JP2004030340A - 帳票識別装置及びその識別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】専用の識別コードを持たない帳票の識別において、連票の分離や印刷ずれがあっても帳票に記載された文字列を照合し、正確に帳票を識別する。
【解決手段】画像入力装置１は、帳票の画像を取り込む。データ処理装置２は、画像からキーワードの候補となる文字列の検出を行うキーワード候補検出部２１と、検出されたキーワード候補と辞書を照合して帳票を識別するキーワード照合部２２とを有している。記憶装置３は、帳票のディジタル画像を記憶する画像記憶部３１と、ラベル付けされた図形成分の情報を記憶するラベル情報記憶部３２と、文字列の座標、サイズ、文字列に含まれる全ての図形成分を記憶する文字列記憶部３３と、キーワード候補の位置およびサイズを記憶するキーワード候補記憶部３４と、予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する辞書記憶部３５とを有している。
【選択図】　　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は帳票識別装置及びその識別方法に関し、特に専用の識別コードを持たない帳票の文字列照合を利用して識別する帳票識別装置及びその識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
最近の情報処理化により、伝票や各種帳票の記載事項および帳票の画像を読み取るため、文字読取装置やイメージスキャナが使用されている。これら読み取られた画像中の文字列をコード情報に変換しデータベースに取り込むためには、情報処理システムとして帳票の構造を知ることが必要である。
【０００３】
一般には、帳票の文字を光学的に読み取りイメージ信号として入力し、それらの中に含まれる文字を切り出し、パターンマッチングによる方法により認識される。
【０００４】
従来の帳票識別装置及びその識別方法は、例えば光学的文字読取装置において、複数種類の帳票を識別するために、それぞれの帳票の固定された位置に専用の識別コードを印刷し、その識別コードを読み取ることによって帳票を識別しているのが一般的である。この場合、帳票を専用に設計しなければならないので、既存の帳票や帳票の発行元が異なるために統一された識別コードが印刷されていない帳票については、これらの帳票を識別することはできない。
【０００５】
このような技術の一例として、特開２００１−３１２６９６号公報記載の「文書分類装置、文字読み取り装置及び真贋判定装置、並びにこれらの方法」が知られている。
【０００６】
この公報では、帳票に印刷されている帳票固有のタイトル等、帳票識別に使用する文字列（以下、キーワードと呼ぶ）の位置とサイズと画像特徴を、辞書として予め記憶する。帳票を識別する際には、辞書に記憶している文字列位置に対して文字列内の各文字の幅と高さの半分だけ拡張したエリアを識別対象の帳票画像上に設定し、そのエリア内で該帳票画像の画素値を横方向、縦方向に投影を行う。
【０００７】
その投影結果から文字列の位置を補正した上で、帳票画像内の文字列を切出して文字列画像の照合を行い、帳票を識別する技術が記載されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の帳票識別装置及びその識別方法は、連票形式の帳票を切り離すことにより識別したい帳票のキーワードの位置が辞書に記憶している位置と大きく異なる場合、比較的大きな印刷ずれがある場合、同一フォーマットの帳票であっても発行元が異なるためにキーワード位置の変動が大きい場合に、識別対象の帳票画像上のキーワードと辞書に記憶しているキーワードとの文字幅や高さが半分以上ずれて、正しく帳票を識別することができないという欠点を有している。
【０００９】
また、キーワードと異なる高さの文字列がキーワードと同一行に隣接して存在した場合、キーワードを切出すために文字幅や高さが半分拡張したエリア内にこれらの文字列が進入するため、投影によってこれらの文字列をキーワードと分離できず、正しく照合して帳票を識別することができないという欠点を有している。
【００１０】
さらにまた、帳票識別の辞書に登録してあるキーワード全てについて、そのキーワードが識別したい帳票上に存在するかどうかを調べるために、キーワードの切出しと照合を行う必要があるが、帳票識別を行うために辞書にキーワードが登録してある帳票数が増加すると、登録する帳票数に比例して帳票識別にかかる時間が増加するという欠点を有している。
【００１１】
本発明の目的は、キーワードの位置が変動しても正しいキーワードの位置を見つけ出し帳票が高精度に識別でき、またキーワードと異なる高さの文字列がキーワードと同一行に隣接して存在しても、正しいキーワード位置を見つけ出し帳票を高精度に識別でき、さらにまた帳票識別を行うために辞書にキーワードが登録してある帳票数が増加しても、帳票の高精度性を損なうことなく高速に識別できる帳票識別装置及びその識別方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の帳票識別装置は、
帳票の画像を取り込む画像入力装置と；
この画像入力装置によって取り込まれた帳票の画像を記憶し、ラベル付けされた図形成分の情報を記憶し、文字列の座標、サイズ、この文字列に含まれる全ての図形成分を記憶し、キーワード候補の位置及びサイズを記憶し、予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する記憶装置と；
前記画像からキーワードの候補となる文字列の検出を行い、検出されたキーワード候補と辞書とを照合して帳票を識別し、記憶されている帳票の画像に対しラベリングを行い、ラベリングの結果得られた図形成分を結合し、この図形成分を前記文字列の候補から除外し、ラベリング結果から検出した文字列を分割してキーワード候補を見つけ、記憶している文字列サイズと文字サイズ情報が一致する文字列を選択し、この文字列の画像と前記辞書とを照合することで類似度を計算するデータ処理装置と；
照合結果により前記辞書に記憶されている識別情報を出力する出力装置と；
を備えたことを特徴としている。
【００１３】
本発明の第２の帳票識別装置は、前記第１の帳票識別装置において、
前記データ処理装置は、
前記画像からキーワードの候補となる文字列の検出を行うキーワード候補検出部と、検出されたキーワード候補と辞書を照合して帳票を識別するキーワード照合部とを有し、
前記キーワード候補検出部は、
記憶されている帳票の画像に対しラベリングを行うラベリング処理部と、ラベリングの結果得られた図形成分を結合する図形成分結合部と、前記図形成分を文字列候補から除外する図形成分分類部と、ラベリング結果から文字列を検出する文字列検出部と、検出した文字列を分割してキーワード候補を見つける文字列分離部とを備え、
前記キーワード照合部は、
記憶している文字列サイズと文字サイズ情報が一致する文字列を選択するキーワード選択部と、文字列の画像と辞書を照合することで類似度を計算するキーワード類似度照合部とを備えたことを特徴としている。
【００１４】
本発明の第３の帳票識別装置は、前記第１または第２の帳票識別装置において、
前記記憶装置は、
前記画像入力装置によって取り込まれた帳票の画像を記憶する画像記憶部と、前記ラベル付けされた図形成分の情報を記憶するラベル情報記憶部と、前記文字列の座標、サイズ、この文字列に含まれる全ての図形成分を記憶する文字列記憶部と、前記キーワード候補の位置及びサイズを記憶するキーワード候補記憶部と、前記予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する辞書記憶部とを有していることを特徴としている。
【００１５】
本発明の第４の帳票識別装置は、前記第３の帳票識別装置において、
前記ラベル情報記憶部は、
前記キーワード候補検出部が有する前記ラベリング処理部及び前記図形成分結合部によって得られたラベル画像を記憶するラベル画像記憶域と、前記ラベリング処理部及び前記図形成分結合部によってラベル付けされた図形成分の情報を記憶する図形成分情報記憶域とを有していることを特徴としている。
【００１６】
本発明の第５の帳票識別装置は、前記第３または第４の帳票識別装置において、
前記辞書記憶部は、
帳票に記載されている文字列の外接矩形座標、サイズ及び位置許容範囲が記憶される位置・サイズ記憶域と、前記帳票に記載されている前記文字列の照合用画像特徴が記憶される照合用特徴記憶域とを有していることを特徴としている。
【００１７】
本発明の第６の帳票識別装置は、前記第２の帳票識別装置において、
前記図形成分結合部は、
前記記憶装置の前記ラベル画像記憶域の各図形成分について、図形成分を１画素広げる膨張処理と図形成分を１画素縮める収縮処理を行い、前記膨張処理をｎ（ｎは以上の整数）回実行した後で、前記収縮処理をｎ回実行し近隣の図形成分を結合することを特徴としている。
【００１８】
本発明の第７の帳票識別装置は、前記第２の帳票識別装置において、
前記図形成分分類部は、
前記図形成分情報記憶域に記憶されている各図形成分のサイズ情報を順番に読み込み、各図形成分の縦幅とキーワードよりも高さが大きな図形成分を分類するための閾値とを比較し、前記図形成分の縦幅が前記閾値より大きいとき、前記図形成分は文字列ではない成分であるとして、前記ラベル画像記憶域と前記図形成分情報記憶域の該当する図形成分に除外を示すフラグを付加し、それ以外の図形成分と区別することを特徴としている。
【００１９】
本発明の第８の帳票識別装置は、前記第３の帳票識別装置において、
前記文字列記憶部は、文字列の座標とサイズ及びこの文字列に含まれる全ての図形成分を記憶することを特徴としている。
【００２０】
本発明の第９の帳票識別装置は、前記第３の帳票識別装置において、
前記キーワード候補記憶部は、キーワード候補の位置とサイズを記憶することを特徴としている。
【００２１】
本発明の第１０の帳票識別装置は、
帳票から取り込んだ画像データを記憶する画像記憶手段と、
この画像記憶手段に記憶されている画像データに対してラベリングを行うラベリング処理手段と、
ラベリング処理の結果得られたラベル画像上の図形成分のうち、近接したものを結合する図形成分結合手段と、
前記図形成分を文字列候補から除外する図形成分分類手段と、
前記ラベル画像と前記図形成分をもとに同じ縦位置及び同じ高さの図形成分を抜き出し、この図形成分を全て含む隣接最小矩形を文字列候補とする文字列検出手段と、
文字列情報を検索し、文字列内に文字列を分離するのに十分な空白部分や罫線情報をもとに文字列を分離する文字列分離手段と、
前記文字列情報と辞書上の文字列サイズを比較し、前記辞書上の文字列サイズと一致する文字列情報を選択するキーワード選択手段と、
選択された文字列の位置・サイズ情報をもとに前記画像記憶手段によって記憶された画像データから文字列の特徴を抽出し、該当する辞書内の特徴量と照合するキーワード照合手段と、
ラベリングした結果のラベル画像およびラベル付けされた図形成分を記憶するラベル情報記憶手段と、
文字列候補として検出された位置・サイズ・図形成分の文字列情報を記憶する文字列情報記憶手段と、
前記キーワード候補の位置及びサイズを記憶するキーワード候補記憶手段と、
前記帳票に記載された文字列が取るべきサイズ、前記文字列が持つべき特徴情報及び前記文字列を含む帳票が、識別されるために必要な識別情報を記憶する辞書記憶手段と、
前記キーワード照合手段による照合結果に従い、前記辞書に記憶されている識別情報を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴としている。
【００２２】
本発明の第１１の帳票識別方法は、
帳票に記載された文字列が取るべきサイズと、前記文字列が持つべき特徴情報と、前記文字列を含む帳票が識別されるために必要な識別情報を記憶する辞書を有するコンピュータシステムであって、
画像入力装置から帳票の画像を取り込み画像データをメモリに記憶させる画像記憶ステップと；
前記メモリに記憶された画像データに対してラベリング処理を行うラベリングステップと；
前記ラベリング処理の結果得られたラベル画像上の図形成分のうち、近接した図形を結合する図形成分結合ステップと；
図形成分結合処理の結果得られた図形成分のサイズをもとに、文字列に含まれるには不適切な図形成分と文字列に含まれるかもしれない図形成分とを分類する図形成分分類ステップと；
前記図形成分の縦方向位置と高さの情報をもとに文字列の候補を検出する文字列検出ステップと；
前記文字列候補内の空白部分や罫線の図形成分をもとに文字列を分離する文字列分離ステップと；
前記文字列情報と前記辞書上の文字列サイズを比較し、辞書上の文字列サイズと一致する文字列情報を選択する選択ステップと；
選択された文字列の位置・サイズ情報をもとに記憶された画像データから文字列の特徴を抽出し、該当する辞書内の特徴量と照合する照合ステップと；
前記照合ステップによる照合結果に従い、前記辞書に記憶されている識別情報を出力する情報出力ステップと；
を備えたことを特徴としている。
【００２３】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は本発明の帳票識別装置の一つの実施の形態を示すブロック図である。
【００２５】
図１に示す本実施の形態は、画像入力装置１と、データ処理装置２と、記憶装置３と、出力装置４とから構成されている。
【００２６】
画像入力装置１は、イメージスキャナ等によって構成され、帳票の画像を多階調の２次元ディジタル画像として取り込む。
【００２７】
データ処理装置２は、画像からキーワードの候補となる文字列の検出を行うキーワード候補検出部２１と、検出されたキーワード候補と辞書を照合して帳票を識別するキーワード照合部２２とを有している。
【００２８】
なお、キーワード候補検出部２１は、記憶されている帳票の画像に対しラベリングを行うラベリング処理部２１１と、ラベリングの結果得られた図形成分を結合する図形成分結合部２１２と、罫線等の図形成分を文字列候補から除外する図形成分分類部２１３と、ラベリング結果から文字列を検出する文字列検出部２１４と、検出した文字列を分割してキーワード候補を見つける文字列分離部２１５とを備える。
【００２９】
また、キーワード照合部２２は、記憶している文字列サイズと文字サイズ情報が一致する文字列を選択するキーワード選択部２２１と、文字列の画像と辞書を照合することで類似度を計算するキーワード類似度照合部２２２とを備える。
【００３０】
記憶装置３は、半導体メモリ或いは磁気ディスクなどによって構成され、画像入力装置１によって取り込まれた帳票のディジタル画像を記憶する画像記憶部３１と、ラベル付けされた図形成分の情報を記憶するラベル情報記憶部３２と、文字列の座標、サイズ、文字列に含まれる全ての図形成分を記憶する文字列記憶部３３と、キーワード候補の位置およびサイズを記憶するキーワード候補記憶部３４と、予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する辞書記憶部３５とを有している。
【００３１】
なお、ラベル情報記憶部３２は、ラベリング処理部２１１および図形成分結合部２１２によって得られたラベル画像を記憶するラベル画像記憶域３２１と、ラベリング処理部２１１および図形成分結合部２１２によってラベル付けされた図形成分の情報を記憶する図形成分情報記憶域３２２を備える。
【００３２】
また、辞書記憶部３５は、帳票に記載されている文字列「払込票」の外接矩形座標、サイズおよび位置許容範囲が記憶される位置・サイズ記憶域３５１と、帳票に記載されている文字列「払込票」の照合用画像特徴が記憶される照合用特徴記憶域３５２とを備えている。
【００３３】
出力装置４は、表示装置などによって構成され、キーワード照合部２２によって得られた識別コードを出力する。
【００３４】
次に、図１を参照して本実施の形態の動作をより詳細に説明する。
【００３５】
画像入力装置１により取り込まれた帳票画像は、記憶装置３の画像記憶部３１に記憶される。
【００３６】
データ処理装置２のキーワード候補検出部２１が有するラベリング処理部２１１は、画像記憶部３１に記憶されている帳票の画像に対してラベリングを行う。ここでラベリングとは、画像上の連結成分毎に異なったラベル番号を割り当てる処理である。
【００３７】
ラベリングはよく知られた画像処理方法で、例えば長尾　真著『画像認識論』（コロナ社）のｐｐ８５〜８６にもその方法が記載されている。
【００３８】
ラベリング処理部２１１は、ラベリングの結果得られたラベル付けされた画像をラベル画像記憶域３２１に記憶する。
【００３９】
また、ラベリング処理部２１１は、ラベル付けされた図形成分毎の外接矩形の位置とサイズの情報を図形成分情報記憶域３２２に記憶する。
【００４０】
図形成分結合部２１２は、記憶装置３のラベル画像記憶域３２１上の各図形成分について膨張処理と収縮処理を行う。膨張処理と収縮処理は近隣の図形成分を結合するために使用されるよく知られた画像処理方法で、膨張処理は図形成分を１画素広げる処理であり、収縮処理は図形成分を１画素縮める処理である。膨張処理を数回行った後で、収縮処理を同一回数実行することで近隣の図形成分を結合できる。膨張処理と収縮処理は、一般の帳票では例えば２〜４回程度繰り返される。
【００４１】
膨張処理と収縮処理の後、図形成分結合部２１２はラベル画像記憶域３２１上をラスタスキャンし、各図形成分が接触しているかどうかを確認する。接触していればそれぞれの図形成分に同一のラベル番号を振り直し、その結果のラベル画像をラベル画像記憶域３２１に、また図形成分毎の外接矩形の位置とサイズの情報を図形成分情報記憶域３２２に記憶する。この処理を行うことで、分離文字が結合されラベル付けされた図形成分が文字単位になる。
【００４２】
図形成分分類部２１３は、図形成分情報記憶域３２２に記憶されている各図形成分のサイズ情報を順番に読み込み、各図形成分の縦幅と定数ＨＬｍａｘを比較する。
【００４３】
ここで定数ＨＬｍａｘとは、キーワード、罫線のような明らかにキーワードよりも高さが大きな図形成分を分類するための閾値を示す。一般的な帳票のキーワードサイズ統計から、本例では例えば、ＨＬｍａｘ＝８０に設定する。
【００４４】
図形成分分類部２１３は、図形成分の縦幅がＨＬｍａｘより大きいとき、その図形成分は罫線など文字列ではない成分であるとして、ラベル画像記憶域３２１と図形成分情報記憶域３２２の該当する図形成分に、除外を示すフラグ（以下、フラグＲ）を付加しそれ以外の図形成分と区別する。
【００４５】
文字列検出部２１４は、図形成分情報記憶域３２２に記憶されている各図形成分Ｌｉを順番に読み込みながら、フラグＲと後述のフラグＴのいずれもが付加されていない図形成分Ｌｉに対し、図形成分の幅をＷＬｉ、図形成分の高さをＨＬｉとして、ＷＬｉとＨＬｉが以下の２条件を満たすかどうかを調べる。
【００４６】
【数１】

【００４７】
ここで、ＷＬｍｉｎ、ＷＬｍａｘ、ＨＬｍｉｎ、ＨＬｍａｘは、文字としての適切なサイズの上限、下限を示す定数であり、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字サイズの統計から、例えば、ＷＬｍｉｎ＝８、ＷＬｍａｘ＝５０、ＨＬｍｉｎ＝１６、ＨＬｍａｘ＝５０とする。
【００４８】
図形成分Ｌｉを読み込む途中で、上記条件を満たす図形成分Ｌｉが見つかった時点で、文字列検出部２１４は図形成分情報記憶域３２２に記憶されている各図形成分Ｌｊの図形成分を順番に全て読み込み、フラグＲと後述のフラグＴのいずれもが付加されていない図形成分Ｌｊに対し、図形成分Ｌｉの縦方向位置をＹＬｉ、図形成分Ｌｉの高さをＨＬｉとする。
【００４９】
図形成分Ｌｊの縦方向位置をＹＬｊ、図形成分Ｌｊの高さをＨＬｊとしたとき、ＹＬｊとＨＬｊが以下の２条件を満たすかどうかを調べる。
【００５０】
【数２】

【００５１】
ここで、ΔＹおよびΔＨは、ラベル画像上の別の図形成分がＬｉと同じ位置あるいは高さと見なせる許容範囲を示す定数であり、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字サイズの統計から、例えば、ΔＹ＝５、ΔＨ＝３とする。
【００５２】
全てのＬｊについてこれらの条件の確認が終わると、文字列検出部２１４は、これらの条件を満たした全ての図形成分Ｌｊを画像上の横方向位置で昇順ソートする。
【００５３】
ここで、条件を満たす図形成分ＬｊがＬｉ自身だけのときは文字列候補と見なさず、文字列検出部２１４は次のＬｉの読み込み動作に戻る。
【００５４】
文字列検出部２１４は、条件を満たす図形成分ＬｊがＬｉ以外に複数あるときは、図形成分Ｌｊ全てを含む最小の矩形領域の位置、サイズ、条件を満たすこれらの図形成分Ｌｊを、全て文字列記憶部３３に文字列Ｍｐとして記憶する。
【００５５】
このとき、文字列検出部２１４は条件を満たすこれらの図形成分Ｌｊを、それぞれ、Ｌｐ（１）、Ｌｐ（２）、…、Ｌｐ（ｎ）という図形成分の配列に保存することになる。
【００５６】
また、文字列検出部２１４は、条件を満たすこれらの図形成分Ｌｊ全てに対して、ラベル画像記憶域３２１と図形成分情報記憶域３２２の該当する図形成分に、文字列として記憶済みを示すフラグ（以下、フラグＴ）を付加する。その後、文字列検出部２１４は次のＬｉの読み込みに戻る。
【００５７】
文字列分離部２１５は、文字列記憶部３３に記憶されている文字列Ｍｐを順番に読み出す。文字列分離部２１５は、読み出した各文字列Ｍｐに含まれる図形成分Ｌｐ（ｋ）をｋ＝１から文字列Ｍｐに含まれる図形成分数ｎまで順に読み出す。
【００５８】
文字列分離部２１５は、図形成分Ｌｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）に対して、それらの図形成分間隔が以下の条件を満たすかどうかを、ｋ＝１からｋ＝ｎ−１まで順に調べる。
【００５９】
【数３】

【００６０】
ここで、ＬＮは文字列と見なせる文字間の最大間隔を示す定数であり、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字間隔の統計から、例えば、ＬＮ＝５０とする。
【００６１】
条件を満たしたとき、文字列分離部２１５は、ラベル画像記憶域３２１上のＬｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）の図形成分間エリアに、フラグＲが付加された図形成分が存在するかどうかを調べる。具体的には、文字列分離部２１５は、ラベル画像記憶域３２１にあるラベル画像上で、図形成分Ｌｐ（Ｋ）の右上の座標と図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）の左上の座標で構成される矩形領域の上端１ラインを走査して、フラグＲが付加された図形成分を探すことになる。
【００６２】
文字列分離部２１５は、同様にラベル画像記憶域３２１にあるラベル画像上で、図形成分Ｌｐ（Ｋ）の右下の座標と図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）の左下の座標とで構成される矩形領域の下端１ラインを走査して、フラグＲが付加された図形成分を探す。
【００６３】
これらの処理でフラグＲが見つかると、図形成分Ｌｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）の図形成分間エリアに、フラグＲが付加された図形成分が存在することになる。
【００６４】
条件を満たさないとき、またはフラグＲが存在するとき、文字列分離部２１５は、文字列ＭｐをＬｐ（１）〜Ｌｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）〜Ｌｐ（ｎ）の図形成分で分割する。
【００６５】
このとき、ｋ＞１、つまりＬｐ（１）〜Ｌｐ（ｋ）の図形成分が２つ以上ある場合は、文字列分離部２１５はＬｐ（１）〜Ｌｐ（ｋ）を含む最小の矩形領域の位置とサイズをキーワード候補Ｕｑとしてキーワード候補記憶部３４に記憶する。
【００６６】
また、残りの図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）〜Ｌｐ（ｎ）については、文字列分離部２１５は、これらの図形成分を含む最小の矩形領域の位置、サイズ、図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）〜Ｌｐ（ｎ）を文字列Ｍｐに再度記憶し、この文字列Ｍｐについて以上の処理を繰り返す。
【００６７】
なお分割しない場合、文字列分離部２１５は残った文字列Ｍｐに図形成分がいくつ含まれるかを調べ、図形成分数ｎ＞２のときは、Ｌｐ（１）〜Ｌｐ（ｋ）を含む最小の矩形領域の位置とサイズを、キーワード候補Ｕｑとしてキーワード候補記憶部３４に記憶する。
【００６８】
キーワード照合部２２は、辞書記憶部３５の位置・サイズ記憶域３５１に記憶している文字列サイズと、文字列記憶部３３のサイズ情報が一致する文字列を選択するキーワード選択部２２１と、文字列の画像と辞書を照合することで類似度を計算するキーワード類似度照合部２２２を有している。
【００６９】
キーワード選択部２２１は、キーワード候補記憶部３４からキーワード候補Ｕｑを順番に読み出す。
【００７０】
読み出したＵｑそれぞれに対して、キーワード選択部２２１は、辞書記憶部３５の位置・サイズ記憶域３５１から、キーワードＺｒの位置・サイズおよび位置の許容範囲を読み出す。
【００７１】
Ｕｑ左上部位置のＸ座標をＸＵｑ、左上部位置のＹ座標をＹＵｑ、幅をＷＵｑ、高さをＨＵｑ、Ｚｒ左上部位置のＸ座標をＸＺｒ、左上部位置のＹ座標をＹＺｒ、幅をＷＺｒ、高さをＨＺｒ、Ｚｒの左方向位置許容範囲をｄＸＬＺｒ、Ｚｒの右方向位置許容範囲をｄＸＲＺｒ、Ｚｒの左方向位置許容範囲をｄＹＴＺｒ、Ｚｒの左方向位置許容範囲をｄＹＢＺｒとすると、キーワード選択部２２１は、キーワード候補Ｕｑと辞書のキーワードＺｒが以下の４条件を満たすかどうかを調べる。
【００７２】
【数４】

【００７３】
ここで、ｄＷ、ｄＨはキーワード照合時のキーワードサイズ誤差の許容範囲で、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字間隔の統計から、例えば、ｄＷ＝ｄＨ＝５とする。
【００７４】
キーワードの位置許容範囲ｄＸＬＺｒ、ｄＸＲＺｒ、ｄＹＴＺｒ、ｄＹＢＺｒは、辞書にキーワードを登録するときに、キーワード位置として許容できる範囲が予め記憶されている。
【００７５】
例えば、連票となりうる帳票を辞書記憶部３５に記憶する際に、帳票の各片が連結して分離したときにキーワード位置が変化しうる範囲を予め記憶しておく。
【００７６】
図２は辞書に登録する帳票の一例を示す図である。
【００７７】
図３は帳票識別に使用する帳票の一例を示す図である。
【００７８】
今、図２に示す帳票が照合用に辞書記憶部３５に登録されている帳票とする場合、図３に示す帳票が画像入力装置１に入力され帳票識別の対象となる。図２の帳票に記載されている文字列「払込票」のｄＸＲＺｒを除く位置許容範囲は、一般的な帳票にある印刷ずれや切断誤差からｄＸＬＺｒ＝１０、ｄＹＴＺｒ＝１０、ｄＹＢＺｒ＝１０とする。
【００７９】
ｄＸＲＺｒについては、図３に示す帳票「受領証」片の横幅だけ「払込票」のキーワード位置が右にずれることがあることを考慮して、ｄＸＲＺｒ＝６４０とする。
【００８０】
キーワード選択部２２１は、この条件を満たすＵｑとＺｒの組み合わせをリストアップする。キーワード類似度照合部２２２は、キーワード選択部２２１によってリストアップされたＵｑとＺｒの全ての組み合わせについて、キーワード選択部２２１で選択した文字列の画像から特徴を抽出する。この選択した文字列の画像から抽出した特徴と、対応する辞書記憶部３５の照合用特徴記憶域３５２に記憶している特徴とを照合して類似度を計算する。
【００８１】
キーワード類似度照合部２２２は、最も類似度が高いと判定された特徴を持つ辞書と関連付けられた帳票識別コードを出力装置４に出力する。
【００８２】
また、予め記憶されている帳票でないと判断されるときは、その旨を出力装置４に出力する。
【００８３】
なお、記憶装置３のラベル情報記憶部３２は、データ処理装置２のラベリング処理部２１１および図形成分結合部２１２によって得られたラベル画像を記憶するラベル画像記憶域３２１と、ラベリング処理部２１１および図形成分結合部２１２によってラベル付けされた図形成分の情報を記憶する図形成分情報記憶域３２２とを有している。
【００８４】
文字列記憶部３３は、文字列の座標とサイズおよびその文字列に含まれる全ての図形成分を記憶する。キーワード候補記憶部３４は、キーワード候補の位置とサイズを記憶する。辞書記憶部３５は、予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する。
【００８５】
図４は本発明の帳票識別装置の動作を示すフローチャートである。
【００８６】
次に、図１、図２、図３および図４を参照して本実施の形態の動作をより詳細に説明する。
【００８７】
ここでは、図２に示す帳票が照合用に辞書記憶部３５に登録されている帳票、図３に示す帳票が画像入力装置１に入力される帳票識別の対象となる帳票とする。
【００８８】
図２の帳票に記載されている文字列「払込票」の外接矩形座標とサイズ及び位置許容範囲が、位置・サイズ記憶域３５１にＺ１として記憶されているものとする。
【００８９】
また、図２の帳票に記載されている文字列「払込票」の照合用画像特徴が、照合用特徴記憶域３５２に記憶されているものとする。
【００９０】
まず、図４のフローチャートの処理では、画像入力装置１は図３に示す帳票のイメージを画像記憶部３１に取り込む。画像記憶部３１には、帳票の画像が多階調を有する２次元のディジタル画像として記憶される（ステップＳ１）。
【００９１】
画像の入力が完了すると、次にラベリング処理部２１１は、画像記憶部３１に記憶されている画像を読み出しラベリング処理を行う。ラベル画像はラベル画像記憶域３２１に記憶される。また、個々の図形成分の位置やサイズについては、図形成分情報記憶域３２２に記憶される（ステップＳ２）。
【００９２】
次のステップＳ３で、図形成分結合部２１２は図形成分の結合を行う。図形成分結合部２１２は、ラベル画像記憶域３２１上の各図形成分について膨張処理と収縮処理を行う。
【００９３】
数回（ここでは３回）の膨張処理と同一回数の収縮処理の後、図形成分結合部２１２は、ラベル画像記憶域３２１上をラスタスキャンし、各図形成分が接触しているかどうかを確認する。接触していれば、それぞれの図形成分に同一のラベル番号を振り直し、その結果をラベル画像記憶域３２１のラベル画像と図形成分情報記憶域３２２に反映させる。
【００９４】
図５はラベリング後のラベル画像を示す図である。
【００９５】
図５がラベリングの結果得られたラベル画像で、ラベル画像記憶域３２１に記憶される。図形成分の一部を図５のＬ１〜Ｌ１１に示している。
【００９６】
また、個々の図形成分領域の位置やサイズについては、図形成分情報記憶域３２２に記憶される（ステップＳ３）。
【００９７】
次に、図形成分分類部２１３は、図形成分の分類処理を行う（ステップＳ４）。
【００９８】
図６は図４の図形成分分類処理の動作を示すフローチャートである。
【００９９】
図６を参照すると、図形成分分類部２１３は図形成分情報記憶域３２２から最初の図形成分Ｌ１を選択して読み出す（ステップＳ４１）。
【０１００】
次に、図形成分分類部２１３はＬ１の縦幅と定数ＨＬｍａｘを比較判定する（ステップＳ４２）。
【０１０１】
定数ＨＬｍａｘは、キーワードと罫線のような明らかにキーワードよりも高さが大きな図形成分とを分類するための閾値で、一般的な帳票のキーワードサイズ統計から、例えば、ＨＬｍａｘ＝８０に設定する。
【０１０２】
Ｌ１の縦幅はＨＬｍａｘより大きく、図形成分分類部２１３はこの図形成分Ｌ１が罫線など文字列ではない成分であると判断し、Ｌ１にフラグＲを付加して、ラベル画像記憶域３２１のＬ１部分及び図形成分情報記憶域３２２のＬ１部分にそれぞれ記憶する（ステップＳ４３）。
【０１０３】
次に、図形成分分類部２１３は、全ての図形成分についてステップＳ４２の処理を終了したかどうかを確認する（ステップＳ４４）。
【０１０４】
まだ終了していない場合、図形成分情報記憶域３２２から次の図形成分Ｌ２を選択して読み出し、ステップ４２に戻る（ステップＳ４５）。
【０１０５】
同様にステップＳ４２の比較判定にて、図形成分分類部２１３が図形成分Ｌ３を読み出したときのことを考える。Ｌ３の縦幅がＨＬｍａｘより小さいと、図形成分分類部２１３は、この図形成分はＬ３が文字列の一部である可能性があると判断し、ステップＳ４３を実行せずにスキップし、ステップＳ４４に進む。
【０１０６】
全ての図形成分についてステップＳ４４の比較が終了した時点で、Ｌ１とＬ２にフラグＲが付加される。該当する図形成分にフラグＲが付加され、ラベル画像記憶域３２１に記憶される。
【０１０７】
図７はフラグＲを付加したラベル画像を示す図である。
【０１０８】
図８はフラグＲを付加した図形成分情報記憶域を示す図である。
【０１０９】
図７のＲ１は、フラグＲが付加された図形成分を示している。また、このとき図形成分情報記憶域３２２に記憶されている図形成分Ｌｉを図８に示す。
【０１１０】
次に、図４のフローチャートに戻って、文字列候補の検出を行う（ステップＳ５）。
【０１１１】
図９は図４の文字列候補検出処理の動作を示すフローチャートである。
【０１１２】
文字列検出部２１４は、最初ｉ＝１として、図形成分Ｌｉの最初の図形成分Ｌ１を図形成分情報記憶域３２２から読み出す（ステップＳ５０１）。ステップＳ５０２で、文字列検出部２１４は、図形成分Ｌ１にフラグＲまたはフラグＴが付加されているかどうかを確認する。図７を参照すると、図形成分Ｌ１はフラグＲが付加されているので、ｉ←ｉ＋１とする（ステップＳ５１３）。
【０１１３】
図形成分ＬｉにフラグＲまたはフラグＴがいずれも付加されていない場合は、図形成分Ｌｉの図形成分の幅をＷＬｉ、図形成分の高さをＨＬｉとすると、ＷＬｉとＨＬｉが以下の２条件を満たすかどうかを調べる（ステップＳ５０３）。
【０１１４】
【数５】

【０１１５】
ここで、ＷＬｍｉｎ、ＷＬｍａｘ、ＨＬｍｉｎ、ＨＬｍａｘは、文字としての適切なサイズの上限、下限を示す定数である。一般的な帳票に記述されたキーワードの文字サイズの統計から、例えば、ＷＬｍｉｎ＝８、ＷＬｍａｘ＝５０、ＨＬｍｉｎ＝１６、ＨＬｍａｘ＝５０とする。ｉ＝３のとき、図形成分Ｌ３は除外または登録を示すフラグが付加されていないのでこれらの条件を満たすものとする。
【０１１６】
次に、ｉ＝３のとき、文字列検出部２１４は、ｊ＝１として図形成分Ｌｊの図形成分を図形成分情報記憶域３２２から読み出す（ステップＳ５０４）。
【０１１７】
文字列検出部２１４は、図形成分Ｌｉの縦方向位置をＹＬｉ、図形成分Ｌｉの高さをＨＬｉとし、図形成分Ｌｊの縦方向位置をＹＬｊ、図形成分Ｌｊの高さをＨＬｊとしたとき、図形成分ＬｊにフラグＲまたはフラグＴが付加していないかどうかを調べる（ステップＳ５０５）。
【０１１８】
フラグＲまたはフラグＴがあればｊ←ｊ＋１とする（ステップＳ５０８）。文字列検出部２１４は、フラグＲおよびフラグＴのいずれも付加されていない残り全ての図形成分Ｌｊに対し、ＹＬｊとＨＬｊが以下の２条件を満たすかどうかを調べる（ステップＳ５０６）。
【０１１９】
【数６】

【０１２０】
ここで、ΔＹおよびΔＨは、ラベル画像上の別の図形成分がＬｉと同じ位置あるいは高さと見なせる許容範囲を示す定数であり、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字サイズの統計から、例えば、ΔＹ＝５、ΔＨ＝３とする。
【０１２１】
全ての図形成分Ｌｊについてこの条件を確認した後（ステップＳ５０７）、文字列検出部２１４は条件を満たした図形成分Ｌｊを全て抜き出す。条件を満たす図形成分ＬｊがＬｉだけだったときは（ステップＳ５０９）、文字列検出部２１４は、ｉ←ｉ＋１として処理を続行する（ステップＳ５１３）。
【０１２２】
条件を満たす図形成分Ｌｊが２つ以上あるときは、文字列検出部２１４は、画像上の横方向位置で昇順ソートする（ステップＳ５１０）。
【０１２３】
図５において、ｉ＝３のときは、昇順ソート後、ＬｊとしてＬ３〜Ｌ９が条件を満たす。Ｌ１０とＬ１１は、ＨＬ１０やＨＬ１１が、ＨＬ３−ΔＨ＜ＨＬ１１、または、ＨＬ３−ΔＨ＜ＨＬ１２　の条件を満たさない。
【０１２４】
その後、文字列検出部２１４は、これらの図形成分Ｌｊ全てを含む最小の矩形領域の位置、サイズおよびこれらの条件を満たす図形成分Ｌｊ全てを文字列Ｍ１として文字列記憶部に記憶する（ステップＳ５１１）。
【０１２５】
文字列検出部２１４は、ｉ＝３の場合は図形成分Ｌ３〜Ｌ９を含む最小の矩形領域の位置・サイズおよび昇順ソートされた図形成分Ｌ３〜Ｌ９をソート順に、Ｌｐ（１）、Ｌｐ（２）、…、Ｌｐ（７）として文字列記憶部３３に保存する。
【０１２６】
全ての図形成分ＬｉについてステップＳ５０２以降の処理が終了したかどうかを確認し（ステップＳ５１２）、まだ終了していない場合、ｉ←ｉ＋１として処理を続ける（ステップＳ５１３）。
【０１２７】
図１０は文字列を検出した後の文字列記憶部を示す図である。
【０１２８】
再び図４のフローに戻ると、次に文字列分離部２１５は文字列候補の分割を行う（ステップＳ６）。
【０１２９】
図１１は図４の文字列分割処理の動作を示すフローチャートである。
【０１３０】
文字列分離部２１５は、文字列記憶部３３から最初の文字列情報として「Ｍ１」を読み出す（ステップＳ６０１）。
【０１３１】
次に、文字列分離部２１５は、ｋ＝１として文字列情報に含まれる最初の図形成分Ｌ１（ｋ＝１）を読み出す（ステップＳ６０２）。
【０１３２】
文字列分離部２１５は、図形成分Ｌ１（ｋ＝１）とＬ１（ｋ＝２）の間隔について、以下の条件を満たすかどうかを調べる（ステップＳ６０３）。
【０１３３】
【数７】

【０１３４】
ここで、ＬＮは文字列と見なせる文字間の最大間隔を示す定数であり、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字間の間隔の統計から、例えば、ＬＮ＝５０とする。これは、Ｌ１（１）とＬ２（２）の図形成分の間隔＜ＬＮを満たすものとして以降考える。
【０１３５】
同様に文字列Ｍｐについて、文字列分離部２１５は、図形成分Ｌｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）の間隔について、以下の条件を満たすかどうかを調べる（ステップＳ６０３）。
【０１３６】
【数８】

【０１３７】
この条件を満たす場合は、文字列分離部２１５は、ラベル画像のＬｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）間エリアにフラグＲが存在するかどうかを確認する（ステップＳ６０４）。
【０１３８】
具体的には、文字列分離部２１５は、ラベル画像記憶域３２１にあるラベル画像上で、図形成分Ｌｐ（Ｋ）の右上の座標と図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）の左上の座標で構成される矩形領域の上端１ラインを走査して、フラグＲが付加された図形成分を探す。
【０１３９】
文字列分離部２１５は、同様にラベル画像記憶域３２１にあるラベル画像上で、図形成分Ｌｐ（Ｋ）の右下の座標と図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）の左下の座標で構成される矩形領域の下端１ラインを走査して、フラグＲが付加された図形成分を探す。
【０１４０】
これらの処理でフラグＲが見つかれば、図形成分Ｌｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）の図形成分間エリアにフラグＲが付加された図形成分が存在する。存在しない場合は、文字列分離部２１５は、現在の文字列候補内の全ての図形成分について調べたかどうかを確認する（ステップＳ６０７）。
【０１４１】
確認済みでなければｋ←ｋ＋１としてステップＳ６０３に戻り以降の処理を続行する（ステップＳ６０８）。確認済みであればその文字列候補の分割処理を終了し、ステップＳ６０９に進む。
【０１４２】
ステップＳ６０３の条件を満たさない場合、またはステップＳ６０４にて条件を満たすフラグが存在する場合は、文字列分離部２１５は、文字列ＭｐをＬｐ（ｋ）とＬｐ（ｋ＋１）の図形成分で分割し、Ｌｐ（１）〜Ｌｐ（ｋ）については、ｋ＝１でなければキーワード候補としてキーワード候補記憶部３４に記憶する（ステップＳ６０５）。
【０１４３】
残った図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）〜Ｌｐ（ｎ）については、文字列分離部２１５は、図形成分Ｌｐ（ｋ＋１）〜Ｌｐ（ｎ）とこれらを含む最小矩形領域の位置・サイズを再度文字列として、Ｍｐに登録しこの文字列Ｍｐについての処理を続行する（ステップＳ６０６）。
【０１４４】
図５の文字列Ｍ１では、ｋ＝３のとき、Ｌ１（ｋ＝３）＝Ｌ５、Ｌ１（ｋ＋１＝４）＝Ｌ６であり、図形成分Ｌ５とＬ６の間にフラグＲが存在する。このため、文字列分離部２１５は、Ｌ５とＬ６で文字列候補を分割して、Ｌ１（１）〜Ｌ１（３）をキーワード候補として、その最小矩形領域の位置とサイズをキーワード候補記憶部３４に記憶する。
【０１４５】
残りの図形成分Ｌ１（４）〜Ｌ１（９）については、文字列分離部２１５は、これらの図形成分とこれらを含む最小矩形領域の位置とサイズを再び文字列Ｍ１として文字列記憶域に記憶し、Ｍ１について分割処理を続行する（ステップＳ６０５）。
【０１４６】
また、ｋ＝６のとき、Ｌ１（ｋ＝６）＝Ｌ８、Ｌ１（ｋ＋１＝７）＝Ｌ９であり、ステップＳ６０３の条件を満たさないため、文字列分離部２１５は、図形成分Ｌ８とＬ９で文字列候補を分割して、図形成分Ｌ１（４）〜Ｌ１（６）、つまり図形成分Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８をキーワード候補としてキーワード候補記憶部３４に記憶する。
【０１４７】
これ以上文字列を分割できない場合も、残った文字列をキーワード候補としてその位置とサイズをキーワード候補記憶部３４に記憶する（ステップＳ６０６）。
【０１４８】
ここでは、残りの図形成分Ｌ１（７）、つまり図形成分Ｌ９については図形成分がＬ９の一つしか存在しないため、文字列分離部２１５はこれをキーワード候補として記憶しない。
【０１４９】
文字列分離部２１５は、文字列記憶部３３に含まれる全ての文字列について調べたかどうかを確認する（ステップＳ６０９）。確認済みでなければ次の文字列情報を読み出して処理を続行し（ステップＳ６１０）、確認済みであれば文字列分割処理を終了する。
【０１５０】
再び図４のフローチャートに戻り、次にキーワード選択部はキーワードの選択を行う（ステップＳ７）。
【０１５１】
図１２は図４のキーワード選択処理の動作を示すフローチャートである。
【０１５２】
キーワード選択部２２１は、最初ｑ＝１として（ステップ７０１）、キーワード候補記憶部３４からキーワード候補Ｕ１を読み出す（ステップ７０２）。
【０１５３】
次に、キーワード選択部２２１は、ｒ＝１として（ステップＳ７０３）、辞書の位置・サイズ記憶域３５１からキーワードＺ１を選択する（ステップＳ７０４）。
【０１５４】
キーワード選択部２２１は、キーワード候補Ｕｑと辞書のキーワードＺｒに対し、Ｕｑ左上部位置のＸ座標をＸＵｑ、左上部位置のＹ座標をＹＵｑ、幅をＷＵｑ、高さをＨＵｑ、Ｚｒ左上部位置のＸ座標をＸＺｒ、左上部位置のＹ座標をＹＺｒ、幅をＷＺｒ、高さをＨＺｒ、Ｚｒの左方向位置許容範囲をｄＸＬＺｒ、Ｚｒの右方向位置許容範囲をｄＸＲＺｒ、Ｚｒの左方向位置許容範囲をｄＹＴＺｒ、Ｚｒの左方向位置許容範囲をｄＹＢＺｒとすると、キーワード選択部２２１は、キーワード候補Ｕｑと辞書のキーワードＺｒが以下の４条件を満たすかどうかを調べる（ステップＳ７０５）。
【０１５５】
【数９】

【０１５６】
ここで、ｄＷ、ｄＨはキーワード照合時のキーワードサイズ誤差の許容範囲で、一般的な帳票に記述されたキーワードの文字間の間隔の統計から、例えば、ｄＷ＝ｄＨ＝５とする。
【０１５７】
キーワードの位置許容範囲ｄＸＬＺｒ、ｄＸＲＺｒ、ｄＹＴＺｒ、ｄＹＢＺｒは、辞書にキーワードを登録するときに、キーワード位置として許容できる範囲を予め記憶してある。
【０１５８】
これらの条件を満たすとき、キーワード選択部２２１は、照合用にＵｑとＺｒの組合せをリストアップする（ステップＳ７０６）。
【０１５９】
キーワード選択部２２１は、キーワード候補Ｕ１について、辞書の位置・サイズ記憶域３５１から全てのキーワードＺｒを選択したかどうかを確認し（ステップＳ７０７）、まだであればｒ＝ｒ＋１として次の辞書キーワードＺｒを読み出して処理を続行する（ステップＳ７０８）。
【０１６０】
キーワード候補Ｕ１について、全てのＺｒについてステップ７０５の条件比較を終了したとき、キーワード選択部２２１は、全てのＵｑを選択したかどうかを確認し（ステップＳ７０９）、まだであればｑ＝ｑ＋１として次のキーワード候補Ｕｑをキーワード候補記憶部３４から読み出して処理を続行し（ステップＳ７１０）、全て確認済みであればキーワード選択処理を終了する。
【０１６１】
図１３は最終的に得られたキーワード候補記憶部の内容を示す図である。
【０１６２】
再び図４のフローチャートに戻ると、キーワード選択部２２１は、辞書記憶部３５の位置・サイズ記憶域３５１に記憶されたサイズと文字列記憶部３３の文字列サイズとを比較照合し、同一サイズの文字列領域を見つける（ステップＳ８）。見つからなければ、照合結果として、出力装置４に該当なしとの結果を出力する（ステップＳ９）。
【０１６３】
ここでは、図２の「払込票」が登録してあるので、文字列記憶部３３の図１３の示す文字列番号３のサイズ（ＭＷ２，ＭＨ２）に一致する文字列情報と辞書を選択する。
【０１６４】
キーワード類似度照合部２２２は、キーワード選択部２２１で選択した文字列の画像から特徴を抽出し、キーワード選択部２２１で選択した文字列の画像から抽出した特徴と、対応する辞書記憶部３５の照合用特徴記憶域３５２に記憶している特徴を照合して、類似度を計算する。類似度は単純類似度等の方法で算出してもよい。
【０１６５】
キーワード類似度照合部２２２は、最も類似度が高いと判定された特徴を持つ辞書と関連付けられた帳票識別コードを出力装置４に出力する。また、予め記憶されている帳票でないと判断されるときは、その旨を出力装置４に出力する。出力装置４はステップＳ７によって得られた識別コードを出力する。予め記憶されている帳票でないと判断されるときは、その旨を出力する（ステップＳ９）。
【０１６６】
以上で、帳票識別が終了し、図４のフローチャートの処理を終了する。
【０１６７】
上述の通り本発明は、文字列を横方向に文字が並んだものとの前提で説明したが、縦と横、高さと幅を読み替えることにより、縦書きの文字列にも適用することができる。
【０１６８】
また、データ処理装置２は、プログラムを記録するメモリと、プログラムの制御をおこなうＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｓｓｅｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）で構成され、記憶装置３はデータを記憶するメモリとで構成されるコンピュータシステムである。データ処理装置２のキーワード候補検出部２１やキーワード照合部２２はＣＰＵがプログラムを実行することによって実現されていてもよい。
【０１６９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の帳票識別装置及びその識別方法は、辞書によらずに予め文字列を切出してから文字列の照合を行うので、キーワードの位置が変動しても正しいキーワードの位置を見つけ出し、帳票を高精度に識別することができるという効果を有している。
【０１７０】
また、キーワードと異なる高さの文字列がキーワードと同一行に隣接して存在しても、正しいキーワード位置を見つけ出し帳票を高精度に識別できるという効果を有している。
【０１７１】
さらにまた、帳票識別を行うために辞書にキーワードが登録してある帳票数が増加しても、帳票の高精度性を損なうことなく高速に識別することができるという効果を有している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の帳票識別装置の一つの実施の形態を示すブロック図である。
【図２】辞書に登録する帳票の一例を示す図である。
【図３】帳票識別に使用する帳票の一例を示す図である。
【図４】本発明の帳票識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】ラベリング後のラベル画像を示す図である。
【図６】図４の図形成分分類処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】フラグＲを付加したラベル画像を示す図である。
【図８】フラグＲを付加した図形成分情報記憶域を示す図である。
【図９】図４の文字列候補検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】文字列を検出した後の文字列記憶部を示す図である。
【図１１】図４の文字列分割処理の動作を示すフローチャートである。
【図１２】図４のキーワード選択処理の動作を示すフローチャートである。
【図１３】最終的に得られたキーワード候補記憶部の内容を示す図である。
【符号の説明】
１　　画像入力装置
２　　データ処理装置
３　　記憶装置
４　　出力装置
２１　　キーワード候補検出部
２２　　キーワード照合部
３１　　画像記憶部
３２　　ラベル情報記憶部
３３　　文字列記憶部
３４　　キーワード候補記憶部
３５　　辞書記憶部
２１１　　ラベリング処理部
２１２　　図形成分結合部
２１３　　図形成分分類部
２１４　　文字列検出部
２１５　　文字列分離部
２２１　　キーワード選択部
２２２　　キーワード類似度照合部
３２１　　ラベル画像記憶域
３２２　　図形成分情報記憶域
３５１　　位置・サイズ記憶域
３５２　　照合用特徴記憶域

Claims (11)

1. 帳票の画像を取り込む画像入力装置と；
   この画像入力装置によって取り込まれた帳票の画像を記憶し、ラベル付けされた図形成分の情報を記憶し、文字列の座標、サイズ、この文字列に含まれる全ての図形成分を記憶し、キーワード候補の位置及びサイズを記憶し、予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する記憶装置と；
   前記画像からキーワードの候補となる文字列の検出を行い、検出されたキーワード候補と辞書とを照合して帳票を識別し、記憶されている帳票の画像に対しラベリングを行い、ラベリングの結果得られた図形成分を結合し、この図形成分を前記文字列の候補から除外し、ラベリング結果から検出した文字列を分割してキーワード候補を見つけ、記憶している文字列サイズと文字サイズ情報が一致する文字列を選択し、この文字列の画像と前記辞書とを照合することで類似度を計算するデータ処理装置と；
   照合結果により前記辞書に記憶されている識別情報を出力する出力装置と；
   を備えたことを特徴とする帳票識別装置。
2. 前記データ処理装置は、
   前記画像からキーワードの候補となる文字列の検出を行うキーワード候補検出部と、検出されたキーワード候補と辞書を照合して帳票を識別するキーワード照合部とを有し、
   前記キーワード候補検出部は、
   記憶されている帳票の画像に対しラベリングを行うラベリング処理部と、ラベリングの結果得られた図形成分を結合する図形成分結合部と、前記図形成分を文字列候補から除外する図形成分分類部と、ラベリング結果から文字列を検出する文字列検出部と、検出した文字列を分割してキーワード候補を見つける文字列分離部とを備え、
   前記キーワード照合部は、
   記憶している文字列サイズと文字サイズ情報が一致する文字列を選択するキーワード選択部と、文字列の画像と辞書を照合することで類似度を計算するキーワード類似度照合部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の帳票識別装置。
3. 前記記憶装置は、
   前記画像入力装置によって取り込まれた帳票の画像を記憶する画像記憶部と、前記ラベル付けされた図形成分の情報を記憶するラベル情報記憶部と、前記文字列の座標、サイズ、この文字列に含まれる全ての図形成分を記憶する文字列記憶部と、前記キーワード候補の位置及びサイズを記憶するキーワード候補記憶部と、前記予め識別させたい帳票の登録番号、キーワードとなる文字列の位置、サイズ、照合のための特徴情報を記憶する辞書記憶部とを有していることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の帳票識別装置。
4. 前記ラベル情報記憶部は、
   前記キーワード候補検出部が有する前記ラベリング処理部及び前記図形成分結合部によって得られたラベル画像を記憶するラベル画像記憶域と、前記ラベリング処理部及び前記図形成分結合部によってラベル付けされた図形成分の情報を記憶する図形成分情報記憶域とを有していることを特徴とする請求項３記載の帳票識別装置。
5. 前記辞書記憶部は、
   帳票に記載されている文字列の外接矩形座標、サイズ及び位置許容範囲が記憶される位置・サイズ記憶域と、前記帳票に記載されている前記文字列の照合用画像特徴が記憶される照合用特徴記憶域とを有していることを特徴とする請求項３又は請求項４記載の帳票識別装置。
6. 前記図形成分結合部は、
   前記記憶装置の前記ラベル画像記憶域の各図形成分について、図形成分を１画素広げる膨張処理と図形成分を１画素縮める収縮処理を行い、前記膨張処理をｎ（ｎは以上の整数）回実行した後で、前記収縮処理をｎ回実行し近隣の図形成分を結合することを特徴とする請求項２記載の帳票識別装置。
7. 前記図形成分分類部は、
   前記図形成分情報記憶域に記憶されている各図形成分のサイズ情報を順番に読み込み、各図形成分の縦幅とキーワードよりも高さが大きな図形成分を分類するための閾値とを比較し、前記図形成分の縦幅が前記閾値より大きいとき、前記図形成分は文字列ではない成分であるとして、前記ラベル画像記憶域と前記図形成分情報記憶域の該当する図形成分に除外を示すフラグを付加し、それ以外の図形成分と区別することを特徴とする請求項２記載の帳票識別装置。
8. 前記文字列記憶部は、文字列の座標とサイズ及びこの文字列に含まれる全ての図形成分を記憶することを特徴とする請求項３記載の帳票識別装置。
9. 前記キーワード候補記憶部は、キーワード候補の位置とサイズを記憶することを特徴とする請求項３記載の帳票識別装置。
10. 帳票から取り込んだ画像データを記憶する画像記憶手段と、
    この画像記憶手段に記憶されている画像データに対してラベリングを行うラベリング処理手段と、
    ラベリング処理の結果得られたラベル画像上の図形成分のうち、近接したものを結合する図形成分結合手段と、
    前記図形成分を文字列候補から除外する図形成分分類手段と、
    前記ラベル画像と前記図形成分をもとに同じ縦位置及び同じ高さの図形成分を抜き出し、この図形成分を全て含む隣接最小矩形を文字列候補とする文字列検出手段と、
    文字列情報を検索し、文字列内に文字列を分離するのに十分な空白部分や罫線情報をもとに文字列を分離する文字列分離手段と、
    前記文字列情報と辞書上の文字列サイズを比較し、前記辞書上の文字列サイズと一致する文字列情報を選択するキーワード選択手段と、
    選択された文字列の位置・サイズ情報をもとに前記画像記憶手段によって記憶された画像データから文字列の特徴を抽出し、該当する辞書内の特徴量と照合するキーワード照合手段と、
    ラベリングした結果のラベル画像およびラベル付けされた図形成分を記憶するラベル情報記憶手段と、
    文字列候補として検出された位置・サイズ・図形成分の文字列情報を記憶する文字列情報記憶手段と、
    前記キーワード候補の位置及びサイズを記憶するキーワード候補記憶手段と、
    前記帳票に記載された文字列が取るべきサイズ、前記文字列が持つべき特徴情報及び前記文字列を含む帳票が、識別されるために必要な識別情報を記憶する辞書記憶手段と、
    前記キーワード照合手段による照合結果に従い、前記辞書に記憶されている識別情報を出力する出力手段と、
    を備えたことを特徴とする帳票識別装置。
11. 帳票に記載された文字列が取るべきサイズと、前記文字列が持つべき特徴情報と、前記文字列を含む帳票が識別されるために必要な識別情報を記憶する辞書を有するコンピュータシステムであって、
    画像入力装置から帳票の画像を取り込み画像データをメモリに記憶させる画像記憶ステップと；
    前記メモリに記憶された画像データに対してラベリング処理を行うラベリングステップと；
    前記ラベリング処理の結果得られたラベル画像上の図形成分のうち、近接した図形を結合する図形成分結合ステップと；
    図形成分結合処理の結果得られた図形成分のサイズをもとに、文字列に含まれるには不適切な図形成分と文字列に含まれるかもしれない図形成分とを分類する図形成分分類ステップと；
    前記図形成分の縦方向位置と高さの情報をもとに文字列の候補を検出する文字列検出ステップと；
    前記文字列候補内の空白部分や罫線の図形成分をもとに文字列を分離する文字列分離ステップと；
    前記文字列情報と前記辞書上の文字列サイズを比較し、辞書上の文字列サイズと一致する文字列情報を選択する選択ステップと；
    選択された文字列の位置・サイズ情報をもとに記憶された画像データから文字列の特徴を抽出し、該当する辞書内の特徴量と照合する照合ステップと；
    前記照合ステップによる照合結果に従い、前記辞書に記憶されている識別情報を出力する情報出力ステップと；
    を備えたことを特徴とする帳票識別方法。

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