(57)【要約】【課題】種々の本人確認書類の画像内の文字を自動で認識することを可能にする。【解決手段】画像認識装置は、本人確認書類の画像から文字列を抽出し、抽出した文字列と本人確認書類に含まれる項目を示すキーワードとの画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、本人確認書類の種類を識別する書類種類識別部と、識別した本人確認書類の種類と本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて抽出した文字列のなかから文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて画像内の文字認識を行う位置を特定する項目位置特定部と、特定した画像内の位置の文字認識を行う文字認識部と、本人確認書類における本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、文字認識の結果を補正する認識結果補正部とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
本人確認書類の画像から文字列を抽出し、抽出した前記文字列と本人確認書類の種類毎に予め定めた前記本人確認書類に含まれる項目を示す項目キーワードとの前記画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、前記画像内の前記本人確認書類の種類を識別する書類種類識別部と、
識別した前記本人確認書類の種類と前記本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて、前記画像から抽出した前記文字列のなかから前記文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定する項目位置特定部と、
特定した前記画像内の位置の文字認識を行う文字認識部と、
前記本人確認書類における前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、前記文字認識の結果を補正する認識結果補正部と
を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
識別した前記本人確認書類の種類に基づいて、予め定めた前記画像内の前記文字認識を行う位置を指定する情報に基づいて前記文字認識を行う第１の認識方式と、予め定めた前記見出し文字列と前記画像内の罫線のレイアウトとに基づいて前記文字認識を行う第２の認識方式と、前記見出し文字列と前記本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記文字認識を行う第３の認識方式とのいずれで前記文字認識を行うかを選択する認識方式選択部を更に備え、
前記項目位置特定部は、前記第３の認識方式で前記文字認識を行う場合に、前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記項目位置特定部は、前記画像での位置が前記見出し文字列の右方である文字列のうち、高さの座標範囲が前記見出し文字列の高さの座標範囲に含まれる文字列を、前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列として、前記文字認識を行う位置を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記項目位置特定部は、前記画像での位置が前記見出し文字列の下方である文字列のうち、幅の座標範囲が前記見出し文字列の幅の座標範囲に含まれる文字列を、前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列として、前記文字認識を行う位置を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記項目位置特定部は、前記画像での位置が前記見出し文字列の右方に、高さの座標範囲が前記見出し文字列の高さの座標範囲に含まれる文字列がない場合に、前記画像での位置が前記見出し文字列の下方である文字列のうち、幅の座標範囲が前記見出し文字列の幅の座標範囲に含まれる文字列を探索する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記認識結果補正部は、前記見出し文字列からみて所定の方向に存在する２つの文字列の距離が所定の距離閾値以内である場合に、該２つの文字列を結合する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記認識結果補正部は、前記見出し文字列と対応する前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字認識の結果に含まれる文字数が、前記見出し文字列と対応付けられた文字数よりも多い場合に、前記文字認識の結果に含まれる文字のうち左端から数えて前記見出し文字列と対応付けられた前記文字数を超えた部分を削除する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記認識結果補正部は、前記見出し文字列と対応する前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字認識の結果に、前記見出し文字列と対応する前記本人確認に利用可能な前記情報における最終文字が含まれる場合に、前記文字認識の結果に含まれる文字のうちの前記最終文字よりも右方の文字を削除する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項９】
コンピュータが、
本人確認書類の画像から文字列を抽出し、
抽出した前記文字列と本人確認書類の種類毎に予め定めた前記本人確認書類に含まれる項目を示す項目キーワードとの前記画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、前記画像内の前記本人確認書類の種類を識別し、
識別した前記本人確認書類の種類と前記本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて、前記画像から抽出した前記文字列のなかから前記文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、
前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定し、
特定した前記画像内の位置の文字認識を行い、
前記本人確認書類における前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、前記文字認識の結果を補正する
処理を実行することを特徴とする画像認識方法。
【請求項１０】
本人確認書類の画像から文字列を抽出し、
抽出した前記文字列と本人確認書類の種類毎に予め定めた前記本人確認書類に含まれる項目を示す項目キーワードとの前記画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、前記画像内の前記本人確認書類の種類を識別し、
識別した前記本人確認書類の種類と前記本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて、前記画像から抽出した前記文字列のなかから前記文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、
前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定し、
特定した前記画像内の位置の文字認識を行い、
前記本人確認書類における前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、前記文字認識の結果を補正する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識装置、画像認識方法、及び画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像内の文字情報を認識する画像認識装置は、金融機関における帳票内の文字の自動認識や本人確認書類内の文字の自動認識に適用されている。この種の画像認識装置は、これまで、罫線のレイアウト等に基づいて文字認識を行う文字情報が含まれる領域の画像内での位置を特定するものが多かったが、近年、罫線のない原稿（文書）の画像に対する文字認識を可能にする技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１３４５２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
金融機関等では、免許証等の、公にフォーマットが統一されており、認識する文字情報の画像内での位置が特定されている本人確認書類のみを、画像認識装置を利用した文字の自動認識の対象にしていることが多い。これに対し、近年、免許証以外の本人確認書類を提示されることが増えており、金融機関等では、免許証以外の本人確認書類についても画像認識装置を利用した文字の自動認識を行いたいという要望がある。
【０００５】
しかしながら、本人確認書類のなかには、保険証等のように、罫線のないものや、本人確認に利用可能な各種情報（例えば、氏名、生年月日、住所等）のレイアウトが独特のものも含まれる。更に、カードタイプの保険証には、保険証として使用する上で必要な情報の他に、被保険者が所属する会社名や団体名、ロゴが印刷されていたり、ジェネリック医薬品を希望する旨の意思表示をするシール等が貼られていたりする。これら非定型レイアウトの本人確認書類の画像内の文字を自動で認識することは困難であった。
【０００６】
１つの側面において、本発明は、種々の本人確認書類の画像内の文字を自動で認識することが可能な技術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】
【０００７】
本発明に係る第１の側面である画像認識装置は、本人確認書類の画像から文字列を抽出し、抽出した前記文字列と本人確認書類の種類毎に予め定めた前記本人確認書類に含まれる項目を示す項目キーワードとの前記画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、前記画像内の前記本人確認書類の種類を識別する書類種類識別部と、識別した前記本人確認書類の種類と前記本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて、前記画像から抽出した前記文字列のなかから前記文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定する項目位置特定部と、特定した前記画像内の位置の文字認識を行う文字認識部と、前記本人確認書類における前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、前記文字認識の結果を補正する認識結果補正部とを備える画像認識装置である。
【０００８】
本発明に係る第２の側面である画像認識方法は、コンピュータが、本人確認書類の画像から文字列を抽出し、抽出した前記文字列と本人確認書類の種類毎に予め定めた前記本人確認書類に含まれる項目を示す項目キーワードとの前記画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、前記画像内の前記本人確認書類の種類を識別し、識別した前記本人確認書類の種類と前記本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて、前記画像から抽出した前記文字列のなかから前記文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定し、特定した前記画像内の位置の文字認識を行い、前記本人確認書類における前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、前記文字認識の結果を補正する処理を実行する画像認識方法である。
【０００９】
本発明に係る第３の側面である画像認識プログラムは、本人確認書類の画像から文字列を抽出し、抽出した前記文字列と本人確認書類の種類毎に予め定めた前記本人確認書類に含まれる項目を示す項目キーワードとの前記画像内での位置及び文字の一致度に基づいて、前記画像内の前記本人確認書類の種類を識別し、識別した前記本人確認書類の種類と前記本人確認書類の種類毎に予め定めた文字認識を行う項目の名称の情報とに基づいて、前記画像から抽出した前記文字列のなかから前記文字認識を行う項目の名称と一致する見出し文字列を特定し、前記本人確認書類における前記見出し文字列と該見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に基づいて前記画像内の前記文字認識を行う位置を特定し、特定した前記画像内の位置の文字認識を行い、前記本人確認書類における前記本人確認に利用可能な情報を含む文字列の文字の並びの特徴に基づいて、前記文字認識の結果を補正する処理をコンピュータに実行させる画像認識プログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
上述の態様によれば、種々の本人確認書類の画像内の文字を自動で認識することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像認識システムの構成を示す図である。
【図２】一実施形態に係る画像認識装置の機能構成を示す図である。
【図３】書類識別テーブルの内容を示す図である。
【図４】書類種類テーブルの内容を示す図である。
【図５】認識方式テーブルの内容を示す図である。
【図６】認識項目キーワードテーブルの内容を示す図である。
【図７】認識項目テーブルの内容を示す図である。
【図８】認識カテゴリテーブルの内容を示す図である。
【図９】画像認識装置が行う処理を説明するフローチャートである。
【図１０】一実施形態に係るアプリケーション処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１１Ａ】本人確認書類識別処理の内容を説明するフローチャート（その１）である。
【図１１Ｂ】本人確認書類識別処理の内容を説明するフローチャート（その２）である。
【図１２】無罫線キーワード認識方式による文字認識処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１３】右方探索処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１４】下方探索処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１５Ａ】データ文字列補正処理の内容を説明するフローチャート（その１）である。
【図１５Ｂ】データ文字列補正処理の内容を説明するフローチャート（その２）である。
【図１６】本人確認書類の一例を示す図である。
【図１７Ａ】２値化した画像から抽出される文字列の例を説明する図（その１）である。
【図１７Ｂ】２値化した画像から抽出される文字列の例を説明する図（その２）である。
【図１８】右方探索処理におけるデータ候補文字列とするか否かの判定方法の例を説明する図である。
【図１９】右方探索処理における別見出しフラグのオン／オフの判定方法を説明する図である。
【図２０】下方探索処理におけるデータ候補文字列とするか否かの判定方法の例を説明する図である。
【図２１】データ文字列の補正方法を説明する図である。
【図２２】コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、一実施形態に係る画像認識システムについて説明する。
図１は、画像認識システムの構成を示す図である。
【００１３】
図１のように、本実施形態に係る画像認識システム１は、画像認識装置２と、スキャナ装置３と、入力装置４と、表示装置５と、サーバ装置６とを含む。
【００１４】
画像認識装置２は、本人確認書類（例えば、運転免許証や保険証等）の画像に含まれる本人確認に利用可能な項目（例えば、氏名、住所、及び生年月日等）の文字認識を自動で行う装置である。本人確認書類の画像は、例えば、画像認識装置２に接続されたスキャナ装置３により取得する。スキャナ装置３は、紙媒体或いはプラスチック製のカード等の本人確認書類の画像データ（デジタルデータ）を生成する装置の一例である。
【００１５】
入力装置４は、画像認識装置２に各種情報を入力する装置である。入力装置４は、例えば、キーボード装置である。なお、１つの画像認識装置２には、複数種類の入力装置４（例えばキーボード装置とマウス装置等）が接続されていてもよい。表示装置５は、本人確認書類の画像、該画像に対する認識処理の結果、及び画像認識装置２が保持する各種データの表示等に利用する。
【００１６】
サーバ装置６は、画像認識装置２における認識処理で参照する各種データ、及び認識処理の結果等を蓄積する装置である。画像認識装置２及びサーバ装置６は、それぞれ、通信ネットワーク７に接続されている。画像認識装置２は、通信ネットワーク７を介して、サーバ装置６から認識処理で参照する各種データを取得する。また、画像認識装置２は、通信ネットワーク７を介して、サーバ装置６に本人確認書類の画像や認識処理の結果等を送信する。
【００１７】
なお、画像認識システム１は、画像認識装置２、スキャナ装置３、入力装置４、及び表示装置５の組を複数組含んでもよい。また、画像認識システム１は、サーバ装置６とは別のサーバ装置を含んでもよい。
【００１８】
本実施形態に係る画像認識装置２は、例えば、銀行等の金融機関における口座開設等の各種取引を行う際の本人確認書類の認識に利用する。この種の画像認識装置２は、運転免許証のような公にフォーマット（各項目の位置）が統一された本人確認書類の認識のみが可能であることが多い。しかしながら、金融機関では、運転免許証とは別の本人確認書類（例えば保険証、在留カード、特別永住者証明書、及びマイナンバーカード等）を本人確認書類として受け付けている。このため、近年、金融機関等では、運転免許証以外の本人確認書類の認識も画像認識装置２で行いたいという要望がある。
【００１９】
図２は、一実施形態に係る画像認識装置の機能構成を示す図である。
図２のように、本実施形態の画像認識装置２は、スキャナ制御部２０１と、書類種類識別部２０２と、認識方式選択部２０３と、項目位置特定部２０４と、認識結果補正部２０５と、文字認識部２０６と、認識結果通知部２０７と、通信部２０８と、主制御部２０９と、記憶部２９０とを備える。
【００２０】
スキャナ制御部２０１は、スキャナ装置３の動作を制御し、本人確認書類等の画像を取得する。
【００２１】
書類種類識別部２０２は、本人確認書類の画像と、記憶部２９０に記憶させた書類識別テーブル２９１及び書類種類テーブル２９２とに基づいて、画像内の本人確認書類の種類を識別する。
【００２２】
認識方式選択部２０３は、書類種類識別部２０２の識別結果と、記憶部２９０に記憶させた認識方式テーブル２９３とに基づいて、画像内の本人確認書類に対する認識方式を選択する。本実施形態の画像認識装置２では、位置固定認識方式、キーワード認識方式、及び無罫線キーワード認識方式のなかから認識方式を選択する。位置固定認識方式は、認識する項目毎に定められた画像内での位置に基づいて、画像内の各項目の文字認識を行う方式である。キーワード認識方式は、認識する項目の見出し語と、画像内の罫線とに基づいて、画像内の各項目の文字認識を行う方式である。無罫線キーワード認識方式は、認識する項目の見出し語と、該見出し語に対する本人確認に利用する情報の画像内での位置（例えば、右方又は下方）とに基づいて、画像内の各項目の文字認識を行う方式である。
【００２３】
項目位置特定部２０４は、認識方式選択部２０３で選択した認識方式に基づいて、認識する各項目の文字列の位置（範囲）を特定する。ここで、認識する各項目の文字列の位置は、該文字列を含む矩形領域の画像内での位置及び寸法を示す情報により特定する。例えば、認識する各項目の文字列の位置は、該文字列を含む矩形領域の左上角部の座標と右下角部の座標とにより特定する。項目位置特定部２０４は、位置固定認識部２１１と、キーワード認識部２１２と、無罫線キーワード認識部２１３とを含む。
【００２４】
位置固定認識部２１１は、位置固定認識方式による文字認識を行う場合の、認識する各項目の文字列の画像内での位置を特定する。位置固定認識部２１１は、記憶部２９０に記憶させた位置固定認識テーブル２９４に基づいて、認識する各項目の文字列の位置を特定する。位置固定認識テーブル２９４は、位置固定認識方式による文字認識を行う本人確認書類における、本人確認に利用する各項目のそれぞれの画像内での位置を示す情報を含む。
【００２５】
キーワード認識部２１２は、キーワード認識方式による文字認識を行う場合の、認識する各項目の文字列の画像内での位置を特定する。キーワード認識部２１２は、例えば、記憶部２９０に記憶させた認識項目キーワードテーブル２９５と、画像内の罫線とに基づいて、認識する各項目の文字列の位置を特定する。認識項目キーワードテーブル２９５は、キーワード認識方式及び無罫線キーワード認識方式による文字認識を行う本人確認書類における、本人確認に利用する各項目の見出し語（キーワード）を含む。
【００２６】
無罫線キーワード認識部２１３は、無罫線キーワード認識方式による文字認識を行う場合の、認識する各項目の文字列の画像内での位置を特定する。無罫線キーワード認識部２１３は、例えば、記憶部２９０に記憶させた認識項目キーワードテーブル２９５と、認識する各項目の見出し語の画像内での位置とに基づいて、認識する各項目の文字列の位置を特定する。
【００２７】
文字認識部２０６は、項目位置特定部２０４で特定した、認識する各項目の文字列の位置と、記憶部２９０に記憶させた活字文字認識辞書２９８とに基づいて、各項目の文字認識を実施する。
【００２８】
認識結果補正部２０５は、記憶部２９０に記憶させた認識項目テーブル２９６及び認識カテゴリテーブル２９７に基づいて、文字認識部２０６の認識結果を補正する。認識項目テーブル２９６は、認識する項目毎のカテゴリ（文字種）を示す情報、文字列の桁数、文字列間の距離の閾値、及び最終文字を含む。認識カテゴリテーブル２９７は、認識項目テーブル２９６におけるカテゴリを示す情報と、含まれる文字種との対応関係を含む。
【００２９】
認識結果通知部２０７は、認識結果を表示装置５等に出力する。通信部２０８は、サーバ装置６等の外部装置との通信を行う。主制御部２０９は、スキャナ制御部２０１、書類種類識別部２０２、認識方式選択部２０３、項目位置特定部２０４、認識結果補正部２０５、文字認識部２０６、認識結果通知部２０７、及び通信部２０８の各部の動作の制御を含む、画像認識装置２全体の動作の制御をする。
【００３０】
本実施形態に係る画像認識装置２の記憶部２９０は、書類識別テーブル２９１、書類種類テーブル２９２、認識方式テーブル２９３、位置固定認識テーブル２９４、認識項目キーワードテーブル２９５、認識項目テーブル２９６、認識カテゴリテーブル２９７、及び活字文字認識辞書２９８を含む各種情報を記憶する。このうち位置固定認識テーブル２９４は、上記のように、本人確認書類における、本人確認に利用する各項目のそれぞれの画像内での位置を示す情報を含む。該位置固定認識テーブル２９４は、例えば、運転免許証における番号、氏名、生年月日、住所、及び有効期限の各項目の画像内での位置を示す情報を含む。また、活字文字認識辞書２９８は、既知の文字認識において参照する辞書である。このため、本明細書では、位置固定認識テーブル２９４及び活字文字認識辞書２９８の内容についての説明を省略する。以下、図３〜図８を参照し、本実施形態の画像認識装置２が参照する書類識別テーブル２９１、書類種類テーブル２９２、認識方式テーブル２９３、認識項目キーワードテーブル２９５、認識項目テーブル２９６、及び認識カテゴリテーブル２９７の内容と利用方法を説明する。
【００３１】
図３は、書類識別テーブルの内容を示す図である。図４は、書類種類テーブルの内容を示す図である。図５は、認識方式テーブルの内容を示す図である。図６は、認識項目キーワードテーブルの内容を示す図である。図７は、認識項目テーブルの内容を示す図である。図８は、認識カテゴリテーブルの内容を示す図である。
【００３２】
書類識別テーブル２９１及び書類種類テーブル２９２は、画像内の本人確認書類の種類を識別する際に参照する情報である。書類識別テーブル２９１は、図３のように、書類No.、識別キーワード、得点、左上横座標、左上縦座標、右下横座標、及び右下縦座標を含む。また、書類種類テーブル２９２は、図４のように、書類No.、書類名、及び認識方式No.を含む。
【００３３】
書類識別テーブル２９１の書類No.は、本人確認書類の種類を識別する番号である。書類No.と本人確認書類の種類との対応関係は、書類種類テーブル２９２で定義する。例えば、図４の書類種類テーブル２９２では、書類No.＝１の本人確認書類の書類名が免許証となっている。このため、書類識別テーブル２９１における書類No.＝１の行は免許証に関する情報を示している。また、例えば、図４の書類種類テーブル２９２では、書類No.＝２の本人確認書類の書類名が保険証（カード）となっている。このため、書類識別テーブル２９１における書類No.＝２の行はカードタイプの保険証に関する情報を示している。
【００３４】
ここで、書類識別テーブル２９１の説明に戻る。書類識別テーブル２９１の識別キーワードは、書類No.により特定される本人確認書類の識別に利用可能な、本人確認書類に記載された文字列である。書類識別テーブル２９１の左上横座標、左上縦座標、右下横座標、及び右下縦座標は、本人確認書類の画像内での識別キーワードの位置（範囲）を示す情報である。例えば、書類No.＝１の免許証には「運転免許証」という文字列が記載されている。そして、書類識別テーブル２９１における識別キーワードが「運転免許証」の行の左上横座標Ｘ１、左上縦座標Ｙ１、右下横座標Ｘ２、及び右下縦座標Ｙ２は、免許証の画像における「運転免許証」という文字列が記載された位置（範囲）を示す。ここで、横座標は本人確認書類の画像を正位置でみた場合の水平方向の位置を示す情報（例えば画像左端からの画素数）であり、縦座標は本人確認書類の画像を正位置でみた場合の垂直方向の位置を示す情報（例えば画像上端からの画素数）である。すなわち、図３の書類識別テーブル２９１では、「運転免許証」という文字列は、画像内の（左上横座標Ｘ１，左上縦座標Ｙ１）を左上角部とし、（右下横座標Ｘ２，右下縦座標Ｙ２）を右下角部とする矩形領域内に記載されていることを示している。
【００３５】
また、図３の書類識別テーブル２９１では、例えば、書類No.＝２のカードタイプの保険証の画像の場合、画像内の（左上横座標Ｘ２１，左上縦座標Ｙ２１）を左上角部とし、（右下横座標Ｘ２２，右下縦座標Ｙ２２）を右下角部とする矩形領域内に「健康保険」という文字列が記載されていることを示している。
【００３６】
次に、書類識別テーブル２９１の得点について説明する。書類識別テーブル２９１の得点は、本人確認書類の画像から抽出した文字列と、識別キーワードの文字列との一致度を示す情報である。本実施形態では、識別キーワードのうちの、本人確認書類の画像から抽出した文字列と画像内の位置が略一致する識別キーワードについて、文字列の一致度を示す得点を算出する。このとき、本人確認書類の画像から抽出した文字列と識別キーワードの文字列とが一致する場合の得点を１００点とする。また、本人確認書類の画像から抽出した文字列と識別キーワードの文字列とが部分一致する場合の得点は、｛（一致した文字数／識別キーワードの文字数）×１００｝点とする。例えば、免許証の画像から抽出した文字列と、書類識別テーブル２９１の各識別キーワードの文字列との一致度を示す得点を算出すると、書類No.＝１の各識別キーワードの得点は１００点に近い値となり、他の書類No.の各識別キーワードの得点は低い値となる。このため、本実施形態の画像認識装置２では、書類識別テーブル２９１における書類No.毎に算出した総得点が最も高い書類No.を、画像内の本人確認書類を示す書類No.に決定する。
【００３７】
書類No.を決定した後、画像認識装置２は、図４の書類種類テーブル２９２を参照し、決定した書類No.と対応する認識方式No.を読み出す。図４の書類種類テーブル２９２における認識方式No.は、図５の認識方式テーブル２９３における認識方式No.と対応している。すなわち、画像認識装置２は、書類種類テーブル２９２を参照して決定した認識方式No.と、認識方式テーブル２９３とに基づいて、画像内の本人確認書類の認識方式を選択する。例えば、図５の認識方式テーブル２９３では、認識方式No.＝１の認識方式が無罫線キーワード認識となっている。このため、画像内の本人確認書類が書類No.＝２の保険証であると識別した場合、画像認識装置２は、画像内の本人確認書類の認識方式として無罫線キーワード認識方式を選択する。また、例えば、画像内の本人確認書類が書類No.＝１の免許証であると識別した場合、画像認識装置２は、画像内の本人確認書類の認識方式として位置固定認識方式を選択する。
【００３８】
次に、図６を参照して認識項目キーワードテーブル２９５の内容と利用方法を説明する。認識項目キーワードテーブル２９５は、例えば、無罫線キーワード認識方式による文字認識を行う際の、画像内における文字認識を行う項目の見出し語の位置の特定に利用する。図６のように、認識項目キーワードテーブル２９５は、書類No.と、認識項目No.と、項目キーワードとを含む。書類No.は、書類種類テーブル２９２の書類No.と対応する。認識項目No.は、書類No.により特定される本人確認書類内の文字認識を行う項目を識別する番号である。項目キーワードは、本人確認書類から抽出した文字列のうちの文字認識を行う項目の見出し語である。なお、書類No.＝２の保険証は、日本国内においては例えば各市区町村が発行しており、１つの項目についての見出し語が複数通り存在することもある。また、本人確認書類から文字列を抽出する際の抽出精度は１００％ではないため、抽出した文字列内には、本人確認書類に記載された文字と類似した別の文字が含まれることがある。このため、認識項目キーワードテーブル２９５には、１つの認識項目No.についての項目キーワードを複数通り登録する。
【００３９】
例えば、図６の認識項目キーワードテーブル２９５における認識項目No.＝１は、被保険者に割り当てられる番号を示す項目である。保険証において被保険者に割り当てられる番号を示す項目の見出しは、例えば、単に「番号」と記載されている場合もあれば、「被保険者番号」と記載されている場合もある。更に、保険証の画像から「番号」という文字列を抽出する際には、例えば、誤って「番弓」と抽出されることもある。このため、図６の認識項目キーワードテーブル２９５には、認識項目No.＝１の項目キーワードとして、「番号」、「被保険者番号」、及び「番弓」の３個のキーワードが登録されている。これにより、例えば、画像内の保険証に「被保険者番号」と記載されている場合や、「番号」と記載された文字列を誤って「番弓」と抽出した場合にも、被保険者に割り当てられる番号を示す見出し語の位置を特定することが可能となる。
【００４０】
また、図６の認識項目キーワードテーブル２９５には、例えば、認識項目No.＝３の項目キーワードとして、「生年月日」、「誕生日」、「午年月日」、「生午月日」、「生年月月」、及び「生年日日」の６個のキーワードが登録されている。当該６個の項目キーワードのうち「午年月日」、「生午月日」、「生年月月」、及び「生年日日」の４個のキーワードは、「生年月日」の誤った抽出結果の例である。これにより、例えば、画像内の保険証における生年月日の見出し語が「誕生日」と記載されている場合にも、生年月日を示す見出し語の位置を特定することが可能となる。また、例えば、画像内の「生年月日」と記載された文字列を誤って「午年月日」或いは「生午月日」等と抽出した場合にも、生年月日を示す見出し語の位置を特定することが可能となる。
【００４１】
更に、図６の認識項目キーワードテーブル２９５には、例えば、認識項目No.＝５の項目キーワードとして、「性別」、「性Ｉ」、及び「性嗣」の３個のキーワードが登録されている。当該３個の項目キーワードのうち「性Ｉ」及び「性嗣」の２個のキーワードは、「性別」の誤った抽出結果の例である。これにより、例えば、画像内の「性別」と記載された文字列を誤って「性Ｉ」或いは「性嗣」等と抽出した場合にも、性別を示す見出し語の位置を特定することが可能となる。
【００４２】
次に、図７及び図８を参照して認識項目テーブル２９６及び認識カテゴリテーブル２９７の内容及び利用方法について説明する。認識項目テーブル２９６及び認識カテゴリテーブル２９７は、例えば、無罫線キーワード認識方式による文字認識を行った後の認識結果の補正に利用する。図７のように、認識項目テーブル２９６は、認識項目No.と、認識項目名と、認識カテゴリNo.と、桁数と、文字列間の距離閾値と、最終文字とを含む。認識項目No.は、図６の認識項目キーワードテーブル２９５の認識項目No.と対応する。認識項目名は、認識項目No.が示す認識項目の見出し語を識別する情報（名称）である。
【００４３】
図７の認識項目テーブル２９６の認識カテゴリNo.は、認識項目名と対応する見出し語の右方又は下方に位置する、本人確認に利用可能な情報を示す文字列のカテゴリ（文字種）を識別する番号であり、図８の認識カテゴリテーブル２９７の認識カテゴリNo.と対応する。桁数は、本人確認に利用可能な情報を示す文字列の最大文字数を示す。文字列間の距離閾値（mm）は、認識項目の見出し語の右方又は下方に複数の文字列がある場合に、該複数の文字列が認識項目についての情報を含む文字列であると見做す文字列間の距離の最大値である。最終文字は、認識項目の見出し語の右方又は下方に記載された、本人確認に利用する情報（文字列）における最後の文字である。
【００４４】
例えば、図７の認識項目テーブル２９６において、認識項目No.＝１の認識項目（番号）の認識カテゴリNo.は２である。そして、図８の認識カテゴリテーブル２９７において、認識カテゴリNo.＝２の認識するカテゴリ（文字種）は全カテゴリとなっている。また、認識項目No.＝１の認識項目（番号）の文字列間の距離閾値は１０mmとなっている。このため、画像認識装置２は、番号を示す見出し語の右方又は下方に複数の文字列が並んでおり、かつ文字列間の距離が閾値以内（１０mm以内）である場合、該複数の文字列を結合して１つの文字列と見做す。ただし、認識項目No.＝１の認識項目（番号）は、桁数が３２であり、最終文字が不定である。このため、画像認識装置２は、番号を示す見出し語の右方又は下方に位置する文字列が３３桁以上である場合、３３桁目以降を削除する補正をする。
【００４５】
また、例えば、認識項目No.＝４の認識項目（生年月日の年月日）の認識カテゴリNo.は１である。そして、図８の認識カテゴリテーブル２９７において、認識カテゴリNo.＝１の認識するカテゴリ（文字種）は数字となっている。また、認識項目No.＝４の認識項目（番号）の文字列間の距離閾値は１０mmとなっている。このため、画像認識装置２は、生年月日を示す見出し語の右方又は下方に数字のみの文字列が複数個並んでおり、かつ文字列間の距離が閾値以内（１０mm以内）である場合、該複数個の文字列を結合して１つの文字列と見做す。ただし、認識項目No.＝４の認識項目（生年月日）の桁数は８である。このため、画像認識装置２は、生年月日を示す見出し語の右方又は下方に位置する文字列が９桁以上である場合には９桁目以降を削除する補正をする。また、認識項目No.＝４の認識項目（生年月日）の最終文字は「日」である。このため、画像認識装置２は、生年月日を示す見出し語の右方又は下方に位置する文字列が８桁以下であっても、文字列内に「日」が含まれる場合には、該文字列の「日」よりも右方の桁を削除する補正をする。
【００４６】
このように、本実施形態に係る画像認識装置２は、無罫線キーワード認識方式による文字認識をした後、認識項目テーブル２９６及び認識カテゴリテーブル２９７に基づいて、認識した文字列のうちの、本人確認に利用可能な情報とは異なる情報を示す部分を削除する補正をする。このため、認識する項目の見出しと本人確認に利用可能な情報との組が罫線で囲まれていない本人確認書類であっても、本人確認に利用可能な情報を適切に認識することが可能となる。
【００４７】
次に、図９、図１０、図１１Ａ及び図１１Ｂ、図１２、図１３、図１４、並びに図１５Ａ及び図１５Ｂを参照して、本実施形態に係る画像認識装置２が行う処理を説明する。
【００４８】
図９は、画像認識装置が行う処理を説明するフローチャートである。
本実施形態の画像認識装置２は、起動した後、図９のように、本人確認書類の画像の読み取りを開始する読み取り開始命令が入力されるまで待機する（ステップＳ１）。読み取り開始命令は、例えば、画像認識装置２に接続された入力装置４及びスキャナ装置３のいずれかから入力される。
【００４９】
読み取り開始命令の入力を受け付けると、画像認識装置２は、本人確認書類の画像を読み取り（取得し）、該画像内の本人確認に利用する項目の文字認識をするアプリケーション処理（ステップＳ２）を行う。ステップＳ２のアプリケーション処理の内容については後述する。
【００５０】
アプリケーション処理を終えると、画像認識装置２は、表示装置５に認識結果を表示させる（ステップＳ３）。ステップＳ３において、画像認識装置２は、例えば、本人確認書類の画像、種類、本人確認に利用する項目の文字列（認識結果）を含む画面データを作成して表示装置５に表示させる。また、ステップＳ３では、画像認識装置２は、例えば、オペレータによる認識結果に対する修正を受け付け可能な状態となる。
【００５１】
認識結果を表示した後、画像認識装置２は、認識結果を修正するか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４は、例えば、オペレータによる認識結果を修正するか否かの選択を受け付ける処理とする。オペレータが修正することを選択した場合（ステップＳ４；ＹＥＳ）、画像認識装置２は、修正情報の入力を受け付け、認識結果を修正する（ステップＳ５）。認識結果の修正が完了すると、画像認識装置２は、認識結果をサーバ装置６に送信する（ステップＳ６）。また、オペレータが修正しないことを選択した場合（ステップＳ４；ＮＯ）、画像認識装置２は、ステップＳ５の処理を省略し、認識結果をサーバ装置６に送信する。
【００５２】
ステップＳ６の処理を終えると、画像認識装置２は、１枚の本人確認書類の画像に対する認識処理を終了する。その後、画像認識装置２は、読み取り開始命令が入力されるまで待機する（ステップＳ１）。
【００５３】
次に、ステップＳ２のアプリケーション処理の内容について説明する。本実施形態の画像認識装置２は、アプリケーション処理として、例えば、図１０のフローチャートに沿った処理を行う。
【００５４】
図１０は、一実施形態に係るアプリケーション処理の内容を説明するフローチャートである。
【００５５】
アプリケーション処理を開始すると、画像認識装置２は、図１０のように、まず、本人確認書類の画像を取得する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の処理は、例えば、スキャナ制御部２０１が行う。スキャナ制御部２０１は、スキャナ装置３から本人確認書類の画像（デジタルデータ）を取得する。
【００５６】
次に、画像認識装置２は、取得した画像の背景地模様を除去した後、該画像を２値化する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の処理は、例えば、主制御部２０９が行う。主制御部２０９は、画像処理の分野における既知の方法に従って本人確認書類の画像から背景地模様を除去し、背景地模様を除去した画像を２値化する。背景地模様を除去した画像を２値化する際には、主制御部２０９は、画像内の画素を、文字及び罫線を示す画素と、それ以外の画素とに分別する。
【００５７】
次に、画像認識装置２は、２値化した画像全体を対象とする文字認識を行う（ステップＳ１３）。ステップＳ１３の処理は、例えば、主制御部２０９が行う。主制御部２０９は、例えば、画像処理の分野における既知の方法に従って２値化した画像内の文字を認識する。
【００５８】
次に、画像認識装置２は、ステップＳ１３の文字認識の結果に基づいて、２値化した画像全体から文字列を抽出する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４の処理は、例えば、主制御部２０９が行う。主制御部２０９は、例えば、２値化した画像内の複数の文字のうち、横方向に並んでおり、かつ文字同士の距離が閾値以内となる複数の文字の組を１つの文字列として抽出する。
【００５９】
次に、画像認識装置２は、２値化した画像から抽出した文字列と、書類識別テーブル２９１とに基づいて、画像内の本人確認書類の種類を識別する本人確認書類識別処理（ステップＳ１５）を行う。ステップＳ１５の処理は、書類種類識別部２０２が行う。書類種類識別部２０２は、画像から抽出した文字列毎に、該文字列の位置と書類識別テーブル２９１の識別キーワードの位置とを比較し、位置が略一致する識別キーワードと文字列との一致度を示す得点を算出する。その後、書類種類識別部２０２は、算出した得点に基づいて、画像内の本人確認書類の種類を識別する。ステップＳ１５の処理の詳細な内容は、後述する。
【００６０】
本人確認書類識別処理を終えると、画像認識装置２は、次に、画像内の本人確認書類の種類を識別することができたか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６の判定は、書類種類識別部２０２が行う。識別することができなかった場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、書類種類識別部２０２は、ステップＳ１７〜Ｓ２１の処理を省略し、文字認識の結果を主制御部２０９に返却する（ステップＳ２２）。識別することができなかった場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、書類種類識別部２０２は、ステップＳ２２の処理において、例えば、画像内の本人確認書類の種類を識別することができなかったことを示す情報を、文字認識の結果として主制御部２０９に返却する。ステップＳ２２の処理を終えると、画像認識装置２は、アプリケーション処理を終了し、認識結果を表示装置５に表示させる（図９のステップＳ３）。
【００６１】
一方、識別することができた場合（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、画像認識装置２は、次に、書類種類テーブル２９２及び認識方式テーブル２９３に基づいて、文字認識の認識方式を決定する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７の処理は、例えば、書類種類識別部２０２と認識方式選択部２０３とが連携して行う。書類種類識別部２０２は、本人確認書類の識別結果（書類No.の値）と書類種類テーブル２９２とに基づいて認識方式No.を特定し、主制御部２０９を介して、該認識方式No.を認識方式選択部２０３に通知する。認識方式選択部２０３は、認識方式テーブル２９３を参照し、通知された認識方式No.と対応付けられた認識方式を、現在処理の対象となっている画像に対する文字認識の認識方式に決定する。
【００６２】
次に、画像認識装置２は、ステップＳ１７で決定した認識方式が位置固定認識方式、キーワード認識方式、及び無罫線キーワード認識方式のいずれであるかを判定する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８の判定は、例えば、項目位置特定部２０４が行う。ステップＳ１７で決定した認識方式が位置固定認識方式である場合（ステップＳ１８；位置固定認識）、画像認識装置２は、位置固定認識方式による文字認識処理（ステップＳ１９）を行う。ステップＳ１９の文字認識処理は、例えば、項目位置特定部２０４の位置固定認識部２１１と文字認識部２０６とが連携して行う。位置固定認識部２１１は、位置固定認識テーブル２９４を参照して画像内の文字認識を行う項目（文字列）の位置を特定する。文字認識部２０６は、活字文字認識辞書２９８を参照し、位置を特定した項目（文字列）の文字認識を行う。文字認識を行う項目の位置を特定する方法、及び文字認識の方法は、それぞれ、画像認識の分野における既知の方法でよい。ステップＳ１９の処理を終えると、文字認識部２０６は、文字認識の結果を主制御部２０９に返却し（ステップＳ２２）、アプリケーション処理を終了する。
【００６３】
ステップＳ１７で決定した認識方式がキーワード認識方式である場合（ステップＳ１８；キーワード認識）、画像認識装置２は、キーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２０）を行う。ステップＳ２０の文字認識処理は、例えば、項目位置特定部２０４のキーワード認識部２１２と文字認識部２０６とが連携して行う。キーワード認識部２１２は、例えば、認識項目キーワードテーブル２９５を参照して画像内の文字認識を行う項目の見出し語の位置を特定し、該見出し語の位置と罫線とに基づいて文字認識を行う範囲を特定する。文字認識部２０６は、活字文字認識辞書２９８を参照し、特定した範囲内の文字認識を行う。文字認識を行う範囲を特定する方法、及び文字認識の方法は、それぞれ、画像認識の分野における既知の方法でよい。ステップＳ２０の処理を終えると、文字認識部２０６は、文字認識の結果を主制御部２０９に返却し（ステップＳ２２）、アプリケーション処理を終了する。
【００６４】
ステップＳ１７で決定した認識方式が無罫線キーワード認識方式である場合（ステップＳ１８；無罫線キーワード認識）、画像認識装置２は、無罫線キーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２１）を行う。ステップＳ２１の文字認識処理は、例えば、項目位置特定部２０４の無罫線キーワード認識部２１３と、文字認識部２０６と、認識結果補正部２０５とが連携して行う。無罫線キーワード認識部２１３は、例えば、認識項目キーワードテーブル２９５を参照して画像内の文字認識を行う項目の見出し語の位置を特定し、該見出し語の右方又は下方を、文字認識を行う範囲とする。文字認識部２０６は、活字文字認識辞書２９８を参照し、特定した範囲の文字認識を行う。認識結果補正部２０５は、文字認識の結果に含まれる本人確認に利用しない情報を削除する補正を行う。無罫線キーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２１）の詳細は、後述する。ステップＳ２１の処理を終えると、文字認識部２０６は、文字認識の結果を主制御部２０９に返却し（ステップＳ２２）、アプリケーション処理を終了する。
【００６５】
このように、アプリケーション処理では、画像認識装置２は、本人確認書類の画像から抽出した文字列と書類識別テーブル２９１とに基づいて本人確認書類の種類を識別し、識別結果に基づいて文字認識の認識方式を決定する。画像認識装置２は、本人確認書類の種類を識別する本人確認書類識別処理（ステップＳ１５）として、例えば、図１１Ａ及び図１１Ｂのフローチャートに沿った処理を行う。
【００６６】
図１１Ａは、本人確認書類識別処理の内容を説明するフローチャート（その１）である。図１１Ｂは、本人確認書類識別処理の内容を説明するフローチャート（その２）である。
【００６７】
本人確認書類識別処理を開始すると、画像認識装置２は、図１１Ａのように、まず、第１のループ処理（ステップＳ３１〜Ｓ３９）を行う。第１のループ処理は、書類種類識別部２０２が行う。第１のループ処理は、２値化した画像から抽出した複数の文字列のそれぞれを、文字列毎に書類識別テーブル２９１の識別キーワードのそれぞれと位置及び文字列の文字の並びを比較し、識別キーワードのそれぞれに得点を設定する処理である。
【００６８】
第１のループ処理の始端（ステップＳ３１）において、書類種類識別部２０２は、２値化した画像から抽出した複数の文字列のうちの１つを選択する。
【００６９】
次に、書類種類識別部２０２は、選択した文字列と、書類識別テーブル２９１の識別キーワードのそれぞれの位置及び文字列の文字の並びとを比較し、識別キーワードのそれぞれに得点を設定する第２のループ処理（ステップＳ３２〜Ｓ３８）を行う。
【００７０】
第２のループ処理の始端（ステップＳ３２）において、書類種類識別部２０２は、書類識別テーブル２９１内の１レコード（１行）を選択して読み出す。
【００７１】
次に、書類種類識別部２０２は、現在選択されている文字列の画像内での位置（範囲）を示す座標が、書類識別テーブル２９１内の現在選択されているレコードの座標内に収まっているか否かを判定する（ステップＳ３３）。例えば、図３の書類識別テーブル２９１内の１行目のレコードが選択されている場合、書類種類識別部２０２は、現在選択されている文字列の画像内での位置（範囲）を示す座標が、（Ｘ１，Ｙ１）を左上角部とし（Ｘ２，Ｙ２）を右下角部とする矩形領域内に収まっているか否かを判定する。収まっていない場合（ステップＳ３３；ＮＯ）、書類種類識別部２０２は、ステップＳ３４〜Ｓ３７の処理を省略し、第２のループ処理の終端（ステップＳ３８）において未選択のレコードがあるか否かを判定する。未選択のレコードがある場合、書類種類識別部２０２は、ステップＳ３２以降の処理を繰り返す。全てのレコードが選択済みである場合、書類種類識別部２０２は、第２のループ処理を終了する。
【００７２】
ここで、ステップＳ３３の判定についての説明に戻る。現在選択されている文字列の座標が現在選択されているレコードの座標内に収まっている場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）、書類種類識別部２０２は、次に、書類識別テーブル２９１の現在選択されているレコードの識別キーワードと現在選択されている文字列との文字の並びが一致するか否かを判定する（ステップＳ３４）。文字の並びが一致している場合（ステップＳ３４；ＹＥＳ）、書類種類識別部２０２は、書類識別テーブル２９１の現在選択されているレコードの得点に１００点を設定する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５の処理を終えると、書類種類識別部２０２は、第２のループ処理の終端（ステップＳ３８）において未選択のレコードがあるか否かを判定する。
【００７３】
これに対し、文字の並びが一致していない場合（ステップＳ３４；ＮＯ）、書類種類識別部２０２は、次に、書類識別テーブル２９１の現在選択されているレコードの識別キーワードと現在選択されている文字列との文字の並びが部分一致するか否かを判定する（ステップＳ３６）。文字の並びが部分一致している場合（ステップＳ３６；ＹＥＳ）、書類種類識別部２０２は、書類識別テーブル２９１の現在選択されているレコードの得点に｛（一致した文字数／識別キーワードの文字数）×１００｝点を設定する（ステップＳ３７）。ステップＳ３７の処理を終えると、書類種類識別部２０２は、第２のループ処理の終端（ステップＳ３８）において未選択のレコードがあるか否かを判定する。また、文字の並びが部分一致もしていない場合（ステップＳ３６；ＮＯ）、書類種類識別部２０２は、ステップＳ３７の処理を省略し、第２のループ処理の終端（ステップＳ３８）において未選択のレコードがあるか否かを判定する。
【００７４】
第２のループ処理の終端（ステップＳ３８）では、書類種類識別部２０２は、例えば、書類識別テーブル２９１内に、現在行っている第２のループ処理において未選択のレコード（行）があるか否かを判定する。未選択のレコードがある場合、書類種類識別部２０２は、ステップＳ３２以降の処理を繰り返す。一方、全てのレコードが選択済みである場合、書類種類識別部２０２は、第２のループ処理を終了する。
【００７５】
第２のループ処理（ステップＳ３２〜Ｓ３８）を終了すると、書類種類識別部２０２は、次に、第１のループ処理の終端（ステップＳ３９）において、画像から抽出した文字列のなかに未選択の文字列があるか否かを判定する。未選択の文字列がある場合、書類種類識別部２０２は、ステップＳ３１以降の処理を繰り返す。一方、全ての文字列が選択済みである場合、書類種類識別部２０２は、第１のループ処理（ステップＳ３１〜Ｓ３９）を終了する。
【００７６】
第１のループ処理を終了すると、書類種類識別部２０２は、次に、図１１Ｂのように、最大得点を初期化し（ステップＳ４０）、最大得点の本人確認書類を示す書類No.を初期化する（ステップＳ４１）。最大得点、及び最大得点の本人確認書類を示す書類No.は、例えば、記憶部２９０に含まれるバッファ（図示せず）に格納されている。書類種類識別部２０２は、バッファに格納された最大得点、及び書類No.の値を所定の値（例えば０）に設定する。
【００７７】
次に、書類種類識別部２０２は、第３のループ処理（ステップＳ４２〜Ｓ５１）を行う。第３のループ処理は、書類種類テーブル２９２に登録された本人確認書類毎に、書類識別テーブル２９１の得点の合計（総得点）を算出し、総得点が最大となる本人確認書類を決定する処理である。
【００７８】
第３のループ処理の始端（ステップＳ４２）において、書類種類識別部２０２は、書類種類テーブル２９２内の１レコード（１行）を選択して読み出す。
【００７９】
次に、書類種類識別部２０２は、選択したレコードに含まれる書類No.と対応付けられた総得点を初期化する（ステップＳ４３）。書類No.と対応付けられた総得点は、例えば、記憶部２９０に含まれるバッファ（図示せず）に格納されている。書類種類識別部２０２は、バッファに格納された総得点を０にする。
【００８０】
次に、書類種類識別部２０２は、書類識別テーブル２９１における、現在選択されている書類No.のレコードの得点の合計（総得点）を算出する第４のループ処理（ステップＳ４４〜Ｓ４７）を行う。
【００８１】
第４のループ処理の始端（ステップＳ４４）において、書類種類識別部２０２は、書類識別テーブル２９１内の１レコード（１行）を選択して読み出す。
【００８２】
次に、書類種類識別部２０２は、現在選択されている書類種類テーブル２９２内のレコードに含まれる書類No.と、現在選択されている書類識別テーブル２９１内のレコードに含まれる書類No.とが一致するか否かを判定する（ステップＳ４５）。一致する場合（ステップＳ４５；ＹＥＳ）、書類種類識別部２０２は、総得点に現在選択されている書類識別テーブル２９１内のレコードの得点を加算する（ステップＳ４６）。ステップＳ４６の処理の後、書類種類識別部２０２は、第４のループ処理の終端（ステップＳ４７）において、書類識別テーブル２９１内に未選択のレコードがあるか否かを判定する。また、書類No.が一致しない場合（ステップＳ４５；ＮＯ）、書類種類識別部２０２は、ステップＳ４６の処理を省略し、第４のループ処理の終端（ステップＳ４７）において、書類識別テーブル２９１内に未選択のレコードがあるか否かを判定する。書類識別テーブル２９１内に未選択のレコードがある場合、書類種類識別部２０２は、ステップＳ４４以降の処理を繰り返す。そして、書類識別テーブル２９１内のレコードが全て選択済みである場合、書類種類識別部２０２は、第４のループ処理（ステップＳ４４〜Ｓ４７）を終了する。
【００８３】
第４のループ処理を終えると、書類種類識別部２０２は、次に、第４のループ処理で算出した総得点が現在の最大得点よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４８）。総得点＞最大得点の場合（ステップＳ４８；ＹＥＳ）、書類種類識別部２０２は、最大得点の本人確認書類を示す書類No.に、書類種類テーブル２９２内の現在選択されているレコードに含まれる書類No.を設定する（ステップＳ４９）。その後、書類種類識別部２０２は、最大得点に第４のループ処理で算出した総得点を設定する（ステップＳ５０）。
【００８４】
ステップＳ４９及びＳ５０の処理を終えると、書類種類識別部２０２は、第３のループ処理の終端（ステップＳ５１）において、書類種類テーブル２９２内に未選択のレコード（行）があるか否かを判定する。未選択のレコードがある場合、書類種類識別部２０２は、ステップＳ４２以降の処理を繰り返す。そして、全てのレコードが選択済みである場合、書類種類識別部２０２は、第３のループ処理（ステップＳ４２〜Ｓ５１）を終了する。第３のループ処理を終了すると、書類種類識別部２０２は、最大得点の本人確認書類を示す書類No.を主制御部２０９に返却し（ステップＳ５２）、本人確認書類識別処理を終了する。
【００８５】
このように、本人確認書類識別処理では、本人確認書類から抽出した文字列と、本人確認書類毎に定めた本人確認書類を識別可能な識別キーワードとの位置及び文字の並びの類似度を示す得点を算出し、該得点が最大となる本人確認書類を特定する。
【００８６】
本人確認書類識別処理を終えると、画像認識装置２は、上記のように、本人確認書類の識別結果に基づいて文字認識の認識方式を決定し（ステップＳ１７）、決定した認識方法に従った文字認識処理（ステップＳ１９、Ｓ２０、及びＳ２１のいずれか）を行う。位置固定認識方式による文字認識処理（ステップＳ１９）、及びキーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２０）は、それぞれ、既知の文字認識処理に従って行えばよい。このため、本明細書では、ステップＳ１９及びステップＳ２０の文字認識処理の内容についての説明を省略する。一方、無罫線キーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２１）として、画像認識装置２は、例えば、図１２のフローチャートに沿った処理を行う。
【００８７】
図１２は、無罫線キーワード認識方式による文字認識処理の内容を説明するフローチャートである。
【００８８】
無罫線キーワード認識方式による文字認識処理を開始すると、画像認識装置２は、図１２のように、第１のループ処理（ステップＳ６１〜Ｓ６９）を行う。第１のループ処理は、認識項目キーワードテーブル２９５における画像内の本人確認書類を示す書類No.のレコード毎に、該レコードの項目キーワードと対応する画像内の文字列（見出し文字列）の位置を特定し、該文字列の文字認識を行う処理である。
【００８９】
第１のループ処理の始端（ステップＳ６１）において、画像認識装置２は、認識項目キーワードテーブル２９５内の１レコード（１行）を選択して読み出す。ステップＳ６１の処理は、項目位置特定部２０４の無罫線キーワード認識部２１３が行う。
【００９０】
次に、画像認識装置２は、文字認識を行う項目の画像内での位置を特定して文字認識を行い、認識結果の補正をする第２のループ処理（ステップＳ６２〜Ｓ６８）を行う。
【００９１】
第２のループ処理の始端（ステップＳ６２）において、画像認識装置２は、本人確認書類の画像から抽出した文字列の１つを選択する。ステップＳ６２の処理は、無罫線キーワード認識部２１３が行う。
【００９２】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、現在選択されている認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと、ステップＳ６２で選択した文字列とが一致するか否かを判定する（ステップＳ６３）。項目キーワードと文字列とが一致しない場合（ステップＳ６３；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ６４〜Ｓ６７の処理を省略し、第２のループ処理の終端（ステップＳ６８）において未選択の文字列があるか否かを判定する。未選択の文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ６２以降の処理を繰り返す。一方、全ての文字列が選択済みである場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理（ステップＳ６２〜Ｓ６８）を終了する。
【００９３】
ここで、ステップＳ６３の判定の説明に戻る。項目キーワードと文字列とが一致する場合（ステップＳ６３；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ６２で選択した、画像内の項目キーワードと一致する文字列（見出し文字列）の右方で、該文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を示す文字列を探索する右方探索処理（ステップＳ６４）を行う。右方探索処理の内容は、後述する。
【００９４】
右方探索処理を終えると、無罫線キーワード認識部２１３は、項目キーワードと一致する文字列の右方に、該文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を示す文字列があるか否かを判定する（ステップＳ６５）。項目キーワードと一致する文字列の右方に該文字列と対応する文字列があった場合（ステップＳ６５；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、文字認識部２０６及び認識結果補正部２０５と連携して、項目キーワードと一致する文字列と対応する文字列の文字認識及び認識結果の補正を含むデータ文字列補正処理（ステップＳ６７）を行う。ステップＳ６７のデータ文字列補正処理の内容は、後述する。
【００９５】
一方、項目キーワードと一致する文字列（見出し文字列）の右方に該文字列と対応する文字列がなかった場合（ステップＳ６５；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、次に、画像内の項目キーワードと一致する文字列の下方で、該文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を示す文字列を探索する下方探索処理（ステップＳ６６）を行う。下方探索処理の内容は、後述する。ステップＳ６６の下方探索処理を終えると、無罫線キーワード認識部２１３は、文字認識部２０６及び認識結果補正部２０５と連携して、データ文字列補正処理（ステップＳ６７）を行う。ステップＳ６７のデータ文字列補正処理の内容は、後述する。
【００９６】
ステップＳ６７のデータ文字列補正処理を終えると、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理の終端（ステップＳ６８）において、未選択の文字列があるか否かを判定する。未選択の文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ６２以降の処理を繰り返す。一方、全ての文字列が選択済みである場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理（ステップＳ６２〜Ｓ６８）を終了する。
【００９７】
第２のループ処理を終了すると、無罫線キーワード認識部２１３は、第１のループ処理の終端（ステップＳ６９）において、認識項目キーワードテーブル２９５内に未選択のレコード（行）があるか否かを判定する。未選択のレコードがある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ６１以降の処理を繰り返す。認識項目キーワードテーブル２９５内の全てのレコードが選択済みである場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第１のループ処理（ステップＳ６１〜Ｓ６９）を終了する。
【００９８】
第１のループ処理を終了すると、例えば、無罫線キーワード認識部２１３は、全ての認識項目の認識結果を主制御部２０９に通知し（ステップＳ７０）、無罫線キーワード認識方式による文字認識処理を終了する。
【００９９】
次に、図１３を参照して右方探索処理（ステップＳ６４）の内容を説明する。図１３は、右方探索処理の内容を説明するフローチャートである。
【０１００】
右方探索処理を開始すると、無罫線キーワード認識部２１３は、図１３のように、まず、見出し文字列の座標を取得する（ステップＳ８１）。見出し文字列は、現在行っている右方探索処理における画像から抽出した文字列（図１２のステップＳ６２で選択された文字列）であり、図１２のステップＳ６１で選択した認識項目キーワードテーブル２９５のレコードに含まれる項目キーワードと一致する文字列である。
【０１０１】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、見出し文字列の右方で該見出し文字列と対応するデータ文字列の候補（データ候補文字列）を探索する第１のループ処理（ステップＳ８２〜Ｓ８５）を行う。
【０１０２】
第１のループ処理の始端（ステップＳ８２）において、無罫線キーワード認識部２１３は、例えば、画像から抽出した文字列のうち見出し文字列よりも右方の文字列の１つを選択する。
【０１０３】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、見出し文字列の高さの座標範囲に、ステップＳ８２で選択した文字列の高さの座標範囲が含まれるか否かを判定する（ステップＳ８３）。見出し文字列の高さの座標範囲に選択した文字列の高さの座標範囲が含まれる場合（ステップＳ８３；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、選択した文字列をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ８４）。ステップＳ８４の処理の後、無罫線キーワード認識部２１３は、第１のループ処理の終端（ステップＳ８５）において、未選択の文字列があるか否かを判定する。また、見出し文字列の高さの座標範囲に選択した文字列の高さの座標範囲が含まれない場合（ステップＳ８３；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ８４の処理を省略し、第１のループ処理の終端（ステップＳ８５）において、未選択の文字列があるか否かを判定する。
【０１０４】
未選択の文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ８２以降の処理を繰り返す。全ての文字列が選択済みである場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第１のループ処理（ステップＳ８２〜Ｓ８５）を終了し、次に、データ候補文字列があるか否かを判定する（ステップＳ８６）。データ候補文字列がない場合（ステップＳ８６；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ８７以降の処理を省略し、右方探索処理を終了する。
【０１０５】
一方、データ候補文字列がある場合（ステップＳ８６；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、次に、データ候補文字列のなかから見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列を抽出する第２のループ処理（ステップＳ８７〜Ｓ９４）を行う。第２のループ処理は、データ候補文字列内で見出し文字列とは別の項目キーワードを検出した場合、或いは全てのデータ候補文字列が見出し文字列とは別の項目キーワードではないことが確定した場合に終了する。
【０１０６】
第２のループ処理の始端（ステップＳ８７）において、無罫線キーワード認識部２１３は、データ候補文字列の１つを選択する。データ候補文字列が複数である場合、無罫線キーワード認識部２１３は、複数のデータ候補文字列のうち、位置が左方のデータ候補文字列（言い換えると見出し文字列に近いデータ候補文字列）から順に選択する。
【０１０７】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、選択したデータ候補文字列が見出し文字列とは別の項目キーワードであるか否かを判定する第３のループ処理（ステップＳ８８〜Ｓ９１）を行う。
【０１０８】
第３のループ処理の始端（ステップＳ８８）において、無罫線キーワード認識部２１３は、認識項目キーワードテーブル２９５内の１レコード（１行）を選択して読み出す。
【０１０９】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、認識項目キーワードテーブル２９５から選択したレコードに含まれる項目キーワードとデータ候補文字列とが一致するか否かを判定する（ステップＳ８９）。項目キーワードとデータ候補文字列とが一致する場合（ステップＳ８９；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、別見出しフラグをＯＮにする（ステップＳ９０）。ステップＳ９０の処理の後、無罫線キーワード認識部２１３は、第３のループ処理の終端（ステップＳ９１）において、別見出しフラグがＯＮになっているか、又は全てのデータ候補文字列を選択したかを判定する。また、項目キーワードとデータ候補文字列とが一致しない場合（ステップＳ８９；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ９０の処理を省略し、第３のループ処理の終端（ステップＳ９１）において、別見出しフラグがＯＮになっているか、又は全てのデータ候補文字列を選択したかを判定する。別見出しフラグがＯＮになっておらず、かつ、未選択のデータ候補文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ８８以降の処理を繰り返す。別見出しフラグがＯＮになった場合、又は全てのデータ候補文字列を選択した場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第３のループ処理（ステップＳ８８〜Ｓ９１）を終了する。
【０１１０】
第３のループ処理を終了すると、無罫線キーワード認識部２１３は、次に、別見出しフラグがＯＮになっているか否かを判定する（ステップＳ９２）。別見出しフラグがＯＮになっていない場合（ステップＳ９２；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、現在選択されているデータ候補文字列を、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列として保持する（ステップＳ９３）。ステップＳ９３の処理の後、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理の終端（ステップＳ９４）において、未選択のデータ候補文字列があるか否かを判定する。未選択のデータ候補文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ８７以降の処理を繰り返す。そして、全てのデータ候補文字列が選択済みである場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理（ステップＳ８７〜Ｓ９４）を終了し、保持しているデータ文字列を返却する（ステップＳ９５）。
【０１１１】
ここで、ステップＳ９２の判定の説明に戻る。第３のループ処理の終了後、別見出しフラグがＯＮになっている場合（ステップＳ９２；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理（ステップＳ８７〜Ｓ９４）を終了し、保持しているデータ文字列を返却する（ステップＳ９５）。
【０１１２】
このように、右方探索処理では、項目キーワードと一致する見出し文字列の右方に位置する文字列のうち、認識項目キーワードテーブル２９５の項目キーワードとは一致しない文字列を、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列として抽出する。また、右方探索処理では、項目キーワードと一致する見出し文字列の右方に複数の文字列があり、かつ複数の文字列のなかに認識項目キーワードテーブル２９５の項目キーワードと一致する文字列（別見出し文字列）が含まれる場合、該文字列と見出し文字列との間に位置する文字列のみを、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列として抽出する。
【０１１３】
なお、右方探索処理において見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列を抽出することができなかった場合、無罫線キーワード認識部２１３は、図１２のように、下方探索処理（ステップＳ６６）を行う。無罫線キーワード認識部２１３は、下方探索処理として、例えば、図１４のフローチャートに沿った処理を行う。
【０１１４】
図１４は、下方探索処理の内容を説明するフローチャートである。
下方探索処理を開始すると、無罫線キーワード認識部２１３は、図１４のように、まず、見出し文字列の座標を取得する（ステップＳ１０１）。見出し文字列は、現在行っている右方探索処理における画像から抽出した文字列（図１２のステップＳ６２で選択された文字列）であり、図１２のステップＳ６１で選択した認識項目キーワードテーブル２９５のレコードに含まれる項目キーワードと一致する文字列である。
【０１１５】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、見出し文字列の下方で該見出し文字列と対応するデータ文字列の候補（データ候補文字列）を探索する第１のループ処理（ステップＳ１０２〜Ｓ１０５）を行う。
【０１１６】
第１のループ処理の始端（ステップＳ１０２）において、無罫線キーワード認識部２１３は、例えば、画像から抽出した文字列のうち見出し文字列よりも下方の文字列の１つを選択する。
【０１１７】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、見出し文字列の幅の座標範囲に、ステップＳ１０２で選択した文字列の幅の座標範囲が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。見出し文字列の幅の座標範囲に選択した文字列の幅の座標範囲が含まれる場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、選択した文字列をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の処理の後、無罫線キーワード認識部２１３は、第１のループ処理の終端（ステップＳ１０５）において、未選択の文字列があるか否かを判定する。また、見出し文字列の幅の座標範囲に選択した文字列の幅の座標範囲が含まれない場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ１０４の処理を省略し、第１のループ処理の終端（ステップＳ１０５）において、未選択の文字列があるか否かを判定する。
【０１１８】
未選択の文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ１０２以降の処理を繰り返す。全ての文字列が選択済みである場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第１のループ処理（ステップＳ１０２〜Ｓ１０５）を終了し、データ候補文字列があるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。データ候補文字列がない場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ１０７以降の処理を省略し、下方探索処理を終了する。
【０１１９】
一方、データ候補文字列がある場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、次に、データ候補文字列のなかから見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列を抽出する第２のループ処理（ステップＳ１０７〜Ｓ１１４）を行う。第２のループ処理は、データ候補文字列内で見出し文字列とは別の項目キーワードを検出した場合、或いは全てのデータ候補文字列が見出し文字列とは別の項目キーワードではないことが確定した場合に終了する。
【０１２０】
第２のループ処理の始端（ステップＳ１０７）において、無罫線キーワード認識部２１３は、データ候補文字列の１つを選択する。データ候補文字列が複数である場合、無罫線キーワード認識部２１３は、複数のデータ候補文字列のうち、位置が上方のデータ候補文字列（言い換えると見出し文字列に近いデータ候補文字列）から順に選択する。
【０１２１】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、選択したデータ候補文字列が見出し文字列とは別の項目キーワードであるか否かを判定する第３のループ処理（ステップＳ１０８〜Ｓ１１１）を行う。
【０１２２】
第３のループ処理の始端（ステップＳ１０８）において、無罫線キーワード認識部２１３は、認識項目キーワードテーブル２９５内の１レコード（１行）を選択して読み出す。
【０１２３】
次に、無罫線キーワード認識部２１３は、認識項目キーワードテーブル２９５から選択したレコードに含まれる項目キーワードとデータ候補文字列とが一致するか否かを判定する（ステップＳ１０９）。項目キーワードとデータ候補文字列とが一致する場合（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、別見出しフラグをＯＮにする（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０の処理の後、無罫線キーワード認識部２１３は、第３のループ処理の終端（ステップＳ１１１）において、別見出しフラグがＯＮになっているか、又は全てのデータ候補文字列を選択したかを判定する。また、項目キーワードとデータ候補文字列とが一致しない場合（ステップＳ１０９；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ１１０の処理を省略し、第３のループ処理の終端（ステップＳ１１１）において、別見出しフラグがＯＮになっているか、又は全てのデータ候補文字列を選択したかを判定する。別見出しフラグがＯＮになっておらず、かつ、未選択のデータ候補文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ１０８以降の処理を繰り返す。別見出しフラグがＯＮになった場合、又は全てのデータ候補文字列を選択した場合、無罫線キーワード認識部２１３は、第３のループ処理（ステップＳ１０８〜Ｓ１１１）を終了する。
【０１２４】
第３のループ処理を終了すると、無罫線キーワード認識部２１３は、次に、別見出しフラグがＯＮになっているか否かを判定する（ステップＳ１１２）、別見出しフラグがＯＮになっていない場合（ステップＳ１１２；ＮＯ）、無罫線キーワード認識部２１３は、現在選択されているデータ候補文字列を、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列として保持する（ステップＳ１１３）。ステップＳ１１３の処理の後、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理の終端（ステップＳ１１４）において、未選択のデータ候補文字列があるか否かを判定する。未選択のデータ候補文字列がある場合、無罫線キーワード認識部２１３は、ステップＳ１０７以降の処理を繰り返す。そして、全てのデータ候補文字列が選択済みである場合、無罫線キーワード認識部は、第２のループ処理（ステップＳ１０７〜Ｓ１１４）を終了し、保持しているデータ文字列を返却する（ステップＳ１１５）。
【０１２５】
ここで、ステップＳ１１２の判定の説明に戻る。第３のループ処理の終了後、別見出しフラグがＯＮになっている場合（ステップＳ１１２；ＹＥＳ）、無罫線キーワード認識部２１３は、第２のループ処理（ステップＳ１０７〜Ｓ１１４）を終了し、保持しているデータ文字列を返却する（ステップＳ１１５）。
【０１２６】
このように、下方探索処理では、項目キーワードと一致する見出し文字列の下方に位置する文字列のうち、認識項目キーワードテーブル２９５の項目キーワードとは一致しない文字列を、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列として抽出する。また、下方探索処理では、項目キーワードと一致する見出し文字列の下方に複数の文字列があり、かつ複数の文字列のなかに認識項目キーワードテーブル２９５の項目キーワードと一致する文字列（別見出し文字列）が含まれる場合、該文字列と見出し文字列との間に位置する文字列のみを、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列として抽出する。
【０１２７】
上記の右方探索処理又は下方探索処理により、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な情報を含むデータ文字列を抽出した後、画像認識装置２では、抽出したデータ文字列の文字認識を行い、該文字認識の結果を補正するデータ文字列補正処理（図１２のステップＳ６７）を行う。データ文字列補正処理は、認識結果補正部２０５と文字認識部２０６とが連携して行う。認識結果補正部２０５及び文字認識部２０６は、データ文字列補正処理として、例えば、図１５Ａ及び図１５Ｂのフローチャートに沿った処理を行う。
【０１２８】
図１５Ａは、データ文字列補正処理の内容を説明するフローチャート（その１）である。図１５Ｂは、データ文字列補正処理の内容を説明するフローチャート（その２）である。
【０１２９】
データ文字列補正処理を開始すると、画像認識装置２は、図１５Ａのように、まず、最初の文字列を抽出し（ステップＳ１２１）、該最初の文字列を補正データ文字列として保持する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２１及びＳ１２２の処理は、例えば、認識結果補正部２０５が行う。認識結果補正部２０５は、見出し文字列と対応するデータ文字列のうち、最も左側のデータ文字列（言い換えると見出し文字列に最も近いデータ文字列）を最初の文字列とする。
【０１３０】
次に、認識結果補正部２０５は、データ文字列が１つであるか否かを判定する（ステップＳ１２３）。データ文字列が複数である場合（ステップＳ１２３；ＮＯ）、認識結果補正部２０５は、次に、データ文字列毎に、隣り合う文字列間の距離が距離閾値内であるか否かを判定する第１のループ処理（ステップＳ１２４〜Ｓ１２９）を行う。
【０１３１】
第１のループ処理の始端（ステップＳ１２４）において、認識結果補正部２０５は、最初の文字列として抽出したデータ文字列を除く他のデータ文字列のうち、最も左側に位置するデータ文字列から順に選択する。
【０１３２】
データ文字列を選択した後、認識結果補正部２０５は、選択したデータ文字列を次の文字列として抽出し（ステップＳ１２５）、抽出した次の文字列（データ文字列）と、該データ文字列の左隣のデータ文字列との距離を算出する（ステップＳ１２６）。
【０１３３】
次に、認識結果補正部２０５は、算出した距離が認識項目テーブル２９６の文字列間の距離閾値以内であるか否かを判定する（ステップＳ１２７）。ステップＳ１２７の処理では、認識結果補正部２０５は、認識項目テーブル２９６において見出し文字列と対応する認識項目No.のレコードに含まれる文字列間の距離閾値に基づいて、文字列間の距離が距離閾値以内であるか否かを判定する。
【０１３４】
文字列間の距離が距離閾値以内である場合（ステップＳ１２７；ＹＥＳ）、認識結果補正部２０５は、ステップＳ１２５で抽出したデータ文字列（次の文字列）を、補正データ文字列として保持する（ステップＳ１２８）。ステップＳ１２８の処理の後、認識結果補正部２０５は、第１のループ処理の終端（ステップＳ１２９）において、未選択のデータ文字列があるか否かを判定する。未選択のデータ文字列がある場合、認識結果補正部２０５は、ステップＳ１２４以降の処理を繰り返す。
【０１３５】
一方、全てのデータ文字列が選択済みである場合、認識結果補正部２０５は、第１のループ処理（ステップＳ１２４〜Ｓ１２９）を終了する。また、ステップＳ１２６で算出した距離が認識項目テーブル２９６の文字列間の距離閾値よりも長い場合（ステップＳ１２７；ＮＯ）、認識結果補正部２０５は、第１のループ処理（ステップＳ１２４〜Ｓ１２９）を終了する。
【０１３６】
第１のループ処理を終了すると、認識結果補正部２０５は、保持している補正データ文字列が２つ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。また、ステップＳ１２３においてデータ文字列が１つであると判定した場合（ステップ１２３；ＹＥＳ）、認識結果補正部２０５は、第１のループ処理自体を省略し、ステップＳ１３０の判定を行う。
【０１３７】
保持している補正データ文字列が２つ以上である場合（ステップＳ１３０；ＹＥＳ）、認識結果補正部２０５は、該２つ以上の補正データ文字列を結合して１つのデータ文字列とし（ステップＳ１３１）、結合した１つのデータ文字列を文字認識部２０６に通知する。一方、保持している補正データ文字列が１つである場合（ステップＳ１３０；ＮＯ）、認識結果補正部２０５は、ステップＳ１３１の処理を省略し、保持している１つの補正データ文字列を文字認識部２０６に通知する。文字認識部２０６は、通知された１つのデータ文字列の文字認識を行い（ステップＳ１３２）、文字認識の結果を認識結果補正部２０５に通知する（返信する）。
【０１３８】
文字認識の結果を受け取ると、認識結果補正部２０５は、図１５Ｂのように、文字認識の結果が認識項目テーブル２９６内の現在選択しているレコードに含まれる桁数以内であるか否かを判定する（ステップＳ１３３）。文字認識の結果が現在選択しているレコードに含まれる桁数よりも多い場合（ステップＳ１３３；ＮＯ）、認識結果補正部２０５は、文字認識の結果における、現在選択しているレコードの桁数＋１桁以降の文字列を削除する（ステップＳ１３４）。ステップＳ１３４の後、認識結果補正部２０５は、文字認識の結果から、認識項目テーブル２９６内の現在選択しているレコードに含まれる最終文字を検索する（ステップＳ１３５）。また、文字認識の結果が現在選択しているレコードに含まれる桁数以内である場合（ステップＳ１３３；ＹＥＳ）、認識結果補正部２０５は、ステップＳ１３４の処理を省略し、ステップＳ１３５の検索処理を行う。
【０１３９】
ステップＳ１３５の検索処理の後、認識結果補正部２０５は、文字認識の結果から最終文字を検出したか否かを判定する（ステップＳ１３６）。最終文字を検出した場合（ステップＳ１３６；ＹＥＳ）、認識結果補正部２０５は、最終文字の桁数（桁位置を表す数値）＋１桁以降の文字列を削除する（ステップＳ１３７）。例えば、最終文字の桁位置が５桁目（左端から５番目）である場合、認識結果補正部２０５は、６（＝５＋１）桁以降の文字列を削除する。ステップＳ１３７の処理の後、認識結果補正部２０５は、文字認識の結果を主制御部２０９に返却し（ステップＳ１３８）、データ文字列補正処理を終了する。また、最終文字が含まれない場合（ステップＳ１３６；ＮＯ）、認識結果補正部２０５は、ステップＳ１３７の処理を省略して文字認識の結果を主制御部２０９に返却し（ステップＳ１３８）、データ文字列補正処理を終了する。
【０１４０】
このように、本実施形態の画像認識装置２では、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと対応する本人確認に利用可能な情報（文字列）の桁数及び最終文字に基づいて、項目キーワードと一致する画像内の文字列の右方又は下方に位置する文字列の文字認識の結果に含まれる、本人確認に利用可能な情報とは別の情報を削除する。このため、例えば、本人確認書類における見出し語の右方又は下方に、本人確認に利用可能な情報とは別の情報、例えば、会社名、団体名、ロゴ、及びその他の付加情報等が印刷されている場合にも、本人確認に利用可能な情報のみを抽出して認識することができる。
【０１４１】
図１６は、本人確認書類の一例を示す図である。
図１６には、本人確認書類の一例として、カードタイプの保険証１０を示している。保険証１０は、正位置でみた場合に左上角部となる部分に「健康保険」という文字列１０Ａ、及び「被保険者証」という文字列１０Ｂが印刷されている。また、保険証１０には、本人確認に利用可能な情報（項目）の１つとして被保険者の氏名が印刷されている。しかしながら、保険証１０には、「氏名」という文字列１０Ｃ（見出し語）と、「富士通  花子」という文字列１０Ｄ（被保険者の氏名）との組を囲む罫線がない。また、保険証１０は、例えば各市区町村が発行しており、フォーマットが統一されていない。例えば、カードタイプの保険証には、「氏名」という文字列（見出し語）及び被保険者の氏名の位置や間隔が、図１６の保険証１０とは異なるものも存在し得る。このため、保険証１０を本人確認書類として画像認識装置２で認識する場合、位置固定認識方式による文字認識処理（ステップＳ１９）、及びキーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２０）による文字認識を行うことができない。したがって、保険証１０を本人確認書類として画像認識装置２で認識する場合、無罫線キーワード認識方式による文字認識処理（ステップＳ２１）により文字認識を行うこととなる。
【０１４２】
図１７Ａは、２値化した画像から抽出される文字列の例を説明する図（その１）である。図１７Ｂは、２値化した画像から抽出される文字列の例を説明する図（その２）である。
【０１４３】
保険証１０を本人確認書類として画像認識装置２で認識する場合、まず、スキャナ装置３等により保険証１０の画像を取得する（ステップＳ１１）。その後、画像認識装置２は、保険証１０の画像の背景地模様を除去して２値化し（ステップＳ１２）、２値化した画像全体を対象とする文字認識を行う（ステップＳ１３）。
【０１４４】
ステップＳ１３の処理において、画像認識装置２は、図１７Ａの（ａ）のように、保険証１０の画像における左上角部周辺の部分領域１１Ａの「健」、「康」、「保」、及び「険」の４文字と、「被」、「保」、「険」、「者」、及び「証」の５文字を認識する。また、これら９文字の画像内での位置は、１つの文字を含む矩形領域の左上角部の座標と右下角部の座標とで表される。例えば、「健」という文字の位置は、「健」という文字を囲む矩形領域１２０１の左上角部の座標（ｘ１，ｙ１）と右下角部の座標（ｘ２，ｙ２）とで表される。また、例えば、「被」という文字の位置は、「被」という文字を囲む矩形領域１２１０の左上角部の座標（ｘ１，ｙ３）と右下角部の座標（ｘ２，ｙ４）とで表される。
【０１４５】
また、ステップＳ１３の処理において、画像認識装置２は、図１７Ｂの（ａ）のように、保険証１０の画像における氏名及び生年月日が記載された部分領域１１Ｂの「氏」及び「名」の２文字、「富」、「士」、「通」、「花」、及び「子」の５文字等を認識する。当該部分領域１１Ｂから認識した各文字の位置は、上記のように、１つの文字を含む矩形領域の左上角部の座標と右下角部の座標とで表される。
【０１４６】
ステップＳ１３により画像内の文字を認識した後、画像認識装置２は、２値化した画像全体から文字列を抽出する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４の処理では、画像認識装置２は、例えば、横方向（ｘ方向）で隣り合い、かつ文字間の距離が閾値以下となる複数の文字を１つの文字列として抽出する。例えば、画像認識装置２は、図１７Ａの（ｂ）のように、保険証１０の画像における左上角部周辺である部分領域１１Ａの「健」、「康」、「保」、及び「険」の４文字を「健康保険」という１つの文字列１３０１として抽出する。また、画像認識装置２は、「被」、「保」、「険」、「者」、及び「証」の５文字を「被保険者証」という１つの文字列１３１０として抽出する。２値化した画像（部分領域１１Ａ）から抽出した「健康保険」という文字列１３０１の画像内での位置は、文字列１３０１を含む矩形領域の左上角部の座標（ｘ１，ｙ１）及び右下角部の座標（ｘ８，ｙ２）で表される。同様に、「被保険者証」という文字列１３１０の画像内での位置は、文字列１３１０を含む矩形領域の左上角部の座標（ｘ１，ｙ３）及び右下角部の座標（ｘ２０，ｙ４）で表される。
【０１４７】
また、画像認識装置２は、例えば、図１７Ｂの（ｂ−１）のように、部分領域１１Ｂの「氏」及び「名」の２文字を「氏名」という文字列１３２０として抽出し、「富」、「士」、「通」、「花」、及び「子」の５文字を「富士通」という文字列１３２１と「花子」という文字列１３２２として抽出する。同様に、画像認識装置２は、例えば、図１７Ｂの（ｂ−１）のように、部分領域１１Ｂから「生年月日」という文字列１３３０、「昭和」という文字列１３３１、「55年」という文字列１３３２、「11月」という文字列１３３３、「11日」という文字列１３３４を抽出する。更に画像認識装置２は、例えば、部分領域１１Ｂから「性別」という文字列１３３５、及び「女」という文字列１３３６を抽出する。これらの文字列１３２０〜１３２２及び１３３０〜１３３６の位置は、それぞれ、文字列を囲む矩形領域の左上角部の座標及び右下角部の座標で表される。
【０１４８】
なお、画像認識装置２は、例えば、図１７Ｂの（ｂ−２）のように、部分領域１１Ｂにおける「富」、「士」、「通」、「花」、及び「子」という被保険者の氏名を「富士通  花子」という１つの文字列１３２９として抽出してもよい。同様に、画像認識装置２は、部分領域１１Ｂにおける被保険者の生年月日を「昭和 55年 11月 11日」という１つの文字列１３３９として抽出してもよい。
【０１４９】
保険証１０の画像を２値化して文字列を抽出した後、画像認識装置２は、本人確認書類識別処理（ステップＳ１５）を行う。画像認識装置２は、本人確認書類識別処理として、例えば、図１１Ａ及び図１１Ｂのフローチャートに沿った処理を行う。
【０１５０】
図１１Ａ及び図１１Ｂのフローチャートに沿った処理を行う場合、画像認識装置２は、例えば、まず、第１のループ処理の始端（ステップＳ３１）で保険証１０の画像における部分領域１１Ａから抽出した「健康保険」という文字列１３０１を選択する。その後、画像認識装置２は、書類識別テーブル２９１（図３を参照）の各レコード（各行）の識別キーワードと文字列１３０１の一致度を示す得点を算出する。
【０１５１】
図３の書類識別テーブル２９１における書類No.＝１の本人確認書類は免許証であり、書類No.＝１の各レコードの識別キーワードのなかに「健康保険」という文字列１３０１と一致する識別キーワード及び部分一致する識別キーワードはない。このため、書類No.＝１の各レコードの識別キーワードのなかに、画像内での位置が文字列１３０１の画像内での位置と略一致する識別キーワードがあったとしても、書類No.＝１の各レコードの得点は、全て０点となる。同様に、図３の書類識別テーブル２９１における書類No.＝３の各レコード、書類No.＝４の各レコード、及び書類No.＝５の各レコードの得点は、全て０点となる。
【０１５２】
これに対し、図３の書類識別テーブル２９１における書類No.＝２のレコードのうち、識別キーワードが健康保険であるレコードの得点は、１００点或いは１００点に近い高得点となる。
【０１５３】
また、第１のループ処理の始端（ステップＳ３１）で保険証１０の画像における部分領域１１Ａから抽出した「被保険者証」という文字列１３１０を選択した場合、図３の書類識別テーブル２９１における書類No.＝２のレコードのうち、識別キーワードが被保険者証であるレコードの得点のみが１００点或いは１００点に近い高得点となる。
【０１５４】
その後、例えば、第１のループ処理の始端（ステップＳ３１）で部分領域１１Ｂから抽出した「氏名」という文字列１３２０、及び「富士通  花子」という文字列１３２９を選択して各レコードの得点を算出すると、全て０点又は０点に近い得点となる。したがって、第１のループ処理（ステップＳ３１〜Ｓ３９）を終了した後、第３のループ処理（ステップＳ４２〜Ｓ５１）を行うと、最大得点となる本人確認書類の書類No.は２となる。よって、画像認識装置２は、保険証１０の画像内の本人確認書類の書類No.＝２と、書類種類テーブル２９２と、認識方式テーブル２９３とに基づいて、該保険証１０の画像の文字認識の方式を認識方式No.＝１の無罫線キーワード認識方式に決定する（ステップＳ１７）。
【０１５５】
画像認識装置２は、無罫線キーワード認識方式の文字認識処理（ステップＳ２１）として、例えば、図１２、図１３、図１４、並びに図１５Ａ及び図１５Ｂのフローチャートに沿った処理を行う。すなわち、画像認識装置２は、認識項目キーワードテーブル２９５内の１レコード（１行）を選択して読み出し、保険証１０の画像から抽出した文字列のうちの選択したレコードの項目キーワードと一致する文字列を見出し文字列として、右方探索処理（ステップＳ６４）を行う。例えば、画像認識装置２は、図６の認識項目キーワードテーブル２９５の上から４行目のレコードを選択し、かつ保険証１０の画像から抽出した文字列から「氏名」という文字列１３２０（図１７Ｂを参照）を選択した場合、「氏名」という文字列１３２０を見出し文字列とした右方探索処理を行う。このとき、画像認識装置２は、まず、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲に、見出し文字列１３２０の右方に位置する文字列の高さの座標範囲が含まれるか否かを判定する（ステップＳ８３）。そして、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲に、見出し文字列１３２０の右方に位置する文字列の高さの座標範囲が含まれる場合、画像認識装置２は、見出し文字列１３２０の右方の文字列をデータ候補文字列とする。
【０１５６】
図１８は、右方探索処理におけるデータ候補文字列とするか否かの判定方法の例を説明する図である。
【０１５７】
図１８の（ａ）〜（ｄ）には、それぞれ、「氏名」という見出し文字列１３２０と、該見出し文字列１３２０の右方に位置する「富士通  花子」という本人確認に利用可能な情報を示す文字列１３２９の位置及び寸法の関係を示している。
【０１５８】
見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１は、見出し文字列１３２０を囲む矩形領域における左上角部の縦座標（ｙ座標）ｙ２１と、右下角部の縦座標（ｙ座標）ｙ２２により算出される。よって、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９を含む、見出し文字列１３２０の右方に位置する文字列のそれぞれの高さの座標範囲が見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１に含まれるか否かを判定する（ステップＳ８３）。
【０１５９】
例えば、図１８の（ａ）では、「富士通  花子」という文字列１３２９の左上角部の座標（ｘ３１，ｙ３１）が見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１の上端よりも上方にあり、右下角部の座標（ｘ３８，ｙ３８）が見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１の下端よりも下方にある。このような場合、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１に文字列１３２９の高さの座標範囲Ｈ２が含まれる（ステップＳ８３；ＹＥＳ）。このため、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ８４）。
【０１６０】
また、図１８の（ｂ）では、「富士通  花子」という文字列１３２９の右下角部の座標（ｘ３８，ｙ３８）は、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１の上端と下端との間にある。このような場合も、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１に文字列１３２９の高さの座標範囲Ｈ２が含まれる（ステップＳ８３；ＹＥＳ）。このため、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ８４）。
【０１６１】
これに対し、図１８の（ｃ）では、「富士通  花子」という文字列１３２９の右下角部の座標（ｘ３８，ｙ３８）は、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１の上端よりも上方にある。このような場合、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１に文字列１３２９の高さの座標範囲Ｈ２は含まれない（ステップＳ８３；ＮＯ）。このため、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９をデータ候補文字列とはしない。
【０１６２】
なお、図１３のフローチャートにおけるステップＳ８３の判定は、見出し文字列の高さの座標範囲に右方の文字列の高さの座標範囲が含まれるか否かに限らず、例えば、見出し文字列の高さ（文字のサイズ）と右方の文字列の高さ（文字のサイズ）との関係を条件に含むものであってもよい。例えば、図１８の（ｄ）では、「氏名」という見出し文字列１３２０の高さの座標範囲Ｈ１に「富士通  花子」という文字列１３２９の高さの座標範囲Ｈ２が含まれる。しかしながら、右方の文字列の高さの上限を座標範囲Ｔｈ１と対応する高さに設定した場合、文字列１３２９の高さは座標範囲Ｔｈ１と対応する高さよりも大きくなる。このような場合、文字列１３２９と高さ方向（上下方向）で隣り合う他の文字列との間隔が狭くなり、文字認識に誤りが生じる可能性が高くなる。また、例えば、図１８の（ａ）及び（ｂ）の例において文字列１３２９の更に右方に、会社名や団体のロゴ等が印刷されている場合、当該会社名やロゴを氏名の一部とし認識してしまうことがある。このような事態を防止するため、見出し文字列の右方の文字列の高さが座標範囲Ｔｈ１と対応する高さよりも大きい場合には当該右方の文字列をデータ候補文字列としないようにしてもよい。なお、この場合の座標範囲Ｔｈ１は、適宜設定すればよく、例えば、Ｔｈ１＝1.7×Ｈ１とする。
【０１６３】
右方探索処理における第１のループ処理（ステップＳ８２〜Ｓ８５）を終えると、画像認識装置２は、データ候補文字列を保持しているか否かを判定する（ステップＳ８６）。データ候補文字列を保持していない場合（ステップＳ８６；ＮＯ）、画像認識装置２は、右方探索処理を終了し、次に、下方探索処理（ステップＳ６６）を行う。一方、データ候補文字列を保持している場合（ステップＳ８６；ＹＥＳ）、画像認識装置２は、データ候補文字列からデータ文字列を抽出する第２のループ処理（ステップＳ８７〜Ｓ９４）を行う。
【０１６４】
例えば、図１８の（ａ）のように、「氏名」という文字列１３２０が見出し文字列であり、見出し文字列の高さの座標範囲Ｈ１に、見出し文字列の右方の文字列１３２９の高さの座標範囲Ｈ２が含まれる場合、画像認識装置２は、文字列１３２９をデータ候補文字列として保持する。また、文字列１３２９の更に右方に別の文字列があり、かつ見出し文字列の高さの座標範囲Ｈ１に、当該別の文字列高さの座標範囲が含まれる場合、画像認識装置２は、文字列１３２９の更に右方に別の文字列をデータ候補文字列として保持する。この場合、画像認識装置２は、第１のループ処理の後、第２のループ処理（ステップＳ８７〜Ｓ９４）を行う。
【０１６５】
第２のループ処理では、データ候補文字列のうちの認識項目キーワードテーブル２９５の項目キーワードと一致するデータ候補文字列と、該データ候補文字列よりも右方の他のデータ候補文字列を、見出し文字列と対応した本人確認に利用可能な情報を示す文字列（データ文字列）から除外する。具体的には、図１３のフローチャートのように、データ候補文字列が認識項目キーワードテーブル２９５の項目キーワードと一致した場合に別見出しフラグをＯＮにし、別見出しフラグがＯＮであるか否かに基づいてデータ候補文字列をデータ文字列とするか否かを判定する。
【０１６６】
図１９は、右方探索処理における別見出しフラグのオン／オフの判定方法を説明する図である。
【０１６７】
まず、図１９の（ａ）を参照し、保険証１０の画像の部分領域１１Ｂに含まれる「氏名」という文字列１３２０が見出し文字列である場合の第２のループ処理の例を説明する。見出し文字列１３２０の右方には１つの文字列１３２９があり、見出し文字列１３２０の高さの座標範囲に文字列１３２９の高さの座標範囲が含まれる。このため、画像認識装置２は、文字列１３２９をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ８４）。この場合、画像認識装置２は、第１のループ処理の後、第２のループ処理（ステップＳ８６〜Ｓ９４）を行う。
【０１６８】
第２のループ処理では、データ候補文字列を１つ選択し（ステップＳ８７）、該データ候補文字列が認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと一致するか否かを検索する（ステップＳ８８〜Ｓ９１）。図１９の（ａ）に示した「富士通  花子」という文字列１３２９をデータ候補文字列として保持している場合、認識項目キーワードテーブル２９５内の全ての項目キーワードは、文字列１３２９と一致しない。このため、第２のループ処理において文字列１３２９をデータ候補文字列に選択している場合、別見出しフラグはＯＮにはならない。よって、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９を「氏名」という文字列（見出し文字列）１３２０に対するデータ文字列として保持する（ステップＳ９３）。第２のループ処理を終了した後、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９を「氏名」という文字列（見出し文字列）１３２０に対するデータ文字列として返却し（ステップＳ９５）、右方探索処理を終了する。
【０１６９】
また、図１３のフローチャートにおける見出し文字列が、図１９の（ｂ）に示した「生年月日」という文字列１３３０である場合、画像認識装置２は、第１のループ処理において、見出し文字列１３３０の右方に位置する「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９をデータ候補文字列として保持する。また、画像認識装置２は、第１のループ処理において、文字列１３３９の更に右方にある「性別」という文字列１３３５、及び「女」という文字列１３３６を、データ候補文字列として保持する。
【０１７０】
第１のループ処理が終了すると、画像認識装置２は、第２のループ処理を行う。第２のループ処理では、まず、３つのデータ候補文字列のうちの見出し文字列１３３０に最も近い「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９を選択し、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードのそれぞれと比較する。認識項目キーワードテーブル２９５は具体的な日付を示す項目キーワード（文字列）を含まないので、別見出しフラグはオンにはならない。
【０１７１】
次に、画像認識装置２は、「性別」という文字列１３３５を選択し、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードのそれぞれと比較する。図６の認識項目キーワードテーブル２９５は性別という項目キーワードを含む。このため、第３のループ処理（ステップＳ８８〜Ｓ９１）が終了すると、別見出しフラグはＯＮになっている（ステップＳ９２；ＹＥＳ）。よって、画像認識装置２は、第２のループ処理を終了し、現時点で保持しているデータ文字列１３３９を返却して右方探索処理を終了する。このように、本実施形態に係る画像認識装置２は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと一致する見出し文字列の右方に別の項目キーワードと一致する文字列が含まれる場合、該別の項目キーワードと一致する文字列と見出し文字列との間に位置するデータ候補文字列のみをデータ文字列とする。これにより、本人確認に利用可能ではない「性別」等の文字列や、見出し文字列と対応しない本人確認情報を本人確認に利用可能な文字列として認識することを防げる。
【０１７２】
なお、本人確認書類のなかには、見出し文字列と対応する本人確認情報が見出し文字列の下方に印刷されているものもある。このような本人確認書類の画像を２値化して文字列を抽出した後、上記の右方探索処理を行うと、見出し文字列と対応する本人確認に利用可能な文字列の探索に失敗する。本実施形態の画像認識装置２は、右方探索処理による文字列の探索に失敗した場合、上記のように、下方探索処理を行う。下方探索処理では、画像認識装置２は、右方探索処理と同様の手法により、見出し文字列と対応するデータ文字列を抽出する。下方探索処理では、図１４のフローチャートのように、見出し文字列の下方にあり、かつ幅の座標範囲が見出し文字列の幅の座標範囲に含まれる文字列を、データ候補文字列とする。
【０１７３】
図２０は、下方探索処理におけるデータ候補文字列とするか否かの判定方法の例を説明する図である。
【０１７４】
図２０の（ａ）〜（ｃ）には、それぞれ、「有効期限」という見出し文字列１３４０と、該見出し文字列１３４０の下方に位置する「平成元年３月３１日」という具体的な日付を示す文字列１３４１の位置及び寸法の関係を示している。
【０１７５】
見出し文字列１３４０の幅の座標範囲Ｗ１は、見出し文字列１３４０を囲む矩形領域における左上角部の横座標（ｘ座標）と、右下角部の横座標（座標）により算出される。よって、画像認識装置２は、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１を含む、見出し文字列１３４０の下方に位置する文字列のそれぞれの幅の座標範囲が見出し文字列１３４０の幅の座標範囲Ｗ１に含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【０１７６】
例えば、図２０の（ａ）では、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１の左端は見出し文字列１３４０の右端よりも左方にあり、該文字列１３４１の右端は見出し文字列１３４０の右端よりも右方にある。このような場合、見出し文字列１３４０の幅の座標範囲Ｗ１に文字列１３４１の幅の座標範囲Ｗ２が含まれる（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）。このため、画像認識装置２は、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ１０４）。
【０１７７】
また、図２０の（ｂ）では、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１は見出し文字列１３４０の左端よりも左方にあり、該文字列１３４１の右端は見出し文字列１３４０の右端よりも右方にある。このような場合も、見出し文字列１３４０の幅の座標範囲Ｗ１に文字列１３４１の幅の座標範囲Ｗ２が含まれる（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）。このため、画像認識装置２は、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１をデータ候補文字列として保持する（ステップＳ１０４）。
【０１７８】
これに対し、図２０の（ｃ）では、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１の左端は、見出し文字列１３４０の右端よりも右方にある。このような場合、見出し文字列１３４０の幅の座標範囲Ｗ１に文字列１３４１の幅の座標範囲Ｗ２は含まれない（ステップＳ１０３；ＮＯ）。このため、画像認識装置２は、「平成元年３月３１日」という文字列１３４１をデータ候補文字列とはしない。
【０１７９】
なお、図２０に示したように、見出し文字列１３４０の下方に見出し文字列１３４０と対応する文字列１３４１が印刷されており、かつ各文字列が横書きである場合、見出し文字列１３４０と対応する文字列が複数行になることは非常に少ない。また、見出し文字列１３４０の下方に見出し文字列１３４０と対応する文字列１３４１が印刷されており、かつ各文字列が横書きである場合、見出し文字列１３４０の下方には、見出し文字列１３４０とは異なる項目キーワードと対応する文字列の一部が含まれることがある。このため、見出し文字列１３４０の下方に位置する文字列１３４１を探索する場合、例えば、見出し文字列１３４０の高さの座標範囲Ｈ１１に基づいて、文字列の探索範囲を制限してもよい。図２０の（ａ）には、見出し文字列１３４０の下方の探索範囲を、見出し文字列１３４０の高さの座標範囲Ｈ１１の５倍（５×Ｈ１１）とする例を示している。
【０１８０】
このように、見出し文字列１３４０の下方の探索範囲を制限することにより、見出し文字列１３４０とは関係のない文字列を見出し文字列１３４０と対応する文字列の一部として認識することを防げる。また、見出し文字列１３４０の下方の探索範囲を制限することにより、下方探索処理を短時間で効率よく行うことが可能となる。
【０１８１】
本実施形態に係る無罫線キーワード認識方式による文字認識処理では、上記の右方探索処理又は下方探索処理により文字認識をするデータ文字列を探索した後、データ文字列補正処理（ステップＳ６７）により、データ文字列の文字認証及び補正を行う。画像認識装置２は、データ文字列補正処理として、例えば、図１５Ａ及び図１５Ｂのフローチャートに沿った処理を行う。データ文字列補正処理では、画像認識装置２は、横方向或いは縦方向で隣り合い、かつ距離が閾値以下となる複数のデータ文字列を結合して１つのデータ文字列にする処理を行う。その後、画像認識装置２は、既知の文字認識方法に従って各データ文字列の文字認識を行う。更に、画像認識装置２は、データ文字列の文字認識の結果と、該データ文字列と対応する認識項目の本人確認書類内での様式に基づいて、文字の認識結果における見出し文字列とは関係のない部分を削除する補正を行う。
【０１８２】
図２１は、データ文字列の補正方法を説明する図である。
図２１の（ａ）には、保険証１０の画像における氏名の行を含む部分領域１１Ｃを示している。部分領域１１Ｃから抽出した文字列のうち「氏名」という文字列１３２０は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと一致するので、見出し文字列となる。このため、画像認識装置２は、「氏名」という文字列１３２０を見出し文字列とした右方探索処理を行う。「氏名」という文字列１３２０を見出し文字列とした右方探索処理では、画像認識装置２は、例えば、「富士通  花子」という文字列１３２９、及び「ジェネリック希望」という文字列１３５０をデータ候補文字列とする。当該２つのデータ候補文字列は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードとは一致しない。このため、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９、及び「ジェネリック希望」という文字列１３５０を、「氏名」という文字列１３２０に対するデータ文字列とし、右方探索処理を終了する。右方探索処理を終了した後、画像認識装置２は、下方探索処理を省略し、次に、データ文字列補正処理を行う。
【０１８３】
データ文字列補正処理では、画像認識装置２は、まず、見出し文字列と対応するデータ文字列が複数である場合に、該複数のデータ文字列のなかから文字認識を行うデータ文字列を決定する第１のループ処理（ステップＳ１２４〜Ｓ１２９）を行う。第１のループ処理では、まず、複数のデータ文字列のうちの見出し文字列に最も近い文字列を最初の文字列（補正データ文字列）と、該最初の文字列の右方で隣り合う次の文字列との距離が、認識項目テーブルにおいて見出し文字列（認識項目）と対応する文字列間の距離閾値以内であるか否かを判定する。図２１の（ａ）の例では、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９を最初の文字列とし、「ジェネリック希望」という文字列１３５０を次の文字列として、２つの文字列の距離Ｄ２を算出する。ここで、見出し文字列１３２０は「氏名」という文字列であるため、画像認識装置２は、例えば、図７の認識項目テーブル２９６から文字列間の距離閾値（１０mm）を取得する。すなわち、画像認識装置２は、算出した距離Ｄ２が１０mm以内である場合（ステップＳ１２７；ＹＥＳ）、「ジェネリック希望」という文字列１３５０を補正データ文字列として保持し（ステップＳ１２８）、第１のループ処理を終了する。この場合、画像認識装置２は、「富士通  花子」という文字列１３２９と「ジェネリック希望」という文字列１３５０とを結合して１つの文字列とし（ステップＳ１３１）、該結合した１つの文字列「富士通  花子  ジェネリック希望」の文字認識をする（ステップＳ１３２）。一方、算出した距離Ｄ２が１０mmよりも離れている場合（ステップＳ１２７；ＮＯ）、画像認識装置２は、第１のループ処理を終了し、「富士通  花子」という文字列１３２９の文字認識を行う。
【０１８４】
また、画像認識装置２は、文字認識を行った後、認識結果が認識項目テーブル２９６に設定された桁数以内であるか否かを判定する。
【０１８５】
例えば、図２１の（ｂ）には、保険証１０の画像における性別の行を含む部分領域１１Ｄを示している。部分領域１１Ｄから抽出した文字列のうち「性別」という文字列１３３５は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと一致するので、見出し文字列となる。このため、画像認識装置２は、「性別」という文字列１３３５を見出し文字列とした右方探索処理を行う。「性別」という文字列１３３５を見出し文字列とした右方探索処理では、画像認識装置２は、例えば、「女」という文字列１３３６、及び「＊＊会社」という文字列１３５１をデータ候補文字列とする。当該２つのデータ候補文字列は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードとは一致しない。このため、画像認識装置２は、「女」という文字列１３３６、及び「＊＊会社」という文字列１３５１を、「性別」という文字列１３３５に対するデータ文字列とし、右方探索処理を終了する。右方探索処理を終了した後、画像認識装置２は、下方探索処理を省略し、次に、データ文字列補正処理を行う。
【０１８６】
データ文字列補正処理では、画像認識装置２は、「女」という文字列１３３６を最初の文字列とし、「＊＊会社」という文字列１３５１を次の文字列として、２つの文字列の距離Ｄ３を算出する。ここで、見出し文字列１３３５は「性別」という文字列であるため、画像認識装置２は、例えば、図７の認識項目テーブル２９６から文字列間の距離閾値（１０mm）を取得する。すなわち、画像認識装置２は、算出した距離Ｄ３が１０mm以内である場合（ステップＳ１２７；ＹＥＳ）、「＊＊会社」という文字列１３５１を補正データ文字列として保持し（ステップＳ１２８）、第１のループ処理を終了する。この場合、画像認識装置２は、「女」という文字列１３３６と「＊＊会社」という文字列１３５１とを結合して１つの文字列とし（ステップＳ１３１）、該結合した１つの文字列「女  ＊＊会社」の文字認識をする（ステップＳ１３２）。
【０１８７】
「女  ＊＊会社」の文字認識をした後、画像認識装置２は、認識結果が認識項目テーブル２９６に設定された桁数以内であるか否かを判定する。図７の認識項目テーブル２９６では、性別に対する桁数が１となっている。したがって、画像認識装置２は、文字認識の結果が認識項目テーブル２９６に設定された桁数よりも多いと判定し（ステップＳ１３３；ＮＯ）、認識結果における設定された桁数＋１桁以降の文字列（すなわち２桁目以降の文字列）を削除する。これにより、「性別」という見出し文字列１３３５に対するデータ文字列の文字認識の結果は、１桁の「女」という文字（文字列１３３６）となる。したがって、本実施形態の画像認識装置２は、見出し文字列と対応した本人確認に利用可能な情報の近くに見出し文字列と対応しない他の情報が印刷された本人確認書類の画像から、見出し文字列と対応した本人確認に利用可能な情報のみを適切に認識することができる。
【０１８８】
また、画像認識装置２は、文字認識の結果に、認識項目テーブル２９６に設定された最終文字が含まれるか否かを判定する。
【０１８９】
例えば、図２１の（ｃ）には、保険証１０の画像における生年月日の行を含む部分領域１１Ｅを示している。部分領域１１Ｅから抽出した文字列のうち「生年月日」という文字列１３３０は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと一致するので、見出し文字列となる。このため、画像認識装置２は、「生年月日」という文字列１３３０を見出し文字列とした右方探索処理を行う。「生年月日」という文字列１３３０を見出し文字列とした右方探索処理では、画像認識装置２は、例えば、「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９、及び「株式会社××」という文字列１３５２をデータ候補文字列とする。当該２つのデータ候補文字列は、認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードとは一致しない。このため、画像認識装置２は、「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９、及び「株式会社××」という文字列１３５２を、「生年月日」という文字列１３３０に対するデータ文字列とし、右方探索処理を終了する。右方探索処理を終了した後、画像認識装置２は、下方探索処理を省略し、次に、データ文字列補正処理を行う。
【０１９０】
データ文字列補正処理では、画像認識装置２は、「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９を最初の文字列とし、「株式会社××」という文字列１３５２を次の文字列として、２つの文字列の距離Ｄ４を算出する。ここで、見出し文字列１３３０は「生年月日」という文字列であるため、画像認識装置２は、例えば、図７の認識項目テーブル２９６から文字列間の距離閾値（１０mm）を取得する。すなわち、画像認識装置２は、算出した距離Ｄ４が１０mm以内である場合（ステップＳ１２７；ＹＥＳ）、「株式会社××」という文字列１３５２を補正データ文字列として保持し（ステップＳ１２８）、第１のループ処理を終了する。この場合、画像認識装置２は、「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９と「株式会社××」という文字列１３５２とを結合して１つの文字列とし（ステップＳ１３１）、該結合した１つの文字列「昭和 55年 11月 11日  株式会社××」の文字認識をする（ステップＳ１３２）。
【０１９１】
「昭和 55年 11月 11日  株式会社××」の文字認識をした後、画像認識装置２は、認識結果が認識項目テーブル２９６に設定された桁数以内であるか否かを判定する。図７の認識項目テーブル２９６では、生年月日のうち年号の桁数が２であり、年月日の桁数が８である。したがって、画像認識装置２は、文字認識の結果が認識項目テーブル２９６に設定された桁数（１０桁）よりも多いと判定し（ステップＳ１３３；ＮＯ）、認識結果における設定された桁数（１０）＋１桁以降の文字列（すなわち１１桁目以降の文字列）を削除する。この場合、例えば、平成２年１月１日のように年、月、日を示す数字のそれぞれが１桁であると、「株式会社××」の一部が削除されずに残ってしまうことがある。
【０１９２】
このため、本実施形態の画像認識装置２では、次に、文字認識の結果に、認識項目テーブル２９６に設定された最終文字が含まれるか否かを判定する。図７の認識項目テーブル２９６では、生年月日の年月日の最終文字が「日」となっている。このため、画像認識装置２は、例えば、「昭和 55年 11月 11日  株」のような文字列内で「日」という文字を検索し、「昭和 55年 11月 11日」という文字列１３３９に含まれる「日」という文字１４を検出する。この場合、画像認識装置２は、「昭和 55年 11月 11日  株」の文字列における「日」という文字１４よりも後の文字列を削除する。これにより、生年月日の文字認識の結果に含まれる日付とは関係のない情報（株式会社××）を削除し、見出し文字列と対応した本人確認に利用可能な情報のみを適切に認識することができる。
【０１９３】
以上説明したように、本実施形態の画像認識装置２は、本人確認書類に記載された項目名と、該項目名と対応する本人確認に利用可能な情報を示す文字列との位置関係に基づいて、項目名と対応する文字列の位置を特定することができる。このため、本実施形態の画像認識装置２によれば、本人確認書類の画像に含まれる文字列のうちの文字認識をする文字列の位置が予め定められていない場合でも、本人確認に利用可能な文字列を適切に認識するができる。したがって、本実施形態の画像認識装置２では、例えば、フォーマットが統一されていない保険証等の本人確認書類の画像から本人確認に利用可能な文字列を適切に認識するができる。
【０１９４】
なお、図３の書類識別テーブル２９１及び図４の書類種類テーブル２９２は、書類種類識別部２０２が参照する本人確認書類の種類、識別キーワード（文字列）、識別キーワードの画像内での位置、及び文字認識の方式の対応関係を示す情報の一例に過ぎない。また、図６の認識項目キーワードテーブル２９５は、キーワード認識部２１２及び無罫線キーワード認識部２１３が参照する画像内の本人確認書類に含まれる項目名（項目キーワード）を示す情報の一例に過ぎない。また、図７の認識項目テーブル２９６及び図８の認識カテゴリテーブル２９７は、認識結果補正部２０５が参照する、認識結果から削除しても問題のない部分を示す情報の一例に過ぎない。
【０１９５】
また、図２の画像認識装置２において記憶部２９０に記憶させている書類識別テーブル２９１等の各種情報の一部又は全部は、画像認識装置２とは別の装置（例えばサーバ装置６等）に記憶させておいてもよい。
【０１９６】
また、本実施形態では認識項目キーワードテーブル２９５内の項目キーワードと一致する文字列（見出し文字列）の右方を探索する右方探索処理と、見出し文字列の下方を探索する下方探索処理とにより、見出し文字列と対応した、文字認識を行う文字列を特定した。しかしながら、探索する方向は、右方及び下方に限らず、本人確認書類における項目名（見出し文字列）と、該項目名と対応する本人確認に利用可能な情報との位置関係に応じて、適宜変更可能である。
【０１９７】
また、本実施形態に係る画像認識装置２は、コンピュータと、該コンピュータに実行させるプログラムにより実現可能である。以下、図２２を参照し、コンピュータとプログラムとにより実現される画像認識装置２について説明する。
【０１９８】
図２２は、コンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図２２に示すように、コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２００１と、メモリ２００２と、補助記憶装置２００３と、入出力インタフェース２００４と、表示制御装置２００５と、通信制御装置２００６と、媒体駆動装置２００７とを備える。コンピュータ２０におけるこれらの要素２００１〜２００７は、バス２０１０により相互に接続されており、要素間でのデータの受け渡しが可能になっている。
【０１９９】
ＣＰＵ ２００１は、オペレーティングシステムを含む各種のプログラムを実行することによりコンピュータ２０の全体の動作を制御するプロセッサである。例えば、ＣＰＵ ２００１は、図９のステップＳ１〜Ｓ６の処理を含む画像認識プログラムを実行する。画像認識プログラムにおけるステップＳ２のアプリケーション処理は、例えば、図１０のステップＳ１１〜Ｓ２２の処理を含む処理としてサブルーチン化されている。図１０のアプリケーション処理におけるステップＳ１５の本人確認書類識別処理は、例えば、図１１Ａ及び図１１ＢのステップＳ３１〜Ｓ５２の処理を含む処理としてサブルーチン化されている。また、図１０のアプリケーション処理におけるステップＳ２１の無罫線キーワード認識方式による文字認識処理は、例えば、図１２のステップＳ６１〜Ｓ７０の処理を含む処理としてサブルーチン化されている。また、図１２の文字認識処理におけるステップＳ６４の右方探索処理は、例えば、図１３のステップＳ８１〜Ｓ９５の処理を含む処理としてサブルーチン化されている。同様に、図１２の文字認識処理におけるステップＳ６６の下方探索処理は、例えば、図１４のステップＳ１０１〜Ｓ１１５の処理を含む処理としてサブルーチン化されている。更に、図１２の文字認識処理におけるステップＳ６７のデータ文字列補正処理は、例えば、図１５Ａ及び図１５ＢのステップＳ１２１〜Ｓ１３８の処理を含む処理としてサブルーチン化されている。
【０２００】
メモリ２００２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。メモリ２００２のＲＯＭには、例えば、コンピュータ２０の起動時にＣＰＵ ２００１が読み出す所定の基本制御プログラム等が予め記録されている。また、メモリ２００２のＲＡＭは、ＣＰＵ ２００１が、各種のプログラムを実行する際に必要に応じて作業用記憶領域として使用する。メモリ２００２のＲＡＭは、例えば、本人確認書類の画像、２値化した本人確認書類の画像から抽出した文字列、書類識別テーブル２９１等から読み出したレコード等の記憶に利用可能である。
【０２０１】
補助記憶装置２００３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスク、及びフラッシュメモリディスク等の不揮発性メモリディスクである。補助記憶装置２００３には、ＣＰＵ ２００１によって実行される各種のプログラムや各種のデータ等を記憶させることができる。補助記憶装置２００３は、例えば、上記の画像認識プログラム等の記憶に利用可能である。また、補助記憶装置２００３は、例えば、書類識別テーブル２９１、書類種類テーブル２９２、認識方式テーブル２９３、位置固定認識テーブル２９４、認識項目キーワードテーブル２９５、認識項目テーブル２９６、認識カテゴリテーブル２９７、及び活字文字認識辞書２９８の記憶に利用可能である。また、補助記憶装置２００３は、本人確認書類の画像、２値化した本人確認書類の画像から抽出した文字列、及び文字認識の結果等の記憶にも利用可能である。
【０２０２】
入出力力インタフェース２００４は、スキャナ装置３及び他の入力装置４から入力される情報を受け付けるとともに、図示しない出力装置に対して情報を出力するハードウェアインタフェースである。入力装置４は、例えば、キーボード装置、マウス装置、及びタッチパネル装置等である。図示しない出力装置は、例えば、プリンタ装置である。
【０２０３】
表示制御装置２００５は、液晶表示装置等の表示装置５の表示画面の制御等を行う。表示制御装置２００５は、例えば、コンピュータ２０の動作状態、補助記憶装置２００３に記憶させた本人確認書類の画像や文字認識の結果等を含む画面を生成し、表示装置５に表示させる。
【０２０４】
通信制御装置２００６は、コンピュータ２０を通信ネットワーク７に接続し、通信ネットワークを介したコンピュータ２０と他の電子機器（例えばサーバ装置６）との各種通信を制御する装置である。
【０２０５】
媒体駆動装置２００７は、可搬型記録媒体２１に記録されているプログラムやデータの読み出し、補助記憶装置２００３に記憶されたデータ等の可搬型記録媒体２１への書き込みを行う。可搬型記録媒体２１としては、例えば、Secure  Digital（ＳＤ）規格のメモリカード（フラッシュメモリ）がある。可搬型記録媒体２１は、上記の各プログラムの記録に利用可能である。また、可搬型記録媒体２１は、例えば、上記の画像認識プログラム等の記憶に利用可能である。また、可搬型記録媒体２１は、例えば、書類識別テーブル２９１、書類種類テーブル２９２、認識方式テーブル２９３、位置固定認識テーブル２９４、認識項目キーワードテーブル２９５、認識項目テーブル２９６、認識カテゴリテーブル２９７、及び活字文字認識辞書２９８の記憶に利用可能である。また、可搬型記録媒体２１は、本人確認書類の画像、２値化した本人確認書類の画像から抽出した文字列、及び文字認識の結果等の記憶にも利用可能である。
【０２０６】
更に、コンピュータ２０が媒体駆動装置２００７として利用可能な光ディスクドライブを搭載している場合、当該光ディスクドライブで認識可能な各種の光ディスクを可搬型記録媒体２１として利用可能である。可搬型記録媒体２１として利用可能な光ディスクには、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、Blu-ray Disc（Blu-rayは登録商標）等がある。
【０２０７】
コンピュータ２０は、起動させると、ＣＰＵ ２００１が補助記憶装置２００３等から上記の各処理を含む画像認識プログラムを読み出して実行する。画像認識プログラムを実行している間、ＣＰＵ ２００１は、画像認識装置２の書類種類識別部２０２、認識方式選択部２０３、項目位置特定部２０４、認識結果補正部２０５、文字認識部２０６、認識結果通知部２０７、及び主制御部２０９として機能する（動作する）。また、上記の画像認識プログラムを実行している間、コンピュータ２０のメモリ２００２におけるＲＡＭ、補助記憶装置２００３、及び可搬型記録媒体２１等の非一時的な記録媒体は、画像認識装置２の記憶部２９０として機能する。
【０２０８】
なお、画像認識装置２として動作させるコンピュータ２０のハードウェア構成は、図２２に示した構成に限定されるものではなく、用途や条件に応じて一部の要素を省略する或いは追加することも可能である。例えば、コンピュータ２０は、媒体駆動装置２００７が省略されたものであってもよい。
【符号の説明】
【０２０９】
１  画像認識システム
２  画像認識装置
２０１  スキャナ制御部
２０２  書類種類識別部
２０３  認識方式選択部
２０４  項目位置特定部
２０５  認識結果補正部
２０６  文字認識部
２０７  認識結果通知部
２０８  通信部
２０９  主制御部
２１１  位置固定認識部
２１２  キーワード認識部
２１３  無罫線キーワード認識部
２９０  記憶部
２９１  書類識別テーブル
２９２  書類種類テーブル
２９３  認識方式テーブル
２９４  位置固定認識テーブル
２９５  認識項目キーワードテーブル
２９６  認識項目テーブル
２９７  認識カテゴリテーブル
２９８  活字文字認識辞書
３  スキャナ装置
４  入力装置
５  表示装置
６  サーバ装置
７  通信ネットワーク
１０  保険証
１３２０，１３３０，１３３５，１３４０  文字列（見出し文字列）
１３２９，１３３６，１３３９，１３４１，１３５０，１３５１，１３５２  文字列
２０  コンピュータ
２００１  ＣＰＵ
２００２  メモリ
２００３  補助記憶装置
２００４  入力インタフェース
２００５  表示制御装置
２００６  通信制御装置
２００７  媒体駆動装置
２０１０  バス
２１  可搬型記録媒体
【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１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６】
2020042320.tif 000020
【図１７Ａ】
2020042320.tif 000021
【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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