(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文字画像からなる領域を含む文書画像について、該領域の項目属性を判別する領域識別装置であって、
前記領域の項目属性を特定するための第１の文字列データと、所定の項目属性でないことを特定するための第２の文字列データとを記憶している記憶手段と、
前記領域中の文字画像を順次文字認識し、１文字を文字認識する毎に認識結果を出力する文字認識手段と、
前記文字認識手段より認識結果が出力されてくる度に、当該認識結果と従前までに出力されてきた認識結果とで構成される文字列が前記記憶手段に記憶されている第２の文字列データのいずれかと一致するか判断し、一致すると判断された場合、当該一致すると判断された第２の文字列データに対応する項目属性を除外対象の項目属性として順次記憶していく除外対象項目記憶手段と、
前記文字認識手段より認識結果が出力されてくる度に、前記記憶手段に記憶されている第１の文字列データから前記除外対象記憶手段に記憶されている項目属性に対応する第１の文字列データを除外した後、当該認識結果と従前までに出力されてきた認識結果とで構成される文字列が当該除外された後の第１の文字列データのいずれかに一致するか判断し、当該一致する第１の文字列データを特定することができた時点で、当該特定された第１の文字列データに対応する項目属性を当該領域の項目属性として決定する決定手段と
を有することを特徴とする領域識別装置。
【請求項２】
前記文字認識手段での文字画像の文字認識は、該領域内の文字画像が、縦書きならば上から下へ、横書きならば左から右へ、の順序で行われることを特徴とする請求項１に記載の領域識別装置。
【請求項３】
更に、前記決定手段で項目属性が決定された領域に含まれる全ての文字画像を、当該項目属性とともに蓄積する蓄積手段を有することを特徴とする請求項１に記載の領域識別装置。
【請求項４】
複数の文字画像からなる領域を含む文書画像について、該領域の項目属性を判別する領域識別方法であって、
前記領域中の文字画像を順次文字認識し、１文字を文字認識する毎に認識結果を出力する文字認識ステップと、
前記文字認識ステップより認識結果が出力されてくる度に、当該認識結果と従前までに出力されてきた認識結果とで構成される文字列が、予め記憶手段に記憶されている所定の項目属性でないことを特定するための第２の文字列データのいずれかと一致するか判断し、一致すると判断された場合、当該一致すると判断された第２の文字列データに対応する項目属性を除外対象の項目属性として、除外対象項目記憶手段に順次記憶していく除外対象項目記憶ステップと、
前記文字認識ステップより認識結果が出力されてくる度に、予め記憶手段に記憶されている前記領域の項目属性を特定するための第１の文字列データから前記除外対象記憶手段に記憶されている項目属性に対応する第１の文字列データを除外した後、当該認識結果と従前までに出力されてきた認識結果とで構成される文字列が、当該除外された後の第１の文字列データのいずれかに一致するか判断し、当該一致する第１の文字列データを特定することができた時点で、当該特定された第１の文字列データに対応する項目属性を当該領域の項目属性として決定する決定ステップと
を有することを特徴とする領域識別方法。
【請求項５】
前記文字認識ステップでの文字画像の文字認識は、該領域内の文字画像が、縦書きならば上から下へ、横書きならば左から右へ、の順序で行われることを特徴とする請求項４に記載の領域識別方法。
【請求項６】
更に、前記決定ステップで項目属性が決定された領域に含まれる全ての文字画像を、当該項目属性とともに蓄積する蓄積ステップを有することを特徴とする請求項４に記載の領域識別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は領域識別装置及び方法、詳しくは画像中の領域を識別する領域識別装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、名刺を光学的に読み取り、名刺上の各文字画像の項目を特定し、それぞれの項目を文字認識して、項目毎に記憶し、検索その他を効率良くする装置がある。
【０００３】
この従来の項目特定処理方法について図９に示すフローチャート及び図８に示す装置構成図を用いて説明する。
【０００４】
ここで、８０１は文字パターンを入力する画像入力部、８０２は入力された文字パターンデータを予め設定された方法で領域分離し、各領域内の文字切りをするデータ分離部である。また、データ分離部８０２には、文字パターンデータと分離した領域の数、文字の数及び並び方も記憶しておく。領域分離及び文字切りの法、さらに文字の並びの判定法については公知の方法が種々あるのでここではその詳細は述べない。
【０００５】
但し、実施例では、個々の文字パターンが、互いに適当な距離以内に分布している場合、それらの文字パターンは同じ領域であると判定するようにしたが、上記の如く、公知の技術を用いてもよい。
【０００６】
８０３は装置全体の制御を行う制御部である。８０４は制御部８０３より文字パターン画像データを受け取り、一文字毎の文字認識を行い文字コードを獲得し、該文字コードを文字コード記憶部８０９へ記憶する文字認識部、８０５は文字認識時に用いられる文字認識用データＲＯＭ、８０６は制御部８０３より文字コード（群）を受け取り該文字コード（群）の項目を特定する項目特定部、８０７は項目特定時に用いられる項目特定用データＲＯＭ、８０８は特定された項目及びそのデータを記憶する項目データ記憶部である。
【０００７】
次に、ある一つの領域内での項目特定処理について述べる。いま、画像入力部８０１へ入力された文字パターンデータの領域分離及び各領域内の文字切り処理が終了し、データ分離部８０２に文字パターンデータが記憶されていると共に、分離された領域の数と各領域内の文字数、さらに文字の順序とが記憶されているとする。このとき、制御部８０３は、ある領域の一文字分の文字パターンデータを文字の順序に従い、文字認識部８０４へ転送する。
【０００８】
文字認識部８０４ではステップＳ９０１にて制御部８０３から文字パターンデータが転送されてきたと判断すると、ステップＳ９０２にて文字コード記憶部８０９をクリアし、文字数Ｎ＝１をセットする。そして、ステップＳ９０３に進み、文字認識処理を行なう。すなわち、送られてきた文字パターンデータを認識用フォーマットへ変換し文字認識用ＲＯＭ８０５のデータとマッチングさせ、文字認識を行なう。
【０００９】
認識用フォーマット或いはマッチングのさせ方については、例えば、文字パターンデータを正規ベクトル化し、ベクトルマッチングを行なうなどの方法がある。認識した文字コードはステップＳ９０４にて文字コード記憶部８０９に記憶しておく。次に、ステップＳ９０５にて領域内の全ての文字パターンデータについて認識処理を行なったかを判断する。これは文字認識部８０４から制御部８０３へ領域内終了問い合わせ信号を発行し、該問い合わせ信号に制御部８０３が答えることにより行われる。
【００１０】
ここで領域内全ての文字パターンデータについて認識処理を行なっていないと判断されると、ステップＳ９０６にてＮ＝Ｎ＋１として、ステップＳ９０７へ進み、次の一文字分の文字パターンデータの転送要求を行なう。そして、制御部８０３は該転送要求を受けて、ステップＳ９０８にて次の一文字分の文字パターンデータの転送を行なう。転送された文字パターンデータはステップＳ９０３にて文字認識処理を行い、認識結果はステップＳ９０４にて文字コード記憶部８０９に記憶してある文字コードデータに追加して記憶される。
【００１１】
こうして、処理がステップＳ９０５へ進み、領域内全ての文字パターンデータについて認識処理を行なったかを判断し、その領域内での認識処理が完了したと判断されるまで上記処理を繰り返す。
【００１２】
さて、ステップＳ９０５にて領域内の全ての文字パターンデータについて認識処理を行ったと判断されると、処理はステップＳ９０９へ進み、文字コード記憶部８０９に記憶されているデータに基づいて、領域の項目特定を行なう。ここでの項目特定処理方法については、例えば、全ての文字に対してマッチングを行なう方法や、文字の順序に関係なく、領域内の文字から特徴文字を抽出して、該特徴文字とのマッチングにより項目特定を行なう方法が知られている。
【００１３】
項目特定結果はステップＳ９１０にて制御部８０３へ転送し、ステップＳ９１０にて領域のデータと項目情報を関連付けて項目データ記憶部８０８に記憶する。この記憶方法については、例えば、図１０に示すような形態にて記憶保持することが考えられる。
【００１４】
なお、図１０においては、項目データとして、住所、会社名、氏名、電話番号とした。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来方法では、各領域内の全ての文字認識処理を行い、しかる後に項目特定処理を行なっていたため、文字認識処理に時間がかかり、結果として、項目特定完了までに多くの時間を要するという問題があった。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
及び
【作用】
本発明はかかる問題点に鑑みなされたものであり、文字パターン群で構成される領域の種別の特定を高速に行える領域識別装置及び方法を提供しようとするものである。
【００１７】
この課題を解決するため、例えば本発明の領域識別装置は以下の構成を備える。すなわち、
複数の文字画像からなる領域を含む文書画像について、該領域の項目属性を判別する領域識別装置であって、
前記領域の項目属性を特定するための第１の文字列データと、所定の項目属性でないことを特定するための第２の文字列データとを記憶している記憶手段と、
前記領域中の文字画像を順次文字認識し、１文字を文字認識する毎に認識結果を出力する文字認識手段と、
前記文字認識手段より認識結果が出力されてくる度に、当該認識結果と従前までに出力されてきた認識結果とで構成される文字列が前記記憶手段に記憶されている第２の文字列データのいずれかと一致するか判断し、一致すると判断された場合、当該一致すると判断された第２の文字列データに対応する項目属性を除外対象の項目属性として順次記憶していく除外対象項目記憶手段と、
前記文字認識手段より認識結果が出力されてくる度に、前記記憶手段に記憶されている第１の文字列データから前記除外対象記憶手段に記憶されている項目属性に対応する第１の文字列データを除外した後、当該認識結果と従前までに出力されてきた認識結果とで構成される文字列が当該除外された後の第１の文字列データのいずれかに一致するか判断し、当該一致する第１の文字列データを特定することができた時点で、当該特定された第１の文字列データに対応する項目属性を当該領域の項目属性として決定する決定手段とを有する。
【００１８】
ここで、本発明の好適な実施態様に従えば、文字認識手段にて認識する文字パターン画像の順序は、領域内の文字パターン画像の並びが、縦ならば上部から下部へ、横ならば左から右へとすることが望ましい。この結果、正しい文字列を抽出でき、判別手段の構成が簡略化し、記憶手段の記憶内容も簡素にできる。
【００１９】
また、前記記憶手段に記憶されている各領域固有の文字列は、個々の項目で使用許可された文字列であり、前記判別手段によって照合したと判別した場合、照合した文字列に対応する領域の種別を識別結果とすることが望ましい。これによって、照合時点でもって領域の識別が完了することになり、文字認識する文字数は必要最低限にできる。
【００２０】
また、前記記憶手段に記憶されている各領域固有の文字列は、個々の項目で使用不許可された文字列であり、前記判別手段によって照合したと判別した場合、照合した文字列に対応する領域の種別を順次除外していき、１つの領域の種類のみが残った時点をもってして、当該領域の種別を認識結果としてもよい。この結果、照合する度に候補が絞られていくので、領域の種別の特定が効率良くなる。また、更に、識別された領域の種別毎にデータを蓄積する手段を備えるるようにしても良い。この結果、簡単にデータベースを構築することが可能になる。
【００２１】
【実施例】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施例を詳細に説明する。
【００２２】
図２には本実施例における電子機器のブロック構成図である。図示において、２０１は名刺などの文字パターン画像を読み込むための画像入力部（例えばイメージスキャナ装置）、２０２は入力された文字パターンデータを予め設定された方法で領域分離し、各領域内の文字切りをするデータ分離部である。また、データ分離部には、文字パターンデータと分離した領域の数、文字の数及び並び方も記憶しておく。
【００２３】
２０３は装置全体の制御を行なう制御部、２０４は制御部２０３より送られてくる一文字毎の文字パターン画像データを受け取り、文字認識を行い文字コードを獲得する文字認識部、２０５は文字認識時に用いられる文字認識用データＲＯＭ、２０６は文字認識部２０４より文字コードを受け取り該文字コード（群）の項目を特定する項目特定部、２０７は項目特定時に用いられる項目特定用データＲＯＭ、２０８は特定された項目及びそのデータを記憶する項目データ記憶部（データベース化するのであればＨＤＤ等の外部記憶装置）である。
【００２４】
次に動作を詳述する。いま、画像入力手段２０１を介して文字パターン画像が入力されると、該データは画像データ分離部２０２へ送られ、予め設定された方法により項目毎の領域に分離される。さらに分離されたデータは、予め設定された方法で、１文字毎の文字パターンデータに分離されて、該文字パターンデータと分離した領域の数、文字の数も記憶される。次に制御部２０３では、該データ群に基づき、文字パターンデータを一文字毎に文字認識部２０４へ送る。
【００２５】
ここで、文字パターンデータを送る順序は領域内での文字の並び方による。ここでは、日本語による文章の並び方を考慮して、文字パターンが縦書きの場合は、上にある文字から下にある文字に向かって、横書きの場合は左から右へとする。なお、これらの向きはユーザが指定しても、自動的に判別するようにしても良い。
【００２６】
さて、文字認識部２０４では送られてきた文字パターンデータを認識用フォーマットへ変換し文字認識用ＲＯＭ２０５のデータとマッチングさせ、文字認識を行なう。認識用フォーマット或いはマッチングのさせ方については、例えば、文字パターンデータを正規ベクトル化し、ベクトルマッチングを行なうなどの方法がある。
【００２７】
認識結果は文字コードとして項目特定部２０６へ送られる。項目特定部２０６では該文字コード及び項目特定用ＲＯＭ２０７を用いて該文字コードが含まれる領域の項目特定を行なう。ここで、項目特定は項目特定部２０６に文字コードが送られてくる度に行われるが、それまでに送られてきた文字コード（群）では項目を特定できない場合は、制御部２０３へ次文字データ要求信号を送り、項目が特定出来た場合は、該項目データを送る。制御部２０３では、受け取った信号が、次文字データ要求信号ならばデータ分離部２０２のデータから次の文字パターンデータを取り出し、文字認識部２０４へ送る。また、受け取った信号が項目データならば、該項目データと文字コードデータを項目データ記憶部２０８に記憶するとともに、データ分離部２０２のデータから次の項目の文字パターンデータを取り出し、文字認識部２０４へ送る。ここで、すべての項目について項目特定が終了したならば、処理を終了する。
【００２８】
ここで、ある一つの領域における項目特定処理の詳細を図１のフローチャートを用いて述べる。本実施例では項目が“住所”である場合の処理について述べる。また、図３には項目特定部２０６の詳細なハードウェア構成図を示す。３０１は文字認識部２０４より送られてきた文字コードを記憶する文字コード記憶部、３０２は文字認識部２０４より送られてきた文字コードの数をカウントする文字コードカウント部、３０３は文字コード記憶部３０１と項目特定用データＲＯＭ２０７との間でマッチングを行なうマッチング部である。また、図４には項目特定用データＲＯＭ２０７の内容の一例を示す。
【００２９】
まず、ステップＳ１０１にて制御部２０３から、一文字分の文字パターンデータが文字認識部２０４へ送られてきたとする。すると、ステップＳ１０２にて、文字認識部２０４では、クリア信号を項目特定部２０６へ送り、文字コード記憶部３０１をクリアし、保存文字コードカウント部３０２のカウント数Ｎ＝１にセットする。そして、ステップＳ１０３にて、上記文字パターンデータの認識を行なう。次にステップＳ１０４にて、認識結果である文字コードを項目特定部２０６へ転送する。項目特定部２０６では、ステップＳ１０５にて、送られてきた文字コードを文字コード記憶部３０１に保存する。次にステップＳ１０６にて該記憶データと、項目特定データＲＯＭ２０７との間で文字数が１であるデータについてマッチング部３０３でマッチング処理を行なう。
【００３０】
さて、項目特定用データＲＯＭとのマッチング処理にて一致しなかった場合は、ステップＳ１０７へ進み、保存文字コードカウント部のカウントＮに１を追加する。次に、ステップＳ１０８に進み、制御部２０３へＮ文字目の文字パターンデータの転送を依頼する。制御部２０３では、依頼を受けて、ステップＳ１０９にて、Ｎ文字目の文字パターンデータを文字認識部２０４へ転送する。そして、文字認識部２０４ではステップＳ１０３にて、Ｎ文字目の文字パターンデータの認識を行なう。そして、認識結果が得られると、ステップＳ１０４にて文字コードデータを項目特定部２０６へ転送する。項目特定部２０６ではステップＳ１０５にて該文字コードを文字コード記憶部３０１に保存されている文字コードデータに追加して、ステップＳ１０６へ進み、再び該記憶データと、項目特定用データＲＯＭ２０７との間で文字数がＮであるデータとマッチング処理を行なう。これらの処理をマッチング処理にて一致するまで、繰り返す。
【００３１】
例えば、「東京都大田区下丸子」という文字コードの場合、３文字目まで送られてきた時点で項目特定用データＲＯＭ２０７内の「東京都」のデータと一致する。従って、この時点で該領域は“住所”の項目に属することが判明する。
【００３２】
項目特定用データＲＯＭとのマッチング処理にて一致した場合は、ステップＳ１１０へ進み、特定された項目データを制御部２０３へ送る。これにより制御部２０３では上記項目特定処理が終了したことを知り、ステップＳ１１１にて、領域内の全ての文字パターンデータと項目データを項目／データ記憶部２０８へ転送する。そして、もし、項目を特定していない領域が残っていたら、次の領域の文字コード及び項目情報を項目特定部へ転送することになる。
【００３３】
以上の処理を行なうことにより、分離された領域の文字パターンデータの項目特定処理を従来より短い時間で行なうことができる効果がある。また、項目特定用データの量も従来より少なくできるという効果も得られる。
【００３４】
＜第２の実施例＞
上記実施例（第１の実施例）では、項目特定部２０６により、ある領域の文字パターンをある項目へ特定したが、これをある項目ではないことを決定するのに用いても良い。この例を第２の実施例として説明する。
【００３５】
図５に本第２の実施例における項目特定用データＲＯＭ２０７の内容の一例を示す。ここでは、図４に比べて逆特定項目を設けている。ここで、逆特定とは、ある項目でないことを特定するという意味で用いている。
【００３６】
また、図６には本実施例における項目特定部２０６の詳細なハードウェア構成ブロック図を示す。例えば、文字パターンデータが「アイウエオ株式会社」であった場合、１文字目が文字認識部にて認識され、文字コードが項目特定部２０７へ送られ、データ５０１とマッチングされた時点で該領域の項目は“住所”ではないと、判定する。従って、２文字目以降の認識においては、項目が“住所”であるデータとはマッチングされない。ここでの、項目特定用データＲＯＭの内容は、日本国内では先頭にカタカナがくる文字列は住所ではないということに基づいている。いずれにせよ、項目として住所はあり得ないことになったわけであるので、次の２文字目以降とのマッチングでは、最初から項目としての“住所”を除外してマッチングが行われることになり、徐々に参照する項目が絞られていくことになる。
【００３７】
図７には本実施例における、ある一つの領域内での項目特定処理の動作フローチャートを示す。第１実施例における同処理と異なる点の動作のみを以下に述べる。
【００３８】
ステップＳ７０１では、ステップＳ１０５において文字コード記憶部３０１に保存された該記憶データと、項目特定用データＲＯＭ２０７との間で、文字数がＮである逆特定項目を持つデータについてマッチング部６０１にてマッチング処理を行なう。ここで、一致するデータがあれば、ステップＳ７０２にて、該データが示す逆特定項目を逆特定項目記憶部６０２へ記憶する。次に、ステップＳ７０３へ進み、項目特定用データＲＯＭにおいて逆特定項目記憶部６０２に記憶されている項目を除き、文字数がＮであるデータについてのみマッチング処理を行なう。そして、一致した場合は、ステップＳ１１０へ進み、一致しない場合は、ステップＳ１０７へ進む。
【００３９】
以上述べたような処理を実施すれば、ある領域の文字パターンが、ある項目には属さないことを検出し、その項目データについてはマッチングを行わないことにより、分離された領域の文字パターンデータの項目特定処理をさらに短い時間で行なうことが出来る効果がある。
【００４０】
なお、実施例では、入力したイメージ画像中の文字の項目属性を判断する部分についてのみ説明したが、この技術を応用すると様々な分野に適応できるであろう。
【００４１】
例えば、名刺をデータベース化するシステムにあっては、その名刺をイメージスキャナでもって読み込み、項目の種類を自動判別して、その項目の画像或いは認識結果の文字コードをＨＤＤ等の外部記憶装置に記憶させ、自由に検索できるようにすることも可能になる。特に、文字コードとしてデータベース化する場合には、全ての文字を文字認識することになろうが、少なくとも各領域の項目の種類を特定するのに要する時間は短縮される。
【００４２】
入力する画像は名刺に限るものではない。如何なる文書画像であっても、その画像がある程度の規則に沿ったものである限りは、同様に処理することが可能だからである。但し、一般に、名刺は、周知の如く、そこに書かれた文字が何を意味するのかが明瞭に配置されているので、項目を特定して、データベース化するのに格好の対象ではある。
【００４３】
また、実施例では画像をスキャナなどから光学的に読み取る例を説明したが、例えば記憶媒体に記憶された画像を入力して処理しても良いし、通信回線などを介して入力する場合にも適応可能であるので、上記実施例によって限定されるものではない。
【００４４】
また、実施例では、文字認識用データ（認識辞書）、項目特定用データは共にＲＯＭとしたが、書き換え可能な記憶装置（例えばＲＡＭ或いはＨＤＤ等の外部記憶装置）であっても全く構わないし、処理プログラムもＲＯＭに格納される必要はない。すなわち、実施例に開示された技術は、汎用の情報処理装置にプログラムとして外部からロードすることによって実現することも可能である。更には、１つの装置でもって実現することも可能であるし、複数の装置でもって構成されるシステムであっても構わない。
【００４５】
以上述べてきたように本実施例によれば、分離された領域の文字パターンデータの項目特定処理を従来より短い時間で行なうことが出来る効果がある。また、項目特定用データの量も従来より少なく出来る効果もある。
【００４６】
【発明の効果】
以上述べてきたように本発明によれば、文字パターン群で構成される領域の種別の特定を高速に行えるようになる。
【００４７】
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施例における項目特定処理の動作フローチャートである。
【図２】第１の実施例における装置のブロック構成図である。
【図３】第１の実施例における項目特定部のブロック構成図である。
【図４】第１の実施例における項目特定用データＲＯＭの内容の一例を示す図である。
【図５】第２の実施例における項目特定用データＲＯＭの内容の一例を示す図である。
【図６】第２の実施例における項目特定部のブロック構成図である。
【図７】第２の実施例における項目特定処理の動作フローチャートである。
【図８】従来の装置のブロック構成図を示す図である。
【図９】従来の装置における項目特定処理の動作フローチャートである。
【図１０】従来技術における項目／データの記憶形態の一例を示す図である。
【符号の説明】
２０１  画像入力部
２０２  データ分離部
２０３  制御部
２０４  文字認識部
２０５  文字認識用データＲＯＭ
２０６  項目特定部
２０７  項目特定用データＲＯＭ
２０８  項目／データ記憶部
【図１】
0003720405.tif 000002
【図２】
0003720405.tif 000003
【図３】
0003720405.tif 000004
【図４】
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【図５】
0003720405.tif 000006
【図６】
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【図７】
0003720405.tif 000008
【図８】
0003720405.tif 000009
【図９】
0003720405.tif 000010
【図１０】
0003720405.tif 000011