(57)【要約】  【課題】帳票識別結果の提示方法は、一般には、識別した帳票種類の名称を表示するが、扱う帳票が多種に渡る場合、名称だけで当該識別結果が正しいかどうかを区別することは難しい。  【解決手段】入力帳票画像と、帳票識別処理の結果によって得られた最も一致した特徴を持つ帳票種類の見本帳票画像（０４０１）とを重ね合わせて提示し、更に、帳票画像間でずれが存在する場合（０４０２）にも、帳票特徴点マッピング（０４０３、０４０４）を用いて、位置ずれを吸収して表示し（０４０５、０４０６）、更に差異のある個所を強調表示する等の表示処理が可能となるため、表示装置に表示した識別対象帳票（０４０７）の振分け処理の効率化が見込める。【選択図】  図４
2008165506.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票を読み取って識別を行う帳票識別装置であって、
前記帳票を読み取って入力帳票画像を取得する画像撮像部と、複数の見本帳票画像の特徴量を記述した帳票識別特徴辞書を記憶する記憶部と、前記入力帳票画像を処理する処理部と、表示部とを有し、
前記処理部は、
前記記憶部に蓄積された前記辞書を基に、前記入力帳票画像の種類を識別し、
当該帳票識別の結果を前記表示部に表示する際に、前記入力帳票画像と、当該帳票識別の結果、最も一致した特徴量を有する前記見本帳票画像とを重ね合わせて表示するよう制御する
帳票識別装置。
【請求項２】
請求項１記載の帳票識別装置であって、
前記処理部は、
前記入力帳票画像と前記見本帳票画像を重ね合わせて表示する際、粗い画像を重ね合わせて表示するよう制御する
帳票識別装置。
【請求項３】
請求項１記載の帳票識別装置であって、
前記処理部は、
前記入力帳票画像と前記見本帳票画像を重ね合わせて表示する際、当該両画像の差異箇所を強調して表示するよう制御する
帳票識別装置。
【請求項４】
請求項１記載の帳票識別装置であって、
前記処理部は、
前記入力帳票画像と前記見本帳票画像を重ね合わせて表示する際、前記入力帳票画像の特定エリアにマスクを施して表示するよう制御する
帳票識別装置。
【請求項５】
複数の見本帳票画像の特徴量を記述した帳票識別特徴辞書を記憶する記憶部と、入力帳票を読み取った入力帳票画像を処理する処理部とを含む帳票識別装置に用いる帳票識別プログラムであって、
前記処理部を、
前記入力帳票画像と、前記複数の見本帳票画像のいずれと符合するかを識別する識別ステップと、
前記識別ステップによって得られた識別結果を表示する際、前記入力帳票画像と、最も一致した特徴量を有する前記見本帳票画像を重ね合わせて表示するよう制御する表示制御ステップとを実行するよう制御する
帳票識別プログラム。
【請求項６】
請求項５記載の帳票識別プログラムであって、
前記処理部を、前記表示制御ステップで、
前記入力帳票画像と前記見本帳票画像を重ね合わせる際に、粗い画像を重ねて表示する、差異箇所を強調して表示する、または特定エリアにマスクを掛けて表示することのいずれか、またはこれらの組み合わせを実行するよう制御する
帳票識別プログラム。
【請求項７】
請求項５記載の帳票識別プログラムであって、
前記処理部を、前記表示制御ステップで、
前記入力帳票画像と最も一致した特徴を持つ前記見本帳票画像とを比較し、両画像間にずれが存在する場合は、帳票特徴点マッピングによって前記両画像が最も重なり合う位置を探し、この結果に基づき前記両画像を表示するよう制御する
帳票識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帳票識別処理において識別した帳票の種類を視覚的に表示する帳票識別技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、帳票の自動識別を行う場合、帳票内の特徴量を用いて帳票の種類を識別することを行う。例えば、帳票内に記載されている文字コード、文字行、罫線、枠等を抽出し、それら特徴量と、事前にサンプルとして登録した帳票の特徴量とを照合して、帳票の種類を識別する。例えば、特許文献１に開示された技術は、帳票の特徴データを帳票毎に辞書として登録しておき、識別対象となる帳票画像が入力された場合、入力画像より罫線２値画像を作成し、予め登録しておいた辞書とでマッチングを実施する方法である。辞書には、罫線から得られる黒画素の位置などが、二次元座標の集合として登録される。また、特許文献２に開示された技術では識別対象となる入力帳票の特徴に点座標を付与した点（以下、入力点）と、辞書作成のために予め登録をした登録帳票の特徴に点座標を付与した点（以下、辞書点）とを設けて、前記入力点と辞書点の距離を算出し、前記距離がある距離基準内であれば入力点に対応付けられた辞書点が存在すると判定し、対応付けられた点数、入力点数及び辞書点数を基に照合の一致の程度を求める方法である。この手法では、入力点または辞書点として、罫線の端点や交点、並びに上下左右を罫線で囲まれる最小の領域（セル）の中心座標などを特徴点として用いる。
このように識別対象となる帳票に対して様々な識別手法が存在する。ここで問題となるのが帳票識別の結果を表示装置に提示する方法である。帳票種類の名称を表示することが一般的であるが、扱う帳票が多種に渡る場合、名称だけで当該識別結果が正しいかどうかを判断することは難しい。
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２２２５８７号公報
【特許文献２】特開２００２−３２４２３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の帳票識別処理においては、識別の結果として得た帳票種類の名称を提示するだけで、その識別結果が正しいかどうかを区別することが困難となる課題があった。
【０００５】
本発明は、多種類の帳票を取り扱う場合に、帳票識別結果を視覚的に提示すると共に、視覚的表示の際に、帳票画像にずれが存在する場合や類似した帳票が混在するような場合でも、差異ある個所を強調して表示する帳票識別装置、及びそのプログラムを提供することを目的とする。更に、本発明は、辞書に登録された見本帳票画像あるいは入力帳票画像に記載された個人情報等を保護した表示が可能な帳票識別装置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】
本発明は、上記目的を達成するため、画像撮像部と処理部と記憶部と表示部とを備え、画像撮像部は帳票を撮像することによって、当該帳票の画像データを取得し、処理部は、記憶部に蓄えられた辞書を元に帳票画像の種類を識別し、当該帳票識別の結果を表示する表示データを表示部に提示する帳票識別装置とそのプログラムを、帳票識別結果を表示する際に、入力帳票画像と、帳票識別処理の結果によって得られた最も一致した特徴を持つ帳票種類の見本帳票画像を重ね合わせて提示する構成とする。
【０００７】
また、入力帳票画像と見本帳票画像間でずれがあることを検知し、ずれが存在すると判断した場合は、帳票特徴点マッピングを用いてずれを吸収して表示する帳票識別装置とそのプログラムを提供する。
【０００８】
更に、本発明においては、差異のある個所を強調表示する、あるいは個人情報が記載されうる箇所にマスクを掛けて表示する等の処理を行う帳票識別装置とそのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、識別した帳票の種類に応じて、帳票識別結果の表示を入力画像と見本画像を重ね合わせて行うことができる。更に、帳票画像間でずれが存在する場合にも、帳票特徴点マッピングを用いて、位置ずれを吸収して表示し、更に差異のある個所を強調表示する等の表示処理が可能となるため、帳票の振分け処理の効率化が見込める。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１１】
初めに、本実施例の前提とするハードウェア構成について述べる。図１は、帳票読取装置の一実施例を示すハードウェア構成図である。高速帳票読取装置では、画像撮像部である画像撮像装置０１０１により紙文書を電子データに変換し、それを記憶部である外部記憶装置０１０５及びメモリ０１０６に蓄えて、中央処理部（ＣＰＵ）である中央演算装置０１０７により読取を行う。本実施例に係わる帳票識別・表示プログラムは、外部記憶装置０１０５またはメモリ０１０６に蓄えられているか、場合によっては、通信装置０１０９を介して帳票読取装置に導入されこれら記憶部に記憶される。
【００１２】
この帳票識別・表示プログラムは、撮像された電子データ画像に対して、中央演算装置０１０７が帳票識別処理や、識別結果の表示制御を行う。帳票の種類を特定する場合は、記憶部である外部記憶装置０１０５またはメモリ０１０６に蓄えられた帳票辞書を参照し、帳票種類を判別する。これらの処理は、操作端末装置０１０２を通して操作者である人間が操作可能であり、処理結果は表示端末装置０１０３を通して表示される。処理結果などの情報は、必要に応じて外部記憶装置０１０５に蓄積または通信装置０１０９を通して外部装置にデータとして送信される。上記装置群は内部バス０１０８によって繋がっている。帳票識別結果を反映して、入力された伝票類はソータ装置０１０４によって、定義された箱に分配・集積される。言い換えるなら、画像撮像装置０１０１とソータ装置０１０４を除けば、通常のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのコンピュータシステムで構成されうる。なお通常のＰＣにおいては、表示制御用のチップをＣＰＵとは別に有している場合もあるが、本実施例においても、グラフィックボードを別構成とし、表示制御を分担しても良いことは言うまでもなく、どちらの構成であっても、帳票識別と表示用のプログラムを実行する構成を処理部と呼ぶことがある。
【００１３】
さて、図２は、上述した帳票読取装置における帳票読取処理、すなわち帳票識別から振分けに至る処理の機能ブロック図を表す。初めに、画像撮像装置０１０１からなる画像撮像部０２０１で、入力の紙伝票が撮像され、電子（データ）画像となる。この電子画像は通常は外部記憶装置０１０５やメモリ０１０６などの記憶部に一旦記憶され、以降の帳票識別処理は、この撮像された電子画像を元に行う。続いて、帳票識別部０２０２において帳票識別を行う。帳票識別を行う場合は、帳票を識別するための特徴を辞書に蓄えた帳票識別特徴辞書０２０５を用いる。識別された帳票種類は、識別結果表示部０２０３によって表示端末装置０１０３上に視覚的に表示されるよう制御される。この表示制御によって表示される画像としては、見本帳票画像辞書０２０６に蓄えられた画像、または帳票識別特徴辞書０２０５から計算された画像が使われる。最後に、確定した帳票識別結果に従って、帳票振分辞書０２０７に定義された振分定義に応じて、ソータ装置０１０４からなるソータ部０２０４の該当スタックに識別対象であった帳票が搬送される。
【００１４】
ここで、帳票識別部０２０２と識別結果表示部０２０３は，処理部である中央演算装置０１０７などが実行するプログラムによるソフトエア処理によって構成されることは、上述の通りである。次に、まず帳票識別処理部０２０２と帳票識別特徴辞書０２０５についてその概略を述べる。
【００１５】
図３は、処理部である中央演算装置０１０７で実行される本実施例の帳票識別部０２０２における帳票の識別過程を示すフロー図である。判別対象となる入力帳票画像の電子画像は当該過程を経て識別が行われる。先ず、判別対象となる帳票の電子画像は、画像入力部である画像撮像装置０１０１より取得されており、これを直接、或いは記憶部に一旦記憶してから入力画像とする（０３０１）。次に、この入力画像より特徴量の抽出範囲を設定するために、帳票用紙の四隅を検出する紙領域基準抽出を行う（０３０２）。検出した帳票用紙の四隅の座標より用紙サイズの算出を行い、判別対象となる帳票の用紙サイズを判定する（０３０３）。入力画像より上述の過程で決定した用紙サイズ内より入力画像の特徴量を抽出し、帳票の学習サンプル画像より作成した帳票識別特徴辞書０２０５を用いて特徴量の一次照合を行う（０３０４）。
【００１６】
ここでの特徴量とは、判別対象となる帳票から抽出した入力画像において、上述した辞書作成の際の特徴量同様に、例えば、画像の輝度が顕著に表れる箇所のことを指し、入力画像から格子状に特徴点を抽出して使用する。そして、入力画像より抽出した特徴量と、サンプル画像より作成した辞書とを比較し、 両者の特徴量の距離計算値がある距離基準値内である場合、入力画像とサンプル画像とが一致、符合する（ＹＥＳ）と判定し、処理を終了する（０３０５）。距離計算手法としては，ユークリッド距離や、動的記入マスク距離を用いる。入力帳票が回転しているケースに対応する場合は、帳票を１８０度または９０度ずつ回転させた上で特徴量を生成し、これとの距離計算を行う。この特徴量と、辞書との距離計算値が上記の距離基準値を上まわっている場合、入力画像より帳票用紙内に記載されている領域（記載領域という）を検出する記載領域基準抽出を行う（０３０６）。検出した記載領域の範囲内より入力画像の特徴量を新たに抽出し、特徴量の二次照合を行い、入力画像とサンプル画像とが一致するか否かを判定して（０３０７）、帳票識別過程を終了する。
【００１７】
図４は、本実施例における、帳票識別結果を表示端末装置０１０３に提示する表示処理の過程を示すフロー図である。処理部である中央演算装置０１０７で実行される識別結果表示部０２０３のフローにおいて、入力される情報としては、入力帳票画像と、帳票識別結果がある（０４０１）。入力帳票画像は先の電子画像である。帳票識別結果には、認識した帳票種類、その識別尤度、回転方向、ずれ度合いが最低含まれるとする。まず、帳票識別結果に含まれるずれ度合いが閾値を超えるか、または、識別尤度が閾値を超えるかした場合（０４０２）、入力帳票画像と見本帳票画像の間でずれがあると判断し、これらの画像を適切に重ね合わせるための計算を行う。まず入力帳票画像、及び見本帳票画像から特徴点を抽出する（０４０３）。次に特徴点の照合を行い（０４０４）、入力帳票画像と見本帳票画像を最適に重ね合わせるためのパラメータ計算（ずれ量、回転量、伸縮量の計算）を行う。
【００１８】
以上の結果を元に、重ね合わせ表示に用いる見本帳票画像の作成を行う（０４０５）。例えば回転があれば、見本帳票画像に対して回転を掛けた場合の画像を計算する。最初にずれがないと判断された場合は、上記の特徴点計算の過程を省くことができる。この特徴点間の対応を取り、両画像間の最適に近似する線形変換パラメータを求めるアルゴリズムを、特徴点マッピングと総称する。ずれ計算の過程であるステップ０４０３から０４０４の計算処理については、後で説明を行う。次に、見本画像計算（０４０５）が終わった後に、入力帳票画像と見本帳票画像を、どのように表示するかの表示画像計算を行う（０４０６）。そして、計算された画像を表示端末装置０１０３のディスプレイ上に表示し（０４０７）、識別結果表示部０２０３の処理を終える。
【００１９】
図５は上記のフローにおいてステップ４０３で抽出、計算した特徴点の具体例を示す図である。特徴点としては、例えば、帳票の黒罫線を抽出し、上下左右の４組の黒罫線から構成される枠の中心点を特徴点とする、あるいはハリス（Ｈａｒｒｉｓ）特徴のように画像の局所的な濃度変動方向を計算し、その極大値を特徴点とする方法などがある。本図で示した方法は輪郭の解析の例である。ここでは２値画像が入力されたとして（図５上段）、そこから連結成分の輪郭を抽出して、これを直線分で近似し（図５中段）、その直線分の端点（×印）を特徴点としたものである（図５下段）。先に説明した特徴点抽出０４０３、特徴点照合０４０４において、例えば、図５に示すような特徴点抽出を入力帳票画像と、見本帳票画像に対して行い、次に特徴点間の対応を取ることで、２つの画像にどれほどのずれや回転が存在するのかを性格に計算することができる。
【００２０】
正しい特徴点と誤った特徴点群が混ざり合った中から、正しいデータのみを取り出す代表的な手法にＲＡＮＳＡＣ(Random Sample Consensus)がある。これは、全データから必要最低限の個数のデータをランダムに選択し、それから拘束条件のパラメータ（線形変換）を計算する。そして、残りのデータからその値の妥当性を評価し、これを十分多数回行って最大の評価を得た値とそれを支持したデータを取り出す。これによって正しいパラメータと正しいデータの両方が同時に推定できる。ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムの計算では３点必要だが、線形変換の種類として、回転、シフト、伸縮（かつ、ＸＹで等倍）というものを考えるならば、実は２点の対応関係を選ぶだけで足りる。この性質を利用することで帳票識別の計算量の削減を図ることができる。これを帳票特徴点マッピングと称する。
【００２１】
つまり、図６に示すように、点｛ｘ１、ｘ２｝が見本帳票から得られた特徴点、点｛ｐ１、ｐ２｝が入力帳票から得られた特徴点であるとして、点ｘ１を基準点として、点ｘ２の座標を伸縮、回転して、ベクトルｘ２−ｘ１がベクトルｐ２−ｐ１と一致するようにした上で、点ｘ１を点ｐ１へと移動する作業を行うという変換を意味する。計算量を削減した帳票特徴点マッピングの擬似プログラムコードを図７に示す。擬似コード中の線形変換は、次の式で表される。すなわち、まず、線形変換を
【００２２】
【数１】
2008165506.tif 000003
【００２３】
とモデル化する。このとき、
【００２４】
【数２】
2008165506.tif 000004
【００２５】
と置くならば、伸縮、回転、移動の各変換量は次のように求まる。すなわち、伸縮量は、
【００２６】
【数３】
2008165506.tif 000005
【００２７】
と表される。回転量は、
【００２８】
【数４】
2008165506.tif 000006
【００２９】
と表される。また、移動量は、
【００３０】
【数５】
2008165506.tif 000007
【００３１】
と導かれる。
【００３２】
図８は第一の実施例により、入力帳票画像と見本帳票画像を重ね合わせた表示の具体例である。ここでは、帳票識別特徴辞書０２０５に含まれるメッシュの粗い画像（粗画像と呼ぶ）を辞書として、２つを重ね合わせている。この場合、図２に示した見本画像辞書０２０６は不要となり、辞書容量が削減できる。粗画像表示の利点は、帳票識別を運用する現場において入力帳票等に記入された個人情報の流出を避け得ること、また、画像処理の計算量を削減することなどである。
【００３３】
続いて、図９は表示処理の他の実施例として、入力帳票画像と見本帳票画像を重ね合わせ、更に差異のある差異箇所を色表示やグレー表示９０によって強調した表示例である。
【００３４】
差異箇所の計算は次のようにして行う。差異箇所の計算段階では、入力帳票画像の帳票種を識別する処理と、当該帳票種を代表する見本帳票画像との帳票特徴点マッピングが済んでいるとする。ここで、帳票種の識別は、図３に示す０３０２から０３０７の処理によって行われる。また、帳票特徴点マッピングは、図４に示す０４０２から０４０４の処理によって行われる。
【００３５】
上述した帳票特徴点マッピングにより、両画像間を重ね合わせる際に行うべき、回転、シフト、伸縮量が判明する。そこで入力帳票画像に対して当該パラメータを用いた変換を行い、二次元格子状配置された特徴点を用いて特徴ベクトルを計算する。線形変換を行った入力帳票画像から得られたベクトルをＩ、見本帳票画像から得られたベクトルをＭとする。各ベクトルは二次元格子状の特徴点を用いて抽出しているため、これらのベクトルを、帳票を荒く近似した画像と見なすことができる。そこで、入力帳票画像に対応するベクトルをＩ（ｘ，ｙ）、見本帳票画像に対応するベクトルをＭ（ｘ，ｙ）で表す。このとき、２つの画像間の違いを表す差異指標Ｄ（ｘ，ｙ）は、
【００３６】
【数６】
2008165506.tif 000008
【００３７】
で計算できる。すなわちＤ（ｘ，ｙ）の大きい箇所は、両帳票画像間で何らかの差異が存在する所である。ただし、この差異指標Ｄ値をそのまま用いると局所的な変動に影響され易いという問題があるため、安定した差異を表す尺度として差異尤度Ｌ（ｘ，ｙ）を用いる。差異尤度Ｌは、差異指標の部分領域における平均値であり、次式に従って計算する。
【００３８】
【数７】
2008165506.tif 000009
【００３９】
この式中のＲｘ、Ｒｙは部分平均化のサイズを表す。次に、差異尤度の高い方から順に、指定されたＮ個の点（ｘ１，ｙ１）・・・（ｘＮ，ｙＮ）を選択する。これらの点に相当する箇所が、画像上の差異箇所と判断され、当該箇所に色を強調して表示することとなる。
【００４０】
差異強調表示の利点は、類似した帳票群がある場合において、帳票識別の結果を成否を判断をサポートし、迅速な処理を実現し得ることである。なお、これらの差異箇所の計算は、先に説明したＣＰＵなどで構成される中央演算装置０１０７におけるプログラム処理で実現できることは言うまでもない。また、画像表示の際、画面上の特定されたエリアである差異箇所９０を、色表示、グレー表示によって強調表示する技術も、中央演算装置０１０７などで実行される表示制御プログラムで実現可能である。
【００４１】
次に、図１０は表示処理の他の実施例として、帳票画像上に書かれた特定情報（記載内容）の部分（特定エリアと呼ぶ）にマスク１００を掛けて表示する表示例である。マスクの掛け方としては２通りある。１つは、見本帳票画像が未記入の帳票画像として、見本帳票画像と異なる部分で、かつ黒画素が閾値以上の所を記載エリアと判断し、この記載エリアをマスクして表示する方法である。もう一つは、見本帳票画像が記入帳票である場合で、連結成分のサイズや輪郭成分の周波数解析などにより、手書き記入と見なされたエリア（記入エリア）にマスクを掛けて表示する方法である。マスク表示の利点は、帳票識別の運用現場において、入力帳票等に記入された個人情報の流出を避け得ることである。
【００４２】
なお、記入帳票上に書かれている文字が手書き文字か、あるいは元々帳票に印刷されているような活字文字であるかを見分ける手段としては、本件出願人が先に出願した特開２００３−３０８４８３公報「文字種判定プログラム、文字識別プログラム及び文字識別装置」にて開示した方法を用いることができる。これらのマスク表示のための特定エリア検出は、先に説明したＣＰＵなどで構成される中央演算装置０１０７におけるプログラム処理で実現できることは言うまでもない。また、画像表示の際、画面上の特定エリアをマスク表示する技術も、中央演算装置０１０７などで実行される表示制御プログラムで実現可能である。
【００４３】
さらに、上述した表示手法は、単独で行われるのみでなく、組み合わせての運用も可能である。例えば、ぼかし表示と差異強調表示を組み合わせる、マスク表示と差異強調表示を組み合わせるなどである。
【００４４】
また、図１１は表示処理の他の実施例として、最も単純な場合である、入力帳票と見本帳票画像をそのまま重ね合わせて表示する表示例である。
【００４５】
図１２は、上述した表示手法を用いた場合の、帳票識別結果をユーザに示す場合の画面構成の一例である。１２０１には識別対象となった未知帳票の番号が表示されており、１２０２に帳票識別の結果として候補に挙げられた帳票種の名前が並んでいる。また、帳票種の名前を並べると同時に、その縮小画像を並べて表示することも可能である。１２０３には、そのなかのどれを画像上で重ね合わせて表示するか、を選択するためのボタンが並んでいる。この場合、第一候補である帳票Dがユーザによって選択されているので、帳票Dの見本帳票画像と、入力帳票画像とが重ね合わさり、１２０４に表示される。この表示形態により、ユーザは帳票画像を見比べながら、正しい帳票種を選択することが可能となる。また、識別候補の中に正しい帳票種が見つからない場合は、ユーザが帳票種名を入力できるように、１２０５に入力ボックスがある。選択された帳票種が正しいとユーザが判断した場合は、１２０６にある決定ボタンを押して、帳票の識別結果を確定する。これら表示画面に関する処理もまた、中央演算装置０１０７で実行される。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】第一の実施例に用いられる高速帳票読取装置のハード構成図。
【図２】第一の実施例における帳票読取処理のブロック構成図。
【図３】第一の実施例における帳票識別処理の処理フロー図。
【図４】第一の実施例における帳票識別結果表示処理の処理フロー図。
【図５】第一の実施例における帳票画像からの特徴点抽出例を示す図。
【図６】第一の実施例における特徴点間の対応をイメージした図。
【図７】第一の実施例における帳票特徴点マッピングの擬似コードを示した図。
【図８】第一の実施例における入力帳票画像と見本帳票画像の重ね合わせ表示例１を示す図。
【図９】他の実施例における入力帳票画像と見本帳票画像の重ね合わせ表示例２を示す図。
【図１０】他の実施例における入力帳票画像と見本帳票画像の重ね合わせ表示例３を示す図。
【図１１】他の実施例における入力帳票画像と見本帳票画像の重ね合わせ表示例４を示す図。
【図１２】帳票識別結果の確認画面構成例を示す図。
【符号の説明】
【００４７】
０１０１…画像撮像装置、０１０２…操作端末装置、０１０３…表示端末装置、０１０４…ソータ装置、０１０５…外部記憶装置、０１０６…メモリ、０１０７…中央演算装置、０１０８…内部バス、０１０９…通信装置、０２０１…画像撮像部、０２０２…帳票識別部、０２０３…識別結果表示部、０２０４…ソータ部、０２０５…帳票識別特徴辞書、０２０６…見本帳票画像辞書、０２０７…帳票振分辞書、０３０１…帳票画像入力部、０３０２…紙領域基準抽出部、０３０３…サイズ判定部、０３０４…一次照合部、０３０５…閾値判定部、０３０６…記載領域基準抽出部、０３０７…二次照合部、０４０１…入力データ、０４０２…ズレ判定部、０４０３…特徴点抽出部、０４０４…特徴点照合部、０４０５…見本画像計算部、０４０６…表示画像計算部、０４０７…画像表示部。
【図１】
2008165506.tif 000010
【図２】
2008165506.tif 000011
【図３】
2008165506.tif 000012
【図４】
2008165506.tif 000013
【図５】
2008165506.tif 000014
【図６】
2008165506.tif 000015
【図７】
2008165506.tif 000016
【図８】
2008165506.tif 000017
【図９】
2008165506.tif 000018
【図１０】
2008165506.tif 000019
【図１１】
2008165506.tif 000020
【図１２】
2008165506.tif 000021