(57)【要約】【課題】スキャニングされた帳票画像の認識領域が登録画像側の認識領域よりもずれていても補正することなく帳票画像の認識領域を決定する装置を提供する。【解決手段】予め帳票内の表の外接矩形の横方向及び縦方向の各座標、その外接矩形内に存在する認識領域の横方向及び縦方向の各座標が辞書データとして帳票の種類毎にそれぞれ格納された辞書データ記憶手段２１と、スキャナ部７１によりスキャニングされた帳票画像から対応する帳票を認識し、かつ、その帳票の辞書データを辞書データ記憶手段２１から検索する帳票識別手段２２と、スキャニングされた帳票画像から表の外接矩形を検出する表外接矩形検出手段２３と、検出された表の外接矩形と検索された辞書データとからその外接矩形内の認識領域を認識し、これを文字の認識対象領域のデータとして抽出する認識領域抽出手段２４とを備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め帳票内の表の外接矩形の横方向及び縦方向の各座標、その外接矩形内に存在する認識領域の横方向及び縦方向の各座標が辞書データとして帳票の種類毎にそれぞれ設定され、スキャナ部によりスキャニングされた帳票画像から対応する帳票の辞書データを検索し、
スキャニングされた帳票画像から表の外接矩形を検出し、
検出された表の外接矩形と検索された辞書データとからその外接矩形内の認識領域を認識し、これを文字の認識対象領域のデータとして抽出することを特徴とする認識対象領域決定方法。
【請求項２】
表の外接矩形を、スキャニングされた帳票画像から横方向及び縦方向の罫線を認識し、交差しているものをグループ化して検出することを特徴とする請求項１記載の認識対象領域決定方法。
【請求項３】
予め帳票内の表の外接矩形の横方向及び縦方向の各座標、その外接矩形内に存在する認識領域の横方向及び縦方向の各座標が辞書データとして帳票の種類毎にそれぞれ格納された辞書データ記憶手段と、
スキャナ部によりスキャニングされた帳票画像から対応する帳票を認識し、かつ、その帳票の辞書データを前記辞書データ記憶手段から検索する帳票識別手段と、
スキャニングされた帳票画像から表の外接矩形を検出する表外接矩形検出手段と、
該表外接矩形検出手段により検出された表の外接矩形と前記帳票識別手段により検索された辞書データとからその外接矩形内の認識領域を認識し、これを文字の認識対象領域のデータとして抽出する認識領域抽出手段と
を備えたことを特徴とする認識対象領域決定装置。
【請求項４】
前記表外接矩形検出手段は、スキャニングされた帳票画像から横方向及び縦方向の罫線を認識し、交差しているものをグループ化して表の外接矩形を検出することを特徴とする請求項３記載の認識対象領域決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置などに適用して好適な文字の認識対象領域の決定方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、帳票の画像から認識対象領域を決定する方法として以下のものがある。例えば、帳票画像上の左右から２点の特徴部位座標を検出し、帳票端基準からの距離を予め定義した特徴部位座標と比較演算して画像ずれの要因を判別し、画像ずれ要因に応じた帳票端基準からの適切な座標補正値を算出して、領収印欄などの認識対象領域を判別している（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３２６６７２号公報（第４頁、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述した従来の方法では、予め定義した特徴部位座標との比較演算により生じる画像ずれから要因を判別するようにしており、次いで、画像ずれ要因に応じた帳票端基準からの適切な座標補正値を算出しており、認識対象領域を判別するまでの処理が複雑になっている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る認識対象領域決定方法は、予め帳票内の表の外接矩形の横方向及び縦方向の各座標、その外接矩形内に存在する認識領域の横方向及び縦方向の各座標が辞書データとして帳票の種類毎にそれぞれ設定され、スキャナ部によりスキャニングされた帳票画像から対応する帳票の辞書データを検索し、スキャニングされた帳票画像から表の外接矩形を検出し、検出された表の外接矩形と検索された辞書データとからその外接矩形内の認識領域を認識し、これを文字の認識対象領域のデータとして抽出する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明においては、スキャナ部によりスキャニングされた帳票画像から対応する帳票の辞書データを検索し、スキャニングされた帳票画像から表の外接矩形を検出し、検出された表の外接矩形と検索された辞書データとからその外接矩形内の認識領域を認識し、これを文字の認識対象領域のデータとして抽出するようにしたので、認識領域が辞書データ側の認識領域よりもずれていても補正をすることなく、容易に認識領域内の文字を認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は本発明の実施の形態に係る認識対象領域決定装置を備えた文字認識装置の概略構成を示すブロック図、図２は実施の形態における辞書データを系統化して示す図である。
図中に示す文字認識装置１０は、帳票の画像データを読み取るための画像データ入力装置７０が接続され、認識対象領域決定装置２０と、文字認識部４０と、認識対象領域決定装置２０及び文字認識部４０をそれぞれ制御するＣＰＵ５０と、例えばハードディスクなどからなるメモリ６０とを備えている。認識対象領域決定装置２０は、辞書データ記憶手段２１と、帳票識別手段２２と、表外接矩形検出手段２３と、認識領域抽出手段２４とを備えている。前記の画像データ入力装置７０は、帳票をスキャニングするスキャナ部７１と、スキャナ部７１によりスキャニングされた帳票画像を格納するための帳票イメージメモリ７２とで構成されている。
【０００８】
辞書データ記憶手段２１は、例えば図２に示すように、帳票の種類を識別するための帳票ＩＤ、帳票毎の表の種別、各表の外接矩形の横方向の左端と右端の各座標及び縦方向の上端と下端の各座標、外接矩形内に存在する認識領域の横方向の左端と右端の各座標及び縦方向の上端と下端の各座標が辞書データとして登録されている。帳票識別手段２２は、帳票イメージメモリ７２から帳票画像を読み出して帳票ＩＤを認識し、これを検索キーとして辞書データ記憶手段２１から同じ帳票ＩＤを有する登録画像（帳票）の辞書データを取り出して認識領域抽出手段２４に転送し、かつ帳票画像を表外接矩形検出手段２３に転送する。
【０００９】
表外接矩形検出手段２３は、帳票画像から横方向及び縦方向の罫線を全て検出し、交差しているものをグループ化して表の外接矩形を検出し、かつ、その外接矩形の横方向の左端と右端の各座標及び縦方向の上端と下端の各座標をそれぞれ認識して、後段の認識領域抽出手段２４に送出する。
【００１０】
認識領域抽出手段２４は、帳票識別手段２２により取り出された登録画像の辞書データと、表外接矩形検出手段２３により検出された外接矩形の横方向の左端と右端の各座標及び縦方向の上端と下端の各座標とから、帳票画像の外接矩形内に存在する認識領域の横方向の左端と右端の各座標及び縦方向の上端と下端の各座標を算出し、認識領域データとして抽出しメモリ６０に格納する。
【００１１】
文字認識部４０は、認識対象領域決定装置２０で決定され、メモリ６０に格納された認識領域データ内に記入されている文字を認識する。文字の認識は、例えば、認識領域の文字列から文字を切り出し、切り出した文字の特徴を抽出する。そして、抽出した認識対象の文字の特徴を、予め用意された辞書（図示せず）に登録された各文字の特徴と照合して、候補文字を決定する。
【００１２】
次に、本実施の形態の動作について図３及び図４を用いて説明する。図３は実施の形態に係る文字認識装置の動作を示すフローチャート、図４は帳票の認識領域の抽出を説明するための一例図である。
まず、認識対象領域決定装置２０の帳票識別手段２２が、帳票イメージメモリ７２に格納された帳票画像を読み出して帳票ＩＤを認識し、これを検索キーとして辞書データ記憶手段２１から同じ帳票ＩＤを有する帳票を識別する（３０１）。そして、その帳票の登録画像の辞書データを取り出して認識領域抽出手段２４に転送すると共に、帳票画像を表外接矩形検出手段２３に転送する。表外接矩形検出手段２３は、帳票画像が転送されてくると、その帳票画像から横方向及び縦方向の罫線を全て検出し、交差しているものをグループ化して表の外接矩形を検出し、かつ、その外接矩形の横方向の左端と右端の各座標及び縦方向の上端と下端の各座標をそれぞれ認識して、後段の認識領域抽出手段２４に送出する（３０２）。認識領域抽出手段２４は、帳票識別手段２２により取り出された登録画像の辞書データと表外接矩形検出手段２３により検出された表の外接矩形とから、その外接矩形に存在する認識領域を抽出する（３０３）。
【００１３】
ここで、外接矩形内の認識領域の抽出について図４を参照しながら説明する。図中（ａ）は帳票識別手段２２により検索された辞書データに基づく帳票の登録画像の例を示す。この登録画像は、その辞書データである表１の外接矩形の横方向の左端と右端の各座標ｉＸａ、ｉＸｄ及び縦方向の上端と下端の各座標ｉＹａ、ｉＹｄ、外接矩形内に存在する認識領域の横方向の左端と右端の各座標ｉＸｂ、ｉＸｃ及び縦方向の上端と下端の各座標ｉＹｂ、ｉＹｃによるものである。
【００１４】
また、（ｂ）は帳票識別手段２２により取り出された前記の辞書データと、表外接矩形検出手段２３により検出された表１の外接矩形の横方向の左端と右端の各座標ｏＸａ、ｏＸｄ及び縦方向の上端と下端の各座標ｏＹａ、ｏＹｄとから、帳票画像の外接矩形内に存在する認識領域を表した図で、下記に示す演算式によって認識領域が決定される。この認識領域の算出は認識領域抽出手段２４によって行われる。
【００１５】
認識領域の横方向の左端と右端の各座標ｏＸｂ、ｏＸｃは、
ｏＸｂ＝ｏＸａ＋（ｉＸｂ−ｉＸａ）×（ｏＸｄ−ｏＸａ）／（ｉＸｄ−ｉＸａ）
ｏＸｃ＝ｏＸａ＋（ｉＸｃ−ｉＸａ）×（ｏＸｄ−ｏＸａ）／（ｉＸｄ−ｉＸａ）
から求められ、
また、認識領域の縦方向の上端と下端の各座標ｏＹｂ、ｏＹｃは、
ｏＹｂ＝ｏＹａ＋（ｉＹｂ−ｉＹａ）×（ｏＹｄ−ｏＹａ）／（ｉＹｄ−ｉＹａ）
ｏＹｃ＝ｏＹａ＋（ｉＹｃ−ｉＹａ）×（ｏＹｄ−ｏＹａ）／（ｉＹｄ−ｉＹａ）
から求められる。なお、前記の演算式のうち（ｏＸｄ−ｏＸａ）／（ｉＸｄ−ｉＸａ）及び（ｏＹｄ−ｏＹａ）／（ｉＹｄ−ｉＹａ）は、登録画像側の認識領域に対する帳票画像側の認識領域のサイズ（横方向及び縦方向）を補正するための式である。
【００１６】
前記の演算式から求められた認識領域の横方向の左端と右端の各座標ｏＸｂ、ｏＸｃ及び縦方向の上端と下端の各座標ｏＹｂ、ｏＹｃは、認識領域データとしてメモリ６０に格納される。一方、文字認識部４０は、メモリ６０に格納された認識領域データ（ｏＸｂ、ｏＸｃ、ｏＹｂ、ｏＹｃ）に基づいて帳票画像上の認識領域を認識する。そして、この認識領域に記入された文字を前述したように切り出し、切り出した文字の特徴を抽出して、その特徴を辞書に登録された各文字の特徴と照合し候補文字を決定する。なお、表２についても前記の演算式を用いて認識領域を決定する。
【００１７】
以上のように実施の形態によれば、帳票画像から横方向及び縦方向の罫線を全て検出し、交差しているものをグループ化して表の外接矩形を検出し、そして、その帳票画像に対応する登録画像の辞書データとからその外接矩形に存在する認識領域を抽出するようにしたので、スキャニングされた帳票画像の認識領域が登録画像側の認識領域よりもずれていても補正をすることなく、容易に認識領域内の文字を認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態を示す文字認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態における辞書データを系統化して示す図である。
【図３】実施の形態に係る文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】帳票の認識領域の抽出を説明するための一例図である。
【符号の説明】
【００１９】
１０  文字認識装置、２０  認識対象領域決定装置、６０  メモリ、７０  画像データ入力装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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