JPS59161779A - オンライン文字認識ストロ−ク抽出方法 - Google Patents
オンライン文字認識ストロ−ク抽出方法Info
- Publication number
- JPS59161779A JPS59161779A JP58034481A JP3448183A JPS59161779A JP S59161779 A JPS59161779 A JP S59161779A JP 58034481 A JP58034481 A JP 58034481A JP 3448183 A JP3448183 A JP 3448183A JP S59161779 A JPS59161779 A JP S59161779A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- register
- stored
- tablet
- point
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（技術分野）
本発明はオンライ゛ン文字認識における前処理の一環と
してのストローク抽出方法に関わるものである。
してのストローク抽出方法に関わるものである。
（背景技術）
従来のオンライン文字認識装置入力部のブロック図を第
１図に示す。１はタブレット、２はアナログ・ディジタ
ルコンバータ（以下Ａ／Ｄという）、３は入力レジスタ
（以下ＩＲ，という）、４は認識部（以下ＲＣという）
より構成されておりタブレット１より時系列的に出力さ
れるＸ座標値、Ｘ座標値を示１アナログデータは順次Ａ
／Ｄ２によりディジタルデータに変換されＩＲ３に入力
される。１１％３は入力順を示す番号を格納するＮ部と
、Ｘ座標データを格納するＸ部とＸ座標データを格納す
るＸ部と、ストロークの始点や終点又はその他の特徴を
示すマーカ一部よりなり、Ａ／Ｄ２より出力されたデー
タはそれぞれの部分に格納される。
１図に示す。１はタブレット、２はアナログ・ディジタ
ルコンバータ（以下Ａ／Ｄという）、３は入力レジスタ
（以下ＩＲ，という）、４は認識部（以下ＲＣという）
より構成されておりタブレット１より時系列的に出力さ
れるＸ座標値、Ｘ座標値を示１アナログデータは順次Ａ
／Ｄ２によりディジタルデータに変換されＩＲ３に入力
される。１１％３は入力順を示す番号を格納するＮ部と
、Ｘ座標データを格納するＸ部とＸ座標データを格納す
るＸ部と、ストロークの始点や終点又はその他の特徴を
示すマーカ一部よりなり、Ａ／Ｄ２より出力されたデー
タはそれぞれの部分に格納される。
第２図は文字「２」とｒＬＪのサンプルデータと処理過
程を示す図であり、文字「２」と「Ｌ」についてサンプ
ル点を時系列順に示し、その点同士を直線で結んだもの
を（１）と（４）に示しである。第２図（２１、（３）
、 （５）〜（７）につし・では説明途上順次説明す
る。第１図における月ｔ３の内容は、第２図（４）に示
す文字ｒ Ｌ Ｊのデータが示されている。データ１に
はＸ＋ ＋ Ｙ＋か格納されマーカ一部はストロークの
始点を示−ｆ′ｓ”Ｊ”が格納されデータ１３のＭ部に
は、終点を示すＳＰが格納されている。これらのデータ
はＩＬＣ４へ送られ文字認識が行なわれろ。 ｆ（、Ｃ
４では、第３図（４）に示すデータの場合本図は模擬的
に１℃・であるためデータ量は多（はないが実際のテー
クは大量となるためこれらのデータ丁べてを取扱うのは
データ量が多すぎるためこれを近似して用℃・ろ。この
近似の方法としては各種の方法が実施されて℃・るが、
その一つは第２図（２） 、 （５）に示１〜ごとくス
トロークのＸｒＹの符号の変化点及び始点と終点を含む
点に近似することである。この方法の場合、第２図に示
すごと（文字「２」の場合は第２図（２）のようにほぼ
原形を推定できろ形状であるが、第２図（４）のように
文字ＩＬｊを筆記すると符号の変化点がサンプル点１２
シかとれず結果として第２図（５）のごとき形状となり
、第２図（５）のままでは原形と全たく違った形となる
。この問題を解決するため従来は、各サンプル点間を結
んだ直線間で角度の変化分をづ−ベて利算し、角度変化
の累積がある一定値以−Ｈになった時１．そのサンプル
点を代表点としてとりあげ、始点、終点とともに、例え
ば第２図（３） 、 （６）のような代表点を定め、こ
れら代表点を用いて文字認識を行なってきた。しかしな
がら前記サンプル点間を結んだ直線同士の角度の計算は
大量のハードウェアと処理時間を必要とし、マイクロコ
ンビーータ等を用いて実現しようとする場合オンライン
文字認識のリアルタイム性に対する障壁の一つとなって
いた。
程を示す図であり、文字「２」と「Ｌ」についてサンプ
ル点を時系列順に示し、その点同士を直線で結んだもの
を（１）と（４）に示しである。第２図（２１、（３）
、 （５）〜（７）につし・では説明途上順次説明す
る。第１図における月ｔ３の内容は、第２図（４）に示
す文字ｒ Ｌ Ｊのデータが示されている。データ１に
はＸ＋ ＋ Ｙ＋か格納されマーカ一部はストロークの
始点を示−ｆ′ｓ”Ｊ”が格納されデータ１３のＭ部に
は、終点を示すＳＰが格納されている。これらのデータ
はＩＬＣ４へ送られ文字認識が行なわれろ。 ｆ（、Ｃ
４では、第３図（４）に示すデータの場合本図は模擬的
に１℃・であるためデータ量は多（はないが実際のテー
クは大量となるためこれらのデータ丁べてを取扱うのは
データ量が多すぎるためこれを近似して用℃・ろ。この
近似の方法としては各種の方法が実施されて℃・るが、
その一つは第２図（２） 、 （５）に示１〜ごとくス
トロークのＸｒＹの符号の変化点及び始点と終点を含む
点に近似することである。この方法の場合、第２図に示
すごと（文字「２」の場合は第２図（２）のようにほぼ
原形を推定できろ形状であるが、第２図（４）のように
文字ＩＬｊを筆記すると符号の変化点がサンプル点１２
シかとれず結果として第２図（５）のごとき形状となり
、第２図（５）のままでは原形と全たく違った形となる
。この問題を解決するため従来は、各サンプル点間を結
んだ直線間で角度の変化分をづ−ベて利算し、角度変化
の累積がある一定値以−Ｈになった時１．そのサンプル
点を代表点としてとりあげ、始点、終点とともに、例え
ば第２図（３） 、 （６）のような代表点を定め、こ
れら代表点を用いて文字認識を行なってきた。しかしな
がら前記サンプル点間を結んだ直線同士の角度の計算は
大量のハードウェアと処理時間を必要とし、マイクロコ
ンビーータ等を用いて実現しようとする場合オンライン
文字認識のリアルタイム性に対する障壁の一つとなって
いた。
（発明の課題）
本発明の目的はこれらの欠点を除去し、簡単なハードウ
ェアでしかも演算時間も無視し得ろ程度の短時間で文字
の原形を失わない代表点を求める方法を提供するもので
以下詳細に説明する。
ェアでしかも演算時間も無視し得ろ程度の短時間で文字
の原形を失わない代表点を求める方法を提供するもので
以下詳細に説明する。
（発明の構成および作用）
第３図は本発明の一実施例を示すブロック図であり、１
はタブレット、２はＡ／Ｄ、３はｌＲ１４は１（、Ｃ１
５はＸレジスタ（ゆ、下ＹＲという）、６はＸレジスタ
（以下ＸＩ（、という）、７は真偽切換回路（す、下Ｔ
／Ｃという）であり、ＣＰ大入力論理１を入力するとＴ
／Ｃ７は入力（即ちＸｌｌ、６の出力９の１の補数を出
力しＣＩ）入力に論理Ｏを入力すると入力そのものを出
力−ｒる。また、８は全加算器（以下ＡＩ）Ｄという）
、９はデータレジスタであり、構成はＩＲ３と同一構成
である。
はタブレット、２はＡ／Ｄ、３はｌＲ１４は１（、Ｃ１
５はＸレジスタ（ゆ、下ＹＲという）、６はＸレジスタ
（以下ＸＩ（、という）、７は真偽切換回路（す、下Ｔ
／Ｃという）であり、ＣＰ大入力論理１を入力するとＴ
／Ｃ７は入力（即ちＸｌｌ、６の出力９の１の補数を出
力しＣＩ）入力に論理Ｏを入力すると入力そのものを出
力−ｒる。また、８は全加算器（以下ＡＩ）Ｄという）
、９はデータレジスタであり、構成はＩＲ３と同一構成
である。
ここで本発明の基本となる論理構成について説明する。
前記説明の通り、第２図（１） 、 （４）の状態を少
ない代表点で表現するためにはストロークのＸ又はｙの
符号の変化する点だけでは不足であり、文字全体を４５
°回転させた状態でＸ又はｙの符号が変化する点も代表
点の中に加える必要がある。
ない代表点で表現するためにはストロークのＸ又はｙの
符号の変化する点だけでは不足であり、文字全体を４５
°回転させた状態でＸ又はｙの符号が変化する点も代表
点の中に加える必要がある。
本発明はこの４５°回転を簡単な演算で実現するもので
ある。以下第２図（４）を原図形として説明する３第２
図（４）を４５°回転させた相似形図形のＸ方向をｘ、
Ｘ方向をＹとすると Ｘニｙ＋ｘ＋’ Ｙ＝ｙ−ｘ で示すと、総体的な大きさは変るか第２図（４）を時計
方向へ４５°回転させた相似形図形か得られろ。
ある。以下第２図（４）を原図形として説明する３第２
図（４）を４５°回転させた相似形図形のＸ方向をｘ、
Ｘ方向をＹとすると Ｘニｙ＋ｘ＋’ Ｙ＝ｙ−ｘ で示すと、総体的な大きさは変るか第２図（４）を時計
方向へ４５°回転させた相似形図形か得られろ。
これを第２図（７）に示−３−８
本図形のＸ又はＹ方向の符号の変化点を代表点に加える
と、原図形をほぼ忠実に再現できろ。第２図（１）及び
（４）を前記代表点で表現したものは前述の紀２図（３
） 、 （６）に示したものと同じになり原図形をほぼ
忠実に再現できることが実証されて℃・る。
と、原図形をほぼ忠実に再現できろ。第２図（１）及び
（４）を前記代表点で表現したものは前述の紀２図（３
） 、 （６）に示したものと同じになり原図形をほぼ
忠実に再現できることが実証されて℃・る。
以下第３図により本発明の詳細な説明する。タフレット
１により発生されたアシログデータはＡ／Ｄ２によりテ
ィジタルデータに変換され１１七３に格納されるのは第
１図により説明した内容と同じであるためＩＲ，３にそ
れぞれのデータが格納されているものとして説明を進め
る。ＩＲ，３に格納されているＸ、Ｘデータは第１サン
プルのデータかも処理され、ＸデータはＸＲ６に、Ｘデ
ータはＹＢ２に ５格納されろ。最初Ｔ／Ｃ７のＣＰ大
入力接続されるＣＯＭＰ信号は論理Ｏに図示したい制御
部により制御されるためＴ’／Ｃ７はＸＲ６の出力をそ
のままＡＤＩ）８０Ｂ人カへ入力する。ＡＤｉ）８０八
入力にはＹＲｓが入力され、ＡＩ）Ｄ８のキャリー人力
（以下Ｃ入力と（・うつは論理０であるため、ＡＤＤ８
の出力にはＹ Ｒ５の内容とＸｉ（，６の内容を加算し
た（ＹＲ）＋（ＸＲ）が出力されこれがＩ） Ｒ，９の
Ｘ部に格納されろ。
１により発生されたアシログデータはＡ／Ｄ２によりテ
ィジタルデータに変換され１１七３に格納されるのは第
１図により説明した内容と同じであるためＩＲ，３にそ
れぞれのデータが格納されているものとして説明を進め
る。ＩＲ，３に格納されているＸ、Ｘデータは第１サン
プルのデータかも処理され、ＸデータはＸＲ６に、Ｘデ
ータはＹＢ２に ５格納されろ。最初Ｔ／Ｃ７のＣＰ大
入力接続されるＣＯＭＰ信号は論理Ｏに図示したい制御
部により制御されるためＴ’／Ｃ７はＸＲ６の出力をそ
のままＡＤＩ）８０Ｂ人カへ入力する。ＡＤｉ）８０八
入力にはＹＲｓが入力され、ＡＩ）Ｄ８のキャリー人力
（以下Ｃ入力と（・うつは論理０であるため、ＡＤＤ８
の出力にはＹ Ｒ５の内容とＸｉ（，６の内容を加算し
た（ＹＲ）＋（ＸＲ）が出力されこれがＩ） Ｒ，９の
Ｘ部に格納されろ。
ツイテ、ＣＯＭＰは論理１に設定されろためＡＴ）Ｄ８
のＢ入力にはＸ Ｉ（６に格納されて（・ろデータの１
の補数が入力されろ。またＡ Ｉ）Ｉ） ８のＣ人力に
も論理１が入力され、Ａ、Ｄ Ｄ ８のへ入力にはＹＲ
５に格納されているデータが入力されるためＡ Ｉ）Ｄ
８の出方には、（Ｉ１１・） −１−（Ｘ Ｒの１の
補数）＋ １−（Ｙｌ（、）−（ＸＩりが導出され、こ
れが川（，９のＭ部に格納されろ。
のＢ入力にはＸ Ｉ（６に格納されて（・ろデータの１
の補数が入力されろ。またＡ Ｉ）Ｉ） ８のＣ人力に
も論理１が入力され、Ａ、Ｄ Ｄ ８のへ入力にはＹＲ
５に格納されているデータが入力されるためＡ Ｉ）Ｄ
８の出方には、（Ｉ１１・） −１−（Ｘ Ｒの１の
補数）＋ １−（Ｙｌ（、）−（ＸＩりが導出され、こ
れが川（，９のＭ部に格納されろ。
以下同様にして第２ザンプルデータ、第３サンプルデー
タとサンプル順にＹＲ３のＭ部にＳＰが表われるまで前
記と同様の処理がなされ、結果的にＩ Ｒ３のデータを
４５°時計方向に回転させた相似形のデータがＩ）Ｒ９
に格納されろ。これらＩＩ（，３のデータと１）Ｒ９の
データはＲ・Ｃ４へ送られ夫々Ｘ又はｙ°力方向符号の
変化するサンプルデータのＭ部にマークｎ］が格納され
る。いま、サンプルしたデータが第２・ 図（４）に
示すデータの場合とするとＹＲ３のＭ部には第１２サン
プルテータのところにＲＣ４によりマーク＋１１が格納
され、ＹＲ９に対しては、第８サンプルテータのとこ、
ろに１七０４によりマーク１月が格納される。
タとサンプル順にＹＲ３のＭ部にＳＰが表われるまで前
記と同様の処理がなされ、結果的にＩ Ｒ３のデータを
４５°時計方向に回転させた相似形のデータがＩ）Ｒ９
に格納されろ。これらＩＩ（，３のデータと１）Ｒ９の
データはＲ・Ｃ４へ送られ夫々Ｘ又はｙ°力方向符号の
変化するサンプルデータのＭ部にマークｎ］が格納され
る。いま、サンプルしたデータが第２・ 図（４）に
示すデータの場合とするとＹＲ３のＭ部には第１２サン
プルテータのところにＲＣ４によりマーク＋１１が格納
され、ＹＲ９に対しては、第８サンプルテータのとこ、
ろに１七０４によりマーク１月が格納される。
か（して、Ｉ Ｃ３，ＤＲ９０Ｍ部に何らかのデータ（
始点、終点、変化点を意味するＳＴ、Ｓｉ’、＋η）か
格納されて℃・ろサンプルデータが代表点となる。
始点、終点、変化点を意味するＳＴ、Ｓｉ’、＋η）か
格納されて℃・ろサンプルデータが代表点となる。
いま第２図（４）の文字「Ｌ」の場合代表点は］ 、８
．１．２゜１３である。これをＹＲ３のデータを用いて
図示１−ろと第２図（６）と同じになる。なおＴ、、Ｉ
４・３のデータを４５゜時計方向に回転した相似形図形
を示−ｙｌＢ（９のチー □りは代表点の抽出に
のみ用い、それ以外には用いないのはいうまでもない。
．１．２゜１３である。これをＹＲ３のデータを用いて
図示１−ろと第２図（６）と同じになる。なおＴ、、Ｉ
４・３のデータを４５゜時計方向に回転した相似形図形
を示−ｙｌＢ（９のチー □りは代表点の抽出に
のみ用い、それ以外には用いないのはいうまでもない。
同様に第２図（１）の代表点を示したものは第２図（３
）と同じになる。第２図（３１、（６）に示された図形
は第２図（１）、（４）の図形においてｙ軸ならびにｙ
軸より時計方向に４５°、 ９０’、 １３５゜の線に
対し極太値ならびに極小値をとる点とストロークの始点
及び終点により構成される図形といえる。
）と同じになる。第２図（３１、（６）に示された図形
は第２図（１）、（４）の図形においてｙ軸ならびにｙ
軸より時計方向に４５°、 ９０’、 １３５゜の線に
対し極太値ならびに極小値をとる点とストロークの始点
及び終点により構成される図形といえる。
例えば第２図に示す文字「２」はｙ軸に対して極太値が
代表点９、極小値が代表点】８となり、ｙ軸より時計方
向に４５°の線に対して極太値が代表点２、極小値が代
表点１１となり、ｙ軸より時計方向に９０°の線に対し
て極太値が代表点５、極小値が代表点２２となり、ｙ軸
より時計方向に１３５°の線に対して極太値が代表点７
、極小値が代表点１８となる。これらの代表点に始点１
と終点５を付加したものが文字「２」を表わす全代表点
である。なお例言すると極太値、極小値は曲線の凹凸の
変化点、即ちストロークのＸ又はｙの符号が変化する点
のことであり、最大値、最小値ではない。以−Ｈの代表
点により簡単化されしかもほぼ原図形に忠実な図形を用
いてＪ（、Ｃ４により文字認識が行なわれる。
代表点９、極小値が代表点】８となり、ｙ軸より時計方
向に４５°の線に対して極太値が代表点２、極小値が代
表点１１となり、ｙ軸より時計方向に９０°の線に対し
て極太値が代表点５、極小値が代表点２２となり、ｙ軸
より時計方向に１３５°の線に対して極太値が代表点７
、極小値が代表点１８となる。これらの代表点に始点１
と終点５を付加したものが文字「２」を表わす全代表点
である。なお例言すると極太値、極小値は曲線の凹凸の
変化点、即ちストロークのＸ又はｙの符号が変化する点
のことであり、最大値、最小値ではない。以−Ｈの代表
点により簡単化されしかもほぼ原図形に忠実な図形を用
いてＪ（、Ｃ４により文字認識が行なわれる。
（発明の効果）
以」二説明したように、従来の大量の７・−ドウエアと
処理時間を必要としていた代表点の抽出が前記実施例で
示したごと（簡単なハードウェアにより実現される。従
ってオンライン文字認識におけるリアルタイム性を損う
こともな（なり、リアルタイム性を確保するために投じ
られていたより大量のハードウェアを節減することかで
き、オンライン文字認識の実用化の基本ともいえるスト
ローク抽出技術に多太な寄与をするものであると考える
。又、本方法は単にハードウェアによっての・汐実現で
きると℃・うことではな（、同じ考え方であればマイク
ロ・コンビーータ等を用いたソフトウェアによっても容
易に実現できるオンライン文字認識ストローク抽出方法
であることは当業者であれば容易に推定できるものモあ
る。
処理時間を必要としていた代表点の抽出が前記実施例で
示したごと（簡単なハードウェアにより実現される。従
ってオンライン文字認識におけるリアルタイム性を損う
こともな（なり、リアルタイム性を確保するために投じ
られていたより大量のハードウェアを節減することかで
き、オンライン文字認識の実用化の基本ともいえるスト
ローク抽出技術に多太な寄与をするものであると考える
。又、本方法は単にハードウェアによっての・汐実現で
きると℃・うことではな（、同じ考え方であればマイク
ロ・コンビーータ等を用いたソフトウェアによっても容
易に実現できるオンライン文字認識ストローク抽出方法
であることは当業者であれば容易に推定できるものモあ
る。
第１図は従来のオンライン文字認識装置入力部のブロッ
ク図、第２図は文字「２」と「Ｌ」のサンプルデータと
処理過程を示す図、第３図は本発明の実施例を示すブロ
ック図である。 １−タブレット ２・・・・・アナログ・ティジタルコンバータ３・・・
・・・入力レジスタ ４・・・・・・認識部 ５・・・・・Ｙレジスタ ６・・・・・・Ｘレジスタ ７・・・・真偽切換回路 ８・ ・・全加算器 ９・・・データレジスタ 特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士 山 本 恵 − ＃２
ク図、第２図は文字「２」と「Ｌ」のサンプルデータと
処理過程を示す図、第３図は本発明の実施例を示すブロ
ック図である。 １−タブレット ２・・・・・アナログ・ティジタルコンバータ３・・・
・・・入力レジスタ ４・・・・・・認識部 ５・・・・・Ｙレジスタ ６・・・・・・Ｘレジスタ ７・・・・真偽切換回路 ８・ ・・全加算器 ９・・・データレジスタ 特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士 山 本 恵 − ＃２
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 文字を記載する時の筆記具の座標を示すデータを発生す
るタブレットを有し、前記タブレットより発生するデー
タに基づき筆記された文字を認識するオンライン文字認
識装置において、ディジタルデータに変換されたタブレ
ット上の座標データを一時格納する手段と、前記一時格
納されたデータをストロークの組合せに変換する手段と
、変換されたデータを一時格納する手段とを有し、タフ
゛レットから入力されたデータが筆記された文字に対し
縦線ならびにこの縦線より時計方向に４５°、９０°。 １３５°の線に対し、極太値ならびに極小値をとる点を
抽出することによりストロークの代表点の抽出を簡易に
行なうことを特徴とするオンライン文字認識ストローク
抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58034481A JPS59161779A (ja) | 1983-03-04 | 1983-03-04 | オンライン文字認識ストロ−ク抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58034481A JPS59161779A (ja) | 1983-03-04 | 1983-03-04 | オンライン文字認識ストロ−ク抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59161779A true JPS59161779A (ja) | 1984-09-12 |
| JPH0366705B2 JPH0366705B2 (ja) | 1991-10-18 |
Family
ID=12415437
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58034481A Granted JPS59161779A (ja) | 1983-03-04 | 1983-03-04 | オンライン文字認識ストロ−ク抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59161779A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4787275B2 (ja) * | 2005-02-28 | 2011-10-05 | ザイ デクマ アクチボラゲット | セグメント化ベースの認識 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5015097A (ja) * | 1973-06-15 | 1975-02-17 |
-
1983
- 1983-03-04 JP JP58034481A patent/JPS59161779A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5015097A (ja) * | 1973-06-15 | 1975-02-17 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4787275B2 (ja) * | 2005-02-28 | 2011-10-05 | ザイ デクマ アクチボラゲット | セグメント化ベースの認識 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0366705B2 (ja) | 1991-10-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP4068150A1 (en) | Hand key point detection method, gesture recognition method, and related devices | |
| CN109746916A (zh) | 一种机器人书写书法的方法及系统 | |
| JPS59161779A (ja) | オンライン文字認識ストロ−ク抽出方法 | |
| CN112530027A (zh) | 一种三维点云修复方法、装置及电子设备 | |
| JPS613287A (ja) | 図形入力方式 | |
| CN112530004B (zh) | 一种三维点云重建方法、装置及电子设备 | |
| JPS62154078A (ja) | オンライン手書文字認識における特徴点の抽出方式 | |
| JP2623559B2 (ja) | 光学式文字読取装置 | |
| JPS58191088A (ja) | 手書き図形圧縮方式 | |
| JPS62219089A (ja) | オンライン手書文字認識におけるストロ−クの特徴点抽出方式 | |
| JP2702975B2 (ja) | 生物像表現システム | |
| JPH0315226B2 (ja) | ||
| JP2935331B2 (ja) | 図形認識装置 | |
| JPH0133851B2 (ja) | ||
| JPS60251482A (ja) | 非線形正規化方式 | |
| CN117788437A (zh) | 数据增强方法、变形检测方法及视觉检测系统 | |
| JPH02110796A (ja) | 手書き文字の認識辞書作成方式 | |
| JPS619775A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2838556B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0259509B2 (ja) | ||
| JPS60217475A (ja) | ル−プ検出方式とそれを利用したパタ−ン認識装置 | |
| JPS63197468A (ja) | 放射線治療計画装置 | |
| MIZUTANI | On the finite element method for Au-puu-f, u)= 0 | |
| JPH01213771A (ja) | オンライン文字認識方式 | |
| JPS6275783A (ja) | 手書き図形認識装置 |