JP6606890B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents
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請求項1の発明は、画像の特徴を検出する検出手段と、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段を具備し、前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出することを特徴とする情報処理装置である。
図1は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム(コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム)、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、2以上の値(もちろんのことながら、全ての値も含む)が同じであってもよい。また、「Aである場合、Bをする」という意味を有する記載は、「Aであるか否かを判断し、Aであると判断した場合はBをする」の意味で用いる。ただし、Aであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」(社会システム)にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPU(Central Processing Unit)内のレジスタ等を含んでいてもよい。
情報処理装置100は、画像処理装置210、複数の文字認識サービス提供装置250と接続されている。画像処理装置210も複数あってもよい。
そして、例えば、画像特徴検出モジュール105は、次のような画像の特徴を抽出する。
(1)外部余白率
スキャン画像160の外周の余白の面積が、スキャン画像160の面積に対して、何%を占めるかを示す特徴である。また、スキャン画像160の外周の余白の幅(又は高さ)が、スキャン画像160の全体の幅(又は高さ)に対して、何%を占めるかを示す特徴としてもよい。なお「外周の余白」とは、スキャン画像160の外側に沿って存在する余白をいう。その余白には、ノイズが含まれていてもよい。
(2)内部余白率
前述の外周の余白を除いて、スキャン画像160内の白色部分が、全体の何%を占めるかを示す特徴である。
(3)色度相対値
スキャン画像160全体における色度の統計値(平均値、最頻値、中央値等)である。具体的には、白黒データ(スキャン画像160が白黒のみからなっている場合)を0、カラフルなサンプルの色度の統計値を100としたときの数値である。ここでのサンプルは、予め定められたスキャン画像160である。
(4)色度分布率
カラフルな部分の分布状況を示す値である。具体的には、全体的にカラフルなら100に近い値となり、一箇所だけがカラフルなら0に近い値となる。
(5)彩度分布率
前述の色度分布率を、彩度で測定する。
(6)フォーマット化率
文字が規則的に並んでいることを数値化したものである。例えば、帳票のように規則的に文字が並んでいるようなスキャン画像160であれば100に近い値となり、ランダムに近い文字配置となっているようなスキャン画像160であれば0に近い値となる。
例えば、画像特徴検出モジュール105は、パラメータテーブル400を生成する。図4は、パラメータテーブル400のデータ構造例を示す説明図である。パラメータテーブル400は、パラメータ項目欄410、評価値欄420を有している。パラメータ項目欄410は、パラメータ項目(前述の6つの画像の特徴)を記憶している。評価値欄420は、その画像の特徴に対応する評価値(画像特徴検出モジュール105によって検出した特徴を示す値)を記憶している。
また、依頼先決定モジュール110は、画像特徴検出モジュール105によって検出された特徴と各文字認識サービス提供装置250の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識サービス提供装置250のその値の合計値に占める割合に応じて、スキャン画像160に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置250を決定するようにしてもよい。
そして、依頼先決定モジュール110は、決定した文字認識サービス提供装置250にスキャン画像160を送信する。つまり、その文字認識サービス提供装置250に文字認識処理を依頼する。
なお、情報処理装置100も文字認識処理機能を有しており、選択対象としての文字認識サービス提供装置250の1つとして、情報処理装置100自身を含めるようにしてもよい。
さらに、依頼先決定モジュール110は、文字認識サービス提供装置250を利用するにあたっての利用料金を用いて、文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置250を決定するようにしてもよい。例えば、文字認識処理を1ページ実施したときに、1ページあたりでかかる(かかった)価格を用いてもよい。
そして、依頼先決定モジュール110は、パラメータ保存モジュール120によって受信された結果に基づいて、スキャン画像160に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置250を決定するようにしてもよい。
具体的には、依頼先決定モジュール110は、文字認識処理の結果から各文字認識サービス提供装置250の重み付け値を更新する。そして、その後は、その変更された重み付け値を用いて、依頼先決定モジュール110が、文字認識サービス提供装置250の決定処理を行う。
文字認識処理の対象データであるスキャン画像160を生成する画像処理装置210、文字認識処理を行う複数のサーバー250と、文字認識サービス提供装置250への文字認識処理の振り分けを行う情報処理装置100によって構成されているシステムである例を示す。
図2(A)に示す例では、情報処理装置100Aは、画像処理装置210A、画像処理装置210B、画像処理装置210C、文字認識サービス提供装置250A、文字認識サービス提供装置250B、文字認識サービス提供装置250C、文字認識サービス提供装置250Dと接続されている。情報処理装置100Bは、画像処理装置210D、画像処理装置210E、画像処理装置210F、文字認識サービス提供装置250A、文字認識サービス提供装置250B、文字認識サービス提供装置250G、文字認識サービス提供装置250Hと接続されている。情報処理装置100、文字認識サービス提供装置250は、サーバーとして構成してもよいし、情報処理装置100、文字認識サービス提供装置250の機能による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。
図2(B)に示す例では、情報処理装置100A、情報処理装置100B、画像処理装置210A、画像処理装置210B、画像処理装置210C、文字認識サービス提供装置250A、文字認識サービス提供装置250B、文字認識サービス提供装置250C、文字認識サービス提供装置250Dは、通信回線290を介してそれぞれ接続されている。通信回線290は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、画像処理装置210内に、情報処理装置100を含んで構成してもよいし、文字認識サービス提供装置250内に情報処理装置100を含んで構成(前述のように情報処理装置100が文字認識処理機能を有している場合)してもよい。
ユーザーの操作によって、画像処理装置210で文書が読み込まれ、文字認識処理の指示が行われ、画像処理装置210から情報処理装置100に対して指示が行われる。そして、情報処理装置100では、スキャン画像160の画像特徴に応じて、文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置250を選択し、その文字認識サービス提供装置250にスキャン画像160を送信する。その文字認識サービス提供装置250によって文字認識処理が行われる。そして、例えば、その文字認識結果とスキャン画像160を対応させて、文書データベースとしての機能を有する文書管理装置等に記憶させる。
また、画像処理装置210で、文字認識処理の対象となる複数ページの文書を読み込み、情報処理装置100は、スキャン画像160の各ページの画像データの画像特徴に合わせて、複数の文字認識サービス提供装置250に文字認識処理を行わせるようにしてもよい。
ステップS302では、ユーザー155の操作に応じて、画像処理装置210は原稿のスキャンを行い、スキャン画像160を生成する。
ステップS304では、画像処理装置210は、情報処理装置100に対して、フローを起動する。ここで、フローとは、スキャン画像160に対する一連の処理を行わせるプログラムであり、この処理の中に文字認識処理が含まれている。
ステップS306では、情報処理装置100は、スキャン画像160の画像特徴(原稿パラメータ)を算出する。
ステップS308では、情報処理装置100は、スキャン画像160の画像特徴に応じて、文字認識サービス提供装置250を選択し、その文字認識サービス提供装置250に対して、文字認識処理の実施依頼を行う。なお、依頼が少ない間(ステップS314の処理が予め定められた回数以上行われていない場合)は、ラウンドロビンで文字認識サービス提供装置250を選択するようにしてもよい。なお、ラウンドロビンで選択するとは、予め定められた順序で選択してもよいし、ランダム(疑似乱数を含む)で選択してもよい。
ステップS310では、文字認識サービス提供装置250は、文字認識処理を行い、処理が完了したことを情報処理装置100に通知する。
ステップS312では、情報処理装置100は、画像処理装置210の液晶ディスプレイ等の表示装置に、文字認識処理が完了した旨のメッセージを表示することによって、ユーザー155に対して、完了結果を通知する。
ステップS314では、情報処理装置100は、できばえスコアを算出し、文字認識処理を行った文字認識サービス提供装置250の重み付け値を変更する。
図6(A)の例に示すパラメータテーブル400は、図4の例に示したものである。つまり、画像特徴検出モジュール105によって、特徴を検出し、その検出した特徴を示す値が評価値欄420にそれぞれ記憶されている。
図6(B)の例に示す重み付けテーブル500は、図5の例に示したものである。つまり、各文字認識サービス提供装置250における、画像の特徴に対応する重み付け値である。
パラメータ項目欄410内の各値に、各文字認識サービス提供装置250の重み付け値を乗算し、トータルスコアを算出する。具体的には、図6(C)の例に示すトータルスコア600は、各文字認識サービス提供装置250に、評価値欄420内の値と重み付けテーブル500内の値を乗算して加算した値を示している。つまり、文字認識サービス提供装置250Aでは、(8×10+12×30+95×91+70×82+32×24+33×25)/100=164.18となり、文字認識サービス提供装置250Bでは、(8×5+12×71+95×14+70×13+32×82+33×91)/100=87.59となり、文字認識サービス提供装置250Cでは、(8×12+12×11+95×53+70×46+32×50+33×8)/100=103.47となる。
このトータルスコア600をもとに、どの文字認識サービス提供装置250へ依頼するかを決定する。例えば、(文字認識サービス提供装置250のトータルスコア/各トータルスコアの合計値)を算出し、その値(確率値)になるように、文字認識サービス提供装置250を選択すればよい。具体的には、文字認識サービス提供装置250Aに依頼する確率値は、(164.18/(164.18+87.59+103.47))=0.46となる。文字認識サービス提供装置250Bに依頼する確率値は、(87.59/(164.18+87.59+103.47))=0.25となる。同様に、文字認識サービス提供装置250Cに依頼する確率値は、(103.47/(164.18+87.59+103.47))=0.29となる。この確率値に沿うように、文字認識サービス提供装置250を選択すればよい。例えば、0以上1未満の乱数(疑似乱数を含む)を発生させ、その乱数が、0.00以上0.46未満の間にあれば文字認識サービス提供装置250Aを選択し、0.46以上0.71未満の間にあれば文字認識サービス提供装置250Bを選択し、0.71以上1.00未満の間にあれば文字認識サービス提供装置250Cを選択すればよい。
文字認識サービス提供装置250の実行結果からできばえスコアを算出する。文字認識処理のできばえを計算する方法は、既存の技術を利用すればよい。例えば、各文字認識結果の文字に対する文字認識確信度の統計値(平均値、最頻値、中央値等)を用いてもよい。文字認識確信度は、文字認識処理で、その文字である確率を示しており、例えば、認識辞書パタンと認識対象のパタンとの距離の逆数等によって表される。文字認識確信度の統計値を0〜100の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。また、1文字あたりの処理時間を0〜100の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。さらに、文字認識確信度の統計値と1文字あたりの処理時間を加算した値を0〜100の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。また、文字認識結果を操作者が確認して、正解率を算出し、その正解率をできばえスコアとしてもよい。
(もとの重み付け値:もとのスコア欄730の値)+(特徴値:評価値欄420の値)×((できばえスコア)−A)/100=(更新後の重み付け値:変更後のスコア欄740の値)
定数Aは、0〜100の間の予め定められた値(例えば、50等)であるが、適宜調整した値としてよい。
具体的には、図7の例に示すようにできばえスコア710が「30」であった場合、重み付けテーブル720の1行目では、
10+8×(30−50)/100=8
となる。
依頼先決定モジュール110は、更新後の重み付け値を用いて、次回の文字認識サービス提供装置250の選択処理を行うこととなる。
そして、ユーザー155の操作によって、「品質優先」、「処理時間優先」、「品質と処理時間との間のバランス」を、設定するようにしてもよい。
「処理時間優先」が設定されたならば、「ファイルサイズあたりの処理時間」又は「1文字あたりの文字認識処理時間」が、予め定められた値よりも短い(つまり、処理速度が速い)文字認識サービス提供装置250における重み付け値を高くするようにしてもよい。
「品質優先」が設定されたならば、「できばえスコア」が、予め定められた値よりも大きい(つまり、認識精度がよい)文字認識サービス提供装置250における重み付け値を高くするようにしてもよい。
「品質と処理時間との間のバランス」が設定されたならば、「ファイルサイズあたりの処理時間」又は「1文字あたりの文字認識処理時間」を3段階にグループ分けし、「できばえスコア」についても3段階にグループ分けし、両者が同じグループに属している文字認識サービス提供装置250における重み付け値を高くするようにしてもよい。「3段階にグループ分け」として、例えば、異なる2つの閾値を用いて、3つのグループに分けるようにすればよい。具体的には、閾値T1、T2(T1<T2)を予め定めておき、T1未満のグループ(1)、T1以上T2未満のグループ(2)、T2以上のグループ(3)のように分ければよい。
ここで「重み付け値を高くする処理」として、例えば、その文字認識サービス提供装置250における重み付け値に対して、予め定められた値(0より大きい値)を加算すること、予め定められた値(1以上の値)を乗算すること等を行えばよい。
「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」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、ブルーレイ・ディスク(Blu−ray(登録商標) Disc)、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM(登録商標))、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)、SD(Secure Digital)メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
105…画像特徴検出モジュール
110…依頼先決定モジュール
115…相関データ記憶モジュール
120…パラメータ保存モジュール
155…ユーザー
160…スキャン画像
210…画像処理装置
250…文字認識サービス提供装置
290…通信回線
Claims (4)
- 画像の特徴を検出する検出手段と、
通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、
前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段
を具備し、
前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記送信手段によって画像を送信した文字認識処理装置から、文字認識処理の結果を受信する受信手段
をさらに具備し、
前記決定手段は、前記受信手段によって受信された結果に基づいて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記決定手段は、前記特徴と各文字認識処理装置の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識処理装置の該値の合計値に占める割合に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - コンピュータを、
画像の特徴を検出する検出手段と、
通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、
前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段
として機能させ、
前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出する
情報処理プログラム。
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