(57)【要約】【課題】  ＯＣＲシステムの精度（認識率）を向上させる実用的かつ効率的な技術の提供を目的として、これを不鮮明なデータの記入されたフォームに適用させたＯＣＲシステムを提供するものである。【解決手段】  不鮮明なデータの記入されたフォームを電子画像フォームとして加工せず読み取るものと加工して読み取るものとの２画像で読み取る画像読取手段と、読み取った２画像の電子画像フォームをそれぞれ同じＯＣＲエンジンでＯＣＲ認識するＯＣＲ認識手段と、認識結果が一致した文字は自動的にデータベースへ保存し、一致しない文字又は信頼性が低い文字は確認修正後にデータベースへ保存するデータベース保存手段と、を備えたことを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不鮮明なデータの記入されたフォームを電子画像フォームとして加工せず読み取るものと加工して読み取るものとの２画像で読み取る画像読取手段と、
読み取った２画像の電子画像フォームをそれぞれ同じＯＣＲエンジンでＯＣＲ認識するＯＣＲ認識手段と、
認識結果が一致した文字は自動的にデータベースへ保存し、一致しない文字又は信頼性が低い文字は確認修正後にデータベースへ保存するデータベース保存手段と、
を備えたことを特徴とするＯＣＲシステム。
【請求項２】
画像読取手段の電子画像フォームとして読み取るための加工としては、文字を太くすること、文字に含まれる細かい穴を塞ぐこと、文字の輪郭から飛び出した部分を取り除くこと、コントラスト上げること、細かい点状のノイズ除去すること、輪郭を強調すること、その他文字を強調する加工のいずれか又はその組合せであることを特徴とする請求項１記載のＯＣＲエンジン。
【請求項３】
データベース保存手段は、認識結果が一致しない文字又は信頼性が低い文字について、オペレータによる確認後に修正文字を受け入れる文字修正機能を有することを特徴とする請求項１又は２記載のＯＣＲシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、不鮮明なデータの記入されたフォーム（帳票）を自動処理するＯＣＲシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
これまでＯＣＲシステムの精度（認識率）を向上させる技術として、特許文献１及び２に開示されたものがある。
特許文献１は、帳票における重要項目の読取の正確性を向上させることを課題として、ＯＣＲ認識した帳票の項目に関する入力領域を表示し、入力領域に対するオペレータによる入力データと、ＯＣＲ認識結果を比較し、不一致の場合は、ＯＣＲ認識結果を入力データに置き換えるものである。
特許文献２は、複数のＯＣＲエンジンを組合せより高い文字認識精度を実現した光学的文字認識（ＯＣＲ）のための後処理方法を提供するものである。
【０００３】
また、特許文献３は、第１認識処理の次に、文字輪郭抽出法及び位相情報抽出法を含む第２認識処理を実施して、それぞれの認識結果の候補文字が一致した時に、超確定の認識属性とし、この超確定の認識属性の認識結果文字については、信頼性が高いので、照合作業を省略することが可能となる。従って、文字認識処理後の照合作業等が軽減されることになる。例えば、手書き文字をファクシミリ送信し、受信した文字を光学的に読み取り、前述の文字認識処理を、約５００万文字について検証実験を行った結果、約２０％の１００万文字が超確定の認識属性となり、信頼性を向上すると共に照合確認作業の著しい削減を図ることができたとある（同明細書［００１０］等）。
【０００４】
しかしながら、上記する特許文献１〜３については、次のような課題を有していた。
（１）特許文献１では、全ての入力領域に対してオペレータによる入力データを必要とすることとなり、作業負担の大幅な削減、すなわち効率的なシステム運営につながらない場合がある。
（２）特許文献２では、複数のＯＣＲエンジンを組み合わせることでより高い文字認識精度を実現できることは開示されているが、読み取った電子画像フォームの補正等複数のＯＣＲエンジンの有効な組み合わせ方、すなわち実用的なシステム運用については開示されていない。また、複数のＯＣＲエンジンによって誤って認識されかつ出力された文字および文字の属性を識別および解明するための後処理方法を備えているため、複雑なＯＣＲシステムとなっており、実用性に疑問が残る。
（３）特許文献３では、文字認識処理を、約５００万文字について検証実験を行った結果、約２０％の１００万文字が超確定の認識属性となり、人手による照合確認作業を不要とするものであるが、残り８０％、すなわち４／５以上が人手による照合確認作業を必要とし、作業負担の大幅な削減にはつながらないものである。
【０００５】
これに対して、本願出願人は、ＯＣＲシステムの精度（認識率）を向上させる実用的かつ効率的な技術の提供を目的として、特許文献４のＯＣＲシステムを開発・完成させた。
【０００６】
ここで、「ＯＣＲシステムの精度（認識度）」とは、ＯＣＲ結果に混入している誤認識を効率よく検出する割合を示す「誤り検出率」を可能な限り１００％に近づけていくことを意味する。すなわち、特許文献４では、複数のＯＣＲエンジンを使って「保守的な結論」を導き、充分に信頼性の高いデータには「お墨付き」を与え、そうでない「札付きの当てにならないデータ」は人間に確認させることによって、ＯＣＲ結果を二重にチェックする方法に比べて飛躍的に作業効率を改善させるものである。
【０００７】
これに対して、上記した特許文献２では、ＯＣＲエンジンを複数使用して「挑戦的な結論」を導き出しており、決して、「誤り検出率」を可能な限り１００％に近づけた「保守的な結論」を導き出しているものではない。従って、複数のＯＣＲエンジンを使用してより高い文字認識精度を実現できたとしても、誤認識の含まれている可能性を否定できず、やはりＯＣＲエンジンの認識結果に対して人間の確認作業が必要となってくる。
【０００８】
また、上記特許文献３では、「保守的な結論」を導き出す点では本願発明の「ＯＣＲシステムの精度（認識度）」と共通するものがあるが、「保守的な結論」が約２０％（残りの８０％は人手による照合確認作業を必要とする）では、飛躍的な作業効率の改善にはつながらない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−１２３７９３号公報
【特許文献２】特開平６−２１５１９９号公報
【特許文献３】特開２００７−１５６９３８号公報
【特許文献４】特開２０１０−０７３２０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、特許文献１〜３などに挙げられるこれまでのＯＣＲシステムは、正しく印字（記入）された帳票の読み取りが、その前提となっている。しかし、実際の帳票では、文字のよごれ・かすれ・うすさ・にじみ・つぶれ・ずれ（罫線からずれる）などがあって、不鮮明な文字（データ）の記入されたものになっている。例えば、納品書や配達票に使用される複写伝票（カーボン伝票など）の場合、ドットインパクトプリンターなどで印字されるが、表紙の下の複写された伝票は（特に複写枚数が増えるに従って）文字がかすれたり、つぶれたりして不鮮明になってしまう。こうした不鮮明なデータの記入されたフォームに対しては、従来のＯＣＲシステムの技術思想・仕組みでは十分に対応できず、人手による確認（目検）が必要で、ＯＣＲに期待した効率化が実現できない。
【００１１】
そこで、本願出願人は、特許文献４と同じく、ＯＣＲシステムの精度（認識率）を向上させる実用的かつ効率的な技術の提供を目的として、これを不鮮明なデータの記入されたフォームに適用させるべく、本願発明を完成させるに至った。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、第１の発明は、不鮮明なデータの記入されたフォームを電子画像フォームとして加工せず読み取るものと加工して読み取るものとの２画像で読み取る画像読取手段と、読み取った２画像の電子画像フォームをそれぞれ同じＯＣＲエンジンでＯＣＲ認識するＯＣＲ認識手段と、認識結果が一致した文字は自動的にデータベースへ保存し、一致しない文字又は信頼性が低い文字は確認修正後にデータベースへ保存するデータベース保存手段と、を備えたことを特徴とするＯＣＲシステムである。
ここで、不鮮明なデータの記入されたフォームとは、ドットインパクトプリンターなどで印字された複写伝票などである。なお、印字と手書きが混在するものも含まれる。
また、画像読取手段には、データの記入されたフォームを電子画像フォームとしてＦＡＸ受信機で読み取ることも含まれる。
第２の発明は、画像読取手段の電子画像フォームとして読み取るための加工としては、文字を太くすること、文字に含まれる細かい穴を塞ぐこと、文字の輪郭から飛び出した部分を取り除くこと、コントラスト上げること（暗い部分はより暗く、明るい部分はより明るくすること）、細かい点状のノイズ除去すること（メディアンフィルタなど）、輪郭を強調すること、その他文字を強調する加工のいずれか又はその組合せであることを特徴とする同ＯＣＲエンジンである。
第３の発明は、データベース保存手段が、認識結果が一致しない文字又は信頼性が低い文字についてオペレータによる確認後に修正文字を受け入れる文字修正機能を有することを特徴とする同ＯＣＲシステムである。
【発明の効果】
【００１３】
本願発明によれば、以下のような効果を有する。
（１）不鮮明なデータの記入されたフォームを電子画像フォームとして加工せず読み取るものと加工して読み取るものとの２画像を用意してこれを読み取り、この読み取った２画像の電子画像フォームをそれぞれ同一のＯＣＲエンジンでＯＣＲ認識する極めてシンプルな構造（ダブルＯＣＲシステム）であり、ＯＣＲシステムの精度（認識率）を向上させる実用的かつ効率的な技術を提供できる。
（２）すなわち、加工せずに読み取った電子画像フォームと、加工することで文字が強調されて読み取った電子画像フォームとを同一のＯＣＲエンジンでＯＣＲ認識することで、不鮮明なデータの記入されたフォームであっても、ＯＣＲ結果に混入している誤認識を効率よく検出する割合を示す「誤り検出率」を可能な限り１００％に近づけていくことができる。これにより「保守的な結論」を導き、充分に信頼性の高いデータには「お墨付き」（人間の確認不要）を与え、そうでない「札付きの当てにならないデータ」は人間に確認させることによって、ＯＣＲシステムにおいて最も忌避すべき「誤認識を正解としてスルーさせてしまうこと」（図３の「×」部分）を防止できる。
（３）画像読取手段の電子画像フォームとして読み取るための加工としては、文字を太くすること、文字に含まれる細かい穴を塞ぐこと、文字の輪郭から飛び出した部分を取り除くこと、コントラスト上げること（暗い部分はより暗く、明るい部分はより明るくすること）、細かい点状のノイズ除去すること（メディアンフィルタなど）、輪郭を強調すること、その他文字を強調する加工のいずれか又はその組合せであることで、文字を強調でき、ＯＣＲ認識手段によるＯＣＲ認識に資することができる。
（４）画像読取手段は、データの記入されたフォーム（帳票）を電子画像フォームとしてＦＡＸ受信機で読み取ることができるので、ＦＡＸ−ＯＣＲにも対応できる。
（５）データベース保存手段は、認識結果が一致しない文字又は信頼性が低い文字についてオペレータによる確認後に修正文字を受け入れる文字修正機能を有することで、認識できなかった文字又は信頼性が低い文字を確実に修正できる実用的かつ効率的な技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本願発明に係るダブルＯＣＲシステムの概要図。
【図２】画像読取手段の加工の処理例を示す説明図。
【図３】本願発明に係るダブルＯＣＲシステムの性能を示す説明図。
【図４】本願発明に係るダブルＯＣＲシステムの実施例を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本願発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本願発明に係るＯＣＲシステム（ダブルＯＣＲシステム）の概要図である。
不鮮明なデータの記入されたデータの記入されたフォーム（帳票）をスキャナーを使用して電子画像フォームとして読み取る（ＦＡＸ受信機で電子画像フォームとして受信することも可能）。
このとき、電子画像フォームの読み取りは、加工せず読み取るものと加工して読み取るものとの２画像になる。
読み取られた電子画像フォーム（２画像）は、同一のＯＣＲエンジンによってＯＣＲ認識され認識結果が出力される。ＯＣＲエンジンの認識結果が一致する文字については、そのまま自動的にデータベースへ保存される。ＯＣＲエンジンの認識結果が一致しない文字及び一致しても信頼性の低い文字については、オペレーターによる確認修正後にデータベースへ保存される。
ここで「信頼性」とは、ＯＣＲエンジンの文字を認識するパターン情報（文字の定義）に基づいて、認識文字の類似度合を数値化したものをいう。市販されているＯＣＲエンジンは、認識文字に対してパターン情報（文字の定義）との類似度合の数値を出力しているので、これを利用して信頼性の数値を算出させたものである。
【００１６】
図２は、画像読取手段における文字の加工の処理例を示す説明図である。
図２（１）は、文字を太くした加工例である。
図２（２）は、文字に含まれる細かい穴を塞いだ加工例である。
図２（３）は、文字の輪郭から飛び出した（はみ出した）部分を取り除いた加工例である。
図２（４）コントラスト上げた（暗い部分はより暗く、明るい部分はより明るくする）加工例である。
図２（５）細かい点状のノイズ除去した加工例である（メディアンフィルタなど）。
図２（６）輪郭を強調した加工例である。
図２（１）〜（６）のように文字を加工することで、文字を強調し、加工しない文字との比較によってＯＣＲ認識手段によるＯＣＲ認識に資することができる。
なお、図２（１）〜（６）の加工例を単独で用いても良いし、組合せて用いても良い。
また、加工例は、これらに限定されるものではなく、文字を強調するものであれば、これに含まれる。
【００１７】
図３は、本願発明に係るＯＣＲシステム（ダブルＯＣＲシステム）の性能を示す説明図である。
ＯＣＲシステムにおいて最も忌避すべきことは「誤認識を正解としてスルーさせてしまうこと」、すなわち、図３の「×」の部分（本来エラーとして処理すべき部分を正解として処理してしまっている）であるが、本願発明のダブルＯＣＲシステムであれば、これを確実に防止できる。
【００１８】
詳しくは、図４に本願発明に係るダブルＯＣＲシステムの実施例を示しているが、左半分がかすれている数字「８」を例に挙げると、未加工のままでは「８」のように読み取り、加工されると「３」のように読み取り、この読み取った２画像を１のＯＣＲエンジンでＯＣＲ認識すると一致しない（不一致）文字又は信頼性の低い文字としてエラー（ＮＧ）となり、人手による確認（目検）の対象となる。
すなわち、本願発明に係るダブルＯＣＲシステムでは、エラー部分にのみフォーカス（目検）すればよいので、ＯＣＲに期待した効率化が見事に実現されている。これが、本願発明（ダブルＯＣＲ）の最大の特徴である。
この実現のために、あえて加工した画像と未加工の画像の比較可能な２画像を用意し、エラー（ＮＧ）として止める・止めない（目検の要否）の判断を行うものとなっている。
【産業上の利用可能性】
【００１９】
本願発明の利用に特に制限はないが、例えば，以下のような利用方法が考えられる。
（１）納品書（複写伝票）
（２）配送伝票（複写伝票）
（３）各種申込書（複写伝票）
（４）チェーンストア統一伝票（複写伝票）
（５）その他
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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