(57)【要約】【課題】  原稿画像の方向判別を精度よく行なう。【解決手段】  本発明によれば回転後に類似文字のある文字を含まない文字認識辞書を作成する。回転後に類似文字のある文字を辞書に含めないことによって、そのような文字が原稿中にあっても安定した判定を行なうことができる。また辞書に含まれる文字数が減ることにより、処理の高速化も図ることができる。【選択図】        図４
2006163584.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿画像の方向を識別するために使用する文字認識辞書を作成する辞書作成方法であって、回転後に類似文字のある文字を含まない文字認識辞書を作成することを特徴とする辞書作成方法。
【請求項２】
回転後に類似文字のある文字を含まない文字認識辞書を用いて、前記文字認識を行なうことを特徴とする請求項１に記載の辞書作成方法。
【請求項３】
入力された原稿画像データに対し文字領域、表領域、表中文字領域を抽出する領域分離を行なうステップと、
抽出された文字領域から文字の外接矩形を抽出するステップと、
文字の外接矩形から中の文字の特徴ベクトルを抽出するステップと、
特徴ベクトルを９０度回転するステップと、
抽出された特徴ベクトルを使って文字認識を行なうステップと、
文字認識された文字が方向判定に適当であるか判定するステップと、
処理された文字領域が方向判定に適当であるか判定するステップと、
得られた文字認識結果から方向を判定するステップを
有することを特徴とする原稿方向判別方法。
【請求項４】
文字認識部において大分類のみを行なうことを特徴とする請求項３に記載の原稿方向判別方法。
【請求項５】
文字認識部において使用する辞書を作成するときに類似文字を１つにまとめることを特徴とする請求項３に記載の原稿方向判別方法。
【請求項６】
文字認識部において使用する辞書を作成するときに回転後に類似文字があるものを辞書に含めないことを特徴とする請求項３に記載の原稿方向判別方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかに記載の方法を実行するための情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至６のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は辞書作成方法および原稿方法判別方法に関し、特に、画像の方向を判別するための方法、装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の原稿方向判別方式を、図１を使って説明する。Ｓ１０１は、入力された画像データを、文字、写真、線画、表などの領域に分ける。Ｓ１０２は、Ｓ１０１から得られた領域で、文字（本文、タイトル、キャプションなど）領域や表中の文字領域があればＳ１０３に、なければＳ１１３に移る。Ｓ１０３は、Ｓ１０１、Ｓ１０２で得られた文字領域から１文字分の矩形を抽出する。Ｓ１０４は、Ｓ１０３で文字矩形が得られたらＳ１０５に移り、得られなかったらＳ１１０に移る。Ｓ１０５は、１文字の４方向分の認識を行なう。図２で詳細に説明する。Ｓ１０６は、認識した文字が方向判定に適当な文字であるかの判定を行なう。
【０００３】
例えば、類似文字のテーブルを持ち認識した文字のコードがそのテーブル内に見つかった場合不適当な文字であるとする。
【０００４】
例えば、各方向における第一候補の演算値間の差が小さい場合は不適当な文字であるとする。
【０００５】
2006163584.tif 000003
【０００６】
Ｓ１０７は、Ｓ１０６で適当であると判定された場合に行われ、その文字領域に対する結果にスコアを加算し、認識した文字数をカウントする。
【０００７】
Ｓ１０８は、Ｓ１０６で不適当であると判断された場合に行われる。例えば、不適当であると判定された文字数をカウントする。Ｓ１０９は、対象としている文字領域の処理を続けるか否かを判定する。例えば、対象としている文字領域での認識した文字数がＮ未満の場合処理を続ける。
【０００８】
Ｓ１１０は、処理した文字領域が方向判定に適当であったか否かの判定を行なう。例えば、４方向の演算値の差が小さい場合（文字当たりの一番良い演算値を出した方向がまちまちである場合）はこの領域の結果を捨てて次の文字領域の処理に移行する（Ｓ１０２へ）。
【０００９】
Ｓ１１１は、Ｓ１１０で得られた文字領域の結果を全体の結果に加算する。Ｓ１１２は、認識した文字数や領域数、全体の認識結果から処理を続行するか否かを判定する。例えば、認識した文字数がＫ（定数）文字未満であれば処理を続行する。例えば、認識した領域数がＭ（定数）未満であれば処理を続行する、などの方法がある。
【００１０】
Ｓ１１３は、得られた全体の結果から原稿の方向を判定する。例えば、各方向の演算値（類似度）を比較して一番良い値の方向を原稿の方向とする。一文字処理部について図２で説明する。
【００１１】
Ｓ２０１は、外接矩形中の文字の特徴ベクトルを抽出する。この特徴ベクトルは、図４に示すように文字の外接矩形を求め、その外接矩形を図５に示すような４×４の領域に分割し、それぞれの領域に対して図６に示す４方向に輪郭線の成分量を特徴量とする６４次元のベクトルである。Ｓ２０２は、Ｓ２０１で得られた特徴ベクトルを使って文字認識を行ない、第一候補文字と第二候補の類似度を保存しておく。
【００１２】
Ｓ２０３は、全方向の文字認識が行なわれたかを判断し、まだ文字認識が行なわれていない方向があれば、Ｓ２０４へ特徴ベクトルを渡し、さらに９０°回転させ文字認識を行なわせる。これを繰り返すと９０°ずつ特徴ベクトルが回転され、すべての方向について文字認識が行なわれることになる。すべての方向が行なわれていれば終了する。
【００１３】
Ｓ２０２の文字認識部について説明する。Ｓ３０１は特徴ベクトルの次元数を削減するための変換を行なっており特徴抽出部で作成された認識対象文字の次元数を６４とし変換後の次元数を３２とすると変換行列Ｔは３２×６４の行列として表すことができる。この行列と特徴抽出部からのベクトルを掛け算することで次元数を変えたベクトルを作成する。
【００１４】
Ｓ３０２は次元数が変えられた認識対象文字の特徴ベクトルと辞書内の各文字の平均ベクトルとの距離を求め近い方から上位Ｋ文字を選ぶ大分類処理を行なう。
【００１５】
2006163584.tif 000004
【００１６】
Ｓ５０１は、辞書作成用の文字画像から特徴ベクトルを抽出する。図２中Ｓ２０１で使用するものと同じ方法である。各文字コード単位で複数の特徴ベクトルが必要である。
【００１７】
Ｓ５０２は、各文字コード単位で特徴ベクトルの平均を求める。Ｓ５０３は、文字コード単位の平均ベクトルを使い、類似文字をまとめる処理を行なう。例えば図９に示されるＡ〜Ｅの文字について各文字間の距離を計算する。計算式は（１）式と同じである。この結果は図１０のようになる。この表のうちである閾値Ｔより小さな値である文字は類似文字として１つにまとめる処理を行なう。例えば、Ｔ＝５００とするとＢ〜Ｄの３文字が１つの文字にまとめられ、このまとめられた文字の平均ベクトルを再度計算しなおし、この文字をＦとすると、辞書中の文字はＡ、Ｅ，Ｆの３文字となり図１１のようになる。Ｓ５０４は、残った文字の平均ベクトルから辞書を作成する。
【特許文献１】特開平０９−２８２４１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
従来の方式の辞書を用いた場合、回転後に類似文字が存在することがあるため（例えば、田、口、Ｅ、ヨなど）、各方向の第一候補文字の演算値（類似度）の差が小さくなることがあり、その対応のために類似文字の文字コードテーブルなどを使ったり、演算値（類似度）の差を調べその差の大きさから認識対象文字が回転後に類似文字があるか判断したりすることで、対象文字が方向にふさわしいかどうか判別しなければならなかった。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上述の本発明の一形態である原稿方向判別方法は、入力された原稿画像データに対し文字領域、表領域、表中文字領域を抽出する領域分離を行なうステップと、抽出された文字領域から文字の外接矩形を抽出するステップと、文字の外接矩形から中の文字の特徴ベクトルを抽出するステップと、特徴ベクトルを９０度回転するステップと、抽出された特徴ベクトルを使って文字認識を行なうステップと、文字認識された文字が方向判定に適当であるか判定するステップと、処理された文字領域が方向判定に適当であるか判定するステップと、得られた文字認識結果から方向を判定するステップを有する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば回転後に類似文字のある文字を辞書に含めないことによって、そのような文字が原稿中にあった場合の文字認識部の出力である演算値（類似度）およびスコアが悪くなり、最終的な方向判定をするためのスコアの加算値に含まれる割合を小さくまたは無くすることができる。したがって、少ない文字でも安定した判定を行なうことができる。また辞書に含まれる文字数が減ることにより、処理の高速化も図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下本発明を実施するための最良の形態を、実施例により詳しく説明する。
【実施例１】
【００２２】
次に本発明の文書方向判別方式を、図面を用いて詳細に説明する。
【００２３】
図１は本発明の方法を示すフローである。以下このフローに基づいて説明する。
【００２４】
Ｓ１０１は、入力された画像データを、文字、写真、線画、表などの領域に分ける。Ｓ１０２は、Ｓ１０１から得られた領域で、文字（本文、タイトル、キャプションなど）領域や表中の文字領域があればＳ１０３に、なければＳ１１３に移る。Ｓ１０３は、Ｓ１０１、Ｓ１０２で得られた文字領域から１文字分の矩形を抽出する。Ｓ１０４は、Ｓ１０３で文字矩形が得られたらＳ１０５に移り、得られなかったらＳ１１０に移る。Ｓ１０５は、１文字の４方向分の認識を行なう。図２で詳細に説明する。Ｓ１０６は、認識した文字が方向判定に適当な文字であるかの判定を行なう。
【００２５】
従来の辞書では、類似文字のテーブルを持ち認識した文字のコードがそのテーブル内に見つかった場合不適当な文字であるとしたり、各方向における第一候補の演算値間の差が小さい場合は不適当な文字であるとしなければならなかったが、各方向の第一候補の演算値（類似度）の中で最も良い値であったものがあらかじめ決めておいた閾値より良い値であれば方向判定に適当であると判断することが可能になる。
【００２６】
2006163584.tif 000005
【００２７】
Ｓ１０７は、Ｓ１０６で適当であると判定された場合に行われ、その文字領域に対する結果にスコアを加算し、認識した文字数をカウントする。Ｓ１０８は、Ｓ１０６で不適当であると判断された場合に行われる。例えば、不適当であると判定された文字数をカウントする。
【００２８】
Ｓ１０９は、対象としている文字領域の処理を続けるか否かを判定する。例えば、対象としている文字領域での認識した文字数がＮ未満の場合処理を続ける。Ｓ１１０は、処理した文字領域が方向判定に適当であったか否かの判定を行なう。例えば、４方向の演算値の差が小さい場合（文字当たりの一番良い演算値を出した方向がまちまちである場合）はこの領域の結果を捨てて次の文字領域の処理に移行する（Ｓ１０２へ）。
【００２９】
Ｓ１１１は、Ｓ１１０で得られた文字領域の結果を全体の結果に加算する。Ｓ１１２は、認識した文字数や領域数、全体の認識結果から処理を続行するか否かを判定する。例えば、認識した文字数がＫ（定数）文字未満であれば処理を続行する、または、認識した領域数がＭ（定数）未満であれば処理を続行する、などの方法がある。
【００３０】
Ｓ１１３は、得られた全体の結果から原稿の方向を判定する。例えば、各方向の演算値を比較して一番良い値の方向を原稿の方向とする。一文字処理部について図２で説明する。Ｓ２０１は、外接矩形中の文字の特徴ベクトルを抽出する。この特徴ベクトルは、図４に示すように文字の外接矩形を求め、その外接矩形を図５に示すような４×４の領域に分割し、それぞれの領域に対して図６に示す４方向に輪郭線の成分量を特徴量とする６４次元のベクトルである。
【００３１】
Ｓ２０２は、Ｓ２０１で得られた特徴ベクトルを使って文字認識を行ない、第一候補文字と第二候補の演算値（類似度）を保存しておく。
【００３２】
Ｓ２０３は、全方向の文字認識が行なわれたかを判断し、まだ文字認識が行なわれていない方向があれば、Ｓ２０４へ特徴ベクトルを渡し、さらに９０°回転させ文字認識を行なわせる。これを繰り返すと９０°ずつ特徴ベクトルが回転され、すべての方向について文字認識が行なわれることになる。すべての方向が行なわれていれば終了する。
【００３３】
Ｓ２０２の文字認識部について説明する。Ｓ３０１は特徴ベクトルの次元数を削減するための変換を行なっており特徴抽出部で作成された認識対象文字の次元数を６４とし変換後の次元数を３２とすると変換行列Ｔは３２×６４の行列として表すことができる。この行列と特徴抽出部からのベクトルを掛け算することで次元数を変えたベクトルを作成する。
【００３４】
Ｓ３０２は次元数が変えられた認識対象文字の特徴ベクトルと辞書内の各文字の平均ベクトルとの距離を求め近い方から上位Ｋ文字を選ぶ大分類処理を行なう。
【００３５】
2006163584.tif 000006
【００３６】
ここで使用する辞書の作成方法を図４を使い説明する。Ｓ４０１は、辞書作成用の文字画像から特徴ベクトルを抽出する。図２中Ｓ２０１で使用するものと同じ方法である。各文字コード単位で複数の特徴ベクトルが必要である。
【００３７】
Ｓ４０２は、各文字コード単位で特徴ベクトルの平均を求める。
【００３８】
Ｓ４０３は、文字コード単位の平均ベクトルを使い、類似文字をまとめる処理を行なう。Ｓ４０４は、９０°、１８０°、２７０°回転された画像データに相当する特徴ベクトルを作成する。
【００３９】
例えば、画像自体を回転させて同じ特徴抽出方法を使い作成する、または、０°の特徴ベクトルを回転させて作成する（図２中Ｓ２０４と同じ）。
【００４０】
そして、各角度、各文字コードの平均ベクトルを求める。Ｓ４０５は、０°、９０°、１８０°、２７０°の各文字コードの平均ベクトル全てを使用し、各文字間の演算値（類似度）を式（１）を使い計算する。そして、この演算値があらかじめ決めておいた閾値より良い値であれば（仮に小さいほど良い場合は、小さければ）、関係する２つの文字を辞書に含めないように削除する。例として図１２のような場合、閾値が５００とすると田、Ｅ、ヨは辞書に含めないことになる。
【００４１】
Ｓ４０６は、残った文字の平均ベクトルから辞書を作成する。
【００４２】
この従来辞書を使って認識処理を行った場合と本実施例の辞書を使った場合の違いを説明する。
【００４３】
図１１中の文字Ａが田であった場合、図１３に認識対象文字Ｘの各角度の位置をプロットしたものを示す。このＸとＡとの演算値（類似度）を図１４に示す。この場合各角度の演算値（類似度）がどれも非常に良い値であるためスコアを計算すると良い値を示したり、誤った方向のスコアが一番良くなってしまったりしていた。
【００４４】
図１５に示す新辞書では、辞書中に田が無いため図１６のようになる。この辞書を使った演算値（類似度）は図１７のようになる。この場合、類似度が非常に大きな値となるためスコアを計算すると、悪い値（本実施例では小さく）なるためトータルのスコア（方向判別結果に相当）に占めるこの文字の割合が小さくなる。すなわち回転して類似文字がある文字を認識しても方向判別結果に与える影響を小さくすることができる。
【００４５】
以上説明したように、本発明によれば回転後に類似文字のある文字を辞書に含めないこ
とによって、そのような文字が原稿中にあった場合の文字認識部の出力である演算値（類似度）およびスコアが悪くなり、最終的な方向判定をするためのスコアの加算値に含まれる割合を小さくまたは無くすることができる。したがって、少ない文字でも安定した判定を行なうことができる。また辞書に含まれる文字数が減ることにより、処理の高速化も図ることができる。
【００４６】
上述した辞書作成方法および原稿方向判別方法は、情報処理装置において行なわれる。該情報処理装置は、汎用コンピュータを用いることが可能であり、その場合、本発明は、コンピュータに前記フローチャートに記載の処理を実行させるためのプログラムを、記憶媒体もしくはネットワークから読み出して実行することにより実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】全体を表す流れ図
【図２】図１中の１文字判定部の流れ図
【図３】文字認識部の流れ図
【図４】本実施例の辞書作成方法の流れ図
【図５】従来の辞書作成方式の流れ図
【図６】文字の外接矩形の例を示す図
【図７】４×４に分割した外接矩形の例を示す図
【図８】輪郭線量を分割する方向を示す図
【図９】類似文字を含む辞書を示す図
【図１０】類似文字を含む辞書に含まれる文字間の距離を示す図
【図１１】従来の辞書に含まれる文字をプロットしたものを示す図
【図１２】回転後の文字を含めた類似文字との距離示す図
【図１３】従来辞書と認識対象文字を示す図
【図１４】従来辞書と認識対象文字の演算値（類似度）を示す図
【図１５】新辞書を示す図
【図１６】新辞書と認識対象文字を示す図
【図１７】新辞書と認識対象文字との演算値（類似度）を示す図
【符号の説明】
【００４８】
Ｓ４０１    特徴抽出
Ｓ４０２    各文字の平均ベクトルの計算
Ｓ４０３    類似文字の統合
Ｓ４０４    回転後の特徴データの作成
Ｓ４０５    類似文字の削除
Ｓ４０６    辞書作成
【図１】
2006163584.tif 000007
【図２】
2006163584.tif 000008
【図３】
2006163584.tif 000009
【図４】
2006163584.tif 000010
【図５】
2006163584.tif 000011
【図６】
2006163584.tif 000012
【図７】
2006163584.tif 000013
【図８】
2006163584.tif 000014
【図９】
2006163584.tif 000015
【図１０】
2006163584.tif 000016
【図１１】
2006163584.tif 000017
【図１２】
2006163584.tif 000018
【図１３】
2006163584.tif 000019
【図１４】
2006163584.tif 000020
【図１５】
2006163584.tif 000021
【図１６】
2006163584.tif 000022
【図１７】
2006163584.tif 000023