(57)【要約】【課題】予告なしのレイアウト変更に際して、レイアウト情報を更新すること。【解決手段】サーバ装置１０は、判別対象の画像から自動車検査証の所定の項目の情報を抽出する。サーバ装置１０は、記憶部２２に、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する。サーバ装置１０は、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶部２２に記憶されていない場合、または、自動車検査証の画像ではないと判定された場合、記憶部２２に記憶された、所定の項目の情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定する。サーバ装置１０は、自動車検査証の画像の可能性がある場合、判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を記憶部２２に登録する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象の画像から自動車検査証の所定の項目の情報を抽出し、
自動車検査証のレイアウト情報を記憶する記憶部に、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定し、
抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が前記記憶部に記憶されていない場合、または、自動車検査証の画像ではないと判定された場合、前記記憶部に記憶された、所定の項目の情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定し、
自動車検査証の画像の可能性がある場合、前記判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を前記記憶部に登録する
処理をコンピュータに実行させる判別プログラム。
【請求項２】
前記抽出する処理は、前記判別対象の画像から、前記所定の項目として、車検の実施場所および自動車の種別と、車検証の発行日を抽出し、
前記記憶部は、車検の実施場所、自動車の種別および自動車検査証を判別した実績がある期間別に、自動車検査証のレイアウト情報を記憶し、
前記自動車検査証の画像であるかを判定する処理は、抽出された車検の実施場所および自動車の種別と一致し、車検証の発行日が前記期間に含まれるレイアウト情報が記憶部に記憶されている場合、当該レイアウト情報とレイアウトが一致するかに基づいて、前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の判別プログラム。
【請求項３】
前記自動車検査証の画像であるかを判定する処理は、抽出された車検の実施場所および自動車の種別と一致し、車検証の発行日が前記期間に含まれるレイアウト情報が前記記憶部に記憶されていない場合、自動車の種別が一致し、車検の実施場所が異なる、または、車検証の発行日に前記期間が最も近いレイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の判別プログラム。
【請求項４】
前記レイアウト情報は、自動車検査証に記載された項目の項目名を含み、
前記可能性があるかを判定する処理は、前記少なくとも一部が対応するレイアウト情報との項目名の一致度合いに基づいて、前記判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の判別プログラム。
【請求項５】
前記登録する処理は、前記判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性がある場合、前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかの確認を促し、確認が得られた場合に前記判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を前記記憶部に登録する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の判別プログラム。
【請求項６】
自動車検査証の画像であるかを判定する処理は、前記判別対象の画像から、車検の実施場所、自動車の種別および車検証の発行日を抽出できない場合、前記判別対象の画像を自動車検査証以外の画像と判定する
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の判別プログラム。
【請求項７】
判別対象の画像から自動車検査証の所定の項目の情報を抽出し、
自動車検査証のレイアウト情報を記憶する記憶部に、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定し、
抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が前記記憶部に記憶されていない場合、または、自動車検査証の画像ではないと判定された場合、前記記憶部に記憶された、所定の項目の情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定し、
自動車検査証の画像の可能性がある場合、前記判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を前記記憶部に登録する
処理をコンピュータが実行する判別方法。
【請求項８】
判別対象の画像から自動車検査証の所定の項目の情報を抽出する抽出部と、
自動車検査証のレイアウト情報を記憶する記憶部に、前記抽出部により抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する第１判定部と、
前記抽出部により抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が前記記憶部に記憶されていない場合、または、前記第１判定部により自動車検査証の画像ではないと判定された場合、前記記憶部に記憶された、所定の項目の情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定する第２判定部と、
前記第２判定部により自動車検査証の画像の可能性がある場合、前記判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を前記記憶部に登録する登録部と、
を有する判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判別プログラム、判別方法および判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、帳票の保管のため、帳票を電子化してファイリングが行われている。この際、帳票をスキャンまたは撮影した画像に対してレイアウトの解析を行い、予め登録されたレイアウト情報と比較して帳票の種類を判別してファイリングが行われる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１０３４６３号公報
【特許文献２】特開２００２−３５２０１３号公報
【特許文献３】特開２０１６−１８１０８２号公報
【特許文献４】特開２００２−２９８０７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、自動車検査証（以下、「車検証」とも表記する）が知られている。車検証は、自動車が保安基準に適合していることを証明する書類であり、運輸支局により発行される。この車検証は、予告なくレイアウトが変更される場合がある。
【０００５】
このため、車検証を含む複数の帳票の画像に対してレイアウトの解析を行い、車検証の画像を判別してファイリングを行おうとしても、車検証のレイアウトが変更された場合、レイアウト情報を更新するまでの間、車検証の画像を判別できない。
【０００６】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、予告なしのレイアウト変更に際して、レイアウト情報を更新できる判別プログラム、判別方法および判別装置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】
【０００７】
開示の態様では、判別プログラムは、コンピュータに、判別対象の画像から自動車検査証の所定の項目の情報を抽出する処理を実行させる。判別プログラムは、コンピュータに、自動車検査証のレイアウト情報を記憶する記憶部に、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する処理を実行させる。判別プログラムは、コンピュータに、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が前記記憶部に記憶されていない場合、または、自動車検査証の画像ではないと判定された場合、前記記憶部に記憶された、所定の項目の情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて前記判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定する処理を実行させる。判別プログラムは、コンピュータに、自動車検査証の画像の可能性がある場合、前記判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を前記記憶部に登録する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
開示の態様によれば、予告なしのレイアウト変更に際して、レイアウト情報を更新できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１のシステムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１のサーバ装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１の車検証の一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、実施例１のレイアウト解析の流れを説明する図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、実施例１のレイアウト解析の流れを説明する図である。
【図５Ａ】図５Ａは、実施例１のパターン１を説明する図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、実施例１のパターン２を説明する図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、実施例１のパターン３を説明する図である。
【図６】図６は、実施例１のセル領域を分類した結果の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１の画像から情報を抽出する流れを説明する図である。
【図８】図８は、実施例１の項目名の文字列と項目内容を対応付した結果の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１のＱＲコードのデータの一例を示す図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、実施例１の項目名のセル領域と内容のセル領域の一例を示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、実施例１の内容のセル領域とＱＲコードに格納される内容の関係の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例１のレイアウトＤＢに含まれるテーブルの一例を示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、実施例１の車検証レイアウトテーブルの一例を示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、実施例１のＱＲフォーマットテーブルの一例を示す図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、実施例１のレイアウト定義テーブルの一例を示す図である。
【図１２Ｄ】図１２Ｄは、実施例１の項目名定義テーブルの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例１の変更箇所を明示した車検証の画像の一例を示す図である。
【図１４Ａ】図１４Ａは、実施例１のシステムにおける車検証のレイアウト情報を初期登録する流れの一例を示す図である。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、実施例１のシステムにおける帳票のファイリングを行う流れの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例１の判別処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６Ａ】図１６Ａは、実施例１の第１判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、実施例１の第１判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例１の車検証詳細判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８Ａ】図１８Ａは、実施例１の第２判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、実施例１の第２判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、実施例１の閾値のパターンの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施例１の削除処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施例２のシステムの構成例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施例２のシステムにおける自動車保険の申し込みを受け付ける流れの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施例３の判別装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する判別プログラム、判別方法および判別装置の実施例を図面に基づいて説明する。なお、この実施例により本願の開示する判別プログラム、判別方法および判別装置が限定されるものではない。また、以下では、帳票を電子化してファイリングする際に、車検証の画像の判別を行う場合を主な例として説明する。しかし、開示の技術は、車検証の画像の判別を行う場合、全般に適用可能である。また、実施例において同一の構成、および、同一の処理を行うステップには同一の符号を付す。
【００１１】
［実施例１］
＜システムの構成＞
図１は、実施例１のシステムの構成例を示す図である。図１に示すシステム１は、帳票を電子化してファイリングを行うものである。例えば、実施例１のシステム１は、車両に関する保険を扱う保険会社において、車両に関する保険の申込書や、保険の対象となる車両の車検証を含む帳票を電子化してファイリングを行う。
【００１２】
図１において、実施例１のシステム１は、サーバ装置１０と、クライアント端末１１とを有する。サーバ装置１０およびクライアント端末１１は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）などのネットワークＮを介して接続される。
【００１３】
クライアント端末１１は、帳票のファイリングを行うユーザが使用する装置であり、例えば、クライアントコンピュータである。なお、図１の例では、クライアント端末１１を１つ図示したが、クライアント端末１１は任意の数とすることができる。
【００１４】
クライアント端末１１は、スキャナ１２が接続されている。スキャナ１２は、セットされた帳票を順に画像の読み取り位置に給紙するオートドキュメントフィーダが設けられており、帳票から読み取った画像の画像データをクライアント端末１１へ出力する。画像データは、帳票１枚ずつの画像が別なファイルとされていてもよく、一度に読み取った複数の画像が読み取った順に含まれていてもよい。画像データの画像には、読み取った順番が対応付けられている。例えば、画像データの画像には、ファイル名や画像の順序などにより、読み取った順番が対応付けられている。
【００１５】
サーバ装置１０は、画像データのファイリングを行う装置であり、例えば、サーバコンピュータである。サーバ装置１０は、１台のコンピュータにより実装してもよい。また、サーバ装置１０は、複数台のコンピュータによるコンピュータシステムとして実装してもよい。なお、本実施例では、説明を簡易化するため、サーバ装置１０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
【００１６】
サーバ装置１０は、ファイリングした画像データの格納先となるストレージ１３が接続されている。
【００１７】
保険会社では、ファイリングを担当するオペレータがクライアント端末１１を使用して、保険に関する帳票を電子化してファイリングする。例えば、自動車保険では、レンタカー会社など多数の車両を保有する法人との契約の場合、１つの契約で多数の車両の保険契約を行う場合があり、車検証も複数枚（例えば、数百枚）となる場合もある。帳票を電子化して保存する場合、保存した帳票の種類がわかることが好ましい。このため、帳票のスキャン時において、オペレータが帳票の種類を指定することが考えられる。例えば、車検証を読み取る際に、帳票が車検証であることをオペレータが指定することが考えられる。しかし、オペレータに帳票の種類を指定させた場合、指定の手間がかかり、ファイリングの作業を効率的に行うことができなくなる。
【００１８】
そこで、実施例１のシステム１では、オペレータに指定させることなく、サーバ装置１０において、画像データの画像から帳票の種類を判別してファイリングを行う。実施例１のシステム１では、サーバ装置１０が判別装置に対応する。
【００１９】
オペレータは、保険の申込書、保険の対象となる車両の車検証などの帳票を重ね、スキャナ１２にセットして読み取らせる。スキャナ１２は、帳票から読み取った画像の画像データをクライアント端末１１へ出力する。オペレータは、クライアント端末１１を操作して画像データをサーバ装置１０へ送信する。サーバ装置１０は、画像データの画像から帳票の種類を判別してファイリングを行う。また、サーバ装置１０は、帳票の種類の判別結果をクライアント端末１１に通知する。例えば、サーバ装置１０は、車検証の画像を判別し、車検証の画像の枚数をクライアント端末１１へ通知する。これにより、オペレータは、読み取らせた保険の契約に対して、車検証の数が正当であるかを確認できる。
【００２０】
なお、オペレータは、複数の契約の帳票をまとめてスキャナ１２にセットして読み取らせてもよい。例えば、オペレータは、保険の契約単位に、保険の申込書を先頭にして帳票を重ね、複数の契約の帳票をまとめてスキャナ１２にセットして読み取らせ、画像データをサーバ装置１０へ送信する。サーバ装置１０は、画像データの画像から、予め登録された保険の申込書のレイアウトの定義に基づいて、保険の申込書の画像を判別し、保険の申込書の画像を区切りとして、保険の契約単位に、各帳票の画像データをファイリングしてもよい。また、サーバ装置１０は、車検証の画像を判別し、保険の契約単位に、車検証の画像の枚数をクライアント端末１１へ通知してもよい。
【００２１】
ところで、車検証は、軽自動車用の「軽自動車」と軽自動車以外の普通の自動車用の「普通」の２種類の自動車の種別がある。車検証のレイアウトは、軽自動車用と普通の自動車用との２種類で統一されているものの、予告なくレイアウトが変更される場合がある。そこで、サーバ装置１０は、レイアウトが変更された場合でも車検証の画像を判別できるよう構成されている。以下では、サーバ装置１０について、車検証の画像を判別する部分に関する構成を主に説明する。
【００２２】
＜サーバ装置の構成＞
図２は、実施例１のサーバ装置の構成例を示す図である。図２において、サーバ装置１０は、通信部２０と、ストレージインターフェース部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを有する。なお、サーバ装置１０、図２に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや表示バイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００２３】
通信部２０は、他の装置との間で通信制御を行うインターフェースである。通信部２０は、ネットワークＮを介してクライアント端末１１と各種情報を送受信する。通信部２０としては、ネットワークカードなどのネットワークインターフェースカードを採用できる。
【００２４】
ストレージインターフェース部２１は、ストレージ１３との間でデータの送受信を行うインターフェースである。ストレージインターフェース部２１としては、ファイバチャネルなどのシリアルバスやパラレルバスのインターフェースカードを採用できる。なお、サーバ装置１０は、通信部２０を用いてストレージ１３とデータの送受信を行ってもよい。
【００２５】
記憶部２２は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。また、記憶部２２は、データの記憶および提供を行う外部サーバであってもよい。
【００２６】
記憶部２２は、制御部２３で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２２は、後述する判別処理、第１判定処理、車検証詳細判定処理、第２判定処理および削除処理を実行するプログラムを含む各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部２２は、制御部２３で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２２は、学習用画像データ３０と、画像データ３１と、レイアウトＤＢ（database）３２とを記憶する。
【００２７】
学習用画像データ３０は、レイアウトの学習用の画像のデータである。画像データ３１は、ファイリングの対象となる画像のデータである。
【００２８】
レイアウトＤＢ３２は、帳票のレイアウトに関する情報を記憶したデータである。例えば、レイアウトＤＢ３２には、保険の申込書や車検証のレイアウト情報が登録されて記憶される。レイアウトＤＢ３２の詳細は、後述する。
【００２９】
制御部２３は、サーバ装置１０を制御するデバイスである。制御部２３としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部２３は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２３は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２３は、受付部４０と、取得部４１と、抽出部４２と、登録部４３と、第１判定部４４と、第２判定部４５と、ファイリング処理部４６と、通知部４７と、削除部４８とを有する。
【００３０】
受付部４０は、各種の操作を受け付ける。例えば、受付部４０は、クライアント端末１１からアクセスを受け付けると、アクセス元に各種の操作画面の情報を送信してアクセス元に操作画面を表示させ、操作画面から各種の操作を受け付ける。例えば、受付部４０は、判別の対象とする種類の帳票のレイアウトを学習するため、学習用の画像データの登録と、レイアウトの学習の指示とを操作画面から受け付ける。例えば、受付部４０は、自動車の種別が「軽自動車」の車検証の画像データと、自動車の種別が「普通」の車検証の画像データの登録と、レイアウトの学習の指示とを受け付ける。また、受付部４０は、ファイリングを行う際、ファイリングの対象の画像データの登録と、ファイリングの指示とを操作画面から受け付ける。
【００３１】
取得部４１は、レイアウトの学習の指示を受け付けると、操作画面に登録された学習用の画像データをクライアント端末１１から取得し、学習用画像データ３０として記憶部２２に格納する。また、取得部４１は、ファイリングの指示を受け付けると、操作画面に登録されたファイリングの対象の画像データをクライアント端末１１から取得し、画像データ３１として記憶部２２に格納する。
【００３２】
抽出部４２は、画像を解析して各種の情報を抽出する。例えば、抽出部４２は、レイアウトの学習が指示された場合、学習用画像データ３０の画像に対してレイアウト解析を行い、帳票の特徴となる情報を抽出する。また、抽出部４２は、ファイリングが指示された場合、画像データ３１の画像に対してレイアウト解析を行い、帳票の特徴となる情報を抽出する。例えば、抽出部４２は、学習用画像データ３０および画像データ３１の画像から車検証のレイアウトに関するレイアウト情報を抽出する。
【００３３】
図３は、実施例１の車検証の一例を示す図である。車検証１００は、直線により囲われた矩形状の表部１０１を有する。また、車検証１００は、表部１０１以外の領域に、正式名称である「自動車検査証」を表示した名称表示領域１０２と、車検証の発行日を表示した発行日表示領域１０３と、運輸支局を表示した支局表示領域１０４とを有する。また、車検証１００は、複数のＱＲ（Quick  Response）コード（登録商標）を表示したコード表示領域１０５を有する。なお、ＱＲコードは、黒い四角として図示している。
【００３４】
車検証１００は、表部１０１に対して、名称表示領域１０２、発行日表示領域１０３、支局表示領域１０４が上側に位置し、表部１０１に対して、コード表示領域１０５が下側に位置する。
【００３５】
抽出部４２は、画像内でドットが連続する部分を線とし、所定以上同じ方向へ連続する線を直線として、画像内の直線を検出する。抽出部４２は、画像内の直線で囲われた矩形状の領域のうち、最も大きい領域を表部１０１と特定する。
【００３６】
抽出部４２は、画像に対して文字認識を行い、画像の表部１０１以外の領域から「自動車検査証」の文字列を検出する。抽出部４２は、「自動車検査証」の文字列が検出された場合、表部１０１に対して「自動車検査証」の文字列が位置する側を上側として、画像の上下左右方向を特定する。また、抽出部４２は、画像の表部１０１の上側の領域から日付表記の文字列を検出する。抽出部４２は、日付表記の文字列が検出された場合、当該文字列を車検証の発行日として抽出する。なお、抽出部４２は、画像から「自動車検査証」の文字列の検出を先に行い、「自動車検査証」の文字列が検出された位置の下部から表部１０１の特定を行ってもよい。また、抽出部４２は、画像から「自動車検査証」の文字列が検出された場合、文字の方向から画像の上下左右方向を特定してもよい。また、抽出部４２は、画像の表部１０１以外の領域から日付表記の文字列を検出し、日付表記の文字列が検出された場合、文字列の日付を車検証の発行日として抽出してもよい。
【００３７】
図４Ａは、実施例１のレイアウト解析の流れを説明する図である。抽出部４２は、画像から表部１０１を特定する。そして、抽出部４２は、画像の表部１０１以外の領域から「自動車検査証」の文字列を検出する。これにより、名称表示領域１０２に記載された「自動車検査証」の文字列が検出される。抽出部４２は、表部１０１に対して名称表示領域１０２側を上側とし、画像の上下左右方向を特定する。抽出部４２は、画像の表部１０１の上側の領域から日付の文字列を検出する。これにより、発行日表示領域１０３の車検証の発行日の文字列が検出される。
【００３８】
また、抽出部４２は、画像の表部１０１の下側の領域からＱＲコードを検出し、検出したＱＲコードをデコードしてＱＲコードのデータを抽出する。なお、抽出部４２は、画像の表部１０１以外の領域、または、画像全体からＱＲコードを検出してもよい。
【００３９】
図４Ｂは、実施例１のレイアウト解析の流れを説明する図である。抽出部４２は、画像の表部１０１の下側の領域からＱＲコードを検出する。これにより、コード表示領域１０５の各ＱＲコードが検出される。抽出部４２は、ＱＲコードをデコードしてＱＲコードのデータを抽出する。
【００４０】
抽出部４２は、表部１０１から直線で区切られたセル領域を特定する。例えば、抽出部４２は、表部１０１内の直線を検出し、表部１０１内の直線で区切られた矩形状の各領域をそれぞれセル領域と特定する。抽出部４２は、画像内での各セル領域の位置を特定する。例えば、セル領域の左上と右下の頂点の座標をセル領域の位置と特定する。また、抽出部４２は、表部１０１内の各セル領域を区別するため、セル領域に順に番号を付与する。例えば、抽出部４２は、各セル領域の左上の頂点の座標を比較し、頂点が上側となるセル領域を優先し、頂点の高さが同じ場合、頂点が左側となるセル領域を優先して、セル領域に順に番号を付与する。すなわち、抽出部４２は、表部１０１内の左上から右下へ、セル領域に順に番号を付与する。
【００４１】
抽出部４２は、表部１０１の各セル領域について、隣接するセル領域との関係に基づいて、各セル領域を分類する。例えば、抽出部４２は、以下に示すパターン１〜３を用いて、各セル領域を、項目名のセル領域、内容のセル領域、役割を持たないセル領域に分類する。
【００４２】
図５Ａは、実施例１のパターン１を説明する図である。パターン１では、セル領域１１０に対して下方向に隣接するセル領域１１１との関係に着目する。パターン１では、セル領域１１０と下方向に隣接するセル領域１１１が以下の条件（１−１）、（１−２）を満たすかを判定する。
【００４３】
セル領域１１０の幅  ＝  下方向に隣接するセル領域１１１の幅          （１−１）
セル領域１１０の高さ  ＜  下方向に隣接するセル領域１１１の高さ      （１−２）
【００４４】
抽出部４２は、パターン１のように、上下方向に同じ幅のセル領域１１０、１１１が並んでおり、上側のセル領域１１０の高さよりも下側のセル領域１１１の高さが大きい場合、上側のセル領域１１０を項目名のセル領域に分類し、下側のセル領域１１１を項目名の項目内容の情報を格納した内容のセル領域に分類する。
【００４５】
図５Ｂは、実施例１のパターン２を説明する図である。パターン２では、セル領域１１０に対して右方向に隣接するセル領域１１２との関係に着目する。パターン２では、セル領域１１０と右方向に隣接するセル領域１１２が以下の条件（２）の関係を満たすかを判定する。
【００４６】
セル領域１１０の高さ  ＝  右方向に隣接するセル領域１１２の高さ      （２）
【００４７】
抽出部４２は、パターン２のように、左右方向に同じ高さでセル領域１１０、１１２が並んでいる場合、左側のセル領域１１０を項目名のセル領域に分類し、右側のセル領域１１２を項目名の項目内容の情報を格納した内容のセル領域に分類する。
【００４８】
図５Ｃは、実施例１のパターン３を説明する図である。パターン３では、セル領域１１０に対して下方向に隣接するセル領域１１１と右方向に隣接するセル領域１１２との関係に着目する。パターン３では、セル領域１１０と右方向に隣接するセル領域１１２が以下の条件（３−１）の関係を満たし、かつ、セル領域１１０と下方向に隣接するセル領域１１１が以下の条件（３−２）の関係を満たすかを判定する。
【００４９】
セル領域１１０の高さ  ＜  右方向に隣接するセル領域１１２の高さ      （３−１）
セル領域１１０の幅  ＝  下方向に隣接するセル領域１１１の幅          （３−２）
【００５０】
抽出部４２は、パターン３のように、上下方向に同じ幅のセル領域１１０、１１１が並んでおり、右側に高さの大きいセル領域１１２がある場合、上下方向に並んだ上側のセル領域１１０を項目名のセル領域に分類し、下側のセル領域１１１を項目名の項目内容の情報を格納した内容のセル領域に分類する。
【００５１】
抽出部４２は、表部１０１の左上のセル領域から順に、セル領域が隣接するセル領域とパターン１〜３の関係を満たすか判定する。例えば、抽出部４２は、セル領域の番号の順に、セル領域がパターン１を満たすか判定する。パターン１の関係を満たさない場合、抽出部４２は、セル領域がパターン２の関係を満たすか判定する。抽出部４２は、パターン１およびパターン２の関係を満たさない場合、セル領域がパターン３の関係を満たすか判定する。抽出部４２は、セル領域がパターン１〜３の何れかに該当した場合、該当したパターンに応じて、セル領域を項目名のセル領域と内容のセル領域に分類する。内容のセル領域には、項目名のセル領域に格納された項目名に対応した項目内容の情報が格納されている。抽出部４２は、パターンに該当した項目名のセル領域と、内容のセル領域とを対応付けする。抽出部４２は、分類済みのセル領域の番号を飛ばして、セル領域の番号の順に、セル領域が隣接するセル領域とパターン１〜３の関係を満たすか判定する。抽出部４２は、全てのセル領域に対して判定を行った結果、項目名のセル領域および内容のセル領域に分類されなかったセル領域を、役割を持たないセル領域に分類する。
【００５２】
図６は、実施例１のセル領域を分類した結果の一例を示す図である。図６の例では、表部１０１について、項目名のセル領域と、内容のセル領域と、役割を持たないセル領域とをパターンを変えて示している。
【００５３】
抽出部４２は、画像から車検証の表部１０１から車検の実施場所、自動車の種別および車検証の発行日を抽出する。
【００５４】
図７は、実施例１の画像から情報を抽出する流れを説明する図である。抽出部４２は、画像に対して文字認識を行い、「自動車の種別」の文字列が格納された項目名のセル領域を検索する。抽出部４２は、「自動車の種別」の文字列が格納された項目名のセル領域が検索された場合、検索された項目名のセル領域に対応する内容のセル領域の情報を、自動車の種別として抽出する。これにより、セル領域１２０から自動車の種別が抽出される。
【００５５】
また、抽出部４２は、「有効期間の満了する日」の文字列が格納された項目名のセル領域が検索された場合、検索された項目名のセル領域に対応する内容のセル領域の情報を、有効期間の満了する日として抽出する。これにより、セル領域１２１から有効期間の満了する日が抽出される。
【００５６】
車検証では、車検の実施場所の情報が役割を持たないセル領域に記載されている。抽出部４２は、役割を持たないセル領域から、車検の実施場所が記載されるセル領域に含まれる所定の文字列を検索し、所定の文字列を含むセル領域を検出する。例えば、抽出部４２は、所定の文字列として「備考」を含むセル領域を検出する。抽出部４２は、「備考」を含むセル領域から、車検の実施場所の前後に記載される所定の開始記号、終了記号を検索し、開始記号と終了記号の間の情報を車検の実施場所として抽出する。例えば、抽出部４２は、「備考」を含むセル領域から開始記号として"["、終了記号として"]"の間の文字列を車検の実施場所として抽出する。これにより、「備考」を含むセル領域の領域１２２から車検の実施場所が抽出される。
【００５７】
抽出部４２は、表部１０１に含まれる項目名のセル領域と内容のセル領域から、項目名の文字列と、項目内容とをそれぞれ抽出し、項目名の文字列と項目内容とを対応付けて記憶する。
【００５８】
図８は、実施例１の項目名の文字列と項目内容を対応付した結果の一例を示す図である。図８の例では、「項目名」として、項目名の文字列が示されており、「内容」として、項目名に対応した項目内容が示されている。例えば、項目名「自動車登録番号または車両番号」には、項目名の内容「群馬  300  く  0000」が対応付けられている。また、項目名「自動車の種別」には、項目名の内容「普通」が対応付けられている。また、項目名「用途」には、項目名の内容「重要」が対応付けられている。
【００５９】
ところで、車検証に記載されるＱＲコードには、車検証の表部１０１の内容のセル領域に記載された項目内容が所定の区切り文字で区切ってテキストデータとしてコード化されているものがある。
【００６０】
図９は、実施例１のＱＲコードのデータの一例を示す図である。図９の例では、ＱＲコードのデータとして「00/群馬  300  く  0000/普通/重要/…」とのテキストデータが示されている。図９の例では、図８の内容に記載された「群馬  300  く  0000」、「普通」、「重要」とのデータが半角スラッシュ("/")を区切り文字として区切って格納されている。
【００６１】
抽出部４２は、ＱＲコード毎に、ＱＲコードのデータがテキストデータであるか、バイナリデータであるかを判定する。例えば、抽出部４２は、ＱＲコードのデータを順に文字変換した際に文字コードの範囲内となる場合、ＱＲコードのデータがテキストデータと判定する。
【００６２】
抽出部４２は、ＱＲコードのデータがテキストデータであるＱＲコードについて、ＱＲコードのデータから所定の区切り文字を検出し、所定の区切り文字でデータを分離する。例えば、抽出部４２は、図９の例の場合、「00/群馬  300  く0000/普通/重要/…」から区切り文字である半角スラッシュ("/")を検出し、「00」、「群馬  300  く  0000」、「普通」、「重要」、「…」に分離する。抽出部４２は、分離したデータを、表部１０１から抽出した項目内容の情報とそれぞれ比較する。
【００６３】
なお、日付のデータは、日付を和暦、西暦４桁、西暦２桁のように異なる表記形式に変換して比較する。また、内容のセル領域には、項目名の項目内容と、項目内容を示すコードが含まれる場合がある。一方、ＱＲコードのデータでは、コードのみが含まれる場合がある。図１０Ａは、実施例１の項目名のセル領域と内容のセル領域の一例を示す図である。図１０Ａの例では、「車体の形状」との項目名のセル領域に対応して、内容のセル領域に「ステーションワゴン」とステーションワゴンを示すコード[００３]が記載されている。図１０Ｂは、実施例１の内容のセル領域とＱＲコードに格納される内容の関係の一例を示す図である。図１０Ｂに示すように、内容のセル領域に項目内容が記載されている場合、ＱＲコードのデータには、実際の項目内容が格納される場合がある。また、内容のセル領域に項目内容と項目内容を示すコードが記載されている場合、ＱＲコードのデータには、コードが格納される場合がある。また、内容のセル領域に項目内容を示すコードが記載されている場合、ＱＲコードのデータには、コードが格納される場合がある。また、内容のセル領域に項目内容が記載されている場合、ＱＲコードのデータには、項目内容を示すコードが格納される場合がある。抽出部４２は、内容のセル領域の情報がコードを含む場合、分離したデータとコードとを比較する。
【００６４】
抽出部４２は、比較の結果、分離したデータが、何れかの項目内容の情報と一致した場合、一致した項目内容の情報に対応する項目名を、分離したデータの項目名と特定する。一方、抽出部４２は、比較の結果、分離したデータと一致する項目内容の情報が無い場合、分離したデータの項目名を「不明」と特定する。
【００６５】
例えば、図８と図９の場合、抽出部４２は、「群馬  300  く  0000」の項目名を「自動車登録番号または車両番号」と特定する。また、抽出部４２は、「普通」の項目名を「自動車の種別」と特定する。また、抽出部４２は、「重要」の項目名を「用途」と特定する。一方、図８には、「00」との項目名の内容のデータが無い。抽出部４２は、分離したデータと一致する項目名の内容のデータが無い場合、項目名を「不明」と特定する。
【００６６】
抽出部４２は、特定した項目名を用いて、ＱＲコードのデータについて、所定の区切り文字で区切られたデータの並び順を示すフォーマットを特定する。例えば、図８と図９の場合、抽出部４２は、ＱＲコードのデータのフォーマットを「(不明)/自動車登録番号または車両番号/自動車の種別/用途/…」と特定する。なお、抽出部４２は、項目名が「不明」の項目については、実際の項目名と識別するため、「(不明)」としている。
【００６７】
登録部４３は、帳票のレイアウトに関する情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。例えば、登録部４３は、学習用画像データ３０の画像から抽出部４２により抽出された車検証のレイアウトに関するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。
【００６８】
本実施例のレイアウトＤＢ３２は、車検証に関するレイアウト情報を複数のテーブルによって記憶している。図１１は、実施例１のレイアウトＤＢに含まれるテーブルの一例を示す図である。レイアウトＤＢ３２は、車検証に関するレイアウト情報を記憶するテーブルとして、車検証レイアウトテーブル３２Ａと、ＱＲフォーマットテーブル３２Ｂと、レイアウト定義テーブル３２Ｃと、項目名定義テーブル３２Ｄとを有する。
【００６９】
図１２Ａは、実施例１の車検証レイアウトテーブルの一例を示す図である。車検証レイアウトテーブル３２Ａは、「発行箇所」、「種別」、「版数」、「開始日」、「終了日」、「解像度」の項目を有する。なお、図１２Ａに示す車検証レイアウトテーブル３２Ａの各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。項目に記載された「ＰＫ」は、プライマリキーであることを示す。
【００７０】
発行箇所の項目は、車検の実施場所を記憶する領域である。種別の項目は、自動車の種別を記憶する領域である。版数の項目は、記憶したレイアウト情報の版数を記憶する領域である。版数は、サーバ装置１０で順に採番する。開始日の項目は、レイアウト情報を用いて車検証を判別した実績がある期間を有効期間として、有効期間の開始日を記憶する領域である。終了日の項目は、有効期間の終了日を記憶する領域である。解像度の項目は、レイアウト情報を抽出した画像の解像度を記憶する領域である。
【００７１】
図１２Ｂは、実施例１のＱＲフォーマットテーブルの一例を示す図である。ＱＲフォーマットテーブル３２Ｂは、「発行箇所」、「種別」、「版数」、「ＱＲ順」、「データ種別」、「ＱＲフォーマット」の項目を有する。なお、図１２Ｂに示すＱＲフォーマットテーブル３２Ｂの各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。項目に記載された「ＰＫ」は、プライマリキーであることを示す。
【００７２】
発行箇所、種別および版数の項目は、車検証レイアウトテーブル３２Ａと同様である。ＱＲ順の項目は、ＱＲコードの順番を示す番号を記憶する領域である。画像を解析した際に、ＱＲコードには、順に番号を付与する。ＱＲ順の項目には、ＱＲコードに付与された番号が格納される。データ種別の項目は、ＱＲコードのデータがテキストデータであるか、バイナリデータであるかを記憶する領域である。ＱＲフォーマットの項目は、ＱＲコードのデータがテキストデータである場合、ＱＲコードのデータのフォーマットを記憶する領域である。
【００７３】
図１２Ｃは、実施例１のレイアウト定義テーブルの一例を示す図である。レイアウト定義テーブル３２Ｃは、「発行箇所」、「種別」、「版数」、「レイアウト番号」、「左上座標」、「右下座標」の項目を有する。なお、図１２Ｃに示すレイアウト定義テーブル３２Ｃの各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。項目に記載された「ＰＫ」は、プライマリキーであることを示す。
【００７４】
発行箇所、種別および版数の項目は、車検証レイアウトテーブル３２Ａと同様である。レイアウト番号の項目は、画像の表部１０１内から特定されたセル領域の番号を記憶する領域である。上述のように、セル領域には、順に番号が付与される。左上座標の項目は、セル領域の左上の頂点の座標を記憶する領域である。右下座標の項目は、セル領域の右下の頂点の座標を記憶する領域である。
【００７５】
図１２Ｄは、実施例１の項目名定義テーブルの一例を示す図である。項目名定義テーブル３２Ｄは、「発行箇所」、「種別」、「版数」、「項目番号」、「項目名」の項目を有する。なお、図１２Ｄに示す項目名定義テーブル３２Ｄの各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。項目に記載された「ＰＫ」は、プライマリキーであることを示す。
【００７６】
発行箇所、種別および版数の項目は、車検証レイアウトテーブル３２Ａと同様である。項目番号の項目は、画像の表部１０１内から特定されたセル領域のうち、項目名のセル領域の番号を記憶する領域である。項目名のセル領域には、順に項目番号が付与される。項目番号には、セル領域の番号を用いてもよい。項目名の項目は、項目名のセル領域に格納された項目名を示す文字列を記憶する領域である。
【００７７】
車検証の画像データが学習用画像データ３０として記憶された場合、抽出部４２は、学習用画像データ３０の画像からレイアウト情報を抽出する。例えば、抽出部４２は、学習用画像データ３０の画像から車検の実施場所や、自動車の種別、車検証の発行日、有効期間の満了する日を抽出する。また、抽出部４２は、学習用画像データ３０の画像から画像の解像度および表部１０１からセル領域を特定し、各セル領域の位置を特定する。また、抽出部４２は、各セル領域を、項目名のセル領域と内容のセル領域と役割を持たないセル領域に分類し、項目名のセル領域から項目名を示す文字列を抽出する。また、抽出部４２は、項目名のセル領域と内容のセル領域から、項目名の文字列と、項目内容の情報を対応付け、ＱＲコード毎に、ＱＲコードのフォーマットを特定する。
【００７８】
登録部４３は、学習用画像データ３０の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。例えば、登録部４３は、学習用画像データ３０の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別で車検証レイアウトテーブル３２Ａを検索する。登録部４３は、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａに無い場合、学習用画像データ３０の画像から抽出されたレイアウト情報を新規にレイアウトＤＢ３２に登録する。例えば、登録部４３は、版数を１とし、車検証の発行日を開始日とし、有効期間の満了する日を終了日として、学習用画像データ３０の画像から抽出された車検の実施場所、自動車の種別、画像の解像度でレコードを車検証レイアウトテーブル３２Ａに登録する。また、登録部４３は、版数を１とし、学習用画像データ３０の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別で、画像の各ＱＲコードのフォーマットをＱＲフォーマットテーブル３２Ｂに登録する。また、登録部４３は、版数を１とし、学習用画像データ３０の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別で、各セル領域の位置をレイアウト定義テーブル３２Ｃに登録する。また、登録部４３は、版数を１とし、学習用画像データ３０の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別で、各項目名のセル領域の項目名を示す文字列を項目名定義テーブル３２Ｄに登録する。
【００７９】
一方、登録部４３は、検索の結果、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を登録済みの版数として読み出す。そして、登録部４３は、学習用画像データ３０の画像から抽出されたレイアウト情報と、登録済みの版数のレイアウト情報を比較する。例えば、登録部４３は、学習用画像データ３０の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別、登録済みの版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、登録済みのレイアウト情報を読み出す。登録部４３は、登録済みのレイアウト情報を、学習用画像データ３０の画像から抽出されたレイアウト情報と比較して、全て一致するかを判定する。レイアウト情報が全て一致した場合、登録部４３は、車検証の発行日および有効期間の満了する日が、車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索されたレコードの開始日から終了日の期間に含まれるか判定する。車検証の発行日および有効期間の満了する日が開始日から終了日の期間に含まれる場合、学習用画像データ３０から抽出したレイアウト情報が既に有効に登録されているため、登録部４３は、レイアウトＤＢ３２に対してデータの登録を行わない。一方、車検証の発行日および有効期間の満了する日が、開始日から終了日の期間に含まれない場合、登録部４３は、車検証の発行日および有効期間の満了する日が、開始日から終了日の期間に含まれるように、開始日、終了日を更新する。例えば、登録部４３は、開始日が車検証の発行日より後の場合、登録部４３は、開始日を車検証の発行日に更新する。また、登録部４３は、終了日が有効期間の満了する日より前の場合、登録部４３は、終了日を有効期間の満了する日に更新する。なお、登録部４３は、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａに複数ある場合、それぞれのレコードから版数を登録済みの版数として読み出す。登録部４３は、それぞれの登録済みの版数のレイアウト情報と、学習用画像データ３０の画像から抽出された情報をレイアウト情報とを比較する。
【００８０】
一方、レイアウト情報が全て一致する登録済みの版数が無い場合、登録部４３は、登録済みの版数の最大値を求め、登録済みの版数の最大値に１を加算した値を版数とし、学習用画像データ３０の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。
【００８１】
これにより、レイアウトＤＢ３２には、学習用画像データ３０の画像から抽出されたレイアウト情報が記憶される。図１２Ａ〜１２Ｄは、自動車の種別が普通の車検証の画像から抽出されたレイアウト情報を登録した状態のデータの一部を示している。
【００８２】
第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像であるかを判定する。例えば、第１判定部４４は、抽出部４２により、画像データ３１の画像から所定のレイアウト情報が抽出されたか否かを判定する。例えば、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から、「自動車検査証」の文字列や、車検証の発行日の文字列、ＱＲコード、自動車の種別、有効期間の満了する日、車検の実施場所、各セル領域の座標が抽出できたか否かを判定する。なお、第１判定部４４は、ＱＲコードが車検証に記載される所定数（例えば、３個、８個）だけ抽出されたか否かを判定してもよい。第１判定部４４は、何れかが抽出できていない場合、画像データ３１の画像が車検証の画像以外の画像と判定する。
【００８３】
第１判定部４４は、画像データ３１の画像からレイアウト情報が抽出されている場合、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から検索する。第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２に、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて画像データ３１の画像が車検証の画像であるかを判定する。例えば、第１判定部４４は、画像データ３１から抽出された車検の実施場所、自動車の種別と一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレコードを車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する。第１判定部４４は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を読み出す。そして、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報と、読み出した版数のレイアウト情報を比較する。例えば、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別、読み出した版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、読み出した版数のレイアウト情報を読み出す。第１判定部４４は、読み出した版数のレイアウト情報を、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報と比較して、全て一致するかを判定する。レイアウト情報が全て一致した場合、第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像であると判定する。
【００８４】
一方、第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２に、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報が記憶されていない場合、少なくとも一部が対応するレイアウト情報を検索する。例えば、第１判定部４４は、車検の実施場所および自動車の種別が一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａに無い場合、次のような検索を行う。第１判定部４４は、自動車の種別が一致し、車検の実施場所が異なる、または、開始日から終了日の期間が車検証の発行日に最も近いレコードを検索する。第１判定部４４は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を読み出す。第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別、読み出した版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、読み出した版数のレイアウト情報を読み出す。そして、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報と、読み出した版数のレイアウト情報を比較する。レイアウト情報が全て一致した場合、第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像であると判定する。
【００８５】
第２判定部４５は、第１判定部４４による判定の結果、画像データ３１の画像が車検証の画像であると判定されない場合、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があるかを判定する。例えば、第２判定部４５は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から検索する。第２判定部４５は、少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があるかを判定する。例えば、第２判定部４５は、少なくとも一部が対応するレイアウト情報との項目名の一致度合いに基づいて、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があるかを判定する。例えば、第２判定部４５は、自動車の種別が一致し、車検の実施場所が異なる、または、開始日から終了日の期間が車検証の発行日に最も近いレコードを検索する。第２判定部４５は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を読み出す。そして、第２判定部４５は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報と、読み出した版数のレイアウト情報との間で項目名を比較する。第２判定部４５は、項目名の一致度合いに基づいて、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があるかを判定する。
【００８６】
第２判定部４５は、項目名の一致度合いが所定以上の場合、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があると判定する。
【００８７】
登録部４３は、第２判定部４５により、車検証の画像の可能性があると判定された画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。例えば、登録部４３は、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があると判定された場合、当該画像データ３１の画像をクライアント端末１１へ送信して操作画面に表示させ、オペレータに対して、車検証の画像であるかの確認を依頼する。登録部４３は、車検証の画像の可能性があると判定された画像データ３１の画像について、変更箇所を明示してもよい。
【００８８】
図１３は、実施例１の変更箇所を明示した車検証の画像の一例を示す図である。図１３の例では、追加された項目名のセル領域および内容のセル領域と、追加されたＱＲコードが変更箇所として強調表示されている。
【００８９】
登録部４３は、オペレータから車検証の画像であるとの回答が得られた場合、確認が得られた画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。例えば、登録部４３は、画像データ３１の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別で車検証レイアウトテーブル３２Ａを検索する。登録部４３は、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａに無い場合、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報を新規にレイアウトＤＢ３２に登録する。一方、登録部４３は、検索の結果、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を登録済みの版数として読み出す。登録部４３は、登録済みの版数の最大値を求め、登録済みの版数の最大値に１を加算した値を版数とし、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する。
【００９０】
これにより、レイアウトＤＢ３２には、車検証の画像の可能性があると判定された画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報が記憶される。これにより、サーバ装置１０は、車検証のレイアウトが、予告なくレイアウトが変更された場合でも、車検証の画像の可能性がある画像からレイアウト情報を抽出してレイアウトＤＢ３２に登録できるため、レイアウトが変更された場合でも車検証を判別できる。
【００９１】
ファイリング処理部４６は、画像データ３１をストレージ１３へファイリングする。この際、ファイリング処理部４６は、帳票の種類が判別された場合、帳票の種類を付加して画像データ３１をストレージ１３へファイリングする。例えば、ファイリング処理部４６は、車検証の画像である、および、車検証の画像の可能性があると判定された画像データ３１には車検証との情報を付加してストレージ１３へファイリングする。なお、ファイリング処理部４６は、帳票の判別結果に応じて画像データ３１の格納先を変えるなどファイリング先を変えてもよい。例えば、ファイリング処理部４６は、保険の申込書の画像データ３１を区切りとして、格納先のフォルダを変えて、保険の契約単位に、各帳票の画像データをファイリングしてもよい。
【００９２】
通知部４７は、各種の通知を行う。例えば、通知部４７は、ファイリングが依頼された画像データ３１についての帳票の種類の判別結果を通知する。例えば、通知部４７は、画像データ３１についての車検証の画像である、および、車検証の画像の可能性があると判別された画像の数を通知する。
【００９３】
これにより、サーバ装置１０は、ファイリングを依頼した画像データ３１に車検証が何枚あるかをオペレータに通知でき、オペレータにより車検証の何枚をカウントする手間を軽減できる。また、オペレータが通知された枚数から契約に対して車検証の枚数が正しいかを判断できる。
【００９４】
削除部４８は、レイアウトＤＢ３２に登録された古い車検証のレイアウト情報を削除する。車検証は、車検ごとに新規に発行される。このため、自動車保険は、車両に搭載された車検証を用いるため、車検証のレイアウトが更新された場合、車検間隔の最も長い車種の期間で、レイアウトも切り替わる。そこで、削除部４８は、終了日が、所定期間以上前のレイアウト情報を削除する。所定期間は、車検間隔の最も長い車種の期間より長い期間とする。例えば、所定期間は、車検間隔の最も長い車種の期間が３年の場合、所定期間は、５年とする。なお、削除部４８は、発行箇所、自動車の種別でレイアウトＤＢ３２を検索して最後の版数となるレイアウト情報については、削除対象外とする。これにより、レイアウトＤＢ３２には、発行箇所および自動車の種別のレイアウト情報が複数登録されている場合でも、最後の版数のレイアウト情報が残る。これにより、サーバ装置１０は、後から同じ発行箇所、自動車の種別の車検証の画像の判別を行う場合に、最後の版数のレイアウト情報を使用できる。
【００９５】
＜システムの全体的な処理の流れ＞
次に、実施例１のシステム１の全体的な処理の流れについて説明する。最初に、サーバ装置１０に車検証のレイアウト情報を初期登録する流れを説明する。図１４Ａは、実施例１のシステムにおける車検証のレイアウト情報を初期登録する流れの一例を示す図である。この初期登録は、所定のタイミング、例えば、システム１の運用開始時に行なわれる。
【００９６】
上述のように、車検証のレイアウトは、軽自動車用と普通の自動車用との２種類ある。オペレータは、車検証と確認済みの軽自動車用の車検証と普通の自動車用の車検証をスキャナ１２にセットし、読み取らせる（１）。スキャナ１２は、セットされた車検証から画像を読み取り、読み取った画像の画像データをクライアント端末１１へ出力する（２）。オペレータは、クライアント端末１１を操作し、操作画面から、画像データを学習用の画像データと登録し、レイアウトの学習を指示する。
【００９７】
サーバ装置１０は、レイアウトの学習が指示された場合、操作画面に登録された学習用の画像データをクライアント端末１１から取得し（３）、学習用画像データ３０として記憶部２２に格納する。サーバ装置１０は、学習用画像データ３０の画像に対してレイアウト解析を行い（４）、レイアウト情報を抽出する（５）。サーバ装置１０は、抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する（６）。
【００９８】
これにより、レイアウトＤＢ３２には、軽自動車用と普通の自動車用との２種類の車検証のレイアウト情報が登録される。
【００９９】
次に、帳票のファイリングを行う際にサーバ装置１０が車検証の判別を行う流れを説明する。図１４Ｂは、実施例１のシステムにおける帳票のファイリングを行う流れの一例を示す図である。
【０１００】
オペレータは、保険の申込書、保険の対象となる車両の車検証などの帳票を重ね、スキャナ１２にセットし、読み取らせる（１）。スキャナ１２は、セットされた帳票から画像を読み取り、読み取った画像の画像データをクライアント端末１１へ出力する（２）。オペレータは、クライアント端末１１を操作し、操作画面から、ファイリングの対象の画像データの登録し、ファイリングを指示する。
【０１０１】
サーバ装置１０は、ファイリングが指示された場合、操作画面に登録されたファイリングの対象の画像データをクライアント端末１１から取得し（３）、画像データ３１として記憶部２２に格納する。サーバ装置１０は、画像データ３１の画像に対してレイアウト解析を行い（４）、レイアウト情報を抽出する。サーバ装置１０は、抽出されたレイアウト情報から、画像データ３１の画像が、車検証の画像であるか、車検証の画像の可能性があるか、車検証の画像以外の画像であるかを判定する（５）。
【０１０２】
サーバ装置１０は、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があると判定した場合、画像データ３１の画像をクライアント端末１１へ送信して操作画面に表示させ、オペレータに対して車検証の画像であるかの確認を促す（６）。サーバ装置１０は、オペレータから車検証の画像である確認が得られた場合、確認が得られた画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する（７）。
【０１０３】
サーバ装置１０は、帳票の種類を付加して画像データ３１をストレージ１３へファイリングする（８）。サーバ装置１０は、車検証の判定に用いたレイアウト情報の開始日、終了日の期間に、車検証の画像から抽出された車検証の発行日および有効期間の満了する日が含まれない場合、車検証の発行日および有効期間の満了する日を含むように開始日または終了日を更新する（９）。サーバ装置１０は、ファイリングが依頼された画像データ３１についての帳票の種類の判別結果を通知する（１０）。
【０１０４】
このように、サーバ装置１０は、画像が車検証の画像の可能性があるかを判定し、車検証の可能性がある画像からレイアウト情報を抽出してレイアウトＤＢ３２に登録する。これにより、システム１では、車検証が予告なしのレイアウト変更された場合でも、レイアウト情報を更新できる。これにより、システム１では、予告なく車検証のレイアウトが変更された場合でも、車検証を含む帳票のファイリングを行う際に、車検証の画像を判別できる。
【０１０５】
＜処理の流れ＞
次に、実施例１のサーバ装置１０が画像データの画像を判別する判別処理の流れについて説明する。図１５は、実施例１の判別処理の一例を示すフローチャートである。判別処理は、判別対象の画像に対してそれぞれ実行される。例えば、判別処理は、画像データ３１の画像に対してそれぞれ実行される。以下では、車検証の画像を判別する判別処理について説明する。
【０１０６】
抽出部４２は、画像データ３１の画像に対してレイアウト解析を行う（ステップＳ１０）。例えば、抽出部４２は、画像データ３１の画像に対して文字認識を行い、「自動車検査証」の文字列や、車検証の発行日の文字列を検出する。また、抽出部４２は、画像データ３１の画像から表部１０１を検出し、表部１０１が検出された場合、表部１０１のセル領域を特定する。抽出部４２は、パターン１〜３を用いて、各セル領域を、項目名のセル領域、内容のセル領域、役割を持たないセル領域に分類する。また、抽出部４２は、画像データ３１の画像からＱＲコードを検出する。
【０１０７】
抽出部４２は、レイアウト解析の結果を用いて、画像データ３１の画像からレイアウト情報を抽出する（ステップＳ１１）。例えば、抽出部４２は、画像の解像度と画像の表部１０１の各セル領域の位置を特定する。また、抽出部４２は、項目名のセル領域および内容のセル領域から、項目名の文字列と項目内容を対応付けて抽出する。抽出部４２は、種別、有効期間の満了する日を抽出する。また、抽出部４２は、「備考」を含むセル領域から、車検の実施場所を抽出する。また、抽出部４２は、ＱＲコードのデータがテキストデータであるか、バイナリデータであるかを判定し、テキストデータの場合、項目名の文字列と項目内容の対応関係を用いて、データのフォーマットを特定する。
【０１０８】
第１判定部４４は、レイアウト情報を比較して、画像データ３１の画像が、車検証の画像であるか、車検証の画像の可能性があるか、車検証の画像ではないかを判定する第１判定処理を実行する（ステップＳ１２）。第１判定処理の詳細は、後述する。
【０１０９】
登録部４３は、第１判定処理の結果、車検証の画像であると判定されたか否かを判定する（ステップＳ１３）。車検証の画像であると判定された場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、後述するステップＳ２１へ移行する。
【０１１０】
一方、車検証の画像であると判定されていない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、登録部４３は、第１判定処理の結果、車検証の画像の可能性があると判定されたか否かを判定する（ステップＳ１４）。車検証の画像の可能性があると判定されていない場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、第１判定処理の結果が、車検証以外の画像との判定のため、車検証以外の画像と判別し（ステップＳ１５）、判別処理を終了する。
【０１１１】
一方、車検証の画像の可能性があると判定された場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、レイアウト情報の項目名の一致度合いを判定する第２判定処理を実行する（ステップＳ１６）。第２判定処理の詳細は、後述する。
【０１１２】
登録部４３は、第２判定処理の結果、車検証の画像の可能性があると判定されたか否かを判定する（ステップＳ１７）。車検証の画像の可能性があると判定されていない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、上述のステップＳ１５へ移行する。
【０１１３】
一方、登録部４３は、車検証の画像の可能性があると判定された場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、登録部４３は、画像データ３１の画像をクライアント端末１１へ送信して操作画面に表示させ、オペレータに対して、車検証の画像であるかの確認を依頼する（ステップＳ１８）。登録部４３は、依頼の結果、オペレータから車検証の画像と確認が得られたか否かを判定する（ステップＳ１９）。車検証の画像とのと確認が得られない場合（ステップＳ１９：Ｎｏ）、上述のステップＳ１５へ移行する。
【０１１４】
一方、車検証の画像とのと確認が得られた場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、登録部４３は、確認が得られた画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する（ステップＳ２０）。
【０１１５】
登録部４３は、車検証の画像である、および、車検証の画像の可能性があるとの判定に用いられたレイアウト情報の開始日、終了日の期間に、車検証の画像から抽出された車検証の発行日および有効期間の満了する日が含まれない場合、車検証の発行日および有効期間の満了する日を含むように開始日または終了日を更新する（ステップＳ２１）。
【０１１６】
判別処理では、車検証の画像である、および、車検証の画像の可能性があると判別された画像を車検証の画像と判別し（ステップＳ２２）、判別処理を終了する。
【０１１７】
次に、第１判定処理の流れについて説明する。図１６Ａおよび図１６Ｂは、実施例１の第１判定処理の一例を示すフローチャートである。第１判定処理は、図１５に示した判別処理のステップＳ１２から実行される。
【０１１８】
第１判定部４４は、画像データ３１の画像から所定のレイアウト情報が抽出できたか否かを判定する（ステップＳ５０）。例えば、第１判定部４４は、「自動車検査証」の文字列や、車検証の発行日の文字列、ＱＲコード、自動車の種別、有効期間の満了する日、車検の実施場所、各セル領域の座標が抽出できたか否かを判定する。なお、第１判定部４４は、ＱＲコードが車検証に記載される所定数（例えば、３個、８個）だけ抽出されたか否かを判定してもよい。何れかが抽出できていない場合（ステップＳ５０：Ｎｏ）、第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像以外の画像と判定し（ステップＳ５１）、第１判定処理を終了して呼び出し元の判別処理に戻る。
【０１１９】
全て抽出できた場合（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から検索する（ステップＳ５２）。例えば、第１判定部４４は、車検の実施場所および自動車の種別が一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレコードを車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する。第１判定部４４は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を読み出す。第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別、読み出した版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、読み出した版数のレイアウト情報を読み出す。
【０１２０】
第１判定部４４は、抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ５３）。レイアウト情報が検索されない場合（ステップＳ５３：Ｎｏ）、後述するステップＳ５７へ移行する。
【０１２１】
レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、車検証の画像であるかを詳細に判定する車検証詳細判定処理を実行する（ステップＳ５４）。車検証詳細判定処理の詳細は、後述する。
【０１２２】
第１判定部４４は、車検証詳細判定処理の結果、読み出した版数のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報とが全て一致したかを判定する（ステップＳ５５）。レイアウト情報が全て一致した場合（ステップＳ５５：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像であると判定し（ステップＳ５６）、第１判定処理を終了して呼び出し元の判別処理に戻る。
【０１２３】
一方、一部でもレイアウト情報が一致しない場合（ステップＳ５５：Ｎｏ）、第１判定部４４は、抽出されたレイアウト情報に少なくとも一部が対応するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から検索する（ステップＳ５７）。例えば、第１判定部４４は、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレコードを車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する。第１判定部４４は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を読み出す。第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別、読み出した版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、読み出した版数のレイアウト情報を読み出す。
【０１２４】
一方、第１判定部４４は、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ５８）。レイアウト情報が検索されない場合（ステップＳ５８：Ｎｏ）、後述するステップＳ６４へ移行する。
【０１２５】
一方、レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ５８：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、検索されたレイアウト情報から、既に判定に使用したレイアウト情報を除いて、車検証の発行日に開始日から終了日の期間が最も近いレイアウト情報を選択する（ステップＳ５９）。第１判定部４４は、選択されたレイアウト情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ６０）。レイアウト情報が存在しない場合（ステップＳ６０：Ｎｏ）、後述するステップＳ６４へ移行する。
【０１２６】
一方、レイアウト情報が存在する場合（ステップＳ６０：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、車検証の画像であるかを詳細に判定する車検証詳細判定処理を実行する（ステップＳ６１）。車検証詳細判定処理の詳細は、後述する。
【０１２７】
第１判定部４４は、車検証詳細判定処理の結果、読み出した版数のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報とが全て一致したかを判定する（ステップＳ６２）。レイアウト情報が全て一致した場合（ステップＳ６２：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像であると判定し（ステップＳ６３）、第１判定処理を終了して呼び出し元の判別処理に戻る。
【０１２８】
一方、一部でもレイアウト情報が一致しない場合（ステップＳ６２：Ｎｏ）、第１判定部４４は、自動車の種別が一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレコードを車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する（ステップＳ６４）。第１判定部４４は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの車検の実施場所および版数を読み出す。第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された自動車の種別、読み出した車検の実施場所および版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、読み出した版数のレイアウト情報を読み出す。
【０１２９】
一方、第１判定部４４は、自動車の種別が一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ６５）。レイアウト情報が検索されない場合（ステップＳ６５：Ｎｏ）、後述するステップＳ７３へ移行する。
【０１３０】
一方、レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ６５：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、検索されたレイアウト情報の中から、未選択のレイアウト情報を１つ選択する（ステップＳ６６）。第１判定部４４は、レイアウト情報を選択できたか否かを判定する（ステップＳ６７）。第１判定部４４は、未選択のレイアウト情報が無い場合、レイアウト情報を選択できないため、レイアウト情報を選択できないものと判定する。レイアウト情報を選択できない場合（ステップＳ６７：Ｎｏ）、後述するステップＳ７３へ移行する。
【０１３１】
一方、レイアウト情報を選択できた場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓ）、選択したレイアウト情報での判定を実施済みであるか否かを判定する（ステップＳ６８）。実施済みである場合（ステップＳ６８：Ｙｅｓ）、上述のステップＳ６６へ移行する。
【０１３２】
一方、実施済みではない場合（ステップＳ６８：Ｎｏ）、第１判定部４４は、車検証の画像であるかを詳細に判定する車検証詳細判定処理を実行する（ステップＳ６９）。車検証詳細判定処理の詳細は、後述する。
【０１３３】
第１判定部４４は、車検証詳細判定処理の結果、読み出した版数のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報とが全て一致したかを判定する（ステップＳ７０）。レイアウト情報が全て一致した場合（ステップＳ７０：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、画像データ３１の画像が車検証の画像であると判定し（ステップＳ７１）、第１判定処理を終了して呼び出し元の判別処理に戻る。
【０１３４】
一方、一部でもレイアウト情報が一致しない場合（ステップＳ７０：Ｎｏ）、第１判定部４４は、レイアウト情報を規定数判定したか否かを判定する（ステップＳ７２）。規定数は、予め定めてもよく、または、検索されたレイアウト情報の数の、例えば、３割などと動的に決定してもよい。また、規定数は、検索されたレイアウト情報の数としてもよい。すなわち、検索された全てのレイアウト情報と比較を行ってもよい。また、規定数は、ユーザが操作画面から設定可能としてもよい。レイアウト情報を規定数判定していない場合（ステップＳ７２：Ｎｏ）、上述のステップＳ６６へ移行する。
【０１３５】
一方、レイアウト情報を規定数判定を行った場合（ステップＳ７２：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があると判定し（ステップＳ７３）、第１判定処理を終了して呼び出し元の判別処理に戻る。
【０１３６】
次に、車検証詳細判定処理の流れについて説明する。図１７は、実施例１の車検証詳細判定処理の一例を示すフローチャートである。車検証詳細判定処理は、図１６Ａおよび図１６Ｂに示した判定処理のステップＳ５４、ステップＳ６１、ステップＳ６９からそれぞれ実行される。
【０１３７】
第１判定部４４は、ＱＲコードごとに、画像データ３１の画像から抽出されたＱＲコードのフォーマットと、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報のＱＲコードのフォーマットを比較する（ステップＳ１００）。第１判定部４４は、比較の結果、ＱＲコードのフォーマットが全て一致するか判定する（ステップＳ１０１）。一部でもＱＲコードのフォーマットが一致しない場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、第１判定部４４は、レイアウト情報が一致しないと判定し（ステップＳ１０２）、車検証詳細判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１３８】
一方、ＱＲコードのフォーマットが全て一致した場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出されたセル領域の個数と、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報のセル領域の個数を比較する（ステップＳ１０３）。第１判定部４４は、比較の結果、セル領域の個数が一致するか判定する（ステップＳ１０４）。セル領域の個数が一致しない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、第１判定部４４は、レイアウト情報が一致しないと判定し（ステップＳ１０５）、車検証詳細判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１３９】
一方、セル領域の個数が一致した場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、  第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報に記憶された最も左上のセル領域の左上の頂点の座標を読み出す（ステップＳ１０６）。第１判定部４４は、読み出した左上の頂点の座標を座標Ａとする。また、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された最も左上のセル領域の左上の頂点の座標を読み出す（ステップＳ１０７）。第１判定部４４は、読み出した左上の頂点の座標を座標Ｂとする。
【０１４０】
第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報から解像度を読み出す（ステップＳ１０８）。第１判定部４４は、読み出した解像度を解像度Ｃとする。また、第１判定部４４は、画像データ３１から画像の解像度を特定する（ステップＳ１０９）。第１判定部４４は、特定した解像度Ｄとする。
【０１４１】
第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報および画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報から、番号の順に比較対象とするセル領域をそれぞれ選択する（ステップＳ１１０）。第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報および画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報から、比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標をそれぞれ読み出す（ステップＳ１１１）。
【０１４２】
第１判定部４４は、比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標をそれぞれ表部１０１の左上を基準とした座標に変換する（ステップＳ１１２）。例えば、第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２のレイアウト情報から読み出した比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標を、座標Ａを基準とした座標に変換する。また、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標を、座標Ｂを基準とした座標に変換する。
【０１４３】
第１判定部４４は、表部１０１の左上を基準とした比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標を、それぞれ画像の解像度を用いて、表部１０１の左上を基準とした実際の長さに変換する（ステップＳ１１３）。例えば、第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２のレイアウト情報から読み出した比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標を、解像度Ｃを用いて表部１０１の左上を基準とした実際の長さに変換する。また、第１判定部４４は、画像データ３１の画像から抽出された比較対象のセル領域の左上と右下の頂点の座標を、解像度Ｄを用いて表部１０１の左上を基準とした実際の長さに変換する。
【０１４４】
第１判定部４４は、比較対象のセル領域の間で、左上の頂点の座標および右下の頂点の座標が、それぞれ閾値以内で等しいかを判定する（ステップＳ１１４）。比較対象のセル領域の間で、左上の頂点の座標および右下の頂点の座標の何れかが閾値以内とならない場合（ステップＳ１１４：Ｎｏ）、第１判定部４４は、レイアウト情報が一致しないと判定し（ステップＳ１１５）、車検証詳細判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１４５】
一方、比較対象のセル領域の間で、左上の頂点の座標および右下の頂点の座標が、それぞれ閾値以内で等しい場合（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、第１判定部４４は、レイアウトＤＢ３２から検索されたレイアウト情報および画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報から、セル領域を全て選択したか否かを判定する（ステップＳ１１６）。セル領域を全て選択していない場合（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、上述のステップＳ１１０へ移行する。
【０１４６】
一方、セル領域を全て選択した場合（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、レイアウト情報が全て一致していると判定し（ステップＳ１１７）、車検証詳細判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。これにより、レイアウト情報が全て一致する画像データ３１の画像は、車検証の画像であると判定される。
【０１４７】
次に、第２判定処理の流れについて説明する。図１８Ａおよび図１８Ｂは、実施例１の第２判定処理の一例を示すフローチャートである。第２判定処理は、図１５に示した判別処理のステップＳ１６から実行される。
【０１４８】
第２判定部４５は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から検索する（ステップＳ１５０）。例えば、第２判定部４５は、車検の実施場所および自動車の種別が一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレコードを車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する。第２判定部４５は、該当するレコードが車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索された場合、検索されたレコードの版数を読み出す。第２判定部４５は、画像データ３１の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別、読み出した版数でＱＲフォーマットテーブル３２Ｂ、レイアウト定義テーブル３２Ｃ、項目名定義テーブル３２Ｄをそれぞれ検索し、読み出した版数のレイアウト情報を読み出す。
【０１４９】
第２判定部４５は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報に対応するレイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ１５１）。レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ１５１：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、検索されたレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する（ステップＳ１５２）。第２判定部４５は、判定に用いる閾値のパターンをパターンＡと選択する（ステップＳ１５３）。
【０１５０】
ここで、本実施例では、項目名の一致度合いの判定に用いる閾値のパターンをパターンＡ〜パターンＤと複数パターン定めている。
【０１５１】
図１９は、実施例１の閾値のパターンの一例を示す図である。本実施例では、項目名の一致度合いの判定を複数の種類の閾値で判定している。図１９には、閾値の種類として、項目名の数の一致率の閾値と、項目数の増減の閾値とが示さている。図１９の例では、各パターンの閾値の値を、大、中、小と相対的なものとして示している。パターンＡ〜パターンＤは、パターンＤからパターンＡの順に、許容範囲が狭くしており、変化に厳しいチェックを実施するように定めている。パターンＡでは、項目名の数の一致率の閾値が大とされ、項目数の増減の閾値が小とされている。パターンＢでは、項目名の数の一致率の閾値が中とされ、項目数の増減の閾値が中とされている。パターンＣでは、項目名の数の一致率の閾値が中とされ、項目数の増減の閾値が中とされている。パターンＤでは、項目名の数の一致率の閾値が小とされ、項目数の増減の閾値が大とされている。パターンＡ〜パターンＤの各種類の閾値の具体的な値は、大、中、小に対応させて予め定めてもよく、または、動的に決定してもよい。
【０１５２】
一方、レイアウト情報が検索されなかった場合（ステップＳ１５１：Ｎｏ）、第２判定部４５は、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報に一部が対応するレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から検索する。例えば、第２判定部４５は、車検の実施場所および自動車の種別が一致するレイアウト情報を車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する（ステップＳ１５４）。第２判定部４５は、レイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ１５５）。レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ１５５：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、検索されたレイアウト情報のうち、最新の有効期間のレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する（ステップＳ１５６）。例えば、第２判定部４５は、検索されたレイアウト情報のうち、有効期間の終了日が最も新しい日付のレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する。なお、該当するレイアウト情報が複数ある場合、第２判定部４５は、ランダムに何れか１つのレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する。第２判定部４５は、判定に用いる閾値のパターンをパターンＢと選択する（ステップＳ１５７）。
【０１５３】
一方、レイアウト情報が検索されなかった場合（ステップＳ１５５：Ｎｏ）、第２判定部４５は、自動車の種別が一致し、車検証の発行日が開始日から終了日の期間に含まれるレイアウト情報を車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する（ステップＳ１５８）。第２判定部４５は、レイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ１５９）。レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ１５９：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、検索されたレイアウト情報のうち、最新の有効期間のレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する（ステップＳ１６０）。なお、該当するレイアウト情報が複数ある場合、第２判定部４５は、ランダムに何れか１つのレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する。第２判定部４５は、判定に用いる閾値のパターンをパターンＣと選択する（ステップＳ１６１）。
【０１５４】
一方、レイアウト情報が検索されなかった場合（ステップＳ１５９：Ｎｏ）、第２判定部４５は、自動車の種別が一致するレイアウト情報を車検証レイアウトテーブル３２Ａから検索する（ステップＳ１６２）。第２判定部４５は、レイアウト情報が検索されたか否かを判定する（ステップＳ１６３）。レイアウト情報が検索された場合（ステップＳ１６３：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、検索されたレイアウト情報のうち、最新の有効期間のレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する（ステップＳ１６４）。なお、該当するレイアウト情報が複数ある場合、第２判定部４５は、ランダムに何れか１つのレイアウト情報を比較用のレイアウト情報と選択する。第２判定部４５は、判定に用いる閾値のパターンをパターンＤと選択する（ステップＳ１６５）。
【０１５５】
一方、レイアウト情報が検索されなかった場合（ステップＳ１６３：Ｎｏ）、第２判定部４５は、画像データ３１の画像を車検証以外の画像と判定し（ステップＳ１６６）、第２判定処理を終了して呼び出し元の判別処理に戻る。
【０１５６】
第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報との間で項目名が全て一致するか判定する（ステップＳ１６７）。一部でも項目名が一致しない場合（ステップＳ１６７：Ｎｏ）、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報との間で項目名の一致率を算出する（ステップＳ１６８）。例えば、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報の項目名に対する、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報の項目名一致率を算出する。第２判定部４５は、項目名の一致率が、選択したパターンの項目名の数の一致率の閾値以上であるかを判定する（ステップＳ１６９）。項目名の一致率が、選択したパターンの項目名の数の一致率の閾値以上ではない場合（ステップＳ１６９：Ｎｏ）、画像データ３１の画像を車検証以外の画像と判定し（ステップＳ１７０）、第２判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。一方、項目名の一致率が、選択したパターンの項目名の数の一致率の閾値以上である場合（ステップＳ１６９：Ｙｅｓ）、後述するステップＳ１７３へ移行する。
【０１５７】
一方、項目名が全て一致する場合（ステップＳ１６７：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報との間でＱＲコードのフォーマットが全て一致するか判定する（ステップＳ１７１）。ＱＲコードのフォーマットが全て一致する場合（ステップＳ１７１：Ｙｅｓ）、後述するステップＳ１８１へ移行する。
【０１５８】
一方、一部でもフォーマットが一致しない場合（ステップＳ１７１：Ｎｏ）、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報と、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報との間でＱＲコードのフォーマットに含まれる項目名が全て一致するか判定する（ステップＳ１７２）。ＱＲコードのフォーマットに含まれる項目名が全て一致する場合（ステップＳ１７２：Ｙｅｓ）、後述するステップＳ１８１へ移行する。
【０１５９】
一方、一部でもフォーマットに含まれる項目名が一致しない場合（ステップＳ１７２：Ｎｏ）、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報に対して、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報において、増えた項目名があるか否かを判定する（ステップＳ１７３）。増えた項目名が無い場合（ステップＳ１７３：Ｎｏ）、後述するステップＳ１７６へ移行する。
【０１６０】
一方、増えた項目名がある場合（ステップＳ１７３：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、増えた項目名が、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報のＱＲコードのフォーマット内にあるか否かを判定する（ステップＳ１７４）。増えた項目名がＱＲコードのフォーマット内に無い場合（ステップＳ１７４：Ｎｏ）、第２判定部４５は、画像データ３１の画像を車検証以外の画像と判定し（ステップＳ１７５）、第２判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１６１】
一方、増えた項目名がＱＲコードのフォーマット内にある場合（ステップＳ１７４：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報に対して、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報において、削除された項目名があるか否かを判定する（ステップＳ１７６）。削除された項目名が無い場合（ステップＳ１７６：Ｎｏ）、後述するステップＳ１７９へ移行する。
【０１６２】
一方、削除された項目名がある場合（ステップＳ１７６：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、削除された項目名が、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報のＱＲコードのフォーマット内に存在しないか否かを判定する（ステップＳ１７７）。削除された項目名がＱＲコードのフォーマット内に存在する場合（ステップＳ１７７：Ｎｏ）、第２判定部４５は、画像データ３１の画像を車検証以外の画像と判定し（ステップＳ１７８）、第２判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１６３】
一方、削除された項目名がＱＲコードのフォーマット内に存在しない場合（ステップＳ１７７：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、比較用のレイアウト情報に対して、画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報において、項目名の数の変化数が、項目数の増減の閾値以内であるかを判定する（ステップＳ１７９）。項目名の数の変化数が、項目数の増減の閾値以内ではない場合（ステップＳ１７９：Ｎｏ）、画像データ３１の画像を車検証以外の画像と判定し（ステップＳ１８０）、第２判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１６４】
一方、項目名の数の変化数が項目数の増減の閾値以内である場合（ステップＳ１７９：Ｙｅｓ）、第２判定部４５は、画像データ３１の画像を車検証の画像の可能性があると判定し（ステップＳ１８１）、第２判定処理を終了して呼び出し元の判定処理に戻る。
【０１６５】
次に、削除処理の流れについて説明する。図２０は、実施例１の削除処理の一例を示すフローチャートである。削除処理は、所定のタイミング、例えば、日時処理などで周期的に実行される。
【０１６６】
削除部４８は、発行箇所、自動車の種別にレイアウトＤＢ３２を検索し、版数の最も大きいもの除いて、終了日が、現在のシステム日付から所定期間以上過去のレイアウト情報を検索する（ステップＳ２００）。
【０１６７】
削除部４８は、検索されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２から削除し（ステップＳ２０１）、処理を終了する。
【０１６８】
以上説明したように、実施例１のサーバ装置１０は、判別対象の画像から自動車検査証の所定の項目の情報を抽出する。サーバ装置１０は、記憶部２２に、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶されている場合、当該レイアウト情報を用いて判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する。サーバ装置１０は、抽出した所定の項目の情報に対応するレイアウト情報が記憶部２２に記憶されていない場合、または、自動車検査証の画像ではないと判定された場合、記憶部２２に記憶された、所定の項目の情報と少なくとも一部が対応するレイアウト情報を用いて判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定する。サーバ装置１０は、自動車検査証の画像の可能性がある場合、判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を記憶部２２に登録する。これにより、サーバ装置１０は、自動車検査証の予告なしのレイアウト変更に際して、レイアウト情報を更新できる。これにより、サーバ装置１０は、レイアウトが変更された場合でも自動車検査証を判別できる。
【０１６９】
また、実施例１のサーバ装置１０は、判別対象の画像から、前記所定の項目として、車検の実施場所および自動車の種別と、車検証の発行日を抽出する。記憶部２２部は、車検の実施場所、自動車の種別および自動車検査証を判別した実績がある期間別に、自動車検査証のレイアウト情報を記憶する。サーバ装置１０は、抽出された車検の実施場所および自動車の種別と一致し、車検証の発行日が期間に含まれるレイアウト情報が記憶部２２に記憶されている場合、当該レイアウト情報とレイアウトが一致するかに基づいて、判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する。これにより、サーバ装置１０は、判別対象の画像から抽出された車検の実施場所および自動車の種別の項目と一致し、抽出された車検証の発行日の自動車検査証を判別した実績があるレイアウト情報を用いて、判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判別できる。
【０１７０】
また、実施例１のサーバ装置１０は、抽出された車検の実施場所および自動車の種別と一致し、車検証の発行日が、実績がある期間に含まれるレイアウト情報が記憶部２２に記憶されていない場合、自動車の種別が一致し、車検の実施場所が異なる、または、車検証の発行日に実績がある期間が最も近いレイアウト情報を用いて判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判定する。これにより、サーバ装置１０は、レイアウトが似ていると推測される車検証のレイアウト情報を用いて、判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかを判別できる。
【０１７１】
また、実施例１のレイアウト情報は、自動車検査証に記載された項目の項目名を含む。サーバ装置１０は、少なくとも一部が対応するレイアウト情報との項目名の一致度合いに基づいて、判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを判定する。これにより、サーバ装置１０は、一部しか対応していないレイアウト情報を用いた場合でも、判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性があるかを精度よく判定できる。
【０１７２】
また、実施例１のサーバ装置１０は、判別対象の画像が自動車検査証の画像の可能性がある場合、判別対象の画像が自動車検査証の画像であるかの確認を促す。サーバ装置１０は、確認が得られた場合に判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を記憶部２２に登録する。これにより、自動車検査証との確認が得られた画像から抽出したレイアウト情報を記憶部２２に登録でき、以降、精度よく自動車検査証の画像を判別できる。
【０１７３】
また、実施例１のサーバ装置１０は、判別対象の画像から、車検の実施場所、自動車の種別および車検証の発行日を抽出できない場合、判別対象の画像を自動車検査証以外の画像と判定する。これにより、サーバ装置１０は、自動車検査証以外の画像を速やかに判別できる。
【０１７４】
［実施例２］
次に、実施例２について説明する。実施例２では、ユーザから自動車保険の申し込みを受け付ける際に、車検証の画像の判別を行う場合を例に説明する。
【０１７５】
＜システムの構成＞
図２１は、実施例２のシステムの構成例を示す図である。なお、図１に示した実施例１と同一の部分には同一の符号を付して説明を省略する。
【０１７６】
実施例２のシステム１は、ユーザ端末１４をさらに有する。ユーザ端末１４は、自動車保険の申し込みを行うユーザが使用する端末装置であり、例えば、スマートフォン、タブレット端末などの携帯端末である。ユーザ端末１４は、ネットワークＮを介してサーバ装置１０と通信可能とされている。ネットワークＮとしては、有線又は無線を問わず、ＬＡＮやＷＡＮ、移動体通信網などの任意の種類の通信網を採用できる。
【０１７７】
サーバ装置１０は、例えば、自動車保険の申し込みを受け付けるＷｅｂサイトを提供している。サーバ装置１０は、自動車保険の申し込みを受け付ける際に、車検証の画像の登録を受け付ける。
【０１７８】
ユーザは、ユーザ端末１４を用いてサーバ装置１０のＷｅｂサイトにアクセスし、車検証を撮影した画像データを登録して自動車保険の申し込みを行う。
【０１７９】
サーバ装置１０は、登録された画像データの画像が車検証の画像であるかを判別し、車検証の画像であることが判別された場合、登録された画像データをストレージ１３に格納する。実施例２のシステム１でも、サーバ装置１０が判別装置に対応する。
【０１８０】
＜システムの全体的な処理の流れ＞
次に、実施例２のシステム１の全体的な処理の流れについて説明する。図２２は、実施例２のシステムにおける自動車保険の申し込みを受け付ける流れの一例を示す図である。
【０１８１】
ユーザは、自動車保険の対象とする車両の車検証をカメラで撮影する（１）。ユーザは、ユーザ端末１４を用いてサーバ装置１０のＷｅｂサイトにアクセスし、車検証を撮影した画像データを登録して自動車保険の申し込みを行う。
【０１８２】
サーバ装置１０は、自動車保険の申し込みを受け付けた場合、登録された画像データをユーザ端末１４から取得し（２）、画像データ３１として記憶部２２に格納する。サーバ装置１０は、画像データ３１の画像に対してレイアウト解析を行い（３）、レイアウト情報を抽出する（４）。サーバ装置１０は、抽出されたレイアウト情報から、画像データ３１の画像が、車検証の画像であるか、車検証の画像の可能性があるか、車検証の画像以外の画像であるかを判定する（５）。
【０１８３】
サーバ装置１０は、画像データ３１の画像が車検証の画像の可能性があると判定した場合、画像データ３１の画像をクライアント端末１１へ送信して操作画面に表示させ、オペレータに対して車検証の画像であるかの確認を促す（６）。サーバ装置１０は、オペレータから車検証の画像である確認が得られた場合、確認が得られた画像データ３１の画像から抽出されたレイアウト情報をレイアウトＤＢ３２に登録する（７）。
【０１８４】
サーバ装置１０は、自動車保険の申し込みを受け付けた画像データ３１をストレージ１３へファイリングする（８）。サーバ装置１０は、車検証の判定に用いたレイアウト情報の開始日、終了日の期間に、車検証の画像から抽出された車検証の発行日および有効期間の満了する日が含まれない場合、車検証の発行日および有効期間の満了する日を含むように開始日または終了日を更新する（９）。サーバ装置１０は、ユーザ端末１４に対して、自動車保険の申し込みの受け付け結果を応答する（１０）。
【０１８５】
このように、サーバ装置１０は、予告なく車検証のレイアウトが変更された場合でも、車検証を撮影した画像データと共に自動車保険の申し込みを受け付ける際に、画像データの画像が車検証の画像であるかを判別できる。
【０１８６】
［実施例３］
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【０１８７】
例えば、上記の実施例では、判別対象の画像が車検証の画像の可能性がある場合、判別対象の画像が車検証の画像であるかの確認を促し、確認が得られた場合に判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を記憶部２２に登録する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、サーバ装置１０は、判別対象の画像が車検証の画像の可能性があると判定されると、判別対象の画像から抽出したレイアウト情報を記憶部２２に登録してもよい。
【０１８８】
また、上記の実施例では、サーバ装置１０において、判別対象の画像が車検証の画像である等を判定する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、実施例２のクライアント端末１１において、自動車保険の申し込みを受け付ける際に、登録された画像を車検証の画像である等を判定してもよい。このような場合、クライアント端末１１が判別装置に対応する。
【０１８９】
また、上記の実施例では、車検証詳細判定処理において、ＱＲコードのフォーマット、セル領域の個数および各セル領域の位置が全て一致した場合にレイアウト情報が一致したと判定する場合を説明したが、これに限定されるものではない。全ての条件を必須としなくてもよい。例えば、ＱＲコードのフォーマット、セル領域の個数および各セル領域の位置の何れか１つ、または２つが一致した場合にレイアウト情報が一致したと判定してもよい。例えば、ＱＲコードのフォーマットが一致し、かつ、セル領域の個数が一致した場合や、ＱＲコードのフォーマットが一致した場合に、レイアウト情報が一致したものとして、画像を車検証の画像と判定してもよい。
【０１９０】
また、上記の実施例では、第２判定処理において、セル領域から抽出された項目名の一致率が閾値以上であり、増えた項目がＱＲコードのフォーマットに追加され、削除された項目がＱＲコードのフォーマットから削除され、項目数の変化が閾値以内の場合、車検証と判定する場合を説明したが、これに限定されるものではない。全ての条件を必須としなくてもよい。例えば、項目名の一致率、追加、削除された項目のＱＲコードのフォーマットとの一致、および、項目数の変化の何れか１つ、または２つが一致した場合にレイアウト情報が一致したと判定してもよい。例えば、セル領域から抽出された項目名の一致率が閾値以上であり、かつ、追加、削除された項目がＱＲコードのフォーマットで一致する場合や、項目数の変化が閾値以内の場合に車検証と判定してもよい。
【０１９１】
＜判別装置のハードウェア構成＞
判別装置は、例えば、次のようなハードウェア構成により実現することができる。図２３は、実施例３の判別装置のハードウェア構成例を示す図である。図２３に示すように、判別装置３００は、ハードウェアの構成要素として、プロセッサ３１０と、メモリ３２０と、無線通信モジュール３３０と、ネットワークインタフェースモジュール３４０とを有する。プロセッサ３１０の一例として、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit），ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor），ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等が挙げられる。また、判別装置３００は、プロセッサ３１０と周辺回路とを含むＬＳＩ（Large  Scale  Integrated  circuit）を有しても良い。メモリ３２０の一例として、ＳＤＲＡＭ（Synchronous  Dynamic  Random  Access  Memory）等のＲＡＭ（Random  Access  Memory），ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ等が挙げられる。
【０１９２】
受付部４０、取得部４１と抽出部４２、登録部４３、第１判定部４４、第２判定部４５、ファイリング処理部４６、通知部４７および削除部４８は、例えばプロセッサ３１０によって実現される。レイアウトＤＢ３２は、例えばメモリ３２０を用いて実現される。
【０１９３】
また、判別装置３００での上記説明における各処理は、各処理に対応するプログラムをプロセッサ３１０に実行させることによって実現しても良い。例えば、上記説明における各処理に対応するプログラムがメモリ３２０に記憶され、プログラムがプロセッサ３１０によってメモリ３２０から読み出されて実行されても良い。
【符号の説明】
【０１９４】
１    システム
１０  サーバ装置
２２  記憶部
２３  制御部
３０  学習用画像データ
３１  画像データ
３２  レイアウトＤＢ
３２Ａ  車検証レイアウトテーブル
３２Ｂ  ＱＲフォーマットテーブル
３２Ｃ  レイアウト定義テーブル
３２Ｄ  項目名定義テーブル
４０  受付部
４１  取得部
４２  抽出部
４３  登録部
４４  第１判定部
４５  第２判定部
４６  ファイリング処理部
４７  通知部
４８  削除部
【図１】
2018156455.tif 000003
【図２】
2018156455.tif 000004
【図３】
2018156455.tif 000005
【図４Ａ】
2018156455.tif 000006
【図４Ｂ】
2018156455.tif 000007
【図５Ａ】
2018156455.tif 000008
【図５Ｂ】
2018156455.tif 000009
【図５Ｃ】
2018156455.tif 000010
【図６】
2018156455.tif 000011
【図７】
2018156455.tif 000012
【図８】
2018156455.tif 000013
【図９】
2018156455.tif 000014
【図１０Ａ】
2018156455.tif 000015
【図１０Ｂ】
2018156455.tif 000016
【図１１】
2018156455.tif 000017
【図１２Ａ】
2018156455.tif 000018
【図１２Ｂ】
2018156455.tif 000019
【図１２Ｃ】
2018156455.tif 000020
【図１２Ｄ】
2018156455.tif 000021
【図１３】
2018156455.tif 000022
【図１４Ａ】
2018156455.tif 000023
【図１４Ｂ】
2018156455.tif 000024
【図１５】
2018156455.tif 000025
【図１６Ａ】
2018156455.tif 000026
【図１６Ｂ】
2018156455.tif 000027
【図１７】
2018156455.tif 000028
【図１８Ａ】
2018156455.tif 000029
【図１８Ｂ】
2018156455.tif 000030
【図１９】
2018156455.tif 000031
【図２０】
2018156455.tif 000032
【図２１】
2018156455.tif 000033
【図２２】
2018156455.tif 000034
【図２３】
2018156455.tif 000035