JP2014154028A - Image processing device, image processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a program.
画像に対して文字認識処理を実行するにあたり、予め当該画像に対して補正処理を実行しておくことで、文字認識精度を向上させることができる。 When performing character recognition processing on an image, character recognition accuracy can be improved by performing correction processing on the image in advance.
しかしながら、補正処理は画像全体に対して均一的に行われているところ、画像の汚れや歪み等は、必ずしも画像全体にわたって均一に存在するとは限らない。例えば、画像の一部分が局所的に汚れていたり、歪んでいたりする場合も有る。 However, since the correction processing is performed uniformly on the entire image, dirt, distortion, and the like of the image do not necessarily exist uniformly over the entire image. For example, a part of the image may be locally dirty or distorted.
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、文字認識精度向上のための処理を効率化することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to improve the efficiency of processing for improving character recognition accuracy.
そこで上記課題を解決するため、画像処理装置は、画像に対して文字認識処理を実行し、文字を抽出する第一の抽出部と、前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記画像において補正処理の対象とする領域を判定する判定部と、前記判定部によって判定された領域に対して補正処理を実行する補正部と、前記補正処理が実行された画像に対して文字認識処理を実行し、文字を抽出する第二の抽出部とを有する。 Therefore, in order to solve the above-described problem, the image processing apparatus executes a character recognition process on the image, and performs a correction process on the image based on a first extraction unit that extracts characters and an extraction result by the extraction unit. A determination unit that determines a region to be a target of the correction, a correction unit that performs correction processing on the region determined by the determination unit, and character recognition processing performed on the image on which the correction processing has been performed, And a second extraction unit for extracting characters.
文字認識精度向上のための処理を効率化することができる。 The processing for improving the character recognition accuracy can be made efficient.
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、第一の実施の形態における配信管理システムの構成例を示す図である。図1において、配信管理システム1は、配信管理サーバ10、1以上の画像形成装置30、文書管理サーバ50、及びメールサーバ60等を含む。各装置は、LAN(Local Area Network)又はインターネット等のネットワーク(有線又は無線の別は問わない。)を介して通信可能に接続されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a distribution management system according to the first embodiment. In FIG. 1, the
画像形成装置30は、配信対象とされる画像データを原稿から読み取る機器である。配信管理サーバ10は、画像形成装置30によって読み取られた画像データに関して、予め設定されたワークフローを実行するコンピュータである。ワークフローとは、例えば、それぞれが独立して又は単独で完結した機能を実現する一以上の処理単位(タスク)の組み合わせによって実現される処理の流れをいう。当該処理単位は、一般的なワークフローの用語における、アクティビティに当てはめられてもよい。本実施の形態では、便宜上、画像データに対して、文字認識処理(OCR(Optical Character Recognition)処理)を実行し、文字認識処理の結果として得られるテキストデータを、配信先として指定された文書管理サーバ50又はメールサーバ60に送信するワークフローが実行される場合について説明する。
The
文書管理サーバ50及びメールサーバ60は、配信管理サーバ10によるデータの配信処理において、配信先とされるコンピュータの一例である。文書管理サーバ50は、例えば、データを、その属性情報に対応付けて管理するデータベースを有するコンピュータである。文書管理サーバ50が配信先である場合、配信されたデータは、文書管理サーバ50のデータベースに記憶される。メールサーバ60は、電子メールの転送を行うコンピュータである。メールサーバ60が配信先である場合、配信されたデータは、電子メールに添付されて、実行されたワークフローに設定されているメールアドレス宛に転送される。
The
図2は、第一の実施の形態における配信管理サーバのハードウェア構成例を示す図である。図2の配信管理サーバ10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、及びインタフェース装置105等を有する。
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the distribution management server in the first embodiment. The
配信管理サーバ10での処理を実現するプログラムは、CD−ROM等の記録媒体101によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
A program for realizing processing in the
メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って配信管理サーバ10に係る機能を実行する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
The
図3は、第一の実施の形態における画像形成装置及び配信管理装置の機能構成例を示す図である。図3において、画像形成装置30は、読取部31、画像生成部32、及び要求送信部33等を有する。これら各部は、画像形成装置30にインストールされた1以上のプログラムが、画像形成装置30に実行させる処理により実現される。
FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image forming apparatus and the distribution management apparatus according to the first embodiment. In FIG. 3, the
読取部31は、画像形成装置30が備えるスキャナ等を制御して、原稿の読み取りを実行する。画像生成部32は、読取部31によって原稿から読み取られた情報に基づいて画像データを生成する。要求送信部33は、画像生成部32によって生成された画像データに対するワークフローの実行要求を配信管理サーバ10に送信する。なお、原稿の読み取りに際し、画像データの配信先等、画像データに関して実行させるワークフローに対する設定情報等の選択が、ユーザによって行われる。要求送信部33によって送信される要求には、画像データと共に、選択された設定情報等が含まれる。
The
配信管理サーバ10は、要求受信部11、文字抽出部12、補正領域判定部13、画像補正部14、及び配信処理部15等を有する。これら各部は、配信管理サーバ10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU104に実行させる処理により実現される。
The
要求受信部11は、ワークフローの実行要求を受信する。文字抽出部12は、当該実行要求に含まれている画像データより1以上の文字を抽出する。図3において、文字抽出部12は、文字認識部121及び抽出属性生成部122等を含む。文字認識部121は、文字認識処理によって、画像データより1以上の文字を抽出する。抽出属性生成部122は、抽出された文字ごとに、文字認識処理に関する属性情報を生成する。当該属性情報の一例として、確信度及び領域情報等が有る。確信度は、抽出結果に対する確からしさを示す指標値である。例えば、抽出結果が「あ」である場合、当該抽出結果に対する確信度は、抽出対象の文字が「あ」であることの確からしさを示す。領域情報は、抽出された文字が、画像データにおいて位置する領域又は範囲の座標値である。例えば、当該文字を囲む外接矩形(例えば、最小外接矩形)の2点の対角頂点のそれぞれの座標値であってもよい。当該座標値は、画像データに対する所定の座標系における座標値である。
The
補正領域判定部13は、文字認識処理の結果に基づいて、画像データが示す画像領域のうち、補正処理の対象とする領域を判定する。補正処理とは、文字認識処理の精度を向上させるための画像の補正処理をいう。本実施の形態では、確信度の低い文字が位置する領域が補正処理の対象とされる。補正処理は、ノイズ除去、傾き補正等、公知の補正処理でよい。
Based on the result of the character recognition process, the correction
画像補正部14は、補正領域判定部13によって判定された領域に対して、補正処理を実行する。すなわち、本実施の形態における画像補正部14は、画像データ全体を処理対象とするのではなく、画像データの一部分の画像領域を処理対象とする。
The
配信処理部15は、ワークフローの実行要求に指定された設定情報に含まれる配信先に、画像データより抽出されたテキストデータを配信する。文字認識処理の結果と共に、画像データが配信されてもよい。
The
以下、配信管理サーバ10が実行する処理手順について説明する。図4は、第一の実施の形態の配信管理サーバが実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
Hereinafter, a processing procedure executed by the
ステップS101において、要求受信部11は、画像形成装置30から送信された、ワークフローの実行要求を受信する。続いて、文字抽出部12は、当該実行要求に含まれている画像データより1以上の文字を抽出する(S102)。すなわち、文字認識部121が、文字認識技術を利用して、画像データより1以上の文字を抽出する。抽出属性生成部122は、抽出された文字ごとに、確信度及び領域情報を算出する。
In step S <b> 101, the
続いて、補正領域判定部13は、抽出された文字のうち、確信度が閾値未満の文字の有無を判定する(S103)。該当する文字が存在する場合(S103でYes)、補正領域判定部13は、当該文字の領域情報が示す領域を、補正処理の対象として判定する(S104)。
Subsequently, the correction
続いて、画像補正部14は、補正領域判定部13によって判定された領域(画像領域)に対して補正処理を実行する(S105)。すなわち、画像データの一部の領域に対して補正処理が実行される。
Subsequently, the
なお、確信度が閾値未満である文字が複数存在する場合、複数の文字のそれぞれの領域情報が示す領域に対して補正処理が実行される。この際、複数の領域が連続していれば、当該複数の領域を統合した領域(例えば、当該複数の領域の最小外接矩形の領域)に対して1回の補正処理が実行されてもよい。更に、連続していなくても、複数の領域が統合されてもよい。例えば、或る行に関して、1文字おきに確信度が閾値未満である場合、当該行全体に対して1回の補正処理が実行されてもよい。 In addition, when there are a plurality of characters having a certainty factor less than the threshold, the correction process is performed on the region indicated by the region information of each of the plurality of characters. At this time, if a plurality of regions are continuous, one correction process may be performed on a region obtained by integrating the plurality of regions (for example, a minimum circumscribed rectangular region of the plurality of regions). Furthermore, a plurality of regions may be integrated even if they are not continuous. For example, when the certainty factor is less than the threshold for every other character for a certain line, one correction process may be executed for the entire line.
また、領域ごとに、当該領域における画像の汚れや歪み等、画質の劣化の態様に適した補正処理が選択されて実行されてもよい。その結果、画像全体に対して均一的に補正処理が実行される場合よりも、負荷の小さい処理によって、文字認識精度の向上を期待することができる。 In addition, for each region, a correction process suitable for an aspect of image quality degradation such as dirt or distortion of an image in the region may be selected and executed. As a result, it is possible to expect improvement in character recognition accuracy by processing with a smaller load than when correction processing is executed uniformly on the entire image.
続いて、文字抽出部12は、補正処理後の画像データより、改めて文字を抽出する(S106)。この際、文字認識処理の対象とされる領域は、ステップS105において補正処理の対象とされた領域と同じでもよい。すなわち、ステップS106における文字認識処理は、画像データ全体ではなく、画像データの一部の領域に対して行われてもよい。その結果、文字認識処理を2回実行することによる処理負荷の増加を軽減することができる。
Subsequently, the
一方、確信度が閾値未満である文字が無い場合(S103でNo)、ステップ104〜S106は実行されない。 On the other hand, when there is no character whose certainty is less than the threshold (No in S103), steps 104 to S106 are not executed.
続いて、配信処理部15は、ワークフローの実行要求に指定された設定情報に含まれる配信先に、文字認識処理の結果のテキストデータや画像データ等を配信する(S107)。
Subsequently, the
上述したように、第一の実施の形態によれば、文字認識処理の対象とされる画像データに対する補正処理を、画像データの一部分の領域に限定することができる。その結果、補正処理による処理負荷を軽減させることができる。特に、配信管理サーバ10に対して、多数のワークフローの実行要求が集中した場合、当該処理負荷の軽減の効果は顕著となることが期待できる。
As described above, according to the first embodiment, it is possible to limit the correction process for the image data to be subjected to the character recognition process to a partial area of the image data. As a result, the processing load due to the correction process can be reduced. In particular, when a large number of workflow execution requests are concentrated on the
なお、補正処理の対象とする領域は、抽出された文字が構成する単語や文章等の不自然さに基づいて判定されてもよい。例えば、用法が誤っている可能性の高い助詞や、予め用意された辞書データに含まれていない単語等が検出された場合、当該助詞又は当該単語等を構成する文字の領域に対して、補正処理が実行されるようにしてもよい。この方法は、確信度に基づいて補正処理の対象とする領域を判定する方法と一緒に実施されてもよい。 Note that the area to be subjected to the correction process may be determined based on the unnaturalness of words, sentences, and the like that the extracted characters constitute. For example, if a particle that is highly likely to be misused or a word that is not included in dictionary data prepared in advance is detected, correction is performed on the particle or the region of the character that constitutes the word. Processing may be executed. This method may be performed together with a method of determining a region to be corrected based on the certainty factor.
次に、第二の実施の形態について説明する。第二の実施の形態では第一の実施の形態と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、第一の実施の形態と同様でもよい。 Next, a second embodiment will be described. In the second embodiment, differences from the first embodiment will be described. Accordingly, points not particularly mentioned may be the same as those in the first embodiment.
図5は、第二の実施の形態における配信管理システムの構成例を示す図である。図5中、図1と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of a distribution management system according to the second embodiment. In FIG. 5, the same parts as those in FIG.
図5では、クライアント端末40が、配信管理サーバ10とネットワークを介して接続されている。クライアント端末40は、配信管理サーバ10に対して、ワークフローの実行要求を送信するPC(Personal Computer)等の端末である。すなわち、第二の実施の形態では、配信管理サーバ10に対するワークフローの実行要求(すなわち、画像データ)の送信元が、画像形成装置30に限定されないことが示される。なお、クライアント端末40は、タブレット型端末、スマートフォン、又は携帯電話等であってもよい。
In FIG. 5, the
図6は、第二の実施の形態における画像形成装置及び配信管理装置の機能構成例を示す図である。図6中、図3と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 FIG. 6 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image forming apparatus and the distribution management apparatus according to the second embodiment. In FIG. 6, the same parts as those in FIG. 3 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
図6において、クライアント端末40は、画像入力部41及び要求送信部42等を有する。これら各部は、クライアント端末40にインストールされた1以上のプログラムが、クライアント端末40に実行させる処理により実現される。
In FIG. 6, the
画像入力部41は、ワークフローの処理対象とする画像データの入力を、ユーザ等より受け付ける。例えば、画像入力部41は、クライアント端末40が備える補助記憶装置における所定のフォルダを監視している。画像入力部41は、当該フォルダに対して画像データが格納されたファイルが保存されると、当該画像データをワークフローの対象として認識する。
The
要求送信部42は、画像入力部41が入力を受け付けた画像データに関するワークフローの実行要求を配信管理サーバ10に送信する。なお、当該実行要求に指定される設定情報は、例えば、当該設定情報を含むファイルが画像データと共に入力されることで指定されてもよい。
The
第二の実施の形態において、配信管理サーバ10が実行する処理手順は、第一の実施の形態と同様でよい。
In the second embodiment, the processing procedure executed by the
上述したように、第二の実施の形態によれば、画像形成装置30以外より送信される画像データに対する補正処理に関しても、第一の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
As described above, according to the second embodiment, the same effect as that of the first embodiment can be obtained with respect to the correction processing for image data transmitted from other than the
なお、第一の実施の形態と第二の実施の形態とは組み合わされてもよい。すなわち、クライアント端末40と画像形成装置30とは、同時に存在してもよい。
The first embodiment and the second embodiment may be combined. That is, the
次に、第三の実施の形態について説明する。第三の実施の形態では第一の実施の形態と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、第一の実施の形態と同様でもよい。 Next, a third embodiment will be described. In the third embodiment, differences from the first embodiment will be described. Accordingly, points not particularly mentioned may be the same as those in the first embodiment.
図7は、第三の実施の形態における配信管理システムの構成例を示す図である。図7中、図1と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of a distribution management system according to the third embodiment. In FIG. 7, the same parts as those in FIG.
図7では、配信管理サーバ10がネットワークに接続されていない。また、画像形成装置30は、画像形成装置30aに置き換えられている。
In FIG. 7, the
図8は、第三の実施の形態における画像形成装置の機能構成例を示す図である。図8中、図3と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 FIG. 8 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image forming apparatus according to the third embodiment. 8, parts that are the same as the parts shown in FIG. 3 are given the same reference numerals, and explanation thereof is omitted.
図8に示されるように、画像形成装置30aは、第一の実施の形態における画像形成装置30及び配信管理サーバ10の機能を有する。すなわち、第三の実施の形態は、画像形成装置30が、配信管理サーバ10を兼ねてもよいことを示す。なお、画像形成装置30aは、他の画像形成装置30よりワークフローの実行要求を受けてもよい。
As shown in FIG. 8, the
第三の実施の形態において、画像形成装置30aがワークフローの実行要求に応じて実行する処理手順は、第一の実施の形態において配信管理サーバ10が実行する処理手順と同様でよい。
In the third embodiment, the processing procedure executed by the
なお、第二の実施の形態におけるクライアント端末40についても、配信管理サーバ10の機能を有していてもよい。
Note that the
上述したように、第三の実施の形態によれば、画像形成装置30aにおいて補正処理が実行される場合についても、第一の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
As described above, according to the third embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be obtained even when correction processing is executed in the
なお、上記各実施の形態において、配信管理サーバ10及び画像形成装置30aは、画像処理装置の一例である。文字抽出部12は、第一の抽出部及び第二の抽出部の一例である。補正領域判定部13は、判定部の一例である。画像補正部14は、補正部の一例である。
In each of the above embodiments, the
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to such specific embodiment, In the range of the summary of this invention described in the claim, various deformation | transformation・ Change is possible.
1 配信管理システム
10 配信管理サーバ
11 要求受信部
12 文字抽出部
13 補正領域判定部
14 画像補正部
15 配信処理部
30 画像形成装置
31 読取部
32 画像生成部
33 要求送信部
40 クライアント端末
41 画像入力部
42 要求送信部
50 文書管理サーバ
60 メールサーバ
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
121 文字認識部
122 抽出属性生成部
B バス
DESCRIPTION OF
105
Claims (5)
前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記画像において補正処理の対象とする領域を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された領域に対して補正処理を実行する補正部と、
前記補正処理が実行された画像に対して文字認識処理を実行し、文字を抽出する第二の抽出部とを有する画像処理装置。 A first extraction unit that performs character recognition processing on the image and extracts characters;
A determination unit that determines a region to be corrected in the image based on an extraction result by the extraction unit;
A correction unit that executes correction processing on the area determined by the determination unit;
An image processing apparatus comprising: a second extraction unit that performs character recognition processing on the image subjected to the correction processing and extracts characters.
前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記画像において補正処理の対象とする領域を判定する判定手順と、
前記判定部によって判定された領域に対して補正処理を実行する補正手順と、
前記補正処理が実行された画像に対して文字認識処理を実行し、文字を抽出する第二の抽出手順とをコンピュータが実行する画像処理方法。 A first extraction procedure for performing character recognition processing on the image and extracting characters;
A determination procedure for determining a region to be corrected in the image based on an extraction result by the extraction unit;
A correction procedure for performing correction processing on the area determined by the determination unit;
An image processing method in which a computer executes character recognition processing on an image on which the correction processing has been executed, and a second extraction procedure for extracting characters.
前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記画像において補正処理の対象とする領域を判定する判定手順と、
前記判定部によって判定された領域に対して補正処理を実行する補正手順と、
前記補正処理が実行された画像に対して文字認識処理を実行し、文字を抽出する第二の抽出手順とをコンピュータに実行させるプログラム。 A first extraction procedure for performing character recognition processing on the image and extracting characters;
A determination procedure for determining a region to be corrected in the image based on an extraction result by the extraction unit;
A correction procedure for performing correction processing on the area determined by the determination unit;
A program that causes a computer to execute a character extraction process on an image that has been subjected to the correction process, and to extract a character.
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