論文

最適 2 次元セグメンテーションによる情景内文字抽出
武部浩明†,†† a)内田誠一††

Scene Character Extraction by an Optimal Two-Dimensional Segmentation
Hiroaki TAKEBE†,††a) and Seiichi UCHIDA††

あらまし 情景内文字認識において，情景画像から文字領域を正しく抽出することは重要である．しかし，情景内文字は多様な文字配置と複雑な照明・外光条件を伴うため，文字抽出は依然未解決の課題である．本論文
では，画像の部分領域に対する文字/非文字の識別器として文字認識を用いながら，最適な 2 次元セグメンテーションを併用することで，極力高精度に文字抽出を行う手法を提案する．本手法は，2 値化のしきい値を段階的に変えて得られる 2 値画像集合の中に各文字が明瞭に現れる段階が含まれることに着目し，2 値画像集合における個々の連結成分を文字仮説とする多重仮説を生成する．そして，2 次元最適化の枠組みで，文字仮説の近傍を考慮しながら最適な仮説を選択することによって文字抽出を行う．以上の考え方を，しきい値を変えながら得られた文字認識結果をノードとするコンポーネント・ツリーとグラフカットを利用して実現する．
キーワード

2 次元セグメンテーション，コンポーネント・ツリー，文字認識，グラフカット

・照明・外光が一様でなく，光の反射や物体の影など

1. ま え が きが存在する

デジタルカメラの一般化・高解像度化に伴い，情景情景内文字抽出の手法として様々な手法が提案され画像内の文字を認識するニーズが増大している．例えている．それらは以下の四つの項目をどのように構成ば，デジタルカメラで撮影した写真を整理したり検索しているかにより，分類可能である．

したりするために，写真の情景内文字をインデックス(a) 部分領域の抽出として利用することができる．また，情景内の文字を(b) 特徴抽出撮影して認識することにより，それらをキーとしてイ(c) 文字/非文字の識別ンターネットへ簡単にアクセスすることも可能である．

(d) 個々の識別結果間の比較による統合

情景内文字認識において，情景画像から文字の領域すなわち，情景画像から部分領域を切り出し，それかを抽出するステップは，文字を認識するステップと並ら特徴を抽出することにより部分領域が文字領域であんで重要な処理要素である．しかし，スキャナで取得るのか否かを識別する．そして，これらの結果を個々された文書を認識する一般の文書認識と比較すると，の部分領域間で比較を行って検証し，最終的に文字の情景内文字抽出は以下のような非常に難しい問題を抱領域を決定する．
上記 (c) 及び (d) に，文字認識（OCR）を利用するえている．
・文字のサイズ・形状・配置（並びの方向など）が多ことが考えられる．実際 (c) については，OCR を使っ様であるて，何らかの文字として高いスコアで認識された箇所・文字の背景が複雑であるを文字とする方法がある [1]〜[3]．一方，(d) について・文字形状に類似した非文字パターンが多数存在するは，複数の性質の違う手法によって多数の文字仮説を生成し，OCR によるスコアで文字仮説を検証し選択す†（株）富士通研究所，川崎市
FUJITSU LABORATORIES LTD., 4–1–1 Kamikodanaka,††る方法がある [4]〜[6]．しかし，これらにおいて，近傍

Nakahara-ku, Kawasaki-shi, 211–8588 Japanを考慮した文字仮説の組合せの最適化がなされている

九州大学大学院システム情報科学府，福岡市

わけではなく，複数の文字仮説の統合方法には検討のKyusyu University, Fukuoka-shi, 819–0395 Japana) E-mail: takebe.hiroaki@jp.fujitsu.com

電子情報通信学会論文誌余地がある．また，個々の識別結果の統合に，一般文

c 一般社団法人電子情報通信学会 2014
D Vol. J97–D No. 3 pp. 667–675 667

電子情報通信学会論文誌 2014/3 Vol. J97–D No. 3

書の文字列認識における Recognition-based segmen-tation [7] の手法を適用することが考えられる．この手法は，文字の切り出し候補を 1 次元のラティスとして並べ，文字認識結果のスコアを評価値として，動的計画法（DP）によってラティス上の最適経路を求め文字領域を決定する．しかし，この手法をそのまま情景内文字抽出に適用することは難しい．なぜなら，情景画像では文字の配置が多様であって，文字パターンを 1 次元的に並べることが困難であるからである．また，条件付確率場（Conditional random field; CRF）を用いた手法も提案されている [8]〜[10]．これらの手

図 1 コンポーネント・ツリー
Fig. 1 Component tree.

法では，文字抽出を，文字の候補領域に対する文字または背景のラベル付与問題と捉え，CRF の枠組みで解く．具体的には，候補領域に文字または背景のラベンポーネントとし，しきい値を変化させたときのコンルを付与する際に，それらのコストを候補領域に対しポーネント間の包含関係に従って，コンポーネントをて与えるとともに，候補領域の近傍に存在する他の候関係づけたツリー状のグラフのことである．

補領域との組に対しても与え，全体のコスト最小化に濃淡画像中の文字があるしきい値における 2 値画像よって文字を抽出する．しかしながら，コスト関数は，に明瞭に現れるとすれば，コンポーネント・ツリーの色・形状など候補領域の文字らしさを表すヒューリスコンポーネントの一つとして存在することになる．そティクスな特徴をもとにしている．

こで本手法では，各コンポーネントをそれぞれ文字仮本論文では，画像の部分領域に関する文字/非文字説と考え，それらの集合から文字に対応するコンポーの識別に OCR を用いながら 2 次元的にセグメンテーネントを最適に選び出すことで文字抽出を行う．抽出

ションを最適化することによって，文字抽出を行う手の際の基準として，コンポーネントに対して OCR で法を提案する．本手法では，2 値化のしきい値を変え求めた文字らしさのスコアを与える．その上で，コンて得られる 2 値画像集合の中に，各文字について文字ポーネントの 2 次元的近傍関係にも配慮しながら，グパターンが明瞭に現れる段階が含まれることに着目すラフカットを利用した最適抽出を行う．

る．そこで，2 値画像集合における個々の連結成分を以下では，まずコンポーネント・ツリーとグラフカッ文字仮説とする多重仮説を生成し，個々の文字仮説にトによる最適文字抽出アルゴリズムを説明する．なお，対して OCR 処理による文字らしさのスコアを付与す同アルゴリズムを適用可能とするために，コンポーネるとともに，2 値化のしきい値の順序，及び，画像上ント・ツリーに必要なエッジやノードを加えた，コンにおける距離の近さによって文字仮説間を関係づける

ポーネント・グラフについても説明する．

ことによりグラフを作成する．このグラフから，2 次

2. 1 コンポーネント・ツリー

元最適化の枠組みで，近傍を考慮しながら最適な仮説濃淡画像においてそれぞれの階調値をしきい値としを選択することによって，文字抽出を行う．最適仮説たときの 2 値画像を濃淡画像の切断画像と呼ぶ．コンは最も文字らしい文字仮説の 2 次元的な組合せとしてポーネント・ツリーは，前述のとおり，図 1 左のよう抽出され，文字認識結果も同時に得られる．に切断画像群を階調値の軸に沿って並べたものをグラ2. 最適 2 次元セグメンテーションフ化したものであり，図 1 右のようなツリー状のグラフとなる．グラフのノードは 2 値画像である切断画像

本手法では，2 値化のしきい値を変えて得られる 2の連結成分（コンポーネント）に対応する．そして，値画像集合から個々の連結成分を文字仮説とする多重グラフのエッジは，しきい値の変化に伴うコンポーネ仮説を，コンポーネント・ツリー [11], [12] と呼ばれるント間の拡大・縮小の関係を示している．つまり，ググラフから生成する．図 1 にコンポーネント・ツリー

ラフ上エッジで結ばれたノードに対応する二つのコンの例を示す．コンポーネント・ツリーとは，濃淡画像

ポーネントは，いずれか一方のコンポーネントが他方の各階調をしきい値とする 2 値画像の連結成分をコを包含していることになる．以降，これらのエッジを

668

論文／最適 2 次元セグメンテーションによる情景内文字抽出

Fig. 2図 2 コンポーネントの組合せの選択
Selection of combinations of components.
Fig. 3

包含エッジとし，包含しているコンポーネントを親，

図 3 コンポーネント・グラフの構成
Construction of a component graph from acomponent tree.

包含されているコンポーネントを子と呼ぶことにする．
例えば，図 1 のノード a はノード f とノード g を子と下のとおりである．まず，ソースとシンクという特別してもつ．また，濃淡画像の切断画像はコンポーネンなノードを設定し，全てのノードが直接若しくは間接トが皆無のものから，全体が一つになるものまで変化的にソースとシンクにつながるようにする必要がある．

する．全体が一つになるものは画像全体に対応するコ

そこで，図 3 に示すように，ルートにあたるノードをンポーネントであり，ルートと呼ぶ．なお，コンポーソースとし，更に，新たなノードをシンクとして追加ネントが属する切断画像のしきい値を，コンポーネンして，ツリーの最先端のノードとエッジで結ぶ．

トの階調値と呼ぶことにする．

2. 2 グラフカットによる最適 2 次元セグメンテー
ション

次に，エッジのコストを設定する．グラフカットはコスト最小のカットを求めるものであるから，コストは，抽出されるノードの集合がいかに文字としてふさコンポーネント・ツリーから文字のコンポーネントわしいかを表す尺度として定義する．ここでは，ノーを選択するとき，OCR によるスコアが高いところをドの文字らしさを表す OCR のスコアと，ノード間の選ぶと同時に，選択されるコンポーネントの近傍同階調値の差異をエッジのコストとして考える．これに士の階調値が類似したものを選ぶ方が良い．例えば，より，グラフカットによって求められるコスト最小の

図 2 の例において，コンポーネント a〜e の OCR ス

カットは，最も文字らしく，かつ，近傍間の階調値のコアが高いとする．選択するコンポーネントの組合せ差異の少ない滑らかなノード集合となる．

としては，{a, d, e, c} と {a, b, c} が考えられるが，近具体的にはまず，コンポーネントに対して OCR 処

傍同士の階調が類似している {a, b, c} の方が上記基理を行って得られる文字認識結果の距離値を，コン準に適合している．本手法では，この基準に基づいたポーネントとその親を結ぶ包含エッジに対するコストコンポーネントの選択を，グラフカットの方法を用いとして与える．また，ツリーの最先端のノードとシンて実現する．

クを結ぶエッジに対しては，ある定数をコストとしてグラフカットの方法は，一般物体抽出におけるセグ与える．これらを文字認識コストとする．次に，階調メンテーションに適用されている [13], [14]．一般に，値の差異をエッジのコストとして与えるため，階調がグラフのカットとは，グラフを二つのノードの部分集同一で互いに近接しているコンポーネント間を双方向合に分割することであり，カットされるエッジのコス的に新たなエッジで結ぶ．これらを隣接エッジと呼ぶ

トの総和が最小になるカットがグラフカットである．

ことにし，隣接エッジに対してある定数をコストとしグラフカットを求めることは，最大流最小カット定て与え，このコストを平滑化コストとする．以上のよ理 [15] より，グラフの最大流を求めることと同値であうにして構成される新たなグラフをコンポーネント・り，多項式時間のアルゴリズムが知られている．

グラフと呼ぶ．

グラフカットの方法を適用するためのコンポーネン

コンポーネント・グラフのカットに関するコスト関

ト・ツリーからコンポーネント・グラフへの変形は以

数は，二つに分けられるグラフの部分集合を S ，T と669

電子情報通信学会論文誌 2014/3 Vol. J97–D No. 3

図 5 コンポーネントの安定性
Fig. 5 Stability of components.

る．コンポーネント・ツリーは，全ての階調を 2 値化のしきい値としたときの 2 値画像の連結成分からなる．
よって，コンポーネントの個数は膨大であり，これら

図 4 グラフカットによる文字抽出
Fig. 4 Character extraction by graph cut.のコンポーネントに対して OCR 処理を行い，グラフカットを求めるのは現実的ではない．そこで，ツリーして，式 (1) で定義される．ここで，各々に含まれる上安定して存在するコンポーネント群から一つ代表すノードを u，v と表し，u から v を結ぶエッジのコストるものを選択することで，コンポーネント・ツリーをc(u, v) を式 (2) で定義する．ノードの階調値を ug ，vg ，縮約する．

文字認識コストを dv ，平滑化コストを huv と表す．

C(S, T ) =c(u, v)(1)u∈S, v∈Tc(u, v) =dv(ug = vg )huv

(ug = vg )まず，コンポーネント・ツリーから安定したコンポーネントを求める．安定したコンポーネントとは，図 5に示すように，コンポーネントの形状が階調方向に対して安定であることを意味する [16]．この安定性は，(2)

画像を xy 平面とし，階調を z 軸とした 3 次元空間において，立体的な密度として計算できる．具体的には，コンポーネント・グラフのカットは文字抽出と解釈

コンポーネントの面積を階調 z の関数と表したとき，することができる．具体的には，カットに対して，シ階調区間におけるコンポーネントの体積密度 σ は以ンク側にカットされたノード群のうち，包含エッジの下の式で計算される．

系列上最もソース側にあるノードを文字とみなすことによりコンポーネントを選択し，抽出する文字とみなす．図 4 に，カット，及び，文字として抽出されるコン

σ=z2



S(z) S(z2 )|z2 − z1 + 1|

(3)

z=z1

ポーネントの例を示した．図では 1 次元的に見えるが，そこで，コンポーネントの体積密度 σ があるしきい

横軸は画像の空間的な位置を示すものであり 2 次元構値よりも高いとき，安定したコンポーネントとして抽造になっている．グラフカットによって求められるコ出する．安定したコンポーネントは階調方向に連続しスト最小のカットは，文字認識コストと平滑化コストて現れるので，安定したコンポーネントの系列から代の和が最小であり，文字らしさ，及び，滑らかさの点に表となるコンポーネントを一つ決める．これを安定コおいて最適な文字仮説の組合せを求めることができる．

ンポーネントと呼ぶ．

3. 手法の詳細

次に，安定コンポーネント以外のコンポーネントを縮約する．つまり，コンポーネント・ツリー上包含エッ

本章では，本手法の実装の詳細について述べる．まジで結ばれる二つの安定コンポーネントの間を，一つず，コンポーネント・グラフにおけるノード数削減法のコンポーネントで代表させる．これらを中間コンを述べた後，異なる前処理によって得られる複数の文ポーネントと呼ぶ．図 6 に例を示す．ここで，中間コ字抽出結果を統合する事後処理について説明する．

ンポーネントに対して，このコンポーネントが代表し3. 1 縮約によるノード数の削減ている区間を，階調として割り当てる．また，中間ココンポーネント・グラフは，コンポーネント・ツリーンポーネントの位置及び大きさは，コンポーネント・のノードを大幅に削減し規模を縮小させてから作成すツリー上で子にあたる安定コンポーネントと同一であ670

論文／最適 2 次元セグメンテーションによる情景内文字抽出に対しては，一定の定数値 τ を与える．この値は，中間コンポーネントが文字として選択されないように，通常の OCR による距離値と比較して大きな値を設定する．次に，隣接エッジに対しては，階調値の差異をコストとして与える．具体的には，定数 κ を用い，κα をコストとする．ここで，α は二つのノードの階調 [f1 , f2 ]，[g1 , g2 ] の差異として，以下のように計算される．
α = min(f2 , g2 ) − max(f1 , g1 )図 6 コンポーネント・ツリーの縮約
Fig. 6 Contraction of a component tree.

(4)

3. 2 事 後 処 理
情景内画像の撮影状況，及び，そこに映った文字の多様性を考えれば，単一の濃淡画像では，そもそも期待するコンポーネントが生成されない場合もある．例
えば，色は違うが明度が同じ場合の，文字とその背景を考える．このとき，元々のカラー画像から濃淡画像を生成する際に，明度成分だけに注目すると，濃淡画像では文字・背景の区別がつかなくなり，その後どのような処理を行ったとしても，文字の分離抽出は不可能となる．また，コンポーネント・ツリーを作成する
ときに，階調値の昇順で行うか，あるいは，降順でも

図 7 縮約コンポーネント・ツリーの隣接エッジ
Fig. 7 Neighbor edges of a contracted componenttree.

行うかによって，生成されるコンポーネントが異なる．
例えば，暗い背景上の明るい文字は，昇順で作成したときに文字のコンポーネントが明瞭に現れるのに対し，明るい背景上の暗い文字は，降順で作成したときに文るとする．以上のようにして得られるツリーを，縮約コンポーネント・ツリーと呼ぶことにする．
縮約コンポーネント・ツリーから，2. 2 で説明した字のコンポーネントが明瞭に現れるからである．
そこで，前処理の異なる複数の画像群を利用することを考える．具体的には，濃淡画像には明度画像と色コンポーネント・グラフを構成する．通常のコンポー差画像の 2 種類を用い，それぞれの濃淡画像に対し，ネント・ツリーからの構成との相違は，隣接エッジのコンポーネント・ツリーを昇順，及び，降順で求める張り方である．通常のコンポーネント・グラフでは，ことにする．計 4 回（{明度画像，色差画像} × {昇順，階調が同一であり，かつ，位置が近いノード間を隣接降順}）の文字抽出処理を繰り返した後，これらの結エッジで結ぶ．しかし，安定コンポーネントに対して果を以下の方法で組合せ，矛盾なく，かつ，なるべくは階調が数値として与えられているが，中間コンポー多くの文字が抽出される結果を求める．

ネントには区間によって与えられている．そこで，区

図 8 に，文字抽出結果の統合方法の概要を示す．こ

間として共通点をもてば階調が同じであるとみなすこの図は明度画像に対する昇順と降順による二つの処理とにする．例えば，図 7 において，中間コンポーネン結果の統合を示したものである．まず，それぞれの文

ト C の階調は [t3, t4] であるので，中間コンポーネン

字抽出結果から文字列候補を生成する．文字列候補がト C と安定コンポーネント B と共通点をもち，これ生成される条件としては，文字抽出結果が互いに近接らは隣接エッジで結ばれることになる．

しており，かつ，階調値が近いことを用いる．そして，エッジのコストは，エッジが接続するコンポーネント文字列候補に対して各文字認識コストの総和を計算し，の種類によって異なる．まず，安定コンポーネントを親コストとして与える．次に，これらの矛盾のない組合として接続する包含エッジに対しては，安定コンポーネせを列挙するため，文字列候補をノードとして，互いントの OCR による距離値をコストとして与える．まに重ならないもの同士をエッジで結ぶグラフを作成す

た，中間コンポーネントを親として接続する包含エッジる．そして，このグラフから極大完全部分グラフであ671

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表1 実験結果
Table 1 Experimental results.

図 8 文字抽出結果の統合．括弧内は文字認識コスト
Fig. 8 Integration of character extraction results.
The parenthesized number is the character
recognition cost.

るクリークを抽出する．これらのクリークに対して，構成する文字列候補のコストの総和を計算し，最も小さいものを選択する．図 8 では，五つの文字列候補が得られ，それらの間で互いに重ならないものにエッジが張られる．そして，五つのクリークが抽出され，最も文字認識コストの小さい AE の組合せが選択される．

4. 実験及び考察
本手法の有効性を確認するため，画像から文字を抽出する実験を行った．実験データとしては，ICDAR2003の Robust Reading Datasets [17] における TrialTestの画像 251 枚を用いた．本データセットには，単語ごとに外接矩形の座標が記された正解情報がある．しかし，今回は文字の抽出精度を評価するため，文字ごFig. 9

図 9 提案手法の処理結果例
Examples of the proposed method.との外接矩形を手動で設定した新たな正解情報を作成し，これを評価に用いることにした．また，文字抽出精度の評価は，単語の場合 [17] と同様に，適合率（Precision），再現率（Recall），F 値（F-measure）の三つの尺度によって計測することにした．
本実験では，文字認識には擬似ベイズ識別関数 [18]を用いた．擬似ベイズ識別関数から得られる値は距離値ではないが，文字認識コストとして採用した．本手験で用いた濃淡画像は以下の二つの変換によって生成した．明度画像は式 (5)，色差画像は式 (6) を用いた．
ここで，画素の RGB 値を (r, g, b) によって表す．

I = 0.299r + 0.587g + 0.114b(5)I = 0.5r − 0.5b + 128(6)

法は，文字認識を文字としての確からしさを表すコス提案手法による評価結果を表 1 に示す．また，同じトを得るために用いるので，ユークリッド距離や 2 次データセットに対する従来手法の評価結果も表 1 に示識別関数を用いる文字認識ならば適用可能である．

す．従来手法の評価は単語の抽出精度に関するもので提案手法におけるパラメータである τ 及び κ は，あり，本手法の評価結果と完全に同じ条件ではないが，学習用画像に対する実験結果より設定した．また，実情景画像から文字領域を正しく抽出する能力を単語抽

672

論文／最適 2 次元セグメンテーションによる情景内文字抽出

Fig. 10

図 10 文字抽出結果例
Examples of character extraction results.

出精度で代表させることを考える．その上で，従来手

図 9 の (a)〜(c) に手法の処理結果例を示す．処理法と比較してみると（注 1），精度向上の可能性を推測す

対象画像は [17] の TrialTrain に含まれるものである．

ることができる．

(a) は対象画像に対するコンポーネント・グラフである．ただし，図が煩雑になるため，コンポーネント・グ（注 1）：提案手法による文字抽出結果に対して，正解の単語領域に含まれるものを統合して単語領域とし，正解の単語領域に含まれないものはそのまま不正解の単語領域とした場合の単語抽出精度を測定した．その結果，適合率 0.88，再現率 0.78，F 値 0.82 となった．これらの値は提案手法による単語抽出精度の上限を意味する．

ラフの隣接エッジは省略した．グラフの黒丸が安定コンポーネントを示し，白丸が中間コンポーネントを示す．安定コンポーネントの画像上における領域を (b)に矩形で表示した．また，コンポーネント・グラフに673

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Table 2

表 2 グラフのノード数と処理時間
Number of nodes and processing time.

対するカットを (a) に示す．このカットによって抽出ント・ツリーのノード数（#nodes of CT）と縮約後のされるコンポーネントの画像上の対応領域を A〜L のコンポーネント・ツリーのノード数（#nodes of CG），記号付きで (c) に示した．対象画像はカメラのフラッ更に全体の処理時間を示した．コンポーネント・ツ

シュによって明るさが非一様であるが，正しく文字をリーと縮約後のコンポーネント・ツリーのノード数は，抽出できていることがわかる．

処理対象の濃淡画像が明度画像と色差画像の場合，更次に，図 10 に本手法による文字抽出結果例を示す．に，コンポーネント・ツリー作成が階調値の昇順・降(a) から (c) は，正しく文字を抽出できた例である．

順の 2 種類の計 4 通りに分けて記してある．また実験(a) のように，文字列が情景内で傾いている場合でも，では，CPU が Xeon 3.80GHz の計算機を用いた．こ正しく抽出できている．(b) のように，窓ガラスの反の表 2 からわかるとおり，縮約によってコンポーネン射によって文字の一部が欠けてしまうこともあるが，ト・ツリーのノード数が数パーセントに削減できてい背景が複雑であっても小さな文字もほぼ正確に抽出でる．また，縮約後のノード数が非常に大きいときは処きている．また，絵の一部を文字と間違えたりするこ理時間が数分に及ぶことがある．これは，グラフカッともあるが，レンガや葉など背景の一部を文字としてトの処理に多くの時間がかかっていることが原因であ抽出することは少ない．

る．今回の実装では，グラフカットにはフォード・ファ一方，(d) から (f) は正しく抽出できなかった例であルカーソンのアルゴリズムを用いている．今後は，コる．提案手法は文字認識に基づくので，文字が認識でンポーネント・グラフの構造に特化したより高速なアきない場合は文字を抽出できない．デザイン性の強いルゴリズムを構築することが課題である．

文字や (d) の円筒上のひずみの大きな文字は抽出できない．また，提案手法ではコンポーネント（連結成分）

5. む す び

単位で文字認識を行うので，(e) のように 1 文字が複

本論文では，画像の部分領域に関する文字/非文字数のコンポーネントに分かれている場合も，文字を抽の識別に文字認識を用いながら，2 次元的にセグメン出できない．また，(f) のように文字と背景がほとんどテーションを最適化することによって文字を抽出する

同色になる場合は，コンポーネント・ツリー上で文字手法を提案し，評価実験によって本手法の有効性を確のコンポーネントが出なくなるので，抽出に失敗する．

認した．本手法は，コンポーネント・ツリーを文字の変形の大きい文字が抽出できないのは，それらの文多重仮説と捉え，グラフカットの方法を用いることに字の文字認識コストが，コンポーネント・グラフのシより，文字認識コストと平滑化コストを最小とする最ンクとコンポーネントを結ぶエッジに対して与えられ適な文字仮説の組合せを求めることができる．

るコストを超えてしまい，ノイズと判定される可能性

今後は，文字認識コストとして OCR 距離値に代わが高まるからである．よって，これらの対応策としてる量を検討するとともに，日本語を含む漢字圏の文字は文字認識コストとして文字認識距離値に代わる量をに対する本手法の適用を検討していきたい．更に，コ検討することが考えられる．また，文字とコンポーネンポーネント・グラフの構造に特化したより高速なグントが一対一で対応していない場合への対応策は，日ラフカットのアルゴリズムを検討する予定である．
文

本語を含む漢字圏の文字に対して本手法を適用するときの課題の一つである．
表 2 には，(a) から (f) の画像に対するコンポーネ674[1]

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M.S. Cho, J. Seok, S. Lee, and J. Kim, “Scenetext extraction by superpixel CRFs combining multiple character features,” International Conference on
Document Analysis and Recognition (ICDAR2011),
pp.1034–1038, 2011.

[9]

Y. Pan, Y. Zhu, J. Sun, and S. Naoi, “Improving scene text detection by scale-adaptive segmentation and weighted CRF veriﬁcation,” International
Conference on Document Analysis and Recognition

武部 浩明

（正員）

平 4 東大・理・数学卒．平 7 同大大学
院修士課程（数理科学）了．同年，株式会社富士通研究所入社．以来，画像処理やパターン認識の研究に従事．

(ICDAR 2011), pp.759–763, 2011.
[10]

Y. Pan, X. Hou, and C. Liu, “A hybrid approachto detect and localize texts in natural scene images,” IEEE Trans. Image Process., vol.20, no.3,

内田 誠一（正員：シニア会員）

pp.800–813, 2011.
[11]

M. Couprie and G. Bertrand, “Topological grayscale平 2 九大・工・電子卒．平 4 同大大学院

watershed transform,” SPIE Vision Geometry V Pro-

修士課程（情報）了．セコム (株) 勤務を経て，現在，同大システム情報科学研究院
情報知能工学部門教授．博士 (工学)．画像
パターン・時系列パターンの解析・認識に

ceedings, vol.3168, pp.136–146, 1997.
[12]

L. Najman and M. Couprie, “Building the component tree in quasi-linear time,” IEEE Trans. Image
Process., vol.15, no.11, pp.3531–3539, 2006.

[13]

Y. Boykov and M-P. Jolly, “Interactive graph cuts for
optimal boundary & region segmentation of objects
in N-D images,” International Conference on Computer Vision (ICCV 2001), vol.1, pp.105–112, 2001

[14]関する研究に従事．平 15 本会 PRMU 研
究奨励賞．平 18 MIRU 長尾賞，平 19 IAPR/ICDAR TheBest Paper Award，平 20 本会論文賞，平 22 ICFHR Best
Paper Award，平 23 MIRU 優秀論文賞各受賞．IEEE，情報処理学会各会員．

H. Ishikawa, “Exact optimization for Markov randomﬁelds with convex priors,” IEEE Trans. Pattern Anal.
Mach. Intell., vol.25, no.10, pp.1333–1336, 2003.

[15]

繁野麻衣子，ネットワーク最適化とアルゴリズム，朝倉書675