(57)【要約】【課題】処理効率を落とさずに，精度よく，帳票の二重処理を防止する技術を提供する。【解決手段】認識結果比較部１５１は，文字データ記憶部１５０に記憶された処理対象のＯＣＲ読取データと，送信履歴情報記憶部１５２に記憶された処理済みのＯＣＲ読取データとを比較して，一致度が所定の閾値より大きい場合に，２つのＯＣＲ読取データ間の不一致部分を抽出する。文字認識精度判定部１５３は，認識精度情報記憶部１５６に記憶された文字認識精度判定単位ごとの認識精度に関する情報を参照し，抽出された不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度が，所定の文字認識精度を満たすか否かを判定する。所定の文字認識精度を満たさないと判定された場合に，警告部１５９は，処理対象が処理済みの可能性がある旨を示す警告情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票ごとに，該帳票から認識された文字に関するデータを記憶する文字データ記憶部と，
文字認識精度判定単位ごとに，認識精度に関する情報を格納した認識精度記憶部と，
前記文字データ記憶部に記憶された，第１の帳票から認識された文字に関するデータと，第２の帳票から認識された文字に関するデータとを比較して，一致割合が所定の閾値より大きいか否かを判定する一致度判定部と，
前記一致度判定部で一致割合が所定の閾値より大きいと判定された場合に，前記第１の帳票から認識された文字に関するデータと前記第２の帳票から認識された文字に関するデータとの間の不一致部分を抽出する抽出部と，
前記認識精度記憶部を参照し，前記不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度が，あらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する文字認識精度判定部と，
前記文字認識精度判定部であらかじめ規定された文字認識精度を満たさないと判定された場合に，警告情報を出力する警告部とを備える
ことを特徴とする帳票処理装置。
【請求項２】
前記認識精度記憶部は，文字種別ごとの認識精度に関する情報を格納する文字種別認識精度記憶部を含み，
前記文字認識精度判定部は，前記認識精度記憶部に含まれた前記文字種別認識精度記憶部を参照し，前記不一致部分の文字種別の認識精度が，あらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の帳票処理装置。
【請求項３】
前記認識精度記憶部は，文字ごとの認識精度に関する情報を格納する文字認識精度記憶部を含み，
前記文字認識精度判定部は，前記認識精度記憶部に含まれた前記文字認識精度記憶部を参照し，前記不一致部分の文字の認識精度があらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の帳票処理装置。
【請求項４】
前記文字認識精度判定部は，前記認識精度記憶部を参照して，前記不一致部分における文字ごとの文字認識精度判定単位の認識精度の総乗が，あらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の帳票処理装置。
【請求項５】
コンピュータが実行するプログラムであって，
前記コンピュータに，
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置に記憶された，第１の帳票から認識された文字に関するデータと，第２の帳票から認識された文字に関するデータとを比較して，一致割合が所定の閾値より大きいか否かを判定する一致度判定手順と，
前記一致度判定手順で一致割合が所定の閾値より大きいと判定された場合に，前記第１の帳票から認識された文字に関するデータと前記第２の帳票から認識された文字に関するデータとの間の不一致部分を抽出する抽出手順と，
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置に記憶された，文字認識精度判定単位ごとの認識精度に関する情報を参照し，前記不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度が，あらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する文字認識精度判定手順と，
前記文字認識精度判定手順であらかじめ規定された文字認識精度を満たさないと判定された場合に，警告情報を出力する警告手順とを
実行させるための帳票処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，帳票の処理を行う帳票処理装置および帳票処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日々行われるデータ処理において，帳票の二重処理が行われてしまう場合がある。
【０００３】
例えば，金融機関において，利用者が記入した伝票を処理するために，各営業店から為替集中センタへの伝票データの送信が，日々行われている。その伝票データの送信において，営業店側のミスにより，同じ伝票データが再度為替集中センタに送信されてしまう，すなわち伝票データが二重処理されてしまうことがある。なお，伝票は，帳票の一種である。
【０００４】
このような伝票データの二重処理防止策としては，例えば，
（１）一度処理した伝票に対して，処理済を示す識別子（通し番号など）を印字する方法，
（２）これから処理しようとするデータとすでに処理されたデータとを比較し，一致しなければ処理する方法，
などの方法がある。
【０００５】
なお，帳票の各欄ごとに文字認識結果を比較することにより，帳票データが二重に登録される二重取引を防止する技術が知られている。また，データに通番を付加することにより，データの二重処理を防止するデータ通信処理の技術が知られている。また，画像判別情報同士を比較することにより，画像の重複送信を防止する技術が知られている。また，受信メッセージの文字同士を比較することにより，再受信メッセージを検出する受信機の技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平７−２５４９６１号公報
【特許文献２】特開平５−３４４１８０号公報
【特許文献３】特開２０００−２３２６００号公報
【特許文献４】特開昭６３−１８７７４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記（１）の方法については，処理済みを示す識別子の印字により，伝票が汚れてしまうという問題がある。
【０００８】
また，上記（２）の方法については，例えば上記の文字認識結果を比較する技術を用いた場合に，文字比較が文字認識の精度に左右されてしまうという問題がある。すなわち，誤認識があると，伝票データが二重処理されてしまう可能性がある。例えば人手で書かれたある文字を認識する場合に，文字認識を行うたびに異なる認識結果となってしまうケースも多く発生する。
【０００９】
上記（２）の方法について，本来は，すべての処理済み伝票とこれから処理しようとする伝票とについて，画像イメージを比較することが望ましい。しかし，イメージ比較を全伝票で実行すると，処理が遅くなり過ぎるという問題がある。
【００１０】
本発明は，上記の問題点の解決を図り，処理効率を落とさずに，精度よく帳票の二重処理を防止する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】
【００１１】
帳票処理装置は，帳票ごとに該帳票から認識された文字に関するデータを記憶する文字データ記憶部と，文字認識精度判定単位ごとに認識精度に関する情報を格納した認識精度記憶部と，文字データ記憶部に記憶された第１の帳票から認識された文字に関するデータと第２の帳票から認識された文字に関するデータとを比較して，一致割合が所定の閾値より大きいか否かを判定する一致度判定部と，一致度判定部で一致割合が所定の閾値より大きいと判定された場合に，第１の帳票から認識された文字に関するデータと第２の帳票から認識された文字に関するデータとの間の不一致部分を抽出する抽出部と，認識精度記憶部を参照し，不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度があらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する文字認識精度判定部と，文字認識精度判定部であらかじめ規定された文字認識精度を満たさないと判定された場合に，警告情報を出力する警告部とを備える。
【発明の効果】
【００１２】
文字認識精度を踏まえた，帳票から認識された文字に関するデータの比較が可能となり，処理効率を落とさずに精度よく帳票の二重処理を防止することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施の形態による伝票処理装置の構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態による伝票の例を示す図である。
【図３】本実施の形態による伝票フォーマットデータの例を示す図である。
【図４】本実施の形態による送信処理済み伝票のデータ保存の例を示す図である。
【図５】本実施の形態による文字種別誤認識発生率データの例を示す図である。
【図６】本実施の形態による認識相違発生率データの例を示す図である。
【図７】本実施の形態による警告・送信確認画面の例を示す図である。
【図８】本実施の形態の伝票処理装置による伝票処理フローチャートである。
【図９】本実施の形態のＯＣＲ読取データ処理部によるＯＣＲ読取データ処理フローチャートである。
【図１０】本実施の形態の文字種別認識精度判定部による文字種別認識精度算出処理フローチャートである。
【図１１】本実施の形態の文字個別認識精度判定部による文字個別認識精度算出処理フローチャートである。
【図１２】本実施の形態の警告部による警告処理フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下，本実施の形態について，図を用いて説明する。
【００１５】
図１は，本実施の形態による伝票処理装置の構成例を示す図である。
【００１６】
本実施の形態による伝票処理装置１０は，帳票の一種である伝票の処理を行う帳票処理装置であり，金融機関の各営業店において，伝票のデータ処理を行う装置である。
【００１７】
図２は，本実施の形態による伝票の例を示す図である。
【００１８】
図２に示す伝票の例は，金融機関における振込伝票の例である。図２に示す伝票の例において，太枠は各記入欄を示す。なお，図２に示す伝票の例において，太枠の記入欄内に斜体で記載された文字は，人による手書き文字を表しているものとする。
【００１９】
伝票処理装置１０は，図２に示すような伝票の画像イメージデータを取得し，取得された伝票の画像イメージデータを，各営業店で発生した伝票の集中管理を行っている為替集中センタの装置に送信する。このとき，伝票処理装置１０は，同じ伝票の二重処理を防止する処理を行う。
【００２０】
伝票処理装置１０は，伝票イメージ取得部１１，文字認識部１２，伝票フォーマット情報記憶部１３，設定条件情報記憶部１４，ＯＣＲ読取データ処理部１５，送信部１６，送信履歴情報保存処理部１７を備える。伝票処理装置１０および伝票処理装置１０が備える各機能部は，コンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとにより実現される。各記憶部は，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
【００２１】
伝票イメージ取得部１１は，スキャナにより読み取られた伝票の画像イメージデータを取得する。
【００２２】
文字認識部１２は，スキャナにより読み取られた伝票の画像イメージデータに対する文字認識を行う。文字認識部１２は，例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition ）ソフトウェアなどにより実現される。以下では，伝票から認識された文字に関するデータ，すなわち伝票の画像イメージデータに対する文字認識の結果データを，ＯＣＲ読取データと呼ぶものとする。
【００２３】
本実施の形態による文字認識部１２は，伝票の記入欄別に，文字認識を行う。例えば図２に示す伝票において，文字認識部１２は，金額の記入欄，受取人の名称記入欄，受取人のフリガナ記入欄など，それぞれの記入欄ごとに，文字認識を行う。
【００２４】
伝票では，各記入欄ごとに，記入される文字の種別は決まっている。文字種別とは，ひらがな，カタカナ，漢字，数字，アルファベット，記号などの文字を分類する種別をいう。例えば，図２に示す伝票において，金額記入欄には数字のみが記入され，受取人の名称記入欄では，漢字，かな文字（カタカナ，ひらがな），英数字（アルファベット，数字），記号などの文字種別が混在する。なお，文字種別による文字の分類については，例えば，カタカナとひらがなとを個別に分類する，カタカナとひらがなとをまとめてかな文字として分類するなど，任意である。
【００２５】
また，伝票には，記入可能な最大文字数が決まっている記入欄と，記入可能な最大の文字数が決まっていない記入欄とがある。例えば，図２に示す伝票において，金額記入欄は，さらに細かい小枠で仕切られており，それぞれの小枠に１文字ずつ数字が記載され，最大で１０文字の数字が記載される。これに対して，受取人の名称記入欄は，大枠のみであり，その大枠の中に不定数の文字が記載される。
【００２６】
文字認識部１２は，伝票の記入欄ごとに，その記入欄に使用される文字種別の範囲内で，文字認識を行う。例えば，図２に示す伝票において，文字認識部１２は，金額記入欄について，各小枠ごとに，それぞれ１文字の数字の文字認識を行う。また，図２に示す伝票において，文字認識部１２は，受取人の名称記入欄について，不定数の文字種別混在の文字認識を行う。
【００２７】
伝票フォーマット情報記憶部１３は，処理対象の伝票のフォーマットに関する情報を記憶する記憶装置である。
【００２８】
図３は，本実施の形態による伝票フォーマットデータの例を示す図である。
【００２９】
図３に示す伝票フォーマットデータは，図２に示す伝票のフォーマットに関する情報の例である。図３に示す伝票フォーマットデータは，記入欄項目，文字種別，最大文字数，認識文字数などの情報を持つ。
【００３０】
記入欄項目は，図２に示す伝票における各記入欄の名前を示す。
【００３１】
文字種別は，各記入欄に記入される文字の文字種別を示す。
【００３２】
最大文字数は，各記入欄の文字数の最大値を示す。図２に示す伝票では，各記入欄における小枠の数がその記入欄の最大文字数となる。図２に示す伝票における受取人の名称記入欄のように，最大文字数がない記入欄も存在する。
【００３３】
認識文字数は，同じ画像イメージデータであっても，文字認識を行うたびに文字数が変わってしまう可能性があるか否かを示す。認識文字数が“可変”となっている記入欄は，文字認識を行うたびに文字数が変わってしまう可能性がある。図２に示す伝票では，１文字の記入を示す小枠が無い受取人の名称記入欄などが，文字認識を行うたびに文字数が変わってしまう可能性がある記入欄となる。例えば，図２に示す伝票の受取人の名称記入欄に“林”という手書き文字が記載されているが，この文字は，“林”（１文字）と文字認識される可能性も，“木木”（２文字）と文字認識される可能性もある。“林”，“木木”のどちらにも読み取れるような微妙な記載であれば，文字認識が行われるたびに，受取人の名称記入欄の文字認識結果の文字数が変わる可能性がある。
【００３４】
図１において，設定条件情報記憶部１４は，ＯＣＲ読取データ処理部１５による各判定で用いられる各種閾値などの設定条件の情報が記憶された記憶装置である。
【００３５】
ＯＣＲ読取データ処理部１５は，現在の処理対象となっている伝票のＯＣＲ読取データを入力し，記憶する。また，ＯＣＲ読取データ処理部１５は，すでに処理済みとなっている伝票のＯＣＲ読取データを保持する。ＯＣＲ読取データ処理部１５は，入力された処理対象の伝票のＯＣＲ読取データと，処理済みの伝票のＯＣＲ読取データとを比較し，２つのＯＣＲ読取データが同じ伝票のＯＣＲ読取データである可能性を判定する。ＯＣＲ読取データ処理部１５は，比較された２つのＯＣＲ読取データが，同一伝票のＯＣＲ読取データである可能性ありと判定された場合に，その旨を警告することにより，伝票の二重処理を防止する。
【００３６】
コンピュータにより，処理対象の伝票の画像イメージデータと処理済みの伝票の画像イメージデータとを比較し，それらが一致するか否かを判定すれば，精度よく，伝票の二重処理を防止することができる。しかし，画像イメージデータ同士の比較は非常に重い処理となり，処理負荷や処理時間の効率が悪くなってしまうという問題がある。
【００３７】
これに対して，コンピュータにより，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データと処理済みの伝票のＯＣＲ読取データとを比較し，それらが一致するか否かを判定すれば，効率のよい処理で，伝票の二重処理を防止することができる。しかし，ＯＣＲ読取データには文字認識精度の問題があり，文字認識の精度によっては，伝票の二重処理の防止や，逆に伝票の処理漏れの防止が，必ずしも精度よく実行されないという問題がある。
【００３８】
特に，人の手書き文字が含まれる伝票に対する文字認識の精度は低く，同じ伝票の文字認識であっても，文字認識処理を行うたびに異なる文字認識結果が出てくるようなケースも多々ある。このような場合には，人による処理対象の伝票の画像イメージデータと処理済みの伝票の画像イメージデータとの比較確認作業が多く発生することになり，結局は人の作業負荷が増大してしまう。
【００３９】
このような問題を解決するために，本実施の形態によるＯＣＲ読取データ処理部１５は，文字認識の精度の特徴を考慮して，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データと処理済みの伝票のＯＣＲ読取データとの比較判定を行う。
【００４０】
以下では，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データを処理対象のＯＣＲ読取データとも呼び，処理済みの伝票のＯＣＲ読取データを処理済みのＯＣＲ読取データとも呼ぶ。
【００４１】
ＯＣＲ読取データ処理部１５は，文字データ記憶部１５０，認識結果比較部１５１，送信履歴情報記憶部１５２，文字認識精度判定部１５３，認識精度情報記憶部１５６，警告部１５９を備える。
【００４２】
文字データ記憶部１５０は，文字認識部１２により伝票の画像イメージデータから文字認識された，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データを記憶する記憶装置である。
【００４３】
認識結果比較部１５１は，第１のＯＣＲ読取データである処理対象のＯＣＲ読取データと，第２のＯＣＲ読取データである処理済みのＯＣＲ読取データとを比較し，２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合に応じて，処理対象伝票の二重処理の可能性を判定する一致度判定部である。また，認識結果比較部１５１は，第１のＯＣＲ読取データである処理対象のＯＣＲ読取データと，第２のＯＣＲ読取データである処理済みのＯＣＲ読取データとの間の，不一致部分すなわち不一致となる文字を抽出する抽出部でもある。
【００４４】
第１のＯＣＲ読取データである処理対象のＯＣＲ読取データは，文字データ記憶部１５０に記憶されている。第２のＯＣＲ読取データである処理済みのＯＣＲ読取データは，送信履歴情報記憶部１５２に記憶されている。
【００４５】
送信履歴情報記憶部１５２は，送信処理された伝票に関する情報が記憶された記憶装置である。送信履歴情報記憶部１５２には，処理済みの伝票の画像イメージデータやＯＣＲ読取データ，送信日時などのデータが，対応付けられて保存，記憶されている。
【００４６】
図４は，本実施の形態による送信処理済み伝票のデータ保存の例を示す図である。
【００４７】
図４に示すように，送信履歴情報記憶部１５２には，すでに送信処理が行われた伝票の送信日時，ＯＣＲ読取データ，画像イメージデータが，対応付けられて保存される。
【００４８】
本実施の形態では，伝票は，発生したその日のうちに送信処理がなされるものとする。すなわち，送信履歴情報記憶部１５２には，少なくともその日に発生した伝票の送信履歴の情報が記憶されていればよい。
【００４９】
図１において，認識結果比較部１５１は，まず，処理対象のＯＣＲ読取データと，送信履歴情報記憶部１５２に記憶された処理済みの各ＯＣＲ読取データとを比較する。このとき，認識結果比較部１５１は，例えば図２に示す伝票の記入欄ごとにＯＣＲ読取データの比較を行い，２つのＯＣＲ読取データ間で一致する文字，一致しない文字を検出する。
【００５０】
例えば，伝票の金額記入欄について，処理対象のＯＣＲ読取データでは“１００００”，処理済みのＯＣＲ読取データでは“７００００”である場合に，“００００”が一致文字となる。また，処理対象のＯＣＲ読取データの“１”と，処理済みのＯＣＲ読取データの“７”が不一致文字となる。認識結果比較部１５１は，このような一致文字，不一致文字の検出をすべての記入欄について行う。
【００５１】
次に，認識結果比較部１５１は，ＯＣＲ読取データの比較結果に基づいて，２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合を算出する。一致割合は，伝票の記入欄ごとに検出された一致文字数を合計したＯＣＲ読取データ全体の一致文字数を用いて，例えば次の式（１）により，算出される。
【００５２】
一致割合＝一致文字数／処理対象のＯＣＲ読取データの文字数        （１）
例えば，処理対象の伝票全体の文字数が１００個で，そのうち９５個の文字が一致していれば，式（１）により，一致割合は０．９５（＝９５％）となる。なお，式（１）における分母として処理済みのＯＣＲ読取データの文字数を用いるなどは，任意である。
【００５３】
認識結果比較部１５１は，一致割合が１００％である場合，すなわち２つのＯＣＲ読取データが完全一致した場合には，処理対象の伝票がすでに処理済みの伝票である可能性が高いと判定する。このとき，伝票処理装置１０は，警告部１５９によってその旨を警告する，処理対象の伝票の送信処理を中止するなどの対処を行う。
【００５４】
認識結果比較部１５１は，一致割合が所定の閾値ＴＨ#1を超えた場合に，文字認識の認識精度の傾向に基づいたさらに詳細なチェックを行うと判定する。例えば，閾値ＴＨ#1が９０％である場合に，算出された一致割合が９５％であれば，認識結果比較部１５１は，不一致文字について，文字認識の精度に起因するばらつきにより同じ伝票の文字が異なる文字に認識された可能性があると判定し，さらに詳細なチェックを行うと判定する。
【００５５】
また，認識結果比較部１５１は，一致割合が所定の閾値ＴＨ#1以下であった場合に，比較された２つのＯＣＲ読取データが，互いに異なる伝票のＯＣＲ読取データであると判定する。例えば，閾値ＴＨ#1が９０％である場合に，算出された一致割合が８０％であれば，認識結果比較部１５１は，処理対象の伝票が，比較対象の処理済み伝票ではないと判定する。
【００５６】
なお，閾値ＴＨ#1については，例えば経験的に得られた適切な値が，あらかじめ設定条件情報記憶部１４に登録されている。
【００５７】
ここで，不一致部分の文字数が，処理対象のＯＣＲ読取データと処理済みのＯＣＲ読取データとで異なる場合がある。
【００５８】
例えば，図２に示す伝票の金額記入欄のように１文字ずつ記入する小枠がある記入欄については，伝票にひどい汚れの付着でもない限り，文字数が異なれば，比較する２つのＯＣＲ読取データは互いに異なる伝票のＯＣＲ読取データであると判断できる。
【００５９】
しかし，受取人の名称記入欄のように不定数の文字記載が可能な記入欄では，例えば“林”という１文字が“木木”という２文字に認識されるような場合もあり，同じ伝票のＯＣＲ読取データでも，文字認識結果の文字数が異なってしまうことがある。例えば，図２に示す伝票の受取人の名称記入欄について，処理対象のＯＣＲ読取データでは“株式会社小林ＡＢＣ工業規格”と文字認識され，処理済みのＯＣＲ読取データでは，“株式会社小木木ＡＢＣ工業規格”と文字認識されるような場合がある。
【００６０】
認識結果比較部１５１は，比較対象の２つのＯＣＲ読取データ間の文字数の違いが，伝票の違いによるものか，または文字認識精度によるものかを判定する必要がある。
【００６１】
例えば，小枠に１文字ずつ文字を記入するような記入欄の文字数が異なれば，認識結果比較部１５１は，比較対象の２つのＯＣＲ読取データ間の文字数の違いが，伝票の違いであると判定する。また，一致割合が所定の閾値ＴＨ#1以下であった場合でも，認識結果比較部１５１は，比較対象の２つのＯＣＲ読取データ間の文字数の違いが，伝票の違いであると判定する。
【００６２】
一致割合が所定の閾値ＴＨ#1を超えており，認識文字数が可変である記入欄のみの文字数が異なる場合には，認識結果比較部１５１は，同じ伝票の文字が異なる文字に認識された可能性があると判定する。このとき，伝票処理装置１０は，例えば，警告部１５９によってその旨を警告し，作業者に処理対象の伝票の画像イメージデータと処理済みの伝票の画像イメージデータとを比較確認させるなどの対処を行う。後述の文字個別認識精度判定部１５５による文字認識の認識精度の傾向に基づいたさらに詳細なチェックで対処するようにしてもよい。
【００６３】
文字認識精度判定部１５３は，認識結果比較部１５１により抽出された不一致部分について，文字認識精度判定単位の認識精度を求め，求められた認識精度があらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する。このとき，文字認識精度判定部１５３は，認識精度情報記憶部１５６に記憶された，文字認識精度判定単位ごとの認識精度に関する情報を参照して，不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度を求める。認識精度情報記憶部１５６は，文字認識精度判定単位ごとに，認識精度に関する情報を記憶する記憶装置である。
【００６４】
なお，文字認識精度判定単位とは，“文字種別”，“文字”など，不一致部分の認識精度を判定する単位である。例えば，文字種別を文字認識精度判定単位とする場合には，文字種別に応じた認識精度の情報を用いて不一致部分の認識精度を求め，求められた認識精度の判定を行う。また，例えば，文字を文字認識精度判定単位とする場合には，個別の文字に応じた認識精度の情報を用いて不一致部分の認識精度を求め，求められた認識精度の判定を行う。
【００６５】
文字認識精度判定部１５３は，文字種別認識精度判定部１５４，文字個別認識精度判定部１５５を備える。文字種別認識精度判定部１５４は，文字種別を文字認識精度判定単位として，認識精度の判定を行う。文字個別認識精度判定部１５５は，個別の文字を文字認識精度判定単位として，認識精度の判定を行う。
【００６６】
また，認識精度情報記憶部１５６は，文字種別認識精度情報記憶部１５７，文字個別認識精度情報記憶部１５８を備える。文字種別認識精度情報記憶部１５７は，文字種別ごとの認識精度に関する情報を格納する。文字個別認識精度情報記憶部１５８は，個別の文字ごとの認識精度に関する情報を格納する。
【００６７】
文字種別認識精度判定部１５４は，文字種別ごとの認識精度の情報に基づいて，認識結果比較部１５１によって検出された不一致文字の認識精度を算出する。本実施の形態では，文字種別認識精度判定部１５４は，不一致文字の認識精度として，不一致文字が誤認識によって不一致となった可能性を示す誤認識度を算出する。
【００６８】
文字種別ごとの認識精度の情報は，文字種別認識精度情報記憶部１５７に記憶されている。文字種別認識精度情報記憶部１５７は，文字種別ごとの認識精度の情報を記憶する記憶装置である。
【００６９】
図５は，本実施の形態による文字種別誤認識発生率データの例を示す図である。
【００７０】
図５に示す文字種別誤認識発生率データは，文字種別認識精度情報記憶部１５７に記憶された，文字種別ごとの認識精度の情報の例である。図５に示す文字種別誤認識発生率データには，文字種別ごとの認識精度として，文字種別ごとの誤認識発生率が記録されている。
【００７１】
ＯＣＲでは，文字種別によって，正しく文字を認識できる率が違う。一般的な傾向として，認識成功率が高い順番で文字種別を並べると，
数字＞かな文字＞漢字
の順となる。
【００７２】
このような文字種別ごとの認識精度の情報は，例えば，大量の文字認識の結果を統計的に解析して得ることができる。
【００７３】
文字種別認識精度判定部１５４は，不一致文字ごとに，その文字種別に応じた認識精度，ここでは誤認識発生率を文字種別認識精度情報記憶部１５７から取得する。文字種別認識精度判定部１５４は，取得された不一致文字ごとの誤認識発生率から，所定の計算式によって，不一致文字が誤認識によって不一致となった可能性を示す誤認識度を算出する。ここでは，不一致文字ごとの誤認識発生率の総乗を算出し，不一致文字全体の誤認識度とする。次の式（２）は，誤認識度算出の計算式の例である。
【００７４】
【数１】
2010262331.tif 000003
【００７５】
式（２）において，Ｍは，不一致文字数を示す。また，Ｅm （ｍ＝１，２，... ，Ｍ）は，不一致文字ごとに取得された誤認識発生率である。
【００７６】
このように，誤認識度を誤認識発生率の総乗で求めることにより，不一致文字数が多いと誤認識度がより低い値となり，不一致文字数が少ないと誤認識度がより高い値となるため，より正確な文字認識による誤認識の傾向を表すことができる。
【００７７】
例えば，不一致文字数が４文字であり，そのうち３文字が数字で１文字がカタカナであるものとする。文字種別認識精度判定部１５４は，図５に示す文字種別誤認識発生率データから，数字の誤認識発生率０．５％とカタカナの誤認識発生率１４％とを取得する。文字種別認識精度判定部１５４は，取得された文字種別ごとの誤認識発生率から，上記の式（２）により，誤認識度を算出する。
【００７８】
誤認識度＝（数字の誤認識発生率０．５％）＾３
×（カタカナの誤認識発生率１４％）＾１
文字種別認識精度判定部１５４は，算出された不一致文字の認識精度が，あらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する。
【００７９】
本実施の形態では，文字種別認識精度判定部１５４は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2より小さければ，不一致文字が誤認識によるものではないと判定する。すなわち，文字種別認識精度判定部１５４は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2より小さければ，処理対象の伝票が比較対象の処理済みの伝票とは異なると判定する。
【００８０】
また，文字種別認識精度判定部１５４は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2以上であれば，不一致文字が誤認識によるものである可能性が高いと判定する。すなわち，文字種別認識精度判定部１５４は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2以上であれば，処理対象の伝票が処理済みである可能性ありと判定する。
【００８１】
なお，閾値ＴＨ#2については，例えば経験的に得られた適切な値が，あらかじめ設定条件情報記憶部１４に登録されている。
【００８２】
ここで，不一致文字ごとの文字種別の特定について説明する。
【００８３】
例えば，図２に示す伝票における金額記入欄は数字のみが記載されるため，金額記入欄で不一致文字が検出された場合には，その文字種別は数字となる。
【００８４】
しかし，図２に示す伝票における受取人の名称記入欄は，複数の文字種別が混在する可能性がある記入欄である。例えば，受取人の名称記入欄に“七”と漢字で記載されたものが，カタカナの“ヒ”に認識される可能性もある。この場合に，そのまま不一致文字の文字種別をカタカナとして誤認識発生率を取得してもよいが，算出される誤認識度の精度に問題が残る。
【００８５】
このような問題に対処する方法として，例えば，あらかじめ文字種別が混在する場合の誤認識発生率を統計的に求めておき，文字種別“混在”で文字種別誤認識発生率データに登録しておくという方法が考えられる。しかし，“混在”における各文字種別の存在比率はその時々によって異なるため，無難な誤認識発生率ではあっても，常に適切な誤認識発生率とはならない。
【００８６】
別の対処法として，文字種別が混在する記入欄について，そのときの文字認識結果における各文字種別の存在比率から，その記入欄の文字種別“混在”状態における誤認識発生率を算出する方法が考えられる。例えば，文字認識結果が漢字４文字，カタカナ５文字，数字６文字の記入欄について，各文字種別の誤認識発生率と割合とから，そのときの混在の誤認識発生率を，次のように求めてもよい。
【００８７】
混在の誤認識発生率＝（漢字の誤認識発生率２４％）×４／１５
＋（カタカナの誤認識発生率１４％）×５／１５
＋（数字の誤認識発生率０．５％）×６／１５
どのような方法で不一致文字ごとの文字種別を特定するかは，任意である。
【００８８】
文字個別認識精度判定部１５５は，文字ごとの認識精度の情報に基づいて，認識結果比較部１５１によって検出された不一致文字の認識精度を算出する。本実施の形態では，文字個別認識精度判定部１５５は，不一致文字の認識精度として，不一致文字が誤認識によって不一致となった可能性を示す誤認識度を算出する。
【００８９】
文字ごとの認識精度の情報は，文字個別認識精度情報記憶部１５８に記憶されている。文字個別認識精度情報記憶部１５８は，文字ごとの認識精度の情報を記憶する記憶装置である。
【００９０】
図６は，本実施の形態による認識相違発生率データの例を示す図である。
【００９１】
図６に示す認識相違発生率データは，文字個別認識精度情報記憶部１５８に記憶された，文字ごとの認識精度の情報の例である。図６に示す各認識相違発生率データには，認識文字ａと認識文字ｂとの組合せごとの認識相違発生率が記録されている。認識相違発生率は，同じイメージからの認識相違により，互いに不一致となる認識文字ａが認識文字ｂとが発生する可能性を示す。
【００９２】
例えば，互いに不一致文字となった数字の“１”と“７”は，同一イメージを一方が誤認識して不一致となった可能性が高い。これに対して，互いに不一致文字となった数字の“１”と“８”は，同一イメージを一方が誤認識して不一致となった可能性が低い。このように，文字ごとに，誤認識され易さが異なる傾向にある。
【００９３】
図６（Ａ）は，数字に関する認識相違発生率データの例であり，図６（Ｂ）は，カタカナに関する認識相違発生率データの例であり，図６（Ｃ）は，漢字に関する認識相違発生率データの例である。このように，図６に示す認識相違発生率データでは，文字種別ごとにデータを分けているが，複数の文字種別をまとめた認識相違発生率データを用意してもよい。文字種別ごとにデータを分けると，文字種別が単一の記入欄における不一致文字間の認識相違発生率の検出効率がよくなる。
【００９４】
なお，図６に示す認識相違発生率データの例では，文字種別が異なる文字間の認識相違発生率の例が明示されていないが，文字種別が異なる文字間の認識相違発生率も存在する。文字種別混在の記入欄では，例えば漢字の“力”がカタカナの“カ”と認識されるなど，文字種別が異なる文字間で認識相違が発生する可能性は高い。
【００９５】
また，前述したように，文字種別混在の記入欄では，１文字対複数文字の認識相違が発生する可能性もある。このような場合でも，図６（Ｃ）に示すように，１文字対複数文字間の認識相違発生率を認識相違発生率データに登録しておけば，対処可能である。
【００９６】
これらのような文字ごとの認識精度の情報は，例えば，大量の文字認識の結果を統計的に解析して得ることができる。
【００９７】
文字個別認識精度判定部１５５は，比較対象の２つのＯＣＲ読取データ間の不一致文字の組合せごとに，その認識文字の組合せに応じた認識精度，ここでは認識相違発生率を文字個別認識精度情報記憶部１５８から取得する。
【００９８】
なお，検出された不一致文字の組合せが，文字個別認識精度情報記憶部１５８に存在しない場合には，あらかじめ定められた値を，その不一致文字の組合せにおける認識相違発生率とする。例えば，文字個別認識精度情報記憶部１５８に存在しない不一致文字の組合せは誤認識による不一致ではないと言い切れるような場合には，あらかじめ値０を定めておく。
【００９９】
文字個別認識精度判定部１５５は，取得された不一致文字の組合せごとの認識相違発生率から，所定の計算式によって，不一致文字が誤認識によって不一致となった可能性を示す誤認識度を算出する。ここでは，不一致文字の組合せごとの認識相違発生率の総乗を算出し，不一致文字全体の誤認識度とする。次の式（３）は，誤認識度算出の計算式の例である。
【０１００】
【数２】
2010262331.tif 000004
【０１０１】
式（３）において，Ｍは，不一致文字数を示す。また，Ｄm （ｍ＝１，２，... ，Ｍ）は，不一致文字の組合せごとに取得された認識相違発生率である。
【０１０２】
このように，誤認識度を認識相違発生率の総乗で求めることにより，不一致文字数が多いと誤認識度がより低い値となり，不一致文字数が少ないと誤認識度がより高い値となるため，より正確な文字認識による誤認識の傾向を表すことができる。
【０１０３】
文字個別認識精度判定部１５５は，算出された不一致文字の認識精度が，あらかじめ規定された文字認識精度を満たすか否かを判定する。
【０１０４】
本実施の形態では，文字個別認識精度判定部１５５は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#3より小さければ，不一致文字が誤認識によるものではないと判定する。すなわち，文字個別認識精度判定部１５５は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#3より小さければ，処理対象の伝票が比較対象の処理済みの伝票とは異なると判定する。
【０１０５】
また，文字個別認識精度判定部１５５は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#3以上であれば，不一致文字が誤認識によるものである可能性が高いと判定する。すなわち，文字個別認識精度判定部１５５は，算出された誤認識度が所定の閾値ＴＨ#3以上であれば，処理対象の伝票が処理済みである可能性ありと判定する。
【０１０６】
なお，閾値ＴＨ#3については，例えば経験的に得られた適切な値が，あらかじめ設定条件情報記憶部１４に登録されている。
【０１０７】
警告部１５９は，処理対象の伝票が処理済みである可能性ありと判定された場合に，その旨を示す警告情報を出力する。また，警告部１５９は，例えば，処理対象の伝票の画像イメージデータと，処理対象の伝票と同じ伝票の可能性があると判定された処理済みの伝票の画像イメージデータとを，ディスプレイに並べて表示することにより，伝票処理の作業者に二重処理か否かの確認を促す。
【０１０８】
図７は，本実施の形態による警告・送信確認画面の例を示す図である。
【０１０９】
警告部１５９は，例えば図７に示すような警告・送信確認画面をディスプレイに表示することにより，伝票の二重処理の可能性の警告や，処理対象の入力伝票と処理済み伝票との画像イメージデータの比較確認画面の提示を行う。
【０１１０】
伝票処理の作業者は，図７に示すような警告・送信確認画面で，伝票の画像イメージデータの比較確認を行い，処理対象の伝票の処理実行／取消の最終判断を行う。
【０１１１】
なお，警告部１５９による警告・確認の処理を行わずに，処理対象の伝票が処理済みである可能性ありと判定された場合に，処理対象伝票の処理を自動的に中止するようにしてもよい。ただし，あえて同じ伝票の再処理を行うケースも考えられるため，警告部１５９による警告・確認の処理を行う方が，より好適である。
【０１１２】
送信部１６は，ＯＣＲ読取データ処理部１５によって処理済みの伝票と同一でないと判定された処理対象の伝票のデータを，為替集中センタの装置に送信する。
【０１１３】
送信履歴情報保存処理部１７は，送信部１６によって送信処理が行われた伝票の画像イメージデータ，ＯＣＲ読取データ，送信日時などの情報を，送信履歴情報記憶部１５２に保存する。
【０１１４】
このように，本実施の形態のＯＣＲ読取データ処理部１５は，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データと処理済み伝票のＯＣＲ読取データと比較し，不一致部分の文字種別を踏まえて算出した文字の誤認識度が高い場合に，処理対象の伝票が処理済みである可能性が高いと判定し，その旨を処理の作業者に報知する。
【０１１５】
文字認識における誤認識の発生傾向を踏まえて，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データと処理済み伝票のＯＣＲ読取データとを比較することにより，伝票処理効率を落とさずに，精度よく二重処理を抑止することが可能となる。
【０１１６】
以下，図８〜図１２のフローチャートを用いて，本実施の形態の伝票処理装置１０による処理の流れを説明する。
【０１１７】
図８は，本実施の形態の伝票処理装置による伝票処理フローチャートである。
【０１１８】
スキャナにより処理対象の伝票の読み取りが行われると，伝票処理装置１０は，伝票イメージ取得部１１によって，処理対象の伝票の画像イメージデータを取得する（ステップＳ１０）。
【０１１９】
文字認識部１２は，取得された処理対象の伝票の画像イメージデータに対して，伝票の記入欄別のＯＣＲ処理を行う（ステップＳ１１）。この処理により，処理対象の伝票のＯＣＲ読取データが得られる。
【０１２０】
ＯＣＲ読取データ処理部１５は，設定条件情報記憶部１４から，各判定に用いる閾値ＴＨ#1，ＴＨ#2，ＴＨ#3を取得する（ステップＳ１２）。また，ＯＣＲ読取データ処理部１５は，処理対象の伝票のデータ送信を取り消すか否かを示すフラグである取消フラグを初期化（ＯＦＦ）する（ステップＳ１３）。
【０１２１】
ＯＣＲ読取データ処理部１５は，ＯＣＲ読取データ処理を行う（ステップＳ１４）。ＯＣＲ読取データ処理については，後述する。
【０１２２】
送信部１６は，取消フラグが立っている（ＯＮ）かの判定を行う（ステップＳ１５）。取消フラグが立っている（ＯＮ）場合には（ステップＳ１５のＹＥＳ），伝票処理装置１０は，処理対象の伝票のデータの送信処理を行わずに，処理を終了する。取消フラグが立っていない（ＯＦＦ）場合には（ステップＳ１５のＮＯ），送信部１６は，処理対象の伝票のデータの送信処理を行う（ステップＳ１６）。
【０１２３】
送信履歴情報保存処理部１７は，送信済みとなった伝票の画像イメージデータ，ＯＣＲ読取データ等のデータを，送信履歴情報記憶部１５２に保存する。
【０１２４】
図９は，本実施の形態のＯＣＲ読取データ処理部によるＯＣＲ読取データ処理フローチャートである。
【０１２５】
ＯＣＲ読取データ処理部１５は，カウンタｎを１とする（ステップＳ２０）。
【０１２６】
認識結果比較部１５１は，送信履歴情報記憶部１５２から，ｎ番目の送信済み伝票のＯＣＲ読取データを取得する（ステップＳ２１）。
【０１２７】
認識結果比較部１５１は，入力された処理対象のＯＣＲ読取データと，送信履歴情報記憶部１５２から取得された処理済みのＯＣＲ読取データとを比較し，一致文字，不一致文字を検出する（ステップＳ２２）。また，認識結果比較部１５１は，上記の式（１）により，２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合を算出する（ステップＳ２３）。
【０１２８】
認識結果比較部１５１は，２つのＯＣＲ読取データが完全に一致するか（ステップＳ２４），すなわち２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合が１００％であるかを判定する。
【０１２９】
２つのＯＣＲ読取データが完全に一致すれば（ステップＳ２４のＹＥＳ），警告部１５９は，警告処理を行う（ステップＳ３０）。警告処理については，後述する。ＯＣＲ読取データ処理部１５は，カウンタｎをインクリメントし（ステップＳ３１），カウンタｎの値が送信履歴情報記憶部１５２に記憶されている送信済み伝票の数より大きいかを判定する（ステップＳ３２）。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きければ（ステップＳ３２のＹＥＳ），処理を終了する。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きくなければ（ステップＳ３２のＮＯ），ステップＳ２１の処理に戻り，次の送信済み伝票の処理に移る。
【０１３０】
２つのＯＣＲ読取データが完全に一致しなければ（ステップＳ２４のＮＯ），認識結果比較部１５１は，２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合が所定の閾値ＴＨ#1より大きいかを判定する（ステップＳ２５）。
【０１３１】
２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合が閾値ＴＨ#1より大きくなければ（ステップＳ２５のＮＯ），ＯＣＲ読取データ処理部１５は，カウンタｎをインクリメントし（ステップＳ３１），カウンタｎの値が送信履歴情報記憶部１５２に記憶されている送信済み伝票の数より大きいかを判定する（ステップＳ３２）。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きければ（ステップＳ３２のＹＥＳ），処理を終了する。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きくなければ（ステップＳ３２のＮＯ），ステップＳ２１の処理に戻り，次の送信済み伝票の処理に移る。
【０１３２】
２つのＯＣＲ読取データ間の一致割合が閾値ＴＨ#1より大きければ（ステップＳ２５のＹＥＳ），文字種別認識精度判定部１５４は，文字種別認識精度算出処理を行う（ステップＳ２６）。文字種別認識精度算出処理については，後述する。
【０１３３】
文字種別認識精度判定部１５４は，算出された第一の誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2より小さいかを判定する（ステップＳ２７）。
【０１３４】
第一の誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2より小さければ（ステップＳ２７のＹＥＳ），ＯＣＲ読取データ処理部１５は，カウンタｎをインクリメントし（ステップＳ３１），カウンタｎの値が送信履歴情報記憶部１５２に記憶されている送信済み伝票の数より大きいかを判定する（ステップＳ３２）。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きければ（ステップＳ３２のＹＥＳ），処理を終了する。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きくなければ（ステップＳ３２のＮＯ），ステップＳ２１の処理に戻り，次の送信済み伝票の処理に移る。
【０１３５】
第一の誤認識度が所定の閾値ＴＨ#2より小さくなければ（ステップＳ２７のＮＯ），文字個別認識精度判定部１５５は，文字個別認識精度算出処理を行う（ステップＳ２８）。文字個別認識精度算出処理については，後述する。
【０１３６】
文字個別認識精度判定部１５５は，算出された第二の誤認識度が所定の閾値ＴＨ#3より小さいかを判定する（ステップＳ２９）。
【０１３７】
第二の誤認識度が閾値ＴＨ#3より小さければ（ステップＳ２９のＹＥＳ），ＯＣＲ読取データ処理部１５は，カウンタｎをインクリメントし（ステップＳ３１），カウンタｎの値が送信履歴情報記憶部１５２に記憶されている送信済み伝票の数より大きいかを判定する（ステップＳ３２）。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きければ（ステップＳ３２のＹＥＳ），処理を終了する。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きくなければ（ステップＳ３２のＮＯ），ステップＳ２１の処理に戻り，次の送信済み伝票の処理に移る。
【０１３８】
第二の誤認識度が閾値ＴＨ#3より小さくなければ（ステップＳ２９のＮＯ），警告部１５９は，警告処理を行う（ステップＳ３０）。ＯＣＲ読取データ処理部１５は，カウンタｎをインクリメントし（ステップＳ３１），カウンタｎの値が送信履歴情報記憶部１５２に記憶されている送信済み伝票の数より大きいかを判定する（ステップＳ３２）。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きければ（ステップＳ３２のＹＥＳ），処理を終了する。カウンタｎの値が送信済み伝票数より大きくなければ（ステップＳ３２のＮＯ），ステップＳ２１の処理に戻り，次の送信済み伝票の処理に移る。
【０１３９】
図１０は，本実施の形態の文字種別認識精度判定部による文字種別認識精度算出処理フローチャートである。
【０１４０】
文字種別認識精度判定部１５４は，カウンタｍを１とする（ステップＳ４０）。
【０１４１】
文字種別認識精度判定部１５４は，伝票フォーマット情報記憶部１３に記憶された伝票フォーマットデータを参照し，ｍ番目の不一致文字が検出された記入欄の文字種別を特定する（ステップＳ４１）。
【０１４２】
文字種別認識精度判定部１５４は，特定された文字種別が“混在”であるかを判定する（ステップＳ４２）。
【０１４３】
特定された文字種別が“混在”でなければ（ステップＳ４２のＮＯ），文字種別認識精度判定部１５４は，文字種別認識精度情報記憶部１５７に記憶された文字種別誤認識発生率データを参照し，特定された文字種別に応じた誤認識発生率を取得する（ステップＳ４３）。
【０１４４】
特定された文字種別が“混在”であれば（ステップＳ４２のＹＥＳ），文字種別認識精度判定部１５４は，文字種別認識精度情報記憶部１５７に記憶された文字種別誤認識発生率データを参照し，不一致文字が検出された記入欄の文字認識結果の文字種別の比率から，誤認識発生率を算出する（ステップＳ４４）。
【０１４５】
文字種別認識精度判定部１５４は，Ｅm に，取得されたまたは算出された誤認識発生率を代入する（ステップＳ４５）。文字種別認識精度判定部１５４は，カウンタｍをインクリメントし（ステップＳ４６），カウンタｍの値が不一致文字数Ｍより大きいかを判定する（ステップＳ４７）。
【０１４６】
カウンタｍの値が不一致文字数Ｍより大きくなければ（ステップＳ４７のＮＯ），文字種別認識精度判定部１５４は，ステップＳ４１の処理に戻り，次の不一致文字の処理に移る。
【０１４７】
カウンタｍの値が不一致文字数Ｍより大きければ（ステップＳ４７のＹＥＳ），文字種別認識精度判定部１５４は，上記の式（２）により，第一の誤認識度を算出し（ステップＳ４８），処理を終了する。
【０１４８】
図１１は，本実施の形態の文字個別認識精度判定部による文字個別認識精度算出処理フローチャートである。
【０１４９】
文字個別認識精度判定部１５５は，カウンタｍを１とする（ステップＳ５０）。
【０１５０】
文字個別認識精度判定部１５５は，文字個別認識精度情報記憶部１５８に記憶された認識相違発生率データを参照し，ｍ番目の不一致文字の組合せについての認識相違発生率を取得する（ステップＳ５１）。
【０１５１】
文字個別認識精度判定部１５５は，ｍ番目の不一致文字の組合せについての認識相違発生率が，文字個別認識精度情報記憶部１５８に記憶された認識相違発生率データに存在したかを判定する（ステップＳ５２）。
【０１５２】
認識相違発生率が存在すれば（ステップＳ５２のＹＥＳ），文字個別認識精度判定部１５５は，Ｄm に，取得された認識相違発生率を代入する（ステップＳ５３）。
【０１５３】
認識相違発生率が存在しなければ（ステップＳ５２のＮＯ），文字個別認識精度判定部１５５は，Ｄm に，あらかじめ定められた値０を代入する（ステップＳ５４）。
【０１５４】
文字個別認識精度判定部１５５は，カウンタｍをインクリメントし（ステップＳ５５），カウンタｍの値が不一致文字数Ｍより大きいかを判定する（ステップＳ５６）。
【０１５５】
カウンタｍの値が不一致文字数Ｍより大きくなければ（ステップＳ５６のＮＯ），文字個別認識精度判定部１５５は，ステップＳ５１の処理に戻り，次の不一致文字の組合せの処理に移る。
【０１５６】
カウンタｍの値が不一致文字数Ｍより大きければ（ステップＳ５６のＹＥＳ），文字個別認識精度判定部１５５は，上記の式（３）により，第二の誤認識度を算出し（ステップＳ５７），処理を終了する。
【０１５７】
図１２は，本実施の形態の警告部による警告処理フローチャートである。
【０１５８】
警告部１５９は，処理対象の伝票について，送信済みの可能性がある旨の警告・確認画面を表示する（ステップＳ６０）。警告部１５９は，伝票処理の作業者による応答入力を受け付ける（ステップＳ６１）。
【０１５９】
警告部１５９は，受け付けられた応答入力が“送信取消”であるかを判定する（ステップＳ６２）。応答入力が“送信取消”でなければ，（ステップＳ６２のＮＯ），警告部１５９は，そのまま処理を終了する。応答入力が“送信取消”であれば，（ステップＳ６２のＹＥＳ），警告部１５９は，取消フラグを立て（ＯＮ）て（ステップＳ６３），処理を終了する。
【０１６０】
以上説明した伝票処理装置１０による処理は，コンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアとソフトウェアプログラムとにより実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【０１６１】
以上，本実施の形態について説明したが，本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。
【０１６２】
例えば，本実施の形態では伝票の送信処理を行う伝票処理装置１０の例について説明したが，処理対象は伝票以外の他の帳票であってもよく，また処理も送信処理以外の処理であってもよい。
【０１６３】
また，本実施の形態のＯＣＲ読取データ処理部１５は，文字種別ごとの認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定を行い，その判定において所定の認識精度が得られなかった場合に，文字ごとの認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定を行っている。ＯＣＲ読取データ処理部１５が，文字種別ごとまたは文字ごとのいずれか一方の認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定のみを行うようにしてもよい。
【０１６４】
文字種別ごとの認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定には，文字ごとの認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定と比較して，データ検索量が少なくて済むため，処理効率がよくなるという利点がある。逆に，文字ごとの認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定には，文字種別ごとの認識精度に基づいた不一致文字の認識精度の判定と比較して，データ検索量が多くなるので処理効率が落ちるが，より正確な不一致文字の認識精度の判定できるという利点がある。本実施の形態に示すような２段階の不一致文字の認識精度の判定には，まず処理効率を重視した大まかな判定を行い，その後に判定精度を重視した詳細な判定を行うことにより，処理効率と判定精度とのバランスがよくなるという利点がある。
【０１６５】
また，本実施の形態では，２つのＯＣＲ読取データにおける不一致文字の認識精度の判定に誤認識度を用いているが，逆に認識成功度を用いて判定を行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１６６】
１０  伝票処理装置
１１  伝票イメージ取得部
１２  文字認識部
１３  伝票フォーマット情報記憶部
１４  設定条件情報記憶部
１５  ＯＣＲ読取データ処理部
１５０  文字データ記憶部
１５１  認識結果比較部
１５２  送信履歴情報記憶部
１５３  文字認識精度判定部
１５４  文字種別認識精度判定部
１５５  文字個別認識精度判定部
１５６  認識精度情報記憶部
１５７  文字種別認識精度情報記憶部
１５８  文字個別認識精度情報記憶部
１５９  警告部
１６  送信部
１７  送信履歴情報保存処理部
【図１】
2010262331.tif 000005
【図２】
2010262331.tif 000006
【図３】
2010262331.tif 000007
【図４】
2010262331.tif 000008
【図５】
2010262331.tif 000009
【図６】
2010262331.tif 000010
【図７】
2010262331.tif 000011
【図８】
2010262331.tif 000012
【図９】
2010262331.tif 000013
【図１０】
2010262331.tif 000014
【図１１】
2010262331.tif 000015
【図１２】
2010262331.tif 000016