JP2005157939A - 帳票認識装置および帳票認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高める。
【解決手段】 帳票識別手段は、色情報抽出手段で抽出された色情報を、登録帳票の書式データにおける色情報と比較し、この際、登録帳票の色情報が特定色か否かによって処理内容を変更する。
【選択図】 図１

Description

本発明は帳票認識装置および帳票認識方法に関する。

従来の帳票認識装置では、帳票画像から抽出したある特徴量を用いて候補を絞り込んだ後、更に他の特徴量を用いて候補を絞り込んでいくもの（例えば特許文献１）などがあった。

特開２０００−２８５１９０号公報

すなわち、従来の帳票認識装置では、当初使用した特徴で帳票を判別できなかった場合、当該特徴で絞り込んだ帳票の候補の中から更に新たな特徴を用いて絞り込んでいくものである。したがって、特徴量を順番に使用するため、評価に用いる特徴量の順番に応じて認識結果が大きく左右されてしまうという問題がある。

そこで、本発明では、表領域や文字領域などに関わる各領域の位置・形状などに関する書式データと、色情報とを統合的に用いて認識する。しかしながら、色情報を用いて判断する際、例えば、無彩色低輝度色（黒など）では、色の各要素値が高輝度有彩色よりもはるかに低いので、印刷時やスキャン時における誤差が、高輝度有彩色よりも大きくなりやすい。このため、色を分類する際、無彩色低輝度色は、他の色の許容範囲と同じ許容範囲を利用すると同一色と判断されないことがあった。

本発明は、このような問題点を解消すべく創案されたもので、カラー帳票を高い認識率で統合的に処理可能とし、且つ、帳票認識装置において色情報を用いてカラー帳票を認識する場合、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高めることを目的とする。

本発明によれば、帳票認識装置において色情報を用いてカラー帳票を認識する場合、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

本発明は、認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識装置であって、前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出手段と、前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出手段と、前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別手段と、前記判別手段で特定色でないと判別された構成要素に基づいて、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを比較して、色の類似度を算出する色情報類似度算出手段と、前記特徴量類似度算出手段による類似度と、前記色情報類似度算出手段による色の類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別手段と、を有する。
これによって、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

本発明は、認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識装置であって、前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出手段と、前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出手段と、前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別手段と、前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かに応じて同一色判断の許容範囲を設定する許容範囲設定手段と、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを、特定色か否かに応じて許容範囲設定手段によって設定された許容範囲を用いて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出手段と、前記特徴量類似度算出手段で算出された類似度と、前記色情報類似度算出手段によって算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別手段と、を有する。

これによって、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

本発明は、認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識装置であって、前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出手段と、前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出手段と、前記登録帳票の構成要素の色情報における各要素値に基づいて色の許容範囲を求める許容範囲算出手段と、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の書式データの色情報とを、前記許容範囲算出手段によって求められた許容範囲に基づいて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出手段と、前記特徴量類似度算出手段で算出された類似度と、前記色情報類似度算出手段によって算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別手段と、を有する。

これによって、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

本発明は、認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識方法であって、前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと、前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出ステップと、前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出ステップと、前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別ステップと、前記判別ステップで特定色でないと判別された構成要素に基づいて、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを比較して、色の類似度を算出する色情報類似度算出ステップと、前記特徴量類似度算出ステップによる類似度と、前記色情報類似度算出ステップによる色の類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別ステップと、を有する。

これによって、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

本発明は、認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識方法であって、前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと、前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出ステップと、前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出ステップと、前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別ステップと、前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かに応じて同一色判断の許容範囲を設定する許容範囲設定ステップと、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを、特定色か否かに応じて許容範囲設定手段によって設定された許容範囲を用いて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出ステップと、前記特徴量類似度算出手段で算出された類似度と、前記色情報類似度算出手段によって算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別ステップと、を有する。

これによって、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

本発明は、認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識方法であって、前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと、前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出ステップと、前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出ステップと、前記登録帳票の構成要素の色情報における各要素値に基づいて色の許容範囲を求める許容範囲算出ステップと、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の書式データの色情報とを、前記許容範囲算出手段によって求められた許容範囲に基づいて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出ステップと、前記特徴量類似度算出ステップで算出された類似度と、前記色情報類似度算出ステップで算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別ステップと、
を有する。

これによって、色情報誤判定に起因した誤認識を防ぎ、識別率を高め得る。

次に本発明に係る帳票認識装置の実施例１を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明に係る帳票認識装置の実施例１を示すブロック図である。

図１において、帳票認識装置は、スキャナ、カメラ、あるいはファイル読み込み装置などの画像入力手段１１を有し、この画像入力手段１１から認識対象の帳票（検索帳票）を画像データとして入力する。

画像入力手段１１はバス１７に接続され、バス１７を介して帳票認識の処理を実行するプロセッサ１２に接続されている。

バス１７にはさらにキーボード１３、ディスク１４、メモリ１５、出力手段１６が接続されている。

メモリ１５は、プロセッサ１２において処理制御情報を作成する際の一時データ記憶、あるいは画像入力手段１１で読み込んだ帳票画像を蓄積する。また登録帳票の書式データ等が、ディスク１４等から読み込まれて、保持される。また、後述するフローチャートに対応するような処理をコンピュータに実行させるための制御プログラム１５ｃが格納される。なお、本発明の制御プログラムは、ネットワークを介して読み込んでコンピュータが実行する形式としても構わない。

プロセッサ１２は、メモリ１５に格納された制御プログラム１５ｃを実行することにより、画像特徴量抽出手段１２ａ、色情報抽出手段１２ｂ、書式データ生成手段１２ｃ、色情報類似度算出手段１２ｄ、帳票識別手段１２ｅとして機能する。

帳票識別手段１２ｅは検索帳票を登録帳票と比較し、最も類似度の高い登録帳票を認識結果として抽出する。

キーボード１３は、帳票の登録や検索などの指示操作を行い、ディスク１４は、補助記憶装置として機能する。
出力手段１６は、ディスプレイ、プリンタ等であり、認識結果等の各種情報を出力する。

画像入力手段１１で読み取った検索帳票の画像は、帳票画像１５ｂとしてメモリ１５に格納される。帳票画像１５ｂはプロセッサ１２に設けられた画像処理手段（図示せず。）等により２値化処理されて、画像特徴量抽出手段１２ａに送られる。画像特徴量抽出手段１２ａは、黒ドットのヒストグラムを取るなどして帳票画像に含まれる領域を識別し、帳票画像１５ｂに含まれる領域をテーブル、テキスト、ピクチャ等に属性分類し、さらに解像度、各領域の位置情報、大きさ情報等を抽出する。そして、色情報抽出手段１２ｂは、分類された各領域に対応する色情報を抽出し、書式データ生成手段１２ｃで書式データを生成し、メモリ１１およびディスク１４に保存する。

帳票識別手段１２ｅは、色情報抽出手段１２ｂで抽出された色情報を、登録帳票の書式データにおける色情報と比較し、この際、登録帳票の色情報が特定色か否かによって処理内容を変更する。なお、本実施例において特定色とは、同一色と判断されにくい色のことであり、例えば、無彩色低輝度色（黒など）である。この無彩色低輝度色では、印刷時やスキャン時における色ずれの誤差が、高輝度有彩色よりも大きくなりやすい。このため、同一色であるか否かの判断に用いる各要素値の許容範囲に関して、無彩色低輝度色は、他の色の許容範囲と同じ値を利用すると同一色と判断されない可能性がある。そこで、本実施例１では、特定色と判断された部分については色情報を帳票識別に用いないようにする。

図２は、本発明に係る帳票認識装置の処理対象である帳票２０１およびその書式データ２０２の例を示す図である。

書式データ２０２において、３個のブロック（テーブル、テキスト、ピクチャなど）Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３が帳票の構成要素として抽出されている。

書式データ２０２には、帳票ページ幅、帳票ページの高さ、解像度等のページ書式と、ブロック毎の各種情報（ブロック情報）が含まれる。

ブロックの情報には、ブロック属性（テーブル、テキスト、ピクチャなど）とともに、ブロック左端位置およびブロック上端位置等の位置情報、ブロック幅およびブロック高さなどの大きさ情報が含まれる。さらにブロックの情報には、ＲＧＢやＹＣｂＣｒ等の情報よりなる色情報が含まれる。
［帳票認識方法］
次に図１の帳票認識装置によって実施される帳票認識方法の実施例１を図面に基づいて説明する。

図３は、帳票認識方法における帳票登録処理を示すフローチャート、図４は、帳票認識方法における帳票識別処理を示すフローチャート、図５は、図１の帳票認識装置で実施される帳票認識方法における色情報類似度算出処理を示すフローチャートである。

図３において、新たな帳票画像を登録帳票として登録する帳票登録処理は以下の各ステップによって実行される。

ステップＳ３１：帳票を画像入力手段１１から読み込み、帳票画像としてメモリ１５に転送する。

ステップＳ３２：ステップＳ３１に続いて、帳票画像を２値化し、各ブロック（テーブル、テキスト、ピクチャなどの属性毎の領域に分割）の座標値等の特徴量を抽出する。

ステップＳ３３：ステップＳ３２に続いて、各ブロックの座標値等の特徴量と帳票画像とから、各ブロックの色情報を抽出する。

ステップＳ３４：ステップＳ３３に続いて、帳票の特徴量と色情報から書式データを作成する。

ステップＳ３５：ステップＳ３４に続いて、作成された書式データを識別コードとともに登録帳票として登録する。

ステップＳ３６：ステップＳ３５に続いて、登録すべき帳票画像を全て登録したか否か判断する。登録すべき帳票画像が残っているときは、ステップＳ３１に戻り、全ての帳票画像の登録処理が終了したときは、そのまま処理を終了する。

図４において、検索帳票の識別処理は以下の各ステップによって実行される。

ステップＳ４１：帳票を画像入力手段１１から読み込み、検索帳票の帳票画像としてメモリに転送する。

ステップＳ４２：ステップＳ４１に続いて、帳票画像を２値化し、各ブロック（テーブル、テキスト、ピクチャ）の座標値等の特徴量を抽出する。

ステップＳ４３：ステップＳ４２に続いて、各ブロックの座標値等の特徴量と帳票画像とから、各ブロックの色情報を抽出する。

ステップＳ４４：ステップＳ４３に続いて、帳票の特徴量と色情報から書式データを作成する。

ステップＳ４５：ステップＳ４４に続いて、登録帳票の１枚の書式データを読み出す。

ステップＳ４６：ステップＳ４５に続いて、検索帳票の書式データの特徴量と、読み出された登録帳票の書式データの特徴量とを比較し、その結果から類似度を計算する。

ステップＳ４７：ステップＳ４６に続いて、検索帳票の書式データにおける色情報と、登録帳票の書式データの色情報とを比較し、所定の許容範囲内で色情報が類似する場合は色情報が一致すると判断して、所定の値をステップＳ４６で計算した類似度に加算する。但し登録帳票の書式データが特定色であった場合、その特定色については色情報を比較せず、従って色情報の類似度は加算されない。

すなわち、色情報の比較において、上記のとおり、全ての色を同じ方法（許容範囲）を採用して同一色か否かを判断するのではなく、本実施例では、特定色について色情報を比較しない。

ステップＳ４８：ステップＳ４７に続いて、特徴量の類似度、あるいは特徴量の類似度に色情報の類似度を加算した類似度を、比較対象の登録帳票の識別コードとともにメモリ１５に一次保存する。

ステップＳ４９：ステップＳ４８に続いて、登録帳票の全ての書式データとの比較が終了したか否かを判断する。書式データがまだ残っているときは、ステップＳ４５に戻り、全ての書式データが終了したときは、ステップＳ５０に進む。

ステップＳ５０：類似度の高い書式データを、認識結果の候補とし、その識別コードおよび類似度を出力する。

図５において、上記ステップＳ４７の色情報類似度算出処理は以下の各ステップによって実行される。

ステップＳ５１：登録帳票の特徴量に対応する色情報が特定色かどうかを判断する。特定色のときはそのまま処理を終了し、特定色でないときは、ステップＳ５２に進む。

例えば、１個または複数の特定色が色情報（例えばＲＧＢで）が（Ｘｓ1，Ｙｓ1，Ｚｓ1）、（Ｘｓ2，Ｙｓ2，Ｚｓ2）、….、（Ｘｓｎ，Ｙｓｎ，Ｚｓｎ）で指定されていたとき、比較対象すべき登録帳票の書式データにおける色情報が（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）のとき、（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）と各（Ｘｓi，Ｙｓi，Ｚｓi）（ｉ＝1〜ｎ）と比較し、（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）がいずれかの（Ｘｓi，Ｙｓi，Ｚｓi）と一致したときに、特定色と判定する。

ステップＳ５２：登録帳票の書式データにおける色情報の許容範囲内に、検索帳票の色情報の値が含まれるか否かを判断し、許容範囲内にあれば同一色と判断し、許容範囲外であれば同一色でないと判断する。同時に色情報の類似度を算出する（例えば、特定色でないと判断されたブロックのうち、色情報が一致すると判断されたブロックの割合に基づいて、色情報の類似度を求める。また色情報の類似度は、Ｓ４６で算出された類似度の所定の割合（例えば２０％）以内の値となるように算出してもよい）。

同一色の場合、ステップＳ５３へ進み、同一色でない場合、ステップＳ５４へ進む。

例えば、登録帳票の書式データにおける色情報を（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）、許容範囲をＫａとし、検索帳票の色情報を（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）とすると、（Ｘａ−Ｋａ，Ｙａ−Ｋａ，Ｚａ−Ｋａ）＜＝（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）＜＝（Ｘａ＋Ｋａ，Ｙａ＋Ｋａ，Ｚａ＋Ｋａ）であれば、同一色と判定される。

ステップＳ５３：色情報の類似度を特徴量の類似度に加算し、処理を終了する。

ステップＳ５４：色情報の類似度を特徴量の類似度から減算し、処理を終了する。

［帳票認識方法］
次に図１の帳票認識装置によって実施される帳票認識方法の実施例２を図面に基づいて説明する。

図６は、実施例２における色情報類似度算出処理を示すフローチャートである。
実施例２では、登録帳票の色情報が特定色のときは他の色とは異なる許容範囲で色情報を比較する。

図６において、色情報類似度算出処理は以下の各ステップによって実行される。

ステップＳ６１：登録帳票の特徴量に対応する色情報が特定色かどうかを判断する。特定色のときはステップＳ６２に進み、特定色でないときは、ステップＳ６５に進む。特定色の判断方法は実施例１と同様である。

ステップＳ６２：登録帳票の書式データにおける色情報の許容範囲内に、検索帳票の色情報の値が含まれるか否かを判断し、許容範囲内にあれば同一色と判断し、許容範囲外であれば同一色でないと判断する。同時に色情報の類似度を算出する。

同一色の場合、ステップＳ６３へ進み、同一色でない場合、ステップＳ６４へ進む。

例えば、検索帳票の色情報（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）が特定色の色情報を（Ｘｓ，Ｙｓ，Ｚｓ）と等しく、この特定色の許容範囲が（Ｋｓｘ，Ｋｓｙ，Ｋｓｚ）のとき、登録帳票の色情報を（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）とすると、（（Ｘａ−Ｋｓｘ，Ｙａ−Ｋｓｙ，Ｚａ−Ｋｓｚ）＜＝（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）＜＝（Ｘａ＋Ｋｓｘ，Ｙａ＋Ｋｓｙ，Ｚａ＋Ｋｓｚ）であれば、同一色と判定される。

ステップＳ６３：色情報の類似度を特徴量の類似度に加算し、そのまま処理を終了する。

ステップＳ６４：色情報の類似度を特徴量の類似度から減算し、そのまま処理を終了する。

ステップＳ６５：登録帳票の書式データにおける色情報の許容範囲内に、検索帳票の色情報の値が含まれるか否かを判断し、許容範囲内にあれば同一色と判断し、許容範囲外であれば同一色でないと判断する。同時に色情報の類似度を算出する。

同一色の場合、ステップＳ６６へ進み、同一色でない場合、ステップＳ６７へ進む。同一色か否かの判断は実施例１と同様である。

例えば、登録帳票の書式データにおける色情報を（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）、許容範囲をＫａとし、検索帳票の色情報を（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）とすると、（Ｘａ−Ｋａ，Ｙａ−Ｋａ，Ｚａ−Ｋａ）＜＝（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）＜＝（Ｘａ＋Ｋａ，Ｙａ＋Ｋａ，Ｚａ＋Ｋａ）であれば、同一色と判定される。

ステップＳ６６：色情報の類似度を特徴量の類似度に加算し、そのまま処理を終了する。

ステップＳ６７：色情報の類似度を特徴量の類似度から減算し、そのまま処理を終了する。

次に図１の帳票認識装置によって実施される帳票認識方法の実施例３を図面に基づいて説明する。

図７は、実施例３における色情報類似度算出処理を示すフローチャートである。
実施例３では、色情報の要素値ごとに独立の許容範囲を設定する。

図７において、色情報類似度算出処理は以下の各ステップによって実行される。

ステップＳ７１：登録帳票の色情報について、各要素値に基づく許容値を設定する。例えば、各要素値Ｘ、Ｙ、Ｚについて許容値Ｋｘ（Ｘ）、Ｋｙ（Ｙ）、Ｋｚ（Ｚ）をあらかじめ設定しておき、登録帳票の色情報が（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）であるとき、要素値Ｘａ，Ｙａ，Ｚａの許容値をＫｘ＝Ｋｘ（Ｘａ）、Ｋｙ＝Ｋｙ（Ｙａ）、Ｋｚ＝Ｋｚ（Ｚａ）として求める。

ステップＳ７２：登録帳票の書式データにおける色情報の許容範囲内に、検索帳票の色情報の値が含まれるか否かを判断し、許容範囲内にあれば同一色と判断し、許容範囲外であれば同一色でないと判断する。同時に色情報の類似度を算出する。

同一色の場合、ステップＳ７３へ進み、同一色でない場合、ステップＳ７４へ進む。同一色か否かの判断は実施例１と同様である。

すなわち、検索帳票の色情報（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）が、（Ｘａ−Ｋｘ，Ｙａ−Ｋｙ，Ｚａ−Ｋｚ）＜＝（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）＜＝（Ｘａ＋Ｋｘ，Ｙａ＋Ｋｙ，Ｚａ＋Ｋｚ）であれば、同一色とを判定する。

ステップＳ７３：類似度を加算して、終了する。

ステップＳ７４：類似度を減算して、終了する。

以上の実施例に示したように、色情報を比較するとき、色によって処理を変えたり、許容値を変えたりして、同一色かどうかを判断することにより、同一色の判断の誤認識を防ぐことができる。

以上の実施例では、登録色が特定色か否かによって、判断方法を変更したが、検索画像の色情報が特定色か否かによって、判断方法を変更してもよい。

本発明に係る帳票認識装置の実施例１を示すブロック図である。（実施例１） 本発明に係る帳票認識装置における書式データの一例を示す図である。（実施例１） 図１の帳票認識装置で実施される帳票認識方法における帳票登録処理を示すフローチャートである。（実施例１） 図１の帳票認識装置で実施される帳票認識方法における帳票識別処理を示すフローチャートである。（実施例１） 図１の帳票認識装置で実施される帳票認識方法における色情報類似度算出処理を示すフローチャートである。（実施例１） 図１の帳票認識装置で実施される帳票認識方法の実施例２における色情報類似度算出処理を示すフローチャートである。（実施例２） 図１の帳票認識装置で実施される帳票認識方法の実施例３における色情報類似度算出処理を示すフローチャートである。（実施例３）

符号の説明

１１ スキャナ、カメラ等の画像入力手段
１２ プロセッサ
１２ａ 画像特徴量抽出手段
１２ｂ 色情報抽出手段
１２ｃ 書式データ生成手段
１２ｄ 色情報類似度算出手段
１２ｅ 帳票識別手段
１３ キーボード
１４ ディスク
１５ メモリ
１６ ディスプレイ、プリンタ等の出力手段

Claims (8)

1. 認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識装置であって、
   前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、
   前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出手段と、
   前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出手段と、
   前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別手段と、
   前記判別手段で特定色でないと判別された構成要素に基づいて、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを比較して、色の類似度を算出する色情報類似度算出手段と、
   前記特徴量類似度算出手段による類似度と、前記色情報類似度算出手段による色の類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別手段と、
   を有することを特徴とする帳票認識装置。
2. 認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識装置であって、
   前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、
   前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出手段と、
   前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出手段と、
   前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別手段と、
   前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かに応じて同一色判断の許容範囲を設定する許容範囲設定手段と、
   前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを、特定色か否かに応じて許容範囲設定手段によって設定された許容範囲を用いて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出手段と、
   前記特徴量類似度算出手段で算出された類似度と、前記色情報類似度算出手段によって算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別手段と、
   を有することを特徴とする帳票認識装置。
3. 認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識装置であって、
   前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、
   前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出手段と、
   前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出手段と、
   前記登録帳票の構成要素の色情報における各要素値に基づいて色の許容範囲を求める許容範囲算出手段と、
   前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の書式データの色情報とを、前記許容範囲算出手段によって求められた許容範囲に基づいて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出手段と、
   前記特徴量類似度算出手段で算出された類似度と、前記色情報類似度算出手段によって算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別手段と、
   を有することを特徴とする帳票認識装置。
4. 認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識方法であって、
   前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと、
   前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出ステップと、
   前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出ステップと、
   前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別ステップと、
   前記判別ステップで特定色でないと判別された構成要素に基づいて、前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを比較して、色の類似度を算出する色情報類似度算出ステップと、
   前記特徴量類似度算出ステップによる類似度と、前記色情報類似度算出ステップによる色の類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別ステップと、
   を有することを特徴とする帳票認識方法。
5. 認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識方法であって、
   前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと、
   前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出ステップと、
   前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出ステップと、
   前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かを判断する特定色判別ステップと、
   前記登録帳票における各構成要素の色情報が特定色か否かに応じて同一色判断の許容範囲を設定する許容範囲設定ステップと、
   前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の色情報とを、特定色か否かに応じて許容範囲設定手段によって設定された許容範囲を用いて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出ステップと、
   前記特徴量類似度算出手段で算出された類似度と、前記色情報類似度算出手段によって算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別ステップと、
   を有することを特徴とする帳票認識方法。
6. 認識対象の帳票（以下検索帳票という。）の帳票画像と、あらかじめ登録された登録帳票の情報とを比較して、前記検索帳票に類似する登録帳票を認識する帳票認識方法であって、
   前記検索帳票から、構成要素の所定の特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと、
   前記検索帳票から前記構成要素に対応する色情報を抽出する色情報抽出ステップと、
   前記検索帳票の所定の特徴量と、前記登録帳票の所定の特徴量とを比較して類似度を算出する特徴量類似度算出ステップと、
   前記登録帳票の構成要素の色情報における各要素値に基づいて色の許容範囲を求める許容範囲算出ステップと、
   前記検索帳票の色情報と前記登録帳票の書式データの色情報とを、前記許容範囲算出手段によって求められた許容範囲に基づいて比較して、類似度を算出する色情報類似度算出ステップと、
   前記特徴量類似度算出ステップで算出された類似度と、前記色情報類似度算出ステップで算出された類似度とに基づいて、類似度を決定することにより、前記検索帳票に類似する登録帳票を識別する帳票識別ステップと、
   を有することを特徴とする帳票認識方法。
7. 請求項４乃至６のいずれかに記載の帳票認識方法をコンピュータによって実現させるためのコンピュータ実行可能プログラム。
8. 請求項４乃至６のいずれかに記載の帳票認識方法をコンピュータによって実現させるためのコンピュータ読取可能なプログラムを格納する記憶媒体。

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