【課題】 文書に記された文字をより高精度に認識するための新たな仕組みを提供する。
【解決手段】分野別に分類された用語又は文字をそれぞれ記憶した複数の分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃを用意しておき、文書に記された内容が属する分野を判定する。そして、複数の分野別用語辞書データベース１１ａ，１１ｂ，１１ｃの中から、判定された分野に関連する分野別用語辞書データベースを選択し、その分野別用語辞書データベースに記憶されている用語又は文字を候補として文字認識を行う。このようにすれば、文書の内容が属する分野を判定したうえで、その分野に応じた適切な分野別用語辞書データベースを選択し、それを利用して文字認識を行うので、認識精度の向上を期待することができる。 （もっと読む）

【課題】未知の照明条件に対し頑健な文字認識の実現。
【解決手段】複数の異なる二値化手段と、それらから得られる文字パタン候補を統合する手段と、文字パタン候補を解析して文字列として認識する手段。 （もっと読む）

【課題】画像中の文字に対する認識能力を改善する文字認識プログラム、文字認識方法および文字認識装置を提供すること。
【解決手段】コンピュータを、入力画像から複数のテキスト列を抽出するテキスト列抽出手段と、テキスト列のそれぞれの一つ以上の特徴を認識する特徴認識手段と、特徴認識手段によって認識された特徴とオリジナルの文字画像とを利用することにより、テキスト列のそれぞれのための合成文字画像を生成する合成パターン生成手段と、合成文字画像を利用することにより、テキスト列のそれぞれのための合成辞書を生成する合成辞書生成手段と、合成辞書を利用することにより、テキスト列のそれぞれの文字を認識するテキスト列認識手段として機能させる。 （もっと読む）

【課題】 紙媒体上の画像の改ざんを鑑定するに際し、演算負荷を軽減して演算時間を抑制することができる画像処理システムを提供する。
【解決手段】 定型的なフォームに基づいた原本紙媒体上の画像をスキャナ２２７０によって読み取り、該読み取り画像内の可変領域６０２の特徴量を抽出してＩＤ管理部２３８０に格納する。さらに、前記定型的なフォームに基づいた鑑定対象紙媒体上の画像をスキャナ２２７０によって読み取り、該読み取り画像内の可変領域６０２の特徴量を抽出する。鑑定部２３９０は、この特徴量とＩＤ管理部２３８０に格納された前記特徴量とを照合して、鑑定対象紙媒体上の画像に改ざんがないかを鑑定する。前記可変領域６０２は、前記定型的なフォーム内において指定する。 （もっと読む）

【課題】
学習の容易な統計的手法を用いて、小領域ごとに文字領域とそれ以外の領域を分離し、その結果を統合することで、信頼性の高い文字領域抽出結果を得ることができる。
【解決手段】
文字・罫線抽出装置１１は、処理対象画像中の文字または罫線を抽出するものであって、処理対象画像をｎ×ｍ個の画素からなる小領域Ｒに分割する処理対象画像分割手段１１１と、処理対象画像分割手段１１１により分割した各小領域Ｒごとに、当該領域Ｒに文字または罫線が含まれるか否かを、小領域Ｒの位置をずらして繰り返して判定する文字・罫線領域判定手段１１２と、文字・罫線領域判定手段１１２により各画素について判定した結果を統合することで、処理対象画像から文字・罫線を分離する文字・罫線抽出手段１１３とを備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】
撮像素子から出力される複数の色信号に基づいて高速かつ高精度でパターン認識を行う。
【解決手段】
パターン認識の対象を撮像し、撮像信号を画素単位にＲＧＢ信号１１として出力する撮像部１と、ＲＧＢ信号１１中から最も画素密度の高いＧ信号１２のみを取り出すＧ成分分離部２と、Ｇ成分分離部２で取り出されたＧ信号１２から輝度信号（Ｙ信号）を求めるフォーマット変換部３と、フォーマット変換部３からＹ信号１４を取り出すＹ成分分離部４とを備える。パターン認識処理部５は、ＲＧＢ信号中から最も画素密度の高いＧ信号のみから求めたＹ信号１４に基づいてパターン認識を行う。 （もっと読む）