(57)【要約】【課題】動画像から確度の高い文字認識を簡単に行うことができるようにする。【解決手段】文字認識の指示の対象となるフレーム画像から前後にある複数のフレーム画像の評価値（eval）を算出する。そして、評価値（eval）が閾値Ａを超えたフレーム画像、もしくは、閾値Ｂまでの範囲内のフレーム画像のうち、最も評価値の高いフレーム画像を選択するようにして、利用者が文字認識に適している画像を探す手間を省くことができ、動画像から確度の高い文字認識を簡単に行うことができるようにする。【選択図】図１
2009088944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像データを構成するフレーム画像から文字を認識する文字認識手段と、
ユーザの操作に応じて、前記文字認識手段による文字認識を指示する指示手段とを備え、
前記文字認識手段は、前記指示手段による前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択し、前記選択したフレーム画像から文字を認識することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記動画像データを撮像した時の撮像情報を取得する取得手段を備え、
前記文字認識手段は、前記取得手段によって取得された撮像情報に基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記取得手段は、前記撮像情報の中のシャッタースピードの値の情報を取得し、
前記文字認識手段は、前記シャッタースピードの値に基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記取得手段は、前記撮像情報の中の絞り値の情報を取得し、
前記文字認識手段は、前記絞り値に基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記取得手段は、前記撮像情報の中のぶれ量の情報を取得し、
前記文字認識手段は、前記ぶれ量に基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記動画像データを構成するフレーム画像から明るさの比を評価する評価手段を備え、
前記文字認識手段は、前記評価手段によって評価された明るさの比に基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記動画像データを撮像した時のシャッタースピード、絞り値及びぶれ量の情報を取得する取得手段と、
前記動画像データを構成するフレーム画像から明るさの比を評価する評価手段とを備え、
前記文字認識手段は、前記シャッタースピード、絞り値、ぶれ量及び明るさの比に基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記文字認識手段は、前記評価値を算出するフレーム画像の被写体が前記指示手段による前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像の被写体と同一であるか否かを判断する判断手段を有し、
前記判断手段による判断の結果、前記被写体が同一でない場合は、前記評価値を算出しないようにすることを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記判断手段は、前記被写体のフォーカス位置に基づいて同一であるか否かを判断することを特徴とする請求項８に記載の文字認識装置。
【請求項１０】
前記判断手段は、前記フレーム画像に含まれる被写体の割合に応じて同一であるか否かを判断することを特徴とする請求項８に記載の文字認識装置。
【請求項１１】
前記文字認識手段は、前記算出した評価値が所定の値を超えた段階で前記複数のフレーム画像における評価値の算出を中断し、前記所定の値を超えた評価値のフレーム画像を選択することを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載の文字認識装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１の何れか１項に記載の文字認識装置と、撮像手段とを備えたことを特徴とする撮像装置。
【請求項１３】
請求項１〜１１の何れか１項に記載の文字認識装置と、前記動画像データ及び前記動画像データの撮像情報を記憶した記憶媒体から前記動画像データを再生する再生手段とを備えたことを特徴とする映像再生装置。
【請求項１４】
動画像データを構成するフレーム画像から文字を認識する文字認識工程と、
ユーザの操作に応じて、前記文字認識工程における文字認識を指示する指示工程とを備え、
前記文字認識工程においては、前記指示工程における前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択し、前記選択したフレーム画像から文字を認識することを特徴とする文字認識方法。
【請求項１５】
動画像データを構成するフレーム画像から文字を認識する文字認識工程と、
ユーザの操作に応じて、前記文字認識工程における文字認識を指示する指示工程とをコンピュータに実行させ、
前記文字認識工程においては、前記指示工程における前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択し、前記選択したフレーム画像から文字を認識するようにコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文字認識装置、撮像装置、映像再生装置、文字認識方法、プログラム及び記録媒体に関し、特に、動画像内で指示されたフレーム画像に存在する文字または文字列を検出して文字コード化するために用いて好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
書籍や書類等の印刷物から文字列を読み取って電子テキスト化する文字認識装置が現在でも広く普及している。また、書籍や書類だけではなく、自然画から文字情報を抽出し、文字コード化する方法も、例えば特許文献１、及び特許文献２に記載されている。前記特許文献１及び特許文献２には、より文字認識しやすい静止画像を得るための撮像装置の制御方法や、静止画像の処理方法についても記述されている。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−８３７８９号公報
【特許文献２】特開２００６−８１０８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記特許文献１及び特許文献２に記載の技術は、いずれも静止画像から文字認識を行うことを前提としている。このため、元となる静止画像が、ぶれ、ぼけ、低コントラストなどの理由により文字認識に適さない画像であった場合は、正確な文字認識を行うことができなかった。また、動画像から文字認識を行う場合、前述したような問題がないフレーム画像を利用者がいちいち探さなければならず、多くの手間がかかるという問題点があった。
【０００５】
本発明は前述の問題点に鑑み、動画像から確度の高い文字認識を簡単に行うことができるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の文字認識装置は、動画像データを構成するフレーム画像から文字を認識する文字認識手段と、ユーザの操作に応じて、前記文字認識手段による文字認識を指示する指示手段とを備え、前記文字認識手段は、前記指示手段による前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択し、前記選択したフレーム画像から文字を認識することを特徴とする。
【０００７】
本発明の撮像装置は、前記に記載の文字認識装置と、撮像手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明の映像再生装置は、前記に記載の文字認識装置と、前記動画像データ及び前記動画像データの撮像情報を記憶した記憶媒体から前記動画像データを再生する再生手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明の文字認識方法は、動画像データを構成するフレーム画像から文字を認識する文字認識工程と、ユーザの操作に応じて、前記文字認識工程における文字認識を指示する指示工程とを備え、前記文字認識工程においては、前記指示工程における前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択し、前記選択したフレーム画像から文字を認識することを特徴とする。
【００１０】
本発明のプログラムは、動画像データを構成するフレーム画像から文字を認識する文字認識工程と、ユーザの操作に応じて、前記文字認識工程における文字認識を指示する指示工程とをコンピュータに実行させ、前記文字認識工程においては、前記指示工程における前記文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択し、前記選択したフレーム画像から文字を認識するようにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１１】
本発明の記録媒体は、前記に記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、文字認識の指示の対象となるフレーム画像を含む所定の区間の複数のフレーム画像の評価値を算出して最も評価値の高いフレーム画像を選択するようにした。これにより、利用者が文字認識に適している画像を探す手間を省くことができる。したがって、動画像から確度の高い文字認識を簡単に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
（第１の実施形態）
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態の文字認識装置にカメラ部を設けた撮像装置１００の機能構成例を示すブロック図である。まず、動画像データの撮影及び記録中に文字認識を行うときの動作について説明する。
【００１４】
撮像手段として機能するカメラ部１０１で撮影された映像信号は、映像処理部１０２に逐次伝送される。映像処理部１０２は、映像信号に適切な映像信号処理を施し、コーデック１０４に送る。コーデック１０４は、映像信号を記憶媒体１０９に保存可能なデータ形式に圧縮し、レコーダ部１０８へ伝送する。圧縮方式の例としては、ＭＰＥＧ−２、ＭＯＴＩＯＮ  ＪＰＥＧ、Ｈ．２６４  ＡＶＣ方式等を用いる。また、撮影した映像を表示部１０６に表示するために、映像処理部１０２は、レコーダ部１０８に圧縮されていない映像信号を同時に送る。
【００１５】
ユーザの操作により、操作部１１０が指示手段として機能し、操作部１１０から文字認識処理が指示されたときは、映像処理部１０２は、圧縮前の映像信号を文字認識部１０５へ送る。そして、文字認識部１０５は、文字または文字列の文字コードを認識し、レコーダ部１０８へ送る。レコーダ部１０８は、文字認識部１０５において認識された文字コードをメタデータとして圧縮された映像信号に付与し、記憶媒体１０９へ保存する。
【００１６】
この時、レコーダ部１０８は、文字認識処理が終了するまで圧縮された映像信号を記憶媒体１０９に保存しないで待機させておいてもよい。一方、先に映像信号を記憶媒体１０９に保存し、文字コードについては、操作部１１０から文字認識処理を指示された時点のフレームのタイムコードに関連付けて、後で保存してもよい。このときの記憶媒体１０９のアドレスマッピングは図２に示すもののようになる。
【００１７】
また、文字認識処理が成功した場合は、得られた文字コードを表示制御部１０７でビットマップによる文字に変換し、映像信号に重畳して表示部１０６に表示する。このとき表示される画面構成の例を図３に示す。表示部１０６は、具体的にはＬＣＤパネルのような組み込まれた装置である。一方、コンポジット映像出力やＨＤＭＩ出力として外部の映像表示装置に信号を出力するような構成でもよい。
【００１８】
また、適切な映像を撮影するために、映像処理部１０２は、シャッタースピードや絞り値、あるいはフォーカス位置等の制御パラメータを保持しており、逐次、カメラ部１０１へ制御パラメータを伝送している。これと同時に映像処理部１０２は、カメラ部１０１から受け取った映像信号の評価をし、映像が露出の過不足やピントぼけなど適切でない場合は、より適切な撮影ができるように制御パラメータを変更する。
【００１９】
さらに、映像処理部１０２は、ぶれ量検出部１０３から出力される信号から手ぶれの状態を判断し、手ぶれを打ち消すようにカメラ部１０１のレンズを駆動したり、映像そのものに補正を加えたりする。文字認識部１０５は取得手段として機能し、これらのシャッタースピードや絞り値、フォーカス位置、手ぶれ量などの撮像情報を映像処理部１０２から取得することにより、文字認識処理に利用することができる。また、これらのデータは映像処理部１０２からレコーダ部１０８を経由して記憶媒体１０９に映像信号と一緒に記録することができる。
【００２０】
操作部１１０は、記録開始キーと終了キーとを備えており、映像を記録する際には、録画開始キーを押してから終了キーを押すまでの一連の記録を１シーンとして、記憶媒体１０９に保存する。
【００２１】
次に、映像再生装置として動画像の再生中に文字認識を行う動作について説明する。まず、記憶媒体１０９に記憶されている圧縮された映像信号を読み出してレコーダ部１０８からコーデック１０４に送り、非圧縮の映像信号に展開する。そして、映像処理部１０２は、この非圧縮の映像信号をレコーダ部１０８に再度送り、表示制御部１０７の制御により表示部１０６に表示する。
【００２２】
操作部１１０から文字認識処理が指示されたときは、展開後の非圧縮の映像信号を映像処理部１０２から文字認識部１０５へ送る。そして、文字認識部１０５は、認識された文字または文字列の文字コードをレコーダ部１０８へ送る。レコーダ部１０８は、文字認識処理が指示された時点のフレームのタイムコードに関連付けて、文字コードをメタデータとして記憶媒体１０９へ書き戻す。この時の記憶媒体１０９のアドレスマッピングは、撮影時に文字認識処理を行った場合と同様に図２に示すもののようになる。
【００２３】
また、文字認識処理が成功した場合は、得られた文字コードを表示制御部１０７でビットマップによる文字に変換し、映像信号に重畳して表示部１０６に表示する。このとき表示される画面構成の例を図４に示す。
【００２４】
撮影時に、シャッタースピードや絞り値、フォーカス位置、手ぶれ量などの撮像情報が映像信号とともに記憶媒体１０９に記憶されている場合、レコーダ部１０８によりそれらのデータを映像信号とともに読み出し、表示部１０６に表示することができる。また、それらのデータを文字認識部１０５に送ることにより、文字認識処理に利用することができる。
【００２５】
図２は、本実施形態において、動画像データに対して認識された文字コードがメタデータとして付与され、記憶媒体１０９に保存されたときのアドレスマッピングの一例を示す図である。
図２に示すように、動画像データはframe（０）２０１からframe（ｚ）２０６までのフレームで構成されており、そのうちのframe（ｍ）２０４とframe（ｎ）２０５とにおいて文字認識処理が行われている。これにより、それぞれ"Hello World"という文字コードデータ２０７と"Good Bye!"という文字コードデータ２０８とを取得している。
【００２６】
これらの文字コードデータは記憶媒体１０９内の任意のアドレスに保存され、それぞれ文字認識したフレームの番号をポインタとして所持している。この動画像データを再生したときは、予め文字コードデータがポイントしているフレームを検出する。そして、そのフレームを再生する時に、保存された文字コードデータも再生し、表示部１０６に表示することができる。
【００２７】
次に、本実施形態における確度の高い文字認識を行う手順について説明する。図５は、本実施形態の文字認識部１０５による文字認識の処理手順の一例を示すフローチャートである。
図５のステップＳ５０１において、撮影もしくは再生を開始することにより処理を開始する。まず、ステップＳ５０２において、文字認識部１０５は、操作部１１０に含まれる認識開始キーが押されたか否かを判断する。この判断の結果、認識開始キーが押されていない場合は、待機する。
【００２８】
一方、ステップＳ５０２の判断の結果、認識開始キーが押された場合は、ステップＳ５０３に進み、まず、フレーム番号（frame＿num）、変数（max）及び変数（max＿frame）を初期化する。次に、ステップＳ５０４において、対象となるフレーム番号（frame＿num）のフレーム画像の評価値（eval）を算出する。
【００２９】
ここで、フレーム画像の評価値（eval）は、より確度の高い文字認識が行うことができるフレーム画像ほど大きくなるような値であり、この評価値（eval）の計算方法については後述する。
【００３０】
次に、ステップＳ５０５において、算出した評価値（eval）は、今までに算出した評価値の中の最大値（max）よりも大きいか否かを判断する。この判断の結果、最大値（max）よりも大きくない場合は、ステップＳ５０８に進む。一方、ステップＳ５０５の判断の結果、最大値（max）よりも大きい場合は、ステップＳ５０６に進み、このフレーム番号（frame＿num）と評価値（eval）とをそれぞれ変数（max＿frame）と変数（max）とに更新する。
【００３１】
次に、ステップＳ５０７において、評価値（eval）の最大値（max）が、フレーム画像が文字認識に十分な状態であると判断できる閾値Ａを超えているか否かを判断する。この判断の結果、閾値Ａを超えている場合は、ステップＳ５１３に進み、フレーム番号（max＿frame）に対応するフレーム画像から文字認識処理を行い、ステップＳ５１４において、処理を終了する。一方、ステップＳ５０７の判断の結果、閾値Ａを超えていない場合は、ステップＳ５０８に進む。そして、ステップＳ５０８において、評価したフレーム番号（frame＿num）が０より大きな値であるか否かを判断する。
【００３２】
この判断の結果、フレーム番号（frame＿num）が０より大きな値である場合は、ステップＳ５１０に進み、次に評価するフレーム番号（frame＿num）を絶対値が等しい負のフレーム番号（frame＿num）に設定する。ここで、フレーム番号（frame＿num）は、認識開始キーが押された瞬間、再生もしくは撮影されているフレームの番号を０とし、徐々に前後に離れていくように値を変更する。
【００３３】
したがって、ステップＳ５０８の判断の結果、フレーム番号（frame＿num）が０以下である場合は、ステップＳ５０９に進む。そして、次に評価するフレーム番号（frame＿num）を絶対値が等しい正のフレーム番号（frame＿num）に１を加えた値に設定する。なお、本実施形態では、ステップＳ５０９において、全フレームを評価の対象とするため１を加えているが、処理負荷を軽減するために、例えば、２以上の値を加えるようにしてもよい。
【００３４】
次に、ステップＳ５１１において、ステップＳ５０９で変更したフレーム番号（frame＿num）が閾値Ｂを超えているか否かを判断する。この判断の結果、閾値Ｂを超えている場合は、ステップＳ５１３に進む。なお、閾値Ｂは、評価値を算出する最大の区間を示すものである。一方、ステップＳ５１１の判断の結果、閾値Ｂを超えていない場合は、ステップＳ５１２に進み、文字認識部１０５は判断手段として機能し、フレーム番号（frame＿num）が０である最初のフレームと比べて被写体が同一であるか否かを判断する。
【００３５】
この判断の結果、被写体が同一でない場合は、そのフレームは評価しないため、ステップＳ５０８に戻る。なお、被写体の同一性を判断する方法については後述する。一方、ステップＳ５１２の判断の結果、被写体が同一である場合は、ステップＳ５０４に戻り、再び評価値（eval）の算出を行う。
【００３６】
以上のように、ステップＳ５０４〜Ｓ５１２の一連の処理を繰り返すことにより、文字認識に適したフレームを検索する。そして、閾値Ａを超える評価値（eval）を持つフレームを発見するか、あるいはフレームが閾値Ｂより離れた段階で検索を中断し、それまでで最大の評価値（eval）であるフレームから文字認識処理を行う。なお、自然画から文字領域の検出、文字認識、及びコード化をそれぞれ行う方法については特許文献１に記載されている方法と同様である。
【００３７】
次に、文字認識処理の確度が高いフレームを選択する方法について説明する。図６は、文字認識処理の確度が高いフレーム画像、及び確度が低いフレーム画像の一例を示す図である。
図６（ａ）は、文字認識処理の確度が高いフレーム画像を示しており、文字がはっきり撮影されている。
【００３８】
これに対して図６（ｂ）は、文字認識処理の確度が低いフレーム画像を示しており、被写体がぶれて文字形状を正しく検出するのが困難である。また、図６（ｃ）も、文字認識処理の確度が低いフレーム画像を示しており、フォーカスずれにより被写体がぼけて文字の輪郭検出が困難である。さらに、図６（ｄ）も、文字認識処理の確度が低いフレーム画像を示しており、ぶれやぼけはないが、文字領域及び背景のコントラストが低いため、やはり文字の輪郭検出が困難である。このように、図６（ａ）に示す画像は高い確度で文字認識が可能であり、図６（ｂ）〜図６（ｄ）に示す画像は正確に文字認識を行うことができる可能性は低い。
【００３９】
あるフレーム画像が図６（ａ）に示すように文字認識に適した画像であるか否かを判断するための評価値（eval）は、以下の数１に示す式を用いて算出する。
【００４０】
【数１】
2009088944.tif 000003
【００４１】
Ｔはシャッタースピードであり、Ａは絞り値（ｆ値）である。Ｃは画像の文字領域の最も明るい場所と最も暗い場所との明るさの比であり、Ｓはぶれ量検出部１０３から得られるぶれ量である。また、ｗ、ｘ、ｙ、ｚはそれぞれシャッタースピード、ｆ値、明るさの比、ぶれ量の値を正規化するための係数である。なお、明るさの比については、映像処理部１０２は評価手段として機能し、各フレーム画像の明るさの比を算出し、算出結果を文字認識部１０５に送る。
【００４２】
このように、評価値（eval）が大きいほどフレーム画像は図６（ａ）に示すようなものになり、評価値（eval）が小さいほど図６（ｂ）〜図６（ｄ）のいずれかに示すようなものになる。また、文字認識処理そのものよりも小さな計算コストで評価値（eval）を計算することができる。このため、図５に示した手順によって評価値（eval）の大きいフレーム画像を検索し、そのフレームから文字認識を行うことにより、小さな計算コストでより確度の高い文字認識を行うことができる。
【００４３】
次に、図５のステップＳ５１２における被写体の同一性を判断する方法について説明する。図７は、動画像の被写体が変化する例を示す図である。
図７（ａ）に示す例では、最初のフレーム画像７０１とは全く異なるシーンの異なる被写体が写ったフレーム画像７０２へ切り替わっている。図５のステップＳ５１２においては、動画像データのシーンの切れ目を検出するか、２つのフレーム画像の差分を画像処理によって計算し、差分が閾値を超えた場合にシーンが変更されたと判断する。これにより、図５のステップＳ５１２において、図７（ａ）に示す例では被写体が同一でないと判断することができる。
【００４４】
図７（ｂ）に示す例では、カメラ部１０１のフォーカスを手前の被写体から奥の被写体へ移動したことにより、最初のフレーム画像７０３から主被写体が変更されたフレーム画像７０４に切り替わっている。図５のステップＳ５１２においては、フォーカス位置が大きく変更したことを撮影時の制御パラメータから検出するか、シャープネスの高い個所がフレーム画像中のほかの位置に移ったことを画像処理によって計算する。これにより、図５のステップＳ５１２において、図７（ｂ）に示す例では被写体が同一でないと判断することができる。すなわち、フォーカス位置がずれた被写体については評価値（eval）を算出しない。
【００４５】
図７（ｃ）に示す例では、カメラ部１０１が右方向へパンすることにより、最初のフレーム画像７０５から被写体が表示されている割合が変わり、主被写体が変更されたフレーム画像７０６に切り替わっている。図５のステップＳ５１２においては、ぶれ量検出部１０３から出力されたぶれ量のデータからカメラ部１０１がパンされたことを判断するか、２つのフレーム画像の移動ベクトルを画像処理によって計算する。これにより、図５のステップＳ５１２において、図７（ｃ）に示す例では被写体が同一でないと判断することができる。
【００４６】
以上のように本実施形態においては、文字認識の指示の対象となるフレーム画像から前後にある複数のフレーム画像の評価値（eval）を算出する。そして、評価値（eval）が閾値Ａを超えたフレーム画像、もしくは、閾値Ｂまでの範囲内のフレーム画像のうち、最も評価値の高いフレーム画像を選択するようにした。これにより、利用者が文字認識に適している画像を探す手間を省くことができる。したがって、動画像から確度の高い文字認識を簡単に行うことができる。
【００４７】
（本発明に係る他の実施形態）
前述した本発明の実施形態における文字認識装置を構成する各手段、並びに文字認識方法の各工程は、コンピュータのＲＡＭやＲＯＭなどに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。
【００４８】
また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００４９】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図５に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムまたは装置に直接、または遠隔から供給する場合も含む。そして、そのシステムまたは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【００５０】
したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００５１】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。
【００５２】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスクなどがある。さらに、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ）などもある。
【００５３】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する方法がある。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。
【００５４】
また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。
【００５５】
また、その他の方法として、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００５６】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００５７】
さらに、その他の方法として、まず記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。そして、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施形態の文字認識装置にカメラ部を設けた撮像装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態において、認識された文字コードデータのアドレスマッピングの一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態において、撮影中に文字認識したときの表示例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態において、再生中に文字認識したときの表示例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態の文字認識部による文字認識の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態において、文字認識処理の確度が高いフレーム画像、及び確度が低いフレーム画像の例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態において、動画像の被写体が変化する例を示す図である。
【符号の説明】
【００５９】
１００  撮像装置
１０１  カメラ部
１０２  映像処理部
１０３  ぶれ量検出部
１０４  コーデック
１０５  文字認識部
１０６  表示部
１０７  表示制御部
１０８  レコーダ部
１０９  記憶媒体
１１０  操作部
【図１】
2009088944.tif 000004
【図２】
2009088944.tif 000005
【図３】
2009088944.tif 000006
【図４】
2009088944.tif 000007
【図５】
2009088944.tif 000008
【図６】
2009088944.tif 000009
【図７】
2009088944.tif 000010