(57)【要約】【課題】文字認識結果のなかに、含まれているはずのない文字が含まれていた場合、自動的にその文字を変換したりして、より効率的に精度の良い出力結果を得ることができる文字認識方法などを提供する。【解決手段】原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する際、前記異なる色で一連の文字列を指定させ、指定された一連の文字列からその文字列の属する文字領域を自動抽出し、抽出された文字領域の文字を認識するようにした。【選択図】図２１
2008140417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、前記異なる色で一連の文字列を指定させ、指定された一連の文字列からその文字列の属する文字領域を自動抽出し、抽出された文字領域の文字を認識することを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、文字認識を行う文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて認識対象文字の文字種を特定して文字認識を行うことを特徴とする文字認識方法。
【請求項３】
原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、文字認識を行う文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて文字認識を行う際の認識処理方法を変更することを特徴とする文字認識方法。
【請求項４】
原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、文字認識を行う文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて文字認識する複数の項目の対応付けを行うことを特徴とする文字認識方法。
【請求項５】
原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の文字認識方法のうちの少なくとも２つの方法を組み合わせた方法で文字認識を行うことを特徴とする文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パーソナルコンピュータなど情報処理装置や専用の文字認識装置などに実施される文字認識方法に係わり、特に、文字認識結果の修正方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ関連技術の進歩に伴い、文字認識技術も著しい進歩をとげ、実用化されるに至っている。その結果、この文字認識技術を用いて、例えば、大量の紙文書を効率的に電子データに変換するようなことが可能になった。また、指定された文字領域の文字を認識するというような利用方法も広く普及している。このような文字認識技術における課題は、いかに効率的に精度の高い認識結果を得ることができるかということで、そのためには、認識結果の修正作業をできる限り自動化し、手作業での修正作業を少なくすることが重要である。したがって、この文字認識結果の修正方法に関して、従来よりいくつかの方法が提供されているが、一般的な従来技術では、例えば特開平６−２５９４６８号公報に示された単語スペル自動補正装置のように、単語情報など言語的知識を利用して、文字認識結果を修正する。また、特開平８−２０２８１１号公報に示された文字読取装置では、文字認識の傾向を利用して文字認識結果を修正する。文字認識結果を表示し、誤認識文字を利用者に指示させ、誤認識文字であると指示された文字の類似文字情報を利用して、文字認識結果を修正するのである。また、認識結果の修正作業を人手により行う場合、その修正作業の作業処理量を正確に把握できれば、正確な費用計算を行うことができるようになるので、特開平６−２５９１８０号公報記載のデータエントリ装置では、修正時のキータッチ数を計数して、修正した処理量を計数する。また、指定された文字領域の文字を認識する認識処理としては、特開平５−２９８００５号公報に示された情報入力装置のように、蛍光ペンで指定された枠内の領域の数字や単位を認識する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特開平６−２５９４６８号公報に示された従来技術では、言語的知識を利用できる一般文章や決まった単語を認識する場合にしか修正の効果がなく、数字列や規則の決まっていない文字列の場合には有効ではない。また、特開平８−２０２８１１号公報に示された従来技術では、利用者が誤認識文字を指示したり正しい文字を選択したりする必要があるので、操作量が増加する。すなわち、商品コードなど英数字で構成させる文字列の場合、英字の「Ｏ」と数字の「０」、英字の「Ｉ」と数字の「１」が類似しているため、この文字の誤認識が多いので、例えば、文字認識結果に英字の「Ｏ」「Ｉ」が出てくる必要がないような例では、英字の「Ｏ」と認識したならば数字の「０」に、英字の「Ｉ」と認識したならば数字の「１」に変換すればよいのであるが、従来技術では、このようなことも行われていない。また、人手による修正作業の作業量を計数する特開平６−２５９１８０号公報記載の従来技術では、修正時にミスタッチした数も計数されるので、正確な修正処理量を計数することができなかった。また、蛍光ペンで指定された領域を認識対象の文字領域として認識する特開平５−２９８００５号公報に示された従来技術では、蛍光ペンで囲まれた領域を認識するようにしているので、認識する文字の領域を蛍光ペンで誤りなくきちんと囲む必要があり、非常に使いにくく、記入誤りによる認識精度への影響が大きかった。また、認識精度をさらに高める工夫も行われていない。本発明の目的は、このような従来技術の問題を解決し、文字認識結果のなかに、不必要な文字が含まれていた場合、自動的にその文字を変換したりして、より効率的に精度の良い出力結果を得ることができる文字認識方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、認識結果を修正する際に、修正する前と後の文字認識結果データを比較し、修正した処理量を計数することにより、正確な修正量を計数できる文字認識方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、認識する文字領域を指定して行う文字認識において、認識精度を向上させることができ、文字領域指定に用いた色を利用して認識精度をさらに向上させることもできる文字認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
前記の課題を解決するために、請求項１記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、前記異なる色で一連の文字列を指定させ、指定された一連の文字列からその文字列の属する文字領域を自動抽出し、抽出された文字領域の文字を認識する方法にした。
また、請求項２記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、文字認識を行う文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて認識対象文字の文字種を特定して文字認識を行う方法にした。
また、請求項３記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、文字認識を行う文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて文字認識を行う際の認識処理方法を変更する方法にした。
また、請求項４記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、文字認識を行う文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて文字認識する複数の項目の対応付けを行う方法にした。
また、請求項５記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の文字認識方法のうちの少なくとも２つの方法を組み合わせた方法で文字認識を行う方法にした。
【０００５】
前記のような手段にしたので、請求項１記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、利用者により、原稿上に存在する色とは異なる色で認識対象の文字列が指定され、指定された一連の文字列からその文字列の属する文字領域が自動抽出され、抽出された文字領域の文字が認識される。請求項２記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、原稿上に存在する色とは異なる色で行われる利用者の文字認識対象指定に従って文字認識の行われる文字領域が自動抽出されると共に、指定された色に応じて認識対象文字の文字種が特定され、文字認識が行われる。請求項３記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、原稿上に存在する色とは異なる色で行われる利用者の文字認識対象指定に従って文字認識の行われる文字領域が自動抽出されると共に、指定された色に応じて文字認識を行う際の認識処理方法が変更される。請求項４記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、原稿上に存在する色とは異なる色で行われる利用者の文字認識対象指定に従って文字領域の行われる文字領域が自動抽出されると共に、指定された色に応じて文字認識する複数の項目の対応付けが行われる。請求項５記載の発明では、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の文字認識方法のうちの少なくとも２つの方法が組み合わされた方法で文字認識が行われる。
【発明の効果】
【０００６】
以上説明したように、本発明によれば、請求項１記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、利用者により、原稿上に存在する色とは異なる色で認識対象の文字列が指定され、指定された一連の文字列からその文字列の属する文字領域が自動抽出され、抽出された文字領域の文字が認識されるので、正しい文字認識領域に対して文字認識を行うことができ、したがって、認識精度を向上させることができる。
また、請求項２記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、原稿上に存在する色とは異なる色で行われる利用者の文字認識対象指定に従って文字認識の行われる文字領域が自動抽出されると共に、指定された色に応じて認識対象文字の文字種が特定され、文字認識が行われるので、該当しない文字種については認識結果としての文字コードから外すことができ、したがって、認識精度を向上させることができる。
また、請求項３記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、原稿上に存在する色とは異なる色で行われる利用者の文字認識対象指定に従って文字認識の行われる文字領域が自動抽出されると共に、指定された色に応じて文字認識を行う際の認識処理方法が変更されるので、認識対象の文字に応じて適切な文字認識処理方法を用いた文字認識を行うことができ、したがって、認識精度を向上させることができる。
また、請求項４記載の発明では、原稿上に記載された文字を認識する際、原稿上に存在する色とは異なる色で行われる利用者の文字認識対象指定に従って文字領域指定の行われる文字領域が自動抽出されると共に、指定された色に応じて文字認識する複数の項目の対応付けが行われるので、認識項目の文字に応じて、認識結果としての文字コードを限定することができ、したがって、認識精度を向上させることができる。
また、請求項５記載の発明では、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の文字認識方法のうちの少なくとも２つの方法が組み合わされた方法で文字認識が行われるので、例えば認識結果としての文字コードをさらに限定することができ、したがって、認識精度をさらに向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、紙面上に記載された文字を画像情報として読み取る画像入力部１１、画像情報として読み取られた文字を認識対象として文字認識を行う文字認識部１２、認識された文字コードが置換される文字コードとして記憶されている場合にその文字コードを認識結果置換情報に従って他の文字コードに置換する認識結果置換部１３、認識結果置換情報を記憶しておく認識結果置換情報記憶部１４などを備えている。また、前記文字認識システムを実現するハードウェア構成を図１４に示す。図示したように、この実施例のハードウェアは、プログラムに従って動作するＣＰＵ１、基本的なプログラムを記憶しておくＲＯＭ２、各種プログラムやデータを一時的に記憶するＲＡＭ３、表示装置４、各種プログラムやデータを記憶しておくハードディスク装置５、キーボード６、各種プログラムやデータを入力したり、それらを記憶しておいたりするＣＤ−ＲＯＭ装置７、画像入力装置としてのスキャナ８などを備える。なお、前記画像入力部１１はスキャナ８により実現され、文字認識部１２および認識結果置換部１３はＣＰＵ１やプログラムを記憶したＲＡＭ３により実現され、認識結果置換情報記憶部１４はハードディスク装置５またはＣＤ−ＲＯＭ装置７などにより実現される。このような構成で、本発明の第１の実施例では、画像入力部１１により入力された画像情報を認識対象にして、文字認識部１２が文字認識処理を行い、認識した文字の文字コードを含む認識結果を出力するものであり、例えば、文字認識処理としては、特開平３−１０８０７９号公報などに示された公知の線図形特徴抽出方法および認識方法などを用いる。また、認識結果置換情報記憶部１４には、文字認識部１２により出力された文字認識結果の置換情報を記憶しておく。例えば、英字の「Ｏ」を数字の「０」、英字の「Ｉ」を数字の「１」に置換するというような情報を記憶しておくのである。
【０００８】
図２に、この実施例の動作フローを示す。以下、図２などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ２）。そして、認識結果を文字コードとして出力する。そうすると、認識結果置換部１３が、認識結果置換情報記憶部１４に記憶されている文字認識結果の置換情報を読み出し、認識結果として出力された文字コードがその置換情報中に置換対象の文字コードとして登録されているか否かを調べる。そして、登録されていたならば、認識結果として出力されたその文字コードを置換情報に示された文字コードに置換する（Ｓ３）。例えば、文字認識部１２により英字の「Ｉ」が出力された場合は数字の「１」に置換するのである。こうして、この実施例によれば、文字認識結果中に含まれているはずのない文字が含まれていた場合、自動的にその文字を予め登録しておいた文字に置換するので、効率的に精度の良い出力結果を得ることができる。図３は本発明の第２の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、前記画像入力部１１、文字認識部１２、認識された文字コードが認識結果削除情報中に登録されている文字コードであった場合にその文字コードを削除する認識結果削除部１５、認識結果削除情報を記憶しておく認識結果削除情報記憶部１６などを備えている。また、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。なお、前記認識結果削除部１５はＣＰＵ１やプログラムを記憶したＲＡＭ３により実現され、認識結果削除情報記憶部１６はハードディスク装置５またはＣＤ−ＲＯＭ装置７などにより実現される。この認識結果削除情報記憶部１６には、文字認識部１２により出力された認識結果としての文字コードの削除情報が記憶しておかれる。例えば、記号の「．」「，」を認識結果から削除するというような情報を記憶しておくのである。
【０００９】
図４に、第２の実施例の動作フローを示す。以下、図４などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ１１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ１２）。そして、認識結果を文字コードとして出力する。そうすると、認識結果削除部１５が、認識結果削除情報記憶部１６に記憶されている文字認識結果の削除情報を読み出し、認識結果としての文字コードがその削除情報中に削除対象の文字コードとして登録されているか否かを調べる。そして、登録されていたならば、文字認識結果として出力されたその文字コードを削除する（Ｓ１３）。例えば、削除対象の文字コードとして「．」「，」が登録されている場合に、認識結果文字列が「１２３．４５６，７８９」であれば、「．」「，」を認識結果から削除し、「１２３４５６７８９」を出力するのである。こうして、この実施例によれば、例えば紙の汚れなどの原因により文字認識結果中に含まれているはずのない文字が含まれていた場合、自動的にその文字が削除されるので、効率的に精度の良い出力結果を得ることができる。図５は本発明の第３の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、前記画像入力部１１、文字認識部１２、認識された文字コードが認識結果候補削除情報中に登録されている文字コードであった場合にその文字コードを候補から削除する認識結果候補削除部１７、認識結果候補削除情報を記憶しておく認識結果候補削除情報記憶部１８などを備えている。また、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。なお、前記認識結果候補削除部１７はＣＰＵ１やプログラムを記憶したＲＡＭ３により実現され、認識結果候補削除情報記憶部１８はハードディスク装置５またはＣＤ−ＲＯＭ装置７などにより実現される。この認識結果候補削除情報記憶部１８には、文字認識部１２により出力された文字認識結果候補の削除情報が記憶しておかれる。例えば、記号の「．」「，」を認識結果から削除するというような情報を記憶しておくのである。
【００１０】
図６に、第３の実施例の動作フローを示す。以下、図６などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ２１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ２２）。そして、複数の上位候補文字の文字コードを認識結果候補として出力する。そうすると、認識結果候補削除部１７が、認識結果候補削除情報記憶部１８に記憶されている文字認識結果の候補削除情報を読み出し、認識結果としての文字コードがその候補削除情報中に削除対象の文字コードとして登録されているか否かを調べる。そして、登録されていたならば、文字認識結果として出力された複数の文字コードのなかから登録されていた文字コードを削除する（Ｓ２３）。例えば、英字の「Ｏ」「Ｉ」が削除対象として登録されている場合に、認識結果の候補１位が英字の「Ｏ」、２位が数字の「０」、３位が英字の「Ｄ」であれば、候補１位の英字の「Ｏ」を削除し、候補１位に数字の「０」、候補２位に英字の「Ｄ」を出力するのである。こうして、この実施例によれば、文字認識結果としての候補文字中に含まれているはずのない文字が含まれていた場合、自動的にその文字が削除されるので、効率的に精度の良い出力結果を得ることができる。図７は本発明の第４の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、前記画像入力部１１、文字認識部１２、認識された文字コードが認識結果候補置換情報中に登録されている文字コードであった場合にその文字コードの候補中の順番を後ろへ移動させる認識結果候補置換部１９、認識結果候補置換情報を記憶しておく認識結果候補置換情報記憶部２０などを備えている。また、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。なお、前記認識結果候補置換部１９はＣＰＵ１やプログラムを記憶したＲＡＭ３により実現され、認識結果候補置換情報記憶部２０はハードディスク装置５またはＣＤ−ＲＯＭ装置７などにより実現される。この認識結果候補置換情報記憶部２０には、文字認識部１２により出力された文字認識結果候補の置換情報が記憶しておかれる。例えば、英字の「Ｏ」と数字の「０」が候補の中にあった場合には、数字の「０」を英字の「Ｏ」よりも上位候補に置換するというような情報を記憶しておくのである。
【００１１】
図８に、第４の実施例の動作フローを示す。以下、図８などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ３１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ３２）。そして、複数の上位候補文字の文字コードを認識結果候補として出力する。そうすると、認識結果候補置換部１９が、認識結果候補置換情報記憶部２０に記憶されている文字認識結果の候補置換情報を読み出し、認識結果としての文字コードがその候補置換情報中に置換対象の文字コードとして登録されているか否かを調べる。そして、登録されていたならば、置換する他方の文字コードを候補置換情報中から取得し、取得した文字コードが認識結果候補中にあるか否かを調べ、あったならば、候補中の順番を調べ、順番が逆であれば置換する（順番を入れ替える）（Ｓ３３）。例えば、数字の「０」を英字の「Ｏ」の上位にするというような候補置換情報が登録されている場合に、１位候補が英字の「Ｏ」で、２位候補が数字の「０」の場合、１位候補に数字の「０」、２位候補に英字の「Ｏ」となるように候補文字の順番を置換するのである。こうして、この実施例によれば、例えば文字認識結果としての候補文字中に含まれている可能性が少ないような文字の候補中での順番を後ろに下げることができるので、効率的に精度の良い出力結果を得ることができる。本発明の第５の実施例では、これまで説明してきた各実施例の文字認識方法を組み合わせて用いることが可能である。図９に示すように、認識結果変換部２１および認識結果変換情報記憶部２２を備えた構成にして、認識結果変換情報記憶部２２には、文字認識部１２により出力された文字認識結果を変換する各種変換情報、例えば、英字の「Ｉ」を数字の「１」に置換し、英字の「Ｏ」は候補から削除し、記号の「．」「，」は結果から削除するというような情報を記憶しておくのである。そして、認識結果変換部２１は、認識結果変換情報記憶部２２に記憶されている文字認識結果の変換情報に従って、文字認識部１２により出力された文字認識結果を置換したり、削除したりする。図１０は本発明の第６の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、前記画像入力部１１、文字認識部１２、認識結果変換部２１、認識結果変換情報記憶部２２、認識結果の変換を行うか否かを判定する認識結果変換判定部２３などを備えている。また、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。なお、前記認識結果変換判定部２３はＣＰＵ１やプログラムを記憶したＲＡＭ３により実現される。
【００１２】
図１１に、第６の実施例の動作フローを示す。以下、図１１などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ４１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ４２）。そして、認識した結果の文字コードやその結果の確からしさを示す確信度などを含む認識結果を出力する。続いて、認識結果変換判断部２３が、文字認識部１２の出力した認識結果の確信度情報を利用して、認識結果を変換するかしないか判定する（Ｓ４３）。例えば、認識結果の確信度が予め設定しておいた閾値以下の場合だけ認識結果の変換を行うように判定するのである。なお、前記閾値を予め記憶しておいてもよい。こうして、変換すると判定されたならば（Ｓ４３でＹｅｓ）、認識結果変換部２１が、認識結果変換情報記憶部２２に記憶されている文字認識結果の変換情報を読み出し、認識結果としての文字コードがその変換情報中に変換対象の文字コードとして登録されているか否かを調べる。そして、登録されていたならば、変換情報に従った変換、つまり前記置換、削除、候補からの削除、候補中の順番の置換などを行う（Ｓ４４）。なお、上記認識結果変換部２１は前述した認識結果置換部１３、認識結果削除部１５、認識結果候補削除部１７、認識結果候補置換部１９であってもよく、その場合は認識結果変換情報記憶部２２も対応する記憶手段（認識結果置換情報記憶部１４、認識結果削除情報記憶部１６、認識結果候補削除情報記憶部１８、認識結果候補置換情報記憶部２０）になる。こうして、この実施例によれば、確信度が低い場合にだけ文字認識結果が変換されるので、例えば例外的に通常は用いない文字を用いたような場合に意図に反して誤った文字に変換されてしまうというようなことがなくなる。
【００１３】
本発明の第７の実施例では、前記認識結果置換情報、認識結果削除情報、認識結果候補削除情報、または認識結果候補置換情報を入力させる変換情報入力手段を備え、前記変換情報入力手段により入力された情報を認識結果変換情報記憶手段に記憶する。図１２は第７の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、前記画像入力部１１、文字認識部１２、認識結果変換部２１、前記認識結果変換情報記憶手段として動作する認識結果変換情報記憶部２２、および変換情報入力手段である変換情報入力部２４などを備えている。また、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。なお、前記変換情報入力部２４はＣＰＵ１、ＲＡＭ３、キーボード６などにより実現される。また、前記認識結果変換部２１は認識結果置換部１３、認識結果削除部１５、認識結果候補削除部１７、認識結果候補置換部１９として動作し、その場合は認識結果変換情報記憶手段はそれぞれ認識結果置換情報記憶部１４、認識結果削除情報記憶部１６、認識結果候補削除情報記憶部１８、認識結果候補置換情報記憶部２０（図１、図３、図５、図７参照）になる。図１３に、第７の実施例の動作フローを示す。以下、図７などに従って、この実施例の動作を説明する。この実施例では、まず、選択されたメニューなどから、変換情報入力部２４が変換情報の入力か否かを判定し（Ｓ５１）、変換情報の入力でなければ（Ｓ５１でＮｏ）、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ５２）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ５３）。そして、認識結果を文字コードとして出力する。そうすると、認識結果変換部２１が、認識結果変換情報記憶部２２に記憶されている文字認識結果の変換情報（例えば置換情報や削除情報）を読み出し、認識結果の文字コードが変換情報中に含まれていれば、それに従ってその文字コードを他の文字コードに置換したり、その文字コードを削除したりする（Ｓ５４）。それに対して、ステップＳ５１において変換情報の入力であると判定されたならば（Ｓ５１でＹｅｓ）、変換情報入力部２４がキーボード６などにより変換情報を入力させ（Ｓ５５）、入力された変換情報を認識結果変換情報記憶部２２に記憶させる（Ｓ５６）。こうして、この実施例によれば、利用者が所望の変換情報を入力し、入力した変換情報に従って文字認識結果の変換を行うことができるので、用途に合った文字認識を行うことができ、したがって、さらに精度の良い文字認識結果を得ることができる。
【００１４】
本発明の第８の実施例では、修正する前と後の文字認識結果データを比較し、修正したデータ量を計数する。図１５に示すように、この実施例の文字認識システムは、画像入力部１１、文字認識部１２、認識結果を修正する認識結果修正部３１、前記認識結果修正部３１により修正された修正データ量を計数する修正処理量計数部３２、前記文字認識処理部１２により認識された認識結果を記憶しておく認識結果記憶部３３、前記認識結果修正部３１により修正された修正結果を記憶しておく修正結果記憶部３４などを備えている。なお、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。また、前記認識結果修正部３１および修正処理量計数部３２はＣＰＵ１およびＲＡＭ３などにより実現され、認識結果記憶部３３および修正結果記憶部３４はハードディスク装置５の一部領域として実現される。また、認識結果修正部３１は、認識結果記憶部３３に記憶されている認識結果の確認および修正を行うものであり、認識結果に違いがないかどうかを利用者に確認させ、違いがあった場合には、キーボード６などを用いてその結果を修正させる。修正処理量計数部３２は、認識結果記憶部３３に記憶されている認識結果と修正結果記憶部３４に記憶されている修正結果とを比較して、修正されたデータ量を計数する。例えば、認識結果が「コンピュータシステム聞発室」で、修正結果が「コンピュータシステム開発室」であった場合、「聞」と「開」の１文字だけが異なるので、修正したデータ量を１文字と計数するのである。図１６に、第８の実施例の動作フローを示す。以下、図８などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ６１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ６２）。そして、認識結果を文字コードとして認識結果記憶部３３に記憶させる。そうすると、認識結果修正部３１が認識結果である文字コード列を取得し、例えば「コンピュータシステム聞発室」というように認識結果を表示装置４に表示させ、誤りがあれば利用者に修正させ（Ｓ６３）、修正された文字コード列を修正結果記憶部３４に記憶させる。なお、この際に修正ミスなどがあり再修正が行われると、再修正結果のみを修正された文字コード列として記憶させる。こうして、修正が終了すると、修正処理量計数部３２が、認識結果記憶部３３から認識結果としての文字コード列を読み出し、修正結果記憶部３４から修正結果としての文字列を読み出し、２つの文字列を先頭から順次比較することにより修正された文字数を計数する。
【００１５】
このように、この実施例によれば、認識結果を修正する際、修正する前と後の文字認識結果データが１文字づつ比較され、修正された文字数が修正データ量として計数されるので、正確な修正量を計数することができ、したがって、修正に対する対価としての正確な費用計算などを行うことができる。前記において、修正量を計数する代わりに、同様な方法で、修正されていないデータ量を計数する構成も可能である。例えば、認識結果が「コンピュータシステム聞発室」で、修正結果が「コンピュータシステム開発室」であった場合、「聞」と「開」の１文字だけが異なるので、修正していないデータ量を１２文字と計数するのである。このような構成では、修正していないデータ量を計数することにより、正しく認識できた処理量を正確に計数することができ、例えば文字認識処理の利用料を支払うシステムにおいて、有効な処理量分だけの利用料計算を正確かつ容易に実現することができる。また、前記において、修正されたデータ量および修正されていないデータ量の両方を計数する構成も可能である。このような構成では、修正に対する対価としての正確な費用計算を行うことができるし、文字認識処理の利用料を支払うシステムにおいて、有効な処理量分だけの利用料計算を正確かつ容易に実現することもできる。なお、この構成で、修正結果としての全体量（修正結果記憶部３４に記憶された文字列の全体）と修正されたデータ量とを計数するようにしてもよい。修正されなかったデータ量は全体量から修正されたデータ量を減じることにより求めることができるからである。本発明の第９の実施例では、図１７に示すように、第８の実施例の構成に加えて修正時入力量も計数する修正時入力量計数部３５を備える。なお、この修正時入力量計数部３５はＣＰＵ１およびＲＡＭ３などにより実現される。また、修正時入力量計数部３５は、認識結果修正部３１が修正を行った際、実際に修正作業として入力したデータ量を計数するものであり、例えば、修正作業時にキーボード６により修正する文字を入力する場合、キーボード６から入力した文字数（キータッチ数）を計数する。
【００１６】
図１８に、第９の実施例の動作フローを示す。以下、図９などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を読み取り（Ｓ７１）、文字認識部１２が前記のようにして文字認識を行う（Ｓ７２）。そして、認識結果を文字コードとして認識結果記憶部３３に記憶させる。そうすると、認識結果修正部３１が認識結果である文字コード列を取得し、例えば「コンピュータシステム聞発室」というように認識結果を表示装置４に表示させ、誤りがあれば利用者に修正させ、修正された文字コード列を修正結果記憶部３４に記憶させる。なお、この際に修正ミスなどがあり再修正が行われると、再修正結果のみを修正された文字コード列として記憶させる。また、認識結果修正部３１によるこの修正時、修正時入力量計数部３５が実際に修正作業として入力した処理量を計数する（Ｓ７３）。例えば、修正作業時にキーボード６により修正する文字を入力する場合、キーボード６から入力した文字数（キータッチ数）を計数するのである。こうして、修正が終了すると、修正処理量計数部３２が、認識結果記憶部３３から認識結果としての文字コード列を読み出し、修正結果記憶部３４から修正結果としての文字列を読み出し、２つの文字列を先頭から順次比較することにより修正された文字数を計数する（Ｓ７４）。このように、この実施例によれば、認識結果を修正する際、修正する前と後の文字認識結果データが１文字づつ比較され、修正された文字数が修正データ量として計数されるので、正確な修正量を計数することができ、したがって、修正に対する対価としての正確な費用計算を行うことができる。また、実際に修正作業として入力したデータ量が計数されるので、修正作業時のミスタイプ数などが把握でき、修正作業時の作業効率を把握することができる。また、修正していないデータ量を計数するようにした構成では、前記のように、例えば文字認識処理の利用料を支払うシステムにおいて、有効な処理量分だけの利用料計算を正確かつ容易に実現することができる。
【００１７】
本発明の第１０の実施例では、原稿上に記載された文字を認識する際に認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する際、前記異なる色で一連の文字列を指定させ、指定された一連の文字列からその文字列の属する文字領域を自動抽出し、抽出された文字領域の文字を認識する。例えば、図１９（ａ）に示すような原稿について、この中の文書番号と日付を認識させるために認識項目（認識対象の文字列）をペンで指定する場合、図１９（ｂ）に太線で示したように認識項目をきちんと包含する形で領域を指定すれば問題ないが、図１９（ｃ）に示した太線のようにペンで指定した場合、どの文字を認識すればよいのかわからない。ペンで描かれた線がかかった文字を認識領域とすると、図示の例では文書番号も日付も先頭の一文字が認識領域から外れてしまう。このような問題を回避するために、本発明の第１０の実施例では、図示の例の文書番号欄のように周囲が枠で囲まれているような領域の場合、ペンで指定した領域の外側に枠があるか否かを調べ、枠がある場合には、図１９（ｄ）に太線で示したような枠線領域を抽出し、日付欄のように枠線がない場合には、原稿中のレイアウトを解析し、図１９（ｅ）に太線で示したような文字領域を抽出し、最終的には、図１９（ｆ）に網掛け領域として示したような必要な文字領域だけを抽出するようにする。図２０に、この実施例の文字認識システム要部の構成ブロックを示す。図示したように、この実施例の文字認識システムは、画像入力部１１、原稿上の文字列を他の部分とは異なった色で指定している線画情報を抽出する色抽出部４１、抽出された線画情報に基づいてその文字列の属する文字領域を抽出する文字領域抽出部４２、抽出された文字領域内の文字を認識する文字認識部１２ａなどを備えている。なお、この文字認識システムを実現するハードウェア構成は図１４に示したとおりである。また、前記色抽出部４１および文字領域抽出部４２はＣＰＵ１およびＲＡＭ３などにより実現される。
【００１８】
図２１に、第１０の実施例の動作フローを示す。以下、図２１などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を原稿上から読み取り（Ｓ８１）、色抽出部４１が、読み取られた画像情報中から所定の色の線画情報を抽出する（Ｓ８２）。例えば、その色が赤い色で指定されている場合であれば、画像情報中の赤い色の部分を抽出するのである。なお、所定の色を抽出するには、例えばカラーで入力された画像情報の各ドットに対して、ＲＧＢ（赤緑青）の各値が予め指定しておいた色の値と近い場合、そのドットを同じ色と判定して抽出する。次に、文字領域抽出部４２が色抽出部４１により抽出された色の場所にある文字列を抽出する。そして、例えば、図１９（ａ）に示した原稿において、この中の文書番号と日付とが文字認識対象の文字列（認識項目）として抽出されると、図１９（ｃ）に太線で示したように指定された場合、ペンで指定した文字列の外側に枠があるか否かを調べ、文書番号欄のように指定された文字列の周囲が枠で囲まれているならば、図１９（ｄ）に太線で示したような枠線領域を認識対象の文字領域として抽出し、日付欄のように枠線がない場合には、原稿中のレイアウトを解析し、図１９（ｅ）に太線で示したような文字領域を抽出し、最終的には、図１９（ｆ）の網掛け領域のように必要な文字領域だけを抽出する（Ｓ８３）。続いて、文字認識部１２ａが文字領域抽出部４２により抽出された文字領域中の文字を認識する（Ｓ８４）。例えば、特開平３−１０８０７９号公報に示されたような認識方法  により文字認識を行うのである。こうして、この実施例によれば、文字認識領域を正しく抽出することができるので、認識精度を向上させることができる。
【００１９】
本発明の第１１の実施例では、原稿上に記載された文字を認識する際に、認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させ、その文字領域にある文字を認識する文字認識方法において、指定された文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて、認識対象文字の文字種を特定して文字認識を行う。図２２は、第１１の実施例を示す文字認識システム要部の構成ブロック図である。図示したように、この実施例の文字認識システムは、第１０の実施例の構成（図２０参照）に加えて認識文字種記憶部４３を備え、文字認識部１２ａは色抽出部４１の抽出した色に対応付けられている文字種を認識文字種記憶部４３から取得し、その文字種に応じた文字認識を行う。例えば、認識文字種記憶部４３に、「赤：数字のみ、青：英字のみ、緑：全文字種」というように記憶しておくのでのである。図２３に、第１１の実施例の動作フローを示す。以下、図２３などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を原稿上から読み取り（Ｓ９１）、色抽出部４１が、読み取られた画像情報中から所定の色の線画情報を抽出する（Ｓ９２）。例えば、その色が赤い色で指定されている場合であれば、画像情報中の赤い色の部分を抽出するのである。なお、所定の色を抽出するには、例えばカラーで入力された画像情報の各ドットに対して、ＲＧＢ（赤緑青）の各値が予め指定しておいた色の値と近い場合、そのドットを同じ色と判定して抽出する。次に、第１０の実施例と同様にして、文字領域抽出部４２が色抽出部４１により抽出された色の場所の文字領域を抽出する（Ｓ９３）。続いて、文字認識部１２ａが、色抽出部４１により抽出された色に対応付けられた文字種を認識文字種記憶部４３から取得し（Ｓ９４）、さらに、文字領域抽出部４２により抽出された文字領域中の文字を認識する（Ｓ９５）。例えば、特開平３−１０８０７９号公報に示されたような認識方法により文字認識を行うのであるが、このとき、候補文字として挙げられた文字が取得した文字種に該当しないならば、その文字を候補文字から外す。こうして、この実施例によれば、該当しない文字については認識結果としての文字コードから外されるので、認識精度を向上させることができる。
【００２０】
本発明の第１２の実施例では、認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させて、その文字領域にある文字を認識する際、指定された文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて、文字認識を行う際の認識処理方法を変更する。そのため、この実施例の文書認識システムは、図２４に示すように、第１０の実施例の構成（図２０参照）に加えて複数の認識処理方法を可能にする認識処理対応記憶部４４を備え、文字認識部１２ｂは、指定された色に対応付けて認識処理対応記憶部４４に記憶されている認識処理方法で文字認識を行う。例えば、認識処理対応記憶部４４に、「赤：手書き、青：活字」というように記憶しておき、色抽出部４１により「赤」が抽出されたならば、手書き文字認識用認識処理方法を用いて文字認識を行い、「青」が抽出されたならば、活字文字認識用認識処理方法を用いて文字認識を行うのである。図２５に、第１２の実施例の動作フローを示す。以下、図２５などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を原稿上から読み取り（Ｓ１０１）、色抽出部４１が、読み取られた画像情報中から所定の色の線画情報を抽出する（Ｓ１０２）。例えば、その色が赤い色で指定されている場合であれば、画像情報中の赤い色の部分を抽出するのである。なお、所定の色を抽出するには、例えばカラーで入力された画像情報の各ドットに対して、ＲＧＢ（赤緑青）の各値が予め指定しておいた色の値と近い場合、そのドットを同じ色と判定して抽出する。次に、第１０の実施例と同様にして、文字領域抽出部４２が色抽出部４１により抽出された色の場所の文字領域を抽出する（Ｓ１０３）。続いて、文字認識部１２ｂが、色抽出部４１により抽出された色に対応付けられた認識処理方法を設定する（Ｓ１０４）。例えば色抽出部４１により抽出された色に対応付けられた認識処理方法の処理プログラムを認識処理対応記憶部４４から読み出して起動するのである。そして、そのプログラムに従って、文字領域抽出部４２により抽出された文字領域中の文字を認識する（Ｓ１０５）。こうして、この実施例によれば、認識対象の文字に応じて、適切な文字認識処理方法を用いた文字認識ができるので、認識精度が向上する。
【００２１】
本発明の第１３の実施例では、認識する文字領域を原稿上に存在する色と異なる色で指定させて、その文字領域にある文字を認識する際、指定された文字領域を自動抽出すると共に、指定された色に応じて、文字認識する項目の対応付けを行う。そのため、この実施例の文書認識システムは、図２６に示すように、第１０の実施例の構成（図２０参照）に加えて認識項目毎に例えば認識結果として可能な文字コードを制限するための情報を記憶しておく認識項目対応記憶部４５を備え、文字認識部１２ｃは、指定された色に対応付けて認識項目対応記憶部４４に記憶されている情報を用いて文字認識を行う。図２７に、第１３の実施例の動作フローを示す。以下、図２７などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を原稿上から読み取り（Ｓ１１１）、色抽出部４１が、読み取られた画像情報中から所定の色の線画情報を抽出する（Ｓ１１２）。例えば、その色が赤い色で指定されている場合であれば、画像情報中の赤い色の部分を抽出するのである。なお、所定の色を抽出するには、例えばカラーで入力された画像情報の各ドットに対して、ＲＧＢ（赤緑青）の各値が予め指定しておいた色の値と近い場合、そのドットを同じ色と判定して抽出する。次に、第１０の実施例と同様にして、文字領域抽出部４２が色抽出部４１により抽出された色の場所の文字領域を抽出する（Ｓ１１３）。続いて、文字認識部１２ｃが、色抽出部４１により抽出された色に対応付けられた各認識項目を設定し（Ｓ１１４）、設定された認識項目に対応付けられた情報を認識項目対応記憶部４５から取得し、取得されたそれぞれの情報を用いて文字領域抽出部４２により抽出された各文字領域中の文字を認識する（Ｓ１１５）。例えば、認識項目対応記憶部４５に、「赤：文書番号、青：日付」というように記憶しておき、文字認識部１２ｃは、色抽出部４１により「赤」が抽出された文字領域については認識結果としての文字コードを番号数字だけに限定し、「青」が抽出された文字領域については認識結果としての文字コードを数字および年月日という文字だけに限定する。こうして、この実施例によれば、認識項目の文字に応じて、認識結果としての文字コードが限定されるので、認識精度が向上する。
【００２２】
本発明の第１４の実施例では、第１０乃至第１３記載の文字認識方法のうちの少なくとも２つの方法を組み合わせた方法で文字認識を行う。そのため、この実施例の文書認識システムは、図２８に示すように、例えば、第１０の実施例の構成（図２０参照）に加えて色対応記憶部４６を備え、文字認識部１２ｄは、指定された色に対応付けて色対応記憶部４６に記憶されている情報を用いて文字認識を行う。図２９に、第１４の実施例の動作フローを示す。以下、図２９などに従って、この実施例の動作を説明する。まず、画像入力部１１が認識対象文字の記載された画像情報を原稿上から読み取り（Ｓ１２１）、色抽出部４１が、読み取られた画像情報中から所定の色の線画情報を抽出する（Ｓ１２２）。例えば、その色が赤い色で指定されている場合であれば、画像情報中の赤い色の部分を抽出するのである。なお、所定の色を抽出するには、例えばカラーで入力された画像情報の各ドットに対して、ＲＧＢ（赤緑青）の各値が予め指定しておいた色の値と近い場合、そのドットを同じ色と判定して抽出する。次に、第１０の実施例と同様にして、文字領域抽出部４２が色抽出部４１により抽出された色の場所の文字領域を抽出する（Ｓ１２３）。続いて、文字認識部１２ｄが、色抽出部４１により抽出された色に対応付けられた例えば各認識項目を設定し（Ｓ１２４）、設定された認識項目に対応付けられた情報を色対応記憶部４６から取得し、取得されたそれぞれの情報を用いて文字領域抽出部４２により抽出された各文字領域中の文字を認識する（Ｓ１２５）。例えば、色対応記憶部４６に、「赤：認識方法；手書き，文字種；数字，項目；文書番号、青：認識方法；活字，文字種；数字＋漢字，項目；日付」というように記憶しておき、文字領域抽出部４２により抽出された各文字領域毎に色対応記憶部４６に記憶されている前記情報を用いて、認識方法、認識文字種などを切り替えたり、認識した結果を認識項目と対応付ける。こうして、この実施例によれば、認識項目の文字に応じて、認識結果としての文字コードがさらに限定されるので、認識精度がさらに向上する。なお、第１１乃至第１４の実施例では、文字領域抽出部４２は抽出された線画情報に基づいてその文字列の属する文字領域を抽出しているが、従来技術と同様に、線画情報で示された枠そのものを文字領域の境界線として文字領域を抽出してもよい。また、以上においては、各実施例で示した構成の文字認識システムを用いた場合で説明したが、説明したような文字認識方法に従ってプログラミングしたプログラムを例えば着脱可能な記憶媒体に記憶し、その記憶媒体をこれまで本発明によった文字認識を行えなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、その情報処理装置において本発明による文字認識を行うこともできる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図３】本発明の第２の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図５】本発明の第３の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図７】本発明の第４の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図８】本発明の第４の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図９】本発明の第５の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図１０】本発明の第６の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図１１】本発明の第６の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図１２】本発明の第７の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図１３】本発明の第７の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図１４】本発明の各実施例の文字認識システムのハードウェア構成を示す構成ブロック図である。
【図１５】本発明の第８の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図１６】本発明の第８の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図１７】本発明の第９の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図１８】本発明の第９の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図１９】本発明の第１０の実施例を示す文字認識方法の説明図である。
【図２０】本発明の第１０の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図２１】本発明の第１０の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図２２】本発明の第１１の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図２３】本発明の第１１の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図２４】本発明の第１２の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図２５】本発明の第１２の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図２６】本発明の第１３の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図２７】本発明の第１３の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【図２８】本発明の第１４の実施例を示す文字認識システムの構成ブロック図である。
【図２９】本発明の第１４の実施例を示す文字認識方法の動作フロー図である。
【符号の説明】
【００２４】
１  ＣＰＵ、３  ＲＡＭ、５  ハードディスク装置、１１  画像入力部、１２  文字認識部、１３  認識結果置換部、１４  認識結果置換情報記憶部、１５  認識結果削除部、１６  認識結果削除情報記憶部、１７  認識結果候補削除部、１８  認識結果候補削除情報記憶部、１９  認識結果候補置換部、２０  認識結果候補置換情報記憶部、２１  認識結果変換部、２２  認識結果変換情報記憶部、２３  認識結果変換判断部、２４  変換情報入力部、３１  認識結果修正部、３２  修正処理量計数部、３３  認識結果記憶部、３４  修正結果記憶部、３５  修正時入力量記億部、４１  色抽出部、４２  文字領域抽出部、４３  認識文字種記憶部、４４  認識処理対応記憶部、４５  認識項目対応記憶部、４６  色対応記憶部
【図１】
2008140417.tif 000003
【図２】
2008140417.tif 000004
【図３】
2008140417.tif 000005
【図４】
2008140417.tif 000006
【図５】
2008140417.tif 000007
【図６】
2008140417.tif 000008
【図７】
2008140417.tif 000009
【図８】
2008140417.tif 000010
【図９】
2008140417.tif 000011
【図１０】
2008140417.tif 000012
【図１１】
2008140417.tif 000013
【図１２】
2008140417.tif 000014
【図１３】
2008140417.tif 000015
【図１４】
2008140417.tif 000016
【図１５】
2008140417.tif 000017
【図１６】
2008140417.tif 000018
【図１７】
2008140417.tif 000019
【図１８】
2008140417.tif 000020
【図１９】
2008140417.tif 000021
【図２０】
2008140417.tif 000022
【図２１】
2008140417.tif 000023
【図２２】
2008140417.tif 000024
【図２３】
2008140417.tif 000025
【図２４】
2008140417.tif 000026
【図２５】
2008140417.tif 000027
【図２６】
2008140417.tif 000028
【図２７】
2008140417.tif 000029
【図２８】
2008140417.tif 000030
【図２９】
2008140417.tif 000031