特許7327810IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

画像生成プログラム、文字認識システム、画像生成方法、画像生成装置、データ構造および文字認識モデル

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

ここで文字認識システムの認識精度を向上させるためには、大量の学習用データが必要となる。しかし上述の特許文献1に記載の方法では、大量の文字切り出し画像を入手することが困難であるという問題がある。また大量の学習用の文字切り出し画像に対して、管理者が手作業でアノテーションを行うため、学習用データの生成に膨大な時間と労力がかかるという問題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の一態様における画像生成プログラムは、文字情報を取得する取得機能と、前記文字情報から前記文字情報に対応する図形を含む文字画像を生成する画像生成機能と、前記文字情報を用いて、前記文字画像にアノテーション情報を付与し、学習用データを生成するアノテーション付与機能と、 をコンピュータに実現させる。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示により、アノテーション情報が付与された学習用データを効率よく生成することが可能な画像生成プログラム、文字認識システム、画像生成方法、画像生成装置、データ構造および文字認識モデルを提供することができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 実施形態1にかかる画像生成装置の構成を示すブロック図である。
【図2】 実施形態2にかかる文字認識システムが適用されることができるシステムの一例を示す概略構成図である。
【図3】 実施形態2にかかる文字認識システムの学習用データを説明するための図である。
【図4】 実施形態2にかかるアノテーション情報の一例を示す図である。
【図5】 実施形態2にかかる文字認識システムの構成を示すブロック図である。
【図6】 実施形態2にかかる書式情報および描画点情報を説明するための図である。
【図7】 実施形態2にかかる描画点情報データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図8】 実施形態2にかかる画像生成装置の学習用データ生成処理を示すフローチャート図である。
【図9】 実施形態2にかかる画像生成部による描画方法を説明するための図である。
【図10】 実施形態2にかかる文字認識システムの学習処理を示すフローチャートである。
【図11】 実施形態3にかかる描画点情報データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図12】 実施形態4にかかる文字認識システムの構成を示すブロック図である。
【図13】 実施形態4にかかる画像生成装置の描画点情報の取得処理を示すフローチャートである。
【図14】 実施形態4にかかる画像生成装置の描画点情報の取得処理における表示の一例を示す図である。
【図15】 実施形態5にかかる認識対象の文字画像を説明するための図である。
【図16】 実施形態5にかかる文字認識システムの構成を示すブロック図である。
【図17】 実施形態5にかかる画像生成装置の学習用データ生成処理を示すフローチャート図である。
【図18】 実施形態5にかかる補正部による補正処理を説明するための図である。
【図19】 実施形態5にかかる抽出処理部による抽出処理における表示の一例を示す図である。
【図20】 実施形態5にかかる画像生成装置の学習用データ生成処理における表示の一例を示す。
【図21】 実施形態1~5にかかるコンピュータの構成図である。

代表図 図1本件の代表的な図

1 管理システム、2,3,4 文字認識システム、6 撮像装置、7 管理装置、9 ネットワーク、20,30,40 画像生成装置、26 文字認識装置、100,200,260 取得部、101,201 画像生成部、103,203 アノテーション付与部、204 記憶部、205 描画点情報データベース、206 学習用データベース、262 文字認識部、264 出力部、266 学習部、308 描画点情報取得部、402 補正部、407 抽出処理部、T 陸運支局、C 分類番号、U 用途、S 一連番号、L 文字領域、P 区画領域、FM 書式情報、DR 描画点情報、1010 プロセッサ、1020 ROM、1030 RAM、1050 入力装置、1100 表示装置、1200 記憶装置、1210 データ格納部、1220 プログラム格納部、1300 記憶媒体駆動装置、1400 通信制御装置、1500 入出力I/F、1900 コンピュータ

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