JP2010231440A - 情報処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】文字認識処理後に得られる処理結果の正確性を容易に認識することができ、処理結果を確認する作業の効率向上を図ることができる技術を提供する。
【解決手段】原稿の画像を読み取る画像読み取り装置にて得られた読取画像情報を受け付ける受付手段と、受付手段が受け付けた読取画像情報から１つの文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報Ｃ１を抽出するともに読取文字画像情報を文字あるいは記号を識別するコード情報に変換する文字認識部２１と、文字認識部２１が変換した識別情報に対応する画像情報である対応文字画像情報Ｃ２を生成する生成部２２と、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを比較し、これらの関連性を判断する比較照合部２３と、比較照合部２３による関連性に基づき文字認識部２１が変換した識別情報と比較照合部２３の判断結果とを関連付けて出力する出力部２４とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置およびプログラムに関する。

近年、各種伝票・帳票、申請書などの紙文書に記載された文字情報をコンピュータに入力する際に、紙文書に記載された文字情報をスキャンして画像情報とし、その画像情報の形状からコンピュータが処理可能なコード情報に変換する光学文字認識（OCR（Optical Character Reader））技術が用いられる。そして、文字認識処理後に得られる処理結果を確認する手法が提案されている。

例えば、特許文献１に記載の装置は、以下のように構成されている。すなわち、ＦＡＸデータ受信部がファクスデータを受信すると、ＯＣＲ部が、そのファクスデータに対する文字読取処理を実行する。この文字読取処理により得られるテキストデータは、出力データ管理部によって元ファクスデータと関連付けられてテキストデータファイルに格納される。一方、ファクスデータの内容の読み上げが要求されると、出力データ管理部は、読み上げ対象となるテキストデータを音声合成部に通知するとともに音声合成処理の実行を指示し、音声合成部は、通知されたテキストデータに対応する音声データの合成を実行する。そして、音声出力部が、その合成された音声データを指定されたデバイスに出力する。

特開２０００−１０７５５号公報

光学文字認識技術を用いた文字認識率は、１００％ではない可能性がある。それゆえ、光学文字認識処理後に得られる処理結果の正確性を容易に認識することができ、処理結果を確認する作業の効率向上が望まれる。

請求項１に記載の発明は、原稿の画像を読み取る画像読み取り装置にて得られた読取画像情報を受け付ける受付手段と、前記受付手段が受け付けた前記読取画像情報から１つの文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した前記読取文字画像情報を文字あるいは記号を識別する識別情報に変換する変換手段と、前記変換手段が変換した前記識別情報に対応する画像情報である対応文字画像情報を生成する生成手段と、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報とを比較し、これらの関連性を判断する判断手段と、前記判断手段による前記関連性に基づき前記変換手段が変換した識別情報と当該判断手段の判断結果とを関連付けて出力する出力手段と、を備える情報処理装置である。

請求項２に記載の発明は、前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度を把握し、当該一致度の度合いに応じて前記関連性を判断することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度と、前記識別情報に応じて定められた基準値とを比較することにより前記関連性を判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。

請求項４に記載の発明は、前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度と、前記原稿に含まれる字体に応じて定められた基準値とを比較することにより前記関連性を判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度と、予め設定され、その後当該判断手段の判断結果の正確性に応じて変更させられる基準値とを比較することにより前記関連性を判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。

請求項６に記載の発明は、前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度が前記基準値よりも大きい場合には、これらの関連性が高く、当該一致度が当該基準値以下である場合には、これらの関連性が低いと判断し、前記出力手段は、前記判断手段が前記関連性が低いと判断した判断結果を前記識別情報に関連付けて出力することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との関連性が低いと判断する場合には、その程度を判断し、前記出力手段は、前記判断手段が判断した関連性が低い程度をも前記識別情報に関連付けることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置である。

請求項８に記載の発明は、コンピュータに、原稿の画像を読み取る画像読み取り装置にて得られた読取画像情報を受け付ける機能と、前記受け付ける機能が受け付けた前記読取画像情報から１つの文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報を抽出する機能と、前記抽出する機能が抽出した前記読取文字画像情報を文字あるいは記号を識別する識別情報に変換する機能と、前記変換する機能が変換した識別情報に対応する画像情報である対応文字画像情報を生成する機能と、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報とを比較し、これらの関連性を判断する機能と、前記判断する機能による関連性に基づき前記変換する機能が変換した識別情報と当該判断する機能の判断結果とを関連付けて出力する機能と、を実現するためのプログラムである。
請求項９に記載の発明は、前記判断する機能は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度を把握し、当該一致度の度合いに応じて前記関連性を判断することを特徴とする請求項８に記載のプログラムである。

請求項１の発明によれば、本発明を採用しない場合に比べて、変換した識別情報と読み取った画像情報との関連性をより容易に認識させることができ、変換した識別情報が正しいか否かを確認する作業の効率を向上させることができる。
請求項２の発明によれば、関連性の判断レベルを画像情報によらず統一させることができる。
請求項３の発明によれば、本発明を採用しない場合に比べて、識別情報に依存する変換困難性にかかわらずより精度高く関連性を判断することができる。

請求項４の発明によれば、本発明を採用しない場合に比べて、字体に依存する変換困難性にかかわらずより精度高く関連性を判断することができる。
請求項５の発明によれば、識別情報への変換精度を加味して関連性を判断することができる。
請求項６の発明によれば、変換した識別情報の関連性をより精度高く出力することができ、変換した識別情報が正しいか否かを確認する作業の効率を向上させることができる。
請求項７の発明によれば、本発明を採用しない場合に比べて、変換した識別情報の読取画像情報との関連性が高くない度合いをも認識させることができ、変換した識別情報の正確性の確認作業の自由度を増加させることができる。

請求項８の発明によれば、本発明を採用しない場合に比べて、変換した識別情報と読み取った画像情報との関連性をより容易に認識させることができ、変換した識別情報が正しいか否かを確認する作業の効率を向上させることができる。
請求項９の発明によれば、関連性の判断レベルを画像情報によらず統一させることができる。

本発明の実施の形態に係る情報処理システムの概略構成を示した図である。 情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。 情報処理装置の機能ブロック図である。 比較照合部が行う比較照合処理の手順を示すフローチャートである。 印刷した原稿を示す図である。 スキャナ装置にてスキャンされた原稿を示す図である。 数字と文字コードとの関係を示す図である。 生成部が出力する文字画像情報を表示した図である。 読取文字画像情報と修正した文字画像情報とを重ね合わせて表示した図である。 比較照合部が行う他の比較照合処理の手順を示すフローチャートである。 複数のフォントが指定された場合の比較照合処理の手順を示すフローチャートである。 条件と閾値との関係を示す図である。 比較照合部が行う、閾値変更をも行う比較照合処理の手順を示すフローチャートである。 比較照合部が行う他の比較照合処理の手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

図１は本発明の実施の形態に係る情報処理システム１の概略構成を示した図である。
本実施形態に係る情報処理システム１は、原稿（紙文書）Ｄ１の画像を光学的に読み取り、その原稿を構成する画像情報（データ）Ｄ２を形成するスキャナ装置１０と、画像情報Ｄ２をコード情報（識別情報）に変換し、これに基づいて文書情報（データ）Ｄ３を出力する情報処理装置２０とを有している。

スキャナ装置１０は、ハードウェアおよびソフトウェアプログラムにより実現され、原稿の画像を読み取る画像読み取り装置の一例として機能し、文字情報が記載された紙文書またはＰＤＦ文書などの走査（スキャン）を行うことにより得た画像情報Ｄ２を出力する。

情報処理装置２０は、ハードウェアおよびソフトウェアプログラムにより実現される。
図２は、情報処理装置２０のハードウェア構成例を示す図である。
情報処理装置２０は、キーボードやマウスなどの操作により情報を入力する入力部２０１と、ディスプレイに文字、図形などの情報を表示する表示部２０２と、スキャナ装置１０などの外部機器やネットワークとの接続を可能にするインタフェース２０３とを有している。

また、情報処理装置２０は、ＲＯＭまたはＲＡＭを含みアプリケーションプログラムその他の起動プログラムを記憶する主記憶部２０４と、ハードディスクなどの大容量記憶装置を含み、各種プログラムなどを保持する外部記憶部２０５と、主記憶部２０４に記憶されたプログラムに従い各部を制御する中央演算処理装置（ＣＰＵ）２０６と、これらを接続するためのバス２０７とを有している。
外部記憶部２０５には、予め下記の機能を実現するための各種プログラムが記憶されており、これらは使用者の起動命令を受けて主記憶部２０４に読み出され、それらの機能が利用可能になる。

図３は、情報処理装置２０の機能ブロック図である。
情報処理装置２０は、画像情報Ｄ２に含まれる画像情報をコード情報に変換する文字認識部２１と、文字認識部２１が変換したコード情報を基に当該コード情報に対応する画像情報を生成する生成部２２とを有している。また、情報処理装置２０は、生成部２２が生成した画像情報とスキャナ装置１０が形成した画像情報とを比較照合する比較照合部２３と、比較照合部２３が比較照合した結果を文字認識部２１が変換したコード情報に関連付けて出力する出力部２４とを有している。

文字認識部２１は、画像情報Ｄ２を１文字あるいは１つの記号ごとに分離し、１文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報Ｃ１を複数形成し、形成した読取文字画像情報Ｃ１を出力する。また、形成した読取文字画像情報Ｃ１に１つコード情報を割り当てることにより、読取文字画像情報Ｃ１をコード情報に変換し、このコード情報を出力する。このように、文字認識部２１は、画像情報Ｄ２から１つの文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報Ｃ１を抽出する抽出手段の一例であるとともに抽出手段が抽出した読取文字画像情報Ｃ１を文字あるいは記号を識別する識別情報（コード情報）に変換する変換手段の一例である。

生成部２２は、文字認識部２１が出力したコード情報を取得し、このコード情報に対応する文字のフォント画像情報である対応文字画像情報Ｃ２を、予め指定されたフォントで生成し、生成した対応文字画像情報Ｃ２を出力する。
比較照合部２３は、文字認識部２１が出力した読取文字画像情報Ｃ１と生成部２２が出力した対応文字画像情報Ｃ２とを取得し、この読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを比較照合する。そして、比較照合した結果、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを同一視不可能と判断した場合には、不一致信号を出力する。言い換えれば、比較照合した結果、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２との関連性が低いと判断した場合には、不一致信号を出力する。

出力部２４は、文字認識部２１が出力したコード情報と比較照合部２３が出力した不一致信号とを取得し、この不一致信号が出力された読取文字画像情報Ｃ１に対応するコード情報にこの不一致信号を関連付け、不一致信号を関連付けたコード情報を出力する。不一致信号が出力されていないコード情報は、そのまま出力する。つまり、出力部２４は、不一致信号が関連付けられたコード情報と不一致信号が関連付けていないコード情報とを含んだ文書情報Ｄ３を出力する。

関連付け態様としては、以下の態様であることを例示することができる。すなわち、不一致信号が関連付けられていないコード情報に対応するフォントを例えばディスプレイに表示する際の画素の色を黒とするのに対して、不一致信号が関連付けられたコード情報に対応するフォントの画素の色が赤となるように関連付けることが好適である。あるいは、不一致信号が関連付けられたコード情報に対応するフォントのみをハイライトするように関連付けることも好適である。

次に、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを比較照合する手法について説明する。
先ず、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小して、修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する。なお、解像度はスキャンする際に使用者により指定された値である。
次に、修正した文字画像情報Ｃ２´の画素数Ｎｆｉを計測する。
また、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する。より具体的には、色のついている画素を“１”、白い画素を“０”とすると、両画像情報の同じ座標の各画素同士の排他的論理和は、両方の画素とも色つきの場合は“０”、または両方の画素とも白の場合は“０”となる。また、どちらか一方の画素が色つきで、一方が白の場合は“１”となる。この画素ごとの排他的論理和を積算した値を、２つの画像情報間の差ΔＮとする。ΔＮは、同じ画素同士の重なりが多ければ小さく、異なる画素の重なりが多ければ大きな値となる。例えば、重ねた画像がまったく同じであれば、ΔＮは零である。

そして、重なっていない画素数ΔＮを修正した文字画像情報Ｃ２´の画素数Ｎｆｉで除した値（＝ΔＮ／Ｎｆｉ）を算出する。一致している画素が多いほど（両画像情報の一致度が高いほど）、ΔＮ／Ｎｆｉの値は小さい値になる。それゆえ、ΔＮ／Ｎｆｉが予め定めた閾値以上である場合には、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とは同一視不可能と判断し、ΔＮ／Ｎｆｉが予め定めた閾値より小さい場合には、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とは同一視可能と判断する。そして、ΔＮ／Ｎｆｉが予め定めた閾値以上である場合に、上述した不一致信号を出力する。

言い換えれば、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２との一致度が予め定めた基準値よりも大きい場合には、これらの関連性が高く、一致度が基準値以下である場合には、これらの関連性が低いと判断する。そして、関連性が低いと判断した場合に、上述した不一致信号を出力する。

以下、フローチャートを用いて、比較照合部２３が行う比較照合処理について説明する。
図４は、比較照合部２３が行う比較照合処理の手順を示すフローチャートである。
比較照合部２３は、使用者から文字認識処理の要求を受けたことなどをトリガーとしてこの比較照合処理を実行開始する。

比較照合部２３は、先ず、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小することにより、修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する（ステップ４０１）。
その後、ステップ４０１にて生成した文字画像情報Ｃ２´の画素数Ｎｆｉを計測する（ステップ４０２）。
また、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する（ステップ４０３）。

そして、ステップ４０３にて計測した画素数ΔＮを画素数Ｎｆｉで除した値ΔＮ／Ｎｆｉが予め定めた閾値より小さいか否かを判別する（ステップ４０４）。そして、ステップ４０４にて否定判定された場合には、不一致信号を出力して（ステップ４０５）、本処理の実行を終了する。一方、ステップ４０４にて肯定判定された場合には、そのまま本処理の実行を終了する。
このように、比較照合部２３がかかる比較照合処理を実行することで、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを同一視可能か否かが判別可能となり、同一視不可能である場合には不一致信号を精度高く出力可能となる。

次に、以上のように構成された情報処理装置２０の作用について説明する。
図５は、印刷した原稿を示す図である。図６は、スキャナ装置１０にてスキャンされた原稿を示す図である。
図５に示した、数字の七を算用数字で「７」と印刷した原稿が、複写時あるいは人から人に交換されるうちに、画像の一部に欠落が生じたり汚れが付着したりすることにより図６のように変形し、この状態でスキャナ装置１０にてスキャンされたとする。文字認識部２１は、図６にある黒い部分を読取文字画像情報Ｃ１として出力する。

図７は、文字と文字コードとの関係を示す図である。図７には、ＡＳＣＩＩの関係を例示している。
文字認識部２１は、図６の形から数字の「１」であると認識し、コード情報として、１６進数の“３１”に変換して出力する。つまり、正しくは、図７に示すように１６進数の“３７”とすべきところを“３１”に変換して出力する。

図８は、生成部２２が出力する文字画像情報を表示した図である。
生成部２２は、文字認識部２１が変換したコード情報“３１”に対応する文字のフォント画像情報である対応文字画像情報Ｃ２を、予め指定されたフォントで生成し、生成した対応文字画像情報Ｃ２を出力する。この生成部２２が出力する対応文字画像情報Ｃ２を表示すると図８の通りとなる。

比較照合部２３は、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小することにより、修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する。そして、修正した文字画像情報Ｃ２´の画素数Ｎｆｉを計測する。
図９は、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせて表示した図である。比較照合部２３は、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する。
そして、ΔＮ／Ｎｆｉを算出し、ΔＮ／Ｎｆｉが予め定めた閾値以上である場合には、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とは同一視不可能と判断し、不一致信号を出力する。ΔＮ／Ｎｆｉが予め定めた閾値より小さい場合には、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とは同一視可能と判断し、不一致信号は出力しない。

出力部２４は、文字認識部２１が出力したコード情報と比較照合部２３が出力した不一致信号とを取得し、この不一致信号が出力された読取文字画像情報Ｃ１に対応するコード情報にこの不一致信号を関連付け、不一致信号を関連付けたコード情報を出力する。不一致信号が出力されていないコード情報は、そのまま出力する。

そして、例えば、表示部２０２が、出力部２４が出力した文書情報Ｄ３をディスプレイに表示することにより、使用者は、不一致信号が関連付けられた文字と不一致信号が関連付けられていない文字とを識別可能となる。これにより、使用者は文字認識エラーの箇所を特定可能となるので、その部分のみを確認すれば、大幅に作業効率を向上する。

なお、上述した実施の形態においては、比較照合部２３は、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを比較照合する際に、重なっていない画素数ΔＮを修正した文字画像情報Ｃ２´の画素数Ｎｆｉで除した値（＝ΔＮ／Ｎｆｉ）が閾値より小さいか否かで判断しているが、特にかかる態様には限定されない。
すなわち、比較照合部２３は、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´との重なっていない画素数ΔＮを計測し、この重なっていない画素数ΔＮが閾値より小さいか否かで判断してもよい。

以下、フローチャートを用いて、比較照合部２３が行う他の比較照合処理について説明する。図１０は、比較照合部２３が行う他の比較照合処理の手順を示すフローチャートである。
比較照合部２３は、使用者から文字認識処理の要求を受けたことなどをトリガーとしてこの比較照合処理を実行開始する。

比較照合部２３は、先ず、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小することにより修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する（ステップ１００１）。
その後、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する（ステップ１００２）。

そして、ステップ１００２にて計測した画素数ΔＮが予め定めた閾値より小さいか否かを判別する（ステップ１００３）。そして、ステップ１００３にて否定判定された場合には、不一致信号を出力して（ステップ１００４）、本処理の実行を終了する。一方、ステップ１００３にて肯定判定された場合には、そのまま本処理の実行を終了する。
この比較照合処理を実行することでも、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを同一視可能か否かが判別可能となり、同一視不可能である場合には不一致信号を精度高く出力可能となる。

また、上述した実施の形態においては、生成部２２に予め１つのフォントが指定されている場合について述べたが、生成部２２に予め複数のフォントが指定されていてもよい。かかる場合、以下のように比較照合処理を実行すればよい。
すなわち、生成部２２は、コード情報に対応する対応文字画像情報Ｃ２を生成するに際し、予め複数のフォントが指定されている場合には、全てのフォントの対応文字画像情報Ｃ２を生成し、生成した全ての対応文字画像情報Ｃ２を出力する。そして、比較照合部２３は、文字認識部２１が出力した読取文字画像情報Ｃ１と全ての対応文字画像情報Ｃ２とが同一視不可能と判断した場合には、不一致信号を出力し、読取文字画像情報Ｃ１と複数の対応文字画像情報Ｃ２の内のいずれかが同一視可能と判断した場合には、不一致信号は出力しない。

図１１は、複数のフォントが指定された場合の比較照合処理の手順を示すフローチャートである。
比較照合部２３は、先ず、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように、複数の対応文字画像情報Ｃ２の内から選択した対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小することにより修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する（ステップ１１０１）。
その後、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する（ステップ１１０２）。

そして、ステップ１１０２にて計測した画素数ΔＮが予め定めた閾値より小さいか否かを判別する（ステップ１１０３）。そして、ステップ１１０３にて肯定判定された場合には、そのまま本処理の実行を終了する。
一方、ステップ１１０３にて否定判定された場合には、未照合の対応文字画像情報Ｃ２が残っているか否かを判別する（ステップ１１０４）。そして、ステップ１１０４にて肯定判定された場合には、ステップ１１０１以降の処理を再度行う。一方、ステップ１１０４にて否定判定された場合には、不一致信号を出力して（ステップ１１０５）、本処理の実行を終了する。
この比較照合処理を実行することでも、読取文字画像情報Ｃ１と複数の対応文字画像情報Ｃ２のいずれかが同一視可能であるかが判別可能となり、いずれも同一視不可能である場合には不一致信号を精度高く出力可能となる。

ここで、ＦＡＸなどで受け取った文書の画像の縦横比が歪んだ場合や、解像度２００ｄｐｉで紙が受け渡される経路を通過した場合、スキャナ装置１０の解像度が高くても画像情報が劣化している場合がある。そこで、比較照合部２３は、読取文字画像情報Ｃ１のエッジ部をスムージングして読取文字画像情報Ｃ１を補正し、この補正した読取文字画像情報Ｃ１´を対応文字画像情報Ｃ２と比較照合することが好適である。

また、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とを同一視可能か否かの判断に用いる閾値を、条件に応じて変更することで、より使用者の使い勝手に合致した判断が可能となる。
条件の例としては、以下の事項が考えられる。図１２は、条件と閾値との関係を示す図である。
条件１：コード情報が「１」（いち）と「ｌ」（アルファベット小文字のエル）、「０」（ゼロ）と「Ｏ」（アルファベットのオー）など、正確に文字認識することが困難なコード情報の場合、重なり画素がより多いことで同一視可能と判断するように閾値を厳しくする（小さくする）。例えば、図１２に示すように、コード情報が「１」（いち）または「ｌ」（アルファベット小文字のエル）である場合には閾値は５０に、「０」（ゼロ）または「Ｏ」（アルファベットのオー）である場合には閾値は２０とする。

条件２：使用の開始時点では閾値を厳しく設定し、使用者が使う過程で閾値を調整する。使用開始時点では多くの文字が同一視不可能と判断されるが、使用者が使う過程で、「不一致と判断したのに一致していた」回数が多い場合には調整することで、より適切な判断に近づく。例えば、図１２に示すように、初期設定時は２００、その後使用過程で「不一致と判断したのに一致していた」回数が多い場合には使用者（ユーザ）の設定により３００とする。

条件３：数字のみ、アルファベットのみ、漢字のみや、特定の国の言語のみなどの限定条件の指定を受けた場合にそれに応じた閾値を設定する。限定条件の指定は、使用者から文字認識処理を受け付ける際に受け付ければよい。例えば、図１２に示すように、数字のみの場合は５００、アルファベットのみの場合は４５０、数字とアルファベットの場合は４００、漢字と数字とアルファベットの場合は３００、ハングル文字のみの場合は４００、任意の文字の場合は３００に設定する。

条件４：使用者からのフィードバック、つまり、「不一致と判断したのに一致していた」や「一致と判断したのに不一致だった」などの情報を受け付けて閾値を調整する。例えば、図１２に示すように、初期設定時には２００とし、「不一致と判断したのに一致していた」との情報を受ける毎に１０を加算し、「一致と判断したのに不一致だった」との情報を受ける毎に１０を減算する。なお、かかる場合には下限値を５０とするなどすることが好適である。
なお、これらの条件は同時に複数設定してもよい。

上記した条件例で閾値を変更する場合には以下のように処理すればよい。
以下、フローチャートを用いて、比較照合部２３が行う閾値変更をも行う比較照合処理について説明する。図１３は、比較照合部２３が行う、閾値変更をも行う比較照合処理の手順を示すフローチャートである。
比較照合部２３は、使用者から文字認識処理の要求を受けたことなどをトリガーとしてこの比較照合処理を実行開始する。

比較照合部２３は、先ず、予め記憶している図１２に示した条件と閾値との関係に従い閾値を設定する（ステップ１３０１）。例えば、取得した対応文字画像情報Ｃ２の基となるコード情報が、「１」（いち）、「ｌ」（アルファベット小文字のエル）、「０」（ゼロ）、「Ｏ」（アルファベットのオー）などである場合には図１２に示した閾値に設定する。また、条件３の限定条件が予め設定されている場合には図１２に示した閾値に設定する。また、条件２および４に従って閾値が定められている場合にはその閾値に設定する。なお、例えば、条件３中の「数字のみ」の限定条件があり、取得した対応文字画像情報Ｃ２の基となるコード情報が、「１」（いち）である場合など、適用される条件の複数に該当する場合には、その中で最も厳しい（小さな）数字に設定する。

次に、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小することにより修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する（ステップ１３０２）。
その後、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する（ステップ１３０３）。

そして、ステップ１３０３にて計測した画素数ΔＮがステップ１３０１にて設定した閾値より小さいか否かを判別する（ステップ１３０４）。そして、ステップ１３０４にて否定判定された場合には、不一致信号を出力して（ステップ１３０５）、本処理の実行を終了する。一方、ステップ１３０４にて肯定判定された場合には、そのまま本処理の実行を終了する。
この比較照合処理を実行することでも、読取文字画像情報Ｃ１と対応文字画像情報Ｃ２とをより精度高く同一視可能か否かが判別可能となり、同一視不可能である場合には不一致信号を精度高く出力可能となる。

また、上述した実施の形態においては、比較照合部２３が行う判断は、同一視可能か不可能かの２者択一であるが、同一視不可能である可能性を、重なっていない画素数ΔＮに応じて高い、中程度、低いなどのレベル分けをすることが好適である。
すなわち、重なっていない画素数ΔＮが第１の閾値（例えば、１００）以下である場合には同一視不可能である可能性が低いと判断し、不一致の可能性が低い信号を出力する。また、ΔＮが第２の閾値（例えば、３００）以上である場合には同一視不可能である可能性が高いと判断し、不一致の可能性が高い信号を出力する。そして、ΔＮが第１の閾値より大きく第２の閾値より小さい場合には同一視不可能である可能性が中レベルと判断し、不一致の可能性が中程度の信号を出力する。

また、比較照合部２３が段階に応じた信号を出力する機能を有する場合においては、出力部２４は以下の機能を有することが好適である。
すなわち、文字認識部２１が出力したコード情報と比較照合部２３が出力した段階に応じた信号とを取得し、この段階に応じた信号が出力された読取文字画像情報Ｃ１に対応するコード情報にこの段階に応じた信号を関連付け、この段階に応じた信号を関連付けたコード情報を出力する。

例えば、不一致の可能性が低い信号が関連付けられているコード情報に対応するフォントを例えばディスプレイに表示する際の画素の色が黒、不一致の可能性が中程度の信号が関連付けられたコード情報に対応するフォントの画素の色が青、不一致の可能性が高い信号が関連付けられたコード情報に対応するフォントの画素の色が赤となるように関連付けることが好適である。

以下、フローチャートを用いて、比較照合部２３が行う他の比較照合処理について説明する。図１４は、比較照合部２３が行う他の比較照合処理の手順を示すフローチャートである。
比較照合部２３は、使用者から文字認識処理の要求を受けたことなどをトリガーとしてこの比較照合処理を実行開始する。

比較照合部２３は、先ず、読取文字画像情報Ｃ１の上下左右の長さを計測し、その上下左右の長さ、および解像度が一致するように対応文字画像情報Ｃ２を拡大または縮小することにより修正した文字画像情報Ｃ２´を生成する（ステップ１４０１）。
その後、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´とを重ね合わせ、排他的論理和をとることで、重なっていない画素数ΔＮを計測する（ステップ１４０２）。

そして、ステップ１４０２にて計測した画素数ΔＮと予め定めた閾値とを比較する（ステップ１４０３）。そして、ステップ１４０３にて、重なっていない画素数ΔＮが第１の閾値以下であると判断した場合には同一視不可能である可能性が低いとして不一致の可能性が低い信号を出力し（ステップ１４０４）、本処理の実行を終了する。また、ΔＮが第１の閾値より大きく第２の閾値より小さいと判断した場合には同一視不可能である可能性が中レベルとして不一致の可能性が中程度の信号を出力し（ステップ１４０５）、本処理の実行を終了する。また、ΔＮが第２の閾値以上であると判断した場合には同一視不可能である可能性が高いとして不一致の可能性が高い信号を出力し（ステップ１４０６）、本処理の実行を終了する。

なお、図１１、図１３、図１４を用いて説明した比較照合処理においては、比較照合部２３は、読取文字画像情報Ｃ１と修正した文字画像情報Ｃ２´との重なっていない画素数ΔＮを計測し、この重なっていない画素数ΔＮが閾値より小さいか否かで判断しているが、図４を用いて説明した比較照合処理のように、重なっていない画素数ΔＮを修正した文字画像情報Ｃ２´の画素数Ｎｆｉで除した値（＝ΔＮ／Ｎｆｉ）が閾値より小さいか否かで判断してもよいことは言うまでもない。

１…情報処理システム、１０…スキャナ装置、２０…情報処理装置、２１…文字認識部、２２…生成部、２３…比較照合部、２４…出力部

Claims (9)

1. 原稿の画像を読み取る画像読み取り装置にて得られた読取画像情報を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記読取画像情報から１つの文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段が抽出した前記読取文字画像情報を文字あるいは記号を識別する識別情報に変換する変換手段と、
   前記変換手段が変換した前記識別情報に対応する画像情報である対応文字画像情報を生成する生成手段と、
   前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報とを比較し、これらの関連性を判断する判断手段と、
   前記判断手段による前記関連性に基づき前記変換手段が変換した識別情報と当該判断手段の判断結果とを関連付けて出力する出力手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度を把握し、当該一致度の度合いに応じて前記関連性を判断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. 前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度と、前記識別情報に応じて定められた基準値とを比較することにより前記関連性を判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度と、前記原稿に含まれる字体に応じて定められた基準値とを比較することにより前記関連性を判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度と、予め設定され、その後当該判断手段の判断結果の正確性に応じて変更させられる基準値とを比較することにより前記関連性を判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度が前記基準値よりも大きい場合には、これらの関連性が高く、当該一致度が当該基準値以下である場合には、これらの関連性が低いと判断し、
   前記出力手段は、前記判断手段が前記関連性が低いと判断した判断結果を前記識別情報に関連付けて出力することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記判断手段は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との関連性が低いと判断する場合には、その程度を判断し、
   前記出力手段は、前記判断手段が判断した関連性が低い程度をも前記識別情報に関連付けることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. コンピュータに、
   原稿の画像を読み取る画像読み取り装置にて得られた読取画像情報を受け付ける機能と、
   前記受け付ける機能が受け付けた前記読取画像情報から１つの文字あるいは記号の画像情報である読取文字画像情報を抽出する機能と、
   前記抽出する機能が抽出した前記読取文字画像情報を文字あるいは記号を識別する識別情報に変換する機能と、
   前記変換する機能が変換した識別情報に対応する画像情報である対応文字画像情報を生成する機能と、
   前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報とを比較し、これらの関連性を判断する機能と、
   前記判断する機能による関連性に基づき前記変換する機能が変換した識別情報と当該判断する機能の判断結果とを関連付けて出力する機能と、
   を実現するためのプログラム。
9. 前記判断する機能は、前記読取文字画像情報と前記対応文字画像情報との一致度を把握し、当該一致度の度合いに応じて前記関連性を判断することを特徴とする請求項８に記載のプログラム。

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