(57)【要約】【課題】複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムを提供する。【解決手段】文字認識装置１０は、書類に記載された文字を認識する文字認識装置であって、入力に基づいて、書類の画像について複数の領域を設定する第１設定部１１ａと、入力に基づいて、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定する第２設定部１１ｂと、入力に基づいて、複数の領域及び複数の副領域に対して、領域の種類を設定する第３設定部１１ｃと、画像における複数の領域の位置、複数の領域における複数の副領域の位置及び領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成する生成部１２と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
書類に記載された文字を認識する文字認識装置であって、
入力に基づいて、前記書類の画像について複数の領域を設定する第１設定部と、
入力に基づいて、前記複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定する第２設定部と、
入力に基づいて、前記複数の領域及び前記複数の副領域に対して、領域の種類を設定する第３設定部と、
前記画像における前記複数の領域の位置、前記複数の領域における前記複数の副領域の位置及び前記領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成する生成部と、
を備える文字認識装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる複数種類の学習用データを生成する、
請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記複数の領域及び前記複数の副領域の輪郭を、前記領域の種類毎に異なる態様で表した第１種の学習用データと、前記複数の領域及び前記複数の副領域を、前記領域の種類毎に異なる態様で塗り潰した第２種の学習用データと、を生成する、
請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記１又は複数の画像認識モデルに新たな画像を入力し、前記１又は複数の画像認識モデルの出力に基づいて、前記新たな画像に含まれる複数の領域、前記複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域並びに前記複数の領域及び前記複数の副領域に対する領域の種類を出力する画像認識部と、
前記複数の領域の画像及び前記複数の副領域の画像を文字認識モデルに入力し、前記文字認識モデルの出力に基づいて、前記複数の領域に含まれる文字及び前記複数の副領域に含まれる文字を出力する文字認識部と、
前記領域の種類に応じた補正規則を選択し、前記文字を補正する補正部と、
をさらに備える請求項１から３のいずれか一項に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記補正部は、複数の正規表現のいずれかを用いて前記文字の一部を抽出することで、前記文字を補正する、
請求項４に記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記補正部は、前記文字と候補となる複数の文字列との編集距離を用いて、前記文字を前記候補となる複数の文字列のいずれかに置換することで、前記文字を補正する、
請求項４に記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記補正部は、文字コードの範囲を限定して、前記文字を補正する、
請求項４に記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記文字認識部は、複数の文字認識モデルのうち、出力の信用度が高い文字認識モデルを選択し、選択した前記文字認識モデルの出力に基づいて、前記複数の領域に含まれる文字及び前記複数の副領域に含まれる文字を出力する、
請求項４から７のいずれか一項に記載の文字認識装置。
【請求項９】
前記文字認識部は、前記複数の領域及び前記複数の副領域毎に文字認識モデルを選択する、
請求項８に記載の文字認識装置。
【請求項１０】
前記画像認識部は、前記１又は複数の画像認識モデルのうち、出力の信用度が高い画像認識モデルを選択し、選択した前記画像認識モデルの出力に基づいて、前記複数の領域、前記複数の副領域及び前記領域の種類を出力する、
請求項４から９のいずれか一項に記載の文字認識装置。
【請求項１１】
前記画像認識部は、前記書類の種類毎に前記画像認識モデルを選択する、
請求項１０に記載の文字認識装置。
【請求項１２】
入力に基づいて、前記画像認識部により出力された前記複数の領域、前記複数の副領域及び前記領域の種類と、前記文字認識部により出力された文字と、前記補正部により補正された文字との少なくともいずれかを修正し、修正されたデータを前記学習用データに追加する修正部をさらに備える、
請求項４から１１のいずれか一項に記載の文字認識装置。
【請求項１３】
所定のパラメータが設定された学習プログラム及び前記学習用データを用いて、前記１又は複数の画像認識モデル及び前記複数の文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習を行う学習部をさらに備える、
請求項４から１２のいずれか一項に記載の文字認識装置。
【請求項１４】
前記学習部は、前記１又は複数の画像認識モデル及び前記文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習後の出力精度が再学習前の出力精度より低い場合に、前記所定のパラメータを変更して、前記１又は複数の画像認識モデル及び前記文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習を実行し直す、
請求項１３に記載の文字認識装置。
【請求項１５】
書類に記載された文字を認識する文字認識方法であって、
入力に基づいて、前記書類の画像について複数の領域を設定することと、
入力に基づいて、前記複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定することと、
入力に基づいて、前記複数の領域及び前記複数の副領域に対して、領域の種類を設定することと、
前記画像における前記複数の領域の位置、前記複数の領域における前記複数の副領域の位置及び前記領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成することと、
を含む文字認識方法。
【請求項１６】
書類に記載された文字を認識する文字認識装置に備えられたプロセッサを、
入力に基づいて、前記書類の画像について複数の領域を設定する第１設定部、
入力に基づいて、前記複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定する第２設定部、
入力に基づいて、前記複数の領域及び前記複数の副領域に対して、領域の種類を設定する第３設定部、及び
前記画像における前記複数の領域の位置、前記複数の領域における前記複数の副領域の位置及び前記領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成する生成部、
として機能させる文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）と呼ばれる画像に含まれる文字を認識する技術が用いられている。画像中の文字の記載箇所や大きさが統一されている場合、ＯＣＲによって高い精度で文字を認識し、画像から文字情報を抽出することができる。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、領収書の画像データから文字列情報と位置情報とを取得する画像処理プログラムが記載されている。特許文献１に記載された画像処理プログラムは、位置情報に対応する位置にマーカーを表示し、項目情報の種類に応じて、複数の値を合算する第一処理又は複数の値のうち１つを選択する第二処理を実行する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１２６３５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
画像中の文字の記載箇所や大きさが統一されている場合、従来のＯＣＲ技術によって高い精度で画像から文字情報を抽出することができる。しかしながら、複数の項目が含まれる書類の画像の場合、従来のＯＣＲ技術では複数の項目に記載された文字を適切に認識することが難しかった。
【０００６】
そのため、書類画像に含まれる複数の項目の領域を抽出し、複数の項目の領域それぞれについてＯＣＲ技術を適用して文字を認識することが検討されている。ここで、書類画像から複数の項目の領域を抽出するために、ニューラルネットワーク等の画像認識モデルを用いることがある。
【０００７】
しかしながら、書類に含まれる項目の数は、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合があり、書類画像に含まれる複数の項目の領域が適切に抽出できないことがある。
【０００８】
そこで、本発明は、複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様に係る文字認識装置は、書類に記載された文字を認識する文字認識装置であって、入力に基づいて、書類の画像について複数の領域を設定する第１設定部と、入力に基づいて、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定する第２設定部と、入力に基づいて、複数の領域及び複数の副領域に対して、領域の種類を設定する第３設定部と、画像における複数の領域の位置、複数の領域における複数の副領域の位置及び領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成する生成部と、を備える。
【００１０】
この態様によれば、書類に含まれる項目の数が、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合であっても、複数の領域の数を画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも少なく設定し、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定して、複数の項目に対応する領域を設定することができる。これにより、複数の領域と複数の副領域を段階的に識別し、それらの領域の種類を識別する画像認識モデルを構築することができ、複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる。
【００１１】
上記態様において、生成部は、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる複数種類の学習用データを生成してもよい。
【００１２】
この態様によれば、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を一度設定することで、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる複数種類の学習用データをまとめて生成することができ、複数種類の学習用データを効率的に生成することができる。
【００１３】
上記態様において、生成部は、複数の領域及び複数の副領域の輪郭を、領域の種類毎に異なる態様で表した第１種の学習用データと、複数の領域及び複数の副領域を、領域の種類毎に異なる態様で塗り潰した第２種の学習用データと、を生成してもよい。
【００１４】
この態様によれば、第１種の学習用データによって、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で囲むバウンディングボックスを画像に上書きする第１画像認識モデルを生成することができる。また、第２種の学習用データによって、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で塗り潰した画像を出力する第２画像認識モデルを生成することができる。
【００１５】
上記態様において、１又は複数の画像認識モデルに新たな画像を入力し、１又は複数の画像認識モデルの出力に基づいて、新たな画像に含まれる複数の領域、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域並びに複数の領域及び複数の副領域に対する領域の種類を出力する画像認識部と、複数の領域の画像及び複数の副領域の画像を文字認識モデルに入力し、文字認識モデルの出力に基づいて、複数の領域に含まれる文字及び複数の副領域に含まれる文字を出力する文字認識部と、領域の種類に応じた補正規則を選択し、文字を補正する補正部と、をさらに備えてもよい。
【００１６】
この態様によれば、書類に含まれる項目の数が、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合であっても、画像認識部によって段階的に全ての領域を識別することができる。また、文字認識部によって、複数の領域及び複数の副領域に含まれる文字を認識し、補正部によって領域の種類に応じた文字の補正を行うことで、書類に含まれる複数の項目に記載された文字を高精度で出力することができる。
【００１７】
上記態様において、補正部は、複数の正規表現のいずれかを用いて文字の一部を抽出することで、文字を補正してもよい。
【００１８】
この態様によれば、記載される文字が定型化されている場合に、文字の一部を抽出することができる。例えば、文字の中から必要な数値を抽出することができる。
【００１９】
上記態様において、補正部は、文字と候補となる複数の文字列との編集距離を用いて、文字を候補となる複数の文字列のいずれかに置換することで、文字を補正してもよい。
【００２０】
この態様によれば、項目に記載される文字が限定されている場合に、記載され得ない文字列を排除して、候補となる複数の文字列のいずれかに補正することができる。
【００２１】
上記態様において、補正部は、文字コードの範囲を限定して、文字を補正してもよい。
【００２２】
この態様によれば、項目に記載される文字コードの範囲が限定されている場合に、記載され得ない文字コードを排除して、文字コードの範囲を限定して文字を補正することができる。
【００２３】
上記態様において、文字認識部は、複数の文字認識モデルのうち、出力の信用度が高い文字認識モデルを選択し、選択した文字認識モデルの出力に基づいて、複数の領域に含まれる文字及び複数の副領域に含まれる文字を出力してもよい。
【００２４】
この態様によれば、出力の信用度が高い文字認識モデルを選択することで、文字認識精度をより向上させることができる。
【００２５】
上記態様において、文字認識部は、複数の領域及び複数の副領域毎に文字認識モデルを選択してもよい。
【００２６】
この態様によれば、複数の領域及び複数の副領域毎に、適した文字認識モデルを選択することができ、文字認識精度をより向上させることができる。
【００２７】
上記態様において、画像認識部は、１又は複数の画像認識モデルのうち、出力の信用度が高い画像認識モデルを選択し、選択した画像認識モデルの出力に基づいて、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を出力してもよい。
【００２８】
この態様によれば、出力の信用度が高い画像認識モデルを選択することで、書類に含まれる複数の項目の認識精度をより向上させることができる。
【００２９】
上記態様において、画像認識部は、書類の種類毎に画像認識モデルを選択してもよい。
【００３０】
この態様によれば、書類の種類毎に、適した画像認識モデルを選択することができ、書類に含まれる複数の項目の認識精度をより向上させることができる。
【００３１】
上記態様において、入力に基づいて、画像認識部により出力された複数の領域、複数の副領域及び領域の種類と、文字認識部により出力された文字と、補正部により補正された文字との少なくともいずれかを修正し、修正されたデータを学習用データに追加する修正部をさらに備えてもよい。
【００３２】
この態様によれば、画像認識モデル及び文字認識モデルいずれかの出力が誤っていた場合に、その誤りを修正したデータを学習用データに追加することができ、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度をより向上させる学習用データを生成することができる。
【００３３】
上記態様において、所定のパラメータが設定された学習プログラム及び学習用データを用いて、１又は複数の画像認識モデル及び複数の文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習を行う学習部をさらに備えてもよい。
【００３４】
この態様によれば、画像認識モデル及び文字認識モデルいずれかの再学習を行うことで、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度を継続的に向上させることができる。
【００３５】
上記態様において、学習部は、１又は複数の画像認識モデル及び文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習後の出力精度が再学習前の出力精度より低い場合に、所定のパラメータを変更して、１又は複数の画像認識モデル及び文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習を実行し直してもよい。
【００３６】
この態様によれば、仮に画像認識モデル及び文字認識モデルいずれかの再学習によって出力精度が低下した場合に、学習プログラムのパラメータを変更して再学習を実行し直し、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度が向上するようにすることができる。
【００３７】
本発明の他の態様に係る文字認識方法は、書類に記載された文字を認識する文字認識方法であって、入力に基づいて、書類の画像について複数の領域を設定することと、入力に基づいて、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定することと、入力に基づいて、複数の領域及び複数の副領域に対して、領域の種類を設定することと、画像における複数の領域の位置、複数の領域における複数の副領域の位置及び領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成することと、を含む。
【００３８】
この態様によれば、書類に含まれる項目の数が、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合であっても、複数の領域の数を画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも少なく設定し、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定して、複数の項目に対応する領域を設定することができる。これにより、複数の領域と複数の副領域を段階的に識別し、それらの領域の種類を識別する画像認識モデルを構築することができ、複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる。
【００３９】
本発明の他の態様に係る文字認識プログラムは、書類に記載された文字を認識する文字認識装置に備えられたプロセッサを、入力に基づいて、書類の画像について複数の領域を設定する第１設定部、入力に基づいて、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定する第２設定部、入力に基づいて、複数の領域及び複数の副領域に対して、領域の種類を設定する第３設定部、及び画像における複数の領域の位置、複数の領域における複数の副領域の位置及び領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成する生成部、として機能させる。
【００４０】
この態様によれば、書類に含まれる項目の数が、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合であっても、複数の領域の数を画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも少なく設定し、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定して、複数の項目に対応する領域を設定することができる。これにより、複数の領域と複数の副領域を段階的に識別し、それらの領域の種類を識別する画像認識モデルを構築することができ、複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる文字認識装置、文字認識方法及び文字認識プログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施形態に係る文字認識システムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る文字認識装置の機能ブロックを示す図である。
【図３】本実施形態に係る文字認識装置の物理的構成を示す図である。
【図４】本実施形態に係る文字認識装置の設定画面の一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る文字認識装置により生成される第１種の学習用データの一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る文字認識装置により生成される第２種の学習用データの一例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る文字認識装置により実行される学習用データ生成処理のフローチャートである。
【図８】本実施形態に係る文字認識装置により実行される文字認識処理のフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る文字認識装置により実行される文字補正処理のフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る文字認識装置により実行される再学習処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」と表記する。）を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００４４】
図１は、本発明の実施形態に係る文字認識システム１００の概要を示す図である。本実施形態に係る文字認識システム１００は、文字認識装置１０、ユーザ端末２０、文字認識モデル３０、書類画像データベースＤＢ１及びマスタデータベースＤＢ２を含む。文字認識装置１０、ユーザ端末２０、文字認識モデル３０、書類画像データベースＤＢ１及びマスタデータベースＤＢ２は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮを介して通信可能であってよい。文字認識システム１００は、書類の画像に記載された文字を文字認識装置１０によって認識し、その結果に誤りが含まれる場合には、ユーザ端末２０から修正を受け付けて、認識精度を継続的に向上させていくシステムである。
【００４５】
書類画像データベースＤＢ１は、書類の画像を蓄積したデータベースである。文字認識装置１０は、書類画像データベースＤＢ１に記憶された書類の画像を取得し、書類に含まれる複数の項目を指定する入力をユーザ端末２０から受け付けて、学習用データを生成する。
【００４６】
マスタデータベースＤＢ２は、書類に記載される内容のマスタデータを蓄積したデータベースである。例えば書類に銀行の支店名が記載される場合、マスタデータベースＤＢ２は、現に存在する支店名のリストを記憶してよい。その場合、文字認識装置１０は、マスタデータベースＤＢ２からマスタデータを取得し、認識された文字とマスタデータとの突合を行ってよい。
【００４７】
文字認識モデル３０は、画像に含まれる文字を認識する学習モデルであり、文字認識装置１０によって用いられる。文字認識モデル３０は、公知の学習モデルで構成されてよく、手書き文字や印刷された文字を認識するモデルであってよい。本例では、文字認識モデル３０は、第１文字認識モデル３１及び第２文字認識モデル３２を含むが、３以上のモデルを含んでもよい。また、第１文字認識モデル３１及び第２文字認識モデル３２は、通信ネットワークＮを介して利用可能なものであればその保存場所は任意である。なお、文字認識モデル３０は、文字認識装置１０に含まれてもよい。
【００４８】
図２は、本実施形態に係る文字認識装置１０の機能ブロックを示す図である。文字認識装置１０は、学習処理部１０Ｌ及び認識処理部１０Ｒを備える。学習処理部１０Ｌは、設定部１１、生成部１２、学習部１３、学習用データ１５ａ、修正データ１５ｂ及び修正部１６を含む。また、認識処理部１０Ｒは、画像認識部１４、文字認識部１７、補正部１８、辞書データ１９ａ及びマスタデータ１９ｂを含む。
【００４９】
設定部１１は、第１設定部１１ａ、第２設定部１１ｂ及び第３設定部１１ｃを含む。設定部１１は、書類画像データベースＤＢ１から書類の画像を取得し、ユーザ端末２０から入力を受け付ける。第１設定部１１ａは、入力に基づいて、書類の画像について複数の領域を設定する。ここで、複数の領域は、書類に含まれる複数の項目を囲むように設定されてよい。第１設定部１１ａは、一つの項目が含まれる領域を設定してもよいし、複数の項目が含まれる領域を設定してもよい。
【００５０】
第２設定部１１ｂは、入力に基づいて、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定する。複数の副領域は、第１設定部１１ａにより設定された領域の内側に設定されてよい。第２設定部１１ｂは、一つの項目が含まれる副領域を設定してもよいし、複数の項目が含まれる副領域を設定してもよい。なお、第２設定部１１ｂは、入力に基づいて、複数の副領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定してもよい。すなわち、第２設定部１１ｂによって、領域の内側に複数の副領域が設定され、その副領域の内側にさらに複数の副領域が設定されてもよい。
【００５１】
第３設定部１１ｃは、入力に基づいて、複数の領域及び複数の副領域に対して、領域の種類を設定する。領域の種類は、複数の領域及び複数の副領域に対してそれぞれ一つ設定されてよいが、複数の領域及び複数の副領域に対して１又は複数の領域の種類が設定されてもよい。領域の種類は、領域に対応する項目の内容を表すものであってよく、例えば、銀行口座に関する書類であれば、領域の種類は、口座番号や支店名であってよい。
【００５２】
生成部１２は、書類の画像における複数の領域の位置、複数の領域における複数の副領域の位置及び領域の種類を含む、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる学習用データを生成する。生成部１２は、書類の画像に対して、第１設定部１１ａにより設定された複数の領域の位置と、第２設定部１１ｂにより設定された複数の副領域の位置と、第３設定部１１ｃにより設定された複数の領域及び複数の副領域の種類とを関連付けて、学習用データを生成してよい。生成部１２により生成された学習用データは、学習用データ１５ａとして記憶される。
【００５３】
本実施形態に係る文字認識装置１０によれば、書類に含まれる項目の数が、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合であっても、複数の領域の数を画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも少なく設定し、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域を設定して、複数の項目に対応する領域を設定することができる。これにより、複数の領域と複数の副領域を段階的に識別し、それらの領域の種類を識別する画像認識モデルを構築することができ、複数の項目が含まれる書類であっても、複数の項目の領域を適切に抽出するように画像認識モデルを構築することができる。
【００５４】
生成部１２は、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる複数種類の学習用データを生成してもよい。複数種類の学習用データを生成することで、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を一度設定することで、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習に用いる複数種類の学習用データをまとめて生成することができ、複数種類の学習用データを効率的に生成することができる。
【００５５】
生成部１２は、複数の領域及び複数の副領域の輪郭を、領域の種類毎に異なる態様で表した第１種の学習用データと、複数の領域及び複数の副領域を、領域の種類毎に異なる態様で塗り潰した第２種の学習用データと、を生成してもよい。第１種の学習用データ及び第２種の学習用データの例は、図５及び６を用いて詳細に説明する。第１種の学習用データによって、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で囲むバウンディングボックスを画像に上書きする第１画像認識モデル１４ａを生成することができる。また、第２種の学習用データによって、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で塗り潰した画像を出力する第２画像認識モデル１４ｂを生成することができる。
【００５６】
学習部１３は、所定のパラメータが設定された学習プログラム１３ａ及び学習用データ１５ａを用いて、１又は複数の画像認識モデルの教師有り学習を行う。本例の場合、学習部１３は、第１学習プログラム及び第１種の学習用データを用いて、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で囲むバウンディングボックスを画像に上書きする第１画像認識モデル１４ａを生成してよい。第１画像認識モデル１４ａは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）により構成されてよく、より具体的には、ＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）、Faster R-CNN又はRetina Netにより構成されてよい。また、学習部１３は、第２学習プログラム及び第２種の学習用データを用いて、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で塗り潰した画像を出力する第２画像認識モデル１４ｂを生成してよい。第２画像認識モデル１４ｂは、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）により構成されてよく、より具体的にはＶＡＥ（Variational Autoencoder）で構成されてよい。
【００５７】
画像認識部１４は、１又は複数の画像認識モデルに新たな画像ＩＭＧを入力し、１又は複数の画像認識モデルの出力に基づいて、新たな画像ＩＭＧに含まれる複数の領域、複数の領域いずれかに含まれる複数の副領域並びに複数の領域及び複数の副領域に対する領域の種類を出力する。ここで、新たな画像ＩＭＧは、新しい書類の画像である。本例では、画像認識部１４は、学習部１３により生成された第１画像認識モデル１４ａ及び第２画像認識モデル１４ｂのいずれかを用いて、書類の項目に対応する画像の領域及び領域の種類を出力する。画像認識部１４によって、書類に含まれる項目の数が、画像認識モデルによって区別可能な領域の数よりも多い場合であっても、段階的に全ての領域を識別することができる。
【００５８】
文字認識部１７は、複数の領域の画像及び複数の副領域の画像を文字認識モデル３０に入力し、文字認識モデル３０の出力に基づいて、複数の領域に含まれる文字及び複数の副領域に含まれる文字を出力する。本例では、文字認識部１７は、第１文字認識モデル３１及び第２文字認識モデル３２のいずれかを用いて、画像に含まれる文字を出力する。文字認識部１７によって、複数の領域及び複数の副領域に含まれる文字を認識することができる。
【００５９】
補正部１８は、領域の種類に応じた補正規則を選択し、文字を補正する。補正部１８は、あらかじめ定められた補正規則に従って、ルールベースで文字を補正してよい。補正部１８によって、領域の種類に応じた文字の補正を行うことで、書類に含まれる複数の項目に記載された文字を高精度で出力することができる。
【００６０】
補正部１８は、複数の正規表現のいずれかを用いて文字の一部を抽出することで、文字を補正してよい。これにより、記載される文字が定型化されている場合に、文字の一部を抽出することができる。例えば、文字の中から必要な数値を抽出することができる。ここで、補正部１８は、辞書データ１９ａを参照して、補正に用いる正規表現を選択してよい。
【００６１】
補正部１８は、文字認識部１７により認識された文字と、候補となる複数の文字列との編集距離を用いて、文字認識部１７により認識された文字を候補となる複数の文字列のいずれかに置換することで、文字を補正してもよい。これにより、項目に記載される文字が限定されている場合に、記載され得ない文字列を排除して、候補となる複数の文字列のいずれかに補正することができる。例えば、銀行の支店名が記載される項目の場合、候補となる複数の文字列を現に存在する支店名として、記載された文字を現に存在する支店名のいずれかに補正することができる。ここで、補正部１８は、マスタデータ１９ｂを参照して、候補となる複数の文字列を選択してよい。マスタデータ１９ｂは、マスタデータベースＤＢ２が更新された場合に、マスタデータベースＤＢ２から最新のデータを取得してよい。
【００６２】
補正部１８は、文字コードの範囲を限定して、文字を補正してもよい。これにより、項目に記載される文字コードの範囲が限定されている場合に、記載され得ない文字コードを排除して、文字コードの範囲を限定して文字を補正することができる。例えば、項目に記載される文字コードの範囲が数値を表す文字コードの範囲に限定されている場合、アルファベットの「Ｏ（オー）」を数字の「０（ゼロ）」に置換するといった補正を行うことができる。
【００６３】
文字認識部１７は、複数の文字認識モデルのうち、出力の信用度が高い文字認識モデルを選択し、選択した文字認識モデルの出力に基づいて、複数の領域に含まれる文字及び複数の副領域に含まれる文字を出力してもよい。本例の場合、文字認識部１７は、第１文字認識モデル３１及び第２文字認識モデル３２のうち、出力の信用度が高い文字認識モデルを選択し、選択した文字認識モデルの出力に基づいて、複数の領域に含まれる文字及び複数の副領域に含まれる文字を出力してよい。このように、出力の信用度が高い文字認識モデルを選択することで、文字認識精度をより向上させることができる。
【００６４】
文字認識部１７は、複数の領域及び複数の副領域毎に文字認識モデルを選択してもよい。例えば、口座番号が記載される領域について第１文字認識モデル３１を選択し、支店名が記載される領域について第２文字認識モデル３２を選択することとしてよい。このようにして、複数の領域及び複数の副領域毎に、適した文字認識モデルを選択することができ、文字認識精度をより向上させることができる。
【００６５】
画像認識部１４は、１又は複数の画像認識モデルのうち、出力の信用度が高い画像認識モデルを選択し、選択した画像認識モデルの出力に基づいて、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を出力してもよい。本例の場合、画像認識部１４は、第１画像認識モデル１４ａ及び第２画像認識モデル１４ｂのうち、出力の信用度が高い画像認識モデルを選択し、選択した画像認識モデルの出力に基づいて、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を出力してよい。このように、出力の信用度が高い画像認識モデルを選択することで、書類に含まれる複数の項目の認識精度をより向上させることができる。
【００６６】
画像認識部１４は、書類の種類毎に画像認識モデルを選択してもよい。例えば、銀行口座に関する書類について第１画像認識モデル１４ａを選択し、車検（自動車検査登録制度）に関する書類について第２文字認識モデル３２を選択することとしてよい。このようにして、書類の種類毎に、適した画像認識モデルを選択することができ、書類に含まれる複数の項目の認識精度をより向上させることができる。
【００６７】
修正部１６は、入力に基づいて、画像認識部１４により出力された複数の領域、複数の副領域及び領域の種類と、文字認識部１７により出力された文字と、補正部１８により補正された文字との少なくともいずれかを修正し、修正されたデータを学習用データ１５ａに追加する。修正部１６は、画像認識部１４により出力された複数の領域、複数の副領域及び領域の種類と、文字認識部１７により出力された文字と、補正部１８により補正された文字との少なくともいずれかを修正した修正データ１５ｂを蓄積し、修正データ１５ｂを定期的に学習用データ１５ａに追加してもよい。また、修正部１６は、修正データ１５ｂを辞書データ１９ａに追加してもよい。
【００６８】
修正部１６によって、画像認識モデル及び文字認識モデルいずれかの出力が誤っていた場合に、その誤りを修正したデータを学習用データに追加することができ、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度をより向上させる学習用データを生成することができる。
【００６９】
学習部１３は、学習プログラム１３ａ及び学習用データ１５ａを用いて、１又は複数の画像認識モデル及び複数の文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習を行ってよい。例えば、学習部１３は、修正部１６によって学習用データ１５ａが追加された場合に、１又は複数の画像認識モデルの再学習を行ってよい。画像認識モデル及び文字認識モデルいずれかの再学習を行うことで、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度を継続的に向上させることができる。
【００７０】
学習部１３は、１又は複数の画像認識モデル及び文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習後の出力精度が再学習前の出力精度より低い場合に、学習プログラム１３ａの所定のパラメータを変更して、１又は複数の画像認識モデル及び文字認識モデルの少なくともいずれかの再学習を実行し直してよい。ここで、所定のパラメータとは、学習率等の確率的勾配降下法のハイパーパラメータであってよい。これにより、仮に画像認識モデル及び文字認識モデルいずれかの再学習によって出力精度が低下した場合に、学習プログラムのパラメータを変更して再学習を実行し直し、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度が向上するようにすることができる。
【００７１】
図３は、本実施形態に係る文字認識装置１０の物理的構成を示す図である。文字認識装置１０は、演算部に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では文字認識装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、文字認識装置１０は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図３で示す構成は一例であり、文字認識装置１０はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
【００７２】
ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、書類の画像に記載された文字を認識するプログラム（文字認識プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
【００７３】
ＲＡＭ１０ｂは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行する文字認識プログラム、書類の画像といったデータを記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１０ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
【００７４】
ＲＯＭ１０ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば文字認識プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
【００７５】
通信部１０ｄは、文字認識装置１０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、インターネット等の通信ネットワークＮに接続されてよい。
【００７６】
入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。
【００７７】
表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆは、処理対象となる書類の画像や文字認識結果を表示してよい。
【００７８】
文字認識プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークＮを介して提供されてもよい。文字認識装置１０では、ＣＰＵ１０ａが文字認識プログラムを実行することにより、図２を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、文字認識装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
【００７９】
図４は、本実施形態に係る文字認識装置１０の設定画面ＤＰの一例を示す図である。設定画面ＤＰは、ユーザ端末２０に表示される画面であってよく、書類の画像ＩＭＧ１、ポインタＰＴ、設定モード選択Ｓ１及び領域設定Ｓ２を含む。ユーザは、ポインタＰＴにより設定モード選択Ｓ１のラジオボタンのいずれかと、領域設定Ｓ２のラジオボタンのいずれかを選択し、画像ＩＭＧ１について複数の領域及び複数の副領域を設定する。
【００８０】
領域設定Ｓ２には、「１．ｒｅｄ」という領域の種類を設定するラジオボタンと、「２．ｂｌｕｅ」という領域の種類を設定するラジオボタンと、「３．ｙｅｌｌｏｗ」という領域の種類を設定するラジオボタンと、「４．ｐｉｎｋ」という領域の種類を設定するラジオボタンと、が含まれる。すなわち、本例では、４種類の領域を設定することができる。また、設定モード選択Ｓ１は、複数の領域を設定するモードである「ｂａｓｅ＿ｉｍａｇｅ」のラジオボタンと、「１．ｒｅｄ」の種類の領域について副領域を設定するモードである「ｃｒｏｐ＿ｒｅｄ」のラジオボタンと、「２．ｂｌｕｅ」の種類の領域について副領域を設定するモードである「ｃｒｏｐ＿ｂｌｕｅ」のラジオボタンと、「３．ｙｅｌｌｏｗ」の種類の領域について副領域を設定するモードである「ｃｒｏｐ＿ｙｅｌｌｏｗ」のラジオボタンと、「４．ｐｉｎｋ」の種類の領域について副領域を設定するモードである「ｃｒｏｐ＿ｐｉｎｋ」のラジオボタンと、が含まれる。
【００８１】
本例では、画像ＩＭＧ１に対して、複数の領域として、実線で示された第１領域Ｒ１、破線で示された第２領域Ｒ２、一点鎖線で示された第３領域Ｒ３及び二点鎖線で示された第４領域Ｒ４が設定されている。ここで、線種は、領域設定Ｓ２により選択された領域の種類に対応する。本例では、実線は「１．ｒｅｄ」に対応し、破線は「２．ｂｌｕｅ」に対応し、一点鎖線は「３．ｙｅｌｌｏｗ」に対応し、二点鎖線は「４．ｐｉｎｋ」に対応する。
【００８２】
第１領域Ｒ１は、実線で示された第１副領域Ｒ１ａと、破線で示された第２副領域Ｒ１ｂとを含む。このように、領域の内側に複数の副領域を設定することで、仮に画像認識モデルによって４種類の領域しか認識できない場合であっても、５以上の領域を区別した学習用データを生成し、画像認識モデルによって段階的に５以上の領域を識別できるようにすることができる。
【００８３】
本例では、第１副領域Ｒ１ａに「ＡＢＣ」と記載され、第２副領域Ｒ１ｂに「ａｂｃ」と記載され、第２領域Ｒ２に「ＤＥＦ」と記載され、第３領域Ｒ３に「１２３４」と記載され、第４領域Ｒ４に「Ｇ−５６」と記載されている。文字認識装置１０は、画像認識部１４によって、第１副領域Ｒ１ａ、第２副領域Ｒ１ｂ、第２領域Ｒ２、第３領域Ｒ３及び第４領域Ｒ４を認識し、文字認識部１７によって、それぞれの領域に記載された文字を認識する。また、文字認識装置１０は、補正部１８によって、文字認識部１７により認識された文字を補正する。例えば、第４領域Ｒ４に「Ｇ−」という文字列に続いて２桁の数値が記載されることが予め決まっている場合、補正部１８は、正規表現を用いて「Ｇ−５６」という文字のうち「５６」を抽出することで、文字を補正してもよい。また、例えば、第３領域Ｒ３に数値のみ記載されることが予め決まっている場合、補正部１８は、文字コードの範囲を限定して、例えば「ｌ（エル）」を「１（ｏｎｅ）」に置換して、「１２３４」という文字を補正してよい。
【００８４】
図５は、本実施形態に係る文字認識装置１０により生成される第１種の学習用データＤ１の一例を示す図である。第１種の学習用データＤ１は、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で囲むバウンディングボックスを画像に上書きする第１画像認識モデル１４ａの教師有り学習に用いるデータである。
【００８５】
第１種の学習用データＤ１は、実線で示された第１領域Ｒ１、破線で示された第２領域Ｒ２、一点鎖線で示された第３領域Ｒ３及び二点鎖線で示された第４領域Ｒ４を含み、第１領域Ｒ１は、実線で示された第１副領域Ｒ１ａ及び破線で示された第２副領域Ｒ１ｂを含む。生成部１２は、ユーザ端末２０によって入力された複数の領域及び複数の副領域の輪郭をそのまま用いることで、第１種の学習用データＤ１を生成してもよいし、ユーザ端末２０によって入力された複数の領域及び複数の副領域の輪郭を、複数の方向に僅かに平行移動させることでデータオーグメンテーションを行って第１種の学習用データＤ１を生成してもよい。
【００８６】
図６は、本実施形態に係る文字認識装置１０により生成される第２種の学習用データＤ２の一例を示す図である。第２種の学習用データＤ２は、複数の領域及び複数の副領域を区別可能な態様で塗り潰した画像を出力する第２画像認識モデル１４ｂの教師有り学習に用いるデータである。
【００８７】
第２種の学習用データＤ２は、実線で示された第１塗り潰し領域Ｆ１、破線で示された第２塗り潰し領域Ｆ２、一点鎖線で示された第３塗り潰し領域Ｆ３及び二点鎖線で示された第４塗り潰し領域Ｆ４を含み、第１塗り潰し領域Ｆ１は、実線で示された第１副塗り潰し領域Ｆ１ａ及び破線で示された第２副塗り潰し領域Ｆ１ｂを含む。複数の塗り潰し領域及び複数の副塗り潰し領域は、領域の種類に対応した色で塗り潰されていてよい。本例では、色の違いをハッチングの違いによって表現している。生成部１２は、ユーザ端末２０によって入力された複数の領域及び複数の副領域の輪郭の内側を塗り潰すことで、第２種の学習用データＤ２を生成してもよいし、ユーザ端末２０によって入力された複数の領域及び複数の副領域の輪郭を、複数の方向に僅かに平行移動させることでデータオーグメンテーションを行い、その輪郭の内側を塗り潰すことで第２種の学習用データＤ２を生成してもよい。
【００８８】
図７は、本実施形態に係る文字認識装置１０により実行される学習用データ生成処理のフローチャートである。はじめに、文字認識装置１０は、入力に基づいて、書類の画像について複数の領域を設定する（Ｓ１０）。また、文字認識装置１０は、入力に基づいて、複数の領域のいずれかに含まれる複数の副領域を設定する（Ｓ１１）。さらに、文字認識装置１０は、入力に基づいて、複数の領域及び複数の副領域に対して、領域の種類を設定する（Ｓ１２）。なお、これらの入力は、ユーザ端末２０からの入力であってよい。
【００８９】
その後、文字認識装置１０は、第１種の学習用データを生成し（Ｓ１３）、第２種の学習用データを生成する（Ｓ１４）。なお、本例では２種類の学習用データを生成する場合について説明したが、文字認識装置１０は、画像認識部１４により用いられる複数の画像認識モデルの数に対応した複数種類の学習用データを生成してよい。以上により、学習用データ生成処理が終了する。
【００９０】
図８は、本実施形態に係る文字認識装置１０により実行される文字認識処理のフローチャートである。はじめに、文字認識装置１０は、書類の種類に基づいて、画像認識モデルを選択する（Ｓ２０）。そして、文字認識装置１０は、新たな画像を、選択した画像認識モデルに入力し、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を出力する（Ｓ２１）。
【００９１】
次に、文字認識装置１０は、複数の領域及び複数の副領域毎に文字認識モデルを選択する（Ｓ２２）。そして、文字認識装置１０は、複数の領域の画像及び複数の副領域の画像を、選択した文字認識モデルに入力し、複数の領域に含まれる文字及び複数の副領域に含まれる文字を出力する（Ｓ２３）。
【００９２】
その後、文字認識装置１０は、領域の種類に応じて、文字を補正する（Ｓ２４）。文字補正処理については、次図を用いて詳細に説明する。その後、文字認識装置１０は、読み取られた文字を出力する（Ｓ２５）。以上により、文字認識処理が終了する。
【００９３】
図９は、本実施形態に係る文字認識装置１０により実行される文字補正処理のフローチャートである。同図では、図８の文字を補正する処理（Ｓ２４）の詳細の一例を示している。
【００９４】
文字認識装置１０は、領域の種類が、数値の抽出に対応するものである場合（Ｓ２４１：ＹＥＳ）、複数の正規表現のいずれかを用いて文字の一部を抽出することで、文字を補正する（Ｓ２４２）。なお、本例では数値を抽出する場合について示しているが、正規表現によって文字の一部を抽出する場合、英字や漢字等の数値以外の文字を抽出してもよいし、数値、英字及び漢字等の組み合わせを抽出してもよい。
【００９５】
領域の種類が、数値の抽出に対応するものでなく（Ｓ２４１：ＮＯ）、マスタ突合に対応するものである場合（Ｓ２４３：ＹＥＳ）、文字認識装置１０は、文字認識部１７により認識された文字と、候補となる複数の文字列との編集距離を用いて、文字認識部１７により認識された文字を候補となる複数の文字列のいずれかに置換することで、文字を補正する（Ｓ２４４）。
【００９６】
領域の種類が、数値の抽出に対応するものでなく（Ｓ２４１：ＮＯ）、マスタ突合に対応するものでなく（Ｓ２４３：ＮＯ）、文字コードの範囲を数値のみに限定するものである場合（Ｓ２４５：ＹＥＳ）、文字コードの範囲を、数値を表す範囲に限定して、文字を補正する（Ｓ２４６）。なお、本例で示した場合分けは例示であり、それぞれの場合分けの順序は任意であるし、異なる場合分けが含まれてもよい。以上により、文字補正処理が終了する。
【００９７】
図１０は、本実施形態に係る文字認識装置１０により実行される再学習処理のフローチャートである。再学習処理は、文字認識処理が行われた後、認識結果に誤りがあった場合や、マスタデータベースＤＢ２に更新があった場合に行われてよい。
【００９８】
はじめに、文字認識装置１０は、ユーザ端末２０から修正データの入力を受け付ける（Ｓ３０）。そして、文字認識装置１０は、ユーザ端末２０からの入力に基づいて、出力された複数の領域、複数の副領域及び領域の種類を修正する（Ｓ３１）。また、文字認識装置１０は、ユーザ端末２０からの入力に基づいて、出力された文字及び補正された文字を修正する（Ｓ３２）。
【００９９】
その後、文字認識装置１０は、複数の領域、複数の副領域及び領域の種類について修正されたデータを学習用データに追加し（Ｓ３３）、文字及び補正された文字について修正されたデータを辞書データに追加する（Ｓ３４）。
【０１００】
また、文字認識装置１０は、マスタデータベースが更新された場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、最新のデータを取得して、マスタデータ１９ｂを更新する（Ｓ３６）。
【０１０１】
その後、文字認識装置１０は、画像認識モデル及び文字認識モデルの再学習処理を実行する（Ｓ３７）。再学習処理の結果、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度が低下した場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、文字認識装置１０は、学習プログラム１３ａのパラメータを変更し（Ｓ３９）、画像認識モデル及び文字認識モデルの再学習処理を実行する（Ｓ３７）。一方、再学習処理の結果、画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度が向上した場合（Ｓ３８：ＮＯ）、画像認識モデル及び文字認識モデルを更新する（Ｓ４０）。以上により、再学習処理が終了する。なお、パラメータを変更しても画像認識モデル及び文字認識モデルの出力精度が向上しない場合、文字認識装置１０は、画像認識モデル及び文字認識モデルを更新せず、それまでのバージョンのまま再学習処理を終了してもよい。
【０１０２】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【０１０３】
１０…文字認識装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１０Ｌ…学習処理部、１０Ｒ…認識処理部、１１…設定部、１１ａ…第１設定部、１１ｂ…第２設定部、１１ｃ…第３設定部、１２…生成部、１３…学習部、１３ａ…学習プログラム、１４…画像認識部、１４ａ…第１画像認識モデル、１４ｂ…第２画像認識モデル、１５ａ…学習用データ、１５ｂ…修正データ、１６…修正部、１７…文字認識部、１８…補正部、１９ａ…辞書データ、１９ｂ…マスタデータ、２０…ユーザ端末、３０…文字認識モデル、３１…第１文字認識モデル、３２…第２文字認識モデル、ＤＢ１…書類画像データベース、ＤＢ２…マスタデータベース、１００…文字認識システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020027598.tif 000009
【図８】
2020027598.tif 000010
【図９】
2020027598.tif 000011
【図１０】
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