JP2010134548A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】
既存文書に対してマイナーチェンジが施された文書を自動的に検知する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】
開示の情報処理装置は、既存文書毎に、既存文書に関する特徴点情報と一の文書に関する特徴点情報との類似度を算出した後、最も該類似度の大きい該既存文書に関する特徴点情報を選択する類似文書選択手段と、前記類似文書選択手段により選択された前記既存文書に関する特徴点情報のうち、前記一の文書に関する特徴点情報に含まれない特徴点の情報である消失点情報を抽出する消失点情報抽出手段と、他の文書に関する前記消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された前記消失点情報との類似度を算出した後、該類似度に基づいて、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定する様式変更判定手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】図２

Description

本発明は、既存文書に対しマーナーチェンジが施された文書を検出する技術に関する。

従来、帳票などの白紙の文書画像から特徴点を抽出し、抽出した特徴点を対応付けることで記入済み文書画像を分類する仕組みが既に知られている。

一方、特許文献１では、記入済み帳票から白紙の帳票を作成する目的で、複数の記入済み帳票のＡＮＤを取り、合成することで白紙の帳票を作成する技術が開示されている。
特許３３７８４３９号公報

しかし、従来の文書画像の分類方法では、文書画像がマイナーチェンジしたとき、既存文書の特徴点ＤＢを新たに登録し直さないと分類精度が低下する恐れがあるが、マイナーチェンジが軽微である場合、人ではマイナーチェンジが検知できないという問題があった。

また、異なるマイナーチェンジを施した複数の文書画像が同時並行で使用された場合、人手を使ってマイナーチェンジに合わせて特徴点ＤＢを登録し直す作業にはコストが掛かるという問題もあった。

従って、上記問題点に鑑み、既存文書に対してマイナーチェンジが施された文書を自動的に検知する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。

開示する情報処理装置の一形態では、既存文書の画像データから抽出した該既存文書に関する特徴点情報を複数有する情報処理装置であって、一の文書の画像データから該一の文書に関する特徴点情報を抽出する特徴情報抽出手段と、前記既存文書毎に、前記既存文書に関する特徴点情報と前記一の文書に関する特徴点情報との類似度を算出した後、最も該類似度の大きい該既存文書に関する特徴点情報を選択する類似文書選択手段と、前記類似文書選択手段により選択された前記既存文書に関する特徴点情報のうち、前記一の文書に関する特徴点情報に含まれない特徴点の情報である消失点情報を抽出する消失点情報抽出手段と、他の文書に関する前記消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された前記消失点情報との類似度を算出した後、該類似度に基づいて、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定する様式変更判定手段と、を有することを特徴とする。

また、開示する情報処理装置の一形態では、さらに、前記他の文書に関する消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された消失点情報との類似度が所定の値より大きくなる前記一の文書の数を計測するカウンタ手段を有し、前記カウンタ手段により計測された前記一の文書の数が所定数より大きくなった場合、前記様式変更判定手段は、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定することを特徴とする。

また、開示する情報処理装置の一形態では、さらに、前記特徴情報抽出手段により抽出する前記一の文書に関する特徴点情報は、該一の文書に記載される文字又は図形の位置情報、該一の文書に記載される罫線の位置情報、及び該一の文書に記載される複数の罫線が交差する点の位置情報のうち、少なくとも１つに関する情報であることを特徴とする。

また、開示する情報処理装置の一形態では、さらに、前記類似文書線選択手段により算出される前記類似度は、前記既存文書に関する特徴点情報と前記一の文書に関する特徴点情報とに関し、対応する前記特徴点の数、該対応する特徴点間の距離に反比例する値、及び該対応する特徴点であって位置ずれ方向が同じである該特徴点の数のうち、少なくとも１つ以上に基づき算出することを特徴とする。

また、開示する情報処理装置の一形態では、さらに、前記様式変更判定手段により算出される前記類似度は、前記他の文書に関する消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された消失点情報とに関し、対応する前記消失点の数、該対応する消失点間の距離に反比例する値、及び該対応する消失点であって位置ずれ方向が同じである該消失点の数のうち、少なくとも１つ以上に基づき算出することを特徴とする。

また、開示する情報処理装置の一形態では、さらに、前記一の文書に関する複数の画像データを蓄積する画像データ蓄積手段と、前記様式変更判定手段により前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定された場合、前記画像データ蓄積手段により蓄積された前記複数の画像データのＡＮＤ画像を作成する新規帳票作成手段と、を有することを特徴とする。

また、開示する情報処理装置の一形態では、さらに、前記様式変更判定手段により前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定された場合、該一の文書に関する特徴点情報を、前記既存文書に関する特徴点情報として保持することを特徴とする。

帳票等の文書にマイナーチェンジがあった場合、既存文書に関する特徴点ＤＢで対応できない特徴点が発生する。この対応できない特徴点を消失点と呼ぶこととする。この消失点のみを文書画像から全て抽出し、新しいＤＢ（消失点ＤＢ）として登録する。この消失点ＤＢを用いて消失点情報を分類し、分類の履歴を使用することで、ある時期から頻出するようになった消失点情報を発見できるため、マイナーチェンジ後の文書を検知することができる。

既存文書に対してマイナーチェンジが施された文書を自動的に検知する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。

図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
（本実施の形態に係る情報処理装置の動作原理）
図１は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図１で示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＲＯＭ（Read-Only Memory）３２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３０、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）３４０、表示装置３５０、通信Ｉ／Ｆ（InterFace）３６０を有する。

ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ３３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、情報処理装置１００の全体を制御する。ＲＯＭ３２０は、ＣＰＵ３１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ３３０は、ＣＰＵ３１０でＲＯＭ３２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。ＨＤＤ３４０は、基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。

表示装置３５０は、ハードキーによるキースイッチやＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成され、情報処理装置１００が有する機能をユーザが利用する際や各種設定を行う際のユーザインタフェースとして機能する装置である。

通信Ｉ／Ｆ３６０は、無線又は有線の通信ネットワークを介して接続された他の通信制御機能を備えた周辺機器（例えば、管理者用ＰＣ端末（不図示）等）と情報（データ）を送受信するためのインタフェースである。本実施の形態に係る情報処理装置１００は、通信Ｉ／Ｆ３６０を介してＬＡＮに接続され、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol ／ Internet Protocol）などの通信プロトコルに従って、ＬＡＮに接続された管理者用ＰＣ端末等に対し「既存文書に対しマイナーチェンジを施した文書を検知した旨」を通知する形態としても良い。

情報処理装置１００が有する各手段は、ＣＰＵ３１０が、ＲＯＭ３２０又はＨＤＤ３４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良いし、当該各手段に関する処理をハードウェアで実現する形態としても良い。

図２を用いて、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作原理について説明する。図２は、情報処理装置１００の動作原理を説明するための図である。図２で示すように、情報処理装置１００は、特徴情報抽出手段１１０、特徴点類似度算出手段１２０、類似文書選択手段１３０、消失点情報抽出手段１４０、消失点類似度算出手段１５０、様式変更判定手段１６０、カウンタ手段１７０、新規帳票作成手段１８０、画像データ蓄積手段１９０、特徴点ＤＢ登録手段２００、既存文書に関する特徴点ＤＢ２３０、消失点ＤＢ２４０を有する。

既存文書に関する特徴点ＤＢ２３０は、既存文書毎に、該既存文書の画像データから抽出した特徴点の情報を蓄積したデータベースであり、例えば、ＨＤＤ３４０に保持される形態としても良い。ここで、文書とは、例えば、帳票であっても良く、その他帳票のように、同一の雛形に対し繰り返し同一の処理を施すような書類であっても良い。さらに、既存文書が従来使用している帳票の雛形である場合、後述する一の文書は、記入済みの帳票に該当する。

また、特徴点とは、図３（ａ）の網掛け丸印で示すように、文書画像データ中の文字又は図形の位置情報であっても良く、また、図３（ｂ）の網掛け丸印で示すように、文書画像データ中の罫線が交わる点の位置情報であっても良い。さらに、特徴点とは、図３（ｃ）の網掛け丸印で示すように、文書画像データ中の罫線の角の位置情報であっても良く、また、図３（ｄ）の網掛け丸印で示すように、文書画像データ中の一定以上の大きさの黒い矩形の位置情報であっても良い。その他、特徴点は、Ｓｉｆｔ（画像解像度を変えてもエッジが変化しない点）、ＨＯＧ特徴、顔検知を行い顔らしいものがある点、エッジの強さが閾値よりも強い点等、任意に定めることができる。上記の場合、特徴点情報には特徴点の性質（例えば、文書画像データ中の文字又は図形であるということ）を表す情報を含むものとする。

特徴情報抽出手段１１０は、情報処理装置１００に入力された一の文書に関する画像データ２１０から、該一の文書に関する特徴点の情報（以下、特徴点情報２２０という。）を抽出する。ここで、特徴情報抽出手段１１０によって抽出される特徴点は、上記図３を用いて説明した特徴点と同様のものであり、特徴点情報２２０は特徴点の性質を表す情報及び当該特徴点の位置情報を含む情報である。

また、一の文書に関する画像データ２１０は、画像データ蓄積手段１９０によって、例えば、ＨＤＤ３４０に蓄積される。

特徴点類似度算出手段１２０は、特徴点ＤＢ２３０に蓄積されている個々の特徴点情報と特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０とを比較して、両者の類似度を算出する。より具体的に言えば、特徴点類似度算出手段１２０は、特徴点ＤＢ２３０に蓄積されている個々の特徴点情報と特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０との類似度を計るためのスコアリングを行う。

ここで、図４、５を用いて、特徴点類似度算出手段１２０により行われる類似度の算出、すなわち、スコアリングについて説明する。また、図４、５では、網掛け丸印を特徴点ＤＢ２３０に蓄積されている１つの特徴点情報とし、塗り潰し丸印を特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０として示している。

特徴点類似度算出手段１２０により行われる類似度の算出方法又はスコア算出方法は、例えば、図４の点線丸印で示すように、一致した特徴点の数や一致した特徴点間の距離に反比例する値に基づいて算出する方法としても良い。また、別形態としては、図５の点線丸印で示すように、一致した特徴点であって位置ずれの方向が一致している特徴点の数に基づいて算出する方法としても良い。さらには、一致する特徴点の周囲のエッジやヒストグラムにより算出した距離に反比例する値に基づいて算出する方法としても良く、その他適宜算出方法は定めて良いし、これらを適宜組み合わせて算出する方法であっても良い。

類似文書選択手段１３０は、特徴点類似度算出手段１２０により算出された類似度の最も大きい特徴点情報を特徴点ＤＢ２３０内から抽出（選択）する、すなわち、スコアリングの結果の最も高い特徴点情報を特徴点ＤＢ２３０内から抽出（選択）する。

消失点情報抽出手段１４０は、類似文書選択手段１３０により抽出された特徴点情報と特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０とを比較して、前者に含まれるが、後者には存在しない（含まれない）特徴点の情報（以下、消失点情報という。）を抽出する。

ここで、図６−８を用いて、消失点情報抽出手段１４０による情報処理について具体的に説明する。図６は類似文書選択手段１３０により抽出された特徴点情報を示す図であり、図７は特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０を示す図であり、図８は消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点情報を示す図である。図６−８では、網掛け三角印で類似文書選択手段１３０により抽出された特徴点及び特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点を示し、網掛け星印で消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点を示す。

図６で示す白地帳票に関する特徴点情報には２０個の特徴点が存在し、図７で示す入力帳票に関する特徴点情報２２０には１４個の特徴点が存在する場合、消失点情報抽出手段１４０は、図６、７の特徴点情報を比較して、図８で示す６個の消失点を抽出する。

また、消失点ＤＢ２４０は、消失点情報抽出手段１４０による情報処理によって抽出された消失点情報を複数蓄積するデータベースであり、例えば、ＨＤＤ３４０に保持される形態としても良い。

消失点類似度算出手段１５０は、消失点ＤＢ２４０に蓄積されている個々の消失点情報と消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点点情報とを比較して、両者の類似度を算出する。より具体的に言えば、消失点類似度算出手段１５０は、消失点ＤＢ２４０に蓄積されている個々の消失点情報と消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点情報との類似度を計るためのスコアリングを行う。

消失点類似度算出手段１５０は、特徴点類似度算出手段１２０と同様に、例えば、一致した消失点の数や一致した消失点間の距離に反比例する値に基づいてスコアリングを行う。また、消失点類似度算出手段１５０は、一致した消失点であって位置ずれの方向が一致している消失点の数や、一致する消失点の周囲のエッジやヒストグラムにより算出した距離に反比例する値に基づいてスコアリングを行っても良い。その他、適宜スコアリング方法を定めても良いし、これらを適宜組み合わせてスコアリングする方法であっても良い。

様式変更判定手段１６０は、消失点類似度算出手段１５０により算出された類似度、つまり、類似度を計るためのスコアリング結果に基づいて、「一の文書」は「既存文書」に対して様式変更が行われた文書であると判定する。

また、様式変更判定手段１６０は、消失点類似度算出手段１５０によるスコアリング結果が最も高い消失点情報を消失点ＤＢ２４０内から抽出（選択）し、カウンタ手段１７０に対し、当該消失点情報に対応するカウンタを１だけインクリメントさせる。

そして、様式変更判定手段１６０は、１つの消失点情報に関して、カウンタ手段１７０によるカウント数が所定のカウント数より大きくなった場合、当該消失点情報に対応する「一の文書」は「既存文書」に対して様式変更が行われた文書であると判定する。また、様式変更判定手段１６０により上記の判定がされた場合、所定の通知先にその旨を通知する形態としても良い。

新規帳票作成手段１８０は、様式変更判定手段１６０によって上記判定がされた場合、当該「一の文書」に対応する複数の画像データを画像データ蓄積手段１９０から抽出（選択）し、複数の画像データのＡＮＤ画像を作成する。より具体的に説明すると、新規帳票作成手段１８０は、抽出（選択）した複数の画像データの位置合わせ行い、位置合わせ後の複数の画像データのＡＮＤ画像を作成して、「既存文書」に対して様式変更が行われた「一の文書」に対応する帳票を新規作成する。

特徴点ＤＢ登録手段２００は、様式変更判定手段１６０によって上記判定がされた場合、当該「一の文書」に対応する特徴点情報を特等点ＤＢ２３０に新たに登録する。ここで、当該「一の文書」に対応する特徴点情報は、新規帳票作成手段１８０によって新規作成された「一の文書」に対応する帳票に基づいて作成する形態としても良い。この場合、新規作成された「一の文書」に対応する帳票の画像データに対して、特徴点情報抽出手段１１０を適用することで、当該「一の文書」に対応する特徴点情報を作成する形態としても良い。

上記のような動作原理に基づいて、情報処理装置１００は、既存文書に対してマイナーチェンジが施された文書を自動的に検知することができる。

（本実施の形態に係る情報処理装置による処理例）
図９、１０を用いて、本実施の形態に係る情報処理装置１００による処理例を説明する。図９は、情報処理装置１００による特徴情報抽出手段１１０、特徴点類似度算出手段１２０、類似文書選択手段１３０、消失点情報抽出手段１４０の処理例を示すフローチャートである。図１０は、情報処理装置１００による消失点類似度算出手段１５０、様式変更判定手段１６０、カウンタ手段１７０、新規帳票作成手段１８０、特徴点ＤＢ登録手段２００の処理例を示すフローチャートである。

（１）特徴情報抽出手段１１０、特徴点類似度算出手段１２０、類似文書選択手段１３０、消失点情報抽出手段１４０の処理例
情報処理装置１００が処理を開始した後、Ｓ１０で特徴情報抽出手段１１０が、情報処理装置１００に入力された一の文書に関する画像データ２１０から、該一の文書に関する特徴点情報２２０を抽出する。

Ｓ２０で特徴点類似度算出手段１２０が、特徴点ＤＢ２３０から特徴点情報を１つ抽出し（読み込み）、Ｓ３０で特徴点類似度算出手段１２０が、特徴点ＤＢ２３０から抽出した特徴点情報と特徴情報抽出手段１１０により抽出した特徴点情報２２０の類似度を算出する。より具体的に言えば、特徴点類似度算出手段１２０は、特徴点ＤＢ２３０から抽出された１つの特徴点情報と特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０との類似度を計るためのスコアリングを行って、そのスコアリング結果を保持する。

Ｓ４０で特徴点類似度算出手段１２０が、特徴点ＤＢ２３０に蓄積される全ての特徴点情報に対し上記類似度を計るためのスコアリングを行った場合（Ｓ４０でＹｅｓの場合）処理はＳ５０に移行し、そうでない場合（Ｓ４０でＮｏの場合）処理はＳ２０に移行する。

Ｓ５０で類似文書選択手段１３０が、Ｓ３０で行われた特徴点類似度算出手段１２０によるスコアリング結果のうち、最も高いスコアの特徴点情報を特徴点ＤＢ２３０から抽出する。

Ｓ１１０で消失点情報抽出手段１４０が、Ｓ５０で類似文書選択手段１３０により抽出された特徴点情報とＳ１０で特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０とを比較する（図６、７を使用した説明を参照）。Ｓ１２０で消失点情報抽出手段１４０が、類似文書選択手段１３０により抽出された特徴点情報に含まれるが、特徴情報抽出手段１１０により抽出された特徴点情報２２０には存在しない（含まれない）特徴点の情報である消失点情報を抽出する（図８を使用した説明を参照）。そして、情報処理装置１００は一連の処理を終了する。

（２）消失点類似度算出手段１５０、様式変更判定手段１６０、カウンタ手段１７０、新規帳票作成手段１８０、特徴点ＤＢ登録手段２００の処理例
情報処理装置１００が処理を開始すると、Ｓ２１０で消失点類似度算出手段１５０が、Ｓ１２０において消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点情報を保持する。

Ｓ２２０で消失点類似度算出手段１５０が、消失点ＤＢ２４０より消失点情報を１つだけ抽出し（読み込み）、Ｓ２３０で消失点類似度算出手段１５０が、消失点ＤＢ２４０から抽出した消失点情報と消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点点情報とを比較して、両者の類似度を算出する。より具体的に言えば、消失点類似度算出手段１５０は、両者の類似度を計るためのスコアリングを行う。

Ｓ２４０で消失点類似度算出手段１５０が、消失点ＤＢ２４０に蓄積される全ての消失点情報に対し上記類似度を計るためのスコアリングを行った場合（Ｓ２４０でＹｅｓの場合）処理はＳ２５０に移行し、そうでない場合（Ｓ２４０でＮｏの場合）処理はＳ２２０に移行する。

Ｓ２５０で様式変更判定手段１６０が、Ｓ２３０で行われた消失点類似度算出手段１５０によるスコアリング結果のうち、最も高いスコアの消失点情報を消失点ＤＢ２４０から抽出（選択）し、当該最も高いスコアの消失点情報に関するスコア値を保持する。

Ｓ２６０で上記最も高いスコアの消失点情報に関するスコア値が所定の閾値以上であった場合（Ｓ２６０でＹｅｓの場合）処理はＳ２７０へ移行し、そうでない場合（Ｓ２６０でＮｏの場合）処理はＳ２８０に移行する。Ｓ２８０では様式変更判定手段１６０が、消失点情報抽出手段１４０により抽出された消失点情報を消失点ＤＢ２４０に新たに登録する。

Ｓ２７０では様式変更判定手段１６０が、カウンタ手段１７０に対し、スコアリング結果が最も高い消失点情報に対応するカウンタを１だけインクリメントさせる。Ｓ２８０でカウンタ手段１７０が計測するカウンタ数が所定のカウント数以上となった場合（Ｓ２９０でＹｅｓの場合）処理はＳ３００へ移行し、そうでない場合（Ｓ２９０でＮｏの場合）情報処理装置１００は一連の処理を終了する。

Ｓ３００では様式変更判定手段１６０が、最も高いスコアの消失点情報に対応する「一の文書」は「既存文書」に対して様式変更が行われた文書であると判定する。その後、新規帳票作成手段１８０、特徴点ＤＢ登録手段２００による処理が適宜実行され、情報処理装置１００は一連の処理を終了する。

（総括）
本発明では、既存文書に対してマイナーチェンジが施された文書を自動的に検知する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。

本実施の形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施の形態に係る情報処理装置の動作原理を説明するための図である。 本実施の形態に係る特徴点の一例を示す図である。 本実施の形態に係る類似文書選択手段による処理を説明するための図である。 本実施の形態に係る類似文書選択手段による処理を説明するための図である。 本実施の形態に係る消失点情報抽出手段による処理を説明するための図である。 本実施の形態に係る消失点情報抽出手段による処理を説明するための図である。 本実施の形態に係る消失点情報抽出手段による処理を説明するための図である。 本実施の形態に係る情報処理装置による処理例を説明するフローチャートである。 本実施の形態に係る情報処理装置による処理例を説明するフローチャートである。

符号の説明

１００ 情報処理装置、１１０ 特徴情報抽出手段、１２０ 特徴点類似度算出手段、１３０ 類似文書選択手段、１４０ 消失点情報抽出手段、１５０ 消失点類似度算出手段、１６０ 様式変更判定手段、１７０ カウンタ手段、１８０ 新規帳票作成手段、１９０ 画像データ蓄積手段、２００ 特徴点ＤＢ登録手段、２２０ 特徴点情報、２３０ 特徴点ＤＢ、２４０ 消失点ＤＢ、３１０ ＣＰＵ、３２０ ＲＯＭ、３３０ ＲＡＭ、３４０ ＨＤＤ、３５０ 表示装置、３６０ 通信Ｉ／Ｆ

Claims (15)

1. 既存文書の画像データから抽出した該既存文書に関する特徴点情報を複数有する情報処理装置であって、
   一の文書の画像データから該一の文書に関する特徴点情報を抽出する特徴情報抽出手段と、
   前記既存文書毎に、前記既存文書に関する特徴点情報と前記一の文書に関する特徴点情報との類似度を算出した後、最も該類似度の大きい該既存文書に関する特徴点情報を選択する類似文書選択手段と、
   前記類似文書選択手段により選択された前記既存文書に関する特徴点情報のうち、前記一の文書に関する特徴点情報に含まれない特徴点の情報である消失点情報を抽出する消失点情報抽出手段と、
   他の文書に関する前記消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された前記消失点情報との類似度を算出した後、該類似度に基づいて、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定する様式変更判定手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記他の文書に関する消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された消失点情報との類似度が所定の値より大きくなる前記一の文書の数を計測するカウンタ手段を有し、
   前記カウンタ手段により計測された前記一の文書の数が所定数より大きくなった場合、
   前記様式変更判定手段は、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特徴情報抽出手段により抽出する前記一の文書に関する特徴点情報は、該一の文書に記載される文字又は図形の位置情報、該一の文書に記載される罫線の位置情報、及び該一の文書に記載される複数の罫線が交差する点の位置情報のうち、少なくとも１つに関する情報であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記類似文書線選択手段により算出される前記類似度は、前記既存文書に関する特徴点情報と前記一の文書に関する特徴点情報とに関し、対応する前記特徴点の数、該対応する特徴点間の距離に反比例する値、及び該対応する特徴点であって位置ずれ方向が同じである該特徴点の数のうち、少なくとも１つ以上に基づき算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一に記載の情報処理装置。
5. 前記様式変更判定手段により算出される前記類似度は、前記他の文書に関する消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された消失点情報とに関し、対応する前記消失点の数、該対応する消失点間の距離に反比例する値、及び該対応する消失点であって位置ずれ方向が同じである該消失点の数のうち、少なくとも１つ以上に基づき算出することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一に記載の情報処理装置。
6. 前記一の文書に関する複数の画像データを蓄積する画像データ蓄積手段と、
   前記様式変更判定手段により前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定された場合、前記画像データ蓄積手段により蓄積された前記複数の画像データのＡＮＤ画像を作成する新規帳票作成手段と、を有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一に記載の情報処理装置。
7. 前記様式変更判定手段により前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定された場合、該一の文書に関する特徴点情報を、前記既存文書に関する特徴点情報として保持することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一に記載の情報処理装置。
8. 既存文書の画像データから抽出した該既存文書に関する特徴点情報を複数有する情報処理装置の情報処理方法であって、
   特徴情報抽出手段が、一の文書の画像データから該一の文書に関する特徴点情報を抽出するステップと、
   類似文書選択手段が、前記既存文書毎に、前記既存文書に関する特徴点情報と前記一の文書に関する特徴点情報との類似度を算出した後、最も該類似度の大きい該既存文書に関する特徴点情報を選択するステップと、
   消失点情報抽出手段が、前記類似文書選択手段により選択された前記既存文書に関する特徴点情報のうち、前記一の文書に関する特徴点情報に含まれない特徴点の情報である消失点情報を抽出するステップと、
   様式変更判定手段が、他の文書に関する前記消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された前記消失点情報との類似度を算出した後、該類似度に基づいて、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定するステップと、を有することを特徴とする情報処理方法。
9. カウンタ手段が、前記他の文書に関する消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された消失点情報との類似度が所定の値より大きくなる前記一の文書の数を計測するステップを有し、
   前記カウンタ手段により計測された前記一の文書の数が所定数より大きくなった場合、
   前記様式変更判定手段は、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定することを特徴とする請求項８に記載の情報処理方法。
10. 前記特徴情報抽出手段により抽出する前記一の文書に関する特徴点情報は、該一の文書に記載される文字又は図形の位置情報、該一の文書に記載される罫線の位置情報、及び該一の文書に記載される複数の罫線が交差する点の位置情報のうち、少なくとも１つに関する情報であることを特徴とする請求項８又は９に記載の情報処理方法。
11. 前記類似文書線選択手段により算出される前記類似度は、前記既存文書に関する特徴点情報と前記一の文書に関する特徴点情報とに関し、対応する前記特徴点の数、該対応する特徴点間の距離に反比例する値、及び該対応する特徴点であって位置ずれ方向が同じである該特徴点の数のうち、少なくとも１つ以上に基づき算出することを特徴とする請求項８乃至１０の何れか一に記載の情報処理方法。
12. 前記様式変更判定手段により算出される前記類似度は、前記他の文書に関する消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された消失点情報とに関し、対応する前記消失点の数、該対応する消失点間の距離に反比例する値、及び該対応する消失点であって位置ずれ方向が同じである該消失点の数のうち、少なくとも１つ以上に基づき算出することを特徴とする請求項８乃至１１の何れか一に記載の情報処理方法。
13. 画像データ蓄積手段が、前記一の文書に関する複数の画像データを蓄積するステップと、
    新規帳票作成手段が、前記様式変更判定手段により前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定された場合、前記画像データ蓄積手段により蓄積された前記複数の画像データのＡＮＤ画像を作成するステップと、を有することを特徴とする請求項８乃至１２の何れか一に記載の情報処理方法。
14. さらに、前記様式変更判定手段により前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定された場合、該一の文書に関する特徴点情報を、前記既存文書に関する特徴点情報として保持するステップを有することを特徴とする請求項８乃至１３の何れか一に記載の情報処理方法。
15. コンピュータに、請求項８乃至１４の何れか一に記載の情報処理方法を実行させるための情報処理プログラム。

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