(57)【要約】【課題】静的ドキュメント形式のデータから動的ドキュメント形式のデータへの高精度の変換を実現できる文書変換方法を提供する。【解決手段】入力した静的ドキュメントデータから、各文字の文字情報を抽出し（Ｓ１１）、抽出した文字情報に基づいて複数の領域分割候補を作成する（Ｓ１２）。領域分割候補ごとに各領域内の行抽出を行ない、抽出された行を探索して文字列を作成する（Ｓ１３）。１つの領域分割候補における全文字列の遷移確率を計算し（Ｓ１４）、領域分割候補ごとの遷移確率に基づいて、最も全文字列の遷移確率が高い領域を最適な領域として領域決定する（Ｓ１５）。最適領域に対して再び各領域内の行抽出を行ない、抽出された行を探索して正解の文章を作成する（Ｓ１６）。このことで、静的ドキュメントデータが正解の文章を含む動的ドキュメントデータに変換される。【選択図】　　　　図３
2004038756.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換方法であって、
前記文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の前記位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出ステップと、
前記抽出された前記文字の位置情報に基づいて、前記ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成ステップと、
前記作成された領域分割候補ごとに、前記抽出された前記各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、前記抽出した行を探索して文字列を作成する文字列作成ステップと、
前記作成された文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算ステップと、
前記計算結果に基づいて、前記作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定ステップと、
前記決定した最適な領域の結果に基づいて、前記各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成ステップとを備える、文書変換方法。
【請求項２】
文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換方法であって、
前記文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の前記位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出ステップと、
前記抽出された前記文字の位置情報に基づいて、前記ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成ステップと、
前記作成された領域分割候補ごとに、前記抽出された前記各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、前記抽出結果となる文字の連結が、前記作成された全ての領域分割候補において１つでも異なる文字を中心として、前記文字と前記文字の前後の所定数の文字とからなる部分文字列を作成する文字列作成ステップと、
前記作成された部分文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算ステップと、
前記計算結果に基づいて、前記作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定ステップと、
前記決定した最適な領域の結果に基づいて、前記各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成ステップとを備える、文書変換方法。
【請求項３】
前記文字情報抽出ステップは、前記文字の位置情報を含むドキュメントデータに基づいて変換された共通する形式のデータを解釈することと、前記文字の位置情報を含むドキュメントデータを直接解釈することとの、少なくとも一方の方法によって前記文字情報を抽出する、請求項１または２に記載の文書変換方法。
【請求項４】
文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換装置であって、
前記文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の前記位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、
前記抽出された前記文字の位置情報に基づいて、前記ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成手段と、
前記作成された領域分割候補ごとに、前記抽出された前記各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、前記抽出した行を探索して文字列を作成する文字列作成手段と、
前記作成された文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算手段と、
前記計算結果に基づいて、前記作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定手段と、
前記決定した最適な領域の結果に基づいて、前記各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成手段とを備える、文書変換装置。
【請求項５】
文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換装置であって、
前記文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の前記位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、
前記抽出された前記文字の位置情報に基づいて、前記ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成手段と、
前記作成された領域分割候補ごとに、前記抽出された前記各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、前記抽出結果となる文字の連結が、前記作成された全ての領域分割候補において１つでも異なる文字を中心として、前記文字と前記文字の前後の所定数の文字とからなる部分文字列を作成する文字列作成手段と、
前記作成された部分文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算手段と、
前記計算結果に基づいて、前記作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定手段と、
前記決定した最適な領域の結果に基づいて、前記各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成手段とを備える、文書変換装置。
【請求項６】
前記文字情報抽出手段は、前記文字の位置情報を含むドキュメントデータに基づいて変換された共通する形式のデータを解釈することと、前記文字の位置情報を含むドキュメントデータを直接解釈することとの、少なくとも一方の方法によって前記文字情報を抽出する、請求項４または５に記載の文書変換装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は文書変換方法および文書変換装置に関し、特に、静的ドキュメント形式のデータから動的ドキュメント形式のデータへの高精度の変換を実現できる文書変換方法および文書変換装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
昨今の情報関連技術やドキュメント関連技術の発展に伴ない、多種の電子化ドキュメントが氾濫している。これらの電子化ドキュメントファイルは、文字や画像などの各オブジェクトの位置情報を有するものと、位置情報がないものとに大別できる。
【０００３】
前者の代表例としては、ＤＴＰ（Ｄｅｓｋｔｏｐ　Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）ソフトのドキュメントファイルや、ＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｆｏｒｍａｔ）ファイルなどがある。また、後者の代表例としては、プレーンのテキストファイル（テキストだけが入っているファイル）やＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイルがある。なお、以降の説明においては、前者を静的ドキュメント形式と呼び、後者を動的ドキュメント形式と呼ぶ。
【０００４】
位置情報を持たない動的ドキュメント形式は、そのファイル専用のブラウザ（閲覧ソフト）により、ドキュメント内の文字や画像があるルールに基づき配置され、表示される。あるルールとは、例えばプレーンテキストならば文字を順番に配置し改行コードに基づき改行するルールであり、ＨＴＭＬならば各タグに基づく配置ルールである。
【０００５】
一方、各種電子化ドキュメントを閲覧するためのプラットフォームとして、従来ではパーソナルコンピュータが一般的であったが、今後はＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）やＰＤＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｅｌｌｕｌａｒ）などの携帯端末にシフトすることが予想される。実際、現在においても、携帯端末でのＷｅｂ閲覧が実現されている。
【０００６】
しかしながら、携帯端末はその画面解像度がパーソナルコンピュータに比べ小さく、静的ドキュメント形式の表示には適さないという問題があり、現在もそして今後も、携帯端末で主に利用されるものは動的ドキュメント形式と予想される。
【０００７】
このため、今後は、電子化ドキュメントの閲覧プラットフォームが携帯端末にシフトすることに伴ない、静的ドキュメント形式の情報を高効率に動的ドキュメント形式へ変換するための変換技術が重要となる。
【０００８】
このような電子化ドキュメントの変換技術として、従来では、特開平８−１４７４４６号公報において開示されている電子ファイリングシステム等の技術が提案されている。上述の電子ファイリングシステムは、アプリケーションからプリンタドライバへ伝達される情報により電子化ドキュメントを電子ファイリングシステムのデータに変換するシステムである。すなわち、印刷が可能なアプリケーション上で、該当ドキュメントを、変換用プリンタドライバを用いて「印刷する」という操作を行なうことにより、データ変換を行なうシステムである。
【０００９】
例えば、代表的なＯＳの１つであるＷｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）の場合、アプリケーションが印刷する際にプリンタドライバへ引渡すデータは、カーネルモジュールであるＧＤＩ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｄｅｖｉｃｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が統一した形式に変換している。したがって、上述の電子ファイリングシステムでは、共通のＧＤＩコマンドを解釈しかつデータ変換を行なうプリンタドライバを用意することにより、多くの異なる電子化ドキュメントフォーマットの違いを吸収し、多対１のデータ変換を実現している。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特開平８−１４７４４６号公報において開示されている電子ファイリングシステムのような従来技術では、特にＤＴＰソフト等の特定のアプリケーションにおいて、プリンタドライバへ渡されるデータの文字コードが一連の文章とはならない問題があり、この結果、静的ドキュメント形式のデータを動的ドキュメント形式へ変換することが難しいという問題がある。この理由は、ＤＴＰソフトではＧＤＩコードの表現能力を越えた文章の表現となり、１文字ずつの描画となるためである。
【００１１】
この問題に対して、従来技術でも、文字高さの１／２などの固定割合のしきい値により文字列、単語、行などの判定（切出し）を行なっているが、このようなしきい値処理では、性能が低下するという問題がある。
【００１２】
また、従来技術とは違いプリンタドライバを使用せず、対象ドキュメントのフォーマットを直接解釈する手段を備えた変換技術の場合でも、ＤＴＰやＰＤＦなどの静的ドキュメント形式では、抽出した文字が文章として並んでいないという問題があり、同じく動的ドキュメント形式へ変換が難しいという問題がある。なお、抽出した文字が文章として並んでいない理由としては、ＤＴＰやＰＤＦ等は、表示もしくは印刷すべき個々の位置情報があるがゆえに、保存されているデータ内では文章の順序に文字を格納する必要がなく、ドキュメントを作成するアプリケーション独自の並びで保存されていることが挙げられる。
【００１３】
そこで、プリンタドライバや、直接のフォーマット解釈等において、静的ドキュメント形式のデータを動的ドキュメント形式に変換する場合、得られた個々の文字位置情報を基に正解文章の作成を行なう必要がある。しかし、この文章作成を文字サイズなどのしきい値処理で行った場合、精度が低下するという問題がある。
【００１４】
本発明はこれらの問題に鑑みてなされたものであって、静的ドキュメント形式のデータから動的ドキュメント形式のデータへの高精度の変換を実現できる文書変換方法および文書変換装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、文書変換方法は、文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換方法であって、文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出ステップと、抽出された文字の位置情報に基づいて、ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成ステップと、作成された領域分割候補ごとに、抽出された各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、抽出した行を探索して文字列を作成する文字列作成ステップと、作成された文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算ステップと、計算結果に基づいて、作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定ステップと、決定した最適な領域の結果に基づいて、各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成ステップとを備える。
【００１６】
本発明の他の局面に従うと、文書変換方法は、文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換方法であって、文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出ステップと、抽出された文字の位置情報に基づいて、ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成ステップと、作成された領域分割候補ごとに、抽出された各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、抽出結果となる文字の連結が、作成された全ての領域分割候補において１つでも異なる文字を中心として、文字と文字の前後の所定数の文字とからなる部分文字列を作成する文字列作成ステップと、作成された部分文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算ステップと、計算結果に基づいて、作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定ステップと、決定した最適な領域の結果に基づいて、各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成ステップとを備える。
【００１７】
また、上述の文字情報抽出ステップは、文字の位置情報を含むドキュメントデータに基づいて変換された共通する形式のデータを解釈することと、文字の位置情報を含むドキュメントデータを直接解釈することとの、少なくとも一方の方法によって文字情報を抽出することが望ましい。
【００１８】
本発明の他の局面に従うと、文書変換装置は、文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換装置であって、文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、抽出された前記文字の位置情報に基づいて、ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成手段と、作成された領域分割候補ごとに、抽出された各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、抽出した行を探索して文字列を作成する文字列作成手段と、作成された文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算手段と、計算結果に基づいて、作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定手段と、決定した最適な領域の結果に基づいて、各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成手段とを備える。
【００１９】
本発明のさらに他の局面に従うと、文書変換装置は、文字の位置情報を含むドキュメントデータを文字の位置情報を含まないドキュメントデータへ変換する文書変換装置であって、文字の位置情報を含むドキュメントデータより、各文字の位置情報を含む文字情報を抽出する文字情報抽出手段と、抽出された文字の位置情報に基づいて、ドキュメントデータを複数の領域に分割する分割候補を作成する領域分割候補作成手段と、作成された領域分割候補ごとに、抽出された各文字の位置情報に基づいて行を抽出し、抽出結果となる文字の連結が、作成された全ての領域分割候補において１つでも異なる文字を中心として、文字と文字の前後の所定数の文字とからなる部分文字列を作成する文字列作成手段と、作成された部分文字列の遷移確率値を計算する文字列確率計算手段と、計算結果に基づいて、作成された領域分割候補より最適な領域を決定する領域決定手段と、決定した最適な領域の結果に基づいて、各文字の位置情報を含まないテキスト文章を作成する文章作成手段とを備える。
【００２０】
また、上述の文字情報抽出手段は、文字の位置情報を含むドキュメントデータに基づいて変換された共通する形式のデータを解釈することと、文字の位置情報を含むドキュメントデータを直接解釈することとの、少なくとも一方の方法によって文字情報を抽出することが望ましい。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００２２】
［第１の実施の形態］
図１は、本実施の形態におけるドキュメント処理装置であるパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと言う）１の構成の具体例を示すブロック図である。
【００２３】
図１を参照して、本実施の形態におけるＰＣ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等から構成される制御部１０１によって全体的に制御され、各種処理を行なう。制御部１０１で実行されるプログラムは記憶部１０２に記憶される。また、記憶部１０２は、制御部１０１でプログラムを実行する際のバッファや、一時的な作業領域にもなる。入力部１０３は、マウスやキーボード等から構成され、ユーザからの各種指示等を受付ける。また、読取装置から構成されている場合には、他の装置からの情報やフレキシブルディスク等に記憶されているデータ等の受付も行なう。出力部１０４は、図示しないディスプレイにドキュメント等の情報を表示するために出力してもよい。また、プリンタＩ／Ｆ（インタフェース）として、図示されないプリンタにドキュメント等の情報を出力してもよい。
【００２４】
なお、図１に示されているＰＣ１の構成は、一般的なパーソナルコンピュータの構成であって、ＰＣ１の構成は図１に示される構成に限定されない。また、本実施の形態においては、ドキュメント処理装置が図１に構成の具体例を示すパーソナルコンピュータであるものとして説明を行なうが、その他、携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等の携帯端末であってもよい。
【００２５】
本実施の形態においては、上述のＰＣ１において、静的ドキュメント形式のデータを動的ドキュメント形式のデータに変換する変換処理を行なう。すなわち、文字や画像等の各オブジェクトの位置情報が含まれるドキュメント形式のデータ（以下、静的ドキュメントデータと言う）から、位置情報の含まれないドキュメント形式のデータ（以下、動的ドキュメントデータと言う）に変換する変換処理を行なう。
【００２６】
図２は、上述の変換処理を行なうためのＰＣ１の構成を示すブロック図である。図２を参照して、入力部１０３は、静的ドキュメントデータ１０の入力を受付ける。制御部１０１は、入力部１０３が静的ドキュメントデータ１０の入力を受付けたことを検出することで、制御部１０１に含まれる文字情報抽出部１０１１、領域分割候補作成部１０１２、文字列作成部１０１３、文字列確率計算部１０１４、最適領域決定部１０１５、および正解文書作成部１０１６を、記憶部１０２に含まれる文字情報バッファ１０２１および文字列バッファ１０２２と連動させて制御し、静的ドキュメントデータ１０を動的ドキュメントデータ２０に変換する。そして、変換された動的ドキュメントデータ２０は、出力部１０４から出力される。
【００２７】
図３は、本実施の形態のＰＣ１で行なわれる変換処理について示すフローチャートである。図３に示される処理は、ＰＣ１の制御部１０１が、記憶部１０２に記憶されているプログラムを読出して実行することによって実現される。以下に、図３に示される変換処理について、図２のブロック図を参照しつつ説明する。
【００２８】
始めに、ＰＣ１は、入力部１０２において静的ドキュメントデータ１０の入力を受付ける（Ｓ１０）。静的ドキュメントデータ１０については、先に述べたとおりであるが、位置情報以外にもフォント名や、アンダーライン、イタリック、ボールド等の属性情報も格納されているデータである。
【００２９】
次に、文字情報抽出部１０１１において、入力した静的ドキュメントデータ１０から、各文字の文字情報を抽出する（Ｓ１１）。文字情報抽出部１０１１での文字情報の抽出方法は、一般的なプリンタドライバにおいて実施されているような、ＧＤＩ等のカーネルモジュールが変換した共通する形式のデータを解釈することで抽出する方法でもよいし、直接静的ドキュメントデータ１０を解釈することによって文字情報を抽出する方法でもよいし、その他の方法であってもよい。ここでの文字情報の抽出方法は随意に決定できるものとする。そして、ステップＳ１１で抽出した文字情報を、文字情報バッファ１０２１に格納する。
【００３０】
次に、領域分割候補作成部１０１２において、ステップＳ１１で抽出した文字情報に基づいて領域分割を行ない、複数の領域分割候補を作成する（Ｓ１２）。ステップＳ１２における領域分割候補の作成処理については、後にサブルーチンを挙げて詳細な説明を行なう。
【００３１】
さらに、文字列作成部１０１３において、ステップＳ１２で作成した領域分割候補ごとに各領域内の行抽出を行ない、抽出された行を、横書き領域の場合は上から下に、縦書き領域の場合は右から左に行を探索し文字列を作成する（Ｓ１３）。ステップＳ１３における行抽出および文字列の作成処理については、後にサブルーチンを挙げて詳細な説明を行なう。
【００３２】
続いて、文字列確率計算部１０１４において、ステップＳ１３で作成した１つの領域分割候補における全文字列の遷移確率を計算する（Ｓ１４）。そして、最適領域決定部１０１５において、ステップＳ１４で計算した領域分割候補ごとの遷移確率に基づいて、最も全文字列の遷移確率が高い領域を最適な領域として領域決定する（Ｓ１５）。なお、ステップＳ１４で計算される全文字列の遷移確率については、後に詳述する。
【００３３】
次に、正解文書作成部１０１６において、ステップＳ１５で決定した最適領域に対して再び各領域内の行抽出を行ない、抽出された行を横書き領域の場合は上から下に、縦書き領域の場合は右から左に行を探索し、正解の文章を作成する（Ｓ１６）。
【００３４】
最後に、ステップＳ１６で作成した正解の文章を含む動的ドキュメントデータ２０のファイルを出力部１０４より出力する（Ｓ１７）。
【００３５】
以上で、ＰＣ１における変換処理が終了される。上述の処理を実行することによって、ＰＣ１に入力された静的ドキュメントデータ１０が動的ドキュメントデータ２０に変換されて出力される。
【００３６】
さらに、上述のステップＳ１１において静的ドキュメントデータ１０から抽出した文字情報を格納する文字情報バッファ１０２１について具体例を図４に挙げ、説明を行なう。
【００３７】
図４を参照して、文字情報バッファ１０２１には、ステップＳ１１で抽出された文字の順番に、１文字目から最終文字まで各文字の情報が順に格納される。なお、各オブジェクトの位置情報が含まれる静的ドキュメントデータ１０の場合、この図４に示される抽出順に文字を並べても正解の文章とはならない。
【００３８】
文字情報バッファ１０２１に格納された各文字の情報は、文字コード１１、開始のｘ座標（水平軸座標）１２、開始のｙ座標（垂直軸座標）１３、ｘサイズ（水平軸サイズ）１４、ｙサイズ（垂直軸サイズ）１５、フォント情報１６、属性情報１７および領域・行情報リスト１８から構成される。なお、各文字の情報の構成は、上述の構成に限定されるものではない。例えば、フォント情報１６は、フォント情報そのものであってもよいし、フォント情報を示すテーブルのアドレスであってもよい。どちらを採用するかは随意に決定できるものとする。なお、本実施の形態においては、文字ごとにフォント情報を格納する形式であるものとする。
【００３９】
属性情報１７は、各文字の属性に関する情報であって、アンダーライン、イタリック、ボールドなどの属性情報が該当する。
【００４０】
また、領域・行情報リスト１８は、ステップＳ１２での領域分割の結果得られた領域分割候補数分だけ文字ごとに確保される。すなわち、ステップＳ１２での領域分割の結果、ｍ個の領域分割候補が作成された場合、領域・行情報リスト１８は、第１領域・行情報１８１〜第ｍ領域・行情報１８５を含む。さらに、１つの領域・行情報は、領域ラベル１８１１、前文字情報アドレス１８１２、および後文字情報アドレス１８１３から構成される。ステップＳ１２での領域分割候補の作成処理においては、該当する領域の領域ラベルにデータが格納される。具体的には、第１領域・行情報１８１の領域ラベル１８１１には、第１領域分割候補における該当文字の領域ラベルが格納され、以降、各領域分割候補における該当文字の領域ラベルが、順に、該当する領域・行情報の領域ラベルに格納される。
【００４１】
次に、上述のステップＳ１２において領域分割候補作成部１０１２で実行される領域分割候補の作成処理について、具体例を挙げて説明する。本実施の形態における領域分割候補の作成処理では、特許第３０１９２８７号において開示されている画像領域分割方法を改良した方法を採用する。
【００４２】
上述の特許第３０１９２８７号において開示されている画像領域分割方法は、主に文字認識装置の前処理として用いられる方法であり、画像より抽出した矩形座標に対して、近傍矩形のラベリングにより領域を抽出する方法である。より具体的には、例えば画像が文字「川」である場合、認識前画像より縦長の３つの矩形座標となっている領域を抽出する。次に、統合すべき距離パラメータδをある範囲で変化させて、これに対して閾値判定で最適な距離パラメータδを決定する。そして、領域を決定（分割）する方法である。すなわち、文字コードなどを使用せず物理的な矩形座標だけで領域を決定する方法であり、基本的にはしきい値処理である。したがって、図５に示すようなエラーが発生する場合もある。
【００４３】
図５においては、領域３１１〜３１３を含む入力画像３１に対する、結果表示画像３２を示す。すなわち、図５に示されるように、上述の画像領域分割方法では、３領域が正解である入力画像３１（例えば文字「川」である場合等）であっても、領域３１１と領域３１２との間の距離が狭いため、採用するしきい値によっては、結果表示画像３２が領域３２１および領域３２２の２領域からなる画像であると判定されてしまう場合もある。そこで、本実施の形態における領域分割候補の作成処理では、最適な距離パラメータδを決定する処理を行なわず、各距離パラメータδで得られたラベリング結果を各領域分割候補として抽出する。この、本実施の形態における領域分割候補の作成処理について説明する。
【００４４】
図６に、上述のステップＳ１２で実行される領域分割候補の作成処理についてフローチャートを示す。図６を参照して、まず始めに、あらかじめ定めたルールに従い、文字要素から判定に不都合なものを除外する（Ｓ１２１）。判定に不都合なものとは、例えば、実施の文字またはその構成要素とは考えられないような大きいもの等が該当する。
【００４５】
次に、距離パラメータδに初期値を設定する（Ｓ１２２）。続いて、全ての２つの文字要素（Ｃｉ、Ｃｊとする。ただし、ｉ≠ｊ）を１回ずつ取出す（Ｓ１２３）。ここでは、黒画素の連結部分を文字要素としてもよいし、黒画素のランを文字要素としてもよい。
【００４６】
次に、ステップＳ１２３で取出した２つの文字要素が近接しているか否かを判定する（Ｓ１２４）。ここでは、Ｒδ（Ｃｉ、Ｃｊ）が成立するか否かを判定することで、２つの文字要素が近接しているか否かを判定する。
【００４７】
ここで、Ｒδ（Ｃｉ、Ｃｊ）とは、「２つの文字要素ＣｉとＣｊとの距離が距離パラメータδ以下（または未満）」であることを意味する。２つの文字要素ｃとｄとについて、「ある文字要素からなる列｛ｘｉ｝（ｉ＝０，１，．．．ｎ−１）が存在して、Ｒδ（ｃ，ｘ０）、Ｒδ（ｘｉ，ｘｉ＋１）（０≦ｉ≦ｎ−２）、Ｒδ（ｘｎ−１，ｄ）がすべて成立つ」という関係（以下これをＳδ（ｃ，ｄ）と記載する）は、数学的には同値関係と呼ばれる関係の一種である。同値関係については、それが定義されている集合全体が、互いにその関係が成立つものだけからなる幾つかのグループに分解されるという著しい性質がある。
【００４８】
したがって、ステップＳ１２３で行なうように、画像中の２つの文字要素の全ての組合わせについて、上記の同値関係が成立つかどうかを検査すれば、画像中の全ての文字要素は、そのグループに属する任意の文字要素ａ，ｂについてはＳδ（ａ，ｂ）となるようなグループに分解できる。なお、距離パラメータδがベクトル量（δｘ，δｙ）の場合は、δｘ，δｙを別々に変化させて、同様のことを行なう。この場合、上記の「２つの文字要素ａとｂとの距離が距離パラメータδ以下（または未満）」とは「２つの文字要素のｘ方向の距離がδｘ以下（または未満）、ｙ方向の距離がδｙ以下（または未満）」を意味するものとする（以下同様）。
【００４９】
そして、Ｒδ（Ｃｉ、Ｃｊ）が成立する場合には（Ｓ１２４でＹＥＳ）、その２つの文字要素の各々と１対１に対応する文字要素ラベルと、その２つ文字要素ラベルのいずれかと値が等しい文字要素ラベル全てに、共通な新しい値を代入する（Ｓ１２５）。そして、全てのｉ、ｊの組合わせを処理したか否かを判定する（Ｓ１２６）。Ｒδ（Ｃｉ、Ｃｊ）が成立しない場合には（Ｓ１２４でＮＯ）、ステップＳ１２５の処理を実行せずに、全てのｉ、ｊの組合わせを処理したか否かを判定する（Ｓ１２６）。
【００５０】
全てのｉ、ｊの組合わせを処理していない場合には（Ｓ１２６でＮＯ）、ステップＳ１２３に戻り、全てのｉ、ｊの組合わせを処理している場合には（Ｓ１２６でＹＥＳ）、分割結果を記憶する（Ｓ１２７）。
【００５１】
次に、全ての距離パラメータδと、距離パラメータδがとれる値の集合△とについて処理をしているか否かの判定を行なう（Ｓ１２８）。処理をしていれば（Ｓ１２８でＹＥＳ）、領域分割候補の作成処理を終了し、図３に示されるメインルーチンに処理を戻す。全ての距離パラメータδと、距離パラメータδがとれる値の集合△とについて処理をしていなければ（Ｓ１２８でＮＯ）、距離パラメータδを変化させて（Ｓ１２９）、ステップＳ１２３以降の処理を再び行なう。
【００５２】
以上で領域分割候補の作成処理を終了し、図３に示されるメインルーチンに処理を戻す。
【００５３】
なお、上述のステップＳ１２７において、分割結果は、図４に示される領域・行情報リスト１８に格納される。この場合、領域分割の結果としてｍ個の候補が作成されたならば（すなわち、ｍ個の距離パラメータδで領域分割が行なわれたならば）、第１領域・行情報の領域ラベル１８１１には、第１領域分割候補における該当文字の領域ラベルが格納され、以降、第２領域・行情報１８２〜第ｍ領域・行情報１８５の領域ラベルには、第２領域分割候補〜第ｍ領域分割候補の領域ラベルが順次格納される。
【００５４】
次に、上述のステップＳ１３において文字列作成部１０１３で実行される行抽出処理および文字列の作成処理について、具体例を挙げて説明する。ステップＳ１３では、具体的には、全ての領域分割候補に対して、候補内の領域ごとに行方向判定処理を行ない、判定方向に沿って行抽出処理を行なう。
【００５５】
上述の行方向判定処理には、例えば、本願発明者と他の発明者らとの共同した発明であって、特許第３１２４８５４号にて開示されている文字列方向検出装置が行なう行方向判定方法を適用することができる。すなわち、予め、画像内の文字列がｘ方向かｙ方向かを判定する基準を定めておき、入力された領域長方形の位置座標に基づいて、ｘ方向かｙ方向かを判定する方法を適用することができる。例えば、各領域長方形について、Ｒｘｙ＝（ｙ方向の長さ）／（ｘ方向の長さ）を計算しておき、ＲＡ＝（Ｒｘｙが１．０　未満の領域長方形の数）／（画像中の全領域数）が０．５未満であるとき、その紙面においては文字列はｙ方向とみなし、そうでないときは文字列はｘ方向とすることができる。
【００５６】
また、上述の行抽出処理には、例えば、本願発明者と他の発明者らとの共同した発明であって、特公平８−１６９１８号公報において開示されている行抽出方法を適用することができる。すなわち、各矩形のオーバーラップ関係により矩形を（横書きの場合は）左右に連結し行を抽出する行抽出方法を適用することができる。
【００５７】
なお、上述の行抽出処理で第１領域内にて連結された行情報として、各文字ごとに、図４に示される前文字情報アドレス１８１２に、前の文字が格納されている文字情報バッファ１０２１内の該当文字情報の先頭アドレスが格納される。また、次文字情報アドレス１８１３に、次の文字が格納されている文字情報バッファ１０２１内の該当文字情報の先頭アドレスが格納される。これは、第２領域以下、他の領域であっても同様である。なお、ここで前の文字とは、横書きの場合は行内で１つ左の文字、縦書きの場合は行内で１つ上の文字を指し、次の文字とは、横書きの場合は行内で１つ右の文字、縦書きの場合は行内で１つ下の文字を指す。また、文字が行頭にある場合、前文字情報アドレス１８１２には、前行の最終文字の先頭アドレスが格納され、文字が行末にある場合、次文字情報アドレス１８１３には次行の先頭文字の先頭アドレスが格納される。ただし、その領域内の第１行の行頭文字の前文字情報アドレス１８１２はＮＵＬＬ（０）となり、その領域内の最終行の行末文字の次文字情報アドレス１８１３もＮＵＬＬ（０）となる。
【００５８】
次に、図７に、上述の行抽出処理の結果に基づく連結関係の具体例を示す。図７は、横書き文書における行抽出処理の結果の具体例を示す図である。図７において、矩形は文字矩形を示し、右矢印（→）は次文字情報アドレスの参照先を示している。次文字は、行内では次の（右隣の）矩形で示される文字であり、行末では次行の先頭文字となる。また、左矢印（←）は前文字情報アドレスの参照先を示している。前文字は、行内では前の（左隣の）矩形示される文字であり、行頭では前行の最終文字となる。すなわち、領域内の先頭文字４１の場合、前文字情報アドレスにはＮＵＬＬ（０）が格納される。また、領域内の最終文字４２の場合、次文字情報アドレスにはＮＵＬＬ（０）が格納される。
【００５９】
次に、候補内の領域ごとにこのように抽出された行について文字を走査し、文章を作成する。図８は、上述のステップＳ１３において文字列作成部１０１３で実行される文字列作成処理を示すフローチャートである。図８を参照して、まず始めに、領域分割候補カウンタＪを０に初期化する（Ｓ１３１）。この領域分割候補カウンタＪはＣＰＵ内のレジスタを使用する。
【００６０】
次に、領域分割候補カウンタＪが領域分割候補数未満か否かを判定する（Ｓ１３２）。領域分割候補数未満の場合は（Ｓ１３２でＹＥＳ）、続いて、文字カウンタＩを０に初期化する（Ｓ１３３）。この文字カウンタＩもまたＣＰＵ内のレジスタを使用する。
【００６１】
次に、文字カウンタＩが文字情報数未満か否かを判定する（Ｓ１３４）。文字情報数未満の場合は（Ｓ１３４でＹＥＳ）、続いて、文字カウンタＩで示される文字情報の、領域分割候補カウンタＪで示される領域・行情報（すなわち、文字情報バッファ１０２１に格納されているＩ番目の文字情報のＪ番目の領域・行情報）の前文字情報アドレスがＮＵＬＬ（０）かどうかを判断する。このことにより、該当文字情報が先頭文字か否かの判断を行なう（Ｓ１３５）。
【００６２】
該当文字情報が先頭文字である場合は（Ｓ１３５でＹＥＳ）、文字情報ポインタにＳ１３５で発見した（すなわち、文字情報バッファのＩ番目の）文字情報のアドレスを入れる（Ｓ１３６）。この文字情報ポインタはＣＰＵ内のレジスタを使用する。そして、文字情報ポインタで参照される文字コードを文字列バッファ１０２２へ格納する（Ｓ１３７）。
【００６３】
次に、文字情報ポインタで参照される次文字情報アドレスがＮＵＬＬ（０）か否かを判断する。このことにより次の文字（すなわち、行抽出により連結された文字）があるか否かを判断する（Ｓ１３８）。
【００６４】
次の文字がある場合（すなわち、次文字情報アドレスがＮＵＬＬでない場合）は（Ｓ１３８でＹＥＳ）、その次文字情報アドレスを文字情報ポインタにセットし（Ｓ１３９）、ステップＳ１３７に戻る。
【００６５】
次の文字がない場合（すなわち、次文字情報アドレスがＮＵＬＬの場合）（Ｓ１３８でＮＯ）、文字カウンタＩをインクリメントし（Ｓ１４０）、ステップＳ１３４へ戻る。また、ステップＳ１３５において該当文字情報が先頭文字でない場合にも（Ｓ１３５でＮＯ）、同様に文字カウンタＩをインクリメントし（Ｓ１４０）、ステップＳ１３４へ戻る。すなわち、次の行に対してステップＳ１３４〜Ｓ１３９の処理を繰返す。
【００６６】
当該領域での全文字情報に対しての走査を終了した場合、すなわち、文字カウンタＩが文字情報数以上の場合は（Ｓ１３４でＮＯ）、領域分割候補カウンタＪをインクリメントし（Ｓ１４１）、ステップＳ１３２へ戻る。すなわち、次の領域に対してステップＳ１３２〜Ｓ１４０の処理を繰返す。
【００６７】
そして、全領域分割候補に対して処理を終了した場合、すなわち、領域分割候補カウンタＪが領域分割候補数以上になった場合は（Ｓ１３２でＮＯ）、本処理を終了して、図３に示されるメインルーチンに処理を戻す。
【００６８】
なお、図９に、文字列バッファ１０２２の具体例を示す。図９を参照して、文字列バッファ１０２２は領域分割候補数分作成された第１領域分割候補文字列バッファ５１〜第ｍ領域分割候補文字列バッファ５５を含む（図９では領域分割候補数がｍ個の場合を図示している）。
【００６９】
１つの領域分割候補文字列バッファ内は、さらに文字列数と、前記文字列数分の文字列バッファとを含む。すなわち、第１領域分割候補文字列バッファ５１には、第１領域分割候補に含まれる文字列数５１１と、第１文字列バッファ５１２〜第Ｌ文字列バッファ５１５とが含まれる（図９では第１領域分割候補に含まれる文字列数がＬ個の場合を図示している）。この文字列数Ｌは、図８のステップＳ１３５において先頭文字（すなわち、当該文字情報の前文字情報アドレスがＮＵＬＬ（０）である文字）と判断された個数に該当し、対応する文字列バッファも動的に確保される。
【００７０】
次に、図３のステップＳ１０４で実行される全文字列の遷移確率の計算について具体的に説明する。
【００７１】
文字列の遷移確率値Ｐとは、具体例を考えると、「本日は晴天なり」という文章の確率値を求めることである。すなわち、以下の式に示される通りである。
【００７２】
Ｐ（本日は晴天なり）＝０．７３
この遷移確率値Ｐは、文献「確率モデルによる音声認識」（中川聖一著、電子情報通信学会、コロナ社、初版昭和６３年）によれば、文字列をＣ＝（ｃ１，ｃ２，・・・，ｃｎ）、Ｆ（　）を括弧内の文字の組合わせとするとき、以下の式（１）で与えられる。
【００７３】
【数１】
2004038756.tif 000003
【００７４】
式（１）より、任意長の文字列Ｃに関する遷移確率値Ｐ（Ｃ）は、２文字組（ｄｉｇｒａｍ）と３文字組（ｔｒｉｇｒａｍ）との出現頻度（または出現確率）テーブルを用意することで得ることができる。ただし、対象文字コードが複数バイトコードの場合（日本語などの場合）、文字のカテゴリ数が数千オーダーとなり、特にｔｒｉｇｒａｍを確保するためのメモリ量の確保が難しい。そのため、式（１）を直接採用することは適当ではない。したがって、本実施の形態においては、ｄｉｇｒａｍと１文字との出現頻度（ｕｎｉｇｒａｍ）を使用した近似式である次の式（２）にて文字列の遷移確率値Ｐを計算する。
【００７５】
【数２】
2004038756.tif 000004
【００７６】
図９に示される領域分割候補文字列バッファごとに、その中に存在する文字列数５１１で示される複数の文字列バッファ５１２〜５１５に対して、個々に式（２）で遷移確率値Ｐを計算し、それらの積により該当領域候補内の文字列全体の文字列遷移確率を計算する。具体的には、領域分割候補内の文字列数をＬ、各文字列をＣ１，Ｃ２，・・・ＣＬとすると、次の式（３）により領域分割候補文字列全体の文字列遷移確率を計算する。
【００７７】
【数３】
2004038756.tif 000005
【００７８】
ステップＳ１４では、文字列確率計算部１０１４は、全ての領域分割候補に対して、式（３）により文字列遷移確率を計算し、ステップＳ１５で最適領域決定部１０１５がその文字列遷移確率が最大となる領域分割候補を最適な領域分割結果として採用し、ステップＳ１６で正解文書作成部１０１６が正解の文字列を作成する。なお、ステップＳ１６での正解の文字列を作成する方法は、図８に示される文字列作成処理とほぼ同様の方法である。すなわち、図８のステップＳ１３１，Ｓ１３２、およびＳ１４１をなくし、領域分割候補カウンタＪを最適と判断された領域分割候補番号とすれば、図８に示される処理と同じ処理で正解の文字列を作成することができる。
【００７９】
本実施の形態におけるドキュメント処理装置であるＰＣ１で以上の処理が実行されることで、静的ドキュメント形式から動的ドキュメント形式への、高精度な変換を実現することができる。
【００８０】
［第２の実施の形態］
次に、図１０は、第１の実施の形態において図５に示される入力画像３０１と同様のドキュメントに対する領域分割候補と各領域分割に対する行抽出との具体例を示す図である。
【００８１】
図１０を参照して、領域分割候補６１〜６３は、第１の実施の形態において領域分割に用いる距離パラメータδを変化させた場合に得られる領域分割候補を示す。さらに、分割領域６１１〜６１３は領域分割候補６１における分割領域を示し、分割領域６２１，６２２は領域分割候補６２における分割領域を示し、分割領域６３１は領域分割候補６３における分割領域を示す。また、各分割領域内の太線の横長矩形は行を、その中の細線の矩形は文字を示している。なお、図５に示されるように、領域分割候補６１〜６３は、横書きの３カラムのドキュメントに対する領域分割候補であるため、領域分割は、分割領域６１１〜６１３の３領域からなる領域分割候補６１が正解となる。
【００８２】
第１の実施の形態においては、各領域分割候補内の各領域に対して行抽出を行ない、文字を連結して文字列を作成し、文字列遷移確率により最適な分割候補を決定した後に、再度、その最適な分割候補（図１０では、領域分割候補６１）に対して文字列を抽出し、正解の文章を作成した。このような、第１の実施の形態における処理が有効に動作する理由は、不正解の領域分割候補より抽出した文字列では別領域の文字が連結されるため、文字列としての遷移確率が低下するからである。例えば、図１０においては、分割領域６２１や分割領域６３１に示されるように別領域の文字が連結され、その結果、別領域間をまたがる部分の文字列が言語的に意味不明な文字列となる。そのため、文字列としての遷移確率が低下する。
【００８３】
そこで、第２の実施の形態においてはこのことをさらに利用し、第１の実施の形態におけるドキュメント処理装置と同様のＰＣ１において、より高精度の変換を行なう場合について説明する。
【００８４】
具体的に、図１０に示される全ての領域分割候補６１〜６３での行抽出結果において、他の文字連結と異なる部分の文字連鎖だけを評価した方がより有効に正解の文章が作成できることは、上述の式（２）よりも明らかである。すなわち、図１１に、図１０に示される領域分割候補６１〜６３を比較した場合の、文字連結と異なる部分の文字を暗転して示す。図１１に示されるように、領域間の境界となる文字が連結の異なる文字である。そのため、領域候補ごとにその文字を含めた前後数文字で構成される文字列を作成し、その文字列の遷移確率値Ｐを式（２）で求め、それらを式（３）で評価すればよいことになる。
【００８５】
第２の実施の形態においてＰＣ１で行なわれる変換処理は、第１の実施の形態において図３に示される変換処理とほぼ同様であるため、ここでの、同様の部分についての説明は繰返さない。第２の実施の形態においては、図３のステップＳ１３での文字列作成部１０１３で実行される文字列作成処理が、第１の実施の形態における処理とは異なる。そこで、第２の実施の形態における文字列作成処理について、図１２にフローチャートを示す。なお、図１２にフローチャートが示される文字列作成処理は、図８にフローチャートが示される第１の実施の形態における文字列作成処理とほぼ同様である。すなわち、図１２を参照して、ステップＳ２３１〜Ｓ２３４における処理は、図８のステップＳ１３１〜Ｓ１３４における処理と同様である。そこで、以降においては、ステップＳ２３５の処理以降について説明する。
【００８６】
図１２を参照して、文字カウンタＩで示される文字の連結が、全ての領域候補で同じかどうかを判断することにより、連結が異なる文字を判定する（Ｓ２３５）。具体的には、該当文字情報の領域・行リストの全ての領域・行情報の前文字情報アドレスと次文字情報アドレスとが全て同じ場合でない場合（１つでも異なるアドレスが付与されている場合）に、該当文字を連結が異なる文字と判断する。
【００８７】
１つでも連結が異なる場合は（Ｓ２３５でＹＥＳ）、その文字から所定の文字数であるＮ文字まで前の全文字コードを抽出する（Ｓ２３６）。これは、文字情報の前文字情報アドレスを走査することで可能である。同様に、文字情報の次文字情報アドレスを走査することで、その文字からＮ文字まで次の全文字コードも抽出する（Ｓ２３７）。
【００８８】
次に、ステップＳ２３６およびＳ２３７で抽出された文字コードを、それらの連結順に並べて文字列を作成し、文字列バッファ１０２１へ格納する（Ｓ２３８）。その後、図８のステップＳ１４０以降の処理と同様に、文字カウンタＩをインクリメントし（Ｓ２３９）、ステップＳ２３４へ戻る。また、ステップＳ２３５において文字カウンタＩで示される文字の連結が、全ての領域候補で同じである場合にも（Ｓ２３５でＮＯ）、同様に文字カウンタＩをインクリメントし（Ｓ２３９）、ステップＳ２３４へ戻る。すなわち、次の行に対してステップＳ２３４〜Ｓ２３８の処理を繰返す。
【００８９】
このように、本実施の形態において、上述の、連結が異なる文字の近傍の文字で構成される文字列だけを評価する文字列作成処理を行なうことで、第１の実施の形態における変換処理よりもさらに高精度の領域判定が実現可能となる。
【００９０】
さらに、上述のドキュメント変換装置が行なう変換方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【００９１】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【００９２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態におけるドキュメント処理装置であるＰＣ１の構成の具体例を示すブロック図である。
【図２】変換処理を行なうためのＰＣ１の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態のＰＣ１で行なわれる変換処理について示すフローチャートである。
【図４】文字情報バッファ１０２１の具体例を示す図である。
【図５】領域３１１〜３１３を含む入力画像３１に対する、結果表示画像３２を示す図である。
【図６】ステップＳ１２で実行される領域分割候補の作成処理について示すフローチャートである。
【図７】連結関係の具体例を示す図である。
【図８】ステップＳ１３で実行される文字列作成処理を示すフローチャートである。
【図９】文字列バッファ１０２２の具体例を示す図である。
【図１０】第１の実施の形態において図５に示される入力画像３０１と同様のドキュメントに対する領域分割候補と各領域分割に対する行抽出との具体例を示す図である。
【図１１】図１０に示される領域分割候補６１〜６３を比較した場合の、文字連結と異なる部分の文字を暗転して示した図である。
【図１２】第２の実施の形態における文字列作成処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　ＰＣ、１０　静的ドキュメントデータ、１１　文字コード、１２　開始ｘ座標、１３　開始ｙ座標、１４　ｘサイズ、１５　ｙサイズ、１６　フォント、１７　属性情報、１８　領域・行情報リスト、２０　動的ドキュメントデータ、３１　入力画像、３２　結果表示画像、４１　先頭文字、４２　最終文字、５１〜５５　領域分割候補文字列バッファ、６１〜６３　領域分割候補、１０１　制御部、１０２　記憶部、１０３　入力部、１０４　出力部、１８１〜１８５　領域・行情報、３１１〜３１３，３２１，３２２　領域、５１１　文字列数、５１２〜５１５　文字列バッファ、６１１〜６１３，６２１，６２２，６３１　分割領域、１０１１　文字情報抽出部、１０１２　領域分割候補作成部、１０１３　文字列作成部、１０１４　文字列確率計算部、１０１５　最適領域決定部、１０１６　正解文書作成部、１０２１　文字情報バッファ、１０２２　文字列バッファ、１８１１　領域ラベル、１８１２　前文字情報アドレス、１８１３　次文字情報アドレス。
【図１】
2004038756.tif 000006
【図２】
2004038756.tif 000007
【図３】
2004038756.tif 000008
【図４】
2004038756.tif 000009
【図５】
2004038756.tif 000010
【図６】
2004038756.tif 000011
【図７】
2004038756.tif 000012
【図８】
2004038756.tif 000013
【図９】
2004038756.tif 000014
【図１０】
2004038756.tif 000015
【図１１】
2004038756.tif 000016
【図１２】
2004038756.tif 000017