JP2000020638A - 文字列方向判別方法 - Google Patents
文字列方向判別方法Info
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- JP2000020638A JP2000020638A JP10182405A JP18240598A JP2000020638A JP 2000020638 A JP2000020638 A JP 2000020638A JP 10182405 A JP10182405 A JP 10182405A JP 18240598 A JP18240598 A JP 18240598A JP 2000020638 A JP2000020638 A JP 2000020638A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文書読取装置において、縦書き／横書きを確
実に判別可能な文字列方向判別方法を提供する。 【解決手段】 ステップＳ３１で、文書が縦書きである
と仮定した場合の冒頭部の文字列抽出を行い、ステップ
Ｓ３２で、文字辞書ファイル３を参照してこの文字列中
の文字認識を行う。ステップＳ３３で、認識した文字で
構成される単語を単語辞書ファイル４を用いて検索す
る。同様に、ステップＳ３４〜Ｓ３６で、文書が横書き
であると仮定した場合の冒頭部の単語の検索を行う。有
効な単語が検索された文字列の方向を、その文書の文字
列方向であると判別する。
実に判別可能な文字列方向判別方法を提供する。 【解決手段】 ステップＳ３１で、文書が縦書きである
と仮定した場合の冒頭部の文字列抽出を行い、ステップ
Ｓ３２で、文字辞書ファイル３を参照してこの文字列中
の文字認識を行う。ステップＳ３３で、認識した文字で
構成される単語を単語辞書ファイル４を用いて検索す
る。同様に、ステップＳ３４〜Ｓ３６で、文書が横書き
であると仮定した場合の冒頭部の単語の検索を行う。有
効な単語が検索された文字列の方向を、その文書の文字
列方向であると判別する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書読取装置にお
いて、文書上に記載された文字の縦書き／横書きを判別
する文字列方向判別方法に関するものである。
いて、文書上に記載された文字の縦書き／横書きを判別
する文字列方向判別方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献：特開平５−３１４３０９号公報 前記文献には、文書上の文字列方向の判別方法として、
次のような方法が開示されている。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献：特開平５−３１４３０９号公報 前記文献には、文書上の文字列方向の判別方法として、
次のような方法が開示されている。
【０００３】まず、イメージスキャナ等で画素に分解し
て読み取った文書の２値画像を、縦横に縮小して縮小画
像を生成する。次に、縮小画面から縦方向及び横方向に
黒画素が連続する複数の連結成分を、文字列候補として
抽出する。更に、文字列候補の連結成分の中で、縦と横
の比が一定の閾値を越える縦長の連結成分の個数と、横
長の連結成分の個数とを調べる。そして、縦長の連結成
分の個数が、横長の連結成分の個数よりも多ければ縦書
き、少なければ横書きと判別する。
て読み取った文書の２値画像を、縦横に縮小して縮小画
像を生成する。次に、縮小画面から縦方向及び横方向に
黒画素が連続する複数の連結成分を、文字列候補として
抽出する。更に、文字列候補の連結成分の中で、縦と横
の比が一定の閾値を越える縦長の連結成分の個数と、横
長の連結成分の個数とを調べる。そして、縦長の連結成
分の個数が、横長の連結成分の個数よりも多ければ縦書
き、少なければ横書きと判別する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法では、次のような課題があった。例えば、文字のサ
イズに比べて文字間隔が離れていると、縮小画面を生成
しても文字同士が離れてしまい、有効な連結成分を抽出
することができない。また、縦及び横の文字間隔がほぼ
等しい場合にも、縦書き／横書きの判別が不可能にな
る。本発明は、前記従来技術が持っていた課題を解決
し、縦書き／横書きを確実に判別することができる文字
列方向判別方法を提供するものである。
方法では、次のような課題があった。例えば、文字のサ
イズに比べて文字間隔が離れていると、縮小画面を生成
しても文字同士が離れてしまい、有効な連結成分を抽出
することができない。また、縦及び横の文字間隔がほぼ
等しい場合にも、縦書き／横書きの判別が不可能にな
る。本発明は、前記従来技術が持っていた課題を解決
し、縦書き／横書きを確実に判別することができる文字
列方向判別方法を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明は、文字列方向判別方法において、次のよう
な処理を順次行っている。まず、文字列が記載された文
書を画素に分解して画像データとして読み取る画像読取
処理を行う。次に、前記文書の文字列が縦書きであると
仮定して、前記画像読取処理で読み取られた画像データ
から縦方向の冒頭部の文字列を抽出する第１の文字列抽
出処理と、前記第１の文字列抽出処理で抽出された文字
列から、この文字列を構成する複数の文字を切り出して
認識する第１の文字認識処理と、前記第１の文字認識処
理で認識された複数の文字でつづられる単語を、単語辞
書を参照して検索する第１の単語検索処理とを行う。
に、本発明は、文字列方向判別方法において、次のよう
な処理を順次行っている。まず、文字列が記載された文
書を画素に分解して画像データとして読み取る画像読取
処理を行う。次に、前記文書の文字列が縦書きであると
仮定して、前記画像読取処理で読み取られた画像データ
から縦方向の冒頭部の文字列を抽出する第１の文字列抽
出処理と、前記第１の文字列抽出処理で抽出された文字
列から、この文字列を構成する複数の文字を切り出して
認識する第１の文字認識処理と、前記第１の文字認識処
理で認識された複数の文字でつづられる単語を、単語辞
書を参照して検索する第１の単語検索処理とを行う。
【０００６】更に、前記文書の文字列が横書きであると
仮定して、前記画像読取処理で読み取られた画像データ
から横方向の冒頭部の文字列を抽出する第２の文字列抽
出処理と、前記第２の文字列抽出処理で抽出された文字
列から、この文字列を構成する複数の文字を切り出して
認識する第２の文字認識処理と、前記第２の文字認識処
理で認識された複数の文字でつづられる単語を、前記単
語辞書を参照して検索する第２の単語検索処理とを行
う。そして、前記第１及び第２の単語検索処理の検索結
果に基づいて、前記文書に記載された文字列の方向が縦
書きか横書きかを判定する縦横判定処理を行う。
仮定して、前記画像読取処理で読み取られた画像データ
から横方向の冒頭部の文字列を抽出する第２の文字列抽
出処理と、前記第２の文字列抽出処理で抽出された文字
列から、この文字列を構成する複数の文字を切り出して
認識する第２の文字認識処理と、前記第２の文字認識処
理で認識された複数の文字でつづられる単語を、前記単
語辞書を参照して検索する第２の単語検索処理とを行
う。そして、前記第１及び第２の単語検索処理の検索結
果に基づいて、前記文書に記載された文字列の方向が縦
書きか横書きかを判定する縦横判定処理を行う。
【０００７】以上のように文字列方向判別方法を構成し
たので、本発明によれば次のような作用が行われる。画
像読取処理により、文書は画素に分解しされた画像デー
タとして読み取られる。第１の文字列抽出処理により、
画像データから縦方向の冒頭部の文字列が抽出され、第
１の文字認識処理によって、この文字列を構成する複数
の文字が切り出されて認識される。更に、第１の単語検
索処理により、単語辞書が参照されて認識された複数の
文字による単語が検索される。同様に、第２の文字列抽
出処理により、画像データから横方向の冒頭部の文字列
が抽出され、第２の文字認識処理によって、この文字列
を構成する複数の文字が切り出されて認識される。更
に、第２の単語検索処理により、単語辞書が参照されて
認識された複数の文字による単語が検索される。そし
て、縦横判定処理により、第１及び第２の単語検索処理
の処理結果に基づいて、文書に記載された文字列の方向
が縦書きであるか横書きかであるかの判定が行われる。
たので、本発明によれば次のような作用が行われる。画
像読取処理により、文書は画素に分解しされた画像デー
タとして読み取られる。第１の文字列抽出処理により、
画像データから縦方向の冒頭部の文字列が抽出され、第
１の文字認識処理によって、この文字列を構成する複数
の文字が切り出されて認識される。更に、第１の単語検
索処理により、単語辞書が参照されて認識された複数の
文字による単語が検索される。同様に、第２の文字列抽
出処理により、画像データから横方向の冒頭部の文字列
が抽出され、第２の文字認識処理によって、この文字列
を構成する複数の文字が切り出されて認識される。更
に、第２の単語検索処理により、単語辞書が参照されて
認識された複数の文字による単語が検索される。そし
て、縦横判定処理により、第１及び第２の単語検索処理
の処理結果に基づいて、文書に記載された文字列の方向
が縦書きであるか横書きかであるかの判定が行われる。
【０００８】
【発明の実施の形態】図２は、本発明の実施形態の文字
列方向判別方法で用いられる文書読取装置の構成図であ
る。この文書読取装置は、スキャナ１、画像メモリ２、
文字辞書ファイル３、単語辞書ファイル４、ディスプレ
イ５、キーボード６、出力ファイル７、中央演算処理部
（以下、「ＣＰＵ」という）８、記憶部９、及びこれら
を共通に接続するためのシステムバス１０を備えてい
る。
列方向判別方法で用いられる文書読取装置の構成図であ
る。この文書読取装置は、スキャナ１、画像メモリ２、
文字辞書ファイル３、単語辞書ファイル４、ディスプレ
イ５、キーボード６、出力ファイル７、中央演算処理部
（以下、「ＣＰＵ」という）８、記憶部９、及びこれら
を共通に接続するためのシステムバス１０を備えてい
る。
【０００９】スキャナ１は、文書上に記載された文字等
を画素に分解して光学的に読み取り、これを電気信号に
変換して白黒に対応する２値の画像データを生成するも
のである。画像メモリ２は、スキャナ１で得られた画像
データを認識処理のために、文書イメージの形態で記憶
するものである。文字辞書ファイル３は、読み取った文
字単位の画像データに基づいて、それがどの文字に対応
するかを判定するための特徴データを登録したものであ
る。単語辞書ファイル４は、それぞれ意味を持つ複数の
文字の集合を単語として登録したものである。ディスプ
レイ５は、読み取った画像データや文字に変換された認
識結果等を、確認や修正のために表示するものである。
キーボード６は、認識結果の修正等を行うための入力装
置である。出力ファイル７は、得られた認識結果を出力
するためのものである。また、ＣＰＵ８は、記憶部９に
格納された処理プログラムに基づいて、文書を読み取っ
て文字を認識して出力ファイル７に出力するとともに、
この文書読取装置全体の制御を行うものである。
を画素に分解して光学的に読み取り、これを電気信号に
変換して白黒に対応する２値の画像データを生成するも
のである。画像メモリ２は、スキャナ１で得られた画像
データを認識処理のために、文書イメージの形態で記憶
するものである。文字辞書ファイル３は、読み取った文
字単位の画像データに基づいて、それがどの文字に対応
するかを判定するための特徴データを登録したものであ
る。単語辞書ファイル４は、それぞれ意味を持つ複数の
文字の集合を単語として登録したものである。ディスプ
レイ５は、読み取った画像データや文字に変換された認
識結果等を、確認や修正のために表示するものである。
キーボード６は、認識結果の修正等を行うための入力装
置である。出力ファイル７は、得られた認識結果を出力
するためのものである。また、ＣＰＵ８は、記憶部９に
格納された処理プログラムに基づいて、文書を読み取っ
て文字を認識して出力ファイル７に出力するとともに、
この文書読取装置全体の制御を行うものである。
【００１０】次に、動作を説明する。図３は、図２の文
書読取装置の概略の動作を示すフローチャートである。
まず、読み取り対象の文書をスキャナ１にセットし、読
取処理を開始する。ステップＳ１０の画像入力処理にお
いて、文書上に記載された文字等は、スキャナ１によっ
て画素に分解されて光学的に読み取られる。光の強弱信
号は、スキャナ１の光−電気変換機能によって電気信号
に変換され、画素の白黒に対応する２値の画像データが
生成される。画像データは、ＣＰＵ８の制御に従って、
文書イメージの形態で画像メモリ２に記憶される。文書
全体の画像データが読み取られて画像メモリ２に記憶さ
れた後、ステップＳ２０へ進む。
書読取装置の概略の動作を示すフローチャートである。
まず、読み取り対象の文書をスキャナ１にセットし、読
取処理を開始する。ステップＳ１０の画像入力処理にお
いて、文書上に記載された文字等は、スキャナ１によっ
て画素に分解されて光学的に読み取られる。光の強弱信
号は、スキャナ１の光−電気変換機能によって電気信号
に変換され、画素の白黒に対応する２値の画像データが
生成される。画像データは、ＣＰＵ８の制御に従って、
文書イメージの形態で画像メモリ２に記憶される。文書
全体の画像データが読み取られて画像メモリ２に記憶さ
れた後、ステップＳ２０へ進む。
【００１１】ステップＳ２０の第１の縦横判定処理にお
いて、文書中の文字が縦書きであるか横書きであるかの
判定が、例えば次のように行われる。まず、画像メモリ
２内の文書イメージを横方向の各行毎にスキャンし、黒
画素の出現回数をカウントして横方向ヒストグラムを生
成する。同様に、文書イメージを縦方向の各列毎にスキ
ャンして、縦方向ヒストグラムを生成する。次に、横方
向ヒストグラム中で黒画素の割合が一定数以下の領域を
行間領域と見なして、その行間の寸法を算出する。同様
に、縦方向ヒストグラム中で黒画素の割合が一定数以下
の領域を列間領域と見なして、その列間の寸法を算出す
る。そして、予め定めた所定の基準に基づいて、行間の
寸法が列間の寸法よりも大きいと判断されたときには横
書き、列間の寸法が行間の寸法よりも大きいと判断され
たときには縦書きと判定される。
いて、文書中の文字が縦書きであるか横書きであるかの
判定が、例えば次のように行われる。まず、画像メモリ
２内の文書イメージを横方向の各行毎にスキャンし、黒
画素の出現回数をカウントして横方向ヒストグラムを生
成する。同様に、文書イメージを縦方向の各列毎にスキ
ャンして、縦方向ヒストグラムを生成する。次に、横方
向ヒストグラム中で黒画素の割合が一定数以下の領域を
行間領域と見なして、その行間の寸法を算出する。同様
に、縦方向ヒストグラム中で黒画素の割合が一定数以下
の領域を列間領域と見なして、その列間の寸法を算出す
る。そして、予め定めた所定の基準に基づいて、行間の
寸法が列間の寸法よりも大きいと判断されたときには横
書き、列間の寸法が行間の寸法よりも大きいと判断され
たときには縦書きと判定される。
【００１２】ステップＳ２０において、横書きまたは縦
書きの判定が行われたときには、ステップＳ４０へ進
む。一方、ステップＳ２０で有効な判定ができないとき
には、次のステップＳ３０へ進む。ステップＳ３０の第
２の縦横判定処理において、後述の方法により、文書中
の文字が縦書きであるか横書きであるかの判定が再度行
われる。ステップＳ３０によって縦書き／横書きの判定
が行われた後、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０
の文字認識処理において、ステップＳ２０またはＳ３０
で判定された縦書き／横書きの判定結果に従って、画像
メモリ２内の画像データから文書を構成する文字のイメ
ージデータが順次切り出される。切り出された文字のイ
メージデータは、文字辞書ファイル３を参照して文字認
識され、認識結果が出力ファイル７に格納される。画像
メモリ２内の画像データ中のすべての文字認識が行わ
れ、その認識結果が出力ファイル７に格納された後、ス
テップＳ５０へ進む。
書きの判定が行われたときには、ステップＳ４０へ進
む。一方、ステップＳ２０で有効な判定ができないとき
には、次のステップＳ３０へ進む。ステップＳ３０の第
２の縦横判定処理において、後述の方法により、文書中
の文字が縦書きであるか横書きであるかの判定が再度行
われる。ステップＳ３０によって縦書き／横書きの判定
が行われた後、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０
の文字認識処理において、ステップＳ２０またはＳ３０
で判定された縦書き／横書きの判定結果に従って、画像
メモリ２内の画像データから文書を構成する文字のイメ
ージデータが順次切り出される。切り出された文字のイ
メージデータは、文字辞書ファイル３を参照して文字認
識され、認識結果が出力ファイル７に格納される。画像
メモリ２内の画像データ中のすべての文字認識が行わ
れ、その認識結果が出力ファイル７に格納された後、ス
テップＳ５０へ進む。
【００１３】ステップＳ５０の認識結果修正処理におい
て、出力ファイル７に格納された認識結果と、画像メモ
リ２内の文書イメージとがディスプレイ５に表示され
る。オペレータは、ディスプレイ５の表示によって認識
結果を確認し、必要に応じてキーボード６を用いてその
認識結果の修正を行うことができる。キーボード６から
修正が行われたときには、出力ファイル７内の認識結果
は、修正された認識結果に書き替えられる。ステップＳ
５０において、すべての認識結果に対する確認が完了す
ると、この読み取り対象の文書の読取処理は終了する。
て、出力ファイル７に格納された認識結果と、画像メモ
リ２内の文書イメージとがディスプレイ５に表示され
る。オペレータは、ディスプレイ５の表示によって認識
結果を確認し、必要に応じてキーボード６を用いてその
認識結果の修正を行うことができる。キーボード６から
修正が行われたときには、出力ファイル７内の認識結果
は、修正された認識結果に書き替えられる。ステップＳ
５０において、すべての認識結果に対する確認が完了す
ると、この読み取り対象の文書の読取処理は終了する。
【００１４】図１は、本発明の実施形態を示す文字列方
向判別方法のフローチャートであり、図３中のステップ
Ｓ３０の詳細を示すものである。また、図４は、図１の
文字列方向判別方法の一例を示す説明図である。図１の
ステップＳ３１において、文書が縦書きであると仮定し
た場合の、冒頭部の文字列抽出処理が行われる。例えば
図４に示すように、画像メモリ２内の文書イメージか
ら、最右行上端から冒頭部Ａの文字列「高瀬舟は京都の
高瀬川を・・・」の画像データが抽出される。ステップ
Ｓ３２の文字認識処理において、冒頭部Ａの文字列「高
瀬舟は京都の高瀬川を・・・」の画像データから更に個
々の文字が切り出され、文字辞書ファイル３を参照して
文字認識が行われる。これにより、冒頭部Ａの文字情報
「高瀬舟は京都の高瀬川を・・・」が得られる。
向判別方法のフローチャートであり、図３中のステップ
Ｓ３０の詳細を示すものである。また、図４は、図１の
文字列方向判別方法の一例を示す説明図である。図１の
ステップＳ３１において、文書が縦書きであると仮定し
た場合の、冒頭部の文字列抽出処理が行われる。例えば
図４に示すように、画像メモリ２内の文書イメージか
ら、最右行上端から冒頭部Ａの文字列「高瀬舟は京都の
高瀬川を・・・」の画像データが抽出される。ステップ
Ｓ３２の文字認識処理において、冒頭部Ａの文字列「高
瀬舟は京都の高瀬川を・・・」の画像データから更に個
々の文字が切り出され、文字辞書ファイル３を参照して
文字認識が行われる。これにより、冒頭部Ａの文字情報
「高瀬舟は京都の高瀬川を・・・」が得られる。
【００１５】ステップＳ３３の単語検索処理（例えば、
スペルチェック）において、単語辞書ファイル４を用い
て、文字情報「高瀬舟は京都の高瀬川を・・・」のスペ
ルチェックが行われる。スペルチェックでは、まず、先
頭の２文字「高瀬」に対応する単語が、単語辞書ファイ
ル４に存在するか否かがチェックされる。存在すれば、
更に先頭の３文字「高瀬川」に対応する単語が存在する
か否かがチェックされる。そして、「高瀬川」が存在
し、かつ、これよりも長い単語が存在しなければ、チェ
ック結果は３となる。ステップＳ３４において、文書が
横書きであると仮定した場合の、冒頭部の文字列抽出処
理が行われる。この場合、図４に示すように、最上行左
端から冒頭部Ｂの文字列「残情り違なよて科 見こを・
・・」の画像データが抽出される。
スペルチェック）において、単語辞書ファイル４を用い
て、文字情報「高瀬舟は京都の高瀬川を・・・」のスペ
ルチェックが行われる。スペルチェックでは、まず、先
頭の２文字「高瀬」に対応する単語が、単語辞書ファイ
ル４に存在するか否かがチェックされる。存在すれば、
更に先頭の３文字「高瀬川」に対応する単語が存在する
か否かがチェックされる。そして、「高瀬川」が存在
し、かつ、これよりも長い単語が存在しなければ、チェ
ック結果は３となる。ステップＳ３４において、文書が
横書きであると仮定した場合の、冒頭部の文字列抽出処
理が行われる。この場合、図４に示すように、最上行左
端から冒頭部Ｂの文字列「残情り違なよて科 見こを・
・・」の画像データが抽出される。
【００１６】ステップＳ３５の文字認識処理において、
冒頭部Ｂの文字列「残情り違なよて科 見こを・・・」
の画像データから更に個々の文字が切り出され、文字辞
書ファイル３を参照して文字認識が行われる。これによ
り、冒頭部Ｂの文字情報「残情り違なよて科 見こを・
・・」が得られる。ステップＳ３６の単語検索処理（例
えば、スペルチェック）において、文字情報「残情り違
なよて科 見こを・・・」のスペルチェックが行われ
る。このスペルチェックでは、まず、先頭の２文字「残
情」に対応する単語が、単語辞書ファイル４に存在する
か否かがチェックされる。この場合、存在しないので、
チェック結果は０となる。ステップＳ３７の縦横判定処
理において、ステップＳ３３，Ｓ３６のチェック結果の
比較により、縦書き／横書きの判定が行われる。この場
合、ステップＳ３３のチェック結果は３であり、ステッ
プＳ３６のチェック結果（即ち、０）よりも大きいの
で、縦書きと判定される。
冒頭部Ｂの文字列「残情り違なよて科 見こを・・・」
の画像データから更に個々の文字が切り出され、文字辞
書ファイル３を参照して文字認識が行われる。これによ
り、冒頭部Ｂの文字情報「残情り違なよて科 見こを・
・・」が得られる。ステップＳ３６の単語検索処理（例
えば、スペルチェック）において、文字情報「残情り違
なよて科 見こを・・・」のスペルチェックが行われ
る。このスペルチェックでは、まず、先頭の２文字「残
情」に対応する単語が、単語辞書ファイル４に存在する
か否かがチェックされる。この場合、存在しないので、
チェック結果は０となる。ステップＳ３７の縦横判定処
理において、ステップＳ３３，Ｓ３６のチェック結果の
比較により、縦書き／横書きの判定が行われる。この場
合、ステップＳ３３のチェック結果は３であり、ステッ
プＳ３６のチェック結果（即ち、０）よりも大きいの
で、縦書きと判定される。
【００１７】このように、本実施形態の文字列方向判別
方法は、単語辞書ファイル４を参照して文字列中の単語
のスペルをチェックするステップＳ３３，３６を有して
いる。これにより、有効な単語が存在する方向の文字列
を検出することができるので、文字列の方向を正確に判
定することができるという利点がある。なお、本発明
は、上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能であ
る。この変形例としては、例えば、次の（ａ）〜（ｃ）
のようなものがある。 （ａ） ステップＳ２０の第１の縦横判定処理は、実施
形態で説明した方法に限定されず、どのような判定方法
を用いても良い。また、このステップＳ２０を省略し
て、直ちにステップＳ３０の第２の縦横判定処理を行う
ようにしても良い。 （ｂ） 文字以外の図形や写真を含む文書を対象とする
こともできる。その場合、縦横の判定の不可能な領域
は、図形や写真の領域と見なして文字認識処理を行わな
いようにすれば良い。 （ｃ） ステップＳ３３，Ｓ３６のスペルチェックは、
実施形態で説明した方法に限定されない。例えば構文解
析により、「て」「に」「を」「は」等の助詞を区切り
符号として単数または複数の単語を抽出し、その抽出し
た単語が単語辞書ファイル４に存在するか否かをチェッ
クするような方法等を用いても良い。
方法は、単語辞書ファイル４を参照して文字列中の単語
のスペルをチェックするステップＳ３３，３６を有して
いる。これにより、有効な単語が存在する方向の文字列
を検出することができるので、文字列の方向を正確に判
定することができるという利点がある。なお、本発明
は、上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能であ
る。この変形例としては、例えば、次の（ａ）〜（ｃ）
のようなものがある。 （ａ） ステップＳ２０の第１の縦横判定処理は、実施
形態で説明した方法に限定されず、どのような判定方法
を用いても良い。また、このステップＳ２０を省略し
て、直ちにステップＳ３０の第２の縦横判定処理を行う
ようにしても良い。 （ｂ） 文字以外の図形や写真を含む文書を対象とする
こともできる。その場合、縦横の判定の不可能な領域
は、図形や写真の領域と見なして文字認識処理を行わな
いようにすれば良い。 （ｃ） ステップＳ３３，Ｓ３６のスペルチェックは、
実施形態で説明した方法に限定されない。例えば構文解
析により、「て」「に」「を」「は」等の助詞を区切り
符号として単数または複数の単語を抽出し、その抽出し
た単語が単語辞書ファイル４に存在するか否かをチェッ
クするような方法等を用いても良い。
【００１８】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、それぞれ縦方向及び横方向に連続した文字列を認
識し、単語辞書に登録された単語であるか否かを検索す
る第１及び第２の単語検索処理と、これらの単語検索処
理の検索結果に基づいて文字列の方向を判別する判別処
理とを行っている。これにより、文書の内容に基づいて
文字列の方向を判別することができるので、確実な判定
結果を得ることができる。
れば、それぞれ縦方向及び横方向に連続した文字列を認
識し、単語辞書に登録された単語であるか否かを検索す
る第１及び第２の単語検索処理と、これらの単語検索処
理の検索結果に基づいて文字列の方向を判別する判別処
理とを行っている。これにより、文書の内容に基づいて
文字列の方向を判別することができるので、確実な判定
結果を得ることができる。
【図１】本発明の実施形態を示す文字列方向判別方法の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図２】本発明の実施形態の文字列方向判別方法で用い
られる文書読取装置の構成図である。
られる文書読取装置の構成図である。
【図３】図２の文書読取装置の概略の動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図４】図１の文字列方向判別方法の一例を示す説明図
である。
である。
１ スキャナ ２ 画像メモリ ３ 文字辞書ファイル ４ 単語辞書ファイル ８ ＣＰＵ ９ 記憶部 Ｓ３１ 縦方向の冒頭部の文字列抽出処理のステップ Ｓ３２，Ｓ３５ 文字認識処理のステップ Ｓ３３，Ｓ３６ スペルチェックのステップ Ｓ３４ 横方向の冒頭部の文字列抽出処理のステップ Ｓ３７ 縦横判定のステップ
Claims (1)
- 【請求項１】 文字列が記載された文書を画素に分解し
て画像データとして読み取る画像読取処理と、 前記文書の文字列が縦書きであると仮定して、前記画像
読取処理で読み取られた画像データから縦方向の冒頭部
の文字列を抽出する第１の文字列抽出処理と、 前記第１の文字列抽出処理で抽出された文字列から、こ
の文字列を構成する複数の文字を切り出して認識する第
１の文字認識処理と、 前記第１の文字認識処理で認識された複数の文字でつづ
られる単語を、単語辞書を参照して検索する第１の単語
検索処理と、 前記文書の文字列が横書きであると仮定して、前記画像
読取処理で読み取られた画像データから横方向の冒頭部
の文字列を抽出する第２の文字列抽出処理と、 前記第２の文字列抽出処理で抽出された文字列から、こ
の文字列を構成する複数の文字を切り出して認識する第
２の文字認識処理と、 前記第２の文字認識処理で認識された複数の文字でつづ
られる単語を、前記単語辞書を参照して検索する第２の
単語検索処理と、 前記第１及び第２の単語検索処理の検索結果に基づい
て、前記文書に記載された文字列の方向が縦書きか横書
きかを判定する縦横判定処理とを、 行うことを特徴とする文字列方向判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10182405A JP2000020638A (ja) | 1998-06-29 | 1998-06-29 | 文字列方向判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10182405A JP2000020638A (ja) | 1998-06-29 | 1998-06-29 | 文字列方向判別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000020638A true JP2000020638A (ja) | 2000-01-21 |
Family
ID=16117739
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10182405A Withdrawn JP2000020638A (ja) | 1998-06-29 | 1998-06-29 | 文字列方向判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000020638A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100456317C (zh) * | 2005-12-16 | 2009-01-28 | 富士通株式会社 | 行方向判定方法以及装置 |
-
1998
- 1998-06-29 JP JP10182405A patent/JP2000020638A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100456317C (zh) * | 2005-12-16 | 2009-01-28 | 富士通株式会社 | 行方向判定方法以及装置 |
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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: 20050906 |