(57)【要約】【課題】本発明は、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報を構成する識別項目について、コンピュータに識別項目の内容の誤りを確実に判定させる名刺読み取り方法及び名刺読み取りプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】上記の課題を解決するために、本発明の名刺読み取り方法及び名刺読み取りプログラムは、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報を構成する識別項目について、ＷＥＢ上の情報又はコンピュータに備えたデータベース等を利用し、識別項目の内容に誤りが含まれるか否か判定することとした。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報について、前記名刺情報を構成する識別項目の内容の誤りを、前記識別項目の内容とＷＥＢ上の情報もしくはデータベース上の情報との相関、又は前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報もしくは前記データベース上の情報との尤度を利用して判定する名刺読み取り方法。
【請求項２】
さらに、前記名刺情報を、前記ＯＣＲソフトと異なる少なくとも１つのＯＣＲソフトで読み取り、前記名刺情報を構成する識別項目の内容の誤りについて、前記読み取った名刺情報を構成する前記識別項目の内容同士の尤度を比較して判定する請求項１に記載の名刺読み取り方法。
【請求項３】
前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報又は前記データベース上の情報との少なくとも１つの相関又は尤度のうち、少なくとも１つが低い場合は、前記識別項目の内容が誤りであると判定する請求項１又は２に記載の名刺読み取り方法。
【請求項４】
前記名刺情報を表示する際に、誤りと判定された識別項目の内容と、誤りと判定されなかった識別項目の内容とを区別して表示することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の名刺読み取り方法。
【請求項５】
前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報もしくは前記データベース上の情報との相関、又は前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報もしくは前記データベース上の情報との尤度を利用して、誤りと判定された識別項目の内容を、前記相関又は前記尤度の高い識別項目の内容に訂正することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の名刺読み取り方法。
【請求項６】
少なくとも１つ以上の前記誤りと判定された識別項目の内容が得られた場合に、最も高い相関又は尤度を有する内容に訂正することを特徴とする請求項５に記載の名刺読み取り方法。
【請求項７】
少なくとも１つ以上の前記誤りと判定された識別項目の内容が得られた場合に、最も多数の相関又は尤度を有する内容に訂正することを特徴とする請求項５に記載の名刺読み取り方法。
【請求項８】
前記名刺を走査した名刺画像から、テキストデータを抽出して前記名刺情報を構成する際に、マーキングされた識別項目の内容を、予め定めた特定の識別項目に割り振ることを特徴とする請求項１から７に記載の名刺読み取り方法。
【請求項９】
コンピュータに請求項１から７のいずれかに記載の名刺読み取り方法を実行させる名刺読み取りプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、名刺を、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）ソフトで読み取った名刺情報を構成する、識別項目の内容についての誤り検出及び誤り訂正を行う名刺読み取り方法、及び名刺読み取りプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＯＣＲソフトで名刺を読み取った名刺情報を構成する識別項目について、識別項目の内容の誤りを、名刺情報と名刺とを比較しながら、人間が判定していた（例えば、特許文献１参照。）。なお、識別項目とは、名刺情報を構成する会社名、名字、名前、住所等のまとまりのある項目である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３１６８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、これらの判定作業の作業量は、名刺の枚数に比例して増加する。このため、人間ではなく、ＯＣＲソフトを通じてコンピュータに判定させることになるが、ＯＣＲソフトでの名刺の読み取り精度には限界があるため、名刺情報を正しく読み取ることができない。
【０００５】
前記課題を解決するために、本発明は、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報について、コンピュータに名刺情報を構成する識別項目の内容の誤りを確実に判定させる名刺読み取り方法及び名刺読み取りプログラム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】
【０００６】
上記目的を達成するために、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報を構成する識別項目について、ＷＥＢ上の情報又はコンピュータに備えたデータベース等を利用し、識別項目の内容に誤りが含まれるか否か判定することとした。
【０００７】
具体的には、本発明の名刺読み取り方法は、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報について、前記名刺情報を構成する識別項目の内容の誤りを、前記識別項目の内容とＷＥＢ上の情報もしくはデータベース上の情報との相関、又は前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報もしくは前記データベース上の情報との尤度を利用して判定することを特徴とする。
【０００８】
この方法によれば、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報を構成する識別項目について、コンピュータに識別項目の内容の誤りを確実に判定させることができる。
【０００９】
また、本発明の名刺読み取り方法は、さらに、前記名刺情報を、前記ＯＣＲソフトと異なる少なくとも１つのＯＣＲソフトで読み取り、前記名刺情報を構成する識別項目の内容の誤りについて、前記読み取った名刺情報を構成する前記識別項目の内容同士の尤度を比較して判定することを特徴とする。
【００１０】
この方法によれば、名刺を読み取ったＯＣＲソフトとは別のＯＣＲソフトに名刺情報を読み取らせることによって、ＯＣＲソフトの特性を生かした名刺情報の読み取りが可能となり、コンピュータに識別項目の内容の誤りを確実に判定させることができる。
【００１１】
また、本発明の名刺読み取り方法は、前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報又は前記データベース上の情報との少なくとも１つの相関又は尤度のうち、少なくとも１つが低い場合は、前記識別項目の内容が誤りであると判定することを特徴とする。
【００１２】
この方法によれば、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報を構成する識別項目について、識別項目の内容とＷＥＢ上の情報又はデータベース上の情報との少なくとも１つの相関又は尤度を判定基準とするため、コンピュータに識別項目の内容の誤りを確実に判定させることができる。
【００１３】
また、本発明の名刺読み取り方法は、前記名刺情報を表示する際に、誤りと判定された識別項目の内容と、誤りと判定されなかった識別項目の内容とを区別して表示することを特徴とする。
【００１４】
この方法によれば、誤りと判定され、訂正を行う部分、又は訂正を行った部分は、未だ誤りを含んでいる可能性があるとして、明確に区別することができる。
【００１５】
また、本発明の名刺読み取り方法は、前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報もしくは前記データベース上の情報との相関、又は前記識別項目の内容と前記ＷＥＢ上の情報もしくは前記データベース上の情報との尤度を利用して、誤りと判定された識別項目の内容を、前記相関又は前記尤度の高い識別項目の内容に訂正することを特徴とする。
【００１６】
この方法によれば、コンピュータに判定させた識別項目の内容の誤りについて、確実な訂正をすることができる。
【００１７】
また、本発明の名刺読み取り方法は、少なくとも１つ以上の前記誤りと判定された識別項目の内容が得られた場合に、最も高い相関又は尤度を有する内容に訂正することを特徴とする。
【００１８】
この方法によれば、コンピュータに判定させた識別項目の内容の誤りについて、高い相関又は尤度の観点から、確実な訂正をすることができる。
【００１９】
また、本発明の名刺読み取り方法は、少なくとも１つ以上の前記誤りと判定された識別項目の内容が得られた場合に、最も多数の相関又は尤度を有する内容に訂正することを特徴とする。
【００２０】
この方法によれば、コンピュータに判定させた識別項目の内容の誤りについて、相関又は尤度の数の観点から、確実な訂正をすることができる。
【００２１】
また、本発明の名刺読み取り方法は、前記名刺を走査した名刺画像から、テキストデータを抽出して前記名刺情報を構成する際に、マーキングされた識別項目の内容を、予め定めた特定の識別項目に割り振ることを特徴とする。
【００２２】
この方法によれば、名刺を走査する前に、予め定めた特定の識別項目の内容にマーキングしておけば、テキストデータから名刺情報を構成する際に、識別項目を誤ることなく読み取ることができる。
【００２３】
なお、上記各方法は、可能な限り組み合わせることができる。
【００２４】
また、これらいずれかの名刺読み取り方法は、コンピュータにプログラムとして実行させることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、ＯＣＲソフトで名刺を読み取って取得した名刺情報について、コンピュータに名刺情報を構成する識別項目の内容の誤りを確実に判定させる名刺読み取り方法及び名刺読み取りプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の名刺読み取り方法の実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００２８】
図１を参照して、本発明の名刺読み取り方法を説明する。図１は、名刺読み取り方法の実施形態であり、１０は名刺、１１は名刺画像、１２はテキストデータ、１３は名刺情報、１４は識別項目、１５はＷＥＢ上の情報、１６はデータベース、１７はコンピュータ、１８はＯＣＲソフトである。名刺１０は、紙面に個人情報を記載した情報媒体である。名刺画像１１は、コンピュータ１７が、名刺１０を走査して画像とした情報である。テキストデータ１２は、ＯＣＲソフト１８が、名刺画像１１を読み込み、名刺画像１１上で文字として判別できる情報を抽出したテキスト形式のデータである。名刺情報１３は、ＯＣＲソフト１８が、データベース１６又はＷＥＢ上の情報１５を参照し、単語として該当するテキストデータ１２をまとめた情報である。識別項目１４は、名刺１０上の会社名、役職、名字、名前、住所、電話番号又はメールアドレス等のまとまりのある項目である。識別項目の内容とは、上記会社名、役職、名字、名前、住所、電話番号又はメールアドレス等の内容をいう。例えば、識別項目“会社名”に対して、識別項目の内容は“株式会社特許”である。
【００２９】
コンピュータ１７は、ＯＣＲソフト１８を動作させて名刺１０から名刺画像１１を読み取る。ＯＣＲソフト１８は、名刺１０を名刺画像１１として読み込み、名刺画像１１からテキストデータ１２を抽出し、テキストデータ１２から名刺情報１３を構成する。名刺画像１１からテキストデータ１２を抽出するのは、名刺情報読み取り専用のＯＣＲソフトでも、一般のＯＣＲソフトを利用してもよい。名刺情報読み取り専用のＯＣＲソフトは、識別項目ごとにテキストデータ１２を整理し、名刺情報１３としてまとめる。一般用ＯＣＲソフトを利用する場合は、一般用ＯＣＲソフトで抽出したテキストデータ１２を他のソフトで識別項目ごとに整理して、名刺情報１３を構成する。ＷＥＢ上の情報１５は、インターネット上の情報であり、例えば、ホームページに掲載されている情報、メールアドレス、日本郵便が提供するホームページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｏｓｔ．ｊａｐａｎｐｏｓｔ．ｊｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）に掲載されている郵便番号又は住所データベース、株式会社イチレイヨン・ドットコムが運営するＷＥＢ情報提供サービス“無料電話案内  １０４．ｃｏｍ”（ｈｔｔｐ：／／１０４．ｃｏｍ／ｗｔｅｌ／）に掲載されている組織名及び電話番号が対応しているデータベース等である。データベース１６は、コンピュータ１７に備えられ、例えば、個人あるいは特定の組織内のみの情報で構成された住所録、部長、課長といった役職名の付属語のデータベース等である。データベース１６は、コンピュータ１７の外部に備えられたものでもよい。
【００３０】
次に、本発明の名刺読み取り方法における動作を説明する。まず、名刺１０を走査して、コンピュータ１７に名刺画像１１を読み込ませる。次に、ＯＣＲソフト１８に名刺画像１１を読み込ませて、テキストデータ１２を抽出する。さらに、コンピュータ１７が備えるデータベース１６、又はＷＥＢ上の情報１５を参照し、テキストデータ１２から名刺情報１３を読み取らせる。そして、ＯＣＲソフト１８で名刺１０を読み取って取得した名刺情報１３について、名刺情報１３を構成する識別項目１４の内容に誤りがあるか否かを、識別項目１４の内容とＷＥＢ上の情報１５もしくはデータベース１６上の情報との相関、又は識別項目１４の内容とＷＥＢ上の情報１５もしくはデータベース１６上の情報との尤度を利用して判定する。例えば、ＷＥＢ上の情報１５又はデータベース１６上の情報と、識別項目１４の内容との間に、尤度又は相関の高い内容があり、かつ、ＷＥＢ上の情報１５又はデータベース１６上の情報が識別項目１４の内容と異なるときは、識別項目１４の内容は誤りであると判定する。
【００３１】
ここで、相関とは、識別項目１４の内容の一致を手がかりに、他の識別項目１４の内容が掲載されているか否かを判断し、掲載されている場合にはその関係性を言う。特に、それぞれの識別項目１４の内容の間に従属関係がある場合には、掲載されている識別項目１４の内容と、名刺情報１３を構成する識別項目１４の内容との相関が高くなる。また、尤度とは、識別項目１４の内容に関する情報の確からしさをいう。識別項目１４の内容と同じ内容が含まれていると尤度が高くなる。ここで、相関について、例えば、日本郵便が提供するホームページに掲載されている郵便番号又は住所データベース上の郵便番号と住所との相関、“無料電話案内  １０４．ｃｏｍ”に掲載されているデータベース上の組織名と電話番号又はファックス番号との相関、組織名とドメイン名とが対応しているデータベース上の組織名とドメイン名との相関、組織名とホームページのＵＲＬが対応しているデータベース上の組織名とＵＲＬとの相関、又はホームページに掲載されている情報、組織名、役職名又は電話番号等の相関が利用できる。また、尤度について、例えば、名字、名前、組織名、所属名、役職名、ドメイン名又はホームページ等は、それぞれのデータベース上の情報の尤度を、役職名は、役職名の付属語データベース上の付属語の尤度を、それぞれ利用できる。
【００３２】
この方法によれば、ＯＣＲソフト１８で名刺１０を読み取って取得した名刺情報１３について、識別項目１４の内容の誤りを判定するため、ＯＣＲソフト１８の読み取り精度に関わらず識別項目１４の内容の誤りを判定できる。また、従来は人間の目に頼っていた識別項目１４の内容の誤りを、コンピュータ１７に判定させることで、作業量を大幅に削減することができ、かつ識別項目１４の内容の誤りを確実に判定させることができる。
【００３３】
以下に誤り検出方法についての具体例を説明する。まず、データベースを用いた誤り検出方法から説明する。名刺から読み取った名刺画像上で、文字として判別できる情報を抽出したテキストデータについて、どのような情報であるかあらかじめ予測できる識別項目がある。例えば、識別項目の一つである氏名について、氏名における名字は日本中で２０万件程度しか存在しておらず、日本人の９６％が２０万件中、上位１万件に当てはまるといわれている。つまり、名字の上位１万件のデータベースを予め用意しておけば、名刺から読み取ったテキストデータに、名字が実在するかどうか調べることができる。このように、識別項目ごとに実在する情報を保存したデータベースを用意し、そのデータベースを検索することで、ＯＣＲソフトの読み取り結果が実在する情報か否か調べることができる。そして、データベースを検索しても存在しなかったテキストデータは、実在しない情報である可能性があると判定し、誤りが含まれる情報と判断する。
【００３４】
また、テキストデータには郵便番号、住所及び電話番号という項目の情報が含まれている。住所には決められた郵便番号及び市外局番が割り振られているように、郵便番号、住所、及び電話番号には前述した相関が存在する。よって、郵便番号、住所、及び電話番号を対応させて保存したデータベースを用意することにより、テキストデータのいずれかについて、データベースを検索することで存在することが分かれば、それに対応するデータを用いて誤りを検出及び訂正することができる。また、これらのデータベースは、誤りを検出する都度、更新するため、誤り検出を繰り返せば、誤り検出及び訂正の精度が向上する。
【００３５】
以下に、前述したデータベースを例示する。まず、名字、名前、組織名、所属名、役職名、ＮＧドメイン名、及びＮＧホームページについてのデータベースが挙げられる。データベースの構成は、それぞれの識別項目に対して実際に存在する情報を登録している。例えば、名字、名前、組織名、所属名、又は役職名のデータベースの検索で存在したテキストデータは正しい可能性があると判定し、存在しなかったテキストデータは誤りが含まれていると判定する。また、ＮＧドメイン名、又はＮＧホームページのデータベースには誤って正しい情報であると判定しやすいデータも入っており、これらのデータベースに登録された情報と同じ情報がテキストデータに存在した場合、テキストデータは誤りであると判定する。
【００３６】
次に、郵便番号と住所のデータベースが挙げられる。このデータベースの構成は、組織名又は事業所名、郵便番号、及び住所を格納したデータベースである。例えば、日本郵便が提供するホームページで公開されている情報を基に作成したデータベースであり、郵便番号又は住所に対応している。テキストデータについて、このデータベースを検索して情報が存在した場合、その情報に対応する相関情報を誤り訂正処理で使用する。
【００３７】
次に、電話番号又はＦＡＸ番号のデータベースが挙げられる。このデータベースの構成は、電話番号又はＦＡＸ番号と、電話番号又はＦＡＸ番号を使用している組織名、郵便番号又は住所等の事業所情報とを対応させて登録している。電話番号やＦＡＸ番号は正しいと判定されると、電話番号を所持する組織名や事業所の郵便番号又は住所を一意に確定できる。そのため、このデータベースを検索し、存在した情報に対応する相関を誤り訂正において最も重視する。
【００３８】
次に、メールアドレス、又はドメイン名のデータベースが挙げられる。このデータベースの構成は、メールアドレス、メールアドレスに含まれるドメイン名、及びドメイン名を所持している組織名を対応させて登録している。基となるデータは無く、テキストデータを登録して作成したデータベースである。そのため、登録されているデータの数は読み取った名刺の数に比例する。テキストデータのドメイン名について、このデータベースを検索して存在した場合、このドメイン名に対応する組織名を誤り訂正処理で使用する。
【００３９】
次に、ホームページのＵＲＬのデータベースが挙げられる。このデータベースの構成は、ホームページのＵＲＬと、ＵＲＬを所持する組織名とを対応させて登録している。ＵＲＬについて、このデータベースを検索して存在した場合、対応する組織名を誤り訂正に用いる。
【００４０】
次に、役職名の付属語データベースが挙げられる。このデータベースは、識別項目の一つである役職名の誤り検出に使用するデータベースである。名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトで役職名を読み取る際に、役職名の一部分を切り取って出力することがある。例えば、名刺に記載されている正しい役職名が“本部長”であるとき、名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトでは“部長”と読み取る場合がある。このとき、“部長”という役職名は一般的な役職名であり、誤り検出においても正しい情報であると判断され、誤り見逃しが発生する。このような誤り見逃しを無くすため、役職名の付属語のチェックを行う。そのチェックの際に使用されるデータベースが、役職名の付属語データベースであり、基となる役職名と、それに付属する可能性のある付属語が登録されている。
【００４１】
次に、誤り検出方法についての別の具体例として、ＷＥＢ上の情報を用いた誤り検出方法を説明する。現在、ＷＥＢ上には様々な情報が公開されている。企業や大学などの組織も業種、規模の大小に関わらず広報のためにＷＥＢを用いた情報発信を行うようになっており、独自のホームページを持つ組織が増えている。ホームページの中には組織名所在地、又は電話番号などの情報が記載されていることが多く、それらの情報と名刺を読み取って得られたテキストデータとを比較することで、テキストデータの中に含まれる誤りを検出できる。また、日本郵便が提供するホームページでは郵便番号を入力し、それに対応する住所、住所に存在する事業所名を検索するための検索エンジンが用意されている。また、郵便番号の他にも、電話番号やメールアドレスのドメイン名を検索できる検索エンジンが用意されたサイトもあり、これらを用いて誤り検出を実現する。この誤り検出の処理時間は、アクセス先のホームページを管理しているサーバとネットワークの混み具合に依存するため、他の誤り検出方法の処理時間と比べて長い。また、アクセス先のホームページが既に削除されている場合やアクセス先のサーバが停止している場合は、誤り検出の処理が停止してしまう可能性がある。このようなホームページのＵＲＬは、発見するたびにＮＧホームページのデータベースに登録し、次回の検索ではアクセスしないようにする。
【００４２】
以下に、前述したＷＥＢ上の情報を例示する。まず、株式会社イチレイヨン・ドットコムが提供するＷＥＢ情報提供サービス“無料電話案内  １０４．ｃｏｍ”が挙げられる。このＷＥＢサイトでは、電話番号やＦＡＸ番号を検索すると、電話番号やＦＡＸ番号を使用している約８００万件の企業情報を検索でき、主に、電話番号及びＦＡＸ番号の誤り検出において利用する。名刺から読み取った電話番号を検索し、検索結果の中に電話番号が存在していれば、電話番号は実在する可能性があると判断し、逆に存在しなければ、電話番号は実在しない可能性があるので、誤りが含まれると判断する。また、存在した場合、電話番号やＦＡＸ番号に対応する組織名及び住所と相関が取得できるので、これらを誤り訂正に用いる。
【００４３】
次に、“ドメイン検索（Ｄｏｍａｉｎ  ＡＮＤ  Ｗｈｏｉｓ）”（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｋｋｏ．ｂｉｚ／）が挙げられる。このＷＥＢサイトでは、メールアドレスのドメイン部分を検索すると、そのドメインを所有する組織の情報や、ＩＰアドレスを調べることができ、主に、メールアドレスの誤り検出において、利用する。メールアドレスのドメイン名を検索し、検索結果の中に存在していれば、このドメインが実在する可能性があると判断し、逆に存在しなければ、このドメインは実在しない可能性があるので、誤りが含まれると判断する。また、存在した場合、ドメイン名を所有する組織名を取得できるので、これを誤り訂正に用いる。
【００４４】
次に、誤り検出方法についての別の具体例として、２種類のＯＣＲソフトを用いた誤り検出方法を説明する。ＯＣＲソフトにはその用途によって様々なソフトがある。本発明では、その中から普通の紙に印刷された文章を読み取るための一般用ＯＣＲソフト、及び名刺を読み取ることに特化した名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトの２種類のＯＣＲソフトを用いて誤り検出を行う。名刺を一般用ＯＣＲソフトと名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトとで読み取った場合、一般用ＯＣＲソフトの方が読み取り精度が高い場合が多い。よって、名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトで正しく読み取れなかった情報でも、一般用ＯＣＲソフトで正しく読み取れることがある。この特徴を生かした誤り検出方法が、２種類のＯＣＲの読み取り結果を利用して行う誤り検出方法である。
【００４５】
例えば、名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトで読み取った名刺情報について、それぞれ一般用ＯＣＲソフトの読み取り結果に含まれているか調べる。一般用ＯＣＲソフトの読み取り結果と同じである名刺情報は正しく読み取れている情報であると判定し、異なる情報は誤りが含まれている可能性があると判定する。つまり、２種類のＯＣＲソフトで同じ読み取り結果となった情報が正しく読み取れた情報であると判断する。名刺情報読み取り専用ＯＣＲソフトで正しく読み取った情報を一般用ＯＣＲソフトで正しく読み取れなかった場合、正しい読み取り結果を誤りと判定してしまうが、誤り見逃しを発生させないことが最優先であるので、そのまま採用する。
【００４６】
さらに、名刺情報１３を、ＯＣＲソフト１８と異なる少なくとも１つのＯＣＲソフトで読み取り、名刺情報１３を構成する識別項目１４の内容の誤りについて、読み取った名刺情報１３を構成する識別項目１４の内容同士の尤度を比較して判定してもよい。この方法によれば、名刺１０を読み取ったＯＣＲソフト１８とは別のＯＣＲソフトに名刺情報１３を読み取らせることで、ＯＣＲソフトの特性を生かした名刺情報１３の読み取りが可能となり、コンピュータ１７に識別項目１４の内容の誤りを確実に判定させることができる。
【００４７】
また、識別項目１４の内容を誤りであるとする判定の基準について、識別項目１４の内容とＷＥＢ上の情報１５又はデータベース１６上の情報との少なくとも１つの相関又は尤度のうち、少なくとも１つが低い場合は、識別項目１４の内容が誤りであると判定する。この方法によれば、識別項目１４の内容とＷＥＢ上の情報１５又はデータベース１６上の情報との少なくとも１つの相関又は尤度を判定基準とするため、多くの情報源から効率的に、正確な情報を参照して、コンピュータ１７に識別項目１４の内容の誤りを確実に判定させることができる。つまり、相関又は尤度を参照して訂正を行い、かつ、相関又は尤度を数値化し、規定値以下であれば、訂正は行ったが誤りを含んでいる可能性があると指摘することができる。
【００４８】
さらに、名刺情報１３を表示する際に、誤りと判定された識別項目１４の内容と、誤りと判定されなかった識別項目１４の内容とを区別して表示するとよい。例えば、誤りが含まれていると判定された識別項目１４の内容については、赤字等の文字の色を変更する、文字を囲う、文字に下線、又は網掛けを付加する、文字を異なるフォントで表示する等である。この方法によれば、相関又は尤度等から誤りを含むと判定され、訂正を行ったが必ずしも正しいとは限らず、未だ誤りを含んでいる可能性があるとして区別することができ、必要に応じて訂正すれば、精度良く訂正することができる。このため、誤りが含まれている部分だけ見直して必要に応じて訂正すれば良い。よって、全ての名刺について最初から全て訂正する作業、あるいはＯＣＲソフト１８で全ての名刺を読み取って、それらを全て確認しながら必要に応じて訂正する作業に比べて、格段に作業の手間を減らすことができる。
【００４９】
次に、本発明の名刺読み取り方法における誤り訂正手順を説明する。識別項目１４の内容とＷＥＢ上の情報１５もしくはデータベース１６上の情報との相関、又は識別項目１４の内容とＷＥＢ上の情報１５もしくはデータベース１６上の情報との尤度を利用して、誤りと判定された識別項目１４の内容を、相関又は尤度の高い識別項目１４の内容に訂正する。ＷＥＢ上の情報１５又はデータベース１６上の情報と、識別項目１４の内容との間に、尤度又は相関の高い内容があり、かつ、ＯＣＲソフト１８で読み取った名刺情報１３を構成する識別項目１４の内容と異なるときは、誤りを含むと判定し、相関又は尤度の高い識別項目１４の内容に訂正する。この方法によれば、訂正の基準として相関又は尤度を利用し、ＷＥＢ上の情報１５又はデータベース１６上の情報を用いることで、コンピュータ１７に判定させた識別項目１４の内容の誤りについて、確実な訂正をすることができる。
【００５０】
そして、少なくとも１つ以上の誤りと判定された識別項目１４の内容が得られた場合に、最も高い相関又は尤度を有する内容に訂正するとよい。コンピュータ１７に判定させた識別項目１４の内容の誤りについて、高い相関又は尤度の観点から、確実な訂正をすることができる。また、少なくとも１つ以上の誤りと判定された識別項目１４の内容が得られた場合に、最も多数の相関又は尤度を有する内容に訂正するのもよい。コンピュータ１７に判定させた識別項目１４の内容の誤りについて、相関又は尤度を有する識別項目１４の内容の多数決の観点から、確実な訂正をすることができる。
【００５１】
また、名刺１０を走査した名刺画像１１から、テキストデータ１２を抽出して名刺情報１３を構成する際に、マーキングされた識別項目１４の内容を、予め定めた特定の識別項目１４に割り振ってもよい。名刺１０を走査する前に、予め特定の識別項目１４の内容にマーキングをしておけば、テキストデータ１２から名刺情報１３を構成する際に、識別項目１４を誤ることなく読み取ることができる。マーキングとは、例えば、文字を囲う、文字に下線、又は網掛けを付加する等である。
【００５２】
以下に誤り訂正方法についての具体例を説明する。まず、多数決による誤り訂正方法から説明する。多数決による誤り訂正方法とは、データベースの検索やＷＥＢ上の情報の検索を行った際に取得できる相関を用いて行う誤り訂正方法である。この方法で誤りを訂正する識別項目は、組織名、郵便番号、及び住所の３つである。１つの識別項目に対し、誤り訂正に用いる情報の候補として複数の相関が取得できる場合は多数決の観点から処理を行い、最も多い相関を誤り訂正に用いる。
【００５３】
例えば、組織名の誤り訂正を行う場合、組織名の候補は、郵便番号のデータベースの検索結果、電話番号又はＦＡＸ番号のデータベースの検索結果、ＷＥＢ上の情報の検索結果、及びドメイン名のデータベースの検索結果の相関として取得できる。これらを多数決の観点で処理した結果、同じ数の相関を得た場合には、優先順位として、電話番号又はＦＡＸ番号の相関、郵便番号の相関、ドメイン名の相関の順に従い、相関を決定する。
【００５４】
例えば、郵便番号の誤り訂正を行う場合、郵便番号の候補は、電話番号又はＦＡＸ番号のデータベースの検索結果の相関として取得できる。これらを多数決の観点から処理して郵便番号を誤り訂正する。
【００５５】
例えば、住所の誤り訂正を行う場合、住所の候補は、郵便番号のデータベースの検索、電話番号又はＦＡＸ番号のデータベースの検索結果、及びＷＥＢ上の情報の検索結果の相関として取得できる。これらを多数決の観点から処理した結果、同じ数の相関を得た場合には、優先順位として、電話番号又はＦＡＸ番号の相関、郵便番号の相関の順に従い、相関を決定する。
【００５６】
さらに、誤り訂正方法についての別の具体例である、一般用ＯＣＲソフトの読み取り結果を用いた誤り訂正方法を説明する。一般用ＯＣＲソフトの読み取り結果から正しいテキストデータを切り取り、それを用いて誤り訂正するための方法である。この方法で誤りを訂正する識別項目は、所属名、又は役職名である。以下、役職名を例に説明する。まず、役職名のデータベースから役職名を一つ取り出し、これを文字列Ａとする。次に、文字列Ａの一文字目を一般用ＯＣＲソフトの読み取り結果の中に含まれるか調べる。含まれていた場合、その文字から文字列Ａの文字長分切り取り、この切り取った文字列を文字列Ｂとする。
【００５７】
ここで、文字列Ａと文字列Ｂとのレーベンシュタイン距離を測る。レーベンシュタイン距離とは、二つの文字列間の違いを距離として数値で表現したものである。具体的には、文字の挿入や削除、置換によって一つの文字列を別の文字列に変形するために必要な手順の最小回数として与えられる。例えば、“ｋｉｔｔｅｎ”を“ｓｉｔｔｉｎｇ”に変形する場合には、最低でも３回の手順が必要とされるため、“ｋｉｔｔｅｎ”と“ｓｉｔｔｉｎｇ”との間のレーベンシュタイン距離は３となる。本発明においては、役職名の切り取り条件として、文字列Ａの文字長が６以下の時にレーベンシュタイン距離が０、又は文字列Ａの文字長が７以上の時にレーベンシュタイン距離が２以下である場合、文字列Ａを正しい役職名の候補とする。また、所属名の切り取り条件として、文字列Ａの文字長が１０以下の時にレーベンシュタイン距離が０、又は文字列Ａの文字長が１１以上の時にレーベンシュタイン距離は２以下である場合、文字列Ａを正しい所属名の候補とする。以上の処理を、データベースに保存されている全てのデータに対して行い、役職名の候補を集める。全てのデータに対して処理が終わり、役職名の候補が１つだけ取得できた場合、それを正しい役職名と判断する。複数の役職名の候補が取得できた場合は、最も文字長の長い候補を正しい役職名と判断する。所属名も同様の処理を行い、誤り訂正を行う。
【００５８】
なお、これらいずれかの名刺読み取り方法は、コンピュータ１７に実行させるプログラムとして実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明の名刺読み取り方法及び名刺読み取りプログラムは、ＯＣＲソフトを用いた名刺の読み取り作業に適用することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１０：名刺
１１：名刺画像
１２：テキストデータ
１３：名刺情報
１４：識別項目
１５：ＷＥＢ上の情報
１６：データベース
１７：コンピュータ
１８：ＯＣＲソフト
【図１】
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