JPS6120180A - 光学的文字認識装置 - Google Patents
光学的文字認識装置Info
- Publication number
- JPS6120180A JPS6120180A JP59140046A JP14004684A JPS6120180A JP S6120180 A JPS6120180 A JP S6120180A JP 59140046 A JP59140046 A JP 59140046A JP 14004684 A JP14004684 A JP 14004684A JP S6120180 A JPS6120180 A JP S6120180A
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- Japan
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- feature
- kanji
- recognition method
- character
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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、日本語文書を入力するための光学的文字認識
装置（以下０ＣＦＬと呼ぶ）に関する。
装置（以下０ＣＦＬと呼ぶ）に関する。
（従来技術）
日本語入力ＯＣＲは、認識対象文字に漢字を含まないＯ
ＣＲと比較して認識対象文字が約２０倍以上になるため
、認識精度を向上させることが難しかった。また漢字認
識のできるＯＣＲでひらがな、英字、数字、カタカナ、
記号（以下ＨＡＮＫ８と略記する）を認識させると、Ｈ
ＡＮＫ８認識のみしかできない装置と比較して認識精度
が低下する傾向がある。
ＣＲと比較して認識対象文字が約２０倍以上になるため
、認識精度を向上させることが難しかった。また漢字認
識のできるＯＣＲでひらがな、英字、数字、カタカナ、
記号（以下ＨＡＮＫ８と略記する）を認識させると、Ｈ
ＡＮＫ８認識のみしかできない装置と比較して認識精度
が低下する傾向がある。
このため漢字パターンとＨＡＮＫＳパターンの複健さの
差に着目して、複雑なパターンを漢字パターンとして漢
字認識方式で望識し、複雑でないパターンをＨＡＮＫＳ
パターンとしてＨＡＮＫ８認識方式で認識することで従
来のＨＡＮＫ８認識精度を保持した日本語人力０ＣＲｔ
−構築することが考えられた。
差に着目して、複雑なパターンを漢字パターンとして漢
字認識方式で望識し、複雑でないパターンをＨＡＮＫＳ
パターンとしてＨＡＮＫ８認識方式で認識することで従
来のＨＡＮＫ８認識精度を保持した日本語人力０ＣＲｔ
−構築することが考えられた。
（発明が解決しようとする問題点）
しかしながら、従来のこの種の装置においては、入カバ
ターンの複雑さ全表わす特徴の最適な定義が難かしく、
ＨＡＮＫＳパターンが漢字認識方式によって認識して該
パターンが漢字に誤認識されたり。
ターンの複雑さ全表わす特徴の最適な定義が難かしく、
ＨＡＮＫＳパターンが漢字認識方式によって認識して該
パターンが漢字に誤認識されたり。
逆に漢字パターンがＨＡＮＫＳに誤認識されるという欠
点があった。
点があった。
従って本発明の目的は、入カバターンの複雑さによって
認識方式全決定することによって生じる誤認識全防ぎ、
ＨＡＮＫＳの認識４翫みならず漢字の認識精度も向上さ
せることにろる。
認識方式全決定することによって生じる誤認識全防ぎ、
ＨＡＮＫＳの認識４翫みならず漢字の認識精度も向上さ
せることにろる。
（問題点全解決するための手段）
本発明によれば、原画を光電変換して一文字毎に文字パ
ターンを切出して入カバターンメモリに格納し、この入
カバターンの複雑度に工ｒ）ＨＡＮＫＳ認識方式か漢字
認識方式のいずれかの認識方式に決定し、決定された特
徴抽出手段によって得る特徴全複緒度でＨＡＮＫＳと差
が大きくない漢字を登録した辞書（以下ＨＡＮＫ８ Ｃ
’辞書と略記する）。
ターンを切出して入カバターンメモリに格納し、この入
カバターンの複雑度に工ｒ）ＨＡＮＫＳ認識方式か漢字
認識方式のいずれかの認識方式に決定し、決定された特
徴抽出手段によって得る特徴全複緒度でＨＡＮＫＳと差
が大きくない漢字を登録した辞書（以下ＨＡＮＫ８ Ｃ
’辞書と略記する）。
または複雑度で漢字と差が大きくないＨＡＮＫＳ ’ｉ
登録した辞書（以下ＣＨ’Ａ’Ｎ’に’８’辞書と略記
する）のいずれかの辞書と照合して第一次出力カテゴリ
を決定し、第一次出力カテゴリの字種とこの出力カテゴ
リを得るために使用した認識方式の種類とが異なるとき
は入カバターンの複雑度によらず。
登録した辞書（以下ＣＨ’Ａ’Ｎ’に’８’辞書と略記
する）のいずれかの辞書と照合して第一次出力カテゴリ
を決定し、第一次出力カテゴリの字種とこの出力カテゴ
リを得るために使用した認識方式の種類とが異なるとき
は入カバターンの複雑度によらず。
第一次出力カテゴリの字種に相当する認識方式に変更し
て、再度特徴抽出処理台なう光学的文字認識装置が得ら
れる。
て、再度特徴抽出処理台なう光学的文字認識装置が得ら
れる。
（実施例）
次に本発明の一実施例金示す図面全参照して本発明をよ
り詳細に説明する。
り詳細に説明する。
第１図において、原画１はパターン入力手段２によって
光電変換され、さらに〜争変換され１文字毎に文字切出
しされて入カバターンメモリ手段３に格納される。複雑
度抽出手段４汀入力バターンメモリ手段３に格納されて
いるパターンの複雑度を抽出して認識方式手段５に出力
する。認識方式決定手段５はある閾値を持ち、この閾値
によってＨＡＮＫＳ認識方式かまたは漢字認識方式かを
決定する。ＨＡＮＫＳ認識方式で入カバターンを認識す
る場合はＨＡＮＫ８％徴抽出手段６を起動せしめる信号
全出力し、漢字認識方式で入カバターンを認識する場合
は漢字特徴抽出手段７を起動せしめる信号を出力する０ ＨＡＮＫＳ特徴抽出手段６は入カバターンメモリ手段３
に格納されている入カバターンから…四〇認識方式によ
る特徴全抽出し９判定十段８に出力する。漢字特徴抽出
手段７は該入カバターンから漢字認識方式による特徴を
抽出し９判定手段８に出力する。判定手段８ ｆｌ Ｈ
ＡＮＫＳ ％＋徴抽出手段６または漢字特徴抽出手段７
から出力される特徴がＨＡＮＫ８特徴の場合はＨＡＮＫ
８Ｃ／辞１１９と照合して入カバターンのカテゴリヲ決
足し、認識方式の種類とともにフィードバック処理手段
１１に出力−５−、 する０また、入力された特徴が漢字特徴の場合はＣ）（
’にＮ’に’Ｓ’辞書１ｏと照合して入カバターンのカ
テゴリを決定し、認識方式の種類とともにフィードバッ
ク処理手段１１に出力する。
光電変換され、さらに〜争変換され１文字毎に文字切出
しされて入カバターンメモリ手段３に格納される。複雑
度抽出手段４汀入力バターンメモリ手段３に格納されて
いるパターンの複雑度を抽出して認識方式手段５に出力
する。認識方式決定手段５はある閾値を持ち、この閾値
によってＨＡＮＫＳ認識方式かまたは漢字認識方式かを
決定する。ＨＡＮＫＳ認識方式で入カバターンを認識す
る場合はＨＡＮＫ８％徴抽出手段６を起動せしめる信号
全出力し、漢字認識方式で入カバターンを認識する場合
は漢字特徴抽出手段７を起動せしめる信号を出力する０ ＨＡＮＫＳ特徴抽出手段６は入カバターンメモリ手段３
に格納されている入カバターンから…四〇認識方式によ
る特徴全抽出し９判定十段８に出力する。漢字特徴抽出
手段７は該入カバターンから漢字認識方式による特徴を
抽出し９判定手段８に出力する。判定手段８ ｆｌ Ｈ
ＡＮＫＳ ％＋徴抽出手段６または漢字特徴抽出手段７
から出力される特徴がＨＡＮＫ８特徴の場合はＨＡＮＫ
８Ｃ／辞１１９と照合して入カバターンのカテゴリヲ決
足し、認識方式の種類とともにフィードバック処理手段
１１に出力−５−、 する０また、入力された特徴が漢字特徴の場合はＣ）（
’にＮ’に’Ｓ’辞書１ｏと照合して入カバターンのカ
テゴリを決定し、認識方式の種類とともにフィードバッ
ク処理手段１１に出力する。
フィードバック処理手段１１は判定手段８の出力カテゴ
リの字種が認識方式の種類と一致している場合はそのま
ま該カテゴリを最終出力カテゴリとして出力し、一致し
ていない場合は認識方式決定手段５に出力カテゴリの字
種と同じ認識方式に決定せしめる出力全フィードバック
する。認識方式決定手段５はフィードバック処理手段１
１からの認識方式の種類を指定した出力に対して該認識
方式で再度特徴抽出手段６または７を起動する。
リの字種が認識方式の種類と一致している場合はそのま
ま該カテゴリを最終出力カテゴリとして出力し、一致し
ていない場合は認識方式決定手段５に出力カテゴリの字
種と同じ認識方式に決定せしめる出力全フィードバック
する。認識方式決定手段５はフィードバック処理手段１
１からの認識方式の種類を指定した出力に対して該認識
方式で再度特徴抽出手段６または７を起動する。
ここで具体的な日本語文書を例にして動作を説明する。
第２図において、原画１はパターン入力手段２によって
光電変換され１昭”、′和”、′″５”。
光電変換され１昭”、′和”、′″５”。
１８＃、・・・の順に文字切出しされ入カバターンメモ
リ手段３に格納される。最初の入力文字パターン１昭”
が入カバターンメモリ手段３に格納され−６−、 た場合、複軸度検出手段４Ｆｓ、入力文字パターン“昭
”の複雑度を検出し認識方式決定手段５に出力する。複
雑度は例えば第３図の（ａ）、 （ｂ）の例のように漢
字がＨＡＮＫＳに比較して縦、横、斜めの線分が多く、
入力文字パターンを囲む矩形の中で白地の面積が低いこ
とに着目して（複雑度＝文字全回む矩形内の白地の面積
）と定義してもよい。したがって、この場合複雑度抽出
手段４は文字を囲む矩形内の白地の面積全抽出して認識
方式決定手段５に出力する。
リ手段３に格納される。最初の入力文字パターン１昭”
が入カバターンメモリ手段３に格納され−６−、 た場合、複軸度検出手段４Ｆｓ、入力文字パターン“昭
”の複雑度を検出し認識方式決定手段５に出力する。複
雑度は例えば第３図の（ａ）、 （ｂ）の例のように漢
字がＨＡＮＫＳに比較して縦、横、斜めの線分が多く、
入力文字パターンを囲む矩形の中で白地の面積が低いこ
とに着目して（複雑度＝文字全回む矩形内の白地の面積
）と定義してもよい。したがって、この場合複雑度抽出
手段４は文字を囲む矩形内の白地の面積全抽出して認識
方式決定手段５に出力する。
Ｖ！識方式決定手段５に入力文字パターン１昭”の白地
の面ｒＩＩ（複雑度）をアらかじめ設定されている閾値
と比較し、複雑なパターンであることを確定して漢字特
徴抽出手段７を起動する。漢字特徴抽出手段７は入カバ
ターンメモリ手段３に格納されている昭”の入力文字パ
ターンから漢字認識方式による特徴を抽出し１判定手段
８に出力する。判定手段８は抽出された”昭”の文字パ
ターンの特徴とＣＨ’にＮ’に’８’辞ＩＦ１０を照合
して、ｉも照合度の高いカテゴリヲ認識万式の種類（こ
の場合漢字認繊万式）とともにフィードバック処理手段
１１に出力する。このとき出力カテゴリが“昭”とする
とフィードバック処理手段１１は出力カテゴリの字種と
認識方式の種類が一致するため、該出力カテゴリ１昭＃
全最終的な出力とする。
の面ｒＩＩ（複雑度）をアらかじめ設定されている閾値
と比較し、複雑なパターンであることを確定して漢字特
徴抽出手段７を起動する。漢字特徴抽出手段７は入カバ
ターンメモリ手段３に格納されている昭”の入力文字パ
ターンから漢字認識方式による特徴を抽出し１判定手段
８に出力する。判定手段８は抽出された”昭”の文字パ
ターンの特徴とＣＨ’にＮ’に’８’辞ＩＦ１０を照合
して、ｉも照合度の高いカテゴリヲ認識万式の種類（こ
の場合漢字認繊万式）とともにフィードバック処理手段
１１に出力する。このとき出力カテゴリが“昭”とする
とフィードバック処理手段１１は出力カテゴリの字種と
認識方式の種類が一致するため、該出力カテゴリ１昭＃
全最終的な出力とする。
次に３文字目の５”が入カバターンメモリ手段３に格納
された場合、複雑度抽出手段４は文字を囲む矩形内の白
地の面積（複雑度）を抽出して認識方式決定手段５に出
力する。認識方式決定手段５は入力文字パターン”５＃
の複雑度’に６らかしめ設定されている閾値と比較して
、複雑でない文字パターンであることを確定して、ＨＡ
ＮＫ８特徴抽出手段６を起動する。
された場合、複雑度抽出手段４は文字を囲む矩形内の白
地の面積（複雑度）を抽出して認識方式決定手段５に出
力する。認識方式決定手段５は入力文字パターン”５＃
の複雑度’に６らかしめ設定されている閾値と比較して
、複雑でない文字パターンであることを確定して、ＨＡ
ＮＫ８特徴抽出手段６を起動する。
ＨＡＮＫ８特徴抽出手段６は入カバターンメモリ手段３
に格納されている１５”の文字パターンからＨＡＮＫＳ
ｉ＆１１１１万式による特徴全抽出し１判定手段８に
出力する。判定手段８は抽出された″５＃の文字パター
ンの特徴とＨＡＮＫ８Ｃ’辞書９を照合して最も照合度
の高いカテゴリヲ認識万式の種類（この場合ＨＡＮＫＳ
認識方式）とともにフィードバック処理手段１１に出力
する。このとき出力カテゴリが１５＃とするとフィード
バック処理手段１１は前記の６昭”と同様にして出力カ
テゴリ”′″５″を最終出力とする。
に格納されている１５”の文字パターンからＨＡＮＫＳ
ｉ＆１１１１万式による特徴全抽出し１判定手段８に
出力する。判定手段８は抽出された″５＃の文字パター
ンの特徴とＨＡＮＫ８Ｃ’辞書９を照合して最も照合度
の高いカテゴリヲ認識万式の種類（この場合ＨＡＮＫＳ
認識方式）とともにフィードバック処理手段１１に出力
する。このとき出力カテゴリが１５＃とするとフィード
バック処理手段１１は前記の６昭”と同様にして出力カ
テゴリ”′″５″を最終出力とする。
次に４文字目の°８”が入カバターンメモリ手段３に格
納された場合、複維度検出十段４によって文字金回む矩
形内の白地の面積（複雑度）を抽出して認識方式決定手
段５に出力する。認識方式決定手段５は入力文字パター
ン１８”の複雑度をあらかじめ設定されている閾値と比
較して複雑な文字パターンであること全確定したとする
と、漢字認識特徴抽出手段７會起動する。漢字特徴抽出
手段７はパターンメモリ手段３に格納されている“８＃
の文字パターンから漢字認識方式による特徴を抽出し１
判定十段８に出力する。判定手段８は抽出された１８”
の文字しくターンの特徴とＣ８４にＮ’に／８’辞書１
０と照合して最も照合度の高いカテゴリ名ｆ：、認識万
式の種類（この場合漢字認識方式）とともにフィードバ
ック処理手段１１に出力される。このと＠ＣＨ’ＡＮ’
に’８’辞瞥１０に英字の′Ｂ＃の辞書が登録されてい
て、出力カテゴリが“Ｂ＃になったとすると、フィード
バック処理手段１１ｔ；ｊ認識方式の種類（漢字認識方
式）と出力カテゴリの字種（５）が一致していないため
、認識方式決定手段５にＨＡＮＫＳ認識万式認識動式全
起動出力をフィードバックする。
納された場合、複維度検出十段４によって文字金回む矩
形内の白地の面積（複雑度）を抽出して認識方式決定手
段５に出力する。認識方式決定手段５は入力文字パター
ン１８”の複雑度をあらかじめ設定されている閾値と比
較して複雑な文字パターンであること全確定したとする
と、漢字認識特徴抽出手段７會起動する。漢字特徴抽出
手段７はパターンメモリ手段３に格納されている“８＃
の文字パターンから漢字認識方式による特徴を抽出し１
判定十段８に出力する。判定手段８は抽出された１８”
の文字しくターンの特徴とＣ８４にＮ’に／８’辞書１
０と照合して最も照合度の高いカテゴリ名ｆ：、認識万
式の種類（この場合漢字認識方式）とともにフィードバ
ック処理手段１１に出力される。このと＠ＣＨ’ＡＮ’
に’８’辞瞥１０に英字の′Ｂ＃の辞書が登録されてい
て、出力カテゴリが“Ｂ＃になったとすると、フィード
バック処理手段１１ｔ；ｊ認識方式の種類（漢字認識方
式）と出力カテゴリの字種（５）が一致していないため
、認識方式決定手段５にＨＡＮＫＳ認識万式認識動式全
起動出力をフィードバックする。
認識方式手段５はフィードバック処理手段からのＨＡＮ
ＫＳ認識方式全指定した出力に対してＨＡＮＫＳ特徴抽
出手段６を起動し、ＨＡＮＫｆ９特徴抽出手段６は抽出
した特徴を判定手段８に出力する。
ＫＳ認識方式全指定した出力に対してＨＡＮＫＳ特徴抽
出手段６を起動し、ＨＡＮＫｆ９特徴抽出手段６は抽出
した特徴を判定手段８に出力する。
判定手段８は抽出された特徴とＨＡＮＫ８Ｃ’辞書９全
照合して最も照合度の高いカテゴＶ＋得る。このと＠Ｈ
ＡＮＫ８特徴抽出処理手段６ではＨＡＮＫＳ文字種内の
類似文字全識別するのに十分な特徴を抽出する機能全有
するために、照合度の高いカテゴリとして″Ｂ”ではな
く“８＃を得ることができる。したがってフィードバッ
ク処理手段１１はＨＡＮＫ８認識万式により数字の出力
カテゴリ全得たことで出力カテゴリ゛８＃奮最終出力と
して出力する。
照合して最も照合度の高いカテゴＶ＋得る。このと＠Ｈ
ＡＮＫ８特徴抽出処理手段６ではＨＡＮＫＳ文字種内の
類似文字全識別するのに十分な特徴を抽出する機能全有
するために、照合度の高いカテゴリとして″Ｂ”ではな
く“８＃を得ることができる。したがってフィードバッ
ク処理手段１１はＨＡＮＫ８認識万式により数字の出力
カテゴリ全得たことで出力カテゴリ゛８＃奮最終出力と
して出力する。
一’１０−
（発明の効果）
本発明は以上説明したように、日本語文書に記入されて
いる文字全文字パターンの複雑度によってＨＡＮＫＳ認
識方式か漢字認識方式かに振り分けて特徴抽出をして望
識する際に複雑度による振り分は誤まりによって生じる
誤認を防ぎ９日本語文書に対する高い認識精度を有する
日本語人力０ＣＲｉ構築することができる。
いる文字全文字パターンの複雑度によってＨＡＮＫＳ認
識方式か漢字認識方式かに振り分けて特徴抽出をして望
識する際に複雑度による振り分は誤まりによって生じる
誤認を防ぎ９日本語文書に対する高い認識精度を有する
日本語人力０ＣＲｉ構築することができる。
なお、本発明は前述の実施例に限定されるものではなく
９文字パターンの複雑度については１文字パターンを構
成する線分数の大小１文字パターンの線分によって囲ま
れる白地の島の数の大小を使用してもよく、さらに上記
のような複雑贋金複数組み合わせたものを複雑度と定義
してもよい。
９文字パターンの複雑度については１文字パターンを構
成する線分数の大小１文字パターンの線分によって囲ま
れる白地の島の数の大小を使用してもよく、さらに上記
のような複雑贋金複数組み合わせたものを複雑度と定義
してもよい。
またフィードバック手段】１の入力として、最も照合度
の高いカテゴリと認識方式の種類だけでなく、第−位か
ら複数個のカテゴリ名とそれに対応する照合度を入力と
してカテゴリの字種だけでなく、照合度をも考慮したフ
ィードバック処理判定を行なってもよい。
の高いカテゴリと認識方式の種類だけでなく、第−位か
ら複数個のカテゴリ名とそれに対応する照合度を入力と
してカテゴリの字種だけでなく、照合度をも考慮したフ
ィードバック処理判定を行なってもよい。
第１図は本発明の一実施例を示す図、第２図は日本語文
書記入例を示す図、第３図は文字・（ターンの複雑度全
説明するための図である。 １・・・原画、２・・・パターン入力手段、３・・・入
カバターンメモリ手段、４・・・複雑度抽出手段、５・
・・認識方式決定手段、６・・・ＨＡＮＫＳ％徴抽出手
段、７・・・漢字特徴抽出手段、８・・・判定手段、９
・・・ＨＡＮＫｓｃ’辞Ｉ１． １０６．ＣＨ’Ａ’Ｎ
’に’Ｓ’辞書、１１−７４−ドバック処理手段Ｏ 竿／ 図 第 ２ 図 第３ＷＪ
書記入例を示す図、第３図は文字・（ターンの複雑度全
説明するための図である。 １・・・原画、２・・・パターン入力手段、３・・・入
カバターンメモリ手段、４・・・複雑度抽出手段、５・
・・認識方式決定手段、６・・・ＨＡＮＫＳ％徴抽出手
段、７・・・漢字特徴抽出手段、８・・・判定手段、９
・・・ＨＡＮＫｓｃ’辞Ｉ１． １０６．ＣＨ’Ａ’Ｎ
’に’Ｓ’辞書、１１−７４−ドバック処理手段Ｏ 竿／ 図 第 ２ 図 第３ＷＪ
Claims (1)
- 原画を光電変換して１文字毎の文字パターンを得るパタ
ーン入力手段と、前記文字パターンからパターンの複雑
度を抽出する複雑度抽出手段と、前記複雑度により文字
認識方式を決定する認識方式決定手段と、前記認識方式
決定手段によって選択されるひらがな、英字、数字、カ
タカナ、記号の特徴抽出手段および漢字の特徴抽出手段
と、ひらがな、英字、数字、カタカナ、記号と類似した
一部の漢字を格納した第一の辞書と、漢字と類似した一
部のひらがな、英字、数字、カタカナ、記号を格納した
第二の辞書と、前記特徴抽出手段によって得られた特徴
と前記辞書の一方とを照合して第一次出力カテゴリ名を
決定する判定手段と、前記出力カテゴリの字種と前記出
力カテゴリを得るために使用した認識方式の種類とが異
なるときに前記出力カテゴリの字種に対応する認識方式
によって特徴抽出処理を再度実施させるフィードバック
処理手段とを有することを特徴とする光学的文字認識装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59140046A JPS6120180A (ja) | 1984-07-06 | 1984-07-06 | 光学的文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59140046A JPS6120180A (ja) | 1984-07-06 | 1984-07-06 | 光学的文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6120180A true JPS6120180A (ja) | 1986-01-28 |
Family
ID=15259717
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59140046A Pending JPS6120180A (ja) | 1984-07-06 | 1984-07-06 | 光学的文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6120180A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS636687A (ja) * | 1986-06-27 | 1988-01-12 | Canon Inc | 文字認識装置 |
| JPH0757045A (ja) * | 1993-08-17 | 1995-03-03 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 運転免許証認識装置 |
| JP2006092138A (ja) * | 2004-09-22 | 2006-04-06 | Oki Electric Ind Co Ltd | 複数の認識辞書を利用した文字認識装置 |
-
1984
- 1984-07-06 JP JP59140046A patent/JPS6120180A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS636687A (ja) * | 1986-06-27 | 1988-01-12 | Canon Inc | 文字認識装置 |
| JPH0757045A (ja) * | 1993-08-17 | 1995-03-03 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 運転免許証認識装置 |
| JP2006092138A (ja) * | 2004-09-22 | 2006-04-06 | Oki Electric Ind Co Ltd | 複数の認識辞書を利用した文字認識装置 |
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