JP2004164674A - フォーマット認識装置及び文字読み取り装置 - Google Patents

Abstract

【課題】帳票種別番号のない帳票であってもそのフォーマットを認識する。
【解決手段】帳票のフォーマットを認識する装置において、認識対象の帳票の一部の特徴を抽出し、該特徴を既存の帳票の一部（特徴的な一部分）の特徴データと照合して、認識対象の帳票のフォーマットを認識するフォーマット認識系５７を具えたことを特徴とする。
【選択図】図３

Description

この発明は、帳票のフォーマットの種別を認識するフォーマット認識装置と、帳票フォーマットの種別を認識しその認識結果に応じた文字読取りを行う文字読取り装置とに関する。

帳票には、文字記入領域の数、形状、大きさおよび位置等（以下、フォーマットという）が異なる多種類の帳票がある。帳票から文字を読み取る場合、この帳票がいかなるフォーマットの帳票かを認識して、そのフォーマットに合わせて文字を読み取る方が好ましい。そうした方が、文字の読み取りを正確かつ高速に行えるからである。

帳票のフォーマットを認識するための従来技術の一例として、例えば文献１（「文字認識概論」、橋本 新一郎 編著、オーム社、昭和５７年３月２０日、ｐ．２０３〜２０６）に開示された技術がある。

この文献１に開示された技術では、図１６に示したように、帳票１１の一部分に、帳票種別番号１３（図では、０１２３）を印刷している。一方、文字読み取り装置は、帳票から文字を読み取るために必要な読み取り制御データを、多種類の帳票毎に、予め記憶している。ここで、読み取り制御データとは、帳票の文字記入領域それぞれの位置情報や、帳票に書かれている文字種や字体に関する情報等である。

そして、文字読み取り装置は、帳票に印刷されている帳票種別番号を読み取るために文字認識をする。さらに、該認識した番号により、該帳票に対応する読み取り制御データを読み出す。そして、文字読み取り装置は、この制御データに基づいて、帳票のイメージデータから、文字の読み取りすなわち文字認識を行う。
「文字認識概論」、橋本 新一郎 編著、オーム社、昭和５７年３月２０日、ｐ．２０３〜２０６

しかしながら、帳票の中には帳票識別番号が印刷されていないものもある。例えば、振り込み依頼書などのような私製の帳票や、市販の一般伝票である。すると、このような帳票の場合、従来の文字読み取り装置では、読み取り制御データを利用することができないという問題点がある。

従って、帳票種別番号が印刷されていない帳票でもそのフォーマットを認識できるフォーマット認識装置の実現が望まれる。

また、帳票種別番号が印刷されていない帳票でもそのフォーマットを認識でき、かつ、このフォーマット認識結果を利用して帳票から文字を読み取ることができる文字読み取り装置が望まれる。

（１）そこで、この出願のフォーマット認識装置の第１の発明によれば、帳票のフォーマットを認識する装置において、第１のフォーマット認識系と第２のフォーマット認識系とを具える。ただし、第１のフォーマット認識系は、認識対象の帳票の全体の特徴を抽出し、この特徴を既存の帳票の全体の特徴データと照合して、認識対象の帳票のフォーマットを認識する系である。また、第２のフォーマット認識系は、認識対象の帳票の一部の特徴を抽出し、この特徴を既存の帳票の一部（以下、「特徴的な一部分」ともいう）の特徴データと照合して、認識対象の帳票のフォーマットを認識する系である。

このフォーマット認識装置の第１の発明によれば、帳票の全体（第２のフォーマット認識系が動作する場合は帳票の全体および帳票の一部）を、パタンマッチングに用いる。そして、認識対象の帳票のフォーマットが、既存のいずれの帳票０フォーマットに該当するかを、パタンマッチング手法により判断する。そのため、帳票種別番号が印刷されていない帳票であっても、その帳票のフォーマットを認識することができる。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明の場合、第２のフォーマット認識系を具えているので、以下の様な独特の作用が得られる。

既存の各種の帳票の中には、例えば、一部分のみが異なるような帳票が在る。例えば図１（Ａ）に示した帳票１５と、図１（Ｂ）に示した帳票１７との関係のように、罫線Ｌ１が在るか無いかという点を除いて罫線の配置が同じで、かつ、それぞれが異なる特徴的な図形（図の例では、帳票１５は五角形の図形、帳票１７は星型の図形）を有した帳票が在る。また、図２（Ａ）に示した帳票２１と、図２（Ｂ）に示した帳票２３との関係のように、罫線Ｌ１の位置のみが異なりそれ以外の罫線の配置が同一であるような帳票が在る。この種の帳票を識別する場合で、例えば、この帳票（認識対象の帳票）に汚れがあったり、折れ目があったり、また、罫線がかすれていたりした場合等は、この帳票全体から抽出されるパタンは、例えば、帳票１５と帳票１７との中間のような罫線パタン、帳票２１と帳票２３との中間のような罫線パタンになり易い。すると、この罫線パタンを第１のフォーマット認識系のみを用いて照合した場合、帳票１５（２１）のフォーマットであるという第１の認識結果および帳票１７（２３）のフォーマットであるという第２の認識結果（もちろん３以上の結果があっても良い。）が、それぞれ、第１のフォーマット認識系に予め設定されている判断基準を満足してしまって、認識結果とされてしまうことがある。すなわち、複数の認識結果が出力される場合がある。しかも、真の認識結果でない方の結果が、第１位のフォーマット認識結果となってしまうことがある。

すると、このフォーマット認識結果を用いて、例えば文字読み取りのための読み取り制御データを読み出した場合、適正な読み取り制御データでない場合も生じる。そして、そのような場合は、文字読み取りを所望の通りに行えない。

この様なとき、この出願のフォーマット認識装置の第１の発明では、第２のフォーマット認識系を用いて帳票の特徴的な一部分に着目した第２のフォーマット識別が行えるので、正確なフォーマット認識が行える。

なお、このフォーマット認識装置の第１の発明を実施するに当たり、第２のフォーマット認識系は、第１のフォーマット認識系が所定個数以上の候補を出力した場合に動作する認識系とするのが好ましい。ただし、ここでいう所定個数とは１または２以上の任意の数である。

こうすれば、第１のフォーマット認識系の結果をさらに補完できると考えられる。また、第１のフォーマット認識系で１つも候補が得られない場合は、第２のフォーマット認識系を動作させることなく、その旨を例えばオペレータに通報する等した方が、認識処理を効率的に実行できると考えられるからである。

または、前記第２のフォーマット認識を、第１のフォーマット認識系が所定個数未満の候補を出力した場合は、認識対称の帳票の一部の特徴と、既存の帳票の全ての帳票毎の一部の特徴データとの照合をして、認識対象の帳票のフォーマットを認識し、第１のフォーマット認識系が所定個数以上の候補を出力した場合は、該出力された帳票毎の一部の特徴データと認識対称の帳票の一部の特徴との照合をして、認識対象の帳票のフォーマットを認識する認識系としても良い。こうした場合は、第１のフォーマット認識系が候補を挙げた場合、挙げない場合それぞれで、第２のフォーマット認識系による効果的なフォーマット認識が行える。なお、このようにする場合は、第２のフォーマット認識系による照合等を行う前に、候補としての既存の全ての帳票それぞれの第１のフォーマット認識結果として、第１のフォーマット認識系での閾値（候補を選択する閾値）以上の所定値を強制的に設定するのが良い。なぜなら、後に詳細は説明するが、第２のフォーマット認識系での候補帳票の並べ替えのための初期設定を確保するためである。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明を実施するに当たり、第１および第２のフォーマット認識系でそれぞれ用いる特徴データを、辞書に予め用意しておくのが好適である。こうすれば、例えば、迅速な処理が可能となるからである。そこで、この発明を実施にするに当たり、帳票の全体の特徴データを保持している第１の辞書と、既存の帳票の一部の特徴を保持している第２の辞書とをフォーマット認識装置に設けて置くのが好ましい。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明を実施するに当たり、第２のフォーマット認識系は、既存の帳票上の、特徴データを得た領域（すなわち特徴的な一部分）の位置情報を予め保持していて、かつ、認識対象の帳票の、該位置情報で特定される一部から、特徴を抽出する認識系であるのが好ましい。こうすると、認識対象の帳票の、既存の帳票の特徴的な一部分に対応する領域を、容易に特定できる。もちろん、既存の帳票を複数用意する場合（典型的にはこのような場合がほとんど）、各既存の帳票毎の、特徴データを得た領域の位置情報を第２のフォーマット認識系はそれぞれ保持するのが良い。また、１つの帳票上に特徴的な一部分を複数箇所設定する場合は、これら複数箇所それぞれの位置情報を保持するのが良い。なお、このような位置情報は辞書（例えば上述の第２の辞書）に保持しておくのが好ましい。

また、帳票の特徴的な一部分をどのようなものとするかは、任意である。しかし、この帳票の特徴的な一部分を、帳票の所定箇所（具体的には１箇所または複数箇所）に存在する特徴的な１又は複数の図形（例えば、ロゴ、任意のマーク、文字パタン等。図１参照）とするのが良い。帳票には例えば会社のロゴ等が記載されていることが多い。このような特徴的な図形に着目すると、帳票の種別区分けがし易いと考えられるからである。

または、帳票の特徴的な一部分を、罫線を有する帳票の場合の、特徴的な罫線が存在する１又は複数箇所（例えば、図２（Ａ）、（Ｂ）中の罫線Ｌ１が存在する箇所）とするのが好ましい。帳票は罫線を含むことが多い。しかも、各帳票はそれぞれ特徴的な罫線部分を含むことが多い。この特徴的な罫線部分に着目すると、帳票の種別区分けがし易いと考えられるからである。

または、帳票の特徴的な一部分を、帳票の所定箇所（具体的には１箇所または複数箇所）に存在する特徴的な１又は複数の文字（例えば図１１（Ａ）、（Ｂ）中の「○電気」や「△△電気」）とするのが好ましい。帳票に記されている会社名等は、帳票の種別区分けがし易いと考えられるからである。

なお、帳票の特徴的な一部分を帳票上の文字とする場合は、第２のフォーマット認識系を以下のような認識系とするのが好ましい。

すなわち、既存の帳票の特徴データとして前記特徴的な文字の文字名を予め保持している構成とする。然も、この第２のフォーマット認識系は、認識対象の帳票の、既存の帳票の特徴的な文字が書かれていた領域に対応する領域から、文字を切り出す（もちろん、この領域に文字が存在しない場合もある。）。そして、この切り出した文字を文字認識して文字名を得る。そして、既存の帳票の特徴データとして予め保持してある文字名と照合して、フォーマットを認識する構成とする。

また、場合によっては、従来技術で説明した帳票種別番号を、帳票の特徴的な一部分として用いても良い。ただし、この場合は、この帳票種別番号を文字認識するのではなくパタンマッチング用の特徴的なパタンとして扱って、本発明を適用する。

また、帳票の特徴的な一部分を１つの帳票上に複数箇所すなわち２箇所以上設定する場合があっても良い。こうすると、照合箇所が増えるので、その分、フォーマット認識精度が向上する。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明を実施するに当たり、第１のフォーマット認識系が抽出する特徴および第１のフォーマット認識系が照合に用いる特徴データは、両者が同じ方式で帳票全体から抽出されれば、特に限定されない。しかし、第１のフォーマット認識系を、帳票全体の罫線パタンを抽出する認識系とするのが良い。かつ、既存の帳票の特徴データとして既存の帳票の全体の罫線パタンによる特徴データを用いる認識系とするのが良い。なぜなら、一般に、帳票は罫線を含む。さらに、罫線は帳票の構造を特徴づける顕著なパラメータである。従って、罫線パタンに着目して第１段階のフォーマット認識を行うと、かなりの精度で帳票のフォーマットを認識できるからである。

なお、帳票の罫線パタンに着目して帳票のフォーマットを認識しようとする装置は、この出願人に係る特開平９−２５９２２１号に開示されている。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明を実施するに当たり、第１のフォーマット認識系が出力する候補帳票および第２のフォーマット認識系が出力する候補帳票の一方又は双方を表示する表示部と、該表示部に表示された帳票から１若しくは複数の帳票を選択するための指示、又は、該当なしという指示を入力する入力部とをさらに具えた構成とするのが好適である。

この様な表示部および入力部を具えた構成とすると、フォーマット認識装置が自動的に認識したフォーマットの正否をオペレータは確認することができる。そのため、より精度良く帳票フォーマットを認識できる。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明を実施するに当たり、照合のためのデータを特徴マトリクスとするのが良い。特徴マトリクスを用いると、パタンの特徴を良好に表せ、しかも、効果的な照合（パタンマッチング）を行えるからである。なお、特徴マトリクスをどのような方法で作成するかは特に限定されない。

また、このフォーマット認識装置の第１の発明では、帳票の全体の特徴の抽出の仕方が互いに異なる２以上のフォーマット認識系により第１のフォーマット認識系を構成する場合があっても良い。また、帳票の一部の特徴の抽出の仕方が互いに異なる２以上のフォーマット認識系により第２のフォーマット認識系を構成する場合があっても良い。この第２のフォーマット認識系を複数の認識系で構成する１つの例として、例えば、帳票の一部分に存在する特徴的な図形に着目したフォーマット認識系、帳票の一部の罫線に着目したフォーマット認識系および帳票上の特徴的な文字に着目したフォーマット認識系のうちの少なくとも２つの認識系で構成する例を挙げることができる。

（２）また、この出願のフォーマット認識装置の第２の発明（請求項１に記載の発明）によれば、帳票のフォーマットを認識する装置において、認識対象の帳票の一部の特徴を抽出し、該特徴を既存の帳票の一部（特徴的な一部分）の特徴データと照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識するフォーマット認識系を具えたことを特徴とする。

このフォーマット認識装置の第２の発明によれば、帳票の一部を、パタンマッチングに用いる。そして、認識対象の帳票のフォーマットが、既存のいずれの帳票のフォーマットに該当するかを、パタンマッチング手法により判断する。そのため、帳票種別番号が印刷されていない帳票であっても、その帳票のフォーマットを認識することができる。然も、帳票の特徴的な一部分のみに着目するので、フォーマット認識処理の高速化が図れる。

なお、このフォーマット認識装置の第２の発明を実施するに当たり、そのフォーマット認識系の構成を、フォーマット認識装置の第１の発明の第２のフォーマット認識系について上記のごとく説明した好適な構成例と同様な構成とするのが好ましい。

また、この第２の発明の場合も、帳票の一部の特徴の抽出の仕方が互いに異なる２以上のフォーマット認識系によりフォーマット認識系を構成する場合があっても良い。

（３）また、この出願の文字読み取り装置の第１の発明によれば、上述の第１の発明のフォーマット認識装置と、前記既存の帳票ごとの該帳票から文字を読み取るために必要な読み取り制御データを保持していて、前記フォーマット認識装置の認識結果によって１又は複数の制御データを出力する読み取り制御データメモリと、該読み取り制御データメモリから出力される読み取り制御データに基づいて前記認識対象の帳票から文字を認識する文字認識装置とを具えることを特徴とする。

この文字読み取り装置によれば、認識対象の帳票に適切な制御データに基づいて、文字認識が行える。そのため、精度良くかつ効率良く文字認識が行える。

なお、この文字読み取り装置の第１の発明を実施するに当たり、前記フォーマット認識装置の第２のフォーマット認識系が、帳票の一部の文字に着目してフォーマット認識をする認識系である場合、文字切り出しや文字認識で使用される構成成分を、第２のフォーマット認識系および文字認識系で兼用する構成とするのが好適である。

すなわち、認識対象の帳票の画像データから文字パタンを切り出すための文字切り出し部、該切り出した文字を格納する文字パタンメモリ、文字認識辞書、および、切り出した文字パタンを前記文字認識辞書中のデータと照合して文字を認識する文字認識部として、第２のフォーマット認識系および文字認識系で兼用される、文字切り出し部、文字パタンメモリ、文字認識辞書および文字認識部を具える構成とするのが好適である。こうすると、こうしない場合に比べ、文字読み取り装置のハードウェア規模およびソフトウェア規模を削減できる等の効果が得られる。

（４）また、この出願の文字読み取り装置の第２の発明によれば、上述の第２の発明のフォーマット認識装置と、前記既存の帳票ごとの該帳票から文字を読み取るために必要な読み取り制御データを保持していて、前記フォーマット認識装置の認識結果によって１又は複数の制御データを出力する読み取り制御データメモリと、該読み取り制御データメモリから出力される読み取り制御データに基づいて前記認識対象の帳票から文字を認識する文字認識装置とを具えることを特徴とする。

この文字読み取り装置によれば、認識対象の帳票に適切な制御データに基づいて、文字認識が行える。そのため、精度良くかつ効率良く文字認識が行える。

この出願の第１の発明のフォーマット認識装置によれば、帳票全体から抽出した特徴を既存の帳票の特徴と照合して帳票のフォーマットを認識でき、また、帳票の一部の特徴を既存の帳票の一部の特徴と照合して帳票のフォーマットを認識できる。

また、この出願の第２の発明のフォーマット認識装置によれば、帳票の一部の特徴を既存の帳票の一部の特徴と照合して帳票のフォーマットを認識する。

したがって、これら第１および第２の発明のフォーマット認識装置によれば、パタンマッチングのみで帳票のフォーマットを認識できる。そのため、帳票種別番号のない帳票であっても、そのフォーマットを、文字切り出しの処理を含むことなく、認識することができる。

また、文字読み取り装置の各発明では、上記のフォーマット認識装置と、このフォーマット認識装置の認識結果に応じた読み取り制御データを出力する読み取り制御データメモリと、この読み取り制御データに基づいて文字を認識する文字認識系とを具える。そのため、フォーマット認識装置で認識されたフォーマットに基づいて認識対象の文字を認識することができる。

以下、図面を参照してこの発明のフォーマット認識装置および文字読み取り装置の実施の形態について説明する。なお、説明に用いる各図はこの発明を理解することが出来る程度に各構成成分を概略的に示してあるにすぎない。また、各図において同様な構成成分については同一の番号を付して示し、その重複する説明を省略することもある。

１．フォーマット認識装置および文字読み取り装置の第１の発明
１−１．第１の発明の概略説明
はじめに、第１の発明の概略について説明する。帳票には多種類の帳票がある。帳票のいくつかの例を、図１、図２、図１１を参照して説明する。

図１（Ａ）および（Ｂ）は、フォーマットが少しずつ異なる帳票群の第１の例として既存の帳票１５，１７を示した図である。図１（Ｃ）はフォーマットが未知である認識対象の帳票１９の例を示した図である。いずれの帳票も帳票種別番号が印刷されていない例である。認識対象の帳票１９のフォーマットは帳票１５のフォーマットであると認識されれば、正解となる例である。

帳票１５と帳票１７とは、罫線Ｌ１が在るか無いかという点と、帳票の右上隅に互いに異なる特徴的な図形が印刷されている点とを除いて同じフォーマットとなっている。

また、図２（Ａ）および（Ｂ）は、フォーマットが少しずつ異なる帳票群の第２の例として既存の帳票２１，２３を示した図である。図２（Ｃ）はフォーマットが未知である認識対象の帳票２５の例を示した図である。いずれの帳票も帳票種別番号が印刷されていない例である。認識対象の帳票２５のフォーマットは帳票２１のフォーマットであると認識されれば、正解となる例である。

帳票２１と帳票２３とは、罫線Ｌ１の位置が異なる点を除いて同じフォーマットとなっている。

また、図１１（Ａ）および（Ｂ）は、フォーマットが少しずつ異なる帳票群の第３の例として既存の帳票３１，３３を示した図である。図１１（Ｃ）はフォーマットが未知である認識対象の帳票３５の例を示した図である。いずれの帳票も帳票種別番号が印刷されていない例である。認識対象の帳票３５のフォーマットは帳票３１のフォーマットであると認識されれば、正解となる例である。

帳票３１と帳票３３とは、罫線Ｌ１が在るか無いかという点と、帳票の右上隅に互いに異なる特徴的な文字が印刷されている点とを除いて同じフォーマットとなっている。すなわち、帳票３１は、その左上隅に罫線Ｌ１があり、かつ、帳票の右上隅に「○電気」という特徴的な文字が印刷されている。帳票３３は、罫線Ｌ１がなく、かつ、その右上隅に「△△電気」という特徴的な文字が印刷されている。

図１（Ａ）〜図２（Ｃ）、図１１（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの帳票も、紙面ａに、所定事項が記載される領域を区分する罫線が印刷された帳票である。そして、使用された帳票（図１（Ｃ）、図２（Ｃ）、図１１（Ｃ））には、書き込まれた文字の属性を表す文字（図では０１、０２）と、所定事項を伝達するための文字（図では、ＡＢＣ、あいう、ＤＥＦ、かきくけこ、アイウエオカキクケコ）とが記載されている。

ここで、図１（Ａ）〜図１（Ｃ）に示した帳票１５、１７、１９では、五角形または星形の図形を含む所定領域Ｔが、帳票毎の特徴的な一部分（個別フォーマット認識領域ともいう）といえる。なお、この帳票１５、１９の場合、罫線Ｌ１も特徴的な一部分といえるが、ここでは五角形の図形の部分を特徴的な一部分と考える。

また、図２（Ａ）〜図２（Ｃ）に示した帳票２１、２３、２５では、罫線の１本である罫線Ｌ１が帳票の右上隅にあるか左上隅にあるかという点が特徴といえるので、この罫線Ｌ１を含む領域Ｔが、帳票毎の特徴的な一部分（個別フォーマット認識領域）といえる。

また、図１１（Ａ）〜（Ｃ）に示した帳票３１，３３，３５では、○電気又は△△電気を含む所定領域Ｔが、帳票毎の特徴的な一部分（個別フォーマット認識領域）といえる。なお、この帳票３１〜３５の場合、罫線Ｌ１も特徴的な部分といえるが、ここでは○電気又は△△電気の部分を特徴的な部分と考える。

もちろん、この特徴的な図形、特徴的な罫線、または特徴的な文字とは、上記の例に限られず、任意の特徴的な図形（例えば矩形、円形、楕円形など）、任意の特徴的な罫線または任意の特徴的な文字とできる。また、領域Ｔは１つの帳票に複数箇所の場合でも良い。

ところで、図１（Ｃ）に示した認識対象の帳票１９は、帳票種別番号が印刷されていないが、この帳票１９の罫線パタンは、図１（Ａ）に示した帳票１５と同じである。また、図２（Ｃ）に示した認識対象の帳票２５は、帳票種別番号が印刷されていないが、この帳票２５の罫線パタンは、図２（Ａ）に示した帳票２１と同じである。また、図１１（Ｃ）に示した認識対象の帳票３５は、帳票種別番号が印刷されていないが、この帳票３５の罫線パタンは、図１１（Ａ）に示した帳票３１と同じである。そのため、帳票の全体から抽出したパタンを予め辞書中に用意したパタンと比較する方法、例えば、この出願の出願人に係る特開平９−２５９２２１号公報に開示されている、帳票全体から抽出した罫線パタンを予め用意した辞書と照合する方法により、帳票１９は帳票１５と同じフォーマットの帳票であると認識でき、帳票２５は帳票２１と同じフォーマットの帳票であると認識でき、帳票３５は帳票３１と同じフォーマットの帳票であると認識できる。

しかし、帳票１９（帳票２５、帳票３５）に、汚れがあったり、折り目があったり、また、罫線がかすれていたりした場合等は、この帳票全体から抽出されるパタンは、例えば、帳票１５と帳票１７との中間のような罫線パタン（帳票２１（帳票３１）と帳票２３（帳票３３）との中間のような罫線パタン）になり易い。すると、両者の識別はしずらくなる。

そこで、この出願の第１の発明では、帳票全体のパタンを第１の辞書中の複数の帳票毎のパタンと照合して認識対象の帳票のフォーマットを認識する第１のステップと、複数の帳票毎の特徴的な一部分に対応するパタンを、認識対象の帳票からそれぞれ抽出して該パタンを第２の辞書中のパタンと照合して認識対象の帳票のフォーマットを認識する第２のステップとを実施するフォーマット認識装置と、該認識装置を含む文字読み取り装置とを提案している。以下、説明する。

１−２．第１の実施の形態の装置４０の構成説明
先ず、図１を用いて説明した帳票群のフォーマットを認識し、そして文字読み取りをするために好適な文字読み取り装置の実施の形態（第１の実施の形態）について説明する。

図３は、第１の実施の形態の文字読み取り装置４０の構成を概略的に示す機能ブロック図である。この文字読み取り装置４０は、第１の実施の形態のフォーマット認識装置５０と、読み取り制御データメモリ６０と、文字認識系７０と、制御部８０と、表示部９１と、入力部９３とを具えている。

また、この文字読み取り装置４０には、帳票（図示せず）を光学的に読み取る手段としての例えばスキャナ９５と、該スキャナ９５が読んだ帳票のイメージデータを格納する帳票イメージメモリ９７とを、接続してある。以下、各構成成分５０〜９３について詳細に説明する。

フォーマット認識装置５０は、第１の辞書５１と、第２の辞書５３と、第１のフォーマット認識系５５と、第２のフォーマット認識系５７と、制御部８０（文字読み取り装置４０の制御部でもある）とで構成してある。

第１の辞書５１（以下、フォーマット認識辞書５１ともいう）は、フォーマットが異なる既存の複数の帳票それぞれの全体からそれぞれ抽出したパタンのデータを特徴データとして予め保持している。

フォーマットが異なる既存の複数の帳票は、予め用意した任意の帳票とする。例えば、図１（Ａ）に示した帳票１５、図１（Ｂ）に示した帳票１７を含む各種の帳票とすることが出来る。

また、この第１の辞書５１は、パタンのデータとして、各既存の帳票それぞれの全体からそれぞれ抽出した罫線パタンのデータを保持している。さらに、この第１の辞書５１は、各帳票の種別を示す情報も保持している。

第１の辞書５１に保持される罫線パタンのデータは、読み取り装置４０の仕様に応じた任意好適な形態のものとできる。この実施の形態では、罫線パタンを複数の領域に分割して得られる各領域の特徴で表される、特徴マトリクスとしてある。各分割領域の特徴をいかなるものとするかも、任意である。例えば、罫線パタンを予め複数の異なる方向に走査して方向パタンを抽出し、そして、この罫線パタンをＭ×Ｎの複数領域に分割して、各分割領域の方向パタン数を各領域の特徴とする方法（例えば特開昭５７−２３１８５）が挙げられる。

第２の辞書５３（以下、個別フォーマット認識辞書５３ともいう）は、フォーマットが異なる既存の複数の帳票毎の特徴的な一部分からそれぞれ抽出したパタンのデータを特徴データとして予め保持している。図１の例でいえば、帳票１５については五角形のパタンのデータ、帳票１７については星型のパタンのデータを保持している。

これらパタンのデータは任意好適な形態で第２の辞書５３に格納できる。この実施の形態の場合は、第２の辞書５３に格納するパタンのデータとして、帳票上に特徴的な一部分をいくつ設定したかという個数（なお図１（Ａ）、（Ｂ）の場合はそれぞれ１）、特徴的な一部分の位置情報、大きさ、帳票の種別を示す情報（これらを以下、個別フォーマット認識情報という）、およびパタンの特徴マトリクスを保持している。

第１のフォーマット認識系５５（以下、単にフォーマット認識系ともいう）は、認識対象の帳票のイメージデータから該帳票全体の特徴を抽出し、該抽出した特徴を前記第１の辞書中の特徴データと照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識する。具体的には、この場合は、認識対象の帳票から抽出したパタンの特徴マトリクスと、第１の辞書５１中の特徴マトリクスとを照合して、認識対象の帳票のフォーマットを認識する。

なお、この実施の形態の第１のフォーマット認識系５５は、認識対象の帳票全体のパタンとして、罫線パタンを抽出する。そのため、この実施の形態の第１のフォーマット認識系５５は、認識対象の帳票から帳票全体の罫線パタンを抽出する罫線抽出部５５ａと、抽出された罫線パタンを格納する罫線パタンメモリ５５ｂと、抽出した罫線パタンを第１の辞書５１と照合して認識対象の帳票のフォーマットがいかなるものかを認識するフォーマット認識部５５ｃとで構成してある。このような第１のフォーマット認識系５５の詳細は、後の動作説明にて説明する。このような第１のフォーマット認識系５５は、例えば、この出願に係る特開平９−２５９２２１号に開示されているフォーマット認識系により構成できる。

第２のフォーマット認識系５７（以下、個別フォーマット認識系５７ともいう）は、第１のフォーマット認識系５５が認識結果として所定個数以上（例えばここでは１以上の例を考える）の候補帳票（以下、候補帳票を種別とかフォーマット候補ともいう）を示した場合に動作する。そして、認識対象の帳票の一部の特徴を抽出する。この実施の形態では、第１のフォーマット認識系が挙げた前記１以上の候補帳票毎の前記特徴的な一部分に相当するパタンの特徴を抽出し、該抽出した特徴を前記第２の辞書中の特徴データと照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識する。

この実施の形態の第２のフォーマット認識系５７は、認識対象の帳票のイメージデータから既存の帳票の特徴的な一部分に対応するパタンを切り出す切り出し部５７ａ（以下、部分パタン切り出し部５７ａという）と、該切り出した部分パタンを格納するメモリ５７ｂ（以下、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂともいう）と、該切り出したパタンのデータを第２の辞書５３中のパタンのデータと照合して、認識対象の帳票のフォーマットがいかなるフォーマットかを認識する認識部５７ｃ（以下、個別フォーマット認識部５７ｃという）とで構成してある。

図４は、この第２のフォーマット認識系５７の、特に個別フォーマット認識部５７ｃの具体的な構成例を説明する機能ブロック図である。もちろん、１例であり他の構成でも良い。

この図４の場合の個別フォーマット認識部５７ｃは、線幅算出部１０１と、枠検出部１０３と、サブパタン抽出部１０５と、特徴マトリクス作成部１０７と、照合部１０９とで構成してある。各構成成分１０１〜１０７の詳細は、後の動作説明の項で説明するが、簡単にいえば次の通りである。

線幅算出部１０１は、認識対象の帳票から部分パタン切り出し部５７ａが切り出したパタンの、すなわち個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに格納してあるパタンの、線幅を算出する。

枠検出部１０３は、認識対象の帳票から部分パタン切り出し部５７ａが切り出したパタンに外接する枠（図形枠）を、検出する。

サブパタン抽出部１０５は、認識対象の帳票から部分パタン切り出し部５７ａが切り出したパタンを、複数の方向に走査して、各走査方向毎にサブパタンを抽出する。この場合のサブパタン抽出部１０５は、水平方向サブパタン（ＨＳＰ）を抽出するＨＳＰ抽出部１０５ａと、垂直方向サブパタン（ＶＳＰ）を抽出するＶＳＰ抽出部１０５ｂと、左斜めサブパタン（ＬＳＰ）を抽出するＬＳＰ抽出部１０５ｃと、右斜めサブパタン（ＲＳＰ）を抽出するＲＳＰ抽出部１０５ｄと、各サブパタンを格納するためのＨＳＰメモリ１０５ｅ、ＶＳＰメモリ１０５ｆ、ＬＳＰメモリ１０５ｇおよびＲＳＰメモリ１０５ｈとで構成してある。

特徴マトリクス作成部１０７は、水平、垂直、左斜めおよび右斜めの各走査方向毎に、サブパタンから特徴を抽出し、各サブパタンの特徴から特徴マトリクスを作成する。

照合部１０９は、特徴マトリクス作成部１０７が作成した特徴マトリクスと、個別フォーマット認識辞書５３に格納してある各標準帳票の特徴マトリクスとを用いて照合を行い、その結果に基づいて認識対象の帳票と照合に用いた各標準帳票との確信度、距離を出力する。

読み取り制御データメモリ６０は、前記複数の帳票毎の、該帳票から文字を読み取るために必要な読み取り制御データをそれぞれ格納している。読み取り制御データとして、例えば、文字パタンの切出しに関わるデータと、文字パタンの認識に関わるデータとを記憶させる。

文字パタンの切出しに関わるデータとしては、例えば帳票の紙面ａ上に存在する文字行の位置、帳票紙面ａ上に存在するフィールドの位置及び個数、帳票紙面ａ上に存在する文字のピッチ及び個数を挙げることができる。また、文字パタンの認識に関わるデータとしては、例えば帳票紙面ａ上に記載される文字の字種及び字体を挙げることができる。もちろんこれらに限られない。

この読み取り制御データメモリ６０は、フォーマット認識装置４０から出力される認識結果に応じた１又は複数のフォーマットについての読み取り制御データを、出力する。この出力された読み取り制御データは、この例の場合は、制御部８０を介して文字認識系７０に入力される。

文字認識系７０は、読み取り制御データメモリ６０から出力される読み取り制御データに基づいて認識対象の帳票から文字を認識する。この文字認識系７０は、任意好適な構成とすることができる。この実施の形態では、文字認識系７０を、文字切り出し部７０ａと、文字パタンメモリ７０ｂと、文字認識辞書７０ｃと、文字認識部７０ｄとで構成してある。

文字切り出し部７０ａは、帳票イメージデータから文字パタンを切り出す。文字パタンメモリ７０ｂは、文字切り出し部７０ａが切り出した文字パタンを格納する。文字認識辞書７０ｃは、文字の辞書データを保持している。文字認識部７０ｄは、切り出された文字パタンから特徴を抽出し、この特徴を文字認識辞書７０ｃ中のデータと照合して、該照合結果に基づいて文字パタンを認識する。

このような文字認識系は、例えば、この出願に係る特開平９−２５９２２１号に開示されている文字認識系により構成できる（詳細は後の動作説明にて説明する）。

制御部８０は、第１のフォーマット認識系５５の各構成成分５５ａ〜５５ｃと、第２のフォーマット認識系５７の各構成成分５７ａ〜５７ｃと、読み取り制御データメモリ６０と、文字認識系７０の各構成成分７０ａ〜７０ｄと、表示部９１と、入力部９３と、スキャナ９５と、帳票イメージメモリ９７とをそれぞれ制御する。

表示部９１は、文字読み取り装置４０とオペレータとの情報授受のための表示をする。この表示部９１はＣＲＴ等、任意好適な表示装置で構成できる。この表示部９１は、第１のフォーマット認識系５５が出力する候補帳票および第２のフォーマット認識系５７が出力する候補帳票の一方又は双方を表示する表示部としても利用される。なお、複数の候補帳票（フォーマット候補）は、一覧の状態で表示しても良いし、一部ずつ分けて表示しても良い。

入力部９３は、オペレータからの種々の指示を、文字読み取り装置に入力する。この入力部９３は、キーボード、マウス等任意好適な装置で構成できる。この入力部９３は、第２のフォーマット認識系５７が表示部９１に複数のフォーマット候補を表示した際は、該表示部９１に表示された複数の帳票から１若しくは複数の帳票を選択するための指示、又は、該当なしという指示を入力する入力部としても利用される。

１−３．第１の実施の形態の装置４０の動作説明
（全体的な動作の概略説明）
先ず、文字読み取り装置４０の動作であって、全体的な動作について説明する。図５はこの実施の形態の文字読み取り装置４０の全体的な動作の流れを示す図である。

まずスキャナ９５により、認識対象の帳票１９のイメージデータを得る。そのため、スキャナ９５は、帳票１９の紙面ａを光学的に走査して、量子化された電気信号例えば白黒２値の電気信号から成る帳票イメージデータを生成し、このデータを帳票イメージメモリ９７に格納する。ここでは線描画素を黒ビットで、背景画素を白ビットで表す。なお、線描画素とは、帳票１９の紙面ａ内に在る線を表す画素のことであり、具体的にはこの場合は黒ビットが所定数連なる部分のことである。また背景画素は帳票１９の紙面ａの地の部分（線の背景となる部分）を表す画素である。スキャナ９５にセットした帳票１９を押さえる押え面は帳票１９の紙面ａの地と同様に背景画素に変換される色例えば白色となっており、従ってここでは押え面も白ビットで表わされる。

なお、帳票を押さえる押え面を帳票１９の紙面ａ内に在る線と同様に黒画素に変換される色例えば黒色としても良い。

帳票イメージメモリ９７に帳票イメージデータが格納されると、制御部８０は第１のフォーマット認識系５５の罫線抽出部５５ａを起動する（図５の開始）。

起動された罫線抽出部５５ａは、帳票イメージメモリ９７に格納されている帳票イメージデータを走査して、罫線パタンを抽出し（詳細は後述する）、抽出した罫線パタンを罫線パタンメモリ５５ｂに格納する（図５のＳ１）。

罫線抽出部５５ａが罫線パタンの抽出を終了すると、制御部８０はフォーマット認識部５５ｃを起動する。

起動されたフォーマット認識部５５ｃは、罫線パタンメモリ５５ｂに格納されている罫線パタンを、フォーマット認識辞書５１に格納されている帳票フォーマットの辞書データと照合する（図５のＳ２）。該照合の結果、所定個数以上（ここでは例えば１以上）の候補帳票があった場合は（図５のＳ３）、ステップＳ４以降の処理（詳細は後述する）をする。候補帳票が１つも無かった場合は、その旨を、制御部８０に出力する（Ｓ２１）。この場合制御部８０は、例えばリジェクト処理をする。

一方、第１のフォーマット認識系５５での認識において、１以上の候補帳票が出力された場合は、制御部８０は第２のフォーマット認識系５７を起動する。そして、後に説明するように、帳票の一部に着目した照合をして認識対象の帳票のフォーマットを認識する。

ただし、第１のフォーマット認識系５５での認識において１以上の候補帳票が示された場合であっても、これら候補それぞれに対応した個別フォーマット認識情報が個別フォーマット認識辞書５３にない場合は、第１のフォーマット認識系５５で得た認識結果を制御部８０に出力する。なお、個別フォーマット認識辞書５３に格納するデータとして、フォーマット認識辞書５１に格納してある標準帳票のデータを少なくとも格納しておけば、上記複数の帳票種別に対応した個別フォーマット認識情報が個別フォーマット認識辞書５３から得られるので好ましい。

第１のフォーマット認識系５５が挙げた候補帳票の全部又は一部それぞれに対応した個別フォーマット認識情報が個別フォーマット認識辞書５３にあった場合は、制御部８０は、認識対象の帳票のイメージデータから各帳票毎の特徴的な一部分に対応する部分を切り出すための位置情報を、個別フォーマット認識辞書５３からそれぞれ得る（図５のＳ５）。すなわち、認識対象の帳票１９に対して、例えば図１（Ａ）の帳票１５および図１（Ｂ）の帳票１７がフォーマット候補となっている場合であれば、帳票１５、１７各々の特徴的な一部分Ｔに対応する部分を認識対象の帳票１９のイメージデータから切り出すための位置情報を、個別フォーマット認識辞書５３から制御部８０は得る。そしてこれを部分パタン切り出し部５７ａに入力する。

部分パタン切り出し部５７ａは、上記の位置情報に基づいて、帳票イメージメモリ９７から、パタンを切出して、それを個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに格納する（図５のＳ６）。

部分パタン切り出し部５７ａがパタン切出しを終了すると、制御部８０は、個別フォーマット認識部５７ｃを起動する。起動された個別フォーマット認識部５７ｃは、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに格納されているパタンから特徴を抽出し、この特徴と個別フォーマット認識辞書５３に格納されている個別フォーマット認識辞書の特徴データと照合する（図５のＳ７）。１つの帳票中に特徴的な一部分Ｔを複数箇所定めた場合は、その個数分、ステップＳ５から処理を繰り返し、照合結果を得る（図５のＳ８）。

個別フォーマット識別を行なう種別毎に、すなわち、複数のフォーマット候補毎に、上記処理（Ｓ４〜Ｓ８）を繰り返す。

次に、制御部８０は、個別フォーマット認識系の照合結果に基づいて類似度の高い種別と判断する順番に照合結果を入れ替えて（図５のＳ１０）、その中から一又は複数の種別を選択し、選択した種別を認識結果とする。

制御部８０が帳票フォーマットの認識結果として一つの種別のみを入力する場合には、当該認識結果に対応した読取り制御データを読み取り制御データメモリ６０から読み出し、読み出した読み取り制御データを文字認識系７０へ出力する（図５のＳ１１）。

制御部８０が帳票フォーマットの認識結果として複数の種別を入力する場合には、これら認識結果を確認するための情報を表示部９１に表示できる構成とするのが良い。そして、この情報を判断基準として、オペレータが上記の複数の帳票の中から所望の帳票を選択する指示又は該当なしの指示をできるように入力部９３を構成するのが良い。

例えば、制御部８０は、帳票フォーマットの認識結果に基づいて候補帳票を表示部９１に表示させる。オペレータは、この表示を見て正しいと判断できる認識結果を選択し、選択した認識結果を指示する信号を、入力部９３を介して、制御部８０に入力する。

制御部８０はオペレータが選択した認識結果に対応する読取り制御データを読み取り制御データメモリ６０から読み出し、これを文字認識系７０へ出力する（図５のＳ１１）。

この場合の読み取り制御データは、上述した様に、文字パタン切り出しのための制御データと、文字パタンを認識するための制御データである。そのため、詳細には、制御部８０は、文字パタンの切出しのための制御データを文字切出し部７０ａへ、また文字パタンの認識のための制御データを文字認識部７０ｄへ出力する。

次に制御部８０は文字切出し部７０ａ及び文字認識部７０ｄを起動する。すると文字切出し部７０ａは、帳票イメージデータから、１文字単位に、文字パタンを切出し、切出した文字パタンを文字パタンメモリ７０ｂに格納する（図５のＳ１２）。文字認識部７０ｄは、切出された文字パタンから特徴を抽出し、該特徴と文字認識辞書７０ｃの辞書データと照合し（図５のＳ１３）、この照合結果に基づいて文字パタンを認識し、その認識結果を制御部８０へ出力する（図５のＳ１４）。

制御部８０は、１文字単位に、文字パタンの認識結果を入力し、そして認識対象の帳票１９の紙面ａ上のすべての文字について認識を終了したか否かを判定する（図５のＳ１５）。

認識対象の帳票１９上のすべての文字について認識を終了していなければ、文字切出し部７０ａ及び文字認識部７０ｄは、制御部８０の動作制御に従ってＳ１１〜Ｓ１４の処理を繰り返す。また帳票１９の紙面ａ上のすべての文字について認識を終了したならば、帳票１枚分の文字読取りを終了し、帳票１枚につき得た文字認識結果を後段の装置へ出力する（図５の終了）。

次に、各部の詳細な動作について説明する。

（罫線パタンの抽出動作）
先ず、罫線抽出部５５ａが行なう罫線パタンの抽出につき説明する。罫線抽出部５５ａは、帳票イメージメモリ９７内を帳票１９全面にわたり走査し、帳票フォーマットを表す罫線パタンとして水平罫線パタンと垂直罫線パタンとを抽出する。

水平罫線パタンを抽出するときは、帳票イメージデータを水平走査し、水平走査線上で水平罫線閾値ＴＨ（Ｌｈ）以上の長さＬｈだけ連続する帳票イメージデータの線描画素を、水平罫線パタンの線描画素として抽出する。連続する長さＬｈが水平罫線閾値ＴＨ（Ｌｈ）未満となる帳票イメージデータの線描画素（水平走査線上で連続せずに孤立して存在する１個の線描画素を含む）は、水平罫線パタンの背景画素として抽出する。帳票イメージデータの背景画素もまた、水平罫線パタンの背景画素として抽出する。水平罫線パタンはこのようにして帳票イメージデータから抽出した線描画素及び背景画素から成るパタンである。

同様に垂直罫線パタンを抽出するときは、帳票イメージデータを垂直走査し、垂直走査線上で垂直罫線閾値ＴＨ（Ｌｖ）以上の長さＬｖだけ連続する帳票イメージデータの線描画素を、垂直罫線パタンの線描画素として抽出する。連続する長さＬｖが垂直罫線閾値ＴＨ（Ｌｖ）未満となる帳票イメージデータの線描画素（垂直走査線上で連続せずに孤立して存在する１個の線描画素を含む）は、垂直罫線パタンの背景画素として抽出する。帳票イメージデータの背景画素もまた、垂直罫線パタンの背景画素として抽出する。垂直罫線パタンはこのようにして帳票イメージデータから抽出した線描画素及び背景画素から成るパタンである。

なお、抽出した罫線パタンを罫線パタンメモリ５５ｂに格納する場合、抽出した水平罫線パタン及び垂直罫線パタンに共通の格納領域（以下、罫線共通格納領域という）を罫線パタンメモリ５５ｂに設け、水平罫線パタン及び垂直罫線パタンを重ね合わせて罫線共通格納領域に格納しても良い。また、抽出した水平罫線パタン及び垂直罫線パタンの各パタン毎に個別の格納領域（以下、罫線個別格納領域という）を罫線パタンメモリ５５ｂに設け、水平罫線パタン及び垂直罫線パタンをそれぞれ別々の罫線個別格納領域に格納するようにしても良い。

罫線共通格納領域に格納する場合には、罫線共通格納領域全面に背景画素を格納し（罫線共通格納領域の初期化）、然る後、抽出した水平罫線パタンの線描画素を共通格納領域に格納すると共に抽出した垂直罫線パタンの線描画素を共通格納領域に格納する。

また罫線個別格納領域に格納する場合には、水平罫線パタンに対し設けた罫線個別格納領域全面に背景画素を格納し（罫線個別格納領域の初期化）、然る後、水平罫線パタンに対し設けた罫線個別格納領域に、抽出した水平罫線パタンの線描画素を格納する。また垂直罫線パタンに対し設けた罫線個別領域全面に背景画素を格納し（罫線個別格納領域の初期化）、然る後、垂直罫線パタンに対し設けた罫線個別格納領域に、抽出した垂直罫線パタンの線描画素を格納する。

図６はこの実施形態の罫線抽出部の動作の説明に供する図であって、罫線パタンの線描画素を抽出する動作に着目した動作の流れの具体的な一例を示す。ここでは、抽出した水平罫線パタンと垂直罫線パタンとを別々の格納領域に格納する場合について説明する。

この場合、帳票イメージメモリ９７の帳票イメージデータ格納領域上と罫線パタンメモリ５５ｂの罫線共通格納領域上とには、相対応させたｘ−ｙ座標系を設定してあり（例えば、水平方向をｘ軸方向及び垂直方向をｙ軸方向とする。）、この座標系で表される画素位置の格納領域から画素データを読み出し、或はまた、この座標系で表される画素位置の格納領域へ画素データを書き込むことができるようになっているものとする。

制御部８０により起動された罫線抽出部５５ａは、罫線パタンメモリ５５ｂの罫線共通格納領域全面にわたって背景画素ここでは白ビットを格納する（罫線共通格納領域の初期化）。

然る後、罫線抽出部５５ａは走査方向を水平方向として水平罫線パタンを抽出する処理を開始する（図６開始）。この場合、閾値ＴＨとして水平罫線閾値ＴＨ（Ｌｈ）を用い、また連続の長さＬとして水平走査線上で連続する線描画素の長さＬｈを求めることとなる。

次に罫線抽出部５５ａは、連続の長さＬを零に初期化し（図６のＳ１）、然る後、帳票イメージメモリ９７に格納されている帳票イメージデータを水平走査し、帳票イメージデータの画素データを読み出す（図６のＳ２）。画素データは１画素分のデータを表す。

次に罫線抽出部５５ａは、読み出した帳票イメージデータの画素データが、線描画素ここでは黒ビットであるか否かを判定する（図６のＳ３）。

Ｓ３で画素データが線描画素であるとの判定結果を得た場合は、連続の長さＬを求めると共に水平罫線パタンに関する線描画素の候補位置（以下、水平罫線候補位置という）として当該画素データの画素位置を記憶し（図６のＳ４）、然る後、帳票イメージデータにつき現走査線１ラインの走査を終了したか否かを判定する（図６のＳ５）。ここでは、Ｓ３で画素データが線描画素であるとの判定結果を得た場合に連続の長さＬを１カウントアップすることによって従って連続する線描画素の個数を計数することによって、連続の長さＬを求める。

Ｓ５で現走査線１ラインの走査を終了していないとの判定結果を得た場合は、現走査線上の次の画素データを読み出すべくＳ２に戻る。

Ｓ５の判定で現走査線１ラインの走査を終了したとの判定結果を得た場合は、連続の長さＬを閾値ＴＨと比較する（図６のＳ６）。ここでは水平罫線パタンを抽出する場合であるので求めた連続の長さＬは水平走査線上における連続の長さＬｈであり、そして閾値ＴＨには水平罫線閾値ＴＨ（Ｌｈ）を用いることとなる。

Ｓ６で連続の長さＬは閾値ＴＨ以上であるとの判定結果を得た場合、罫線抽出部５５ａは長さＬの連続する線描画素を、罫線パタンメモリ５５ｂに格納する（図６のＳ７）。ここでは記憶していた水平罫線候補位置の罫線共通格納領域に線描画素を格納することとなる。Ｓ７の次に、連続の長さＬを初期化すると共に記憶していた水平罫線候補位置を消去し（図６のＳ８）、然る後、帳票１９全面にわたって帳票イメージデータの走査を終了したか否かを判定する（図６のＳ９）。またＳ６で連続の長さＬは閾値ＴＨ未満であるとの判定結果を得た場合は、Ｓ７を行なわずにＳ８〜Ｓ９を行なう。

Ｓ９で帳票１９全面にわたって帳票イメージデータの走査を終了していないとの判定結果を得た場合は、現走査線の次の走査線上に在る画素データを読み出すべくＳ２に戻る。またＳ９で帳票全面にわたって帳票イメージデータの走査を終了したとの判定結果を得た場合は、当該帳票１９から水平罫線パタンを抽出する処理を終了する（終了）。

また、Ｓ３の判定で読み出した画素データは線描画素でないとの判定結果を得た場合、即ち、１ラインの端まで黒画素であった場合は、連続の長さＬを閾値ＴＨと比較する（図６のＳ１０）。

Ｓ１０で連続の長さＬは閾値ＴＨ以上であるとの判定結果を得た場合、罫線抽出部５５ａは長さＬの連続する線描画素を、罫線パタンメモリ５５ｂに格納する（図６のＳ１１）。次に、連続の長さＬを零に初期化すると共に記憶していた水平罫線候補位置を消去し（図６のＳ１２）、然る後、現走査線一ラインの走査を終了したか否かを判定する（図６のＳ１３）。現走査線一ラインの走査を終了していなければ、現走査線上の次の画素データを読み出すべくＳ２に戻る。現走査線一ラインの走査を終了したならば、Ｓ９を行なう。またＳ１０で連続の長さＬは閾値ＴＨ未満であるとの判定結果を得た場合は、Ｓ１１を行なわずにＳ１２〜Ｓ１３を行なう。

次に、罫線抽出部５５ａは走査方向を今度は垂直方向として、垂直罫線パタンを抽出する処理を開始する（開始）。この場合、閾値ＴＨとして垂直罫線閾値ＴＨ（Ｌｖ）を用い、また連続の長さＬとして垂直走査線上で連続する線描画素の長さＬｖを求めることとなる。それ以外の基本的な動作は、上記の水平罫線パタンの抽出動作と同じであるので、その説明を省略する。

以上のようにして、図１（Ｃ）に示す帳票１９について水平及び垂直罫線パタンの線描画素を抽出し、これらパタンの線描画素をそれぞれ別々の罫線個別格納領域に格納した例を、図７に示す。

図７（Ａ）中、１１０は水平罫線パタンに対して設けた罫線個別格納領域、１１１は罫線個別格納領域１１０において帳票紙面ａに対応する領域、１１２は水平罫線パタンを示す。また図７（Ｂ）中、１１３は垂直罫線パタンに対して設けた罫線個別格納領域、１１４は罫線個別格納領域１１３において帳票紙面ａに対応する領域、１１５は垂直罫線パタンを示す。罫線個別格納領域１１０、１１３内であって紙面対応領域１１１，１１４の外の領域は、帳票１９をスキャナ９５にセットしたとき帳票１９を押えた押え面を表わす色の画素ここでは背景画素となる。

なお、抽出した水平罫線パタンおよび垂直罫線パタンを共通の格納領域に格納する場合は、これら罫線パタンを重ねた状態に格納領域に格納すれば良いので、ここではその説明を省略する。

（第１のフォーマット認識系での認識動作）
次に、第１のフォーマット認識系５５の動作について説明する。第１のフォーマット認識系５５での帳票フォーマットの認識に当っては、罫線抽出部５５ａは、帳票フォーマット未知の帳票イメージデータを走査して、上述のごとく罫線パタンを抽出する。そして、この抽出された罫線パタンから、フォーマット認識部５５ｃは、例えば、上述した様な特開昭５７−２３１８５号に開示の方法で特徴を抽出し、この抽出特徴を、帳票標準フォーマットの各種別毎に、フォーマット認識辞書５１に保持してある特徴と照合する。

そして、フォーマット認識部５５ｃは、この照合において、一定の条件（以下、個別認識条件という）を満たした時にその種別のフォーマットを、認識対象の帳票のフォーマット候補とする。

この個別認識条件は、任意好適な条件とできる。例えば、フォーマット認識部５５ｃは帳票フォーマットの種別を類似度の高い順に出力し、またそれぞれの種別毎に距離と確信度を出力する。ここで、距離、類似度および確信度とは次のものである。フォーマット認識辞書５１に保持してある帳票標準フォーマットの特徴と、認識対象の帳票のイメージデータから抽出した特徴とを照合した結果が距離である。距離の大小が類似度であり、距離が小さいほど類似度が高い。また確信度は距離を正規化して表わした数値であり、確信度が大きいほど類似度が高い。

そして、これに限られないが、例えば、上記の確信度が高い順から指定数分を、フォーマット候補として選択するという第１の条件、また、上記の確信度がある一定の値以上のものをフォーマット候補として選択するという第２の条件、または、確信度の高い順に隣接する種別の距離差を求め距離差がある一定の値以下までの候補をフォーマット候補として選択するという第３の条件の少なくとも１つの条件を満たすものをフォーマット候補として選択する。通常はこれらの基準を組み合わせてフォーマット候補を選択する。

上記の条件を組み合わせてフォーマット候補を選択する具体例について、以下、後に掲載した表を参照して説明する。

表１は、フォーマット認識部５５ｃが出力した帳票標準フォーマット、確信度、距離を示した表である。確信度の高い順にならべた表である。ここで個別認識条件として確信度の高い順に所定個数分を選択する。ここでは確信度が上位６位までをフォーマット候補として選択する例を考える。そのため、帳票標準フォーマットＡ〜Ｆが、フォーマット候補として選択されている。これら選択された候補を、以下、有効候補という。

次に、表２は、表１の個別認識条件にさらに、帳票標準フォーマットの種別の確信度がある一定の値以上のものを選択した例を示している。ここでは確信度が９０以上という条件を加えた例を示している。そのため、帳票標準フォーマットＡ〜Ｅが選択される。

次に、表３は、表２の個別認識条件にさらに、隣接する帳票標準フォーマットの種別の距離差を求め、この距離差がある一定の値以下の候補を選択した例を示している。ここでは距離差が３０以下という条件を加えた例を示している。そのため、帳票標準フォーマットＡ〜Ｄが選択される。

（第２のフォーマット認識系での認識動作）
第１のフォーマット認識系５５が、認識対象の帳票に対して所定個数以上（ここでは例えば１以上）のフォーマット候補を示した場合、第２のフォーマット認識系５７によるフォーマット認識動作が以下のように行われる。

既に説明した様に、第２の辞書である個別フォーマット認識辞書５３は、標準帳票毎の特徴的な一部分のパタンデータを、予め保持している。

個別フォーマット辞書５３に保持させるデータの作成に当っては、既存の帳票を複数枚用意し、各帳票毎に個別フォーマット認識に用いる領域Ｔ（図１等参照）を設定し、帳票イメージデータから個別フォーマット認識領域Ｔとした図形を切り出し、切り出した図形を走査して特徴を抽出する。この特徴と、領域Ｔの位置、大きさ、形状等を定義した情報を合わせて、帳票標準フォーマットの各種別毎に個別に相対応付け、辞書データとして個別フォーマット認識辞書５３に記憶させる。

なお、この個別フォーマット認識領域Ｔは、帳票上に複数設定しても良い。その場合は、帳票標準フォーマットの種別に対応した個別フォーマット認識辞書５３に、複数の領域の特徴と位置、大きさ、形状等を定義した情報を記憶させる。

個別フォーマット認識に当っては、第１のフォーマット認識系５５のフォーマット認識部５５ｃが出力した有効候補内の最終候補（例えば表３に示した候補）から先頭候補に向かって順番に個別フォーマット認識を、以下のように行う。

個別フォーマット認識系５７の部分パタン切り出し部５７ａは、個別フォーマット認識辞書５３から上記有効候補である帳票標準フォーマット種別に対応した予め保存されている個別フォーマット認識領域Ｔに関する情報を読み出す。個別フォーマット認識領域Ｔを複数設定した場合は、これら領域に予め順位付けしておき、その順番で個別フォーマット認識を行うのが良い。個別フォーマット認識の領域が設定されていない種別がもしあった場合は、そのまま有効候補に残しておく。

部分パタン切り出し部５７ａは、帳票イメージメモリ９７から、上記の個別フォーマット認識領域Ｔに当たる部分のイメージを切り出し、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに格納する。個別フォーマット認識部５７ｃは、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂを走査して、該パタンから特徴部分のパタンを切り出し、そして、切り出したイメージの特徴を抽出する。

この個別フォーマット認識部５７ｃの動作の詳細について、図４を参照して説明する。

フォーマット認識部５７ｃの線幅算出部１０１は、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに格納してあるパタンについて、線幅Ｗを求める。ここでは線幅算出部１０１は、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに格納された図形パタンを、２×２窓を用いて走査し、２×２窓のすべての点が線描画素となる状態の回数Ｑと図形パタン中の線描画素総個数Ａとを計数する。そして図形パタンの線幅ｗとしてｗ＝Ａ／（Ａ−Ｑ）を求める。

枠検出部１０３は切り出された図形パタンの線部分に外接する枠（図形枠）を検出する。ここでは図形枠の水平方向における左辺及び右辺の位置をＸＬ及びＸＲ、垂直方向における上辺及び下辺の位置ＹＵ及びＹＤとするとき、図形枠の左上頂点位置（ＸＬ，ＹＵ）、左下頂点位置（ＸＬ，ＹＤ）、右上頂点位置（ＸＲ，ＹＵ）、右下頂点位置（ＸＬ，ＹＤ）となり、各位置ＸＬ，ＸＲ，ＹＵ，ＹＤを次のように検出する。

左辺位置ＸＬの検出に当っては、垂直走査線を左から右へ線順次に移動させて、各垂直走査線毎に、捜査線上における線描画素の有無を判定し、線描画素有りと最初に判定された垂直走査線の副走査線位置を左辺位置ＸＬとして検出する。また右辺位置ＸＲの検出に当っては、垂直走査線を右から左へ線順次に移動させて、各垂直走査線毎に、捜査線上における線描画素の有無を判定し、線描画素有りと最初に判定された垂直走査線の副走査線位置を右辺位置ＸＲとして検出する。また上辺位置ＹＵの検出に当っては、水平走査線を上から下へ線順次に移動させて、各水平走査線毎に、走査線上における線描画素の有無を判定し、線描画素有りと最初に判定された水平走査線の副走査線位置を上辺位置ＹＵとして検出する。また下辺位置ＹＤの検出に当っては、水平走査線を下から上へ線順次に移動させて、各水平走査線毎に、走査線上における線描画素の有無を判定し、線描画素有りと最初に判定された水平走査線の副走査線位置を下辺位置ＹＤとして検出する。

次に、ＨＳＰ抽出部１０５ａは、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに保持されている図形パタンを水平方向に走査して、該パタンから水平サブパタンを抽出し、抽出した水平サブパタンをＨＳＰメモリ１０５ｅに格納する。

なお、図形パタンの線描画素のうち、水平方向の走査線上で連続する長さＬが図形閾値ＴＨ１以上となる線描画素を水平サブパタンの線描画素として抽出する。また図形パタンの線描画素のうち、水平方向の走査線上で連続する長さＬが図形閾値ＴＨ１未満となる線描画素（線描画素１個の場合を含む）と、図形パタンの背景画素とをそれぞれ、水平サブパタンの線描画素として抽出する。水平サブパタンの線描画素は、水平方向の線に対応するものである。

また、ＶＳＰ抽出部１０５ｂは、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに保持されている図形パタンを垂直方向に走査して、 該パタンから垂直サブパタンを抽出し、抽出した垂直サブパタンをＶＳＰメモリ１０５ｆに格納する。

なお、図形パタンの線描画素のうち、垂直方向の走査線上で連続する長さＬが図形閾値ＴＨ２以上となる線描画素を、垂直サブパタンの線描画素として抽出する。また図形パタンの線描画素のうち、垂直方向の走査線上で連続する長さが図形閾値ＴＨ２未満となる線描画素（線描画素１個の場合を含む）と、図形パタンの背景画素とをそれぞれ、垂直サブパタンの線描画素として抽出する。垂直サブパタンの線描画素は、垂直方向の線に対応するものである。

また、ＬＳＰ抽出部１０５ｃは、個別フォーマット認識パタンメモリ５７ｂに保持されている図形パタンを左斜め４５度方向に走査して、該パタンから左斜めサブパタンを抽出し、抽出した左斜めサブパタンをＬＳＰメモリ１０５ｇに格納する。

なお、図形パタンの線描画素のうち、左斜め方向の走査線上で連続する長さＬが図形閾値ＴＨ３以上となる線描画素を、左斜めサブパタンの線描画素として抽出する。また図形パタンの線描画素のうち、左斜め方向の走査線上で連続する長さが図形閾値ＴＨ３未満となる線描画素（線描画素１個の場合を含む）と、図形パタンの背景画素とをそれぞれ、左斜めサブパタンの線描画素として抽出する。左斜めサブパタンの線描画素は、左斜め４５度方向の線に対応するものである。

また、ＲＳＰ抽出部１０５ｄは切り出された図形パタンを右斜め４５度方向に走査して、該パタンから右斜めサブパタンを抽出し、抽出した右斜めサブパタンをＲＳＰメモ１０５ｈに格納する。

なお、図形パタンの線描画素のうち、右斜め方向の走査線上で連続する長さＬが図形閾値ＴＨ４以上となる線描画素を、右斜めサブパタンの線描画素として抽出する。また図形パタンの線描画素のうち、右斜め方向の走査線上で連続する長さが図形閾値ＴＨ４未満となる線描画素（線描画素１個の場合を含む）と、図形パタンの背景画素とを、それぞれ右斜めサブパタンの線描画素として抽出する。右斜めサブパタンの線描画素は、右斜め４５度方向の線に対応するものである。

図形閾値ＴＨ１〜ＴＨ４を任意好適に設定することによって、図形パタンから水平、垂直、左斜め、右斜めの各サブパタンを抽出できる。ここでは、上記線幅ｗを基にしてＴＨ１＝Ｎ１・ｗ、ＴＨ２＝Ｎ２・ｗ、ＴＨ３＝Ｎ３・ｗ、ＴＨ４＝Ｎ４・ｗというように、図形閾値ＴＨ１〜ＴＨ４をそれぞれ設置している。なお、Ｎ１〜Ｎ４は任意に設定される値である。これに限られないが、例えば、Ｎ１＝Ｎ２＝Ｎ３＝Ｎ４＝２とすることができる。

図８に、図１（Ｃ）に示した認識対象の帳票１９の個別フォーマット認識領域Ｔから、垂直、水平、右斜めおよび左斜めの各サブパタンＶＳＰ、ＨＳＰ、ＲＳＰおよびＬＳＰを抽出した場合の例を示してある。

次に、特徴マトリクス作成部１０７は、各走査方向毎にサブパタンから特徴を抽出し、各サブパタンの特徴から切り出された文字パタンの特徴マトリクスを作成する。

この特徴マトリクス作成部１０７は、水平サブパタンの図形枠に対応する領域をＮ×Ｍ個の領域に分割し、各領域毎に特徴量ｌ_ijを求め、こららＮ×Ｍ個の特徴量ｌ_ijからなるＮ×Ｍ次元の特徴マトリクスを作成する。

特徴量ｌ_ijは第ｉ行第ｊ列目の領域において求めた特徴量を表わす。例えば、第ｉ行第ｊ列目の領域における線描画素の総個数Ｂ_ijと図形パタンについて求めた線幅ｗとを用いて、ｌ_ij＝Ｂ_ij／ｗを求める。同様にして、垂直、左斜め、右斜めの各サブパタンについて、それぞれＮ×Ｍ次元の特徴マトリクスを作成する。

次に特徴マトリクス作成部１０７は、水平、垂直、左斜め及び右斜めの各サブパタンについて作成した特徴マトリクスから、図形枠の水平方向における長さをΔＸ及び垂直方向における長さをΔＹ、特徴量ｌ_ijを正規化して得た特徴量Ｌ_ijを求める。この特徴量Ｌ_ijは、水平サブパタンについてはＬ_ij＝ｌ_ij／ΔＸ、垂直サブパタンについてはＬ_ij＝ｌ_ij／ΔＹ、左斜めサブパタンについてはＬ_ij＝ｌ_ij／（ΔＸ² ＋ΔＹ² ）^1/2 となる。

次に、特徴マトリクス作成部１０７は、水平、垂直、左斜め及び右斜めの各サブパタン毎に正規化した特徴マトリクスを得ると、これら正規化した特徴マトリクスから成るＮ×Ｍ×４次元の特徴マトリクスｆ_A を作成し、特徴マトリクスｆ_A を照合部１０９へ出力する。

照合部１０９は、切り出された図形パタンの特徴マトリクスと個別フォーマット辞書５３の特徴マトリクスとを用いて照合を行い、該照合結果に基づいて切り出された図形と比較した特徴マトリクスの種別との確信度、距離を出力する。

出力された確信度、または距離が、ある所定の条件を満たすならば、この帳票標準フォーマット種別は有効候補として選択しておく。

ここである所定の条件とは任意好適な条件とできる。例えば、上記の距離がある値以下ならば有効候補であり、そうでなければ有効候補外とする方法がある。

個別認識条件を満たす帳票標準フォーマット種別の全てに、個別フォーマット認識辞書５３に保存されている領域について特徴を抽出する。そして、辞書データに予め保存してある特徴情報と照合して距離、確信度を算出し、これらが所定の条件を満たすならば、この種別を有効候補として選択し、所定の条件を満たさなければ有効候補から除外する。この有効候補の選択例を表４を用いて説明する。

表４には、第１のフォーマット認識系５５で最終候補となった種別Ａ〜Ｄに対して第２のフォーマット認識を行う例を示している。

すなわち、表４は、個別フォーマット認識部５７ｃが、認識対象の帳票から、候補種別Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対応した個別フォーマット認識の領域について特徴を取得し（詳細は後述する）、該抽出した特徴と辞書５３に予め保持した特徴とを照合した結果を距離で表わした表である。ここで所定の条件として距離が３０以下という条件を設定すると、表５に示したように、種別Ａ，Ｃは有効候補外となる。

個別フォーマット認識領域Ｔを複数設定した場合で、そのうちの第１の領域の個別フォーマット認識を行った結果、有効候補が複数存在するならば、第２、第３の個別フォーマット認識の領域についても上記で述べた特徴の抽出と辞書データの照合を行い、所定の条件に満たない種別を有効候補外とする。また、有効候補が一つになったならば、以降の処理を行わない。

すべての個別フォーマット認識領域について処理終了後、有効候補が複数存在する場合には、各領域における距離や確信度の結果によって所定の条件で候補の入れ替えを行う。

この候補入れ替えの例を後に掲載した表６〜表８を参照して説明する。先ず、第１の例を、表６および表７を参照して説明する。

この第１の例は、候補帳票中に、個別フォーマット認識領域Ｔとして、第１及び第２の領域を設定してある場合の候補入れ替え例を示してある。そして、第１のフォーマット認識系での認識結果では、種別Ｂが第１位の候補帳票、種別Ｄが第２位の候補帳票というようになっている（表６参照）。しかし、第２のフォーマット認識系での、認識対象の帳票と種別Ｂ、Ｄそれぞれの第１及び第２の個別フォーマット認識領域との照合結果として、種別Ｂでは第１の個別フォーマット認識領域についてのみ閾値以上の認識結果が得られている。種別Ｄでは、第１および第２の個別フォーマット認識領域それぞれについて、閾値以上の認識結果が得られている。すなわち、種別Ｄの方が、種別Ｂより第２の辞書に対するマッチング個数が多い。このような場合、この発明では、候補帳票の入れ替えが表７のようになされる。すなわち、種別Ｄが第１位の候補帳票になり、種別Ｂが第２位の候補帳票になるというように、候補帳票の順位の入れ替えを行う。

また、候補入れ替えの第２の例として、次のようにしても良い。すなわち、候補帳票中に個別フォーマット認識領域として複数の領域を設置した場合に、この複数の領域に優先順位を付けておく。そして、優先順位が上位の個別フォーマット認識領域についての照合で、距離または確信度などが最も小さかった種別を、第１位の候補帳票になるよう入れ替えをする。例えば、表６、表８の例では、第１の個別フォーマット認識領域の照合結果を優先するような順位付けをしている。そのため、この例の場合は、種別Ｂ、種別Ｄの有効候補の順番となる（たまたま、表６と同じ結果となっている）。

以上の処理を行った後、有効候補となっている一又は複数の標準帳票フォーマットを個別フォーマット認識系５７の結果として制御部８０に出力する。ここで、個別フォーマット認識系５７の認識結果が１つである場合、制御部８０はこの認識結果に応じた読み取り制御データを読み取り制御データメモリ６０から得て、これを文字認識系７０に送る。また、個別フォーマット認識系５７の認識結果が複数であった場合は、制御部８０は、それぞれの認識結果に対応する読み取り制御データを読み取り制御データメモリ６０から得て、これを文字認識系７０に送っても良いし、または、表示部９１にこれら認識結果に対応する帳票を表示して、これらの中から正確な帳票をオペレータによって選択させても良い。後者の場合は、制御部８０は、オペレータが選択した帳票についての読み取り制御データを、読み取り制御データメモリ６０から得て、これを文字認識系７０に送る。

文字認識系７０は、送られてきた文字読み取りデータに基づいて、認識対象の帳票から文字パタンを切り出す等の文字認識のための一連の処理を行う。

（文字認識動作）
文字認識処理は、フォーマット認識装置５０のフォーマット認識の結果得られる読み取り制御データに基づいて行われる。

すなわち、読み取り制御データ中の、文字パタンの切り出しに関わるデータに基づいて、認識対象の帳票のイメージデータから、文字パタンを切り出す。また、読み取り制御データ中の、文字パタンの認識に関わるデータ（例えば字体など）を利用して、認識用辞書の指定などをする。

次に、切り出した文字パタンからその特徴を抽出する。抽出した文字パタンの特徴と、文字認識辞書７０ｃに予め格納してある特徴とを照合する。例えば、切り出した文字パタンの特徴と文字認識辞書７０ｃに格納してある特徴との間の距離を認識の「確からしさ」として用いて照合を行う。そして、文字認識辞書７０ｃ中に格納してある文字名の中から、上記の認識の確からしさに基づいて、一又は複数の文字名を選択し、選択した文字名を文字パタンの認識結果として出力する。

１−４．第２の実施の形態の装置の構成説明
上述の第１の実施の形態の文字読取り装置４０は、帳票の特徴的な一部分が特徴的な図形である場合に特に好適な装置であった。もちろん、第１の実施の形態の文字読取り装置４０は、帳票の特徴的な一部分が罫線の特徴的な一部分である場合にも対応できる。しかし、帳票の特徴的な一部分が、罫線の特徴的な一部分である場合、例えば図２（Ａ）〜（Ｃ）に示したような各帳票のように罫線Ｌ１の位置が、帳票の特徴的な一部分である場合は、図９に示したように、個別フォーマット認識部５７ｃのサブパタン抽出部１０５の構成を第１の実施の形態より簡易にしても良い。すなわち、第１の実施の形態で設けていた、ＬＳＰ抽出部１０５ｃ、ＲＳＰ抽出部１０５ｄ、ＬＳＰメモリ１０５ｇおよびＲＳＰメモリ１０５ｈを省略し、サブパタン抽出部１０５を、ＨＳＰ抽出部１０５ａと、ＶＳＰ抽出部１０５ｂと、ＨＳＰメモリ１０５ｅと、ＶＳＰメモリ１０５ｆとで構成する。

罫線の特徴的な一部分は、水平罫線または、垂直罫線または、垂直及び水平罫線の組み合わせであることは明らかなので、ＨＳＰおよびＶＳＰに関係するパタン抽出およびパタン記憶ができれば、サブパタン抽出が可能だからである。

なお、この第２の実施の形態の文字読み取り装置では、サブパタン抽出部の構成を変更したことに伴い、例えば第２の辞書に格納するデータを変更し、さらに、特徴マトリクス作成部や照合部の構成を変更する。それ以外の構成は、例えば、第１の実施の形態の文字読取り装置４０と同様な構成とすれば良い。

１−５．第２の実施の形態の装置の動作説明
この第２の実施の形態の装置の、第１の実施の形態の装置に対する動作上の相違点は、第２のフォーマット認識系５７でのサブパタン抽出部の動作と、サブパタン抽出部が抽出するサブパタンの種類が減ったことに伴う特徴マトリクス作成部や照合部の処理である。すなわち、サブパタン抽出部はＶＳＰおよびＨＳＰのみを抽出する。また、特徴マトリクス作成部や照合部は、認識対象の帳票から水平および垂直それぞれの走査方向について特徴を作成し、この特徴と、辞書に格納した特徴とを照合する。

図１０は、図２（Ｃ）に示した認識対象の帳票２５の特徴的な一部分Ｔと、この部分Ｔから抽出される垂直サブパタン（ＶＳＰ）および水平サブパタン（ＨＳＰ）とを示した図である。

この第２の実施の形態の文字読み取り装置では、第２のフォーマット認識系５７での上記の動作以外の動作は、第１の実施の形態と同様に行われるので、その説明を省略する。

１−６．第３の実施の形態の装置の構成説明
上述の第１の実施の形態の文字読取り装置４０は、帳票の特徴的な一部分が特徴的な図形である場合に特に好適な装置であった。しかし、図１１を参照して既に説明したように、帳票の特徴的な一部分が文字である場合もあり得る。

すなわち、図１１（Ａ）および（Ｂ）に示した帳票３１と帳票３３とは、罫線Ｌ１が在るか無いかという点と、帳票の右上隅に互いに異なる特徴的な文字が印刷されている点とを除いて同じフォーマットとなっている。すなわち、帳票３１は、その左上隅に罫線Ｌ１があり、かつ、帳票の右上隅に「○電気」という特徴的な文字が印刷されている。帳票３３は、罫線Ｌ１がなく、かつ、その右上隅に「△△電気」という特徴的な文字が印刷されている。一方、図１１（Ｃ）に示した認識対象の帳票３５は、帳票種別番号が印刷されていないが、帳票の罫線パタンは、図１１（Ａ）に示した帳票３１と同じである。そのため、帳票の全体から抽出したパタンを予め辞書中に用意したパタンと比較する方法、例えば、この出願の出願人に係る特開平９−２５９２２１号公報に開示されている、帳票全体から抽出した罫線パタンを予め用意した辞書と照合する方法により、帳票３５は帳票３１と同じフォーマットの帳票であると認識できる。

しかし、帳票３５に、汚れがあったり、折り目があったり、また、罫線がかすれていたりした場合等は、この帳票全体から抽出されるパタンは、例えば、帳票３１と帳票３３との中間のような罫線パタンになり易い。すると、両者の認識はしづらくなる。

そこで、この第３の実施の形態では、第１のフォーマット認識系５５が所定個数以上（例えば１以上）の候補帳票を出力した場合は、第２のフォーマット認識として、帳票の一部の文字に着目したフォーマット認識をする。以下、詳細に説明する。

図１２はこの第３の実施の形態で用いて好適な文字読み取り装置１４０の構成を示したブロック図である。

なお、この実施の形態の文字読み取り装置１４０の、第１の実施の形態の文字読み取り装置４０との相違点は、第２の辞書１５３の構成と、第２のフォーマット認識系１５７の構成である。それ以外は、第１の実施の形態と同様としてある。そこで、以下の説明では、相違点のみを説明する。

先ず、第２の辞書１５３（個別フォーマット認識辞書１５３ともいう）は、フォーマットが異なる既存の複数の帳票毎の、所定の一部分（個別フォーマット認識領域Ｔ）に印刷されている１又は複数の特徴的な文字の文字名を、予め保持している。ただし、この実施の形態の場合は、上記の１又は複数の特徴的な文字の文字名の他に、帳票毎の、個別フォーマット認識領域Ｔの設定数、その位置、特徴的な文字の文字種を表した情報など（これを、「個別フォーマット認識情報」ともいう）も、第２の辞書１５３は予め保持している。

この様な個別フォーマット認識辞書１５３を作成するには、既存の帳票を複数枚用意する。例えば図１１（Ａ）、（Ｂ）に示した帳票３１，３３を含む複数枚の帳票を用意する。そして、各帳票毎に個別フォーマット識別領域Ｔを設定し、設定した領域の数、位置、特徴的な文字の文字種、文字数等などと共に、この１又は複数の特徴的な文字の文字名を、辞書データとして、個別フォーマット認識辞書１５３に予め保持させる。

また、第２のフォーマット認識系１５７は、第１のフォーマット認識系５５が１以上の候補帳票（以下、候補帳票を種別とかフォーマット候補ともいう）を示した場合に動作する。そして、認識対象の帳票の、前記１以上の候補帳票毎の前記特徴的な一部分Ｔに当たる領域から文字を切り出し、該切り出した文字を文字認識して文字名を得る。そして、該得られた文字名を前記第２の辞書中の文字名と照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識する。

この実施の形態の第２のフォーマット認識系１５７は、文字切り出し部１５７ａと、文字パタンメモリ１５７ｂと、文字認識辞書１５７ｃと、文字認識部１５７ｄと、個別フォーマット認識部１５７ｅとで構成してある。

文字切り出し部１５７ａは、第１のフォーマット認識系５５が候補として候補帳票毎の、個別フォーマット認識領域Ｔの位置データを、第２の辞書１５３から得て、このデータに基づいて、帳票イメージメモリ９７からパタンを切り出す。さらに、周知の方法で、文字毎のパタンを切り出す。

文字パタンメモリ１５７ｂは、文字切り出し部１５７ａが切り出した文字毎のパタンを格納する。

文字認識辞書１５７ｃは、各種の文字の特徴（標準特徴）と文字名とを予め保持している。

文字の特徴をどのようなデータとして保持するかは、任意である。しかし、この実施の形態の文字認識辞書は、文字パタンを複数領域に分割し該分割領域の特徴で表される特徴マトリクスの形で、文字の特徴を保持している。

文字認識部１５７ｄは、文字パタンから特徴を抽出し、該抽出した特徴を文字認識辞書と照合して文字を認識し、その文字名を個別フォーマット認識部１５７ｅに出力する。

この文字認識部１５７ｄの構成は任意好適なものとできる。例えば、特開平９−２５９２２１号公報に開示の文字認識部で構成することが出来る。もちろん、１例でありこれに限られない。

図１３は、この文字認部１５７ｄの具体的な構成例を説明する機能ブロック図である。

この図１３の場合の文字認識部１５７ｄは、線幅算出部２０１と、枠検出部２０３と、サブパタン抽出部２０５と、特徴マトリクス作成部２０７と、照合部２０９とで構成してある。これらの詳細は後の動作説明の項で説明するが、間単に説明すれば次の通りである。

線幅算出部２０１は、文字切り出し部１５７ａが切り出したパタンの線幅を算出する。

枠検出部２０３は、文字切り出し部１５７ａが切り出したパタンに外接する枠（文字枠）を検出する。

サブパタン抽出部２０５は、文字パタン切り出し部１５７ａが切り出したパタンを複数の方向に走査して、各走査方向毎にサブパタンを抽出する。この場合のサブパタン抽出部２０５は、水平方向サブパタン（ＨＳＰ）を抽出するＨＳＰ抽出部２０５ａと、垂直方向サブパタン（ＶＳＰ）を抽出するＶＳＰ抽出部２０５ｂと、左斜めサブパタン（ＬＳＰ）を抽出するＬＳＰ抽出部２０５ｃと、右斜めサブパタン（ＲＳＰ）を抽出するＲＳＰ抽出部２０５ｄと、対応するサブパタンを格納するＨＳＰメモリ２０５ｅ、ＶＳＰメモリ２０５ｆ、ＬＳＰメモリ２０５ｇおよびＲＳＰメモリ２０５ｈとで構成してある。

特徴マトリクス作成部２０７は、水平、垂直、左斜めおよび右斜めの各走査方向毎に、サブパタンから特徴を抽出し、各サブパタンの特徴から特徴マトリクスを作成する。

照合部２０９は、特徴マトリクス作成部２０７が作成した特徴マトリクスと、文字認識辞書１５７ｃに格納してある各文字の特徴マトリクスとを用いて照合を行い、その結果に基づいて文字名を出力する。

なお、文字切り出し部１５７ａ、文字パタンメモリ１５７ｂ、文字認識辞書１５７ｃおよび文字認識部１５７ｄを、文字認識系７０の、文字切り出し部７０ａ、文字パタンメモリ７０ｂ、文字認識辞書７０ｃおよび文字認識部７０ｄで兼用するのが好ましい。こうすれば、文字読み取り装置１４０のハードウェア規模及びソフトウェア規模を削減できるという利点が得られる。

個別フォーマット認識部１５７ｅは、文字認識部１５７ｄでの文字認識結果と、個別フォーマット認識辞書１５３に予め格納してあるデータとを照合して、認識対象の帳票の１又は複数のフォーマット候補を認識結果として出力する。

１−７．第３の実施の形態の装置１４０の動作説明
次に、文字読み取り装置１４０の動作について説明する。図１４は、文字読み取り装置１４０の全体的な動作の流れを示す図である。

なお、第１のフォーマット認識系５５による処理と、文字認識系７０による処理は、第１の実施の形態の文字読取り装置４０の場合と同様であるので、以下の説明では、第２のフォーマット認識系１５７の動作について主に説明する。

第１の実施の形態の装置４０の場合と同様に、認識対象の帳票（例えば図１１（Ｃ）に示した帳票３５）から得たイメージデータから罫線パタンを抽出し（図１４のＳ１）、この罫線パタンのデータを第１の辞書５１内のパタンのデータと照合する（図１４のＳ２）。

次に、所定個数以上（ここでは例えば１以上の例を考える）の候補帳票が在るか否かが判定される（図１４のＳ３）。候補帳票が１つも無かった場合、その旨が、制御部８０に通知される（図１４のＳ２１）。候補帳票が１以上あった場合は、制御部８０は第２のフォーマット認識系１５７を起動する。ただし、第１のフォーマット認識系５５での認識において１以上の候補帳票が示された場合であっても、これら種別それぞれに対応した個別フォーマット認識情報が個別フォーマット認識辞書１５３にない場合は、第１のフォーマット認識系５５で得た認識結果を制御部８０に出力する。

第１のフォーマット認識系５５が出力した候補帳票の全部又は一部それぞれに対応した個別フォーマット認識情報が個別フォーマット認識辞書１５３にあった場合は（図１４のＳ４）、制御部８０は、認識対象の帳票のイメージデータから、各種別毎の所定の一部分に対応する部分を切り出すための位置情報を、個別フォーマット認識辞書１５３からそれぞれ得る（図１４のＳ５）。すなわち、例えば、認識対象の帳票３５に対して、例えば図１１（Ａ）の帳票３１および図１１（Ｂ）の帳票３３がフォーマット候補となっている場合であれば、帳票３１、３３各々の特徴的な一部分Ｔに対応する部分を、認識対象の帳票３５のイメージデータから切り出すための位置情報を、個別フォーマット認識辞書１５３から制御部８０は得る。そしてこれを文字切り出し部１５７ａに入力する。

文字切り出し部１５７ａは、上記の位置情報に基づいて、帳票イメージメモリ９７から、パタンを切出して、それを文字パタンメモリ１５７ｂに格納する（図１４のＳ６）。

文字切り出し部１５７ａがパタン切出しを終了すると、制御部８０は、文字認識部１５７ｄを起動する。起動された文字認識部１５７ｄは、文字パタンメモリ１５７ｂに格納されているパタンから特徴を抽出し、この特徴と、文字認識辞書１５７ｃに格納されている標準パタンの特徴データとを照合し、認識結果としての文字名を出力する（図５のＳ７）。

この文字認識部１５７ｄでの特徴抽出、照合および文字認識の各処理は、第１の発明の実施の形態で図４を用いて説明した個別フォーマット認識部５７ｃでの各処理と同様に行える。したがって、以下では簡単に説明する。

先ず、線幅算出部２０１は、文字パタンメモリ１５７ｂ格納された文字パタンから、第１発明での線幅算出部１０１の場合と同様に、線幅ｗとしてｗ＝Ａ／（Ａ−Ｑ）を求める。

枠検出部２０３は切り出された文字パタンの線部分に外接する枠（文字枠）を、第１の発明での枠検出部１０３の場合と同様に、検出する。

サブパタン抽出部２０５は、切り出された文字パタンを、ここでは水平、垂直、右斜め、左斜めの各方向に走査して、各走査方向毎にサブパタンを抽出する。各サブパタンの抽出処理は、第１の発明でのサブパタン抽出部１０５での処理と同様に行われる。

特徴マトリクス作成部２０７は、第１の発明での特徴マトリクス１０７と同様に、各走査方向毎のサブパタンから特徴を抽出し、各サブパタンの特徴から、切り出された文字パタンの特徴マトリクスを作成する。すなわち、特徴マトリクス作成部２０７は、水平サブパタンの文字枠に対応する領域をＮ×Ｍ個の領域に分割し、各領域毎に特徴量ｌ_ijを求め、こららＮ×Ｍ個の特徴量ｌ_ijからなるＮ×Ｍ次元の特徴マトリクスを作成する。

照合部２０９は、第１の発明での照合部１０７と同様に、切り出された文字パタンの特徴マトリクスと文字認識辞書１５７ｃ中のデータの特徴マトリクスとを用いて照合を行う。そして、切り出された文字と比較した特徴マトリクスの文字名と確信度、距離を出力する。

１つの候補帳票中に特徴的な一部分Ｔを複数箇所定めた場合は、その個数分、ステップＳ５から処理を繰り返し、認識結果を出力する（図５のＳ８）。

個別フォーマット識別を行なう種別毎に、すなわち、複数のフォーマット候補毎に、上記処理（Ｓ４〜Ｓ８）を繰り返す。

文字認識部１５７ｄが各フォーマット候補毎の認識結果を出力し終えたら、制御部８０は、個別フォーマット認識部１５７ｅを起動する。

起動された個別フォーマット認識部１５７ｅは、文字認識部１５７ｄからの各フォーマット候補毎の文字名を個別フォーマット認識辞書１５３内のデータと照合して、認識対象の帳票のフォーマットを認識する（図１４のＳ１０）。この際、類似度の高いフォーマット候補（種別）と判断する順に、認識結果を入れ換えて、１又は複数のフォーマット候補を選択する。

制御部８０が帳票フォーマットの認識結果として一つの種別のみを入力する場合には、制御部８０は、当該認識結果に対応した読取り制御データを読み取り制御データメモリ６０から読み出し、読み出した読み取り制御データを文字認識系７０へ出力する（図１４のＳ１１）。

制御部８０が帳票フォーマットの認識結果として複数の種別を入力する場合には、これら認識結果を確認するための情報を表示部９１に表示できる構成とするのが良い。そして、この情報を判断基準として、オペレータが上記の複数の帳票の中から所望の帳票を選択する指示又は該当なしの指示をできるように入力部９３を構成するのが良い。

例えば、制御部８０は、帳票フォーマットの認識結果に基づいて候補帳票を表示部９１に表示させる。オペレータは、この表示を見て正しいと判断できる認識結果を選択し、選択した認識結果を指示する信号を、入力部９３を介して、制御部８０に入力する。

制御部８０は、オペレータが選択した認識結果に対応する読み取り制御データを読み取り制御データメモリ６０から読み出し、読み出した読み取り制御データを文字認識系７０へ出力する（図１４のＳ１１）。

この場合の読み取り制御データは、上述した様に、文字パタン切り出しのための制御データと、文字パタンを認識するための制御データである。制御部８０は、文字パタンの切出しのための制御データを文字切出し部７０ａへ、また文字パタンの認識のための制御データを文字認識部７０ｄへ出力する。

その後は、第１の実施の形態にて説明したと同様に文字認識系７０は認識対象の帳票上の文字を認識する。

なお、これまでの説明では、第２のフォーマット認識系は、第１のフォーマット認識系が所定個数以上の候補を出力した場合に動作し、かつ、第１のフォーマット認識系が候補を所定個数未満しか出力しなかった場合（０も含む）は、制御部に処理を委ねる（図５や図１４のステップＳ３，Ｓ２１参照）認識系であった。しかし、第２のフォーマット認識系を、第１のフォーマット認識系が所定個数未満の候補を出力した場合は、認識対称の帳票の一部の特徴と、既存の帳票の全ての帳票毎の一部の特徴データとの照合をして、認識対象の帳票のフォーマットを認識し、第１のフォーマット認識系が所定個数以上の候補を出力した場合は、該出力された帳票毎の一部の特徴データと認識対称の帳票の一部の特徴との照合をして、認識対象の帳票のフォーマットを認識する認識系としても良い。

こうすると、第１のフォーマット認識系が候補を挙げた場合、挙げない場合それぞれで、第２のフォーマット認識系による効果的なフォーマット認識が行えるからである。

このような構成とする場合の動作例を、図１５を参照して説明する。なお、この図１５は、図５中のステップＳ２１の処理を今回の態様に合わせて変更した図である。

第１のフォーマット認識系５５が所定個数以上の候補を出力した場合は、図５を参照して説明したと同様にステップＳ４〜Ｓ９の処理をする（図１５）。一方、第１のフォーマット認識系５５が所定個数未満（例えば１未満）の候補を出力した場合は、第２のフォーマット認識系５７は、第２の辞書５３中の既存の帳票全てを候補とする（図１５のステップＳ３１）。そして、認識対象の帳票について、各既存の帳票の特徴的な一部分に着目した照合等、すなわち第２のフォーマット認識系による処理をそれぞれ行う。ただし、第２のフォーマット認識系５７による照合等を行う前に、第２の辞書５３中の既存の全ての帳票それぞれの第１のフォーマット認識結果として、第１のフォーマット認識系での閾値（候補を選択する閾値）以上の所定値を制御部８０は強制的に設定する（図１５のステップＳ３）。こうする理由は、上述した候補帳票の並べ替えのための初期設定を確保するためである。その後は、第２のフォーマット認識系５７によるフォーマット認識を行って、既存の帳票の中から認識対象の帳票のフォーマット候補としての１又は複数の候補帳票を決める。こうして決められた候補帳票を、好ましくは表示部９１に表示し、オペレータが入力部９３を用いて最終的な補帳帳票を決めるようにするのが良い。

また、図１４を用いて説明した特徴的な文字に着目する態様の場合でも、第１のフォーマット認識系が所定個数未満の候補を出力した場合に、第２のフォーマット認識系が第２の辞書中の既存の全ての帳票を候補として、認識対象の帳票のフォーマット認識をするように、第２のフォーマット認識系を構成することができる。その場合は、図１４中のステップＳ２１の処理の代わりに、図１５のステップＳ３１の処理が行われるように、第２のフォーマット認識系１５７（図１２）の構成を変更すれば良い。

２．フォーマット認識装置および文字読み取り装置の第２の発明
上述した第１の発明では、帳票全体のパタンを第１の辞書中の既存の帳票毎のパタンと照合して認識対象の帳票のフォーマットを認識する第１のステップと、認識対象の帳票の、前記候補帳票毎の特徴的な一部分に対応する領域から特徴を抽出して該特著を第２の辞書中の既存の帳票の特徴データと照合して認識対象の帳票のフォーマットを認識する第２のステップとを実施する装置を主張していた。

しかし、場合によっては、帳票の一部分に在る帳票の特徴部分のみに着目して、帳票のフォーマットを識別しても良い。この第２の発明はその例である。

そこで、この第２の発明のフォーマット認識装置は、認識対象の帳票の一部の特徴を抽出し、該特徴を既存の帳票の一部の特徴データと照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識するフォーマット認識系を具える。

より具体的には、フォーマットが異なる既存の複数の帳票毎の特徴的な一部分からそれぞれ抽出したパタンのデータを、予め保持している辞書と、認識対象の帳票のイメージデータから、前記既存の帳票毎の特徴的な一部分に相当する部分のパタンをそれぞれ抽出するパタン抽出部と、該パタン抽出部が抽出したパタンのデータを前記辞書中のデータと照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識するフォーマット認識系を具える。

また、この第２の発明の文字読み取り装置は、上記の第２の発明のフォーマット認識装置と、読み取り制御データメモリと、文字認識系とを備える。

ただし、読み取り制御データメモリは、複数の帳票毎の該帳票から文字を読み取るために必要な読み取り制御データを保持していて、フォーマット認識装置の認識結果によって１又は複数の読み取り制御データを出力するメモリである。また、文字認識系は、読み取り制御データメモリから出力される読み取り制御データに基づいて認識対象の帳票から文字を認識するものである。

なお、帳票の特徴的な一部分とは、例えば、帳票の所定の一部分に印刷された図形（文字パタンの場合も含む）、または、罫線の特徴的な一部分、または、これら図形及び罫線の特徴的な一部分双方とできる。

この第２の発明のフォーマット認識装置および文字読み取り装置の実施の形態としては、例えば、第１の発明の実施の形態で説明した文字読み取り装置４０の構成から、第１の辞書５１および第１のフォーマット認識系５５をそれぞれ除去し、そして、第２のフォーマット認識系５７の構成を以下に説明するような構成とする形態がある。

すなわち、第２のフォーマット認識系５７を、認識対象の帳票のフォーマットを認識する際に起動する系とする。そして、第２のフォーマット認識系５７の部分パタン切り出し部５７ａは、認識対象の帳票のイメージデータから、既存の帳票の特徴的な一部分に相当する部分のパタンを切り出す構成とする。なお、既存の帳票が複数である場合は、認識対象の帳票のイメージデータから、これら複数の既存の帳票毎の特徴的な一部分に相当部分をそれぞれ切り出す。認識対象の帳票のイメージデータから、既存の帳票の特徴的な一部分に相当するパタンを切り出すための位置情報は、辞書に予め保持しておくのが良い。また、個別フォーマット認識部５７ｃは、上記切り出したパタンから特徴を抽出し、この特徴を、個別フォーマット認識辞書５３内の特徴と照合して、認識対象の帳票の１又は複数のフォーマットを選択する構成とする。

このような構成とすれば、認識対象の帳票に対して、帳票の特徴的な一部分に着目したフォーマット認識処理と、この認識結果に基づいた文字読み取り処理とが行える。

第１の発明で用いる帳票の第１の例である。 第１の発明で用いる帳票の第２の例である。 第１の発明の第１の実施の形態の文字読み取り装置の説明図である。 第１の発明の第１の実施の形態の個別フォーマット認識部の一構成例を説明する図である。 第１の発明の文字読み取り装置の動作説明図である。 罫線抽出部の動作例を説明する図である。 罫線パタンの抽出例を説明する図である。 個別フォーマット認識での特徴抽出の説明図である。 第１の発明の第２の実施の形態の個別フォーマット認識部の一構成例を説明する図である。 第１発明の第２の実施の形態の説明図であり、抽出される特徴の説明図である。 第１の発明で用いる帳票の第３の例である。 第１の発明の第３の実施の形態の説明図であり、第３の実施の形態の文字読み取り装置の説明図である。 第１の発明の第３の実施の形態の文字読み取り装置の特に文字認識部の説明図である。 第１の発明の第３の実施の形態の文字読み取り装置の動作説明図である。 第１の発明の文字読み取り装置のさらに別の実施の形態の説明図である。 従来技術および課題の説明図である。

符号の説明

１５，１７，２１，２３，３１，３３：帳票（既存の帳票）
１９，２５，３５：認識対象の帳票
Ｔ：帳票毎の特徴的な一部分（個別フォーマット認識領域）
Ｌ１：罫線（罫線の特徴的な部分）
ａ：紙面
４０、１４０：文字読み取り装置
５０、１５０：フォーマット認識装置
５１：第１の辞書
５３，１５３：第２の辞書
５５：第１のフォーマット認識系
５７，１５７：第２のフォーマット認識系
６０：読み取り制御データメモリ
７０：文字認識系
８０：制御部
９１：表示部
９３：入力部
９５：スキャナ
９７：帳票イメージメモリ

Claims (14)

1. 帳票のフォーマットを認識する装置において、
   認識対象の帳票の一部の特徴を抽出し、該特徴を既存の帳票の一部の特徴データと照合して、前記認識対象の帳票のフォーマットを認識するフォーマット認識系を具えたこと
   を特徴とするフォーマット認識装置。
2. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記フォーマット認識系は、
   前記認識対象の帳票から該帳票の１以上の部分パタンについての特徴を抽出し、かつ、前記既存の帳票の一部の特徴データとして該帳票の１以上の部分パタンについての特徴データを用いる認識系であること
   を特徴とするフォーマット認識装置。
3. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記帳票の一部が、１帳票中に２カ所以上設定される場合があることを特徴とするフォーマット認識装置。
4. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記帳票の一部を、帳票中の一部の図形（文字パタンの場合も含む）とし、
   前記フォーマット認識系は、前記認識対象の帳票の画像データから該一部の図形パタンを抽出し、該抽出した図形パタンについて特徴を抽出し、該特徴を辞書中の特徴データと照合してフォーマットを認識する系であること
   を特徴とするフォーマット認識装置。
5. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記帳票の一部を、帳票中の一部の罫線とし、
   前記フォーマット認識系は、前記認識対象の帳票の画像データから該一部の罫線パタンを抽出し、該抽出した罫線パタンについて特徴を抽出し、該特徴を辞書中の特徴データと照合してフォーマットを認識する系であること
   を特徴とするフォーマット認識装置。
6. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記フォーマット認識系は、その照合結果によって認識候補順位を入れ換える認識系であること
   を特徴とするフォーマット認識装置。
7. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記フォーマット認識系は、
   前記照合の結果、前記既存の帳票のうち前記認識対象の帳票に対する距離が小さい帳票ほど又は確信度が大きい帳票ほど上位の候補とし、ただし、
   １帳票中に前記帳票の一部として複数箇所を設定した候補帳票との照合をした場合は、該照合結果としての距離が閾値以下または確信度が閾値以上となる箇所が多い候補帳票ほど上位の候補に入れ換え、又は、前記複数箇所に予め優先順位を付けておき優先度の高い箇所についての認識結果が良好な候補帳票ほど上位の候補に入れ換える認識系であること
   を特徴とするフォーマット認識装置。
8. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
   前記フォーマット認識系は、前記既存の帳票上の、前記一部の特徴データを得た領域の位置情報を予め保持していて、前記認識対象の帳票の、該位置情報で特定される一部から、特徴を抽出する認識系であること
   を特徴とするフォーマット認識装置。
9. 請求項８に記載のフォーマット認識装置において、
   前記位置情報と前記特徴データとを保持している辞書を具えることを特徴とするフォーマット認識装置。
10. 請求項４に記載のフォーマット認識装置において、
    前記フォーマット認識系は、
    前記抽出した図形パタンをＭ×Ｎに分割し、該分割した各領域の水平、垂直、左斜めおよび右斜め方向それぞれで図形と判断される閾値以上の線描画素（画素つながり）を、水平方向サブパタン、垂直方向サブパタン、左斜め方向サブパタンおよび右斜め方向サブパタンとしてそれぞれ抽出し、これら各方向サブパタンについて特徴マトリクスを作成し、
    該特徴マトリクスを辞書中の特徴マトリクスと照合してフォーマットを認識する系であること
    を特徴とするフォーマット認識装置（ただし、Ｍ，Ｎは正の整数であり、互いは同じでも、異なっても良い。）。
11. 請求項５に記載のフォーマット認識装置において、
    前記フォーマット認識系は、
    前記抽出した罫線パタンをＭ×Ｎに分割し、該分割した各領域の水平および垂直方向それぞれで罫線と判断される閾値以上の線描画素（画素のつながり）を、水平方向サブパタンおよび垂直方向サブパタンとしてそれぞれ抽出し、これら各方向サブパタンについて特徴マトリクスを作成し、
    該特徴マトリクスを辞書中の特徴マトリクススと照合してフォーマットを認識する系であること
    を特徴とするフォーマット認識装置（ただし、Ｍ，Ｎは正の整数であり、互いは同じでも、異なっても良い。）。
12. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
    前記フォーマット認識系が出力する候補帳票を表示する表示部と、
    該表示部に表示された帳票から１または複数の帳票を選択するための指示、または、該当なしという指示を入力する入力部と
    を具えたことを特徴とするフォーマット認識装置。
13. 請求項１〜１２のいずれか１項に記載のフォーマット認識装置と、
    既存の帳票ごとの該帳票から文字を読み取るために必要な読み取り制御データを保持していて、前記フォーマット認識装置の認識結果によって１又は複数の読み取り制御データを出力する読み取り制御データメモリと、
    該読み取り制御データメモリから出力される読み取り制御データに基づいて前記認識対象の帳票から文字を認識する文字認識系と
    を具えたことを特徴とする文字読み取り装置。
14. 請求項１に記載のフォーマット認識装置において、
    既存の帳票が複数である場合は、認識対象の帳票のイメージデータから、これら複数の既存の帳票毎の特徴的な一部分に相当する部分をそれぞれ切り出すこと
    を特徴とするフォーマット認識装置。

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