(57)【要約】【課題】不読判定閾値の設定に優れた不読判定閾値設定方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る不読判定閾値設定方法は、所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して、前記任意特徴量を含む文字画像を出力し、前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値の入力に対応して、前記閾値を設定する。【選択図】      図２
2019159557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、
前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して、前記任意特徴量を含む文字画像を出力し、
前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値の入力に対応して、前記閾値を設定する不読判定閾値設定方法。
【請求項２】
前記特徴量分布を出力することは、前記特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力することである請求項１の不読判定閾値設定方法。
【請求項３】
前記任意特徴量の選択は、前記ヒストグラムのビンを選択することである請求項２の不読判定閾値設定方法。
【請求項４】
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する文字画像を表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項５】
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項６】
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を一覧表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項７】
前記閾値の入力は、前記特徴量分布に対する文字認識の上限閾値及び下限閾値を入力することである請求項１乃至６の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
【請求項８】
前記所定文字カテゴリの文字画像の特徴量及び前記閾値に基づき、前記所定文字カテゴリの文字画像を認識する請求項１乃至７の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
【請求項９】
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、また、前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して前記任意特徴量を含む文字画像を出力する出力部と、
前記特徴量分布における前記任意特徴量の選択、及び前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値の入力を受付ける入力部と、
前記閾値を設定する設定部と、
を備える不読判定閾値設定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、不読判定閾値設定方法及び不読判定閾値設定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字認識（ＯＣＲ）の応用として、帳票画像に文字認識処理を行うことで、帳票に記入された内容、例えば振り込み処理における振込先と金額などを読み取る技術があり、記入内容をデータ化する業務（データエントリ業務）に利用される場合がある。例えば、ＯＣＲ処理において、文字上に判読不能となるレベルのノイズが含まれる場合や、文字が取り消し線で消されている場合等は不読と判定し、処理する必要がある。
【０００３】
一方、文字認識対象となる画像に含まれるノイズを除去する様々な技術が提案されている。例えば、網掛けがされた文字を含む原画像から、所定の濃度以上のパターンを網掛け部分と判断し、これを除去する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６７７３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記したように、文字認識対象となる画像に含まれるノイズを除去する様々な技術が提案されているが、誤読を低減又は防止することを優先して、文字認識対象となる画像に一定レベルを超えるノイズが含まれる場合には不読判定を行いたいという要望がある。
【０００６】
しかしながら、この不読判定のための閾値決定は以下の点から容易ではない。
【０００７】
１．事前のパターン収集には運用環境から実帳票やデータを受領したうえで、ＯＣＲの専門的知識を持った技術者がパターンを解析して閾値を決定する必要があり、コストが高い。
【０００８】
２．事前に収集したパターンと、実際の業務運用環境で発生するパターンの分布に差異がある、また、事前に収集したパターンだけでは運用環境で発生し得る分布を網羅できていない場合がある。
【０００９】
本発明の目的は、不読判定閾値の設定に優れた不読判定閾値設定方法及び不読判定閾値設定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態に係る不読判定閾値設定方法は、所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して、前記任意特徴量を含む文字画像を出力し、前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値の入力に対応して、前記閾値を設定する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施形態に係る文字認識システムの一例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る文字認識システム１による不読判定閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、特徴量分布及びビン選択に対応する文字画像一覧の第１表示例を示す図である。
【図４】図４は、特徴量分布及びビン選択に対応する文字画像一覧の第２表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して実施形態について説明する。
【００１３】
図１は、実施形態に係る文字認識システムの一例を示すブロック図である。この文字認識システム１の全部又は一部により、不読判定閾値設定装置が構成される。文字認識システム１（不読判定閾値設定装置）の動作概要について説明する。文字認識システム１は、学習用パターン群より、文字カテゴリ毎（Ａ、Ｂ、Ｃ、…、１、２、３、…などの文字カテゴリ毎）且つ特徴量種別毎（第１特徴量、第２特徴量、…など特徴量種別毎）に特徴量分布を取得し、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎の不読判定用の閾値に基づき、特徴量分布から極端に外れる特徴量を含む入力パターン（文字画像）を不読と判定し、文字認識の対象から除外する。この不読判定により、誤読の削減又は防止効果が期待できる。
【００１４】
文字認識システム１は、ＯＣＲの専門的知識を持った技術者でなくても、運用環境や実帳票に合わせて、簡単に不読判定用の閾値（上限閾値及び下限閾値）を設定することができる。また、文字認識システム１は、実際の運用環境で発生し得る特徴量分布に応じた適切な閾値（上限閾値及び下限閾値）を設定し、また変更することができる。詳細は後に詳しく説明する。
【００１５】
本実施形態では、特徴量分布が、実際には帳票種別や、イメージデータの採取環境（スキャナの個体差等）に偏りが生じることに着目する。この偏りを吸収するため、製品出荷前に大量のパターンを用意して汎用的な閾値決定を行う方法も考えられるが、この方法では負担が大きい。
【００１６】
例えば、文字認識システム１は、出荷後に、業務運用環境の中で、帳票・採取環境別に特徴量分布を取得する。一定量のデータが蓄積された時点で特徴量分布をＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）上に表示することで、管理者に、適当な不読判定用の閾値（上限閾値及び下限閾値）の入力（設定）を促す。これにより、事前のデータ収集コストを低減し、また実際の運用環境から得られる分布より、適当な不読判定用の閾値の入力を受付けることで、運用形態に対応した、精度の高い不読判定を実現することができる。
【００１７】
図１に示すように、文字認識システム１は、帳票イメージ取り込み部２と、ユーザインタフェース３と、プロセッサ４、記憶部５と、及び後段システム６とを備える。
【００１８】
ユーザインタフェース３は、表示部３１及び入力部３２を備える。表示部３１は、液晶ディスプレイ等である。入力部３２は、マウス及びキーボードなどである。なお、ユーザインタフェース３（表示部３１及び入力部３２）は、液晶ディスプレイとこの液晶ディスプレイに対応付けられたタッチパネルを含んでもよい。
【００１９】
プロセッサ４は、文字認識部４１と、特徴量分布出力部４２と、閾値設定部４３とを備える。プロセッサ４は、記憶部５に記憶されるいくつかのプログラムに基づき、文字認識部４１と、特徴量分布出力部４２と、閾値設定部４３を制御し、不読判定処理を含む文字認識処理を実行する。なお、本実施形態では、一つのプロセッサ４で文字認識部４１と、特徴量分布出力部４２と、閾値設定部４３とを構成するケースを例示しているが、複数のプロセッサで文字認識部４１と、特徴量分布出力部４２と、閾値設定部４３とを構成してもよい。
【００２０】
記憶部５は、プロセッサ４の動作を制御する文字認識及び閾値設定等のプログラムを記憶する。また、記憶部５は、文字認識結果保存部５１と、特徴量保存部５２と、不読判定閾値保存部５３とを備える。なお、記憶部５は、不読判定処理を含む文字認識処理のためのいくつかのプログラムを記憶する。
【００２１】
例えば、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこれらプログラムを文字認識システム１へインストールして実行するだけで、上記処理を容易に実現することができる。例えば、文字認識システム１は、上記プログラムをネットワーク経由でダウンロードし、ダウンロードしたプログラムを記憶し、プログラムのインストールを完了することができる。或いは、文字認識システム１は、上記プログラムを情報記憶媒体から読み取り、読み取ったプログラムを記憶し、プログラムのインストールを完了することができる。
【００２２】
帳票イメージ取り込み部２は、スキャナ等であり、帳票Ｄｏｃのイメージを取り込み、帳票Ｄｏｃに対応する帳票イメージデータを出力する。
【００２３】
文字認識部４１は、帳票イメージ取り込み部２からの帳票イメージデータを取得し、帳票イメージデータに対して、初期設定された不読判定用の閾値（文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に設定された不読判定用の閾値）に基づき、文字認識処理を実行し、文字認識結果を文字認識結果保存部５１へ出力する。また、文字認識部４１は、この文字認識処理の過程で得られる文字画像の特徴量（不読判定用特徴量）を文字認識結果保存部５１へ出力する。
【００２４】
文字認識結果保存部５１は、文字認識部４１からの文字認識結果を保存する。文字認識結果保存部５１に保存された文字認識結果は、適時、後段システム６に提供される。特徴量保存部５２は、文字認識部４１からの不読判定用特徴量を保存する。なお、特徴量保存部５２は、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に不読判定用特徴量を保存する。
【００２５】
特徴量分布出力部４２は、特徴量保存部５２からの不読判定用特徴量を取得し、特徴量分布を表示するための情報（表示データ）を出力する。表示部３１は、特徴量分布出力部４２からの特徴量分布を表示するための情報に基づき、特徴量分布を表示する。なお、表示部３１は、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に特徴量分布を表示する。
【００２６】
例えば、ユーザーは、不読判定用の閾値を設定する際に、入力部３２を介して特徴量分布表示を要求する。入力部３２は、特徴量分布表示の要求を受付け、特徴量分布表示の要求を出力する。特徴量分布出力部４２は、特徴量分布表示の要求に基づき特徴量保存部５２から不読判定用特徴量を取得し、特徴量分布を表示するための情報を出力し、表示部３１は、特徴量分布を表示するための情報に基づき、特徴量分布を表示する。このように、ユーザーからの要求に応じて、特徴量分布が表示される。なお、表示部３１は、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に特徴量分布を表示する。
【００２７】
ユーザーは、特徴量分布を確認しながら、入力部３２を介して適当な不読判定用の閾値を入力する。入力部３２は、入力される不読判定用の閾値を受付け、受付けた不読判定用の閾値を出力する。閾値設定部４３は、入力部３２からの不読判定用の閾値を不読判定閾値保存部５３へ設定する。不読判定閾値保存部５３は、不読判定用の閾値を記憶する。なお、入力部３２は、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に適当な不読判定用の閾値の入力を受付ける。同様に、閾値設定部４３は、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に適当な不読判定用の閾値を設定する。
【００２８】
上記の不読判定用の閾値の設定後、文字認識部４１は、不読判定閾値保存部５３から不読判定用の閾値を取得し、文字画像の特徴量及びその不読判定用の閾値（文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎の不読判定用の閾値）に基づいて、所定文字カテゴリの文字画像を認識する。
【００２９】
図２は、実施形態に係る文字認識システムによる不読判定閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。
【００３０】
帳票イメージ取り込み部２は、帳票Ｄｏｃのイメージを取り込み、帳票Ｄｏｃに対応する帳票イメージデータを取得する（ＳＴＪ１）。
【００３１】
文字認識部４１は、帳票イメージ取り込み部２から帳票イメージデータを受け取り、帳票内の事前定義された箇所を文字認識する（ＳＴＪ２）。
【００３２】
文字認識部４１は、ＳＴＪ２の結果得られる文字認識結果を文字認識結果保存部５１に出力し、また、文字認識結果保存部５１の文字認識結果を後段システム６に連携する（ＳＴＪ３）。例えば、文字認識部４１は、文字カテゴリ別に文字認識結果を文字認識結果保存部５１に出力する。つまり、文字認識部４１は、「Ａ」の文字画像の文字認識結果、及び「Ｂ」の文字画像の文字認識結果等を文字認識結果保存部５１に出力する。
【００３３】
文字認識部４１は、ＳＴＪ２の結果得られる不読判定用の特徴量を特徴量保存部５２に出力し蓄積する（ＳＴＪ４）。例えば、文字認識部４１は、文字カテゴリ毎及び特徴量種別毎に不読判定用の特徴量を出力する。つまり、文字認識部４１は、「Ａ」の文字画像の第１特徴量分布及び第２特徴量分布等を特徴量保存部５２に出力し蓄積し、同様に、「Ｂ」の文字画像の第１特徴量分布及び第２特徴量分布等を特徴量保存部５２に出力し蓄積する。
【００３４】
文字認識システム１は、ＳＴＪ１〜ＳＴＪ４を、一定量の特徴量が蓄積されるまで繰り返す（ＳＴＪ５）。
【００３５】
例えば、ユーザーは、入力部３２を介して、文字画像の特徴量分布表示を要求する。特徴量分布出力部４２は、特徴量分布表示の要求に基づき特徴量保存部５２から、文字画像の不読判定用特徴量を取得し、文字画像の特徴量分布を表示するための情報を出力する。表示部３１は、文字画像の特徴量分布を表示するための情報に基づき特徴量分布を表示する（ＳＴＪ６）。なお、表示部３１は、文字カテゴリ毎且つ特徴量種別毎に特徴量分布を表示する。
【００３６】
表示部３１は、特徴量分布をグラフィカルに表示する。例えば、特徴量分布出力部４２は、所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力する。図３に示すように、表示部３１は、所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布に対応するヒストグラムを表示する。例えば、表示部３１は、閾値（下限）を示す範囲をスライド可能なバーＢａｒ１で表現し、閾値（上限）を示す範囲をスライド可能なバーＢａｒ２で表現し、閾値範囲外のデータ（ビン）と閾値範囲内のデータ（ビン）とを異なる色で表示する。
【００３７】
また、入力部３２は、特徴量分布（ヒストグラム）における任意特徴量（ビン）の選択を受付け、任意特徴量の選択結果を出力する。特徴量分布出力部４２は、任意特徴量の選択結果の出力に対応して、任意特徴量を特徴量保存部５２から取得し、取得した任意特徴量を含む文字画像を表示するための情報を出力する。表示部３１は、任意特徴量を含む文字画像を表示するための情報に基づき、取得した任意特徴量を含む文字画像を表示する。
【００３８】
例えば、表示部３１は、取得した任意特徴量を含む複数の文字画像を一覧表示する。図３のビンＢｉｎ１の選択に対応して文字画像一覧Ｌｉｓｔ１が表示され、ビンＢｉｎ２の選択に対応して文字画像一覧Ｌｉｓｔ２が表示される。任意特徴量がノイズを含む場合には、文字画像一覧Ｌｉｓｔ２のようなノイズを含む文字画像一覧が表示される。
【００３９】
ユーザーは、ビンの選択に対応してそのビンに属する文字画像一覧を見ることができ、いくつかのビンを順に選択しながら、ビンの選択に応じて順に切り替わる文字画像一覧を見て（ノイズの状況を見ながら）、バーＢａｒ１及びバーＢａｒ２を動かし、妥当な閾値を入力することができる（ＳＴＪ７）。
【００４０】
ユーザーは、不読判定用の閾値を調整するため、表示部３１に表示されるヒストグラム、及び選択したビンに属する文字画像一覧を確認しながら、入力部３２を介してバーＢａｒ１及びバーＢａｒ２を動かし妥当な閾値を入力する。例えば、文字画像一覧に含まれるノイズの量に応じて、比較的ノイズが少ない範囲に、上限閾値と下限閾値が対応するように、バーＢａｒ１及びバーＢａｒ２を設定する。閾値設定部４３は、入力部３２を介して入力される閾値を不読判定閾値保存部５３へ設定する。
【００４１】
この後、ＳＴＪ１〜ＳＴＪ４の処理を実施する際、文字認識部４１は、不読判定閾値保存部５３に設定された閾値に基づき、不読判定を含む文字認識処理を実行する。
【００４２】
図４は、特徴量分布及びビン選択に対応する文字画像一覧の第２表示例を示す図である。図４に示すように、表示部３１の表示画面は大きく３分割され、第１の表示エリア（左の表示エリア）には文字カテゴリの選択メニューＭ１及び特徴量の選択メニューＭ２が表示される。ユーザーは、入力部３２を介して、文字カテゴリの選択メニューＭ１から、所定文字カテゴリ（例えば「Ａ」）を選択することができる。同様に、ユーザーは、入力部３２を介して、特徴量の選択メニューＭ２から、所定特徴量（例えば第１の特徴量）を選択することができる。
【００４３】
また、第２の表示エリア（下の表示エリア）にはヒストグラムにより特徴量分布が表示される。さらに、特徴量分布における任意特徴量（ビン）の選択に対応して、第３の表示エリア（上の表示）には、選択されたビンに属する文字画像が一覧表示される。ユーザーは、第３表示エリアに表示される、選択されたビンに属する文字画像一覧を目視しながら、入力部３２を介してバーＢａｒ１及びバーＢａｒ２を動かし妥当な閾値を入力することができる。
【００４４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の+様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４５】
１…文字認識システム
２…帳票イメージ取り込み部
３…ユーザインタフェース
４…プロセッサ
５…記憶部
６…後段システム
３１…表示部
３２…入力部
４１…文字認識部
４２…特徴量分布出力部
４３…閾値設定部
５１…文字認識結果保存部
５２…特徴量保存部
５３…不読判定閾値保存部
【図１】
2019159557.tif 000003
【図２】
2019159557.tif 000004
【図３】
2019159557.tif 000005
【図４】
2019159557.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月23日(2018.10.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、
前記特徴量分布における任意特徴量のユーザからの入力部を介した選択に対応して、前記任意特徴量を含む文字画像を出力し、
前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値のユーザからの前記入力部を介した入力に対応して、前記閾値を設定する不読判定閾値設定方法。
【請求項２】
前記特徴量分布を出力することは、前記特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力することである請求項１の不読判定閾値設定方法。
【請求項３】
前記任意特徴量の選択は、前記ヒストグラムのビンを選択することである請求項２の不読判定閾値設定方法。
【請求項４】
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する文字画像を表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項５】
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項６】
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を一覧表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項７】
前記閾値の入力は、前記特徴量分布に対する文字認識の上限閾値及び下限閾値を入力することである請求項１乃至６の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
【請求項８】
前記所定文字カテゴリの文字画像の特徴量及び前記閾値に基づき、前記所定文字カテゴリの文字画像を認識する請求項１乃至７の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
【請求項９】
前記特徴量分布を出力することは、前記特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力することであり、
前記任意特徴量の選択は、前記ヒストグラムのビンを選択することであり、
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する文字画像を表示するための情報を出力することであり、
前記閾値の入力は、前記特徴量分布に対する文字認識の上限閾値及び下限閾値を入力することであり、
前記ヒストグラム、前記ヒストグラムから選択されるビンに属する文字画像、前記上限閾値、及び前記下限閾値を表示画面に表示するための情報を出力する請求項１の不読判定閾値設定方法。
【請求項１０】
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、また、前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して前記任意特徴量を含む文字画像を出力する出力部と、
前記特徴量分布における前記任意特徴量のユーザから選択、及び前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値のユーザから入力を受付ける入力部と、
前記閾値を設定する設定部と、
を備える不読判定閾値設定装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の+様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、
前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して、前記任意特徴量を含む文字画像を出力し、
前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値の入力に対応して、前記閾値を設定する不読判定閾値設定方法。
［Ｃ２］
前記特徴量分布を出力することは、前記特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力することである［Ｃ１］の不読判定閾値設定方法。
［Ｃ３］
前記任意特徴量の選択は、前記ヒストグラムのビンを選択することである［Ｃ２］の不読判定閾値設定方法。
［Ｃ４］
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する文字画像を表示するための情報を出力することである［Ｃ３］の不読判定閾値設定方法。
［Ｃ５］
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を表示するための情報を出力することである［Ｃ３］の不読判定閾値設定方法。
［Ｃ６］
前記任意特徴量を含む文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を一覧表示するための情報を出力することである［Ｃ３］の不読判定閾値設定方法。
［Ｃ７］
前記閾値の入力は、前記特徴量分布に対する文字認識の上限閾値及び下限閾値を入力することである［Ｃ１］乃至［Ｃ６］の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
［Ｃ８］
前記所定文字カテゴリの文字画像の特徴量及び前記閾値に基づき、前記所定文字カテゴリの文字画像を認識する［Ｃ１］乃至［Ｃ７］の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
［Ｃ９］
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、また、前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して前記任意特徴量を含む文字画像を出力する出力部と、
前記特徴量分布における前記任意特徴量の選択、及び前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値の入力を受付ける入力部と、
前記閾値を設定する設定部と、
を備える不読判定閾値設定装置。
【手続補正書】
【提出日】平成31年1月4日(2019.1.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、
前記特徴量分布におけるユーザからの入力部を介した任意特徴量の選択に対応して、前記任意特徴量に対応した文字画像を出力し、
前記特徴量分布に対する文字の不読判定用の閾値のユーザからの前記入力部を介した入力に対応して、前記閾値を設定する不読判定閾値設定方法。
【請求項２】
前記特徴量分布を出力することは、前記特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力することである請求項１の不読判定閾値設定方法。
【請求項３】
前記任意特徴量の選択は、前記ヒストグラムのビンを選択することである請求項２の不読判定閾値設定方法。
【請求項４】
前記任意特徴量に対応した文字画像を出力することは、選択されるビンに属する文字画像を表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項５】
前記任意特徴量に対応した文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項６】
前記任意特徴量に対応した文字画像を出力することは、選択されるビンに属する複数の文字画像を一覧表示するための情報を出力することである請求項３の不読判定閾値設定方法。
【請求項７】
前記閾値の入力は、前記特徴量分布に対する文字認識の上限閾値及び下限閾値を入力することである請求項１乃至６の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
【請求項８】
前記所定文字カテゴリの文字画像の特徴量及び前記閾値に基づき、前記所定文字カテゴリの文字画像を認識する請求項１乃至７の何れか１つの不読判定閾値設定方法。
【請求項９】
前記特徴量分布を出力することは、前記特徴量分布に対応するヒストグラムを表示するための情報を出力することであり、
前記任意特徴量の選択は、前記ヒストグラムのビンを選択することであり、
前記任意特徴量に対応した文字画像を出力することは、選択されるビンに属する文字画像を表示するための情報を出力することであり、
前記閾値の入力は、前記特徴量分布に対する文字認識の上限閾値及び下限閾値を入力することであり、
前記ヒストグラム、前記ヒストグラムから選択されるビンに属する文字画像、前記上限閾値、及び前記下限閾値を表示画面に表示するための情報を出力する請求項１の不読判定閾値設定方法。
【請求項１０】
所定文字カテゴリの文字画像の特徴量分布を出力し、また、前記特徴量分布における任意特徴量の選択に対応して前記任意特徴量に対応した文字画像を出力する出力部と、
前記特徴量分布におけるユーザから前記任意特徴量の選択、及び前記特徴量分布に対するユーザから文字の不読判定用の閾値の入力を受付ける入力部と、
前記閾値を設定する設定部と、
を備える不読判定閾値設定装置。