(57)【要約】【課題】適切な潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行うこと。【解決手段】認識装置は、複数の記入項目を有する帳票データを基にして、複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、複数の記入項目から文字列を検出する。認識装置は、文字列と、文字列に対応する対照データとを基にして、文字列に対する確度を算出する。認識装置は、確度が所定の条件を満たす場合に、文字列に応じた複数の文字画像と、文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、帳票データの潜在変数を算出する。認識装置は、潜在変数を基にして、帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う。【選択図】図２６
2020140495.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行する認識方法であって、
複数の記入項目を有する帳票データを基にして、前記複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、前記複数の記入項目から文字列を検出し、
前記文字列と、前記文字列に対応する対照データとを基にして、前記文字列に対する確度を算出し、
前記確度が所定の条件を満たす場合に、前記文字列に応じた複数の文字画像と、前記文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出し、
前記潜在変数を基にして、前記帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う
ことを特徴とする認識方法。
【請求項２】
前記対照データは記憶装置に記憶され、また、前記対照データは複数の対照文字列を含み、前記確度を算出する処理は、前記複数の対照文字列と、前記文字列とを比較して、対照文字列毎に編集距離をそれぞれ算出し、前記潜在変数を算出する処理は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列と、前記文字列に応じた複数の文字画像との組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出することを特徴とする請求項１に記載の認識方法。
【請求項３】
前記複数の対照文字列は、住所、住所のふりがな、郵便番号、商品名、商品コードの文字列を含み、前記文字列を検出する処理は、文字種数が所定数以上、平均画素数が所定数以上、想定最大文字数が所定文字数以上の対照文字列に対応する記入項目について、前記第１の文字認識を行うことを特徴とする請求項２に記載の認識方法。
【請求項４】
前記文字列を検出する処理は、前記第１の文字認識を行うことで、文字列に含まれる各文字について、確信度を算出し、前記潜在変数を算出する処理は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列が存在しない場合には、前記確信度が閾値以上となる文字および文字画像の組を、前記エンコーダに入力することで、前記潜在変数を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の認識方法。
【請求項５】
前記文字列を検出する処理は、対照データの存在する複数の記入項目の領域を定義した定義情報を基にして、前記帳票データから、対照データの存在する複数の記入項目の文字画像を取得し、取得した文字画像に対して前記第１の文字認識を実行することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の認識方法。
【請求項６】
コンピュータに、
複数の記入項目を有する帳票データを基にして、前記複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、前記複数の記入項目から文字列を検出し、
前記文字列と、前記文字列に対応する対照データとを基にして、前記文字列に対する確度を算出し、
前記確度が所定の条件を満たす場合に、前記文字列に含まれる複数の文字と、前記文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出し、
前記文字列に含まれる複数の文字と、前記潜在変数とを基にして、前記帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う
処理を実行させることを特徴とする認識プログラム。
【請求項７】
複数の記入項目を有する帳票データを基にして、前記複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、前記複数の記入項目から文字列を検出し、前記文字列と、前記文字列に対応する対照データとを基にして、前記文字列に対する確度を算出する検出部と、
前記確度が所定の条件を満たす場合に、前記文字列に含まれる複数の文字と、前記文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出する算出部と、
前記文字列に含まれる複数の文字と、前記潜在変数とを基にして、前記帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う認識部と
を有することを特徴とする認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習により文字の特徴を学習することで、手書きされた文字をコンピュータに認識させる従来技術がある。たとえば、かかる従来技術をＯＣＲ（Optical  Character  Recognition/Reader）等に適用することで、帳票等の記入項目に記入された内容を認識することができる。
【０００３】
ここで、一見同じ文字に見えても、書き手に応じて、異なる文字として書かれている場合がある。図２６は、判断に迷う文字の一例を示す図である。たとえば、図２６において、Ａさんの書く「ラ」と、Ｂさんの書く「う」とが同じ文字に見える。
【０００４】
図２６に示した「う」または「ラ」を正しく認識するために、ユーザ毎に異なる筆跡をそれぞれ機械学習し、ユーザ毎に固有の学習モデルを生成する対応が考えられる。しかし、帳票記入を行うユーザは、不特定多数であり、新たなユーザに対して、その都度、学習モデルを生成することは困難である。また、ユーザの癖によって、意図する文字が異なるものについても、認識精度を向上させることは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−９２５４６号公報
【特許文献２】特開２００６−２７７１４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
キャリブレータブルラーニングという技術を用いることで、ユーザ毎の潜在変数を設定し、図２６に示したような判断に迷う文字をユーザ毎に区別して認識することができる。
【０００７】
図２７は、キャリブレータブルラーニングの一例を示す図である。キャリブレータブルラーニングで用いる学習モデルには、エンコーダ１０ａとデコーダ１０ｂとが含まれる。エンコーダ１０ａは、文字画像と、正解ラベルとが入力されると、潜在変数Ｚを出力するＮＮ（Neural  Network）である。正解ラベルは、対応する文字画像の文字がなんと書かれているのかを示すものである。潜在変数Ｚは、ユーザの筆跡の特徴を示すものである。たとえば、同様の文字画像であっても、正解ラベルに応じて、異なる潜在変数Ｚがエンコーダ１０ａから出力される。
【０００８】
図２７において、文字画像１ａおよび文字画像１ｂは同様（類似）の文字画像である。文字画像１ａと正解ラベル「う」２ａとをエンコーダ１０ａに入力した際に出力される潜在変数Ｚと、文字画像１ｂと正解ラベル「ラ」２ｂとをエンコーダ１０ａに入力した際に出力される潜在変数Ｚとは異なる値となる。
【０００９】
デコーダ１０ｂは、文字画像と、潜在変数とが入力されると、認識結果を出力するＮＮである。同様の文字画像に対しても、エンコーダ１０ａから出力される潜在変数を用いることで、ユーザの筆跡の特徴に応じた認識結果が出力される。
【００１０】
図２８は、ある文字画像に対する潜在変数による認識結果の分布の一例を示す図である。図２８の説明では一例として、ある文字画像３に対する、２次元の潜在変数による認識結果の分布を示す。グラフの横軸は、２次元の潜在変数の１番目の要素に対応するものである。縦軸は、２次元の潜在変数の２番目の要素に対応するものである。図２８に示すように、キャリブレータブルラーニングの認識結果は、潜在変数に依存する。
【００１１】
たとえば、潜在変数Ｚが、範囲５ａに含まれる場合には、文字画像３の認識結果は「ク」となる。潜在変数Ｚが、範囲５ｂに含まれる場合には、文字画像３の認識結果は「ラ」となる。潜在変数Ｚが、範囲５ｃに含まれる場合には、文字画像３の認識結果は「ウ」となる。潜在変数Ｚが、範囲５ｄに含まれる場合には、文字画像３の認識結果は「ら」となる。潜在変数Ｚが、範囲５ｅに含まれる場合には、文字画像３の認識結果は「う」となる。
【００１２】
キャリブレータブルラーニングの認識結果の精度は、潜在変数に依存するため、潜在変数の算出においては、文字画像と、この文字画像の正解ラベルと組に誤りがないことが求められる。
【００１３】
しかしながら、潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行う場合において、帳票の記入項目に、確実な正解ラベルと対応付けられた記入項目が存在しない場合には、適切な潜在変数を求めることができない。また、適切な潜在変数を求めることができないと、キャリブレータブルラーニングによる認識精度を向上させることが難しい。すなわち、従来では、適切な潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行うことができない。
【００１４】
１つの側面では、本発明は、適切な潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行うことができる認識方法、認識プログラムおよび認識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】
【００１５】
第１の案では、コンピュータは、次の処理を実行する。コンピュータは、複数の記入項目を有する帳票データを基にして、複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、複数の記入項目から文字列を検出する。コンピュータは、文字列と、文字列に対応する対照データとを基にして、文字列に対する確度を算出する。コンピュータは、確度が所定の条件を満たす場合に、文字列に応じた複数の文字画像と、文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、帳票データの潜在変数を算出する。コンピュータは、潜在変数を基にして、帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う。
【発明の効果】
【００１６】
適切な潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、潜在変数決定ペアと潜在変数の範囲との関係を説明するための図である。
【図２】図２は、キャリブレータブルラーニングの認識精度を左右するポイントを説明するための図（１）である。
【図３】図３は、キャリブレータブルラーニングの認識精度を左右するポイントを説明するための図（２）である。
【図４】図４は、潜在変数決定のために容易に思いつく提案手法を説明する図である。
【図５】図５は、本実施例に係る認識装置の処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、本実施例に係る認識装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図７】図７は、手書き文字ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、対照データのデータ構造の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、帳票データの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、帳票フォーマットデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、認識ペアデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、ペア獲得項目画像データのデータ構造の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、ペア獲得項目以外画像データのデータ構造の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、認識結果データのデータ構造の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、文字認識モデルＭｎｏｒｍのパラメータθＭを学習する処理を説明するための図である。
【図１７】図１７は、エンコーダおよびデコーダのパラメータθＥ、θＤを学習する処理の一例について説明する図である。
【図１８】図１８は、文字画像を認識する処理を説明するための図である。
【図１９】図１９は、潜在変数を算出する処理を説明するための図である。
【図２０】図２０は、認識部の処理を説明するための図である。
【図２１】図２１は、本実施例に係る認識装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、潜在変数決定ペア検出処理を示すフローチャートである。
【図２３】図２３は、潜在変数算出処理を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、郵便番号をペア獲得項目として選択した場合の認識結果を説明するための図である。
【図２５】図２５は、本実施例に係る認識装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２６】図２６は、判断に迷う文字の一例を示す図である。
【図２７】図２７は、キャリブレータブルラーニングの一例を示す図である。
【図２８】図２８は、ある文字画像に対する潜在変数による認識結果の分布の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本願の開示する認識方法、認識プログラムおよび認識装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１９】
本実施例の説明を行う前に、キャリブレータブルラーニングの認識精度を左右するポイントについて説明する。ここでは一例として、文字画像と、この文字画像の文字がなんと書かれているのかを示す正解ラベルとの組を用いて、潜在変数を算出する場合について説明する。以下の説明では、文字画像と、正解ラベルとの組を「潜在変数決定ペア」と表記する。潜在変数決定ペアを与えることで、潜在変数の範囲（平均および分散）が定まる。本実施例では一例として、潜在変数の平均を、ユーザの一意の潜在変数として定める。
【００２０】
図１は、潜在変数決定ペアと潜在変数の範囲との関係を説明するための図である。たとえば、グラフ４Ｇの横軸は、２次元の潜在変数の１番目の要素に対応するものである。縦軸は、２次元の潜在変数の２番目の要素に対応するものである。潜在変数Ｚが、範囲４ａに含まれる場合には、文字画像４の認識結果は「名」となる。潜在変数Ｚが、範囲４ｂに含まれる場合には、文字画像４の認識結果は「各」となる。
【００２１】
たとえば、ユーザが「名」のつもりで文字画像４の文字を書いた場合には、潜在変数決定ペア＜文字画像４、正解ラベル「名」＞がエンコーダに入力され、潜在変数（Ｚ１１，Ｚ２２）が算出される。潜在変数（Ｚ１１，Ｚ２２）は、範囲４ａに含まれる。ユーザが「各」のつもりで文字画像４の文字を書いた場合には、潜在変数決定ペア＜文字画像４、正解ラベル「各」＞がエンコーダに入力され、潜在変数（Ｚ１２，Ｚ２１）が算出される。潜在変数（Ｚ１２，Ｚ２１）は、範囲４ｂに含まれる。
【００２２】
キャリブレータブルラーニングの認識精度を向上させるためには、潜在変数決定ペアを適切に選定することに加えて、ユーザ（書き手）の特徴の現れやすい文字画像をエンコーダに入力することが好ましい。たとえば、書き手の特徴の現れやすい文字画像は、図１に示したような、画数、ストローク種別等が多様な文字の画像であることが好ましい。これに対して、数字の「２」のように、誰が書いても似た形となりやすい文字の場合、その文字が書かれても、ユーザの特徴を捉えることが難しい。
【００２３】
図２は、キャリブレータブルラーニングの認識精度を左右するポイントを説明するための図（１）である。図２に示す例では、ある文字画像（数字の「２」）５に対する、２次元の潜在変数による認識結果の分布を示す。グラフ５Ｇの横軸は、２次元の潜在変数の１番目の要素に対応するものである。縦軸は、２次元の潜在変数の２番目の要素に対応するものである。グラフ５Ｇにおいて、潜在変数Ｚが、範囲５ａに含まれる場合には、文字画像４の認識結果は「２」となる。しかし、範囲５ａが広いため、ほとんどの潜在係数Ｚが範囲５ａに含まれてしまう。このため、誰が書いても似た形となりやすい文字画像を用いると、正しくユーザの潜在変数を計算できていないことになり、かかる潜在変数Ｚを用いても、キャリブレータブルラーニングの認識精度は向上しない。
【００２４】
また、キャリブレータブルラーニングの認識精度を向上させるためには、文字画像と正解ラベルとの組をより多く用意した方が、精度よく潜在変数を計算することができる。一つの潜在変数決定ペアから、潜在変数を求めることは可能だが、複数の潜在変数決定ペアから得られる潜在変数を合わせることで、より潜在変数の範囲を狭め、精度よくユーザの潜在変数を定めることができる。
【００２５】
図３は、キャリブレータブルラーニングの認識精度を左右するポイントを説明するための図（２）である。グラフ６Ａは、ある文字画像に対する潜在変数の分布を示すグラフである。グラフ６Ｂは、グラフ６Ａに対応する文字画像とは別の、ある文字画像に対応する潜在変数の分布を示すグラフである。グラフ６Ｃは、グラフ６Ａとグラフ６Ｂとを重ねたグラフである。各グラフ６Ａ〜６Ｃについて、横軸は、２次元の潜在変数の１番目の要素に対応するものである。縦軸は、２次元の潜在変数の２番目の要素に対応するものである。グラフ６Ａに対する文字画像の文字、グラフ６Ｂに対する文字画像の文字は、同一のユーザによって記入された文字であるものとする。
【００２６】
グラフ６Ａにおいて、ある文字画像と、正解ラベル「名」から定まる潜在変数Ｚａは、範囲７ａに含まれる。グラフ６Ｂにおいて、ある文字画像（別の文字画像）と、正解ラベル「古い」から定まる潜在変数Ｚｂは、範囲７ｂに含まれる。たとえば、グラフ６Ｃに示すように、二つの文字画像から定まる潜在変数Ｚａ、Ｚｂを平均した潜在変数Ｚｃは、潜在変数Ｚａ、Ｚｂよりもユーザの潜在変数として、高精度の潜在変数である。
【００２７】
図２、図３を用いて説明したキャリブレータブルラーニングの認識精度を左右するポイントに鑑みると、帳票の記入項目の認識を行うために、適切なユーザの潜在変数を定められるような学習データをいかにして用意するかが重要となる。この課題に対して、図４で説明するような安易に思いつく提案方法がある。
【００２８】
図４は、潜在変数決定のために容易に思いつく提案手法を説明する図である。図４に示す例では、帳票７に、潜在変数決定のために特定の文字を書かせる専用欄７Ａを設けている。図４の提案手法では、専用欄７Ａに指定した文字を記入させることで、一つの潜在変数ペアを取得することが可能となる。しかし、かかる提案手法では、記入済みの帳票に対しては適用ができない上に、複数の潜在変数決定ペアを得ることができない。また、帳票７の記入項目と直接関係のない文字を、更にユーザに書かせることは、ユーザにとって負担となる。
【００２９】
次に、本実施例に係る認識装置の処理について説明する。図５は、本実施例に係る認識装置の処理の一例を説明するための図である。図５に示すように、認識装置は、帳票フォーマットデータを基にして、スキャナ等を用いて読み取った帳票データ１５０ｄから、文字列画像の存在する記入項目の領域１１を特定する。
【００３０】
認識装置は、領域１１に含まれる文字列画像から、一文字ずつの文字画像を抽出する。たとえば、領域１１の文字列画像から、文字画像１１ａ〜１１ｇを抽出する。認識装置は、予め学習しておいた文字認識モデルＭｎｏｒｍを用いて、文字画像１１ａ〜１１ｇの文字を認識する。
【００３１】
たとえば、文字画像１１ａの文字認識結果を「受」とする。文字画像１１ｂの文字認識結果を「知」とする。文字画像１１ｃの文字認識結果を「県」とする。文字画像１１ｄの文字認識結果を「名」とする。文字画像１１ｅの文字認識結果を「古」とする。文字画像１１ｆの文字認識結果を「屋」とする。文字画像１１ｇの文字認識結果を「子」とする。すなわち、文字画像１１ａ〜１１ｇの認識結果は「受知県名古屋市」となる。
【００３２】
認識装置は、認識結果「受知県名古屋市」と、対照データ１５０ｃに保存された各文字列とを比較して、編集距離が最も小さい文字列を検索する。たとえば、対照データ１５０ｃに保存された各文字列のうち、認識結果「受知県名古屋市」との編集距離が最も小さい文字列を「愛知県名古屋市」とする。この場合、認識装置は、対照データ１５０ｃから、文字列「愛知県名古屋市」を取得し、取得した文字列に基づいて、認識結果「受知県名古屋市」を「愛知県名古屋市」に補正する。
【００３３】
認識装置は、文字画像１１ａ〜１１ｇと、補正した認識結果「愛知県名古屋市」とのペアを、認識ペアＰとして保存する。図５に示す認識ペアＰには、７つの潜在変数決定ペアが含まれる。たとえば、文字画像１１ａと正解ラベル「愛」とのペア、文字画像１１ｂと正解ラベルは「知」とのペア、文字画像１１ｃと正解ラベル「県」とのペアが含まれる。また、文字画像１１ｄと正解ラベル「名」とのペア、文字画像１１ｅと正解ラベル「古」とのペア、文字画像１１ｆと正解ラベル「屋」とのペア、文字画像１１ｇと正解ラベル「市」とのペアが含まれる。
【００３４】
認識装置は、エンコーダ５０ａに、認識ペアＰの各潜在変数決定ペアをエンコーダ５０ａに入力することで、各潜在変数決定ペアの潜在変数をそれぞれ算出する。認識装置は、各潜在変数ペアの潜在変数の平均値を算出することで得られる値を、帳票データ１４０ｄに文字を記入したユーザの潜在変数として用いる。
【００３５】
認識装置は、デコーダ（図示略）を用いて、帳票データ１４０ｄに含まれる複数の記入項目（領域１１以外の記入項目）の文字画像を認識する場合に、図５で求めたユーザの潜在変数を用いる。
【００３６】
上記のように、本実施例に係る認識装置によれば、記入項目の文字画像に対して文字認識を行い、文字認識結果と対照データ１５０ｃとの比較に基づく確度に応じた潜在変数決定ペアを特定する。認識装置は、特定した潜在変数決定ペアをエンコーダ５０ａに入力して潜在変数を算出し、潜在変数を用いて、帳票データ１５０ｄ全体の記入項目を認識する。これによって、適切な潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行うことができる。
【００３７】
認識装置は、図４で説明したようなる専用欄７Ａを設けることなく、帳票データ１５０ｄの記入項目の領域を基にして、潜在変数決定ペアを特定するので、記入済みの帳票に対しては適用ができ、ユーザに係る負担を軽減することができる。また、認識装置は、複数の潜在変数決定ペアを得ることができるので、一つの潜在変数決定ペアを用いる場合と比較して、ユーザの筆跡の特徴をより正確に表す潜在変数を算出することができる。
【００３８】
次に、本実施例に係る認識装置の構成の一例について説明する。図６は、本実施例に係る認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように、認識装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、イメージスキャナ１４０と、記憶部１５０と、制御部１６０とを有する。
【００３９】
通信部１１０は、ネットワークを介して図示しない外部装置との間でデータ通信を実行する処理部である。通信部１１０は、通信装置に対応する。たとえば、通信部１１０は、外部装置から、手書き文字ＤＢ１５０ａの情報、対照データ１５０ｃ、帳票データ１５０ｄ、帳票フォーマットデータ１５０ｅ等を受信してもよい。後述する制御部１６０は、通信部１１０を介して、外部装置とデータをやり取りする。
【００４０】
入力部１２０は、認識装置１００に各種の情報を入力するための入力装置である。たとえば、入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。
【００４１】
表示部１３０は、制御部１６０から出力される各種の情報を表示する表示装置である。たとえば、表示部１３０は、液晶モニタ、タッチパネル等に対応する。
【００４２】
イメージスキャナ１４０は、たとえば、帳票を読み取って、デジタル静止画像に変換する装置である。以下の説明では、デジタル静止画像に変換された帳票を、帳票データ１５０ｄと表記する。イメージスキャナ１４０は、帳票データ１５０ｄを、制御部１６０に出力する。なお、イメージスキャナ１４０は、ネットワークを介して、認識装置１００に接続されていてもよい。この場合には、イメージスキャナ１４０は、帳票データ１５０ｄを、ネットワークを介して、認識装置１００に送信する。
【００４３】
記憶部１５０は、手書き文字ＤＢ（Data  Base）１５０ａ、パラメータテーブル１５０ｂ、対照データ１５０ｃ、帳票データ１５０ｄ、帳票フォーマットデータ１５０ｅ、認識ペアデータ１５０ｆを有する。記憶部１５０は、ペア獲得項目画像データ１５０ｇ、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈ、潜在変数１５０ｉ、認識結果データ１５０ｊを有する。記憶部１５０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。
【００４４】
手書き文字ＤＢ１５０ａは、既存の文字画像と、正解ラベルとのペアを保存するテーブルである。図７は、手書き文字ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、この手書き文字ＤＢ１５０ａは、文字画像と、正解ラベルとを対応付ける。たとえば、文字画像１２ａの正解ラベルは「構」である。文字画像１２ｂの正解ラベルは「庫」である。文字画像１２ｃの正解ラベルは「継」である。文字画像１２ｄの正解ラベルは「幸」である。
【００４５】
パラメータテーブル１５０ｂは、文字認識モデルＭｎｏｒｍ、エンコーダ５０ａ、デコーダ５０ｂの各ＮＮのパラメータを保存するテーブルである。ＮＮは複数の層を有し、各層には複数のノードが含まれ、各ノードがエッジで結ばれる構造となっている。各層は、活性化関数と呼ばれる関数とバイアス値とを持ち、エッジは、重みを持つ。本実施例では、ＮＮに設定されるバイアス値、重み等をまとめて「パラメータ」と表記する。
【００４６】
図８は、パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。ＮＮ識別情報は、各ＮＮを識別する情報である。パラメータは、対応するＮＮに設定されるパラメータである。ＮＮ識別情報「Ｍｎｏｒｍ」は、文字認識モデルＭｎｏｒｍを示す。文字認識モデルＭｎｏｒｍに設定されるパラメータを「θＭ」とする。ＮＮ識別情報「Ｅｃａｌｉｂ」は、エンコーダ５０ａを示す。エンコーダ５０ａに設定されるパラメータを「θＥ」とする。ＮＮ識別情報「Ｄｃａｌｉｂ」は、デコーダ５０ｂを示す。デコーダ５０ｂに設定されるパラメータを「θＤ」とする。
【００４７】
対照データ１５０ｃは、帳票データ１５０ｄの記入項目の文字列と比較される文字列を保持する。図９は、対照データのデータ構造の一例を示す図である。本実施例では一例として、住所リストを、対照データ１５０ｃの文字列として保持する。対照データ１５０ｃには、更に、住所のフリガナ、郵便番号、商品名、商品コードの文字列が含まれていてもよい。
【００４８】
帳票データ１５０ｄは、イメージスキャナ１４０等に生成される、帳票の画像データである。図１０は、帳票データの一例を示す図である。帳票データ１５０ｄには、複数の記入項目の領域が含まれる。たとえば、領域１３ａは記入項目「氏名フリガナ」を記入する領域である。領域１３ｂは記入項目「氏名」を記入する領域である。領域１３ｃは記入項目「住所フリガナ」を記入する領域である。領域１３ｄは記入項目「住所」を記入する領域である。領域１３ｅは記入項目「郵便番号」を記入する領域である。領域１３ｆは記入項目「商品名」を記入する領域である。領域１３ｇは記入項目「商品コード」を記入する領域である。
【００４９】
帳票フォーマットデータ１５０ｅは、帳票のフォーマットを定義するデータである。図１１は、帳票フォーマットデータのデータ構造の一例を示す図である。図１１に示すように、帳票フォーマットデータ１５０ｅは、記入項目、座標、対照データ有無、文字種数、平均画数、想定最大文字数を対応付ける。
【００５０】
記入項目は、図１０を用いて説明した、帳票の記入項目を示す。座標は、記入項目の領域を示す。たとえば、座標は、領域の左上のｘ、ｙ座標と、右下のｘ、ｙ座標により定義される。対照データ有無は、該当する記入項目の領域に記入される文字列（類似の文字列）が、対照データ１５０ｃに含まれるか否かを示すものである。対照データに含まれる場合には、対照データ有無は「有」となり、対照データに含まれない場合には、対照データ有無は「無」となる。
【００５１】
文字種数は、該当する記入項目の領域に記入される文字の種類の数を示すものである。平均画数は、該当する記入項目の領域に記入される文字の平均画数を示す。想定最大文字数は、該当する記入項目の領域に記入される文字列に関して、想定される最大文字数である。
【００５２】
認識ペアデータ１５０ｆは、潜在変数決定ペアを保持するデータである。図１２は、認識ペアデータのデータ構造の一例を示す図である。図１２に示すように、認識ペアデータ１５０ｆは、文字画像と、正解ラベルとを有する。図１２の文字画像と、正解ラベルとのペアは、潜在変数決定ペアに対応する。たとえば、文字画像１１ａと、正解ラベル「愛」とのペアは、潜在変数決定ペアである。
【００５３】
ペア獲得項目画像データ１５０ｇは、帳票データ１５０ｄに含まれる記入項目の各領域の文字画像のうち、潜在変数決定ペアの文字画像として選択された文字画像を有するデータである。
【００５４】
図１３は、ペア獲得項目画像データのデータ構造の一例を示す図である。図１３に示すように、ペア獲得項目画像データ１５０ｇは、記入項目と、文字画像（文字列の画像）とを対応付ける。たとえば、帳票データ１５０ｄに含まれる記入項目「住所」の領域１３ｄに含まれる各文字画像が、潜在変数決定ペアの文字画像として選択された場合には、記入項目には「住所」が設定される。文字画像には文字画像１１ａ〜１１ｇが設定される。
【００５５】
ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈは、帳票データ１５０ｄに含まれる記入項目の各領域の文字画像のうち、潜在変数決定ペアの文字画像として選択されなかった残りの文字画像を有するデータである。
【００５６】
図１４は、ペア獲得項目以外画像データのデータ構造の一例を示す図である。図１４に示すように、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈは、記入項目と、文字画像（文字列の画像）とを対応付ける。
【００５７】
潜在変数１５０ｉは、帳票データ１５０ｄの記入項目に文字を記入したユーザの潜在変数を示すものである。
【００５８】
認識結果データ１５０ｊは、帳票データ１５０ｄの各記入項目の認識結果の情報を有する。図１５は、認識結果データのデータ構造の一例を示す図である。図１５に示すように、認識結果データ１５０ｊは、記入項目と、認識文字列とを対応付ける。たとえば、記入項目「氏名フリガナ」に対応する認識文字列は「フルカワタロウ」となっている。
【００５９】
図６の説明に戻る。制御部１６０は、取得部１６０ａ、学習部１６０ｂ、検出部１６０ｃ、算出部１６０ｄ、認識部１６０ｅを有する。制御部１６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などによって実現できる。また、制御部１６０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００６０】
取得部１６０ａは、外部装置（図示略）から、手書き文字ＤＢ１５０ａの情報、対照データ１５０ｃ、帳票フォーマットデータ１５０ｅ等を取得し、取得した各情報を、記憶部１５０に格納する処理部である。また、取得部１６０ａは、イメージスキャナ１４０または外部装置等から、帳票データ１５０ｄを取得し、取得した帳票データ１５０ｄを記憶部１５０に格納する。
【００６１】
学習部１６０ｂは、手書き文字ＤＢ１５０ａを基にして、文字認識モデルＭｎｏｒｍ、エンコーダ５０ａ、デコーダ５０ｂのパラメータθＭ、θＥ、θＤを学習する処理部である。
【００６２】
学習部１６０ｂが、文字認識モデルＭｎｏｒｍのパラメータθＭを学習する処理の一例について説明する。図１６は、文字認識モデルＭｎｏｒｍのパラメータθＭを学習する処理を説明するための図である。図１６に示すように、学習部１６０ｂは、文字認識モデルＭｎｏｒｍを実行し、文字認識モデルＭｎｏｒｍのパラメータθＭを初期値に設定する。
【００６３】
学習部１６０ｂが、文字認識モデルＭｎｏｒｍの入力層２０ａに文字画像を入力すると、パラメータθＭに応じた計算が行われ、文字認識モデルＭｎｏｒｍの出力層２０ｂから、各文字の確からしさを示す確信度が出力される。たとえば、学習部１６０ｂは、文字画像１２ｄを入力層２０ａに入力し、出力層２０ｂから出力される各文字の確信度のうち「幸」の確信度が最も大きい場合には、文字画像１２ｄの文字は「幸」であると認識される。本実施例では一例として、確信度は「０〜１」の範囲に含まれるものとする。
【００６４】
ここで、学習部１６０ｂが、文字認識モデルＭｎｏｒｍのパラメータθＭを学習する場合には、手書き文字ＤＢ１５０ａから、文字画像と、正解ラベルとのペアを取得し、取得した文字画像を、文字認識モデルＭｎｏｒｍの入力層２０ａに入力する。学習部１６０ｂは、出力層２０ｂから出力される各文字の確信度のうち、正解ラベルに対応する文字の確信度が１に近づくように、誤差逆伝播法に基づいて、パラメータθＭを更新する。学習部１６０ｂは、上記処理を繰り返し実行することで、文字認識モデルＭｎｏｒｍのパラメータθＭを学習する。学習部１６０ｂは、学習したパラメータθＭによって、パラメータテーブル１５０ｂのパラメータθＭを更新する。
【００６５】
続いて、学習部１６０ｂが、エンコーダ５０ａ、デコーダ５０ｂのパラメータθＥ、θＤを学習する処理の一例について説明する。図１７は、エンコーダおよびデコーダのパラメータθＥ、θＤを学習する処理の一例について説明する。学習部１６０ｂは、エンコーダ５０ａを実行し、エンコーダ５０ａのパラメータθＥを初期値に設定する。たとえば、エンコーダ５０ａには、入力層５１ａ、隠れ層５１ｂ、出力層５１ｃが含まれる。学習部１６０ｂは、デコーダ５０ｂを実行し、デコーダ５０ｂのパラメータθＤを初期値に設定する。デコーダ５０ｂには、入力層５２ａ、隠れ層５２ｂ、出力層５２ｃが含まれる。
【００６６】
学習部１６０ｂが、エンコーダ５０ａの入力層５１ａに文字画像および正解ラベルを入力すると、パラメータθＥに応じた計算が行われ、エンコーダ５０ａの出力層５１ｃから潜在変数Ｚが出力される。たとえば、学習部１６０ｂは、文字画像１２ｄと、正解ラベル「幸」を、入力層５１ａに入力すると、文字画像１２ｄと、正解ラベル「幸」に応じた潜在変数ＺＡ（図示略）が出力される。
【００６７】
また、デコーダ５０ｂの入力層５２ａに文字画像を入力し、隠れ層５２ｂに潜在変数Ｚを入力すると、パラメータθＤに応じた計算が行われ、デコーダ５０ｂの出力層５２ｃから、各文字の確からしさを示す確信度が出力される。たとえば、学習部１６０ｂは、文字画像１２ｄを入力層５２ａに入力し、隠れ層５２ｂに潜在変数ＺＡを入力すると、各文字の確からしさを示す確信度が出力される。出力層５２ｃから出力される各文字の確信度のうち、「幸」の確信度が最も大きい場合には、文字画像１２ｄの文字は「幸」であると認識される。
【００６８】
ここで、学習部１６０ｂが、エンコーダ５０ａのパラメータθＥおよびデコーダ５０ｂのパラメータθＤを学習する場合には、手書き文字ＤＢ１５０ａから、文字画像と、正解ラベルとのペアを取得し、取得した文字画像と、正解ラベルとをエンコーダ５０ａの入力層５１ａに入力することで、潜在変数Ｚを算出する。また、学習部１６０ｂは、デコーダ５０ｂの入力層５２ａに、文字画像を入力し、隠れ層５２ｂに、潜在変数Ｚを入力することで、出力層５２ｃから出力される各文字の確信度を算出する。学習部１６０ｂは、出力層５２ｃから出力される各文字の確信度のうち、正解ラベルに対応する文字の確信度が１に近づくように、誤差逆伝播法に基づいて、パラメータθＥ、θＤを更新する。
【００６９】
学習部１６０ｂは、上記処理を繰り返し実行することで、エンコーダ５０ａのパラメータθＥおよびデコーダ５０ｂのパラメータθＤを学習する。学習部１６０ｂは、学習したパラメータθＥ、θＤによって、パラメータテーブル１５０ｂのパラメータθＥ、θＤを更新する。
【００７０】
図６の説明に戻る。検出部１６０ｃ、算出部１６０ｄ、認識部１６０ｅは、学習部１６０ｂによって、文字認識モデルＭｎｏｒｍ、エンコーダ５０ａ、デコーダ５０ｂのパラメータθＭ、θＥ、θＤを学習されていることを前提として、以下に説明する処理を実行する。
【００７１】
検出部１６０ｃは、帳票データ１５０ｄおよび帳票フォーマットデータ１５０ｅを基にして、対照データの存在する記入項目について、文字認識モデルＭｎｏｒｍによる文字認識を実行する。検出部１６０ｃは、文字認識結果を基にして、潜在変数決定ペアの文字画像と、この文字画像に対応する正解ラベルとを検出する処理部である。
【００７２】
以下において、検出部１６０ｃの処理の一例について説明する。たとえば、検出部１６０ｃは、文字画像を検出する処理、文字画像を認識する処理、潜在変数決定ペアを検出する処理を実行する。
【００７３】
検出部１６０ｃが実行する文字画像を検出する処理の一例について説明する。検出部１６０ｃは、帳票フォーマットデータ１５０ｅを基にして、複数の記入項目から、潜在変数決定ペアの文字画像を抽出する記入項目の領域を判定する。以下の説明では、潜在変数決定ペアの文字画像を抽出する記入項目を「ペア獲得項目」と表記する。たとえば、検出部１６０ｃは、帳票フォーマットデータ１５０ｅを参照し、対照データ有無が「有」となる記入項目のうち、文字種数、平均画数、想定最大文字数がいずれも最大となる記入項目をペア獲得項目として特定する。
【００７４】
図１１に示す帳票フォーマットデータ１５０ｅでは、対照データ有無が「有」となる記入項目のうち、文字種数、平均画数、想定最大文字数がいずれも最大となる記入項目は「住所」である。このため、検出部１６０ｃは、ペア獲得項目を「住所」と特定する。
【００７５】
検出部１６０ｃは、帳票データ１５０ｄに含まれる各記入項目の領域のうち、ペア獲得項目に対応する領域（座標）の文字列画像を抽出し、抽出した文字列画像を、ペア獲得項目画像データ１５０ｇに格納する。検出部１６０ｃは、文字列画像を、ペア獲得項目画像データに保存する場合に、記入項目と対応付ける。検出部１６０ｃは、文字列画像を、一文字毎の文字画像に分割して、ペア獲得項目画像データ１５０ｇに格納してもよい。たとえば、検出部１６０ｃは、ペア獲得項目が「住所」である場合、図１３に示すように、各文字画像１１ａ〜１１ｇが、ペア獲得項目画像データ１５０ｇを格納する。
【００７６】
検出部１６０ｃは、帳票データ１５０ｄに含まれる各記入項目の領域のうち、ペア獲得項目以外の各記入項目に対応する領域（座標）の文字列画像を抽出し、抽出した各文字列画像を、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈに格納する。たとえば、検出部１６０ｃは、ペア獲得項目が「住所」である場合、帳票データ１５０ｄの記入項目「氏名フリガナ、氏名、住所フリガナ、郵便番号、商品名、商品コード」の各領域の文字列画像を、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈに格納する。
【００７７】
検出部１６０ｃが実行する文字画像を認識する処理の一例について説明する。図１８は、文字画像を認識する処理を説明するための図である。検出部１６０ｃは、パラメータテーブル１５０ｂから、学習済みのパラメータθＭを取得する。検出部１６０ｃは、文字認識モデルＭｎｏｒｍを実行し、学習済みのパラメータθＭを文字認識モデルＭｎｏｒｍに設定する。
【００７８】
検出部１６０ｃは、ペア獲得項目画像データ１５０ｇに格納された文字列画像（各文字画像）を取得する。ここでは、文字画像１１ａ〜１１ｇを用いて説明する。検出部１６０ｃは、文字画像１１ａ〜１１ｇの先頭から順に、文字画像を取得し、次の処理を実行する。検出部１６０ｃは、文字画像を文字認識モデルＭｎｏｒｍの入力層２０ａに入力し、出力層２０ｂから出力される各文字の確信度を算出する。検出部１６０ｃは、出力層２０ｂから出力される各文字の確信度のうち、最大の確信度に対応する文字を、入力画像の認識結果として特定する。
【００７９】
たとえば、検出部１６０ｃは、文字画像１１ａを、文字画像を文字認識モデルＭｎｏｒｍの入力層２０ａに入力し、各文字の確信度を算出する。文字「受」の確信度が「０．５２」であり、他の文字の確信度よりも大きい場合、検出部１６０ｃは、文字画像１１ａの認識結果を「受」とする。検出部１６０ｃは、他の文字画像１１ｂ〜１１ｇについても、同様の処理を実行し、文字画像と、認識文字列と、確信度との組をそれぞれ算出することで、検出結果２５を生成する。文字画像１１ａ〜１１ｇの認識文字列は「受知県名古屋市」となる。「受知県名古屋市」の各文字の確信度は「０．５２，０．９２，０．９９，０．６４，０．６９，０．８９，０．８８」となる。
【００８０】
検出部１６０ｃが実行する潜在変数決定ペアを検出する処理の一例について説明する。検出部１６０ｃは、認識文字列と、対照データ１５０ｃの各文字列とを比較し、各文字列について、編集距離をそれぞれ算出する。この編集距離は、「確度」に対応するものである。編集距離が小さいほど、より確度が高いといえる。編集距離が編集距離閾値θｅｄｉｔ以下となる文字列が一意に決まる場合と、決まらない場合に分けて、検出部１６０ｃの処理を説明する。編集距離閾値θｅｄｉｔは、予め設定される値であり、たとえば、「θｅｄｉｔ＝５」とする。
【００８１】
まず、編集距離が編集距離閾値θｅｄｉｔ以下となる文字列が一意に決まる場合について説明する。たとえば、認識文字列「受知県名古屋市」との編集距離が編集距離閾値θｅｄｉｔ以下となる対照データ１５０ｃの文字列を「愛知県名古屋市」とする。検出部１６０ｃは、認識文字列と、一意に定まった文字列とを比較し、認識文字列を、対応する文字列に合わせる。たとえば、認識文字列「受知県名古屋市」の「受」を「愛」に変更して、認識文字列を「愛知県名古屋市」とする。
【００８２】
検出部１６０ｃは、修正した認識文字列と、ペア獲得項目の領域に含まれる各文字画像とを対応付けて、認識ペアデータ１５０ｆに格納する。たとえば、文字画像１１ａと正解ラベル「愛」とが、潜在変数決定ペアとなる。文字画像１１ｂと正解ラベル「知」とが、潜在変数決定ペアとなる。文字画像１１ｃと正解ラベル「県」とが、潜在変数決定ペアとなる。文字画像１１ｄと正解ラベル「名」とが、潜在変数決定ペアとなる。文字画像１１ｅと正解ラベル「古」とが、潜在変数決定ペアとなる。文字画像１１ｆと正解ラベル「屋」とが、潜在変数決定ペアとなる。文字画像１１ｇと正解ラベル「市」とが、潜在変数決定ペアとなる。
【００８３】
検出部１６０ｃは、修正した認識文字列を、認識結果データに格納する。たとえば、検出部１６０ｃは、記入項目「住所」に対応する認識文字列として「愛知県名古屋市」を格納する。
【００８４】
続いて、編集距離が編集距離閾値θｅｄｉｔ以下となる文字列が一意に決まらない場合について説明する。検出部１６０ｃは、検出結果２５を参照し、確信度が確信度閾値θｒｅｃｏｇ以上となる認識文字を特定する。検出部１６０ｃは、確信度が確信度閾値θｒｅｃｏｇ以上となる認識文字と、文字画像とを潜在変数決定ペアとして特定し、認識ペアデータ１５０ｆに格納する。確信度閾値θｒｅｃｏｇは、予め設定される値であり、たとえば、「θｒｅｃｏｇ＝０．６」となる。
【００８５】
たとえば、図１８で説明した各文字画像の認識文字に対する確信度は、「０．５２，０．９２，０．９９，０．６４，０．６９，０．８９，０．８８」である。このうち、確信度が確信度閾値θｒｅｃｏｇ以上となる認識文字は、「知、県、名、古、屋、市」となる。この場合、検出部１６０ｃは、各「知、県、名、古、屋、市」と、各文字画像１１ｂ〜１１ｇを、それぞれ潜在変数決定ペアとして特定し、認識ペアデータ１５０ｆに格納する。
【００８６】
算出部１６０ｄは、認識ペアデータ１５０ｆに含まれる各潜在変数決定ペアをエンコーダ５０ａに入力することで、帳票データ１５０ｄの潜在変数１５０ｉを算出する処理部である。算出部１６０ｄは、各潜在変数決定ペアを順にエンコーダ５０ａに入力することで、各潜在変数決定ペアに対応する潜在変数をそれぞれ算出し、各潜在変数の平均値を、潜在変数１５０ｉとする。
【００８７】
図１９は、潜在変数を算出する処理を説明するための図である。算出部１６０ｄは、パラメータテーブル１５０ｂから、学習済みのパラメータθＥを取得する。算出部１６０ｄは、エンコーダ５０ａを実行し、学習済みのパラメータθＥをエンコーダ５０ａに設定する。
【００８８】
算出部１６０ｄは、文字画像１１ａおよび正解ラベル「愛」を、エンコーダ５０ａの入力層５１ａに入力し、パラメータθＥ基づく計算を行うことで、潜在変数Ｚ（１．５，３．１）を算出する。グラフ３１は、文字画像１１ａに対する潜在変数の分布を示すグラフである。横軸は、２次元の潜在変数の１番目の要素に対応するものである。縦軸は、２次元の潜在変数の２番目の要素に対応するものである。潜在変数が、範囲３１ａに含まれる場合に、文字画像１１ａは、「愛」と認識される。
【００８９】
算出部１６０ｄは、文字画像１１ｂおよび正解ラベル「知」を、エンコーダ５０ａの入力層５１ａに入力し、パラメータθＥ基づく計算を行うことで、潜在変数Ｚ（０．２，−０．１）を算出する。グラフ３２は、文字画像１１ｂに対する潜在変数の分布を示すグラフである。グラフ３２の縦軸、横軸の説明は、グラフ３１と同様である。潜在変数が、範囲３２ａに含まれる場合に、文字画像１１ｂは、「知」と認識される。
【００９０】
算出部１６０ｄは、文字画像１１ｃおよび正解ラベル「県」を、エンコーダ５０ａの入力層５１ａに入力し、パラメータθＥ基づく計算を行うことで、潜在変数Ｚ（０．８，−１．０）を算出する。グラフ３３は、文字画像１１ｃに対する潜在変数の分布を示すグラフである。グラフ３３の縦軸、横軸の説明は、グラフ３１と同様である。潜在変数が、範囲３３ａに含まれる場合に、文字画像１１ｃは、「県」と認識される。
【００９１】
算出部１６０ｄは、文字画像１１ｄおよび正解ラベル「名」を、エンコーダ５０ａの入力層５１ａに入力し、パラメータθＥ基づく計算を行うことで、潜在変数Ｚ（−０．２，２．８）を算出する。グラフ３４は、文字画像１１ｄに対する潜在変数の分布を示すグラフである。グラフ３４の縦軸、横軸の説明は、グラフ３１と同様である。潜在変数が、範囲３４ａに含まれる場合に、文字画像１１ｄは、「名」と認識される。
【００９２】
図示を省略するが、算出部１６０ｄは、文字画像１１ｅと正解ラベル「古」、文字画像１１ｆと正解ラベル「屋」、文字画像１１ｇと正解ラベル「市」の各潜在変数決定ペアを順にエンコーダ５０ａに入力することで、各潜在変数を算出する。算出部１６０ｄは、各潜在変数の平均値を算出し、算出した潜在変数を、潜在変数１５０ｉとして、記憶部１５０に格納する。たとえば、文字画像１１ａ〜１１ｇと各正解ラベルとの潜在変数の平均値は、Ｚ＝（１．６，２．４）となる。
【００９３】
認識部１６０ｅは、潜在変数１５０ｉを基にして、ペア獲得項目以外画像データに格納された各文字列画像の文字認識を行う処理部である。図２０は、認識部の処理を説明するための図である。認識部１６０ｅは、パラメータテーブル１５０ｂから、学習済みのパラメータθＤを取得する。認識部１６０ｅは、デコーダ５０ｂを実行し、学習済みのパラメータθＤをデコーダ５０ｂに設定する。
【００９４】
認識部１６０ｅは、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈの各記入項目の文字画像（文字列の画像）から、一つ文字画像を選択し、文字認識を実行する。図２０では一例として、ペア獲得項目以外画像データの各記入項目のうち、記入項目「氏名」の文字画像４０の文字認識を行う場合について説明する。
【００９５】
認識部１６０ｅは、文字画像（文字列画像）４０を、文字画像４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄに分割する。認識部１６０ｅは、文字画像と、潜在変数１５０ｉとをデコーダ５０ｂに入力して、文字画像に対応する文字を認識する。潜在変数１５０ｉを、図１９で求めた「Ｚ＝（１．６，２．４）」とする。
【００９６】
認識部１６０ｅは、文字画像４１ａをデコーダ５０ｂの入力層５２ａに入力し、潜在変数Ｚをデコーダ５０ｂの隠れ層５２ｂに入力することで、文字画像４１ａの認識結果「古」を認識する。グラフ３５は、文字画像４１ａに対する潜在変数の分布を示すグラフである。横軸は、２次元の潜在変数の１番目の要素に対応するものである。縦軸は、２次元の潜在変数の２番目の要素に対応するものである。グラフ３５において、潜在変数「Ｚ＝（１．６，２．４）」は、「古」の範囲に含まれる。
【００９７】
認識部１６０ｅは、文字画像４１ｂをデコーダ５０ｂの入力層５２ａに入力し、潜在変数Ｚをデコーダ５０ｂの隠れ層５２ｂに入力することで、文字画像４１ｂの認識結果「川」を認識する。グラフ３６は、文字画像４１ｂに対する潜在変数の分布を示すグラフである。横軸、縦軸の説明は、グラフ３５のものと同様である。グラフ３６において、潜在変数「Ｚ＝（１．６，２．４）」は、「川」の範囲に含まれる。
【００９８】
認識部１６０ｅは、文字画像４１ｃをデコーダ５０ｂの入力層５２ａに入力し、潜在変数Ｚをデコーダ５０ｂの隠れ層５２ｂに入力することで、文字画像４１ｃの認識結果「太」を認識する。グラフ３７は、文字画像４１ｃに対する潜在変数の分布を示すグラフである。横軸、縦軸の説明は、グラフ３５のものと同様である。グラフ３７において、潜在変数「Ｚ＝（１．６，２．４）」は、「太」の範囲に含まれる。
【００９９】
認識部１６０ｅは、文字画像４１ｄをデコーダ５０ｂの入力層５２ａに入力し、潜在変数Ｚをデコーダ５０ｂの隠れ層５２ｂに入力することで、文字画像４１ｄの認識結果「朗」を認識する。グラフ３８は、文字画像４１ｄに対する潜在変数の分布を示すグラフである。横軸、縦軸の説明は、グラフ３５のものと同様である。グラフ３８において、潜在変数「Ｚ＝（１．６，２．４）」は、「朗」の範囲に含まれる。
【０１００】
認識部１６０ｅは、上記処理を実行することで、文字画像４０の各文字画像４１ａ〜４１ｄの認識文字列「古川太郎」を得る。認識部１６０ｅは、認識結果を、認識結果データ１５０ｊに格納する。
【０１０１】
認識部１６０ｅは、ペア獲得項目以外画像データの他の文字画像データについても、上記処理を繰り返し実行することで、各文字画像の認識文字列を算出し、認識結果データ１５０ｊに格納する。
【０１０２】
また、認識部１６０ｅは、上述した検出部１６０ｃによって、ペア獲得項目画像データ１５０ｇの文字画像の認識文字列が検出されない場合、ペア獲得項目画像データ１５０ｇの文字画像についても、図２０で説明した処理を実行する。認識部１６０ｅは、ペア獲得項目画像データ１５０ｇの文字画像の認識文字列を、認識結果データ１５０ｊに格納する。
【０１０３】
次に、本実施例に係る認識装置１００の処理手順の一例について説明する。図２１は、本実施例に係る認識装置の処理手順を示すフローチャートである。図２１に示すように、この認識装置１００の取得部１６０ａは、イメージスキャナ１４０から帳票データ１５０ｄを取得する（ステップＳ１０１）。
【０１０４】
認識装置１００の検出部１６０ｃは、帳票フォーマットデータ１５０ｅを基にして、ペア獲得項目を特定する（ステップＳ１０２）。帳票データ１５０ｄのペア獲得項目に対応する領域から、文字列画像を抽出し、ペア獲得項目画像データ１５０ｇに格納する（ステップＳ１０３）。
【０１０５】
検出部１６０ｃは、帳票データ１５０ｄのペア獲得項目以外の記入項目の領域から、文字列画像を抽出し、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈに格納する（ステップＳ１０４）。検出部１６０ｃは、潜在変数決定ペア検出処理を実行する（ステップＳ１０５）。
【０１０６】
認識装置１００の算出部１６０ｄは、潜在変数算出処理を実行する（ステップＳ１０６）。認識装置１００の認識部１６０ｅは、ペア獲得項目以外画像データ１５０ｈから、未選択の文字列画像を選択する（ステップＳ１０７）。
【０１０７】
認識部１６０ｅは、潜在変数１５０ｉを基にして、文字列画像に含まれる各文字画像を認識する（ステップＳ１０８）。認識部１６０ｅは、認識文字列を認識結果データ１５０ｊに格納する（ステップＳ１０９）。
【０１０８】
認識部１６０ｅは、ペア獲得項目以外画像データの文字列画像を全て選択していない場合には（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、ステップＳ１０７に移行する。一方、認識部１６０ｅは、ペア獲得項目以外画像データの文字列画像を全て選択した場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、処理を終了する。認識装置１００は、認識結果データ１５０ｊを、表示部１３０に出力して表示してもよいし、ネットワークに接続された外部装置に、認識結果データ１５０ｊを送信してもよい。
【０１０９】
次に、図２１のステップＳ１０５に示した潜在変数決定ペア検出処理の一例について説明する。図２２は、潜在変数決定ペア検出処理を示すフローチャートである。図２２に示すように、認識装置１００の検出部１６０ｃは、ペア獲得項目画像データ１５０ｇの文字列画像から一文字ずつ文字画像を抽出する（ステップＳ２０１）。
【０１１０】
検出部１６０ｃは、文字認識モデルＭｎｏｒｍを用いて各文字画像の文字を認識する（ステップＳ２０２）。検出部１６０ｃは、全ての文字画像を認識していない場合には（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、ステップＳ２０２に移行する。一方、検出部１６０ｃは、全ての文字画像を認識した場合には（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０４に移行する。
【０１１１】
検出部１６０ｃは、認識結果が対照データ１５０ｃに存在するか否かを判定する（ステップＳ２０４）。検出部１６０ｃは、認識結果が対照データ１５０ｃに存在する場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８に移行する。一方、検出部１６０ｃは、認識結果が対照データ１５０ｃに存在しない場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、ステップＳ２０５に移行する。
【０１１２】
検出部１６０ｃは、認識結果に対し、編集距離が編集距離閾値以下の候補（文字列）が対照データ１５０ｃに存在するか否かを判定する（ステップＳ２０５）。検出部１６０ｃは、認識結果に対し、編集距離が編集距離閾値以下の候補（文字列）が対照データ１５０ｃに存在する場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６に移行する。一方、検出部１６０ｃは、認識結果に対し、編集距離が編集距離閾値以下の候補（文字列）が対照データ１５０ｃに存在しない場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、ステップＳ２１０に移行する。
【０１１３】
検出部１６０ｃは、候補のうち、最も編集距離の小さなものが一意に定まるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。検出部１６０ｃは、候補のうち、最も編集距離の小さなものが一意に定まる場合には（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８に移行する。一方、検出部１６０ｃは、候補のうち、最も編集距離の小さなものが一意に定まらない場合には（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、ステップＳ２０７に移行する。
【０１１４】
検出部１６０ｃは、一意の候補の文字数と認識結果の文字数とが同じであるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。検出部１６０ｃは、一意の候補の文字数と認識結果の文字数とが同じである場合には（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８に移行する。一方、検出部１６０ｃは、一意の候補の文字数と認識結果の文字数とが同じでない場合には（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、ステップＳ２１０に移行する。
【０１１５】
検出部１６０ｃは、全ての文字画像と一意の候補とを、潜在変数決定ペアとして認識ペアデータ１５０ｆに格納する（ステップＳ２０８）。検出部１６０ｃは、一意の候補を認識結果として認識結果データ１５０ｊに格納する（ステップＳ２０９）。
【０１１６】
ステップＳ２１０の説明に移行する。検出部１６０ｃは、確信度が確信度閾値以上の文字画像とその認識結果を潜在変数決定ペアとして認識ペアデータに格納する（ステップＳ２１０）。検出部１６０ｃは、文字列全体の認識結果を、認識結果データ１５０ｊに格納する（ステップＳ２１１）。
【０１１７】
次に、図２１のステップＳ１０６に示した潜在変数算出処理の一例について説明する。図２３は、潜在変数算出処理を示すフローチャートである。図２３に示すように、算出部１６０ｄは、潜在変数１５０ｉを初期化する（ステップＳ３０１）。
【０１１８】
算出部１６０ｄは、認識ペアデータ１５０ｆが空であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。算出部１６０ｄは、認識ペアデータ１５０ｆが空である場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１１９】
一方、算出部１６０ｄは、認識ペアデータ１５０ｆが空でない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、ステップＳ２０３に移行する。算出部１６０ｄは、認識ペアデータ１５０ｆの各潜在変数決定ペアをエンコーダ５０ａの入力とし、出力値の平均値を新たな潜在変数１５０ｉに設定する（ステップＳ２０３）。
【０１２０】
次に、本実施例に係る認識装置１００の効果について説明する。認識装置１００は、記入項目の文字画像に対して文字認識を行い、文字認識結果と対照データ１５０ｃとの比較に基づく確度に応じた潜在変数決定ペアを特定する。認識装置１００は、特定した潜在変数ペアをエンコーダ５０ａに入力して潜在変数を算出し、潜在変数を用いて、帳票データ１５０ｄ全体の記入項目を認識する。これによって、適切な潜在変数を算出して、帳票の記入項目の認識を行うことができる。
【０１２１】
認識装置１００は、対照データ１５０ｃの各文字列と、ペア獲得項目の文字列との編集距離をそれぞれ算出し、編集距離が閾値以下となる対照文字列と、ペア獲得項目の各文字画像とをエンコーダに入力して、潜在変数を算出する。これによって、図４で説明したようなる専用欄７Ａを設けることなく、帳票データ１５０ｄの記入項目の領域を基にして、潜在変数決定ペアを特定することができる。また、記入済みの帳票に対しては適用ができ、ユーザに係る負担を軽減することができる。また、認識装置１００は、複数の潜在変数決定ペアを得ることができるので、一つの潜在変数決定ペアを用いる場合と比較して、ユーザの筆跡の特徴をより正確に表す潜在変数を算出することができる。
【０１２２】
認識装置１００は、文字認識モデルＭｎｏｒｍを用いて、文字列に含まれる各文字の確信度を算出し、編集距離が閾値以下となる文字列が、対照データ１５０ｃに存在しない場合には、確信度が閾値以上となる文字の文字画像および正解ラベルをエンコーダ５０ａに入力することで、潜在変数を算出する。これによって、記入項目の文字列画像に対応する文字列が、対照データ１５０ｃに存在しない場合でも、潜在変数を算出することができる。
【０１２３】
認識装置１００は、対照データとして、住所、住所のふりがな、郵便番号、商品名、商品コードの文字列を用いる。これによって、帳票データ１５０ｄの文字認識を精度よく実行することができる。
【０１２４】
認識装置１００は、帳票フォーマットデータ１５０ｅを基にして、帳票データ１５０ｄの各記入項目の文字画像を取得し、文字画像の文字認識を実行する。これによって、イメージスキャナ１４０から生成される帳票データ１５０ｄの各記入項目に対する文字認識を実行することができる。
【０１２５】
本実施例に係る認識装置１００では、対照データ有無が「有」となる記入項目のうち、文字種数、平均画数、想定最大文字数がいずれも最大となる記入項目をペア獲得項目として特定する。そして、認識装置１００は、ペア獲得項目の領域に含まれる文字列画像を用いて、潜在変数決定ペアを特定し、潜在変数１５０ｉを算出している。
【０１２６】
これに対して、認識しやすさのみに着目して記入項目「郵便番号」をペア獲得項目として特定し、潜在変数を算出すると、正しい認識結果を得ることができない。図２４は、郵便番号をペア獲得項目として選択した場合の認識結果を説明するための図である。図２４では、ペア獲得項目の文字列画像を、文字列画像４５とする。
【０１２７】
認識装置１００が、文字列画像の各文字画像と、正解データ「２，１，１，８，５，８，８」との組を順にエンコーダ５０ａに入力して、潜在変数の平均値（潜在変数ＺＢ）を算出すると、潜在変数ＺＢは、ほぼ初期値（０，０）のまま更新されない。
【０１２８】
認識装置１００が、潜在変数ＺＢを用いて、図２０に示した各文字画像４１ａ〜４１ｂに対して認識処理を実行すると、認識文字列が「右ッ太郎」となり、文字画像４１ａ，４１ｂとが正しく認識できていない。
【０１２９】
すなわち、認識装置１００が、帳票フォーマットデータ１５０ｅを参照し、対照データ有無が「有」となる記入項目のうち、文字種数、平均画数、想定最大文字数がいずれも最大となる記入項目をペア獲得項目として特定することで、認識結果の精度を向上することができる。
【０１３０】
次に、本実施例に示した認識装置１００と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図２５は、本実施例に係る認識装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【０１３１】
図２５に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置３０４と、有線または無線ネットワークを介して、外部装置等との間でデータの授受を行うインタフェース装置３０５とを有する。コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７とを有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。
【０１３２】
ハードディスク装置３０７は、取得プログラム３０７ａ、学習プログラム３０７ｂ、検出プログラム３０７ｃ、算出プログラム３０７ｄ、認識プログラム３０７ｅを有する。ＣＰＵ３０１は、取得プログラム３０７ａ、学習プログラム３０７ｂ、検出プログラム３０７ｃ、算出プログラム３０７ｄ、認識プログラム３０７ｅを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。
【０１３３】
取得プログラム３０７ａは、取得プロセス３０６ａとして機能する。学習プログラム３０７ｂは、学習プロセス３０６ｂとして機能する。検出プログラム３０７ｃは、検出プロセス３０６ｃとして機能する。算出プログラム３０７ｄは、算出プロセス３０６ｄとして機能する。認識プログラム３０７ｅは、認識プロセス３０６ｅとして機能する。
【０１３４】
取得プロセス３０６ａの処理は、取得部１６０ａの処理に対応する。学習プロセス３０６ｂの処理は、学習部１６０ｂの処理に対応する。検出プロセス３０６ｃの処理は、検出部１６０ｃの処理に対応する。算出プロセス３０６ｄの処理は、算出部１６０ｄの処理に対応する。認識プロセス３０６ｅの処理は、認識部１６０ｅの処理に対応する。
【０１３５】
なお、各プログラム３０７ａ〜３０７ｅについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００が各プログラム３０７ａ〜３０７ｅを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１３６】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１３７】
（付記１）コンピュータが実行する認識方法であって、
複数の記入項目を有する帳票データを基にして、前記複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、前記複数の記入項目から文字列を検出し、
前記文字列と、前記文字列に対応する対照データとを基にして、前記文字列に対する確度を算出し、
前記確度が所定の条件を満たす場合に、前記文字列に応じた複数の文字画像と、前記文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出し、
前記潜在変数を基にして、前記帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う
ことを特徴とする認識方法。
【０１３８】
（付記２）前記対照データは記憶装置に記憶され、また、前記対照データは複数の対照文字列を含み、前記確度を算出する処理は、前記複数の対照文字列と、前記文字列とを比較して、対照文字列毎に編集距離をそれぞれ算出し、前記潜在変数を算出する処理は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列と、前記文字列に応じた複数の文字画像との組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出することを特徴とする付記１に記載の認識方法。
【０１３９】
（付記３）前記複数の対照文字列は、住所、住所のふりがな、郵便番号、商品名、商品コードの文字列を含み、前記文字列を検出する処理は、文字種数が所定数以上、平均画素数が所定数以上、想定最大文字数が所定文字数以上の対照文字列に対応する記入項目について、前記第１の文字認識を行うことを特徴とする付記２に記載の認識方法。
【０１４０】
（付記４）前記文字列を検出する処理は、前記第１の文字認識を行うことで、文字列に含まれる各文字について、確信度を算出し、前記潜在変数を算出する処理は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列が存在しない場合には、前記確信度が閾値以上となる文字および文字画像の組を、前記エンコーダに入力することで、前記潜在変数を算出することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の認識方法。
【０１４１】
（付記５）前記文字列を検出する処理は、対照データの存在する複数の記入項目の領域を定義した定義情報を基にして、前記帳票データから、対照データの存在する複数の記入項目の文字画像を取得し、取得した文字画像に対して前記第１の文字認識を実行することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の認識方法。
【０１４２】
（付記６）コンピュータに、
複数の記入項目を有する帳票データを基にして、前記複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、前記複数の記入項目から文字列を検出し、
前記文字列と、前記文字列に対応する対照データとを基にして、前記文字列に対する確度を算出し、
前記確度が所定の条件を満たす場合に、前記文字列に含まれる複数の文字と、前記文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出し、
前記文字列に含まれる複数の文字と、前記潜在変数とを基にして、前記帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う
処理を実行させることを特徴とする認識プログラム。
【０１４３】
（付記７）前記対照データは記憶装置に記憶され、また、前記対照データは複数の対照文字列を含み、前記確度を算出する処理は、前記複数の対照文字列と、前記文字列とを比較して、対照文字列毎に編集距離をそれぞれ算出し、前記潜在変数を算出する処理は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列と、前記文字列に応じた複数の文字画像との組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出することを特徴とする付記６に記載の認識プログラム。
【０１４４】
（付記８）前記複数の対照文字列は、住所、住所のふりがな、郵便番号、商品名、商品コードの文字列を含み、前記文字列を検出する処理は、文字種数が所定数以上、平均画素数が所定数以上、想定最大文字数が所定文字数以上の対照文字列に対応する記入項目について、前記第１の文字認識を行うことを特徴とする付記７に記載の認識プログラム。
【０１４５】
（付記９）前記文字列を検出する処理は、前記第１の文字認識を行うことで、文字列に含まれる各文字について、確信度を算出し、前記潜在変数を算出する処理は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列が存在しない場合には、前記確信度が閾値以上となる文字および文字画像の組を、前記エンコーダに入力することで、前記潜在変数を算出することを特徴とする付記６〜８のいずれか一つに記載の認識プログラム。
【０１４６】
（付記１０）前記文字列を検出する処理は、対照データの存在する複数の記入項目の領域を定義した定義情報を基にして、前記帳票データから、対照データの存在する複数の記入項目の文字画像を取得し、取得した文字画像に対して前記第１の文字認識を実行することを特徴とする付記６〜９のいずれか一つに記載の認識プログラム。
【０１４７】
（付記１１）複数の記入項目を有する帳票データを基にして、前記複数の記入項目のうち、対照データの存在する複数の記入項目について第１の文字認識を行うことで、前記複数の記入項目から文字列を検出し、前記文字列と、前記文字列に対応する対照データとを基にして、前記文字列に対する確度を算出する検出部と、
前記確度が所定の条件を満たす場合に、前記文字列に含まれる複数の文字と、前記文字列に対応する対照データとの組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出する算出部と、
前記文字列に含まれる複数の文字と、前記潜在変数とを基にして、前記帳票データに含まれる複数の記入項目に対する第２の文字認識を行う認識部と
を有することを特徴とする認識装置。
【０１４８】
（付記１２）前記対照データは記憶装置に記憶され、また、前記対照データは複数の対照文字列を含み、前記検出部は、前記複数の対照文字列と、前記文字列とを比較して、対照文字列毎に編集距離をそれぞれ算出し、前記算出部は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列と、前記文字列に応じた複数の文字画像との組を、エンコーダに入力することで、前記帳票データの潜在変数を算出することを特徴とする付記１１に記載の認識装置。
【０１４９】
（付記１３）前記複数の対照文字列は、住所、住所のふりがな、郵便番号、商品名、商品コードの文字列を含み、前記検出部は、文字種数が所定数以上、平均画素数が所定数以上、想定最大文字数が所定文字数以上の対照文字列に対応する記入項目について、前記第１の文字認識を行うことを特徴とする付記１２に記載の認識装置。
【０１５０】
（付記１４）前記検出部は、前記第１の文字認識を行うことで、文字列に含まれる各文字について、確信度を算出し、前記算出部は、前記文字列との編集距離が閾値以下となる対照文字列が存在しない場合には、前記確信度が閾値以上となる文字および文字画像の組を、前記エンコーダに入力することで、前記潜在変数を算出することを特徴とする付記１１〜１３のいずれか一つに記載の認識装置。
【０１５１】
（付記１５）前記検出部は、対照データの存在する複数の記入項目の領域を定義した定義情報を基にして、前記帳票データから、対照データの存在する複数の記入項目の文字画像を取得し、取得した文字画像に対して前記第１の文字認識を実行することを特徴とする付記１１〜１４のいずれか一つに記載の認識装置。
【符号の説明】
【０１５２】
１００    認識装置
１１０    通信部
１２０    入力部
１３０    表示部
１４０    イメージスキャナ
１５０    記憶部
１５０ａ  手書き文字ＤＢ
１５０ｂ  パラメータテーブル
１５０ｃ  対照データ
１５０ｄ  帳票データ
１５０ｅ  帳票フォーマットデータ
１５０ｆ  認識ペアデータ
１５０ｇ  ペア獲得項目画像データ
１５０ｈ  ペア獲得項目以外画像データ
１５０ｉ  潜在変数
１５０ｊ  認識結果データ
１６０    制御部
１６０ａ  取得部
１６０ｂ  学習部
１６０ｃ  検出部
１６０ｄ  算出部
１６０ｅ  認識部
【図１】
2020140495.tif 000003
【図２】
2020140495.tif 000004
【図３】
2020140495.tif 000005
【図４】
2020140495.tif 000006
【図５】
2020140495.tif 000007
【図６】
2020140495.tif 000008
【図７】
2020140495.tif 000009
【図８】
2020140495.tif 000010
【図９】
2020140495.tif 000011
【図１０】
2020140495.tif 000012
【図１１】
2020140495.tif 000013
【図１２】
2020140495.tif 000014
【図１３】
2020140495.tif 000015
【図１４】
2020140495.tif 000016
【図１５】
2020140495.tif 000017
【図１６】
2020140495.tif 000018
【図１７】
2020140495.tif 000019
【図１８】
2020140495.tif 000020
【図１９】
2020140495.tif 000021
【図２０】
2020140495.tif 000022
【図２１】
2020140495.tif 000023
【図２２】
2020140495.tif 000024
【図２３】
2020140495.tif 000025
【図２４】
2020140495.tif 000026
【図２５】
2020140495.tif 000027
【図２６】
2020140495.tif 000028
【図２７】
2020140495.tif 000029
【図２８】
2020140495.tif 000030