(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに帳票の認識を実行させるための帳票認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記帳票のイメージ情報を取得するイメージ情報取得手段、
前記イメージ情報から前記帳票に記載の項目のレイアウトを特定するレイアウト特定手段、
前記レイアウトにもとづいて前記イメージ情報から前記項目ごとの文字列を抽出する項目文字列抽出手段、
前記項目ごとの前記文字列を認識する項目文字列認識手段、
認識した前記文字列中の区切り文字列にもとづいて前記項目ごとに抽出した前記文字列の長さを補正する項目補正手段、
として機能させ、
前記項目補正手段は、認識した前記文字列をあらかじめ登録してある辞書と比較して、前記区切り文字列の前後の冗長文字を検出し、前記冗長文字を不足文字とする前記項目を、前記レイアウト特定手段が特定した前記レイアウトにもとづいて特定し、前記文字列を探索対象とした区切り文字列の探索に失敗した場合に、認識文字の候補となった文字を探索対象に含めて区切り文字列の探索をおこなう、
ことを特徴とする帳票認識プログラム。
【請求項２】
帳票の認識をおこなう帳票認識装置において、
前記帳票のイメージ情報を取得するイメージ情報取得手段と、
前記イメージ情報から前記帳票に記載の項目のレイアウトを特定するレイアウト特定手段と、
前記レイアウトにもとづいて前記イメージ情報から前記項目ごとの文字列を抽出する項目文字列抽出手段と、
前記項目ごとの前記文字列を認識する項目文字列認識手段と、
認識した前記文字列中の区切り文字列にもとづいて前記項目ごとに抽出した前記文字列の長さを補正する項目補正手段と、
を備え、
前記項目補正手段は、認識した前記文字列をあらかじめ登録してある辞書と比較して、前記区切り文字列の前後の冗長文字を検出し、前記冗長文字を不足文字とする前記項目を、前記レイアウト特定手段が特定した前記レイアウトにもとづいて特定し、前記文字列を探索対象とした区切り文字列の探索に失敗した場合に、認識文字の候補となった文字を探索対象に含めて区切り文字列の探索をおこなう、
ことを特徴とする帳票認識装置。
【請求項３】
帳票の認識をおこなう帳票認識装置の帳票認識方法において、
前記帳票のイメージ情報を取得し、
前記イメージ情報から前記帳票に記載の項目のレイアウトを特定し、
前記レイアウトにもとづいて前記イメージ情報から前記項目ごとの文字列を抽出し、
前記項目ごとの前記文字列を認識し、
認識した前記文字列中の区切り文字列にもとづいて前記項目ごとに抽出した前記文字列の長さを補正する際に、認識した前記文字列をあらかじめ登録してある辞書と比較して、前記区切り文字列の前後の冗長文字を検出し、前記冗長文字を不足文字とする前記項目を、特定した前記レイアウトにもとづいて特定し、前記文字列を探索対象とした区切り文字列の探索に失敗した場合に、認識文字の候補となった文字を探索対象に含めて区切り文字列の探索をおこなうことを特徴とする帳票認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帳票を認識する帳票認識プログラム、帳票認識装置、および帳票認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
銀行等の金融機関においては、業務における各種処理を帳票を用いておこなっている。以前は、オペレータが帳票を目視で確認、処理していたが、帳票イメージから記載内容を認識する認識処理技術を帳票認識に適用することで、媒体ハンドリングの低減、オペレータの負荷軽減等、高いシステム効果が得られるようになってきている。
【０００３】
帳票認識装置は、光学文字認識により帳票イメージから文字列を作成し、氏名、金融機関名、支店名、などの候補文字情報と突き合わせて文字認識結果を修正する認識補正（たとえば、特許文献１参照）により文字認識精度の向上を図っている。
【０００４】
しかしながら、金融機関が取り扱う帳票には、取り扱い金融機関が書式を定めた制定帳票と、第三者が書式を定めた私製帳票とがある。制定帳票は、帳票を識別するための識別情報が付され、識別情報ごとに帳票レイアウトが事前に定義されている。したがって、制定帳票は、識別情報により帳票を特定することができるので、帳票のどの位置にどのような情報が記載されているのかを容易に把握することができる。
【０００５】
また、私製帳票は、自治体が発行する公共料金の振込用紙や、通信販売の振込用紙など、発行主体が多岐にわたり、様式も様々である。私製帳票は、様々な機関、企業等が発行主体となり得ることから、統一した識別情報を付与することも、帳票レイアウトを事前登録することも困難である。この多種多様な私製帳票は、識別情報による帳票レイアウトの把握を困難にするばかりか、多数存在する類似フォーマットが認識精度を低下させている。
【０００６】
そこで認識対象の帳票が事前定義された帳票であるか否かを高精度に識別する技術（たとえば、特許文献２参照）の提案がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２１６０７６号公報
【特許文献２】特開２００２−２４８２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
取り扱い対象となる制定帳票は、およそ限られた数しかなく、帳票の新設あるいは改廃があったとしてもそれを即座に把握して帳票認識に反映させることができる。一方、私製帳票は、発行主体がおこなう帳票の新設あるいは改廃はおろか、すでに流通している私製帳票にどのようなものがあるのかを正確に知ることさえできていない。このような私製帳票は、同時に多数の類似フォーマットが存在し、帳票認識をより困難なものにしている。
【０００９】
このような私製帳票を取り扱う現状を十分に考慮しない上記提案では、帳票レイアウトを正確に把握することができない。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、多種多様な帳票について文字認識精度を改善する帳票認識プログラム、帳票認識装置、および帳票認識方法の提供を目的とする。
【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、帳票認識プログラムは、帳票の認識を実行させるためのコンピュータを、イメージ情報取得手段、レイアウト特定手段、項目文字列抽出手段、項目文字列認識手段、項目補正手段として機能させる。
【００１１】
イメージ情報取得手段は、帳票のイメージ情報を取得する。レイアウト特定手段は、イメージ情報から帳票に記載の項目のレイアウトを特定する。項目文字列抽出手段は、特定したレイアウトにもとづいてイメージ情報から項目ごとの文字列を抽出する。項目文字列認識手段は、項目ごとの文字列を認識する。項目補正手段は、認識した文字列中の区切り文字列にもとづいて項目ごとに抽出した文字列の長さを補正する。さらに、項目補正手段は、認識した文字列をあらかじめ登録してある辞書と比較して、区切り文字列の前後の冗長文字を検出し、冗長文字を不足文字とする項目を、レイアウト特定手段が特定したレイアウトにもとづいて特定し、文字列を探索対象とした区切り文字列の探索に失敗した場合に、認識文字の候補となった文字を探索対象に含めて区切り文字列の探索をおこなう。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、帳票の認識をおこなう帳票認識装置は、イメージ情報取得手段と、レイアウト特定手段と、項目文字列抽出手段と、項目文字列認識手段と、項目補正手段とを備える。
【００１３】
また、上記課題を解決するために、帳票の認識をおこなう帳票認識装置の帳票認識方法は、帳票のイメージ情報を取得し、イメージ情報から帳票に記載の項目のレイアウトを特定し、特定したレイアウトにもとづいてイメージ情報から項目ごとの文字列を抽出し、項目ごとの文字列を認識し、認識した文字列中の区切り文字列にもとづいて項目ごとに抽出した文字列の長さを補正する際に、認識した文字列をあらかじめ登録してある辞書と比較して、区切り文字列の前後の冗長文字を検出し、冗長文字を不足文字とする項目を、特定したレイアウトにもとづいて特定し、文字列を探索対象とした区切り文字列の探索に失敗した場合に、認識文字の候補となった文字を探索対象に含めて区切り文字列の探索をおこなう。
【発明の効果】
【００１４】
上記の帳票認識プログラム、帳票認識装置、および帳票認識方法によれば、多種多様な帳票について文字認識精度を改善する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態の帳票認識装置のブロック図である。
【図２】第２の実施形態の帳票認識装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】第２の実施形態の項目認識処理のフローチャートである。
【図４】第２の実施形態の認識結果評価処理のフローチャートである。
【図５】第２の実施形態の金融辞書の一例を示す図である。
【図６】第２の実施形態の区切り文字検索処理のフローチャートである。
【図７】第２の実施形態の候補文字リストの一例を示す図である。
【図８】第２の実施形態の第１適合度評価処理のフローチャートである。
【図９】第２の実施形態の適合度評価の具体例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態の第２適合度評価の具体例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態の認識項目補正処理のフローチャートである。
【図１２】第２の実施形態の帳票認識装置が認識対象とする帳票の一例を示す図である。
【図１３】第２の実施形態の認識項目補正の具体例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態の認識項目補正の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、実施形態を図面を参照して説明する。図１は、第１の実施形態の帳票認識装置のブロック図である。
帳票認識装置１０は、帳票１１のイメージデータを入力して帳票１１の記載内容を認識する装置である。帳票認識装置１０は、イメージ情報取得手段１０ａと、レイアウト特定手段１０ｂと、項目文字列抽出手段１０ｃと、項目文字列認識手段１０ｄと、項目補正手段１０ｆとを備える。また、帳票認識装置１０は、区切り文字列記憶手段１０ｅを備える。
【００１７】
イメージ情報取得手段１０ａは、帳票１１のイメージ情報を取得する。たとえば、イメージ情報取得手段１０ａは、帳票認識装置１０に接続する光学的読取装置により帳票１１のイメージ情報を取得することができる。また、イメージ情報取得手段１０ａは、他のコンピュータが光学的読取装置により取得した帳票１１のイメージ情報を、通信や可搬型記録媒体を介して取得することができる。
【００１８】
レイアウト特定手段１０ｂは、イメージ情報取得手段１０ａが取得したイメージ情報から帳票１１に記載の項目のレイアウトを特定する。特定するレイアウトは、帳票１１上の認識対象とする文字列の配置である。より具体的には、特定するレイアウトは、認識対象とする文字列が配置される項目欄の位置、大きさを含む情報（レイアウト情報）である。レイアウト特定手段１０ｂは、帳票１１上の罫線などの文字列を区分する情報にもとづいて項目欄の位置、大きさを特定する。文字列を区分する情報は、罫線の長さ、太さ、交点を含む。また、文字列を区分する情報は、文字と文字を隔てるスペースを含む。
【００１９】
項目文字列抽出手段１０ｃは、レイアウト特定手段１０ｂが特定したレイアウトにもとづいてイメージ情報から項目ごとの文字列（項目文字列）を抽出する。より具体的には、項目文字列抽出手段１０ｃは、レイアウト特定手段１０ｂが特定した項目欄の位置、大きさから各項目欄に記載されている文字列を抽出する。
【００２０】
項目文字列認識手段１０ｄは、項目ごとに抽出した文字列を文字認識する。帳票認識装置１０は、各項目の文字列の認識結果を項目認識結果１２として出力する。
項目補正手段１０ｆは、項目文字列認識手段１０ｄの文字認識結果にもとづいて、項目文字列抽出手段１０ｃが抽出する項目文字列の範囲を補正する。項目文字列の範囲の補正は、項目文字列として冗長な文字を検出し、隣接する項目文字列との間で冗長な文字を受け渡すことでおこなう。
【００２１】
項目補正手段１０ｆは、文字列を区切る区切り文字、または区切り文字列を探索して、区切り文字、または区切り文字列の前後にある冗長な文字を検出する。文字列を区切る区切り文字、または区切り文字列は、区切り文字列記憶手段１０ｅにあらかじめ記憶されている。
【００２２】
これにより、項目文字列認識手段１０ｄは、補正前の項目文字列について文字認識ができなかった場合でも、補正後の項目文字列について文字認識が可能となる場合がある。
項目文字列の範囲の補正は、私製帳票のように帳票上のレイアウトが既知でない場合に特に文字認識効率を改善する。
【００２３】
次に、より具体的な第２の実施形態について説明する。まず、第２の実施形態の帳票認識装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、第２の実施形態の帳票認識装置のハードウェア構成例を示す図である。
【００２４】
帳票認識装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）１０３、通信インタフェース１０４、グラフィック処理装置１０５、および入出力インタフェース１０６が接続されている。
【００２５】
ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやサーバを実行するためのアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションプログラムが格納される。
【００２６】
グラフィック処理装置１０５には、モニタ１０８が接続されている。モニタ１０８は、帳票認識作業をおこなうための所定のＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。
モニタ１０８は、たとえば、液晶ディスプレイである。グラフィック処理装置１０５は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１０８に表示させる。
【００２７】
入出力インタフェース１０６には、スキャナ１０９、キーボード１１０、マウス１１１が接続されている。また、入出力インタフェース１０６は、可搬型記録媒体１１２への情報の書込み、および可搬型記録媒体１１２からの情報の読み出しが可能な可搬型記録媒体インタフェースと接続可能になっている。入出力インタフェース１０６は、スキャナ１０９、キーボード１１０、マウス１１１、可搬型記録媒体インタフェースから送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。
【００２８】
通信インタフェース１０４は、ネットワーク９に接続されている。通信インタフェース１０４は、ネットワーク９を介して他のコンピュータとの間でデータの送受信をおこなう。
【００２９】
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
なお、帳票認識装置１００は、それぞれＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＤＳＰ（Digital Signal Processer）などからなるモジュールを含んで構成することもでき、ＣＰＵ１０１を有しない構成とすることもできる。その場合、帳票認識装置１００は、それぞれ不揮発性メモリ（たとえば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、フラッシュメモリ、フラッシュメモリ型メモリカードなど）を備え、モジュールのファームウェアを記憶する。不揮発性メモリは、可搬型記録媒体１１２、あるいは通信インタフェース１０４を介してファームウェアを書き込むことができる。このように帳票認識装置１００は、不揮発性メモリに記憶されているファームウェアを書き換えることにより、ファームウェアの更新をすることもできる。
【００３０】
次に、帳票認識装置１００が実行する項目認識処理について、図３を用いて詳細に説明する。図３は、第２の実施形態の項目認識処理のフローチャートである。
項目認識処理は、帳票のイメージを取得して、帳票の所定の項目に記載してある内容を認識する処理である。
【００３１】
［ステップＳ１１］帳票認識装置１００は、スキャナ１０９により帳票の記載内容を光学的に読み取り、帳票の記載内容のイメージ情報を取得する。帳票認識装置１００が取得するイメージ情報は、認識対象となる項目を含む。
【００３２】
［ステップＳ１２］帳票認識装置１００は、イメージ情報からレイアウト情報を抽出する。帳票認識装置１００は、認識対象となる項目が帳票上にどのようにレイアウトされているかを特定する。帳票認識装置１００は、認識対象となる文字列が帳票上のどこに位置するかを探索（項目欄の探索）するために、帳票上のすべての枠を抽出してレイアウト（項目レイアウト）を特定する。帳票認識装置１００は、帳票の罫線（罫線の長さ、太さ、交点等の情報を含む）、文字と文字を隔てるスペースなどの文字列を区分する情報を用いて枠の抽出をおこなう。
【００３３】
［ステップＳ１３］帳票認識装置１００は、特定した項目レイアウトにもとづいてイメージ情報から項目単位で文字列を抽出する。
［ステップＳ１４］帳票認識装置１００は、抽出した文字列のうちから、帳票において見出しとなる文字列を抽出する。見出しとは、金融機関名、受取人名、依頼人名などであり、見出し辞書を検索して抽出する。見出し辞書は、たとえば、振込先、受取人、依頼人、金額等の入力欄の見出しや、銀行コード、口座番号などの小見出しなどの文字列をあらかじめ登録した辞書である。
【００３４】
［ステップＳ１５］帳票認識装置１００は、ステップＳ１４で抽出した見出しに対応する見出し対応項目を特定する。たとえば、帳票認識装置１００は、見出し対応項目の特定は、見出し項目と隣接する位置関係にある項目を見出し対応項目の候補として評価することにより見出し対応項目の特定をおこなう。より具体的には、振込金額という見出し欄（見出し項目）に対して、金額記入欄（見出し対応項目）は、多くの場合、見出し欄の下、または右に位置する。そのため、見出し項目と見出し対応項目とは、相互の位置関係で対応関係を評価できる。また、見出し項目と見出し対応項目とは、項目欄の幅、または高さを揃えることで対応関係を明示することが多いので、見出し項目と見出し対応項目の形状により対応関係を評価することができる。また、金額記入欄は記載内容に数字を含むか否かなど、見出し項目と見出し対応項目に記載されている文字の認識結果から対応関係を評価することができる。このように、帳票認識装置１００は、見出し項目と見出し対応項目の位置関係、形状、記載内容を総合評価して、見出し項目と見出し対応項目の対応関係を特定することができる。
【００３５】
［ステップＳ１６］帳票認識装置１００は、特定した見出し対応項目を文字認識する。
［ステップＳ１７］帳票認識装置１００は、見出し対応項目の文字認識結果を評価する認識結果評価処理を実行する。認識結果評価処理の詳細は、後で説明する。
【００３６】
［ステップＳ１８］帳票認識装置１００は、見出し対応項目の文字認識結果を評価にもとづいて認識した見出し対応項目を補正する必要性がある場合、ステップＳ１９にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、見出し対応項目の文字認識結果を評価にもとづいて認識した見出し対応項目を補正する必要性がない場合、項目認識処理を終了する。
【００３７】
［ステップＳ１９］帳票認識装置１００は、認識した見出し対応項目を補正する認識項目補正処理を実行して、ステップＳ１５にすすむ。認識項目補正処理の詳細は、後で説明する。
【００３８】
次に、帳票認識装置１００が実行する認識結果評価処理について、図４、図５を用いて詳細に説明する。図４は、第２の実施形態の認識結果評価処理のフローチャートである。図５は、第２の実施形態の金融辞書の一例を示す図である。
【００３９】
［ステップＳ２１］帳票認識装置１００は、認識項目補正処理での補正が実行済みか否かを判定する。帳票認識装置１００は、認識項目補正処理での補正が実行済みであれば、認識結果評価処理を終了し、未だ実行されていない場合はステップＳ２２にすすむ。
【００４０】
［ステップＳ２２］帳票認識装置１００は、見出し対応項目が複数ある場合に、順次に処理を実行する。帳票認識装置１００は、見出し対応項目を辞書検索する。帳票認識装置１００は、たとえば、見出しが金融機関名であれば、金融辞書１５を用いて見出し対応項目の辞書検索をおこなう。
【００４１】
金融辞書１５は、金融機関名および金融機関ごとの本支店名をあらかじめ登録した辞書である。金融辞書１５は、金融機関名として「富士通銀行」、「ＡＢＣ銀行」、・・・が登録されている。また、金融辞書１５は、金融機関ごとの本支店名として、たとえば、「富士通銀行」について「本店」、「東京支店」、「大阪支店」、「福岡支店」、「札幌支店」、「名古屋支店」、「新宿支店」、・・・が登録されている。
【００４２】
検索に用いる辞書に金融辞書１５を例示して説明するが、帳票認識装置１００は、帳票の種類、および見出し対応項目に対応する見出しに応じて辞書を使い分けるようにしてよい。たとえば、対象となる帳票が入庫伝票や出庫伝票であれば、検索に用いる辞書は、部署名や取引先企業名、取引商品などをあらかじめ登録した辞書となる。また、見出しが住所、所在地などであれば、検索に用いる辞書は、郵便番号や、住所などをあらかじめ登録した辞書となる。
【００４３】
［ステップＳ２３］帳票認識装置１００は、見出し対応項目が辞書登録されている場合にステップＳ２８にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、見出し対応項目が辞書登録されていない場合にステップＳ２４にすすむ。
【００４４】
［ステップＳ２４］帳票認識装置１００は、見出し対応項目から区切り文字を検索する区切り文字検索処理を実行する。区切り文字検索処理の詳細は、後で説明する。区切り文字とは、ある項目文字列をその他の項目文字列と区分する位置にある文字、または文字列である。たとえば、金融機関名であれば、区切り文字は、「銀行」、「信用金庫」、「信用組合」、など、本支店名であれば、「店」、「本店」、「支店」などがある。同様に、住所であれば、区切り文字は、「市」、「区」、「群」、「町」、「村」、「丁目」、「番地」、「号」などがある。
【００４５】
［ステップＳ２５］帳票認識装置１００は、見出し対応項目に区切り文字が含まれる場合、ステップＳ２６にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、見出し対応項目に区切り文字が含まれない場合、ステップＳ２８にすすむ。
【００４６】
［ステップＳ２６］帳票認識装置１００は、見出し対応項目の認識文字列に過不足があるか否かを判定する。帳票認識装置１００は、見出し対応項目の認識文字列に過不足がある場合、ステップＳ２７にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、見出し対応項目の認識文字列に過不足がない場合、ステップＳ２８にすすむ。認識文字列の過不足の判定は、区切り文字を基準にしておこなう。認識文字列の過不足の判定の詳細は、具体例を用いて後で説明する。
【００４７】
［ステップＳ２７］帳票認識装置１００は、認識文字列に過不足のあった見出し対応項目を補正するための補正情報をセットする。
［ステップＳ２８］帳票認識装置１００は、見出し対応項目のすべてについて評価を終えていない場合にステップＳ２２にすすみ、見出し対応項目のすべてについて評価を終えている場合に認識結果評価処理を終了する。
【００４８】
次に、帳票認識装置１００が実行する区切り文字検索処理について、図６、図７を用いて詳細に説明する。図６は、第２の実施形態の区切り文字検索処理のフローチャートである。図７は、第２の実施形態の候補文字リストの一例を示す図である。
【００４９】
［ステップＳ３１］帳票認識装置１００は、認識文字列中に区切り文字（区切り文字列を含む）があるか否かを判定する。ここでは、帳票認識装置１００は、認識文字列中に区切り文字のすべてが含まれている場合に、認識文字列中に区切り文字があると判定する。「銀行」のように２文字が連続する区切り文字である場合は、帳票認識装置１００は、認識文字列中に連続する２文字として「銀行」が含まれる場合に認識文字列中に区切り文字があると判定する。
【００５０】
区切り文字は、別途に区切り辞書を設けて登録してもよい。また、区切り文字は、認識結果評価処理で用いる辞書に含めて登録してもよい。帳票認識装置１００は、これらの辞書をＨＤＤ１０３に記憶保持してアクセスしてもよいし、ネットワーク９を介して図示しないサーバが有する辞書にアクセスしてもよい。
【００５１】
帳票認識装置１００は、認識文字列中に区切り文字がある場合に、ステップＳ３７にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、認識文字列中に区切り文字がない場合に、ステップＳ３２にすすむ。
【００５２】
なお、帳票認識装置１００は、見出し対応項目ごとに複数の区切り文字を候補として有する場合、区切り文字に優先順位をつけて判定をおこなうようにしてもよい。たとえば、金融機関名という見出しに対応する見出し対応項目が「銀行」、「信金」、「信用金庫」、「信組」、「信用組合」、「労金」、「労働金庫」、「農協」、「農業協同組合」、・・・の区切り文字を有するとする。この場合、帳票認識装置１００は、区切り文字について配列順に検索をおこなうことで区切り文字に優先順位をつける。
【００５３】
［ステップＳ３２］帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字（区切り文字列を含む）があるか否かを判定する。帳票認識装置１００は、イメージデータから認識する文字ごとに複数の候補（認識文字列候補文字）を抽出し、そのうち最も確からしい文字を認識文字としている。
【００５４】
たとえば、候補文字リスト４０（図７（ａ））は、帳票に記載された文字列「富士通銀行」のイメージデータを認識したときの各文字の候補を表す。文字「富」は、確からしさの評価順に、第１候補「富」、第２候補「宮」、・・・、第１０候補「言」を認識文字候補とする。同様に、文字「士」は、確からしさの評価順に、第１候補「工」、第２候補「士」、・・・、第１０候補「生」を認識文字候補とする。同様に、文字「通」は、確からしさの評価順に、第１候補「通」、第２候補「適」、・・・、第９候補「道」を認識文字候補とする。同様に、文字「銀」は、確からしさの評価順に、第１候補「銀」、第２候補「鍛」、・・・、第１０候補「録」を認識文字候補とする。同様に、文字「行」は、確からしさの評価順に、第１候補「行」、第２候補「待」、・・・、第１０候補「存」を認識文字候補とする。
【００５５】
これら候補群中に連続する２文字として「銀行（区切り文字）」が含まれれば、帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字があると判定する。たとえば、「銀」の文字が第１候補でなく、第２候補であったとしても、帳票認識装置１００は、第２候補の「銀」と第１候補の「行」とから連続する２文字として「銀行」が認識文字列中にあると判定する。
【００５６】
帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字があると判定した場合にステップＳ３７にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字がないと判定した場合にステップＳ３３にすすむ。
【００５７】
また、候補文字リスト４１（図７（ｂ））は、帳票に記載された文字列「東京支店」のイメージデータを認識したときの各文字の候補を表す。
［ステップＳ３３］帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字の一部があるか否かを判定する。たとえば、これら候補群中に連続する２文字として「銀行」が含まれていなくても「銀」、または「行」のうちいずれか一方が含まれていれば、帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字の一部があると判定する。
【００５８】
帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字の一部があると判定した場合にステップＳ３４にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字の一部がないと判定した場合にステップＳ３５にすすむ。
【００５９】
［ステップＳ３４］帳票認識装置１００は、認識文字列中に区切り文字が存在するとみなせるか否かを評価するための評価値を算出する第１適合度評価処理を実行する。第１適合度評価処理の詳細は、後で説明する。
【００６０】
［ステップＳ３５］帳票認識装置１００は、認識文字列中に区切り文字が存在するとみなせるか否かを評価するための評価値を算出する第２適合度評価処理を実行する。第２適合度評価処理の詳細は、後で説明する。
【００６１】
［ステップＳ３６］帳票認識装置１００は、第１適合度評価処理または第２適合度評価処理により算出した評価値が所定の基準値をクリアしているか否かを判定する。帳票認識装置１００は、評価値が基準値をクリアしている場合にステップＳ３７にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、評価値が基準値をクリアしていない場合にステップＳ３８にすすむ。
【００６２】
［ステップＳ３７］帳票認識装置１００は、区切り文字検索の処理結果を「区切り文字あり」として区切り文字検索処理を終了する。
［ステップＳ３８］帳票認識装置１００は、区切り文字検索の処理結果を「区切り文字なし」として区切り文字検索処理を終了する。
【００６３】
このように、帳票認識装置１００は、認識文字列を対象とした第１の探索、確からしさの範囲を拡大して認識文字候補群を対象とした第２の探索、さらに確からしさの範囲を拡大して評価値を用いておこなう第３の探索により、区切り文字検索をおこなう。これにより、帳票認識装置１００は、認識文字列中の区切り文字検出の失敗確率を低減する。たとえば、帳票の汚れや記載された文字が崩れているときなどであっても、帳票認識装置１００は、認識文字列中の区切り文字の検出可能性を改善する。
【００６４】
次に、帳票認識装置１００が実行する第１適合度評価処理について、図８、図９を用いて詳細に説明する。図８は、第２の実施形態の第１適合度評価処理のフローチャートである。図９は、第２の実施形態の適合度評価の具体例を示す図である。
【００６５】
帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字のすべてがないものの、その一部がある場合に、第１適合度評価処理を実行する。第１適合度評価処理は、認識文字列の区切り文字の一部から残りの区切り文字があると推定できる文字（適合度評価対象文字）について、区切り文字としての適合度を評価する処理である。たとえば、「銀行」という区切り文字について、「銀」があるのに「行」がない場合、「行」は「銀」の直後の文字であると推定できる。そこで、帳票認識装置１００は、該当する文字について「行」の文字との適合度を評価する。
【００６６】
［ステップＳ４１］帳票認識装置１００は、適合度評価対象文字の部首情報を評価する。適合度評価対象文字の部首情報の評価は、認識文字列候補文字の各々について対応する区切り文字と同一の部首を有する割合を評価値とする。
【００６７】
たとえば、認識文字列の候補群のすべてが区切り文字と同一の部首「行にんべん」を有すれば、帳票認識装置１００は、適合割合１００％なので１００ポイントとする。また、認識文字列の候補群の７割が区切り文字と同一の部首「行にんべん」を有すれば、帳票認識装置１００は、適合割合７０％なので評価値を７０ポイントとする。また、２種類以上の部首があり適合割合がそれぞれ３０％と２０％であれば、帳票認識装置１００は、平均をとり評価値を２５ポイントとする。また、帳票認識装置１００は、文字のつくりに対しても部首同様の評価をおこなう。帳票認識装置１００は、部首、つくりのそれぞれの評価値の平均値を部首情報の評価値とする。
【００６８】
［ステップＳ４２］帳票認識装置１００は、適合度評価対象文字のベクトル情報を評価する。適合度評価対象文字のベクトル情報の評価は、認識文字列候補文字の各々について対応する区切り文字のベクトル情報との一致度を評価値とする。ベクトル情報とは、文字を構成する線の長さ、向きを示す座標情報である。たとえば、ベクトル情報は、線の始点と終点を示す情報の集合である。
【００６９】
たとえば、対応する区切り文字が「行」の場合、「行」は、ベクトル情報概念図４２（図９（ａ）参照）に示すようなベクトル情報（ベクトル４３、ベクトル４４、ベクトル４５、ベクトル４６、ベクトル４７、ベクトル４８）を有する。ここで、帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」のベクトル情報と、認識文字列候補文字のベクトル情報との一致率が７０％であれば７０ポイントとする。帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」のベクトル情報と、認識文字列候補文字のベクトル情報との一致率が３０％であれば３０ポイントとする。
【００７０】
［ステップＳ４３］帳票認識装置１００は、適合度評価対象文字の構成線数情報を評価する。適合度評価対象文字の構成線数情報の評価は、認識文字列候補文字の各々について対応する区切り文字の構成線数情報との比較評価にもとづいた評価値とする。
【００７１】
たとえば、対応する区切り文字が「行」の場合、「行」は、構成線数（画数）「６」を有する。ここで、帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成線数「６」と、認識文字列候補文字の構成線数との比が６：６であれば１００ポイントとする。帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成線数「６」と、認識文字列候補文字の構成線数との比が６：１２であれば５０ポイントとする。帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成線数「６」と、認識文字列候補文字の構成線数との比が６：３であれば５０ポイントとする。
【００７２】
［ステップＳ４４］帳票認識装置１００は、適合度評価対象文字の構成ドット濃度情報を評価する。適合度評価対象文字の構成ドット濃度情報の評価は、認識文字列候補文字の各々について対応する区切り文字の構成ドット濃度情報との比較評価にもとづいた評価値とする。構成ドット濃度情報とは、対象文字が構成されるドット数を表した数値である。
【００７３】
たとえば、対応する区切り文字が「行」の場合、「行」は、構成ドット濃度情報概念図４９（図９（ｂ）参照）に示すような構成ドット濃度情報を有する。ここで、帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成ドット濃度情報と、認識文字列候補文字の構成ドット濃度情報との一致率が６０％であれば６０ポイントとする。帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成ドット濃度情報と、認識文字列候補文字の構成ドット濃度情報との一致率が５％であれば５ポイントとする。
【００７４】
［ステップＳ４５］帳票認識装置１００は、適合度評価対象文字の構成ドット分布情報を評価する。適合度評価対象文字の構成ドット分布情報の評価は、認識文字列候補文字の各々について対応する区切り文字の構成ドット分布情報との一致度を評価値とする。構成ドット分布情報とは、適合度評価対象文字のイメージを所定の領域に区分して、領域ごとの構成ドット分布の最密位置を座標情報で表した情報である。
【００７５】
たとえば、対応する区切り文字が「行」の場合、「行」は、ベクトル情報概念図５０（図９（ｃ）参照）に示すような領域５１、領域５３、領域５５、領域５７の領域に区分される。構成ドット分布情報は、領域５１の最密位置５２、領域５３の最密位置５４、領域５５の最密位置５６、領域５７の最密位置５８を有する。ここで、帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成ドット分布情報と、認識文字列候補文字の構成ドット分布情報との一致率が６０％であれば６０ポイントとする。帳票認識装置１００は、対応する区切り文字「行」の構成ドット分布情報と、認識文字列候補文字の構成ドット分布情報との一致率が５％であれば５ポイントとする。
【００７６】
［ステップＳ４６］帳票認識装置１００は、ステップＳ４１からステップＳ４５で求めた各評価値を重み付けして加算した総合評価値（適合度評価）を算出して、第１適合度評価処理を終了する。
【００７７】
次に、帳票認識装置１００が実行する第２適合度評価処理について、図１０を用いて詳細に説明する。図１０は、第２の実施形態の第２適合度評価の具体例を示す図である。
帳票認識装置１００は、認識文字列の候補群中に区切り文字のすべてがない場合に、第２適合度評価処理を実行する。第２適合度評価処理は、認識文字列の区切り文字にあらかじめ関連付けてある関連区切り文字を手掛かりに、区切り文字を探索して適合度を評価する処理である。たとえば、区切り文字「銀行」は、関連区切り文字「支店」、「本店」があらかじめ関連付けられる。
【００７８】
［ステップＳ５１］帳票認識装置１００は、区切り文字に対応する関連区切り文字を取得する。
［ステップＳ５２］帳票認識装置１００は、関連区切り文字に対応する文字列を特定する。たとえば、関連区切り文字「支店」は、金融辞書１５を検索して関連区切り文字に対応する文字列「東京支店」を特定する。
【００７９】
［ステップＳ５３］帳票認識装置１００は、認識文字列から関連区切り文字に対応する文字列を除外して、関連区切り文字に対応しない文字列を特定する。たとえば、帳票認識装置１００は、認識文字列「富士通鍛待東京支店」から関連区切り文字に対応する文字列「東京支店」を除外し、関連区切り文字に対応しない文字列「富士通鍛待」を特定する。
【００８０】
ここで、関連区切り文字に対応しない文字列を特定する際に複数の候補が存在する場合、帳票認識装置１００は、最も長い文字列を有する候補を採用する。なお、関連区切り文字に対応しない文字列を特定する際に複数の候補が存在する場合、帳票認識装置１００は、オペレータによる修正履歴や、金融機関における取り扱い履歴など、その他の情報にもとづいて候補を採用するようにしてもよい。
【００８１】
［ステップＳ５４］帳票認識装置１００は、関連区切り文字に対応しない文字列を特定した結果から、区切り文字位置を推定し、第１適合度評価処理を実行して、第２適合度評価処理を終了する。
たとえば、帳票認識装置１００は、関連区切り文字「支店」から区切り文字「銀行」が含まれていることを推定する。また、帳票認識装置１００は、金融辞書１５を検索して文字列「富士通」は、「銀行」を含めて辞書登録されていることを特定する。そして、帳票認識装置１００は、文字列の位置から「鍛待」が「銀行」であると推定する。
【００８２】
次に、帳票認識装置１００が実行する認識項目補正処理について、図１１、図１２を用いて詳細に説明する。図１１は、第２の実施形態の認識項目補正処理のフローチャートである。図１２は、第２の実施形態の帳票認識装置が認識対象とする帳票の一例を示す図である。
【００８３】
認識項目補正処理は、認識項目補正情報にもとづいて項目ごとに抽出した文字列の長さを補正する処理である。
［ステップＳ６１］帳票認識装置１００は、認識項目補正情報を取得する。
【００８４】
［ステップＳ６２］帳票認識装置１００は、認識項目補正情報から文字列の分離位置を検出する。
たとえば、総合振込依頼書２０（図１２参照）は、見出し項目２１、見出し項目２２、見出し項目２１に対応する見出し対応項目２３、見出し項目２２に対応する見出し対応項目２４を有する。帳票認識装置１００は、見出し対応項目２３から「富士通銀行東」を認識し、金融辞書１５との比較により「東」が余計（冗長）であることを検出する。この場合、帳票認識装置１００は、区切り文字「銀行」と余計文字「東」の間に分離位置を検出する。
【００８５】
［ステップＳ６３］帳票認識装置１００は、余計文字を検出している場合にステップＳ６４にすすみ、余計文字を検出していない場合に認識項目補正処理を終了する。
［ステップＳ６４］帳票認識装置１００は、隣接する項目間で余計文字の受け渡しをおこなう。たとえば、総合振込依頼書２０において、帳票認識装置１００は、見出し対応項目２３から余計文字「東」を除去し、見出し対応項目２４に付加する。
【００８６】
［ステップＳ６５］帳票認識装置１００は、認識項目補正情報のある項目についてすべての認識項目を補正する処理を実行していない場合にステップＳ６１にすすむ。一方、帳票認識装置１００は、認識項目補正情報のある項目についてすべての認識項目を補正する処理を実行している場合に認識項目補正処理を終了する。
【００８７】
このように、帳票認識装置１００は、帳票に記載の文字列の認識が十分にできない場合においても、帳票に記載の文字列を適切に補正して認識することができる。
次に、帳票認識装置１００が実行する認識項目補正の具体例について、図１３、図１４を用いて詳細に説明する。図１３、図１４は、第２の実施形態の認識項目補正の具体例を示す図である。
【００８８】
帳票認識装置１００は、見出し項目２１を「銀行名」、見出し項目２２を「支店名」のとき、見出し項目２１に対応する見出し対応項目２３を「富士通銀行東」、見出し項目２２に対応する見出し対応項目２４を「京支店」と、各項目内の文字を認識する（図１３（ａ））。帳票認識装置１００は、見出し対応項目２３の「富士通銀行東」から区切り文字２５として「銀行」を、見出し対応項目２４から区切り文字２６「支店」を特定する（図１３（ｂ））。
【００８９】
帳票認識装置１００は、金融辞書１５の検索から「富士通銀行」を抽出し、金融辞書１５との比較により「富士通銀行東」のうち「東」が余計文字であるとして分離位置２７を検出する（図１３（ｃ））。帳票認識装置１００は、余計文字２９（「東」）が見出し対応項目２３に隣接する見出し対応項目２４の不足文字余計文字であるとみなす（図１３（ｄ））。
【００９０】
帳票認識装置１００は、余計文字２９を見出し対応項目２４に加える。これにより、帳票認識装置１００は、見出し対応項目２３の補正後の見出し対応項目３０を「富士通銀行」、見出し対応項目２４の補正後の見出し対応項目３１を「東京支店」として各項目内の文字を認識する（図１３（ｅ））。
【００９１】
これにより、帳票認識装置１００は、見出し対応項目３０、見出し対応項目３１は、金融辞書１５の検索により文字認識結果として妥当であることを確認できる。
同様に、帳票認識装置１００は、見出し項目２１を「銀行名」、見出し項目２２を「支店名」のとき、見出し項目２１に対応する見出し対応項目３２を「富士通銀」、見出し項目２２に対応する見出し対応項目３３を「行東京支店」と、各項目内の文字を認識する（図１４（ａ））。
【００９２】
帳票認識装置１００は、見出し対応項目３２の「行東京支店」から区切り文字を特定できないが、見出し対応項目３３から区切り文字３４「支店」を特定する（図１４（ｂ））。
【００９３】
帳票認識装置１００は、金融辞書１５の検索から「東京支店」を抽出し、金融辞書１５との比較により「行東京支店」のうち「行」が余計文字であるとして分離位置３５を検出する（図１４（ｃ））。
【００９４】
帳票認識装置１００は、余計文字３６（「行」）が見出し対応項目３３に隣接する見出し対応項目３２の不足文字であるとみなす（図１４（ｄ））。
帳票認識装置１００は、余計文字３６を見出し対応項目３２に加える。これにより、帳票認識装置１００は、見出し対応項目３２の補正後の見出し対応項目３８を「富士通銀行」、見出し対応項目２４の補正後の見出し対応項目３７を「東京支店」として各項目内の文字を認識する（図１４（ｅ））。
【００９５】
これにより、帳票認識装置１００は、見出し対応項目３７、見出し対応項目３８は、金融辞書１５の検索により文字認識結果として妥当であることを確認できる。
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、帳票認識装置１００が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（可搬型記録媒体を含む）に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc − Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【００９６】
プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００９７】
プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。
【００９８】
なお、上述の実施の形態は、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。
さらに、上述の実施の形態は、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではない。
【符号の説明】
【００９９】
１０、１００  帳票認識装置
１０ａ  イメージ情報取得手段
１０ｂ  レイアウト特定手段
１０ｃ  項目文字列抽出手段
１０ｄ  項目文字列認識手段
１０ｅ  区切り文字列記憶手段
１０ｆ  項目補正手段
１１  帳票
１２  項目認識結果
【図１】
0005588213.tif 000002
【図２】
0005588213.tif 000003
【図３】
0005588213.tif 000004
【図４】
0005588213.tif 000005
【図５】
0005588213.tif 000006
【図６】
0005588213.tif 000007
【図７】
0005588213.tif 000008
【図８】
0005588213.tif 000009
【図９】
0005588213.tif 000010
【図１０】
0005588213.tif 000011
【図１１】
0005588213.tif 000012
【図１２】
0005588213.tif 000013
【図１３】
0005588213.tif 000014
【図１４】
0005588213.tif 000015