JP3911942B2 - Character recognition device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、活字文字の文字認識を行う文字認識装置に関し、特に識別が困難な相似型の文字を識別する技術に関するものである。
【0002】
例えば、ひらがな大文字の「つ」と小文字の「っ」のように大文字と小文字がほぼ相似型の文字パターンの文字(以下相似文字と称する)は、一定のサイズに正規化(圧縮又は、伸長される)された後、文字パターンの特徴量が抽出されるため、所定のフォントの文字の特徴量を抽出した文字辞書とのパターンマッチング技術のみでは、文字認識結果を確定することが出来ない場合がある。
このため、パターンマッチング技術による文字認識とは別に大文字か小文字かを識別する技術が必要とされている。
【0003】
【従来の技術】
図5に従来例の相似文字識別方法の説明図を示す。
【0004】
上記の文字認識装置は、入力した文字パターンから、行の上基準線、下基準線および行の標準幅を決定して、各文字の上空白比(上空白/行の標準幅)を求め、その値と所定の閾値との比較により、大文字か小文字かの識別を行う。
【0005】
図5に示すように、フォントおよびポイント数が同一であれば、大文字に対応する上側空白と小文字に対応する上側空白とは大きく異なっているから、標準行幅に対して、判別対象の文字に対応する上側空白が占める割合に基づいて、その文字が大文字であるか小文字であるかを容易に識別することができる。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、最近の文書は、多数のフォントの切り替え等による多彩な表現手法が用いられるようになっている。
【0007】
例えば、かなには、フォントにより、その高さが変化する物が多い。
【0008】
図6に示すように例えば「さ」については、フォント間で大きさに違いは見られないが、「エ」は、ゴシック体に比べ明朝体の高さが低い。
【0009】
明朝体「エ」の図6の閾値(大文字と小文字の上端の中間)で識別すると、ゴシック体「エ」の小文字を大文字と誤識別する場合が発生することがある。
【0010】
このように従来の相似文字識別方法では、判別対象の文字についての空白比と固定の閾値との比較結果に基づいて判別しているため、このような文書に含まれる相似文字の全てを正確に識別することは困難である。
【0011】
本発明の文字認識装置は、様々なフォントや強調表現が混在する文書に柔軟に対応し、相似文字の大文字、小文字の識別率の向上を目的とする。
【0012】
【課題を解決するための手段】
文書画像から文字パターンの特徴量を抽出し文字辞書の特徴量と照合して特徴量の近い文字を選択する文字認識手段と、認識した結果から形状が相似の大文字と小文字を識別して出力する相似文字識別手段を有する文字認識装置であって、
相似文字識別手段は、文字認識結果により、各文字の種類を相似文字型とその他の文字型に区分しマークする文字型マーク手段と、認識結果の文字の中から所定数の文字パターンを取得し、その外接矩形に接する基準線を設定し、設定した基準線から所定の距離を閾値として設定する閾値設定手段と、所定数の文字パターンの中で、相似文字型とマークされた文字パターンについて基準線から重心までの長さが閾値より小さい文字を小文字と判別する相似文字判別手段とを備えた構成である。
【0013】
この構成により、相似文字の基準線から重心までの距離が大文字と小文字で相違する点に着目し、所定の閾値を設定することで、相似文字の大文字小文字の判別が簡単で高精度に実現できる。
【0014】
また、文字認識結果により各文字の種類を相似文字型と相似文字型の大文字相当の高さを有する大文字型とその他の文字型に区分しマークする文字型マーク手段と、認識結果の文字の中から取得した所定数の文字パターンから大文字型とマークされた文字パターンを選択し、選択した文字パターンの外接矩形に接して設定した基準線から大文字型の文字パターンの重心までの距離の最短値を取得し、取得した最短値をもとに閾値を設定する閾値設定手段とを備えた構成である。
【0015】
この構成により、相似文字型の大文字の高さを有する大文字型の基準線から文字の重心までの最短の距離から閾値を求めることで、これより小さい相似型の文字は、小文字、大きい文字は、大文字と簡単に高精度に判別できる。
【0016】
文字認識結果により各文字の種類を相似文字型と相似文字型の大文字相当の高さを有する大文字型とその他の文字型に区分しマークする文字型マーク手段と、
認識結果の文字の中から取得した所定数の文字パターンの中に大文字型とマークされた文字パターンがなかったときに、所定数の文字パターンの外接矩形に接して設定した基準線からその他の文字型にマークされた文字パターンの重心までの距離の最長値を取得し、取得した最長値をもとに閾値を設定する閾値設定手段とを備えた構成である。
【0017】
この構成により、大文字型が所定数の文字パターン内に見つからない場合は、漢字などの文字の基準線から重心までの距離が最長のものを選ぶことで、相似文字の大文字、子文字の判別を可能としている。これは、漢字などの文字は、文字の高さが変動するものが多いため、最短だと、判別ができないため、最長で、判別している。
【0018】
【発明の実施の形態】
図1に実施例の文字認識装置1の構成図を示す。
【0019】
文字認識装置1は、画像入力部11、文字認識部12、相似文字識別部2、文字処理部13から構成される。
【0020】
図2に文字認識装置の処理の流れ図を示す。
【0021】
文字認識装置1は、文書を画像入力部11で読み込む(S1 ステップ)。
そして画像入力部11で読取った文字パターンを文字認識部12は、正規化して特徴量を抽出し、文字辞書の保持する文字の特徴量と照合してその差分の最も小さい文字を選択する。そして文字認識した結果と文字パターンを相似文字識別部2へ渡す(S2 ステップ)。
図3に文字認識装置の相似文字識別部の処理の流れ図を示す(S3 ステップ)。
【0022】
「かな」についての例を説明する。
【0023】
相似文字識別部2は、図1に示すように文字情報記憶部3、文字型マーク部4、相似文字識別制御部5、判別結果出力部6から構成される。
【0024】
文字情報記憶部3で文字認識部12からの文字認識結果と入力された文字パターンを行単位に記憶する(S11 ステップ)。
そして文字型マーク部4は、文字情報記憶部3に記憶されている文字認識結果から「かな」について、全文字情報の文字型を判定し、判定結果をマークとして文字情報記憶部3に記憶する(S12 ステップ)。
以下に文字型例を示す。
・相似文字型−形状が相似で大きさの異なるかな
あいうえおつやゆよわぁぃぅぇぉっゃゅょゎ
アイウエオツヤユヨワァィゥェォッャュョヮ
・大文字型−−大文字型線と基準線に接し、かつ相似文字でないかな
かがきぎくぐけげこごさざしじすずそぞただちぢとどなにぬね
はばぱふぶぷほぼぽまみむもらりるれろゐゑをん
ガキギクグゲサザタダチヂトドナネホボポミメリヲ
・対象除外型−フォントにより高さが変動するなど
大文字型の条件を満たさないことがある文字
こごせぜてでのひびぴへべぺめ
ヴコゴシジスズセゼソゾヅテデニヌノ
ハバパヒビピフブプヘベペマムモラルレロヰヱン
次に、相似文字識別制御部5は、まず大文字型を含む行の基準線を求める。
【0025】
基準線は、読取った文書画像の頁単位に、1頁内の大文字型に属するかな外接矩形型の下辺の中点の集合から最小自乗近似法により直線を決定する(S13 ステップ)。
次に文字情報を行単位に識別して行く。
【0026】
文字型を判定した結果が相似文字型を一部含む行であるのか、行内の文字に相似文字型が含まれないとき又は、相似型のみの行であるのかを判別する。
【0027】
そして、行内の文字に相似文字型が含まれないとき又は相似型のみの行のときには、そのまま認識結果を判別結果出力部6に渡す(S14 ステップ)。
文字型を判定した結果が相似文字型を一部含む行のときには、一行の中の大文字型の有無を確認する(S15 ステップ)。
行中に大文字型が有る場合は、基準線から矩形の重心までの長さが一番短いものを求める。基準線から重心までが一番短い大文字型の長さに所定の定数(例えば0.86)をかけたものを閾値とし、相似文字型の中でそれより小さい場合を小文字、大きい場合を大文字と判定し、判別結果出力部6に渡す(S16 ステップ)。
図4に実施例の相似文字識別部の説明図を示す。
【0028】
図4(a) に大文字型の文字を基にした閾値設定を示す。
【0029】
大文字型の文字「ぬし」の基準線から外接矩形の重心までの距離を求める。その結果、「し」の重心が「ぬ」の重心に比べて低い位置のため、「し」の重心が最短距離となる。そして、次に閾値を求めて、相似文字「あ」「っ」の重心距離を比較すると「あ」の重心位置が閾値より大きく、「っ」の重心位置は、閾値より小さいため、「あ」は大文字、「っ」は、小文字と判断する。
【0030】
一行中に大文字型がなかった場合は、その行の外接矩形の下辺から基準線を設定する。
【0031】
そして、求めた基準線からその行の対象除外型の文字パターンの外接矩形の重心までの距離が一番長い文字を漢字、数字、かなから求め、それを大文字型とみなす。その長さに所定の定数(例えば0.86)をかけたものを閾値として同様の処理を行う(S17 ステップ)。
図4(b) に大文字型以外の文字を基にした閾値設定を示す。
【0032】
漢字「ニ番」、対象除外型のかな「て」の基準線から重心までの距離を求める。その結果漢字「番」の基準線から重心までの距離が一番長い。そして、次に閾値を求めて、相似文字「あ」「っ」の重心距離を比較すると「あ」の重心位置が閾値より大きく、「っ」の重心位置は、閾値より小さいため、「あ」は大文字、「っ」は、小文字と判断する。
【0033】
そして判別結果出力部6は、大文字、子文字の判別した結果を出力する(S18 ステップ)。
文字処理部13は、相似文字識別部2で判別した結果にもとづき、文字認識部12で認識した結果を修正して、ディスプレイ等に文字認識結果を出力する(S4ステップ)。
【0034】
【発明の効果】
本発明によれば、相似文字識別の中の「かな」の相似文字判定を高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 実施例の文字認識装置の構成図
【図2】 実施例の文字認識装置の処理の流れ図
【図3】 実施例の相似文字識別部の処理の流れ図
【図4】 実施例の相似文字識別部の説明図
【図5】 従来例の相似文字識別方法の説明図
【図6】 従来の問題点の説明図
【符号の説明】
1 文字認識装置
2 相似文字識別部
3 文字情報記憶部
4 文字型マーク部
5 相似文字識別制御部
6 判別結果出力部
11 画像入力部
12 文字認識部
13 文字処理部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a character recognition apparatus that performs character recognition of type characters, and more particularly to a technique for identifying similar characters that are difficult to identify.
[0002]
For example, characters with a similar pattern of uppercase and lowercase letters (hereinafter referred to as similar letters), such as the uppercase “tsu” and lowercase “tsu”, are normalized (compressed or expanded) to a certain size. Since the feature amount of the character pattern is extracted, the character recognition result may not be determined only with the pattern matching technique with the character dictionary that has extracted the feature amount of the character of the predetermined font. is there.
For this reason, there is a need for a technique for discriminating between uppercase and lowercase letters in addition to the character recognition by the pattern matching technique.
[0003]
[Prior art]
FIG. 5 is an explanatory diagram of a conventional method for identifying similar characters.
[0004]
The character recognition device determines an upper reference line, a lower reference line, and a standard width of the line from the input character pattern, and obtains an upper space ratio (upper space / standard width of the line) of each character, By comparing the value with a predetermined threshold value, it is distinguished whether it is uppercase or lowercase.
[0005]
As shown in FIG. 5, if the font and the number of points are the same, the upper space corresponding to uppercase letters and the upper space corresponding to lowercase letters are significantly different. Based on the percentage occupied by the corresponding upper space, it can be easily identified whether the character is uppercase or lowercase.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in recent documents, various expression methods such as switching of a large number of fonts have been used.
[0007]
For example, there are many things whose height changes depending on the font.
[0008]
As shown in FIG. 6, for “sa”, for example, there is no difference in size between fonts, but “d” is lower in the Mincho style than the Gothic style.
[0009]
If the threshold value in FIG. 6 (the middle of the uppercase and lowercase letters) of the Mincho type “D” is identified, the lowercase letter of the Gothic type “D” may be erroneously identified as an uppercase letter.
[0010]
As described above, in the conventional similar character identification method, since the discrimination is performed based on the comparison result between the blank ratio of the character to be discriminated and the fixed threshold value, all the similar characters included in such a document are accurately detected. It is difficult to identify.
[0011]
The character recognition device of the present invention flexibly supports a document in which various fonts and emphasis expressions are mixed, and aims to improve the recognition rate of uppercase and lowercase letters of similar characters.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
Character recognition means that extracts character pattern feature values from a document image and compares them with character dictionary feature values to select characters with similar feature values, and identifies and outputs uppercase and lowercase characters with similar shapes based on the recognition results A character recognition device having similar character identification means,
The similar character identifying means obtains a predetermined number of character patterns from among the character type marking means for classifying and marking each character type into similar character types and other character types according to the character recognition result, and the recognition result characters. A threshold setting means for setting a reference line in contact with the circumscribed rectangle, and setting a predetermined distance from the set reference line as a threshold, and a reference for a character pattern marked as a similar character type among a predetermined number of character patterns This is a configuration provided with similar character discriminating means for discriminating a character whose length from the line to the center of gravity is smaller than a threshold value as a lower case letter.
[0013]
With this configuration, paying attention to the fact that the distance from the reference line of the similar character to the center of gravity is different between uppercase and lowercase letters, and by setting a predetermined threshold, discrimination of the uppercase and lowercase letters of the similar characters can be realized easily and with high accuracy. .
[0014]
In addition, according to the character recognition result, the character type marking means for marking each character type into a similar character type and a similar character type uppercase type having a height equivalent to an uppercase letter and other character types, and marking among the characters of the recognition result Select the character pattern that is marked as uppercase from the predetermined number of character patterns obtained from, and set the shortest distance from the reference line that touches the circumscribed rectangle of the selected character pattern to the center of gravity of the uppercase character pattern It is a structure provided with the threshold value setting means which acquires and sets a threshold value based on the acquired shortest value.
[0015]
With this configuration, the threshold value is obtained from the shortest distance from the uppercase reference line having the height of the uppercase character of the similar character type to the center of gravity of the character. Can be easily distinguished from capital letters with high accuracy.
[0016]
Character type marking means for classifying and marking each character type into a similar character type and a similar character type uppercase type having a height equivalent to an uppercase letter and other character types according to the character recognition result,
When there is no character pattern marked as uppercase in the predetermined number of character patterns obtained from the recognition result characters, other characters from the reference line set in contact with the circumscribed rectangle of the predetermined number of character patterns The configuration includes a threshold setting unit that acquires the longest value of the distance to the center of gravity of the character pattern marked on the mold and sets a threshold based on the acquired longest value.
[0017]
With this configuration, if a capital letter type is not found in a certain number of character patterns, the capital letter and child characters of similar characters can be distinguished by selecting the one with the longest distance from the reference line to the center of gravity of the character such as Kanji. It is possible. This is because most of the characters such as kanji characters vary in the height of the character.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 shows a configuration diagram of a character recognition device 1 of the embodiment.
[0019]
The character recognition device 1 includes an
[0020]
FIG. 2 shows a flowchart of processing of the character recognition apparatus.
[0021]
The character recognition device 1 reads the document with the image input unit 11 (step S1).
Then, the
FIG. 3 shows a flowchart of the process of the similar character identification unit of the character recognition device (step S3).
[0022]
An example of “kana” will be described.
[0023]
As shown in FIG. 1, the similar character identification unit 2 includes a character
[0024]
The character
The character type mark unit 4 determines the character type of all character information for “Kana” from the character recognition result stored in the character
An example of character type is shown below.
・ Similar character type-Kana Uetsuya Yuyawaii ぅ ぉ ゃ ゃ ウ エ 大 文字 大 文字 大 文字 大 文字 大 文字 大 文字 大 文字-Uppercase type- It is in contact with the reference line and is not a similar character.ク ドNext, the similar character
[0025]
As the reference line, a straight line is determined by the least square approximation method from the set of midpoints of the lower sides of the circumscribed rectangular shape belonging to the uppercase type in one page for each page of the read document image (step S13).
Next, character information is identified line by line.
[0026]
It is determined whether the result of determining the character type is a line including a part of the similar character type, whether the character in the line does not include the similar character type, or whether the result is a line of only the similar type.
[0027]
Then, when the similar character type is not included in the characters in the line or the line is only the similar type, the recognition result is directly passed to the discrimination result output unit 6 (step S14).
If the result of determining the character type is a line that includes a part of the similar character type, it is checked whether or not there is an uppercase type in one line (step S15).
If there is a capital letter type in the line, the one with the shortest length from the reference line to the center of gravity of the rectangle is obtained. The threshold value is the length of the capital letter with the shortest length from the base line to the center of gravity multiplied by a predetermined constant (for example, 0.86). Then, it is passed to the discrimination result output unit 6 (step S16).
FIG. 4 is an explanatory diagram of the similar character identifying unit of the embodiment.
[0028]
FIG. 4 (a) shows threshold setting based on capital letters.
[0029]
The distance from the reference line of the capital letter “Nushi” to the center of gravity of the circumscribed rectangle is obtained. As a result, since the center of gravity of “shi” is lower than the center of gravity of “nu”, the center of gravity of “shi” becomes the shortest distance. Then, when the threshold value is obtained and the centroid distances of the similar characters “a” and “tsu” are compared, the centroid position of “a” is larger than the threshold value, and the centroid position of “tsu” is smaller than the threshold value. Is determined to be an uppercase letter, and “tsu” is considered to be a lowercase letter.
[0030]
If there is no capital letter type in a line, a reference line is set from the lower side of the circumscribed rectangle of the line.
[0031]
Then, the character having the longest distance from the determined reference line to the center of the circumscribed rectangle of the target-excluded character pattern in the row is obtained from kanji, numbers, and kana, and is regarded as an uppercase type. Similar processing is performed with the length multiplied by a predetermined constant (for example, 0.86) as a threshold (step S17).
FIG. 4 (b) shows threshold setting based on characters other than capital letters.
[0032]
Find the distance from the base line to the center of gravity of the Chinese character “Dai No.” and the excluding type Kana “Te”. As a result, the distance from the base line of the Chinese character “ban” to the center of gravity is the longest. Then, when the threshold value is obtained and the centroid distances of the similar characters “a” and “tsu” are compared, the centroid position of “a” is larger than the threshold value, and the centroid position of “tsu” is smaller than the threshold value. Is determined to be an uppercase letter, and “tsu” is considered to be a lowercase letter.
[0033]
Then, the discrimination result output unit 6 outputs the discrimination result of capital letters and child characters (step S18).
The
[0034]
【The invention's effect】
According to the present invention, the similar character determination of “Kana” in the similar character identification can be performed with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a character recognition device of an embodiment. FIG. 2 is a flowchart of processing of a character recognition device of an embodiment. FIG. 3 is a flowchart of processing of a similar character identifying unit of the embodiment. Explanatory diagram of character identification unit [FIG. 5] Explanatory diagram of similar character identification method of conventional example [FIG. 6] Explanatory diagram of conventional problem [Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Character recognition apparatus 2 Similar
Claims (2)
相似文字識別手段は、
文字認識結果により各文字の種類を相似文字型と相似文字型の大文字相当の高さを有する大文字型とその他の文字型に区分しマークする文字型マーク手段と、
認識結果の文字の中から取得した所定数の文字パターンから大文字型とマークされた文字パターンを選択し、選択した文字パターンの外接矩形に接して設定した基準線から大文字型の文字パターンの重心までの距離の最短値を取得し、取得した最短値に所定の定数をかけたものを閾値として設定する閾値設定手段と、
所定数の文字パターンの中で相似文字型とマークされた文字パターンについて基準線から重心までの長さが閾値より小さい文字を小文字と判別する相似文字判別手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。Character recognition means that extracts character pattern feature values from a document image and compares them with character dictionary feature values to select characters with similar feature values, and identifies and outputs uppercase and lowercase characters with similar shapes based on the recognition results A character recognition device having similar character identification means,
Similar character identification means
Character type marking means for classifying and marking each character type into a similar character type and a similar character type uppercase type having a height equivalent to an uppercase letter and other character types according to the character recognition result,
Select a character pattern that is marked as uppercase from a predetermined number of character patterns obtained from the recognition result characters, from the reference line set in contact with the circumscribed rectangle of the selected character pattern to the center of gravity of the uppercase character pattern Threshold setting means for acquiring the shortest value of the distance, and setting a threshold obtained by multiplying the acquired shortest value by a predetermined constant;
Characters comprising: a similar character discriminating means for discriminating lowercase characters whose length from the reference line to the center of gravity is less than a threshold for character patterns marked as similar character types among a predetermined number of character patterns Recognition device.
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