検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置
【課題】コンテンツ内の画像の代替情報が適切であるかの検査を支援できる検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置を提供することを課題とする。
【解決手段】画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、コンテンツデータに画像データの代替情報が更に含まれているとき、画像データの代替情報と文字認識結果とを対応付けて出力する処理をコンピュータに実行させることで上記課題を解決する。
【解決手段】画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、コンテンツデータに画像データの代替情報が更に含まれているとき、画像データの代替情報と文字認識結果とを対応付けて出力する処理をコンピュータに実行させることで上記課題を解決する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンテンツ内の画像の代替情報の検査を支援する検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｗｅｂアクセシビリティへの関心が高まっている。ＷｅｂアクセシビリティとはＷｅｂページ等のコンテンツの利用のしやすさをいう。Ｗｅｂアクセシビリティは例えば高齢者や障害者などのハンディを持つ人にとって、どの程度、利用しやすいかという意味で使われることが多い。Ｗｅｂアクセシビリティについては指針がＪＩＳおよびＷ３Ｃによって提唱されている。そして、ＷｅｂアクセシビリティはＪＩＳおよびＷ３Ｃ勧告でガイドラインが定められている（例えば非特許文献１、２参照）。
【０００３】
Ｗｅｂアクセシビリティ指針には「画像には、利用者が画像の内容を的確に理解できるようにテキストなどの代替情報を提供しなければならない」「代替テキスト：すべての非テキストコンテンツには代替テキストを提供して、拡大印刷、点字、音声、シンボル、平易な言葉などのような、ユーザが必要とする形式に変換できるようにする」などの指針が定められている。
【０００４】
Ｗｅｂアクセシビリティ指針によれば、高齢者および視覚障害者に配慮し、ＨＴＭＬ文書に画像を配置する場合は、代替テキスト（ＡＬＴタグ）を入れなければならない。例えば視覚障害者は音声読み上げソフトにてＷｅｂ文書を読む。したがって、画像に対して代替テキストが無い場合、読みとばされてしまうため、視覚障害者は画像に何が書かれているか分からない。また、リンクのバナーがあるＷｅｂページなどでは、代替テキストが無い場合、重要な情報が読みとばされてしまう。
【０００５】
特に公共機関では情報を平等に提供する必要があるため、Ｗｅｂアクセシビリティ指針に対応する必要があった。例えばＷｅｂページの表示にあたり、利用者の指示に基づき画像部分を代替情報に置き換えて表示する技術は、従来から知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２００４−５２７８４４号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】JIS X 8341-3:2004 「高齢者・障害者等配慮設計指針−情報通信における機器，ソフトウェア及びサービス− 第３部：ウェブコンテンツ」技術解説 第1.1版 委員会ワーキングドラフト（7月22日版）
【非特許文献２】WCAG 2.0（W3C勧告）日本語訳 ［原題：Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.0］
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、Ｗｅｂページの表示にあたり、利用者の指示に基づき画像部分を代替情報に置き換えて表示する技術では、Ｗｅｂページ内の画像部分に代替情報が付与されているとしても、その代替情報がＷｅｂページ内の画像部分の代替情報として適切であるか否か分からないため、その代替情報がＷｅｂページ内の画像部分の代替情報として適切であるか検査しなければならないという問題があった。
【０００９】
本実施形態はコンテンツ内の画像の代替情報が適切であるかの検査を支援できる検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本実施形態は、画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、処理をコンピュータに実行させる検査支援プログラムであることを特徴とする。
【００１１】
なお、本実施形態の構成要素、表現又は構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１２】
本実施形態によればコンテンツ内の画像の代替情報が適切であるかの検査を支援できる検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施例の概要を表した説明図である。
【図２】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【図３】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。
【図４】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。
【図５】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。
【図６】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例のイメージ図である。
【図７】本実施例の検査支援装置の一実施例のブロック構成図である。
【図８】画像前処理リストの一例の構成図である。
【図９】本実施例の検査支援装置の処理手順の一例を表したフローチャートである。
【図１０】Ｗｅｂページに貼られている画像の一例のイメージ図である。
【図１１】ＨＴＭＬ文書に含まれるＩＭＧタグの一例のイメージ図である。
【図１２】本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。
【図１３】画像のＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）について説明する為のイメージ図である。
【図１４】リンク先のＨＴＭＬタイトルについて説明する為のイメージ図である。
【図１５】本実施例の検査支援装置の他の実施例のブロック構成図である。
【図１６】本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。図１は本実施例の概要を表した説明図である。
【００１５】
図１はブラウザ等により表示されたＷｅｂページ１と、Ｗｅｂページ１に貼られている画像２と、画像２からＯＣＲ（Optical Character Reader）などの文字認識によりテキスト化した文字列３とを表している。
【００１６】
Ｗｅｂページ１は例えばＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）文書により構成されている。ＨＴＭＬ文書はコンテンツの一例である。画像２はバナー等である。画像２の代替情報（代替文字列）はＡＬＴタグ（ＡＬＴ属性）により付与されている。
【００１７】
画像２の代替文字列が適切であるかの検査としては、例えば画像２のＯＣＲ結果である文字列３と比較することが考えられる。しかしながら、バナー等の画像２は小さいものが多く、文字も同様に小さいものが多い。小さな画像２はＯＣＲに掛けても（ＯＣＲにより文字認識しても）文字が小さすぎて認識率が非常に低いという問題があった。
【００１８】
そこで、本実施例では画像２を拡大することで認識率を高める。さらに、本実施例では画像２を拡大しすぎると認識率が低くなることを考慮し、画像２のＯＣＲ結果である文字列３を補完する情報として、後述のように、ＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）及びリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用する。
【００１９】
本実施例はＷｅｂページ１に貼られている画像２のＯＣＲ結果である文字列３、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどを利用して、画像２の代替文字列が適切に付与されているかの検査を支援するものである。
【００２０】
本実施例の検査支援プログラム、検査支援方法、検査支援装置は一例であって、例えば他の名称のプログラム、方法及び装置であってもよい。例えば本実施例の検査支援プログラムは、Ｗｅｂアクセシビリティを診断するアクセシビリティ診断ツールなどの一機能として実現してもよい。本実施例の検査支援プログラムは一台のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータで実行してもよいし、複数台のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータで処理を分散して実行してもよい。
【００２１】
以下では、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータを単にコンピュータと総称する。本実施例の検査支援プログラムを実行させるコンピュータは例えば図２に示すようなハードウェアにより構成される。図２はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【００２２】
図２のコンピュータ１０は、入力装置２１、表示装置２２、コンピュータ本体２３を有している。コンピュータ本体２３はバス３７で相互に接続された主記憶装置３１、演算処理装置３２、インタフェース装置３３、記録媒体読取装置３４及び補助記憶装置３５を有している。また、バス３７には入力装置２１及び表示装置２２が接続されている。
【００２３】
バス３７で相互に接続されている入力装置２１、表示装置２２、主記憶装置３１、演算処理装置３２、インタフェース装置３３、記録媒体読取装置３４及び補助記憶装置３５は演算処理装置３２による管理下で相互にデータの送受を行うことができる。演算処理装置３２は、コンピュータ１０全体の動作制御を司る中央処理装置である。
【００２４】
インタフェース装置３３はネットワーク等からのデータを受信し、データの内容を演算処理装置３２に渡す。インタフェース装置３３は演算処理装置３２からの指示に応じてネットワーク等にデータを送信する。
【００２５】
補助記憶装置３５には検査支援装置と同様の機能をコンピュータ１０に発揮させるプログラムの一部として、少なくとも検査支援装置における処理をコンピュータ１０に実行させる検査支援プログラムが記憶されている。そして、演算処理装置３２が検査支援プログラムを補助記憶装置３５から読み出して実行することで、コンピュータ１０は検査支援装置として機能するようになる。検査支援装置は、演算処理装置３２とアクセス可能な主記憶装置３１に格納されていても良い。
【００２６】
入力装置２１は演算処理装置３２の管理下でデータの入力を受付ける。検査支援プログラムは、コンピュータ１０が読み取り可能な記録媒体３６に記録しておくことができる。
【００２７】
記録媒体３６には、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録媒体には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ − Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。また、光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ − Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。
【００２８】
検査支援プログラムを流通させる場合は、例えば検査支援プログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型の記録媒体３６を販売することが考えられる。検査支援プログラムを実行するコンピュータ１０は例えば記録媒体読取装置３４が検査支援プログラムを記録した記録媒体３６から検査支援プログラムを読み出す。演算処理装置３２は、読み出された検査支援プログラムを主記憶装置３１若しくは補助記憶装置３５に格納する。
【００２９】
コンピュータ１０は自己の記憶装置である主記憶装置３１若しくは補助記憶装置３５から検査支援プログラムを読み取り、検査支援プログラムに従った処理を実行する。演算処理装置３２は検査支援プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
【００３０】
コンピュータ１０は主記憶装置３１に格納された検査支援プログラムに従って検査支援装置の各種処理を実現している。検査支援プログラムは例えば図３〜図６に示すようなソフトウェア構成の中で利用される。
【００３１】
図３は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。検査支援プログラムはブラウザコンポーネントをエンベデッドした（組み込んだ）形態である。図３の画面イメージはブラウザコンポーネントにより表示される領域４１と、検査支援プログラムにより表示される領域４２、４３とを表している。領域４１はブラウザコンポーネントにより表示されたＷｅｂページの一例を表している。領域４２はＵＲＬなどを入力として検査支援プログラムにより表示されたＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例を表している。領域４３は検査支援プログラムによりテキストで表示されたＨＴＭＬ文書の一例を表している。
【００３２】
図４は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。検査支援プログラムは例えばブラウザ用のツールバーとしてＢＨＯ（Browser Helper Object）により実装された形態である。
【００３３】
図４の画面イメージはブラウザコンポーネントにより表示される領域５１と、検査支援プログラムにより表示される領域５２、５３とを表している。領域５１はブラウザコンポーネントにより表示されたＷｅｂページの一例を表している。領域５２は検査支援プログラムにより表示されたブラウザのツールバーの一例を表している。
【００３４】
領域５３は例えばツールバー内の検査ボタン等をクリックすることで検査支援プログラムにより表示されたＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例を表している。領域５３は例えば領域５１と別ウインドウに表示されている。
【００３５】
図５は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。検査支援プログラムは単体の形態であり、ブラウザコンポーネントを内包していない。図５の画面イメージは検査支援プログラムにより表示される領域６１を表している。領域６１はＵＲＬなどを入力として検査支援プログラムにより表示されたＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例を表している。
【００３６】
図６は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例のイメージ図である。検査支援プログラムは例えばクローラ（Crawler）として実装された形態である。クローラはロボットとも呼ばれ、インターネット内のＨＴＭＬのリンクを辿ってＷｅｂページを周期的に取得する。
【００３７】
検査支援プログラムは取得したＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を検査し、Ｗｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報をサーバ等に格納していく。
【００３８】
例えばＷｅｂアクセシビリティを診断したい会社等がある場合には、その会社のＵＲＬドメインを元にリンクを辿り、その会社のＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を検査し、Ｗｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報から、その会社のＷｅｂアクセシビリティを診断することができる。
【実施例１】
【００３９】
図７は本実施例の検査支援装置の一実施例のブロック構成図である。検査支援装置７０は、ＨＴＭＬ文書入力部７１、ＨＴＭＬ文書解析部７２、画像取得部７３、文字取得部７４、画像前処理部７５、文字認識処理部７６、評価部７７、評価結果出力部７８、画像前処理リスト記録部８１、取得文字記録部８２、文字認識結果記録部８３を有する。
【００４０】
ＨＴＭＬ文書入力部７１はインターネット等からＨＴＭＬ文書を入力される。ＨＴＭＬ文書解析部７２は入力されたＨＴＭＬ文書を解析する。画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像をインターネットや補助記憶装置３５等から取得する。文字取得部７４はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、画像の代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどを取得する。
【００４１】
画像前処理部７５は、画像取得部７３が取得した画像を、画像前処理リストに従って前処理する。ここで前処理とは、より良い文字認識（ＯＣＲ）結果を得る為の画像に対する処理である。前処理には、画像拡大、モノクロ化、コントラストアップ、グレースケール化、ＯＣＲライブラリの選択などがある。
【００４２】
文字認識処理部７６はＯＣＲライブラリを呼び出し、画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの画像各々にＯＣＲを掛ける。評価部７７は後述のようにＯＣＲ結果の評価を行い、画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。評価部７７は画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを対応付ける。なお、評価部７７はＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として、後述のように、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用するようにしてもよい。
【００４３】
評価結果出力部７８は画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報を出力する。なお、評価結果出力部７８は、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用する場合、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報に加えて、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを出力するようにしてもよい。
【００４４】
画像前処理リスト記録部８１は画像前処理リストを記録する。取得文字記録部８２は文字取得部７４が取得した画像の代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどの文字を記録する。文字認識結果記録部８３は前処理を行ったあとの画像各々のＯＣＲ結果を記録する。
【００４５】
図８は画像前処理リストの一例の構成図である。画像前処理リストは、より良いＯＣＲ結果を得る為の画像に対する前処理の処理内容リストである。例えば図８の画像前処理リストは画像拡大率（１００％、２００％、３００％、４００％）と、モノクロ化と、コントラストＵＰ（５０％、１００％）と、グレースケール化と、ＯＣＲライブラリとの組み合わせによる前処理の処理内容リストである。例えば画像前処理部７５は図８の画像前処理リストに表される前処理を行う。そして、文字認識処理部７６は図８の画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの画像各々にＯＣＲを掛ける。
【００４６】
図９は本実施例の検査支援装置の処理手順の一例を表したフローチャートである。図９のステップＳ１において、ＨＴＭＬ文書入力部７１は検査対象となるＨＴＭＬ文書を入力される。ステップＳ２において、ＨＴＭＬ文書解析部７２はステップＳ１で入力されたＨＴＭＬ文書を解析する。
【００４７】
ステップＳ３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無、言い換えればステップＳ３で未処理の画像を取得できたか否かを判定する。
【００４８】
未処理の画像があれば、文字取得部７４はステップＳ５において、ＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、画像の代替文字列を取得する。画像の代替文字列はＡＬＴタグに設定されている。
【００４９】
ステップＳ６において、画像前処理部７５は画像取得部７３が取得した画像を、画像前処理リストに従って前処理する。ステップＳ６では、画像拡大、モノクロ化、コントラストアップ、グレースケール化などを組み合わせた前処理の数だけ前処理済みの画像が生成される。
【００５０】
ステップＳ７において、文字認識処理部７６はＯＣＲライブラリを呼び出し、画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの前処理済みの画像各々にＯＣＲを掛ける。評価部７７はステップＳ８において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する。なお、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を判定する処理は既存の技術を利用できる。
【００５１】
ステップＳ８の処理後、ステップＳ３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無を判定する。
【００５２】
未処理の画像がある場合は上記したステップＳ５〜Ｓ８の処理を繰り返す。未処理の画像がなければ、評価結果出力部７８はステップＳ９において、評価部７７がステップＳ８で採用したＯＣＲ結果の文字列と、画像の代替文字列との対応関係を示す情報として、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力する。例えば評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例としては、図３〜図５に示した画面イメージがある。
【００５３】
図９に示すフローチャートの処理によれば、画像として表された文字列をＯＣＲにより文字認識し、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力することにより、その画像にＡＬＴタグなどで付与されている代替文字列が適切であるかの検査を支援することができる。
【００５４】
なお、Ｗｅｂページに貼られている画像内の文字は小さいことが多い。図１０はＷｅｂページに貼られている画像の一例のイメージ図である。図１０の画像２が１８４×１０１ピクセルである場合、画像２内の文字は大きいものでも高さが１４ピクセルしかないために、ＯＣＲに掛けても文字が小さすぎて認識率が非常に低い。
【００５５】
ところで、画像２は拡大、モノクロ化、コントラストアップ、グレースケール化などの前処理をした後でＯＣＲに掛けることで認識率が高まる。しかし、画像２は適切な前処理を行わなければ、逆に認識率が低くなることもある。そこで、本実施例の検査支援装置７０は画像前処理リストに従った前処理済みの画像各々にＯＣＲを掛け、ＯＣＲ結果である文字列から画像２の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用することで、結果として適切な前処理を行ったＯＣＲ結果を採用している。
【００５６】
図１１はＨＴＭＬ文書に含まれるＩＭＧタグの一例のイメージ図である。図１１に示したＩＭＧタグ４はＡＬＴタグにより代替文字列「新発売 キャンペーン実施中 ○○○○ＢＯＯＫ ○○ Ｓｅｒｉｅｓ ○○○直販 ×××××」が設定されている。
【００５７】
本実施例の検査支援装置７０は画像２の代替文字列「新発売 キャンペーン実施中 ○○○○ＢＯＯＫ ○○ Ｓｅｒｉｅｓ ○○○直販 ×××××」に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用することにより、結果として適切な前処理を行ったＯＣＲ結果を採用している。
【００５８】
また、本実施例の検査支援装置７０は画像２のＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として、ＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）やリンク先のＨＴＭＬタイトルを図１２に示すように利用できる。図１２は本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。なお、図１２のフローチャートは一部を除いて図９のフローチャートと同様であるため、適宜説明を省略する。
【００５９】
ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理は図９のステップＳ１〜Ｓ４の処理と同様である。未処理の画像があれば、文字取得部７４はステップＳ１５において、ＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、画像の代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルを取得する。
【００６０】
ステップＳ１６において、画像前処理部７５は画像取得部７３が取得した画像を、画像前処理リストに従って前処理する。ステップＳ１７において、文字認識処理部７６はＯＣＲライブラリを呼び出し、画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの前処理済みの画像各々にＯＣＲを掛ける。評価部７７はステップＳ１８において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する。
【００６１】
ステップＳ１８の処理後、ステップＳ１３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ１４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無を判定する。未処理の画像がある場合は上記したステップＳ１５〜Ｓ１８の処理を繰り返す。
【００６２】
未処理の画像がなければ、評価結果出力部７８はステップＳ１９において、評価部７７がステップＳ１８で採用したＯＣＲ結果の文字列と、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルと、画像の代替文字列との対応関係を示す情報として、画像のＯＣＲ結果である文字列と、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルと、画像の代替文字列とを対応付けて出力する。
【００６３】
なお、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルとは、必ずしも両方が必要という訳でなく、どちらか一方であってもよい。例えば近辺文字列の優先順位を高く、リンク先のＨＴＭＬタイトルの優先順位を低く設定しておき、リンク先のＨＴＭＬタイトルは近辺文字列が無いとき等に利用するようにしてもよい。
【００６４】
図１２に示すフローチャートの処理によれば、画像として表された文字列をＯＣＲにより文字認識し、画像のＯＣＲ結果である文字列と、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルと、画像の代替文字列とを対応付けて出力することにより、その画像にＡＬＴタグなどで付与されている代替文字列が適切であるかの検査を支援することができる。
【００６５】
図１３は画像のＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）について説明する為のイメージ図である。図１３（Ａ）はＷｅｂページ１００に貼られている画像１０１の一例のイメージ図である。また、図１３（Ｂ）はＨＴＭＬ文書に含まれる近辺文字列の一例のイメージ図である。
【００６６】
図１３（Ｂ）には、ＩＭＧタグ近辺の文字列として「Ｓｃａｎ○○○○と連携したソフトウェア／ハードウェアをご紹介」が設定されている。本実施例の検査支援装置７０は画像１０１の近辺文字列「Ｓｃａｎ○○○○と連携したソフトウェア／ハードウェアをご紹介」を、画像１０１のＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として利用できる。
【００６７】
ＩＭＧタグ近辺の文字列は画像データ付近の文字列データの一例である。図１３の例ではＩＭＧタグと同じＤＩＶタグ内のＰタグの文字列データを利用している。ＩＭＧタグ近辺の文字列とは例えばＩＭＧタグと同一階層のタグの文字列データをいう。
【００６８】
図１４はリンク先のＨＴＭＬタイトルについて説明する為のイメージ図である。例えば図１４（Ａ）のＷｅｂページ１１０には、リンクのあるバナーなどの画像１１１が貼られている。図１４（Ｂ）は画像１１１のリンク先のＷｅｂページ１１２である。また、図１４（Ｃ）はリンク先のＷｅｂページ１１２のＨＴＭＬタイトル１１３である。本実施例の検査支援装置７０は画像１１１のリンク先のＷｅｂページ１１２のＨＴＭＬタイトル１１３を、画像１１１のＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として利用できる。
【００６９】
図９のステップＳ８、図１２のステップＳ１８における、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する処理の一例について更に説明する。
【００７０】
評価部７７は、例えば前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列として、完全一致するもの、代替文字列がＯＣＲ結果である文字列に部分一致するもの、ＯＣＲ結果である文字列が代替文字列に部分一致するもの、代替文字列とＯＣＲ結果である文字列との編集距離（レーベルシュタイン）が最も小さいもの、を採用する。
【００７１】
例えば完全一致するＯＣＲ結果である文字列と代替文字列とは、部分一致するものと比べて一致度が高いものと評価することができる。また、編集距離が小さいＯＣＲ結果である文字列と代替文字列とは、編集距離が大きいものと比べて一致度が高いものと評価することができる。
【００７２】
このようなＯＣＲ結果である文字列と代替文字列との一致度の評価は、例えば評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報に含ませることができる。
【００７３】
その他、評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報には、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを一つ対応付けた結果と、画像のＯＣＲ結果である文字列と、ＯＣＲ結果である文字列の一致度の評価である認識信頼度とを含ませることができる。
【００７４】
また、評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報には、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを複数対応付けた結果と、画像のＯＣＲ結果である文字列群と、ＯＣＲ結果である文字列の一致度の評価である認識信頼度群と、選択した前処理と、選択した文字列タイプ（代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトル）を含ませることができる。
【実施例２】
【００７５】
実施例１の検査支援装置７０は画像の代替文字列がＡＬＴタグにより付与されていることを前提としてものである。しかし、画像の代替文字列は付与されていないことも考えられる。そこで、実施例２の検査支援装置７０Ａは画像の代替文字列が付与されていない場合にも対処できるようにする。
【００７６】
図１５は本実施例の検査支援装置の他の実施例のブロック構成図である。検査支援装置７０Ａは、ＨＴＭＬ文書入力部７１、ＨＴＭＬ文書解析部７２、画像取得部７３、文字取得部７４、画像前処理部７５、文字認識処理部７６、評価部７７、評価結果出力部７８、代替文字列設定部７９、画像前処理リスト記録部８１、取得文字記録部８２、文字認識結果記録部８３を有する。
【００７７】
図１５の検査支援装置７０Ａは図７の検査支援装置７０の構成と一部を除いて同様であるため、適宜説明を省略する。ＨＴＭＬ文書入力部７１、ＨＴＭＬ文書解析部７２、画像取得部７３、文字取得部７４、画像前処理部７５、文字認識処理部７６は図７の検査支援装置７０と同様であり、説明を省略する。
【００７８】
評価部７７は画像に代替文字列が付与されている場合、代替文字列を用いてＯＣＲ結果の評価を行い、画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。また、評価部７７は画像に代替文字列が付与されていない場合、ＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）を用いてＯＣＲ結果の評価を行い、近辺文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。また、評価部７７は画像に代替文字列が付与されておらず、且つ、近辺文字列が無い場合、リンク先のＨＴＭＬタイトルを用いてＯＣＲ結果の評価を行い、リンク先のＨＴＭＬタイトルに最も近いＯＣＲ結果を採用する。
【００７９】
なお、近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いたＯＣＲ結果の評価は順序を入れ替えてもよい。しかし、近辺文字列が無い場合、リンクを張られている可能性が高いことを考慮すると、ＯＣＲ結果の評価は近辺文字列を先に用いることが望ましい。
【００８０】
評価部７７は画像に代替文字列が付与されている場合、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを対応付ける。画像に代替文字列が付与されていない場合、代替文字列設定部７９は近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列として新たに設定する。そして、評価部７７は画像のＯＣＲ結果である文字列と新たに設定した画像の代替文字列とを対応付ける。
【００８１】
評価結果出力部７８は画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報を出力する。なお、評価結果出力部７８は、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用した場合、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報に加えて、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを出力するようにしてもよい。画像前処理リスト記録部８１、取得文字記録部８２、文字認識結果記録部８３は図７の検査支援装置７０と同様であり、説明を省略する。
【００８２】
図１５の検査支援装置７０Ａは例えば図１６に示す手順で処理を行う。図１６は本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。なお、図１６に示すフローチャートの処理は図１２に示すフローチャートの処理と一部を除いて同様であるため、適宜説明を省略する。ステップＳ２１〜Ｓ２７の処理は図１２のフローチャートと同様であり、説明を省略する。
【００８３】
ステップＳ２８において、評価部７７はステップＳ２５の処理結果に基づき、画像に代替文字列があるか否かについて判定する。画像に代替文字列があれば、ステップＳ２９において、評価部７７は前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する。
【００８４】
画像に代替文字列がなければ、ステップＳ３０において、評価部７７はＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）があるか否かについて判定する。近辺文字列があれば、ステップＳ３１において、評価部７７は近辺文字列を用いてＯＣＲ結果の評価を行い、近辺文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。
【００８５】
近辺文字列がなければ、ステップＳ３２において、評価部７７はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いてＯＣＲ結果の評価を行い、リンク先のＨＴＭＬタイトルに最も近いＯＣＲ結果を採用する。ステップＳ３１、Ｓ３２の処理後、ステップＳ３３において、代替文字列設定部７９は近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列として新たに設定する。
【００８６】
ステップＳ２９、Ｓ３３の処理後、ステップＳ２３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ２４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無を判定する。
【００８７】
未処理の画像がある場合は上記したステップＳ２５〜Ｓ３３の処理を繰り返す。未処理の画像がなければ、評価結果出力部７８はステップＳ３４において、評価部７７が採用したＯＣＲ結果の文字列と、画像の代替文字列との対応関係を示す情報として、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力する。
【００８８】
図１６に示すフローチャートの処理によれば、画像として表された文字列をＯＣＲにより文字認識し、画像に代替文字列があれば、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用できる。また、画像に代替文字列がなければ、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルに最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用できる。
【００８９】
また、図１６に示すフローチャートの処理によれば、画像の代替文字列がＡＬＴタグにより付与されていなくても、近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列としてＡＬＴタグに新たに設定できる。
【００９０】
さらに、図１６に示すフローチャートの処理によれば、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力することにより、その画像にＡＬＴタグなどで付与されている代替文字列が適切であるかの検査を支援することができる。
【００９１】
なお、ステップＳ３１の近辺文字列評価処理、ステップＳ３２のリンク先文字列評価処理において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から最も近いＯＣＲ結果の文字列を判定する処理は、例えば以下のように行う。ここでは一例としてステップＳ３１の近辺文字列評価処理において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から最も近いＯＣＲ結果の文字列を判定する処理について説明する。
【００９２】
評価部７７は、例えば図１３（Ａ）のＷｅｂページ１００に貼られている画像１０１の近辺文字列「Ｓｃａｎ○○○○と連携したソフトウェア／ハードウェアをご紹介」を利用する。評価部７７は、近辺文字列を形態素解析して品詞「Ｓｃａｎ○○○○」「連携」「ソフトウェア」「ソフト」「ハードウェア」「ハード」「紹介」に分類する。評価部７７はＯＣＲ結果である文字列と、近辺文字列を形態素解析した品詞とを比較することで、ＯＣＲ結果である文字列と近辺文字列との一致度を評価できる。
【００９３】
以上、本実施例によれば、Ｗｅｂページ１に貼られている画像２のＯＣＲ結果である文字列３、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどを利用して、画像２の代替文字列が適切に付与されているかの検査を支援できる。また、本実施例によれば、Ｗｅｂページ１に貼られている画像２の代替文字列が付与されていなくても、近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列として新たに設定できる。
【００９４】
本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
処理をコンピュータに実行させる検査支援プログラム。
（付記２）
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と、前記取得した文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる前記画像データ付近の文字列データを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする付記１記載の検査支援プログラム。
（付記３）
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる、前記画像データと関連付けられたリンクデータに基づき他のコンテンツデータを取得し、該取得した他のコンテンツデータに含まれるタイトルデータを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする付記１又は２記載の検査支援プログラム。
（付記４）
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が含まれていないとき、前記文字認識結果を前記画像データの代替情報として前記コンテンツデータに設定する
処理を更にコンピュータに実行させる付記１乃至３何れか一項記載の検査支援プログラム。
（付記５）
前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを比較して一致度を評価する
処理を更にコンピュータに実行させ、
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と、前記取得した文字認識結果とに、前記一致度の評価を更に対応付けて出力する
ことを特徴とする付記１乃至４何れか一項記載の検査支援プログラム。
（付記６）
前記画像データを文字認識する処理は、記録部に記録されている画像前処理リストに基づき前処理を行ったあとの前記画像データ各々を文字認識し、
前記画像データの代替情報に最も近い前記文字認識結果を採用して、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
ことを特徴とする付記５記載の検査支援プログラム。
（付記７）
コンピュータによって実行される検査支援方法であって、
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
ことを特徴とする検査支援方法。
（付記８）
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得する文字認識手段と、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する出力手段と、
を有することを特徴とする検査支援装置。
【００９５】
本実施例における検査支援プログラムは、パッケージソフトの他、ＷＥＢサービス等によっても提供可能である。なお、上記の特許請求の範囲に記載した文字認識手段は例えば文字認識処理部７６に相当し、出力手段は例えば評価結果出力部７８に相当する。
【符号の説明】
【００９６】
１、１００、１１０、１１２ Ｗｅｂページ
２、１０１、１１１ 画像
３ 文字列
４ ＩＭＧタグ
１０ コンピュータ
２１ 入力装置
２２ 表示装置
２３ コンピュータ本体
３１ 主記憶装置
３２ 演算処理装置
３３ インタフェース装置
３４ 記録媒体読取装置
３５ 補助記憶装置
３６ 記録媒体
３７ バス
４１〜４３、５１〜５３、６１ 領域
７０、７０Ａ 検査支援装置
７１ ＨＴＭＬ文書入力部
７２ ＨＴＭＬ文書解析部
７３ 画像取得部
７４ 文字取得部
７５ 画像前処理部
７６ 文字認識処理部
７７ 評価部
７８ 評価結果出力部
７９ 代替文字列設定部
８１ 画像前処理リスト記録部
８２ 取得文字記録部
８３ 文字認識結果記録部
１１３ ＨＴＭＬタイトル
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンテンツ内の画像の代替情報の検査を支援する検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｗｅｂアクセシビリティへの関心が高まっている。ＷｅｂアクセシビリティとはＷｅｂページ等のコンテンツの利用のしやすさをいう。Ｗｅｂアクセシビリティは例えば高齢者や障害者などのハンディを持つ人にとって、どの程度、利用しやすいかという意味で使われることが多い。Ｗｅｂアクセシビリティについては指針がＪＩＳおよびＷ３Ｃによって提唱されている。そして、ＷｅｂアクセシビリティはＪＩＳおよびＷ３Ｃ勧告でガイドラインが定められている（例えば非特許文献１、２参照）。
【０００３】
Ｗｅｂアクセシビリティ指針には「画像には、利用者が画像の内容を的確に理解できるようにテキストなどの代替情報を提供しなければならない」「代替テキスト：すべての非テキストコンテンツには代替テキストを提供して、拡大印刷、点字、音声、シンボル、平易な言葉などのような、ユーザが必要とする形式に変換できるようにする」などの指針が定められている。
【０００４】
Ｗｅｂアクセシビリティ指針によれば、高齢者および視覚障害者に配慮し、ＨＴＭＬ文書に画像を配置する場合は、代替テキスト（ＡＬＴタグ）を入れなければならない。例えば視覚障害者は音声読み上げソフトにてＷｅｂ文書を読む。したがって、画像に対して代替テキストが無い場合、読みとばされてしまうため、視覚障害者は画像に何が書かれているか分からない。また、リンクのバナーがあるＷｅｂページなどでは、代替テキストが無い場合、重要な情報が読みとばされてしまう。
【０００５】
特に公共機関では情報を平等に提供する必要があるため、Ｗｅｂアクセシビリティ指針に対応する必要があった。例えばＷｅｂページの表示にあたり、利用者の指示に基づき画像部分を代替情報に置き換えて表示する技術は、従来から知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２００４−５２７８４４号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】JIS X 8341-3:2004 「高齢者・障害者等配慮設計指針−情報通信における機器，ソフトウェア及びサービス− 第３部：ウェブコンテンツ」技術解説 第1.1版 委員会ワーキングドラフト（7月22日版）
【非特許文献２】WCAG 2.0（W3C勧告）日本語訳 ［原題：Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.0］
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、Ｗｅｂページの表示にあたり、利用者の指示に基づき画像部分を代替情報に置き換えて表示する技術では、Ｗｅｂページ内の画像部分に代替情報が付与されているとしても、その代替情報がＷｅｂページ内の画像部分の代替情報として適切であるか否か分からないため、その代替情報がＷｅｂページ内の画像部分の代替情報として適切であるか検査しなければならないという問題があった。
【０００９】
本実施形態はコンテンツ内の画像の代替情報が適切であるかの検査を支援できる検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本実施形態は、画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、処理をコンピュータに実行させる検査支援プログラムであることを特徴とする。
【００１１】
なお、本実施形態の構成要素、表現又は構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１２】
本実施形態によればコンテンツ内の画像の代替情報が適切であるかの検査を支援できる検査支援プログラム、検査支援方法及び検査支援装置を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施例の概要を表した説明図である。
【図２】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【図３】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。
【図４】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。
【図５】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。
【図６】本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例のイメージ図である。
【図７】本実施例の検査支援装置の一実施例のブロック構成図である。
【図８】画像前処理リストの一例の構成図である。
【図９】本実施例の検査支援装置の処理手順の一例を表したフローチャートである。
【図１０】Ｗｅｂページに貼られている画像の一例のイメージ図である。
【図１１】ＨＴＭＬ文書に含まれるＩＭＧタグの一例のイメージ図である。
【図１２】本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。
【図１３】画像のＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）について説明する為のイメージ図である。
【図１４】リンク先のＨＴＭＬタイトルについて説明する為のイメージ図である。
【図１５】本実施例の検査支援装置の他の実施例のブロック構成図である。
【図１６】本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。図１は本実施例の概要を表した説明図である。
【００１５】
図１はブラウザ等により表示されたＷｅｂページ１と、Ｗｅｂページ１に貼られている画像２と、画像２からＯＣＲ（Optical Character Reader）などの文字認識によりテキスト化した文字列３とを表している。
【００１６】
Ｗｅｂページ１は例えばＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）文書により構成されている。ＨＴＭＬ文書はコンテンツの一例である。画像２はバナー等である。画像２の代替情報（代替文字列）はＡＬＴタグ（ＡＬＴ属性）により付与されている。
【００１７】
画像２の代替文字列が適切であるかの検査としては、例えば画像２のＯＣＲ結果である文字列３と比較することが考えられる。しかしながら、バナー等の画像２は小さいものが多く、文字も同様に小さいものが多い。小さな画像２はＯＣＲに掛けても（ＯＣＲにより文字認識しても）文字が小さすぎて認識率が非常に低いという問題があった。
【００１８】
そこで、本実施例では画像２を拡大することで認識率を高める。さらに、本実施例では画像２を拡大しすぎると認識率が低くなることを考慮し、画像２のＯＣＲ結果である文字列３を補完する情報として、後述のように、ＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）及びリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用する。
【００１９】
本実施例はＷｅｂページ１に貼られている画像２のＯＣＲ結果である文字列３、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどを利用して、画像２の代替文字列が適切に付与されているかの検査を支援するものである。
【００２０】
本実施例の検査支援プログラム、検査支援方法、検査支援装置は一例であって、例えば他の名称のプログラム、方法及び装置であってもよい。例えば本実施例の検査支援プログラムは、Ｗｅｂアクセシビリティを診断するアクセシビリティ診断ツールなどの一機能として実現してもよい。本実施例の検査支援プログラムは一台のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータで実行してもよいし、複数台のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータで処理を分散して実行してもよい。
【００２１】
以下では、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータを単にコンピュータと総称する。本実施例の検査支援プログラムを実行させるコンピュータは例えば図２に示すようなハードウェアにより構成される。図２はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【００２２】
図２のコンピュータ１０は、入力装置２１、表示装置２２、コンピュータ本体２３を有している。コンピュータ本体２３はバス３７で相互に接続された主記憶装置３１、演算処理装置３２、インタフェース装置３３、記録媒体読取装置３４及び補助記憶装置３５を有している。また、バス３７には入力装置２１及び表示装置２２が接続されている。
【００２３】
バス３７で相互に接続されている入力装置２１、表示装置２２、主記憶装置３１、演算処理装置３２、インタフェース装置３３、記録媒体読取装置３４及び補助記憶装置３５は演算処理装置３２による管理下で相互にデータの送受を行うことができる。演算処理装置３２は、コンピュータ１０全体の動作制御を司る中央処理装置である。
【００２４】
インタフェース装置３３はネットワーク等からのデータを受信し、データの内容を演算処理装置３２に渡す。インタフェース装置３３は演算処理装置３２からの指示に応じてネットワーク等にデータを送信する。
【００２５】
補助記憶装置３５には検査支援装置と同様の機能をコンピュータ１０に発揮させるプログラムの一部として、少なくとも検査支援装置における処理をコンピュータ１０に実行させる検査支援プログラムが記憶されている。そして、演算処理装置３２が検査支援プログラムを補助記憶装置３５から読み出して実行することで、コンピュータ１０は検査支援装置として機能するようになる。検査支援装置は、演算処理装置３２とアクセス可能な主記憶装置３１に格納されていても良い。
【００２６】
入力装置２１は演算処理装置３２の管理下でデータの入力を受付ける。検査支援プログラムは、コンピュータ１０が読み取り可能な記録媒体３６に記録しておくことができる。
【００２７】
記録媒体３６には、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録媒体には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ − Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。また、光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ − Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。
【００２８】
検査支援プログラムを流通させる場合は、例えば検査支援プログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型の記録媒体３６を販売することが考えられる。検査支援プログラムを実行するコンピュータ１０は例えば記録媒体読取装置３４が検査支援プログラムを記録した記録媒体３６から検査支援プログラムを読み出す。演算処理装置３２は、読み出された検査支援プログラムを主記憶装置３１若しくは補助記憶装置３５に格納する。
【００２９】
コンピュータ１０は自己の記憶装置である主記憶装置３１若しくは補助記憶装置３５から検査支援プログラムを読み取り、検査支援プログラムに従った処理を実行する。演算処理装置３２は検査支援プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
【００３０】
コンピュータ１０は主記憶装置３１に格納された検査支援プログラムに従って検査支援装置の各種処理を実現している。検査支援プログラムは例えば図３〜図６に示すようなソフトウェア構成の中で利用される。
【００３１】
図３は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。検査支援プログラムはブラウザコンポーネントをエンベデッドした（組み込んだ）形態である。図３の画面イメージはブラウザコンポーネントにより表示される領域４１と、検査支援プログラムにより表示される領域４２、４３とを表している。領域４１はブラウザコンポーネントにより表示されたＷｅｂページの一例を表している。領域４２はＵＲＬなどを入力として検査支援プログラムにより表示されたＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例を表している。領域４３は検査支援プログラムによりテキストで表示されたＨＴＭＬ文書の一例を表している。
【００３２】
図４は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。検査支援プログラムは例えばブラウザ用のツールバーとしてＢＨＯ（Browser Helper Object）により実装された形態である。
【００３３】
図４の画面イメージはブラウザコンポーネントにより表示される領域５１と、検査支援プログラムにより表示される領域５２、５３とを表している。領域５１はブラウザコンポーネントにより表示されたＷｅｂページの一例を表している。領域５２は検査支援プログラムにより表示されたブラウザのツールバーの一例を表している。
【００３４】
領域５３は例えばツールバー内の検査ボタン等をクリックすることで検査支援プログラムにより表示されたＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例を表している。領域５３は例えば領域５１と別ウインドウに表示されている。
【００３５】
図５は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例の画面イメージ図である。検査支援プログラムは単体の形態であり、ブラウザコンポーネントを内包していない。図５の画面イメージは検査支援プログラムにより表示される領域６１を表している。領域６１はＵＲＬなどを入力として検査支援プログラムにより表示されたＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例を表している。
【００３６】
図６は、本実施例の検査支援プログラムが利用されるソフトウェア構成を説明するための一例のイメージ図である。検査支援プログラムは例えばクローラ（Crawler）として実装された形態である。クローラはロボットとも呼ばれ、インターネット内のＨＴＭＬのリンクを辿ってＷｅｂページを周期的に取得する。
【００３７】
検査支援プログラムは取得したＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を検査し、Ｗｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報をサーバ等に格納していく。
【００３８】
例えばＷｅｂアクセシビリティを診断したい会社等がある場合には、その会社のＵＲＬドメインを元にリンクを辿り、その会社のＷｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を検査し、Ｗｅｂページに貼られている画像と、その画像の代替文字列との対応関係を示す情報から、その会社のＷｅｂアクセシビリティを診断することができる。
【実施例１】
【００３９】
図７は本実施例の検査支援装置の一実施例のブロック構成図である。検査支援装置７０は、ＨＴＭＬ文書入力部７１、ＨＴＭＬ文書解析部７２、画像取得部７３、文字取得部７４、画像前処理部７５、文字認識処理部７６、評価部７７、評価結果出力部７８、画像前処理リスト記録部８１、取得文字記録部８２、文字認識結果記録部８３を有する。
【００４０】
ＨＴＭＬ文書入力部７１はインターネット等からＨＴＭＬ文書を入力される。ＨＴＭＬ文書解析部７２は入力されたＨＴＭＬ文書を解析する。画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像をインターネットや補助記憶装置３５等から取得する。文字取得部７４はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、画像の代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどを取得する。
【００４１】
画像前処理部７５は、画像取得部７３が取得した画像を、画像前処理リストに従って前処理する。ここで前処理とは、より良い文字認識（ＯＣＲ）結果を得る為の画像に対する処理である。前処理には、画像拡大、モノクロ化、コントラストアップ、グレースケール化、ＯＣＲライブラリの選択などがある。
【００４２】
文字認識処理部７６はＯＣＲライブラリを呼び出し、画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの画像各々にＯＣＲを掛ける。評価部７７は後述のようにＯＣＲ結果の評価を行い、画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。評価部７７は画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを対応付ける。なお、評価部７７はＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として、後述のように、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用するようにしてもよい。
【００４３】
評価結果出力部７８は画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報を出力する。なお、評価結果出力部７８は、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用する場合、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報に加えて、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを出力するようにしてもよい。
【００４４】
画像前処理リスト記録部８１は画像前処理リストを記録する。取得文字記録部８２は文字取得部７４が取得した画像の代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどの文字を記録する。文字認識結果記録部８３は前処理を行ったあとの画像各々のＯＣＲ結果を記録する。
【００４５】
図８は画像前処理リストの一例の構成図である。画像前処理リストは、より良いＯＣＲ結果を得る為の画像に対する前処理の処理内容リストである。例えば図８の画像前処理リストは画像拡大率（１００％、２００％、３００％、４００％）と、モノクロ化と、コントラストＵＰ（５０％、１００％）と、グレースケール化と、ＯＣＲライブラリとの組み合わせによる前処理の処理内容リストである。例えば画像前処理部７５は図８の画像前処理リストに表される前処理を行う。そして、文字認識処理部７６は図８の画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの画像各々にＯＣＲを掛ける。
【００４６】
図９は本実施例の検査支援装置の処理手順の一例を表したフローチャートである。図９のステップＳ１において、ＨＴＭＬ文書入力部７１は検査対象となるＨＴＭＬ文書を入力される。ステップＳ２において、ＨＴＭＬ文書解析部７２はステップＳ１で入力されたＨＴＭＬ文書を解析する。
【００４７】
ステップＳ３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無、言い換えればステップＳ３で未処理の画像を取得できたか否かを判定する。
【００４８】
未処理の画像があれば、文字取得部７４はステップＳ５において、ＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、画像の代替文字列を取得する。画像の代替文字列はＡＬＴタグに設定されている。
【００４９】
ステップＳ６において、画像前処理部７５は画像取得部７３が取得した画像を、画像前処理リストに従って前処理する。ステップＳ６では、画像拡大、モノクロ化、コントラストアップ、グレースケール化などを組み合わせた前処理の数だけ前処理済みの画像が生成される。
【００５０】
ステップＳ７において、文字認識処理部７６はＯＣＲライブラリを呼び出し、画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの前処理済みの画像各々にＯＣＲを掛ける。評価部７７はステップＳ８において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する。なお、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を判定する処理は既存の技術を利用できる。
【００５１】
ステップＳ８の処理後、ステップＳ３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無を判定する。
【００５２】
未処理の画像がある場合は上記したステップＳ５〜Ｓ８の処理を繰り返す。未処理の画像がなければ、評価結果出力部７８はステップＳ９において、評価部７７がステップＳ８で採用したＯＣＲ結果の文字列と、画像の代替文字列との対応関係を示す情報として、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力する。例えば評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報の一例としては、図３〜図５に示した画面イメージがある。
【００５３】
図９に示すフローチャートの処理によれば、画像として表された文字列をＯＣＲにより文字認識し、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力することにより、その画像にＡＬＴタグなどで付与されている代替文字列が適切であるかの検査を支援することができる。
【００５４】
なお、Ｗｅｂページに貼られている画像内の文字は小さいことが多い。図１０はＷｅｂページに貼られている画像の一例のイメージ図である。図１０の画像２が１８４×１０１ピクセルである場合、画像２内の文字は大きいものでも高さが１４ピクセルしかないために、ＯＣＲに掛けても文字が小さすぎて認識率が非常に低い。
【００５５】
ところで、画像２は拡大、モノクロ化、コントラストアップ、グレースケール化などの前処理をした後でＯＣＲに掛けることで認識率が高まる。しかし、画像２は適切な前処理を行わなければ、逆に認識率が低くなることもある。そこで、本実施例の検査支援装置７０は画像前処理リストに従った前処理済みの画像各々にＯＣＲを掛け、ＯＣＲ結果である文字列から画像２の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用することで、結果として適切な前処理を行ったＯＣＲ結果を採用している。
【００５６】
図１１はＨＴＭＬ文書に含まれるＩＭＧタグの一例のイメージ図である。図１１に示したＩＭＧタグ４はＡＬＴタグにより代替文字列「新発売 キャンペーン実施中 ○○○○ＢＯＯＫ ○○ Ｓｅｒｉｅｓ ○○○直販 ×××××」が設定されている。
【００５７】
本実施例の検査支援装置７０は画像２の代替文字列「新発売 キャンペーン実施中 ○○○○ＢＯＯＫ ○○ Ｓｅｒｉｅｓ ○○○直販 ×××××」に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用することにより、結果として適切な前処理を行ったＯＣＲ結果を採用している。
【００５８】
また、本実施例の検査支援装置７０は画像２のＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として、ＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）やリンク先のＨＴＭＬタイトルを図１２に示すように利用できる。図１２は本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。なお、図１２のフローチャートは一部を除いて図９のフローチャートと同様であるため、適宜説明を省略する。
【００５９】
ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理は図９のステップＳ１〜Ｓ４の処理と同様である。未処理の画像があれば、文字取得部７４はステップＳ１５において、ＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、画像の代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルを取得する。
【００６０】
ステップＳ１６において、画像前処理部７５は画像取得部７３が取得した画像を、画像前処理リストに従って前処理する。ステップＳ１７において、文字認識処理部７６はＯＣＲライブラリを呼び出し、画像前処理リストに従って前処理を行ったあとの前処理済みの画像各々にＯＣＲを掛ける。評価部７７はステップＳ１８において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する。
【００６１】
ステップＳ１８の処理後、ステップＳ１３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ１４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無を判定する。未処理の画像がある場合は上記したステップＳ１５〜Ｓ１８の処理を繰り返す。
【００６２】
未処理の画像がなければ、評価結果出力部７８はステップＳ１９において、評価部７７がステップＳ１８で採用したＯＣＲ結果の文字列と、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルと、画像の代替文字列との対応関係を示す情報として、画像のＯＣＲ結果である文字列と、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルと、画像の代替文字列とを対応付けて出力する。
【００６３】
なお、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルとは、必ずしも両方が必要という訳でなく、どちらか一方であってもよい。例えば近辺文字列の優先順位を高く、リンク先のＨＴＭＬタイトルの優先順位を低く設定しておき、リンク先のＨＴＭＬタイトルは近辺文字列が無いとき等に利用するようにしてもよい。
【００６４】
図１２に示すフローチャートの処理によれば、画像として表された文字列をＯＣＲにより文字認識し、画像のＯＣＲ結果である文字列と、近辺文字列と、リンク先のＨＴＭＬタイトルと、画像の代替文字列とを対応付けて出力することにより、その画像にＡＬＴタグなどで付与されている代替文字列が適切であるかの検査を支援することができる。
【００６５】
図１３は画像のＨＴＭＬ要素におけるＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）について説明する為のイメージ図である。図１３（Ａ）はＷｅｂページ１００に貼られている画像１０１の一例のイメージ図である。また、図１３（Ｂ）はＨＴＭＬ文書に含まれる近辺文字列の一例のイメージ図である。
【００６６】
図１３（Ｂ）には、ＩＭＧタグ近辺の文字列として「Ｓｃａｎ○○○○と連携したソフトウェア／ハードウェアをご紹介」が設定されている。本実施例の検査支援装置７０は画像１０１の近辺文字列「Ｓｃａｎ○○○○と連携したソフトウェア／ハードウェアをご紹介」を、画像１０１のＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として利用できる。
【００６７】
ＩＭＧタグ近辺の文字列は画像データ付近の文字列データの一例である。図１３の例ではＩＭＧタグと同じＤＩＶタグ内のＰタグの文字列データを利用している。ＩＭＧタグ近辺の文字列とは例えばＩＭＧタグと同一階層のタグの文字列データをいう。
【００６８】
図１４はリンク先のＨＴＭＬタイトルについて説明する為のイメージ図である。例えば図１４（Ａ）のＷｅｂページ１１０には、リンクのあるバナーなどの画像１１１が貼られている。図１４（Ｂ）は画像１１１のリンク先のＷｅｂページ１１２である。また、図１４（Ｃ）はリンク先のＷｅｂページ１１２のＨＴＭＬタイトル１１３である。本実施例の検査支援装置７０は画像１１１のリンク先のＷｅｂページ１１２のＨＴＭＬタイトル１１３を、画像１１１のＯＣＲ結果である文字列を補完する情報として利用できる。
【００６９】
図９のステップＳ８、図１２のステップＳ１８における、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する処理の一例について更に説明する。
【００７０】
評価部７７は、例えば前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列として、完全一致するもの、代替文字列がＯＣＲ結果である文字列に部分一致するもの、ＯＣＲ結果である文字列が代替文字列に部分一致するもの、代替文字列とＯＣＲ結果である文字列との編集距離（レーベルシュタイン）が最も小さいもの、を採用する。
【００７１】
例えば完全一致するＯＣＲ結果である文字列と代替文字列とは、部分一致するものと比べて一致度が高いものと評価することができる。また、編集距離が小さいＯＣＲ結果である文字列と代替文字列とは、編集距離が大きいものと比べて一致度が高いものと評価することができる。
【００７２】
このようなＯＣＲ結果である文字列と代替文字列との一致度の評価は、例えば評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報に含ませることができる。
【００７３】
その他、評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報には、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを一つ対応付けた結果と、画像のＯＣＲ結果である文字列と、ＯＣＲ結果である文字列の一致度の評価である認識信頼度とを含ませることができる。
【００７４】
また、評価結果出力部７８が出力する画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報には、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを複数対応付けた結果と、画像のＯＣＲ結果である文字列群と、ＯＣＲ結果である文字列の一致度の評価である認識信頼度群と、選択した前処理と、選択した文字列タイプ（代替文字列、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトル）を含ませることができる。
【実施例２】
【００７５】
実施例１の検査支援装置７０は画像の代替文字列がＡＬＴタグにより付与されていることを前提としてものである。しかし、画像の代替文字列は付与されていないことも考えられる。そこで、実施例２の検査支援装置７０Ａは画像の代替文字列が付与されていない場合にも対処できるようにする。
【００７６】
図１５は本実施例の検査支援装置の他の実施例のブロック構成図である。検査支援装置７０Ａは、ＨＴＭＬ文書入力部７１、ＨＴＭＬ文書解析部７２、画像取得部７３、文字取得部７４、画像前処理部７５、文字認識処理部７６、評価部７７、評価結果出力部７８、代替文字列設定部７９、画像前処理リスト記録部８１、取得文字記録部８２、文字認識結果記録部８３を有する。
【００７７】
図１５の検査支援装置７０Ａは図７の検査支援装置７０の構成と一部を除いて同様であるため、適宜説明を省略する。ＨＴＭＬ文書入力部７１、ＨＴＭＬ文書解析部７２、画像取得部７３、文字取得部７４、画像前処理部７５、文字認識処理部７６は図７の検査支援装置７０と同様であり、説明を省略する。
【００７８】
評価部７７は画像に代替文字列が付与されている場合、代替文字列を用いてＯＣＲ結果の評価を行い、画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。また、評価部７７は画像に代替文字列が付与されていない場合、ＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）を用いてＯＣＲ結果の評価を行い、近辺文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。また、評価部７７は画像に代替文字列が付与されておらず、且つ、近辺文字列が無い場合、リンク先のＨＴＭＬタイトルを用いてＯＣＲ結果の評価を行い、リンク先のＨＴＭＬタイトルに最も近いＯＣＲ結果を採用する。
【００７９】
なお、近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いたＯＣＲ結果の評価は順序を入れ替えてもよい。しかし、近辺文字列が無い場合、リンクを張られている可能性が高いことを考慮すると、ＯＣＲ結果の評価は近辺文字列を先に用いることが望ましい。
【００８０】
評価部７７は画像に代替文字列が付与されている場合、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列とを対応付ける。画像に代替文字列が付与されていない場合、代替文字列設定部７９は近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列として新たに設定する。そして、評価部７７は画像のＯＣＲ結果である文字列と新たに設定した画像の代替文字列とを対応付ける。
【００８１】
評価結果出力部７８は画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報を出力する。なお、評価結果出力部７８は、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを利用した場合、画像のＯＣＲ結果である文字列と画像の代替文字列との対応関係を示す情報に加えて、近辺文字列やリンク先のＨＴＭＬタイトルを出力するようにしてもよい。画像前処理リスト記録部８１、取得文字記録部８２、文字認識結果記録部８３は図７の検査支援装置７０と同様であり、説明を省略する。
【００８２】
図１５の検査支援装置７０Ａは例えば図１６に示す手順で処理を行う。図１６は本実施例の検査支援装置の処理手順の他の例を表したフローチャートである。なお、図１６に示すフローチャートの処理は図１２に示すフローチャートの処理と一部を除いて同様であるため、適宜説明を省略する。ステップＳ２１〜Ｓ２７の処理は図１２のフローチャートと同様であり、説明を省略する。
【００８３】
ステップＳ２８において、評価部７７はステップＳ２５の処理結果に基づき、画像に代替文字列があるか否かについて判定する。画像に代替文字列があれば、ステップＳ２９において、評価部７７は前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用する。
【００８４】
画像に代替文字列がなければ、ステップＳ３０において、評価部７７はＩＭＧタグ近辺の文字列（近辺文字列）があるか否かについて判定する。近辺文字列があれば、ステップＳ３１において、評価部７７は近辺文字列を用いてＯＣＲ結果の評価を行い、近辺文字列に最も近いＯＣＲ結果を採用する。
【００８５】
近辺文字列がなければ、ステップＳ３２において、評価部７７はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いてＯＣＲ結果の評価を行い、リンク先のＨＴＭＬタイトルに最も近いＯＣＲ結果を採用する。ステップＳ３１、Ｓ３２の処理後、ステップＳ３３において、代替文字列設定部７９は近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列として新たに設定する。
【００８６】
ステップＳ２９、Ｓ３３の処理後、ステップＳ２３において、画像取得部７３はＨＴＭＬ文書の解析結果に基づき、Ｗｅｂページに貼られている画像を一つずつ取得する。ステップＳ２４において、文字取得部７４は未処理の画像の有無を判定する。
【００８７】
未処理の画像がある場合は上記したステップＳ２５〜Ｓ３３の処理を繰り返す。未処理の画像がなければ、評価結果出力部７８はステップＳ３４において、評価部７７が採用したＯＣＲ結果の文字列と、画像の代替文字列との対応関係を示す情報として、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力する。
【００８８】
図１６に示すフローチャートの処理によれば、画像として表された文字列をＯＣＲにより文字認識し、画像に代替文字列があれば、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から画像の代替文字列に最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用できる。また、画像に代替文字列がなければ、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルに最も近いＯＣＲ結果の文字列を採用できる。
【００８９】
また、図１６に示すフローチャートの処理によれば、画像の代替文字列がＡＬＴタグにより付与されていなくても、近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列としてＡＬＴタグに新たに設定できる。
【００９０】
さらに、図１６に示すフローチャートの処理によれば、画像のＯＣＲ結果である文字列と、画像の代替文字列とを対応付けて出力することにより、その画像にＡＬＴタグなどで付与されている代替文字列が適切であるかの検査を支援することができる。
【００９１】
なお、ステップＳ３１の近辺文字列評価処理、ステップＳ３２のリンク先文字列評価処理において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から最も近いＯＣＲ結果の文字列を判定する処理は、例えば以下のように行う。ここでは一例としてステップＳ３１の近辺文字列評価処理において、前処理済みの画像各々のＯＣＲ結果である文字列から最も近いＯＣＲ結果の文字列を判定する処理について説明する。
【００９２】
評価部７７は、例えば図１３（Ａ）のＷｅｂページ１００に貼られている画像１０１の近辺文字列「Ｓｃａｎ○○○○と連携したソフトウェア／ハードウェアをご紹介」を利用する。評価部７７は、近辺文字列を形態素解析して品詞「Ｓｃａｎ○○○○」「連携」「ソフトウェア」「ソフト」「ハードウェア」「ハード」「紹介」に分類する。評価部７７はＯＣＲ結果である文字列と、近辺文字列を形態素解析した品詞とを比較することで、ＯＣＲ結果である文字列と近辺文字列との一致度を評価できる。
【００９３】
以上、本実施例によれば、Ｗｅｂページ１に貼られている画像２のＯＣＲ結果である文字列３、近辺文字列、リンク先のＨＴＭＬタイトルなどを利用して、画像２の代替文字列が適切に付与されているかの検査を支援できる。また、本実施例によれば、Ｗｅｂページ１に貼られている画像２の代替文字列が付与されていなくても、近辺文字列又はリンク先のＨＴＭＬタイトルを用いて採用した画像のＯＣＲ結果である文字列を、画像の代替文字列として新たに設定できる。
【００９４】
本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
処理をコンピュータに実行させる検査支援プログラム。
（付記２）
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と、前記取得した文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる前記画像データ付近の文字列データを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする付記１記載の検査支援プログラム。
（付記３）
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる、前記画像データと関連付けられたリンクデータに基づき他のコンテンツデータを取得し、該取得した他のコンテンツデータに含まれるタイトルデータを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする付記１又は２記載の検査支援プログラム。
（付記４）
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が含まれていないとき、前記文字認識結果を前記画像データの代替情報として前記コンテンツデータに設定する
処理を更にコンピュータに実行させる付記１乃至３何れか一項記載の検査支援プログラム。
（付記５）
前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを比較して一致度を評価する
処理を更にコンピュータに実行させ、
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と、前記取得した文字認識結果とに、前記一致度の評価を更に対応付けて出力する
ことを特徴とする付記１乃至４何れか一項記載の検査支援プログラム。
（付記６）
前記画像データを文字認識する処理は、記録部に記録されている画像前処理リストに基づき前処理を行ったあとの前記画像データ各々を文字認識し、
前記画像データの代替情報に最も近い前記文字認識結果を採用して、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
ことを特徴とする付記５記載の検査支援プログラム。
（付記７）
コンピュータによって実行される検査支援方法であって、
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
ことを特徴とする検査支援方法。
（付記８）
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得する文字認識手段と、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する出力手段と、
を有することを特徴とする検査支援装置。
【００９５】
本実施例における検査支援プログラムは、パッケージソフトの他、ＷＥＢサービス等によっても提供可能である。なお、上記の特許請求の範囲に記載した文字認識手段は例えば文字認識処理部７６に相当し、出力手段は例えば評価結果出力部７８に相当する。
【符号の説明】
【００９６】
１、１００、１１０、１１２ Ｗｅｂページ
２、１０１、１１１ 画像
３ 文字列
４ ＩＭＧタグ
１０ コンピュータ
２１ 入力装置
２２ 表示装置
２３ コンピュータ本体
３１ 主記憶装置
３２ 演算処理装置
３３ インタフェース装置
３４ 記録媒体読取装置
３５ 補助記憶装置
３６ 記録媒体
３７ バス
４１〜４３、５１〜５３、６１ 領域
７０、７０Ａ 検査支援装置
７１ ＨＴＭＬ文書入力部
７２ ＨＴＭＬ文書解析部
７３ 画像取得部
７４ 文字取得部
７５ 画像前処理部
７６ 文字認識処理部
７７ 評価部
７８ 評価結果出力部
７９ 代替文字列設定部
８１ 画像前処理リスト記録部
８２ 取得文字記録部
８３ 文字認識結果記録部
１１３ ＨＴＭＬタイトル
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
処理をコンピュータに実行させる検査支援プログラム。
【請求項２】
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と、前記取得した文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる前記画像データ付近の文字列データを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする請求項１記載の検査支援プログラム。
【請求項３】
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる、前記画像データと関連付けられたリンクデータに基づき他のコンテンツデータを取得し、該取得した他のコンテンツデータに含まれるタイトルデータを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の検査支援プログラム。
【請求項４】
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が含まれていないとき、前記文字認識結果を前記画像データの代替情報として前記コンテンツデータに設定する
処理を更にコンピュータに実行させる請求項１乃至３何れか一項記載の検査支援プログラム。
【請求項５】
コンピュータによって実行される検査支援方法であって、
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
ことを特徴とする検査支援方法。
【請求項６】
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得する文字認識手段と、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する出力手段と、
を有することを特徴とする検査支援装置。
【請求項１】
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
処理をコンピュータに実行させる検査支援プログラム。
【請求項２】
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と、前記取得した文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる前記画像データ付近の文字列データを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする請求項１記載の検査支援プログラム。
【請求項３】
前記出力する処理は、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とに、前記コンテンツデータに更に含まれる、前記画像データと関連付けられたリンクデータに基づき他のコンテンツデータを取得し、該取得した他のコンテンツデータに含まれるタイトルデータを更に対応付けて出力する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の検査支援プログラム。
【請求項４】
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が含まれていないとき、前記文字認識結果を前記画像データの代替情報として前記コンテンツデータに設定する
処理を更にコンピュータに実行させる請求項１乃至３何れか一項記載の検査支援プログラム。
【請求項５】
コンピュータによって実行される検査支援方法であって、
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得し、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する、
ことを特徴とする検査支援方法。
【請求項６】
画像データを含むコンテンツデータに含まれる前記画像データを文字認識して文字認識結果を取得する文字認識手段と、
前記コンテンツデータに前記画像データの代替情報が更に含まれているとき、前記画像データの代替情報と前記文字認識結果とを対応付けて出力する出力手段と、
を有することを特徴とする検査支援装置。
【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】
【公開番号】特開２０１２−１１８７３７（Ｐ２０１２−１１８７３７Ａ）
【公開日】平成２４年６月２１日（２０１２．６．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２６７５３４（Ｐ２０１０−２６７５３４）
【出願日】平成２２年１１月３０日（２０１０．１１．３０）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月２１日（２０１２．６．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月３０日（２０１０．１１．３０）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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