(57)【要約】【課題】保険証券などの分析対象画像から文字情報を抽出する精度を向上させる。【解決手段】対象画像を分析する画像分析装置１０に画像解析部２３と構造解析部２５とを備える。画像解析部２３は、対象画像から文字情報を抽出する。構造解析部２５は、文字情報とその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする。文字情報の紐づけは、２つの文字情報の対象画像中の距離と対象画像の前記文字情報が抽出された周辺の領域の画像との関数として求められる構造化距離に基づいて行う。構造解析部２３が紐づけした文字情報の組を対象画像と対応付けて表示し、文字情報の組の組み合わせに誤りがある場合にユーザーによる修正の入力を受け付けるマッピング部をさらに有していてもよい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像を分析する画像分析装置において、
前記対象画像から文字情報を抽出する画像解析部と、
前記文字情報の前記対象画像中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析部と、
を有することを特徴とする画像分析装置。
【請求項２】
前記構造解析部は２つの前記文字情報の前記対象画像中の距離と前記対象画像の前記文字情報が抽出された周辺の領域の画像との関数として求められる構造化距離に基づいて紐づけを行うことを特徴とする請求項１に記載の画像分析装置。
【請求項３】
前記構造解析部が紐づけした前記文字情報の組を前記対象画像と対応付けて表示し、前記文字情報の組の組み合わせに誤りがある場合にユーザーによる修正の入力を受け付けるマッピング部、をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の画像分析装置。
【請求項４】
前記構造解析部は前記マッピング部が受け付けた前記修正の入力の履歴を学習して前記紐づけに反映させることを特徴とする請求項３に記載の画像分析装置。
【請求項５】
前記対象画像の複数のパターンとそれぞれのパターンで前記文字情報の対が記載されている位置とを記憶するパターン記憶部と、
前記対象画像が前記パターン記憶部に記憶された前記パターンのいずれに該当するか判定するパターン分類部と、をさらに有し、
前記対象画像が前記パターン記憶部に記憶されたいずれかの前記パターンに該当すると判定された場合に前記構造解析部は当該パターンで前記文字情報の対が記載されている位置に基づいて前記文字情報の紐づけを行うことを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項６】
前記対象画像は文字および文字以外の図形を含むものであって、
前記対象画像から前記文字以外の図形の少なくとも一部を除去する画像解析前処理部をさらに有することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項７】
前記文字情報の少なくとも一部の対象文字列から互いに一部が重複する２以上の分割文字数のサブ文字列を生成し、前記サブ文字列の前記辞書中の出現頻度を求め、その出現頻度が所定の値よりも小さい前記サブ文字列に共通する重複文字は前記画像解析部による前記文字情報の誤りであると判定する画像解析後処理部をさらに有することを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【請求項８】
コンピュータに対象画像を分析させる画像分析プログラムにおいて、コンピュータに、
前記対象画像から文字情報を抽出する画像解析機能と、
前記文字情報の前記対象画像中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析機能と、
を実現させる画像分析プログラム。
【請求項９】
対象画像を分析する画像分析方法において、
前記対象画像から文字情報を抽出する画像解析ステップと、
前記文字情報の前記対象画像中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析ステップと、
を有することを特徴とする画像分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保険証券などの分析対象画像を分析する画像分析装置、画像分析方法および画像分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生命保険や損害保険を提供する保険会社は、複数存在し、また、それぞれの保険会社は複数の保険商品を販売している。それぞれの保険商品には、保障額や保険期間などのパラメータがある。さらに、主たる保険契約に付随して特約が締結されることも多い。このため、保険の取り扱いにそれほど慣れていない保険契約人は、自分が契約した保険が自分にとって適切かどうかを判断することが難しい。
【０００３】
複数の保険会社の保険商品を取り扱う保険代理店は、保険証券に基づいて顧客がすでに契約している保険の内容を把握し、顧客に適切な保険を提案する場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−４６０２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
保険代理店による顧客に対する適切な保険の提案は、担当者のノウハウに依存していることが多い。しかし、保険商品を提供する会社や保険の種類によっても保険証券のフォーマットや使われる用語などが多岐にわたり、すべてを記憶しておくことは難しい。そこで、保険の分析や提案の作成には、コンピュータを利用して品質の均一化および向上が望まれる。
【０００６】
しかし、生命保険や損害保険の契約の内容は、１枚程度の保険証券に記載されることが多い。保険証券は、一般に、紙媒体に印刷されており、契約内容は保険会社が電子データとして保管しているとしても、保険会社の相手方の契約者は電子データとして保険内容を有していることはほとんどない。このため、契約内容を計算機に入力するためには、担当者などが手入力しなければならず、契約の分析や提案の作成に割く時間が削られる場合がある。
【０００７】
そこで、本発明は、保険証券などの分析対象画像から文字情報を抽出する精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の目的を達成するため、本発明は、対象画像を分析する画像分析装置において、前記対象画像から文字情報を抽出する画像解析部と、前記文字情報の前記対象画像中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、コンピュータに対象画像を分析させる画像分析プログラムにおいて、コンピュータに、前記対象画像から文字情報を抽出する画像解析機能と、前記文字情報の前記対象画像中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析機能と、を実現させる。
【００１０】
また、本発明は、対象画像を分析する画像分析方法において、前記対象画像から文字情報を抽出する画像解析ステップと、前記文字情報の前記対象画像中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、保険証券などの分析対象画像から文字情報を抽出する精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態におけるブロック図である。
【図２】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態の分析対象の保険証券画像の平面図である。
【図３】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態の分析の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態における保険証券画像の一部分の例である。
【図５】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態における前処理済画像の一部分の例である。
【図６】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態における保険証券画像の一部分の例である。
【図７】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態における保険証券画像の一部分の例である。
【図８】本発明に係る画像分析装置の一実施の形態におけるマッピング画面である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明に係る画像分析装置の一実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、この実施の形態は単なる例示であり、本発明はこれに限定されない。同一または類似の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１４】
図１は、本発明に係る画像分析装置の一実施の形態におけるブロック図である。
【００１５】
本実施の形態の画像分析装置１０は、画像記憶部２０と画像解析前処理部２１と前処理済画像記憶部２２と画像解析部２３と画像解析後処理部２４と構造解析部２５とマッピング部２６とパターン分類部２７とパターン記憶部２８と抽出文字列記憶部２９と辞書３０とスキャナー１２とディスプレイ１３とキーボード１４とマウス１５とを有している。画像分析装置１０は、たとえば１台のコンピュータ上に構成される。画像分析装置１０の一部、たとえば画像記憶部２０、画像解析前処理部２１、前処理済画像記憶部２２、画像解析部２３、画像解析後処理部２４、構造解析部２５、マッピング部２６、パターン分類部２７、パターン記憶部２８、抽出文字列記憶部２９、および、辞書３０の一部または全部は、ネットワークで互いに接続された複数のコンピュータ上に分散して配置されていてもよい。
【００１６】
図２は、本実施の形態の画像分析装置の分析対象の保険証券画像の平面図である。
【００１７】
本実施の形態の画像分析装置１０は、たとえば紙に印刷された保険証券の画像（保険証券画像９０）を分析する。また、紙に印刷されたものだけではなく、スマートフォンやコンピュータのディスプレイに表示された内容を分析することもできる。
【００１８】
次に、本実施の形態の画像分析装置１０を用いた保険証券画像９０の分析処理の流れを説明する。
【００１９】
図３は、本実施の形態の画像分析装置の分析の流れを示すフローチャートである。
【００２０】
保険証券画像９０は、たとえばスキャナー１２でスキャンされて画像分析装置１０の画像記憶部２０に記憶される（Ｓ１）。スキャナー１２の代わりに、スマートフォンなどのカメラで撮像してもよい。カメラで撮像する場合には、画像に台形補正や水平補正を施すなどしてもよい。
【００２１】
次に、画像解析前処理部２１は、画像記憶部２０に記憶された保険証券画像９０に対して前処理を施す（Ｓ２）。
【００２２】
具体的には、まず、画像解析前処理部２１は、保険証券画像９０から、表組みの領域９１を検出する。表組みの領域は、たとえば所定の長さ以上の直線およびそれらの直線をつなぐ曲線、すなわち罫線９２で囲まれた領域を探すことにより検出することができる。
【００２３】
図４は、本実施の形態における保険証券画像の一部分の例である。図５は、本実施の形態における前処理済画像の一部分の例である。
【００２４】
次に、画像解析前処理部２１は、表組みの領域９１から罫線９２を除去し、前処理済画像９３を生成する。前処理済画像９３は、画像解析前処理部２１から出力され、前処理済画像記憶部２２に記憶される。
【００２５】
図６は、本実施の形態における前処理済画像の一部分の他の例である。
【００２６】
さらに、画像解析前処理部２１は、図６に示すように、前処理済画像９３に含まれる画像の並べ替えを行ってもよい。画像の並べ替えにおいては、文字列が含まれる画像を塊ごとに分割する。文字列が含まれる画像の塊をたとえば上下に並べる。
【００２７】
この画像の並べ替えは、表組みの領域９１の各セル９４を、項目名に対して項目の内容が横に並ぶようにしてもよい。あるいは、それぞれのセル９４を縦に並べてもよい。並べ替えを行う際には、並べ替えを行う前のそれぞれのセル９４の位置をセル９４の画像とともに記憶させておく。
【００２８】
画像解析前処理部２１が前処理済画像９３に含まれる画像の並べ替えを行う際、それぞれのセル９４の間に、「＝＝＝＝＝＝」などの区切り文字（デリミタ）を画像として挿入してもよい。
【００２９】
次に、画像解析部２３は、前処理済画像９３を画像処理して、文字情報を抽出する（Ｓ３）。画像解析部２３は、一般的なＯＣＲ（光学式文字認識：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）のエンジンを用いることができる。ＯＣＲエンジンとして、インターネット上で公開されているものを用いてもよい。
【００３０】
画像解析前処理部２１が罫線９２を除去しておくことにより文字認識の精度が向上する。また、画像解析前処理部２１が画像をたとえばセル９４を単位として並べ替えておくことにより、一群とすべき文字を認識しやすくなるため、文字認識の精度が全体として向上する。
【００３１】
画像解析部２３が抽出した文字情報は、その文字情報の保険証券画像９０上の位置とともに、抽出文字列記憶部２９に記憶される。画像解析前処理部２１が前処理済画像９３に含まれる画像の並べ替えを行っていた場合には、前処理済画像９３上の文字情報の位置に基づいて記憶しておいたセル９４の位置と紐づけることにより、文字情報の保険証券画像９０上の位置がわかる。
【００３２】
前処理済画像９３に区切り文字（デリミタ）を画像として挿入していた場合には、その区切り文字も文字情報として抽出される。その結果、区切り文字で文字情報を分割していくことにより、各セル９４に含まれる文字列を容易に取り出すことができる。
【００３３】
次に、画像解析後処理部２４は、抽出した文字情報に対して後処理を施す（Ｓ４）。後処理では、たとえば抽出した文字情報の認識の正誤を辞書３０を用いてチェックする。
【００３４】
図７は、本実施の形態における保険証券画像の一部分の例である。
【００３５】
たとえば図７に示される画像をＯＣＲした結果、「入院拾付金日額」と認識した場合について考える。この結果文字列「入院拾付金日額」を、連続するたとえば２文字ずつ、先頭文字が結果文字列の先頭から１文字ずつ右に進むように複数のサブ文字列に分割する。つまり、「入院」、「院拾」、「拾付」、「付金」、「金日」、「日額」、という６つのサブ文字列に分割する。したがって、結果文字列の中で先頭文字が隣り合うサブ文字列は、たとえば１文字の重複文字を有することになる。
【００３６】
次に、それぞれの分割文字列「入院」、「院拾」、「拾付」、「付金」、「金日」および「日額」について、辞書３０に記憶された辞書での出現頻度を調べる。その結果、たとえば、出現頻度が、「入院」については２００、「院拾」については０、「拾付」については５、「付金」については１００、「金日」については５０、「日額」については１００となる。このように、ＯＣＲでの誤りを含む文字列である「院拾」および「拾付」については、出現頻度が極端に小さくなる。そこで、所定の閾値よりも出現頻度が小さい文字列に共通した部分（重複文字）、すなわち３番目の文字である「拾」は、ＯＣＲの誤りであると判定する。
【００３７】
さらに、「院」の後に１文字付加した文字列、および「付」の前に１文字付加した文字列について辞書で出現頻度を調べて、付加すべき文字が共通する文字列であって、出現頻度が最も高い文字列を抽出する。抽出された文字列に共通する文字（付加すべき文字）が正しい文字であるとする。
【００３８】
このように、画像解析後処理部２４が画像解析によって得られた文字列をＮ−ｇｒａｍ方式で分割して辞書と突き合わせることにより、文字情報の認識精度が向上する。特に、日本語、韓国語、中国語などの単語の区切りがない言語が記述された文書の画像の分析に有効である。再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて、文字認識の正誤を学習し、文字の認識の正誤を判定してもよい。
【００３９】
また、後処理において、抽出した文字情報の形態素解析を行ってもよい。形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる文字列の品詞を分析することができる。分析した結果は、文字列とともに記憶しておく。品詞だけではなく、固有名詞に該当するか否か、日付に該当するか否か、数量に該当するか否かなどを分析してもよい。
【００４０】
次に、パターン分類部２７は、保険証券画像９０のパターンを判定する（Ｓ５）。具体的には、保険証券画像９０が、パターン記憶部２８に記憶された書類のパターンのうち、どのパターンに該当するかを判定する。
【００４１】
ここでパターンとは、特定の保険会社や保険商品などの種類ごとに共通に用いられる文書の形式である。保険証券画像９０の特徴とは、たとえば罫線・枠線などの配置や、会社名・保険商品名が保険証券に記載されているか否かなどである。たとえば、保険証券画像９０のそれぞれの画素の値を横方向に足し合わせたものを縦方向の位置ごとに並べた横方向画素濃度スペクトル、および、保険証券画像９０のそれぞれの画素の値を縦方向に足し合わせたものを横方向の位置ごとに並べた縦方向画素濃度スペクトルを用いてフォーマットを特定することができる。横方向画素濃度スペクトルおよび縦方向画素濃度スペクトルを、パターン記憶部２８にあらかじめ記憶しておいた基準となるパターンのものと比較し、類似度を算出することにより、パターンを特定することができる。パターンの特定あるいは罫線・枠線の認識には、カスケード型分類器（Ｈａａｒ分類器）を用いてもよい。パターンの判定に、会社名や商品名などの特定の文字列が特定の位置に記載されていることを用いてもよい。
【００４２】
次に、構造解析部２５は、画像解析部２３が抽出し、必要に応じて画像解析後処理部２４が修正した文字情報のそれぞれについて、項目名のキーと、その項目名の項目の値のバリューとを組として組み合わせる（紐づけする）（Ｓ６）。
【００４３】
項目名となりうる文字列を記憶したデータベースに対象とする文字列が含まれるか否かを検索することにより、キーを特定することができる。あるいは、表組の領域９１の左側あるいは上側のセル９４に記載された文字列をキーとしてもよい。
【００４４】
キーとバリューの紐づけには、構造化距離を用いる。構造化距離とは、実際の記載位置間の距離に、文書上の語句の記載位置の制約を加味した仮想的な距離である。文書上の語句の記載位置の制約とは、日本語の横書きの場合には、文字は、左から右に向かって、上から下に向かって記載されること、罫線が存在する場合には罫線に沿って記載されること、枠線で囲まれている領域内に存在する文字は一群の意味を形成していること、などである。
【００４５】
構造化距離は、物理的距離（文字列間の距離）、文字列の位置および文字列周辺の画像の関数である。たとえば構造化距離は、物理的距離に構造化係数を乗じたものである。構造化距離を物理的距離に構造化バイアスを加えた値としてもよい。物理的距離とは、第１文字列の最後、すなわち、横書きの場合には右端の文字と、第２文字列の最初、すなわち、横書きの場合には左端の文字との間の距離である。
【００４６】
構造化係数は、第１文字列と第２文字列との間に水平方向の罫線９２があると大きくなるようにする。また、構造化係数は、項目と考えられる第１文字列が上下に配列されている場合には、第１文字列と第２文字列との間に垂直方向の罫線９２が複数存在すると大きくなるようにしてもよい。構造化係数は、項目と考えられる第１文字列が左右に配列されている場合には、第１文字列と第２文字列との間に水平方向の罫線９２が複数存在すると大きくなるようにしてもよい。また、右側に向かう場合には、構造化係数を正とし、左側に向かう場合には構造化係数を負としてもよい。
【００４７】
キーとバリューの組み合わせには、第１文字列から第２文字列へ向かうベクトルを用いてもよい。
【００４８】
また、項目名が記載されていないバリューの候補リストを、「商品名」などの記載されない項目名とともに、予め記憶しておいてもよい。抽出した文字情報が、この候補リストの中の一つに該当する場合には、その抽出した文字情報をバリューとし、対応する項目名をキーとして記憶してもよい。
【００４９】
後処理（Ｓ４）において形態素解析などを行っていた場合には、品詞などの文字列の特徴を紐づけに用いてもよい。たとえば、特定のキーに対するバリューとしては数量しか対応しないなどのルールを用いて紐づけすることもできる。
【００５０】
キーとバリューとは、単純な一対一の関係でなくてもよい。たとえば、一つのキーに対して複数のバリューを組み合わせてもよい。キーは、メインキーにサブキーを従属させたような階層構造（ツリー構造）になっていてもよい。この場合、階層は３以上であってもよい。
【００５１】
次に、マッピング部２６は、元の保険証券画像９０上に抽出した文字列をマッピングする（Ｓ７）。
【００５２】
図８は、本実施の形態の画像分析装置におけるマッピング画面である。
【００５３】
マッピング画面４０は、ディスプレイ１３に表示される。マッピング画面４０は、画像表示部４１と対応表示部４２とを備えている。画像表示部４１には、保険証券画像９０が表示される。対応表示部４２には、キーとバリューの組み合わせが表示される。
【００５４】
抽出した文字列は、キーおよびバリューの組として表示される。マッピング部２６は、さらに、構造解析部２５が組み合わせたキーおよびバリューの対応関係の確認をユーザーに促し、誤りがある場合には修正できるようにする。
【００５５】
具体的には、まず、たとえば保険証券画像９０および抽出した文字情報をディスプレイ１３の画像表示部４１に表示する。抽出した文字情報は、たとえば保険証券画像９０の左側の対応表示部４２に、キーおよびバリューの組として表示される。ここで最初に表示されたキーおよびバリューの組は、構造解析部２５が作成したものである。
【００５６】
また、文字情報を抽出した部分に色付けをする。色付けされた部分にマウスの操作などでポインターを移動させてクリックした場合には、キーおよびバリューの組が表示された部分においてその部分に該当するキーまたはバリューの文字情報が他と区別できるように、たとえば色を変化させることにより表示される。この際、保険証券画像９０上では、選択された部分に対応するキーまたはバリューと紐づけられている文字情報が読み取られた部分が他と区別できるように、たとえば色を変化させることにより表示される。ユーザーは、この対応関係に間違いがない場合には、放置し、あるいは、間違いがないことを入力する。この対応関係に間違いがある場合には、キーおよびバリューの組が表示された部分において、キーまたはバリューの値を修正する。
【００５７】
修正に際しては、文字認識の誤りであれば、キーボードなどから入力する。対応付け（紐づけ）に誤りがある場合には、対応するキーまたはバリューが記されている部分を保険証券画像９０上でクリックするなどして、対応関係を修正してもよい。
【００５８】
このように、本実施の形態では、文字認識の結果をユーザーが修正することにより、誤りを低減することができる。
【００５９】
さらに、ユーザーによる修正を学習することにより、文字認識の精度およびマッピング（紐づけ）の精度を向上させることができる。たとえば、特定の文字を他の文字と誤認識していて、それをユーザーが修正する回数が増えていくことにより、その特定の文字を正しく認識させるようにすることができる。また、マッピングが誤っていた場合は、ユーザーが紐づけを修正することにより、正しくキーとバリューを組み合わせられるようになっていく。
【００６０】
保険証券画像９０がすでに記憶しているフォーマットと適合しているとパターン分類部２７が認識できた場合には、その保険証券画像９０上のキーの位置およびバリューの位置が把握されたことになる。したがって、この場合には、構造解析部２５では、キーとバリューの紐づけをすることが容易にできる。
【００６１】
保険証券画像９０がすでに記憶しているフォーマットと適合しているとパターン分類部２７が認識できない場合には、その保険証券画像９０上のキーの位置およびバリューの位置を把握する必要がある。しかし、マッピング部２６によるマッピングおよびマッピングされたキーおよびバリューの組み合わせをユーザーが必要に応じて修正することにより、キーとバリューの組み合わせの誤りをきわめて少なくすることができる。
【００６２】
このように本実施の形態の画像分析装置１０は、文字情報の保険証券画像９０中の位置に基づいてその文字情報と対をなす文字情報とを紐づけする構造解析部２５を有している。このため、分析対象画像である保険証券画像９０で表される文書の構造、すなわち、項目名とそれに対応する値との対応関係を把握することができる。その結果、項目名とそれに対応する値との対応関係に基づいて、文字情報の認識精度を向上させることができる。
【００６３】
また、構造解析部２５は、２つの文字情報の保険証券画像９０中の距離とその画像中の文字情報が抽出された周辺の領域の画像との関数として求められる構造化距離に基づいて紐づけを行っている。このため、単に文字列相互の関係だけでなく、２つの文字列の位置関係や、間に罫線があることなどの情報に基づいて、項目名とそれに対応する値との対応関係をより正確に把握することができる。
【００６４】
さらに、本実施の形態において、マッピング部２６は、構造解析部２５が紐づけした文字情報の組を保険証券画像９０と対応付けて表示し、文字情報の組の組み合わせに誤りがある場合にユーザーによる修正の入力を受け付ける。このため、項目名とそれに対応する値との対応関係をより正確に把握することができる。さらに、ユーザーによる修正の履歴を学習していくことにより、項目名とそれに対応する値との対応関係の把握の精度を向上させることができる。
【００６５】
学習においては、キーおよびバリューのそれぞれの画像上の位置そのもの、あるいは、キーからバリューに向かうベクトルを学習しておくことにより、対応関係の把握精度を向上させることもできる。
【００６６】
パターン分類部２７は、保険証券画像９０がパターン記憶部２８に記憶されたパターンのいずれに該当するか判定する。このため、保険証券画像９０がパターン記憶部２８に記憶されたパターンと適合する場合には、項目名とそれに対応する値との対応関係を容易に把握することができる。したがって、構造解析部２５は、項目名とそれに対応する値との対応関係を容易に紐づけすることができる。
【００６７】
また、本実施の形態は、保険証券を対象として分析するシステムを例として説明したが、ある程度定型で記載される用語がある程度限定された他の印刷物等に記載された内容を分析するシステムにも適用できる。たとえば、運転免許証の記載内容を分析したり、マンションのパンフレットを分析したり、預金通帳から預金の流れを分析したり、登記簿謄本の記載内容を分析したり、健康診断の結果を分析したりすることができる。
【符号の説明】
【００６８】
１０…画像分析装置、１２…スキャナー、１３…ディスプレイ、１４…キーボード、１５…マウス、２０…画像記憶部、２１…画像解析前処理部、２２…前処理済画像記憶部、２３…画像解析部、２４…画像解析後処理部、２５…構造解析部、２６…マッピング部、２７…パターン分類部、２８…パターン記憶部、２９…抽出文字列記憶部、３０…辞書、４０…マッピング画面、４１…画像表示部、４２…対応表示部、９０…保険証券画像、９１…表組みの領域、９２…罫線、９３…前処理済画像、９４…セル
【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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