特開 2023-114990 名刺画像処理装置、名刺画像処理方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023114990

(43)【公開日】2023-08-18

(54)【発明の名称】名刺画像処理装置、名刺画像処理方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06V 30/10 20220101AFI20230810BHJP

   G06V 30/00 20220101ALI20230810BHJP

【ＦＩ】

G06V30/10

G06V30/00 S

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023012720

(22)【出願日】2023-01-31

(31)【優先権主張番号】P 2022016820

(32)【優先日】2022-02-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ

(71)【出願人】

【識別番号】507384939

【氏名又は名称】Ｓａｎｓａｎ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100115749

【弁理士】

【氏名又は名称】谷川 英和

(72)【発明者】

【氏名】林 佑樹

(72)【発明者】

【氏名】糟谷 勇児

(72)【発明者】

【氏名】宮本 優一

【テーマコード（参考）】

5B064

【Ｆターム（参考）】

5B064AA01

5B064FA17

(57)【要約】

【課題】従来の名刺画像処理装置においては、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像等を得ることができなかった。
【解決手段】名刺ラスタ画像を受け付けるラスタ画像受付部１０１と、名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する文字認識部１０２と、２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する属性値取得部１０３と、２以上の各文字列と１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する名刺情報構成部１０４と、名刺情報を出力する名刺情報出力部１０５とを具備する名刺画像処理装置１により、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像等を得ることができる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

名刺ラスタ画像を受け付けるラスタ画像受付部と、
前記名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する文字認識部と、
前記２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する属性値取得部と、
前記２以上の各文字列と前記１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する名刺情報構成部と、
前記名刺情報を出力する名刺情報出力部とを具備する名刺画像処理装置。

【請求項2】

前記名刺情報構成部は、
対応付いた前記２以上の各文字列と前記１以上の文字属性値とを含む名刺ベクター画像を構成し、
前記名刺情報出力部は、
前記名刺ベクター画像を出力する、請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項3】

前記名刺情報出力部が出力した前記名刺ベクター画像に対する編集指示を受け付ける指示受付部と、
前記編集指示に応じて、前記名刺ベクター画像を変更する編集部とをさらに具備する請求項２記載の名刺画像処理装置。

【請求項4】

前記名刺ラスタ画像のサイズを示す画像サイズを取得し、前記画像サイズと紙の名刺の標準サイズとを用いて、２以上の各候補解像度のうち、前記画像サイズと前記標準サイズとが最も近似する候補解像度を前記名刺ラスタ画像の解像度として取得する解像度取得部をさらに具備する請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項5】

前記文字認識部が取得した前記２以上の各文字列の項目識別子を取得する項目識別子取得部をさらに具備し、
前記名刺情報構成部は、
前記２以上の各文字列と前記項目識別子とを対応付いた名刺情報を構成する、請求項１から請求項４いずれか一項に記載の名刺画像処理装置。

【請求項6】

前記属性値取得部は、
前記２以上の各文字列の前記名刺ラスタ画像内での大きさを取得し、当該大きさを用いて、前記２以上の各文字列のフォントサイズを取得するフォントサイズ取得手段を具備する請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項7】

前記属性値取得部は、
前記２以上の各文字列が、横書きであるか縦書きであるかを示すフラグ情報を取得し、
前記フォントサイズ取得手段は、
前記２以上の各文字列ごとに、文字列の前記フラグ情報に応じて、異なる処理を行い、フォントサイズを取得する請求項６記載の名刺画像処理装置。

【請求項8】

前記属性値取得部は、
前記名刺ラスタ画像から２以上の各文字列に対応する文字画像を取得し、当該２以上の各文字画像と、文字画像を用いてフォント識別子を推定する学習器とを用いて、機械学習の予測処理を行い、前記２以上の各文字画像のフォント識別子を取得するフォント識別子取得手段を具備する請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項9】

前記フォント識別子取得手段は、
前記名刺ラスタ画像から２以上の各文字列に対応する文字画像を取得し、当該２以上の各文字画像と、文字画像を用いてフォント形状識別子を推定する第一学習器とを用いて、前記２以上の各文字列のフォント形状識別子を取得し、かつ前記２以上の各文字画像と、文字画像を用いてフォントウェイト識別子を推定する第二学習器とを用いて、フォントウェイト識別子を取得する、請求項８載の名刺画像処理装置。

【請求項10】

前記属性値取得部は、
前記２以上の各文字列の位置情報を取得する位置取得手段と、
前記属性値取得部が取得した前記位置情報を含む１以上の文字属性値を用いて、前記２以上の文字列を２以上のグループに分類し、当該２以上の各グループに属する２以上の文字列のフォント識別子とフォントサイズとを同じフォント識別子と同じフォントサイズとする正規化手段とを具備する請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項11】

前記名刺ラスタ画像からロゴの領域を検出し、当該ロゴの領域のベクター画像であるロゴベクター画像を取得するロゴ画像取得部をさらに具備し、
前記属性値取得部は、
前記ロゴ画像の前記名刺ラスタ画像における位置を特定するロゴ位置情報を取得し、
前記名刺情報構成部は、
前記ロゴ画像と前記ロゴ位置情報とを含む名刺情報を構成する、請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項12】

前記名刺ラスタ画像から前記２以上の文字列を除く背景ベクター画像を取得する背景画像取得部と、
前記名刺情報構成部は、
前記背景ベクター画像を含む名刺情報を構成する、請求項１記載の名刺画像処理装置。

【請求項13】

ラスタ画像受付部と、文字認識部と、属性値取得部と、名刺情報構成部と、名刺情報出力部とを具備する名刺画像処理方法であって、
前記ラスタ画像受付部が、名刺ラスタ画像を受け付けるラスタ画像受付ステップと、
前記文字認識部が、前記名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する文字認識ステップと、
前記属性値取得部が、前記２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する属性値取得ステップと、
前記名刺情報構成部が、前記２以上の各文字列と前記１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する名刺情報構成ステップと、
前記名刺情報出力部が、前記名刺情報を出力する名刺情報出力ステップとを具備する名刺画像処理方法。

【請求項14】

コンピュータを、
名刺ラスタ画像を受け付けるラスタ画像受付部と、
前記名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する文字認識部と、
前記２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する属性値取得部と、
前記２以上の各文字列と前記１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する名刺情報構成部と、
前記名刺情報を出力する名刺情報出力部として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、名刺のラスタ画像を処理する名刺画像処理装置等に関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来、ラスタ画像をベクター化する技術が存在した（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００４－１９９６７１号公報

【特許文献2】特開平０２－０５９８７０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術においては、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像等を得ることができなかった。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本第一の発明の名刺画像処理装置は、名刺ラスタ画像を受け付けるラスタ画像受付部と、名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する文字認識部と、２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する属性値取得部と、２以上の各文字列と１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する名刺情報構成部と、名刺情報を出力する名刺情報出力部とを具備する名刺画像処理装置である。

【0006】

かかる構成により、名刺ラスタ画像から適切な名刺情報を得ることができる。

【0007】

また、本第二の発明の名刺画像処理装置は、第一の発明に対して、名刺情報構成部は、対応付いた２以上の各文字列と１以上の文字属性値とを含む名刺ベクター画像を構成し、名刺情報出力部は、名刺ベクター画像を出力する、名刺画像処理装置である。

【0008】

かかる構成により、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像を得ることができる。

【0009】

また、本第三の発明の名刺画像処理装置は、第二の発明に対して、名刺情報出力部が出力した名刺ベクター画像に対する編集指示を受け付ける指示受付部と、編集指示に応じて、名刺ベクター画像を変更する編集部とをさらに具備する名刺画像処理装置である。

【0010】

かかる構成により、名刺ラスタ画像から得られた名刺ラスタ画像を編集できる。

【0011】

また、本第四の発明の名刺画像処理装置は、第一から第三いずれか１つの発明に対して、名刺ラスタ画像のサイズを示す画像サイズを取得し、画像サイズと紙の名刺の標準サイズとを用いて、２以上の各候補解像度のうち、画像サイズと標準サイズとが最も近似する候補解像度を名刺ラスタ画像の解像度として取得する解像度取得部をさらに具備する名刺画像処理装置である。

【0012】

かかる構成により、名刺ラスタ画像から解像度を得ることできる。

【0013】

また、本第五の発明の名刺画像処理装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、文字認識部が取得した２以上の各文字列の項目識別子を取得する項目識別子取得部をさらに具備し、名刺情報構成部は、２以上の各文字列と項目識別子とを対応付いた名刺情報を構成する、名刺画像処理装置である。

【0014】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の文字列の項目識別子を取得できる。

【0015】

また、本第六の発明の名刺画像処理装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、属性値取得部は、２以上の各文字列の名刺ラスタ画像内での大きさを取得し、大きさを用いて、２以上の各文字列のフォントサイズを取得するフォントサイズ取得手段を具備する名刺画像処理装置である。

【0016】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の文字列のフォントサイズを取得できる。

【0017】

また、本第七の発明の名刺画像処理装置は、第六の発明に対して、属性値取得部は、２以上の各文字列が、横書きであるか縦書きであるかを示すフラグ情報を取得し、フォントサイズ取得手段は、２以上の各文字列ごとに、文字列のフラグ情報に応じて、異なる処理を行い、フォントサイズを取得する名刺画像処理装置である。

【0018】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の文字列のフォントサイズを、より制度高く取得できる。

【0019】

また、本第八の発明の名刺画像処理装置は、第一から第七いずれか１つの発明に対して、属性値取得部は、名刺ラスタ画像から２以上の各文字列に対応する文字画像を取得し、２以上の各文字画像と、文字画像を用いてフォント識別子を推定する学習器とを用いて、機械学習の予測処理を行い、２以上の各文字画像のフォント識別子を取得するフォント識別子取得手段を具備する名刺画像処理装置である。

【0020】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の文字列のフォント識別子を取得できる。

【0021】

また、本第九の発明の名刺画像処理装置は、第八の発明に対して、フォント識別子取得手段は、名刺ラスタ画像から２以上の各文字列に対応する文字画像を取得し、２以上の各文字画像と、文字画像を用いてフォント形状識別子を推定する第一学習器とを用いて、２以上の各文字列のフォント形状識別子を取得し、かつ２以上の各文字画像と、文字画像を用いてフォントウェイト識別子を推定する第二学習器とを用いて、フォントウェイト識別子を取得する、請求項７載の名刺画像処理装置である。

【0022】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の文字列のフォントの情報を取得できる。

【0023】

また、本第十の発明の名刺画像処理装置は、第一から第九いずれか１つの発明に対して、属性値取得部は、２以上の各文字列の位置情報を取得する位置取得手段と、属性値取得部が取得した位置情報を含む１以上の文字属性値を用いて、２以上の文字列を２以上のグループに分類し、２以上の各グループに属する２以上の文字列のフォント識別子とフォントサイズとを同じフォント識別子と同じフォントサイズとする正規化手段とを具備する名刺画像処理装置である。

【0024】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の文字列のフォントの情報を適切に取得できる。

【0025】

また、本第十一の発明の名刺画像処理装置は、第一から第十いずれか１つの発明に対して、名刺ラスタ画像からロゴの領域を検出し、ロゴの領域のベクター画像であるロゴベクター画像を取得するロゴ画像取得部をさらに具備し、属性値取得部は、ロゴ画像の名刺ラスタ画像における位置を特定するロゴ位置情報を取得し、名刺情報構成部は、ロゴ画像とロゴ位置情報とを含む名刺情報を構成する、名刺画像処理装置である。

【0026】

かかる構成により、名刺ラスタ画像のロゴ画像を取得し、当該ログ画像を含む名刺情報を取得できる。

【0027】

また、本第十二の発明の名刺画像処理装置は、第一から第十一いずれか１つの発明に対して、名刺ラスタ画像から２以上の文字列を除く背景ベクター画像を取得する背景画像取得部と、名刺情報構成部は、背景ベクター画像を含む名刺情報を構成する、名刺画像処理装置である。

【0028】

かかる構成により、名刺ラスタ画像の背景画像を取得し、当該背景画像を含む名刺情報を取得できる。

【発明の効果】

【0029】

本発明による名刺画像処理装置によれば、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像等を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】実施の形態１における名刺画像処理装置Ａのブロック図

【図2】同名刺画像処理装置Ａの動作例について説明するフローチャート

【図3】同解像度取得処理の例について説明するフローチャート

【図4】同属性値取得処理の例について説明するフローチャート

【図5】同位置取得処理の例について説明するフローチャート

【図6】同フォントサイズ取得処理の例について説明するフローチャート

【図7】同グループ化処理の例について説明するフローチャート

【図8】同正規化処理の例について説明するフローチャート

【図9】同ロゴ画像取得処理の例について説明するフローチャート

【図10】同背景画像取得処理の例について説明するフローチャート

【図11】同名刺ラスタ画像の例を示す図

【図12】同行画像の領域を示した名刺ラスタ画像の例を示す図

【図13】同名刺ベクター画像の例を示す図

【図14】同名刺ベクター画像のＳＶＧファイルの例を示す図

【図15】同対応表の例を示す図

【図16】同コンピュータシステムの概観図

【図17】同コンピュータシステムのブロック図

【発明を実施するための形態】

【0031】

以下、名刺画像処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

【0032】

（実施の形態１）
本実施の形態において、名刺ラスタ画像から２以上の文字列と各文字列の１以上の文字属性値（例えば、フォント識別子，フォントサイズ，色）とを取得し、文字列と文字属性値とを対応付けて蓄積する名刺画像処理装置について説明する。なお、名刺ラスタ画像とは、名刺が表出したラスタ画像である。名刺ラスタ画像は、例えば、名刺をスキャンしたラスタ画像、名刺を撮影したラスタ画像である。名刺ラスタ画像を構成するためにスキャン等の対象となる名刺は、通常、紙の名刺であるが、電子的な名刺の画像でも良い。

【0033】

また、本実施の形態において、名刺ラスタ画像から、文字列と１以上の文字属性値との２以上の組を含む名刺ベクター画像を取得し、出力する名刺画像処理装置について説明する。なお、名刺ベクター画像は、名刺のベクター画像である。ベクター画像は、例えば、ＳＶＧまたはＡＩの構造を有するが、他の構造でも良い。

【0034】

また、本実施の形態において、出力された名刺ベクター画像に対する編集が可能な名刺画像処理装置について説明する。

【0035】

また、本実施の形態において、名刺ラスタ画像の解像度を推定できる名刺画像処理装置について説明する。

【0036】

また、本実施の形態において、名刺ラスタ画像の２以上の各文字列の項目識別子を取得できる名刺画像処理装置について説明する。

【0037】

また、本実施の形態において、フォントサイズ、フォント等の１以上の文字属性値を適切に取得できる名刺画像処理装置について説明する。

【0038】

また、本実施の形態において、名刺ラスタ画像からロゴベクター画像を取得し、出力できる名刺画像処理装置について説明する。ロゴベクター画像は、名刺に表出されているロゴのベクター画像である。なお、名刺ラスタ画像から切り出したロゴのラスタ画像をロゴラスタ画像と言う。

【0039】

さらに、本実施の形態において、名刺ラスタ画像から背景ベクター画像を取得し、出力できる名刺画像処理装置について説明する。背景ベクター画像は、名刺の背景のベクター画像である。なお、名刺の背景のラスタ画像を背景ラスタ画像と言う。

【0040】

なお、本実施の形態において、情報Ｘが情報Ｙに対応付いていることは、情報Ｘから情報Ｙを取得できること、または情報Ｙから情報Ｘを取得できることであり、その対応付けの方法は問わない。情報Ｘと情報Ｙとがリンク付いていても良いし、同じバッファに存在していても良いし、情報Ｘが情報Ｙに含まれていても良いし、情報Ｙが情報Ｘに含まれている等でも良い。

【0041】

図１は、本実施の形態における名刺画像処理装置Ａのブロック図である。名刺画像処理装置Ａは、格納部１、受付部２、処理部３、および出力部４を備える。受付部２は、指示受付部２１、およびラスタ画像受付部２２を備える。処理部３は、解像度取得部３１、文字認識部３２、項目識別子取得部３３、属性値取得部３４、ロゴ画像取得部３５、背景画像取得部３６、名刺情報構成部３７、および編集部３８を備える。属性値取得部３４は、位置取得手段３４１、フォント識別子取得手段３４２、フォントサイズ取得手段３４３、および正規化手段３４４を備える。出力部４は、名刺情報出力部４１を備える。

【0042】

格納部１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、紙の名刺の１または２以上の標準サイズ、２以上の各候補解像度、２以上の候補ロゴ画像、後述する各種の条件である。各種の条件は、例えば、後述するサイズ条件、後述するグループ条件である。

【0043】

標準サイズは、例えば、標準的な名刺の長辺の長さであり、例えば、「８．５ｃｍ」である。標準サイズは、例えば、標準的な名刺の長辺と短辺の長さの情報であり、例えば、「９１ｍｍ×５５ｍｍ」である。標準サイズは、例えば、標準的な名刺の短辺の長さでも良い。

【0044】

候補解像度は、名刺ラスタ画像の解像度の候補となる値である。２以上の各候補解像度は、例えば、「７２，１５０，３００，４００，６００（単位は、ＤＰＩ）」である。

【0045】

候補ロゴ画像は、名刺ラスタ画像に表出しているロゴの候補となる画像である。候補ロゴ画像は、通常、ラスタ画像である。

【0046】

受付部２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報は、例えば、後述する編集指示、名刺ラスタ画像、名刺ラスタ画像の解像度である。

【0047】

ここでは、受け付けとは、例えば、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信であるが、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付け、何らかの処理が行われた情報の受け付け等を含む概念であっても良い。

【0048】

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

【0049】

指示受付部２１は、各種の指示を受け付ける。指示受付部２１は、例えば、名刺情報出力部４１が出力した名刺ベクター画像に対する編集指示を受け付ける。編集指示の内容は問わない。編集指示は、例えば、名刺ベクター画像が有する文字列を修正する指示、名刺ベクター画像に文字列を付加する指示、名刺ベクター画像の文字列を削除する指示である。

【0050】

ラスタ画像受付部２２は、名刺ラスタ画像を受け付ける。ラスタ画像受付部２２は、名刺画像の領域と名刺以外の領域とを有するラスタ画像を受け付け、当該ラスタ画像から名刺画像の領域を切り出しても良い。なお、かかる切り出した名刺画像も名刺ラスタ画像である。

【0051】

処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、解像度取得部３１、文字認識部３２、項目識別子取得部３３、属性値取得部３４、ロゴ画像取得部３５、背景画像取得部３６、名刺情報構成部３７、編集部３８が行う処理である。

【0052】

解像度取得部３１は、名刺ラスタ画像の解像度を取得する。解像度取得部３１は、例えば、受付部２が受け付けた解像度を取得する。

【0053】

解像度取得部３１は、例えば、以下のように、名刺ラスタ画像を用いて、当該名刺ラスタ画像の解像度を取得する。解像度取得部３１は、例えば、名刺ラスタ画像のサイズを示す画像サイズを取得する。なお、画像サイズは、名刺ラスタ画像の長辺のサイズ（画素数）、短辺のサイズ（画素数）のうちの１以上の情報である。次に、解像度取得部３１は、当該画像サイズと紙の名刺の標準サイズ（例えば、長辺「８．５ｃｍ」）とを用いて、２以上の各候補解像度のうち、画像サイズと標準サイズとが最も近似する候補解像度を決定する。次に、解像度取得部３１は、当該候補解像度を名刺ラスタ画像の解像度として取得する。なお、候補解像度、標準サイズは、与えられている値であり、例えば、格納部１に格納されている。解像度取得部３１は、例えば、受付部２が受け付けても良い。

【0054】

文字認識部３２は、ラスタ画像受付部２２が受け付けた名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する。文字認識部３２は、通常、公知の文字認識処理により、名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する。文字認識部３２は、名刺ラスタ画像から、例えば、同じ行（同じ高さ）の文字列であり、連続する文字の集合を、一の文字列として取得する。

【0055】

文字認識部３２は、例えば、名刺ラスタ画像から２以上の行画像を取得する。なお、行画像は、文字列を含む行の画像（矩形の画像）である。次に、文字認識部３２は、例えば、２以上の各行画像に対して文字認識処理を行い、文字列を取得する。

【0056】

項目識別子取得部３３は、文字認識部３２が取得した２以上の各文字列の項目識別子を取得する。項目識別子とは、文字列の種類を示す情報であり、例えば、氏名（姓、名）、会社名、住所、部署、役職、電話、携帯、ファックス、Ｅｍａｉｌ、ＵＲＬである。

【0057】

項目識別子取得部３３は、例えば、文字認識部３２が取得した２以上の各行画像ごとに、行画像を公知のモジュール（例えば、「paddleOCR」）に与え、当該モジュールを実行することにより、当該行画像に対応する項目識別子を取得する。

【0058】

項目識別子取得部３３は、例えば、公知のクラス分類技術を使用して、２以上の各文字列の項目識別子を取得する。なお、文字列をクラスに分類するクラス分類技術は、公知技術であり、例えば、機械学習のアルゴリズムが使用可能である。

【0059】

属性値取得部３４は、２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する。文字属性値は、文字列の属性値である。文字属性値は、例えば、後述する位置情報、フラグ情報、後述するフォント識別子、フォントサイズ、フォントの色、ロゴ位置情報である。なお、フラグ情報とは、文字列が横書きであるか、縦書きであるかを示す情報である。フラグ情報は、例えば、横書き「１」または縦書き「２」を採り得る。また、フォント識別子は、フォントを識別する情報であり、例えば、フォント名、フォントのＩＤである。フォント識別子は、例えば、「明朝体」「ゴシック体」である。フォント識別子は、フォント形状識別子とフォントウェイト識別子でも良い。フォント形状識別子は、フォントの形状を識別する情報であり、例えば、フォントの形状名、フォントの形状のＩＤである。フォント形状識別子は、例えば、「明朝体」「ゴシック体」である。フォントウェイト識別子は、フォントの太さを特定する情報であり、例えば、フォントのウェイトの名称、フォントのウェイトのＩＤである。フォントウェイト識別子は、例えば、「Bold」である。

【0060】

属性値取得部３４は、ロゴベクター画像のロゴ位置情報を取得する。ロゴ位置情報は、名刺ベクター画像におけるロゴベクター画像の相対的な位置を特定する情報であり、例えば、ロゴベクター画像の輪郭を特定する２以上の座標値（ｘ，ｙ）である。

【0061】

属性値取得部３４は、例えば、名刺ラスタ画像から文字列のみの領域以外で、背景の画素値に対して異なる画素値を有する領域をロゴラスタ画像として抽出する。次に、当該ロゴラスタ画像の位置情報であるロゴラスタ位置情報を取得する。ロゴラスタ位置情報は、例えば、名刺ベクター画像の左上の画素からロゴベクター画像の左上の画素までの縦とよこの画素数である。次に、属性値取得部３４は、ロゴラスタ画像の解像度を取得する。次に、属性値取得部３４は、当該ロゴラスタ位置情報（例えば、（Ｗドット，Ｈドット））と当該解像度（Ｄ［dot/inch］）とを用いて、ロゴベクター画像の名刺ベクター画像におけるロゴ位置情報（Ｗ／Ｄ[inch]，Ｈ／Ｄ[inch]）を取得する。

【0062】

位置取得手段３４１は、２以上の各文字列の位置情報を取得する。位置情報は、名刺ベクター画像における文字列の相対的な位置を特定する情報である。位置情報は、例えば、文字列の領域である矩形の左上座標と右下座標である。

【0063】

位置取得手段３４１は、行画像の開始位置（例えば、矩形の行画像の左上の画素の位置）までの横と縦の画素数（Ｗ，Ｈ）を取得する。なお、横と縦の画素数は、例えば、名刺ラスタ画像の左上の画素から、行画像の開始位置の画素までの縦と横の画素数である。また、位置取得手段３４１は、例えば、解像度取得部３１が取得した解像度（Ｄ［dot/inch］）を取得する。また、位置取得手段３４１は、例えば、位置取得手段３４１は、取得した横と縦の画素数（Ｗ，Ｈ）と解像度とを用いて、文字列の位置情報（ｘ，ｙ）を取得する。なお、「ｘ＝Ｗ／Ｄ，ｙ＝Ｈ／Ｄ」である。また、位置情報は、文字列の開始（例えば、左上）の座標値である。

【0064】

フォント識別子取得手段３４２は、名刺ラスタ画像から２以上の各文字列に対応する文字画像を取得し、当該２以上の各文字画像と学習器とを用いて、機械学習の予測処理を行い、２以上の各文字画像のフォント識別子を取得する。なお、文字画像は、通常、一の文字の画像であるが、２以上の文字の画像でも良い。また、文字列に対応する文字画像は、通常、行画像を構成する文字画像である。

【0065】

また、学習器は、文字画像を用いてフォント識別子を推定する情報であり、通常、格納部１に格納されている。学習器は、文字画像を説明変数としフォント識別子を目的変数とする２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された情報である。学習器は、予測器、分類器、学習モデル、モデル等と言っても良い。学習器は、後述する第一学習器と後述する第二学習器でも良い。

【0066】

また、機械学習における学習処理、予測処理のアルゴリズムは、問わない。機械学習のアルゴリズムとして、例えば、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＭ等が利用可能である。また、機械学習のモジュールとして、例えば、TensorFlowのライブラリ、R言語のライブラリ、TinySVM等が利用可能である。

【0067】

フォント識別子取得手段３４２は、名刺ラスタ画像から２以上の各文字列に対応する文字画像を取得し、当該文字画像のフォント形状識別子とフォントウェイト識別子とを取得しても良い。

【0068】

フォント識別子取得手段３４２は、例えば、名刺ラスタ画像から２以上の各文字列の領域に対応する文字画像を取得する。次に、フォント識別子取得手段３４２は、例えば、当該文字画像と第一学習器とを用いて、２以上の各文字列のフォント形状識別子を取得する。また、フォント識別子取得手段３４２は、例えば、当該文字画像と第二学習器とを用いて、フォントウェイト識別子を取得する。

【0069】

なお、第一学習器は、文字画像を用いてフォント形状識別子を推定する学習器である。第一学習器は、文字画像を説明変数としフォント形状識別子を目的変数とする２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された情報である。

【0070】

第二学習器は、文字画像を用いてフォントウェイト識別子を推定する学習器である。第二学習器は、文字画像を説明変数としフォントウェイト識別子を目的変数とする２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理により取得された情報である。

【0071】

フォントサイズ取得手段３４３は、２以上の各文字列の名刺ラスタ画像内での大きさを取得し、当該大きさを用いて、２以上の各文字列のフォントサイズを取得する。

【0072】

具体的には、フォントサイズ取得手段３４３は、２以上の各文字列の名刺ラスタ画像内での大きさと、解像度取得部３１が取得した解像度とを用いて、２以上の各文字列のフォントサイズを取得する。

【0073】

さらに具体的には、フォントサイズ取得手段３４３は、例えば、行画像ごとに、行画像の高さである第一高さを取得する。フォントサイズ取得手段３４３は、当該第一高さをフォントサイズとする文字をレンダリングし、文字画像を取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、当該文字画像の高さである第二高さを取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、第一高さと第二高さとの比を取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、第一高さである最初のフォントサイズと当該比とを乗算し、最終的なフォントサイズを取得する。

【0074】

一の文字列に対して、属性値取得部３４が取得したフラグ情報が「横書き」である場合と、「縦書き」である場合とで、フォントサイズ取得手段３４３は、異なる方法で、当該一の文字列のフォントサイズを取得する。異なる方法は、例えば、以下の（１）または（２）である。
（１）縦書きの場合に、前処理を行う場合

【0075】

属性値取得部３４が取得したフラグ情報が「縦書き」である場合、フォントサイズ取得手段３４３は、例えば、当該フラグ情報「縦書き」に対応する一の縦長の画像を９０度回転し（縦長の画像の位置情報を変更し）、行画像を得る。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、例えば、当該行画像の高さである第一高さを取得する。フォントサイズ取得手段３４３は、当該第一高さをフォントサイズとする文字をレンダリングし、文字画像を取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、当該文字画像の高さである第二高さを取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、第一高さと第二高さとの比を取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、第一高さである最初のフォントサイズと当該比とを乗算し、最終的なフォントサイズを取得する。
（２）取得する長さが「高さ」の場合と「幅」の場合

【0076】

属性値取得部３４が取得したフラグ情報が「縦書き」である場合、フォントサイズ取得手段３４３は、例えば、当該フラグ情報「縦書き」に対応する一の縦長の画像である列画像の幅である第一幅を取得する。フォントサイズ取得手段３４３は、当該第一幅をフォントサイズとする文字をレンダリングし、文字画像を取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、当該文字画像の幅である第二幅さを取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、第一幅と第二幅との比を取得する。次に、フォントサイズ取得手段３４３は、第一幅である最初のフォントサイズと当該比とを乗算し、最終的なフォントサイズを取得する。

【0077】

正規化手段３４４は、属性値取得部３４が取得した位置情報を含む１以上の文字属性値を用いて、２以上の文字列を２以上のグループに分類する。次に、正規化手段３４４は、当該２以上の各グループに属する２以上の文字列のフォント識別子とフォントサイズとを同じフォント識別子と同じフォントサイズとする。

【0078】

正規化手段３４４は、例えば、２つの文字列のフォントサイズの差異が閾値以内または閾値より小さく、２つの文字列の位置情報の差異（距離）が閾値以内または閾値より小さく、２以上の文字列の項目識別子が「姓」と「名」である場合、当該２つの文字列を同じグループとする。正規化手段３４４は、例えば、２以上の文字列のフォントサイズの差異が閾値以内または閾値より小さく、２以上の文字列の位置情報の差異（距離）が閾値以内または閾値より小さく、２以上の文字列の項目識別子が同じ（例えば、「住所」「電話」「携帯」「ファックス」「ｅｍａｉｌ」「ｕｒｌ」）である場合、当該２以上の文字列を同じグループとする。

【0079】

また、正規化手段３４４は、同じグループに属する２以上の文字列の位置を調整する。なお、調整は正規化と言っても良い。位置を調整することは、例えば、２以上の文字列の位置情報が有する高さ（Ｙ軸方向の値）を同じ値とすることである。位置を調整することは、例えば、２以上の文字列であり、同じ行の文字列の位置情報が有する高さ（Ｙ軸方向の値）を同じ値とすることである。位置を調整することは、例えば、２以上の文字列の位置情報が有する横の位置（Ｘ軸方向の値）を同じ値とすることである。

【0080】

ロゴ画像取得部３５は、名刺ラスタ画像からロゴの領域を検出し、当該ロゴの領域のベクター画像であるロゴベクター画像を取得する。ロゴ画像取得部３５は、例えば、名刺ラスタ画像からロゴの領域を検出し、当該領域の画像であるロゴラスタ画像を切り出す。次に、ロゴ画像取得部３５は、例えば、当該ロゴラスタ画像をベクター画像（ロゴベクター画像と言う）に変換する。なお、単純にラスタ画像をベクター画像に変換する処理は公知技術である。

【0081】

ロゴ画像取得部３５は、例えば、格納部１の１以上の候補ロゴ画像を用いて、ロゴ画像を取得する。ロゴ画像取得部３５は、例えば、格納部１の１以上の各候補ロゴ画像を拡大または縮小することにより、各候補ロゴ画像から２以上の各サイズの候補ロゴ画像を取得し、２以上の各候補ロゴ画像と、属性値取得部３４が取得したロゴ位置情報に対応する領域の画像との類似度が最大の候補ロゴ画像を取得し、当該候補ロゴ画像をベクター画像に変換する。

【0082】

ロゴ画像取得部３５、または正規化手段３４４は、ロゴ画像取得部３５が取得したロゴベクター画像の領域に重なる位置に存在する文字列であり、文字認識部３２が取得した文字列を、名刺ベクター画像に含まれないように削除することは好適である。

【0083】

背景画像取得部３６は、名刺ラスタ画像から２以上の文字列を除く背景ラスタ画像を取得する。なお、背景ラスタ画像は、背景のラスタ画像である。背景画像取得部３６は、例えば、例えば、名刺ラスタ画像から２以上の文字列の領域、ロゴ画像の領域を除き、除かれた領域の中の各画素値を当該領域の周辺の画素値にした画像である背景ラスタ画像を取得する。次に、背景画像取得部３６は、当該背景ラスタ画像をベクター画像に変換し、背景ベクター画像を取得する。

【0084】

名刺情報構成部３７は、２以上の各文字列と１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する。名刺情報とは、名刺に関する情報である。名刺情報は、例えば、文字列と１以上の文字属性値との２以上の組である。名刺情報は、例えば、文字列と１以上の文字属性値とを有する２以上のレコードを有する表である。名刺情報は、例えば、名刺ラスタ画像から取得された名刺ベクター画像である。

【0085】

名刺情報構成部３７は、例えば、対応付いた２以上の各文字列と１以上の文字属性値とを含む名刺ベクター画像を構成する。名刺ベクター画像は、例えば、ＳＶＧのファイルである。

【0086】

名刺情報構成部３７は、例えば、対応付いた２以上の各文字列と１以上の文字属性値と１以上のロゴベクター画像とを含む名刺ベクター画像を構成する。

【0087】

名刺情報構成部３７は、例えば、対応付いた２以上の各文字列と１以上の文字属性値と背景ベクター画像とを含む名刺ベクター画像を構成する。

【0088】

名刺情報構成部３７は、例えば、対応付いた２以上の各文字列と１以上の文字属性値と１以上のロゴベクター画像と背景ベクター画像とを含む名刺ベクター画像を構成する。

【0089】

名刺情報構成部３７は、２以上の各文字列と項目識別子とを対応付いた名刺情報を構成する。

【0090】

名刺情報構成部３７は、例えば、ロゴ画像取得部３５が取得したロゴ画像とロゴ位置情報とを含む名刺情報を構成する。

【0091】

名刺情報構成部３７は、例えば、取得されたロゴベクター画像からロゴの１以上の特徴点を取得し、当該特徴点がマッチするところであり、名刺ベクター画像の中に、当該ロゴベクター画像を、配置しても良い。また、名刺情報構成部３７は、属性値取得部３４が取得したロゴ位置情報が特定する位置であり、名刺ベクター画像の中に、取得されたロゴベクター画像を配置しても良い。なお、特徴点は、例えば、ロゴベクター画像の端点、ロゴベクター画像の重心、ロゴベクター画像の画素の中で隣接する画素の画素値とは閾値以上の差異を有する画素値に対応する画素である。

【0092】

編集部３８は、編集指示に応じて、名刺ベクター画像を変更する。編集指示に応じて、名刺ベクター画像を変更する処理は公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

【0093】

出力部４は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、名刺情報、名刺ベクター画像である。

【0094】

ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

【0095】

名刺情報出力部４１は、名刺情報構成部３７が取得した名刺情報を出力する。名刺情報出力部４１は、例えば、名刺情報構成部３７が取得した名刺ベクター画像を出力する。名刺情報出力部４１は、例えば、２以上の各文字列と項目識別子とを対応付いた名刺情報を出力する。

【0096】

格納部１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

【0097】

格納部１に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１で記憶されるようになってもよい。

【0098】

受付部２、指示受付部２１、およびラスタ画像受付部２２は、無線または有線の通信手段で実現されることが好適であるが、放送を受信する手段、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現されても良い。

【0099】

処理部３、解像度取得部３１、文字認識部３２、項目識別子取得部３３、属性値取得部３４、ロゴ画像取得部３５、背景画像取得部３６、名刺情報構成部３７、編集部３８、位置取得手段３４１、フォント識別子取得手段３４２、フォントサイズ取得手段３４３、および正規化手段３４４は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

【0100】

出力部４、および名刺情報出力部４１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部４等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

【0101】

次に、名刺画像処理装置Ａの動作例について、図２のフローチャートを用いて説明する。

【0102】

（ステップＳ２０１）ラスタ画像受付部２２は、名刺の領域を含むラスタ画像を受け付けたか否かを判断する。ラスタ画像を受け付けた場合はステップＳ２０２に行き、ラスタ画像を受け付けなかった場合はステップＳ２０１に戻る。

【0103】

（ステップＳ２０２）ラスタ画像受付部２２は、ステップＳ２０１で受け付けられたラスタ画像から名刺の領域を切り出し、名刺ラスタ画像を取得する。なお、名刺ラスタ画像は、ステップＳ２０１で受け付けられたラスタ画像でも良い。かかる場合、名刺の領域を切り出す処理は不要である。

【0104】

（ステップＳ２０３）解像度取得部３１は、ステップＳ２０２で取得された名刺ラスタ画像の解像度を取得する処理を行う。かかる解像度取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

【0105】

（ステップＳ２０４）文字認識部３２は、ステップＳ２０２で取得された名刺ラスタ画像から２以上の行画像を取得する。なお、行画像は、文字列を含む行の画像（矩形の画像）である。なお、ラスタ画像から文字列の領域である行画像を取得する処理は公知技術である。

【0106】

（ステップＳ２０５）処理部３は、カウンタｉに１を代入する。

【0107】

（ステップＳ２０６）処理部３は、ステップＳ２０４で取得された行画像の中で、ｉ番目の行画像が存在するか否かを判断する。ｉ番目の行画像が存在する場合はステップＳ２０７に行き、存在しない場合はステップＳ２１１に行く。

【0108】

（ステップＳ２０７）項目識別子取得部３３は、ｉ番目の行画像を用いて、ｉ番目の行画像の項目識別子を取得する。

【0109】

（ステップＳ２０８）文字認識部３２は、ｉ番目の行画像に対して文字認識処理を行い、文字列を取得する。

【0110】

（ステップＳ２０９）属性値取得部３４は、ｉ番目の行画像に対する文字列の１以上の文字属性値を取得する。かかる文字属性値を取得する処理（「属性値取得処理」と言う。）の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

【0111】

（ステップＳ２１０）処理部３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０６に戻る。

【0112】

（ステップＳ２１１）正規化手段３４４は、ステップＳ２０８で取得された２以上の文字列をグループ化する処理を行う。かかるグループ化処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

【0113】

（ステップＳ２１２）正規化手段３４４は、ステップＳ２１１でグループ化した文字列に対して、正規化処理を行う。正規化処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

【0114】

（ステップＳ２１３）ロゴ画像取得部３５は、ロゴ画像取得処理を行う。ロゴ画像取得処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。なお、ロゴ画像取得処理は、ロゴベクター画像を取得する処理である。

【0115】

（ステップＳ２１４）背景画像取得部３６は、背景画像取得処理を行う。背景画像取得処理の例について、図１０のフローチャートを用いて説明する。なお、背景画像取得処理は、背景ベクター画像を取得する処理である。

【0116】

（ステップＳ２１５）名刺情報構成部３７は、ステップＳ２０８で取得された文字列、各文字列の１以上の文字属性値、ステップＳ２１３で取得されたロゴベクター画像等を用いて、名刺ベクター画像を構成する。

【0117】

（ステップＳ２１６）名刺情報出力部４１は、ステップＳ２１５で構成された名刺ベクター画像を出力する。ステップＳ２０１に戻る。

【0118】

なお、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ２１４の処理は行わなくても良い。かかる場合、名刺ベクター画像は、背景画像を有さない。

【0119】

さらに、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

【0120】

次に、ステップＳ２０３の解像度取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

【0121】

（ステップＳ３０１）解像度取得部３１は、名刺ラスタ画像の長辺の画素数を取得する。

【0122】

（ステップＳ３０２）解像度取得部３１は、格納部１から標準サイズを取得する。

【0123】

（ステップＳ３０３）解像度取得部３１は、カウンタｉに１を代入する。

【0124】

（ステップＳ３０４）解像度取得部３１は、格納部１にｉ番目の候補解像度が存在するか否かを判断する。ｉ番目の候補解像度が存在する場合はステップＳ３０５に行き、存在しない場合はステップＳ３０９に行く。

【0125】

（ステップＳ３０５）解像度取得部３１は、格納部１からｉ番目の候補解像度を取得する。解像度取得部３１は、ｉ番目の候補解像度とステップＳ３０１で取得した長辺の画素数とを用いて、長辺のサイズ（例えば、インチ）を取得する。解像度取得部３１は、例えば、演算式「長辺の画素数／解像度」により長辺のサイズを取得する。

【0126】

（ステップＳ３０６）解像度取得部３１は、ステップＳ３０２で取得した標準サイズとステップＳ３０５で取得した長辺のサイズとの差を取得する。解像度取得部３１は、当該差がサイズ条件を満たすか否かを判断する。サイズ条件を満たす場合はステップＳ３０７に行き、満たさない場合はステップＳ３０８に行く。なお、サイズ条件は、差が小さいことである。サイズ条件は、例えば、差が閾値以下、または差が閾値より小さいことである。

【0127】

（ステップＳ３０７）解像度取得部３１は、ｉ番目の候補解像度を、名刺ラスタ画像の解像度として、図示しないバッファに一時蓄積する。上位処理にリターンする。

【0128】

（ステップＳ３０８）解像度取得部３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３０４に戻る。

【0129】

（ステップＳ３０９）解像度取得部３１は、ステップＳ３０６で取得した差のうちの最小の差に対応する候補解像度を、名刺ラスタ画像の解像度として、図示しないバッファに一時蓄積する。上位処理にリターンする。

【0130】

次に、ステップＳ２０９の属性値取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

【0131】

（ステップＳ４０１）位置取得手段３４１は、着目する文字列の位置情報を取得する。かかる位置取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。なお、かかる位置情報は、名刺ベクター画像における文字列の位置を特定する情報である。

【0132】

（ステップＳ４０２）フォント識別子取得手段３４２は、着目する行画像が有する文字画像を取得する。

【0133】

（ステップＳ４０３）フォント識別子取得手段３４２は、ステップＳ４０２で取得した文字画像と格納部１の学習器とを、機械学習の予測処理のモジュールに与え、当該モジュールを実行し、フォント識別子を取得する。

【0134】

（ステップＳ４０４）フォントサイズ取得手段３４３は、着目する文字列の着目する文字列のフォントサイズを取得する。上位処理にリターンする。かかるフォントサイズ取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

【0135】

次に、ステップＳ４０１の位置取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

【0136】

（ステップＳ５０１）位置取得手段３４１は、名刺ラスタ画像の左上の画素から、行画像の開始位置（例えば、矩形の行画像の左上の画素の位置）までの横と縦の画素数（Ｗ，Ｈ）を取得する。

【0137】

（ステップＳ５０２）位置取得手段３４１は、ステップＳ２０３で取得された解像度を取得する。

【0138】

（ステップＳ５０３）位置取得手段３４１は、ステップＳ５０１で取得した横と縦の画素数（Ｗ，Ｈ）と解像度とを用いて、文字列の開始の位置情報（ｘ，ｙ）を取得する。上位処理にリターンする。なお、ここでの位置情報（ｘ，ｙ）は、例えば、名刺ベクター画像における文字列の左上の座標値である。

【0139】

次に、ステップＳ４０４のフォントサイズ取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

【0140】

（ステップＳ６０１）フォントサイズ取得手段３４３は、行画像の高さである第一高さを取得する。

【0141】

（ステップＳ６０２）フォントサイズ取得手段３４３は、第一高さをフォントサイズとする文字をレンダリングし、文字画像を取得する。なお、文字は問わない。

【0142】

（ステップＳ６０３）フォントサイズ取得手段３４３は、ステップＳ６０２における文字画像の高さである第二高さを取得する。

【0143】

（ステップＳ６０４）フォントサイズ取得手段３４３は、ステップＳ６０１で取得した第一高さとステップＳ６０３で取得した第二高さとの比を取得する。

【0144】

（ステップＳ６０５）フォントサイズ取得手段３４３は、ステップＳ６０２で取得したフォントサイズとステップＳ６０４で取得した比とを乗算し、最終的なフォントサイズを取得する。上位処理にリターンする。

【0145】

次に、ステップＳ２１１のグループ化処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

【0146】

（ステップＳ７０１）正規化手段３４４は、初期化する。初期化は、ここでは、カウンタｉに１を代入すること、およびカウンタｋに１を代入することである。

【0147】

（ステップＳ７０２）正規化手段３４４は、ｉ番目の文字列が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文字列が存在する場合はステップＳ７０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

【0148】

（ステップＳ７０３）正規化手段３４４は、ｉ番目の文字列が、既にいずれかのグループに属しているか否かを判断する。いずれかのグループに属している場合はステップＳ７１４に行き、いずれかのグループに属していない場合はステップＳ７０４に行く。

【0149】

（ステップＳ７０４）正規化手段３４４は、ｉ番目の文字列を取得し、ｋ番目のグループとする。なお、ｋ番目のグループとすることは、例えば、ｉ番目の文字列に、ｋ番目のグループ識別子を対応付けることである。

【0150】

（ステップＳ７０５）正規化手段３４４は、ｉ番目の文字列の１以上の文字属性値（例えば、項目識別子、フォント識別子、フォントサイズ等）を取得する。

【0151】

（ステップＳ７０６）正規化手段３４４は、カウンタｊにｉ＋１を代入する。

【0152】

（ステップＳ７０７）正規化手段３４４は、ｊ番目の文字列が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文字列が存在する場合はステップＳ７０８に行き、存在しない場合はステップＳ７１３に行く。

【0153】

（ステップＳ７０８）正規化手段３４４は、ｊ番目の文字列のグループが未決定であるか否かを判断する。未決定であればステップＳ７０９に行き、決定されていればステップＳ７１２に行く。

【0154】

（ステップＳ７０９）正規化手段３４４は、ｊ番目の文字列の１以上の文字属性値を取得する。

【0155】

（ステップＳ７１０）正規化手段３４４は、ステップＳ７０４で取得した１以上の文字属性値と、ステップＳ７０８で取得した１以上の文字属性値とが、グループ条件を満たすか否かを判断する。グループ条件を満たす場合はステップＳ７１１に行き、グループ条件を満たさない場合はステップＳ７１２に行く。

【0156】

なお、グループ条件は、例えば、「２つの文字列のフォント識別子が同じ ＡＮＤ ２つの文字列のフォントサイズが同じ ＡＮＤ （２つの文字列の項目識別子が同じ ＯＲ ２つの文字列の各項目識別子が「姓」と「名」）」である。

【0157】

（ステップＳ７１１）正規化手段３４４は、ｊ番目の文字列をｋ番目のグループとする。

【0158】

（ステップＳ７１２）正規化手段３４４は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ７０７に戻る。

【0159】

（ステップＳ７１３）正規化手段３４４は、カウンタｋを１、インクリメントする。

【0160】

（ステップＳ７１４）正規化手段３４４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０２に戻る。

【0161】

次に、ステップＳ２１２の正規化処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

【0162】

（ステップＳ８０１）正規化手段３４４は、カウンタｉに１を代入する。

【0163】

（ステップＳ８０２）正規化手段３４４は、ｉ番目のグループが存在するか否かを判断する。ｉ番目のグループが存在する場合はステップＳ８０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。

【0164】

（ステップＳ８０３）正規化手段３４４は、ｉ番目のグループに属する２以上の各文字列のフォント識別子を取得する。

【0165】

（ステップＳ８０４）正規化手段３４４は、ステップＳ８０３で取得した２以上の各文字列のフォント識別子が異なるか否かを判断する。フォント識別子が異なる場合はステップＳ８０５に行き、すべてのフォント識別子が同じ場合はステップＳ８０７に行く。

【0166】

（ステップＳ８０５）正規化手段３４４は、ステップＳ８０３で取得した２以上の各文字列のフォント識別子を用いて、統一するフォント識別子を決定する。なお、正規化手段３４４は、例えば、多数決により、最も多いフォント識別子を統一するフォント識別子として決定する。正規化手段３４４は、例えば、最も文字数が多い（最も行画像のサイズが大きい）文字列のフォント識別子を統一するフォント識別子として決定する。なお、統一するフォント識別子を決定するアルゴリズムは問わない。

【0167】

（ステップＳ８０６）正規化手段３４４は、ステップＳ８０３で取得した２以上のすべての文字列のフォント識別子を、ステップＳ８０５で取得した統一するフォント識別子にする。

【0168】

（ステップＳ８０７）正規化手段３４４は、ｉ番目のグループに属する２以上の各文字列のフォントサイズを取得する。

【0169】

（ステップＳ８０８）正規化手段３４４は、ステップＳ８０７で取得した２以上の各文字列のフォントサイズが異なるか否かを判断する。フォントサイズが異なる場合はステップＳ８０９に行き、すべてのフォントサイズが同じ場合はステップＳ８１１に行く。

【0170】

（ステップＳ８０９）正規化手段３４４は、ステップＳ８０８で取得した２以上の各文字列のフォントサイズを用いて、統一するフォントサイズを決定する。なお、正規化手段３４４は、例えば、多数決により、最も多いフォントサイズを統一するフォントサイズとして決定する。正規化手段３４４は、例えば、最も文字数が多い（最も行画像のサイズが大きい）文字列のフォントサイズを統一するフォントサイズとして決定する。正規化手段３４４は、例えば、ステップＳ８０８で取得した２以上の各文字列のフォントサイズの中に含まれるフォントサイズであり、文字列の項目識別子に対応する標準フォントサイズを統一するフォントサイズとして決定する。なお、統一するフォントサイズを決定するアルゴリズムは問わない。

【0171】

（ステップＳ８１０）正規化手段３４４は、ステップＳ８０７で取得した２以上のすべての文字列のフォントサイズを、ステップＳ８０９で取得した統一するフォントサイズにする。

【0172】

（ステップＳ８１１）正規化手段３４４は、ｉ番目のグループに属する２以上の各文字列の項目識別子を取得する。

【0173】

（ステップＳ８１２）正規化手段３４４は、ステップＳ８１１で取得した項目識別子が、横に整列するべき項目の項目識別子であるか否かを判断する。横に整列するべき項目の項目識別子である場合はステップＳ８１３に行き、そうでない場合はステップＳ８１７に行く。なお、横に整列するべき項目の項目識別子は、例えば、格納部１に格納されており、例えば、「姓」と「名」である。

【0174】

（ステップＳ８１３）正規化手段３４４は、ｉ番目のグループに属する２以上の各文字列の位置情報が有する高さ（ｙ）を取得する。

【0175】

（ステップＳ８１４）正規化手段３４４は、ステップＳ８１３で取得した２以上の高さ（ｙ）が異なるか、すべて同じかを判断する。異なる場合はステップＳ８１５に行き、すべて同じ場合はステップＳ８１７に行く。

【0176】

（ステップＳ８１５）正規化手段３４４は、ステップＳ８１３で取得した２以上の高さ（ｙ）を用いて、統一する高さ（ｙ）を決定する。なお、正規化手段３４４は、例えば、統一する高さを多数決で決定する。正規化手段３４４は、例えば、２以上の高さの平均値を統一する高さとする。正規化手段３４４は、例えば、２以上の高さの中央値を統一する高さとする。なお、統一する高さを決定するアルゴリズムは問わない。

【0177】

（ステップＳ８１６）正規化手段３４４は、ステップＳ８０３で取得した２以上のすべての文字列の高さ（ｙ）を、ステップＳ８１５で取得した統一する高さにする。

【0178】

（ステップＳ８１７）正規化手段３４４は、ステップＳ８１１で取得した項目識別子が、縦に整列するべき項目の項目識別子であるか否かを判断する。縦に整列するべき項目の項目識別子である場合はステップＳ８１８に行き、そうでない場合はステップＳ８２２に行く。なお、縦に整列するべき項目の項目識別子は、例えば、格納部１に格納されており、例えば、「ＵＲＬ」である。

【0179】

（ステップＳ８１８）正規化手段３４４は、ｉ番目のグループに属する２以上の各文字列の位置情報が有する横方向の位置（ｘ）を取得する。

【0180】

（ステップＳ８１９）正規化手段３４４は、ステップＳ８１８で取得した２以上の横方向の位置（ｘ）が異なるか、すべて同じかを判断する。異なる場合はステップＳ８２０に行き、すべて同じ場合はステップＳ８２２に行く。

【0181】

（ステップＳ８２０）正規化手段３４４は、ステップＳ８１３で取得した２以上の横方向の位置（ｘ）を用いて、統一する横方向の位置（ｘ）を決定する。なお、正規化手段３４４は、例えば、統一する横方向の位置（ｘ）を多数決で決定する。正規化手段３４４は、例えば、２以上の横方向の位置（ｘ）の平均値を統一する横方向の位置とする。正規化手段３４４は、例えば、２以上の横方向の位置（ｘ）の中央値を統一する横方向の位置とする。なお、統一する横方向の位置を決定するアルゴリズムは問わない。

【0182】

（ステップＳ８２１）正規化手段３４４は、ステップＳ８０３で取得した２以上のすべての文字列の横方向の位置（ｘ）を、ステップＳ８２０で取得した統一する横方向の位置（ｘ）にする。

【0183】

（ステップＳ８２２）正規化手段３４４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０２に戻る。

【0184】

次に、ステップＳ２１３のロゴ画像取得処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。

【0185】

（ステップＳ９０１）ロゴ画像取得部３５は、名刺ラスタ画像からロゴラスタ画像の領域を検出する。かかる領域は、行画像の領域ではなく、かつ背景画像ではない領域である。ロゴラスタ画像の領域を検出する処理は公知技術である。

【0186】

（ステップＳ９０２）ロゴ画像取得部３５は、名刺ラスタ画像からロゴラスタ画像を切り出す。

【0187】

（ステップＳ９０３）ロゴ画像取得部３５は、名刺ラスタ画像の左上位置の画素から、ステップＳ９０２で取得したロゴラスタ画像の左上位置の画素までの横と縦の画素数（Ｗ１，Ｈ１）を取得する。

【0188】

（ステップＳ９０４）ロゴ画像取得部３５は、名刺ラスタ画像の左上位置の画素から、ステップＳ９０２で取得したロゴラスタ画像の右下位置の画素までの横と縦の画素数（Ｗ２，Ｈ２）を取得する。

【0189】

（ステップＳ９０５）ロゴ画像取得部３５は、名刺ラスタ画像の解像度を取得する。

【0190】

（ステップＳ９０６）ロゴ画像取得部３５は、ステップＳ９０３で取得した縦と横の画素数（Ｗ１，Ｈ１）と、ステップＳ９０５で取得した解像度とを用いて、ロゴの左上座標値（ｘ１，ｙ１）を取得する。ロゴ画像取得部３５は、ステップＳ９０４で取得した縦と横の画素数（Ｗ２，Ｈ２）と、ステップＳ９０５で取得した解像度とを用いて、ロゴの右下座標値（ｘ２，ｙ２）を取得する。なお、かかる（ｘ１，ｙ１）（ｘ２，ｙ２）は、ロゴベクター画像の位置情報の例であり、ここでは、矩形の領域を特定する情報である。

【0191】

（ステップＳ９０７）ロゴ画像取得部３５は、ロゴラスタ画像をベクトル化し、ロゴベクター画像を取得する。上位処理にリターンする。

【0192】

次に、ステップＳ２１４の背景画像取得処理の例について、図１０のフローチャートを用いて説明する。

【0193】

（ステップＳ１００１）背景画像取得部３６は、名刺ラスタ画像を取得する。

【0194】

（ステップＳ１００２）背景画像取得部３６は、名刺ラスタ画像から１以上の行画像等の領域を除く。なお、１以上の行画像等は、例えば、１以上の行画像である。１以上の行画像等は、例えば、１以上の行画像とロゴ画像である。

【0195】

（ステップＳ１００３）背景画像取得部３６は、カウンタｉに１を代入する。

【0196】

（ステップＳ１００４）背景画像取得部３６は、ステップＳ１００２で除いたｉ番目の領域が存在するか否かを判断する。除いたｉ番目の領域が存在する場合はステップＳ１００５に行き、存在しない場合はステップＳ１００８に行く。

【0197】

（ステップＳ１００５）背景画像取得部３６は、ｉ番目の領域に隣接する周辺画素の画素値を用いて、領域の画素の画素値を決定する。ｉ番目の領域の周辺画素の画素値がすべて同じである場合、背景画像取得部３６は、当該画素値を当該領域の画素の画素値として決定する。ｉ番目の領域の周辺画素の画素値が異なる場合、例えば、最も多い画素値を、領域の画素の画素値として決定する。

【0198】

（ステップＳ１００６）背景画像取得部３６は、ｉ番目の領域の中の各画素の画素値を、ステップＳ１００５で決定した画素値とする。

【0199】

（ステップＳ１００７）背景画像取得部３６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１００４に戻る。

【0200】

（ステップＳ１００８）背景画像取得部３６は、作成した背景ラスタ画像をベクター化し、背景ベクター画像を取得する。上位処理にリターンする。

【0201】

以下、本実施の形態における名刺画像処理装置Ａの具体的な動作例について説明する。

【0202】

今、格納部１には、標準サイズ「８．５センチ」、および候補解像度「７２，１５０，３００，４００，６００（単位は、ＤＰＩ）」が格納されている、とする。

【0203】

また、名刺画像処理装置Ａのラスタ画像受付部２２は、図１１に示す名刺ラスタ画像を受け付けた、とする。

【0204】

次に、解像度取得部３１は、図３のフローチャートで説明した動作により、解像度「３００」を取得した、とする。

【0205】

次に、文字認識部３２は、名刺ラスタ画像から２以上の行画像を取得する。なお、行画像は、図１２の破線の矩形の領域の画像である。

【0206】

次に、項目識別子取得部３３は、各行画像の項目識別子を取得する。項目識別子は、例えば、「姓」、「名」、「会社名」、「住所」、「部署」、「役職」、「電話」、「携帯」、「ファックス」、「Ｅｍａｉｌ」、「ＵＲＬ」、「その他」のいずれかである。

【0207】

また、属性値取得部３４は、図４のフローチャートで説明した動作により、各行画像に対する文字列の１以上の文字属性値を取得する。ここでは、属性値取得部３４は、フォント識別子、フォントサイズ、位置情報を取得する、とする。

【0208】

また、正規化手段３４４は、図７のフローチャートで説明した動作により、各文字列をグループ化する。さらに、正規化手段３４４は、図８のフローチャートで説明した動作により、グループ化した文字列に対して、正規化処理を行う。以上の処理により、行画像ごとの文字列と２以上の文字属性値との組が、複数、取得できた。

【0209】

また、ロゴ画像取得部３５は、図９のフローチャートで説明した動作により、ロゴベクター画像、およびロゴの位置情報を取得する、とする。

【0210】

次に、名刺情報構成部３７は、取得された文字列、各文字列の１以上の文字属性値、取得されたロゴベクター画像等を用いて、名刺ベクター画像を構成する。ここでの名刺ベクター画像は、ＳＶＧの構造を有する、とする。また、ここでの名刺ベクター画像の例は、図１３である。

【0211】

そして、名刺情報出力部４１は、ＳＶＧファイル（例えば、図１３）を用いて、図１４に示す名刺ベクター画像を出力する。さらに、名刺情報出力部４１は、図１４に示す

【0212】

また、名刺情報構成部３７は、取得された文字列、および各文字列の１以上の文字属性値を用いて、対応表である名刺情報を構成する。対応表は、文字列と１以上の文字属性値とを有する２以上のレコードを有する表である。次に、名刺情報出力部４１は、当該対応表を出力する。かかる対応表の例は、図１５である。

【0213】

なお、図１５において、正規化手段３４４は、一の行画像に対応する一の文字列「営業部第２課課長代理」を２つの文字列「営業部第２課」と「課長代理」とに分割した。つまり、正規化手段３４４は、一の文字列を２以上の文字列に分割可能であるか否かを判断し、分割可能である場合に、当該一の文字列から２以上の文字列を取得しても良い。なお、正規化手段３４４は、例えば、１以上の部署名を格納している部署名辞書、１以上の役職名を格納している役職名辞書を参照し、一の行画像に対応する一の文字列であり、部署名と役職名とを有する文字列を、２つの文字列に分割しても良い。また、正規化手段３４４は、例えば、一の行画像に対応する一の文字列を２つの文字列に分割する分割位置をずらしなから、各分割位置に応じて取得できる２つの各文字列のクラス（項目識別子）を取得するための処理を行い、クラスを取得できた場合に、一の行画像に対応する一の文字列から当該２つの各文字列を取得しても良い。なお、文字列のクラスを決定する処理は、機械学習等を用いた公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

【0214】

以上、本実施の形態によれば、名刺ラスタ画像から適切な名刺情報を得ることができる。

【0215】

また、本実施の形態によれば、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像を得ることができる。

【0216】

また、本実施の形態によれば、名刺ラスタ画像から得られた名刺ラスタ画像を編集できる。

【0217】

また、本実施の形態によれば、名刺ラスタ画像から解像度、文字列の項目識別子、文字列のフォントサイズ、文字列のフォント識別子等を得ることできる。

【0218】

また、本実施の形態によれば、名刺ラスタ画像のロゴベクター画像を取得し、当該画像を含む名刺情報を取得できる。

【0219】

さらに、本実施の形態によれば、名刺ラスタ画像の背景ベクター画像を取得し、当該画像を含む名刺情報を取得できる。

【0220】

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における名刺画像処理装置Ａを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、名刺ラスタ画像を受け付けるラスタ画像受付部と、前記名刺ラスタ画像から２以上の文字列を取得する文字認識部と、前記２以上の各文字列の１以上の文字属性値を取得する属性値取得部と、前記２以上の各文字列と前記１以上の文字属性値とが対応付いた名刺情報を構成する名刺情報構成部と、
前記名刺情報を出力する名刺情報出力部として機能させるためのプログラムである。

【0221】

また、図１６は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の名刺画像処理装置Ａ等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１６は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１７は、システム３００のブロック図である。

【0222】

図１６において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

【0223】

図１７において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

【0224】

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の名刺画像処理装置Ａ等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

【0225】

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の名刺画像処理装置Ａ等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

【0226】

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

【0227】

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

【0228】

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

【0229】

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

【0230】

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

【産業上の利用可能性】

【0231】

以上のように、本発明にかかる名刺画像処理装置Ａは、名刺ラスタ画像から適切な名刺ベクター画像等を得ることができるという効果を有し、名刺画像処理装置等として有用である。

【符号の説明】

【0232】

Ａ 名刺画像処理装置
１ 格納部
２ 受付部
３ 処理部
４ 出力部
２１ 指示受付部
２２ ラスタ画像受付部
３１ 解像度取得部
３２ 文字認識部
３３ 項目識別子取得部
３４ 属性値取得部
３５ ロゴ画像取得部
３６ 背景画像取得部
３７ 名刺情報構成部
３８ 編集部
４１ 名刺情報出力部
３４１ 位置取得手段
３４２ フォント識別子取得手段
３４３ フォントサイズ取得手段
３４４ 正規化手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】