(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を、予め分類された定型画像との類似度に従って分類するための画像分類装置であって、
前記入力画像と前記定型画像との類似度を判定する類似度判定手段と、
各々の前記定型画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報とを含む、該テーブルのデータを格納した記憶手段と、
前記入力画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報を含む、該テーブルのデータを抽出する抽出手段と、
抽出したテーブルのデータと、前記記憶手段に格納した各々のテーブルのデータとに基づいて、前記画像のテーブルと各々の前記定型画像のテーブルとの相似度を判定する相似度判定手段と、を備え、
前記相似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分に基づいて、相似度を判定し、
前記類似度判定手段は、少なくとも、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分を、類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、かつ、前記相似度が高い場合は、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティを軽減することを特徴とする画像分類装置。
【請求項２】
前記相似度判定手段は、前記水平距離の差分と前記水平距離との間の相関係数、及び、前記垂直距離の差分と前記垂直距離との間の相関係数、に基づいて、相似度を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記類似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分と、テーブルを構成するセルの数の差と、を類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、これらのペナルティ要素のうち、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分については、前記相似度が高い場合は、ペナルティを軽減することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像分類装置。
【請求項４】
前記入力画像及び前記定型画像が、帳票に係る画像であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像分類装置。
【請求項５】
入力画像を、予め分類された定型画像との類似度に従って分類するための画像分類方法であって、
前記入力画像と前記定型画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
各々の前記定型画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報とを含む、該テーブルのデータをメモリに格納する記憶工程と、
前記入力画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報を含む、該テーブルのデータを抽出する抽出工程と、
抽出したテーブルのデータと、前記メモリに格納した各々のテーブルのデータとに基づいて、前記画像のテーブルと各々の前記定型画像のテーブルとの相似度を判定する相似度判定工程と、を含み、
前記相似度判定工程では、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分に基づいて、相似度を判定し、
前記類似度判定工程では、少なくとも、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分を、類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、かつ、前記相似度が高い場合は、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティを軽減することを特徴とする画像分類方法。
【請求項６】
前記相似度判定工程では、前記水平距離の差分と前記水平距離との間の相関係数、及び、前記垂直距離の差分と前記垂直距離との間の相関係数、に基づいて、相似度を判定することを特徴とする請求項５に記載の画像分類方法。
【請求項７】
前記類似度判定工程では、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分と、テーブルを構成するセルの数の差と、を類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、これらのペナルティ要素のうち、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分については、前記相似度が高い場合は、ペナルティを軽減することを特徴とする請求項５又は６に記載の画像分類方法。
【請求項８】
前記入力画像及び前記定型画像が、帳票に係る画像であることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の画像分類方法。
【請求項９】
入力画像を、予め分類された定型画像との類似度に従って分類するために、コンピュータを、
各々の前記定型画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報とを含む、該テーブルのデータを格納した記憶手段、
前記入力画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報を含む、該テーブルのデータを抽出する抽出手段、
抽出したテーブルのデータと、前記記憶手段に格納した各々のテーブルのデータとに基づいて、前記画像のテーブルと各々の前記定型画像のテーブルとの相似度を判定する相似度判定手段、
前記入力画像と前記定型画像との類似度を判定する類似度判定手段、
として機能させるプログラムを記録した記憶媒体であって、
前記相似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分に基づいて、相似度を判定し、
前記類似度判定手段は、少なくとも、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分を、類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、かつ、前記相似度が高い場合は、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティを軽減することを特徴とする記憶媒体。
【請求項１０】
前記相似度判定手段は、前記水平距離の差分と前記水平距離との間の相関係数、及び、前記垂直距離の差分と前記垂直距離との間の相関係数、に基づいて、相似度を判定することを特徴とする請求項９に記載の記憶媒体。
【請求項１１】
前記類似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分と、テーブルを構成するセルの数の差と、を類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、これらのペナルティ要素のうち、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分については、前記相似度が高い場合は、ペナルティを軽減することを特徴とする請求項９又は１０に記載の記憶媒体。
【請求項１２】
前記入力画像及び前記定型画像が、帳票に係る画像であることを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像を所定の定型の画像に分類するための画像分類装置及び画像分類方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータの高性能化に伴い、大量の画像データを取り扱えるようになっており、多様な分野で利用されている。係る分野の１つとして、予め決定した定型の画像へ、入力した画像を分類することがある。
【０００３】
例えば、銀行、商店等では、各種の帳票を介して商取引等が行われており、大量の帳票を取り扱うことを強いられている。係る実情に鑑み、大量の帳票を処理する分野で、帳票をスキャナ等で読取り、コンピュータ上で類似する定型帳票毎に自動的に分類する画像分類装置が提案されている。
【０００４】
係る画像分類装置では、帳票に表されたテーブル（罫線の枠体）、文字、図形等に基づいて、分類する帳票と予め分類された定型帳票との類似度が判断され、最も類似度が高い定型帳票の分類にその帳票を振り分けるものである。
ここで、係る類似度の判断のうち、テーブルの類似度の判断は、テーブルの原点を基準として、テーブル中のセルの中心の距離、セルの個数、テーブル罫線の位置関係等、テーブルを構成する各部品の位置や個数の相違を類似度のペナルティ要素（類似度を否定する要素。）として実行されているのが現状である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、スキャナ等による帳票の読取りは、必ずしも正確に読取られるとは限らず、読取られた画像に一定の歪みが生じ易い。このため、従来の画像分類装置におけるテーブルの類似度の判断によれば、テーブルの原点を基準として各セルの位置関係等を比較するため、読取時の歪みに起因して、セルがテーブル原点から離れるに従ってその距離の誤差が累積することとなり、本来類似度が高く評価されるべきものが、低く評価される場合があった。
【０００６】
従って、本発明の目的は、画像の読取時の歪みによる影響を最小限にしつつ、画像の類似度を識別し得る画像分類装置、又は、画像分類方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、入力画像を、予め分類された定型画像との類似度に従って分類するための画像分類装置であって、前記入力画像と前記定型画像との類似度を判定する類似度判定手段と、各々の前記定型画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報とを含む、該テーブルのデータを格納した記憶手段と、前記入力画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報を含む、該テーブルのデータを抽出する抽出手段と、抽出したテーブルのデータと、前記記憶手段に格納した各々のテーブルのデータとに基づいて、前記画像のテーブルと各々の前記定型画像のテーブルとの相似度を判定する相似度判定手段と、を備え、前記相似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分に基づいて、相似度を判定し、前記類似度判定手段は、少なくとも、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分を、類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、かつ、前記相似度が高い場合は、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティを軽減することを特徴とする画像分類装置が提供される。
【０００８】
この手段では、画像の類似度を判定するにあたり、比較される画像が有するテーブルの相似度が高い場合は前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティが軽減され、類似度が高く評価される。すなわち、テーブル原点から離れるに従って生じる距離の誤差の累積といった問題が軽減される。
従って、本発明は、画像の読取時の歪みによる影響を最小限にしつつ、画像の類似度を識別することができるという効果を奏する。
【０００９】
また、本発明の装置においては、前記相似度判定手段は、前記水平距離の差分と前記水平距離との間の相関係数、及び、前記垂直距離の差分と前記垂直距離との間の相関係数、に基づいて、相似度を判定することもできる。
【００１０】
また、本発明の装置においては、前記類似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分と、テーブルを構成するセルの数の差と、を類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、これらのペナルティ要素のうち、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分については、前記相似度が高い場合は、ペナルティを軽減することもできる。
【００１１】
また、本発明の装置においては、前記入力画像及び前記定型画像を、帳票に係る画像とすることができる。
【００１２】
また、本発明によれば、入力画像を、予め分類された定型画像との類似度に従って分類するための画像分類方法であって、前記入力画像と前記定型画像との類似度を判定する類似度判定工程と、各々の前記定型画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報とを含む、該テーブルのデータをメモリに格納する記憶工程と、前記入力画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報を含む、該テーブルのデータを抽出する抽出工程と、抽出したテーブルのデータと、前記メモリに格納した各々のテーブルのデータとに基づいて、前記画像のテーブルと各々の前記定型画像のテーブルとの相似度を判定する相似度判定工程と、を含み、前記相似度判定工程では、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分に基づいて、相似度を判定し、前記類似度判定工程では、少なくとも、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分を、類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、かつ、前記相似度が高い場合は、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティを軽減することを特徴とする画像分類方法が提供される。
【００１４】
また、本発明の方法においては、前記相似度判定工程では、前記水平距離の差分と前記水平距離との間の相関係数、及び、前記垂直距離の差分と前記垂直距離との間の相関係数、に基づいて、相似度を判定することもできる。
【００１５】
また、本発明の方法においては、前記類似度判定工程では、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分と、テーブルを構成するセルの数の差と、を類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、これらのペナルティ要素のうち、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分については、前記相似度が高い場合は、ペナルティを軽減することもできる。
【００１６】
また、本発明の方法においては、前記入力画像及び前記定型画像を、帳票に係る画像とすることができる。
【００１７】
また、本発明によれば、入力画像を、予め分類された定型画像との類似度に従って分類するために、コンピュータを、各々の前記定型画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報とを含む、該テーブルのデータを格納した記憶手段、前記入力画像が有するテーブルの各罫線の原点からの水平距離の情報と垂直距離の情報を含む、該テーブルのデータを抽出する抽出手段、抽出したテーブルのデータと、前記記憶手段に格納した各々のテーブルのデータとに基づいて、前記画像のテーブルと各々の前記定型画像のテーブルとの相似度を判定する相似度判定手段、前記入力画像と前記定型画像との類似度を判定する類似度判定手段、として機能させるプログラムを記録した記憶媒体であって、前記相似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分に基づいて、相似度を判定し、前記類似度判定手段は、少なくとも、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分を、類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、かつ、前記相似度が高い場合は、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分のペナルティを軽減することを特徴とする記憶媒体が提供される。
【００１９】
また、本発明の記憶媒体においては、前記相似度判定手段は、前記水平距離の差分と前記水平距離との間の相関係数、及び、前記垂直距離の差分と前記垂直距離との間の相関係数、に基づいて、相似度を判定することもできる。
【００２０】
また、本発明の記憶媒体においては、前記類似度判定手段は、前記入力画像と前記定型画像との間で、相互に対応する罫線の前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分と、テーブルを構成するセルの数の差と、を類似度のペナルティ要素として類似度を判断し、これらのペナルティ要素のうち、前記水平距離の差分及び前記垂直距離の差分については、前記相似度が高い場合は、ペナルティを軽減することもできる。
【００２１】
また、本発明の記憶媒体においては、前記入力画像及び前記定型画像を、帳票に係る画像とすることができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像分類装置を示すブロック図である。
画像分類装置は、スキャナ１と、ディスクドライブ２と、メモリ３と、ディスプレイ４と、キーボード５と、プロセッサ６と、これらを機能的に接続するシステムバス７と、を備え、ここでは、帳票に係る画像を分類することを目的とするが、これには限定されない。何本かの罫線により複数の文字入力枠を構成するテーブルを含むものは、対象となる。
【００２３】
スキャナ１は、分類する帳票を読取り、入力画像としてのその画像データを生成するものである。
ディスクドライブ２は、フロッピーディスク、ＭＯディスク等の読み書き自在な記憶媒体からデータを読み書きするものであって、当該記憶媒体には、定型画像としての定型帳票のテーブルのデータが格納されている。
メモリ３は、読取った画像データの各情報を格納するためのものである。
【００２４】
ディスプレイ４は、画像の分類の結果等を表示するためのものである。
キーボード５は、画像分類のための命令等を入力するためのものである。
プロセッサ６は、図示しないＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って、画像分類のための処理を実行し、また、システムバス７を介して上記各構成を制御するためのものである。
【００２５】
係る構成からなる画像分類装置では、以下の処理を実行する。
まず、分類する帳票をスキャナ１で読取り、その画像データを生成する。
プロセッサ６は、読取った画像データに対して、２値化処理を施し、黒ドットのヒストグラム法等の手法により、画像データをテーブル、テキスト、画像等のブロック毎に分割する。更に、分割された各ブロックの詳細なデータを求める。例えば、テーブルブロックであれば、罫線追跡手法等で、テーブルの詳細構造を求める。また、テキストブロックであれば、文字認識手段で文字コードに変換する。
【００２６】
本実施形態では、特にテーブルブロックに関するデータを以下のように取り扱うことにより、帳票の類似度を判定する。
図２（ａ）は、これから分類する帳票のテーブル（テーブルＡ）の構造を示している。図中、実線で描かれた線分が、テーブルを構成する線分（以下、実罫線という。）であり、破線で描かれた線分は、実罫線を外枠まで延長したものである。以下、実罫線及びこれを延長した破線からなる線分を仮想罫線と称す。
また、図中、ＸＡ０乃至３及びＹＡ０乃至３は、各仮想罫線の位置を表している。これらの位置データ及び仮想罫線のデータはメモリ３に格納される。
【００２７】
次に、図３は、テーブルＡの実罫線データを示している。この実罫線データもメモリ３に格納される。実罫線データは、仮想罫線毎に作成される。
図中、ＸＡＬＳ０乃至３は、図２（ａ）におけるＸＡ０乃至３の各位置にある縦の仮想罫線を示し、また、ＹＡＬＳ０乃至３は、図２（ａ）におけるＹＡ０乃至３の各位置にある横の仮想罫線を示している。
【００２８】
本実施形態では、実罫線データは、各仮想罫線上の各位置間に実罫線が存在するか否かを「０」と「１」とで表した３ビットのデータとして表現する。
例えば、仮想罫線ＸＡＬＳ０の実罫線データは、仮想罫線ＸＡＬＳ０の区間ＹＡ０−ＹＡ１、区間ＹＡ１−ＹＡ２及び区間ＹＡ２−ＹＡ３のいずれにおいても実罫線が存在するから、「１１１」となる。一方、仮想罫線ＹＡＬＳ２の実罫線データは、仮想罫線ＹＡＬＳ２の区間ＸＡ０−ＸＡ１、区間ＸＡ１−ＸＡ２及び区間ＸＡ２−ＸＡ３のうち、区間ＸＡ１−ＸＡ２においてのみ実罫線が存在するから、「０１０」となる。なお、このビット数は、仮想罫線の数に対応して増減することは言うまでもない。
【００２９】
次に、図２（ａ）の帳票に対して本実施形態に係る画像分類装置が実行する類似度の判定処理について説明する。図５は、係る処理のうち、特に帳票の相似度判断の処理を主として表したフローチャートである。
【００３０】
ステップＳ１０１では、テーブルＡの仮想罫線の数が、予め定めた閾値以上か否かを判定する。仮想罫線の数が少ない場合は、帳票の読取時の歪みによる影響が少なく、従来の類似度の識別手法で十分であると考えられるからである。閾値は、ここでは４としている。この判定は、縦の仮想罫線の数と横の仮想罫線の数とに区別して行い、いずれかの数が閾値以上であると判定した場合は、ステップＳ１０２へ進み、そうでない場合はステップＳ１１０へ進む。
【００３１】
ステップＳ１０２では、類似度を判定する対象となる一の定型帳票のテーブルのデータをディスクドライブ２から読み出す。この場合、読み出し速度を上げるためにメモリ３から読み出してもよい。
以下、類似度を判定する対象となる定型帳票のテーブルの構造が、図２（ｂ）に示すテーブルＢであることを前提として説明する。なお、図４は、テーブルＢの実罫線データを示している。テーブルＢ及びその実罫線データは、上述したテーブルＡの場合と同様の考え方に基づいて定義されている。
【００３２】
ステップＳ１０３では、テーブルＡとテーブルＢとの間で、各仮想罫線の原点（ＸＡ０、ＹＡ０）又は（ＸＢ０、ＹＢ０）からの距離の差分を算出する。距離の差分は、縦の仮想罫線と横の仮想罫線に分けて算出し、原点に近い方から順番に対応付けて算出する。具体的には、
縦の仮想罫線の距離の差分（水平距離の差分）：Ｘｉ＝｜ＸＡｉ−ＸＢｉ｜
横の仮想罫線の距離の差分（垂直距離の差分）：Ｙｉ＝｜ＹＡｉ−ＹＢｉ｜
である。なお、ｉは、原点からｉ番目の意味である。
【００３３】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で求めた距離の差分に基づいて、相関係数を算出する。
【００３４】
ここで、相関係数を求めるのは、ステップＳ１０３で求めた縦又は横の仮想罫線の距離の差分の値（ＸｉとＹｉ）をＹ軸に、また、テーブルＡ又はテーブルＢのいずれかの縦又は横の仮想罫線の原点からの距離（ＸＡｉ又はＸＢｉ、と、ＹＡｉ又はＹＢｉ）をＸ軸にとって、縦・横それぞれの場合についてグラフを描いた場合、テーブルＡとテーブルＢとが相似形であれば、原点とそれらの各点を通る直線を引くことができるはずであるからである。
【００３５】
これは、テーブルＡとテーブルＢとが相似形であれば、距離の差分（Ｘｉ，Ｙｉ）は原点から離れるに従って大きくなるからである。
そして、縦の仮想罫線に関する相関係数をγｖ、横の仮想罫線に関する相関係数をγｈとすると、それらは、以下の式より算出できる。
【００３６】
【数１】
0003957923.tif 000002
【００３７】
なお、上式及び以降の計算では、テーブルＡにおける仮想罫線の原点からの距離（ＸＡｉ，ＹＡｉ）を用いており、ＸＡａ＝（ΣＸＡｉ）／ｉ、ＹＡａ＝（ΣＸＢｉ）／ｉ、Ｘａ＝（ΣＸｉ）／ｉ，Ｙａ＝（ΣＹｉ）／ｉ，である。仮想罫線の原点からの距離について、テーブルＢの値を用いてもよいことはいうまでもない。
【００３８】
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で求めた相関係数γｖ及びγｈの値に基づいて、相関があるか否かについて判定する。
相関係数は、その絶対値が１である場合には、上述したグラフにおいて原点を通る直線が引けることとなり、その絶対値が小さくなるにつれてこれが困難となる。従って、相関係数が予め設定した閾値よりも高い場合は相似形である可能性が強いと判定できる。すなわち、仮想罫線に基づいて判断した場合に、テーブルＡとテーブルＢとが相似するか否かを判定することができる。
【００３９】
相関係数γｖ及びγｈの値が共に閾値より高い場合は、相似形であるとみなしステップＳ１０６へ進む。相関係数γｖ又はγｈの値のいずれか一方が閾値より高い場合は、テーブルの横方向又は縦方向のいずれかのみが均等に縮小又は拡大されたとみなしてステップＳ１０８へ進む。相関係数γｖ及びγｈの値のいずれもが閾値を超えていない場合は、ステップＳ１１０へ進む。
【００４０】
なお、仮想罫線に基づいて判断した結果、両者が相似すると判定された場合は、実罫線データに基づいて実罫線の状態が同じか否かも判定することができる。
この判定は、対応する各仮想罫線毎に実罫線データを排他的論理和により演算することにより判定することができる。
【００４１】
具体的には、図３及び図４に示された３ビットの各実罫線データについて排他的論理和の演算を行う。数式で表すと、以下の通りである。
【００４２】
（ＸＡＬＳｉ）（ＥＯＲ）（ＸＢＬＳｉ）
（ＹＡＬＳｉ）（ＥＯＲ）（ＹＢＬＳｉ）
なお、（ＸＡＬＳｉ）とは、仮想罫線ＸＡＬＳｉの実罫線データを表す。他も同様である。
【００４３】
これらの排他的論理和の演算結果がすべて０であれば、実罫線の引かれているグリッド位置もすべて同じである。従って、実罫線がの引かれている位置が相対的に同じであり、両者がほぼ完全に相似形であることがいえる。ステップＳ１０５では、この実罫線の共通性の判断をも加えて後の処理を分岐させてもよい。
【００４４】
ステップＳ１０６では、テーブルＡとテーブルＢとが相似することを類似度の計算に反映させるための変形係数を求めるための前手順として、縦の仮想罫線及び横の仮想罫線とのそれぞれの場合における推定回帰直線の傾き（Ａｖ、Ａｈ）を算出する。
仮想罫線の個数をｎｖ，ｎｙとすれば、
【００４５】
【数２】
0003957923.tif 000003
これらを、角度で表現すると、
【００４６】
【数３】
0003957923.tif 000004
と表すことができる。なお、θｖ、θｈはそれぞれ縦の仮想罫線、横の仮想罫線の場合を表す。
【００４７】
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６で求めた推定回帰直線の傾きの角度に基づいて、変形係数を算出する。ここでは、仮想罫線の距離の差分か小さいとき（角度が低い）には、変形係数を小さく、差分が大きくなるに従い係数を大きくするために、以下の式により変形係数δｖ及びδｈを求める。
【００４８】
δｖ＝δｈ＝｜ｓｉｎ（θｖ−θｈ）｜
但し、｜θｖ−θｈ｜≧９０°ならば｜θｖ−θｈ｜＝９０°とする。
【００４９】
この式より、角度θｖ及びθｈが同じ場合は、変形係数が０となり、テーブルＡとテーブルＢとが相似形であり、縦、横均等に縮小又は拡大されたテーブルであることになる。逆に、角度θｖ及びθｈの差が大きい場合は、縦または横の縮小、拡大がアンバランスであり、変形係数が大になる。
【００５０】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０５における判断で、閾値を超えると判定された相関係数がγｖであった場合は、ステップＳ１０６における処理と同様の手法により、推定回帰直線の傾きＡｖ及びその角度θｖのみを求める。
【００５１】
逆に、閾値を超えると判定された相関係数がγｈであった場合は、ステップＳ１０６における処理と同様の手法により、推定回帰直線の傾きＡｈ及びその角度θｈのみを求める。
【００５２】
ステップＳ１０９では、以下の式より、変形係数δｖ及びδｈを求める。
【００５３】
ステップＳ１０８で求めた推定回帰直線の傾きの角度がθｖであった場合は、
δｖ＝ｓｉｎθｖ
δｈ＝１
とする。
逆に、ステップＳ１０８で求めた推定回帰直線の傾きの角度がθｈであった場合は、
δｖ＝１
δｈ＝ｓｉｎθｈ
とする。
【００５４】
ステップＳ１１０では、変形係数を一律に１とする。すなわち、
δｖ＝１
δｈ＝１
である。
【００５５】
ステップＳ１１１では、ステップＳ１０７又はステップＳ１０９で定められた変形係数δを使用してテーブルの類似度を計算する。
セルの個数の多いテーブルのセル個数をセルｍａｘとすれば、
類似度＝１−｛δｖ（Σ（Ｘi／ＸＡmax）＋δｈ（ΣＹi／ＹＡmax）＋セル個数の差／セルmax｝
で類似度を求める。
相似形の場合には、１よりも小さい変形係数を乗じているので、距離の差分によるペナルティの割合が小さくなる。
【００５６】
このように、本実施形態では、テーブル全体が似ているかをあらわす変形係数を用いることで、テーブル個々の部品の距離や個数で求まる類似度を、人のイメージで捕らえる類似度に近づけることができる。
更に、変形係数は、帳票の縮みや伸びによるスキャナーで読み取るテーブル座標値の変化に対しても、テーブルが相似形であれば類似度を高くする作用があるので、帳票の認識率を落とすことなく分類することができる。
【００５７】
ステップＳ１１２では、全ての定型帳票について類似度を算出したか否かを判定する。算出した場合はステップＳ１１３へ進み、そうでない場合はステップＳ１０２へ戻り、別の定型帳票について類似度を算出する。
【００５８】
ステップＳ１１３では、類似度が最も高かった定型帳票をディスプレイ４に表示し、ユーザに分類の結果を示す等の処理を行う。分類した帳票に関する情報は、ディスクドライブ２の記憶媒体へ格納することもできる。また、分類した帳票と定型帳票との類似度が総じて低かった場合は、その帳票を新たな定型帳票としてもよい。この場合、先に抽出したテーブルのデータ等をディスクドライブ２の記憶媒体へ格納することとなる。
【００５９】
なお、本実施形態では、仮想罫線の距離の差分を類似度計算のペナルティとしているが、１ラインごとに実罫線の距離の差分をペナルティとして計算しても良い。この場合でも、相似形の判断には、仮想罫線の距離の差分を使用するだけでよいことは言うまでもない。
【００６０】
この手法を、図６（ａ）のテーブル罫線データ構造の模式図を用いて計算手順を説明する。図６（ｂ）のライン情報は、テーブル原点の水平仮想罫線に左上角が接するセルを０ライン目のセルと定義する。
次に、Ｙ軸下の方向で最も近い罫線を１ライン目、同様に２ライン目と定義していく。各ライン情報は、Ｘ座標の個数、テーブル左端Ｘ座標を先頭としてセルの右下角Ｘ座標を記録する。
【００６１】
０ライン目の罫線距離の差分の合計を△Ｘ０、
０ライン目のテーブル外枠の幅をＸｍａｘ
０ライン目のセルの個数の差分を△Ｃ０、
０ライン目と１ライン目の距離を△Ｙ０、
セル個数の多いテーブルのセル個数をセルｍａｘ、
テーブルの高さをＹｍａｘ、
とすれば、
類似度＝１−｛Σ△Ｘi／Ｘmax＋Σ△Ｙi／Ｙmax）＋△Ｃ０／セルmax｝
この式に成就した変形係数を乗ずることで、相似形を考慮した類似度を算出することができる。
【００６２】
上記の計算では、Ｘ方向はラインごとに距離の差分を求めているが、Ｙ方向は仮想罫線のみで距離の差分を求めている。また、標準的なテーブルは、Ｙ方向の仮想罫線間の距離は、Ｘ方向に比べて小さいので、Ｙ方向の距離の差分の変化か、類似度に与える影響は相対的に大さくなる。
【００６３】
これらを考慮して、Ｙ方向のペナルティに与える影響度を大きくするための重み付けをしてもよい。
垂み付け係数Ｋ：（Ｋ＞１）とすると、
類似度＝１−｛Σ△Ｘi／Ｘmax＋ＫΣ△Ｙi／Ｙmax）＋△Ｃ０／セルmax｝
とすることができる。
【００６４】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００６５】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６６】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６７】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明した図５に示すフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、比較される画像のテーブルの相似度を高く評価するため、テーブル原点から離れるに従って生じる距離の誤差の累積といった問題が軽減され、画像の読取時の歪みによる影響を最小限にしつつ、画像の類似度を識別することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像分類装置を示すブロック図である。
【図２】（ａ）分類する帳票のテーブル（テーブルＡ）の構造を示した図である。
（ｂ）定型帳票（テーブルＢ）の構造を示した図である。
【図３】（ａ）テーブルＡの縦罫線のデータを示した図である。
（ｂ）テーブルＡの横罫線のデータを示した図である。
【図４】（ａ）テーブルＢの縦罫線のデータを示した図である。
（ｂ）テーブルＢの横罫線のデータを示した図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る画像分類装置の処理を示したフローチャートである。
【図６】（ａ）テーブル罫線データ構造の模式図である。
（ｂ）ライン情報を示した図である。
【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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