JPS5880781A - フオント識別方法 - Google Patents
フオント識別方法Info
- Publication number
- JPS5880781A JPS5880781A JP56179225A JP17922581A JPS5880781A JP S5880781 A JPS5880781 A JP S5880781A JP 56179225 A JP56179225 A JP 56179225A JP 17922581 A JP17922581 A JP 17922581A JP S5880781 A JPS5880781 A JP S5880781A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- italic
- character pattern
- font
- target character
- 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.)
- Pending
Links
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
- G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
- G06V30/242—Division of the character sequences into groups prior to recognition; Selection of dictionaries
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)
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】
（１）発明の分野
本発明は光学文字読取（ＯＣＲ）に関し、特に対抜文字
パターンのフォントが斜体であるか否かを認識するため
の特徴抽出をおこなうフオレト識別方法に関する。
パターンのフォントが斜体であるか否かを認識するため
の特徴抽出をおこなうフオレト識別方法に関する。
（２）発明の背景
従来より光学文字読取においては文字の認識処理に長い
時間を必要とし、捷だ対象となる文字が傾いているよう
な場合には、隣接する文字との区別（切出し）をおこな
うのが細しい。後者の識別をおこなうための方法として
は特開昭５５−４１５１２号に開示された「文字切出し
方式」が知られている。その方法は、簡単に説明すれは
、ある文字パターンの切出しをするためのパターン投影
方向を、文字パターン列の方向に垂直な方向から回転さ
せて、対象文字パターンと隣接する文字パターンとの投
影パターンの切れ目を捜して対象文字パターンを切出す
ようにしたものである。この方法と同様にして、対象文
字パターンの投影方向を回転させて投影パターン長が短
くなる方向を捜すことにより、文字パターンの傾きを判
定し文字パターンのフォントがイタリック（斜体）であ
るか否かを判別できる。す々わち第１図に示すように斜
体で々いフォントの投影長ｌは投影方向がパターン列方
向に垂直の場合に最短ωｍ１ｎ）となり、フォントが斜
体の場合には投影方向をある角度に傾けたときに最短と
なるので、投影方向を少しずつ変化させてその毎に投影
長沼を求め、−６−ｇｍｌｎとなる投影方向からフォン
トを判別できる。しかしながらこのような方法は、投影
方向を変化させて投影長沼を求める、という処理を繰り
返し行なう必要があり、処理時間が長くかかつてしまう
。
時間を必要とし、捷だ対象となる文字が傾いているよう
な場合には、隣接する文字との区別（切出し）をおこな
うのが細しい。後者の識別をおこなうための方法として
は特開昭５５−４１５１２号に開示された「文字切出し
方式」が知られている。その方法は、簡単に説明すれは
、ある文字パターンの切出しをするためのパターン投影
方向を、文字パターン列の方向に垂直な方向から回転さ
せて、対象文字パターンと隣接する文字パターンとの投
影パターンの切れ目を捜して対象文字パターンを切出す
ようにしたものである。この方法と同様にして、対象文
字パターンの投影方向を回転させて投影パターン長が短
くなる方向を捜すことにより、文字パターンの傾きを判
定し文字パターンのフォントがイタリック（斜体）であ
るか否かを判別できる。す々わち第１図に示すように斜
体で々いフォントの投影長ｌは投影方向がパターン列方
向に垂直の場合に最短ωｍ１ｎ）となり、フォントが斜
体の場合には投影方向をある角度に傾けたときに最短と
なるので、投影方向を少しずつ変化させてその毎に投影
長沼を求め、−６−ｇｍｌｎとなる投影方向からフォン
トを判別できる。しかしながらこのような方法は、投影
方向を変化させて投影長沼を求める、という処理を繰り
返し行なう必要があり、処理時間が長くかかつてしまう
。
（３）発明の目的
文字のフォントが斜体か否かを短時間で判別し、斜体文
字の認識処理を高速化すること。
字の認識処理を高速化すること。
（４）発明の要約
上記目的を達成するため本発明においては、対象文字パ
ターンの輪郭画素のうち左下！ｌｌ（又は右上９）に連
続する画素の情報について、対象パターンの縦列の各列
毎の画素数に対応する値を求め、それらの値の出現頻度
を参照して対象パターンのフォントが斜体か否かを判別
する。これによれば繰り返し処理を行々わずに済むので
短時間でフォントを判別しうる。
ターンの輪郭画素のうち左下！ｌｌ（又は右上９）に連
続する画素の情報について、対象パターンの縦列の各列
毎の画素数に対応する値を求め、それらの値の出現頻度
を参照して対象パターンのフォントが斜体か否かを判別
する。これによれば繰り返し処理を行々わずに済むので
短時間でフォントを判別しうる。
第２ａ図および第２ｂ図はイタリック体の文字（アルフ
ァベット）Ｃを、第２ｃ図および第２ｄ図はイタリック
体でない文字Ｃをそねそれ画素単位（図面中の破線で分
割された大きさ）で黒・白の情報により示した図であり
、そねそれ実線（輪郭の線）の内側が黒を示す。第２ａ
図〜第２ｄ図に示される黒画素のうち輪郭画素でありし
かも左下りに連続するものに着目し、縦列の番号ｍと同
一縦列内の行の番号ｎで画素Ｃｍｎを定義すると、イタ
リック体の輪郭左側の画素は第２ａ図のハツチングを施
した部分のＣ１ｌ〜Ｃ６１で表わされる。
ァベット）Ｃを、第２ｃ図および第２ｄ図はイタリック
体でない文字Ｃをそねそれ画素単位（図面中の破線で分
割された大きさ）で黒・白の情報により示した図であり
、そねそれ実線（輪郭の線）の内側が黒を示す。第２ａ
図〜第２ｄ図に示される黒画素のうち輪郭画素でありし
かも左下りに連続するものに着目し、縦列の番号ｍと同
一縦列内の行の番号ｎで画素Ｃｍｎを定義すると、イタ
リック体の輪郭左側の画素は第２ａ図のハツチングを施
した部分のＣ１ｌ〜Ｃ６１で表わされる。
同様にイタリック体の輪郭右側の画素は第２ｂ図のＣ１
１−Ｃｓｔで表わされ、イタリック体でない文字の輪郭
左側および輪郭右側の画素はそれぞれ第２０図のＣ１ｚ
−Ｃ７＋および第２ｄ図のＣ１ｌ〜Ｃ６１で表わされ
る。ここで第２ａ図と第２ｂ図のハラチングを施した画
素Ｃｍｎのうちｎが°２以上の画素について数値ｎ毎の
画素数Ｎｎを数えてＮｎと数値ｎの積Ｎａ （第２ａ図
）およびＮｂ （第２ｂ図）とし、Ｎ ＝ Ｎａ 十Ｎ
ｂとすると第１表が得られ、同様に第２ｃ図と第２ｄ図
のハツチングを施した画素について第２表が得られる。
１−Ｃｓｔで表わされ、イタリック体でない文字の輪郭
左側および輪郭右側の画素はそれぞれ第２０図のＣ１ｚ
−Ｃ７＋および第２ｄ図のＣ１ｌ〜Ｃ６１で表わされ
る。ここで第２ａ図と第２ｂ図のハラチングを施した画
素Ｃｍｎのうちｎが°２以上の画素について数値ｎ毎の
画素数Ｎｎを数えてＮｎと数値ｎの積Ｎａ （第２ａ図
）およびＮｂ （第２ｂ図）とし、Ｎ ＝ Ｎａ 十Ｎ
ｂとすると第１表が得られ、同様に第２ｃ図と第２ｄ図
のハツチングを施した画素について第２表が得られる。
第 １ 表
□※ｎ＝３．４のみのＮトータノ岬Ｎ−１３第 ２
表 ※ｎ＝３．４のみのＮトータルＴＮ＝６第１表および第
２表から、このようにして得らわるＮの値は２≦１］≦
４においてはイタリック体とそうでないものとで大きく
異なることが明らかであり、この数値Ｎをフォント識別
のための特徴データとしうる。
表 ※ｎ＝３．４のみのＮトータルＴＮ＝６第１表および第
２表から、このようにして得らわるＮの値は２≦１］≦
４においてはイタリック体とそうでないものとで大きく
異なることが明らかであり、この数値Ｎをフォント識別
のための特徴データとしうる。
（５） 発明の実施例
以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。
第３ａ図に示すパターンを認識する場合について説明す
ると、捷ず第３ｂ図に示すように画素４つに対応する大
きさの正方形の窓Ｗを想定し、この窓Ｗをパターンの右
−Ｉ一方から走査して窓Ｗ内の各部Ｗｌ、 Ｗ２． Ｗ
３およびＷ４に現わ才する画素の黒・白の情報を読取っ
て処理をおこなう。パターンの輪郭左側の特徴を抽出す
る場合、第３Ｃ図に示すようにＷｌ、 Ｗ２． Ｗ３お
よびＷ４がそＪｌそね白、白、白および黒となる寸で窓
Ｗを走査する。すると寸ず第３ｄ図の位置Ｐ】が検知さ
れる。ここでカウントする（ｎとする）画素は窓ＷのＷ
４部分に現われる画素（黒）であり、Ｐｌの位置では第
３ａ図に示すＣ１ｌである。Ｐｌの位置からＣＩ＋の属
する列について窓Ｗを下に移動させ々から所定画素のカ
ウントをすることに々るが、輪郭左側の画素を切出すた
め次の２つの条件を与える。その１つは窓ＷのＷ３が黒
でないこと、もう１つはＷ３とＷ４の両者が白でないこ
とである。窓Ｗを下げて２つの条件が満たされていれば
ｎをインクリメント（＋１）してｎ≧２の場合に第１表
に示したようなテーブルのそのｎの欄のＮｎをインクリ
メントシ、いずれかまたは両方の条件が渦ださねでいな
い場合にはその列のカウントを終了しｎを１にリセット
し、画像の境界に沿って再び窓を走査させる。第３ｄ図
の位置ＰＩから窓Ｗを一画素分だけ下げると、黒の画素
Ｃｅｌが窓ＷのＷ３に現われ１つの条件が満たされなく
なるので窓Ｗを走査させて次の位置Ｐ２を検知する。位
置Ｐ２から窓を一画素分だけ下げた場合、Ｗ３に現われ
る画素Ｃｅ２は白々ので条件が満たされ、ｎを１から２
にカウントアツプしてテーブルのｎ二２のＮｎをインク
リメントする。同様にして窓Ｗを走査すると第３ａ図に
示す画素Ｃ＋ １％ Ｃ７１がカウントさね、結果的に
前記第１表の輪郭左側の欄と同一の特徴データが得ら牙
する。パターン輪郭右側の特徴を抽出する場合、第４ａ
図に示すようにＷｌ。
ると、捷ず第３ｂ図に示すように画素４つに対応する大
きさの正方形の窓Ｗを想定し、この窓Ｗをパターンの右
−Ｉ一方から走査して窓Ｗ内の各部Ｗｌ、 Ｗ２． Ｗ
３およびＷ４に現わ才する画素の黒・白の情報を読取っ
て処理をおこなう。パターンの輪郭左側の特徴を抽出す
る場合、第３Ｃ図に示すようにＷｌ、 Ｗ２． Ｗ３お
よびＷ４がそＪｌそね白、白、白および黒となる寸で窓
Ｗを走査する。すると寸ず第３ｄ図の位置Ｐ】が検知さ
れる。ここでカウントする（ｎとする）画素は窓ＷのＷ
４部分に現われる画素（黒）であり、Ｐｌの位置では第
３ａ図に示すＣ１ｌである。Ｐｌの位置からＣＩ＋の属
する列について窓Ｗを下に移動させ々から所定画素のカ
ウントをすることに々るが、輪郭左側の画素を切出すた
め次の２つの条件を与える。その１つは窓ＷのＷ３が黒
でないこと、もう１つはＷ３とＷ４の両者が白でないこ
とである。窓Ｗを下げて２つの条件が満たされていれば
ｎをインクリメント（＋１）してｎ≧２の場合に第１表
に示したようなテーブルのそのｎの欄のＮｎをインクリ
メントシ、いずれかまたは両方の条件が渦ださねでいな
い場合にはその列のカウントを終了しｎを１にリセット
し、画像の境界に沿って再び窓を走査させる。第３ｄ図
の位置ＰＩから窓Ｗを一画素分だけ下げると、黒の画素
Ｃｅｌが窓ＷのＷ３に現われ１つの条件が満たされなく
なるので窓Ｗを走査させて次の位置Ｐ２を検知する。位
置Ｐ２から窓を一画素分だけ下げた場合、Ｗ３に現われ
る画素Ｃｅ２は白々ので条件が満たされ、ｎを１から２
にカウントアツプしてテーブルのｎ二２のＮｎをインク
リメントする。同様にして窓Ｗを走査すると第３ａ図に
示す画素Ｃ＋ １％ Ｃ７１がカウントさね、結果的に
前記第１表の輪郭左側の欄と同一の特徴データが得ら牙
する。パターン輪郭右側の特徴を抽出する場合、第４ａ
図に示すようにＷｌ。
Ｗ２． Ｗ３およびｗ４がそれぞれ黒、黒、黒および白
となる位置に窓Ｗを移動させ、窓ＷのＷ３に対応する画
素をカウントする。この場合に輪郭右側の画素を切出す
ため、Ｗ４が黒でないことおよびｗ３とｗ４の両者が白
でないことの２つの条件を与える。このようにして前記
輪郭左側の特徴を抽出する場合と同様にして処理を行な
うと第４ｂ図に示す画素０１１〜Ｃ６１がカウントされ
、結果的に第１表の輪郭右側の欄と同一の特徴データが
得らＪする。第５ａ図および第５ｂ図はそれぞれ上記の
輪郭左側および輪郭右側の特徴抽出処理フローを示すフ
ローチャートである。
となる位置に窓Ｗを移動させ、窓ＷのＷ３に対応する画
素をカウントする。この場合に輪郭右側の画素を切出す
ため、Ｗ４が黒でないことおよびｗ３とｗ４の両者が白
でないことの２つの条件を与える。このようにして前記
輪郭左側の特徴を抽出する場合と同様にして処理を行な
うと第４ｂ図に示す画素０１１〜Ｃ６１がカウントされ
、結果的に第１表の輪郭右側の欄と同一の特徴データが
得らＪする。第５ａ図および第５ｂ図はそれぞれ上記の
輪郭左側および輪郭右側の特徴抽出処理フローを示すフ
ローチャートである。
このようにして得らねた輪郭左側および輪郭右側の欄の
Ｎｎのそれぞわと数値ｎの積を求めてＮａおよびＮｌ）
とし、そわらの和をＮとする（第１表参照）。
Ｎｎのそれぞわと数値ｎの積を求めてＮａおよびＮｌ）
とし、そわらの和をＮとする（第１表参照）。
次に、特徴データＮを使用してフォントの識別を行なう
が、ここではｎ ＝ ３と４のみのＮを加算したトータ
ルの値ＴＮを参照値と比較する。第１表および第２表に
よねばイタリック体のＴＮは１３、そうで々いもののＴ
Ｎは６なので参照値ＴＲ，をたとえば１０に定めて、
ＴＮ≧Ｔｎの場合に対象パターンを斜体文字の候補とし
て、レジスタＲ１をインクリメントする。ここで、斜体
文字の候補となったパターンをそのｔ−を斜体文字とし
て判定してもよいが、認識率を高めるため更に次の処理
を行なう。
が、ここではｎ ＝ ３と４のみのＮを加算したトータ
ルの値ＴＮを参照値と比較する。第１表および第２表に
よねばイタリック体のＴＮは１３、そうで々いもののＴ
Ｎは６なので参照値ＴＲ，をたとえば１０に定めて、
ＴＮ≧Ｔｎの場合に対象パターンを斜体文字の候補とし
て、レジスタＲ１をインクリメントする。ここで、斜体
文字の候補となったパターンをそのｔ−を斜体文字とし
て判定してもよいが、認識率を高めるため更に次の処理
を行なう。
１ず、対象パターンの上部および下部の重心となるＸ座
標（横方向） ＸＩおよびＸ２を求める。これらの処理
はパターン上部３行（３画素）の黒欄およびパターン下
部３行の黒欄を２分する画素単位のＸ座標を算出するも
のである。第６ａ図および第６ｂ図はそねそれ斜体文字
のＣおよび非斜体文字のＣについて座標Ｘｉ、 Ｘ２を
示したものであり、これらの図を参照すると座標間の差
Ｘｉ −Ｘ２は斜体文字の場合に２（画素）、非斜体文
字の場合に０である。そこで、次にＸｌ−Ｘ２を参照値
２と比較してＸｌ−Ｘ２≧２であればレジスタＲ１をイ
ンクリメントする。更に、対象文字パターンの属する単
語内において対象文字パターンと隣接する文字パタ−ン
のフォントが斜体候補か否かを調べ、斜体であればレジ
スタＲ１をインクリメントする。以上の処理を行なった
後レジスタＲ・１の値を調べ、Ｒ＋１≧２すなわちＴＮ
≧ＴＲ，Ｘｌ−Ｘ２≧２および隣接文字が斜体候補、の
うち少なくとも２つの条件が満たされていれば対象文字
パターンを斜体文字と判定しそうでなけわば非斜体文字
と判定する。第７図はこれら一連の処理フローの概略を
示すフローチャートである。
標（横方向） ＸＩおよびＸ２を求める。これらの処理
はパターン上部３行（３画素）の黒欄およびパターン下
部３行の黒欄を２分する画素単位のＸ座標を算出するも
のである。第６ａ図および第６ｂ図はそねそれ斜体文字
のＣおよび非斜体文字のＣについて座標Ｘｉ、 Ｘ２を
示したものであり、これらの図を参照すると座標間の差
Ｘｉ −Ｘ２は斜体文字の場合に２（画素）、非斜体文
字の場合に０である。そこで、次にＸｌ−Ｘ２を参照値
２と比較してＸｌ−Ｘ２≧２であればレジスタＲ１をイ
ンクリメントする。更に、対象文字パターンの属する単
語内において対象文字パターンと隣接する文字パタ−ン
のフォントが斜体候補か否かを調べ、斜体であればレジ
スタＲ１をインクリメントする。以上の処理を行なった
後レジスタＲ・１の値を調べ、Ｒ＋１≧２すなわちＴＮ
≧ＴＲ，Ｘｌ−Ｘ２≧２および隣接文字が斜体候補、の
うち少なくとも２つの条件が満たされていれば対象文字
パターンを斜体文字と判定しそうでなけわば非斜体文字
と判定する。第７図はこれら一連の処理フローの概略を
示すフローチャートである。
なお、以上の実施例においてはｎ、ＴＮ等を特定の値に
定めて説明したが、とわらの値は対象文字パターン読取
画素構成、パターンの種類等に応じて任意に変更される
。捷だ、パターン走査は右上シとしてもよい。
定めて説明したが、とわらの値は対象文字パターン読取
画素構成、パターンの種類等に応じて任意に変更される
。捷だ、パターン走査は右上シとしてもよい。
（６）発明の効果
以上のとおり本発明によれば、対象パターンの輪郭の情
報から短時間で正確にフォントの斜体・非斜体を識別で
きる。
報から短時間で正確にフォントの斜体・非斜体を識別で
きる。
影方向と投影長の関係を示す平面図、第２ａ図。
第２ｂ図、第３ａ図、第３ｄ図、第４ｂ図および第６ａ
図は斜体文字のアルファベットＣをある画素区分で読取
った情報のパターンを二次元平面上に表わした説明図、
第２Ｃ図、第２ｄ図および第６ｂ図は非斜体文字のアル
ファベットＣを斜体文字の場合と同等の画素区分で読取
った情報のパターンを二次元平面上に表わした説明図、
第３ｂ図。
図は斜体文字のアルファベットＣをある画素区分で読取
った情報のパターンを二次元平面上に表わした説明図、
第２Ｃ図、第２ｄ図および第６ｂ図は非斜体文字のアル
ファベットＣを斜体文字の場合と同等の画素区分で読取
った情報のパターンを二次元平面上に表わした説明図、
第３ｂ図。
第３Ｃ図および第４ａ図は実施例において想定する窓Ｗ
の概念を示す説明図、第５ａ図および第５ｂ図はそれぞ
れパターン輪郭の左側および右側から特徴を抽出する処
理フローを示すフローチャート、第７図は１つの実施例
におけるフォント判定の概略の処理フローを示すフロー
チャートである。
の概念を示す説明図、第５ａ図および第５ｂ図はそれぞ
れパターン輪郭の左側および右側から特徴を抽出する処
理フローを示すフローチャート、第７図は１つの実施例
におけるフォント判定の概略の処理フローを示すフロー
チャートである。
Ｗ：窓 ｃｅｌ：画素（黒）ｃｅ２：画
素（白）Ｘｌ：パターン上部重心位置のＸ座標Ｘ２：パ
ターン下部重心位置のＸ座標 味１図 第２Ｃ図 兜２ｄ図 第５ａ図 崩５ｂ図
素（白）Ｘｌ：パターン上部重心位置のＸ座標Ｘ２：パ
ターン下部重心位置のＸ座標 味１図 第２Ｃ図 兜２ｄ図 第５ａ図 崩５ｂ図
Claims (5)
- （１） 対象文字パターンの情報を光学的に読取り、
その情報から文字を判別する光学文字認識において、対
象文字パターンの輪郭画素であって左下り又は右上りに
連続する画素に、対象文字パターンの縦列方向で連続す
る輪郭画素の各縦列において対応位置にあるものの数を
求め、そわらの数を対象パターンのフォントが斜体であ
るか否かを判別するための特徴情報とする、フォント識
別方法。 - （２）対象文字パターンの上部の任意数の画素情報より
パターン上部の横方向重心座標Ｘ１を求め、パターン下
部の任意数の画素情報よりパターン下部の横方向重心座
標ｘ２を求め、座標Ｘ１と座標Ｘ２の差の情報を対象パ
ターンのフォントが斜体であるか否かを判別するための
もう１つの特徴情報とする、前記特許請求の範囲第（１
）項記載のフォント識別方法。 - （３） 対象文字パターンが属する単語内で対象文字
パターンに隣接する文字パターンの特徴情報を対象文字
パターンの７オント識別のために参照する前記特許請求
の範囲第（１）項又は第（２）項記載のフォント識別方
法。 - （４）対象文字パターンの輪郭画素であって左下り又は
右上りに連続する画素に、対象文字パターンの縦列方向
で連続する輪郭画素の各縦列において、輪郭画素に所定
順に番号ｎを定め、ｎのうち特定の番号のものにつき、
各縦列で同じ番号である画素の数Ｎｎに該画素の番号を
乗じた値Ｎを特徴情報とする前記特許請求の範囲第（１
）項記載のフォント識別方法。 - （５）特定の番号を複数個とし、それぞれの番号の画素
について求めたＮの値を加算し、和を特徴情報とする前
記特許請求の範囲第（４）項記載のフォント識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56179225A JPS5880781A (ja) | 1981-11-09 | 1981-11-09 | フオント識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56179225A JPS5880781A (ja) | 1981-11-09 | 1981-11-09 | フオント識別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5880781A true JPS5880781A (ja) | 1983-05-14 |
Family
ID=16062118
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56179225A Pending JPS5880781A (ja) | 1981-11-09 | 1981-11-09 | フオント識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5880781A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0134997A2 (de) * | 1983-07-15 | 1985-03-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur automatischen Schriftarterkennung ohne Vorwissen über den Textinhalt mit Hilfe einer Beschreibung der Textvorlage durch Deskriptoren |
| US10706337B2 (en) | 2017-02-27 | 2020-07-07 | Kyocera Document Solutions Inc. | Character recognition device, character recognition method, and recording medium |
-
1981
- 1981-11-09 JP JP56179225A patent/JPS5880781A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0134997A2 (de) * | 1983-07-15 | 1985-03-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur automatischen Schriftarterkennung ohne Vorwissen über den Textinhalt mit Hilfe einer Beschreibung der Textvorlage durch Deskriptoren |
| US10706337B2 (en) | 2017-02-27 | 2020-07-07 | Kyocera Document Solutions Inc. | Character recognition device, character recognition method, and recording medium |
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