JPH06215184A - 抽出領域のラベリング装置 - Google Patents
抽出領域のラベリング装置Info
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- JPH06215184A JPH06215184A JP5249966A JP24996693A JPH06215184A JP H06215184 A JPH06215184 A JP H06215184A JP 5249966 A JP5249966 A JP 5249966A JP 24996693 A JP24996693 A JP 24996693A JP H06215184 A JPH06215184 A JP H06215184A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 文書画像から抽出した段落領域のラベリング
精度を向上する。 【構成】 最初に、入力された文書画像から段落領域を
抽出するとともに（Ｓ１１）、抽出された領域の属性を
判別し（Ｓ１２）、属性が文字である段落領域について
の物理構造を解析・抽出して探索木を作成する（Ｓ１
３）。次に、属性が見出しである段落領域を挟む位置の
文書段落領域を検索して対象領域とし（Ｓ１４）、抽出
された各対象領域について、字下げ・改行の有無を検索
する（Ｓ１５）。また、各段落領域が相互に接続する可
能性のある近接領域を検索し（Ｓ１６）、さらに、各段
落領域間の接続難易度をそれぞれ計算することにより
（Ｓ１７）、対象の文書段落領域の接続方向を判別する
（Ｓ１８）。得られた接続方向に基づき各文書段落領域
の接続を行い、抽出領域をラベリングする（Ｓ１９）。
精度を向上する。 【構成】 最初に、入力された文書画像から段落領域を
抽出するとともに（Ｓ１１）、抽出された領域の属性を
判別し（Ｓ１２）、属性が文字である段落領域について
の物理構造を解析・抽出して探索木を作成する（Ｓ１
３）。次に、属性が見出しである段落領域を挟む位置の
文書段落領域を検索して対象領域とし（Ｓ１４）、抽出
された各対象領域について、字下げ・改行の有無を検索
する（Ｓ１５）。また、各段落領域が相互に接続する可
能性のある近接領域を検索し（Ｓ１６）、さらに、各段
落領域間の接続難易度をそれぞれ計算することにより
（Ｓ１７）、対象の文書段落領域の接続方向を判別する
（Ｓ１８）。得られた接続方向に基づき各文書段落領域
の接続を行い、抽出領域をラベリングする（Ｓ１９）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字認識装置に入力さ
れた文書画像から文字領域を抽出した後に、抽出領域を
ラベリングする抽出領域のラベリング装置に関する。
れた文書画像から文字領域を抽出した後に、抽出領域を
ラベリングする抽出領域のラベリング装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の文字認識装置における文字領域の
抽出およびラベリングは、図１２に示すフローチャート
のように行われている。図では、最初に文書画像が２値
画像データとして入力されると（Ｓ２１）、ぼかし等の
処理を施した後、その周辺部のゴミ等を除去し（Ｓ２
２）、段組構造を判定する（Ｓ２３）。次いで、縦書き
・横書きを判定してから（Ｓ２４）、行ブロックの抽出
および行ブロックのラベリングを行う（Ｓ２５，２
６）。さらに、段ブロックの抽出をした後に（Ｓ２
７）、段ブロックのラベリングを行う（Ｓ２８）。この
段ブロックのラベリングでは、段落の物理的な位置関係
から探索木を作成し、予め設定されたルールに基づいて
枝を検索して段落の接続順を決定していた。
抽出およびラベリングは、図１２に示すフローチャート
のように行われている。図では、最初に文書画像が２値
画像データとして入力されると（Ｓ２１）、ぼかし等の
処理を施した後、その周辺部のゴミ等を除去し（Ｓ２
２）、段組構造を判定する（Ｓ２３）。次いで、縦書き
・横書きを判定してから（Ｓ２４）、行ブロックの抽出
および行ブロックのラベリングを行う（Ｓ２５，２
６）。さらに、段ブロックの抽出をした後に（Ｓ２
７）、段ブロックのラベリングを行う（Ｓ２８）。この
段ブロックのラベリングでは、段落の物理的な位置関係
から探索木を作成し、予め設定されたルールに基づいて
枝を検索して段落の接続順を決定していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな段落のラベリング方法では、新聞等の複雑な構造を
有する文書に対して、必ずしも妥当なラベリングが行わ
れるとは限らない。例えば、図１３に示すような新聞記
事の場合、見出しが文字領域を区分するセパレータと
して認識されてしまうと、その前後の段落，および
、は見出しを飛び越して接続されることがなく、
誤ってラベリングされてしまう。同様に、図１４に示す
ような新聞記事の場合、見出しがセパレータとして認
識されてしまうと、その前後の段落，および、
は見出しを飛び越して接続されることがなく、誤って
ラベリングされてしまうという問題があった。本発明は
上記問題点を解決するためになされたもので、その目的
とするところは、見出しをセパレータとして認識するこ
となく常に正確にラベリングすることのできる抽出領域
のラベリング装置を提供することにある。
うな段落のラベリング方法では、新聞等の複雑な構造を
有する文書に対して、必ずしも妥当なラベリングが行わ
れるとは限らない。例えば、図１３に示すような新聞記
事の場合、見出しが文字領域を区分するセパレータと
して認識されてしまうと、その前後の段落，および
、は見出しを飛び越して接続されることがなく、
誤ってラベリングされてしまう。同様に、図１４に示す
ような新聞記事の場合、見出しがセパレータとして認
識されてしまうと、その前後の段落，および、
は見出しを飛び越して接続されることがなく、誤って
ラベリングされてしまうという問題があった。本発明は
上記問題点を解決するためになされたもので、その目的
とするところは、見出しをセパレータとして認識するこ
となく常に正確にラベリングすることのできる抽出領域
のラベリング装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明は、文書画像から抽出された段落領域の
属性が文書であるか否かを判別する手段と、属性が文書
であると判別された文書段落領域から探索木を作成する
手段と、属性が文書でないと判別された非文書段落領域
の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続が可能な
文書段落領域の組合わせを探索木から検索する手段と、
検索された文書段落領域ごとに最終行の行末空白および
先頭行の行頭空白を検出する手段と、文書段落領域の先
頭および末尾の空白の有無から接続の組合わせごとに文
書段落領域間の接続の難易度を算出する手段と、文書段
落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度を比較して
非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向を判別す
る手段と、判別された接続方向に基づき各文書段落領域
のラベリングを行う手段とを備えたことを特徴とする。
に、第１の発明は、文書画像から抽出された段落領域の
属性が文書であるか否かを判別する手段と、属性が文書
であると判別された文書段落領域から探索木を作成する
手段と、属性が文書でないと判別された非文書段落領域
の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続が可能な
文書段落領域の組合わせを探索木から検索する手段と、
検索された文書段落領域ごとに最終行の行末空白および
先頭行の行頭空白を検出する手段と、文書段落領域の先
頭および末尾の空白の有無から接続の組合わせごとに文
書段落領域間の接続の難易度を算出する手段と、文書段
落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度を比較して
非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向を判別す
る手段と、判別された接続方向に基づき各文書段落領域
のラベリングを行う手段とを備えたことを特徴とする。
【０００５】第２の発明は、文書画像から抽出された段
落領域の属性が文書であるか否かを判別する手段と、属
性が文書であると判別された文書段落領域から探索木を
作成する手段と、属性が文書でないと判別された非文書
段落領域の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続
が可能な文書段落領域の組合わせを探索木から検索する
手段と、検索された文書段落領域ごとに文字認識を行う
手段と、文書段落領域の先頭および末尾の認識結果を接
続の組み合わせごとに比較して両者の接続の適不適から
文書段落領域間の接続の難易度を算出する手段と、文書
段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度を比較し
て非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向を判別
する手段と、判別された接続方向に基づき各文書段落領
域のラベリングを行う手段とを備えたことを特徴とす
る。
落領域の属性が文書であるか否かを判別する手段と、属
性が文書であると判別された文書段落領域から探索木を
作成する手段と、属性が文書でないと判別された非文書
段落領域の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続
が可能な文書段落領域の組合わせを探索木から検索する
手段と、検索された文書段落領域ごとに文字認識を行う
手段と、文書段落領域の先頭および末尾の認識結果を接
続の組み合わせごとに比較して両者の接続の適不適から
文書段落領域間の接続の難易度を算出する手段と、文書
段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度を比較し
て非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向を判別
する手段と、判別された接続方向に基づき各文書段落領
域のラベリングを行う手段とを備えたことを特徴とす
る。
【０００６】第３の発明は、第１の発明に、第２の発明
における文字認識手段および接続難易度算出手段を備
え、文書段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度
を接続方向別に比較し、接続難易度の値の差が所定値以
下であれば、第２の発明の文字認識手段および接続難易
度算出手段により接続難易度を求めるようにしたことを
特徴とする。
における文字認識手段および接続難易度算出手段を備
え、文書段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度
を接続方向別に比較し、接続難易度の値の差が所定値以
下であれば、第２の発明の文字認識手段および接続難易
度算出手段により接続難易度を求めるようにしたことを
特徴とする。
【０００７】
【作用】第１の発明においては、文書画像から抽出され
た段落領域の属性が文書であるか否かが判別され、属性
が文書であると判別された文書段落領域から探索木が作
成される。属性が文書でないと判別された非文書段落領
域の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続が可能
な文書段落領域の組合わせが探索木から検索される。次
いで、検索された文書段落領域ごとに最終行の行末空白
および先頭行の行頭空白が検出され、空白の有無から接
続の組合わせごとに文書段落領域間の接続の難易度が算
出される。さらに、算出された接続難易度が比較されて
非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向が判別さ
れ、その接続方向に基づき各文書段落領域のラベリング
が行われる。
た段落領域の属性が文書であるか否かが判別され、属性
が文書であると判別された文書段落領域から探索木が作
成される。属性が文書でないと判別された非文書段落領
域の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続が可能
な文書段落領域の組合わせが探索木から検索される。次
いで、検索された文書段落領域ごとに最終行の行末空白
および先頭行の行頭空白が検出され、空白の有無から接
続の組合わせごとに文書段落領域間の接続の難易度が算
出される。さらに、算出された接続難易度が比較されて
非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向が判別さ
れ、その接続方向に基づき各文書段落領域のラベリング
が行われる。
【０００８】第２の発明においては、文書画像から抽出
された段落領域の属性が文書であるか否かが判別され、
属性が文書であると判別された文書段落領域から探索木
が作成される。属性が文書でないと判別された非文書段
落領域の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続が
可能な文書段落領域の組合わせが探索木から検索され
る。次いで、検索された文書段落領域ごとに文字認識が
行われ、文書段落領域の先頭および末尾の認識結果が接
続の組み合わせごとに比較され、両者の接続の適不適か
ら文書段落領域間の接続の難易度が算出される。さら
に、算出された接続難易度が比較されて非文書段落領域
前後の文書段落領域の接続方向が判別され、その接続方
向に基づき各文書段落領域のラベリングが行われる。
された段落領域の属性が文書であるか否かが判別され、
属性が文書であると判別された文書段落領域から探索木
が作成される。属性が文書でないと判別された非文書段
落領域の前後に位置しかつ他の文書段落領域との接続が
可能な文書段落領域の組合わせが探索木から検索され
る。次いで、検索された文書段落領域ごとに文字認識が
行われ、文書段落領域の先頭および末尾の認識結果が接
続の組み合わせごとに比較され、両者の接続の適不適か
ら文書段落領域間の接続の難易度が算出される。さら
に、算出された接続難易度が比較されて非文書段落領域
前後の文書段落領域の接続方向が判別され、その接続方
向に基づき各文書段落領域のラベリングが行われる。
【０００９】第３の発明においては、第１の発明に、第
２の発明における文字認識手段および接続難易度算出手
段が備えられており、文書段落領域間の接続の組合わせ
ごとの接続難易度が接続方向別に比較され、接続難易度
の値の差が所定値以下であれば、第２の発明の文字認識
手段および接続難易度算出手段により接続難易度が求め
られる。
２の発明における文字認識手段および接続難易度算出手
段が備えられており、文書段落領域間の接続の組合わせ
ごとの接続難易度が接続方向別に比較され、接続難易度
の値の差が所定値以下であれば、第２の発明の文字認識
手段および接続難易度算出手段により接続難易度が求め
られる。
【００１０】
【実施例】以下、図に沿って本発明の実施例を説明す
る。図１は第１の発明の実施例の処理動作を示すフロー
チャートである。図において、最初に、入力された文書
画像から段落領域を抽出するとともに（Ｓ１１）、抽出
された領域の属性を判別する（Ｓ１２）。ここで判別さ
れる属性としては、文書、見出し、図、写真等がある。
次いで、属性が文書である段落領域についての物理構造
を解析・抽出する（Ｓ１３）。ここで抽出された物理構
造より探索木が作成される。
る。図１は第１の発明の実施例の処理動作を示すフロー
チャートである。図において、最初に、入力された文書
画像から段落領域を抽出するとともに（Ｓ１１）、抽出
された領域の属性を判別する（Ｓ１２）。ここで判別さ
れる属性としては、文書、見出し、図、写真等がある。
次いで、属性が文書である段落領域についての物理構造
を解析・抽出する（Ｓ１３）。ここで抽出された物理構
造より探索木が作成される。
【００１１】さらに、属性が文書ではなく見出し等であ
る段落領域を挟む位置の文書段落領域を検索して対象領
域とする（Ｓ１４）。このように探索木を検索すると、
例えば図２に示されるように、見出し領域１にかかる２
段に、それぞれ前後して位置する文書段落領域２〜５が
抽出される。次に、抽出された各対象領域について、字
下げ・改行の有無を検索する（Ｓ１５）。具体的には、
内蔵する行の座標や投影等の画像処理により、段落領域
先頭の字下げと段落領域最後の改行による空白を検出し
てマークする。また、各段落領域が接続する可能性のあ
る近接領域を検索する（Ｓ１６）。この近接領域の検索
は図３のように行われる。
る段落領域を挟む位置の文書段落領域を検索して対象領
域とする（Ｓ１４）。このように探索木を検索すると、
例えば図２に示されるように、見出し領域１にかかる２
段に、それぞれ前後して位置する文書段落領域２〜５が
抽出される。次に、抽出された各対象領域について、字
下げ・改行の有無を検索する（Ｓ１５）。具体的には、
内蔵する行の座標や投影等の画像処理により、段落領域
先頭の字下げと段落領域最後の改行による空白を検出し
てマークする。また、各段落領域が接続する可能性のあ
る近接領域を検索する（Ｓ１６）。この近接領域の検索
は図３のように行われる。
【００１２】図では、見出し領域６の前の段落領域７
が、見出し領域６を飛び越す場合に文書段落領域８へ接
続され、飛び越さない場合に段落領域９へ接続される。
同様にして、見出し領域６の後の段落領域８の接続先に
ついても、文書段落領域９へ接続される場合と文書段落
領域１０へ接続される場合がある。つまり、見出し領域
６がセパレータとして機能する場合は、文書段落領域７
〜１２等の接続方向がそれぞれ縦方向となるが、見出し
領域６がセパレータとして機能しない場合の接続方向は
それぞれ横方向となる。
が、見出し領域６を飛び越す場合に文書段落領域８へ接
続され、飛び越さない場合に段落領域９へ接続される。
同様にして、見出し領域６の後の段落領域８の接続先に
ついても、文書段落領域９へ接続される場合と文書段落
領域１０へ接続される場合がある。つまり、見出し領域
６がセパレータとして機能する場合は、文書段落領域７
〜１２等の接続方向がそれぞれ縦方向となるが、見出し
領域６がセパレータとして機能しない場合の接続方向は
それぞれ横方向となる。
【００１３】次に、各段落領域間の接続の組み合わせご
とに接続難易度を計算する（Ｓ１７）。具体的には図４
に示すように、前の文書段落領域が改行で終了し後の文
書段落領域が字下げで始まっている場合は接続の可能性
が大であるから接続難易度を＋１とし、前の文書段落領
域が改行で終了し後の文書段落領域に字下げがない場合
は接続の可能性が小であるから接続難易度を−１とす
る。また、前の文書段落領域に改行がなく、後の文書段
落領域に字下げがある場合は接続の可能性が小であるか
ら接続難易度を−１とする。
とに接続難易度を計算する（Ｓ１７）。具体的には図４
に示すように、前の文書段落領域が改行で終了し後の文
書段落領域が字下げで始まっている場合は接続の可能性
が大であるから接続難易度を＋１とし、前の文書段落領
域が改行で終了し後の文書段落領域に字下げがない場合
は接続の可能性が小であるから接続難易度を−１とす
る。また、前の文書段落領域に改行がなく、後の文書段
落領域に字下げがある場合は接続の可能性が小であるか
ら接続難易度を−１とする。
【００１４】さらに、両文書段落領域とも空白がない場
合は接続関係が不明であるものとして接続難易度を０と
する。また、これ以外にも、両文書段落領域に空白がな
くしかもその間に見出しが位置している場合は、両者が
接続される可能性が極めて高いものとして接続難易度を
１．５とする。その理由は、見出しがセパレータである
なら後の文書段落領域にも必ず字下げがあるはずだから
である。さらに、上述した以外にも、文書段落領域の配
置上のルールにより接続難易度を設定することが可能で
ある。
合は接続関係が不明であるものとして接続難易度を０と
する。また、これ以外にも、両文書段落領域に空白がな
くしかもその間に見出しが位置している場合は、両者が
接続される可能性が極めて高いものとして接続難易度を
１．５とする。その理由は、見出しがセパレータである
なら後の文書段落領域にも必ず字下げがあるはずだから
である。さらに、上述した以外にも、文書段落領域の配
置上のルールにより接続難易度を設定することが可能で
ある。
【００１５】次いで、得られた接続難易度を対象の文書
段落領域の中の見出しの前または後における縦方向、お
よび見出しをまたぐ横方向ごとにそれぞれ累積し、その
縦と横の累積値を比較することにより対象の文書段落領
域の接続方向を判別する（Ｓ１８）。その結果、得られ
た接続方向に基づいて、各文書段落領域の接続を行い、
抽出領域のラベリングを終了する（Ｓ１９）。上述した
実施例の方法で図１３の文書段落領域をラベリングした
結果が図５となる。この第１の発明の実施例では、文書
段落領域の間に見出しがある場合でも、その前後の文書
段落領域の空白の有無により接続方向が比較的高速に判
定されて正しくラベリングが行われるようになる。
段落領域の中の見出しの前または後における縦方向、お
よび見出しをまたぐ横方向ごとにそれぞれ累積し、その
縦と横の累積値を比較することにより対象の文書段落領
域の接続方向を判別する（Ｓ１８）。その結果、得られ
た接続方向に基づいて、各文書段落領域の接続を行い、
抽出領域のラベリングを終了する（Ｓ１９）。上述した
実施例の方法で図１３の文書段落領域をラベリングした
結果が図５となる。この第１の発明の実施例では、文書
段落領域の間に見出しがある場合でも、その前後の文書
段落領域の空白の有無により接続方向が比較的高速に判
定されて正しくラベリングが行われるようになる。
【００１６】次に、第２の発明の実施例について説明す
る。図６は第２の発明の実施例の処理動作を示すフロー
チャートである。図において、最初に、入力された文書
画像から段落領域を抽出するとともに（Ｓ３１）、抽出
された領域の属性を判別する（Ｓ３２）。ここで判別さ
れる属性としては、文書、見出し、図、写真等がある。
次いで、属性が文書である段落領域についての物理構造
を解析・抽出して、探索木を作成する（Ｓ３３）。図７
は、図１４に示す文書画像から作成された探索木を示
す。図中のＨは文書段落領域であるところの本文領域
を、Ｍは見出し領域を表す。
る。図６は第２の発明の実施例の処理動作を示すフロー
チャートである。図において、最初に、入力された文書
画像から段落領域を抽出するとともに（Ｓ３１）、抽出
された領域の属性を判別する（Ｓ３２）。ここで判別さ
れる属性としては、文書、見出し、図、写真等がある。
次いで、属性が文書である段落領域についての物理構造
を解析・抽出して、探索木を作成する（Ｓ３３）。図７
は、図１４に示す文書画像から作成された探索木を示
す。図中のＨは文書段落領域であるところの本文領域
を、Ｍは見出し領域を表す。
【００１７】さらに、属性が文書である領域について順
次文字認識を行い（Ｓ３４）、得られた文字コードを段
落領域情報等とともにメモリに記憶する（Ｓ３５）。次
に、探索木より、図、写真、見出し等の本文以外の領域
を検索し、着目領域とする（Ｓ３６）。さらに着目領域
が本文領域に挟まれているか否かによりセパレータであ
るか否かを判別し（Ｓ３７）、挟まれていなければ着目
領域がセパレータであるものとしてＳ４３へ進みラベリ
ングを行う（Ｓ３８Ｙｅｓ）。
次文字認識を行い（Ｓ３４）、得られた文字コードを段
落領域情報等とともにメモリに記憶する（Ｓ３５）。次
に、探索木より、図、写真、見出し等の本文以外の領域
を検索し、着目領域とする（Ｓ３６）。さらに着目領域
が本文領域に挟まれているか否かによりセパレータであ
るか否かを判別し（Ｓ３７）、挟まれていなければ着目
領域がセパレータであるものとしてＳ４３へ進みラベリ
ングを行う（Ｓ３８Ｙｅｓ）。
【００１８】挟まれていれば（Ｓ３８Ｎｏ）、着目領域
に隣接する本文領域を探索木より検索し（Ｓ３９）、さ
らに検索された本文領域相互間における接続の可能性を
検索する（Ｓ４０）。これらの近接領域の検索は第１の
発明の実施例と同様に図３のように行われる。次に、検
索により得られた本文領域間の接続難易度を求める（Ｓ
４１）。ここで求められる接続難易度とは、Ｓ３４にお
いて領域ごとに認識された文章を言語処理技術を用いて
単語に分割し、次いで、段落間をまたぐ単語について予
め用意した単語辞書との照合結果および文法ルールによ
る文法チェックの結果を接続確率等のように数値化し接
続難易度としたものである。図８は、これらの接続難易
度計算の処理順を示したフローチャートである。
に隣接する本文領域を探索木より検索し（Ｓ３９）、さ
らに検索された本文領域相互間における接続の可能性を
検索する（Ｓ４０）。これらの近接領域の検索は第１の
発明の実施例と同様に図３のように行われる。次に、検
索により得られた本文領域間の接続難易度を求める（Ｓ
４１）。ここで求められる接続難易度とは、Ｓ３４にお
いて領域ごとに認識された文章を言語処理技術を用いて
単語に分割し、次いで、段落間をまたぐ単語について予
め用意した単語辞書との照合結果および文法ルールによ
る文法チェックの結果を接続確率等のように数値化し接
続難易度としたものである。図８は、これらの接続難易
度計算の処理順を示したフローチャートである。
【００１９】また、他にも本文領域末尾の文字の文字種
（英数、カタカナ）が、対応する本文領域先頭の文字の
文字種と一致しているか否かによっても接続難易度が得
られる。さらには、括弧が開いたまま終わっている領域
は、閉じ括弧から始まる領域に接続する可能性が大きい
ように、括弧記号がある場合の位置関係からも接続難易
度が得られる。これらの方法により、図１４の文書画像
について、見出し領域の前後の文書領域について接続難
易度を求めると、図９のようになる。これらの結果か
ら、図１４の文書画像について文書領域間の接続難易度
を図示すると、図１０のようになる。図中の実線は難易
度＋１を、破線は難易度０を表す。
（英数、カタカナ）が、対応する本文領域先頭の文字の
文字種と一致しているか否かによっても接続難易度が得
られる。さらには、括弧が開いたまま終わっている領域
は、閉じ括弧から始まる領域に接続する可能性が大きい
ように、括弧記号がある場合の位置関係からも接続難易
度が得られる。これらの方法により、図１４の文書画像
について、見出し領域の前後の文書領域について接続難
易度を求めると、図９のようになる。これらの結果か
ら、図１４の文書画像について文書領域間の接続難易度
を図示すると、図１０のようになる。図中の実線は難易
度＋１を、破線は難易度０を表す。
【００２０】次に、得られた接続難易度を、着目領域を
またぐ方向（横方向）と着目領域に従う方向（縦方向）
にそれぞれ累積し、得られた累積値を比較することで接
続方向を判別する（Ｓ４２）。すなわち、着目領域をま
たぐ方向の接続難易度の累積値が大きければ、着目領域
はセパレータとして機能しないものと判別される。次に
得られた接続方向に基づき、本文領域間の接続がなされ
抽出領域のラベリングを終了する（Ｓ４３）。これらの
処理により図１４の文書画像をラベリングした結果が図
１１となる。
またぐ方向（横方向）と着目領域に従う方向（縦方向）
にそれぞれ累積し、得られた累積値を比較することで接
続方向を判別する（Ｓ４２）。すなわち、着目領域をま
たぐ方向の接続難易度の累積値が大きければ、着目領域
はセパレータとして機能しないものと判別される。次に
得られた接続方向に基づき、本文領域間の接続がなされ
抽出領域のラベリングを終了する（Ｓ４３）。これらの
処理により図１４の文書画像をラベリングした結果が図
１１となる。
【００２１】この第２の発明の実施例では、文書段落領
域の間に見出しがある場合でも、その前後の文書段落領
域の文字を認識して接続難易度を算出することにより、
接続方向が確実に判定されて正しくラベリングが行われ
るようになる。なお、第２の発明の実施例では、言語処
理の対象とする部分を段落領域の比較対象となる先頭と
末尾に限定することで処理の高速化が可能になる。さら
には、図６のフローチャートにおけるＳ３３とＳ３４、
Ｓ３４とＳ３６〜Ｓ４０は並列処理が可能であるので処
理速度をさらに高速にすることも可能である。また、Ｓ
３４では全ての本文領域について文字認識をしている
が、Ｓ４０で接続の可能性ありとされた本文領域につい
てのみ文字認識をすればさらに高速化が可能である。
域の間に見出しがある場合でも、その前後の文書段落領
域の文字を認識して接続難易度を算出することにより、
接続方向が確実に判定されて正しくラベリングが行われ
るようになる。なお、第２の発明の実施例では、言語処
理の対象とする部分を段落領域の比較対象となる先頭と
末尾に限定することで処理の高速化が可能になる。さら
には、図６のフローチャートにおけるＳ３３とＳ３４、
Ｓ３４とＳ３６〜Ｓ４０は並列処理が可能であるので処
理速度をさらに高速にすることも可能である。また、Ｓ
３４では全ての本文領域について文字認識をしている
が、Ｓ４０で接続の可能性ありとされた本文領域につい
てのみ文字認識をすればさらに高速化が可能である。
【００２２】次に、第３の発明の実施例について説明す
る。前述した第２の発明の実施例では、接続難易度を算
出する際に単語辞書を参照するためにメモリのアクセス
時間が長くなり、高速化に限界がある。そこで第３の発
明では、処理速度を増すため、第１の発明および第２の
発明でそれぞれ求めた接続難易度を用いて接続方向を判
定してラベリングするようにした。つまり、通常は第１
の発明により比較的高速で接続難易度を求めて接続方向
を判定するが、第１の発明の接続難易度だけでは充分に
判定できない場合に第２の発明で求めた接続難易度によ
り接続方向を判定してラベリングするようにしたもので
ある。それにより、確実で高速なラベリングが可能にな
る。
る。前述した第２の発明の実施例では、接続難易度を算
出する際に単語辞書を参照するためにメモリのアクセス
時間が長くなり、高速化に限界がある。そこで第３の発
明では、処理速度を増すため、第１の発明および第２の
発明でそれぞれ求めた接続難易度を用いて接続方向を判
定してラベリングするようにした。つまり、通常は第１
の発明により比較的高速で接続難易度を求めて接続方向
を判定するが、第１の発明の接続難易度だけでは充分に
判定できない場合に第２の発明で求めた接続難易度によ
り接続方向を判定してラベリングするようにしたもので
ある。それにより、確実で高速なラベリングが可能にな
る。
【００２３】
【発明の効果】以上述べたように第１の発明によれば、
見出し段落領域前後に位置する文書段落領域の先頭およ
び末尾の空白の有無から文書段落領域間の接続の難易度
が算出されて、見出し段落領域前後の文書段落領域の接
続方向が判別される。それにより、新聞等の構造が複雑
な文書であっても、見出しをセパレータとして誤認識す
ることなく高速にラベリングすることができる。
見出し段落領域前後に位置する文書段落領域の先頭およ
び末尾の空白の有無から文書段落領域間の接続の難易度
が算出されて、見出し段落領域前後の文書段落領域の接
続方向が判別される。それにより、新聞等の構造が複雑
な文書であっても、見出しをセパレータとして誤認識す
ることなく高速にラベリングすることができる。
【００２４】第２の発明によれば、見出し段落領域前後
に位置する文書段落領域の先頭および末尾の認識結果を
互いに比較して文書段落領域間の接続の難易度を算出す
ることにより、見出し段落領域前後の文書段落領域の接
続方向が判別される。それにより、新聞等の構造が複雑
な文書であっても、見出しをセパレータとして誤認識す
ることなく正確にラベリングすることができる。
に位置する文書段落領域の先頭および末尾の認識結果を
互いに比較して文書段落領域間の接続の難易度を算出す
ることにより、見出し段落領域前後の文書段落領域の接
続方向が判別される。それにより、新聞等の構造が複雑
な文書であっても、見出しをセパレータとして誤認識す
ることなく正確にラベリングすることができる。
【００２５】第３の発明によれば、第１の発明と第２の
発明を組み合わせ、通常は比較的処理速度の速い第１の
発明により文書段落領域間の接続難易度を求めて接続方
向を判別する。さらに、第１の発明では方向ごとの接続
難易度の値に明瞭な差が認められない場合に、第２の発
明を用いて文書段落領域の文字を認識して接続難易度を
再度求めることにより高精度に接続難易度を求めて接続
方向を判別する。その結果、入力文書画像から抽出され
た文書領域を高速でかつ高精度にラベリングすることが
可能になる。
発明を組み合わせ、通常は比較的処理速度の速い第１の
発明により文書段落領域間の接続難易度を求めて接続方
向を判別する。さらに、第１の発明では方向ごとの接続
難易度の値に明瞭な差が認められない場合に、第２の発
明を用いて文書段落領域の文字を認識して接続難易度を
再度求めることにより高精度に接続難易度を求めて接続
方向を判別する。その結果、入力文書画像から抽出され
た文書領域を高速でかつ高精度にラベリングすることが
可能になる。
【図１】第１の発明の実施例の処理動作を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２】第１の発明の実施例におけるラベリング対象の
段落領域の説明図である。
段落領域の説明図である。
【図３】第１の実施例において接続可能な近接領域を検
索する説明図である。
索する説明図である。
【図４】第１の実施例において各段落領域間の接続難易
度を示す説明図である。
度を示す説明図である。
【図５】第１の実施例において文書画像をラベリングし
た結果を示す説明図である。
た結果を示す説明図である。
【図６】第２の発明の実施例の処理動作を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図７】第２の実施例において文書画像から作成された
探索木を示す図である。
探索木を示す図である。
【図８】第２の実施例の接続難易度計算の処理順を示し
たフローチャートである。
たフローチャートである。
【図９】第２の実施例において得られた接続難易度の一
例を図である。
例を図である。
【図１０】第２の実施例において得られた接続難易度を
文書画像に示した図である。
文書画像に示した図である。
【図１１】第２の実施例において文書画像をラベリング
した結果を示す説明図である。
した結果を示す説明図である。
【図１２】従来の処理例を示すフローチャートである。
【図１３】従来のラベリング結果を示した図である。
【図１４】従来のラベリング結果を示した図である。
１ 見出し領域 ２〜５ 文書段落領域 ６ 見出し領域 ７〜１２ 文書段落領域
Claims (3)
- 【請求項１】 文書画像から抽出された段落領域の属性
が文書であるか否かを判別する手段と、 属性が文書であると判別された文書段落領域から探索木
を作成する手段と、 属性が文書でないと判別された非文書段落領域の前後に
位置しかつ他の文書段落領域との接続が可能な文書段落
領域の組合わせを探索木から検索する手段と、 検索された文書段落領域ごとに最終行の行末空白および
先頭行の行頭空白を検出する手段と、 文書段落領域の先頭および末尾の空白の有無から接続の
組合わせごとに文書段落領域間の接続の難易度を算出す
る手段と、 文書段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度を比
較して非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向を
判別する手段と、 判別された接続方向に基づき各文書段落領域のラベリン
グを行う手段と、 を備えたことを特徴とする抽出領域のラベリング装置。 - 【請求項２】 文書画像から抽出された段落領域の属性
が文書であるか否かを判別する手段と、 属性が文書であると判別された文書段落領域から探索木
を作成する手段と、 属性が文書でないと判別された非文書段落領域の前後に
位置しかつ他の文書段落領域との接続が可能な文書段落
領域の組合わせを探索木から検索する手段と、 検索された文書段落領域ごとに文字認識を行う手段と、 文書段落領域の先頭および末尾の認識結果を接続の組み
合わせごとに比較して両者の接続の適不適から文書段落
領域間の接続の難易度を算出する手段と、 文書段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度を比
較して非文書段落領域前後の文書段落領域の接続方向を
判別する手段と、 判別された接続方向に基づき各文書段落領域のラベリン
グを行う手段と、 を備えたことを特徴とする抽出領域のラベリング装置。 - 【請求項３】 請求項１記載の抽出領域のラベリング装
置において、請求項２記載の抽出領域のラベリング装置
における文字認識手段および接続難易度算出手段を備
え、文書段落領域間の接続の組合わせごとの接続難易度
を接続方向別に比較し、接続難易度の値の差が所定値以
下であれば、請求項２記載の文字認識手段および接続難
易度算出手段により接続難易度を求めることを特徴とす
る抽出領域のラベリング装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5249966A JPH06215184A (ja) | 1992-09-17 | 1993-09-10 | 抽出領域のラベリング装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27378492 | 1992-09-17 | ||
| JP4-273784 | 1992-09-17 | ||
| JP5249966A JPH06215184A (ja) | 1992-09-17 | 1993-09-10 | 抽出領域のラベリング装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06215184A true JPH06215184A (ja) | 1994-08-05 |
Family
ID=26539571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5249966A Withdrawn JPH06215184A (ja) | 1992-09-17 | 1993-09-10 | 抽出領域のラベリング装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06215184A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08315159A (ja) * | 1995-05-18 | 1996-11-29 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| WO2000036530A1 (fr) * | 1998-12-15 | 2000-06-22 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Methode de recherche et dispositif correspondant, support enregistre |
| JP2009500755A (ja) * | 2005-07-01 | 2009-01-08 | マイクロソフト コーポレーション | 文書視覚構造の文法的な解析 |
| JP2009193603A (ja) * | 1995-06-07 | 2009-08-27 | Eistream Technologies Inc | 走査された及びリアルタイムの手書き文字の識別を行う文字認識システム |
| US11151472B2 (en) | 2017-03-31 | 2021-10-19 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Dynamic updating of machine learning models |
| JP2022017202A (ja) * | 2020-07-13 | 2022-01-25 | ネクストヴイピーユー（シャンハイ）カンパニー リミテッド | レイアウト解析方法、読取り支援デバイス、回路および媒体 |
| US11367296B2 (en) | 2020-07-13 | 2022-06-21 | NextVPU (Shanghai) Co., Ltd. | Layout analysis |
-
1993
- 1993-09-10 JP JP5249966A patent/JPH06215184A/ja not_active Withdrawn
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08315159A (ja) * | 1995-05-18 | 1996-11-29 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2009193603A (ja) * | 1995-06-07 | 2009-08-27 | Eistream Technologies Inc | 走査された及びリアルタイムの手書き文字の識別を行う文字認識システム |
| WO2000036530A1 (fr) * | 1998-12-15 | 2000-06-22 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Methode de recherche et dispositif correspondant, support enregistre |
| US7130487B1 (en) | 1998-12-15 | 2006-10-31 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Searching method, searching device, and recorded medium |
| JP2009500755A (ja) * | 2005-07-01 | 2009-01-08 | マイクロソフト コーポレーション | 文書視覚構造の文法的な解析 |
| US8249344B2 (en) | 2005-07-01 | 2012-08-21 | Microsoft Corporation | Grammatical parsing of document visual structures |
| US11151472B2 (en) | 2017-03-31 | 2021-10-19 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Dynamic updating of machine learning models |
| JP2022017202A (ja) * | 2020-07-13 | 2022-01-25 | ネクストヴイピーユー（シャンハイ）カンパニー リミテッド | レイアウト解析方法、読取り支援デバイス、回路および媒体 |
| US11367296B2 (en) | 2020-07-13 | 2022-06-21 | NextVPU (Shanghai) Co., Ltd. | Layout analysis |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20001128 |