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公开(公告)号:CN1251128C
公开(公告)日:2006-04-12
申请号:CN00122533.2
申请日:2000-08-04
申请人: 株式会社东芝
发明人: 赤木琢磨
IPC分类号: G06K9/00
CPC分类号: G06K9/723 , G06K9/6206 , G06K2209/01
摘要: 本发明通过比较检索文字列的各文字和辞典文字列的各文字,对由与检索文字列的各文字和辞典文字列的各文字对应的两条边组成的矩阵进行投票,对矩阵倾斜方向的每个成分计算投票结果的值。根据该投票结果的计算值,判定匹配结果。由此,可以考虑文字排列,高速并且高精度地进行抗干扰强的匹配处理。
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公开(公告)号:CN1648828A
公开(公告)日:2005-08-03
申请号:CN200410071172.4
申请日:2004-07-30
申请人: 美国在线服务公司
CPC分类号: G06K9/723 , G06K2209/01 , G10L15/187
摘要: 本发明公开了一种在简化键盘中使用基于拼音或基于笔画的输入法输入汉字字符的系统和方法。通过将通常的索引引入象形文字字符,该系统允许在不同类型的输入法如基于拼音的输入法和基于笔画的输入法中共享该象形文字字符。系统将该输入序列与输入法特定索引如语音或笔画索引相匹配。然后将这些输入法特定索引转换成象形文字字符的索引,然后使用该象形文字字符的索引检索象形文字字符。
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公开(公告)号:CN1550069A
公开(公告)日:2004-11-24
申请号:CN02816883.6
申请日:2002-08-28
申请人: 美国在线服务公司
CPC分类号: G06F3/04883 , G06F3/018 , G06K9/00436 , G06K9/723 , G06K2209/011
摘要: 公开了一种用于将象形文字编码为输入笔划或笔划类别的序列的有效而简便方法,其中:每个字符由一个或多个偏旁的一种或多种顺序来表示;每个偏旁对应于多种可选择的笔划顺序,每个笔划顺序都与用户为说明给定偏旁或字符而输入的顺序的可能性相关联;并且当选择该字符时,系统就自动增加与用户喜好的笔划顺序相关联的可能性,从而自动地适应用户的喜好。
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公开(公告)号:CN1347060A
公开(公告)日:2002-05-01
申请号:CN01135340.6
申请日:2001-09-29
申请人: 富士通株式会社
发明人: 堀田悦伸
CPC分类号: G06K9/723 , G06K2209/01 , Y10S707/99932 , Y10S707/99936
摘要: 特征字典的容量被减小,并作为特征字典被存储。通过对于字符特征,以列或行为单位,对特征矢量分组,使m个列矢量代表列或行特征,并通过分配1~m标记数字降低所述容量。通过用其他行或列特征之和,或用其他行或列特征与执行分组后的区别特征的和来代表行或列特征,或者通过对字符特征进行维数压缩可进一步减小所述字典的容量。通过基于要识别的字列表,合成用于比较的字特征,并比较从输入字中提取的特征与所述合成特征,实现字识别。或者,可以用非线形弹性匹配实现维数不同的输入字与输入字特征之间的比较。
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公开(公告)号:CN108228555A
公开(公告)日:2018-06-29
申请号:CN201611153482.X
申请日:2016-12-14
申请人: 北京国双科技有限公司
发明人: 曹志明
CPC分类号: G06F17/277 , G06F17/2745 , G06F17/30873 , G06K9/723
摘要: 本发明公开了一种基于栏目主题的文章处理方法和装置。其中,该方法包括:对待判断文章进行分词,得到分词结果;从分词结果中筛选出属于预构建的栏目主题词库的分词词汇,并计算属于预构建的栏目主题词库的分词词汇在待判断文章中的词频以及在所有分词词汇中的占比;判断属于预构建的栏目主题词库的分词词汇在待判断文章中的词频以及在所有分词词汇中的占比是否满足预设条件,得到判断结果;根据判断结果确定待判断文章是否与所述栏目主题相符。本发明解决了现有技术中在处理栏目中的文章与栏目主题不相关的问题时,产生的被动性和滞后性的技术问题。
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公开(公告)号:CN108064385A
公开(公告)日:2018-05-22
申请号:CN201680031382.1
申请日:2016-08-16
申请人: 谷歌有限责任公司
发明人: 亨利·阿兰·罗利 , 桑吉夫·库马尔 , 刘晓峰 , 张勃扬 , 丹尼尔·尼尔斯·霍尔特曼-赖斯
CPC分类号: G06Q20/10 , G06K9/00442 , G06K9/03 , G06K9/2063 , G06K9/723 , G06K2209/01 , G06Q20/36
摘要: 应用使用光学字符识别(“OCR”)从金融卡图像提取用户名并且将用户名的分段与存储在用户数据中的名字相比较来完善所提取的名字。该应用在卡图像上执行OCR算法并且将所提取的名字与用户数据相比较。该应用标识与所提取的名字可能的匹配的名字。OCR应用将所提取的名字分解为一个或多个系列的分段,并且将来自所提取的名字的分段与来自所存储的名字的分段相比较。OCR应用确定所提取的名字与每个潜在的匹配的所存储的名字之间的编辑距离。如果编辑距离在配置的阈值以下,那么OCR应用修正所提取的名字以匹配所标识的所存储的名字。将所完善的名字呈现给用户用于验证。
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公开(公告)号:CN103154974B
公开(公告)日:2017-05-24
申请号:CN201280003349.X
申请日:2012-02-24
申请人: 株式会社NTT都科摩
IPC分类号: G06K9/72
CPC分类号: G06K9/723 , G06K2209/01
摘要: 字符识别装置(1)具有:图像读入部(101),其输入图像;字符区域检测部(103),其检测图像的字符区域;字符区域分割部(104),其以单个字符为单位分割字符区域;字符识别部(105),其对存在于分割区域中的字符进行每个单个字符的字符识别,对单个字符输出1个以上的字符识别处理结果的候选;第1字符串转移数据生成部(106),其被输入所述候选,计算针对向候选的转移的权重值,生成基于候选和权重值的组的第1字符串转移数据;以及WFST处理部(109),其根据第1字符串转移数据依次进行状态转移,将各状态转移中的权重值累计并计算每个状态转移的累计权重值,根据累计权重值输出一个以上的状态转移的结果。
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公开(公告)号:CN104756134A
公开(公告)日:2015-07-01
申请号:CN201380054295.4
申请日:2013-10-02
申请人: 奥迪股份公司
IPC分类号: G06K9/00 , G06K9/68 , G06F3/0488
CPC分类号: G06K9/00422 , G01C21/3611 , G06F3/0237 , G06F3/04883 , G06K9/6807 , G06K9/723 , G06K9/726 , G06K2209/01 , H04M1/274533
摘要: 本发明涉及一种用于运行汽车的电子设备用的输入装置(10)的方法,其中,当用户在检测设备(14、30)的输入面(14)上描绘字符形状(28、36)以输入字符或字符组时,通过检测设备(14、30)检测用户(26)的字符形状(28、36),通过第一手写识别设备(40a)对检测到的字符形状(28、36)执行字符识别以及通过搜索设备(44)为字符识别的识别结果(42、50)在至少一个数据库(38)中分别搜索至少一个数据库条目(52)。本发明的目的在于,在汽车中借助于手写识别实现一目了然的设备操纵。根据本发明,通过第一手写识别设备(40a)为字符形状(28、36)确定多个不同的识别结果,并通过搜索设备(44)为每个不同的识别结果(42)分别搜索至少一个数据库条目(52)。
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公开(公告)号:CN104718430A
公开(公告)日:2015-06-17
申请号:CN201380054214.0
申请日:2013-10-02
申请人: 奥迪股份公司
CPC分类号: G06K9/00422 , G01C21/3611 , G01C21/3664 , G06F3/0237 , G06F3/04883 , G06K9/00402 , G06K9/723 , G06K2209/01
摘要: 本发明涉及一种用于运行机动车电子仪器的输入装置(10)的方法,其中使用者在检测装置(14,30)的输入面(14)上书写笔迹(28)以输入字符(42)或字符组时,通过检测装置(14,30)检测使用者(26)的笔迹(28)。手写识别装置(40)对所检测到的笔迹(28)进行字符识别,通过显示装置(12)对识别的结果(42)产生显示。本发明的目的是,实现在机动车中借助于手写识别进行明确的仪器操作。为此,在进行字符识别以后还通过显示装置(12)显示出笔迹(28)。
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公开(公告)号:CN103870800A
公开(公告)日:2014-06-18
申请号:CN201310287019.4
申请日:2013-07-09
申请人: 富士施乐株式会社
发明人: 田中瑛一
CPC分类号: G06K9/723 , G06K9/44 , G06K2209/011
摘要: 本发明公开了信息处理设备和信息处理方法。信息处理设备包括形态分析单元、特征值矢量生成单元和确定度计算单元。所述形态分析单元对字符识别结果执行形态分析。所述特征值矢量生成单元针对所述字符识别结果中的各字符生成具有数量为P+1的元素的特征值矢量。所述特征值矢量包括词性可能性和针对所述字符识别结果中的字符的字符相似度。所述词性可能性对应于P种词性,并且基于包括所述字符并且作为所述形态分析单元所执行的形态分析的结果的单词的词性的概率而被生成。所述确定度计算单元根据由所述特征值矢量生成单元所生成的特征值矢量来计算针对所述字符识别结果中的各字符的确定度。
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