(57)【要約】【課題】画像処理方法及び画像処理装置を提供する。【解決手段】該方法は、画像のテキスト領域から所定の記号を認識するステップと、該テキスト領域から、認識された所定の記号に対応する部分を除去するステップと、該対応する部分が除去されたテキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行うステップと、光学文字認識の結果内の対応の位置に、認識された所定の記号を追加するステップと、を含む。【選択図】図１
2014191825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のテキスト領域から所定の記号を認識するステップと、
前記テキスト領域から、前記認識された所定の記号に対応する部分を除去するステップと、
前記対応する部分が除去された前記テキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行うステップと、
前記光学文字認識の結果内の対応の位置に、前記認識された所定の記号を追加するステップと、
を含む、画像処理方法。
【請求項２】
前記所定の記号は、統一資源ロケータ（ＵＲＬ）に用いられる区切り記号を含む、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記所定の記号は、ドットを含み、
前記所定の記号を認識するステップにおいて、下記の基準（ａ）〜（ｃ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をドットとして認識し、
（ａ）前記テキスト領域内の他の字画に対する前記字画の相対的なサイズは、所定の基準よりも小さく、
（ｂ）前記字画は、前記テキスト領域の対応のテキスト行の中心線の下に位置し、且つ
（ｃ）前記字画の外接の矩形領域内の背景画素に対する前景画素の数の比は、所定の閾値よりも大きい、
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記所定の記号は、スラッシュを含み、
前記所定の記号を認識するステップにおいて、下記の基準（ｄ）、（ｅ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をスラッシュとして認識し、
（ｄ）前記字画の外接の矩形領域を複数のブロックに区切る場合、前記矩形領域の左下から右上への対角線のブロックは前景画素を含み、前記矩形領域の左上角及び右下角のブロックは前景画素を含まず、且つ
（ｅ）前記字画の傾斜角度は、所定の範囲内にある、
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
所定の文法規則に基づいて、前記光学文字認識の結果に前記所定の記号を追加することで得られた文字列から、統一資源ロケータを認識するステップ、さらに含む、請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
前記文字列に「www」が含まれる場合、「www」の前の部分を除去する、或いは、
前記文字列に「//」が含まれる場合、「//」及びその前の部分を除去する、
請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
スペース及び／又は隣接する文字間の距離に基づいて、前記文字列を分割する、
請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
統一資源ロケータの辞書とマッピングすることで、前記光学文字認識の結果に含まれる統一資源ロケータを決定する、
請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記画像は、映像のフレームを含む、
請求項１乃至８のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
画像のテキスト領域から所定の記号を認識する記号認識手段と、
前記テキスト領域から、前記認識された所定の記号に対応する部分を除去する記号除去手段と、
前記対応する部分が除去された前記テキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行う光学文字認識手段と、
前記光学文字認識の結果内の対応の位置に、前記認識された所定の記号を追加する記号追加手段と、
を含む、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理に関し、より具体的には、画像に対して光学文字認識（OCR：Optical  Character  Recognition）を行う方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＯＣＲは、画像内の文字の認識に広く使われている。通常、ＯＣＲは、単一の文字集合又は言語種別の文字を認識するように設計されており、文字とある記号とが混合する対象を認識する場合、通常のＯＣＲ方法は、十分な認識正確性を得にくい。文字と記号とが混合することは、例えば統一資源ロケータ（URL：Uniform  Resource  Locator）、電子メールアドレス、数学の公式、プログラムのコード等を含む。一方、特定の認識対象の特徴について、認識結果に対してエラー訂正を行うことで認識の正確性を向上する方法がある。例えば、認識対象の有する特定の文法規則又は履歴情報に基づいて認識結果に対してエラー訂正を行う方法がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
画像処理方法及び画像処理装置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】
【０００４】
以下、本発明の主旨を理解させるため、本発明を簡単に説明する。なお、これらの説明は、本発明を限定するものではない。以下の説明は、本発明の肝心又は重要な部分を決定するものではなく、本発明の範囲を限定することではない。その目的は、その後の詳しい説明の前文として、ある概念を簡単に説明するものに過ぎない。
【０００５】
本発明の一の態様では、画像のテキスト領域から所定の記号を認識するステップと、前記テキスト領域から、前記認識された所定の記号に対応する部分を除去するステップと、前記対応する部分が除去された前記テキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行うステップと、前記光学文字認識の結果内の対応の位置に、前記認識された所定の記号を追加するステップと、を含む、画像処理方法を提供する。
【０００６】
この態様では、前記所定の記号は、統一資源ロケータ（ＵＲＬ）に用いられる区切り記号を含む。
【０００７】
この態様では、前記所定の記号は、ドットを含み、前記所定の記号を認識するステップにおいて、下記の基準（ａ）〜（ｃ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をドットとして認識し、（ａ）前記テキスト領域内の他の字画に対する前記字画の相対的なサイズは、所定の基準よりも小さく、（ｂ）前記字画は、前記テキスト領域の対応のテキスト行の中心線の下に位置し、且つ（ｃ）前記字画の外接の矩形領域内の背景画素に対する前景画素の数の比は、所定の閾値よりも大きい。
【０００８】
この態様では、前記所定の記号は、スラッシュを含み、前記所定の記号を認識するステップにおいて、下記の基準（ｄ）、（ｅ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をスラッシュとして認識し、（ｄ）前記字画の外接の矩形領域を複数のブロックに区切る場合、前記矩形領域の左下から右上への対角線のブロックは前景画素を含み、前記矩形領域の左上角及び右下角のブロックは前景画素を含まず、且つ（ｅ）前記字画の傾斜角度は、所定の範囲内にある。
【０００９】
この態様では、主成分分析により、前記字画の傾斜角度を決定する。
【００１０】
この態様では、前記傾斜角度の所定の範囲は、対応のテキスト行の横軸方向に対する傾斜角度が３０°〜９０°にある。
【００１１】
この態様では、所定の文法規則に基づいて、前記光学文字認識の結果に前記所定の記号を追加することで得られた文字列から、統一資源ロケータを認識するステップ、さらに含む。
【００１２】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、統一のコーディングフォーマットで前記文字列を表す。
【００１３】
この態様では、前記統一のコーディングフォーマットは、ＡＳＣＩＩを含む。
【００１４】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、前記文字列内の英文字を小文字に変換する。
【００１５】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、統一資源ロケータに使用禁止の記号を含む文字列を除去する。
【００１６】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、前記文字列に「www」が含まれる場合、「www」の前の部分を除去する、或いは、前記文字列に「//」が含まれる場合、「//」及びその前の部分を除去する。
【００１７】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、スペース及び／又は隣接する文字間の距離に基づいて、前記文字列を分割する。
【００１８】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、前記分割された文字列から、統一資源ロケータの通常のキーワードを含む文字列部分を候補統一資源ロケータとして選択する。
【００１９】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、統一資源ロケータの通常の組み合わせの規則に基づいて、前記光学文字認識の結果内の認識漏れのドットを推定し、追加する。
【００２０】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、位置及び形状の特徴に基づいて、前記光学文字認識の結果内のドット、ハイフン及びアンダーバーを検証する。
【００２１】
この態様では、前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、統一資源ロケータの辞書とマッピングすることで、前記光学文字認識の結果に含まれる統一資源ロケータを決定する。
【００２２】
この態様では、編集距離に基づいて前記マッピングの信頼水準を決定する。
【００２３】
この態様では、前記画像は、映像のフレームを含む。
【００２４】
本発明の他の態様では、画像のテキスト領域から所定の記号を認識する記号認識手段と、前記テキスト領域から、前記認識された所定の記号に対応する部分を除去する記号除去手段と、前記対応する部分が除去された前記テキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行う光学文字認識手段と、前記光学文字認識の結果内の対応の位置に、前記認識された所定の記号を追加する記号追加手段と、を含む、画像処理装置を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
本発明は、図面を参照しながら下記説明するものにより、よりよく理解できる。図面における素子は、比例に応じて描くものではなく、本発明の原理を示すものである。本発明のある部分を示すため、図面における対応部分が拡大又は縮小されてもよい。本発明のある図面又はある実施形態に記載された構成要件及び特徴は、一つ又は多くの他の図面又は実施形態に示された構成要件及び特徴と組み合わせてもよい。また、図面において、類似の符号は、いくつの図面における対応の部材を示してもよく、複数の実施形態に用いられる対応の部材を示してもよい。
【図１】本発明の実施例に係る画像処理方法の流れを示すフローチャート。
【図２】本発明の実施例に係る画像処理方法によるスラッシュ記号の認識を説明するための模式図。
【図３】本発明の他の実施例に係る画像処理方法の流れを示すフローチャート。
【図４】ＵＲＬを認識するサブプロセスを示すフローチャート。
【図５】ＵＲＬを認識するサブプロセスを示すフローチャート。
【図６】ＵＲＬを認識するサブプロセスを示すフローチャート。
【図７】ＵＲＬを認識するサブプロセスを示すフローチャート。
【図８】本発明の実施例に係る画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図９】記号認識部の構成を示すブロック図。
【図１０】本発明の他の実施例に係る画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図１１】ＵＲＬ認識部の構成を示すブロック図。
【図１２】ＵＲＬ認識部の構成を示すブロック図。
【図１３】ＵＲＬ認識部の構成を示すブロック図。
【図１４】ＵＲＬ認識部の構成を示すブロック図。
【図１５】本発明に係る方法及び装置を実現するコンピュータの構成の一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。本発明の１つの図面又は１つの実施形態に説明されている要素及び特徴は、１つ又は複数の他の図面又は実施形態に示されている要素及び特徴と組み合わせてもよい。なお、説明の便宜上、図面及び発明の詳細な説明では、本発明と関係のない、当業者にとって既知のユニット及び処理の説明及び記述が省略される。
【００２７】
図１を参照しながら、本発明の実施例に係る画像処理方法の流れを説明する。
【００２８】
本発明の実施例に係る画像処理方法の処理対象は、静的な画像（例えばネットワーク上のピクチャ又はユーザにより撮影された画像など）であってもよいし、映像（例えばテレビ、ネットワーク映像など）のフレームであってもよいが、これらに限定されない。また、画像は、カラー画像、グレースケール画像、二値画像などを含んでもよいが、これらに限定されない。また、対応の光学文字認識の要求を満たすため、必要に応じて、本技術分野の多種の従来方法により、画像に対して色、解像度などを調整或いは変換してもよい。また、多種の従来方法により、画像内のテキスト領域を認識してもよく、その説明はここに省略される。
【００２９】
図１に示すように、ステップＳ１１０において、画像のテキスト領域から所定の記号を認識する。
【００３０】
異なる用途に応じて、認識される具体的な所定の記号を設定してもよい。例えば、本発明の１つの具体的な実施例に係る画像処理方法では、画像に含まれるＵＲＬに対して光学文字認識を行ってもよい。画像又は映像のフレームに基づくＵＲＬ検知又は認識は、光学文字認識の重要な技術であり、この技術によって、テレビ又は広告の視聴者へ画面に表示されたウェブサイトのリンクのＵＲＬを提供でき、視聴者が手動で入力することなくウェブサイトを簡単にアクセスすることができる。ヒューマンコンピュータインタラクションの方法として、重要なのは、光学文字システムを用いて画像内のＵＲＬを速く、正確に認識することである。ＵＲＬには文字と記号とが混合するものを含んでいるため、光学文字システムにより出力されたＵＲＬの誤りを訂正するのは、ＵＲＬ認識の１つの難点である。
【００３１】
これに対し、本発明の１つの実施例では、認識される所定の記号は、ＵＲＬに用いられる区切り記号、例えば：「-」、「_」、「.」、「〜」、「!」、「*」、「'」、「(」、「)」、「;」、「:」、「@」、「&」、「=」、「+」、「$」、「,」、「/」、「?」、「%」、「#」、「[」、「]」を含む。なお、本発明はこれに限定されず、他の文字と記号とが混合する対象に対して光学文字認識を行う場合、ステップＳ１１０において認識される所定の記号を設定してもよい。例えば、画像における数学の公式又はプログラムのコードに対して光学文字認識を行う場合、所定の数学記号又はプログラムコード記号を所定の記号としてもよい。以下、ＵＲＬの光学文字認識を一例として、本発明の実施例を説明する。
【００３２】
テレビ広告又は印刷広告に含まれるＵＲＬは、視聴者に覚えさせる、或いはアクセスさせるため、通常、簡単である。このため、通常、ＵＲＬによく現れる記号は、ＵＲＬ区切り記号のドット「.」及びスラッシュ「/」である。
【００３３】
従って、１つの実施例では、画像のテキスト領域から所定の記号を認識するステップは、所定の基準に基づいてテキスト領域内の字画をドット「.」として認識すること、及び／又は所定の基準に基づいてテキスト領域内の字画をスラッシュ「/」として認識することを含んでもよい。
【００３４】
ここで、「字画」は、画像の前景画素の所定の大きさの範囲内の連通部（connected  component）であってもよい。例えば、二値画像について、所定の大きさの範囲内の黒画素の連通部を字画として決定してもよく、グレースケール画像及びカラー画像について、グレー又はカラーの所定の範囲内の画素を前景画素として設定し、所定の大きさの範囲内の前景画素の連通部を字画として決定してもよい。また、連通部の大きさは、絶対的な大きさ（例えば含まれる画素の数）又は相対的な大きさ（例えば画像サイズ又は他の連通部のサイズに対して）であってもよい。画像内の字画を認識する方法が多種存在するが、その説明はここに省略される。
【００３５】
ドットを認識するための所定の基準は、例えば（ａ）テキスト領域内の他の字画に対する該字画の相対的なサイズは、所定の基準よりも小さいこと、（ｂ）該字画は、テキスト領域の対応のテキスト行の中心線の下に位置すること、及び（ｃ）該字画の外接の矩形領域内の背景画素に対する前景画素の数の比は、所定の閾値よりも大きいこと、を含んでもよい。
【００３６】
ここで、条件（ａ）について、該相対的なサイズの所定の基準は、例えばテキスト領域内の他の字画の平均の大きさに対する該字画の大きさ（例えば、含まれる画素の数）の比が所定の閾値よりも小さいことであってもよいが、これに限定されない。
【００３７】
条件（ｂ）について、従来の方法（例えば画素投影、字画投影など）を用いてテキスト領域内のテキスト行を決定して、該字画がそのテキスト行の中心線の下に位置するか否かを決定してもよい。また、上下方向の判断について、例えば、画像のデフォルト方向を参照してもよいし、従来の方法を用いて画像の方向を判断して上下の位置関係を決定してもよい。テキスト行を認識する方法及び画像の方向を判断する方法が多くあるから、その説明はここに省略される。
【００３８】
条件（ｃ）について、ドットの形状特徴により、該字画の外接の矩形領域は基本的に前景画素により占められているため、背景画素に対する前景画素の数の比が所定の閾値よりも大きい場合のみ、ドットとして決定する。
【００３９】
また、上記の条件以外に、ドット記号を決定する際に、他の要素、例えば字画の外接矩形の幅に対する長さの比が１に十分に接近することなどをさらに考慮してもよい。
【００４０】
スラッシュを認識するための所定の基準は、（ｄ）該字画の外接の矩形領域を複数のブロックに区切る場合、矩形領域の左下から右上への対角線のブロックは前景画素を含み、左上角及び右下角のブロックは前景画素を含まないこと、及び（ｅ）字画の傾斜角度は、所定の範囲内にあること、を含んでもよい。
【００４１】
条件（ｄ）について、図２に示すように、字画の外接の矩形領域を９のブロックに区切る場合、左下から右上への対角線上のブロック、即ちブロック７、９及び３は、前景画素（黒）を含み、左上角及び右下角のブロック、即ちブロック１及び５は、前景画素を含まないため、スラッシュの判断条件を満たしている。なお、ブロックの分割方法は、図２に示されている具体的な方式に限定されない。
【００４２】
条件（ｅ）について、従来の方法、例えば主成分分析を用いて、字画の傾斜角度を決定してもよい。１つの具体的な実施例では、傾斜角度の所定の範囲は、対応のテキスト行の横軸方向（例えば図２に示しているＸ軸方向）に対する傾斜角度（例えば図２におけるα）が３０°〜９０°にあってもよい。ここで、テキスト行の横軸方向は、テキスト行において文字が順次に配列する方向を指す。上述したように、テキスト行を認識する方法は多種あるため、それに応じてテキスト行の横軸方向を決定することができる。
【００４３】
以上、ＵＲＬによく使われている記号を例として、本発明の実施例に係る画像処理方法の所定の記号を認識するステップＳ１１０を説明しているが、他の認識対象（例えば電子メールアドレス、数学の公式、プログラムのコードなど）に応じて、異なる所定の記号及びその認識方法を決定してもよい。
【００４４】
図１に戻り、所定の記号を認識した場合、テキスト領域から、認識された所定の記号に対応する部分を除去する（Ｓ１２０）。例えば、所定の記号の前景画素を背景画素に変更する。
【００４５】
次に、該所定の記号に対応する部分が除去されたテキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行う（Ｓ１３０）。従来の光学文字認識方法を用いてもよい。
【００４６】
次に、ステップＳ１３０の光学文字認識の結果内の対応の位置に、ステップＳ１１０において認識された所定の記号を追加する。即ち、テキスト行における元の位置となるように、認識された所定の記号を光学文字認識の結果に追加する。なお、所定の記号を元の位置となるように光学文字認識の結果に追加するため、多種の方法を用いて所定の記号の位置を決定してもよい。例えば、光学文字認識の結果には、各認識された文字の画像内の位置を含んでもよく、光学文字認識の結果内の位置情報を参照して、認識された所定の記号を文字列内の正確な位置に追加してもよい。
【００４７】
上記本発明の実施例に係る画像処理方法によれば、所定の記号を個別に認識して、該所定の記号が除去されたテキスト領域に対して光学文字認識を行うことで、光学文字認識の符号と文字との混合による認識誤りを低減でき、最終的な認識結果の正確率を向上できる。また、所定の記号を他の文字と共に光学文字認識する方法に比べて、特定の対象に対して所定の記号を個別に認識する方法は高い計算効率を有する。
【００４８】
続いて、図３を参照しながら、本発明の実施例に係る画像処理方法を説明する。ステップＳ３１０乃至Ｓ３４０は、図１に説明されているステップＳ１１０乃至Ｓ１４０と類似し、特に、ステップＳ３１０において認識された所定の記号はＵＲＬに用いられる区切り記号を含む。ステップＳ３５０において、ステップＳ３４０において光学文字認識の結果に所定の記号を追加することで得られた文字列に基づいて、ＵＲＬを認識する。多種のＵＲＬ認識方法、例えば所定の文法規則に基づくＵＲＬの認識方法を用いてもよい。
【００４９】
本発明の実施例に係る画像処理方法によれば、正確性の高い文字認識結果に基づいてＵＲＬを認識することで、記号と文字との重なり、接着などによるホストネームの誤りを回避でき、従来のＵＲＬ認識方法に比べて、ＵＲＬ認識の正確性を向上できる。
【００５０】
また、本発明の実施例では、認識結果の文字列からＵＲＬを認識するステップは、図４乃至図７に示すサブプロセスを含む、或いは適切に組み合わせてもよい。
【００５１】
図４に示すように、本発明の実施例では、ＵＲＬを認識するステップにおいて、後続の処理を行うように、統一のコーディングフォーマット（例えばＡＳＣＩＩ）で文字列を表してもよい。なお、光学文字認識の出力自身は統一のコーディングフォーマットを有する場合、統一のコーディングフォーマットの処理を省略してもよい。
【００５２】
好適には、フォーマットを統一して、後続の検索又はマッピング等の処理を行うように、文字列内の英文字を小文字のフォーマットに統一してもよい（Ｓ４２０）。なお、このステップの処理は、後続の検索又はマッピングのプロセスにおいて行われてもよい。
【００５３】
上述したように、ＵＲＬに使用可能な記号は、「-」、「_」、「.」、「〜」、「!」、「*」、「'」、「(」、「)」、「;」、「:」、「@」、「&」、「=」、「+」、「$」、「,」、「/」、「?」、「%」、「#」、「[」、「]」を含んでもよい。それに応じて、後続の認識処理の対象の範囲を縮小するように、これらの有効記号以外の記号（即ち、ＵＲＬに使用禁止の記号）を含む文字列を非ＵＲＬ文字列と判断し、除去してもよい（Ｓ４３０）。
【００５４】
通常、ＵＲＬは特定の文字列、例えば文字列「www」又は「http://」をはじめとする。また、「www」及びその後の部分、又は「http://」の後の部分は、ＵＲＬのメインの部分として、有効に接続し、アクセスするようにユーザに提供する。しかし、「www」の前の部分、又は「http://」及びその前の部分は、ＵＲＬに属しない部分としてもよい。本発明の実施例では、文字列に「www」が含まれる場合、「www」の前の部分を除去し、（Ｓ４４０〜Ｓ４５０）、且つ／或いは、文字列に「//」が含まれる場合、「//」及びその前の部分を除去する（Ｓ４６０〜Ｓ４７０）。
【００５５】
なお、説明の便宜上、同一のフローチャートにＳ４１０乃至Ｓ４７０が示されている。なお、上述したように、そのうちのあるステップを省略する、或いはこららのステップ又はその組み合わせを個別に行ってもよい。
【００５６】
図５に示すように、本発明の実施例では、統一資源ロケータを認識するステップにおいて、文字列に含まれるスペース及び／又は隣接する文字間の距離に基づいて、文字列を分割してもよい（Ｓ５１０）。
【００５７】
ステップＳ５１０において、光学文字認識の結果内のスペース、画像に基づいて得られた字画間の距離、又は光学文字認識の結果内のスペース及び画像に基づいて得られた字画間の距離両者に基づいて、文字列を複数のセグメントに分割してもよい。
【００５８】
ＵＲＬの文法特徴によれば、ＵＲＬにはスペースが含まれない。このため、文字列を分割した後、潜在するＵＲＬがある文字列のセグメントに存在する可能性がある。例えば、認識された文字列が「visit  us.fujitsu.com/computers」である場合、スペースによりそれを２つの文字列のセグメント「visit」と「us.fujitsu.com/computers」に分割し、後続のステップにおいて候補ＵＲＬのセグメントとして選択する、或いは非ＵＲＬのセグメントとして除去してもよい。
【００５９】
スペースの決定について、光学文字認識の結果内のスペースを直接利用してもよいし、画像内の字画の間隔に基づいてスペースを個別に認識してもよい。或いは、これら２種類の方法を結合して利用してもよい。例えば、光学文字認識の結果内のスペースについて、画像内の対応位置の字画の間隔を検証し、字画の間隔が所定の基準に達成している場合、スペースが存在すると決定する。このような検証によれば、計算コストを増加することなく、スペース認識の正確性を控除できる。
【００６０】
なお、上記の図４に説明されているＵＲＬに使用禁止の記号基づいて文字列を除去するステップＳ４３０に用いられる使用禁止の記号は、スペースを含まない。また、上述したステップＳ４３０において文字列のレベルにより排除すべき対象を除去して後続の認識処理の範囲を縮小する処理は、スペース及び／又は距離に基づいて文字列を分割する処理（Ｓ５１０）の後で行われてもよい。ＵＲＬに使用禁止の記号を含む文字列のセグメントを除去することで、文字列のセグメントのレベルにより排除すべき対象を除去でき、処理の正確性をさらに向上できる。
【００６１】
図５に示すように、ＵＲＬを認識するステップにおいて、分割された文字列から、ＵＲＬの通常のキーワードを含む文字列部分を候補統一資源ロケータとして選択してもよい（Ｓ５２０）。
【００６２】
例えば、ＵＲＬの通常キーワードのライブラリに基づいて、文字列セグメントにライブラリ内のキーワードが含まれる場合、該文字列セグメントを候補ＵＲＬと決定してもよい。キーワードは、ＵＲＬによく使われているドメイン、例えば「.com」、「.net」、「.gov」、「.edu」、「.info」、「.cn」、「.us」、「.jp」、「.uk」などを含むが、これらに限定されない。
【００６３】
なお、説明の便宜上、同一のフローチャートにステップＳ５１０及びＳ５２０を示している。なお、上述したように、これらのステップを個別に行ってもよいし、他の処理と組み合わせてもよい。
【００６４】
また、本発明の実施例では、ＵＲＬを認識するステップは、図６に示しているサブプロセスの１つ又は全部をさらに含んでもよい。
【００６５】
ステップＳ６１０において、ＵＲＬの通常の組み合わせの規則に基づいて、光学文字認識の結果内の認識漏れのドットを推定し、追加する。
【００６６】
光学文字認識において、画像内のドット記号は、隣接する文字と結合するため、隣接する文字の一部と誤認され、得られた文字列からドットを見逃す可能性がある。これに対して、ＵＲＬの構成特徴及び文法規則に基づいて、認識漏れのドットが存在するか否かを推定してもよい。例えば、候補文字列に上記列挙したＵＲＬの通常ドメインを含まが、「.」を含まない場合、認識漏れのドットが存在すると推定してもよい。また、画像内の推定された認識漏れのドットに対する位置について、該推定を検証するように、画像をさらに分析してもよい。
【００６７】
また、ＵＲＬを認識するステップにおいて、位置及び形状の特徴に基づいて、光学文字認識の結果内のドット、ハイフン及びアンダーバーを検証してもよい（Ｓ６２０）。例えば、光学文字認識の結果にドット「.」、ハイフン「-」、又はアンダーバー「_」が含まれる場合、文字認識の正確性をさらに向上するように、画像内の対応の字画の形状及び／又は位置に基づいて該光学文字認識の結果を検証してもよい。例えば、対応の字画の位置及び形状に基づいて、「.」と「-」を区別してもよいし、対応の字画の形状に基づいて、「.」と「_」を区別してもよいし、対応の字画の位置に基づいて、「-」と「_」を区別してもよい。
【００６８】
なお、説明の便宜上、同一のフローチャートにステップＳ６１０及びＳ６２０を示している。なお、これらのステップを個別に行ってもよいし、他の処理と組み合わせてもよい。
【００６９】
図７に示すように、本発明の実施例では、ＵＲＬを認識するステップにおいて、ＵＲＬの辞書とマッピングすることで、光学文字認識の結果に含まれるＵＲＬを決定してもよい。光学文字認識の結果から候補ＵＲＬを得た場合、それを認識結果としてユーザに直接提供してもよい。又は、候補ＵＲＬと所定のＵＲＬ辞書内の実際のＵＲＬとマッピングしてもよい（Ｓ７１０）。マッピングの信頼水準が所定の閾値よりも高い場合（Ｓ７２０のＹＥＳ）、ＵＲＬ辞書内のマッピングＵＲＬをＵＲＬ認識結果とする。マッピングの信頼水準が所定の閾値以下である場合（Ｓ７２０のＮＯ）、光学文字認識により得られた候補ＵＲＬをＵＲＬ認識結果とする。ここで、マッピングの信頼水準は、例えば、対比が行われたＵＲＬ間の編集距離に基づいて決定されてもよい。この処理によれば、ＵＲＬ認識の正確性をさらに向上できる。
【００７０】
以上、図４乃至図７を参照しながらＵＲＬ認識ステップの複数のサブプロセスを説明しているが、これらのサブプロセスを適宜組み合わせてもよい。
【００７１】
従来のＵＲＬ認識方法に比べて、本発明のＵＲＬ認識の具体的な実施形態は、ＵＲＬ認識の正確性を向上できる。通常、従来の方法は簡単の文法規則に基づいてＵＲＬのフォーマットを制限し、用いられるＵＲＬの文法規則は簡単であり、有限の誤りしか訂正できないものであり、例えば記号と文字とが重なり、結合している場合のホストネームの誤りを訂正できない。本発明は、このような誤りを効果的に回避できる。また、上述したように、本発明の画像処理方法の処理対象は、映像フレームを含んでもよい。従来のマルチフレーム情報の結合方法は、映像の冗長特徴を用いて信頼性水準の高いものを出力としているが、同じ映像セグメントについて、ＯＣＲシステムの出力は基本的に同じであり、画像内のＵＲＬを処理できない。一方、本発明の実施例に係る画像処理方法によれば、デジタル画像及び映像フレームの両方に対して、ロバスト性を有する。
【００７２】
続いて、本発明の実施例に係る画像処理装置の構成例を説明する。
【００７３】
図８に示すように、画像処理装置８００は、記号認識部８１０、記号除去部８２０、光学文字認識部８３０、及び記号追加部８４０を含む。
【００７４】
記号認識部８１０は、画像のテキスト領域から所定の記号を認識する。認識される具体的な対象に応じて、異なる所定の記号を設定してもよい。例えば、ＵＲＬを認識する場合、所定の記号は、ＵＲＬに用いられる区切り記号を含んでもよく、数学の公式を認識する場合、所定の記号を特定の数学記号と設定してもよい。本発明は、ここに列挙された具体的な認識対象及び所定の記号に限定されず、異なる記号と文字が混合する認識対象に対して、多種の具体的な設定を有してもよい。
【００７５】
記号除去部８２０は、テキスト領域から、記号認識部８１０により認識された所定の記号に対応する部分を除去する、即ち、画像内の対応の字画又は連通部を除去する。
【００７６】
光学文字認識部８３０は、記号除去部８２０により対応する部分が除去されたテキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行う。
【００７７】
記号追加部８４０は、光学文字認識部８３０による光学文字認識の結果内の対応の位置に、記号認識部８１０により認識された所定の記号を追加する。
【００７８】
本発明の実施例に係る画像処理装置によれば、所定の記号を個別に認識して、該所定の記号が除去されたテキスト領域に対して光学文字認識を行うことで、光学文字認識の符号と文字との混合による認識誤りを低減でき、最終的な認識結果の正確率を向上でき、処理の効率を向上できる。
【００７９】
上述したように、本発明の実施例に係る画像処理装置は、ＵＲＬを含む画像に対して光学文字認識を行うことができる。よって、図９に示すように、記号認識部９１０は、ＵＲＬ内の２つの通常の区切り記号を認識するように、ドット認識ユニット９１２及びスラッシュ認識ユニット９１４を含んでもよい。
【００８０】
ここで、ドット認識ユニット９１２は、下記の基準（ａ）〜（ｃ）に基づいて、テキスト領域内の字画をドットとして認識してもよく、（ａ）テキスト領域内の他の字画に対する前記字画の相対的なサイズは、所定の基準よりも小さく、（ｂ）字画は、テキスト領域の対応のテキスト行の中心線の下に位置し、且つ（ｃ）字画の外接の矩形領域内の背景画素に対する前景画素の数の比は、所定の閾値よりも大きい。
【００８１】
スラッシュ認識ユニット９１４は、下記の基準（ｄ）、（ｅ）に基づいて、テキスト領域内の字画をスラッシュとして認識してもよく、（ｄ）字画の外接の矩形領域を複数のブロックに区切る場合、矩形領域の左下から右上への対角線のブロックは前景画素を含み、矩形領域の左上角及び右下角のブロックは前景画素を含まず、且つ（ｅ）字画の傾斜角度は、所定の範囲内にある。ここで、スラッシュ認識ユニット９１４は、主成分分析により、字画の傾斜角度を決定してもよい。また、１つの具体的な実施例では、傾斜角度の所定の範囲は、対応のテキスト行の横軸方向に対する傾斜角度が３０°〜９０°にある。
【００８２】
図１０に示すように、本発明の１つの実施例では、画像内のＵＲＬを認識可能な画像処理装置１０００は、記号認識部１０１０、記号除去部１０２０、光学文字認識部１０３０、記号追加部１０４０、及びＵＲＬ認識部１０５０を含む。なお、記号認識部１０１０、記号除去部１０２０、光学文字認識部１０３０、及び記号追加部１０４０の構成は、上述した対応の部分の構成と類似し、その説明はここに省略される。
【００８３】
ＵＲＬ認識部１０５０は、所定の文法規則に基づいて、光学文字認識部１０３０による光学文字認識の結果に前記所定の記号を記号追加部１０４０により追加することで得られた文字列から、ＵＲＬを認識する。ＵＲＬ認識部１０５０は、複数の方式により設けられてもよく、例えば従来の文法規則に基づく方式によりＵＲＬを認識する。
【００８４】
また、図１１乃至図１４は、ＵＲＬ認識部の構成例を示している。
【００８５】
図１１に示すように、ＵＲＬ認識部１１５０は、コーディングユニット１１５２、フォーマット変換ユニット１１５４、文字列選別ユニット１１５６、及び文字列切り取りユニット１１５８を含んでもよい。
【００８６】
コーディングユニット１１５２は、統一のコーディングフォーマット、例えばＡＳＣＩＩで文字列を表す。
【００８７】
フォーマット変換ユニット１１５４は、文字列内の英文字を小文字に変換する。
【００８８】
コーディングユニット１１５２及びフォーマット変換ユニット１１５４は、後続処理を行うように同一の光学文字認識の結果のフォーマットに用いられるが、これらのユニットは、ＵＲＬ認識部に含まれず、光学文字認識処理の光学文字認識部又は後続処理部に含まれてもよい。
【００８９】
文字列選別ユニット１１５６は、後続の認識処理の対象範囲を縮小するように、統一資源ロケータに使用禁止の記号を含む文字列を除去する。
【００９０】
文字列切り取りユニット１１５８は、文字列に「www」が含まれる場合、「www」の前の部分を除去する、或いは、文字列に「//」が含まれる場合、「//」及びその前の部分を除去する。よって、処理される文字列の長さを短縮できる。
【００９１】
図１２に示すように、ＵＲＬ認識部１２５０は、文字列分割ユニット１２５２及び候補選択ユニット１２５４を含んでもよい。
【００９２】
文字列分割ユニット１２５２は、スペース及び／又は隣接する文字間の距離に基づいて、文字列を分割する。ここで、文字列分割ユニット１２５２は、光学文字認識の結果内のスペースを直接用いて分割してもよいし、画像内の字画の間隔に基づいてスペースを個別に認識して、識別されたスペースにより分割してもよい。或いは、文字列分割ユニと１２５２は、これら２種類の方式を結合して、例えば光学文字認識の結果内のスペースについて、画像内の対応の位置の字画の間隔を検証し、字画の間隔が所定の基準に達している場合、スペースが存在すると決定し、検証されたスペースを用いて文字列を分割する。
【００９３】
候補選択ユニット１２５４は、文字列分割ユニット１２５２により分割された文字列から、ＵＲＬの通常のキーワード（例えば上記列挙されたもの）を含む文字列部分を候補ＵＲＬとして選択する。
【００９４】
なお、図１１に示されている文字列選別ユニット１１５６に用いられる使用禁止の記号は、スペースを含まない。また、文字列選別ユニット１１５６は文字列のレベルにより排除すべき対象を除去しているが、文字列分割ユニット１２５２と協力して、スペース及び／又は距離に基づいて文字列を分割する処理の後、文字列セグメントを選別してもよい。
【００９５】
図１３に示すように、ＵＲＬ認識部１３５０は、認識漏れ決定ユニット１３５２、及び記号検証ユニット１３５４を含んでもよい。
【００９６】
認識漏れ決定ユニット１３５２は、ＵＲＬの通常の組み合わせの規則に基づいて、光学文字認識の結果内の認識漏れのドットを推定し、追加する。例えば、認識漏れ決定ユニット１３５２は、候補文字列に上記ＵＲＬの通常のドメインの英文字が含まれ、「.」が含まれない場合、認識漏れのドットが存在すると推定してもよい。また、認識漏れ決定ユニット１３５２は、画像内の推定された認識漏れのドットに対応する位置について、画像をさらに分析して検証してもよい。
【００９７】
記号検証ユニット１３５４は、位置及び形状の特徴に基づいて、光学文字認識の結果内のドット、ハイフン及びアンダーバーを検証する。例えば、記号検証ユニット１３５４は、光学文字認識の結果にドット「.」、ハイフン「-」、又はアンダーバー「_」が含まれる場合、画像内の対応の字画の形状及び／又は位置に基づいて、該光学文字認識の結果を検証してもよい。
【００９８】
図１４に示すように、ＵＲＬ認識部１４５０は、ＵＲＬの辞書とマッピングすることで、光学文字認識の結果に含まれる統一資源ロケータを決定するマッピングユニット１４５２を含んでもよい。具体的には、光学文字認識の結果から得られた候補ＵＲＬについて、マッピングユニット１４５２は、候補ＵＲＬと所定のＵＲＬ辞書内の実際のＵＲＬとマッピングし、マッピングの信頼水準が所定の閾値よりも高い場合、ＵＲＬ辞書内のマッピングされたＵＲＬをＵＲＬの認識結果とし、マッピングの信頼水準が所定の閾値以下である場合、光学文字認識により得られた候補ＵＲＬをＵＲＬの認識結果としてもよい。ここで、マッピングの信頼水準は、対比が行われたＵＲＬ間の編集距離に基づいて決定されてもよい。
【００９９】
以上、説明の便宜上、図１１乃至図１４を参照しながらＵＲＬ認識部の構成例を説明しているが、この構成例における各ユニットは、個別に設けられてもよいし、適宜組み合わせてもよい。
【０１００】
１つの実施例として、上記の方法の各ステップ及び上記の装置の各構成モジュール及び／又はユニットは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。ソフトウェア又はファームウェアにより実施されている場合、記録媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を有するコンピュータ（例えば図１５に示されている汎用のコンピュータ１５００）に上記方法を実施するためのソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよく、該コンピュータは各種のプログラムがインストールされている場合は各種の機能などを実行できる。
【０１０１】
図１５において、運算処理部（即ちＣＰＵ）１５０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１５０２に記憶されているプログラム、又は記憶部１５０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１５０３にロードされたプログラムにより各種の処理を実行する。ＲＡＭ１５０３には、必要に応じて、ＣＰＵ１５０１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。ＣＰＵ１５０１、ＲＯＭ１５０２、及びＲＡＭ１５０３は、バス１５０４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース１５０５もバス１５０４に接続されている。
【０１０２】
入力部１５０６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部１５０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部１５０８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部１５０９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース１５０５に接続されている。通信部１５０９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライブ部１５１０は、入力／出力インターフェース１５０５に接続されてもよい。着脱可能な媒体１５１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライブ部１５１０にセットアップされて、その中から読みだされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部１５０８にインストールされている。
【０１０３】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば着脱可能な媒体１５１１を介してソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
【０１０４】
また、これらの記憶媒体は、図１５に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する着脱可能な媒体１５１１に限定されない。着脱可能な媒体１５１１は、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ１５０２、記憶部１５０８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【０１０５】
本発明は、機器に読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムプロダクトをさらに提供する。該指令コードは機器により読み出されて、上述した本発明の実施例に係る方法を実行できる。
【０１０６】
それに応じて、本発明は、機器読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムのプロダクトが記録されている記憶媒体をさらに含む。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティックを含むが、これらに限定されない。
【０１０７】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【０１０８】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【０１０９】
フローチャート又は他の方式に記載された如何なるプロセス、方法の記述又はブロックは、特定の論理機能又はプロセスにおけるステップの実行可能なコードを実現可能なモジュール、セグメント又は部分を表示することと理解してもよい。
【０１１０】
また、本発明の好適な実施形態の範囲は、他の実施方法を含んでもよく、例えば、示される順序に基づかなく、係る機能に応じて、基本的に同時の方式又は逆の順序に基づいて機能を実行してもよい。
【０１１１】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び同等的なものが含まれる。
【０１１２】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１１３】
（付記１）
画像のテキスト領域から所定の記号を認識するステップと、
前記テキスト領域から、前記認識された所定の記号に対応する部分を除去するステップと、
前記対応する部分が除去された前記テキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行うステップと、
前記光学文字認識の結果内の対応の位置に、前記認識された所定の記号を追加するステップと、
を含む、画像処理方法。
【０１１４】
（付記２）
前記所定の記号は、統一資源ロケータ（ＵＲＬ）に用いられる区切り記号を含む、付記１に記載の画像処理方法。
【０１１５】
（付記３）
前記所定の記号は、ドットを含み、
前記所定の記号を認識するステップにおいて、下記の基準（ａ）〜（ｃ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をドットとして認識し、
（ａ）前記テキスト領域内の他の字画に対する前記字画の相対的なサイズは、所定の基準よりも小さく、
（ｂ）前記字画は、前記テキスト領域の対応のテキスト行の中心線の下に位置し、且つ
（ｃ）前記字画の外接の矩形領域内の背景画素に対する前景画素の数の比は、所定の閾値よりも大きい、
付記１に記載の画像処理方法。
【０１１６】
（付記４）
前記所定の記号は、スラッシュを含み、
前記所定の記号を認識するステップにおいて、下記の基準（ｄ）、（ｅ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をスラッシュとして認識し、
（ｄ）前記字画の外接の矩形領域を複数のブロックに区切る場合、前記矩形領域の左下から右上への対角線のブロックは前景画素を含み、前記矩形領域の左上角及び右下角のブロックは前景画素を含まず、且つ
（ｅ）前記字画の傾斜角度は、所定の範囲内にある、
付記１に記載の画像処理方法。
【０１１７】
（付記５）
主成分分析により、前記字画の傾斜角度を決定する、付記４に記載の画像処理方法。
【０１１８】
（付記６）
前記傾斜角度の所定の範囲は、対応のテキスト行の横軸方向に対する傾斜角度が３０°〜９０°にある、付記４に記載の画像処理方法。
【０１１９】
（付記７）
所定の文法規則に基づいて、前記光学文字認識の結果に前記所定の記号を追加することで得られた文字列から、統一資源ロケータを認識するステップ、さらに含む、付記２に記載の画像処理方法。
【０１２０】
（付記８）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
統一のコーディングフォーマットで前記文字列を表す、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２１】
（付記９）
前記統一のコーディングフォーマットは、ＡＳＣＩＩを含む、
付記８に記載の画像処理方法。
【０１２２】
（付記１０）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
前記文字列内の英文字を小文字に変換する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２３】
（付記１１）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
統一資源ロケータに使用禁止の記号を含む文字列を除去する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２４】
（付記１２）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
前記文字列に「www」が含まれる場合、「www」の前の部分を除去する、或いは、
前記文字列に「//」が含まれる場合、「//」及びその前の部分を除去する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２５】
（付記１３）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
スペース及び／又は隣接する文字間の距離に基づいて、前記文字列を分割する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２６】
（付記１４）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
前記分割された文字列から、統一資源ロケータの通常のキーワードを含む文字列部分を候補統一資源ロケータとして選択する、
付記１３に記載の画像処理方法。
【０１２７】
（付記１５）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
統一資源ロケータの通常の組み合わせの規則に基づいて、前記光学文字認識の結果内の認識漏れのドットを推定し、追加する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２８】
（付記１６）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
位置及び形状の特徴に基づいて、前記光学文字認識の結果内のドット、ハイフン及びアンダーバーを検証する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１２９】
（付記１７）
前記統一資源ロケータを認識するステップにおいて、
統一資源ロケータの辞書とマッピングすることで、前記光学文字認識の結果に含まれる統一資源ロケータを決定する、
付記７に記載の画像処理方法。
【０１３０】
（付記１８）
編集距離に基づいて前記マッピングの信頼水準を決定する、付記１７に記載の画像処理方法。
【０１３１】
（付記１９）
前記画像は、映像のフレームを含む、付記１乃至１８のいずれかに記載の画像処理方法。
【０１３２】
（付記２０）
画像のテキスト領域から所定の記号を認識する記号認識手段と、
前記テキスト領域から、前記認識された所定の記号に対応する部分を除去する記号除去手段と、
前記対応する部分が除去された前記テキスト領域に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）を行う光学文字認識手段と、
前記光学文字認識の結果内の対応の位置に、前記認識された所定の記号を追加する記号追加手段と、
を含む、画像処理装置。
【０１３３】
（付記２１）
前記所定の記号は、統一資源ロケータ（ＵＲＬ）に用いられる区切り記号を含む、付記２０に記載の画像処理方法。
【０１３４】
（付記２２）
前記記号認識手段は、ドット認識手段を含み、
前記ドット認識手段は、下記の基準（ａ）〜（ｃ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をドットとして認識し、
（ａ）前記テキスト領域内の他の字画に対する前記字画の相対的なサイズは、所定の基準よりも小さく、
（ｂ）前記字画は、前記テキスト領域の対応のテキスト行の中心線の下に位置し、且つ
（ｃ）前記字画の外接の矩形領域内の背景画素に対する前景画素の数の比は、所定の閾値よりも大きい、
付記２０に記載の画像処理方法。
【０１３５】
（付記２３）
前記記号認識手段は、スラッシュ認識手段を含み、
前記スラッシュ認識手段は、下記の基準（ｄ）、（ｅ）に基づいて、前記テキスト領域内の字画をスラッシュとして認識し、
（ｄ）前記字画の外接の矩形領域を複数のブロックに区切る場合、前記矩形領域の左下から右上への対角線のブロックは前景画素を含み、前記矩形領域の左上角及び右下角のブロックは前景画素を含まず、且つ
（ｅ）前記字画の傾斜角度は、所定の範囲内にある、
付記２０に記載の画像処理方法。
【０１３６】
（付記２４）
前記スラッシュ認識手段は、主成分分析により、前記字画の傾斜角度を決定する、付記２３に記載の画像処理方法。
【０１３７】
（付記２５）
前記傾斜角度の所定の範囲は、対応のテキスト行の横軸方向に対する傾斜角度が３０°〜９０°にある、付記２３に記載の画像処理方法。
【０１３８】
（付記２６）
所定の文法規則に基づいて、前記光学文字認識の結果に前記所定の記号を追加することで得られた文字列から、統一資源ロケータを認識する統一資源ロケータ認識手段、さらに含む、付記２１に記載の画像処理方法。
【０１３９】
（付記２７）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
統一のコーディングフォーマットで前記文字列を表すコーディング手段、を含む、付記７に記載の画像処理方法。
【０１４０】
（付記２８）
前記統一のコーディングフォーマットは、ＡＳＣＩＩを含む、
付記２７に記載の画像処理方法。
【０１４１】
（付記２９）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
前記文字列内の英文字を小文字に変換するフォーマット変換手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４２】
（付記３０）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
統一資源ロケータに使用禁止の記号を含む文字列を除去する文字列選別手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４３】
（付記３１）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
前記文字列に「www」が含まれる場合、「www」の前の部分を除去する、或いは、前記文字列に「//」が含まれる場合、「//」及びその前の部分を除去する文字列切り取り手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４４】
（付記３２）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
スペース及び／又は隣接する文字間の距離に基づいて、前記文字列を分割する文字列分割手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４５】
（付記３３）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
前記分割された文字列から、統一資源ロケータの通常のキーワードを含む文字列部分を候補統一資源ロケータとして選択する候補選択手段、をさらに含む、
付記３２に記載の画像処理方法。
【０１４６】
（付記３４）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
統一資源ロケータの通常の組み合わせの規則に基づいて、前記光学文字認識の結果内の認識漏れのドットを推定し、追加する認識漏れ決定手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４７】
（付記３５）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
位置及び形状の特徴に基づいて、前記光学文字認識の結果内のドット、ハイフン及びアンダーバーを検証する記号検証手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４８】
（付記３６）
前記統一資源ロケータ認識手段は、
統一資源ロケータの辞書とマッピングすることで、前記光学文字認識の結果に含まれる統一資源ロケータを決定するマッピング手段、を含む、
付記２６に記載の画像処理方法。
【０１４９】
（付記３７）
前記マッピング手段は、編集距離に基づいて前記マッピングの信頼水準を決定する、付記３６に記載の画像処理方法。
【０１５０】
（付記３８）
前記画像は、映像のフレームを含む、付記２０乃至３７のいずれかに記載の画像処理方法。
【図１】
2014191825.tif 000003
【図２】
2014191825.tif 000004
【図３】
2014191825.tif 000005
【図４】
2014191825.tif 000006
【図５】
2014191825.tif 000007
【図６】
2014191825.tif 000008
【図７】
2014191825.tif 000009
【図８】
2014191825.tif 000010
【図９】
2014191825.tif 000011
【図１０】
2014191825.tif 000012
【図１１】
2014191825.tif 000013
【図１２】
2014191825.tif 000014
【図１３】
2014191825.tif 000015
【図１４】
2014191825.tif 000016
【図１５】
2014191825.tif 000017