(57)【要約】【課題】原稿（束）の中に異なるフォームで作成された原稿が混在している場合、原稿のフォームを特定することができない。【解決手段】原稿のフォームを登録するフォーム登録手段と、前記フォームの識別を可能にする代表特徴量を前記フォーム毎に抽出する代表特徴量抽出手段と、原稿を読み取る原稿読取手段と、前記代表特徴量を用いて前記読み取られた原稿のフォームを判別するフォーム判別手段と、を備えることを特徴とする。【選択図】図２
2011123598.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿のフォームを登録するフォーム登録手段と、
登録された前記フォームの識別を可能にする代表特徴量をフォーム毎に抽出する代表特徴量抽出手段と、
原稿を読み取る読取手段と、
前記読取手段で読み取られた原稿のフォームを、抽出された前記代表特徴量を用いて判別するフォーム判別手段と、
を備えることを特徴とする原稿判別装置。
【請求項２】
登録された前記フォームの特徴を示す特徴量を生成する特徴量生成手段をさらに備え、
前記代表特徴量抽出手段は、生成された前記特徴量についてフォーム間の差分を抽出することにより前記代表特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の原稿判別装置。
【請求項３】
前記フォーム登録手段は、原稿の画像データを前記フォームとして登録し、
前記特徴量生成手段は、
登録された前記画像データに対し解像度の変換処理を施す手段と、
解像度が変換された前記画像データに対し下地を飛ばす処理を施す手段と、
下地飛ばし処理が施された前記画像データに対し所定のサイズの領域画像に分割する処理を施す領域分割手段と、
を有し、
分割された前記領域画像毎に前記特徴量を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の原稿判別装置。
【請求項４】
前記特徴量は、位置情報と特徴情報とからなり、
前記位置情報は、前記領域分割手段によって分割された個々の領域画像の原稿上の位置を示す情報であり、
前記特徴情報は、前記領域分割手段によって分割された個々の領域画像における、輝度又は明度の画素情報、ＯＣＲ処理を施した文字情報、色情報、ヒストグラム、網点又はフォントの属性情報、のいずれかである
ことを特徴とする請求項３に記載の原稿判別装置。
【請求項５】
抽出された前記代表特徴量が十分かどうかを判定する手段をさらに有し、
前記特徴量生成手段は、前記判定により代表特徴量が十分でないと判定された場合に、条件を変更して特徴量を生成するものであって、前記条件は、前記解像度の変換処理における解像度変換率、前記下地を飛ばす処理における閾値、前記領域分割処理における分割サイズ及び特徴量生成処理で用いる特徴情報のいずれかであり、
前記代表特徴量抽出手段は、条件を変更して生成された前記特徴量に基づいて前記代表特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の原稿判別装置。
【請求項６】
前記特徴量生成手段は、さらに、周辺領域の特徴量を用いた重み付け処理を行うことにより、分割された前記領域画像毎に特徴量を生成することを特徴とする請求項３に記載の原稿判別装置。
【請求項７】
前記フォーム判別手段は、
前記読取手段で読み取られた原稿から、前記代表特徴量の位置情報と特徴情報に対応する原稿特徴量を抽出する原稿特徴量抽出手段を有し、
抽出された前記原稿特徴量とフォーム毎の前記代表特徴量とを比較することにより、前記読取手段で読み取られた原稿のフォームを判別する
ことを特徴とする請求項１に記載の原稿判別装置。
【請求項８】
前記原稿特徴量抽出手段は、代表特徴量が抽出された際の条件と同一の条件で前記原稿特徴量を抽出し、
前記条件は、解像度変換処理における解像度変換率、下地飛ばし処理における閾値、分割処理における分割サイズ及び特徴量生成処理で用いる特徴情報のいずれか又はこれらの組合せである
ことを特徴とすることを特徴とする請求項７に記載の原稿判別装置。
【請求項９】
前記原稿特徴量抽出手段は、さらに、周辺領域の特徴量を用いた重み付け処理を行うことにより前記原稿特徴量を抽出することを特徴とする請求項７に記載の原稿判別装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の原稿判別装置を備えた原稿処理装置であって、
特定の処理の内容を前記フォーム登録手段に登録されたフォームと関連付けて登録する処理内容登録手段と、
前記フォーム判別手段によって判別されたフォームと関連付けられて登録されている前記特定の処理の内容を、前記読取手段で読み取られた原稿に対し実行する手段と
を有する、
ことを特徴とする原稿処理装置。
【請求項１１】
原稿のフォームを登録するフォーム登録手段と、
特定の処理の内容を前記フォーム登録手段に登録されたフォームと関連付けて登録する処理内容登録手段と、
登録された前記フォームの識別を可能にする代表特徴量をフォーム毎に抽出する代表特徴量抽出手段と、
前記原稿のフォーム、前記特定の処理の内容及び前記代表特徴量を記載したスキャンチケットを作成するスキャンチケット作成手段と、
スキャンチケット及び原稿を読み取る読取手段と、
前記原稿のフォーム、前記特定の処理の内容及び前記代表特徴量を、前記読取手段で読み取られたスキャンチケットから取得する手段と、
前記読取手段で読み取られた原稿のフォームを、取得された前記代表特徴量を用いて判別するフォーム判別手段と、
判別された前記フォームと関連付けられた前記特定の処理の内容を、フォームが判別された前記原稿に対し実行する手段と
を備えることを特徴とする原稿処理装置。
【請求項１２】
前記抽出された代表特徴量が十分かどうかを判定する手段と、
前記判定により代表特徴量が十分でないと判定された場合に、十分でないと判定された前記代表特徴量が再抽出された代表特徴量かどうかを判定する再抽出判定手段と、
前記再抽出判定により再抽出された代表特徴量であると判定された場合に、ユーザの指定に従って前記代表特徴量を生成する代表特徴量指定手段と、
ユーザが前記指定を入力するためのユーザインタフェースと、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の原稿判別装置
【請求項１３】
ユーザの指定に従って代表特徴量を生成する代表特徴量指定手段と、
ユーザが前記指定を入力するためのユーザインタフェースと、
をさらに備え、
前記スキャンチケット作成手段は、前記代表特徴量指定手段で生成された前記代表特徴量に基づいて、前記スキャンチケットを作成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の原稿処理装置。
【請求項１４】
登録済みフォームの中から任意のフォームをユーザに選択させるフォーム選択手段をさらに備え、
前記代表特徴量抽出手段は、前記フォーム登録手段で新たに登録されたフォームがある場合には、新たに登録された前記フォーム及び前記フォーム選択手段で選択された前記フォームの相互の間で識別を可能にする代表特徴量をフォーム毎に抽出し、
前記フォーム判別手段は、前記読取手段で読み取られた原稿のフォームを、抽出されたフォーム毎の前記代表特徴量を用いて判別する、
ことを特徴とする請求項１に記載の原稿判別装置。
【請求項１５】
フォーム登録手段より、原稿のフォームを登録するステップと、
代表特徴量抽出手段により、登録された前記フォームの識別を可能にする代表特徴量をフォーム毎に抽出するステップと、
読取手段により、原稿を読み取るステップと、
フォーム判別手段により、読み取られた原稿のフォームを、抽出された前記代表特徴量を用いて判別するステップと、
を含むことを特徴とする原稿判別方法。
【請求項１６】
コンピュータに、請求項１５に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原稿を読み取って原稿のフォーム（雛形あるいは様式）を判別する原稿判別装置、原稿判別方法及びプログラム並びに当該原稿判別装置を備えた原稿処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、帳票等の原稿（束）をスキャナで読み取ることにより、それぞれの原稿に記載された金額や日付等を算出する技術が知られている。
【０００３】
これに関連し、処理すべきデータの原稿上の位置を示す情報と処理内容を原稿に記載した指示書をスキャナで読み取ることにより処理すべきデータの位置情報と処理内容を認識し、原稿に応じた処理を行う技術が知られている。例えば、特許文献１では、処理対象の原稿に手書きで処理対象の領域と処理の内容とを示す処理指示情報を記入してこれをスキャナで読み取り、処理対象の領域と処理の内容とを特定することで処理指示書を作成する技術を開示している。これによれば、処理指示書を読み込ませた後で原稿を順次読み込み、各原稿から処理指示書で記載したデータを算出して集計等の処理を容易に実現することが可能となる。
【０００４】
また、特許文献２では、あらかじめ原稿の特定箇所にフォームを識別する情報を記入しておき、原稿を読み込んだ際に特定箇所を認識してフォームを判別することができる技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１４５６１１号公報
【特許文献２】特開平０７−２００６３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、処理指示書の読み込み後に読み取られる原稿（束）の中に異なるフォームで作成された複数種類の原稿が混在していた場合に対応できなかった。すなわち、読み込んだ原稿がどのフォームで作成されたものかを判断することができず適切に処理を行うことができないという問題があった。
【０００７】
また、特許文献２に記載の技術では、あらかじめすべての原稿にフォームの情報を埋め込んでおく必要があるため手間と時間がかかり、ユーザの負担が大きかった。
【０００８】
さらに、いずれの先行技術においても原稿のフォームを特定する処理に時間を要するほどにユーザは不便さを感じてしまうため、原稿のフォームを特定する処理には高速性が要求されていた。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る原稿判別装置は、原稿のフォームを登録するフォーム登録手段と、登録された前記フォームの識別を可能にする代表特徴量をフォーム毎に抽出する代表特徴量抽出手段と、原稿を読み取る読取手段と、前記読取手段で読み取られた原稿のフォームを、抽出された前記代表特徴量を用いて判別するフォーム判別手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、異なるフォームで作成された原稿が混在している場合でも、それぞれの原稿がどのフォームで作成されたものかを、簡易な処理で、かつ高速に判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】本発明に係る原稿処理装置のハードウェア構成図の一例である。
【図１Ｂ】本発明に係る原稿処理装置の機能ブロック図の一例である。
【図２】原稿のフォームを判別しフォームに応じた特定の処理を行うまでの流れを示すフローチャートである。
【図３】フォーム登録処理及び処理内容登録処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】特徴量生成処理及び代表特徴量抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】フォーム判別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】原稿のフォームを登録するためのブランク原稿の一例を示す図である。
【図７】領域分割された領域画像データの一例を示す図である。
【図８】生成された特徴量の一例を示す図である。
【図９】差分特徴量の一例を示す図である。
【図１０】差分特徴量の一例を示す図である。
【図１１】差分特徴量の一例を示す図である。
【図１２】代表特徴量の一例を示す図である。
【図１３】絞込みがされた代表特徴量の一例を示す図である。
【図１４】抽出された原稿特徴量の一例を示す図である。
【図１５】スキャンチケットの一例を示す図である。
【図１６】スキャンチケットの作成処理を含む、処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】スキャンチケット作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１８】代表特徴量を直接指定する処理を含む、処理の流れを示すスローチャートである。
【図１９】スキャンチケットに記された代表特徴量を任意の内容に変更する処理を含む処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】類似度の算出順の一例を示した図である。
【図２１】登録済みのフォームを再利用する場合の処理を含む、処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】重み付け処理を行った場合の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（実施例１）
図１Aは、本発明に係る原稿処理装置のハードウェア構成図の一例である。
【００１３】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１９に格納されたプログラムを、ＲＡＭ１８にロードすることによって原稿処理装置１００全体の動作を制御する。また、ＣＰＵ１１は、バス１２を介して原稿処理装置１００内の各部と通信を行う。
【００１４】
操作部１６は、ユーザが様々な指示や指定を入力するための複数のキー、及び、ユーザに通知すべき各種情報を表示するディスプレイを含むユーザインタフェースである。なお、ディスプレイ上に指示や指定の入力を行うためのタッチパネルを表示するようにしてもよい。
【００１５】
読取装置であるスキャナ１５は、原稿台にセットされた原稿を例えばカラー画像として読み取り、これによって得られた電子データ（画像データ）をＨＤＤ１３、ＲＡＭ１８等に蓄積する。スキャナ１５は、原稿給送装置（不図示）を含み、原稿給送装置にセットされた複数枚の原稿を順次原稿台上に給送し、読み取ることも可能である。
【００１６】
ＨＤＤ１３は、ハードディスクを含むハードディスクドライブであり、入力された各種情報を格納する。
【００１７】
印刷装置であるプリンタ１４は、入力された画像データに基づく画像を、記録紙（シート）上に印刷出力する。
【００１８】
ネットワークＩ／Ｆ１７は、原稿処理装置１００をネットワーク２０に接続し、ネットワーク上の外部装置からのデータの受信、ネットワーク上の外部装置へのデータの送信を制御する。
【００１９】
本実施例では、原稿のフォームとして登録される画像データをスキャナ１５を介して取り込む場合を例に説明する。しかし、例えば、外部機器から送られてくる原稿の画像データを、ネットワークＩ／Ｆ１７を介して入力されるようにしてもよい。また、スキャナ１５やプリンタ１４が接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等によって構成されてもよい。この場合、後述の処理を実行するプログラムの全部または一部を、ネットワーク等を介してＰＣに提供したり、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してＰＣに提供したりすることが可能である。
【００２０】
なお、以下の実施例１乃至５において説明するフローチャートにおける手順、各処理及び各処理結果は、ＲＡＭ１８、ＲＯＭ１９、ＨＤＤ１３のいずれかの記憶手段に記憶され、ＣＰＵ１１により実行される。
【００２１】
図１Ｂは、本発明に係る原稿処理装置の機能ブロック図の一例である。
【００２２】
フォーム登録処理部１０１は、スキャナ１５を介して入力された画像データを原稿のフォームとして登録する処理を行う。
【００２３】
処理内容登録処理部１０２は、操作部１６を用いてユーザが指定した特定の処理の内容を、フォーム登録手段で登録されたフォームと関連付けて登録する処理を行う。
【００２４】
特徴量生成処理部１０３は、フォームの特徴量を生成する処理を行う。
【００２５】
代表特徴量抽出処理部１０４は、特徴量生成処理部１０３にて生成されたフォーム毎の特徴量を比較し、フォームを識別するための代表特徴量をフォーム毎に抽出する処理を行う。
【００２６】
読取処理部１０５は、セットされた原稿等をスキャナ１５によって読み取る処理を行う。
【００２７】
フォーム判別処理部１０６は、読取処理部１０５によって読み取られた原稿（束）について、代表特徴量抽出処理部１０４で抽出された代表特徴量を用いて、個々の原稿のフォームを判別する処理を行う。
【００２８】
登録内容実行処理部１０７は、読取処理部１０５で読み取られた原稿に対し、フォーム判別処理部１０６で判別されたフォームに関連付けられた特定の処理を実行する。
【００２９】
なお、上記各処理部のうち、フォーム登録処理部１０１、特徴量生成処理部１０３、代表特徴量抽出処理部１０４、原稿読取処理部１０５及びフォーム判別処理部１０６によって、本発明に係る原稿判別装置は構成される。
【００３０】
まず、本発明に係る原稿処理装置１００の動作の概略について説明する。
【００３１】
図２は、原稿のフォームを判別しフォームに応じた特定の処理を行うまでの流れを示すフローチャートである。
【００３２】
最初に、ステップ２０１において、フォーム登録処理部１０１は、スキャナ１５を介して入力された画像データを原稿のフォームとして登録する。
【００３３】
次に、ステップ２０２において、処理内容登録処理部１０２は、ユーザが操作部１６などを介して指定した特定の処理の内容を、ステップ２０１で登録されたフォームと関連付けて登録する。
【００３４】
ステップ２０１及びステップ２０２は、登録される原稿のフォームの数の分だけ行われ、登録する原稿のフォームが３つある場合には、３回繰り返される。ステップ２０３において、フォーム登録処理（Ｓ２０１）及び処理内容登録処理（Ｓ２０２）がすべての原稿のフォームについてなされたかどうかが判定される。
【００３５】
フォーム登録処理（Ｓ２０１）及び処理内容登録処理（Ｓ２０２）がすべてなされたと判定された場合には、ステップ２０４において、同時に登録されたフォームが２つ以上あるかどうかが判定される。２つ以上ある場合、ステップ２０５において、特徴量生成処理部１０３は、他のフォームとの差を示す特徴量をフォーム毎に生成する。登録されたフォームが１つの場合、特徴量生成処理及び代表特徴量抽出処理（ステップ２０５〜ステップ２０７）は行わずに、ステップ２０８に進む。
【００３６】
ステップ２０６においては、すべてのフォームについて特徴量の生成がなされたかどうかが判定される。すべてのフォームについて特徴量の生成がなされたと判定された場合には、ステップ２０７に進む。
【００３７】
ステップ２０７において、代表特徴量抽出処理部１０４は、生成された特徴量を基に、フォームの識別を可能にする代表特徴量を抽出する。代表特徴量は、同時に登録された他の原稿のフォームとの識別を可能とする特徴量であり、フォーム毎に抽出される。
【００３８】
代表特徴量抽出処理が行われた後、ステップ２０８において、原稿読取処理部１０５は、スキャナ１５に原稿の読み取りを指示してステップ２０２で登録された特定の処理の対象となる原稿（束）を読み取る。
【００３９】
原稿(束）に複数のフォームの原稿が混在し、読み取った原稿に対して特定の処理を実行するために当該原稿のフォームを特定する必要がある場合には（Ｓ２０９）、ステップ２１０に進む。一方、原稿（束）が１種類のフォームの原稿からなり、読み取った原稿のフォームが明らかな場合には、フォーム判別処理（Ｓ２１０）は行わずに、ステップ２１１に進む。
【００４０】
ステップ２１０において、フォーム判別処理部１０６は、抽出された代表特徴量を用いて、読み取られた原稿のフォームを判別する。
【００４１】
最後に、ステップ２１１において、登録内容実行処理部１０７は、判別された一のフォームに関連付けられた特定の処理を、対応する原稿に対して実行する。
【００４２】
以下、上記各処理について、より詳細に示したフローチャートを用いて説明する。
（フォーム登録処理及び処理内容登録処理）
図３は、フォーム登録処理（Ｓ２０１）及び処理内容登録処理（Ｓ２０２）の内容の詳細を示すフローチャートである。
【００４３】
まず、ステップ３０１において、フォーム登録処理部１０１は、フォームの登録のためにセットされた原稿をスキャナ１５で読み取り、原稿の画像データを得る。
【００４４】
そして、ステップ３０２において、フォーム登録処理部１０１は、得られた画像データを記憶手段（ＨＤＤ１３など）に格納し、原稿のフォームとして登録する。
【００４５】
続いて、ステップ３０３において、処理内容登録処理部１０２は、登録内容実行処理部１０７で実行される特定の処理の内容を操作部１６を介してユーザから受け付け、ステップ３０２で登録されたフォームと関連付けて登録する。登録される内容は、当該フォームで作成された原稿に対してどのような処理を行うか、及び原稿上のどの部分（領域）についてその処理を行うかといった事項であり、ユーザが任意に決定する。そして、特定の処理としては、例えば、押印、署名、宛名、日付、金額等の記載の有無について確認する処理などが考えられる。
【００４６】
次に、ステップ３０４において、処理内容登録処理部１０２は、上記特定の処理の処理結果の取扱い方法を登録する。取扱い方法は、操作部１６を介してユーザが指示する。取扱い方法としては、例えば、操作部１６のディスプレイ上に処理結果を表示する、又はこれに替えて（或いは加えて）、予め登録された所定のメールアドレスにメールで処理結果を通知する、といった内容が考えられる。また、処理結果の表示態様（例えば、結果が一目で分かるような一覧表のフォーマットなど）についても併せて登録するようにしてもよい。
【００４７】
なお、ステップ３０１におけるフォーム登録用の原稿は、宛名や金額などが一切記載されていないブランク原稿を用いるのが通常である。しかし、他のフォームとの差異を認識できればよいので、必ずしもブランクの原稿でなくてもよい。例えば、宛名や金額等が実際に記入されている原稿束の中の任意の一枚を用いてもよい。
【００４８】
以上の処理が、フォーム毎に実行される。
【００４９】
（特徴量生成処理及び代表特徴量抽出処理）
図４は、特徴量生成処理（Ｓ２０５と）及び代表特徴量抽出処理（Ｓ２０７）の内容の詳細を示すフローチャートである。ステップ４０１〜ステップ４０６が特徴量生成処理に対応し、ステップ４０７〜ステップ４１０が代表特徴量抽出処理に対応する。
【００５０】
初めに、ステップ４０１において、特徴量生成処理部１０３は、フォーム登録処理（Ｓ２０３）でフォームとして登録された画像データに対し解像度を変換する処理を行う。例えば、６００ｄｐｉから１００ｄｐｉに画像データの解像度を変換して、画像データの情報量を減らす。この解像度変換処理においては、同時にフィルタ処理効果を伴う変換を行ってもよい。
【００５１】
次に、ステップ４０２において、特徴量生成処理部１０３は、解像度変換された画像データに対し下地を飛ばす処理を行う。下地飛ばし処理により余分な情報が削除される。具体的には、例えば、ＲＧＢ、８ビットデータのうち値が１２８以上の画像の値を２５５にする処理を行う。
【００５２】
そして、ステップ４０３において、特徴量生成処理部１０３は、下地飛ばし処理が施された画像データを任意のサイズ、例えば、２５６×２５６ピクセルの画像サイズ、或いはその整数倍のサイズ等に領域分割する。こうして、領域別の画像データ（以下、領域画像と呼ぶ。）を得る。なお、分割する際のサイズは、スキャナ１５での読み取り時に発生し得る位置ずれ量よりも大きいサイズに設定するのが望ましい。これにより、ステップ４０４以降の処理時間の短縮にもつながり、かつ、万一位置ずれが発生したときでも対応可能な特徴量を生成することができる。
【００５３】
続いて、ステップ４０４において、特徴量生成処理部１０３は、領域分割処理によって得られた領域画像毎に特徴量を生成する。ここで「特徴量」は、原稿のフォームの特徴を示す情報であり、特徴情報と位置情報とにより構成される。特徴情報は、定量的あるいは定性的に比較可能な指標であって、例えば、輝度や明度などの画素情報、ＯＣＲ処理を施した文字情報、色情報、ヒストグラム、網点やフォントなどの属性情報が含まれる。本実施例では、輝度の画素値が０である画素の数を特徴情報とする。そして、フォーム判別の精度向上等を目的として、特徴情報を、輝度濃度の画素値が０の画素数とＯＣＲ文字情報とするなど、任意に組み合わせたりしてもよい。特徴情報をどのような内容にするかは、ユーザによって予め登録される。
【００５４】
位置情報は、領域分割処理（Ｓ４０３）によって得られた個々の領域画像の原稿上の位置を示す情報であり、これにより原稿上のどの部分の領域画像であるかが把握される。
【００５５】
ここまでの処理について、図６の（ａ）〜（ｃ）に示した具体例を用いて説明する。ここで、図６は、原稿のフォームを登録するためのブランク原稿の一例であり、（ａ）は「明細書」、（ｂ）は「請求書」、（ｃ）は「決裁書」についてのブランク原稿である。
【００５６】
まず、スキャナ１５で読み取られたこれら３種類のブランク原稿の各画像データに対し、ステップ４０１の解像度変換処理、ステップ４０２の下地飛ばし処理が行われる。その後、ステップ４０３において領域分割処理がなされ、図７の（ａ）〜（ｃ）に示すような領域画像が得られる。図７の例では、１の領域のサイズが２５６×２５６ピクセルの全５６個の領域に分割されており、７０１は分割された領域のうちの１つを示している。
【００５７】
そして、ステップ４０４において、領域画像毎の特徴量が生成される。図８の（ａ）〜（ｃ）は、生成された特徴量の領域をフォーム毎に示している。この場合において、特徴情報としての画素数が０個（つまり、輝度の画素値が０である画素の数が０個）の領域については空白で示されており、空白以外の領域、つまり、斜線で表されている領域及び網目で表されている領域が、有意な特徴量が生成された領域である。たとえば、Ａ８０１で示す領域の特徴情報としての画素数は１３２５個であり、同様に、Ａ８０２で示す領域は１７２０個、Ｂ８０１で示す領域は１５００個、Ｂ８０２で示す領域は４８２４個である。位置情報は、例えば、領域を形成する四角の頂点のうち左上と右下を表す座標情報によって表現される。この特徴情報と位置情報とが組み合わされて特徴量となる。
【００５８】
なお、上記図８の（ａ）〜（ｃ）において、斜線で表されている領域は特徴情報としての画素数が２０００個未満の領域であり、網目で表されている領域は特徴情報としての画素数が２０００個以上の領域である。このように分類する意義については後述する。
【００５９】
ステップ４０５において、特徴量生成処理部１０３は、生成された特徴量をそれぞれのフォームと関連付けて、記憶手段（ＨＤＤ１３など）に登録する。
【００６０】
そして、登録されたすべてのフォームについての特徴量が得られるまで各処理が繰り返され（ステップ４０６）、すべてのフォームについて特徴量登録処理（Ｓ４０５）が終了すると、ステップ４０７へと進む。
【００６１】
ステップ４０７において、代表特徴量抽出処理部１０４は、生成された特徴量に基づいてフォーム間の差分（以下、差分特徴量と呼ぶ。）を抽出する。本実施例の場合、「明細書」、「請求書」及び「決裁書」の３つのフォームが登録されている。したがって、差分特徴量が抽出されるフォーム間の組合せは、「明細書」のフォームと「請求書」のフォーム、「明細書」のフォームと「決裁書」のフォーム、「請求書」のフォームと「決裁書」のフォーム、の３パターンである。例えば、「明細書」の場合であれば、「請求書」との差分特徴量と「決裁書」との差分特徴量がそれぞれ算出されることになる。
【００６２】
次に、ステップ４０８において、代表特徴量抽出処理部１０４は、ステップ４０７で算出された差分特徴量を用いて代表特徴量を抽出する。具体的には、１のフォームに関して抽出されたすべての差分特徴量に共通する差分特徴量をフォーム単位で抽出することにより、代表特徴量を抽出する。このようにして抽出された代表特徴量は、他のフォームには存在しない特徴的な部分を示すことになるので、他の登録されたフォームとの関係においてフォームを一意に識別することを可能にする。
【００６３】
そして、ステップ４０９において、抽出された代表特徴量が十分かどうかが判定される。例えば、代表特徴量を有する領域の数が所定の数よりも少なかったり、抽出された特徴情報自体が一定の水準に満たない場合などには十分でないと判定され、再度、ステップ４０１〜４０４のいずれかに戻り、改めて代表特徴量を算出する。この場合において、代表特徴量が十分かどうかを判定する際の基準や、不十分と判定された場合にいずれのステップに戻るかについては、予めユーザが決定し登録しておく。戻った先のステップでは、解像度の変換率（Ｓ４０１）、下地飛ばし率（Ｓ４０２）、分割サイズ（Ｓ４０３）などを変更して特徴量を求め直したり、特徴情報の内容を変更して再度特徴量を算出し直したりする。改めて特徴量が生成されると、ステップ４０５において特徴量が更新され、更新された特徴量を基に差分特徴量の算出（Ｓ４０７）と代表特徴量の抽出（Ｓ４０８）が再度なされる。ステップ４０９において、抽出された代表特徴量が十分と判定されると、ステップ４１０に進む。
【００６４】
なお、ステップ４０９において代表特徴量が十分でないと判定された場合に、ステップ４０１〜ステップ４０４のいずれかに戻るのではなく、実施例３において後述するように、ユーザが直接に代表特徴量としての特徴情報と位置情報を指定するようにしてもよい。
【００６５】
ステップ４１０において、代表特徴量抽出処理部１０４は、ステップ４０８で抽出された代表特徴量を対応するフォームと関連付けてフォーム毎に登録する。
【００６６】
ステップ４０７〜ステップ４１０までの処理について、先の具体例に基づいて詳細に説明する。
【００６７】
図６の（ａ）〜（ｃ）に示される３種類のブランク原稿に基づいてフォームが登録されている場合、ステップ４０７での差分特徴量生成処理では、計３セットの差分特徴量が得られる。
【００６８】
まず、「明細書」の特徴量（図８の（ａ））と「請求書」の特徴量（図８の（ｂ））とを比較することで図９の（ａ）及び（ｂ）に示すような「明細書―請求書」間の差分特徴量が得られる。図９の（ａ）は、「明細書」に存在するが「請求書」には存在しない特徴量を示し、図9の（ｂ）は、「請求書」には存在するが「明細書」には存在しない特徴量を示している。そして、同じく、「明細書」の特徴量（図８の（ａ））と「決裁書」の特徴量（図８の（ｃ））とを比較することで図１０の（ａ）及び（ｂ）に示すような「明細書―決裁書」間の差分特徴量が得られる。さらに、「請求書」の特徴量（図８の（ｂ））と「決裁書」の特徴量（図８の（ｃ））とを比較することで図１１の（ａ）及び（ｂ）に示すような「請求書―決済書」間の差分特徴量が得られる。
【００６９】
ここで、「明細書―請求書」間の差分特徴量を得る場合を例に、より具体的に説明する。
【００７０】
まず、比較するフォーム間の対応する領域同士で、その特徴情報（本実施例の場合は、特定の領域における輝度の画素値が０の画素の数）を比較して両者の差分を得る。そして、得られた差分を、以下の関係式に当てはめる。
【００７１】
差分（画素数）÷  領域内の総画素数  ＜  予め定めた閾値
の関係を満たす場合には、両領域の特徴情報は等しいと判定され、当該領域の特徴量は差分特徴量とはならない。一方、
差分（画素数）÷  領域内の総画素数  ≧  予め定めた閾値
の関係を満たす場合には、両領域の特徴情報は異なると判定され、当該領域の特徴量は差分特徴量となる。
【００７２】
いま、図８の（ａ）のＡ８０１は特徴情報としての画素数が１３２５個、図８の（ｂ）のＢ８０１はが同１５００個なので、両者の差分（画素数）は７７５個となる。そして、予め定めた閾値が２％であるとして、上記関係式に当てはめてみると、
７７５÷（２５６×２５６）≒０．２％
となり、閾値である２％よりも小さいことが分かる。この場合、双方の特徴量はほぼ等しいものと判定され、それぞれ図９の（ａ）及び（ｂ）のＡ９０１、Ｂ９０１に示されるとおり、差分特徴量を持たない空白の領域として表される。
【００７３】
同様に、特徴情報としての画素数がそれぞれ１７２０個と４８２４個である図８の（ａ）のＡ８０２及び図８の（ｂ）のＢ８０２について見てみると、その差分は３１０４個なので、
３１０４÷（２５６×２５６）≒４．７％
となる。これは２％よりも大きいので、Ａ８０２について１７２０個、Ｂ８０２について４８２４個がそれぞれ差分特徴量となる。そして、それぞれ図９の（ａ）のＡ９０２及び図９の（ｂ）のＢ９０２において示されるとおり、差分特徴量を持つ領域（空白以外の領域）として表される。
【００７４】
このような処理が、登録されたすべてのフォームの組合せにおいて行われ、差分特徴量が生成される。
【００７５】
次に、上記のようにして生成された差分特徴量に基づいて、代表特徴量抽出処理（Ｓ４０８）において、各フォームの代表特徴量を算出する。ただし、登録されたフォームが２つの場合には、差分特徴量はそのまま代表特徴量となり得るので、このステップ４０８の処理は省略できる。
【００７６】
例えば、「明細書」に関しては、「請求書」との差分特徴量として図９の（ａ）、「決裁書」との差分特徴量として図１０の（ｂ）のようにそれぞれ差分特徴量が算出されている。この場合、図９の（ａ）と図１０の（ｂ）の双方において差分特徴量を表す領域が共通する箇所が、「明細書」を一意に識別するための代表特徴量を表す領域となる。図１２の（ａ）に示すような、斜線で表される２領域及び網目で表される３領域からなる部分が「明細書」の代表特徴量として抽出される。同様に、「請求書」の代表特徴量及び「決裁書」の代表特徴量が、それぞれ図１２の（ｂ）及び図１２の（ｃ）に示すように抽出される。
【００７７】
差分特徴量が共通して存在する箇所を特定するための具体的な方法を、「明細書」の場合を例に説明する。まず、図１０の（ｂ）のＢ１００１には特徴情報としての画素数が１３２５個である差分特徴量が存在するものの、対応する図９の（ａ）のＡ９０１における特徴情報としての画素数は０個である。この場合、差分特徴量を表す領域が共通するとはいえないので、当該領域は「明細書」の代表特徴量を構成する領域とならない。したがって、当該領域については、図１２の（ａ）のＡ１２０１に示すように空白で表される。一方、図１０の（ｂ）のＢ１００３には特徴情報としての画素数が２００５個の差分特徴量が存在し、対応する図９の（ａ）のＡ９０３にも特徴情報としての画素数が２００５個の差分特徴量が存在している。この場合、差分特徴量を表す領域が共通して存在するといえるため、当該領域は「明細書」の代表特徴量を構成する領域となる。したがって、特徴情報としての画素数が２００５個である当該領域が、図１２の（ａ）のＡ１２０３に示すように代表特徴量の領域として抽出される。
【００７８】
なお、この場合において、特徴情報としての画素数が完全に一致しなくても、両者の差異が一定の範囲内（例えば、１０％以内）であれば許容誤差として扱い、差分特徴量を表す領域が共通すると判断するようにしてもよい。
【００７９】
このような処理が、差分特徴量が存在するすべての領域について行われ、最終的に図１２の（ａ）に示すような代表特徴量が、「明細書」に関して得られる。また、同様の処理が「請求書」と「決裁書」についても行われ、それぞれ図１２の（ｂ）及び図１２の（ｃ）に示すような代表特徴量が得られる。
【００８０】
上記のようにして得られる代表特徴量であるが、さらに絞り込んでもよい。先のステップ４０４における追加的処理として特徴量を有する領域を斜線と網目の２種類に分類したことが、この絞り込み処理において活かされる。すなわち、代表特徴量を構成する領域が２つに分類されていることを、絞り込みの際の基準として利用する。具体的には、例えば、「決裁書」の場合、その代表特徴量は、図１２の（ｃ）に示されているように、斜線で表される９領域と網目で表される４領域の計１３の領域から成り立っている。ここで、斜線で表される領域をすべて削除し、網目で表される領域のみを残すという処理を行う。これにより、「決裁書」の代表特徴量は、図１３の（ｃ）に示すとおり、網目で表される領域のみに絞り込まれる。図１３の（ｂ）は、同様の処理を「請求書」に対して行った場合の結果を示している。このように代表特徴量を構成する領域を絞り込むことによって代表特徴量全体の情報量が減り、フォーム判別処理（Ｓ２１０）における処理負担を軽減することができる。
【００８１】
なお、ステップ４０４において特徴量を持つ領域の分類を追加的に行う場合、その分類数は２つに限られるものではなく、３つや４つに分類してもよい。また、上記の例では、斜線で表される領域を削除し網目で表される領域を残しているが、逆でもよい。追加的処理の有無・内容や絞り込みの基準については、絞り込んだ後の代表特徴量のフォーム判別処理における精度や、特徴情報の性質などを考慮して適宜決めればよい。
【００８２】
上述のようにして特徴量生成処理（Ｓ２０５）と代表特徴量抽出処理（Ｓ２０７）を行うことにより、各フォームの代表特徴量が抽出される。
【００８３】
なお、上記の特徴量生成処理においては、算出された特徴情報に対して、周辺領域の特徴情報を用いて重み付け処理を行ってもよい。この場合の特徴情報Ｔは、求めたい注目領域を囲む周辺の８つの領域の特徴情報を用い、以下の式により算出される。
【００８４】
【数１】
2011123598.tif 000003
【００８５】
ti:  各領域iのそれぞれの特徴情報、wi:  各領域iにかけられる重み、である。
【００８６】
図２２の（ａ）〜（ｃ）は、「明細書」のフォームを例にして重み付け処理を行った場合の説明図である。上述のとおり、「明細書」の場合、図２２の（ａ）に示すような画像データと代表特徴量が得られるのが理想である。しかしながら、読み取り時のずれやフォーム登録用原稿自体の不良により理想通りにならないことも考えられる。図２２の（ｂ）は、読み取り後の画像データが縦方向にずれ、本来であれば掛かるはずの備考欄に代表特徴量が掛かっていない様子を示している。特に斜線で示される領域（両端の領域）については余白部分にしか掛かっていない。そのため、このままでは両端の領域についての特徴量がゼロとなり、極めて不適当な代表特徴量が抽出されてしまうことになる。
【００８７】
重み付けは、このような場合でも、一定程度有効な特徴量の生成を可能にする。図２２の（ｃ）は、縦方向にずれた「明細書」の画像データに重み付け処理を行う様子を示している。×印で示された領域は、左端の斜線領域の周辺８領域のうち、３領域（真上、右上、右横）を示している。これら３つの周辺領域のうち、真上と右上の領域は備考欄に掛かり、右横の領域は社名欄に掛かっている。したがって、これら３つの周辺領域からは何らかの特徴量が抽出される。そのため、上記の式によって、左端にある斜線で示された領域についても何らかの特徴量が算出されることになる。このように、読み取り画像データにずれが生じる可能性を加味して周辺領域の特徴量を用いた重み付けを行えば、多少の位置関係のずれを補った特徴量の算出が可能になり、ひいてはある程度のずれにも対応可能な代表特徴量の生成が可能になる。
【００８８】
以上説明したとおり、本発明によれば、各フォームについて抽出された代表特徴量を利用することで、その後にスキャナ１５で読み取られる原稿（束）内の個々の原稿について、その対応するフォームを高速かつ簡単に判別し特定することができる。
【００８９】
（原稿読取処理）
ステップ２０８では、読取処理部１０５が、先に登録された特定の処理の対象となる原稿（束）を、スキャナ１５を用いて読み取る。ここで、原稿(束）は、複数のフォームの原稿が混在する原稿（束）であって、個々の原稿のフォームは登録されたフォームのいずれかに該当している。なお、読み取り対象の原稿（束）のフォームがすべて同じフォームである場合には、後述のフォーム判別処理（Ｓ２１０）が不要となる。
【００９０】
読み取りに至る手順としては、まず、操作部１６のディスプレイ上に、読み取りを行いたい原稿（束）をスキャナ１５にセットすることを促すメッセージ等を表示する。メッセージの例としては、「原稿をスキャナにセットしてください。セットしたらＯＫボタンを押してください」などである。
【００９１】
読み取りの開始は、ユーザによって原稿（束）がセットされてＯＫボタンが押下されたことを契機とすればよい。その他、原稿台の下部に設けたフォトインタラプタや原稿給送装置の原稿センサ等を用いて、スキャナ１５に原稿（束）がセットされたことを自動で認識するようにし、認識と同時に読み取りを開始するようにしてもよい。
【００９２】
（フォーム判別処理）
図５は、ステップ２１０における、フォーム判別処理の内容の詳細を示すフローチャートである。
【００９３】
まず、ステップ５０１において、フォーム判別処理部１０６は、登録されているフォームの中から最初（任意）のフォームを選択する。そして、ステップ２０８で読み取られた原稿（束）の最初の原稿に対して、選択したフォームの代表特徴量に対応する特徴量（以下、原稿特徴量と呼ぶ。）の抽出を行う。すなわち、代表特徴量の位置情報によって特定される位置と同じ位置から、代表特徴量の特徴情報と同じ種類の特徴情報の抽出を試みる。抽出は、当該代表特徴量が抽出された際の条件と同じ条件の下で行われる。つまり、解像度変換処理における解像度変換率、下地飛ばし処理における閾値、分割処理における分割サイズ及び特徴量生成処理で用いる特徴情報等の条件は、代表特徴量の抽出時と同一のものを適用する。
【００９４】
最初のフォームに対する原稿特徴量抽出処理が終了すると、登録されているフォームの中から次のフォームを選択して、同様の処理を行い、すべての登録されているフォームに対して原稿特徴量の抽出が終了するまで繰り返す（Ｓ５０２）。
【００９５】
図１４の（ａ）〜（ｃ）は、読み取られた原稿が「明細書」であった場合における、抽出された原稿特徴量の一例である。それぞれ、「明細書」の代表特徴量に対する原稿特徴量（図１４の（ａ））、「請求書」の代表特徴量に対する原稿特徴量（図１４の（ｂ））、「決裁書」の代表特徴量に対する原稿特徴量（図１４の（ｃ））を示している。
【００９６】
さらに、この原稿特徴量生成処理の段階において、抽出された特徴情報に対し、上述した重み付け処理を行ってもよい。これにより、原稿特徴量の抽出段階でスキャン時のずれや原稿自体の印刷ずれが生じても、一定程度有効な原稿特徴量の生成が可能となる。
【００９７】
ステップ５０３において、フォーム判別処理部１０６は、抽出された原稿特徴量と代表特徴量とを比較し、類似度を算出する。
【００９８】
本実施例では、特徴情報は輝度の画素値が０の画素の数である。したがって、この場合の類似度は、代表特徴量の存在するすべての領域画像について、領域画像毎に抽出された原稿特徴量における画素数を代表特徴量の画素数で割りその平均値を取ることによって算出することができる。  
原稿とフォームが一致する場合には、原稿特徴量の画素数と代表特徴量の画素数はすべての領域画像で概ね等しくなるはずであるから、平均値は高い数値となる。これに対し、原稿と一致していないフォームであれば、原稿特徴量の画素数と代表特徴量の画素数はすべての領域で概ね等しくなることはあり得ないから、平均値は低くなる。なお、類似度の算出は、例えば、原稿の左上を原点とした場合の代表特徴量の座標が小さい順に行われる。図２０は、類似度の算出順の一例を示したものである。まず、座標が最も小さい「決裁書」の代表特徴量との類似度を算出し、次いで、座標が次に小さい「請求書」の代表特徴量との類似度を演算し、最後に、「明細書」の代表特徴量との類似度が算出される様子が示されている。
【００９９】
このように、特徴情報が何らかの情報を持つ画素の数である場合には、類似度は上記のような方法で判断できる。仮に、特徴情報が、例えばＯＣＲ処理を施した文字情報の場合には、代表特徴量としての文字情報と抽出された原稿特徴量としての文字情報の一致率を計算することで類似度を算出することが可能である。類似度の算出方法は、特徴情報の内容に応じたものを適宜適用すればよい。
【０１００】
類似度の算出が終わると、ステップ５０４に進む。
【０１０１】
ステップ５０４において、フォーム判別処理部１０６は、算出された類似度に基づき、読み取られた個々の原稿に対する最適のフォームを判別し特定する。すなわち、得られたすべての類似度から、最も類似度の高いフォームをその原稿のフォームであると決定する。
【０１０２】
なお、上述したとおり、代表特徴量を構成する領域画像の数が絞り込まれている場合には、より短い時間でフォームを判別することができる。
【０１０３】
（登録内容実行処理）
最後に、ステップ２１１において、登録内容実施処理部１０７は、ステップ２０８で読み取られた原稿に対して、判別されたフォームと関連付けられた特定の処理（押印の有無のチェックなど）を実行する。
【０１０４】
そして、実行結果が、予め登録された内容に従って、例えば操作部１６のディスプレイ上に表示される。
【０１０５】
このように本発明の原稿判別装置は、複数種類のフォームが混在する原稿（束）から読み取った原稿について、各フォームの代表特徴量が示す領域だけをマッチングするので、当該原稿のフォームを簡易な処理で高速に判別することが可能となる。また、上記原稿判別装置を備えた原稿処理装置においては、フォームに予め特定の処理を関連付けて登録しておくことで、フォームが判別した原稿について所望の処理を自動で行うことが可能となる。
【０１０６】
（実施例２）
実施例２では、ブランク原稿等を読み取って得たフォームとしての画像データやフォームに関連付けられた特定の処理の内容及び当該フォームの代表特徴量などを紙媒体にプリントアウトする。なお、本明細書において、このプリントアウトされた紙媒体を「スキャンチケット」と呼ぶ。図１５の（ａ）は、スキャンチケットの一例を示している。ユーザは以前に行った作業と同じ作業を行いたい時、このスキャンチケットを利用することで、効率的に行うことが可能となる。
【０１０７】
以下、図１６のフローチャートに沿って本実施例の概要を説明するが、その処理の大部分は実施例１における図２のフローチャートと共通するので、ここでは差異点を中心に説明する。
【０１０８】
原稿のフォームを登録し（Ｓ２０１）、フォーム毎に行いたい特定の処理内容を登録し（Ｓ２０２）、特徴量生成処理（Ｓ２０５）を経て、フォームの代表特徴量を抽出する（Ｓ２０７）までの処理は、実施例１の場合と同じである。
【０１０９】
代表特徴量の抽出が完了すると、不図示のスキャンチケット作成処理部において、スキャンチケットを作成するための処理が実行され、プリンタ１４によってスキャンチケットが出力される（Ｓ１６０１）。
【０１１０】
そして、スキャンチケットを入手しその記載内容を確認したユーザの指示に従い、不図示のスキャンチケット読取処理部において、スキャンチケットの情報が読み取られる（Ｓ１６０２）。
【０１１１】
以降は、読み取った情報を基に、原稿読取処理（Ｓ２０８）、フォーム判別処理（Ｓ２１０）及び登録内容実行処理（Ｓ２１１）が、実施例１の場合と同様に実行される。
【０１１２】
ここで、本実施例の特徴であるスキャンチケット作成処理について、図１７のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【０１１３】
まず、ステップ１７０１において、スキャンチケット作成処理部は、書誌的情報を生成する処理を行う。書誌的情報には、スキャンチケットの名称、作成日、作成者などの情報を含む。書誌的情報は、フォーム登録処理（Ｓ２０１）でフォームとして登録された画像データの情報を元に生成される。生成された書誌的情報は、最終的に、図１５の（ａ）の１５０１に示すようにスキャンチケット上に記載される。
【０１１４】
次に、ステップ１７０２において、スキャンチケット作成処理部は、プレビュー処理を行う。プレビュー処理では、最初に、フォーム登録処理（Ｓ２０１）で登録された原稿のフォームの全体が表示される。図１５の（ａ）の例では、「明細書」のフォーム全体が表示されている（１５０２）。次に、処理内容登録処理（Ｓ２０２）で登録された処理の対象となる箇所が表示される。図１５の（ａ）の例では、件名欄、金額欄及び社名欄が処理対象となる箇所としてそれぞれ破線で囲まれた領域が表示されている（１５０３）。そして、代表特徴量抽出処理（Ｓ２０４）で抽出された代表特徴量が、その位置情報を元に表示される。図１５の（ａ）の例では、網目模様の領域として表示されている（１５０４）。
【０１１５】
そして、ステップ１７０３において、スキャンチケット作成処理部は、処理内容等記述処理を行う。具体的には、フォームに関連付けられた特定の処理の内容、抽出された代表特徴量の他、同時に登録された他のフォームの情報などを記述する処理を行う。図１５の（ａ）の例では、特定の処理の内容とその処理結果の保存場所に関する情報（１５０５）及び代表特徴量に関する情報（１５０６）が記述されている。
【０１１６】
次に、ステップ１７０４において、スキャンチケット作成処理部は、コード化処理を行う。すなわち、情報生成処理（Ｓ１７０１）、プレビュー処理（Ｓ１７０２）及び処理内容等記述処理（Ｓ１７０３）により得られた内容をコード化する。なお、コード化の一例として、図１５の（ａ）では、ＱＲコードの場合が示されている（１５０７）。もちろん、コード化においては、ＱＲコード以外の二次元コードや、バーコードなどの一次元コードを適用してもよい。
【０１１７】
そして、ステップ１７０５において、登録されたフォームのすべてについてのスキャンチケットのデータが作成されたかどうかが判定され、すべてのフォームについてスキャンチケットのデータの作成が完了すると、ステップ１７０６に進む。
【０１１８】
ステップ１７０６において、スキャンチケット作成処理部は、作成ざれたスキャンチケットデータを出力（プリントアウト）する。本実施例の場合、「明細書」、「請求書」及び「決裁書」のそれぞれに対応する３つのスキャンチケットがプリントアウトされる。
【０１１９】
以上のようにして得られたフォーム毎のスキャンチケットを用いて、ユーザは、これら３つのフォームが混在している原稿（束）について所望の処理を行う。すなわち、３枚のスキャンチケットの読み込みにより原稿処理装置が各フォームの特定の処理内容や代表特徴量等の情報を取得し、その後に、読み取った原稿（束）に対する各種処理を実行する。
【０１２０】
より詳細には、以下のとおりである。
【０１２１】
まず、原稿（束）の読み取り処理（Ｓ２０５）を実行する前に、これから読み取る原稿（束）に対応したフォームのスキャンチケットの読み込みがユーザに促される。そして、ユーザがスキャナ１５にスキャンチケットをセットし、操作部１６を介してスキャンチケット読み込みの指示を行うと、スキャンチケット上のＱＲコードが読み取られる。読み取られたＱＲコードはデコードされて、フォームに関連付けられた特定の処理や代表特徴量等の情報が取得される。すべてのスキャンチケットの読み込みが終了し、スキャンチケット上の各種情報の取得が終了すると、続いて、原稿（束）の読み取りがユーザに促される。ユーザが原稿（束）をスキャナ１５にセットした後、読み取りが開始され、読み取られた原稿に対するフォーム判別処理（Ｓ２１０）、登録内容実行処理（Ｓ２１１）が行われる。
【０１２２】
なお、上記のスキャンチケット作成処理（Ｓ１６０１）においては、フォーム別にスキャンチケットを作成する場合について述べたが、複数のフォーム分を一つにまとめたスキャンチケットを作成してもよい。図１５の（ｂ）は、「明細書」、「請求書」及び「決裁書」の３つのフォーム分を１つにまとめたスキャンチケットの例である。このようなスキャンチケットの場合には、スキャンチケットの読込処理（Ｓ１６０２）が少ない回数で済み、その後のスキャンチケットの管理負担も軽減することができる。
【０１２３】
以上、実施例２では、スキャンチケットを用いる場合の原稿処理装置について説明した。この実施例２においても、スキャンチケット上の代表特徴量を利用して、個々の原稿のフォームを容易に判別し、所望の処理を行うことができる。
【０１２４】
（実施例３）
次に、適切な代表特徴量がうまく抽出できなかった場合に、ユーザが代表特徴量を直接指定することが可能な実施態様について、実施例３として説明する。
【０１２５】
実施例１では、代表特徴量抽出処理で抽出された代表特徴量が不十分であると判定されると、特徴情報を変更するなどして再度特徴量を算出し直し、代表特徴量を改めて抽出するようになっていた。本実施例では、再度抽出された代表特徴量が依然として不十分な場合に、代表特徴量を構成する特徴情報及び位置情報をユーザが直接指定できるようにする。
【０１２６】
以下、図１８のフローチャートに沿って本実施例の概要を説明するが、その処理の大部分は実施例１における図２のフローチャートと共通するので、ここでは差異点を中心に説明する。
【０１２７】
代表特徴量がステップ４０８で抽出されると、ステップ４０９において、抽出された代表特徴量が十分かどうかが判定される。ここで十分でない判定されると、不図示の代表特徴量指定処理部は、ステップ１８０１に進み、当該代表特徴量が再抽出されたものかどうかを判定する。つまり、ステップ４０９で不十分と判定された代表特徴量が、特徴情報の条件変更する等によって再抽出された代表特徴量かどうかを判定する。この再抽出判定は、例えば、代表特徴量に特定のフラグがセットされているかどうかをチェックすること等により行われる。すなわち、ステップ４０８における代表特徴量抽出処理において再抽出となる代表特徴量には、そのデータに例えば再抽出であることを示すフラグを付加するようにし、当該フラグの有無をチェックすることにより判定する。再抽出の代表特徴量でなければ、ステップ４０１〜ステップ４０４のいずれかのステップに戻り、特徴量の再抽出を行う。一方、再抽出の代表特徴量と判定されれば、ステップ１８０２に進む。
【０１２８】
ステップ１８０２において、代表特徴量指定処理部は、ユーザが、代表特徴量を構成する特徴情報及び位置情報を指定するための画面を操作部１６のディスプレイ上に表示する。まず、特徴情報を指定するために、画素情報、ＯＣＲ、文字属性などの項目の中から指定したい項目をユーザは選択する。ここで、例えば、ＯＣＲをユーザが選択した場合には、代表特徴量として認識すべき文字（例えば、「明細書」）を続いて入力できるようにする。文字の入力は、例えば、操作部１６のディスプレイ上にタッチパネル式のキーボードを表示させるなど任意の方法が適用可能である。続いて、位置情報を、例えば、フォームの全体画像を操作部１６のディスプレイ上に表示させ、任意の領域の始点と終点に相当する（ｘ、ｙ）座標をタッチペン等によって指定する。この指定方法の場合、始点と終点の２点を指定することによって当該２点を通る長方形を作ることができ、長方形の内部が代表特徴量の領域として指定されることになる。
【０１２９】
さらに別の方法として、例えば、あらかじめ代表特徴量となる箇所を特定色で囲んだ原稿をスキャナ１５を用いて読み込ませることによって、代表特徴量を指定するようにしてもよい。この場合、代表特徴量指定処理部は、まず、代表特徴量を指定するための原稿をスキャナにセットするように促す旨の表示を操作部１６のディスプレイ上に表示する。そして、セットされた原稿を読み込んで、特徴情報の確定、特定色で囲まれた閉領域の検知、当該閉領域内の特徴情報の算出といった処理を実行する。そして、当該閉領域の場所（座標）を代表特徴量の位置情報とした代表特徴量を抽出する。
【０１３０】
上記のようにしてユーザによって直接指定された特徴情報や位置情報は、ステップ４１０において、対応するフォームの代表特徴量として登録される。
【０１３１】
以上のような方法により、ユーザは任意の代表特徴量を直接指定することができる。
【０１３２】
これにより、十分な代表特徴量を抽出できない場合でも、ユーザの意図に沿った適切な代表特徴量を設定することが可能となる。
【０１３３】
（実施例４）
さらに、実施例３の変形例として、スキャンチケットに記された代表特徴量をユーザが直接に指定し直して任意の内容に変更する実施態様を、実施例４として説明する。
【０１３４】
図１９は、本実施例の特徴である、代表特徴量をユーザが直接指定する場合の処理を表したフローチャートである。ただし、図１６のフローチャートと共通するステップ２０１〜ステップ４０６及びステップ２０８〜ステップ２１１は省略されている。以下、図１９のフローチャートに沿って説明する。
【０１３５】
本実施例においては、まず、ステップ１６０１でプリントアウトされたスキャンチケットの内容をユーザが確認し、代表特徴量の適否をチェックする。
【０１３６】
ステップ１９０１では、操作部１６のディスプレイ上にユーザの判断を仰ぐ旨が表示され、ユーザによってスキャンチケットの適否が指示される。作成されたスキャンチケットに問題がなければ、ユーザによってその旨の指示が入力されてステップ１６０２に進む。一方、作成されたスキャンチケットの代表特徴量に不満があったり、異なる特徴情報を採用した方がよりよい代表特徴量になるとユーザが判断した場合には、ユーザによってスキャンチケットの変更を行う旨の指示が入力されて、ステップ１９０２に進む。
【０１３７】
そして、ステップ１９０２において、不図示の代表特徴量指定処理部は、実施例３と同様に、ユーザが特徴情報や位置情報を直接指定するための画面を操作部１６のディスプレイ上に表示させる。これによりユーザは、所望の特徴情報又は位置情報を直接入力する。
【０１３８】
以上のようにして、ユーザが直接指定した特長情報や位置情報に基づいて再度スキャンチケットの作成がステップ１６０１においてなされる。
【０１３９】
これにより、自動で作成されたスキャンチケットの代表特徴量をユーザが任意に変更することが可能となり、よりユーザの意図を反映させることができる。
【０１４０】
（実施例５）
次に、画像処理装置内に登録されているフォームを再度利用する実施態様について、実施例５として説明する。
【０１４１】
例えば、登録したフォーム等に関する情報を記憶手段（ＨＤＤ１３等）に残したままにしておけば、後日、同一の処理を行いたいと考えた場合、ユーザは、登録済みの情報をそのまま用いて処理を行うことができる。残しておく情報には、フォームとしての画像データ、特徴量、代表特徴量及び処理内容が含まれる。各フォームを個別に登録しておけば、登録済みのフォームのうち一部のみ（実施例１の具体例で言えば、「明細書」と「決裁書」のみ）を用いた処理も可能である。このように、既に登録されているフォームの範囲内で同一の処理を再度行う場合には、特別な処理を追加的に行うことなくフォームの再利用が可能である。もし、特定のフォームの処理内容を変更して利用したい場合でも、当該フォームの登録されている処理内容の情報を呼び出し、任意の処理内容に編集すればよいだけである。
【０１４２】
しかしながら、登録済みのフォームで作成された原稿に加えて、それらとは異なるフォームで作成された原稿をも同時に処理したい場合には、登録済みのフォームをそのまま利用することはできない。例えば、未だフォームが登録されていない「出席表」が追加された原稿（束）を処理したい場合には、「明細書」、「請求書」及び「決裁書」の登録済みフォームをそのまま利用することはできない。なぜなら、フォームと関連付けられ登録されている代表特徴量は、あくまで「明細書」、「請求書」、「決裁書」間での識別を可能とする差分を抽出したものであり、「出席表」との関係は考慮されていないからである。したがって、上記の例の場合、「明細書」、「請求書」、「決裁書」に「出席表」を含めた４つの原稿相互の間で、他のフォームとの識別を可能にする代表特徴量を改めて抽出する必要がある。
【０１４３】
以下、登録済みフォームに未登録のフォームを加えて処理を行うことを可能にする実施態様について、図２１のフローチャートを参照しつつ説明する。ここでも他の実施例で述べた内容と共通する部分についてはその説明を省略ないしは簡略化し、差異点を中心に説明する。
【０１４４】
まず、ステップ２１０１において、登録されているフォームのみを用いて処理を行うのかどうかを、ユーザが操作部１６を介して指示する。本実施例では、「出席表」のフォームを追加するので、新たに追加する旨の指示が入力されることになる。追加するフォームがなく、登録済みのフォームの範囲内で処理を行う場合にはステップ２１０２に進む。
【０１４５】
ステップ２１０２において、不図示のフォーム再利用処理部は、操作部１６のディスプレイ上に登録済みフォームの一覧を表示させ、使用するフォームの選択をユーザに促す。ユーザが所望のフォーム選択を終えると、当該選択されたフォームに関連付けて登録されている代表特徴量や処理内容が記憶手段（ＨＤＤ１３など）から読み出され、それらを用いて所定の処理が実行される。すなわち、原稿の読み取り処理（Ｓ２０８）、フォーム判別処理（Ｓ２１０）及び登録内容実行処理（Ｓ２１１）が、選択されたフォームに基づいて実行される。
【０１４６】
一方、ステップ２１０１で、ユーザが、別のフォームを追加する旨の指示を行った場合には、ユーザが新たに追加したいフォームについて、フォーム登録処理（Ｓ２１０）、処理内容登録処理（Ｓ２０２）及び特徴量生成処理（Ｓ２０５）がなされる。追加するフォームが複数ある場合には、そのすべてに対して上記各処理を行った後（Ｓ２０６）、ステップ２１０３に進む。本実施例では、「出席表」のフォームに対して上記各処理が実行される。
【０１４７】
ステップ２１０３において、フォーム再利用処理部は、操作部１６のディスプレイ上に登録済みのフォームの一覧を表示させ、フォームの選択をユーザに促す。本実施例の場合は、「明細書」、「請求書」、「決裁書」の３つが選択される。ユーザが所望のフォームを選択すると、ステップ２０７に進む。
【０１４８】
ステップ２０７では、新たに追加登録されたフォームと選択された登録済みフォームとの間での代表特徴量抽出処理が実行される。本実施例の場合、新たに付加された「出席表」のフォームの特徴量と、「明細書」、「請求書」及び「決裁書」の各フォームの各特徴量とを用いて、図４のステップ４０７〜ステップ４１０の各処理が実行される。そして、それぞれのフォームを一意に識別するための代表特徴量が抽出される。なお、新たに登録したフォームの特徴量の算出条件（たとえば、画像データの分割サイズなど）が、登録済みフォームの特徴量の算出条件と異なっている場合には、登録済みフォームについても改めて特徴量の算出処理を行った後に、代表特徴量の抽出を行えばよい。代表特徴量が抽出された後は、他の実施例の場合と同様、ステップ２０８以下の処理が順次実行される。
【０１４９】
以上のとおり、新たにフォームを追加する場合でも、最小限の追加的処理のみを行うことで既に登録されているフォームを再利用することが可能となる。
【０１５０】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０１５１】
１２：バス
２０：ネットワーク
１００：原稿処理装置
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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