(57)【要約】【課題】定型書類に関する情報を予め登録せずに、記入が正常に行われていない定型書類の検出を行うことができるようにする、画像検出装置及び画像検出プログラムを提供する。【解決手段】追記領域抽出部２６は、画像読取部２０で読取った申込書５０が予め定められた枚数以上の場合は申読取った文書画像を小領域５４に分割し、全申込書５０の同一位置の小領域５４のばらつきに基づいて追記領域６０を抽出する。特徴値生成部２８は、抽出した追記領域６０毎に特徴空間における領域特徴ベクトルを算出し、異常値検出部３０は、クラスタリングし、正常クラスタに属さない領域特徴ベクトルを異常値として検出する。また、異常値の位置や大きさ等により異常の種類を検出する。また、読取った文書画像が予め定められた枚数未満の場合はＨＤＤ１８から類似フォームを検索し、検索された類似フォームを用いて異常値及び異常の種類の検出を行う。【選択図】図１
2010061523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
追記領域を含む定型文書を複数読取った画像データの各々を複数の領域に分割し、該分割した領域毎に特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、
前記第１の特徴量抽出手段で抽出した特徴量から前記画像データの各々に対応する箇所毎のばらつき量を算出し、該ばらつき量に応じて、追記領域を抽出する追記領域抽出手段と、
前記追記領域抽出手段で抽出した追記領域に対応する前記画像データの各々を複数の領域に分割し、該分割した領域毎に、特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、
前記第２の特徴量抽出手段で抽出した特徴量から追記領域特徴値を生成し、追記領域特徴値の中で異常値のある前記追記領域を含む前記画像データを検出する検出手段と、
を備えた画像検出装置。
【請求項２】
前記画像データに対応する前記追記領域、及び前記追記領域特徴値を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記画像データの数が予め定められた数未満の場合は、前記追記領域抽出手段は、前記画像データに対応する前記記憶手段に記憶されている前記追記領域に基づいて、前記画像データの追記領域を抽出し、前記検出手段は、前記画像データの追記領域毎の前記追記領域特徴値及び前記記憶手段に記憶されている前記追記領域特徴値に基づいて、前記画像データの前記追記領域特徴値が異常値であるかを検出する、請求項１に記載の画像検出装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記追記領域特徴値及び前記異常値に基づいて、前記異常値の異常の種類を検出する異常種類検出手段を含む、請求項１または請求項２に記載の画像検出装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記追記領域特徴値として予め定めた特徴空間内における特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルをクラスタリングした正常値クラスタに属さない前記特徴ベクトルを異常値として検出する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像検出装置。
【請求項５】
前記追記領域抽出手段は、前記ばらつき量が予め定められた値よりも大きな前記第1の領域を含む領域を追記領域として抽出する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像検出装置。
【請求項６】
前記第２の特徴量抽出手段は、前記追記領域を楕円近似し、近似した楕円の長軸と短軸との比が予め定められた値以上の場合、長軸方向に複数の領域に分割する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像検出装置。
【請求項７】
前記第２の特徴量抽出手段は、分割した複数の領域毎の特徴ベクトルを生成し、該生成した特徴ベクトル同士の距離及び抽出した特徴量のばらつきの各々が予め定めた値より小さい前記分割した複数の領域のうち、隣接する領域を統合する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像検出装置。
【請求項８】
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データの検出結果を報知する報知手段をさらに備えた、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の画像検出装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の画像検出装置における前記第１の特徴量抽出手段、前記追記領域抽出手段、前記第２の特徴量抽出手段、及び前記検出手段としてコンピュータを機能させるための画像検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像検出装置及び画像検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の技術では、読込んだ画像データから予め登録しておいた予め定められた複数の記入欄の位置に対応する位置の文字情報またはマーク情報を読取り、読取った情報に基づいて記入不備を選別する。
【０００３】
また、特許文献２に記載の技術では、定型書類に予め、記入欄及び記入欄の改ざんを検知するための透かし情報を埋込んでおき、透かし情報に基づいて記入欄への改ざんを検出する。
【０００４】
また、特許文献３に記載の技術では、読込んだ画像データから、記入漏れを判定すべき位置に黒枠を描いた記入漏れチェック位置検出シートを予め登録しておき、黒枠に対応する位置の画像の有無を検出する。
【特許文献１】特開２００１−２６６０６５号公報
【特許文献２】特開２００５−３２８３６１号公報
【特許文献３】特開２００５−１４９４４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、定型書類に関する情報を予め登録せずに、記入が正常に行われていない定型書類の検出を行うことができるようにする画像検出装置及び画像検出プログラム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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の画像検出装置は、追記領域を含む定型文書を複数読取った画像データの各々を複数の領域に分割し、該分割した領域毎に特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、前記第１の特徴量抽出手段で抽出した特徴量から前記画像データの各々に対応する箇所毎のばらつき量を算出し、該ばらつき量に応じて、追記領域を抽出する追記領域抽出手段と、前記追記領域抽出手段で抽出した追記領域に対応する前記画像データの各々を複数の領域に分割し、該分割した領域毎に、特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、前記第２の特徴量抽出手段で抽出した特徴量から追記領域特徴値を生成し、追記領域特徴値の中で異常値のある前記追記領域を含む前記画像データを検出する検出手段と、を備える。
【０００７】
請求項２に記載の画像検出装置は、請求項１に記載の画像検出装置において、前記画像データに対応する前記追記領域、及び前記追記領域特徴値を記憶する記憶手段をさらに備え、前記画像データの数が予め定められた数未満の場合は、前記追記領域抽出手段は、前記画像データに対応する前記記憶手段に記憶されている前記追記領域に基づいて、前記画像データの追記領域を抽出し、前記検出手段は、前記画像データの追記領域毎の前記追記領域特徴値及び前記記憶手段に記憶されている前記追記領域特徴値に基づいて、前記画像データの前記追記領域特徴値が異常値であるかを検出する。
【０００８】
請求項３に記載の画像検出装置は、請求項１または請求項２に記載の画像検出装置において、前記検出手段は、前記追記領域特徴値及び前記異常値に基づいて、前記異常値の異常の種類を検出する異常種類検出手段を含む。
【０００９】
請求項４に記載の画像検出装置は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像検出装置において、前記検出手段は、前記追記領域特徴値として予め定めた特徴空間内における特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルをクラスタリングした正常値クラスタに属さない前記特徴ベクトルを異常値として検出する。
【００１０】
請求項５に記載の画像検出装置は、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像検出装置において、前記追記領域抽出手段は、前記ばらつき量が予め定められた値よりも大きな前記第1の領域を含む領域を追記領域として抽出する。
【００１１】
請求項６に記載の画像検出装置は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像検出装置において、前記第２の特徴量抽出手段は、前記追記領域を楕円近似し、近似した楕円の長軸と短軸との比が予め定められた値以上の場合、長軸方向に複数の領域に分割する。
【００１２】
請求項７に記載の画像検出装置は、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像検出装置において、前記第２の特徴量抽出手段は、分割した複数の領域毎の特徴ベクトルを生成し、該生成した特徴ベクトル同士の距離及び抽出した特徴量のばらつきの各々が予め定めた値より小さい前記分割した複数の領域のうち、隣接する領域を統合する。
【００１３】
請求項８に記載の画像検出装置は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の画像検出装置において、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データの検出結果を報知する報知手段をさらに備える。
【００１４】
請求項９に記載の画像検出プログラムは、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の画像検出装置における前記第１の特徴量抽出手段、前記追記領域抽出手段、前記第２の特徴量抽出手段、及び前記検出手段としてコンピュータを機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載の本発明によれば、定型書類に関する情報を予め登録せずに、記入が正常に行われていない定型書類の検出を行うことができる、という効果が得られる。
【００１６】
請求項２に記載の本発明によれば、画像データの数が予め定められた数未満であっても、定型書類に関する情報を予め登録せずに、記入が正常に行われていない定型書類の検出を行うことができる、という効果が得られる。
【００１７】
請求項３に記載の本発明によれば、記入漏れ等の種類が検出できる、という効果が得られる。
【００１８】
請求項４に記載の本発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、異常値の検出が精度良く行える、という効果が得られる。
【００１９】
請求項５に記載の本発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、精度良く追記領域の抽出が行える、という効果が得られる。
【００２０】
請求項６に記載の本発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、精度良いクラスタリングを行うことができる、という効果が得られる。
【００２１】
請求項７に記載の本発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、精度良いクラスタリングを行うことができる。
【００２２】
請求項８に記載の本発明によれば、検出結果をユーザに報知することができる、という効果が得られる。
【００２３】
請求項９に記載の本発明によれば、定型書類に関する情報を予め登録せずに、記入が正常に行われていない定型書類の検出を行うことができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、文字、絵、及び印等、用紙上に描かれているもの全てを画像と称する。
【００２５】
図１は、本実施の形態に係る画像検出装置１０の概略構成の一例を示すブロック図である。
【００２６】
本実施の形態に係る画像検出装置１０は、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、ＨＤＤ１８、画像読取部２０、測定器２２、特徴量抽出部２４、追記領域抽出部２６、特徴値生成部２８、異常値検出部３０、及び操作／表示部３２を備えて構成されている。
【００２７】
ＣＰＵ１２は、画像検出装置１０の全体を制御するためのものであり、詳細を後述する画像検出処理等の各種プログラムが実行される。当該画像検出処理の画像検出処理プログラム３６は、記録媒体としてのＲＯＭ１４に記憶されている。なお、当該画像検出処理プログラム３６は、ＣＤ−ＲＯＭ（図示省略）や、ＤＶＤ−ＲＯＭ（図示省略）、リムーバブルディスク（図示省略）等の記録媒体に記録しておき、ＨＤＤ１８等にインストールし、ＣＰＵ１２により読込まれて実行されるようにしてもよい。ＲＯＭ１４は、画像検出処理プログラム３４等の各種プログラムやパラメータ等が記憶されており、ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１２による画像検出処理プログラム３６等の各種プログラムの実行時におけるワークエリア等として用いられる。
【００２８】
ＨＤＤ１８には、画像検出処理に用いられる予め定められた値（詳細後述）が予め記憶されている。また、申込書のフォーム（詳細後述）等を記憶するためのものである。
【００２９】
画像読取部２０は、記入済みの定型文書の文書画像を画像データとして読取るためのものであり、具体的例としては、スキャナ等が挙げられる。なお、定型文書とは、記入欄等が予め定められた、一定形式の文書であり、具体的例としては、各種申込書や報告書等が挙げられる。
【００３０】
測定器２２は、画像読取部２０で読取った文書画像の特徴量（詳細後述）を抽出するための各種成分等を測定するためのものであり、具体的例としては、濃度計や、周波数成分測定器、ＤＣＴ係数測定器等が挙げられる。
【００３１】
特徴量抽出部２４は、測定器２２の測定結果に基づいて、文書画像の特徴量を抽出するためのものである。本実施の形態では、文書画像の第１の領域（詳細後述）及び第２の領域（詳細後述）の特徴量を抽出する。
【００３２】
追記領域抽出部２６は、定型文書中に追記された（記入欄に記入された）領域を抽出するためのものである。本実施の形態で追記領域とは、全定型文書に対して共通の領域であり、定型文書中に申込者により記入（押印を含む）された領域である。なお、記入欄が大きく、大部分の申込者による記入がない空白部分が記入欄中に存在する場合等は、追記領域は定型文書の記入欄そのものとは異なる領域である。
【００３３】
特徴値生成部２８は、追記領域抽出部２６で抽出された追記領域の特徴値を生成するためのものであり、異常値検出部３０は、特徴値が異常値であるか否かを検出するためのものである。また、本実施の形態では、異常値検出部３０は、異常値を検出した場合は、当該異常値から発生している異常の種類（詳細後述）の検出も行う。
【００３４】
操作／表示部３２は、異常値検出部３０により異常値が検出された定型文書の追記領域及び異常の種類をユーザに対して報知するためのものである。また、ユーザが定型文書の記入漏れ等の検査に関する指示等の操作を行うためのものである。操作／表示部３２の具体的例としては、ディスプレイや液晶パネル等が挙げられる。
【００３５】
ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、ＨＤＤ１８、画像読取部２０、測定器２２、特徴量抽出部２４、追記領域抽出部２６、特徴値生成部２８、異常値検出部３０、及び操作／表示部３２は、コントロールバスやデータバス等のバス３４を介して、互いに情報等の授受が可能に接続されている。
【００３６】
なお、本実施の形態の画像検出装置１０は、備えられている画像読取部２０で読み取った文書画像に対して画像検出処理を行っているがこれに限らず、通信回線等（図示省略）や、記録媒体等（図示省略）を介して受付けた、画像検出装置１０の外部にある画像読取装置等で読み取った文書画像に対して画像検出処理を行うようにしてもよい。
【００３７】
次に、本実施の形態の画像検出装置１０で実行される画像検出処理について図２〜図１２を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態では、具体的一例として、図３（Ａ）に示す申込書５０の９個の記入欄５２１〜５２９の記入漏れ等を検出する場合について詳細に説明する。
【００３８】
（メイン処理）
まず、図２を参照して、本実施の形態の画像検出装置１０で実行される画像検出処理の全体について詳細に説明する。図２は、画像検出処理におけるメイン処理の一例を示すフローチャートである。なお、本処理は、例えば、操作／表示部３２により画像検出（記入漏れ検査）の指示が入力された場合や、画像読取部２０に申込書５０がセットされた場合等に実行される。
【００３９】
まず、ステップ１００では、申込者から回収された、記入欄に記入済みの申込書５０１〜５０ｎ（図３（Ｂ）参照）の文書画像を画像読取部２０で読取る。
なお、申込書各々に対する説明をする場合は符号に１〜ｎを付し、全体を称する場合は、１〜ｎを付さずに総称する。
【００４０】
詳細に説明するために図３（Ｂ）では、「▲」及び「●」が記入された文字を、「■」が押印を表している。
【００４１】
次のステップ１０２では、読取った申込書５０の枚数（本実施の形態では、ｎ枚）が予め定められた枚数（詳細後述）以上か否か判断する。予め定められた枚数未満の場合は否定されて、ステップ１０４に進み、詳細を後述する予め定められた枚数未満時検出処理を行い、異常値の検出を行った後、ステップ１１２へ進む。
【００４２】
一方、予め定められた枚数以上である場合は肯定されて、ステップ１０６へ進み、詳細を後述する追記領域抽出処理を行い、申込書５０に申込者により文字や押印等が記入された追記領域を抽出し、次のステップ１０８では、詳細を後述する異常値検出処理を行い、申込書毎に追記領域の特徴を示す特徴値を生成し、比較して、異常値となる特徴値を検出する。
【００４３】
次のステップ１１０では、申込書のフォームをＨＤＤ１８に記憶する。本実施の形態で申込書のフォームとは、ステップ１００で読取った文書画像、ステップ１０６で抽出した追記領域、及びステップ１０８で生成した特徴値のことを言うがこれに限らない。なお、異常値が検出された申込書のフォームは記憶しないようにしてもよい。
【００４４】
次のステップ１１２では、検出された異常値に基づいて、検査結果を表示した後、本処理を終了する。本実施の形態では、異常値が検出された申込書を表す情報として何枚目に読込んだ申込書であるかを示すページ数、記入漏れの発生した位置を表す情報として追記領域の位置を示す情報、及び異常の種類を表す情報として記入漏れか押印の誤記入かを、操作／表示部３２に表示する。
【００４５】
（追記領域抽出処理）
次に、追記領域抽出処理（図２のステップ１０６の処理）について、図４〜図７を参照して詳細に説明する。図４は、追記領域抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、ステップ２００では、上述したメイン処理（図１）のステップ１００で読取った全ての文書画像を小領域に分割する。分割の具体的例を図５に示す。本実施の形態では、一例として、２２（行）×２６（列）の正方形の小領域５４に分割する。なお、個々の小領域を示すために、申込書５０の左上の小領域を小領域５４（１，１）、右下の小領域を小領域５４（２２，２６）のように表す。
【００４７】
次のステップ２０２では、全申込書５０の小領域５４毎に、特徴量を抽出する。特徴量は、画像の特徴を表すことができるものであればよい。本実施の形態では、具体的例として、測定器２２により画像の濃度等を測定し、特徴量抽出部２４によりＲＧＢ成分の平均濃度、平均色等の特徴量を抽出する。
【００４８】
次のステップ２０４では、分割された位置が同一の小領域５４毎に、特徴量のばらつき量を算出する。すなわち、小領域５４１（１，１）〜小領域５４ｎ（１、１）各々の特徴量のばらつき量を算出する。同様にして、小領域５４１（２２，２６）〜小領域５４ｎ（２２、２６）まで、同一位置の小領域５４毎のばらつき量を算出する。ばらつき量の具体的例としては、分散や標準偏差等が挙げられる。
【００４９】
次のステップ２０６では、ステップ２０４で算出したばらつき量が予め定められた値より大きな小領域５４を追記成分として抽出する。
【００５０】
定型文書の書式として、申込書５０に書かれている「申込書」、「年」、「月」、「日」、及び案内文等（申込書５０中の「○」及び「△」等）の文字や罫線等の図形を含む、申込書に印刷済みの画像は、申込者が記入したものではなく全申込書５０において共通である。したがって、これらの画像が追記された小領域５４（例えば、図５の小領域５４（９，２）等）の特徴量は全申込書５０において、ほぼ共通である。一方、申込者が記入した文字や押印等の画像は、申込者個々により異なるため、これらの画像が追記された小領域（例えば、図５の小領域５４（３，１２）等）の特徴量は申込書５０により異なった値となる。そのため、画像が追記された小領域の特徴量のばらつき量は大きくなる。
【００５１】
なお、上述した印刷済みの画像等は、多少位置がずれて印刷されたり、画像読取部２０で読取る際に位置が多少ずれたり等しているため、特徴量が全申込書５０において完全に共通にならず、ばらつきが発生する場合がある。このような場合に発生するばらつき量を実験等で得ておき、当該ばらつき量を予め定められた値とする。
【００５２】
このように、ばらつき量が予め定められた値より大きな小領域５４は画像が追記された小領域であるため、追記成分として抽出する。図６に、本実施の形態において抽出された追記成分（追記成分５６）の具体的例を示す。
【００５３】
次のステップ２０８では、近傍にある追記成分５６同士を１つのクラスタに統合する。すなわち、申込書５０上で追記成分５６のクラスタリングを行う。なお、１つのクラスタに統合する追記成分５６は隣接するもの同士の他、予め定められた間隔離れていてもよい。どの程度近傍にある追記成分５６同士を統合するかは、実験等により予め統合範囲を定めておけばよい。
【００５４】
次のステップ２１０では、統合されたクラスタを追記領域として抽出した後、本処理を終了する。本実施の形態では、図７に示すように、具体的例として、１０個の追記領域（追記領域６０１〜６０１０）を抽出する。記入欄５２１に対して追記領域６０１、記入欄５２２に対して追記領域６０２、記入欄５２３に対して追記領域６０３、記入欄５２４に対して追記領域６０４及び追記領域６０５、記入欄５２５に対して追記領域６０６、記入欄５２６に対して追記領域６０７、記入欄５２７に対して追記領域６０８、記入欄５２８に対して追記領域６０９、記入欄５２９に対して追記領域６０１０、が抽出される。
【００５５】
このように、読取った申込書５０が予め定められた枚数以上の場合は、読取った文書画像毎に小領域５４に分割し、同じ位置にある小領域５４の特徴量のばらつき量に基づいて追記領域を抽出する。
【００５６】
（異常値検出処理）
次に、異常値検出処理（図２のステップ１０８の処理）について、図８〜図１１を参照して詳細に説明する。
【００５７】
図８は、異常値検出処理の一例を示すフローチャートである。
【００５８】
まず、ステップ３００では、上述した追記領域抽出処理（図４）で抽出した１０個の追記領域６０の内、１つの追記領域６０の領域を小領域に分割する。図９に、具体的例として、追記領域６０６を５個の小領域６２（小領域６２１〜６２５）に分割した例を示す。
【００５９】
次のステップ３０２では、小領域６２毎に特徴量を抽出する。ここでの特徴量は、上記追記領域抽出処理のステップ２０２と同様に抽出してもよいし、異なる成分等に基づいて抽出してもよい。どのように抽出するかは、画像の特徴を表し、異常を検出できるものであればよい。
【００６０】
次のステップ３０４では、ステップ３０２で抽出した特徴量に基づいて、後述する特徴空間における、追記領域６０６を示す、特徴ベクトルを形成し、領域特徴ベクトルとする。具体的例としては、小領域６２毎のＲＧＢ、３色の成分を特徴量とした場合、３（成分数）×５（小領域６２の数）＝１５次元の領域特徴ベクトルを形成する。
【００６１】
次のステップ３０６では、全文書画像、すなわち、全申込書５０の追記領域６０６の領域特徴ベクトルを形成したか否か判断する。形成していない場合は否定されて、ステップ３０２に戻り、全部について形成するまで繰返す。一方、全部について形成した場合は肯定されて、ステップ３０８へ進む。
【００６２】
ステップ３０８では、全領域特徴ベクトルを特徴空間にマッピングし、次のステップ３１０では、近傍にある領域特徴ベクトル同士を１つのクラスタに統合する。すなわち、特徴空間におけるクラスタリングを行う。
【００６３】
次のステップ３１２では、クラスタに含まれる領域特徴ベクトルが予め定められた量以下のクラスタを削除する。これにより、残ったクラスタが正常空間（正常クラスタ）となる。そこで次のステップ３１４では、正常クラスタに属さない領域特徴ベクトルを異常値として検出する。なお、正常クラスタに属すか否かは、具体的例としては、マハラノビス距離やＮＮ法（Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｒｉｇｈｂｏｒ  Ｒｕｌｅ）等を用いて判断すればよい。
【００６４】
特徴空間における異常値検出の具体的例を図１０に示す。なお、ここでは説明を容易にするために特徴空間が３次元または２次元の場合を示しているが、上述した１５次元等のその他の多次元空間においても同様に検出を行えばよい。
【００６５】
図１０（Ａ）は、平均濃度及び２種類の平均色差（平均色差１、平均色差２）の３次元の特徴空間を表している。領域特徴ベクトル６４は正常クラスタ７０に属すため、領域特徴ベクトル６４は正常値となる。一方、記入漏れが生じている追記領域６０の領域特徴ベクトル６６は、何も記入されていないため、平均濃度及び平均色差１、２共に、値が小さいベクトルになる。このように、正常クラスタ７０に属さない、小さなベクトル（異常値）は記入漏れ、または、記入されている文字数等が他に比べて少ないため記入箇所の誤り等の異常が発生していると判断する。また、領域特徴ベクトル６８は、正常クラスタ７０に属さないが、中程度の濃度を持つとともに有彩色であるため、文字記入欄への誤押印やノイズであると判断する。なお、ノイズが現れやすい空間を実験等により予め求めておき、当該空間に領域特徴ベクトルが属す場合はノイズとみなし、異常値として検出しないようにしてもよい。
【００６６】
申込者が希望等を自由に書込む自由記入欄の場合のクラスタリング及び異常値検出の具体的例を図１０（Ｂ）に示す。自由記入欄の場合、記入が有る場合の正常クラスタ７２及び記入がほとんど無いまたは白紙である場合の正常クラスタ７４の２つの正常クラスタが存在する。領域特徴ベクトル６４Ａは正常クラスタ７４に属し、領域特徴ベクトル６４Ｂは正常クラスタ７４に属すため、正常値となる。従って、何れの正常クラスタにも属さない領域特徴ベクトルを異常値として検出する。
【００６７】
押印欄の場合のクラスタリング及び異常値検出の具体的例を図１０（Ｃ）に示す。押印の画像は赤色であるため、赤色を示す領域に正常クラスタ７６が存在する。朱肉を用いて押印がなされている追記領域６０の領域特徴ベクトル６４は、正常クラスタ７６に属すため領域特徴ベクトル６４は正常値となる。一方、記入場所を間違えて文字等、他の色の画像が記入されている追記領域６０の領域特徴ベクトル６９は赤色を示す正常クラスタ７６に属さないため、異常値として検出され、押印箇所の誤りを検出する。また、通常の記入欄において、赤色を示す正常クラスタ７６の範囲内に特徴ベクトルが属す場合は、押印箇所の誤りが発生していると検出する。
【００６８】
記入欄に記入されている文字の長さに基づくクラスタリング及び異常値検出の具体的例を図１０（Ｄ）に示す。例えば左詰で記入する場合、追記領域の右側になるほど文字が記入されていないようになる。例えば、追記領域６０６の場合、小領域６２１は文字が記入されているが、右側になるほど文字が記入されていなくなり、小領域６２６では文字が存在しない場合がある。従って、小領域６２１の平均濃度及び小領域６２５の平均濃度の２次元空間では、正常クラスタは正常クラスタ７８の様になる。小領域６２１にのみ文字が記入されている場合の領域特徴ベクトル６４Ｃ及び小領域６２５まで文字が記入されている場合の領域特徴ベクトル６４Ｄは共に、正常クラスタ７８に属すため、正常値となる。一方、正常クラスタ７８に属さない、小さな領域特徴ベクトル６６及び領域特徴ベクトル６８は上述したように、記入漏れ等の異常が発生していると判断し、異常値として検出したり、ノイズとみなしたりする。
【００６９】
このようにして異常値を検出した次のステップ３１６では、全部の追記領域６０について検査を行ったか否か判断する。本実施の形態では、１０個の追記領域６０（追記領域６０１〜６２１０）について異常値を検出するまで否定されて、ステップ３００に戻り本処理を繰返す。一方、検出した場合は肯定され、本処理を終了する。
【００７０】
なお、ステップ３００で行った追記領域６０の小領域の分割は上記（図９の具体例）に限らない。例えば、追記領域抽出処理のステップ２００で分割した小領域５０をそのまま利用することにより処理の手間を省略するようにしてもよい。また、小領域５０をさらに細分割したり、図１１に示すように追記領域６０を楕円近似して追記領域６０’とし、長軸方向に予め定められた面積や数等の複数の小領域６２に分割したり、分割した小領域６２の特徴量のばらつきを求め、ばらつきが実験的に予め得られている値よりも小さい場合はその小領域６１同士を統合して１つの領域にしたり等してもよい。これにより、無駄を省き、より精度良くクラスタリングを行い、異常値が検出される。
【００７１】
（予め定められた枚数未満時検出処理）
次に、異常値検出処理（図２のステップ１０４の処理）について、図１２を参照して詳細に説明する。上記で詳細に説明したように、追記領域６０の抽出や異常値の検出を特徴量のばらつきにより抽出したり、クラスタリングにより行うため、申込書５０の枚数が少ないと、抽出及び検出の精度が低下する。そのため、クラスタリングを行うのに適した枚数（予め定められた枚数）未満の場合は、メイン処理（図２）のステップ１１０でＨＤＤ１８に記憶した申込書５０のフォームを用いて異常値の検出を行う所定枚数未満時検出処理を行う。
【００７２】
図１２は、異常値検出処理の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
まず、ステップ４００では、画像検索等により、フォーム認識を行い、読取った文書画像と類似フォームをＨＤＤ１８から検索する。なお、申込書５０の検査を事前に行っておらずＨＤＤ１８にフォームが記憶されていない場合等、ここで類似フォームが見つからない場合は、その旨を操作／表示装置３２に表示するようにしてもよい。
【００７４】
次のステップ４０２では、読取った文書画像の追記領域６０の特徴ベクトルを形成する。この場合、検索により見つかった類似フォームから追記領域（追記領域の位置）が得られるので、これにより、追記領域６０の特徴ベクトルを同様にして求めればよい。
【００７５】
次のステップ４０４では、異常値を検出した後、本処理を終了する。すなわち、ステップ４０２で得られた特徴ベクトルが異常値であるか、フォームに記憶されている正常クラスタに属するか否かにより検出する。また、同様にしてノイズや押印の誤記入等の検出を行う。
【００７６】
このように、予め定められた枚数未満の申込書５０の検査を行う場合は、ＨＤＤ１８に記憶されている、同様のフォームの申込書５０の検査を行ったときの画像データ、追記領域、及び特徴値等のフォームを用いることにより、異常値の検出を行う。
【００７７】
以上説明したように、本実施の形態では、読取った文書画像が予め定められた枚数以上の場合は申込書５０を読取った文書画像を小領域５４に分割し、全申込書５０の同一位置の小領域５４のばらつきに基づいて追記領域６０を抽出する。抽出した追記領域６０毎に特徴空間における領域特徴ベクトルを算出し、クラスタリングし、正常クラスタに属さない領域特徴ベクトルを異常値として検出する。また、異常値の位置や大きさ等により異常の種類を検出する。また、申込書５０のフォームをＨＤＤ１８に記憶する。さらに、異常値である領域特徴ベクトルに対応する追記領域６０が含まれる申込書、追記領域の位置、異常の種類等を操作／表示部３２に表示する。
【００７８】
また、読取った文書画像が予め定められた枚数未満の場合はＨＤＤ１８から類似フォームを検索し、検索された類似フォームを用いて異常値及び異常の種類の検出を行う。
【００７９】
このように、本実施の形態の画像検出装置１０は、申込書の追記領域を抽出し、抽出した追記領域の異常を検出するため、申込書の様式にかかわらず記入漏れ等の異常を検出する。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像検出装置の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像検出装置で実行される画像検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係る定型文書の具体的例である申込書を説明するための説明図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像検出装置で実行される追記領域抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る小領域等の具体的例を説明するための説明図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る抽出された追記成分の具体的例を説明するための説明図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る抽出された追記領域の具体的例を説明するための説明図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る画像検出装置で実行される異常値検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る追記領域の分割を説明するための説明図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る特徴空間における異常値検出の具体的例を説明するための説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る追記領域の分割のその他の具体的例を説明するための説明図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る画像検出装置で実行される予め定められた枚数未満時検出処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８１】
１０  画像検出装置
１２  ＣＰＵ
１８  ＨＤＤ
２０  画像読取部
２２  測定器
２４  特徴量抽出部
２６  追記領域抽出部
２８  特徴値生成部
３０  異常値検出部
３２  操作／表示部
３６  画像検出処理プログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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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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【図１２】
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