JP2014081867A - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】文字認識結果の目視検査にあたって、誤認識文字を見逃すことを防止するようにした情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置の文字認識手段は、文字画像を認識し、決定手段は、認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定し、表示手段は、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置の文字認識手段は、文字画像を認識し、決定手段は、認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定し、表示手段は、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する。
【選択図】図１
Description
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
特許文献１には、適用業務への適合の柔軟性に富む文字認識修正画面を少ない工数で簡単に作成できるようにすることを課題とし、コンポーネント対応プログラム作成ツールが起動されると、ファイルに格納されている認識データ管理コンポーネントと、認識フィールド、候補文字ウィンドウ、帳票イメージウィンドウ、及びフィールドイメージウィンドウの各文字認識修正画面コンポーネントのアイコンＭ、Ｆ、Ｃ、Ｓ、Ｉがコンポーネントボックスに表示され、アイコンＭをドラッグ＆ドロップ操作してツール（の画面）上に認識データ管理コンポーネントを展開配置し、その後、アイコンＦ、Ｃ、Ｓ、Ｉをドラッグ＆ドロップ操作して対応するコンポーネントを認識データ管理コンポーネント（のベース）上に配置すると、この配置されたコンポーネントはコンポーネントの管理下に置かれることが開示されている。
特許文献２には、字体が類似しているが文字種の異なる文字が誤って入力された場合に、誤入力の発見を容易に行い得るデータ入力システムを提供することを目的とし、入力されたキャラクタコードからなる文字列について走査を行って、文字種の変化を検出してゆき、この文字種の変化を特殊表示で表すようにしたことが開示されている。
本発明は、文字認識結果の目視検査にあたって、誤認識文字を見逃すことを防止するようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、文字画像を認識する文字認識手段と、認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
請求項１の発明は、文字画像を認識する文字認識手段と、認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
請求項２の発明は、前記文字認識手段は、認識の確からしさを示す確度を算出し、前記決定手段は、前記指標と前記確度に基づいて、前記認識結果の文字属性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である。
請求項３の発明は、文字画像を認識し、認識の確からしさを示す確度を算出する文字認識手段と、前記文字認識手段による認識結果の文字の生起確率と前記確度に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
請求項４の発明は、前記決定手段は、さらに前記認識結果の文字の生起確率に基づいて、該認識結果の文字属性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である。
請求項５の発明は、前記決定手段は、さらに前記認識結果によって構成される文字列が予め定められた文字列に該当する場合は、該認識結果の文字属性を目立つ表示とはならない文字属性にすることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
請求項６の発明は、前記決定手段は、さらに前記認識結果の文字間の生起確率に基づいて、該認識結果の文字属性を決定することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
請求項７の発明は、コンピュータを、文字画像を認識する文字認識手段と、認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段として機能させるための情報処理プログラムである。
請求項８の発明は、コンピュータを、文字画像を認識し、認識の確からしさを示す確度を算出する文字認識手段と、前記文字認識手段による認識結果の文字の生起確率と前記確度に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段として機能させるための情報処理プログラムである。
請求項１の情報処理装置によれば、文字認識結果の目視検査にあたって、誤認識文字を見逃すことを防止することができる。
請求項２の情報処理装置によれば、認識の確からしさに基づいて、認識結果の文字属性を決定することができる。
請求項３の情報処理装置によれば、文字認識結果の目視検査にあたって、誤認識文字を見逃すことを防止することができる。
請求項４の情報処理装置によれば、認識結果の文字の生起確率に基づいて、認識結果の文字属性を決定することができる。
請求項５の情報処理装置によれば、予め定められた文字列である認識結果は、文字属性を目立つ表示とはならない文字属性にすることができる。
請求項６の情報処理装置によれば、認識結果の文字間の生起確率に基づいて、認識結果の文字属性を決定することができる。
請求項７の情報処理プログラムによれば、文字認識結果の目視検査にあたって、誤認識文字を見逃すことを防止することができる。
請求項８の情報処理プログラムによれば、文字認識結果の目視検査にあたって、誤認識文字を見逃すことを防止することができる。
まず、本実施の形態を説明する前に、その前提又は本実施の形態を利用する情報処理装置について、図２５〜３０を用いて説明する。なお、この説明は、本実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
紙文書の電子化において、一般的に文字認識技術（ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ：光学式文字読み取り装置）を含む）を利用して、文字画像を認識して、認識結果である文字コードを紙文書の電子文書（画像）に添付する。これによって、その電子文書に対して文字検索できるようになる。
しかし、一般的に文字認識技術の活字認識率は、紙文書の活字の状況や、スキャン解像度、圧縮率などの状況によっては誤認識が発生する。特に、似たような文字（数字の「１」とアルファベットの小文字「ｉ，ｌ」、全角「Ａ」と半角「A」など）の誤認識が多くなり、手書き文字を対象とした場合は、さらに多くなる可能性が高い。
このため、文字認識技術の誤認識をなくすためには、認識結果に対して目視による全数検査を行っている。しかし、この検査工程においても、人間の誤り率がゼロにできないことから、異なる人による検査を二重以上に行うことで、目視での誤認識率を下げようとしている。
図２５は、文字認識結果の目視検査例を示す説明図である。図２５（ａ）は対象画像２５１０の例を示している。対象画像２５１０から文字領域だけを抽出（写真等の領域を除去）し、その文字領域内の文字画像を認識する。図２５（ｂ）は認識結果２５２０の例を示している。この認識結果内には誤認識の結果も含まれている。図２５（ｃ）は修正結果２５３０の例を示している。つまり、全文字を人手による目視検査を行い、誤認識の「ｉ」を「１」に、「ｏ」を「Ｏ」に、「あ」を「お」に、誤認識していることを検知し、エディタを用いて修正し、修正結果２５３０を作成している。
紙文書の電子化において、一般的に文字認識技術（ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ：光学式文字読み取り装置）を含む）を利用して、文字画像を認識して、認識結果である文字コードを紙文書の電子文書（画像）に添付する。これによって、その電子文書に対して文字検索できるようになる。
しかし、一般的に文字認識技術の活字認識率は、紙文書の活字の状況や、スキャン解像度、圧縮率などの状況によっては誤認識が発生する。特に、似たような文字（数字の「１」とアルファベットの小文字「ｉ，ｌ」、全角「Ａ」と半角「A」など）の誤認識が多くなり、手書き文字を対象とした場合は、さらに多くなる可能性が高い。
このため、文字認識技術の誤認識をなくすためには、認識結果に対して目視による全数検査を行っている。しかし、この検査工程においても、人間の誤り率がゼロにできないことから、異なる人による検査を二重以上に行うことで、目視での誤認識率を下げようとしている。
図２５は、文字認識結果の目視検査例を示す説明図である。図２５（ａ）は対象画像２５１０の例を示している。対象画像２５１０から文字領域だけを抽出（写真等の領域を除去）し、その文字領域内の文字画像を認識する。図２５（ｂ）は認識結果２５２０の例を示している。この認識結果内には誤認識の結果も含まれている。図２５（ｃ）は修正結果２５３０の例を示している。つまり、全文字を人手による目視検査を行い、誤認識の「ｉ」を「１」に、「ｏ」を「Ｏ」に、「あ」を「お」に、誤認識していることを検知し、エディタを用いて修正し、修正結果２５３０を作成している。
図２６は、文字認識結果の目視検査のための処理例を示す説明図である。
人手による目視検査は、図２６の例に示すようにスキャンされた文書画像（図２６（ａ））と、文字認識技術で認識した文字コードをラスタライズした文書画像（図２６（ｂ））を一対に表示し、その表示を比較しながら、文字認識技術が間違った文字（図２６（ｃ）の例では下線が引かれた文字）を発見して修正していく、という方式が一般的である。
人手による目視検査は、図２６の例に示すようにスキャンされた文書画像（図２６（ａ））と、文字認識技術で認識した文字コードをラスタライズした文書画像（図２６（ｂ））を一対に表示し、その表示を比較しながら、文字認識技術が間違った文字（図２６（ｃ）の例では下線が引かれた文字）を発見して修正していく、という方式が一般的である。
これに対して、文字認識技術が間違った文字は文字形状が似通っている可能性が高いため、目視検査担当者も文字認識技術の誤認識を見逃す可能性を否定できないことから、漢字、英字、数字、カナなどの文字種によって色をつける技術がある。例えば、特許文献２に記載の技術である。
しかし、この技術では、多くの色文字が発生し、かえって目視検査担当者の注意が散漫になる可能性がある。
しかし、この技術では、多くの色文字が発生し、かえって目視検査担当者の注意が散漫になる可能性がある。
図２７は、一般的な目視検査処理を行う装置の構成例についての概念的なモジュール構成図である。この情報処理装置は、文字認識モジュール２７１０、文字属性決定モジュール２７２０、文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２、表示モジュール２７３０を有している。
文字認識モジュール２７１０は、文字属性決定モジュール２７２０、表示モジュール２７３０と接続されている。文字認識モジュール２７１０は、文字画像２７０５を受け付け、文字画像２７０５を認識し、認識結果である文字コード２７１５を文字属性決定モジュール２７２０、表示モジュール２７３０に渡す。
文字属性決定モジュール２７２０は、文字認識モジュール２７１０、文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２、表示モジュール２７３０と接続されている。文字属性決定モジュール２７２０は、文字認識モジュール２７１０より文字コード２７１５を受け付け、文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２内の文字種・文字属性対応テーブル２８００を参照して、文字コード２７１５に対応する文字属性２７２５を抽出し、その文字属性２７２５を表示モジュール２７３０に渡す。
文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２は、文字属性決定モジュール２７２０と接続されている。文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２は、文字種・文字属性対応テーブル２８００を記憶している。図２８は、文字種・文字属性対応テーブル２８００のデータ構造例を示す説明図である。文字種・文字属性対応テーブル２８００は、文字種欄２８１０、文字属性欄２８２０を有している。文字種欄２８１０は、文字種を記憶している。具体的には、その文字種に該当する文字コードの範囲を記憶している。文字属性欄２８２０は、その文字種に対応する文字属性を記憶している。ここで、文字属性とは、対応する文字コードを表示する場合の属性であり、ここでは文字の色を示している。つまり、ここでは、認識結果の文字コード２７１５が漢字である場合は赤色で表示されるように文字属性２７２５として赤色を設定し、文字コード２７１５が数字である場合は青色で表示されるように文字属性２７２５として青色を設定し、文字コード２７１５が英字である場合は黄色で表示されるように文字属性２７２５として黄色を設定し、文字コード２７１５がカタカナである場合は緑色で表示されるように文字属性２７２５として緑色を設定する。
表示モジュール２７３０は、文字認識モジュール２７１０、文字属性決定モジュール２７２０と接続されている。表示モジュール２７３０は、文字認識モジュール２７１０より文字コード２７１５、文字属性決定モジュール２７２０より文字属性２７２５を受け付け、文字画像２７３５を表示する。つまり、表示モジュール２７３０は、文字認識モジュール２７１０から受け取った文字コード２７１５を液晶ディスプレイ等の表示装置に表示する場合に、文字属性２７２５に従った色で文字画像２７３５（文字コード２７１５をラスタライズしたもの）を表示する。
例として、文字コード２７１５が「７リエイト」であった場合、文字属性決定モジュール２７２０の処理によって、「７」が青色、「リエイト」が緑色で表示される。このため、目視検査によって、「７」が「ク」の誤りだと認識しやすくなる。
文字認識モジュール２７１０は、文字属性決定モジュール２７２０、表示モジュール２７３０と接続されている。文字認識モジュール２７１０は、文字画像２７０５を受け付け、文字画像２７０５を認識し、認識結果である文字コード２７１５を文字属性決定モジュール２７２０、表示モジュール２７３０に渡す。
文字属性決定モジュール２７２０は、文字認識モジュール２７１０、文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２、表示モジュール２７３０と接続されている。文字属性決定モジュール２７２０は、文字認識モジュール２７１０より文字コード２７１５を受け付け、文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２内の文字種・文字属性対応テーブル２８００を参照して、文字コード２７１５に対応する文字属性２７２５を抽出し、その文字属性２７２５を表示モジュール２７３０に渡す。
文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２は、文字属性決定モジュール２７２０と接続されている。文字種・文字属性対応記憶モジュール２７２２は、文字種・文字属性対応テーブル２８００を記憶している。図２８は、文字種・文字属性対応テーブル２８００のデータ構造例を示す説明図である。文字種・文字属性対応テーブル２８００は、文字種欄２８１０、文字属性欄２８２０を有している。文字種欄２８１０は、文字種を記憶している。具体的には、その文字種に該当する文字コードの範囲を記憶している。文字属性欄２８２０は、その文字種に対応する文字属性を記憶している。ここで、文字属性とは、対応する文字コードを表示する場合の属性であり、ここでは文字の色を示している。つまり、ここでは、認識結果の文字コード２７１５が漢字である場合は赤色で表示されるように文字属性２７２５として赤色を設定し、文字コード２７１５が数字である場合は青色で表示されるように文字属性２７２５として青色を設定し、文字コード２７１５が英字である場合は黄色で表示されるように文字属性２７２５として黄色を設定し、文字コード２７１５がカタカナである場合は緑色で表示されるように文字属性２７２５として緑色を設定する。
表示モジュール２７３０は、文字認識モジュール２７１０、文字属性決定モジュール２７２０と接続されている。表示モジュール２７３０は、文字認識モジュール２７１０より文字コード２７１５、文字属性決定モジュール２７２０より文字属性２７２５を受け付け、文字画像２７３５を表示する。つまり、表示モジュール２７３０は、文字認識モジュール２７１０から受け取った文字コード２７１５を液晶ディスプレイ等の表示装置に表示する場合に、文字属性２７２５に従った色で文字画像２７３５（文字コード２７１５をラスタライズしたもの）を表示する。
例として、文字コード２７１５が「７リエイト」であった場合、文字属性決定モジュール２７２０の処理によって、「７」が青色、「リエイト」が緑色で表示される。このため、目視検査によって、「７」が「ク」の誤りだと認識しやすくなる。
図２９は、図２７の例に示す情報処理装置による目視検査処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２９０２では、文字認識モジュール２７１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２９０４では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字が漢字であるか否かを判断し、漢字である場合はステップＳ２９０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９０８へ進む。
ステップＳ２９０６では、文字属性決定モジュール２７２０が、赤色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９０８では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字が数字であるか否かを判断し、数字である場合はステップＳ２９１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９１２へ進む。
ステップＳ２９１０では、文字属性決定モジュール２７２０が、青色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９１２では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字が英字であるか否かを判断し、英字である場合はステップＳ２９１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９１６へ進む。
ステップＳ２９１４では、文字属性決定モジュール２７２０が、黄色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９１６では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字がカナであるか否かを判断し、カナである場合はステップＳ２９１８へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９２０へ進む。
ステップＳ２９１８では、文字属性決定モジュール２７２０が、緑色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９２０では、表示モジュール２７３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ２９０２では、文字認識モジュール２７１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２９０４では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字が漢字であるか否かを判断し、漢字である場合はステップＳ２９０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９０８へ進む。
ステップＳ２９０６では、文字属性決定モジュール２７２０が、赤色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９０８では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字が数字であるか否かを判断し、数字である場合はステップＳ２９１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９１２へ進む。
ステップＳ２９１０では、文字属性決定モジュール２７２０が、青色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９１２では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字が英字であるか否かを判断し、英字である場合はステップＳ２９１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９１６へ進む。
ステップＳ２９１４では、文字属性決定モジュール２７２０が、黄色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９１６では、文字属性決定モジュール２７２０が、文字がカナであるか否かを判断し、カナである場合はステップＳ２９１８へ進み、それ以外の場合はステップＳ２９２０へ進む。
ステップＳ２９１８では、文字属性決定モジュール２７２０が、緑色出力する文字属性を設定する。
ステップＳ２９２０では、表示モジュール２７３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図３０は、一般的な目視検査処理による処理例を示す説明図である。
図３０（ａ）の例は、認識結果である文字コード２７１５をそのまま（文字属性をデフォルトの黒色で）表示させたものである。
図３０（ｂ）の例は、図２７の例に示す情報処理装置による目視検査処理結果を示すものである。赤色で表示している文字に点線の下線を施し、青色で表示している文字に太線の下線を施し、黄色で表示している文字に実線の下線を施し、緑色で表示している文字に二重線の下線を施している。
具体的には、「年頃」、「普及」、「伴」、「様々」、「化」、「化」、「波」、「人々」、「生活」、「大」、「変」、「年」、「新」、「中心」、「更」、「加速」を赤色で表示し、「1995」、「1」、「2」、「12」、「0」を青色で表示し、「T」、「Ｏ」、「S」を黄色で表示し、「パーソナノレコンピューター」、「メディア」、「デジタノレ」、「レ」、「スマートフォン」を緑色で表示している。
図２７の例に示す情報処理装置による目視検査処理では、以下のようになる。
（１）文字属性による色が多く、目視検査を行う場合に、注意が散漫になる。
（２）同じ文字種のなかで誤認識した文字は判別が困難となる。例えば、誤認識文字群３０１０、３０２０では、「ル」を「ノレ」と誤認識されているが色分けされておらず目視による判別は困難である。
（３）日本語以外の他国語が混在する場合、色数が増えて、さらに判別が困難となる。
図３０（ａ）の例は、認識結果である文字コード２７１５をそのまま（文字属性をデフォルトの黒色で）表示させたものである。
図３０（ｂ）の例は、図２７の例に示す情報処理装置による目視検査処理結果を示すものである。赤色で表示している文字に点線の下線を施し、青色で表示している文字に太線の下線を施し、黄色で表示している文字に実線の下線を施し、緑色で表示している文字に二重線の下線を施している。
具体的には、「年頃」、「普及」、「伴」、「様々」、「化」、「化」、「波」、「人々」、「生活」、「大」、「変」、「年」、「新」、「中心」、「更」、「加速」を赤色で表示し、「1995」、「1」、「2」、「12」、「0」を青色で表示し、「T」、「Ｏ」、「S」を黄色で表示し、「パーソナノレコンピューター」、「メディア」、「デジタノレ」、「レ」、「スマートフォン」を緑色で表示している。
図２７の例に示す情報処理装置による目視検査処理では、以下のようになる。
（１）文字属性による色が多く、目視検査を行う場合に、注意が散漫になる。
（２）同じ文字種のなかで誤認識した文字は判別が困難となる。例えば、誤認識文字群３０１０、３０２０では、「ル」を「ノレ」と誤認識されているが色分けされておらず目視による判別は困難である。
（３）日本語以外の他国語が混在する場合、色数が増えて、さらに判別が困難となる。
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
図１は、第１の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の意である。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。
図１は、第１の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の意である。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。
本実施の形態である情報処理装置は、文字認識結果の目視検査をするためのものであって、図１の例に示すように、文字認識モジュール１１０、文字属性決定モジュール１２０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０を有している。
文字認識モジュール１１０は、文字属性決定モジュール１２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール１１０は、文字画像１０５を受け付け、その文字画像１０５を認識し、認識結果である文字コード１１５を文字属性決定モジュール１２０、表示モジュール１３０に渡す。文字認識技術は、従来からの技術を用いてもよい。また、受け付ける文字画像１０５は、画像から切り出されたものであり、文字切り出し技術を用いればよい。
紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字属性決定モジュール１２０と接続されている。紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字コード１１５とその文字コード１１５の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標（以下、紛らわしさ度ともいう）を対応させて記憶している。例えば、紛らわしさ度対応テーブル３００を記憶している。図３は、紛らわしさ度対応テーブル３００のデータ構造例を示す説明図である。紛らわしさ度対応テーブル３００は、文字欄３１０、文字コード欄３２０、正しく認識された数欄３３０、他の文字がその文字と誤認識した数欄３４０、紛らわしさ度欄３５０を有している。なお、紛らわしさ度対応テーブル３００は、文字コード欄３２０、紛らわしさ度欄３５０によって構成されていてもよい。
紛らわしさ度対応テーブル３００を作成する方法、つまり人間による目視検査において、紛らわしさ度を作成する方法について説明する。紛らわしさ度とは、文字の紛らわしさの度合いを示す値であり、表示装置に表示された場合に、見分けのつきにくさ、類似しているための紛れやすさ、ミスリーリング度合いを示すものである。
まず、認識対象の文字画像（活字、手書きの文字画像であってもよい）を用意し、１文字ずつ認識処理を行う。このとき、用意した全ての文字のなかでその文字コードに間違って認識した別の文字の数（ｍ）（他の文字がその文字と誤認識した数欄３４０）と、正しく認識された文字数（Ｎ）（正しく認識された数欄３３０）の割合（ｍ／Ｎ）（紛らわしさ度欄３５０）を、紛らわしさ度とする。
例えば、「し」は、「レ」や「Ｌ」にも似ているため、たまたま「レ」や「Ｌ」も「し」に誤認識してしまい、文字「し」が「し」として正しく１０文字認識された場合は、紛らわしさ度を２／１０とする。
紛らわしさ度対応テーブル３００を作成する方法、つまり人間による目視検査において、紛らわしさ度を作成する方法について説明する。紛らわしさ度とは、文字の紛らわしさの度合いを示す値であり、表示装置に表示された場合に、見分けのつきにくさ、類似しているための紛れやすさ、ミスリーリング度合いを示すものである。
まず、認識対象の文字画像（活字、手書きの文字画像であってもよい）を用意し、１文字ずつ認識処理を行う。このとき、用意した全ての文字のなかでその文字コードに間違って認識した別の文字の数（ｍ）（他の文字がその文字と誤認識した数欄３４０）と、正しく認識された文字数（Ｎ）（正しく認識された数欄３３０）の割合（ｍ／Ｎ）（紛らわしさ度欄３５０）を、紛らわしさ度とする。
例えば、「し」は、「レ」や「Ｌ」にも似ているため、たまたま「レ」や「Ｌ」も「し」に誤認識してしまい、文字「し」が「し」として正しく１０文字認識された場合は、紛らわしさ度を２／１０とする。
文字属性決定モジュール１２０は、文字認識モジュール１１０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０と接続されている。文字属性決定モジュール１２０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５を受け付け、文字属性１２５を表示モジュール１３０に渡す。文字属性決定モジュール１２０は、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２から、文字認識モジュール１１０による認識結果である文字コード１１５に対応する紛らわしさ度を抽出し、その紛らわしさ度に基づいて、文字コード１１５の表示態様を示す文字属性を決定する。文字属性としての表示態様は、色のみでなく、形状（書体、斜体／太字等のスタイル、フォントサイズ、下線付き等）等を含む。「紛らわしさ度に基づいて」とは、例えば、紛らわしさ度と予め定められた閾値と比較して、閾値より大きい又は以上である場合は、文字属性１２５を決定する処理をいう。また、標準値（デフォルト値：黒）から赤色等に変更する処理であってもよい。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０、文字属性決定モジュール１２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール１２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。表示モジュール１３０は、文字属性決定モジュール１２０によって決定された文字属性１２５にしたがって、文字認識モジュール１１０による認識結果である文字コード１１５を表示装置に表示する。もちろんのことながら、ここでの表示は、目視検査を行うための表示である。
具体的には、表示モジュール１３０は、文字コード１１５と文字属性１２５の対応表である文字属性対応テーブル４００に基づいて表示する。図４は、文字属性対応テーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。文字属性対応テーブル４００は、文字認識結果欄４１０、文字属性欄４２０を有している。文字認識結果欄４１０は、文字認識モジュール１１０の認識結果である文字コード１１５を記憶する。文字属性欄４２０は、その文字コード１１５に対応する文字属性を記憶する。例えば、文字色、フォントサイズ等である。また、文字属性欄４２０には、デフォルト値として、予め定められた表示色、形状等を記憶するようにしてもよい。文字認識モジュール１１０が文字コードだけを認識するのではなく、文字の色、大きさ等も認識する場合は、その認識結果の一部を文字属性として記憶してもよい。そして、文字属性決定モジュール１２０から文字属性１２５を受け取った場合は、その文字属性を文字属性１２５に変更すればよい。
具体的には、表示モジュール１３０は、文字コード１１５と文字属性１２５の対応表である文字属性対応テーブル４００に基づいて表示する。図４は、文字属性対応テーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。文字属性対応テーブル４００は、文字認識結果欄４１０、文字属性欄４２０を有している。文字認識結果欄４１０は、文字認識モジュール１１０の認識結果である文字コード１１５を記憶する。文字属性欄４２０は、その文字コード１１５に対応する文字属性を記憶する。例えば、文字色、フォントサイズ等である。また、文字属性欄４２０には、デフォルト値として、予め定められた表示色、形状等を記憶するようにしてもよい。文字認識モジュール１１０が文字コードだけを認識するのではなく、文字の色、大きさ等も認識する場合は、その認識結果の一部を文字属性として記憶してもよい。そして、文字属性決定モジュール１２０から文字属性１２５を受け取った場合は、その文字属性を文字属性１２５に変更すればよい。
図２は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０２では、文字認識モジュール１１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２０４では、文字属性決定モジュール１２０が、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ２０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ２０８へ進む。
ステップＳ２０６では、文字属性決定モジュール１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ２０８では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ２０２では、文字認識モジュール１１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２０４では、文字属性決定モジュール１２０が、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ２０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ２０８へ進む。
ステップＳ２０６では、文字属性決定モジュール１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ２０８では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図５は、第２の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である。なお、前述の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する（以下、同様）。第２の実施の形態は、図５の例に示すように、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール５２０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０を有している。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール５２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字画像１０５を認識し、文字コード１１５を文字属性決定モジュール５２０、表示モジュール１３０に渡し、その認識の際に認識の確からしさを示す確度である確度情報５１５を算出し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール５２０に渡す。確度情報５１５は、例えば、認識結果の辞書パターンと文字画像１０５との特徴空間における距離の逆数を正規化すること等によって算出する。
文字属性決定モジュール５２０は、文字認識モジュール５１０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０と接続されている。文字属性決定モジュール５２０は、文字認識モジュール５１０より文字コード１１５、確度情報５１５を受け付け、文字属性１２５を表示モジュール１３０に渡す。文字属性決定モジュール５２０は、紛らわしさ度と確度情報５１５に基づいて、文字コード１１５の文字属性を決定する。例えば、文字属性決定モジュール１２０と同等の判断処理である紛らわしさ度による判断を行った後に、確度による判断を行うようにしてもよい。つまり、紛らわしさ度を用いて文字属性を変更すると判断したもの以外に対して、確度による判断を行う。確度による判断とは、例えば、確度と予め定められた閾値と比較して、閾値未満又は以下である場合は、文字属性１２５を決定する処理をいう。また、文字属性１２５を標準値から変更する処理であってもよい。また、逆に、確度による判断を行った後に、紛らわしさ度による判断を行うようにしてもよい。
紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字属性決定モジュール５２０と接続されている。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール５２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール５２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字属性決定モジュール５２０と接続されている。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール５２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール５２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
図６は、第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ６０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ６０４では、文字属性決定モジュール５２０が、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ６０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ６０８へ進む。
ステップＳ６０６では、文字属性決定モジュール５２０が、文字属性を対応する値に変更する。例えば、赤色に変更する。
ステップＳ６０８では、文字属性決定モジュール５２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ６１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ６１２へ進む。
ステップＳ６１０では、文字属性決定モジュール５２０が、文字属性を対応する値に変更する。例えば、青色に変更する。ステップＳ６０６とは異なる文字属性に変更してもよいし、同じ文字属性に変更してもよい。
ステップＳ６１２では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ６０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ６０４では、文字属性決定モジュール５２０が、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ６０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ６０８へ進む。
ステップＳ６０６では、文字属性決定モジュール５２０が、文字属性を対応する値に変更する。例えば、赤色に変更する。
ステップＳ６０８では、文字属性決定モジュール５２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ６１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ６１２へ進む。
ステップＳ６１０では、文字属性決定モジュール５２０が、文字属性を対応する値に変更する。例えば、青色に変更する。ステップＳ６０６とは異なる文字属性に変更してもよいし、同じ文字属性に変更してもよい。
ステップＳ６１２では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図７は、第３の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である。第３の実施の形態は、図７の例に示すように、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール７２０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０を有している。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール７２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字コード１１５を文字属性決定モジュール７２０、表示モジュール１３０に渡し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール７２０に渡す。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール７２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字コード１１５を文字属性決定モジュール７２０、表示モジュール１３０に渡し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール７２０に渡す。
文字属性決定モジュール７２０は、文字認識モジュール５１０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０より文字コード１１５、確度情報５１５を受け付け、文字属性１２５を表示モジュール１３０に渡す。文字属性決定モジュール７２０は、紛らわしさ度と確度情報５１５に基づいて、文字コード１１５の文字属性を決定する。例えば、文字コード１１５に対応する紛らわしさ度と、文字認識モジュール５１０から受け付けた確度情報５１５から算出される値が閾値未満又は以下である場合は、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。文字の紛らわしさ度と確度情報５１５を用いる算出式は、例えば、（式１）等がある。ただし、ａ、ｂ、Ｃは、予め定められた定数である。
ｖ＝ｆ（確度情報、紛らわしさ度）＝ａ×確度情報＋ｂ×文字紛らわしさ度＋Ｃ ・・・ （式１）
この（式１）によって、平均的な確度情報５１５である文字でも、紛らわしさ度が高い場合は、文字属性が変更されやすく、逆に確度情報５１５が低めでも、紛らわしさ度が低い文字は、文字属性は変更されにくくなる。
紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字属性決定モジュール７２０と接続されている。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール７２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール７２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
ｖ＝ｆ（確度情報、紛らわしさ度）＝ａ×確度情報＋ｂ×文字紛らわしさ度＋Ｃ ・・・ （式１）
この（式１）によって、平均的な確度情報５１５である文字でも、紛らわしさ度が高い場合は、文字属性が変更されやすく、逆に確度情報５１５が低めでも、紛らわしさ度が低い文字は、文字属性は変更されにくくなる。
紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字属性決定モジュール７２０と接続されている。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール７２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール７２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
図８は、第３の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ８０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ８０４では、ｆ（確度情報、紛らわしさ度）（式１）を算出する。
ステップＳ８０６では、文字属性決定モジュール７２０が、算出値が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ８０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ８１０へ進む。
ステップＳ８０８では、文字属性決定モジュール７２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ８１０では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ８０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ８０４では、ｆ（確度情報、紛らわしさ度）（式１）を算出する。
ステップＳ８０６では、文字属性決定モジュール７２０が、算出値が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ８０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ８１０へ進む。
ステップＳ８０８では、文字属性決定モジュール７２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ８１０では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図９は、第４の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である。第４の実施の形態は、図９の例に示すように、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール９２０、表示モジュール１３０を有している。前述の第３の実施の形態における紛らわしさ度の代わりに生起確率を用いるようにしたものである。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール９２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字コード１１５を文字属性決定モジュール９２０、表示モジュール１３０に渡し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール９２０に渡す。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール９２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字コード１１５を文字属性決定モジュール９２０、表示モジュール１３０に渡し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール９２０に渡す。
文字属性決定モジュール９２０は、文字認識モジュール５１０、表示モジュール１３０と接続されている。文字属性決定モジュール９２０は、文字認識モジュール５１０より文字コード１１５、確度情報５１５を受け付け、文字属性１２５を表示モジュール１３０に渡す。文字属性決定モジュール９２０は、文字認識モジュール５１０による認識結果の文字コード１１５の生起確率と確度情報５１５に基づいて、文字コード１１５の表示態様を示す文字属性を決定する。ここでの生起確率（ユニグラム）は、その言語においてその文字が使用される確率であって、予め定められた値である。
一般に文字の生起確率と、誤認識する確率は相関関係にないと考えられる。このため、どの文字もある程度同じ誤認識率だとすると、文字の生起確率が低い文字は、生起確率が高い文字より誤認識である確率が高い傾向にあるといえる。
例えば、「高」という文字より、「響」という文字は生起確率が低い。そのため、ある文字の認識結果が「高」という文字より、「響」という文字の方が誤認識である確率が高くなる傾向があると考えられる。
「生起確率と確度情報５１５に基づいて」とは、例えば、文字コード１１５に対応する生起確率と、文字認識モジュール５１０から受け付けた確度情報５１５から算出される値が閾値未満又は以下である場合は、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。文字の生起確率と確度情報５１５を用いる算出式は、例えば、（式２）等がある。ただし、ａ、ｂ、Ｃは、予め定められた定数である。前述の（式１）の定数とは異なる値であってもよい。
ｖ＝ｆ（確度情報、生起確率）＝ａ×確度情報＋ｂ×確度情報＋Ｃ ・・・ （式２）
この（式２）によって、平均的な確度情報５１５である文字でも、生起確率が低い場合は、文字属性が変更されやすく、逆に確度情報５１５が低めでも、生起確率が高い文字は、文字属性は変更されにくくなる。
また、確度情報、生起確率の他に、前述の紛らわしさ度を含めてもよい。例えば、算出式は、（式３）等がある。ただし、ａ、ｂ、ｃ、Ｄは、予め定められた定数である。前述の（式１）、（式２）の定数とは異なる値であってもよい。
ｖ＝ｆ（確度情報、生起確率、紛らわしさ度）＝ａ×確度情報＋ｂ×確度情報＋ｃ×紛らわしさ度＋Ｄ ・・・ （式３）
一般に文字の生起確率と、誤認識する確率は相関関係にないと考えられる。このため、どの文字もある程度同じ誤認識率だとすると、文字の生起確率が低い文字は、生起確率が高い文字より誤認識である確率が高い傾向にあるといえる。
例えば、「高」という文字より、「響」という文字は生起確率が低い。そのため、ある文字の認識結果が「高」という文字より、「響」という文字の方が誤認識である確率が高くなる傾向があると考えられる。
「生起確率と確度情報５１５に基づいて」とは、例えば、文字コード１１５に対応する生起確率と、文字認識モジュール５１０から受け付けた確度情報５１５から算出される値が閾値未満又は以下である場合は、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。文字の生起確率と確度情報５１５を用いる算出式は、例えば、（式２）等がある。ただし、ａ、ｂ、Ｃは、予め定められた定数である。前述の（式１）の定数とは異なる値であってもよい。
ｖ＝ｆ（確度情報、生起確率）＝ａ×確度情報＋ｂ×確度情報＋Ｃ ・・・ （式２）
この（式２）によって、平均的な確度情報５１５である文字でも、生起確率が低い場合は、文字属性が変更されやすく、逆に確度情報５１５が低めでも、生起確率が高い文字は、文字属性は変更されにくくなる。
また、確度情報、生起確率の他に、前述の紛らわしさ度を含めてもよい。例えば、算出式は、（式３）等がある。ただし、ａ、ｂ、ｃ、Ｄは、予め定められた定数である。前述の（式１）、（式２）の定数とは異なる値であってもよい。
ｖ＝ｆ（確度情報、生起確率、紛らわしさ度）＝ａ×確度情報＋ｂ×確度情報＋ｃ×紛らわしさ度＋Ｄ ・・・ （式３）
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール９２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール９２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
図１０は、第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１００４では、ｆ（確度情報、生起確率）を算出する。
ステップＳ１００６では、文字属性決定モジュール９２０が、算出値が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１００８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１０１０へ進む。
ステップＳ１００８では、文字属性決定モジュール９２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１０１０では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ１００２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１００４では、ｆ（確度情報、生起確率）を算出する。
ステップＳ１００６では、文字属性決定モジュール９２０が、算出値が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１００８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１０１０へ進む。
ステップＳ１００８では、文字属性決定モジュール９２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１０１０では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図１１は、第５の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である。第５の実施の形態は、図１１の例に示すように、文字認識モジュール５１０、文脈辞書記憶モジュール１１１０、文字属性決定モジュール１１２０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、表示モジュール１３０を有している。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール１１２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字コード１１５を文字属性決定モジュール１１２０、表示モジュール１３０に渡し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール１１２０に渡す。
文字認識モジュール５１０は、文字属性決定モジュール１１２０、表示モジュール１３０と接続されている。文字認識モジュール５１０は、文字画像１０５を受け付け、文字コード１１５を文字属性決定モジュール１１２０、表示モジュール１３０に渡し、確度情報５１５を文字属性決定モジュール１１２０に渡す。
文字属性決定モジュール１１２０は、文字認識モジュール５１０、紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２、文脈辞書記憶モジュール１１１０、表示モジュール１３０と接続されている。文字属性決定モジュール１１２０は、文字認識モジュール５１０より文字コード１１５、確度情報５１５を受け付け、文脈辞書記憶モジュール１１１０より文脈辞書１１１５を受け付け、文字属性１２５を表示モジュール１３０に渡す。文字属性決定モジュール１１２０は、前述の文字属性決定モジュール１２０、５２０、７２０、９２０の処理の他に、さらに文字コード１１５によって構成される文字列が予め定められた文字列に該当する場合は、その文字コード１１５の文字属性１２５を目立つ表示とはならない文字属性にする。「予め定められた文字列」とは、文脈辞書記憶モジュール１１１０から受け付けた文脈辞書１１１５内の文字列である。「該当する場合」とは、文字コード１１５の文字列と一致する文字列が文脈辞書１１１５内にあることをいう。また、「目立つ表示とはならない文字属性」とは、目視検査において目立つ表示とはならない文字属性をいう。具体的には、黒色等のデフォルト値である。また、デフォルト値が設定されている場合は、その文字属性を変更しない。
文脈辞書記憶モジュール１１１０は、文字属性決定モジュール１１２０と接続されている。文脈辞書記憶モジュール１１１０は、文脈辞書１１１５を文字属性決定モジュール１１２０に渡す。ここで文脈辞書１１１５は、文書辞書テーブルＡ１３００内の１行のデータ又は複数行のデータ（文書辞書テーブルＡ１３００全体を含めてもよい）である。図１３は、文書辞書テーブルＡ１３００のデータ構造例を示す説明図である。文書辞書テーブルＡ１３００は、文書辞書Ａ欄１３１０、項目欄１３２０を有している。文書辞書Ａ欄１３１０は、文脈辞書の種類を記憶している。項目欄１３２０は、その文脈辞書に含まれている文字列を記憶している。これらの文字列は、文脈辞書の種類に応じて予め定められた文字列である。例えば、文脈辞書の種類が「都道府県」であれば、各都道府県名が記憶されている。文字コード１１５の文字列がこれらの文字列であった場合は、誤認識の可能性はきわめて低いため、文字認識モジュール５１０からの確度情報５１５が低くても文字属性は出力されない。例えば、「川崎市」の「川」が手書き文字として「lll」のように書かれていて、３つの「１」や「ｌ」として確度が高い認識となってしまい、「川」の文字の確度が低いとしても、「川崎市」という文字列で、文脈辞書Ａ内の文字列に合致するため、確度が閾値よりも低い場合であっても文字属性は出力されない。
図１３は例として挙げるが、これらは対象とする文字画像１０５に応じて、文脈辞書１１１５を構築すればよい。
また、文字属性決定モジュール１１２０は、文字画像１０５が含まれている文書の種類、又はその文書内における文字画像１０５が記載されていた位置等に応じて、文脈辞書１１１５の種類を選択してもよい。例えば、文書の種類が申込書等である場合は、文書辞書テーブルＡ１３００内の「都道府県」、「市町村」を選択するようにしてもよい。また、文書内の住所の都道府県欄の位置から抽出した文字画像１０５である場合は、文書辞書テーブルＡ１３００内の「都道府県」を選択するようにしてもよい。
図１３は例として挙げるが、これらは対象とする文字画像１０５に応じて、文脈辞書１１１５を構築すればよい。
また、文字属性決定モジュール１１２０は、文字画像１０５が含まれている文書の種類、又はその文書内における文字画像１０５が記載されていた位置等に応じて、文脈辞書１１１５の種類を選択してもよい。例えば、文書の種類が申込書等である場合は、文書辞書テーブルＡ１３００内の「都道府県」、「市町村」を選択するようにしてもよい。また、文書内の住所の都道府県欄の位置から抽出した文字画像１０５である場合は、文書辞書テーブルＡ１３００内の「都道府県」を選択するようにしてもよい。
紛らわしさ度対応記憶モジュール１２２は、文字属性決定モジュール１１２０と接続されている。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール１１２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール１１２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
表示モジュール１３０は、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール１１２０と接続されている。表示モジュール１３０は、文字認識モジュール１１０より文字コード１１５、文字属性決定モジュール１１２０より文字属性１２５を受け付け、文字画像１３５を表示する。
図１２は、第５の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１２０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１２０４では、文字属性決定モジュール１１２０が文書辞書に合うか否かを判断し、合う場合はステップＳ１２１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２０６へ進む。
ステップＳ１２０６では、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ１２０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２１０へ進む。
ステップＳ１２０８では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１２１０では、文字属性決定モジュール１１２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１２１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２１４へ進む。
ステップＳ１２１２では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１２１４では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。ステップＳ１２０４でＹｅｓの場合又はステップＳ１２１０でＮｏの場合は、文字属性は、デフォルト値である。
ステップＳ１２０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１２０４では、文字属性決定モジュール１１２０が文書辞書に合うか否かを判断し、合う場合はステップＳ１２１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２０６へ進む。
ステップＳ１２０６では、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ１２０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２１０へ進む。
ステップＳ１２０８では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１２１０では、文字属性決定モジュール１１２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１２１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２１４へ進む。
ステップＳ１２１２では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１２１４では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。ステップＳ１２０４でＹｅｓの場合又はステップＳ１２１０でＮｏの場合は、文字属性は、デフォルト値である。
また、第５の実施の形態は、一致する文脈辞書に応じて、紛らわしさ度を決定するためのテーブル（例えば、紛らわしさ度対応テーブル３００）を変更するようにしてもよいし、確度、生起確率を用いた判断における閾値を変更するようにしてもよいし、変更する文字属性を変更してもよい。文字属性決定モジュール１１２０は、図１４のフローチャート例で示すように、文字認識モジュール５１０からの文字コード１１５が合致する文脈辞書に応じて処理を切り替える。
例として、図１５の文書辞書テーブルＢ１５００に示すようにドイツ語という種類の辞書に合致した場合は、ドイツ語用の判断処理を行う。ドイツ語にはウムラウトがあり、文書辞書テーブルＢ１５００に例示の文字が文字コード１１５である可能性がある。これらの文字がある場合は、ドイツ語であると判断して、ドイツ語用の処理を行う。図１５は、文書辞書テーブルＢ１５００のデータ構造例を示す説明図である。文書辞書テーブルＢ１５００は、文書辞書Ｂ欄１５１０、項目欄１５２０を有している。内容が異なること以外は、構造として文書辞書テーブルＡ１３００と同等である。
一方で、文字コード１１５としてＯ（オー）を０（ゼロ）と区別するために、Ｏの上に−（バー）を付す文字属性とした場合は、ウムラウトと紛らわしい文字となるため、Ｏの上に−がついたＯ（オー）も文字属性が変更されるようにする。
このように文脈辞書によって、紛らわしい文字が変わる場合は処理を変更する。
例として、図１５の文書辞書テーブルＢ１５００に示すようにドイツ語という種類の辞書に合致した場合は、ドイツ語用の判断処理を行う。ドイツ語にはウムラウトがあり、文書辞書テーブルＢ１５００に例示の文字が文字コード１１５である可能性がある。これらの文字がある場合は、ドイツ語であると判断して、ドイツ語用の処理を行う。図１５は、文書辞書テーブルＢ１５００のデータ構造例を示す説明図である。文書辞書テーブルＢ１５００は、文書辞書Ｂ欄１５１０、項目欄１５２０を有している。内容が異なること以外は、構造として文書辞書テーブルＡ１３００と同等である。
一方で、文字コード１１５としてＯ（オー）を０（ゼロ）と区別するために、Ｏの上に−（バー）を付す文字属性とした場合は、ウムラウトと紛らわしい文字となるため、Ｏの上に−がついたＯ（オー）も文字属性が変更されるようにする。
このように文脈辞書によって、紛らわしい文字が変わる場合は処理を変更する。
図１４は、第５の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１４０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１４０４では、文字属性決定モジュール１１２０が文書辞書に合うか否かを判断し、合う場合はステップＳ１４１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４０６へ進む。
ステップＳ１４０６では、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ１４０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４１０へ進む。
ステップＳ１４０８では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４１０では、文字属性決定モジュール１１２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１４１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４２２へ進む。
ステップＳ１４１２では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４１４では、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ１４１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４１８へ進む。
ステップＳ１４１６では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４１８では、文字属性決定モジュール１１２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１４２０へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４２２へ進む。
ステップＳ１４２０では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４２２では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
なお、ステップＳ１４０６とステップＳ１４１４、ステップＳ１４１０とステップＳ１４１８の処理における閾値は異なるようにしてもよいし、ステップＳ１４０８とステップＳ１４１６、ステップＳ１４１２とステップＳ１４２０の処理における変更する文字属性の値を異なるようにしてもよい。
ステップＳ１４０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１４０４では、文字属性決定モジュール１１２０が文書辞書に合うか否かを判断し、合う場合はステップＳ１４１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４０６へ進む。
ステップＳ１４０６では、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ１４０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４１０へ進む。
ステップＳ１４０８では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４１０では、文字属性決定モジュール１１２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１４１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４２２へ進む。
ステップＳ１４１２では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４１４では、紛らわしさ度が閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上である場合はステップＳ１４１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４１８へ進む。
ステップＳ１４１６では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４１８では、文字属性決定モジュール１１２０が、確度が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ１４２０へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４２２へ進む。
ステップＳ１４２０では、文字属性決定モジュール１１２０が、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４２２では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
なお、ステップＳ１４０６とステップＳ１４１４、ステップＳ１４１０とステップＳ１４１８の処理における閾値は異なるようにしてもよいし、ステップＳ１４０８とステップＳ１４１６、ステップＳ１４１２とステップＳ１４２０の処理における変更する文字属性の値を異なるようにしてもよい。
前述の実施の形態においては、文字色を変更する例を主に示したが、文字属性変更テーブル１６００にしたがって変更するようにしてもよい。図１６は、文字属性変更テーブル１６００のデータ構造例を示す説明図である。文字属性変更テーブル１６００は、紛らわしい文字種類欄１６１０、文字コード欄１６２０、文字属性変更欄１６３０を有している。紛らわしい文字種類欄１６１０は、文字コード欄１６２０の種類名を記憶している。文字コード欄１６２０は、文字コードを記憶している。文字コード１１５が文字コード欄１６２０内の文字である場合は、文字属性変更欄１６３０内の規則を適用する。文字属性変更欄１６３０は、文字属性の値の変更規則を記憶している。例えば、文字色の変更の他に、半角文字をイタリック文字に変更すること、スペースを□に変更すること、数字をボールド体に変更すること等がある。これらは一例であり、これ以外であってもよく、例えば、手書きの場合は、筆者によっては書き方の癖があるため、筆者毎に異なる文字属性変更テーブル１６００としてもよい。
また、この文字属性変更テーブル１６００を、目視検査の担当者に提示するようにしてもよい。
また、この文字属性変更テーブル１６００を、目視検査の担当者に提示するようにしてもよい。
前述の実施の形態における文字属性の変更処理を説明する。例えば、図１７のグラフに示すように、紛らわしさ度、確度、前述の式の算出値に基づいて、文字を表示する際の濃淡値（文字属性）を決定するようにしてもよい。例えば、紛らわしさ度が高いほど、確度が低いほど、前述の式の算出値が低いほど濃い色で表示するようにしてもよい。また、濃淡値は予め定められた値より下げないようにしてもよい。
図１８は、文字属性を決定する処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１８０２では、紛らわしさ度で決まる文字属性を出力する。例えば、図１７のグラフを用いて文字属性の濃淡値を決定してもよい。
図１９は、文字属性を決定する処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１９０２では、確度で決まる文字属性を出力する。例えば、図１７のグラフを用いて文字属性の濃淡値を決定してもよい。
図２０は、文字属性を決定する処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２００２では、算出値で決まる文字属性を出力する。例えば、図１７のグラフを用いて文字属性の濃淡値を決定してもよい。
ステップＳ１８０２では、紛らわしさ度で決まる文字属性を出力する。例えば、図１７のグラフを用いて文字属性の濃淡値を決定してもよい。
図１９は、文字属性を決定する処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１９０２では、確度で決まる文字属性を出力する。例えば、図１７のグラフを用いて文字属性の濃淡値を決定してもよい。
図２０は、文字属性を決定する処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２００２では、算出値で決まる文字属性を出力する。例えば、図１７のグラフを用いて文字属性の濃淡値を決定してもよい。
第６の実施の形態は、前述の実施の形態（特に文字属性決定モジュール１２０、５２０、７２０、９２０、１１２０）による処理に加えて、さらに認識結果である文字コード１１５の文字間の生起確率に基づいて、その文字コード１１５の文字属性を決定する。
文字属性決定モジュールは、図２１のフローチャート例で示すように、文字認識モジュール５１０から受け付けた文字コード列より決定される隣接文字生起確率（バイグラム）と確度情報から算出される値が閾値未満又は以下である場合は、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。文字の紛らわしさ度と確度情報を用いる算出式は、例えば、（式４）等がある。ただし、ａ、ｂ、Ｃは、予め定められた定数である。
Ｖ＝ｆ（確度情報、生起確率）＝ａ×確度情報＋ｂ×隣接文字生起確率＋Ｃ ・・・ （式４）
例えば、隣接する文字コード１１５の列が「１（数字）Ｏ（オー）３（数字）」の場合、隣接する文字生起確率（バイグラム）を「１Ｏ」で算出すると、「１（数字）０（数字）」に比べて低い値となる。このためＯ（オー）は誤認識である確率が高いため、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。なお、比較対象である「１（数字）０（数字）」は、文字コード１１５として確度が２位の文字コード「０（数字）」を用いればよい。つまり、第１の文字コード１１５の次に第２の文字コード１１５がある隣接文字生起確率と、第１の文字コード１１５の次に確度が第２位の第２の文字コード１１５がある隣接文字生起確率とを比較して、前者が後者よりも低い又は以下である場合は、確度が第１位の文字コード１１５の文字属性を変更する。
文字属性決定モジュールは、図２１のフローチャート例で示すように、文字認識モジュール５１０から受け付けた文字コード列より決定される隣接文字生起確率（バイグラム）と確度情報から算出される値が閾値未満又は以下である場合は、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。文字の紛らわしさ度と確度情報を用いる算出式は、例えば、（式４）等がある。ただし、ａ、ｂ、Ｃは、予め定められた定数である。
Ｖ＝ｆ（確度情報、生起確率）＝ａ×確度情報＋ｂ×隣接文字生起確率＋Ｃ ・・・ （式４）
例えば、隣接する文字コード１１５の列が「１（数字）Ｏ（オー）３（数字）」の場合、隣接する文字生起確率（バイグラム）を「１Ｏ」で算出すると、「１（数字）０（数字）」に比べて低い値となる。このためＯ（オー）は誤認識である確率が高いため、対応する文字属性１２５（例えば青色等）を決定する。なお、比較対象である「１（数字）０（数字）」は、文字コード１１５として確度が２位の文字コード「０（数字）」を用いればよい。つまり、第１の文字コード１１５の次に第２の文字コード１１５がある隣接文字生起確率と、第１の文字コード１１５の次に確度が第２位の第２の文字コード１１５がある隣接文字生起確率とを比較して、前者が後者よりも低い又は以下である場合は、確度が第１位の文字コード１１５の文字属性を変更する。
図２１は、第６の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２１０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２１０４では、隣接文字生起確率、確度情報に基づき算出する。
ステップＳ２１０６では、算出値が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ２１０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ２１１０へ進む。
ステップＳ２１０８では、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ２１１０では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ２１０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２１０４では、隣接文字生起確率、確度情報に基づき算出する。
ステップＳ２１０６では、算出値が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ２１０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ２１１０へ進む。
ステップＳ２１０８では、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ２１１０では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図２２は、第６の実施の形態による別の処理例を示すフローチャートである。前方の隣接文字生起確率と後方の隣接文字生起確率から式４の算出値の積を算出し、この値が閾値未満又は以下の場合に、文字属性を変更するようにしてもよい。
ステップＳ２２０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２２０４では、前方の隣接文字生起確率、確度情報に基づき算出する。
ステップＳ２２０６では、後方の隣接文字生起確率、確度情報に基づき算出する。
ステップＳ２２０８では、両者の積が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ２１１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ２２１２へ進む。
ステップＳ２２１０では、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４２２では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
ステップＳ２２０２では、文字認識モジュール５１０が、文字認識処理を行う。
ステップＳ２２０４では、前方の隣接文字生起確率、確度情報に基づき算出する。
ステップＳ２２０６では、後方の隣接文字生起確率、確度情報に基づき算出する。
ステップＳ２２０８では、両者の積が閾値未満であるか否かを判断し、閾値未満である場合はステップＳ２１１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ２２１２へ進む。
ステップＳ２２１０では、文字属性を対応する値に変更する。
ステップＳ１４２２では、表示モジュール１３０が、文字属性にしたがって文字コードを出力する。
図２３は、本実施の形態による処理例（表示モジュール１３０による表示例）を示す説明図である。これは、図３０（ａ）と同じ文字認識結果である図２３（ａ）に対して、本実施の形態による処理を行ったものである。図２３（ｂ）の例は、赤色で表示している文字に点線の下線を施し、青色で表示している文字に太線の下線を施している。具体的には、「1」、「ー」、「レ」、「レ」、「1」、「レ」、「Ｏ1」、「0」、「ー」を赤色で表示し、「ノ」、「ノ」を青色で表示している。また、同じ文字種が連続している誤認識文字群２３１０、２３２０にあっても、「ノ」は青色、「レ」は赤色で表示している。
図２４を参照して、本実施の形態の情報処理装置のハードウェア構成例について説明する。図２４に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部２４１７と、プリンタなどのデータ出力部２４１８を備えたハードウェア構成例を示している。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２４０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、文字認識モジュール１１０、文字属性決定モジュール１２０、表示モジュール１３０、文字認識モジュール５１０、文字属性決定モジュール５２０、文字属性決定モジュール７２０、文字属性決定モジュール９２０、文字属性決定モジュール１１２０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２４０２は、ＣＰＵ２４０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２４０３は、ＣＰＵ２４０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス２４０４により相互に接続されている。
ホストバス２４０４は、ブリッジ２４０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス２４０６に接続されている。
キーボード２４０８、マウス等のポインティングデバイス２４０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ２４１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２４１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ２４０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、文字画像１０５、文字コード１１５、文字属性１２５、文字画像１３５、紛らわしさ度対応テーブル３００、文字属性対応テーブル４００、文書辞書テーブルＡ１３００、文書辞書テーブルＢ１５００、文字属性変更テーブル１６００などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
ドライブ２４１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体２４１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース２４０７、外部バス２４０６、ブリッジ２４０５、及びホストバス２４０４を介して接続されているＲＡＭ２４０３に供給する。リムーバブル記録媒体２４１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
接続ポート２４１４は、外部接続機器２４１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート２４１４は、インタフェース２４０７、及び外部バス２４０６、ブリッジ２４０５、ホストバス２４０４等を介してＣＰＵ２４０１等に接続されている。通信部２４１６は、通信回線に接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部２４１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部２４１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
なお、図２４に示す情報処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図２４に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図２４に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
なお、前述の各種の実施の形態を組み合わせてもよく（例えば、ある実施の形態内のモジュールを他の実施の形態内に追加する、入れ替えをする等も含む）、また、各モジュールの処理内容として背景技術で説明した技術を採用してもよい。
また、前述の実施の形態の説明において、予め定められた値等との比較において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。
また、前述の実施の形態の説明において、予め定められた値等との比較において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「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」の発明として捉えてもよい。
「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、プログラムの流通など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 Ｄｉｓｃ（登録商標））、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、あるい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、あるい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、圧縮や暗号化など、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。
「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、プログラムの流通など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 Ｄｉｓｃ（登録商標））、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、あるい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、あるい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、圧縮や暗号化など、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。
１１０…文字認識モジュール
１２０…文字属性決定モジュール
１２２…紛らわしさ度対応記憶モジュール
１３０…表示モジュール
５１０…文字認識モジュール
５２０…文字属性決定モジュール
７２０…文字属性決定モジュール
９２０…文字属性決定モジュール
１１１０…文脈辞書記憶モジュール
１１２０…文字属性決定モジュール
２７１０…文字認識モジュール
２７２０…文字属性決定モジュール
２７２２…文字種・文字属性対応記憶モジュール
２７３０…表示モジュール
１２０…文字属性決定モジュール
１２２…紛らわしさ度対応記憶モジュール
１３０…表示モジュール
５１０…文字認識モジュール
５２０…文字属性決定モジュール
７２０…文字属性決定モジュール
９２０…文字属性決定モジュール
１１１０…文脈辞書記憶モジュール
１１２０…文字属性決定モジュール
２７１０…文字認識モジュール
２７２０…文字属性決定モジュール
２７２２…文字種・文字属性対応記憶モジュール
２７３０…表示モジュール
Claims (8)
- 文字画像を認識する文字認識手段と、
認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。 - 前記文字認識手段は、認識の確からしさを示す確度を算出し、
前記決定手段は、前記指標と前記確度に基づいて、前記認識結果の文字属性を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 文字画像を認識し、認識の確からしさを示す確度を算出する文字認識手段と、
前記文字認識手段による認識結果の文字の生起確率と前記確度に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。 - 前記決定手段は、さらに前記認識結果の文字の生起確率に基づいて、該認識結果の文字属性を決定する
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。 - 前記決定手段は、さらに前記認識結果によって構成される文字列が予め定められた文字列に該当する場合は、該認識結果の文字属性を目立つ表示とはならない文字属性にする
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記決定手段は、さらに前記認識結果の文字間の生起確率に基づいて、該認識結果の文字属性を決定する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - コンピュータを、
文字画像を認識する文字認識手段と、
認識結果と該認識結果の目視検査における文字の紛らわしさを示す指標を対応させて記憶している記憶手段から、前記文字認識手段による認識結果に対応する指標を抽出し、該指標に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段
として機能させるための情報処理プログラム。 - コンピュータを、
文字画像を認識し、認識の確からしさを示す確度を算出する文字認識手段と、
前記文字認識手段による認識結果の文字の生起確率と前記確度に基づいて、該認識結果の表示態様を示す文字属性を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された文字属性にしたがって、前記文字認識手段による認識結果を表示する表示手段
として機能させるための情報処理プログラム。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012230620A JP6007720B2 (ja) | 2012-10-18 | 2012-10-18 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
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| JP2014081867A true JP2014081867A (ja) | 2014-05-08 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110942075A (zh) * | 2018-09-25 | 2020-03-31 | 富士施乐株式会社 | 信息处理装置、存储介质及信息处理方法 |
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| JP2003196094A (ja) * | 2001-12-26 | 2003-07-11 | Communication Research Laboratory | 負の例予測処理方法、負の例予測処理プログラム、負の例予測処理を用いた日本語表記誤り検出処理プログラム、負の例予測処理を用いた日本語表記誤り検出装置、負の例予測処理を用いた外の関係の文抽出処理プログラム、負の例予測処理を用いた外の関係の文抽出装置 |
| JP2008293109A (ja) * | 2007-05-22 | 2008-12-04 | Toshiba Corp | テキスト処理装置及びプログラム |
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2012
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| JP2023031641A (ja) * | 2021-08-25 | 2023-03-09 | ソフトバンク株式会社 | 通信端末、プログラム、及び表示方法 |
| JP7357030B2 (ja) | 2021-08-25 | 2023-10-05 | ソフトバンク株式会社 | 通信端末、プログラム、及び表示方法 |
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