(57)【要約】【課題】文字認識エンジンの認識特性に応じて書類を振り分けてＯＣＲ処理を行う。【解決手段】実施形態は、書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータを生成する画像生成装置と、イメージデータに対する文字認識処理を行う管理装置と、を備える。管理装置は、文字認識エンジンを複数登録するとともに、各文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付ける。イメージデータ別にそれぞれの書類種別を判別して、判別された書類種別に文字認識エンジンを割り当てる。イメージデータ毎に、割り当てられた文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う。【選択図】図２
2020181369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータを生成する画像生成装置と、前記イメージデータに対する文字認識処理を行う管理装置と、を備える書類読取システムであって、
前記管理装置は、
前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付けるマスタ制御部と、
前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記イメージデータに割り当てる認識エンジン割り当て制御部と、
前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う認識処理部と、
を有することを特徴とする書類読取システム。
【請求項２】
前記画像生成装置は、提出書類単位又は書類提出者別に書類種別の異なる複数枚の書類で構成された提出書類一式のイメージデータ群を生成し、
前記認識エンジン割り当て制御部は、提出書類単位又は書類提出者別の前記イメージデータ群の各イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記提出書類一式の各イメージデータに割り当てることを特徴とする請求項１に記載の書類読取システム。
【請求項３】
前記認識エンジン割り当て制御部は、１つの前記イメージデータ内に、複数の書類種別に対応する領域が存在するか否かを判別し、複数の書類種別に対応する領域が存在すると判別された場合に、前記複数の書類種別に対応する各領域の位置情報を取得し、前記イメージデータと前記取得した位置情報とに前記判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを割り当てることを特徴とする請求項１又は２に記載の書類読取システム。
【請求項４】
前記認識エンジンは、ＯＣＲ帳票認識エンジン、定型帳票認識エンジン、非定型帳票認識エンジン、本人確認書類認識エンジンを含み、
前記認識エンジン割り当て制御部は、
認識精度を高める対策が施された書類又は／及び紙面に印字される帳票ＩＤで紐付くテンプレート定義が適用された書類の前記イメージデータを前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを前記定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン及び前記定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類内の１つ又は複数の項目又はキーワード別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを、前記非定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン及び前記非定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、本人確認書類の特性情報を含む書類のイメージデータを前記本人確認書類認識エンジンに割り当てる、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の書類読取システム。
【請求項５】
認識エンジン割り当て制御部は、前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン、前記非定型帳票認識エンジン、及び前記本人確認書類認識エンジンに振り分けることができなかった読取エラーのイメージデータに対し、
（ａ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記認識エンジンのいずれかを選択する選択処理、
（ｂ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記文字認識処理を行わずに、当該イメージデータをそのまま保存する第１スキップ処理、
（ｃ）前記文字認識処理を行わずに、読取エラーとなったイメージデータを削除する第２スキップ処理、
の少なくとも１つを遂行し、
前記マスタ制御部は、
（ｄ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記認識エンジンと書類種別の対応関係の新規作成及び編集する第１マスタ処理、
（ｅ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記文字認識テンプレートの新規作成及び編集する第２マスタ処理、
（ｆ）読取エラーとなったイメージデータに対して、文字認識対象領域を指定する第３マスタ処理、
の少なくとも１つを遂行する、ことを特徴とする請求項４に記載の書類読取システム。
【請求項６】
書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータに対する文字認識処理を行う書類読取管理装置であって、
前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付けるマスタ制御部と、
前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記イメージデータに割り当てる認識エンジン割り当て制御部と、
前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う認識処理部と、
を有することを特徴とする書類読取管理装置。
【請求項７】
書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータに対する文字認識処理を行うコンピュータによって実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、
前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付ける第１機能と、
前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記イメージデータに割り当てる第２機能と、
前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う第３機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、申請書等の複数枚の書類を一括して読み取り、コンピュータが利用可能な文字コードに変換する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ／Ｒｅａｄｅｒ）などの文字認識技術は、書類等の電子化ツールとして活用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２‐２６９２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
書類種別の異なる複数枚の書類を読み取り、読み取られた書類種別に適した文字認識エンジンをそれぞれ割り当ててコンピュータが利用可能な文字コードに変換する書類読取システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の書類読取システムは、書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータを生成する画像生成装置と、前記イメージデータに対する文字認識処理を行う管理装置と、を備える。前記管理装置は、前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記各文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付けるマスタ制御部と、前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記各イメージデータに割り当てる認識エンジン割り当て制御部と、前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う認識処理部と、を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１実施形態の書類読取システムの概略説明図である。
【図２】第１実施形態の書類読取システムの書類種別判別及び認識エンジン選択の各処理を説明するための図である。
【図３】第１実施形態の書類読取システムを構成する書類読取管理装置の構成ブロック図である。
【図４】第１実施形態において、１つの書類内に書類種別の異なる複数の領域が混在して構成されている場合における認識エンジンの割り当て処理を説明するための図である。
【図５】第１実施形態の複数の異なる申請者の各書類を一括して読み取る一括読取処理の説明図である。
【図６】第１実施形態の書類読取システムの処理フローを示す図である。
【図７】第１実施形態の書類読取システムのＯＣＲ処理の詳細フローを示す図である。
【図８】第１実施形態の書類読取システムを適用したワークフローの一例を示す図である。
【図９】図８に続くワークフローの一例を示す図である。
【図１０】図９に続くワークフローの一例を示す図である。
【図１１】第１実施形態の書類（帳票）の一例を示す図である。
【図１２】第１実施形態の書類（帳票）の一例を示す図である。
【図１３】第１実施形態の書類（帳票）の一例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、実施形態につき、図面を参照して説明する。
【０００８】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る書類読取管理装置（以下、管理装置という）１００が適用された書類読取システムの概略説明図である。本システムは、申告書や申請書などの紙媒体の書類をＯＣＲ処理（文字認識処理）で電子化する。
【０００９】
例えば、申請者（申告者又は提出者）は、申請書類（申告書類、申込書類などの提出書類）を提出する。その際、申請者（提出者）は、申請書類（提出書類）を所定の窓口に持参したり、配送業者に依頼して所定の発送手段で提出したりすることができる。申請書類を受け取る場所には、画像生成装置２００が設けられ、画像生成装置２００によってイメージデータ化された申請書類が、管理装置１００に入力されて文字コード化（テキスト化）される。
【００１０】
画像生成装置２００は、紙媒体の書類をスキャニングしてイメージデータ（画像データ）を生成するスキャナーである。画像生成装置２００は、複数枚の書類を一括して読み取ることができ、セットされた書類の束を順次１枚１枚スキャニングして、それぞれのイメージデータを生成する。イメージデータのデータ形式は任意であり、ＪＰＥＧ、ＧＩＦ、ＰＮＧ、ＴＩＦＦ、ＢＭＰなど、様々な形式を適宜採用することができる。また、スキャニングされたイメージデータは、ＰＤＦ形式で複数のイメージデータがページ区切りで１ファイルに集約されるものであってもよい。
【００１１】
なお、画像生成装置２００は、例えば、ソータ機能を備えたスキャン装置や、スキャナー機能が搭載されたプリンタや複合機であってもよい。また、カメラ等の撮像装置又は撮像装置を備える端末（デスクトップＰＣやノートＰＣ、タブレット端末やスマートフォン）も、画像生成装置２００として適用することもできる。
【００１２】
書類は、例えば、確定申告、医療費や手当の申請、保険申込、保険支払い請求、住宅ローン申込、金融商品取引の申込など、申告や申請、請求等において使用される紙媒体である。これらの書類は、後述する所定の書類種別に分類することができる。なお、書類には、印字又は手書きの書面や複写物などが含まれる。
【００１３】
書類種別は、後述する認識エンジンと関連付けられ、１つの書類種別が、１つの認識エンジン又は複数の認識エンジンと紐付けることができる。一方で、１つの認識エンジンは、１つ又は複数の書類種別と紐付くことができる。本実施形態の書類種別は、認識エンジンの振り分け条件として利用され、所定の書類種別の書類が、所定の認識エンジンに振り分けられるように制御するための情報である。
【００１４】
本実施形態において取り扱う書類は、申請単位での１枚又は複数枚の書類である。例えば、１つの申請では、申請書、計算書、内訳書、本人確認書類などの添付書類、証明書などをセットにした申請書類一式を提出することがある。この場合、申請書類一式の中に、書類種別の異なる書類が複数存在する。このため、申請単位別又は申請者別の申請書類は、異なる書類種別の書類が複数枚含まれている書類群（書類の束）とすることができる。
【００１５】
一方で、例えば、保険の申込書であっても、生命保険、自動車保険、傷害保険などの保険の種別によって申込書が異なったり、保険会社で申込書が異なったりもする。地方公共団体や行政機関に提出する書類においても同様である。このため、画像生成装置２００にセットされる書類群は、この場合においても、申請単位又は申請者単位で異なる書類種別の書類が複数枚含まれている書類群となる。また、１枚の申込書で提出書類が完結する場合もある。この場合、１枚ずつ申請者が異なり、かつ書類種別の異なる複数枚の書類群が、画像生成装置２００にセットされる。
【００１６】
このように本実施形態の画像生成装置２００は、異なる書類種別の書類が複数枚含まれている書類の束がセットされ、一括した連続スキャニングで各イメージファイルを順次生成する。書類の束は、異なる書類種別の書類が複数枚含まれる１人の申請者が提出する書類一式であってもよく、括りとしては同じ申込書であるがそれぞれ書類種別が異なる複数枚の書類群であってもよい。
【００１７】
画像生成装置２００は、書類を取り扱う店舗や拠点に設けられる。画像生成装置２００によって生成された書類のイメージデータは、ＩＰ網や専用網などのネットワークを介して管理装置１００に伝送されたり（ネットワーク接続方式）、管理装置１００に対してケーブル等で画像生成装置２００を直接接続して伝送したり（ローカル接続方式）することができる。また、画像生成装置２００は、利用者端末３００とローカル接続することができ、この場合、利用者端末３００を通じ、画像生成装置２００によって生成されたイメージデータを、管理装置１００に伝送するように構成することができる。
【００１８】
図２は、本実施形態の書類読取システムの書類種別判別及び認識エンジン選択の各処理を説明するための図である。本実施形態では、取り扱う書類の種別と、各書類種別に適した認識エンジン（ＯＣＲ処理モジュール）とが登録可能にされる。そして、書類の各イメージデータに対して書類種別判定を行い、当該書類に対してＯＣＲ処理を行うための認識エンジンを割り当てる。すなわち、認識特性の異なる複数の認識エンジン別にＯＣＲ処理対象の書類を予め設定し、認識特性に適合する認識エンジンに、書類の振り分け処理を行う。
【００１９】
本実施形態では、書類の各イメージデータ毎に、認識エンジンが割り当てられ、イメージデータ単位（ページ単位）で、認識エンジンによるＯＣＲ処理が行われる。なお、複数枚の書類の内、同じ認識エンジンが割り当てられる書類が存在したり、全ての書類に異なる認識エンジンが割り当てられたりすることもある。もちろん、予め書類種別に応じて手作業で書類を仕分けし、仕分け単位で電子化を行う場合は、仕分け単位で読み込み、複数の各書類に同じ認識エンジンが割り当てられることになる。
【００２０】
ここで、ＯＣＲ処理について説明する。ＯＣＲ処理は、文字が記載された紙媒体の書類をイメージデータ（画像データ）化し、イメージデータ内の文字を認識して文字コード情報を生成する処理であり、大きく２つの処理に分けることができる。第１は、イメージデータ内のレイアウト解析を行い、レイアウト解析で抽出した文字領域を抽出し、文字領域内の文字を１文字ずつ分解する文字抽出解析処理である。第２は、文字抽出解析処理によって得られた１文字ずつのイメージデータが何の文字かを認識する認識処理である。なお、文字領域内の文字列を１文字ずつに分解せずに文字認識することもできる。
【００２１】
認識処理は、例えば、文字イメージを一定の大きさに拡大／縮小する正規化処理、文字イメージの特徴（縦、横、斜めの線、各線の長さ、線同士の位置関係などの特徴量）抽出処理、文字イメージの特徴量に合致する文字コードを検索するマッチング処理、マッチング処理で抽出された各文字コード又は／及びその文字列に対する辞書（単語辞書など）を用いた自動訂正処理、の各処理が含まれる。これらの処理を経て、書類内の文字が文字コード化された出力される。文字コード化された情報、すなわち、文字テキスト情報は、所定のファイル形式（ｔｘｔ、ｃｓｖ，ｘｍｌ，ｄｏｃｘ、ｘｌｓｘなど）で書類毎に出力することができる。
【００２２】
本実施形態の認識エンジンは、文字抽出解析処理及び認識処理の各アルゴリズムを含むプログラムモジュールであり、各書類の特性に応じて文字抽出解析処理又は／及び認識処理がチューニングされた複数の認識エンジンが登録される。
【００２３】
図２の例において、ＯＣＲ帳票認識エンジンは、ＯＣＲ帳票と呼ばれるＯＣＲ処理を前提に作成された書類を対象に文字認識処理を行う。ＯＣＲ帳票は、ＯＣＲ処理の文字抽出解析処理において、文字を抽出し易いように工夫された帳票であり、例えば、記入枠や印字ガイド枠をドロップアウトカラー（人の目には見えるがスキャナーで読み取ったときに画像として現れない色）で印刷したり、３点マークなどのベリファイマークを付して、マークされている３点で天地と傾きを検出し易くしたり、リファレンスマークを付して帳票内の文字行位置を正確に検出できるようにしたり、文字枠や余白域を設けたりして、文字抽出精度（文字認識精度）を高める対策が施された帳票である。
【００２４】
また、ＯＣＲ帳票は、ＯＣＲ処理を前提に作成された書類であることから、上述した文字認識精度を高める対策の如何にかかわらず、文字が記入される紙面上の位置をテンプレートとして予め定義し、テンプレートで規定され位置を文字認識（文字抽出解析）するように構成することもできる。この場合、テンプレート定義情報の識別子である帳票ＩＤを紙面上に印字、又は記入することで、イメージデータ化された書類の帳票ＩＤを識別して該当するテンプレートを用いたＯＣＲ処理を行うように構成することができる。従って、ＯＣＲ帳票認識エンジンに文字認識対象として仕分される書類は、認識精度を高める対策が施された書類又は／及び紙面に印字される帳票ＩＤで紐付くテンプレート定義が適用された書類である。なお、認識精度を高める対策が施された書類がさらにテンプレートを用いたＯＣＲ処理を行うように構成することもできる。
【００２５】
したがって、ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされる書類は、３点マーク等の文字抽出精度（文字認識精度）を高める対策があるか、帳票ＩＤがあるかなどを判別することによって選定（振り分け）することができる。つまり、ＯＣＲ帳票認識エンジンに対応する書類種別は、３点マーク等の文字抽出精度を高める対策が存在したり、帳票ＩＤなど帳票を特定できる識別子が存在する書類となる。
【００２６】
次に、定型帳票認識エンジンは、書類のタイトルや特定キーワードなどで識別可能な定型帳票別に、文字が記入される紙面上の位置をテンプレートとして予め定義し、テンプレートで規定され位置を定型的に文字認識（文字抽出解析）する認識処理を行う。定型帳票認識エンジンは、ＯＣＲ帳票以外の書類を対象に、書類のタイトルをキーに、事前登録された文字認識テンプレートを検索して、該当する文字認識テンプレートを用いたＯＣＲ処理を行う。したがって、定型帳票認識エンジンに仕分けされる書類（タイトル別テンプレート帳票）は、ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類であるかを判別することによって選定（振り分け）することができる。書類のタイトルとは、例えば、〇〇届出書、〇〇申請書などのタイトル名、表題や見出しである。定型帳票認識エンジンに対応する書類種別は、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類となる。
【００２７】
非定型帳票認識エンジンは、ＯＣＲ帳票及びタイトル別テンプレート帳票以外の書類を対象に、書類内から事前に登録した１つまたは複数の見出し語（キーワード）を見つけ、その近辺の文字列を自動的に抽出するキーワードサーチ形ＯＣＲ処理を行う。したがって、非定型帳票認識エンジンに仕分けされる書類（項目別テンプレート帳票）は、ＯＣＲ帳票及びタイトル別テンプレート帳票に仕分けされなかった書類であって、書類内の特定の項目（キーワード）別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類であるかを判別することによって選定（振り分け）することができる。非定型帳票認識エンジンに対応する書類種別は、書類内の特定の項目（キーワード）別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類となる。
【００２８】
本人確認書類認識エンジンは、ＯＣＲ帳票、タイトル別テンプレート帳票及び項目別テンプレート帳票以外の書類を対象に、本人確認書類の特性情報をキーに、適合する認識ライブラリを検索し、ＯＣＲ処理を行う。本人確認書類は、免許証、マイナンバーカード、健康保険証、住民証、在留カードなどの複数の種別を含み、本人確認書類種別それぞれに認識ライブラリが予め登録されている。
【００２９】
まず、特性情報としてタイトルや項目を登録しておくことで、どの本人確認書類かを判別することができる。そして、どの本人確認書類かを判別した後、対応する認識ライブラリを用いて、ＯＣＲ処理を行う。認識ライブラリとは、上述した文字抽出解析処理又は／及び認識処理で使用される情報や処理を、本人確認書類種別（特性情報）ごとにチューニングしたものであり、例えば、運転免許証の場合、都道府県ごとの公安委員会によってフォント（半角、２／３角、全角など）が異なるため、これらのフォントに対応した認識ライブラリが登録される。マイナンバーカード、健康保険証、住民証、在留カードにおいても同様である。また、本人確認書類の種別毎にテンプレートを定義・登録しておき、対応するテンプレートを含む認識ライブラリを登録してＯＣＲ処理を行うように構成することもできる。
【００３０】
本人確認書類認識エンジンに仕分けされる書類（書類種別）は、本人確認書類の特性情報を含む書類であって、特性情報別に事前登録された認識ライブラリが存在する書類であるかを判別することによって選定（振り分け）することができる。
【００３１】
なお、各認識エンジンに仕分けされる書類の選定（振り分け）手法としては、書類（帳票）のサイズ（縦／横）を適用することもできる。例えば、特定の大きさを有する書類は、ＯＣＲ帳票であると一義的に判定することが可能である場合は、図２に示す対象書類判別条件として書類の縦横のサイズを登録しておき、イメージデータ化された書類のサイズと比較して、対応する認識エンジンを割り当てるように構成することもできる。
【００３２】
図３は、管理装置１００の構成ブロック図である。管理装置１００は、通信装置１１０、制御装置１２０及び記憶装置１３０を含んで構成されている。通信装置１１０は、利用者端末３００との間の無線又は有線のネットワークを介したデータ通信制御を行う。記憶装置１３０は、利用者端末３００又は画像生成装置２００から送信される申請書類のイメージデータ及び認識処理後の文字コードデータを、申請者別に記憶する記憶領域である。なお、上述のように、管理装置１００は、利用者端末３００を介さずに画像生成装置２００と直接接続されるように構成することもできる。
【００３３】
制御装置１２０は、マスタ制御部１２１、認識エンジン割り当て制御部１２２、認識処理部１２３、認識結果制御部１２４及びデータ制御部１２５を含んでいる。
【００３４】
マスタ制御部１２１は、認識エンジンの登録制御、認識エンジンに対応する書類種別の登録制御、各認識エンジンで使用するテンプレートの登録制御を行う。各登録制御では、新規登録、編集、更新、削除を所定の画面を通じ、管理者端末４００を介して操作可能に制御する。なお、管理装置１００に対する各種情報の登録操作などは、便宜上、管理者端末４００を介して行う態様を例示しているが、例えば、利用者端末３００を管理者端末４００として構成することも可能である。
【００３５】
認識エンジンの登録制御では、例えば、図２に示すような認識エンジンマスタ情報を登録する画面が提供され、管理者端末４００から、認識エンジンのＯＣＲ処理モジュールや認識ライブラリをアップロードしたり、既にアップロードされているＯＣＲ処理モジュールや認識ライブラリに対する更新や削除の操作、各認識エンジンと書類種別との関連付けに関する情報（例えば、対象書類判別条件（振り分け条件））の登録、更新、削除の操作、を行えるように制御する。
【００３６】
認識エンジンに対する書類種別の登録制御は、各認識エンジンと関連付けられる書類種別（ＯＣＲ帳票、定型、非定型、本人確認、フリーフォーマット）の登録、更新、削除の操作を行えるように制御する。登録された書類種別は、認識エンジンの登録制御において、リスト表示され選択可能に制御することができる。
【００３７】
各認識エンジンで使用されるテンプレートの登録制御は、画面に、取り込まれたイメージデータを表示させつつ、表示されたイメージデータの文字記載位置に文字認識領域を設定するレイヤー作成制御を行うものである。テンプレートとは、書類の文字記載位置に合わせて複数の文字認識領域が設定され、各文字認識領域の位置情報（領域１つずつの開始位置座標と終了位置座標のセット）を有する情報である。
【００３８】
なお、テンプレートの登録制御では、各認識エンジンとの関連付け操作も含まれる。例えば、ＯＣＲ帳票認識エンジンとテンプレートとの関連付け、定型帳票認識エンジンでは、書類のタイトル名とテンプレートとの関連付け、非定型帳票認識エンジンでは、書類内の１つ又は複数の項目名（キーワード）とテンプレートとの関連付けを、行うことができように制御する。
【００３９】
認識エンジン割り当て制御部１２２は、複数の書類別に１イメージデータ（１ページ）ずつ認識エンジン振り分け処理を行うと共に、後述するページ分割処理を行う（図４参照）。認識処理部１２３は、認識エンジン割り当て制御部１２２によって割り当てられた各認識エンジンを用いてページ毎にＯＣＲ処理を行い、認識結果（文字コード）を出力する。認識結果制御部１２４は、ＯＣＲ処理対象のイメージデータと認識結果である文字コードとを関連付けて記憶装置１３０に記憶する。このとき、申請者の氏名や申請者のＩＤコードなど、書類内から抽出された申請者を一意に識別可能な申請者識別情報を用いて、イメージデータとその文字コードの対応関係を申請者別に区分けして記憶装置１３０に記憶することができる。
【００４０】
データ制御部１２５は、ＯＣＲ処理後の文字コードを利用した申請者検索や、文字コードのデータ修正、削除などのイメージデータに対する文字コードの編集作業、イメージデータの並び順の訂正など、イメージデータ及び文字コードに対する編集機能を所定の画面を通じて提供する。利用者端末３００からの要求に基づいて各種操作制御を可能にする。
【００４１】
書類は、例えば、１つのイメージデータ内（１ページ内）に、ＯＣＲ帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別を有する領域と、定型帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別を有する領域とが混在して構成されている場合（複数の区分けされた領域が存在する場合）がある。図４は、このように１つの書類内にＯＣＲ帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別を有する領域と定型帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別を有する領域とが混在して構成されている場合における認識エンジンの割り当て処理を説明するための図である。図４に示すように、例えば、ＯＣＲ帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別の判別処理と定型帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別の判別処理の両処理を行い、どちらの書類種別にも該当する場合には、ＯＣＲ帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別を有する領域と定型帳票認識エンジンが文字認識対象とする書類種別を有する領域とを識別して、その識別した各領域の位置情報（座標情報）を取得する。そして、ＯＣＲ帳票認識エンジンが文字認識対象とする領域の位置情報（座標情報）を付帯したイメージデータにＯＣＲ帳票認識エンジンを割り当てる。一方、定型帳票認識エンジンが文字認識対象とする領域の位置情報（座標情報）を付帯したイメージデータに定型帳票認識エンジンを割り当てる。ＯＣＲ帳票エンジンは、このように割り当てられたイメージデータの中からその付帯している位置情報（座標情報）で指定される領域に対して文字認識処理をする。一方、定型帳票認識エンジンは、このように割り当てられたイメージデータの中からその付帯している位置情報（座標情報）で指定される領域に対して文字認識処理をする。
【００４２】
なお、１つの書類内に複数の書類種別が存在するか否かの判定処理の別の手法としては、例えば、予めＯＣＲ帳票内に、ＯＣＲ帳票領域以外の定型又は非定型の記載領域が存在するとわかっていることもあるので、この場合は、帳票ＩＤ別に、定型又は非定型の記載領域が存在すること及びその記載領域の位置を予め登録しておき、認識エンジン割り当て処理の際の事前処理として分割処理を行うように構成することもできる。
【００４３】
一方で、図４に示したような処理を用いることで、例えば、複数枚（複数種類）の書類が１つのイメージデータに含まれる態様であっても、各書類毎にそれぞれの書類の座標位置を定義する処理を行い、適切な認識エンジンを割り当て、座標位置の範囲内を文字認識するように構成することも可能である。
【００４４】
このように、認識特性に適合する認識エンジンに合わせて、１つのイメージデータを複数の認識エンジンでＯＣＲ処理が行われるようにしている。これにより、精度向上、スピードの向上を行うことができる。
【００４５】
図５は、本実施形態の複数の異なる申請者の各書類を一括して読み取る一括読取処理の説明図である。画像生成装置２００でのイメージスキャニングの際、１人の申請者の書類一式（書類の束）を、その都度セットしてスキャニングすると手間が増加する。このため、複数の申請者の各書類の束を、所定数重ねて画像生成装置２００にセットし、一括して取り込むこともできる。この場合、複数の各申請者のイメージデータを区分けするために、例えば、申請者Ａの書類の束と申請者Ｂの書類の束との間に、所定の仕切り紙を挿入すする。一括取り込み後、仕切り紙を手掛かりに、申請者別にイメージデータを区分けして保存することができる。また、仕切り紙を使わずに、書類の束の書類の並び順が決まっている場合、１ページ目に来る書類を目印に、一括取り込み後に、申請者別にイメージデータを区分けして保存することができる。
【００４６】
図６は、本実施形態の書類読取システムの処理フローを示す図である。以下の説明では、異なる書類種別の書類が複数枚存在する申請者別の申請書類一式が、画像生成装置２００で一括して読み取られる態様を例示している。
【００４７】
図６に示すように、画像生成装置２００に申請者の申請書類をセットしてスキャニングし、イメージデータを生成する（Ｓ２０１）。生成されたイメージデータは、利用者端末３００に出力される（Ｓ２０２）。利用者端末３００では、画像生成装置２００から出力された申請書類を構成する複数のイメージデータ（複数ページのイメージデータ）を表示する（Ｓ３０１）。
【００４８】
ユーザは、利用者端末３００を通じて、画像生成装置２００から出力された複数のイメージデータを確認することができ、さらに、複数のイメージデータのうち、不要と判断されるイメージデータの削除やイメージデータの順序を並び替える操作（順序変更操作）を行うことができる（Ｓ３０２）。画像生成装置２００は、申請書類をスキャニングした順番で、イメージデータを順序立てて利用者端末３００に出力することができ、利用者端末３００において、複数のイメージデータは、スキャニングされた順序情報が保持されている。
【００４９】
ユーザは、画像生成装置２００から出力された複数のイメージデータに対する確認や編集を行った後、申請者毎にイメージデータを区分してローカル保存する（Ｓ３０３）。このとき、利用者端末３００がタイムスタンプ機能を備えている場合、受付日付確定のために、タイムスタンプ（例えば、時刻認証局から発行される時刻情報とイメージデータから生成されるハッシュ値との組み合わせ）の取得処理を行い、申請者別に区分けされる複数の各イメージデータに、タイムスタンプ情報を付与するように構成することができる。
【００５０】
利用者端末３００は、ローカル保存された申請書類のイメージデータを、管理装置１００に送信する（Ｓ３０４）。送信するタイミングは任意である。
【００５１】
管理装置１００では、管理者端末４００を通じ、事前に認識エンジン登録処理（Ｓ１０１）及びテンプレート登録処理（Ｓ１０２）などを行う。なお、これらの処理については、上述しているので省略する。次に、管理装置１００は、利用者端末３００からイメージデータを受信して記憶装置１３０に記憶する受付処理を行う（Ｓ１０３）。
【００５２】
管理装置１００は、リアルタイムに又は任意のタイミングでＯＣＲ処理を行う。ＯＣＲ処理は、ステップＳ１０４からＳ１０７の各処理を含んで構成されている。まず、申請者別に申請書類を構成する複数のイメージデータを抽出し、ページ単位、すなわち、スキャニングの順番でイメージデータを順に、書類種別識別処理（Ｓ１０４）、識別された書類種別に応じた認識エンジンへの振り分け処理（Ｓ１０５）、振り分け処理によって割り当てられた認識エンジンを用いたＯＣＲ処理（Ｓ１０６）、及び認識結果（文字コード）とイメージデータとを関連付けて保存する処理（Ｓ１０７）を行う。ステップＳ１０４からＳ１０７の処理をページ数（イメージデータ数）分繰り返し行い、申請処理を構成する各イメージデータそれぞれの文字コードを生成して保存する。
【００５３】
管理装置１００は、ＯＣＲ処理後の文字コードに対して編集機能を提供する。管理者端末４００に、イメージデータと文字認識結果とを含む画面を表示させ、文字認識結果に対する入力、編集、削除を行えるように制御する（Ｓ４０１，Ｓ１０８）。管理装置１００は、編集結果を反映する処理を行う（Ｓ１０９）。
【００５４】
ユーザは、利用者端末３００から、申請書類の検索を行うことができ、管理装置１００は、検索機能を提供する。例えば、申請者から問合せがあったとき、利用者端末３００から申請者の氏名、住所などを検索クエリとして入力して管理装置１００に送信する（Ｓ３０５）。管理装置１００（データ制御部１２５）は、受信した検索クエリを用いて格納されている文字コード情報を検索する（Ｓ１１０）。検索の結果、ヒットした文字コード情報に対応するイメージデータを含む申請書類のイメージデータ群を抽出して、検索結果として利用者端末３００に送信する（Ｓ１１１）。なお、検索結果としては、イメージデータと共に文字コード情報も出力するように構成してもよい。
【００５５】
図７は、本実施形態の書類読取システムのＯＣＲ処理の詳細フローを示す図であり、図６におけるステップＳ１０４からＳ１０７の各処理で構成されるＯＣＲ処理の詳細フローである。
【００５６】
認識エンジン割り当て制御部１２２は、利用者端末３００から受け付けた申請者別の申請書類のイメージデータを記憶装置１３０から抽出し、先頭のイメージデータを読み込み、書類種別判別処理を行う。まず、認識エンジン割り当て制御部１２２は、イメージデータ中に３点マークなどのＯＣＲ帳票と判別可能な情報を抽出する処理を行う（Ｓ１０４Ａ）。ＯＣＲ帳票と判別可能な情報を抽出することができた場合（Ｓ１０４ＡのＹＥＳ）、認識エンジン割り当て制御部１２２は、当該イメージデータをＯＣＲ帳票認識エンジンに振り分ける（当該イメージデータにＯＣＲ帳票認識エンジンを割り当てる、Ｓ１０５Ａ）。
【００５７】
また、ステップＳ１０４Ａにおいて、ＯＣＲ帳票と判別可能な情報を抽出できなかった場合（Ｓ１０４ＡのＮＯ）、タイトル別テンプレート帳票と判別可能な情報を抽出する処理を行う（Ｓ１０４Ｂ）。タイトル別テンプレート帳票と判別可能な情報を抽出することができた場合（Ｓ１０４ＢのＹＥＳ）、認識エンジン割り当て制御部１２２は、当該イメージデータを定型帳票認識エンジンに振り分ける（当該イメージデータに定型帳票認識エンジンを割り当てる、Ｓ１０５Ｂ）。
【００５８】
続いて、ステップＳ１０４Ｂにおいて、タイトル別テンプレート帳票と判別可能な情報を抽出できなかった場合（Ｓ１０４ＢのＮＯ）、項目（キーワード）別テンプレート帳票と判別可能な情報を抽出する処理を行う（Ｓ１０４Ｃ）。項目別テンプレート帳票と判別可能な情報を抽出することができた場合（Ｓ１０４ＣのＹＥＳ）、認識エンジン割り当て制御部１２２は、当該イメージデータを非定型帳票認識エンジンに振り分ける（当該イメージデータに非定型帳票認識エンジンを割り当てる、Ｓ１０５Ｃ）。
【００５９】
さらに、ステップＳ１０４Ｃにおいて、項目別テンプレート帳票と判別可能な情報を抽出できなかった場合（Ｓ１０４ＣのＮＯ）、本人確認書類と判別可能な情報を抽出する処理を行う（Ｓ１０４Ｄ）。本人確認書類と判別可能な情報を抽出することができた場合（Ｓ１０４ＤのＹＥＳ）、認識エンジン割り当て制御部１２２は、当該イメージデータを本人確認書類認識エンジンに振り分ける（当該イメージデータに本人確認書類認識エンジンを割り当てる、Ｓ１０５Ｄ）。
【００６０】
上記ステップＳ１０４Ａ〜１０４Ｄ及びステップＳ１０５ＡからＳ１０５Ｄを経て認識エンジンの割り当てができたイメージデータに対して、認識処理部１２３は、割り当てられた認識エンジンを用いたＯＣＲ処理を行う（Ｓ１０６）。そして、認識結果制御部１２４は、ＯＣＲ処理によって得られた認識結果（文字コード）とイメージデータとの関連付けを行い、認識結果を記憶装置１３０に保存する（Ｓ１０７）。これらの処理を、申請書類を構成する全てのイメージデータに対して繰り返し行い（Ｓ１１０８）、処理を終了する。
【００６１】
なお、ステップＳ１０４Ａ〜１０４Ｄの処理順序は、適宜変更することが可能である。また、認識エンジン割り当て制御部１２２は、ＯＣＲ帳票と判別可能な情報、タイトル別テンプレート帳票と判別可能な情報、項目別テンプレート帳票と判別可能な情報、本人確認書類と判別可能な情報を抽出する処理において、例えば、簡易なＯＣＲ処理を実行して、３点マーク、タイトル、項目、本人確認書類の特性情報などの情報をイメージデータ内から抽出することができる（書類種別判別のための事前ＯＣＲ処理）。
【００６２】
一方で、ステップＳ１０４Ａ〜１０４Ｄを経て、認識エンジンを割り当てることができなかった書類（イメージデータ）に対しては（Ｓ１０４ＤのＮＯ）、読取エラーによる手動設定処理に移行する（Ｓ１１０１）。
【００６３】
具体的には、認識エンジン割り当て制御部１２２は、読取エラーとなったイメージデータを管理者端末４００の画面に表示させ、認識エンジンを手動で選択可能に制御することができる（Ｓ１１０２）。また、認識エンジンと書類種別の対応関係の作成・修正を可能に制御することができる（Ｓ１１０３）。例えば、読取エラーとなったイメージデータのタイトルや項目と認識エンジンとの対応関係を作成して登録することができる。これにより、今後、読取エラーとなったイメージデータに対して認識エンジンを自動的に割り当てることができる。あるいは、読取エラーとなったイメージデータを管理者端末４００の画面に表示し、この画面表示されたイメージデータに対して、文字認識対象領域（読取個所）を指でなぞって指定する方法などもある。この指定方法はフリーフォームＯＣＲ処理（フリーフォーム文字認識処理）に対応する。
【００６４】
また、認識エンジン割り当て制御部１２２は、読取エラーとなったイメージデータを管理者端末４００の画面に表示させ、テンプレートの修正・新規作成の各種制御を行うことができる（Ｓ１１０４）。例えば、読取エラーとなったイメージデータに対して新たにテンプレートを登録し、登録したテンプレート（タイトルや項目を含む）と認識エンジンとを関連付け可能に制御する。このように構成することで、認識エンジンの割り当て可能なテンプレートを拡張することができ、今後、読取エラーとなったイメージデータに対して認識エンジンを自動的に割り当てることができる。
【００６５】
これらのステップＳ１１０２、Ｓ１１０３、Ｓ１１０４の各処理によって認識エンジンの割り当てが完了すると、認識エンジンマスタ情報を更新し、認識エンジン、書類種別、テンプレートの各対応関係を学習する（Ｓ１１０７）。そして、ステップＳ１０６に進み、認識エンジン割り当て制御部１２２は、手動で割り当てられた認識エンジンを用いたＯＣＲ処理を実行する。なお、ステップＳ１１０２からＳ１１０４、及びＳ１１０７の各処理は、マスタ制御部１２１によって遂行される。
【００６６】
また、読取エラーによる手動設定処理では、ステップＳ１１０５及びＳ１１０６の処理を含むように構成することができる。ステップＳ１１０５は、読取エラーのイメージデータに対してＯＣＲ処理を行わずに、イメージデータをそのまま保存するＯＣＲ処理スキップ処理である。ステップＳ１１０６は、読取エラーのイメージデータを削除するＯＣＲ処理スキップである。ステップＳ１１０６の場合、申請書類を構成する複数のイメージデータの中から読取エラーのイメージデータ自体を削除する処理となる。
【００６７】
図８は、本実施形態の書類読取システムを適用したワークフローの一例を示す図である。図９は、図８に続くワークフロー、図１０は、図９に続くワークフローの一例を示す図である。本ワークフローの例は、例えば、１つ又は複数の申請受付所（店舗や役所など窓口）と、処理センターとを含み、処理センターに管理装置１００が設置されている。
【００６８】
申請受付所には、画像生成装置２００と利用者端末３００とが設置されており、利用者端末３００が専用網やＩＰ網を介したネットワークで、処理センターの管理装置１００と接続されている。また、処理センターにも画像生成装置２００と利用者端末３００が設けられ、処理センターの利用者端末３００は、管理装置１００と接続される。また、処理センターには、管理者端末４００が設けられており、管理装置１００と接続される。
【００６９】
まず、申請受付所では、申請者が持参した申請書類一式を、画像生成装置２００でスキャニングする。そして、利用者端末３００において、ユーザは、生成された申請書類一式の各イメージデータを確認したり、不要なイメージデータを削除したり、スキャニング順序で並ぶイメージデータの順番を入れ替えたりすることができる。そして、申請者別に申請書類一式のイメージデータ群を利用者端末３００の記憶装置に保存すると共に、任意のタイミングで管理装置１００に送信する。
【００７０】
一方で、処理センターには、申請者から発送された申請書類が物理的に搬送される。処理センターのユーザは、搬送された各申請書類を画像生成装置２００にセットしてイメージデータの生成処理を行う。処理センターにおいても利用者端末３００で、生成された申請書類一式の各イメージデータを確認したり、不要なイメージデータを削除したり、スキャニング順序で並ぶイメージデータの順番を入れ替えたりすることができる。申請者別の申請書類一式のイメージデータ群は、申請受付所同様に、任意のタイミングで管理装置１００に送信したり、利用者端末３００の記憶装置に保存せずに、直接管理装置１００の記憶装置１３０に記憶したりすることができる。なお、図８の例において、一点鎖線で示すように、ワークフローとしては、申請受付所でイメージデータの生成及び管理装置１００への伝送を行わずに、受け付けた紙媒体の申請書類一式を、処理センターの搬送することも可能である。
【００７１】
図９に示すように処理センターの管理装置１００は、主に図７に示したＯＣＲ処理（書類読取処理）を行い、文字コード情報とイメージデータとを関連付けて保存する。その他詳細なワークフローは、上述の通りであるため省略する。
【００７２】
そして、図１０において、申請受付所では、利用者端末３００を通じて管理装置１００にアクセスして、申請書類の検索を行うことができる。処理センターにおいても同様である。また、処理センターでは、管理者端末４００を通じた文字コード情報の編集処理を行うことができる。
【００７３】
このように本実施形態の書類読取システムは、申請受付所と処理センターとを含むワークフローにおいて紙媒体の電子化における作業手間を大幅に削減できる。すなわち、本実施形態の書類読取システムは、書類群に含まれる複数種別の書類に対して認識エンジンを自動的に割り当ててＯＣＲ処理を行うため、画像生成装置２００でスキャニングする際の書類仕分け作業などの手間が不要となる。従来は、認識エンジンに応じて書類種別毎にそれぞれ仕分け作業を行ってＯＣＲ処理をしなければならなかったため、非常に手間及びコストがかかっていた。しかしながら、本実施形態では、書類一式を構成する複数の書類の種別をそれぞれ判別し、自動的に最適な認識エンジンを振り分けるため、高い精度による文字認識処理を実現させつつ、作業手間を低減させることができる。
【００７４】
また、従来の書類種別毎の選別手作業は、逆に言うと、認識エンジンに適合しない書類種別は、電子化されていなかった。このため、電子されていない書類は、書類一式とは紐付かない情報となり、わざわざ紙媒体で保管していたので、電子化されていない書類が必要なときに、物理的に探す必要があり、非常に手間であった。これに対して本実施形態では、文字コード化されない書類もイメージデータでそのまま保管し、文字コード化された別のイメージファイルと共に関連付けられて保存される。このため、申請者をキーに書類一式の中から所望の書類を容易に抽出することが可能となり、作業手間低減を実現することができる。
【００７５】
特に本実施形態は、１書面が１イメージデータ（１ページ）単位で書類種別を判別して認識エンジンを割り当てるので、ＯＣＲ処理自体の複雑化を抑制しつつ、高精度の文字認識処理が実現される。つまり、１書面に複数の認識エンジンを割り当てると、１書面内に含まれる各認識エンジン別の領域判別などが必要となり処理が複雑化する。しかしながら、本実施形態では、認識エンジンの処理性能を最大化することができ、ページ単位での認識エンジンの振り分け制御により、人手の手間を低減させつつ、高精度読取を実現することができる。
【００７６】
図１１から図１３は、本実施形態の書類（帳票）の一例を示す図である。図１１には、３点マーク及び帳票ＩＤを含む３点帳票例と、タイトル別帳票例と、が示されている。また、図１２には、項目別（特定キーワード）帳票例と、本人確認帳票例とが示されている。図１３には、フリーフォーマット帳票例が示されている。
【００７７】
例えば、申請書類一式の書類の束は、申請単位（又は申請者単位）で、図１１の３点帳票又は図１２の特定キーワード帳票の申込書と、図１２の本人確認帳票との組み合わせなどを含むことができる。また、図１１のタイトル識別帳票や図１３のフリーフォーマット帳票を、所定の申請書の添付書類として、申請書類一式の書類の束の中に含めることができる。
【００７８】
以上、本実施形態について説明したが、書類読取管理装置１００の各機能は、必要に応じて複数の装置に分散して構成することができる。また、上記書類読取管理装置１００を構成する各機能は、プログラムによって実現可能であり、各機能を実現するために予め用意されたコンピュータプログラムが補助記憶装置に格納され、ＣＰＵ等の制御部が補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置に読み出し、主記憶装置に読み出された該プログラムを制御部が実行することで、各部の機能を動作させることができる。
【００７９】
また、上記プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された状態で、コンピュータに提供することも可能である。コンピュータ読取可能な記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の相変化型光ディスク、ＭＯ（Magnet Optical）やＭＤ(Mini Disk)などの光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクやリムーバブルハードディスクなどの磁気ディスク、コンパクトフラッシュ（登録商標）、スマートメディア、SDメモリカード、メモリスティック等のメモリカードが挙げられる。また、本発明の目的のために特別に設計されて構成された集積回路（ICチップ等）等のハードウェア装置も記録媒体として含まれる。
【００８０】
なお、本発明の実施形態を説明したが、当該実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８１】
１００  書類読取管理装置
１１０  通信装置
１２０  制御装置
１２１  マスタ制御部
１２２  認識エンジン割り当て制御部
１２３  認識処理部
１２４  認識結果制御部
１２５  データ制御部
１３０  記憶装置
【図１】
2020181369.tif 000003
【図２】
2020181369.tif 000004
【図３】
2020181369.tif 000005
【図４】
2020181369.tif 000006
【図５】
2020181369.tif 000007
【図６】
2020181369.tif 000008
【図７】
2020181369.tif 000009
【図８】
2020181369.tif 000010
【図９】
2020181369.tif 000011
【図１０】
2020181369.tif 000012
【図１１】
2020181369.tif 000013
【図１２】
2020181369.tif 000014
【図１３】
2020181369.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月27日(2020.5.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータを生成する画像生成装置と、前記イメージデータに対する文字認識処理を行う管理装置と、を備える書類読取システムであって、
前記管理装置は、
前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付けるマスタ制御部と、
前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記イメージデータに割り当てる認識エンジン割り当て制御部と、
前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う認識処理部と、を有し、
前記文字認識エンジンは、ＯＣＲ帳票認識エンジン、定型帳票認識エンジン、非定型帳票認識エンジン、本人確認書類認識エンジンを含み、
前記認識エンジン割り当て制御部は、
認識精度を高める対策が施された書類又は／及び紙面に印字される帳票ＩＤで紐付くテンプレート定義が適用された書類の前記イメージデータを前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを前記定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン及び前記定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類内の１つ又は複数の項目又はキーワード別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを、前記非定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン及び前記非定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、本人確認書類の特性情報を含む書類のイメージデータを前記本人確認書類認識エンジンに割り当てる、
ことを特徴とする書類読取システム。
【請求項２】
前記画像生成装置は、提出書類単位又は書類提出者別に書類種別の異なる複数枚の書類で構成された提出書類一式のイメージデータ群を生成し、
前記認識エンジン割り当て制御部は、提出書類単位又は書類提出者別の前記イメージデータ群の各イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記提出書類一式の各イメージデータに割り当てることを特徴とする請求項１に記載の書類読取システム。
【請求項３】
前記認識エンジン割り当て制御部は、１つの前記イメージデータ内に、複数の書類種別に対応する領域が存在するか否かを判別し、複数の書類種別に対応する領域が存在すると判別された場合に、前記複数の書類種別に対応する各領域の位置情報を取得し、前記イメージデータと前記取得した位置情報とに前記判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを割り当てることを特徴とする請求項１又は２に記載の書類読取システム。
【請求項４】
前記認識エンジン割り当て制御部は、前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン、前記非定型帳票認識エンジン、及び前記本人確認書類認識エンジンに振り分けることができなかった読取エラーのイメージデータに対し、
（ａ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記認識エンジンのいずれかを選択
する選択処理、
（ｂ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記文字認識処理を行わずに、当該イメージデータをそのまま保存する第１スキップ処理、
（ｃ）前記文字認識処理を行わずに、読取エラーとなったイメージデータを削除する第２スキップ処理、
の少なくとも１つを遂行し、
前記マスタ制御部は、
（ｄ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記認識エンジンと書類種別の対応関係の新規作成及び編集する第１マスタ処理、
（ｅ）読取エラーとなったイメージデータに対して、前記文字認識テンプレートの新規作成及び編集する第２マスタ処理、
（ｆ）読取エラーとなったイメージデータに対して、文字認識対象領域を指定する第３マスタ処理、
の少なくとも１つを遂行する、ことを特徴とする請求項１に記載の書類読取システム。
【請求項５】
書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータに対する文字認識処理を行う書類読取管理装置であって、
前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付けるマスタ制御部と、
前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記イメージデータに割り当てる認識エンジン割り当て制御部と、
前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う認識処理部と、を有し、
前記文字認識エンジンは、ＯＣＲ帳票認識エンジン、定型帳票認識エンジン、非定型帳票認識エンジン、本人確認書類認識エンジンを含み、
前記認識エンジン割り当て制御部は、
認識精度を高める対策が施された書類又は／及び紙面に印字される帳票ＩＤで紐付くテンプレート定義が適用された書類の前記イメージデータを前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを前記定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン及び前記定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類内の１つ又は複数の項目又はキーワード別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを、前記非定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン及び前記非定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、本人確認書類の特性情報を含む書類のイメージデータを前記本人確認書類認識エンジンに割り当てる、
ことを特徴とする書類読取管理装置。
【請求項６】
書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータに対する文字認識処理を行うコンピュータによって実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、
前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付ける第１機能と、
前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記イメージデータに割り当てる第２機能と、
前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う第３機能と、を実現させ、
前記文字認識エンジンは、ＯＣＲ帳票認識エンジン、定型帳票認識エンジン、非定型帳票認識エンジン、本人確認書類認識エンジンを含み、
前記第２機能は、
認識精度を高める対策が施された書類又は／及び紙面に印字される帳票ＩＤで紐付くテンプレート定義が適用された書類の前記イメージデータを前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを前記定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン及び前記定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類内の１つ又は複数の項目又はキーワード別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを、前記非定型帳票認識エンジンに割り当て、
前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン及び前記非定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、本人確認書類の特性情報を含む書類のイメージデータを前記本人確認書類認識エンジンに割り当てる、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
実施形態の書類読取システムは、書類種別の異なる複数枚の書類のイメージデータを生成する画像生成装置と、前記イメージデータに対する文字認識処理を行う管理装置と、を備える。前記管理装置は、前記文字認識処理するための文字認識エンジンを複数登録するとともに、前記各文字認識エンジンに対して１つ又は複数の書類種別を関連付けるマスタ制御部と、前記イメージデータの書類種別を判別して、判別された書類種別に関連付けられた前記文字認識エンジンを前記各イメージデータに割り当てる認識エンジン割り当て制御部と、前記イメージデータ毎に、割り当てられた前記文字認識エンジンを用いて文字認識処理を行う認識処理部と、を有する。前記文字認識エンジンは、ＯＣＲ帳票認識エンジン、定型帳票認識エンジン、非定型帳票認識エンジン、本人確認書類認識エンジンを含むことができ、前記認識エンジン割り当て制御部は、以下の処理を行う。認識精度を高める対策が施された書類又は／及び紙面に印字される帳票ＩＤで紐付くテンプレート定義が適用された書類の前記イメージデータを前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに割り当て、前記ＯＣＲ帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類のタイトル別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを前記定型帳票認識エンジンに割り当て、前記ＯＣＲ帳票認識エンジン及び前記定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、書類内の１つ又は複数の項目又はキーワード別に事前登録された文字認識テンプレートが存在する書類の前記イメージデータを、前記非定型帳票認識エンジンに割り当て、前記ＯＣＲ帳票認識エンジン、前記定型帳票認識エンジン及び前記非定型帳票認識エンジンに仕分けされなかった書類であって、本人確認書類の特性情報を含む書類のイメージデータを前記本人確認書類認識エンジンに割り当てる。