(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像を文字認識し、各文字について１又は複数の文字データ候補を出力するための文字認識手段、
前記文字認識手段により認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データの文字単位の候補から文字の連鎖確率及び単語辞書を用いて単語単位の候補を生成し、単語単位の複数のテキストデータを生成するためのテキストデータ生成手段、及び
前記テキストデータ生成手段により生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存するための保存手段を含み、
前記テキストデータ生成手段は、複数のテキストデータを生成する際に、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストを生成するための結合手段を含み、
前記結合手段は、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストを生成するための手段を含む、情報処理装置。
【請求項２】
前記テキストデータ生成手段は、前記文字認識手段による文字認識の際に言語処理により候補の置き換えを行なった場合には、置き換える前の文字列を含むテキストデータを生成するための手段をさらに含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
入力された画像を文字認識し、各文字について１又は複数の文字データ候補を出力する文字認識ステップ、
前記文字認識ステップにおいて認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データの文字単位の候補から文字の連鎖確率及び単語辞書を用いて単語単位の候補を生成し、生成した単語単位の候補を結合して複数のテキストデータを生成するテキストデータ生成ステップ、及び
前記テキストデータ生成ステップにおいて生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存する保存ステップを含み、
前記テキストデータ生成ステップは、複数のテキストデータを生成する際に、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストを生成する結合ステップを含み、
前記結合ステップは、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストを生成するステップを含む、情報処理方法。
【請求項４】
コンピュータを、
入力された画像を文字認識し、各文字について１又は複数の文字データ候補を出力するための文字認識手段、
前記文字認識手段により認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データの文字単位の候補から文字の連鎖確率及び単語辞書を用いて単語単位の候補を生成し、生成した単語単位の候補を結合して複数のテキストデータを生成するためのテキストデータ生成手段、及び
前記テキストデータ生成手段により生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存するための保存手段として機能させる情報処理プログラムであって、
前記テキストデータ生成手段は、複数のテキストデータを生成する際に、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストを生成するための結合手段を含み、
前記結合手段は、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストを生成するための手段を含む、情報処理プログラム。
【請求項５】
コンピュータを、
入力された画像を文字認識し、各文字について１又は複数の文字データ候補を出力するための文字認識手段、
前記文字認識手段により認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データの文字単位の候補から文字の連鎖確率及び単語辞書を用いて単語単位の候補を生成し、生成した単語単位の候補を結合して複数のテキストデータを生成するためのテキストデータ生成手段、及び
前記テキストデータ生成手段により生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存するための保存手段として機能させる情報処理プログラムであって、
前記テキストデータ生成手段は、複数のテキストデータを生成する際に、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストを生成するための結合手段を含み、
前記結合手段は、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストを生成するための手段を含む、情報処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙文章をスキャナ等で文章画像を生成すると共に、生成した文章画像から文字認識により文字データを抽出し、画像と文字コードとを１つの電子データとして保存するための情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、紙文章をスキャナで文章画像化すると共に文章画像を文字認識し、文章画像と文字データとを電子データとして保存することで、後から文章を再利用することが普及してきている。
【０００３】
特に、ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｒｉｎｔｅｒ）等で紙文章をスキャンし、スキャンした画像をＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｉｎｇ）で文字認識を行ない、文字コードを抽出し、アドビシステムズ社（Ａｄｏｂｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ）のＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｏｒｍａｔ）の電子データに変換することが一般的である。
【０００４】
ＰＤＦに変換する際、スキャンした画像は閲覧用に、文字認識した文字コードは透明テキストとして埋め込まれる。このように作成したＰＤＦデータは、文字コード化されたテキストデータを含んでいるので、キーワード検索等により多量のＰＤＦデータから目的の文章のＰＤＦを見つけることが可能である。このように、画像データと文章データとを生成する技術は、特許文献１で開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、ＯＣＲの認識結果に複数の文字候補を持つことを許し、その各文字コードをデータノードとし、それらを複数の制御ノードでつないでツリー構造とし、検索する際に各ノードを検索することで文字認識の誤りを回避する方法が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−６６１９６号公報
【特許文献２】特開平９−１３４３６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、文字認識の結果を複数持たないようになっている。そのため、認識誤りがあった場合には、検索できない問題が発生する。
【０００７】
他方、特許文献２に記載の技術では、複数の文字コード毎の候補を許すが、候補の持ち方を記憶している独自のシステムでしか検索できない。そのため、一般的なテキストデータ検索を行なうことができないという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記技術的課題に鑑みなされたもので、認識誤りによって検索できない場合を少なくすると共に、一般的なシステムでの検索が可能な、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及びこのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の観点に係る情報処理装置は、入力された画像を文字認識するための文字認識手段、文字認識手段により認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データから複数のテキストデータを生成するためのテキストデータ生成手段、及びテキストデータ生成手段により生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存するための保存手段を含むものである。
【００１０】
上記構成において、入力された画像が文字認識されると、この認識された文字データ候補からテキストデータが生成される。このとき、認識された文字データから複数のテキストデータが生成され、この生成された複数のテキストデータが画像と共に電子データとして保存される。このように、複数の文字候補から複数のテキストデータを生成することで、複数のテキストデータ内に正しく認識した文字を含む可能性を高め、検索漏れを少なくすることが可能となる。
【００１１】
上記情報処理装置において、テキストデータ生成手段は、複数のテキストデータを生成する際に、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストを生成するための結合手段を含む。
【００１２】
上記構成において、複数の候補を持つ文字から単語単位にＮ個の候補が作成され、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストデータが生成される。そのため、複数のテキストデータ内に正しく認識した単語を含む可能性を高め、単語検索の漏れを少なくすることが可能となる。また、単語単位の候補を全て含むような組合せのテキストを生成しないので、テキストの数が爆発的に増加するようなこともない。
【００１３】
また、上記情報処理装置において、結合手段は、単語単位でＮ個の候補を作成し、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストを生成するための手段を含む。
【００１４】
上記構成において、単語単位でＮ個の候補が作成され、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストが生成される。このように、単語単位の候補がＮ個ない場合でも、１位の候補と結合してテキストが生成されるので、結合する単語がなく、テキストが生成できないことを防ぐことが可能となる。
【００１５】
さらに、上記情報処理装置において、テキストデータ生成手段は、文字認識手段による文字認識の際に言語処理により候補の置き換えを行なった場合には、置き換える前の文字列を含むテキストデータを生成するための手段をさらに含む。
【００１６】
上記構成において、文字認識候補からテキストデータを生成する際に、言語処理により候補の置き換えを行なった場合は、置き換える前の文字列を含むテキストデータが生成される。そのため、本来、第１の候補の文字列が正しいにもかかわらず、言語処理による候補の置き換えで誤った候補の文字列を生成する場合でも、置き換える前の文字列を含むテキストデータが生成される。その結果、検索漏れを防ぐことが可能となる。
【００１７】
本発明の第２の観点に係る情報処理方法は、入力された画像を文字認識する文字認識ステップ、文字認識ステップにおいて認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データから複数のテキストデータを生成するテキストデータ生成ステップ、及びテキストデータ生成ステップにおいて生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存する保存ステップを含むものである。
【００１８】
上記構成において、入力された画像が文字認識されると、この認識された文字データ候補からテキストデータが生成されるが、このときに、認識された文字データから複数のテキストデータが生成され、この生成された複数のテキストデータが画像と共に電子データとして保存される。このように、複数の文字候補から複数のテキストデータを生成することで、複数のテキストデータ内に正しく認識した文字を含む可能性を高め、検索漏れを少なくすることが可能となる。
【００１９】
本発明の第３の観点に係る情報処理プログラムは、コンピュータを、入力された画像を文字認識するための文字認識手段、文字認識手段により認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データから複数のテキストデータを生成するためのテキストデータ生成手段、及びテキストデータ生成手段により生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存するための保存手段として機能させるものである。
【００２０】
上記構成において、コンピュータは、入力された画像を文字認識し、この認識した文字データ候補からテキストデータを生成する。このとき、コンピュータは、情報処理プログラムに従って処理を実行することにより、認識した文字データから複数のテキストデータを生成し、この生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存する。そのため、複数の文字候補から複数のテキストデータが生成されるので、複数のテキストデータ内に正しく認識した文字を含む可能性を高め、検索漏れを少なくすることが可能となる。
【００２１】
本発明の第４の観点に係るコンピュータ読取可能な記録媒体は、コンピュータを、入力された画像を文字認識するための文字認識手段、文字認識手段により認識した文字データ候補からテキストデータを生成する際に、当該文字認識手段により認識した文字データから複数のテキストデータを生成するためのテキストデータ生成手段、及びテキストデータ生成手段により生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存するための保存手段として機能させる、情報処理プログラムを記録したものである。
【００２２】
上記構成において、入力された画像を文字認識し、この認識した文字データ候補からテキストデータを生成するとき、コンピュータが本記録媒体に記録された情報処理プログラムに従って処理を実行することにより、認識した文字データから複数のテキストデータを生成し、この生成した複数のテキストデータを画像と共に電子データとして保存する。そのため、複数の文字候補から複数のテキストデータが生成されるので、複数のテキストデータ内に正しく認識した文字を含む可能性を高め、検索漏れを少なくすることが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によると、認識誤りによって検索できない場合を少なくすると共に、一般的なシステムでの検索が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面に基づき詳細に説明する。
【００２５】
本実施の形態では、情報処理装置２０として、画像データを入力データとして、入力された画像を文字認識し、認識した文字データからテキストデータを生成し、入力された画像データと共にテキストデータを電子データとして保存するように構成された例を示す。
【００２６】
＜ハードウェア構成＞
図１は本発明の実施の形態に係る情報処理装置２０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２７】
図１を参照して、本実施の形態に係る情報処理装置２０は、画像入力装置２２が接続されている。この画像入力装置２２は、コピー機、イメージスキャナ、並びにデジタルカメラのＣＣＤイメージセンサ及びＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサ等からなり、画像を読込む装置である。なお画像入力装置２２は、ＣＣＤイメージセンサ及びＣＭＯＳイメージセンサ等で読込んだ画像を蓄積したシリコンメモリ又は磁気メモリであってもよく、有線又は無線で接続された他のコンピュータ及び記憶システムにある画像を受取る手段であってもよい。画像入力装置２２で読込まれた画像が本情報処理装置２０に読込まれる。
【００２８】
本情報処理装置２０は、情報処理装置２０の制御中枢を司る制御部２４と、画像入力装置２２から送られてきた画像を文字認識する文字パターン認識部２６と、文字認識する際に使用する認識辞書２８と、認識した文字データ候補からテキストデータを生成するテキストデータ生成部３０と、言語辞書部３２と、生成されたテキストデータと入力された画像とを保存するデータ保存部３４と、通信部３６とを備えている。
【００２９】
制御部２４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含むコンピュータから構成されている。この制御部２４からは、共通ＢＵＳ３８が延びており、このＢＵＳ３８には、上記の画像入力装置２２が接続されている。
【００３０】
テキストデータ生成部３０は、単語候補生成部４０及び単語結合部４２を含む。これら単語候補生成部４０及び単語結合部４２は、共通ＢＵＳ３８に接続されている。
【００３１】
言語辞書部３２は、テキストデータを生成する際に使用されるｔｒｉ−ｇｒａｍ４４及び単語辞書４６を含む。これらｔｒｉ−ｇｒａｍ４４及び単語辞書４６は、共通ＢＵＳ３８に接続されている。
【００３２】
データ保存部３４は、文字候補メモリ４８、単語候補メモリ５０及びテキストデータメモリ５２を含む。これら文字候補メモリ４８、単語候補メモリ５０及びテキストデータメモリ５２は、共通ＢＵＳ３８に接続されている。
【００３３】
通信部３６は、ネットワークインターフェイス及びＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）等から構成されている。この通信部３６は、共通ＢＵＳ３８に接続されると共に、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）５４等の外部装置が接続されたＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク回線５６に接続されている。制御部２４からは、通信部３６及びネットワーク回線５６を介してＨＤＤ５４にＰＤＦファイルが出力される。
【００３４】
＜ソフトウェア構成＞
本実施の形態では、入力された画像が文字認識されると、この認識された文字データ候補からテキストデータが生成されるが、このときに、認識された文字データから複数のテキストデータが生成され、この生成された複数のテキストデータが画像と共に電子データとして保存されるようにプログラミングされている。
【００３５】
このように複数の文字候補から複数のテキストデータを生成するよう構成されたプログラムは、上記の制御部２４のＲＯＭに記憶されており、次に説明する情報処理装置２０の情報処理機能を実現する。この機能の実現は、実質的にコンピュータである制御部２４のＣＰＵが上記のプログラムに従って制御を行なうことにより達成される。
【００３６】
図２は情報処理装置２０のプログラム構成をフローチャート形式で示す図である。
【００３７】
図２を参照して、まず、情報処理に当たり、制御部２４は、画像入力装置２２から画像が入力されるのを待つ（ステップＳ１００）。
【００３８】
画像が入力されると、制御部２４は、文字パターン認識部２６に、ステップＳ１０２、Ｓ１０４、Ｓ１０６及びＳ１０８の処理を実行させる。
【００３９】
ステップＳ１０２においては、文字パターン認識部２６は、入力された画像を２値化する。この多値画像（入力画像）を２値化するための手法としては、従来から色々と提案されているが、本実施の形態においては、「判別及び最小２乗基準に基づく自動しきい値選定法」（電子情報通信学会論文誌Ｄ  Ｖｏｌ．Ｊ６３  Ｎｏ．４  ｐｐ．３４９−３５９）として発表された判別分析法のように、しきい値選定の問題を一般的基本的枠組で捉え、分離されるクラスの濃度レベルでの分離度を最大とする判別基準の観点から、濃度ヒストグラムの０次と１次との累積モーメントのみが用いられる。他の手法としては、「雑音の多い濃淡画像の新しい２値化しきい値算出法（局所ヒストグラム差分法）の提案」ないしは「雑音の多い濃淡画像のしきい値算出法（局所ヒストグラム差分法）の特性」（１９９０年電子情報通信学会秋季全国大会  Ｄ−３６５，３６６）として発表された局所ヒストグラム差分法のように、濃度の高い領域と濃度の低い領域との単位面積当たりのヒストグラム、即ち規格化ヒストグラムの差分を利用してもよい。この場合、しきい値の計算に雑音の大きさ及びパターン率が関与せず、真のしきい値を算出し得る。さらに、代替的に、特開平８−１５３１６３号公報にて開示された手法のように、濃淡画像に対して、最適なしきい値を決定するようにしても構わない。
【００４０】
ステップＳ１０４においては、文字パターン認識部２６は、ステップＳ１０２で２値化した画像から矩形と罫線とを抽出する。このとき、文字パターン認識部２６内のＯＣＲソフト等によって矩形及び罫線の抽出処理が実行されるが、本実施の形態では、例えば、特開平５−１２４８９号公報にて開示された手法のように、黒画素の外接矩形に対して連結成分のラベリングを行ない、連結後の外接矩形の辺の長さから文字矩形及び罫線が抽出される。
【００４１】
ステップＳ１０６においては、文字パターン認識部２６は、ステップＳ１０４で抽出された矩形と罫線とを基にレイアウト解析を行ない、認識対象となる文字部分とそれ以外の部分とに分ける（ステップＳ１０６）。詳細には、上記抽出された矩形と罫線とから、矩形間の距離及び罫線による分離等を行って領域を分割し、それによって文字領域を特定する、といったレイアウト解析処理が実行される。これにより、テキスト、図形及び写真等の各領域の分割を正確に行なえる。
【００４２】
ステップＳ１０８においては、文字パターン認識部２６は、ステップＳ１０６におけるレイアウト解析で認識対象となった矩形と認識辞書２８に格納されている辞書パターンとを照合して文字パターンを認識する。その後、類似度順に複数の文字候補が生成される。この文字パターン認識は、複合類似度による順位付け等、従来公知の手法を用いて行なわれる。
【００４３】
上記ステップＳ１０２、Ｓ１０４、Ｓ１０６及びＳ１０８の処理が終了すると、制御部２４は、テキストデータ生成部３０にステップＳ１１０の処理を実行させる。
【００４４】
ステップＳ１１０においては、テキストデータ生成部３０は、ステップＳ１０８で生成された文字単位の候補から複数のテキストデータを生成する処理を行なう。このテキストデータ生成処理については、後で詳細に説明する。
【００４５】
上記ステップＳ１１０の処理が終了すると、制御部２４は、データ保存部３４にステップＳ１１２の処理を実行させる。
【００４６】
ステップＳ１１２において、データ保存部３４は、上記ステップＳ１１０で生成された複数のテキストデータと入力された画像とを基にＰＤＦファイルを生成する。すなわち、複数のテキストデータは、全て透明テキストとしてＰＤＦファイル内に格納される（換言すると、ＰＤＦ出力される）。
【００４７】
図３は情報処理プログラムのサブルーチンとしてのテキストデータ生成処理のプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【００４８】
図３を参照して、テキストデータ生成処理に当たり、まず、テキストデータ生成部３０の単語候補生成部４０は、図２に示すステップＳ１０８で生成された文字単位の候補から単語単位の候補を生成する（ステップＳ２００）。具体的には、データ保存部３４の文字候補メモリ４８に保存された文字候補から、言語辞書部３２のｔｒｉ−ｇｒａｍ４４の文字連鎖確率及び単語辞書４６を用いて文字単位の組合せの中から尤もらしい、複数の単語単位候補を生成する。これら生成された複数の単語単位候補は、データ保存部３４の単語候補メモリ５０に保存される。
【００４９】
単語候補が生成されると、制御部２４は、テキストデータの候補を制御するためのカウンタｎ（図６及び図８参照）を初期化する（ステップＳ２０２）。このとき、初期値として「ｎ」は「０」にセットされる。
【００５０】
カウンタｎが初期化されると、制御部２４は、カウンタｎを「１」だけインクリメントする（ステップＳ２０４）。
【００５１】
カウンタｎがインクリメントされると、制御部２４は、単語からテキストデータを順次生成する際に、単語位置を制御するためのカウンタｐ（図６及び図８参照）を初期化する（ステップＳ２０６）。このとき、初期値として「ｐ」が「０」にセットされる。
【００５２】
カウンタｐが初期化されると、制御部２４は、カウンタｐを「１」だけインクリメントする（ステップＳ２０８）。
【００５３】
カウンタｐがインクリメントされると、制御部２４は、ｐ番目の単語のｎ位候補があるか否かを判定する（ステップＳ２１０）。候補がある場合は処理をステップＳ２１２に移し、候補がない場合は処理をステップＳ２１８に移す。
【００５４】
ステップＳ２１２では、テキストデータ生成部３０の単語結合部４２は、テキストデータにｎ位候補を結合する。これに対し、ステップＳ２１８では、単語結合部４２は、テキストデータに１位候補を結合する。このように、候補がない場合に１位候補を結合するのは、１位候補は正解である可能性が高く、最終的に１つのテキストデータになった際に該当する単語が正解になる可能性が高いからである。結合したデータは、データ保存部３４のテキストデータメモリ５２にテキストデータとして保存される。
【００５５】
その後、制御部２４は、単語が最後まで終了したか否かを判定する（ステップＳ２１４）。終了していれば、処理をステップＳ２１６に移し、終了していなければ、処理をステップＳ２０８に戻す。
【００５６】
処理がステップＳ２１６に移ると、制御部２４は、Ｎ位までテキストデータを生成できたか否かを判定する。Ｎ位まで生成できていれば、処理を終了し、Ｎ位まで生成できていなければ、処理をステップＳ２０２に戻す。
【００５７】
＜動作＞
情報処理装置２０では、まず、画像入力装置２２から画像を入力する処理を行なう。以下の説明では、図４に示すような文章と図とが入った画像が入力されたものとする。
【００５８】
画像が入力されると、制御部２４は、入力された画像を２値化する処理を行ない、その後、２値化した画像から矩形と罫線とを抽出する処理を行なう。そして、制御部２４は、抽出された矩形と罫線とを基にレイアウト解析を行ない、認識対象となる文字部分とそれ以外の部分とに分ける。
【００５９】
文字パターン認識部２６は、上記レイアウト解析で認識対象となった文字部分を認識する処理を行なう。この文字パターン認識に際しては、制御部２４は、認識辞書２８を用いて類似度順に複数の文字候補を生成する。図５に、この文字パターン認識処理で生成された文字単位の候補例を示す。ただし、図５においては、文章の２行目以降は省略している。また、図５においては、文字単位の候補は第４位までになっているが、適宜必要な候補数にすればよい。
【００６０】
テキストデータ生成部３０は、文字パターン認識部２６で生成された文字単位の候補から複数のテキストデータを生成する処理を行なう。この処理動作の詳細については後で説明する。
【００６１】
テキストデータが生成されると、データ保存部３４は、テキストデータ生成部３０で生成された複数のテキストデータと入力された画像とを基にＰＤＦファイルを生成する処理を行なう。
【００６２】
（テキストデータ生成処理動作）
テキストデータの生成に当っては、単語候補生成部４０は、上記文字パターン認識部２６で生成された文字単位の候補から単語単位の候補を生成する処理を行なう。このとき、文字単位の候補から、言語辞書部３２内のｔｒｉ−ｇｒａｍ４４の文字連鎖確率及び単語辞書４６を用いて文字単位の組合せの中から尤もらしい、複数の単語単位候補を生成する。図６に、この単語候補生成処理で生成された単語単位の候補例を示す。図６においては、単語単位の候補を最大Ｎ＝４個と、文字単位の候補と同じ数になっている。しかし、文字単位の候補数と同じにする必要はない。具体的には、少なくてもよく、候補が多数必要であればもっと増やしてもよい。
【００６３】
図６を参照して、候補を見ると、固有名詞である「Ｈａｙａｋａｗａ」が単語辞書４６になく、１番目の１位の候補は「Ｈａｖａｋａｗａ」と間違っており、２位の候補に正解の「Ｈａｙａｋａｗａ」がある。これは、図５に示すように、矢印（１）、矢印（２）、矢印（３）、矢印（４）、矢印（５）、矢印（６）及び矢印（７）の順で候補経路を辿って２位の単語候補が生成されたからである。
【００６４】
そして、上記テキストデータ候補制御カウンタｎを初期化する処理が行なわれた後、当該カウンタｎをインクリメントする処理が行なわれる。
【００６５】
次に、上記単語位置制御カウンタｐを初期化する処理が行なわれた後、当該カウンタｐをインクリメントする処理が行なわれる。
【００６６】
その後、ｐ番目の単語のｎ位候補があるか否かを判定する処理が行なわれる。候補がある場合には、単語結合部４２は、テキストデータにｎ位候補を結合する処理を行なう。他方、候補がない場合には、単語結合部４２は、テキストデータに１位候補を結合する処理を行なう。図６において、例えば、テキストデータ候補制御カウンタｎが「２」で単語位置制御カウンタｐが「３」の場合は、候補として「ｓｗａｒｄｅｄ」があると判断され、「ｗａｒｄｅｄ」が結合されるが、テキストデータ候補制御カウンタｎが「３」で単語位置制御カウンタｐが「３」の場合は、候補がないので、第１位の候補「ａｗａｒｄｅｄ」が結合される。
【００６７】
続いて、単語が最後まで終了したか否かを判定する処理が行われる。終了していれば、Ｎ位までテキストデータを生成できたか否かを判定する処理が行われ、Ｎ位まで生成できていれば本処理を終する。図７に、Ｎ＝４のときのテキストデータを示す。ただし、文章の２行目以降は省略している。
【００６８】
以上の処理で、複数のテキストデータの候補を生成することが可能である。このように複数の候補を生成することで、１位のテキストデータが正解の単語を含んでいなくても、２位以降のテキストデータに正解が含まれている可能性が高くなる。例えば、「Ｈａｙａｋａｗａ」は１位のテキストに含まれていないが、２位のテキストに含まれている。ＰＤＦ等で目的のファイルを検索する際は単語でキーワード検索することが多く、従来のように、１位だけのテキストではマッチしない場合でも、２位以下のテキストに含まれる可能性が高くなる。また、「Ｈａｙａｋａｗａ」且つ「ｐａｔｅｎｔ」のように複数のキーワードを含むＰＤＦを検索する場合でも、「Ｈａｙａｋａｗａ」は２位テキストに、「ｐａｔｅｎｔ」は１位テキストに含まれるので、本情報処理装置２０で生成したＰＤＦファイルであれば検索可能となる。
【００６９】
本情報処理装置２０では、単語同士を全て組合せるようなテキストを生成せず、同じ順位同士の候補を結合したテキストを生成するので、テキストの数が爆発的に増加するようなこともない。
【００７０】
また、従来よくある間違いとして、本来、単語辞書４６にない、文字単位の１位候補が正解であったのに、単語辞書４６にマッチしたために、単語候補を生成する際に文字単位の１位が変わってしまい、結果として間違ったテキストを生成することがある。例えば、「Ｈａｖａｋａｗａ」が正解とする、図８に示すような文章と図とが入った画像が入力された場合において、単語辞書４６に「Ｈａｙａｋａｗａ」という単語がある場合に、「Ｈａｙａｋａｗａ」が単語の１位候補になってしまうような場合である。本情報処理装置２０では、置き換え前の単語を含むテキストデータを生成するので、第１位のテキストに単語辞書により誤って置き換えた「Ｈａｙａｋａｗａ」を含むが、第２位以下に「Ｈａｖａｋａｗａ」をテキストに含むＰＤＦファイルを生成できるので、言語処理で置換え間違いしたことにより検索できなくなることを防ぐことができる。これは、テキストデータ生成部３０内の単語候補生成部４０で図９に示すような単語候補が生成される結果、図１０に示すように、第１位のテキストが「Ｈａｙａｋａｗａ  ｗａｓ  ａｗａｒｄｅｄ  ａ  ｐａｔｅｎｔ．」と「Ｈａｙａｋａｗａ」が間違っているが、第２位のテキストが「Ｈａｖａｋａｗａ  ｗａｓ  ｓｗａｒｄｅｄ  ８  Ｐａｔｅｎｔ．」と正解の「Ｈａｖａｋａｗａ」を含むことを意味する。
【００７１】
＜作用・効果＞
本実施の形態によると、特に以下の作用・効果を奏する。
【００７２】
入力された画像が文字パターン認識されると、この認識された文字データ候補からテキストデータが生成される。このとき、認識された文字データから複数のテキストデータが生成され、この生成された複数のテキストデータが画像と共に電子データとして保存される。このように、複数の文字候補から複数のテキストデータを生成することで、複数のテキストデータ内に正しく認識した文字を含む可能性を高め、検索漏れを少なくすることができる。その結果、認識誤りによって検索できない場合を少なくすると共に、一般的なシステムでの検索が可能となる。
【００７３】
また、複数の候補を持つ文字から単語単位にＮ個の候補が作成され、同じ順位同士の単語を結合して１つのテキストデータが生成される。そのため、複数のテキストデータ内に正しく認識した単語を含む可能性を高め、単語検索の漏れを少なくすることが可能となる。加えて、単語単位の候補を全て含むような組合せのテキストを生成しないので、テキストの数が爆発的に増加するようなこともない。
【００７４】
さらに、単語単位でＮ個の候補が作成され、同じ順位同士の単語を結合する際に、同じ順位の候補がない場合は１位の候補と結合して１つのテキストが生成される。このように、単語単位の候補がＮ個ない場合でも、１位の候補と結合してテキストが生成されるので、結合する単語がなく、テキストが生成できないことを防ぐことが可能となる。
【００７５】
さらにまた、文字パターン認識候補からテキストデータを生成する際に、言語処理により候補の置き換えを行なった場合は、置き換える前の文字列を含むテキストデータが生成される。そのため、本来、第１の候補の文字列が正しいにもかかわらず、言語処理による候補の置き換えで誤った候補の文字列を生成する場合でも、置き換える前の文字列を含むテキストデータが生成される。その結果、検索漏れを防ぐことが可能となる。
【００７６】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。
【００７７】
例えば、上記実施の形態ではテキストを英文とした例について記載した。しかし、本発明はそのような構成には限定されない。日本語の場合でも、ひらがな、カタカナ、漢字、英字及び記号類等の文字種の変わり目で適宜切るように構成してもよい。この場合、擬似的な単語候補を生成できるので、上記実施の形態と同様の処理を行なうことが可能である。また、文字種の変わり目でなく、形態素解析を行ない、形態素の単位で候補を生成することも可能である。
【００７８】
さらに、上記実施の形態では、画像ファイルと複数のテキストデータとの保存フォーマットとしてＰＤＦを利用した例について記載した。しかし、本発明はそのような構成に限定されない。すなわち、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式等のように、画像データとテキストデータとを共に保存できるものであれば、ＰＤＦに限られない。
【００７９】
さらにまた、上記実施の形態では、画像入力を外部の画像入力装置２２から行なうことにより、本発明をＭＦＰ及びパーソナルコンピュータ等に適用可能な構成した例について記載した。しかし、本発明はそのような構成に限定されない。図１１に示すように、情報処理装置２０内に、ＣＣＤ等の撮像素子からなる画像入力装置２２及びＨＤＤ５４を組込み一体化することにより、携帯電話機及びデジタルカメラ等に適用可能な構成としてもよい。
【００８０】
その他、別紙添付の特許請求の範囲内での種々の設計変更及び修正を加え得ることは勿論である。
【００８１】
すなわち、本明細書で開示した実施の形態は単に例示であって、本発明が上述した実施の形態に限定されるわけではない。本発明の範囲は、本明細書の記載内容を参酌した上で、別紙の特許請求の範囲における請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲の全ての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】同情報処理装置のプログラム構成をフローチャート形式で示す図である。
【図３】情報処理プログラムのサブルーチンとしてのテキストデータ生成処理のプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【図４】同情報処理装置に入力される画像の一例を示す図である。
【図５】文字パターン認識処理で生成された文章単位の候補の一例を示す図である。
【図６】単語候補生成処理で生成された単語単位の候補の一例を示す図である。
【図７】候補数が４つのときのテキストデータの一例を示す図である。
【図８】同情報処理装置に入力される画像の他の例を示す図である。
【図９】単語候補生成処理で生成された単語単位の候補の他の例を示す図である。
【図１０】候補数が４つのときのテキストデータの他の例を示す図である。
【図１１】本発明の変形例に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８３】
２０  情報処理装置
２２  画像入力装置
２４  制御部
２６  文字パターン認識部
３０  テキストデータ生成部
３４  データ保存部
【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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【図１０】
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【図１１】
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