(57)【要約】【課題】文書画像処理装置において、OCRによる誤認識を無くして、正しい検索結果を得る。【解決手段】文書画像から検索に有効な矩形情報文字列を抽出する。矩形情報文字列とテキスト文字列との対応表と頻度表を使用して、矩形情報文字列を、矩形情報文字列をテキスト文字列に変換する。テキスト文字列を形態素解析して単語分割を行い、機能語と内容語（名詞、形容詞）のタグをつけたタグ付矩形情報文字列に変換する。内容語のタグのついた単語群を検索語候補群とする。そこから文書内頻度と文書頻度の値を参考にして検索語を選択し、文書画像を検索する。このようにして、関連する文書画像をより確実に検索できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用文書画像と被処理文書画像を入力するとともにタグ付矩形情報文字列を出力する入出力装置と、前記学習用文書画像から頻度表と矩形情報文字対応表を生成する矩形情報文字列学習部と、前記頻度表と前記矩形情報文字対応表を格納して保持する表格納部と、前記被処理文書画像から矩形情報文字列を抽出する矩形情報文字列抽出部と、前記頻度表に基づいて前記矩形情報文字列を最尤文字列に変換する最尤文字列変換部と、前記最尤文字列の形態素解析を行って品詞付形態素を出力する言語処理部と、前記矩形情報文字対応表を使用して前記品詞付形態素をタグ付矩形情報文字列に変換するタグ付矩形情報文字列変換部とを具備することを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項２】
前記矩形情報文字列学習部は、前記学習用文書画像から文字を囲む矩形を抽出する矩形抽出部と、前記矩形を矩形情報文字列に変換する矩形情報変換部と、前記矩形内の文字を認識する文字認識部と、２字組と矩形情報文字と文字コードの出現頻度を計測して前記頻度表を出力する文字頻度計測部とを備えることを特徴とする請求項１記載の文書画像処理装置。
【請求項３】
前記矩形情報文字列は、１つの文字画像を囲む矩形をシンボル化した矩形情報文字を複数個含む列であることを特徴とする請求項１記載の文書画像処理装置。
【請求項４】
前記タグ付矩形情報文字列のうちの内容語のタグのついた単語群を検索語候補群として検索語を選択して文書画像を検索する手段を備えることを特徴とする請求項１記載の文書画像処理装置。
【請求項５】
前記タグ付矩形情報文字列から分類に有効な分類パラメータを生成して分類パラメータにより文書画像を分類する手段を備えることを特徴とする請求項１記載の文書画像処理装置。
【請求項６】
学習用文書画像を入力して、前記学習用文書画像から文字を囲む矩形を抽出し、前記矩形を矩形情報文字列に変換し、前記矩形内の文字を認識して、矩形情報文字列とテキスト文字列との対応関係を表す矩形情報文字対応表を生成し、２字組と矩形情報文字と文字コードの出現頻度を計測して頻度表を生成し、被処理文書画像を入力して複数の矩形情報文字からなる矩形情報文字列を抽出し、前記頻度表に基づいて矩形情報文字列を最尤文字列に変換し、最尤文字列の形態素解析を行って品詞付形態素を生成して、矩形文字情報対応表を使用して品詞付形態素をタグ付矩形情報文字列に変換して出力することを特徴とする文書画像処理方法。
【請求項７】
前記矩形情報文字列は、１つの文字画像を囲む矩形をシンボル化した矩形情報文字を複数個含む列であることを特徴とする請求項６記載の文書画像処理方法。
【請求項８】
前記タグ付矩形情報文字列のうちの内容語のタグのついた単語群を検索語候補群として検索語を選択して文書画像を検索することを特徴とする請求項６記載の文書画像処理方法。
【請求項９】
前記タグ付矩形情報文字列から分類に有効な分類パラメータを生成して分類パラメータにより文書画像を分類することを特徴とする請求項６記載の文書画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像処理装置に関し、特に、矩形情報文字列から活用語に相当する矩形情報文字列を除いて、OCRによる誤認識を無くして正しい検索結果を得る文書画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の文書画像検索法について説明する。従来は、文書画像をデータベースに登録する時には、文字認識（OCR）を行い、テキスト文書に変換してから、原文書画像と関連付けて登録している。文書画像検索は、検索文を指定して、画像からOCRにより変換されたテキスト文書の検索を行い、最終的に検索結果であるテキスト文書と関連付けられた文書画像を提示する。
【０００３】
図５に、文書画像を矩形情報文字列に変換する従来の文書画像検索装置の構成を示す。方法１では、検索条件に文書画像そのものを指定する。検索条件が文書画像の場合は、検索条件の文書画像を矩形情報文字列に変換し、検索を行う。検索対象の文書画像は、あらかじめ矩形情報文字列に変換してデータベースに登録しておく。方法２では、検索条件に自然文を指定する。自然文を言語処理し、活用語を取り除き、検索語候補群を抽出する。プリンタドライバを使用し、検索語候補をイメージに変換してから、矩形情報文字列に変換する。矩形情報文字列に変換された検索語候補群から文書内頻度(TF-Term Frequency)、文書頻度(DF-Document Frequency)の情報を利用して検索語を選択し、検索を行う。検索対象の文書画像は、あらかじめ矩形情報文字列に変換してデータベースに登録しておく。
【０００４】
図５（ｂ）に示すように、文字を囲む矩形の中で別の矩形がある場合もあるので、１文字が複数の矩形情報文字に変換される。ソフのソは２つの矩形、フは１つの矩形からなり、ともに外側の矩形の大きさは、同じになる。この時、ソはs083、s234、フはs173という矩形情報文字に変換される。以下に、これに関連する従来技術の例をいくつかあげる。
【０００５】
特許文献１に開示された「文字認識装置」は、パターン認識の分野において、文書からの文字切り出し処理と認識、言語処理を相補的に用いることによって、認識精度を高めたものである。複数の候補文字から成る文字列の中で、言語的に正しいと思われる部分の文字を、文節単位で言語的な確からしさの評価値を算出する。その結果によって、確定文字を検出して認識結果を出力する。一方、確定文字の矩形情報を検出し、矩形評価関数の最適化を行う。最適化された矩形評価関数に基づいて、まだ確定されていない部分の基本矩形の分割・統合を行うことによって、新たな基本矩形を求め、再び候補文字選出の処理を行う。最終的にすべての矩形が言語的に文字として確定されるまで、以上の処理を繰り返す。文字評価結果を言語処理で評価した後に、認識結果を決定するために、認識精度が高まる。
【０００６】
特許文献２に開示された「枠内領域矩形化装置」は、複写機などの画像形成装置において、マーカペンなどを用いて中間濃度或いは色で記された枠によって領域が指定された原稿画像に対し、その指定領域を囲む枠を矩形化するものである。画像データ内の特定情報値を有する画素を枠として、この枠で囲まれた領域を矩形化する。矩形情報が示す矩形の大きさが所定値より小さい場合、矩形情報を無効情報として削除する。
【０００７】
特許文献３に開示された「文書処理装置」は、文字行画像の行内矩形の配置状態を表す特徴を抽出し、これらを固定段階に量子化してシンボルを生成することにより、文字認識をすることなく、文字行の特徴を抽出して文字行の内容を把握するものである。識別対象の原稿画像を入力して、原稿画像から矩形を抽出する。矩形から行内矩形の切り出し処理を行う。行内矩形の配置状態を表す特徴を抽出し、これらを量子化してシンボルを生成する。シンボル系列に対して所定の処理を行い、当該シンボル系列の出現確率を言語別に算出し、集計する。集計結果から、最も高い出現確率を示した言語が、照合対象行の属する言語だと判定する。
【特許文献１】特許第3187899号公報（特開平05-174187号公報）
【特許文献２】特許第3090848号公報（特開平08-18764号公報）
【特許文献３】特開2005-242579号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、従来の文書画像をOCRによりテキスト文字列に変換する方法には、OCRに由来する次の問題がある。OCRの誤認識により、正しく文字列を変換できない。大量の文書画像を登録する場合は、人手による誤認識訂正ができない、大量の文書を登録した場合、人手による誤認識訂正はコストがかかるので、誤認したまま、テキスト文字列を放置するほかない。誤認識された文字を含む文字列は、検索語に対する完全一致ではヒットしないので、曖昧検索等の検索方式を採用する必要がある。OCR処理のオーバーヘッドがあるため、文書画像の登録に時間がかかる。
【０００９】
図９に示す従来の文書画像検索装置では、検索条件（矩形情報文字列）に一致する文字列を含む文書だけを検索するので、検索漏れが発生する。矩形情報文字列に助詞や助動詞などの活用語に相当する部分が含まれたまま検索処理する点に原因がある。
【００１０】
本発明の目的は、上記従来の問題を解決して、文書画像をOCRによりテキスト文字列に変換するのではなく、文字を囲む矩形情報文字列に変換することにより、OCRによる誤認識を無くして、正しい検索結果を得ることである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明では、文書画像処理装置を、学習用文書画像と被処理文書画像を入力するとともにタグ付矩形情報文字列を出力する入出力装置と、学習用文書画像から頻度表と矩形情報文字対応表を生成する矩形情報文字列学習部と、頻度表と矩形情報文字対応表を格納して保持する表格納部と、被処理文書画像から矩形情報文字列を抽出する矩形情報文字列抽出部と、頻度表に基づいて矩形情報文字列を最尤文字列に変換する最尤文字列変換部と、最尤文字列の形態素解析を行って品詞付形態素を出力する言語処理部と、矩形情報文字対応表を使用して品詞付形態素をタグ付矩形情報文字列に変換するタグ付矩形情報文字列変換部とを具備する構成とした。
【００１２】
矩形情報文字列学習部は、学習用文書画像から文字を囲む矩形を抽出する矩形抽出部と、矩形を矩形情報文字列に変換する矩形情報変換部と、矩形内の文字を認識する文字認識部と、２字組と矩形情報文字と文字コードの出現頻度を計測して頻度表を出力する文字頻度計測部とを備える。矩形情報文字列は、１つの文字画像を囲む矩形をシンボル化した矩形情報文字を複数個含む列である。また、タグ付矩形情報文字列のうちの内容語のタグのついた単語群を検索語候補群として検索語を選択して文書画像を検索する手段を備える。さらに、タグ付矩形情報文字列から分類に有効な分類パラメータを生成して分類パラメータにより文書画像を分類する手段を備える。
【発明の効果】
【００１３】
上記のように構成したことにより、文書画像から検索に有効な矩形情報文字列を抽出することで、OCRによる誤認識を無くして、関連する文書画像を正しく検索することが可能になる。分類に有効な矩形情報文字列を分類パラメータにすることにより、文書画像の分類が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図１〜図４を参照しながら詳細に説明する。
【実施例】
【００１５】
本発明の実施例は、矩形情報文字列とテキスト文字列との対応表と頻度表を使用して、矩形情報文字列を、機能語と内容語のタグをつけたタグ付矩形情報文字列に変換し、内容語のタグのついた単語群を検索語候補群として検索語を選択して文書画像を検索する文書画像検索装置である。
【００１６】
図１は、本発明の実施例における文書画像検索装置の機能的ブロック図である。図１において、検索系は、検索を実行する部分である。登録系は、文書画像を登録する部分である。
【００１７】
図２は、文書画像検索装置の主要部の機能的ブロック図である。学習用文書画像から文字コードと矩形情報文字列の対応関係を表す矩形情報文字対応表を生成する部分と、矩形情報文字対応表を利用して文書画像データからタグ付矩形情報文字列を生成する部分との関係を表している。図２において、入出力装置１は、学習用文書画像ａと被処理文書画像ｂを入力するとともに、タグ付矩形情報文字列ｃを出力する手段である。タグ付矩形情報文字列生成装置２は、矩形情報文字対応表の生成機能を内部にもち、タグ付矩形情報文字列を生成する装置である。
【００１８】
矩形情報文字列学習部３は、学習用文書画像から頻度表と矩形情報文字対応表を生成する手段である。矩形抽出部４は、学習用文書画像から文字を囲む矩形を抽出する手段である。矩形情報変換部５は、矩形を矩形情報文字列に変換する手段である。文字認識部６は、矩形内の文字を認識する手段である。文字頻度計測部７は、２字組（bigram）と矩形情報文字／文字コードの出現頻度を計測して頻度表を生成する手段である。矩形情報文字列抽出部８は、被処理文書画像から矩形情報文字列を抽出する手段である。最尤文字列変換部９は、頻度表に基づいて矩形情報文字列を最尤文字列に変換する手段である。言語処理部10は、最尤文字列の形態素解析を行って形態素に品詞付けして品詞付形態素を出力する手段である。タグ付矩形情報文字列変換部11は、矩形情報文字対応表を使用して品詞付形態素をタグ付矩形情報文字列に変換する手段である。表格納部12は、頻度表と矩形情報文字対応表を格納する手段である。
【００１９】
図３は、矩形情報文字列の学習手順を示すフローチャートである。図４は、タグ付矩形情報文字列の生成手順を示すフローチャートである。
【００２０】
上記のように構成された本発明の実施例における文書画像検索装置の機能と動作を説明する。最初に、文書画像検索装置の機能の概要を説明する。矩形情報文字列は、複数の矩形情報文字からなる。１つの矩形情報文字は、１つの文字画像を囲む矩形をシンボル化したものである。矩形情報文字列とテキスト文字列との対応関係を表す矩形情報文字対応表を生成し、矩形情報文字対応表を使用して、矩形情報文字列をタグ付矩形情報文字列に変換する。タグ付矩形情報文字列から検索語を選択し、文書画像を検索する。タグ付矩形情報文字列から、分類に有効な分類パラメータを生成し、その分類パラメータにより文書画像を分類する。
【００２１】
次に、図１の文書画像検索装置を参照しながら、検索条件が検索文で与えられた場合について説明する。従来の文書画像検索の方法２と異なるのは、矩形情報文字対応表を使用して、直接、検索語を矩形情報文字列に変換する点である。それ以外は、従来の文書画像検索の方法２と同じ方法により、検索文から画像文書を検索する。
【００２２】
検索条件が画像で与えられた場合について説明する。検索条件が画像データで与えられた場合は、次のようになる。まず、文書画像から矩形情報文字列を抽出する。矩形情報文字列を、矩形情報文字列と文字コードとの対応表を使用して、矩形情報文字列をテキスト文字列に変換する。１つの矩形情報文字列から複数のテキスト文字列が生成されるので、隠れマルコフモデルを利用して、統計的にもっともらしい文字列を矩形情報文字列に割り当てる。テキスト文字列に対して言語処理（形態素解析等）を施し、機能語と内容語（名詞、形容詞）のタグをつけて単語分割を行う。テキスト文字列から得られた<内容語>のタグのついた単語群を検索語候補群とし、そこから文書内頻度（TF-Term Frequency）と文書頻度（DF-Document Frequency）の値を参考にして検索語を選択する。検索語抽出以降は、検索文による検索の場合と同じである。
【００２３】
次に、文書画像分類装置について説明する。データを分類するためには、分類器が必要になる。代表的な分類器として線形分類器LD (Linear discriminant) があり、LD(ｘ)＝（ｗ・ｘ）と表現できる。分類パラメータｗ＝{w1, w2,…,wn}と文書ベクトルｘ＝{x1, x2,…,xn}により、Σ(wi・xi)の形式で表現され、被分類テキストは、文書ベクトルｘに対して、LD(ｘ)＞０の場合に、ｘはカテゴリＣに属し、LD(ｘ)≦０の場合に、ｘはカテゴリＣには属さないと判断する。ここで、wiとxi（ｉ＝１〜ｎ）は、矩形情報文字列になる。wiは、学習により決定される。カテゴリＣに属するデータＤc+とカテゴリＣに属さないデータＤc-を用意し、Ｄc+に属するデータｘに対してLD(ｘ)＞０、Ｄc-に属するデータｘに対してLD(ｘ)≦０となるように、分類パラメータｗを適当な学習アルゴリズムにより決定する。
【００２４】
以上のように分類器を構成するには、まず、文書画像から矩形情報文字列を抽出し、さらに矩形情報文字列から分類に有効な部分文字列を切り出す必要がある。矩形情報文字列と文字コードとの対応表を使用して、矩形情報文字列をテキスト文字列に変換する。その場合、文書画像検索装置と同様の方法で、もっともらしいテキスト文字列を１つ選択する。次に、文字列に対して言語処理（形態素解析、機能語の削除）を行い、分類パラメータとして有効な単語を切り出す。単語を再び矩形情報文字列に変換し、それを分類パラメータの候補として学習を行えば、分類パラメータを得ることができる。
【００２５】
次に、図２を参照しながら、文字コードと矩形情報文字列の対応関係を得る方法を説明する。矩形情報文字列学習部３は、矩形抽出部４と、矩形情報変換部５と、矩形内の文字を認識する文字認識部６と、文字のbigramと矩形情報文字／文字コードの出現頻度を計測する文字頻度計測部７で構成されている。矩形抽出部４で文書画像から文字を囲む矩形を切り出し、文字認識部６で矩形内の文字を認識するという処理を繰り返すと、各矩形情報文字コード列Ｂ1, …, Ｂnに対して、文字コードＣijを対応させることができる。
Ｂ1→Ｃ11, Ｃ12, …,
Ｂ2→Ｃ21, Ｃ22, …,
…
Ｂn→Ｃn1, Ｃn2, …,
【００２６】
また、文字頻度計測部７は、文字認識部６の認識結果である文字のbigramの出現頻度と、各矩形情報文字コードがどの文字コードに何回対応したかを計測し、矩形情報文字コードと文字コードとの対応表に記録する。以上が、図２における学習用文書画像aから矩形情報文字列学習部３への流れである。
【００２７】
十分な量の文書画像に対して学習を行ったあとで、文字のbigramの出現頻度表と矩形情報文字コードと文字コードとの対応表を、外部記憶メディアの表格納部12に格納する。これが、矩形情報文字列学習部３から表格納部12への流れである。
【００２８】
次に、矩形情報文字列をタグ付矩形情報文字列に分割する方法を説明する。被処理文書画像が入力されると、矩形情報文字列抽出部８が矩形情報文字列を生成する。これが、被処理文書画像ｂから矩形情報文字列抽出部８への流れである。
【００２９】
最尤文字列変換部９は、次のようにして矩形情報文字列を最尤文字列に変換する。例えば、矩形情報文字列が、Ｂ1, Ｂ2, Ｂ3, Ｂ4, Ｂ5, Ｂ6, Ｂ7, …のような順序で出現(Ｂ1, …, Ｂ7,…は、おのおの１文字を囲む矩形情報文字を表す)したとする。各矩形情報文字は複数の文字を表す。各矩形情報文字には、複数の文字が割り当てられる。このとき、隠れマルコフモデルを利用して、矩形情報文字列Ｂ1, Ｂ2, Ｂ3, Ｂ4, Ｂ5, Ｂ6, Ｂ7…に最適な文字の並びＣ1, Ｃ2, …, Ｃnを割り当てる。最適な文字の並びは、次の条件付確率値が最大の場合になる。
Ｐ(Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn|Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn）
【００３０】
これは、Bayesの定理により
(Ｐ(Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn)×Ｐ(Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn|Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn))
/Ｐ(Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn)・・・（１）
となる。分母のＰ(Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn)は、文字の並びとは関係ないので、分子の
(Ｐ(Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn)×Ｐ(Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn|Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn))・・・（２）
を最大にする文字の並びを求めればよい。
Ｐ(Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn)
Ｐ(Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn|Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn)
は直接計算できないので、Ｐ(Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn)をΠＰ(Ｃi|Ｃi-1)で近似し、Ｐ(Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂn|Ｃ1, Ｃ2, …, Ｃn)をΠＰ(Ｂi|Ｃi)で近似する。Ｐ(Ｃi|Ｃi-1)は、文字Ｃi-1の次に文字Ｃiが続いて現れる確率である。Ｐ(Ｂi|Ｃi)は、ＢiがＣiである確率である。
【００３１】
結局、式（２）は、
ΠＰ(Ｃi|Ｃi-1)×ΠＰ(Ｂi|Ｃi)・・・（３）
を計算すればよいので、Ｂ1, Ｂ2, …, Ｂnに割り当てる最尤文字列は、式（３）を最大にする文字の並びＣ1, Ｃ2, …, Ｃnになる。
【００３２】
外部記憶メディアの表格納部12に格納されている文字のbigram頻度表と矩形情報文字／文字コードの出現表を使用して、Ｐ(Ｃi|Ｃi-1)とＰ(Ｂi|Ｃi)を計算する。式（３）を最大にする文字の並びは、Viterbiのアルゴリズムを使用して求める。これが、矩形情報文字列抽出部８から最尤文字列変換部９への流れである。
【００３３】
言語処理部10は、最尤文字列変換部９から文字列を受け取り、形態素解析を行う。形態素解析では、文字列を形態素に分割した後で、形態素に品詞付けをする。たとえば、名詞、動詞、助動詞、記号、形容詞…というように品詞付けをする。これが、最尤文字列変換部９から言語処理部10への流れである。
【００３４】
タグ付矩形情報文字列変換部11は、品詞付形態素を、外部記憶メディアの表格納部12に格納されている矩形情報文字対応表を使用して、タグ付矩形情報文字列に変換する。例えば、形態素<名詞>Ｃ11Ｃ12..Ｃ1m</名詞>、<助詞>Ｃ21Ｃ22…Ｃ2m</助詞>を、タグ付矩形情報文字列<内用語>Ｂ11Ｂ12..Ｂ1m</内用語>、<機能語>Ｂ21Ｂ22…Ｂ2m</機能語>に変換する。文書検索・分類において有効な文字列は、日本語における助詞や助動詞のような機能語ではなく、名詞などの内用語なので、矩形情報文字列には、<機能語>と<内容語>だけのタグ付けをする。これが、言語処理部10からタグ付矩形情報文字列変換部11への流れである。
【００３５】
実際に検索語や分類パラメータの候補になるのは<内容語>なので、検索・分類システムでは、<内容語>のタグがついた矩形情報部分列を取り出して処理する。これが、タグ付矩形情報文字列変換部11からタグ付矩形情報文字列ｃへの流れである。
【００３６】
次に、図３のフローチャートを参照しながら、矩形情報文字列の学習の動作手順を説明する。ステップ１で、学習用文書画像を入力する。ステップ２で、各変数を初期化する。ステップ３で、矩形抽出部４で、文書画像から文字を囲む図形Ｒiを抽出する。ステップ４で、矩形情報変換部５で、Ｒiを矩形情報文字列Ｂiに変換する。ステップ５で、文字認識部６で、Ｒi内の文字画像を認識し、Ｃiとする。ステップ６で、bigram頻度を計算する。ステップ７で、ＢiがＣiに変換された回数を計算する。ステップ８で、Ｃiを保存する。ステップ９で、カウンタを更新する。ステップ10で、文書中のすべての矩形を処理したかどうか調べる。全て処理していれば終了し、残っていればステップ３に戻る。
【００３７】
次に、図４のフローチャートを参照しながら、タグ付矩形情報文字列の生成の動作手順を説明する。ステップ11で、被処理用文書画像を入力する。ステップ12で、カウンタｉを初期化する。ステップ13で、矩形情報文字列抽出部８で、矩形文字列を抽出する。ステップ14で、各Ｂiについて対応する文字コードＣik（ｋ＝１〜ｍj）を対応表から求める。ステップ15で、対応表とBigram頻度表を使用して、Ｐ(Ｃik|Ｃik-1)とＰ(Ｂi|Ｃik)を計算する。ステップ16で、Ｐ(Ｃi1, Ｃi2, …, Ｃin|Ｂi1, …, Ｂin)を最大にする文字の並びをViterbiのアルゴリズムを利用して求め、テキスト文字列Ｔiとする。ステップ17で、テキスト文字列Ｔiを言語処理して、品詞付の単語Ｗilに分割する。ステップ18で、対応表を使用して、単語Ｗilを矩形情報文字列Ｂ’iilに変換し、かつ、品詞を機能語と内容語に分類し、<tag>Ｂ’iil</tag>を作業バッファに保存する。ステップ19で、カウンタｉを更新する。ステップ20で、文書画像中のすべての矩形情報文字列を処理したかどうか調べる。まだであれば、ステップ３に戻る。処理していれば、ステップ21で、メモリ内のタグ付矩形情報文字列を出力する。
【００３８】
上記のように、本発明の実施例では、文書画像検索装置を、矩形情報文字列とテキスト文字列との対応表と頻度表を使用して、矩形情報文字列を、機能語と内容語のタグをつけたタグ付矩形情報文字列に変換し、内容語のタグのついた単語群を検索語候補群として検索語を選択して文書画像を検索する構成としたので、OCRによる誤認識を無くして、関連する文書画像を正しく検索できる。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明の文書画像処理装置は、正しい検索結果を得られる文書画像処理装置として最適である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施例における文書画像検索装置の構成を示す機能的ブロック図である。
【図２】本発明の実施例における文書画像検索装置での矩形情報文字対応表を生成する部分とタグ付矩形情報文字列を生成する部分との関係を表す図である。
【図３】本発明の実施例における文書画像検索装置での矩形情報文字列の学習手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例における文書画像検索装置でのタグ付矩形情報文字列の生成手順を示すフローチャートである。
【図５】従来の文書画像検索装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１・・・入出力装置、２・・・タグ付矩形情報文字列生成装置、３・・・矩形情報文字列学習部、４・・・矩形抽出部、５・・・矩形情報変換部、６・・・文字認識部、７・・・文字頻度計測部、８・・・矩形情報文字列抽出部、９・・・最尤文字列変換部、10・・・言語処理部、11・・・タグ付矩形情報文字列変換部、12・・・表格納部。
【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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