(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
罫線を含む複数種類の帳票から登録すべき帳票種別の候補を選択する帳票登録支援方法において、
複数の帳票イメージのそれぞれから罫線の特徴量を算出するとともに、該算出した特徴量に基づいて前記帳票イメージを帳票種別毎に分類し、該帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択することを特徴とする帳票登録支援方法。
【請求項２】
前記選択された帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージのいずれかを表示することを特徴とする請求項１記載の帳票登録支援方法。
【請求項３】
前記帳票イメージは、
一定期間に収集された帳票を読み取ることで得られたものであることを特徴とする請求項１記載の帳票登録支援方法。
【請求項４】
罫線を含む複数種類の帳票から登録すべき帳票種別の候補を選択する帳票登録支援装置において、
帳票を読み取って得た帳票イメージから罫線の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が複数の帳票イメージのそれぞれから算出した特徴量に基づいて該帳票イメージを帳票種別毎に分類する分類手段と、
前記分類手段により前記帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択する選択手段と
を具備することを特徴とする帳票登録支援装置。
【請求項５】
前記選択手段により選択された帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージのいずれかを表示する表示手段をさらに具備することを特徴とする請求項４記載の帳票登録支援装置。
【請求項６】
帳票を読み取って帳票イメージを生成する読取手段と、
前記読取手段が生成した帳票イメージを蓄積する蓄積手段と
をさらに具備し、
前記特徴量算出手段は、
前記蓄積手段に蓄積されている帳票イメージから前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項４記載の帳票登録支援装置。
【請求項７】
罫線を含む複数種類の帳票を予め登録された特徴量に基づいて識別する帳票識別装置への帳票の特徴量の登録を支援する帳票登録支援装置において、
帳票を読み取って得た帳票イメージの罫線の特徴量を前記帳票識別装置に算出させる特徴量算出指示手段と、
前記帳票識別装置が算出した複数の帳票イメージのそれぞれの特徴量に基づいて該帳票イメージを帳票種別毎に分類する分類手段と、
前記分類手段により前記帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択する選択手段と
を具備することを特徴とする帳票登録支援装置。
【請求項８】
罫線を含む複数種類の帳票から登録すべき帳票種別の候補を選択する帳票登録支援プログラムにおいて、
帳票を読み取って得た帳票イメージから罫線の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記特徴量算出処理で複数の帳票イメージのそれぞれから算出した特徴量に基づいて該帳票イメージを帳票種別毎に分類する分類処理と、
前記分類処理により前記帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択する選択処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする帳票登録支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、帳票登録支援方法および装置並びにプログラムに関し、特に、帳票の種別時に利用する辞書を生成する際に、該辞書に登録すべき帳票を選択する帳票登録支援方法および装置並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、金融機関をはじめとする様々な組織において、各種帳票を利用した業務処理が行われている。これらの帳票に対しては、人手により仕分けやデータベースへの入力等の処理が行われることが多いが、最近では、帳票に対する処理を自動で行う装置が用いられることもある。
【０００３】
例えば、特開２００１−２８３１５２号公報に記載の帳票類判別装置では、帳票類の本質的な特徴である罫線を利用して帳票類を自動判別している。帳票類の自動判別を行うことができれば、帳票類の種別毎に設定された領域をＯＣＲ技術によって認識し、帳票類の記載事項を自動認識することも可能である。
【０００４】
ところで、上述の帳票類判別装置では、罫線の特徴量を登録した辞書を用いて帳票類の判別を行っている。したがって、帳票類判別装置では、処理対象としたい帳票類の罫線特徴量を予め辞書に登録しておく必要があり、罫線特徴量が未登録の帳票類は、自動判別することができない。
【０００５】
帳票類の罫線特徴量を辞書に登録する場合、使用される（自動判別する必要がある）帳票類が数種類程度であれば、全種類の帳票類の特徴量を登録することが可能であるが、使用される帳票の種類が膨大になると、全種類の帳票類の特徴量を登録することは、事実上、困難となる。例えば、銀行等の金融機関で使用される帳票類には、金融機関が自ら作成したものに加え、自動引き落としの依頼書等の他の会社組織等が作成したものがある。このような、他の会社組織等が作成した帳票類の種類は、無限に存在するといっても過言ではない。
【０００６】
このため、金融機関等で帳票類判別装置を利用する場合には、辞書に登録すべき帳票類を適宜選択し、一定割合以上の帳票類を自動判別することとなる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、金融機関等のように膨大な種類の帳票を処理する場合には、担当者等が選択した帳票類を辞書に登録し、帳票類判別装置を利用していた。
【０００８】
しかしながら、登録する帳票類として担当者等が選択したものは、必ずしも適切であるとは限らず、結果として、大半の帳票類が自動判別対象外となってしまうこともあった。このような状態を防止するためには、登録する帳票類の選択に際して、実際に利用された膨大な帳票類を仕分けして統計処理を行い、出現率の高い帳票類を登録することとなるが、その処理には、多大な労力を要することとなる。
【０００９】
そこで、この発明は、帳票類判別装置等で利用する辞書に登録すべき帳票類を適切、かつ、容易に選択し、帳票類の登録を支援する帳票登録支援方法および装置並びにプログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、罫線を含む複数種類の帳票から登録すべき帳票種別の候補を選択する帳票登録支援方法において、複数の帳票イメージのそれぞれから罫線の特徴量を算出するとともに、該算出した特徴量に基づいて前記帳票イメージを帳票種別毎に分類し、該帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記選択された帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージのいずれかを表示することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記帳票イメージは、一定期間に収集された帳票を読み取ることで得られたものであることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４の発明は、罫線を含む複数種類の帳票から登録すべき帳票種別の候補を選択する帳票登録支援装置において、帳票を読み取って得た帳票イメージから罫線の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が複数の帳票イメージのそれぞれから算出した特徴量に基づいて該帳票イメージを帳票種別毎に分類する分類手段と、前記分類手段により前記帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択する選択手段とを具備することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５の発明は、請求項４の発明において、前記選択手段により選択された帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージのいずれかを表示する表示手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６の発明は、請求項４の発明において、帳票を読み取って帳票イメージを生成する読取手段と、前記読取手段が生成した帳票イメージを蓄積する蓄積手段とをさらに具備し、前記特徴量算出手段は、前記蓄積手段に蓄積されている帳票イメージから前記特徴量を算出することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７の発明は、罫線を含む複数種類の帳票を予め登録された特徴量に基づいて識別する帳票識別装置への帳票の特徴量の登録を支援する帳票登録支援装置において、帳票を読み取って得た帳票イメージの罫線の特徴量を前記帳票識別装置に算出させる特徴量算出指示手段と、前記帳票識別装置が算出した複数の帳票イメージのそれぞれの特徴量に基づいて該帳票イメージを帳票種別毎に分類する分類手段と、前記分類手段により前記帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択する選択手段とを具備することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８の発明は、罫線を含む複数種類の帳票から登録すべき帳票種別の候補を選択する帳票登録支援プログラムにおいて、帳票を読み取って得た帳票イメージから罫線の特徴量を算出する特徴量算出処理と、前記特徴量算出処理で複数の帳票イメージのそれぞれから算出した特徴量に基づいて該帳票イメージを帳票種別毎に分類する分類処理と、前記分類処理により前記帳票種別のそれぞれに分類された帳票イメージの数の前記帳票イメージの全体数に対する割合の上位の順に、予め設定された目標カバー率に含まれる範囲の帳票種別を登録すべき帳票種別の候補として選択する選択処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係る帳票登録支援方法および装置並びにプログラムの一実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
図１は、この発明を適用した帳票登録支援装置の概略構成を示した図である。同図（ａ）に示すように、帳票登録支援装置１は、画像読取装置２と接続される。この構成の具体的なものは、例えば、同図（ｂ）に示すように、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）１１に帳票登録支援プログラム１２と辞書１３を搭載したものが帳票登録支援装置１に相当し、スキャナ２１にＡＤＦ（Ａｕｔｏ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｅｅｄｅｒ）２２を搭載したものが画像読取装置２に相当するものとなる。また、同図（ｃ）に示すように、ＰＣ１５に帳票登録支援プログラム１６と帳票判別プログラム１７、辞書１８を搭載したもの（帳票登録支援装置１に相当）と、スキャナ２１にＡＤＦ２２を搭載したもので構成するようにしてもよい。もちろん、ＰＣを利用せずに専用のハードウェアにより、帳票登録支援装置１を構成するようにしても良い。
【００２４】
次に、帳票登録支援装置１の詳細について説明する。図２は、帳票登録支援装置１の機能的な構成を示すブロック図である。
【００２５】
同図に示すように、帳票登録支援装置１は、画像入力部５１と画像蓄積部５２、画像取得部５３、特徴量抽出部５４、分類処理部５５、統計処理部５６、表示制御部５７、指示受付部５８、登録処理部５９を具備して構成される。
【００２６】
画像入力部５１は、画像読取装置２で読み取った帳票のイメージ画像を受け取る。画像蓄積部５２は、画像入力部５１が受け取ったイメージ画像を蓄積する。画像取得部５３は、画像蓄積部５２に蓄積されているイメージ画像を取得して特徴量抽出部５４へ渡す。特徴量抽出部５４は、画像取得部５３から渡された帳票のイメージ画像から罫線特徴量を算出する。分類処理部５５は、特徴量抽出部５４が算出した罫線特徴量に基づいてイメージ画像を帳票種別毎に分類する。このとき、分類処理部５５は、必要に応じて帳票辞書１３または帳票辞書１８（両者ともに図２では不図示）を参照する。統計処理部５６は、分類処理部５５による分類結果に対して各種の統計処理を施す。表示制御部５７は、分類処理部５５による分類結果や統計処理部５６による統計結果を表示するための表示画面を生成する。指示受付部５８は、操作者による指示を受け付ける。登録処理部５９は、登録すべき帳票として選択されたものを登録若しくはリスト出力する。
【００２７】
帳票登録支援装置１を図１（ｂ）に示したように構成した場合、画像入力部５１は、スキャナ２１に対応するドライバに相当し、画像蓄積部５２は、ハードディスク等の記憶装置に相当する。そして、画像取得部５３、特徴量抽出部５４、分類処理部５５、統計処理部５６、表示制御部５７、指示受付部５８、登録処理部５９は、それぞれ、帳票登録支援プログラム１２により実現される。このとき、登録処理部５９は、登録すべき帳票のリストを出力する。
【００２８】
また、帳票登録支援装置１を図１（ｃ）に示したように構成した場合、画像入力部５１は、スキャナ２１に対応するドライバに相当し、画像蓄積部５２は、ハードディスク等の記憶装置に相当する。そして、画像取得部５３、分類処理部５５、統計処理部５６、表示制御部５７、指示受付部５８は、それぞれ、帳票登録支援プログラム１６により実現される。また、特徴量抽出部５４と登録処理部５９は、帳票判別プログラム１７により実現される。このとき、登録処理部５９は、登録すべき帳票の罫線特徴量を帳票辞書１８に登録する。
【００２９】
次に、帳票登録支援装置１を利用した帳票辞書の登録処理について説明する。図３は、帳票辞書の登録処理の流れを示すフローチャートである。
【００３０】
帳票辞書の登録処理に際しては、まず、一定期間、例えば、一ヶ月に利用（受付）された帳票を画像読取装置２で読み取り、帳票のイメージ画像を生成し（ステップ１０１）、生成したイメージ画像を帳票登録支援装置１の画像蓄積部５２に蓄積する。
【００３１】
続いて、帳票登録支援装置１で帳票のイメージ画像の自動分類処理を行って登録すべき帳票の候補を選出する（ステップ１０２）。なお、帳票登録支援装置１による登録候補選出の処理については後述する。
【００３２】
帳票登録支援装置１により登録すべき帳票の候補が選出されると、担当者（操作者）は、選出された候補に基づいて登録対象の帳票を確定し（ステップ１０３）、帳票辞書１３若しくは帳票辞書１８に帳票の罫線特徴量を登録する（ステップ１０４）。そして、ステップ１０１で読み取った帳票のイメージ画像に基づいて帳票判別装置で帳票の認識処理を行い（ステップ１０５）、認識された帳票が目標カバー率を達成していれば（ステップ１０６でＹＥＳ）、登録処理を終了する。また、認識された帳票が目標カバー率を達成していなければ（ステップ１０６でＮＯ）、ステップ１０２の自動分類処理（登録候補選出処理）に戻り、再度、登録すべき帳票を選出、確定する。なお、ステップ１０５での認識処理は、図１（ｂ）に示した構成の場合には、別途、帳票類判別装置を用いて行うこととなる。
【００３３】
次に、ステップ１０２における帳票登録支援装置１の登録候補選出処理について説明する。図４および図５は、帳票登録支援装置１の動作の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
帳票登録支援装置１で帳票の登録候補を選出する際には、まず、登録候補選出のための条件を設定する（ステップ１１１）。ここで設定する条件は、統合パラメータと目標カバー率である。統合パラメータは、帳票のイメージ画像を分類する際にその類似度を判定するパラメータであり、この統合パラメータの設定で自動分類の粗密を調整する。目標カバー率は、一定量の帳票を判別した際に識別可能な帳票の目標率である。つまり、一定期間受け付けた帳票全体の枚数（種類数ではなく処理枚数）から自動認識させたい割合のことである。もし、例えば１ヶ月間で数百種類（人がいちいち確認できない）ほどの帳票が全部で５０００枚あったとして、何％を自動認識させたいかという割合のことである。５０％なら、２５００枚が自動認識されることになる。
【００３５】
条件が設定されると、帳票登録支援装置１は、画像取得部５３が画像蓄積部５２から帳票のイメージ画像を取得し、特徴量抽出部５４で罫線特徴量の抽出を行う（ステップ１１２）。罫線特徴量の抽出は、特開２００１−２８３１５２号公報に記載のものと同様に行うため、ここでの説明は、省略する。
【００３６】
特徴量抽出部５４で罫線特徴量を抽出すると、分類処理部５５が当該罫線特徴量を帳票辞書１３若しくは帳票辞書１８と照合する（ステップ１１３）。そして、照合の結果、当該罫線特徴量が登録済みの帳票のものであれば（ステップ１１４でＹＥＳ）、当該罫線特徴量を除外する（ステップ１１５）。なお、ステップ１１３における罫線特徴量の照合は、当然のことながら、帳票辞書を新規に作成する場合には、行う必要が無い。したがって、常に新規の帳票辞書を作成する場合には、図１（ｂ）の構成において帳票辞書１３は不要となる（図１（ｃ）の構成においては、帳票辞書１８は、帳票識別プログラム１７で利用される）。
【００３７】
そして、罫線特徴量の抽出と照合を全てのイメージ画像に対して行うまで繰り返す（ステップ１１６でＮＯ）。
【００３８】
罫線特徴量の抽出と照合を全てのイメージ画像に対して行うと（ステップ１１６でＹＥＳ）、分類処理部５５が抽出した全ての罫線特徴量を分類する（ステップ１１７）。罫線特徴量の分類では、まず、全ての帳票をそれぞれ独立のクラスとして全てのクラス間の距離値を算出する（図５のステップ１２１）。クラス間の距離値は、図６（ａ）に数字で示すクラス（罫線特徴量）間のユークリッド距離である。
【００３９】
続いて、分類処理部５５は、クラス間の距離値が最小となる２クラスを選出する（ステップ１２２）。そして、当該距離値がしきい値以下であった場合には（ステップ１２３でＹＥＳ）、当該２クラスを統合して１つのクラスとする（ステップ１２６）。このとき、表示制御部５７が図７に示す画面２００のように各クラスの代表イメージ２０１、２０２を表示し（ステップ１２４）、操作者に統合の可否を判断させるようにしてもよい。操作者が統合を可と判断した場合には、画面２００の統合ボタン２０３を押下することで指示受付部５８が当該操作を受け付けて分類処理部５５に通知する（ステップ１２５でＹＥＳ）。なお、ステップ１２３で距離値と比較するしきい値は、先に設定した統合パラメータによって決定される値である。
【００４０】
このクラス統合の処理は、繰り返して行われ、最終的に、最小となる距離値がしきい値を越えた場合に（ステップ１２３でＮＯ）、終了する。
【００４１】
これらの処理を例示すると、図６（ａ）に示した各クラス間の距離では、クラス３とクラス５の距離値が最小であるため、図６（ｂ）に示すように両者を統合してクラスＡとする。クラス３とクラス５をクラスＡに統合した結果、距離値が最小となるのは、クラス１とクラス２となる。従って、図６（ｃ）に示すように両者を統合してクラスＢとする。その結果、距離値が最小となるのは、クラスＢ（クラス１）とクラス４となり、図６（ｄ）に示すようにクラス４をクラスＢに統合する。
【００４２】
クラス４をクラスＢに統合した結果、距離値が最小となるのは、クラスＡ（クラス３）とクラス６となる。しかしながら、両者の間の距離値は、しきい値を越えている（ものとする）ため、クラスの統合は行わず、最終的に、６つのクラスは、クラスＡ、クラスＢ、クラス６に統合される。
【００４３】
この統合されたクラスは、各クラス内に含まれるものが同一種別の帳票であることを示しており、帳票のイメージ画像を罫線特徴量で分類したこととなる。
【００４４】
分類処理部５５により分類処理が終了すると、その分類結果に対して統計処理部５６がソート処理を行い（図４のステップ１１８）、表示制御部５７が目標カバー率に達するのに必要な帳票種別を登録候補として表示する画面を生成し（ステップ１１９）、登録候補選出処理を終了する。
【００４５】
次に、登録候補の表示例および登録対象の確定処理を表示制御部５７により表示される画面例を参照して説明する。
【００４６】
図８は、表示制御部５７により生成される登録候補の表示画面例を示した図である。図８に示す画面３００−１には、登録候補を表示する登録候補表示欄３０１−１と分類結果を表示する分類結果表示欄３０２−１、分類結果表示欄３０３−１が配される。
【００４７】
分類結果表示欄３０２−１には、分類された帳票のイメージ画像のうち、帳票辞書１３若しくは帳票辞書１８に登録済みのものが表示される。登録済みの帳票とは、上述の分類処理におけるステップ１１５で除外されたものである。なお、図８は、新規に帳票辞書を作成する場合を示しているので登録済みの帳票はなく、分類結果表示欄３０２−１には、何ら表示されない。
【００４８】
分類結果表示欄３０３−１には、分類された帳票のイメージ画像のうち、帳票辞書１３若しくは帳票辞書１８に未登録のものが表示される。この表示は、分類結果に基づいて帳票種別毎に分別されて行われる。各帳票種別では、代表イメージ画像が自動選択されており（例えば、距離値が中心となるものを選択するか、番号の一番若いものを選択）、選択された代表イメージ画像には、ファイル名の末尾に「＊」が付される。なお、代表イメージ画像は操作者がイメージ画像を見て、変更することも可能である。このファイル名は、帳票のスキャン時に自動で付されたもので、自動採番されたものであることが多い。
【００４９】
登録候補表示欄３０１−１には、分類処理部５５により分類された帳票種別が、統計処理部５６によるソート順で帳票名とそのデータ数、割合が表示される。帳票名は、操作者が入力するものであるため、初期の段階では、「名称未設定」等として表示される。
【００５０】
また、登録候補表示欄３０１−１では、登録すべき帳票の種別として、割合が上位の帳票種別から順に、先に設定した目標カバー率に達する数だけ選択されている。ただし、この選択は、操作者により任意に変更が可能である。
【００５１】
図９は、図８に示した画面３００−１の状態から、操作者が帳票名を入力（変更）した場合の画面例を示した図である。図９に示す画面３００−２には、登録候補を表示する登録候補表示欄３０１−２と分類結果を表示する分類結果表示欄３０３−２が配される。なお、登録候補表示欄３０１−２と分類結果表示欄３０３−２は、それぞれ登録候補表示欄３０１−１、分類結果表示欄３０３−１に対応するものである。
【００５２】
操作者は、分類結果表示欄３０３−１に表示されていた「名称未設定」の帳票名を任意に変更することができ、変更した結果は、分類結果表示欄３０３−２のようになる。帳票名が分類結果表示欄３０３−２のように変更されると、これに併せて登録候補表示欄３０１−２に表示される帳票名も変更される。この帳票名は、後の登録処理の際に利用される。
【００５３】
図１０は、表示制御部５７により生成される登録候補の表示画面例を示した図で、帳票辞書１３若しくは帳票辞書１８に追加登録を行う場合の例を示したものである。
【００５４】
図１０に示す画面３００−３には、登録候補を表示する登録候補表示欄３０１−３と分類結果を表示する分類結果表示欄３０２−３、分類結果表示欄３０３−３が配される。なお、登録候補表示欄３０１−３、分類結果表示欄３０２−３、分類結果表示欄３０３−３は、それぞれ登録候補表示欄３０１−１、分類結果表示欄３０２−１、分類結果表示欄３０３−１に対応する。
【００５５】
この画面３００−３では、分類結果表示欄３０２−３に分類された帳票のイメージ画像のうち、帳票辞書１３若しくは帳票辞書１８に登録済みのものが表示される。
【００５６】
また、分類結果表示欄３０３−３には、分類結果表示欄３０３−１と同様に未登録のものが表示される。
【００５７】
登録候補表示欄３０１−３には、登録候補表示欄３０１−１と同様に、未登録の帳票種別に対する帳票名とデータ数、割合が表示される。ただし、同図においては、登録すべき帳票の種別が候補として選択されていない。これは、登録済みの帳票の割合が８０％で（目標カバー率を８０％に設定しているものとする）、目標カバー率を超えているためである。ただし、操作者による選択は可能である。勿論、目標カバー率を８５％等に設定していた場合には、５％分の帳票種別が候補として自動選択される。
【００５８】
図１１は、図１０に示した画面３００−３において、イメージ画像ファイルの移動処理を行う場合を説明するための画面例を示した図である。図１１に示す画面３００−４には、登録候補を表示する登録候補表示欄３０１−４と分類結果を表示する分類結果表示欄３０２−４、分類結果表示欄３０３−４、移動対象のイメージ画像ファイルのイメージを表示するイメージ表示欄３０４−４、移動先の代表イメージ画像ファイルのイメージを表示するイメージ表示欄３０５−４が配される。なお、登録候補表示欄３０１−４、分類結果表示欄３０２−４、分類結果表示欄３０３−４は、それぞれ登録候補表示欄３０１−３、分類結果表示欄３０２−３、分類結果表示欄３０３−３に対応する。
【００５９】
この画面３００−４では、マウス等のポインティングデバイスやキーの操作により、イメージ画像ファイルを移動させることができる。なお、ここでは、マウスを用いた場合を例として、その操作を説明する。
【００６０】
まず、操作者が分類結果表示欄３０３−４で移動対象のイメージ画像ファイルとして「ＳＡＭＰＬＥ＿００５」を選択（クリック）したものとする。すると、イメージ表示欄３０４−４に「ＳＡＭＰＬＥ＿００５」のイメージが表示される。そして、操作者がマウスをドラッグして、「ＳＡＭＰＬＥ＿００５」のアイコンを帳票名「名称未設定００５」のアイコン上に移動すると、「名称未設定００５」が移動先として選択され、その代表イメージ画像ファイルである「ＳＡＭＰＬＥ＿０１２」のイメージがイメージ表示欄３０５−４に表示される。この状態で、操作者が「ＳＡＭＰＬＥ＿００５」の移動が適正であるか否かを判断し、適正であると判断した場合に、マウス操作でドロップを行うと、「ＳＡＭＰＬＥ＿００５」が帳票名「名称未設定００５」に移動される。また、移動が不正であると判断した場合には、操作者は、マウス操作をキャンセルすれば、「ＳＡＭＰＬＥ＿００５」の移動は行われない。
【００６１】
また、分類結果表示欄３０３−４で、イメージ画像ファイルの移動操作を行った場合には、登録候補表示欄３０１−４の表示も併せて変更される。
【００６２】
最後に、帳票の登録について説明する。なお、ここでの説明は、帳票登録支援装置１が図１（ｃ）に示した構成の場合に対応し、帳票登録支援装置１が図１（ｂ）に示した構成の場合には、図示しない帳票類判別装置による帳票の登録処理をここでの説明に準じさせるものとする。
【００６３】
帳票の登録時には、帳票のイメージ画像から抽出した罫線特徴量（例えば代表イメージ画像の罫線特徴量）を登録するが、この罫線特徴量に併せて帳票イメージ画像中の所定領域の文字列を登録する。所定領域は、操作者により指定されるもので、帳票自体の文字列（利用者等によって記入された文字列ではない）を含むものである。例えば、図１２（ａ）に示す帳票では、宛先の文字列を含む領域４００を指定する。これにより、図１２（ｂ）に示す図１２（ａ）のものとは宛先のみが異なる帳票との識別が可能となる。なお、帳票の登録時に操作者が指定する領域は、複数箇所であってもよい。
【００６４】
その結果、図３のステップ１０２の登録候補選出処理で、図１２（ａ）に示す帳票と図１２（ｂ）に示す帳票とを同一種別として判定してしまった場合であっても、登録時に文字列を登録するため、ステップ１０５の認識処理時に文字列が異なるものがリジェクトされる。そして、リジェクトされた帳票は、再度、別の帳票として登録されることとなり、より確実に帳票類の判別を行うことのできる帳票辞書を生成することができる。
【００６５】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、帳票を読み取って得たイメージ画像から罫線の特徴量を抽出し、該抽出した特徴量に基づいて帳票種別毎の分類を行い、該分類結果を統計処理して登録すべき帳票を選出するように構成したので、膨大な量の帳票を人手で仕分けすることなく帳票の分類ができ、結果として多数の帳票をサンプルとして登録すべき適切な帳票を容易に選択することができる。そして、適切な帳票を登録することで確実に帳票の識別を行わせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明を適用した帳票登録支援装置の概略構成を示した図である。
【図２】帳票登録支援装置１の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】帳票辞書の登録処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】帳票登録支援装置１の動作の流れを示すフローチャート（１）である。
【図５】帳票登録支援装置１の動作の流れを示すフローチャート（２）である。
【図６】罫線特徴量の分類方法を説明するための図である。
【図７】クラスを統合する場合に操作者に統合の可否を確認するための画面である。
【図８】登録候補の表示画面例を示した図（１）である。
【図９】登録候補の表示画面例を示した図（２）である。
【図１０】登録候補の表示画面例を示した図（３）である。
【図１１】登録候補の表示画面例を示した図（４）である。
【図１２】帳票の例を示した図である。
【符号の説明】
１    帳票登録支援装置
２    画像読取装置
１１    ＰＣ
１２    帳票登録支援プログラム
１３    帳票辞書
１５    ＰＣ
１６    帳票登録支援プログラム
１７    帳票判別プログラム
１８    帳票辞書
２１    スキャナ
２２    ＡＤＦ
５１    画像入力部
５２    画像蓄積部
５３    画像取得部
５４    特徴量抽出部
５５    分類処理部
５６    統計処理部
５７    表示制御部
５８    指示受付部
５９    登録処理部
２００    画面
２０１    代表イメージ
２０２    代表イメージ
２０３    統合ボタン
３００−１、３００−２、３００−３、３００−４    画面
３０１−１、３０１−２、３０１−３、３０１−４    登録候補表示欄
３０２−１、３０２−３、３０２−４    分類結果表示欄
３０３−１、３０３−２、３０３−３、３０３−４    分類結果表示欄
３０４−４    イメージ表示欄
３０５−４    イメージ表示欄
４００    領域
【図１】
0004132828.tif 000002
【図２】
0004132828.tif 000003
【図３】
0004132828.tif 000004
【図４】
0004132828.tif 000005
【図５】
0004132828.tif 000006
【図６】
0004132828.tif 000007
【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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