(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像より、キーワードに従って所定の文書を検索する文書ファイリングシステムにおいて、
前記文書画像中の文字を認識する手段と、
前記キーワードと前記認識した文字とを照合する照合手段と、
前記照合の結果をもとに、前記文書画像に関する情報を文書検索結果として出力する出力手段とを備え、
前記照合手段は、辞書内の標準パターンを使って、前記キーワード中の文字の文字コードの濃度値のパターンと前記認識した文字の文字コードの濃度値のパターンとを比較して、前記キーワード中の文字と前記認識した文字との類似度を文字毎に算出し、
前記算出された文字毎の類似度の総和を用いて、キーワード中の文字で一致している文字の割合を示す一致度を計算し、前記計算された一致度に基づいて前記照合を行い、また、前記出力手段は、この一致度の示す値をもとに、前記キーワードに対応する文書を前記文書検索結果として出力することを特徴とする文書ファイリングシステム。
【請求項２】
さらに、あらかじめ格納した単語辞書を参照して、前記認識した文字に所定の文法解析を施し、
この文法解析の結果をもとに、前記文字と単語辞書との一致状態を示す評価値を各文字に付与する手段を備え、
前記照合手段は、前記類似度と前記評価値とを重み付け加算して総合評価値を求め、前記求められた各文字毎の総合評価値に基づいて前記照合を行うことを特徴とする請求項１記載の文書ファイリングシステム。
【請求項３】
前記照合手段は、前記総合評価値が一定値以上であるか否かをもとに、前記認識した文字について、その文字コードを一意に決定できる文字と一意に決定できない文字との区別を行い、前記一意に決定できる文字を、その文字コードと所定のフラグとを対応付けて保存することを特徴とする請求項２記載の文書ファイリングシステム。
【請求項４】
前記照合手段は、前記文字コードが同一であるか否かをもとに、前記一意に決定できる文字と前記キーワード中の文字との類似度を算出するとともに、この類似度を用いて前記一致度を計算し、また、前記一意に決定できない文字については、前記キーワード中の文字と前記認識した文字との類似度を用いて前記一致度を計算することを特徴とする請求項３記載の文書ファイリングシステム。
【請求項５】
さらに、前記キーワード中の文字と前記認識した文字それぞれの特徴量を抽出する手段を備え、
前記照合手段は、前記一意に決定できない文字について、前記特徴量の類似度を算出し、この類似度を用いて前記一致度を計算することを特徴とする請求項３記載の文書ファイリングシステム。
【請求項６】
さらに、前記一意に決定できない文字の文字数と前記認識した文字の文字数の比率を算出する手段を備え、
前記出力手段は、前記比率が一定値以上の場合、前記所定の文書を適正に検索できない旨の表示をすることを特徴とする請求項３記載の文書ファイリングシステム。
【請求項７】
光学的に読み取られた文書画像が保存される文書画像データベースと、前記文書画像中の文字を認識する文字認識部と、前記文字認識された結果の文字コードを保存する文字認識結果データベースとからなる文書ファイリングシステムで、文書画像より、キーワードに従って所定の文書を検索する文書ファイリング方法において、
文書画像中の文字を認識する工程と、
辞書内の標準パターンを使って、前記キーワード中の文字の文字コードの濃度値のパターンと前記認識した文字の文字コードの濃度値のパターンとを比較して、前記キーワード中の文字と前記認識した文字との類似度を文字毎に算出する工程と、
前記算出された文字毎の類似度の総和を用いて、前記キーワード中の文字で一致している文字の割合を示す一致度を計算する工程と、
前記計算された一致度に基づいて、前記キーワード中の文字と前記認識した文字とを照合する照合工程と、
前記照合の結果をもとに、前記キーワードに対応する文書を文書検索結果として出力する出力工程とを備えることを特徴とする文書ファイリング方法。
【請求項８】
さらに、あらかじめ格納した単語辞書を参照して、前記認識した文字に所定の文法解析を施し、
この文法解析の結果をもとに、前記文字と単語辞書との一致状態を示す評価値を各文字に付与する工程を備え、
前記照合工程は、前記類似度と前記評価値とを重み付け加算して総合評価値を求め、前記求められた各文字毎の総合評価値に基づいて前記照合を行うことを特徴とする請求項７記載の文書ファイリング方法。
【請求項９】
前記照合工程は、前記総合評価値が一定値以上であるか否かをもとに、前記認識した文字について、その文字コードを一意に決定できる文字と一意に決定できない文字との区別を行い、前記一意に決定できる文字を、その文字コードと所定のフラグとを対応付けて保存することを特徴とする請求項８記載の文書ファイリング方法。
【請求項１０】
前記照合工程は、前記文字コードが同一であるか否かをもとに、前記一意に決定できる文字と前記キーワード中の文字との類似度を算出するとともに、この類似度を用いて前記一致度を計算し、また、前記一意に決定できない文字については、前記キーワード中の文字と前記認識した文字との類似度を用いて前記一致度を計算することを特徴とする請求項９記載の文書ファイリング方法。
【請求項１１】
さらに、前記キーワード中の文字と前記認識した文字それぞれの特徴量を抽出する行う工程を備え、
前記照合工程は、前記一意に決定できない文字について、前記特徴量の類似度を算出し、この類似度を用いて前記一致度を計算することを特徴とする請求項９記載の文書ファイリング方法。
【請求項１２】
さらに、前記一意に決定できない文字の文字数と前記認識した文字の文字数の比率を算出する工程を備え、
前記出力工程は、前記比率が一定値以上の場合、前記所定の文書を適正に検索できない旨の表示をすることを特徴とする請求項９記載の文書ファイリング方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、文書や図面等の画像を電子的にファイリングする文書ファイリングシステムおよび文書ファイリング方法に関し、特にファイルした文書をキーワードを用いて検索する文書ファイリングシステムおよび文書ファイリング方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、文書画像を電子的に保存し、それを検索、表示するため、文書画像に対して人手でキーワード情報を付加して保存する、という方法が用いられている。また、人手によるキーワード入力の手間を省くために、文字認識機能を有するシステムを使用し、それによって文書画像中の文字を認識して、関連するキーワードあるいは全文を、文書画像とともに保存する方法が用いられている。
【０００３】
後者の場合には、そのシステムの文字認識性能が不完全であることに起因して誤認識が生じる。このため、検索用に入力したキーワードに対して、そのキーワードとは異なる文字列が検索結果として表示される、いわゆる「誤抽出」が発生する。また、文書画像中の文字が、入力したキーワードと同一であるにもかかわらず、文字の誤認識があるために検索結果として表示されない、「検索もれ」も発生する。
【０００４】
そこで、検索精度を向上させるためには、上記の誤抽出および検索もれを極力少なくする必要がある。この検索時の誤抽出、検索もれを減少させる方法として、
（１）文字認識性能を向上させる（正解文字保有率を向上させる）
（２）入力キーワードと検索対象文字列との部分的な不一致を許容し、文字認識性能の不完全性を補助する
という方法がある。
【０００５】
上記（１）の一例として、１つの文字画像に対する文字認識結果を複数保持することで、正解文字を保有する確率を高める方法がある。例えば、「文書認識と全文検索の融合技術に関する実験的検討」（情報処理学会研究会、情報学基礎３９−９，１９９５年９月、丸川他）では、認識候補文字に対して、個々の認識の類似度によって、保持する候補文字数を可変にし、それらを複数保持することで、１文字づつの保持に比べて、より高精度な検索を可能にしている。
【０００６】
また、例えば、特開平８−２７２８１３に示すファイリング装置では、各文字画像に対する認識結果を第４位候補まで固定して保持し、候補文字も含めた文書コードから検索キーワードとのマッチングを行っている。
【０００７】
上記（２）に係る方法の一例としては、上記特開平８−２７２８１３に記載されているように、キーワードと認識結果との一致度ｍを、
ｍ＝（一致した文字数／キーワードの文字数）×１００（％）      …（１）
で算出し、文字認識をした結果としての候補文字中に全ての検索文字が含まれていなくても、それを検索結果として出力するものがある。
【０００８】
以下、特開平８−２７２８１３に係る装置の動作を簡単に説明する。
＜データの格納方法の説明＞
図１７は、特開平８−２７２８１３に係るファイリング装置のブロック構成図である。同図において、スキャナ１０１で読み取られた原稿画像は、スキャナインタフェース（Ｉ／Ｆ）回路１０２でディジタル信号に変換される。原稿が文字画像の場合、Ｉ／Ｆ回路１０２より信号を受けたＣＰＵ１０５は、文字認識処理を行い、文字画像の１文字に対し、４文字までの認識結果としての候補文字を、文書保存手段である外部記憶装置１１０に出力する。
【０００９】
なお、ＲＡＭ１０７は、文字画像の展開や文字認識処理のための作業領域である。また、上記の外部記憶装置１１０は、例えば、バードディスク等、登録されたデータを格納する装置であり、ここではデータの蓄積のみならず、文字認識用の辞書も格納されている。
【００１０】
このファイリング装置では、入力文書画像をファイリングするとき、文字認識処理で得られた文字の第１候補の文字コードだけをテキストデータとして登録するのではなく、第４候補までの文字コードを登録する。つまり、個々の文字画像に対して、文字画像と認識結果の候補文字を、４文字保存する。
【００１１】
＜検索方法の説明＞
図１８は、特開平８−２７２８１３に係る装置におけるテキストデータの候補を示している。同図において、検索のキーワードを「内部処理統合型」とした場合の文字認識結果とキーワードの照合部分（一致部分）を矢印で示す。上述のＣＰＵ１０５は、文書検索手段としてキーワードを、第４位までの候補文字全てと照合する。
【００１２】
上記の式（１）でｍの値が、ある閾値（例えば６０（％））以上のとき、これを検索結果候補とすると、図１８では、７個のキーワード文字数に対して、６文字の一致があるので、
0003589007.tif 000002
となり、これらが検索結果候補となる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の、１つの文字画像に対する文字認識結果を複数保持する方法は、文字認識の精度に関して、保存する候補文字数を少なくすると、候補文字中に正解文字を含む可能性が低くなって、検索もれが起こりやすい。また、候補文字数を多く保持すると、正解文字を含む可能性が高くなるために検索もれは減少するが、正解文字以外の文字をも多く保持するために、誤抽出が多く発生する、という問題がある。また、候補文字を多く保持すると文書保存のためのメモリ容量が増大するという問題もある。
【００１４】
類似度によって保持する候補文字数を可変にする方法では、例えば、文書画像の濃度が適正でなく、つぶれていたり、掠れている場合には、標準パターンと文字画像とで、認識に用いる特徴量の差が大きくなるために、候補文字中に正解文字が含まれず、その認識率が低下して、このために検索もれが生じる、という問題がある。
【００１５】
また、この場合、認識結果の類似度が小さくなる（正解の可能性が低くなる）ため、一定の正解文字含有率を満たすには、より多くの候補文字を保存する必要が生じる。その結果、検索時に誤抽出が大きくなるという問題がある。
【００１６】
一方、特開平８−２７２８１３に開示されているような、ある程度の不一致を許容する検索方法では、キーワードと照合する文字の不一致となる部分がどのような文字であっても、一致する部分が共通である限り、同一の一致度として計算される、という問題がある。
【００１７】
これにより、例えば、検索キーワードが「日本人」の場合、文字列「日本入」「日本語」「日本国」「日本の」「日本は」等に対して、いずれも、ｍ＝（２／３）×１００＝６７％という同一の一致度となり、これを検索結果として出力、表示することになる。ここでは、「日本入」の「入」が誤認識され、実際に検索したい文字列は「日本人」であるのに、上記の「日本語」「日本国」「日本の」「日本は」等と一致度が等しいために、それを一致度の高い順に表示した場合、「日本入」を、これらの中に埋もれて表示してしまうことになる。
【００１８】
そこでユーザは、表示手段であるディスプレイ１０８に表示された、このような誤抽出の中から、さらに希望する結果を探す必要がある。そして、この不一致を許可する閾値が小さいほど、誤抽出も大量に出力されるため、ユーザが真に検索したい文書が誤抽出に埋もれ、結果として、その装置がユーザには使いづらいものとなる、という問題がある。また、閾値を大きくすると検索もれが増える、といった問題もある。
【００１９】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、文書検索の検索もれが起こりにくく、候補文字数を多くしても誤抽出が発生しない文書ファイリングシステムおよび文書ファイリング方法を提供することである。また、本発明の他の目的は、キーワードと一部不一致である文字が認識結果に存在しても適正な一致度を算出でき、高精度な検索を実行できる文書ファイリングシステムおよび文書ファイリング方法を提供することである。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、第１の発明は、文書画像より、キーワードに従って所定の文書を検索する文書ファイリングシステムにおいて、上記文書画像中の文字を認識する手段と、上記キーワードと上記認識した文字とを照合する照合手段と、上記照合の結果をもとに、上記文書画像に関する情報を文書検索結果として出力する出力手段とを備え、上記照合手段は、辞書内の標準パターンを使って、上記キーワード中の文字の文字コードの濃度パターンと上記認識した文字の文字コードの濃度パターンとを比較して、上記キーワード中の文字と上記認識した文字との類似度を文字毎に算出し、この算出された文字毎の類似度の総和を用いて、上記キーワード中の文字で一致している文字の割合を示す一致度を算出し、計算された一致度に基づいて上記照合を行い、また、上記出力手段は、この一致度の示す値をもとに、上記キーワードに対応する文書を上記文書検索結果として出力する文書ファイリングシステムを提供する。
【００２１】
第２の発明は、第１の発明において、さらに、あらかじめ格納した単語辞書を参照して、上記認識した文字に所定の文法解析を施し、この文法解析の結果をもとに、上記文字と単語辞書との一致状態を示す評価値を各文字に付与する手段を備え、上記照合手段は、上記類似度と上記評価値とを重み付け加算して総合評価値を求め、この求めた各文字毎の総合評価値に基づいて上記照合を行う文書ファイリングシステムを提供する。
【００２２】
第３の発明は、第２の発明において、上記照合手段が、上記総合評価値が一定値以上であるか否かをもとに、上記認識した文字について、その文字コードを一意に決定できる文字と一意に決定できない文字との区別を行い、上記一意に決定できる文字を、その文字コードと所定のフラグとを対応付けて保存する文書ファイリングシステムを提供する。
【００２３】
また、第４の発明は、第３の発明において、上記照合手段が、上記文字コードが同一であるか否かをもとに、上記一意に決定できる文字と上記キーワード中の文字との類似度を算出するとともに、この類似度を用いて上記一致度を計算し、また、上記一意に決定できない文字については、上記キーワード中の文字と上記認識した文字との類似度を用いて上記一致度を計算する文書ファイリングシステムを提供する。
【００２４】
第５の発明は、第３の発明において、さらに、上記キーワード中の文字と上記認識した文字それぞれの特徴量を抽出する手段を備え、上記照合手段は、上記一意に決定できない文字について、上記特徴量の類似度を算出し、この類似度を用いて上記一致度を計算する文書ファイリングシステムを提供する。
【００２５】
そして、第６の発明は、第３の発明において、さらに、上記一意に決定できない文字の文字数と上記認識した文字の文字数の比率を算出する手段を備え、上記出力手段は、上記比率が一定値以上の場合、上記所定の文書を適正に検索できない旨の表示をする文書ファイリングシステムを提供する。
【００２６】
第７の発明は、光学的に読み取られた文書画像が保存される文書画像データベースと、前記文書画像中の文字を認識する文字認識部と、前記文字認識された結果の文字コードを保存する文字認識結果データベースとからなる文書ファイリングシステムで、文書画像より、キーワードに従って所定の文書を検索する文書ファイリング方法において、上記文書画像中の文字を認識する工程と、辞書内の標準パターンを使って、上記キーワード中の文字の文字コードの濃度パターンと上記認識した文字の文字コードの濃度パターンとを比較して、上記キーワードの文字と上記認識した文字との類似度を文字毎に算出する工程と、上記算出された文字毎の類似度の総和を用いて、上記キーワード中の文字で一致している文字の割合を示す一致度を計算する工程と、上記計算された一致度に基づいて、上記キーワード中の文字と上記認識した文字とを照合する照合工程と、上記照合の結果をもとに、上記キーワードに対応する文書を文書検索結果として出力する出力工程とを備える文書ファイリング方法を提供する。
【００２７】
第８の発明は、第７の発明において、さらに、あらかじめ格納した単語辞書を参照して、上記認識した文字に所定の文法解析を施し、この文法解析の結果をもとに、上記文字と単語辞書との一致状態を示す評価値を各文字に付与する工程を備え、上記照合工程は、上記類似度と上記評価値とを重み付け加算して総合評価値を求め、上記求められた各文字毎の総合評価値に基づいて上記照合を行う文書ファイリング方法を提供する。
【００２８】
第９の発明は、第８の発明において、上記照合工程が、上記総合評価値が一定値以上であるか否かをもとに、上記認識した文字について、その文字コードを一意に決定できる文字と一意に決定できない文字との区別を行い、上記一意に決定できる文字を、その文字コードと所定のフラグとを対応付けて保存する文書ファイリング方法を提供する。
【００２９】
また、第１０の発明は、第９の発明において、上記照合工程が、上記文字コードが同一であるか否かをもとに、上記一意に決定できる文字と上記キーワード中の文字との類似度を算出するとともに、この類似度を用いて上記一致度を計算し、また、上記一意に決定できない文字については、上記キーワード中の文字と上記認識した文字との類似度を用いて上記一致度を計算する文書ファイリング方法を提供する。
【００３０】
また、第１１の発明は、第９の発明において、さらに、上記キーワード中の文字と上記認識した文字それぞれの特徴量を抽出する行う工程を備え、上記照合工程は、上記一意に決定できない文字について、上記特徴量の類似度を算出し、この類似度を用いて上記一致度を計算する文書ファイリング方法を提供する。
【００３１】
そして、第１２の発明は、第９の発明において、さらに、上記一意に決定できない文字の文字数と上記認識した文字の文字数の比率を算出する工程を備え、上記出力工程は、上記比率が一定値以上の場合、上記所定の文書を適正に検索できない旨の表示をする文書ファイリング方法を提供する。
【００３２】
【実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係るファイリングシステムの構成を示すブロック図である。同図に示すシステムでは、入力部１より文書画像が入力され、入力した文書画像と、文字認識部３が認識した結果を文書保存部２に保存する。この文字認識部３は、入力した文書画像より文字領域を求め、その文字領域内の文字を認識する。また、辞書８は、文字認識部３が文字を認識するために保持する、各文字毎の標準パターンの特徴を保持する。
【００３３】
文書画像データベース４は、入力画像を電子的に保持し、文字認識結果データベース５には、文字認識部３が認識した結果の文字コード列が保持される。文書検索部６は、文字認識結果データベース５から、ユーザが入力したキーワード２０と一致する文字列を含む文書を検索する。また、類似度出力部７は、２つの文字コード間の類似度を、辞書８を参照して算出し、表示部９は、文書検索部６による検索結果を表示する。
【００３４】
図２は、本実施の形態に係るシステムにおける文書保存処理手順を示すフローチャートである。
最初に、図２に示すフローチャートを用いて、本実施の形態における文字認識結果の保存方法について説明する。図２のステップＳ１００では、入力部１が画像を入力し、それを文書保存部２へ転送する。なお、この入力部１は、例えば、スキャナを用いて原稿画像を光電変換するものでもよいし、あらかじめ光電変換された画像をネットワーク経由等で入力してもよい。
【００３５】
文書保存部２は、ステップＳ１１０で、入力部１より入力した画像を文字認識部３へ渡し、この文字認識部３から、画像内の文字認識結果である文字コードを受け取る。なお、この文字認識部３は、公知の文字列切り出し、文字切り出し、文字認識を実行し、それによって得られた文字認識結果を文書保存部２に返す。また、文字列切り出しは、例えば、文書画像内の黒画素が連続する部分を連結し、黒画素の連結成分の幅、高さから、それが文字列であるかを決定する、という方法をとる。
【００３６】
文字切り出し方法は、例えば、文字列切り出しで決定した文字列画像を、縦方向と横方向から走査し、黒画素数の周辺分布を求めて、黒画素数の少ない部分を切り出し候補点として、１文字毎の画像に分割する。また、文字認識処理は、文字切り出しによって１文字単位に分割した画像に対し、例えば、８×８次元の濃度特徴を抽出し、標準パターンとの各次元毎の差分の和を求めて、この差分の和の最も小さな標準パターンから、数文字を認識結果として出力する。
【００３７】
次のステップＳ１２０では、文書保存部２が、文字認識結果となる文字コードを文字認識結果データベース５に保存するが、ここでは、各１文字画像に対して１文字の認識結果のみを保存する。なお、図３に、本実施の形態における文字認識結果の保存例を示す。また、文書保存部２は、入力された２値文書画像を文字画像データベース４に保存する。以上で文書保存処理を終了する。
【００３８】
次に、本実施の形態におけるキーワード検索方法について説明する。
図４は、本実施の形態に係るシステムにおける検索処理手順を示すフローチャートである。すなわち、図４は、キーワードと認識結果の文字コードとの照合手順を示すフローチャートである。
【００３９】
図４のステップＳ２００では、ユーザが入力したキーワード２０を文書検索部６へ入力する。続くステップＳ２１０で、認識結果を含む配列（以下、ｔｅｘｔと記す）と、キーワードを含む配列（以下、ｋｅｙと記す）のポインタを初期化する。文書検索部６は、文字認識結果データベース５より、１文書の認識結果を取り出し、それをｔｅｘｔにセットする。
【００４０】
次のステップＳ２２０では、ｔｅｘｔとｋｅｙ内の文字の照合を行う。この照合は、文字ｔｅｘｔ［ｋ］と文字ｋｅｙ［ｊ］の文字コードを類似度出力部７に入力し、類似度出力部７が辞書８を参照して、ｔｅｘｔ［ｋ］とｋｅｙ［ｊ］の文字の類似度ｓを出力することで行う。ここでは、
0003589007.tif 000003
によって求めたｓを類似度として返す。なお、上記の式（２）において、Ｎｔｅｘｔ［ｋ］ｎは、辞書８内の文字ｔｅｘｔ［ｋ］における第ｎ次元の濃度値であり、Ｎｋｅｙ［ｋ］ｎは、辞書８内の文字ｋｅｙ［ｋ］における第ｎ次元の濃度値である。また、ｎは１〜６４の値をとり、｜  ｜は、絶対値を表す。
【００４１】
そして、文書検索部６は、類似度出力部７が出力する類似度を用いて、
一致度＝照合した文字のｓの和／照合した文字数                  …（３）
を計算する。
【００４２】
ステップＳ２３０では、文書検索部６が、上記の一致度が一定値以上であるか否かを判定する。それが一定値以上である場合は、ステップＳ２４０に進んで、ポインタｋ，ｊそれぞれを１インクリメントし、続くステップＳ２５０で、全てのキーワードとの照合が行われたかどうかを判定する。
【００４３】
このステップＳ２５０で、全てのキーワードとの照合が行われたと判定された場合は、ステップＳ２７０で出力結果を保存し、本処理を終了する。なお、この出力結果とは、一致した文書名、一致度、ページ番号、一致した文字の画像上での座標等を意味しており、本実施の形態では、それらを表示部９に出力し、表示する。
【００４４】
一方、ステップＳ２３０で、一致度が一定値以下と判定された場合は、処理をステップＳ２８０へ進め、文書の終わりであるかどうかをチェックする。文書の終わりである場合には、本処理を終了するが、文書の終わりでない場合には、ステップＳ２９０へ進み、ｉを１インクリメントしてｋに代入し、キーワードのポインタｊを０にして、再びステップＳ２２０へ戻る。
【００４５】
また、ステップＳ２５０で、全てのキーワードとの照合が行われていないと判定された場合には、続くステップＳ２６０で、文書の終わりであるかどうかをチェックする。そして、文書の終わりである場合には、本処理を終了するが、文書の終わりでない場合には、再びステップＳ２２０へ戻る。
以下同様にして、文字認識結果データベース５内の全ての文書に対して、上記の処理を繰り返す。
【００４６】
ここで、本実施の形態における、文字認識結果とキーワード「内部処理統合型」との照合方法について、例示しながら説明する。
図４のステップＳ２２０まで検索処理が進み、ポインタｋ＝０，ｊ＝０のとき、すなわち、文字認識結果とキーワードのそれぞれ最初の文字を照合する。つまり、ｔｅｘｔ［０］＝「で」と、ｋｅｙ［０］＝「内」の照合を行い、それらの類似度を求める。なお、図５は、辞書８内の標準パターン「で」の特徴を、図６は、同じく「内」の特徴を示しており、これらのパターン内にある数値は、それぞれの特徴量を示す。
【００４７】
類似度出力部７は、図５と図６のパターンから、上記の式（２）に従って類似度ｓを計算し、ｓ＝１−｛９１／（９４＋９５）｝＝０．５２を得て、それを文書検索部６へ出力する。そして、ステップＳ２３０で文書検索部６は、この類似度ｓをもとに一致度を計算し、一致度＝０．５２／１＝０．５２を得る。ここで、一致度ｓの閾値を０．６とすると、ステップＳ２３０での判定は「Ｎｏ」となるので、処理はステップＳ２８０へ進む。
【００４８】
この段階では、文書の終わりではないので、ステップＳ２８０での判定は「Ｎｏ」となり、続くステップＳ２９０でｉのインクリメント、つまり、ｋを１インクリメントして、ステップＳ２２０へ戻る。その結果、ステップＳ２２０では、ｔｅｘｔ［１］＝「行」とｋｅｙ［０］＝「内」の照合を行う。
【００４９】
類似度出力部７が、上記と同様の計算を行い、例えば、類似度０．４を文書検索部６へ出力すると、この場合もステップＳ２３０での判定は「Ｎｏ」となるので、処理はステップＳ２８０へ進む。以下、同様にこれらの処理を実行し、照合の結果、ｔｅｘｔ内の「内都処理縦合型」とキーワードが一定値以上の一致度を示した場合、これを出力候補とする。
【００５０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、認識結果を各１文字画像に対して１文字しか保存しないので、文書保存のために必要となるメモリ容量が少なくて済む。
また、照合対象文字を認識結果候補である数文字に限定せず、全ての文字を照合対象とし、かつ、照合時に各文字毎の一致度を全て用いるため、検索もれが少なくなるとともに、キーワードと一部不一致である文字が認識結果に存在しても、適正な一致度を算出することが可能となるため、ユーザが検索結果を確認する手間も省ける、という顕著な効果がある。
【００５１】
なお、文字認識方法については、上記の方法に限定されるものではなく、例えば、「パターン認識」（舟久保登著、共立出版）に記述された構造解析的手法を用いてもよい。また、上記の実施の形態では、類似度出力部７は、文字認識部３が用いる辞書から計算しているが、これに限定されるものではなく、あらかじめ各文字間の類似度の表を保持するようにしてもよい。図７は、各文字間の類似度を表にした例である。
さらに、一致度の閾値および一致度の計算方法も、上記の数値および式に限定されないことは言うまでもない。
【００５２】
実施の形態２．
図８は、本発明の実施の形態２に係るファイリングシステムの構成を示すブロック図である。なお、同図において、図１に示す上記実施の形態１に係るシステムと同一構成要素には同一符号を付し、ここでは、それらの説明を省略する。
図８の後処理部１０は、文書保存部２に保存された、文字認識部３による文字認識結果を文法的に検証し、その結果を出力する。単語辞書１１は、後処理部１０が用いる辞書である。
【００５３】
最初に、本実施の形態に係るシステムにおける文書の登録方法について述べる。
図９は、本実施の形態に係るファイリングシステムで実行される、文字認識結果の保存処理を示すフローチャートである。同図のステップＳ３００で、文字認識部３が文字認識処理を行う。ここでの文字認識の方法は、上記実施の形態１における方法と同じであるので、その説明は省略する。なお、この認識結果は、候補文字を含め、１文字画像に対し複数出力する。
【００５４】
次にステップＳ３１０へ進み、後処理を行う。ここでは、後処理部１０が、候補文字も含めた認識結果に対して、それを文法的に解析し、文章として正しいと思われる組み合わせを決定する。以下、公知の形態素照合を用いた後処理方法について説明する。
【００５５】
図１０は、本実施の形態に係る後処理の手順を示すフローチャートであり、ここでは、図１８に示す認識結果候補文字に対して、この後処理を行う。また、図１１は、単語辞書１１内の単語と形態素番号の対応を示す図である。なお、形態素番号とは、形態素（普通名詞、固有名詞、サ変名詞等の単語）に対して、一意に番号を割り当てたものである。そして、図１２は、これら形態素番号の接続関係を記述したものを示している。
【００５６】
図１０のステップＳ４１０で後処理部１０は、文字の認識結果と単語辞書１１との照合を行う。ここで、図１１に示す単語と図１８に示す認識結果とを照合すると、図１１内の「処理」「統合」「型」と認識結果との照合に成功する。そして、ステップＳ４２０へ進み、図１２に示す記述に従って、形態素接続検定を行う。
【００５７】
図１１に示すように、「処理」の形態素番号は「５５」、「統合」の形態素番号は「５５」，「５９」の２種類、そして、「型」については「４６」である。そこで、図１２に示す記述内容を用いて形態素接続検定をすると、５５と５５、５５と４６の接続がいずれも成立する（図中の○印）。次にステップＳ４３０へ進み、一致した形態素文字数を評価値として、それらを各候補文字に付与する。
【００５８】
図１３は、後処理部１０が出力する、照合結果を示す。同図に示すように、「処」「理」「統」「合」に評価値「２」、「型」に評価値「１」、それ以外の文字には、それらが単語辞書と一致しないので、全て「０」が付与されている。
【００５９】
上記の後処理が終わると、図９のステップＳ３２０が実行される。すなわち、文書保存部２は、文字認識結果と後処理結果から、各文字毎の総合評価値を算出する。この総合評価値は、以下の式（４）により算出される。
総合評価値＝α×（文字認識の類似度）＋（１−α）×（後処理の評価値）  …（４）
なお、ここでαは、０≦α≦１を満たす値をとり、本実施の形態では、α＝０．８とする。
【００６０】
今、図１８に示す候補文字の内、「縦」の類似度を０．７、「統」の類似度を０．５とし、それらと、図１３に示す照合結果とを、上記の式（４）に当てはめると、「縦」についての総合評価値は、０．８×０．７＋０．２×０＝０．５６、「統」についての総合評価値は、０．８×０．５＋０．２×２＝０．８となり、「統」の方が「縦」よりも評価値が高い。
【００６１】
続くステップＳ３３０で、文書保存部２は、一意に決定できる文字と一意に決定できない文字を区別する。この区別の方法は、例えば、総合評価値が一定値以上の場合、一意に決定可能とし、それ以下の場合は、その決定が不可能とする。そして、ステップＳ３４０では、文書保存部２が、一意に決定可能となった文字については、総合評価値が最も高い文字コードのみを、フラグ「０」とともに保存する。しかし、一意に決定できないと判断した文字は、総合評価値が最も高い文字コードを、フラグ「１」とともに保存する。つまり、文字認識および後処理を行って、評価値が最も大きいもの１文字を、一意に決定できるか否かにかかわらず、認識結果として保存する。
【００６２】
図１４は、本実施の形態における文字認識結果の保存例を示す。同図に示すように、文字認識結果は、図３の場合に比べて、本実施の形態では「統」の文字が正しく保存されている。
【００６３】
以下、本実施の形態に係るシステムにおける検索方法について説明する。なお、ここでの検索方法は、基本的には、図４に示す実施の形態１に係る検索方法と同一であるが、ステップＳ２２０での処理が異なる。つまり、上記実施の形態１では、全ての文字に対してキーワードとの一致度を、類似度出力部７からの類似度を用いて計算しているが、本実施の形態２では、ｔｅｘｔのフラグが１の文字については、類似度出力部７からの値を類似度として用いて、その一致度を計算するが、フラグが０の文字については、ｔｅｘｔとｋｅｙの文字コードが完全に一致した場合に照合が成功したとして、類似度１を与える。また、フラグが０の文字で、ｔｅｘｔとｋｅｙの文字コードが一致しない場合は、類似度０を返す。
【００６４】
そこで、本実施の形態における検索方法を、図１４に示すｔｅｘｔとキーワード「内部処理統合型」とを照合する場合を例に、図４に示すフローチャートを参照して説明する。
文書検索部６がキーワード「内部処理統合型」を受け取り（図４のステップＳ２００）、ｔｅｘｔとｋｅｙのポインタを初期化して（ステップＳ２１０）、続くステップＳ２２０で、ｔｅｘｔとｋｅｙの照合を行う。ここでも、上記実施の形態１と同様、最初は、ｔｅｘｔ［０］＝「で」と、ｋｅｙ［０］＝「内」との照合を行う。
【００６５】
図１４に示すように、ｔｅｘｔ［０］のフラグは「０」なので、文書検索部６は、ｔｅｘｔ［０］とｋｅｙ［０］が同一の文字コードであるかどうかの比較をする。この場合、同一ではないので、照合に失敗したとして、文書検索部６は類似度０を返す。そして、ステップＳ２３０へ進み、一致度を計算する。ここでの一致度は、０／１＝０であるから、処理をステップＳ２８０以降へ進め、再びステップＳ２２０で、今度はｔｅｘｔ［１］＝「行」とｋｅｙ［０］＝「内」との照合を行う。
【００６６】
以下、同様に処理を進め、ｔｅｘｔ［５］とｋｅｙ［０］との照合を行うと、所定値以上の一致度が得られるので、ステップＳ２３０での判定結果が「Ｙｅｓ」となり、処理はステップＳ２４０へ進む。このステップＳ２４０では、ｔｅｘｔとｋｅｙのポインタを１インクリメントし、その後、ステップＳ２５０，Ｓ２６０を経て、処理はステップＳ２２０へ戻る。
【００６７】
ｔｅｘｔ［６］＝「都」とｋｅｙ［１］＝「部」との照合の場合、ｔｅｘｔ［６］のフラグは「１」なので、文書検索部６は、類似度出力部７の結果を類似度とする。例えば、類似度出力部７が返す類似度（都、部）を０．６とすると、ステップＳ２３０で求められる一致度は、（１＋０．６）／２＝０．８となる。その結果、この一致度が一定値０．６を超えているため、処理はステップＳ２４０へ進む。
以下、同様に処理を行い、ｔｅｘｔである「内都処理縦合型」との照合に成功した場合、それを検索結果として出力する。
【００６８】
以上説明したように、本実施の形態によれば、一意に決定できる文字に対しては、文字コードが完全に同一である場合のみ、照合成功とし、例えば、総合評価値が２位以下の候補文字を除外すると、それらの照合が不要となるので、誤抽出が検出される確率をさらに小さくできる。
【００６９】
また、常に一文字毎の類似度を用いてキーワードとの一致度を評価するので、不一致部分にどのような文字が来ても、それらが同一の一致度で表示されることがないため、得られた一致度に基づいて、誤抽出と正しい検索結果を、より明確に分離することが可能となる。
【００７０】
なお、上記の実施の形態２では、その文字コードを一意に決定できない文字に対しては、文字コードとフラグ１を保存しているが、これに限定されず、文字コードを一意に決定できないのは、例えば、入力画像の濃度値が適切ではなく、それが掠れていたり、つぶれている場合等が考えられる。この場合、一意に決定できない文字に対しては、文字コードを保存するよりも、文字認識に用いる特徴を保存した方が、より正確な照合が可能となり、正確な検索が可能となる。
【００７１】
図１５は、上記の特徴保存に係る辞書の例を示す。同図に示すように、この辞書では、フラグが１の文字に対して、その特徴値を保存しており、特徴値（図中、２１で示す）は、例えば、図５，図６に示すような、８×８次元（６４次元）特徴値を一列に表示したものである。
【００７２】
また、検索時の処理として、図４のステップＳ２２０で類似度出力部７が、ｔｅｘｔ［ｋ］のフラグが０の場合、ｔｅｘｔ［ｋ］とｋｅｙ［ｊ］との照合を行い、ｔｅｘｔ［ｋ］のフラグが１の場合には、ｔｅｘｔ［ｋ］の文字の特徴として、図１５に示す特徴値を使用し、ｋｅｙ［ｊ］の文字の特徴には、辞書８内の特徴を用いて、上記の式（２）に従って類似度を算出するようにしてもよい。
【００７３】
一方、一意に決定できない文字数が、文書画像内の文字数に比べ大きくなると、その文書は、様々なキーワードに対して許容範囲が広くなるため、誤抽出として検索される確率が高くなる。そこで、このような場合、ユーザに対して、例えば、「この文書は正しく検索されない可能性があります」という旨を、入力部１より入力した画像イメージとともに表示部９に表示するようにしてもよい。
【００７４】
そこで、この動作を、図９，図１６を参照して説明する。
この場合、図９のステップＳ３４０で、文書保存部２は、図１６に示すフローチャートに従って、文書保存手順を実行する。すなわち、図１６のステップＳ５１０で文書保存部２は、文字認識部３が出力する文字数Ａを計算する。そして、ステップＳ５２０で、文字認識部３の結果と後処理部１０での結果から算出した、一意に決定できない文字数（フラグが１の文字数）Ｆを計算する。
【００７５】
次に、ステップＳ５３０で、Ｆ／Ａが一定値以上かどうかを判定する。それが一定値以上の場合、ステップＳ５４０へ進み、表示部９に「この文書は正しく検索されない可能性があります」という旨の警告文を表示して、文書を保存せずに本処理を終了する。また、Ｆ／Ａが一定値より小さければ、上記の警告文を表示せず、文書を保存して本処理を終了する。
【００７６】
このようにすることで、ユーザは、メッセージと画像を見ることによって、文書が正しく検索されない原因を推測することが可能となるため、これが、正しいデータを保存するために有効な手段となる。
【００７７】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明によれば、文書画像より、キーワードに従って所定の文書を検索する文書ファイリングシステムにおいて、上記文書画像中の文字を認識する手段と、上記キーワードと上記認識した文字とを照合する照合手段と、上記照合の結果をもとに、上記文書画像に関する情報を文書検索結果として出力する出力手段とを備え、上記照合手段は、辞書内の標準パターンを使って、上記キーワード中の文字の文字コードの濃度パターンと上記認識した文字の文字コードの濃度パターンとを比較して、上記キーワード中の文字と上記認識した文字との類似度を文字毎に算出し、この算出された文字毎の類似度の総和を用いて、上記キーワード中の文字で一致している文字の割合を示す一致度を計算し、上記計算された一致度に基づいて上記照合を行い、また、上記出力手段は、この一致度の示す値をもとに、上記キーワードに対応する文書を上記文書検索結果として出力することで、文書保存のために必要となるメモリ容量が少なくて済み、検索もれが少なくなるとともに、キーワードと一部不一致である文字が認識結果に存在しても、適正な一致度を算出することが可能となり、結果的に、ユーザが検索結果を確認する手間も省ける。
【００７８】
第２の発明によれば、さらに、あらかじめ格納した単語辞書を参照して、上記認識した文字に所定の文法解析を施し、この文法解析の結果をもとに、上記文字と単語辞書との一致状態を示す評価値を各文字に付与する手段を備え、また、上記照合手段は、上記類似度と上記評価値とを重み付け加算して総合評価値を求め、上記求められた各文字毎の総合評価値に基づいて上記照合を行うことで、より適正な一致度を算出できる。
【００７９】
第３の発明によれば、上記照合手段が、上記総合評価値が一定値以上であるか否かをもとに、上記認識した文字について、その文字コードを一意に決定できる文字と一意に決定できない文字との区別を行い、上記一意に決定できる文字を、その文字コードと所定のフラグとを対応付けて保存することで、誤抽出が検出される確率を小さくでき、また、不一致部分に対して同一の一致度で表示されることがないため、得られた一致度に基づいて、誤抽出と正しい検索結果を、より明確に分離できる。
【００８０】
第４の発明によれば、上記照合手段が、上記文字コードが同一であるか否かをもとに、上記一意に決定できる文字と上記キーワード中の文字との類似度を算出するとともに、この類似度を用いて上記一致度を計算し、また、上記一意に決定できない文字については、上記キーワード中の文字と上記認識した文字との類似度を用いて上記一致度を計算することで、文書検索のための適正な文字の一致度を算出することができる。
【００８１】
第５の発明によれば、さらに、上記キーワード中の文字と上記認識した文字それぞれの特徴量を抽出する手段を備え、上記照合手段は、上記一意に決定できない文字について、上記特徴量の類似度を算出し、この類似度を用いて上記一致度を計算することで、文字コードを保存する場合に比べて、正確な照合および検索が可能となる。
【００８２】
そして、第６の発明によれば、さらに、上記一意に決定できない文字の文字数と上記認識した文字の文字数の比率を算出する手段を備え、上記出力手段が、上記比率が一定値以上の場合、上記所定の文書を適正に検索できない旨の表示をすることで、その表示を見て、文書が正しく検索されない原因を推測することが可能となる。
【００８３】
第７の発明は、光学的に読み取られた文書画像が保存される文書画像データベースと、前記文書画像中の文字を認識する文字認識部と、前記文字認識された結果の文字コードを保存する文字認識結果データベースとからなる文書ファイリングシステムで、文書画像より、キーワードに従って所定の文書を検索する文書ファイリング方法において、上記文書画像中の文字を認識する工程と、辞書内の標準パターンを使って、上記キーワード中の文字の文字コードの濃度パターンと上記認識した文字の文字コードの濃度パターンとを比較して、上記キーワードの文字と上記認識した文字との類似度を文字毎に算出する工程と、上記算出された文字毎の類似度の総和を用いて、上記キーワード中の文字で一致している文字の割合を示す一致度を計算する工程と、上記一致度に基づいて、上記キーワード中の文字と上記認識した文字とを照合する照合工程と、上記照合の結果をもとに、上記キーワードに対応する文書を文書検索結果として出力する出力工程とを備えることで、文書保存のために必要となるメモリ容量が少なくて済むとともに、検索もれが少なくなり、キーワードと一部不一致である文字が認識結果に存在しても、適正な一致度を算出することができ、ユーザには、検索結果を確認する手間も省けることになる、という効果がある。
【００８４】
第８の発明によれば、さらに、あらかじめ格納した単語辞書を参照して、上記認識した文字に所定の文法解析を施し、この文法解析の結果をもとに、上記文字と単語辞書との一致状態を示す評価値を各文字に付与する工程を備え、上記照合工程は、上記類似度と上記評価値とを重み付け加算して総合評価値を求め、上記求められた各文字毎の総合評価値に基づいて上記照合を行うことで、より適正な一致度を算出できる。
【００８５】
第９の発明によれば、上記照合工程が、上記総合評価値が一定値以上であるか否かをもとに、上記認識した文字について、その文字コードを一意に決定できる文字と一意に決定できない文字との区別を行い、上記一意に決定できる文字を、その文字コードと所定のフラグとを対応付けて保存することで、誤抽出が検出される確率を小さくでき、また、不一致部分に対して同一の一致度で表示されることがないので、得られた一致度に基づいて、誤抽出と正しい検索結果を明確に分離できる。
【００８６】
第１０の発明によれば、上記照合工程が、上記文字コードが同一であるか否かをもとに、上記一意に決定できる文字と上記キーワード中の文字との類似度を算出するとともに、この類似度を用いて上記一致度を計算し、また、上記一意に決定できない文字については、上記キーワード中の文字と上記認識した文字との類似度を用いて上記一致度を計算することで、文書検索のための適正な文字の一致度を算出することができる。
【００８７】
また、第１１の発明によれば、さらに、上記キーワード中の文字と上記認識した文字それぞれの特徴量を抽出する行う工程を備え、上記照合工程が、上記一意に決定できない文字について、上記特徴量の類似度を算出し、この類似度を用いて上記一致度を計算することで、文字コードを保存する場合に比べて、正確な照合および検索が可能となる。
【００８８】
そして、第１２の発明によれば、さらに、上記一意に決定できない文字の文字数と上記認識した文字の文字数の比率を算出する工程を備え、上記出力工程が、上記比率が一定値以上の場合、上記所定の文書を適正に検索できない旨の表示をすることで、ユーザがその表示を見て、文書が正しく検索されない原因を推測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係るファイリングシステムの構成を示すブロック図である
【図２】本発明の実施の形態１に係るシステムにおける文書保存処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１における文字認識結果の保存例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１，２に係るシステムにおける検索処理手順を示すフローチャートである
【図５】実施の形態１に係る辞書内の標準パターン（文字「で」）の特徴を示す図である。
【図６】実施の形態１に係る辞書内の標準パターン（文字「内」）の特徴を示す図である。
【図７】各文字間の類似度を表形式で表した図である。
【図８】本発明の実施の形態２に係るファイリングシステムの構成を示すブロック図である。
【図９】実施の形態２に係るファイリングシステムで実行される、文字認識結果の保存処理を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態２に係る後処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２に係る単語辞書内の単語と形態素番号の対応を示す図である。
【図１２】実施の形態２に係る単語辞書内の形態素間の接続ルールの記述を示す図である。
【図１３】後処理部の出力する照合結果を示す図である。
【図１４】実施の形態２における文字認識結果の保存例を示す図である。
【図１５】文字認識に用いる特徴保存に係る辞書の例を示す図である。
【図１６】実施の形態２に係る、文書保存の他の手順を示すフローチャートである。
【図１７】従来のファイリング装置のブロック構成を示す図である。
【図１８】従来の装置におけるテキストデータの候補を示す図である。
【符号の説明】
１…入力部、２…文書保存部、３…文字認識部、４…文書画像データベース、５…文字認識結果データベース、６…文書検索部、７…類似度出力部、８…辞書、９…表示部、１０…後処理部、１１…単語辞書、２０…キーワード
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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