(57)【要約】【課題】帳票等の梯子枠の誤認識を抑止することで、ＯＣＲ処理を効率的に行うことが可能な文字認識装置、文字認識システム、制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】帳票に対して予め定めた梯子枠の位置を理論値とし（ステップＳ１０１〜ステップS１０３）、読み取った画像内の梯子枠のヒストグラムを用いて罫線の候補を捜査し（ステップＳ１４０）、理論値と実測値とを比較して（ステップＳ１０５、ステップＳ１０７、ステップＳ１０９）、実測値が理論値に対して所定の範囲内であれば、実測値の罫線を用い（ステップＳ１１２、ステップＳ１１３）、実測値が理論値に対して所定の範囲外であれば、理論値の罫線を用い（ステップＳ１１０）、これらの罫線からなる枠内の文字を読み取る。【選択図】図１０
2014123264.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段と、
画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、前記定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記枠情報の枠を構成する罫線の許容範囲内に前記画像内の枠を構成する罫線が存在する場合、前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるとして判定することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記枠情報の枠を構成する罫線の許容範囲内に前記画像内の枠を構成する罫線が存在しない場合、前記枠情報の枠を構成する罫線を適切な罫線であるとして判定することを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
クライアント端末とネットワークを介して接続される文字認識装置からなる文字認識システムであって、
行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段と、
画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、前記定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識システム。
【請求項５】
画像に含まれる文字の認識処理を行う文字認識装置の制御方法であって、
前記文字認識装置は、
画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取ステップと、
を実行することを特徴とする文字認識装置の制御方法。
【請求項６】
クライアント端末とネットワークを介して接続される文字認識装置からなる文字認識システムの制御方法であって、
画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取ステップと、
を備えたことを特徴とする文字認識システム。
【請求項７】
画像に含まれる文字の認識処理を行う文字認識装置において読取実行可能なプログラムであって、
前記文字認識装置を、
行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段と、
画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、前記定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、
をして機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
クライアント端末とネットワークを介して接続される文字認識装置からなる文字認識システムにおいて読取実行可能なプログラムであって、
画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、
を備えたことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帳票等の文字認識を行う文字認識装置に係る技術であって、特に帳票等に設定された枠の誤認識を抑止する文字認識装置、文字認識システム、制御方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、帳票の出力領域に出力された変数や、ユーザにより印字領域に記載された文字などを読み取るために、帳票に対してＯＣＲ（Optical Character Reader）処理（光学式文字読取処理）を実行している。
【０００３】
このＯＣＲ処理を効率的に行うため、ユーザの指示に応じて、帳票の一部の領域（出力領域や印字領域など）をＯＣＲ処理する領域として規定されたＯＣＲテンプレートを生成し、このＯＣＲテンプレートに従ってＯＣＲ処理を実行している。
【０００４】
こうしたＯＣＲテンプレートの中には、連なった文字記入枠を対象とするものがあり、顧客番号や店番号、金額等の一連の数値や文字としてＯＣＲ処理するために使用され、梯子枠と称されることが多い。
【０００５】
従来のＯＣＲ処理では、紙状の帳票に出力された梯子枠の当該帳票に対する位置を、物差しなどで測り、文字認識装置に対してこの計測値を手入力することで、ＯＣＲ処理における定義情報を生成していた。
【０００６】
しかしながら、このような従来の方法を用いる場合、非常に多くの時間がかかり、更には、誤入力などの問題が発生することもあったため、帳票イメージを表示部へ表示しておき、マウス等のユーザインタフェースを用いて、矩形状で範囲指定を行い、この指定範囲において、この帳票イメージの梯子枠を、認識する技術が存在する（例えば、特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−６６２２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ＯＣＲ処理対象の画像上のヒストグラム解析結果を基に梯子枠の存在を認識しており、対象画像上に梯子枠を構成する罫線の痕跡が、幾ばくかなり存在していることが前提となる。
【０００９】
しかしながら、帳票がスキャナで読取り中に斜行したり、画像に変換する際の解像度の問題で、梯子枠の罫線が画像上から消失してしまう例は多々あり、例えば一部縦罫線が発見できないと、枠幅が等間隔で無くなることから、梯子枠が正常でないと判断し、処理エラーとすることになる。
【００１０】
また、梯子枠に手書き記入された数字の１が、縦罫線に酷似（「|」）していた場合に縦罫線と判断され、枠幅が等間隔で無くなるため、やはり処理エラーとすることになる。
【００１１】
このようなエラーが発生した場合の枠認識の方法については、特許文献１に記載の記述では、明確に記載されていない。
【００１２】
そこで、本発明の目的は、帳票等の梯子枠の誤認識を抑止することで、ＯＣＲ処理を効率的に行うことが可能な文字認識装置、文字認識システム、制御方法、及び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】
【００１３】
上記課題を解決するための第１の発明は、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段と、画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、前記定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
上記課題を解決するための第２の発明は、クライアント端末とネットワークを介して接続される文字認識装置からなる文字認識システムであって、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段と、画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、前記定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
上記課題を解決するための第３の発明は、画像に含まれる文字の認識処理を行う文字認識装置の制御方法であって、前記文字認識装置は、画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップによって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取ステップと、を実行することを特徴とする。
【００１６】
上記課題を解決するための第４の発明は、クライアント端末とネットワークを介して接続される文字認識装置からなる文字認識システムの制御方法であって、画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップによって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取ステップと、を備えたことを特徴とする。
【００１７】
上記課題を解決するための第５の発明は、画像に含まれる文字の認識処理を行う文字認識装置において読取実行可能なプログラムであって、前記文字認識装置を、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段と、画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、前記定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、をして機能させることを特徴とする。
【００１８】
上記課題を解決するための第６の発明は、クライアント端末とネットワークを介して接続される文字認識装置からなる文字認識システムにおいて読取実行可能なプログラムであって、画像を解析することによって得られた前記画像内の枠を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出した前記画像内の枠を構成する罫線の位置が、行と前記行における列からなる枠に関する枠情報を記憶する定義情報記憶手段に記憶した枠情報の枠を構成する罫線の位置と、から前記画像内の枠を構成する罫線が適切な罫線であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって適切な罫線であると判定した罫線から構成される枠内の文字を読み取る読取手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ＯＣＲ処理対象とする梯子枠と理論値の梯子枠情報とを比較することで、適切な枠を決定することが可能となるので、帳票等の梯子枠の誤認識を抑止することで、ＯＣＲ処理を効率的に行うことができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態に係る文字認識装置の概略構成を示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る文字認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態において、帳票に対してＯＣＲ処理の対象領域を指定するための定義情報設定画面の構成を示す構成図である。
【図４】本発明の実施形態において、ＯＣＲ処理で使用される定義情報の構成を示す構成図である。
【図５】本発明の実施形態において、ＯＣＲ処理の結果を表示するためのＯＣＲ処理結果画面の構成を示す構成図である。
【図６】本発明の実施形態において、理想的な梯子枠の画像とそのヒストグラムの例を示すための説明図である。
【図７】本発明の実施形態において、梯子枠に対して垂直に数字の１が、当該はしご枠内に記載された時の画像とそのヒストグラムの例を示すための説明図である。
【図８】本発明の実施形態において、かすれが発生した梯子枠の画像とそのヒストグラムの例を示すための説明図である。
【図９】本発明の実施形態において、ＯＣＲ処理の対象となる領域に梯子枠を構成する罫線以外の突き抜け罫線が存在する場合について説明するための説明図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る文字認識装置に於いて実行される文字認識処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態において、等幅でない梯子枠の画像とそのヒストグラムの例を示すための説明図である。
【図１２】本発明の実施形態において、かすれが発生した梯子枠と理論値の梯子枠と、の画像とヒストグラムとの比較を説明するための説明図である。
【図１３】本発明の実施形態において、罫線の理論的な位置に対するバラツキ許容範囲について説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施形態に係る文字認識処理装置の構成の一例を示す構成図である。
【００２３】
文字認識装置１００は、文字認識処理を効率的に行うための機能を実現するために予め記憶されたプログラムを備えたコンピュータ本体１０１、データ等の入力を行うためのキーボード１０２、コンピュータ本体１０１においてプログラムを実行した結果を表示するためのディスプレイ１０３を備えている。
【００２４】
また、コンピュータ本体１０１には、記憶媒体としてのＦＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＭＤ、ＭＯを挿入あるいは抜出が可能なＦＤＵ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＣＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＭＤ装置、ＭＯ装置等を備えており、後述するプログラム等は、予め記憶媒体に記憶させておき、各装置に当該記憶媒体を挿入することによって、処理プログラム等を大容量記憶装置へ格納する等して実行してもよい。
【００２５】
以下、図２を用いて、図１に示したコンピュータ１０１のハードウェア構成について説明する。
【００２６】
図２は、図１に示した文字認識装置１００に適用可能なハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２７】
図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  ／  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、コンピュータの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。
【００２８】
２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。
【００２９】
また、２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９（キーボード１０２に同じ）や不図示のマウス等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、ディスプレイ２１０（ディスプレイ１０３に同じ）等の表示器への表示を制御する。なお、表示器はＣＲＴ、液晶ディスプレイ、その他の表示器であってもよい。これらは必要に応じて管理者が使用するものである。
【００３０】
２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク（ＨＤ））や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
【００３１】
２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。
【００３２】
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
【００３３】
本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。
【００３４】
次に、図３を用いて、帳票に対してＯＣＲ処理の対象領域を設定するための定義情報設定画面について説明する。尚、この設定方法は、一般的に行われているものであり、詳細な説明は省略するものとする。
【００３５】
ユーザは、キーボード２０９等を用いて、定義情報設定画面を起動させる操作を文字認識装置１００に対して行うと、定義情報設定画面がディスプレイ２１０へ表示され、ユーザは、定義情報設定画面を用いて、予め文字認識装置１００へ取り込んだＯＣＲ処理の対象とする帳票を選択して当該画面へ表示する。
【００３６】
そして、ユーザは、キーボード２０９等を用いて、表示された帳票の各領域に対して、ＯＣＲ対象とする領域を矩形で指定し、指定した領域に対して処理内容を設定する。
【００３７】
図３に示すように、矩形で指定した領域として、（２）から（７）、（９）、（１１）が上げられ、これらの領域に対して行う処理として、（２）、（４）、（６）、（７）、（９）については、通常のＯＣＲ処理を行い、（２）については、チェックボックスにチェックがなされているか否かを判定する処理を行い、（５）については、丸囲みによるチェックがなされているか否かを判定する処理を行う、（１１）については、ＱＲコード（登録商標）の読取解析に関する処理を設定することが可能である。
【００３８】
また、ＯＣＲ処理を行う場合は、使用するための辞書を選択することが可能であり、明朝体、ゴシック体、英数カナ等の辞書を選択することが可能であり、また、文字の組方向、半角や全角等の文字種、文字が記入された文字枠の種別、梯子枠や指定領域の桁数や行数等を設定することが可能である。
【００３９】
ユーザは、定義情報設定画面を用いてこれらの設定を行った後、ＯＣＲ処理を行うための定義情報として、外部メモリ２１１へ記憶する。そして、この帳票のレイアウトと同じ帳票を読込んで画像データへ変換した後、この定義情報に基づいて、この画像データに対してＯＣＲ処理が行われる。
【００４０】
図４には、定義情報の構成例が示されており、定義情報は、レコードを一意にするためのシーケンシャルな番号を示すＮＯ、定義情報設定画面で矩形指定した領域の名称を示す領域名、当該領域をそれぞれ一意に識別するための帳票ＯＢＪＮＯ、ＯＣＲ処理を行う際の処理内容を示す認識種別、帳票の左上を原点と見做し、帳票に対して平行右向きをＸ軸正の方向、垂直下向きをＹ軸正の方向とし、矩形指定した領域の左上の座標と右下の座標を備える。
【００４１】
更に、ＯＣＲ処理にあたり使用する辞書、文字の組方向、文字種、文字枠の種別、指定領域の桁数や行数等の情報を備えており、これらは、前述した定義情報設定画面にて設定される。
【００４２】
尚、本実施形態では、特に、梯子枠に記入された文字の認識に関する処理の説明を後述するが、定義情報としては、ＮＯが６に該当するレコードが、その例としてあげられ、このレコードは、ＯＣＲ処理を行う文字枠としては、桁数７桁、行数が３行の梯子枠が該当し、図３に示す（７）の矩形領域が該当する。
【００４３】
尚、この定義情報は、外部メモリ２１１へ記憶され、帳票の種別ごとに設定することが可能であり、記憶形式として、テーブル形式で記憶する場合、この定義情報に帳票の種別を示す項目を備えたり、あるいは、記憶形式として、ファイル形式で記憶する場合、ファイル名を用いて、帳票を種別しても良い。
【００４４】
図５には、ＯＣＲ処理を行った結果を示すＯＣＲ処理結果画面の構成が示されている。
【００４５】
ＯＣＲ処理結果画面３００は、ＯＣＲ処理の対象とする帳票を読込んだ後、帳票に対してＯＣＲ処理を実行した後、ディスプレイ２１０へ表示される。
【００４６】
ＯＣＲ処理結果画面３００は、ＯＣＲ処理結果を一覧表示するための処理結果一覧表示領域３０１を備えている。また、処理結果一覧表示領域３０１に一覧表示されたＯＣＲ処理結果をキーボード２０９等で１レコード選択することで、この選択したレコードに該当するＯＣＲ処理の対象領域を表示するための認識領域３０２、使用した辞書を表示する認識辞書３０３、及びＯＣＲ処理の結果を表示するための認識結果３０４を備えている。
【００４７】
ＯＣＲ処理結果画面３００は、この画面を閉じるための閉じるボタン３０５やこのＯＣＲ処理の結果を保存するための結果保存ボタン３０６を備えている。
【００４８】
図６には、梯子枠と、その梯子枠に対して画像解析処理を行って得られたヒストグラムの１例が示されている。このヒストグラムを作成する方法としては、従来から行われている画素の黒点数等に基づいて作成する。
【００４９】
梯子枠４０１は、主に各枠内に一文字の手書き文字を記入する目的で帳票上に記載されるものである。
【００５０】
ユーザは、定義情報設定画面を用いて、この梯子枠４０１をＯＣＲ処理の対象領域として矩形で指定した後、同一レイアウトの帳票を読み込んでＯＣＲ処理を行い、その処理結果をヒストグラム化すると、縦方向については、ヒストグラム４０２のような結果が得られ、横方向については、ヒストグラム４０３のような結果が得られる。
【００５１】
なお、ＯＣＲ処理においては、ＯＣＲ処理の対象領域として指定した矩形内の特徴や、或いは対象帳票画像全体の特徴を把握するために、処理性能を加味してヒストグラムを用いるのが一般的であり、梯子枠の認識、及び抽出の際にも、罫線部分の把握にはヒストグラムを多用する。
【００５２】
さらに、本実施形態では、梯子枠の理想形として、各枠の幅が等間隔であり、各罫線のヒストグラムがほぼ同じような傾向を示すものを理想形としている。
【００５３】
図７では、１行７桁からなる梯子枠５０１内に、縦罫線に酷似した数字の１を記載した場合の横方向のヒストグラム５０３を示している。このヒストグラム５０３での問題点としては、ヒストグラムから梯子枠を自動抽出しようとする場合に、記入された１が、本来の縦罫線と判別付き難く、８桁の領域に分割された様に認識され、与えられた１行７桁というパラメータと整合が取れないため、エラーにせざるを得ないケースが存在してしまうという点である。
【００５４】
図８では、帳票をスキャナで画像化する際に、スキャンの斜行や解像度によって頻繁に発生する梯子枠の罫線のかすれが発生したことを示したものである。
【００５５】
このかすれにより生じる問題点としては、各種かすれのパターンを含んだ１行７桁の梯子枠６０1は、ヒストグラムの横方向が、ヒストグラム６０３のような結果となり、縦罫線の存在が認識できないことから、５桁または６桁と認識され、与えられた１行７桁というパラメータと整合が取れず、エラーにせざるを得ないケースが生じるという点である。
【００５６】
他の問題点として、図９に示すように、ＯＣＲ処理の対象とする矩形領域を示す領域７０１に対して、梯子枠７０２に限らず、余計な罫線、例えば、突き抜け罫線７０３及び突き抜け罫線７０４が存在した場合、枠の認識に誤りが生じるといった問題がある。
【００５７】
しかしながら、本実施形態では、予め定義情報により、左上座標、右下座標、桁数、及び行数に基づいて、理論的に梯子枠を等間隔として定めているため、特にこのような突き抜け罫線によって梯子枠の認識に誤りは生じ難い構成をとっている。
【００５８】
次に、図１０に示すフローチャートを用いて、本発明の実施形態に係る文字認識装置に於いて実行される文字認識処理の流れを説明する。尚、本フローチャートにおける各処理ステップは、ＣＰＵ２０１の制御の下、処理が実行される。
【００５９】
なお、説明を簡略化するため、１行の梯子枠のみを備えた帳票を想定としと説明する。
【００６０】
ステップＳ１０１では、まず、予め文字認識装置１００において読み込んでおいたＯＣＲ対象となる帳票を外部メモリ２１１から取得し、帳票の種別を識別して、該当する定義情報を取得する。帳票を識別する方法としては、帳票の種別を示す識別情報を印字させておき、この識別情報を読取解析して識別する従来からの既存技術を適用する。
【００６１】
そして、取得した定義情報の文字枠を取得して、その文字枠が梯子枠を示し、桁数、行数に値が設定されているか否かを判定し、値が設定されている場合、桁数、行数のパラメータが与えられていると判定し、ステップＳ１０２へ処理を進め、値が設定されていない場合、桁数、行数のパラメータが与えられていると判定せず、本処理を終了する。
【００６２】
ステップＳ１０２では、ＯＣＲ処理を行うための梯子枠の両端の罫線位置が決定しているか否かを判定し、決定していると判定した場合、ステップＳ１０３へ処理を進め、決定していると判定しない場合、本処理を終了する。
【００６３】
本ステップにおける判定方法としては、前述した定義情報に含まれるＯＣＲ処理を行う矩形領域の左上座標及び右下座標に値が設定されているか否かを判定し、値が設定されていると判定した場合、ステップＳ１０３へ処理を進め、値が設定されていると判定しない場合、処理を終了する。
【００６４】
ステップＳ１０３では、梯子枠の両端罫線間の距離を算出し、定義情報に設定された桁数から、理論的な縦罫線の位置を算出する。そして、ステップＳ１０４では、ＯＣＲ処理の対象領域内に位置する画像（梯子枠）に対してヒストグラムを算出し、この算出結果から縦罫線の候補を走査する。
【００６５】
ステップＳ１０５では、両端の縦罫線を除いた数（桁数−１）の縦罫線が決定したか否か、すなわち、全ての縦罫線が決定したか否かの判定を行い、決定したと判定した場合は、本処理を終了し、決定したと判定しない場合は、ステップＳ１０６へ処理を進める。
【００６６】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０３において算出した理論的な縦罫線の位置に対して±１画素の範囲内で、ヒストグラムを走査して得た縦罫線の候補が存在するか否かを解析する。
【００６７】
ステップＳ１０７では、適切な罫線を特定するために、ステップＳ１０６の縦罫線の候補に関する解析を行った結果、縦罫線の候補が存在すると判定した場合、ステップＳ１１３へ処理を進め、縦罫線の候補が存在すると判定しない場合、ステップＳ１０８へ処理を進める。
【００６８】
ステップＳ１０６及びステップＳ１０７では、理論的な縦罫線の位置に対して±１画素内で、ヒストグラムを走査したが、この±１画素は、帳票をスキャナ（不図示）でスキャンした時の斜行や解像度の影響による位置ズレを考慮したものであり、理論値とスキャンして得られた画像とのズレのイメージを図１１に示している。
【００６９】
スキャンして得られた画像である梯子枠８０１において、ヒストグラム８０２及び８０３については、理論値と異なる、つまり位置ズレが生じることが想定され、例えば、理論値による梯子枠８０４とスキャンして得られた画像である梯子枠８０５とでは、前述の位置ズレが生じている。しかしながら、本実施形態では、この位置ズレを考慮するために、理論値の±１画素の位置については、理論値の範囲内として扱っている。
【００７０】
ステップ１０８では、ステップＳ１０３において算出した理論的な縦罫線の位置に対して、予め罫線の位置ズレを考慮して設定した許容範囲内で、ヒストグラムを走査して得た縦罫線の候補が存在するか否かを解析する。
【００７１】
ステップＳ１０９では、適切な罫線を特定するために、ステップＳ１０８の縦罫線の候補に関する解析を行った結果、縦罫線の候補が存在すると判定した場合、ステップＳ１１２へ処理を進め、縦罫線の候補が存在すると判定しない場合、ステップＳ１１０へ処理を進める。
【００７２】
ステップＳ１１０では、許容範囲内にヒストグラムを走査して得た縦罫線の候補が存在しなかったことを受け、縦罫線を理論値に決定する。そして、この場合、ステップＳ１１１では、枠認識信頼度は、０％として設定する。
【００７３】
このようなケースの例として、帳票をスキャナ（不図示）でスキャンした時に生じたかすれによる梯子枠の縦罫線の喪失が想定され、その例として、理論値とスキャンして得られた画像とのズレのイメージを図１２に示している。
【００７４】
かすれが発生した梯子枠９０１は、縦罫線のうち、左端の罫線から数えて１、２、４、５、６番目に位置する罫線が、喪失しており、そのヒストグラム９０２及び９０３が、理論値と異なる、つまりかすれが生じていることが想定され、例えば、理論値による梯子枠９０４とスキャンして得られた画像である梯子枠９０５とでは、前述のかすれが生じていることが分かる。
【００７５】
特に、双方の梯子枠のヒストグラムを重ね合わせたヒストグラム９０６から、楕円で囲んだ部分９０７については、理論値による梯子枠９０４とスキャンして得られた画像である梯子枠９０５とが、明らかに重ならず、かすれが生じていることが分かる。
【００７６】
しかしながら、本実施形態では、このかすれを補正するために、許容範囲内にヒストグラムを走査して得た縦罫線の候補が存在しなかった場合、理論値の縦罫線を用いる。
【００７７】
ステップＳ１１２では、スキャンして得られた梯子枠の縦罫線の位置と理論値である縦罫線の位置との距離を求めて、当該距離に基づいて枠認識信頼度を算出し、スキャンして得られた梯子枠の縦罫線を用いる。この算出方法は、距離が短い程、枠認識信頼度が高くなるような算出方法であれば、特に限定されることなく、適用しても良い。
【００７８】
尚、ステップＳ１０８からステップＳ１１３における理論的な罫線の位置に対する罫線のバラツキ許容範囲の考え方と計算方法について、図１３に示す。
【００７９】
ＯＣＲ処理の対象となる矩形領域を示す領域１００１に対して、領域１００１の横の長さを示す領域幅１００２、領域１００１の縦の長さを示す領域高１００３、梯子枠１００４の最左端の縦罫線と最右端の縦罫線との距離を示す梯子枠幅１００５を算出する。
【００８０】
まず、罫線のバラツキ許容範囲を求める際に利用するパラメータをｐとし、このパラメータの利用可能範囲を０（なし）≦ｐ（％）≦２５等として、この範囲内で所望するパラメータを設定する。つまり、このパラメータは、理論位置を起点にして、水平方向に罫線を捜査するための範囲を決定するためのものである。
【００８１】
次に、罫線の有無を判定する際に利用するパラメータをｑとし、このパラメータの利用可能範囲を２５≦ｑ（％）≦１００等として、この範囲内で所望するパラメータを設定する。つまり、このパラメータは、ＯＣＲ処理の対象となる領域１００１の領域幅１００２や領域高１００３の何％に当たる量のヒストグラムが存在すれば、罫線ありとして判定するために用いるためのものである。
【００８２】
理論値による梯子枠１００６、スキャンして得られた画像である梯子枠１００７、及び梯子枠１００６のヒストグラムを示すヒストグラム１００８に対して、パラメータｐを用いることで、捜査範囲の左端を示す捜査範囲左１００９と捜査範囲の右端を示す捜査範囲右１０１０とが定まり、この捜査範囲左１００９と捜査範囲右１０１０とから罫線を捜査するための範囲を示す捜査反し１０１１が定まる。つまり、捜査範囲は、梯子枠幅１００５を桁数で除算して得られた値にパラメータｐを乗算することで求めることで、理論値の縦罫線に対する捜査範囲が算出可能となる。
【００８３】
そして、この各捜査範囲において、パラメータｑを用いることで、相当のヒストグラムが存在すれば、罫線が存在すると判定する。
【００８４】
ステップＳ１１３では、枠認識信頼度を１００％とし、スキャンして得られた梯子枠の縦罫線を用いる。
【００８５】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１１０、ステップＳ１１２、ステップＳ１１３で用いるとした縦罫線を決定したものと見做し、ステップＳ１１５では、決定した縦罫線の数をカウントアップ（初期値は０）する。
【００８６】
以上、本発明によれば、ＯＣＲ処理対象とする梯子枠と理論値の梯子枠情報とを比較することで、適切な枠を決定することが可能となるので、帳票等の梯子枠の誤認識を抑止することで、ＯＣＲ処理を効率的に行うことができる。
【００８７】
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。また、本発明におけるプログラムは、各処理方法をコンピュータが実行可能（読み取り可能）なプログラムであり、本発明の記憶媒体は、各処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。
【００８８】
例えば、クライアントと文字認識装置とをネットワークを介して接続させ、文字認識装置に記憶した定義情報を用いて、クライアントからＯＣＲ対象とする帳票を選定し、この帳票に対して、定義情報に基づいて、文字認識装置においてＯＣＲ処理を実行しても良い。
【００８９】
なお、本発明におけるプログラムは、各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。
【００９０】
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読取り実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００９１】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００９２】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることができる。
【００９３】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００９４】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００９５】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００９６】
さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ，データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステム、あるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９７】
１００    文字認識装置
２０１    ＣＰＵ
２０２    ＲＯＭ
２０３    ＲＡＭ
２０４    システムバス
２０５    入力コントローラ
２０６    ビデオコントローラ
２０７    メモリコントローラ
２０８    通信Ｉ／Ｆコントローラ
２０９    キーボード
２１０    ディスプレイ
２１１    外部メモリ
【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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【図１３】
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