JP2002288675A

JP2002288675A - 帳票識別方法、帳票識別プログラム、および帳票識別方式

Info

Publication number: JP2002288675A
Application number: JP2001093160A
Authority: JP
Inventors: Naoya Tanaka; 直哉田中
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2001-03-28
Filing date: 2001-03-28
Publication date: 2002-10-04

Abstract

(57)【要約】【課題】帳票の辞書登録操作においてオペレータの作業
量を低減し、帳票の識別操作において高精度な識別を実
現するシステムを提供することにある。【解決手段】スキャナから読んだ帳票のディジタル画像
を帳票の傾き補正と帳票周囲の余白除去を行った上で画
像メモリ１２に格納する画像入力部５２と、画像メモリ
１２にあるディジタル画像から帳票のサイズを検出する
と共に文字パターンを文字列単位で検出して文字列単位
で特徴量へ変換して特徴メモリ１３に保持する特徴抽出
部５３と、入力する帳票のフォーマットを登録する場合
には特徴メモリ１３にある複数組みの文字列の特徴量か
ら各組共通の特徴量を抽出して辞書メモリ１５に登録す
る共通特徴抽出部５５と、入力する帳票のフォーマット
の識別を行う場合には特徴メモリ１３にある処理対照の
帳票の文字列の特徴量と辞書メモリ１５にある帳票毎の
文字列の特徴量とを照合する照合部５４とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、帳票を識別するた
めのシステムに関し、特に、帳票が入力された場合に、
記入内容の異なる等の帳票をフォーマットして登録す
る、または登録された帳票のフォーマットの種別を識別
するための帳票識別方法、帳票識別プログラム、および
帳票識別方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の帳票識別方法の一例が、特開平１
１−２８２９５９号公報に記載されている。この従来の
帳票識別システムは、画像入力手段と、画像記憶部と、
画像中の帳票位置を検出する帳票位置検出手段と、辞書
記憶部に登録された文字列の位置を前記画像記憶部の座
標系へと変換する座標変換手段と、座標変換手段で得ら
れた文字列の位置と前記画像中の実際の文字列の位置と
のずれを文字単位に補正する文字座標補正手段と、文字
単位に辞書と処理対象の画像中の文字パターンとを照合
する図形照合手段とから構成されている。

【０００３】このような構成を有する従来の帳票識別シ
ステムは、次のように動作する。すなわち、帳票を光学
的に走査して光電変換されディジタル化されて得られた
ディジタル画像は、画像記憶部に保持される。該帳票の
ディジタル画像に対し、まず、帳票位置検出手段におい
て、帳票の４辺の位置が検出され、帳票の画像中での位
置が求められる。次に、座標変換手段において、辞書に
保持された帳票のプレ印刷文字列の文字単位の位置情報
が帳票位置検出手段で得られた該帳票の位置情報を利用
して該ディジタル画像中での位置情報へと座標変換され
る。次に、文字座標補正手段において、座標変換手段に
よって変換された辞書登録された文字パターンの座標と
実際の画像中の文字パターンの座標との位置ずれが補正
される。さらに、図形照合手段において、辞書登録され
た文字パターンの特徴量と画像中の文字パターンの特徴
量が照合される。辞書登録された帳票種毎に全ての文字
パターンが照合された後、類似度が尤も高い帳票種が処
理対象の帳票の帳票種として判定される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この従
来技術には、次のような問題点があった。第１の問題点
は、文字間隔が狭い文字列の場合は文字座標補正手段の
中で行われる文字パターンの切り出しに失敗してしま
い、帳票識別を実行できない場合があるということであ
る。文字サイズが小さくてかつ、文字間隔の狭い文字列
の場合にこの問題は顕著である。

【０００５】第２の問題点は、辞書所登録する文字列を
オペレータが指定する必要があるため、オペレータの負
担が大きいということである。

【０００６】本発明の目的は、上記問題点を鑑み、帳票
の辞書登録操作においてオペレータの作業量を低減し、
帳票の識別操作において高精度な識別を実現するシステ
ムを提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の帳票識別方法は、情報処理装置に帳票を
識別させる帳票識別方法であって、入力された未記入の
帳票のディジタル画像から文字列を検出し、その検出し
た文字列毎の座標情報を抽出し、さらにその文字列と同
一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域
を文字列上で文字列に沿って移動させながら特徴量を抽
出し、その抽出した文字列の座標情報と特徴量とをメモ
リに登録することで帳票識別フォーマットを作成するこ
とを特徴としている。

【０００８】また、本発明の帳票識別方法は、情報処理
装置に帳票を識別させる帳票識別方法であって、入力さ
れた同一フォーマットで記入内容の異なる複数の記入済
み帳票のディジタル画像から各々文字列を検出し、その
検出した文字列毎の座標情報を抽出し、さらにその文字
列と同一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する
窓領域を文字列上で文字列に沿って移動させながら特徴
量を抽出し、その抽出した文字列毎の座標情報および特
徴量が前記の入力された同一フォーマットで記入内容の
異なる複数の記入済み帳票の全てで一致するか否かを比
較照合し、その座標情報および特徴量が一致する文字列
の座標情報と特徴量とをメモリに登録することで帳票識
別フォーマットを作成することを特徴としている。

【０００９】また、本発明の帳票識別方法は、情報処理
装置に帳票を識別させる帳票識別方法であって、入力さ
れた帳票のディジタル画像から文字列を検出し、その検
出した文字列毎の座標情報と特徴量とを抽出し、その抽
出した文字列の座標情報および特徴量とあらかじめ帳票
の種別毎に登録された文字列の座標情報および特徴量と
を比較することで帳票の種別を識別することを特徴とし
ている。

【００１０】また、本発明の帳票識別方法は、情報処理
装置に帳票を識別させる帳票識別方法であって、新しい
フォーマットで未記入の帳票を入力した場合に、入力さ
れた帳票のディジタル画像を第１のメモリに保持する第
１の保持ステップと、前記第１のメモリに保持されたデ
ィジタル画像から帳票サイズを測定するサイズ測定ステ
ップと、前記第１のメモリに保持されたディジタル画像
から文字列を検出してその検出した文字列の座標情報を
算出し、さらにその文字列と同一の高さを持つ矩形状の
特徴抽出範囲を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿
って移動させながら特徴量を算出する特徴量算出ステッ
プと、その算出した座標情報と特徴量とを第２のメモリ
に保持する第２の保持ステップと、文字列の存在がなく
なるまで前記特徴量算出ステップと前記第２の保持ステ
ップとを繰り返す第１の繰返しステップと、前記第１の
繰返しステップが終了すると前記第１のメモリに保持さ
れた帳票サイズと前記第２のメモリに保持された全ての
文字列の座標情報毎の特徴量とを第３のメモリに登録す
る登録ステップとを含むことを特徴としている。

【００１１】また、本発明の帳票識別方法は、情報処理
装置に帳票を識別させる票識別方法であって、フォーマ
ットに記入された帳票を入力した場合に、入力された帳
票のディジタル画像を第１のメモリに保持する第１の保
持ステップと、前記入力された帳票の識別を行うための
識別コードを発生する発生ステップと、前記第１のメモ
リに保持されたディジタル画像から帳票サイズを測定す
るサイズ測定ステップと、前記第１のメモリに保持され
たディジタル画像から文字列を検出してその検出した文
字列の座標情報を算出し、さらにその文字列と同一の高
さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域を文字
列上で文字列に沿って移動させながら特徴量を算出する
特徴量算出ステップと、その算出した座標情報と特徴量
とを第２のメモリに前記識別コードを基に保持する第２
の保持ステップと、文字列の存在がなくなるまで前記特
徴量算出ステップと前記第２の保持ステップとを繰り返
す第１の繰返しステップと、前記第１の繰返しステップ
終了後に前記入力された帳票と同一のフォーマットで記
入された帳票が入力されると、前記発生ステップと前記
サイズ測定ステップと前記特徴量算出ステップと前記第
２の保持ステップと前記第１の繰返しステップとを繰り
返す第２の繰返しステップと、前記第２の繰返しステッ
プ終了後に前記第２のメモリに保持されたある識別コー
ドにある文字列の座標情報が前記第２のメモリに保持さ
れた別の識別コードにある文字列の座標情報と一致する
かを全て比較する比較ステップと、前記比較ステップで
一致するものがあれば、一致した座標情報に該当する特
徴量との類似度を算出してあらかじめ決められた値以上
であれば一致したものとして文字列の座標情報と特徴量
を全て抽出する抽出ステップと、抽出が終わると抽出し
た全ての文字列の座標情報毎の特徴量と前記第２のメモ
リに書き込まれた帳票サイズとを第３のメモリに登録す
る登録ステップとを含むことを特徴としている。

【００１２】また、本発明の帳票識別方法は、情報処理
装置に帳票を識別させる帳票識別方法であって、フォー
マットに記入された帳票を入力した場合に、入力された
帳票のディジタル画像を第１のメモリに保持する第１の
保持ステップと、前記第１のメモリに保持されたディジ
タル画像から帳票サイズを測定するサイズ測定ステップ
と、前記第１のメモリに保持されたディジタル画像から
文字列を検出してその検出した文字列の座標情報を算出
し、さらにその文字列と同一の高さを持つ矩形状の特徴
抽出範囲を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿って
移動させながら特徴量を算出する特徴量算出ステップ
と、その算出した座標情報と特徴量とを第２のメモリに
保持する第２の保持ステップと、文字列の存在がなくな
るまで前記特徴量算出ステップと前記第２の保持ステッ
プとを繰り返す第１の繰返しステップと、前記第１の繰
返しステップが終了後に前記第２のメモリに保持された
文字列の座標と，前記第２のメモリに保存されている帳
票サイズと同じ帳票サイズで第３のメモリに登録されて
いる帳票の文字列の座標情報とを比較する比較ステップ
と、前記比較ステップで一致した場合に文字列の特徴量
同士の類似度を算出してあらかじめ決められた値以上で
あれば文字列が一致したと判断して帳票の種別を識別す
る識別ステップとを含むことを特徴としている。

【００１３】また、本発明の帳票識別プログラムは、コ
ンピュータに処理させるための帳票を識別する帳票識別
プログラムであって、新しいフォーマットで未記入の帳
票を入力した場合に、入力された帳票のディジタル画像
を第１のメモリに保持する第１の保持ステップと、前記
第１のメモリに保持されたディジタル画像から帳票サイ
ズを測定するサイズ測定ステップと、前記第１のメモリ
に保持されたディジタル画像から文字列を検出してその
検出した文字列の座標情報を算出し、さらにその文字列
と同一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓
領域を文字列上で文字列に沿って移動させながら特徴量
を算出する特徴量算出ステップと、その算出した座標情
報と特徴量とを第２のメモリに保持する第２の保持ステ
ップと、文字列の存在がなくなるまで前記特徴量算出ス
テップと前記第２の保持ステップとを繰り返す第１の繰
返しステップと、前記第１の繰返しステップが終了する
と前記第１のメモリに保持された帳票サイズと前記第２
のメモリに保持された全ての文字列の座標情報毎の特徴
量とを第３のメモリに登録する登録ステップとを含む処
理を前記コンピュータに実行させることを特徴としてい
る。

【００１４】また、本発明の帳票識別プログラムは、コ
ンピュータに処理させるための帳票を識別する帳票識別
プログラムであって、フォーマットに記入された帳票を
入力した場合に、入力された帳票のディジタル画像を第
１のメモリに保持する第１の保持ステップと、前記入力
された帳票の識別を行うための識別コードを発生する発
生ステップと、前記第１のメモリに保持されたディジタ
ル画像から帳票サイズを測定するサイズ測定ステップ
と、前記第１のメモリに保持されたディジタル画像から
文字列を検出してその検出した文字列の座標情報を算出
し、さらにその文字列と同一の高さを持つ矩形状の特徴
抽出範囲を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿って
移動させながら特徴量を算出する特徴量算出ステップ
と、その算出した座標情報と特徴量とを第２のメモリに
前記識別コードを基に保持する第２の保持ステップと、
文字列の存在がなくなるまで前記特徴量算出ステップと
前記第２の保持ステップとを繰り返す第１の繰返しステ
ップと、前記第１の繰返しステップ終了後に前記入力さ
れた帳票と同一のフォーマットで記入された帳票が入力
されると、前記発生ステップと前記サイズ測定ステップ
と前記特徴量算出ステップと前記第２の保持ステップと
前記第１の繰返しステップとを繰り返す第２の繰返しス
テップと、前記第２の繰返しステップ終了後に前記第２
のメモリに保持されたある識別コードにある文字列の座
標情報が前記第２のメモリに保持された別の識別コード
にある文字列の座標情報と一致するかを全て比較する比
較ステップと、前記比較ステップで一致するものがあれ
ば、一致した座標情報に該当する特徴量との類似度を算
出してあらかじめ決められた値以上であれば一致したも
のとして文字列の座標情報と特徴量を全て抽出する抽出
ステップと、抽出が終わると抽出した全ての文字列の座
標情報毎の特徴量と前記第２のメモリに書き込まれた帳
票サイズとを第３のメモリに登録する登録ステップとを
含む処理を前記コンピュータに実行させることを特徴と
している。

【００１５】また、本発明の帳票識別プログラムは、コ
ンピュータに処理させるための帳票を識別する帳票識別
プログラムであって、フォーマットに記入された帳票を
入力した場合に、入力された帳票のディジタル画像を第
１のメモリに保持する第１の保持ステップと、前記第１
のメモリに保持されたディジタル画像から帳票サイズを
測定するサイズ測定ステップと、前記第１のメモリに保
持されたディジタル画像から文字列を検出してその検出
した文字列の座標情報を算出し、さらにその文字列と同
一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域
を文字列上で文字列に沿って移動させながら特徴量を算
出する特徴量算出ステップと、その算出した座標情報と
特徴量とを第２のメモリに保持する第２の保持ステップ
と、文字列の存在がなくなるまで前記特徴量算出ステッ
プと前記第２の保持ステップとを繰り返す第１の繰返し
ステップと、前記第１の繰返しステップが終了後に前記
第２のメモリに保持された文字列の座標と，前記第２の
メモリに保存されている帳票サイズと同じ帳票サイズで
第３のメモリに登録されている帳票の文字列の座標情報
とを比較する比較ステップと、前記比較ステップで一致
した場合に文字列の特徴量同士の類似度を算出してあら
かじめ決められた値以上であれば文字列が一致したと判
断して帳票の種別を識別する識別ステップとを含む処理
を前記コンピュータに実行させることを特徴としてい
る。

【００１６】また、本発明の帳票識別方式は、帳票を入
力するとディジタル画像に変換する入力装置と、帳票の
識別処理を行う制御装置とを備えた帳票を識別する帳票
識別方式において、前記制御装置は、前記入力装置から
読み取った帳票のディジタル画像を格納する画像入力手
段と、画像入力手段により保持された前記帳票のディジ
タル画像から帳票のサイズを検出すると共に文字パター
ンを文字列単位で検出して文字列単位で特徴量へ変換し
て保持する特徴抽出手段と、前記入力する帳票のフォー
マットを登録する場合には前記特徴抽出手段から出力さ
れる複数組みの文字列の特徴量から各組共通の特徴量を
抽出して辞書メモリに登録する共通特徴抽出手段と、前
記入力する帳票のフォーマットの識別を行う場合には前
記特徴抽出手段から出力される処理対象の帳票の文字列
の特徴量とあらかじめ前記辞書メモリに帳票毎に保持さ
れた文字列の特徴量とを照合する照合手段とを有するこ
とを特徴としている。

【００１７】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図２を参照すると、本発明
の第１の実施の形態は、パソコン等の情報処理装置（コ
ンピュータ）である制御装置１と、帳票表面を光学的に
走査してディジタル画像を生成するイメージスキャナ２
と、制御装置１に文字等を入力するキーボード３と、制
御装置１の制御の下で表示を行う表示装置４（例えば、
ＣＲＴ，ＬＣＤ等）とから構成される。なお、イメージ
スキャナ２は、入力した画像情報をディジタル画像に変
換するディジタルカメラ等の入力装置を使用しても良
い。

【００１８】制御装置１は、図示していないプロセッサ
（ＣＰＵ）によりプログラムで動作する制御部１１と、
帳票のディジタル画像を保持する画像メモリ１２と、特
徴抽出部５３（後述）で記入内容の異なる同一フォーマ
ットの帳票から検出された文字列の特徴量の組を複数個
保持する特徴メモリ１３と、帳票の読取り動作時のモー
ドを含む制御部１１の動作時の制御の状態等を記憶する
制御メモリ１４と、帳票種をインデックスとして文字列
の特徴量を該文字列の座標と共に格納する辞書メモリ１
５と、帳票識別プログラムが格納されているプログラム
メモリ１６と、イメージスキャナ２とキーボード３と表
示装置４とのデータのやり取り（例えば、ＵＳＢインタ
フェースで制御）を行うインタフェース部１７とから構
成される。なお、画像メモリ１２、特徴量メモリ１３、
および制御メモリは、データの読み出しと書き込みので
きるメモリ［この場合のメモリは、内部メモリ（例え
ば、ＲＡＭ）、外部メモリ（例えば磁気ディスク）の種
別は問わない］であって、同一のメモリ内のエリアにそ
れぞれ設けても良い。また、プログラムメモリ１６は、
データの読み出しと書き込みのできるメモリであって、
電源を落としても消えないように不揮発性のメモリ（例
えば、ＥＰＲＯＭ、磁気ディスク等）を使用することが
望ましい。

【００１９】制御部１１の内部の構成は、制御部１１が
プログラムメモリ１６内の帳票識別プログラムを実行す
る場合の機能構成を示しており、帳票識別プログラムを
実行する場合の全体の動作の制御を行う共通部５１と、
イメージスキャナ２から読取った帳票のディジタル画像
に対して帳票の傾き補正と余白除去を行った後にその画
像を画像メモリ１２に保持（格納）する画像入力部５２
と、画像メモリ１２に保持された帳票のディジタル画像
から帳票のサイズを検出すると共に文字パターンを文字
列単位で検出して文字列単位で特徴量へ変換して特徴メ
モリ１３に保持する特徴抽出部５３と、特徴量メモリ１
３に保持される同一フォーマットで記入内容の異なる複
数の帳票から検出された文字列の特徴量から各帳票共通
の文字列の特徴量のみを選択して辞書メモリ１５へ書き
込む共通特徴抽出部５５と、特徴抽出部５３から出力さ
れる処理対象の帳票の文字列特徴量と辞書メモリ１５に
帳票種毎に保持された文字列特徴量とを照合し、特徴抽
出部５３から出力される処理対象の帳票の文字列特徴と
最も類似度の高い帳票種を決定して出力する照合部５４
とを含む。

【００２０】特徴抽出部５３は、画像メモリ１２に保持
されている帳票のディジタル画像から帳票のサイズを検
出する帳票サイズ検出部５３１と、画像メモリ１２に保
持されている帳票のディジタル画像から文字パターンを
文字列単位で検出して文字列単位で特徴量へ変換し特徴
量メモリ１３へ書き込む文字列特徴検出部５３２とを含
む。

【００２１】図１を参照すると、図１の制御装置１のプ
ログラムメモリ１６に保持されている帳票プログラムを
制御部１１が実行した場合における制御部１１内の各機
能ブロックおよび各メモリ１２〜１５間の関係を示した
概略図である。

【００２２】図２を参照して、本発明の第１の実施の形
態を説明する。共通部５１の下で、画像入力部５２は、
イメージスキャナ２で得られる帳票表面を格子状にサン
プリングしてその濃度値を量子化して得られたディジタ
ル画像を読取った後、このディジタル画像中の帳票の傾
き補正と余白除去を行って得られた画像を画像メモリ１
２に格納する。この場合の画像入力部５２における帳票
の傾き補正と帳票周囲の余白除去の処理について、図９
を用いて説明する。

【００２３】図９は、イメージスキャナ２で得られるデ
ィジタル画像ｆの例である。帳票の周囲部分の画素値を
１、帳票上の何も書かれていない部分の画素値を０、帳
票上の文字が書かれている部分の画素値を１で表す２値
画像であるとする。ただし、値１の画素を黒画素、値０
の画素を白画素とも呼ぶとする。画像ｆの座標系は、画
像左上隅を原点Oとし、原点から右方向へ＋X軸，原点か
ら下方向へ＋Y軸を取るｘｙ座標系とする。また、この
画像ｆ中における帳票の傾きは最大でも±４５度の範囲
内（＋４５度と−４５度は含まず）とする。まず、画像
入力部５２は、画像ｆ中の帳票の４隅の座標値を検出す
る。具体的には、例えば図９に示されるように画像ｆの
４隅から夫々４５度または１３５度の斜めの方向に画像
ｆを走査して背景を表す黒画素から帳票上（の空白）を
表す白画素へ変化する初めての点の座標を検出する。こ
のようにして画像入力部５２により帳票の４隅が検出さ
れる。ここでは以上のようにして求められた帳票の左上
隅をＰ１（x1, y1）、同右上隅をＰ２（x2, y2）、同左
下隅をＰ３（x3, y3）、同右下隅をＰ４（x4, y4）とす
る。画像ｆ中の帳票の傾きθは、例えばＰ１とＰ２の座
標値から arctan((x2−x1)／(y2−y1)) として求まる。
また、帳票上の領域は、帳票の上辺、下辺、左辺、右辺
を表す方程式をもとにして、不等式(1)(2)(3)(4)： y ≧((y2−y1)／(x2−x1))・x＋(x1・y2−x2・y1)／(x1−x2) ・・・・(1) y ≦((y4−y3)／(x4−x3))・x＋(x3・y4−x4・y3)／(x3−x4) ・・・・(2) x ≧((x3−x1)／(y3−y1))・y＋(y1・x3−y3・x1)／(y1−y3) ・・・・(3) x ≦((x4−x2)／(y4−y2))・y＋(y2・x4−y4・x2)／(y2−y4) ・・・・(4) を全て満たす領域として表現できる。また、帳票の幅W
と高さHはそれぞれ、 W=SQRT((x2−x1)・(x2−x1)+(y2−y1)・(y2−y1)) ・・・・(5) H=SQRT((x3−x1)・(x3−x1)+(y3−y1)・(y3−y1)) ・・・・(6) として求めることができる。ただし、SQRT（ｘ）はｘの
平方根を求める演算を表す。傾き補正および余白除去の
変換は、変換後の画像ｇの座標値(X, Y)から変換前の画
像ｆの座標値(x, y)を求める式： cosθ・X−sinθ・Y＋x1＝ｘ・・・・(7) sinθ・X＋cosθ・Y＋y1＝ｙ・・・・(8) を用いて行うことができる。つまり、ＸとＹの値を夫
々、X={X|0≦X≦W}、 Y＝{Y｜0≦Y≦H} の範囲で変化さ
せ、変換後の画像ｇ(X, Y) の画素値を式（７）（８）
によって変換前の画像ｆ(x, y)から求めることによって
生成することができる。ここで、ｘおよびｙの値が整数
にならない場合は、それぞれ四捨五入した値を用いると
する。変換後の画像上の位置は、帳票の左上隅を原点に
取り原点から右方向へ＋X、原点から下方向へ＋Yを取る
座標系で表すとする。以上の説明はスキャナで得られる
画像が２値画像でなく濃淡画像の場合でも、傾き補正お
よび余白除去の変換において一旦適切なしきい値によっ
て２値画像へ変換して帳票の４隅の座標値を検出した
後、元の濃淡画像を式（７）（８）で変換することによ
り適用できる。

【００２４】画像メモリ１２は、入力された帳票のディ
ジタル画像に対して傾き補正と余白除去を行った画像を
保持することになる。この後、画像入力部５２は、制御
を特徴抽出部５３に渡すため共通部５１に一旦戻す。

【００２５】共通部５１から制御を引き継いだ特徴抽出
部５３は、帳票サイズ検出部５３１で帳票のサイズを検
出し、文字列特徴検出部５３２で画像メモリ１２に保持
された帳票のディジタル画像から活字文字パターンを文
字列単位で検出し、文字列単位で特徴量へ変換する。な
お、この場合の活字文字パターンの文字列単位の検出に
ついては、従来、多くの報告がある。例えば、まず、画
像メモリに保持される前記２値画像に対して、黒画素の
連結成分単位にラベリング処理（黒画素の連結成分単位
にラベル値を付与して各黒画素の連結成分を区別して扱
えるようにする処理）を行い、得られたラベル図形成分
の中で上下左右方向で近接（数画素程度の距離に存在）
するもの同士を結合して新たなラベル図形成分とする。
次に、この結合処理の完了したラベル図形成分に対し
て、各々幅および高さを測定して文字らしいサイズのラ
ベル図形成分を選出する。この時、幅については文字間
隔の狭い文字同士が前記結合処理において連結している
ことを考慮して文字数個分の幅に相当する値を持つラベ
ル図形成分も文字として選出する。こうして選出された
ラベル図形成分に対して、ｘ方向の距離が近く、上端と
下端のｙ座標値の近いものを次々にグループ化する。グ
ループ化できるラベル図形成分がなくなった時点でグル
ープ化処理を終了し、グループ化されたラベル図形成分
の組を各々文字列パターンとする。

【００２６】以上のようにして検出された文字列パター
ンに対して、特徴抽出部５３の文字列特徴検出部５３２
は、文字列単位の特徴量を抽出する。文字列単位の特徴
量は、図７に示されるように、対象とする文字列パター
ン上に２画素〜２０画素程度の幅（２００ＤＰＩ程度の
解像度の画像の場合）を持ち文字列と同じ高さを持つ特
徴量抽出用の窓領域を、文字列方向（横書き文字列では
横方向）に沿って１画素〜数十画素単位で移動させなが
ら、特徴抽出用の窓領域に含まれる文字パターンの特徴
を逐次抽出したものを用いる。このとき特徴抽出用の窓
領域は、図１０に示されるようにさらに上下にＮ（１〜
９程度）個（図１０では５個）の部分領域に分割する。
文字パターンの特徴はこの部分領域毎に集計する。

【００２７】この文字パターンの特徴は文字パターンと
その背景の境界にある画素のこの境界に対する接線方向
（またはその接線方向に直交する方向）とする。接線方
向は、Ｎ（例えば８）方向に量子化して、図１０に示さ
れるように窓領域内に設定した部分領域毎に量子化した
方向別に画素数をカウントする。さらに１つの窓領域内
で検出された境界画素の総数がＫ（例えば１００）とな
るように各部分領域内で方向別に正規化する。つまり、
ある窓領域内で実際に検出された境界画素の総数がＫ
１、そのうち、その窓領域のある部分領域の１つの方向
にカウントされた画素数がＭだった場合、Ｍの値は、Ｍ
×Ｋ／Ｋ１のように正規化される。

【００２８】前記文字パターンの特徴は他にも、部分領
域内の黒画素の密度を用いることもできる。例えば、”
１１１”のようにアラビア数字の１が並ぶ文字列の黒画
素密度の変動を窓領域内の分割領域が１として数量化
（窓領域内の黒画素の占める密度の割合で最大１００と
する）したパターンは、「０，１０，３０，９０，１０
０，９０，３０，１０，０，０，０，１０，３０，９
０，１００，９０，３０，０，０，０，１０，３０，９
０，１００，９０，３０，１０」のようになる。

【００２９】特徴抽出部５３は、制御メモリ１４からモ
ードを読み出したときに帳票の読取り動作時のモードが
帳票登録モードでかつ未記入モードであれば、検出した
帳票サイズと検出した文字列毎の特徴量とを特徴量メモ
リ１３に保持し、共通特徴抽出部５５へ制御を引き渡す
ために共通部５１に一旦制御を戻す。この場合の特徴量
メモリ１３は、特徴抽出部５３で得られた帳票のサイズ
と文字列単位の特徴量とを保持することになる。特徴抽
出部５３は、帳票の読取り動作時のモードが帳票登録モ
ードでかつ記入済みモードであれば、オペレータの指示
があるまで、繰り返し入力された同一フォーマットで記
入内容の異なる帳票から文字列単位の特徴量を抽出して
帳票サイズと帳票毎に検出した文字列単位の特徴量の組
とを特徴メモリ１３に保持する。この場合の特徴量メモ
リ１３は、特徴抽出部５３で得られた帳票のサイズと同
一フォーマットで記入内容の異なる帳票から抽出された
複数組の文字列単位の特徴量とを保持することになる。
特徴メモリ１３は、同一フォーマットで記入内容の異な
る複数個の帳票から検出された文字列の特徴量を帳票毎
（この場合、辞書メモリ１５で未使用の識別コードを自
動的に付与する）に複数保持する容量を備える。なお、
文字列単位（または文字列ごと）の特徴量を特徴量メモ
リ１３または辞書メモリに保持（または登録）するとい
うことは、本発明では、文字列の座標情報「例えば左上
隅座標（左上隅からのＸ，Ｙ座標）と横方向の長さと縦
方向の高さとを含む」が文字列に相当し、その文字列の
座標情報毎に特徴量（パターン）を保持（または登録）
することを意味する。なお、この場合の座標毎に特徴量
を保持（または登録）するとは、座標情報が必要とされ
るメモリに書き込まれ、その書き込まれた座標情報をに
対比して特徴量が書き込まれることをいう。

【００３０】制御メモリ１４からモードを読み出したと
きに帳票の読取り動作時のモードが帳票登録モードであ
れば、共通部５１は共通特徴抽出部５５へ制御を引き継
ぐ。共通部５１から制御を引き継いだ共通特徴抽出部５
５は、特徴量メモリ１３に保持された同一フォーマット
で記入内容の異なる帳票間で共通な文字列の座標とその
文字列特徴を、文字列の座標および文字列特徴量の同一
性から抽出する。文字列同士の座標値の差が一定値（数
画素程度）以内なら座標値は同一とみなし、文字列特徴
同士の類似度、つまり、互いの特徴量をそれぞれ１列に
並べた特徴ベクトルをｕ，ｖとするとき、ｕ・ｖ／‖ｕ
‖‖ｖ‖ （ただし、・は内積演算を表す）で計算され
る値が、一定値（例えば０．９５）以上であれば同一で
あるとみなす。ただし、文字列特徴の同一性の判定は従
来の様々な文字認識手法を応用して用いることも可能で
ある。

【００３１】抽出された共通な文字列の特徴量は、辞書
メモリ１５へ自動付与される帳票識別コードをインデッ
クスとして登録される。この場合、特徴量メモリ１３に
保持された帳票サイズも辞書メモリ１５に登録される。
すなわち、辞書メモリ１５には、帳票サイズと検出され
た文字列の座標値毎（文字列単位毎）の特徴量とが、帳
票識別コードをインデックスとして保持されることにな
る。

【００３２】特徴抽出部５３は、制御メモリ１４からモ
ードを読み出したときに帳票識別モードであれば、照合
部５４に制御を渡すために共通部５１に制御を一旦戻
す。

【００３３】共通部５１から制御を引き継いだ照合部５
４は、帳票認識モードにおいて、特徴抽出部５３から出
力される処理対象の帳票のディジタル画像から検出され
た帳票サイズと文字列の座標値およびその特徴量を、辞
書メモリ１５に登録された帳票種と逐次照合する。処理
対象の帳票と同一サイズを持ち、該帳票種に登録された
全ての文字列について座標情報が処理対象の帳票上のい
ずれかの文字列と座標値が同一であり、かつ、その文字
列の特徴量が同一である場合、処理対象の帳票は該帳票
種であると判定してその判定結果を出力する。文字列の
座標値の同一性および文字列の特徴量の同一性の判定に
ついては、共通特徴抽出部の説明で述べた判定方法を用
いる。

【００３４】次に、図１および図２を、図３および図４
のフローチャートを参照して本発明の実施の形態の全体
の動作について説明する。

【００３５】本発明の帳票読取り時の動作は、帳票登録
モードと、帳票識別モードに分かれる。帳票登録モード
は、辞書メモリに帳票識別用の特徴量を登録するモード
であり、さらに未記入モードと記入済みモードとに分か
れる。未記入モードは未使用の帳票を用いて帳票の特徴
量を辞書メモリに登録するための処理であり、記入済み
モードは複数枚の記入済み帳票を用いて帳票の特徴量を
辞書メモリに登録するための処理である。帳票識別モー
ドは、辞書メモリに登録された特徴量と処理対象の帳票
から検出された特徴量とを照合して、処理対象の帳票の
種別を判定する処理である。

【００３６】先ず、オペレータが制御装置１を立上げ、
キーボード３から帳票識別プログラムを実行させると、
制御装置１の制御部１１は、プログラムメモリ１６に保
持されている帳票識別プログラムを読み出して実行す
る。すると、制御部１１の共通部５１は、インタフェー
ス部１７を介して、表示装置４にメニュー画面を表示す
る。このメニュー画面には、帳票登録モードにして処理
するか帳票識別モードに処理するかの選択を促す項目が
含まれている。更に、帳票登録モードには、未記入モー
ド（新規の帳票：帳票のフォーマットだけが記入）また
は記入済みモード（記入された帳票：帳票のフォーマッ
トに従って記入）の２種類があり、帳票識別モード選択
時にメニュー画面から選択できるようになっている。

【００３７】オペレータがキーボード３を使用して、表
示部４のメニュー画面から「帳票登録モードで未記入モ
ード」を選択して実行させると、制御部１１の共通部５
１はあ、制御メモリ１４のモードエリアに「帳票登録モ
ードで未記入モード（例えば、帳票登録モードで未記入
モードを１６進表示で「００」、帳票登録モードで記入
済みモードを「０Ｆ」、帳票識別モードを１６進表示で
「ＦＦ」とする）」を登録する。登録した後、共通部５
１は、帳票の入力待ちとなる。

【００３８】以下、帳票登録モードで未記入モードの動
作について説明する。オペレータがイメージスキャナ２
から未記入の帳票を入力すると、イメージスキャナ２
は、帳票表面を光学的に走査して光電変換を行い、帳票
のディジタル画像を生成する。その生成した帳票のディ
ジタル画像を共通部５１を介して画像入力部５２が読み
取って、帳票の傾き補正と帳票周囲の余白除去を行った
後に画像メモリ１２に保持する（図３のステップＡ０
１）。画像メモリ１２に保持した後、画像入力部５２
は、特徴抽出部５３に制御を引き継ぐため、共通部５１
に一旦制御を戻す。

【００３９】制御部５１から制御を引き継いだ特徴抽出
部５３は、読取った帳票の識別を行うために辞書メモリ
に登録されていない識別コードをランダムに発生させ、
帳票サイズ検出部５３１に対して画像メモリ１２に保持
された帳票のサイズを測定させ、発生させた識別コード
と測定した帳票のサイズを特徴量メモリ１３に書き込む
（ステップＡ０２）。更に、特徴抽出部５３は、文字列
特徴検出部５３２に対して画像メモリ１２に保持された
帳票の文字パターンを文字列単位で検出させ、検出され
た文字列単位の文字パターンから特徴量を算出させる
（ステップＡ０３，Ａ０４）。この場合、特徴抽出部５
３の文字列特徴検出部５３２は、特徴量を算出した文字
列毎に座標情報［例えば、左上隅座標（左上隅からの
Ｘ，Ｙ座標）と横方向の長さと高さを示す：文字列のエ
リアの位置を示す］を算出する。この座標情報は文字列
を識別に利用されることになる。特徴抽出部５３は、こ
の算出した座標情報と算出した特徴量とを先程発生させ
た識別コードをインデックスとして特徴量メモリ１３に
書き込む（ステップＡ０５）。このようにして特徴抽出
部５３は、文字列の存在がなくなるまで、ステップＡ０
３〜Ａ０５を繰り返す（ステップＡ０６）。すなわち、
特徴量メモリ１３には、識別コードをインデックスとし
たその帳票のサイズと、各文字列毎（座標情報毎）の特
徴量とが書き込まれることになる。この後、特徴抽出部
５３は、共通部５１に一旦制御を戻す。

【００４０】共通部５１は、制御メモリ１４のモードエ
リアからモードを読み出すと、帳票登録モードで未記入
モードに設定されているため、制御を共通特徴抽出部５
５に制御を渡す（ステップＡ０７）。

【００４１】帳票登録モードで未記入モードの制御を引
き継いだ共通特徴抽出部５５は、未記入モードになって
いるため、特徴メモリ１３に書き込まれた帳票サイズと
特徴メモリ１３に書き込まれた全ての文字列の座標情報
毎の特徴量とを、帳票識別コードをインデックスとして
辞書メモリに登録する（ステップＡ０６，Ａ０７，Ａ０
９）。この場合、共通特徴抽出部５５は、辞書メモリ１
５への登録時における帳票識別コードとして、オペレー
タに帳票識別コードを入力させるかそのまま（特徴量メ
モリ１３に書き込まれた帳票サイズ＋識別コードを帳票
識別コード）にするのかを促す画面をインタフェース部
１７を介して表示装置４に表示させる。すなわち、辞書
メモリには、帳票識別コードをインデックスとして、帳
票のサイズと文字列の座標情報毎の特徴量とが登録され
ることになる。

【００４２】次に、帳票登録モードで記入済みモードの
場合について説明するオペレータがキーボード３を使用して、表示部４のメニ
ュー画面から「帳票登録モードで記入済みモード」を選
択して実行させると、制御部１１の共通部５１は、制御
メモリ１４のモードエリアに「帳票登録モードで記入済
みモード」を登録する。登録した後、共通部５１は、帳
票の入力待ちとなる。

【００４３】オペレータがイメージスキャナ２から未記
入の帳票を入力すると、イメージスキャナ２は、帳票表
面を光学的に走査して光電変換を行い、帳票のディジタ
ル画像を生成する。その生成した帳票のディジタル画像
を共通部５１の画像入力部５２が読取って帳票の傾き補
正と帳票周囲の余白除去を行った上で画像メモリ１２に
保持する（図３のステップＡ０１）。画像メモリ１２に
保持した後、画像入力部５２は、特徴抽出部５３に制御
を渡すため、共通部５１に一旦制御を戻す。

【００４４】制御部５１から制御を引き継いだ特徴抽出
部５３は、読取った帳票の識別を行うために辞書メモリ
に登録されていない識別コードをランダムに発生させ、
帳票サイズ検出部５３１に対して画像メモリ１２に保持
された帳票のサイズを測定させ、算出した識別コードと
測定した帳票のサイズを特徴量メモリ１３に書き込む
（ステップＡ０２）。更に、特徴抽出部５３は、文字列
特徴検出部５３２に対して画像メモリ１２に保持された
帳票の文字パターンを文字列単位で検出させ、検出され
た文字列単位の文字パターンから特徴量を算出させる
（ステップＡ０３，Ａ０４）。この場合、特徴抽出部５
３の文字列特徴検出部５３２は、特徴量を算出した文字
列毎に座標情報［例えば、左上隅座標（左上隅からの
Ｘ，Ｙ座標）と横方向の長さと高さを示す：文字列のエ
リアの位置を示す］を算出する。特徴抽出部５３は、こ
の算出した座標情報と算出した特徴量とを先程算出した
識別コードをインデックスとして特徴量メモリ１３に書
き込む（ステップＡ０５）。このようにして特徴抽出部
５３は、文字列の存在がなくなるまで、ステップＡ０３
〜Ａ０５を繰り返す（ステップＡ０６）。すなわち、特
徴量メモリ１３には、識別コードをインデックスとした
その帳票のサイズと、各文字列毎（座標情報毎）の特徴
量が書き込まれることになる。この後、特徴抽出部５３
は、共通部５１に一旦制御を戻す。

【００４５】共通部５１は、制御メモリ１４のモードエ
リアからモードを読み出すと、「帳票登録モードで記入
済みモード」に設定されているため、表示部４に前回読
み込ませた帳票の同一のフォーマットで記入済みの帳票
を読み込ませるもの（追加するもの）があるかの選択を
オペレータに促す画面を表示する。オペレータが「追加
するもの」を選択した場合には、オペレータは先に処理
した帳票と同一フォーマットで記入内容の異なるものを
用意し、イメージスキャナ２から読み込ませることにな
る。追加するものがなくなるまで、制御部１１は、ステ
ップＡ０１〜Ａ０７の動作を繰り返す（ステップＡ０
８）。この場合、ステップＡ０５において、特徴量メモ
リ１３に書き込まれる帳票のサイズ、各文字列の座標情
報毎の特徴量は、未使用の識別コードに割り当てられた
特徴メモリ１３のエリアに書き込まれる。

【００４６】ステップＡ０８において、追加するものが
なければ、共通部５１は、共通特徴抽出部５５に制御を
渡す。記入済みモードでの制御を引き継いだ共通特徴抽
出部５５は、記入済みモードになっているため、特徴量
メモリ１３に書き込まれたある識別コードにある文字列
の座標情報が別の識別コードにある文字列の座標情報と
が一致するかを全て比較する。一致するものがあれば、
共通特徴抽出部５５は、一致した座標情報に該当する特
徴量との類似度を算出し、あらかじめ決められた値以上
であれば、一致したものとして、そのときの文字列の座
標情報と特徴量を全て抽出する（ステップＡ０９）。こ
の場合、類似度を算出する共通特徴抽出部５５は、窓領
域毎のパターン値を比較し、一致した数を全体の数（合
計の窓領域の数）で割って得た比率を類似度として求め
る。すなわち、共通抽出部５５は、算出した類似度があ
らかじめ決められた値（例えば０．９５）以上であれ
ば、一致したものと判定する。従って、文字単位のパタ
ーン分解が困難なサイズの小さな文字でも文字列として
求めたパターンで比較するため、文字単位に分解する必
要はなく、処理も簡単となり、帳票識別精度を向上する
ことができる。

【００４７】抽出が終わると、共通特徴抽出部５５は、
帳票識別コードをインデックスとして、抽出した全ての
文字列の座標情報毎の特徴量と特徴メモリ１３に書き込
まれた帳票のサイズとを辞書メモリ１５に登録する（ス
テップＡ０６，Ａ０７，Ａ０９）。この場合、共通特徴
抽出部５５は、辞書メモリ１５への登録時における帳票
識別コードとして、オペレータに帳票識別コードを入力
させるかそのまま（特徴量メモリ１３に書き込まれた識
別コードを帳票識別コード）にするのかを促す画面をイ
ンタフェース部１７を介して表示装置４に表示させる。
すなわち、辞書メモリには、帳票識別コードをインデッ
クスとして、帳票のサイズと文字列の座標情報毎の特徴
量とが登録されることになる。

【００４８】次に、帳票識別モードの場合について説明
するオペレータがキーボード３を使用して、表示部４のメニ
ュー画面から「帳票識別モード」を選択して実行させる
と、制御部１１の共通部５１は、制御メモリ１４のモー
ドエリアに「帳票識別モード」を登録する。登録した
後、共通部５１は、帳票の入力待ちとなる。

【００４９】オペレータがイメージスキャナ２から帳票
を入力すると、イメージスキャナ２は、帳票表面を光学
的に走査して光電変換を行い、帳票のディジタル画像を
生成する。その生成した帳票のディジタル画像を共通部
５１の画像入力部５２が読取って帳票の傾き補正と帳票
周囲の余白除去を行った上で画像メモリ１２に保持する
（図４のステップＢ０１）。画像メモリ１２に保持した
後、画像入力部５２は、特徴抽出部５３に制御を渡すた
め、共通部５１に一旦制御を戻す。

【００５０】制御部５１から制御を引き継いだ特徴抽出
部５３は、読取った帳票の識別を行うために辞書メモリ
で未使用の識別コードを発生させ、帳票サイズ検出部５
３１に対して画像メモリ１２に保持された帳票のサイズ
を測定させ、算出した識別コードと測定した帳票のサイ
ズを特徴量メモリ１３に書き込む（ステップＢ０２）。
更に、特徴抽出部５３は、文字列特徴検出部５３２に対
して画像メモリ１２に保持された帳票の文字パターンを
文字列単位で検出させ、検出された文字列単位の文字パ
ターンから特徴量を算出させる（ステップＢ０３，Ｂ０
４）。この場合、特徴抽出部５３の文字列特徴検出部５
３２は、特徴量を算出した文字列毎に座標情報［例え
ば、左上隅座標（左上隅からのＸ，Ｙ座標）と横方向の
長さと高さを示す：文字列のエリアの位置を示す］を算
出する。特徴抽出部５３は、この算出した座標情報と算
出した特徴量とを先程発生させた識別コードをインデッ
クスとして特徴量メモリ１３に書き込む（ステップＢ０
５）。このようにして特徴抽出部５３は、文字列の存在
がなくなるまで、ステップＢ０３〜Ｂ０５を繰り返す
（ステップＢ０６）。すなわち、特徴量メモリ１３に
は、識別コードをインデックスとしたその帳票のサイズ
と、各文字列毎（座標情報毎）の特徴量を書き込まれる
ことになる。この後、特徴抽出部５３は、共通部５１に
一旦制御を戻す。以上は、帳票登録モードの動作におけ
るステップＡ０１〜Ａ０６までの処理と同じである。

【００５１】共通部５１は、制御メモリ１４のモードエ
リアからモードを読み出すと、「帳票識別モード」に設
定されているため、制御を照合部５４に渡す。照合部５
４は、特徴量メモリ１３に書き込まれた特徴量と辞書メ
モリ１５に登録されている同じ帳票サイズの特徴量を逐
次読み出して照合を行う。例えば、辞書メモリ１５に登
録されている帳票Ｃでは、まず、サイズの一致を確認し
た後、帳票Ｃの文字列の座標値を逐次読み出して処理対
象の帳票から検出された全ての文字列の座標値と比較す
る。座標値が一致した場合には、照合部５４は、文字列
の特徴量同士の類似度を算出し、類似度があらかじめ定
めたしきい値以上であれば文字列が一致したと見なす。
更に、照合部５４は、辞書メモリ１５に登録された帳票
Ｃの全ての文字列が処理対象の帳票上にすべて存在した
時、処理対象の帳票の種別を前記帳票Ｃと判定する（ス
テップＢ０７）。この場合、処理対象の帳票の種別が判
定された時には、照合部５４は、辞書メモリに登録され
た未照合の帳票との照合は行わない。よって、出現頻度
の高い帳票から順に辞書メモリへ登録しておくものとす
る。なお、照合部５４が類似度を算出して文字列を一致
とみなす手順は、共通特徴抽出部５５が類似度を算出し
て文字列を一致とみなす手順と同じであるので説明を省
略する。

【００５２】次に、本発明の第１の実施の形態における
具体例を用いて説明する。図５に示されるような具体例
における未記入の帳票Ａを辞書登録する動作について説
明する。この場合、図５に示される未記入の帳票Ａにお
いて、文字列２と文字列３は文字サイズが小さく（例え
ば高さ２ｍｍ程度）、文字間隔も狭い（例えば０．５ｍ
ｍ）ため、ＯＣＲで通常利用される２００ＤＰＩの解像
度の画像からは文字単位の切出しが困難な文字列の例で
ある。

【００５３】先ず、イメージスキャナ２の帳票の読取り
によってディジタル画像が生成され、画像入力部５２に
より傾きを補正され余白を除去された帳票画像に変換さ
れ画像メモリ１２に保持される。特徴抽出部５３では、
画像メモリ１２のディジタル画像から帳票サイズと文字
列１、文字列２、文字列３の３つの文字列が検出され
る。３つの文字列からはそれぞれ特徴量が抽出され、特
徴メモリ１３へ書き込まれる。更に、特徴メモリ１３か
らオペレータの与える帳票識別コードをインデックスと
して文字列（座標情報）に対応した特徴量が辞書メモリ
０６へ書き込まれる。

【００５４】次に、図６に示されるような具体例におけ
る記入済みの帳票Ａを辞書登録する動作について説明す
る。先ず、図６の帳票Ａ１がイメージスキャナ２から画
像入力部５２を介して読込まれ、画像メモリ１２に保持
される。特徴抽出部５３では、画像メモリ１２のディジ
タル画像から帳票サイズと文字列１、文字列２、文字列
３、文字列４、文字列５の５つの文字列が検出される。
５つの文字列からはそれぞれ特徴量が抽出され特徴量メ
モリ１３へ書き込まれる。次に、図６の帳票Ａ２が同様
にイメージスキャナ２から画像入力部５２を介して読込
まれ、画像メモリ１２に保持され、特徴抽出部５３によ
って、帳票サイズと文字列１’、文字列２’、文字列
３’、文字列４’、文字列５’が検出され、特徴量メモ
リ１３へ書き込まれる。次に、共通特徴抽出部５５にお
いて、帳票Ａ１と帳票Ａ２に含まれる文字列が比較され
る。その結果、文字列１と文字列１’は位置情報と特徴
量が共に一致する。文字列２と文字列２’、文字列３と
文字列３’も同様である。しかしながら、文字列４と文
字列４’は位置情報は一致するものの文字パターンが異
なるため、特徴量の照合結果は一致しない。文字列５と
文字列５’も同様に位置情報は一致するが、特徴量の照
合結果は一致しない。よって、帳票Ａの識別用の特徴量
は文字列１（文字列１’）、文字列２（文字列２’）、
文字列３（文字列３’）に限定されて辞書メモリ１５へ
書き込まれる。

【００５５】つまり、同一フォーマットの記入済み帳票
を複数枚用意することによって、辞書登録すべき文字列
をオペレータが指定する等の作業を必要とせず、未記入
帳票を用意するのと同様にオペレータの負担を増大させ
ることなく帳票識別用の特徴量の辞書登録ができる。

【００５６】図５または図６の帳票を用いて登録された
辞書メモリ１５を使って帳票識別を行う場合には、先
ず、処理対象の帳票がイメージスキャナ２から画像入力
部５２を介して読込まれ、帳票の傾き補正と帳票周囲の
余白除去が行われた後に画像メモリ１２に保持される。
特徴抽出部５３では、画像メモリ１２のディジタル画像
から帳票サイズと含まれている文字列が全て検出され
る。その後、辞書登録された帳票Ａと帳票サイズが照合
された後、帳票サイズが一致値したなら、辞書登録され
ている帳票Ａの文字列１、文字列２、文字列３の位置情
報および文字列パターンの特徴量がそれぞれ順に、処理
対象の帳票から検出された文字列の特徴量と照合され
る。その結果、文字列１，文字列２、文字列３の全てが
処理対象の帳票から検出された文字列と一致すれば、処
理対象の帳票は帳票Ａであると判定される。

【００５７】次に、本発明の第２の実施の形態について
図面を参照して説明する。図８を参照すると、本発明の
第２の実施の形態は、パソコン等の情報処理装置である
制御装置１と、帳票を読み出すイメージスキャナ２と、
制御装置１に文字等を入力するキーボード３と、制御装
置１の制御の下で表示を行う表示装置４（例えば、ＣＲ
Ｔ，ＬＣＤ等）と、フロッピディスク装置であるＦＤＤ
５と、帳票識別プログラムを記録した記録媒体６とから
構成される。この記録媒体６は磁気ディスク、半導体メ
モリその他の記録媒体であってよい。この場合のＦＤＤ
５は、その記録媒体に対応した記憶制御装置となる。

【００５８】すなわち、第２の実施の形態は、ＦＤＤ５
と記録媒体６とが追加した点で第１の実施の形態で示す
図２と相違する。従って、制御装置１の内部の構成は、
図２の制御装置１の内部と同じなので説明を省略する。

【００５９】次に、本発明の第２の実施の形態の動作に
ついて説明する。帳票識別プログラムを記録した記録媒
体６をＦＤＤ５に挿入し、制御装置１に内蔵されている
ＦＤＤ読み出し用のプログラム（例えば、パソコンであ
れば、エクスプローラ）を実行すると、記録媒体６にあ
る帳票識別プログラムがプログラムメモリ１６に読み込
まれる。すなわち、プログラムメモリ１６に帳票識別プ
ログラムが格納されたことになり、これ以降の動作につ
いては、第１の実施の形態における動作と同じなので説
明を省略する。

【００６０】以上説明したように、本発明は、帳票上の
文字を検出して特徴量に変換する際に、１つ１つの文字
に分解することなく文字列単位に検出するために、文字
切り出し誤りを修正するオペレータの作業負担を軽減す
ることができる。

【００６１】また、本発明は、辞書登録に利用する帳票
が記入済みの帳票であった場合や、郵便振込帳票のよう
に帳票レイアウトが一部しか規定されていない場合で
も、特徴メモリの保持される複数組の文字列の特徴量か
ら各組共通の特徴量を抽出して辞書メモリに書き込むよ
うにしているため、オペレータの確認作業を軽減するこ
とができる。

【００６２】また、本発明は、文字特徴を文字単位に分
解することなく文字列単位で文字列の特徴量を照合する
ため、文字単位のパターン分解が困難なサイズの小さな
文字も識別特徴として利用ができ、帳票識別精度が向上
する。

【００６３】

【発明の効果】以上説明したようの、本発明の第１の効
果は、文字パターンの間隔が狭かったり、サイズの小さ
な文字でも帳票識別の特徴として辞書登録できるため、
認識精度が向上することにある。その理由は、文字パタ
ーンの照合を文字単位ではなく文字列単位に行うため、
文字列内で文字パターンを切り分けて検出する必要がな
いためである。また、本発明の第２の効果は、オペレー
タの作業負担を軽減できることにある。その理由は、第
１の効果で述べたように従来不可能であった間隔の狭い
文字パターンや小さい文字パターンの登録が可能になる
他、登録できない文字列が無くなるためと、記入済み帳
票を複数画像入力して共通な文字列での文字パターンを
抽出する手段を備えるため、プレ印字のみを自動的に選
択して辞書登録できるためである。オペレータが帳票識
別の特徴として登録する文字列を選択して指定する必要
がなくなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図２の制御部がプログラムメモリに格納されて
いる帳票識別プログラムを実行した場合の機能ブロック
レベルでの動作の流れを示す構成概略図である。

【図２】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロッ
ク図である。

【図３】図２の制御部が帳票登録モード時における動作
を示すフローチャートである。

【図４】図２の制御部が帳票識別モード時における動作
を示すフローチャートである。

【図５】未記入の帳票例を示した概略図である。

【図６】記入済みの帳票例を示した概略図である。

【図７】図２の特徴抽出部が帳票の文字列から特徴を抽
出する概要を示した概略図である。

【図８】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロッ
ク図である。

【図９】図２の画像入力部が帳票の傾きを補正して帳票
周囲の余白を除去する概要を示した概略図である。

【図１０】図７の窓領域を「住」の位置で拡大した図で
ある。

【符号の説明】

１制御装置２イメージスキャナ３キーボード４表示装置５ＦＤＤ６記録媒体１１制御部１２画像メモリ１３特徴量メモリ１４制御メモリ１５辞書メモリ１６プログラムメモリ１７インタフェース部５１共通部５２画像入力部５３特徴抽出部５４照合部５５共通特徴抽出部５３１帳票サイズ検出部５３２文字列特徴検出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】情報処理装置に帳票を識別させる帳票識
別方法であって、入力された未記入の帳票のディジタル
画像から文字列を検出し、その検出した文字列毎の座標
情報を抽出し、さらにその文字列と同一の高さを持つ矩
形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域を文字列上で文字
列に沿って移動させながら特徴量を抽出し、その抽出し
た文字列の座標情報と特徴量とをメモリに登録すること
で帳票識別フォーマットを作成することを特徴とする帳
票識別方法。
【請求項２】情報処理装置に帳票を識別させる帳票識
別方法であって、入力された同一フォーマットで記入内
容の異なる複数の記入済み帳票のディジタル画像から各
々文字列を検出し、その検出した文字列毎の座標情報を
抽出し、さらにその文字列と同一の高さを持つ矩形状の
特徴抽出範囲を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿
って移動させながら特徴量を抽出し、その抽出した文字
列毎の座標情報および特徴量が前記の入力された同一フ
ォーマットで記入内容の異なる複数の記入済み帳票の全
てで一致するか否かを比較照合し、その座標情報および
特徴量が一致する文字列の座標情報と特徴量とをメモリ
に登録することで帳票識別フォーマットを作成すること
を特徴とする帳票識別方法。
【請求項３】情報処理装置に帳票を識別させる帳票識
別方法であって、入力された帳票のディジタル画像から
文字列を検出し、その検出した文字列毎の座標情報と特
徴量とを抽出し、その抽出した文字列の座標情報および
特徴量とあらかじめ帳票の種別毎に登録された文字列の
座標情報および特徴量とを比較することで帳票の種別を
識別することを特徴とする帳票識別方法。
【請求項４】情報処理装置に帳票を識別させる帳票識
別方法であって、新しいフォーマットで未記入の帳票を
入力した場合に、入力された帳票のディジタル画像を第
１のメモリに保持する第１の保持ステップと、前記第１
のメモリに保持されたディジタル画像から帳票サイズを
測定するサイズ測定ステップと、前記第１のメモリに保
持されたディジタル画像から文字列を検出してその検出
した文字列の座標情報を算出し、さらにその文字列と同
一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域
を文字列上で文字列に沿って移動させながら特徴量を算
出する特徴量算出ステップと、その算出した座標情報と
特徴量とを第２のメモリに保持する第２の保持ステップ
と、文字列の存在がなくなるまで前記特徴量算出ステッ
プと前記第２の保持ステップとを繰り返す第１の繰返し
ステップと、前記第１の繰返しステップが終了すると前
記第１のメモリに保持された帳票サイズと前記第２のメ
モリに保持された全ての文字列の座標情報毎の特徴量と
を第３のメモリに登録する登録ステップとを含むことを
特徴とする帳票識別方法。
【請求項５】情報処理装置に帳票を識別させる票識別
方法であって、フォーマットに記入された帳票を入力し
た場合に、入力された帳票のディジタル画像を第１のメ
モリに保持する第１の保持ステップと、前記入力された
帳票の識別を行うための識別コードを発生する発生ステ
ップと、前記第１のメモリに保持されたディジタル画像
から帳票サイズを測定するサイズ測定ステップと、前記
第１のメモリに保持されたディジタル画像から文字列を
検出してその検出した文字列の座標情報を算出し、さら
にその文字列と同一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲
を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿って移動させ
ながら特徴量を算出する特徴量算出ステップと、その算
出した座標情報と特徴量とを第２のメモリに前記識別コ
ードを基に保持する第２の保持ステップと、文字列の存
在がなくなるまで前記特徴量算出ステップと前記第２の
保持ステップとを繰り返す第１の繰返しステップと、前
記第１の繰返しステップ終了後に前記入力された帳票と
同一のフォーマットで記入された帳票が入力されると、
前記発生ステップと前記サイズ測定ステップと前記特徴
量算出ステップと前記第２の保持ステップと前記第１の
繰返しステップとを繰り返す第２の繰返しステップと、
前記第２の繰返しステップ終了後に前記第２のメモリに
保持されたある識別コードにある文字列の座標情報が前
記第２のメモリに保持された別の識別コードにある文字
列の座標情報と一致するかを全て比較する比較ステップ
と、前記比較ステップで一致するものがあれば、一致し
た座標情報に該当する特徴量との類似度を算出してあら
かじめ決められた値以上であれば一致したものとして文
字列の座標情報と特徴量を全て抽出する抽出ステップ
と、抽出が終わると抽出した全ての文字列の座標情報毎
の特徴量と前記第２のメモリに書き込まれた帳票サイズ
とを第３のメモリに登録する登録ステップとを含むこと
を特徴とする帳票識別方法。
【請求項６】情報処理装置に帳票を識別させる帳票識
別方法であって、フォーマットに記入された帳票を入力
した場合に、入力された帳票のディジタル画像を第１の
メモリに保持する第１の保持ステップと、前記第１のメ
モリに保持されたディジタル画像から帳票サイズを測定
するサイズ測定ステップと、前記第１のメモリに保持さ
れたディジタル画像から文字列を検出してその検出した
文字列の座標情報を算出し、さらにその文字列と同一の
高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域を文
字列上で文字列に沿って移動させながら特徴量を算出す
る特徴量算出ステップと、その算出した座標情報と特徴
量とを第２のメモリに保持する第２の保持ステップと、
文字列の存在がなくなるまで前記特徴量算出ステップと
前記第２の保持ステップとを繰り返す第１の繰返しステ
ップと、前記第１の繰返しステップが終了後に前記第２
のメモリに保持された文字列の座標と，前記第２のメモ
リに保存されている帳票サイズと同じ帳票サイズで第３
のメモリに登録されている帳票の文字列の座標情報とを
比較する比較ステップと、前記比較ステップで一致した
場合に文字列の特徴量同士の類似度を算出してあらかじ
め決められた値以上であれば文字列が一致したと判断し
て帳票の種別を識別する識別ステップとを含むことを特
徴とする帳票識別方法。
【請求項７】コンピュータに処理させるための帳票を
識別する帳票識別プログラムであって、新しいフォーマ
ットで未記入の帳票を入力した場合に、入力された帳票
のディジタル画像を第１のメモリに保持する第１の保持
ステップと、前記第１のメモリに保持されたディジタル
画像から帳票サイズを測定するサイズ測定ステップと、
前記第１のメモリに保持されたディジタル画像から文字
列を検出してその検出した文字列の座標情報を算出し、
さらにその文字列と同一の高さを持つ矩形状の特徴抽出
範囲を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿って移動
させながら特徴量を算出する特徴量算出ステップと、そ
の算出した座標情報と特徴量とを第２のメモリに保持す
る第２の保持ステップと、文字列の存在がなくなるまで
前記特徴量算出ステップと前記第２の保持ステップとを
繰り返す第１の繰返しステップと、前記第１の繰返しス
テップが終了すると前記第１のメモリに保持された帳票
サイズと前記第２のメモリに保持された全ての文字列の
座標情報毎の特徴量とを第３のメモリに登録する登録ス
テップとを含む処理を前記コンピュータに実行させるこ
とを特徴とする帳票識別プログラム。
【請求項８】コンピュータに処理させるための帳票を
識別する帳票識別プログラムであって、フォーマットに
記入された帳票を入力した場合に、入力された帳票のデ
ィジタル画像を第１のメモリに保持する第１の保持ステ
ップと、前記入力された帳票の識別を行うための識別コ
ードを発生する発生ステップと、前記第１のメモリに保
持されたディジタル画像から帳票サイズを測定するサイ
ズ測定ステップと、前記第１のメモリに保持されたディ
ジタル画像から文字列を検出してその検出した文字列の
座標情報を算出し、さらにその文字列と同一の高さを持
つ矩形状の特徴抽出範囲を制限する窓領域を文字列上で
文字列に沿って移動させながら特徴量を算出する特徴量
算出ステップと、その算出した座標情報と特徴量とを第
２のメモリに前記識別コードを基に保持する第２の保持
ステップと、文字列の存在がなくなるまで前記特徴量算
出ステップと前記第２の保持ステップとを繰り返す第１
の繰返しステップと、前記第１の繰返しステップ終了後
に前記入力された帳票と同一のフォーマットで記入され
た帳票が入力されると、前記発生ステップと前記サイズ
測定ステップと前記特徴量算出ステップと前記第２の保
持ステップと前記第１の繰返しステップとを繰り返す第
２の繰返しステップと、前記第２の繰返しステップ終了
後に前記第２のメモリに保持されたある識別コードにあ
る文字列の座標情報が前記第２のメモリに保持された別
の識別コードにある文字列の座標情報と一致するかを全
て比較する比較ステップと、前記比較ステップで一致す
るものがあれば、一致した座標情報に該当する特徴量と
の類似度を算出してあらかじめ決められた値以上であれ
ば一致したものとして文字列の座標情報と特徴量を全て
抽出する抽出ステップと、抽出が終わると抽出した全て
の文字列の座標情報毎の特徴量と前記第２のメモリに書
き込まれた帳票サイズとを第３のメモリに登録する登録
ステップとを含む処理を前記コンピュータに実行させる
ことを特徴とする帳票識別プログラム。
【請求項９】コンピュータに処理させるための帳票を
識別する帳票識別プログラムであって、フォーマットに
記入された帳票を入力した場合に、入力された帳票のデ
ィジタル画像を第１のメモリに保持する第１の保持ステ
ップと、前記第１のメモリに保持されたディジタル画像
から帳票サイズを測定するサイズ測定ステップと、前記
第１のメモリに保持されたディジタル画像から文字列を
検出してその検出した文字列の座標情報を算出し、さら
にその文字列と同一の高さを持つ矩形状の特徴抽出範囲
を制限する窓領域を文字列上で文字列に沿って移動させ
ながら特徴量を算出する特徴量算出ステップと、その算
出した座標情報と特徴量とを第２のメモリに保持する第
２の保持ステップと、文字列の存在がなくなるまで前記
特徴量算出ステップと前記第２の保持ステップとを繰り
返す第１の繰返しステップと、前記第１の繰返しステッ
プが終了後に前記第２のメモリに保持された文字列の座
標と，前記第２のメモリに保存されている帳票サイズと
同じ帳票サイズで第３のメモリに登録されている帳票の
文字列の座標情報とを比較する比較ステップと、前記比
較ステップで一致した場合に文字列の特徴量同士の類似
度を算出してあらかじめ決められた値以上であれば文字
列が一致したと判断して帳票の種別を識別する識別ステ
ップとを含む処理を前記コンピュータに実行させること
を特徴とする帳票識別プログラム。
【請求項１０】帳票を入力するとディジタル画像に変
換する入力装置と、帳票の識別処理を行う制御装置とを
備えた帳票を識別する帳票識別方式において、前記制御
装置は、前記入力装置から読み取った帳票のディジタル
画像を格納する画像入力手段と、画像入力手段により保
持された前記帳票のディジタル画像から帳票のサイズを
検出すると共に文字パターンを文字列単位で検出して文
字列単位で特徴量へ変換して保持する特徴抽出手段と、
前記入力する帳票のフォーマットを登録する場合には前
記特徴抽出手段から出力される複数組みの文字列の特徴
量から各組共通の特徴量を抽出して辞書メモリに登録す
る共通特徴抽出手段と、前記入力する帳票のフォーマッ
トの識別を行う場合には前記特徴抽出手段から出力され
る処理対象の帳票の文字列の特徴量とあらかじめ前記辞
書メモリに帳票毎に保持された文字列の特徴量とを照合
する照合手段とを有することを特徴とする帳票識別方
式。