(57)【要約】      （修正有）【課題】アンケートフォーマットを簡単に登録して、回答結果を自動的に集計することにより、人的手間を削減する。【解決手段】画像読み取り手段と、読み取った画像データを記憶する画像記憶手段と、画像データの属性に応じて像域分離を行う像域分離手段（ステップ23）と、像域分離によってテキストに分類された領域より、文字を認識する文字認識手段（ステップ24）と、連続する文字を認識する文字列認識手段と、近接する文字列を１つの文字列とする文字列ブロック認識手段（ステップ25）と、文字列ブロックより設問識別文字を抽出する手段（ステップ26）と、設問識別文字の抽出判定結果により設問ブロックを抽出する設問ブロック抽出手段（ステップ27）と、設問ブロックより、回答選択肢を抽出する選択肢抽出手段（ステップ28）により構成される文書フォーマット認識手段を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読み取り手段（13）と、画像読み取り手段（13）より読み取った画像データを記憶しておく画像記憶手段（14）と、画像データをその属性に応じて像域分離を行う像域分離手段（ステップ23）と、像域分離手段によってテキストに分類された領域より、文字を認識する文字認識手段（ステップ24）と、連続する文字を認識する文字列認識手段と、近接する文字列を１つの領域として抽出する文字列ブロック認識手段（ステップ25）と、文字列ブロックより設問識別文字を抽出する手段（ステップ26）と、設問識別文字を抽出する手段（ステップ26）の判定結果により設問ブロック（52~54）を抽出する設問ブロック抽出手段（ステップ27）と、設問ブロック（52~54）より、回答選択肢（71~86）を抽出する選択肢抽出手段（ステップ28）により構成される文書フォーマット認識手段を備えることを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像フォーマットを認識して、そのフォーマットに記入した文字、記号を抽出する方法に関する。さらに具体的には、小規模なアンケート用紙を画像読み取り手段から読み取って、設問選択肢を抽出し、記入済みのアンケート用紙の記入箇所を上記で抽出した設問選択肢と対応付けて集計する画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術には、例えば、特許文献１のように、ユーザが記入すべき個所を、画像から抽出して、読み取り用のフォーマットとして登録する方法がある。
【０００３】
特許文献１では、枠線で囲まれた領域か、条件を仔細に記述したキーワード辞書を頼りに、文字列の認識、解釈を行い、選択肢領域を決定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平10-11531号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
先願では、枠線で囲まれた領域か、条件を仔細に記述したキーワード辞書を頼りに、文字列の認識、解釈を行い、選択肢領域を決定しているため、枠線で囲まれていない領域ではキーワードを辞書に登録していない文字列は、選択肢として利用できない。
【０００６】
よって、ユーザは、選択肢の文字列がキーワード辞書に登録されているか確認する必要があり、またもし登録されていない場合には、使用前にキーワード登録する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明では、アンケートに一般的に使用する文書形式に着目し、画像読み取り手段で読み込んだ未記入のアンケート用紙画像データから、OCRによって文字列を抽出し、文字列の塊である文字列ブロックより設問領域と、文字列が並んだ選択肢を抽出して、アンケート用紙のフォーマットとして認識する。そして、記入済みアンケート用紙画像より、記入箇所を特定して、設問と回答した選択肢の対応付けを行う。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、アンケート用のフォーマットおよびキーワードを事前に登録していなくても、設問と選択肢の抽出、対応付け、フォーム登録を自動的に行うことができる。また、集計時の人的コストを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明による実施例の構成図
【図２】システムの動作フローチャート
【図３】アンケート用紙設問例のテキスト領域
【図４】OCRをかけて、文字の重なりを説明する図
【図５】文字列ブロックを抽出した図
【図６】文字列ブロックの、各先頭文字に注目した説明図
【図７】アンケートの選択肢を抽出する説明図
【図８】アンケートの選択肢より、番号、記号を抽出する説明図
【図９】記入済みアンケート用紙の例
【図１０】抽出されたアンケートの記入部分
【図１１】アンケート回答と選択肢の対応を説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
【００１１】
図１は、本発明を実施するシステムの構成を示したものである。図１において、11は操作手段、12は表示手段、13は画像読み取り手段、14はハードディスク等の記憶手段、15はCPU、16はメモリ、17は11から16の信号を伝達するためのデータバスである。これらを構成するものは、オフィス用の複合機が代表的なものである。
【００１２】
図１において、電源が投入されると、CPU15は、メモリ16から、格納されているプログラムを読みだし、システムの動作を始める。そして、CPU15は表示手段12に、準備が整った旨の表示を行い、ユーザの指示入力を待つ。操作部11から入力されたユーザの指示をCPU15が解釈して、システムの動作を行う。
【００１３】
例えば、画像の読み取りの場合は、CPU15が、画像読み取り手段13にユーザが置いた原稿を、操作手段11から入力された設定に従って、画像を光学的に読み取り、記憶手段14に画像データとして記憶する。
【００１４】
図２は、本発明を実施するシステムの動作フローチャートである。
【００１５】
図２のステップ21において、画像読み取り手段13に置かれた、未記入のアンケート用紙を、CPU15は読み取り、ステップ22において記憶手段14に記憶する。次に、CPU15は、ステップ23にて、記憶した画像データに像域分離をかけて、テキスト、グラフ、イメージの各領域に分離する。次にCPU15はステップ23の結果より、テキスト領域を抽出する。その抽出された結果が、図3の枠線31内である。ここで、32はテキスト画像領域31の原点、33はテキスト画像領域31のX軸最大値と、Y軸最大値の交点である。次に、ステップ24において、CPU15は、まず、テキスト画像領域31内に、OCR（文字認識）をかけて、文字、記号を認識する。
【００１６】
次にCPU15は、認識した文字、記号のそれぞれに、文字中心を中心とするｍｘｎの大きさの矩形401をオーバーレイにて描画する。ここで、ｍ、ｎは文字、記号の横、縦より少し大きな長さを示す。その結果を、図4に示す。
【００１７】
次に、ステップ25で、図4に示すように、CPU15は、矩形401が上下左右方向に重なる部分は、文字、記号が連続してまとまっていると解釈して、文字列塊41 ~48 を抽出する。さらに、CPU15 は、文字列塊41 ~48の位置関係を確認する。図4において、文字列塊44と45は、それぞれ数文字の文字列であり、文字列塊43の並びにあることより、文字列塊43の一部であると、CPU15 は解釈する。また、文字列塊47、48についても、同様に、文字列塊46の一部であるとCPU15 は解釈する。その結果が、図5に示す文字列ブロック51〜54である。
【００１８】
文字列ブロック51〜54は、図5に示すように、文字の塊であって、タイトルや、説明文、アンケートの設問も含まれる。アンケートの設問を切り分けるために、ステップ26では、図6に示すように、CPU15 は、文字列ブロックの先頭の数文字を解釈して、設問であること示す識別文字、記号があるか確認する。例えば、問い、質問、設問、Q、＊、■、アルファベット、数字、あいうえお、いろは等が一般的に使われる文字、記号である。これらの文字が文字列ブロックの先頭にあれば、設問のブロックとCPU15 は解釈する。その結果が図6で、文字列ブロック51は先頭文字61が『ペット』なので、設問ではない。文字列ブロック52は先頭文字62が『設問１』なので、設問と解釈する。同様にして、文字列ブロック53も文字列ブロック54も、設問とCPU15は解釈する。
【００１９】
そして、ステップ27において、CPU15は、文字列ブロック52が『設問１』の設問ブロック、文字列ブロック53が『設問２』の設問ブロック、文字列ブロック54が『設問３』の設問ブロックと解釈する。ここで、設問ブロックは、アンケートの質問と、回答の選択梓を含む文字列ブロックと定義する。
【００２０】
次に、ステップ28において、CPU15は、設問ブロックより回答の選択肢を抽出する。
【００２１】
図７において、各設問ブロック内の空白部分701に注目する。設問１すなわち、設問ブロック52においては、文字列71、72、73の間に、それぞれ空白部分701があり、文字列71、72、73が独立して、かつ並列に配置されていることが分かる。よって、CPU15 は文字列71、72、73を回答の選択肢と解釈する。同様に設問２すなわち設問ブロック53において、文字列74〜79は、回答の選択肢とCPU15 は解釈する。設問３すなわち設問ブロック54においても同様に、文字列80〜86は、回答の選択肢とCPU15 は解釈する。
【００２２】
ただし、文字列86は文字列85の続きなのか、文字列85と独立しているのかは現段階では分からない。
【００２３】
次に、選択肢として解釈された選択肢71〜86について、さらに、CPU15 は、図28に示すように、各先頭の文字を解釈する。すなわち、選択肢71では801、選択肢72では802、選択肢73では803をCPU15は解釈し、選択肢71〜73についてはそれぞれ、先頭に１、２，３と番号が順にふられていることがわかる。次の設問２については、選択肢74〜79について同様に先頭文字をCPU15 は解釈して、それぞれ804〜809を検出して、全て□がつけられていることが分かる。次の設問３については、選択肢80〜86について同様に先頭文字をCPU15 は解釈して、それぞれ810〜816を検出して、それぞれ先頭に、アルファベットA〜Gがふられていることが分かる。ここで、CPU15は、選択肢85と選択肢86はそれぞれ独立していることが分かる。
【００２４】
以上の結果、本アンケート用紙は、設問が３つあり、設問１は数字１〜３を先頭に付けた選択肢が３個、設問２は□記号がついた選択肢が６個、設問３はアルファベットA〜Gを先頭に付けた選択肢が６個で構成されていることを、CPU15は検出する。この結果を、ステップ29にて、CPU15は表示手段12に表示してユーザに確認させる。ステップ30で、CPU15 はユーザからOKかNGかの入力を待つ。ユーザから確認NGの入力を受けた場合は、CPU15 はステップ31に進み、ユーザに操作手段11より内容を修正させる。例えば、設問識別文字に赤色マーカを、選択肢に緑マーカをユーザに塗らせて、その色マーカ部分をCPU15 が抽出して、表示データに修正結果を反映させて、再びステップ29に戻る。
【００２５】
なお、マーカ部を検出する技術は例えば、特許文献２などがある。
【００２６】
一方、ステップ30にてユーザから確認OKの入力を受けた場合は、CPU15 はステップ32に進み、ユーザに記入済みのアンケート用紙を読み込ませるように表示手段12に指示を出し、ユーザからの読み込み指示に従って、画像読み込み手段13よりアンケート用紙を読み込む。図９が記入済みアンケート用紙の例であり、91~93が回答者のマーキングである。次に、ステップ33にてCPU15 は、読み込んだ記入済みのアンケート用紙画像データから、記憶手段14に記憶してある未記入のアンケート用紙画像データとの差分を算出して、回答者の記入したマーキング画像データのみを抽出して記憶手段14に記憶する。その結果が、図１０である。その方法については、例えば、特許文献３にある技術を使う。ステップ34にてCPU15 は、回答者の記入したマーキング画像データの座標位置を検出して、ステップ28にて抽出した選択肢の座標と比較して、いずれの選択肢に対応するかを認識して特定する。図１１にて、マーキング91は、選択枝71の文字列と重なりが一番多いので、選択肢71に対応する。同様に、マーキング92は選択枝74に、マーキング93は選択肢84に対応していると認識する。
【００２７】
次にステップ35にてCPU15 は、特定した選択肢と設問の識別文字とを対応させて表示手段12に表示して、ユーザに通知する。
【００２８】
［他の実施例］
図２ではステップ21にて、未記入アンケート用紙を読み込み、ステップ32にて記入済みアンケート用紙を読み込んでいる。
【００２９】
アンケート用紙に、サンプル番号、およびページ数を記入する欄を設けて、画像読み取り時に、その欄を読み込み、データ属性として識別できるように付加すれば、ステップ21にて、未記入アンケート用紙と、記入済みアンケート用紙を一度に読み込むことも可能となる。例えば、未記入アンケート用紙のサンプル番号を0とし、記入済みアンケート用紙のサンプル番号を、１以上の整数として、サンプル番号で識別すれば良い。
【符号の説明】
【００３０】
11  操作手段
12  表示手段
13  読み取り手段
14  記憶手段
15  CPU
16  メモリ
【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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