(57)【要約】【課題】文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体から関連する領域を統合して抽出する情報処理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１は、文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体を読み取って得られた読取画像４０から複数の領域を特定するエリア特定手段２３と、複数の領域の記録内容を意味解析して関連している領域を統合して出力する出力手段２８とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体を読み取って得られた読取画像から前記複数の領域を特定する領域特定手段と、
前記複数の領域の記録内容を意味解析して関連している前記領域を統合して出力する出力手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記領域特定手段は、前記読取画像の空白領域で分割して前記複数の領域を特定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記空白領域は、前記紙媒体の種別ごとに予め定められた値以上の幅を有する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記文字が記録された前記領域に対して文字の認識処理を行って得られた認識結果、及び前記画像が記録された前記領域に対して機械学習によって得られたラベルに対して意味解析を行って前記関連している領域を統合する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力手段は、与えられたキーワード、前記認識結果及び前記ラベルに対して意味解析を行う、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力手段は、前記領域の種別ごとに予め定められた前記領域間の位置の関係を考慮して前記意味解析を行う、
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力手段は、要求される精度に応じて前記関連している領域を統合して出力する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記要求される精度は、前記文字が記録された前記領域に対する文字の認識処理の精度、前記意味解析の精度若しくは前記領域間の位置の関係の精度、又はこれらのいずれか若しくは全てを総合した精度である、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータを、
文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体を読み取って得られた読取画像から前記複数の領域を特定する領域特定手段と、
前記複数の領域の記録内容を意味解析して関連している前記領域を統合して出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文書情報から文字が配置された領域の形状を簡易に抽出することを可能とした形状抽出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
特許文献１に記載された形状抽出置は、文字を含む文書情報から、区切り線、文字のフォント、フォントサイズ、文字の色の１又は複数の組み合わせに基づいて部分領域を特定する特定部と、特定した部分領域から文字を除いた形状を抽出する抽出部と、を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−６７１５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体から関連する領域を統合して出力する情報処理装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［１］文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体を読み取って得られた読取画像から前記複数の領域を特定する領域特定手段と、
前記複数の領域の記録内容を意味解析して関連している前記領域を統合して出力する出力手段と、を備えた情報処理装置。
［２］前記領域特定手段は、前記読取画像の空白領域で分割して前記複数の領域を特定する、前記［１］に記載の情報処理装置。
［３］前記空白領域は、前記紙媒体の種別ごとに予め定められた値以上の幅を有する、前記［２］に記載の情報処理装置。
［４］前記出力手段は、前記文字が記録された前記領域に対して文字の認識処理を行って得られた認識結果、及び前記画像が記録された前記領域に対して機械学習によって得られたラベルに対して意味解析を行って前記関連している領域を統合する、前記［１］から［３］のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［５］前記出力手段は、与えられたキーワード、前記認識結果及び前記ラベルに対して意味解析を行う、前記［４］に記載の情報処理装置。
［６］前記出力手段は、前記領域の種別ごとに予め定められた前記領域間の位置の関係を考慮して前記意味解析を行う、前記［１］から［５］のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［７］前記出力手段は、要求される精度に応じて前記関連している領域を統合して出力する、前記［１］から［６］のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［８］前記要求される精度は、前記文字が記録された前記領域に対する文字の認識処理の精度、前記意味解析の精度若しくは前記領域間の位置の関係の精度、又はこれらのいずれか若しくは全てを総合した精度である、前記［７］に記載の情報処理装置。
［９］コンピュータを、文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体を読み取って得られた読取画像から前記複数の領域を特定する領域特定手段と、
前記複数の領域の記録内容を意味解析して関連している前記領域を統合して出力する出力手段、として機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１、９に係る発明によれば、文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体から関連する領域を統合して出力することができる。
請求項２、３に係る発明によれば、空白領域以外の領域で分割するよりも高精度に分割することができる。
請求項４に係る発明によれば、画像の特徴点を使って統合するよりも高精度に統合することができる。
請求項５に係る発明によれば、キーワードに関連する領域を統合して出力することができる。
請求項６に係る発明によれば、領域の位置の関係を考慮しない場合よりも関連する領域を高精度に統合することができる。
請求項７、８に係る発明によれば、要求される精度が低い場合には、要求される精度が高い場合よりも短時間で統合して出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の制御系の一例を示す図である。
【図２】図２は、紙媒体の構成例を示す図である。
【図３】図３は、レイアウト情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、関連性判定情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、判定結果テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、文字認識結果テーブルの一例を示す図である。
【図７】図７（ａ）〜（ｄ）は、ヒストグラムの生成方法を説明するための図である。
【図８】図８は、空白領域の一例を示す図である。
【図９】図９は、統合したコンテンツの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。
【００１０】
［実施の形態の要約］
本実施の形態に係る情報処理装置は、文字又は画像が記録される複数の領域が割り付けられた紙媒体を読み取って得られた読取画像から複数の領域を特定する領域特定手段と、複数の領域の記録内容を意味解析して関連している領域を統合して出力する出力手段とを備える。
【００１１】
紙媒体には、新聞、雑誌、カタログ等が含まれる。記録内容とは、文字認識結果をいう。意味解析は、その前段階の形態素解析、構文解析等を含む意味である。領域が関連しているか否かは、例えば、領域間の関連度等の評価値を算出し、評価値が閾値以上か否かで判断してもよい。
【００１２】
［実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。この情報処理装置１は、制御部２と、記憶部３と、画像読取部４と、操作表示部５とを備える。
【００１３】
制御部２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、インターフェース等から構成されている。ＣＰＵは、プログラム３０に従って動作することにより、２値化手段２０、ヒストグラム生成手段２１、空白領域抽出手段２２、エリア特定手段２３、ラベル付与手段２４、文字認識手段２５、関連性判定手段２６、統合手段２７等として機能する。エリア特定手段２３は、領域特定手段の一例である。ラベル付与手段２４、文字認識手段２５、関連性判定手段２６及び統合手段２７は、出力手段の一例である。
【００１４】
記憶部３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク等から構成され、プログラム３０、レイアウト情報３１（図３参照）、関連性判定情報３２（図４参照）、判定結果テーブル３３（図５参照）、文字認識結果テーブル３４（図６参照）、認識用辞書３５等が記憶されている。
【００１５】
画像読取部４は、原稿台（不図示）上に設けられた自動原稿送り装置（不図示）と、原稿台に配置された紙媒体６、又は自動原稿送り装置により送られた紙媒体６から画像を読み取るスキャナとを備える。画像読取部４は、スキャナにより読み取られた読取画像４０を制御部２に出力する。なお、読取画像４０を読み取る手段として画像読取部４の代わりにカメラを用いてもよい。
【００１６】
操作表示部５は、例えば、液晶ディスプレイ等のディスプレイにタッチパネルが重合配置された構成を有し、各種の情報を表示するとともに、ユーザの操作を受け付ける。
【００１７】
図２は、紙媒体６の構成例を示す図である。紙媒体６は、文字又は画像が記録される複数の領域６０が割り付けられている。同図に示す紙媒体６は、例えば、新聞であり、カット見出し、主見出し、袖見出し、リード、記事表、文章、画像等の項目名で構成されている。項目名は、領域の種別の一例である。
【００１８】
図３は、レイアウト情報３１の一例を示す図である。レイアウト情報３１は、紙媒体ＩＤごとに記憶部３に記憶されている。紙媒体ＩＤは、紙媒体の種別の一例である。レイアウト情報３１は、項目名、場所、文字方向、フォント、文字サイズ等の項目を有する。場所は、文字又は画像が記録されるエリアの位置情報（例えば、座標等）を表す。同図では、位置情報を便宜上右上、右、上等の文字で表現している。文字方向は、縦書きか横書きの文字列の方向を表す。フォントは、書体を表す。文字サイズは、文字の大きさ（ｐｔ）を表す。
【００１９】
図４は、関連性判定情報３２の一例を示す図である。関連性判定情報３２は、紙媒体ＩＤごとに記憶部３に記憶されている。関連性判定情報３２は、項目名、抽出情報、関連性チェック等の項目を有する。抽出情報は、関連性判定手段２６が抽出する情報（例えば、場所、フォント、文字、文字方向、画像属性情報等）を表す。画像属性情報には、画像に付与されたラベル等が含まれる。関連性チェックは、関連性判定手段２６が行う確認事項（例えば、位置の関係、意味のつながり等）を表す。意味のつながりは、意味解析等のことである。なお、図４の項目名が記事表と記事図の関連性チェックにかっこ書きで上下左右が示されているが、上下の位置の関係を考慮してもしなくてもよいことを示す。
【００２０】
関連性判定手段２６は、関連性判定情報３２の抽出情報に基づいて情報を抽出し、関連性チェックに基づいて関連性を確認する。例えば、関連性判定手段２６は、リードのエリア４３に対しては、図４の抽出情報に示すように、当該エリア４３の場所を判定結果テーブル３３から抽出し、当該エリア４３の文字認識結果の文字列を文字認識結果テーブル３４から抽出する。そして、関連性判定手段２６は、図４の関連性チェックに示すように、当該エリア４３が見出しの左又は右に位置している場合は、リードのエリア４３の文字認識結果と見出しの文字認識結果との間で後述するように関連性の有無を判定する。
【００２１】
図５は、判定結果テーブル３３の一例を示す図である。判定結果テーブル３３は、エリア番号、場所、項目名、ラベル、関連あり等の項目を有する。判定結果テーブル３３の各項目は、関連性判定手段２６により記録される。エリア番号には、エリアを識別するエリア番号が記録される。場所には、座標（例えば、矩形の左上の座標と右下の座標）が記録される。同図の場所の１行目には、左上の座標（ｘａ，ｙａ）と右下の座標（ｘｂ，ｙｂ）が記録されている例を示す。ラベルには、ラベル付与手段２４が取得したラベルが記録される。関連ありには、関連性がある場合は「１」が関連性が無い場合は「０」が記録される。
【００２２】
図６は、文字認識結果テーブル３４の一例を示す図である。文字認識結果テーブル３４は、エリア番号、文字列、文字方向、フォント等の項目を有する。文字認識結果テーブル３４の各項目は、文字認識手段２５により記録される。文字列には、文字認識結果が記録される。文字方向には、縦書きか横書きの文字列の方向が記録される。フォントには、書体が記録される。
【００２３】
次に、制御部２の各手段２０〜２７を説明する。
【００２４】
２値化手段２０は、画像読取部４によって読み取られた読取画像４０を予め定られた閾値で２値化処理し、２値画像４１を生成する。
【００２５】
ヒストグラム生成手段２１は、２値画像４１に対して横方向の黒点の数を計数したヒストグラム、及び縦方向の黒点の数を計数したヒストグラムを生成する。なお、ヒストグラム生成手段２１は、処理するデータ量を少なくするため、２値画像４１を縮小してからヒストグラムを生成してもよい。
【００２６】
図７は、ヒストグラムの生成方法を説明するための図であり、（ａ）は、走査方向が横方向（例えば、短辺方向）の場合を示し、（ｂ）は、（ａ）に示す走査方向で黒点を計数して得られたヒストグラムの一例を示す図、（ｃ）は、走査方向が縦方向（例えば、長辺方向）の場合を示し、（ｄ）は、（ｃ）に示す走査方向で黒点を計数して得られたヒストグラムの一例を示す図である。ヒストグラム生成手段２１は、２値画像４１の走査線上の黒点の数を計数することにより、図７（ｂ）に示す横方向の黒点数のヒストグラム２１ａ、及び図７（ｄ）に示す縦方向の黒点数のヒストグラム２１ｂを生成する。
【００２７】
空白領域抽出手段２２は、ヒストグラム生成手段２１が生成したヒストグラム２１ａ、２１ｂに基づいて、黒点の数が閾値２１ｃ以下の空白領域を２値画像４１から抽出する。空白領域は、画像や文字が記載していない領域である。
【００２８】
図８は、空白領域の一例を示す図である。同図は、紙媒体６として新聞の例を示す。同図は、空白領域抽出手段２２によって抽出された横方向に延びる空白領域４２ａと、縦方向に延びる空白領域４２ｂとを示す。空白領域４２ａ、４２ｂは、紙媒体６の種別ごとに予め定められた値以上の幅を有する。なお、空白領域は、幅の中心に罫線が存在してもよい。
【００２９】
エリア特定手段２３は、空白領域抽出手段２２によって抽出された空白領域４２ａ、４２ｂで囲まれたエリア４３を処理対象として特定する。このとき、エリア特定手段２３は、各エリア４３のエリア情報（例えば、左上の座標及び右下の座標）を特定する。また、エリア特定手段２３は、エリア情報に基づいて各エリア４３に対してレイアウト情報３１を参照してタグ付けを行う。タグには、見出し、記事、画像、表、広告等がある。タグは、レイアウト情報３１の項目名に対応する。
【００３０】
ラベル付与手段２４は、項目名が画像のエリア４３について、読取画像４０又は２値画像４１から対応する画像を取り出し、外部サーバに送信して機械学習させ、外部サーバから画像に対応するラベルを取得し、判定結果テーブル３３に記録する。
【００３１】
文字認識手段２５は、文字が記録されたエリア４３に対して文字認識処理（ＯＣＲともいう。）を行い、文字認識結果（ＯＣＲ結果ともいう。）を文字認識結果テーブル３４に記録する。
【００３２】
記憶部３には、文字認識手段２５がパターンマッチング等により文字を認識するために用いられる認識用辞書３５が記憶されている。認識用辞書３５には、例えば、フォントの種類に応じた認識用辞書や文字サイズに応じた認識用辞書がある。文字サイズに応じた認識用辞書には、予め定められた文字サイズよりも小さい文字サイズ用の認識用辞書や予め定められた文字サイズよりも大きい文字サイズ用の認識用辞書、小さい文字サイズと大きい文字サイズの中間の文字サイズ用の認識用辞書等がある。
【００３３】
文字認識手段２５は、レイアウト情報３１の項目名に応じたフォント及び文字サイズを参照し、フォント及び文字サイズに応じた認識用辞書を用いて文字を認識する。
【００３４】
関連性判定手段２６は、ＯＣＲ結果又はラベルに対して自然言語処理における形態素解析、構文解析、意味解析等を行って関連度を算出し、関連性の有無を判定する。関連度は、例えば、意味解析の結果をグラフ又はツリー構造で表現し、両者の類似度を関連度として算出してもよい。関連性判定手段２６は、関連度が閾値以上の場合を関連性あり、閾値未満の場合を関連性なしと判断する。
【００３５】
また、関連性判定手段２６は、上述したように、関連性判定情報３２の関連性チェックのエリア４３間の位置の関係を考慮して関連性を判断する。なお、関連性判定手段２６は、操作表示部５に入力されたキーワードに関連するエリア４３を探すため、キーワード、文字認識結果及びラベルに対して関連度を算出し、関連性の有無を判定してもよい。
【００３６】
ここで位置の関係を考慮するとは、関連性判定情報３２の関連性チェックに示された位置の関係を考慮して関連性を判断することを意味する。すなわち、位置の関係のみが示されている場合は、位置の関係を満たしていれば、関連度に拘らず両者は関連性があるとする。また、位置の関係と意味のつながりが示されている場合は、位置の関係を満たし、かつ、関連度が閾値以上の場合に、両者は関連性があるとする。なお、位置の関係が示されていないが、関連度が閾値以上の場合は、両者は関連性があるとしてもよい。
【００３７】
統合手段２７は、関連性判定手段２６によって関連性があると判定されたエリア４３を統合する。統合手段２７は、統合した結果を操作表示部５に出力して表示する。
【００３８】
（実施の形態の動作）
次に、情報処理装置１の動作の一例について、図９及び図１０を参照して説明する。図１０は、情報処理装置１の動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下、紙媒体６として新聞を例に挙げて説明する。
【００３９】
画像読取部４により紙媒体６から画像を読み取り、読取画像４０を得る（Ｓ１）。画像読取部４は、読取画像４０を制御部２に出力する。
【００４０】
制御部２の２値化手段２０は、画像読取部４から出力された読取画像４０を予め定められた閾値で２値化処理し、２値画像４１を生成する（Ｓ２）。
【００４１】
ヒストグラム生成手段２１は、２値画像４１に対して横方向の黒点のヒストグラム２１ａ、及び縦方向の黒点数のヒストグラム２１ｂを生成する（Ｓ３）。
【００４２】
空白領域抽出手段２２は、ヒストグラム生成手段２１が生成したヒストグラム２１ａ、２１ｂに基づいて、黒点の数が閾値以下の空白領域４２ａ、４２ｂを２値画像４１から抽出する（Ｓ４）。
【００４３】
エリア特定手段２３は、空白領域抽出手段２２によって抽出された空白領域４２ａ、４２ｂで囲まれたエリア４３を処理対象として特定する（Ｓ５）。
【００４４】
エリア特定手段２３は、特定した各エリア４３にエリア番号を付与し、レイアウト情報３１を参照して各エリア４３に項目名を付与し、それらをエリア４３の場所を示す座標情報とともに判定結果テーブル３３に記録する（Ｓ６）。
【００４５】
ラベル付与手段２４は、項目名が画像のエリア４３について、読取画像４０又は２値画像４１から対応する画像を取り出し、外部サーバに送信して機械学習させ、外部サーバから画像に対応するラベルを取得し、判定結果テーブル３３に記録する（Ｓ７）。
【００４６】
文字認識手段２５は、項目名が画像以外のエリア４３に対して項目名に応じた文字認識処理を行う（Ｓ８）。すなわち、文字認識手段２５は、項目名のフォント及び文字サイズに応じた認識用辞書を用いて文字認識を行う。文字認識手段２５は、文字認識結果を文字認識結果テーブル３４に記録する。
【００４７】
各エリア４３に対してループ処理を行う（Ｓ９〜Ｓ１５）。すなわち、関連性判定手段２６は、エリア番号「１」のエリア４３について関連性の確認を開始する（Ｓ１０）。関連性判定手段２６は、エリア番号「１」のエリア４３について関連の可能性のあるエリア番号を抽出する（Ｓ１１）。抽出するエリア番号は「１」以外のエリア番号となる。エリア番号「１」のエリア４３と抽出したエリア番号「２」のエリア４３のＯＣＲ結果又はラベルの意味解析を行い、関連度を算出する（Ｓ１２）。
【００４８】
関連度と閾値とを比較し（Ｓ１３）、関連度が閾値以上の場合は（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、判定結果テーブル３３の関連ありの項目にフラッグ「１」を立てる（Ｓ１４）。
【００４９】
統合手段２７は、判定結果テーブル３３を参照して関連ありとされたエリア４３を統合したコンテンツ５０を生成し、操作表示部５に表示する（Ｓ１６）。
【００５０】
図９は、操作表示部５に表示された統合したコンテンツ５０の一例を示す図である。同図に示すコンテンツ５０は、複数のエリア４３ａ〜４３ｆが統合された状態を示している。主見出しのエリア４３ａには、「ＧＤＰ年３．８％増上方修正」が記載され、袖見出し（１）のエリア４３ｂには「設備投資に伸び」が記載されている。主見出しと袖見出し（１）の関連度が閾値以上であるために関連性があるとして統合されている。また、他のエリア４３ｃ〜４３ｆもこれらの主見出し又は袖見出し（１）との間の関連度が閾値以上であるために関連性があるとして統合されている。ユーザがいずれかのエリア４３（例えば、エリア４３ｄ）を選択して拡大表示を要求すると、統合手段２７は、エリア番号で紐付けられたエリア４３ｄの文字列を文字認識結果テーブル３４から読み出し、操作表示部５に拡大表示する。
【００５１】
（他の統合例）
次に、図２を参照して他の統合例を説明する。「カット見出し」と「主見出し」との関連性は、ＯＣＲ結果から判断する。「主見出し」の左側の領域６０（図８ではエリア４３）を確認する。「主見出し」の上端より下側にあるエリア４３の左上のエリア４３のＯＣＲ結果から文章の関連性を確認し、「袖見出し」であるか否かを判断する。「袖見出し」は関連判定情報３２から「主見出し」の左に位置することになっているので、「袖見出し（１）」は「主見出し」と関連性があると判断する。
【００５２】
次に、「袖見出し（１）」の左上のエリア４３のＯＣＲ結果と「主見出し」との関連性を確認する。意味解析によりここでは「袖見出し（２）」は「主見出し」と関連性があると判断する。
【００５３】
次に、「袖見出し（２）」の下の「リード」のＯＣＲ結果から「リード」との関連性を確認する。「リード」は関連判定情報３２から袖見出しの左又は下に位置することになっており、その位置の関係と意味解析によりここでは「リード」は「袖見出し（２）」と関連性があると判断する。
【００５４】
次に、「リード」について左側の「袖見出し（３）」との関連性を確認する。意味解析によりここでは「リード」は「袖見出し（３）」と関連性があると判断する。
【００５５】
次に、「袖見出し（３）」と左上の「文章（１）」との関連性を確認する。「文章」は関連判定情報３２から「見出し」の左又は下に位置することになっており、その位置の関係と意味解析によりここでは「文章（１）」は「袖見出し（３）」と関連性があると判断する。
【００５６】
次に、「文章（１）」と真下の「文章（２）」との関連性を確認する。意味解析によりここでは「文章（２）」は「文章（１）」と関連性があると判断する。
【００５７】
以上のステップを続けていき、「文章（５）」と左側エリア「袖見出し（４）」の関連性を判断する。意味解析によりここでは「袖見出し（４）」は「文章（５）」とは関連性がないと判断する。
【００５８】
このようにして「カット見出し」から「文章（５）」までが関連する記事であることを示すフラフを立て、「袖見出し（４）」と「文章（５）」とは関連ない別の記事であることを示すためにフラグを立てない。なお、両者を区別する属性を付与してもよい。
【００５９】
（変形例１）
次に、変形例１について説明する。変形例１の関連性判定手段２６は、抽出条件に従って記事等を抽出する。
【００６０】
（抽出条件）
抽出条件は、少なくとも次の項目を含む。
（ａ）キーワード
（ｂ）キーワードの存在場所（見出し、記事、画像等）
（ｃ）キーワードの発生回数
（ｄ）画像・図・表の有無
（ｅ）日付
（ｆ）発行者
（ｇ）記者名
（ｈ）記事精度
記事精度とは、どれだけ指定した抽出条件を正しく満たしているかを示す精度である。記事精度は、要求精度の一例である。
（ｉ）コンテンツ５０の出力方法
出力方法には、例えば、表示方法、ファイル名、出力先等がある。
【００６１】
記事の抽出は、上記抽出条件に合わせて図１０に示す読取画像４０の取得（Ｓ１）からコンテンツ５０の生成（Ｓ１６）を実施する。このコンテンツ５０の生成のときに、後述するコンテンツ正確度を計算する。コンテンツ正確度と要求された記事精度とを比較し、要求された記事精度がコンテンツ正確度と一致しなければ、それに応じたコンテンツ正確度のコンテンツを生成する。コンテンツ正確度については後述する。
【００６２】
コンテンツ５０の出力方法に応じて、最終的なコンテンツ５０を生成する。新聞記事そのままの体裁か、１枚にきれいにまとめるか、手動で編集させるかを選択できる。ファイル名の生成も指定されたとおりに実施する。ファイル名の指定は、日付／キーワード／見出し等が考えられる。
【００６３】
希望の形で生成され、ファイル名を付与されたコンテンツ５０を、指定の場所に格納する。日付／キーワード／会社等の属性情報に応じて、仕分けて出力してもよい。
【００６４】
（コンテンツ正確度）
コンテンツ正確度には、例えば、次の項目がある。
（ａ）ＯＣＲ精度
（ｂ）文章連結精度
（ｃ）レイアウト精度
【００６５】
ＯＣＲ精度とは、ＯＣＲを行った結果自体の正確度をいう。文字ごとにＯＣＲ結果の正確度を算出し、その積によって正確度としてもよい。
【００６６】
文章連結精度とは、エリア４３が分かれていた文章をつなぎ合わせたときの確信度をいう。エリア４３が分かれている部分をつなぎ合わせたときに、ＯＣＲ結果をつなげたときに文章としてつながっていれば１００％とする。句点などが存在し、つながりに確信が持てない場合は、前と後のエリア４３で、同じキーワードや類義語が出ないなどにより確信度が下がる。
【００６７】
レイアウト精度とは、エリア４３を連結したときに、レイアウト上どれだけ確信を持てる配置かどうかを示す精度である。右に見出しがあり、上から下に同じサイズのエリア４３がつながっていれば１００％とする。下のエリア４３が、見出しより右側に行ってしまっているなどで、確信度が下がっていく。
【００６８】
（記事精度）
記事精度は、次のいずれかの精度を含む。
（ａ）ＯＣＲ精度
（ｂ）文章連結精度
（ｃ）レイアウト精度
（ｄ）上記（ａ）〜（ｃ）のいずれか２つ又は全てを総合した精度
【００６９】
ＯＣＲ精度は、文字の認識処理の精度の一例である。文章連結精度は、意味解析の精度又は関連度の一例である。レイアウト精度は、位置の関係の精度の一例である。総合した精度は、各精度を単に加算してもよく、重み付け加算でもよい。総合した精度は、関連度の一例である。
【００７０】
記事精度をユーザが入力すると、その数値（またはレベル）とコンテンツ正確度を比較し、それに応じて記事を抽出するエリア４３を変化させてもよい。記事精度がコンテンツ正確度より高い場合、コンテンツ正確度がより高いコンテンツになるように、エリア４３毎のつながりの正確度やＯＣＲの精度が高いコンテンツを生成する。
【００７１】
記事精度がコンテンツ正確度とほぼ等しい場合、生成したコンテンツを出力する。記事精度がコンテンツ正確度より低い場合、コンテンツ正確度がより低いコンテンツにし、より幅広いエリア４３をつなげたコンテンツを生成する。
【００７２】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形、実施が可能である。
【００７３】
制御部２の各手段は、それぞれ一部又は全部を再構成可能回路（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）等のハードウエア回路によって構成してもよい。
【００７４】
また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態の構成要素の一部を省くことや変更することが可能である。
【００７５】
また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態のフローにおいて、ステップの追加、削除、変更、入替え等が可能である。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。また、上記実施の形態で用いたプログラムをクラウドサーバ等の外部サーバに格納しておき、ネットワークを介して利用することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１…情報処理装置、２…制御部、３…記憶部、４…画像読取部、５…操作表示部、６…紙媒体、２０…２値化手段、２１…ヒストグラム生成手段、２１ａ、２１ｂ…ヒストグラム、２１ｃ…閾値、２２…空白領域抽出手段、２３…エリア特定手段、２４…ラベル付与手段、２５…文字認識手段、２６…関連性判定手段、２７…統合手段、３０…プログラム、３１…レイアウト情報、３２…関連性判定情報、３３…判定結果テーブル、３４…文字認識結果テーブル、３５…認識用辞書、４０…読取画像、４１…２値画像、４２ａ、４２ｂ…空白領域、４３、４３ａ〜４３ｆ…エリア、５０…コンテンツ、６０…領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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