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KR900700973A - Character Recognition Device - Google Patents

Character Recognition Device

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KR900700973A
KR900700973A KR1019890701515A KR890701515A KR900700973A KR 900700973 A KR900700973 A KR 900700973A KR 1019890701515 A KR1019890701515 A KR 1019890701515A KR 890701515 A KR890701515 A KR 890701515A KR 900700973 A KR900700973 A KR 900700973A
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vector
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시우 창 로
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Abstract

내용 없음No content

Description

문자인식장치Character Recognition Device

본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음Since this is an open matter, no full text was included.

제 1 도는 문자식별장치의 기능상 블록도이다,1 is a functional block diagram of a character identification device.

제 2 도는 표의 문자 설명도이다,2 is a table explanatory diagram,

제 3 도는 제 1 도의 장치에서 사용되는 기본 원시어의 설명도이다.3 is an explanatory diagram of basic primitive words used in the apparatus of FIG.

Claims (23)

소정세트의 구성요소로 이루어지는 다수의 원시어로부터 형성된 문자를 식별하기위한 문자인식장치에 있어서, 상기문자를 형성하는 각각의 원시어를 연속적으로 수신하고, 그 수신된 각각의 원시어에 대한 입력신호를 발생시키는 입력수단과, 상기 입력신호를 수신하여 상기 입력수단에 의해 수신된 상기 각각의 원시어를 식별하고, 그 원시어를 식별하자마자 상기 문자를 나타내는 문자코드 발생시키는 처리수단과, 문자코드와 상기 소정세트의 각 문자와 관련된 출력코드를 기억하는 기억수단과, 상기 입력된 문자에 대하여 발생된 문자코드를 상기 입력된 문자를 식별하기위해 상기 기억수단내의 상기 각 문자코드들과 비교하는 비교수단과, 상기 비교수단과 교신하여 그 비교수단에 의해 상기 입력된 문자를 식별하자마자 입력된 문자에 대한 재생신호를 발생시키는 출력수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.A character recognition apparatus for identifying a character formed from a plurality of primitive words consisting of a predetermined set of components, the character recognition device comprising: receiving each primitive word forming the character successively, and an input signal for each received primitive word Input means for generating a signal, processing means for receiving the input signal, identifying each of the primitive words received by the input means, and generating a character code representing the character as soon as the primitive words are identified; Storage means for storing an output code associated with each character of the predetermined set, and comparison means for comparing the character code generated for the input character with each of the character codes in the storage means to identify the input character; And as soon as the communication means communicates with the comparison means to identify the input characters by the comparison means, Character recognition apparatus comprising means for generating an output signal. 제 1항에 있어서, 상기 각각의 원시어에 대하여 발생된 상기 입력신호를 시험하여, 상기 문자코드가 상기문자와 관련된 출력코드를 식별하기위해 복수의 출력코드와 관련된 문자코드와 등가일 때 그에대한 동작을 수행하는 미분수단을 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.2. The method of claim 1, wherein the input signal generated for each primitive language is tested to determine when the character code is equivalent to a character code associated with a plurality of output codes to identify an output code associated with the character. Character recognition apparatus further comprises a differential means for performing the operation. 제 2항에 있어서, 상기 원시어들은 모든 문자를 다수의 언어로 형성할 수 있고, 상기 기억수단은 문자코드 및 상기 각각의 문자들에 대한 출력 코드를 상기 모든 언어로 기억하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.3. The character set forth in claim 2, wherein the primitive languages can form all characters in a plurality of languages, and the storage means stores a character code and an output code for the respective characters in all the languages. Recognition device. 제 3항에 있어서, 상기 기억수단은 하나이상의 출력코드와 관련된 각각의 문자 코드에 대하여 공급되는 문자테스트 정보를 추가로 기억하고, 상기 미분수단은 상기 문자테스트 정보 및 상기 입력신호를 수신하여 상기 문자테스트 정보에 따라서 상기 문자에 대응하는 출력코드를 검출하도록 그에대한 동작을 수행하는 처리기를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.4. The apparatus according to claim 3, wherein said storage means further stores character test information supplied for each character code associated with at least one output code, and said differential means receives said character test information and said input signal to receive said character. And a processor that performs an operation thereon to detect an output code corresponding to the character according to test information. 제 2항에 있어서, 상기 소정세트의 원시어는 20개의 독특한 원시어로 이루어지는 데, 상기 20개의 원시어들의 여러 가지 조합으로 어떤 문자들을 상기 언어들로 형성할 수 있는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.3. A character recognition apparatus according to claim 2, wherein the predetermined set of primitives consists of 20 unique primitives, and any characters can be formed in the languages by various combinations of the 20 primitives. . 제 3항에 있어서, 상기 처리수단은 상기 식별된 각각의 원시어들에 대한 원시어 코드를 발생시키고, 상기 문자인식장치는 상기 문자코드가 상기 기억수단내의 문자코드와 등가가 아닌 경우 그 문자코드를 수신하는 치환수단을 추가로 구비하는데, 상기 치환수단은 상기 문자코드를 형성하는 각각의 원시어 코드를, 상기 기억수단내에서 일할 개수의 원시어 코드를 상기 수신된 문자에 대하여 발생된 입력문자코드로서 갖는 상기 문자코드의 대응하는 원시어 코드와 비교하기위한 비교기 수단과, 상기 기억수단내의 각각의 문자코드와 관련되며 상기 발생된 문자코드와 비교하였을 때 소정갯수의 차이보다 적은 출력코드를 기억하기위한 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.4. The processing apparatus according to claim 3, wherein said processing means generates a source language code for each of said identified primitive words, and said character recognition device stores said character code if said character code is not equivalent to a character code in said storage means. Further comprising a substitution means for receiving, wherein the substitution means for each of the source language codes forming the character code, the number of source words to work in the storage means input character generated for the received character A comparator means for comparing with a corresponding source code of said character code as a code and an output code associated with each character code in said storage means and less than a predetermined number of differences when compared with said generated character code Character recognition device comprising a memory for. 제 6항에 있어서, 상기 치환수단은 확률매트릭스 추가로 구비하는데, 상기 매트릭스는 상기 치환수단이 적어도 하나의 비식별된 원시어코드를 갖는 문자코드를 수신할 때 치환원시어 코드를 비식별된 원시어 코드와 거의 같아지도록 발생시켜, 상기 기억수단내에 기억된 문자코드와 등가하며 상기 문자를 거의 같아지게 나타내는 문자코드를 형성하기위해 상기 치환원시어코드를 상기 비식별된 원시어 코드로 치환하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.7. The method of claim 6, wherein the substitution means further comprises a probability matrix, wherein the matrix is a non-identified primitive word that is substituted by the substitution source code when the substitution means receives a character code having at least one non-identified source code. Generating the same character code as that stored in the storage means, and replacing the original raw code with the non-identified primitive code to form a character code representing the character substantially the same. Character recognition device. 제 1항에 있어서, 상기 입력수단은 상기 문자를 형성하는 상기 각각의 원시어에 대해 카티이젼 좌표데이타를 제공하는 온-라인 디지타이저 타블렛이고, 상기 처리수단은 상기 각각의 원시어에 대해 상기 카티이젼 좌표데이타를 시험하여 일련의 유닛벡터를 형성하는 엔코딩 수단을 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.2. The apparatus of claim 1, wherein said input means is an on-line digitizer tablet that provides Cartesian coordinate data for each primitive word forming said character, and said processing means is said Cartesian for each primitive word. Character recognition apparatus further comprises an encoding means for testing the coordinate data to form a series of unit vectors. 제 8항에 있어서, 상기 엔코딩수단은 복수의 프리만유닛벡터를 포함하는 정정식 프리만 엔코더인 것을 특징으로 하는 문자인식장치.9. A character recognition apparatus according to claim 8, wherein the encoding means is a corrected freeman encoder comprising a plurality of freeman unit vectors. 제 9항에 있어서, 상기 처리수단은, 상기 각각의 원시어에 대한 일련의 유닛벡터를 수신하여, 벡터코드 및 상기 각각의 원시어와 관련된 일련의 스칼라를 형성하기위해 용장성 유닛벡터를 시험하기위한 특징추출수단과, 벡터코드와 그리고 비식별된 원시어코드와 함께 상기 세트내의 상기 각각의 원시어를 나타내는 관련된 원시어 코드를 기억하기위한 홀딩수단과, 상기 문자에 대하여 발생된 상기 벡터코드를 상기 홀딩수단내에 기억된 상기 벡터코드와 비교하기위한 비교기 수단을 추가로 구비하는데, 상기 비교기 수단은 상기 벡터코드가 상기 홀딩수단내에 기억된 벡터코드와 등가일 때 상기 원시어 코드를 출력시키고 또 상기 벡터코드가 상기 홀딩수단내에 기억된 벡터코드와 등가가 아닌경우에는 상기 비식별된 원시어 코드를 출력시키는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.10. The apparatus of claim 9, wherein the processing means receives a series of unit vectors for each primitive and tests a redundant unit vector to form a vector code and a series of scalars associated with each primitive. Feature holding means for storing said primitive code representing said respective primitive word in said set together with a feature extraction means for said vector code and a non-identified primitive code; and said vector code generated for said character; And a comparator means for comparing with the vector code stored in the holding means, wherein the comparator means outputs the source language code when the vector code is equivalent to the vector code stored in the holding means. Outputting the non-identified source code if the code is not equivalent to the vector code stored in the holding means. Character recognition device characterized by. 제10항에 있어서, 상기 홀딩수단은 하나이상의 원시어를 나타내는 벡터코드들과 유일하게 관련되는 원시어 테스트 정보를 추가로 공급되게하고, 상기 처리수단은 상기 원시어 테스트 정보 및 상기 벡터코드와 관련된 상기 일련의 스칼라를 수신하여, 상기 벡터코드가 하나이상의 원시어 코들르 나타내는 벡터코드와 등가열 때 상기 벡터코드와 관련된 정확한 원시어 코드를 검출하기위해 그에대한 동작을 수행하는 테스트, 부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.11. The apparatus of claim 10, wherein the holding means further supplies primitive test information uniquely associated with vector codes representing one or more primitives, and the processing means is associated with the primitive test information and the vector code. And receiving a series of scalars and performing tests to detect the correct primitive code associated with the vector code when the vector code is equivalent to a vector code representing one or more primitive code. Character recognition device characterized in that. 제11항에 있어서, 상기 출력수단은 프린터, 오디오합성기 및 비디오 디스플레이 터미날로 이뤄진 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.12. A character recognition apparatus according to claim 11, wherein said output means is selected from the group consisting of a printer, an audio synthesizer and a video display terminal. 제 8항에 있어서, 상기 카티이젼 좌표데이타를 수신하기위한 사전처리 수단을 추가로 구비하는데, 상기 사전처리수단은 제1 및 제2좌표간의 거리를 비교하여, 그 거리가 소정의 임계값 이상인 경우 상기 제2좌표를 이동시켜 용장성 데이터량을 감소시키는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.10. The apparatus of claim 8, further comprising preprocessing means for receiving the Cartesian coordinate data, wherein the preprocessing means compares the distance between the first and second coordinates and the distance is greater than or equal to a predetermined threshold. Character recognition apparatus, characterized in that for reducing the redundant data amount by moving the second coordinate. 소정세트의 구성요소로 이루어지는 다수의 원시어로부터 형성된 문자를 식별하기위한 문자식별방법에 있어서, 상기 문자를 형성하는 상기 각각의 원시어를 연속적으로 수신하고, 그 각각의 원시어에 대한 입력신호를 발생시키는 단계와, 상기 문자를 형성하는 상기 입력된 각각의 원시어를 식별하도록 상기 입력신호를 시험하는 단계와, 상기 문자를 형성하는 상기 원시어들을 식별하자마다 문자코드를 형성하기 위해 상기 각각의 원시어에 대한 원시어 코드를 발생시키는 단계와, 문자코드 및 상기 소정세트내의 상기 각각의 문자와 관련된 출력코드를 기억하는 단계와, 상기 문자코드를 그 문자코드가 단지 하나의 출력코드와 관련된 문자코드와 등가일 때 상기 출력코드를 검출하도록 기억된 상기 각각의 문자코드와 비교하는 단계와, 상기 문자에 대한 발생된 상기원시어 코드를 시험하여, 상기 문자코드가 상기 입력된 문자와 관련된 출력코드를 검출하기위해 하나이상의 출력코드와 관련된 문자코드와 등가일 때 그에 대한 동작을 수행하는 단계와, 상기 관련된 출력코드를 삭제하자마자 상기 문자의 화상을 발생시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.In a character identification method for identifying a character formed from a plurality of primitive words consisting of a predetermined set of components, the primitive words forming the character are successively received, and an input signal for each primitive word is received. Generating the character, testing the input signal to identify each of the input primitives forming the character, and identifying the primitives forming the character each time forming a character code. Generating a primitive code for a primitive language, storing a character code and an output code associated with each character in the predetermined set, wherein the character code is a character whose character code is associated with only one output code; Comparing each character code stored to detect the output code when it is equivalent to a code; Testing the generated native code for the code and performing an operation when the text code is equivalent to a text code associated with one or more output codes to detect an output code associated with the input character; And generating an image of the character as soon as the output code is deleted. 제14항에 있어서, 하나이상의 문자신호와 관련된 문자코드와 유일하게 관련되는 문자테스트 정보가 제공되며, 상기 문자식별방법은, 상기 문자테스트정보 및 상기 입력신호를 수신하여, 상기 문자에 대응하는 출력코드를 검출하기위해 상기 문자 테스트 정보에 따라서 그에 대한 동작을 수행하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.15. The method of claim 14, wherein character test information uniquely associated with a character code associated with one or more character signals is provided, wherein the character identification method receives the character test information and the input signal and outputs corresponding to the character. And performing an operation according to the character test information to detect a code. 제15항에 있어서, 20개의 다른 원시어로부터 상기 원시어 세트를 형성하는 단계를 추가로 구비하는데, 상기 20개의 원시어의 여러 가지 조합으로 어떤 문자를 복수의 언어로 형성할 수 있는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.16. The method of claim 15, further comprising the step of forming the set of primitives from twenty different primitives, wherein any combination of the twenty primitives can form a character in a plurality of languages. Character identification method. 제16항에 있어서, 상기 문자코드가 상기 기억된 문자와 등가가 아닌 경우 그 문자코드를 수신하는 단계와, 상기문자코드를 형성하는 상기 각각의 원시어 코드를, 상기 문자코드가 상기 입력된 문자에 대해 발생하였을 때 동일한 갯수의 원시어 코드를 갖는 상기 기억된 문자코드의 대응하는 원시어코드와 비교하는 단계와, 상기 원시어 코드들을 함께 비교하였을 때 상기 기억된 문자코드가 소정갯수의 문자코드의 차이보다 적을 경우 상기 기억된 각각의 문자코드와 관련된 출력코드를 기억하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자인식장치.17. The method of claim 16, further comprising: receiving a character code if the character code is not equivalent to the stored character, and each of the primitive language codes forming the character code, wherein the character code is the input character. Comparing with the corresponding source code of the stored character code having the same number of source code when generated for the; and comparing the source code with the stored number of character codes And if the difference is less than the difference, storing an output code associated with each stored character code. 제17항에 있어서, 적어도 하나의 비식별된 원시어 코드를 갖는 입력문자코드를 수신하는 단계와, 기억된 문자코드의 등가인 문자코드를 형성하기 위하여 원시어 코드를 상기 비식별된 원시어 코드와 거의 같아지도록 상기 비식별된 원시어 코드를 치환하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.18. The method of claim 17, further comprising: receiving an input character code having at least one non-identified primitive code, and converting the primitive code into a non-identified primitive code to form a character code that is equivalent to a stored character code. And substituting the non-identified primitive code to be approximately equal to the character identification method. 제18항에 있어서, 상기 표의 문자를 형성하는 상기 각각의 원시어에 대한 카티이젼 좌표데이타를 발생시키는 디지타이저 타블렛을 제공하는 단계와, 상기 각각의 원시어에 대한 일련의 유닛벡터를 형성하기 위하여 상기 카티이젼 좌표데이타를 엔코딩하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.19. The method of claim 18, further comprising providing a digitizer tablet for generating Cartesian coordinate data for each primitive word forming the ideographic character, and for forming a series of unit vectors for each primitive word. Character encoding method comprising the step of encoding the Cartesian coordinate data. 제19항에 있어서, 상기 엔코딩 단계는 복수의 프리만 벡터를 포함하는 정정프리만엔코더에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.20. The character identification method of claim 19, wherein the encoding is performed by a corrected freeman encoder including a plurality of freeman vectors. 제20항에 있어서, 상기 각각의 원시어에 대한 일련의 유닛벡터를 시험하여, 상기 각각의 원시어와 관련된 일련의 스칼라에 대한 벡터코드를 형성하도록 용장성 유닛벡터를 제거하는 단계와, 벡터코드 및 상기 소정세트의 각각의 원시어를 나타내는 상기 관련된 원시어 코드를 기억하는 단계와, 각각의 원시어에 대한 벡터코드를 상기 기억된 벡터코드와 비교하는 단계와, 상기 벡터코드가 기억된 벡터코드와 등가일때는 상기 원시어코드를 발생시키고, 상기 벡터코드가 상기 기억된 벡터코드와 등가가 아닌경우에는 상기 비식별된 원시어 코드를 발생시키는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.21. The method of claim 20, further comprising: testing a series of unit vectors for each primitive to remove the redundant unit vectors to form vector codes for a series of scalars associated with each primitive; And storing the associated source code representing each source word of the predetermined set, comparing the vector code for each source word with the stored vector code, and the vector code stored therein. And generating the source code if the source code is equivalent, and generating the non-identified source code if the vector code is not equivalent to the stored vector code. 제21항에 있어서, 하나이상의 원시어 코드를 나타내는 벡터코드와 관련된 원시어 테스트 정보를 제공하는 단계와, 상기 벡터코드가 하나이상의 원시어코드를 나타내는 벡터코드와 등가인 경우, 그 벡터코드와 관련된 상기 일련의 스칼라에 대한 상기 테스트 정보에 따라서 정확한 원시어 코드를 검출하는 동작을 수행하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.22. The method of claim 21, further comprising: providing primitive test information associated with a vector code representing one or more primitive code and, if the vector code is equivalent to a vector code representing one or more primitive code, And detecting the correct primitive code according to the test information on the series of scalars. 제22항에 있어서, 제1 및 제2카티이젼 좌표 데이터점들간의 거리를 결정하는 단계와, 상기 거리를 소정의 임계값과 비교하는 단계와; 상기 거리가 상기 소정의 임계값 이하인 경우 상기 제2카티이젼 좌표데이타점을 이동시키는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 문자식별방법.23. The method of claim 22, further comprising: determining a distance between first and second Cartesian coordinate data points, and comparing the distance to a predetermined threshold; And moving the second Cartesian coordinate data point when the distance is less than or equal to the predetermined threshold value. ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.※ Note: The disclosure is based on the initial application.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6128409A (en) * 1991-11-12 2000-10-03 Texas Instruments Incorporated Systems and methods for handprint recognition acceleration
JP6491438B2 (en) * 2014-08-29 2019-03-27 株式会社日立社会情報サービス Migration support device

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS51118333A (en) * 1975-04-11 1976-10-18 Hitachi Ltd Pattern recognition system
US4365235A (en) * 1980-12-31 1982-12-21 International Business Machines Corporation Chinese/Kanji on-line recognition system
JPS5975375A (en) * 1982-10-21 1984-04-28 Sumitomo Electric Ind Ltd Character recognizer
US4561105A (en) * 1983-01-19 1985-12-24 Communication Intelligence Corporation Complex pattern recognition method and system
JPS60217477A (en) * 1984-04-12 1985-10-31 Toshiba Corp Handwritten character recognizing device
EP0195680A3 (en) * 1985-03-21 1987-06-10 Immunex Corporation The synthesis of protein with an identification peptide
JPS621086A (en) * 1985-06-26 1987-01-07 Toshiba Corp Character input device

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Publication number Publication date
CN1019612B (en) 1992-12-23
WO1989005494A1 (en) 1989-06-15
EP0396593A1 (en) 1990-11-14
JPH03502841A (en) 1991-06-27
CA1309774C (en) 1992-11-03
CN1035195A (en) 1989-08-30

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PA0109 Patent application

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