公开(公告)号：WO2007070662A1

公开(公告)日：2007-06-21

申请号：PCT/US2006/047829

申请日：2006-12-13

Applicant: MICROSOFT CORPORATION

Inventor： WANG, Xianfang ,  LIN, Zhouchen ,  WANG, Jian

IPC: G06F17/21 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06K9/222 ,  G06K9/00422 ,  G06K9/6835

Abstract: Computer-readable media having computer-executable instructions distinguish the script type of at least one portion of a writing input. A sub-word of a writing line of a handwritten document is identified and is processed to determine the writing style. The writing line is consequently associated with a script type. The script type of a writing line is determined from the script types of the sub-words in the writing line. When the number of sub-words having a first script type is greater than the number of sub-words having a second script type, the script type of the writing line is categorized as the first script type. A script analyzer determines a writing style of at least one sub-word and selects one of a plurality of neural networks to categorize the script type of a writing line.

Abstract translation: 具有计算机可执行指令的计算机可读介质区分写入输入的至少一部分的脚本类型。 识别手写文档的写作线的子词，并进行处理以确定书写风格。 因此，写作行与脚本类型相关联。 写作行的脚本类型由写入行中的子字的脚本类型确定。 当具有第一脚本类型的子字的数量大于具有第二脚本类型的子字的数量时，写入行的脚本类型被分类为第一脚本类型。 脚本分析器确定至少一个子字的写入风格，并且选择多个神经网络中的一个来对写入线的脚本类型进行分类。

公开(公告)号：WO2011074067A1

公开(公告)日：2011-06-23

申请号：PCT/JP2009/070886

申请日：2009-12-15

Applicant: 富士通フロンテック株式会社 ,  工藤 靖之 ,  長谷川 将平 ,  江口 真一

Inventor： 工藤　靖之 ,  長谷川　将平 ,  江口　真一

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/4652 ,  G06K9/6835 ,  G06K2209/01

Abstract: 　文字認識処理における手書き／活字判別の精度を向上させ、文字認識による処理時間を短縮するともに文字認識精度を向上させること。　イメージ文字の階調分布を解析し（Ｓ４）、イメージ文字の文字色を解析し（Ｓ５）、文字ストロークの変曲点の階調と変曲点以外の文字ストロークの階調との比を解析し（Ｓ６）、文字ストロークエッジ強度を解析し（Ｓ７）、イメージ文字の縦サイズおよび中心位置を解析し（Ｓ８）、イメージ文字の文字サイズおよびピッチを解析し（Ｓ９）、それぞれの解析結果を数値化した第１ないし第６スコアを集計して手書きか活字かを判定し（Ｓ１０）、認識対象項目内の手書きおよび活字の混在をチェックする（Ｓ１１）。これにより、手書きか活字かの判定精度が上がるので、文字認識の処理時間が短縮され、文字認識精度を向上させることができる。

Abstract translation: 在字符识别处理中，可以提高手写/打印判别的准确性，能够缩短字符识别的处理时间，能够提高字符识别精度。 分析字符图像的灰度分布（S4），分析字符图像的字符颜色（S5），字符笔画的拐点处的灰度与除了拐点以外的点的灰度 分析字符行程（S6），分析字符行程边缘强度（S7），分析字符图像的纵向尺寸和中心位置（S8），分析字符图像的字符尺寸和间距（S9 ），将通过各分析结果的数值转换得到的第一至第六分数进行组合，判断是否进行了手写或打印的文字图像（S10），并且对识别对象物品中的笔迹/打印进行了检查（S11）。 由此，可以提高手写/打印识别的精度，能够缩短字符识别的处理时间，能够提高字符识别精度。