(57)【要約】【課題】認識処理の不要な箇所を効率よく排除しながらも、画像データから認識される文のつながりを正して認識精度を向上する。【解決手段】１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、認識領域ごとに文字認識を行なうに際して、複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択して、それが左方向と下方向のいずれの認識領域に文章的に繋がるかを判定する。処理対象領域が認識枠ＦＲ４である場合、その処理対象領域の最終行が句点「。」で終了しており、その左方向に位置する横側領域としての認識枠ＦＲ３の先頭行が字下げされており、その下方向に位置する下側領域としての認識枠ＦＲ６の先頭行が字下げされていないことから、字下げされている側の認識枠ＦＲ３を、認識枠ＦＲ４に文章的に繋がる領域と判定する。そして、認識枠ＦＲ３についての処理順番号を認識枠ＦＲ４に続くものとする。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう文字認識装置において、
前記複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択する処理対象領域選択手段と、
前記処理対象領域が、該処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに繋がるかを判定する繋がり判定手段と
を備え、
前記繋がり判定手段は、
前記処理対象領域内の画像データから文字の認識を行なう第１文字認識手段と、
前記処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域をそれぞれ候補認識領域として、各候補認識領域内の画像データから文字の認識をそれぞれ行なう第２文字認識手段と、
前記第１文字認識手段により得られた文字と、前記第２文字認識手段により得られた各候補認識領域内の文字とに基づいて、前記処理対象領域が前記候補認識領域のうちのいずれに文章が繋がるかを判定する文章判定手段と
を備える文字認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文字認識装置であって、
前記繋がり判定手段は、
前記候補認識領域となり得る認識領域を、前記処理対象領域と同一サイズの認識領域に制限する手段
を備える文字認識装置。
【請求項３】
前記候補認識領域を、前記処理対象領域の左右の内の予め定めた一方側に位置する認識領域と、前記処理対象領域の下側に位置する認識領域とに定めた請求項１または２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の文字認識装置であって、
前記文書が、縦書きであるか横書きであるかを指定する文書方向指定手段と、
前記文書方向指定手段により縦書きと指定されたときに、前記予め定めた一方側を左側に、横書きと指定されたときに、前記予め定めた一方側を右側に定める方向設定手段と
を備える文字認識装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の文字認識装置であって、
前記第１文字認識手段は、
前記文字の認識として、前記処理対象領域内の画像データに含まれる末尾の文字の認識を行なう構成であり、
前記第２文字認識手段は、
前記文字の認識として、前記候補認識領域内の画像データに含まれる先頭の文字の認識を行なう構成である文字認識装置。
【請求項６】
請求項５に記載の文字認識装置であって、
前記文章判定手段は、
前記第１文字認識手段で得られた文字が句点である場合に、前記第２文字認識手段で得られた文字が空白文字となる候補認識領域を選択して、該選択された候補認識領域を前記処理対象領域に繋がる認識領域と定める構成である文字認識装置。
【請求項７】
請求項５に記載の文字認識装置であって、
前記文章判定手段は、
前記第１文字認識手段で得られた文字が句点でなく、その末尾の文字の位置が前記処理対象領域の端である場合に、前記第２文字認識手段で得られた文字が空白文字以外となる候補認識領域を選択して、該選択された候補認識領域を前記処理対象領域に繋がる認識領域と定める構成である文字認識装置。
【請求項８】
請求項１ないし４のいずれかに記載の文字認識装置であって、
前記第１文字認識手段は、
前記文字の認識として、前記処理対象領域内の画像データに含まれる文の少なくとも後方の所定範囲の文字の認識を行なう構成であり、
前記第２文字認識手段は、
前記文字の認識として、前記候補認識領域内の画像データに含まれる文の少なくとも前方の所定範囲の文字の認識を行なう構成であり、
前記文章判定手段は、
前記第１文字認識手段で得られた文字列と、前記第２文字認識手段で得られた各候補認識領域の文字列とを接続して、前記接続箇所の前後についての構文を解析することにより前記判定を行なう構文解析判定手段を備える文字認識装置。
【請求項９】
請求項８に記載の文字認識装置であって、
前記文章判定手段は、
前記第１文字認識手段で得られた文字列の末尾が句点でなく、その末尾の文字の位置が前記処理対象領域の端である場合に、前記第２文字認識手段で得られた文字列の先頭の文字が空白文字以外となる候補認識領域が一つでも存在するかを判定する存在判定手段
を備え、前記存在判定手段により一つも存在しないと判定されたときに限り、前記構文解析判定手段を動作させるよう構成した文字認識装置。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれかに記載の文字認識装置であって、
各認識領域についての文字認識処理時の処理順を示すデータを記憶する処理順データ記憶手段と、
前記文章判定手段による判定結果に基づいて、前記データの処理順を変更する処理順補正手段と
を備える文字認識装置。
【請求項１１】
１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう文字認識方法であって、
（ａ）前記複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択する工程と、
（ｂ）前記処理対象領域が、該処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに繋がるかを判定する工程と
を備え、
前記工程（ｂ）は、
（ｂ−１）前記処理対象領域内の画像データから文字の認識を行なう工程と、
（ｂ−２）前記処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域をそれぞれ候補認識領域として、各候補認識領域内の画像データから文字の認識をそれぞれ行なう工程と、
（ｂ−３）前記工程（ｂ−１）で得られた文字と、前記工程（ｂ−２）で得られた各候補認識領域内の文字とに基づいて、前記処理対象領域が前記候補認識領域のうちのいずれに文章が繋がるかを判定する工程と
を備える文字認識方法。
【請求項１２】
１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう処理を実行するコンピュータプログラムであって、
（ａ）前記複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択する機能と、
（ｂ）前記処理対象領域が、該処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに繋がるかを判定する機能と
を、コンピュータに実現させ、
前記機能（ｂ）は、
（ｂ−１）前記処理対象領域内の画像データから文字の認識を行なう機能と、
（ｂ−２）前記処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域をそれぞれ候補認識領域として、各候補認識領域内の画像データから文字の認識をそれぞれ行なう機能と、
（ｂ−３）前記機能（ｂ−１）で得られた文字と、前記機能（ｂ−２）で得られた各候補認識領域内の文字とに基づいて、前記処理対象領域が前記候補認識領域のうちのいずれに文章が繋がるかを判定する機能と
を備えるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、１ページの文書を光学的に読み取って文字認識を行なう装置においては、読み取った文書の画像データ上に認識させたい領域を示す枠を指定して、この枠（認識枠）毎に文字認識を行なっていた。こうすることにより、不要な箇所が認識時に排除され、処理時間の短縮を図ることができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術では、認識枠が複数となった場合に、個々の認識枠に、文字認識を行なう処理順を割り振る必要があったが、この割り振り方は、単に認識枠の指定された順に従うものであったり、予め定めた規則（例えば、文書が縦書きである場合には、右上から左下に向かう順）に従うものであることから、文字認識を行なった際に、各認識枠から得られた文と文との間のつながりに誤りが生じることがあった。
【０００４】
この発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、認識処理の不要な箇所を効率よく排除しながらも、画像データから認識される文のつながりを正して認識精度を向上することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
前述した課題の少なくとも一部を解決するための手段として、以下に示す構成をとった。
【０００６】
この発明の文字認識装置は、
１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう文字認識装置において、
前記複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択する処理対象領域選択手段と、
前記処理対象領域が、該処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに繋がるかを判定する繋がり判定手段と
を備え、
前記繋がり判定手段は、
前記処理対象領域内の画像データから文字の認識を行なう第１文字認識手段と、
前記処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域をそれぞれ候補認識領域として、各候補認識領域内の画像データから文字の認識をそれぞれ行なう第２文字認識手段と、
前記第１文字認識手段により得られた文字と、前記第２文字認識手段により得られた各候補認識領域内の文字とに基づいて、前記処理対象領域が前記候補認識領域のうちのいずれに文章が繋がるかを判定する文章判定手段と
を備えることを特徴としている。
【０００７】
以上のように構成された文字認識装置（以下、基本構成の文字認識装置と呼ぶ）によれば、画像データ上に指定された複数の認識領域から選択された一つの処理対象領域が、その処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに文章的に繋がるかが、処理対象領域内の画像データから認識される文字と、候補認識領域内の画像データから認識される文字とに基づいて判定される。このために、画像データに指定される複数の認識領域についての文字認識処理時の処理順を、文章的に正しいものに定めることができる。したがって、この発明の文字認識装置によれば、認識領域を指定することで認識処理の不要な箇所を効率よく排除しながらも、認識精度の向上を図ることができる。
【０００８】
上記基本構成の文字認識装置において、前記繋がり判定手段は、前記候補認識領域となり得る認識領域を、前記処理対象領域と同一サイズの認識領域に制限する手段を備える構成とすることができる。ここで、同一サイズとは、縦横の一方側のサイズが同一の場合であってもよいし、双方のサイズが同一の場合であってもよい。
【０００９】
この構成によれば、新聞・雑誌などにおいて見出し部分を省いた上で、認識領域間の繋がりを判定することができる。
【００１０】
上記基本構成の文字認識装置において、前記候補認識領域を、前記処理対象領域の左右の内の予め定めた一方側に位置する認識領域と、前記処理対象領域の下側に位置する認識領域とに定めた構成とすることができる。
【００１１】
この構成によれば、処理対象領域が、処理対象領域の左右の内の予め定めた一方側に位置する認識領域と、その処理対象領域の下側に位置する認識領域のうちのいずれに文章的に繋がるかを判別することができる。
【００１２】
前記候補認識領域を２つの方向に定めた構成の文字認識装置において、前記文書が、縦書きであるか横書きであるかを指定する文書方向指定手段と、前記文書方向指定手段により縦書きと指定されたときに、前記予め定めた一方側を左側に、横書きと指定されたときに、前記予め定めた一方側を右側に定める方向設定手段とを備える構成とすることができる。
【００１３】
この構成によれば、文書の縦書きか横書きかのスタイルに応じた認識領域間の繋がりの判定を行なうことができる。
【００１４】
上記基本構成の文字認識装置において、前記第１文字認識手段は、前記文字の認識として、前記処理対象領域内の画像データに含まれる末尾の文字の認識を行なう構成であり、前記第２文字認識手段は、前記文字の認識として、前記候補認識領域内の画像データに含まれる先頭の文字の認識を行なう構成とすることができる。
【００１５】
この構成によれば、処理対象領域の末尾と候補認識領域の先頭との間の関係から、両者間の繋がりの判定を行なっていることから、高い精度でもって処理対象領域がいずれの認識領域に繋がっているかを判定することができる。
【００１６】
上記処理対象領域の末尾と候補認識領域の先頭の文字認識を行なった構成において、前記文章判定手段は、前記第１文字認識手段で得られた文字が句点である場合に、前記第２文字認識手段で得られた文字が空白文字となる候補認識領域を選択して、該選択された候補認識領域を前記処理対象領域に繋がる認識領域と定める構成とすることができる。
【００１７】
この構成によれば、処理対象領域側で、最終行が句点で終了して、候補認識領域側で、先頭が空白文字となって字下げがなされている場合に、両者の間で文章が繋がることを判定することができる。このために、処理対象領域がいずれの認識領域に繋がっているかを、より高い精度で判定することができる。
【００１８】
上記処理対象領域の末尾と候補認識領域の先頭の文字認識を行なった構成において、前記文章判定手段は、前記第１文字認識手段で得られた文字が句点でなく、その末尾の文字の位置が前記処理対象領域の端である場合に、前記第２文字認識手段で得られた文字が空白文字以外となる候補認識領域を選択して、該選択された候補認識領域を前記処理対象領域に繋がる認識領域と定める構成とすることができる。
【００１９】
この構成によれば、処理対象領域側で、末尾が句点で終了しておらず、文が処理対象領域の端まで続いており、候補認識領域側で、先頭が空白文字となって字下げがなされていない場合に、両者の間で文章が繋がることを判定することができる。このために、処理対象領域がいずれの認識領域に繋がっているかを、より高い精度で判定することができる。
【００２０】
基本構成の文字認識装置において、前記第１文字認識手段は、前記文字の認識として、前記処理対象領域内の画像データに含まれる文の少なくとも後方の所定範囲の文字の認識を行なう構成であり、前記第２文字認識手段は、前記文字の認識として、前記候補認識領域内の画像データに含まれる文の少なくとも前方の所定範囲の文字の認識を行なう構成であり、前記文章判定手段は、前記第１文字認識手段で得られた文字列と、前記第２文字認識手段で得られた各候補認識領域の文字列とを接続して、前記接続箇所の前後についての構文を解析することにより前記判定を行なう構文解析判定手段を備える構成とすることができる。
【００２１】
この構成によれば、処理対象領域と候補認識領域との間のつながりを構文解析から判定することができる。このために、処理対象領域がいずれの認識領域に繋がっているかを、より高い精度で判定することができる。
【００２２】
前記構文解析判定手段を備える文字認識装置において、前記文章判定手段は、前記第１文字認識手段で得られた文字列の末尾が句点でなく、その末尾の文字の位置が前記処理対象領域の端である場合に、前記第２文字認識手段で得られた文字列の先頭の文字が空白文字以外となる候補認識領域が一つでも存在するかを判定する存在判定手段を備え、前記存在判定手段により一つも存在しないと判定されたときに限り、前記構文解析判定手段を動作させるよう構成してもよい。
【００２３】
この構成によれば、認識領域間の繋がりを、末尾の句点と先頭の空白文字との関係から判断することを優先的に行ない、それによって判断がつかなかった場合に限り、構文解釈による判断を行なうようにすることができる。したがって、簡易な判断を優先的に、複雑な判断を２次的なものとすることができることから、全体としての処理時間の短縮を図ることができる。
【００２４】
基本構成の文字認識装置において、各認識領域についての文字認識処理時の処理順を示すデータを記憶する処理順データ記憶手段と、前記文章判定手段による判定結果に基づいて、前記データの処理順を変更する処理順補正手段とを備える構成とすることができる。
【００２５】
この構成によれば、文字認識の処理順をデータとして記憶して、その記憶された処理順を、文章判定手段による判定結果に基づいて変更することができる。このために、容易な構成で文字認識の精度を向上することができる。
【００２６】
この発明の文字認識方法は、
１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう文字認識方法であって、
（ａ）前記複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択する工程と、
（ｂ）前記処理対象領域が、該処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに繋がるかを判定する工程と
を備え、
前記工程（ｂ）は、
（ｂ−１）前記処理対象領域内の画像データから文字の認識を行なう工程と、
（ｂ−２）前記処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域をそれぞれ候補認識領域として、各候補認識領域内の画像データから文字の認識をそれぞれ行なう工程と、
（ｂ−３）前記工程（ｂ−１）で得られた文字と、前記工程（ｂ−２）で得られた各候補認識領域内の文字とに基づいて、前記処理対象領域が前記候補認識領域のうちのいずれに文章が繋がるかを判定する工程と
を備えることを特徴としている。
【００２７】
この発明のコンピュータプログラムは、
１ページの文書の画像データに複数の認識領域を指定して、該認識領域ごとに文字認識を行なう処理を実行するコンピュータプログラムであって、
（ａ）前記複数の認識領域から一つを処理対象領域として選択する機能と、
（ｂ）前記処理対象領域が、該処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域のうちのいずれに繋がるかを判定する機能と
を、コンピュータに実現させ、
前記機能（ｂ）は、
（ｂ−１）前記処理対象領域内の画像データから文字の認識を行なう機能と、
（ｂ−２）前記処理対象領域の近傍に位置する複数の認識領域をそれぞれ候補認識領域として、各候補認識領域内の画像データから文字の認識をそれぞれ行なう機能と、
（ｂ−３）前記機能（ｂ−１）で得られた文字と、前記機能（ｂ−２）で得られた各候補認識領域内の文字とに基づいて、前記処理対象領域が前記候補認識領域のうちのいずれに文章が繋がるかを判定する機能と
を備えることを特徴としている。
【００２８】
上記構成の文字認識方法およびコンピュータプログラムは、上記発明の文字認識装置と同様な作用・効果を有しており、認識領域を指定することで認識処理の不要な箇所を効率よく排除しながらも、認識精度の向上を図ることができる。
【００２９】
この発明の記録媒体は、この発明のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を特徴としている。この記録媒体は、この発明の各コンピュータプログラムと同様な作用・効果を有している。
【００３０】
【発明の他の態様】
この発明は、以下のような他の態様も含んでいる。その第１の態様は、この発明のコンピュータプログラムを通信経路を介して供給するプログラム供給装置としての態様である。この第１の態様では、コンピュータプログラムをコンピュータネットワーク上のサーバなどに置き、通信経路を介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロードし、これを実行することで、上記の装置や方法を実現することができる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。この実施例を、次の順序に従って説明する。
Ａ．ハードウェアの構成：
Ｂ．ソフトウェアの構成：
Ｃ．作用・効果：
Ｄ．他の実施形態：
【００３２】
Ａ．ハードウェアの構成：
図１は、この発明の一実施例を適用するコンピュータシステムのハードウェアの概略構成を示すブロック図である。このコンピュータシステムは、いわゆるパーソナルコンピュータ（以下、単にコンピュータと呼ぶ）１０を中心に備え、その周辺に液晶ディスプレイ１２およびイメージスキャナ１４を備える。コンピュータ１０は、コンピュータ本体１６とキーボード１８とマウス２０を備える。なお、このコンピュータ本体１６には、ＣＤ−ＲＯＭの内容を読み取るＣＤドライブ２２が搭載されている。
【００３３】
コンピュータ本体１６は、中央演算処理装置としてのＣＰＵを中心にバスにより相互に接続されたＲＯＭ、ＲＡＭ、表示画像メモリ、マウスインタフェース、キーボードインタフェース等を備える。また、コンピュータ本体１６は、内蔵のハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと呼ぶ）を備える。このＨＤＤには、イメージスキャナ１４によって光学的に読み取られた文書の画像データが一旦格納される。
【００３４】
コンピュータ本体１６は、イメージスキャナ１４によって光学的に読み取られた文書の１ページ分の画像データをＨＤＤから取り込み、その画像データに複数の認識領域を指定し、その認識領域毎に文字認識を行なったりする。この一連の文字認識作業は、コンピュータ本体１６にインストールされてＨＤＤに格納されたソフトウェア（コンピュータプログラム）をＣＰＵが実行することにより実現される。このソフトウェアは、ＯＣＲ（光学式文字読み取り装置）ソフトウェアであり、ＣＤ−ＲＯＭによって提供されたものである。
【００３５】
なお、このＯＣＲソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭに替えて、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の他の携帯型記録媒体（可搬型記録媒体）に格納された構成として、これらから提供されたものとすることができる。また、このＯＣＲソフトウェアは、外部のネットワークに接続される特定のサーバから、ネットワークを介して提供されたものとすることもできる。上記ネットワークとしては、インターネットであってもよく、特定のホームページからダウンロードして得たコンピュータプログラムであってもよい。あるいは、電子メールの添付ファイルの形態で供給されたコンピュータプログラムであってもよい。
【００３６】
Ｂ．ソフトウェアの構成：
図では、コンピュータ本体１６は、内部で実現される機能のブロックによって示されている。コンピュータ本体１６が備えるＯＣＲソフトウェア３０は、機能的に、スキャン画像取込モジュール３２と文字認識モジュール３４を備える。コンピュータ本体１６の内部で動作しているＯＣＲソフトウェア３０によれば、まず、スキャン画像取込モジュール３２によりスキャナドライバ４０を動作させてイメージスキャナ１４から文書の記載された１ページの原稿Ｐの画像（スキャン画像）を取り込む処理を行なう。次いで、その取り込まれたスキャン画像の画像データから、文字認識モジュール３４により文字を認識する処理を行なう。
【００３７】
文字認識モジュール３４は、詳細には、まず、認識領域指定部３４ａにより、上記画像データ上に複数の認識領域を指定する処理を行なう。なお、この指定された個々の認識領域には、認識処理時の処理順を示す番号（以下、処理順番号と呼ぶ）が内部的に割り振られる。次いで、処理順補正部３４ｂにより、各認識領域がいずれの認識領域に文章的につながるかを判定することにより、上記処理順番号を変更する処理を行なう。その後、文字認識部３４ｃにより、その変更後の処理順番号に従う順でもって認識領域ごとに文字認識を行なう。この文字認識の結果、原稿Ｐに記載された文字列のデータ（テキストデータ）が得られ、このテキストデータは、ディスプレイドライバ５０の働きにより、液晶ディスプレイ１２へ送られて表示される。
【００３８】
コンピュータ本体１６のＣＰＵでＯＣＲソフトウェア３０を実行することで、上述したスキャン画像取込モジュール３２および文字認識モジュール３４を実現している。スキャン画像取込モジュール３２は、前述した動作を行なう周知のもので、ここでは詳しい説明は省略する。文字認識モジュール３４の認識領域指定部３４ａは、前述したように、スキャン画像取込モジュール３２により取り込まれたスキャン画像の画像データに、複数の認識領域を指定するもので、手動で認識領域を示す枠（以下、認識枠と呼ぶ）を指定する方法と、自動で認識枠を指定する方法とがある。
【００３９】
手動で認識枠を指定する方法は、マウス２０を用いてひとつずつ認識枠を描画していく方法である。液晶ディスプレイ１２内のアプリケーションウィンドウに表示された上記スキャン画像の画像データに対して、作業者は、マウス２０を用いた操作により、認識させたい領域を示す矩形の枠をひとつずつ描いていく。コンピュータ本体１６は、この描かれた矩形の枠を認識領域として記憶する。
【００４０】
自動で認識枠を指定する方法は、自動領域抽出機能を使って複数の認識枠を一度に描画する方法である。この方法は、アプリケーションウィンドウに設けられた［自動領域抽出］ボタンが、マウス２０によりクリック操作されるのを受けて実行される。自動抽出機能は、画像データから文字が記載されている文字領域を抽出して、この文字領域を囲む矩形の枠を認識枠として定めるものである。なお、画像データ中にイメージの領域や表の領域がある場合にも、環境設定により領域として抽出できるようにしたり、また、環境設定により、表を表とは認識せずに文字の領域の一部として認識させるようにすることもできる。
【００４１】
図２は、スキャン画像取込モジュール３２により取り込まれたスキャン画像の画像データＳＤの一例を示す説明図である。このスキャン画像の元となった原稿Ｐは、新聞紙の切り抜きであり、５段に文章が記載されている。１段目ないし３段目は、中央に縦書きの見出しが配置されることで、それぞれ２分割されている。ここでいう見出しとは、記事の内容が一目でわかるようにつけた標題である。
【００４２】
図３は、認識領域指定部３４ａにより指定された認識枠を画像データＳＤとともに示す説明図である。図示するように、画像データＳＤには、文字が集まった文字領域を囲む１０個の認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０が指定されている。この認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０は、自動の指定方法により指定されたものである。なお、自動の指定方法に替えて手動の指定方法によるものであってもよい。１段目には、２つの認識枠ＦＲ１、ＦＲ２が指定され、２段目には、２つの認識枠ＦＲ３、ＦＲ４が指定され、３段目には、２つの認識枠ＦＲ５、ＦＲ６が指定され、４段目には、１つの認識枠ＦＲ７が指定され、５段目には、１つの認識枠ＦＲ８が指定されている。また、１段目ないし３段目の中央に縦方向に、２つの認識枠ＦＲ９，ＦＲ１０が指定されている。
【００４３】
図中、各認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０の中央にある「１」から「１０」までの数字は、この認識領域指定部３４ａの実行時に内部的に割り振られた処理順番号を模式的に示すものである。図４は、認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０のデータを格納する認識枠テーブルＦＲＴの一例を示す説明図である。図示するように、認識枠テーブルＦＲＴは、表形式のデータで、各認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０についての情報が行単位で記憶されている。
【００４４】
各行には、認識枠ＦＲｎ（ｎは、正数）についての座標情報Ｄ１、処理順番号Ｄ２および認識用パラメータＤ３がそれぞれ格納されている。座標情報Ｄ１は、画像データＳＤにおける認識枠ＦＲｎの座標位置を示すデータで、認識枠ＦＲｎの左上と右下の２つの頂点（対角線の頂点）の座標データである。処理順番号Ｄ２は、数値データであり、図４の例では、図中に模式的に表わした「１」から「１０」までの数字が対応する。認識用パラメータＤ３は、認識領域毎に設定される認識のためのパラメータであり、例えば、日本語か英語か日英混在かを示す言語モードや、縦書きか横書きかを示すスタイル等のパラメータである。
【００４５】
上記処理順番号Ｄ２は、認識枠が手動にて指定された場合には、その指定された順に設定される。認識枠が自動にて指定された場合には、認識枠の位置から決まる順に設定される。その認識枠の位置から決まる順というのは、文書が縦書きの場合には、右上から左下に向かう順番である。図３の例では、まず、中央が見出しの認識枠ＦＲ９，ＦＲ１０で分割された１段目ないし３段目において、その見出しの右側に配置された認識枠ＦＲ２，ＦＲ４，ＦＲ６について、下方向に順番が振られ（「１」〜「３」）、次いで、その見出しの認識枠ＦＲ９，ＦＲ１０について、下方向に順番が振られ（「４」〜「５」）、その後、見出しの左側に配置された認識枠ＦＲ１，ＦＲ３，ＦＲ５について、下方向に順番が振られる（「６」〜「８」）。さらに、第４段目の認識枠ＦＲ７、第５段目の認識枠ＦＲ７について、下方向に順番が振られる（「９」〜「１０」）。なお、文書が横書きの場合には、左上から右下に向かう順番である。
【００４６】
上記認識用パラメータＤ３は、予め作業者によって、図示しない［環境設定］のダイアログボックスから設定された内容が、当初は設定される。この認識用パラメータＤ３は、認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０ごとに異なる値を設定することができる。作業者は、パラメータを設定したい認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０内でマウス２０をダブルクリックすることにより図示しないダイアログボックスを表示して、このダイアログボックスから、言語モードやスタイル等のデータを入力することで、その内容を所望の認識枠の認識用パラメータＤ３に設定することができる。
【００４７】
以上のように構成された認識枠テーブルＦＲＴは、コンピュータ本体１６に設けられたＲＡＭに格納される。認識枠テーブルＦＲＴの処理順番号Ｄ２の内容は、処理順補正部３４ｂにより、必要に応じて変更されるが、この処理順補正部３４ｂについては、後ほど詳述する。
【００４８】
文字認識部３４ｃは、認識枠テーブルＦＲＴを参照しながら、スキャン画像の画像データＳＤについての文字認識を行なう。具体的には、認識枠テーブルＦＲＴに格納された座標情報Ｄ１から、画像データＳＤ上の認識させたい認識領域を特定して抽出し、認識領域に対して文字認識処理を施す。上記認識処理を抽出する順番は、認識枠テーブルＦＲＴに格納された認識領域毎の処理順番号Ｄ２に従うものである。文字認識処理は、予めＨＤＤに格納しておいた文字辞書の各文字と画像データから得られた入力文字とを比較し、一致度の最も高い文字を認識結果とする周知のものである。
【００４９】
処理順補正部３４ｂについて、以下詳述する。この処理順補正部３４ｂは、コンピュータ本体１６のＣＰＵでＯＣＲソフトウェア３０の一部の制御ルーチン（以下、処理順補正ルーチンと呼ぶ）を実行することで実現される。図５および図６は、この処理順補正ルーチンを示すフローチャートである。このルーチンは、前述した［自動領域抽出］ボタンが、マウス２０によりクリック操作されて、自動で認識枠を指定する処理が終了した後に起動される。なお、手動で認識枠の指定がなされたときには、この実施例では、この処理順補正ルーチンは起動しない。
【００５０】
図示するように、処理が開始されると、コンピュータ本体１６のＣＰＵは、まず図示しない［環境設定］のダイアログボックスから設定された［スタイル］の情報から、認識しようとする文書は、縦書きか、横書きかを判別する（ステップＳ１００）。このスタイルの情報は、作業者によるマウス操作によって指示されたものである。作業者によって［自動判別］と指示されたときには、プレビューの文字認識を行なうことで自動的に縦書きか、横書きかを判別するようにして、これによりステップＳ１００による判別を行なうようにしてもよい。
【００５１】
ＣＰＵは、ステップＳ１００で縦書きであると判別された場合には、後述する作業で用いる「横方向」を左方向と記憶し（ステップＳ１１０）、横書きであると判別された場合には、「横方向」を右方向と記憶する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１１０またはＳ１２０の実行後、ＣＰＵは、変数ｉを値１にセットする処理を行なう（ステップＳ１３０）。
【００５２】
次いで、ＣＰＵは、認識枠テーブルＦＲＴをサーチして、処理順番号Ｄ２の値が変数ｉと一致する認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０を、処理対象領域Ｓ（ｉ）として選択する（ステップＳ１４０）。続いて、ＣＰＵは、画像データＳＤ上において、処理対象領域Ｓ（ｉ）に対してステップＳ１１０で定められた横方向と下方向の双方に、この処理対象領域Ｓ（ｉ）と横サイズが同じ大きさの認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０が存在するか否かを判定する（ステップＳ１５０）。この判定は、認識枠テーブルＦＲＴの座標情報Ｄ１の内容に基づいて行なう。ここで、横サイズだけを判定して、縦サイズについては同一であることを問わなかったのは、縦サイズについては、新聞の段組によって大きな差異がないからである。ステップＳ１５０では、上記構成に換えて、文書のレイアウトによっては、処理対象領域Ｓ（ｉ）と横サイズ、縦サイズ共に同一であるかを判定するようにしてもよい。あるいは、縦サイズだけを判定する構成とすることもできる。
【００５３】
図３の例では、変数ｉ＝１のときには、処理対象領域Ｓ（１）は、１段目右側に位置する認識枠ＦＲ２であり、この処理対象領域Ｓ（１）の横方向（縦書きであるから、左方向）に、１段目左側に位置する認識枠ＦＲ１（横サイズは同一）が存在し、また、下方向に、２段目右側に位置する認識枠ＦＲ４（横サイズは同一）が存在することから、ステップＳ１５０では、肯定判別される。なお、処理対象領域Ｓ（ｉ）に対する横方向、縦方向の認識枠は、認識枠ＦＲ２に対する認識枠ＦＲ４のように必ずしも隣接する必要もなく、認識枠ＦＲ２に対する認識枠ＦＲ１のように、間に他のサイズの認識枠（この場合、ＦＲ９）が介在するものであっても構わない。これにより、図３に例示したような、見出しの認識枠ＦＲ９，ＦＲ１０により左右に分割された認識枠ＦＲ１〜ＦＲ６についても、後述するステップにより繋がりの判定を行なうことができる。
【００５４】
図５に戻って、ステップＳ１５０で肯定判別された場合には、ＣＰＵは、ステップＳ１６０に処理を進める。一方、ステップＳ１５０で否定判別された場合には、ＣＰＵは、図６のステップＳ２８０に処理を進めて、変数ｉを値１だけインクリメントして、その後、その変数ｉが認識枠の数ｉｍａｘ（図３の例では、値１０）を越えたか否かを判別する（ステップＳ２９０）。ステップＳ２９０で、変数ｉがｉｍａｘを越えていないと判別された場合には、図５のステップＳ１４０に処理を戻す。すなわち、この制御ルーチンは、処理対象領域Ｓ（ｉ）に対して横方向と下方向の双方に、横サイズが同一の大きさの認識枠が存在する場合に限り、以下で説明する処理順番号の変更を行ない、それ以外の場合には、処理順番号の変更は行なわずに、処理対象領域Ｓ（ｉ）を次のものに移す。すなわち、図３の例では、１段目から３段目までの左側の認識枠ＦＲ１，ＦＲ３，ＦＲ５や、第４段目、第５段目の認識枠ＦＲ７，ＦＲ８が処理対象領域Ｓ（ｉ）となるときは、横方向に認識枠が存在しないことから、処理順番号の変更の作業は行なわない。
【００５５】
ステップＳ１６０では、ＣＰＵは、ステップＳ１５０で存在すると判定された横方向の認識枠を、横側領域Ｌ１として選択する。なお、横方向に、横サイズが同一の認識枠が複数あるよう場合には、最も近い側の認識枠が選択される。その後、ＣＰＵは、ステップＳ１５０で存在すると判定された下方向の認識枠を、下側領域Ｌ２として選択する（ステップＳ１７０）。なお、横側領域Ｌ１および下側領域Ｌ２は、特許請求の範囲で言う候補認識領域に相当する。これにより、見出し部分を除いた認識領域間での繋がりが以後のステップで判定されることになる。
【００５６】
ステップＳ１７０の実行後、ＣＰＵは、ステップＳ１４０で選択した処理対象領域Ｓ（ｉ）内の画像データの最終行に対して、文字認識の処理を施す処理を行なう（ステップＳ１８０）。さらに、ＣＰＵは、ステップＳ１６０で選択した横側領域Ｌ１内の画像データの先頭行に対して、文字認識の処理を施す処理を行なう（ステップＳ１９０）とともに、ステップＳ１７０で選択した下側領域Ｌ２内の画像データの先頭行に対して、文字認識の処理を施す処理を行なう（図６のステップＳ２００）。
【００５７】
ステップＳ２００の実行後、ＣＰＵは、ステップＳ１８０ないしＳ２００の文字認識の結果から、処理対象領域Ｓ（ｉ）の最終行が句点「。」で終了しており、横側領域Ｌ１の先頭行、下側領域Ｌ２の先頭行のいずれか一方のみが字下げされているか否かを判別する（ステップＳ２１０）。前者の条件は、文の末尾の文字が句点「。」であるかを判別するものであり、後者の条件は、文の先頭の文字が空白文字（スペース）であるかを判別するものである。両条件が満たされて肯定判別された場合には、その字下げされている側の領域を、処理対象領域Ｓ（ｉ）に文章的に繋がる領域と判定して、その繋がる領域についての認識枠テーブルＦＲＴ上の処理順番号Ｄ２を、変数ｉに１を加えた値に変更する（ステップＳ２２０）。すなわち、処理順番号Ｄ２を変数ｉに続く番号に変更する。
【００５８】
図３の例では、処理対象領域Ｓ（ｉ）が認識枠ＦＲ４である場合、その処理対象領域Ｓ（ｉ）の最終行が句点「。」で終了しており、その横方向に位置する横側領域Ｌ１としての認識枠ＦＲ３の先頭行が字下げされており、その下方向に位置する下側領域Ｌ２としての認識枠ＦＲ６の先頭行が字下げされていないことから、字下げされている側の認識枠ＦＲ３を、認識枠ＦＲ４に文章的に繋がる領域と判定する。この結果、認識枠ＦＲ４に該当する認識枠テーブルＦＲＴ上の処理順番号Ｄ２を、ｉ＋１に変更する。認識枠ＦＲ４が処理対象領域Ｓ（ｉ）となるときは、ｉ＝３であることから認識枠ＦＲ３についての処理順番号Ｄ２は値４に変更される。
【００５９】
図６に戻って、ステップＳ２２０の実行後、ステップＳ２７０に処理を進めて、処理順番号が変数ｉに１を加えた値より後ろの番号となる認識枠について、処理順番号を改めて振り直す処理を行なう。この振り直しの方法は、認識領域指定部３４ａによる処理順番号の割り振り方と同一で、文書が縦書きの場合には、右上から左下に向かう順番に、文書が横書きの場合には、左上から右下に向かう順番に割り振る。ステップＳ２７０の実行後、上述したステップＳ２８０に処理を進める。
【００６０】
一方、ステップＳ２１０で、否定判別された場合には、ＣＰＵは、ステップＳ２３０に処理を進める。ステップＳ２３０では、ＣＰＵは、ステップＳ１８０ないしＳ２００の文字認識の結果から、処理対象領域Ｓ（ｉ）の最終行が枠サイズ一杯まであり（すなわち、最終行の末尾の位置が、処理対象領域の端であり）、かつ、最後尾が句点「。」でなく、その上で、横側領域Ｌ１の先頭行、下側領域Ｌ２の先頭行のいずれか一方のみが字下げされているか否かを判別する。ここで、肯定判別された場合には、その字下げされていない側の領域を、処理対象領域Ｓ（ｉ）に文章的に繋がる領域と判定して、その繋がる領域についての認識枠テーブルＦＲＴ上の処理順番号Ｄ２を、変数ｉに１を加えた値に変更する（ステップＳ２４０）。すなわち、処理順番号Ｄ２を変数ｉに続く番号に変更する。
【００６１】
図３の例では、処理対象領域Ｓ（ｉ）が認識枠ＦＲ２である場合、その処理対象領域Ｓ（ｉ）の最終行が枠サイズ一杯まであり、かつ、最後尾が句点「。」でなく、その上で、その横方向に位置する横側領域Ｌ１としての認識枠ＦＲ１の先頭行が字下げされておらず、その下方向に位置する下側領域Ｌ２としての認識枠ＦＲ４の先頭行が字下げされていることから、字下げされていない側の認識枠ＦＲ１を、認識枠ＦＲ２に文章的に繋がる領域と判定する。この結果、認識枠ＦＲ１に該当する認識枠テーブルＦＲＴ上の処理順番号Ｄ２を、ｉ＋１に変更する。認識枠ＦＲ２が処理対象領域Ｓ（ｉ）となるときは、ｉ＝１であることから認識枠ＦＲ１についての処理順番号Ｄ２は値２に変更される。
【００６２】
図６に戻って、ステップＳ２４０の実行後、上述したステップＳ２７０に処理を進めて、処理順番号が変数ｉに１を加えた値より後ろの値となる認識枠について、処理順番号を改めて振り直す処理を行なう。一方、ステップＳ２３０で、否定判別された場合には、ＣＰＵは、ステップＳ２５０に処理を進める。
【００６３】
ステップＳ２５０では、ＣＰＵは、ステップＳ１８０ないしＳ２００の文字認識の結果から、処理対象領域Ｓ（ｉ）の最終行が枠サイズ一杯まであり（すなわち、最終行の末尾の位置が、処理対象領域の端であり）、かつ、最後尾が句点「。」でなく、その上で、横側領域Ｌ１の先頭行、下側領域Ｌ２の先頭行の両方とも字下げされていないか否かを判別する。ここで、肯定判別された場合には、ステップＳ２６０に処理を進める。
【００６４】
ステップＳ２６０では、処理対象領域Ｓ（ｉ）と横側領域Ｌ１との間の接続関係と、処理対象領域Ｓ（ｉ）と下側領域Ｌ２との接続関係が構文上それぞれ正しいかを解析して、その解析結果が一方のみ正しい場合に限り、その正しいと判定された側の横側領域Ｌ１もしくは下側領域Ｌ２を、処理対象領域Ｓ（ｉ）に文章的に繋がる領域と判定して、その正しいと判定された側の横側領域Ｌ１もしくは下側領域Ｌ２についての認識枠テーブルＦＲＴ上の処理順番号Ｄ２を、変数ｉに１を加えた値に変更する。すなわち、処理順番号Ｄ２を変数ｉに続く番号に変更する。
【００６５】
上記構文上正しいかを解析する構文解析の処理は、入力テキストとして、その入力テキストを形態素と呼ばれる最小言語単位に分割し、それら形態素に分割された文を文節と呼ばれる単位までまとめて、その文の構文構造を解析するものである。上記形態素への分割は、すべての品詞の入った単語辞書を基に行なわれる。構文構造の解析は、各文節の係り受け構造を解析しようとするもので、構文解析に必要な知識を格納したルール辞書を基に行なわれる。単語辞書およびルール辞書は、前述したようにＨＤＤに予め記憶されている。
【００６６】
文節の係り受け構造とは、その文節が修飾することができる相手の文節の種類、およびその文節が修飾を受けることができる相手の文節の種類を分類し、それぞれ係り、受けとした構造である。上記構文構造の解析では、この文節の係り受け構造を解析して、文節の係り受けの強さの度合い、すなわち文節の意味的な結びつきの強さの度合いを評価する。具体的な構文解析の手法については周知のものであることから、ここではその説明は省略する。この評価結果に基づいて、構文が正しいかを判別する。ステップＳ２６０では、処理対象領域Ｓ（ｉ）と横側領域Ｌ１（あるいは下側領域Ｌ２）とを接続して、その接続箇所を中心に所定の文字数の文字列を抽出して、これを上記入力テキストとして構文解析の処理を行なう。なお、構文解析の方法については、上記の記述に限定されるものではなく、構文を意味的に解析可能なものであればどのようなものでもよい。また、上記前後の範囲は所定の文字数から必ずしも定まる必要はなく、適当な文節で抽出してもよいし、文にて抽出してもよい。
【００６７】
ステップＳ２６０の実行後、上述したステップＳ２７０に処理を進めて、処理順番号が変数ｉに１を加えた値より後ろの値となる認識枠について、処理順番号を改めて振り直す処理を行なう。一方、ステップＳ２５０で、否定判別された場合には、ＣＰＵは、ステップＳ２６０，Ｓ２７０を実行することなく、ステップＳ２８０に処理を進める。
【００６８】
ステップＳ２９０で、変数ｉがｉｍａｘを越えていると判別された場合には、認識領域指定部３４ａで指定された全ての認識領域に対して、必要に応じた処理順の補正が終了したものとして、「エンド」に抜けてこの処理順補正ルーチンを終了する。
【００６９】
ＣＰＵと、このＣＰＵで実行されるステップＳ１４０の処理により、特許請求の範囲で言う処理対象領域選択手段が構成される。ＣＰＵと、ＣＰＵで実行されるステップ１５０ないしＳ２６０の処理により、特許請求の範囲で言う繋がり判定手段が構成され、特に、ステップＳ１８０の処理が第１文字認識手段に、ステップＳ１９０，Ｓ２００の処理が第２文字認識手段に、ステップＳ２１０ないしＳ２６０の処理が文章判定手段にそれぞれ対応する。
【００７０】
Ｃ．作用・効果：
図７は、処理順補正ルーチンの終了後、処理順番号がどのように変わったかを、画像データＳＤとともに示す説明図である。図示するように、１段目の左側に配置された認識枠ＦＲ１は「２」に、２段目の右側に配置された認識枠ＦＲ４は「３」に、２段目の左側に配置された認識枠ＦＲ３は「４」に、３段目の右側に配置された認識枠ＦＲ６は「５」に、３段目の左側に配置された認識枠ＦＲ５は「６」に、それぞれ処理順番号が変更される。なお、見出しである認識枠ＦＲ９、１０については、認識枠ＦＲ５が「６」に変更された後、ステップＳ２７０で残りの認識枠として「７」、「８」にふり直される。
【００７１】
この変更後の処理順番号は、認識領域を文章的に正しく繋げる順となっている。したがって、文字認識部３４ｃによって得られるテキストデータは、認識精度に優れたものとなる。特にこの実施例では、処理対象領域の末尾と候補認識領域の先頭との間の関係から、両者間の繋がりの判定を行なっていることから、高い精度でもって処理対象領域がいずれの認識領域に繋がっているかを判定することができる。
【００７２】
上記処理対象領域の末尾と候補認識領域の先頭との間の関係とは、処理対象領域の末尾が句点であるのに対して、候補認識領域の先頭が空白文字となって字下げがなされているという関係であり、また、処理対象領域の最終行が枠サイズ一杯で最後が句点でないのに対して、候補認識領域の先頭が空白文字でなく字下げがなされていないといった関係であり、これらによって、認識領域間の繋がりを、より高い精度で判定することができる。
【００７３】
また、この実施例では、処理対象領域と候補認識領域とから得られた文字を接続して、接続箇所の前後についての構文を解析することにより、認識領域間の繋がりが正しいかを判定する構成となっていることから、認識領域間の繋がりをより高い精度で判定することができる。特にこの実施例では、認識領域間の繋がりを、末尾の句点と先頭の空白文字との関係から判断することを優先的に行ない、それによって判断がつかなかった場合に限り、構文解釈による判断を行なうようにしていることから、簡易な判断を優先的に、複雑な判断を２次的なものとすることができ、全体としての処理時間の短縮を図ることができる。
【００７４】
この実施例では、原稿Ｐとして縦書きの文書が用意されていたが、横書きの文書でも構わない。その場合、ステップＳ１２０で横方向として右方向がセットされ、これによって横書きの文書についても、認識領域間の文章の繋がりを正しくした文字列データを得ることができる。
【００７５】
Ｄ．他の実施形態：
本発明の他の実施形態について、次に説明する。
【００７６】
（１）前記実施例では、図５および図６で示した処理順補正ルーチンは、手動で認識枠の指定がなされたときには、起動しない構成となっていたが、これに換えて、アプリケーションウィンドウに［処理順自動補正］ボタンを設けて、このボタンがマウス２０によりクリック操作されたときには、手動で認識枠の指定がなされた後にも、この制御ルーチンを起動する構成としてもよい。
【００７７】
（２）前記実施例では、ステップＳ２１０，Ｓ２３０、Ｓ２５０の判定をこの順で行なっているが、これに換えて、他の順で行なっても構わない。また、ステップＳ２１０，Ｓ２３０、Ｓ２５０の判定を全て行なうのではなく、いずれか１つのステップであってもよいし、いずれか２つのステップであってもよい。また、ステップＳ２１０ないしＳ２５０の処理を除いて、ステップＳ２６０による構文解析を行なった処理順を変更するだけの構成としてもよい。
【００７８】
（３）前記実施例では、認識領域指定部３４ａにより認識領域が指定されると同時に、処理順番号が割り振られる構成とし、処理順補正部３４ｂを構成する処理順補正ルーチンにより、その処理順番号が変更される構成としていた。これに換えて、認識領域指定部３４ａでは処理順番号の割り振りを行なわず、処理順補正部３４ｂに換える処理順設定部で、ステップＳ２１０，Ｓ２３０、Ｓ２５０の判定を行ないながら処理順番号を割り振っていく構成としてもよい。
【００７９】
（４）前記実施例では、文字認識の対象となる画像データを、イメージスキャナ１４によって光学的に読み取った文書の１ページ分の画像データとしたが、これに換えて、予め用意した文書の画像データをＨＤＤ、ＣＤーＲ等の記録媒体から読み出したものであってもよい。また、画像データは、外部のネットワークに接続される特定のサーバから、ネットワークを介して提供されたものとすることもできる。
【００８０】
（５）前記実施例では、候補認識領域として、左右の一方側と下側に位置する２つの認識領域Ｌ１、Ｌ２を定めていたが、これに換えて、左右の両側と下側に位置する３つの認識領域としてもよい。あるいは、左右上下の４つの認識領域としてもよい。さらには、斜め右下、斜め左下といった斜め方向も候補認識領域の対象に含める構成としてもよい。あるいは、処理対象領域より１段下の欄における真下、その左右以外にもさらに外側の左右の認識領域を含む構成としてもよい。要は、文書のレイアウトから、処理対象領域と繋がる可能性のある認識領域であれば、上記の候補認識領域に限る必要もなく、さらに広い範囲に位置する認識領域を候補認識領域とすることもできる。すなわち、特許請求の範囲でいう処理対象領域の近傍とは、上述したような処理対象領域と繋がる可能性のある認識領域の範囲をいい、必ずしもすぐ隣りである必要もない。
【００８１】
以上、本発明の一実施例とその変形例を詳述してきたが、本発明は、こうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる態様にて実施することができるのは勿論のことである。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例を適用するコンピュータシステムのハードウェアの概略構成を示すブロック図である。
【図２】スキャン画像取込モジュール３２により取り込まれたスキャン画像の画像データＳＤの一例を示す説明図である。
【図３】認識領域指定部３４ａにより指定された認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０を画像データＳＤとともに示す説明図である。
【図４】認識枠ＦＲ１〜ＦＲ１０のデータを格納する認識枠テーブルＦＲＴの一例を示す説明図である。
【図５】ＣＰＵにて実行される処理順補正ルーチンの前半部分を示すフローチャートである。
【図６】処理順補正ルーチンの後半部分を示すフローチャートである。
【図７】処理順補正ルーチンにより処理順番号がどのように変わったかを画像データＳＤとともに示す説明図である。
【符号の説明】
１０…パーソナルコンピュータ
１２…液晶ディスプレイ
１４…イメージスキャナ
１６…コンピュータ本体
１８…キーボード
２０…マウス
２２…ＣＤドライブ
３２…スキャン画像取込モジュール
３４…文字認識モジュール
３４ａ…認識領域指定部
３４ｂ…処理順補正部
３４ｃ…文字認識部
４０…スキャナドライバ
５０…ディスプレイドライバ
Ｐ…原稿
ＳＤ…画像データ
ＦＲ１〜ＦＲ１０…認識枠
ＦＲＴ…認識枠テーブル
Ｓ（ｉ）…処理対象領域
Ｌ１…横側領域
Ｌ２…下側領域
【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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