(57)【要約】【課題】各種書類のそれぞれについて精度良く文字を抽出する。【解決手段】文字認識装置１は、書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載される文字列の文字パターンとを関連付けて記憶するパターン情報記憶部１１２と、書類を示す画像データを取得する取得部１２１と、取得した画像データに対応する書類の種類を特定する特定部１２２と、特定した書類の種類に対応する項目及び文字パターンに基づいて、画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する抽出部１２３と、抽出した項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを関連付けて出力する出力部１２４とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載される文字列の文字パターンとを関連付けて記憶するパターン情報記憶部と、
書類を示す画像データを取得する取得部と、
取得した前記画像データに対応する書類の種類を特定する特定部と、
特定した前記書類の種類に対応する前記項目及び前記文字パターンに基づいて、前記画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する抽出部と、
抽出した前記項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを関連付けて出力する出力部と、
を備える文字認識装置。
【請求項２】
前記パターン情報記憶部は、前記書類の種類に、前記項目の位置と、当該項目に対応して記載される文字列の位置とをさらに関連付けて記憶し、
前記抽出部は、前記項目の位置と、当該項目に対応して記載された文字列の位置とに基づいて、前記画像データが示す画像から、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する、
請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記特定部は、取得した前記画像データが示す画像に含まれる文字列の内容と、当該文字列のサイズとに基づいて当該画像データに対応する書類の種類を特定する、
請求項１又は２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記特定部は、取得した前記画像データに含まれる文字列の内容と、当該文字列のサイズと、当該文字列の位置に基づいて、当該画像データに対応する書類の種類を特定する、
請求項３に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記抽出部が抽出した前記項目と、当該項目に対応する文字列との少なくともいずれかに基づいて、前記パターン情報記憶部に記憶されている情報を更新する更新部をさらに備える、
請求項１から４のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記更新部は、前記項目を新たに特定し、当該項目が前記パターン情報記憶部に記憶されていない場合に、当該項目を抽出した前記書類の種類に関連付けて、当該項目を前記パターン情報記憶部に記憶させる、
請求項５に記載の文字認識装置。
【請求項７】
書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載された文字列の文字パターンとを関連付けて記憶するパターン情報記憶部と、
書類を示す画像データを取得する取得部と、
取得した前記画像データが示す書類の種類を特定する特定部と、
特定した前記書類の種類に対応する前記項目及び前記文字パターンに基づいて、前記画像データから、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する抽出部と、
抽出した前記項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを含む電子ファイルを生成する生成部と、
生成された前記電子ファイルを、前記書類の種類及び前記文字列情報の少なくともいずれかに基づいて分類して記憶する分類部と、
を備える分類装置。
【請求項８】
書類を示す画像データを取得するステップと、
取得した前記画像データに対応する書類の種類を特定するステップと、
書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載される文字列の文字パターンとを関連付けて記憶する記憶部において、特定した前記書類の種類に対応する項目及び文字パターンに基づいて、前記画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出するステップと、
抽出した前記項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを関連付けて出力するステップと、
を備える文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置、分類装置及び文字認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、書類を示す画像データから文字情報を抽出することが行われている。例えば、特許文献１には、読み込んだ帳票画像に含まれる部分領域に対応する項目の種類を特定し、当該項目に対して予め定められている文字種に基づいて文字認識処理を行う文字認識装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−１９１１４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、近年、カメラ付きの携帯端末やスキャナが普及したことにより、例えば、請求書や領収書といった各種書類等を読み取ってコンピュータに取り込むことが行われている。ここで、請求書や領収書といった各種書類のフォーマットは多種多様にあることから、取り込む書類が不特定である場合には、当該書類に含まれる項目や当該項目に対応する文字情報の文字パターンが多種多様となる。
【０００５】
これに対して、特許文献１に記載の文字認識装置は、一定のフォーマットに対応した書類を読み込むものであり、複数種類の書類の読み込みに対応していないという問題がある。また、不特定の書類を取り込む場合、その書類にどのような項目が含まれているか不明である。このため、書類に含まれている項目がどのような項目であるのか精度よく特定することができず、結果として、当該項目に対応する文字情報も精度よく特定することができないという問題もあった。
【０００６】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、各種書類のそれぞれについて精度良く文字を抽出することができる文字認識装置、分類装置及び文字認識方法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】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る文字認識装置は、書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載される文字列の文字パターンとを関連付けて記憶するパターン情報記憶部と、書類を示す画像データを取得する取得部と、取得した前記画像データに対応する書類の種類を特定する特定部と、特定した前記書類の種類に対応する前記項目及び前記文字パターンに基づいて、前記画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する抽出部と、抽出した前記項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを関連付けて出力する出力部と、を備える。
【０００８】
前記パターン情報記憶部は、前記書類の種類に、前記項目の位置と、当該項目に対応して記載される文字列の位置とをさらに関連付けて記憶し、前記抽出部は、前記項目の位置と、当該項目に対応して記載された文字列の位置とに基づいて、前記画像データが示す画像から、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出してもよい。
【０００９】
前記特定部は、取得した前記画像データが示す画像に含まれる文字列の内容と、当該文字列のサイズとに基づいて当該画像データに対応する書類の種類を特定してもよい。
前記特定部は、取得した前記画像データに含まれる文字列の内容と、当該文字列のサイズと、当該文字列の位置に基づいて、当該画像データに対応する書類の種類を特定してもよい。
【００１０】
前記文字認識装置は、前記抽出部が抽出した前記項目と、当該項目に対応する文字列との少なくともいずれかに基づいて、前記パターン情報記憶部に記憶されている情報を更新する更新部をさらに備えてもよい。
【００１１】
前記更新部は、前記項目を新たに特定し、当該項目が前記パターン情報記憶部に記憶されていない場合に、当該項目を抽出した前記書類の種類に関連付けて、当該項目を前記パターン情報記憶部に記憶させてもよい。
【００１２】
本発明の第２の態様に係る分類装置は、書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載された文字列の文字パターンとを関連付けて記憶するパターン情報記憶部と、書類を示す画像データを取得する取得部と、取得した前記画像データが示す書類の種類を特定する特定部と、特定した前記書類の種類に対応する前記項目及び前記文字パターンに基づいて、前記画像データから、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する抽出部と、抽出した前記項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを含む電子ファイルを生成する生成部と、生成された前記電子ファイルを、前記書類の種類及び前記文字列情報の少なくともいずれかに基づいて分類して記憶する分類部と、を備える。
【００１３】
本発明の第３の態様に係る文字認識方法は、書類を示す画像データを取得するステップと、取得した前記画像データに対応する書類の種類を特定するステップと、書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載される文字列の文字パターンとを関連付けて記憶する記憶部において、特定した前記書類の種類に対応する項目及び文字パターンに基づいて、前記画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出するステップと、抽出した前記項目と、抽出した文字列を示す文字列情報とを関連付けて出力するステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、各種書類のそれぞれについて精度良く文字を抽出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】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係るＯＣＲシステムの概要を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る文字認識装置の構成を示す図である。
【図３】書類情報記憶部に記憶されている情報の一例を示す図である。
【図４】パターン情報記憶部に記憶されている情報の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る文字認識装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態に係る分類装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜第１の実施形態＞
［ＯＣＲシステムＳの概要］
図１は、第１の実施形態に係るＯＣＲ（Optical Character Recognition）システムＳの概要を示す図である。ＯＣＲシステムＳは、文字認識装置１と、端末２とを備え、書類を示す画像データから項目及び当該項目に対応する文字列を抽出するシステムである。
【００１７】
文字認識装置１は、画像データから項目及び文字列を抽出して出力するサーバ又はコンピュータであり、端末２は、例えば、パーソナルコンピュータ又はスキャナである。文字認識装置１は、インターネット等の通信ネットワーク（不図示）を介して端末２から、書類を示す画像データを取得する（図１の（１））。この画像データは、例えば、カメラによって書類を撮像することによって生成された画像データや、スキャナによって書類を読み取ることによって生成された画像データである。
【００１８】
文字認識装置１は、取得した画像データを解析して書類の種類を特定する（図１の（２））。文字認識装置１は、複数の書類の種類のそれぞれについて、書類に含まれる項目と、当該項目に対応して記載される文字列の文字パターンとを関連付けて記憶している。ここで、文字パターンとは、例えば、文字列を構成する郵便番号、住所、地名、駅名、店名といった定型句及び定型句の組み合わせ、文字列を構成する文字の種類（数字、アルファベット、ひらがな、カタカナ、漢字等）、及び、当該文字の種類の組み合わせを示した情報である。
【００１９】
文字認識装置１は、特定した書類の種類に対応する項目及び文字パターンに基づいて、画像データから項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する（図１の（３））。文字認識装置１は、特定した書類の種類と、抽出した項目を示す項目名と、文字列を示す文字列情報とを端末２に出力する（図１の（４））。
【００２０】
このように、ＯＣＲシステムＳの文字認識装置１は、画像データから書類の種類を特定し、当該書類の種類に対応して記憶されている項目及び文字パターンに基づいて、画像データから項目及び当該項目に対応する文字列を抽出するので、書類の種類を特定せずに項目及び文字列を抽出する場合に比べて、項目及び文字列を精度よく抽出することができる。
以下、文字認識装置１が備える機能について詳細に説明する。
【００２１】
［文字認識装置１の構成］
図２は、第１の実施形態に係る文字認識装置１の構成を示す図である。文字認識装置１は、記憶部１１と、制御部１２とを備える。
【００２２】
記憶部１１は、例えば、ハードディスク、ＲＯＭ及びＲＡＭ等により構成される。記憶部１１は、文字認識装置１を機能させるための各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部１１は、文字認識装置１の制御部１２を、後述する取得部１２１、特定部１２２、抽出部１２３、出力部１２４、及び更新部１２５として機能させるための文字認識プログラムを記憶する。記憶部１１は、外部メモリ等の記憶媒体に記憶されたプログラムを読み取って記憶してもよく、通信ネットワークを介して外部機器からダウンロードされたプログラムを記憶してもよい。また、記憶部１１は、書類情報記憶部１１１と、パターン情報記憶部１１２とを備える。これらの詳細については後述する。
【００２３】
制御部１２は、例えば、ＣＰＵにより構成される。制御部１２は、記憶部１１に記憶されている各種プログラムを実行することにより、文字認識装置１に係る機能を制御する。制御部１２は、取得部１２１と、特定部１２２と、抽出部１２３と、出力部１２４と、更新部１２５とを備える。
【００２４】
［項目及び文字列の抽出］
取得部１２１、特定部１２２、抽出部１２３及び出力部１２４は、書類を示す画像データを取得し、当該画像データが示す画像から項目及び文字列を抽出して出力する。以下に、取得部１２１、特定部１２２、抽出部１２３及び出力部１２４の機能について説明する。
【００２５】
取得部１２１は、端末２から、書類を示す画像データを取得する。
特定部１２２は、書類情報記憶部１１１を参照し、取得部１２１が取得した画像データに対応する書類の種類を特定する。例えば、特定部１２２は、取得した前記画像データが示す画像に含まれる文字列の内容と、当該文字列のサイズと、当該文字列の位置に基づいて当該画像データに対応する書類の種類を特定する。
【００２６】
図３は、書類情報記憶部１１１に記憶されている情報の一例を示す図である。図３に示すように、書類情報記憶部１１１には、複数の書類のそれぞれを特定するための情報として、書類の種類と、当該書類に含まれる最大サイズの文字からなる文字列の内容と、当該文字列の位置を示す情報とが関連付けて記憶されている。
【００２７】
特定部１２２は、取得した画像データが示す画像を解析することにより、取得した画像データに含まれる文字に基づいて、当該画像データが示す書類の向きを特定する。続いて、特定部１２２は、取得した画像データが示す画像に含まれる数字のみからなる文字列以外の文字列のうち、最大サイズの文字からなる文字列を特定する。数字のみからなる文字列は、書類名となることが少ないことから、当該文字列を除外することで、書類の種類の特定精度を向上させることができる。
【００２８】
続いて、特定部１２２は、最大サイズの文字からなる文字列の画像における位置を特定する。例えば、特定部１２２は、当該画像データが示す書類の左上の位置を原点とし、当該原点から、最大サイズの文字列の左上の位置までの縦方向及び横方向の距離を最大サイズの文字列の位置とする。
【００２９】
続いて、特定部１２２は、書類情報記憶部１１１を参照し、特定した最大サイズの文字列及び位置に基づいて、取得した画像データに対応する書類の種類を特定する。具体的には、特定部１２２は、書類情報記憶部１１１に記憶されている文字列から、特定した最大サイズの文字列と一致又は類似する文字列を対応文字列として特定する。そして、特定部１２２は、書類情報記憶部１１１において対応文字列に関連付けられている位置が、最大サイズの文字列の位置と所定範囲内である場合に、対応文字列に関連付けられている書類の種類を、取得した画像データに対応する書類の種類と特定する。
【００３０】
なお、特定部１２２は、最大サイズの文字からなる文字列を特定し、当該文字列の内容と、当該文字列の位置とに基づいて、取得した画像データに対応する書類の種類を特定したが、これに限らない。例えば、特定部１２２は、取得した前記画像データが示す画像に含まれる特定サイズの文字列の内容と、当該文字列の位置に基づいて当該画像データに対応する書類の種類を特定してもよい。
【００３１】
抽出部１２３は、特定部１２２が特定した書類の種類に対応する項目及び文字パターンに基づいて、画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する。具体的には、抽出部１２３は、項目の位置と、当該項目に対応して記載された文字列の位置とに基づいて、画像データが示す画像から、当該書類に含まれる項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する。
【００３２】
ここで、パターン情報記憶部１１２について説明する。図４は、パターン情報記憶部１１２に記憶されているパターン情報の一例を示す図である。図４に示すように、パターン情報記憶部１１２には、書類の種類と、当該書類に含まれる項目と、当該項目の位置と、当該項目に対応して書類に記載される文字列の文字パターンと、当該文字列の位置とが関連付けて記憶されている。
【００３３】
ここで、文字パターンには、定型句や、文字列として入力される可能性がある複数の候補文字列が格納される。なお、文字パターンには、文字列を構成する文字の種類、及び文字の種類の組み合わせの正規表現を示す情報が格納されてもよい。
【００３４】
また、項目名が書類に示されていない場合には、項目の位置に「−」と入力される。また、書類によっては、一の項目に対応する文字列が複数存在する場合があることから、項目に対応する文字列の位置は、数値範囲で示されてもよい。
【００３５】
抽出部１２３は、まず、画像データが示す画像に含まれる全ての文字列を抽出するとともに、当該文字列の位置を取得する。続いて、抽出部１２３は、パターン情報記憶部１１２を参照し、抽出した全ての文字列のそれぞれの位置に基づいて、対応する文字パターンを特定する。続いて、抽出部１２３は、抽出した文字列の文字パターンが、特定した文字パターンと一致していない場合、当該文字列の修正を行う。
【００３６】
なお、抽出部１２３は、抽出した文字列の色に基づいて、当該文字列が項目か否かを判定してもよい。例えば、パターン情報記憶部１１２に、項目の色を示す色情報をさらに関連付けて記憶しておき、抽出した文字列の色が、項目の色に対応している場合に、当該文字列を項目と特定してもよい。
【００３７】
出力部１２４は、特定した書類の種類と、抽出した項目を示す項目名と、抽出した文字列を示す文字列情報とを関連付けて端末２に出力する。
【００３８】
［パターン情報記憶部の更新］
更新部１２５は、抽出部１２３が抽出した項目と、当該項目に対応する文字列との少なくともいずれかに基づいて、パターン情報記憶部１１２に記憶されている情報を更新する。以下に、更新部１２５の機能の詳細について説明する。
【００３９】
具体的には、更新部１２５は、項目を新たに特定し、当該項目が、パターン情報記憶部１１２に記憶されていない場合に、当該項目を抽出した書類の種類に関連付けて、当該項目をパターン情報記憶部１１２に記憶させる。
【００４０】
より具体的には、まず、記憶部１１に、項目の候補リストを記憶しておく。そして、抽出部１２３は、書類の種類が同一の複数の画像データのそれぞれについて、画像データが示す画像に含まれる全ての文字列を抽出するとともに、当該文字列の位置を取得し、抽出した文字列が、項目を示しているか、項目に対応する文字列を示しているのか、項目及び項目に対応する文字列のいずれにも対応していないのかを判定する。
【００４１】
そして、更新部１２５は、項目及び項目に対応する文字列のいずれにも対応していないと判定された文字列のうち、候補リストに含まれる文字列のいずれかと一致又は類似し、かつ、所定領域内に位置している文字列を新たな項目と判定する。
【００４２】
また、更新部１２５は、項目及び項目に対応する文字列のいずれにも対応していないと判定された文字列のうち、新たな項目と判定された文字列の位置に関連する位置の文字列を、当該項目に対応する文字列と判定する。更新部１２５は、書類の種類、新たな項目と判定した文字列とその位置、及び項目に対応する文字列とその位置を関連付けて、パターン情報記憶部１１２に記憶させる。
【００４３】
例えば、書類の種類が交通費精算表であり、パターン情報記憶部１１２に、交通費精算表の項目として「日付」及び「金額」が記憶されているものとする。この場合において、交通費精算表に対応する複数の画像データにおいて、抽出部１２３が抽出した文字列に、「出発駅」、「到着駅」が含まれているものとする。
【００４４】
さらに、複数の画像データのそれぞれから抽出された「出発駅」、「到着駅」の位置が、所定領域内（例えば、画像データが示す画像の上部）に含まれており、さらに、候補リストにも記憶されている場合、抽出部１２３は、これらの「出発駅」、「到着駅」を新たな項目と判定する。さらに、抽出部１２３が、新たな項目と判定された文字列「出発駅」、「到着駅」の位置に関連する位置（例えば、項目の下部）において、駅名を示す文字列を抽出した場合、更新部１２５は、当該文字列を、新たな項目「出発駅」、「到着駅」に対応する文字列と判定する。更新部１２５は、新たな項目と判定した文字列「出発駅」、「到着駅」とその位置、新たな項目に対応する文字列とその位置とを関連付けて、パターン情報記憶部１１２に記憶させる。ここで、更新部１２５は、新たな項目に対応する文字列の文字パターンを「駅名」としてパターン情報記憶部１１２に記憶させる。
【００４５】
また、更新部１２５は、抽出部１２３が抽出した項目と、当該項目に対応する文字列とに基づいて、パターン情報記憶部１１２に記憶されている当該項目に対応する文字列の文字パターンを更新する。
【００４６】
更新部１２５は、複数の書類の種類のそれぞれについて、文字パターンが「任意の文字」である文字列に対応した項目を特定する。そして、更新部１２５は、当該項目に対応して、特定部１２２が特定した文字列の傾向を解析し、当該傾向に基づいて文字パターンを特定する。例えば、更新部１２５は、抽出部１２３が、項目に関連付けられた文字パターンとしてパターン情報記憶部１１２に記憶されていない文字パターンの文字列を抽出した場合に、当該文字パターンをパターン情報記憶部１１２に書き込むことにより、文字パターンを更新する。
【００４７】
例えば、更新部１２５は、文字列が住所を示す場合には、当該文字列の文字パターンについて、文字パターンを「任意の文字」から「住所」に更新してもよい。また、更新部１２５は、文字列の冒頭がアルファベットから始まる傾向を示す場合には、当該文字列の文字パターンとして、冒頭がアルファベットとなることを示す正規表現を生成し、文字パターンを「任意の文字」から、当該正規表現に更新してもよい。
【００４８】
このようにすることで、文字認識装置１は、文字パターンが「任意の文字」である文字列について、規則性があることに応じて文字パターンを更新するので、認識精度が当該文字列を新たに認識する際に、認識精度を高めることがきる。
【００４９】
なお、更新部１２５は、文字パターンが「任意の文字」である文字列の文字パターンを更新したが、これに限らず、文字パターンが「任意の文字」以外の文字列の文字パターンを更新してもよい。
【００５０】
［フローチャート］
続いて、文字認識装置１における処理の流れについて説明する。図５は、第１の実施形態に係る文字認識装置１における項目及び文字列の抽出に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【００５１】
まず、取得部１２１は、端末２から、書類を示す画像データを取得する（Ｓ１）。
続いて、特定部１２２は、取得した画像データが示す画像を解析し、最大サイズの文字からなる文字列を特定するとともに、当該文字列の位置を特定する（Ｓ２、Ｓ３）。
【００５２】
続いて、特定した文字列及び位置に基づいて、取得した画像データに対応する書類の種類を特定する（Ｓ４）。具体的には、特定部１２２は、書類情報記憶部１１１において、特定した最大サイズの文字列と一致又は類似する文字列に関連付けられている位置が、当該最大サイズの文字列の位置と所定範囲内である場合に、当該一致又は類似する文字列に関連付けられている書類の種類を、取得した画像データに対応する書類の種類と特定する。
【００５３】
続いて、抽出部１２３は、特定部１２２が特定した書類の種類に対応する項目及び文字パターンに基づいて、画像データが示す画像から、項目と、当該項目に対応する文字列とを抽出する（Ｓ５）。
続いて、出力部１２４は、Ｓ４において特定された書類の種類と、Ｓ５において抽出された項目を示す項目名、及び文字列を示す文字列情報とを関連付けて端末２に出力する（Ｓ６）。
【００５４】
［第１の実施形態における効果］
以上のとおり、第１の実施形態に係るＯＣＲシステムＳでは、文字認識装置１は、画像データから書類の種類を特定し、当該書類の種類に対応して記憶されている項目及び文字パターンに基づいて、画像データから項目及び当該項目に対応する文字列を抽出するので、書類の種類を特定せずに項目及び文字列を抽出する場合に比べて、項目及び文字列を精度よく抽出することができる。
【００５５】
また、文字認識装置１は、取得した画像データが示す画像に含まれる最大サイズの文字からなる文字列を特定し、当該文字列に基づいて当該画像データに対応する書類の種類を特定する。書類に含まれる最大サイズの文字からなる文字列は書類名を示していることが多いことから、特定部１２２は、当該文字列に基づいて、書類の種類を精度よく特定することができる。
【００５６】
また、特定部１２２は、書類に含まれる最大サイズの文字からなる文字列の位置に基づいて、書類の種類を特定することから、当該文字列が同じ書類が複数存在する場合であっても、当該文字列の位置に基づいて、これらの複数の書類を分類することができる。
【００５７】
＜第２の実施形態＞
［画像データに対応する電子ファイルを生成し、書類の種類及び文字列情報の少なくともいずれかに基づいて分類する］
続いて、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態において、文字認識装置１は、書類を示す画像データから項目及び文字列を抽出し、端末２に対してこれらの項目及び文字列を出力した。これに対して、例えば、文字認識装置１が、会社内の書類を扱う場合には、抽出した項目及び文字列を当該書類に関連付けて、必要に応じて社内で共有可能にすることが望ましい。
【００５８】
そこで、第２の実施形態に係るＯＣＲシステムＳでは、抽出した項目及び文字列を画像データに対応する書類を示す電子ファイルに関連付けて記憶する点で第１の実施形態と異なる。以下に、第１の実施形態と異なる部分について説明を行う。第１の実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
【００５９】
第２の実施形態において、ＯＣＲシステムＳは、第１の実施形態において説明した文字認識装置１に代えて分類装置１０を備える。図６は、第２の実施形態に係る分類装置１０の構成を示す図である。
【００６０】
第２の実施形態において、分類装置１０は、第１の実施形態において説明した文字認識装置１と同様に、記憶部１１及び制御部１２を備える。
記憶部１１は、書類情報記憶部１１１と、パターン情報記憶部１１２と、電子ファイル記憶部１１３とを備える。
電子ファイル記憶部１１３は、画像データに基づいて特定部１２２が特定した書類の種類と、抽出部１２３が抽出した項目及び文字列情報とを関連付けた電子ファイルを記憶する。
【００６１】
制御部１２は、取得部１２１と、特定部１２２と、抽出部１２３と、更新部１２５と、生成部１２６と、分類部１２７と、検索部１２８とを備える。
生成部１２６は、抽出部１２３が抽出した項目と、抽出した文字列を示す文字列情報と、メタ情報とを含む電子ファイルを生成する。メタ情報は、例えば、特定部１２２が特定した書類の種類、電子ファイルの生成時刻、当該電子ファイルに対応する画像データを送信した端末２のユーザのユーザ名等である。
【００６２】
分類部１２７は、生成された電子ファイルを、特定部１２２が特定した書類の種類及び抽出した文字列情報の少なくともいずれかに基づいて分類して記憶する。例えば、電子ファイル記憶部１１３に、書類の種類のそれぞれに対応してフォルダを設けておく。そして、分類部１２７は、生成された電子ファイルを、特定部１２２が特定した書類の種類に対応したフォルダに記憶させる。また、一の書類の種類に対して、機密フォルダ及び公開フォルダ等の複数のフォルダを設けておき、分類部１２７は、生成された電子ファイルを、抽出した文字列情報に基づいて、複数のフォルダのいずれかに分類して記憶する。例えば、分類部１２７は、「機密情報」を示す文字列情報が画像データから抽出された場合には、当該画像データに対応する電子ファイルを機密フォルダに記憶させる。
【００６３】
検索部１２８は、端末２から検索キーワードを受け付け、当該検索キーワードを項目、文字列情報、メタ情報のいずれかに含む電子ファイルの識別情報（例えば、ファイル名）を抽出し、検索結果として端末２に送信する。そして、検索部１２８は、検索結果において一の電子ファイルの識別情報が選択されたことに応じて、当該電子ファイルを端末２に送信する。
【００６４】
［第２の実施形態における効果］
以上のとおり、第２の実施形態に係る分類装置１０は、抽出部１２３が抽出した項目及び文字列情報を含む電子ファイルを、書類の種類に基づいて分類して記憶部１１に記憶する。このようにすることで、例えば、端末２のユーザ、及び他のユーザは、分類された電子ファイルが格納されているフォルダにアクセスし、所望する書類を取得することができる。
【００６５】
また、分類装置１０は、端末２から検索キーワードを受け付け、当該検索キーワードをメタ情報、項目、文字列情報のいずれかに含む電子ファイルの識別情報を抽出し、検索結果として端末２に送信する。このようにすることで、端末２のユーザは、自身が所望する電子ファイルを容易に検索することができる。
【００６６】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００６７】
例えば、文字認識装置１は、端末２から書類を示す画像データを取得し、当該画像データに基づいて項目及び文字列を抽出して出力したがこれに限らない。例えば、書類を撮像可能な撮像部や書類を読み取り可能な読取部を備えた端末２が、取得部１２１、特定部１２２、抽出部１２３、出力部１２４、及び更新部１２５を備えてもよい。そして、端末２が、書類を撮像したり読み取ったりして生成した画像データについて、書類の種類を特定し、項目及び文字列を抽出してもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１・・・文字認識装置、１１・・・記憶部、１１１・・・書類情報記憶部、１１２・・・パターン情報記憶部、１２・・・制御部、１２１・・・取得部、１２２・・・特定部、１２３・・・抽出部、１２４・・・出力部、１２５・・・更新部、２・・・端末、１０・・・分類装置、１１３・・・電子ファイル記憶部、１２６・・・生成部、１２７・・・分類部、１２８・・・検索部、Ｓ・・・ＯＣＲシステム
【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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