(57)【要約】【課題】原稿の分類において、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、分類の精度を向上させる。【解決手段】画像読取装置１０は、原稿に形成された画像の画像情報を用いて画像を分類するにあたり、原稿に形成された画像の画像情報を取得する画像情報受信部２１と、画像の特徴量から分類を行うための第１の認識処理を実行する罫線認識部２４と、画像の文字情報から分類を行うための第２の認識処理を実行するＯＣＲ認識部２３と、何れか一方の認識処理の処理結果により、何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する分類処理部２５とを備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿に形成された画像の画像情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像情報を用いて画像を分類するにあたり、画像の特徴量から分類を行う第１の認識処理と画像の文字情報から分類を行う第２の認識処理とを予め備え、何れか一方の認識処理の処理結果により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する分類手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記分類手段は、前記何れか一方の認識処理を行った後、予め定められた対応関係において、当該何れか一方の認識処理の処理結果に対して他方の認識処理を行うことが対応付けられている場合には、当該他方の認識処理を行うこと
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の認識処理及び前記第２の認識処理では、それぞれの認識処理毎に予め定められた複数の項目のうち、何れかの項目に前記画像が属するかの認識が行われ、
前記分類手段は、前記何れか一方の認識処理を行った後に他方の認識処理を行う場合、当該何れか一方の認識処理の処理結果により、予め定められた前記複数の項目よりも少ない数の項目に絞り込んだ上で、当該他方の認識処理により、絞り込んだ項目の何れかに前記画像が属するかの認識を行うこと
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
それぞれの認識処理毎に予め定められた前記複数の項目と画像の分類先とは、当該項目毎に予め対応付けられており、
前記分類手段は、前記他方の認識処理により前記画像が属すると認識された項目と対応付けられている分類先に、当該画像を分類すること
を特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記分類手段は、前記何れか一方の認識処理の処理結果として複数の候補を出力した場合、前記画像の分類先が確定するまで、当該複数の候補から予め定められた順番に従って候補を選択し、選択した候補により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて当該画像を分類すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記分類手段は、ユーザが指定した条件により、前記第１の認識処理及び前記第２の認識処理のどちらを先に行うか決定すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像の特徴量は、当該画像に含まれる罫線であること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
原稿に形成された画像の画像情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像情報を用いて画像を分類するにあたり、第１の認識処理と当該第１の認識処理とは異なる第２の認識処理とを予め備え、何れか一方の認識処理の処理結果により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する分類手段と
を備える画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
原稿に形成された画像の画像情報を取得する機能と、
取得された画像情報を用いて画像を分類するにあたり、画像の特徴量から分類を行う第１の認識処理と画像の文字情報から分類を行う第２の認識処理とを予め備え、何れか一方の認識処理の処理結果により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する機能と
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、２値画像に対し水平及び垂直方向の罫線を抽出し、図形のコーナーを検出して、罫線の交点である構成要素を検出し、構成要素どうしを連結し、矩形構造の最外郭の外形枠を検出して、枠構造の特徴を抽出し、予め各帳票の枠構造の特徴を登録した枠構造参照テーブルを参照して入力の帳票を識別し、文字読取領域を検出する技術が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、認識対象帳票の項目間の物理的な配置関係と、住所、姓名等の記入種別とを対応付けた帳票定義テーブルを用意し、入力帳票のイメージデータから白画素の連続に外接する四角形を抽出し、しきい値以上の大きさを有する四角形を記入枠として決定し、決定した記入枠から得られた項目の物理的な配置関係と帳票定義テーブルの定義情報とを照合し、記入項目の種別を判断し、さらに、各記入項目毎に、種別に応じた独自の知識を用いた文字列認識を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０９−１３８８３７号公報
【特許文献２】特開平０６−１１９４９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば帳票等の原稿に描かれた文字や罫線などを認識して、原稿を分類する場合がある。ここで、例えば文字の認識や罫線の認識では、原稿の種類によって得意不得意が存在する場合がある。
本発明は、原稿の分類において、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、分類の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、原稿に形成された画像の画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像情報を用いて画像を分類するにあたり、画像の特徴量から分類を行う第１の認識処理と画像の文字情報から分類を行う第２の認識処理とを予め備え、何れか一方の認識処理の処理結果により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する分類手段とを備える画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記分類手段は、前記何れか一方の認識処理を行った後、予め定められた対応関係において、当該何れか一方の認識処理の処理結果に対して他方の認識処理を行うことが対応付けられている場合には、当該他方の認識処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記第１の認識処理及び前記第２の認識処理では、それぞれの認識処理毎に予め定められた複数の項目のうち、何れかの項目に前記画像が属するかの認識が行われ、前記分類手段は、前記何れか一方の認識処理を行った後に他方の認識処理を行う場合、当該何れか一方の認識処理の処理結果により、予め定められた前記複数の項目よりも少ない数の項目に絞り込んだ上で、当該他方の認識処理により、絞り込んだ項目の何れかに前記画像が属するかの認識を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、それぞれの認識処理毎に予め定められた前記複数の項目と画像の分類先とは、当該項目毎に予め対応付けられており、前記分類手段は、前記他方の認識処理により前記画像が属すると認識された項目と対応付けられている分類先に、当該画像を分類することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記分類手段は、前記何れか一方の認識処理の処理結果として複数の候補を出力した場合、前記画像の分類先が確定するまで、当該複数の候補から予め定められた順番に従って候補を選択し、選択した候補により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて当該画像を分類することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記分類手段は、ユーザが指定した条件により、前記第１の認識処理及び前記第２の認識処理のどちらを先に行うか決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記画像の特徴量は、当該画像に含まれる罫線であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、原稿に形成された画像の画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像情報を用いて画像を分類するにあたり、第１の認識処理と当該第１の認識処理とは異なる第２の認識処理とを予め備え、何れか一方の認識処理の処理結果により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する分類手段とを備える画像処理装置である。
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、原稿に形成された画像の画像情報を取得する機能と、取得された画像情報を用いて画像を分類するにあたり、画像の特徴量から分類を行う第１の認識処理と画像の文字情報から分類を行う第２の認識処理とを予め備え、何れか一方の認識処理の処理結果により、当該何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて画像を分類する機能とを実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、原稿の分類において、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、分類の精度を向上させることができる。
請求項２記載の発明によれば、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、さらに、分類の精度を向上させることができる。
請求項３記載の発明によれば、予め定められた複数の項目の全てに対して属するか否かの判断を行う構成と比較して、処理速度を向上させることができる。
請求項４記載の発明によれば、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、さらに、分類の精度を向上させることができる。
請求項５記載の発明によれば、一方の認識処理により一意に認識されない場合であっても、原稿の分類先を確定することができる。
請求項６記載の発明によれば、ユーザが指定した条件により、優先させる認識処理を決定することができる。
請求項７記載の発明によれば、画像に含まれる罫線により、原稿を分類することができる。
請求項８記載の発明によれば、原稿の分類において、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、分類の精度を向上させることができる。
請求項９記載の発明によれば、原稿の分類において、原稿の種類によらず決められた認識処理を用いる構成と比較して、分類の精度を向上させる機能を、コンピュータにより実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態に係る画像処理システムの全体構成例を示した図である。
【図２】本実施の形態に係る画像読取装置のハードウェア構成例を示した図である。
【図３】本実施の形態に係る端末装置のハードウェア構成例を示した図である。
【図４】本実施の形態に係る端末装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図５】ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の一例を説明するための図である。
【図６】画像処理システムによる処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図７】信頼性テーブルの一例を示した図である。
【図８】ＯＣＲ認識処理を優先する場合の処理手順の一例を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜画像処理システムの全体構成＞
まず、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成例を示した図である。本実施の形態に係る画像処理システム１は、帳票などの原稿を分類するためのシステムである。具体的には、画像処理システム１では、「納品書」や「請求書」等の様々な種類の原稿がセットされ、原稿の内容に応じて分類が行われる。原稿が分類されることにより、ユーザは、例えば、分類された状態で原稿の記載事項を確認したり、分類毎に決められたフローに従って原稿を処理したりすることができる。
図示するように、画像処理システム１は、原稿に形成された画像を読み取って画像データ（画像情報）を生成する画像読取装置１０と、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から画像情報を受信して分類を行う端末装置２０とを備える。
【００１０】
画像読取装置１０は、スキャン機能を有し、帳票等の原稿（用紙）上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像を示す画像情報（以下、原稿画像情報と称する）を生成する。ここで、画像読取装置１０は、例えばスキャナ装置であり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ(Charge Coupled Devices)で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ(Contact Image Sensor)で受光するＣＩＳ方式などが用いられる。なお、画像読取装置１０としては、スキャン機能に加えて、例えば、プリント機能、コピー機能及びファクシミリ機能等を備えても良い。
【００１１】
端末装置２０は、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０が生成した原稿画像情報を受信し、受信した原稿画像情報を用いて、原稿の分類（即ち、原稿に形成された画像の分類）を行う。端末装置２０としては、例えばＰＣ（Personal Computer）を用いれば良い。本実施の形態では、端末装置２０が、画像処理装置の一例としての機能を有している。
【００１２】
ここで、詳しくは後述するが、端末装置２０は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）により原稿（原稿画像情報）に含まれる文字（例えば、数字、記号、マーク等を含む）を認識する処理と、原稿（原稿画像情報）に含まれる罫線を認識する処理とを用いて、原稿の分類を行う。ＯＣＲとは、画像データ上にある文字を解析し、コンピュータで扱われる文字データに変換する技術である。また、罫線とは、例えば、項目同士の間を区切ったり項目を囲んだりするために縦や横に引いた線を示し、画像の特徴量を表す情報の一例と捉えることができる。
【００１３】
以下では、ＯＣＲにより原稿に含まれる文字情報を認識して分類を行う処理を、ＯＣＲ認識処理と称する場合がある。また、原稿に含まれる罫線を認識して分類を行う処理を、罫線認識処理と称する場合がある。本実施の形態では、第１の認識処理の一例として、罫線認識処理が用いられる。さらに、第２の認識処理の一例として、ＯＣＲ認識処理が用いられる。
【００１４】
ネットワーク３０は、画像読取装置１０と端末装置２０との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）である。
【００１５】
＜画像読取装置のハードウェア構成＞
次に、画像読取装置１０のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る画像読取装置１０のハードウェア構成例を示した図である。図示するように、画像読取装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、表示パネル１０５と、画像形成部１０６と、画像読取部１０７と、通信インタフェース（以下、通信Ｉ／Ｆと称する）１０８とを備える。なお、これらの各機能部はバス１０９に接続されており、このバス１０９を介してデータの授受を行う。
【００１６】
ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種プログラムを実行する。ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の作業用メモリ等として用いられるメモリである。ＲＯＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が実行する各種プログラム等を記憶するメモリである。そして、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３等に記憶された各種プログラムをＲＡＭ１０２にロードして実行することにより、画像読取装置１０の各機能を実現する。また、ＨＤＤ１０４は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
【００１７】
表示パネル１０５は、各種情報の表示やユーザからの操作入力の受付を行う。
画像形成部１０６は、入力される画像データをもとに記録媒体に画像を形成する。ここで、画像形成部１０６は、感光体に付着させたトナーを記録媒体に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式などが用いられる。
【００１８】
画像読取部１０７は、原稿上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像を示す原稿画像情報を生成する。
通信Ｉ／Ｆ１０８は、ネットワーク３０を介して端末装置２０等の外部機器との間で各種データの送受信を行うインタフェースとして機能する。
【００１９】
＜端末装置のハードウェア構成＞
次に、端末装置２０のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施の形態に係る端末装置２０のハードウェア構成例を示した図である。図示するように、端末装置２０は、演算手段であるＣＰＵ２０１と、記憶手段であるメインメモリ２０２および磁気ディスク装置（ＨＤＤ）２０３とを備える。
【００２０】
ここで、ＣＰＵ２０１は、ＯＳやアプリケーション等の各種プログラムを実行し、端末装置２０の各機能を実現する。また、メインメモリ２０２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。磁気ディスク装置２０３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。さらに、端末装置２０は、外部との通信を行うための通信Ｉ／Ｆ２０４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構２０５と、キーボードやマウス等の入力デバイス２０６とを備える。
【００２１】
＜端末装置の機能構成＞
次に、端末装置２０の機能構成について説明する。図４は、本実施の形態に係る端末装置２０の機能構成例を示したブロック図である。
【００２２】
端末装置２０は、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から原稿画像情報を受信する画像情報受信部２１と、ユーザからの操作入力を受け付ける操作受付部２２と、ＯＣＲ認識処理により原稿画像情報の認識を行うＯＣＲ認識部２３と、罫線認識処理により原稿画像情報の認識を行う罫線認識部２４とを備える。
また、端末装置２０は、ＯＣＲ認識処理の認識結果及び罫線認識処理の認識結果をもとに原稿の分類先を決定する分類処理部２５と、管理者により予め作成された信頼性テーブルを格納する信頼性テーブル格納部２６とを備える。
【００２３】
画像情報受信部２１は、画像読取部１０７が原稿上に形成されている画像を読み取って生成した原稿画像情報を、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から受信する。
【００２４】
操作受付部２２は、ユーザからの操作入力を受け付ける。例えば、操作受付部２２は、原稿の分類に際して、分類パターンを指定する操作入力を受け付ける。ここで、分類パターンとは、原稿が属する区分を示すものであり、ユーザはセットする原稿の内容などを考慮して分類パターンの指定を行う。分類パターンの詳細については後述する。
【００２５】
ＯＣＲ認識部２３は、ＯＣＲ認識処理により原稿画像情報の認識を行う。具体的には、ＯＣＲ認識部２３は、ＯＣＲにより、画像情報受信部２１が受信した原稿画像情報に含まれる文字を認識する。そして、ＯＣＲ認識部２３は、認識した文字（文字列）の情報をもとに、原稿を、ＯＣＲ認識処理用に予め定められた複数の分類項目のうちの何れかの分類項目に分類する。
【００２６】
罫線認識部２４は、罫線認識処理により原稿画像情報の認識を行う。具体的には、罫線認識部２４は、例えば、画像情報受信部２１が受信した原稿画像情報を水平方向及び垂直方向に走査し、一定の長さ以上に黒画素が連続する線を罫線として認識する。そして、罫線認識部２４は、認識した罫線の情報をもとに、原稿を、罫線認識処理用に予め定められた複数の分類項目のうちの何れかの分類項目に分類する。
【００２７】
ここで、図５を参照しながら、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理について説明する。図５は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の一例を説明するための図である。例えば、図５に示す原稿３０１には、罫線による図表３０２及び図表３０３が描かれている。また、図表３０２の中には「ＡＡＡ」の文字列、図表３０３の中には「ＢＢＢ」の文字列が記載されている。
【００２８】
ＯＣＲ認識処理の場合、ＯＣＲ認識部２３は、ＯＣＲにより文字認識を行い、原稿３０１内で文字列「ＡＡＡ」及び文字列「ＢＢＢ」が描かれていることを把握する。ここで、例えば、原稿内に文字列「ＡＡＡ」及び文字列「ＢＢＢ」が描かれている場合のＯＣＲ認識処理用の分類項目が予め定められていれば、ＯＣＲ認識部２３は、その予め定められた分類項目に原稿を分類する。なお、ＯＣＲ認識処理で分類を行う場合には、文字の大きさや文字の位置（座標情報）など、文字に関するあらゆる情報を用いて良い。
【００２９】
また、罫線認識処理の場合、罫線認識部２４は、原稿３０１内で、図表３０２及び図表３０３のように罫線が描かれていることを把握する。ここで、例えば、原稿内に図表３０２及び図表３０３のような罫線が描かれている場合の罫線認識処理用の分類項目が予め定められていれば、罫線認識部２４は、その予め定められた分類項目に原稿を分類する。なお、罫線認識処理で分類を行う場合には、罫線の種類や太さ、罫線の位置（座標情報）など、罫線に関するあらゆる情報を用いて良い。
このようにして、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理が行われる。
【００３０】
分類処理部２５は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のうち、実行する認識処理を決定する。そして、分類処理部２５は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて、最終的な原稿の分類先を決定する。ここで、分類処理部２５は、最終的な原稿の分類先として、原稿の種類を決定する。
【００３１】
さらに説明すると、分類に際してユーザが指定する分類パターンには、ＯＣＲ認識処理または罫線認識処理のどちらを優先させるかが分類パターン毎に決められている。付言すると、原稿によっては、罫線よりも文字を認識した方が分類し易いものもあれば、文字よりも罫線を認識した方が分類し易いものもある。そこで、管理者は、分類パターン毎に優先させる認識処理を予め決めておく。そして、分類処理部２５は、ユーザに指定された分類パターンに応じて、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のうち何れか一方の認識処理を優先させる。本実施の形態では、ユーザが指定した条件の一例として、分類パターンが用いられる。
【００３２】
また、分類処理部２５は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のうち優先して先に行われた一方の認識処理の認識結果に応じて、他方の認識処理を実行するか否かを判断する。ここで、信頼性テーブル格納部２６が格納する信頼性テーブルには、ＯＣＲ認識処理による認識結果と、その後に罫線認識処理も実行するか否かを示す情報とが対応付けて定められている。同様に、信頼性テーブルには、罫線認識処理による認識結果と、その後にＯＣＲ認識処理も実行するか否かを示す情報とが対応付けて定められている。そのため、分類処理部２５は、一方の認識処理が行われた後、信頼性テーブルを参照し、他方の認識処理を実行するか否かを判断する。
このようにして、分類処理部２５は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のうち先に行われた何れか一方の認識処理の認識結果により、何れか一方の認識処理または両者の認識処理を用いて、原稿の分類先を決定する。
【００３３】
信頼性テーブル格納部２６は、予め作成された信頼性テーブルを格納する。信頼性テーブルには、上述したように、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理を実行するか否かを判断するための情報が記録されている。さらに、信頼性テーブルには、ＯＣＲ認識処理の認識結果や罫線認識処理の認識結果に基づいて、原稿の分類先を決定するための情報も記録されている。信頼性テーブルの詳細については、後述する。本実施の形態では、予め定められた対応関係の一例として、信頼性テーブルが用いられる。
【００３４】
表示部２７は、分類処理部２５による分類結果を表示して、ユーザに提示する。
【００３５】
なお、端末装置２０が有するこれらの各機能部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。具体的には、ＣＰＵ２０１が、端末装置２０の各機能部を実現するプログラムを、例えば磁気ディスク装置２０３からメインメモリ２０２に読み込んで実行することにより、これらの各機能部が実現される。また、信頼性テーブル格納部２６は、例えば、磁気ディスク装置２０３により実現される。さらに、表示部２７は、例えば、表示機構２０５により実現される。
【００３６】
また、本実施の形態では、画像情報受信部２１が、取得手段の一例としての機能を有している。さらに、ＯＣＲ認識部２３、罫線認識部２４、分類処理部２５が、分類手段の一例としての機能を有している。
【００３７】
＜画像処理システムによる一連の処理の説明＞
次に、画像処理システム１による一連の処理の流れについて説明する。図６は、画像処理システム１による処理手順の一例を示したフローチャートである。初期状態として、ユーザが分類の対象とする原稿を画像読取装置１０にセットしたものとする。
【００３８】
初めに、ユーザは、セットした原稿に応じて分類パターンを指定する操作を行う。そして、操作受付部２２は、分類パターンを指定する操作を受け付ける（ステップ１０１）。ここで、分類パターンは、上述したように、原稿が属している区分を示すものであり、具体的には、例えば、注文処理や納品処理等の業務毎や案件毎、顧客毎などに分類パターンが定められている。本実施の形態では、ユーザは、予め用意されている複数の分類パターンから、セットした原稿に沿った分類パターンを指定すれば良い。
【００３９】
次に、ユーザが画像読取装置１０を操作することにより、セットした原稿の読み取りが行われて、生成された原稿画像情報が端末装置２０に送信される。
次に、分類処理部２５は、指定された分類パターンにおいて、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のうちＯＣＲ認識処理を優先させるか否かを判定する（ステップ１０２）。ステップ１０２で肯定の判断（Ｙｅｓ）が行われた場合、ＯＣＲ認識処理を優先して原稿画像情報の認識が実行される（ステップ１０３）。
【００４０】
ステップ１０３では、初めにＯＣＲ認識部２３がＯＣＲ認識処理により原稿画像情報の認識を行う。次に、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照して、ＯＣＲ認識処理による認識結果をもとに、罫線認識処理を実行するか否かを判断する。言い換えると、信頼性テーブルにおいて、ＯＣＲ認識処理による認識結果に対して、罫線認識処理を実行することが対応付けられている場合、罫線認識処理を実行すると判断される。罫線認識処理を実行すると判断されると、罫線認識部２４は、罫線認識処理により原稿画像情報の認識を行う。
【００４１】
一方、ステップ１０２で否定の判断（Ｎｏ）が行われた場合、罫線認識処理を優先して原稿画像情報の認識が実行される（ステップ１０４）。ステップ１０４では、初めに罫線認識部２４が罫線認識処理により原稿画像情報の認識を行う。次に、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照して、罫線認識処理による認識結果をもとに、ＯＣＲ認識処理を実行するか否かを判断する。言い換えると、信頼性テーブルにおいて、罫線認識処理による認識結果に対して、ＯＣＲ認識処理を実行することが対応付けられている場合、ＯＣＲ認識処理を実行すると判断される。ＯＣＲ認識処理を実行すると判断されると、ＯＣＲ認識部２３は、ＯＣＲ認識処理により原稿画像情報の認識を行う。
【００４２】
ステップ１０３の後、またはステップ１０４の後、分類処理部２５は、ＯＣＲ認識処理の認識結果及び罫線認識処理の認識結果をもとに、原稿の分類先を決定する（ステップ１０５）。ここでは、ステップ１０３及びステップ１０４で実行された認識処理の結果により、原稿の分類先が決定される。即ち、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の何れか一方、または両者の認識処理を用いて、原稿の分類先が決定される。なお、原稿の分類先としては、初めにユーザが指定した分類パターンに対して設定されている原稿の種類の中から、何れかの原稿の種類が決定される。そして、本処理フローは終了する。
【００４３】
＜信頼性テーブルの説明＞
次に、信頼性テーブルについて説明する。図７は、信頼性テーブルの一例を示した図である。この信頼性テーブルは、管理者が、分類の対象になる様々な原稿のフォーマットを把握した上で作成するものである。即ち、管理者は、分類の対象になる各原稿に描かれている文字や罫線の情報を事前に把握した上で、信頼性テーブルを作成する。
【００４４】
「分類パターン識別」は、分類パターンを示す。図示の例では、「分類パターン１」、「分類パターン２」を示しているが、具体的には、「分類パターン１」は、例えば「納品」の業務を示し、「分類パターン２」は、例えば「契約」の業務を示す。
【００４５】
「分類名」は、原稿の種類を示す。図示の例では、「文書１」、「文書２」等を示しているが、具体的には、例えば、「納品書」、「請求書」等が例示される。付言すると、「分類パターン１」の区分に含まれる原稿の種類として、「文書１」、「文書２」、「文書３」の３つが存在するといえる。即ち、「分類パターン」が「納品」の業務を示す場合には、納品業務において「文書１」、「文書２」、「文書３」の３つの原稿が使用されることを示している。さらに説明すると、本実施の形態において、分類処理部２５は、原稿の分類先として、この「分類名」に示される原稿の種類を決定する。
【００４６】
「ＯＣＲ分類」は、ＯＣＲ認識処理により原稿が分類されるＯＣＲ認識処理用の分類項目を示している。図示の例では、「文書１」の原稿であれば、ＯＣＲ認識処理により「Ａ１」〜「Ａ７」の何れかの分類項目に分類されることを示している。また、「Ａ１」〜「Ａ７」の各分類項目と、原稿の分類先である「文書１」とが予め対応付けられている。
【００４７】
例えば、「文書１」が「納品書」の場合、納品書の作成元は様々であるため、ある納品書では「納品書」と印字されている一方で、他の納品書では「納品証明書」と印字されている場合もある。即ち、原稿の種類としては納品書で共通であるが、ＯＣＲによって認識するべき文字列の対象が原稿毎に異なる場合がある。そのため、同じ「分類名」であっても、「Ａ１」〜「Ａ７」の各分類項目に分類される。例えば、「Ａ１」は「納品書」と印字されている原稿を示し、「Ａ２」は「納品証明書」と印字されている原稿を示す。
【００４８】
また、「ＯＣＲ分類」が「×」の場合には、ＯＣＲ認識処理にて、「Ａ１」〜「Ａ７」の何れの分類項目にも分類されないことを示す。例えば、「文書１」が「納品書」の場合に、あるフォーマットの納品書では「納」という文字しか印字されていないため、ＯＣＲにて文字認識を行っても納品書と分類できない場合がある。このような場合を考慮して、「ＯＣＲ分類」を「×」とする項目が存在する。
【００４９】
「罫線分類」は、罫線認識処理により原稿が分類される罫線認識処理用の分類項目を示している。図示の例では、「文書１」の原稿であれば、罫線認識処理により「Ｂ１」〜「Ｂ４」の何れかの分類項目に分類されることを示している。また、「Ｂ１」〜「Ｂ４」の各分類項目と、原稿の分類先である「文書１」とが予め対応付けられている。
【００５０】
例えば、「文書１」が「納品書」の場合、納品書の作成元は様々であるため、同じ「納品書」であっても、罫線の構成によって「Ｂ１」〜「Ｂ４」の４つの分類項目に分類される。ここで、例えば、「ＯＣＲ分類」が「Ａ２」に分類される原稿は、全て「罫線分類」が「Ｂ１」に分類される。一方、例えば、「ＯＣＲ分類」が「Ａ３」に分類される原稿は、「罫線分類」が「Ｂ１」に分類されるものもあれば、「罫線分類」が「Ｂ２」に分類されるものもあるといえる。
【００５１】
また、「罫線分類」が「×」の場合には、罫線認識処理にて、「Ｂ１」〜「Ｂ４」の何れの分類項目にも分類されないことを示す。例えば、「文書１」が「納品書」の場合に、あるフォーマットの納品書では罫線が描かれていないために罫線で分類できない場合がある。このような場合を考慮して、「罫線分類」を「×」とする項目が存在する。
【００５２】
「ＯＣＲ判定」は、罫線認識処理での認識結果をもとに、ＯＣＲ認識処理を実行するか否かを示す情報である。ここで、「要」はＯＣＲ認識処理を実行することを示す。一方、「不要」はＯＣＲ認識処理を実行しないことを示す。
「罫線判定」は、ＯＣＲ認識処理での認識結果をもとに、罫線認識処理を実行するか否かを示す情報である。ここで、「要」は罫線認識処理を実行することを示す。一方、「不要」は罫線認識処理を実行しないことを示す。
【００５３】
なお、「ＯＣＲ判定」及び「罫線判定」の「要」や「不要」は、例えば、ＯＣＲ認識処理の認識結果または罫線認識処理の認識結果に関する信頼性に基づいて定められる。
例えば、ＯＣＲ認識処理で「Ａ４」に分類されたとしても、「分類名」を「文書１」と判断するには信頼性が低いとする。一方で、罫線認識処理で「Ｂ２」に分類される場合には、ＯＣＲで分類を行わなくても「文書１」と判断できるほど信頼性が高いとする。このような場合には、「ＯＣＲ判定」は「不要」にされる一方で、「罫線判定」は「要」にされる。
また、「ＯＣＲ分類」が「×」の場合、ＯＣＲ認識処理で分類できないため、「ＯＣＲ判定」は「不要」にされる。同様に、「罫線分類」が「×」の場合、罫線認識処理で分類できないため、「罫線判定」は「不要」にされる。
【００５４】
＜信頼性テーブルに基づく処理の具体例＞
次に、図７の信頼性テーブルを参照しながら、信頼性テーブルに基づく処理について具体例を挙げて説明する。ここで説明する処理は、図６のステップ１０３〜１０５の処理に該当する。また、ユーザは、分類パターンとして「分類パターン１」を指定したものとする。
【００５５】
まず、１つ目の具体例について説明する。ここでは、ＯＣＲ認識処理が優先して行われ、ＯＣＲ認識処理の結果、「Ａ２」の分類項目に分類されたものとする。
ここで、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、「ＯＣＲ分類」の「Ａ２」に対応する「罫線判定」を確認する。図示の例では、「Ａ２」に対応する「罫線判定」は「要」である。そのため、次に、罫線認識処理が実行される。
【００５６】
信頼性テーブルでは、「Ａ２」に対応する「罫線分類」は「Ｂ１」と定められている。ここで、罫線認識部２４による認識結果が「Ｂ１」であれば、信頼性テーブルの情報と合致する。そのため、原稿画像情報に対応する原稿の種類は、「Ａ２」及び「Ｂ１」に対応する「分類名」である「文書１」に決定される。即ち、分類処理部２５は、原稿の分類先として、原稿の種類を「文書１」に決定する。一方、罫線認識部２４による認識結果が「Ｂ１」でない場合、信頼性テーブルの情報と合致しない。そのため、この時点では原稿の種類は決定されない。
【００５７】
付言すると、罫線認識部２４による認識結果では、「Ｂ１」に分類されるか否かがわかれば良く、それ以外の「Ｂ２」や「Ｂ３」に分類されるか否かについては確認しなくても良い。即ち、罫線認識部２４は、原稿画像情報に描かれている罫線と、「Ｂ１」に分類される場合の罫線とを照合して、「Ｂ１」に分類されるか否かを判定すれば良い。
【００５８】
このように、本実施の形態では、先にＯＣＲ認識処理で認識することにより、罫線認識処理では、予め定められた複数の分類項目よりも少ない数の分類項目に絞り込まれた上で、絞り込まれた分類項目の何れかに分類する処理が行われる。この例では、予め定められた「Ｂ１」〜「Ｂ４」から「Ｂ１」に絞り込まれた上で、罫線認識処理が行われる。
【００５９】
次に、２つ目の具体例について説明する。ここでは、罫線認識処理が優先して行われ、罫線認識処理の結果、「Ｂ３」の分類項目に分類されたものとする。
ここで、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、「罫線分類」の「Ｂ３」に対応する「ＯＣＲ判定」を確認する。図示の例では、「Ｂ３」に対応する「ＯＣＲ判定」は「要」である。そのため、次に、ＯＣＲ認識処理の認識が実行される。
【００６０】
信頼性テーブルでは、「Ｂ３」に対応する「ＯＣＲ分類」は「Ａ６」または「Ａ７」と定められている。ここで、ＯＣＲ認識部２３による認識結果が、「Ａ６」または「Ａ７」であれば、信頼性テーブルの情報と合致する。そのため、原稿画像情報に対応する原稿の種類は、「Ｂ３」に対応する「分類名」である「文書１」に決定される。即ち、分類処理部２５は、原稿の分類先として、原稿の種類を「文書１」に決定する。一方、罫線認識部２４による認識結果が「Ａ６」及び「Ａ７」のどちらでもない場合、信頼性テーブルの情報と合致しない。そのため、この時点では原稿の種類は決定されない。
【００６１】
付言すると、ＯＣＲ認識部２３による認識結果では、「Ａ６」または「Ａ７」に分類されるか否かがわかれば良く、それ以外の「Ａ１」や「Ａ２」に分類されるか否かについては確認しなくても良い。即ち、ＯＣＲ認識部２３は、原稿に印字されている文字列と、「Ａ６」に分類される場合の文字列、「Ａ７」に分類される場合の文字列とを照合して、「Ａ６」または「Ａ７」に分類されるか否かを判定すれば良い。
【００６２】
このように、本実施の形態では、先に罫線認識処理で認識することにより、ＯＣＲ認識処理では、予め定められた複数の分類項目よりも少ない数の分類項目に絞り込まれた上で、絞り込まれた分類項目の何れかに分類する処理が行われる。この例では、予め定められた「Ａ１」〜「Ａ７」から「Ａ６」及び「Ａ７」に絞り込まれた上で、罫線認識処理が行われる。
【００６３】
次に、３つ目の具体例について説明する。ここでは、罫線認識処理が優先して行われ、罫線認識処理の結果、「Ｂ４」の分類項目に分類されたものとする。
ここで、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、「罫線分類」の「Ｂ４」に対応する「ＯＣＲ判定」を確認する。図示の例では、「Ｂ４」に対応する「ＯＣＲ判定」には、「要」及び「不要」の両方が含まれている。この場合には、ＯＣＲ認識処理の認識は実行されず、罫線認識処理の結果のみを用いて原稿の分類先が決定される。即ち、原稿の分類先は、「Ｂ４」に対応する「分類名」である「文書１」に決定される。
【００６４】
付言すると、「ＯＣＲ判定」が「不要」の場合は、ＯＣＲの認識結果は信頼性が低く、罫線認識処理で認識するべきであることを示している。そのため、「ＯＣＲ判定」に「要」及び「不要」の両方が含まれている場合には、ＯＣＲ認識処理の結果に関係なく、罫線認識処理の認識結果のみを用いて原稿の分類先が決定される。
なお、「罫線判定」に「要」及び「不要」の両方が含まれている場合も同様の処理が行われる。即ち、罫線認識処理の認識結果に関係なく、ＯＣＲ認識処理の認識結果のみを用いて原稿の分類先が決定される。
【００６５】
次に、４つ目の具体例について説明する。ここでは、ＯＣＲ認識処理が優先して行われ、ＯＣＲ認識処理が行われたが、「分類パターン１」に属する「ＯＣＲ分類」の何れの分類項目にも分類されなかったものとする。
このように、ＯＣＲ認識処理にて何れの分類項目にも分類されない場合、次に、罫線認識処理が実行される。そして、罫線認識処理の認識結果のみを用いて原稿の分類先が決定される。
【００６６】
例えば、ＯＣＲ認識処理において、指定された「分類パターン１」の分類項目である「Ａ１」〜「Ａ７」、「０７１」〜「０７３」、「０７４」のどれにも分類されない場合、次に、罫線認識処理が実行される。そして、罫線認識処理の認識結果が、例えば「Ｂ１」であれば、原稿画像情報に対応する原稿の種類は、「Ｂ１」に対応する「分類名」である「文書１」に決定される。即ち、分類処理部２５は、原稿の分類先として、原稿の種類を「文書１」に決定する。また、罫線認識処理の認識結果が、例えば「１７３」であれば、原稿の分類先は、「１７３」に対応する「分類名」である「文書３」に決定される。
【００６７】
なお、４つ目の具体例では、ＯＣＲ認識処理が優先して行われる場合について説明したが、罫線認識処理が優先して行われて、何れの分類項目にも分類されない場合も同様の処理が行われる。即ち、罫線認識処理の後に、続けてＯＣＲ認識処理が実行され、ＯＣＲ認識処理の認識結果のみを用いて原稿の分類先が決定される。
【００６８】
ここで、本実施の形態に係る信頼性テーブルでは、１つの「分類名」（即ち、原稿の種類）において、ＯＣＲ認識処理用の分類項目数と、罫線認識処理用の分類項目数とが等しいとは限らない。言い換えると、ＯＣＲ認識処理用の分類項目と罫線認識処理用の分類項目とは１対１で対応しているとは限らない。例えば、図７に示す信頼性テーブルでは、「分類名」が「文書１」の場合、ＯＣＲ認識処理用の分類項目の数は「Ａ１」〜「Ａ７」で７つであり、罫線認識処理用の分類項目の数は「Ｂ１」〜「Ｂ４」で４つである。また、「ＯＣＲ分類」の「Ａ３」に対して、「罫線分類」では「Ｂ１」及び「Ｂ２」の２つが対応している。
【００６９】
このように、本実施の形態に係る信頼性テーブルでは、分類対象である原稿の種類に合わせて、ＯＣＲ認識処理用の分類項目と罫線認識処理用の分類項目とが対応付けられている。そして、ＯＣＲ認識処理用の分類項目と罫線認識処理用の分類項目とが１対１で対応していなくても、原稿の種類が一義的に決定される。
【００７０】
＜ＯＣＲ認識処理を優先する場合の処理手順＞
次に、ＯＣＲ認識処理を優先する場合の処理手順について、詳細に説明する。図８は、ＯＣＲ認識処理を優先する場合の処理手順の一例を示したフローチャートである。なお、図８に示す手順は、図６のステップ１０３及びステップ１０５の処理に該当する。
【００７１】
ＯＣＲ認識処理を優先する場合、まず、ＯＣＲ認識部２３は、ＯＣＲ認識処理により原稿画像情報の認識を行う（ステップ２０１）。次に、分類処理部２５は、ＯＣＲ認識処理により何れかの分類項目（図７に示す信頼性テーブルでは、「ＯＣＲ分類」の分類項目）に分類されたか否かを判定する（ステップ２０２）。どの分類項目にも分類されないと判定された場合（ステップ２０２でＮｏ）、罫線認識部２４が、罫線認識処理により原稿画像情報の認識を行う（ステップ２０３）。そして、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、罫線認識処理により分類された分類項目（図７に示す信頼性テーブルでは、「罫線分類」の分類項目）に対応する原稿の種類を特定する。即ち、罫線認識処理の認識結果のみを用いて、原稿の種類（分類先）が決定される（ステップ２０４）。そして、本処理フローは終了する。
【００７２】
一方、ステップ２０２において、何れかの分類項目に分類されたと判定された場合には（ステップ２０２でＹｅｓ）、分類された分類項目が複数存在する可能性がある。即ち、ＯＣＲ認識処理の結果、図７に示す信頼性テーブルの「ＯＣＲ分類」の分類項目が一意に決定されず、複数の候補が出てくる可能性がある。複数の候補が出てくる場合には、例えば分類項目に対して事前に決められている順番などの何らかの順番に従って、候補が順番に選択されて、原稿の種類が確定するまで処理が行われる。
【００７３】
ここで、分類処理部２５は、まず、何らかの順番に従って、ＯＣＲ認識処理による複数の候補のうち分類項目を１つ選択する（ステップ２０５）。そして、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、選択した分類項目において、罫線認識処理を実行するか否かを判定する（ステップ２０６）。罫線認識処理を実行しないと判定された場合（ステップ２０６でＮｏ）、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、選択した分類項目に対応する原稿の種類を特定する。即ち、ＯＣＲ認識処理の認識結果により、原稿の種類が決定される（ステップ２０７）。そして、本処理フローは終了する。
【００７４】
一方、ステップ２０６において、罫線認識処理を実行すると判定された場合（ステップ２０６でＹｅｓ）、罫線認識部２４は、罫線認識処理により原稿画像情報の認識を行う（ステップ２０８）。次に、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、ＯＣＲ認識処理の認識結果及び罫線認識処理の認識結果により、原稿の種類が確定するか否かを判定する（ステップ２０９）。
【００７５】
ステップ２０９の処理について、図７に示す信頼性テーブルを用いて説明する。まず、分類処理部２５は、信頼性テーブルを参照し、ステップ２０５で選択した「ＯＣＲ分類」の分類項目に対応する「罫線分類」の分類項目を特定する。ここで特定した「罫線分類」の分類項目が、ステップ２０８での罫線認識処理の認識結果と合致すれば、原稿の種類が確定する。一方、特定した「罫線分類」の分類項目が、ステップ２０８での罫線認識処理の認識結果と合致しなければ、この時点ではまだ原稿の種類は確定しない。
【００７６】
ステップ２０９で肯定の判断（Ｙｅｓ）がされた場合、ＯＣＲ認識処理の認識結果及び罫線認識処理の認識結果により、原稿の種類が決定される（ステップ２１０）。そして、本処理フローは終了する。
一方、ステップ２０９で否定の判断（Ｎｏ）がされた場合、分類処理部２５は、ステップ２０１のＯＣＲ認識処理で分類された分類項目のうち、まだ選択していないものがあるか否かを判定する（ステップ２１１）。まだ選択していないものがある場合（ステップ２１１でＹｅｓ）、ステップ２０５へ移行する。一方、全ての項目を選択済みの場合（ステップ２１１でＮｏ）、ステップ２０４へ移行する。ステップ２０４へ移行した場合、ステップ２０８での罫線認識処理の認識結果により、原稿の種類が決定される。
【００７７】
また、図８に示す手順ではＯＣＲ認識処理を優先する場合について説明したが、罫線認識処理を優先する場合も同様の手順で処理が行われる。即ち、罫線認識処理を優先する場合には、まず、罫線認識処理により原稿画像情報の認識が行われる。その後、罫線認識処理の認識結果に応じてＯＣＲ認識処理が行われて、原稿画像情報に対応する原稿の種類が決定される。
【００７８】
以上説明したように、本実施の形態に係る端末装置２０は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理を用いて原稿の分類を行う。ここで、端末装置２０は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の一方の認識結果をもとに、他方の認識処理で分類するか否かを判断する。そして、端末装置２０は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の両方の認識結果、または何れか一方の認識結果をもとに、原稿の分類先を決定する。
このようにして、本実施の形態では、ＯＣＲ認識処理または罫線認識処理の一方の認識結果では原稿の種類が特定されない場合であっても、他方の認識処理も行われることとなり、両方の認識結果をもとに原稿の種類が特定される。
【００７９】
また、本実施の形態では、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のどちらを優先させるかを分類パターン毎に決めておくこととしたが、このような構成に限られるものではない。例えば、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理のどちらを優先させるかを直接ユーザが指定することとしても良い。この場合、操作受付部２２は、ＯＣＲ認識処理と罫線認識処理とのどちらを優先させるかを指定する操作入力を受け付ける。
【００８０】
さらに、本実施の形態において、端末装置２０は、ＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理の２つの認識処理により原稿の分類を行うこととしたが、さらに別の認識処理（例えば、ＱＲコード（登録商標）による認識）を用いることとしても良い。この場合、端末装置２０は、例えば、原稿にＱＲコードが含まれる場合にはＱＲコードを用いて原稿の分類を行い、原稿にＱＲコードが含まれない場合に、複数の認識処理のうちのＯＣＲ認識処理及び罫線認識処理を用いて原稿の分類を行う。
【００８１】
そして、本実施の形態において、画像読取装置１０が端末装置２０の機能を有することとしても良い。この場合、画像読取装置１０は、原稿上に形成されている画像を読み取り、信頼性テーブルを参照して、読み取った原稿画像情報に対応する原稿の種類を決定する。付言すると、この場合には、画像読取装置１０を、画像処理装置の一例として捉えることができる。
【００８２】
また、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【００８３】
なお、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は限定されない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく様々に変更したり代替態様を採用したりすることが可能なことは、当業者に明らかである。
【符号の説明】
【００８４】
１…画像処理システム、１０…画像読取装置、２０…端末装置、２１…画像情報受信部、２２…操作受付部、２３…ＯＣＲ認識部、２４…罫線認識部、２５…分類処理部、２６…信頼性テーブル格納部、２７…表示部、３０…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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【図６】
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【図７】
2017090974.tif 000009
【図８】
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