JPS62224872A - Character recognition device - Google Patents
Character recognition deviceInfo
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- JPS62224872A JPS62224872A JP61067730A JP6773086A JPS62224872A JP S62224872 A JPS62224872 A JP S62224872A JP 61067730 A JP61067730 A JP 61067730A JP 6773086 A JP6773086 A JP 6773086A JP S62224872 A JPS62224872 A JP S62224872A
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Landscapes
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔技術分野〕
本発明は、欧文文書などの異サイズの文字の混在した文
書を扱い得る文字認識装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Technical Field] The present invention relates to a character recognition device that can handle documents containing a mixture of characters of different sizes, such as Roman documents.
例えば英文文書にあっては、c、s、v、wのように1
字形が相似な大文字と小文字が含まれる。For example, in an English document, 1 such as c, s, v, w
Contains uppercase and lowercase letters with similar glyph shapes.
このような異サイズの文字の混在した文書の文字認識を
行うには、大文字と小文字などを弁別する必要がある。In order to perform character recognition on a document containing a mixture of characters of different sizes, it is necessary to distinguish between uppercase and lowercase letters.
ところで、これまでの文字認識装置は活字文書の処理を
前提としているものが圧倒的に多い。活字文書の場合、
文字サイズは規格されているから、従来の文字認識処理
においては、大文字と小文字などの文字サイズに関連し
た文字種を弁別するための閾値は予め設定されるように
なっている。By the way, the overwhelming majority of conventional character recognition devices are designed to process printed documents. For printed documents,
Since character sizes are standardized, in conventional character recognition processing, thresholds for distinguishing character types related to character size, such as uppercase and lowercase letters, are set in advance.
しかし近年、ワードプロセッサ等のOA機器の普及によ
りデジタル文字が容易に作られるようになり、従来の文
字認識装置では認識エラーが増加するという問題が起こ
っている。これは、デジタ小文字はサイズの変動が大き
いため、固定した閾値を用いて文字認識装置を行うと、
字形の類似した大文字と小文字などの誤弁別が発生しや
すいからである。However, in recent years, with the spread of office automation equipment such as word processors, digital characters have become easier to create, and conventional character recognition devices have been faced with the problem of increased recognition errors. This is because digital lowercase letters have large fluctuations in size, so if a character recognition device uses a fixed threshold,
This is because incorrect discrimination is likely to occur between uppercase and lowercase letters that have similar character shapes.
また、認識処理と並行して閾値をアダプティブに決定す
る方式も提案されている。しかし、文章の途中で文字サ
イズが変化した場合に適応できず、実用は困難であった
。Additionally, a method has been proposed in which a threshold value is adaptively determined in parallel with recognition processing. However, it was difficult to put it into practical use because it could not adapt to cases where the font size changed in the middle of a sentence.
したがって本発明の目的は、文字サイズの変動に対し従
来よりも強い文字認識装置を提供することにある。Therefore, an object of the present invention is to provide a character recognition device that is more resistant to variations in character size than the conventional ones.
文字サイズに関連した文字種別弁用の閾値を適切に設定
したとしても、文章の途中で文字サイズが変化すると、
その部分でリジェクトが急増する。Even if the threshold for character type discrimination related to font size is set appropriately, if the font size changes in the middle of a sentence,
The number of rejections increases rapidly in that area.
本発明はこの点に着目し、行の文字サイズを計測して文
字種弁別用の閾値を設定するための第1の手段と、行当
りのリジェクト数と所定値との比較判定を行う第2の手
段とを文字認識装置に設ける。そして5文字認識処理が
実行された直後の行のリジェクト数が所定値以上である
と第2手段によって判定された場合、その行について第
1手段によって閾値を設定し直した後、改めて文字認識
処理を実行させる。The present invention focuses on this point, and includes a first means for measuring the character size of a line and setting a threshold for character type discrimination, and a second means for comparing and determining the number of rejects per line with a predetermined value. means are provided in the character recognition device. If the second means determines that the number of rejects in the line immediately after the 5-character recognition process is equal to or greater than a predetermined value, the first means resets the threshold for that line, and then performs the character recognition process again. Execute.
以下1図面を参照し、本発明の実施例について詳細に説
明する。Embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to one drawing.
第1図は1本発明による光学的文字認識装置(OCR)
の一実施例を示す概略ブロック図である。第2図は、こ
のOCRの動作を説明するための概略フローチャートで
ある。Figure 1 shows an optical character recognition device (OCR) according to the present invention.
1 is a schematic block diagram showing one embodiment of the present invention. FIG. 2 is a schematic flowchart for explaining the operation of this OCR.
まず第1図において、10は入力文書を光学的に読み取
るスキャナであり、このスキャナ10から出力される入
力文書の画像情報は画像バッファ12に一時的に蓄積さ
れる。14は切出回路であって、画像バッファ12より
画像情報を読み込んで行の切出しと文字の切出しを行い
、切出した文字の画像情報を文字バッファ16へ転送す
る。このような切出し処理は、例えば周知の射影法によ
って行われる。First, in FIG. 1, reference numeral 10 denotes a scanner that optically reads an input document, and image information of the input document output from this scanner 10 is temporarily stored in an image buffer 12. Reference numeral 14 denotes a cutting circuit which reads image information from the image buffer 12, cuts out lines and characters, and transfers the image information of the cut out characters to the character buffer 16. Such cutting processing is performed, for example, by a well-known projection method.
18は行の文字の高さを計測し、文字認識処理に必要な
閾値と変倍定数を設定するブロックである。このブロッ
ク18は、切出回路14によって切出された行中の各文
字の高さを計測回路20で計x+IIL、文字高さのヒ
ストグラムをヒストグラムメモリ22上に作成し、その
ヒストグラムに基づいて設定部24で文字種弁別用閾値
および変倍定数を求めてレジスタ26に設定するように
構成されている。18 is a block that measures the height of characters in a line and sets a threshold value and a scaling constant necessary for character recognition processing. This block 18 uses a measuring circuit 20 to measure the height of each character in a line cut out by the cutting circuit 14, totaling x+IIL, creates a histogram of character heights on a histogram memory 22, and sets the height based on the histogram. The unit 24 is configured to obtain a character type discrimination threshold and a scaling constant and set them in the register 26.
こ\で文字高さのヒストグラムについて説明する。1o
ピツチタイプの活字で印字された英文文書を240dp
i(ドツト/インチ)でサンプリングして読み取った場
合、その文字高さのヒストグラムは第3図に示すように
なる。このヒストグラムにおいて、ピークaはノイズ、
ピークbは記号、ピークCは小文字、ピークdは大文字
、ピークeは特殊記号などにそれぞれ対応する。Here I will explain the histogram of character height. 1o
English documents printed in pitch type type at 240dp
When reading with sampling at i (dots/inch), the histogram of the character height is as shown in FIG. In this histogram, peak a is noise,
The peak b corresponds to a symbol, the peak C corresponds to a lowercase letter, the peak d corresponds to an uppercase letter, and the peak e corresponds to a special symbol.
したがって、閾値としてH1=12.H2=20を設定
すれば1文字高さから記号、小文字、大文字および特殊
記号の3つの文字種を弁別することができる。設定部2
4はそのような閾値H工、H2を決定してレジスタ26
に設定する0文字認識処理部28は、その閾値H1,H
,を用いて入力文字の種類を弁別することができる。Therefore, the threshold value is H1=12. By setting H2=20, three character types, symbols, lowercase letters, uppercase letters, and special symbols, can be distinguished from the height of one character. Setting section 2
4 determines such a threshold value H, H2 and stores it in register 26.
The 0 character recognition processing unit 28 sets the thresholds H1, H
, can be used to distinguish the type of input character.
こ\で、文字認識処理部28が文字認識処理のために参
照する辞書29には、各文字が標準の大きさく例えば高
さ=252幅=18)のパターンとして登録されている
。したがって、文字認識処理部28は、入力文字パター
ンのサイズを標準の大きさに正規化(変倍)してから認
識する。In the dictionary 29 that the character recognition processing section 28 refers to for character recognition processing, each character is registered as a pattern of standard size (for example, height=252 width=18). Therefore, the character recognition processing unit 28 normalizes (varies the magnification) the size of the input character pattern to the standard size and then recognizes the input character pattern.
前記設定部24は、その変倍処理のための変倍定数の設
定も行う。すなわち、ヒストグラムのピークc、dに対
応する文字高さと、辞書化された小文字および大文字の
標準の高さとの比がら変倍定数を決定し、それをレジス
タ26に設定する。The setting unit 24 also sets a scaling constant for the scaling process. That is, a scaling constant is determined from the ratio of the character height corresponding to the peaks c and d of the histogram to the standard heights of lowercase and uppercase letters in the dictionary, and is set in the register 26.
さて、文字認識処理部28からは認識結果として文字コ
ードまたはリジェクトコードが出力され。Now, the character recognition processing section 28 outputs a character code or a reject code as a recognition result.
これは出力バッファ30を介して外部記憶装置またはプ
リンタなどへ出力されるが、ブロック32へも送られる
。This is output to an external storage device, printer, etc. via the output buffer 30, but is also sent to block 32.
このブロック32は、入力文書の1行当りのリジェクト
コードをカウンタ34で計数し、その計数値と所定値と
の比較判定を比較器36で行うものである。この比較判
定の結果は制御部38に報告される。この制御部38は
前記各部の動作制御を司るものであり、後述のスキップ
判定の係るカウンタ40を内蔵している。In this block 32, a counter 34 counts the reject codes per line of the input document, and a comparator 36 compares and determines the counted value with a predetermined value. The results of this comparison and determination are reported to the control unit 38. This control section 38 is responsible for controlling the operation of each section, and includes a counter 40 that performs skip determination, which will be described later.
次に第2図のフローチャートも参照して、このOCRの
動作を説明する。Next, the operation of this OCR will be explained with reference to the flowchart shown in FIG.
制御部38の制御の下に、スキャナ10によって入力文
書の読取りが行われ、その画像情報が画像バッファ12
に逐次蓄積されて行く。この画像情報が一定量蓄積され
ると、切出回路14による行切出しおよび文字切出しが
開始させられ、切出された文字の画像情報が文字バッフ
ァ16に蓄積される。この切出し動作と並行して、ブロ
ック18において文字高さが計測され、そのヒストグラ
ムがヒストグラムメモリ22に作成される。An input document is read by the scanner 10 under the control of the control unit 38, and the image information is stored in the image buffer 12.
are accumulated sequentially. When a certain amount of this image information is accumulated, line cutting and character cutting by the cutting circuit 14 is started, and the image information of the cut out characters is accumulated in the character buffer 16. In parallel with this cutting operation, the character height is measured in block 18, and a histogram thereof is created in the histogram memory 22.
制御部38は切出しを完了した行が入力文書の先頭行で
あるか否かを判定しくステップ100)、先頭行である
ならば、設定部24によって求められた閾値と変倍定数
をレジスタ26に設定させるように制御線S1によって
レジスタ26を制御する(ステップ102)。この後、
制御部38は制御信号S2によって文字認識処理部28
に処理実行を指示する(ステップ104)。The control unit 38 determines whether or not the line for which extraction has been completed is the first line of the input document (step 100). If it is the first line, the control unit 38 stores the threshold value and scaling constant determined by the setting unit 24 in the register 26. The register 26 is controlled by the control line S1 so as to be set (step 102). After this,
The control unit 38 controls the character recognition processing unit 28 by the control signal S2.
and instructs it to execute the process (step 104).
文字認識処理部28は、文字バッファ16から入力文字
の画像情報を1文字ずつ取り込み、その高さをレジスタ
26に設定されている閾値と比較することにより、入力
文字の文字種(記号、小文字または大文字もしくは特殊
記号)を弁別する。The character recognition processing unit 28 reads the image information of the input characters one by one from the character buffer 16 and compares the height with the threshold value set in the register 26 to determine the character type (symbol, lowercase, or uppercase) of the input characters. or special symbols).
そして、弁別した文字種に対応してレジスタ26に設定
されている変倍定数に従い、入力文字を標準の大きさに
正規化してから、辞書29に登録されている当該文字種
の標準パターンと照合し、入力文字を同定する。同定す
ることができたときは、その文字コードを出力し、でき
なかったときはリジェクトコードを出力する。Then, according to the scaling constant set in the register 26 corresponding to the discriminated character type, the input character is normalized to a standard size, and then compared with the standard pattern of the character type registered in the dictionary 29, Identify input characters. When the character code can be identified, the character code is output, and when it cannot be identified, the reject code is output.
ブロック32内のカウンタ34は、各行の文字認識処理
が始まる前に制御部38によってリセットされ1文字認
識処理中にリジェクトコードが出力される度にカウント
アツプする。A counter 34 in the block 32 is reset by the control unit 38 before the character recognition process for each line begins, and counts up each time a reject code is output during the single character recognition process.
1行の文字認識処理が完了すると、制御部38は次に処
理すべき行が残っているかチェックする(ステップ10
6)、未処理行が残っているならば、次行の切出しが始
まっている。When character recognition processing for one line is completed, the control unit 38 checks whether there is a line left to be processed next (step 10).
6) If unprocessed rows remain, cutting out of the next row has begun.
制御部38は先頭行以外の行の処理の場合、比較器36
の出力をチェックする(ステップ108)。The control unit 38 controls the comparator 36 when processing a line other than the first line.
Check the output of (step 108).
文字認識処理を実行した直前の行におけるリジェクト数
が所定値以上であれば、比較器36の出力がHレベルに
なっている。なお、この時点ではカンウタ34はリセッ
トされていない。If the number of rejects in the line just before the character recognition process is executed is equal to or greater than a predetermined value, the output of the comparator 36 is at the H level. Note that the counter 34 has not been reset at this point.
比較器36の出力がLレベルならば、直前行のリジェク
ト数は所定値未満であり、正常に認識されたと判断され
る。この場合、制御部38はカウンタ(n)40をリセ
ットしくステップ110)、次行の文字認識処理の開始
を制御信号S2によって文字・認識処理部28に指示す
る。その直前に、カウンタ34も制御線S3を通じてリ
セットされる。If the output of the comparator 36 is at the L level, it is determined that the number of rejects in the immediately preceding row is less than a predetermined value and that it has been recognized normally. In this case, the control section 38 resets the counter (n) 40 (step 110), and instructs the character/recognition processing section 28 to start character recognition processing for the next line using the control signal S2. Just before that, the counter 34 is also reset via the control line S3.
ステップ108において比較器36の出力がHレベルで
あると判定された場合、制御部38は内部のカウンタ4
0をカウントアツプしくステップ112)、その値nを
特定値N(こシではN=3とする)と比較する(ステッ
プ114)。If it is determined in step 108 that the output of the comparator 36 is at H level, the control unit 38 controls the internal counter 4.
0 is counted up (step 112), and the value n is compared with a specific value N (here N=3) (step 114).
n < Nならば、制御部38は制御信号S4を通じて
、出力バッファ30に蓄積されている直前行の認識結果
データをキャンセルする(ステップ116)。次に制御
部38は、制御信号S5によって、直前行の再切出しを
切出回数14に指示する(ステップ118)。この時、
必要ならば制御信号S6によって、スキャナ10の読取
り動作を一時的に停止させる。この再切出し動作が終了
すると、ヒストグラムメモリ22に当該行のヒストグラ
ムが作成され、それに基づいた閾値と変倍定数が設定部
24によって求められている。制御部38は制御信号S
1によって新しい閾値および変倍定数をレジスタ26に
設定させた後、文字認識処理部28に処理開始を指示す
る(ステップ102)。If n < N, the control unit 38 cancels the recognition result data of the immediately preceding row stored in the output buffer 30 via the control signal S4 (step 116). Next, the control unit 38 instructs the cutting number 14 to re-cut the immediately preceding row using the control signal S5 (step 118). At this time,
If necessary, the reading operation of the scanner 10 is temporarily stopped by the control signal S6. When this re-cutting operation is completed, a histogram of the row is created in the histogram memory 22, and the setting unit 24 determines the threshold value and scaling constant based on the histogram. The control unit 38 receives a control signal S
1 to set a new threshold value and scaling constant in the register 26, and then instruct the character recognition processing section 28 to start processing (step 102).
ステップ114において、n≧Nと判定された場合、つ
まり現在切出しを完了した行の直前行の文字認識を2回
失敗した場合、制御部38はカウンタ40をリセットす
る(ステップ120)。つぎに直前行の認識結果をキャ
ンセルし、その代りに1行のスキップコードを出力バッ
ファ30にセットする(ステップ122)。つまり、2
回続けて認識に失敗した行をスキップする訳である。そ
の後、切出しを完了した行の文末認識処理を開始させる
。その直前にカウンタ34はリセットされる。If it is determined in step 114 that n≧N, that is, if character recognition of the line immediately before the line for which extraction has been completed has failed twice, the control unit 38 resets the counter 40 (step 120). Next, the recognition result of the immediately preceding line is canceled and a skip code of one line is set in the output buffer 30 instead (step 122). In other words, 2
This means that lines that fail to be recognized repeatedly are skipped. Thereafter, the end-of-sentence recognition process for the line for which the extraction has been completed is started. Immediately before that, the counter 34 is reset.
このように、各行のリジェクト数をチェックし。In this way, check the number of rejects for each row.
リジェクト数が所定値を超えた場合には、その行の文字
高さのヒストグラムに基づいて決定した閾値(および変
倍定数)を改めて設定してから再度認識を行う、したが
って、標準以外の文字サイズで印字された文書、文章途
中で文字サイズが変動する文書に対する認識率が向上す
る。If the number of rejects exceeds a predetermined value, the threshold value (and scaling constant) determined based on the histogram of character heights in that line is set again and recognition is performed again. The recognition rate improves for documents printed in , and for documents where the font size changes mid-sentence.
なお、この実施例においては、先頭行の判別を行ったが
、先頭行も2行目以降の各行と同様に扱って処理させて
もよい。たゾし、先頭行について最初の文字認識処理は
無駄になるので、その分だけ処理時間は増加する。In this embodiment, the first row is determined, but the first row may also be treated and processed in the same manner as the second and subsequent lines. However, since the first character recognition process for the first line is wasted, the processing time increases accordingly.
また、画像バッファ12が1行分のバッファの場合には
、リジェクト数の多い行の再切出しの際に、スキャナ1
0において入力文書を1行分逆送りさせて再度読取らせ
れば、同様の処理を行うことができる。In addition, when the image buffer 12 is a buffer for one line, the scanner 1
0, the input document can be reversed by one line and read again, and the same process can be performed.
さらに、この実施例における各処理部をソフトウェアに
よって実現してもよい。Furthermore, each processing unit in this embodiment may be realized by software.
また、この実施例においては、ヒストグラムから求めた
閾値を無条件に設定したが、条件を付加することもでき
る。例えば、予め標準閾値を用意しておき、ヒストグラ
ムから求められた閾値(抽出閾値)が標準閾値に近い値
の場合だけ、その抽出閾値を設定し、そうでなければ設
定しないようにしてもよい。Further, in this embodiment, the threshold value obtained from the histogram is set unconditionally, but conditions can also be added. For example, a standard threshold value may be prepared in advance, and the extraction threshold value may be set only when the threshold value (extraction threshold value) obtained from the histogram is close to the standard threshold value, and otherwise it may not be set.
具体例を示すならば、第2図のフローチャート中のステ
ップ102に、第4図のフローチャートで示すような処
理を追加することができるe HzとH2は抽出閾値で
あり、HoとH工2は標準閾値である。この例では、H
工およびH2とH1工およびH2□との差がそれぞれΔ
T以下であれば、Hl、 H2をそのま\閾値として採
用する(ステップ200゜202 ) −Hz トH2
2ノ差がAT以下で、H,とH8、の差がΔT以下であ
れば、HlとH8として、H2をHlとして採用する(
ステップ204,206)。To give a concrete example, processing as shown in the flowchart of FIG. 4 can be added to step 102 in the flowchart of FIG. 2. Hz and H2 are extraction thresholds, Ho and H2 are This is a standard threshold. In this example, H
The difference between H2 and H1 and H2□ is Δ
If it is less than or equal to T, Hl and H2 are directly adopted as thresholds (steps 200 and 202) -Hz and H2
If the difference between 2 is less than AT and the difference between H and H8 is less than ΔT, H1 and H8 are adopted, and H2 is adopted as H1 (
Steps 204, 206).
この場合、変倍定数も設定する(ステップ208)。In this case, a scaling constant is also set (step 208).
これ以外の場合は、Hl、 H,を新しい閾値としては
採用しない。In other cases, Hl, H, is not adopted as the new threshold.
この例は標準閾値および抽出閾値がそれぞれ2個である
が、一般的にはm個の標準閾値とn個の抽出閾値、が考
えられる。この場合、標準閾値および抽出閾値を予め昇
順または降順にソートしてから、ステップ200,20
4のような演算判定を効率的にかつ確実に行うことがで
きる。In this example, there are two standard thresholds and two extraction thresholds, but generally there are m standard thresholds and n extraction thresholds. In this case, the standard threshold value and the extraction threshold value are sorted in ascending order or descending order in advance, and then steps 200 and 20
Arithmetic determinations such as those in step 4 can be performed efficiently and reliably.
以上の説明から明らかなように1本発明によれば、デジ
タル文字で印字されたような文字サイズが一定しない欧
文文書、文章の途中で文字サイズが変動するような文書
などに対する認識率を向上せしめることができる文字認
識装置を実現することが可能になる。As is clear from the above description, according to the present invention, the recognition rate can be improved for European documents such as those printed with digital characters in which the font size is not constant, documents in which the font size changes in the middle of the sentence, etc. It becomes possible to realize a character recognition device that can perform the following functions.
第1図は本発明の一実施例の機能的ブロック構成を示す
ブロック図、第2図は同実施例の動作を説明するための
概略フローチャート、第3図は英文文書の文字高さのヒ
ストグラムの一例を示す図。
第4図は閾値の決定と設定に関する変形例を説明するた
めのフローチャートである。
10・・・スキャナ、 12・・・画像バッファ、1
4・・・切出回路、 20・・・文字高さ計測回路。
22・・・ヒストグラムメモリ、 24・・・閾値など
の設定部、 26・・・閾値などが設定されるレジス
タ、 28・・・文字認識処理部、 29・・・辞書、
34・・・リジェクト数のカウンタ、 36・・・比
較器、 38・・・制御部。
1Q 20 30
−文零高1Fig. 1 is a block diagram showing the functional block configuration of an embodiment of the present invention, Fig. 2 is a schematic flowchart for explaining the operation of the embodiment, and Fig. 3 is a histogram of character height of an English document. A diagram showing an example. FIG. 4 is a flowchart for explaining a modification regarding determination and setting of threshold values. 10...Scanner, 12...Image buffer, 1
4...Cutout circuit, 20...Character height measurement circuit. 22... Histogram memory, 24... Setting unit for threshold values, etc., 26... Register for setting threshold values, etc., 28... Character recognition processing unit, 29... Dictionary,
34... Reject number counter, 36... Comparator, 38... Control unit. 1Q 20 30 -Bunrei High School 1
Claims (2)
扱い得る文字認識装置であって、行の文字サイズを計測
し、文字認識処理において文字サイズに関連した文字種
弁別に用いられる閾値を設定するための第1の手段と、
行当りのリジェクト数と所定値との比較判定を行う第2
の手段とを有し、文字認識処理が実行された直後の行の
リジェクト数が前記所定値以上であると前記第2手段に
よって判定されたときは、当該行について前記第1手段
により前記閾値を設定し直した後、改めて文字認識処理
を実行するようにしてなる文字認識装置。(1) A character recognition device that can handle documents containing a mixture of characters of different sizes, such as Roman documents, which measures the character size of a line and sets a threshold value used for character type discrimination related to character size in character recognition processing. A first means for
A second step that compares and determines the number of rejects per line with a predetermined value.
and when the second means determines that the number of rejects in a line immediately after the character recognition process is equal to or greater than the predetermined value, the first means sets the threshold value for the line. A character recognition device that performs character recognition processing again after being reset.
そのヒストグラムに基づいて記号と小文字との弁別用閾
値と、小文字と大文字との弁別用閾値とを設定すること
を特徴とする特許請求の範囲第1項記載の文字認識装置
。(2) The first method is to obtain a histogram of character heights,
2. The character recognition device according to claim 1, wherein a threshold for distinguishing between symbols and lowercase letters and a threshold for discriminating between lowercase and uppercase letters are set based on the histogram.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61067730A JPS62224872A (en) | 1986-03-26 | 1986-03-26 | Character recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61067730A JPS62224872A (en) | 1986-03-26 | 1986-03-26 | Character recognition device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62224872A true JPS62224872A (en) | 1987-10-02 |
Family
ID=13353365
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP61067730A Pending JPS62224872A (en) | 1986-03-26 | 1986-03-26 | Character recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS62224872A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7440617B2 (en) | 1997-12-19 | 2008-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Communication system and control method thereof, and computer-readable memory |
-
1986
- 1986-03-26 JP JP61067730A patent/JPS62224872A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7440617B2 (en) | 1997-12-19 | 2008-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Communication system and control method thereof, and computer-readable memory |
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