(57)【要約】      （修正有）【課題】ウェブページ画像に類似する雛形データを抽出し、これに基づいたウェブページのコードにより、ウェブページの作成作業の手間やコストの低減が可能な作業支援方法を提供する。【解決手段】方法は、入力画像及び入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込み、第１の検出領域の位置情報を求め、位置情報を含む第１の位置情報群を取得するとともに、入力画像に含まれる第１の検出領域の個数を求める第１の位置情報群取得工程と、ウェブページ用のコード及び所定の第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、第１の位置情報群と第２の位置情報群とを比較し、第１の位置情報群と第２の位置情報群との類似度を求めるとともに、検出領域の個数を比較し、個数の類似度を求め、両類似度に基づいて総合類似度を取得する類似度取得工程と、雛形データを抽出する抽出工程と、ウェブページ用のコードを出力する出力工程とを有する。【選択図】図１
2020091682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像、及び、該入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込み、前記入力画像における前記第１の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第１の位置情報群を取得するとともに、前記入力画像に含まれる前記第１の検出領域の個数（１）を求める第１の位置情報群取得工程と、
ウェブページ用のコード及び下記に示される第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群とを比較し、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群との類似度（１）を求めるとともに、前記個数（１）と下記個数（２）を比較し、前記個数（１）と前記個数（２）の類似度（２）を求め、前記類似度（１）及び前記類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する類似度取得工程と、
前記総合類似度に基づいて前記データ領域から抽出対象となる少なくとも一つの前記雛形データを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記雛形データが有する前記ウェブページ用のコードを出力する出力工程と、を有することを特徴とするウェブページの作成作業を支援する方法。
＜第２の位置情報群＞
前記類似度計算工程を行う前に少なくとも一回、下記第２の位置情報群取得工程を行い、少なくとも一つの前記雛形データを作成し、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、前記雛形画像における前記第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得するとともに、前記雛形画像に含まれる前記第２の検出領域の個数（２）を求める。
【請求項２】
前記第１の検出領域は、画像であることを特徴とする請求項１に記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項３】
前記第１の検出領域は、文字列であることを特徴とする請求項１に記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項４】
前記第１の検出領域及び前記第２の検出領域を矩形領域とし、
前記第１の位置情報群取得工程は、前記入力画像の一点を原点とし、前記原点からの前記第１の検出領域の位置座標を求めるともに、前記第１の検出領域の幅及び高さを求め、前記第１の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる前記第１の検出領域の重心位置を前記第１の検出領域の位置情報とし、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記雛形画像の一点を原点とし、前記原点からの前記第２の検出領域の位置座標を求めるともに、前記第２の検出領域の幅及び高さを求め、前記第２の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる前記第２の検出領域の重心位置を前記第２の検出領域の位置情報とすることを特徴とする請求項２又は３に記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項５】
前記第１の検出領域及び前記第２の検出領域は、画像と、文字列とからなることを特徴とする請求項１に記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項６】
前記第１の位置情報群取得工程は、前記画像の位置情報と、前記文字列の位置情報とをそれぞれ別個に求め、前記画像の位置情報を含む前記第１の位置情報群を第３の位置情報群とし、前記文字列の位置情報を含む前記第１の位置情報群を第４の位置情報群とするとともに、前記画像の個数（１）と、前記文字列の個数（１）とをそれぞれ別個に求め、前記画像の個数を個数（３）とし、前記文字列の個数を個数（４）とし、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記画像の位置情報と、前記文字列の位置情報とをそれぞれ別個に求め、前記画像の位置情報を含む前記第２の位置情報群を第５の位置情報群とし、前記文字列の位置情報を含む前記第２の位置情報群を第６の位置情報群とするとともに、前記画像の個数（２）と、前記文字列の個数（２）とをそれぞれ別個に求め、前記画像の個数を個数（５）とし、前記文字列の個数を個数（６）とし、
前記類似度取得工程は、前記第３の位置情報群と前記第５の位置情報群とを比較し、前記第３の位置情報群と前記第５の位置情報群との類似度（３）を求め、前記第４の位置情報群と前記第６の位置情報群とを比較し、前記第４の位置情報群と前記第６の位置情報群との類似度（４）を求めるとともに、前記個数（３）と前記個数（５）を比較し、前記個数（３）と前記個数（５）の類似度（５）を求め、前記個数（４）と前記個数（６）を比較し、前記個数（４）と前記個数（６）の類似度（６）を求め、かつ、前記類似度（３）、前記類似度（４）、前記類似度（５）及び前記類似度（６）に基づいて前記総合類似度を取得することを特徴とする請求項５に記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項７】
前記第１の位置情報群取得工程は、前記第３の位置情報群を取得した後に前記第４の位置情報群を取得し、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記第５の位置情報群を取得した後に前記第６の位置情報群を取得することを特徴とする請求項６に記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項８】
前記第１の検出領域及び前記第２の検出領域を矩形領域とし、
前記第１の位置情報群取得工程は、前記入力画像の一点を原点とし、前記原点からの前記第１の検出領域の位置座標を求めるともに、前記第１の検出領域の幅及び高さを求め、前記第１の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる前記第１の検出領域の重心位置を前記第１の検出領域の位置情報とし、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記雛形画像の一点を原点とし、前記原点からの前記第２の検出領域の位置座標を求めるともに、前記第２の検出領域の幅及び高さを求め、前記第２の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる前記第２の検出領域の重心位置を前記第２の検出領域の位置情報とすることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項９】
前記ウェブページ用のコードは、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）のコード及びＣＳＳ（Cascading Style Sheets）のコードを含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項１０】
前記出力工程により出力されたウェブページ用のコードに対して、前記第１の位置情報群取得工程で読み込んだ前記複数の第１の検出領域を指定するように修正を加える修正工程を有することを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載のウェブページの作成作業を支援する方法。
【請求項１１】
入力画像、及び、該入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込み、前記入力画像における前記第１の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第１の位置情報群を取得するとともに、前記入力画像に含まれる前記第１の検出領域の個数（１）を求める第１の位置情報群取得処理と、
ウェブページ用のコード及び下記に示される第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群とを比較し、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群との類似度（１）を求めるとともに、前記個数（１）と下記個数（２）を比較し、前記個数（１）と前記個数（２）の類似度（２）を求め、前記類似度（１）及び前記類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する類似度取得処理と、
前記総合類似度に基づいて前記データ領域から抽出対象となる少なくとも一つの前記雛形データを抽出する抽出処理と、
前記抽出工程により抽出された前記雛形データが有する前記ウェブページ用のコードを出力する出力処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするウェブページの作成作業を支援するプログラム。
＜第２の位置情報群＞
前記類似度計算工程を行う前に少なくとも一回、下記第２の位置情報群取得工程を行い、少なくとも一つの前記雛形データを作成し、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、前記雛形画像における前記第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得するとともに、前記雛形画像に含まれる前記第２の検出領域の個数（２）を求める。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェブページの作成作業を支援する方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ウェブページは企業の会社情報、商品や製品の告知、広告にとどまらず、個人においても情報を広く知らしめる等のツールとして重要度を増している。ウェブページの如何によって商品や製品の売れ行き等が大きく変動するため、ウェブページの開発は重要な工程の一つとして位置づけられている。また、ウェブページによる商品や製品等の告知、広告のタイミングも重要であり、ウェブページの開発スピードが求められることも多い。
【０００３】
ウェブページの作成を支援するため、例えば以下のような従来技術が知られている。
特許文献１では、ユーザの技量に応じてウェブページ編集画面を選択できるウェブページ作成支援装置が開示されており、ユーザ自らの技量に応じて効率よく望む作業を行うことができるとしている。
しかし、特許文献１では、例えば画像をどこに配置するか等のレイアウトを変更するには、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）のコードを直接編集する必要があり、実際の開発現場では使用が限られる。
【０００４】
特許文献２では、表計算ソフトウェア用の表データからＨＴＭＬデータを作成することが開示されており、ユーザが手動でＰＣ等に打ち込んでＨＴＭＬを作成せずに、簡単にＨＴＭＬデータを作成できるとしている。
しかし、近年のウェブページは表データよりも画像を表示することが圧倒的に多く、表計算ソフトウェア用の表データを表示することは限られるものである。そのため、表計算ソフトウェア用の表データに限られず、画像等についても簡単にＨＴＭＬデータを作成できることが望まれている。
【０００５】
ウェブページ閲覧者の印象に残るようにするために、開発工程では、まずデザイナーがウェブページのデザイン画像を作成し、次いでコーダーがこのデザイン画像に基づいて、画像の配置やサイズ等を指定するコードを作成することが行われる。コーダーがコードを作成するには、手動でＨＴＭＬ等のコードを作成するため、手間やコストが生じる。
【０００６】
これに対して、特許文献３では、第三者ウェブページのウェブページコンテンツを解析及び分析し、編集可能フォーマットでウェブページコンテンツを再構成し、それをユーザに対して表示することが開示されている。特許文献３は、ウェブページ等の取得、変更、生成のための向上されたツールに関するものである。
しかし、特許文献３は、既存のウェブページに基づいて変更、生成するものであり、新たにデザイン画像を作成してウェブページを作成する手法には不向きである。
【０００７】
開発の現場では、ウェブページの作成を行う際に、新たに作成したデザイン画像と既にコードが作成されたウェブページの画像とを比較して類似の画像を探し出し、これを参考にしてコードを作成することが行われている。既に作成されたコードを参考にすることで、コード作成の効率が格段に向上するからである。
しかし、類似の画像を探し出すには、人間が画像を見て似ているかどうかの判断をすることになり、時間や労力が増大するという欠点がある。また、既にコードが作成されたウェブページの画像は膨大な量であり、類似の画像を探し出すには時間や労力が非常に大きなものとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−１４６１８６号公報
【特許文献２】特開２００１−１０９７４１号公報
【特許文献３】特表２０１７−５２３５３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、ウェブページのデザイン画像に類似する雛形データを抽出でき、これに基づいたウェブページのコードにより、ウェブページの作成作業の手間やコストを低減させることが可能なウェブページの作成作業を支援する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のウェブページの作成作業を支援する方法は、入力画像、及び、該入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込み、前記入力画像における前記第１の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第１の位置情報群を取得するとともに、前記入力画像に含まれる前記第１の検出領域の個数（１）を求める第１の位置情報群取得工程と、ウェブページ用のコード及び下記に示される第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群とを比較し、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群との類似度（１）を求めるとともに、前記個数（１）と下記個数（２）を比較し、前記個数（１）と前記個数（２）の類似度（２）を求め、前記類似度（１）及び前記類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する類似度取得工程と、前記総合類似度に基づいて前記データ領域から抽出対象となる少なくとも一つの前記雛形データを抽出する抽出工程と、前記抽出工程により抽出された前記雛形データが有する前記ウェブページ用のコードを出力する出力工程と、を有することを特徴とする。
＜第２の位置情報群＞
前記類似度計算工程を行う前に少なくとも一回、下記第２の位置情報群取得工程を行い、少なくとも一つの前記雛形データを作成し、前記第２の位置情報群取得工程は、前記ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、前記雛形画像における前記第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得するとともに、前記雛形画像に含まれる前記第２の検出領域の個数（２）を求める。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ウェブページのデザイン画像に類似する雛形データを抽出でき、これに基づいたウェブページのコードにより、ウェブページの作成作業の手間やコストを低減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】ウェブページの作成作業を支援する方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２】入力画像の一例を示す図である。
【図３】第１の検出領域の一例を示す図である。
【図４】入力画像における第１の検出領域の位置情報を求める場合の一例を説明するための図である。
【図５】入力画像の他の例を示す図である。
【図６】第１の検出領域の他の例を示す図である。
【図７】雛形画像及び第２の検出領域の一例を示す図である。
【図８】入力画像における第１の検出領域の位置情報を求める場合の他の例を説明するための図である。
【図９】第１の検出領域の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係るウェブページの作成作業を支援する方法及びプログラムについて図面を参照しながら説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、修正、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【００１４】
（第１の実施形態）
本発明のウェブページの作成作業を支援する方法は、入力画像、及び、該入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込み、前記入力画像における前記第１の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第１の位置情報群を取得するとともに、前記入力画像に含まれる前記第１の検出領域の個数（１）を求める第１の位置情報群取得工程と、ウェブページ用のコード及び下記に示される第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群とを比較し、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群との類似度（１）を求めるとともに、前記個数（１）と下記個数（２）を比較し、前記個数（１）と前記個数（２）の類似度（２）を求め、前記類似度（１）及び前記類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する類似度取得工程と、前記総合類似度に基づいて前記データ領域から抽出対象となる少なくとも一つの前記雛形データを抽出する抽出工程と、前記抽出工程により抽出された前記雛形データが有する前記ウェブページ用のコードを出力する出力工程と、を有することを特徴とする。
＜第２の位置情報群＞
前記類似度計算工程を行う前に少なくとも一回、下記第２の位置情報群取得工程を行い、少なくとも一つの前記雛形データを作成し、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、前記雛形画像における前記第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得するとともに、前記雛形画像に含まれる前記第２の検出領域の個数（２）を求める。
【００１５】
本実施形態のウェブページの作成作業を支援する方法を説明するためのフローチャートを図１に示す。
【００１６】
＜＜第１の位置情報群取得工程（Ｓ１０１）＞＞
第１の位置情報群取得工程（Ｓ１０１）では、まず入力画像、及び、該入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込む。
なお、読み込まれる第１の検出領域の数が１つである場合も本実施形態に含まれるものとするが、第１の検出領域の数が１つである場合は、ウェブページの作成にあまり手間がかからないため、本実施形態による効果は大きくない。
【００１７】
本実施形態において、第１の検出領域は画像であってもよいし、文字列であってもよい。また、画像と、文字列とが混合していてもよい。
【００１８】
入力画像及び第１の検出領域の大きさは、入力画像が第１の検出領域よりも大きければよく、特に制限されるものではない。また、第１の検出領域の数は、特に制限されるものではなく、適宜変更することが可能である。
【００１９】
第１の位置情報群取得工程を行う前に、入力画像から第１の検出領域を抽出しておくことが好ましい。抽出は、特に制限されるものではなく、適宜変更することが可能である。例えば画像表示ソフトを用いて範囲を選択し、コピーすること等が挙げられる。また、これに限られず、デザイン画像（場合によっては入力画像）を作成する際に個別に作成した第１の検出領域の画像ファイルやテキストデータ等を用いてもよい。
【００２０】
入力画像及び第１の検出領域の一例を図２及び図３に示す。図２は入力画像の一例であり、図３は第１の検出領域の一例である。図３に示される第１の検出領域１１ａ、１１ｂはともに画像である。第１の検出領域１１ｂは文字として扱ってもよいが、背景に変更を加えているため、本実施形態では画像として扱っている。
【００２１】
次いで、入力画像における第１の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第１の位置情報群を取得する。位置情報を取得する方法としては、適宜変更が可能であり、例えばパターンマッチング等の公知の画像認識の手法を用いることができる。
【００２２】
位置情報を取得する方法としては、例えば、入力画像のある一点を原点とし、原点に対する第１の検出領域の位置座標を求める。
図４に、第１の位置情報群を取得する場合の一例を説明するための図を示す。図４は、図２、図３で示した例であり、図４（Ａ）は図２に対応し、図４（Ｂ）は座標を示すための図である。
入力画像１０ａと、第１の検出領域１１ａ、１１ｂとを読み込み、入力画像１０ａの一点を原点（０，０）とし、第１の検出領域１１ａ、１１ｂの位置情報を座標（ｘ，ｙ）として求める。
【００２３】
例えば、入力画像１０ａに対して第１の検出領域１１ａ、１１ｂのパターンマッチングを行い、第１の検出領域１１ａとマッチした座標を（ｘ１，ｙ１）とし、第１の検出領域１１ｂとマッチした座標を（ｘ２，ｙ２）とする。これらを第１の位置情報群としている。
【００２４】
第１の位置情報群は、複数の第１の検出領域の座標（位置情報）を含んでおり、例えば、（ｘｉ，ｙｉ）で表すことができる。このとき、ｉは１〜ｎの整数を表し、上記の例ではｎ＝２である。
【００２５】
第１の位置情報群取得工程では、入力画像に含まれる第１の検出領域の個数（１）を求める。ここで示される例では、個数（１）は「２」と求められる。
個数（１）の求め方としては、適宜変更することが可能であるが、例えば、読み込んだ第１の検出領域の数を個数（１）としてもよいし、入力画像における第１の検出領域の座標を求める際に、座標を求めた場合に変数に１を加算し、座標を求め終わった時点の変数を個数（１）としてもよい。
【００２６】
入力画像及び第１の検出領域のその他の例を図５及び図６に示す。
図５は図２と似ているが、文字の部分を有している点で異なる。図６に示されるように、第１の検出領域１２ａ、１２ｂが挙げられており、これらは文字列である。なお、図６では、わかりやすさの点から、文字列を枠線で囲っている。
【００２７】
図２及び図３を合わせて考慮すると、入力画像１０ａに対して第１の検出領域１２ａ、１２ｂのパターンマッチングを行い、第１の検出領域１２ａとマッチした座標を（ｘ３，ｙ３）、第１の検出領域１２ｂとマッチした座標を（ｘ４，ｙ４）と表すことができる。これらを第１の位置情報群に加えると、（ｘｉ，ｙｉ）におけるｉは１〜ｎであり、ｎ＝４である。
【００２８】
このように、第１の検出領域は、画像であってもよいし、文字列であってもよい。また、第１の検出領域は、全て画像であってもよいし、全て文字列であってもよいし、混合していてもよい。
【００２９】
＜＜第２の位置情報群取得工程（Ｓ１０２）＞＞
第２の位置情報群取得工程（Ｓ１０２）は、ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、雛形画像における第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得するとともに、雛形画像に含まれる第２の検出領域の個数（２）を求める。
【００３０】
ウェブページ用のコードは、例えば、既に公開されているウェブページのコード等が挙げられる。この他にも、公開予定のウェブページのコード、公開を終了したウェブページのコード等が挙げられ、インターネット上に公開されているか否かを問わない。
【００３１】
ウェブページ用のコードは、例えばＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）のコード、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）のコード等が挙げられる。
【００３２】
雛形画像は、前記ウェブページ用のコードに対応する画像である。雛形画像は、複数の第２の検出領域を含んでいる。第２の検出領域は、第１の検出領域と同様に、例えば、画像、文字列である。
【００３３】
第２の位置情報群取得工程では、ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、雛形画像における第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得する。
【００３４】
第２の位置情報群取得工程を行う前に、雛形画像から第２の検出領域を抽出しておくことが好ましい。抽出方法としては、特に制限されるものではなく、適宜変更することが可能である。例えば画像表示ソフトを用いて範囲を選択し、コピーすること等が挙げられる。また、雛形画像に対して、公知のＯＣＲ（Optical Character Recognition）技術を用いて、文字列を第２の検出領域として抽出してもよい。
【００３５】
図７に雛形画像、第２の検出領域の例を示す。図７において、雛形画像４０は第２の検出領域４１ａ、４１ｂ、４２ａ、４２ｂを含んでいる。ここでは、説明のために、第２の検出領域４１ａ、４１ｂ、４２ａ、４２ｂは画像と文字とを区別せずに、仮として全てが画像であるものとして説明する。
【００３６】
まず、雛形画像から第２の検出領域を抽出する。抽出方法としては、特に制限されるものではなく、上記第１の位置情報群取得工程と同様の方法が挙げられる。例えば画像表示ソフトを用いて範囲を選択し、コピーすること等が挙げられる。この他にも、公知のＯＣＲ技術などを用いてもよい。
【００３７】
例えば、雛形画像４０に対して第２の検出領域４１ａ、４１ｂ、４２ａ、４２ｂのパターンマッチングを行い、雛形画像における第２の検出領域の各座標を求める。このとき、雛形画像の一点を原点とし、原点に対する各座標を求める。図示されるように、求められた第２の検出領域４１ａ、４１ｂ、４２ａ、４２ｂの座標をそれぞれ、（ｘ１’，ｙ１’）、（ｘ２’，ｙ２’）、（ｘ３’，ｙ３’）、（ｘ４’，ｙ４’）と表すことができる。なお、「’」は第１の検出領域と区別するために便宜的に付けている。
【００３８】
第２の位置情報群は、複数の第２の検出領域の座標（位置情報）を含んでおり、例えば、（ｘｊ’，ｙｊ’）で表すことができる。このとき、ｊは１〜ｎの整数を表し、ここでの例ではｎ＝４である。なお、入力画像におけるｎと、雛形画像におけるｎは同じであってもよく、異なっていてもよい。
【００３９】
次いで、第２の位置情報群取得工程では、雛形画像に含まれる第２の検出領域の個数（２）を求める。上記の例では「４」である。個数（２）の求め方としては、適宜変更することができ、上記第１の実施形態と同様の方法を用いることができる。
【００４０】
本実施形態におおいて、データ領域は、雛形データを複数保有する。後述の類似度計算工程では、データ領域を用いて類似度が求められる。
データ領域は、適宜変更することが可能であり、例えばデータベースの形態であってもよいし、データファイルの形態であってもよい。また、データ領域は、１つにまとまっていてもよいし、分散していてもよい。
【００４１】
雛形データはデータ領域内で分類分けされていることが好ましい。分類分けすることにより、膨大な量のデータであっても高速に検索することができる。分類分けは、適宜変更することが可能であり、例えば、クラスタリングの技術を用いる方法、位置情報に基づいて分類分けする方法、類似している画像ごとに分類分けする方法等が挙げられる。
【００４２】
位置情報に基づいて分類分けする場合、例えば位置情報の近い画像ごとに分類分けすることが挙げられる。また、類似している画像ごとに分類分けする場合、例えば画像認識の技術を用いて行うことができる。
【００４３】
また、データ領域には機械学習を行わせてもよい。機械学習は公知の技術を用いることができる。機械学習を行うことで、例えば雛形データの分類分けを効率よく行うことができ、検索の精度を向上させることができるとともに、膨大な量のデータを扱うことができる。
【００４４】
本実施形態において、第２の位置情報群取得工程が実行されるタイミングは、適宜変更することができる。例えば、月に数回、年に数回などの頻度で第２の位置情報群取得工程を実行してもよい。また、定期的に行ってもよいし、不定期に行ってもよい。第２の位置情報群取得工程は、後述の類似度計算工程を行う前に少なくとも一回行われていればよい。すなわち、類似度計算工程を実行する際に、類似度を計算するために必要なデータ領域が用意されていればよい。
【００４５】
＜＜類似度計算工程（Ｓ１０３）＞＞
類似度計算工程（Ｓ１０３）では、ウェブページ用のコード及び第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、第１の位置情報群と第２の位置情報群とを比較し、第１の位置情報群と第２の位置情報群との類似度（１）を求める。また、個数（１）と個数（２）を比較し、個数（１）と個数（２）の類似度（２）を求める。そして、類似度（１）及び類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する。
【００４６】
総合類似度の求め方としては、適宜変更することが可能である。以下、本実施形態における一例を説明する。
類似度（１）について上記の例を用いて説明する。上述したように、入力画像における第１の検出領域の位置情報は、図２〜図６に示される例では、（ｘｉ，ｙｉ）であり、ｉ＝１〜４である。これが第１の位置情報群に相当する。
また、雛形画像における第２の検出領域の位置情報は、図７に示される例では、（ｘｊ’，ｙｊ’）であり、ｊ＝１〜４である。これが第２の位置情報群に相当する。ただし、ここでは第１の位置情報群と区別するために、第２の位置情報群については、「’」を付けて（ｘｊ’，ｙｊ’）と表している。
【００４７】
これらの位置情報を用いて、第１の位置情報群と第２の位置情報群とを比較し、第１の位置情報群と第２の位置情報群との類似度（１）を求める。類似度（１）の求め方は、適宜変更することが可能である。例えば、（ｘｉ，ｙｉ）及び（ｘｊ’，ｙｊ’）をベクトルとして扱い、ベクトル同士の距離を求めて入力画像と雛形画像とを比較することで類似度（１）を求める。
【００４８】
例えば、入力画像における第１の検出領域のベクトルをｖｅｃｉとし（上記の例ではｉ＝１〜４）、雛形画像における第２の検出領域のベクトルをｖｅｃｊ’としたとき（上記の例ではｊ＝１〜４）、ｖｅｃｉと各ｖｅｃｊ’との距離を求め、最小値をｖｅｃｉ−ｄｉｓと表す。
例えば、ｖｅｃ１と各ｖｅｃｊ’（ｊ＝１〜４）との距離を求め、最小値であるｖｅｃ１−ｄｉｓを求める。仮に、ｖｅｃ１’との距離が最小である場合、ｖｅｃ１−ｄｉｓはｖｅｃ１とｖｅｃ１’との距離になる。同様にして、その他のｖｅｃｉについても各ｖｅｃｊ’との距離を求め、ｖｅｃｉ−ｄｉｓを求める。
なお、場合によっては、ｖｅｃｉと全てのｖｅｃｊ’との距離を求める必要はなく、近似的な扱いをしてもよい。
【００４９】
全てのｖｅｃｉにおいてベクトルの距離の最小値を求め、これらから類似度（１）を求める。ベクトルの距離を用いて類似度（１）を求める方法としては、適宜変更することが可能であり、例えば、ある関数ｆを用いて求めることができる。関数ｆとしては、適宜調整すればよい。このとき、関数ｆを用いて表すと、類似度（１）は、ｆ（ｖｅｃｉ−ｄｉｓ）と表すことができる。つまり、関数ｆはベクトルの距離であるｖｅｃｉ−ｄｉｓの関数として表現できる。ｆ（ｖｅｃｉ−ｄｉｓ）は適宜変更することができ、特に制限されるものではないが、例えば、ｖｅｃｉにおいてそれぞれ求められた最小の距離について平均値を求める方法、中央値を求める方法、ランダムに値を選択する方法、上位のいくつかの値のみを考慮する方法等が挙げられる。
【００５０】
次に、類似度（２）について求める。類似度（２）としては、特に制限されるものではないが、例えば、％で表すことができる。この他にも、無次元の値で表してもよく、対数値で表してもよい。上記の例では、入力画像及び雛形画像ともに検出領域の個数は４つであるので、類似度（２）は１００％、もしくは１と表すことができる。
なお、第１の検出領域と第２の検出領域を区別せずに説明する場合、単に「検出領域」と称することがある。
【００５１】
類似度（２）の求め方としては、例えば、個数（１）／個数（２）として求めることができる。
なお、上記以外の例としては、例えば、個数（１）＝４、個数（２）＝８であれば、類似度（２）は４／８＝０．５（５０％）などと表すことができる。また、例えば、個数（１）＝６、個数（２）＝４であれば、類似度（２）は６／４＝１．５（１５０％）などと表すことができる。
なお、類似度（２）を関数ｇを用いて表すとすると、ｇ（ｎｕｍ）などとも表すことができる。
【００５２】
次に、類似度（１）及び類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する。
総合類似度の求め方としては、適宜変更することができる。例えば、類似度（１）と類似度（２）を単に足し合わせてもよい。この場合、ｆ（ｖｅｃｉ−ｄｉｓ）＋ｇ（ｎｕｍ）などとも表すことができる。総合類似度の求め方としては、これに限られるものではなく、その他にも、ｆ（ｖｅｃｉ−ｄｉｓ）とｇ（ｎｕｍ）の差としてもよいし、積としてもよいし、商としてもよい。また、平均値としてもよい。また、両者に対してそれぞれ異なる重みづけを行って和差積商などを求めてもよい。重みづけは、特に制限されるものではなく、例えば位置情報を優先させるという観点から、ｆ（ｖｅｃｉ−ｄｉｓ）に対して大きな値で重みづけしてもよい。
このようにして、入力画像と雛形画像の類似度を求めることができる。
【００５３】
第１の検出領域の個数（１）と第２の検出領域の個数（２）の類似度（２）を求め、類似度（２）も考慮して総合類似度を取得することにより、例えば以下のような不具合を防止し、より好適な結果が得られるようになる。個数を考慮しない場合、例えば、第１の検出領域が１つである入力画像と、第２の検出領域が大量に含まれている雛形画像とを比較したとき、含まれる個数が小さい側からみると、個数の大きい側のどれかと位置情報が一致してしまう確率が高くなるため、完全一致する場合がある。この場合、入力画像に類似しない雛形画像が抽出されてしまい、好ましくない。一方、本実施形態によれば、位置情報の比較に加え、個数を比較することにより、入力画像に類似する雛形画像を抽出することができる。
【００５４】
類似度計算工程では、上記のデータ領域を用い、その他の雛形データについても、読み込んだ入力画像に対しての総合類似度を求める。
【００５５】
＜＜抽出工程（Ｓ１０４）＞＞
抽出工程（Ｓ１０４）では、類似度計算工程（Ｓ１０３）で求められた総合類似度に基づいてデータ領域から抽出対象となる少なくとも一つの雛形データを抽出する。
抽出する雛形データの個数としては、特に制限されるものではなく、適宜変更することが可能である。例えば、総合類似度が最も高い雛形データを抽出する場合、抽出される雛形データは１つとなる。この他にも、例えば、総合類似度に閾値を設けて、閾値以上となった雛形データを抽出するようにしてもよい。
【００５６】
＜＜出力工程（Ｓ１０５）＞＞
出力工程（Ｓ１０５）では、抽出工程（Ｓ１０４）により抽出された雛形データが有するウェブページ用のコードを出力する。
【００５７】
出力する形態としては、特に制限されるものではなく、適宜変更することが可能である。例えば、ウェブページ用のコードを出力端末の画面に表示してもよいし、ファイル名で出力してもよいし、雛形データにＩＤを割り当て、そのＩＤを出力してもよい。
【００５８】
また、出力工程では、類似度の数値を合わせて出力してもよい。類似度を出力することにより、雛形画像と類似しているかを定量的に判断することができる。
【００５９】
本実施形態によれば、ウェブページのデザイン画像（入力画像）に類似する雛形データを抽出、出力でき、これに基づいたウェブページのコードにより、ウェブページの作成作業の手間やコストを低減させることができる。
なお、修正工程（Ｓ１０６）については後述する。
【００６０】
＜＜ウェブページの作成作業を支援するプログラム＞＞
本発明のウェブページの作成作業を支援するプログラムは、入力画像、及び、該入力画像に含まれる複数の第１の検出領域を読み込み、前記入力画像における前記第１の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第１の位置情報群を取得するとともに、前記入力画像に含まれる前記第１の検出領域の個数（１）を求める第１の位置情報群取得処理と、ウェブページ用のコード及び下記に示される第２の位置情報群を有する雛形データを複数保有するデータ領域を用い、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群とを比較し、前記第１の位置情報群と前記第２の位置情報群との類似度（１）を求めるとともに、前記個数（１）と下記個数（２）を比較し、前記個数（１）と前記個数（２）の類似度（２）を求め、前記類似度（１）及び前記類似度（２）に基づいて総合類似度を取得する類似度取得処理と、前記総合類似度に基づいて前記データ領域から抽出対象となる少なくとも一つの前記雛形データを抽出する抽出処理と、前記抽出工程により抽出された前記雛形データが有する前記ウェブページ用のコードを出力する出力処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
＜第２の位置情報群＞
前記類似度計算工程を行う前に少なくとも一回、下記第２の位置情報群取得工程を行い、少なくとも一つの前記雛形データを作成し、
前記第２の位置情報群取得工程は、前記ウェブページ用のコードに対応する雛形画像と、該雛形画像に含まれる複数の第２の検出領域とから、前記雛形画像における前記第２の検出領域の位置情報を求め、該位置情報を含む第２の位置情報群を取得するとともに、前記雛形画像に含まれる前記第２の検出領域の個数（２）を求める。
【００６１】
以下に一実施形態を説明する。ここでは、制御部と記憶部を有する装置を例に挙げて説明する。制御部は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。記憶部は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等で構成され、プログラム、データ領域等を記憶する。記憶部は、「メモリ」の一例である。プログラムは、コンピュータに上記処理を実行させるための命令を含むプログラムである。該データ領域は、上述した雛形データを複数保有するデータ領域である。
【００６２】
なお、データ領域が格納されている場所は、これに限られるものではなく、適宜変更することが可能である。上記の他にも、例えばインターネット等のネットワークを介して他の領域に格納されていてもよい。
【００６３】
また、外部装置と接続するためのインタフェースを設け、開発端末等に接続してもよく、開発端末はインターネットやイントラネットなどのネットワークを介して接続してもよい。開発端末は複数接続されていてもよい。
【００６４】
本発明のプログラムを使用する場合、例えば、「ウェブアプリケーション」として使用することができる。これは、インターネットやイントラネットなどのネットワーク上でユーザからアクセス可能であり、ウェブブラウザで動作するアプリケーションソフトウェア、あるいは、ブラウザ支援プログラミング言語、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＨＴＭＬ、ＣＳＳの組み合わせで作成され、アプリケーションを実行可能にするアプリケーションソフトウェアを指す場合があるが、それらに限定されない。
また、本発明のプログラムを使用する場合、上記に限られるものではなく、この他にも開発端末に格納された状態で使用してもよい。
【００６５】
（第２の実施形態）
本発明に係るウェブページの作成作業を支援する方法のその他の実施形態について説明する。上記実施形態と共通する事項については説明を省略する。
【００６６】
本実施形態では、第１の検出領域及び第２の検出領域を矩形領域とし、検出領域の幅と高さを考慮し、類似度を求める。
なお、第１の検出領域と第２の検出領域を区別せずに説明する場合、単に「検出領域」と称することがある。
【００６７】
本実施形態において、第１の位置情報群取得工程は、入力画像の一点を原点とし、原点からの第１の検出領域の位置座標を求めるともに、第１の検出領域の幅及び高さを求め、第１の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる第１の検出領域の重心位置を第１の検出領域の位置情報とする。
また、第２の位置情報群取得工程は、雛形画像の一点を原点とし、原点からの第２の検出領域の位置座標を求めるともに、第２の検出領域の幅及び高さを求め、第２の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる第２の検出領域の重心位置を第２の検出領域の位置情報とする。
【００６８】
本実施形態を説明するための図を図８に示す。
図８は図４と同様に検出領域の位置情報を求める一例を説明するための図である。図８は入力画像における第１の検出領域の位置情報を求める場合の例について説明しているが、雛形画像における第２の検出領域の位置情報を求める場合も同様である。
【００６９】
図８に示される例では、矩形領域である第１の検出領域１１ａの幅をｗｉｄｔｈ１、高さをｈｅｉｇｈｔ１として表し、矩形領域である第１の検出領域１１ｂの幅をｗｉｄｔｈ２、高さをｈｅｉｇｈｔ２として表している。なお、矩形領域の幅及び高さの求め方は、特に制限されるものではなく、適宜変更することができる。例えば、画像表示ソフト等を用いて求めてもよいし、位置情報を求める際のパターンマッチング等の技術により求めてもよいし、その他のプログラムを用いて求めてもよい。
【００７０】
本実施形態では、第１の検出領域の重心位置を求める。第１の検出領域１１ａでは、重心位置のｘ座標をｘ１＋ｗｉｄｔｈ１／２とし、重心のｙ座標をｙ１＋ｈｅｉｇｈｔ１／２としている。また、第１の検出領域１１ａの重心位置の座標を（ｘ１＊，ｙ１＊）と表している。
第１の検出領域１１ｂについても同様に、重心位置のｘ座標をｘ２＋ｗｉｄｔｈ２／２とし、重心のｙ座標をｙ２＋ｈｅｉｇｈｔ２／２としている。また、第１の検出領域１１ｂの重心位置の座標を（ｘ２＊，ｙ２＊）と表している。
【００７１】
このように、第１の検出領域の重心位置を（ｘｉ＊，ｙｉ＊）と表してもよい。このとき、ｉは１〜ｎの整数を表す。上記のようにして得られた第１の検出領域の重心位置を第１位の検出領域の位置情報とし、第１の位置情報群を取得する。
【００７２】
また、第２の検出領域の重心位置についても同様にして求め、第２の位置情報群を取得する。第２の検出領域の重心位置は、第１の検出領域の重心位置と区別するために、例えば「’」を用いて、（ｘｊ＊’，ｙｊ＊’）と表してもよい（ｊ＝１〜ｎの整数）。
【００７３】
次いで、上記のようにして求められた重心位置に基づいて、上述の類似度（１）を求め、総合類似度を求める。
本実施形態によれば、検出領域の大きさ（幅及び高さ）を考慮して入力画像と雛形画像の類似度を求めているため、類似度計算の精度をより向上させることができる。これにより、入力画像とより類似した雛形画像を抽出することができ、ウェブページの作成作業の手間やコストをより低減させることができる。
【００７４】
なお、検出領域が矩形領域でない場合においても、例えば後述の図９（Ｄ）のように適宜対応することにより本実施形態を適用することができる。
【００７５】
（第３の実施形態）
本発明に係るウェブページの作成作業を支援する方法のその他の実施形態について説明する。
上記実施形態と共通する事項については説明を省略する。
【００７６】
本実施形態では、第１の検出領域及び第２の検出領域は、画像と、文字列とからなる。なお、第１の検出領域と第２の検出領域を区別せずに説明する場合、単に「検出領域」と称することがある。
【００７７】
上記第１の実施形態では、第１の検出領域を全て画像であるものとして説明を行ったが、本実施形態では、画像と文字列を区別して類似度を求める。入力画像における第１の検出領域が文字として埋め込まれている場合と、画像として貼り付けられている場合とではコーディングに違いが生じることがある。そのため、画像と文字とを区別して類似度を求めることにより、ウェブページの作成作業の手間やコストをより低減させることができる。
【００７８】
本実施形態における一例について説明する。
上記第１の実施形態で示された例では、一律に検出領域を画像として扱って説明したが、本実施形態では第１の検出領域１１ａ、１１ｂを画像として扱い、第１の検出領域１２ａ、１２ｂを文字列として扱う。同様に、本実施形態では第２の抽出領域４１ａ、４１ｂを画像として扱い、第２の検出領域４２ａ、４２ｂを文字列として扱う。
【００７９】
本実施形態における第１の位置情報群取得工程は、画像の位置情報と、文字列の位置情報とをそれぞれ別個に求め、画像の位置情報を含む第１の位置情報群を第３の位置情報群とし、文字列の位置情報を含む第１の位置情報群を第４の位置情報群とする。
【００８０】
上記の例では、入力画像と、画像である第１の検出領域１１ａ、１１ｂを読み込み、第１の検出領域１１ａ、１１ｂの位置情報を求める。本実施形態では、これを第３の位置情報群とする。
第３の位置情報群においては、（ｘＩｉ，ｙＩｉ）で表すことができる。このとき、ｉは１〜ｎの整数を表し、上記の例ではｎ＝２である。なお、添え字ＩはＩｍａｇｅを表している。
【００８１】
また、文字列である第１の検出領域１２ａ、１２ｂの位置情報を求め、これを第４の位置情報群とする。第４の位置情報群においては、（ｘＳｉ，ｙＳｉ）で表すことができる。このとき、ｉは１〜ｎの整数を表し、上記の例ではｎ＝２である。なお、添え字ＳはＳｔｒｉｎｇを表している。
【００８２】
なお、第１の検出領域が文字列である場合には、以下の点を考慮することが好ましい。デザイナーがデザイン画像（場合によっては入力画像）を作成した時点では、どのような文章を入れるか決定していな場合がある。そのため、単に枠として文字列の領域だけを指定された状態でコーディングの段階に進むことがあり、この場合、公知のＯＣＲ技術等によりパターンマッチングすると、精度よく位置情報（又は後述の重心位置）が求められない場合がある。このような場合には、例えば、文字列である第１の検出領域を別ファイルで指定してパターンマッチング等を行うことにより、精度よく位置情報を求めることができる。このような場合であっても、本実施形態における「第１の検出領域を読み込み」に該当するものである。また、図９（Ａ）に示すように、文字列である第１の検出領域１２ｃに対して、コーダーがマーカー１３をつけて、機械、プログラム等が識別できる形式にしてもよい。
【００８３】
また、図９（Ｂ）に示されるように、例えば吹き出しに文字列が埋め込まれている場合、適宜変更することができるが、画像として扱うことが好ましい。文字列として扱ってもよいが、吹き出しの画像情報が考慮されなくなってしまうことに留意する。
【００８４】
本実施形態における第１の位置情報群取得工程は、画像の個数と文字列の個数をそれぞれ別個に求め、画像の個数を個数（３）とし、文字列の個数を個数（４）とする。上記の例では、個数（３）及び個数（４）ともに「２」である。
【００８５】
本実施形態における第２の位置情報群取得工程は、第１の位置情報群取得工程と同様に、画像の位置情報と、文字列の位置情報とをそれぞれ別個に求め、画像の位置情報を含む第２の位置情報群を第５の位置情報群とし、文字列の位置情報を含む第２の位置情報群を第６の位置情報群とする。
【００８６】
本実施形態の例では、雛形画像と、画像である第２の検出領域４１ａ、４１ｂとから、第２の検出領域４１ａ、４１ｂの位置情報を求める。本実施形態では、これを第５の位置情報群とする。第５の位置情報群においては、（ｘＩｊ＊，ｙＩｊ＊）で表すことができる。このとき、ｊは１〜ｎの整数を表し、上記の例ではｎ＝２である。
【００８７】
文字列である第２の検出領域４２ａ、４２ｂの位置情報を求め、これを第６の位置情報群とする。第６の位置情報群においては、（ｘＳｊ＊，ｙＳｊ＊）で表すことができる。このとき、ｊは１〜ｎの整数を表し、上記の例ではｎ＝２である。
【００８８】
本実施形態における第２の位置情報群取得工程は、画像の個数と文字列の個数をそれぞれ別個に求め、画像の個数を個数（５）とし、文字列の個数を個数（６）とする。上記の例では、個数（５）及び個数（６）ともに「２」である。
【００８９】
本実施形態における類似度取得工程は、第３の位置情報群と第５の位置情報群とを比較し、第３の位置情報群と第５の位置情報群との類似度（３）を求め、第４の位置情報群と第６の位置情報群とを比較し、第４の位置情報群と第６の位置情報群との類似度（４）を求める。
類似度（３）と類似度（４）の求め方としては、適宜変更することができ、例えば上記第１の実施形態で説明した方法を用いることができる。本実施形態では、類似度（３）を求める際には上記（ｘＩｉ，ｙＩｉ）と（ｘＩｊ＊，ｙＩｊ＊）を用い、類似度（４）を求める際には上記（ｘＳｉ，ｙＳｉ）と（ｘＳｊ＊，ｙＳｊ＊）を用いる。上記第１の実施形態で示した例の場合、（ｘＩｉ，ｙＩｉ）と（ｘＩｊ＊，ｙＩｊ＊）をベクトルｖｅｃＩｉとｖｅｃＩｊ’と表し、ｖｅｃＩｉと各ｖｅｃＩｊ’との距離を求め、最小値をｖｅｃＩｉ−ｄｉｓと表す。この場合、例えば類似度（３）はｆＩ（ｖｅｃＩｉ−ｄｉｓ）として表すことができる。また、同様にして類似度（４）はｆＳ（ｖｅｃＳｉ−ｄｉｓ）として表すことができる。
【００９０】
本実施形態における類似度取得工程は、個数（３）と個数（５）を比較し、個数（３）と個数（５）の類似度（５）を求め、個数（４）と個数（６）を比較し、個数（４）と個数（６）の類似度（６）を求める。
類似度（５）及び類似度（６）の求め方としては、適宜変更することができ、例えば上記第１の実施形態で説明した方法を用いることができる。本実施形態における例では、個数（３）〜（６）は全て「２」であるため、類似度（５）及び類似度（６）は１００％などとも表すことができる。上記第１の実施形態で示した例の場合、例えば類似度（５）はｇＩ（ｎｕｍ）として表すことができ、類似度（６）はｇＳ（ｎｕｍ）として表すことができる。
【００９１】
そして、本実施形態における類似度取得工程は、類似度（３）、類似度（４）、類似度（５）及び類似度（６）に基づいて総合類似度を取得する。総合類似度の求め方としては、適宜変更することができ、例えば上記第１の実施形態で説明した方法を用いることができる。類似度（３）〜（６）を単純に足し合わせてもよいし、重みづけした上で足し合わせてもよい。上述したように、足し合わせる以外にも、積、差、商などとしてもよいし、これらについて重みづけしてもよいし、平均値をとってもよい。
【００９２】
本実施形態によれば、画像と文字列とを区別してそれぞれ類似度を求めることにより、更に精度よく雛形データを抽出することができる。また、画像と文字とのコーディングに違いが生じた場合であっても、画像と文字とを区別して類似度を求めることにより、画像と文字列を含む入力画像に精度よく類似した雛形画像を抽出することができ、画像と文字とのコーディングの違いに対応することができるため、ウェブページの作成作業の手間やコストをより低減させることができる。
【００９３】
（第４の実施形態）
本発明に係るウェブページの作成作業を支援する方法のその他の実施形態について説明する。
上記実施形態と共通する事項については説明を省略する。
【００９４】
本実施形態は上記第３の実施形態の好ましい実施形態であり、上記第２の実施形態と同様にして位置情報群を求めている。換言すると、上記第２の実施形態において、検出領域が画像である場合と、文字列である場合とでそれぞれ別個に類似度を取得するものである。
【００９５】
本実施形態では、第１の検出領域及び第２の検出領域を矩形領域としている。
また、第１の位置情報群取得工程は、入力画像の一点を原点とし、原点からの第１の検出領域の位置座標を求めるともに、第１の検出領域の幅及び高さを求め、第１の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる第１の検出領域の重心位置を第１の検出領域の位置情報としている。
また、第２の位置情報群取得工程は、雛形画像の一点を原点とし、原点からの第２の検出領域の位置座標を求めるともに、第２の検出領域の幅及び高さを求め、第２の検出領域の位置座標、幅及び高さから求められる第２の検出領域の重心位置を第２の検出領域の位置情報とする。
【００９６】
本実施形態で示す例は、上記第３の実施形態において、上記第２の実施形態と同様にして位置情報群を求めているため、説明を省略する。
なお、本実施形態では、上記第３の実施形態と同様に、入力画像においては、画像の位置情報を含む第１の位置情報群を第３の位置情報群とし、文字列の位置情報を含む第１の位置情報群を第４の位置情報群としている。
また、雛形画像においては、画像の位置情報を含む第２の位置情報群を第５の位置情報群とし、文字列の位置情報を含む第２の位置情報群を第６の位置情報群としている。
【００９７】
本実施形態によれば、検出領域の大きさ（幅及び高さ）を考慮して入力画像と雛形画像の類似度を求めているため、類似度計算の精度をより向上させることができ、画像と文字とを区別して類似度を求めることにより、更に精度よく雛形データを抽出することができる。また、画像と文字とのコーディングに違いが生じた場合であっても、画像と文字とを区別して類似度を求めることにより、画像と文字列を含む入力画像に精度よく類似した雛形画像を抽出することができ、画像と文字とのコーディングの違いに対応することができるため、ウェブページの作成作業の手間やコストをより低減させることができる。
【００９８】
なお、図９（Ｃ）の第１の検出領域１２ｄに示すように、文字列の領域が矩形にならない場合もある。このような場合であっても適宜変更を行うことで本実施形態を適用できる。例えば、図９（Ｄ）に示すように、第１の検出領域１２ｄを矩形領域１２ｅとして扱い、矩形領域１２ｅの幅及び高さを求めてもよい。この場合、図示される点ａを第１の検出領域１２ｄの位置座標（ｘＳｉ，ｙＳｉ）としてもよく、点ｇを重心位置としてもよい。場合によっては、点ｂ、ｃ、ｄを第１の検出領域１２ｄの位置座標としてもよい。
【００９９】
（第５の実施形態）
本発明に係るウェブページの作成作業を支援する方法のその他の実施形態について説明する。
上記実施形態と共通する事項については説明を省略する。
【０１００】
本実施形態は上記第３の実施形態及び上記第４の実施形態の更に好ましい実施形態である。
本実施形態において、第１の位置情報群取得工程は、第３の位置情報群を取得した後に第４の位置情報群を取得している。また、第２の位置情報群取得工程は、第５の位置情報群を取得した後に第６の位置情報群を取得している。
【０１０１】
すなわち、本実施形態では、画像である検出領域の位置情報を先に取得し、画像である検出領域の位置情報を全て取得した後に、文字列である検出領域の位置情報を取得する。このようにする理由としては、検出領域が画像であるか文字列であるかを考えた場合、文字列よりも画像の方が正しく検知しやすいため、このような順序で画像か文字列かを判別した方が効率がよいからである。本発明ではどちらを先に行ってもよいが、先に画像を見つけることでＯＣＲ等による余計な検索箇所を減らすことができ、画像の位置情報に対する誤検出を防ぐことができる。また、画像よりもＯＣＲ等によって切り出される文字列の矩形領域の方が小さいものが多いため、先に大きな枠組みで画像を切り出してから処理させた方が効率がよく、精度も向上する。
【０１０２】
一方、先にＯＣＲ等で文字列を検出すると、入力画像、雛形画像によっては、様々な場所を検出してしまうことがある。このような状況でその後に画像の位置情報を取得しようとすると、上記文字列の検出の際に検出された様々な場所が重なって検出されることがある。このように重なって検出された場所が画像か文字列かどうかを切り分けるための別の処理を行う必要が生じることがある。
【０１０３】
本実施形態によれば、先に画像を検出し、例えばメモリ内でこの領域を黒塗りなどして一時的に消去しておけば、この領域から文字列がＯＣＲ等で検出されることが少なくなる。検出領域の位置関係という考えではなく、塗りつぶす等の単純な処理で精度を向上させることが可能となる。
【０１０４】
（第６の実施形態）
本発明に係るウェブページの作成作業を支援する方法のその他の実施形態について説明する。
上記実施形態と共通する事項については説明を省略する。
本実施形態では、前記出力工程により出力されたウェブページ用のコードに対して、前記第１の位置情報群取得工程で読み込んだ前記複数の第１の検出領域を指定するように修正を加える修正工程（Ｓ１０６）を有している（図１）。
【０１０５】
どのように修正を加えるかについては、適宜変更することができる。例えば、第１の検出領域のファイル名や第１の検出領域のファイルが格納されている場所等を指定するように修正する。
【０１０６】
修正工程では、ＨＴＭＬコードに限られず、ＣＳＳコード等を修正してもよい。修正する主な目的は、ウェブページの閲覧者がブラウザ等のソフトを用いてウェブページを閲覧したときに、前記第２の画像が狙いとする態様で表示されるようにすることである。
【０１０７】
修正工程を行うことにより、ウェブページの作成作業における手間をより省くことができ、必要なコストを更に減らすことができる。
【符号の説明】
【０１０８】
１０ａ、１０ｂ  入力画像
１１ａ、１１ｂ、１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄ  第１の検出領域
１３  マーカー
４０  雛形画像
４１ａ、４１ｂ、４２ａ、４２ｂ  第２の検出領域
【図１】
2020091682.tif 000003
【図２】
2020091682.tif 000004
【図３】
2020091682.tif 000005
【図４】
2020091682.tif 000006
【図５】
2020091682.tif 000007
【図６】
2020091682.tif 000008
【図７】
2020091682.tif 000009
【図８】
2020091682.tif 000010
【図９】
2020091682.tif 000011