(57)【要約】【課題】行方向の判定につき正解率を向上させる。【解決手段】本行方向判定方法は、縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第1の認識文字数と、読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第2の認識文字数とを取得する工程と、n(nは2以上の整数)個の連続文字の出現確率を格納するnグラムデータ格納部を参照して、縦方向の文字認識処理によるn個の連続認識文字の第1の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるn個の連続認識文字の第2の平均出現確率とを算出する工程と、第1の認識文字数と第2の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、第1の平均出現確率と第2の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定ステップとを含む。このようにnグラムを用いることによって、単語でないような語が認識された場合であっても行方向を正確に判定することができるようになる。【選択図】図１
2007164719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第１の認識文字数と、前記読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第２の認識文字数とを取得するステップと、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、前記横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、
前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための行方向判定プログラム。
【請求項２】
前記所定の条件が、前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数との比が閾値未満であることを特徴とする請求項１記載の行方向判定プログラム。
【請求項３】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果について文字又は文字の一部の外接矩形を特定し、隣接外接矩形間の縦方向の平均重複度と隣接外接矩形間の横方向の平均重複度とを算出するステップと、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たす場合、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率との大小に応じて縦書き又は横書きを判定するステップと、
をコンピュータに実行させるための行方向判定プログラム。
【請求項４】
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たさない場合には、前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度との大小に応じて縦書き又横書きを判定するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための請求項３記載の行方向判定プログラム。
【請求項５】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第１の認識文字数と、前記読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第２の認識文字数とを取得する手段と、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、前記横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出する手段と、
前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定手段と、
を有する行方向判定装置。
【請求項６】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果について文字の外接矩形を特定し、隣接外接矩形間の縦方向の平均重複度と隣接外接矩形間の横方向の平均重複度とを算出する手段と、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出する手段と、
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たす場合、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率との大小に応じて縦書き又は横書きを判定する手段と、
を有する行方向判定装置。
【請求項７】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識結果の第１の平均確信度と、横方向の文字認識結果の第２の平均確信度とを算出する手段と、
前記第１の平均確信度と前記第２の平均確信度との大小に基づき縦書き又は横書きを判定する手段と、
を有する行方向判定装置。
【請求項８】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第１の認識文字数と、前記読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第２の認識文字数とを取得するステップと、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、前記横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、
前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される行方向判定方法。
【請求項９】
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果について文字又は文字の一部の外接矩形を特定し、隣接外接矩形間の縦方向の平均重複度と隣接外接矩形間の横方向の平均重複度とを算出するステップと、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たす場合、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率との大小に応じて縦書き又は横書きを判定するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される行方向判定方法。
【請求項１０】
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たさない場合には、前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度との大小に応じて縦書き又横書きを判定するステップ
をさらに含む請求項９記載の行方向判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）技術に関し、より詳しくは縦書き又は横書きのいずれかを判定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＯＣＲ技術は、スキャナなどで読み込んだ文書画像データを対象に、レイアウトを認識し、テキスト領域について文字認識を実施する技術である。近年、帳票などの文書画像データの保管、検索、再利用のために、ＯＣＲ技術を用いた文書管理システムが注目を集めている。当該文書管理システムにおいて、テキスト領域について文字認識を実施する時には、まず文字の配置から行を求めるが、テキスト領域内の文字の配置によっては、行方向の判定を誤る場合があった。
【０００３】
従来、行方向を判定する技術には以下のようなものがある。
【０００４】
例えば、特開平８−２６３５８７号公報には、言語情報を使った文字列方向推定技術が開示されている。具体的には、縦方向と横方向に射影した画像のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムから画像と画像の間隔が狭い方向を検出して行方向と判定する。どちらの方向でも文字間隔がほぼ同じ場合には、２つの方向で文字認識を行い、認識結果の文字列を単語辞書を使って文節に分解する。この時の文節数を縦方向、横方向で比較し、文節数の少ない方の方向を出力する。たとえば、
銀行
振込
を含む画像において、横方向では「銀行」及び「振込」が文節を構成しており、文節数は２となる。縦方向では「銀」、「振」、「行」及び「込」の４つとなり、横方向が行方向として選択される。
【０００５】
また、特開平０８−６３５４５号公報には、以下のような技術が開示されている。すなわち、処理対象として特定された文字領域の外接行を抽出し、各外接行に対して文字方向を生成する。各外接行と各文字方向について文字認識処理を行って文字ラティスを生成し、文字ラティスごとに言語処理を行って各文字ラティスの構成単語率または自立語含有率を求める。文字ラティスごとに求められた構成単語率または自立語含有率に基づいて特定領域の文字方向および行方向を決定する。
【０００６】
さらに、特開平０７−２２００２７号公報には、以下のような技術が開示されている。すなわち、処理対象として特定された文字領域の外接行を抽出し、各外接行に対して文字方向を生成する。各外接行と各文字方向について文字認識処理を行って文字ラティスを生成し、文字ラティスごとに言語処理を行って各文字ラティスの構成単語数または表記長が１の自立語数を求める。文字ラティスごとに求められた構成単語数または表記長が１の自立語数に基づいて特定領域の文字方向および行方向を決定する。
【０００７】
さらに、特開２０００−２０６３８号公報には、縦書き／横書きを確実に判別可能な文字列方向判別方法が開示されている。具体的には、文字列が記載された文書を画素に分解して画像データとして読み取る画像読取処理と、文書の文字列が縦書きであると仮定して、画像読取処理で読み取られた画像データから縦方向の冒頭部の文字列を抽出する第１の文字列抽出処理と、第１の文字列抽出処理で抽出された文字列から、この文字列を構成する複数の文字を切り出して認識する第１の文字認識処理と、第１の文字認識処理で認識された複数の文字でつづられる単語を、単語辞書を参照して検索する第１の単語検索処理と、文書の文字列が横書きであると仮定して、画像読取処理で読み取られた画像データから横方向の冒頭部の文字列を抽出する第２の文字列抽出処理と、第２の文字列抽出処理で抽出された文字列から、この文字列を構成する複数の文字を切り出して認識する第２の文字認識処理と、第２の文字認識処理で認識された複数の文字でつづられる単語を、単語辞書を参照して検索する第２の単語検索処理と、第１及び第２の単語検索処理の検索結果に基づいて、文書に記載された文字列の方向が縦書きか横書きかを判定する縦横判定処理とを行うものである。
【０００８】
また、特開平０８−１９４７７３号公報には、以下のような技術が開示されている。すなわち、入力された文書画像から文字ごとに外接矩形を抽出し、この文書画像の行方向および列方向ごとに各外接矩形同士の重なり度を算出して、行方向と列方向の重なり度を比較して、文書画像の横書きか縦書きかを判定する第１の横書き／縦書き判定工程と、文書画像の行方向および列方向に隣接するそれぞれの外接矩形の中心間距離を求めて、行方向および、列方向における中心間距離の平均値を基にした文書画像の第２の横書き／縦書き判定工程とを有し、処理対象文字数に応じて、第１、第２の判定工程を選択して横書きか縦書きかの判定を行う。その後、外接矩形の座標変換を行い、さらに文書画像の傾きを検出して、傾き補正を行ったのち、文字の切り出しおよび文字認識を行う。
【０００９】
さらに、特開昭６２−５４３８０号公報には、以下のような技術が開示されている。すなわち、入力画像の内、擬似正方形の領域を縦方向・横方向に走査して文字部を形成する画素についてヒストグラムを求め、このヒストグラムから求めた文字間隔長の平均値を比較することにより、簡易な方法で入力画像の行方向を抽出するものである。
【００１０】
また、特開昭６１−２３５９９０号公報には、以下のような技術が開示されている。すなわち、入力画像を縦方向・横方向に走査して文字部を形成する画素のヒストグラムを求め、ヒストグラムから求めた縦方向・横方向それぞれの文字間隔長の平均値を比較することにより、簡易に文書の行方向を抽出し、認識候補文字を編集するものである。即ち認識部には切り出された認識対象文字の矩形が順次入力され、切り出した字の各画素について、矢印が示す方向に着目画素を含んでＭ個以上連なっているか否かを調べ方向コードを設定する。方向コード毎に各画素の連結性を調べてストロークを抽出し、ストロークの数・位置・長さ等の特微量を抽出する。抽出した特微量を辞書に登録されている文字の特微量と照合し、最も似た文字を認識候補文字とする。
【００１１】
さらに、特開２００４−２７２７９８号公報には、文字情報を含んだ画像の読み取りを行う画像読み取り装置が開示されている。具体的には、当該装置は、読み込まれた白黒２階調のモノクロ画像に含まれる、文字を構成する連続した黒ピクセルの領域をグループ化し、グループ化した黒ピクセル連続領域のグループ外接矩形情報を抽出するラベリング処理手段と、ラベリング処理手段により抽出されたグループ化された黒ピクセル連続領域のグループ外接矩形の位置情報から行矩形情報を抽出する行抽出処理手段と、ラベリング処理手段によりグループ化された黒ピクセル連続領域の位置、サイズから、句読点、ピリオド、コンマを識別する句読点識別手段と、画像に含まれる文字の行矩形に対する、句読点、ピリオド、コンマの位置関係から行の向きを判定する行方向判定手段とを備えるものである。
【００１２】
また、特開２００２−５６３９８号公報には、以下のような技術が開示されている。すなわち、文書画像の背景となる白画素のランを縦と横の両方向で抽出し、予め与えられた閾値以上の白画素のランに対して隣接する白画素のラン同士を統合して白画素領域の矩形枠を縦と横の両方向で作成し、矩形枠で縦と横の両方向で所定の幅以上の矩形枠を抽出し、抽出した縦方向と横方向の矩形枠で数の多い方をその文書の文字列方向と決定するものである。白画素のランは、実質的にピッチに関連した情報である。
【特許文献１】特開平０８−２６３５８７号公報
【特許文献２】特開平０８−６３５４５号公報
【特許文献３】特開平０７−２２００２７号公報
【特許文献４】特開２０００−２０６３８号公報
【特許文献５】特開平０８−１９４７７３号公報
【特許文献６】特開昭６２−５４３８０号公報
【特許文献７】特開昭６１−２３５９９０号公報
【特許文献８】特開２００４−２７２７９８号公報
【特許文献９】特開２００２−５６３９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上で述べた技術には、行方向を判定する際に言語情報として単語の情報を用いる処理を開示しているものがある。しかし、単語が存在しない部分について処理を行った場合には、判断を誤る場合がある。また、ピッチを用いて行方向を判定する場合には、縦横とも同じピッチで記載された文字領域については正しく判断することができない。さらに、句読点、ピリオド、コンマの位置関係から行方向を判定する場合には、これらが存在しないものについては、判断することができない。
【００１４】
このように従来の技術では、行方向の判定につき正解率は高くない。
【００１５】
従って、本発明の目的は、行方向の判定につき正解率を向上させる新規な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の第１の形態に係る行方向判定方法は、縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第１の認識文字数と、読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第２の認識文字数とを取得するステップと、ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、第１の認識文字数と第２の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、第１の平均出現確率と第２の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定ステップとを含む。このようにｎグラムを用いることによって、単語でないような語が認識された場合であっても行方向を正確に判定することができるようになる。
【００１７】
また、上で述べた所定の条件を、第１の認識文字数と第２の認識文字数との比が閾値未満としてもよい。一般的に間違った方向で文字認識をしても認識文字数は少なくなり、正しい方向で文字認識を行えば認識文字数は多くなる。このように、第１の認識文字数と第２の認識文字数との比が閾値未満である場合は、認識文字数だけで判断できない場合を示しており、上で述べたようにｎグラムをベースに判断するものである。
【００１８】
さらに、第１の認識文字数と第２の認識文字数とが所定の条件を満たさない場合には、第１の認識文字数と第２の認識文字数との大小に応じて縦書き又横書きを判定するステップをさらに含むようにしてもよい。
【００１９】
本発明の第２の形態に係る行方向判定方法は、縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果について文字又は文字の一部の外接矩形を特定し、隣接外接矩形間の縦方向の平均重複度と隣接外接矩形間の横方向の平均重複度とを算出するステップと、ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、縦方向の平均重複度と横方向の平均重複度とが所定の条件を満たす場合、第１の平均出現確率と第２の平均出現確率との大小に応じて縦書き又は横書きを判定するステップとを含む。このようにｎグラムを用いることによって、単語でないような語が認識された場合であっても行方向を正確に判定することができるようになる。
【００２０】
また、上で述べた所定の条件を、縦方向の平均重複度と横方向の平均重複度との比が閾値未満とするようにしてもよい。一般に間違った方向で重複度を算出すると重複度が低くなり、正しい方向で重複度を算出すると重複度は高くなる。このように、縦方向の平均重複度と横方向の平均重複度との比が閾値未満である場合は、重複度だけでは判断できない場合を示しており、上で述べたようにｎグラムをベースに判断するものである。
【００２１】
さらに、縦方向の平均重複度と横方向の平均重複度とが所定の条件を満たさない場合には、縦方向の平均重複度と横方向の平均重複度との大小に応じて縦書き又横書きを判定するステップをさらに含むようにしてもよい。
【００２２】
本発明の第３の態様に係る行方向判定方法は、縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識結果の第１の平均確信度と、横方向の文字認識結果の第２の平均確信度とを算出するステップと、第１の平均確信度と第２の平均確信度との大小に基づき縦書き又は横書きを判定するステップとを含む。このように間違った方向で文字認識を行えば確信度は低くなり、正しい方向で文字認識を行えば確信度は高くなるため、上で述べたような処理を行えば、正しい行方向を特定することができる。
【００２３】
なお、本方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、このプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介してデジタル信号として配信される場合もある。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、行方向の判定につき正解率を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
［実施の形態１］
本発明の第１の実施の形態に係る行方向判定装置の機能ブロック図を図１に示す。第１の実施の形態に係る行方向判定装置は、例えば縦書き又は横書きの文章を含む書類を光学的に読み取るスキャナ１と、スキャナ１によって読み取られた文字群の画像データを格納する画像データ格納部３と、予め大量のテキストデータから生成され且つｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率についてのデータ（ｎ−ｇｒａｍデータ）を保持するｎグラム（ｎ−ｇｒａｍ）データ格納部７と、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部についてｎグラムデータ格納部７に格納されたデータを用いて文字認識処理等を行う文字認識処理部５と、文字認識処理部５の処理結果を格納する文字認識結果データ格納部９と、画像データ格納部３に格納された画像データから黒画素のヒストグラムを生成して縦横のライン数を算出するライン数判定部１３と、ライン数判定部１３の算出結果を格納するライン数データ格納部１５と、文字認識結果データ格納部９と場合によってはライン数データ格納部１５とに格納されたデータを用いて行方向を判定する行方向判定部１１とを有する。
【００２６】
本実施の形態ではｎグラムとしてバイグラムについてのデータをｎグラムデータ格納部７が保持しているものとする。なお、ｎグラムには、単語のみならず、単語でない語が連続する場合であっても、その出現確率が登録されている。従って、単語が含まれない部分についても処理を行うことができる。
【００２７】
なお、本実施の形態及び以下の実施の形態では、１つのテキスト領域では横書き又は縦書きのいずれかであって、縦横混在の領域は存在しないものとする。また、縦横混在領域は事前のレイアウト認識技術で縦の領域と横の領域に分割されてから、以下の処理が行われるものとする。
【００２８】
次に、第１の実施の形態に係る行方向判定装置の処理について図２乃至図４を用いて説明する。まず、スキャナ１によって処理対象の文章を含む書類を画像データとして読み取り、読み取った画像データを画像データ格納部３に格納しておく。そして、文字認識処理部５は、画像データ格納部３に格納されている画像データの少なくとも一部に対して縦方向の文字認識処理を実施し、認識文字数Ｎｖ、改行数Ｃｖ、ｎグラム平均出現確率Ｐｖを取得し、文字認識結果データ格納部９に格納する（ステップＳ１）。
【００２９】
より具体的には、縦方向に文字認識処理を実施した結果認識することができた文字数を認識文字数Ｎｖとして計数し、縦方向の文字認識処理時に改行を検出した場合には改行数Ｃｖを検出回数だけインクリメントする。改行数であるから、２ラインの場合にＣｖ＝１、３ラインの場合にＣｖ＝２となる。また、認識することができた文字については、２文字（一般的にはｎ文字）ごとにｎグラムデータ格納部７を検索し、対応する出現確率を取得し、取得した出現確率の平均値を算出する。なお、複数のラインが存在することが検出された場合においては、ラインをまたいだ２文字について出現確率を取得することはしない。また、複数のラインが存在することが検出された場合には、各ラインで認識文字数が異なることもあるが、その場合には例えば認識文字数の平均値などの統計値を算出するようにしても良い。
【００３０】
同様に、文字認識処理部５は、画像データ格納部３に格納されている画像データの少なくとも一部に対して横方向の文字認識処理を実施し、認識文字数Ｎｈ、改行数Ｃｈ、ｎグラム平均出現確率Ｐｈを取得し、文字認識結果データ格納部９に格納する（ステップＳ３）。具体的な処理については、縦方向について述べたものと同様である。
【００３１】
そして、行方向判定部１１は、文字認識結果データ格納部９に格納されているデータを用いて、ｍａｘ（Ｎｖ，Ｎｈ）／ｍｉｎ（Ｎｖ，Ｎｈ）を算出し、ｍａｘ（Ｎｖ，Ｎｈ）／ｍｉｎ（Ｎｖ，Ｎｈ）＞閾値（実験的に３．２５が好ましいことが分かっている）を満たすかどうか判断する（ステップＳ５）。Ｎｖ＞ＮｈであればＮｖ／Ｎｈが算出され、Ｎｖ＜ＮｈであればＮｈ／Ｎｖが算出され、閾値と比較される。Ｎｖ＝Ｎｈであれば１となり、必ずステップＳ５の条件を満たさないと判断される。通常正しい方向で文字認識処理を実施すれば、より多く数の文字を認識することができ、間違った方向で文字認識処理を実施すれば、より少ない数の文字しか認識することができない。このように縦横で認識文字数が閾値倍（３．２５倍）を超えて異なる場合は、正しい方向と間違った方向とが明らかな場合を示している。
【００３２】
従って、ステップＳ５の条件を満たしていると判断された場合には、行方向判定部１１は、Ｎｖ＞Ｎｈであるか確認し（ステップＳ７）、Ｎｖ＞Ｎｈであれば行方向は縦方向と判断する（ステップＳ９）。例えば、図３（ａ）に示すような画像を処理している場合、縦方向に文字認識を行うと例えば第１ラインに「一」「繼」「済」「肌」「究」「所」と第２ラインに「昏」「角」「田」「勝」「司」「社」という文字が認識され、それぞれ６文字であるからＮｖ＝６となる。一方、横方向に文字認識を行うと、ずれているので１文字として認識されＮｈ＝１となる。よって、ステップＳ５及びＳ７で条件を満たすと判断され、ステップＳ９で縦方向と判断される。
【００３３】
逆にＮｈ＞Ｎｖであれば行方向は横方向と判断する（ステップＳ１１）。例えば、図３（ｂ）に示すような画像を処理している場合、縦方向に文字認識を行うと例えば第１ラインに「中」「基」「本」「戦」と第２ラインに「遜」「念」「表」「明」「口」という文字が認識され、平均するとＮｈ＝４．５となる。一方、縦方向に文字認識を行うと、ずれているので１文字として認識されＮｖ＝１となる。よって、ステップＳ５で条件を満たすが、ステップＳ７で条件を満たさないとしてステップＳ１１で横方向と判断される。
【００３４】
そして処理を終了する。なお、通常であれば、行方向が特定されると、文字認識処理部５に画像データ格納部３に格納された画像データの全体に対し、特定された行方向に文字認識処理を実施させるようにする。
【００３５】
一方、ステップＳ５の条件を満たしていないと判断した場合には、行方向判定部１１は、文字認識結果データ格納部９に格納された縦方向の改行数Ｃｖを読み出し、Ｃｖ＝０であるか判断する（ステップＳ１３）。もし、Ｃｖ＝０であれば縦方向が１ラインということを表しているので、行方向は縦方向であると判断する（ステップＳ１９）。例えば図３（ｃ）のような画像データを処理する場合には、改行数Ｃｖ＝０となるので、行方向は縦方向と判断される。
【００３６】
一方、Ｃｖ＝０でなければ、文字認識結果データ格納部９に格納された横方向の改行数Ｃｈを読み出し、Ｃｈ＝０であるか判断する（ステップＳ１５）。もし、Ｃｈ＝０であれば横方向が１ラインということを表しているので、行方向は横方向であると判断する（ステップＳ２１）。例えば図３（ｄ）のような画像データを処理する場合には、改行数Ｃｈ＝０となるので、行方向は横方向と判断される。
【００３７】
なお、ライン数については改行数で判断せず、ライン数判定部１３による処理結果を用いる場合もある。具体的には、画像データにおいて処理すべき部分内の黒画素（文字用の画素）を縦方向に投影して投影位置毎に画素数をカウントすることによってヒストグラムを生成し、頻度によって文字の切れ目を検出する。同様に、画像データにおいて処理すべき部分内の黒画素を横方向に投影して投影位置毎に画素数をカウントすることによってヒストグラムを生成し、頻度によって文字の切れ目を検出する。例えば、図４（ａ）に示すように横書きの「大学」を縦方向に投影すれば、図４（ｂ）に示すようなヒストグラムが生成され、頻度０の部分又は誤差程度の頻度が発生している部分で切れ目が生じていることが分かる。なお、切れ目か否かの判定には例えば最頻値の０．１倍した値を閾値として用いる。図３（ｃ）の場合には横方向の投影によるヒストグラムでは切れ目が検出され、縦方向の投影によるヒストグラムでは切れ目が生じないので、縦方向が１行であると判断される。同様に、図３（ｄ）の場合にも、縦方向の投影によるヒストグラムでは切れ目が検出され、横方向の投影によるヒストグラムでは切れ目が生じないので、横方向が１行であると判断される。
【００３８】
ライン数判定部１３によるライン数判定結果（縦方向及び横方向の両方）をライン数データ格納部１５に格納して、ライン数データ格納部１５に格納されているライン数判定結果に基づき、行方向判定部１１が、縦方向が１行か、又は横方向が１行かを判断するようにしても良い。
【００３９】
そして、縦横いずれも１行ではないと判断された場合、縦方向のｎグラム平均出現確率Ｐｖと横方向のｎグラム平均出現確率Ｐｈとを比較して、Ｐｈ≧Ｐｖが満たされるか判断する（ステップＳ１７）。満たされるようであれば、横方向の方がより正確に文字認識ができていると推定されるので、行方向を横方向と判断する（ステップＳ２１）。一方、ステップＳ１７の条件が満たされないようであれば、縦方向の方がより正確に文字認識できていると推定されるので、行方向を縦方向と判断する（ステップＳ１９）。
【００４０】
例えば図３（ｅ）に示されるような画像データが処理対象であれば、文字に縦横のずれがほとんどなく、全ての文字が正確に認識されると、横方向の方が意味ある語が連続しているためｎグラムにおいて出現頻度が高くなる。従って、図３（ｅ）のような例であれば、行方向は横方向と判断される。また、図３（ｆ）に示されるような画像データが処理対象であれば、横方向に文字のずれが存在しているため横方向に１文字に認識される可能性があるが、縦方向についてはラインがはっきりしており全ての文字が正確に認識されると、縦方向の方が意味ある語が連続しているためｎグラムにおいて出現頻度が高くなる。従って、図３（ｆ）のような例であれば、行方向は縦方向と判断される。
【００４１】
以上のような処理を実施することによって、より正確に行方向を判定することができるようになる。発明者の実験によれば、正解率は９７．３％となった。
【００４２】
［実施の形態２］
次に、第２の実施の形態に係る行方向判定装置の機能ブロック図を図５を用いて説明する。なお、図１と同じ処理を行うものについては同じ符号を付している。第２の実施の形態に係る行方向判定装置は、スキャナ１と、スキャナ１が読み取った画像データを保管する画像データ格納部３と、予め大量のテキストデータから生成され且つｎ個の連続文字の出現確率についてのデータ（ｎ−ｇｒａｍデータ）を保持するｎグラムデータ格納部７と、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部についてｎグラムデータ格納部７に格納されたデータを用いて文字認識処理等を行う文字認識処理部２５と、文字認識処理部２５の処理結果を格納する文字認識結果データ格納部２９と、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部から黒画素のヒストグラムを生成して縦横のライン数を算出するライン数判定部１３と、ライン数判定部１３の算出結果を格納するライン数データ格納部１５と、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部から文字間の重複度を算出する重複度算出部３３と、重複度算出部３３によって算出された重複度のデータ格納する重複度データ格納部３５と、文字認識結果データ格納部２９とライン数データ格納部１５と重複度データ格納部３５とに格納されたデータを用いて縦書き又は横書きを判定する行方向判定部３１とを有する。
【００４３】
次に、図６及び図７を用いて図５に示した行方向判定装置の処理フローについて説明する。まず、スキャナ１によって処理対象の文章を含む書類を画像データとして読み取り、読み取った画像データを画像データ格納部３に格納しておく。そして、ライン数判定部１３は、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部について、縦横それぞれにつき、黒画素（文字用の画素）の投影によって黒画素ヒストグラム化処理を実施し、閾値（例えば最頻値の０．１倍した値）を超える範囲をカウントすることによってライン数を決定し、ライン数データ格納部１５に格納する（ステップＳ３１）。
【００４４】
図４（ａ）及び（ｂ）に関連して説明した処理を行って、閾値以下の頻度しか検出されなかった部分については文字の切れ目として判断して、閾値を超える範囲をカウントするか又は文字の切れ目数＋１でライン数を決定する。
【００４５】
行方向判定部３１は、ライン数データ格納部１５に格納されている縦方向のライン数と横方向のライン数とを用いて、ライン数が１の方向が存在するか判断する（ステップＳ３３）。縦又は横方向にライン数が１の方向が存在している場合には、当該ライン数が１の方向を行方向として特定する（ステップＳ３７）。例えば図３（ｃ）及び図３（ｄ）の場合には、ライン数が１と判断されたその方向が行方向として特定される。そして処理を終了する。
【００４６】
一方、ライン数が１の方向が存在していないと判断された場合には、重複度算出部３３は、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部に含まれる文字の外接矩形を特定し、当該文字の外接矩形に基づき、当該隣接する外接矩形間の縦方向についての重複度Ｏｖと横方向についての重複度Ｏｈを算出し、重複度データ格納部３５に格納する（ステップＳ３５）。具体的には、図７に示すように、矩形１０１乃至１０９のような文字の外接矩形を特定する。図７では、外接矩形を簡略化して１文字につき１矩形としているが、１文字につき複数の矩形が特定される場合もある。そして、横方向の隣接外接矩形について、それぞれ重複度（矩形間の境界に矩形を投影した時の重複する距離の長さ）を特定し、その平均を算出する。具体的には、矩形１０１と矩形１０２の重複（具体的には重複の和）２０１、矩形１０２と矩形１０３の重複２０２、矩形１０４と矩形１０５の重複２０３、矩形１０５と矩形１０６の重複２０４、矩形１０７と矩形１０８の重複２０５、及び矩形１０８と矩形１０９の重複２０６を特定し、その平均を算出する。また、縦方向の隣接外接矩形について、それぞれ重複度（矩形間の境界に矩形を投影した時の重複する距離の長さ）を特定し、その平均を算出する。具体的には、矩形１０１と矩形１０４の重複２１１、矩形１０４と矩形１０７の重複２１４、矩形１０２と矩形１０５の重複２１２、矩形１０５と矩形１０８の重複２１５、矩形１０３と矩形１０６の重複２１３、矩形１０６と矩形１０９の重複２１６を特定し、その平均を算出する。このような技術は例えば特開平１０−６３７７６号公報に開示されており、詳細についてはこれ以上述べない。
【００４７】
そして、行方向判定部３１は、重複度データ格納部３５に格納されたデータを用いてｍａｘ（Ｏｖ，Ｏｈ）／ｍｉｎ（Ｏｖ，Ｏｈ）を算出し、ｍａｘ（Ｏｖ，Ｏｈ）／ｍｉｎ（Ｏｖ，Ｏｈ）が閾値（実験的に１．４が好ましいことが分かっている）より大きいか判断する（ステップＳ３９）。Ｏｖ＞ＯｈであればＯｖ／Ｏｈが算出され、Ｏｖ＜ＯｈであればＯｈ／Ｏｖが算出され、閾値と比較される。Ｏｖ＝Ｏｈであれば１となり、必ずステップＳ３９の条件を満たさないと判断される。通常正しい方向で重複度を算出すると矩形が一方向に揃っているので重複度が高くなり、間違った方向で重複度を算出すると矩形にばらつきがあるので重複度が低くなる。このように縦横の重複度が閾値倍（１．４倍）を超えて異なっている場合には、正しい方向と間違った方向とが明らかな場合を示している。
【００４８】
従ってステップＳ３９の条件を満たしている場合には、行方向判定部３１は、Ｏｖ＞Ｏｈであるか判断し（ステップＳ４１）、この条件を満たしている場合には行方向を縦方向と判断する（ステップＳ４３）。一方、ステップＳ４１の条件を満たしていない場合には、行方向を横方向と判断する（ステップＳ４５）。例えば、図３（ａ）に示したような場合には、ステップＳ４３で縦方向と判断され、図３（ｂ）に示したような場合には、ステップＳ４５で横方向と判断される。
【００４９】
また、ステップＳ３９の条件を満たしていない場合には、文字認識処理部２５は、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部について縦方向に文字認識を行い、認識された文字についてｎグラムデータ格納部７を用いてｎグラム平均出現確率Ｐｖを取得し、文字認識結果データ格納部２９に格納する（ステップＳ４７）。
【００５０】
より具体的には、縦方向に文字認識処理を実施して文字を認識すると共に、認識することができた文字については、２文字（一般的にはｎ文字）ごとにｎグラムデータ格納部７を検索し、対応する出現確率を取得し、取得した出現確率の平均値を算出する。なお、複数のラインが存在することが検出された場合においては、ラインをまたいだ２文字について出現確率を取得することはしない。
【００５１】
同様に、文字認識処理部２５は、画像データ格納部３に格納されている画像データの少なくとも一部に対して横方向の文字認識処理を実施し、認識された文字についてｎグラムデータ格納部７を用いてｎグラム平均出現確率Ｐｈを取得し、文字認識結果データ格納部２９に格納する（ステップＳ４９）。
【００５２】
そして、行方向判定部３１は、文字認識結果データ格納部２９に格納された縦方向のｎグラム平均出現確率Ｐｖと横方向のｎグラム平均出現確率Ｐｈとを比較して、Ｐｈ≧Ｐｖが満たされるか判断する（ステップＳ５１）。満たされるようであれば、横方向の方がより正確に文字認識ができていると推定されるので、行方向を横方向と判断する（ステップＳ５５）。一方、ステップＳ５１の条件が満たされないようであれば、縦方向の方がより正確に文字認識できていると推定されるので、行方向を縦方向と判断する（ステップＳ５３）。図３（ｅ）と図３（ｆ）については、第１の実施の形態で説明したのと同様に、図３（ｅ）のような例であれば、行方向は横方向と判断され、図３（ｆ）のような例であれば、行方向は縦方向と判断される。
【００５３】
以上のような処理を実施することによって、より正確に行方向を判定することができるようになる。発明者の実験によれば、正解率は９９．６％となった。
【００５４】
［実施の形態３］
次に、第３の実施の形態に係る行方向判定装置の機能ブロック図を図８に示す。なお、第１の実施の形態と同じ処理を実施するものについては同じ符号が付されている。第３の実施の形態に係る行方向判定装置は、スキャナ１と、スキャナ１により読み取られた画像データを格納する画像データ格納部３と、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部から画素のヒストグラムを生成して縦横のライン数を算出するライン数判定部１３と、ライン数判定部１３の算出結果を格納するライン数データ格納部１５と、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部について文字認識処理等を行う文字認識処理部４１と、文字認識処理部４１の処理結果を格納する文字認識結果データ格納部４２と、文字認識結果データ格納部４２とライン数データ格納部１５とに格納されたデータを用いて縦書き又は横書きを判定する行方向判定部４３とを有する。
【００５５】
次に、図９を用いて図８に示した行方向判定装置の処理フローについて説明する。まず、スキャナ１によって処理対象の文章を含む書類を画像データとして読み取り、読み取った画像データを画像データ格納部３に格納しておく。そして、ライン数判定部１３は、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部について、縦横それぞれにつき、黒画素（文字用の画素）の投影によって黒画素ヒストグラム化処理を実施し、閾値（例えば最頻値の０．１倍した値）を超える範囲をカウントすることによってライン数を決定し、ライン数データ格納部１５に格納する（ステップＳ６１）。
【００５６】
図４（ａ）及び（ｂ）に関連して説明した処理を行って、閾値以下の頻度しか検出されなかった部分については文字の切れ目として判断して、閾値を超える範囲をカウントするか又は文字の切れ目数＋１でライン数を決定する。
【００５７】
行方向判定部４３は、ライン数データ格納部１５に格納されている縦方向のライン数と横方向のライン数とを用いて、ライン数が１の方向が存在するか判断する（ステップＳ６３）。縦又は横方向にライン数が１の方向が存在している場合には、当該ライン数が１の方向を行方向として特定する（ステップＳ６５）。例えば図３（ｃ）及び図３（ｄ）の場合には、ライン数が１と判断されたその方向が行方向として特定される。そして処理を終了する。
【００５８】
一方、ライン数が１の方向が存在しないと判断された場合には、文字認識処理部４１は、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部について縦方向に文字認識処理を実施し、文字認識と同時に得られる確信度の平均値Ｒｖを算出し、文字認識結果データ格納部４２に格納する（ステップＳ６７）。例えば、図３（ａ）に示された画像データの場合には、縦方向の文字認識の認識結果は、例えば「一」「繼」「済」「肌」「究」「所」と「昏」「角」「田」「勝」「司」「社」であって、例えば確信度の平均値Ｒｖは７０６と算出される。なお、確信度については、例えば特開２０００−３０６０４５号公報などに詳細に述べられているので、ここでは詳細についてはこれ以上述べない。
【００５９】
また、文字認識処理部４１は、画像データ格納部３に格納された画像データの少なくとも一部について横方向に文字認識処理を実施し、文字認識と同時に得られる確信度の平均値Ｒｈを算出し、文字認識結果データ格納部４２に格納する（ステップＳ６９）。図３（ａ）の例の場合、横方向の文字認識の認識結果は、例えば「蕊」であって、例えば確信度の平均値Ｒｈは６２５と算出される。
【００６０】
その後、行方向判定部４３は、文字認識結果データ格納部４２に格納された縦方向の確信度の平均値Ｒｖと横方向の確信度の平均値Ｒｈとを比較して、Ｒｖ≧Ｒｈが成り立つか判断する（ステップＳ７１）。もし、図３（ａ）の例のようにＲｖ≧Ｒｈが成り立つ場合には、行方向判定部４３は、縦方向を行方向と判定する（ステップＳ７３）。一方、図３（ｂ）の場合のようにステップＳ７１の関係が成り立たないと判断された場合には、横方向を行方向と判断する（ステップＳ７３）。
【００６１】
このようにすれば、文字認識処理の結果についてより確信度が高くなるような方向が特定されるようになる。
【００６２】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上では日本語の例を示したが、韓国語、中国語など、縦書きと横書きとの両方を用いる場合があるような言語に適用可能である。
【００６３】
また、画像データの少なくとも一部について文字認識処理などを実施する例を示したが、必ずしも正方形など縦横の長さが同一でなくともよい。
【００６４】
さらに、上で述べた処理について述べた閾値については、環境や言語によって調整する必要がある場合もある。
【００６５】
なお、上で述べた行方向判定装置（スキャナ１を除く）は、図１０のようなコンピュータ装置であって、メモリ２５０１（記憶装置）とＣＰＵ２５０３（処理装置）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施の形態における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施の形態では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００６６】
（付記１）
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第１の認識文字数と、前記読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第２の認識文字数とを取得するステップと、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、前記横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、
前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される行方向判定方法。
【００６７】
（付記２）
前記所定の条件が、前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数との比が閾値未満であることを特徴とする付記１記載の行方向判定方法。
【００６８】
（付記３）
前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数とが前記所定の条件を満たさない場合には、前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数との大小に応じて縦書き又横書きを判定するステップ
をさらに含む付記１記載の行方向判定方法。
【００６９】
（付記４）
前記判定ステップが、
ライン数判定結果が特定の方向について１ラインを表している場合には、当該特定の方向に基づき縦書き又は横書きを判定するステップ
を含む付記１記載の行方向判定方法。
【００７０】
（付記５）
前記ライン数判定が、前記縦方向の文字認識処理及び前記横方向の文字認識処理における改行数カウント、又は前記読み取り結果における文字用画素の縦方向への投影による縦方向画素ヒストグラム及び文字用画素の横方向への投影による横方向画素ヒストグラムによるライン数判定のいずれかであることを特徴とする付記４記載の方向判定方法。
【００７１】
（付記６）
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果について文字又は文字の一部の外接矩形を特定し、隣接外接矩形間の縦方向の平均重複度と隣接外接矩形間の横方向の平均重複度とを算出するステップと、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出するステップと、
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たす場合、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率との大小に応じて縦書き又は横書きを判定するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される行方向判定方法。
【００７２】
（付記７）
前記所定の条件が、前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度との比が閾値未満であることを特徴とする付記６記載の行方向判定方法。
【００７３】
（付記８）
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たさない場合には、前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度との大小に応じて縦書き又横書きを判定するステップ
をさらに含む付記６記載の行方向判定方法。
【００７４】
（付記９）
前記読み取り結果における文字用画素の縦方向への投影による縦方向画素ヒストグラム及び文字用画素の横方向への投影による横方向画素ヒストグラムによって１行と判定された方向に基づき、縦書き又は横書きを判定するステップ
をさらに含む付記６記載の行方向判定方法。
【００７５】
（付記１０）
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識結果の第１の平均確信度と、横方向の文字認識結果の第２の平均確信度とを算出するステップと、
前記第１の平均確信度と前記第２の平均確信度との大小に基づき縦書き又は横書きを判定するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される行方向判定方法。
【００７６】
（付記１１）
前記読み取り結果における文字用画素の縦方向への投影による縦方向画素ヒストグラム及び文字用画素の横方向への投影による横方向画素ヒストグラムによって１行と判定された方向に基づき、縦書き又は横書きを判定するステップ
をさらに含む付記１０記載の行方向判定方法。
【００７７】
（付記１２）
付記１乃至１１のいずれか１つ記載の行方向判定方法をコンピュータにより実行させるためのプログラム。
【００７８】
（付記１３）
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理による第１の認識文字数と、前記読み取り結果に対する横方向の文字認識処理による第２の認識文字数とを取得する手段と、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、前記横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出する手段と、
前記第１の認識文字数と前記第２の認識文字数とが所定の条件を満たす場合には、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率の大小に応じて縦書き又は横書きを判定する判定手段と、
を有する行方向判定装置。
【００７９】
（付記１４）
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果について文字又は文字の一部の外接矩形を特定し、隣接外接矩形間の縦方向の平均重複度と隣接外接矩形間の横方向の平均重複度とを算出する手段と、
ｎ（ｎは２以上の整数）個の連続文字の出現確率を格納するｎグラムデータ格納部を参照して、前記読み取り結果に対する縦方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第１の平均出現確率と、横方向の文字認識処理によるｎ個の連続認識文字の第２の平均出現確率とを算出する手段と、
前記縦方向の平均重複度と前記横方向の平均重複度とが所定の条件を満たす場合、前記第１の平均出現確率と前記第２の平均出現確率との大小に応じて縦書き又は横書きを判定する手段と、
を有する行方向判定装置。
【００８０】
（付記１５）
縦書き又は横書きの文字群の読み取り結果に対する縦方向の文字認識結果の第１の平均確信度と、横方向の文字認識結果の第２の平均確信度とを算出する手段と、
前記第１の平均確信度と前記第２の平均確信度との大小に基づき縦書き又は横書きを判定する手段と、
を有する行方向判定装置。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図３】（ａ）乃至（ｆ）は、本発明の実施の形態における具体的な画像データ例を示す図である。
【図４】（ａ）及び（ｂ）は、黒画素のヒストグラムを説明するための図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る機能ブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図７】重複度の算出について説明するための図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態に係る機能ブロック図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図１０】コンピュータの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００８２】
１  スキャナ    ３  画像データ格納部
５，２５，４１  文字認識処理部    ７  ｎグラムデータ格納部
９，２９，４２  文字認識結果データ格納部
１１，３１，４３  行方向判定部
１３  ライン数判定部    １５  ライン数データ格納部
３３  重複度算出部    ３５  重複度データ格納部
【図１】
2007164719.tif 000003
【図２】
2007164719.tif 000004
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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