(57)【要約】【課題】  予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との間の特徴を確認して照合することができるので、帳票の照合ミスを防止するようにする。【解決手段】  帳票識別処理部１５は、画像入力処理部１４により入力された画像データからこの画像データの特徴を示す特徴データを生成する。その後、帳票識別処理部１５は、生成した特徴データと、帳票識別データ格納メモリ１２に格納されている特徴データとに基づき、入力された画像データと類似している特徴画像データを抽出する。次に、帳票識別処理部１５は、生成した特徴データと、抽出した特徴画像データに記述されている特徴データとに基づき、所定の数に分割した領域における、互いの特徴の差の量を示す特徴量差を特定する。類似度表示部１６は、特定された領域ごとの特徴量差を表示する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票の画像データの特徴を示す特徴データと該画像データを対応させた特徴画像データを記憶する特徴画像データ記憶部と、
帳票の画像データを入力する画像データ入力部と、
前記画像データ入力部により入力された画像データから該画像データの特徴を示す特徴データを生成する特徴データ生成部と、
前記特徴データ生成部により生成された特徴データと、前記特徴データ記憶部に記憶されている特徴データとに基づき、前記画像データ入力部から入力された画像データと類似している前記特徴画像データを抽出する抽出部と、
前記特徴データ生成部により生成された前記特徴データと、前記抽出部により抽出された特徴画像データに記述されている特徴データとに基づき、所定の数に分割した領域における、互いの特徴の差の量を示す特徴量差を特定する特徴量差特定部と、
前記特徴量差特定部に特定された領域ごとの特徴量差を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする帳票自動識別装置。
【請求項２】
表示部は、領域ごとの特徴量差を表示する以外に、表示されている特徴量差における領域が選択されると、該選択された領域における前記画像データ入力部から入力された画像データと、前記抽出部により抽出された前記特徴画像データの有する画像データを拡大して表示することを特徴とする請求項１記載の帳票自動識別装置。
【請求項３】
前記表示部は、特徴量差の違いにより前記領域に異なる色を表示することを特徴とする請求項１又は２記載の帳票自動識別装置。
【請求項４】
前記特徴は帳票の罫線に基づく罫線特徴であり、特徴の差を罫線の数および長さにより特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の帳票自動識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像ベースで多種多様な帳票画像を入力し、その帳票画像から帳票のフォーマットを識別する帳票自動識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
多種多様な帳票画像を入力し、文字認識対象領域の文字を認識したり、画像をファイリングしたりする、いわゆる基幹業務系の帳票画像処理システムにおいて、まず、入力された帳票画像を業務に合わせて帳票の種類を識別する必要がある。識別する方法として幾通りかの方法があるが、そのうちの１には、罫線特徴識別方法がある。この罫線特徴識別方法は、識別対象となる帳票画像の罫線の特徴を抽出し、その特徴をその画像のフォーマットとしてあらかじめ分類・登録しておき、帳票画像が入力されたときにその帳票画像の罫線の特徴と、登録されている複数のフォーマットの罫線特徴を照合し、帳票の種類を識別するという方法である（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ところで、帳票は、必要に応じて欄の追加を行ったり、表の配置や大きさを変更したりするような、帳票改訂が頻繁に生じる。また、既にある帳票は、別の新しい帳票を作成するときに流用される。
【特許文献１】特開平１１−２８２９５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した罫線特徴識別方法を用いた従来の帳票画像処理システムでは、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像とを予め決められた基準に従って照合して帳票を識別しているが、罫線の特徴だけでは同一の帳票であるにも関わらず違うと照合されてしまうケースや、その逆のケースなどの照合ミスが発生するという問題点があった。
【０００５】
そこで、本発明は上述した問題点に鑑み、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との照合ミスを防止することが可能な帳票自動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】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、帳票の画像データの特徴を示す特徴データと該画像データを対応させた特徴画像データを記憶する特徴画像データ記憶部と、帳票の画像データを入力する画像データ入力部と、前記画像データ入力部により入力された画像データから該画像データの特徴を示す特徴データを生成する特徴データ生成部と、前記特徴データ生成部により生成された特徴データと、前記特徴データ記憶部に記憶されている特徴データとに基づき、前記画像データ入力部から入力された画像データと類似している前記特徴画像データを抽出する抽出部と、前記特徴データ生成部により生成された前記特徴データと、前記抽出部により抽出された特徴画像データに記述されている特徴データとに基づき、所定の数に分割した領域における、互いの特徴の差の量を示す特徴量差を特定する特徴量差特定部と、前記特徴量差特定部に特定された領域ごとの特徴量差を表示する表示部とを備える。
【０００７】
この構成によれば、特徴量差特定部により、特徴データ生成部により生成された特徴データと、抽出部により抽出された特徴画像データに記述されている特徴データとに基づき、所定の数に分割した領域における、互いの特徴の差の量を示す特徴量差が特定され、表示部が特徴量差特定部に特定された領域ごとの特徴量差を表示するので、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との間の特徴を確認して照合することができるので、帳票の照合ミスを防止することができる。
【０００８】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、表示部が、領域ごとの特徴量差を表示する以外に、表示されている特徴量差における領域が選択されると、該選択された領域における前記画像データ入力部から入力された画像データと、前記抽出部により抽出された前記特徴画像データの有する画像データを拡大して表示する。
【０００９】
この構成によれば、表示部が、領域ごとの特徴量差を表示する以外に、表示されている特徴量差における領域が押下されると、該押下された領域における前記画像データ入力部から入力された画像データの画像と、前記抽出部により抽出された前記特徴画像データの有する画像データの画像を拡大して表示するので、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との間の特徴を詳細に確認して照合することができるので、帳票の照合ミスを一層防止することができる。
【発明の効果】
【００１０】
以上、本発明によれば、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との間の特徴を確認して照合することができるので、帳票の照合ミスを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
【実施例】
【００１２】
図１は、本発明に係る帳票自動識別装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、この帳票自動識別装置は、入力画像メモリ１１と、帳票識別データ格納メモリ１２と、帳票識別結果格納メモリ１３と、画像入力処理部１４と、帳票識別処理部１５と、類似度表示部１６とを備えて構成されている。ここで、帳票識別処理部１５は、図示しないＣＰＵが図示しないＲＯＭに記憶されている制御プログラムを実行することにより、下記に示す機能を有する。
【００１３】
入力画像メモリ１１は、ビデオＲＡＭにより形成され、画像入力処理部１４から入力された帳票の画像データを記憶する。
【００１４】
帳票識別データ格納メモリ１２は、ハードディスク装置により形成され、識別対象としている帳票の特徴を示すデータ（以下、帳票識別データという）を格納する。
【００１５】
帳票識別データは、各罫線の開始位置及び罫線の終了位置と画像データを対にしてなるデータである。例えば、図２に示すように、ある帳票の画像データ中に、符号Ｃに示されているように、縦横に囲まれた罫線があるとすると、この帳票データにおける帳票識別データは、位置ａの座標Ｐａ（Ｘａ、Ｙａ）、位置ｂの座標Ｐｂ（Ｘｂ、Ｙｂ）、位置ｃの座標Ｐｃ（Ｘｃ、Ｙｃ）、位置ｄの座標Ｐｄ（Ｘｄ、Ｙｄ）の組からなる（Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃ、Ｐｄ）と画像データとが対になっている。
【００１６】
帳票識別結果格納メモリ１３は、ＲＡＭにより形成され、帳票識別データ格納メモリ１２に格納されているすべての帳票識別データの中から後述するようにして、帳票識別処理部１５により抽出された帳票識別データを格納する。
【００１７】
画像入力処理部１４は、デジタルカメラ等のイメージスキャナにより形成され、入力帳票の画像を画像データ（以下、入力画像データという）として入力し、この入力画像データを入力画像メモリ１１に書き込む。
【００１８】
帳票識別処理部１５は、入力画像メモリ１１に格納されている帳票の入力画像データから帳票中のすべての罫線についての開始位置と終了位置とを算出し、算出したすべての罫線の開始位置と終了位置とからなる罫線特徴データを生成する。
【００１９】
また、帳票識別処理部１５は、帳票識別データ格納メモリ１２に記憶されている帳票識別データについて、図３に示すように、均等に９等分された領域ごとに、先に生成した罫線特徴データに基づき、領域別の特徴量の差（以下、領域別特徴量差という）を、大、中、小、無と決定し、この決定した領域別特徴量差をＲＡＭ（図示せず）に格納する。ここで、領域別特徴量差が大とは、該当する領域における罫線の数が１本でも異なる場合であり、領域別特徴量差が中とは、罫線の数が同じでかつ罫線の長さの差が互いに５０％以上である場合であり、領域別特徴量差が小とは、罫線の数が同じで、罫線の長さの差が互いに５０％未満でかつ１０％以上である場合であり、領域別特徴量差が無とは、罫線の数が同じで、罫線の長さの差が互いに１０％未満である場合である。罫線の長さは、罫線の開始位置と罫線の終了位置との距離で算出され、罫線の本数は、罫線の長さが算出された数をもって本数とされる。
【００２０】
また、帳票識別処理部１５は、上述したようにして、帳票識別データ格納メモリ１２に記憶されている帳票識別データについて、均等に９等分された領域ごとに、先に生成した罫線特徴データに基づき、領域別特徴量差を大、中、小、無と決定すると、帳票識別データについての上記罫線特徴データに対する類似度を算出する。例えば、類似度を算出する基準値として領域別特徴量差が大の領域を「０」とし、領域別特徴量差が中の領域を「４」とし、領域別特徴量差が小の領域を「７」とし、領域別特徴量差が無の領域を「１０」とした場合には、帳票識別処理部１５は、すべての９つの領域における値の合計結果に従い、帳票識別データについての上記罫線特徴データに対する類似度を算出する。
【００２１】
また、帳票識別処理部１５は、上述したような処理を行い、帳票識別データ格納メモリ１２に記憶されている帳票識別データから、画像入力処理部１４から入力された入力画像データの罫線の特徴を最も有するものから５つの帳票識別データを抽出し、この抽出した帳票識別データを帳票識別結果格納メモリ１３に格納する。
【００２２】
類似度表示部１６は、液晶表示装置により形成され、図４に示す画像特徴表示画面を表示する。この画像特徴表示画面は、図４に示すように、入力された画像を表示する入力画像表示欄１６１と、抽出された帳票識別データの画像を表示する抽出画像表示欄１６２と、上述した９つの領域におけるそれぞれの領域別特徴量差を表示する領域別特徴量差表示入力欄１６３と、領域別特徴量差表示入力欄１６３に表示されている９つの領域のうち１つが押下されたときに、この領域の入力画像データを拡大して表示する入力領域画像表示欄１６４と、上記領域の帳票識別データを拡大して表示する抽出領域画像表示欄１６５とを有している。
【００２３】
次に、本発明に係る実施例の帳票自動識別装置の動作を説明する。
【００２４】
図５は、本発明に係る実施例の帳票自動識別装置の動作を示すフローチャートである。まず、画像入力処理部１４は、入力帳票の画像を入力画像データとして入力し、この入力画面データを入力画像メモリ１１に書き込むとともに、帳票識別処理部１５に対して、入力画像データが入力された旨の通知を入力する（ステップＳ１）。
【００２５】
帳票識別処理部１５は、画像入力処理部１４から上記通知が入力されると、入力画像メモリ１１に格納されている入力画像データを読み出し、この画像データのすべての罫線についての開始位置と終了位置とを算出し、算出したすべての罫線の開始位置と終了位置とからなる罫線特徴データを生成する（ステップＳ２）。
【００２６】
次に、帳票識別処理部１５は、罫線特徴データに記述されている罫線の開始位置及び罫線の終了位置から罫線の長さ及び罫線の本数を縦方向と横方向について、図３に示すように、均等に９等分された領域ごとに特定する。その後、帳票識別処理部１５は、帳票識別データ格納メモリ１２に記憶されている帳票識別データを読み出し、帳票識別データに記述されている罫線の開始位置及び罫線の終了位置から罫線の長さ及び罫線の本数を縦方向と横方向について、均等に９等分された領域ごとに特定する。
【００２７】
その後、帳票識別処理部１５は、読み出した帳票識別データについて、均等に９等分された領域ごとに、先に生成した罫線特徴データと比較し、領域別特徴量差を、大、中、小、無と決定したのち、類似度を算出する基準値を用いて、すべての９つの領域における値の合計結果に従い、帳票識別データについての上記罫線特徴データに対する類似度を算出する（ステップＳ３）。
【００２８】
帳票識別処理部１５は、上述したようにして、帳票識別データ格納メモリ１２に記憶されているすべての帳票識別データについの罫線特徴データに対する類似度を算出したのち、帳票識別データ格納メモリ１２に記憶されている帳票識別データから、画像入力処理部１４から入力された入力画像データの罫線の特徴を最も有するものから５つ（合計値が最も高いものから５つ）の帳票識別データを抽出し、この抽出した帳票識別データを最も高い特徴を有するものから帳票識別結果格納メモリ１３に格納する（ステップＳ４）。
【００２９】
次に、帳票識別処理部１５は、その後、画像入力処理部から入力された画像の入力画像データを入力画像メモリ１１から読み出すとともに、帳票識別結果格納メモリ１３から最も高い特徴量を有する帳票識別データを読み出す。また、帳票識別処理部１５は、先に算出した９つの領域における領域別特徴量差をＲＡＭから読み出す。
【００３０】
その後、帳票識別処理部１５は、読み出した入力画像データ、帳票識別データ、及び、９つの領域における領域別特徴量差値に基づき、類似度表示部１６に表示させる図４に示す画像特徴表示画面の表示データを生成し、この表示データを類似度表示部１６に出力する。
【００３１】
類似度表示部１６は、帳票識別処理部１５から上記表示データが入力されると、図４に示す画像特徴表示画面を表示する。なお、このとき、入力領域画像表示欄１６４及び抽出領域画像表示欄１６５のそれぞれには、領域別特徴量差表示入力欄１６３において押下された領域に該当する入力画像データの画像、及び、帳票識別データの画像は表示されていない。
【００３２】
帳票識別処理部１５は、その後、ユーザにより、画像特徴表示画面に表示されている領域別特徴量差表示入力欄１６３のうち、例えば、符号Ａに示された箇所が押下されると、入力領域画像表示欄１６４に該当する領域の入力画像データの画像を表示させるとともに、抽出領域画像表示欄１６５に該当する領域の帳票識別データの画像を表示させる表示データを生成し、この生成した表示データを類似度表示部１６に出力する（ステップＳ５）。
【００３３】
類似度表示部１６は、帳票識別処理部１５から上記表示データが入力されると、図４に示すように、入力領域画像表示欄１６４に該当する領域の入力画像データの画像を表示させるとともに、抽出領域画像表示欄１６５に該当する領域の帳票識別データの画像を表示させる画像特徴表示画面を表示する（ステップＳ６）。
【００３４】
図４に示す画像特徴表示画面の入力領域画像表示欄１６４に表示された画像は、符号Ａに示された領域における入力画像データの画像で、また、抽出領域画像表示欄１６５に表示された画像は、符号Ａに示された領域における帳票識別データの画像であって、図４に示すように、横方向の罫線の本数が同じで、かつ、縦方向の罫線の長さの差が５０％未満で、かつ、１０％以上である場合の領域別特徴量差が小のものである。
【００３５】
因みに、図６に示す画像特徴表示画面の入力領域画像表示欄１６４に表示された画像は、符号Ｂに示された領域における入力画像データの画像で、また、抽出領域画像表示欄１６５に表示された画像は、符号Ｂに示された領域における帳票識別データの画像であって、図６に示すように、横方向の罫線の本数が異なる場合の領域別特徴量差が大のものである。
【００３６】
その後、ユーザにより、入力画像データと、帳票識別結果格納メモリ１３に記憶されている他の帳票識別データとについての帳票の特徴を確認する処理が続行された場合には、帳票識別処理部１５及び類似度表示部１６は、上述したと同様な処理を続行し、一方、帳票の特徴を確認する処理が終了された場合には、処理を終了する。
【００３７】
実施例によれば、帳票識別処理部１５により、生成された特徴データと、抽出された特徴画像データに記述されている特徴データとに基づき、９つ分割した領域における、互いの特徴の差の量を示す領域別特徴量差が特定され、類似度表示部１６が９つ分割した領域における、互いの特徴の差の量を示す領域別特徴量差を表示するので、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との間の特徴を確認して照合することができるので、帳票の照合ミスを防止することができる。
【００３８】
また、実施例によれば、類似度表示部１６が、９つ分割した領域ごとの特徴量差を表示する以外に、表示されている領域別特徴量差における領域が押下されると、この押下された領域における画像入力処理部から入力された画像データの画像と、帳票識別処理部１５により抽出された帳票識別データに有する画像データの画像を拡大して表示するので、予め登録しておいた帳票画像と、実際に分類したい帳票画像との間の特徴を詳細に確認して照合することができるので、帳票の照合ミスを一層防止することができる。
【００３９】
上述した実施例の帳票自動識別装置は、類似度表示部１６が領域別特徴量差を表示箇所がモノクロでもって表示されているが、これ以外として、特徴量差の違いにより領域に異なる色を表示するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明に係る実施例の帳票自動識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】帳票識別データを説明するための図である。
【図３】領域別特徴量差を示す９つの領域を説明するための図である。
【図４】図１中の類似度表示部が表示する表示画面を示す図である。
【図５】本発明に係る実施例の帳票自動識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】図１中の類似度表示部が表示する表示画面を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１１  入力画像メモリ
１２  帳票識別データ格納メモリ
１３  帳票識別結果格納メモリ
１４  画像入力処理部
１５  帳票識別処理部
１６  類似度表示部
【図１】
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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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