文字を含む画像を処理する方法であって、文字セット内で、以下では第1文字と称する該文字セット内の或る文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するステップであり、探索された該1つ以上の文字が前記第1文字の類似文字リストを形成する、ステップと、前記文字セット内で、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索し、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字の類似文字リストを形成するステップと、前記類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する1つ以上の文字を、1つの文字クラスタとして選択するステップと、を有する方法。前記文字セット内で前記第1文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するステップは、前記文字セット内で、前記第1文字の複数の画像サンプルのうちの各画像サンプルに対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を、該画像サンプルの候補文字セットとして探索することで、各々が前記複数の画像サンプルのうちの1つに対応する複数の候補文字セットを形成するステップと、各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算するステップと、前記複数の候補文字セット内で、最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成するステップとを有する、請求項1に記載の方法。前記文字セット内で各画像サンプルに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するステップは、文字認識エンジンを用いて各画像サンプルを認識して、該画像サンプルの認識結果を取得するステップであり、該認識結果は、該画像サンプルに形状的に類似する1つ以上の文字と、該1つ以上の文字と該画像サンプルとの間での形状類似度の値とを含む、ステップと、該認識結果内で、最も高い類似度の値に対応する1つ以上の文字を選択するステップとを有する、請求項2に記載の方法。前記複数の候補文字セット内で最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択するステップは、前記複数の候補文字セット内で、第1の閾値より高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成するステップを有する、請求項2又は3に記載の方法。前記文字クラスタの如何なる2つの文字についても、その一方は他方の類似文字リストに含まれる、請求項1又は2に記載の方法。各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算するステップの前に、前記第1文字に対して第2の閾値より低い形状類似度を有する文字を、各候補文字セットから除去するステップを更に有する請求項2又は3に記載の方法。前記第1の閾値は、前記複数の候補文字セット内で2番目に高い頻度に対応する文字の頻度に比例する、請求項4に記載の方法。文字を含む画像を処理する装置であって、文字セット内で、以下では第1文字と称する該文字セット内の或る文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するように構成された初期選択装置であり、探索された該1つ以上の文字が前記第1文字の類似文字リストを形成し、当該初期選択装置は更に、前記文字セット内で、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索し、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字の類似文字リストを形成するように構成されている、初期選択装置と、前記類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する1つ以上の文字を、1つの文字クラスタとして選択するように構成されたクラスタ形成装置と、を有する装置。前記初期選択装置は更に、前記文字セット内で前記第1文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索することを、前記文字セット内で、前記第1文字の複数の画像サンプルのうちの各画像サンプルに対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を、該画像サンプルの候補文字セットとして探索することで、各々が前記複数の画像サンプルのうちの1つに対応する複数の候補文字セットを形成し、各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算し、且つ前記複数の候補文字セット内で、最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成する、ことによって行うように構成されている、請求項8に記載の装置。前記初期選択装置は更に、前記文字セット内で各画像サンプルに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索することを、文字認識エンジンを用いて各画像サンプルを認識して、該画像サンプルの認識結果を取得し、ここで、該認識結果は、該画像サンプルに形状的に類似する1つ以上の文字と、該1つ以上の文字と該画像サンプルとの間での形状類似度の値とを含み、且つ該認識結果内で、最も高い類似度の値に対応する1つ以上の文字を選択する、ことによって行うように構成されている、請求項9に記載の装置。この開示に係る一部の実施形態により、画像又はビデオ内のターゲット目的物を検出する方法及び装置が提供される。ここでは、開示に係る幾つかの態様の基本的な理解を提供するため、この開示の概要を提示する。この概要は、この開示を網羅的に要約するものではなく、また、この開示の主要あるいは重要な要素を特定したり、この開示の範囲を定めたりすることを意図するものではない。この概要の唯一の目的は、後述の詳細な説明への前置きとして、一部の概念を簡略化して提示することである。この開示に係る一実施形態によれば、或る文字以下、明瞭さ及び簡潔さのために第1文字と称するに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字が文字セット内で探索され、探索された1つ以上の文字が第1文字の類似文字リストを形成する。そして、第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字が文字セット内で探索され、第1文字の類似文字リスト内の各文字に関する類似文字リストが形成される。その後、これらの類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する1つ以上の文字が1つの文字クラスタとして選択される。以下、この開示に係る実施形態を図面に関連付けて説明する。なお、1つの図に示す、あるいは1つの実施形態にて開示する要素及び/又は特徴は、1つ以上のその他の図又は実施形態に示す要素及び/又は特徴と組み合わされ得る。また、明瞭さ及び簡潔さのため、この開示に係る解決策に密接に関連する装置構造及び/又は処理工程のみを図に示すこととし、この開示にあまり関連しない、あるいは技術的に周知の、その他の細部は省略することとする。言及しておくに、一部のクラスタリング方法例えば、K平均クラスタリング法は、文字セットが分類されることになるクラスタの数例えば、Kの値を予め定める必要があるが、この数例えば、Kを決定する基準を提供していない。また、クラスタリング方法例えば、K平均クラスタリング法で用いられる距離指標は、一般的に、それに続く文字の認識及び処理で使用される類似指標と関係のあるものになっていない。例えば、一部のクラスタリング方法では、各要素に最近接の隣接物を見出すために2つの要素の間のユークリッド距離が用いられるが、続く文字認識又は分類例えば、修正2次識別関数quadraticdiscriminantfunction;MQDF又はサポートベクターマシンsupportvectormachine;SVMを用いることによるでは一般的に、距離を計算するために複数のクラスの影響が考慮される。従って、これらのクラスタリング方法を用いた粗分類によって得られる各文字クラスに含まれる文字群は、続く文字認識又は分類では、互いに似ていないものとして検討されることがある。この開示に係る幾つかの実施形態は、上述の欠点のうちの1つ以上を解決するように、文字を含む画像を処理する方法及び装置を提供する。図1は、この開示に係る一実施形態に従った文字を含む画像を処理する方法を概略的に示すフローチャートであり、この方法により、或る文字セット内の文字群は複数の小型のコンパクトな文字クラスタに分類され得る。図1に示す方法は、ステップ103、107及び111を含み得る。ステップ103にて、文字一式すなわち、文字セット内の或る文字以下、第1文字と称するに関して、第1文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字が探索される。斯くして探索された該1つ以上の文字は、第1文字の類似文字リストを形成する。この開示において、或る1つの文字又はその画像サンプルの他の1つの文字に対する所謂類似度は、これら2つの文字間での概観の類似性を意味する。例えば、上述の文字群1又は2内の複数の文字は形状において相互に類似している。類似度は、如何なる適切な指標によって表されてもよい。例えば、2つの文字間の類似度は、これら2つの文字間の距離例えば、ユークリッド距離、マハラノビス距離、又はこれらに類するものによって表され得る。距離が小さいほど類似度は高く、距離が大きいほど類似度は低い。第1文字に対して高い形状類似度を有する文字は、如何なる適切な手法を用いて探索されてもよい。例えば、第1文字の1つの画像サンプルを用いて、該画像サンプルに対して高い形状類似度を有する文字セット内の文字が探索されて、第1文字の類似文字として使用され、それにより、第1文字の類似文字リストが形成される。他の一例においては、第1文字の類似文字を探索するために、第1文字の複数の画像サンプルを用いてもよいこの手法に係る特定の例について、図2又は図3を参照して後述する。或る1つの画像サンプルに対して高い形状類似度を有する文字は、如何なる適切な手法を用いて探索されてもよいこの手法に係る特定の例については、図4又は図5を参照して後述する。一例として、類似文字リスト内の文字の数は、予め定められる必要はない。例えば、類似度の閾値が設定され、この閾値より高い類似度を第1文字に対して有する各文字が、第1文字の類似文字リストの1つの要素として用いられ得る。他の一例として、類似文字リスト内の文字の数例えば、N≧1としてNで表すは、実際の用途シナリオに従って予め定められてもよく、第1文字の類似文字リストを形成するように、第1文字に対して最も高い類似度を有するN個の文字が選択される。第1文字の類似文字リストを取得した後、ステップ107にて、同じ処理が該類似文字リスト内の各文字に対して実行される。すなわち、ステップ107では、第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字が、文字セット内で探索され、第1文字の類似文字リスト内の各文字に関する類似文字リストを形成する。第1文字の類似文字リストは1つ以上の文字を含むので、該リスト内の1つの文字に各々が対応する1つ以上の類似文字リストが得られる。そして、ステップ111にて、これらの類似文字リスト内の文字が更に選択される。すなわち、相互間で高い類似度を有する1つ以上の文字がこれらの類似文字リスト内で選択され、選択された文字群が文字セットの1つの文字クラスタとして使用される。これらの類似文字リスト内の文字は、文字クラスタ内の文字群のうちの何れの2つに関しても相互間に形状類似度を有することを保証することが可能な如何なる好適な手法を用いて更に選択されてもよい。一例として、これらの類似文字リスト内の相互に或る閾値以上の類似度を有する文字群が選択され得る。すなわち、形成される文字クラスタ内の文字群のうちの如何なる2つの間の類似度も閾値以上であるこの閾値は、実際の用途シナリオに従って決定されることができ、如何なる特定の値にも限定されない。他の一例として、これらの類似文字リスト内で相互に形状類似性を有する文字を見出すために、最大クリークに基づくグラフモデルが用いられてもよい。最大クリークに基づくグラフモデルを用いることによって文字クラスタを形成する特定の一例については、図6を参照して後述する。好適な一例として、文字クラスタ内の如何なる2つの文字に関しても、その一方は他方の類似文字リストに含まれる。上述の方法により、文字セットは複数の文字クラスタに分類され得る。図1に示した方法においては、第1文字の類似文字リストを形成した後、第1文字の類似文字リスト内の各文字の類似文字リストが更に探索され、これらの類似文字リスト内の文字が、或る文字クラスタを形成すべく更に選択されている。この方法を用いると、該文字クラスタ内の如何なる2つの文字も相互に高い形状類似度を有することが保証され、それにより、小型であることとクラスタリングの精度とが確保され得る。また、この方法においては、文字クラスタの数が事前設定される必要はなく、すなわち、どれだけの数のクラスタに文字セットが分類されるかを予め定める必要がない。斯くして形成された文字クラスタを用いることにより、続く文字認識及び処理の正確さ及び効率が向上され得る。最大クリークに基づくグラフモデルを用いる例においては、各文字クラスタ内の文字の数が最大になることを保証することができ、それにより、文字クラスタの数が削減され、ひいては、後続処理の効率化が最大化され得る。図2は、或る文字セット内の或る文字例えば、第1文字の類似文字リストを探索する方法の特定の一実施形態を示している。図2に示す特定の実施形態において、第1文字の類似文字リストを探索する方法は、ステップ103-1、103-2及び103-3を含み得る。ステップ103-1にて、第1文字の複数の画像サンプルの各々について、その画像サンプルに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字が文字セット内で探索され、探索された1つ以上の文字がその画像サンプルの候補文字セットを形成する。画像サンプルの候補文字セットは如何なる適切な手法を用いて探索されてもよい。そのような手法の幾つかの例については、図4及び図5を参照して後述する。第1文字の上記複数の画像サンプルのうちの1つに各々が対応する複数の候補文字セットが取得され得る。その後、ステップ103-2にて、各文字について、これらの候補文字セットに現れる頻度が計算される。そして、ステップ103-3にて、最も高い頻度に対応する1つ以上の文字が第1文字の類似文字として選択され、これらの類似文字が第1文字の類似文字リストを形成する。図3は、或る文字セット内の或る文字例えば、第1文字の類似文字リストを探索する特定の他の一実施形態を示している。図3に示す特定の実施形態は、図2の実施形態と似通っている。違いは、図3の方法が更に候補文字セット内の文字を初期に選択するステップを含んでいることにある。具体的には、図3に示す第1文字の類似文字リストを探索する方法は、ステップ303-1、303-4、303-2及び303-3を含み得る。ステップ303-1はステップ103-1と同様であり、その説明はここでは繰り返さない。ステップ303-4にて、第1文字に対する形状類似度が閾値より低い1つ以上の文字が、各候補文字セットから除去される。換言すれば、候補文字セット内の各文字の第1文字に対する形状類似度が閾値より低いかが判定され、そうであれば、その文字は除去され、そうでなければ、その文字は留保される。認識され得るように、この閾値は実際の用途シナリオに従って決定されることができ、如何なる特定の値にも限定されるべきではない。そして、ステップ303-2にて、残った文字の各々について、候補文字セットに現れる頻度が計算される。最後にステップ303-3にて、最も高い頻度に対応する1つ以上の文字が選択されて、第1文字の類似文字リストを形成する。図2に示した方法と比較して図3の方法の計算量は低減され、それによって処理速度が加速される。図4は、文字セット内で、或る画像サンプル例えば、第1文字の画像サンプルに対して高い形状類似度を有する文字を探索することの一例を示している。図4に示す方法は、ステップ103-11及び103-12を含み得る。ステップ103-11にて、該画像サンプルと文字セット内の各文字との間の距離が計算される。この距離は、如何なる特定の例にも限定されるべきでないが例えばModifiedQuadraticDiscriminantFunctionsandtheApplicationtoChineseCharacterRecognitionIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence、第PAMI9巻、第1号、1987年に記載された手法又はそれに類するものなど、如何なる適切な手法によって計算されてもよい。画像サンプルと文字との間の距離が小さいほど、それらは相互に一層大きく類似している。ステップ103-12にて、計算された距離の値に基づいて、より小さい距離の値に対応する1つ以上の文字が、その画像サンプルに対して最も高い形状類似度を有する文字として選択される。選択された該1つ以上の文字が、該画像サンプルの候補文字セットを構成する。同一の文字について複数の画像サンプルが存在する場合、各々がそれら画像サンプルのうちの1つに対応する複数の候補文字セットが、図4の方法を用いて探索され得る。一例として、或る文字と或る画像サンプルとの間の形状類似度は、続く文字認識にて使用されるのと同じ指標によって計算されることができ、その結果、斯くして形成された文字クラスタは、続く文字認識処理に一層良好に適合し、それにより文字認識及び処理の正確さが向上され得る。図5は、文字セット内で、或る画像サンプル例えば、第1文字の画像サンプルに対して高い形状類似度を有する文字を探索することの他の一例を示している。図5に示す方法は、ステップ103-15及び103-16を含み得る。ステップ103-15にて、画像サンプルを認識するために文字認識エンジンが使用され、該画像サンプルの認識結果が得られる。この認識結果は概して、該画像サンプルに対して最も類似するとして上記エンジンによって認識された1つ以上の文字と、これらの文字の各々と該画像サンプルとの間の類似度の値とを含む。この例において、認識は如何なる適切な認識エンジンによって実行されてもよく、如何なる特定のエンジンにも限定されるべきではない。好適な一例として、続く文字認識の認識エンジンと同じ認識エンジンが使用され得る。同一の認識エンジンは同じ類似度指標を使用するので、こうすることは、続く文字認識及び処理の正確さ及び効率を更に高め得る。ステップ103-16にて、認識結果に基づいて、最大の類似度の値に対応する1つ以上の文字が、認識エンジンによって取得された文字群の中から選択されて、該画像サンプルの候補文字セットを形成する。同一の文字について複数の画像サンプルが存在する場合、各々がそれら画像サンプルのうちの1つに対応する複数の候補文字セットが、図5の方法を用いて探索され得る。以下では、ハングル文字セットを複数の文字クラスタに分類する特定の一例を説明する。簡潔さのため、一例として、文字:外2図6では、この文字をch1で表すを含む1つの文字クラスタを形成する処理のみを説明する。この例において、この文字の複数の画像サンプルが用いられる。最初に、図5を参照して説明した方法を用いて、各画像サンプルが光学式文字認識OCRエンジンによって認識され得る。OCRエンジンによって取得された各画像サンプルの認識結果は、N個の候補文字と、これらの文字と該画像サンプルとの間の形状類似度の値とを含み得る。この例においては、N=10とし、且つ、各候補文字と画像サンプルとの間の形状類似度を表すために、OCRエンジンによって取得された認識距離が使用されるとする。或る候補文字と画像サンプルとの間の認識距離が長いほど、それらの間の類似度の値は低く、また、認識距離が短いほど、それらの間の類似度の値は高い。表1は、上記文字:外3の3つの画像サンプルについて、OCRエンジンによって取得された認識結果を示している。この表に示す3つの候補文字セットを取得した後、これらの中の文字群が更に選択される。先ず、各サンプルに対して一層低い形状類似度を有する1つ以上の文字が、該サンプルの候補文字セットから除去され得る。例えば、各候補文字に対応する認識距離が閾値THより大きいかについて判定が為され、そうであれば、その文字は除去される。この例において、閾値THは1000に設定されている。しかしながら、認識されるべきことには、閾値THは実際の用途シナリオに従って決定され得るものであり、この開示は、この例で採用したこの特定の値に限定されるべきでない。そして、残った候補文字の各々について、これら3つの候補文字セットに現れる頻度が計算され、頻度閾値T_freqで表すより高い頻度に対応する文字が選択されて、上記文字:外4の類似文字リストを形成する。閾値T_freqは実際の用途シナリオに従って決定され得るものであり、如何なる特定の値にも限定されるべきでない。好適な一例として、T_freqは、2番目に高い頻度に対応する文字の頻度に比例するように設定され得る最高頻度に対応する文字の頻度が使用されないのは、最高頻度を有する文字は通常、第1文字すなわち、この例において外5自体であるためである。例えば、表1において2番目に高い頻度に対応する文字は外6であり、T_freqは表1内にこの文字が現れる頻度の半分として設定され得る。上述の処理の後、外7を含む文字ch1の類似文字リストが取得される。このリスト3内の各類似文字に対して同じ処理が実行され、リスト3内の全ての類似文字の類似文字リスト:外8が取得される。これらのリストの長さすなわち、各リスト内の文字の数は互いに等しいわけではない。1つの類似文字リストに含まれる或る文字が他の類似文字リストにおいては排除されていることもある。例えば、外9は、外10と類似するが、外11とは類似しない。その後、最大クリークに基づくグラフモデルを用いることにより、1つの文字クラスタが構成され得る。換言すれば、構成すべき文字クラスタ内の文字群のうちの如何なる2つについても、相互に十分に類似することが要求されるので、そのような文字クラスタを構成することは、上記リストの中で最大クリークを探索することとして単純化され得る。図6は、文字:外12に関するリスト3-7に基づいて構築されたグラフモデルを示している。図6のグラフにおいて、各頂点ch1-ch5は類似文字リスト3内の1つの文字に対応している。2つの頂点がエッジ線分によって接続されている場合、これら2つの頂点に対応する文字は相互に類似しており、すなわち、これら2つの文字の何れを一方としても、該一方はこれら2つの文字のうちの他方の類似文字リストに含まれている。例えば、ch2はch5の類似文字リスト7内に存在し、且つch5はch2の類似文字リスト4内に存在し、故に、対応する2つの頂点は接続されている。図6においては、ch1、ch2及びch5が相互に接続されており、すなわち、これら3つの文字のうちの何れの2つをとり、そのうちの何れの一方をとっても、該一方は該2つのうちの他方の類似文字リストに含まれている。従って、これら3つの文字は1つの文字クラスタを構成することができる。図6のグラフモデルにおいて、相互に類似する頂点のみが接続されているので、2つの文字間の類似度は非対称な指標を用いてもよい。上述の最大クリークに基づくクラスタ形成方法においては、類似文字リストの内部構造が効率的に利用され、斯くして形成されたクラスタはコンパクトである。この方法を用いることにより、クラスタの数を予め定めることは不要である。この方法の計算処理は単純であり、それにより、処理の効率及び速度が更に向上される。表2は、図6を参照して説明した方法を適用することなく漢字セット及びハングル文字セットを分類することによって得られる文字クラスの数と、図6の方法を用いて同じセットを分類することによって得られる文字クラスタの数とを示している。見て取れるように、図6の方法を用いることによって得られる文字クラスタの数は5315から3278に削減される。文字クラスタを用いることにより、文字セット内の文字クラスの数が削減され、それにより、続く文字認識処理の速度及び効率が向上される。表1及びリスト3-7においては、明瞭化のために、各文字にUTF-8コードが割り当てられている。認識されるように、実際の用途では、これらの文字はその他の種類のコードによって表されてもよく、この例は本開示をそれに限定するものとして解されるべきでない。図7は、この開示に係る一実施形態に従った文字を含む画像を処理する装置700の構成を示す簡略化したブロック図である。装置700は、上述の実施形態又は例に係る方法を用いて、文字一式すなわち、文字セットを複数の文字クラスタに分類し得る。図7に示す装置700は、初期選択装置702及びクラスタ形成装置704を含み得る。初期選択装置702は、或る文字セット内で、該文字セット内の或る文字第1文字と称するに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するように構成され、探索された該1つ以上の文字が第1文字の類似文字リストを構成する。そして、初期選択装置702は、第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して同じ処理を実行する。換言すれば、初期選択装置702は更に、該文字セット内で、第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を、第1文字の類似文字リスト内の各文字の類似文字リストとして探索するように構成される。初期選択装置702は、或る特定の文字に対して高い形状類似度を有する文字を探索する如何なる適切な手法を用いてもよい。例えば、初期選択装置702は、該特定文字の1つの画像サンプルを用い、文字セット内で、該特定文字に対して高い形状類似度を有する文字として、該画像サンプルに対して高い形状類似度を有する文字を探索することで、該特定文字の類似文字リストを形成し得る。他の一例では、初期選択装置702は、或る文字の複数の画像サンプルを用いて、該文字の類似文字リストを探索してもよい。特定の例として、初期選択装置702は、ここでは説明を繰り返さないが、図2又は図3を参照して説明した方法を用いてもよい。図2又は3の方法を用いて文字の類似文字リストを探索するとき、初期選択装置702は、画像サンプルに対して高い形状類似度を有する文字を探索する如何なる適切な手法を用いてもよい。例えば、初期選択装置702は、ここでは説明を繰り返さないが、図4又は図5を参照して説明した手法を使用し得る。一例として、類似文字リスト内の文字の数は予め定められるのではなく、例えば、或る特定の類似度閾値が設定されて、或る文字例えば、第1文字に対して閾値より高い形状類似度を有する文字が、第1文字の類似文字リストの要素として選択され得る。他の一例として、或る文字の類似文字リスト内の文字の数例えば、N≧1としてNで表すは、実際の用途シナリオに従って予め定められ、第1文字の類似文字リストを形成するように、第1文字に対して最も高い形状類似度を有するN個の文字が選択されてもよい。クラスタ形成装置704は、初期選択装置702によって出力された複数の類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する1つ以上の文字を1つの文字クラスタとして選択するように構成される。クラスタ形成装置704は、これらの類似文字リスト内で選択を行うために、文字クラスタ内の選択文字のうちの如何なる2つも相互に高い形状類似度を有する限り、如何なる適切な手法を用いてもよい。一例として、クラスタ形成装置704は、これらの類似文字リスト内で、相互に或る特定の閾値以上の類似度を有する文字群、すなわち、文字クラスタ内の文字群のうちの何れの2つの間の類似度も該閾値以上である文字群を選択し得るこの閾値は、実際の用途シナリオに従って決定され得るものであり、如何なる特定の値にも限定されない。他の一例として、クラスタ形成装置704は、上述の最大クリークに基づくグラフモデル例えば、図6を参照して説明した手法を用いて、これらの類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する文字群を選択してもよい。この方法の説明はここでは繰り返さない。好適な一例として、文字クラスタ内の何れの2つをとっても、その一方は他方の類似文字リストに含まれ得る。この装置700を用いて、文字セットは複数の文字クラスタに分類され得る。文字クラスタ内の如何なる2つの文字もそれらの間に高い相似性を有し、それにより、クラスタリングの精度が確保され且つ向上される。また、これらの実施形態においては、文字クラスタの数を予め決定する必要がない。すなわち、どれだけの数のクラスタに文字セットが分類されるかを予め定める必要がない。斯くして形成された文字クラスタを用いることにより、文字の認識及び処理の正確さ及び効率が向上され得る。理解されるべきことには、上述の実施形態及び例は例示的なものであって、網羅的なものではない。この開示は、上述の特定の実施形態又は例に限定されるものとして見なされるべきでない。上述の実施形態又は例において、一部の表現例えば、第1文字、第1の閾値及び第2の閾値は、第1若しくは第2又はこれらに類する用語を含んでいる。理解されるべきことには、このような表現は、単に複数の用語を相互に文字通り区別するために使用されているのであって、それらの順序への限定又は何らかのその他の限定として見なされるべきでない。上述の装置及び方法におけるユニット又はステップは、詳細はここでは省略するが技術的に周知の手法又は手段を用いることにより、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はこれらの何らかの組み合わせで構成されることができる。一例として、ソフトウェア又はファームウェアを用いる場合、上述の方法又は装置を実現するためのソフトウェアを構成するプログラムが、記憶媒体又はネットワークから、専用のハードウェア構成を有するコンピュータ例えば、図8に示すような汎用コンピュータにインストールされ得る。コンピュータは、様々なプログラムをインストールされるとき、様々な機能を実行することができる。図8において、中央処理装置CPU801は、読み出し専用メモリROM802に格納されたプログラム、又は記憶装置808からランダムアクセスメモリRAM803にロードされたプログラムに従って様々な種類の処理を実行する。RAM803はまた、必要に応じて、CPU801が様々な種類の処理を実行するのに必要なデータを格納する。CPU801、ROM802及びRAM803は、バス804を介して互いに接続されている。バス804は入力/出力インタフェース805にも接続している。入力/出力インタフェース805は、キーボードやマウスなどからなる入力装置806、陰極線管CRT若しくは液晶のディスプレイやスピーカなどからなる出力装置807、ハードディスクを含む記憶装置808、及びモデムやターミナルアダプタなどからなる通信装置809に接続している。通信装置809は通信処理を実行する。必要に応じて、ドライブ810が入力/出力インタフェース805に接続される。ドライブ810には、例えば、本発明に係るプログラムを格納した記録媒体としてリムーバブルメディア取り外し可能媒体811がロードされる。必要に応じて、プログラムはリムーバブルメディア811から読み出されて記憶ユニット808にインストールされる。上述の一連の処理を実現するためにソフトウェアを用いる場合、該ソフトウェアを構成するプログラムが、例えばインターネットなどのネットワーク又は例えばリムーバブルメディア811などの記憶媒体からインストールされ得る。当業者に理解されるように、記憶媒体は、例えば磁気ディスクフロッピー登録商標ディスクを含む、光ディスクコンパクトディスクROMCD-ROM及びデジタル多用途ディスクDVDを含む、光磁気ディスクMDミニディスク登録商標を含む、又は半導体メモリなどの、プログラムが記録され且つプログラムをユーザに届けるために配布されるリムーバブルメディア811に限定されず、プログラムが記録され且つ装置の本体に前もって搭載されてユーザに届けられる装置の本体又はROM802若しくは記憶装置808に含まれるハードディスクであってもよい。この開示は更に、実行されたときに実施形態に従った方法を実行することが可能な機械読み取り可能な命令コードを有するプログラムを提供する。従って、機械読み取り可能命令コードを有するプログラムを担持する記憶媒体も、この開示に含まれる。記憶媒体は、以下に限られないが、フロッピー登録商標ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、カード式ストレージ、又はメモリスティックなどを含む。以上の実施形態の説明において、1つの実施形態に関連して説明あるいは示された特徴は、同様あるいは同一のようにして1つ以上のその他の実施形態で使用されてもよいし、その他の実施形態の特徴と組み合わされてもよいし、あるいはその他の実施形態の特徴を置き換えるように使用されてもよい。ここでは、用語有する、含む、持つ及びこれらの如何なる変形も、非排他的な包含に及ぶものである。故に、要素を列挙する処理、方法、品目又は装置は、必ずしもそれらの要素に限定されず、明示的に列挙されていない要素や、それらの処理、方法、品目又は装置に本来備わる要素などのその他の要素を含み得る。さらに、この開示において、方法は、ここで説明した順序に従った時系列で実行されるプロセスに限定されるものではなく、その他の時系列で実行されたり、並列あるいは別個に実行されたりすることも可能である。すなわち、上述の実行順序は、方法をその順序に限定するものとして見なされるべきではない。幾つかの実施形態及び例を説明したが、これらの実施形態及び例は、この開示を単に例示するものであり、この開示を限定するものではない。この開示の範囲を逸脱することなく、様々は変形、改良及び代替が当業者によって行われることが可能である。そのような変形、改良及び代替は、この開示の保護範囲が及ぶものとして見なされるべきである。以上の説明から分かるように、この開示に係る実施形態は少なくとも以下のソリューションを提供するものである。付記1文字を含む画像を処理する方法であって、文字セット内で、以下では第1文字と称する該文字セット内の或る文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するステップであり、探索された該1つ以上の文字が前記第1文字の類似文字リストを形成する、ステップと、前記文字セット内で、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索し、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字の類似文字リストを形成するステップと、前記類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する1つ以上の文字を、1つの文字クラスタとして選択するステップと、を有する方法。付記2前記文字セット内で前記第1文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するステップは、前記文字セット内で、前記第1文字の複数の画像サンプルのうちの各画像サンプルに対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を、該画像サンプルの候補文字セットとして探索することで、各々が前記複数の画像サンプルのうちの1つに対応する複数の候補文字セットを形成するステップと、各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算するステップと、前記複数の候補文字セット内で、最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成するステップとを有する、付記1に記載の方法。付記3前記文字セット内で各画像サンプルに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するステップは、文字認識エンジンを用いて各画像サンプルを認識して、該画像サンプルの認識結果を取得するステップであり、該認識結果は、該画像サンプルに形状的に類似する1つ以上の文字と、該1つ以上の文字と該画像サンプルとの間での形状類似度の値とを含む、ステップと、該認識結果内で、最も高い類似度の値に対応する1つ以上の文字を選択するステップとを有する、付記2に記載の方法。付記4前記複数の候補文字セット内で最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択するステップは、前記複数の候補文字セット内で、第1の閾値より高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成するステップを有する、付記2又は3に記載の方法。付記5前記文字クラスタの如何なる2つの文字についても、その一方は他方の類似文字リストに含まれる、付記1又は2に記載の方法。付記6各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算するステップの前に、前記第1文字に対して第2の閾値より低い形状類似度を有する文字を、各候補文字セットから除去するステップを更に有する付記2又は3に記載の方法。付記7前記第1の閾値は、前記複数の候補文字セット内で2番目に高い頻度に対応する文字の頻度に比例する、付記4に記載の方法。付記8文字を含む画像を処理する装置であって、文字セット内で、以下では第1文字と称する該文字セット内の或る文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索するように構成された初期選択装置であり、探索された該1つ以上の文字が前記第1文字の類似文字リストを形成し、当該初期選択装置は更に、前記文字セット内で、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字に対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索し、前記第1文字の類似文字リスト内の各文字の類似文字リストを形成するように構成されている、初期選択装置と、前記類似文字リスト内で、相互に高い類似度を有する1つ以上の文字を、1つの文字クラスタとして選択するように構成されたクラスタ形成装置と、を有する装置。付記9前記初期選択装置は更に、前記文字セット内で前記第1文字に対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索することを、前記文字セット内で、前記第1文字の複数の画像サンプルのうちの各画像サンプルに対して、最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を、該画像サンプルの候補文字セットとして探索することで、各々が前記複数の画像サンプルのうちの1つに対応する複数の候補文字セットを形成し、各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算し、且つ前記複数の候補文字セット内で、最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成する、ことによって行うように構成されている、付記8に記載の装置。付記10前記初期選択装置は更に、前記文字セット内で各画像サンプルに対して最も高い形状類似度を有する1つ以上の文字を探索することを、文字認識エンジンを用いて各画像サンプルを認識して、該画像サンプルの認識結果を取得し、ここで、該認識結果は、該画像サンプルに形状的に類似する1つ以上の文字と、該1つ以上の文字と該画像サンプルとの間での形状類似度の値とを含み、且つ該認識結果内で、最も高い類似度の値に対応する1つ以上の文字を選択する、ことによって行うように構成されている、付記9に記載の装置。付記11前記初期選択装置は更に、前記複数の候補文字セット内で最も高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することを、前記複数の候補文字セット内で、第1の閾値より高い頻度に対応する1つ以上の文字を選択することで、前記第1文字の類似文字リストを形成する、ことによって行うように構成されている、付記9又は10に記載の装置。付記12前記文字クラスタの如何なる2つの文字についても、その一方は他方の類似文字リストに含まれる、付記8又は9に記載の装置。付記13前記初期選択装置は更に、各文字が前記複数の候補文字セット内に現れる頻度を計算する前に、前記第1文字に対して第2の閾値より低い形状類似度を有する文字を、各候補文字セットから除去するように構成されている、付記9又は10に記載の装置。付記14前記第1の閾値は、前記複数の候補文字セット内で2番目に高い頻度に対応する文字の頻度に比例する、付記11に記載の装置。