(57)【要約】【課題】比較対象の文字の種類に応じて、これら文字間の差異を検出する処理を行なうことのできる画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理プログラムを実行する画像処理装置は、２つの文字を同一の文字であると判断するための、２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定し、２つの文書の対応する位置の文字の間の類似度と認識強度とを比較することで文字の間の差異を判断する。認識強度を設定する際に、画像処理装置は、第１の文書の少なくとも一部領域および第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、認識強度の変化に応じた変化率を検出し（＃２０３、＃２０４）、検出された変化率に基づいて認識強度を決定する（＃２０５）。【選択図】図９
2016004418.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の文書と第２の文書との、対応する位置の文字についての差異を検出する処理をコンピューターに実行させるプログラムであって、
２つの文字を同一の文字であると判断するための、前記２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するステップと、
前記第１の文書と前記第２の文書との前記対応する位置の文字の間の類似度と、前記認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、前記対応する位置の文字の間の差異を判断するステップと、を前記コンピューターに実行させ、
前記設定するステップは、
前記第１の文書の少なくとも一部領域および前記第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、前記サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、前記認識強度の変化に応じた変化率を検出するステップと、
前記変化率に基づいて前記認識強度を決定するステップとを含む、画像処理プログラム。
【請求項２】
前記変化率を検出するステップは、前記差異の検出数が前記認識強度の変化に伴って規定の変化率以上に変化する位置である特異点を検出し、
非ラテン系文字の前記特異点がラテン系文字の前記特異点よりも認識強度の高い側の位置に現れた場合に、前記決定するステップは、前記ラテン系文字の特異点に対応した認識強度から前記非ラテン系文字の特異点に対応した認識強度までの間で前記認識強度を決定する、請求項１に記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
非ラテン系文字の前記特異点がラテン系文字の前記特異点よりも認識強度の低い側の位置に現れた場合には、前記決定するステップは、前記ラテン系文字の特異点と前記非ラテン系文字の特異点とのいずれかの特異点に対応した認識強度で前記認識強度を決定する、請求項２に記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記変化率を検出するステップは、前記差異の検出数が前記認識強度の変化に伴って規定の変化率以上に変化する位置である特異点を検出し、
前記決定するステップは、ラテン系文字と非ラテン系文字とのうちの指定された方の種類の文字についての特異点に対応した認識強度で前記認識強度を決定する、請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記変化率を検出するステップは、前記第１の文書および前記第２の文書から、予め規定された条件に従って前記サンプリング領域を抽出するステップを含む、請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
画像読取装置から前記第１の文書の入力を受け付けるステップと、
メモリーにアクセスして、前記第１の文書に対応した前記第２の文書を前記メモリーから読み出すステップとをさらに前記コンピューターに実行させる、請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
第１の文字と第２の文字との間の差異を検出する処理をコンピューターに実行させるプログラムであって、
２つの文字を同一の文字であると判断するための、前記第２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するステップと、
前記第１の文字と前記第２の文字との類似度と、前記認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、前記第１の文字と前記第２の文字との間の差異を判断するステップと、を前記コンピューターに実行させ、
前記設定するステップは、前記第１の文字および前記第２の文字がラテン系文字であるか非ラテン系文字であるかに応じて前記認識強度を決定するステップを含む、画像処理プログラム。
【請求項８】
第１の文書と第２の文書との、対応する位置の文字についての差異を検出する方法であって、
２つの文字を同一の文字であると判断するための、前記第２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するステップと、
前記第１の文書と前記第２の文書との前記対応する位置の文字の間の類似度と、前記認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、前記対応する位置の文字の間の差異を判断するステップと、を備え、
前記設定するステップは、
前記第１の文書の少なくとも一部領域および前記第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、前記サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、前記認識強度の変化に応じた変化率を検出するステップと、
前記変化率に基づいて前記認識強度を決定するステップとを含む、画像処理方法。
【請求項９】
第１の文書と第２の文書との、対応する位置の文字についての差異を検出する処理を実行可能な画像処理装置であって、
２つの文字を同一の文字であると判断するための、前記第２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するための設定手段と、
前記第１の文書と前記第２の文書との前記対応する位置の文字の間の類似度と、前記認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、前記対応する位置の文字の間の差異を判断するための判断手段と、を備え、
前記設定手段は、
前記第１の文書の少なくとも一部領域および前記第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、前記サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、前記認識強度の変化に応じた変化率を検出するための検出手段と、
前記変化率に基づいて前記認識強度を決定するための決定手段とを含む、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理装置に関し、特に、文字の差異検出のための画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば特開２０１３−７３４３９号公報（特許文献１）、特開２００７−１０２６７４号公報（特許文献２）、および特開２００７−８６９５４号公報（特許文献３）にも開示されているように、旧来、様々な文字認識方法や文字の差異を検出する方法が提案されている。代表的な方法として、文字のビットマップデータやベクトルデータなどから文字の特徴を抽出する方法が挙げられる。このような方法を採用して文字認識や文字の差異の検出を行なうためには、文字ごとの特徴を指標化し、文字の指標データをシステム側で保持する必要がある。多くのシステムは、指標データを辞書データとして保持している。
【０００３】
文字認識や文字の差異を検出する際には、処理対象の文字の特徴とシステム側の保持している指標データとを比較し、その類似度がしきい値以上である場合に同じ文字と特定することになる。そのため、しきい値の設定が認識率や検出精度に大きく影響する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−７３４３９号公報
【特許文献２】特開２００７−１０２６７４号公報
【特許文献３】特開２００７−８６９５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
文字は、アルファベットのようなラテン系文字と、日本語のような非ラテン系文字とに分けられる。以降、アラビア数字もラテン系文字とする。数字などのラテン系文字は、日本語文字などの非ラテン系文字よりも画数が少なく、形状が単純である。
【０００６】
同一の文字とする類似度のしきい値の設定と上記の文字の種類との間には、次のような傾向が見られる。すなわち、しきい値が高く設定されている場合（類似度が比較的高くないと同一の文字と認識しない設定である場合）、日本語文字などの非ラテン系文字は認識されにくく、数字などのラテン系文字は認識されやすい傾向となる。逆に、しきい値が低く設定されている場合（類似度が多少低くても同一の文字と認識する設定である場合）、日本語文字などの非ラテン系文字は認識されやすく、数字などのラテン系文字は認識されにくい傾向となる。つまり、しきい値の高低によってラテン系文字・非ラテン系文字の間の認識率に差がある。そのため、システム側で一律にしきい値が設定されていると、処理対象の文書に含まれる文字の種類によっては適切な処理ができない場合も生じる。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、処理対象の文字の種類に応じて適切に文字の差異検出処理を行なうことのできる画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理装置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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像処理プログラムは、第１の文書と第２の文書との、対応する位置の文字についての差異を検出する処理をコンピューターに実行させるプログラムであって、２つの文字を同一の文字であると判断するための、２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するステップと、第１の文書と第２の文書との対応する位置の文字の間の類似度と、認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、対応する位置の文字の間の差異を判断するステップと、をコンピューターに実行させる。設定するステップは、第１の文書の少なくとも一部領域および第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、認識強度の変化に応じた変化率を検出するステップと、変化率に基づいて認識強度を決定するステップとを含む。
【０００９】
好ましくは、変化率を検出するステップは、差異の検出数が認識強度の変化に伴って規定の変化率以上に変化する位置である特異点を検出し、非ラテン系文字の特異点がラテン系文字の特異点よりも認識強度の高い側の位置に現れた場合に、決定するステップは、ラテン系文字の特異点に対応した認識強度から非ラテン系文字の特異点に対応した認識強度までの間で認識強度を決定する。
【００１０】
より好ましくは、非ラテン系文字の特異点がラテン系文字の特異点よりも認識強度の低い側の位置に現れた場合には、決定するステップは、ラテン系文字の特異点と非ラテン系文字の特異点とのいずれかの特異点に対応した認識強度で上記認識強度を決定する。
【００１１】
好ましくは、変化率を検出するステップは、差異の検出数が認識強度の変化に伴って規定の変化率以上に変化する位置である特異点を検出し、決定するステップは、ラテン系文字と非ラテン系文字とのうちの指定された方の種類の文字についての特異点に対応した認識強度で上記認識強度を決定する。
【００１２】
好ましくは、変化率を検出するステップは、第１の文書および第２の文書から、予め規定された条件に従ってサンプリング領域を抽出するステップを含む。
【００１３】
好ましくは、画像処理プログラムは、画像読取装置から第１の文書の入力を受け付けるステップと、メモリーにアクセスして、第１の文書に対応した第２の文書をメモリーから読み出すステップとをさらにコンピューターに実行させる。
【００１４】
本発明の他の局面に従うと、画像処理プログラムは第１の文字と第２の文字との間の差異を検出する処理をコンピューターに実行させるプログラムであって、２つの文字を同一の文字であると判断するための、第２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するステップと、第１の文字と第２の文字との類似度と、認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、第１の文字と第２の文字との間の差異を判断するステップと、をコンピューターに実行させる。設定するステップは、第１の文字および第２の文字がラテン系文字であるか非ラテン系文字であるかに応じて認識強度を決定するステップを含む。
【００１５】
本発明のさらに他の局面に従うと、画像処理方法は、第１の文書と第２の文書との、対応する位置の文字についての差異を検出する方法であって、２つの文字を同一の文字であると判断するための、第２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するステップと、第１の文書と第２の文書との対応する位置の文字の間の類似度と、認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、対応する位置の文字の間の差異を判断するステップと、を備える。設定するステップは、第１の文書の少なくとも一部領域および第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、認識強度の変化に応じた変化率を検出するステップと、変化率に基づいて認識強度を決定するステップとを含む。
【００１６】
本発明のさらに他の局面に従うと、画像処理装置は、第１の文書と第２の文書との、対応する位置の文字についての差異を検出する処理を実行可能な画像処理装置であって、２つの文字を同一の文字であると判断するための、第２つの文字の間の類似度のしきい値である認識強度を設定するための設定手段と、第１の文書と第２の文書との対応する位置の文字の間の類似度と、認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、対応する位置の文字の間の差異を判断するための判断手段と、を備える。設定手段は、第１の文書の少なくとも一部領域および第２の文書の対応する領域をサンプリング領域として、サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、認識強度の変化に応じた変化率を検出するための検出手段と、変化率に基づいて認識強度を決定するための決定手段とを含む。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によると、処理対象の文字の種類に応じて、適切に文字の差異検出処理を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態にかかる画像処理装置の一例としてのＭＦＰ（Multi-Functional  Peripheral）の構成の具体例を示すブロック図である。
【図２】ＭＦＰを用いた画像処理動作の概要を表わした図である。
【図３】ＭＦＰでの動作概要を表わした図である。
【図４】ＭＦＰでの動作概要を表わした図である。
【図５】認識強度を説明するための図である。
【図６】図４のステップ＃２０での、文字の種類に応じた認識強度の設定を説明するための図である。
【図７】図４のステップ＃２０での、文字の種類に応じた認識強度の設定を説明するための図である。
【図８】図４のステップ＃２０での、文字の種類に応じた認識強度の設定を説明するための図である。
【図９】図４のステップ＃２０での動作の流れを表わした図である。
【図１０】ＭＦＰの機能構成の具体例を示すブロック図である。
【図１１】図４のステップ＃２０での、ＭＦＰの具体的な動作を表わしたフローチャートである。
【図１２】画像処理装置の他の例を表わした図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらの説明は繰り返さない。
【００２０】
＜装置構成＞
図１は、本実施の形態にかかる画像処理装置の一例としてのＭＦＰ（Multi-Functional  Peripheral）１００の構成の具体例を示すブロック図である。図１を参照して、ＭＦＰ１００は、装置全体を制御するためのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０と、ＣＰＵ１０で実行されるプログラムを記憶するためのメモリーであるＲＯＭ（Read  Only  Memory）１１と、ＣＰＵ１０がプログラムを実行する際の作業領域となるメモリーであるＲＡＭ（Random  Access  Memory）１２と、画像データなどを記憶するための大型の記憶装置の一例であるＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１３と、スキャナー１４と、プリンター１５と、操作パネル１６と、他の装置との通信を制御するためのネットワークコントローラー１７とを含む。
【００２１】
＜動作概要＞
図２は、ＭＦＰ１００を用いた画像処理動作の概要を表わした図である。ユーザーは、ＭＦＰ１００を用いて文書の改ざんを検出することができる。ここでの文書の改ざんは、以前の当該文書と今回の当該文書とそれぞれの対応する位置に配置された文字の差異があることを指す。
【００２２】
図２を参照して、ユーザーは、オリジナルの文書である文書ＡをＭＦＰ１００でスキャンする（ステップＳ１）。文書ＡのスキャンデータはたとえばＨＤＤ１３などのメモリーに保存される（ステップＳ２）。メモリーは、ＭＦＰ１００がアクセス可能な他の装置であるメモリー装置であってもよい。
【００２３】
次に、ユーザーは、オリジナルの文書Ａに対応した、処理対象の文書である文書ＢをＭＦＰ１００でスキャンする（ステップＳ３）。
【００２４】
ＭＦＰ１００は、文書Ｂの文書Ａからの改ざんを検出する指示を受け付けると、文書Ｂに対応した文書Ａのデータをメモリーから読み出す（ステップＳ４）。そして、ＭＦＰ１００は、スキャンした文書Ｂと、メモリーから読み出した文書Ａとを比較することで差異を検出する（ステップＳ５）。
【００２５】
ＭＦＰ１００は、処理結果を改ざん結果としてたとえば操作パネル１６に表示する（ステップＳ６）。ＭＦＰ１００は、処理結果を指定された装置に対して出力してもよい。ＭＦＰ１００は、第１の文書と第２の文書との対応する位置に配置された文字に差異を検出した場合、改ざんありとする処理結果を出力する。差異が検出されない場合、ＭＦＰ１００は改ざんなしとする処理結果を出力する。この出力は、画像処理装置に接続されたディスプレイに表示されるものであってもよいし、文書Ｂへのプリント等によって出力されるものであってもよいし、ブザー音などの出力であってもよい。また、ＭＦＰ１００は、文書Ｂの差異のあった文字となかった文字とを異なる表示態様（色等）として操作パネル１６に表示してもよい。
【００２６】
図３および図４は、ＭＦＰ１００での動作概要を表わした図である。図３は文書ＡをスキャンしたときのＭＦＰ１００での動作、図４は文書Ｂをスキャンして改ざん検出の指示を受け付けたときのＭＦＰ１００での動作を表わしている。
【００２７】
すなわち、図３を参照して、ＭＦＰ１００は、オリジナルの文書である文書Ａのスキャンデータに対して規定された前処理を実行する（ステップ＃１１）。ステップ＃１１でＭＦＰ１００は、スキャンデータを所定のファイルに変換した後（ステップ＃１１１）、ノイズを除去する（ステップ＃１１２）。また、ＭＦＰ１００は、原稿の傾きを補正（ステップ＃１１３）した上で、二値化処理を行なう（＃１１４）。ＭＦＰ１００は、文字部分に付されたアンダーラインをデータから削除する（＃１１５）。アンダーラインには、罫線も含まれる。ＭＦＰ１００は、データからオブジェクトを切り出す処理であるセグメンテーションを実行する（＃１１６）。ここで切り出す（削除する）対象となるオブジェクトは、改ざん検出処理において検出する対象とはならない図形、写真などである。
【００２８】
ＭＦＰ１００は、以上の前処理後のデータの文字ごとに、予め記憶している解析処理を実行して当該文字の特徴を数値化し、その処理結果である特徴点を抽出する（ステップ＃１２）。
【００２９】
ＭＦＰ１００は、文字ごとの特徴点を暗号化（ステップ＃１３）した上で圧縮し（ステップ＃１４）、デジタル符号化することでバーコード化などのコード化処理を施す（ステップ＃１５）。ここで生成されるコードは、バーコードやＱＲコード（登録商標）などの二次元コードや二次元カラーバーコードなどが該当する。ＭＦＰ１００は、得られたコード（たとえばバーコード等）をメモリーに保存する（ステップ＃１６）。
【００３０】
なお、以降の説明では、ＭＦＰ１００は、オリジナルの文書である文書Ａに含まれる文字の特徴を表わす情報（文字ごとの特徴点）をコード化してバーコード等を得、該コードを予め規定されたメモリーに保存するものとしている。このコードは、その後の、改ざん検出処理対象の文書Ｂとの比較において該メモリーから読み出される。しかしながら、オリジナルの文書から得られたコードは、データとしてメモリーに保存される例に限定されない。この処理は、コードの取り扱いの一例に過ぎない。他の例として、文書Ａのスキャンデータと関連付けてメモリーに記憶され、文書Ａのスキャンデータをプリントして文書Ｂを作成する際に、ＭＦＰ１００が当該文書Ｂの裏面などの予め規定された位置にプリントしてもよい。この場合、以降の、改ざん検出処理対象の文書Ｂとの比較において、ＭＦＰ１００は、文書Ｂの規定された位置からコードを読み出すことになる。以降の改ざん検出処理の説明では、この例の場合にも同様な処理が行なわれるものとする。
【００３１】
図４を参照して、ＭＦＰ１００は、文書Ｂのスキャンデータを用いて、後述する、差異検出に用いる認識強度を設定する処理を実行する（ステップ＃２０）。また、ＭＦＰ１００は、文書Ｂのスキャンデータに対して、上記ステップ＃１１と同様の前処理を実行し（ステップ＃２１）、ステップ＃１２と同様の処理を実行して特徴点を抽出する（ステップ＃２２）。
【００３２】
また、ＭＦＰ１００は、メモリーから、文書Ｂに対応した文書Ａの上記コードを読み出し（ステップ＃２３）、上記ステップ＃１５のデジタル符号化に対応した復号化処理を実行する（ステップ＃２４）。その後、ＭＦＰ１００は、上記ステップ＃１４の圧縮処理に対応した解凍処理を実行し（ステップ＃２５）、解凍されたコードに対して上記ステップ＃１３の暗号化処理に対応した復号化処理を実行する（ステップ＃２６）。これにより、ＭＦＰ１００は、文書Ａの特徴点を得ることができる。
【００３３】
ＭＦＰ１００は、上記ステップ＃２２で文書Ｂから得られた特徴点を上記ステップ＃２６で得られた文書Ａの特徴点と比較する（ステップ＃２７）。この比較に基づいて、ＭＦＰ１００は、文書Ａと文書Ｂとの間に差異があるか否かを判断して改ざんを検出する（ステップ＃２８）。すなわち、ＭＦＰ１００はステップ＃２８で、上記ステップ＃２０で設定した認識強度を読み出し（ステップ＃２８１）、文字ごとに、対応する位置に配置された文字間の類似度と当該認識強度である後述の類似度のしきい値とを比較して、差異があるか否かを判断する処理を実行する（ステップ＃２８２）。
【００３４】
ＭＦＰ１００は、文書Ｂ全体、または文書Ｂの指定された領域に対して上記処理を行なって、処理結果として文書Ａからの改ざんの有無を出力する（ステップ＃２９）。
【００３５】
図５は、認識強度を説明するための図である。認識強度とは、２つの文字を同一の文字であると判断するための、当該２つの文字の間の特徴点の類似度のしきい値を指す。認識強度が高いほど２つの文字の間の特徴点の類似度のしきい値が高くなり、認識強度が低いほど２つの文字の間の特徴点の類似度のしきい値が低くなる。
【００３６】
図５の上段は、オリジナルの文書Ａの各文字の特徴点の具体例を表わし、その直下の段は、比較対象データである文書Ｂの各文字の特徴点の具体例を表わし、それぞれ、上下が対応する位置に配置された文字であることを示している。図５では、一例として、各文字の特徴点（特徴点群）は、５×５の行列形式で抽出される例が示されている。
【００３７】
「認識強度０１」は、１文字の特徴点群のうち、連続して５か所、差異がある場合に、これら文字の間に差異がある、つまり、改ざんがあると判断する類似度のしきい値を表わしている。「認識強度０３」は、１文字の特徴点群のうち、連続して３か所、差異がある場合に、これら文字の間に差異がある、つまり、改ざんがあると判断する類似度のしきい値を表わしている。従って、「認識強度０１」は「認識強度０３」よりも文字間に差異があると判断する類似度のしきい値のレベルが高い。つまり、「認識強度０１」の方が「認識強度０３」よりも認識強度が高いと言える。
【００３８】
具体的には、図５を参照して、左端の第１の文字の特徴点は、文書Ａと文書Ｂとで３か所の差異があり、最大２か所の差異が連続している。従って、「認識強度０１」でも「認識強度０３」でも、第１の文字については差異がない、つまり改ざんなしと判断される。左から２番目の第２の文字の特徴点は、文書Ａと文書Ｂとで５か所の差異があり、最大３か所の差異が連続している。従って、「認識強度０１」では第２の文字については差異がないと判断されるものの、「認識強度０３」では差異がある、つまり改ざんありと判断される。右端の第３の文字の特徴点は、文書Ａと文書Ｂとで７か所の差異があり、最大５か所の差異が連続している。従って、「認識強度０１」でも「認識強度０３」でも、第３の文字については差異がある、つまり改ざんありと判断される。
【００３９】
図５より、一般的な文字に関しては、認識強度が高いと、つまり、２文字間に差異がないと判断する特徴点の類似度のしきい値が高い場合、同一の判断は厳しくなる。つまり、２文字が同一の文字と判断されにくくなる。認識強度が低いと、つまり、２文字間に差異がないと判断する特徴点の類似度のしきい値が高い場合、同一の判断は緩やかになる。つまり、２文字が同一の文字と判断されやすくなる。
【００４０】
しかしながら、２文字が同一であるか否かの判断は、文字の形状にも影響を受ける。たとえば、同一と判断する特徴点の類似度のしきい値を低くすると、差異の小さな２文字が同一の文字と判断されてしまうことになる。これは、たとえば文字の形状が単純なものの場合、異なる２文字を同一の文字と誤判断することにつながる。たとえば、「１」と「７」とは形状の差異が小さいため、特徴点の類似度のしきい値を低くすると同一の文字と誤判断されてしまう場合もある。一方、同一と判断する特徴点の類似度のしきい値を高くすると、同一の文字であってもフォントや印刷具合などによって微小の差異が生じた場合にも、異なる文字と判断されてしまうことになる。これは、たとえば画数の多い漢字など文字の形状が複雑なものの場合、同一の２文字を異なる文字と誤判断することにつながる。そこで、ＭＦＰ１００は、上記ステップ＃２０において、文字の種類における差異の検出の傾向を考慮して認識強度を設定する。
【００４１】
図６〜図８は、ステップ＃２０での、文字の種類に応じた認識強度の設定を説明するための図であって、文字の種類ごとの、認識強度に応じた差異の検出数の変化を表わした図である。上記のように、文字は、アルファベットのようなラテン系文字と、日本語のような非ラテン系文字とに分けられる。本実施の形態においては、「０」〜「９」のアラビア数字もラテン系文字とする。
【００４２】
一般的に、数字などのラテン系文字は、日本語文字（たとえば漢字）などの非ラテン系文字よりも画数が少なく、形状が単純である。そのため、図６を参照して、認識強度が低い場合には文字間の差異が検出されにくい。これは、たとえば「１」および「７」のような、微小な差異が認識強度が低い場合には検出されない、または検出されにくいためのである。そのため、認識強度が認識強度Ｒ１に達するまでは、認識強度が高くなるにつれて差異が検出されやすくなる。そして、認識強度Ｒ１に達した以降は、差異の検出数は一定となる。つまり、ラテン系文字は形状が単純であるため、特徴点の類似度のしきい値がある程度の高さ（認識強度Ｒ１）に達すると、それ以降、しきい値を上げても、文字の差異は検出されなくなる。これは、たとえば「１」および「７」のように、形状が単純なラテン系文字では、認識強度Ｒ１としたことで文字間の差異が十分に検出されるためである。
【００４３】
これに対して、日本語文字（たとえば漢字）などの非ラテン系文字は、ラテン系文字よりも画数が多く、形状が複雑なことが多い。そのため、図６を参照して、認識強度が低いうちは、認識強度が高くなるにつれて差異の検出数が増加し、その後、認識強度Ｒ２に達するまでは、認識強度の変化に関わらず２文字間の差異の検出数に概ね変化がない。これは、非ラテン系文字は形状が複雑なことから文字ごとに特徴点が異なりやすく、ある程度、類似度のしきい値を低く設定しても、文字間の差異が十分に検出されるためである。一方、認識強度を認識強度Ｒ２を超えて高くすると、認識強度が高くなるにつれて差異の検出数が急激に増加する。これは、非ラテン系文字は形状が複雑なことから、文字の形状が印刷の場合にはフォントやプリンターの特性の影響を受けやすく、手書きの場合には書き癖の影響を受けやすいためである。そのため、認識強度を高くすると、上記のような微小な差異も文字の差異として認識することになるため、急激に差異の検出数が増加することになる。
【００４４】
図６において、ラテン系文字、非ラテン系文字それぞれの差異の検出数の変化率が変化する点、つまり、ラテン系文字の認識強度Ｒ１に対応する位置Ｐ１、および非ラテン系文字の認識強度Ｒ２に対応する位置Ｐ２を、差異の検出数の変化の「特異点」と称する。
【００４５】
上記ステップ＃２０において、ＭＦＰ１００は、ラテン系文字、非ラテン系文字それぞれの差異の検出数の傾向を考慮して文書Ａと文書Ｂとの差異を検出し、改ざんを検出する処理に用いる認識強度を決定し、設定する。詳しくは、図６に示されたように、非ラテン系文字の特異点Ｐ２がラテン系文字の特異点Ｐ１よりも認識強度の高い側の位置に表れた場合に、ＭＦＰ１００は、ラテン系文字の特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１から非ラテン系文字の特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２までの間で改ざん検出処理に用いる認識強度を決定し、設定する。一例として、ＭＦＰ１００は、ラテン系文字の差異の検出数の変化が増加から一定に転じた変化率の位置である特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１で、非ラテン系文字の差異の検出数の変化がすでに一定であった場合には、特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定する。または、ＭＦＰ１００は、その認識強度Ｒ１よりも高い認識強度であって、非ラテン系文字の差異の検出数が一定から増加に転じる変化率の位置である特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定してもよい。
【００４６】
図７に表わされたように、ラテン系文字の特異点Ｐ１が認識強度の高い位置に現れ、非ラテン系文字が特異点Ｐ２を示す認識強度Ｒ２よりも特異点Ｐ１を示す認識強度Ｒ１の方が高い場合（Ｒ１＞Ｒ２）であっても、上記ステップ＃２０でＭＦＰ１００は、ラテン系文字、非ラテン系文字それぞれの差異の検出数の傾向を考慮して改ざん検出処理に用いる認識強度を決定し、設定することができる。すなわち、この場合、ＭＦＰ１００は、ラテン系文字、非ラテン系文字のいずれかの特異点に対応した認識強度を改ざん検出処理に用いる認識強度を決定することができる。図７の場合、ＭＦＰ１００は、ラテン系文字の特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定する。なぜなら、非ラテン系文字の特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２でラテン系文字の差異の検出数は増加中であり、一方、ラテン系文字の特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１で非ラテン系文字の差異の検出数は概ね一定しているからである。
【００４７】
なお、図８に表わされたように、ラテン系文字の特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１で非ラテン系文字の差異の検出数が変化中であり、かつ、非ラテン系文字の特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２でラテン系文字の差異の検出数が変化中である場合、つまり、ラテン系文字、非ラテン系文字のいずれの特異点に対応した認識強度でも他の種類の文字の差異の検出数が一定していない場合、ＭＦＰ１００は、いずれかの特異点Ｐ１，Ｐ２に対応した認識強度Ｒ１，Ｒ２を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定してもよい。いずれの文字の種類の特異点を用いるかは、予め規定されていてもよいし、上記ステップ＃２０で問い合わせ画面を表示するなどしてユーザーの指定を受け付けてもよい。また、ＭＦＰ１００は、改ざん検出処理対象の文書Ａ，Ｂに多く含まれる文字の種類の認識強度を利用するようにしてもよい。
【００４８】
なお、改ざん検出処理対象の文書にラテン系文字、非ラテン系文字のいずれか一方のみが含まれている場合、つまり、単一の種類の文字のみが改ざん検出処理対象の文書に含まれている場合、ＭＦＰ１００は、当該種類の文字の特異点に基づいて認識強度を決定してもよい。つまり、改ざん検出処理対象の文書に非ラテン系の文字のみ含まれてラテン系文字が検出されない場合には、ＭＦＰ１００は特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定することができる。一方、改ざん検出処理対象の文書にラテン系の文字のみ含まれて非ラテン系文字が検出されない場合には、ＭＦＰ１００は特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定することができる。もちろん、特異点の位置に関わらず、ラテン系文字の特異点に対応した認識強度を用いるか、非ラテン系文字の特異点に対応した認識強度を用いるかが、ユーザー設定や管理者設定などによって予め規定されていてもよい。さらには、この場合、ＭＦＰ１００において認識強度を設定する処理が行なわれず、予め、ラテン系文字の特異点に対応した認識強度、非ラテン系文字の特異点に対応した認識強度がメモリーに記憶されており、ＭＦＰ１００が指定された方の認識強度をメモリーから読み出してもよい。
【００４９】
図９は、上記ステップ＃２０での動作の流れを表わした図である。図９を参照して、ＭＦＰ１００は、文書の差異の検出を行なう際に、文書Ａ，Ｂから、認識強度の設定に用いる領域であるサンプリング領域として、対応する、少なくとも一部領域を抽出し（ステップ＃２０１）、その領域をプレスキャンする（ステップ＃２０２）。そして、ＭＦＰ１００は、サンプリング領域内で文字ごとの差異検出処理を実行する（ステップ＃２０３）。
【００５０】
ステップ＃２０３で、ＭＦＰ１００は、予め規定した変化量で認識強度を変化させながら、当該認識強度における文字間の差異を検出してその検出数を文字種類（ラテン系、非ラテン系）ごとに記憶する。ＭＦＰ１００は、予め規定された認識強度の範囲において上記動作を繰り返することで、図６〜図８に図示されたような、認識強度の変化に応じた、ラテン系文字、非ラテン系文字の差異の検出数の変化を得ることができる。そして、ＭＦＰ１００は、その結果に基づいてそれぞれの文字の種類についての特異点Ｐ１，Ｐ２を検出する（ステップ＃２０４）。
【００５１】
ＭＦＰ１００は、ラテン系文字、非ラテン系文字それぞれの特異点Ｐ１，Ｐ２に基づいて認識強度を設定する（ステップ＃２０５）。好ましくは、ＭＦＰ１００は、非ラテン系文字の特異点Ｐ２がラテン系文字の特異点Ｐ１よりも認識強度の高い側の位置に表れた場合に、特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１から特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２までの間で認識強度を決定する。たとえば、ＭＦＰ１００は、特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定する。また、好ましくは、ＭＦＰ１００は、ラテン系文字の特異点Ｐ１の方が非ラテン系文字が特異点Ｐ２よりも認識強度の高い側の位置に表れた場合（Ｒ１＞Ｒ２）に、特異点Ｐ１，Ｐ２のうちの、対応した認識強度において他の種類の文字の差異の検出数は概ね一定している方の特異点に対応した認識強度を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定する。また、好ましくは、ＭＦＰ１００は、つまり、ラテン系文字、非ラテン系文字のいずれの特異点に対応した認識強度でも他の種類の文字の差異の検出数が一定していない場合や、いずれかの種類の文字しかサンプリング領域から検出されなかった場合には、検出された種類の文字の特異点に対応した認識強度を改ざん検出処理に用いる認識強度と決定する。そして、ＭＦＰ１００は決定した認識強度を、上記ステップ＃２８１で読み出し可能なようにメモリーに保存する（ステップ＃２０６）。
【００５２】
認識強度を改ざん検出処理対象の文書に応じて決定して設定することは、当該文書と対応する文書（オリジナルの文書）との間の差異（改ざんの有無）の検出精度に大きく影響する。なぜなら、上記したように、文書に含まれる文字の種類に応じて、認識強度の差異の検出数への影響の傾向が異なるからである。従って、ＭＦＰ１００が実際の処理対象の文書に含まれる文字の種類を用いて認識強度を設定することで、改ざん検出処理対象の文書と対応する文書（オリジナルの文書）との間の差異（改ざんの有無）の検出精度を向上させることができる。
【００５３】
検出精度をより向上させるためには、好ましくはＭＦＰ１００は、サンプリング領域として、処理対象の文書全体を用いる。これにより、文書全体の文字の種類の傾向を正確に反映した認識強度を設定することが可能となる。
【００５４】
一方で、認識強度を設定するための処理の時間を短縮するため、ひいては、改ざん検出処理全体の必要時間を短縮するため、サンプリング領域はできるだけ少ない方がよい。そのため、ＭＦＰ１００は、処理対象の文書の中から適当な一部領域をサンプリング領域として抽出する。サンプリング領域は、たとえば処理対象の文書の先頭から所定範囲、といったように、予め規定された範囲であってよい。当該範囲は、管理者等の特定のユーザーによって予め設定されていてもよいし、ログインユーザー等、改ざん検出処理に関連するユーザーによって任意に設定、または変更可能であってもよい。ある程度の範囲をサンプリング領域とすることで、当該領域にラテン系文字、非ラテン系文字が文書全体でのばらつきに近いばらつきで存在していると考えられる。そのため、検出精度の低下を抑えつつ、改ざん検出処理全体の時間を短縮することができる。
【００５５】
より好ましくは、ＭＦＰ１００は、処理対象の文書全体に対してＯＣＲ（Optical  Character  Reader）などの解析処理を施して含まれる文字の種類のばらつきを特定する。そして、文書全体での文字の種類のばらつきに近いばらつきで各種類の文字が混在している領域を特定して、当該領域をサンプリング領域として抽出する。このようにすることで、より、検出精度の低下を抑えつつ、改ざん検出処理全体の時間を短縮することができる。
【００５６】
＜機能構成＞
図１０は、上記動作を行なうためのＭＦＰ１００の機能構成の具体例を示すブロック図である。図１０の各機能は、ＭＦＰ１００のＣＰＵ１０がＲＯＭ１１に記憶されているプログラムをＲＡＭ１２上に読み出して実行することで、主にＣＰＵ１０で実現される。しかしながら、一部機能が図１に表わされた他の構成、または図示されていない電気回路などの他のハードウェア構成によって実現されてもよい。
【００５７】
図１０を参照して、ＣＰＵ１０は、スキャナー１４から、オリジナルの文書（文書Ａ）のスキャンデータ、および文書Ａに対応した処理対象の文書（文書Ｂ）のスキャンデータの入力を受け付けるための文書入力部１０１と、スキャンデータに対して上記前処理を施して改ざん検出処理可能なファイルに変換するための画像変換部１０２と、前処理後のデータの文字ごとに解析処理を実行することで文字ごとの特徴点を抽出するための解析部１０３と、文字ごとの特徴点を暗号化して圧縮し、デジタル符号化するコード化処理を施して、バーコードなどのコードを生成するためのバーコード生成部１０４と、生成されたコードを記憶するためのメモリー領域であるバーコード記憶部１３１から、処理対象の文書（文書Ｂ）に対応したオリジナルの文書（文書Ａ）について生成されたコードを読み出すための読出部１０５と、読み出したコードに対してデジタル符号化に対応した復号化処理を施した上で圧縮処理に対応した解凍処理を実行し、解凍されたコードに対して暗号化処理に対応した復号化処理を施すことで文書Ａに含まれる各文字の特徴点を得るための復号部１０６と、改ざん検出処理に用いる認識強度を設定するための設定部１０７と、文書Ａ，Ｂの対応する位置の文字のそれぞれの特徴点間の類似度と認識強度と設定された類似度のしきい値とを比較することで、対応する位置の文字の間の差異の有無を判断するための判断部１１１と、判断結果として、改ざん検出処理対象の文書Ｂのオリジナルの文書Ａからの改ざんの有無を操作パネル１６に出力したり、ネットワークコントローラー１７を介して他の装置に出力したりする処理を行なうための出力部１１２とを含む。
【００５８】
判断部１１１は、改ざん検出処理対象の文書Ｂの少なくとも一部領域およびオリジナルの文書Ａの対応する領域をサンプリング領域として抽出するための抽出部１０８と、サンプリング領域に含まれるラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の差異の検出数の、認識強度の変化に応じた変化率を検出するための検出部１０９と、ラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の上記変化率に基づいて改ざん検出処理で用いられる認識強度を決定するための決定部１１０とを含む。抽出部１０８は、文書Ｂの予め規定された範囲をサンプリング領域としてもよいし、プレスキャンして含まれる文字の種類の比率が規定された比率を満たす範囲をサンプリング領域として抽出してもよい。詳しくは、検出部１０９は、ラテン系文字および非ラテン系文字のうちの少なくとも一方の種類の文字の上記特異点を検出する。
【００５９】
好ましくは、決定部１１０は、非ラテン系文字の特異点Ｐ２がラテン系文字の特異点Ｐ１よりも認識強度の高い側の位置に表れた場合に、ラテン系文字の特異点Ｐ１に対応した認識強度Ｒ１から非ラテン系文字の特異点Ｐ２に対応した認識強度Ｒ２までの間で認識強度を決定する。また、好ましくは、決定部１１０は、非ラテン系文字の特異点Ｐ２がラテン系文字の特異点Ｐ１よりも認識強度の低い側の位置に表れた場合には、特異点Ｐ１と特異点Ｐ２とのいずれかであって、他の文字の種類での差異の検出数の変化が一定、あるいは概ね一定している特異点に対応した認識強度で認識強度を決定する。また、好ましくは、決定部１１０は、ラテン系文字と非ラテン系文字とのうちの指定された方の種類の文字についての特異点に対応した認識強度で認識強度を決定する。
【００６０】
＜動作フロー＞
図１１は、図４のステップ＃２０での、ＭＦＰ１００の具体的な動作を表わしたフローチャートである。図１１のフローチャートに表わされた動作は、ＭＦＰ１００のＣＰＵ１０がＲＯＭ１１に記憶されているプログラムをＲＡＭ１２上に読み出して実行し、図１０の各機能を発揮することによって実現される。
【００６１】
図１１を参照して、ＣＰＵ１０は、改ざん検出処理対象の文書データである、文書Ｂのスキャンデータの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。また、ＣＰＵ１０は、文書Ｂに対応したオリジナルの文書である文書Ａの文書データである、文書Ａのスキャンデータをメモリーから読み出す（ステップＳ１０３）。
【００６２】
ＣＰＵ１０は、これら文書データからサンプリング領域を抽出する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５でＣＰＵ１０は、これら文書の予め規定された範囲をサンプリング領域として抽出してもよいし、全領域をサンプリング領域に設定してもよいし、プレスキャンを実行して、ラテン系文字と非ラテン系文字とが予め規定された割合で混在している領域をサンプリング領域として抽出してもよい。
【００６３】
ＣＰＵ１０は、文書Ａおよび文書Ｂの、ステップＳ１０５で抽出したサンプリング領域に含まれる対応する文字について、ラテン系文字および非ラテン系文字それぞれ、認識強度を変化させながら、差異の有無を判断し、その検出数をカウントする。詳しくは、ＣＰＵ１０は、初めに、認識強度Ｒを初期化して（ステップＳ１０７）、認識強度Ｒを初期値Ｒ０とする。ＣＰＵ１０は、文書Ａおよび文書Ｂのサンプリング領域に含まれる対応する文字について、認識強度Ｒを用いて差異の有無を検出する（ステップＳ１０９）。ＣＰＵ１０は、ラテン系文字および非ラテン系文字それぞれの差異の検出数を、認識強度Ｒに関連付けてメモリーに記憶する（ステップＳ１１１）。そして、ＣＰＵ１０は、ラテン系文字および非ラテン系文字それぞれについて、上記の特異点Ｐ１，Ｐ２を検出するための処理を実行する（ステップＳ１１３）。
【００６４】
ステップＳ１１３では、一例として、前回の認識強度Ｒのときの検出数から今回の認識強度Ｒのときの検出数にかけて検出数が増加した場合、あるいは規定した変化率以上に検出数が増加した場合に、前回の認識強度Ｒをその文字の種類における特異点に対応した認識強度として検出することができる。
【００６５】
上記ステップＳ１１３の処理によって特異点が検出された場合（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、ＣＰＵ１０は、検出された特異点に基づいて認識強度を決定する（ステップＳ１１７）。
【００６６】
上記ステップＳ１１３の処理によって、まだ特異点が検出されない場合（ステップＳ１１５でＮＯ）、ＣＰＵ１０は、認識強度Ｒを予め規定した量△Ｒ、変化させる（ステップＳ１１９）。変化後の認識強度Ｒが、予め規定した認識強度の最大値Ｒｍａｘを超えない場合には（ステップＳ１１９でＮＯ）、ＣＰＵ１０は、変化後の認識強度Ｒを用いて上記ステップＳ１０９からの動作を、認識強度が決定されるまで繰り返す。
【００６７】
＜実施の形態の効果＞
本実施の形態にかかる画像処理装置の一例であるＭＦＰ１００は、以上の動作を行なうことで、数字などのラテン系文字と日本語文字などの非ラテン系文字との間で文字認識の傾向が異なることを踏まえて、改ざん検出対象の文書の構成や条件にマッチした認識強度を設定することができる。すなわち、ＭＦＰ１００は、改ざん検出対象の文書に含まれる文字の種類に応じて認識強度を設定することができる。それによって、ＭＦＰ１００は、より正確な文字認識を行なうことができ、文字間の差異の検出を高精度で行なうことができる。
【００６８】
さらに、ＭＦＰ１００は、認識強度の設定に用いるサンプリング領域として改ざん検出対象の文書の一部領域を用いることで、差異の検出精度の低下を防ぎつつ処理速度を速めることができる。
【００６９】
＜他の例１＞
以上の説明は、画像処理装置としてＭＦＰ１００が１台ですべての画像処理動作を行なうものとしている。しかしながら、画像処理装置はＭＦＰ１００の１台のみで構成される例に限定されない。たとえば、上記画像処理動作を、複数台の装置で分担して行なってもよい。図１２は、画像処理装置の他の例としてＰＣ（パーソナルコンピューター）とＭＦＰとで分担して上記画像処理動作を行なう場合の例を表わした図である。図１２を参照して、他の例として、ＰＣは、ＭＦＰからオリジナルの文書である文書ＡのスキャンデータをＭＦＰから得（ステップＳ２’）、メモリーに保存する。ＰＣは、文書Ａのスキャンデータに対して前処理を実行し、特徴点を抽出する。そして、特徴点に対して処理を施してコード化し、生成されたコードをメモリーに保存する。メモリーは、ＰＣに搭載されるものであってもよいし、図１２に表わされたように、アクセス可能な他の装置に搭載されるものであってもよい。
【００７０】
また、ＰＣは、文書Ａに対応した、改ざん検出処理の対象である文書ＢのスキャンデータをＭＦＰから得る（ステップＳ４’−１）。ＰＣは、文書Ｂのスキャンデータからも同様にして特徴点を抽出する。ＰＣは、メモリーから文書Ａのコードを読み出して文書Ａの特徴点を取得し（ステップＳ４’−２）、文書Ｂの特徴点と比較することでその差異を検出する（ステップＳ５’）。そして、ＰＣは、その結果を出力する（ステップＳ６’）。
【００７１】
このようにすることで、スキャンデータをＭＦＰやメモリーから取得可能な装置であれば、当該処理のためのプログラムを搭載しておくことで、どのような装置であっても上記の画像処理動作を行なうことができる。すなわち、上記の画像処理動作を行なう画像処理装置はＭＦＰに限定されず、あらゆる装置であってよい。
【００７２】
＜他の例２＞
なお、以上の説明では、ＭＦＰ１００は、改ざんの有無を検出する文書における文字の種類に着目して、当該文書に対して認識強度を設定している。そして、ＭＦＰ１００は、当該文書に対して設定された認識強度を利用して文字ごとの差異を検出する処理を行ない、その結果として、文書Ｂがオリジナルの文書Ａから改ざんされているか否か、を出力するものとしている。
【００７３】
しかしながら、他の例として、画像処理装置は、一文字ずつ、当該文字の種類に応じた認識強度を設定し、当該文字が対応する文字との間に差異があるか否かを、その文字について設定した認識強度を用いて検出してもよい。
【００７４】
このようにすることで、検出精度をより向上させることができる。
＜他の例３＞
さらに、上述の画像処理動作をＣＰＵに実行させるプログラムを提供することもできる。画像処理プログラムを提供することによって、既存のＰＣやＭＦＰなどを上記動作を行なう画像処理装置として用いることができる。
【００７５】
このようなプログラムは、コンピューターに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk-Read  Only  Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピューター読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピューターに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【００７６】
なお、本発明にかかるプログラムは、コンピューターのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
【００７７】
また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
【００７８】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【００７９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８０】
１０  ＣＰＵ、１１  ＲＯＭ、１２  ＲＡＭ、１３  ＨＤＤ、１４  スキャナー、１５  プリンター、１６  操作パネル、１７  ネットワークコントローラー、１００  ＭＦＰ、１０１  文書入力部、１０２  画像変換部、１０３  解析部、１０４  バーコード生成部、１０５  読出部、１０６  復号部、１０７  設定部、１０８  抽出部、１０９  検出部、１１０  決定部、１１１  判断部、１１２  出力部、１３１  バーコード記憶部。
【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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