(57)【要約】【課題】  異なる書き手により書かれた文字列を不規則に含む画像データから、同じ書き手により書かれた一連の文字列を切り出す手段を提供する。【解決手段】  文字領域特定部１１０３は、文字を示す画像の領域である文字領域を特定する。文字領域拡張部１１０４は文字領域を拡張する。重複領域特定部１１０５は文字領域間の重複領域を特定する。進行方向推定部１１０６は重複領域により連続する複数の文字領域の配置に基づき、文字列の進行方向を推定する。文字領域拡張部１１０４は、推定された文字列の進行方向がより大きな拡張率となるように、文字領域の拡張を行う。文字列画像切出部１１０８は重複領域により連続する複数の文字領域の集まりに含まれる画像を文字列画像として切り出す。書き手特定部１１１１は切り出された文字列画像により示される文字列の筆跡特性に基づき、その文字列の書き手を特定する。【選択図】      図１
2006277151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する画像データ入力手段と、
前記画像データ入力手段により取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識するセグメント認識手段と、
前記セグメント認識手段により認識されたセグメントに外接もしくは略外接する所定の形状の領域を文字領域として特定する文字領域特定手段と、
前記文字領域特定手段により特定された文字領域を拡張する文字領域拡張手段と、
前記文字領域特定手段により複数の文字領域が特定された場合、当該複数の文字領域のうちの２以上の文字領域に重複して含まれる領域を特定する重複領域特定手段と、
前記重複領域特定手段により特定された領域を含む２以上の文字領域の位置関係に基づき、前記画像データ入力手段により取得された画像データにより示される画像に含まれる一の文字列の進行方向を推定する進行方向推定手段と、
前記文字領域特定手段により複数の文字領域が特定された場合、当該複数の文字領域のうち、互いに連続して配置されている文字領域の集まりの少なくとも一部を文字列領域として特定する文字列領域特定手段と、
前記画像データ入力手段により取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、前記文字列領域特定手段により特定された文字列領域に配置されたオン画素の集まりを、一の文字列を示す文字列画像として切り出す文字列画像切出手段と、
前記文字列画像切出手段により切り出された文字列画像を示す画像データを出力する画像データ出力手段と
を備え、
前記進行方向推定手段により進行方向が推定された場合、前記文字領域拡張手段は、当該進行方向の拡張率が他の方向の拡張率よりも大きくなるように、前記文字領域特定手段により特定された文字領域を拡張する
ことを特徴とする文字列画像切出装置。
【請求項２】
前記文字列領域特定手段は、前記進行方向推定手段により推定された進行方向に基づいて、互いに連続して配置されている文字領域の集まりのいずれの部分を文字列領域として特定するかを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の文字列画像切出装置。
【請求項３】
平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する画像データ入力手段と、
前記画像データ入力手段により取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識するセグメント認識手段と、
前記セグメント認識手段により認識されたセグメントにより示される線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を抽出する筆記具特性抽出手段と、
前記セグメント認識手段により複数のセグメントが認識された場合、前記筆記具特性抽出手段により当該複数のセグメントの各々に関し抽出された特性に基づき、当該複数のセグメントを１以上のセグメントの集まりに区分し、当該１以上のセグメントの集まりの各々を、一の文字列を示す文字列画像として切り出す文字列画像切出手段と、
前記文字列画像切出手段により切り出された文字列画像を示す画像データを出力する画像データ出力手段と
を備えることを特徴とする文字列画像切出装置。
【請求項４】
複数の書き手の各々に関し、当該書き手により書かれた文字列の筆跡に関する特性を示す筆跡データを記憶する記憶手段と、
前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の筆跡に関する特性を抽出する筆跡特性抽出手段と、
前記筆跡特性抽出手段により抽出された特性と前記記憶手段に記憶されている筆跡データにより示される特性との比較結果に基づき、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の書き手を特定する書き手特定手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の文字列画像切出装置。
【請求項５】
複数の書き手の各々に関し、当該書き手により用いられる筆記具もしくは当該筆記具と同種の筆記具により書かれた線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を示す筆記具データを記憶する記憶手段と、
前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列を構成する線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特定を抽出する筆記具特性抽出手段と、
前記筆記具特性抽出手段により抽出された特性と前記記憶手段に記憶されている筆記具データにより示される特性との比較結果に基づき、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の書き手を特定する書き手特定手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の文字列画像切出装置。
【請求項６】
複数の書き手の各々に関し、当該書き手により用いられる筆記具もしくは当該筆記具と同種の筆記具により書かれた線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を示す筆記具データを記憶する記憶手段と、
前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列画像を構成する１以上のセグメントの集まりに関し前記筆記具特性抽出手段により抽出された特性と前記記憶手段に記憶されている筆記具データにより示される特性との比較結果に基づき、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の書き手を特定する書き手特定手段と
を備えることを特徴とする請求項３に記載の文字列画像切出装置。
【請求項７】
平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する画像データ入力過程と、
前記画像データ入力過程において取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識するセグメント認識過程と、
前記セグメント認識過程において認識されたセグメントに外接もしくは略外接する所定の形状の領域を文字領域として特定する文字領域特定過程と、
前記文字領域特定過程において特定された文字領域を拡張する文字領域拡張過程と、
前記文字領域特定過程において複数の文字領域が特定された場合、当該複数の文字領域のうちの２以上の文字領域に重複して含まれる領域を特定する重複領域特定過程と、
前記重複領域特定過程において特定された領域を含む２以上の文字領域の位置関係に基づき、前記画像データ入力過程において取得された画像データにより示される画像に含まれる一の文字列の進行方向を推定する進行方向推定過程と、
前記文字領域特定過程において複数の文字領域が特定された場合、当該複数の文字領域のうち、互いに連続して配置されている文字領域の集まりの少なくとも一部を文字列領域として特定する文字列領域特定過程と、
前記画像データ入力過程において取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、前記文字列領域特定過程において特定された文字列領域に配置されたオン画素の集まりを、一の文字列を示す文字列画像として切り出す文字列画像切出過程と、
前記文字列画像切出過程において切り出された文字列画像を示す画像データを出力する画像データ出力過程と
を備え、
前記進行方向推定過程において進行方向が推定された場合、前記文字領域拡張過程において、当該進行方向の拡張率が他の方向の拡張率よりも大きくなるように、前記文字領域特定過程において特定された文字領域が拡張される
ことを特徴とする文字列画像切出方法。
【請求項８】
平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する画像データ入力過程と、
前記画像データ入力過程において取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識するセグメント認識過程と、
前記セグメント認識過程において認識されたセグメントにより示される線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を抽出する筆記具特性抽出過程と、
前記セグメント認識過程において複数のセグメントが認識された場合、前記筆記具特性抽出過程において当該複数のセグメントの各々に関し抽出された特性に基づき、当該複数のセグメントを１以上のセグメントの集まりに区分し、当該１以上のセグメントの集まりの各々を、一の文字列を示す文字列画像として切り出す文字列画像切出過程と、
前記文字列画像切出過程において切り出された文字列画像を示す画像データを出力する画像データ出力過程と
を備えることを特徴とする文字列画像切出方法。
【請求項９】
平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する処理と、
取得した画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識する処理と、
認識したセグメントに外接もしくは略外接する所定の形状の領域を文字領域として特定する処理と、
特定した文字領域を拡張する処理と、
複数の文字領域を特定した場合、当該複数の文字領域のうちの２以上の文字領域に重複して含まれる領域を重複領域として特定する処理と、
特定した重複領域を含む２以上の文字領域の位置関係に基づき、取得した画像データにより示される画像に含まれる一の文字列の進行方向を推定する処理と、
複数の文字領域を特定した場合、当該複数の文字領域のうち、互いに連続して配置されている文字領域の集まりの少なくとも一部を文字列領域として特定する処理と、
取得した画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、特定した文字列領域に配置されたオン画素の集まりを、一の文字列を示す文字列画像として切り出す処理と、
切り出した文字列画像を示す画像データを出力する処理と
をコンピュータに実行させ、
一の文字列の進行方向が推定された場合、推定された進行方向の拡張率が他の方向の拡張率よりも大きくなるように、前記コンピュータに文字領域の拡張を行わせる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する処理と、
取得した画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識する処理と、
認識したセグメントにより示される画像の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を抽出する処理と、
複数のセグメントを認識した場合、当該複数のセグメントの各々に関し抽出した特性に基づき、当該複数のセグメントを１以上のセグメントの集まりに区分し、当該１以上のセグメントの集まりの各々を、一の文字列を示す文字列画像として切り出す処理と、
切り出した文字列画像を示す画像データを出力する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、書き手の識別処理に用いられる文字列画像の切り出し技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
予め複数人の書き手による手書きの文字もしくは文字列から抽出した筆跡に関する特徴を記憶しておき、書き手が不明の手書きの文字もしくは文字列から特徴を抽出して、抽出した特徴と記憶されている特徴とを照合することにより、不明な書き手を識別する技術がある。そのような書き手の識別に関する技術を開示したものとして、例えば特許文献１および２がある。
【特許文献１】特開平４−２６２４８２号公報
【特許文献２】特開昭６２−２２６２９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記の特許文献１および２に開示の技術による場合、書き手の識別を行う対象となる文字列は、同じ書き手により書かれたものであることが前提条件とされている。従って、例えば寄せ書きのように、同じ紙面に複数の書き手により書かれた文字列が混在しているような場合、文字列の各々の書き手を識別することはできない。文字列の各々の書き手を識別するためには、まず同じ書き手により書かれた一連の文字列を他の文字列と区別する必要があるためである。
【０００４】
上述の事情に鑑み、本発明は異なる書き手により書かれた文字列を不規則に含む画像データから、同じ書き手により書かれた一連の文字列を切り出す手段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】
【０００５】
上述の課題を解決するため、本発明は、平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する画像データ入力手段と、前記画像データ入力手段により取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識するセグメント認識手段と、前記セグメント認識手段により認識されたセグメントに外接もしくは略外接する所定の形状の領域を文字領域として特定する文字領域特定手段と、前記文字領域特定手段により特定された文字領域を拡張する文字領域拡張手段と、前記文字領域特定手段により複数の文字領域が特定された場合、当該複数の文字領域のうちの２以上の文字領域に重複して含まれる領域を特定する重複領域特定手段と、前記重複領域特定手段により特定された領域を含む２以上の文字領域の位置関係に基づき、前記画像データ入力手段により取得された画像データにより示される画像に含まれる一の文字列の進行方向を推定する進行方向推定手段と、前記文字領域特定手段により複数の文字領域が特定された場合、当該複数の文字領域のうち、互いに連続して配置されている文字領域の集まりの少なくとも一部を文字列領域として特定する文字列領域特定手段と、前記画像データ入力手段により取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、前記文字列領域特定手段により特定された文字列領域に配置されたオン画素の集まりを、一の文字列を示す文字列画像として切り出す文字列画像切出手段と、前記文字列画像切出手段により切り出された文字列画像を示す画像データを出力する画像データ出力手段とを備え、前記進行方向推定手段により進行方向が推定された場合、前記文字領域拡張手段は、当該進行方向の拡張率が他の方向の拡張率よりも大きくなるように、前記文字領域特定手段により特定された文字領域を拡張することを特徴とする文字列画像切出装置を提供する。
【０００６】
好ましい態様において、前記文字列画像切出装置の前記文字列領域特定手段は、前記進行方向推定手段により推定された進行方向に基づいて、互いに連続して配置されている文字領域の集まりのいずれの部分を文字列領域として特定するかを決定するように構成されてもよい。
【０００７】
また、本発明は、平面上に配置された画像を構成する複数の画素の各々の属性値を示す画素データの集まりからなる画像データを取得する画像データ入力手段と、前記画像データ入力手段により取得された画像データに含まれる画素データにより示される画素のうち、所定の条件を満たす属性を有するオン画素の中から、互いに隣接もしくは近接して配置されているオン画素の集まりをセグメントとして認識するセグメント認識手段と、前記セグメント認識手段により認識されたセグメントにより示される線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を抽出する筆記具特性抽出手段と、前記セグメント認識手段により複数のセグメントが認識された場合、前記筆記具特性抽出手段により当該複数のセグメントの各々に関し抽出された特性に基づき、当該複数のセグメントを１以上のセグメントの集まりに区分し、当該１以上のセグメントの集まりの各々を、一の文字列を示す文字列画像として切り出す文字列画像切出手段と、前記文字列画像切出手段により切り出された文字列画像を示す画像データを出力する画像データ出力手段とを備えることを特徴とする文字列画像切出装置を提供する。
【０００８】
好ましい態様において、上記いずれかに記載の前記文字列画像切出装置は、複数の書き手の各々に関し、当該書き手により書かれた文字列の筆跡に関する特性を示す筆跡データを記憶する記憶手段と、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の筆跡に関する特性を抽出する筆跡特性抽出手段と、前記筆跡特性抽出手段により抽出された特性と前記記憶手段に記憶されている筆跡データにより示される特性との比較結果に基づき、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の書き手を特定する書き手特定手段とを備えるように構成されてもよい。
【０００９】
他の好ましい態様において、前記文字列画像切出装置は複数の書き手の各々に関し、当該書き手により用いられる筆記具もしくは当該筆記具と同種の筆記具により書かれた線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を示す筆記具データを記憶する記憶手段と、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列を構成する線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特定を抽出する筆記具特性抽出手段と、前記筆記具特性抽出手段により抽出された特性と前記記憶手段に記憶されている筆記具データにより示される特性との比較結果に基づき、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の書き手を特定する書き手特定手段とを備えるように構成されてもよい。
【００１０】
また、他の好ましい態様において、前記文字列画像切出装置は複数の書き手の各々に関し、当該書き手により用いられる筆記具もしくは当該筆記具と同種の筆記具により書かれた線の色、濃淡および太さの少なくとも１に関する特性を示す筆記具データを記憶する記憶手段と、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列画像を構成する１以上のセグメントの集まりに関し前記筆記具特性抽出手段により抽出された特性と前記記憶手段に記憶されている筆記具データにより示される特性との比較結果に基づき、前記画像データ出力手段により出力された画像データにより示される文字列の書き手を特定する書き手特定手段とを備えるように構成されてもよい。
【００１１】
また、本発明は、上記いずれかに記載の前記文字列画像切出装置において行われる文字列画像切出方法を提供する。さらに本発明は、上記いずれかに記載の前記文字列画像切出装置が行う処理と同様の処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを提供する。
【００１２】
本発明の一の態様によれば、文字列の進行方向が推定された後、文字を示す画像のセグメントのグループ化が行われる結果、各々任意の方向に書かれた複数の文字列を示す画像から、同じ書き手により書かれた可能性の高い一連の文字列を示す画像が切り出される。また、本発明の他の態様によれば、画像に含まれる各々の部分の色、濃淡もしくは太さといった特性に基づき、文字列が書かれた際に用いられた筆記具の特性が推定され、推定された筆記具ごとに、同じ書き手により書かれた可能性の高い一連の文字列を示す画像が切り出される。
【００１３】
さらに、本発明の好ましい態様によれば、切り出された文字列の筆跡もしくは筆記具の特性に基づき、各々の文字列の書き手が推定される。その結果、複数の書き手により書かれた文字列が不規則に混在する画像に基づき、各々の文字列の書き手の推定が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
［１．第１実施形態］
図１は本発明の第１実施形態にかかる書き手識別システム１の構成を示したブロック図である。書き手識別システム１は、複数の書き手により書かれた文字列を示す画像データから同じ書き手により書かれた一連の文字列を各々区別して取り出し、取り出した文字列の書き手の識別を行う文字列画像切出装置１０と、紙面に書かれた図形や文字を光学的に読み取ってそれらの図形や文字を白黒で示す画像データを文字列画像切出装置１０に送信するスキャナ１１を備えている。
【００１５】
図２は、書き手識別システム１において、スキャナ１１に読み取られる寄せ書きの行われた色紙の紙面を例示した図である。図２に示されるように、色紙には様々な方向に、文字列Ｌ１〜Ｌ５が手書きにより書き込まれており、各々の文字列の書き手は異なっている。なお、以下の説明において、図２に示される色紙に文字列を書いた書き手は、いずれも会社Ａの社員であるものとする。スキャナ１１は色紙の紙面に記載されている図形および文字を示す画像データを生成し、生成した画像データを文字列画像切出装置１０に送信する。
【００１６】
文字列画像切出装置１０は、文字列画像切出装置１０の構成部を制御する制御部１１０と、制御部１１０による各種処理を指示するプログラムおよび各種データを記憶するとともに制御部１１０のワークエリアとして用いられる記憶部１２０を備えている。以下、図３を参照しつつ、制御部１１０により行われる処理を説明する。
【００１７】
制御部１１０は、スキャナ１１から画像データを受信する画像データ入力部１１０１を備えている。画像データ入力部１１０１はスキャナ１１から受信した画像データを記憶部１２０に画像データ１２０１として記憶する（ステップＳ１）。画像データ１２０１は、平面上に等間隔で配置された画素に対応する画素データの集合であり、各画素データは黒を示すオン画素データもしくは白を示すオフ画素データのいずれかである。
【００１８】
制御部１１０は、画像データ１２０１から文字もしくは文字の構成部を示すと思われる画素データの集まりを取り出すセグメント認識部１１０２を備えている。セグメント認識部１１０２は、画像データ１２０１に含まれる画素データの中から任意のオン画素データを選択し、選択したオン画素データに隣接するオン画素データを順次検索し、互いに連続して配置されているオン画素データの集まりを１つのセグメントとして認識する。このように認識されるセグメントは、一筆書きされた文字もしくは文字の構成部を示す画像データである。
【００１９】
セグメント認識部１１０２は認識したセグメントを画像データ１２０１に含まれるオン画素データから除外し、画像データ１２０１に含まれる他のオン画素データに関し、セグメントの認識処理およびオン画素データの除外処理を、画像データ１２０１から全てのオン画素データが除外されるまで繰り返す。その結果、画像データ１２０１に含まれるオン画素データは複数のセグメントのいずれかに区分される（ステップＳ２）。図４はセグメント認識部１１０２により、文字列Ｌ１を示す画像がセグメントＬ１０１〜Ｌ１１０に区分された様子を示している。
【００２０】
制御部１１０は、画像データ１２０１において１文字を示す画素データが配置されていると思われる領域を特定する文字領域特定部１１０３を備えている。文字領域特定部１１０３はまず、セグメントの各々に関し、セグメントに外接する円形の領域を１次文字領域として特定する（ステップＳ３）。図５（ａ）は文字領域特定部１１０３により、１次文字領域Ｒ１０１〜Ｒ１１０が特定された様子を示している。
【００２１】
続いて、文字領域特定部１１０３は互いに重複する領域を持つ１次文字領域を包含する最小の円形の領域を２次文字領域として特定する（ステップＳ４）。図５（ｂ）は文字領域特定部１１０３により、２次文字領域Ｒ２０１〜Ｒ２０６が特定された様子を示している。このように特定される２次文字領域は、１文字を構成するオン画素データが配置されていると推定される領域である。文字領域特定部１１０３は特定した２次文字領域を示すデータを、文字領域データ１２０２として記憶部１２０に記憶する。
【００２２】
制御部１１０は、２次文字領域を拡張する文字領域拡張部１１０４を備えている。文字領域拡張部１１０４は後述する進行方向推定部１１０６により推定された文字列の進行方向（以下、単に「進行方向」と呼ぶ）に応じて、互いに直交する方向の２つの拡張率を２次文字領域の各々に設定し、設定した拡張率に従い２次文字領域を楕円形に拡張する。
【００２３】
以下、文字領域拡張部１１０４により設定される拡張率の組合せを（ｖ，ｘ，ｙ）のように３つの要素を持つ配列で表現し、この配列を「拡張率配列」と呼ぶ。拡張率配列の第１要素は垂直方向に対する長手方向の角度、第２要素は長手方向の拡張率、第３要素は長手方向に直交する方向の拡張率を示す。例えば（９０度，１．２，１．１）は、文字領域データ１２０２により示される円形の２次文字領域を、水平方向に１．２倍、垂直方向に１．１倍だけ拡張することを意味する。
【００２４】
ところで、この場合、まだ進行方向推定部１１０６による進行方向の推定が行われていないため、文字領域拡張部１１０４は例えば拡張率配列（９０度，１．１，１．１）を全ての２次文字領域に対し設定する（ステップＳ５）。文字領域拡張部１１０４は、２次文字領域の各々に設定した拡張率配列の集まりを、拡張率配列群１２０３として記憶部１２０に記憶する。
【００２５】
続いて、文字領域拡張部１１０４は拡張率配列群１２０３に含まれる拡張率の最大値（以下、「最大拡張率」と呼ぶ）が所定の閾値、例えば「２．０」以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。この判定は、文字領域拡張部１１０４によりいずれかの２次文字領域に関し、長手方向に２倍まで拡張が行われた時点で、２次文字領域の拡張処理を終了するためのものである。この場合、文字領域拡張部１１０４はステップＳ６の判定において否定的な結果を得て（ステップＳ６：Ｎｏ）、拡張率配列群１２０３に従い、文字領域データ１２０２により示される２次文字領域の拡張を行う（ステップＳ７）。文字領域拡張部１１０４は拡張後の２次文字領域を示すデータで文字領域データ１２０２を更新する。
【００２６】
制御部１１０は、２次文字領域間に重複する領域（以下、「重複領域」と呼ぶ）を特定する重複領域特定部１１０５を備えている。重複領域特定部１１０５は、文字領域データ１２０２に基づき、複数の２次文字領域に共通して含まれる領域を重複領域として特定し、特定した重複領域を示すデータを重複領域データ１２０４として記憶部１２０に記憶する（ステップＳ８）。ただし、いずれの２次文字領域も重複領域を持たない場合、重複領域特定部１１０５は重複領域が存在しないことを示すデータを重複領域データ１２０４として記憶部１２０に記憶することになる。
【００２７】
制御部１１０は、既に述べたように、文字列の進行方向、すなわち一連の文字列が書かれた方向を推定する進行方向推定部１１０６を備えている。進行方向推定部１１０６は、重複領域データ１２０４により示される重複領域により互いに連続している２次文字領域の集まりについて、それらの２次文字領域の位置関係に基づき、進行方向を推定する（ステップＳ９）。
【００２８】
図６は、進行方向推定部１１０６により進行方向の推定が行われる様子を示す図である。図６（ａ）は、文字領域特定部１１０３による２次文字領域の特定（ステップＳ４）もしくはその後の文字領域拡張部１１０４による２次文字領域の拡張（ステップＳ７）により、２次文字領域Ｒ２０１およびＲ２０２と、２次文字領域Ｒ２０４およびＲ２０５が、それぞれ重複領域を持っている状態を示している。
【００２９】
進行方向推定部１１０６は重複領域により互いに連続している２次文字領域に関し、それらの全ての中心を通るスプライン曲線を算出する。以下、そのように算出されるスプライン曲線を「進行方向曲線」と呼ぶ。進行方向曲線は、文字列の進行方向の軌跡を推定した曲線である。ただし、スプライン曲線は複数の点を通過する曲線の例であって、他の曲線を進行方向曲線として用いるようにしてもよい。図６（ａ）において、進行方向推定部１１０６により算出される進行方向曲線は線ａ１および線ｂ１で示されている。
【００３０】
進行方向推定部１１０６は、２次文字領域の各々に関し、中心において進行方向曲線と接する直線を算出し、その直線の方向を、その２次文字領域の長手方向として特定する（ステップＳ１０）。進行方向推定部１１０６は特定した長手方向を示すデータを、長手方向データ１２０５として記憶部１２０に記憶する。図６（ａ）に示されるように、重複領域により連続する２次文字領域が２つであり、進行方向曲線が直線である場合には、その直線の方向がそのままそれらの２次文字領域の長手方向として特定される。
【００３１】
図６（ｂ）は、文字領域拡張部１１０４による２次文字領域の拡張（ステップＳ７）により、２次文字領域Ｒ２０１〜Ｒ２０３と、２次文字領域Ｒ２０４〜Ｒ２０６が、それぞれ重複領域により連続している状態を示している。図６（ｂ）に示される線ｂ１および線ｂ２は進行方向曲線を示し、線ｂ３は２次文字領域Ｒ２０１に関する長手方向を示す直線である。
【００３２】
進行方向推定部１１０６により長手方向データ１２０５が記憶部１２０に記憶されると、制御部１１０はステップＳ５に処理を戻す。従って、文字領域拡張部１１０４は各々の２次文字領域についての新たな拡張率の設定、すなわち拡張率配列群１２０３の更新を行う（ステップＳ５）。
【００３３】
その際、文字領域拡張部１１０４は長手方向データ１２０５に基づき、長手方向が特定されている２次文字領域の拡張率配列については、拡張率配列の第１要素（長手方向の垂直方向に対する角度）を変更するとともに、第２要素（長手方向の拡張率）を例えば「０．２」だけ増加させ、一方、第３要素（長手方向に直交する方向の拡張率）を例えば「０．１」だけ増加させる。また、文字領域拡張部１１０４は長手方向が特定されていない２次文字領域の拡張率配列については、拡張率配列の第１要素を変更せず、第２要素および第３要素をそれぞれ、例えば「０．１」だけ増加させる。
【００３４】
その後、文字領域拡張部１１０４は最大拡張率が「２．０」以上であるか否かの判定を行い（ステップＳ６）、その判定結果が否定的であれば更新された拡張率配列群１２０３に従い２次文字領域を拡張する（ステップＳ７）。その後、ステップＳ８〜Ｓ１０の処理が繰り返され、再度、処理がステップＳ５に戻される。その結果、最大拡張率が「２．０」となるまで、長手方向が特定されている２次文字領域は長手方向により扁平した楕円となるよう形状を変化しつつ拡張され、長手方向が特定されていない２次文字領域は円形を保ちながら拡張されることになる。図６（ｃ）は最大拡張率が「２．０」となった時点の２次文字領域を示している。
【００３５】
制御部１１０は、一連の文字列を示す画像を含む領域を文字列領域として特定する文字列領域特定部１１０７を備えている。最大拡張率が「２．０」となると（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、文字列領域特定部１１０７は文字領域データ１２０２および重複領域データ１２０４に基づき、重複領域により互いに連続する２次文字領域の集まりを、各々１つの文字列領域として特定する（ステップＳ１１）。
【００３６】
ステップＳ１１の処理において、図６（ｃ）に示される例のように、重複領域により連続する２次文字領域の集まりに対し進行方向曲線が１本（線ｃ１）しか付されていない場合には、文字列領域特定部１１０７はそれらの２次文字領域の集まり全てを１つの文字列領域として特定する。しかしながら、複数の文字列が近接して画像内に書かれている結果、図７に例示されるように、重複領域により連続する２次文字領域の集まりに対し複数の進行方向曲線が付される場合がある。
【００３７】
図７（ａ）には、文字列Ｌ２と文字列Ｌ３とに対応する２次文字領域の集まりが互いに連続しており、４本の進行方向曲線ｄ１〜ｄ４が付されている。このような場合、文字列領域特定部１１０７は、いずれの２次文字領域にも１本の進行方向曲線しか通過しなくなるまで、通過する２次文字領域の数が少ない進行方向曲線から順に除外してゆく。例えば、図７（ａ）の例では、進行方向曲線ｄ３およびｄ４が除外される。
【００３８】
続いて、文字列領域特定部１１０７は、残った複数の進行方向曲線の各々に近似する直線を求め、それらの角度が所定の閾値以下であるか否かを判定する。それらの角度が極めて鋭角である場合、各々の進行方向曲線が通過する２次文字領域の集まりは、ほぼ並行に配置されていることになる。その場合、文字列領域特定部１１０７はそれらの２次文字領域の集まりは同じ一連の文字列を示す文字列領域として特定する。その領域に書かれた文字列は近接した位置にほぼ並行に書かれていることから、同じ書き手により書かれた複数行に渡る文字列であると推定されるためである。図７（ａ）の例では、進行方向曲線ｄ１およびｄ２が通過する２次文字領域の集まりは同じ文字列領域として特定されることになる。
【００３９】
これに対し、図７（ｂ）に示される例においては、まず進行方向曲線ｅ３が除外され、進行方向曲線ｅ１およびｅ２が残るが、それらの進行方向曲線に近似する直線の角度が大きいため、文字列領域特定部１１０７は進行方向曲線ｅ１が通過する２次文字領域の集まりと進行方向曲線ｅ２が通過する２次文字領域の集まりをそれぞれ異なる文字列領域として特定する。それらの領域に書かれた文字列はたまたま近接して書かれている文字列であると推定されるためである。
【００４０】
制御部１１０は、一連の文字列を示す画像を、画像データ１２０１により示される画像から切り出す文字列画像切出部１１０８を備えている。文字列画像切出部１１０８は、文字列領域特定部１１０７により特定された文字列領域に含まれるオン画素の集まりを一連の文字列を示す文字列画像として切り出し、文字列画像を示す画像データ（以下、「文字列画像データ」と呼ぶ）を生成する（ステップＳ１２）。
【００４１】
制御部１１０は文字列画像データを出力する画像データ出力部１１０９を備えている。また、制御部１１０は文字列を示す画像から文字列の筆跡に関する特性を抽出する筆跡特性抽出部１１１０を備えている。画像データ出力部１１０９は、文字列画像切出部１１０８により生成された文字列画像データを筆跡特性抽出部１１１０に引き渡す。
【００４２】
筆跡特性抽出部１１１０は、画像データ出力部１１０９から文字列画像データを受け取ると、受け取った文字列画像データにより示される文字列の筆跡に関する特性を抽出する（ステップＳ１３）。筆跡の特性の抽出方法は従来技術によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【００４３】
ところで、記憶部１２０には予め、会社Ａの社員の各々により書かれた文字列の筆跡に関する特性を示す筆跡データを格納した筆跡ＤＢ（データベース）１２０６が記憶されている。また、制御部１１０は筆跡データに基づき文字列の書き手を特定する書き手特定部１１１１を備えている。書き手特定部１１１１は、筆跡特性抽出部１１１０により抽出された特性と一致もしくは類似する特性を示す筆跡データを筆跡ＤＢ１２０６から検索し、検索した筆跡データに対応する会社Ａの社員を、その文字列の書き手として特定する（ステップＳ１４）。
【００４４】
文字列画像切出装置１０は、以上のように画像データ１２０１により示される画像に含まれる文字列の切り出しおよびその文字列の書き手の特定を行うと、例えば特定した文字列およびその書き手を示すスクリーンデータを生成し、表示部（図示略）に表示させる等の処理を行う。
【００４５】
以上説明したように、書き手識別システム１によれば、複数の書き手により様々な方向に書かれた文字列を含む画像から、同じ書き手により書かれたと思われる一連の文字列が切り出され、切り出された文字列の書き手の特定が行われる。
【００４６】
なお、上記に説明した書き手識別システム１においては、円形もしくは楕円形の文字領域が特定されるものとして説明したが、文字領域の形状はそれらに限られず、矩形等であてもよいことはいうまでもない。また、文字列の進行方向を推定するに際し、文字領域の中心を用いる代わりに、例えば重複領域の重心等の代表点を用いてもよい。
【００４７】
さらに、書き手識別システム１においては拡張率を各々の２次文字領域について変化させ得るものとして説明したが、それらを一律としてもよい。また、湾曲した文字列を含まない画像について書き手の識別を行いたいような場合には、拡張の方向に関しても、複数の２次文字領域について同じものを用いるようにしてもよい。
【００４８】
また、２次文字領域の拡張率を方向により異ならせる場合、その方向は直交していなくともよい。
【００４９】
［２．第２実施形態］
図８は本発明の第２実施形態にかかる書き手識別システム２の構成を示したブロック図である。書き手識別システム２においては、各々の書き手が用いた筆記具の特性により、各々の書き手により書かれた文字列の切り出しが行われる。書き手識別システム２の構成および動作は多くの点で書き手識別システム１のそれらと共通しているため、図８において、書き手識別システム１の構成部に対応する構成部には図１において用いられたものと同じ符号が付されている。
【００５０】
書き手識別システム２は、書き手識別システム１の文字列画像切出装置１０の代わりに、文字列画像切出装置２０を備えている。文字列画像切出装置２０の制御部１１０は、文字列画像切出装置１０の制御部１１０と同様に、スキャナ１１から画像データを受け取って画像データ１２０１として記憶部１２０に記憶する画像データ入力部１１０１と、画像データ１２０１から連続して配置されているオン画素データの集まりにより示されるセグメントの認識を行うセグメント認識部１１０２を備えている。
【００５１】
文字列画像切出装置２０の制御部１１０は、セグメント認識部１１０２により認識されたセグメントにより示される線の色、濃淡および太さに関する特性を抽出する筆記具特性抽出部２１０１を備えている。筆記具特性抽出部２１０１により抽出される特性は、セグメントにより示される文字が書かれた際に用いられた筆記具の特性を示しているため、以下、その特性を「筆記具特性」と呼ぶ。筆記具特性抽出部２１０１は各々のセグメントに関する筆記具特性を抽出すると、セグメントの識別データと抽出した筆記具特性を示すデータを対応付けたデータを、セグメント筆記具データ２２０１として記憶部１２０に記憶する。
【００５２】
文字列画像切出装置２０の制御部１１０は、文字列画像切出装置１０の制御部１１０が備える文字列画像切出部１１０８に対応する構成部として、文字列画像切出部２１０２を備えている。文字列画像切出部２１０２は、セグメント筆記具データ２２０１により示される各々のセグメントの筆記具特性に基づき、互いに近似する筆記具特性を持つセグメントの集まりを文字列画像として切り出す。それらのセグメントは、同じ筆記具により書かれたものと推定されるため、一連の文字列である可能性が高いためである。文字列画像切出部２１０２は切り出した文字列画像を示す文字列画像データを画像データ出力部１１０９に引き渡す。ただし、文字列画像データには、その文字列画像データにより示される文字列画像を構成するセグメントの識別データが含まれている。
【００５３】
ところで、文字列画像切出装置２０の記憶部１２０には予め、会社Ａの社員の各々により用いられる筆記具もしくはそれと同種の筆記具の色、濃淡および太さに関する特性を示す筆記具データを格納した筆記具ＤＢ２２０２が記憶されている。また、文字列画像切出装置２０の制御部１１０は、文字列画像切出装置１０の制御部１１０が備える書き手特定部１１１１に対応する構成部として、書き手特定部２１０３を備えている。画像データ出力部１１０９は文字列画像切出部２１０２から受け取った文字列画像データを書き手特定部２１０３に引き渡す。
【００５４】
書き手特定部２１０３は文字列画像データを受け取ると、受け取った文字列画像データに含まれるセグメントの識別データを検索キーとして、セグメント筆記具データ２２０１から、受け取った文字列画像データにより示される文字列画像を構成するセグメントの筆記具特性を示すデータを検索する。続いて、書き手特定部２１０３は検索したデータにより示される筆記具特性に一致もしくは類似する特性を示す筆記具データを筆記具ＤＢ２２０２から検索し、検索した筆記具データに対応する会社Ａの社員を、その文字列の書き手として特定する。
【００５５】
以上説明したように、書き手識別システム２によっても、複数の書き手により様々な方向に書かれた文字列を含む画像から、同じ書き手により書かれたと思われる一連の文字列が切り出され、切り出された文字列の書き手の特定が行われる。
【００５６】
［３．変形例］
上述した実施形態には、本発明の技術的思想の範囲内において様々に変形を加えることができる。以下、そのような変形例を示す。
【００５７】
書き手識別システム１の文字列画像切出装置１０は、文字列画像の切り出しを文字領域の拡張により行う（図３：ステップＳ１〜Ｓ１２）。また文字列画像切出装置１０は、書き手の特定のために筆跡データの照合を行う（図３：ステップＳ１３およびＳ１４）。これに対し、書き手識別システム２の文字列画像切出装置２０は、文字列画像の切り出しおよび書き手の特定を、ともに筆記具特性に基づき行う。そのように文字列画像切出装置１０および文字列画像切出装置２０において用いられる文字列画像の切り出し方法と、文字列画像切出装置１０および文字列画像切出装置２０において用いられる書き手の特定方法とは、自由に組み合わせることができる。
【００５８】
例えば、文字列画像切出装置１０の記憶部１２０に筆跡ＤＢ１２０６の代わりに筆記具ＤＢ２２０２を記憶させ、文字列画像切出装置１０の制御部１１０に筆跡特性抽出部１１１０および書き手特定部１１１１の代わりに筆記具特性抽出部２１０１および書き手特定部２１０３を備えさせることにより、文字領域の拡張により切り出された文字列画像の筆記具データを筆記具ＤＢ２２０２に格納される筆記具データと照合し、文字列画像により示される文字列の書き手を特定するようにしてもよい。
【００５９】
また、文字列画像切出装置２０の記憶部１２０に筆記具ＤＢ２２０２の代わりに筆跡ＤＢ１２０６を記憶させ、文字列画像切出装置２０の制御部１１０に筆跡特性抽出部１１１０を備えさせることにより、セグメントの筆記具特性により切り出された文字列画像の筆跡データを筆跡ＤＢ１２０６に格納される筆跡データと照合し、文字列画像により示される文字列の書き手を特定するようにしてもよい。
【００６０】
ところで、上述した文字列画像切出装置１０および文字列画像切出装置２０は、いずれも専用のハードウェアにより実現されてもよいし、汎用的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）にアプリケーションプログラムに従った処理を実行させることにより実現されてもよい。
【００６１】
また、上述した実施形態においては、本発明にかかる書き手識別システムを文字列画像切出装置とそれに接続されたスキャナにより実現するものとして説明したが、それらの構成要素の配置は任意に変更可能である。例えば、文字列画像切出装置１０の制御部１１０が備える筆跡特性抽出部１１１０および書き手特定部１１１１を備える制御部と、文字列画像切出装置１０の記憶部１２０が記憶する筆跡ＤＢ１２０６を記憶する記憶部を備えた装置を、文字列画像切出装置１０とは別の筐体内に配置してもよい。また、スキャナ１１の筐体内に文字列画像切出装置１０を設けてもよい。さらに、文字列画像切出装置１０とスキャナ１１をネットワークを介して相互に接続するようにしてもよい。文字列画像切出装置２０についても同様である。
【００６２】
また、上述した書き手識別システムにおいて、文字列画像切出装置にスケジュール管理装置を接続し、スケジュール管理装置により管理されている会議の参加者データ等を用いて、文字列画像切出装置による書き手の識別精度を高めるようにしてもよい。例えば、会議に参加した複数の書き手により電子白版に様々な文字列が書かれたような場合、電子白版に書かれた文字が画像データとして保存される。そのように保存された画像データに示される画像から文字列画像切出装置が一連の文字列を切り出し書き手の特定を行う際、文字列画像切出装置はスケジュール管理装置から会議の参加者のデータを取得し、筆跡ＤＢ１２０６もしくは筆記具ＤＢ２２０２に含まれるデータから会議の参加者に対応するものを抽出する。そのような抽出の後、文字列画像切出装置は書き手の特定処理を行うようにすればよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】第１実施形態にかかる書き手識別システムの構成を示したブロック図である。
【図２】第１実施形態にかかる書き手識別システムにおいてスキャナに読み取られる紙面を例示した図である。
【図３】第１実施形態にかかる文字列画像切出装置により行われる処理を示したフロー図である。
【図４】第１実施形態にかかる文字列画像切出装置により文字列を示す画像がセグメントに区分される様子を示した図である。
【図５】第１実施形態にかかる文字列画像切出装置により１次文字領域が特定される様子を示した図である。
【図６】第１実施形態にかかる文字列画像切出装置により文字列の進行方向の推定が行われる様子を示した図である。
【図７】第１実施形態にかかる文字列画像切出装置により文字列領域の特定が行われる様子を示した図である。
【図８】第２実施形態にかかる書き手識別システムの構成を示したブロック図である。
【符号の説明】
【００６４】
１・２…書き手識別システム、１０・２０…文字列画像切出装置、１１…スキャナ、１１０…制御部、１２０…記憶部、１１０１…画像データ入力部、１１０２…セグメント認識部、１１０３…文字領域特定部、１１０４…文字領域拡張部、１１０５…重複領域特定部、１１０６…進行方向推定部、１１０７…文字列領域特定部、１１０８・２１０２…文字列画像切出部、１１０９…画像データ出力部、１１１０…筆跡特性抽出部、１１１１・２１０３…書き手特定部、１２０１…画像データ、１２０２…文字領域データ、１２０３…拡張率配列群、１２０４…重複領域データ、１２０５…長手方向データ、１２０６…筆跡ＤＢ、２１０１…筆記具特性抽出部、２２０１…セグメント筆記具データ、２２０２…筆記具ＤＢ
【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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