JP2007102265A - 身分証認識装置及び身分証認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】免許証が貼り付けられた申込書のコピーから免許証の部分を高速に認識する。
【解決手段】この身分証認識システムは、申込書１から画像を読み取るスキャナー２とコンピュータ１０とからなる。コンピュータ１０は、スキャナー２により取得された申込書１の画像の中から免許証２３の特徴文字、例えば「日」などを複数検出し、検出した複数の特徴文字「日」の位置と予め設定された免許証２３の特徴文字「日」の基準位置とに基づいて免許証２３の画像の拡大率および・または方向を求め、申込書１の画像の中から免許証２３の部分の画像を抽出するＣＰＵ１６を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば身分証が貼られた帳票の画像を処理する業務に用いられる身分証認識装置及び身分証認識方法に関する。

携帯電話機の販売代理店などで、利用者が携帯電話機の利用契約を行う際には、利用者が記載した申込書の一部に、例えば免許証や保険証などの身分証のコピーを貼り付けて契約センターなどへＦＡＸ送信される。

契約センターでは、ＦＡＸで受信された申込書のコピー文書から利用者が記載した内容や身分証の内容を確認した上で、利用者（契約者）のデータをＰＣなどのデータベースへ登録し管理する。

この際、ＦＡＸから出力、つまりプリントされたコピー文書の紙面を、光学的文字読取装置（以下ＯＣＲと称す）にかけてその画像を読み取り文字認識することで得られた文字認識結果のテキストデータとイメージデータとを対応させてＰＣへ登録する。

ところで、申込書内の所定の身分証貼付欄には、身分証が必ずしも原寸大でコピーされて、かつ正規の方向に貼り付けられているとは限らない。
申込書内の身分証の部分だけが、任意の倍率でコピーされていたり、正規の方向に貼り付けられていない申込書の画像では、身分証の範囲の画像を正しく切り出して正しい文字認識結果が得られないため、オペレータは、ＰＣへ直接キー入力することで身分証の内容を登録することになる。

身分証を認識する技術としては、例えば免許証を専用スキャナーで読み取り、読み取った免許証の画像から罫線を検出しそれを頼りに免許証の文字を認識する技術が知られている。

また、画像の向きを判定して文字を読み取る技術としては、送信対象の帳票の４つのシート角のうち３つのシート角の所定部分に基準マークを印刷しておき、ファクシミリ装置を通じて得られた帳票の画像から基準マークを検出することで帳票画像の向きを検出および修正し、その修正した画像から文字を認識する技術が既にある（例えば特許文献１参照）。
特開平２−１２４７９号公報

上記先行技術の場合、帳票の画像全体としてのサイズや向きは検出できるものの、帳票内のある領域に、帳票とは別の方向や伸縮率を持っている画像が存在する場合には対応できず、帳票に貼り付けられた身分証を正しく認識できない。
また、帳票の画像をすべてスキャンして文字の位置を割り出せば、身分証の位置を認識できるものの、それには時間がかかりすぎるという問題があった。

本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、身分証が貼り付けられた帳票の画像から身分証の部分を高速に認識することのできる身分証認識装置及び身分証認識方法を提供することを目的としている。

上記した課題を解決するために、本発明の身分証認識装置は、帳票より画像を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から身分証の特徴文字を複数検出する特徴文字検出手段と、前記特徴文字検出手段により検出された身分証の複数の特徴文字の位置と予め設定された身分証の特徴文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出する画像抽出手段とを具備したことを特徴とする。

本発明の身分証認識装置は、帳票より画像を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から「年」、「月」、「日」の少なくとも１つの種類の複数の文字を検出する特徴文字検出手段と、前記特徴文字検出手段により検出された複数の文字の位置関係と予め設定された身分証の文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出する画像抽出手段とを具備したことを特徴とする。
上記身分証認識装置において、帳票の画像をピクセル単位に所定方向に走査して検出された黒ピクセルａと白ピクセルｂとの配置比がａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる画像領域から特徴文字を検出する手段を備えることで、特徴文字を高速に検出できる。
上記身分証認識装置において、特徴文字検出手段により検出された特徴文字の上側部分と下側部分のうち、文字の一部が突出している側の数を計数することで、身分証の画像の向きを判定する手段を備えることで、特徴文字の位置関係から免許証の記載項目の位置を計算する処理を単純化でき、免許証をより高速に認識できる。
上記身分証認識装置において、画像抽出手段により抽出された身分証の画像に対して文字認識を行う文字認識手段を備えることで、正しい文字認識結果が得られる。

本発明の身分証認識方法は、帳票より画像を取得する画像情報取得手段を備えた身分証認識装置による身分証認識方法において、前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から身分証の特徴文字を複数検出するステップと、前記検出した身分証の複数の特徴文字の位置と予め設定された身分証の特徴文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出するステップとを有することを特徴とする。

本発明の身分証認識方法は、帳票より画像を取得する画像情報取得手段を備えた身分証認識装置による身分証認識方法において、前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から「年」、「月」、「日」の少なくとも１つの種類の複数の文字を検出するステップと、前記検出した複数の文字の位置関係と予め設定された身分証の文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出するステップとを有することを特徴とする。
上記身分証認識方法において、画像をピクセル単位に所定方向に走査して検出された黒ピクセルａと白ピクセルｂとの配置比がａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる画像領域から特徴文字を検出することで、特徴文字を高速に検出できる。
上記身分証認識装置において、検出した特徴文字の上側部分と下側部分のうち、文字の一部が突出している側の数を計数して身分証の画像の向きを判定することで、特徴文字の位置関係から免許証の記載項目の位置を計算する処理を単純化でき、免許証をより高速に認識できる。
上記身分証認識方法において、抽出した身分証の画像に対して文字認識を行うステップをさらに有することを特徴とすることで、正しい文字認識結果が得られる。

本発明では、画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から身分証の特徴文字を複数検出し、検出した身分証の複数の特徴文字の位置と予め設定された身分証の特徴文字（「年」、「月」、「日」など）の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、帳票の画像の中から身分証の画像を抽出する。
このように、帳票全体の画像の中から認識対象の身分証の画像部分に含まれる特徴文字（「年」、「月」、「日」など）を検出して帳票に貼り付けられた身分証の伸縮率および・または方向を求めることにより、帳票の画像の中から免許証の画像部分を高速に抽出できる。

以上説明したように本発明によれば、身分証が貼り付けられた帳票の画像から身分証の部分を高速に認識する。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は本発明に係る一つの実施の形態の身分証認識システムの構成を示す図、図２は申込書の一例を示す図である。
図１に示すように、この身分証認識システムは、帳票としての申込書１の表面を例えばＣＣＤなどで走査（スキャン）して画像情報（イメージデータ）を取得（生成）するイメージスキャナー２（以下スキャナー２と称す）と、このスキャナー２に接続され、申込書１から読み取った画像情報（イメージデータ）に対して免許証２３の画像の抽出処理及び文字認識処理を行うコンピュータ１０とから構成されている。スキャナー２は、申込書１より画像情報（イメージデータ）を取得する画像情報取得手段として機能する。

コンピュータ１０は、操作部１１、通信Ｉ／Ｆ１２、記憶手段としてのメモリ１３、表示部１４、ハードディスク装置１５、ＣＰＵ１６とを備えている。操作部１１は、キーボート、マウスなどのユーザーが操作を行う入力手段である。

メモリ１３には、免許証に予め複数印字されている特徴的な基準文字である「年」、「月」、「日」のうちのいずれか１種類、この例では「日」という文字種と、複数の基準文字「日」の位置関係のデータ（免許証２３のある点（左上角など）を基準（０，０）とした「日」という文字のＸ座標・Ｙ座標と各文字間の距離データなど）が記憶されている。
また、メモリ１３には、文字を認識するための標準文字イメージとテキストデータとを対応付けた辞書が記憶されている。
表示部１４は、スキャナー２が取り込んだ申込書１の画像や、抽出した免許証部分の画像から文字認識処理するための画面、文字認識結果のテキストデータなどを表示する。
ハードディスク装置１５には、オペレーティングシステム（以下ＯＳと称す）と、ＣＰＵ１６に各部の制御動作を行わせる制御ソフトウェアとがインストールされており、これらが協動して本システムの動作を実現する。動作説明ではコンピュータ起動後のＣＰＵ１６の動作として説明する。

すなわち、ＣＰＵ１６は、スキャナー２により取得された申込書１の画像の中から免許証にプリントされている特徴文字、例えば「年」、「月」、「日」などのうちの少なくとも１つの種類の複数の文字を検出する特徴文字検出手段と、この特徴文字検出手段により検出された複数の文字の位置関係と予め設定された免許証２３の文字の基準位置とに基づいて免許証画像の伸縮率および・または方向（縦・横・正規方向・上下反転方向など）を求め、申込書１の画像の中から免許証２３の画像を抽出する画像抽出手段、この画像抽出手段により抽出された免許証２３の画像に対して文字認識を行う文字認識手段として機能する。

図２に示すように、帳票、例えば携帯電話機の利用契約のための申込書１などには、住所、氏名、申し込み内容などの記入欄２１と、本人確認物貼り付け欄２２が設けられている。記入欄２１には、申込者本人がボールペンなどにより自筆で該当事項が記入される。

本人確認物貼り付け欄２２には、予め添付のための注意事項などが印刷されており、その上に申込者本人の確認物として申込者本人から提示された例えば免許証２３や保険証などの身分証をコピーしたものを、その欄内に入るような大きさに拡大または縮小して貼り付け添付される。

申込書１は、ファクシミリ装置などにかけられ、通信網に伝送されて契約センターに受信されるので、契約センターでは、受信されたＦＡＸ用紙の画像、すなわち申込書１に身分証が貼り付けられた状態の画像は、免許証部分だけを傾きを直したりするような加工はできない。

つまり、ＦＡＸ用紙の画像上の免許証は、本人確認物貼り付け欄２２内においてその位置がバラバラであり、横向き、縦向き、縮尺率、拡大率など、さまざまな形に変形した状態となっていることがある。また、免許証２３の背景には申込書１に予め印刷されていた各種の文字がはみ出していることが多い。

申込書１に貼り付けられる免許証２３の方向としては、申込書１の免許証貼付欄に免許証を横長方向に貼り付けることを正規の方向とすると、免許証２３の上下を逆にして貼り付ける第１ケースと、免許証を縦長方向（正規方向と直交する方向）に貼り付ける第２ケースと、それぞれの方向について少し傾斜した状態で貼り付ける第３のケースが考えられる。少し傾斜した状態としては、人間の視覚的の感覚で言えば、例えば３度〜５度程度までである。

図２に示すように、免許証２３には、ほぼ同じ大きさの「日」という文字が最低５個（ｐ１…ｐ５）印刷されている。
そこで、本システムでは、免許証２３の貼り付け位置を検出するための基準となる５個の「日」という文字（ｐ１…ｐ５）の中心点の位置情報をメモリ１３に登録しておき、図３に示すような、認識対象の申込書の画像１ａから検出された「日」という文字（ｄ１…ｄｎ）の中心点の位置がそれぞれどれに対応するかを総当りで調べ、最も確からしい組み合わせを求める。

このように、組み合わせの中から最適な組み合わせを見つける問題のことを、「組み合わせ最適化問題」と呼び、その解決方法には幅優先探索法、深さ優先探索法、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッド・アニーリング法など、多くの方法が知られており、このシステムでは、いずれかの方法を利用する。

最も確からしい組み合わせが求められれば、その相対位置から、画像上のどの部分に、氏名・生年月日・住所・免許証番号などの記載項目があるのかを算出できる。本システムは、この算出結果に従って免許証２３の部分画像とその中の記載項目を切り出し、文字認識処理を実行する。

ここで、図４を参照してこの身分証認識システムの概要動作を説明する。
この身分証認識システムの場合、スキャナー２の読み取り台に申込書１がセットされ、走査開始の操作が行われると、スキャナー２は、申込書１の表面を走査してイメージデータを生成しコンピュータ１０へ送る。

コンピュータ１０では、ＣＰＵ１６は、スキャナー２から受信された申込書１のイメージデータを縦方向に走査して複数の特徴文字「日」を検出し（Ｓ１０１）、各特徴文字の位置関係から、検出した複数の「日」の組み合わせを最適化し（Ｓ１０２）、免許証部分の画像の伸縮率および方向を検出する。

ＣＰＵ１６は、検出した免許証部分の画像の伸縮率および方向に基づいて免許証の部分画像を切り出し、その画像の記載項目をさらに切り出して（Ｓ１０３）、個々の項目に対して文字読取処理を実行することで（Ｓ１０４）、申込書１に貼り付けられている免許証２３の内容をテキストデータに変換してメモリ１３に記憶すると共に、表示部１４に表示する。

その後、ユーザーにより操作部１１が保存操作あるいは出力操作されると、ＣＰＵ１６は、メモリ１３のテキストデータと免許証部分の画像とを対応付けて保存場所または出力先であるハードディスク装置へ保存あるいは出力する。

以下、図５，図６を参照してこの身分証認識システムにおける免許証画像認識処理の詳細について説明する。
免許証画認識処理を行う場合、ＣＰＵ１６は、まず、スキャナー２により読み取られた申込書１の画像を一定方向（縦方向）に走査する（図５のＳ１０１）。

そして、ＣＰＵ１６は、画像を走査して得た白ピクセルと黒ピクセルの連続数を計数し（Ｓ１１２）、図４に示すように、その中である着目ライン３１において、白ピクセルと黒ピクセルの連続数の比がほぼ黒：白：黒：白：黒＝ａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる場所を探索し（Ｓ１１３）、「日」という文字があるべき場所（画像領域）を検出する。

次に、ＣＰＵ１６は、検出した場所について、左右に黒ピクセルを追跡し、横方向に連続する黒ピクセルの範囲３２を検出する（Ｓ１１４）。
また、ＣＰＵ１６は、横方向に連続する黒ピクセルの範囲３２の端部の黒ピクセルから、上下に黒ピクセルを追跡し、縦方向に連続する黒ピクセルの範囲３３を検出する（Ｓ１１５）。

そして、ＣＰＵ１６は、検出した黒ピクセルの横方向の範囲３２および縦方向の範囲３３が、予めメモリ１３に設定されている基準文字のサイズである、横１ｍｍ×縦２ｍｍ以上、横５ｍｍ×縦５ｍｍ以下という条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ１１６）。

この判定の結果、条件を満たしている場合（Ｓ１１６のＹｅｓ）、ＣＰＵ１６は、検出した横方向の範囲３２および縦方向の範囲３３内の画像に対して文字認識処理を行い、その文字認識結果が「日」である領域を選出する（Ｓ１１７）。
ＣＰＵ１６は、黒ピクセルと白ピクセルとが連続する数の比がａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる場所がなくなるまで上記処理を繰り返し行う（Ｓ１１８）。つまり、ＣＰＵ１６は、黒ピクセルａと白ピクセルｂとの配置比がａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる画像領域から特徴文字を検出する。黒ピクセルａと白ピクセルｂとの配置比とはピクセルの並び順とピクセルの数の比をいう。

このように画像から文字を認識する場合、従来は、画像全体の中から全て文字を認識することが一般的に行われていたが、画像全体の文字を全て認識すると、認識する文字が数百〜数千にも及ぶ場合があり、処理速度が著しく低下してしまう。

そこで、本実施形態では、特徴文字の「日」の字体が、線が均等間隔に並ぶことを利用して、白・黒のピクセルの並び方から予め「日」という文字があるらしい範囲を特定し、その特定した範囲だけを文字認識することで、免許証２３の特徴的な文字である「日」を極めて高速に検出できる。

ＣＰＵ１６は、上記処理を繰り返すことで、複数の「日」という文字を検出し、それぞれの文字間の距離（間隔）を計算により求め、予めメモリ１３に記憶されている各文字間の基準の距離（間隔）とを対比して免許証部分の画像の拡大率または縮小率などの伸縮率を求める。基準の距離は、免許証の実寸でもよく、ある倍率をかけた距離（間隔）でもよい。

ＣＰＵ１６は、免許証部分の画像の伸縮率を求めると、ＦＡＸ用紙の画像の中から伸縮率に応じた範囲を切り出して免許証部分の画像をメモリ１３に一時記憶する。

そして、ＣＰＵ１６は、メモリ１３の免許証部分の画像に対して辞書を参照して文字認識処理を実行し、文字認識結果をメモリ１３に記憶する。
ＣＰＵ１６は、この文字認識処理の結果であるテキストデータとメモリ１３に一時記憶しておいた免許証２３の部分画像とを対応させて、ハードディスク装置１５に構築されたデータベースに登録する。

次に、図７を参照して上記免許証認識処理の応用例について説明する。
図７に示すように、「日」という文字は、厳密には、中央から上の部分と下の部分では形が異なっている。この微妙な違いを検出することで、処理をさらに高速化できる。

すなわち、ＣＰＵ１６は、免許証２３の特徴的な文字である「日」を認識（検出）した後、「日」という各文字についてそれぞれの上部または下部のパターンを調査し、はみ出し部３５を検知する。この処理では、ＣＰＵ１６は、文字の上半分の部分または下半分の部分のどちらに、はみ出し部３５があるかを判定する。

そして、ＣＰＵ１６は、文字の上部にはみ出し部３５がある「日」の数と、下部にはみ出し部３５がある「日」の数を計数し、多い方をもって免許証２３の方向（上下）を判定する。つまりＣＰＵ１６は、検出した「日」という特徴文字の上側部分と下側部分のうち、文字の一部が突出している側の数を計数して、免許証２３の画像の向きを判定する。
このように、はみ出し部３５の方向を検出して、予め文字の向き（上：正規方向または下：逆方向）を判定しておくことで、複数の「日」という文字を組み合わせ最適化処理で上下を判定する必要がなくなるので、免許証２３の認識をより高速に行うことができる。

従来、免許証を専用スキャナーで読み取り、読み取った免許証２３の画像から罫線を検出しそれを頼りに免許証を認識していたが、このように罫線を検出する技術の場合、申込書１のコピーやファクシミリ装置でＦＡＸ受信される帳票などの場合、罫線が途切れてしまうことが多く、免許証が認識できない場合がしばしば生じる問題があったが、本実施形態の免許証認識システムでは、罫線の代わりに、申込書に貼り付けられた免許証に太く印刷される複数の「日」を検出することで、免許証２３の画像をより安定して認識できる。

また、申込書１に免許証が正規方向または正規方向と上下逆の方向（ほぼ０度または１８０度）に配置された場合にも、免許証２３の画像部分についての認識が可能となる。

さらに、初めの縦方向の走査で特徴文字の「日」が検出されなかった場合、続いて、画像を９０度回転して、上記免許証画像認識処理を行うことで、正規方向と直交する方向（９０度もしくは２７０度）に配置された免許証２３の画像部分についても認識可能となる。

通常、文字認識機能は、文字の画像が±５度程度まで傾いていても、文字を認識することができる。従って、上記実施形態の免許証認識方法によれば、免許証２３が０度±５度、９０度±５度、１８０度±５度、２７０度±５度の範囲で置かれていた場合に認識することが可能となる。通常の申込書であれば、この範囲を対象とすれば、ほとんどの免許証画像を認識できる。

さらに、画像を０度と９０度だけでなく、１０度、２０度…１７０度のように１０度刻みで回転して上記免許証画像認識処理を行えば、１０度±５度、２０度±５度…１７０度±５度も対象とすることができ、さらに日が上下反転していても文字認識できる特徴により１９０度±５度、２００度±５度…３５０度±５度も対象とすることができるから、あらゆる方向に置かれた免許証を認識することが可能となる。

また、従来の方式では、罫線が均等間隔で並んでいることにより、ときどき１行ずれた認識結果が得られる場合があったが、本実施形態では、「日」という文字が画像上に均等に並んでいないため、ずれた認識結果が得られにくいという効果もある。

また、免許証上の特徴文字である「日」は、上下反転しても「日」と認識できるため、他の文字のように１８０度回転して認識しなくても「日」と検出でき、申込書１の画像から免許証部分の画像を切り出すまでの処理を極めて高速にできる。

なお、本発明は、上記実施形態のみに限定されるものではない。上記実施形態では、免許証の「日」という文字で説明したが、この他、例えば保険証やパスポートなどでも同様の方法で認識できる。文字は、「日」だけでなく、認識対象の身分証の中に複数存在すれば、例えば「年」、「月」、「号」などを用いても良い。

この実施形態の身分証認識システムの構成を示す図。 申込書を示す図。 申込書の画像を示す図。 図１の身分証認識システムの概要動作を示すフローチャート。 免許証画像認識処理の詳細を示すフローチャート。 「日」という文字の検出方法を説明するための図。 「日」という文字の上部と下部の形の違いで免許証の向きを判定することを示す図。

符号の説明

１…申込書、２…スキャナー、１０…コンピュータ、１１…操作部、１２…通信Ｉ／Ｆ、１４…表示部、１５…ハードディスク装置、１６…ＣＰＵ。

Claims (10)

1. 帳票より画像を取得する画像情報取得手段と、
   前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から身分証の特徴文字を複数検出する特徴文字検出手段と、
   前記特徴文字検出手段により検出された身分証の複数の特徴文字の位置と予め設定された身分証の特徴文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出する画像抽出手段と
   を具備したことを特徴とする身分証認識装置。
2. 帳票より画像を取得する画像情報取得手段と、
   前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から「年」、「月」、「日」の少なくとも１つの種類の複数の文字を検出する特徴文字検出手段と、
   前記特徴文字検出手段により検出された複数の文字の位置関係と予め設定された身分証の文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出する画像抽出手段と
   を具備したことを特徴とする身分証認識装置。
3. 前記特徴文字検出手段は、
   前記画像をピクセル単位に所定方向に走査して検出された黒ピクセルａと白ピクセルｂとの配置比がａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる画像領域から特徴文字を検出する手段を具備したことを特徴とする請求項１記載の身分証認識装置。
4. 前記画像抽出手段は、
   前記特徴文字検出手段により検出された特徴文字の上側部分と下側部分のうち、文字の一部が突出している側の数を計数することで、前記身分証の画像の向きを判定する手段を具備したことを特徴とする請求項１記載の身分証認識装置。
5. 前記画像抽出手段により抽出された身分証の画像に対して文字認識を行う文字認識手段を具備したことを特徴とする請求項１乃至４いずれか１記載の身分証認識装置。
6. 帳票より画像を取得する画像情報取得手段を備えた身分証認識装置による身分証認識方法において、
   前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から身分証の特徴文字を複数検出するステップと、
   前記検出した身分証の複数の特徴文字の位置と予め設定された身分証の特徴文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出するステップと
   を有することを特徴とする身分証認識方法。
7. 帳票より画像を取得する画像情報取得手段を備えた身分証認識装置による身分証認識方法において、
   前記画像情報取得手段により取得された帳票の画像の中から「年」、「月」、「日」の少なくとも１つの種類の複数の文字を検出するステップと、
   前記検出した複数の文字の位置関係と予め設定された身分証の文字の基準位置とに基づいて身分証の画像の伸縮率および・または方向を求め、前記帳票の画像の中から身分証の画像を抽出するステップと
   を有することを特徴とする身分証認識方法。
8. 前記帳票の画像をピクセル単位に所定方向に走査して検出した黒ピクセルａと白ピクセルｂとの配置比がａ：ｂ：ａ：ｂ：ａとなる画像領域から特徴文字を検出するステップを有することを特徴とする請求項６記載の身分証認識方法。
9. 前記検出した特徴文字の上側部分と下側部分のうち、文字の一部が突出している側の数を計数することで、前記身分証の画像の向きを判定するステップを有することを特徴とする請求項６記載の身分証認識方法。
10. 前記抽出した身分証の画像に対して文字認識を行うステップをさらに有することを特徴とする請求項６乃至９いずれか１記載の身分証認識方法。

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