JPS6238752B2 - - Google Patents
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- JPS6238752B2 JPS6238752B2 JP55083524A JP8352480A JPS6238752B2 JP S6238752 B2 JPS6238752 B2 JP S6238752B2 JP 55083524 A JP55083524 A JP 55083524A JP 8352480 A JP8352480 A JP 8352480A JP S6238752 B2 JPS6238752 B2 JP S6238752B2
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- Japan
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- character pattern
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/182—Extraction of features or characteristics of the image by coding the contour of the pattern
- G06V30/1823—Extraction of features or characteristics of the image by coding the contour of the pattern using vector-coding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Description
本発明は、文字パターンの分類処理装置、特に
光電変換によつて得られた文字パターンを２値化
した文字パターンに対し、例えば手書き漢字のよ
うな多くの字種をもつ文字対象を効率よく分類す
るために、少なくとも全黒画素について探索した
文字パターンの各文字線の長さと方向との分布か
ら文字パターンの特徴を抽出し、入力文字パター
ンを分類する文字パターンの分類処理装置に関す
るものである。 従来、漢字を含む文字パターンの認識装置また
は分類装置としてマルチフオント印刷漢字を対象
として、２値化された文字パターンを外接枠で切
り出し、該手段によつて得られた文字パターンを
ｎ個の粗い矩形のメツシユ領域に分割し、各メツ
シユ領域に存在する文字部の面積を計数し、これ
を文字の面積で規格化し、ｎ次元の特徴ベクトル
パターンを作成し、既にたくわえておいた各文字
の特徴辞書テーブルとのマツチングをとり、文字
パターンの分類を行う方式が知られている。しか
しながら、この方式では各粗いメツシユ領域内に
含まれる文字部の面積のみを計数するため、たと
えばある粗いメツシユ領域内で文字面積が等しい
ものの、その領域内の文字線が一方のカテゴリで
は縦方向成分の文字線の一部であるのに対し、他
方のカテゴリでは横方向成分の文字線の一部であ
るというような、字種のちがいによる文字構造の
ちがいを区別できないまま分類してしまい、字種
の多い漢字等を含む文字対象においては効率のよ
い分類を実現しにくいという難点があつた。 また印刷漢字認識の認識方式として、文字パタ
ーン上の各メツシユ点を上下左右の４方向に走査
し、文字パターンの黒点に対して、その隣接点の
状態から文字線の局所形態を表わすコードとし
て、水平点コード（垂直方向の隣接点のみが白点
である時）、垂直点コード（水平方向の隣接点の
みが白点である時）、斜め点コード（垂直、水平
両方向の隣接点が白点である時）、内部点コード
（前記３種コード以外の時）の４種を割り当て、
これらの情報を認識手段に用いる方式がある。し
かしながら、この方式では、文字パターン内の各
黒点に前記した論理手段により文字線の４方向別
の属性を割り当てるため、様々な文字変形に対処
するため同一字種に対して数多くの特徴辞書テー
ブルを作成する必要があり、膨大な辞書を作成し
なくてはならないという難点がある。このため上
記いずれの方法についても、それのみでは手書き
漢字など変形の大きい文字集合には十分な分類を
行なうことが期待し難いものである。 本発明は、従来技術により２値化、位置及び大
きさの正規化、文字枠取り処理、平滑化を行つた
文字パターンの少なくとも全黒画素から例えば
00、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、270゜、
315゜の８方向のように複素方向に触手を伸ばし
た時に各方向別に連続する黒点数を計数して求め
られる方向寄与度をもとにして文字パターンを分
類する手段を具備する装置を提供し、多字種、多
種の手書き変形をもつた手書き漢字を含む手書き
文字パターンを効率よく分類することを目的とし
ている。以下、図面を用いて詳細に説明する。 第１図は、本発明による本字パターンの分類処
理装置の一実施例のブロツク図である。第１図に
おいて、回路１は記憶回路で、はじめに２値化さ
れた手書き文字パターンを記憶しておく回路であ
る。装置２はこの２値化された文字パターンを入
力し、例えば従来まで知られている重心と２次モ
ーメントを用いて位置及び大きさの正規化処理を
行う文字パターンの位置及び大きさの正規化処理
装置である。 装置３は、装置２によつて得られたＮ×Ｎメツ
シユの正規化文字パターンを入力し、手書き文字
の外郭付近で起きるストロークの極端なつき出し
に対処するため、重心を中心とする文字枠取り枠
Ｗメツシユの正方領域で文字を枠取りし、枠外に
はみ出した文字部を除去する枠取り処理装置であ
る。装置４は、装置３によつて得られた文字枠取
り後の文字パターンを入力し、文字線輪郭部分の
黒点の１メツシユの凹、凸をそれぞれ、うめるま
たは取り除く平滑化処理装置である。 装置５は、本発明の主要部をなす特徴抽出処理
装置で平滑化処理を行つた文字パターンを入力
し、該文字パターンの各黒点から水平軸方向を基
準にしてＭ方向（たとえば８方向の場合には０
゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、270゜、
315゜の８方向）に触手を伸ばした時に各方向別
に連続する黒点数を計数して、黒点の方向寄与数
を求め、この値を文字パターンの各文字線の長さ
と方向の分布を表わす特徴として抽出する特徴抽
出処理装置である。 装置６は、装置３で枠取りしてあるＷ×Ｗメツ
シユの領域内をＰ個の粗い正方メツシユ領域に等
分割し、各粗いメツシユ領域内に存在する各黒点
に対して、装置５によつて割り当てられたＭ方向
別の黒点連結長を粗い正方メツシユ領域内で平均
して得られる方向別の平均黒点連結長を当該粗い
メツシユ領域における特徴パターンとして抽出
し、これをもとに文字パターンを分類するための
特徴テーブルを作成し、該手段によつて作成した
特徴テーブルをもとに、すでにたくわえておいた
各文字の特徴辞書テーブルとマツチングをとり、
文字パターンの分類を行う分類処理装置である。 装置５の具体例として、８方向（０゜、45゜、
90゜、135゜、180゜、225゜、270゜315゜の８方
向でそれらの方向にそれぞれ１、２、３、４、
５、６、７、８の番号を付与する）に触手を伸ば
し、画素の方向寄与度を求め、文字パターンを分
類する場合を例にとつて説明する。 その第１の方法は以下の通りである。第ｋ番目
の粗い正方メツチユ領域から得られる平均方向寄
与度を〓kで表わすと 〓k（a1、a2、……、a8）k なるベクトルで表わされる。ここでa1、a2、…
…、a8は８方向それぞれの平均黒点連結長を表わ
す。従つて文字パターンの特徴ベクトル〓は 〓＝（〓１、〓２、……、〓k、……、〓p） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトル〓の各要素を文字パターン
の特徴として特徴テーブルを作成し公知の識別関
数ｇ〓を求め文字パターンを分類する。 次に第２の方法は以下の通りである。前記の第
ｋ番目の粗い正方メツシユ領域から得られる平均
方向寄与度〓kにおいて、方向ｉの平均黒点連結
長を〓ikで表わすと文字パターンの方向ｉに関す
る特徴ベクトル〓iは 〓i＝（ａi1、ａi2、……、ａik、……、ａip） で表わされる。このようにして表わされる各方向
別に方向ｉの特徴ベクトル〓iを文字パターンの
特徴として特徴テーブルを作成し識別関数
光電変換によつて得られた文字パターンを２値化
した文字パターンに対し、例えば手書き漢字のよ
うな多くの字種をもつ文字対象を効率よく分類す
るために、少なくとも全黒画素について探索した
文字パターンの各文字線の長さと方向との分布か
ら文字パターンの特徴を抽出し、入力文字パター
ンを分類する文字パターンの分類処理装置に関す
るものである。 従来、漢字を含む文字パターンの認識装置また
は分類装置としてマルチフオント印刷漢字を対象
として、２値化された文字パターンを外接枠で切
り出し、該手段によつて得られた文字パターンを
ｎ個の粗い矩形のメツシユ領域に分割し、各メツ
シユ領域に存在する文字部の面積を計数し、これ
を文字の面積で規格化し、ｎ次元の特徴ベクトル
パターンを作成し、既にたくわえておいた各文字
の特徴辞書テーブルとのマツチングをとり、文字
パターンの分類を行う方式が知られている。しか
しながら、この方式では各粗いメツシユ領域内に
含まれる文字部の面積のみを計数するため、たと
えばある粗いメツシユ領域内で文字面積が等しい
ものの、その領域内の文字線が一方のカテゴリで
は縦方向成分の文字線の一部であるのに対し、他
方のカテゴリでは横方向成分の文字線の一部であ
るというような、字種のちがいによる文字構造の
ちがいを区別できないまま分類してしまい、字種
の多い漢字等を含む文字対象においては効率のよ
い分類を実現しにくいという難点があつた。 また印刷漢字認識の認識方式として、文字パタ
ーン上の各メツシユ点を上下左右の４方向に走査
し、文字パターンの黒点に対して、その隣接点の
状態から文字線の局所形態を表わすコードとし
て、水平点コード（垂直方向の隣接点のみが白点
である時）、垂直点コード（水平方向の隣接点の
みが白点である時）、斜め点コード（垂直、水平
両方向の隣接点が白点である時）、内部点コード
（前記３種コード以外の時）の４種を割り当て、
これらの情報を認識手段に用いる方式がある。し
かしながら、この方式では、文字パターン内の各
黒点に前記した論理手段により文字線の４方向別
の属性を割り当てるため、様々な文字変形に対処
するため同一字種に対して数多くの特徴辞書テー
ブルを作成する必要があり、膨大な辞書を作成し
なくてはならないという難点がある。このため上
記いずれの方法についても、それのみでは手書き
漢字など変形の大きい文字集合には十分な分類を
行なうことが期待し難いものである。 本発明は、従来技術により２値化、位置及び大
きさの正規化、文字枠取り処理、平滑化を行つた
文字パターンの少なくとも全黒画素から例えば
00、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、270゜、
315゜の８方向のように複素方向に触手を伸ばし
た時に各方向別に連続する黒点数を計数して求め
られる方向寄与度をもとにして文字パターンを分
類する手段を具備する装置を提供し、多字種、多
種の手書き変形をもつた手書き漢字を含む手書き
文字パターンを効率よく分類することを目的とし
ている。以下、図面を用いて詳細に説明する。 第１図は、本発明による本字パターンの分類処
理装置の一実施例のブロツク図である。第１図に
おいて、回路１は記憶回路で、はじめに２値化さ
れた手書き文字パターンを記憶しておく回路であ
る。装置２はこの２値化された文字パターンを入
力し、例えば従来まで知られている重心と２次モ
ーメントを用いて位置及び大きさの正規化処理を
行う文字パターンの位置及び大きさの正規化処理
装置である。 装置３は、装置２によつて得られたＮ×Ｎメツ
シユの正規化文字パターンを入力し、手書き文字
の外郭付近で起きるストロークの極端なつき出し
に対処するため、重心を中心とする文字枠取り枠
Ｗメツシユの正方領域で文字を枠取りし、枠外に
はみ出した文字部を除去する枠取り処理装置であ
る。装置４は、装置３によつて得られた文字枠取
り後の文字パターンを入力し、文字線輪郭部分の
黒点の１メツシユの凹、凸をそれぞれ、うめるま
たは取り除く平滑化処理装置である。 装置５は、本発明の主要部をなす特徴抽出処理
装置で平滑化処理を行つた文字パターンを入力
し、該文字パターンの各黒点から水平軸方向を基
準にしてＭ方向（たとえば８方向の場合には０
゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225゜、270゜、
315゜の８方向）に触手を伸ばした時に各方向別
に連続する黒点数を計数して、黒点の方向寄与数
を求め、この値を文字パターンの各文字線の長さ
と方向の分布を表わす特徴として抽出する特徴抽
出処理装置である。 装置６は、装置３で枠取りしてあるＷ×Ｗメツ
シユの領域内をＰ個の粗い正方メツシユ領域に等
分割し、各粗いメツシユ領域内に存在する各黒点
に対して、装置５によつて割り当てられたＭ方向
別の黒点連結長を粗い正方メツシユ領域内で平均
して得られる方向別の平均黒点連結長を当該粗い
メツシユ領域における特徴パターンとして抽出
し、これをもとに文字パターンを分類するための
特徴テーブルを作成し、該手段によつて作成した
特徴テーブルをもとに、すでにたくわえておいた
各文字の特徴辞書テーブルとマツチングをとり、
文字パターンの分類を行う分類処理装置である。 装置５の具体例として、８方向（０゜、45゜、
90゜、135゜、180゜、225゜、270゜315゜の８方
向でそれらの方向にそれぞれ１、２、３、４、
５、６、７、８の番号を付与する）に触手を伸ば
し、画素の方向寄与度を求め、文字パターンを分
類する場合を例にとつて説明する。 その第１の方法は以下の通りである。第ｋ番目
の粗い正方メツチユ領域から得られる平均方向寄
与度を〓kで表わすと 〓k（a1、a2、……、a8）k なるベクトルで表わされる。ここでa1、a2、…
…、a8は８方向それぞれの平均黒点連結長を表わ
す。従つて文字パターンの特徴ベクトル〓は 〓＝（〓１、〓２、……、〓k、……、〓p） で表わされる。このようにして表わされる文字パ
ターンの特徴ベクトル〓の各要素を文字パターン
の特徴として特徴テーブルを作成し公知の識別関
数ｇ〓を求め文字パターンを分類する。 次に第２の方法は以下の通りである。前記の第
ｋ番目の粗い正方メツシユ領域から得られる平均
方向寄与度〓kにおいて、方向ｉの平均黒点連結
長を〓ikで表わすと文字パターンの方向ｉに関す
る特徴ベクトル〓iは 〓i＝（ａi1、ａi2、……、ａik、……、ａip） で表わされる。このようにして表わされる各方向
別に方向ｉの特徴ベクトル〓iを文字パターンの
特徴として特徴テーブルを作成し識別関数
【式】を求め文字パターンを分
類するようにされる。
ここでｇ（〓i）は方向ｉについて（ｉ±２）
MOD8方向の平行移動による位置補正つきの公知
の識別関数である。またｔiは方向ｉの荷重値を
表わしている。 第２図に、回路１、装置２、装置３、装置４の
動作例を示す。第２図Ａは回路１にはじめにたく
わえられている２値化された文字パターンの例で
ある。第２図Ｂは、第２図Ａの文字パターンに対
し、装置２により位置及び大きさの正規化を行つ
た文字パターンの例である。第２図Ｃは第２図Ｂ
の文字パターンに対し、装置３により文字枠取り
処理を行つた文字パターンの例である。第２図Ｄ
は第２図Ｃの文字パターンに対し、装置４により
平滑化処理を行つた文字パターンの例である。 第３図は装置５の動作を説明する説明図を示
す。第３図ＡはＷ×Ｗメツシユの文字枠取り領域
内の各黒点から８方向別の黒点連結長の抽出を説
明するための図である。第３図Ｂは、第３図Ａの
黒点８−１の部分における８方向別の黒点連結長
の分布を方向別に矢印の大きさで示したものであ
る。第３図Ｃは第３図Ｂと同様に第３図Ａの黒点
８−２の部分における８方向別の黒点連結長の分
布を示したものである。第３図Ｄは第３図Ｂ，Ｃ
と同様に第３図Ａの黒点８−３の部分における８
方向別の黒点連結長の分布を示したものである。 第４図は装置６の特徴パターン作成の動作を説
明する説明図を示す。第４図ＡはＷ×Ｗメツシユ
の文字枠取り領域内を装置６により粗い正方のメ
ツシユ領域９−１，９−２，……，９−１６に１
６分割した例である。第４図Ｂは、第４図Ａの粗
いメツシユ領域９−１内の各黒点に装置５によつ
て割り当てられた８方向別の黒点連結長を方向別
に平均して得られた８方向別の平均黒点連結長の
分布を示したものである。 また装置５に示した特徴抽出処理装置を用いる
ことによつて、たとえば第３図Ｃの８方向別の黒
点連結数の分布にみられるように第３図Ａの黒点
８−２の部分が垂直方向の文字線と斜め左下りの
文字線と斜め右下りの文字線とが交叉する領域内
の黒点であることがわかるという利点だけでな
く、第３図Ｂと第３図Ｃの黒点連結数の分布のち
がいから第３図Ａの黒点８−１と黒点８−３が水
平方向の文字線成分の端点付近の黒点であり、か
つ黒点８−１が水平方向文字線成分の左端点付近
の黒点、黒点８−３が水平方向文字線成分の右端
点付近の黒点であるといつた、さらに詳細な文字
の幾何学的特徴点を抽出できるという利点があ
る。これより、装置５に示した特徴抽出は幾何学
的特徴に着目する手書き漢字等の文字認識に有効
な手段となる。 以上説明したように本発明の文字パターン分類
処理装置によれば、文字パターン内の各黒点から
例えば０゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225
゜、270゜、315゜の８方向のように複数方向に触
手を伸ばし各方向別の黒点連結数を計数するた
め、文字パターンの各文字線の長さと方向との分
布を簡易な手法で抽出でき、字種のちがいによつ
てその文字構造も多採に変化する漢字等を含む文
字対象を効率よく分類できるという利点をもつ。
MOD8方向の平行移動による位置補正つきの公知
の識別関数である。またｔiは方向ｉの荷重値を
表わしている。 第２図に、回路１、装置２、装置３、装置４の
動作例を示す。第２図Ａは回路１にはじめにたく
わえられている２値化された文字パターンの例で
ある。第２図Ｂは、第２図Ａの文字パターンに対
し、装置２により位置及び大きさの正規化を行つ
た文字パターンの例である。第２図Ｃは第２図Ｂ
の文字パターンに対し、装置３により文字枠取り
処理を行つた文字パターンの例である。第２図Ｄ
は第２図Ｃの文字パターンに対し、装置４により
平滑化処理を行つた文字パターンの例である。 第３図は装置５の動作を説明する説明図を示
す。第３図ＡはＷ×Ｗメツシユの文字枠取り領域
内の各黒点から８方向別の黒点連結長の抽出を説
明するための図である。第３図Ｂは、第３図Ａの
黒点８−１の部分における８方向別の黒点連結長
の分布を方向別に矢印の大きさで示したものであ
る。第３図Ｃは第３図Ｂと同様に第３図Ａの黒点
８−２の部分における８方向別の黒点連結長の分
布を示したものである。第３図Ｄは第３図Ｂ，Ｃ
と同様に第３図Ａの黒点８−３の部分における８
方向別の黒点連結長の分布を示したものである。 第４図は装置６の特徴パターン作成の動作を説
明する説明図を示す。第４図ＡはＷ×Ｗメツシユ
の文字枠取り領域内を装置６により粗い正方のメ
ツシユ領域９−１，９−２，……，９−１６に１
６分割した例である。第４図Ｂは、第４図Ａの粗
いメツシユ領域９−１内の各黒点に装置５によつ
て割り当てられた８方向別の黒点連結長を方向別
に平均して得られた８方向別の平均黒点連結長の
分布を示したものである。 また装置５に示した特徴抽出処理装置を用いる
ことによつて、たとえば第３図Ｃの８方向別の黒
点連結数の分布にみられるように第３図Ａの黒点
８−２の部分が垂直方向の文字線と斜め左下りの
文字線と斜め右下りの文字線とが交叉する領域内
の黒点であることがわかるという利点だけでな
く、第３図Ｂと第３図Ｃの黒点連結数の分布のち
がいから第３図Ａの黒点８−１と黒点８−３が水
平方向の文字線成分の端点付近の黒点であり、か
つ黒点８−１が水平方向文字線成分の左端点付近
の黒点、黒点８−３が水平方向文字線成分の右端
点付近の黒点であるといつた、さらに詳細な文字
の幾何学的特徴点を抽出できるという利点があ
る。これより、装置５に示した特徴抽出は幾何学
的特徴に着目する手書き漢字等の文字認識に有効
な手段となる。 以上説明したように本発明の文字パターン分類
処理装置によれば、文字パターン内の各黒点から
例えば０゜、45゜、90゜、135゜、180゜、225
゜、270゜、315゜の８方向のように複数方向に触
手を伸ばし各方向別の黒点連結数を計数するた
め、文字パターンの各文字線の長さと方向との分
布を簡易な手法で抽出でき、字種のちがいによつ
てその文字構造も多採に変化する漢字等を含む文
字対象を効率よく分類できるという利点をもつ。
第１図は本発明による文字パターンの分類処理
装置の一実施例ブロツク図、第２図は第１図の回
路１、装置２、装置３、及び装置４による処理の
態様を説明する説明図、第３図は本発明の主要部
である装置５の特徴抽出手段を説明するための説
明図、第４図は装置６に関する特徴パターン作成
の動作を説明する説明図を示す。 １は記憶回路、２は文字パターン正規化処理装
置、３は枠取り処理装置、４は平滑化処理装置、
５は文字パターンの特徴抽出処理装置、６は文字
パターンの分類処理装置。
装置の一実施例ブロツク図、第２図は第１図の回
路１、装置２、装置３、及び装置４による処理の
態様を説明する説明図、第３図は本発明の主要部
である装置５の特徴抽出手段を説明するための説
明図、第４図は装置６に関する特徴パターン作成
の動作を説明する説明図を示す。 １は記憶回路、２は文字パターン正規化処理装
置、３は枠取り処理装置、４は平滑化処理装置、
５は文字パターンの特徴抽出処理装置、６は文字
パターンの分類処理装置。
Claims (1)
- １ ２値化された文字パターンに対して、文字部
の位置及び大きさについて正規化処理を行う正規
化処理手段と該正規化処理手段によつて得られた
文字パターンを文字枠取り枠で枠取りする枠取り
処理手段と該枠取り処理手段によつて得られた文
字パターンに平滑化処理を行う平滑化処理手段と
該平滑化処理手段によつて得られた文字パターン
の少なくとも全黒画素から予め定めた複数の方向
に触手を伸ばして各方向別に得られる黒点列の長
さで与えられる方向寄与度を全黒画素についても
とめる特徴抽出処理手段と、少なくとも該情報を
利用して文字パターンを分類する分類処理手段と
を具備することを特徴とする文字パターンの分類
処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8352480A JPS578880A (en) | 1980-06-20 | 1980-06-20 | Sorting processor of character pattern |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8352480A JPS578880A (en) | 1980-06-20 | 1980-06-20 | Sorting processor of character pattern |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS578880A JPS578880A (en) | 1982-01-18 |
| JPS6238752B2 true JPS6238752B2 (ja) | 1987-08-19 |
Family
ID=13804860
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8352480A Granted JPS578880A (en) | 1980-06-20 | 1980-06-20 | Sorting processor of character pattern |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS578880A (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58158777A (ja) * | 1982-03-16 | 1983-09-21 | Nec Corp | 文字認識方式 |
| KR100225112B1 (ko) | 1992-09-28 | 1999-10-15 | 기시모토 마사도시 | 도트 코드 및 정보를 기록/재생하기 위한 도트 코드 및 정보의 기록/재생 시스템(dot code and information recording/reproducing system for recording/reproducing the same) |
| US6366699B1 (en) | 1997-12-04 | 2002-04-02 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Scheme for extractions and recognitions of telop characters from video data |
-
1980
- 1980-06-20 JP JP8352480A patent/JPS578880A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS578880A (en) | 1982-01-18 |
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