(57)【要約】【課題】非制定帳票に記載された文字列の認識について、処理時間を短縮し、認識精度を向上する。【解決手段】帳票の画像を取得し、画像から前記帳票を特定するキーワード情報を切り出して認識し、前記キーワード情報をテーブルデータ内の各レコードのキーワード情報と照合することによって、帳票がいずれの非制定帳票に該当するかを判定し、該当しないと判定されたときに、前記画像の全体に対して所定の認識処理を施すことによって、帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力し、いずれかの非制定帳票に該当すると判定されたときに、前記該当すると判定された非制定帳票に対応するレコードからエリア情報を取得し、エリア情報によって定まる前記領域に対して前記所定の認識処理を施すことによって、帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力する。【選択図】図５
2014016762.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票に記載された文字列を認識する帳票認識装置であって、
前記帳票の画像を取得する帳票画像取得部と、
前記取得した画像から前記帳票を特定するキーワード情報を切り出して認識するキーワード情報認識部と、
非制定帳票を分類するための表形式のデータであって、レコード毎に、前記非制定帳票を識別するためのキーワード情報と、前記非制定帳票における前記認識の対象となる文字列を含む領域を示すエリア情報とを備えるテーブルデータを記憶する記憶部と、
前記キーワード情報認識部によって得られたキーワード情報を前記テーブルデータ内の各レコードのキーワード情報と照合することによって、前記帳票がいずれの非制定帳票に該当するかを判定する帳票分類判定部と、
前記帳票分類判定部によって前記テーブルデータに記録されたいずれの非制定帳票にも該当しないと判定されたときに、前記帳票画像取得部によって取得した画像の全体に対して所定の認識処理を施すことによって、前記帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力する第１認識処理部と、
前記帳票分類判定部によって前記テーブルデータに記録されたいずれかの非制定帳票に該当すると判定されたときに、前記該当すると判定された非制定帳票に対応するレコードから前記エリア情報を取得し、前記エリア情報によって定まる前記領域に対して前記所定の認識処理を施すことによって、前記帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力する第２認識処理部と
を備える帳票認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の帳票認識装置であって、
前記テーブルデータは、
前記非制定帳票のサイズを示す帳票サイズ情報を備え、
前記帳票認識装置は、
前記取得した画像から前記帳票のサイズを算出する帳票サイズ算出部をさらに備え、
前記帳票分類判定部は、
前記帳票サイズ算出部によって得られた帳票サイズを、前記キーワード情報と併せて、前記テーブルデータ内の各レコードの帳票サイズ情報と照合することによって、前記帳票がいずれの非制定帳票に該当するかを判定する、帳票認識装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の帳票認識装置であって、
前記所定の認識処理は、
認識対象となる画像から文字列切り出して認識し、
前記各文字列についての項目名らしさを表す項目名尤度を計算し、
前記各文字列についての項目値らしさを表す項目値尤度を計算し、
前記文字列についての文字列ペアに対し、当該文字列ペアの配置関係が項目名−項目値関係として妥当であるかを表す配置尤度を計算し、
前記項目名尤度、項目値尤度、配置尤度に基づいて項目名と項目値を決定する、帳票認識装置。
【請求項４】
帳票に記載された文字列を認識する帳票認識方法であって、
非制定帳票を分類するための表形式のデータであって、レコード毎に、前記非制定帳票を識別するためのキーワード情報と、前記非制定帳票における前記認識の対象となる文字列を含む領域を示すエリア情報とを備えるテーブルデータを用意し、
前記帳票の画像を取得し、
前記取得した画像から前記帳票を特定するキーワード情報を切り出して認識し、
前記得られたキーワード情報を前記テーブルデータ内の各レコードのキーワード情報と照合することによって、前記帳票がいずれの非制定帳票に該当するかを判定し、
前記いずれの非制定帳票にも該当しないと判定されたときに、前記取得した画像の全体に対して所定の認識処理を施すことによって、前記帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力し、
前記いずれかの非制定帳票に該当すると判定されたときに、前記該当すると判定された非制定帳票に対応するレコードから前記エリア情報を取得し、前記エリア情報によって定まる前記領域に対して前記所定の認識処理を施すことによって、前記帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力する、帳票認識方法。
【請求項５】
請求項４に記載の帳票認識方法であって、
前記取得した画像が、制定帳票のものであるか否かを判定し、
前記制定帳票のものでないときに、前記キーワード情報の切り出し以後の工程を実行する、帳票認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帳票に記載された文字列を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
帳票は、文字認識の帳票規格を満たす制定帳票と、それを満たさない非制定帳票とに分類される。制定帳票の場合、読取対象となる文字列の帳票画像上での記載位置とその属性を事前に装置に登録しておく「帳票定義」により、文字列の認識を高精度に行うことができる。一方、非制定帳票には、制定帳票のような厳格な規格がないため、運用前に記載位置（読取領域とも呼ぶ）を設定する際、使用する帳票と運用で使われる帳票との間に印刷誤差や裁断誤差などによる差異がある場合が多い。帳票に差異があると、予め設定した読取領域と実際の帳票上の位置にズレが生じ、高精度の文字認識が困難であった。
【０００３】
そこで、帳票定義を用いずに非制定帳票を認識可能とする技術が、本出願人により提案された（特許文献１参照）。この技術は、帳票画像の全体から文字列を検出し、項目名らしさと項目値らしさを全文字列に対して計算し、前記検出された文字列の組合せからなる文字列ペアに対して配置関係の項目名−項目値関係の妥当性を計算することで、項目名と項目値を抽出しており、非制定帳票を高精度に認識することが可能となった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２４８６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、前述したように高精度な認識が可能となっているが、さらに、処理時間を短縮することと認識精度をより一層向上することの要望があった。なお、このような要望は、特許文献１の技術に限らず、文字列の内容を分析することを伴う技術に共通する問題であった。
【０００６】
本発明は、前記の課題を解決するためになされたものであり、非制定帳票に記載された文字列の認識について、処理時間を短縮し、認識精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の構成として実現することが可能である。すなわち、本発明は、
帳票に記載された文字列を認識する帳票認識装置であって、
前記帳票の画像を取得する帳票画像取得部と、
前記取得した画像から前記帳票を特定するキーワード情報を切り出して認識するキーワード情報認識部と、
非制定帳票を分類するための表形式のデータであって、レコード毎に、前記非制定帳票を識別するためのキーワード情報と、前記非制定帳票における前記認識の対象となる文字列を含む領域を示すエリア情報とを備えるテーブルデータを記憶する記憶部と、
前記キーワード情報認識部によって得られたキーワード情報を前記テーブルデータ内の各レコードのキーワード情報と照合することによって、前記帳票がいずれの非制定帳票に該当するかを判定する帳票分類判定部と、
前記帳票分類判定部によって前記テーブルデータに記録されたいずれの非制定帳票にも該当しないと判定されたときに、前記帳票画像取得部によって取得した画像の全体に対して所定の認識処理を施すことによって、前記帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力する第１認識処理部と、
前記帳票分類判定部によって前記テーブルデータに記録されたいずれかの非制定帳票に該当すると判定されたときに、前記該当すると判定された非制定帳票に対応するレコードから前記エリア情報を取得し、前記エリア情報によって定まる前記領域に対して前記所定の認識処理を施すことによって、前記帳票に記載された項目名と項目値を認識結果として出力する第２認識処理部と
を備える。
【発明の効果】
【０００８】
上記構成の帳票認識装置によれば、テーブルデータに記録された非制定帳票については、テーブルデータに含まれるエリア情報によって定まる領域に対して所定の認識処理を施すだけで済む。このために、非制定帳票に記載された文字列の認識についての処理時間を短縮することができ、また、認識精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例の帳票認識システムの構成を示す説明図である。
【図２】非制定帳票を例示する説明図である。
【図３】帳票分類テーブル３０を模式的に示す説明図である。
【図４】認識項目テーブル２６の説明図である。
【図５】イメージ処理ソフトウェア２０に含まれる非制定帳票認識ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】上側領域ＵＡの一例を示す説明図である。
【図７】ステップＳ１５０における帳票定義レス認識処理の概容を示す説明図である。
【図８】ステップＳ１６０における帳票定義レス認識処理の概容を示す説明図である。
【図９】ステップＳ１６０における帳票定義レス認識処理の概容の他の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて、下記の順序に従って説明する。
Ａ．実施例：
Ａ１．帳票認識システムの構成：
Ａ２．非制定帳票とテーブルの構成：
Ａ３．非制定帳票認識ルーチン：
Ａ４．実施例効果：
Ｂ．変形例：
【００１１】
Ａ．実施例：
Ａ１．帳票認識システムの構成：
図１は、本発明の一実施例の帳票認識システムの構成を示す説明図である。帳票認識システムは、帳票の認識をおこなうためのコンピューター１００と、認識結果を表示するディスプレイ２００と、帳票の画像を読み取るスキャナ３００と、各種の情報を入力するためのキーボード４００と、を備えている。コンピューター１００は、回線５００を介して図示しないホストコンピューターと接続可能となっている。
【００１２】
コンピューター１００は、制御部１１０と、出力インターフェイス１２０と、入力インターフェイス１４０と、ネットワークインターフェイス１５０と、を備えている。
【００１３】
制御部１１０は、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ１１１と、中央演算装置であるＣＰＵ１１２とにより構成されている。メモリ１１１には、イメージ処理ソフトウェア２０と、帳票分類テーブル３０とが記憶されている。
【００１４】
イメージ処理ソフトウェア２０は、スキャナ３００にて読み取った帳票の画像を処理するためのプログラムで、画像から帳票のサイズに画像を切り出したり、帳票に記載されている枠線情報を抽出したり、帳票に記載されている文字列を認識したりする。イメージ処理ソフトウェア２０は、文字列を認識する帳票としては、制定帳票、非制定帳票の双方に対応可能であり、特に、帳票画像取得部２１と、キーワード情報認識部２２と、帳票分類判定部２３と、第１認識処理部２４と、第２認識処理部２５と、を機能として実現することで、非制定帳票に記載された文字列を認識可能としている。また、イメージ処理ソフトウェア２０は、認識項目テーブル２６を含む。認識項目テーブル２６は、表形式のデータであって、イメージ処理ソフトウェア２０によって帳票の文字列を認識処理する際に、項目名や項目名条件、項目値条件を参照するために使用される。
【００１５】
帳票分類テーブル３０は、表形式のデータであって、イメージ処理ソフトウェア２０によって帳票の文字列を認識処理する際に、帳票の分類毎に認識処理を変更するために使用される。
【００１６】
制御部１１０では、イメージ処理ソフトウェア２０をＣＰＵ１１２が実行することによって、前記各部２１〜２５に対応した機能を始めとした、帳票についての処理のために必要な制御が行われる。なお、各機能は、本実施例においてソフトウェア的に構成されているが、集積回路などを用いて、ハードウェア的に構成することも可能である。
【００１７】
なお、イメージ処理ソフトウェア２０は、図示しないハードディスク装置（ＨＤＤ）に記憶されており、所定の起動命令を受けたときに、メモリ１１１の所定の領域にロードされる。帳票分類テーブル３０についても、同様にＨＤＤからメモリ１１１にロードされる構成とすることができる。イメージ処理ソフトウェア２０は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体（コンピューターが読み取り可能な記録媒体）に記録されていたり、インターネットを介してコンピューターにダウンロード可能であったりすることができる。同様に、帳票分類テーブル３０についても記録媒体に記録されていたり、インターネットを介してコンピューターにダウンロード可能であったりすることができる。
【００１８】
ディスプレイ２００は、出力インターフェイス１２０を介してコンピューター１００と接続されている。ディスプレイ２００は、コンピューター１００から表示する画面についての情報を受け、画面を表示することでオペレータに帳票認識の結果を提供する。
【００１９】
スキャナ３００とキーボード４００は、入力インターフェイス１４０を介してコンピューター１００と接続され、情報をコンピューター１００に送信する。スキャナ３００は、帳票の画像を取得するための装置であり、非接触式スキャナやフラットベットスキャナ等が該当する。キーボード４００は、オペレータの要求をコンピューター１００に伝える装置であり、マウスなど、同じ機能を有する装置でもよい。コンピューター１００は、ネットワークインターフェイス１５０に接続された回線５００を介してホストコンピューターと接続され、各種の情報のやりとりをおこなう。
【００２０】
Ａ２．非制定帳票とテーブルの構成：
図２は、非制定帳票を例示する説明図である。非制定帳票とは、自行（自身の銀行）が制定したフォーマットの帳票である制定帳票以外の帳票であって、多種多様のフォーマットを取りうる。図２（ａ）から（ｃ）に示すように、非制定帳票の一例として、市民税や自動車税、あるいは電気料金などの税公金帳票がある。これらから分かるように、非制定帳票は、サイズやレイアウト、項目名、項目値など多種多様である。「項目名」とは帳票に記載される項目の名称であり、「項目値」とは項目についての値である。例えば、図２（ｂ）においては、"振込先口座"、"振込金額"、"振込期限"が項目名に該当し、"１２３−４５６"、"１０，０００円"、"平成２３年１２月３１日"が項目値に該当する。
【００２１】
図３は、帳票分類テーブル３０を模式的に示す説明図である。図中の（ａ）に帳票分類テーブル３０のデータ構成を示した。帳票分類テーブル３０は、「分類名」、「帳票種」、「帳票サイズ情報」、「キーワード情報」、「エリア情報」の各フィールド６１１〜６１５を１レコードとして格納している。一レコードが、帳票の一分類に相当する。「分類名」のフィールド６１１には帳票を分類するための分類名が記録され、「帳票種」のフィールド６１２には帳票の種類が記録され、「帳票サイズ情報」のフィールド６１３には帳票のサイズが記録される。「キーワード情報」のフィールド６１４には、帳票に記載された帳票を特定するキーワード情報が記録される。「エリア情報」のフィールド６１５には、帳票に記載された項目の名称と、その項目が記載された領域の位置（サイズも含む）を示す位置情報とが記録される。
【００２２】
図３の（ｂ）に帳票分類テーブル３０に格納されるデータの具体例を示した。第１レコードＲ１が図２の（ｂ）に示した非制定帳票についてのものであり、第２レコードＲ１が図２の（ｂ）に示した非制定帳票についてのものである。第１レコードＲ１には、分類名として”分類１”が記録され、帳票種として”市民税”が記録され、帳票サイズ情報として”Ａ５サイズ（ｘ：２１０，ｙ：１４８）”が記録され、キーワード情報として”名古屋市”と”市民税”とが記録され、エリア情報として項目名である”口座番号”と位置情報である”（ｘ：２０−１８０，ｙ：４０−１００）”が記録されている。第２レコードＲ２には、分類名として”分類２”が記録され、帳票種として”自動車税”が記録され、帳票サイズ情報として”Ａ４サイズ（ｘ：２１０，ｙ：２９７）”が記録され、キーワード情報として”愛知県”と”自動車税”とが記録され、エリア情報として項目名である”金額”と位置情報である”（ｘ：１００−１８０，ｙ：８０−２８０）”が記録されている。
【００２３】
なお、帳票分類テーブル３０には、”分類１”、”分類２”のレコード以外にも”分類３”等のレコードが記録されているが、図２の（ａ）に示した非制定帳票については記録されていないものとして以下の説明を行う。
【００２４】
図４は、認識項目テーブル２６の説明図である。図中の（ａ）に認識項目テーブル２６のデータ構成を示した。認識項目テーブル２６は、「項目名」、「項目名条件」、「項目値条件」の各フィールド６２１〜６２３を１レコードとして格納している。一レコードが一種類の項目に相当する。すなわち、認識項目テーブル２６では、項目の種類単位で、「項目名」、「項目名条件」、「項目値条件」が対応づけて記録される。そして、「項目名」のフィールド６２１には項目名が記録され、「項目名条件」のフィールド６２２には同種の項目名の別記載として取り得る条件が記録され、「項目値条件」のフィールド６２３には同種の項目値の別記載として取り得る条件が記録される。
【００２５】
図４の（ｂ）に認識項目テーブル２６に格納されるデータの具体例を示した。第１レコードＲ１１には、項目名として”金額”が記録され、項目名条件として”金額”、”振込金額”、”合計額”、”税額”が記録されている。すなわち、”金額”、”振込金額”、”合計額”、”税額”のいずれか一つを満たすことが項目名条件として記録されている。項目値条件としては、数字９桁、”￥”、”円”が記録されている。すなわち、数字９桁以内であること、”￥”を含むこと、”円”を含むことのいずれか一つを満たすことが項目値条件として記録されている。
【００２６】
第２レコードＲ１２には、項目名として”口座番号”が記録され、項目名条件として”口座番号”、”口座”、”振込先口座”が記録され、項目値条件として数字９桁、”￥”、”円”が記録されている。第３レコードＲ１３には、項目名として”期限”が記録され、項目名条件として”期限”、”締切日”、”振込期限”が記録されている。項目値条件としては、日付（和暦）、日付（西暦）、”年”、”月” 、”日”が記録されている。すなわち、和暦の日付であること、西暦の日付であること、”年”を含むこと、”月”を含むこと、”日”を含むことのいずれか一つを満たすことが項目名条件として記録されている。
【００２７】
Ａ３．非制定帳票認識ルーチン：
図５は、イメージ処理ソフトウェア２０に含まれる非制定帳票認識ルーチンを示すフローチャートである。この非制定帳票認識ルーチンは、ＣＰＵ１１２によって実行されるもので、認識対象の帳票が制定帳票でないときに実行開始される。認識対象の帳票が制定帳票であるときには、帳票定義によって登録された定義データを使用して帳票を認識する処理が実行され、認識対象の帳票が制定帳票でないときに、この非制定帳票認識ルーチンが実行されることになる。
【００２８】
処理が開始されると、ＣＰＵ１１２は、まず、スキャナ３００にて読み取った帳票の画像を取得する（ステップＳ１１０）。次いで、ＣＰＵ１１２は、取得した画像から帳票サイズを算出する（ステップＳ１２０）。ここで、帳票サイズとは、「Ａ５サイズ」、「Ａ４サイズ」等の規格によって規定されたサイズである。続いて、ＣＰＵ１１２は、前記画像から上側領域を選択し、この上側領域から文字列を切り出して認識する（ステップＳ１３０）。
【００２９】
図６は、上側領域ＵＡの一例を示す説明図である。帳票ＦＲには、例えば「大阪府  法人府民税」等の帳票名が記載されている。帳票名は、一般的には、帳票の上部に記載されている。そこで、ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０によって得られた帳票サイズに基づいて帳票の上側領域ＵＡを求めて、上側領域から文字列を切り出して認識する処理を行う。上側領域ＵＡの求め方は、帳票サイズの縦長のｎ分の１（ｎは２以上の整数）の長さを高さとし、帳票サイズの横長を幅として求める。なお、ここでは、上側領域ＵＡとしていたが、必ずしも上側領域ＵＡに限る必要がなく、例えば帳票の左側領域に帳票名が記載されているような帳票を多く扱うような場合には、左側領域とすることもできる。要は、予め定められた所定の領域を選択する構成とすることができる。ステップＳ１３０では、上側領域ＵＡの選択後、上側領域ＵＡから文字列を抽出する。文字列の切り出しおよび認識は、画像領域から文字列を切り出し認識する周知の方法を用いて行う。
【００３０】
図５に戻って、ステップＳ１３０の実行後、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ１２０およびＳ１３０で得られた帳票サイズと文字列を帳票分類テーブル３０と照合することによって、帳票画像の帳票は、帳票分類テーブル３０に記録されている分類に該当するか否かを判定する（ステップＳ１４０）。前記照合は、ステップＳ１２０およびＳ１３０で得られた帳票サイズと文字列を、帳票分類テーブル３０に記録されたレコード毎の帳票サイズ情報およびキーワード情報に対して順に一致しているかをチェックすることで行う。ステップＳ１２０およびＳ１３０で得られた帳票サイズと文字列の双方が、帳票分類テーブル３０に記録されたいずれかのレコードの帳票サイズ情報およびキーワード情報と一致する場合に、帳票画像の帳票は、帳票分類テーブル３０に記録されている分類に該当すると判定する。一方、帳票サイズと文字列の双方が一致するレコードがない場合に、帳票画像の帳票は、帳票分類テーブル３０に記録されている分類に該当しないと判定する。
【００３１】
ステップＳ１４０によって「ＮＯ」、すなわち、帳票は帳票分類テーブル３０に記録されている分類に該当しないと判定された場合には、ＣＰＵ１１２は、帳票画像の全体を対象とした帳票定義レス認識処理を実行する（ステップＳ１５０）。この帳票定義レス認識処理は、帳票定義を用いずに非制定帳票を認識するものであり、本出願人により開示された特開２０１１−２４８６０９号公報に記載の技術を用いて、項目名と項目値とを求めるものである。
【００３２】
図７は、ステップＳ１５０における帳票定義レス認識処理の概容を示す説明図である。図示において、帳票ＦＲは、図２（ａ）に示した「大阪府  法人府民税」の帳票であり、帳票分類テーブル３０に記録されている分類の帳票でないことから、ステップＳ１５０による帳票定義レス認識処理が実行されることになる。この帳票定義レス認識処理は、詳しくは、以下の順序により行う。
【００３３】
（１）．帳票画像の全体Ｐ０を読取対象として文字列の検索を行う（図７（ａ）参照）。
（２）．（１）で得られた各文字列を、認識項目テーブル２６（図４）に記憶された項目名条件と照合することによって、各文字列についての項目名らしさを表す項目名尤度を計算する（図７（ｂ）参照）。
（３）．（１）で得られた各文字列を、認識項目テーブル２６（図４）に記憶された項目値条件と照合することによって、各文字列についての項目値らしさを表す項目値尤度を計算する（図７（ｂ）参照）。
（４）．（１）で得られた文字列の２つの組合せからなる全ての文字列ペアに対し、前記文字列ペアの配置関係の項目名−項目値関係としての妥当さを表す配置尤度を計算する（図７（ｂ）参照）。
（５）．（２）〜（４）で求められた項目名尤度、項目値尤度、配置尤度に基づいて、帳票画像内の全ての文字列ペアに対して、当該文字列ペアが項目名−項目値関係にあるかを表す評価値を計算し、前記評価値に基づいて項目名および項目値を決定する（図７（ｃ）参照）。
【００３４】
ステップＳ１５０による帳票定義レス認識処理の結果、下記の３つの項目が得られる。
・項目名が「口座番号」で、項目値が「９８７−６−５４３２１」
・項目名が「金額」で、項目値が「５０、０００円」
・項目名が「期限」で、項目値が「平成２４年３月３１日」
ここで、項目名としては、文字認識によって帳票記載の内容ではなく、認識項目テーブル２６の「項目名」のフィールド６２１に記録された内容が項目名として採用される。
【００３５】
ステップＳ１５０の実行後、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ１５０によって得られた認識結果をディスプレイ２００に表示し（ステップＳ１７０）、その後、この非制定帳票認識処理ルーチンを終了する。
【００３６】
一方、ステップＳ１４０によって「ＹＥＳ」、すなわち、帳票は帳票分類テーブル３０に記録されている分類に該当すると判定された場合には、ＣＰＵ１１２は、帳票画像の部分領域を対象とした帳票定義レス認識処理を実行する（ステップＳ１６０）。ステップＳ１５０では、帳票画像の全体Ｐ０に対して帳票定義レス認識処理を行っていたが、これに替えて、ステップＳ１６０では、帳票分類テーブル３０の「エリア情報」のフィールド６１５に記録された領域を部分領域として、部分領域に対して帳票定義レス認識処理を行うようにする。すなわち、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ１４０で帳票サイズと文字列が一致すると判断された分類についての「エリア情報」のフィールド６１５に記録された位置情報を読み出して、この位置情報によって示される領域を部分領域として、部分領域に対して帳票定義レス認識処理を行うようにする。
【００３７】
図８は、ステップＳ１６０における帳票定義レス認識処理の概容を示す説明図である。図示において、帳票ＦＲは、図２（ｂ）に示した「名古屋市  市民税」の帳票であり、帳票分類テーブル３０に記録されている分類の帳票であることから、ステップＳ１６０による帳票定義レス認識処理が実行されることになる。この帳票定義レス認識処理は、詳しくは、下記の（ｉ）〜（v）の順序により行う。
【００３８】
（ｉ）．帳票画像の部分領域Ｐ１を読取対象として文字列の検索を行う（図８（ａ）参照）。ここで、部分領域Ｐ１は、ステップＳ１４０で帳票サイズと文字列が一致すると判断されたレコード（分類）についての「エリア情報」のフィールド６１５（図３（ｂ））に記録された位置情報によって示されるものである。すなわち、部分領域Ｐ１は、帳票分類テーブル３０の第１レコードＲ１の「エリア情報」のフィールド６１５に記録された位置情報（ｘ：２０−１８０、ｙ：４０−１００）で示される領域となる。
（ii）．（ｉ）で得られた各文字列を、認識項目テーブル２６（図４）に記憶された項目名条件と照合することによって、各文字列についての項目名らしさを表す項目名尤度を計算する（図８（ｂ）参照）。
（iii）．（ｉ）で得られた各文字列を、認識項目テーブル２６（図４）に記憶された項目値条件と照合することによって、各文字列についての項目値らしさを表す項目値尤度を計算する（図８（ｂ）参照）。
（iv）．（ｉ）で得られた文字列の２つの組合せからなる全ての文字列ペアに対し、前記文字列ペアの配置関係の項目名−項目値関係としての妥当さを表す配置尤度を計算する（図８（ｂ）参照）。
（v）．（ii）〜（iv）で求められた項目名尤度、項目値尤度、配置尤度に基づいて、部分領域Ｐ１内の全ての文字列ペアに対して、当該文字列ペアが項目名−項目値関係にあるかを表す評価値を計算し、前記評価値に基づいて項目名および項目値を決定する（図８（ｃ）参照）。
【００３９】
ステップＳ１６０による帳票定義レス認識処理の結果、下記の項目が得られる。
・項目名が「口座番号」で、項目値が「１２３−４５６」
ここで、項目名としては、文字認識によって帳票記載の内容ではなく、認識項目テーブル２６の「項目名」のフィールド６２１に記録された内容が項目名として採用される。前記帳票定義レス認識処理によれば、非制定帳票を誤り少なく認識することができる。
【００４０】
ステップＳ１６０の実行後、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ１７０に処理を進めて、ステップＳ１６０によって得られた認識結果をディスプレイ２００に表示する。ステップＳ１７０の実行後、「リターン」に抜けて、この非制定帳票認識ルーチンを終了する。
【００４１】
図９は、ステップＳ１６０における帳票定義レス認識処理の概容の他の例示を示す説明図である。図示において、帳票ＦＲは、図２（ｃ）に示した「愛知県  自動車税」の帳票であり、この場合にも、「名古屋市  市民税」の帳票と同様に、ステップＳ１６０による帳票定義レス認識処理が実行されることになる。すなわち、帳票分類テーブル３０（図３（ｂ））の第２レコードＲ２の「エリア情報」のフィールド６１５に記録された位置情報（ｘ：１００−１８０、ｙ：８２−２８０）で示される部分領域Ｐ２に対して帳票定義レス認識処理が実行されることになる。この結果、下記の項目が得られる。
・項目名が「金額」で、項目値が「２５、５００円」
【００４２】
Ａ４．実施例効果：
以上詳述したように、本実施例の帳票認識システムによれば、帳票分類テーブル３０に記録された分類の非制定帳票については、帳票分類テーブル３０に含まれるエリア情報によって定まる部分領域に対して帳票定義レス認識処理を施すだけで済む。従来、非制定帳票については、帳票画像の全体を読取対象として得られた文字列の全てに対して項目名尤度、項目値尤度を計算し、全ての文字列ペアに対して配置尤度を計算する必要がある。例えば図２（ｂ）に示した「名古屋市  市民税」の非制定帳票を従来例で認識した場合、「名古屋」の文字列、「市民税」の文字列にそれぞれ項目名尤度、項目値尤度の計算をし、さらに両文字列を含めた組合せの配置尤度を計算する必要がある。例えば図２（ｃ）に示した「愛知県  自動車税」の非制定帳票を従来例で認識した場合、「愛知県」の文字列、「自動車税」の文字列に含めて、さらに、「内訳金額」の文字列、「手数料」の文字列等も部分領域外に存在するため、よりたくさんの項目名尤度、項目値尤度、配置尤度を計算する必要がある。これに対して、図８、図９で説明したように、帳票定義レス認識処理の対象となるのは部分領域Ｐ１，Ｐ２だけで済む。このために、本実施例の帳票認識システムによれば、非制定帳票に記載された文字列の認識についての処理時間を短縮することができ、また、認識精度を向上することができるという効果を奏する。
【００４３】
また、本実施例では、帳票画像の帳票が帳票分類テーブル３０に記録されている分類に該当するか否かの判定を、帳票サイズ情報とキーワード情報の双方に基づいて行うように構成されている。このために、帳票が帳票分類テーブル３０に登録の判定を高精度に行うことができる。
【００４４】
Ｂ．変形例：
この発明は前記実施例やその変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば、次のような変形も可能である。
【００４５】
・変形例１：
前記実施例では、帳票分類テーブル３０は予め用意した固定のものとしたが、キーボード４００等を操作して、帳票分類テーブル３０に対して新しい分類のレコードを順次追加可能とすることができる。
【００４６】
・変形例２：
前記実施例では、帳票定義レス認識処理の構成を、項目名尤度、項目値尤度、配置尤度をそれぞれ計算し、これらの尤度に基づいて項目を認識するものとしたが、本発明ではこれに限られない。帳票定義を用いずに文字列の内容を分析することによって認識を行う技術であれば、いずれの帳票定義レス認識処理の構成とすることもできる。
【００４７】
・変形例３：
前記実施例では、コンピューター１００とディスプレイ２００とスキャナ３００とキーボード４００とを全て個別の装置であるものとしたが、これらを全て備える専用機として構成するものとしてもよい。こうすることにより、単一の装置で精度良く帳票の認識を行うことができる。
【００４８】
本発明は、特許請求の範囲に記載した形態以外の種々の形態で実現することも可能であり、例えば、帳票認識装置を含む帳票処理システム、帳票認識方法に含まれる各工程を機能として実現するコンピュータープログラムとしての形態、このコンピュータープログラムやこのコンピュータープログラムを記録した印刷媒体等の形態等で実現することが可能である。
【００４９】
なお、前述した各実施例および各変形例における構成要素の中の、独立請求項で記載された要素以外の要素は、付加的な要素であり、適宜省略可能である。
【符号の説明】
【００５０】
２０…イメージ処理ソフトウェア
２１…帳票画像取得部
２２…キーワード情報認識部
２３…帳票分類判定部
２４…第１認識処理部
２５…第２認識処理部
２６…認識項目テーブル
３０…帳票分類テーブル
１００…コンピューター
１１０…制御部
１１１…メモリ
１１２…ＣＰＵ
１２０…出力インターフェイス
１４０…入力インターフェイス
１５０…ネットワークインターフェイス
２００…ディスプレイ
３００…スキャナ
４００…キーボード
５００…回線
【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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