【課題】 イメージデータを用いた文字認識を高速化する。
【解決手段】 文字が印字された印刷媒体をスキャンして、２値化されたイメージデータに基づいて、印字された文字のイメージを含む所定形状の領域の２値化イメージデータを切り出す（Ｓ１１）。切り出された２値化イメージデータにおける、文字を構成する領域の比率を算出する（Ｓ１２）。各文字パターンデータに含まれる文字を構成する領域の比率に基づいてグループ分けされた複数の文字グループのうち、算出された比率に対応する文字グループを特定する（Ｓ１３）。そして、特定された文字グループに属する文字パターンデータと切り出された２値化イメージデータに含まれる文字イメージとのマッチング処理を行って文字を特定する（１４，Ｓ１５）。
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【課題】磁気インク文字列をＭＩＣＲと画像で認識し、文字列の桁ずれを修正して、文字認識の信頼性を向上させる。
【解決手段】磁気インクで印字された文字列の磁気を検出し、磁気データを出力する磁気データ読取部１１０と、磁気インクで印字された文字列を光学的に読みとって、画像データを出力する画像読取部１００と、磁気データを用いて文字認識を行い、磁気認識結果文字列３２５を得る磁気認識部３２０と、画像データを用いて文字認識を行い、画像認識結果文字列３１５を得る画像認識部３１０と、磁気認識結果文字列３２５と画像認識結果文字列３１５との間の桁ずれを検知する桁ずれ検知処理と、桁ずれを修正し、対応する桁同士を対応させる桁ずれ修正処理と、桁ずれ修正後の対応関係に基づいて、磁気認識結果文字列３２５及び画像認識結果文字列３１５の対応する桁同士を比較し、統合認識結果３３５を出力する認識結果比較部３３０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】精度よくかつ高速に日本語と英語の識別を行うと共に、識別する範囲についても各文字領域毎に、またページ単位毎に両者を識別できる。
【解決手段】入力文書画像１０１を縮小１０２した後、黒画素連結成分を抽出１０３し、それらを統合して文字領域を生成１０４する。生成した文字領域について、日英判別手段１０５は、連結成分の長さを基にその成分を分類し、分類結果の集計値を基に日本語領域であるか英語領域であるかを判別する。 （もっと読む）

【課題】 オペレータに区分情報領域の検知結果を確認させることができ、バルク書状に対する適切なカーソル指定を促すことができる。この結果として、当該区分機における区分情報領域の誤検知による区分情報の誤認識及び誤区分を低減することが可能となる。
【解決手段】 同一サイズであり、かつ、検知される区分情報領域も同一である紙葉類としてのバルク書状を所定値以上連続して処理しているか否かによりバルク書状を大量に処理しているか否かを判断し、バルク書状を大量に処理していると判断した場合、認識ユニットによる区分情報領域の検知結果をオペレーションパネルに表示するようにしたものである。 （もっと読む）

【課題】辞書に表構造データを登録する際、各セル領域に分割する罫線の位置情報を登録し、その情報より表構造を推測し処理対象セルを特定する帳票処理装置を提供する。
【解決手段】 罫線により構成される表構造を持つ帳票の基準表構造データを保持する表構造データ辞書と、前記帳票と同種別の帳票イメージが入力されると、対応する前記表構造データを用いて処理対象のセル領域を特定する処理対象領域決定部を有する帳票処理装置において、前記表構造データには罫線の位置情報を含み、処理対象領域決定部は、前記帳票イメージの表構造に含まれる罫線情報と前記基準表構造データに含まれる罫線情報が一致しない場合に、前記罫線の位置情報を用いて罫線の補間または特定を行う。 （もっと読む）

【課題】プリンタによる一定ピッチの印刷に対して、読取フィールドの仕様をテキスト情報を用いて簡潔に定義し、印刷により生じた印字文字の左右の位置ずれやノイズにより読取フィールドの位置が抽出しにくい状況が発生した際に位置ずれの補正を正しく行い、またノイズに対する頑健性を向上する。
【解決手段】プレ印字および読取対象文字において必須文字を含む文字の並びおよび文字ピッチを定義する印字定義を用いて画像から得られるブロックと印字定義を位置合わせするブロック位置あわせ部１５により、印字位置と想定される位置の補正を行う。 （もっと読む）

【課題】セル配置が均一な升目状でない多様な表であっても、表構造を適切に解析できる文書処理装置を提供すること
【解決手段】 文書画像に対してレイアウト解析を行うことにより、前記文書画像から表領域に相当する部分画像を抽出するレイアウト解析手段と、前記部分画像から、前記表領域に含まれるセルの構造を表すセル特徴を抽出するセル特徴抽出手段と、前記部分画像に文字認識処理を施すことにより、前記セルに対応する表要素を抽出する表要素抽出手段と、前記セル特徴を用い、複数個のセルが一つのセルに簡略化された簡略セルを検出する簡略セル検出手段と、前記簡略セルの表要素を別のセルに分配して挿入するとともに、前記簡略セルを削除する簡略セル処理手段と、を具備する。 （もっと読む）

【課題】 活字と手書き文字が混在した文書における手書き文字の認識率を高めることが可能な文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムを提供する。
【解決手段】 活字と手書き文字が混在した文書の入力画像が画像入力部１１により生成された後、２値化部１２で２値化される。２値化データに対し、文字切り出し部１５によって１文字単位の切り出しを行い、それぞれの文字に対する異なる複数の特徴量を特徴量算出部１６によって算出する。得られた特徴量を用いて、活字手書文字分離部１９により活字と手書文字の分離を行うことで、手書き文字の認識率を上げることができる。 （もっと読む）

【課題】 活字と手書き文字が混在した文書の電子化を可能とした文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムを提供する。
【解決手段】 画像入力部１１によって、活字と手書き文字が混在した原稿の画像が生成され、この画像は活字部／手書き部分離処理部１２によって、前記活字による活字部と前記手書き文字による手書き部とに分離される。それぞれに対し、活字部ＯＣＲ処理部１３と手書き部ＯＣＲ処理部１８によりＯＣＲ処理が行われ、活字ＯＣＲの結果は登録辞書１７に登録される。手書き部ＯＣＲ処理部１８による手書き部の認識候補が複数で、その近傍の活字ＯＣＲ結果に一致する活字があったとき、この活字を利用して手書き部のＯＣＲ処理を行い、この結果をＯＣＲ結果合成処理部２１で活字ＯＣＲに合成する。 （もっと読む）

【課題】 活字と手書き文字が混在した文書における手書き文字の認識率を高めることが可能な文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラムを提供する。
【解決手段】 画像入力部１１により活字と手書き文字が混在した文書の入力画像を生成し、これを２値化部１２で２値化する。２値化画像に対し、文書構造解析部１４によって、段落や行に基づいて複数の文章領域に分けてブロック化し、それぞれの文章領域に対して１文字単位の文字切り出しを文字切り出し部１５により行う。また、文書構造解析および文字切り出しの結果を用いて、文章領域毎に特徴量を特徴量算出部１６により算出する。特徴量集計部は、特徴量を集計し、活字と手書き文字を分離するための分離係数を求める。活字手書文字分離部１８は、分離係数に基づいて入力画像または文書構造解析部１４の出力画像に対する活字と手書文字の分離を行い、それぞれの抽出画像を得る。 （もっと読む）

【課題】複数の紙葉類に記載された個々の文字列を高速に認識できるようにする。
【解決手段】ラインカメラ２は、文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像する。画像作成部３は、ラインカメラ２により撮像された結果から画像を作成する。認識部６は、画像作成部３により作成された画像から複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う。上記認識部６は、１枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、２枚目以降の紙葉類上の文字列については、前に抽出した文字列との重ね合わせを行って不一致となる文字に対してのみ文字認識を実施する。 （もっと読む）

【課題】非ドロップアウトカラーによる背景や地紋等があっても、正確に文字を認識できる文字認識装置およびその認識方法を提供。
【解決手段】文字認識システム10は、文字認識装置内に取り込んだ画像を画像メモリに格納し、画像メモリから読み出した画像をフォーマット作成部22に供給して、この画像に対するフォーマット情報を作成し、作成したフォーマット情報をストレージに格納して、登録し、認識部24で文字認識用に取り込んだ画像に該当するフォーマット情報の選択、取り込んだ画像に対する座標補正、座標補正した画像からの対象画像の切出し、差分画像の生成および文字認識を順に行って、被写体が、たとえば非ドロップアウトカラーの帳票であっても、正確に文字を認識する。 （もっと読む）

本発明は、アドレス情報２を含む、各郵便物の表面のデジタル画像１を得ること、ビデオ符号化システムにおいて、郵便物の識別子すなわち識別マークを郵便物のデジタル画像と関連付けることからなる郵便物を処理する方法に関する。本発明は、識別子として働くシグネチャを抽出するために前記デジタル画像を処理することを特徴とする。前記シグネチャは、デジタル画像の物理的特徴を表す第１成分およびアドレスブロックのテキストを記述するためにある、第２成分ＳＣを含む。前記方法は、遅延ラインなしのメール操作機において瞬時のビデオ符号化を作成するのに用いられることができる。
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【課題】 手書きの文字や、図形等の加筆属性の異なるストロークデータの分割精度を向上することを目的とする。
【解決手段】 複数の手書きストロークデータを受信するデータ受信手段２０１と、ストロークデータに対し、筆記角度に依存せず任意の頂点数を持つ正多角形状の占有領域を作成し、占有領域同士の重複領域を算出することにより、複数のストローク群への結合を行うストローク群生成手段２０２と、ストローク群生成手段２０２により生成されたストローク群に対して代表的なストロークサイズを推定するストロークサイズ推定手段２０３と、ストロークサイズ推定手段により推定されたストロークサイズを用いてストローク群の再生成を行うストローク群分割手段２０４と、を有することによって上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】文字と罫線が一部で接触あるいは重なった二値画像や濃淡画像から罫線を確実・容易に除去できる罫線除去方法を提供する。
【解決手段】文字と罫線を含む入力画像上に罫線と交差する方向にしきい値を分布させ、このしきい値を用いて前記入力画像をしきい値処理することにより前記入力画像から罫線を除去する方法において、前記しきい値を罫線の部分で凸型をなす形状に分布させる。 （もっと読む）

【課題】 光学読取装置による誤認識を抑制することができ、それによって読取率を向上させることができる、磁気インク文字読取装置、磁気インク文字読取方法、及びプログラム、並びにＰＯＳ端末装置を提供する。
【解決手段】 磁気インク文字の文字列を読取る磁気インク文字読取装置１は、磁気読取機構４５と、光学読取機構４７とを備える。磁気読取結果と光学読取結果とを比較し（ステップＳ５）、結果が異なる場合には、再度光学認識処理を実施する。読取対象の位置を比較し（ステップＳ６）、文字列と直角な方向で位置がずれている読取対象を特定し（ステップＳ７）、その読取対象を再認識処理する。再認識処理位置は、位置がずれている読取対象の近傍で、文字列と直角な方向の位置は、磁気読取結果と光学読取結果が一致している読取対象の位置とする（ステップＳ８，９）。 （もっと読む）

【課題】 被処理媒体に磁気インク文字を連ねて形成された文字列を読取る際に、サインや背景模様などの影響による光学読取装置の誤読取を抑制することができ、それによって読取率を向上させることができる、磁気インク文字読取装置、磁気インク文字読取装置の制御方法、磁気インク文字読取方法、及びプログラム、並びにＰＯＳ端末装置を提供する。
【解決手段】 磁気インク文字の文字列を読取る磁気文字読取装置は、磁気読取機構４５を有する磁気読取部と、光学読取機構４７を有する光学読取部とを備える。磁気読取結果と光学読取結果とを比較し（ステップＳ５）、結果が異なる場合には、再度光学読取を実施する（ステップＳ６）。再度光学読取を実施する場合には、磁気読取結果光学読取結果とが異なる読取対象を少なくとも含む２値化画像を形成するときの閾値を変更する。 （もっと読む）

【課題】 少ない情報記憶並びに演算量で迅速に文字方向を識別する。
【解決手段】 原稿画像から文字行の行内矩形を抽出する。行内矩形の始点高さ、幅等の配置情報を固定段階に量子化し、量子化された配置情報にシンボルを付与し、行内矩形をｓ１６５、ｓ０２９・・等のシンボル系列に変換する。該シンボル系列に基いて当該文字行のエヌグラムモデルを作成する。基準文書画像から文字方向（縦書き、横書き）及びその回転方向（0度、90度・・等）別に作成したエヌグラムモデルと前記作成したエヌグラムモデルとの比較により文字行毎の行内矩形の並び傾向（出現確率）を算出する。算出された並び傾向を文字方向及び回転方向別に集計し文字方向を判断する。 （もっと読む）

【課題】 紙媒体に記された文書の内容を示すテキストデータに含まれる、活字部分の取扱と手書部分の取扱とを個別に操作しうる装置を提供すること。
【解決手段】 活字文字と手書文字とが混在する文書を走査し、前記文書の内容をビットマップとして表す文書画像データを取得する手段と、前記文書画像データから、１又は複数の活字文字が記されている活字領域の画像データと、１又は複数の手書文字が記されている手書領域の画像データとを切り出す手段と、前記活字領域の画像データと手書領域の画像データとを個別に記憶する手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】 被処理媒体に文字を連ねて形成された文字列を読取る際に、文字位置のばらつき等を考慮した広い認識処理領域の中から、読取対象文字を含む確率が高くより狭い認識処理領域を決定し、認識処理を実施することにより、読取時間の増加を抑制できる、光学読取装置、認識処理装置、文字読取方法及びプログラム、並びに磁気インク文字読取装置、及びＰＯＳ端末装置を提供する。
【解決手段】 磁気インク文字の文字列を読取る磁気文字読取装置は、画像データから文字列を含む切取り画像７０を取得し（ステップＳ２０）、認識処理を行い（ステップＳ２１）、認識できた場合は、次の認識対象範囲を予測範囲とする（ステップＳ２４）。また、認識処理を行い（ステップＳ２５）、規定距離内で認識できた場合は、次の認識対象範囲を予測範囲とし（ステップＳ２７）、規定距離内で認識できなかった場合は、次の認識対象範囲を全体とする（ステップＳ２８）。 （もっと読む）