JP2001056837A - 文書認識方法および記録媒体 - Google Patents
文書認識方法および記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文書モデルを作成するとき、文書要素のレイ
アウト特徴の変動量を、ＧＵＩを用いて視覚的に分かり
やすくモデルに記述する。 【解決手段】 サンプル文書（１０７）を入力し（１０
２）、要素に分割してレイアウト特徴を抽出する（１０
３）。論理モデルの作成（１０８）は、サンプル文書画
像中の要素を指定する。この指定は、要素を包含する矩
形によって行う。また、矩形の大きさを変えることによ
り、要素のレイアウト特徴の変動量を設定する。
アウト特徴の変動量を、ＧＵＩを用いて視覚的に分かり
やすくモデルに記述する。 【解決手段】 サンプル文書（１０７）を入力し（１０
２）、要素に分割してレイアウト特徴を抽出する（１０
３）。論理モデルの作成（１０８）は、サンプル文書画
像中の要素を指定する。この指定は、要素を包含する矩
形によって行う。また、矩形の大きさを変えることによ
り、要素のレイアウト特徴の変動量を設定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書の特定領域に
所定の情報を持つモデルを利用して、文書から指定要素
を抽出する際に、指定要素のレイアウト特徴の変動量を
ＧＵＩを用いて簡単に設定する文書認識方法および文書
認識プログラムを記録した記録媒体に関する。
所定の情報を持つモデルを利用して、文書から指定要素
を抽出する際に、指定要素のレイアウト特徴の変動量を
ＧＵＩを用いて簡単に設定する文書認識方法および文書
認識プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】本出願人は先に、文書をデジタル画像と
して入力し、該文書画像から前記文書のレイアウト特徴
を検出し、複数の論理モデルの中から、前記入力文書の
レイアウト特徴に一致する論理モデルを検出し、該検出
された論理モデルを用いて前記文書画像から論理要素を
抽出する文書画像の論理要素抽出方法（特願平１０−１
４５７８１号）を提案した。また、文書をデジタル画像
として入力し、該文書画像を所定の要素に分割すると共
に、前記文書のレイアウト特徴を検出し、複数の文書種
類毎に予め作成された論理構造モデルの内の一つのモデ
ルを用いて前記文書画像から第１の単位で所定の論理要
素を抽出し、次いで第２の単位で所定の論理要素を抽出
し、前記一つのモデルのレイアウト特徴と前記抽出され
た論理要素に対応する、前記文書のレイアウト特徴との
類似度を算出し、該類似度に所定値を掛けた値が所定の
閾値以上のとき前記抽出された論理要素を出力する論理
要素抽出方法（特願平１０−２６７１６６号）も提案し
た。
して入力し、該文書画像から前記文書のレイアウト特徴
を検出し、複数の論理モデルの中から、前記入力文書の
レイアウト特徴に一致する論理モデルを検出し、該検出
された論理モデルを用いて前記文書画像から論理要素を
抽出する文書画像の論理要素抽出方法（特願平１０−１
４５７８１号）を提案した。また、文書をデジタル画像
として入力し、該文書画像を所定の要素に分割すると共
に、前記文書のレイアウト特徴を検出し、複数の文書種
類毎に予め作成された論理構造モデルの内の一つのモデ
ルを用いて前記文書画像から第１の単位で所定の論理要
素を抽出し、次いで第２の単位で所定の論理要素を抽出
し、前記一つのモデルのレイアウト特徴と前記抽出され
た論理要素に対応する、前記文書のレイアウト特徴との
類似度を算出し、該類似度に所定値を掛けた値が所定の
閾値以上のとき前記抽出された論理要素を出力する論理
要素抽出方法（特願平１０−２６７１６６号）も提案し
た。
【０００３】さらに、文書をデジタル画像として入力
し、該文書画像から前記文書のレイアウト特徴を検出
し、複数の論理モデルの中から、前記入力文書のレイア
ウト特徴に一致する論理モデルを検出し、該検出された
論理モデルを用いて前記文書画像から論理要素を抽出す
る文書画像の論理要素抽出方法であって、前記論理要素
を抽出する際に、論理モデルにおけるレイアウト特徴の
変動量の履歴を参照し、該レイアウト特徴の変動量が所
定のしきい値以上であるとき、前記論理モデルを更新す
る文書画像の論理要素抽出方法、および文書をデジタル
画像として入力し、該文書画像から前記文書のレイアウ
ト特徴を検出し、複数の論理モデルの中から、前記入力
文書のレイアウト特徴に一致する論理モデルを検出し、
該検出された論理モデルを用いて前記文書画像から論理
要素を抽出する際に、過去の入力文書画像と論理モデル
とのレイアウト特徴毎のマッチング結果を保持した履歴
を参照し、前記履歴から算出された論理要素の変動量が
所定のしきい値以上であるとき、前記論理モデルを更新
する文書画像の論理要素抽出方法であって、前記論理要
素の変動量は、前記論理要素の各レイアウト特徴毎の変
動量から算出する文書画像の論理要素抽出方法（特願平
１１−１８７５３３号）を提案した。
し、該文書画像から前記文書のレイアウト特徴を検出
し、複数の論理モデルの中から、前記入力文書のレイア
ウト特徴に一致する論理モデルを検出し、該検出された
論理モデルを用いて前記文書画像から論理要素を抽出す
る文書画像の論理要素抽出方法であって、前記論理要素
を抽出する際に、論理モデルにおけるレイアウト特徴の
変動量の履歴を参照し、該レイアウト特徴の変動量が所
定のしきい値以上であるとき、前記論理モデルを更新す
る文書画像の論理要素抽出方法、および文書をデジタル
画像として入力し、該文書画像から前記文書のレイアウ
ト特徴を検出し、複数の論理モデルの中から、前記入力
文書のレイアウト特徴に一致する論理モデルを検出し、
該検出された論理モデルを用いて前記文書画像から論理
要素を抽出する際に、過去の入力文書画像と論理モデル
とのレイアウト特徴毎のマッチング結果を保持した履歴
を参照し、前記履歴から算出された論理要素の変動量が
所定のしきい値以上であるとき、前記論理モデルを更新
する文書画像の論理要素抽出方法であって、前記論理要
素の変動量は、前記論理要素の各レイアウト特徴毎の変
動量から算出する文書画像の論理要素抽出方法（特願平
１１−１８７５３３号）を提案した。
【０００４】上記提案した方法は、複数のサンプル文書
から特定要素のレイアウト的な変動量を統計的手法を用
いて自動的に検出していた。
から特定要素のレイアウト的な変動量を統計的手法を用
いて自動的に検出していた。
【０００５】上記提案した方法と同様に、ユーザーがモ
デル中に明示的に文書要素の属性を与えて文書構造を認
識方法も提案されている。文書の変動に柔軟に対処する
という観点からは、例えば、特開平６−６０２１９号公
報に記載された「文書認識装置」では、入力文書の性質
に応じたパラメータを文書要素の特徴としてモデルの中
に記述し、例えば横組文字行は「大きさが３ｐｔ以上３
６ｐｔまでの連結領域」という条件と、制約条件として
「複数個の文字の水平方向の規則的配置」という部分／
全体関係の指定によって定義される。
デル中に明示的に文書要素の属性を与えて文書構造を認
識方法も提案されている。文書の変動に柔軟に対処する
という観点からは、例えば、特開平６−６０２１９号公
報に記載された「文書認識装置」では、入力文書の性質
に応じたパラメータを文書要素の特徴としてモデルの中
に記述し、例えば横組文字行は「大きさが３ｐｔ以上３
６ｐｔまでの連結領域」という条件と、制約条件として
「複数個の文字の水平方向の規則的配置」という部分／
全体関係の指定によって定義される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
たような制約条件の指定は、認識対象文書についてかな
り高度な知識を有する者でなくては不可能である。また
全体の関係が必要なことから、文書中で要素を単独に扱
うことは難しいという問題もある。
たような制約条件の指定は、認識対象文書についてかな
り高度な知識を有する者でなくては不可能である。また
全体の関係が必要なことから、文書中で要素を単独に扱
うことは難しいという問題もある。
【０００７】本発明の目的は、文書モデルを作成すると
き、文書要素のレイアウト特徴の変動量を、ＧＵＩを用
いて視覚的に分かりやすくモデルに記述する文書認識方
法および文書認識プログラムを記録した記録媒体を提供
することにある。
き、文書要素のレイアウト特徴の変動量を、ＧＵＩを用
いて視覚的に分かりやすくモデルに記述する文書認識方
法および文書認識プログラムを記録した記録媒体を提供
することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明では、サンプル文
書画像中の要素を包含する矩形を作成することによっ
て、文書モデルの要素を指定する。また、矩形の大きさ
を変えることにより、要素のレイアウト特徴の変動量を
設定する。文書要素のレイアウト特徴の変動量の指定を
要素毎に独立して与えることができるため、文書要素間
の関係には全く依存しない。したがって文書モデルの構
造および作成、保守が極めて簡単に行える。
書画像中の要素を包含する矩形を作成することによっ
て、文書モデルの要素を指定する。また、矩形の大きさ
を変えることにより、要素のレイアウト特徴の変動量を
設定する。文書要素のレイアウト特徴の変動量の指定を
要素毎に独立して与えることができるため、文書要素間
の関係には全く依存しない。したがって文書モデルの構
造および作成、保守が極めて簡単に行える。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構
成を示す。図において、１０１は入力される未知文書、
１０２は入力文書を入力するための文書入力手段、１０
３は入力された文書を複数の要素に分割し、分割された
要素などから文書レイアウト構造に関する特徴を抽出す
るレイアウト特徴抽出手段、１０４は入力文書に対して
適切な論理モデル（文書モデル）を検出する論理モデル
検出手段、１０５は論理モデル（文書モデル）を用いて
文書画像から論理要素を抽出する要素抽出手段、１０６
は抽出結果を出力する抽出結果出力手段、１０７は論理
モデル作成用のサンプル文書、１０８はサンプル文書か
ら抽出対象の要素に書誌事項名と属性を指定して論理モ
デル（文書モデル）を作成する論理モデル作成手段、１
０９は論理モデルを管理する論理モデル管理データベー
ス、１１０は抽出結果を保持する文書データベースであ
る。
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構
成を示す。図において、１０１は入力される未知文書、
１０２は入力文書を入力するための文書入力手段、１０
３は入力された文書を複数の要素に分割し、分割された
要素などから文書レイアウト構造に関する特徴を抽出す
るレイアウト特徴抽出手段、１０４は入力文書に対して
適切な論理モデル（文書モデル）を検出する論理モデル
検出手段、１０５は論理モデル（文書モデル）を用いて
文書画像から論理要素を抽出する要素抽出手段、１０６
は抽出結果を出力する抽出結果出力手段、１０７は論理
モデル作成用のサンプル文書、１０８はサンプル文書か
ら抽出対象の要素に書誌事項名と属性を指定して論理モ
デル（文書モデル）を作成する論理モデル作成手段、１
０９は論理モデルを管理する論理モデル管理データベー
ス、１１０は抽出結果を保持する文書データベースであ
る。
【００１０】本発明の全体の処理内容は、先に提案した
発明（特願平１０−１４５７８１号）のものと同様であ
る。すなわち、文書入力手段１０２は入力文書１０１を
読み取り、デジタル文書画像を得る。次いで、レイアウ
ト特徴抽出手段１０３は、入力文書画像を領域、行に分
割し、さらに文字サイズや文字間隔を求めるために文字
を切り出す。また、領域や行など要素の座標や文字の大
きさ、インデント、フォント、コラム情報など文書レイ
アウト構造に関する特徴を求める。
発明（特願平１０−１４５７８１号）のものと同様であ
る。すなわち、文書入力手段１０２は入力文書１０１を
読み取り、デジタル文書画像を得る。次いで、レイアウ
ト特徴抽出手段１０３は、入力文書画像を領域、行に分
割し、さらに文字サイズや文字間隔を求めるために文字
を切り出す。また、領域や行など要素の座標や文字の大
きさ、インデント、フォント、コラム情報など文書レイ
アウト構造に関する特徴を求める。
【００１１】続いて、論理モデル検出手段１０４は、論
理モデル管理データベース１０９に登録されている異る
複数の論理モデルの中から処理対象文書タイプと一致す
る論理モデルを検出する。一致する論理モデルがないと
きは、入力文書は未定義文書であると判定される。
理モデル管理データベース１０９に登録されている異る
複数の論理モデルの中から処理対象文書タイプと一致す
る論理モデルを検出する。一致する論理モデルがないと
きは、入力文書は未定義文書であると判定される。
【００１２】論理モデルの検出は、論理モデルに指定さ
れたレイアウト特徴を検出し、処理対象文書のレイアウ
ト特徴との類似度を用いて行う。要素抽出処理手段１０
５では、論理モデル検出手段１０４で検出された論理モ
デルを用いて、文書画像から書誌事項に相当する領域を
抽出する。
れたレイアウト特徴を検出し、処理対象文書のレイアウ
ト特徴との類似度を用いて行う。要素抽出処理手段１０
５では、論理モデル検出手段１０４で検出された論理モ
デルを用いて、文書画像から書誌事項に相当する領域を
抽出する。
【００１３】次に、論理モデル作成手段１０８は、複数
の要素に分割されたモデル文書画像に対して、ユーザが
抽出したい要素に書誌事項名を与え、次いで、属性を与
える。属性としては、例えば該要素の最大行数を与え
る。属性は補助的な特徴として処理されるので必ずしも
指定する必要はない。論理モデルは、指定された領域の
書誌事項名と属性とレイアウト特徴とを組み合わせて作
成し、論理モデル管理データベース１０９に出力する。
この論理モデルは、文書構造、例えば各要素間をグラフ
化する構造などを必要としないので作成や保守が簡単で
ある。
の要素に分割されたモデル文書画像に対して、ユーザが
抽出したい要素に書誌事項名を与え、次いで、属性を与
える。属性としては、例えば該要素の最大行数を与え
る。属性は補助的な特徴として処理されるので必ずしも
指定する必要はない。論理モデルは、指定された領域の
書誌事項名と属性とレイアウト特徴とを組み合わせて作
成し、論理モデル管理データベース１０９に出力する。
この論理モデルは、文書構造、例えば各要素間をグラフ
化する構造などを必要としないので作成や保守が簡単で
ある。
【００１４】論理モデルは、例えばタグつきコードで記
述され、論理モデル管理データベース１０９に格納され
る。
述され、論理モデル管理データベース１０９に格納され
る。
【００１５】本発明の特徴は、論理モデル作成手段１０
８における指定要素のレイアウト特徴の変動量の設定方
法にある。
８における指定要素のレイアウト特徴の変動量の設定方
法にある。
【００１６】まず、本発明の論理モデル（文書モデル）
の作成について説明する。図２は、本発明の論理モデル
（文書モデル）作成の処理フローチャートである。以
下、図３〜図７を用いて、サンプル文書中の抽出要素を
文書モデルに指定する方法を説明する。
の作成について説明する。図２は、本発明の論理モデル
（文書モデル）作成の処理フローチャートである。以
下、図３〜図７を用いて、サンプル文書中の抽出要素を
文書モデルに指定する方法を説明する。
【００１７】文書入力手段１０２は、モデル元になるサ
ンプル文書１０７を読取り、デジタル文書画像を得る
（ステップ２０１）。図３は、論理モデルを作成するた
めの文書を表示した図である。次いで、レイアウト特徴
抽出手段１０３は、入力サンプル文書画像を領域、行に
分割し、さらに文字サイズや文字間隔を求めるために文
字を切り出す（ステップ２０２）。図４は、論理モデル
を作成するための文書を所定の要素に分割して、分割さ
れた各領域を矩形で囲んで表示した図である。
ンプル文書１０７を読取り、デジタル文書画像を得る
（ステップ２０１）。図３は、論理モデルを作成するた
めの文書を表示した図である。次いで、レイアウト特徴
抽出手段１０３は、入力サンプル文書画像を領域、行に
分割し、さらに文字サイズや文字間隔を求めるために文
字を切り出す（ステップ２０２）。図４は、論理モデル
を作成するための文書を所定の要素に分割して、分割さ
れた各領域を矩形で囲んで表示した図である。
【００１８】モデルに必要な情報は、基本的に前掲した
発明と同様である。図８は、モデルの形式を示す。
発明と同様である。図８は、モデルの形式を示す。
【００１９】サンプル文書中の抽出したい要素をモデル
に指定するには、例えば図５に示すようなＧＵＩを用い
る（ステップ２０３）。図５は、文書のタイトルにあた
る領域「人事異動について」に要素名「ＴＩＴＬＥ」を
与えている図である。すなわち、画面上から指定論理要
素「人事異動について」をマウスで選択して、論理要素
指定ダイアログを用いて論理要素名”ＴＩＴＬＥ”を入
力する。なお、要素名は単に指定領域を区別するために
与える識別子としての意味しか持たないので、必ずしも
該要素の内容を示す必要はない。
に指定するには、例えば図５に示すようなＧＵＩを用い
る（ステップ２０３）。図５は、文書のタイトルにあた
る領域「人事異動について」に要素名「ＴＩＴＬＥ」を
与えている図である。すなわち、画面上から指定論理要
素「人事異動について」をマウスで選択して、論理要素
指定ダイアログを用いて論理要素名”ＴＩＴＬＥ”を入
力する。なお、要素名は単に指定領域を区別するために
与える識別子としての意味しか持たないので、必ずしも
該要素の内容を示す必要はない。
【００２０】固定的なフォーマットを持つ帳票文書とは
異なり、本発明で扱う文書は一定の様式に従って文書の
書誌事項が配置されてはいるものの、個々の要素の位置
や文字サイズ、フォントタイプなどのレイアウト特徴は
それぞれある程度の変動幅を持つ。例えば、図３〜６の
サンプル文書のタイトル行は「人事異動について」の１
行のみだが、別の同様の文書ではタイトルが２行以上あ
るかもしれない。また作成者が異なれば文書で使われる
文字サイズやフォントタイプも異なる可能性もある。
異なり、本発明で扱う文書は一定の様式に従って文書の
書誌事項が配置されてはいるものの、個々の要素の位置
や文字サイズ、フォントタイプなどのレイアウト特徴は
それぞれある程度の変動幅を持つ。例えば、図３〜６の
サンプル文書のタイトル行は「人事異動について」の１
行のみだが、別の同様の文書ではタイトルが２行以上あ
るかもしれない。また作成者が異なれば文書で使われる
文字サイズやフォントタイプも異なる可能性もある。
【００２１】そこで、本発明ではこのようなレイアウト
特徴の変動量（幅）情報を、図６、図７に示す方法でモ
デルに持たせる。図６では指定された文字領域（「人事
異動について」）を大きく包含する矩形をマウスなどで
作成して、この大きさに対応して該要素のレイアウト特
徴の変動量情報をテンプレートに埋め込んでいる。すな
わち指定要素の外接矩形よりも大きな矩形を作成するほ
ど該要素のレイアウト特徴の変動量は大きいとする（ス
テップ２０４）。本発明では、矩形の大きさという人間
の感覚に近い指標を用いてレイアウト特徴の変動量を設
定することができる。
特徴の変動量（幅）情報を、図６、図７に示す方法でモ
デルに持たせる。図６では指定された文字領域（「人事
異動について」）を大きく包含する矩形をマウスなどで
作成して、この大きさに対応して該要素のレイアウト特
徴の変動量情報をテンプレートに埋め込んでいる。すな
わち指定要素の外接矩形よりも大きな矩形を作成するほ
ど該要素のレイアウト特徴の変動量は大きいとする（ス
テップ２０４）。本発明では、矩形の大きさという人間
の感覚に近い指標を用いてレイアウト特徴の変動量を設
定することができる。
【００２２】レイアウト特徴ごとにさらに細かく変動量
を調整したい場合には、図７のようなＧＵＩを用意す
る。図７では、レイアウト特徴である位置、文字サイ
ズ、フォントの変動量を調整するスライダーが用意され
ている。図７の例では、指定領域「人事異動について」
を包含する矩形が大きめに作成されているので各レイア
ウト特徴の変動量もそれに合わせて大きめに自動設定さ
れている。ここでは必要に応じてユーザが微調整すれば
よい。
を調整したい場合には、図７のようなＧＵＩを用意す
る。図７では、レイアウト特徴である位置、文字サイ
ズ、フォントの変動量を調整するスライダーが用意され
ている。図７の例では、指定領域「人事異動について」
を包含する矩形が大きめに作成されているので各レイア
ウト特徴の変動量もそれに合わせて大きめに自動設定さ
れている。ここでは必要に応じてユーザが微調整すれば
よい。
【００２３】また、指定領域「人事異動について」を包
含する矩形が図５のような外接矩形であれば、図７の各
変動量を調整するスライダーは初期値として標準値を指
すことになる。
含する矩形が図５のような外接矩形であれば、図７の各
変動量を調整するスライダーは初期値として標準値を指
すことになる。
【００２４】ここで得られたレイアウト特徴の変動量
は、例えば図９のようにモデルに反映される。図９の指
定要素’ＴＩＴＬＥ’の定義において、座標特徴の変動
幅として±ｖが指定されている。同様に文字サイズ特徴
には±２の変動幅、フォント特徴は強調／通常と両方の
可能性があることが定義されている。
は、例えば図９のようにモデルに反映される。図９の指
定要素’ＴＩＴＬＥ’の定義において、座標特徴の変動
幅として±ｖが指定されている。同様に文字サイズ特徴
には±２の変動幅、フォント特徴は強調／通常と両方の
可能性があることが定義されている。
【００２５】指定要素を抽出する方法も基本的に前掲し
た発明（特願平１０−１４５７８１号）と同様である。
特願平１０−１４５７８１号の発明では、レイアウト特
徴の変動量を複数のサンプルを用いて自動的に学習して
いた。これに対して、本発明では、レイアウト特徴の変
動量をユーザー自身の手で調整するインターフェースを
提供している点で、上記した発明と相違している。
た発明（特願平１０−１４５７８１号）と同様である。
特願平１０−１４５７８１号の発明では、レイアウト特
徴の変動量を複数のサンプルを用いて自動的に学習して
いた。これに対して、本発明では、レイアウト特徴の変
動量をユーザー自身の手で調整するインターフェースを
提供している点で、上記した発明と相違している。
【００２６】本発明は上記した実施例に限定されず、ソ
フトウェアによっても実現することができる。本発明を
ソフトウェアによって実現する場合には、図１０に示す
ように、ＣＰＵ、メモリ、表示装置、ハードディスク、
キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、スキャナなどから
なるコンピュータシステムを用意し、ＣＤ−ＲＯＭなど
のコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明の
文書認識機能を実現するプログラムなどが記録されてい
る。また、文書画像などはハードディスクなどに格納さ
れている。そして、該プログラムが起動されると、文書
画像データが読み込まれて、文書認識処理を実行し、文
書画像中から抽出された論理要素である書誌事項をディ
スプレイなどに出力する。また、論理モデルを作成する
機能をサーバー側に、論理要素を抽出する機能をクライ
アント側にそれぞれ分散して保持するようにしてもよ
い。これにより、ネットワーク環境への拡張を容易に行
うことができる。
フトウェアによっても実現することができる。本発明を
ソフトウェアによって実現する場合には、図１０に示す
ように、ＣＰＵ、メモリ、表示装置、ハードディスク、
キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、スキャナなどから
なるコンピュータシステムを用意し、ＣＤ−ＲＯＭなど
のコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明の
文書認識機能を実現するプログラムなどが記録されてい
る。また、文書画像などはハードディスクなどに格納さ
れている。そして、該プログラムが起動されると、文書
画像データが読み込まれて、文書認識処理を実行し、文
書画像中から抽出された論理要素である書誌事項をディ
スプレイなどに出力する。また、論理モデルを作成する
機能をサーバー側に、論理要素を抽出する機能をクライ
アント側にそれぞれ分散して保持するようにしてもよ
い。これにより、ネットワーク環境への拡張を容易に行
うことができる。
【００２７】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１、４記
載の発明によれば、複数の文書モデルの中から処理対象
文書に適切な文書モデルを自動的に選択し、選択された
文書モデルを用いて文書から安定して書誌事項を抽出す
ることができる。また、文書モデルに要素を定義する
際、対象要素を指定すると同時に所定の属性が自動的に
与えられるので、ユーザはテンプレートに定義すべき属
性の詳細が分からなくても簡単に高精度な文書モデルを
構築することができる。
載の発明によれば、複数の文書モデルの中から処理対象
文書に適切な文書モデルを自動的に選択し、選択された
文書モデルを用いて文書から安定して書誌事項を抽出す
ることができる。また、文書モデルに要素を定義する
際、対象要素を指定すると同時に所定の属性が自動的に
与えられるので、ユーザはテンプレートに定義すべき属
性の詳細が分からなくても簡単に高精度な文書モデルを
構築することができる。
【００２８】請求項２記載の発明によれば、高度な知識
を有することなく、簡単に所定の領域を抽出対象として
指定することができる。
を有することなく、簡単に所定の領域を抽出対象として
指定することができる。
【００２９】請求項３記載の発明によれば、指定要素の
レイアウト特徴の変動量を人間の感覚に近い矩形の大き
さで設定することができるので、煩雑なパラメータ設定
の負担を大幅に軽減することができる。
レイアウト特徴の変動量を人間の感覚に近い矩形の大き
さで設定することができるので、煩雑なパラメータ設定
の負担を大幅に軽減することができる。
【図１】本発明の実施例の構成を示す。
【図２】本発明の文書モデル作成の処理フローチャート
である
である
【図３】サンプル文書を入力した図である。
【図４】文書を要素に分割した図である。
【図５】論理要素名を入力した図である。
【図６】指定要素のレイアウト特徴の変動量を設定する
図である。
図である。
【図７】レイアウト特徴の変動量を手動調整する図であ
る。
る。
【図８】モデルが持つ情報の例を示す。
【図９】レイアウト特徴の変動量をモデルに反映させた
例を示す。
例を示す。
【図１０】本発明をソフトウェアによって実現する場合
の構成例を示す。
の構成例を示す。
１０１ 未知文書 １０２ 文書入力手段 １０３ レイアウト特徴抽出手段 １０４ 論理モデル検出手段 １０５ 要素抽出処理手段 １０６ 抽出結果出力手段 １０７ サンプル文書 １０８ 論理モデル作成手段 １０９ 論理モデル管理データベース １１０ 文書データベース
Claims (4)
- 【請求項１】 文書画像を所定の単位に分割することに
よりレイアウト特徴を検出し、複数の文書モデルの中か
ら、前記文書画像のレイアウト特徴に一致する文書モデ
ルを選択し、該選択された文書モデルと前記文書画像と
を照合することにより前記文書画像を認識する文書認識
方法であって、前記文書モデルを作成するとき、サンプ
ル文書画像を所定の単位に分割することによりレイアウ
ト特徴を検出し、前記サンプル文書画像の所定領域を指
定すると共に所定の属性を与えることを特徴とする文書
認識方法。 - 【請求項２】 前記所定領域の指定は、前記サンプル文
書画像中の所定要素を包含する矩形によって行うことを
特徴とする請求項１記載の文書認識方法。 - 【請求項３】 前記矩形の大きさを変えることにより、
前記要素のレイアウト特徴の変動量を設定することを特
徴とする請求項２記載の文書認識方法。 - 【請求項４】 文書画像を所定の単位に分割することに
よりレイアウト特徴を検出する機能と、複数の文書モデ
ルの中から、前記文書画像のレイアウト特徴に一致する
文書モデルを選択する機能と、該選択された文書モデル
と前記文書画像とを照合することにより前記文書画像を
認識する機能をコンピュータに実現させるためのプログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体で
あって、前記文書モデルを作成するとき、サンプル文書
画像を所定の単位に分割することによりレイアウト特徴
を検出する機能と、前記サンプル文書画像の所定領域を
指定すると共に所定の属性を与える機能をコンピュータ
に実現させるための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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11232266A JP2001056837A (ja) | 1999-08-19 | 1999-08-19 | 文書認識方法および記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11232266A JP2001056837A (ja) | 1999-08-19 | 1999-08-19 | 文書認識方法および記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001056837A true JP2001056837A (ja) | 2001-02-27 |
Family
ID=16936565
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11232266A Pending JP2001056837A (ja) | 1999-08-19 | 1999-08-19 | 文書認識方法および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001056837A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100424716C (zh) * | 2005-10-07 | 2008-10-08 | 株式会社理光 | 图像处理装置,图像处理方法 |
| JP2010102668A (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Hitachi Software Eng Co Ltd | メタデータ抽出装置およびその方法 |
| US8418048B2 (en) * | 2006-06-27 | 2013-04-09 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Document processing system, document processing method, computer readable medium and data signal |
-
1999
- 1999-08-19 JP JP11232266A patent/JP2001056837A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100424716C (zh) * | 2005-10-07 | 2008-10-08 | 株式会社理光 | 图像处理装置,图像处理方法 |
| US8418048B2 (en) * | 2006-06-27 | 2013-04-09 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Document processing system, document processing method, computer readable medium and data signal |
| JP2010102668A (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Hitachi Software Eng Co Ltd | メタデータ抽出装置およびその方法 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060614 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20061011 |