説明

株式会社富士通コンピュータテクノロジーズにより出願された特許

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【課題】各テナントの売上を管理するための売上管理データを,種々のレシートから文字認識により収集するときに必要となる定義データを効率よく作成できるようにする。
【解決手段】定義入力画面表示部12は,売上管理項目の情報の表示とレシートのイメージデータの表示とを含む定義入力画面を表示する。入力データ処理部13は,定義入力画面から,レシートの読取項目と,イメージデータにおける読取項目に対応する金額欄の位置情報と,読取項目と売上管理項目との対応情報とを入力する。定義データ作成部14は,入力データ処理部13が入力した情報からレシート定義データを作成し,定義データ記憶部104に格納する。 (もっと読む)


【課題】各テナントの店舗から売上管理データを正確かつ効率よく収集し,テナント売上管理業務におけるスピード化,効率化を図る。
【解決手段】レシート画像から読み取られた認識文字について,レシートデータ抽出部141は,店舗ごとに異なる定義データに登録された項目名称の文字列に一致する認識文字を抽出し,同一名称判定部140は,抽出された認識文字に該当する項目名称が,定義データ中でレシート内に同一の項目名称を持つ他の文字列が存在すると定義されている場合に,定義データに登録されたアンカー文字または複数のキーワードに一致する認識文字の位置を取得し,レシートデータ特定部144は,その位置と抽出された認識文字の位置とを用いて金額項目を表す認識文字を抽出し,売上管理データ生成部15は,項目名称に一致する認識文字と金額項目を表す認識文字とから認識結果のデータを出力または記憶する。 (もっと読む)


【課題】各テナントの店舗から売上管理データを正確かつ効率よく収集し,テナント売上管理業務におけるスピード化,効率化を図る。
【解決手段】レシート画像から読み取られた認識文字について,レシートデータ抽出部141は,店舗ごとに異なる定義データに登録されたレシート内の項目名称の文字列とレシート内位置からの金額項目の位置データとから認識文字を抽出し,傾き検出部142は,抽出された認識文字の位置データから認識文字の傾きを検出し,傾き補正部143は,認識文字の傾きが検出された場合に,該当する金額項目の位置データを検出された傾きに応じて補正し,レシートデータ特定部144は,補正された位置データを用いて認識文字と位置データから金額項目を表す認識文字を抽出し,売上管理データ生成部15は,項目名称に一致する認識文字と金額項目を表す認識文字とから認識結果のデータを出力または記憶する。 (もっと読む)


【課題】携帯電話で利用するデータのセキュリティを向上する。
【解決手段】住所録のCSVデータを取得し(S10)、CSVデータを利用する携帯電話14の端末番号と、CSVデータのユーザが定めるパスワードを取得し(S18)、CSVデータと、端末番号とパスワードを組み合わせた暗号化コードと、からQRコードを生成し、出力する(S22)。これにより、QRコードが出力された紙媒体18を紛失した場合でも、CSVデータに含まれる個人情報の流出になる可能性を低減することができる。 (もっと読む)


【課題】より短い時間で精度の高いシミュレーションを行うこと。
【解決手段】モデル変換プログラムは、コンピュータに以下のような処理を実行させる。すなわち、モデル変換プログラムは、動力部、動力伝達部、および駆動部を備えたシミュレーション対象の装置のモデルデータ13aを取得する処理を実行させる。モデル変換プログラムは、モデルデータ13aに基づいて、動力部および動力伝達部が組み合わされた単一の新たな動力部のモデルを生成する処理を実行させる。 (もっと読む)


【課題】 バーコード等のシンボルコードを認識するシンボルコード認識装置等に関し、帳票用紙等を読み込んで得た画像からシンボルコードを正確に抽出する。
【解決手段】 シンボルコードが記録された画像を構成する画素のうちの互いに平行な第1ピッチの各走査線上の画素の変化パターンに基づいて、該各走査線上の、シンボルコードに重なる一次元領域を抽出し、隣接する走査線上の一次元領域内の画素の変化パターンの類似性に基づいて隣接する走査線上の一次元領域を互いに統合することにより、画像上のシンボルコードが記録された二次元領域を抽出し、抽出された二次元領域に記録されているシンボルコードの内容を認識する。 (もっと読む)


【課題】ソフトウェアのモデルを表すデータを、ソースコードの自動生成に適合するように生成し、ソフトウェアの生産性を向上させる。
【解決手段】メタモデルは、ソフトウェアが含む部品をメタモデル化したメタ部品クラスの定義を含み、UMLで表記された第1のクラス図により、ソフトウェアをメタモデル化して表すものである。プログラムにしたがってコンピュータは、メタモデルを取得し、ソフトウェアに含まれる部品を表す部品クラスを、メタ部品クラスのサブクラスとして定義することにより、ソフトウェアをメタモデルにしたがってモデル化したモデルを、部品クラスを含みUMLで表記される第2のクラス図として生成する。コンピュータはさらに、部品クラスからメタ部品クラスへの汎化とメタモデルに基づいて、部品クラスが部品をモデル化したクラスであるという第2のクラス図の意味を形式言語により表す意味モデルを生成する。 (もっと読む)


【課題】低解像度で低品質な画像から2次元コードを読み取る。
【解決手段】2次元コード抽出手段13は、入力画像データを2値化した2値化画像に所定のぼかし処理を施し、暗画素が所定の割合以上に分布している画素集合を検出し、2次元コード候補とする。さらに、2値画像を用いて2次元コード候補が2次元コードの特徴を満たすかどうかを判定し、2次元コードを特定する。2次元コード認識手段14は、2次元コードに対応する2値画像から基準画像パタンを検出する。基準画像パタンに基づく仮モジュールを2値化した2次元コードの画像に割り当て、デコード処理を行う。 (もっと読む)


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