(57)【要約】【課題】入力画像の状態に基づき入力画像の特徴を判定する基準を自動で更新する。【解決手段】画像識別装置１０は、画像を入力する画像入力部１００と、入力された画像の特徴を抽出する帳票特徴抽出部１１０と、複数の画像の特徴を登録する登録帳票特徴データベース１２０と、登録画像特徴データベース１２０に登録された複数の画像の特徴を探索し、帳票特徴抽出部１１０により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像の特徴Ａ及び第２の画像の特徴Ｂを選び出す類似帳票特徴探索部１３０と、入力画像の特徴に含まれる多次元の特徴から第１の画像の特徴点Ａ及び第２の画像の特徴点Ｂを通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点Ｐと第１の画像の特徴点Ａと前記第２の画像の特徴点Ｂとの相対位置関係からばらつき量を算出するばらつき測定部１４０とを有する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部により入力された画像の特徴を抽出する画像特徴抽出部と、
複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録する登録画像特徴データベースと、
前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出す類似画像特徴探索部と、
前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係に基づき入力画像のばらつきの度合を算出するばらつき測定部と、を備える画像識別装置。
【請求項２】
前記類似画像特徴探索部は、前記抽出された入力画像の特徴に最も類似する第１の画像の特徴及び２番目に類似する第２の画像の特徴を選び出し、
前記ばらつき測定部は、前記抽出された入力画像の特徴に最も類似する第１の画像の特徴点及び２番目に類似する第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点の前記第１の画像の特徴点に対する距離から入力画像のばらつきの度合を算出する請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記ばらつき測定部は、前記抽出された一次元の入力画像の特徴点から前記第１の画像の特徴点までの方向ベクトルと前記第２の画像の特徴点から前記第１の画像の特徴点までの方向ベクトルとの内積から入力画像のばらつきの度合を算出する請求項２に記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記ばらつき測定部は、前記抽出された一次元の入力画像の特徴点の前記第１の画像の特徴点に対する距離を複数の入力画像に対してそれぞれ算出し、算出された複数の入力画像に対する複数の距離を用いて入力画像のばらつきの度合を算出する請求項３に記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記ばらつき測定部は、前記算出されたばらつきの度合に基づき入力画像の種別を判定するための閾値を決定する請求項１〜４のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項６】
前記ばらつき測定部は、前回以前に算出されたばらつきの度合に対する今回算出されたばらつきの度合の大小に応じて前記閾値の値を増減する請求項５に記載の画像識別装置。
【請求項７】
前記閾値に基づき入力画像の種別を判定する判定部を更に備える請求項５又は請求項６のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記閾値とを比較することにより、前記入力画像の特徴を前記登録画像特徴データベースに登録するか否かを判定する請求項７に記載の画像識別装置。
【請求項９】
前記判定部は、前記閾値に基づき前記入力画像の特徴を前記第１の画像と同種の画像として登録する、前記第１の画像と別種の画像として登録する、又は前記第１の画像と同一又は酷似する画像であるから登録しない、のいずれかを判定する請求項８に記載の画像識別装置。
【請求項１０】
前記入力画像は帳票である請求項１〜９のいずれかに記載の画像識別装置。
【請求項１１】
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部により入力された画像の特徴を抽出する画像特徴抽出部と、
複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録する登録画像特徴データベースと、
前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出す類似画像特徴探索部と、
前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係に基づきばらつきの度合を算出するばらつき測定部と、
前記ばらつき測定部により決定された閾値に基づき、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と前記閾値とを比較することにより、前記入力画像の特徴を前記登録画像特徴データベースに登録するか否かを判定する判定部と、
前記判定部の判定に従って入力画像の特徴を登録する登録部と、を備える画像登録装置。
【請求項１２】
前記ばらつき測定部は、前回以前に算出されたばらつきの度合に対する今回算出されたばらつきの度合の増減に応じて前記閾値の値を増減し、
前記判定部は、前記増減された閾値に基づき、前記入力画像の特徴を前記登録画像特徴データベースに登録するか否かを判定する請求項１１に記載の画像登録装置。
【請求項１３】
画像を入力するステップと、
前記入力された画像の特徴を抽出するステップと、
複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録画像特徴データベースに登録するステップと、
前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出すステップと、
前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係に基づきばらつきの度合を算出するステップと、を備える画像識別方法。
【請求項１４】
画像を入力する処理と、
前記入力された画像の特徴を抽出する処理と、
複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録画像特徴データベースに登録する処理と、
前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出す処理と、
前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係からばらつきの度合を算出する処理と、をコンピュータに実行させるための画像識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像識別装置、画像登録装置、画像識別方法及び画像識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から入力画像を識別する装置として種々の装置が考案されている（例えば、特許文献１、２を参照）。特許文献１には、文字パターンのカテゴリの距離を求め、その平均値を元に、文字パターンがそのカテゴリに属するかどうかを判定する文字認識装置が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、ある文字コードのクラスタと異なる文字コードのクラスタとの距離を判定する文字認識装置が開示されている。
【０００４】
入力画像のうち、特に帳票に関して識別する装置も考案されている。たとえば登録時に予め帳票毎の特徴と種別情報とを登録し、運用時に入力帳票と最も近い特徴を持つ帳票を探索して、入力帳票の種別を特定することにより、帳票の識別を行う帳票識別装置が提案されている。
【０００５】
登録の際、一種別の帳票に対して予めデータベースに登録する特徴の数は通常１つであるが、場合によっては一種別の帳票に対して複数の特徴を登録することも可能である。複数の特徴を登録する目的は、軽微なデザインの違いがあっても安定して種別の特定を行えるようにするためである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−３２０５０１号公報
【特許文献２】特開平８−３０５８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このように、帳票の識別では、予めデータベースに登録された登録帳票の特徴に基づき、帳票種別の特定を行うが、以下の理由により、通常、入力帳票の特徴と同一の登録帳票が入力帳票と完全に一致すると判定されるとは限らない。
【０００８】
１つ目の理由は、帳票の特徴を抽出する技術的性能により、特徴の抽出結果に誤差が含まれるためである。２つ目の理由は、帳票そのものの印刷精度の善し悪しが特徴の抽出結果に影響を与えるためである。３つ目の理由は、同一帳票に対してたとえばマークのあるなし等、デザインの違いがあるためである。これらの理由により、登録帳票の特徴と入力帳票の特徴とが完全に一致しなくても、ある程度近似した特徴を持つ帳票である場合、入力帳票は、登録された帳票のうちの特定の帳票であると判断されることが一般的である。特に前述した２つ目の理由は、判定の結果に大きな影響を与える。
【０００９】
そこで、本発明では、判定対象の画像に含まれる特徴から登録画像の特徴と紛らわしい一次元の特徴を抽出することにより、登録画像の特徴と判定対象画像の特徴との類似性を判定する基準を自動で更新する画像識別装置、画像登録装置、画像識別方法及び画像識別プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のある態様によれば、画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部により入力された画像の特徴を抽出する画像特徴抽出部と、複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録する登録画像特徴データベースと、前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出す類似画像特徴探索部と、前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係から前記入力画像のばらつきの度合を算出するばらつき測定部と、を有する画像識別装置が提案される。
【００１１】
かかる構成によれば、登録画像特徴データベースには、複数の画像の特徴が登録されている。登録画像特徴データベースから入力画像の特徴と類似する第１の画像の特徴及び第２の画像の特徴が選び出される。前記入力画像の特徴に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係から入力画像のばらつきの度合が算出される。
【００１２】
たとえば、登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴のうち、第１の画像の特徴が、抽出された入力画像の特徴と最も類似し、第２の画像の特徴は抽出された入力画像の特徴と二番目に類似するとする。この場合、入力画像の多次元の特徴のうち、第１の画像の特徴点及び第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点のみを抽出することにより、抽出された入力画像の特徴のうち最も紛らわしい方向の一次元の特徴点のみが抽出されたことになる。換言すれば、抽出されなかった特徴は、第１の画像及び第２の画像に対して紛らわしくない方向の特徴として除外される。これにより、入力画像の特徴と類似する複数の登録画像の特徴との類似判定の精度を高めることができる。
【００１３】
前記類似画像特徴探索部は、前記抽出された入力画像の特徴に最も類似する第１の画像の特徴及び２番目に類似する第２の画像の特徴を選び出し、前記ばらつき測定部は、前記抽出された入力画像の特徴に最も類似する第１の画像の特徴点及び２番目に類似する第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点の前記第１の画像の特徴点に対する距離から入力画像のばらつきの度合を算出してもよい。
【００１４】
前記ばらつき測定部は、前記抽出された一次元の入力画像の特徴点から前記第１の画像の特徴点までの方向ベクトルと前記第２の画像の特徴点から前記第１の画像の特徴点までの方向ベクトルとの内積から入力画像のばらつきの度合を算出してもよい。
【００１５】
前記ばらつき測定部は、前記抽出された一次元の入力画像の特徴点の前記第１の画像の特徴点に対する距離を複数の入力画像に対してそれぞれ算出し、算出された複数の入力画像に対する複数の距離を用いて入力画像のばらつきの度合を算出してもよい。
【００１６】
前記ばらつき測定部は、前記算出されたばらつきの度合に基づき入力画像の種別を判定するための閾値を決定してもよい。
【００１７】
前記ばらつき測定部は、前回以前に算出されたばらつきの度合に対する今回算出されたばらつきの度合の大小に応じて前記閾値の値を増減してもよい。
【００１８】
前記閾値に基づき入力画像の種別を判定する判定部を更に有してもよい。
【００１９】
前記判定部は、前記閾値に基づき入力画像の特徴を前記登録画像特徴データベースに登録するか否かを判定してもよい。
【００２０】
前記判定部は、前記抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記閾値とを比較することにより、前記入力画像の特徴を前記第１の画像と同種の画像として登録する、前記第１の画像と別種の画像として登録する、又は前記第１の画像と同一又は酷似する画像であるから登録しない、のいずれかを判定してもよい。
【００２１】
前記入力画像は帳票であってもよい。
【００２２】
また、上記課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部により入力された画像の特徴を抽出する画像特徴抽出部と、複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録する登録画像特徴データベースと、前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出す類似画像特徴探索部と、前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係に基づきばらつきの度合を算出するばらつき測定部と、前記ばらつき測定部により決定された閾値に基づき、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と前記閾値とを比較することにより、前記入力画像の特徴を前記登録画像特徴データベースに登録するか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定に従って入力画像の特徴を登録する登録部と、を備える画像登録装置が提供される。
【００２３】
前記ばらつき測定部は、前回以前に算出されたばらつきの度合に対する今回算出されたばらつきの度合の増減に応じて前記閾値の値を増減し、
前記判定部は、前記増減された閾値に基づき、前記入力画像の特徴を前記登録画像特徴データベースに登録するか否かを判定してもよい。
【００２４】
また、上記課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、画像を入力するステップと、前記入力された画像の特徴を抽出するステップと、複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録画像特徴データベースに登録するステップと、前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出すステップと、前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係に基づきばらつきの度合を算出するステップと、を備える画像識別方法が提供される。
【００２５】
また、上記課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、画像を入力する処理と、前記入力された画像の特徴を抽出する処理と、複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録画像特徴データベースに登録する処理と、前記登録画像特徴データベースに登録された複数の画像の特徴を探索し、前記画像特徴抽出部により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像及び第２の画像を選び出す処理と、前記抽出された入力画像に含まれる多次元の特徴から、前記第１の画像の特徴点及び前記第２の画像の特徴点を通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と前記第１の画像の特徴点と前記第２の画像の特徴点との相対位置関係からばらつきの度合を算出する処理と、をコンピュータに実行させるための画像識別プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明によれば、判定対象の画像に含まれる特徴から登録画像の特徴と紛らわしい一次元の特徴を抽出することにより、登録画像の特徴と判定対象画像の特徴との類似性を判定する基準を自動で更新することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像識別装置（画像登録装置）の機能構成図である。
【図２】帳票画像取り出した罫線の特徴を抽出した結果の一例を示した図である。
【図３】同実施形態にかかる登録帳票特徴データベースのデータ登録例を示した図である。
【図４】同実施形態にかかる帳票登録処理の手順を示したフローチャートである。
【図５】同実施形態にかかる特徴特録処理の手順を示したフローチャートである。
【図６】同実施形態にかかる登録処理の基準を説明するための図である。
【図７】同実施形態にかかるばらつき測定処理の手順を示したフローチャートである。
【図８】同実施形態にかかる多次元の特徴Ｐから紛らわしい一次元の特徴を算出することを説明するための概念図である。
【図９】同実施形態にかかる多次元の特徴Ｐから紛らわしい一次元の特徴を算出することを説明するための他の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照しながら、発明を実施するための一実施形態について説明する。但し、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【００２９】
なお、以下に示す順序に従って本実施形態について説明する。
〔１〕画像識別装置（画像登録装置）の機能構成
〔２〕帳票登録処理
〔２−１〕特徴登録処理
〔３〕ばらつき測定処理
〔３−１〕一次元の特徴の抽出
【００３０】
〔１〕画像登録装置（画像識別装置）の機能構成
まず、本発明の一実施形態に係る画像登録装置（画像識別装置）について、図１を参照しながら説明する。図１は、画像登録装置（画像識別装置）の各機能を示した図である。画像登録装置１０は、画像入力部１００、帳票特徴抽出部１１０、登録帳票特徴データベース１２０、類似帳票特徴探索部１３０、ばらつき測定部１４０，判定部１５０及び登録部１６０を有する。なお、画像入力部１００、帳票特徴抽出部１１０、登録帳票特徴データベース１２０、類似帳票特徴探索部１３０及びばらつき測定部１４０の機能を有し、判定部１５０及び登録部１６０の機能を有しない画像識別装置として機能することもできる。
【００３１】
画像入力部１００は、たとえば、イメージスキャナ等から帳票画像３００を読み取る。以下では、入力画像として帳票画像３００を例に挙げて説明するが、これに限らず、入力画像は文字画像やその他の画像であってもよい。
【００３２】
帳票特徴抽出部１１０は、帳票画像３００から画像の特徴を抽出する。特徴抽出の一例を図２に示す。図２（ａ）は、帳票画像から罫線のみを取り出した結果である。特徴抽出処理では、図２（ｂ）のように全体を等分割し、各領域内の罫線の本数を求める。図２（ｂ）では、帳票を１６領域に等分割した状態を示す。図２（ｃ）は、求められた各領域内の罫線の本数を示したものである。この結果、帳票特徴抽出部１１０は、帳票画像３００から画像の特徴として、（０，１，１，１，２，３，２，２，４，５，３，４，３，３，０，４）の１６個の数値列を抽出する。以下の説明では、帳票の特徴Ｐ，Ｑ，Ｂ、Ａは、ベクトル表記されたものとする。
【００３３】
帳票特徴抽出部１１０は、他の方法を用いて画像の特徴を抽出してもよい。たとえば、入力画像の罫線を識別及び認識する技術としては、特開平９−２５９２２１号公報に示す方法や特開平９−２５９２２２号公報に示す方法を用いてもよい。また、入力画像の文字を認識する技術としては、特開昭５７−２３１８５号公報に示す方法を用いてもよい。なお、帳票特徴抽出部１１０は画像特徴抽出部に相当する。
【００３４】
登録帳票特徴データベース１２０は、複数の画像の特徴を種別毎に１又は２以上登録する記憶領域である。たとえば、図２（ｃ）に示した画像の特徴が、入力された帳票Ａの特徴であったとする。その場合、図３（ａ）に示すように、登録帳票特徴データベース１２０には、帳票種別「帳票Ａ」、帳票特徴（１，１，１，１，３，４，３，３，４，５，４，４，３，３，０，４）が登録される。
【００３５】
図３（ｂ）では、登録帳票特徴データベース１２０にさらに複数の種別の帳票の特徴が登録されている。具体的には、登録帳票特徴データベース１２０には、帳票種別「帳票Ａ」の帳票特徴に加え、帳票種別「帳票Ｂ」及び帳票種別「帳票Ｃ」の帳票特徴等が登録されている。同一の帳票種別として複数の異なる特徴を登録してもよい。たとえば、ここでは、帳票種別「帳票Ｂ」に対して２つの帳票特徴が登録されている。この登録方法については後述する。なお、登録帳票特徴データベース１２０は登録画像特徴データベースに相当する。
【００３６】
類似帳票特徴探索部１３０は、登録画像特徴データベース１２０に登録された複数の画像の特徴を探索し、画像特徴抽出部１１０により抽出された入力画像の特徴と類似する第１の画像の特徴及び第２の画像の特徴を選び出す。本実施形態では、類似帳票特徴探索部１３０は、帳票特徴抽出部１１０により抽出された入力画像の特徴Ｐと最も類似する第１の画像の特徴Ａ及び次に類似する第２の画像の特徴Ｂを選び出す。なお、類似帳票特徴探索部１３０は類似画像特徴探索部に相当する。
【００３７】
ばらつき測定部１４０は，入力された帳票画像３００の特徴Ｐという多次元の特徴から、第１の画像の特徴点Ａ及び第２の画像の特徴点Ｂを通る直線上に存在する一次元の特徴点を抽出し、抽出された一次元の入力画像の特徴点と第１の画像の特徴点と第２の画像の特徴点との相対位置関係から入力された帳票画像３００のばらつき量を算出する。本実施形態では、ばらつき測定部１４０は、前記抽出の結果に基づき一次元の入力画像の特徴点Ｐの前記第１の画像の特徴点Ａに対する距離からばらつき量を算出する。
【００３８】
なお、帳票画像３００のばらつき量は、同種の帳票と考えてもよいとする帳票のばらつきの度合いを示す指標となる。入力帳票の特徴を抽出する技術的性能のために特徴の抽出結果に誤差が含まれたり、帳票そのものの印刷精度の善し悪しが特徴の抽出結果に影響を与えたり、同一帳票に対してたとえばマークのあるなし等、デザインの違いがあるために同種の帳票でも特徴の抽出結果にある程度のばらつきがあると考えられる。
【００３９】
抽出の一例としては、ばらつき測定部１４０は、一次元の入力画像の特徴点Ｐから第１の画像の特徴点Ａからまでの方向ベクトル値と第２の画像の特徴点Ｂから第１の画像の特徴点Ａまでの方向ベクトル値との内積から、入力画像のばらつき量を求める。前記距離のより詳しい算出方法については後述する。
【００４０】
ばらつき測定部１４０は、一次元の入力画像の特徴点Ｐの第１の画像の特徴点Ａに対する距離を複数の入力画像に対してそれぞれ算出し、算出された複数の入力画像に対する複数の距離を用いて入力画像のばらつき量を算出する。ばらつき測定部１４０は、算出されたばらつき量に基づき入力帳票画像の種別を判定するための閾値ｔｈを決定する。ばらつき測定部１４０は、前回以前に算出されたばらつき量に対する今回算出されたばらつき量の増減に応じて閾値ｔｈの値を増減する。
【００４１】
判定部１５０は、ばらつき測定部１４０により決定された閾値ｔｈに基づき入力帳票画像の種別を判定する。判定部１５０は、閾値ｔｈに基づき入力画像の特徴を第１の画像と同種の画像として登録する、第１の画像と別種の画像として登録する、又は第１の画像と同一又は酷似する画像であるから登録しない、のいずれかを判定してもよい。登録部１６０は、判定部１５０の判定に従って入力帳票画像の種別及び特徴を登録する。
【００４２】
なお、画像登録装置（画像識別装置）１０は、クライアント・サーバ型のサーバ機器の一機能として実現されていてもよく、ピアツーピア（Ｐｅｅｒ  ｔｏ  Ｐｅｅｒ）型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用機器の一機能として実現されてもよい。また、画像登録装置（画像識別装置）１０は、ネットワークに接続されていてもよく、接続されていなくてもよい。画像登録装置（画像識別装置）１０の一例としては、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の電子機器が挙げられる。
【００４３】
〔２〕帳票登録処理
次に、本実施形態に係る画像登録装置１０が実行する帳票登録処理について、図４及び図５を参照しながら説明する。図４は、帳票登録処理の手順を示したフローチャートである。図５は、帳票登録処理（メインルーチン）から呼び出される特徴登録処理（サブルーチン）の手順を示したフローチャートである。
【００４４】
帳票登録処理は、ステップＳ４００から開始され、ステップＳ４０５にて画像入力部１００は、登録用帳票画像３００を取得する。次に、帳票特徴抽出部１１０は、ステップＳ４１０にて登録用帳票画像３００の特徴Ｑを抽出する。次に、登録部１１０は、ステップＳ４１５にて特徴登録処理を呼び出す。
【００４５】
〔２−１〕特徴登録処理
特徴登録処理は、図５のステップＳ５００から開始され、登録部１６０は、ステップＳ５０５にて、抽出された登録用帳票画像３００の特徴点Ｑと登録種別Ａの特徴点との距離ＱＡと、閾値ｔｈと登録種別Ａの特徴点との距離ｔｈＡと、を計算する。ついで、登録部１６０は、ステップＳ５１０にて距離ＱＡが距離ｔｈＡ以下かを判定する。
【００４６】
距離ＱＡが距離ｔｈＡ以下であると判定された場合、登録部１６０は、ステップＳ５１５にて距離ＱＡが距離ｔｈＡのｙ割以下であるかを判定する。ｙは予め定められた数値である。距離ＱＡが距離ｔｈＡのｙ割以下であると判定された場合、登録部１６０は、ステップＳ５２０にて特徴Ｑの帳票は、種別Ａの帳票と同一又は酷似すると判定し、特徴Ｑの対象帳票を登録帳票特徴データベース１２０に登録せず、ステップＳ５９５に進んで本処理を終了する。これは、図６に示したように、対象帳票の特徴点Ｑが特徴点Ａを中心とした閾値ｔｈのｙ割の円上又は円内に存在することを示している。
【００４７】
一方、距離ＱＡが距離ｔｈＡのｙ割より大きいと判定された場合、登録部１６０は、ステップＳ５２５にて特徴Ｑ（＝Ｑ’）の帳票は、種別Ａの帳票と同種の帳票として登録帳票特徴データベース１２０に登録し、ステップＳ５９５に進んで本処理を終了する。これは、図６では対象帳票の特徴点Ｑ’が特徴点Ａを中心とした閾値ｔｈのｙ割の円より外側で閾値ｔｈの円上又は円内に存在することを示している。
【００４８】
ステップＳ５１０にて距離ＱＡが距離ｔｈＡより大きいと判定された場合、登録部１６０は、ステップＳ５３０にて特徴Ｑ（＝Ｑ’’）の帳票は、種別Ａの帳票と別種の特徴として登録帳票特徴データベース１２０に登録し、ステップＳ５９５に進んで本処理を終了する。これは、図６では対象帳票の特徴点Ｑ’’が特徴点Ａを中心とした閾値ｔｈの円の外側に存在することを示している。
【００４９】
以上の処理により図５に示した特徴登録処理が終了すると、図４の帳票登録処理のステップＳ４２０に戻り、画像入力部１００は他に入力すべき帳票画像があるかを判定する。他に入力すべき帳票画像がある場合、ステップＳ４０５に戻ってステップＳ４０５〜ステップＳ４２０の処理を繰り返す。他に入力すべき帳票画像がない場合、ステップＳ４９５に進んで本処理を終了する。
【００５０】
〔３〕ばらつき測定処理
次に、本実施形態に係る画像識別装置（画像登録装置）１０が実行するばらつき測定処理について、図７を参照しながら説明する。図７は、ばらつき測定処理の手順を示したフローチャートである。
【００５１】
ばらつき測定処理は、ステップＳ７００から開始され、ステップＳ７０５にて画像入力部１００は、測定用帳票画像を取得する。次に、帳票特徴抽出部１１０は、ステップＳ７１０にて測定用帳票画像の特徴Ｐを抽出する。次に、ばらつき測定部１４０は、ステップＳ７１５にて、抽出された特徴Ｐと登録帳票特徴データベース１２０に登録された複数の帳票のそれぞれの特徴との距離を計算する。
【００５２】
特徴間の距離の計算は、２乗距離（各要素成分の差の２乗和）を用いる。たとえば、図２（ｃ）に示した測定用帳票画像の１６要素成分の特徴Ｐと図３（ａ）に示した種別Ａの１６要素成分の帳票特徴Ａとの２乗距離は、次式（１）にて示される。
（Ｐ１−Ａ１）２＋（Ｐ２−Ａ２）２＋（Ｐ３−Ａ３）２＋・・・＋（Ｐ１６−Ａ１６）２・・・（１）
【００５３】
ばらつき測定部１４０は、以上の２乗距離を図３（ｃ）に示したすべての種別の帳票特徴に対して計算する。すなわち、登録帳票特徴データベース１２０内を全件検索するまでステップＳ７１５及びステップＳ７２０の処理を繰り返す。ばらつき測定部１４０は、全件検索後、ステップＳ７２５に進んで測定用帳票画像の特徴Ｐと最も距離が短い特徴を持つ登録帳票を取得する。ここでは、測定用帳票画像の特徴Ｐと最も距離が短い特徴を持つ登録帳票を第１の帳票画像（第１の画像）とし、その帳票の特徴点をＡで表す。
【００５４】
次に、ばらつき測定部１４０は、ステップＳ７３０に進んで測定用帳票画像の特徴Ｐと２番目に距離が短い特徴を持つ登録帳票を取得する。ここでは、測定用帳票画像の特徴Ｐと２番目に距離が短い特徴を持つ登録帳票を第２の帳票画像（第２の画像）とし、その帳票の特徴点をＢで表す。
【００５５】
次に、ばらつき測定部１４０は、ステップＳ７３５にて第１の帳票画像と第２の帳票画像との帳票特徴間の距離ｘを計算する。計算には次式（２）（３）を用いる。
【００５６】
【数１】
2010160648.tif 000003
ただし、
【数２】
2010160648.tif 000004
なお、上式では、第１の帳票画像ａ、第２の帳票画像ｂ及び測定用帳票画像ｐの特徴をベクトル表記する。
【００５７】
〔３−１〕一次元の特徴の抽出
以上により、測定用帳票画像の多次元の特徴Ｐから一次元の入力画像の特徴点ｐの第１の画像の特徴点Ａに対する距離を算出することができる。これについて図８を参照しながら詳しく説明する。
【００５８】
図８（ａ）では、便宜上、多次元の一例として３次元空間が示されている。一般的に、次元が多くなるほど、多次元に含まれる情報のうち、不必要な情報が含まれる可能性が高い。本実施形態では、不必要な情報とは、測定用帳票画像に第１及び第２番目に近似しているとして選択された第１の帳票画像及び第２の帳票画像の特徴Ａ、Ｂに対して紛らわしくない情報である。よって、本実施形態に係るばらつき測定部１４０は、測定用帳票画像と第１の帳票画像及び第２の帳票画像との特徴間の距離を計算するときに、それらの特徴を表す情報を紛らわしい方向の次元のみに絞り、紛らわしくない次元は除去して判断する。
【００５９】
図８（ａ）の多次元空間上の測定用帳票画像の特徴Ｐ１、特徴Ｐ１に最も近似する第１の帳票画像の特徴Ａ１、特徴Ｐ１に２番目に近似する第２の帳票画像の特徴Ｂ１の三点の情報を一次元化させる。具体的には、測定用帳票画像の特徴Ｐ１に含まれる多次元の情報から、第１の帳票画像の特徴点ａ１及び前記第２の帳票画像の特徴点ｂ２を通る直線Ｘ１上に存在する一次元の特徴点を抽出する。
【００６０】
式（２）の左辺のｘのベクトル値は、図８（ｂ）に示した一次元の特徴ｐ１が特徴ａ１からどれだけ離れているか（距離ｐ１ａ１）を示す。式（３）のｔは、特徴ａ１からどれだけ離れているかの度合いを示していて、特徴点ａ１ではｔは「０」の値を持ち、特徴点ｂ１ではｔは「１」の値を持つ。
【００６１】
式（３）の右辺の分子は、ｐ１からａ１を引いたベクトル値とｂ１からａ１を引いたベクトル値の内積である。これにより、多次元の特徴をもつ点Ｐ１から直線Ｘ１上の一次元の特徴を持つ点ｐ１に情報を落とし込むことができる。これは、換言すれば、以上の計算により紛らわしい情報と紛らわしくない情報とを含んだ多次元の特徴点Ｐ１から、特徴点ａ１及び特徴点ｂ１に対して最も近い一次元の特徴だけを取り出したことになる。ここで、「最も近い」とは、特徴点ａ１及び特徴点ｂ１に対して最も紛らわしいということである。この結果、以上の計算により特徴点ａ１及び特徴点ｂ１に対して最も紛らわしい一次元の特徴点ｐ１のみを抽出することができる。
【００６２】
次に、ばらつき測定部１４０は、ステップＳ７４０にて他の測定用帳票画像が存在するかを判定する。他の測定用帳票画像が存在する場合、ばらつき測定部１４０は、ステップＳ７０５に戻り、ステップＳ７０５〜Ｓ７４０の処理を繰り返す。たとえば、ステップＳ７０５〜Ｓ７４０の処理を２回繰り返すと、まず初めの繰り返し処理にて、図９（ａ）に示した他の測定用帳票画像Ｐ２に対して図９（ｂ）に示したように特徴点ａ２及び特徴点ｂ２に対して最も紛らわしい一次元の特徴点ｐ２を抽出することができる。また、２回目の繰り返し処理にて図９（ａ）に示した他の測定用帳票画像Ｐ３に対して図９（ｃ）に示したように特徴点ａ３及び特徴点ｂ３に対して最も紛らわしい一次元の特徴点ｐ３を抽出することができる。なお、測定対象となる複数の測定用帳票画像は、同一帳票でも良く、マークの有無等の相異を持つ同種の帳票でもよい。また、測定対象は、複数枚であることが好ましいが、最低二枚以上あればよい。
【００６３】
以上の繰り返し処理を測定用帳票画像がなくなるまで実行した後、ばらつき測定部１４０は、次式（４）を用いて標準偏差Ｓを算出する。
【００６４】
【数３】
2010160648.tif 000005
なお、標準偏差Ｓは、測定した複数の測定用帳票画像のばらつきの度合いを示す一例である。
【００６５】
次に、ばらつき測定部１４０は、ステップＳ７５０に進んで標準偏差Ｓに基づき特徴にばらつきが大きいかどうかを判定する。すなわち、ばらつき測定部１４０は、前回求めた標準偏差を記憶しておき、前回の標準偏差に対して今回求めた標準偏差Ｓが大きければ、ステップＳ７５５に進み、図５の特徴登録処理に使用する閾値ｔｈを現時点の値より大きく設定し、ステップＳ７９５にて本処理を終了する。一方、前回の標準偏差に対して今回求めた標準偏差Ｓが小さければ、ステップＳ７６０に進み、閾値ｔｈを現時点の値より小さく設定し、ステップＳ７９５にて本処理を終了する。
【００６６】
なお、ステップＳ７５０では、前回の標準偏差に対し今回求めた標準偏差Ｓの大小を判定したが、これに限られず、前回以前の標準偏差に対し今回求めた標準偏差Ｓの大小を判定してもよい。
【００６７】
以上の処理によれば、求められた標準偏差Ｓが大きい場合には、閾値ｔｈは大きくなる。図６に示したように、閾値ｔｈが大きくなれば、登録用帳票の特徴Ｑに最も近似する登録帳票の特徴Ａを中心とした閾値ｔｈを通る円は大きくなる。これは、最も近似する登録帳票の特徴Ａに対して登録用帳票が同一又は類似と判断される範囲が広くなったことを示す。この結果、登録用帳票は、登録帳票の特徴Ａに対して同種の帳票として登録する、又は登録帳票の特徴Ａと同一又は酷似するとして対象帳票を登録しない範囲が拡がり、別種の帳票として登録する範囲が狭まる。
【００６８】
一方、求められた標準偏差Ｓが小さい場合には、閾値ｔｈは小さくなる。図６に示したように、閾値ｔｈが小さくなれば、登録用帳票の特徴Ｑに最も近似する登録帳票の特徴Ａを中心とした閾値ｔｈを通る円は小さくなる。これは、最も近似する登録帳票の特徴Ａに対して登録用帳票が同一又は類似と判断される範囲が狭くなったことを示す。この結果、登録用帳票は、登録帳票の特徴Ａに対して同種の帳票として登録する、又は登録帳票の特徴Ａと同一又は酷似するとして対象帳票を登録しない範囲は狭まり、別種の帳票として登録する範囲が拡がる。
【００６９】
このようにして、本実施形態では、帳票登録処理中であっても、帳票の印字状態のばらつきの度合いに応じて閾値ｔｈを自動で増減させることができる。これにより、最も近い登録帳票Ａと同一又は類似と判断される範囲を広げたり狭めたりすることができる。この結果、帳票の特徴を抽出する技術的性能により特徴の抽出結果に誤差が含まれたり、帳票の印刷精度に善し悪しがあったり、同一帳票に対してデザインの違いが生じていてもこれらのばらつきを閾値ｔｈの増減にて吸収し、対象印刷物のばらつきによらず、ある帳票を同一種別として登録すべきか、あるいは、異なる種別として登録すべきか、同一又は酷似するとして登録すべきでないかを精度よく判定することができる。
【００７０】
さらに、従来の技術では、例えば図８（ａ）に示した入力帳票の特徴Ｐ１と登録帳票の特徴Ａ１との距離や、入力帳票の特徴Ｐ１と登録帳票の特徴Ｂ１との距離に基づき、入力帳票と登録帳票との同一性や類似性が判断されていた。しかしながら、本実施形態の画像識別装置（画像登録装置）によれば、入力帳票の多次元の特徴Ｐ１のうち、入力帳票に最も近似する第１の画像の特徴点ａ１及び次に近似する第２の画像の特徴点ｂ１を通る直線上に存在する一次元の特徴点ｐ１のみを抽出し、同一性や類似性の判断にはこれらの一次元の距離のみを用いる。これにより、抽出された入力帳票の特徴Ｐ１のうち最も紛らわしい方向の一次元の特徴点ｐ１のみが抽出されたことになる。換言すれば、抽出されなかった特徴は、第１の画像及び第２の画像に対して紛らわしくない方向の特徴として除外される。これにより、入力画像の特徴と類似する複数の登録画像の特徴との類似判定の精度を高めることができる。
【００７１】
なお、図４の帳票登録処理にて取得した登録用帳票画像と、図７のばらつき測定処理にて取得した測定用帳票画像とは同じであってもよい。この場合、図７のばらつき測定処理に用いた測定用帳票画像を用いて閾値ｔｈを増減させ、その後、直ちに図４の帳票登録処理を実行して、ステップＳ４０５及びステップＳ４１０の処理を行うことなく、ステップＳ４１５の特徴登録処理を行い、測定用帳票画像を登録用帳票画像として用いることもできる。この場合、登録用帳票画像の特徴と測定用帳票画像の特徴とは同じ特徴Ｐ（＝Ｑ）となる。
【００７２】
なお、以上の説明において用いた各数式に関しては、あくまでも実施例における一例であり、それぞれの数式の持つ特徴を示すものであれば、異なる数式であっても構わない。
【００７３】
上記実施形態において、各部の動作は互いに関連しており、互いの関連を考慮しながら、一連の動作として置き換えることができる。これにより、画像識別装置の実施形態を、画像識別方法の実施形態及びその画像識別装置が有する機能をコンピュータに実現させるための画像識別プログラムの実施形態とすることができる。
【００７４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７５】
例えば、以上の説明では以下では、入力画像として帳票画像を例に挙げて説明したが、文字のみが印字された画像、帳票と文字が混在した画像等についても適用することができる。帳票と文字が混在した画像の場合、文字の特徴部分を除いて罫線の特徴部分のみを抽出し、抽出された画像に対して上記画像識別処理を行ってもよいし、罫線の特徴部分を除いて文字の特徴部分のみを抽出し、抽出された画像に対して上記画像識別処理を行ってもよい。文字の特徴部分及び罫線の特徴部分の両方を抽出し、抽出された画像に対して上記画像識別処理を行ってもよい。
【符号の説明】
【００７６】
１０      画像識別装置（画像登録装置）
１００    画像入力部
１１０    帳票特徴抽出部
１２０    登録帳票特徴データベース
１３０    類似帳票特徴探索部
１４０    ばらつき測定部
１５０    判定部
１６０    登録部
３００    帳票
１０５    位置表現抽出部
１１０    位置情報テーブル
１１０ａ  ＩＤ
１１０ｂ  タイプ
１１０ｃ  位置表現情報
１１０ｄ  位置座標
１１０ｅ  面積
１１０ｆ  特定度（Ｔｏｒｇ）
１１０ｇ  特定度（Ｔ）
１１５    演算部
１２０    位置表現特定部
２００    テキスト文書
３００    代表位置表現情報リスト
【図１】
2010160648.tif 000006
【図２】
2010160648.tif 000007
【図３】
2010160648.tif 000008
【図４】
2010160648.tif 000009
【図５】
2010160648.tif 000010
【図６】
2010160648.tif 000011
【図７】
2010160648.tif 000012
【図８】
2010160648.tif 000013
【図９】
2010160648.tif 000014