(57)【要約】  【課題】  本発明は、一意に数値化された文字認識方式の評価指標を用いて簡単に文字認識方式の性能評価を行うことができる評価画像処理装置および評価画像処理方法を提供することを目的とする。  【解決手段】  評価画像入力部１０から入力された評価画像に対して、文字認識処理部１１がオペレータにより指定された文字認識方式に従って文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する。そして、平均確信度算出部１２は、算出された確信度に基づいて、評価画像の評価値を算出する。なお、評価画像の評価値として、確信度の平均値を算出しているが、これに限るものではなく、例えば確信度の合計値を算出するようにしてもよい。そして、評価指標出力部１３は、算出された評価値に基づいて評価画像を分類する。そして、評価指標出力部１４は、分類した評価画像およびその分類レベルを表示する。【選択図】  図１
2012230482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置において、
評価画像を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理手段と、
前記文字認識処理手段により算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出手段と、
を備える評価画像処理装置。
【請求項２】
前記評価値算出手段は、
前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全ての文字の確信度から一文字あたりの確信度の平均値を評価値として算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の評価画像処理装置。
【請求項３】
前記評価値算出手段は、
前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全て若しくは予め定めた個数の文字の確信度の合計値を評価値として算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の評価画像処理装置。
【請求項４】
前記評価値算出手段により算出された評価値に基づいて前記評価画像を分類する評価画像分類手段をさらに備える評価画像処理装置。
【請求項５】
文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置の評価画像処理方法において、
評価画像を入力する入力ステップと、
前記入力ステップにより入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理ステップと、
前記文字認識処理ステップにより算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出ステップと、
を備える評価画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識方式の性能を把握・評価する評価画像処理装置及び評価画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで文字認識は、スキャナから取り込んだ文書をコンピュータで読み取る方法や、もしくは例えば食品の製造過程で専用の工業製品でパッケージなど読み取る方法により行われていた。
【０００３】
昨今、カメラ付き携帯電話の普及によりカメラから取り込んだ画像から文字を認識させるニーズが高まっている。この場合、文書のように白紙の上に文字が書かれている場合だけでなく、情景写真や風景写真に文字が書かれていることもあり、これらから文字を認識する技術も検討されている。
【０００４】
情景写真や風景写真中の文字を認識する際には、スキャナから取り込んだ文書をコンピュータで読み取る等の従来の文字認識方式に比べ、その精度が低くなる傾向があり、文字認識方式の性能を評価することで、評価結果を基に文字認識方式の性能向上を図ることが重要となる。文字認識方式の性能評価方法としては、以下の非特許文献１の方法が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ICDAR 2003 robust readingcompetitions: entries, results, and future directions （IJDAR(2005) 7: 105-122）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１の技術においては、性能を評価するためのする文字のテストセットの複雑度を３つに分けて分析している。この３つはテキスト位置把握、文字認識、および単語認識である。しかしながら、この方式を用いると複雑度の評価指標が３つに分かれているため、その方法自体、扱いが困難であるという問題点がある。
【０００７】
そこで、本発明は、一意に数値化された文字認識方式の評価指標を用いて簡単に文字認識方式の性能評価を行うことができる評価画像処理装置および評価画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで、上述の問題を解決するために、本発明の評価画像処理装置は、文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置において、評価画像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理手段と、前記文字認識処理手段により算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出手段と、を備えている。
【０００９】
また、本発明の評価画像処理方法は、文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置の評価画像処理方法において、評価画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップにより入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理ステップと、前記文字認識処理ステップにより算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出ステップと、を備えている。
【００１０】
この発明によれば、入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出し、算出された確信度に基づいて、評価画像の評価値を算出し、算出された評価値に基づいて評価画像を分類する。これにより、これにより一意の数値化された指標を用いて評価することが可能となり、簡単な処理で評価画像の評価を行うことができる。
【００１１】
また、本発明の評価画像処理装置において、前記評価値算出手段は、前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全ての文字の確信度から一文字あたりの確信度の平均値を評価値として算出するようにしてもよい。
【００１２】
この発明によれば、確信度の平均値を評価値として算出することで、評価画像の評価を適正に行うことができる。
【００１３】
また、本発明の評価画像処理装置において、前記評価値算出手段は、前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全て若しくは予め定めた個数の文字の確信度の合計値を評価値として算出するようにしてもよい。
【００１４】
この発明によれば、確信度の合計値を評価値として算出することで、評価画像の評価を行うことができる。なお、この場合、評価対象の個数が同数程度である場合、他の評価画像と比較する上では、適正な評価とすることができる。
【００１５】
また、本発明の評価画像処理装置は、前記評価値算出手段により算出された評価値に基づいて前記評価画像を分類する評価画像分類手段をさらに備える。
【００１６】
この発明によれば、評価値に基づいて評価画像を分類することができる。この分類を複数にした場合、さまざまな角度から評価することができる。例えば、ある文字認識方式は、多数の文字を含んだ画像の認識に適したものであるとか、別の文字認識方式は、少ない文字を含んだ画像については、高速に認識処理をすることができるなど、文字認識方式の性能の把握および認識特性の把握をすることができる。よって、性能向上に必要となる機能強化部分を容易に把握することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、一意の数値化された指標を用いて評価することが可能となり、より簡単な評価指標を用いて評価画像を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】文字認識方式を評価するための評価画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。
【図２】評価画像処理装置１００のハードウェア構成図である。
【図３】文字認識処理を行う際におけるテンプレート画像と評価画像とを比較する模式図である。
【図４】レベルと平均確信度との対応テーブルを示す説明図である。
【図５】評価画像処理装置１００の処理を示すフローチャートである。
【図６】評価画像処理装置１００が評価・分類した評価画像の具体例およびその確信度を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００２０】
本発明の実施形態に係る文字認識方式を評価・分類する評価画像処理装置１００は、入力された評価画像から評価指標となる平均確信度を算出し、その平均確信度により評価画像を分類するものである。
【００２１】
図１は、文字認識方式を評価するための評価画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。評価画像処理装置１は、図１に示すように、評価画像入力部１０（入力手段）、文字認識処理部１１（文字認識処理手段）、平均確信度算出部１２（評価値算出手段）、評価画像分類部１３（評価画像分類手段）、および評価指標出力部１４を備える。
【００２２】
図２は、評価画像処理装置１００のハードウェア構成図である。図１に示される評価画像処理装置１００は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１、主記憶装置であるＲＡＭ２及びＲＯＭ３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置４、ディスプレイ等の出力装置５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール６、半導体メモリ等の補助記憶装置７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図１において説明した各機能は、図２に示すＣＰＵ１、ＲＡＭ２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１の制御のもとで入力装置４、出力装置５、通信モジュール６を動作させるとともに、ＲＡＭ２や補助記憶装置７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図１に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。
【００２３】
評価画像入力部１０は、文字認識方式を評価するためのテスト画像である評価画像を入力する部分である。例えば、スキャナやカメラであり、評価画像として情景写真や風景写真などを取り込むための手段である。
【００２４】
文字認識処理部１１は、評価画像入力部１０により入力された評価画像に対して、複数設定されている文字認識方式（文字認識エンジン）からオペレータにより指定された文字認識方式に基づいた文字認識処理を行い、その認識結果に対する確信度を算出する部分である。この文字認識処理部１１は、オペレータの指示に基づいて一の文字認識方式を決定し、その文字認識方式に従って文字認識処理を行う。なお、この文字認識処理部１１は、複数の文字認識方式が設定され、評価対象となる一の文字認識方式を選択するようにしてもよいし、または文字認識方式を評価するたびに、文字認識方式を設定・記憶するようにしてもよい。
【００２５】
指定された文字認識方式に従って文字認識処理されて得られた確信度は、文字認識処理の結果から得られた文字データの確からしさを表す指標であり、例えば文字認識を行う際にテンプレートとして使用するテンプレート画像と評価画像を比較することで求めることができる。
【００２６】
図３は、文字認識処理を行う際におけるテンプレート画像と評価画像とを比較する模式図である。まず、文字認識処理において抽出した文字領域Ｍについて（図３（ａ））、画像の二値化処理を行い、文字部分の画素の値を「１」と、それ以外の部分の画素の値を「０」とする。次に、文字領域を複数のブロックに分割する（図３（ｂ））。その後、分割した各ブロックにおいて画素値を合算する処理を行い、テンプレート画像に対する合算値をSoriginalと、評価画像に対する合算値をSnoisyとする（図３（ｃ））。図３（ｃ）の例では、Soriginal＝２５、Snoizy＝１２と算出されている。算出したSoriginalと、Snoisyとの差分を算出し、それに基づいた平均二乗誤差（ＭＳＥ）を算出し、それを確信度として算出することができる（式（１）参照）。式（１）におけるｎは、分割したブロックの数である。確信度は、評価対象部分となる分割領域ごとの平均二乗誤差を合計したものに基づいて定められる。なお、平均二乗誤差は、平均誤差や平均平方誤差と称される場合がある。
【数１】
2012230482.tif 000003
【００２７】
また、式（２）に示されるとおり、二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥ (root mean squared error)を確信度として算出してもよい。なお、二乗平均平方根誤差は、平均２乗平方根誤差、平均二乗誤差、平均２乗誤差平方根、平方根平均二乗誤差、誤差の標準偏差、などと称される場合がある。
【数２】
2012230482.tif 000004
【００２８】
平均確信度算出部１２は、文字認識処理部１１により算出された確信度からその一文字あたりの平均値である平均確信度を算出する部分である。すなわち、平均確信度算出部１２は、文字認識処理部１１において認識された文字若しくは文字と扱われて認識された対象部分の認識数を計数しておき、算出した全確信度の合計値を認識数で除算することにより、平均確信度を算出する。この平均確信度は、評価画像にどれだけ活字文字を含んでいる可能性があるか示す数値である。この数値を用いて評価画像の複雑度を判定することができる。
【００２９】
なお、平均確信度算出部１２にかえて、評価値算出部として、評価画像において認識対象とされた文字の全てもしくは上位Ｎ個の確信度の合計値を評価値として算出するようにしてもよい。認識対象数を同程度とする評価画像を選択した場合若しくは上位Ｎ個のように認識対象数を同程度にした場合、他の評価画像と比較する上では、平均確信度と同等に扱うことができる。
【００３０】
評価画像分類部１３は、平均確信度算出部１２により算出された平均確信度に基づいて評価画像の分類を行う部分である。評価画像分類部１３は、図４に示すようなレベルと平均確信度との対応テーブルを保持しており、評価画像分類部１３は、平均確信度算出部１２により算出された平均確信度が、対応テーブルにおけるどのレベルに分類されるか判断して、分類する。図４における対応テーブルは、レベルを８段階に区分したものである。
【００３１】
評価指標出力部１４は、分類結果（レベル）と評価画像とを対応付けて出力する部分である。例えば、評価指標出力部１４はディスプレイ等であって、分類結果と評価画像とを対応付けて表示する。
【００３２】
以上のとおり、本実施形態の評価画像処理装置１００は、評価画像を文字認識処理して得られた確信度に基づいて、評価画像のレベルを分類することができる。
【００３３】
つぎに、評価画像処理装置１００の動作について、説明する。図５は、評価画像処理装置１００の処理を示す評価画像処理方法のフローチャートである。まず、評価画像入力部１０により文字を含む評価画像が入力される（Ｓ２１）。そして、文字認識処理部１１により、複数設定されている文字認識方式のうち、オペレータにより指定された文字認識方式に従って、入力した評価画像に対して、文字認識処理が行われる（Ｓ２２）。
【００３４】
文字認識処理部１１により文字認識処理が行われると、その認識結果から得られた各文字に対して、文字認識処理部１１により文字認識結果の確信度が算出される（Ｓ２３）。そして、平均確信度算出部１２により、評価画像中で得られた全ての文字に対する確信度の一文字あたりの平均値が算出され、得られた平均値は評価画像の平均確信度とされる（Ｓ２４）。平均確信度が算出されると、評価画像分類部１３により、平均確信度を基に、評価画像の分類が行われる（Ｓ２５）。
【００３５】
このような処理により、評価画像処理装置１００において、評価画像の分類処理を行うことができる。図６に、本実施形態における評価画像処理装置１００が評価・分類した評価画像の具体例およびその確信度を示す。図６（ａ）に示されるとおり、この評価画像には、ある風景画像に「飲用水」と読める看板が写っている。本実施形態における評価画像処理装置１００が、このような評価画像の分類処理を行うと、図６（ｂ）に示されるような、抽出文字ごとに確信度が得られる。この評価画像では、抽出文字として、“、”や“（”さらに“●”などの、人の目にはこのような文字を評価画像中には認識できないものも抽出文字として抽出され、確信度が算出されている。この評価画像処理装置１００は、このように抽出文字として抽出されたものの平均確信度を算出することにより、この評価画像の分類を行うことができる。この図６（ｂ）の確信度に基づいた平均確信度を図４の対応テーブルに当てはめてみると、平均確信度は、（1+2+1+・・・3+7）/16=1.94
となり、この評価画像はレベル２と分類することができる。
【００３６】
そして、このような分類結果を基に、文字認識方式の評価を行うことができる。例えば、分類したレベルごとに評価画像を一定数ずつ抽出し、抽出した評価画像を当該分類ごとに文字認識精度を評価するといった利用方法が想定される。
【００３７】
つぎに、本実施形態の評価画像処理装置１００の作用効果について説明する。本実施形態の評価画像処理装置１００において、評価画像入力部１０から入力された評価画像に対して、文字認識処理部１１がオペレータにより指定された文字認識方式に従って文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する。そして、平均確信度算出部１２は、算出された確信度に基づいて、評価画像の評価値を算出する。本実施形態では、評価画像の評価値として、確信度の平均値を算出しているが、これに限るものではなく、例えば確信度の合計値を算出するようにしてもよい。そして、評価指標出力部１３は、算出された評価値に基づいて評価画像を分類する。そして、評価指標出力部１４は、分類した評価画像およびその分類レベルを表示する。これにより、これにより一意の数値化された指標を用いて評価することが可能となる。
【００３８】
なお、評価値に基づいて評価画像を複数のレベルに分類することで、さまざまな角度から評価することができる。例えば、ある文字認識方式は、多数の文字を含んだ画像の認識に適したものであるとか、別の文字認識方式は、少ない文字を含んだ画像については、拘束に認識処理をすることができるなど、文字認識方式の性能の把握および認識特性の把握をすることができる。よって、性能向上に必要となる機能強化部分を容易に把握することができる。
【符号の説明】
【００３９】
１０…評価画像入力部、１１…文字認識処理部、１２…平均確信度算出部、１３…評価画像分類部、１４…評価指標出力部、１００…評価画像処理装置。
【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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