JPH08202731A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
- Publication number
- JPH08202731A JPH08202731A JP7011696A JP1169695A JPH08202731A JP H08202731 A JPH08202731 A JP H08202731A JP 7011696 A JP7011696 A JP 7011696A JP 1169695 A JP1169695 A JP 1169695A JP H08202731 A JPH08202731 A JP H08202731A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- word
- character
- input
- input image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 スキャナより入力した画像をデータベースに
登録する際に、画像と共に登録するキーワードを、オペ
レータの手を介さずに適切な単語を抽出して選択するこ
と。 【構成】 入力画像から単語を抽出する単語分離手段５
０３と、抽出された単語からキーワードとして適切な単
語を選択するキーワード判定手段５０４と、選択された
キーワードと画像をともに記憶するデータベース部５０
５を備える。
登録する際に、画像と共に登録するキーワードを、オペ
レータの手を介さずに適切な単語を抽出して選択するこ
と。 【構成】 入力画像から単語を抽出する単語分離手段５
０３と、抽出された単語からキーワードとして適切な単
語を選択するキーワード判定手段５０４と、選択された
キーワードと画像をともに記憶するデータベース部５０
５を備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は入力画像に適したキーワ
ードを判断し得る画像処理方法に関するものである。
ードを判断し得る画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、文字認識装置を備えた画像データ
ベースにおいて、文字認識の結果得られた文字列は文書
作成の際に再利用されるためのものであったので、デー
タベースに登録される際に付加されるキーワードやファ
イル名称はユーザが選択し入力していた。また、入力画
像の所定位置の画像を文字認識してキーワードとして登
録するものがあった。
ベースにおいて、文字認識の結果得られた文字列は文書
作成の際に再利用されるためのものであったので、デー
タベースに登録される際に付加されるキーワードやファ
イル名称はユーザが選択し入力していた。また、入力画
像の所定位置の画像を文字認識してキーワードとして登
録するものがあった。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】そのため、画像デ
ータをデータベースに登録する際にキーワード入力とい
ったユーザの処理が必要となり、データベース登録の自
動化等が困難となるという問題があった。また、キーワ
ードを付加しない方法も考えられるが、この場合ユーザ
のキー入力は不要だが、後で検索する場合にキーワード
が登録されないのでキーワードによる簡便な検索が不可
能となるという問題点があった。
ータをデータベースに登録する際にキーワード入力とい
ったユーザの処理が必要となり、データベース登録の自
動化等が困難となるという問題があった。また、キーワ
ードを付加しない方法も考えられるが、この場合ユーザ
のキー入力は不要だが、後で検索する場合にキーワード
が登録されないのでキーワードによる簡便な検索が不可
能となるという問題点があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記従来の課題を解決す
るために、本発明は入力画像に含まれる文字を認識し、
前記認識された文字から単語を抽出し、前記抽出される
単語の前記入力画像における出現頻度を判断し、出現頻
度の高い単語を前記入力画像とともに記憶する画像処理
方法を提供する。
るために、本発明は入力画像に含まれる文字を認識し、
前記認識された文字から単語を抽出し、前記抽出される
単語の前記入力画像における出現頻度を判断し、出現頻
度の高い単語を前記入力画像とともに記憶する画像処理
方法を提供する。
【０００５】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは前記入力画像における出現頻度を判断す
る単語は、特定の品詞の単語とする。
は、好ましくは前記入力画像における出現頻度を判断す
る単語は、特定の品詞の単語とする。
【０００６】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは前記特定の品詞は、名詞とする。
は、好ましくは前記特定の品詞は、名詞とする。
【０００７】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは前記入力画像とともに記憶した単語を、
指示に応じて一覧表示する。
は、好ましくは前記入力画像とともに記憶した単語を、
指示に応じて一覧表示する。
【０００８】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは検索指定入力された単語が前記画像とと
もに記憶されている場合は、該画像情報を読み出して出
力する。
は、好ましくは検索指定入力された単語が前記画像とと
もに記憶されている場合は、該画像情報を読み出して出
力する。
【０００９】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは前記入力画像はスキャナにより入力した
画像情報とする。
は、好ましくは前記入力画像はスキャナにより入力した
画像情報とする。
【００１０】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、入力画像に含まれる出現頻度の高い単語を抽出し、
前記抽出された出現頻度の高い単語の文字認識の結果を
前記入力画像とともに記憶することを特徴とする画像処
理方法を提供する。
は、入力画像に含まれる出現頻度の高い単語を抽出し、
前記抽出された出現頻度の高い単語の文字認識の結果を
前記入力画像とともに記憶することを特徴とする画像処
理方法を提供する。
【００１１】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは前記入力画像とともに記憶した単語を、
指示に応じて一覧表示する。
は、好ましくは前記入力画像とともに記憶した単語を、
指示に応じて一覧表示する。
【００１２】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは検索指定入力された単語が前記画像とと
もに記憶されている場合は、該画像情報を読み出して出
力する。
は、好ましくは検索指定入力された単語が前記画像とと
もに記憶されている場合は、該画像情報を読み出して出
力する。
【００１３】上記従来の課題を解決するために、本発明
は、好ましくは前記入力画像はスキャナにより入力した
画像情報とする。
は、好ましくは前記入力画像はスキャナにより入力した
画像情報とする。
【００１４】
【実施例】本発明について、図面を参照して詳細に説明
する。
する。
【００１５】図７は本実施例における装置の構成を表わ
すブロック図である。１００１は本装置全体の処理を実
行するＣＰＵであって、ＲＯＭ１００２或いはＲＡＭ１
００３に格納されている制御プログラムに従って判断及
び処理を制御する。１００２はＲＯＭであり、本実施例
において説明するフローチャートの制御プログラム、或
いは処理に用いる予め定まっているパラメータ等のデー
タを記憶している。文字認識処理及び単語分離処理に用
いる辞書もＲＯＭ１００２に格納されている。１００３
はＲＡＭであり、ＣＰＵ１００１での処理中のデータを
記憶するワーキングメモリエリアを備える。本実施例で
実行する処理の制御プログラムがＦＤ等の着脱可能な記
憶媒体から供給される場合は、その制御プログラムはＲ
ＡＭ１００３に格納される。本実施例において作成され
るデータベースもＲＡＭ１００３に格納される。１００
４はスキャナであり、原稿画像を光学的に読み込む。読
み込まれた画像データはＲＡＭ１００３に記憶できる。
１００５はキーボードであり、各種コードの入力、オペ
レータの指示が入力できる。１００６はポインティング
デバイスであり、表示器１００７の表示画面上の所望の
位置を指示でき、また、ボタンをクリックすることによ
り選択、取消の指示を入力することもできる。１００７
は表示器であり、ＣＲＴ或いは液晶表示器からなる。１
００８は例えばＬＢＰ、インクジェット式等のプリン
タ、１００９は例えばフロッピーディスクなどの外部記
憶装置を装着し、データの読み書きを行うフロッピーデ
ィスクドライブ（ＦＤＤ）、１０１０はこれら各構成間
でのデータの受授を行う為のデータバスである。
すブロック図である。１００１は本装置全体の処理を実
行するＣＰＵであって、ＲＯＭ１００２或いはＲＡＭ１
００３に格納されている制御プログラムに従って判断及
び処理を制御する。１００２はＲＯＭであり、本実施例
において説明するフローチャートの制御プログラム、或
いは処理に用いる予め定まっているパラメータ等のデー
タを記憶している。文字認識処理及び単語分離処理に用
いる辞書もＲＯＭ１００２に格納されている。１００３
はＲＡＭであり、ＣＰＵ１００１での処理中のデータを
記憶するワーキングメモリエリアを備える。本実施例で
実行する処理の制御プログラムがＦＤ等の着脱可能な記
憶媒体から供給される場合は、その制御プログラムはＲ
ＡＭ１００３に格納される。本実施例において作成され
るデータベースもＲＡＭ１００３に格納される。１００
４はスキャナであり、原稿画像を光学的に読み込む。読
み込まれた画像データはＲＡＭ１００３に記憶できる。
１００５はキーボードであり、各種コードの入力、オペ
レータの指示が入力できる。１００６はポインティング
デバイスであり、表示器１００７の表示画面上の所望の
位置を指示でき、また、ボタンをクリックすることによ
り選択、取消の指示を入力することもできる。１００７
は表示器であり、ＣＲＴ或いは液晶表示器からなる。１
００８は例えばＬＢＰ、インクジェット式等のプリン
タ、１００９は例えばフロッピーディスクなどの外部記
憶装置を装着し、データの読み書きを行うフロッピーデ
ィスクドライブ（ＦＤＤ）、１０１０はこれら各構成間
でのデータの受授を行う為のデータバスである。
【００１６】図５は、本発明の一実施例の画像データベ
ースシステムの機能的な構成を示す図である。このシス
テムにおいて、スキャナ１００４より入力した原稿の入
力画像をまず画像領域分離手段（５０１）において、画
像領域分離処理を行った後に、文字認識手段（５０２）
により認識結果の文字列を生成し、単語分離手段（５０
３）は、辞書（５０６）を参照しながら認識結果の文字
列を解析し単語毎に分離し、キーワード判定手段（５０
４）によりキーワード判定を行いその結果選択されたキ
ーワードは入力画像とともにデータベース（５０５）に
登録する。
ースシステムの機能的な構成を示す図である。このシス
テムにおいて、スキャナ１００４より入力した原稿の入
力画像をまず画像領域分離手段（５０１）において、画
像領域分離処理を行った後に、文字認識手段（５０２）
により認識結果の文字列を生成し、単語分離手段（５０
３）は、辞書（５０６）を参照しながら認識結果の文字
列を解析し単語毎に分離し、キーワード判定手段（５０
４）によりキーワード判定を行いその結果選択されたキ
ーワードは入力画像とともにデータベース（５０５）に
登録する。
【００１７】図１１は、本発明の一実施例の画像データ
ベースシステムの画像入力からデータベースに登録する
までの全体的な処理を表わすフローチャートである。ま
ず、画像領域分離手段５０１は、入力画像を解析して文
字や画像のデータがある部分を矩形で囲むように分離し
てブロック化し、各ブロックをそのブロックの画像の特
徴により画像の種別を分類するが、ここでは仮に入力画
像から抽出された各ブロックを文字領域であるか画像領
域であるかに分類する。すなわち例えば、入力画像が図
２に示す画像であった場合、Ｓ１０１による処理の結果
として図３におけるＢ３０１〜Ｂ３０７の幾つかのブロ
ックが抽出され、各ブロックを分類してＢ３０１〜Ｂ３
０６は文字領域、Ｂ３０７は画像領域と判定される。そ
の結果、入力画像中に存在する複数の画像ブロックを取
り出して文字部画像領域とその他すなわち画像部画像領
域とに分離し、文字部画像領域情報をＲＡＭ１００３に
格納し、文字認識手段５０２に渡す（Ｓ１０１）。
ベースシステムの画像入力からデータベースに登録する
までの全体的な処理を表わすフローチャートである。ま
ず、画像領域分離手段５０１は、入力画像を解析して文
字や画像のデータがある部分を矩形で囲むように分離し
てブロック化し、各ブロックをそのブロックの画像の特
徴により画像の種別を分類するが、ここでは仮に入力画
像から抽出された各ブロックを文字領域であるか画像領
域であるかに分類する。すなわち例えば、入力画像が図
２に示す画像であった場合、Ｓ１０１による処理の結果
として図３におけるＢ３０１〜Ｂ３０７の幾つかのブロ
ックが抽出され、各ブロックを分類してＢ３０１〜Ｂ３
０６は文字領域、Ｂ３０７は画像領域と判定される。そ
の結果、入力画像中に存在する複数の画像ブロックを取
り出して文字部画像領域とその他すなわち画像部画像領
域とに分離し、文字部画像領域情報をＲＡＭ１００３に
格納し、文字認識手段５０２に渡す（Ｓ１０１）。
【００１８】次に、文字認識手段５０２において文字部
画像領域と判定された各画像領域に対して文字認識を行
うが、まずその文字部画像領域の画像をさらに１文字単
位に切り分ける（文字切り処理）。文字切り処理は、各
文字画像領域の画像をまず行方向（左右方向）にヒスト
グラムをとって行位置を切り出し、次に各行ごとに上下
方向にヒストグラムをとって１文字ごとの位置を切り出
す。例えば、図３における文字部画像領域Ｂ３０２に対
して文字切り処理を行うと図４の一文字画像領域Ｂ４０
１〜Ｂ４０９のように分離される。この各一文字画像領
域に対し、ＲＯＭ１００２に格納されている辞書を用い
てパターンマッチング処理を行い、各一文字画像領域が
表わす文字を認識しそれに対応した文字列を出力し（Ｓ
１０２）、ブロック情報とともにＲＡＭ１００３に格納
する。例えば、図３の各ブロックを文字認識結果した結
果、 ・「重要書類」（Ｂ３０１より） ・「観音株式会社 新製品説明会」（Ｂ３０２より） ・「観音株式会社代表取締役社長 大仏 巌」（Ｂ３０
３より） ・「拝啓、貴社益々御清栄のことと御慶び申し上げま
す。さて、この度弊社新製品の発売にさきがけまして新
製品説明会を企画いたしましたのでご案内申し上げま
す。」（Ｂ３０４より） ・「記」（Ｂ３０５より） ・「日時：○月×日 午前８：００〜午後５：００ 場
所：△△県◎◎市 １−２−３ 特設会場 （地図参
照）」（Ｂ３０６より） というような文字列が生成される。
画像領域と判定された各画像領域に対して文字認識を行
うが、まずその文字部画像領域の画像をさらに１文字単
位に切り分ける（文字切り処理）。文字切り処理は、各
文字画像領域の画像をまず行方向（左右方向）にヒスト
グラムをとって行位置を切り出し、次に各行ごとに上下
方向にヒストグラムをとって１文字ごとの位置を切り出
す。例えば、図３における文字部画像領域Ｂ３０２に対
して文字切り処理を行うと図４の一文字画像領域Ｂ４０
１〜Ｂ４０９のように分離される。この各一文字画像領
域に対し、ＲＯＭ１００２に格納されている辞書を用い
てパターンマッチング処理を行い、各一文字画像領域が
表わす文字を認識しそれに対応した文字列を出力し（Ｓ
１０２）、ブロック情報とともにＲＡＭ１００３に格納
する。例えば、図３の各ブロックを文字認識結果した結
果、 ・「重要書類」（Ｂ３０１より） ・「観音株式会社 新製品説明会」（Ｂ３０２より） ・「観音株式会社代表取締役社長 大仏 巌」（Ｂ３０
３より） ・「拝啓、貴社益々御清栄のことと御慶び申し上げま
す。さて、この度弊社新製品の発売にさきがけまして新
製品説明会を企画いたしましたのでご案内申し上げま
す。」（Ｂ３０４より） ・「記」（Ｂ３０５より） ・「日時：○月×日 午前８：００〜午後５：００ 場
所：△△県◎◎市 １−２−３ 特設会場 （地図参
照）」（Ｂ３０６より） というような文字列が生成される。
【００１９】次に、Ｓ１０２の結果の文字列をＲＡＭ１
００３から読み出して単語分離手段（５０３）により単
語に分割する（Ｓ１０３）。単語分離手段は、辞書（５
０６）を参照しながら認識結果文字列を単語毎に分離
（形態素解析）し（Ｓ１０３）、ＲＡＭ１００３に格納
する。ＲＡＭ１００３に格納する際に、各単語の品詞に
関する情報を辞書５０４より抽出し、単語に付加して格
納する。
００３から読み出して単語分離手段（５０３）により単
語に分割する（Ｓ１０３）。単語分離手段は、辞書（５
０６）を参照しながら認識結果文字列を単語毎に分離
（形態素解析）し（Ｓ１０３）、ＲＡＭ１００３に格納
する。ＲＡＭ１００３に格納する際に、各単語の品詞に
関する情報を辞書５０４より抽出し、単語に付加して格
納する。
【００２０】次に、ＲＡＭ１００３に格納されている単
語分離手段（５０３）により入力画像から抽出された全
単語について、キーワード判定手段５０４によってキー
ワード判定処理を行う（Ｓ１０４）。
語分離手段（５０３）により入力画像から抽出された全
単語について、キーワード判定手段５０４によってキー
ワード判定処理を行う（Ｓ１０４）。
【００２１】キーワード判定処理（Ｓ１０４）の詳細な
処理の流れについては、図６のフローチャートに示し、
これを参照しながら説明する。まず、ＲＡＭ１００３に
格納されている各単語に付加されている品詞情報を判断
し、品詞による絞り込みを行う。本実施例においては、
キーワードに適しそうなものとして名詞を取り出す（Ｓ
６０１）。先の各ブロックの認識結果である文字列より
例えば以下の単語が名詞として抽出される。
処理の流れについては、図６のフローチャートに示し、
これを参照しながら説明する。まず、ＲＡＭ１００３に
格納されている各単語に付加されている品詞情報を判断
し、品詞による絞り込みを行う。本実施例においては、
キーワードに適しそうなものとして名詞を取り出す（Ｓ
６０１）。先の各ブロックの認識結果である文字列より
例えば以下の単語が名詞として抽出される。
【００２２】・「重要書類」（Ｂ３０１より） ・「観音株式会社」、「新製品説明会」（Ｂ３０２） ・「観音株式会社」、「代表取締役社長」、「大仏巌」
（Ｂ３０３） ・「清栄」、「お慶び」、「弊社新製品」、「発売」、
「新製品説明会」、「企画」、「ご案内」（Ｂ３０４） ・「日時」、「場所」、「△△県◎◎市」、「特設会
場」、「地図参照」（Ｂ３０５） という単語が挙がったとする。次に出現頻度の高い単語
ほど、その文書中での重要性が高いと想定されるのでこ
れらの各単語の出現頻度を調べる（Ｓ６０２）。する
と、 ・観音株式会社（頻度２、Ｂ３０２、Ｂ３０３より） ・新製品説明会（頻度２、Ｂ３０２、Ｂ３０４より） ・重要書類（頻度１、Ｂ３０１より） ・代表取締役社長（頻度１、Ｂ３０３より） ・大仏巌（頻度１、Ｂ３０３より） ・清栄（頻度１、Ｂ３０４より） ・お慶び（頻度１、Ｂ３０４より） ・弊社新製品（頻度１、Ｂ３０４より） ・発売（頻度１、Ｂ３０４より） ・企画（頻度１、Ｂ３０４より） ・案内（頻度１、Ｂ３０４より） ・日時（頻度１、Ｂ３０５より） ・場所（頻度１、Ｂ３０５より） ・△△県◎◎市（頻度１、Ｂ３０５より） ・特設会場（頻度１、Ｂ３０５より） ・地図参照（頻度１、Ｂ３０５より） という結果が得られる。
（Ｂ３０３） ・「清栄」、「お慶び」、「弊社新製品」、「発売」、
「新製品説明会」、「企画」、「ご案内」（Ｂ３０４） ・「日時」、「場所」、「△△県◎◎市」、「特設会
場」、「地図参照」（Ｂ３０５） という単語が挙がったとする。次に出現頻度の高い単語
ほど、その文書中での重要性が高いと想定されるのでこ
れらの各単語の出現頻度を調べる（Ｓ６０２）。する
と、 ・観音株式会社（頻度２、Ｂ３０２、Ｂ３０３より） ・新製品説明会（頻度２、Ｂ３０２、Ｂ３０４より） ・重要書類（頻度１、Ｂ３０１より） ・代表取締役社長（頻度１、Ｂ３０３より） ・大仏巌（頻度１、Ｂ３０３より） ・清栄（頻度１、Ｂ３０４より） ・お慶び（頻度１、Ｂ３０４より） ・弊社新製品（頻度１、Ｂ３０４より） ・発売（頻度１、Ｂ３０４より） ・企画（頻度１、Ｂ３０４より） ・案内（頻度１、Ｂ３０４より） ・日時（頻度１、Ｂ３０５より） ・場所（頻度１、Ｂ３０５より） ・△△県◎◎市（頻度１、Ｂ３０５より） ・特設会場（頻度１、Ｂ３０５より） ・地図参照（頻度１、Ｂ３０５より） という結果が得られる。
【００２３】次のステップＳ６０３において、１つの入
力画像に設定し得るキーワードの個数の最大値（Ｋ）を
ここでは仮に５個とする。また名詞の出現頻度の最大値
（Ｎ）は、先ほどのステップＳ６０２の結果より２であ
る。従ってこのステップの処理の結果、 Ｋ＝５、Ｎ＝２、Ｓ＝０、Ｉ＝２ となる。ここで、Ｓは選択状態になった名詞の数の合計
を表し、Ｉは作業変数である。
力画像に設定し得るキーワードの個数の最大値（Ｋ）を
ここでは仮に５個とする。また名詞の出現頻度の最大値
（Ｎ）は、先ほどのステップＳ６０２の結果より２であ
る。従ってこのステップの処理の結果、 Ｋ＝５、Ｎ＝２、Ｓ＝０、Ｉ＝２ となる。ここで、Ｓは選択状態になった名詞の数の合計
を表し、Ｉは作業変数である。
【００２４】次のステップＳ６０４では、出現頻度がＩ
である名詞の数を調べそれをＭに設定する。従ってここ
では、出現頻度２である名詞は、「観音株式会社」、
「新製品説明会」の２つなので、本処理の結果Ｍは２に
なる。
である名詞の数を調べそれをＭに設定する。従ってここ
では、出現頻度２である名詞は、「観音株式会社」、
「新製品説明会」の２つなので、本処理の結果Ｍは２に
なる。
【００２５】次に、ＳとＭの合計がＫ以下かどうか、す
なわち、出現頻度がＩであるキーワードを選んでもキー
ワードの個数の最大値以下かどうかを判定する（Ｓ６０
５）。本例の場合、ここではＳ＝０、Ｍ＝２なので、Ｓ
＋Ｍ＝２でステップＳ６０５の判定結果は偽となり、処
理はステップＳ６０６へと続き、出現頻度Ｉ（＝２）で
ある名詞について内部的に選択状態にする。選択状態に
する単語は、ＲＡＭ１００３内のキーワード用選択単語
格納部に格納する。ここで、Ｍ個の名詞が選択状態にな
ったので、ＳをＭ増やす（Ｓ６０７）。本例の場合、こ
こではステップＳ６０７の結果Ｓの値は２となる。
なわち、出現頻度がＩであるキーワードを選んでもキー
ワードの個数の最大値以下かどうかを判定する（Ｓ６０
５）。本例の場合、ここではＳ＝０、Ｍ＝２なので、Ｓ
＋Ｍ＝２でステップＳ６０５の判定結果は偽となり、処
理はステップＳ６０６へと続き、出現頻度Ｉ（＝２）で
ある名詞について内部的に選択状態にする。選択状態に
する単語は、ＲＡＭ１００３内のキーワード用選択単語
格納部に格納する。ここで、Ｍ個の名詞が選択状態にな
ったので、ＳをＭ増やす（Ｓ６０７）。本例の場合、こ
こではステップＳ６０７の結果Ｓの値は２となる。
【００２６】次にＩが１であるかどうか判定する（Ｓ６
０８）。もし、Ｉが１であれば、ステップＳ６０４で判
定したのは出現頻度が１である名詞であり、すなわちこ
れ以上調べる名詞がないということになり、処理はステ
ップＳ６１３に移る。本例の場合、ここではＩは２であ
るので、判定の結果は偽になり、ステップＳ６０９に処
理が移りＩは１減算されて１になり、処理はステップＳ
６０４に戻り、出現頻度が１の単語からキーワードとし
て登録する単語を選択する処理に入る。
０８）。もし、Ｉが１であれば、ステップＳ６０４で判
定したのは出現頻度が１である名詞であり、すなわちこ
れ以上調べる名詞がないということになり、処理はステ
ップＳ６１３に移る。本例の場合、ここではＩは２であ
るので、判定の結果は偽になり、ステップＳ６０９に処
理が移りＩは１減算されて１になり、処理はステップＳ
６０４に戻り、出現頻度が１の単語からキーワードとし
て登録する単語を選択する処理に入る。
【００２７】今度は出現頻度が１の単語が対象であるの
で、ステップＳ６０４において、本例の場合、ここでは
Ｍは１４となり、次のステップＳ６０５の判定は偽（Ｓ
＋Ｍ＝１６で、Ｋ＝５）となり、処理はステップＳ６１
０へと移る。
で、ステップＳ６０４において、本例の場合、ここでは
Ｍは１４となり、次のステップＳ６０５の判定は偽（Ｓ
＋Ｍ＝１６で、Ｋ＝５）となり、処理はステップＳ６１
０へと移る。
【００２８】ステップＳ６１０では、現在選択状態にな
っている名詞の数が、キーワードの個数の制限と同じか
どうかを調べる。もし、同じであれば、次のステップＳ
６１１及びステップＳ６１２を飛ばして、ステップＳ６
１３へと進む。本例の場合、Ｓ＝２でＫ＝５なので、判
定の結果は偽となり、ステップＳ６１１へと進む。
っている名詞の数が、キーワードの個数の制限と同じか
どうかを調べる。もし、同じであれば、次のステップＳ
６１１及びステップＳ６１２を飛ばして、ステップＳ６
１３へと進む。本例の場合、Ｓ＝２でＫ＝５なので、判
定の結果は偽となり、ステップＳ６１１へと進む。
【００２９】ステップＳ６１１では（Ｋ−Ｓ）個のキー
ワードを出現頻度Ｉである名詞から選択する。これは、
頻度の情報によりＳ個の名詞がキーワードとして選択さ
れたが、実際登録可能なキーワードはＫ個なので、残り
（Ｋ−Ｓ）個のキーワードが登録可能なので、それを選
択されていない残りの名詞から選択するためである。本
例の場合、Ｋ＝５、Ｓ＝２なので、５−２＝３個のキー
ワードを残りの１４個の名詞から選択する。
ワードを出現頻度Ｉである名詞から選択する。これは、
頻度の情報によりＳ個の名詞がキーワードとして選択さ
れたが、実際登録可能なキーワードはＫ個なので、残り
（Ｋ−Ｓ）個のキーワードが登録可能なので、それを選
択されていない残りの名詞から選択するためである。本
例の場合、Ｋ＝５、Ｓ＝２なので、５−２＝３個のキー
ワードを残りの１４個の名詞から選択する。
【００３０】残り（Ｋ−Ｓ）個のキーワードの選択方法
は、名詞の出現位置が文頭方向にある順に（Ｋ−Ｓ）個
選択（この場合、本例では、「重要書類」、「代表取締
役社長」、「大仏巌」が選択される）してもよいし、ま
た、本実施例においては文字認識手段５０２は文字の大
きさに関する情報は出力しなかったが、文字認識手段５
０２により各文字の大きさの情報を抽出し、文字の大き
い順に残り（Ｋ−Ｓ）個の名詞を選択してもよいし、ま
た、これらを組み合わせてもよい。
は、名詞の出現位置が文頭方向にある順に（Ｋ−Ｓ）個
選択（この場合、本例では、「重要書類」、「代表取締
役社長」、「大仏巌」が選択される）してもよいし、ま
た、本実施例においては文字認識手段５０２は文字の大
きさに関する情報は出力しなかったが、文字認識手段５
０２により各文字の大きさの情報を抽出し、文字の大き
い順に残り（Ｋ−Ｓ）個の名詞を選択してもよいし、ま
た、これらを組み合わせてもよい。
【００３１】次に、ステップＳ６１３で（Ｋ−Ｓ）個の
キーワードを選択したので、全部でＫ個のキーワードの
選択処理が終了し、選択状態になったＳ個の名詞をキー
ワードとする。
キーワードを選択したので、全部でＫ個のキーワードの
選択処理が終了し、選択状態になったＳ個の名詞をキー
ワードとする。
【００３２】最後に、キーワード判定処理（Ｓ１０４）
で選択され、ＲＡＭ１００３のキーワード用選択単語格
納部に格納されているキーワードを入力画像とともにＲ
ＡＭ１００３内のデータベースに登録し（Ｓ１０５）、
処理を終了する。
で選択され、ＲＡＭ１００３のキーワード用選択単語格
納部に格納されているキーワードを入力画像とともにＲ
ＡＭ１００３内のデータベースに登録し（Ｓ１０５）、
処理を終了する。
【００３３】キーワードとして登録された単語は、デー
タベースから画像検索する際に、目次的に表示された
り、単語が検索指定入力された場合に、その単語と同一
の単語とともにデータベースに記憶されている画像を表
示或いは印字するので、画像検索が容易となる。
タベースから画像検索する際に、目次的に表示された
り、単語が検索指定入力された場合に、その単語と同一
の単語とともにデータベースに記憶されている画像を表
示或いは印字するので、画像検索が容易となる。
【００３４】尚、本実施例では、キーワード選択手段に
よりキーワード個数の制限から幾つかのキーワードを選
択していたが、ここでの選択個数を１つにして選択され
たキーワードを入力ファイルのファイル名称としてデー
タベースに登録しても良い。
よりキーワード個数の制限から幾つかのキーワードを選
択していたが、ここでの選択個数を１つにして選択され
たキーワードを入力ファイルのファイル名称としてデー
タベースに登録しても良い。
【００３５】尚、本実施例においては全ての文字を認識
してから単語を抽出したが、例えば英文等の単語がスペ
ースにより区切られている言葉の場合は、文字認識する
以前に単語領域の画像どうしでマッチングを行って出現
頻度の高い単語を検出し、その検出された単語を文字認
識してからキーワードとして登録しても良い。
してから単語を抽出したが、例えば英文等の単語がスペ
ースにより区切られている言葉の場合は、文字認識する
以前に単語領域の画像どうしでマッチングを行って出現
頻度の高い単語を検出し、その検出された単語を文字認
識してからキーワードとして登録しても良い。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
入力画像において出現頻度の高い単語をその入力画像に
付加するキーワードとして選択するので、キーボードに
よるオペレータの手操作を介さなくとも精度良いキーワ
ードを選択することができる。
入力画像において出現頻度の高い単語をその入力画像に
付加するキーワードとして選択するので、キーボードに
よるオペレータの手操作を介さなくとも精度良いキーワ
ードを選択することができる。
【００３７】以上説明したように、本発明によれば、キ
ーワードとして登録する単語のパターンを選択してから
文字認識するので、余計な文字認識処理に時間を費やす
ことがなく、キーワードを選択するまでの処理時間を短
縮することができる。
ーワードとして登録する単語のパターンを選択してから
文字認識するので、余計な文字認識処理に時間を費やす
ことがなく、キーワードを選択するまでの処理時間を短
縮することができる。
【００３８】以上説明したように、本発明によれば、特
定の品詞の単語をキーワード選択処理の対象として絞り
込むので、選択処理時間を短縮することができ、また、
キーワードとして適した単語を選択することができる。
定の品詞の単語をキーワード選択処理の対象として絞り
込むので、選択処理時間を短縮することができ、また、
キーワードとして適した単語を選択することができる。
【００３９】以上説明したように、本発明によれば、ス
キャナにより入力した画像とともに記憶させる単語の選
択を入力画像から抽出するので、キーボードを用いた操
作が不要となり、操作性が向上する。
キャナにより入力した画像とともに記憶させる単語の選
択を入力画像から抽出するので、キーボードを用いた操
作が不要となり、操作性が向上する。
【図１】本実施例の処理全体の流れを表わすフローチャ
ート。
ート。
【図２】入力画像例を表わす図。
【図３】画像領域分離処理結果例を表わす図。
【図４】一文字画像分離処理結果例を表わす図。
【図５】本実施例の装置の機能構成図。
【図６】キーワード判定処理の流れを表わすフローチャ
ート。
ート。
【図７】本実施例の装置の構成ブロック図。
Claims (10)
- 【請求項１】 入力画像に含まれる文字を認識し、 前記認識された文字から単語を抽出し、 前記抽出される単語の前記入力画像における出現頻度を
判断し、 出現頻度の高い単語を前記入力画像とともに記憶するこ
とを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 前記入力画像における出現頻度を判断す
る単語は、特定の品詞の単語とすることを特徴とする請
求項１に記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 前記特定の品詞は、名詞とすることを特
徴とする請求項２に記載の画像処理方法。 - 【請求項４】 前記入力画像とともに記憶した単語を、
指示に応じて一覧表示することを特徴とする請求項１に
記載の画像処理方法。 - 【請求項５】 検索指定入力された単語が前記画像とと
もに記憶されている場合は、該画像情報を読み出して出
力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方
法。 - 【請求項６】 前記入力画像はスキャナにより入力した
画像情報とすることを特徴とする請求項１に記載の画像
処理方法。 - 【請求項７】 入力画像に含まれる出現頻度の高い単語
を抽出し、 前記抽出された出現頻度の高い単語の文字認識の結果を
前記入力画像とともに記憶することを特徴とする画像処
理方法。 - 【請求項８】 前記入力画像とともに記憶した単語を、
指示に応じて一覧表示することを特徴とする請求項７に
記載の画像処理方法。 - 【請求項９】 検索指定入力された単語が前記画像とと
もに記憶されている場合は、該画像情報を読み出して出
力することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方
法。 - 【請求項１０】 前記入力画像はスキャナにより入力し
た画像情報であることを特徴とする請求項７に記載の画
像処理方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01169695A JP3623998B2 (ja) | 1995-01-27 | 1995-01-27 | 画像処理方法および画像処理装置 |
| US08/562,450 US5821929A (en) | 1994-11-30 | 1995-11-24 | Image processing method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01169695A JP3623998B2 (ja) | 1995-01-27 | 1995-01-27 | 画像処理方法および画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08202731A true JPH08202731A (ja) | 1996-08-09 |
| JP3623998B2 JP3623998B2 (ja) | 2005-02-23 |
Family
ID=11785208
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP01169695A Expired - Fee Related JP3623998B2 (ja) | 1994-11-30 | 1995-01-27 | 画像処理方法および画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3623998B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11272707A (ja) * | 1998-03-26 | 1999-10-08 | Sharp Corp | 情報処理システム |
| JP2005346627A (ja) * | 2004-06-07 | 2005-12-15 | Omron Corp | データ名決定装置 |
| JP2006202068A (ja) * | 2005-01-21 | 2006-08-03 | Hitachi Ltd | 単語認識装置および単語認識方法 |
| JP2006309347A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-11-09 | Saga Univ | 対象文書からキーワードを抽出する方法、システムおよびプログラム |
| JP2008276736A (ja) * | 2007-04-26 | 2008-11-13 | Fuji Xerox Co Ltd | インタラクティブシステムおよび画像検索性能を高めるプログラム |
| JP2010113735A (ja) * | 2010-01-21 | 2010-05-20 | Omron Corp | データ名決定装置 |
| US7911629B2 (en) | 2005-06-23 | 2011-03-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Image resolution and text conversion management |
| JP2012190313A (ja) * | 2011-03-11 | 2012-10-04 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置およびプログラム |
| JP2015207069A (ja) * | 2014-04-18 | 2015-11-19 | 富士通株式会社 | キーワード決定装置、キーワード決定プログラム及びキーワード決定方法 |
| JP2020204855A (ja) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 株式会社日立製作所 | キーワード検出装置、及びキーワード検出方法 |
-
1995
- 1995-01-27 JP JP01169695A patent/JP3623998B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11272707A (ja) * | 1998-03-26 | 1999-10-08 | Sharp Corp | 情報処理システム |
| JP2005346627A (ja) * | 2004-06-07 | 2005-12-15 | Omron Corp | データ名決定装置 |
| JP2006202068A (ja) * | 2005-01-21 | 2006-08-03 | Hitachi Ltd | 単語認識装置および単語認識方法 |
| JP2006309347A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-11-09 | Saga Univ | 対象文書からキーワードを抽出する方法、システムおよびプログラム |
| US7911629B2 (en) | 2005-06-23 | 2011-03-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Image resolution and text conversion management |
| JP2008276736A (ja) * | 2007-04-26 | 2008-11-13 | Fuji Xerox Co Ltd | インタラクティブシステムおよび画像検索性能を高めるプログラム |
| JP2010113735A (ja) * | 2010-01-21 | 2010-05-20 | Omron Corp | データ名決定装置 |
| JP2012190313A (ja) * | 2011-03-11 | 2012-10-04 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置およびプログラム |
| JP2015207069A (ja) * | 2014-04-18 | 2015-11-19 | 富士通株式会社 | キーワード決定装置、キーワード決定プログラム及びキーワード決定方法 |
| JP2020204855A (ja) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 株式会社日立製作所 | キーワード検出装置、及びキーワード検出方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3623998B2 (ja) | 2005-02-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6353840B2 (en) | User-defined search template for extracting information from documents | |
| US5311429A (en) | Maintenance support method and apparatus for natural language processing system | |
| US8107727B2 (en) | Document processing apparatus, document processing method, and computer program product | |
| JPS63245556A (ja) | 図表データ割付け方法 | |
| JPH08202731A (ja) | 画像処理方法 | |
| JPH08166959A (ja) | 画像処理方法 | |
| JPH09114852A (ja) | 情報検索装置 | |
| JPH103483A (ja) | 情報検索装置 | |
| JPH0877196A (ja) | 文書情報抽出装置 | |
| JP2838984B2 (ja) | 汎用参照装置 | |
| JP2928515B2 (ja) | 訳語出力装置 | |
| JP3147245B2 (ja) | 文書処理装置及び文書処理方法 | |
| JPS6118074A (ja) | プレ・エデイツト方式 | |
| JPH08153110A (ja) | 文書ファイリング装置及び方法 | |
| JP2005208687A (ja) | 多言語文書処理装置及びプログラム | |
| JP2570681B2 (ja) | ワード・プロセッサ | |
| JP2002014981A (ja) | 文書ファイリング装置 | |
| JPH05151195A (ja) | 漢字入力装置 | |
| JP3143290B2 (ja) | 帳票作成装置 | |
| JP2893239B2 (ja) | 翻訳支援辞書検索表示システム | |
| JPH06187370A (ja) | 文書読解支援装置 | |
| JPS61265662A (ja) | 文書処理装置 | |
| JPH08202859A (ja) | 電子ファイリング装置及びその方法 | |
| JPH11203410A (ja) | 画像処理方法及び装置及びその記憶媒体 | |
| JP2000029882A (ja) | 要約文作成装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040817 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041018 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20041116 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20041129 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081203 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091203 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091203 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101203 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111203 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121203 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131203 Year of fee payment: 9 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |