(57)【要約】【課題】本発明の実施例は文書画像の向き検出装置及び方法を提供する。【解決手段】テキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比が第１閾値以上である場合、該２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、該差の比が第１閾値よりも小さい場合、２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、該差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算する。これによって、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。【選択図】図１
2017049997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像の向き検出装置であって、
文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票する投票手段、を含み、
前記投票手段は、
現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する第１計算手段と、
複数の候補向きから２つの候補向きを選択する選択手段であって、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとは最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する、選択手段と、
現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算する第２計算手段と、
前記差の比が第１閾値以上である場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、前記差の比が第１閾値よりも小さい場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、前記差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算する加算手段と、を含み、
前記向き検出装置は、
複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを前記文書画像の向きとして決定する決定手段、をさらに含む、装置。
【請求項２】
前記現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比は、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の、前記最大の類似度に対する比である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記第１閾値に関連するパラメータＣは０＜Ｃ＜１／Ｔを満たし、Ｔは前記第１閾値である、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
Ｃ＝１／（２Ｔ）、Ｔは前記第１閾値である、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記第１計算手段は、
光学式文字認識に基づく方法、
字画の立ち上がりと立ち下がりに基づく方法、字画の向きに基づく方法、又は字画の垂直成分ラン（ＶＣＲ：Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｒｕｎ）に基づく方法、及び
テキスト行のテクスチャ特徴に基づく方法の何れか１つの方法を用いて、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
文書画像の向き検出方法であって、
文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票するステップ、を含み、
各テキスト行について投票するステップは、
現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算するステップと、
複数の候補向きから２つの候補向きを選択するステップであって、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとは最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する、ステップと、
現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算するステップと、
前記差の比が第１閾値以上である場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、前記差の比が第１閾値よりも小さい場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、前記差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算するステップと、を含み、
前記向き検出方法は、
複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを前記文書画像の向きとして決定するステップ、をさらに含む、方法。
【請求項７】
前記現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比は、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の、前記最大の類似度に対する比である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１閾値に関連するパラメータＣは０＜Ｃ＜１／Ｔを満たし、Ｔは前記第１閾値である、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
Ｃ＝１／（２Ｔ）、Ｔは前記第１閾値である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
光学式文字認識に基づく方法、
字画の立ち上がりと立ち下がりに基づく方法、字画の向きに基づく方法、又は字画の垂直成分ラン（ＶＣＲ：Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｒｕｎ）に基づく方法、及び
テキスト行のテクスチャ特徴に基づく方法の何れか１つの方法を用いて、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の分野に関し、特に文書画像の向き検出装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術の持続的な発展に伴い、文書画像のファイリング及び認識の応用はますます普及している。文書画像の向き検出は、文書画像のファイリング及び認識を実現するための前提の１つである。
【０００３】
現在、多くの方法は文書画像の向き検出に用いられている。例えば、従来の１つ目の検出方法は、特徴の連結成分の形状及び位置の分布に基づいて向き検出を行い、従来の２つ目の検出方法は、ラテン文字にのみ着目し、且つ「ｉ」又は「Ｔ」のような特別な特徴を検出することで向きを決定し、従来の３つ目の検出方法は、光学式文字認識（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）の認識結果を用いて投票することで向きを検出する。
【０００４】
なお、背景技術に関する上記の説明は、単なる本発明の技術案をより明確、完全に説明するためのものであり、当業者を理解させるために説明するものであり。これら技術案が本発明の背景技術の部分に説明されているから当業者にとって周知の技術であると解釈してはならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の発明者の発見によると、従来の１つ目の検出方法を用いる場合、アジア言語の原稿が多くの異なる形状の特徴セットを含むため、該方法のロバスト性は悪く、また、例えば紙又は解像度などの原因により雑音のレベルが高いとき、特徴の連結成分に基づくものの信頼性が低くなるため、検出精度に影響を及ぼしてしまう。従来の２つ目の検出方法にも同様な問題点が存在する。従来の３つ目の検出方法を用いる場合、雑音テキスト行の除去機能が強いと、多くの候補の正しいテキスト行が除去されるため、投票用のテキスト行が少なくなり、検出結果の信頼性が低くなり、また、投票値が整数であるため、向きの信頼度が高くなくても、最高の信頼度を有する該向きに値１を投票するため、画像雑音及びＯＣＲ認識エラーの検出結果への影響は非常に大きい。
【０００６】
本発明の実施例は、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる、文書画像の向き検出装置及び制御方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第１の態様では、文書画像の向き検出装置であって、文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票する投票手段、を含み、前記投票手段は、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する第１計算手段と、複数の候補向きから２つの候補向きを選択する選択手段であって、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとは最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する、選択手段と、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算する第２計算手段と、前記差の比が第１閾値以上である場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、前記差の比が第１閾値よりも小さい場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、前記差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算する加算手段と、を含み、前記向き検出装置は、複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを前記文書画像の向きとして決定する決定手段、をさらに含む、装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第１の態様では、文書画像の向き検出方法であって、文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票するステップ、を含み、各テキスト行について投票するステップは、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算するステップと、複数の候補向きから２つの候補向きを選択するステップであって、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとは最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する、ステップと、現在のテキスト行と選択された前記２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算するステップと、前記差の比が第１閾値以上である場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、前記差の比が第１閾値よりも小さい場合、前記２つの候補向きのうち前記最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、前記差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算するステップと、を含み、前記向き検出方法は、複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを前記文書画像の向きとして決定するステップ、をさらに含む、方法を提供する。
【０００９】
本発明の有益な効果としては、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。
【００１０】
下記の説明及び図面に示すように、本発明の特定の実施形態が詳細に開示され、本発明の原理を採用できる方式が示される。なお、本発明の実施形態の範囲はこれらに限定されない。本発明の実施形態は、添付される特許請求の範囲の要旨及び項目の範囲内において、変更されたもの、修正されたもの及び均等的なものを含む。
【００１１】
１つの実施形態に記載された特徴及び／又は示された特徴は、同一又は類似の方式で１つ又はさらに多くの他の実施形態で用いられてもよいし、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよいし、他の実施形態における特徴に代わってもよい。
【００１２】
なお、本文では、用語「包括／含む」は、特徴、部材、ステップ又はコンポーネントが存在することを指し、一つ又は複数の他の特徴、部材、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本発明の実施例１の文書画像の向き検出装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施例１の印刷テキスト行を示す図である。
【図３】本発明の実施例１の雑音テキスト行を示す図である。
【図４】本発明の実施例１の手書きテキスト行を示す図である。
【図５】本発明の実施例２の電子機器の構成を示す図である。
【図６】本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施例３の文書画像の向き検出方法のフローチャートである。
【図８】図７のステップ７０１における各テキスト行についての投票方法のフローチャートである。
【図９】本発明の実施例４の文書画像の向き検出方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１５】
＜実施例１＞
図１は本発明の実施例１の文書画像の向き検出装置の構成を示す図である。図１に示すように、文書画像の向き検出装置１００は、投票部１０１を含む。
【００１６】
投票部１０１は、文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票する。投票部１０１は、第１計算部１０２、選択部１０３、第２計算部１０４、及び加算部１０５を含む。
【００１７】
第１計算部１０２は、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する。
【００１８】
選択部１０３は、複数の候補向きから２つの候補向きを選択する。現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとは、最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する。
【００１９】
第２計算部１０４は、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算する。
【００２０】
加算部１０５は、該差の比が第１閾値以上である場合、該２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、該差の比が第１閾値よりも小さい場合、該２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、該差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算する。
【００２１】
向き検出装置１００は、決定部１０６をさらに含む。
【００２２】
決定部１０６は、複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを該文書画像の向きとして決定する。
【００２３】
上記の実施例によれば、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。
【００２４】
本実施例では、文書画像は、従来のスキャン方法を用いて文書をスキャンして得られたものであってもよい。また、文書は垂直に配置されてもよいし、水平に配置されてもよい。
【００２５】
本実施例では、文書画像の向きは該文書画像におけるテキスト行の向きに対応し、その向きは０度、１８０度、９０度又は２７０度を含む。例えば、水平のテキスト行を有する文書を通常に配置している場合、テキスト行の向きは水平的な向きであり、即ちテキスト行の向きは０度又は１８０度であり、文書画像の向きも０度又は１８０度である。該文書を９０度又は２７０度回転させて配置している場合、テキスト行の向きは垂直的な向きであり、即ちテキスト行の向きは９０度又は２７０度であり、文書画像の向きも９０度又は２７０度である。
【００２６】
本実施例では、投票部１０１は、文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票する。ここで、文書画像におけるテキスト行の並び順に行ごとに投票してもよいし、一部のテキスト行を選択して行ごとに投票してもよい。
【００２７】
本実施例では、複数の候補向きは実際の要求に応じて設定されてもよく、複数の候補向きは少なくとも２つの候補向きを含む。例えば、通常のレイアウトの文書画像では、複数の候補向きは、０度向き、９０度向き、１８０度向き、及び２７０度向きという４つの候補向きを含んでもよい。本実施例では、この４つの候補向きを例にして例示的に説明する。
【００２８】
本実施例では、第１計算部１０２は、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する。
【００２９】
本実施例では、該基準サンプルは予め取得された基準サンプルであり、例えば、該基準サンプルは標準サンプル又は予め収集された訓練サンプルである。
【００３０】
本実施例では、複数の候補向きの基準サンプルは、基準サンプルを候補向きに対応する角度だけ回転させた基準サンプルを指す。例えば、複数の候補向きは、０度向き、９０度向き、１８０度向き、及び２７０度向きであり、０度向きの基準サンプルはオリジナルの基準サンプルであり、９０度の基準サンプルはオリジナルの基準サンプルを９０度だけ回転させた基準サンプルであり、１８０度の基準サンプルはオリジナルの基準サンプルを１８０度だけ回転させた基準サンプルであり、２７０度の基準サンプルはオリジナルの基準サンプルを２７０度だけ回転させた基準サンプルである。
【００３１】
本実施例では、従来方法を用いて現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算してもよい。例えば、該類似度は、現在のテキスト行と基準サンプルとの平均認識距離又は信頼度を用いて測定されてもよいし、各向きの確定された文字の数を用いて測定されてもよいが、本発明の実施例は該類似度の測定方法に限定されない。
【００３２】
本実施例では、多種の方法を用いて現在のテキスト行と基準サンプルとの平均認識距離又は信頼度を計算してもよい。例えば、光学式文字認識（ＯＣＲ）の結果に基づいて現在のテキスト行と基準サンプルとの平均認識距離又は信頼度を計算してもよいし、字画の立ち上がりと立ち下がり、字画の向き、又は字画の垂直成分ラン（ＶＣＲ：Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｒｕｎ）に基づいて現在のテキスト行と基準サンプルとの平均認識距離又は信頼度を計算してもよいし、テキスト行のテクスチャ特徴に基づいて現在のテキスト行と基準サンプルとの平均認識距離又は信頼度を計算してもよい。ここで、現在のテキスト行と基準サンプルとの平均認識距離が小さいほど、類似度が大きくなり、現在のテキスト行と基準サンプルの信頼度が大きいほど、類似度が大きくなる。
【００３３】
本実施例では、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を算出した後に、選択部１０３は、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとが最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有するように、２つの候補向きを選択する。
【００３４】
本実施例では、第２計算部１０４は、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算する。例えば、該差の比の分子は、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差であり、該差は正数であり、該差の比の分母は、最大の類似度であってもよいし、二番目に大きい類似度であってもよいし、最大の類似度と二番目に大きい類似度との平均値であってもよい。
【００３５】
本実施例では、該差の比は、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の、最大の類似度に対する比であってもよい。これによって、雑音テキスト行又は低品質テキスト行の検出結果への影響をさらに低減できる。
【００３６】
本実施例では、加算部１０５は、該差の比が第１閾値以上である場合、２つの候補向きのうち該最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、該差の比が第１閾値よりも小さい場合、２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、該差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算する。
【００３７】
これによって、類似度の差の比が第１閾値以上であるか否かを判断して投票をさらに差別化し、且つ該差の比が第１閾値よりも小さい場合の投票値を比較的に小さい値に設定することで、正しいテキスト行の除去しないこと及び合理的な投票を確保でき、雑音テキスト行、低品質テキスト行及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減できる。
【００３８】
本実施例では、該差の比が第１閾値以上であるか否かを判断する第１判断部（図示せず）をさらに有してもよい。該第１判断部は、投票部１０１に設けられてもよいし、検出装置１００に設けられてもよいが、本発明の実施例は第１判断部の位置に限定されない。
【００３９】
本実施例では、該第１閾値は実際の要求に応じて設定されてもよい。例えば、該第１閾値はＴで表され、Ｔは０．５以下の数値であり、例えばＴ＝０．１。
【００４０】
本実施例では、該第１閾値に関連するパラメータの範囲は実際の要求に応じて設定されてもよく、例えば、該パラメータはＣで表され、０＜Ｃ＜１／Ｔ、Ｔは第１閾値である。
【００４１】
本実施例では、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比はＲで表され、該差の比Ｒ＜Ｔの場合にのみ該差の比Ｒと第１閾値に関連するパラメータＣとの積を計算し、Ｃ＜１／Ｔのため、Ｒ×Ｃは１よりも小さい数値である。例えばＣ＝１／（２Ｔ）、この場合、Ｒ×Ｃは０．５よりも小さい数値である。
【００４２】
本実施例では、投票部１０１は、文書画像の各テキスト行について行ごとに投票し、現在のテキスト行について投票する際に、該差の比Ｒ≧Ｔの場合、加算部１０５は、２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値Ｖに１を加算し、該差の比Ｒ＜Ｔの場合、２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値ＶにＲ×Ｃを加算する。
【００４３】
本実施例では、決定部１０６は、複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを該文書画像の向きとして決定する。
【００４４】
本実施例では、該第２閾値は実際の要求に応じて設定されてもよい。例えば、該第２閾値は２以上の整数であり、例えば該第２閾値は２である。
【００４５】
本実施例では、複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上であるか否かを判断する第２判断部（図示せず）をさらに有してもよい。該第２判断部は、決定部１０６に設けられてもよいし、検出装置１００に設けられてもよいが、本発明の実施例は第２判断部の位置に限定されない。
【００４６】
以下は、テキスト行と基準サンプルとの平均認識距離を類似度として測定することを例にして、本実施例の投票方法を例示的に説明する。
【００４７】
本実施例では、第１閾値Ｔを０．１に設定し、第２閾値を２に設定し、Ｃを１／（２Ｔ）に設定し、即ちＣ＝５。
【００４８】
図２は本発明の実施例１の印刷テキスト行を示す図である。該印刷テキスト行と０度向き及び１８０向きの基準サンプルとは、最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有し、表１は、図２に示す印刷テキスト行と０度向き及び１８０度向きの基準サンプルとの平均認識距離を示している。
表１
【００４９】
【表１】
2017049997.tif 000003
表１から分かるように、該印刷テキスト行と０度向きの基準サンプルとは最小の平均認識距離を有し、該印刷テキスト行と１８０度向きの基準サンプルとは二番目に小さい平均認識距離を有し、即ち、該印刷テキスト行と０度向きの基準サンプルとは最大の類似度を有し、該印刷テキスト行と１８０度向きの基準サンプルとは二番目に大きい類似度を有する。
【００５０】
従って、該印刷テキスト行と０度向き及び１８０度向きの基準サンプルとの類似度の差の比
【数１】
2017049997.tif 000004
Ｒ＞Ｔとなるため、０度向きの投票値Ｖに１を加算する。
【００５１】
図３は本発明の実施例１の雑音テキスト行を示す図である。図３に示すように、該テキスト行は実際のテキスト行ではなく、複数の図形を配列して形成されたテキスト行である。該雑音テキスト行と０度向き及び１８０向きの基準サンプルとは、最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有し、表２は、図３に示す雑音テキスト行と０度向き及び１８０度向きの基準サンプルとの平均認識距離を示している。
表２
【００５２】
【表２】
2017049997.tif 000005
表２から分かるように、該雑音テキスト行と１８０度向きの基準サンプルとは最小の平均認識距離を有し、該雑音テキスト行と０度向きの基準サンプルとは二番目に小さい平均認識距離を有し、即ち、該雑音テキスト行と１８０度向きの基準サンプルとは最大の類似度を有し、該雑音テキスト行と０度向きの基準サンプルとは二番目に大きい類似度を有する。
【００５３】
従って、該雑音テキスト行と１８０度向き及び０度向きの基準サンプルとの類似度の差の比
【数２】
2017049997.tif 000006
Ｒ＜Ｔとなるため、Ｒ×Ｃ＝０．００８×５＝０．０４、１８０度向きの投票値に０．０４を加算する。
【００５４】
以上から分かるように、図３に示す雑音テキスト行の生成された投票値は非常に小さく、雑音テキスト行の向き検出への影響を効率的に低減できる。
【００５５】
図４は本発明の実施例１の手書きテキスト行を示す図である。該手書きテキスト行と０度向き及び１８０向きの基準サンプルとは、最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有し、表３は、図４に示す手書きテキスト行と０度向き及び１８０度向きの基準サンプルとの平均認識距離を示している。
表３
【００５６】
【表３】
2017049997.tif 000007
表３から分かるように、該手書きテキスト行と０度向きの基準サンプルとは最小の平均認識距離を有し、該手書きテキスト行と１８０度向きの基準サンプルとは二番目に小さい平均認識距離を有し、即ち、該手書きテキスト行と０度向きの基準サンプルとは最大の類似度を有し、該手書きテキスト行と１８０度向きの基準サンプルとは二番目に大きい類似度を有する。
【００５７】
従って、該手書きテキスト行と０度向き及び１８０度向きの基準サンプルとの類似度の差の比
【数３】
2017049997.tif 000008
Ｒ＜Ｔとなるため、
【数４】
2017049997.tif 000009
０度向きの投票値に０．１２を加算する。
【００５８】
本実施例では、文書画像のテキスト行の第１行乃至第３行がそれぞれ図２乃至図４に示すテキスト行であり、第４〜６行は図２乃至図４に示すテキスト行を繰り返し、候補向きが０度向き、９０度向き、１８０度向き及び２７０度向きであり、各候補向きの投票初期値が共に０であると仮定する。
【００５９】
そうすると、第１行について投票する際に、０度向きの投票値に１を加算し、第２行について投票する際に、１８０度向きの投票値に０．０４を加算し、第３行について投票する際に、０度向きの投票値に０．１２を加算し、この際に、０度向きの投票累計値は１．１２であり、１８０度向きの投票累計値は０．０４であり、そして、第４行について投票する際に、０度向きの投票値に１を加算し、この際に、０度向きの投票累計値は２．１２、それと１８０度向きの投票累計値との差は２．０８であり、第２閾値２を超えているため、投票を停止し、０度向きを文書画像の向きとして決定する。
【００６０】
上記の実施例によれば、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。
【００６１】
＜実施例２＞
本発明の実施例は電子機器をさらに提供し、図５は本発明の実施例２の電子機器の構成を示す図である。図５に示すように、電子機器５００は文書画像の向き検出装置５０１を含み、文書画像の向き検出装置５０１の構成及び機能は実施例１に記載されたものと同様であり、ここでその説明が省略される。本実施例では、該電子機器は例えばスキャナである。
【００６２】
図６は本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。図６に示すように、電子機器６００は、中央処理装置６０１及び記憶装置６０２を含んでもよく、記憶装置６０２は中央処理装置６０１に接続される。なお、該図は単なる例示的なものであり、電気通信機能又は他の機能を実現するように、他の種類の構成を用いて、該構成を補充又は代替してもよい。
【００６３】
図６に示すように、電子機器６００は、入力部６０３、ディスプレイ６０４及び電源６０５をさらに含んでもよい。
【００６４】
１つの態様では、実施例１の文書画像の向き検出装置の機能は中央処理装置６０１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置６０１は、文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票し、各テキスト行について投票するステップは、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算するステップと、複数の候補向きから２つの候補向きを選択するステップであって、現在のテキスト行と選択された該２つの候補向きの基準サンプルとは最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する、ステップと、現在のテキスト行と選択された該２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算するステップと、該差の比が第１閾値以上である場合、該２つの候補向きのうち該最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、該差の比が第１閾値よりも小さい場合、該２つの候補向きのうち該最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、該差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算するステップと、を含み、中央処理装置６０１は、複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを該文書画像の向きとして決定する。
【００６５】
ここで、該現在のテキスト行と選択された該２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比は、現在のテキスト行と選択された該２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の、該最大の類似度に対する比である。
【００６６】
ここで、該第１閾値に関連するパラメータＣは０＜Ｃ＜１／Ｔを満たし、Ｔは該第１閾値である。
【００６７】
ここで、Ｃ＝１／（２Ｔ）、Ｔは該第１閾値である。
【００６８】
ここで、光学式文字認識に基づく方法、字画の立ち上がりと立ち下がりに基づく方法、字画の向きに基づく方法、又は字画の垂直成分ラン（ＶＣＲ）に基づく方法、及びテキスト行のテクスチャ特徴に基づく方法の何れか１つの方法を用いて、現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する。
【００６９】
もう１つの態様では、実施例１の文書画像の向き検出装置は中央処理装置６０１とそれぞれ構成されてもよく、例えば文書画像の向き検出装置は中央処理装置６０１に接続されたチップであり、中央処理装置６０１の制御により文書画像の向き検出装置の機能を実現してもよい。
【００７０】
本実施例における電子機器６００は、図６に示されている全ての構成部を含まなくてもよい。
【００７１】
図６に示すように、中央処理装置６０１は、コントローラ又は操作制御部とも称され、マイクロプロセッサ又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでもよく、中央処理装置６０１は入力を受信し、電子機器６００の各部の操作を制御する。
【００７２】
記憶装置６０２は、例えばバッファ、フラッシュメモリ、ハードディスク、移動可能な媒体、発揮性メモリ、不発揮性メモリ、又は他の適切な装置の１つ又は複数であってもよい。また、中央処理装置６０１は、記憶装置６０２に記憶されたプログラムを実行し、情報の記憶又は処理などを実現してもよい。他の部材は従来技術に類似するため、ここでその説明が省略される。電子機器６００の各部は、本発明の範囲から逸脱することなく、特定のハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせによって実現されてもよい。
【００７３】
上記の実施例によれば、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。
【００７４】
＜実施例３＞
本発明の実施例は、実施例１の文書画像の向き検出装置に対応する文書画像の向き検出方法をさらに提供する。図７は本発明の実施例３の文書画像の向き検出方法のフローチャートである。図７に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００７５】
ステップ７０１：文書画像におけるテキスト行について行ごとに投票する。
【００７６】
ステップ７０２：複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上である場合、複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを文書画像の向きとして決定する。
【００７７】
図８は図７のステップ７０１における各テキスト行についての投票方法のフローチャートである。図８に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００７８】
ステップ８０１：現在のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する。
【００７９】
ステップ８０２：複数の候補向きから２つの候補向きを選択する。ここで、現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとは最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する。
【００８０】
ステップ８０３：現在のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比を計算する。
【００８１】
ステップ８０４：該差の比が第１閾値以上である場合、２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算し、該差の比が第１閾値よりも小さい場合、２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、該差の比と第１閾値に関連するパラメータとの積を加算する。
【００８２】
本実施例では、各テキスト行について投票する方法は実施例１の記載内容と同様であり、ここでその説明が省略される。
【００８３】
上記の実施例によれば、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。
【００８４】
＜実施例４＞
本発明の実施例は、実施例１の文書画像の向き検出装置に対応する文書画像の向き検出方法をさらに提供する。図９は本発明の実施例４の文書画像の向き検出方法のフローチャートである。図９に示すように、該方法は下記のステップを含む
ステップ９０１：テキスト行の番号ｉの初期値を１に設定する。ｉは正整数である。
【００８５】
ステップ９０２：ｉ番目のテキスト行と複数の候補向きの基準サンプルとの類似度を計算する。
【００８６】
ステップ９０３：複数の候補向きから２つの候補向きを選択する。ここで、ｉ番目のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとは、最大の類似度及び二番目に大きい類似度を有する。
【００８７】
ステップ９０４：ｉ番目のテキスト行と選択された２つの候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比Ｒを計算する。
【００８８】
ステップ９０５：該差の比が第１閾値以上であるか否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合、ステップ９０６に進み、判断結果がＮＯの場合、ステップ９０７に進む。
【００８９】
ステップ９０６：２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に１を加算する。
【００９０】
ステップ９０７：２つの候補向きのうち最大の類似度に対応する候補向きの投票値に、該差の比Ｒと第１閾値に関連するパラメータＣとの積を加算する。
【００９１】
ステップ９０８：複数の候補向きの投票累計値のうち最大の投票累計値と二番目に大きい投票累計値との差が第２閾値以上であるか否かを判断し、判断結果がＮＯの場合、ステップ９０９に進み、判断結果がＹＥＳの場合、ステップ９１０に進む。
【００９２】
ステップ９０９：テキスト行の番号ｉに１を加算する。
【００９３】
ステップ９１０：複数の候補向きのうち最大の投票累計値を有する候補向きを該文書画像の向きとして決定する。
【００９４】
本実施例では、各テキスト行について投票する方法は実施例１の記載内容と同様であり、ここでその説明が省略される。
【００９５】
上記の実施例によれば、テキスト行と各候補向きの基準サンプルとの類似度の差の比に基づいて、候補向きについて投票する投票値を設定することで、雑音テキスト行、低品質テキスト行、及びサポートされていないテキスト行などの向き検出への影響を効率的に低減でき、文書画像向きを正確に検出できる。
【００９６】
本発明の実施例は、文書画像の向き検出装置又は電子機器においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、実施例３又は実施例４に記載の文書画像の向き検出方法を該文書画像の向き検出装置又は電子機器において実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００９７】
本発明の実施例は、コンピュータに、実施例３又は実施例４に記載の文書画像の向き検出方法を文書画像の向き検出装置又は電子機器において実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００９８】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムはロジック部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気的ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等にさらに関する。
【００９９】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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