UA70933C2 - Автоматичне розпізнавання символів на структурованому фоні за допомогою комбінування моделей фону і символів - Google Patents
Автоматичне розпізнавання символів на структурованому фоні за допомогою комбінування моделей фону і символів Download PDFInfo
- Publication number
- UA70933C2 UA70933C2 UA2000063568A UA200063568A UA70933C2 UA 70933 C2 UA70933 C2 UA 70933C2 UA 2000063568 A UA2000063568 A UA 2000063568A UA 200063568 A UA200063568 A UA 200063568A UA 70933 C2 UA70933 C2 UA 70933C2
- Authority
- UA
- Ukraine
- Prior art keywords
- background
- symbol
- image
- symbols
- model
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 2
- 230000005693 optoelectronics Effects 0.000 claims description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000012916 structural analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 11
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 10
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 7
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 239000000976 ink Substances 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- WLNBMPZUVDTASE-HXIISURNSA-N (2r,3r,4s,5r)-2-amino-3,4,5,6-tetrahydroxyhexanal;sulfuric acid Chemical compound [O-]S([O-])(=O)=O.O=C[C@H]([NH3+])[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O)CO.O=C[C@H]([NH3+])[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O)CO WLNBMPZUVDTASE-HXIISURNSA-N 0.000 description 1
- 241000143946 Pontia Species 0.000 description 1
- 206010000496 acne Diseases 0.000 description 1
- 244000309466 calf Species 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000007645 offset printing Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- JNMWHTHYDQTDQZ-UHFFFAOYSA-N selenium sulfide Chemical compound S=[Se]=S JNMWHTHYDQTDQZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/28—Determining representative reference patterns, e.g. by averaging or distorting; Generating dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/01—Solutions for problems related to non-uniform document background
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Винахід стосується способу забезпечення за допомогою електронних засобів автоматичного розпізнавання символів навіть в тому випадку, коли вони друковані в положенні, що змінюється на вельми контрастному структурованому малюнку фону. Спосіб полягає в формуванні передусім моделі фону, що отримується шляхом прочитання з використанням електронної камери зображень декількох зразків, на яких є тільки малюнок фону. Потім формують моделі підлягаючих розпізнаванню символів (наприклад, букв і цифр) або шляхом прочитання зображень набору символів, друкованих на білому фоні, або з використанням інформаційних комп'ютерних файлів, що є у вільному продажу і які містять символи вибраних шрифтів. У процесі розпізнавання передусім вимірюють положення кожного з тих, що підлягають розпізнаванню символів по відношенню до положення відбитка малюнка фону. Потім кожний підлягаючий розпізнаванню символ співставляється з моделями, отриманими шляхом комбінування моделей символів з моделлю фону в тому ж самому відносному положенні невідомого символу. Розпізнавання символу разом з фоном здійснюється, таким чином, шляхом співставлення з моделями символів, комбінованими з тим же самим фоном в тому ж самому положенні, з використанням будь-якої відомої технології розпізнавання.
Description
Опис винаходу
Винахід, що пропонується стосується способу автоматичного розпізнавання символів, друкованих на 2 будь-якому придатному для цього матеріалі, навіть в тому випадку, коли фон має вельми контрастні структури, внаслідок чого сильно інтерферуючими зі структурою друкованих символів.
Переважна більшість відомих систем розпізнавання символів підходить до розв'язання цієї проблеми, намагаючись відокремити символи від фону за допомогою використання системи порогових значень, часто вельми хитромудрої і складної.
На жаль, така технологія не призводить до успіху в тих випадках, коли контраст структур фону є вельми значним, особливо якщо положення символів є змінним по відношенню до згаданих структур. Як наслідок, зображення символів в ряді випадків містять частину знаків фону (тих, які перевищують рівень відповідного порогового значення) або іноді ці зображення не є повними, оскільки частина структури символів не перевищує відповідного порогового значення. 12 Це, зокрема, стосується випадку контролю банківських білетів, на яких друк номерів серії здійснюється в процесі фази, окремої (звичайно подальшої) від фази друку іншого зображення, і звичайно з використанням іншого друкарського обладнання. Таким чином, реєстрація не може бути цілюом довершеною і, отже, номери серії "ворушаться" по відношенню до фону.
Це означає, що якщо ці номери друковані на структурованій зоні даного банківського білету, тобто на зоні, що містить який-небудь малюнок, то вони "ворушаться" або можуть бути зміщені довільним чином по відношенню до структури (до малюнка) фону. У доповнення до сказаного вище в згаданих випадках навіть пошук і сегментація символів можуть не призвести до успіху внаслідок наявності специфічних структур фону.
Дійсно, навіть з урахуванням величезної кількості варіацій процес виділення і розпізнавання символів практично завжди проходить через наступні етапи, під час яких здійснюють с 29 - прочитання зображень документа і, особливо, об'єкта, що містить підлягаючі розпізнаванню символи. Ге)
Прочитання цих зображень забезпечується за допомогою електронної камери, після чого ці зображення звичайно зазнають обробки з метою підвищення контрасту і зниження перешкод; - пошук на зображенні (тепер вже електронному) положення символів, що підлягають розпізнаванню. Цей пошук часто грунтується на аналізі різких змін освітленості (типу переходу від білого до чорного) і, зокрема, о 30 просторового розподілу цих переходів; со - сегментацію ідентифікованої зони на дільниці, кожна з яких містить тільки один символ. Ця сегментація здійснюється, наприклад, шляхом аналізу проекції щільності чорного на сегмент, паралельний основі лінії о символів: мінімальні значення цієї щільності піддаються кореляції з білим простором між символами; Га») - кожний ізольований таким чином символ зіставляють з прототипами (моделями) всіх букв і/або всіх цифр, 39 або з точки зору міри їх збігу (технології, відомі під англійською назвою "етріафе таїспіпд"), або з точки в зору послідовності характерних структур, таких, наприклад, як вертикальні лінії, горизонтальні лінії, похилі лінії і т.п. (технології, відомі під назвою "еайшгез ехігасіоп" або структурний аналіз).
У будь-якому випадку очевидно, що якщо частина зображення, що сегментована як символ, містить « структури, сторонні по відношенню до форми самого цього символу (наприклад, лінії, що належать структурі З 70 фону), небезпека неспроможності або невдачі порівняння із згаданими прототипами виявляється вельми с високою. Ця небезпека також може бути зумовлена втратою відмітних частин структури даного символу з
Із» подальшим різким пороговим переходом в фазі відділення цього символу від фону.
Саме тому попередні підходи до розв'язання проблеми автоматичного розпізнавання символів, друкованих на сильно структурованих фонах, що мають високу контрастність, не є цілюом задовільними. 45 Відповідно до винаходу, що пропонується об'єкти, на яких друкуються підлягаючі розпізнаванню символи, 7 зазнають оптичного аналізу за допомогою добре відомих оптоелектроиних засобів, таких, наприклад, як камера ав | типу ССО (лінійна або матрична, чорно-біла або кольорова) з бажаною роздільною здатністю, для формування електронних зображень символів, що підлягають розпізнаванню. о У подальшому викладі буде використаний термін "зображення" в значенні електронного зображення, со 20 зокрема, дискретної системи величин світлової насиченості, звичайно організованої у вигляді прямокутної матриці. Кожний елемент цієї матриці, або так званий піксель, являє собою міру інтенсивності світла, с» відображеного відповідною частиною об'єкта. Для кольорових зображень їх загальний опис складається з трьох матриць, які відповідають складовим червоного, зеленого і синього кольорів для кожного елемента зображення або пікселя. Для спрощення викладу подальший опис стосується випадку чорно-білого зображення. При цьому розширення для кольорового зображення здійснюється шляхом повторення тих же самих операцій для трьох
ГФ) матриць.
В основу винаходу, що пропонується встановлена задача реалізації автоматичного розпізнавання на о електронних зображеннях символів, друкованих на сильно структурованому фоні, контрастність якого навіть може бути порівнянна з контрастністю структур самих цих символів (як це показано на прикладі, 60 проілюстрованому на фіг.І/4с).
Перший крок способу відповідно до винаходу, що пропонується складається в формуванні моделі фону, яка може бути отримана шляхом прочитання зображень одного або декількох зразків, на яких представлений тільки малюнок фону без жодних символів (як це показано на прикладі, проїілюстрованому на фіг.1/46).
Як таку модель можна використати, зокрема, середнє арифметичне зображення згаданих зразків. При цьому бо у разі чорно-білих зображень буде отримана одна єдина матриця цих усереднених зображень, тоді як у разі кольорових зображень цих матриць усереднених зображень буде три, наприклад, матриці червоного, зеленого і синього кольорів.
Потім формують моделі підлягаючих розпізнаванню символів (наприклад, букв і/або цифр), або шляхом прочитання зображень системи цих символів, друкованих на білому фоні, або шляхом безпосереднього використання електронних зображень з інформаційних комп'ютерних файлів, які в цей час мають комерційне поширення для більшості шрифтів. У першому випадку можна сформувати модель кожного підлягаючого розпізнаванню символу у вигляді усередненого зображення з деякого числа примірників одного і того ж символу, друкованого на білому фоні. 70 Після того, як сформовані моделі всіх символів і модель фону, перша фаза даного способу, яку можна назвати "фазою відладки", завершується.
У процесі здійснення подальшої фази розпізнавання символів виконуються дії у відповідності до наступних етапів: - здійснюють прочитання зображення підлягаючого розпізнаванню зразка, що містить невідомі символи, /5 друковані на певному фоні в положеннях, які також є невідомими (приклад проілюстрований на фіг.П/4-а); - реєстрація моделі фону разом з прочитаним зображенням за допомогою будь-якої з відомих технологій реєстрації зображень, наприклад, з використанням методу максимальної кореляції; - віднімання зареєстрованої моделі фону з прочитаного зображення. Отримане таким чином різницеве зображення, де фон буде практично повністю усунений, дуже чітко виявляє положення символів (приклад різницевого зображення, яке являє собою прочитане зображення мінус зареєстрована модель фону, показаний на фіг.П/4-6); - пошук положення кожного з символів на різницевому зображенні. Ця операція здійснюється за допомогою будь-якої з відомих технологій локалізації і сегментації символів, наприклад, шляхом аналізу різких переходів насиченості типу переходу від чорного до білого. Таким чином, для кожного положення символу буде виділене с ов елементарне зображення, розміри якого співпадають з розмірами моделей символів (на фіг.П/4б показані приклади елементарних зображень сегментованих символів); і) - виділення зареєстрованої моделі фону з елементарного зображення фону, яке відповідає кожному невідомому символу; - комбінування, для кожного з положень символів, моделей символів з відповідним елементарним со зо зображенням моделі фону (див. фіг.ПШ/4-3). Оскільки модель фону була зареєстрована разом з фоном зображення, що містить підлягаючі розпізнаванню символи, в елементарних зображеннях, що поєднують модель і, фону з моделлю цифр і/або букв, відносне положення символ-фон виявляється тим же самим, що і в невідомому Ге! зображенні. Таким чином, в синтезі для кожного положення символу будуть створені нові прототипи (комбіновані моделі) символів (букв і/або цифр) з тим же самим фоном, що і в невідомому зображенні. Одна з розроблених о технологій комбінування буде описана в розділі "Опис декількох переважних варіантів". Однак, тут може бути ї- використаний і будь-який з методів, запропонованих іншими авторами; - зіставлення кожного з невідомих символів з усіма моделями, комбінованими на попередніх етапах.
Розпізнавання символу з фоном здійснюється, таким чином, шляхом зіставлення з моделями символів з тим же самим фоном і в тому ж самому положенні. Тут можна використати будь-які відомі технології розпізнавання, «
Наприклад, метод "Четріаге таїспіпд" або "еайшгез ехігасіоп" і т.д. з с На фіг.І/4 представлений приклад послідовності символів, друкованих на сильно структурованому і такому, що має високу контрастність фоні, причому на вигляді а) показана послідовність символів, друкованих на білому ;» фоні, на вигляді б) показаний малюнок власного фону і на вигляді с) показана послідовність символів а), друкована на фоні б).
На фіг.П/4 вигляд а) повністю відповідає вигляду с), показаному на фіг.І/4, тоді як вигляд б) демонструє -І результат віднімання моделі зареєстрованого фону із зображення повністю друкованого білета.
На фіг.Ш/4 вигляд а) демонструє дільницю білета з прикладу, показаного на попередніх фігурах, що о містить підлягаючі розпізнаванню символи, і вигляд б) демонструє елементарні зображення, відповідні кожній
Ге) позиції символу, а якості результату сегментації. Вигляд с) показує, для кожного положення символу, комбінацію, відповідну елементарним зображенням зареєстрованого фону з моделями всіх можливих символів, о тобто комбіновані моделі, описані в тексті. Цей приклад наочно показує, що підлягаючі обробці символи (б) 4) можуть бути більш ефективно розпізнані, якщо порівнювати з комбінованими моделями (с), ніж з моделями символів, друкованих на білому фоні (показані, наприклад, на фіг.П1/4-4).
На фіг.ІМ/4 показана типова схема побудови системи розпізнавання, описаної в тексті.
У подальшому викладі буде описаний в якості такого, що не є обмежувальним, приклад реалізації винаходу, що пропонується, один з переважних Її варіантів, що стосується автоматичного розпізнавання номерів серій, (Ф, друкованих на банківських білетах. ка Дійсно, в більшості типів банківських білетів номер серії частково або повністю друкується прямо на малюнку фону цього білета. Друкування банківських білетів здійснюється, зокрема, з використанням зміщення бо Візних технологій, звичайно, щонайменше, офсету і дрібної насічки. Ця остання технологія, зокрема, звичайно представляє зони з великою кількістю ліній дуже високого контрасту. Коли друкують номер серії на одній з цих зон, досить важко за допомогою звичайних технологій відокремити символи від фону, а значить і розпізнати ці символи.
Крім того, номер серії звичайно друкується на заключній фазі виробництва, після офсетного друку і дрібної 65 насічки, і на іншій друкарській машині. Навіть якщо використовуються вельми складні і сучасні системи розмітки, відносна реєстрація між номерами серії і малюнком фону в результаті виявляється швидше змінною, і може звичайно "ворушитися" або зміщатися в межах декількох міліметрів.
На фіг.ІМ/4 показана побудова системи розпізнавання номерів серії на банківських білетах. Тут лінійна камера ССО 1 із своїми лінзами 2 і своєю системою освітлення З використовується для прочитання зображень банківських білетів 4, на яких необхідно прочитати номери серій, поки вони транспортуються за допомогою всмоктуючої стрічки 5.
Лінії сканування камери послідовно запам'ятовуються в першому контурі буферного запам'ятовуючого пристрою підсистеми обробки зображень б для формування електронного зображення кожного банківського білета. 70 Підсистема обробки зображень 6, яка може бути заснована як на спеціалізованій обчислювальній апаратурі, так і на комп'ютерах, що програмуються типу ОБР (Рідна! Зідпа! Ргосеззог), швидкодіючих персональних комп'ютерах РОС і т.д., здійснюють різні операції як в фазі відладки (формування моделі фону і моделей символів), так і в фазі розпізнавання.
У процесі здійснення фази відладки моделі фону підсистема обробки зображень: - забезпечує збір не пронумерованих зображень банківських білетів, вибраних як "Набір для відладки фону" (НВФ) (ЕАР) і запам'ятовує цей набір у відповідному запам'ятовуючому пристрої; - виділяє з набору НВФ одне "еталонне" зображення для реєстрації і робить це або автоматично (наприклад, виділяє перше зображення з набору НВФ), або за допомогою оператора системи, який використовує для цього пульт управління 7; - реєструє всі зображення з набору НВФ, визначаючи, передусім, горизонтальне зміщення Л, і вертикальне зміщення Ду кожного зображення по відношенню до еталонного зображення, і накладаючи потім відповідне зміщення -А, і Ар В цьому варіанті вимірювання зміщення здійснюється з використанням методу максимальної кореляції. Невелика прямокутна дільниця З о (основа розмітки) еталонного зображення з центром, що має координати Хо, Хо, вибрані, наприклад, оператором (поза зоною наддруковування символів), співставляється з Ге дільницею 5. тих же розмірів, центр якого зміщується крок за кроком на кожну позицію (піксель) зображення з о набору НВФ для того, щоб знайти положення х., уз, де коефіцієнт кореляції має своє максимальне значення (це відповідає найбільш точному накладенню між двома зображеннями). При цьому зміщення може бути визначене наступним виразом: дутХІ-Хо и ДуУТУ4 Ус. о
Відповідно до цього варіанту модель фону М; формується у вигляді середнього арифметичного зображення с
НВФ, зареєстрованих разом з еталонним зображенням.
У процесі здійснення фази відладки моделей символів підсистема обробки зображень 6: Ге) - забезпечує збір зображень сукупності банківських білетів, де на білому фоні друковані всі цифри і/або о букви, що використовуються в номерах серії, кожні поодинці, ії у відомих положеннях (набір для відладки символів НВС (ЕАС); - - потім сегментує зображення з набору ЕАС в елементарні зображення, кожне з яких містить один єдиний символ. Відповідно до цього варіанту сегментація забезпечується з використанням стандартної технології аналізу переходу від чорного до білого, вельми ефективної в тих випадках, коли символи друковані на білому « фоні; - формує модель Ме для кожного символу (букви або цифри) як середнє арифметичне з набору НВС - с елементарних зображень кожного положення, зареєстрованого, наприклад, разом з символом першого білета з и набору НВС, взятого як еталонне. Реєстрація і усереднення здійснюються так само, як і у разі моделі фону, але ,» основи розмітки співпадають з цілим елементарним зображенням символу.
Звичайно в складі номера серії банківського білета використовуються літерні і цифрові символи одного і того ж шрифту. Таким чином, звичайно буде досить одного положення на білетах з набору НВС на символ (один - і символ А, один символ В і т.д.). У іншому випадку буде необхідно передбачити стільки положень на символ, о скільки використовується різних шрифтів (наприклад, А шрифту Мем Хогк, А шрифту Соишгтіег, А шрифту Сепеме і т.д.). се) У процесі здійснення фази розпізнавання відповідно до варіанту реалізації винаходу, що пропонується, який сю 50 описується тут, підсистема обробки зображень 6 після прочитання зображення: - передусім, реєструє зображення фону кожного підлягаючого прочитанню банківського білета разом з сю моделлю фону за допомогою тієї ж основи розмітки, яка була використана для відладки моделі, і з застосуванням тієї ж технології кореляції; - формує різницеве зображення, яке являє собою зареєстроване зображення повного білета мінус модель фону, після чого здійснює пошук положень символів. Технологія, що використовується при цьому заснована на о вже згаданому вище аналізі переходів. Звичайно пошук може бути виконаний на обмеженій зоні білета, оскільки друк номера серії може бути зміщений по відношенню до малюнка фону не більш, ніж на декілька міліметрів; іме) - виділяє для кожного положення символу, відміченого на різницевому зображенні, відповідне елементарне зображення моделі фону. Будучи зареєстрованим, згадане елементарне зображення буде точно являти собою бо дільницю фону, на якій був друкований невідомий символ; - комбінує для кожного положення символу відповідне зареєстроване елементарне зображення фону М ; з кожною з моделей символів Ме.
Також для кожного положення символу будуть отримані нові моделі, символи плюс фон, з тим же відносним положенням, що і на підлягаючому прочитанню білету. У цьому варіанті реалізації винаходу, що пропонується, 65 згадана комбінація Мо; формується, піксель за пікселем, з використанням наступних рівнянь:
ме - мами нки Й- 5) якщо спочатку друкують фон, а потім друкують символи. В іншому випадку: ме - КоМмим. Кк, Й- М) 2
У всіх випадках коефіцієнти Ко і Ку являють собою константи, що характеризують друкарські фарби, які 70 використовуються і папір. У рівняннях |1) і (2) перший член (а саме, добуток К оМ,М») враховує передавальну здатність друкарських фарб, що використовуються і відображаючу здатність паперу, тоді як другий член в цих рівняннях пов'язаний з відображаючою здатністю поверхні друкарської фарби, яка була нанесена останньою; - для кожного положення символу розраховує коефіцієнт кореляції між відповідним елементарним зображенням білета і всіма новими моделями (символи плюс фон). При цьому, підлягаючий обробці символ розпізнається як символ комбінованої моделі, яка відповідає максимальному значенню згаданого коефіцієнта кореляції; - відповідно до цього варіанту реалізації винаходу, що пропонується додатково проводять співставлення згаданого максимального значення коефіцієнта кореляції з певним пороговим значенням для того, щоб перевірити якість друку символу і фону елементарних зображень, які відповідають кожному положенню символу.
Якщо якість виявляється задовільною (підлягаюче обробці елементарне зображення і комбінована модель є практично ідентичними), коефіцієнт має значення, вельми близьке до 1, тоді як погана якість буде відповідати значенню коефіцієнта, більш близькому до нуля.
Інші переважні варіанти реалізації винаходу, що пропонується будуть включати: а) його застосування для розпізнавання символів на документах, відмінних від банківських білетів, тобто с таких, наприклад, як листи, поштові картки, етикетки, банківські або поштові чеки і т.д.; о
Б) заміну системи транспортування на стрічці на систему транспортування, придатну для листів великих розмірів, наприклад, на циліндр за типом що використовуються в друкарських машинах в друкарнях або на систему відповідно до патенту США Мо5598006 від 28.01.1998; с) заміну в системі розпізнавання лінійної камери на матричну камеру; о а) використання усередненого зображення набору зображень НВФ в якості еталонного зображення для со реєстрації фону; е) автоматичне виділення основи розмітки для реєстрації фону, наприклад, відповідно до технології, (є) запропонованої в Патенті князівства Монако Мо2411992479; о
У) побудова моделі фону з використанням способу, відмінного від усереднення, наприклад, з використанням
Зо технології, вказаної в Патенті США Мо5778088 від 7.07.1998. о
Список використаної літератури (1) С. Збгіпда - "Іпвресіоп Аціотайідце де Іа диаійе адітргевзвіоп раг п тодеїе еїазідце" - Патент на винахід Мо2411.99.2479, виданий Державним міністерством Князівства Монако (27.04.99). « (2) У. 5нгіпда - "Ргоседиге їог Ргодисіпу А Кеїегепсе Моавеї! ес." - Патент США Мо5.778.088 -7 липня 1998р. (3) . Бііпда - "Ргоседе де сопігоїе аціотаййдце де Іа диайе адітревзвіоп дипе ітаде тийіспготе" - З с Заявка на Європейський патент Мо97810160.8-2304. "» (4) її. Збіпда "ІпзіаМйацйоп їог бцайу СопігоЇ ої Ргіпіей Зпееї5, Езресіайу Зесигйу Рарег " - Патент " США Мо5.598.006 - 28 січня 1998р. (5) Кісе-Маду-Манкг - "Оріїса! Спагасіег Кесодпійоп" Кіптег Асадетіс Рибіїзпегг - 1999. -І («в) се) о 50 сю»
Ф) іме) 60 б5
Ху ст ро ах хі 7 с 5 В жк ее б. о п. їх ек і - вві с пе ля Ух я о с о ми ІВІХЕ я, Ме
Беж п. ов о. ли с г о п о я ха с тив я соя с с ев лох о о. ве с о о. ВК и 0 ВМ І сн о х
М Тжн вні Бк ТВА пюЯ дя ія пон тя ЗО Яну АД т нд тях З я й т с о ЩО пк до - п си ТеКТту п: Ме їн Кеті с НО ий ко де п Кая ТЯ Б п о о мя о с Б й х чт ад цІ Кн Терсі Я 2 Ви о Моя о тик: - щодва БЕ с
БИ я о. Я КИМ аа По я с ся якщо Є
ГКя Так ях Я ев ке оз Гве Ко Тв пк
МОЯ ЗМ ен Ух он а) ПЕ лес ЗК рес за Ж Ж Хот Х ії кН Ус КЕ с в) с п п ТУ: дея с с о г зе ух кове Тов дан тя Така ЕН ок в. с : с . с ще і
УКВ У й і г ми хе о ПАС -
КА о и хр я я Ск КО теляти з р шо ут с СК в и; с
Ех о ле ме іх я Я п АК щі Ку. ще ух їче ЗУ і . не Я ; ха ть Ме вка со Іа ті я ср Ж пре лен Ко ЗБ п. с зх І ке їх до Тех я о г о в с, : с в: х ХТЗ Як У русі Іекя са о ле ж; тех ДК р сх КВ ях да з: м ДУХ ї А код ід 5 Мох ВК нн у о ве о тв о, Со
Кто с - зи Ух с
З. ОХ п ) Я с з 5. і я ях і ее я дн с лів
Кк ПикшМЯ СК, кот . и, Ф і; ща
Рожни ВК І см
Ка Сон А,
М о МА 4 бле о с 7) вх о с Ех ук ве п со пет ц с о зе с и з ГНН ВЕ ТЕЙ ЕХ вд КИ а Ех ау -
Ех ній КОМ; Що, о г сл зе ер Я с он о ток и а с Кон о
Кк ші сі сш ПЕ Му о а вт с пе лох, с с ве с Аня с с
Кеті пнх я ПН ЩЕ іх с ск о. -І 4 о р г СКК Мн око ее 2 Кор ик: с АКНЕ с ко в ха о й с с ся то вх 1 (ав) дона МОЗк ох си с но с о. о, с Я ие хе рт Ух ор С во з ке УК. в в п Кн ле о Ес
ЕЛЕН с Бе зе Я по Бе . с о ВІ с і с
Га 0. ПОТУ секе о о о ее со т ВАК ах с те 3 ря ке с кет 7 с сів ер ю кА с ей с
Яеча 0 ва з . й ІЙ о . ХУ рч- 55 . пі
ФІ 234
АБУ б; - бі о 5) :
ФІ
Г. ца теории Ам
М рве. і МАН о) 5. ВЕВБНЯВЖЕ: » о вивишен
Ви шя. ї
Ж І
НЯНЯ
КИКАВЯВ.
ХУ 01234557 |Ф
ФІГ. ЦІ/А
Ще підсистема ц обробки зображеннь сяш-ох НОЯ сч се: Й по о сен Ле НН ЩЕ питне й плення | --- и вва В Гзг) 3о | шо ше
Ге) . | : І Ге) (ав) -
ФІГ. ІУ/А
Claims (1)
- Формула винаходу -с 1. Спосіб автоматичного розпізнавання електронними засобами символів, віддрукованих на будь-якому . . . . . - а матеріалі, навіть у випадку, коли фон має контрастні структури, при якому використовують оптоелектронний пристрій зчитування зображення і систему обробки зображення, що містить наступні етапи, при яких здійснюють напагодження, при якій формують модель фону, що отримується шляхом зчитування зображень одного або -І декількох зразків, на яких зображений тільки фон, формують модель символів (цифр і/або букв, а також інших символів), що отримуються шляхом зчитування зображень набору символів, віддрукованих на білому фоні, що о містять щонайменше один примірник кожного символу, здійснюють розпізнавання, при якому зчитують со зображення, яке підлягає розпізнаванню зразка, що містить невідомі символи, віддруковані на певному фоні, 5о реєструють модель фону разом з фоном зчитаного зображення, виділяють із зареєстрованої моделі фону о елементарне зображення фону, яке відповідає кожному невідомому символу, комбінують для кожного с» положення символу модель букв і/або цифр з відповідним елементарним зображенням фону (комбіновані моделі), зіставляють невідомі символи з всіма комбінованими моделями, які відповідають одному і тому ж положенню символу, розпізнають кожний невідомий символ.2. Спосіб за п.1, в якому кожний невідомий символ розпізнають відповідно до технології "порівняння з шаблоном". (Ф) З. Спосіб за п.1, в якому кожний невідомий символ розпізнають відповідно до технології "структурний аналіз". ГІ 4. Спосіб за п. 1, в якому згадана модель фону являє собою одне із зображень набору для налагодження фону (ННФ). во 5. Спосіб за п. 1, в якому згадана модель фону являє собою середнє арифметичне зображень набору ННФ, зареєстрованих між собою.6. Спосіб за п. 1, в якому згадана модель фону являє собою середнє арифметичне зображень набору ННФ, зареєстрованих з еталонним зображенням.7. Спосіб за будь-яким з пп. 1-6, в якому моделі підлягаючих розпізнаванню символів формують як середні 65 арифметичні зображень з набору налагодження символів (ННО).8. Спосіб за будь-яким з пп. 1-7, в якому моделі підлягаючих розпізнаванню символів формуються шляхом безпосереднього використання електронних зображень з інформаційних комп'ютерних файлів.9. Спосіб за будь-яким з пп. 1-8, при якому використовують систему зчитування кольорового зображення, розпізнавання якого здійснюється в тому каналі кольору, який дає найкраще накладення.10. Спосіб за п. 9, в якому кожне зображення, що підлягає обробці представляють як відділення невідомих символів від фону шляхом віднімання моделі зареєстрованого фону.11. Спосіб за п. 10, в якому комбінування моделей фону і символів здійснюють відповідно до наступних рівнянь: Ме - Комьм. НКИ - МО таме Ме й й якщо спочатку друкують фон, а потім друкують символи, в іншому випадку: Ме - Комьм. кий - (Ме )там, «М де Му - модель символу б; 75 М, - модель фону; М - модель для кожного символу; Ко та Ку - коефіцієнти, які являють собою константи.12. Спосіб за будь-яким з пп. 1-11, який використовують для перевірки якості друку шляхом порівняння з пороговим значенням величини коефіцієнта кореляції між елементарним зображенням кожного з положень символів і відповідної йому комбінованої моделі, вибраної на рівні розпізнавання. Офіційний бюлетень "Промислоава власність". Книга 1 "Винаходи, корисні моделі, топографії інтегральних мікросхем", 2004, М 11, 15.11.2004. Державний департамент інтелектуальної власності Міністерства освіти і Ге! науки України. о (зе) (зе) (о) «в) і - -с . и? -і («в) се) (95) сю іме) 60 б5
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
MC2427A MC2491A1 (fr) | 1999-06-21 | 1999-06-21 | Reconnaissance automatique de caractères sur fond structuré par combinaison des modèles du fond et des caractères |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
UA70933C2 true UA70933C2 (uk) | 2004-11-15 |
Family
ID=19738388
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
UA2000063568A UA70933C2 (uk) | 1999-06-21 | 2000-06-20 | Автоматичне розпізнавання символів на структурованому фоні за допомогою комбінування моделей фону і символів |
Country Status (11)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6690824B1 (uk) |
EP (1) | EP1063606B1 (uk) |
JP (1) | JP4593729B2 (uk) |
KR (1) | KR100691651B1 (uk) |
CN (1) | CN1172264C (uk) |
AT (1) | ATE349047T1 (uk) |
AU (1) | AU767855B2 (uk) |
CA (1) | CA2310874A1 (uk) |
DE (1) | DE60032413T2 (uk) |
MC (1) | MC2491A1 (uk) |
UA (1) | UA70933C2 (uk) |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002112005A (ja) * | 2000-09-29 | 2002-04-12 | Minolta Co Ltd | 画像出力システム |
JP4661034B2 (ja) * | 2003-07-28 | 2011-03-30 | 富士ゼロックス株式会社 | 印刷品質検査装置及び方法 |
KR100778014B1 (ko) * | 2005-09-16 | 2007-11-21 | 한국건설기술연구원 | 영상을 이용한 액체 높이 측정 장치 및 방법 |
DE102006029718A1 (de) * | 2006-06-28 | 2008-01-10 | Siemens Ag | Verfahren zur Auswertung zweier Abbilder sowie medizinisches Abbildungssystem |
US8611665B2 (en) * | 2006-12-29 | 2013-12-17 | Ncr Corporation | Method of recognizing a media item |
WO2008141293A2 (en) * | 2007-05-11 | 2008-11-20 | The Board Of Regents Of The University Of Oklahoma One Partner's Place | Image segmentation system and method |
JP5253788B2 (ja) * | 2007-10-31 | 2013-07-31 | 富士通株式会社 | 画像認識装置、画像認識プログラムおよび画像認識方法 |
WO2009070032A1 (en) * | 2007-11-28 | 2009-06-04 | Lumex A/S | A method for processing optical character recognition (ocr) data, wherein the output comprises visually impaired character images |
CN101887520B (zh) * | 2009-05-12 | 2013-04-17 | 华为终端有限公司 | 一种图像中的文字定位方法和装置 |
EP2807602A1 (en) * | 2012-01-23 | 2014-12-03 | Microsoft Corporation | Pattern matching engine |
EP2963584B1 (en) * | 2013-02-28 | 2020-07-15 | Glory Ltd. | Character recognition method and character recognition system |
DE102015003480A1 (de) * | 2015-03-18 | 2016-03-10 | Giesecke & Devrient Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zum Prüfen von Wertdokumenten, insbesondere Banknoten, sowie Wertdokumentbearbeitungssystem |
US10068132B2 (en) | 2016-05-25 | 2018-09-04 | Ebay Inc. | Document optical character recognition |
JP2019040315A (ja) * | 2017-08-23 | 2019-03-14 | グローリー株式会社 | 不可視特性検知装置、シート識別装置、シート処理装置、印刷検査装置、及び不可視特性検知方法 |
JP7379876B2 (ja) * | 2019-06-17 | 2023-11-15 | 株式会社リコー | 文字認識装置、文書ファイル生成方法、文書ファイル生成プログラム |
KR102242965B1 (ko) * | 2019-09-23 | 2021-05-03 | 주식회사 딥비전 | 사용자 중심의 도안 생성 방법 및 시스템 |
JP7304495B2 (ja) * | 2020-08-31 | 2023-07-06 | 富士通フロンテック株式会社 | データ生成装置、データ生成方法およびデータ生成プログラム |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63137383A (ja) * | 1986-11-29 | 1988-06-09 | Toshiba Corp | 文字読取装置 |
US5335292A (en) * | 1988-12-21 | 1994-08-02 | Recognition International Inc. | Document processing system and method |
JP2783033B2 (ja) * | 1992-01-13 | 1998-08-06 | 日本電気株式会社 | カラー画像の領域抽出方法および装置 |
EP0566015A3 (en) * | 1992-04-14 | 1994-07-06 | Eastman Kodak Co | Neural network optical character recognition system and method for classifying characters in amoving web |
JP3037432B2 (ja) * | 1993-11-01 | 2000-04-24 | カドラックス・インク | 光波オーブンによる食物調理方法および調理装置 |
IT1269506B (it) | 1994-02-04 | 1997-04-01 | De La Rue Giori Sa | Impianto di controllo di qualita' di fogli stampati in particolare di carte-valore |
IT1276010B1 (it) * | 1995-03-07 | 1997-10-24 | De La Rue Giori Sa | Procedimento per produrre un modello di riferimento destinato ad essere utilizzato per il controllo automatico della qualita' di |
ATE179543T1 (de) * | 1995-03-07 | 1999-05-15 | Siemens Ag | Verfahren zur erkennung mindestens eines definierten, durch hidden-markov-modelle modellierten musters in einem zeitvarianten messignal, welches von mindestens einem störsignal überlagert wird |
WO1996036008A1 (de) * | 1995-05-09 | 1996-11-14 | International Business Machines Corporation | Hintergrundbereinigung bei elektronisch abgetasteten bildern |
IT1284432B1 (it) | 1996-03-22 | 1998-05-21 | De La Rue Giori Sa | Procedimento di controllo automatico della qualita' di stampa di un'immagine policroma |
US5915039A (en) * | 1996-11-12 | 1999-06-22 | International Business Machines Corporation | Method and means for extracting fixed-pitch characters on noisy images with complex background prior to character recognition |
-
1999
- 1999-06-21 MC MC2427A patent/MC2491A1/xx unknown
-
2000
- 2000-06-06 CA CA002310874A patent/CA2310874A1/en not_active Abandoned
- 2000-06-07 AU AU39370/00A patent/AU767855B2/en not_active Ceased
- 2000-06-19 DE DE60032413T patent/DE60032413T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-19 AT AT00810530T patent/ATE349047T1/de not_active IP Right Cessation
- 2000-06-19 EP EP00810530A patent/EP1063606B1/fr not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-19 US US09/596,546 patent/US6690824B1/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-20 UA UA2000063568A patent/UA70933C2/uk unknown
- 2000-06-20 CN CNB001186604A patent/CN1172264C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-20 KR KR1020000033785A patent/KR100691651B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2000-06-21 JP JP2000186093A patent/JP4593729B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE60032413D1 (de) | 2007-02-01 |
JP2001022892A (ja) | 2001-01-26 |
JP4593729B2 (ja) | 2010-12-08 |
ATE349047T1 (de) | 2007-01-15 |
MC2491A1 (fr) | 1999-11-22 |
DE60032413T2 (de) | 2007-09-27 |
KR20010015046A (ko) | 2001-02-26 |
US6690824B1 (en) | 2004-02-10 |
CN1172264C (zh) | 2004-10-20 |
CN1282070A (zh) | 2001-01-31 |
AU767855B2 (en) | 2003-11-27 |
EP1063606B1 (fr) | 2006-12-20 |
EP1063606A3 (fr) | 2003-01-08 |
AU3937000A (en) | 2001-01-04 |
CA2310874A1 (en) | 2000-12-21 |
EP1063606A2 (fr) | 2000-12-27 |
KR100691651B1 (ko) | 2007-03-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
UA70933C2 (uk) | Автоматичне розпізнавання символів на структурованому фоні за допомогою комбінування моделей фону і символів | |
JP4857173B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
RU2582860C2 (ru) | Система и способ считывания серийного номера бумажного листа | |
KR101831783B1 (ko) | 출력 인쇄물에 포함된 이미지 및 텍스트 인식 장치 및 그 방법 | |
US5805740A (en) | Bar-code field detecting apparatus performing differential process and bar-code reading apparatus | |
Lampert et al. | Printing technique classification for document counterfeit detection | |
Yamaguchi et al. | Digit classification on signboards for telephone number recognition | |
JP3018949B2 (ja) | 文字読取装置およびその方法 | |
JP6010318B2 (ja) | 画像検査装置、画像検査方法、及びプログラム | |
US3201752A (en) | Reading machine with mark separation | |
KR20190119470A (ko) | 지폐 일련번호 인식 장치 및 방법 | |
JP4623377B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
Schulze et al. | Using DCT features for printing technique and copy detection | |
CN116469090A (zh) | 喷码图案的检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
RU2249251C2 (ru) | Автоматическое распознавание символов на структурированном фоне при помощи комбинирования моделей фона и символов | |
EP4102471A1 (en) | Method for identifying wire markings | |
JPH06203204A (ja) | 文字認識装置 | |
JP2001353955A (ja) | 印刷物及び印刷物の作成方法 | |
US6678427B1 (en) | Document identification registration system | |
JPS63184181A (ja) | 光学文字認識装置 | |
US11521403B2 (en) | Image processing device for a read image of an original | |
JP7202520B2 (ja) | 画像処理装置 | |
JP4271428B2 (ja) | 文字認識方法および文字認識装置 | |
Verikas et al. | Increasing Colour Image Segmentation Accuracy by means of fuzzy post-processing | |
Kang et al. | Design and Implementation of Driver's License Recognition System |