JPH07230530A - Character recognition device and method for estimating reading - Google Patents

Character recognition device and method for estimating reading

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JPH07230530A
JPH07230530A JP6020979A JP2097994A JPH07230530A JP H07230530 A JPH07230530 A JP H07230530A JP 6020979 A JP6020979 A JP 6020979A JP 2097994 A JP2097994 A JP 2097994A JP H07230530 A JPH07230530 A JP H07230530A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
name
reading
surname
dictionary
ruby
Prior art date
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Pending
Application number
JP6020979A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yasuhiro Osawa
康弘 大澤
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.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP6020979A priority Critical patent/JPH07230530A/en
Publication of JPH07230530A publication Critical patent/JPH07230530A/en
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Abstract

PURPOSE:To provide a character recognition device and a reading estimating method capable of estimating the reading of a name entered on paper. CONSTITUTION:When a CPU 21 recognizes a name entered on a business card through a character recognizing part 25 on the side of the character recognition device 20, a system ROM 23 is accessed, a name dictionary stored in the ROM 23 is referred to and three leading characters of the name are checked by the name dictionary. When the name concerned exists in the dictionary, the CPU 21 extracts a 1st reading candidate from the name dictionary and outputs the extracted result to a host device 10 as an estimated result.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、複数の名刺を管理する
名刺管理システムに用いられる文字認識装置に係り、特
に名刺に記入された氏名の読みを推定可能な文字認識装
置及び読み推定方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a character recognition device used in a business card management system for managing a plurality of business cards, and more particularly to a character recognition device and a pronunciation estimation method capable of estimating the reading of a name written on a business card. .

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、名刺管理システムは、ホスト装置
と文字認識装置とからなり、文字認識装置で読取った名
刺のデータをホスト装置で管理するように構成されてい
る。この場合、名刺には、会社名、氏名、住所、電話番
号、FAX番号といった項目がある。文字認識装置で
は、名刺に記入された文字列を上記各項目毎に分類して
認識し、その認識結果をホスト装置に出力している。
2. Description of the Related Art Conventionally, a business card management system comprises a host device and a character recognition device, and is configured so that the host device manages data of a business card read by the character recognition device. In this case, the business card has items such as company name, name, address, telephone number, and fax number. The character recognition device classifies and recognizes the character strings written on the business card for each of the above items, and outputs the recognition result to the host device.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ところで、ホスト装置
では、名刺データを管理する場合に、氏名の読みに基づ
いて、例えば五十音順にソートするなどの方法を一般的
に取っている。しかしながら、従来の文字認識装置で
は、名刺に記入された氏名を読取ることはできても、そ
の読みを推定することはできなかった。このため、名刺
読取り後にユーザ自身がその読みを入力する必要があ
り、非常に面倒であった。
By the way, in the case of managing business card data, the host device generally adopts a method such as sorting in alphabetical order based on the reading of the name. However, with the conventional character recognition device, although the name written on the business card can be read, the reading cannot be estimated. Therefore, it is very troublesome for the user to input the reading after reading the business card.

【0004】また、名刺には、予め氏名にルビが付加さ
れたものがある。しかしながら、従来の文字認識装置で
は、このルビを単なる文字列としか認識することはでき
ず、これを氏名の読みとして推定することはできなかっ
た。
Some business cards have ruby added to their names in advance. However, the conventional character recognition device can only recognize the ruby as a simple character string and cannot estimate it as the reading of the name.

【0005】本発明は上記のような点に鑑みなされたも
ので、用紙に記入された氏名の読みを推定可能な文字認
識装置及び読み推定方法を提供することを目的とし、特
に名刺に記入された氏名の読みを推定して、名刺読取り
作業におけるユーザの負担を軽減することを第1の目的
とし、氏名にルビが付加された名刺であれば、そのルビ
を認識して氏名の読みを正しく推定することを第2の目
的とし、氏名にルビが付加された名刺とルビのない名刺
とを混在して読取る場合であっても、氏名の読みを正し
く推定することを第3の目的とする。
The present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to provide a character recognition device and a reading estimation method capable of estimating the reading of a name written on a sheet, and in particular, it is written on a business card. The first purpose is to reduce the burden on the user in reading the business card by estimating the reading of the name, and if the business card has ruby added to the name, recognize the ruby and correctly read the name. The second purpose is to estimate, and the third purpose is to correctly estimate the reading of the name even when the business card with ruby added to the name and the business card without ruby are mixed and read. .

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置
は、氏名とその読みとを対応させた姓名辞書を用い、例
えば名刺等の用紙に記入された氏名を認識した際に、そ
の氏名に対する読みを上記姓名辞書を参照して推定する
ようにしたものである。
The character recognition device of the present invention uses a surname and surname dictionary in which a name and its reading are associated with each other, and when the name written on a paper such as a business card is recognized, the name is recognized. The reading is estimated by referring to the surname dictionary.

【0007】また、本発明の文字認識装置は、例えば名
刺等の用紙に記入された氏名を認識した際に、その氏名
の近傍に付加されたルビ情報を検出し、このルビ情報を
上記氏名に対する読みとして推定するようにしたもので
ある。
Further, when the character recognition device of the present invention recognizes a name written on a sheet such as a business card, it detects ruby information added in the vicinity of the name, and this ruby information is used for the name. It is supposed to be read.

【0008】また、本発明の文字認識装置は、例えば名
刺等の用紙に記入された氏名を認識した際に、その氏名
の近傍に付加されたルビ情報を検出することにより、上
記ルビ情報が検出された場合には、上記ルビ情報を上記
氏名に対する読みとして推定し、上記ルビ情報が検出さ
れなかった場合には、上記姓名辞書を参照して、上記氏
名に対する読みを推定するようにしたものである。
Further, the character recognition device of the present invention detects the ruby information by detecting the ruby information added in the vicinity of the name when the name written on the paper such as a business card is recognized. If the ruby information is estimated to be the reading for the name, if the ruby information is not detected, the reading for the name is referred to by referring to the surname and surname dictionary. is there.

【0009】[0009]

【作用】上記の構成によれば、名刺等の用紙に記入され
た氏名が認識されると、その氏名に対応する読みが姓名
辞書から取り出され、推定結果として出力される。した
がって、名刺読取りに際し、ユーザ自身が氏名の読みを
入力しなくとも、その読みを自動的に登録することがで
きる。これにより、名刺読取り作業におけるユーザの負
担を軽減することができる。
According to the above construction, when the name written on the paper such as a business card is recognized, the reading corresponding to the name is retrieved from the surname dictionary and output as the estimation result. Therefore, when reading a business card, even if the user does not input the reading of the name, the reading can be automatically registered. This can reduce the burden on the user in the business card reading work.

【0010】また、名刺等の用紙に記入された氏名が認
識されると、その氏名の近くあるルビ情報が検出され、
このルビ情報が氏名に対する読みとして推定される。し
たがって、予め氏名にルビが付加された名刺を読取る場
合に、氏名の読みを正しく推定することができる。
When a name written on a paper such as a business card is recognized, ruby information near the name is detected,
This ruby information is estimated as the reading for the name. Therefore, when reading a business card in which ruby is added to the name in advance, the reading of the name can be correctly estimated.

【0011】また、名刺等の用紙に記入された氏名が認
識されると、その氏名の近くにルビ情報がある場合には
このルビ情報が氏名に対する読みとして出力され、氏名
の近くにルビ情報がない場合には姓名辞書を用いて氏名
に対する読みが推定される。したがって、氏名にルビが
付加された名刺とルビのない名刺とを混在して読取る場
合であっても、氏名の読みを正しく推定することができ
る。
Further, when the name written on the form such as a business card is recognized, if there is ruby information near the name, this ruby information is output as a reading for the name, and the ruby information is displayed near the name. If not, the pronunciation for the name is estimated using the surname dictionary. Therefore, even when a business card in which ruby is added to the name and a business card without ruby are mixedly read, the reading of the name can be correctly estimated.

【0012】[0012]

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。 (第1の実施例)図1は名刺管理システムの構成を示す
ブロック図である。名刺管理システムは、ホスト装置1
0と文字認識装置20とからなり、文字認識装置20で
読取った名刺のデータをホスト装置10で管理するよう
に構成されている。ホスト装置10と文字認識装置20
はケーブル30で電気的に接続されている。名刺には、
会社名、氏名、住所、電話番号、FAX番号といった項
目がある。文字認識装置20では、名刺に記入された各
種の文字列を上記各項目毎に分類して認識し、その認識
結果をホスト装置20に出力している。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. (First Embodiment) FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a business card management system. The business card management system is a host device 1.
0 and the character recognition device 20, and the host device 10 manages the data of the business card read by the character recognition device 20. Host device 10 and character recognition device 20
Are electrically connected by a cable 30. Business card,
There are items such as company name, name, address, telephone number, and fax number. The character recognition device 20 classifies and recognizes various character strings entered on a business card for each of the above items, and outputs the recognition result to the host device 20.

【0013】ホスト装置10は、CPU11、フロッピ
ーディスク装置(以下、FDDと称す)12、RAM1
3、キーボード14、表示装置15を有する。CPU1
1は、ホスト装置10側での名刺管理制御を行う。FD
D12は、データベース(ここでは、複数の名刺デー
タ)を保存するための記憶装置である。RAM13は、
ホスト装置10側での作業に必要な各種のデータを格納
する。キーボード14は、文字等のデータを入力するた
めの入力装置である。表示装置15は、文字等のデータ
を表示するためのものであり、例えばCRT(Cathode R
ay Tube)表示装置あるいはLCD(Liquid Crystal Disp
lay)装置からなる。
The host device 10 includes a CPU 11, a floppy disk device (hereinafter referred to as FDD) 12, and a RAM 1.
3, a keyboard 14, and a display device 15. CPU1
1 performs business card management control on the host device 10 side. FD
D12 is a storage device for storing a database (here, a plurality of business card data). RAM13 is
It stores various data required for work on the host device 10 side. The keyboard 14 is an input device for inputting data such as characters. The display device 15 is for displaying data such as characters, and is, for example, a CRT (Cathode R).
ay Tube) Display device or LCD (Liquid Crystal Disp)
lay) device.

【0014】文字認識装置20は、CPU21、RAM
22、システムROM23、イメージスキャナ24、文
字認識部25を有する。CPU21は、文字認識装置2
0側での名刺読取・認識制御を行う。RAM22は、文
字認識装置20側での作業に必要な各種のデータを格納
する。システムROM23は、図2に示すように、名刺
読取・認識制御プログラムを格納するためのプログラム
領域23a、姓名辞書を格納するための辞書領域23b
を有する。
The character recognition device 20 includes a CPU 21 and a RAM.
22, a system ROM 23, an image scanner 24, and a character recognition unit 25. The CPU 21 uses the character recognition device 2
Performs business card reading / recognition control on the 0 side. The RAM 22 stores various data necessary for work on the character recognition device 20 side. As shown in FIG. 2, the system ROM 23 includes a program area 23a for storing a business card reading / recognition control program and a dictionary area 23b for storing a first and last name dictionary.
Have.

【0015】ここで、姓名辞書は、図3に示すように、
氏名(姓名)とその読みとを対応させた辞書であり、同
一氏名に対し、複数の読みがある場合には、所定の優先
順位を持って各読みが登録されている。例えば図3に示
すように、「東」という氏名に対しては、「ひがし」,
「あずま」,「あづま」という3つの読みが優先順位を
示す情報(括弧内の数字で示す)と共に登録されてい
る。この優先順位は、その読みの使用頻度によって予め
決められている。
Here, the surname dictionary is as shown in FIG.
This is a dictionary in which a name (surname) is associated with its reading. When there are a plurality of readings for the same name, each reading is registered with a predetermined priority. For example, as shown in FIG. 3, for the name "East", "Higashi",
Three readings of "Azuma" and "Azuma" are registered together with information indicating priority (indicated by numbers in parentheses). This priority order is predetermined according to the frequency of reading.

【0016】イメージスキャナ24は、用紙に書かれて
いる文字や図形等をイメージデータとして読取るための
画像入力装置であり、ここでは名刺のイメージデータを
読取るために用いられる。文字認識部25は、文字を認
識するための装置であり、ここではイメージスキャナ2
4を通じて入力された名刺のイメージデータから名刺に
記入された各種の文字列(会社名、氏名、住所、電話番
号、FAX番号等)を認識する。
The image scanner 24 is an image input device for reading characters and figures written on a sheet as image data, and is used here for reading the image data of a business card. The character recognition unit 25 is a device for recognizing characters, and here, the image scanner 2
Various character strings (company name, name, address, telephone number, FAX number, etc.) written on the business card are recognized from the image data of the business card input through 4.

【0017】次に、第1の実施例の動作を説明する。こ
こでは、文字認識装置20側において、名刺を読取り、
その名刺に記入された氏名の読みを推定する場合の動作
について説明する。
Next, the operation of the first embodiment will be described. Here, on the character recognition device 20 side, a business card is read,
The operation of estimating the reading of the name written on the business card will be described.

【0018】図4は第1の実施例に係る名刺読取り処理
の動作を示すフローチャートである。まず、イメージス
キャナ24を通じて名刺のイメージデータを読取る(ス
テップS11)。この場合、イメージスキャナ24で
は、名刺の読取り面に光を当て、その反射光をCCD(C
harge Coupled Device) などでディジタル信号に変換し
てイメージデータを生成する。
FIG. 4 is a flow chart showing the operation of the business card reading process according to the first embodiment. First, the image data of a business card is read through the image scanner 24 (step S11). In this case, the image scanner 24 applies light to the reading surface of the business card and reflects the reflected light on the CCD (C
image data is generated by converting it into a digital signal using a harge coupled device).

【0019】文字認識部25では、この名刺イメージデ
ータの中から名刺に記入された各種の文字列(会社名、
氏名、住所、電話番号、FAX番号等)を認識する(ス
テップS12)。なお、文字認識の方法としては、OC
R(Optical Character Reader) などで一般的に用いら
れている方法を用いるものとし、ここではその説明を省
略する。
In the character recognition unit 25, various character strings (company name,
(Name, address, telephone number, FAX number, etc.) are recognized (step S12). The character recognition method is OC
A method generally used in R (Optical Character Reader) or the like is used, and the description thereof is omitted here.

【0020】CPU21は、文字認識部25によって認
識された文字列の項目理解を行う(ステップS13)。
項目理解とは、認識された文字列を項目(会社名、氏
名、住所、電話番号、FAX番号等)毎に分類するため
の作業である。この項目理解は、キーワード、文字列の
位置、文字サイズ等の情報に基づいて行われる。すなわ
ち、例えば会社名は「株式会社」,住所は「番地」,電
話番号は「TEL」,FAX番号は「FAX」といった
ようなキーワードに基づいて項目を理解する。また、例
えば名刺が縦書きの場合には、氏名は中央で、会社名は
右上、住所や電話番号、FAX番号等は左下といったよ
うな文字列の位置や、氏名は他の項目に比べて文字が大
きいといったような文字サイズに基づいて項目を理解す
る。
The CPU 21 understands the item of the character string recognized by the character recognition unit 25 (step S13).
The item comprehension is a work for classifying the recognized character strings into items (company name, name, address, telephone number, FAX number, etc.). This item understanding is performed based on information such as keywords, character string positions, and character sizes. That is, for example, the item is understood based on keywords such as "company", "address", "phone number", "TEL", and "FAX" for fax number. For example, if the business card is written vertically, the name is in the center, the company name is in the upper right, the address or telephone number, the fax number, etc. is the position of the character string, and the name is compared to other items. Understand items based on font size such as is large.

【0021】しかして、このような項目理解の結果、名
刺に記入された氏名が認識されると(ステップS14の
Yes)、CPU21はその氏名の読みを推定する(ス
テップS15)。
When the name entered on the business card is recognized as a result of such item understanding (Yes in step S14), the CPU 21 estimates the reading of the name (step S15).

【0022】ここで、第1の実施例に係る推定処理につ
いて説明する。図5は第1の実施例に係る推定処理の動
作を示すフローチャートである。CPU21は、システ
ムROM23の辞書領域23bをアクセスし、そこに格
納されている姓名辞書を参照して、氏名の先頭3文字を
姓名辞書で調べる(ステップS21)。この結果、該当
する氏名が姓名辞書内に存在すれば(ステップS22の
Yes)、CPU21は姓名辞書より第1候補の読みを
取り出す(ステップS23)。また、該当する氏名が姓
名辞書内に存在しない場合には(ステップS22のN
o)、CPU21はその氏名の読みはないものとする
(ステップS24)。
Here, the estimation process according to the first embodiment will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the estimation process according to the first embodiment. The CPU 21 accesses the dictionary area 23b of the system ROM 23 and refers to the surname and surname dictionary stored therein to check the first three characters of the name in the surname and surname dictionary (step S21). As a result, if the corresponding name exists in the surname and surname dictionary (Yes in step S22), the CPU 21 retrieves the first candidate reading from the surname and surname dictionary (step S23). If the corresponding name does not exist in the surname dictionary (N in step S22).
o), the CPU 21 does not read the name (step S24).

【0023】具体的に説明すると、例えば図9(a)に
示すような名刺の読取りに際し、項目理解によりL1で
示される行の文字列を氏名と認識した場合において、図
3に示す姓名辞書より「東」という氏名を検索する。こ
の例では、「東」に対し、「ひがし」という読みが第1
候補として登録されている。したがって、当該名刺に対
する氏名の読みとして、「ひがし」が得られることにな
る。
More specifically, for example, when reading a business card as shown in FIG. 9A, when the character string in the line L1 is recognized as the full name by the item understanding, the surname and surname dictionary shown in FIG. Search for the name "East". In this example, the first reading is "Higashi" for "East".
It is registered as a candidate. Therefore, "Higashi" is obtained as the reading of the name of the business card.

【0024】このようにして、当該名刺に対する氏名の
読みが推定されると、CPU21はその氏名の読みを各
項目毎の認識結果(会社名、氏名、住所、電話番号、F
AX番号等)と共にホスト装置10に出力する(ステッ
プS16)。次の名刺がある場合には、その読取り処理
を上記同様にして繰り返す(ステップS17)。
In this way, when the reading of the name for the business card is estimated, the CPU 21 recognizes the reading of the name for each item (company name, name, address, telephone number, F).
It is output to the host device 10 together with the AX number and the like) (step S16). If there is a next business card, the reading process is repeated in the same manner as above (step S17).

【0025】ホスト装置10側では、これらのデータを
FDD12に格納されているデータベースに登録する。
この場合、当該名刺に対する氏名の読みは、上記推定処
理によって既に得られているため、ユーザ自身が入力し
なくとも自動的にデータベースに登録することができ
る。したがって、名刺読取り作業におけるユーザの負担
を軽減することができる。
On the host device 10 side, these data are registered in the database stored in the FDD 12.
In this case, since the reading of the name of the business card has already been obtained by the above estimation process, it can be automatically registered in the database without the user's own input. Therefore, the burden on the user in the business card reading work can be reduced.

【0026】なお、氏名の読みを推定できなかった場合
(姓名辞書に登録されていなかった場合)や、正しく推
定できなかった場合には、ホスト装置10側において、
キーボード14を通じて正しい読みを入力するものとす
る。
If the reading of the name cannot be estimated (if it is not registered in the surname dictionary) or if it cannot be estimated correctly, the host device 10 side
It is assumed that the correct reading is input through the keyboard 14.

【0027】(第2の実施例)次に、本発明の第2の実
施例を説明する。なお、第2の実施例において、図1乃
至図4に示す構成は第1の実施例と同様であるため、こ
こでは、氏名の読みの推定処理についてのみ説明する。
第2の実施例では、上記第1の実施例と同様、姓名辞書
を用いて氏名の読みを推定するが、その際に姓名辞書内
に登録されている全ての候補の読みを取り出すことを特
徴とする。
(Second Embodiment) Next, a second embodiment of the present invention will be described. In addition, in the second embodiment, the configurations shown in FIGS. 1 to 4 are the same as those in the first embodiment, and therefore only the name reading estimation process will be described here.
In the second embodiment, similar to the first embodiment, the reading of the name is estimated using the surname dictionary, but at that time, the readings of all the candidates registered in the surname dictionary are extracted. And

【0028】図6は第2の実施例に係る推定処理の動作
を示すフローチャートである。第2の実施例において、
CPU21は、まず、システムROM23の辞書領域2
3bをアクセスし、そこに格納されている姓名辞書を参
照して、氏名の先頭3文字を姓名辞書で調べる(ステッ
プS31)。この結果、該当する氏名が姓名辞書内に存
在すれば(ステップS32のYes)、CPU21は姓
名辞書より全ての読みを取り出す(ステップS33)。
また、該当する氏名が姓名辞書内に存在しない場合には
(ステップS32のNo)、CPU21はその氏名の読
みはないものとして処理する(ステップS34)。
FIG. 6 is a flow chart showing the operation of the estimation processing according to the second embodiment. In the second embodiment,
First, the CPU 21 first determines the dictionary area 2 of the system ROM 23.
3b is accessed, and the first three characters of the name are checked in the first and last names dictionary by referring to the first and last names dictionary stored therein (step S31). As a result, if the corresponding name exists in the surname and surname dictionary (Yes in step S32), the CPU 21 retrieves all readings from the surname and surname dictionary (step S33).
If the corresponding name does not exist in the surname dictionary (No in step S32), the CPU 21 processes it without reading the name (step S34).

【0029】具体的に説明すると、例えば図9(a)に
示すような名刺の読取りに際し、項目理解によりL1で
示される行の文字列を氏名と認識した場合において、図
3に示す姓名辞書より「東」という氏名を検索する。こ
の例では、「東」に対し、「ひがし」という読みが第1
候補、「あずま」という読みが第2の候補、「あづま」
という読みが第3の候補として登録されている。したが
って、当該名刺に対する氏名の読みとして、「ひが
し」,「あずま」,「あづま」の3つが得られることに
なる。
More specifically, for example, when reading a business card as shown in FIG. 9A, when the character string in the line L1 is recognized as the full name by the item understanding, the surname and surname dictionary shown in FIG. Search for the name "East". In this example, the first reading is "Higashi" for "East".
Candidate, "Azuma" is the second candidate, "Azuma"
Is read as the third candidate. Therefore, as the reading of the name of the business card, there are three readings of "Higashi", "Azuma", and "Azuma".

【0030】このようにして得られた氏名の読みは、ホ
スト装置10に出力される。この場合、複数の読みが候
補として出力されるため、ホスト装置10側において、
各候補の中から所望の読みをキーボード14により選択
する必要はあるが、読みそのものを入力する必要はな
い。したがって、名刺読取り作業におけるユーザの負担
を軽減することができる。
The name reading thus obtained is output to the host device 10. In this case, since a plurality of readings are output as candidates, on the host device 10 side,
It is necessary to select a desired reading from each of the candidates with the keyboard 14, but it is not necessary to input the reading itself. Therefore, the burden on the user in the business card reading work can be reduced.

【0031】なお、各候補の表示方法としては、まず、
第1位の候補を表示した後、次候補指示に応じて他の候
補を優先順に1つずつ表示する方法や、各候補を優先順
に一括して表示する方法などがある。
As a method of displaying each candidate, first,
After displaying the first-ranked candidate, there is a method of displaying the other candidates one by one in the priority order according to the next candidate instruction, or a method of displaying all the candidates collectively in the priority order.

【0032】また、氏名の読みを推定できなかった場合
(姓名辞書に登録されていなかった場合)や、各候補の
中に所望の読みがなかった場合には、ホスト装置10側
において、キーボード14を通じて正しい読みを入力す
るものとする。
When the reading of the name cannot be estimated (when it is not registered in the surname dictionary) or when the desired reading is not found in each candidate, the keyboard 14 on the host device 10 side. Enter the correct reading through.

【0033】(第3の実施例)次に、本発明の第3の実
施例を説明する。なお、第3の実施例において、図1乃
至図4に示す構成は上記第1の実施例と同様であるた
め、ここでは、氏名の読みの推定処理についてのみ説明
する。第3の実施例では、氏名の近くにある文字列をル
ビとして認識することにより、氏名の読みを推定するこ
とを特徴とする。
(Third Embodiment) Next, a third embodiment of the present invention will be described. Since the configuration shown in FIGS. 1 to 4 in the third embodiment is the same as that in the first embodiment, only the name reading estimation process will be described here. The third embodiment is characterized in that the reading of the name is estimated by recognizing a character string near the name as ruby.

【0034】図7は第3の実施例に係る推定処理の動作
を示すフローチャートである。第3の実施例において、
CPU21は、まず、認識した氏名の周囲、所定範囲内
にひらがな、カタカナまたはローマ字からなる文字列を
探す(ステップS41)。その結果、該当する文字列が
あった場合(ステップS42のYes)、CPU21は
その文字列を氏名に付されたルビとして判断し、その文
字列の種類に応じて次のようにして読みを決定する(ス
テップS43)。
FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the estimation processing according to the third embodiment. In the third embodiment,
First, the CPU 21 searches for a character string consisting of hiragana, katakana, or romaji within a predetermined range around the recognized name (step S41). As a result, when there is a corresponding character string (Yes in step S42), the CPU 21 determines the character string as ruby added to the name, and determines the reading according to the type of the character string as follows. Yes (step S43).

【0035】文字列の種類がひらがなであれば、CPU
21はそのまま当該文字列を氏名の読みとして処理する
(ステップS46)。文字列の種類がカタカナであれ
ば、CPU21はカタカナをひらがなに変換した後(ス
テップS44)、これを当該文字列を氏名の読みとする
(ステップS46)。この場合、カタカナからひらがな
への変換は、上位2桁のコードを入れ替えることによっ
て行う。すなわち、例えば「ア」の16進コードは「2
522」であるのに対し、「あ」の16進コードは「2
422」であり、両者は上位2桁のコードが違う。した
がって、上位2桁のコードを「25」から「24」に変
えるだけで、カタカナをひらがなに簡単に変換できる。
If the type of character string is hiragana, the CPU
21 directly processes the character string as the reading of the name (step S46). If the type of the character string is katakana, the CPU 21 converts the katakana into hiragana (step S44), and then uses this character string as the reading of the name (step S46). In this case, the conversion from katakana to hiragana is performed by exchanging the codes of the upper two digits. That is, for example, the hexadecimal code of “A” is “2
522 ”, the hexadecimal code for“ A ”is“ 2 ”
422 ”, and the codes of the upper two digits are different. Therefore, katakana can be easily converted into hiragana simply by changing the code of the upper two digits from "25" to "24".

【0036】また、文字列の種類がローマ字であれば、
CPU21はそのローマ字をひらがなに変換した後(ス
テップS45)、これを当該文字列を氏名の読みとする
(ステップS46)。この場合、ローマ字からひらがな
への変換は、図示せぬひらがなとローマ字との対応表を
用いて行う。
If the type of character string is Roman letters,
The CPU 21 converts the Roman character into hiragana (step S45), and then uses this character string as the reading of the name (step S46). In this case, the conversion from romaji to hiragana is performed using a correspondence table of hiragana and romaji (not shown).

【0037】一方、ステップS42において、該当する
文字列がなかった場合には(ステップS42のNo)、
CPU21は当該氏名に対する読みはないものとして処
理する(ステップS47)。
On the other hand, if there is no corresponding character string in step S42 (No in step S42),
The CPU 21 processes as if the name is not read (step S47).

【0038】具体的に説明すると、例えば図9(b)に
示すような名刺の読取りに際し、項目理解によりL1で
示される行の文字列を氏名と認識した場合において、そ
の行L1の近傍にあるL2で示される行の文字列をルビ
として認識する。この例では、行L2の文字列が「あず
ま」とひながなで記されている。したがって、当該名刺
に対する氏名の読みとして、「あずま」が得られること
になる。
More specifically, for example, when reading a business card as shown in FIG. 9B, when the character string of the line indicated by L1 is recognized as the name by the item understanding, it is in the vicinity of the line L1. The character string in the line indicated by L2 is recognized as ruby. In this example, the character string in the row L2 is written in hiragana as "Azuma". Therefore, "Azuma" is obtained as the reading of the name of the business card.

【0039】このように、氏名の近いにある文字列がル
ビとして認識され、同文字列が氏名の読みとしてホスト
装置10に出力される。したがって、予め氏名にルビが
付加された名刺であれば、氏名の読みを正しく推定する
ことができる。
In this way, a character string having a name close to it is recognized as a ruby, and the same character string is output to the host device 10 as a reading of the name. Therefore, if it is a business card in which ruby is added to the name in advance, the reading of the name can be correctly estimated.

【0040】なお、氏名の読みを推定できなかった場合
(ルビを認識できなかった場合)には、ホスト装置10
側において、キーボード14を通じて正しい読みを入力
するものとする。
When the reading of the name cannot be estimated (when the ruby cannot be recognized), the host device 10
On the side, the correct reading should be entered through the keyboard 14.

【0041】(第4の実施例)次に、本発明の第4の実
施例を説明する。なお、第4の実施例において、図1乃
至図4に示す構成は上記第1の実施例と同様であるた
め、ここでは、氏名の読みの推定処理についてのみ説明
する。第4の実施例では、上記第3の実施例と同様、氏
名の近くにある文字列をルビとして認識するが、にルビ
を認識できなかった場合に姓名辞書を用いて氏名の読み
を推定することを特徴とする。
(Fourth Embodiment) Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. Since the configuration shown in FIGS. 1 to 4 in the fourth embodiment is the same as that in the first embodiment, only the name reading estimation process will be described here. In the fourth embodiment, similar to the third embodiment, the character string near the name is recognized as ruby, but when ruby cannot be recognized, the reading of the name is estimated using the surname and surname dictionary. It is characterized by

【0042】図8は第4の実施例に係る推定処理の動作
を示すフローチャートである。第4の実施例において、
CPU21は、まず、認識した氏名の周囲、所定範囲内
にひらがな、カタカナまたはローマ字からなる文字列を
探す(ステップS51)。その結果、該当する文字列が
あった場合(ステップS52のYes)、CPU21は
その文字列を氏名に付されたルビとして判断し、その文
字列の種類に応じて次のようにして読みを決定する(ス
テップS53)。
FIG. 8 is a flow chart showing the operation of the estimation processing according to the fourth embodiment. In the fourth embodiment,
First, the CPU 21 searches for a character string consisting of hiragana, katakana, or romaji within a predetermined range around the recognized name (step S51). As a result, when there is the corresponding character string (Yes in step S52), the CPU 21 determines the character string as ruby attached to the name, and determines the reading as follows according to the type of the character string. Yes (step S53).

【0043】文字列の種類がひらがなであれば、CPU
21はそのまま当該文字列を氏名の読みとして処理する
(ステップS56)。文字列の種類がカタカナであれ
ば、CPU21はカタカナをひらがなに変換した後(ス
テップS54)、これを当該文字列を氏名の読みとする
(ステップS56)。文字列の種類がローマ字であれ
ば、CPU21はローマ字をひらがなに変換した後(ス
テップS55)、これを当該文字列を氏名の読みとする
(ステップS56)。
If the type of character string is hiragana, the CPU
21 directly processes the character string as the reading of the name (step S56). If the type of the character string is katakana, the CPU 21 converts the katakana into hiragana (step S54), and then makes this character string the reading of the name (step S56). If the type of the character string is Roman letters, the CPU 21 converts the Roman letters into Hiragana (step S55), and then makes this character string the reading of the name (step S56).

【0044】ここで、ステップS52において、該当す
る文字列がなかった場合には(ステップS52のN
o)、CPU21はシステムROM23の辞書領域23
bをアクセスし、そこに格納されている姓名辞書を参照
して氏名の読みを推定する(ステップS57)。この場
合、氏名の先頭3文字を姓名辞書で調べ、該当する氏名
が姓名辞書内に存在すれば、上記第1の実施例のように
姓名辞書より第1候補の読みを取り出すか、または、上
記第2の実施例のように全ての候補の読みを取り出すも
のとする。
If there is no corresponding character string in step S52 (N in step S52).
o), the CPU 21 is the dictionary area 23 of the system ROM 23.
b is accessed, and the reading of the name is estimated by referring to the surname dictionary stored therein (step S57). In this case, the first three characters of the name are checked in the surname and surname dictionary, and if the corresponding name is present in the surname and surname dictionary, the first candidate reading is retrieved from the surname and surname dictionary as in the first embodiment, or It is assumed that the readings of all the candidates are extracted as in the second embodiment.

【0045】このようにして、まず、ルビを認識して氏
名の読みを推定するが、ルビを認識できない場合には、
姓名辞書を用いて氏名の読みを推定する。したがって、
予め氏名にルビが付加された名刺とルビのない名刺とを
混在して読取る場合であっても、氏名の読みを正しく推
定することができる。
In this way, first, the ruby is recognized and the reading of the name is estimated, but if the ruby cannot be recognized,
Estimate the reading of a name using a surname dictionary. Therefore,
Even when a business card in which ruby is added to the name and a business card without ruby are mixedly read, the reading of the name can be correctly estimated.

【0046】なお、姓名辞書を用いても氏名の読みを推
定できなかった場合や、正しく推定できなかった場合に
は、ホスト装置10側において、キーボード14を通じ
て正しい読みを入力するものとする。
If the reading of the name cannot be estimated or cannot be correctly estimated using the surname dictionary, the correct reading is input through the keyboard 14 on the host device 10 side.

【0047】上記各実施例において、名刺を読取り対象
とし、そこに記入された氏名の読みを推定する場合につ
いて説明したが、本発明は名刺に限らず、氏名が記入さ
れた用紙であれば、その用紙を読取り対象として、上記
同様の手法にて氏名の読みを推定することができる。
In each of the above-mentioned embodiments, the case has been described in which a business card is set as an object to be read and the reading of the name written on the business card is estimated. However, the present invention is not limited to the business card, and any form in which the name is written can be used. By using the sheet as the reading target, the reading of the name can be estimated by the same method as described above.

【0048】また、氏名の読みを推定する場合に、氏名
のうちの「名字」を対象として、その読みを推定した
が、「名字」だけでなく、「名前」の読みも含めて推定
することは、「名字」と「名前」の両方が登録された姓
名辞書を用いたり、「名字」と「名前」の両方に付加さ
れたルビを認識することで、簡単に実現することができ
る。
In the case of estimating the reading of the name, the reading was estimated for the "surname" of the name, but the reading of the "name" as well as the "surname" should be estimated. Can be easily realized by using a surname and surname dictionary in which both “surname” and “name” are registered, or by recognizing ruby added to both “surname” and “name”.

【0049】また、氏名の読みを「ひらがな」で推定に
したが、本発明は読みの文字種について限定されるもの
ではなく、例えば「カタカナ」や「ローマ字」等の他の
文字種で推定することも可能である。
Although the reading of the name is estimated by "Hiragana", the present invention is not limited to the character type of the reading, and it may be estimated by other character types such as "Katakana" and "Romaji". It is possible.

【0050】[0050]

【発明の効果】以上のように本発明によれば、名刺等の
用紙に記入された氏名を認識し、その氏名に対応する読
みを姓名辞書から取り出して推定結果として出力するよ
うにしたため、名刺読取りに際し、ユーザ自身が氏名の
読みを入力しなくとも、その読みを自動的に登録するこ
とができる。これにより、名刺読取り作業におけるユー
ザの負担を軽減することができる。
As described above, according to the present invention, the name written on the paper such as a business card is recognized, and the reading corresponding to the name is taken out from the surname dictionary and output as the estimation result. Even when the user does not input the reading of the name when reading, the reading can be automatically registered. This can reduce the burden on the user in the business card reading work.

【0051】また、名刺等の用紙に記入された氏名を認
識し、その氏名の近くある文字列をルビ情報として認識
し、同文字列を氏名に対する読みとして推定するように
したため、予め氏名にルビが付加された名刺を読取る場
合に、氏名の読みを正しく推定することができる。
Further, since the name written on the paper such as a business card is recognized, the character string near the name is recognized as ruby information, and the same character string is estimated as the reading for the name. When reading a business card to which is added, the reading of the name can be correctly estimated.

【0052】また、名刺等の用紙に記入された氏名を認
識し、その氏名の近くに文字列を検出した場合には同文
字列を氏名に対する読みとして出力し、氏名の近くに文
字列を検出できない場合には姓名辞書を用いて氏名に対
する読みを推定するようにしたため、氏名にルビが付加
された名刺とルビのない名刺とを混在して読取る場合で
あっても、氏名の読みを正しく推定することができる。
When a name written on a paper such as a business card is recognized and a character string is detected near the name, the same character string is output as a reading for the name, and the character string is detected near the name. When it is not possible, the full name dictionary is used to estimate the reading of the full name, so even when reading both a business card with ruby added to the name and a business card without ruby, the correct reading of the full name is estimated. can do.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1の実施例に係る装置構成を示すブ
ロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing a device configuration according to a first embodiment of the present invention.

【図2】図1に示されるROMの構成を示す図。FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a ROM shown in FIG.

【図3】上記ROMに格納された姓名辞書の構成を示す
図。
FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a first and last name dictionary stored in the ROM.

【図4】第1の実施例に係る名刺読取り処理の動作を示
すフローチャート。
FIG. 4 is a flowchart showing an operation of a business card reading process according to the first embodiment.

【図5】第1の実施例に係る推定処理の動作を示すフロ
ーチャート。
FIG. 5 is a flowchart showing an operation of an estimation process according to the first embodiment.

【図6】第2の実施例に係る推定処理の動作を示すフロ
ーチャート。
FIG. 6 is a flowchart showing an operation of estimation processing according to the second embodiment.

【図7】第3の実施例に係る推定処理の動作を示すフロ
ーチャート。
FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the estimation process according to the third embodiment.

【図8】第4の実施例に係る推定処理の動作を示すフロ
ーチャート。
FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the estimation process according to the fourth embodiment.

【図9】上記各実施例で読取り対象として用いられる名
刺の一例を示す図。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a business card used as a reading target in each of the embodiments.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10…ホスト装置、11…CPU、12…FDD、13
…RAM、14…キーボード、15…表示装置、20…
文字認識装置、21…CPU、22…RAM、23…シ
ステムROM、23a…プログラム領域、23b…辞書
領域、24…イメージスキャナ、25…文字認識部、3
0…ケーブル。
10 ... Host device, 11 ... CPU, 12 ... FDD, 13
... RAM, 14 ... Keyboard, 15 ... Display device, 20 ...
Character recognition device, 21 ... CPU, 22 ... RAM, 23 ... System ROM, 23a ... Program area, 23b ... Dictionary area, 24 ... Image scanner, 25 ... Character recognition unit, 3
0 ... Cable.

Claims (11)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 氏名が記入された用紙と、 この用紙に記入された上記氏名を認識する文字認識手段
と、 氏名とその読みとを対応させた姓名辞書を記憶した辞書
記憶手段と、 この辞書記憶手段に記憶された上記姓名辞書を参照し、
上記氏名に対する読みを推定する推定手段とを具備した
ことを特徴とする文字認識装置。
1. A sheet on which a name is written, a character recognition means for recognizing the name written on this sheet, a dictionary storage means for storing a first and last name dictionary in which the name and its reading are associated, and this dictionary. Referring to the first and last name dictionary stored in the storage means,
A character recognition device, comprising: an estimation unit that estimates the reading for the name.
【請求項2】 上記姓名辞書には、同一氏名に対する複
数の読みが所定の優先順位を持って登録されており、 上記推定手段は、上記姓名辞書の中から上記優先順位に
従って第1候補の読みを取り出すことを特徴とする請求
項1記載の文字認識装置。
2. A plurality of readings for the same name are registered in the surname and surname dictionary with a predetermined priority order, and the estimating means reads out the first candidate from the surname and surname dictionary according to the priority order. 2. The character recognition device according to claim 1, wherein
【請求項3】 上記姓名辞書には、同一氏名に対する複
数の読みが所定の優先順位を持って登録されており、 上記推定手段は、上記姓名辞書の中から上記優先順位に
従って全ての候補の読みを取り出すことを特徴とする請
求項1記載の文字認識装置。
3. A plurality of readings for the same name are registered in the surname and first name dictionary with a predetermined priority, and the estimating means reads all candidates from the surname and first name dictionary according to the priority. 2. The character recognition device according to claim 1, wherein
【請求項4】 氏名が記入された用紙と、 この用紙に記入された上記氏名を認識する文字認識手段
と、 上記氏名の近傍に付加されたルビ情報を検出するルビ検
出手段と、 このルビ検出手段によって検出された上記ルビ情報を上
記氏名に対する読みとして推定する推定手段とを具備し
たことを特徴とする文字認識装置。
4. A sheet on which a name is written, a character recognition unit for recognizing the name written on the sheet, a ruby detecting unit for detecting ruby information added in the vicinity of the name, and a ruby detecting unit. A character recognition device comprising: an estimation unit that estimates the ruby information detected by the unit as a reading for the name.
【請求項5】 氏名が記入された用紙と、 この用紙に記入された上記氏名を認識する文字認識手段
と、 上記氏名に付加されたルビ情報を検出するルビ検出手段
と、 氏名とその読みとを対応させた姓名辞書を記憶した辞書
記憶手段と、 上記ルビ検出手段によって上記ルビ情報が検出された場
合には、上記ルビ情報を上記氏名に対する読みとして推
定し、上記ルビ情報が検出されなかった場合には、上記
辞書記憶手段に記憶された上記姓名辞書を参照して、上
記氏名に対する読みを推定する推定手段とを具備したこ
とを特徴とする文字認識装置。
5. A sheet on which a name is entered, a character recognition means for recognizing the name on the sheet, a ruby detecting means for detecting ruby information added to the name, and a name and its reading. When the ruby information is detected by the dictionary storage means that stores the first and last name dictionary corresponding to, the ruby information is estimated as the reading for the name, and the ruby information is not detected. In this case, the character recognition device is provided with an estimating means for estimating a reading for the name by referring to the surname dictionary stored in the dictionary storage means.
【請求項6】 上記ルビ検出手段は、上記氏名の近傍に
ある、ひらがな、カタカナまたはローマ字のみからなる
文字列をルビ情報として検出することを特徴とする請求
項5記載の文字認識装置。
6. The character recognition device according to claim 5, wherein the ruby detecting means detects, as ruby information, a character string that is in the vicinity of the name and consists of only hiragana, katakana, or romaji.
【請求項7】 上記姓名辞書には、同一氏名に対する複
数の読みが所定の優先順位を持って登録されており、 上記推定手段は、上記ルビ情報が検出されなかった場合
に、上記姓名辞書の中から上記優先順位に従って第1候
補位の読みを取り出すことを特徴とする請求項5記載の
文字認識装置。
7. The surname and surname dictionary stores a plurality of readings for the same name with a predetermined priority, and the estimating means stores the surname and surname dictionary in the surname and surname dictionary when the ruby information is not detected. The character recognition device according to claim 5, wherein the reading of the first candidate rank is taken out from the inside according to the priority order.
【請求項8】 上記姓名辞書には、同一氏名に対する複
数の読みが所定の優先順位を持って登録されており、 上記推定手段は、上記ルビ情報が検出されなかった場合
に、上記姓名辞書の中から上記優先順位に従って全ての
候補の読みを取り出すことを特徴とする請求項5記載の
文字認識装置。
8. A plurality of readings for the same name are registered in the surname and surname dictionary with a predetermined priority, and the estimating means stores the surname and surname dictionary in the surname and surname dictionary when the ruby information is not detected. The character recognition device according to claim 5, wherein all candidate readings are taken out from the inside according to the priority order.
【請求項9】 用紙に記入された氏名を認識した際に、 氏名とその読みとを対応させた姓名辞書を用いて、 上記氏名に対する読みを推定するようにしたことを特徴
とする読み推定方法。
9. A reading estimation method, wherein when a name written on a form is recognized, a reading for the above name is estimated by using a surname and first name dictionary in which the name and its reading are associated with each other. .
【請求項10】 用紙に記入された氏名を認識した際
に、 その氏名の近傍に付加されたルビ情報を検出し、 このルビ情報を上記氏名に対する読みとして推定するよ
うにしたことを特徴とする読み推定方法。
10. When the name written on the form is recognized, ruby information added in the vicinity of the name is detected, and this ruby information is estimated as a reading for the name. Reading estimation method.
【請求項11】 用紙に記入された氏名を認識した際
に、 その氏名に付加されたルビ情報を検出し、 このルビ情報を検出できた場合には、上記ルビ情報を上
記氏名に対する読みとして推定し、 上記ルビ情報を検出できなかった場合には、氏名とその
読みとを対応させた姓名辞書を用いて、上記氏名に対す
る読みを推定するようにしたことを特徴とする読み推定
方法。
11. When recognizing a name written on a form, the ruby information added to the name is detected, and when the ruby information can be detected, the ruby information is estimated as a reading for the name. Then, when the ruby information cannot be detected, a reading estimation method for estimating the reading for the name by using a surname and first name dictionary in which the name and the reading are associated with each other.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007193582A (en) * 2006-01-19 2007-08-02 Topre Corp Slip printer
JP2007305046A (en) * 2006-05-15 2007-11-22 Sharp Corp Information processor for generating kanji reading, information processing method, program for attaining information processing and recording medium with the program recorded thereon

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