(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力装置、演算装置、記憶装置、および出力装置を備える文字検索システムにおいて、前記記憶装置に格納された、文字画像と、当該文字画像に対応する複数の文字部品の画像と、前記複数の文字部品毎に前記文字画像中の配置、大きさ、縦横比の少なくとも一つの付属情報を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を用いた文字検索方法であって、
前記入力装置で、検索対象となる検索対象文字画像の入力を受付ける第１のステップ、
前記演算装置で、前記検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成する第２のステップ、
前記演算装置で、前記複数の検索対象文字部品の画像の其々を、前記認識辞書の文字部品の画像と照合する第３のステップ、
前記出力装置で、前記照合の結果前記認識辞書から抽出された文字画像データを出力する第４のステップを有し、
前記第３のステップは、
前記複数の検索対象文字部品の画像の其々を、前記認識辞書の文字部品の画像とパターンマッチングし、マッチングした文字部品の画像と関連付けられる前記文字画像を抽出し、
かつ、前記複数の検索対象文字部品毎に前記付属情報の条件を満たすかどうか判定し、
前記第４のステップは、
前記照合の結果前記認識辞書から抽出された文字画像データを、前記照合が行われた文字部品が判別可能な形態で表示するため、文字部品毎に、色、フォント、線の太さ、強調表示の少なくとも一つを変えて表示するための情報を出力し、かつ、前記判定結果に応じた表示を行うための情報を出力し、
前記文字部品毎に、画像がパターンマッチングし付属情報の条件を満たす文字部品と、画像がパターンマッチングし付属情報の条件を満たさない文字部品とを区別可能に表示する文字検索方法。
【請求項２】
前記認識辞書は、
第１の文字部品と第２の文字部品を関連付けた文字部品親子関係情報を有し、
前記第３のステップは、
前記パターンマッチングの結果、前記検索対象文字部品の画像が前記第１の文字部品の画像とマッチングした場合には、
前記第２の文字部品と関連付けられる前記文字画像をさらに抽出する、請求項１記載の文字検索方法。
【請求項３】
前記第４のステップは、
前記文字部品毎に、画像がパターンマッチングし付属情報の条件を満たす文字部品と、画像がパターンマッチングし付属情報の条件を満たさない文字部品とを、色、フォント、線の太さ、強調表示の少なくとも一つを変えて表示するための情報を出力する、請求項１記載の文字検索方法。
【請求項４】
前記認識辞書を作成する際に、前記文字画像に対応する複数の文字部品を生成するアルゴリズムと、前記検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品を生成するアルゴリズムに、共通のアルゴリズムを用いる、請求項１記載の文字検索方法。
【請求項５】
入力装置、演算装置、記憶装置、および出力装置を備える文字検索システムであって、
前記記憶装置は、
文字画像と、当該文字画像に対応する一または複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を記憶し、
前記入力装置は、
検索対象となる検索対象文字画像の入力を受付ける機能を有し、
前記演算装置は、
前記検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成する機能と、
前記複数の検索対象文字部品の画像の其々を、前記認識辞書の文字部品の画像と照合する機能と、
前記照合の結果前記認識辞書から抽出された文字画像を、前記照合が行われた文字部品が判別可能な形態で表示装置に表示させるための情報を前記出力装置から出力する機能を有し、
前記認識辞書は、
文字画像と、当該文字画像に対応する複数の文字部品の画像と、前記複数の文字部品毎に前記文字画像中の配置、大きさ、縦横比の少なくとも一つの付属情報を関連付けたデータセットを備え、
前記演算装置は、
前記複数の検索対象文字部品の画像の其々を、前記認識辞書の文字部品の画像と照合し、かつ、前記複数の検索対象文字部品毎に前記付属情報の条件と照合する機能を有し、
前記画像の照合結果と前記条件の照合結果の組合せに基づいて、前記文字部品毎に、表示方法を変えて前記表示装置に表示させるための情報を前記出力装置から出力する機能を有する、文字検索システム。
【請求項６】
前記演算装置は、
前記文字部品毎に、画像がパターンマッチングし付属情報の条件を満たす文字部品と、
画像がパターンマッチングし付属情報の条件を満たさない文字部品とを、色、フォント、線の太さ、強調表示の少なくとも一つを変えて表示するための情報を前記出力装置から出力する、請求項５記載の文字検索システム。
【請求項７】
入力装置、演算装置、記憶装置、および出力装置を備える文字検索システムにおいて、前記記憶装置に格納された、文字画像と、当該文字画像に対応する複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を用いた文字検索方法であって、
前記入力装置で、検索対象となる検索対象文字画像の入力を受付ける第１のステップ、
前記演算装置で、前記検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成する第２のステップ、
前記演算装置で、前記複数の検索対象文字部品の画像の其々を、前記認識辞書の文字部品の画像と照合する第３のステップ、
前記出力装置で、前記照合の結果前記認識辞書から抽出された文字画像データを出力する第４のステップを有し、
入力された検索対象文字画像に基づいて文字を検索する文字検索方法であって、
前記第３のステップは、
前記複数の検索対象文字部品の画像と前記認識辞書の文字部品の画像との一致率を算出し、
前記第４のステップは、
前記算出した一致率を反映した形態で前記認識辞書の文字部品を表示するように、前記文字画像データを出力する、
文字検索方法。
【請求項８】
前記算出した一致率を反映した形態で前記認識辞書の文字部品を表示する際に、
前記一致率が低いほど標準的な文字画像から変化が大きくなるように、前記文字画像の部分または文字部品を変化させることを特徴とする請求項７記載の文字検索方法。
【請求項９】
入力装置、演算装置、および出力装置を備え、ユーザ端末から送信される検索対象文字画像を処理する文字検索システムであって、
記憶装置に格納された、文字画像と、当該文字画像に対応する一または複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を利用可能であって、
前記入力装置が、検索対象となる検索対象文字画像の入力を受付け、
前記演算装置で、前記検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成し、
前記演算装置で、前記複数の検索対象文字部品の画像の其々を、前記認識辞書の文字部品の画像と照合し、
前記出力装置で、前記照合の結果前記認識辞書から抽出された、前記文字画像のデータ、前記文字部品の画像データ、前記文字画像を特定するデータ、および前記文字部品の画像データを特定するデータの少なくとも一つを出力し、
前記出力装置で、前記照合の結果前記認識辞書から抽出された文字画像データを出力するとともに、当該文字画像における前記文字部品と前記検索対象文字部品の一致率を示す情報を出力する、
文字検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字を文字部品に分解（以下、「文字分解」あるいは単に「分解」という）して作成したデータベースを用い、文字検索を行う文字検索方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野は、文字検索方法およびシステムに関する。通常、情報処理装置等に漢字等を入力する際には、漢字の読み方を入力し、読み方から提示された変換候補をユーザが選択することで、入力対象の文字を入力することが一般に行われている。しかし、読み方が分からない場合などには、ユーザにマウス等を使って手書き文字を描いてもらい、その文字を文字認識装置で認識することにより、文字候補を出力し、ユーザが文字候補の中から最終的な入力文字を選択することで、文字を入力することが一般に行われている。
【０００３】
その他の文字検索方法としては、特許文献１には、漢字を部首など予め用意された要素に基づいて検索する方法が記載されている。また、特許文献２には、手書き入力された漢字構成部分の入力イメージを作成し、作成された入力イメージとあらかじめ記憶した漢字構成部分のイメージとを比較し、その比較結果に基づいて、漢字構成部分を候補として抽出して表示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２２３４３９号公報
【特許文献２】特開２００５−１６５５３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
文字のデータベースから所望の文字を検索する方法については、現在様々な例がある。
【０００６】
例えば、特許文献１に記載のように、部首など予め用意された要素に基づいた文字を検索しようとした場合、ユーザが当該部首の知識をもっていなければならない。しかし、部首の種類は多く、漢字に精通していないユーザの場合、必要な部首を指定することが難しい。
【０００７】
他の方法としては、漢字の画数を指定することによって、データベースから所望の文字を検索する方法がある。しかし、ユーザが漢字の画数を正確に覚えていないと、この方法でも所望の文字を正確に検索することができない。
【０００８】
手書きの文字の画像データと、データベースの文字画像データを画像マッチングして、文字を検索する方法も考えられる。しかし、手書き文字画像全体とデータベース文字画像全体を比較する画像マッチング手法には種々あるが、ユーザはシステムがどのように判断して結果を検索したかを知ることができないので、時として予想外の結果が抽出されることがある。
【０００９】
特許文献２の方法は、手書き入力された漢字構成部分の入力イメージとあらかじめ記憶した漢字構成部分のイメージとを比較するので、どの部分を比較しているかが分かる。しかし、文字を一度に入力することができず、また、どの部分で区切るかをユーザが考えなければならないという不便さがある。
【００１０】
本発明は、文字検索技術において、操作者の負担をより低減して、検索を容易にすることを目的とする。上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一つの側面は、文字画像と、文字画像に対応する一または複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を用いた文字検索方法である。この方法では、検索対象となる検索対象文字画像の入力を受付ける第１のステップ、検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成する第２のステップ、複数の検索対象文字部品の画像の其々を、認識辞書の文字部品の画像と照合する第３のステップ、照合の結果前記認識辞書から抽出された文字画像データを出力する第４のステップを有する。
【００１２】
以上の構成は、ソフトウエアによりコンピュータの処理装置を制御して動作させることができる。コンピュータは単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。あるいは、ソフトウエアで構成した機能と同等の機能は、FPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウエアでも実現できる。そのような態様も本願発明の範囲に含まれる。第１〜第４の各ステップは、ネットワークで接続された別々の情報処理装置（サーバ）で実行されてもよい。例えば、第４のステップで出力された文字画像データは、第１〜第３のステップを実行したシステムに付随する表示装置で表示してもよい。あるいは、第１〜第３のステップを実行したシステムと、ネットワークを介して接続された遠隔のユーザ端末に転送され、ユーザ端末画面に表示してもよい。
【００１３】
本発明の望ましい態様では、第４のステップにおいて、照合が行われた文字部品が判別可能な形態で表示できるようにする。すなわち、検索結果である文字画像が表示される際に、その文字画像はそれを構成する文字部品のそれぞれが判別可能な形態、例えば部品毎に色を変えて表示できるように、表示装置に必要な情報を送る。
【００１４】
本発明の望ましい態様では、第３のステップは、複数の検索対象文字部品の画像の其々を、認識辞書の文字部品の画像とパターンマッチングし、マッチングした文字部品の画像と関連付けられる文字画像を抽出する。
【００１５】
本発明の具体的な態様では、認識辞書は、第１の文字部品と第２の文字部品を関連付けた文字部品親子関係情報を有し、前記第３のステップは、パターンマッチングの結果、検索対象文字部品の画像が第１の文字部品の画像とマッチングした場合には、第２の文字部品と関連付けられる文字画像をさらに抽出する。
【００１６】
本発明の他の側面は、入力装置、演算装置、記憶装置、および出力装置を備える文字検索システムであって、記憶装置は、文字画像と、当該文字画像に対応する一または複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を記憶し、入力装置は、検索対象となる検索対象文字画像の入力を受付ける機能を有し、演算装置は、検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成する機能と、複数の検索対象文字部品の画像の其々を、認識辞書の文字部品の画像と照合する機能と、照合の結果認識辞書から抽出された文字画像を、照合が行われた文字部品が判別可能な形態で表示装置に表示させるための情報を出力装置から出力する機能を有する。
【００１７】
本発明の他の側面は、入力された検索対象文字画像に基づいて文字を検索する文字検索方法であって、取得部が、検索キーとなる検索対象文字画像を取得する取得ステップと、文字検索部が、検索対象文字画像に基づいて、データベース内の文字と照合して検索するとともに、文字内の部分の一致率を算出する検索ステップと、出力部が、算出した一致率を付した検索にかかる文字画像を出力する出力ステップと、を含む文字検索方法である。
【００１８】
本発明のさらに他の側面は、入力装置、演算装置、および出力装置を備え、ユーザ端末から送信される検索対象文字画像を処理する文字検索システムである。このシステムは、例えばネットワークで接続された記憶装置に格納された、文字画像と、当該文字画像に対応する一または複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を利用可能である。このシステムでは、入力装置が、検索対象となる検索対象文字画像の入力を、ユーザ端末から受付ける。演算装置で、検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成し、演算装置で、複数の検索対象文字部品の画像の其々を、認識辞書の文字部品の画像と照合する。照合の結果、検索対象文字部品と整合する認識辞書の文字部品を特定する文字部品ＩＤが得られる。また、当該文字部品を含む文字のＩＤも得られる。また、これらから文字、文字部品の画像データも得られる。出力装置では、照合の結果認識辞書から抽出された、文字画像データ、文字部品の画像データ、文字画像を特定するＩＤ、および文字部品の画像データを特定するＩＤの少なくとも一つを出力する。出力を受信したユーザ端末は、受信データした画像データに基づいて、文字画像を表示することができる。また、ＩＤのみを受信した場合には、文字データベースを検索することで、所望の文字画像を表示することができる。
【００１９】
また、本発明の他の具体的な実施形態によれば、複数の文字画像を格納する文字画像データベースを有する文字分析システムであって、文字画像を細分化した細分化画像を生成する文字画像細分化部と、細分化画像の文字画素の字形を分類し、細分化画像からなる文字要素を生成する分類部と、文字要素が文字画像のなかで出現する頻度である共起度に基づいて文字要素を合成して文字部品を生成し、文字画像を文字部品と関連づけて文字画像データベースに格納する文字部品生成部と、を有することを特徴とする文字分析システムが提供される。
【発明の効果】
【００２０】
所望の文字を検索し、検索された文字候補の中から、操作者が所望の文字を選択することを容易にする。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】文字分解情報を用いた文字入力装置の処理例のフロー図。
【図２】本実施例の文字入力装置の一例を示す構成ブロック図。
【図３】文字分解処理の一例を示す説明フロー図。
【図４】異体字の例を説明する概念図。
【図５】文字要素画像のクラスタリングの一例を説明する概念図。
【図６（Ａ）】文字画像ＤＢのデータ例を示す表図。
【図６（Ｂ）】文字要素ＩＤと対応する文字要素画像の例を示す表図。
【図６（Ｃ）】文字ＩＤと文字要素ＩＤの例を示す表図。
【図６（Ｄ）】合成文字ＩＤと合成文字画像と文字要素ＩＤと共起数の例を示す表図。
【図６（Ｅ）】文字ＩＤと文字要素、合成文字ＩＤの対応テーブルの例を示す表図。
【図７】文字分解情報のテーブルの例を説明する表図。
【図８】文字領域と位置情報の例を説明する表図。
【図９】文字領域と位置情報の例を説明する概念図。
【図１０】強制切断の処理の例を説明する概念図。
【図１１】強制切断の処理の例を説明する概念図。
【図１２】統計的識別方法の例を説明するフロー図。
【図１３】文字画像のベクトルによるクラスタリングの例を説明する概念図。
【図１４】検索時のユーザーインターフェイスの例を説明する平面図。
【図１５】検索時の処理の流れを示すフロー図。
【図１６】検索時の検索対象文字画像の文字要素画像への分解を説明する概念図。
【図１７】「草」という漢字の手書き入力データの例を示す構成図。
【図１８】文字部品親子関係表の例を示す表図。
【図１９】文字部品親子関係表を用いた検索の例を示す概念図。
【図２０】検索結果の表示方法の一例を示す平面図。
【図２１】文字部品の位置や大きさの情報を含む認識辞書の例を示す表図。
【図２２】検索結果の表示方法の一例を示す平面図。
【図２３】検索結果の表示方法の一例を示す平面図。
【図２４】検索結果の表示方法のルールを示す表図。
【図２５】ネットワーク上で実現した検索システムのブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００２３】
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
【００２４】
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００２５】
本発明の文字入力装置の実施例について、図表を参照しながら説明する。本実施例では、異体字をその構成要素に分解し、分解した要素を用いて文字入力を効率化する。
【００２６】
＜１．文字画像データベースと文字分解情報の作成＞
図２は、本実施例の文字入力装置の一例を示す構成図である。
【００２７】
本実施例の文字分析システム２０１は、ユーザの文字入力を支援する装置であり、入力装置２０２、表示装置２０３、イメージ取得装置２０４、通信装置２０５、演算装置（ＣＰＵ）２０６、外部記憶装置２０７を備える。外部記憶装置２０７は、文字画像ＤＢ２１３、文字分解情報２１４を含む。
【００２８】
入力装置２０２は、コマンド等を入力するためのキーボードやマウス等である。入力装置２０２は、演算装置（ＣＰＵ）２０６で実行されるプログラムの制御や、その他、接続機器の制御のために実行されるコマンド等を入力するための装置である。
【００２９】
表示装置２０３は、処理内容を適宜表示するディスプレイ等の装置である。イメージ取得装置２０４は、スキャナなどのイメージ取得用の装置である。取得したイメージは、外部記憶装置等に記憶してもよい。
【００３０】
通信装置２０５は、ＰＣやサーバ等の外部機器からのデータのやりとりを行うために用いる。通信装置２０５は、外部機器からのユーザによる実行コマンドの取得や、画像やテキストなどの情報の外部機器からの取得等の目的に用いられる。また、通信装置２０５は、処理内容を外部機器に送信する等の目的にも用いられる。
【００３１】
演算装置（ＣＰＵ）２０６は、文字分解などの各種処理を実行する演算装置である。外部記憶装置２０７は、ＨＤＤ，メモリ等の外部記憶装置である。外部記憶装置２０７には、文字の画像や文字を構成要素に分解した情報などの各種データが保存されている。また、外部記憶装置には、演算装置（ＣＰＵ）２０６によって実行される処理の途中で生成されるデータ等を一時的に記憶しておくためにも用いられる。
【００３２】
入力装置２０２、表示装置２０３、イメージ取得装置２０４、通信装置２０５はなくてもよい。入力装置２０２が無い場合には、処理の開始は、通信装置２０５を用いて外部機器から指示するか、または、時刻指定等により自動的に行う。表示装置２０３が無い場合には、処理結果は通信装置２０５を用いて外部機器に送信するか、外部記憶装置２０７に記憶しておく。次に、本実施例における文字分析システム２０１によって実施される処理の説明に移る。
【００３３】
図３は文字分解処理の一例を示す。文字分解処理では、文字画像ＤＢ２１３を用いて文字分解情報２１４を作成する。文字分解情報２１４は、文字入力の際に用いられるが、文字入力の処理は、文字分解処理の後に説明する。
【００３４】
図４で字の種類の一つである異体字について説明する。図４に異体字の例を画像で示した。異体字とは、一般に、同等の意味を有するが互いに異なる形の字体をいう。４０１のように、複雑な字形で一部のみが異なるものや、４０２のように僅かに字形が異なるものなどがある。文字画像ＤＢ２１３は、このような異体字の文字画像が文字を識別するＩＤと文字コードなどの付加情報とともに保存されたものである。なお、文字画像ＤＢ２１３には、異体字以外にも、常用漢字などどのような文字種の画像が入っていてもよい。
【００３５】
なお、文字符号の国際規格であるISO/IEC 10646では、文字符号としては同一視される漢字の、細かな字形の差異を特別に使い分けるための仕組みである、IVS(Ideographic Variation Sequence/Selector)が規定されている。具体的には、データベースのそれぞれの文字コードの後に、それぞれの字形を特定するための枝番号を表現するための符号を付けることによって字形を区別する。この枝番号は、”Variation Selector（字形選択子）”と呼ばれる。電子文書中にこの符号列を記述することで、細かな字形の差異を区別して指定できる。以下、本実施例では、特に限定する意図ではないが、異体字の具体例として、上記IVSで規定された文字データを用いることも想定して説明する。
【００３６】
図６（Ａ）のテーブル６０１に文字画像ＤＢのデータ例を示した。文字を識別するＩＤと文字画像情報が含まれている。さらに、文字に対応するＵＴＦ、ＥＵＣ、ＳＪＩＳなどの文字コード等、付加情報があれば、それらの情報を含んでいてもよい。
【００３７】
図３に戻り、文字細分化３０１では、文字画像ＤＢ２１３に含まれる文字画像を細かい要素に細分化する。なお、以下の例では文字画像は予め２値化処理をしているものとする。その結果、黒画素と白画素の何れかになる。以降、細分化の例を説明する。ここで説明する例では、まず文字画像を連結成分ごとに分解し、接触部などは、さらに強制切断をすることで、文字を細かい要素に細分化する。連結成分ごとの分解のみの場合や、強制切断のみの場合もある。まず、連結成分ごとに分解する。図４の４０４は、同じく４０３の５つの文字をその連結成分（黒画素が繋がっている成分）ごとに分解した例である。連結成分でわけることにより、多くの文字要素を生成する事ができ、多くの文字種に対応できるようになる。
【００３８】
ただし、連結成分だけでは分離できない字形もあるため、強制切断などの方法を用いて、要素を細かく細分化してもよい。この処理では、細分化した文字を元の文字コードの情報とともに、出力する。なお、強制切断などによって、複数通りの細分化の仕方が生じた場合には、そのうちの一通りの細分化を選んでもよいし、それら複通りの細分化でできた文字要素を生成し、保存しておいてもよい。このとき、テーブル６０３のテーブルの文字要素ＩＤには、複数の細分化でできた文字要素もまとめて保持しておく。
【００３９】
図１０により、文字の強制切断の方法例を説明する。図１０の１００１では、矢印１００７で示した箇所で、接触がある。このような場合には、連結成分ごとの分解では不十分であるため、強制切断によって、切り離す。この方法の一例について１００１の左側の文字の例を用いて説明する。テーブル１００２は、テーブル１００１の左側の文字の接触部を拡大したものである。文字線１００３と文字線１００４が接触している。このとき、１００５と１００６に示す矢印のように文字線１００５の輪郭を辿り、それを文字線１００５に沿って少し延長した場合に、１００５と１００６は交わる。このような場合に、文字線１００３と文字線１００４を切り離すことにより切断する。
【００４０】
図１１によって、文字の強制切断を画像１１０１の模式図を用いて説明する。画像１１０１のひとつのマスはひとつの画素を表わす。画像１１０１の輪郭を辿ると、１、２、３、…のようになる。ここで、輪郭は黒画素に接触している白画素のことであり、輪郭を辿るとは、隣接する輪郭を黒画素を右方向、または左方向に見て辿ることを意味するものとする。また、白画素と黒画素の境界線を辿るとしてもよい。ここで、輪郭位置４の部分で輪郭の角度が変化する（例えば、輪郭位置３から輪郭位置４に向かう方向と、輪郭位置４から輪郭位置５へ向かう方向が異なるがこの角度変化が予め定めた閾値以上である場合）が、このような部分を切断候補箇所として、この箇所から輪郭位置１，２，３，４に沿った方向に延長した直線を考える。すなわち、輪郭位置４の右下の画素、さらに右下の画素、のように延長する。
【００４１】
逆に、輪郭位置８，輪郭位置９の方向からも輪郭位置９の左上の画素、さらに左上の画素、のように延長する。このように延長した２つの直線が交わるが、予め閾値を定めておき、延長数が閾値以下である場合には、この直線に沿って文字を切り離す。画像１１０１の例の場合には、画像１１０１に示すように画素１０と画素１１が延長された画素の数であり、この部分の画素が白画素になり文字が切り離される。なお、後に文字要素を合成して文字部品を生成するため、この処理では、過剰に文字を切り離してもよい。また、強制切断処理が無い場合には、画像１００１のような例では分解ができないが、このようなケースは比較的少数であるため、一定の部品分解の効果は得られるため、この処理はなくてもよい。このようにして、強制切断を行うことにより連結成分ごとに分ける場合よりもさらに細分化した文字要素を生成し、より多くの文字種に対応することが可能となる。
【００４２】
図３のクラスタリング３０２では、文字細分化３０１で生成した文字要素の画像を、その位置や字形が類似しているものはクラスタリングしてまとめる。
【００４３】
図５に、図４の４０４の１５個の文字要素画像をクラスタリングした例を示した。各行にまとめられた文字要素を並べている。この例では、位置や字形が類似した画像をまとめて、９種の画像にクラスタリングしている。ここで、クラスタリングされた文字要素画像同士を同一視し、それらを識別するＩＤをつける。
【００４４】
図６（Ｂ）に記載のテーブル６０２にその例を示した。ＩＤと、それに対応する文字要素画像が示されている。類似判定については以下に述べる。
【００４５】
クラスタリングでは、パターンマッチングの方法や統計的なクラスタリング方法などを用いることができる。統計的なクラスタリング方法を用いる場合には、各画像から特徴抽出を行い、ベクトルに変換する。これには勾配特徴、画素特徴などを用いることができる。ベクトルのクラスタリングには、ｋ−ｍｅａｎｓや凝集法、ＥＭ−Ａｌｇｏｒｉｔｈｍなどを用いることができる。このときベクトル同士の距離について、ユークリッド距離を用いると、黒画素数が少ないもの同士は類似性が低くとも距離が小さく、黒画素が多いものは類似性が高くとも距離が大きいと判定されてしまう傾向がある。
【００４６】
図１３は、文字画像のベクトルによるクラスタリングの例を説明する図である。例えば、図１３の文字要素１３０３と文字要素１３０４のユークリッド距離は、文字要素１３０５と文字要素１３０６のユークリッド距離よりも小さい。これは、黒画素が多い字形のほうが、一致しない画素の数が大きくなり、その分が距離として計算されてしまうためである。そのため、２つの画像の画素数でユークリッド距離を正規化してもよい。例えば、ｆ（Ａ，Ｂ）を２つの画像Ａ，Ｂの黒画素数に対して単調非増加な関数として、ユークリッド距離にｆ（Ａ，Ｂ）を掛けた値を距離としてもよい。例えば、ｆ（Ａ，Ｂ）としては、１÷（画像Ａと画像Ｂの黒画素数の合計）や１÷√（画像Ａと画像Ｂの黒画素数の合計）としてもよい。平方根をとったのは、黒画素数は面積に相当するため、黒画素領域のスケールを計算するためである。
【００４７】
ここで、文字要素を元の文字画像と結び付けるテーブルを作成しておくとよい。テーブルの例をテーブル６０３に示した。元の文字のＩＤ（第一列目）に対して、それを構成する文字要素のＩＤが第二列目に記されている。例えば、テーブル６０３より、要素ＩＤがＥ００１の文字要素は、テーブル６０１の文字ＩＤがＣ０１の文字に含まれていることが分かる。
【００４８】
ここまでの処理では、文字をなるべく細分化し、類似した位置や字形のものをまとめることにより、文字要素画像を生成する。しかし、この段階でできた要素画像は細かすぎる場合がある。例えば、「波」のような文字のさんずいの３つの点は３つの異なる文字要素画像に分解されるが、これらは文字の部品としては、ひとつのまとまりとして、扱いたい。つまり「波」の分解ではさんずいと皮の部分に分解したい。このように分解することで、偏や旁のような意味のあるまとまりに分解することができ、後に説明する入力支援に役立てることができる。
【００４９】
文字部品生成３０３では、文字要素が同じ文字の中で共起（出現）する回数をカウントし、共起回数に基づいて文字要素をまとめることで、文字の部品となる画像を生成する。例えば、さんずいの３つの点は、「波」、「池」、「濯」、など様々な文字で共起、つまり同時に現れる。このように同時に現れる文字要素同士を合成することで、さんずいを文字部品として取り出すことができる。以下で、文字要素から文字部品を生成する例について説明する。
【００５０】
図３の後半を参照し、文字部品生成の処理例を説明する。ここで挙げる例では、共起回数に予め定めた閾値Ｎを設定しておき、共起回数がＮ回以上共起する文字要素を合成対象とする。
【００５１】
共起数計算３０４では、２つの文字要素のペアのうち、共起回数が最大となるようなペアを探索する。そのようなペアは複数存在する場合もある。
【００５２】
共起回数判定３０５では、共起数計算３０４で得られた共起回数の最大値が閾値Ｎより大きいかどうかを判定する。大きい場合には、文字要素追加３０６に進み、小さい場合には、文字部品生成３０７に進む。ここでは、Ｎ＝２とする。
【００５３】
合成文字生成３０６では、共起数計算３０４で得られた共起回数が最大又は予め定められた別の閾値よりも高くなるようなペアに対して、そのようなペアを合成した新たな合成文字を生成する。生成した合成文字はＩＤを付与し、合成元の文字要素ＩＤ、共起数の情報とともに保持しておく。
【００５４】
図６（Ｃ）のテーブル６０３の例では、文字Ｃ００１と文字Ｃ００４の２つの文字で、文字要素Ｅ００２と文字要素Ｅ００５、文字要素Ｅ００２と文字要素Ｅ００４、文字要素Ｅ００４と文字要素Ｅ００６、の３つのペアが共起している。図６（Ｃ）の例では、これらの２回の共起数の文字要素ペアが共起回数最大となるため、共起数計算３０４では、これら３つのペアが抽出される。そして、合成文字生成３０６では、これら３つのペアの合成文字を生成し、合成文字を識別するＩＤと合成元の文字要素ＩＤの情報を保持しておく。
【００５５】
図６（Ｄ）は合成文字ＩＤと合成文字画像と文字要素ＩＤと共起数の例を示す図である。ここまでの処理で、テーブル６０４の合成文字が生成される。
【００５６】
次に、共起数計算３０４では、共起回数が最大となるようなペアを探索する。ただし、２回目以降の共起数計算３０４の処理では、すでに探索済みのペアは対象から除く。つまり、ペアＡ，Ｂのうち、すでに合成文字生成３０６において合成文字として生成されたペアは探索対象から除く。
【００５７】
また、ペアとして、要素文字だけでなく、合成文字も対象とする。つまり、ペアＡ，Ｂの一方、または両方が合成文字のものも探索対象とする。これは、テーブル６０３の代わりにテーブル６０６の対応を共起の探索に用いることに相当する。ただし、合成文字は、Ａ，Ｂを構成する文字要素は互いに重ならないものを対象とする。つまり、Ａに対応する文字要素（Ａが合成文字の場合にはそれを構成する文字要素）とＢに対応する文字要素（Ｂが合成文字の場合にはそれを構成する文字要素）の間に重複がないようなペアを対象とする。例えば、合成文字Ｉ００１と文字要素Ｅ００２、合成文字Ｉ００１と合成文字Ｉ００２、などは共通する文字要素としてＥ００２を含むため、探索対象としない。
【００５８】
図６（Ｃ）のテーブル６０６の例では、Ｉ００１とＥ００４，  Ｉ００２とＥ００５，  Ｉ００３とＥ００２  が文字Ｃ００１と文字Ｃ００４で共起しており、共起回数が最大となる。
【００５９】
次に、共起回数判定３０５では、共起数計算３０４で探索した共起回数を閾値Ｎと比べる。テーブル６０６の例では、２回共起しているため、合成文字生成３０６に進む。
【００６０】
合成文字生成３０６では、探索したペアを合成することにより合成文字を生成する。このとき、合成文字はその要素文字に展開する。つまり、Ｉ００１とＥ００４のペアは、合成文字Ｉ００１をその要素文字Ｅ００２とＥ００５に展開し、３つの要素文字Ｅ００１とＥ００２とＥ００５から成ると考える。そして、これを合成文字として追加する。テーブル６０５のＩ００４がこの例である。今回の例の場合、残る２つのペアＩ００２とＥ００５，  Ｉ００３とＥ００２についても、３つの要素文字Ｅ００１とＥ００２とＥ００５から成るため、同じものは追加する必要がない。
【００６１】
図６（Ｅ）は文字ＩＤと文字要素、合成文字ＩＤの対応テーブルの例を示す図である。次に、この例では、共起数計算３０４に進むが、最大共起数が１となり、共起回数判定３０５でＮ＝２以下であるため、文字部品生成３０７に進む。ここまでの処理で、Ｉ００４を、それを含む文字Ｃ００１とＣ００４のエントリーに追加すると図６（Ｅ）のテーブル６０７のようになる。
【００６２】
文字部品生成３０７では、各文字を図６（Ｅ）のテーブル６０７のような文字ＩＤと文字要素、合成文字の対応テーブルを用いて、各文字をその部品に分解する。このとき、テーブル６０７の２列目の文字を構成する文字要素、合成文字の中から、文字を組み立てる組み合わせを選択する。ただし、文字を構成する文字要素と合成文字を文字要素に展開したものの集合に、文字要素の重複がないようにする。このとき、文字を組み立てる文字要素と合成文字の数の合計がなるべく小さくなるような分解方法を選択する。
【００６３】
例えば、文字Ｃ００１を分解する際、以下のような組み合わせが考えられる。  
Ｃ０００１＝Ｅ００１＋Ｅ００２＋Ｅ００４＋Ｅ００５
Ｃ０００１＝Ｅ００１＋Ｅ００４＋Ｉ００１
Ｃ０００１＝Ｅ００１＋Ｅ００５＋Ｉ００２
Ｃ０００１＝Ｅ００１＋Ｅ００２＋Ｉ００３
Ｃ０００１＝Ｅ００１＋Ｉ００４
ここで、この例の場合には、最後の分割が分割数が少ないため、文字Ｃ００１は、Ｅ００１＋Ｉ００４に分割される。上記の例のように、分割の最小数で選択する方法をとってもよいし、共起数を基準に分割を選択してもよい。例えば、分解要素の共起数の合計が大きくなるような分割をとってもよい。例えば、
Ｃ０００１＝Ｅ００１＋Ｉ００４
の場合には、Ｅ００１の共起数が２、Ｉ００４の共起数が２であるため、共起数の合計は４である。共起数と分割数の両方を考慮して分割を選択してもよい。また、分割の仕方は複数であってよい。この結果をテーブル７０１の例のようなテーブルに保存しておく。分解方法が複数ある場合には、ひとつの文字に対して複数のエントリーが存在する。他にも、ある閾値よりも小さいとして分解の判定をしても良い。
【００６４】
これにより文字をその部品（文字部品）に分解することができる。この例では、文字Ｃ００１はこざとへんと、允に分解できている。また、この例では、文字Ｃ００２の旁の元は、Ｅ００７，Ｅ００８に分解されてしまっているが、より多くの文字を対象として共起をとった場合、Ｅ００７，  Ｅ００８は複数の文字で共起しているため、これらを合わせた合成文字を要素として抽出される。
【００６５】
図７は文字分解情報のテーブルの例を説明する図である。文字分解に使われる文字部品は、図７のテーブル７０２に示すように、文字部品ＩＤと文字部品画像のテーブルとして整理しておいてもよい。文字分解処理の結果は文字分解情報２１４に格納しておく。文字分解情報２１４には、テーブル７０１、テーブル６０５、テーブル６０２、テーブル７０２など情報が保存されている。
【００６６】
このように、共起数をベースに文字を分解することで、複数の文字においてよく現れるパターンを抽出できる。そのようなパターンは、意味としてひとまとまりとして考えることができる場合が多いため、これにより、高精度な文字部品の生成と文字認識、文字の構成のされ方に合った分解の仕方が可能となり、このように文字を分解することで、文字入力の効率化などが可能となる。
【００６７】
＜２．認識辞書と文字分析システム＞
図１を用いて文字分解情報２１４を用いた文字分析システムの処理例について説明する。文字画像ＤＢ２１３、文字分解情報２１４についてはすでに述べたため、説明を省略する。文字分解１０４の処理は、図３の処理フローにより文字画像ＤＢから文字分解情報２１４を生成する処理である。
【００６８】
認識辞書生成１０５では、入力文字画像を文字分解情報２１４の文字、合成文字、および文字要素に照合するための文字認識辞書を生成する。文字認識技術では、入力文字画像の照合対象は文字であるが、今回の場合には、文字分解で生成した合成文字、文字要素も照合対象となる。入力文字画像に近い文字、合成文字、または文字要素を近い順にスコア（類似度）付きで出力するための辞書を生成しておく。生成した辞書は認識辞書２１５に保存しておく。ここでは、統計的識別方法を用いても良いし、テンプレートマッチングなどの画像のマッチング方法を用いても良い。なお、ここでは、認識辞書生成で学習する照合対象をテーブル７０２に現れる文字部品のみとしてもよい。
【００６９】
なお、図６（Ｂ）のテーブル６０２に示すように、文字要素には複数の文字画像が保存されている。ここで、代表となる文字画像をひとつだけ代表画像としてテーブルに保存しておいてもよいが、テーブル６０２に示すように、文字画像を複数準備しておくことにより、学習時に用いることができる学習サンプル数が増加し、認識精度のよい認識辞書を作成することができる。テーブル６０５には、合成文字画像のサンプルを１つしか示していないが、文字要素から生成されるすべての組み合わせ画像を保存しておいてもよい。これも、同様にして認識精度を向上させる効果がある。また、文字のクラスタリングに誤りが生じる場合、つまり字形の異なるものがひとつの文字要素としてクラスタリングされてしまった場合でも、クラスタに所属する文字要素画像を全て保持しておくことにより、認識の処理が頑健となる。
【００７０】
また、複数の文字を保持しておくことで、後に説明するフォント生成において合成に用いる画像の選択肢が広がる。例えば、フォント生成の際に合成に用いる画像の黒画素同士が重ならないような画像を選択する、文字線の長さが近い画像を選択する、などの方法が考えられる。
【００７１】
図１２を用いて、統計的識別方法の簡単な例を説明する。学習フェーズでは、学習データセットを用いて認識辞書を生成する。学習データセットには、画像とそのカテゴリを示すラベルの組が複数保存されている。本実施例の場合には、例えば、文字画像と文字種を示すラベル（テーブル６０１）、合成文字と合成文字ＩＤ（テーブル６０５）、文字要素と文字要素ＩＤ（テーブル６０２）、の組が保存されている。
【００７２】
まず、正規化１２０１では、画像を予め定めたサイズに正規化した正規化画像を生成する。これには、サイズ正規化法、モーメント正規化法、非線形正規化法などの方法を用いることができる。サイズ正規化法では、画像を予め定めたサイズに拡大、縮小することで、正規化画像を生成する。これを、学習用データセットの各画像に対して適用する。
【００７３】
次に特徴抽出１２０２では、正規化１２０１で生成した正規化画像をベクトルに変換する。これには、画素特徴、勾配特徴、などを用いることができる。
【００７４】
図１３で文字画像のベクトルによるクラスタリングの例を説明する。例えば、図１３の１３０１の文字画像から画素特徴を抽出する例を説明する。画像１３０１がサイズ５０×５０の正規化画像とする。このとき、画像１３０１を画像１３０２に示すように１０×１０の小領域に２５分割する。各小領域の黒画素数をベクトルの要素とし、２５次元のベクトルを生成する。このベクトル化処理を全ての学習用データセットの画像に対して適用する。
【００７５】
次に、認識辞書学習１２０３では、入力画像がどのラベルに属するかを判定するための認識辞書を特徴抽出１２０２で生成されたベクトルとラベルの組を用いて生成する。この認識辞書は、入力画像の各ラベルに対するスコア（類似度）を出力する。通常、最大のスコア（類似度）をもつラベルを入力画像が所属するラベルとする。これには、最近傍法、ＳＶＭ、ニューラルネットワークなどの方法を用いることができる。最近傍法の場合には、生成されたベクトルとラベルの組をそのまま保存しておく。
【００７６】
次に、認識フェーズでは、入力された画像のラベルを認識辞書１２０７に基づいて判定する。正規化１２０４、特徴抽出１２０５では、学習フェーズと同じ方法により画像を正規化、ベクトル化する。次に、生成されたベクトルがどのラベルに所属するか、認識辞書１２０７を用いて判定する。最近傍法の場合には、入力画像より生成されたベクトルと最も近いＫ個（Ｋは予め定めた正の整数）のベクトルを認識辞書より探索し、それらＫ個のベクトルのラベルのうち、もっとも数が多いラベルを入力画像のラベルとして判定する。
【００７７】
認識辞書２１５を用いることで、入力画像が、どの文字、合成文字、または文字要素に近いか、順位付きで出力することができる。
【００７８】
文字情報入力１０１では、ユーザが入力したい文字の一部を、ウィンドウなどの所定の位置にマウスやタッチパネルの操作などで描くことにより、入力する。例えば、テーブル６０１の文字Ｃ００１を入力したいとする。このとき、入力したい文字全体を入力すると、複雑な文字になるほど、文字認識による正解文字との照合が難しく、異体字のように１０万種程度の文字種となる場合には、上位に入力したい正解候補を挙げることが難しくなる。そのため、ここでは、文字の一部を入力することで、照合しやすくする。例えば、まず、こざとへんのみを描く。
【００７９】
文字絞り込み探索１０２では、こざとへんを文字部品として含む文字に入力候補を絞り込む。この方法を説明する。認識辞書２１５には、入力画像を文字の部品となる文字要素（文字部品）または合成文字と照合するための情報が保存されている。ここでは、ユーザが入力した画像との類似度が高い文字要素または合成文字を算出する。類似度が高い順に予め指定した数だけ類似度が高い順に文字要素または合成文字を算出してもよいし、予め定めた閾値以上となる類似度の文字要素または合成文字を算出してもよい。類似度は、先に統計的識別フェーズなどで説明した方法などで計算してもよい。
【００８０】
ここで、算出された文字要素または合成文字をユーザに出力し、ユーザは入力しようとした文字要素または合成文字を選択する。ここで、こざとへんの例では、こざとへんは、すでに説明した文字分解処理により、複数の文字の中で現れるため、文字要素または合成文字に含まれると想定される。認識辞書による照合により、こざとへんが候補として上位に現れるため、ユーザによりこざとへんが選択される。これにより、こざとへんを文字部品としてもつ文字に候補が絞られる。ここで、こざとへんを部品としてもつ文字をユーザに提示する。
【００８１】
次に、入力文字選択終了１０３では、入力文字の選択が終了したかどうかを次のように判定する。文字絞り込み検索１０２で、候補として提示された文字をユーザが入力文字として選択すれば、その文字が入力され終了する。提示された候補から選択できなかった場合には、文字情報入力１０１に移り、さらにユーザに文字情報の入力を促す。
【００８２】
たとえば、こざとへんの例では、こざとへんをもつ全ての文字が候補として出力されるため、候補が多すぎて選択が困難であることが想定される。そのため、文字情報入力１０１に移り、さらに文字情報を入力する。
【００８３】
文字Ｃ００１の例の場合、文字情報入力１０１では、こざとへん以外の文字部品である「允」の部分をユーザが入力する。同様にして、文字絞り込み検索１０２で、現在まで絞り込みを行った文字（こざとへんを部品としてもつ文字）の中から、さらに「允」を部品としてもつ文字が絞り込まれる。ここで、こざとへんをもち允と類似した字形の部品をもつ文字が候補として出力される。ここで、ユーザが入力したい文字が見つかれば、入力文字選択終了１０３にて、処理を終え、文字が入力される。
【００８４】
異体字にはかなり複雑な字形をもつ文字が多数含まれる。また文字種も１０万種近く存在する。このような複雑な字形では、精度の良い文字の認識が困難となる。そこで、本実施例のように、文字を部品ごとに絞り込むことによって、効率よく入力したい文字の絞り込みを行うことが出来る。
【００８５】
異体字の文字種は多いが、図４の例のように、その部品は常用漢字の部品にも現れる字形であることが多い。そのため、部品に分解すれば、部品の数は異体字の字種数よりは少なくなることが期待できるため、認識辞書２１５を用いた認識対象字種は少なくすることが出来る。また、認識対象の字形も単純化できる。
【００８６】
なお、本実施例では、ユーザによる部品部分の入力、および、絞り込みを繰り返す形となっているが、最初から、部品ごとに全て入力してもらい、それらをそれぞれ認識辞書２１５により照合し、類似度と照合結果に基づいて、候補文字を出力してもよい。
【００８７】
また、文字要素と合成文字に、その位置情報も保持しておいても良い。これによって、文字絞り込みの効率を上げることができる。
【００８８】
図８は文字領域と位置情報の例を説明する図である。図８を用いて位置情報を保持する例について説明する。図８のテーブル８０１に示すように、文字領域を複数の領域、例えば９つの領域に分ける。正方格子以外の格子に分けても良い。そして、各文字要素や合成文字、文字部品が占有する領域（例えば、黒画素が一定以上となる領域）を、テーブル６０２のような文字要素テーブルやテーブル６０４、６０５、テーブル７０２のような合成文字テーブルに保存しておく。また、これらのテーブルを画面などに出力して、文字要素と共起度を確認できるようにしてもよい。確認する事によって、文字分析の妥当性の確認や、閾値の調整などが可能となる。
【００８９】
そして、文字情報入力１０１では、ユーザは入力したい文字の部品を描くとともに、画像領域９０１のように任意で位置情報も指定する。画像領域９０１では１、４、７の領域をユーザが指定している。このとき、文字絞り込み検索１０２では、この指定領域と文字要素テーブルや合成文字テーブルに保存されている文字領域との重なりがある文字要素と合成文字、文字部品のみを検索対象とする。これによって、効率的に文字を絞り込むことが出来る。
【００９０】
さらに、文字要素や合成文字、文字部品のうちＵＴＦ−８、ＳＪＩＳ，ＥＵＣのような文字コードをもつ文字形と合致するものや、文字情報基盤に含まれる文字形と合致するもの（ＭＪコード）については、これらの文字コード情報を文字要素テーブルや合成文字テーブルに保持しておくとよい。これは、ＵＴＦ−８やＭＪコードをもつ文字と照合するための文字認識辞書を学習しておき、これと文字要素や合成文字を照合することで、文字要素や合成文字に自動的に文字コードを付与してもよいし、コストはかかるが人手により作成しておいてもよい。
【００９１】
このようなコードを保持しておくことで、文字情報入力１０１において、手書きで文字を入力するかわりに、コードで入力することができ、文字絞り込み検索１０２が正確になる。例えば、文字情報入力１０１において、「允」を入力する場合には、これを手書きで描く代わりに、「允」を通常の常用漢字の入力のように入力することができる。また、こざとへんの入力の場合には、対応するＭＪコードを入力することができる。これにより、認識辞書２１５による照合は不要となり、正確かつ高速に、文字情報入力１０１で入力された部品を含む文字を絞り込むことができる。これにより、高速に文字を入力できる。
【００９２】
＜３．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（１）＞
図１４にユーザーインターフェィスの例を示した。まず、ユーザによる、１４０３、１４０４、１４０５、１４０７、１４０８のひとつ以上の箇所に入力したい文字、または文字部品の情報の入力を受け付ける。１４０３は部品画数、１４０４は部品のＭＪコードを入力する箇所である。また、１４０５は文字を通常のキーボード入力の方法での入力を受け付ける。例えば、常用漢字等であれば、ＳＪＩＳやＵＴＦコードをもっているため、通常のキーボード入力の受付が可能である。例えば、「允」などの文字の場合には、通常通り字形の入力を受け付ける。例えば、１４０７には手書きによる文字形の入力を受け付ける。１４０８では、文字部品の占める主な位置の指定を受け付ける。
【００９３】
図９は、文字領域と位置情報の例を説明する図である。例えば、テーブル７０２の文字部品Ｉ００４を検索したい場合には、文字入力１４０５にて「允」の入力を受付け、位置指定１４０８に、図９で示す２，３，５，６，８，９の位置の指定を受け付ける、などとする。情報の入力の受付けが終われば、検索１４０２で検索すると、図１の各処理により部品検索結果（候補）が１４０９に示される。１４１０には、その部品を含む文字候補が示される。１４０９からユーザが選択すれば、それが文字部品として選択され、１４１０からユーザが選択すれば、それが最終的にユーザが入力したい入力文字として選択される。１４０６にはこれまでに選択した文字部品を合成したテーブル６０１の文字Ｃ００１を入力したいとして、まず「允」を検索し、その選択を受け付けたとすると、１４０６のように「允」が表示される。次に、こざとへんを１４０７、１４０８の例のように入力すると、１４０９、１４１０のように候補文字が示される。ここで、１４１０より入力したい文字を選択することによって、最終的な入力文字が指定される。
【００９４】
また、異体字の種類は多く、予めあらゆる文字種を準備することは難しく、準備した文字種のいずれとも異なる未知の文字種の入力が必要となる場合がある。そのような場合には、入力したい文字のフォントが存在しない。そのような文字が現れた場合に、ユーザが入力したい文字部品と文字領域を指定することで、文字要素と合成文字を認識辞書２１５により照合し、当該文字種が準備されていない場合には、これらの部品のフォントを組み合わせて、入力したい文字のフォントを合成することができる。
【００９５】
異体字は、複雑であるが、その部品は、他の文字にも現れる字形であることが多いため、この方法により未知の文字の入力にも対応できる場合がある。
【００９６】
この例について、図１を用いて説明する。
【００９７】
まず、文字部品情報入力１０６では、文字の部品に関する情報をユーザが入力する。これは、文字情報入力１０１の場合と同様に、文字部品の手書き画像や、画数、コードなどである。
【００９８】
次に、文字部品抽出１０７では、ユーザが入力した文字部品に関する情報に基づいて、文字部品候補を抽出する。
【００９９】
次に、文字部品選択１０８では、文字部品候補の中からユーザが文字部品を選択する。選択終了判定１０９では、全ての文字部品が選択されたかどうか判定し、選択されていない文字部品がある場合には、１０６の処理に戻り、残りの文字部品を選択する処理を行う。
【０１００】
選択が終了すれば、フォント生成１１０で、文字部品画像を合成することにより、入力したい文字のフォントを生成する。合成する場合の各文字部品画像の位置の調整などはユーザが行っても良いし、各文字部品の位置情報に基づいて自動的に行っても良い。このようにして、未知の文字の入力にも対応できる。
【０１０１】
文字入力１１１では、合成されたフォントを用いて文字を入力する。
【０１０２】
なお、フォント生成による文字入力は、すでに１０１〜１０３の処理のフロー図で説明した方法により文字が見つからず、文字入力ができない場合にのみ、用いるなどとすればよい。
【０１０３】
処理１０１〜１０３では、文字の情報を入力することで文字を検索する。これに対し、上記のフォント生成では、処理１０６〜１０８までは文字部品を検索する。処理１０１〜１０３では、文字の分解情報を用いることで検索を効率化した。同様のことを、処理１０６〜１０８についても行っても良い。つまり、文字部品自体が、より小さい文字部品に分解できる。このような入れ子状の分解情報を文字の分解情報と同様にして階層的に保存しておくことにより、処理１０１〜１０３と同様の方法によって文字部品の検索を効率化することができる。この場合には文字の分解情報に加えて、文字分解に用いられる文字部品に対しても、その分解情報を保存しておく。文字部品の分解情報の生成、および保存方法については、文字の場合と同様であるため、説明は省略する。
【０１０４】
なお、本発明の方法は、中国で用いられる簡体字、繁体字などの漢字についても適用可能である。
【０１０５】
また、自治体等、異体字を扱う組織においては、異体字を識別するために独自の識別コードやフォントを用いているケースが想定される。そのような場合において、異なる組織の異体字データベース（異体字画像とその識別コードの組からなるデータベース）を収集し、本発明の方法により分解することによって、異なる識別コードの文字であっても、同一文字であれば、同一の部品で構成されていることが検出できる。異体字のような複雑な文字で、文字サンプルの数も少ない場合には、文字同士の直接のマッチングにより一致と不一致を判定することが難しい場合があるが、部品に分解することにより、文字形が一致するかどうかが判定し易くなるケースがある。このような状況において、文字形が同じ文字を検出し、共通のコードを付与することによって、異体字を扱う異なる組織間においてもデータの移行が容易となる。
【０１０６】
また、本発明の方法は、異なる組織間から収集された異体字データベースにおいて、識別コードが組織間で統一されていない場合においても、識別コードとは関係なく、同一文字における共起回数をもとに文字分解を行うことができるため、適用が可能である。
【０１０７】
また、上記の例では文字要素の文字での共起回数に基づいて、文字部品を生成したが、ユーザが検索時に描く文字の単位を画像データとして蓄積しておき、ユーザが描く画像の単位を、その頻度が一定以上の場合には、文字要素またはその合成文字とその画像を照合し、照合された文字要素またはその合成文字を文字部品として定めるようにしてもよい。
このようにすることで、ユーザが検索時に思い描き易い単位を文字部品として定めることができる。
【０１０８】
本発明によって生成された文字分解情報は人手によるメンテナンスにより、修正してもよい。例えば、テーブル７０１に示される文字とそれを構成する文字部品の情報、および、テーブル７０２に示される文字部品の情報をメンテナンス画面に表示し、人手による修正をしてもよい。このとき、修正を補助する情報として、文字部品の共起頻度の数、位置情報、標準文字コード情報（存在する場合）、その文字部品を含む文字の表示、文字の分解の様子を文字部品ごとに色分けして表示するＵＩなどをつけると良い。
【０１０９】
＜４．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（２）＞
作成方法は上記の実施例に限らないが、文字を部品に分解して作成した文字分解情報を用いて、所望の文字を検索する方法は種々考えられる。ただし、できるだけ入力者の負担が少なく、かつ、所望の文字が容易に得られる方式が望ましい。以下では、手書き入力を用いた、文字検索用ユーザーインターフェィスの例を説明する。手書き入力としては、その場で手書きをするものと、前もって手書きを行った書類をデータ化したものの両方を含む。なお、印字された文字にも適用可能であることはいうまでもない。
【０１１０】
＜３．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（１）＞では、文字部品を描画入力して検索する例等を示したが、手書き入力を行う場合には、どこで文字を分解するか考えずに、そのままの文字を記入するほうが入力者にとっては自然である。そこで、一つの文字をそのまま手書き入力できるインターフェースを検討する。この場合、入力文字とマッチングを行う辞書は、文字部品レベルに分解されているため、入力文字をシステム側で自動的に文字部品に分解してやれば、入力者は意識せずに、文字部品レベルのマッチングを行うことができる。
【０１１１】
図１５は、本実施例の処理の流れを示すフロー図である。この処理は、図２に示した構成のシステム２０１で、ソフトウェアを演算装置２０６で実行することで行うことができる。
【０１１２】
文字入力処理Ｓ１５１０では、検索の対象となる文字画像を入力する。これは、入力装置２０２から手書き入力で行うことができる。あるいは、イメージ取得装置から入力された文字画像等でもよい。あるいは、他の情報処理装置から送信された文字画像でもよい。また、特に手書き文字ではなく、印字された文字その他の画像でもよい。
【０１１３】
文字細分化処理Ｓ１５２０では、入力された文字画像を細分化あるいは文字分解して文字部品を生成する。この処理は、図３で説明した文字細分化処理３０１と同様でよい。あるいは、他の画像処理アルゴリズムを用いて分解してもよい。
【０１１４】
文字部品生成保存処理Ｓ１５３０では、文字を分解した文字部品について、記憶装置（外部記憶装置２０７でもよいし、図示しない一時メモリでもよい）に記憶する。処理内容は図３で説明した文字部品生成・保存処理３０３と同様でよい。図３の処理と異なり、クラスタリングや、文字要素をまとめる処理は必要なく、分解された文字部品をそのまま入力文字と関連付けて保存すればよい。
【０１１５】
図１６に入力文字データの保存形式例を示す。入力文字ＩＤ１６０３に対応付けられて、文字画像データ１６２０と、文字要素画像１６３０として、文字部品に分解されたデータ１６３１と１６３２が格納される。図１６には示していないが、同時に、各文字要素画像の配置、大きさ、縦横比、傾き等のデータを付加してもよい。
【０１１６】
図１５の辞書検索処理Ｓ１５４０では、文字部品１６３１と１６３２について、辞書検索を行う。辞書検索では、図１６に示した文字部品と認識辞書２１５との照合を行う。認識辞書および照合方法については、＜２．認識辞書と文字分析システム＞や、図１、図８、図１２、図１３で説明したものを使用すればよい。もっとも、認識辞書の生成方法や文字画像の細分化方法、分解方法は、上記した実施例には限らない。
【０１１７】
認識辞書の最も基本的な構成は、文字画像データと、文字部品画像データと、文字画像データと文字部品画像データの対応を示す情報からなる。具体的には、例えば図６（Ａ）のような、文字ＩＤと文字画像の組のデータと、図７の７０２に示す文字部品ＩＤと文字部品画像の組のデータと、図７の７０１に示す文字ＩＤと文字部品ＩＤの組のデータを有する。データ７０２の文字画像と、文字部品１６３１と１６３２の画像マッチングを行い、適合する文字部品ＩＤを得ることができる。画像マッチングの方法については、種々の従来技術を適用することができ、特に限定されない。
【０１１８】
図１５の文字抽出処理Ｓ１５５０では、検索された文字部品を含む文字を抽出する。検索された文字部品を含む文字は、図７の７０１に示す、文字ＩＤと文字部品ＩＤの組をデータとして持つデータテーブルを検索することにより、抽出することができる。
【０１１９】
なお、上述のように入力文字を分解して文字要素画像１６３０を生成するアルゴリズムと、認識辞書を作成する際に用いる文字分解のアルゴリズムとは、異なっていてもよいが、同じアルゴリズムを用いれば、同じ文字は同様の文字部品に分解されることが期待できるので、照合時の精度向上が期待できる。
【０１２０】
図１５の表示処理Ｓ１５６０では、抽出した文字を表示し、ユーザが確認、選択を行う。
【０１２１】
＜５．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（３）＞
＜４．ユーザーインターフェィス（２）＞において、手書き文字を文字部品に分解し、認識辞書とのマッチングを行う際、手書きによる文字の形状の変化を吸収することができれば、所望の文字を迅速に検索することができる。すなわち、手書き文字は人により形状が一致しておらず、また、同じ意味でも異体字が多い文字については、入力と辞書で１対１のマッチングを行うと所望の結果が得られない場合がある。そこで、ユーザーインターフェィス（３）では、上記の課題に対応する。
【０１２２】
図１７は、「草」という漢字の手書き入力データの例を示す。入力文字ＩＤＩｎｐｕｔ００２のくさかんむりは、横棒がつながっているが、入力文字ＩＤＩｎｐｕｔ００３の横棒は分割されている。これらは、文字要素画像データとしては異なるため、文字要素画像１７０１で認識辞書を検索した結果と、文字要素画像１７０２で認識辞書を検索した結果は異なるものになる。しかし、入力者の意図としては、くさかんむりの形状に係らず、「草」という漢字の異体字をすべて抽出し、その中から所望の文字を選択したい場合がある。
【０１２３】
図１８は、図１５の辞書検索処理Ｓ１５４０で用いる、文字部品親子関係表の例である。親文字部品ＩＤ１８０１と、子文字部品ＩＤ１８０２が関連付けられたデータである。このデータは、予め作成し外部記憶装置２０７等に記憶しておき、辞書検索処理Ｓ１５４０の際に参照する。図１８のデータでは、例えば横棒がつながっているくさかんむりのＩＤをＥ００１１とし、分かれているくさかんむりのＩＤをＥ００９８とする。そこで、２つのＩＤは関連付けられており、子文字部品ＩＤ１８０２で検索を行う場合には、同時に親文字部品ＩＤ１８０１でも検索を行うこととする。また、小文字部品ＩＤが複数ある場合には、さらに同時にすべての小文字部品ＩＤで検索を行うことにしてもよい。
【０１２４】
図１９に示すように、上記のように検索方法を構成すれば、一つの手書き文字１９０１から、形状の異なる関連する文字部品Ｅ００９８とＥ００１１を含む文字１９０２，１９０３を、もれなく抽出することができる。
【０１２５】
＜６．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（４）＞
＜４．ユーザーインターフェィス（２）＞では、システムが手書き文字を文字部品に分解し、マッチングをとる。このとき、システムが文字部品と認識した部分がどこであるかを示すことは、検索結果から所望の文字を選択する際に有効である。文字を書いた人間とシステムが異なる部分を文字部品と認識している場合、その検索結果は意図しないものが含まれる可能性があるからである。そこで、ユーザーインターフェィス（４）では、上記の課題に対応する。
【０１２６】
図２０は、図１５の検索結果表示の一例である。なお、複数の文字が表示されているが、表示例を示すためのものであるため、一つの検索で同時に抽出された文字ではなく、文字相互の関連はない。
【０１２７】
図２０に示すように、検索結果を示す場合に、どの部分が文字部品と認識されたかを示す補助表示を行う。例えば、左半分の６文字では点線で文字部品を囲んでいる。また、右半分では直線で文字部品間を区切っている。作図上の制約で図示していないが、情報処理装置の表示装置に表示する際には、１）文字部品毎に色を変更したり、２）ハッチングを変更することは、見やすく好ましい表示方法である。また、３）コントラストを変更したり、４）字体や字の太さを変更してもよい。このように文字部品毎に、色、フォント、線の太さ、強調表示を変え、文字部品を明示して文字候補を表示することにより、ユーザは意図した文字を容易に選択することができる。
【０１２８】
検索結果の文字をそのまま表示すると、操作者はシステムがどのように判断して候補を抽出しているかを知ることができず、最終的に所望の文字を検索するまでに手間がかかる場合がある。本実施例によると、文字検索技術において、操作者に有意な情報を伝え、検索を容易にすることができる。
【０１２９】
＜７．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（５）＞
ユーザーインターフェィス（１）〜（４）において、認識辞書と入力された文字の文字部品とのマッチングは、基本的に形状を基に行われる。しかし、他の情報として、文字部品の位置や大きさ等他の情報を用いると、文字選択の精度が向上する。
【０１３０】
例えば、「杢（もく）」と「杠（コウ）」は、ともに文字部品として「木」と「工」を有するが、文字部品の配置が異なっている。そこで、認識辞書の検索および結果の表示に、これらの情報を反映させる。
【０１３１】
文字部品の配置の情報は、認識辞書の一部として、例えば図８、図９に説明したようなデータを持てばよい。
【０１３２】
図２１は、文字部品の位置や大きさの情報を含む認識辞書の他の例であり、図７の認識辞書の変形例である。この例では、かっこ内に記載される文字部品ＩＤに、２つのパラメータを付加している。２番目のパラメータは文字部品の配置を示し、３番目のパラメータは文字部品の大きさを示す。たとえば、文字ＩＤC001の文字部品ＩＤは、(E001, UP, L) , (I09, LO, S)である。(E001, UP, L)は、E001の文字部品ＩＤを持つ部品が、文字の上部に配置され、大きさが大きい（例えば文字部品を含む領域の面積が文字面積の４０％以上）であることを示す。また、(I09, LO, S)は文字部品が文字の下部に配置され、大きさが小さい（例えば文字部品を含む領域の面積が文字面積の４０％以下）ことを示す。同様に、左右の配置をＬ，Ｒで示すなどすれば、文字部品に追加情報を付加することができる。もちろん、配置と大きさのパラメータはいずれか一つを用いることにしてもよい。また、必要に応じて、文字部品の縦横比、傾きその他のパラメータを付加してもよい。また、パラメータの付加ではなく、同じ形状の文字部品であっても、配置や大きさによって文字部品ＩＤ自体を変えてもよい。
【０１３３】
以上のように、認識辞書として、文字画像と、文字画像に対応する複数の文字部品の画像と、複数の文字部品毎に前記文字画像中の配置、大きさ、縦横比の少なくとも一つの付属情報を関連付けたデータセットを備えるものを利用し、複数の検索対象文字部品の画像の其々を、認識辞書の文字部品の画像とパターンマッチングし、かつ、複数の検索対処文字部品毎に付属情報の条件を満たすかどうか判定し、定結果に応じた表示を行う。
【０１３４】
図１５の処理において、上述の認識辞書を用いて文字検索を行う場合には、入力された手書き文字を文字部品に分解する、文字部品生成保存処理Ｓ１５３０において、同様に文字部品の配置や大きさの情報を取得しておく。そして、辞書検索処理Ｓ１５４０において、文字部品の形状、配置、大きさそれぞれについてマッチングを行う。
【０１３５】
図２２に、図１５の検索結果表示の一例を示す。この例では、「杢」の字を手入力して検索した場合を示す。手入力された「杢」の文字部品「木」「工」と、形状、配置（「木」が上、「工」が下）の両方が整合した文字候補「杢（もく）」が通常の表示形態で表示される。文字部品の形状が一致したが、配置が異なる（「木」が左、「工」が右）「杠（コウ）」については、通常とは異なる表示形態（ハッチング）で示されている。このように表示形態を変えて、検索結果を表示することにより、所望の文字の選択が容易になる。表示形態を変える方法としては、他に、１）文字候補の色を変える、２）大きさを変える、３）字体を変える、４）字の太さを変える、５）表示位置を変える、等の方法がある。また、形状と配置が完全一致以外の候補は表示しないという方法もある。
【０１３６】
＜８．文字検索に用いるユーザーインターフェィス（６）＞
＜７．ユーザーインターフェィス（５）＞では、候補文字毎に入力文字との相違度合いを判別することができる。ユーザーインターフェィス（６）では、さらに候補文字の文字部品毎に、入力文字の文字部品との相違度合いを判別できる方法を説明する。
【０１３７】
図３は検索結果の表示方法の一例を示している。手書き文字２３０１に対して、文字部品の形状、配置についてマッチングを行う。手書き文字２３０１は「皆」の字であるが、自体が乱れている。手書き文字は画像処理により「比」の部分に対応する文字部品である画像データと、「白」の部分に対応する文字部品である画像データに分解される。「比」の配置は上部であり、「白」の配置は下部である。
【０１３８】
そこで、例えば図２１に示す認識辞書とマッチングを行い（ただし、この例では図２１の大きさのパラメータは使わないものとする）、検索結果として２３０１〜２３０４を抽出し、表示する。ここで文字部品「比」に注目すると、表示形態として形状が一致（または類似）し配置が一致する文字部品は実線で囲み、形状が一致（または類似）するが配置が一致しないものを点線で囲んで表示する。このようにすれば、ユーザはシステムが手書き文字をどのように判断したかを知ることができ、表示された文字候補から所望の文字を選択することが容易になる。
【０１３９】
図２４は、検索結果の表示方法のルールを示す表図である。図２４（Ａ）は図２３で示した表示方法のルールであり、文字部品を所定形式の枠で囲む方法である。図２４（Ｂ）は文字部品毎に色分けする例であり、カラー画像で表示が可能な場合は、判別性に優れる方法である。
【０１４０】
例えば、図２４（Ａ）では、部品構成の一致不一致の２択、部品配置の一致不一致の２択で分類している。しかし、例えば部品構成の一致率を数値化してより細かく表示してもよい。一例としては、文字画像に一致率の情報を付加するように構成し、その情報は文字画像の表示形態とする。部品構成の一致率としては、例えば、サイズを規格化した文字部品同士を重ねあわせて、重なる面積の比率の大小で判別してもよい。文字部品の面積に対して重なる面積の比率が大きければ、一致率が高いと判断できる。例えば、一致率が高い部分は濃い色で、一致率が低い部分は薄い色で表示することで、ユーザに新たな情報を提供することができる。色の濃さで識別する以外にも、色を変える、字の太さを変える等種々の方法がある。また、一致率が低いほど標準的な文字画像から変化が大きくなるように、文字画像の部分または文字部品を変化させるようにしてもよい。
【０１４１】
なお、以上の実施例では文字部品単位で検索対象文字画像と認識辞書中の文字画像との対比を表示したが、さらに文字部品画像内で、検索対象文字画像と認識辞書中の文字画像の対比を表示するように構成してもよい。このためには、文字部品をさらに細分化し、細分化した部分で一致率を判断するように構成すればよい。例えば、図２３の検索対象文字２３０１の「皆」の「比」の部分と、検索結果２３０３や２３０４の「此」の部分の縦棒の有無を強調する等である。あるいは、逆に複数の文字部品を纏めて、より大きな部分で一致率を表示してもよい。画像マッチングの際に、差異部分を強調する技術は公知のものを使用すればよい。
【０１４２】
図２５は、本実施例の文字検索システムをクラウド上で実現した例である。文字分析システム２０１は図２で示すようなサーバ構成を有しており、図７や図２１に示した認識辞書を格納する記憶装置２０７、図１５で示した検索処理を実行する演算装置２０６を備えている。文字分析システム２０１はネットワークＮＷを介して、ユーザ端末２５０と交信可能である。なお、記憶装置２０７は、ネットワークＮＷを介して演算装置２０６等と分離されていてもよい。
【０１４３】
ユーザが文字検索を行おうとする場合には、例えば、ユーザ端末２５０から文字画像データを文字分析システム２０１に送信する。文字分析システム２０１(図２）は、入力装置２０２から文字画像データを得て、演算装置２０６により図１５の処理を行う。ただし、図１５における表示処理Ｓ１５６０は、文字分析システム２０１ではなく、ユーザ端末２５０で行われる。
【０１４４】
このためには、文字分析システム２０１からユーザ端末２５０に、図１５の処理Ｓ１５５０で抽出された文字部品を含む文字画像データを転送するとともに、文字抽出を行った際の部品構成の一致関係、部品配置の一致関係などの情報を転送する。データを受診したユーザ端末では、文字画像を表示するための専用ソフトウェアを実行させる。あるいは、通常のウェブブラウザの機能を用いて、図２０、２２、２３のような画像により候補となる文字を表示する。ユーザはユーザ端末２５０を操作して所望の文字を選ぶことができる。  他の例としては、図１５の処理Ｓ１５４０で検索された文字部品の文字部品ＩＤをユーザ端末あるいは他のサーバに転送し、ユーザ端末あるいは他のサーバで、処理Ｓ１５５０以降を行ってもよい。
【０１４５】
以上のように、文字分析システム２０１の一例は入力装置、演算装置、記憶装置、および出力装置を備える一つまたは複数のサーバで構成することができる。このシステムは、記憶装置に格納された、文字画像と、文字画像に対応する一または複数の文字部品の画像を関連付けたデータセットを、複数格納する認識辞書を用いる。入力装置が、検索対象となる検索対象文字画像の入力をユーザから受付け、演算装置で、検索対象文字画像を複数の部分に分解して、複数の検索対象文字部品の画像を生成し、複数の検索対象文字部品の画像の其々を、認識辞書の文字部品の画像と照合する。ユーザへ検索結果を回答する際には、ネットワークインタフェースである出力装置から、ネットワーク経由で照合の結果認識辞書から抽出された文字画像データを出力する。
【０１４６】
ユーザ端末２５０はこれらの情報に基づいて、検索結果を表示することができる。とくに、照合の結果認識辞書から抽出された文字画像データを、照合が行われた文字部品が判別可能な形態で表示する。あるいは、文字画像データを出力する際に、これとともに、認識辞書における文字部品と、検索対象文字部品の一致率を示す情報を付加し、ユーザ端末２５０でこれを表示すると、ユーザは候補の文字から所望の文字を選択することが容易になる。
【０１４７】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１４８】
２０１  文字分析システム
２０２  入力装置
２０３  表示装置
２０４  イメージ取得装置
２０５  通信装置
２０６  演算装置（ＣＰＵ）
２０７  外部記憶装置
２１３  文字画像ＤＢ
２１４  文字分解情報
【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（Ａ）】
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【図６（Ｂ）】
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【図６（Ｃ）】
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【図６（Ｄ）】
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【図６（Ｅ）】
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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】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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