(57)【要約】【課題】  帳票画像の文字認識結果の補正処理を自動で行う。【解決手段】  本発明は、入力された帳票画像データの特徴量を抽出し、当該抽出された帳票の特徴量を元に、帳票書式識別のための書式データを生成して、当該書式データにおける文字画像領域に対して文字認識を行い、分野に応じた辞書に基づいて、前記文字認識手段で得た文字認識結果の文字列に対して認識誤りの補正を行い、補正結果に基づいて、前記文字画像領域それぞれの分野を決定して学習する。そして、新たに入力された帳票画像から得た文字画像領域の文字認識結果を、前記学習結果として得た各文字画像領域の分野に基づいて適切な文字認識補正処理を行う。【選択図】  図５
2006164031.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された帳票画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された帳票の特徴量を元に、帳票書式識別のための書式データを生成する書式データ生成手段と、
前記書式データ作成手段により作成された書式データにおける文字画像領域に対して文字認識を行う文字認識手段と、
分野に応じた辞書に基づいて、前記文字認識手段で得た文字認識結果の文字列に対して認識誤りの補正を行う文字認識補正処理手段と、
前記文字認識補正処理手段による補正結果に基づいて、前記文字画像領域それぞれの分野を決定し、学習する認識分野学習手段と、を有する帳票処理装置であって、
前記文字認識補正処理手段は、新たに入力された帳票画像から得た文字画像領域の文字認識結果を、前記認識分野学習手段による学習結果として得た各文字画像領域の分野に基づいて適切な文字認識補正処理を行うことを特徴とする帳票処理装置。
【請求項２】
帳票画像データを入力する入力ステップと、
前記入力ステップによって入力された帳票画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより抽出された帳票の特徴量を元に、帳票書式識別のための書式データを生成する書式データ生成ステップと、
前記書式データ作成ステップにより作成された書式データにおける文字画像領域に対して文字認識を行う文字認識ステップと、
分野に応じた辞書に基づいて、前記文字認識ステップで得た文字認識結果の文字列に対して認識誤りの補正を行う文字認識補正処理ステップと、
前記文字認識補正処理ステップによる補正結果に基づいて、前記文字画像領域それぞれの分野を決定し、学習する認識分野学習ステップと、を有する帳票処理方法であって、
前記文字認識補正処理ステップでは、新たに入力された帳票画像から得た文字画像領域の文字認識結果を、前記認識分野学習ステップによる学習結果として得た各文字画像領域の分野に基づいて適切な文字認識補正処理を行うことを特徴とする帳票処理装置を制御するための帳票処理方法。
【請求項３】
帳票画像データを入力する入力ステップと、
前記入力ステップによって入力された帳票画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより抽出された帳票の特徴量を元に、帳票書式識別のための書式データを生成する書式データ生成ステップと、
前記書式データ作成ステップにより作成された書式データにおける文字画像領域に対して文字認識を行う文字認識ステップと、
分野に応じた辞書に基づいて、前記文字認識ステップで得た文字認識結果の文字列に対して認識誤りの補正を行う文字認識補正処理ステップと、
前記文字認識補正処理ステップによる補正結果に基づいて、前記文字画像領域それぞれの分野を決定し、学習する認識分野学習ステップと、の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムであって、
前記文字認識補正処理ステップでは、新たに入力された帳票画像から得た文字画像領域の文字認識結果を、前記認識分野学習ステップによる学習結果として得た各文字画像領域の分野に基づいて適切な文字認識補正処理を行うことを特徴とするコンピュータ実行可能なコンピュータプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータプログラムを格納した、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帳票内の文字画像を文字認識した結果に対して最適な補正処理を行う帳票処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関等で使用される帳票の電子化処理に関して、帳票を認識し、帳票に記述された住所、事業所名、氏名等の文字画像を認識、テキスト化を図る場合において、文字認識後の文字列に対して、言語処理的な補正処理を行う方法が知られている。この言語処理的な補正処理では、精度や処理速度の向上のために、適用する文字列の分野（住所、事業所名、氏名等）に特化した処理を行うことが一般的である。例えば、住所文字列の補正には、住所辞書を使用し、処理対象文字列と辞書データを住所の階層ごとに比較する等の処理を行うことで認識文字列の補正を行っている。ここで、認識文字列の分野に応じた認識補正処理を行うには、ユーザが認識文字列とその分野に応じた補正処理を選択する必要がある。または、帳票における文字領域の位置情報と補正処理を行う認識分野を対応させたテンプレートを作成する必要がある。
【特許文献１】特開平09-305714号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、前述の文字認識後の補正処理では、ユーザが帳票の文字領域に対して認識補正処理の分野を選択する、または帳票における文字領域の位置情報と補正処理を行う認識分野を対応させたテンプレートを作成する手間が生じるといった問題がある。
【０００４】
本発明は、帳票画像の文字領域に対して精度の高い文字画像のテキスト化を図るために、文字列の分野に適切な文字認識補正処理を自動で行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の帳票処理装置は、帳票画像データを入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された帳票画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された帳票の特徴量を元に、帳票書式識別のための書式データを生成する書式データ生成手段と、前記書式データ作成手段により作成された書式データにおける文字画像領域に対して文字認識を行う文字認識手段と、分野に応じた辞書に基づいて、前記文字認識手段で得た文字認識結果の文字列に対して認識誤りの補正を行う文字認識補正処理手段と、前記文字認識補正処理手段による補正結果に基づいて、前記文字画像領域それぞれの分野を決定し、学習する認識分野学習手段と、を有する帳票処理装置であって、前記文字認識補正処理手段は、新たに入力された帳票画像から得た文字画像領域の文字認識結果を、前記認識分野学習手段による学習結果として得た各文字画像領域の分野に基づいて適切な文字認識補正処理を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、帳票画像の文字画像領域の分野を学習することにより、ユーザが帳票の文字領域に対して認識補正処理の分野を選択する、または帳票における文字領域の位置情報と補正処理を行う認識分野を対応させたテンプレートを作成する手間を省くことが可能となる。また、帳票画像の文字領域に対して精度の高い文字画像のテキスト化を図るために、認識文字列の分野に適切な文字認識補正処理を自動で行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
（実施例１）
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【０００８】
図１は、本発明の実施の形態に係る帳票認識方法および文字認識後処理方法の概略構成を示すブロック図である。１１はスキャナであり、帳票イメージを光学的に読み取り、帳票イメージデータを出力する。１２プロセッサでありメモリ１５に格納された制御プログラム１５ｅを実行することにより、画像特徴量抽出手段１２ａ、書式データ作成手段１２ｂ、文字認識手段１２ｃ、領域分野学習手段１２ｄ、文字認識補正手段１２ｅとして機能する。スキャナで読み取った画像は、帳票イメージ１５ａとしてメモリ１５に格納される。帳票イメージ１５ａは、２値化処理されて画像特徴量抽出手段１２ａに送られ、テーブル、テキスト、ピクチャ(ハーフトーンイメージ)、フレーム（枠）などの属性ごとに分類される。テーブルブロックについては書式データ作成手段１２ｂによりテーブルの詳細構造が求められ、書式データ１５ｂとしてメモリ１５およびディスク１４に格納される。さらに、テキストと判断された領域に対しては、文字認識手段１２ｃにより文字認識データ１５ｃを用いた文字認識が行われ、文字コードに変換される。そして、認識された文字列に対して文字認識補正処理データ１５ｄを用いた文字認識補正手段１２ｅを行い、その出力候補を元に、領域分野学習手段１２ｄにより帳票領域の分野の学習が行われる。
【０００９】
システムはキーボード１３から帳票の認識、文字認識、文字認識補正処理などの命令を受け取り、それに対応する処理をプロセッサ１２が書式データ、文字認識データ、文字認識補正処理データを利用して行う。そして、その結果をディスプレイ等の出力装置１６に出力する。
【００１０】
図２は、帳票画像（帳票サンプル）と画像特徴量抽出手段、書式データ生成手段の後に生成される書式データの概念図である。書式データには、帳票画像の座標、解像度、および領域認識後のテーブルの各種情報が含まれる。各種情報には、テーブルの位置情報（ブロック左端、フロック上端）、サイズ（ブロック幅、ブロック高さ）、種類（テーブル、テキスト、ピクチャ、フレーム等）、ブロックＩＤおよび、領域の文字列の分野情報（テキストの分野）が格納される。
【００１１】
図３は、文字認識補正処理のブロック図である。認識文字列の分野に応じて、その分野に特化した処理および辞書データから構成されている。例えば住所に関しては住所補正処理３１ａおよび住所辞書３１ｂ、氏名に関しては姓名補正処理３２ａおよび姓名辞書３２ｂ、事業所名に関しては事業所名補正処理３３ａおよび事業所名辞書３３ｂから構成される。
【００１２】
以下、図４、５、６、７を参照して本実施形態の帳票認識および文字認識補正処理の動作を説明する。
【００１３】
図４は、帳票画像の入力から書式データ作成、文字認識、文字認識補正処理、領域分野学習処理を行う一連の全体流れ図である。
【００１４】
Ｓ４１は帳票画像を入力する処理である。
【００１５】
Ｓ４２は帳票画像の特徴量を抽出する処理である。ここでは、例えば、特開平6-06830に記述されているブロックセレクション技術などを用い、画像をテーブル領域、テキスト領域、ピクチャ領域、フレーム領域などの属性を持った領域(ブロック)に分割する。
【００１６】
Ｓ４３はＳ４２の処理結果からテーブルの詳細構造を抽出し、帳票書式データを生成する処理である。
【００１７】
Ｓ４４はＳ４３で処理された書式データがテキスト領域である場合に、その文字画像に文字認識処理を行い、文字コードを出力する処理である。
【００１８】
Ｓ４５は文字認識後の文字列に対して文字認識補正処理を行うにあたり、文字領域の分野が既知であるかどうかの判断を行う。この判断には書式データに格納されている分野情報を使用する。分野情報が存在すれば（学習が行われていれば）Ｓ４６に進み、分野に応じた文字認識補正処理の選択が行われる。分野情報が存在しなければ（学習が行われていなければ）Ｓ４７に進み、文字領域の分野学習を行う。
【００１９】
Ｓ４８では文字領域の分野に対応して選択された文字認識補正処理が行われる。
【００２０】
図５は、Ｓ４７で行われる認識領域の分野学習処理である。
【００２１】
今、図６で示される帳票サンプルが入力されたとする。Ｓ４１、Ｓ４２、Ｓ４３の処理の結果、書式データとして、６つのテーブルが抽出される。そのうち４つのテーブルが文字領域を持つテーブルであるとする。テーブルの書式として下記のデータが作成される。
【００２２】
テーブル１（種類：テキスト、分野：不明）
テーブル２（種類：テキスト、分野：不明）
テーブル３（種類：テキスト、分野：不明）
テーブル４（種類：テキスト、分野：不明）
テーブル５（種類：ピクチャ、分野：なし）
テーブル６（種類：ピクチャ、分野：なし）
分野はテキストの場合のみ有効な情報であるとしている。
【００２３】
Ｓ４４の文字認識処理の結果、図７−７１で示される文字コードが出力されたとする。
【００２４】
Ｓ５１では、すべての文字領域に対して処理を行う条件分岐である。ここでは、テーブル１、テーブル２、テーブル３、テーブル４の４つの領域に対して処理が行われる。
【００２５】
Ｓ５２は、文字領域の分野が決定するまで各分野に特化した文字認識補正処理を行う条件分岐である。ここでは、住所補正処理、姓名補正処理、事業所名補正処理の３つの認識補正処理が存在するものとする。
【００２６】
Ｓ５３は、文字領域の認識文字列に対して認識補正処理を行う。
【００２７】
ここで、テーブル２の文字認識後の文字列「補宗川県川掎市特許匹土町０００ちろ」に対して、住所補正処理が行われる場合を考える。住所辞書には「神奈川県川崎市特許区上町」なる住所が存在しているものとする。この住所候補と階層的な文字列の比較処理等や、住所に続く丁目・番地等の処理を行うと、入力文字列の補正候補として適切な文字列「神奈川県川崎市特許区上町０００５３」を得ることができる。文字列「補宗川県川掎市特許匹土町０００ちろ」に対して、姓名補正処理、事業所名補正処理を行ったとしても、適切な文字列候補を得ることはできない。
【００２８】
Ｓ５４では、認識補正処理を行った結果、適切な候補が存在するかどうかの条件判断である。テーブル２の文字列「補宗川県川掎市特許匹土町０００ちろ」については、住所補正処理を行った場合に適切な候補「神奈川県川崎市特許区上町０００５３」を得ることができる。Ｓ５５は、Ｓ５４の条件判断の結果、文字領域の分野を決定する（学習する）処理である。テーブル２の認識文字列に対しては、住所補正処理を行うことで適切な候補を得ることができるので、テーブル２の分野は「住所」であると決定し、領域分野の学習を行う。
【００２９】
同様にして、認識分野が未定であるテーブル１、テーブル３、テーブル４に対し、Ｓ５１からＳ５６までの一連の処理の結果、領域の分野および認識文字列の補正を行うことができる。
【００３０】
その結果が、図７−７２で示される。各テーブルの分野は、
テーブル１（種類：テキスト、分野：郵便番号）
テーブル２（種類：テキスト、分野：住所）
テーブル３（種類：テキスト、分野：事業所名）
テーブル４（種類：テキスト、分野：姓名）
となる。
【００３１】
以上の処理により、帳票データの各文字画像領域の分野が決定されることとなる。
【００３２】
領域分野の学習後に入力される帳票画像に対しては、領域の分野が確定されているので、文字認識後の文字列に対して適切な認識補正処理を行うことが可能となる。これにより、ユーザが認識補正処理を選択する、または、帳票における文字領域の位置情報と補正処理を行う認識分野を対応させたテンプレートを作成する手間を省くことが可能となる。
【００３３】
（実施例２）
更に、実施例１の実施形態に加えて、帳票画像の文字画像領域の分野を学習するにあたり、頻度学習を用いるようにする。つまり、認識補正処理後に適切な候補が得ることができたら文字画像領域の分野を決定、学習していたが、適切な候補を得ることができる回数の基準値を設け、この基準値を超えたときに、文字画像領域の分野の決定、学習を行ってもよい。
【００３４】
（その他の実施例）
なお、上述したような本発明の実施形態は、例えば、システム、装置、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。
【００３５】
尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【００３６】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００３７】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【００３８】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【００３９】
その他、プログラムの供給方法としては、コンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるサーバも、本発明に含まれるものである。
【００４０】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００４１】
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って、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００４２】
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などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【００４３】
以上述べてきたように本発明によれば、帳票画像の文字画像領域の分野を学習することにより、ユーザが帳票の文字領域に対して認識補正処理の分野を選択する、または帳票における文字領域の位置情報と補正処理を行う認識分野を対応させたテンプレートを作成する手間を省くことが可能となる。また、帳票画像の文字領域に対して精度の高い文字画像のテキスト化を図るために、認識文字列の分野に適切な文字認識補正処理を自動で行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】概略構成を示すブロック図。
【図２】帳票画像サンプルおよび帳票書式データ。
【図３】文字認識補正処理の構成例。
【図４】実施例１の全体フローチャート。
【図５】文字画像領域の分野を学習する際のフローチャート。
【図６】帳票画像データの入力例。
【図７】文字認識後の認識文字列および文字認識補正処理後の適切な認識文字列。
【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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