【課題】極端な癖のある文字をOCR認識する場合に、高い認識率でかつ効率的なOCR認識を実現することが可能な仕組みを提供する。
【解決手段】読取装置から送信される画像データに含まれる文字情報の読取を実行する情報処理装置であって、前記読取装置により読み取られた文書の特定矩形領域から得られた情報を取得する画像データ取得手段と、前記画像データ取得手段で取得した前記画像データに含まれる文字情報の読取を実行する読取手段と、前記読取手段で前記画像データより読み取った読取情報を用いることにより、前記文書に書かれている文字情報を認識するためのプロファイルを特定する特定手段と、前記特定手段で特定した前記プロファイルを用いることにより前記文書に書かれている文字情報の認識を実行する文字情報認識手段と、前記文字情報認識手段で文字認識を実行した結果得られるエラー回数に応じて、適用する認識結果を決定する決定手段と、前記決定手段で決定した前記認識結果を登録する登録手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】タブレット型コンピュータにおける効率的な手書き文字認識方法およびシステムを提供する。
【解決手段】タブレット型コンピュータにおける手書き文字認識方法で使用される複数のプログラム・モジュールのうち、相対的に優先度の高い処理を行うプログラム・モジュール群はユーザフィードバックを迅速に行うことを目的とし、一方、優先度の低い処理を行うプログラム・モジュール群はバックグラウンドで実施されるテキストデータ生成処理、文字認識の精度向上処理を目的とする。複数のプログラム・モジュール群を作成することにより、従来技術を単純に組み合わせたものよりも優れたユーザ体験を手書き文字認識方法およびシステムを提供することができる。 （もっと読む）

【課題】手書きサンプルの汎用的な特徴およびユーザ固有の特徴を使用して、最小レベルのユーザ固有登録データを用いた適応的手書き認識を提供する。
【解決手段】汎用分類器およびユーザ固有分類器が認識プロセスを容易にできるようにすることによって、特定ユーザの手書きの特徴を利用して、ユーザがまだ入力していない手書き文字の特性を迅速に識別することができる。したがって、ユーザが、登録すなわち「トレーニング」データとして文字を初めに入力する必要なしに、新しい文字を認識することができる。本発明の一例では、汎用的な特徴の処理が、複数のユーザについてトレーニングされた汎用分類器によって実施される。本発明の別の例では、ユーザ固有の手書き認識を提供するために、ユーザ固有分類器を使用して、必要に応じて汎用分類器による分類を修正する。 （もっと読む）

【課題】画像データから精度よく文字認識を行うとともに、ユーザ辞書を用いた場合であっても、誤認識を避けることが可能な文字認識装置を提供する。
【解決手段】文字認識装置１は、通常辞書１０ａおよびユーザ辞書１０ｂに基づいて画像データから文字認識を行う認識手段３０と、認識後に入力装置を介して修正された文字列を学習文字列として入力する学習文字列入力手段４１と、学習文字列を構成する文字ごとに当該文字に対応する文字コードと文字パターンとを対応付けてユーザ辞書１０ｂに登録するユーザ辞書登録手段４２０と、学習文字列を学習文字列テーブル１０ｃに登録する学習文字列登録手段４２１と、を備え、認識手段３０は、ユーザ辞書１０ｂに基づいて文字認識を行った文字列が学習文字列である場合に学習文字列を認識結果とし、当該文字列が学習文字列でない場合に通常辞書１０ａに基づいて文字認識を行う。 （もっと読む）

【課題】認識率が十分に向上するまでに筆者が手書きで入力しなければならない文字数の削減を図ることが可能な文字認識装置及び文字認識プログラムを提供する。
【解決手段】手書き入力文字を認識する文字認識装置１０が、文字カテゴリと特徴量とを対応付けて記憶する複数の筆者適応辞書１５と、複数の筆者適応辞書１５のそれぞれに記憶された特徴量と手書き入力文字の特徴量とを比較して、手書き入力文字に対応する文字カテゴリの候補を複数の筆者適応辞書１５毎に取得する筆者適応処理部１６と、筆者適応処理部１６によって取得された文字カテゴリの候補に基づいて、手書き入力文字に対応する文字カテゴリを認識結果として取得する最終認識結果取得部１７４とを備え、複数の筆者適応辞書１５のそれぞれが、一の文字カテゴリに対して、互いに異なる特徴量を対応付けて予め記憶している。 （もっと読む）

ユーザの筆跡スタイルに基づいて筆跡入力を処理するための技術。いくつかの技術はユーザが単一の文字を書くスタイルを使用するが、代替的に又は追加的に、他の技術は筆跡スタイルを形成する一群の異書体を使用する。筆跡スタイル分析ツールによって実施されるような、これらの技術のいくつかの実施は、ユーザによって書かれた１つ又は複数の文字を分析して、ユーザの筆跡スタイルが属する地理的領域又は文化的集団などのコミュニティを特定する。他の実施は、代替的に又は追加的に、ユーザの筆跡を特定の筆跡スタイルに分類するためにユーザの筆跡の１つ又は複数の文字を分析する。次いで、筆跡スタイル分析ツールは、そのユーザの個人的な筆跡スタイルのために特に構成された筆跡認識アプリケーションをユーザに提供する。
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【課題】 ユーザ辞書を備えた構成において、より高い文字認識精度を実現することにある。
【解決手段】
文書画像を入力して、文書画像に表わされる文字画像を、複数の中から選択された一の使用辞書および更新辞書ＧＵと照合することにより文字認識を行なう。更新辞書ＧＵは、「文字コード」、「対応辞書識別情報」、「更新回数」、「特徴量」の各項目Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の組を１レコードとするデータ構造を備えている。この１レコードで１文字が表わされる。 （もっと読む）

【課題】 手書き文字による文書の文字認識率の向上を図った文字認識装置、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】 特定の個人によって使用されるとともに、その個人のオンライン手書き入力に対して認識した結果を蓄積情報として蓄積している携帯情報端末２とサーバ４とは、所定のタイミングで通信をし、その蓄積情報が携帯情報端末２からサーバ４にアップロードされる。蓄積情報は、個人認識結果登録部４０によって個人辞書４１Ａ，１Ｂが作られ、オフライン文字入力部４６で入力された原稿の手書き部を認識する際、原稿上の個人識別情報（名前）に基づいて利用する個人辞書４１およびグループ辞書４４が決定され、オフライン認識が行われる。 （もっと読む）

【課題】 手書き文字のように筆記癖がある文字をより簡易な構成で高精度に認識する。
【解決手段】 まず、原稿において認識精度が高いと予想される文字（例えば郵便番号）を認識する。
ここで、例えば郵便番号と住所との対応関係は予め特定しておくことが可能である。従って、予め特定されている住所を表す各文字の標準的な文字パターンと、原稿中の住所を表す手書き文字の文字パターンとを比較することで、手書き文字そのものの特徴を抽出することができる。そして、抽出された特徴に基づいて原稿中のその他の手書き文字について文字認識を行う。このような構成を採ることで、比較的簡易な仕組みで文字の認識精度を向上させることが可能となる。 （もっと読む）

【課題】 アダプテーション・テンプレートを文字を表わす筆記情報に割り当てる方法を提供する。
【解決手段】 方法は、筆記情報から複数のストローク・セグメント・ベクトルを抽出すること（ブロック６０２）、個々の基準ストローク・セグメント・ベクトルに対応する複数の格納された確率分布関数（ＰＤＦ）のうち、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して最も近いＰＤＲを決定すること（ブロック６０４）、アダプテーション・テンプレートを筆記情報に割り当てることを含む。アダプテーション・テンプレートは、各抽出ストローク・セグメント・ベクトルに関して格納された最も近いＰＤＦを識別する識別子を含み、かつ筆記情報を筆記情報により表わされる文字に関連付け（ブロック６０５）、アダプテーション・テンプレートがアダプテーション辞書に格納される（ブロック６０７）。 （もっと読む）

【課題】 不特定多数で同時に使用するシステムにおいて、ユーザ固有の手書き文字認識辞書を使用して認識率を高める情報処理装置を提供する。
【解決手段】 ＩＤを有する手書き入力可能な複数の入力手段のうち任意の入力手段によって入力されたサインを認証データを用いて認証し、認証されたサインに関連付けられたユーザＩＤと、入力手段のＩＤとを関連付け、関連付けられたユーザＩＤに関連付けられている文字認識辞書を入力手段のＩＤに関連付ける。 （もっと読む）

【課題】 各種の撮影モダリティの画像に含まれている文字を認識するための文字認識用辞書を効率的に作成することができる文字認識辞書作成装置を提供する。
【解決手段】 この文字認識辞書作成装置は、撮影モダリティを用いて作成された登録用画像データから、登録用文字画像群を表す登録用文字画像データを抽出し、登録用文字画像データによって表される登録用文字画像群を分離して、分離された各登録用文字画像を表す文字パターンデータを取得する画像データ加工手段１７と、この抽出された登録用文字画像データによって表される登録用文字画像群に対応する教師文字列を入力するために用いられる入力手段１３と、この取得された各登録用文字画像を表す文字パターンデータを、入力手段１３を用いて入力された教師文字列に含まれているそれぞれの文字に対応させて文字認識辞書に登録する文字認識辞書作成手段１８とを具備する。 （もっと読む）

【課題】
筆者ごとの手書き文字は、ある文字に対して複数の特徴を有する場合があり、また、過去に登録された補正履歴の文字の特徴とは、必ずしも一致するとは限らないため、従来技術の文字認識処理のみでは対応できない場合がある。
そこで、本発明においては、筆者ごとの手書き文字イメージの特徴をより忠実に捉えることができる文字認識方法及びシステムを提供することを目的とする。
【解決手段】
本発明においては、筆者が用いた手書き入力デバイスの識別子（デバイスＩＤ）と手書き文字のイメージデータと文字認識コードとを対応づけた修正履歴データを時系列順に従って管理する。そして、修正履歴データから、同一筆者の同一文字コードの手書き文字イメージを、時系列順に新規のものから抽出し、文字イメージの特徴を検出する処理を行うことで、個人の筆跡の特徴を抽出する。 （もっと読む）

【解決手段】
手書き文字認識のオンライン認識を容易にする空間的筆記読み取り装置の書き込み体積の構成が開示される。書き込み体積はインク深さにより位置決め及び墨入れステレオ投影半球に仕切られる。２つの投影球が書き込み体積を包むディスクを形成する投影活字面で交差する。ディスク中心はスタイラスの手書き運動を推定回転に変換する普遍的基準点となる。文字は基準回転にマップされ、オンライン読み取りデータが文字同定のため比較される。基本位置のラベル付け及び回転経路の等級付けは特定書体の墨入れストロークがπラジアンの回転の整数因子の最小数で観察可能に構成される。曖昧さを無くす重なり合いは、推定回転球の半径の調整及び活字面の主軸とは別の独立座標のセグメントへの仕切りにより表現の明らかな余剰を提供する。書き込みストロークの列挙情報は、径方向捻れ成分を墨入れ軸に、ひねり捻れ成分を書き込み平面に記録することで制限できる。 （もっと読む）