(57)【要約】【課題】テキスト行画像を単語区分に区分化するための、再帰的な手法を用いた単語区分化方法を提供する。【解決手段】行のスペース区分が取得され、当該スペース区分を、それらの長さに基づいて、文字スペース区分候補および単語スペース区分候補に分類するために、最初の単語区分化が実行される。文字スペース区分候補が、なお双峰性もしくは多峰性の分布を有するかどうか、分布において大きい広がりを有するかどうか、または、行が長い単語およびかなり少ない単語を含むかどうかを判断するために、最初の区分化の結果が評価される。条件が、最初の区分化が不適切であると示す場合、文字スペース区分候補を、新たな文字スペース区分候補および新たな単語スペース区分候補にさらに分類するために、文字スペース区分候補に対して、もう一回分類ステップが実行される。処理は、評価に基づいて、単語区分化が適切であるとみなされるまで繰り返される。【選択図】図２
2016143413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト行画像を複数の単語画像に区分化するための単語区分化方法であって、
複数の一次元のスペース区分を、前記テキスト行画像から取得するステップ（ａ）と、ここで、前記スペース区分は、前記テキスト行画像内の余白に対応し、前記スペース区分の各々は長さを有し、
前記複数のスペース区分を、それらの長さに基づいて、第１のグループおよび第２のグループに分類するステップ（ｂ）と、ここで、前記第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、
前記第１のグループの前記スペース区分を、それらの長さに基づいて、新たな第１のグループおよび新たな第２のグループにさらに分類するステップ（ｃ）と、ここで、前記新たな第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記新たな第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、
前記テキスト行画像を、複数の単語区分に区分化するステップ（ｄ）と、ここで、各々の単語区分は、スペース区分の前記新たな第１のグループに属さない二つのスペース区分によって定義され、
を含む方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｂ）の後に、前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有するかどうかを判断するステップをさらに含み、
前記ステップ（ｃ）は、前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有する場合に実行される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｂ）の後に、前記第１のグループに属する前記スペース区分の長さの分布の広がりが、所定の閾値より大きいかどうかを判断するステップをさらに含み、ここで、前記広がりは、前記第１のグループに属する前記スペース区分のうち、最も長いものと、最も頻出するものとの間の長さの差分として定義され、
前記ステップ（ｃ）は、前記広がりが、前記所定の閾値より大きい場合に実行される請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（ｂ）の分類に基づいて、テキスト行における文字の数と、前記テキスト行における単語の数と、前記テキスト行における各々の単語についての単語長さと、前記テキスト行における前記文字の数を所定の平均の単語長さで割った数である、前記テキスト行について予測される単語の数と、を算出するステップをさらに含み、ここで、各々の前記単語は、前記第２のグループに属する二つのスペース区分によって定義され、
前記ステップ（ｃ）は、前記テキスト行における所定の数の単語の前記単語長さが、前記所定の平均の単語長さを超え、前記テキスト行における前記単語の数が、前記テキスト行について前記予測される単語の数の所定の比率より少ない場合に実行される請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
テキスト行画像を複数の単語画像に区分化するための単語区分化方法であって、
複数の一次元のスペース区分を、前記テキスト行画像から取得するステップ（ａ）と、ここで、前記スペース区分は、前記テキスト行画像内の余白に対応し、前記スペース区分の各々は長さを有し、
前記複数のスペース区分を、それらの長さに基づいて、第１のグループおよび第２のグループに分類するステップ（ｂ）と、ここで、前記第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、
前記ステップ（ｂ）において取得されたスペース区分の前記第１のグループおよび前記第２のグループに基づいて、複数の所定の条件のいずれかが存在するかどうかを判断するステップ（ｃ）と、
前記ステップ（ｃ）において前記所定の条件のいずれかでも存在すると判断された場合、前記第１のグループの前記スペース区分を、それらの長さに基づいて、新たな第１のグループおよび新たな第２のグループにさらに分類するステップ（ｄ）と、ここで、前記新たな第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記新たな第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、
前記テキスト行画像を、複数の単語区分に区分化するステップ（ｅ）と、ここで、各々の単語区分は、スペース区分の前記新たな第１のグループに属さない二つのスペース区分によって定義され、
を含む方法。
【請求項６】
前記ステップ（ｃ）における前記複数の所定の条件は、
（１）前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有すること、
（２）前記第１のグループに属する前記スペース区分の長さの分布の広がりが、所定の閾値より大きいこと、ここで、前記広がりは、前記第１のグループに属する前記スペース区分のうち、最も長いものと、最も頻出するものとの間の長さの差分として定義され、
（３）テキスト行における所定の数の単語の単語長さが、所定の平均の単語長さを超え、前記テキスト行における単語の数が、前記テキスト行について予測される単語の数の所定の比率より少ないこと、ここで、前記テキスト行における前記単語は、前記第２のグループに属するスペース区分によって定義され、
を含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ（ｄ）の後、かつ、前記ステップ（ｅ）の前に、
前記ステップ（ｄ）において取得されたスペース区分の前記新たな第１のグループおよび前記新たな第２のグループ、ならびに前記ステップ（ｂ）において取得されたスペース区分の前記第２のグループに基づいて、前記複数の所定の条件のいずれかが存在するかどうかを判断するステップ（ｆ）をさらに含み、
ステップ（ｅ）は、前記ステップ（ｆ）において前記所定の条件のいずれも存在しないと判断された場合に実行される請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
テキスト行画像を複数の単語画像に区分化するための単語区分化処理をデータ処理装置に実行させるために構成される、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、
複数の一次元のスペース区分を、前記テキスト行画像から取得するステップ（ａ）と、ここで、前記スペース区分は、前記テキスト行画像内の余白に対応し、前記スペース区分の各々は長さを有し、
前記複数のスペース区分を、それらの長さに基づいて、第１のグループおよび第２のグループに分類するステップ（ｂ）と、ここで、前記第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、
前記ステップ（ｂ）において取得されたスペース区分の前記第１のグループおよび前記第２のグループに基づいて、複数の所定の条件のいずれかが存在するかどうかを判断するステップ（ｃ）と、
前記ステップ（ｃ）において前記所定の条件のいずれかでも存在すると判断された場合、前記第１のグループの前記スペース区分を、それらの長さに基づいて、新たな第１のグループおよび新たな第２のグループにさらに分類するステップ（ｄ）と、ここで、前記新たな第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記新たな第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、
前記テキスト行画像を、複数の単語区分に区分化するステップ（ｅ）と、ここで、各々の単語区分は、スペース区分の前記新たな第１のグループに属さない二つのスペース区分によって定義され、
を含むコンピュータープログラム。
【請求項９】
前記ステップ（ｃ）における前記複数の所定の条件は、
（１）前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有すること、
（２）前記第１のグループに属する前記スペース区分の長さの分布の広がりが、所定の閾値より大きいこと、ここで、前記広がりは、前記第１のグループに属する前記スペース区分のうち、最も長いものと、最も頻出するものとの間の長さの差分として定義され、
（３）テキスト行における所定の数の単語の単語長さが、所定の平均の単語長さを超え、前記テキスト行における単語の数が、前記テキスト行について予測される単語の数の所定の比率より少ないこと、ここで、前記テキスト行における前記単語は、前記第２のグループに属するスペース区分によって定義され、
を含む請求項８に記載のコンピュータープログラム。
【請求項１０】
前記ステップ（ｄ）の後、かつ、前記ステップ（ｅ）の前に、
前記ステップ（ｄ）において取得されたスペース区分の前記新たな第１のグループおよび前記新たな第２のグループ、ならびに前記ステップ（ｂ）において取得されたスペース区分の前記第２のグループに基づいて、前記複数の所定の条件のいずれかが存在するかどうかを判断するステップ（ｆ）をさらに含み、
ステップ（ｅ）は、前記ステップ（ｆ）において前記所定の条件のいずれも存在しないと判断された場合に実行される請求項８または９に記載のコンピュータープログラム。
【請求項１１】
請求項８〜１０のいずれか一項に記載のコンピュータープログラムを格納したコンピューター読み取り可能な記録媒体。
【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、すなわちテキスト行の画像を単語に対応するサブ画像に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、ブロック（例えばテキストの段落や写真など）、テキスト行区分、単語区分、および／またはシンボル区分に区分化される。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のことであることは、本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、「Ｋｉｍら２００２」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述されている。
【０００５】
２０１４年９月１８日に公開された、共有の米国特許出願公開第２０１４／０２７０５２６号明細書（以下、「‘５２６出願」という）は、行のスペース区分に対して、クラスター分析を適用する単語区分化方法を記載している。典型的なテキスト行のスペースの長さの分布である双峰分布を用いて、スペース区分を文字間隔および単語間隔に分類するために、クラスターの数を２にプリセットしたＫ平均（ｋ−ｍｅａｎｓ）クラスタリングのアルゴリズムが用いられる。さらに、クラスター分析の性能を高めるために、ｋ−ｍｅａｎｓ＋＋の初期化が用いられる。
【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、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解決する、単語区分化方法および関連する装置を対象とする。
【０００９】
本発明の目的は、大きく変化しやすい単語間隔を含むテキスト行を適切に処理できる、単語区分化方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【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うる。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。
【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、テキスト行画像を複数の単語画像に区分化するための単語区分化方法を提供し、複数の一次元のスペース区分を、前記テキスト行画像から取得するステップ（ａ）と、ここで、前記スペース区分は、前記テキスト行画像内の余白に対応し、前記スペース区分の各々は長さを有し、前記複数のスペース区分を、それらの長さに基づいて、第１のグループおよび第２のグループに分類するステップ（ｂ）と、ここで、前記第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、前記第１のグループの前記スペース区分を、それらの長さに基づいて、新たな第１のグループおよび新たな第２のグループにさらに分類するステップ（ｃ）と、ここで、前記新たな第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記新たな第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、前記テキスト行画像を、複数の単語区分に区分化するステップ（ｄ）と、ここで、各々の単語区分は、スペース区分の前記新たな第１のグループに属さない二つのスペース区分によって定義され、を含む。
【００１２】
本方法は、前記ステップ（ｂ）の後に、前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有するかどうかを判断するステップをさらに含み、前記ステップ（ｃ）は、前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有する場合に実行される。
【００１３】
本方法は、前記ステップ（ｂ）の後に、前記第１のグループに属する前記スペース区分の長さの分布の広がりが、所定の閾値より大きいかどうかを判断するステップをさらに含み、ここで、前記広がりは、前記第１のグループに属する前記スペース区分のうち、最も長いものと、最も頻出するものとの間の長さの差分として定義され、前記ステップ（ｃ）は、前記広がりが、前記所定の閾値より大きい場合に実行される。
【００１４】
本方法は、前記ステップ（ｂ）の分類に基づいて、テキスト行における文字の数と、前記テキスト行における単語の数と、前記テキスト行における各々の単語についての単語長さと、前記テキスト行における前記文字の数を所定の平均の単語長さで割った数である、前記テキスト行について予測される単語の数と、を算出するステップをさらに含み、ここで、各々の前記単語は、前記第２のグループに属する二つのスペース区分によって定義され、前記ステップ（ｃ）は、前記テキスト行における所定の数の単語の前記単語長さが、前記所定の平均の単語長さを超え、前記テキスト行における前記単語の数が、前記テキスト行について前記予測される単語の数の所定の比率より少ない場合に実行される。
【００１５】
他の態様では、本発明は、テキスト行画像を複数の単語画像に区分化するための単語区分化方法を提供し、複数の一次元のスペース区分を、前記テキスト行画像から取得するステップ（ａ）と、ここで、前記スペース区分は、前記テキスト行画像内の余白に対応し、前記スペース区分の各々は長さを有し、前記複数のスペース区分を、それらの長さに基づいて、第１のグループおよび第２のグループに分類するステップ（ｂ）と、ここで、前記第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、前記ステップ（ｂ）において取得されたスペース区分の前記第１のグループおよび前記第２のグループに基づいて、複数の所定の条件のいずれかが存在するかどうかを判断するステップ（ｃ）と、前記ステップ（ｃ）において前記所定の条件のいずれかでも存在すると判断された場合、前記第１のグループの前記スペース区分を、それらの長さに基づいて、新たな第１のグループおよび新たな第２のグループにさらに分類するステップ（ｄ）と、ここで、前記新たな第１のグループに属する各々のスペース区分は、前記新たな第２のグループに属する各々のスペース区分より短く、前記テキスト行画像を、複数の単語区分に区分化するステップ（ｅ）と、ここで、各々の単語区分は、スペース区分の前記新たな第１のグループに属さない二つのスペース区分によって定義され、を含む。
【００１６】
前記ステップ（ｃ）における前記複数の所定の条件は、（１）前記第１のグループに属する前記スペース区分の前記長さが、双峰性または多峰性の分布を有すること、（２）前記第１のグループに属する前記スペース区分の長さの分布の広がりが、所定の閾値より大きいこと、ここで、前記広がりは、前記第１のグループに属する前記スペース区分のうち、最も長いものと、最も頻出するものとの間の長さの差分として定義され、（３）テキスト行における所定の数の単語の単語長さが、所定の平均の単語長さを超え、前記テキスト行における単語の数が、前記テキスト行について予測される単語の数の所定の比率より少ないこと、ここで、前記テキスト行における前記単語は、前記第２のグループに属するスペース区分によって定義され、を含んでもよい。
【００１７】
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的媒体（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。
【００１８】
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】
【００１９】
【図１Ａ】不均一な単語間隔を有する文書画像におけるテキストの行の例を示す図である。
【図１Ｂ】不均一な単語間隔を有する文書画像におけるテキストの行の例を示す図である。
【図１Ｃ】不均一な単語間隔を有する文書画像におけるテキストの行の例を示す図である。
【図１Ｄ】図１Ａの例におけるスペース（間隔）の分布のヒストグラムである。
【図１Ｅ】図１Ｃの例におけるスペース（間隔）の分布のヒストグラムである。
【図１Ｆ】図１Ａの例に対して適用される従来の単語区分化方法の結果を説明する図である。
【図１Ｇ】図１Ｃの例に対して適用される従来の単語区分化方法の結果を説明する図である。
【図２】本発明の実施形態に係る再帰的な単語区分化方法を概略的に説明する図である。
【図３】図１Ｃの例に対して適用される再帰的な単語区分化方法の結果を示す図である。
【図４】本発明の実施形態が実行されう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】
【００２０】
「‘５２６出願」におけるクラスタリングに基づく単語区分化方法は、単語間隔が文字間隔より大きい場合や、単語間隔がサイズの面で実質的に均一である場合に、よく機能する。しかしながら、後者の条件である、実質的に均一な単語間隔は、実際の文書において必ずしも満足されるとは限らない。単語間隔は、行において使用される文書のレイアウトデザイン、異なるフォントまたはサイズなどによって変化しうる。いくつかの文書画像処理の手順もまた、単語間隔を変更しうる。図１Ａは、レイアウトおよび混在するフォントによって、不均一な単語間隔を有する文書における、テキストの行を示す。図１Ｂは、実質的に均一な単語間隔を有する文書における、テキストの行を示すが、当該単語間隔は、図１Ｃに示すように、下線の削除後には不均一になる。図１Ａおよび図１Ｃの例におけるスペース（間隔）の分布のヒストグラムを、図１Ｄおよび図１Ｅにそれぞれ示す。各ヒストグラムにおいて、横軸は、画素の数におけるスペースの長さを示し（これらの例において、横方向の各々の目盛りは１画素を示す）、縦軸は、特定の長さを有するスペースの発生回数を示す（これらの例において、縦方向の１目盛りは５回分を示す）。このような場合における図１Ｄおよび図１Ｅから、単語間隔の分布は、もはや双峰性ではなく、むしろ各々の分布が、複数のピークを有することがわかる。
【００２１】
図１Ａの例において、スペースが、長さに基づいて二つのグループに分類される場合、（図１Ｄのヒストグラムの右端のバーに対応する）チェックボックスと残りのテキストとの間にある大きいスペースは、一つのグループ（単語間隔）に分類され、全ての他のスペースは、もう一つのグループ（文字間隔）に分類される。結果として、チェックボックス以外の全てのテキストが、テキストの周囲のバウンディングボックスによって示されるように、一つの単語とみなされる、図１Ｆに示す単語区分化になる。図１Ｃの例において、スペースが、クラスタリング手法を用いて二つのグループに分類される場合、最も長い六つのスペースは一つのグループ（単語間隔）に分類され、全ての他のスペースはもう一つのグループ（文字間隔）に分類される。結果として、各々のバウンディングボックスが区分化された「単語」を表す、図１Ｇに示す単語区分化になる。図１Ｆおよび図１Ｇに示す単語区分化の結果は、不適切である。
【００２２】
本発明の実施形態は、上記の例において示されるテキスト行などの、大きく変化しやすい単語間隔を有するテキスト行を適切に処理できる、単語区分化方法を提供する。本方法は、スペース区分を複数のグループに分類するために、再帰的な区分化のアプローチを用いる。
【００２３】
図２は、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。入力は、テキストの行を表す二値画像である。まず、テキスト行のスペース区分が、行画像から抽出される（ステップＳ１１）。テキスト文字の間にある余白に対応する各々のスペース区分は、（例えば、画素の数における）横方向の位置および長さによって表される。より具体的には、プロファイルのＸ軸が横方向の画素の位置を表し、Ｙ軸が各々の横方向の画素の位置における行のバウンディングボックス内の黒画素の数を表す、行区分の一次元の垂直投影プロファイルが、入力する行画像から生成される。垂直投影プロファイルは、任意で、スライドするウィンドウ（例えば３画素の幅のウィンドウ）を用いて平滑化される。そして、二値プロファイルを生成するために、垂直投影プロファイルに対して、閾値化が適用される。スペース区分、すなわち二値プロファイルの値が０である連続した画素の位置が抽出される。スペース区分の間に位置する区分は、シンボル区分と称される。テキスト行からスペース区分を生成するために、他の適切な方法が用いられてもよい。
【００２４】
そして、スペース区分を、それらの長さに基づいて二つのグループ（第１のグループにおける各々のスペース区分が、第２のグループにおける各々のスペース区分より短い）に分類するために、最初の単語区分化ステップが実行される（ステップＳ１２）。短いスペース区分の第１のグループは、文字スペース区分候補と称され、長いスペース区分の第２のグループは、単語スペース区分候補と称される。最初の単語区分化ステップは、「Ｋｉｍら２００２」または「‘５２６出願」に記載されているクラスタリング手法、または大津メソッド（Ｏｔｓｕ  ｍｅｔｈｏｄ）のような適応できる閾値化の方法などを含む、任意の適切な単語区分化方法を採用してもよい。二つの隣接する単語スペース区分候補の間に位置するテキスト行画像の区分は、単語区分候補として抽出される（ステップＳ１３）。上記の二つの例において、最初の単語区分化ステップの結果は、バウンディングボックスが抽出された「単語」を表す、図１Ｆおよび図１Ｇにおいて確認されうる。
【００２５】
そして、最初の単語区分化の結果が適切かどうかを判断するために、区分化の結果についての複数の条件が、分析される。以下の条件のいずれかが存在する場合、最初の単語区分化は不適切であるとみなされ、二回目の（および、必要に応じてさらなる）単語区分化が実行される。
【００２６】
第１の条件（ステップＳ１４）は、文字スペース区分候補のグループがなお、双峰性または多峰性の長さの分布を有することである。一の実施形態では、この判断は、文字スペース区分候補の分布のヒストグラムの輪郭に対する適合曲線を算出すること、および当該曲線のピークまたは谷の数を判断することによってなされる。適切な適合曲線の種類の一例は、動的輪郭モデルと称される（Ｓｎａｋｅｓとも称される）周知技術である。曲線における、はっきりとしたピークの数が二つ以上である、または、谷の数が一つ以上である場合、文字スペース区分候補の分布は、双峰性または多峰性であるとみなされる。例えば、図１Ｅに示すヒストグラムの例において、文字スペース区分候補は、最も長い六つの区分を除いた全てのスペース区分を含み、それらの分布は、ステップＳ１４において双峰性であると判断される。
【００２７】
第２の条件（ステップＳ１５）は、最も長い文字スペース区分候補と、最も頻出する文字スペース区分候補（すなわち、分布のヒストグラムにおける最も高いピーク）との間の長さの差分として定義される、文字スペース区分候補の長さの分布の広がりが、例えば５画素などの、所定の閾値より大きいことである。これは、最も頻出するスペース区分が、実際の文字スペース区分であり、それらの長さが、実際の文字スペース区分の典型的な長さであるだろうという仮定と、最も長い実際の文字スペース区分は、典型的な文字スペース区分より長すぎるはずがないという仮定とに基づく。例えば、図１Ｄに示すヒストグラムの例において、文字スペース区分候補は、最も長いものを除いた全ての区分を含み、それらの中で最も長いものと、それらの中で最も頻出するものとの間の長さの差分は、５より大きい。
【００２８】
第３の条件（ステップＳ１６）は、一つ以上の（または、所定の数以上の）長い単語が存在していること、および、テキスト行における予測される単語の数の比率より少ない単語が存在していることである。（単語における文字の数によって評価される）長い単語は、例えば、平均の単語の長さ（単語長さ）の所定の倍数（例えば２、２．５、３）より長い単語として定義されてもよい。平均の単語長さは、言語に依存し、典型的な英語のテキストについてはおよそ５文字である。より具体的には、ステップＳ１３において取得された各々の単語区分候補が、当該単語内の文字スペース区分候補の数を判断するために分析され、単語長さは、文字スペース区分候補の数に１を加えた数となる。あるいは、各々の連結成分（すなわち、文書画像における黒画素の連結されたグループ（ドットに対応する小さい連結成分を除く））が文字であるという仮定に基づいて、連結成分が、文字の数を判断するために、単語候補から抽出されてもよい。
【００２９】
テキスト行について予測される単語の数は、当該行における文字の数を、平均の単語長さで割った数として評価されうる。行における文字の数は、ステップＳ１１において取得されたスペース区分を合計した数に１を加えた数に等しい。改めて、平均の単語長さは、およそ５文字である。テキスト行における単語候補の数は、最初の区分化であるステップＳ１２から直接取得される。行における単語候補の数が、当該行について予測される単語の数の所定の比率（例えば０．５）より少ない場合、当該行は、単語が少なすぎるとみなされる。
【００３０】
一回目の単語区分化の適切さを評価するために、他の条件が使用されてもよい。
【００３１】
単語区分化が不適切であることを示すいずれかの条件が存在する場合、例えば、（１）文字スペース区分候補のグループがなお、双峰性または多峰性の長さの分布を有する場合、（２）文字スペース区分候補の長さの分布の広がりが、所定の閾値より大きい場合、または（３）行が、長い単語およびかなり少ない単語を含む場合、文字スペース区分候補を、それらの長さに基づいて二つの新たなグループに分類するために、もう一回単語区分化が実行される（ステップＳ１７）。この回の単語区分化は、最初の単語区分化であるステップＳ１２と同一の分類の手法を使用してもよいが、全てのスペース区分に対してではなく、文字スペース区分候補に対して作用する。ステップＳ１７から生じた短いスペース区分からなる新たなグループは、最新の文字スペース区分候補とみなされ、全ての他のスペース区分は、最新の単語スペース区分候補とみなされる。単語区分候補は、最新の単語スペース区分候補を用いて、ステップＳ１３を繰り返すことによって抽出される。そして、単語区分化の結果が、適切かどうかを判断するために、ステップＳ１４からＳ１６が繰り返され、その結果、さらなる回数の単語区分化が実行されてもよい。
【００３２】
一回の単語区分化（ステップＳ１２またはＳ１７）の後に、当該単語区分化の不適切さを示す条件のいずれも存在しない場合（ステップＳ１４、Ｓ１５およびＳ１６において「Ｎｏ」である場合）、区分化は適切であるとみなされる。したがって、この回の区分化から抽出された単語区分候補（ステップＳ１３）は、最終的な単語区分化の結果を示し、処理は次の行に続く。
【００３３】
単語区分化を繰り返すステップ（ステップＳ１７）が、以前の単語区分化ステップによって生じた個々の「単語」区分に対して、単語区分化を繰り返すことと同一ではないことは、留意されたい。後者の方法は、以前に生じた一つの「単語」区分内においてスペース区分を検討し、これらのスペース区分を二つのグループに分類するだけである。一方、本実施形態においてステップＳ１７を繰り返すことは、行において以前に生じた全ての「単語」区分内に存在する、全てのスペース区分の集合である文字スペース区分として以前に分類された、行における全てのスペース区分に対して適用される。
【００３４】
上記の再帰的な区分化方法の結果を示すために、図１Ｅに示す例を、図３に再現する。一回目の単語区分化の結果として、Ａ（文字スペース区分候補）およびＢ（単語スペース区分候補）によって示される二つのグループに分類されている、全てのスペース区分が得られる。二回目の単語区分化において、グループＡの要素はさらに、グループＣ（新たな文字スペース区分候補）およびＤ（新たな単語スペース区分候補）に分類される。図において見られるように、グループＣにおけるスペース区分の分布は、もはや双峰性または多峰性ではなく、それらの長さの広がりは、閾値より小さい。二回目の単語区分化の結果として、グループＣは、最終的な文字スペース区分であり、（グループＢおよびＤが統合された）グループＥは、最終的な単語スペース区分である。
【００３５】
ここで記述された単語区分化方法は、図４に示すコンピューター１２０のようなデータ処理装置で実行されうる。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により実行されるソフトウェアプログラムを記憶する。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の内部に設けられてもよく、この場合、スキャナー／複写機／複合機は、ＯＣＲテキスト化（ＯＣＲ’ｅｄ  ｔｅｘｔ）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。
【００３６】
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的媒体（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。
【００３７】
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および関連する装置に対して、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。
【図１Ａ】
2016143413.tif 000003
【図１Ｂ】
2016143413.tif 000004
【図１Ｃ】
2016143413.tif 000005
【図１Ｄ】
2016143413.tif 000006
【図１Ｅ】
2016143413.tif 000007
【図１Ｆ】
2016143413.tif 000008
【図１Ｇ】
2016143413.tif 000009
【図２】
2016143413.tif 000010
【図３】
2016143413.tif 000011
【図４】
2016143413.tif 000012
【外国語明細書】
2016143413000001.pdf
2016143413000002.pdf
2016143413000003.pdf
2016143413000004.pdf