,j)を
定義する。なお、これらの決め方は次の通りであ
る。
BK H(i,j);要素が水平変形要素のときは
“1”で、それ以外は“0” BK V(i,j);要素が垂直変形要素ならば“1”
で、それ以外は“0” BK S(i,j);要素が水平または垂直変形要素
であるならば“1”で、それ以外ならば
“0” BK M(i,j);要素がマスク要素ならば“0”
で、それ以外ならば“1” ここで、 BK S(i,j)=BK H(i,j)+BK V(i,j) が成立することがわかる。なお、「+」は論理和
操作を行なうことを意味する。また、上記の各ビ
ツトマトリツクスBK H,BK V,BK SおよびBK Mはそれぞ
れ第4B図ロ、ハ、ニおよびホに示されている。
こうして得られる各種ビツトマトリツクスを、第
4C図イの如く分割してブロツク化するととも
に、同図ロの如くブロツク名d11 K〜d32 Kを付与す
る。この場合、ブロツク化を行なうに当たつて
は、例えば次の如き規則を設けることとする。
a ブロツクに分割するための仕切線と変形要素
とは交わらないこと。
b ブロツクに分割した場合に、水平または垂直
変形クラスが同一の行または列に2つ以上存在
しないこと。
なお、文字の全集合Ωについて、文字クラスタ
のブロツク分割法は1通りとは限らず、一般には
複数通り存在する。第4C図は3×2のブロツク
に分割した場合であるが、一般的にはm×nとす
ることができる。また、通常の英数字では、最高
4×4のブロツク化で充分であるが、“8”を単
位として行なうと、演算処理が易になるという利
点がある。そして、各ブロツク毎に次式で与えら
れる未知パターンB(k,)と標準パターンと
の距離DK ij(B)を演算する。
DK ij(B)=ΣBK S(k,)〔BK M(k,)・ {DK H(B(k,))+DK V (B(k,))}〕 ……(3) ただし、DK H(B(k,))は、 ΣBK H(k,)・B(k,) ……(4) なる値が“0”のときはB(k,)とし、ま
た“0”でないときはB(k,)+BK H(k,)
とするオペレータである。なお、DK V(B(k,)
については上記“H”を“V”に置き換えるだけ
で全く同様に表わすことができる。つまり ΣBK V(k,)・B(k,) ……(5) なる値が“0”のときはB(k,)とし、ま
た、“0”でないときはB(k,)+BK V(K,l)
とするオペレータである。ここで、「」は排他
的論理和演算、また「・」は論理積演算を行なう
ことを表わし、(k,)は要素(i,j)の一
部を示すものである。
上述の如き(3)式の演算がブロツク毎に具体的に
どのようになされるかについて、第5図を参照し
て説明する。なお、第5図は第4C図ロのブロツ
ク名d12 Kが付されたブロツクについての演算例で
あり、各種ビツトマトリツクスの対応する部分が
第4A図、第4B図においてそれぞれ四角の枠で
囲まれている。
すなわち、第5図イは未知パターンのビツトマ
トリツクスB(k,)を表わすもので、該マト
リツクスB(k,)は同図ロにおいて、上記(4)
式の演算を行なうべくBK H(k,)との論理積が
とられ、各行毎の算術和(Σ)が演算される。そ
の結果、第1行は“0”、第2,3行は“0”で
ないから、同図ハの如く第1行目についてはB
(k,)がそのまゝ出力され、第2,3行目に
ついてはB(k,)+BK H(k,)が出力され
る。上記ロ、ハの場合は水平変形ビツトマトリツ
クスBK H(k,)についての操作であるが、これ
と同様な操作が垂直変形ビツトマトリツクスBK V
(k,)についても行なわれる。つまり、同図
ニの如く上記(5)式の演算を行ない、その結果につ
いてΣBK V(k,)・B(k,)を求める。その
結果、同図の右側の列から順に“0”,“0”,“≠
0”となるので、同図ホでは“0”となる列につ
いてはB(k,)をそのまゝ出力し、“≠0”と
なる列についてはB(k,)+BK V(k,)を出
力する。同図ヘでは、上述のハおよびホにて得ら
れた結果と、第4B図ニおよびホに示されるブロ
ツク単位の標準、マスクビツトマトリツクスとか
ら上述の如き(3)式の演算を行ない、未知パターン
と標準パターンとの距離DK ij(B)を算出する。なお、
同図ヘからも明らかなように、この場合の距離は
“1”となる。そして、かかるブロツク毎の距離
を順次求めることにより、標準文字パターンの候
補の数を減らすことができ、したがつて所定の回
数の後には一義的に決めることが可能となる。こ
のため、ブロツク化することなく演算処理する方
法に比べて、距離演算に要する時間を減少させる
ことができる。
以上のように、この発明によれば、変形鎖を水
平、垂直の2種類に限定し、かつブロツク毎の演
算により対象となる文字の候補を順次消去するよ
うにしたので、演算方法を簡略化することができ
るばかりでなく、演算時間を大幅に減少させるこ
とができる。したがつて、かかる処理を例えば8
ビツトのマイクロコンピユータで行なうようにし
ても、充分に実用に耐え得るものとなる利点を有
するものである。
なお、この発明は従来困難とされていた刻印文
字や簡易図形の識別装置として広く適用すること
ができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は従来の文字識別装置を示すブロツク
図、第2図はセグメント情報を説明するための説
明図、第3図は文字とそのビツトマトリツクおよ
び文字のクラスタ表現形式を説明する説明図、第
4A図は未知パターンとそのビツトマトリツクス
を説明する説明図、第4B図はこの発明による標
準文字のクラススタ表現形式と各種ビツトマトリ
ツクスとを説明する説明図、第4C図はブロツク
分割方法を説明するための説明図、第5図はこの
発明による演算手順を図解して示す説明図であ
る。 符号説明、1……カメラ、2……2値化・画素
化回路、3……特徴抽出回路、4……画像メモ
リ、5……演算処理装置、6……ROM(リード
オンリメモリ)、7……RAM(ランダムアクセス
メモリ)、8……入出力装置、11……文字パタ
ーン、12……ノイズパターン、13……外接
枠。

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 1 所定の媒体上に記録された文字、図形等の未
    知パターンを撮像して得られる撮像信号を所定の
    しきい値レベルで2値化する2値化手段と、該2
    値化されたパターンをセグメント化するとともに
    その特徴を抽出する特徴抽出手段と、該抽出され
    た情報を記憶する記憶手段と、該記憶された情報
    にもとづき所定の演算を行なう演算手段とを備
    え、該演算結果からパターンを認識するパターン
    識別装置であつて、該演算装置は所定大きさの外
    接四角形により未知パターンの切り出しを行なつ
    て該四角形を複数のメツシユに分割し該分割され
    た各メツシユについてパターンが存在するか否か
    に応じて2値化することにより未知パターンを
    “1”,“0”のビツトマトリツクスBで表現する
    一方、少なくともマスクビツトおよび水平、垂直
    変形ビツトを要素とする標準文字パターンのビツ
    トマトリツクスについて、各要素がマスクビツト
    ならば“0”でそれ以外ならば“1”として作成
    されるマスクビツトマトリツクスBK Mと、各要素
    が水平変形ビツトならば“1”でそれ以外ならば
    “0”として作成される水平変形ビツトマトリツ
    クスBK Hと、各要素が垂直変形ビツトならば“1”
    でそれ以外ならば“0”として作成される垂直変
    形ビツトマトリツクスBK Vと、各要素が水平また
    は垂直変形ビツトならば“1”でそれ以外ならば
    “0”として作成される標準ビツトマトリツクス
    BK Sとをそれぞれ定義するとともに、各ビツトマ
    トリツクスを所定の大きさの複数ブロツクに分割
    し、各ブロツク毎に未知パターンのビツクマトリ
    ツクスBと標準パターンの各種ビツトマトリツク
    スBK M・BK H,BK VおよびBK Sとから所定の論理操作を
    して得られる距離DKを求め、該距離DKの値が最
    小D1となるときの標準文字パターンをK0とし、
    次に小さい値をD2としてその値D1,D2が予め決
    められた設定値に対して所定の条件を満足すると
    き、前記未知パターンを標準文字K0と識別する
    ことを特徴とするパターン識別装置。
JP58009805A 1983-01-26 1983-01-26 パタ−ン識別装置 Granted JPS59136874A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58009805A JPS59136874A (ja) 1983-01-26 1983-01-26 パタ−ン識別装置
US06/573,810 US4628533A (en) 1983-01-26 1984-01-25 Pattern recognition apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58009805A JPS59136874A (ja) 1983-01-26 1983-01-26 パタ−ン識別装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS59136874A JPS59136874A (ja) 1984-08-06
JPH0256707B2 true JPH0256707B2 (ja) 1990-11-30

Family

ID=11730395

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP58009805A Granted JPS59136874A (ja) 1983-01-26 1983-01-26 パタ−ン識別装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US4628533A (ja)
JP (1) JPS59136874A (ja)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0715703B2 (ja) * 1986-05-16 1995-02-22 富士電機株式会社 文字読取方式
US5109432A (en) * 1989-12-27 1992-04-28 Fujitsu Limited Character recognition method
US5271068A (en) * 1990-03-15 1993-12-14 Sharp Kabushiki Kaisha Character recognition device which divides a single character region into subregions to obtain a character code
US5054094A (en) * 1990-05-07 1991-10-01 Eastman Kodak Company Rotationally impervious feature extraction for optical character recognition
JPH05328121A (ja) * 1992-05-20 1993-12-10 Ricoh Co Ltd 画像処理方法およびその装置
US5539840A (en) * 1993-10-19 1996-07-23 Canon Inc. Multifont optical character recognition using a box connectivity approach
US5912988A (en) * 1996-12-27 1999-06-15 Xytec Corporation Image processing method and apparatus for distortion compensation
US20080256494A1 (en) * 2007-04-16 2008-10-16 Greenfield Mfg Co Inc Touchless hand gesture device controller
KR101525064B1 (ko) * 2009-07-23 2015-06-03 삼성전자주식회사 토너 절약 방법, 토너 절약 시스템 및 화상형성장치
US8891872B2 (en) * 2011-12-16 2014-11-18 General Electric Company System and method for identifying physical markings on objects
US10438098B2 (en) * 2017-05-19 2019-10-08 Hand Held Products, Inc. High-speed OCR decode using depleted centerlines
US20200209897A1 (en) * 2018-12-31 2020-07-02 Kohler Co. Systems and methods for automatically controlling a faucet

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3713099A (en) * 1959-08-04 1973-01-23 Character Recognition Corp Method and apparatus for identifying letters, characters, symbols and the like
US3104372A (en) * 1961-02-02 1963-09-17 Rabinow Engineering Co Inc Multilevel quantizing for character readers
US3178688A (en) * 1962-12-20 1965-04-13 Control Data Corp Character recognition by feature selection
US3601802A (en) * 1966-09-09 1971-08-24 Kokusai Denshin Denwa Co Ltd Pattern matching character recognition system
USB618016I5 (ja) * 1968-11-29
US3576534A (en) * 1969-08-11 1971-04-27 Compuscan Inc Image cross correlator
JPS48102926A (ja) * 1972-04-07 1973-12-24
JPS5517988B2 (ja) * 1974-06-05 1980-05-15
US4183013A (en) * 1976-11-29 1980-01-08 Coulter Electronics, Inc. System for extracting shape features from an image
US4110737A (en) * 1977-08-22 1978-08-29 The Singer Company Character recognition apparatus for serially comparing an unknown character with a plurality of reference characters
US4162482A (en) * 1977-12-07 1979-07-24 Burroughs Corporation Pre-processing and feature extraction system for character recognition
US4288782A (en) * 1979-08-24 1981-09-08 Compression Labs, Inc. High speed character matcher and method
US4371865A (en) * 1980-07-03 1983-02-01 Palmguard, Inc. Method for analyzing stored image details
US4398256A (en) * 1981-03-16 1983-08-09 Hughes Aircraft Company Image processing architecture

Also Published As

Publication number Publication date
US4628533A (en) 1986-12-09
JPS59136874A (ja) 1984-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5048107A (en) Table region identification method
JP3308032B2 (ja) スキュー補正方法およびスキュー角検出方法およびスキュー補正装置およびスキュー角検出装置
EP0063454A2 (en) Method for recognizing machine encoded characters
US4556985A (en) Pattern recognition apparatus
JPS6159568A (ja) 文書処理装置
JPS6033675A (ja) 文字読取装置
JPH0256708B2 (ja)
JPH0256707B2 (ja)
US4701961A (en) Character identifying apparatus
CN112102250A (zh) 训练数据为缺失标注的病理图像检测模型建立、检测方法
JPH0715703B2 (ja) 文字読取方式
JP2926066B2 (ja) 表認識装置
JP4211941B2 (ja) パターン抽出装置
JPH06208625A (ja) 画像処理方法及び装置
CN115661851A (zh) 获取样本数据及构件识别方法及电子设备
JP4194309B2 (ja) 文書方向推定方法および文書方向推定プログラム
JPH04255080A (ja) 画像入力装置
JP2986185B2 (ja) 線図形の線幅分類方式
JP2789622B2 (ja) 文字/図形領域判定装置
JPH09134404A (ja) 棒グラフ認識装置
JP2708604B2 (ja) 文字認識方法
JP2954218B2 (ja) 画像処理方法及び装置
JP2507949B2 (ja) 文字/図形領域判定装置
JPH05114047A (ja) 文字切り出し装置
JP2002236877A (ja) 文字列認識方法、文字認識装置およびプログラム