(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水平なテキスト行画像を複数の単語区分に区分化する単語区分化方法であって、
（ａ）各垂直位置における前記テキスト行画像内の黒画素数を示す、前記テキスト行画像の水平投影プロファイルを生成するステップと、
（ｂ）前記水平投影プロファイルの二つの主ピーク位置を取得するステップと、
（ｃ）前記二つの主ピーク位置に基づいて、前記テキスト行画像の中央区域の上下の境界線を画定するステップと、
（ｄ）各水平位置における、前記二つの主ピーク位置に基づいて画定された前記上下の境界線に対応する前記中央区域内のみの黒画素数を示す、前記中央区域の垂直投影プロファイルを生成するステップと、
（ｅ）前記垂直投影プロファイルに基づいて、複数のスペース区分の位置および長さを取得するステップであって、各前記スペース区分は、黒画素数が閾値以下である一以上の連続した水平位置であるステップと、
（ｆ）ステップ（ｅ）で取得した前記複数のスペース区分に基づいて、前記テキスト行を複数の単語区分に区分化するステップと
を含む単語区分化方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｆ）で取得した各単語区分用のバウンディングボックスを生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｅ）は、前記複数のスペース区分をその長さに基づいて、文字間隔のクラスと単語間隔のクラスを含む二つのクラスへ分類するステップを含み、
前記ステップ（ｆ）は、前記単語間隔を用いて前記テキスト行を区分するステップを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（ｅ）は、スペース区分の長さが所定の長さ閾値以上の場合は前記単語間隔のクラスに分類し、スペース区分の長さが前記所定の長さ閾値未満の場合は前記文字間隔クラスに分類するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
水平テキスト行画像を複数の単語区分に区分化するための単語区分化の処理をデータ処理装置に実行させるように、前記データ処理装置を制御するためのコンピュータープログラムであって、前記処理は、
（ａ）各垂直位置における前記テキスト行画像内の黒画素数を示す、前記テキスト行画像の水平投影プロファイルを生成するステップと、
（ｂ）前記水平投影プロファイルの二つの主ピーク位置を取得するステップと、
（ｃ）前記二つの主ピーク位置に基づいて前記テキスト行画像の中央区域の上下の境界線を画定するステップと、
（ｄ）各水平位置における、前記二つの主ピーク位置に基づいて画定された前記上下の境界線に対応する前記中央区域内のみの黒画素数を示す、前記中央区域の垂直投影プロファイルを生成するステップと、
（ｅ）前記垂直投影プロファイルに基づいて複数のスペース区分の位置および長さを取得するステップであって、前記スペース区分のそれぞれは、黒画素数が閾値以下である一以上の連続した水平位置であるステップと、
（ｆ）ステップ（ｅ）で取得した前記複数のスペース区分に基づいて、前記テキスト行を複数の単語区分に区分化するステップと
を含む、コンピュータープログラム。
【請求項６】
前記処理は、前記ステップ（ｆ）で取得した各単語区分用のバウンディングボックスを生成するステップをさらに含む、請求項５に記載のコンピュータープログラム。
【請求項７】
前記ステップ（ｅ）は、前記複数のスペース区分をその長さに基づいて、文字間隔のクラスと単語間隔のクラスを含む二つのクラスへ分類するステップを含み、
前記ステップ（ｆ）は、前記単語間隔を用いて前記テキスト行を区分するステップを含む、請求項５または６に記載のコンピュータープログラム。
【請求項８】
前記ステップ（ｅ）は、スペース区分の長さが所定の長さ閾値以上の場合は前記単語間隔のクラスに分類し、スペース区分の長さが前記所定の長さ閾値未満の場合は前記文字間隔クラスに分類するステップを含む、請求項７に記載のコンピュータープログラム。
【請求項９】
請求項５から８のいずれか一項に記載のコンピュータープログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
水平なテキスト行画像を複数の単語区分に区分化するデータ処理装置であって、
各垂直位置における前記テキスト行画像内の黒画素数を示す、前記テキスト行画像の水平投影プロファイルを生成する水平投影プロファイル生成手段と、
前記水平投影プロファイルの二つの主ピーク位置を取得するピーク位置取得手段と、
前記二つの主ピーク位置に基づいて、前記テキスト行画像の中央区域の上下の境界線を画定する境界線画定手段と、
各水平位置における、前記二つの主ピーク位置に基づいて画定された前記上下の境界線に対応する前記中央区域内のみの黒画素数を示す、前記中央区域の垂直投影プロファイルを生成する垂直投影プロファイル生成手段と、
前記垂直投影プロファイルに基づいて、複数のスペース区分の位置および長さを取得する位置長さ取得手段であって、各前記スペース区分は、黒画素数が閾値以下である一以上の連続した水平位置である位置長さ取得手段と、
前記位置長さ取得手段で取得した前記複数のスペース区分に基づいて、前記テキスト行を複数の単語区分に区分化する区分化手段と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項１１】
前記区分化手段が取得した各単語区分用のバウンディングボックスを生成するバウンディングボックス生成手段をさらに備える、請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記位置長さ取得手段は、前記複数のスペース区分をその長さに基づいて、文字間隔のクラスと単語間隔のクラスを含む二つのクラスへ分類し、
前記区分化手段は、前記単語間隔を用いて前記テキスト行を区分する、請求項１０または１１に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
前記位置長さ取得手段は、スペース区分の長さが所定の長さ閾値以上の場合は前記単語間隔のクラスに分類し、スペース区分の長さが前記所定の長さ閾値未満の場合は前記文字間隔クラスに分類する、請求項１２に記載のデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書画像処理に関し、特に単語区分化すなわち文書画像を文書の単語に対応したサブ画像へ区分化することに関する。
【背景技術】
【０００２】
「文書画像」とは、相当量のテキストを含む文書を表すデジタル画像のことである。例えば、文書画像は、ハードコピー文書をスキャンしたり、ハードコピー文書を撮影したり、テキストベースの電子文書（例えばＷｏｒｄ（登録商標）文書）を画像フォーマット（例えば、ＰＤＦ（登録商標））に変換したりすることで生成される。「文書画像処理」とは、文書画像に対して行われる様々な処理のことである。文書画像処理の一つの例は、文書のテキストコンテンツを抽出することを目的とする光学式文字認識（ＯＣＲ）である。文書画像処理の他の例は、対象の文書画像が原本の文書画像と同一かどうか、あるいは変更されているかどうかを判断することを目的とする文書認証である。
【０００３】
ある文書画像処理方法では、文書画像は、さまざまなレベルで、写真もしくはテキストの段落、テキスト行区分、単語区分、および／またはシンボル区分のようなブロックに区分化される。これらのステップを、ときには段落（またはブロック）区分化、行区分化などと称し、またこれらをまとめて文書区分化と称する。ここで、段落区分、行区分などは、文書の段落、行などを示すサブ画像のことである。本明細書では、ときには、段落区分、行区分などを、単に段落、行などと称するが、それらが段落、行などのテキストではなくサブ画像であることは、明細書の文脈から明らかであろう。
【０００４】
単語区分化とは、行を単語に区分化することである。多くの単語区分化方法が知られている。これらの方法のいくつかは、テキスト行中のスペース区分（余白）を調べて、単語間隔（隣接する単語間のスペース）と文字間隔（単語内の隣接する文字間のスペース）とを区別する。例えば、Ｓｏｏ  Ｈ．  Ｋｉｍ、Ｃｈａｎｇ  Ｂ．  Ｊｅｏｎｇ、  Ｈｅｅ  Ｋ．  Ｋｗａｇ、  Ｃｈｉｎｇ  Ｙ．  Ｓｕｅｎの「ｗｏｒｄ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｒｉｎｔｅｄ  ｔｅｘｔ  ｌｉｎｅｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｇａｐ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｓｐｅｃｉａｌ  ｓｙｍｂｏｌ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」、第１６回パターン認識国際会議（２００２）（以下、「２００２年のＫｉｍらの論文」という）には、単語間隔および文字間隔を区別するために、テキスト行中のスペース区分に対して、階層クラスタリング手法を適用する方法が記載されている。共有で、継続中の米国特許出願公開第２０１４／０２７０５２６号明細書（公開日２０１４年９月１８日）には、Ｋ平均クラスター法のアルゴリズムを用いて、スペース区分を文字間隔または単語間隔に分類する単語区分化方法が記載されている。多くの単語区分化方法は、単語間隔と文字間隔を区別しようとする前に、余白の位置および大きさを判定するため、行テキスト画像の垂直投影を用いる。
【０００５】
連結する構成要素に基づく方法は、イタリックのテキスト行の単語区分化に用いられているが、これに関する計算コストは割高である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／０２７０５２６号明細書
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｓｏｏ  Ｈ．  Ｋｉｍ、Ｃｈａｎｇ  Ｂ．  Ｊｅｏｎｇ、  Ｈｅｅ  Ｋ．  Ｋｗａｇ、  Ｃｈｉｎｇ  Ｙ．  Ｓｕｅｎ共著、「ｗｏｒｄ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｒｉｎｔｅｄ  ｔｅｘｔ  ｌｉｎｅｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｇａｐ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｓｐｅｃｉａｌ  ｓｙｍｂｏｌ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」、第１６回パターン認識国際会議（２００２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、単語区分化の改善方法を対象とし、特にイタリックテキストの処理を対象とし、従来技術の限界および不都合による一つ以上の課題を大幅に改善する。
【０００９】
本発明は、イタリックテキストで特に有利ではあるが、他のフォントのテキストでも使用可能な高速で正確な単語区分化方法を提供することを目的とする。
【００１０】
本発明の追加の特徴および利点は、以下の説明に記載され、その一部分はその説明から明らかになり、また本発明の実施から理解される。本発明の目的および他の利点は、明細書、特許請求の範囲および添付の図面において具体的に示された構成により実現され、達成されるだろう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
これらの目的および／または他の目的を達成するために、具体化され、広く記述されているように、本発明は、水平テキスト行画像を複数の単語区分に区分化する単語区分化方法を提供する。この単語区分化方法は、
（ａ）各垂直位置における前記テキスト行画像内の黒画素数を示す、前記テキスト行画像の水平投影プロファイルを生成するステップと、
（ｂ）前記水平投影プロファイルの二つの主ピーク位置を取得するステップと、
（ｃ）前記二つの主ピーク位置に基づいて、前記テキスト行画像の中央区域の上下の境界線を画定するステップと、
（ｄ）各水平位置における、前記二つの主ピーク位置に基づいて画定された前記上下の境界線に対応する前記中央区域内のみの黒画素数を示す、前記中央区域の垂直投影プロファイルを生成するステップと、
（ｅ）前記垂直投影プロファイルに基づいて、複数のスペース区分の位置および長さを取得するステップであって、各前記スペース区分は、黒画素数が閾値以下である一以上の連続した水平位置であるステップと、
（ｆ）ステップ（ｅ）で取得した前記複数のスペース区分に基づいて、前記テキスト行を複数の単語区分に区分化するステップと、を含む。
【００１２】
本発明の方法は、さらに前記ステップ（ｆ）で取得した各単語区分用のバウンディングボックスの生成を含んでもよい。
【００１３】
他の態様では、本発明は、データ処理装置を制御するための、コンピュータープログラム、およびコンピュータープログラムを格納したコンピューターが利用可能な非一時媒体（例えばメモリーまたは記憶装置）を提供し、コンピュータープログラムは、上記方法をデータ処理装置に実行させるように構成される。
さらに他の態様では、本発明は、水平なテキスト行画像を複数の単語区分に区分化するデータ処理装置を提供する。このデータ処理装置は、
各垂直位置における前記テキスト行画像内の黒画素数を示す、前記テキスト行画像の水平投影プロファイルを生成する水平投影プロファイル生成手段と、
前記水平投影プロファイルの二つの主ピーク位置を取得するピーク位置取得手段と、
前記二つの主ピーク位置に基づいて、前記テキスト行画像の中央区域の上下の境界線を画定する境界線画定手段と、
各水平位置における、前記二つの主ピーク位置に基づいて画定された前記上下の境界線に対応する前記中央区域内のみの黒画素数を示す、前記中央区域の垂直投影プロファイルを生成する垂直投影プロファイル生成手段と、
前記垂直投影プロファイルに基づいて、複数のスペース区分の位置および長さを取得する位置長さ取得手段であって、各前記スペース区分は、黒画素数が閾値以下である一以上の連続した水平位置である位置長さ取得手段と、
前記位置長さ取得手段で取得した前記複数のスペース区分に基づいて、前記テキスト行を複数の単語区分に区分化する区分化手段と、を備える。
【００１４】
上記の一般的な説明および以下の詳細な説明は、具体的で例示的であり、特許請求の範囲に記載された本発明のさらなる説明を提供することを意図すると理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る単語区分化方法を概略的に説明する図である。
【図２】図２（ａ）は通常体のフォントで印刷されたテキスト行の垂直投影プロファイルの具体例を示す図である。図２（ｂ）はイタリック体のフォントで印刷されたテキスト行の垂直投影プロファイルの具体例を示す図である。図２（ｃ）は図２（ｂ）と同じテキスト行の中央区域のみの垂直投影プロファイルの具体例を示す図である。
【図３】テキスト行の水平投影プロファイルの具体例を示す図である。
【図４】１行のスペース区分の分布の具体例を概略的に説明する図である。
【図５】本発明の実施形態が実行され得るデータ処理装置を概略的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
詳細な説明では水平方向のテキストが例として用いられるが、ここで説明する単語区分化方法は、以下に説明するテキストと同じ特性を有する限り、適宜改良することで縦方向のテキストまたは任意の方向のテキストに適用できる。
【００１７】
本発明の実施形態は、単語区分化方法、すなわち文書画像の行区分を複数の単語区分に区分化する方法を提供する。先に言及したように、多くの既存の単語区分化方法は、行中の文字間のスペース区分（余白）の位置およびサイズを決定するため、行テキスト画像の垂直投影を用いる。より具体的には、行区分の１次元の垂直投影プロファイル（垂直投影ヒストグラムともいう）ｆ（ｘ）が生成される。ここでｘは水平画素位置であり、ｆは各水平画素位置でのラインバウンディングボックス内の黒画素数である。
【００１８】
スペース区分が垂直投影プロファイルに基づいて算出され、単語間のスペース区分の算出結果が単語中の文字間のスペース区分よりも十分大きければ、［背景技術］の欄に記述された単語区分化方法は、単語分割に対して概ね良好な結果を与えるであろう。しかし、これらの条件は時には、特にイタリックテキストに対しては満たされない。イタリックテキスト行では、隣接する単語中の文字が垂直方向で互いに重なり合うため、垂直投影プロファイルにおいてこのような単語間の空白を非常に狭くしたり、消失させたりもする。その結果、複数の単語が誤って一つの単語に分類される。同様の問題は、通常のフォントとイタリックのフォントが混在するテキスト行でも生じ得る。
【００１９】
図２（ａ）は、通常体のフォント（例えばタイムズ・ニュー・ローマン (Times New Roman)）で印刷されたテキスト行の垂直投影プロファイルを示す図である。図２（ｂ）は、同じフォントのイタリック体で印刷された同一テキスト行の垂直投影プロファイルを示す図である。図２（ｂ）と図２（ａ）の比較から分かるように、イタリックテキストでは、単語中の文字間の空白（文字間隔）は消失し、いくつかの単語のうちの単語間の空白（例えば「ｄｅｐａｒｔｉｎｇ」と「ｆｒｏｍ」間の隙間、または「ｐｒｅｓｅｎｔ」と「ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ」間の隙間）は他の単語間隔よりも狭くなっている。「ｏｆ」と「ｔｈｅ」間のように、単語間隔は消失したりもする。このような現象は、主に（一つの単語内で、または単語間で）隣接した文字の一部分が垂直方向で重なることにより生じる。単純な閾値または高度なクラスター分類を用いるかに関わらず、単語間隔と文字間隔を区別することに用いられるアルゴリズムとして空白に基づく単語区分化方法を用いた場合には、それらは多くの場合にイタリックテキストの区分化に困難性を生じさせる。例えば、図２（ｂ）の例では、単語の「ｏｆ」と「ｔｈｅ」は一つの単語として誤認識されるであろう。
【００２０】
本発明の実施形態はイタリックテキストの単語区分化に特に適合する。上述のイタリックテキストの課題を解決するため、本発明の実施形態に係る単語区分化方法は、垂直投影プロファイルを生成するためテキスト文字の中央区域のみを取得する。
【００２１】
多くの西洋語において小文字は、上区域、中央区域または主区域、および下区域と称する垂直に積み重なる３つの区域に分割できる。英語の例では、全ての小文字は中央区域を占有し、「ａ」、「ｃ」のようないくつかの小文字は中央区域のみを占有し、「ｂ」、「ｄ」のようないくつかの小文字は上区域も占有し、「ｐ」、「ｑ」のようないくつかの小文字は下区域も占有し、ある特定のフォントでは「ｆ」のようないくつかの小文字は全３区域を占有する。垂直投影プロファイルにおいて文字間の空白を狭くし、または消失させることを引き起こす、上述のイタリックテキストにおける（一つの単語内または単語間で）隣接した文字の一部分の垂直方向での重なりは、主に上区域または下区域に位置する文字の部分により生じる。したがって、垂直投影プロファイルの算出に中央区域のみを用いることで、垂直方向の重なりを減少または防止できる。
【００２２】
図２（ｃ）は、図２（ｂ）と同じ（イタリックの）テキスト行の中央区域のみの垂直投影プロファイル示す図である。このプロファイルは後述の方法により生成されたものである。図２（ｃ）から分かるとおり、図２（ｂ）では消失しているいくつかの単語間隔（例えば「ｏｆ」と「ｔｈｅ」間のスペース）はここでは明確に存在し、一般的な文字間隔よりも大きい。そのため、これらの二つの単語は一つの単語として誤認識される可能性はほとんどない。また、図２（ｂ）で消失した、いくつかの文字間隔もここでは存在している。
【００２３】
テキスト行での中央区域の位置は、テキスト行の１次元水平投影プロファイルを用いて決定してもよい。図３は、テキスト行の水平投影プロファイルｇ（ｙ）の具体例を示す図である。ここで、縦軸ｙは垂直方向の画素位置を、横軸は各垂直画素位置のラインバウンディングボックス内の黒画素数を示す。図から分かるとおり水平投影プロファイルｇ（ｙ）には、行の中央区域の上下の境界線（水平線）に対応して、二つの比較的はっきとりしたピークがある。これらは中央区域の上下の境界では文字の字画の多くは略水平方向に延びるという事実に基づく。したがって、水平投影プロファイルは、中央区域の上下の境界線の決定に用いることができる。
【００２４】
図１は、本発明の実施形態に係る単語区分化方法の概略的に説明する図である。この方法の開始点は、２値の文書画像から生成されたテキスト行区分である。この行区分は、矩形状の画像であり、水平方向の多数の画素および垂直方向の多数の画素を有する。この矩形をラインバウンディングボックスという。各画素は、黒または白を表す２進値を有する。画像は非傾斜化されており、テキスト行は水平であるものとする。また、行区分の取得に用いられる行区分化手法は、行の先頭または末尾に余分なスペースを入れずに、行中のテキストの境界を定めるラインバウンディングボックスを生成するものとする。これらの処理結果を実現する技法はよく知られており、説明は省略する。
【００２５】
最初に、行区分の１次元水平投影プロファイルｇ（ｙ）が生成される（ステップＳ１１）。そして、水平投影プロファイルの二つの主ピーク位置の垂直位置が決定され、これらは中央区域の上下の境界位置の画定に用いられる（ステップＳ１２）。上下の境界線の位置それぞれを、二つの主ピークのｙ位置としてもよく、または数画素分だけ上方または下方のｙ位置としてもよい。例えば、いくつかのフォントでは、「ｗ」、「ｍ」のようにいくつかの文字は中央区域の上部および／または下部の近くに短い水平のダッシュ記号がある。したがって、中央区域の上境界線は上側ピークよりも２画素分下になるように選択されてもよく、下境界線は下側ピークよりも２画素分上になるように選択されてもよい。このように、中央区域にはこれらの短い水平のダッシュ記号が含まれないので、これらは垂直投影プロファイルに影響しない。テキスト行の中央区域は、上下の境界位置間に位置するラインバウンディングボックス領域として画定される。
【００２６】
次に、中央区域の１次元垂直投影プロファイルｆｃ（ｘ）が生成される（ステップＳ１３）。ここでｘは水平画素位置であり、ｆｃは各画素位置での中央区域内の黒画素数である。中央区域の垂直投影プロファイルｆｃ（ｘ）内のスペース区分（空白）が認識され、このスペース区分の長さが決定される（ステップＳ１４）。各空白は、垂直投影プロファイルｆｃの値が所定の閾値（例えばゼロ）以下の一つ以上の連続した画素位置ｘによって構成される。
【００２７】
２以上の単語を含む典型的なテキスト行のスペース区分長の分布は、二つの主ピークを有する傾向があり、これはときには双峰分布とも称される。これは典型的なテキストでは、文字間隔長および単語間隔長は、互いに大きく異なる傾向になるという事実に基づく。この影響は、模式的に示した図４（図２（ｃ）のテキスト行の具体例を用いて算出）の例にあるように、スペース分布のヒストグラムで見ることができる。スペース分布のヒストグラムでは、横軸（ビン）はスペース区分の長さを示し、縦軸は特定の長さのスペース区分の数または合計数を示す。この図に明確に示されるように、双峰分布は、特に印刷またはスキャンされた文書では、多くの場合は理想的ではないが、どのスペースが文字間隔でどのスペースが単語間隔であるかを適切に決定する技法を用いることができる。例えば、大津メソッドまたはクラスタリング分類法が、スペースを二つのクラスへ分類するのに用いられうる。一の実施態様では、図４の例に示す分類法の応用例では、６以上のスペースを単語間隔として分類している。
【００２８】
したがって、ステップＳ１５では、ステップＳ１４で認識されたスペース区分が、文字間隔および単語間隔に対応した二つのクラスに分類される。その結果、隣接する二つの単語間隔の間のテキストは個々の単語となるように、行は単語に区分化される。ステップＳ１６では、単語バウンディングボックスは各単語に対して生成されてもよい。この単語バウンディングボックスは単語イメージの生成、またはテキストへの後続する処理に用いられてもよい。
【００２９】
ステップＳ１５におけるスペース区分の二つのクラスへの分類には、種々のアルゴリズムを用いることができる。一の実施形態では、所定の長さ閾値を用いて、この長さ閾値以上に長いスペース区分を単語間隔とみなし、この長さ閾値よりも短いスペース区分を文字間隔とみなす。他の実施形態では、上述の２００２年のＫｉｍらの論文および米国特許出願公開第２０１４／０２７０５２６号明細書のようなクラスタリング法を、分類の実行に用いてもよい。
【００３０】
使用されるアルゴリズムに関係なく、一つの単語または二つの単語を含む行のような非常に短い行では、十分な数の単語スペース区分が存在しないため、このような行の適切な取り扱いには注意が必要である。例えば、ステップＳ１４で認識された行のスペース区分が非常に均一な大きさであり、例えばスペースの最大長が、スペースの最小長の２倍未満であり、テキスト行の長さが所定長さよりも短ければ、それを一つの単語の行とみなし、単語区分化を実行しないようにする。
【００３１】
上述の単語区分化方法は、イタリックテキストに対して十分な区分化の成果を得ることができる。この方法は非常に低いコンピューターコストで、高速でもある。この方法は、通常テキスト（非イタリック）の行区分にも用いることができるが、従来の垂直投影プロファイルに対する優位性は著しいものではない。
【００３２】
全てが大文字（イタリックまたは通常のいずれでも）で書かれたテキスト行は、全ての文字の高さが同じであることから、一般には上述の重なり問題がないことに留意されたい。このようなテキストに対しては、ここで説明した単語区分化方法は、従来技術とほぼ同じ結果を生じさせるであろう。
【００３３】
上述の中央区域のみの垂直投影プロファイルを、単語区分化に加えて他の目的にも用いてもよい。一の応用例は、テキスト行がイタリックまたは非イタリックの書体で書かれているかの判定への使用である。これは、従来手法による全てのテキスト行バウンディングボックスを用いて生成した第１の垂直投影プロファイルと、上述のステップＳ１１〜Ｓ１４に対応した中央区域のみを用いて生成した第２の垂直投影プロファイルを比較することにより行える。大部分の通常フォントでは、二つの投影プロファイルから算出した単語スペース区分は同様のサイズを有するのに対して、イタリックテキストでは第１の投影プロファイル（全区域）から算出された単語スペース区分は、第２の投影プロファイル（中央区域のみ）から算出された単語スペース区分よりも狭くなる。
【００３４】
ここで記述された単語区分化方法は、図５に示したコンピューター１２０のようなデータ処理装置で実行され得る。コンピューター１２０は、処理装置１２１、記憶装置（例えばハードディスクドライブ）１２２、および内部メモリー（例えばＲＡＭ）１２３を含む。記憶装置１２２は、ここで記述された方法を実行するために、ＲＡＭ１２３に読み出され処理装置１２１により実行される。コンピューター１２０は、コンピューター１２０により処理される印刷文書を読み取るために使用されうるスキャナー部を備える、スキャナー、複写機、または複合機１３０に接続されてもよい。あるいは、処理装置１２１、記憶装置１２２、およびＲＡＭ１２３は、スキャナー／複写機／複合機１３０の内部に設けてもよく、この場合、スキャナー／複写機／複合機が、ＯＣＲテキスト化のような処理が施された文書を直接出力できる。データ処理装置の用語は、コンピューター１２０またはスキャナー／複写機／複合機１３０のいずれを指してもよい。
【００３５】
一の態様では、本発明は、データ処理装置の中に具現化されている。他の態様では、本発明は、データ処理装置を制御するための、コンピュータープログラム、およびコンピュータープログラムを内部に格納したコンピューターが使用可能な非一時媒体（例えば記憶装置１２２）である。さらに、他の態様では、本発明は、データ処理装置により実行される方法である。
【００３６】
当業者には明らかなように、本発明の思想または範囲から逸脱することなく、本発明の単語区分化方法に対して種々の改良および変更を行うことができる。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲およびその均等物の範囲に入る改良および変更も包含することが意図される。
【符号の説明】
【００３７】
１２０  コンピューター、
１２１  処理装置、
１２２  記憶装置、
１２３  内部メモリー（ＲＡＭ）、
１３０  複合機。
【図１】
0006262188.tif 000002
【図２】
0006262188.tif 000003
【図３】
0006262188.tif 000004
【図４】
0006262188.tif 000005
【図５】
0006262188.tif 000006