(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別装置であって、
所定のパターンに関するデータを記憶した記憶手段と、
前記画像における前記所定のパターンの領域に一定のマージンを付加してなる領域の画像である探索画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記探索画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出し、該相違度の極小値を候補とする第１照合手段と、
前記第１照合手段により得られた前記候補に基づいて、前記マージンにおける前記所定のパターン以外のパターンを消去した画像を取得する切出手段と、
前記切出手段により取得された画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記切出手段により取得された画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出する第２照合手段と、
前記第２照合手段による算出結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするパターン識別装置。
【請求項２】
画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別装置であって、
所定のパターンに関するデータを記憶した記憶手段と、
前記画像から前記所定のパターンの領域に一定のマージンを付加してなる領域を切出す第１切出手段と、
前記領域の画像である探索画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記探索画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出し、該相違度の極小値を候補とする第１照合手段と、
前記第１照合手段により得られた前記候補に基づいて、前記マージンにおける前記所定のパターン以外のパターンを消去した画像を取得する第２切出手段と、
前記第２切出手段により取得された画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記第２切出手段により取得された画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出する第２照合手段と、
前記第２照合手段による算出結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするパターン識別装置。
【請求項３】
画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別方法であって、
予め所定のパターンに関するデータを登録しておく第１ステップと、
前記画像における前記所定のパターンの領域に一定のマージンを付加してなる領域の画像である探索画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記探索画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出し、該相違度の極小値を候補とする第２ステップと、
前記第２ステップにより得られた前記候補に基づいて、前記マージンにおける前記所定のパターン以外のパターンを消去した画像を取得する第３ステップと、
前記第３ステップにより取得された画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記第３ステップにより取得された画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出する第４ステップと、
前記第４ステップによる算出結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する第５ステップとを備えたことを特徴とするパターン識別方法。
【請求項４】
画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別用プログラムであって、
予め所定のパターンに関するデータを登録しておく第１ステップと、
前記画像における前記所定のパターンの領域に一定のマージンを付加してなる領域の画像である探索画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記探索画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出し、該相違度の極小値を候補とする第２ステップと、
前記第２ステップにより得られた前記候補に基づいて、前記マージンにおける前記所定のパターン以外のパターンを消去した画像を取得する第３ステップと、
前記第３ステップにより取得された画像に関するデータを、前記所定のパターンに関するデータに対して、単位領域ずつずらしながら比較することにより、前記第３ステップにより取得された画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとの相違度を算出する第４ステップと、
前記第４ステップによる算出結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する第５ステップとを備えたことを特徴とするパターン識別用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の画像と予め登録された画像等の所定のパターンとを比較照合し、所定の画像に含まれる所定のパターンを識別するためのパターン識別装置、パターン識別方法及びパターン識別用プログラムに関し、特に各種帳票についての画像と特定の登録画像とを比較照合することによって、帳票を識別するようにしたパターン識別装置、パターン識別方法及びパターン識別用プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
銀行や郵便局等では電気料金やガス料金或いは市町村税等（税公金）の振込や振替の処理は、様々な税公金帳票に記載されたデータ（振込金額、納期限等）を用いて行われている。現在ではそのような帳票等に記載されたデータをオペレータが手入力して処理することは少なくなっており、データをＯＣＲやスキャナ等で自動的に読み取るシステムを用いることによってデータを解析し、処理することが一般的となってきている。
【０００３】
そのようなシステムにおいては、帳票に記載されたデータを正確に解析するために、まず処理対象である帳票を識別する必要がある。識別方法としては、例えば、ＤＰ照合が挙げられる。ＤＰ照合は、例えばスキャナ等で読み取った帳票（探索画像）において、登録画像と同じサイズの画像領域（探索領域）を少しずつずらしながら登録画像と比較照合していき、登録画像と一致する画像を探索する方式であり、広く用いられている。
【０００４】
図１６はＤＰ照合方式の概略を示す図である。図に示されるように、探索画像がＸ軸方向はｍドット、Ｙ軸方向はｎドットで構成される場合、ＤＰ照合方式を使用すると、探索画像の左上から順番に１ドットずつ探索領域をずらしながら照合していくこととなるため、ｍ×ｎ回の探索処理が必要となる。この場合、スキャナ読み込み時に発生する画像のずれを考慮して探索領域を登録画像のサイズより広い領域に設定することが通常である。しかし、この探索処理は多大なデータを扱い、またその処理回数も大きなものとなり、高速な処理が困難となる。そこで、このような処理の高速化のために、登録画像の特徴的な部分を抽出してパターン認識を行うことにより、使用するデータ数や処理回数の削減を図って処理時間を短縮するようにすることが考えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のように特徴的な部分を用いて探索処理を行う場合において、探索画像の一部に登録画像が含まれているような場合は、探索画像の読み込み時の位置ずれなどを考慮し、探索画像における登録画像の領域にある程度のマージンを設け、その領域において登録画像の探索処理を行う必要があるが、このマージンにより登録画像の特徴的な部分の顕著性が弱められ、その結果、パターン認識の精度が低下して、照合結果に誤りが生じるというような恐れも生じ、引いては照合結果の信頼性が低下するという問題点がある。
【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、マージンを付加することで探索領域を登録画像より広く取って照合した後、その照合結果を用いてマージンを削除して再度照合するというフィードバック的な照合方式を採用することによって、パターン識別における照合の精度を落とすことなく、高速に照合を行うことができるパターン識別装置、パターン識別方法及びパターン識別用プログラムを提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、本発明は、画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別装置であって、所定のパターンに関するデータを記憶した記憶手段と、前記画像における前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第１照合手段と、前記第１照合手段による照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す切出手段と、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２照合手段と、前記第２照合手段による比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
このように第１照合手段による比較照合の結果を受け、第２照合手段においては第１照合手段の場合より小さく切り出された画像にて再度比較照合するようにしたため、例えば特徴的な部分を用いて識別を行う場合でも、マージンに含まれる雑音（ゴミ）を除去でき、高速で、且つ精度の高い照合を行うことができ、信頼性を高めることができる。なお、本発明の実施の形態において、記憶手段はレイアウトＤＢにより構成され、第１、第２照合手段、切出手段及び識別手段は照合部及び制御部により構成される。
【０００９】
また、本発明は、画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別装置であって、所定のパターンに関するデータを記憶した記憶手段と、前記画像から前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域を切出す第１切り出し手段と、前記第１領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第１照合手段と、前記第１照合手段による照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す第２切出手段と、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２照合手段と、前記第２照合手段による比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
このように、第１照合手段においては登録パターンより広めに切り出された画像による比較照合を行い、その照合結果を受け、第２照合手段においては第１照合手段の場合より小さく切り出された画像にて再度比較照合を行うようにしたため、識別対象である画像の読み込みの際等に生じる座標のずれ等の問題を解決し、画像照合の精度が向上し、誤認識を大幅に減少させることができるようになる。なお、本発明の実施の形態において、記憶手段は前述と同様レイアウトＤＢにより構成され、第１、第２照合手段、第１、第２切出手段、識別手段は照合部及び制御部から構成される。
【００１１】
また、本発明に係るパターン識別装置において、前記第１照合手段は、前記所定のパターンを前記第１領域の画像に対して、前記画像に関するデータを構成する単位領域ずつずらせながら比較照合して、前記第１の領域の画像と前記所定のパターンの相違度を算出するようにし、前記相違度が所定の条件を満たす場合における前記ずらせた量に基づいて、前記第２切出手段が前記第２領域を切出すことを特徴とするものである。
【００１２】
このような構成によれば、例えば第１照合手段にて相違度が極小となる点を照合結果とし、第２照合手段にてその極小点について再度照合するようにすることにより、第１照合で使われた画像から例えばマージンを精度良く削除することができ、従って、第２照合において、極めて精度の良い照合を行うことができる。
【００１３】
さらに、本発明は、画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別方法であって、予め所定のパターンに関するデータを登録しておく第１ステップと、前記画像における前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域における前記画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２ステップと、前記第２ステップによる照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す第３ステップと、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第４ステップと、前記第４ステップによる比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する第５ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
このような方法によれば、例えば帳票等を識別する場合に、照合の精度が向上し、帳票の誤認識を大幅に減少させることができるようになる。
【００１５】
さらに、本発明は、上述したパターン識別方法をコンピュータに実行させるためのパターン識別用プログラムを提供するものである。このようなプログラムをコンピュータに格納すれば、帳票等の識別処理において照合精度が高まる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図を用いて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態におけるパターン識別装置の基本構成を簡略的に示したブロック図である。図に示されるように、パターン識別装置１０は各種帳票１６に印刷された文字や画像等を読み取るための入力部１２と、入力部１２により入力された帳票の各種情報をレイアウトデータベース（ＤＢ）１７に登録する登録部１３と、入力部１２により入力された帳票の画像から特徴データ（後述）を作成する特徴データ作成部１４と、レイアウトＤＢ１７の登録画像と照合対象としての探索画像を比較照合し識別結果を照合結果記憶部１８に出力する照合部１５と、これら各機能を制御する制御部１１により構成されている。
【００１７】
具体的には、入力部１２はスキャナやデジタルカメラのようなデジタル機器により構成され、例えば図２に示されるような帳票の画像を本パターン識別装置１０内に取り込む。図２では、帳票判別の前段階において、ある程度帳票の種別を絞り込むために使用される長大文字列２１と、登録画像として使われ得る帳票を識別するためのユニークなマークや文字列２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄとが示されており、それら登録画像２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの各々の座標位置を定めるため帳票１６の左上を座標原点１９としている。本実施の形態では、入力部１２は帳票の画像をユニークなパターンとしてレイアウトＤＢ１７に登録するために入力する場合と、識別対象の帳票の画像を入力する場合の双方で使用されるものとする。
【００１８】
図３は、登録画像の一例を示しており、帳票内の文字列「×××電信電話株式会社」が入力部１２により入力されると、登録部１３は入力データから所定の情報を登録画像２２のデータとしてレイアウトＤＢ１７に登録する。本実施の形態では、登録画像２２と、この登録画像２２に一定のマージンを付加してなる領域の画像（切出し画像２３）とを照合部１５により比較照合し、その比較照合結果に基づいてマージンを削除した探索画像を再度登録画像２２と比較照合して帳票を識別する。
【００１９】
このように、１回目に行った比較照合結果をフィードバックする形で照合を繰り返すことにより画像の一致を判定し、帳票を確定する。また、こうした照合により得られた画像を、更に多元特徴照合処理（最終的な画像照合）で検証することによって一致判定を行い帳票を確定するようにしてもよい。本実施の形態では、多元特徴照合処理を行うことを前提として、照合の結果、画像の一致を確認した場合、次の多元特徴照合処理段階に進むため一致座標を設定しておく。但し多元特徴照合処理については本発明の目的とは異なるため、ここでの説明を省略する。なお、もちろん上述のように多元特徴照合処理を行わず、本実施の形態の照合処理のみで帳票を確定してもよいことは言うまでもない。
【００２０】
また、本実施の形態では、比較照合の際に使用されるデータは登録画像及び探索画像そのものではなく、図４に示されるように画像２５の水平方向ベクトル２６及び垂直方向ベクトル２７の特徴を示したデータ（特徴データ）であり（これについては後述する）、本特徴データを使用することで照合スピードを向上させている。従ってレイアウトＤＢ１７に登録されるデータには、登録画像２２の特徴データが含まれる。以下、特徴データ作成の詳細を含めて、図４に示された画像２５の「６」が登録画像として入力部１２により入力された場合のレイアウトＤＢ１７への登録処理の詳細を説明する。
【００２１】
図５は画像登録処理フローを示したフローチャートである。まず、０か１の白黒二値画像の登録画像を入力部１２により入力する（Ｓ１００）。次に入力された画像から特徴データ作成部１４が水平方向の特徴データを作成する（Ｓ１０１）。図６は入力された画像（登録画像２２ａ）の特徴データの作成方法を示した図である。本実施の形態では、１ライン毎に３ドット連続する黒画素成分がいくつあるかを計算し、その計算結果をそのラインの特徴データとする。水平方向の１ライン目は黒画素が８個並んでおり、３ドットの連続は２セットあるため、１ライン目の水平方向ベクトル特徴データ３１は２となる。同様に水平方向２ライン目は黒画素が１０個並んでいるため、２ライン目の水平方向ベクトル特徴データ３１は３となる。以下同様に全てのラインの水平方向ベクトルの特徴データを計算し、図示されるように「２３２１３３２３２」の水平方向ベクトル特徴データ３１を得る。
【００２２】
次に垂直方向の特徴データを作成する（Ｓ１０２）。垂直方向も水平方向と同様に１列毎に３ドット連続する黒画素成分を計算して特徴データを算出する。図６に示されるように、垂直方向１列目は黒画素が７個並んでいるため、１列目の垂直方向ベクトル特徴データ３２は３となる。以下同様に全ての列の垂直方向ベクトルの特徴データを計算し、図示されるように「２３３００００２２１」の垂直方向ベクトル特徴データ３２を得る。
【００２３】
以上のように得られた二値画像の特徴データは量子化誤差（画像読み込み時のばらつき）を含むため、正規化を行う（Ｓ１０３）。本実施の形態では、具体的には特徴データにおける黒画素成分の５０％を両サイドのライン又は列に分配することで正規化する。図６に示されるように、水平方向ベクトルの場合、例えば７ライン目の特徴データ「２」の５０％である１を両サイドの６ライン目及び８ライン目に付加する。なお、５０％で小数点以下部分がある場合は切り捨てる。従って、例えば６ライン目の特徴データ「３」は、正規化すると５ライン目と７ライン目の両方から１を付加されるため「５」となる。同様に全てのラインにおいて正規化する。また、垂直方向の特徴データも同様に正規化する。こうして正規化された水平方向ベクトルの特徴データ３１ａ及び垂直方向ベクトルの特徴データ３２ａが得られる。
【００２４】
なお、本実施の形態では、二値画像を４バイトずつ処理して特徴データを出していくことで処理時間を短縮している。更にまた、水平特徴データを作成しながら、垂直特徴データ作成用に画像データバッファの詰め替えを行うことによって垂直特徴データの作成を容易にし、処理時間を短縮している。図７は、それらの処理を具体的に示した図である。図７（ａ）は画像データそのままを示しており、水平方向のデータを見る場合には、図のようにメモリアドレスの順に見ていけば良いため容易に特徴データを算出できるが、垂直方向のデータを見る場合にはメモリアドレスを不連続的に見ていく必要がある。従って、図７（ｂ）に示されるように、別途垂直特徴データ作成用のバッファを設け、水平方向の特徴データ作成処理を行いつつ、垂直方向にデータを詰め替える処理を行う。垂直方向の特徴データ作成処理を行う場合には、この垂直特徴データ作成用のバッファをメモリ順に見ていくことによって容易に処理できる。
【００２５】
また、水平方向の特徴データ作成は図のように４バイト（３２ビット）ずつ同時に特徴データ作成処理を行い、垂直特徴データ作成用のバッファへの詰め替えも４バイトずつまとめてバッファから取り出して行うようにする。更にこのように作成された垂直特徴データ作成用バッファを用いて、垂直方向の特徴データを水平方向と同様に４バイトずつ同時に行う。このように特徴データを作成することによって、処理が容易になり、また短縮化する。
【００２６】
こうして得られた登録画像の特徴データは、登録部１３により座標及び画像サイズと共に各帳票毎にレイアウトＤＢ１７に格納される（Ｓ１０４）。図８は図２に示された帳票の各登録画像についてのレイアウトＤＢ１７の格納状況を具体的に示した図である。ユニーク文言（登録画像）１７１について、座標位置１７２、画像サイズ１７３、特徴データ１７４、多元特徴データ１７５がデータとして格納されている。なお多元特徴データ１７５は本発明では使用しない。
【００２７】
次に、照合部１５による照合処理を詳細に説明する。図９は画像照合処理の概略を示したフローチャートである。まず識別すべき画像（探索画像）の二値データを入力部１２により入力する（Ｓ２００）。ここで本発明に係る照合処理に入る前に、図２に示した長大文字列２１によりある程度候補の帳票を選定しておくが、本処理の説明は省略する。次にレイアウトＤＢ１７から登録画像の特徴データをメモリ展開する（Ｓ２０１）。ここで照合部１５により一回目の照合処理が行われる（Ｓ２０２）。本照合処理では、図３に示されたように登録画像２２の領域に一定のマージンを付加してなる領域における切出し画像２３により照合処理を行う。
【００２８】
図１０はＳ２０２の第１照合処理の詳細なフローチャートである。図において、まず探索画像の水平方向特徴データを作成する（Ｓ３００）。次に垂直方向特徴データを作成する（Ｓ３０１）。更に作成された特徴データを正規化する（Ｓ３０２）。このような特徴データの作成処理は、上述の登録画像の特徴データ作成処理と同様に特徴データ作成部１４により作成される。但しこの特徴データは登録画像に対応すると考えられる画像領域の上下左右に一定のマージンを付加した画像の特徴データとなる。なお、付加するマージンは画像サイズの一定比率としてもよいし、定められた大きさであってもよい。
【００２９】
次に水平方向ベクトルについて登録画像の特徴データと探索画像の特徴データを比較照合する（Ｓ３０３）。この処理方法については図１１に詳細に示す。図１１（ａ）は登録画像（領域）２２ｂとマージンを付加された探索画像４０の関係を示した図である。この探索画像４０のベクトル特徴データを先頭から１つずつ順にずらして登録画像２２ｂ側のベクトル特徴データと比較していく様子を示したものが図１１（ｂ）である。図においては、まず探索側の特徴データ「０１２４７５２０１１」と登録側の特徴データ「３５４１００１３３２」を比較する。比較により特徴データの差を求め、算出された合計を相違度とする。ここでは３＋４＋２＋３＋７＋５＋１＋３＋２＋１で３１となる。次に探索側の特徴データの先頭を１つずらして「１２４７５２０１１３」と登録データの特徴データを比較する。ここでの相違度は２４となる。このよう順に相違度を算出していくと、図７の（ｃ）のようなグラフを得る。
【００３０】
グラフにおいて複数の極小点が見られるが、これら各極小点を第２照合処理にて再度照合するための候補とする。本実施の形態では、連続して何個以上相違度が減少し、連続して何個以上相違度が増加するかを照合部１５で検証し、大きく変動が無い限り候補に挙げないようにしている。連続して何個というパラメータはユーザが設定できるようにしてもよいし、予め決められた数にしてもよい。
【００３１】
次に垂直方向ベクトルについても上述と同様に比較照合する（Ｓ３０４）。このように相違度を算出し、上述のように得られたグラフから該当の候補（一致点）を探索する。探索結果として得られた各候補をテンポラリファイル（本実施の形態では照合結果記憶部１８）に記憶する（図９：Ｓ２０３）。図１２は、このような水平及び垂直方向の各ベクトルの特徴データの比較照合について具体的に示した図である。図１２において、探索画像４０の水平方向ベクトルの特徴データ４１を正規化した特徴データ４１ａと登録画像２２ｂの水平方向ベクトルの特徴データを比較し、その結果、相違度グラフ４１ｂを得る。同様に探索画像４０の垂直方向ベクトルの特徴データ４２を正規化した特徴データ４２ａと登録画像２２ｂの垂直方向ベクトルの特徴データを比較し、その結果、相違度グラフ４２ｂを得る。
【００３２】
しかしながら、この照合処理はマージンを付加した状態での特徴データを用いているため、マージンにおける比較対照のパターン以外のパターン（ゴミ）が影響して、一致点において相違度が高くなったり、異なる候補が挙がったりする場合がある。このため、図１３に示されるように、マージン（一致画像外部分）のある探索画像４０（図１３（ａ））からそのマージンを消去して図１３（ｂ）のようなイメージを得、（図９：Ｓ２０４）、消去した状態で再度特徴データを再作成し照合処理を行うようにする（Ｓ２０５）。マージンの消去は、例えばメモリに展開されたイメージにおいて登録画像領域に一致した部分以外の値全てを０の白画素に置き換えて行う等の方法を用いる。
【００３３】
第２照合処理も、第１照合処理と同様、図１０のフローチャートに沿って行われる。但しここでは、照合結果記憶部１８に記憶された候補のみに限って行われる。図１４は、第２照合処理を具体的に示した図である。図において、マージンを削除した探索画像４００の水平方向ベクトルの特徴データ４１０を正規化した特徴データ４１０ａと登録画像２２ｂの水平方向ベクトルの特徴データを比較し、その結果、相違度グラフ４１０ｂを得る。同様にマージンを削除した探索画像４００の垂直方向ベクトルの特徴データ４２０を正規化した特徴データ４２０ａと登録画像２２ｂの垂直方向ベクトルの特徴データを比較し、その結果、相違度グラフ４２０ｂを得る。
【００３４】
次に、この相違度を検証する（図９：Ｓ２０６）。なお、検証は、第１照合処理と第２照合処理により算出された相違度を比較することで行われ、候補が一致点であった場合には相違度が下がり、異なる場合には相違度が上がるか変わらない程度となるため、正確に判断できる。検証の結果、相違度が許容内であれば、つまり所定の閾値より低くなった場合には（Ｓ２０６、Ｙ）一致画像部分ありと判断し、図１５に示されるように、その候補を一致座標として設定し（Ｓ２０８）、処理を終了する。閾値はユーザにより設定可能である。相違度が許容内でなければ（Ｓ２０６、Ｎ）、全ての候補について検証が終了したか（Ｓ２０７）を確認し、未検証の候補があれば（Ｓ２０７、Ｎ）、その次の候補についてＳ２０５の第２照合処理を行い、検証する。未検証の候補がなければ（Ｓ２０７、Ｙ）、一致画像部分なしと判断され（Ｓ２０９）、処理が終了する。
【００３５】
このように一致画像部分なしと判断された場合には、探索画像は登録画像とは全く違う画像であることが認識されるため、本処理の後に多元特徴照合処理を行う場合には、間違った帳票を多元特徴照合処理に渡すことが無くなり無駄が省かれる。また、本処理のみで帳票を確定する場合であっても、間違った帳票認識を排除し、正確な帳票識別を行うことができるため、帳票に記載された情報に従って円滑に処理を行うことができるようになる。
【００３６】
以上、本発明の様々な実施の形態を説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されることはなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において適用可能であることはもちろんである。
【００３７】
（付記１）画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別装置であって、
所定のパターンに関するデータを記憶した記憶手段と、前記画像における前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第１照合手段と、前記第１照合手段による照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す切出手段と、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２照合手段と、前記第２照合手段による比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするパターン識別装置。
（付記２）画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別装置であって、所定のパターンに関するデータを記憶した記憶手段と、前記画像から前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域を切出す第１切り出し手段と、前記第１領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第１照合手段と、前記第１照合手段による照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す第２切出手段と、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２照合手段と、前記第２照合手段による比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするパターン識別装置。
（付記３）付記１又は付記２に記載のパターン識別装置において、前記第１照合手段は、前記所定のパターンを前記第１領域の画像に対して、前記画像に関するデータを構成する単位領域ずつずらせながら比較照合して、前記第１の領域の画像と前記所定のパターンの相違度を算出するようにし、前記相違度が所定の条件を満たす場合における前記ずらせた量に基づいて、前記第２切出手段が第２領域を切出すことを特徴とするパターン識別装置。
（付記４）付記１乃至付記３のいずれかに記載のパターン識別装置において、前記記憶手段に記憶される所定のパターンに関するデータは、前記所定のパターンにおける水平及び垂直方向の特徴を示した特徴データであり、前記第１及び第２照合手段は、それぞれ前記第１及び第２切出手段により切り出された画像データに基づいて水平及び垂直方向の特徴を示す特徴データに変換する第１、第２変換手段を有し、これら変換手段により変換された特徴データと前記所定のパターンの特徴データとを比較照合することを特徴とするパターン識別装置。
（付記５）付記４に記載のパターン識別装置において、前記第１、第２変換手段により得られる前記特徴データは正規化されることを特徴とするパターン識別装置。
（付記６）付記１乃至付記５のいずれかに記載のパターン識別装置において、前記記憶手段は、識別すべきパターンとして複数種類の異なるパターンを記憶していることを特徴とするパターン識別装置。
（付記７）付記６に記載のパターン識別装置において、前記記憶手段は、さらに前記複数種類のパターンそれぞれの前記画像に含まれる領域に関するデータを記憶し、前記第１領域は、前記記憶手段に記憶された前記領域に関するデータに基づいて定められることを特徴とするパターン識別装置。
（付記８）画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別方法であって、予め所定のパターンに関するデータを登録しておく第１ステップと、前記画像における前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域における前記画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２ステップと、前記第２ステップによる照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す第３ステップと、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第４ステップと、前記第４ステップによる比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する第５ステップとを備えたことを特徴とするパターン識別方法。
（付記９）付記８に記載のパターン識別方法において、前記第１ステップと、前記第２ステップとの間には、前記画像を撮像手段により撮像して得る撮像ステップが設けられることを特徴とするパターン識別方法。
（付記１０）付記８又は付記９に記載のパターン識別方法であって、前記第２ステップには、前記画像から所定のパターン領域よりも大きな第１領域を切出す切出しステップを備えたことを特徴とするパターン識別方法。
（付記１１）付記８乃至付記１０のいずれかに記載のパターン識別方法において、前記画像は複数種類のパターンのいずれかを含み、前記記憶ステップでは、前記所定のパターンとして前記複数種類の異なるパターンを記憶し、これら複数種類の異なるパターンそれぞれについて、少なくとも第２ステップから第４ステップまでを繰り返して行うことを特徴とするパターン識別方法。
（付記１２）画像に含まれる所定のパターンを識別するパターン識別用プログラムであって、予め所定のパターンに関するデータを登録しておく第１ステップと、前記画像における前記所定のパターン領域よりも大きな第１領域における前記画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第２ステップと、前記第２ステップによる照合結果に基づいて、前記第１領域から該第１領域よりも小さな第２領域を切出す第３ステップと、前記第２領域における画像に関するデータと前記所定のパターンに関するデータとを比較照合する第４ステップと、前記第４ステップによる比較結果に基づいて、前記画像に含まれる所定のパターンを識別する第５ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするパターン識別用プログラム。
（付記１３）付記１２に記載のパターン識別用プログラムにおいて、前記第１ステップと、前記第２ステップとの間には、前記画像を撮像手段により撮像して得る撮像ステップを備えてコンピュータに実行させることを特徴とするパターン識別用プログラム。
（付記１４）付記１２又は付記１３に記載のパターン識別用プログラムであって、前記第２ステップには、前記画像から所定のパターン領域よりも大きな第１領域を切出す切出しステップを備えてコンピュータに実行させることを特徴とするパターン識別用プログラム。
（付記１５）付記１２乃至至付記１４のいずれかに記載のパターン識別用プログラムにおいて、前記画像は複数種類のパターンのいずれかを含み、前記記憶ステップでは、前記所定のパターンとして前記複数種類の異なるパターンを記憶し、これら複数種類の異なるパターンそれぞれについて、少なくとも第２ステップから第４ステップまでを繰り返して行うことをコンピュータに実行させることを特徴とするパターン識別用プログラム。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、識別対象としての帳票等の画像と予め登録されたパターンとを照合して帳票を識別する場合、識別すべき画像のパターン領域にマージンを付加する等して登録パターンより広く設定して比較照合し、その結果に基づいてマージンを削除するよう登録画像サイズを切り出して再度照合するという２段階のフィードバック形式の照合方式を採るようにしたため、特徴的なデータを用いて照合を行う場合に、その照合の精度が向上し、誤りのある帳票識別を排除できる。また、比較照合する画像については、画像そのもののデータを使用してもよいが、単純な水平／垂直の各特徴データ（黒画素数）を用いることによって、例えば図１６に示した画像についての照合を行う場合ＤＰ照合ではＭ×Ｎ回の照合が必要であったものが、特徴データによる照合ではＭ＋Ｎ回の照合で済むことになり、照合が格段にスピードアップする。従って、識別精度を落とすことなく、識別処理の高速化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態におけるパターン識別装置の基本構成を簡略的に示したブロック図である。
【図２】帳票の一例である。
【図３】登録画像と登録画像にマージンを付加した切出し画像の一例である。
【図４】画像に対する水平方向ベクトル及び垂直方向ベクトルを示した図である。
【図５】画像登録処理フローを示したフローチャートである。
【図６】入力された画像（登録画像）の特徴データの作成方法を示した図である。
【図７】水平特徴データを作成しながら、垂直特徴データ作成用に画像データバッファの詰め替えを行う処理及び４バイトずつ同時に特徴データを算出する処理の具体な方法を示した図である。
【図８】レイアウトＤＢの格納状況の具体例である。
【図９】画像照合処理の概略を示したフローチャートである。
【図１０】第１照合処理及び第２照合処理の詳細なフローチャートである。
【図１１】登録画像の特徴データと探索画像の特徴データの比較照合方法を示した図である。
【図１２】第１照合処理を具体的に示した図である。
【図１３】マージンのある探索画像からマージンを消去する場合の具体例である。
【図１４】第２照合処理を具体的に示した図である。
【図１５】照合処理により画像が一致した場合の、一致座標設定例である。
【図１６】ＤＰ照合方式の概略を示す図である。
【符号の説明】
１０  パターン識別装置、１１  制御部、１２  入力部、１３  登録部、１４特徴データ作成部、１５  照合部、１６  帳票、１７  レイアウトＤＢ、１８照合結果記憶部、１９  座標原点、２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ  ユニークなマーク、文字列（登録画像（パターン））、２１  長大文字列、２２、２２ａ、２２ｂ  登録画像、２３  切出し画像、３１、４１、４１０  水平方向ベクトルの特徴データ、３１ａ、４１ａ、４１０ａ  正規化された水平方向ベクトルの特徴データ、３１ｂ、４１ｂ、４１０ｂ  水平方向ベクトル特徴データの相違度グラフ、３２、４２、４２０  垂直方向ベクトルの特徴データ、３２ａ、４２ａ、４２０ａ  正規化された垂直方向ベクトルの特徴データ、３２ｂ、４２ｂ、４２０ｂ  垂直方向ベクトル特徴データの相違度グラフ、４０  探索画像。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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