(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知装置において、
文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部と、
検知すべき文字列として自装置に入力された検知対象文字列に含まれる文字ごとの、上記文字情報記憶部に記憶されている評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定手段と、
上記検索順序決定手段が決定した検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索手段とを備え、
上記評価値は、文字の形が複雑であるほど誤検知され難い文字であるとして、文字の形状特性に基づいて算出されるものであり、
上記評価値は、文字を形成する線の長さを表す要素長の特性値、および、文字を形成する線の向きの多様性を表す異方位性の特性値の少なくともいずれか１つに基づいて算出され、
上記要素長の特性値、および、上記異方位性の特性値は、
上記文字を形成する線の向きが水平または垂直方向の線よりも、線の向きが斜めである線に対して重み付けを行って算出されることを特徴とする文字列検知装置。
【請求項２】
１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知装置において、
文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部と、
検知すべき文字列として自装置に入力された検知対象文字列に含まれる文字ごとの、上記文字情報記憶部に記憶されている評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定手段と、
上記検索順序決定手段が決定した検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索手段とを備え、
上記評価値は、他の文字または他の文字の一部に似た形状がない文字ほど誤検知され難い文字であるとして、他の文字との判別の容易性を表す判別容易性の特性値に基づいて算出されることを特徴とする文字列検知装置。
【請求項３】
１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知装置において、
文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部と、
検知すべき文字列として自装置に入力された検知対象文字列に含まれる文字ごとの、上記文字情報記憶部に記憶されている評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定手段と、
上記検索順序決定手段が決定した検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索手段とを備え、
上記評価値は、文字の表記が一様である文字ほど誤検知され難い文字であるとして、異表記の有無または異表記が有る場合の異表記文字同士の類似度に基づいて特定された表記一様性の特性値に基づいて算出されることを特徴とする文字列検知装置。
【請求項４】
上記検索順序決定手段は、
上記検知対象文字列に含まれる文字のうち、上記誤検知のされ難さを表す評価値が最も大きい値を有する文字を最初に検索すると決定することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の文字列検知装置。
【請求項５】
上記検索順序決定手段は、
上記文字検索手段が上記検知対象文字列に含まれる目的の文字を上記画像から検知すると、次に検索する文字を、上記検知対象文字列における文字の並びにおいて、検知済みの文字の両隣の文字のうち上記評価値が大きい方に決定することを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の文字列検知装置。
【請求項６】
上記検索順序決定手段は、
文字の評価値が大きい順に検索されるように、上記検索順序を決定することを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の文字列検知装置。
【請求項７】
上記文字検索手段は、
上記検知対象文字列に含まれる目的の文字を上記画像から検知すると、次の文字を検索するための検索対象領域を、上記画像の全領域から、検知済みの文字の近隣領域へと限定することを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の文字列検知装置。
【請求項８】
上記文字検索手段は、
上記検知済みの文字が、上記検知対象文字列における文字の並びにおいてｎ番目の文字であって、
次に検索する文字が（ｎ＋１）番目以上の文字である場合に、検索対象領域を、上記検知済みの文字の右側および下側の近隣領域に限定し、
次に検索する文字が（ｎ−１）番目以下の文字である場合に、検索対象領域を、上記検知済みの文字の左側および上側の近隣領域に限定することを特徴とする請求項７に記載の文字列検知装置。
【請求項９】
上記画像は複数のフレームからなる動画であって、上記文字検索手段は、上記動画から検索対象として抽出された検索対象フレームごとに、上記検知対象文字列に含まれる各文字を１文字ずつ順次検索するものであり、
上記文字検索手段は、
上記検索順序にしたがって各文字を検索したとき、上記検索対象フレームから現在検索対象となっている文字が検知できなかった場合に、上記検知対象文字列に含まれる文字であって上記検索順序が上記現在検索対象となっている文字より下位の文字の検索を開始することなく、当該検索対象フレームでの検索を終了し、次の検索対象フレームにおいて、検索順序が最初の文字を検索することを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の文字列検知装置。
【請求項１０】
誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析手段と、
文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部と、
上記文字分析手段が分析した文字特性、および、上記文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定手段と、
上記特性値特定手段が特定した１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出手段と、
上記評価値算出手段が算出した評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納手段とを備え、
上記文字分析手段は、上記評価対象文字の形状特性を分析するものであり、
上記特性値特定手段は、
上記文字分析手段が分析した結果に基づいて、上記評価対象文字について、文字を形成する線の長さを表す要素長の特性値、および、文字を形成する線の向きの多様性を表す異方位性の特性値の少なくともいずれか１つを算出し、
上記要素長の特性値、および、上記異方位性の特性値は、
上記文字を形成する線の向きが水平または垂直方向の線よりも、線の向きが斜めである線に対して重み付けを行って算出されることを特徴とする文字評価装置。
【請求項１１】
誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析手段と、
文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部と、
上記文字分析手段が分析した文字特性、および、上記文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定手段と、
上記特性値特定手段が特定した１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出手段と、
上記評価値算出手段が算出した評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納手段とを備え、
上記文字特性記憶部は、他の文字または他の文字の一部に似た形状がない文字ほど誤検知され難い文字であるとして、他の文字との判別の容易性を文字特性として文字ごとに記憶するものであり、
上記特性値特定手段は、
上記文字特性記憶部に記憶されている、上記評価対象文字の文字特性に基づいて、上記評価対象文字の判別容易性の特性値を特定することを特徴とする文字評価装置。
【請求項１２】
誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析手段と、
文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部と、
上記文字分析手段が分析した文字特性、および、上記文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定手段と、
上記特性値特定手段が特定した１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出手段と、
上記評価値算出手段が算出した評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納手段とを備え、
上記文字特性記憶部は、文字特性として、異表記文字のグループと異表記文字同士の類似度と対応付けて記憶するものであり、
上記特性値特定手段は、
上記評価対象文字の異表記の有無または異表記が有る場合の異表記文字同士の類似度に基づいて、文字の表記が一様である文字ほど誤検知され難い文字であるとして、該評価対象文字の表記一様性の特性値を特定することを特徴とする文字評価装置。
【請求項１３】
請求項１から９までのいずれか１項に記載の文字列検知装置を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知方法において、
検知すべき文字列として入力された検知対象文字列を取得する文字列取得ステップと、
文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部に記憶されている、上記文字列取得ステップにて取得された上記検知対象文字列に含まれる文字ごとの評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定ステップと、
上記検索順序決定ステップにて決定された検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索ステップとを含み、
上記評価値は、文字の形が複雑であるほど誤検知され難い文字であるとして、文字の形状特性に基づいて算出されるものであり、
上記評価値は、文字を形成する線の長さを表す要素長の特性値、および、文字を形成する線の向きの多様性を表す異方位性の特性値の少なくともいずれか１つに基づいて算出され、
上記要素長の特性値、および、上記異方位性の特性値は、
上記文字を形成する線の向きが水平または垂直方向の線よりも、線の向きが斜めである線に対して重み付けを行って算出されることを特徴とする文字列検知方法。
【請求項１５】
１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知方法において、
検知すべき文字列として入力された検知対象文字列を取得する文字列取得ステップと、
文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部に記憶されている、上記文字列取得ステップにて取得された上記検知対象文字列に含まれる文字ごとの評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定ステップと、
上記検索順序決定ステップにて決定された検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索ステップとを含み、
上記評価値は、他の文字または他の文字の一部に似た形状がない文字ほど誤検知され難い文字であるとして、他の文字との判別の容易性を表す判別容易性の特性値に基づいて算出されることを特徴とする文字列検知方法。
【請求項１６】
１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知方法において、
検知すべき文字列として入力された検知対象文字列を取得する文字列取得ステップと、
文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部に記憶されている、上記文字列取得ステップにて取得された上記検知対象文字列に含まれる文字ごとの評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定ステップと、
上記検索順序決定ステップにて決定された検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索ステップとを含み、
上記評価値は、文字の表記が一様である文字ほど誤検知され難い文字であるとして、異表記の有無または異表記が有る場合の異表記文字同士の類似度に基づいて特定された表記一様性の特性値に基づいて算出されることを特徴とする文字列検知方法。
【請求項１７】
誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析ステップと、
上記文字分析ステップにて分析された文字特性、および、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定ステップと、
上記特性値特定ステップにて特定された１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出ステップと、
上記評価値算出ステップにて算出された評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納ステップとを含み、
上記文字分析ステップでは、上記評価対象文字の形状特性を分析し、
上記特性値特定ステップでは、
上記文字分析ステップにおいて分析された結果に基づいて、上記評価対象文字について、文字を形成する線の長さを表す要素長の特性値、および、文字を形成する線の向きの多様性を表す異方位性の特性値の少なくともいずれか１つを算出し、
上記要素長の特性値、および、上記異方位性の特性値は、
上記文字を形成する線の向きが水平または垂直方向の線よりも、線の向きが斜めである線に対して重み付けを行って算出されることを特徴とする文字評価方法。
【請求項１８】
誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析ステップと、
上記文字分析ステップにて分析された文字特性、および、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定ステップと、
上記特性値特定ステップにて特定された１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出ステップと、
上記評価値算出ステップにて算出された評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納ステップとを含み、
上記文字特性記憶部は、他の文字または他の文字の一部に似た形状がない文字ほど誤検知され難い文字であるとして、他の文字との判別の容易性を文字特性として文字ごとに記憶するものであり、
上記特性値特定ステップでは、
上記文字特性記憶部に記憶されている、上記評価対象文字の文字特性に基づいて、上記評価対象文字の判別容易性の特性値を特定することを特徴とする文字評価方法。
【請求項１９】
誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析ステップと、
上記文字分析ステップにて分析された文字特性、および、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定ステップと、
上記特性値特定ステップにて特定された１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出ステップと、
上記評価値算出ステップにて算出された評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納ステップとを含み、
上記文字特性記憶部は、文字特性として、異表記文字のグループと異表記文字同士の類似度と対応付けて記憶するものであり、
上記特性値特定ステップでは、
上記評価対象文字の異表記の有無または異表記が有る場合の異表記文字同士の類似度に基づいて、文字の表記が一様である文字ほど誤検知され難い文字であるとして、該評価対象文字の表記一様性の特性値を特定することを特徴とする文字評価方法。
【請求項２０】
請求項１４から１９までのいずれか１項に記載の各ステップを、コンピュータに実行させるための制御プログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静止画または動画などの画像のデータを処理して画像中から文字を検知する文字検知処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像（静止画または動画）中から、特定の文字（キーワード）を検知する技術が数多く存在する。例えば、特許文献１〜３には、画像中のすべての文字領域を切り出して、切り出した各々について文字認識処理を行ってテキストデータに変換してから、検知すべきキーワードであるか否かを判断する技術が開示されている。
【０００３】
しかしながら、上述の特許文献１〜３に記載の技術にあっては、下記のような問題がある。すなわち、検知したい文字列であるか否かを判断するために、画像から切り出した全ての文字について認識処理が必要となり、結果として処理時間が長くなるという問題がある。
【０００４】
例えば、認識対象文字が日本語や中国語の場合、文字数が多い（各々、第一水準漢字だけで３０００文字以上、第二水準漢字も合わせると６０００文字以上ある）。したがって、これらの言語で、文字認識処理を実行するためには、３０００〜６０００以上の文字との照合処理が必要となり、結果として、文字認識処理が、多大な時間を要する負荷の高い処理となってしまう。そして、認識されたすべての文字列について、キーワードとの照合処理が加わり、処理時間はさらに長くなる。
【０００５】
上記処理時間の問題は、静止画よりも、リアルタイム性が要求される動画を処理するケースにおいては、より一層深刻な問題となる。
【０００６】
上記の技術に対し、特許文献４、５には、文字領域の画像同士を照合して目的の文字列検知を行う技術が開示されている。具体的には、まず、特定のキーワードを構成する文字フォントを１文字ずつ読み出して描画して、該キーワードに対応する文字列画像を作成する。次に、この文字列画像をキーとして、画像に対して類似画像検索を行うことにより、上記画像からキーワードを検知する。
【０００７】
上記特許文献４、５に記載の技術によれば、画像同士の照合処理によって文字列検知を行うので、画像中のすべての文字領域に対して文字認識処理を行う必要がなく、上述の特許文献１〜３に記載の技術と比較して、処理時間を短縮させることができる。
【０００８】
なお、画像同士の照合処理に用いるための、画像から文字の特徴量を検出する技術としては、例えば、非特許文献１に記載のコーナー検出技術、輪郭線検出技術を用いることが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平０８−２０５０４３号公報（１９９６年８月９日公開）
【特許文献２】特開２００６−１３４１５６号公報（２００６年５月２５日公開）
【特許文献３】特開２００８−１３１４１３号公報（２００８年６月５日公開）
【特許文献４】特開平１０−１９１１９０（１９９８年７月２１日公開）
【特許文献５】特開２００８−００４１１６号公報（２００８年１月１０日公開）
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】奥富  正敏、ほか著「ディジタル画像処理」ＣＧ−ＡＲＴＳ協会出版、２００７年３月１日（第二版二刷）、Ｐ．２０８〜２１０，１２−２節「特徴点検出」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述の特許文献４、５に記載の技術にあっては、下記のような問題がある。すなわち、照合処理に利用する文字列の画像を格納するためのメモリ容量の問題である。
【００１２】
例えば、英語では、キーワードとして指定された「ｄｅｓｋ」という文字列に対して、画像中から検索すべき文字列としては、「ｄｅｓｋ」、「Ｄｅｓｋ」および「ＤＥＳＫ」といった複数の表記パターンが考えられる。日本語でも、「りんご」という文字列に対して、「りんご」だけでなく「リンゴ」という表記パターンが考えられる。また、漢字においても、「相澤」という文字列に対しては、「相澤」および「相沢」の２つの表記パターンが考えられる。
【００１３】
上述の特許文献４、５に記載の技術においては、１つの同じ意味内容のキーワードでも、複数の表記パターンがあるために、それらに対応して複数の文字列画像を生成する必要があり、画像生成処理の負荷が増大するという問題がある。また、照合するための画像も複数の表記パターン分を用意して格納しておくために、メモリ容量が膨大になるという問題がある。
【００１４】
さらには、日本語、中国語、韓国語などの言語においては、文字を綴る方向として、横書き、縦書きの両方が考えられる。同じ文字列でも縦書きと横書きとでは異なる文字列画像として認識されるため、上述の特許文献４、５に記載の技術においては、縦書きと横書きの両方の画像を用意する必要がある。したがって、処理負荷の増大やメモリ容量の問題は、一層深刻となり、このように照合するべき画像が増えれば、結果として、類似画像検索に要する処理時間も問題となる。上述したとおり、処理時間の問題は、静止画よりも、リアルタイム性が要求される動画を処理するケースにおいては、より一層深刻な問題となる。
【００１５】
上記問題点は、上述した特定の言語の文字にのみ生じるものではなく、あらゆる言語の文字検知処理の際に共通に生じる問題であり、また、動画のみならず静止画を含む画像から文字を検知する際に同様に生じる問題である。
【００１６】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像に対する文字列検知処理の処理負荷軽減および処理時間短縮を実現する文字列検知装置、文字評価装置、画像処理装置、文字列検知方法、文字評価方法、制御プログラムおよび記録媒体を実現することにある。また、本発明の他の目的は、文字列検知処理を実行する文字列検知装置において、処理負荷軽減および処理時間短縮とともに、省メモリ化を両立することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の文字列検知装置は、上記課題を解決するために、１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知装置において、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部と、検知すべき文字列として自装置に入力された検知対象文字列に含まれる文字ごとの、上記文字情報記憶部に記憶されている評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定手段と、上記検索順序決定手段が決定した検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索手段とを備えていることを特徴としている。
【００１８】
上記構成によれば、文字列検知装置に対して検知するべき文字列が指定されると、まず、上記検索順序決定手段は、上記文字情報記憶部から、指定された文字列の文字ごとの評価値を参照する。評価値は、誤検知のされ難さを表す値である。そして、この評価値に基づいて、指定された文字列の文字ごとに検索順序を決定する。
【００１９】
上記文字検索手段は、決定された検索順序どおりに、文字ごとに検索を行う。
【００２０】
これにより、文字認識処理を行うことなく、文字の照合処理によって文字検索を行う場合に、指定された文字列が複数の文字から成っていたとしても、１字１字検索して、最終的に指定された文字列を検知することができる。１字１字検索する構成は、複数の文字を検索する場合と比べて、処理負荷を軽減できる。また、縦書きや横書きなどを考慮する必要がなくなる。結果として、文字列検知処理の負荷軽減および処理時間短縮を実現することが可能となる。さらに、比較対象の文字列について縦書きと横書きとを別にしてあらかじめ文字の情報を保持しておく必要がないので、文字列検知装置における省メモリ化を実現できる。
【００２１】
また、本発明の文字列検知装置は、１字１字検索する構成であって、検索する文字の順序を、上記検索順序決定手段が上記評価値に基づいて決定する。すなわち、検索順序は、誤検知のされ難さ（検知され易さ）に応じて決定される。
【００２２】
上記構成によれば、文字検索手段は、指定された文字列の各文字について、正しく検知され易い文字かどうか、どのくらい誤検知され難いのか（され易いのか）などを考慮して文字検索を実施できる。したがって、誤検知を可能な限り回避して、より効率的に文字列検知処理を実行することが可能となり、結果として、処理負荷軽減および処理時間短縮を実現することができる。
【００２３】
上記検索順序決定手段は、上記検知対象文字列に含まれる文字のうち、上記誤検知のされ難さを表す評価値が最も大きい値を有する文字を最初に検索すると決定することが好ましい。
【００２４】
上記構成によれば、上記文字列の本来の文字の並びとは無関係に、最も正しく検知される可能性の高い文字を優先的に検索することができるので、画像に含まれる目的の文字列を、効率よく検知することができる。また、画像の中に目的の文字列が含まれていない場合には、そのことを文字列検知処理の早い段階で、より正しく判断することが可能となる。
【００２５】
上記検索順序決定手段は、上記文字検索手段が上記検知対象文字列に含まれる目的の文字を上記画像から検知すると、次に検索する文字を、上記検知対象文字列における文字の並びにおいて、検知済みの文字の両隣の文字のうち上記評価値が大きい方に決定してもよい。
【００２６】
文字の並びにおいて検知済みの文字の両隣の文字は、上記画像において、検知済みの文字に近い位置に配置されていると考えられる。よって、上記画像における検知済みの文字の位置を基準にして、これらの文字を優先的に検索することで、早い段階で、より正しく、目的の文字列の有無を検知することができる。さらに、両隣のうち、評価値が大きい（すなわち、誤検知され難い）文字から優先的に検索するので、精度はより向上する。
【００２７】
上記検索順序決定手段は、文字の評価値が大きい順に検索されるように、上記検索順序を決定することが好ましい。
【００２８】
上記構成によれば、指定された文字列の、本来の文字の並びとは無関係に、正しく検知し易い文字から順に文字を検知していくことができる。よって、画像に含まれる目的の文字列を、効率よく検知することができる。また、画像の中に目的の文字列が含まれていない場合には、そのことを文字列検知処理の早い段階で、より正しく判断することが可能となる。
【００２９】
上記文字検索手段は、上記検知対象文字列に含まれる目的の文字を上記画像から検知すると、次の文字を検索するための検索対象領域を、上記画像の全領域から、検知済みの文字の近隣領域へと限定することが好ましい。
【００３０】
上記構成によれば、文字検索手段は、検索対象領域を画像の全領域から検知済みの文字の近隣領域へ限定して文字検索を行う。文字列は、多くの場合、縦並びもしくは横並びに並んで配置されているので、目的の文字列が検知されれば、その近隣にその他の文字が配置されている可能性が高い。
【００３１】
このように検知される可能性が高い領域に絞って以降の文字の検索を行うことにより、照合処理を行う範囲を大幅に削減することができ、文字列検知処理の処理負荷軽減および処理時間短縮を実現することが可能となる。
【００３２】
上記文字検索手段は、上記検知済みの文字が、上記検知対象文字列における文字の並びにおいてｎ番目の文字であって、次に検索する文字が（ｎ＋１）番目以上の文字である場合に、検索対象領域を、上記検知済みの文字の右側および下側の近隣領域に限定し、次に検索する文字が（ｎ−１）番目以下の文字である場合に、検索対象領域を、上記検知済みの文字の左側および上側の近隣領域に限定することが好ましい。
【００３３】
上記構成によれば、本来の文字の並びに基づいて、検知済みの文字の位置から、次に検索する文字の位置を、より正確に絞り込むことができる。すなわち、指定された文字列の並びにおいて、次に検索する文字が、検知済みの文字の後にくる文字であれば、横書きであれば検知済みの文字の右側、縦書きであれば検知済みの文字の下側に配置されている可能性が高い。また、次に検索する文字が、検知済みの文字の前にくる文字であれば、横書きであれば検知済みの文字の左側、縦書きであれば検知済みの文字の上側に配置されている可能性が高い。
【００３４】
このように検知される可能性が高い領域に絞って以降の文字の検索を行うことにより、照合処理を行う範囲を大幅に削減することができ、文字列検知処理の処理負荷軽減および処理時間短縮を実現することが可能となる。
【００３５】
上記評価値は、文字の形が複雑であるほど誤検知され難い文字であるとして、文字の形状特性に基づいて算出されるものであり、上記評価値は、文字を形成する線の長さを表す要素長の特性値、および、文字を形成する線の向きの多様性を表す異方位性の特性値の少なくともいずれか１つに基づいて算出されてもよい。さらには、上記要素長の特性値、および、上記異方位性の特性値は、上記文字を形成する線の向きが水平または垂直方向の線よりも、線の向きが斜めである線に対して重み付けを行って算出されてもよい。
【００３６】
上記評価値は、他の文字また他の文字の一部に似た形状がない文字ほど誤検知され難い文字であるとして、他の文字との判別の容易性を表す判別容易性の特性値に基づいて算出されてもよい。
【００３７】
上記評価値は、文字の表記が一様である文字ほど誤検知され難い文字であるとして、異表記の有無または異表記が有る場合の異表記文字同士の類似度に基づいて特定された表記一様性の特性値に基づいて算出されてもよい。
【００３８】
上記画像は複数のフレームからなる動画であって、上記文字検索手段は、上記動画から検索対象として抽出された検索対象フレームごとに、上記検知対象文字列に含まれる各文字を検索するものであり、上記文字検索手段は、上記検索順序にしたがって各文字を検索したとき、上記検索対象フレームから目的の文字が検知できなかった場合に当該検索対象フレームでの検索を終了し、次の検索対象フレームにおいて、検索順序が最初の文字を検索することが好ましい。
【００３９】
上記構成によれば、文字検索手段は、動画の１つのフレームについて、決定された検索順序にしたがって、誤検知され難い文字から順に目的の文字を検索していく。そして、目的の文字が検知されなかったら、そのフレームに対する検索を終了して、次のフレームについて、また誤検知され難い文字から順に検索を繰り返す。
【００４０】
決定された検索順序にしたがって文字を検索すれば、画像に含まれる目的の文字列を、効率よく検知することができ、また、画像の中に目的の文字列が含まれていない場合には、そのことを文字列検知処理の早い段階で、より正しく判断することが可能であるので、紛らわしく検知しくい文字の判別に時間をかけたり、最後の段階で文字列が含まれていないことが判明してそれまでの文字検知処理がロスが大きくなったりする不都合を回避することができる。
【００４１】
これにより、リアルタイム性が要求される動画を処理して、文字列を検知する際に、より一層深刻な問題であった、処理負荷および処理時間の問題について、大幅な処理負荷の削減と、処理時間の短縮を実現することができる。
【００４２】
本発明の文字評価装置は、上記課題を解決するために、誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析手段と、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部と、上記文字分析手段が分析した文字特性、および、上記文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定手段と、上記特性値特定手段が特定した１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出手段と、上記評価値算出手段が算出した評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納手段とを備えていることを特徴としている。
【００４３】
上記文字分析手段は、上記評価対象文字の形状特性を分析するものであり、上記特性値特定手段は、上記文字分析手段が分析した結果に基づいて、上記評価対象文字について、文字を形成する線の長さを表す要素長の特性値、および、文字を形成する線の向きの多様性を表す異方位性の特性値の少なくともいずれか１つを算出してもよい。
【００４４】
上記文字特性記憶部は、他の文字または他の文字の一部に似た形状がない文字ほど誤検知され難い文字であるとして、他の文字との判別の容易性を文字特性として文字ごとに記憶するものであり、上記特性値特定手段は、上記文字特性記憶部に記憶されている、上記評価対象文字の文字特性に基づいて、上記評価対象文字の判別容易性の特性値を特定してもよい。
【００４５】
上記文字特性記憶部は、文字特性として、異表記文字のグループと異表記文字同士の類似度と対応付けて記憶するものであり、上記特性値特定手段は、上記評価対象文字の異表記の有無または異表記が有る場合の異表記文字同士の類似度に基づいて、文字の表記が一様である文字ほど誤検知され難い文字であるとして、該評価対象文字の表記一様性の特性値を特定してもよい。
【００４６】
以上で述べた文字評価装置の構成によれば、文字の形状特定および言語的特性に基づいて、文字の誤検知のされ難さを評価することが可能となる。どの文字が誤検知され難く、どの文字が誤検知され易いのかを予め把握することができれば、文字列検知装置は、短時間かつ低負荷処理で、より効率的に目的の文字列を画像から検知することが可能となる。
【００４７】
本発明の上述の文字列検知装置は、画像を処理することが可能なあらゆる画像処理装置に適用することが可能であり、本発明の文字列検知装置を搭載した、そのような画像処理装置も本発明の範疇に入る。
【００４８】
本発明の文字列検知方法は、上記課題を解決するために、１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知方法において、検知すべき文字列として入力された検知対象文字列を取得する文字列取得ステップと、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部に記憶されている、上記文字列取得ステップにて取得された上記検知対象文字列に含まれる文字ごとの評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定ステップと、上記検索順序決定ステップにて決定された検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索ステップとを含むことを特徴としている。
【００４９】
本発明の文字評価方法は、上記課題を解決するために、誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析ステップと、上記文字分析ステップにて分析された文字特性、および、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定ステップと、上記特性値特定ステップにて特定された１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出ステップと、上記評価値算出ステップにて算出された評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納ステップとを含むことを特徴としている。
【００５０】
なお、上記文字列検知装置または上記文字評価装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記文字列検知装置または上記文字評価装置をコンピュータにて実現させる上記文字列検知装置または上記文字評価装置の制御プログラム、および、それを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００５１】
本発明の文字列検知装置は、上記課題を解決するために、１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知装置において、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部と、検知すべき文字列として自装置に入力された検知対象文字列に含まれる文字ごとの、上記文字情報記憶部に記憶されている評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定手段と、上記検索順序決定手段が決定した検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索手段とを備えていることを特徴としている。
【００５２】
本発明の文字評価装置は、上記課題を解決するために、誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析手段と、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部と、上記文字分析手段が分析した文字特性、および、上記文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定手段と、上記特性値特定手段が特定した１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出手段と、上記評価値算出手段が算出した評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納手段とを備えていることを特徴としている。
【００５３】
本発明の文字列検知方法は、上記課題を解決するために、１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知方法において、検知すべき文字列として入力された検知対象文字列を取得する文字列取得ステップと、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を文字ごとに記憶する文字情報記憶部に記憶されている、上記文字列取得ステップにて取得された上記検知対象文字列に含まれる文字ごとの評価値に基づいて、当該文字ごとに、上記画像から文字を検索するための検索順序を決定する検索順序決定ステップと、上記検索順序決定ステップにて決定された検索順序にしたがって、上記検知対象文字列に含まれる文字ごとに上記画像を検索する文字検索ステップとを含むことを特徴としている。
【００５４】
本発明の文字評価方法は、上記課題を解決するために、誤検知のされ難さを評価すべき文字として入力された評価対象文字の文字特性を分析する文字分析ステップと、上記文字分析ステップにて分析された文字特性、および、文字特性を文字ごとに予め記憶する文字特性記憶部に記憶されている文字特性の少なくともいずれか一方に基づいて、上記評価対象文字の文字特性ごとの特性値を特定する特性値特定ステップと、上記特性値特定ステップにて特定された１以上の特性値を用いて、文字の誤検知のされ難さを表す評価値を算出する評価値算出ステップと、上記評価値算出ステップにて算出された評価値を上記評価対象文字に対応付けて文字情報記憶部に格納する評価値格納ステップとを含むことを特徴としている。
【００５５】
したがって、画像に対する文字列検知処理の処理負荷軽減および処理時間短縮を実現することが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の実施形態におけるＤＶＤプレーヤーの要部構成を示すブロック図である。
【図２】文字評価装置の文字分析部が実行する文字要素検出処理および文字要素分解処理の一例を示す図である。
【図３】（ａ）および（ｂ）は、文字分析部が求める、形状に関する特性値の具体例を示す図である。
【図４】文字分析部が、複数の文字について、文字分析を実行した結果の一例を示す図である。
【図５】（ａ）は、文字特性記憶部に記憶されている、判別容易性に関する文字特性情報の具体例を示す図であり、（ｂ）は、文字特性記憶部に記憶されている、表記一様性に関する文字特性情報の具体例を示す図である。
【図６】文字評価装置の評価値算出部が算出した評価値の一例を示す図である。
【図７】文字列検知装置の文字情報記憶部に記憶される文字データベースの具体例を示す図である。
【図８】文字評価装置が実行する文字評価処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】本発明の画像処理装置（ＤＶＤプレーヤー）、表示部（テレビ）、および、操作部（リモコン）の外観と、ユーザが目的の文字列を入力する様子を説明する図である。
【図１０】文字列検知装置のキーワード保持部に保持されるキーワードのデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】検知済文字の領域に対して、文字列検知装置の文字検索部によって決定される、次の文字を検索するための検索対象領域の一例を示す図である。
【図１２】検知済文字の領域に対して、文字列検知装置の文字検索部によって決定される、次の文字を検索するための検索対象領域の具体例を示す図である。
【図１３】ＤＶＤプレーヤーにおける画像処理および文字列検知処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】文字列検知装置が実行する文字列検知処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】誤検知の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５７】
≪実施形態１≫
本発明の実施形態について、図面に基づいて説明すると以下の通りである。
【００５８】
以下では、一例として、本発明の文字列検知装置を、画像を再生して表示するＤＶＤプレーヤーに搭載した場合について説明する。
【００５９】
なお、本発明の文字列検知装置は、ＤＶＤプレーヤーに限定されず、画像を処理することが可能なあらゆる画像処理装置に適用することが可能である。例えば、これに限定されないが、デジタルビデオレコーダー／プレーヤー、ブルーレイディスクプレーヤー、デジタルビデオカメラ、デジタルカメラ、デジタルテレビ、パソコン、携帯電話、プリンタ、スキャナなど、静止画および／または動画を処理する各種画像処理装置に適用することが可能である。なお、静止画データおよび動画データをともに、ここでは画像と称する。
【００６０】
〔ＤＶＤプレーヤー１の構成〕
図１は、本発明の実施形態におけるＤＶＤプレーヤー１の要部構成を示すブロック図である。
【００６１】
図１に示すとおり、本実施形態のＤＶＤプレーヤー（画像処理装置）１は、制御部１０、記憶部１１、表示部１２、操作部１３、一時記憶部１４、および、これらの各部でデータの送受信を行うための共通の信号線としてのバス１５を備える構成となっている。
【００６２】
表示部１２は、ＤＶＤプレーヤー１が処理する画像を表示したり、ユーザがＤＶＤプレーヤー１を操作するための操作画面をＧＵＩ（Graphical User Interface）画面として表示したりするものである。表示部１２は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、有機ＥＬディスプレイなどの表示装置で構成される。
【００６３】
操作部１３は、ユーザがＤＶＤプレーヤー１に指示信号を入力し、操作するためのものである。
【００６４】
ＤＶＤプレーヤー１は、バス１５を介して直接データ送受信を行うことが可能な表示部１２および操作部１３を備えていてもよいが、このような構成に限定されない。
【００６５】
本実施形態では、表示部１２は、デジタルテレビで実現されており、バス１５を介して制御部１０と接続するＤＶＤプレーヤー１の外部インターフェース（図示せず）は、ＨＤＭＩ（High Definition Multimedia Interface）端子およびＨＤＭＩケーブルを介して、デジタルテレビとしての表示部１２と接続している。これにより、ＤＶＤプレーヤー１は、自装置が再生する画像を表示部１２に出力し、表示させることができる。
【００６６】
また、本実施形態では、操作部１３は、一例として、上記デジタルテレビおよび当該ＤＶＤプレーヤー１に共通のリモコンとして実現されていてもよい。操作部１３に設けられたボタン（十字キー、決定キー、文字入力キーなど）に対応する信号は、そのボタンが押下されたときに、赤外線信号として操作部１３の発光部から出力され、ＤＶＤプレーヤー１または上記デジタルテレビの本体に設けられた受光部を介してＤＶＤプレーヤー１またはデジタルテレビに入力される。ＤＶＤプレーヤー１の受光部（図示せず）を介して受信された信号は、バス１５を介して制御部１０に供給され、制御部１０が上記信号に応じた動作を行う。
【００６７】
制御部１０は、記憶部１１から一時記憶部１４に読み出されたプログラムを実行することにより、各種の演算を行うと共に、ＤＶＤプレーヤー１が備える各部を、バス１５を介して統括的に制御するものである。
【００６８】
本実施形態では、制御部１０は、機能ブロックとして、少なくとも、キーワード取得部２２、検索順序決定部２３、および、文字検索部２４を備える構成である。これらの各機能ブロックは、ＤＶＤプレーヤー１を本発明の文字列検知装置３として機能させるためのものである。
【００６９】
また、ＤＶＤプレーヤー１は画像処理装置であるので、制御部１０は、ＤＶＤプレーヤー１を画像処理装置として機能させるための機能ブロックとして、動画再生部２５、静止画生成部２６、および、特徴量抽出部２７を備えている。上記構成は、画像処理装置が基本的に備えている機能ブロックの一例であって、本発明の文字列検知装置３の構成を限定するものではなく、画像処理装置の機能に応じて適宜設計されるものである。
【００７０】
さらに、本実施形態のＤＶＤプレーヤー１には、本発明の文字評価装置２を搭載することも可能である。本発明の文字評価装置２は、文字列検知装置３が検知しうるあらゆる文字を分析して評価するためのものであり、文字評価装置２が評価して得られた文字の情報を用いて、文字列検知装置３は、画像に含まれる文字列を検知することが可能となる。
【００７１】
制御部１０は、ＤＶＤプレーヤー１を本発明の文字評価装置２として機能させるための機能ブロックとして、文字分析部２０および評価値算出部２１を備えている。
【００７２】
上述した制御部１０の各機能ブロック（２０〜２７）は、ＣＰＵ（central processing unit）が、ＲＯＭ（read only memory）等で実現された記憶装置に記憶されているプログラムをＲＡＭ（random access memory）等で実現された一時記憶部１４に読み出して実行することで実現できる。
【００７３】
記憶部１１は、制御部１０が実行する制御プログラムおよびＯＳプログラム、ならびに、制御部１０が、ＤＶＤプレーヤー１が有する各種機能（例えば、画像処理、文字列検知処理、文字評価処理など）を実行するときに読み出す各種の固定データを記憶するものである。本実施形態では、記憶部１１には、例えば、画像記憶部３０、文字特性記憶部３１、および、文字情報記憶部３２が含まれており、各種の固定データを記憶する。記憶部１１は、例えば、内容の書き換えが可能な不揮発性メモリである、ＥＰＲＯＭ（Erasable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically EPROM）、フラッシュメモリなどで実現される。なお、内容の書き換えが不要な情報を記憶する記憶部としては、上述したとおり、記憶部１１とは別の、図示しない、読出し専用の半導体メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現されてもよい。
【００７４】
画像記憶部３０は、ＤＶＤプレーヤー１が画像処理装置として処理する対象となる画像のデータを記憶するものである。本実施形態では、画像記憶部３０は、静止画および動画をいずれも画像として記憶することができる。
【００７５】
文字特性記憶部３１は、評価値算出部２１が文字を評価する際に利用する文字の特性に関する情報である文字特性情報を記憶するものである。文字特性情報については後に詳述する。
【００７６】
文字情報記憶部３２は、文字列検知装置３が文字列検知処理を実行する際に利用する文字の情報をデータベース化して記憶するものである。文字情報記憶部３２が記憶する文字データベースは、文字ごとに、文字を一意に識別するための文字コード、その文字の特徴量、および、その文字の評価値を対応付けて格納する。この文字データベースのデータ構造については後に詳述する。
【００７７】
一時記憶部１４は、ＤＶＤプレーヤー１が実行する各種処理の過程で、演算に使用するデータおよび演算結果等を一時的に記憶するいわゆるワーキングメモリであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される。より具体的には、静止画生成部２６は、画像処理を実行するとき、処理対象となる画像を、一時記憶部１４の画像メモリ１４ａに展開し、これにより、特徴量抽出部２７が画像について画素単位で詳細な解析を行うことができる。また、ユーザによって入力されたキーワードに基づいて文字列検知装置３が文字列検知処理を実行するとき、入力された上記キーワードは、一時記憶部１４のキーワード保持部１４ｂに一時的に格納される。文字列検知装置３の各部は、適宜キーワード保持部１４ｂを参照して、指定されたキーワードを画像から検知する文字列検知処理を実行する。キーワード保持部１４ｂのデータ構造については後に詳述する。
【００７８】
制御部１０の動画再生部２５は、画像記憶部３０に記憶されている動画を読み出して、外部出力用の処理を施し、動画を再生するものである。
【００７９】
動画を再生・表示する旨の指示が入力された場合、動画再生部２５が処理した動画は、一旦画像メモリ１４ａに格納され、フレームごとに、図示しない表示制御部の制御の下、表示部１２に出力される。
【００８０】
動画から所定の文字列を検知する旨の指示が入力された場合、動画再生部２５が処理した動画は、静止画生成部２６に出力される。
【００８１】
なお、画像記憶部３０に記憶されている静止画を表示する旨の指示が入力された場合には、上記表示制御部は、画像記憶部３０から静止画を読み出して、表示部１２に出力する。
【００８２】
静止画生成部２６は、動画の各フレームから、文字列検知処理が実行される対象となるフレームを抽出して、処理対象の静止画を生成するものである。静止画生成部２６は、動画に含まれるすべてのフレームをそれぞれ静止画にしてもよいが、本実施形態では、所定秒間隔、または、所定フレーム間隔で、処理対象となる静止画を抜き出す処理を実行する。
【００８３】
なお、静止画から所定の文字列を検知する旨の指示が入力された場合、図示しない表示制御部が指定された静止画を画像記憶部３０から読み出して特徴量抽出部２７に出力する。
【００８４】
特徴量抽出部２７は、静止画生成部２６が生成した静止画、または、上記表示制御部が読み出した静止画から、文字列検知処理に使用する特徴量を抽出するものである。本発明の文字列検知装置３が用いる特徴量は、文字列検知装置３が、文字の形状を、文字ごとに識別できるものであれば何でもよい。
【００８５】
ただし、文字検索部２４は、上記特徴量を既知のモデル特徴量比較することにより、文字の検知を実現するものである。したがって、文字情報記憶部３２に記憶されている文字ごとのモデルの特徴量と、特徴量抽出部２７が抽出する文字の特徴量とは同じ手法で抽出された特徴量であることが好ましい。なお、画像から文字の特徴量を検出する技術としては、例えば、非特許文献１に記載のコーナー検出技術、輪郭線（エッジ）検出技術を用いることが考えられるが、特徴量抽出部２７の構成は、これに限定されない。あるいは、文字の特徴量とは、文字の画像であってもよい。
【００８６】
〔文字評価装置２の構成〕
本発明の文字評価装置２（図１）は、文字を評価し、文字１字１字について、評価値を出力するものである。詳細には、文字評価装置２は、文字の形状特性および文字の言語的特性に基づいて、文字を分析し、その文字がどのくらい誤検知され難いのか（どのくらい正しく検知され易いのか）という観点から評価を行って、「誤検知のされ難さ」を表す評価値を求める。評価値は、文字情報記憶部３２において文字ごとに予め記憶される。
【００８７】
本発明の文字評価装置２が求めた評価値によって、文字列検知装置３は、文字の誤検知され難さを文字ごとに予め把握することが可能となる。これにより、文字列検知装置３は、キーワード中の誤検知され難い文字から順に検索を行うことが可能となり、従来と比較して効率的な文字列検知処理を実現することができる。
【００８８】
ここで、誤検知とは、本来文字ではない背景領域に、目的の文字が含まれていると誤って検知してしまうこと、別の文字を目的の文字と誤って検知してしまうこと、本来目的の文字であるのに目的の文字を検知し損なうことなどを指している。こうした誤検知は、文字の形状がシンプルなもの、異表記文字があるものに起こり易い。例えば、その文字に文字らしき特徴的な形が少なかったり（数字の“１”、長音を表す“ー”など）、漢字の部首など様々な文字の要素の一部としてよく使われる文字であったり（“口”、“日”など）、別の文字であるのに形状が似ているような文字同士であったり（カタカナの“ニ”と漢数字の“二”、カタカナの“ロ”と漢字の“口”、通常の“つ”と促音を表す“っ”など）、逆に、１つの意味で表記が複数ある文字であったり（“沢”と“澤”、“Ａ”と“ａ”など）すると、誤検知の可能性は高まる。
【００８９】
以上のことから、「誤検知のされ難さ」とは、文字の形状が複雑であること、類似形状の文字がないこと、異表記文字がないことなどによって評価できると言える。ただし、これに限定されず、その他の文字形状の特徴、その他の文字特性を、誤検知のされ難さの評価に用いてもよい。
【００９０】
文字評価装置２は、文字の形状および文字の言語的特性に基づいて、上述した観点で、文字を評価する。以下では、文字評価装置２の構成について詳細に説明する。
【００９１】
制御部１０の文字分析部２０は、文字の形状を分析するものである。本実施形態では、文字分析部２０は、文字を、１つ以上の線の要素で構成されているものと捉え、文字形状から要素を検出する。文字分析部２０が検出する要素は、直線であっても曲線であってもよいし、あるいは、曲線を近似して直線として検出してもよい。そして、文字分析部２０は、検出した要素（線）の向き、または、直線か曲線かに応じて、検出したそれぞれの要素を分類し、文字を分解する。
【００９２】
図２は、文字分析部２０が実行する文字要素検出処理および文字要素分解処理の一例を示す図である。
【００９３】
まず、評価を行いたい評価対象の文字が文字評価装置２に対して入力される。ここでは、一例としてカタカナの「ボ」という文字が操作部１３から文字評価装置２に対して入力されたとする。ここで、文字は、文字評価装置２が、入力された文字が「ボ」であることを認識できればどのような形態で入力されてもよい。例えば、文字「ボ」は、テキストデータで入力されてもよいし、画像で入力されてもよいし、文字コードで入力されてもよいし、音声で入力されてもよい。
【００９４】
文字分析部２０は、評価対象文字「ボ」を取得すると、当該文字を一定の大きさに正規化する。図２に示す例では、スケール４０を用いて、タテ×ヨコ＝６マス×６マスの枠にバランスよく収まるように文字「ボ」の大きさを正規化する。このようにすれば、評価対象の文字が入力されるときの大きさのばらつきを無視して、文字の形状のみを正しく分析することができる。
【００９５】
次に、文字分析部２０は、スケール４０で統一された文字「ボ」から、要素を検出する。図２に示す例では、曲線を直線に近似して、すべての要素を直線（４１〜４４）として検出する。なお、文字形状から線を検出する方法は、特に限定されず、従来の画像処理技術を適宜採用することが考えられる。例えば、非特許文献１に記載のコーナー検出技術、輪郭線（エッジ）検出技術を用いることができる。
【００９６】
続いて、文字分析部２０は、検出したすべての要素を、その線の種類や向きなどに応じて分類し、要素を分解する。図２に示す例は一例であり、本発明はこれに限定されないが、例えば、文字分析部２０は、文字「ボ」から、７つの直線の要素を検出したので、それらの要素を、縦線４１、横線４２、右上がり斜線４３、右下がり斜線４４の４つのグループに分類する。こうして、文字分析部２０は、文字「ボ」を、縦線４１が１つ、横線４２が１つ、右上がり斜線４３が１つ、右下がり斜線４４が４つの、合計７つの要素（線）に分解する。これらの分解された要素（線）の長さに関しても、スケール４０が有効となる。
【００９７】
文字分析部２０は、上述の手順で得られた評価対象の文字（ここでは「ボ」）の分析結果を用いて、評価対象文字の形状に関する特性値を求める。特性値とは、文字特性を数値、ランクなどの値で表すものであり、上記評価値を算出するために用いられる。本実施形態では、文字分析部２０は、分析結果から、形状に関する特性値として、「要素長」および「異方位性」の２種類の特性値を求める。
【００９８】
図３の（ａ）および（ｂ）は、文字分析部２０が求める、形状に関する特性値の具体例を示す図である。図３の（ａ）および（ｂ）は、図２に示す手順に沿って得られた文字「ボ」の分析結果に基づいて、文字分析部２０が、文字「ボ」の「要素長」および「異方位性」を、それぞれ求めた例を示している。
【００９９】
（要素長の算出）
特性値「要素長」は、文字が持つ全要素（線）の長さを表すものである。要素長が大きいほど、文字の構成によりたくさんの線が使われていることになり、したがって、文字を形成する線が多いほど、文字が複雑である（誤検知され難い）と判断することができる。
【０１００】
上述したとおり、分解された各線の長さは、文字を正規化したときに使用したスケール４０を用いて表すことができる。
【０１０１】
文字「ボ」は、分析の結果、縦線４１、横線４２、右上がり斜線４３、右下がり斜線４４の４つのグループにされたので、文字分析部２０は、まず、線の長さをグループごとに小計する。図３の（ａ）に示す例では、縦線４１について、長さ「５」の線が１本で小計「５」、横線４２について、長さ「５．５」の線が１本で小計「５．５」、右上がり斜線４３について、長さ「３」の線が１本で小計「３」、右下がり斜線４４について、４本の長さがそれぞれ「２．５」、「２」、「１．５」、「１．５」で小計「７．５」と算出される。
【０１０２】
最後に、文字分析部２０は、全グループの線の長さの小計を合計して、文字「ボ」の要素長を「２１」と求める。ここでは、数字の「１」は、スケール４０の１マス分の長さに相当する。
【０１０３】
ここで、縦線の長さの小計をＸ、横線の長さの小計をＹ、斜線の長さの小計（右上がり、右下がり合わせて）をＺとするとき、次式、
特性値「要素長」＝Ｘ＋Ｙ＋ｋＺ（ただし、ｋ＞１）
にしたがって、要素長を算出してもよい。つまり、縦横線よりも斜線の長さに重み係数を付加する構成である。例えば、図３に示す例において、重み係数ｋ＝２とすると、縦線４１、横線４２、右上がり斜線４３、右下がり斜線４４の小計は、それぞれ、「５」、「５．５」、「６」、「１５」となり、文字「ボ」の要素長は、「３１．５」となる。
【０１０４】
上記構成によれば、縦横線（水平方向の線、または、垂直方向の線）よりも斜線が多く使われる文字をより複雑である（誤検知され難い）と判断することができる。
【０１０５】
（異方位性の算出）
特性値「異方位性」は、文字を構成する線の向きの多様性を表すものである。いろいろな向きの線が使われている文字ほど、文字が複雑であると判断することができる。例えば、横線のみで構成される文字よりも、縦線と横線とで構成される文字の方が複雑であると判断できるし、さらに、斜線も使われている文字の方がさらにより複雑であると判断することができる。
【０１０６】
上述したとおり、文字「ボ」の分解された各線は、線の向きに応じて、縦線４１、横線４２、右上がり斜線４３、右下がり斜線４４の４つのグループに分類されている。文字分析部２０は、まず、各グループに属する線の有無を確認する。文字「ボ」は、上記４つのグループ全種の線を有しているので、縦線「あり」、横線「あり」、右上がり斜線「あり」、右下がり斜線「あり」となる。もし、文字「ロ」の場合であれば、縦線「あり」、横線「あり」、右上がり斜線「なし」、右下がり斜線「なし」となる。
【０１０７】
そして、文字分析部２０は、図３の（ｂ）に示すテーブルの「有無」の欄に、そのグループに属する線が「あり」ならば「１」を、「なし」ならば「０」を格納する。文字「ボ」は、全ての線が「あり」と判断されたので、「有無」の欄には、「１」が格納される。これらをそのまま合計して異方位性の特性値としてもよいが、本実施形態では、方向係数を用いて斜線が「あり」のケースに重みを付加する。
【０１０８】
図３の（ｂ）に示す例では、例えば、縦線、横線の方向係数を「１」するのに対して、右上がり斜線および右下がり斜線の方向係数を「２」と予め設定しておく。文字分析部２０は、グループごとの異方位性の小計を、「有無」×「方向係数」から求める。具体的には、縦線４１について、１×１で小計「１」、横線４２について、１×１で小計「１」、右上がり斜線４３について、１×２で小計「２」、右下がり斜線４４について、１×２で小計「２」と算出される。
【０１０９】
最後に、文字分析部２０は、全グループの異方位性の小計を合計して、文字「ボ」の異方位性を「６」と求める。上記構成によれば、縦横線よりも斜線が使われている文字をより複雑であると判断することができる。
【０１１０】
なお、文字を上述のように一定の大きさに正規化したときの線の長さに対して閾値を設けて、その方位の線の長さの小計が、一定以下の場合には、その方位の線は「なし」と判断してもよい。
【０１１１】
ここで、例えば、縦線の長さが所定の閾値以上のときをＰ＝１、そうでないときをＰ＝０とし、横線の長さが所定の閾値以上のときをＱ＝１、そうでないときをＱ＝０とし、斜線の長さが所定の閾値以上のときをＲ＝１、そうでないときをＲ＝０とする。このとき、次式、
特性値「異方位性」＝Ｐ＋Ｑ＋ｈＲ（ただし、ｈ＞１）
にしたがって、異方位性を算出してもよい。ここで、斜線の方向（右上がり斜線４３と右下がり斜線４４の２通りある）が、１通りのときｈ＝２、２通りのときｈ＝４とする。また、所定の閾値を「２」とする。
【０１１２】
このような法則に基づけば、文字「ボ」は、縦線の長さ小計が閾値以上であるためＰ＝１、横線も同じくＱ＝１、そして、斜線も同じくＲ＝１となり、さらに、斜線は、右上がり斜線と右下がり斜線の２通りあるため、ｈ＝４となる。よって、上述の式にしたがって、異方位性＝１＋１＋４×１＝６と算出される。例えば、文字「ロ」の場合は、縦線は、Ｐ＝１、横線は、Ｑ＝１、斜線は、Ｒ＝０となるので、異方位性の特性値は、１＋１＝２と算出される。
【０１１３】
「要素長」と「異方位性」の算出において、斜線に重み付けを行う構成には、以下のような利点がある。一般に、背景画像（＝非文字画像）内には、縦線や横線が斜線よりも多く存在する場合が多い。したがって、逆に言えば、線が密集し、その線の中でも、斜め方向の線は、文字を形成している可能性が高いと判断できる。つまり、斜線を持つ文字は、検知され易く、かつ、誤検知され難い傾向にあると言える。ゆえに、縦線や横線よりも斜線に対して重きを置いて文字の評価を行うことで、文字の「誤検知のされ難さ」をより正しく評価することが可能となる。そのような評価によって得られた評価値を用いれば、結果として、文字列検知処理の処理時間をより短縮させ、かつ、検知精度をより向上させることが可能になる。
【０１１４】
上述のようにして求められた文字の形状に係る各特性値は、評価値が最終的に算出されるまでの間、一時記憶部１４にて一時的に保存されるものであってもよいし、一度求められた特性値は、文字ごとに、文字特性記憶部３１にて不揮発的に保存されるものであってもかまわない。
【０１１５】
また、文字の形状に係る特性値は、上述の例に限定されず、例えば、要素（線）数を特性値としてもよいし、画数を特性値としてもよい。
【０１１６】
文字分析部２０は、入力された１文字について、以上の文字分析を実行してもよいし、キーワードが入力された場合には、該キーワードを構成する全文字それぞれについて、以上の文字分析を実行してもよい。
【０１１７】
図４は、複数の文字について、文字分析を実行した結果の一例を示す図である。例えば、「ロボット」という文字列が文字評価装置２に入力された場合、図４に示すとおり、「ロ」、「ッ」、「ト」についても、「ボ」と同様に、文字分析部２０が、文字形状から要素検出を行い要素の分解を行う。図４では、「ボ」の分析結果は、図２および図３の（ａ）、（ｂ）に示したとおりであるので記載を省略している。
【０１１８】
評価値算出部２１は、文字分析部２０が算出した文字形状の特性値、および／または、文字特性記憶部３１に記憶されている文字特性情報から求められる特性値を用いて、評価対象文字の評価値（誤検知のされ難さ）を算出するものである。
【０１１９】
文字特性記憶部３１には、文字分析部２０の分析によって得られる形状に係る文字特性以外のあらゆる文字特性に関する情報が記憶されている。本実施形態では、一例として、評価値算出部２１は、文字特性記憶部３１に記憶されている文字特性情報に基づいて、評価対象文字の特性値「判別容易性」と、特性値「表記一様性」とを特定する。
【０１２０】
（判別容易性の特定）
特性値「判別容易性」は、その文字が他の文字と間違われることなく（また文字ではない領域に紛れることなく）その文字であると正しく判別されることの容易性を表すものである。文字形状が幾何学的でシンプルであり、文字らしき特徴的な形が少ないものや、漢字の部首など様々な文字の要素の一部としてよく使われるものや、別の文字であるのに形状が似ているような文字があるものは、判別容易性が低く、誤検知され易いと言える。
【０１２１】
本実施形態では、判別容易性は、過去の経験から予め定められているものとする。例えば、過去の誤検知の割合や、部首（「へん」や「つくり」など）として他の文字の一部になる出現頻度や、形状が酷似する別の文字がどのくらいあるのかなどに応じて、紛らわしい文字ほど判別容易性が低い値となるように数値が設定されている。
【０１２２】
図５の（ａ）は、文字特性記憶部３１に記憶されている、判別容易性に関する文字特性情報の具体例を示す図である。図５の（ａ）に示す例では、文字ごとに、判別容易性の特性値が関連付けて記憶されている。このように、文字特性情報は、「判別容易性」の特性値そのものであってもよい。あるいは、文字特性情報に対してさらに別の処理を行って、最終的に特性値を特定できるものであってもよい。
【０１２３】
本実施形態では、判別容易性の定義域を、一例として、０＜「判別容易性」≦１０とする。ある別の文字と紛らわしいものほど０に近い値とする。例えば、カタカナの「ロ」は、漢字の「口（くち）」と類似しているし、幾何学的形状で文字ではない四角形とも紛らわしい。また、漢字「叶」の「へん」や、漢字「知」の「つくり」など、別の文字の一部として出現する確率の大きい文字である。したがって、例えば、カタカナの「ロ」の判別容易性を「１」とする。一方、カタカナの「ボ」は、「ロ」よりも複雑で、他に類似形状の文字もなく、別の文字の一部になる確率が小さい。このため、例えば、カタカナの「ボ」の判別容易性を「８」とする。他のあらゆる文字についても同様に、文字ごとに判別容易性の特性値が予め格納されている。上記構成によれば、評価値算出部２１は、文字特性記憶部３１を参照することにより、入力された文字の判別容易性をすぐに把握することができる。
【０１２４】
（表記一様性の特定）
特性値「表記一様性」は、同義で形状の異なる文字、すなわち、表記バリエーションの少なさを表すものである。もし、表記バリエーションが複数あって、しかも、それらの形状がかけ離れたものであれば、１種類の表記についてのみ検索を行ったときに、その文字を検知し損なうリスクが高くなる。
【０１２５】
したがって、表記が１つしかないのが最も良く、表記バリエーションが複数ある場合でも少なければ少ないほどよい。さらには、その異表記文字同士は、形状が似ていれば似ているほどよい。つまり、文字の表記は一様であるほど誤検知され難い。
【０１２６】
そこで、本実施形態では、評価値算出部２１は、評価対象文字について、異表記文字の有無、ならびに、有りの場合は異表記バリエーション数および異表記文字同士の類似度に基づいて、その文字の「表記一様性」を、定義域０＜「表記一様性」≦１０として特定する。値が大きいほど、紛らわしい別表記がなく、誤検知され難いということを意味する。
【０１２７】
図５の（ｂ）は、文字特性記憶部３１に記憶されている、表記一様性に関する文字特性情報の具体例を示す図である。図５の（ｂ）に示す例では、文字特性情報は、異表記文字が存在する文字グループごとに、それら文字同士の類似度を対応付けたものである。
【０１２８】
評価値算出部２１は、図５の（ｂ）に示すテーブルを参照し、評価対象文字が、異表記グループに含まれているか否かを検索する。文字が異表記グループに含まれていなければ、評価値算出部２１は、その文字の表記一様性の特性値を、最大値の「１０」と特性する。文字が異表記グループに含まれている場合は、次に、評価値算出部２１は、それらの文字間での文字形状の類似度を参照する。例えば、類似度「１０」は、異表記文字同士が酷似している場合で（例えば、アルファベットの「Ｃ」の大文字と小文字）、表記の多様性は文字列検知処理に悪影響を及ぼさない文字グループに付与される。評価値算出部２１は、このような文字の表記一様性（特性値）を、上記類似度にしたがって「１０」と特定する。
【０１２９】
あるいは、例えば「ロ」、「ボ」、「ッ」、「ト」の４文字は、それぞれ、「ろ」、「ぼ」、「っ」、「と」という異なる表記法を持ち、それらの文字同士の文字形状は全く類似していない。そこで、これらの異表記文字グループ４組については、類似度「１」が設定されていてもよい。この場合、評価値算出部２１は、「ロ」、「ボ」、「ッ」、「ト」の４文字の表記一様性を、上記類似度にしたがってすべて「１」と特定する。
【０１３０】
上記構成によれば、評価値算出部２１は、１つの評価対象文字について、誤検知のされ難さに関わる４種類の特性値を取得することができる。すなわち、文字分析部２０が算出した「要素長」および「異方位性」、文字特性記憶部３１に記憶されている「判別容易性」、ならびに、文字特性記憶部３１に記憶されている異表記に関わる文字特性情報から特定された「表記一様性」の４種類である。評価値算出部２１は、この４種類の特性値を用いて、文字の評価値を算出し、文字の誤検知のされ難さを評価することができる。
【０１３１】
本実施形態では、評価値算出部２１は、評価値を、次式、
評価値＝要素長×異方位性×判別容易性×表記一様性
によって算出する。
【０１３２】
図６は、評価値算出部２１が算出した評価値の一例を示す図である。例えば、「ロボット」という文字列が文字評価装置２に入力された場合、評価値算出部２１は、図６に示すとおり、「ロ」、「ボ」、「ッ」、および、「ト」の４文字について、それぞれ、４種類（要素長、異方位性、判別容易性、表記一様性）の特性値を取得する。
【０１３３】
そして、評価値算出部２１は、文字「ロ」の評価値を、上記式にしたがって、「ロ」の評価値＝１２×２×１×１＝２４と算出する。「ボ」、「ッ」、および、「ト」についても同様に評価値を算出する。このようにして算出された評価値は、文字ごとに対応付けて、文字情報記憶部３２に格納され、文字列検知装置３が参照できる状態となる。
【０１３４】
なお、図６に示す文字ごとの特性値のテーブルは、評価値を算出するための途中経過の情報であるので、一時記憶部１４に一時的に格納されていればよく、後述の図７に示すように、評価値が文字情報記憶部３２に不揮発的に記録された後は、削除されてもかまわない。しかし、ＤＶＤプレーヤー１の文字評価装置２が、同じ文字について何度も評価を行うような状況にある場合には、最初に一度求めた特性値を文字ごとに記憶部１１に不揮発的に記憶しておいてもよい。
【０１３５】
図７は、文字情報記憶部３２に記憶される文字データベースの具体例を示す図である。
【０１３６】
図７に示すとおり、文字情報記憶部３２の文字データベースは、文字ごとに、文字を一意に識別するための文字コードと、文字評価装置２が算出したその文字の評価値と、文字列検知装置３が文字の照合処理で利用する文字の特徴量とが対応付けられた構造となっている。
【０１３７】
文字の特徴量は、ここでは、特に限定されないが、文字を線要素で捉えたもの、文字の輪郭線、エッジを検出したもの、文字のコーナーを検出したもの、などであることが想定されている。しかし、これらの例に限定されず、特徴量は、文字列検知装置３が、文字データベースに記憶されている特徴量と、検知対象の動画から得られた特徴量とを比較して、文字の一致、不一致を判断できる情報であれば何でもよい。
【０１３８】
図７に示す例では、文字「ロ」の評価値は「２４」であり、文字「ボ」の評価値は「１００８」であり、文字「ッ」の評価値は「１１４」であり、文字「ト」の評価値は「４８」である。したがって、キーワード「ロボット」が入力された場合、文字列検知装置３は、文字情報記憶部３２の文字データベースを参照することにより、キーワード内のすべての文字の誤検知のされ難さを把握することが可能となる。上記の例では、文字列検知装置３は、文字「ボ」が最も誤検知され難いと判断することができる。
【０１３９】
〔文字評価処理フロー〕
図８は、文字評価装置２が実行する文字評価処理の流れを示すフローチャートである。まず、文字評価装置２に対して、文字を評価する旨の指示とともに、評価対象文字が入力される。評価対象文字は、１字であっても、複数の文字であってもよい。
【０１４０】
評価対象文字が入力されると（Ｓ１０１においてＹＥＳ）、まず、文字分析部２０は、文字の大きさを一定のスケール上に正規化して文字の形状を分析し、該文字を構成する要素（直線、曲線など）を検出する（Ｓ１０２）。続いて、文字分析部２０は、検出した要素ごとに文字を分解し、各要素を、線の向きなどの種類ごとに分類する（Ｓ１０３）。
【０１４１】
そして、文字分析部２０は、分解した線の上記スケール上の長さに基づいて、特性値「要素長」を算出する（Ｓ１０４）。また、文字分析部２０は、分解した線の向きの多様性に基づいて、特性値「異方位性」を算出する（Ｓ１０５）。
【０１４２】
一方、評価値算出部２１は、文字特性記憶部３１を参照して、評価対象文字の「判別容易性」の特性値を特定する（Ｓ１０６）。
【０１４３】
また、評価値算出部２１は、文字特性記憶部３１を参照して、異表記に関する文字特性情報を取得する（Ｓ１０７）。そして、評価値算出部２１は、取得した文字特性情報（例えば、図５の（ｂ））の中に、上記評価対象文字が異表記グループとして含まれているか否かを判断する（Ｓ１０８）。
【０１４４】
ここで、評価値算出部２１は、評価対象文字が異表記文字を持たないと判断した場合には（Ｓ１０８においてＮＯ）、当該文字の「表記一様性」の特性値を、最高値（ここでは「１０」）と特定する（Ｓ１０９）。反対に、評価値算出部２１は、評価対象文字が異表記文字を有すると判断した場合には（Ｓ１０８においてＹＥＳ）、評価対象文字とその異表記文字との類似度に応じて、「表記一様性」の特性値を特定する（Ｓ１１０）。例えば、類似度が「１」（類似していない）であれば、「表記一様性」の特性値を「１」と特定する。
【０１４５】
そして、評価値算出部２１は、以上の各ステップで求められた４つの特性値、すなわち、「要素長」、「異方位性」、「判別容易性」、および、「表記一様性」に基づいて、誤検知のされ難さを示す評価値を算出する（Ｓ１１１）。例えば、各特性値を乗算することにより評価値を求めてもよい。
【０１４６】
最後に、評価値算出部２１は、算出した評価値を当該評価対象文字に関連付けて文字情報記憶部３２に記憶する（Ｓ１１２）。
【０１４７】
図８では、Ｓ１０４〜Ｓ１１０において、４つの特性値が順次求められる例を示しているが、これら４つの特性値は図８に示す各ステップの順序に限定されない。それぞれの特性値は、どの順番で求められてもよい。
【０１４８】
以上で述べた文字評価装置２の構成および文字評価方法によれば、文字の形状特性および言語的特性に基づいて、文字の誤検知のされ難さを評価することが可能となる。どの文字が誤検知され難く、どの文字が誤検知され易いのかを予め把握することができれば、文字列検知装置３は、短時間かつ低負荷処理で、より効率的に目的の文字列を画像から検知することが可能となる。
【０１４９】
なお、本実施形態では、文字評価装置２が、文字ごとの評価値を、検知対象となる全ての文字についてあらかじめ算出しておく構成について説明したが、本発明は、上記構成に限定されない。例えば、文字評価装置２の構成を、文字列検知装置３に対して検知したいキーワードが入力された後に、その入力された各文字についてまず評価を行う構成としてもよい。
【０１５０】
次に、文字評価装置２が算出した評価値を用いて、より効率的に文字列検知処理を実行する文字列検知装置３の構成について詳細に説明する。
【０１５１】
〔文字列検知装置３の構成〕
本発明の文字列検知装置３（図１）は、文字評価装置２が算出した文字ごとの評価値を利用して、効率的に文字列検知処理を実行するものである。文字列検知処理とは、動画や静止画などから指定された文字列（１字でも複数字でもよい）を検知する処理である。
【０１５２】
制御部１０のキーワード取得部２２は、文字列を検知する旨の指示とともに、検知すべき目的の文字列を取得するものである。
【０１５３】
図９は、本発明のＤＶＤプレーヤー１、表示部１２（テレビ）、および、操作部１３（リモコン）の外観と、ユーザが目的の文字列を入力する様子を説明する図である。図９に示す例では、ＤＶＤプレーヤー１は、ユーザが文字列検知装置３を操作するための操作画面を表示部１２に出力し、表示させる。図９に示す例では、表示部１２は、ユーザが検索した文字列を、操作部１３を操作して入力できるようなＧＵＩ画面を表示する。
【０１５４】
ユーザは、操作部１３を操作することにより、処理対象の動画（または静止画）から見つけたい文字列を文字列検知装置３に対して入力することができる。図９は、目的の文字列として、キーワード「ロボット」が入力された例を示している。
【０１５５】
キーワード取得部２２は、キーワードが入力されて、例えば、操作部１３の決定ボタンなどが押下されると、入力されたキーワード（例えば、「ロボット」）を取得して、一時記憶部１４のキーワード保持部１４ｂに格納する。
【０１５６】
図１０は、キーワード保持部１４ｂに保持されるキーワードのデータ構造の一例を示す図である。図１０に示すとおり、キーワード取得部２２は、取得したキーワードの各文字をキーワードの並びの順に格納する。例えば、キーワード「ロボット」の場合、「ロ」はこのキーワードの中で、１文字目であるので、キーワード取得部２２は、文字「ロ」を格納し、さらに、当該文字に文字順序「１」の情報を対応付けて記憶する。「ボ」、「ッ」、「ト」の各文字についても同様に、文字順序「２」、「３」、「４」を対応付けて記憶する。
【０１５７】
検索順序決定部２３は、文字検索部２４がキーワードを画像から検索するときの、キーワード中の各文字を検索する順番を決定するものである。検索順序決定部２３は、文字評価装置２が算出した評価値に基づいて、検索順序を決定する。具体的には、誤検知され難い（つまり、正しく見つけ易い）文字から優先して、文字列検知処理にかけられるように、評価値の高い文字ほど、検索順序を上位に設定する。
【０１５８】
入力されたキーワードが、「ロボット」である場合、検索順序決定部２３は、図７に示す文字情報記憶部３２の文字データベースを参照して、「ロ」、「ボ」、「ッ」、「ト」の各文字の評価値を取得する。各文字の評価値は、それぞれ、「２４」、「１００８」、「１１４」、「４８」であるので、検索順序決定部２３は、評価値が高い文字から順に検索されるように、検索順序を、「ボ」が１番目、「ッ」が２番目、「ト」が３番目、「ロ」が４番目と決定する。
【０１５９】
検索順序決定部２３は、決定した検索順序を、図１０に示すように、入力された各文字に対応付けて格納してもよい。
【０１６０】
文字検索部２４は、指定された文字列を画像の中から検知する文字列検知処理を実行するものである。文字検索部２４は、キーワード取得部２２によって取得されたキーワードに含まれる文字を１文字１文字検索する。具体的には、文字情報記憶部３２の文字データベースに記憶されている目的の文字の特徴量と、画像から抽出された特徴量とを比較し、マッチする特徴量が画像に中に含まれていることを検知して、目的の文字が画像に含まれていると判断する。
【０１６１】
本発明において、文字検索部２４は、キーワードの各文字を検索するとき、検索順序決定部２３が定めた検索順序にしたがって、文字列検知処理を実行する。例えば、上述の例では、文字検索部２４は、キーワード保持部１４ｂに格納されている検索順序（図１０）を参照し、「ボ」、「ッ」、「ト」、「ロ」の順で、処理対象画像の中から目的の文字を検索する。
【０１６２】
文字検索部２４は、最も誤検知され難い「ボ」から検索を行い、「ボ」が検知できれば、次の文字の検索を続ける。例えば、図１０に示すとおり、検知できた文字に対しては、検知済であることを示す「済」のフラグを付与してもよい。文字検索部２４は、次に、未検知の文字の中で、最も高順序の文字の検索を行い、これを繰り返す。
【０１６３】
文字検索部２４は、「ボ」を検知できなければ、その画像には指定されたキーワード「ロボット」が含まれていないと判断する。この判断は、誤検知され難い文字から順に行われるので、より早く正しく判断され、以降の、誤検知され易い文字の時間がかかる無駄な検知処理を省略することができる。
【０１６４】
さらに、文字検索部２４は、１つ以上の文字の検知に成功した後は、検知済の文字と、これから検知しようとする文字との文字の並びに基づいて、文字同士の位置関係を予測し、検索対象領域を検知済の文字の近隣領域に絞り込んで、文字列検知処理を実行する。
【０１６５】
詳細には、検知済文字が文字列中のｎ番目の文字であり、次に検索する文字が文字列中の（ｎ＋１）番目の文字である場合には、文字検索部２４は、検索対象領域を画像全体とせずに、上記検知済文字の右側および下側の所定の大きさの領域に限定することができる。また、文字検索部２４は、次に検索する文字が文字列中の（ｎ−１）番目の文字である場合には、上記検知済文字の左側および上側の所定の大きさの領域に限定することができる。
【０１６６】
上記構成によれば、画像全体領域から目的の文字を検索する場合と比べて、さらに検索範囲を絞り込むことができるので、処理時間をさらに短縮することができる。
【０１６７】
具体例を用いて説明すると以下の通りである。文字検索部２４が、検索順序１番目の文字「ボ」を検知した後、次に、文字「ッ」を検索するとする。図１０の文字順序によれば、検知済文字「ボ」が２番目であるの対し、次に検索する「ッ」は３番目である。したがって、「ッ」は、「ボ」の近隣領域（日本語では、特に、右か下）に存在する可能性が高い。
【０１６８】
そこで、文字検索部２４は、「ッ」を検索する対象領域を、上記検知済文字「ボ」の近隣領域に限定する。例えば、図１１に示すように、「ボ」の右側の所定の大きさの領域に限定する（破線枠内網点領域）。所定の大きさとは、例えば、図１１に示すように、検知済文字の領域のサイズをｈ×ｈとすると、その右隣の３ｈ×３ｈの大きさの領域に限定することなどが考えられる。
【０１６９】
図１２に示す例では、検知済文字（例えば「ボ」）の右の領域（１）において、目的の文字（例えば「ッ」）が検知される。このように、検索対象領域を限定すれば、画像全体を検索する場合と比較して、はるかに短時間かつ低負荷で、目的の文字「ッ」を検知することができる。
【０１７０】
なお、検知済文字（例えば「ボ」）の右の領域（１）に目的の文字（例えば「ッ」）が見つからなかった場合には、次に見つかる可能性のある下の領域（２）、左の領域（３）、上の領域（４）というように、順次検索対象領域を広げていき、検索を続ければよい。しかし、それでも見つからなかった場合には、最終的には、検索対象領域を画像全体に戻して再検索すればよい。
【０１７１】
上記構成によれば、文字検索部２４における文字列検知処理の処理効率を飛躍的に向上させることが可能となる。
【０１７２】
なお、文字検索部２４は、ｎ番目の検知済文字に対し、次に検索する文字の文字順序が、（ｎ±２）番目、（ｎ±３）番目、（ｎ±４）番目、・・・などのように、検知済文字と次に検索する文字との距離が長くなるにつれて、その位置関係を予測し、位置関係に合わせて検索対象領域をさらに広げてもよい。
【０１７３】
例えば、図１２に示す例において、「知覚ロボット」の「知」を検知し、次に「ト」を検知するような場合には、「ト」を検索するための領域を、検知済文字「知」の領域のサイズをｈ×ｈとすると、その右隣の６ｈ×６ｈの大きさの領域に限定することなどが考えられる。
【０１７４】
このような場合でも、画像全体を検索対象領域とする場合に比べて、検索対象領域の面積を大幅に限定することができ、処理負荷の低減および処理時間の短縮を実現することができる。
【０１７５】
さらに、文字検索部２４は、画像から得られた特徴量から、線・エッジが密集している帯状の領域を検出し、水平方向に延びる帯領域であれば文字は横書きである可能性が高いとして、左右の領域を上下の領域よりも優先的に検索するようにし、垂直方向に延びる帯領域であれば文字は縦書きである可能性が高いとして、上下の領域を左右の領域よりも優先的に検索するようにしてもよい。
【０１７６】
上記構成によれば、文字検索部２４における処理効率をさらに向上させることが可能となる。
【０１７７】
また、文字検索部２４は、文字列中のある文字（例えば「ボ」）を検知した後、次に別の文字を検索する際には、検知した文字の両隣の文字（ここでは、「ロ」と「ッ」）のうち、評価値が大きい文字（ここでは、「ッ」）を優先的に検索する構成としてもよい。
【０１７８】
〔文字列検索処理フロー〕
図１３は、ＤＶＤプレーヤー１における画像処理および文字列検知処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、文字列検知装置３は、動画の中から指定されたキーワードを検索し、目的のキーワードが検知された再生位置を出力するものとする。まず、文字列検知装置３に対して、文字列を検知する旨の指示とともに、検索したい目的の文字列（例えば、キーワード「ロボット」など）が入力される。検索対象文字列は、１字であっても、複数の文字であってもよい。また、検知対象の動画がここで指定されてもよい。
【０１７９】
キーワードが入力されると（Ｓ２０１においてＹＥＳ）、キーワード取得部２２は、入力されたキーワードをキーワード保持部１４ｂに格納する（Ｓ２０２）。ここで、キーワード取得部２２は、文字の並びにしたがって取得した文字ごとに文字順序を対応付けて同じくキーワード保持部１４ｂに格納する。
【０１８０】
続いて、検索順序決定部２３は、文字情報記憶部３２を参照し、キーワード取得部２２によって取得されたキーワードの各文字について、評価値を取得する。そして、検索順序決定部２３は、評価値が大きい順に、検索順序を決定する（Ｓ２０３）。検索順序決定部２３は、決定した検索順序を、キーワード保持部１４ｂに文字ごとに格納する。
【０１８１】
動画再生部２５は、指定された検知対象の動画を画像記憶部３０から読み出し、再生位置ｔを初期化（ｔ＝０にセット）して（Ｓ２０４）、動画の再生を開始する（Ｓ２０５）。
【０１８２】
本実施形態では、処理効率の観点から、動画の全フレームに対して文字列検知処理を実行せず、所定秒間隔（例えば、ｔ０秒）で抜き出したフレームを、検索対象フレームとする。
【０１８３】
動画再生部２５が動画を再生し、再生位置ｔが、検索対象フレームに到達するまでは（Ｓ２０６においてＮＯ）、動画再生部２５は、動画の再生を進める（Ｓ２１０）。再生位置ｔが、動画の最終フレームに到達しない限りは動画の再生を進めることができる（Ｓ２１１においてＮＯ）。そして、再生位置ｔが進むうちに、再生位置ｔが、検索対象フレームに到達すると（Ｓ２０６においてＹＥＳ）、静止画生成部２６が、到達した検索対象フレームの静止画を生成する（デコード処理）（Ｓ２０７）。
【０１８４】
続いて、特徴量抽出部２７は、生成された静止画から特徴量を抽出する（Ｓ２０８）。上記特徴量は、例えば、非特許文献１に記載のコーナー検出技術、輪郭線（エッジ）検出技術などを用いて得られる情報であって、文字列検知装置３が文字形状を識別することが可能な情報である。
【０１８５】
文字検索部２４は、検索対象フレームに対して文字列検知処理を実行する（Ｓ２０９）。詳細には、検索対象フレームの特徴量と、文字情報記憶部３２に記憶されているキーワード中の各文字の特徴量との照合処理を行って、指定されたキーワード（例；「ロボット」）が検索対象フレームに含まれているか否かを判断する。文字列検知処理の流れの詳細は、図１４を参照しながら後述する。文字検索部２４は、文字ごとに検索を行い、当該検索対象フレームについて、指定されたキーワードが検知されたか否かを出力する。
【０１８６】
Ｓ２０９にて、上記検索対象フレームでの文字列検知処理が終了すると、動画再生部２５は、動画の再生をさらに進める（Ｓ２１０）。動画再生部２５は、再生位置ｔが、動画の最終フレームに到達しない限りは動画の再生を進めることができる（Ｓ２１１においてＮＯ）。そして、次の検索対象フレームに到達すれば、その検索対象フレームについて、上述の文字列検知処理を繰り返す。以降も、文字検索部２４は、所定秒（ｔ０秒）間隔で、検索対象フレームについて文字列検知処理を実行し、キーワード「ロボット」が検知されたフレームの再生位置を記憶していく。
【０１８７】
こうして、最後に、再生位置ｔが最終フレームに到達し、動画の再生が終了した場合には（Ｓ２１１においてＹＥＳ）、文字検索部２４は、文字列検知処理の結果を出力する（Ｓ２１２）。例えば、動画中に、キーワード「ロボット」が１回も検知されなかった場合には、文字検索部２４は、検知に失敗した旨のメッセージを表示部１２に出力する。あるいは、キーワードが動画中のフレームにおいて検知された場合には、キーワードの検知に成功した旨のメッセージと、そのキーワードが検知されたフレームに対応する検知再生位置とを表示部１２に出力する。
【０１８８】
〔文字列検索処理フロー−詳細〕
図１４は、文字列検知装置３が実行する文字列検知処理の流れを示すフローチャートである。図１３に示すＳ２０８において、特徴量抽出部２７が検索対象フレーム（静止画）の特徴量を抽出すると、文字列検知装置３は、Ｓ２０９の文字列検知処理を開始する。
【０１８９】
まず、文字検索部２４は、キーワード保持部１４ｂを参照し、入力されたキーワードの文字のうち、検索順序が最上位の文字を検知対象文字として取得する（Ｓ３０１）。図１０に示す例では、文字「ボ」が、検知対象文字として取得される。
【０１９０】
そして、文字検索部２４は、検索対象フレーム（静止画）から抽出された特徴量と、文字情報記憶部３２に記憶されている「ボ」の特徴量とを比較して、上記検索対象フレームに対し検知対象文字「ボ」の検索を行う（Ｓ３０２）。
【０１９１】
目的の文字（ここでは「ボ」）が上記検索対象フレームに存在しなかった場合は（Ｓ３０３においてＮＯ）、当該検索対象フレームには指定されたキーワードが含まれていないと判断し、この検索対象フレームに対する文字列検知処理を終了する（Ｓ３０４）。一方、目的の文字（ここでは「ボ」）が上記検索対象フレームに存在した場合は（Ｓ３０３においてＹＥＳ）、文字「ボ」を検知済文字とし、図１０に示すとおり、キーワード保持部１４ｂにおいて、検知済文字「ボ」に対して検知済フラグを立てる（Ｓ３０５）。ここで、入力されたキーワードの全文字に対して検知処理が完了していれば（つまり、全文字について検知済フラグが設定されていれば）（Ｓ３０６においてＮＯ）、文字検索部２４は、当該検索対象フレームに指定されたキーワードが含まれていたと判断し、この検索対象フレームの再生位置を記憶して、該検索対象フレームに対する文字列検知処理を終了する（Ｓ３０７）。
【０１９２】
一方、文字検索部２４は、まだ検索を行っていない未処理文字があれば（Ｓ３０６においてＹＥＳ）、未処理文字（例えば、図１０に示す検知済フラグが付与されていない文字）のうち、検索順序が最上位の文字（図１０に示す例では、文字「ッ」）を次の検知対象文字として取得する（Ｓ３０８）。
【０１９３】
続いて、文字検索部２４は、検知済文字「ボ」の位置に基づいて、検索対象領域を限定する（Ｓ３０９）。例えば、図１２に示す検索対象フレームにおいて、「ボ」の近隣領域（１）〜（４）に検索対象領域を限定してもよい。あるいは、図１０に示す文字順序によれば、検知済文字「ボ」が２番目の文字であるのに対し、次の検知対象文字「ッ」は３番目の文字であるので、「ボ」の右領域（１）と、下領域（２）とに検索対象領域を限定してもよい。
【０１９４】
文字検索部２４は、限定した検索対象領域に対して、検知対象文字「ッ」の特徴量との照合を行い、文字を検索する（Ｓ３１０）。
【０１９５】
上記検索対象領域に目的の文字が存在した場合には（Ｓ３１１においてＹＥＳ）、Ｓ３０５にて検知した文字に検知済フラグを立てる。未処理文字があれば文字の検索を繰り返し（Ｓ３０８〜）、なければ当該検索対象フレームにおける文字列検知処理を終了する（Ｓ３０７）。
【０１９６】
一方、上記検索対象領域に目的の文字が存在しない場合には（Ｓ３１１においてＮＯ）、フレーム全領域に範囲を広げて、検知対象文字の検索を行う（Ｓ３１２）。それでも目的の文字が存在しなければ（Ｓ３０３においてＮＯ）、当該検索対象フレームにおける文字列検知処理を終了する（Ｓ３０４）。
【０１９７】
文字検索部２４が、当該検索対象フレームにおける文字列検知処理を終えると（Ｓ３０４またはＳ３０７）、動画再生部２５が、次の検索対象フレームに到達するまで動画の再生を進め、新たな検索対象フレームに対して上述の文字列検索処理が繰り返される。
【０１９８】
以上で述べた文字列検知装置３の構成および文字列検知方法によれば、文字列検知装置３は、処理対象画像から指定されたキーワードを検知する際、誤検知され難い文字から順に、文字を検索することができる。誤検知され難い文字は、誤検知され易い文字と比較して、少ない候補の中から正しく、早く検知される可能性が高い。したがって、キーワード中の文字の並びにしたがって順次検索する場合と比べて、短時間・低負荷処理で、より精度よく、より効率的に目的の文字列を画像から検知することができる。
【０１９９】
さらに、本発明の文字列検知装置３によれば、文字ごとの特徴量を用いて１字１字照合するため、複数文字の文字列画像や特徴量をサンプルとして保存しておく必要がない。つまり、横書き、縦書きの両方のサンプルを容易しておく必要がないため、文字情報記憶部３２における省メモリ化を実現することが可能となる。また、処理時間も従来の構成に比べて有利である。
【０２００】
〔本願発明の効果〕
本発明の文字列検知装置３は、複数文字からなるキーワードを画像から検知する場合でも、文字ごとの特徴量を用いて１字１字照合する構成である。そして、文字列検知装置３は、キーワードの文字の並びとは無関係に誤検知され難い文字から順に、文字列検索処理を実行することを特徴としている。
【０２０１】
上記特徴は、上記構成において生じる以下の問題を解決することが可能になるという効果を奏する。
【０２０２】
上述したとおり、対象画像中から１文字ずつ検索を行う構成では、横書き、縦書きの両方の複数の文字列画像を生成する必要がなく、従来と比較しても、処理時間およびメモリ容量ともに有利である。しかしながら、このような構成にあっては、下記のような問題がある。以下、具体例を用いてこの問題点を説明する。
【０２０３】
一般に、背景画像（＝非文字画像）内には、「一」、「十」、「ロ」のように、縦横エッジから成る簡単なつくりの模様が数多く存在する場合がある。したがって、例えば、図１５に示す画像を検索対象画像とし、検知したいキーワードとして「ロボット」という文字列が指定された場合、１文字目の「ロ」から順に検索していくと、「ロ」に似た形状の領域が数多く存在するために、１文字目を検索する段階で余分なものまで数多く候補に挙がってしまうという問題がある。図１５に示す画像から「ロ」を検索すると、額縁１５０や、窓枠１５１・・・や、漢字「知」のつくりの部分１５２などが、文字「ロ」と間違って、誤検知されるという問題がある。こうした誤検知による余分な候補が挙がることにより、結果として、結果的に余分な処理時間が費やされてしまう問題がある。さらに、この候補数に制限を設けていた場合、本来であれば、字幕スーパー内のカタカナの「ロ」が候補筆頭に挙がらなければならないところを、誤った候補があまりにも多数挙がったために、その正しい候補１５３が、候補から外れてしまうこともあり、結果的に検知精度が悪くなってしまうという問題がある。
【０２０４】
また、文字「ロ」などのように、ある別の文字の要素（「へん」や「つくり」など）になる確率の大きい文字は、検知したい対象だけでなく、ある別の文字の要素までもが誤って候補に挙がってしまう確率が大きい。例えば、キーワードとして「ロボット」という文字列が指定された場合、「ロ」は「叶」の「へん」であり、さらに、「知」の「つくり」であるなど、ある別の文字の要素になる確率の大きい文字である。そのため、例えば対象画像に「知覚ロボット」という文字列が存在していた場合、「ロ」から検索すると、最初の検索の段階で「ロ」だけでなく、「知」の「つくり」の部分までもが候補に挙がってしまい、上記と同様に、結果的に余分な処理時間を要してしまう。さらに、この候補数に制限を設けていた場合、正解文字列が候補から外れてしまうこともあり、結果的に検知精度が悪くなってしまう。
【０２０５】
また、文字形状の特徴量で、文字の比較を行う場合には、「ｄｅｓｋ」と「ＤＥＳＫ」、「りんご」と「リンゴ」、「澤」と「沢」のように、同じ意味であるのに形の違う表記があり、それを考慮するとなると、それに要する処理時間が嵩むという問題がある。
【０２０６】
しかしながら、本発明の文字評価装置２は、文字を、誤検知のされ難さという観点から評価して評価値を付与し、文字ごとにどの程度誤検知され難いのか（され易いのか）を客観的に判断できるようにした。そして、本発明の文字列検知装置３を、キーワードの各文字を１字ずつ検索する場合に、その中から最も誤検知のされ難い文字から順に検索する構成とした。
【０２０７】
このため、上述の文字「ロ」などのように極めて誤検知され易い文字は、極めて低い評価がなされ、検索が後回しされる一方、文字「ボ」などのように比較的誤検知され難く、正しく検知され易い文字が優先的に検索されるようにした。また、異表記を持つ文字で処理時間がかかる文字も、低い評価がなされ、検索が後回しされるようにした。
【０２０８】
このように、本願発明は、指定された文字列を対象画像から検知する際には、上記評価値が大きい文字から順に検索することで、処理時間を短縮させることができる。また、正しく検知され易い文字から順に検索を行うことで、精度向上の効果も期待できる。さらに、１字１字照合する構成であるので、モデルとなる特徴量は１字ずつ保持しておくだけで済むため、省メモリ化の効果も期待できる。
【０２０９】
多くの文字画像は、文字以外の画像と比較して、エッジ（線）が密集しており、さらに、エッジの異方位性が高い（線がいろんな方向を向いている）という特徴がある。したがって、一般に、これらの特徴を特に強く持つ文字は、検知しやすく、かつ、誤検知しにくい（＝背景の模様などを文字として誤検知してしまう可能性が少ない）傾向にあるといえる。ゆえに、これらの特徴を指標として定められた評価値の大きい文字から検索することで、最初の検索の段階で効果的に候補を絞り込むことができるため、処理時間を短縮させることができる。
【０２１０】
例えば、キーワードとして「ロボット」という文字列が指定された場合、背景画像内に似たような模様がありがちな「ロ」（図１５参照）から検索するのではなく、エッジが密集しており、さらに、エッジの異方位性が高い「ボ」から検索することで、最初の検索の段階で余分なものまで数多く候補に挙がってしまうことがなくなり、結果、処理時間を短縮させることができる。さらに、候補数に制限を設けていた場合でも、正解文字列が候補から外れてしまう可能性が低くなり、結果的に検知精度も向上させることができる。
【０２１１】
また、ある別の文字の要素（「へん」や「つくり」など）になる確率の大きい文字は、検知したい対象だけでなく、ある別の文字の要素までもが誤って候補に挙がってしまう確率が大きいといえる。例えば、キーワードとして「ロボット」という文字列が指定された場合、「ロ」は「叶」の「へん」であり、さらに、「知」の「つくり」であるなど、ある別の文字の要素になる確率の大きい文字であるため、例えば対象画像に「知覚ロボット」という文字列が存在していた場合、「ロ」から検索すると、最初の検索の段階で「ロ」だけでなく、「知」の「つくり」の部分までもが候補に挙がってしまう。しかし、ある別の文字の要素になる確率が小さい「ボ」から検索すれば、最初の検索の段階で「知覚ロボット」という文字列の部分からは「ボ」だけが候補に挙がる可能性が大きい。ゆえに、この点に着目して定められた評価値の大きい文字から検索することで、最初の検索の段階で効果的に候補を絞り込むことができるため、処理時間を短縮させることができる。
【０２１２】
さらに、候補数に制限を設けていた場合でも、正解文字列が候補から外れてしまう可能性が低くなり、結果的に検知精度も向上させることができる。
【０２１３】
また、異なる表記法を持たない文字、または、持つ場合でも、それらの文字間での文字形状が類似しているものは、対象画像内を検索する際に１通りの文字形状のみを検索すればよいため、２通り以上の文字形状について検索しなければならない文字と比較して、素早く検知しやすいといえる。ゆえに、この点に着目して定められた評価値の大きい文字から検索することで、処理時間を短縮させることができる。
【０２１４】
さらに、本発明の文字列検知方法によれば、１文字ずつ検索を行うため、横書き、縦書きの両者の文字列画像を生成する必要がなく、省メモリ化も両立することができる。
【０２１５】
さらに、本発明の文字列検知装置３は、誤検知され難い文字から順に検索を行って目的の文字が検知された後、２文字目以降の文字検知処理にあっては、検索対象領域を画像全体とせずに、検知済の文字領域近隣に絞り込むことが可能である。
【０２１６】
上記構成によれば、文字検索部２４は、前述の「ロ」を検索するときには、「ロ」よりも評価値の高い「ボ」「ッ」「ト」の各文字がすでに検知済となっており、これら「ボ」「ッ」「ト」の各文字の位置関係から、「ロ」が存在しそうな領域を限定することができる。図１２に示す例では、領域（３）に限定することが可能である。
【０２１７】
これにより、画像全体から「ロ」検索する構成では、額縁１５０や、窓枠１５１・・・など、間違った候補を多数挙げてしまうところ、本願の領域（３）に限定して「ロ」検索する構成では、間違ったとしても「知」のつくりの部分１５２を候補に挙げる程度で済む。
【０２１８】
このように、処理負荷を大幅に削減することが可能となり、結果として、処理時間を大幅に短縮し、効率よくかつ制度よくキーワードを画像から検知することが可能となる。
【０２１９】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０２２０】
最後に、文字評価装置２、および、文字列検知装置３の各ブロック、特に、文字分析部２０、評価値算出部２１、キーワード取得部２２、検索順序決定部２３、および、文字検索部２４は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０２２１】
すなわち、文字評価装置２（文字列検知装置３）は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである文字評価装置２（文字列検知装置３）の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記文字評価装置２（文字列検知装置３）に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０２２２】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０２２３】
また、文字評価装置２（文字列検知装置３）を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０２２４】
本発明の文字列検知装置は、画像から指定の文字を短時間かつ低負荷処理で検知することができるので、画像を処理する、デジタルビデオレコーダー／プレーヤー、ブルーレイディスクプレーヤー、デジタルビデオカメラ、デジタルカメラ、デジタルテレビ、パソコン、携帯電話、プリンタ、スキャナなど、静止画および／または動画を処理する各種画像処理装置に適用することが可能である。本発明の文字列検知装置は、負荷の大きい動画処理においてもリアルタイム性を損なうことなく短時間で文字列を検知することができるので、本発明の文字列検知装置を、動画処理装置または動画再生装置に適用することは特にメリットが大きい。
【符号の説明】
【０２２５】
１  ＤＶＤプレーヤー（画像処理装置）
２  文字評価装置
３  文字列検知装置
１０  制御部
１１  記憶部
１２  表示部
１３  操作部
１４  一時記憶部
１４ａ  画像メモリ
１４ｂ  キーワード保持部
１５  バス
２０  文字分析部（文字分析手段／特性値特定手段）
２１  評価値算出部（特性値特定手段／評価値算出手段／評価値格納手段）
２２  キーワード取得部（検知対象文字列取得手段）
２３  検索順序決定部（検索順序決定手段）
２４  文字検索部（文字検索手段）
２５  動画再生部
２６  静止画生成部
２７  特徴量抽出部
３０  画像記憶部
３１  文字特性記憶部
３２  文字情報記憶部
４０  スケール
４１  縦線（要素）
４２  横線（要素）
４３  斜線（要素）
４４  斜線（要素）
【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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【図１１】
0005488077.tif 000012
【図１３】
0005488077.tif 000013
【図１４】
0005488077.tif 000014
【図１２】
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【図１５】
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