JP2003203201A

JP2003203201A - 帳票のイメージデータを用いた自動取引

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Publication number: JP2003203201A
Application number: JP2002002015A
Authority: JP
Inventors: Eisuke Asano; 英輔浅野; Hisao Ogata; 日佐男緒方; Shigeru Watanabe; 成渡辺
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2002-01-09
Filing date: 2002-01-09
Publication date: 2003-07-18

Abstract

(57)【要約】【課題】帳票を取り扱う際のイメージデータの識字率
向上を図る。【解決手段】イメージデータの処理時に用いられる定
義データに、等価情報が入力されるべき領域同士を関連
づける情報をもたせる。自動取引装置は、この定義デー
タで関連づけられている各領域のイメージデータを併用
して、識字処理を行う。また、かかる定義データの設定
時には、サンプルとなる帳票イメージデータの識字処理
に基づいて、識字難度の算出、関連領域の抽出等を自動
的に行い、オペレータに提示する。こうすることによ
り、イメージデータの識字率向上を図ることができると
ともに、そのための定義データの設定負担を軽減するこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、帳票のイメージデ
ータを用いた取引が可能な自動取引装置、および帳票の
イメージデータの処理に用いられる定義データに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】金融機関等で利用者に対する入出金に自
動取引装置（以下、ＡＴＭという）が使用されている。
近年では、振込用紙などの帳票のイメージデータを取得
し、識字処理を行って、取引を実行する装置（以下、イ
メージＡＴＭと呼ぶ）も利用されつつある。イメージＡ
ＴＭでは、帳票のイメージデータのうち、識字処理を行
うべき領域およびその領域に記入されている内容を定義
した定義データが用いられる。イメージＡＴＭは、この
定義データに基づき、例えば、氏名、金額が記載されて
いる各領域の識字結果に基づいて氏名データ、金額デー
タを得て、取引を実行する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】イメージＡＴＭで円滑
な取引を実現するためには、イメージデータに基づく識
字率の向上が重要である。識字処理の対象となる領域が
汚れている場合には、誤って識字され、円滑な取引が妨
げられる。また、狭い領域が定義されている場合や着色
された領域、罫線が存在する領域などにおいても、識字
が妨げられることがある。従来、識字のための定義デー
タは、取得すべき項目に該当する領域をオペレータが手
作業で指定して作成しているのが現状であり、識字率の
向上については十分に考慮されていなかった。

【０００４】本発明は、かかる課題を解決するためにな
されたものであり、定義データにおける領域の定義によ
って、帳票のイメージデータの識字率向上を図ることを
目的とする。また、このように識字率向上が可能な定義
データの生成を支援する支援装置を提供することを目的
とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題の少なくとも一
部を解決するために、本発明では、イメージデータにつ
いて識字処理を行うべき領域に関する定義の他、等価情
報が入力されるべき領域同士を関連づける情報を有して
いる定義データを用いるものとした。自動取引装置は、
この定義データで関連づけられている各領域のイメージ
データを併用して、識字処理を行う。本発明の自動取引
装置によれば、このように等価情報が入力されるべき領
域のイメージを併用して識字を行うことにより、識字率
を向上させることができる。

【０００６】なお、本発明で用いられる等価情報とは、
取引に使用する上で実質的に同等の情報を意味する。例
えば、「氏名」欄と「お名前」欄とは、項目名が異なっ
てはいるが、いずれも氏名であるため、等価情報として
扱われる。

【０００７】本発明の定義データでは、関連付けられた
複数の領域について、優先度を併せて定義してもよい。
こうすることにより、複数の領域の識字結果に差違が存
在する場合の処理を円滑に行うことができる。

【０００８】本発明は、自動取引装置で用いられる定義
データの作成を支援する支援装置として構成することも
できる。本発明の支援装置は、定義データの対象となる
帳票のイメージデータを入力し、識字処理を行うべき各
領域について識字困難度を算出する。識字困難度は、例
えば、イメージデータの画質および罫線の少なくとも一
方に基づき求められる。このように求められた識字困難
度を考慮して、定義データを作成することにより、各領
域の識字率を向上させることができる。定義データは、
等価情報が記録された領域の関連を必ずしも定義しなく
てもよいが、関連を定義することにより更に識字率を向
上させることができる。

【０００９】領域同士の関連は、定義データの作成者
が、判断するものとしてもよいが、関連した領域を自動
的に抽出するものとしてもよい。抽出は、各領域に記載
された文字列およびその周辺の文字列の少なくとも一方
を用いて行うことができる。例えば、文字列が完全に一
致する領域、所定以上の割合で一致する領域を関連する
領域として抽出することができる。また、「氏名」と
「お名前」のように等価情報が記録される領域に使用さ
れる文字列を登録した関連性のデータベースを予め用意
し、これに基づいて抽出するものとしてもよい。このよ
うに関連する領域を自動的に抽出することにより、定義
データ作成時の負担を軽減することができる。

【００１０】なお、関連付けの情報は、上述の抽出結果
をそのまま利用して設定するものとしてもよいし、抽出
結果に基づいてオペレータが最終的に判断するものとし
てもよい。

【００１１】本発明は、更に種々の態様を採ることがで
き、例えば、上述した自動取引装置における取引処理方
法、支援装置における処理方法として構成してもよい
し、かかる機能をコンピュータに実現させるためのコン
ピュータプログラムとして構成してもよい。更に、こう
したコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体として
構成してもよい。ここで、記憶媒体としては、フレキシ
ブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光磁気ディス
ク、ＩＣカード、ＩＣチップ、ＲＯＭカートリッジ、パ
ンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷
物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなど
のメモリ）および外部記憶装置など光学的、磁気的、電
気的にコンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用で
きる。また、本発明について、上述した種々の特徴は、
適宜、組み合わせることが可能である。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、以下の項目に分けて説明する。Ａ．システム構成：Ｂ．定義データの構成：Ｃ．取引処理：Ｄ．定義データの作成：Ｄ１．装置構成：Ｄ２．定義データ生成処理：Ｄ３．認識要求領域設定処理：Ｄ４．関連性判定処理：Ｄ５．識字難度判定処理：Ｅ．変形例：

【００１３】Ａ．システム構成：図１は実施例としての
自動取引装置の概略構成を示す説明図である。自動取引
装置は、銀行などの金融機関に設置され、利用者の操作
に応じて入出金処理を無人で行うための装置である。入
出金処理としては、例えば、利用者の口座への預金、口
座からの出金、ローンなどが挙げられる。以下の実施例
では、入出金処理を行う場合を例にとって、自動取引装
置を説明するが、実施例としての自動取引装置は、公共
機関での証明書発行など入出金以外の取引を行う装置と
して構成することも可能である。

【００１４】実施例の自動取引装置（以下、ＡＴＭとい
う）１００は、連紙帳票２００を用いた取引に対応可能
である。連紙帳票２００は、図示する通り、通知票、領
収証書など複数の紙片がミシン目などで切り離し可能に
印刷された帳票である。各紙片には金額、氏名など等価
な情報が重複して記載されている。

【００１５】ＡＴＭ１００には、次のユニットが図示す
る配置で備えられている。カード取扱機構１５０は、キ
ャッシュカード等に記録された情報を読みとる。帳票取
扱機構１０６は、帳票２００をイメージデータとしてス
キャンする。

【００１６】操作部１０３は、入出金取引のための情報
表示および入出金のための操作入力を行うためのインタ
フェースである。本実施例では、タッチパネルを用いる
ものとしたが、ディスプレイと押しボタンスイッチなど
の組み合わせで構成してもよい。

【００１７】利用者との紙幣の授受は、紙幣入出金口１
０７を通じて行われる。入金時には、利用者が紙幣入出
金口１０７に入れた紙幣は、内蔵された紙幣取扱装置１
１０によって、鑑別され、金種ごとに分類されて保管さ
れる。出金時には、紙幣取扱装置１１０は、利用者の指
示した金額分の紙幣を用意し、紙幣入出金口１０７から
利用者に受け渡す。

【００１８】ＡＴＭ１００には、ここで例示した構成に
限らず種々のユニットを設けることが可能である。例え
ば、上記ユニットに加えて明細書を取り扱うユニット、
音声案内を行うユニットなどを設けても良い。

【００１９】以上で説明したＡＴＭ１００の各ユニット
の動作は、制御ユニット１２０によって制御される。制
御ユニット１２０は、内部にＣＰＵ、メモリを備えたマ
イクロコンピュータとして構成されている。制御ユニッ
ト１２０は、図中に矢印で示す通り、各ユニットと情報
の授受を行い、ＡＴＭ１００全体の動作を制御する。Ａ
ＴＭ１００は、金融機関のホストコンピュータ１３０と
通信回線を介して接続されている。制御ユニット１２０
は、適宜、ホストコンピュータ１３０と通信を行いつ
つ、入出金に関する処理を実行する。

【００２０】図中に制御ユニット１２０において入出金
処理に関連する機能ブロックを併せて示した。本実施例
では、各機能ブロックは、制御ユニット１２０内にソフ
トウェア的に構成され、主制御部１２５によって制御さ
れる。各機能ブロックはハードウェア的に構成しても構
わない。

【００２１】カード情報入力部１２３は、カード取扱機
構１５０を制御して、キャッシュカード等から、情報を
入力する。帳票処理部１２１は、帳票２００のイメージ
データから識字処理を行って、取引に必要な情報の取得
を行う。識字処理の対象となる領域は、予め用意された
定義データ１２７によって与えられる。

【００２２】指示入出力部１２４は操作部１０３を制御
し、利用者が操作するためのメニューその他の画面表
示、およびその操作結果の入力を行う。

【００２３】カード情報入力部１２３、帳票処理部１２
１、および指示入出力部１２４から入力された情報は、
主制御部１２５を介して入出金処理部１２２に受け渡さ
れる。入出金処理部１２２は、適宜、通信部１２６を介
してホストコンピュータ１３０にこれらの情報を送信
し、入出金処理を行う。また、現金の授受を伴う取引の
場合には、入出金処理部１２２は、紙幣取扱装置１１０
を制御して現金の授受を行う。

【００２４】本明細書における入出金処理は、必ずしも
現金の授受を伴うとは限らない。例えば、利用者の口座
から他の口座への振り込みなど、金額情報の移動も入出
金処理に含まれる。

【００２５】Ｂ．定義データの構成：図２は定義データ
１２７の構成を示す説明図である。図の上方に連紙帳票
２００のイメージを例示し、下に定義データの構成を示
した。帳票２００には、左上の角を原点として、図示す
る方向にｘ、ｙ軸が定義されている。

【００２６】定義データ１２７は、基本定義領域、関連
フィールドの２種類から構成される。基本定義領域は、
識字処理に主として利用される領域である。例えば、金
額という項目については、帳票２００の領域２０１が基
本定義領域として設定されている。定義データでは、こ
の領域２０１について、識字処理を行うべき矩形範囲が
左上および右下の各頂点の（ｘ，ｙ）座標で定義されて
いる。図中の例では、金額の領域２０１については、左
上の頂点が（４５０，１００）、右下の頂点が（５５
０，１８０）と設定されている。領域の設定方法は、基
本定義領域および関連フィールドに共通である。

【００２７】基本定義領域には、等価情報が記録されて
いる関連フィールドが併せて登録されている。図中の例
では、金額の領域２０１については、関連フィールドと
して領域２１１，２１２が設定されている。氏名の領域
２０２については、関連フィールドとして領域２１３が
設定されている。住所の領域２０３については、関連フ
ィールドとして領域２１４が設定されている。電話の領
域２０４については、関連フィールドとして領域２０５
が設定されている。

【００２８】Ｃ．取引処理：図３は取引処理のフローチ
ャートである。自動取引装置１００の制御ユニット１２
０が実行する処理である。

【００２９】この処理が開始されると、制御ユニット１
２０は、操作部１０３に取引科目のメニューを提示し、
取引科目の選択結果を入力する（ステップＳ１０）。ま
た、キャッシュカード等の挿入を受け付け、その情報を
入力する（ステップＳ１２）。

【００３０】取引科目が振込である場合には（ステップ
Ｓ１４）、帳票２００が使用されるため、帳票の挿入を
受け付け、その認識処理を行う（ステップＳ２０）。こ
の処理では、後述する通り、帳票のイメージをスキャン
し、識字処理によって取引に必要な情報を取得する。取
引科目が振込でない場合には（ステップＳ１４）、この
処理はスキップされる。なお、本実施例では、振込の場
合には、帳票を使用することを前提としているが、更に
帳票使用の有無をユーザに選択させるものとしてもよ
い。また、振込処理以外でも帳票を使用可能としてもよ
い。

【００３１】次に、制御ユニット１２０は、取引情報の
入力を行い（ステップＳ３０）、適宜、ホストコンピュ
ータ１３０と通信して取引処理を行った後（ステップＳ
３２）、カード等の排出を行う（ステップＳ３４）。取
引情報とは、取引科目に応じて個となり、取引に必要な
暗証番号の入力、金額の指定などが含まれる。

【００３２】図４は帳票認識処理のフローチャートであ
る。図３のステップＳ２０に相当する処理である。この
処理では、制御ユニット１２０は、まず基本定義領域の
文字認識を行う（ステップＳ２１）。文字認識は、定義
データに示された矩形領域をイメージデータから切り出
して行う。

【００３３】定義データにおいて、基本定義領域に関連
フィールドが登録されている場合には（ステップＳ２
３）、関連フィールド領域の文字認識を行う（ステップ
Ｓ２４）。イメージデータから切り出される領域が異な
る点を除けば、文字認識の処理内容自体は、ステップＳ
２１と同じである。関連フィールドが登録されていない
場合には、この処理はスキップされる。

【００３４】制御ユニット１２０は、こうして文字認識
された結果を統合して（ステップＳ２５）、その結果を
出力する（ステップＳ２６）。文字認識の結果は、先に
図３で説明した処理に従って、取引に利用される。

【００３５】ステップＳ２５の文字認識結果の統合処理
は、基本定義領域における認識結果と関連フィールドの
認識結果に基づいて最終的に認識結果を決定する処理で
ある。基本定義領域または関連フィールドのいずれかの
認識結果のみが得られている場合には、この認識結果が
最終的な結果として決定される。かかる場合としては、
関連フィールドが登録されていない場合、基本定義領域
および関連フィールドのいずれかにおいて、良好な文字
認識結果を得ることができなかった場合などが該当す
る。

【００３６】基本定義領域と関連フィールドの双方で認
識結果が得られている場合には、両者を比較する。両者
が完全に一致している場合には、それを最終的な認識結
果とする。両者が異なっている場合には、基本定義領域
の認識結果を優先的に用いて最終的な認識結果を決定す
る。結果統合は、これに限らず種々の方法を採ることが
できる。例えば、基本定義領域と関連フィールドの比較
結果のうち一致している部分を認識結果として確定し、
その他の部分は、確定された認識結果に基づいて予め用
意された辞書に登録された単語を検索して、文字の再認
識を行うものとしてもよい。

【００３７】Ｄ．定義データの作成：Ｄ１．装置構成：図５は定義データの作成を支援する支
援装置の構成を示す説明図である。支援装置は、自動取
引装置の帳票処理部１２１に登録するための定義データ
１２７を作成するための装置である。なお、以下では、
帳票２００のイメージデータに基づいて新規に定義デー
タを作成する場合を例にとって説明するが、支援装置
は、既に作成された定義データに新たな関連フィールド
を登録するなどの改良を施す場合にも利用可能である。

【００３８】この支援装置は、図示する通り、ハードウ
ェア的には、汎用のパーソナルコンピュータ４００とス
キャナ４０１とを接続して構成される。パーソナルコン
ピュータ４００には、支援装置の機能を実現するための
アプリケーションソフトがインストールされている。図
中に、支援装置としての機能ブロックを示した。これら
の機能ブロックは、上述のアプリケーションソフトによ
って構成される。もちろん、ハードウェア的に構成する
ことも可能である。

【００３９】画像入力部４０２は、スキャナ４０１を制
御して、定義データを作成するサンプルとなる帳票２０
０のイメージデータを入力する機能を奏する。基本定義
作成部４０３は、このイメージデータに基づいて基本定
義領域の設定を支援する。この際には、文字識別辞書４
０５、照合用知識辞書４０６などの各データベースが参
照される。文字識別辞書４０５とは、イメージデータの
形状と文字とを各文字単位で照合するための辞書であ
る。照合用知識辞書４０６とは、文字列と単語とを照合
することにより、識字率を向上するための辞書である。

【００４０】関連フィールド領域定義登録部４０４は、
設定された各基本定義領域と等価情報が記録された関連
フィールドを抽出等することにより、関連フィールドの
設定登録を支援する。この際には、文字識別辞書４０
５、照合用知識辞書４０６、関連フィールド定義用知識
データベース４０７などの各データベースが参照され
る。知識データベース４０７とは、関連フィールドの抽
出を行うため、等価情報が記録されている領域で使用さ
れ得る項目名を対応づけた辞書である。基本定義および
関連フィールドの設定が完了した定義データは、定義デ
ータ用のデータベース４０８に登録される。

【００４１】Ｄ２．定義データ生成処理：図６は定義デ
ータ生成処理のフローチャートである。コンピュータ４
００のＣＰＵがユーザのコマンドに応じて実行する処理
である。処理が開始されると、ＣＰＵはまず帳票のイメ
ージデータを入力し（ステップＳ１００）、認識要求領
域の設定処理を行う（ステップＳ２００）。詳細な処理
内容は後述するが、この処理では、帳票２００のイメー
ジデータから文字列を切り出し、文字認識を行う。

【００４２】この処理によって文字列の認識が済むと、
次に、ＣＰＵは関連性判定処理を行う（ステップＳ３０
０）。詳細な処理内容は後述するが、この処理では、帳
票２００に含まれた各領域について、関連性のある領域
を抽出する処理である。

【００４３】ＣＰＵは、この処理と前後して、識字難度
を判定する（ステップＳ４００）。詳細な処理内容は後
述するが、各領域について、罫線や着色の有無などに基
づき、文字認識の困難度を設定する処理である。

【００４４】これらの処理が完了すると、ＣＰＵは、以
上の処理情報をディスプレイに提示して、基本定義の設
定を行う（ステップＳ５００）。本実施例では、提示さ
れた情報に基づいて基本定義として使用すべき領域をオ
ペレータが指定するものとした。識字難度が最も低い領
域、即ち、文字を正確に認識することができると考えら
れる領域を基本定義として自動設定するものとしてもよ
い。

【００４５】基本定義が設定されると、ＣＰＵは関連フ
ィールドの設定を行う（ステップＳ６００）。本実施例
では、関連性の判定結果、識字難度などの情報に基づい
て、オペレータが関連フィールドとして使用すべき領域
を指定するものとした。関連性があると判断される領域
を関連フィールドとして自動登録するものとしてもよ
い。但し、識字難度が高い領域、即ち文字認識が不正確
となる可能性が高い領域を関連フィールドとして選択す
ると、文字認識処理の遅延、不正確化などを招く可能性
があるため、識字難度が比較的低い領域を抽出すること
が好ましい。

【００４６】以上の処理により、設定された定義データ
を出力して（ステップＳ７００）、定義データの生成処
理を終了する。生成された定義データは、先に説明した
通り、自動取引装置に記憶され、帳票の文字認識に活用
される。

【００４７】Ｄ３．認識要求領域設定処理：図７は認識
要求領域設定処理のフローチャートである。この処理で
は、ＣＰＵはまずレイアウト解析処理を実行する（ステ
ップＳ２０２）。即ち、入力されたイメージデータか
ら、表、枠、罫線などの情報を解析し、文字行と認識さ
れる部分を切り出す。

【００４８】次に、文字行から、ピッチ推定、連結成分
の隙間等の情報から、文字らしい矩形形状に切り出し
（ステップＳ２０４）、各文字の認識を行う（ステップ
Ｓ２０６）。ここでは、ＣＰＵは、先に説明した文字識
別辞書４０５を参照し、切り出したラスタイメージと文
字との照合を行うのである。また、得られた文字列を照
合用知識辞書４０６と照合することによって単語として
確定する知識照合処理を実行する（ステップＳ２０
８）。こうして得られた認識結果を出力して（ステップ
Ｓ２１０）。認識要求領域設定処理を終了する。この処
理により、帳票２００に記録された各文字列が一応、認
識された状態となる。

【００４９】図８は認識要求領域設定の具体例を示す説
明図である。図の上方に帳票２００を示し、下方に認識
要求領域の設定結果を示した。帳票２００には、認識要
求領域設定処理において、文字列であると判定された部
分を枠で囲んで示した。このように認識要求領域設定処
理では、「金額」、「氏名」などの項目も含めて文字列
として認識される。

【００５０】図の下方に示す通り、各文字列の認識結果
には、その領域の領域名、確信度、処理時間などが対応
づけられる。ここでは、領域７０１〜７１１までを例示
したが、その他の領域についても同様である。確信度と
は、文字認識の正確性を表す指標である。例えば、罫線
に囲まれた領域、着色された領域などでは、イメージデ
ータがクリアに得られないため、確信度が低下すること
になる。処理時間は、各領域の文字認識に要した時間で
ある。

【００５１】Ｄ４．関連性判定処理：図９は関連性判定
処理のフローチャートである。定義データ生成処理（図
６）のステップＳ３００に相当する処理である。この処
理では、帳票２００から切り出された文字列に基づき、
等価情報が記録されていると判断される領域を抽出す
る。

【００５２】この処理が開始されると、ＣＰＵは判定文
字列を選択する（ステップＳ３０２）。例えば、図８の
例では、「品川区」という領域７１０、「￥５０００」
なる領域７０１，７０２などの領域から、判定対象とす
べき２つの領域を選択する。この選択は、全ての組み合
わせについて行う。図９のフローチャートおよび以下の
説明では、一組の領域が選択された場合を例にとって示
した。

【００５３】判定対象となる文字列の確信度が高くない
場合（ステップＳ３０４）、ＣＰＵは、関連性を正確に
判定することができないと判断し、関連性判定処理を終
了する。関連性の判定が完了していない文字列の組み合
わせが存在する場合には、次の組み合わせについて、ス
テップＳ３０２から処理を再実行する。

【００５４】判定対象となる文字列の確信度が高い場合
（ステップＳ３０４）、ＣＰＵはこれらの文字列を比較
し、両者が等価であるか否かを判定する（ステップＳ３
０６）。本実施例では、両者が完全に一致する場合を等
価と扱うものとした。いわゆる表記のゆれを考慮して等
価性を判断するものとしてもよい。例えば、ひらがな、
カタカナ、漢字などの文字の違い、送り仮名の違いなど
を考慮して、等価と見なすことができる文字列を予めデ
ータベースとして登録し、これを参照して等価性を判断
することができる。これにより、例えば、「振込み金
額」と「振込金額」とを等価として扱うことができる。
また、電話番号について、ハイフンの有無に関わらず等
価として扱うものとしてもよい。住所について「大
字」、「字」、「丁目」、「番地」などの有無に関わら
ず等価として扱うものとしてもよい。

【００５５】文字列が等価と判断された場合には、２つ
の領域は、関連性があると判断し、関連性の登録を行う
（ステップＳ３１４）。先に説明した通り、本実施例で
は、図６のステップＳ６００において関連フィールドの
最終的な設定を行うため、ステップＳ３１４では、仮の
関連付けを行うことになる。これにより、最終的な設定
を行う際に、関連性のある領域を抽出して一覧表示等す
ることが可能となる。

【００５６】ステップＳ３０６において、文字列が等価
ではないと判断された場合には、その文字列に近接する
文字列を抽出し（ステップＳ３０８）、近接文字の関連
性を判定する（ステップＳ３１０）。例えば、「日立太
郎」という氏名が記載された領域７０４、７０５につい
て、文字の誤認識などの要因によって、両者が等価でな
いと判断された場合を考える。かかる場合には、その近
接文字である「氏名」、「お名前」の関連性が判定され
る。

【００５７】なお、近接文字の抽出は、帳票の一般的な
レイアウトを考慮して予め規則を設定しておくことがで
きる。例えば、図８で例示した帳票２００のタイプの場
合には、左側の近接文字を優先的に抽出するように規則
を設定しておけばよい。こうすることにより、領域７０
４の近接文字として、その下側に位置する領域７０６が
抽出されるのを回避することができる。

【００５８】近接文字の関連性は、次の手順で判定す
る。まず、近接文字同士が完全に一致する場合には、両
者は関連性があるものと判断される。先に説明した表記
のゆれを考慮してもよい。

【００５９】近接文字の一部が不一致の場合には、知識
データベース４０７を参照して、関連性の判定を行う。
知識データベース４０７には、等価と見なすべき文字列
が対応づけて登録されている。例えば、「氏名」と「お
名前」、「住所」と「おところ」、「電話」と「ＴＥ
Ｌ」などが対応づけて登録されている。この知識データ
ベース４０７を参照することにより、文字列が不一致の
領域についても、実質的に等価な情報が記載されている
領域を抽出することができる。

【００６０】近接文字に基づいて関連性ありと判断され
た場合には（ステップＳ３１２）、ＣＰＵはその文字列
について関連性を登録し（ステップＳ３１４）、処理を
終了する。関連性なしと判断された場合には（ステップ
Ｓ３１２）、関連性の登録を行うことなく処理を終了す
る。

【００６１】ＣＰＵは以上の処理を、文字列の全組み合
わせについて実行する。なお、関連性判定処理は、「金
額」、「氏名」など、取引時に文字認識の対象とならな
い領域については省略してもよい。かかる処理は、例え
ば、知識データベースに文字列が登録されている領域に
ついて、判定処理を省略することにより容易に実現する
ことができる。

【００６２】Ｄ５．識字難度判定処理：図１０は識字難
度判定処理のフローチャートである。定義データ生成処
理（図６）におけるステップＳ４００の処理に相当し、
各領域について、識字処理の難易度を判定する処理であ
る。

【００６３】処理が開始されると、ＣＰＵは判定対象と
なる文字列を選択する（ステップＳ４０２）。ここで
は、図８の帳票２００内に示された各領域を順次選択す
る。取引時に文字認識の対象とならない領域は選択対象
から外してもよい。

【００６４】こうして選択された領域について、着色が
なされているか否かの解析（ステップＳ４０４）、およ
び罫線情報の解析（ステップＳ４０６）を行う。そし
て、これらの情報に基づいて識字難度を設定する（ステ
ップＳ４０８）。図中に識字難度の設定方法を併せて例
示した。図示する通り、着色の有無、罫線の本数の多
少、罫線長さの長短に応じて、それぞれ識字難度を定量
的に与える対応表を予め定義しておき、これを参照する
ことによって各項目ごとに識字難度を設定する。領域全
体としての識字難度Ｐｄは、項目ごとの識字難度を用い
て、例えば、次式によって設定することができる。Ｐｄ＝Ｃｃ×Ｐｃ＋Ｃｎ×Ｐｎ＋Ｃｌ×Ｐｌ；Ｃｃ、Ｃｎ、Ｃｌ…重み係数；Ｐｃ…着色に基づく識字難度；Ｐｎ…罫線本数に基づく識字難度；Ｐｌ…罫線長さに基づく識字難度；

【００６５】識字難度は、ここに示した内容に限らず、
種々の方法で設定可能である。識字難度を判定するため
のパラメータとして、領域の面積、縦横比、行数、記載
内容が文字か数字かなどの種別等を用いるものとしても
よい。また、項目ごとの識字難度と領域全体の識字難度
についても、上式以外にも種々の演算式を適用可能であ
る。

【００６６】Ｅ．変形例：実施例では、イメージデータ
から新規の定義データを作成する場合を例示した。実施
例の支援装置は、既に作成された定義データに対し、新
たな関連フィールドの登録を行う場合に利用することも
できる。この場合には、図６の基本定義設定（ステップ
Ｓ５００）を省略しても差し支えないし、基本定義を新
たに設定しなおすものとしてもよい。

【００６７】実施例では、帳票のイメージデータの識字
処理が可能な自動取引装置を例示したが、例えば、窓口
業務などにおいて帳票のイメージデータを処理する処理
装置として構成してもよい。

【００６８】以上、本発明の種々の実施例について説明
したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、その趣
旨を逸脱しない範囲で種々の構成を採ることができるこ
とはいうまでもない。例えば、以上の制御処理はソフト
ウェアで実現する他、ハードウェア的に実現するものと
してもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例としての自動取引装置の概略構成を示す
説明図である。

【図２】定義データ１２７の構成を示す説明図である。

【図３】取引処理のフローチャートである。

【図４】帳票認識処理のフローチャートである。

【図５】定義データの作成を支援する支援装置の構成を
示す説明図である。

【図６】定義データ生成処理のフローチャートである。

【図７】認識要求領域設定処理のフローチャートであ
る。

【図８】認識要求領域設定の具体例を示す説明図であ
る。

【図９】関連性判定処理のフローチャートである。

【図１０】識字難度判定処理のフローチャートである。

【符号の説明】

１００…自動取引装置１０３…操作部１０６…帳票取扱機構１０７…紙幣入出金口１１０…紙幣取扱装置１２０…制御ユニット１２１…帳票処理部１２２…入出金処理部１２３…カード情報入力部１２４…指示入出力部１２５…主制御部１２６…通信部１２７…定義データ１３０…ホストコンピュータ１５０…カード取扱機構２００…帳票２０１〜２０５、２１１〜２１４…領域４００…コンピュータ４０１…スキャナ４０２…画像入力部４０３…基本定義作成部４０４…関連フィールド領域定義登録部４０５…文字識別辞書４０６…照合用知識辞書４０７…関連フィールド定義用知識データベース４０８…定義データ用のデータベース７０１〜７１１…領域

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者渡辺成愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地株式会社日立製作所情報機器事業部内Ｆターム(参考） 3E040 AA06 BA07 CA20 CB04 5B029 AA01 BB02 CC26 CC28 5B064 AA01 AA07 BA01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】取引を行う自動取引装置であって、帳票のイメージデータを取得するイメージデータ取得部
と、前記イメージデータについて識字処理を行うべき領域に
関する定義と、等価情報が入力されるべき領域同士を関
連づける情報とを有する定義データを入力する定義デー
タ入力部と、前記定義データで定義された各領域について、前記関連
づけられた領域のイメージデータも用いて、前記イメー
ジデータの識字処理を行う識字処理部と、該識字処理の結果に基づいて前記取引を実行する取引部
とを備える自動取引装置。
【請求項２】帳票のイメージデータに基づいて記入さ
れた内容の識字処理を行う際に用いられる定義データの
作成を支援する支援装置であって、前記定義データの対象となる帳票のイメージデータを入
力するイメージデータ入力部と、該イメージデータ上で識字処理を行うべき領域として設
定された各領域について、画質および罫線の少なくとも
一方に基づき識字困難度を算出する識字困難度算出部
と、該識字困難度を提示する提示部とを備える支援装置。
【請求項３】帳票のイメージデータに基づいて記入さ
れた内容の識字処理を行う際に用いられる定義データの
作成を支援する支援装置であって、前記定義データの対象となる帳票のイメージデータを入
力するイメージデータ入力部と、該イメージデータに含まれる文字の識字処理を行う識字
処理部と、該イメージデータ上で識字処理を行うべき領域として設
定された各領域について、該領域に記載された文字列お
よびその周辺の文字列の少なくとも一方に基づき、等価
な情報が記載されるべき領域同士の関連づけを推測する
関連推測部と、該推測結果を提示する提示部とを備える支援装置。