(57)【要約】【課題】作業者が帳票の画像を見ながらデータエントリ作業を行う上で、入力ミスをカバーしつつ容易にかつ効率良くデータエントリ作業を行えるようにする。【解決手段】このデータエントリシステムは、画像記憶部に記憶された画像を読み出し、読み出した画像を文字列に沿って切り出し、切り出した領域の画像から文字と文字とを関係付けた構造体を生成する文字認識部と、前記帳票の画像と、前記帳票に記載されている文字を入力するための入力ボックスとを有する画面を前記表示装置に表示し、前記入力ボックスへのキー入力を受け付ける画面制御部と、受け付けた前記キーに関連する文字または文字列の候補を、前記構造体から読み出し前記入力ボックスに変換候補として表示するエントリ支援部とを備える。【選択図】図１
2011237905.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力装置および表示装置を備えたデータエントリ装置において、
キーエントリ対象の文字が記載された帳票を光学的に読み取って得られた画像が記憶された画像記憶部と、
前記キーエントリ対象の文字を繋げた文字列の候補の構造体が記憶可能な構造体記憶部と、
前記画像記憶部に記憶された画像を読み出し、読み出した画像を文字列に沿って切り出し、切り出した領域の画像から各文字を認識し文字を位置とスコアで紐付けた文字列の構造体を生成し、前記構造体記憶部に記憶する文字認識部と、
前記帳票の画像と、前記帳票に記載されている文字を入力するための入力ボックスとを有する画面を前記表示装置に表示し、前記入力ボックスへのキー入力を受け付ける画面制御部と、
受け付けた前記キーに関連する文字または文字列の候補を、前記構造体記憶部の構造体から読み出し前記入力ボックスに変換候補として表示、または前記入力ボックスの近傍に参照用の情報として表示するエントリ支援部と
を具備することを特徴とするデータエントリ装置。
【請求項２】
前記エントリ支援部は、
検索により前記基本辞書から得られた前記キーの変換候補の文字または文字列を、前記構造体記憶部の文字列の候補の構造体から読み出した文字または文字列の候補とマッチするように修正し、前記修正した文字列を前記入力ボックスまたはその近傍に表示することを特徴とする請求項１記載のデータエントリ装置。
【請求項３】
前記エントリ支援部は、
前記キーに関連する文字または文字列を、前記構造体記憶部の文字列の候補の構造体から読み出す際に、入力された前記キーに対応する文字または文字列に対して補完処理を行い、前記補完した結果の文字または文字列を前記入力ボックスまたはその近傍に表示することを特徴とする請求項１記載のデータエントリ装置。
【請求項４】
入力装置、記憶装置および表示装置を備えたデータエントリ装置におけるデータエントリ方法において、
キーエントリ対象の文字が記載された帳票を光学的に読み取って得られた画像を前記記憶装置に記憶するステップと、
前記記憶装置に記憶された画像を読み出し、読み出した画像を文字列に沿って切り出し、切り出した領域の画像から各文字を認識し文字を位置とスコアで紐付けた文字列の構造体を生成し、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記帳票の画像と、前記帳票に記載されている文字を入力するための入力ボックスとを有する画面を前記表示装置に表示し、前記入力ボックスへのキー入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記キーに関連する文字または文字列の候補を、前記構造体から読み出し前記入力ボックスに変換候補として表示、または前記入力ボックスの近傍に参照用の情報として表示するステップと
を有することを特徴とするデータエントリ方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データエントリシステムおよびデータエントリ方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば申込書などの帳票の画像を画面に表示し、エントリ作業者が、その画面を見ながら、帳票の情報をキーボードで入力（キー入力）してゆく業務のためのデータエントリシステムがある。
【０００３】
ＦＡＸ等で受信した紙の帳票の内容をデータ化する際に、キー入力によってエントリすることが一般に行われている。
【０００４】
しかし、この作業は、非熟練者が作業した場合、タイプミスや変換ミスなどの問題が起きやすい。また、例えば住所や名前などで難読文字を含む場合、キーエントリ自体が困難になることもある。
【０００５】
このような難読文字の入力に対応する技術として、例えば手書きした文字の画像を文字認識する技術がある。この技術の場合、手書きされた文字だけでなくその後に続く候補文字列または候補単語を提示することで、すべての文字を記入することなく文字入力を行える（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−９６０８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した従来の技術は、人が記入する文字または単語が正しいという前提であり、キー入力のようにタイプミスを起こす可能性のあるデータエントリ作業には適さないという問題がある。
【０００８】
また、帳票に書かれた文字を光学的（機械的）に読み取って得た画像から文字を認識することは１００％確実であるというわけではなく、誤読が少なからず発生する。このため、誤りが許されないシステムでは、認識した文字の検査に多大な時間と労力を要するという問題がある。
【０００９】
また、光学的な文字読み取り処理で、例えば帳票の画像の住所記載欄を文字認識したときに、例えば「神奈川県」という文字列を「神寮川県」というように、連続する文字の列の中間の文字を誤読した場合、該当する位置の文字だけを訂正しようとすると、入力の変換回数が多くなってしまい、その作業に多くの手間がかかるという問題がある。
【００１０】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、作業者が帳票の画像を見ながらデータエントリ作業を行う上で、入力ミスをカバーしつつ容易にかつ効率良くデータエントリ作業を行えるよう支援することができるデータエントリシステムおよびデータエントリ方法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】
【００１１】
上記の課題を解決するために、実施形態のデータエントリ装置は、入力装置および表示装置を備えたデータエントリ装置において、キーエントリ対象の文字が記載された帳票を光学的に読み取って得られた画像が記憶された画像記憶部と、前記キーエントリ対象の文字を繋げた文字列の候補の構造体が記憶可能な構造体記憶部と、前記画像記憶部に記憶された画像を読み出し、読み出した画像を文字列に沿って切り出し、切り出した領域の画像から各文字を認識し文字を位置とスコアで紐付けた文字列の構造体を生成し、前記構造体記憶部に記憶する文字認識部と、前記帳票の画像と、前記帳票に記載されている文字を入力するための入力ボックスとを有する画面を前記表示装置に表示し、前記入力ボックスへのキー入力を受け付ける画面制御部と、受け付けた前記キーに関連する文字または文字列の候補を、前記構造体記憶部の構造体から読み出し前記入力ボックスに変換候補として表示、または前記入力ボックスの近傍に参照用の情報として表示するエントリ支援部とを備える。
【００１２】
また、実施形態のデータエントリ方法は、入力装置、記憶装置および表示装置を備えたデータエントリ装置におけるデータエントリ方法において、キーエントリ対象の文字が記載された帳票を光学的に読み取って得られた画像を前記記憶装置に記憶するステップと、前記記憶装置に記憶された画像を読み出し、読み出した画像を文字列に沿って切り出し、切り出した領域の画像から各文字を認識し文字を位置とスコアで紐付けた文字列の構造体を生成し、前記記憶装置に記憶するステップと、前記帳票の画像と、前記帳票に記載されている文字を入力するための入力ボックスとを有する画面を前記表示装置に表示し、前記入力ボックスへのキー入力を受け付けるステップと、受け付けた前記キーに関連する文字または文字列の候補を、前記構造体から読み出し前記入力ボックスに変換候補として表示、または前記入力ボックスの近傍に参照用の情報として表示するステップとを有する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態のデータエントリシステムの構成を示す図である。
【図２】認識結果記憶部のデータを示す図である。
【図３】文字認識処理を示すフローチャートである。
【図４】認識結果構造体の作成動作を示すフローチャートである。
【図５】認識結果構造体を作成する過程を説明するための図である。
【図６】文字候補構造体の作成手順の一例を示す図である。
【図７】データエントリ画面の一例を示す図である。
【図８】キーエントリ支援動作を示すフローチャートである。
【図９】認識結果構造体の中から最も尤もらしい文字列から補完文字列を生成する動作を説明するための図である。
【図１０】認識結果構造体の一部分が欠落して作成された場合の例を示す図である。
【図１１】図１０の認識結果構造体で未確定になることを説明するため図である。
【図１２】中抜けした文字を補完する動作を示すフローチャートである。
【図１３】中抜けした文字を補完する動作を説明するための図である。
【図１４】中抜けした文字を補完する動作を説明するための図である。
【図１５】認識結果構造体の各要素が候補文字およびそれぞれの類似度を保持している様子を示す図である。
【図１６】入力された文字を利用した場合と認識結果１位を利用した場合の両者の文字列を表示した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の一つの実施の形態のデータエントリシステムを詳細に説明する。図１は第１実施形態のデータエントリシステムの構成を示す図である。
【００１５】
（第１実施形態）
図１に示すように、この第１実施形態のデータエントリシステムは、画像読取装置または画像入力装置としてのイメージスキャナ１（以下「スキャナ１」と称す）と、例えばテキスト入力やデータエントリ開始操作や終了操作などの指示操作を行うキーボード２などのテキスト入力装置と、データエントリ装置としてのコンピュータ本体３と、モニタ４などの表示装置とを備えている。テキスト入力装置としては、例えばマウスやトラックボールとＧＵＩとの組み合わせで画面上に表示したカナやローマ字のテキストをクリック操作して指定する機器も含まれる。
【００１６】
スキャナ１は、例えばＣＣＤなどの撮像素子をライン状に配置したＣＣＤラインセンサとこのＣＣＤラインセンサへ帳票を連続して供給するための給紙機構を備えるものである。この他、スキャナ１は、帳票を一枚ずつ読み取るためのフラットベットを備えるものであってもよい。
【００１７】
スキャナ１は、ＣＣＤラインセンサにより読取対象物（申込書などの帳票）をスキャニングし（読み取り）、帳票イメージ（デジタル画像）としてコンピュータ本体３に入力する。帳票は、例えば注文書（図３参照）などのように、文字の記入位置が予め決められており、予め設定された注文書の書式に基づいて帳票イメージ（デジタル画像）を文字認識処理し、注文書に記載された文字のテキストデータが得られるものとする。
【００１８】
この実施形態では、画像入力装置としてスキャナ１を例示したが、「帳票を光学的に読み取った画像」を入力するものであれば、例えばネットワーク上のサーバやネットワーク回線、その通信インターフェースなども画像入力装置に含まれる。この他、画像入力装置としては、例えばデジタルカメラなど、様々な形態のものを許容する。
【００１９】
モニタ４は、コンピュータ本体３から出力されたデータ入力用の画面（図７のデータエントリ画面５０）を表示する。すなわち、モニタ４は、帳票を光学的に読み取った帳票イメージ（デジタル画像）を表示する表示部として機能する。
【００２０】
コンピュータ本体３は、入力受付部３１、メモリ３２、文字認識部３３、文字認識辞書３４、日本語変換辞書としての基本辞書３６、エントリ部３５などを備えている。メモリ３２は、画像記憶部３２ａおよび認識結果記憶部３２ｂを有している。
【００２１】
文字認識辞書３４には、文字認識のための一般的な辞書データ（文字の画像（または文字の特徴ベクトル）とテキストデータとを対応付けたもの）が多数格納されている。つまりこの文字認識辞書３４は、文字認識のために利用される辞書である。この文字認識辞書３４とは別に、メモリ３２には例えば「ローマ字」または「かな」等でキー入力されたときに参照される日本語変換のための基本辞書３６が設けられている。基本辞書３６はキー入力された文字のコードとテキストデータとを対応付けたものである。
【００２２】
図７のデータエントリ画面５０の入力ボックス５２〜５５に、カーソルが表示された状態でキーボード２から入力されたキーに対応する日本語の文字または文字列の候補が基本辞書３６から読み出されて入力ボックス５２〜５５に表示される。基本辞書３６は、キーボード２から入力されたキーに対応する変換候補の文字が格納された日本語変換辞書であり、例えば「にほん」と入力することで、「日本」という漢字の文字を出力するためのものである。
【００２３】
画像記憶部３２ａには、スキャナ１から入力された帳票イメージや文字イメージ領域などが保存される。すなわち、この画像記憶部３２ａには、キーエントリ対象の文字が記載された帳票をスキャナ１が光学的に読み取って得られた画像が記憶される。
【００２４】
認識結果記憶部３２ｂには、文字認識部３３により認識された文字認識結果が記憶される。文字認識結果は、例えば図２に示すように、認識した各文字を文字候補として各候補に付加されたスコアと対応付けた文字要素（ノード）の構造体（テーブル）として記憶される。文字要素（ノード）の構造体（テーブル）を認識結果構造体という。
【００２５】
この認識結果構造体は、帳票イメージを文字行毎に切り出し、切り出した領域の画像から文字列を認識し、文字列を構成する文字と文字との関係をスコアで紐付けた構造体である。この認識結果構造体の具体的な作成方法については後述する動作説明で詳述する。
【００２６】
メモリ３２には、キーボード２から入力されたテキストデータが保持される。この他、メモリ３２には、読み取り元の帳票に対する帳票イメージのフォーマット情報（これを「帳票フォーマット」という）およびデータエントリ画面５０を構成するための入力フィールド定義情報などが記憶されている。
【００２７】
帳票フォーマットは、読み取り元の帳票に対応して帳票イメージのどの位置にどういった情報が記載されているかといった情報である。すなわち、メモリ３２には、帳票における文字記載部分の配置を含む帳票フォーマットが記憶されている。
【００２８】
すなわち、メモリ３２は、入力されたデータを一時保存すると共に、文字認識部３３およびエントリ部３５がそれぞれの処理を行うための作業領域（データの一時記憶領域）として機能する。メモリ３２および文字認識辞書３４以外の要素（入力受付部３１、文字認識部３３、エントリ部３５など）は、ハードディスク装置にインストールされたプログラムを、コンピュータ本体３に設けられたＣＰＵが実行することで実現される。なお上記各要素はソフトウェアに限らずハードウェアで実現してもよい。
【００２９】
入力受付部３１は、スキャナ１から入力される帳票イメージ（デジタル画像）を受け付け、メモリ３２の画像記憶部３２ａに記憶する。また入力受付部３１は、キーボード２からキー入力されたテキストデータ等の入力データを受け付け、エントリ部３５に渡す。
【００３０】
文字認識部３３は、メモリ３２の帳票フォーマットに従い、帳票イメージから文字列のイメージを文字行毎に切り出し、切り出した文字行に対して文字認識辞書３４を参照して文字認識処理を実行し、抽出された各文字行の文字認識結果を用いて文字列を繋げた構造体を構成（作成）し、認識結果記憶部３２ｂに記憶する。なお帳票フォーマットは、データエントリ作業の際にエントリ作業者によるキー操作で入力される場合もある。
【００３１】
すなわち、文字認識部３３は、画像記憶部３２ａに記憶された画像を文字列の領域単位に切り出し、切り出した文字列の領域を認識可能な最小単位で切り出し、切り出した最小単位の画像に対して文字認識辞書３４を用いて文字または文字要素を認識し、認識結果の隣り合う文字または文字要素どうしを組み合わせて、文字列の行領域毎に構成した文字列候補の構造体（これを「認識結果構造体」という）を生成し、認識結果記憶部３２ｂへ記憶する。換言すると、この認識結果構造体は、帳票イメージから切り出した文字行の領域より各文字を認識し文字を位置とスコアで紐付け、文字どうしのつながりを示す構造体である。文字どうしのつながりをパスという。
【００３２】
帳票フォーマットは、帳票イメージ内のどの位置にどの項目の文字イメージ領域が存在するかといった配置データであり、例えば注文書などであれば、注文主の氏名、届け先の住所、注文品の番号、金額、代金などの文字イメージ領域の切り出し範囲を示す座標情報（始点（左上角）と終点（右下角））である。座標情報は、例えば帳票イメージの左上角を基準点（ｘ０，ｙ０など）とする２次元平面の座標である。
【００３３】
入力フィールド定義情報は、データエントリ画面５０にテキスト入力ボックスを表示する位置を示す座標情報（始点）、入力される文字種（漢字／英数字、半角／全角等）、文字数、禁則文字、色（背景、文字）、入力順序等を定義したものである。入力順序は、複数のテキスト入力ボックスの中でテキストを入力すべき対象のテキスト入力ボックスをアクティブにする順序と、アクティブにされたテキスト入力ボックスに対応する文字イメージ領域（枠）を帳票イメージ上に指し示すための情報などである。
【００３４】
エントリ部３５は、入力フィールド定義情報に従って、帳票の画像５１とテキストの入力ボックス５２とを有するデータエントリ画面５０（図７参照）を表示し、データエントリ画面５０の入力ボックス５２に入力されたキーに対応して基本辞書３６および認識結果記憶部３２ｂから読み出され、確定した文字または文字列（テキストデータ）をキーエントリのデータとしてメモリ３２またはハードディスク装置へ保存する。
【００３５】
すなわち、エントリ部３５は、帳票の画像５１と、帳票に記載されている文字を入力するための入力ボックス５２とを有するデータエントリ画面５０をモニタ４へ出力（表示）し、データエントリ画面５０の入力ボックス５２へのキー入力を受け付ける画面制御部として機能する。
【００３６】
またエントリ部３５は、受け付けたキーに対応する変換候補の文字を基本辞書３６から検索し、入力ボックス５２に表示すると共に、キーに関連する文字または文字列を、認識結果記憶部３２ｂの認識結果構造体から読み出し画面の例えば入力ボックス５２の直下など）に基本辞書３６と同等の変換候補または参照用の情報として表示するエントリ支援部として機能する。
【００３７】
以下、図３乃至図６を参照してこのデータエントリシステムの動作を説明する。
【００３８】
図３に示すように、例えば注文書４１などの帳票を元文書として、スキャナ１で読み取って得られた帳票イメージ４２をデータエントリ画面５０に表示させながらデータエントリを行う例について説明する。なお注文書４１の他に、例えば保険やカードなどの申込書など、他種の帳票についても同様の処理を行うことができる。またこの例の帳票に限らず本やノートなどの一般文書をデータエントリの処理対象にしてもよい。
【００３９】
このデータエントリシステムでは、処理対象の注文書４１の帳票コードがキー入力により指定され、データエントリ開始操作が行われると、スキャナ１により注文書４１がスキャニングされて、帳票イメージ４２がコンピュータ本体３に入力される。帳票コードは、スキャニングの際に、帳票イメージから検出してもよい。
【００４０】
コンピュータ本体３では、スキャナ１から入力された帳票イメージ４２を入力受付部３１が受け付け、画像記憶部３２ａに記憶する。帳票イメージは、例えばＪＰＥＧ形式またはＰＮＧ形式等である。
【００４１】
次に、文字認識部３３は、画像記憶部３２ａに記憶された帳票イメージを読み出し、読み出した帳票イメージに対して文字認識を行い、記入内容の認識結果構造体を作成し、認識結果記憶部３２ｂに記憶しておく。
【００４２】
ここで、図４乃至図６を参照して文字認識部３３が認識結果構造体を作成する処理を詳述する。文字認識部３３は、画像記憶部３２ａから帳票イメージを読み出し、読み出した帳票イメージから文字行の領域を抽出する（図４のステップＳ１０１）。
【００４３】
そして、文字認識部３３は、抽出した文字行の領域の画像を２値化する（ステップＳ１０２）。
【００４４】
文字認識部３３は、２値化した文字行の画像各々から、文字の候補の位置を切り出し（ステップＳ１０３）、画像中から文字の画像領域の位置を全て抽出する。文字切り出しの方法としては、例えば射影ヒストグラムを参照し、空白部分で切りだすなどの方法を用いる。なお、文字の候補の切り出し手段としては、この他にも例えばエントリ対象となる帳票のモデルを定義し、これに従って文字列の位置を決定するなどしてもよい。
【００４５】
次に、文字認識部３３は、抽出した位置に従って文字の画像領域を切り出し、切り出した画像領域の統合処理を行い（ステップＳ１０４）、文字候補を生成し（ステップＳ１０５）、生成した文字候補に対して文字認識を行い（ステップＳ１０６）、認識結果構造体を構成（作成）する（ステップＳ１０７）。
【００４６】
図５を参照して上記過程での画像の変化を、順をおって説明する。図５に示すように、抽出した文字行の位置に従い処理対象の文字行画像６１を切り出し、切り出した文字行画像６１に対して大津の方法などにより２値化処理を行う（図５のステップＳ１０２）。なお、２値化処理にはこの他にも例えばKittlerの方法など、既知の２値化手法を用いることもできる。
【００４７】
次に、２値画像６２を対象とし、文字成分候補を切り出す。具体的には、例えば黒画素の数を行に直行する方向に射影したヒストグラムを作成し、ヒストグラム上で値が０である領域をすべて検出し、領域それぞれの中央を文字成分候補の区切りとする。
【００４８】
なおこの他、例えばいわゆるペリフェラル特徴を取得し、その値が大きいところ、あるいは変化の大きいところを候補とするなど、他の手法を用いて候補を取得してもよい。
【００４９】
次に、文字認識部３３は、文字成分候補の統合判定（検査）を行い、統合可能なものは統合し、文字候補構造体を作成する（図５のステップＳ１０４）。文字候補構造体の作成手順の一例を図６に示す。
【００５０】
図６に示すように、文字候補構造体の各要素は、文字成分候補そのものか、または文字成分候補を複数個連結したものである。まず文字成分候補を全て文字候補であるものとして文字候補構造体（文字どうしのパス）を作成する。
【００５１】
次に、文字候補構造体において、隣接する文字候補どうしが連結可能かどうかを判定し、連結可能な場合はその組み合わせを探索する。なお、連結可能と判定する条件としては、連結した場合の文字成分の縦横比（幅）／（高さ）を基に、（縦横比）＜（閾値）を満たすものとする。
【００５２】
本例では、閾値を例えば1.2とするが、この値は他の値でもよく、例えば連結した場合に生成される文字候補に対して文字認識を行い、一定の類似度が得られた場合に連結するなど、異なる基準を採用しても良い。
【００５３】
そして、連結して新たな文字候補を生成する組み合わせについて、それぞれを単独で文字として扱うものと並列にその要素を挿入する。この手順を連結する文字成分の組がなくなるまで繰り返すことにより、文字候補構造体を構成できる。
【００５４】
最後に、上記処理により作成した文字候補構造体の各文字候補の領域に対して文字認識を行い、最終的に、図５のように、文字候補どうしの組み合わせを変えて異なるパスで結んだ認識結果構造体６５を作成する。
【００５５】
この例では、文字認識の手法として、例えば部分空間法などを用いている。なお、この他、例えば最近傍法などの既知の異なる文字認識方法を用いてもよい。なお、本例においては、認識結果構造体６５の各要素には、該当する文字候補構造体の要素に対して文字認識を行った結果として取得された文字の情報が含まれるものとする。
【００５６】
次に、図７乃至図９を参照してキーエントリ作業の際の動作を説明する。このシステムでは、キーエントリ作業の際のエントリ候補をエントリ作業者に提示する辞書として文字認識結果として認識結果記憶部３２ｂに記憶されている認識結果構造体を用いる。
【００５７】
まず、図７を参照してデータエントリ画面５０について説明する。このシステムの場合、エントリ作業者によるキー操作でデータエントリの開始操作が行われると、エントリ部３５は、データエントリ画面５０をモニタ４へ出力し、モニタ４に、図７に示すようなデータエントリ画面５０が表示される。
【００５８】
データエントリ画面５０には、帳票イメージとして注文書画像５１が画面の左側に表示され、画面の右側に、複数の入力ボックス５２〜５５が縦に並べられて表示される。また各入力ボックス５２〜５５の近傍には、認識結果記憶部３２ｂの認識結果構造体を検索した結果の文字列候補５６が参照用として表示される。文字列候補５６は変換候補として入力ボックス５２〜５５内に表示してもよい。
【００５９】
データエントリ画面５０に表示された入力ボックス５２〜５５のうち、最上部のものから順にアクティブにされ、エントリ作業者がテキストを入力する際に、注文書画像の対応する文字イメージ領域が枠で囲われて表示される。この例では、始めにアクティブにされる入力ボックス５２は、注文主の氏名を入力するテキスト入力ボックスである。
【００６０】
入力ボックス５２にテキストを入力後、エンターキーなどを操作して確定することで、入力ボックス５２に入力されたテキストデータ（入力データ）がエントリ部３５によりメモリ３２に保存されると同時に、直下の入力ボックス５３がアクティブに切り換えられ、住所の入力が可能になる。
【００６１】
エントリ部３５は、エントリ作業者からのキー入力を受け付ける。エントリ作業者は帳票に記載されたデータをそのとおり入力し、画像を文字データ化する、いわゆるデータエントリ処理を行うものとする。
【００６２】
エントリ部３５は、まず、スキャナ１によって取得された帳票イメージを画像記憶部３２ａから読み出してデータエントリ画面５０内の左側に表示する。本例では、帳票イメージデータを取り込んだコンピュータ本体３の画面上に表示したが、コンピュータ本体３とは別にＬＡＮなどを介して接続した他のデータエントリ専用のコンピュータに表示してもよい。
【００６３】
データエントリ画面５０内の右側の入力ボックス５２に、エントリ作業者がキー入力すると、入力受付部３１は、エントリ作業者からのキー入力を受け付け、エントリ部３５に渡す。
【００６４】
すると、エントリ部３５は、受け取ったキーをキーワードにして認識結果記憶部３２ｂから認識結果構造体を取得すると共に（図８のステップＳ２０１）、入力されたキーに対応するテキストデータを基本辞書３６から取得する（ステップＳ２０２）。
【００６５】
データの取得が終了すると（ステップＳ２０３）、エントリ部３５は、取得したテキストデータと認識結果構造体の文字列とを照合し（ステップＳ２０４）、取得したテキストデータの列（文字列）と一致（マッチ）する文字列を認識結果構造体上で探索（検索）する（ステップＳ２０５）。
【００６６】
探索の結果、一致する部分が認識結果構造体上に存在した場合（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、エントリ部３５は、認識結果構造体の一致する部分の続きの部分に対して最も可能性の高い文字列を決定し、その文字列を入力候補として補完して（ステップＳ２０６）、入力ボックス５２に表示する（ステップＳ２０７）。なお一致する部分の続きの部分に対して最も可能性の高い文字列を、入力されたものとは別に入力ボックス５２の下に表示し、エントリ作業者に提示してもよい。
【００６７】
なお、本例における最も可能性の高い文字列の決定方法としては、文字候補の画像としての縦横比を用い、平均縦横比が最も１に近くなるパス上の文字を繋げた文字列を前記最も可能性の高い文字列とするものとする。
【００６８】
以下、本例では、エントリ作業者が、データエントリ画面５０の「お届け先」の入力ボックス５３（入力フィールド）に、文字列を『神奈川』まで入力した場合の例で説明する。
【００６９】
エントリ部３５は、まず、認識結果記憶部３２ｂの認識結果構造体の中で、今回キー入力された文字列である『神奈川』を検索する。なお、文字列を検索する場合には、入力された文字列は文字列画像先頭からのものであること、および検索結果が認識結果構造体内で連続であること、を前提とし、探索開始点を認識結果構造体の先頭として探索する。
【００７０】
本例においては、図９内の黒太枠で示す位置が一致する。これに並行するパス、すなわち文字列『神奈川』に含まれる文字成分候補が利用されている全てのパスは、正解である可能性がないため、候補から削除する。本例では、図９内の薄色表示になった部分が該当する。
【００７１】
但し、例えば郵便番号と併記される住所など確定してもよい部分を含む場合には、探索開始点を確定できない部分の先頭として同様に処理してもよい。上記の例であれば、住所は市町村まではエントリの必要なく確定できるため認識結果をそのまま採用し、エントリは街区の先頭から行うようにしてもよい。
【００７２】
さらに、上記の場合でも、探索の開始点として上記２箇所を設定し、街区までを確信度の高い部分、街区以下を確信度の低い部分として、どちらからでも開始でくるようにしてもよい。この場合、確信度の低い部分から入力が開始された場合には、確信度の高い部分は認識結果を自動的に補完するようにしてもよい。
【００７３】
最後に、残りの部分に対して最も尤もらしい候補を連結することで補完文字列を生成する。この例においては、平均縦横比が最も１に近くなるパスを最も尤もらしいパスとし、そのパス上の文字列を連結した『県川崎市』を補完文字列とする。
【００７４】
最後に、入力された文字列『神奈川』に補完文字列『県川崎市』を連結した『神奈川県川崎市』を入力候補文字列として提示する。この入力候補文字列が正しい場合、エントリ作業者は上記を確定するのみでエントリを終了することができ、データエントリを容易にかつ効率よく行うことができる。
【００７５】
このようにこの第１実施形態のデータエントリシステムによれば、事前にエントリすべき帳票の認識を行って構成した認識結果構造体を、エントリ作業者がキーエントリする際の予測用辞書として用いることで、非熟練者であってもエントリ作業を容易にかつ効率よく行うことができる。またエントリ作業者がキー入力を間違えた場合でも、帳票の画像を用いて作成した認識結果構造体から該当する文字候補を表示するので、入力ミスをカバーできる。
【００７６】
（第２実施形態）
以下、図１０乃至図１４を参照して第２実施形態を説明する。第２実施形態としては、キー入力された文字列の中に、認識結果記憶部３２ｂの認識結果構造体に含まれない文字が存在する場合の処理を説明する。
【００７７】
図１０に示す認識結果構造体において、例えば『神奈川県』の『川』の部分が欠落してしまった場合を例にして説明する。なお、エントリ部３５の前まで処理は上述した説明と同様のため、設明を省略する。
【００７８】
まず、エントリ作業者が入力ボックス５３に、図１１に示すように『神奈川』までキー入力したものとする。これまでの実施例と同様に認識結果構造体内から『神奈川』を検索したものとしても、前述の通り検索結果は認識結果構造体内で連続している必要があるが、この例では『奈』には『１』と『い』だけしかパスはなく、『川』という文字に続くパスはない。このため、キー入力された『神奈川』のうち、最後の『川』という文字が認識結果構造体とマッチせず、入力ボックス５３の情報が確定しない。
【００７９】
この場合、エントリ部３５は、各文字で認識結果構造体と位置合わせを行い、マッチする部分の有無を確かめる。
【００８０】
この例では、『神奈』の部分が認識結果構造体とマッチするので、まずマッチする『神奈』の部分に該当する部分を上記実施例と同様に確定させる。
【００８１】
『川』の部分の欠落によって認識結果構造体のデータとマッチしないことから、『川』が確定しない。このような例の場合の処理方法として、キー入力を優先する方法とその後にキー入力された文字から穴埋めする方法の２つの方法があり、以下にそれぞれ記載する。
【００８２】
まず、キー入力を優先する方法について説明する。この場合、エントリ部３５は、補完処理を行わず、図１１に示すように『神奈川』まで入力されたキーに対応するテキストデータを基本辞書３６から読み出してキー入力されたとおり『神奈川』を入力ボックス５３に表示する。エントリ作業者がこの表示内容を見て、変換の正否を判断し、正しいと判断した場合は確定操作を行うことで『神奈川』を確定する。
【００８３】
次に、欠落している文字を補完により穴埋めする方法を説明する。この場合、エントリ作業者により、入力ボックス５３に『神奈川』が入力された後、続けて、入力ボックス５３に『県川崎市…』がキー入力されると、エントリ部３５は、まず各文字で位置合わせを行い（図１２のステップＳ３０１）、未確定部分のうち、キー入力で基本辞書３６から読み出されたテキストデータと認識結果構造体のデータとでマッチする部分があるか否かを判定し（ステップＳ３０２）、マッチする部分がない場合（ステップＳ３０２のＮｏ）は、チェックＮＧとして（ステップＳ３０３）、処理を終了する。
【００８４】
またマッチする部分がある場合（ステップＳ３０２のＹｅｓ）、さらにマッチする部分が完全一致するか否かを判定し（ステップＳ３０４）、完全一致しない場合（ステップＳ３０４のＮｏ）、テキストデータの文字列の並び順と文字列の領域の幅から中抜けしている文字があるか否かを判定し（ステップＳ３０５のＮｏ）、中抜けであった場合（ステップＳ３０５のＹｅｓ）、抜けた部分を切り出し再認識する（ステップＳ３０６）。
【００８５】
すなわち、エントリ部３５は、未確定部分のうち、最も確定した部分『神奈』の近くに存在する、マッチする文字候補を検索する。
【００８６】
本例の場合、図１３に示すように、新たに太枠となった『県』がマッチする。以下この『県』までがマッチしたものとして、上記第１実施形態と同様に処理を行うことで、欠落している文字（『川』）の存在する範囲が確定し、その範囲を切り出し、その部分を再認識することで、欠落している文字である『川』を導出し、この『川』とキー入力された文字列である『神奈川』の『川』とがマッチしたことで（ステップＳ３０７のＹｅｓ）、マッチングＯＫとして（ステップＳ３０８）、図１４に示すように、『神奈川県川崎市…』という補完処理結果が得られ、認識結果構造体に誤りがあった場合でもキーエントリを正しく行うことができる。
【００８７】
このようにこの第２実施形態のデータエントリシステムによれば、文字認識結果構造体から読み出したデータに欠落箇所が合った場合に欠落箇所近傍で確定した文字と後続して得られるテキストデータとの関係からその部分を補完するので、事前にエントリすべき帳票の認識を行って構成した文字認識結果構造体に誤りがあった場合でも、キーエントリを正しく行うことができる。
【００８８】
（第３実施形態）
以下、図１５、図１６を参照して第３実施形態を説明する。但し、第３実施形態においては、文字認識部３３が文字認識結果構造体を作成する際に、認識結果文字列ではなく、認識結果候補と各候補の類似度を返すように文字認識部３３を構成し、認識結果構造体の各要素は複数の候補文字、およびそれぞれの類似度を保持するものとする。
【００８９】
文字認識部３３が行う文字認識までの処理手順については第１実施形態と同様に実行するものとする。この第３実施形態では、図１５に示すように、認識結果構造体の各要素が候補文字およびそれぞれの類似度を保持している。
【００９０】
次に、エントリ部３５により、エントリ作業者によるデータエントリを受け付ける。本例では、データエントリ画面５０のお届け先の入力ボックス５３に、エントリ作業者が、例えば『神奈川県川崎市』と入力したものとする。
【００９１】
この場合、エントリ部３５は、まず、認識結果構造体の中で、入力された文字列を検索する。但し、本例においては各文字候補が複数の候補を有しているため、２位以下についても探索を行い、一致した部分の平均順位が最も小さい部分を一致した部分とする。また、これに限らず、例えば平均類似度が最も高くなる部分など、異なる基準で一致した部分を決定してもよい。
【００９２】
本例では、図１６内に黒太枠で示す部分が一致する。次に、入力内部に１位候補ではない文字を用いている例がないか探索する。本例においては、『倚』が該当する。存在する場合、図１６の最下段に示すように、「入力された文字を利用した場合」と「認識結果１位を利用した場合」の両者の文字列を表示し、正しいほうを選択できるようにする。
【００９３】
なお本例では文字列を単純に並べて表示しているが、該当する部分のみ２重に提示してもよく、その際には例えば色を変えるなどして分かりやすくしてもよい。
【００９４】
また１位候補ではない文字を用いている場合、該文字候補において入力された文字での類似度が認識候補１位の類似度と十分に近い場合などには上記のような表示を行わず、無条件に入力された文字を採用するようにしてもよい。上記により、エントリ作業者は、誤読を起こすような誤りやすい文字であっても確実に正解を入力することが可能となる。
【００９５】
また、文字認識結果とエントリ作業の結果が比較されているため、入力作業を行うことで文字認識結果の確認作業が同時に行われており、この結果高い精度の入力を行うことができる。
【００９６】
なお、上述した実施形態では入力を開始した時点で補完処理を開始しているが、入力を開始していない場合にも補完処理を行って表示し、エントリ作業者に、補完した結果を最初から提示するようにしてもよい。この処理を行う場合に表示する文字列は、認識結果構造体全体から求めた最も尤もらしいパス上の文字列とすればよい。
【００９７】
補完した結果が正しければそのまま確定するだけでよく、また補完した結果に誤りがある場合はそのまま入力を続ければよいので、簡単なエントリ作業を実現することができる。
【００９８】
また、これまで説明した例において、文字列の一致探索の開始点は限定されているが、これを全ての認識結果構造体の要素から開始するようにしてもよい。このようにすれば、上記のように入力前から補完結果を提示するような場合に修正が必要な部分を含む文字列のみをエントリする修正を行うことができ、単一文字を入力するよりも容易に修正を行うことが可能になる。
【００９９】
このようにこの第３実施形態のデータエントリシステムによれば、「入力された文字を利用した場合」と「認識結果１位を利用した場合」の両者の文字列を表示し、正しいほうを選択できるようにすることで、例えば文字列の間の文字が間違っていた場合の修正を選択操作だけで行えるので、エントリ作業を効率的に行うことができる。なお入力された文字そのものを利用する以外に、例えば入力された文字列を変換辞書で変換したものを利用してもよい。
【０１００】
上述した各実施形態の結果、エントリ作業者が自身のキー入力ミスをカバーしつつ帳票の画像を見ながらデータエントリ作業を効率良くかつ確実に行えるよう支援することができる。
【０１０１】
なお、本願発明は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形してもよい。例えば各構成要素を、コンピュータのハードディスク装置などのストレージにインストールしたプログラムで実現してもよい。
【０１０２】
また上記プログラムを、コンピュータ読取可能な電子媒体：electronic mediaに記憶しておき、プログラムを電子媒体からコンピュータに読み取らせることで本発明の機能をコンピュータが実現するようにしてもよい。電子媒体としては、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やフラッシュメモリ、リムーバブルメディア：Removable media等が含まれる。
【０１０３】
さらに、ネットワークを介して接続した異なるコンピュータに構成要素を分散して記憶し、各構成要素を機能させたコンピュータ間で通信することで実現してもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１…スキャナ、２…キーボード、３…コンピュータ本体、４…モニタ、５０…データエントリ画面、３１…入力受付部、３２…メモリ、３２ａ…画像記憶部、３２ｂ…認識結果記憶部、３３…文字認識部、３４…文字認識辞書、３５…エントリ部、３６…基本辞書。
【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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