JP5853495B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、2つのクラスに属する入力データを高速かつ高精度にパターン識別し、そのための学習方法を提供することを課題とし、複数の判別方法の組み合わせを順次実行することにより、入力データを所定のクラスに分類するパターン識別において、前記判別方法の少なくとも1つにおいて、前記入力データをN(N≧2)次元特徴空間上の対応点にマッピングするマッピングステップと、前記対応点に基づいて、次の判別方法を実行するべきかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて次の判別方法を実行するべきであると判定された場合に、前記対応点に基づいて、次に実行するべき判別方法を選択する選択ステップと、を有する学習方法が開示されている。
請求項1の発明は、文字認識された文字候補画像と該文字候補画像に関する情報を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像に関する情報に基づいて、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する第1の判定手段と、前記第1の判定手段によって文字画像であると判定されなかった場合又は文字画像ではないと判定されなかった場合は、前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像の特徴を抽出し、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する第2の判定手段を具備し、前記第1の判定手段が対象とする前記文字候補画像に関する情報は、文字認識処理によって前記文字候補画像を抽出、認識するのに要した情報、認識した結果、認識結果に関わる情報によって構成されており、前記第2の判定手段が対象とする前記文字候補画像は、前記文字認識処理によって文字領域として認識された画像であることを特徴とする画像処理装置である。
本実施の形態が利用されるシステムの構成例として、図1の例に示すように、画像受付モジュール110、文字認識モジュール120、文字画像判定モジュール130、判定結果出力モジュール140を有している。
画像受付モジュール110は、文字認識モジュール120に接続されており、画像105を受け付けて、その画像105を文字認識モジュール120へ渡す。画像105を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスク(コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む)等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。文字認識モジュール120が対象とする画像は、2値画像であるが、多値画像(カラー画像を含む)を受け付けた場合は、2値画像に変換すればよい。受け付ける画像は、1枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、ビジネスに用いられる文書、広告宣伝用のパンフレット等であってもよい。
文字認識モジュール120で用いる文字認識技術に関しては、従来技術としてさまざまな方式があるが、本実施の形態においては、文字認識情報や文字候補画像を出力可能な技術であれば、そのうちどれかを用いればよい。
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一実施の形態の例を説明する。
図2は、本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。
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。
第1画像判定モジュール210は、文字画像判定モジュール130によって受け付けられた文字認識情報に基づいて、その文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する。
第1画像判定モジュール210は、第1特徴量算出モジュール212、第1画像判定処理モジュール214を有している。
第1特徴量算出モジュール212は、文字画像判定モジュール130によって受け付けられた文字認識情報に基づいて、文字列に関する特徴量、文字間に関する特徴量、文字列に関する特徴量のいずれか1つ以上を抽出する。
第1画像判定処理モジュール214は、第1特徴量算出モジュール212によって抽出された特徴量に基づいて、文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する。
第2画像判定モジュール220は、第2特徴量算出モジュール222、第2画像判定処理モジュール224を有している。
第2特徴量算出モジュール222は、文字画像判定モジュール130によって受け付けられた文字候補画像の複雑度に関する特徴量、画素の連なりに関する特徴量のいずれか1つ以上を抽出する。
第2画像判定処理モジュール224は、第2特徴量算出モジュール222によって抽出された特徴量に基づいて、対象としている文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する。
第1画像判定処理モジュール214が、文字画像でないことを高い確度で判定するモジュールである場合は、文字画像でないと判定されなかった場合に第2画像判定処理モジュール224による判定を行う。「文字画像でないと判定されなかった場合」とは、文字画像であると判定した場合と、「文字画像である」又は「文字画像ではない」のいずれにも判定できなかった場合を含む。
つまり、第1画像判定処理モジュール214では高い確度での判定ができなかった場合に、次の第2画像判定処理モジュール224による判定を行うことになる。また、第1画像判定モジュール210が判定に用いる情報は、画像情報以外のテキスト、数値等の情報であり、第2画像判定モジュール220が判定に用いる情報は、文字候補画像そのものであり、いわゆる画像情報である。このため、第1画像判定モジュール210による判定は、第2画像判定モジュール220による判定よりも高速で行うことができ、第1画像判定モジュール210での高い確度での判定ができた場合は、第2画像判定モジュール220による判定は行わないことになる。したがって、判定結果出力モジュール140に渡す判定結果(「文字」又は「非文字」)135は、第1画像判定処理モジュール214が出力する場合もあるし、第2画像判定処理モジュール224によって出力される場合もある。
なお、ここで高い確度でとは、予め定められた確度と比較した場合に、その予め定められた確度以上又はより高いことをいう。
図4のステップS402において、文字画像判定モジュール130は文字認識モジュール120で得られた文字認識情報及び文字領域として認識された文字候補画像を、文字認識モジュール120によって文字列と認識された単位毎に受け付ける。
図3は文字認識モジュール120から出力される文字列単位の文字認識情報の具体的な一例を説明する図である。文字列単位の文字認識情報テーブル300は、文字列矩形情報312、文字数情報314、文字矩形情報316、文字コード情報318、認識確度情報320で構成される。
文字数情報314は、受け付けられる文字列中の文字矩形数nが格納されている。
文字矩形情報316は、受け付けられる文字列中の各文字の外接矩形の座標値(例えば、文字画像を囲む最小の矩形の座標値)であり、左上座標(xl,yl)、右下座標(xr,yr)が格納されている。この他に、左上座標(xl,yl)と文字矩形の幅と高さであってもよい。
文字コード情報318は、文字列中の各文字候補画像を文字認識モジュール120が認識した結果である文字コードであり、例えば文字コードとしてunicodeで格納される。
認識確度情報320は、文字列中の各文字を文字認識モジュール120が認識した際の結果の信頼度を表す数値情報である。この数値は、ある文字の認識において、認識結果の候補が多い場合には数値は小さくなり、認識結果の候補が少ない場合は大きくなる。例えば認識結果の候補が1つしかない場合は1.0、認識結果の候補が2つの場合は0.5となる。
ここで当然であるが、文字列毎の文字認識情報テーブル300においては、文字矩形情報316、文字コード情報318、認識確度情報320は文字矩形数n分だけ格納されることになる。
ステップS414において、文字画像判定モジュール130は、受け付けた文字列内の全ての文字候補画像の処理が終了したかどうかを判定する。もし終了していなければ(ステップS414でNo)処理をステップS406に移し、ステップS406からステップS412の処理を繰り返す。受け付けた文字列内の全ての文字候補画像の処理が終了した場合(ステップS414でYes)には処理をステップS416に移す。
ステップS416において、文字画像判定モジュール130は、文字認識モジュール120で認識された全ての文字列の処理が終了したかどうか判定する。終了していなければ(ステップS416でNo)処理をステップS402に移し、次の文字列に対してステップS402からステップS414までの処理を繰り返す。全ての文字列の処理が終了した場合(ステップS416でYes)には、文字画像判定モジュール130は文字画像判定処理を終了する(ステップS499)。
図5(a)は第1特徴量算出モジュール212の具体的な一例を説明する図である。図5(a)に示す具体例では、第1特徴量算出モジュール212aは、文字列特徴量算出モジュール512a、文字間特徴量算出モジュール514a、単文字特徴量算出モジュール516aを有している。
1.文字列内の文字矩形高さ(又は文字矩形幅)の標準偏差σs
単文字特徴量算出モジュール516aは、図3の例に示した文字認識情報テーブル300のうち文字認識確度情報320を出力する。
つまり、第1画像判定モジュール210の第1特徴量算出モジュール212dは、どのような既存の文字認識モジュール120を用いても文字認識情報として出力される、又は容易に算出できる文字列矩形と文字矩形の座標情報から「文字列らしさ」又は「文字列のきれいさ」を数値として算出する文字列特徴量算出モジュール512dを基本構成要素とすることで、文字判定装置の構成上の制限や文字認識モジュール120から出力される文字認識情報の仕様により柔軟に対応することが可能である。また、第1特徴量算出モジュール512dにおける特徴量の算出は、第1特徴量算出モジュール212にとっては、テキスト、数値等の情報である図3の例に示した文字認識情報テーブル300に基づいて算出されるため、後述する第2特徴量算出モジュール222による計算量よりも少なくなる。
図6は、第2特徴量算出モジュール222の具体的な一例を説明する図である。図6に示す具体例では、第2特徴量算出モジュール222は、サイズ規格化モジュール612、複雑度特徴量算出モジュール614、ラン特徴量算出モジュール616を有している。
1.連結成分数
文字候補画像中の連結成分の数である。
2.連結成分周囲長
文字候補画像中の連結成分の周囲長である。文字候補画像中に連結成分が複数ある場合はその最大値あるいは平均値を算出する。
3.複雑度
複雑度cは以下の式(5)で表される値である。
画像密度dは以下の式(6)で表される値である。
文字候補画像中における0度方向(水平方向又は主走査方向)の黒画素から白画素へ変わる回数の総和である。
6.90度方向(垂直方向)における黒白変化点数
文字候補画像中における90度方向(垂直方向又は副走査方向)の黒画素から白画素へ変わる回数の総和である。
1.ラン長(4方向)
それぞれ0度、45度、90度、135度方向のラン長である。ここで算出されるラン長は文字候補画像内の連結成分に対するそれぞれの方向における最大値あるいは平均値である。
2.方向寄与度(4方向)
それぞれ0度、45度、90度、135度方向のラン長に対する方向寄与度である。方向寄与度に関しては、例えば、(「背景・文字の形状特徴と動的修正識別関数を用いた映像中テロップ認識」信学論(D−II)VOL.J83−D−2,No.7,pp.1658−1666)に開示されており、4方向(0度、45度、90度、135度)の文字ラン長の連続性を表すものである。方向寄与度特徴Diは以下の式(7)で算出される。
反対に、処理負荷よりも判定精度がより重要な装置では、複雑度特徴量算出モジュール614、ラン特徴量算出モジュール616で算出する特徴量を増やすといった構成をとってもよい。
ここでは、図7を用いて第1画像判定処理モジュール214の動作例の概要について説明する。先に述べたように第2画像判定処理モジュール224においても文字画像判定器(700、701、702、70n)が異なるのみで動作は同一なので第2画像判定処理モジュール224の動作については省略する。
判定モジュール750(第1画像判定処理モジュール214)は、出力された判定値y0に基づいて、文字候補画像が文字画像か非文字画像かを判定する。ここで非文字画像と判定された場合には、判定結果を出力して第1画像判定処理モジュール214における対象としている文字候補画像に対する判定動作をここで終了する。文字画像と判定された文字候補画像は文字画像判定器701に出力される。
判定モジュール751(第1画像判定処理モジュール214)は、出力された判定値y1に基づいて、前段の判定モジュール750と同様な動作を行う。以下同様に、前段の文字画像判定器(700、701、702、70n)が文字画像と判定した文字候補画像を、第1特徴量算出モジュール212で算出した特徴量に基づいた予め定められた判定値を用いて判定していき、最終的な判定結果を得る。
このように第1画像判定処理モジュール214は、各文字画像判定器(700、701、702、・・・)で文字画像と判定された場合は後段の文字画像判定器(701、702、・・・、70n)へ文字候補画像を出力して判定動作を行い、非文字画像と判定された場合は判定結果を出力して、判定動作を終了する。つまり、第1画像判定処理モジュール214は、受け付けられた文字候補画像に対して、あきらかに非文字画像と判定できる対象に関してはできるだけ前段の文字画像判定器(700、701、702、・・・、70n)で判断し、文字画像に関しては多くの文字画像判定器(700、701、702、・・・、70n)の判断で判定を行うように動作する。
図8は、第1画像判定処理モジュール214、第2画像判定処理モジュール224における文字画像判定器(70i、70i+1、70i+2、70i+3、・・・)の動作例を模式的に表したものである。図8の例に示すように、文字画像判定器(70i、70i+1、70i+2、70i+3、・・・)は、第1特徴量算出モジュール212、第2特徴量算出モジュール222からの特徴量xiを受け付け、文字画像判定器(70i、70i+1、70i+2、70i+3、・・・)毎に設定された判定関数yにしたがって判定値yiを出力する。ここで判定関数yは、以下の式(8)で表される1入力1出力関数である。
以下に、しきい値の設定方法について述べる。
各文字画像判定器(70i、70i+1、70i+2、70i+3、・・・)で用いるしきい値それぞれは、各文字画像判定器(70i、70i+1、70i+2、70i+3、・・・)毎に設定された判定関数に基づいて決定される。図10にしきい値の設定の具体的な一例を示す。図10(b)に示す具体例では、しきい値thは、特徴量x2における判定関数yの出力値で設定している。ここで特徴量x2の具体的な決定方法は、例えば、x2は文字画像分布における上位5%の個数を含む境界特徴量とする。ただしこれに限るわけではなく文字判定装置の用途、又は要求精度等により境界特徴量x2の決定方法は変更されてもよい。また簡単な決定方法としては、
x2=x0
のようにx2を非文字画像分布の下限値などとしてもよい。
文字画像判定器1100は、第1特徴量算出モジュール212で算出された特徴量0(例えば、式(1)で算出される標準偏差σs)と設定された判定関数0に基づいて判定値y0を出力する。
判定モジュール1150(第1画像判定処理モジュール214)は、文字画像判定器1100から出力された判定値y0と、文字画像判定器1100の判定関数0に基づいて決定したしきい値th0とを比較し、y0≦th0の場合は、判定結果「非文字」を出力して、対象とする文字候補画像の判定処理を終了する。y0>th0の場合は、文字候補画像を文字画像判定器1101に出力する。
判定モジュール1151(第1画像判定処理モジュール214)は、文字画像判定器1101から出力された識別値y1と、前段の文字画像判定器1100から出力された判定値y0との和Y1(=y0+y1)と、文字画像判定器1101の判定関数1に基づいて決定したしきい値th1とを比較し、Y1≦th1の場合は、判定結果「非文字」を出力して、対象とする文字候補画像の識別処理を終了する。Y1>th1の場合は、文字候補画像を文字画像判定器1102に出力する。
「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)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。
120…文字認識モジュール
130…文字画像判定モジュール
140…判定結果出力モジュール
210…第1画像判定モジュール
212…第1特徴量算出モジュール
214…第1画像判定処理モジュール
220…第2画像判定モジュール
222…第2特徴量算出モジュール
224…第2画像判定処理モジュール
612…サイズ規格化モジュール
614…複雑度特徴量算出モジュール
616…ラン特徴量算出モジュール
Claims (4)
- 文字認識された文字候補画像と該文字候補画像に関する情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像に関する情報に基づいて、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記第1の判定手段によって文字画像であると判定されなかった場合又は文字画像ではないと判定されなかった場合は、前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像の特徴を抽出し、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する第2の判定手段
を具備し、
前記第1の判定手段が対象とする前記文字候補画像に関する情報は、文字認識処理によって前記文字候補画像を抽出、認識するのに要した情報、認識した結果、認識結果に関わる情報によって構成されており、
前記第2の判定手段が対象とする前記文字候補画像は、前記文字認識処理によって文字領域として認識された画像である
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像に関する情報に基づいて、文字列に関する特徴量、文字間に関する特徴量、文字列に関する特徴量のいずれか1つ以上を抽出する第1の抽出手段
をさらに具備し、
前記第1の判定手段は、前記第1の抽出手段によって抽出された特徴量に基づいて、前記文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像の複雑度に関する特徴量、画素の連なりに関する特徴量のいずれか1つ以上を抽出する第2の抽出手段
をさらに具備し、
前記第2の判定手段は、前記第2の抽出手段によって抽出された特徴量に基づいて、前記文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - コンピュータを、
文字認識された文字候補画像と該文字候補画像に関する情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像に関する情報に基づいて、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記第1の判定手段によって文字画像であると判定されなかった場合又は文字画像ではないと判定されなかった場合は、前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像の特徴を抽出し、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する第2の判定手段
として機能させ、
前記第1の判定手段が対象とする前記文字候補画像に関する情報は、文字認識処理によって前記文字候補画像を抽出、認識するのに要した情報、認識した結果、認識結果に関わる情報によって構成されており、
前記第2の判定手段が対象とする前記文字候補画像は、前記文字認識処理によって文字領域として認識された画像である
ことを特徴とする画像処理プログラム。
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