(57)【要約】【課題】文字を含む画像上でユーザが自身の指等を用いて範囲指定を行なって所望の文字列を抽出する場合において、所望の文字列に隣接する位置にあるスペース等の記号が意図せずに選択範囲に含まれてしまうのを防ぐ。【解決手段】文字を含む画像から任意の文字列を抽出する装置であって、前記画像を表示する表示手段と、前記表示手段によって表示された前記画像に含まれる各文字に対応する文字単位領域を決定し、当該決定された文字単位領域毎に文字認識処理を行なう文字認識手段と、前記文字認識処理の結果に基づいて、予め定めた特定文字の前記文字単位領域を拡大する領域変更手段と、前記表示手段によって表示された前記画像から前記任意の文字列を抽出するための範囲の選択を受け付ける手段と、前記選択された範囲内に前記文字単位領域が包含された文字を抽出する抽出手段と、を備えたことを特徴とする。【選択図】図６
2017151916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字を含む画像から任意の文字列を抽出する装置であって、
前記画像を表示する表示手段と、
前記表示手段によって表示された前記画像に含まれる各文字に対応する文字単位領域を決定し、当該決定された文字単位領域毎に文字認識処理を行なう文字認識手段と、
前記文字認識処理の結果に基づいて、予め定めた特定文字の前記文字単位領域を拡大する領域変更手段と、
前記表示手段によって表示された前記画像から前記任意の文字列を抽出するための範囲の選択を受け付ける手段と、
前記選択された範囲内に前記文字単位領域が包含された文字を抽出する抽出手段と、
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記領域変更手段は、前記特定文字の文字単位領域を、当該特定文字に隣接する文字の文字単位領域と重なるように拡大することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記特定文字を規定する情報を保存する手段をさらに備え、
前記領域変更手段は、前記文字認識処理の結果に基づき、前記各文字が前記特定文字かどうかを前記情報を用いて判定し、当該判定によって前記特定文字と判定された文字の文字単位領域を拡大する
ことを特徴とする請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記拡大は、前記特定文字の文字単位領域を、当該特定文字に隣接する文字の文字単位領域の中心まで拡げることであることを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記領域変更手段は、さらに、前記特定文字に隣接する文字の文字単位領域を、前記特定文字とは逆の方向に一定割合だけ拡げることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
前記領域変更手段は、前記特定文字に隣接する文字同士の特性が一致するかどうかの判定を行い、特性が不一致の場合は、前記特定文字に隣接する文字の文字単位領域の変更量を、特性が一致する場合よりも大きくすることを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記文字認識処理では、文字コードが各文字に割り当てられ、
前記領域変更手段は、前記特定文字に割り当てられた文字コードと、当該特定文字に隣接する文字に割り当てられた文字コードとを比較し、文字コードに含まれる要素が異なる場合に、前記特性が不一致であると判定することを特徴とする請求項６記載の装置。
【請求項８】
前記文字コードには、前記特性として、フォントの種類、フォントサイズ、スタイル、色の要素を含み、
前記領域変更手段は、少なくとも１つの要素が異なる場合に不一致であると判定する
ことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記文字単位領域は、その対応する文字に外接する矩形であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１０】
前記表示手段によって表示された前記画像内のオブジェクトを属性に応じた領域に分割し、文字属性の領域を特定する領域分割手段をさらに備え、
前記文字認識手段における前記文字認識処理は、前記領域分割手段で特定された前記文字属性の領域単位で行なわれる
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１１】
前記特定文字は、スペース、コンマ、ピリオドのいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１２】
前記範囲の選択は、ユーザがマウスを使って指定することでなされる
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１３】
前記表示手段はタッチパネル機能を有し、
前記範囲の選択は、前記タッチパネル上でユーザが指を使って指定することでなされる
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１４】
前記表示手段は、前記画像を投影するプロジェクタであり、
前記範囲の選択は、前記投影された画像に対してのユーザの指先の位置をカメラで撮影し、当該指先の動きを認識することでなされる
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１５】
文字を含む画像から任意の文字列を抽出する方法であって、
前記画像に含まれる各文字に対応する文字単位領域を決定し、当該決定した文字単位領域毎に文字認識処理を行なうステップと、
前記文字認識処理の結果に基づいて、予め定めた特定文字の前記文字単位領域を拡げるステップと、
前記画像から前記任意の文字列を抽出するための範囲の選択を受け付けるステップと、
前記選択された範囲内に前記文字単位領域が包含されている文字を抽出するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字を含んだ画像に対する文字認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字を含む画像内の文字領域に対して文字認識処理（OCR処理）を行い、文字認識処理の結果から所望の範囲を選択して任意の文字列のみを取り出して電子データ化する技術がある。これにより、画像中の人名や住所といった特定の文字列をアドレス帳に登録したり、印刷したりすることが可能になる。そして、画像内の文字領域から特定の範囲を選択する技術としては、タッチパネル上での指の操作により所望の範囲を選択する手法や、プロジェクタによって投影された操作画面上での指の動きをカメラで認識して所望の範囲を選択する手法などが存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2015-103114号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したようなタッチパネル上での指等の操作による範囲指定や、カメラで指先の動きを認識することによる範囲指定の手法では、細かい指定が困難で、選択したい範囲の境界付近にある文字や句読点などの記号も選択範囲に含まれてしまうという問題がある。図１は、名刺をスキャンして得られた名刺画像の文字認識結果から、指で人名部分のみを選択する様子を示す図である。図１（ａ）は名刺を光学的に読み取った画像（名刺画像）を示し、同（ｂ）はその文字認識結果から人名「John A. Smith」の部分を指で範囲指定して選択する様子を示している。横書きのこの例では、人名を囲む矩形１０４の境界付近にあるスペースとコンマを含む形で範囲が選択されてしまっている。その結果、実際に選択される文字列は、図１（ｃ）のようになる。
【０００５】
文字認識結果における句読点等の位置を調整する技術としては、例えば特許文献１がある。特許文献１では、文書の画像に対して文字認識処理を実行してテキストデータを取得し、当該取得したテキストデータを元の画像内に埋め込む際に、その位置が、対応する文字画像の位置に合致するように位置調整する技術が開示されている。特許文献１によれば、スペースや句読点などが存在しても、埋め込み対象のテキストデータの位置とそれに対応する文字画像の位置とが一致するように調整することが可能である。しかしながら、埋め込み対象のテキストデータをユーザが指先などで選択したときに正確な範囲指定ができなければ、そもそも調整は不可能である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る装置は、文字を含む画像から任意の文字列を抽出する装置であって、前記画像を表示する表示手段と、前記表示手段によって表示された前記画像に含まれる各文字に対応する文字単位領域を決定し、当該決定された文字単位領域毎に文字認識処理を行なう文字認識手段と、前記文字認識処理の結果に基づいて、予め定めた特定文字の前記文字単位領域を拡大する領域変更手段と、前記表示手段によって表示された前記画像から前記任意の文字列を抽出するための範囲の選択を受け付ける手段と、前記選択された範囲内に前記文字単位領域が包含された文字を抽出する抽出手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、文字を含む画像上でユーザが自身の指等を用いて範囲指定を行なって所望の文字列を抽出する場合において、所望の文字列に隣接する位置にあるスペース等の記号が意図せずに選択範囲に含まれてしまうのを防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】名刺画像の文字認識結果から、指で人名部分のみを選択する様子を示す図である。
【図２】情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】文字認識結果から任意の文字列を選択して電子データ化するまでの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は、名刺画像の文字属性領域のうち、肩書きを含む人名部分に対応する領域を示している。（ｂ）は、文字属性領域に対して１文字単位の領域認識を行った結果を示している。（ｃ）は、変更後の文字単位領域を示した図である。（ｄ）は、ユーザによって選択された範囲の一例を示した図である。（ｅ）は、特定文字の各隣接文字の変更後の文字単位領域を示した図である。
【図５】文字認識結果テーブルの一例である。
【図６】実施例１に係る、文字単位領域変更処理の詳細を示したフローチャートである。
【図７】実施例２に係る、文字単位領域変更処理の詳細を示したフローチャートである。
【図８】実施例３に係る、文字単位領域変更処理の詳細を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付の図面を参照して、本発明を実施する形態について説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１０】
例えば名刺から人名部分のみを抜き出して電子データ化したい場合（前述の図１を参照）、人名の前後にあるスペースやコンマは不要である。しかしながら、タッチパネル上で指の操作により範囲選択を行う場合や、カメラで指先の動きを認識して範囲選択を行う場合は細かな指定が困難であり、所望の文字列部分と境を接するスペースやコンマ等を意図せず選択してしまう場合がある。本実施例では、スペースやコンマ等の意図しない記号が上述のような範囲選択の操作時に含まれにくくなるよう、文字１つ１つに割り当てられる領域の大きさを調整する。以下、詳しく説明する。
【００１１】
図２は、本実例に係る、情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示す情報処理システム１００は、情報処理装置であるＰＣ１１０と、スキャナなど複数の機能を有するＭＦＰ (Multi Function Peripheral)１２０とを含み、両者がネットワーク１３０で接続された構成となっている。ネットワーク１３０は、例えば、ＬＡＮやＷＡＮ等である。
【００１２】
ＰＣ１１０は、コントロール部１１１、大容量記憶部１１２、ＵＩ部１１３及びネットワークインタフェイス１１４を備える。コントロール部１１１はＣＰＵやメモリで構成され、ＰＣ１１０全体の制御を司る。文字認識結果から任意の文字列を選択して電子データ化する処理を含む各種の処理は、ＲＯＭ等に格納されたプログラムをＲＡＭに読み込んで展開し、それをＣＰＵが実行することで実現される。ネットワークインタフェイス１１４は、ネットワーク１３０を介してＭＦＰ１２０と各種データをやり取りするためのインタフェイスである。大容量記憶部１１２は、例えばハードディスクドライブやフラッシュメモリで構成され、ＯＳやプログラムの他、ＭＦＰ１２０から受け取ったスキャン画像等のデータを格納する。ＵＩ部１１３はユーザが入力操作を行うためのユーザインタフェイスであって、前述の範囲選択を行うことが可能なタッチパネル機能を有している。またＵＩ部１１３は、キーボードやマウス等を備えていてもよい。そして、上記各部は、バス１１５を介して相互に接続されている。なお、ＵＩ部１１３の構成は上述したものに限られない。例えば、プロジェクタによって画像を投影し、当該投影された画像に対しての指先の位置をカメラで撮影してその動きを認識することで、前述の範囲選択を含むユーザの入力操作を受け付けてもよい。
【００１３】
ＭＦＰ１２０は、コントロール部１２１、スキャナ部１２２、プリンタ部１２３、ＵＩ部１２４及びネットワークインタフェイス１２５を備える。コントロール部１２１は、ＭＦＰ１２０の各部を統括的に制御する。ＵＩ部１０２は、ユーザが各種の操作を行うためのボタンと各種の情報を表示するための表示部（例えばＬＣＤ）を備える。スキャナ部１２２は、不図示の読み取り台にセットされた文書（名刺や葉書を含む）を光学的に読み取って画像データ（スキャン画像データ）を生成する。生成されたスキャン画像データはコントロール部１２１によってネットワークインタフェイス１２５を介してＰＣ１１０に送られる。プリンタ部１２３は、コントロール部１０１で処理された様々な種類の画像データを印刷して出力する。
【００１４】
図３は、ＰＣ１１０における、文字列を含んだ画像に対して文字認識処理を行い、得られた文字認識結果から任意の文字列を選択して電子データ化するまでの処理の流れを示すフローチャートである。本実施例では、横書きの名刺画像から人名部分を抜き出して電子データ化する場合を例に説明するものとする。名刺画像はＭＦＰ１２０のスキャナ部１２２で読み取って得られたスキャン画像の他、名刺をカメラで撮影して得た撮像画像であってもよい。また、ここでは、横書きの名刺画像を例に説明を行なうが、処理対象の画像は縦書きであってもよいし、文字以外の要素（例えば図形や写真）を含んでいてもよい。
【００１５】
ステップ３０１では、処理対象の名刺画像（図１（ａ）を参照）のデータが取得され、ＵＩ部１１３のタッチパネル上に表示される。そして、続くステップ３０２では当該名刺画像に対して領域分割処理が実行される。領域分割とは、画像名に含まれるオブジェクトを、文字、写真、図形、表等の属性に応じた領域に分割することである。処理対象の画像は名刺画像に限られず、様々な文書画像があり得る。そのため、後続のＯＣＲ処理の対象となる文字を含んだ領域を特定するために領域分割処理が必要となる。領域分割処理の詳細は本発明の本質ではないので説明を省く。領域分割処理によって分割された領域のうち文字属性の領域に対しては、領域毎のＩＤが付与される。これは、ＯＣＲ処理は文字属性領域単位で実行されることから、後に説明する文字認識結果を取得する際に、どの文字属性領域の文字認識結果を取得したのかを判別可能にするためである。なお、文字列を含んだ画像はカラー、グレーなどの多値画像でも、モノクロの二値画像であってもよく、その際の領域分割処理は、入力画像に対応するものを用いればよい。
【００１６】
ステップ３０３では、文字属性領域に対してＯＣＲ処理が実行され、文字認識結果テーブルが生成される。ＯＣＲ処理では、まず文字属性領域に対して、１つ１つの文字を識別するための文字単位の領域認識を行う。ここで、文字単位の領域は対象の文字に外接する矩形とし、当該矩形の左上隅の座標（左上座標）と右下隅の座標（右下座標）で表されるものとする。図４（ａ）は、図１（ａ）の名刺画像に対する領域分割処理によって抽出された文字属性領域１０１〜１０３のうち、肩書きを含む人名部分に対応する領域１０２を示している。また、図４（ｂ）は、当該文字属性領域１０２に対して１文字単位の領域認識を行った結果を示している。図４（ｂ）に示すように、１つ１つの文字に対応する矩形が独立した領域（以下、「文字単位領域」と呼ぶ。）として認識される。そして、各文字単位領域について、右上隅のx座標の値が小さいものから順に各文字単位領域を識別するためのidを割り当てることとする。なお、idの割り当て順は一例でありこれに限定されない。そして、idが付与された各文字単位領域に対して、各文字がどのような種類の文字かを判定し、当該文字に対応する文字コードを割り当てる文字認識を行う。文字認識の結果は、idと対応付けられて文字単位領域毎に文字認識結果テーブルに格納される。図５は、図４（ａ）の文字属性領域１０２について作成された文字認識結果テーブルである。各文字単位領域に対して文字認識を行った結果が、idとその位置座標（図４（ａ）の全体を囲む不図示の矩形領域の左上隅を原点とする）と共に格納されている。例えば、その位置が左上隅の座標（10,32）と右下隅の座標(33, 66)で特定されるid：1の文字領域の文字認識結果は、アルファベット“ｃ”であり、それに対応する文字コードが格納される。なお、各文字に割り当てられる文字コードには、フォントの種類、フォントサイズ、スタイル、色の情報（要素）が含まれる。このようにして、すべての文字属性領域について、文字認識結果テーブルが作成される。
【００１７】
ステップ３０４では、ステップ３０３で作成された文字認識結果テーブルに基づいて、予め定めた特定文字についての文字単位領域を変更する処理がなされる。この変更処理により、選択したい文字列部分に境を接するスペースやコンマ等の意図しない記号が後述の範囲選択の操作時に含まれにくくなる。以下、文字単位領域変更処理の詳細について詳しく説明する。
【００１８】
図６は、本実施例に係る、文字単位領域変更処理の詳細を示したフローチャートである。ステップ６０１では、文字認識結果テーブルに格納された文字認識結果の中から、注目する文字が決定される。続くステップ６０２では、決定された注目文字が特定文字であるかどうかが判定される。ここで、特定文字とは、コンマ、ピリオド、スペース（空白文字）といった、範囲選択時において区切りとなるような記号を含む概念であり、一般的な意味での“文字”よりも広い概念である。図５の文字認識結果テーブルの例では、id：4とid：9の“スペース”と、id：15の“コンマ”が特定文字として設定されているものとする。なお、この特定文字は、処理対象となる文書の種類（例えば名刺やＦＡＸ画像など）に応じて異なる内容の特定文字を設定してもよい。さらに、画像内から抽出する項目、例えば名前、住所などに応じて異なる内容の特定文字を設定してもよい。特定文字は上述のような点を考慮してユーザが予め設定し、設定された特定文字を規定する情報を大容量記憶部１１２に保存しておけばよい。判定の結果、注目文字が特定文字であれば、文字単位領域を変更するべくステップ６０３に進む。一方、注目文字が特定文字でなければ、当該注目文字の文字単位領域については変更することなく、ステップ６０４に進む。
【００１９】
ステップ６０３では、特定文字と判定された注目文字の文字単位領域が、後述の範囲選択時において含まれにくくなるように変更される。具体的には、特定文字の文字単位領域を、当該特定文字に隣接する文字の文字単位領域と重なるように拡大する。文字が横書きの本実施例では、特定文字の幅を規定するx座標を、その隣接する文字のx座標の中心まで拡げるものとする。例えば、注目文字が“スペース（id：4）”の場合、その文字単位領域のx座標を、“O（id：3）”の文字単位領域におけるx座標の中心と、“J（id：5）”の文字単位領域におけるx座標の中心まで拡げる。いま、“O（id：3）”のx座標の中心は“77”であり、“J（id：5）”のx座標の中心は“122”であるので、“スペース（id：4）”の文字単位領域は、左上座標が(77, 32)、右下座標が(122,66)に変更されることになる。同様に、id：9の“スペース”の変更後の文字単位領域は、左上座標が(250,24)、右下座標が(311, 66)に変更され、id：15の“コンマ”の変更後の文字単位領域は、左上座標が(468,56)、右下座標が(541,73)に変更される。そして、変更後の文字単位領域の位置座標は文字認識結果テーブルに反映される。図４（ｃ）は、id：4,9,15の変更後の文字単位領域を太線の矩形で示した図である。なお、図５の文字認識結果テーブルでは、説明の便宜上、変更後の文字単位領域の位置座標を別個に示しているが、単に更新（上書き）するだけでもよい。
【００２０】
ステップ６０４では、文字認識結果テーブルに格納されている文字認識結果のすべてについて処理が完了したかどうかが判定される。未処理の文字があれば、ステップ６０１に戻って、次の文字を注目文字に決定して処理を続行する。一方、文字認識結果のすべてについて処理が完了していれば、本処理を終える。
【００２１】
以上が、文字単位領域変更処理の内容であり、文字認識結果テーブルの数の分だけ繰り返される。図３のフローチャートの説明に戻る。
【００２２】
ステップ３０５では、処理対象となっている文字属性領域についての文字認識結果の中から任意の文字列を取り出すための、ユーザ自身の指等を使った範囲選択を受け付ける。本実施例では、所望の文字列部分を囲むように矩形を描き、当該矩形の右上座標と左下座標によって任意の範囲が選択されるものとする。具体的には、タッチパネル上で指を使って指定する場合は、タッチを開始（検知）した位置からタッチを終了した位置までを結ぶ線によって矩形を描き、出来上がった矩形の右上座標と左下座標によって選択範囲が特定される。また、マウスを用いて指定する場合は、クリックを開始した位置からクリックを終了した位置までを結ぶ線によって矩形を描き、出来上がった矩形の右上座標と左下座標によって選択範囲が特定される。なお、範囲選択の方法は上述したものに限定されず他の方法であってもよい。図４（ｄ）は、上述のような方法によって選択された範囲の一例を破線で示した図であり、この選択範囲の位置座標は左上が(80,5)、右下が(470,80)であるものとする。
【００２３】
ステップ３０６では、受け付けた範囲選択を基に文字列が取得される。具体的には、選択された矩形の範囲内に文字単位領域が包含された（完全に含まれた）文字のみを、文字認識結果テーブルを参照してid順に取り出す。図４に示す例では、id：5からid：14までの文字単位領域が選択された矩形領域に含まれることになるため、当該10個の文字単位領域の文字認識結果をid順にならべた“John Smith”の文字列が取り出される。ＯＣＲ処理直後の段階ではid：4の“スペース”と、id：15の“コンマ”の文字単位領域も、図４（ｃ）の破線で示す選択範囲に含まれる（図５を参照）。そのため、本来であればその前後にスペースとコンマを含んだ状態の文字列“含んだ状態の文字列でに対応が抜き出されたはずである。文字単位領域の変更処理によって、所望の文字列の前後に存在する不要なスペースやコンマが選択範囲に含まれなくなったことが分かる。
【００２４】
ステップ３０７では、選択範囲から抽出された文字列が電子データ化される。そして、電子化された文字列データを用いて、アドレス帳に登録を行ったり、当該文字列を印刷したりといった処理が実現される。
【００２５】
以上が、文字を含んだ画像に対して文字認識処理を行い、得られた文字認識結果から任意の文字列を選択して電子データ化するまでの処理の内容である。なお、領域分割処理（ステップ３０２）、文字単位領域の認識処理及びＯＣＲ処理（ステップ３０３）には公知の手法を適用すればよく、その詳細は本発明の本質ではないので説明を省いている。
【００２６】
本実施例では、特定文字の幅を規定するx座標を、その隣接文字のx座標の中心まで拡げることで文字単位領域の変更する例について説明したが、変更方法はこれに限られない。例えば前述の図５において、“スペース（id：4）”の文字単位領域を、その両隣の文字“o（id：3）”と“J（id：5）”を含むような最小矩形の領域に変更してもよい。この場合、id：4の左上座標は(62,32）、右下座標は(132,66）にそれぞれ変更されることとなり、id：3とid：5の両方の文字を同時に選択した場合のみ、id：4の特定文字が選択されることになる。
【００２７】
また、図４（ｂ）に示される１つ１つの文字を囲む矩形を、ＵＩ画面上に実際に表示してもよい。さらには、位置座標を変更した後の文字単位領域を、図４（ｃ）に示すように、ＵＩ画面上に実際に太線の矩形で表示してもよい。この際、線の種類は任意であることはいうまでもない。
【００２８】
以上のとおり、本実施例によれば、画像上でユーザが自身の指等を用いて任意の範囲選択を行なう場合において、スペースやコンマ等の不要な文字が選択されにくくなるように制御される。これによりユーザは、所望の文字列のみを容易に選択することができる。
【実施例２】
【００２９】
実施例１では、所望の文字列付近にありがちなスペースやコンマ等の不要な文字（特定文字）が範囲選択時に含まれにくくなるよう、特定文字の文字単位領域の大きさを変更する態様について説明した。しかしながら、特定文字が小さい場合や文字間隔が狭い場合には、特定文字自体の文字単位領域を拡げても、特定文字に隣接する他の文字を含む形で意図せずに範囲を選択してしまうことが依然として考えられる。例えば、前述の名刺画像の例において、文字列“John Smith”のみを選択したい場面で、“J”の前にスペースを挟んで存在する“O”も含めた“o John Smith”といった具合に選択されてしまうようなケースである。そこで、特定文字に隣接する他の文字も併せて選択範囲に含まれにくくなるように文字単位領域を変更する態様を、実施例２として説明する。なお、実施例１と共通する部分は省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
【００３０】
図７は、本実施例に係る、文字単位領域変更処理の詳細を示したフローチャートである。ステップ７０１及び７０２は、図６のフローにおけるステップ６０１及び６０２にそれぞれ対応する。すなわち、文字認識結果テーブルに格納された文字認識の結果の中から注目する文字が決定され（ステップ７０１）、決定された注目文字が特定文字であるかどうかが判定される（ステップ７０２）。
【００３１】
ステップ７０３では、特定文字と判定された文字に隣接する文字（以下、隣接文字）の文字単位領域が変更される。具体的には、隣接文字の文字単位領域の大きさを特定文字とは逆の方向に一定割合だけ拡げる処理がなされる。文字が横書きの本実施例では、隣接文字の文字単位領域の幅を規定するｘ座標を、特定文字とは逆の方向に一定割合（ここでは20%）ずらす。例えば前述の名刺画像の例において、特定文字である“スペース（id：4）”の左隣にある“O（id：3）”の文字単位領域の幅は“30（＝92-62）”である。よって、その20%に相当する幅“6”の分だけ、特定文字とは逆の方向である左方向に“O（id：3）”の文字単位領域のｘ座標をずらし、その左上座標を(56,32)に変更する。さらに、“スペース（id4）”の右隣にある文字“J（id：5）”の幅は“20（＝132-112）”である。よって、その20%に相当する幅“4”の分だけ、特定文字とは逆の方向である右方向に“J（id：5）”の文字単位領域のｘ座標をずらし、その右下座標を(136,66)に変更する。このような文字単位領域の変更処理を、すべての特定文字の隣接文字に対して行う。そして、変更後の文字単位領域の位置座標は、文字認識結果テーブルに反映される。上記３つの特定文字（id：4,9,15）の各隣接文字の変更後の文字単位領域を破線の矩形で示したのが図４（ｅ）である。このような処理により、特定文字が小さかったり、文字同士の距離が近い場合でも、特定文字に隣接する文字が意図せずに選択されるということが起きにくくなる。
【００３２】
以降のステップ７０４及び７０５は、図６のフローにおけるステップ６０３及び６０４にそれぞれに対応する。すなわち、特定文字と判定された注目文字の文字単位領域が、領域選択時において選択範囲に含まれにくくなるように変更される（ステップ７０４）。そして、文字認識結果テーブルに格納された文字認識結果のすべてについて処理が完了したかが判定される（ステップ７０５）。判定の結果、未処理の文字があればステップ７０１に戻って、次の文字を注目文字として処理が続行され、文字認識結果のすべてについて処理が完了していれば、本処理を終える。以上が、本実施例における文字単位領域変更処理の内容である。
【００３３】
本実施例によれば、特定文字だけでなくその隣接する文字についても文字単位領域が変更される。これにより、特定文字が小さい場合や文字間隔が狭い場合に、特定文字に隣接する他の文字が意図せずに選択範囲に含まれてしまうのを防ぐことができる。
【実施例３】
【００３４】
処理対象となる画像の中から名前や住所といった名詞を選択する場合、同じ種類の名詞群は同じフォント種、フォントサイズ、スタイル、色で書かれている場合が多い。つまり、隣り合う文字同士でも、フォント種、フォントサイズ、スタイル、色といった文字特性が異なる場合は、違う種類の文字である可能性が高い。そこで、特定文字を挟んで隣り合う文字同士の特性が異なる場合には、特定文字を挟んで所望の文字列の反対側にある他の文字が選択範囲に含まれにくくなるよう、隣接文字の文字単位領域の変更量をより大きくする態様について、実施例３として説明する。なお、実施例２と共通する部分は省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
【００３５】
図８は、本実施例に係る、文字単位領域変更処理の詳細を示したフローチャートである。ステップ８０１及び８０２は、図７のフローにおけるステップ７０１及び７０２にそれぞれ対応する。すなわち、文字認識結果テーブルに格納された文字認識の結果の中から注目する文字が決定され（ステップ８０１）、決定された注目文字が特定文字であるかどうかが判定される（ステップ８０２）。
【００３６】
ステップ８０３では、特定文字と判定された文字を挟んで隣り合う隣接文字の特性が、一致するかどうかが判定される。ここで、文字の特性とは、文字の種類が同じであれば通常であれば共通するであろう、フォント種、フォントサイズ、スタイル、色などを指す。この文字特性の判定には、既知の方法を用いればよい。例えば、フォント種やスタイルの場合は、予め用意したフォント種やスタイルの画像のデータベースと文字単位領域の矩形内の画像を照合して判定可能である。また、フォントサイズの場合は、文字単位領域の矩形の大きさから推定し、比較することで判定が可能である。また、色の場合は、文字単位領域の矩形内で、文字と判断された複数の画素の塊に対応する入力画像の複数の画素の塊のRGB値の平均を求め、求めた平均値を比較することで判定が可能である。このようにして、例えば前述の名刺画像の場合、特定文字である“スペース（id：4）”を挟んで隣り合う“O（id：3）”と“J（id：5）”の隣接文字同士では、互いに文字のサイズが違うので、文字の特性が異なると判定されることになる。判定の結果、特定文字を挟んで隣り合う隣接文字同士で特性が同じ（一致する）場合はステップ８０４に進む。一方、特定文字を挟んで隣り合う隣接文字同士で特性が異なる（一致しない）場合はステップ８０５に進む。
【００３７】
ステップ８０４では、隣接文字の文字単位領域の大きさ（ここでは幅）が、特定文字とは逆の方向に一定割合だけ拡げられる。隣接文字の特性が一致した場合の本ステップでは、実施例２の図７のフローのステップ７０４と同じ割合（第１の割合：例えば20％）で文字単位領域の幅を拡げる処理がなされる。
【００３８】
ステップ８０５では、ステップ８０４よりも大きな割合（第２の割合：例えば50％）で、隣接文字の文字単位領域の幅を拡げる処理がなされる。例えば前述した、互いに文字のサイズが異なる“O（id：3）”と“J（id：5）”の隣接文字については、それぞれ文字単位領域の幅を特定文字とは逆の方向にそれぞれ50%拡げられる。例えば特定文字の左隣にある“O（id：3）”の幅は“30”であるので、その50%に相当する幅“15”の分だけ、特定文字とは逆の方向である左方向にｘ座標をずらし、その左上座標を(47,32)に変更する。さらに、特定文字の右隣にある“J（id：5）”の幅は“20（＝132-112）”であるので、その50%に相当する幅“10”の分だけ、特定文字とは逆の方向である右方向にｘ座標をずらし、その右下座標を(142,66)に変更する。このような文字単位領域の変更処理を、すべての特定文字についての隣接文字に対して行う。そして、変更後の文字単位領域の位置座標は、文字認識結果テーブルに反映される。以降のステップ８０６及び８０７の各処理は、実施例２と同じであるので説明を省く。
【００３９】
本実施例では、特定文字に隣接する文字同士の特性が一致するかどうかの判定を行い、文字特性が不一致の場合は、特定文字に隣接する文字の文字単位領域の変更量をより大きくしている。これにより、特定文字を挟んだ反対側の意図しない文字がより選択されにくくなる。
【００４０】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【図１】
2017151916.tif 000003
【図２】
2017151916.tif 000004
【図３】
2017151916.tif 000005
【図４】
2017151916.tif 000006
【図５】
2017151916.tif 000007
【図６】
2017151916.tif 000008
【図７】
2017151916.tif 000009
【図８】
2017151916.tif 000010