JP6606890B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents
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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、ネットワークを介して接続された外部サーバーに画像データの処理を依頼することが可能な画像処理装置において、画像処理を効率的に行えるようにすることを課題とし、画像処理装置は、外部サーバーから画像処理用プログラムをダウンロードする受信手段と、前記プログラムを当該画像処理装置において実行する画像処理手段と、外部サーバーに画像データの処理を依頼する送信手段と、所定条件により、画像処理手段と外部サーバーのいずれで画像データの処理を行うかを切り換える切換手段とを備えることが開示されている。
本発明は、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、いずれかの文字認識処理装置に文字認識処理を行わせる場合にあって、対象となっている画像の特徴に応じて、画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定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、画像の特徴を検出する検出手段と、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段を具備し、前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出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、画像の特徴を検出する検出手段と、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段を具備し、前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出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、前記送信手段によって画像を送信した文字認識処理装置から、文字認識処理の結果を受信する受信手段をさらに具備し、前記決定手段は、前記受信手段によって受信された結果に基づいて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置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、前記決定手段は、前記特徴と各文字認識処理装置の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識処理装置の該値の合計値に占める割合に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置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４の発明は、コンピュータを、画像の特徴を検出する検出手段と、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段として機能させ、前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出する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、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、いずれかの文字認識処理装置に文字認識処理を行わせる場合にあって、対象となっている画像の特徴に応じて、画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定することができる。
請求項２の情報処理装置によれば、文字認識処理の結果に基づいて、画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置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、特徴と各文字認識処理装置の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識処理装置のその値の合計値に占める割合に応じて、画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定することができる。
請求項４の情報処理プログラムによれば、通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、いずれかの文字認識処理装置に文字認識処理を行わせる場合にあって、対象となっている画像の特徴に応じて、画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定することができる。
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一実施の形態の例を説明する。
図１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という意味である。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、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という意味である。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１００は、通信可能な複数の文字認識サービス提供装置２５０のうち、いずれかの文字認識サービス提供装置２５０に文字認識処理を行わせるものであって、図１の例に示すように、画像特徴検出モジュール１０５、依頼先決定モジュール１１０、相関データ記憶モジュール１１５、パラメータ保存モジュール１２０を有している。
情報処理装置１００は、画像処理装置２１０、複数の文字認識サービス提供装置２５０と接続されている。画像処理装置２１０も複数あってもよい。
情報処理装置１００は、画像処理装置２１０、複数の文字認識サービス提供装置２５０と接続されている。画像処理装置２１０も複数あってもよい。
画像処理装置２１０は、ユーザー１５５の操作にしたがって、文書を読み込んで、文字認識対象となるスキャン画像１６０を生成する。例えば、スキャナ、ファックス、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）等が該当する。スキャン画像１６０は、情報処理装置１００によって選択された文字認識サービス提供装置２５０のいずれかによって文字認識される。また、文字認識結果は、例えば、スキャン画像１６０とともに文書管理装置等に格納される。スキャン画像１６０は、２値画像、多値画像（カラー画像を含む）であってもよい。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、文字認識の対象となるものであればよく、例えば、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。
文字認識サービス提供装置２５０は、複数あり、文字認識処理を行う。各文字認識サービス提供装置２５０は、それぞれ異なる文字認識処理（アルゴリズム、認識用辞書等を含む）を行うようにしてもよいし、それぞれ異なるハードウェア性能（ＣＰＵの処理速度、メモリ容量等）を有していてもよいし、また、情報処理装置１００が依頼した時点での処理量がそれぞれ異なっていてもよい。つまり、依頼するスキャン画像１６０の特徴によって、それぞれが異なる処理結果（文字認識結果の他に、処理時間等を含めてもよい）となってもよい。もちろんのことながら、文字認識処理が同じであるもの、ハードウェア性能が同じであるもの、情報処理装置１００が依頼した時点での処理量が同じであるものが含まれていてもよい。
画像特徴検出モジュール１０５は、依頼先決定モジュール１１０、画像処理装置２１０と接続されている。画像特徴検出モジュール１０５は、画像処理装置２１０によって生成されたスキャン画像１６０を受け取って、そのスキャン画像１６０の特徴を検出する。なお、画像特徴検出モジュール１０５は、画像処理装置２１０からスキャン画像１６０を受け取ることの他に、ハードディスク（情報処理装置１００に内蔵されているものの他に、通信回線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スキャン画像１６０を読み出すようにしてもよい。
そして、例えば、画像特徴検出モジュール１０５は、次のような画像の特徴を抽出する。
（１）外部余白率
スキャン画像１６０の外周の余白の面積が、スキャン画像１６０の面積に対して、何％を占めるかを示す特徴である。また、スキャン画像１６０の外周の余白の幅（又は高さ）が、スキャン画像１６０の全体の幅（又は高さ）に対して、何％を占めるかを示す特徴としてもよい。なお「外周の余白」とは、スキャン画像１６０の外側に沿って存在する余白をいう。その余白には、ノイズが含まれていてもよい。
（２）内部余白率
前述の外周の余白を除いて、スキャン画像１６０内の白色部分が、全体の何％を占めるかを示す特徴である。
（３）色度相対値
スキャン画像１６０全体における色度の統計値（平均値、最頻値、中央値等）である。具体的には、白黒データ（スキャン画像１６０が白黒のみからなっている場合）を０、カラフルなサンプルの色度の統計値を１００としたときの数値である。ここでのサンプルは、予め定められたスキャン画像１６０である。
（４）色度分布率
カラフルな部分の分布状況を示す値である。具体的には、全体的にカラフルなら１００に近い値となり、一箇所だけがカラフルなら０に近い値となる。
（５）彩度分布率
前述の色度分布率を、彩度で測定する。
（６）フォーマット化率
文字が規則的に並んでいることを数値化したものである。例えば、帳票のように規則的に文字が並んでいるようなスキャン画像１６０であれば１００に近い値となり、ランダムに近い文字配置となっているようなスキャン画像１６０であれば０に近い値となる。
例えば、画像特徴検出モジュール１０５は、パラメータテーブル４００を生成する。図４は、パラメータテーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。パラメータテーブル４００は、パラメータ項目欄４１０、評価値欄４２０を有している。パラメータ項目欄４１０は、パラメータ項目（前述の６つの画像の特徴）を記憶している。評価値欄４２０は、その画像の特徴に対応する評価値（画像特徴検出モジュール１０５によって検出した特徴を示す値）を記憶している。
そして、例えば、画像特徴検出モジュール１０５は、次のような画像の特徴を抽出する。
（１）外部余白率
スキャン画像１６０の外周の余白の面積が、スキャン画像１６０の面積に対して、何％を占めるかを示す特徴である。また、スキャン画像１６０の外周の余白の幅（又は高さ）が、スキャン画像１６０の全体の幅（又は高さ）に対して、何％を占めるかを示す特徴としてもよい。なお「外周の余白」とは、スキャン画像１６０の外側に沿って存在する余白をいう。その余白には、ノイズが含まれていてもよい。
（２）内部余白率
前述の外周の余白を除いて、スキャン画像１６０内の白色部分が、全体の何％を占めるかを示す特徴である。
（３）色度相対値
スキャン画像１６０全体における色度の統計値（平均値、最頻値、中央値等）である。具体的には、白黒データ（スキャン画像１６０が白黒のみからなっている場合）を０、カラフルなサンプルの色度の統計値を１００としたときの数値である。ここでのサンプルは、予め定められたスキャン画像１６０である。
（４）色度分布率
カラフルな部分の分布状況を示す値である。具体的には、全体的にカラフルなら１００に近い値となり、一箇所だけがカラフルなら０に近い値となる。
（５）彩度分布率
前述の色度分布率を、彩度で測定する。
（６）フォーマット化率
文字が規則的に並んでいることを数値化したものである。例えば、帳票のように規則的に文字が並んでいるようなスキャン画像１６０であれば１００に近い値となり、ランダムに近い文字配置となっているようなスキャン画像１６０であれば０に近い値となる。
例えば、画像特徴検出モジュール１０５は、パラメータテーブル４００を生成する。図４は、パラメータテーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。パラメータテーブル４００は、パラメータ項目欄４１０、評価値欄４２０を有している。パラメータ項目欄４１０は、パラメータ項目（前述の６つの画像の特徴）を記憶している。評価値欄４２０は、その画像の特徴に対応する評価値（画像特徴検出モジュール１０５によって検出した特徴を示す値）を記憶している。
画像特徴検出モジュール１０５が検出する特徴として、スキャン画像１６０は、白黒データであるかカラーデータであるかを示す特徴を用いてもよい。また、スキャン画像１６０のファイルサイズ、スキャン画像１６０内の文字数を特徴としてもよい。
依頼先決定モジュール１１０は、画像特徴検出モジュール１０５、相関データ記憶モジュール１１５、文字認識サービス提供装置２５０と接続されている。依頼先決定モジュール１１０は、通信可能な複数の文字認識サービス提供装置２５０のうち、画像特徴検出モジュール１０５によって検出された特徴に応じて、スキャン画像１６０に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定する。
また、依頼先決定モジュール１１０は、画像特徴検出モジュール１０５によって検出された特徴と各文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識サービス提供装置２５０のその値の合計値に占める割合に応じて、スキャン画像１６０に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定するようにしてもよい。
そして、依頼先決定モジュール１１０は、決定した文字認識サービス提供装置２５０にスキャン画像１６０を送信する。つまり、その文字認識サービス提供装置２５０に文字認識処理を依頼する。
なお、情報処理装置１００も文字認識処理機能を有しており、選択対象としての文字認識サービス提供装置２５０の１つとして、情報処理装置１００自身を含めるようにしてもよい。
さらに、依頼先決定モジュール１１０は、文字認識サービス提供装置２５０を利用するにあたっての利用料金を用いて、文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定するようにしてもよい。例えば、文字認識処理を１ページ実施したときに、１ページあたりでかかる（かかった）価格を用いてもよい。
また、依頼先決定モジュール１１０は、画像特徴検出モジュール１０５によって検出された特徴と各文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識サービス提供装置２５０のその値の合計値に占める割合に応じて、スキャン画像１６０に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定するようにしてもよい。
そして、依頼先決定モジュール１１０は、決定した文字認識サービス提供装置２５０にスキャン画像１６０を送信する。つまり、その文字認識サービス提供装置２５０に文字認識処理を依頼する。
なお、情報処理装置１００も文字認識処理機能を有しており、選択対象としての文字認識サービス提供装置２５０の１つとして、情報処理装置１００自身を含めるようにしてもよい。
さらに、依頼先決定モジュール１１０は、文字認識サービス提供装置２５０を利用するにあたっての利用料金を用いて、文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定するようにしてもよい。例えば、文字認識処理を１ページ実施したときに、１ページあたりでかかる（かかった）価格を用いてもよい。
相関データ記憶モジュール１１５は、依頼先決定モジュール１１０、パラメータ保存モジュール１２０と接続されている。相関データ記憶モジュール１１５は、各文字認識サービス提供装置２５０における文字認識処理における、画像の特徴との相関関係を示す情報を記憶している。つまり、情報処理装置１００が文字認識サービス提供装置２５０を選択するにあたって、処理対象となる画像の各特徴に対して乗算する重み付け値を記憶している。例えば、重み付けテーブル５００を記憶している。図５は、重み付けテーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。重み付けテーブル５００は、文字認識サービス提供装置２５０Ａ欄５１０、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ欄５２０、文字認識サービス提供装置２５０Ｃ欄５３０を有している。文字認識サービス提供装置２５０Ａ欄５１０は、文字認識サービス提供装置２５０Ａの重み付け値を記憶している。文字認識サービス提供装置２５０Ｂ欄５２０は、文字認識サービス提供装置２５０Ｂの重み付け値を記憶している。文字認識サービス提供装置２５０Ｃ欄５３０は、文字認識サービス提供装置２５０Ｃの重み付け値を記憶している。
パラメータ保存モジュール１２０は、相関データ記憶モジュール１１５、文字認識サービス提供装置２５０と接続されている。パラメータ保存モジュール１２０は、依頼先決定モジュール１１０によってスキャン画像１６０を送信した文字認識サービス提供装置２５０から、文字認識処理の結果を受信する。
そして、依頼先決定モジュール１１０は、パラメータ保存モジュール１２０によって受信された結果に基づいて、スキャン画像１６０に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定するようにしてもよい。
具体的には、依頼先決定モジュール１１０は、文字認識処理の結果から各文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値を更新する。そして、その後は、その変更された重み付け値を用いて、依頼先決定モジュール１１０が、文字認識サービス提供装置２５０の決定処理を行う。
そして、依頼先決定モジュール１１０は、パラメータ保存モジュール１２０によって受信された結果に基づいて、スキャン画像１６０に対して文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を決定するようにしてもよい。
具体的には、依頼先決定モジュール１１０は、文字認識処理の結果から各文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値を更新する。そして、その後は、その変更された重み付け値を用いて、依頼先決定モジュール１１０が、文字認識サービス提供装置２５０の決定処理を行う。
図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
文字認識処理の対象データであるスキャン画像１６０を生成する画像処理装置２１０、文字認識処理を行う複数のサーバー２５０と、文字認識サービス提供装置２５０への文字認識処理の振り分けを行う情報処理装置１００によって構成されているシステムである例を示す。
図２（Ａ）に示す例では、情報処理装置１００Ａは、画像処理装置２１０Ａ、画像処理装置２１０Ｂ、画像処理装置２１０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ａ、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ、文字認識サービス提供装置２５０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ｄと接続されている。情報処理装置１００Ｂは、画像処理装置２１０Ｄ、画像処理装置２１０Ｅ、画像処理装置２１０Ｆ、文字認識サービス提供装置２５０Ａ、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ、文字認識サービス提供装置２５０Ｇ、文字認識サービス提供装置２５０Ｈと接続されている。情報処理装置１００、文字認識サービス提供装置２５０は、サーバーとして構成してもよいし、情報処理装置１００、文字認識サービス提供装置２５０の機能による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。
図２（Ｂ）に示す例では、情報処理装置１００Ａ、情報処理装置１００Ｂ、画像処理装置２１０Ａ、画像処理装置２１０Ｂ、画像処理装置２１０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ａ、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ、文字認識サービス提供装置２５０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ｄは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、画像処理装置２１０内に、情報処理装置１００を含んで構成してもよいし、文字認識サービス提供装置２５０内に情報処理装置１００を含んで構成（前述のように情報処理装置１００が文字認識処理機能を有している場合）してもよい。
ユーザーの操作によって、画像処理装置２１０で文書が読み込まれ、文字認識処理の指示が行われ、画像処理装置２１０から情報処理装置１００に対して指示が行われる。そして、情報処理装置１００では、スキャン画像１６０の画像特徴に応じて、文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を選択し、その文字認識サービス提供装置２５０にスキャン画像１６０を送信する。その文字認識サービス提供装置２５０によって文字認識処理が行われる。そして、例えば、その文字認識結果とスキャン画像１６０を対応させて、文書データベースとしての機能を有する文書管理装置等に記憶させる。
また、画像処理装置２１０で、文字認識処理の対象となる複数ページの文書を読み込み、情報処理装置１００は、スキャン画像１６０の各ページの画像データの画像特徴に合わせて、複数の文字認識サービス提供装置２５０に文字認識処理を行わせるようにしてもよい。
文字認識処理の対象データであるスキャン画像１６０を生成する画像処理装置２１０、文字認識処理を行う複数のサーバー２５０と、文字認識サービス提供装置２５０への文字認識処理の振り分けを行う情報処理装置１００によって構成されているシステムである例を示す。
図２（Ａ）に示す例では、情報処理装置１００Ａは、画像処理装置２１０Ａ、画像処理装置２１０Ｂ、画像処理装置２１０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ａ、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ、文字認識サービス提供装置２５０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ｄと接続されている。情報処理装置１００Ｂは、画像処理装置２１０Ｄ、画像処理装置２１０Ｅ、画像処理装置２１０Ｆ、文字認識サービス提供装置２５０Ａ、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ、文字認識サービス提供装置２５０Ｇ、文字認識サービス提供装置２５０Ｈと接続されている。情報処理装置１００、文字認識サービス提供装置２５０は、サーバーとして構成してもよいし、情報処理装置１００、文字認識サービス提供装置２５０の機能による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。
図２（Ｂ）に示す例では、情報処理装置１００Ａ、情報処理装置１００Ｂ、画像処理装置２１０Ａ、画像処理装置２１０Ｂ、画像処理装置２１０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ａ、文字認識サービス提供装置２５０Ｂ、文字認識サービス提供装置２５０Ｃ、文字認識サービス提供装置２５０Ｄは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、画像処理装置２１０内に、情報処理装置１００を含んで構成してもよいし、文字認識サービス提供装置２５０内に情報処理装置１００を含んで構成（前述のように情報処理装置１００が文字認識処理機能を有している場合）してもよい。
ユーザーの操作によって、画像処理装置２１０で文書が読み込まれ、文字認識処理の指示が行われ、画像処理装置２１０から情報処理装置１００に対して指示が行われる。そして、情報処理装置１００では、スキャン画像１６０の画像特徴に応じて、文字認識処理を行わせる文字認識サービス提供装置２５０を選択し、その文字認識サービス提供装置２５０にスキャン画像１６０を送信する。その文字認識サービス提供装置２５０によって文字認識処理が行われる。そして、例えば、その文字認識結果とスキャン画像１６０を対応させて、文書データベースとしての機能を有する文書管理装置等に記憶させる。
また、画像処理装置２１０で、文字認識処理の対象となる複数ページの文書を読み込み、情報処理装置１００は、スキャン画像１６０の各ページの画像データの画像特徴に合わせて、複数の文字認識サービス提供装置２５０に文字認識処理を行わせるようにしてもよい。
図３は、本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Ｓ３０２では、ユーザー１５５の操作に応じて、画像処理装置２１０は原稿のスキャンを行い、スキャン画像１６０を生成する。
ステップＳ３０４では、画像処理装置２１０は、情報処理装置１００に対して、フローを起動する。ここで、フローとは、スキャン画像１６０に対する一連の処理を行わせるプログラムであり、この処理の中に文字認識処理が含まれている。
ステップＳ３０６では、情報処理装置１００は、スキャン画像１６０の画像特徴（原稿パラメータ）を算出する。
ステップＳ３０８では、情報処理装置１００は、スキャン画像１６０の画像特徴に応じて、文字認識サービス提供装置２５０を選択し、その文字認識サービス提供装置２５０に対して、文字認識処理の実施依頼を行う。なお、依頼が少ない間（ステップＳ３１４の処理が予め定められた回数以上行われていない場合）は、ラウンドロビンで文字認識サービス提供装置２５０を選択するようにしてもよい。なお、ラウンドロビンで選択するとは、予め定められた順序で選択してもよいし、ランダム（疑似乱数を含む）で選択してもよい。
ステップＳ３１０では、文字認識サービス提供装置２５０は、文字認識処理を行い、処理が完了したことを情報処理装置１００に通知する。
ステップＳ３１２では、情報処理装置１００は、画像処理装置２１０の液晶ディスプレイ等の表示装置に、文字認識処理が完了した旨のメッセージを表示することによって、ユーザー１５５に対して、完了結果を通知する。
ステップＳ３１４では、情報処理装置１００は、できばえスコアを算出し、文字認識処理を行った文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値を変更する。
ステップＳ３０２では、ユーザー１５５の操作に応じて、画像処理装置２１０は原稿のスキャンを行い、スキャン画像１６０を生成する。
ステップＳ３０４では、画像処理装置２１０は、情報処理装置１００に対して、フローを起動する。ここで、フローとは、スキャン画像１６０に対する一連の処理を行わせるプログラムであり、この処理の中に文字認識処理が含まれている。
ステップＳ３０６では、情報処理装置１００は、スキャン画像１６０の画像特徴（原稿パラメータ）を算出する。
ステップＳ３０８では、情報処理装置１００は、スキャン画像１６０の画像特徴に応じて、文字認識サービス提供装置２５０を選択し、その文字認識サービス提供装置２５０に対して、文字認識処理の実施依頼を行う。なお、依頼が少ない間（ステップＳ３１４の処理が予め定められた回数以上行われていない場合）は、ラウンドロビンで文字認識サービス提供装置２５０を選択するようにしてもよい。なお、ラウンドロビンで選択するとは、予め定められた順序で選択してもよいし、ランダム（疑似乱数を含む）で選択してもよい。
ステップＳ３１０では、文字認識サービス提供装置２５０は、文字認識処理を行い、処理が完了したことを情報処理装置１００に通知する。
ステップＳ３１２では、情報処理装置１００は、画像処理装置２１０の液晶ディスプレイ等の表示装置に、文字認識処理が完了した旨のメッセージを表示することによって、ユーザー１５５に対して、完了結果を通知する。
ステップＳ３１４では、情報処理装置１００は、できばえスコアを算出し、文字認識処理を行った文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値を変更する。
図６は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。図６の例では、依頼先決定モジュール１１０が行う、文字認識サービス提供装置２５０を選択する処理を示している。
図６（Ａ）の例に示すパラメータテーブル４００は、図４の例に示したものである。つまり、画像特徴検出モジュール１０５によって、特徴を検出し、その検出した特徴を示す値が評価値欄４２０にそれぞれ記憶されている。
図６（Ｂ）の例に示す重み付けテーブル５００は、図５の例に示したものである。つまり、各文字認識サービス提供装置２５０における、画像の特徴に対応する重み付け値である。
パラメータ項目欄４１０内の各値に、各文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値を乗算し、トータルスコアを算出する。具体的には、図６（Ｃ）の例に示すトータルスコア６００は、各文字認識サービス提供装置２５０に、評価値欄４２０内の値と重み付けテーブル５００内の値を乗算して加算した値を示している。つまり、文字認識サービス提供装置２５０Ａでは、（８×１０＋１２×３０＋９５×９１＋７０×８２＋３２×２４＋３３×２５）／１００＝１６４．１８となり、文字認識サービス提供装置２５０Ｂでは、（８×５＋１２×７１＋９５×１４＋７０×１３＋３２×８２＋３３×９１）／１００＝８７．５９となり、文字認識サービス提供装置２５０Ｃでは、（８×１２＋１２×１１＋９５×５３＋７０×４６＋３２×５０＋３３×８）／１００＝１０３．４７となる。
このトータルスコア６００をもとに、どの文字認識サービス提供装置２５０へ依頼するかを決定する。例えば、（文字認識サービス提供装置２５０のトータルスコア／各トータルスコアの合計値）を算出し、その値（確率値）になるように、文字認識サービス提供装置２５０を選択すればよい。具体的には、文字認識サービス提供装置２５０Ａに依頼する確率値は、（１６４．１８／（１６４．１８＋８７．５９＋１０３．４７））＝０．４６となる。文字認識サービス提供装置２５０Ｂに依頼する確率値は、（８７．５９／（１６４．１８＋８７．５９＋１０３．４７））＝０．２５となる。同様に、文字認識サービス提供装置２５０Ｃに依頼する確率値は、（１０３．４７／（１６４．１８＋８７．５９＋１０３．４７））＝０．２９となる。この確率値に沿うように、文字認識サービス提供装置２５０を選択すればよい。例えば、０以上１未満の乱数（疑似乱数を含む）を発生させ、その乱数が、０．００以上０．４６未満の間にあれば文字認識サービス提供装置２５０Ａを選択し、０．４６以上０．７１未満の間にあれば文字認識サービス提供装置２５０Ｂを選択し、０．７１以上１．００未満の間にあれば文字認識サービス提供装置２５０Ｃを選択すればよい。
図６（Ａ）の例に示すパラメータテーブル４００は、図４の例に示したものである。つまり、画像特徴検出モジュール１０５によって、特徴を検出し、その検出した特徴を示す値が評価値欄４２０にそれぞれ記憶されている。
図６（Ｂ）の例に示す重み付けテーブル５００は、図５の例に示したものである。つまり、各文字認識サービス提供装置２５０における、画像の特徴に対応する重み付け値である。
パラメータ項目欄４１０内の各値に、各文字認識サービス提供装置２５０の重み付け値を乗算し、トータルスコアを算出する。具体的には、図６（Ｃ）の例に示すトータルスコア６００は、各文字認識サービス提供装置２５０に、評価値欄４２０内の値と重み付けテーブル５００内の値を乗算して加算した値を示している。つまり、文字認識サービス提供装置２５０Ａでは、（８×１０＋１２×３０＋９５×９１＋７０×８２＋３２×２４＋３３×２５）／１００＝１６４．１８となり、文字認識サービス提供装置２５０Ｂでは、（８×５＋１２×７１＋９５×１４＋７０×１３＋３２×８２＋３３×９１）／１００＝８７．５９となり、文字認識サービス提供装置２５０Ｃでは、（８×１２＋１２×１１＋９５×５３＋７０×４６＋３２×５０＋３３×８）／１００＝１０３．４７となる。
このトータルスコア６００をもとに、どの文字認識サービス提供装置２５０へ依頼するかを決定する。例えば、（文字認識サービス提供装置２５０のトータルスコア／各トータルスコアの合計値）を算出し、その値（確率値）になるように、文字認識サービス提供装置２５０を選択すればよい。具体的には、文字認識サービス提供装置２５０Ａに依頼する確率値は、（１６４．１８／（１６４．１８＋８７．５９＋１０３．４７））＝０．４６となる。文字認識サービス提供装置２５０Ｂに依頼する確率値は、（８７．５９／（１６４．１８＋８７．５９＋１０３．４７））＝０．２５となる。同様に、文字認識サービス提供装置２５０Ｃに依頼する確率値は、（１０３．４７／（１６４．１８＋８７．５９＋１０３．４７））＝０．２９となる。この確率値に沿うように、文字認識サービス提供装置２５０を選択すればよい。例えば、０以上１未満の乱数（疑似乱数を含む）を発生させ、その乱数が、０．００以上０．４６未満の間にあれば文字認識サービス提供装置２５０Ａを選択し、０．４６以上０．７１未満の間にあれば文字認識サービス提供装置２５０Ｂを選択し、０．７１以上１．００未満の間にあれば文字認識サービス提供装置２５０Ｃを選択すればよい。
図７は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。図７の例では、パラメータ保存モジュール１２０が行う、文字認識サービス提供装置２５０を選択するための重み付け値の更新処理を示している。重み付けテーブル７２０は、もとのスコア欄７３０、変更後のスコア欄７４０を有している。もとのスコア欄７３０は、もとのスコア（重み付け値）を記憶している。変更後のスコア欄７４０は、更新後のスコア（重み付け値）を記憶している。
文字認識サービス提供装置２５０の実行結果からできばえスコアを算出する。文字認識処理のできばえを計算する方法は、既存の技術を利用すればよい。例えば、各文字認識結果の文字に対する文字認識確信度の統計値（平均値、最頻値、中央値等）を用いてもよい。文字認識確信度は、文字認識処理で、その文字である確率を示しており、例えば、認識辞書パタンと認識対象のパタンとの距離の逆数等によって表される。文字認識確信度の統計値を０〜１００の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。また、１文字あたりの処理時間を０〜１００の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。さらに、文字認識確信度の統計値と１文字あたりの処理時間を加算した値を０〜１００の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。また、文字認識結果を操作者が確認して、正解率を算出し、その正解率をできばえスコアとしてもよい。
文字認識サービス提供装置２５０の実行結果からできばえスコアを算出する。文字認識処理のできばえを計算する方法は、既存の技術を利用すればよい。例えば、各文字認識結果の文字に対する文字認識確信度の統計値（平均値、最頻値、中央値等）を用いてもよい。文字認識確信度は、文字認識処理で、その文字である確率を示しており、例えば、認識辞書パタンと認識対象のパタンとの距離の逆数等によって表される。文字認識確信度の統計値を０〜１００の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。また、１文字あたりの処理時間を０〜１００の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。さらに、文字認識確信度の統計値と１文字あたりの処理時間を加算した値を０〜１００の間の数値に正規化して、できばえスコアを算出してもよい。また、文字認識結果を操作者が確認して、正解率を算出し、その正解率をできばえスコアとしてもよい。
そして、以下の式を用いて、重み付け値を更新してもよい。
（もとの重み付け値：もとのスコア欄７３０の値）＋（特徴値：評価値欄４２０の値）×（（できばえスコア）−Ａ）／１００＝（更新後の重み付け値：変更後のスコア欄７４０の値）
定数Ａは、０〜１００の間の予め定められた値（例えば、５０等）であるが、適宜調整した値としてよい。
具体的には、図７の例に示すようにできばえスコア７１０が「３０」であった場合、重み付けテーブル７２０の１行目では、
１０＋８×（３０−５０）／１００＝８
となる。
依頼先決定モジュール１１０は、更新後の重み付け値を用いて、次回の文字認識サービス提供装置２５０の選択処理を行うこととなる。
（もとの重み付け値：もとのスコア欄７３０の値）＋（特徴値：評価値欄４２０の値）×（（できばえスコア）−Ａ）／１００＝（更新後の重み付け値：変更後のスコア欄７４０の値）
定数Ａは、０〜１００の間の予め定められた値（例えば、５０等）であるが、適宜調整した値としてよい。
具体的には、図７の例に示すようにできばえスコア７１０が「３０」であった場合、重み付けテーブル７２０の１行目では、
１０＋８×（３０−５０）／１００＝８
となる。
依頼先決定モジュール１１０は、更新後の重み付け値を用いて、次回の文字認識サービス提供装置２５０の選択処理を行うこととなる。
なお、画像の特徴以外に、各文字認識サービス提供装置２５０における処理時間（ファイルサイズあたりの処理時間、１文字あたりの文字認識処理時間等）を、文字認識サービス提供装置２５０を選択する場合のパラメータとしてもよい。また、文字認識サービス提供装置２５０のできばえスコアを、文字認識サービス提供装置２５０を選択する場合のパラメータとしてもよい。もちろんのことながら、このできばえスコアは、過去の文字認識処理におけるできばえスコアを用いたものである。例えば、直前の文字認識処理におけるできばえスコアであってもよいし、過去のできばえスコアの統計値であってもよい。
そして、ユーザー１５５の操作によって、「品質優先」、「処理時間優先」、「品質と処理時間との間のバランス」を、設定するようにしてもよい。
「処理時間優先」が設定されたならば、「ファイルサイズあたりの処理時間」又は「１文字あたりの文字認識処理時間」が、予め定められた値よりも短い（つまり、処理速度が速い）文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値を高くするようにしてもよい。
「品質優先」が設定されたならば、「できばえスコア」が、予め定められた値よりも大きい（つまり、認識精度がよい）文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値を高くするようにしてもよい。
「品質と処理時間との間のバランス」が設定されたならば、「ファイルサイズあたりの処理時間」又は「１文字あたりの文字認識処理時間」を３段階にグループ分けし、「できばえスコア」についても３段階にグループ分けし、両者が同じグループに属している文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値を高くするようにしてもよい。「３段階にグループ分け」として、例えば、異なる２つの閾値を用いて、３つのグループに分けるようにすればよい。具体的には、閾値Ｔ１、Ｔ２（Ｔ１＜Ｔ２）を予め定めておき、Ｔ１未満のグループ（１）、Ｔ１以上Ｔ２未満のグループ（２）、Ｔ２以上のグループ（３）のように分ければよい。
ここで「重み付け値を高くする処理」として、例えば、その文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値に対して、予め定められた値（０より大きい値）を加算すること、予め定められた値（１以上の値）を乗算すること等を行えばよい。
そして、ユーザー１５５の操作によって、「品質優先」、「処理時間優先」、「品質と処理時間との間のバランス」を、設定するようにしてもよい。
「処理時間優先」が設定されたならば、「ファイルサイズあたりの処理時間」又は「１文字あたりの文字認識処理時間」が、予め定められた値よりも短い（つまり、処理速度が速い）文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値を高くするようにしてもよい。
「品質優先」が設定されたならば、「できばえスコア」が、予め定められた値よりも大きい（つまり、認識精度がよい）文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値を高くするようにしてもよい。
「品質と処理時間との間のバランス」が設定されたならば、「ファイルサイズあたりの処理時間」又は「１文字あたりの文字認識処理時間」を３段階にグループ分けし、「できばえスコア」についても３段階にグループ分けし、両者が同じグループに属している文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値を高くするようにしてもよい。「３段階にグループ分け」として、例えば、異なる２つの閾値を用いて、３つのグループに分けるようにすればよい。具体的には、閾値Ｔ１、Ｔ２（Ｔ１＜Ｔ２）を予め定めておき、Ｔ１未満のグループ（１）、Ｔ１以上Ｔ２未満のグループ（２）、Ｔ２以上のグループ（３）のように分ければよい。
ここで「重み付け値を高くする処理」として、例えば、その文字認識サービス提供装置２５０における重み付け値に対して、予め定められた値（０より大きい値）を加算すること、予め定められた値（１以上の値）を乗算すること等を行えばよい。
図８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８に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等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８１７と、プリンタ等のデータ出力部８１８を備えたハードウェア構成例を示している。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）８０１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、画像特徴検出モジュール１０５、依頼先決定モジュール１１０、パラメータ保存モジュール１２０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）８０２は、ＣＰＵ８０１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）８０３は、ＣＰＵ８０１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バス等から構成されるホストバス８０４により相互に接続されている。
ホストバス８０４は、ブリッジ８０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス８０６に接続されている。
キーボード８０８、マウス等のポインティングデバイス８０９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８１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等があり、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）８１１は、ハードディスク（フラッシュメモリ等であってもよい）を内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ８０１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、ハードディスクは、相関データ記憶モジュール１１５等としての機能を実現させる。さらに、その他の各種データ（画像データ、文字認識結果、重み付け値等）、各種コンピュータ・プログラム等が格納される。
ドライブ８１２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８１３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８０７、外部バス８０６、ブリッジ８０５、及びホストバス８０４を介して接続されているＲＡＭ８０３に供給する。リムーバブル記録媒体８１３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８１４は、外部接続機器８１５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８１４は、インタフェース８０７、及び外部バス８０６、ブリッジ８０５、ホストバス８０４等を介してＣＰＵ８０１等に接続されている。通信部８１６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８１７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８１８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８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８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８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、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボット、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機などに組み込まれていてもよい。
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、プログラムの流通等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（登録商標） Ｄｉｓｃ）、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、又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、又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、圧縮や暗号化等、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、プログラムの流通等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（登録商標） Ｄｉｓｃ）、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、又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、又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、圧縮や暗号化等、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。
１００…情報処理装置
１０５…画像特徴検出モジュール
１１０…依頼先決定モジュール
１１５…相関データ記憶モジュール
１２０…パラメータ保存モジュール
１５５…ユーザー
１６０…スキャン画像
２１０…画像処理装置
２５０…文字認識サービス提供装置
２９０…通信回線
１０５…画像特徴検出モジュール
１１０…依頼先決定モジュール
１１５…相関データ記憶モジュール
１２０…パラメータ保存モジュール
１５５…ユーザー
１６０…スキャン画像
２１０…画像処理装置
２５０…文字認識サービス提供装置
２９０…通信回線
Claims (4)
- 画像の特徴を検出する検出手段と、
通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、
前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段
を具備し、
前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記送信手段によって画像を送信した文字認識処理装置から、文字認識処理の結果を受信する受信手段
をさらに具備し、
前記決定手段は、前記受信手段によって受信された結果に基づいて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記決定手段は、前記特徴と各文字認識処理装置の重み付け値で算出した値が、通信可能な複数の文字認識処理装置の該値の合計値に占める割合に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する
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。 - コンピュータを、
画像の特徴を検出する検出手段と、
通信可能な複数の文字認識処理装置のうち、前記特徴に応じて、前記画像に対して文字認識処理を行わせる文字認識処理装置を決定する決定手段と、
前記画像を前記決定手段によって決定された文字認識処理装置に送信する送信手段
として機能させ、
前記検出手段は、前記特徴として、前記画像の色度の統計値、色度又は彩度の分布値を検出する
情報処理プログラム。
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