(57)【要約】【課題】  単語辞書に頼らずとも、スキャンした画像の文字認識結果を補正することができるようにする。【解決手段】  スキャンした複数の原稿画像のうち、同じグループに属する原稿画像における文字認識結果を用いて、原稿画像内の各候補文字列の認識確度を補正する。【選択図】  図５
2020177470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スキャン画像を、複数の原稿画像に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割した複数の原稿画像に対して、文字認識処理を実行する文字認識手段と、
前記分割手段で分割した複数の原稿画像を、原稿画像の種類ごとにグループ化するグループ化手段と、
前記文字認識手段による文字認識処理の結果に基づいて、前記分割手段で分割した複数の原稿画像それぞれに含まれる各単語に対して、複数の候補文字列と各候補文字列の認識確度とを取得する取得手段と、
前記グループ化手段で同じグループと判定された原稿群に含まれる各単語に対する各候補文字列が出現する出現頻度に基づいて、各候補文字列の認識確度を補正し、当該補正した各候補文字列の認識確度に基づいて、各単語の認識結果の候補文字列の順位を補正する補正手段と
を有することを特徴とする装置。
【請求項２】
前記補正手段は、同じグループと判定された原稿群の中で、処理対象の単語の認識確度が最も高い候補文字列と同じ文字列を認識確度が最も高い候補文字列として有する単語の出現頻度と、前記処理対象の単語の認識確度が最も高い候補文字列と同じ文字列を認識確度が二番目に高い候補文字列として有する単語の出現頻度とに基づいて、当該処理対象の単語の候補文字列の認識確度を補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記補正手段は、同じグループと判定された原稿群の中で、処理対象の単語の認識確度が最も高い候補文字列と同じ文字列を認識確度が最も高い候補文字列として有する単語の出現頻度と、前記処理対象の単語の認識確度が最も高い候補文字列と同じ文字列を認識確度が二番目に高い候補文字列として有する単語であって、その単語の認識確度の最も高い候補文字列が前記処理対象の単語の認識確度が二番目に高い候補文字列と同じである単語の出現頻度とに基づいて、当該処理対象の単語の候補文字列の認識確度を補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記グループ化手段は
前記原稿画像に含まれる文字列と、当該文字列の配置と、当該原稿画像の画像特徴量とのうちの少なくともいずれかに基づいて、原稿画像の種類ごとにグループ化を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項５】
前記グループ化手段で同じグループと判定された原稿画像群において出現した各候補文字列の出現頻度と、当該同じグループに属する原稿画像の種類とを関連付けて記憶する記憶手段をさらに有し、
前記補正手段は、過去のスキャン画像に含まれていた原稿画像の種類と関連付けて前記記憶手段で記憶されている各候補文字列の出現頻度と、新たなスキャン画像内の同じグループと判定された原稿画像群に含まれる各単語に対する各候補文字列が出現する出現頻度とに基づいて、各候補文字列の認識確度を補正し、当該補正した各候補文字列の認識確度に基づいて、各単語の認識結果の候補文字列の順位を補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記補正手段は、新たなスキャン画像内の同じグループと判定された原稿画像群に含まれる各単語に対する各候補文字列が出現する出現頻度に基づいて各候補文字列の認識確度を補正出来なかった場合に、前記過去のスキャン画像に含まれていた原稿画像の種類と関連付けて前記記憶手段で記憶されている各候補文字列の出現頻度を用いて、各候補文字列の認識確度を補正し、当該補正した各候補文字列の認識確度に基づいて、各単語の認識結果の候補文字列の順位を補正する
ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記記憶手段で記憶した過去の出現頻度の情報より、前記取得手段で新たなスキャン画像内の同じグループと判定された原稿画像群から取得した出現頻度の情報に重きをおいて、前記各候補文字列の認識確度を補正する
ことを特徴とする請求項５または６に記載の装置。
【請求項８】
前記記憶手段で記憶した情報は所定の期間が経過した場合に削除する
ことを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
装置が実行する文字認識方法であって、
スキャン画像を、複数の原稿画像に分割する分割工程と、
前記分割工程で分割した複数の原稿画像に対して、文字認識処理を実行する文字認識工程と、
前記分割工程で分割した複数の原稿画像を、原稿画像の種類ごとにグループ化するグループ化工程と、
前記文字認識処理の結果に基づいて、前記分割手段で分割した複数の原稿画像それぞれに含まれる各単語に対して、複数の候補文字列と各候補文字列の認識確度とを取得する取得工程と、
前記グループ化工程で同じグループと判定された原稿群に含まれる各単語に対する各候補文字列が出現する出現頻度に基づいて、各候補文字列の認識確度を補正し、当該補正した各候補文字列の認識確度に基づいて、各単語の認識結果の候補文字列の順位を補正する補正工程と
を有することを特徴とする文字認識方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の文字認識方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
画像データ内に記述された文字を解析し文字情報を取得するための装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、紙文書をスキャンして電子化し、文字認識処理（ＯＣＲ処理）をして文字情報を抽出することで、文書に記述された内容を取得する方法がある。この方法を用いて、例えばレシートや領収証、請求書などから「合計」や「小計」といった項目名（Ｋｅｙ）とその値（Ｖａｌｕｅ）を取得するシステムが広く知られている。特許文献１では、レシートでよく使用される「合計」や「小計」などの項目の単語を予め格納した単語辞書と文字認識結果を照合して、レシート内の項目を理解するようにしている。
【０００３】
また、特許文献２においては、文字認識した際の候補文字データを取得し、該候補文字データの「確からしさ」、「単語辞書に記述された単語の出現頻度」等を用いて総合的に、文字認識結果を判断する。さらに、該認識結果が誤っていれば、修正可能とし、修正内容に応じて単語辞書の単語出現頻度等を変更する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０８−１６１４３６号公報
【特許文献２】特開平０７−２７１９２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、スキャン対象にする文書に記載されている項目を予め単語辞書に登録しておく必要がある。また、特許文献２のような文字認識結果の修正内容に基づき単語辞書を更新する手法では、スキャン対象の文書群のいずれかの文字認識結果を正しく修正するまで単語辞書の更新が行われないので、その文書群の文字認識精度を向上させることはできない。本発明は上記問題点に鑑み、予め作成した単語辞書を用いずとも精度の高い文字認識方法を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の装置は、スキャン画像を、複数の原稿画像に分割する分割手段と、前記分割手段で分割した複数の原稿画像に対して、文字認識処理を実行する文字認識手段と、前記分割手段で分割した複数の原稿画像を、原稿画像の種類ごとにグループ化するグループ化手段と、前記文字認識手段による文字認識処理の結果に基づいて、前記分割手段で分割した複数の原稿画像それぞれに含まれる各単語に対して、複数の候補文字列と各候補文字列の認識確度とを取得する取得手段と、前記グループ化手段で同じグループと判定された原稿群に含まれる各単語に対する各候補文字列が出現する出現頻度に基づいて、各候補文字列の認識確度を補正し、当該補正した各候補文字列の認識確度に基づいて、各単語の認識結果の候補文字列の順位を補正する補正手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
誤って認識した単語であっても、同じ原稿グループの認識結果を用いることで、事前に単語辞書などを用意せずとも正しい文字列に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】システム全体図である。
【図２】ＭＦＰ１０１のハードウェア構成図である。
【図３】ファイルサーバ１０２のハードウェア構成図である。
【図４】ＭＦＰ１０１のソフトウェア構成図である。
【図５】ＭＦＰ１０１において原稿を読み取ってからＯＣＲ結果を得るまでの処理を示すフローチャートである。
【図６】ＭＦＰ１０１のスキャン設定画面を示す図である。
【図７】本実施形態におけるスキャン画像、原稿分割の一例である。
【図８】本実施形態における原稿画像、ＯＣＲ結果、ＯＣＲ結果詳細の一例である。
【図９】本実施形態における原稿画像、ＯＣＲ結果、ＯＣＲ結果詳細の一例である。
【図１０】本実施形態における原稿ごとの単語認識候補の一例である。
【図１１】本実施形態における過去の認識結果を含めた、原稿ごとの単語認識候補の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１０】
＜第１の実施形態＞
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１１】
本実施形態の構成として、本発明の適用先の１つである画像処理システムの全体動作を説明する。次に、本発明の主旨となる画像解析部における処理を説明する。
【００１２】
［画像処理システム全体動作］
図１は、画像処理システムの全体図である。ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１００上で、ＭＦＰ（複合機）１０１及びファイルサーバ１０２が互いにネットワーク接続し、通信可能である。ＭＦＰ１０１は、画像処理装置（電子ファイル生成装置）の一例である。
【００１３】
ファイルサーバ１０２は、外部サーバの一例である。ここではＭＦＰ１０１及びファイルサーバ１０２を含む全体を画像処理システムとするが、ＭＦＰ１０１のみを画像処理システムと称することもできる。また、図１ではＬＡＮで各装置を接続しているが、インターネットなどを介して接続されていてもよい。
【００１４】
ＭＦＰ１０１は、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）１１０に接続され、図示しないファクシミリ装置との間で画像データをファクシミリ通信することができる。
【００１５】
図２は、ＭＦＰ１０１のハードウェア構成図である。ＣＰＵ２１１を含む制御部２１０は、ＭＦＰ１０１全体の動作を制御する。ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１２に記憶された制御プログラムを読み出して、スキャン／印刷／通信等、ＭＦＰの動作の各種制御を行い、さらに、後述するフローチャートの各処理を行う処理部として機能する。ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。なお、ＭＦＰ１０１は１つのＣＰＵ２１１が１つのメモリ（ＲＡＭ２１３またはＨＤＤ２１４）を用いて後述するフローチャートに示す各処理を実行するものとするが、他の態様であっても構わない。例えば、複数のＣＰＵや複数のＲＡＭまたはＨＤＤを協働させてフローチャートに示す各処理を実行するようにすることもできる。
【００１６】
ＨＤＤ２１４は、画像データや各種プログラムを記憶する。
【００１７】
操作部Ｉ／Ｆ２１５は、操作部２２０と制御部２１０を接続する。操作部２２０には、タッチパネル機能を有する液晶表示部やキーボードなどが備えられており、ユーザによる操作指示入力を受け付ける受付部としての役割を担う。
【００１８】
プリンタＩ／Ｆ２１６は、プリンタ２２１と制御部２１０を接続する。プリンタ２２１で印刷される画像データは、プリンタＩ／Ｆ２１６を介して制御部２１０から転送され、プリンタ２２１により記録媒体上に印刷される。
【００１９】
スキャナＩ／Ｆ２１７は、スキャナ２２２と制御部２１０を接続する。スキャナ２２２は、原稿を読み取って画像データを生成し、スキャナＩ／Ｆ２１７を介して制御部２１０に入力する。ＭＦＰ１０１は、スキャナ２２２で生成された画像データをファイルにして、ファイル送信またはメール送信することができる。
【００２０】
モデムＩ／Ｆ２１８は、モデム２２３と制御部２１０を接続する。モデム２２３は、ファクシミリ装置（不図示）との間における画像データのファクシミリ通信を実行する。
【００２１】
ネットワークＩ／Ｆ２１９は、制御部２１０（ＭＦＰ１０１）をＬＡＮ１００に接続する。ＭＦＰ１０１は、ネットワークＩ／Ｆ２１９を用いてＬＡＮ１００上の外部装置（ファイルサーバ１０２など）に画像データや情報を送信したり、各種情報を受信したりする。
【００２２】
図３は、ファイルサーバ１０２のハードウェア構成図である。ＣＰＵ３１１を含む制御部３１０は、ファイルサーバ１０２全体の動作を制御する。ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１２に記憶された制御プログラムを読み出して各種制御処理を実行する。ＲＡＭ３１３は、ＣＰＵ３１１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。ＨＤＤ３１４は、画像データのファイルや各種プログラムを記憶する。
【００２３】
ネットワークＩ／Ｆ３１５は、制御部３１０（ファイルサーバ１０２）をＬＡＮ１００に接続する。ファイルサーバ１０２は、ネットワークＩ／Ｆ３１５を用いてＬＡＮ１００上の他の装置との間で各種情報を送受信する。
【００２４】
図４は、ＭＦＰ１０１のソフトウェア構成図である。ＭＦＰ１０１のソフトウェア構成は、ネイティブ機能部４１０と追加アプリケーション４２０の大きく２つに分けられる。ネイティブ機能部４１０に含まれる各部はＭＦＰ１０１に標準的に備えられたものであるのに対し、追加アプリケーション４２０はＭＦＰ１０１に追加インストールされたアプリケーションである。追加アプリケーション４２０はＪａｖａ（登録商標）をベースとしたアプリケーションであり、ＭＦＰ１０１への機能追加を容易に実現できる。なお、ＭＦＰ１０１には図示しない他の追加アプリケーションがインストールされていても良いし、ネイティブ機能部４１０に予め機能を含めてもよい。また、追加アプリケーションのプログラミング言語はＪａｖａに限るものではなく、その他の言語やフォーマットで記載されたアプリケーションであってもよい。
【００２５】
アプリケーション表示部４２３は、ＭＦＰ１０１の操作部２２０のタッチパネル機能を有する液晶表示部に、ユーザによる指示操作入力を受け付けるためのＵＩを表示する。表示する画面の詳細については後述する。
【００２６】
スキャン指示部４２１は、アプリケーション表示部４２３を介して入力されたユーザからの情報を受けて、入力情報に含まれるスキャン設定や転送設定と共にスキャン部４１１にスキャン処理を要求（リクエスト）する。このスキャン要求には、後述するアプリケーション受信部４２２が転送部４１２から受信するスキャン画像データが、どのスキャン要求に対応するかを識別するための要求ＩＤ（リクエストＩＤ）を含める。
【００２７】
また、後述するアプリケーション転送部４２４が、ファイルサーバ１０２に転送（送信）するファイルサーバ設定情報を一時的に保存する。
【００２８】
スキャン部４１１は、スキャン指示部４２１からのスキャン設定を含んだスキャン要求を受信すると、スキャナＩ／Ｆ２１７を介してスキャナ２２２を制御して、原稿上の画像を読み取って画像データを生成させる。そして、当該読み取った、画像データと転送設定（要求ＩＤを含む）を転送部４１２に渡す。
【００２９】
転送部４１２は、スキャン部４１１から受け取った画像データを、スキャン部４１１から受け取った転送設定に従って転送する。画像データの転送先として、本実施例ではスキャン部４１１が生成した画像データを一旦全て追加アプリケーション４２０に転送するように設定されているものとする。転送部４１２は、ＦＴＰクライアント機能を有しており、ＦＴＰサーバ機能を有するアプリケーション受信部４２２に対してＦＴＰで画像データと要求ＩＤとを内部転送する。
【００３０】
アプリケーション受信部４２２は、転送部４１２から内部転送された画像データと要求ＩＤとを受信し、アプリケーション転送部４２４に渡す。
【００３１】
アプリケーション転送部４２４は、受信した画像データを画像解析部４２５に渡す。
【００３２】
画像解析部４２５は、画像データに対して特徴解析を行い、解析情報をアプリケーション転送部４２４に渡す。特徴量の解析方法については後述する。
【００３３】
アプリケーション転送部４２４は、画像データと解析情報をアプリケーション表示部４２３に渡す。
【００３４】
アプリケーション表示部４２３は、受信した画像データと解析した領域情報と文字列情報をプレビュー表示部４２６に渡す。
【００３５】
プレビュー表示部４２６は、ＭＦＰ１０１の操作部２２０のタッチパネル機能を有する液晶表示部に、ユーザによる指示操作入力を受け付けるためのファイル名設定に関するＵＩを表示する。表示する画面の詳細については後述する。
【００３６】
アップロード指示部４２７は、ＭＦＰ１０１の操作部２２０のタッチパネル機能を有する液晶表示部に、ユーザによる指示操作入力を受け付けるためのフォルダパス設定に関するＵＩを表示する。表示する画面の詳細については後述する。
【００３７】
アプリケーション転送部４２４は、前記要求ＩＤが一時的に保存したファイルサーバ設定情報とユーザが設定したフォルダパス情報と合わせて生成した送信先に、前記電子ファイルを転送する。
【００３８】
アプリケーション転送部４２４は、転送が終了すると、アプリケーション表示部４２３に転送が終了したことを通知する。アプリケーション表示部４２３は、アプリケーション転送部４２４からの通知を受けて、表示内容を更新する。
【００３９】
また、アプリケーション転送部４２４は、ＳＭＢ（Ｓｅｒｖｅｒ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｂｌｏｃｋ）クライアント機能を有している。これにより、ＳＭＢサーバ機能を有するファイルサーバ１０２に対してＳＭＢを用いてファイル及びフォルダ操作を行う。なお、ファイル転送に使用するプロトコルはＳＭＢに限るものではない。例えば、ＳＭＢの他に、ＷｅｂＤＡＶ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ａｕｔｈｏｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｖｅｒｓｉｏｎｉｎｇ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ＷＷＷ）、ＦＴＰ（Ｆｉｌｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍａｉｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等を使用可能である。また、それ以外にファイル送信目的以外のＳＯＡＰやＲＥＳＴ（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ）等も使用可能である。
【００４０】
図５は、ＭＦＰ１０１がスキャンした画像データに対して文字認識手段を実行し、認識結果を得た後、認識結果を補正するまでの動作を説明するフローチャートである。図５のフローチャートに示す各動作（ステップ）は、ＭＦＰ１０１のＣＰＵ２１１がＲＯＭ２１２もしくはＨＤＤ２１４に記憶された制御プログラムを実行することにより実現される。
【００４１】
ステップＳ５０１では、アプリケーション表示部４２３が操作部２２０にスキャン設定画面６００を表示し、ユーザの指定によってスキャン処理を実行する。図６はスキャン設定画面の一例である。
【００４２】
ＭＦＰ１０１のユーザは、スキャン設定画面６００を介してスキャン部４１１に行わせるスキャンの設定を６０１乃至６０５のキーを介して行い、スキャン開始を指示する。
【００４３】
［カラー設定］キー６０１は、文書スキャン時のカラー設定を受け付ける。［解像度設定］キー６０２は、文書スキャン時の解像度設定を受け付ける。［両面読み取り設定］キー６０３は、文書スキャン時の両面読み取り設定を受け付ける。［原稿混載設定］キー６０４は、文書スキャン時の原稿混載の有無設定を受け付ける。［画像形式設定］キー６０５は、文書スキャン時の画像形式を受け付ける。これら各スキャン設定キー６０１乃至６０５を用いた設定項目はスキャン部で実行可能な範囲で候補が表示され、ユーザは表示された候補から望む設定を選択する。また、ここに記載した設定項目の一部が存在しなくても良いし、これら以外の設定項目が存在しても良い。そして、スキャン開始キー６２１を押下することでスキャンを実行する。
【００４４】
ステップＳ５０２では、ステップＳ５０１によって得られたスキャン画像に対して、原稿分割処理を実行する。ここで原稿分割処理とは、複数枚の原稿を原稿読取台に配置し一度にスキャンした場合において、個別の原稿ごとに画像を分割する処理を指す。図７はその分割方法を示した一例である。
【００４５】
図７の（ａ）は、スキャン部４１１によってスキャンされた画像を示した図である。ここでは、レシートが原稿読取台に５部配置されたものとする。図７の（ｂ）は図７の（ａ）でスキャンされた画像を原稿分割処理によって原稿ごとの画像（原稿画像）に分割した結果である。ここで原稿分割処理方法に関して、例えば原稿と背景との境界線を検出して、当該検出した境界線に基づいて各原稿の領域を識別し、各原稿領域ごとにクロップするといった方法が考えられる。また、分割処理方法はこれに限るものではなく、他の方法を用いて行っても良い。
【００４６】
ステップＳ５０３において、画像解析部４２５は、ステップＳ５０２で分割された原稿画像ごとにＯＣＲ処理を実行し、ＯＣＲ結果を得る。
【００４７】
ステップＳ５０４ではステップＳ５０３でＯＣＲ処理を行った複数の原稿画像を、各原稿の種類ごとにグループ化処理を行う。例えば、図７の（ａ）においては、レシートの先頭に記載されている店舗名や店舗のロゴ画像に基づいてグループ化を行うことが考えられる。またこれ以外にも、コンビニエンスストアのレシートのグループ、飲食店のレシートのグループなど、同業種のレシートごとにグループ化を行っても良い。同業種のレシートであれば、同じ商品について同じ名称がレシートに記載されることが多いため、それに基づきグループ化を行う。
【００４８】
また、図示していないが、レシートだけでなく例えば名刺のように別種類の原稿が一緒にスキャンされることもある。これは、例えば交際費に用いたレシートをスキャンする際に、同席した人物の名刺をスキャンするといったユースケースを想定した例である。この場合には、レシートと名刺という二種類のグループとしてグループ化を行うようにしてもよい。この際、画像の縦横比や原稿の構成内容の差、具体的には氏名に類する情報とそのフォントサイズ等に基づいてグループ化を行う。以上のように、グループの分類を行う際は、ＯＣＲ結果として得られる文字列やその配置の傾向から分類を行う方法や、画像特徴量に従い分類する方法などが考えられるが、ユーザが個別に指定する等、他の方法であってもよい。
【００４９】
ステップＳ５０５では、後段のステップＳ５０６においてグループ毎に処理を行うため、未処理のグループ（すなわち、Ｓ５０６の処理が未だ実行されていないグループ）が存在するか否かの確認を行う。未処理のグループが存在する場合は、当該未処理のグループのうちの１つのグループを処理対象としてステップＳ５０６に進み、存在しない場合は処理を終了する。
【００５０】
ステップＳ５０６の詳細はステップＳ５０７からステップＳ５１６に示した。
【００５１】
ステップＳ５０７では、ステップＳ５０５で処理対象としたグループに含まれる原稿画像群のうち、後段ステップＳ５０８以降の処理が行われていない原稿画像があるか否かを判断する。未処理の原稿画像が存在する場合はステップＳ５０８に進み、存在しない場合は処理を終了する。
【００５２】
ステップＳ５０８では、当該原稿画像群の未処理の原稿画像の中から、原稿画像を一枚選択する。
【００５３】
ステップＳ５０９では、ステップＳ５０８で選択した原稿画像のＯＣＲ結果の単語の中に後段のステップＳ５１０以降の処理を行っていない単語があるかを判断する。未処理の単語が存在する場合はステップＳ５１０に進み、存在しない場合はＳ５０８で選択された原稿画像の処理は終了したものと判断して、ステップＳ５０７に進む。なお、ここで用いる原稿の単語はステップＳ５０３のＯＣＲ処理で取得したものである。
【００５４】
ステップＳ５１０では、Ｓ５０８で選択した原稿のＯＣＲ結果のうちＳ５１１以降の処理を行っていない単語を一つ選択する。
【００５５】
ステップＳ５１１ではステップＳ５１０で選択した単語の認識候補が二つ以上あるか否かを判定し、候補が二つ以上であればＳ５１２へ、そうでなければＳ５０９へ進む。
【００５６】
ここで、図８を用いて後段のステップを説明する。
【００５７】
図８（ａ）はスキャンされた原稿の画像の一例であり、図８（ｂ）はそのＯＣＲ結果である。例えば、図８（ａ）において、正しい文字列は「商品Ａ」であるが、図８（ｂ）ではＯＣＲの結果として「商ロＡ」と誤認識されたとする。ＯＣＲ結果の中から単語を識別する際は、座標情報を用いて一定の距離で区切られている文字列を単語としても良いし、また形態素解析などの手法を用いて単語を得ても良い。本実施例ではステップＳ５１０で、図８（ｂ）の「商ロＡ」を認識候補第一位として含む単語を選択したものとする（認識確度が一番目に高いものを認識候補第一位、二番目に高いものを認識候補第二位と順位付けをした）。
【００５８】
ステップＳ５１２では、ステップＳ５１０で選択した単語の認識候補の第一位の文字列と第二位の文字列を取得する。本実施例では、認識候補の第一位の文字列と第二位の文字列を補正材料として用いるが、認識候補の第三位以下の文字列も用いてもよい。ここで、図８（ｃ）はステップＳ５０８で選択した原稿画像のＯＣＲ結果として作成されるｘｍｌの一部で図８（ａ）の「商品Ａ」を「商口Ａ」と認識した部分を切り出したものである。本実施形態ではＯＣＲ結果の記述方法としてｘｍｌを用いたが、別の方法を用いて作成されても良い。ＯＣＲ結果は、図示するように各単語を構成する文字毎に認識候補と確度を算出し、それらの組み合わせで候補の文字列を得る。ここでは、「商」という画像をＯＣＲした結果として、候補一位の文字は「商」であり、候補二位の文字は「南」であることがわかる。図８（ｃ）では、ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙという属性を用いてその文字の認識確度を示している。数字が少ない方がより認識確度が高いものとする。ここで、単語を構成する各文字の認識確度が一番高い（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ値が小さい）、認識候補一位の文字を組み合わせて、認識結果候補第一位となる単語を得る。ここでは、「商ロＡ」という文字列になる。また、認識候補第二位以降の単語に関しては、認識結果文字の組み合わせのうちｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙの合算値が少ないものを選択することになる。ここでは認識結果の候補第二位は「商品Ａ」という文字列になる。第三位以降の文字列に関しても同様に導出可能であるが、本実施形態では説明を省略する。また、以下説明を容易にするため、認識候補第一位の文字列を文字列Ｘ、認識候補第二位の文字列を文字列Ｙと呼称する。図８（ｃ）の例では、文字列Ｘが「商ロＡ」、文字列Ｙが「商品Ａ」である。
【００５９】
ステップＳ５１３では、単語の各候補文字列について補正値計算処理を行う。ステップＳ５１３の詳細はステップＳ５１７からステップＳ５２４に示す。
【００６０】
以下のステップでは、ステップＳ５０８で選択された原稿画像を補正するために、当該原稿画像と同じグループの原稿画像群を補正材料として用い、より精度の高い補正を行う。
【００６１】
ステップＳ５１７では、ステップＳ５０８で選択された原稿画像と同じグループの原稿画像群のうち、後段のステップＳ５１８からＳ５２３の処理を行っていない原稿画像があるか否かを判断する。未処理の原稿画像が存在する場合にはステップＳ５１８に進む。そうでない場合はステップＳ５２４に進む。
【００６２】
ステップＳ５１８では、Ｓ５１７で未処理であると判断された原稿画像のうち、一つの原稿画像を選択する。
【００６３】
ステップＳ５１９では、ステップＳ５１８で選択された原稿画像のＯＣＲ結果を確認し、ステップＳ５１２で得た単語の認識候補第一位の文字列Ｘ（「商ロＡ」）を、認識候補第二位以下に含む単語を抽出する。ここで、図９（ａ）はステップＳ５１８で選択された原稿画像の一例であり、図８（ａ）と同じ原稿グループに含まれる原稿画像であるとする。図９（ｂ）はそのＯＣＲ結果、（ｃ）はそのＯＣＲ結果から作成されるｘｍｌの「商品Ａ」の部分を切り取ったものである。図８との違いは、図９で示した例では「品」の文字が正しくＯＣＲ処理できており、認識候補第一位の文字列が「商品Ａ」、第二位の文字列が「商口Ａ」になっている点である。つまり、ステップＳ５１９では、文字列Ｘ（（「商ロＡ」））を認識候補第二位以下に含む単語であるとして、この図９（ｃ）の単語を抽出する。ここでは一つの単語だけを抽出したが、勿論同一の原稿内に他にも文字列Ｘを認識候補第二位以下に含む単語が存在すれば抽出してよい。
【００６４】
ステップＳ５２０では、ステップＳ５１９で抽出された各単語について、それぞれ認識候補第一位となる文字列を抽出する。ここでは、図９の（ｃ）より「商品Ａ」が最も認識確度が高い候補第一位と判断され、抽出される。
【００６５】
ステップＳ５２１では、ステップＳ５２０で抽出された各文字列のうち、ステップＳ５１２の文字列Ｙ（「商品Ａ」）と同じものの出現頻度を計算する。ここで得られた値を修正カウントと呼称する。つまり、ステップＳ５１２で抽出された単語の認識候補第二位の文字列Ｙ（「商品Ａ」）は、同じグループの他の原稿においては認識候補第一位と判断されていたということがわかるため、修正カウントが多いと、補正すべき可能性が高いと判定する材料になる。
【００６６】
ステップＳ５２２では、ステップＳ５１８で選択された原稿画像のＯＣＲ結果を確認し、ステップＳ５１２の文字列Ｘ（「商ロＡ」）を、認識候補第一位に含む単語を抽出する。
【００６７】
ステップＳ５２３では、ステップＳ５２２で抽出された単語の数をカウントする。ここで得られた値を同値カウントと呼称する。つまり、ステップＳ５１２で抽出された単語の認識候補第一位の文字列Ｘ（「商ロＡ」）は、他の原稿画像においても認識候補第一位と判断されていたということがわかるため、同値カウントが多いと補正すべき可能性は低いと判定する材料になる。その後、ステップＳ５１７に戻る。
【００６８】
上述のステップＳ５１８からステップＳ５２３に至るまでの処理が同じグループの全ての原稿画像において完了した状態になるとステップＳ５２４に進む。ステップＳ５２４では、同じグループに属する全原稿画像の修正カウントを足し合わせた値から同値カウントを足し合わせた値を差し引くことで補正値を得る。
【００６９】
ここで、図１０は図７（ｂ）で示した５枚の同じグループの原稿において、「商品Ａ」という画像箇所の認識候補を示した例である。この図１０を例に「商品Ａ」を補正対象として修正カウントと同値カウントの算出方法を説明する。まず、原稿１において認識候補第一位の文字列Ｘは「商ロＡ」、認識候補第二位の文字列Ｙは「商品Ａ」であったとする。そして、ステップＳ５１９において、文字列Ｘ（「商ロＡ」）を認識候補第二位に含む単語として、原稿２，３，４内の単語を抽出したものとする。このとき、Ｓ５２０において、それらの単語の認識候補第一位の文字列は「商品Ａ」であったとする。ここで、文字列「商品Ａ」は、原稿１の認識候補第二位の文字列Ｙであるから、ステップＳ５２１において、文字列Ｙの修正カウント（文字列Ｙが他の単語の認識候補第１位の文字列として出現する頻度）は合計３となる。一方で、ステップＳ５２２で文字列Ｘ（「商ロＡ」）を認識候補第一位に含む単語は、原稿５内のみから抽出されたものとする。ステップＳ５２３において、文字列Ｘの同値カウント（文字列Ｘが他の単語の認識候補第１位の文字列として出現する頻度）は１となる。そして、ステップＳ５２４において、修正カウント合計から同値カウント合計を引くことで、補正値２を得る。この値はつまり、文字列Ｘと比較して、文字列Ｙの方がより確からしいということを示す指標となる。ここで、本実施形態においては、補正値の算出は単純に修正カウントと同値カウントの差から求めたが、例えば原稿ごとの認識確度を組み合わせても良い。例えば修正カウントを算出する際に、原稿２、３、４、それぞれの認識候補第一位と第二位の認識確度の差を加えるといった方法などが考えられるが、これに限定せず他の方法を用いてもよい。
【００７０】
ステップＳ５１４では、ステップＳ５１３で得られた補正値２を用いて、文字列Ｙの認識確度を修正する。例えば、図８（ｃ）では、文字列を構成する各文字の認識確度を足し合わせて、文字列Ｘ（「商ロＡ」）の認識確度は２０＋３０＋１０＝６０であったとする。先に述べた通り、この数値は低いほど認識確度が高い、すなわち確からしい。文字列Ｙ（「商品Ａ」）の認識確度の数値は２０＋６０＋１０＝９０である。この認識確度を補正値２を用いて修正する。例えば補正値に乗算値（所定の重み付け値）２０をかけ、認識確度の合計から引く。つまり、文字列Ｙの修正後の認識確度の数値は９０−２０＊２＝５０となる。ここで、乗算値は実装するシステムに応じて値を変えても良い。
【００７１】
ステップＳ５１５では、文字列Ｙ（「商品Ａ」）の修正後の認識確度の数値と文字列Ｘ（「商ロＡ」）の認識確度の数値を比較する。文字列Ｙ（「商品Ａ」）が文字列Ｘ（「商ロＡ」）より確からしいと判断すれば、ステップＳ５１６に進む。そうでなければステップＳ５０９に戻る。本実施形態においては、文字列Ｙ（「商品Ａ」）の修正後の認識確度の数値は５０であり、文字列Ｘ（「商ロＡ」）の認識確度の数値は６０となる。数値が低い方が確度が高いため文字列Ｙ（「商品Ａ」）の方が確からしいと判断し、ステップＳ５１６に進むこととなる。
【００７２】
ステップＳ５１６では、単語の認識結果の候補文字列を文字列Ｙに補正する。その後、ステップＳ５０９に進む。
【００７３】
上記のステップを行うことにより、同時にスキャンした原稿群のＯＣＲ結果を、単語辞書を用いず、他の原稿のＯＣＲ結果を用いて補正することが可能となる。
【００７４】
＜第２の実施形態＞
以下に本発明の第２の実施形態について説明する。
【００７５】
第２の実施形態については、前述の第１の実施形態からの差分のみの説明とし、特に明記しない部分については第１の実施形態と同じ構成／手順となる。
【００７６】
第１の実施形態において、ステップＳ５１７における未処理の同じグループの原稿画像は同時にスキャンした原稿に限っていた。しかし、第２の実施形態では同時にスキャンした原稿に限らず、ステップＳ５２３の単語数カウント処理が完了した段階でデータベース（不図示）に原稿グループを判別するための情報と、そのグループにおける単語出現頻度情報を関連付けて保持する。そして次回以降の補正値算出等の材料として、保持した過去の結果を反映しても良い。
【００７７】
図１１を用いて説明を行う。図１１（ａ）は、第２の実施形態において新たにスキャンした原稿の「商品Ａ」という画像箇所の認識候補を示したものである。図１１（ｂ）は、第２の実施形態において過去にスキャンした原稿の「商品Ａ」という画像箇所の認識候補を示したものである。ここで、図１１（ａ）において第１の実施形態に示した手法を用いて原稿６の「商口Ａ」の補正を行おうとすると、修正カウント合計が１、同値カウント合計が１となり補正値は０となる。つまり対象の原稿の認識候補が補正されないという結果になる。第２の実施形態ではこの課題を解決する。
【００７８】
すなわち、過去のスキャン原稿の単語認識候補と原稿のグループ情報を、データベース（不図示）に記憶しておく。そして新たにスキャンした際に、補正値の計算の対象としてこれら過去の単語認識候補を入れる。図１１の例において、図１１（ｂ）の結果を含めて改めて補正を行うと、修正カウント合計が４、同値カウント合計が２となり補正値は２となる。この補正値を基に単語を補正することで原稿６の「商口Ａ」を「商品Ａ」と正しく補正することができる。
【００７９】
本実施形態では、単純に過去の認識候補を比較対象として用いたが、例えば現在の原稿の比較において補正値が得られず補正出来なかった場合や、現在の原稿の比較で同値カウントと修正カウントが僅差で有る場合のみ用いるといった制限を設けても良い。また、過去の認識候補から得られる補正値には乗算値をかけ、現在の原稿の比較から得られた補正値を優先するようにしてもよい。更には、過去の認識候補は情報が陳腐化する可能性もあるため、一定期間が経過した情報は削除するなどしても良い。また、今回、原稿のグループ分けを行ったが、簡易に認識機能を用いる場合にはグループ分けをせず、単語頻度情報のみを保持するなどとしても良い。
【００８０】
これらの処理により、現在の情報だけでなく過去のスキャン時のスキャン画像内の情報を用いて単語認識候補の補正を行うことが可能になる。
【００８１】
＜その他の実施形態＞
実施形態１〜２の画像処理装置（電子ファイル生成装置）は、ＭＦＰ（複合機）を用いているが、これに限るものではなく、スキャナ機能を有する単機能の装置であってもよい。また、スキャナ装置と通信可能な情報処理装置（例えば、汎用のパーソナルコンピュータ）において、スキャナ装置から画像データを受信して前述したような処理を行うように構成することによっても、本発明を実現することが可能である。
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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