RU2166207C2 - Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения - Google Patents

Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения Download PDF

Info

Publication number
RU2166207C2
RU2166207C2 RU99106483/09A RU99106483A RU2166207C2 RU 2166207 C2 RU2166207 C2 RU 2166207C2 RU 99106483/09 A RU99106483/09 A RU 99106483/09A RU 99106483 A RU99106483 A RU 99106483A RU 2166207 C2 RU2166207 C2 RU 2166207C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
semantic units
error
units
auxiliary data
elements
Prior art date
Application number
RU99106483/09A
Other languages
English (en)
Inventor
К.В. Анисимович
В.В. Терещенко
Д.Е. Ян
Original Assignee
Закрытое акционерное общество "Аби Программное обеспечение"
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 Закрытое акционерное общество "Аби Программное обеспечение" filed Critical Закрытое акционерное общество "Аби Программное обеспечение"
Priority to RU99106483/09A priority Critical patent/RU2166207C2/ru
Priority to PCT/RU2000/000111 priority patent/WO2000062196A1/ru
Priority to AU36845/00A priority patent/AU3684500A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2166207C2 publication Critical patent/RU2166207C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/26Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result
    • G06V30/262Techniques for post-processing, e.g. correcting the recognition result using context analysis, e.g. lexical, syntactic or semantic context
    • G06V30/268Lexical context

Abstract

Изобретение относится к области электроники и предназначено, например, для использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения. Техническим результатом является снижение погрешности преобразования и/или верификации. Способ заключается в том, что производят выработку смысловых единиц распознаваемых фрагментов изображения, содержащих n составляющих их элементов, где n выбирают в пределах 1≤n≤103. В отобранных выборках выделяют подлежащие верификации совокупности их фрагментов изображения, содержащие n1 элементов, где n1 выбирают в пределах 1≤(n1+n)/n≤2. Осуществляют поиск во вспомогательном массиве данных смысловых единиц, отличающихся от выделенных совокупностей фрагментов изображения, с погрешностью ε, выбираемой в пределах 0≤ε≤(αn1 - 1)/n1, где α - экспериментальный коэффициент в пределах 0,6≤α≤1,2, выбираемый в зависимости от частоты fi появления любой смысловой i-й единицы в допустимом множестве смысловых единиц, которую определяют как количество n2 повторений конкретной смысловой единицы, соотнесенное с общим количеством n3 смысловых единиц в допустимом множестве смысловых единиц. Выявляют в распознанных смысловых единицах элементы, которые не совпадают с эквивалентными им по месту расположения символами в смысловых единицах, найденных в процессе поиска, и производят их замену соответствующими им по месту расположения символами из найденных смысловых единиц. Формируют дополнительный массив динамических растровых эталонов компьютерных кодов элементов в составе распознаваемых смысловых единиц и с учетом предшествующих операций преобразуют вспомогательный массив данных до уменьшения итоговой погрешности ε3 способа, которую выбирают по отношению к промежуточной погрешности ε1 в пределах 1 ≤ (ε13)/ε1≤ 2.

Description

Изобретение относится к области электроники и может быть применено, например, для использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения.
Известен способ использования вспомогательных данных в процессе преобразования компьютерных кодов и соответствующих им фрагментов изображения, включающий производимое человеком и/или заменяющим его устройством, и/или компьютерной программой использование вспомогательных данных, привлекаемых для распознавания соответствующих им оригиналов [Patent USA N 5153927: Character reading system and method., МПК Oct. 6, 1992.].
Известен также способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов и соответствующих им оригиналов, заключающийся в осуществляемом компьютерной программой использовании вспомогательных массивов данных, привлекаемых для распознавания соответствующих им оригиналов [Руководство пользователя Fine Reader 4.0 © ABBYY Software House, М. , 1998. Казанский производственный комбинат программных средств. Заказ Ф-377].
Недостатком известных способов являются относительно низкие их функциональные и технические характеристики, в том числе высокие значения достигаемых погрешностей преобразования.
Решаемой изобретением задачей является совершенствование способов использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения с достижением технического результата в виде снижения погрешности преобразования и/или верификации.
Для удобства и однозначного понимания целесообразно привести расшифровки и определения используемых далее обозначений, символов и/или терминов.
Оригинал - преобразуемая информация, материализованная преимущественно в виде совокупности компьютерных кодов, соответствующих исходному объекту, например распознаваемому фрагменту изображения.
Компьютерный код (например, символ) - компьютерное представление некоторого фрагмента информации (в частности, символьной).
Процесс распознавания - процесс обработки системой распознавания введенного в компьютер графического изображения некоторого символа, в результате чего система распознавания приписывает изображению компьютерный код этого символа.
Процесс верификации - производимое человеком и/или заменяющим его устройством, и/или компьютерной программой сличение (определение адекватности) компьютерных кодов (символов) с графическим изображением, введенным в компьютер.
Допустимое множество смысловых единиц включает в себя всю совокупность вероятных для распознавания наборов смысловых единиц.
Смысловая единица - это совокупность компьютерных кодов, соответствующих ориентированному на какое-либо практическое использование образу, например букве, слову, символу, графическому элементу, логической операции, их совокупности и др.
Вспомогательный массив данных - это произвольным образом сформированная совокупность электронных кодов смысловых единиц, охватываемых, в частности, допустимым множеством смысловых единиц.
Погрешность соответствия ε между исходными смысловыми единицами и соответствующими им смысловыми единицами объема n1 в дополнительном массиве данных, определяется как допустимое число Δn1 несовпадающих в них элементов, соотнесенное с n1: ε = Δn1/n1.
Частота fi появления любой смысловой i-й единицы в допустимом множестве смысловых единиц определяется как количество n2 повторений конкретной смысловой единицы, соотнесенное с общим количеством из смысловых единиц в допустимом множестве смысловых единиц: f1 = n2 i/n3.
Погрешность ε1 вспомогательного массива данных по отношению к допустимому множеству смысловых единиц определяется, как вероятность не нахождения в массиве данных элемента nj, соотнесенного с общим количеством смысловых единиц n4 во вспомогательном массиве данных.
Погрешность ε2 преобразования определяется как количество n5 ошибочно преобразованных элементов, соотнесенные с общим количеством n6 элементов в преобразуемом наборе смысловых элементов из их допустимого множества: ε2 = n5/n6.
Погрешность ε3 определяется как итоговая погрешность преобразования.
Дополнительный массив динамических растровых эталонов - это совокупность элементов смысловых единиц, формируемая в процессе преобразования для уменьшения погрешностей ε1, ε2.
В качестве кратких сведений, раскрывающих сущность изобретения следует отметить, что достигаемый технический результат обеспечивают с помощью предложенного способа использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения, заключающегося в том, что производят выборку смысловых единиц распознаваемых фрагментов изображения, содержащих n1 составляющих их элементов, где n1 - выбирают в пределах 1 ≤ n ≤ 103. В отобранных выборках выделяют подлежащие верификации совокупности их фрагментов изображения, содержащие n1 элементов, где n1 выбирают в пределах 1 ≤ (n1+n)/n ≤ 2. Осуществляют поиск во вспомогательном массиве данных смысловых единиц, отличающихся от выделенных совокупностей фрагментов изображения, с погрешностью ε выбираемой в пределах 0 ≤ ε ≤ (αn1-1)/n1. Здесь α - экспериментальный коэффициент в пределах 0,6 ≤ α ≤ 1,2, выбираемый в зависимости от частоты fi появления любой смысловой i-й единицы в допустимом множестве смысловых единиц, которую определяют как количество n2 повторений конкретной смысловой единицы, соотнесенное с общим количеством n3 смысловых единиц в допустимом множестве смысловых единиц.
Выявляют в распознанных смысловых единицах элементы, которые не совпадают с эквивалентными им по месту расположения символами в смысловых единицах, найденных в процессе поиска, и производят их замену соответствующими им по месту расположения символами из найденных смысловых единиц. Формируют дополнительный массив динамических растровых эталонов компьютерных кодов элементов в составе распознаваемых смысловых единиц количеством n7, величину которого выбирают в пределах 1≤ (n2 + n5 + n6 + βn7 + n3)/n3 ≤ 6,3. Здесь β - - экспериментальный коэффициент в пределах 0,4 ≤ β ≤ 1,3, выбираемый в зависимости от задаваемых погрешности ε1 вспомогательного массива данных по отношению к допустимому множеству смысловых единиц, определяемой как вероятность не нахождения в массиве данных элемента nj, в общем количестве смысловых единиц n4 во вспомогательном массиве данных, и погрешности ε2 преобразования, определяемой как количество n5 ошибочно преобразованных элементов, соотнесенное с общим количеством n6 элементов в преобразуемом наборе смысловых элементов из их допустимого множества. Затем с учетом предшествующих операций преобразуют вспомогательный массив данных до уменьшения итоговой погрешности ε3 способа, которую выбирают по отношению к погрешности ε1 в пределах 1 ≤ (ε13)/ε1 ≤ 2.
При изложении сведений, подтверждающих возможность осуществления изобретения целесообразно более подробно описать предложенный способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов и соответствующих им фрагментов изображения. Детально целесообразно остановиться только на существенных особенностях осуществления операций предложенного способа, заключающегося в том, что производят выборку смысловых единиц распознаваемых фрагментов изображения, содержащих n составляющих их элементов, где n - выбирают в пределах 1 ≤ n ≤ 103. Смысловыми единицами могут быть в произвольном случае буквы, математические и другие символы, отдельные слова, предложение, графические элементы, а также их любые сочетания. В отобранных выборках выделяют подлежащие верификации совокупности их фрагментов изображения, содержащие n1 элементов, где n1 выбирают в пределах 1 ≤ (n1+n)/n ≤ 2. Осуществляют поиск во вспомогательном массиве данных смысловых единиц, отличающихся от выделенных совокупностей фрагментов изображения, с погрешностью ε, выбираемой в пределах 0 ≤ ε ≤ (αn1-1)/n1. Здесь α - экспериментальный коэффициент в пределах 0,6 ≤ α ≤ 1,2, выбираемый в зависимости от частоты fi появления любой смысловой i-й единицы в допустимом множестве смысловых единиц, которую определяют как количество n2 повторений конкретной смысловой единицы, соотнесенное с общим количеством n3 смысловых единиц в допустимом множестве смысловых единиц. Фрагментами могут быть как смысловые единицы в целом, так и их части, ориентированные, например, на автономное применение. Погрешность преобразования в основном связана с качеством исходных графических изображений, которое определяется, в частности, тем, что предъявляют для распознавания, например, изготовленное на ксерокопировальном аппарате изображение, факсограмму, машинописный или рукописный текст.
Выявляют в распознанных смысловых единицах элементы, которые не совпадают с эквивалентными им по месту расположения символами в смысловых единицах, найденных в процессе поиска, и производят их замену соответствующими им по месту расположения символами из найденных смысловых единиц. Формируют дополнительный массив динамических растровых эталонов компьютерных кодов элементов в составе распознаваемых смысловых единиц количеством n7, величину которого выбирают в пределах 1 ≤ (n2 + n5 + n6 + βn7 + n3)/n3≤ 6,3. Здесь β - экспериментальный коэффициент в пределах 0,4 ≤ β ≤ 1,3, выбираемый в зависимости от задаваемых погрешности ε1 вспомогательного массива данных по отношению к допустимому множеству смысловых единиц, определяемой как вероятность не нахождения в массиве данных элемента nj, в общем количестве смысловых единиц n4 во вспомогательном массиве данных, и погрешности ε2 преобразования, определяемой как количество n5 ошибочно преобразованных элементов, соотнесенное с общим количеством n6 элементов в преобразуемом наборе смысловых элементов из их допустимого множества.
Процесс построения динамических растровых эталонов целесообразно определить как производимое человеком и/или заменяющим его устройством, и/или компьютерной программой построение дополнительного массива данных, используемых для ускорения процесса распознавания. Динамический растровый эталон - это дополнительный массив данных, создаваемый и используемый для ускорения процесса распознавания. Понятие "динамический" отражает изменяемый характер создаваемых эталонов, то есть означает, что в процессе использования предложенного способа постоянно изменяют совокупность построенных эталонов пополнением ее новыми эталонами, видоизменением существующих и исключением ненужных, а понятие "растровый" характеризует их особенности выполнения в виде совокупности элементов, образующих, например, периодическую структуру. Создать эталон - значит для каждого встречающегося в тексте символа записать в память растровой подсистемы пару: точечное изображение символа и его название (т.е. какую буквы это изображение представляет).
Затем с учетом предшествующих операций преобразуют вспомогательный массив данных до уменьшения итоговой погрешности ε3 способа, которую выбирают по отношению к погрешности ε1 в пределах 1 ≤ (ε13)/ε1 ≤ 2. На практике возможно использование и отдельных логически завершенных совокупностей операций предложенного способа. Если в результате выделения в соответствии с приведенными аналитическими соотношениями необходимых величин получают дробные, отрицательные значения и какие-либо другие значения, некорректные исходя из условий возможности их дальнейшего использования, то их исключают из рассмотрения и/или автоматически удаляют.
В качестве примера практического выполнения заявленного способа использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов и соответствующих им фрагментов изображения, целесообразно привести следующий, реализованный в последних версиях системы оптического распознавания текстов FineReader. В процессе реализации способа производят выборку смысловых единиц распознаваемых оригиналов, содержащих n составляющих их элементов, где n - выбирают в пределах 1 ≤ n ≤ 20. В отобранных выборках выделяют подлежащие верификации совокупности их фрагментов, содержащие n1 элементов, где n1 выбирают из условия 1,8 ≤ (n1+n)/n ≤ 2. Осуществляют поиск во вспомогательном массиве данных смысловых единиц с погрешностью ε отличающихся от выделенных совокупностей фрагментов, выбираемой в пределах ε ≤ 0,1 при α = 0,9 fi = 0,01 - 0,1. Выявляют в распознанных смысловых единицах элементы, которые не совпадают с эквивалентными им по месту расположения символами в смысловых единицах, найденных в процессе поиска, и производят их замену соответствующими им по месту расположения символами из найденных смысловых единиц. Формируют дополнительный массив динамических растровых эталонов компьютерных кодов элементов в составе распознаваемых смысловых единиц количеством n7, величину которого по отношению к общему количеству n3 смысловых единиц в допустимом множестве смысловых единиц выбирают из условия n7/n3 = 0,9 при β = 1,1, ε1 = 0,05 и ε2 = 0,05, пренебрегая в конкретном случае влиянием n2, n5, и n6 на величину n7. Преобразуют в результате вспомогательный массив данных до уменьшения погрешности ε3 по отношению к погрешности ε1 из условия (ε13)/ε1 = 1,2.
Компьютерный код в заявленном объекте, как уже указывалось, - это преобразуемая компьютером совокупность электромагнитных сигналов, адекватно соответствующих распознаваемым исходным символам или любым другим распознаваемым фрагментам исходной информации. Каждый из эталонов совокупности динамических растровых эталонов, образующих периодическую структуру, представляет собой, например, упорядоченный набор электромагнитных сигналов или соответствующих рельефно намагниченных фрагментов жесткого диска. Динамические свойства растровых эталонов определяют временными параметрами их преобразования.
В отношении технических средств, необходимых для реализации заявленного способа, целесообразно в дополнении к вышеизложенному отметить, что ими могут быть как специализированные функциональные блоки, так и функциональные узлы компьютера, управляемые задаваемой системой команд. В частности, некоторые операции осуществляются математическим сопроцессором центрального процессора системного блока компьютера под управлением специализированных для операций с массивами данных и статистических вычислений функциональных программных блоков (библиотек команд, эталонов и других данных), производящих выборку и сортировку списков эталонов. Сами списки находятся либо в оперативной памяти (ОЗУ), либо на дисковом носителе компьютера и управляются системными библиотеками команд операционной среды. Под заменяющим человека устройством подразумевается любое устройство, которое может на необходимом для осуществления способа уровне выполнить операции, которые ранее выполнял или которые может выполнить человек. На практике техническими средствами реализации способа построения динамических растровых эталонов компьютерных кодов в процессе распознавания соответствующих им оригиналов могут являться, в частности, система состоящая из сканера, компьютера с загруженной в оперативную память программой сканирования, программой Fine Reader, подсистемой синхронизации компьютерных кодов, а также монитора, либо печатающего устройства и манипулятора для контроля и управления процессом. Соответствие критерию промышленная применимость предложенного способа также доказывается отсутствием в заявленных притязаниях каких-либо практически трудно реализуемых признаков и известностью средств для их осуществления.
Указанные в формуле изобретения отличия, как уже отмечалось, дают основание сделать вывод о новизне предложенного технического решения, а совокупность испрашиваемых притязаний - о неочевидности их создания или об их изобретательном уровне, что доказывается также вышеприведенным описанием способа. Практическое использование способа обеспечивает достижение вышеуказанного технического результата взаимосвязанной совокупностью существенных признаков и особенностей, отраженных в формуле изобретения. Особенности использования способа и других объектов, не отраженные в описании, общеизвестны и не являются предметом изобретения.
Кроме указанного выше технического результата, практическое осуществление заявленного объекта позволяет существенно расширить возможности его использования применительно, например, к различным документам, заполняемым рукописными символами, либо документам плохого качества.

Claims (1)

  1. Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения, заключающийся в том, что производят выборку смысловых единиц распознаваемых фрагментов изображения, содержащих n составляющих их элементов, где n выбирают в пределах 1 ≤ n ≤ 103, в отобранных выборках выделяют подлежащие верификации совокупности их фрагментов изображения, содержащие n1 элементов, где n1 выбирают в пределах 1 ≤(n1 + n)/n ≤ 2, осуществляют поиск во вспомогательном массиве данных смысловых единиц, отличающихся от выделенных совокупностей фрагментов изображения, с погрешностью ε, выдираемой в пределах 0 ≤ ε ≤ (αn1-1)/n1 где α - экспериментальный коэффициент в пределах 0,6 ≤ α ≤ 1,2, выбираемый в зависимости от части fi появления любой смысловой i-ой единицы в допустимом множестве смысловых единиц, которую определяют как количество n2 повторений конкретной смысловой единицы, соотнесенное с общим количеством n3 смысловых единиц в допустимом множестве смысловых единиц, выявляют в распознанных смысловых единицах элементы, которые не совпадают с эквивалентными им по месту расположения символами в смысловых единицах, найденных в процессе поиска, и производят их замену соответствующими им по месту расположения символами из найденных смысловых единиц, формируют дополнительный массив динамических растровых эталонов компьютерных кодов элементов в составе распознаваемых смысловых единиц количеством n7, величину которого выбирают в пределах 1≤(n2 + n5 + n6 + β n7 + n3)/ n3 ≤ 6,3, где β - экспериментальный коэффициент в пределах 0,4 ≤ β ≤ 1,3, выбираемый в зависимости от задаваемых погрешности ε1 вспомогательного массива данных по отношению к допустимому множеству смысловых единиц, определяемой как вероятность ненахождения в массиве данных элемента nj, в общем количестве смысловых единиц n4 во вспомогательном массиве данных, и погрешности ε2 преобразования, определяемой как количество n5 ошибочно преобразованных элементов, соотнесенное с общим количеством n6 элементов в преобразуемом наборе смысловых элементов из их допустимого множества, и преобразуют вспомогательный массив данных до уменьшения погрешности ε3 способа, которую выбирают по отношению к погрешности ε1 в пределах 1 ≤ (ε13)/ε1≤ 2.
RU99106483/09A 1999-04-08 1999-04-08 Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения RU2166207C2 (ru)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU99106483/09A RU2166207C2 (ru) 1999-04-08 1999-04-08 Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения
PCT/RU2000/000111 WO2000062196A1 (fr) 1999-04-08 2000-04-04 Procede d'utilisation de blocs auxiliaires de donnees dans un processus de conversion et/ou de verification de codes informatiques et d'originaux leur correspondant
AU36845/00A AU3684500A (en) 1999-04-08 2000-04-04 Method for using auxiliary data blocks during the conversion and/or verificationprocess of computer codes and of their corresponding originals

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU99106483/09A RU2166207C2 (ru) 1999-04-08 1999-04-08 Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2166207C2 true RU2166207C2 (ru) 2001-04-27

Family

ID=20217845

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU99106483/09A RU2166207C2 (ru) 1999-04-08 1999-04-08 Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения

Country Status (3)

Country Link
AU (1) AU3684500A (ru)
RU (1) RU2166207C2 (ru)
WO (1) WO2000062196A1 (ru)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7967217B2 (en) 2002-09-26 2011-06-28 Kenji Yoshida Information reproduction/i/o method using dot pattern, information reproduction device, mobile information i/o device, and electronic toy
US8315484B2 (en) 2006-02-17 2012-11-20 Lumex As Method and system for verification of uncertainly recognized words in an OCR system
RU2485579C2 (ru) * 2008-12-23 2013-06-20 Майкрософт Корпорейшн Обработка электронных чернил
US9400951B2 (en) 2005-07-01 2016-07-26 Grid Ip Pte Ltd Dot pattern
US9582701B2 (en) 2005-04-28 2017-02-28 Kenji Yoshida Information input/output method using dot pattern

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5131053A (en) * 1988-08-10 1992-07-14 Caere Corporation Optical character recognition method and apparatus
US5734883A (en) * 1995-04-27 1998-03-31 Michael Umen & Co., Inc. Drug document production system
RU2112273C1 (ru) * 1995-08-28 1998-05-27 Олег Яковлевич Сивков Система устройств для интерпретации понятий образными представлениями
US5850480A (en) * 1996-05-30 1998-12-15 Scan-Optics, Inc. OCR error correction methods and apparatus utilizing contextual comparison
RU2096825C1 (ru) * 1996-10-14 1997-11-20 Общество с ограниченной ответственностью "Информбюро" Устройство обработки информации для информационного поиска
EP0950226A4 (en) * 1996-11-25 2002-09-25 Metrologic Instr Inc SYSTEM AND METHOD FOR PERFORMING INFORMATION-ORIENTED TRANSACTIONS

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7967217B2 (en) 2002-09-26 2011-06-28 Kenji Yoshida Information reproduction/i/o method using dot pattern, information reproduction device, mobile information i/o device, and electronic toy
US9372548B2 (en) 2002-09-26 2016-06-21 Kenji Yoshida Information reproduction/I/O method using dot pattern, information reproduction device, mobile information I/O device, and electronic toy using dot pattern
US9773140B2 (en) 2002-09-26 2017-09-26 Kenji Yoshida Information reproduction/I/O method using dot pattern, information reproduction device, mobile information I/O device, and electronic toy using dot pattern
US9946964B2 (en) 2002-09-26 2018-04-17 Kenji Yoshida Information reproducing method, information inputting/outputting method, information reproducing device, portable information inputting/outputting device and electronic toy using dot pattern
US9984317B2 (en) 2002-09-26 2018-05-29 Kenji Yoshida Information reproducing method, information inputting / outputting method, information reproducing device, portable information inputting/ outputting device and electronic toy using dot pattern
US10192154B2 (en) 2002-09-26 2019-01-29 Kenji Yoshida Information reproduction/I/O method using dot pattern, information reproduction device, mobile information I/O device, and electronic toy using dot pattern
US10339431B2 (en) 2002-09-26 2019-07-02 Kenji Yoshida Information reproduction/I/O method using dot pattern, information reproduction device, mobile information I/O device, and electronic toy using dot pattern
US9582701B2 (en) 2005-04-28 2017-02-28 Kenji Yoshida Information input/output method using dot pattern
US9400951B2 (en) 2005-07-01 2016-07-26 Grid Ip Pte Ltd Dot pattern
US8315484B2 (en) 2006-02-17 2012-11-20 Lumex As Method and system for verification of uncertainly recognized words in an OCR system
RU2485579C2 (ru) * 2008-12-23 2013-06-20 Майкрософт Корпорейшн Обработка электронных чернил

Also Published As

Publication number Publication date
WO2000062196A1 (fr) 2000-10-19
AU3684500A (en) 2000-11-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7106905B2 (en) Systems and methods for processing text-based electronic documents
JP3139521B2 (ja) 自動言語決定装置
US7499588B2 (en) Low resolution OCR for camera acquired documents
EP0439951B1 (en) Data processing
JP2726568B2 (ja) 文字認識方法及び装置
US7240062B2 (en) System and method for creating a searchable word index of a scanned document including multiple interpretations of a word at a given document location
JP3232143B2 (ja) 復号していない文書画像の修正版を自動的に作成するための装置
EP2166488A2 (en) Handwritten word spotter using synthesized typed queries
US7162086B2 (en) Character recognition apparatus and method
KR100627195B1 (ko) 광학문자인식으로 생성된 전자문서 검색방법 및 그 시스템
US20060285746A1 (en) Computer assisted document analysis
JPH0772906B2 (ja) 文書認識装置
JP5430312B2 (ja) データ処理装置、データ名生成方法及びコンピュータプログラム
RU2166207C2 (ru) Способ использования вспомогательных массивов данных в процессе преобразования и/или верификации компьютерных кодов, выполненных в виде символов, и соответствующих им фрагментов изображения
WO1997004409A1 (fr) Dispositif de recherche de fichiers
CN112905733A (zh) 一种基于ocr识别技术的图书保存方法、系统及装置
JPH10177623A (ja) 文書認識装置および言語処理装置
Puigcerver et al. Advances in handwritten keyword indexing and search technologies
JP2003331214A (ja) 文字認識誤り訂正方法、装置及びプログラム
RU2166209C2 (ru) Способ построения динамических растровых эталонов компьютерных кодов, выполненных в виде символов, в процессе распознавания соответствующих им фрагментов изображения
Walker et al. A synthetic document image dataset for developing and evaluating historical document processing methods
Borpuzari et al. A Framework for Pre Processing, Recognizing and Distributed Proofreading of Assamese Printed Text
JPH06348889A (ja) 文字認識装置
JPH05120471A (ja) 文字認識装置
JPH0589279A (ja) 文字認識装置

Legal Events

Date Code Title Description
HE4A Change of address of a patent owner
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20141031

QB4A Licence on use of patent

Free format text: LICENCE

Effective date: 20151118

QZ41 Official registration of changes to a registered agreement (patent)

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20151118

Effective date: 20161213

QZ41 Official registration of changes to a registered agreement (patent)

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20151118

Effective date: 20170613

QZ41 Official registration of changes to a registered agreement (patent)

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20151118

Effective date: 20171031

QC41 Official registration of the termination of the licence agreement or other agreements on the disposal of an exclusive right

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20151118

Effective date: 20180710

PC43 Official registration of the transfer of the exclusive right without contract for inventions

Effective date: 20181121