【課題】差出人領域を宛先として誤認識してしまうことを効果的に防止し、高精度な宛先認識結果を得られるようにする。
【解決手段】宛先認識装置は、配達物の宛先を認識するものであり、配達物における差出人領域の少なくとも記載位置、文字行数、及び文字行長さを含む記載様式をデータベースに記憶している。スキャナによって画像１００が得られると、この画像から宛先領域の候補領域１０３が複数抽出される。抽出された候補の記載様式が、データベースに記憶されている差出人領域の記載様式に適合するか否かが判定される。候補の記載様式がその記載様式に適合すると判定された場合に、その候補を宛先領域として認識することが禁止される。 （もっと読む）

【課題】同定の候補文字を高い精度で得ることができる文字同定装置を提供する。
【解決手段】ＯＣＲ認識部１１１は、外字のドットパターンと文字のドットパターンとに基づいて、処理対象である外字を同定する第１の候補文字を抽出する。表示用候補文字リスト生成部１１３は、字形要素辞書１４に格納された文字についての部首の字形要素情報と、外字字形要素格納ファイル３に格納された外字についての部首の字形要素情報とに基づいて、処理対象である外字を同定する第２の候補文字を抽出し、字形要素辞書１４に格納された文字についての部分の字形要素情報と、外字字形要素格納ファイル３に格納された外字についての部分の字形要素情報とに基づいて、処理対象である外字を同定する第３の候補文字を抽出する。 （もっと読む）

【課題】
本発明の目的は、ノート等の情報をより簡単に検索の可能にする文房具を提供することにある。
【解決手段】
本発明の書き込み記録用媒体は、筆記具によって書き込み可能な平面を有する書き込み記録用媒体であって、前記書き込み可能な平面には、前記筆記具による書き込み以外に、複数のタグのセットを有することを特徴とする。また、本発明の書き込み記録用媒体の好ましい実施態様において、前記書き込み記録用媒体が、紙製品又はクリアファイルからなることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】画像から迅速に文字を認識することができる情報処理装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る携帯電話機は、画像から語句の認識を行う装置である。携帯電話機は、動画像を撮影する撮像部８と、撮影された動画像を構成する連続した画像を順次取得し、該画像の所定位置にある語句を示すＩＤを取得する文字列取得部２１、文字列照合部２２、語句ＩＤ取得部２３と、取得したＩＤを格納するＦＩＦＯバッファ１６と、ＦＩＦＯバッファ１６において最も多く格納されているＩＤを認識結果として決定する認識決定部２４とを備える。 （もっと読む）

【課題】ナンバープレートの文字認識処理結果の確度があまり高くないような場合でも，精度の高いナンバープレートの文字の認識が可能となる技術を提供する。
【解決手段】ナンバープレート認識装置１０において，画像入力部１１は，撮像装置２０により撮影された画像を入力する。領域抽出部１２は，入力された画像からナンバープレートの領域を抽出する。認識処理部１３は，抽出されたナンバープレートの領域に対して，ナンバープレートの文字認識処理を実行する。文字認識候補判定部１４は，文字認識処理の結果として複数の文字認識候補が得られた場合に，文字認識処理の結果以外の情報である，撮像装置に対応付けられた補助情報を用いた判定により，複数の文字認識候補から画像に写る車両のナンバープレートに記載された文字を特定する。認識結果出力部１５は，ナンバープレートの文字の認識結果を出力する。 （もっと読む）

【課題】ユーザの操作にかかる負担を軽減し、より簡便に名刺情報の検索を行う。
【解決手段】複合機１は、名刺から画像情報を取得するイメージスキャナ２と、名刺情報抽出部５１と、名刺情報検索部５２と、を備える。名刺情報抽出部５１は、イメージスキャナ２の得た画像情報から名刺情報を抽出し、名刺情報検索部５２はこの名刺情報によって、名刺情報記憶部５４内の情報を検索する。こうして、名刺をスキャンすることで、名刺情報を検索できる。 （もっと読む）

【課題】GコードやＵＲＬなどの識別文字をペン型の読取装置にて光学的に読取り、ＴＶ番組の録画予約等を実現する技術においては、最初や最後の識別文字列が的確にスキャンできない事態が想定される。また、複数の録画予約等を実行するために、何度もスキャン処理を行なう必要があり、不便であるという課題がある。
【解決手段】本発明は、撮影により画像を取得してその画像を所定の認識ルールで文字認識することにより、その画像中に含まれている一以上のコードを抽出し、これに基づいて録画予約、視聴予約が可能となるＡＶリモコン装置を提案するものである。 （もっと読む）

少なくとも１つのアイテムに対する光学式文字認識（ＯＣＲ）の精度を向上させるシステムおよび／または方法において、少なくとも１つのＯＣＲモジュールから、ＯＣＲスキャニングのＯＣＲ結果を取得することと；ＯＣＲ結果の少なくとも一部分を使用して、少なくとも１つのＯＣＲシードを生成させることと；ＯＣＲシードの少なくとも一部分を使用して、少なくとも１つのＯＣＲ学習セットを生成させることと；ＯＣＲ学習セットを少なくとも１つのアイテムに適用して、付加的な光学式文字認識（ＯＣＲ）結果を取得することとを含む。 （もっと読む）

【課題】 認識辞書および単語辞書以外の辞書を用いることなく、認識文字列内の誤りを正しい文字に訂正することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【解決手段】 マッチング部１８は、文字画像の特徴量と文字認識辞書１４の文字の特徴量とから算出した類似度に基づいて、第１候補〜第５候補までの候補文字を抽出する。文字列生成部１９は、第１候補の候補文字からなる認識結果文字列を生成する。単語列生成部２１は、認識結果文字列から単語辞書２４を用いて単語文字列を生成する。置き換え判定部２２は、識結果文字列と単語文字列とを比較し、文字の一致不一致および文字の類似度によって、文字を置き換えるか否かを判定する。置き換え部２３は、置き換え判定部２２によって置き換えると判定された文字を単語文字列の文字で置き換え、置き換えた認識結果文字列を出力装置３に送信して出力する。 （もっと読む）

【課題】文字認識結果として得られた文字が正しいかを精度良く検証すること。
【解決手段】検証装置は、文字画像が入力されると、入力された文字画像に対して文字認識処理を実行する。また、検証装置は、第１の文字に対する文字認識処理にて誤認識した結果得られる可能性のある第２の文字と第１の文字とを区別する条件と、第１の文字及び第２の文字の各文字に関して、文字画像に含まれる文字の当文字画像内での大きさを示す情報と、当文字と近傍にある他の文字との関連性を示す情報と、当文字に対する文字認識処理の結果の確からしさを示す情報とのうち少なくともいずれか１つを含む属性値とを用いて、文字画像に含まれる文字の文字認識処理の結果が第１の文字である場合に結果の正誤を検証する検証式を作成する。また、検証装置は、文字認識処理の結果に第１の文字が含まれているかを識別し、含まれていると識別した場合に、作成した検証式を用いて検証を行う。 （もっと読む）

【課題】画像の属性を、精度よく判定する。
【解決手段】特徴抽出部は、処理対象画像が示すオブジェクト画像の特徴を抽出するための特徴抽出画像処理を行う。属性判定部は、オブジェクト画像と、処理対象画像に対し特徴抽出画像処理が行われることにより得られる処理済画像が示す、オブジェクト画像の状態が変化した変化後オブジェクト画像とに基づいて、オブジェクト画像の属性を判定する。 （もっと読む）

【課題】文字認識や音声認識によりテキストデータを生成するに当たり、簡単に高速で候補文字の補正処理を行うことができ、認識エラーの発生を抑制してユーザによる手作業を縮小し、認識精度を向上することができる文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに音声認識システム及び音声認識プログラムを提供する。
【解決手段】文書サーバなどに保存されている多数の文書から、特定のユーザに関連の深い文書を自動的に取得し、その文書から特徴的な語、そのユーザに関わりの深い語を抽出して、文字認識や音声認識に用いるユーザ専用にカスタマイズされた用語辞書に追加、あるいは重み付けを更新する。 （もっと読む）

【課題】軸重計測装置の計測精度を確認するための走行試験を、道路規制をすることなく行えるとともに、計測精度の履歴を容易に把握できるようにする。
【解決手段】軸重計測装置２０Ａの計測装置本体５には、試験車両の車両ナンバー、既知の軸重、既知の総重量が既知データとして予め記憶されるとともに、計測精度の判定に用いる判定用データとして、軸重の誤差の許容範囲および総重量の誤差の許容範囲が予め記憶され、走行する車両のナンバープレートを撮像カメラ４で撮像して車両ナンバーを読み取って試験車両を識別し、識別した試験車両について、荷重センサＳ１〜Ｓ３に基づいて、計測された軸重および総重量と、前記既知の軸重および既知の総重量との誤差をそれぞれ算出し、前記誤差の許容範囲内であるか否かによって計測精度を判定している。 （もっと読む）

【課題】入力パターンの各カテゴリに対する類似度を過去の認識結果に基づいて評価した値で認識結果を判定でき、効率的に精度の高いパターン認識を実現するパターン認識方法、文字認識方法、パターン認識プログラム、文字認識プログラム、パターン認識装置および文字認識装置を提供する。
【解決手段】パターン認識処理では、認識用の辞書に登録されている複数のカテゴリに対する入力パターンの類似度を算出し、算出した類似度を正解である条件で当該類似度となる確率と正解でないという条件で当該類似度となる確率とから得られる第１評価値に変換し、その第１評価値と事前確率とから第２評価値を算出し、第２評価値が最大となるカテゴリを選択するようにしたものである。 （もっと読む）

【課題】画像内の切れ目のある線を実線化する場合にあって、切れ目のある線以外のものを切れ目のある線として実線化してしまうことを抑制するようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の画像受付手段は画像を受け付け、連続度数画像作成手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像内における黒画素又は白画素が連続する度数を画素値として有する連続度数画像を作成し、実線化手段は、前記連続度数画像作成手段によって作成された連続度数画像に基づいて、切れ目のある線を実線に変更する実線化を行う。 （もっと読む）

【課題】計量器の検針を完全に自動化する自動検針システムを提供する。
【解決手段】計量器２による計量値が表示される検針窓２００を周期的に撮像する撮像装置１０と、撮像装置により周期的に撮像される検針窓の撮像画像に対して文字認識処理を行い、検針窓に表示される数字を逐次認識する自動検針装置２０と、自動検針装置２０の検診結果に応じて計量値を所定の外部装置に通知する計量値通知装置４０とを備える。自動検針装置２０は、文字認識により認識した数字が前回の文字認識により認識した数字と異なる場合にのみパルス信号を計量値通知装置４０に送信する。計量値通知装置４０は、パルス信号をカウントし、カウント値から計量値を導出する。 （もっと読む）

【課題】文字情報と文字画像が混在している文書の文字画像を認識する場合において、文字画像を単独で認識する場合に比べて認識率を向上させるようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の文書受付手段は、文字情報と文字画像が混在している文書を受け付け、文字情報抽出手段は、前記文書受付手段によって受け付けられた文書から文字情報を抽出し、文字画像抽出手段は、前記文書受付手段によって受け付けられた文書から文字画像を抽出し、文字認識手段は、文字画像を認識し、文字認識制御手段は、前記文字画像抽出手段によって抽出された文字画像の周辺に位置する文字情報に基づいて、該文字画像を前記文字認識手段に認識させるように制御し、文書整形手段は、前記文字情報抽出手段によって抽出された文字情報と前記文字認識手段による認識結果に基づいて、前記文書を整形する。 （もっと読む）

【課題】文字画像と文字情報とが混在した電子文書に対する文字認識の精度を向上させる。
【解決手段】電子文書処理装置１０は、文字情報と文字画像とを含む電子文書を取得し、電子文書に含まれる文字情報と文字画像の少なくとも一部を処理対象文字列に設定し、処理対象文字列に含まれる少なくとも１つの文字画像を文字認識した結果得られた複数の文字候補を、その評価値と共に生成する。また、電子文書処理装置１０は、複数の文字情報に対して他の文字情報との共起関係に基づく関係評価値を保持し、複数の文字候補毎に、処理対象文字列に含まれる少なくとも１つの文字情報との共起関係に基づく関係評価値を取得し、複数の文字候補毎の、生成された評価値と、取得された関係評価値とに基づく評価に応じて、複数の文字候補の中から文字認識した文字画像に対応する文字情報を選択する。 （もっと読む）

【課題】 電子文書内にフォントデータを格納するようにした場合、ファイルサイズが増加してしまうという問題があった。また、描画するテキストの位置が、文書画像中の各文字画像の位置と合うようにしたい。
【解決手段】 本発明では、文書画像内の複数の文字画像に対して文字認識処理を行い、各文字画像に対応する文字コードを得る。幅の異なる複数種類の字形データの中から、各文字画像の文字の幅（或いは文字送り幅）に適合する字形データの種類を選択する。次に、文書画像と、文字認識して得た複数の文字コードと、複数の異なる文字コードで共通利用させるための複数種類の字形データと、複数の文字コードの描画の際に使用する前記選択した字形データの種類を示すデータとを格納した電子文書を生成し、指定された送信先へ送信する。 （もっと読む）

【課題】紙葉類の処理総数に対して、記番号が認識できた紙葉類の枚数の割合である認識可否率を十分に向上させた記番号認識装置を提供する。
【解決手段】画像処理部３４は、処理対象の桁の文字について、第１の記番号領域における文字画像、および第２の記番号領域における文字画像を読み出し（ｓ３２）、これらの論理和画像を生成する（ｓ３３）。画像処理部３４は、ｓ３３で作成した論理和画像におけるドット片の数が複数であれば（ｓ３４）、各ドット片の周囲長さを検出する（ｓ３５）。そして、周囲長さが最大であるドット片を、対象文字として抽出する（ｓ３６）。画像処理部３４は、ｓ３６で生成したドット片にかかる文字を認識し、ここで認識できた文字を、対象桁の文字に設定する（ｓ３７）。画像処理部３４は、未処理の桁があれば（ｓ３８）、ｓ３１に戻り、上述した処理を繰り返す。 （もっと読む）