(57)【要約】【課題】  イメージデータで格納されている文書を文字認識することで得られる認識結果には、誤った文字コードデータが含まれてしまうことがあり、誤認識結果を使って文書ファイルを検索することによる失敗をなくすために、誤った文字コードデータの訂正をしなければならないが、本発明は、この訂正作業を全く行わないか、あるいは、人間が行う操作を大幅に簡便化する。【解決手段】  イメージデータ内の未知の各文字部分を全字種の辞書パターンとマッチング処理するのではなく、検索キーワードの各文字に対応する１字種の辞書パターンだけでマッチングする文字認識処理を行い、この１字種辞書パターンによる文字認識と、検索とを同時に実行していく。【選択図】  図１
2007058448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた１個あるいは複数個の文字からなる検索キーワードによりイメージデータ文書の検索を行う電子ファイリング方法において、
前記イメージデータ文書内の文字部分のイメージデータに対して、検索キーワードの各文字に対応する１字種の辞書を使った文字認識処理を、検索キーワードの文字数分実行し、
文字認識処理で得られる類似性が所定のしきい値より大きい場合に、該文字部分のイメージデータを検索キーワードの１文字コードデータとして認識し、文字認識処理と検索とを同時に実行することにより、
前記イメージデータ文書内に検索キーワードと一致する部分があるか否かを判断する、
ことから成る電子ファイリング方法。
【請求項２】
前記イメージデータ文書に付随した文字コードデータがある場合は、その文字コードデータを使って検索を行い、更に、前記イメージデータ文書内の文字部分のイメージデータに対して行った文字認識処理結果の文字コードデータを該文字部分に対応させて蓄積する請求項１に記載の電子ファイリング方法。
【請求項３】
与えられた１個あるいは複数個の文字からなる検索キーワードによりイメージデータ文書の検索を行う電子ファイリング装置において、
前記イメージデータ文書内の文字部分のイメージデータに対して、検索キーワードの各文字に対応する１字種の辞書を使った文字認識処理を、検索キーワードの文字数分実行する手段を備え、
文字認識処理で得られる類似性が所定のしきい値より大きい場合に、該文字部分のイメージデータを検索キーワードの１文字コードデータとして認識し、文字認識処理と検索とを同時に実行することにより、
前記イメージデータ文書内に検索キーワードと一致する部分があるか否かを判断する、
ことから成る電子ファイリング装置。
【請求項４】
前記イメージデータ文書に付随した文字コードデータがある場合は、その文字コードデータを使って検索を行う手段と、前記イメージデータ文書内の文字部分のイメージデータに対して行った文字認識処理結果の文字コードデータを該文字部分に対応させて蓄積する手段とを有する請求項３に記載の電子ファイリング装置。
【請求項５】
与えられた１個あるいは複数個の文字からなる検索キーワードによりイメージデータ文書の検索を行う電子ファイリングプログラムにおいて、
前記イメージデータ文書内の文字部分のイメージデータに対して、検索キーワードの各文字に対応する１字種の辞書を使った文字認識処理を、検索キーワードの文字数分実行し、
文字認識処理で得られる類似性が所定のしきい値より大きい場合に、該文字部分のイメージデータを検索キーワードの１文字コードデータとして認識し、文字認識処理と検索とを同時に実行することにより、
前記イメージデータ文書内に検索キーワードと一致する部分があるか否かを判断する、
ことから成る各手順を実行する電子ファイリングプログラム。
【請求項６】
前記イメージデータ文書に付随した文字コードデータがある場合は、その文字コードデータを使って検索を行い、更に、前記イメージデータ文書内の文字部分のイメージデータに対して行った文字認識処理結果の文字コードデータを該文字部分に対応させて蓄積する請求項５に記載の電子ファイリングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像ファイルに書かれている内容を全文検索することによって、目的の文書画像ファイルを特定する機能を備えた電子ファイリング方法及び装置並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今まで紙で保存していた文書などは、省スペース化のため、あるいは、コンピュータで加工処理するため、電子ファイリングシステムを使い電子化する方向に向かっている。紙の文書を電子化するときは、スキャナなどの画像入力部で入力することが多く、これをハードディスクなどの記憶部に文書画像として格納する。このような画像入力部で入力された文書は、紙の地肌やインク等の、色・濃淡情報のみが得られるだけで、文書内に含まれる文字も写真も図形も背景も区別されない、ビットマップ形式のイメージデータとしてファイルに格納される。
【０００３】
電子ファイリングシステムでは、記憶部に格納されているファイルの中から欲しい文書に関連するキーワードをキーボードなどの操作部から入力することにより検索を行う機能がある。検索を行うためには、検索対象となる文書ファイルに何らかのキーワードが付随していなければならないが、ファイルの数が多いと、ファイル名や保存日付などだけでは目的の文書を探し出すことがほとんどできなくなる。これに対処するため、人間がキーボードなどで、その文書に関連するキーワードを入力し、文字コードデータの形式でイメージデータに付随させて保存しておく方法がある。しかし、文書を効率よく検索するために有効となるキーワードの選択や、更に、手作業による入力は、人間にとって負担が非常に大きい。そこで、文書内に書かれている文字部分を抽出し、検索キーワードとして利用することが考えられる。ただ、スキャナで入力した文書では、文字部分もイメージデータとして保存されているため、人間を介さず文字コードデータにするには、機械に文字認識させる必要がある。文字コードデータとは、文字の種類を区別するためのコードで、情報交換用漢字符号ＪＩＳ  Ｘ０２０８やシフトＪＩＳ、ＥＵＣなどの種類があり、例えば「取」という漢字をＪＩＳ  Ｘ０２０８で１６進表現すると３Ｃ６８、シフトＪＩＳで１６進表現すると８ＥＥ６になる。
【０００４】
文字認識手法は、大きく分けて、パターンマッチング法と構造解析法がある。パターンマッチング法は、１文字種に対し１個あるいは複数個の辞書パターンを全文字種分用意し、文字コードデータが不明なイメージデータ内の１文字分と、全辞書パターンとを重ね合わせるマッチング処理を行い、類似性の最も高い辞書パターンに対応する文字コードデータを認識結果とするものである。マッチング処理は、文字部分のイメージデータをそのまま重ね合わせる手法だけでなく、イメージデータから抽出した特徴パターンについて重ね合わせを行う手法もある。パターンマッチング法における各辞書パターンの作成は、１文字サンプルだけでも構わないが、通常、多数の文字サンプルのイメージデータを使って学習が行われ、サンプル数が多いほどよい辞書ができあがる。従って、パターンマッチング法の文字認識性能は、そのアルゴリズムだけでなく、辞書パターンの学習状況によっても変化することになる。
【０００５】
構造解析法は、文字ストロークの数や位置・方向など各文字の形を解析してすべての文字種を区別する文法をあらかじめ作成しておき、この文法に従ってイメージデータ内の１文字分を解析し、文法的構造が一致する文字コードデータを出力することで認識を行う。構造解析法の中でも、場合分けによって文字候補を絞って行くような方法は、文字種の数よりかなり少ない処理量で済むことがある。例えば、アルファベット大文字の認識において、縦ストロークが１本あり、平行な３本の横ストロークがあれば「Ｅ」、縦ストロークが１本あり、平行な２本の横ストロークがあれば「Ｆ」を認識結果とするような場合である。ただし、構造解析法でも手法によっては文字種と同程度の処理工程数を必要とする場合もある。
構造解析法は、数字・アルファベットなど比較的構造が簡単な文字種を対象にした文字認識手法として使われ、漢字など、構造が複雑な場合は、パターンマッチング法を採用することが多い。ここでは、日本語が扱える文書ファイリングシステムを想定しているため、以降は、パターンマッチング法の処理方法を使って説明を行うが、構造解析法を使っても構わない。
【０００６】
従来技術、例えば特許文献１などでは、検索を行う場合、イメージデータ内の文字が書かれている部分を文字認識して文字コードデータにし、その文字コードデータと検索キーワードとして入力された文字コードデータとが一致するかどうかの照合を行う。イメージデータ内の各文字は未知であるため、文字認識処理では、イメージデータ内の１文字毎に、全辞書パターンとマッチング処理を行い、最も類似度の大きい辞書が属する文字コードデータを認識結果とする。対象とする文字が漢字の場合、常用漢字で約２，０００種、ＪＩＳ第一水準漢字で約３，０００種、ＪＩＳ第二水準まで含めると６，０００種以上の数になり、対象をＪＩＳ第一水準漢字だけにしても、イメージデータ内の１文字を認識するためには、辞書パターンとのマッチング処理を３，０００回行い、３，０００個の類似度から最大値を見つけることが必要である。また、どんなに高性能でも１００％認識できる文字認識手法は今のところ存在せず、誤認識した文字コードデータを含んでしまうことがしばしばある。
【０００７】
例えば、図４の「装置に関する取扱説明書」という文字列を含む文書８１がイメージデータでファイルに格納されている場合を考える。この文書内の文字列に対する文字コードデータを得るために文字認識を行ってみる。対象とする文字種はＪＩＳ第一水準漢字に平仮名を加え、各文字種につき１つの辞書パターンを作成し３，０００個の辞書パターンを用意しておく。各文字部分「装」、「置」、「に」、「関」、「す」、「る」、「取」、「扱」、「説」、「明」、「書」のイメージデータに対し、それぞれ、３，０００個の辞書パターンとのマッチング処理を行い、最も類似度の大きい辞書パターンの文字コードデータが「装置に関する取抜説明書」として得られたとする。ここでは「扱」を「抜」に誤って認識されている。「扱」の辞書パターンとの類似度もある程度大きいことが予想されるが、「抜」の辞書パターンとの類似度が「扱」より大きいと、このように誤認識することになる。このまま誤った文字コードデータに対して「取扱説明」をキーワードとした検索処理を行えば、この文書の検索に失敗してしまう。従って、誤りを訂正しておく必要があるが、誤りを発見する作業も加わり、この訂正作業は人間にとってかなりの負担となる。しかも、誤認識の発見・訂正作業は、参照する必要がほとんどない文書についても人間がしなければならなくなる。
【特許文献１】特開２０００−１８１９２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
解決しようとする問題点は、イメージデータで格納されている文書を文字認識することで得られる認識結果には、認識率が１００％でないことから誤った文字コードデータが含まれてしまうことにあり、認識結果を使って文書ファイルを検索するときの失敗をなくすために、誤った文字コードデータの発見・訂正を人間がしなければならない点である。
本発明は、係る問題点を解決して、イメージデータで格納されている文書を検索するに際して、誤認識の訂正を全く行わずに済む、あるいは、大幅に省力化できる文書ファイリングシステムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
イメージデータ内の未知の各文字を全辞書パターンとマッチング処理するのではなく、本発明は、検索キーワードの各文字に対応する１字種の辞書パターンだけでマッチング処理を行う文字認識手段を取り、この１字種辞書パターンによる文字認識を検索キーワードの文字数分行い、文書内の検索キーワードに一致する部分を人間が見て探したい文書であったかを判断する、１字種辞書パターンによる文字認識と、検索とを同時に実行していくことを特徴とする。
また、検索キーワードに一致する部分が正しく文字認識されていれば、その文字コードデータを文書内の文字位置に対応させて保存し、正しくなければ保存しない、二者択一の単純操作を人間にさせる手段を取ることで文字コードデータの保存ができることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、検索キーワードの各当該文字に対応する１字種辞書パターンだけによる文字認識と、検索とを同時に実行していくことにより、誤認識の訂正を全く行わずに済む、あるいは、文字認識結果の正誤どちらかだけを人間に判断させることで文字コードデータの保存が可能であり、前もって機械で文字認識しておく場合に生じる誤認識の発見・訂正作業に比べ、大幅に省力化できる利点がある。更に、１字種辞書パターンによる文字認識処理は、従来技術と同じ辞書パターンを使用しても、認識率が格段に向上することから、認識結果を人間が判断せず、検索キーワードと一致した部分の文字コードデータを高い認識率で自動的に保存できる利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
ここでは、実施形態を図１、図２、図３、図５を使って説明する。図１、図２、図３は、ほぼ同様の処理をする流れ図であり、図１は文字コードデータの保存を行わない場合、図２は人間の可否判断によって文字コードデータを保存する場合、図３は自動で文字コードデータを保存する場合である。検索を行いたい文書は、図５において、スキャナ等の画像入力部８で入力され、イメージデータとしてハードディスクなどの外部記憶部５に保存されているとする。文字認識を行う手段は内部記憶部４の文字認識部４２にプログラムとして格納しておき、文字認識するための辞書パターン５１は、全文字種分前もって作成し、外部記憶部５に保存しておく。
文書のイメージデータに対して文字認識処理を行う場合、１文字分ずつのイメージデータを切り出すために、各文字部分が存在する文書中の位置と各文字部分の大きさを知る必要がある。この情報を得るには次のようないくつかの方法がある。
【００１２】
第１は、文書をスキャンしてイメージデータをファイルに保存するとき、文字の大きさ（フォントのポイント数やドット数等）、文字列が存在する矩形領域の位置や文書中の最初の文字位置を、そのファイルに付随して与えておく方法である。文字の大きさは、数値をキーボードでキーインするか、メニューの中の数値を選ぶようにすればよい。矩形領域はポインティングデバイスであるマウスなどで指定することができる。文字認識処理を実行するときは、これらの情報を参照すればよく、この方法の場合、文書中に図形や画像が入っていても、それを除いた文字部分だけを文字認識処理することができる。
【００１３】
第２は、文書イメージデータの１ページ分全体を解析して、文字列が存在する位置や、文字の大きさを自動的に求める方法である。この解析方法には、色々な手法が存在するが、その１つを説明する。例えば、横２，４００ドット、縦３，５００ドットの大きさで、横書きあるいは縦書きの文書イメージデータがあるとする。これは、Ａ４サイズの文書を３００ＤＰＩ（ドット・パー・インチ）の解像度でスキャンしたときの大きさにほぼ等しい。この文書イメージデータに対し、横方向（Ｘ軸方向）、及び、縦方向（Ｙ軸方向）に濃度値を加算した加算値を求める。横方向２，４００ドット分の濃度値を加算すると３，５００個の横方向加算値が求まる。縦方向３，５００ドット分の濃度値を加算すると２，４００個の縦方向加算値が求まる。文書が横書きであれば、横書きの文字列が存在する部分は横方向加算値が大きくなり、行間では小さくなることから、１文字の縦方向の大きさ（ドット数）を検出することができる。１文字の横方向の大きさは、通常縦方向と同程度である。更に、縦方向加算値２，４００個を左から右に見て行き、最初に大きくなった場所が文字列の最初の文字部分、縦方向の加算値を右から左に見て行き、最初に大きくなった場所が文字列の最後の文字部分と考えられる。横方向加算値を見ても行間を発見できない場合は、この文書が縦書きである可能性がある。縦書きの場合は、縦方向加算値２，４００個を使って行間を発見し１文字の横方向の大きさを求め、横方向加算値３，５００個を使って文字列の最初と最後の位置を発見する。上述の解析は、初めてこの文書に対して文字認識処理を行う前に１回だけ実行し、得られた情報を文書に付随して保存しておけば、２回目以降に文字認識するときは、この情報を参照するだけで済む。この方法では、文書中に図形や画像が入っていると、文字列の発見はかなり困難であることから、文字列だけが存在する文書しか扱えない。ただし、文書中の図形や画像を除き、文字列が存在する部分の領域だけをマウスなどで指定しておき、その領域について解析を行うようにすれば、この方法が適用できる。
【００１４】
第３は、１文字の位置も大きさも探しながら文字認識を行う方法である。図形や画像があっても、文字が存在していてもしていなくても、最初に切り出す文字部分の位置を文書イメージデータの左上、あるいは、右上に設定し、そこを出発点にして、１ドット、あるいは、数ドットずつ切り出し位置を移動する。１２ポイントの活字で印刷された文書を３００ＤＰＩでスキャンした１文字分の大きさは約５０ドットになり、１２ポイント以外の活字も存在する可能性があることから、１つの切り出し位置に対して、１文字分切り出す大きさを、例えば、３０〜７０ドットに変化させ、文字認識を総当り的に行う方法である。文字でない部分に対して文字認識しても、ほとんどの場合、文字とは認識されないことから、その場所は認識結果が現れず無視することができる。現在切り出しを行っている場所に文字が存在しているとき、切り出す大きさが小さ過ぎると文字の一部分しか得られないため文字認識に成功せず、大き過ぎても余分な部分が入ってしまうことからこれも文字認識に成功しない。辞書パターンにちょうど対応する文字部分だけが切り出される大きさになり、しかも、辞書パターンと同じ文字種であれば文字認識に成功することになる。切り出す文字の大きさを変化させて文字認識処理を行い、文字認識に成功したとき、このときの文字サイズの文字がその場所に存在したと言える。この情報を文書のイメージデータに付随して保存すれば、後にこの文書を文字認識する場合、この情報を利用して文字切り出しの処理量を減らすこともできる。１度文字認識に成功すれば、その隣の文字も同程度の大きさであると考えられるため、それ以降は、その文字サイズを初期値にして大きさを変化させれば処理時間が短縮される可能性が大きい。この方法は、最初は、他の方法に比べ処理量を多く必要とするが、文字切り出し処理を行う毎に、文字が存在する位置と大きさが蓄積されていくことから、徐々に文字切り出し処理時間が短縮されていく。また、本発明の文字認識は１字種辞書パターンだけでマッチング処理を行うため、従来技術の全字種に対して辞書パターンとマッチング処理する時間を、この文字切り出し処理にまわすと考えれば、全体の処理量の増加は押さえられていることになる。この方法に対しても、文字列だけが存在する領域をマウスなどで与えることにより、処理量を少なくすることができる。
【００１５】
以上の状況で、図１、図２、図３の流れ図の各ステップに沿って本発明の説明を行う。探したい文書に書かれている文字を検索するため、キーボードなどの操作部７から検索キーワードを入力する（ステップＳ０１）。ステップＳ０２で、検索キーワードの文字コードデータ数がＮに入る。ステップＳ０３で、外部記憶部５にある検索対象となる文書のイメージデータ５２が内部記憶部４の作業エリア４３に格納される。ステップＳ０４で、作業エリアに格納された文書の文字切り出し位置が初期化され、最初に切り出される文字部分の位置が設定される。ステップＳ０５で、検索キーワードの順番を示す変数ｉに０（ゼロ）が入り初期化される。ステップＳ０６で、ｉに１が加えられ、検索キーワードの当該文字１番目を指すようになる。
ステップＳ０７で、文書のイメージデータから現在の文字切り出し位置に対応する文字部分のイメージデータが切り出され、作業エリア４３に格納される。ステップＳ０８で、検索キーワードのｉ番目の当該文字に対する辞書パターンと、切り出された文字部分のイメージデータとのマッチング処理が行われ、類似度が求められる。
【００１６】
従来技術では、切り出した文字部分とのマッチング処理回数が全文字種分必要であるが、本発明では、１字種のみのマッチング処理であるため、これによって節約された処理時間を別の処理、例えば、文字切り出し位置の発見のためなどに使うことができる。
ここでは、類似性を示す尺度を類似度とし、値が大きいとき類似性が高いとしているが、類似度に限らずどのような尺度でもよく、距離を使った場合は値が小さいとき類似性が高くなる。
ステップＳ０９でイメージデータ内の文字切り出し位置が１つ先に進められる。進む方向は、文書が横書きであれば左から右、あるいは、右から左へ、縦書きであれば上から下になる。これに限らず、その方向が判ればどのような方向でもよく、斜めに移動してもよい。
ステップＳ１０で、マッチング処理で得られた類似度値がしきい値より大きいかが比較される。１つの文字種に１つの辞書パターンを用意している場合はその類似度値を使用し、１つの文字種に複数の辞書パターンを用意している場合は、複数の類似度の最大類似度値だけ使えばよい。
【００１７】
認識したい文字部分と形が似ている辞書パターンとのマッチング処理で得られる類似度は値が大きくなり、形が似ていなければ類似度は小さくなるため、あるしきい値を設け、類似度の値がそのしきい値より大きければ認識結果として採用してもよいとすることができる。このしきい値は前もって決定しておけばよいが、認識結果の状況によって変化するようにしてもよい。類似度に関するしきい値は低めに取れば誤認識が増加し、高めに取れば誤認識が減少することから、低めに取って人間に正誤を判断させたり、高めに取って検索キーワードに一致した部分の文字コードデータを人間の介在なしに自動で保存させることもできる。
【００１８】
得られた類似度がしきい値より大きければ、文字部分のイメージデータが検索キーワードのｉ番目の文字コードデータとして認識された（ステップＳ１１）ことになりステップＳ１２へ進み、小さければｉ番目の文字コードデータとしては認識されなかったためステップＳ１９へ進む。
ステップＳ１２で、ｉとＮが比較される。ｉがＮ未満の場合は、検索キーワードの全文字コード-データ分の処理がまだ終わっていないため、ステップＳ０６に戻る。ｉがＮと同じであれば、検索キーワードのＮ文字コードデータ分と一致する文字部分が文書内に見つかった（ステップＳ１３）ことになる。
【００１９】
図２では、ステップＳ１４で、認識結果となる検索キーワードを保存するかを人間に判断させ、保存の指示があった場合は、ステップＳ１５で認識した文字コードデータ５３が文書イメージデータ内の各文字部分に対応させて外部記憶部５に保存される。これは、人間に単なる二者択一の判断をさせる処理であり、誤認識部分を発見し訂正する従来技術における作業に比べ、大幅な省力化である。検索キーワードと同じとして認識された文字コードデータは、このようにして、検索を行うたびに蓄積されていくようにすることができる。イメージデータの文字部分を文字認識しながら検索する前に、蓄積された文字コードデータを使って検索することも可能であり、文字コードデータの使用によって検索の高速化が計れる。図２は、図１にステップＳ１４とステップＳ１５の処理が加わった場合であり、図１が文字コードデータを検索時に保存しない場合であるのに対し、図２は文字コードデータの保存を行う場合の流れ図である。
【００２０】
図３では、ステップＳ１０において類似度と比較されるしきい値を前もって高めに設定しておき、ステップＳ１３で検索キーワードのＮ文字分が一致した場合、ステップＳ１５で対応する文字コードデータが自動で文書イメージデータに付随させて保存される。しきい値を高めに設定するのは、誤認識を減らすためである。検索キーワードと同じとして認識された文字コードデータは、このようにして、検索を行うたびに蓄積されていくようにすることができる。イメージデータの文字部分を文字認識しながら検索する前に、蓄積された文字コードデータを使って検索することも可能であり、文字コードデータの使用によって検索の高速化が計れる。図３は、図１にステップＳ１５の処理が加わった場合であり、図１が文字コードデータを検索時に保存しない場合であるのに対し、図３は文字コードデータの保存を行う場合の流れ図である。
【００２１】
図１のように、本発明による文字認識しながらの検索時に文字コードデータを保存しない場合でも、文字認識処理による検索を行う前に、別の方法で蓄積されている文字コードデータを使って検索キーワードとの照合を行ってもよい。
続いて、図１、図２、図３において、ステップＳ１６で、現文書内を更に検索するかを人間に判断させ、検索を続ける場合はステップＳ０５に戻り、終了する場合はステップＳ１７に進む。ステップＳ１７で、別の文書を検索するかを人間に判断させ、検索する場合はステップＳ０３に戻り、検索しない場合は検索に成功した（ステップＳ１８）として終了する。
【００２２】
ステップＳ１０での比較処理で、類似度がしきい値より小さかった場合は、検索キーワードの当該文字として認識されなかったためステップＳ１９に進み、現文書イメージデータ内に未処理文字部分があるかが調査され、あればステップＳ０５に戻り、なければステップＳ２０に進む。ステップＳ０５からは、文書内の隣の文字部分に対して、検索キーワードの１番目から検索がやり直される。ステップＳ２０では、別の検索文書があるかが捜索され、あればステップＳ０３に戻り別文書の検索が行われ、なければ検索キーワードに一致する文書が見つからなかった（ステップＳ２１）として終了する。
以上の流れ図は、人間とインタラクティブに行う処理を含み、図１、図３ではステップＳ０１（検索キーワード入力）、ステップＳ１６（文書内検索継続判断），ステップＳ１７（別文書検索判断）の各ステップにおいて、図２では更にステップＳ１４（文字コードデータ保存判断）において人間が介在する。
【００２３】
前述の処理の具体例として、図４の「装置に関する取扱説明書」の文字列を含んだ文書８１を本発明である図１の各ステップに沿って検索する場合を説明する。この例の文書内文字は印刷文字であるが、辞書パターンを手書き用にするか、印刷用と手書き用と両方用意することにより、手書き文字が書かれていてもよいようにすることができる。ステップＳ０１で検索キーワード「取扱説明」を入力する。ステップＳ０２で、このキーワードの文字数である４がＮに入る。ステップＳ０３で図４の文書のイメージデータが内部記憶部４の作業エリア４３に格納される。ステップＳ０４で、文字切り出し位置が初期化される。ここでは説明上、「る」の文字部分から検索が行われることにする。ステップＳ０５、ステップＳ０６でｉが１になる。ステップＳ０７で文字部分「る」のイメージデータが切り出される。ステップＳ０８で、検索キーワードの１番目「取」の辞書パターンと「る」のイメージデータとのマッチング処理が実行され、類似度が求まる。ステップＳ１０で、求められた類似度としきい値が比較される。「る」は「取」とかなり形が異なるため、類似度値はしきい値より低くなり、「取」に認識されなかったとしてステップＳ１９に進む。ステップＳ１９では未処理文字部分が存在することからステップＳ０５に戻り、ステップＳ０６でｉが１になる。ステップＳ０７で次の文字部分「取」のイメージデータが切り出される。ステップＳ０８で、検索キーワードのｉ＝１番目「取」の辞書パターンと「取」のイメージデータがマッチング処理され、類似度が求まる。ステップＳ１０で類似度としきい値が比較され、この類似度はしきい値より大きいため、ステップＳ１１で「取」が認識結果として得られる。ステップＳ１２で検索キーワードの文字数Ｎ＝４よりｉ＝１が小さいためステップＳ０６に戻りｉに１が加えられ２になる。ステップＳ０７で文書イメージデータの次の文字部分「扱」が切り出される。ステップＳ０８で検索キーワードのｉ＝２番目「扱」の辞書パターンと「扱」のイメージデータがマッチング処理され、類似度が求まる。ステップＳ１０でこの類似度としきい値が比較され、しきい値より類似度が大きいため「扱」として認識される。
【００２４】
もし、ここで「抜」の辞書パターンと「扱」のイメージデータとのマッチング処理を行い、「抜」の類似度が「扱」の辞書パターンとの類似度より大きくなると、「抜」に誤認識されてしまうが、本発明ではこの時点で「抜」の辞書パターンを使用しないため、従来技術と同じ性能の辞書パターンを使用しても、やや類似度の値が小さくなるものの、しきい値より大きい「扱」の辞書パターンに対する類似度値が得られることから文字認識に成功する。
このようにして、検索キーワード「取扱説明」の４文字分の検索と、１字種辞書パターンによる文字認識が同時に実行されていくことにより、訂正作業を必要とせずに図４の文書内にある「取扱説明」の部分を検索し発見することができる。従来技術では、「抜」に誤認識した「扱」の部分を訂正していなければ、この文書の検索には失敗してしまう。
【００２５】
以上は、１つの検索キーワード「取扱説明」で検索する場合であり、複数の検索キーワードのＡＮＤまたはＯＲで検索を行う場合は、文字認識の対象となる１つの文字部分のイメージデータに対し、複数個の字種の辞書パターンとのマッチング処理を行うことが必要になるが、その個数は、多くとも検索キーワード数を超えない。例えば、検索キーワードを「取扱」と「説明書」２つのＡＮＤまたはＯＲで検索する場合、「取」と「説」、「取」と「明」、「取」と「書」、「扱」と「説」、「扱」と「明」、「扱」と「書」のように、文字部分として切り出された１つのイメージデータに対し、マッチング処理する辞書パターンの数は高々２個となる。図４の文書を「取扱」と「説明書」の検索キーワードのＯＲで検索する場合は、最初、文書イメージデータ内の各文字部分の検索は２字種の辞書パターンによる文字認識処理が行われるけれども、文書イメージデータ内の「取扱」文字部分が検索キーワードの「取扱」として認識された後は、検索キーワード「説明書」だけで検索を行う場合も考えられるため、１字種だけの辞書パターンによる文字認識処理で済むことがある。本発明は、複数の検索キーワードのＡＮＤまたはＯＲで検索を行う場合、検索キーワードごとに１字種辞書パターンによる認識と検索とを同時に実行していくことを特徴とする。
【実施例１】
【００２６】
図５を使って、本発明の第１の実施例を説明する。第１の実施例は、文字コードデータを保存せず、文書イメージデータの各文字部分について、文字認識処理を伴う検索を行う場合である。
図５は、文書ファイリングシステムにより、文書の保存、検索を行う装置の構成を示している。装置の各部はバス１に接続され、処理の各ステップは演算処理部２で行われ、全体の処理は制御部３により制御される。内部記憶部４には、文書の管理を行うシステム部４１、および、文字認識を行う文字認識部４２にプログラムが格納され、制御部３によりこれらのプログラムの実行が制御される。外部記憶部５には文字認識を行うための辞書パターン５１が全字種分格納されているものとする。
文書の保存を行う場合は、スキャナ等の画像入力部８により文書を入力し、外部記憶部５に文書イメージデータ５２として格納する。ネットワーク９を通じて文書イメージデータをコピーすることも可能である。
【００２７】
格納されている文書イメージデータ５２の検索を行う場合は、まず、キーボードなどの操作部７により、検索キーワードを入力する。表示部６に表示されている適当な文字部分を操作部７内のポインティングデバイスであるマウスなどによって指定してもよい。システム部４１は、検索対象とする文書イメージデータ５２を外部記憶部５から内部記憶部４の作業エリア４３に順次格納する。文字認識部４２は、検索キーワードの各文字に対応する字種の辞書パターン５１を外部記憶部５から内部記憶部４の作業エリア４３に順次格納し、文書イメージデータの文字部分を順次切り出し、切り出された文字部分と１字種辞書パターンとのマッチング処理により類似度を計算し、類似度としきい値とを比較することで文字認識処理を実行する。文書イメージデータの文字部分と、入力された検索キーワードが検索キーワードの文字数分文字認識され一致した場合は、その文書イメージデータを表示部６に表示し、検索キーワードと一致した部分が人間に分かるように表示する。人間は、これを見て、目的の文書が見つかればここで検索処理を終了し、更に検索を希望すれば以上の処理が続けられる。
【実施例２】
【００２８】
同様に、図５を使って、本発明の第２の実施例を説明する。第２の実施例は、本発明による文字認識処理で得られる文字コードデータを人間の判断で保存・蓄積することにより、検索を行うときは、まず、蓄積された文字コードデータを参照して検索キーワードとの照合を行い、文字コードデータがない文字部分は認識処理を伴う検索を行う場合である。
【００２９】
図５は、文書ファイリングシステムにより、文書の保存、検索を行う装置の構成を示している。装置の各部はバス１に接続され、処理の各ステップは演算処理部２で行われ、全体の処理は制御部３により制御される。内部記憶部４には、文書の管理を行うシステム部４１、および、文字認識を行う文字認識部４２にプログラムが格納され、制御部３によりこれらのプログラムの実行が制御される。外部記憶部５には文字認識を行うための辞書パターン５１が全字種分格納されているものとする。
文書の保存を行う場合は、スキャナ等の画像入力部８により文書を入力し、外部記憶部５に文書イメージデータ５２として格納する。ネットワーク９を通じて文書イメージデータをコピーすることも可能である。文書イメージデータの各文字部分を文字認識して得られる文字コードデータに限らず、人間がキーインしたものも含め、各種の方法で得られる文字コードデータ５３を外部記憶部５に保存することにする。
【００３０】
格納されている文書イメージデータ５２の検索を行う場合は、まず、キーボードなどの操作部７により、検索キーワードを入力する。表示部６に表示されている適当な文字部分を操作部７内のポインティングデバイスであるマウスなどによって指定してもよい。システム部４１は、検索対象とする文書イメージデータ５２を外部記憶部５から内部記憶部４の作業エリア４３に順次格納し、文字コードデータ５３が文書イメージデータ５２に付随していればこれも内部記憶部４の作業エリア４３に格納する。文書イメージデータに付随した文字コードデータがある場合は、その文字コードデータに対し検索キーワードとの照合を行い、検索キーワードと一致する部分があれば、その文書イメージデータを表示部６に表示し、同時に検索キーワードと一致した部分が人間に分かるように表示する。人間は、これを見て、見つけたい文書が表示されているかを判断し、目的の文書が見つかっていれば処理を終了し、目的の文書でなければ、検索を続ける。文字コードデータがない場合、あるいは、あっても検索キーワードに一致する部分がない場合は、文字認識部４２で文字認識処理が検索処理と同時に行われる。文字認識部４２は、検索キーワードの各文字に対応する字種の辞書パターン５１を外部記憶部５から内部記憶部４の作業エリア４３に順次格納し、文書イメージデータの文字部分を順次切り出し、切り出された文字部分と１字種辞書パターンとのマッチング処理により類似度を計算し、類似度としきい値とを比較することで文字認識処理を実行する。文書イメージデータの文字部分と、入力された検索キーワードが検索キーワードの文字数分文字認識され一致した場合は、その文書イメージデータを表示部６に表示し、検索キーワードと一致した部分が人間に分かるように表示する。人間は、これを見て、検索キーワードに一致したとして表示された部分が正しく文字認識されているかを判断し、正しく認識されており保存してもよいと判断すれば、この部分の文字コードデータを文書イメージデータの位置に対応させて外部記憶部５に保存する。このように、文字認識結果を二者択一の単純な操作によって蓄積していくことができる。目的の文書が見つかればここで検索処理を終了し、更に検索を希望すれば以上の処理が続けられる。
【実施例３】
【００３１】
同様に、図５を使って、本発明の第３の実施例を説明する。第３の実施例は、１字種辞書パターンとのマッチング処理で求められる類似度と比較するためのしきい値を高めに取ることで文字認識率を高め、文字認識処理で得られる文字コードデータを自動的に保存・蓄積することにより、検索を行うときは、まず、蓄積された文字コードデータを参照して検索キーワードとの照合を行い、文字コードデータがない文字部分は認識処理を伴う検索を行う場合である。
【００３２】
図５は、文書ファイリングシステムにより、文書の保存、検索を行う装置の構成を示している。装置の各部はバス１に接続され、処理の各ステップは演算処理部２で行われ、全体の処理は制御部３により制御される。内部記憶部４には、文書の管理を行うシステム部４１、および、文字認識を行う文字認識部４２にプログラムが格納され、制御部３によりこれらのプログラムの実行が制御される。外部記憶部５には文字認識を行うための辞書パターン５１が全字種分格納されているものとする。
文書の保存を行う場合は、スキャナ等の画像入力部８により文書を入力し、外部記憶部５に文書イメージデータ５２として格納する。ネットワーク９を通じて文書イメージデータをコピーすることも可能である。文書イメージデータの各文字部分を文字認識して得られる文字コードデータに限らず、人間がキーインしたものも含め、各種の方法で得られる文字コードデータ５３を外部記憶部５に保存することにする。
【００３３】
格納されている文書イメージデータ５２の検索を行う場合は、まず、キーボードなどの操作部７により、検索キーワードを入力する。表示部６に表示されている適当な文字部分を操作部７内のポインティングデバイスであるマウスなどによって指定してもよい。システム部４１は、検索対象とする文書イメージデータ５２を外部記憶部５から内部記憶部４の作業エリア４３に順次格納し、文字コードデータ５３が文書イメージデータ５２に付随していればこれも内部記憶部４の作業エリア４３に格納する。文書イメージデータに付随した文字コードデータがある場合は、その文字コードデータに対し検索キーワードとの照合を行い、検索キーワードと一致する部分があれば、その文書イメージデータを表示部６に表示し、同時に検索キーワードと一致した部分が人間に分かるように表示する。人間は、これを見て、見つけたい文書が表示されているかを判断し、目的の文書が見つかっていれば処理を終了し、目的の文書でなければ、検索を続ける。文字コードデータがない場合、あるいは、あっても検索キーワードに一致する部分がない場合は、文字認識部４２で文字認識処理が検索処理と同時に行われる。文字認識部４２は、検索キーワードの各文字に対応する字種の辞書パターン５１を外部記憶部５から内部記憶部４の作業エリア４３に順次格納し、文書イメージデータの文字部分を順次切り出し、切り出された文字部分と１字種辞書パターンとのマッチング処理により類似度を計算し、類似度としきい値とを比較することで文字認識処理を実行する。文書イメージデータの文字部分と、入力された検索キーワードが検索キーワードの文字数分文字認識され一致した場合は、一致した部分の文字コードデータを自動的に文書イメージデータに付随させて保存し、その文書イメージデータを表示部６に表示し、検索キーワードと一致した文字部分が人間に分かるように表示する。目的の文書が見つかればここで検索処理を終了し、更に検索を希望すれば以上の処理が続けられる。検索に一致した文字コードデータを自動で保存する時期は、一致した時点に限らずどこでもよく、別の文書を検索する時点でも構わない。また、検索キーワードと一致した文字部分が誤認識されていれば、自動的に保存されている文字コードデータの保存を取り消すことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】文字コードデータを保存しないで、本発明を実行する処理の流れ図である。（実施例１）
【図２】文字コードデータを人間の判断で保存しながら、本発明を実行する処理の流れ図である。（実施例２）
【図３】文字コードデータを自動的に保存しながら、本発明を実行する処理の流れ図である。（実施例３）
【図４】検索対象となる文書のイメージデータ例である。
【図５】実施例を説明するための装置の構成図である。
【符号の説明】
【００３５】
１    バス
２    演算処理部
３    制御部
４    内部記憶部
４１  システム部
４２  文字認識部
４３  作業エリア
５    外部記憶部
５１  辞書パターン
５２  文書イメージデータ
５３  文字コードデータ
６    表示部
７    操作部
８    画像入力部
８１  文書イメージデータ例
９    ネットワーク
【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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