JP2012043334A - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】第１の画像内の情報と第２の画像内の情報とが対応している度合に基づいて、第１の画像と第２の画像を選択するようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の抽出手段は、画像内の予め定められた領域を抽出し、認識手段は、前記抽出手段によって抽出された領域内の画像を文字認識し、評価点決定手段は、第１の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第１の情報と、第２の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第２の情報とが対応している度合を示す評価点を決定し、選択手段は、前記評価点決定手段によって決定された評価点に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の組を選択する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

特許文献１には、領収書の帳簿への記帳等の労力を軽減できるとともに、税務申告の下となる領収書の真偽の判別を容易に行える税務チェックシステムを提供することを課題とし、発行される領収書に対してシリアルナンバーを付与するとともに、発行された領収書データを記憶しておく第三者機関のホストコンピュータと、前記第三者機関のホストコンピュータから割り当てられたシリアルナンバーを記載して領収書を発行する領収書発行手段と、発行された領収書のシリアルナンバーを前記第三者機関のホストコンピュータへ送信して対応する領収書データを引き出して照合させる領収書内容照合手段と、領収書のシリアルナンバーと対応させて支払金額の集計をする支払金額集計手段と、前記第三者機関のホストコンピュータに記憶された領収書データを受信して、売上金額を把握する売上金額把握手段と、を含むことが開示されている。

特開２００２−１０９１５６号公報

本発明は、第１の画像内の情報と第２の画像内の情報とが対応している度合に基づいて、第１の画像と第２の画像を選択するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、画像内の予め定められた領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された領域内の画像を文字認識する認識手段と、第１の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第１の情報と、第２の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第２の情報とが対応している度合を示す評価点を決定する評価点決定手段と、前記評価点決定手段によって決定された評価点に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の組を選択する選択手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。

請求項２の発明は、前記評価点決定手段は、第１の画像の種類、第１の項目、演算子、第２の画像の種類、第２の項目、評価点によって構成されている規則を抽出し、該第１の画像の種類と該第２の画像の種類によって前記第１の画像と前記第２の画像を特定し、該第１の項目と対になっている前記第１の情報と該第２の項目と対になっている前記第２の情報とが該演算子の関係を満たすか否かによって、前記評価点を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。

請求項３の発明は、前記規則には、さらに、演算子の関係を満たす範囲を示す許容値を含み、前記評価点決定手段は、前記第１の項目名と対になっている第１の情報と前記第２の項目名と対になっている第２の情報とが、前記許容値が示す範囲内で前記演算子の関係を満たすか否かによって、前記評価点を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置である。

請求項４の発明は、業務と該業務で必要とする書類の種類と該書類に対応する書類の種類を記憶している業務書類情報を用いて、前記規則を生成する規則生成手段をさらに具備することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置である。

請求項５の発明は、前記評価点決定手段は、前記第１の画像を読み取った際の属性を前記第１の情報として又は前記第２の画像を読み取った際の属性を前記第２の情報として、評価点を決定することを特徴とする請求項１から４に記載の画像処理装置である。

請求項６の発明は、コンピュータを、画像内の予め定められた領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された領域内の画像を文字認識する認識手段と、第１の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第１の情報と、第２の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第２の情報とが対応している度合を示す評価点を決定する評価点決定手段と、前記評価点決定手段によって決定された評価点に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の組を選択する選択手段として機能させるための画像処理プログラムである。

請求項１の画像処理装置によれば、第１の画像内の情報と第２の画像内の情報とが対応している度合に基づいて、第１の画像と第２の画像を選択することができる。

請求項２の画像処理装置によれば、規則に基づいて評価点を決定することができる。

請求項３の画像処理装置によれば、許容値が示す範囲内で規則内の演算子の関係を満たすか否かによって、評価点を決定することができる。

請求項４の画像処理装置によれば、業務書類情報を用いて規則を生成することができる。

請求項５の画像処理装置によれば、画像を読み取った際の属性を用いて評価点を決定することができる。

請求項６の画像処理プログラムによれば、第１の画像内の情報と第２の画像内の情報とが対応している度合に基づいて、第１の画像と第２の画像を選択することができる。

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態による評価までの処理例を示すフローチャートである。 ログ情報テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 解析パラメータテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 認識結果テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 評価パラメータテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 証跡データテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態による評価後の処理例を示すフローチャートである。 ワークフローの例を示す説明図である。 ワークフロー必要書類テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態が対象とする画像の例を示す説明図である。 本実施の形態が対象とする画像の例を示す説明図である。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶している」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である画像処理装置は、図１の例に示すように、画像受付モジュール１１０、レイアウト解析モジュール１２０、解析パラメータ記憶モジュール１２５、文字認識モジュール１３０、認識結果記憶モジュール１３５、評価モジュール１４０、評価パラメータ記憶モジュール１４５、証跡データ記憶モジュール１５０、候補選択モジュール１５５、出力モジュール１６０、評価パラメータ生成モジュール１７０、ワークフロー記憶モジュール１７５を有している。
本実施の形態は、企業の統制活動である財務内部統制に主に利用される。
財務内部統制とは、１９９２年にＣＯＳＯ（トレッドウェイ委員会組織委員会）が発表した「内部統制−統合的枠組み」が、事実上の標準となっており、「（１）業務の有効性・効率性、（２）財務諸表の信頼性、（３）関連法規の遵守の３つの目的を達成するために、合理的な保証を提供することを意図した、取締役会、経営者及びその他の職員によって遂行される１つのプロセス」と定義されている。
そして、財務内部統制の評価においては、業務プロセス内で発生した取引の内容が正しいかどうかを確認することが一般的に実施される。取引の内容が正しいかどうかは、取引で使用された証跡（例えば、請求書）に対して証憑（例えば、領収証）をつき合わせることで確認される。証跡と証憑の対（例えば、請求書とその請求書に対する領収書）に対する確認は、証跡と証憑が画像である場合（つまり、証跡と証憑が紙の書類であり、それをスキャナー等の画像読取装置によって読み込ませた場合）、担当者による目視での確認が必要である。本実施の形態は、この目視での確認を必要とする証跡の画像と証憑の画像を選択するものである。

画像受付モジュール１１０は、レイアウト解析モジュール１２０と接続されており、画像を受け付けて、その画像をレイアウト解析モジュール１２０へ渡す。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナー、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等で映像を撮影すること、ハードディスク（コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、２値画像、多値画像（カラー画像を含む）であってもよい。受け付ける画像は、複数枚の画像である。また、画像の内容として、主にビジネスに用いられる文書等であり、特に財務内部統制の評価の対象となる文書である。画像受付モジュール１１０が受け付ける証跡の画像として図１１に例示する請求書画像１１００、証憑の画像として図１２に例示する領収書画像１２００等がある。

また、画像受付モジュール１１０は、画像とともにその画像を読み取った際の属性（いわゆるログ情報）を受け取るようにしてもよい。受け取る属性として、例えば、ログ情報テーブル３００がある。図３は、ログ情報テーブル３００のデータ構造例を示す説明図である。ログ情報テーブル３００は、画像ＩＤ欄３１０、読取日時欄３２０、操作者ＩＤ欄３３０、読取機器ＩＤ欄３４０、読取機器の場所欄３５０、読取操作種別欄３６０を有している。画像ＩＤ欄３１０は、その画像を示す画像ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を記憶している。読取日時欄３２０は、その画像をスキャナーが読み込んだ日時（日時に限らず、年、月、日、分、秒、秒以下を含めてもよい）を記憶している。操作者ＩＤ欄３３０は、そのスキャナーの操作者を示す操作者ＩＤを記憶している。操作者ＩＤを取得するのに、例えば、そのスキャナーを使用するにあたって、操作者が所持しているＩＣカード内の操作者ＩＤをスキャナーに備え付けられているＩＣカードリーダーで読み取る。読取機器ＩＤ欄３４０は、そのスキャナーを示す読取機器ＩＤを記憶している。読取機器の場所欄３５０は、そのスキャナーが設置されている場所を記憶している。読取操作種別欄３６０は、そのスキャナーでの操作種別を記憶している。操作種別として、例えば、スキャナーで読み取った際の一連の操作、又は読み取った際のスキャナーの設定情報（カラー又は白黒、読取濃度等）等がある。
なお、画像を読み取った際の属性は、評価モジュール１４０によって利用される。

レイアウト解析モジュール１２０は、画像受付モジュール１１０、解析パラメータ記憶モジュール１２５、文字認識モジュール１３０と接続されている。画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の予め定められた領域を抽出する。そして、抽出した領域内の画像を文字認識モジュール１３０へ渡す。例えば、予め定められた領域として、解析パラメータ記憶モジュール１２５内に記憶されている解析パラメータを用いる。抽出領域として、例えば、図１１に示す請求書画像１１００からは領域１１０２〜１１２０、図１２に示す領収書画像１２００からは領域１２０２〜１２１４がある。

解析パラメータ記憶モジュール１２５は、レイアウト解析モジュール１２０と接続されている。例えば、画像毎に解析パラメータテーブル４００を記憶している。図４は、解析パラメータテーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。解析パラメータテーブル４００は、領域欄４１０、領域種欄４２０を有している。領域欄４１０は、Ｘ欄４１２、Ｙ欄４１４、Ｗ欄４１６、Ｈ欄４１８を有している。画像をＸＹ座標系で表し、領域の位置を示すものである。Ｘ欄４１２は、領域の左上のＸ座標を記憶している。Ｙ欄４１４は、領域の左上のＹ座標を記憶している。Ｗ欄４１６は、領域の幅を記憶している。Ｈ欄４１８は、領域の高さを記憶している。領域種欄４２０は、その領域の種類を記憶している。領域の種類として、例えば、作成日付、書類番号、宛先、発行元、請求先、金額（請求金額、支払金額等）、品目、数量、単価、連絡先、書類名等がある。例えば、図１１に例示した請求書画像１１００内の領域１１０２は作成日付である。なお、書類名の領域の文字認識結果を後述する書類の種類としてもよい。

文字認識モジュール１３０は、レイアウト解析モジュール１２０、認識結果記憶モジュール１３５と接続されている。レイアウト解析モジュール１２０によって抽出された領域内の画像を文字認識する。文字認識は既存の技術を用いる。文字認識結果を認識結果記憶モジュール１３５に記憶させる。
認識結果記憶モジュール１３５は、文字認識モジュール１３０、評価モジュール１４０と接続されている。文字認識モジュール１３０による文字認識結果を、例えば画像毎に認識結果テーブル５００のように記憶している。図５は、認識結果テーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。認識結果テーブル５００は、項目名欄５１０、値欄５２０を有している。項目名欄５１０は、解析パラメータテーブル４００の領域種欄４２０から取得した領域の種類を記憶している。また、領域内の画像に項目名が含まれている場合は、その文字認識結果である項目名を記憶するようにしてもよい。値欄５２０は、その領域内の画像を文字認識した結果を記憶している。

評価モジュール１４０は、認識結果記憶モジュール１３５、評価パラメータ記憶モジュール１４５、証跡データ記憶モジュール１５０と接続されている。第１の画像に対して文字認識モジュール１３０によって文字認識された第１の情報と、第２の画像に対して文字認識モジュール１３０によって文字認識された第２の情報とが対応している度合を示す評価点を決定する。具体的には、例えば、認識結果記憶モジュール１３５内の証跡の画像に対して文字認識された結果である認識結果テーブル５００内の値欄５２０の情報と、認識結果記憶モジュール１３５内のその証跡の画像に対応している証憑の画像に対して文字認識された結果である認識結果テーブル５００内の値欄５２０の情報を用いて、評価値を決定する。

より具体的には、評価モジュール１４０は、第１の画像の種類、第１の項目、演算子、第２の画像の種類、第２の項目、評価点によって構成されている規則を評価パラメータ記憶モジュール１４５から抽出し、その第１の画像の種類とその第２の画像の種類によって第１の画像と第２の画像を特定し、その第１の項目と対になっている第１の情報とその第２の項目と対になっている第２の情報とがその演算子の関係を満たすか否かによって、評価点を決定するようにしてもよい。

また、評価モジュール１４０は、第１の項目名と対になっている第１の情報と第２の項目名と対になっている第２の情報とが、規則内の許容値が示す範囲内で演算子の関係を満たすか否かによって、評価点を決定するようにしてもよい。
また、評価モジュール１４０は、第１の画像を読み取った際の属性を第１の情報として又は第２の画像を読み取った際の属性を第２の情報として、評価点を決定するようにしてもよい。

評価パラメータ記憶モジュール１４５は、評価モジュール１４０、評価パラメータ生成モジュール１７０と接続されている。評価パラメータ記憶モジュール１４５は、例えば、評価パラメータテーブル６００を記憶している。図６は、評価パラメータテーブル６００のデータ構造例を示す説明図である。評価パラメータテーブル６００は、評価パラメータＩＤ欄６１０、画像の種類Ａ欄６２０、項目名Ａ欄６３０、演算子欄６４０、画像の種類Ｂ欄６５０、項目名Ｂ欄６６０、許容値欄６７０、評価点欄６８０を有している。評価パラメータＩＤ欄６１０は、評価パラメータを示す評価パラメータＩＤを記憶している。画像の種類Ａ欄６２０は、第１の画像の種類を記憶している。画像の種類として、例えば、文書の書類名（請求書、領収書等）、第１の文書を示す文書ＩＤであってもよい。項目名Ａ欄６３０は、画像の種類Ａ欄６２０の第１の文書における第１の項目名であり、比較対象となる情報の項目名を記憶している。認識結果テーブル５００の項目名欄５１０に対応する。演算子欄６４０は、項目名Ａ欄６３０の第１の項目名に対応する情報と項目名Ｂ欄６６０の第２の項目名に対応する情報とを比較する演算子を記憶している。画像の種類Ｂ欄６５０は、画像の種類Ａ欄６２０の第１の画像と対応している第２の画像の種類を記憶している。項目名Ｂ欄６６０は、画像の種類Ｂ欄６５０の第２の文書における第２の項目名であり、比較対象となる情報の項目名を記憶している。認識結果テーブル５００の項目名欄５１０に対応する。許容値欄６７０は、演算子欄６４０の演算子の関係を満たす範囲を示す許容値を記憶している。なお、許容値欄６７０はなくてもよい。評価点欄６８０は、評価点を記憶している。

例えば、画像の種類Ａ欄６２０は証跡の画像である“請求書”、項目名Ｂ欄６６０には証憑の画像である請求書に対応する“領収書”を記憶する。
例えば、項目名Ａ欄６３０、項目名Ｂ欄６６０は“金額”を記憶する。つまり、請求書の請求額（図１１に例示する請求書画像１１００内の領域１１２０）と領収書の金額（図１２に例示する領収書画像１２００内の領域１２０６）とを比較対象とすることを示している。
例えば、演算子欄６４０は“＝”（等しい）、“！＝”（異なる）、“＞”（前が大きい）、“＜”（前が小さい）、“＞＝”（前が後ろ以上）、“＜＝”（前が後ろ以下）等を記憶する。
例えば、許容値欄６７０は演算子によって評価された結果の揺らぎをどの程度まで許容するかを示す許容値を記憶する。例えば、許容値には、−１００から１００まで指定し得る。許容値が−５の場合、後者の属性値が前者の属性値の−５％までの範囲なら問題無いと見なす。使い方としては、請求金額３０００円に対し、領収金額が２９５０円といったことが現実には存在する。演算子に“＝”を指定し、許容値の値が−５の場合、領収書金額が２８５０円から３０００円までは等しいと評価される。
例えば、評価点欄６８０は評価点として０から４２９４９６７２９５（３２ｂｉｔ値の最大値）までの値を記憶する。ここでの評価点は、両者が演算子欄６４０の関係を有していない場合（又は、許容値を適用しても演算子欄６４０の関係を有していない場合）に適用されるものである。また、評価点が高い点であることは、証跡の画像と証憑の画像が適合していないこと、つまり、人が目視によって確認する必要が高いことを示している。なお、評価点を、両者が演算子欄６４０の関係を有している場合（又は、許容値を適用して演算子欄６４０の関係を有している場合）に適用されるものであるとしてもよい。また、評価点が低い点であることは、証跡の画像と証憑の画像が適合していないこと、つまり、人が目視によって確認する必要が高いことを示しているとしてもよい。

評価パラメータの例を示す。なお、この例は、評価パラメータテーブル６００の画像の種類Ａ欄６２０から右側の欄に記憶されているパラメータを順に示している。
（１） 請求書，金額，＝，領収書，金額，−５，１００
（２） 請求書，発行元，＝，領収書，発行元，０，５０
（３） 請求書，スキャナーを操作した人物，＝，請求書，宛先，０，１０
（１）の例では、領収書の金額が請求書の金額の９５％から１００％でなければ評価点が１００となることを示している。
（２）の例では、請求書と領収書の発行元が異なれば重みが５０となることを示している。
（３）の例では、請求書の読取りに際してスキャナーを操作した人物の情報と、宛先の人物が異なれば１０となることを示している。なお、スキャナーを操作した人物は、前述のログ情報内のデータである「スキャナーの操作者を示す操作者ＩＤ」から操作者ＩＤと人物名を対応させて記憶しているＩＤ・氏名テーブルを用いて、抽出することができる。また、宛先が組織名である場合は、操作者ＩＤとその操作者が属している組織を対応させて記憶している組織テーブルを用いて、操作者ＩＤが示す操作者はその宛先の組織に属しているか否かを判断するようにしてもよい。
これらの例の他に、請求書の日付よりも領収書の日付の方が先である、金額が１００万以上である等の条件を評価パラメータによって定義してもよい。
このように、評価モジュール１４０は、評価パラメータに定義されている条件から算出される評価点を加算する。そして、合計された評価点を、評価パラメータＩＤ（複数ある場合もある）、対象とした画像ＩＤと共に、証跡データ記憶モジュール１５０へ登録する。

証跡データ記憶モジュール１５０は、評価モジュール１４０、候補選択モジュール１５５と接続されている。証跡データ記憶モジュール１５０は、評価点を、評価パラメータＩＤ、対象とした画像ＩＤと共に、例えば、証跡データテーブル７００のように記憶する。図７は、証跡データテーブル７００のデータ構造例を示す説明図である。証跡データテーブル７００は、評価パラメータＩＤ欄７１０、画像Ａ−ＩＤ欄７２０、画像Ｂ−ＩＤ欄７３０、評価点欄７４０を有している。評価パラメータＩＤ欄７１０は、評価モジュール１４０で適用された評価パラメータの評価パラメータＩＤ（評価パラメータテーブル６００の評価パラメータＩＤ欄６１０）を記憶する。画像Ａ−ＩＤ欄７２０は、評価モジュール１４０で評価の対象となった画像の画像ＩＤを記憶する。画像Ｂ−ＩＤ欄７３０は、評価モジュール１４０で評価の対象となった画像の画像ＩＤを記憶する。評価点欄７４０は、評価点を記憶する。

候補選択モジュール１５５は、証跡データ記憶モジュール１５０と出力モジュール１６０と接続されている。候補選択モジュール１５５は、評価モジュール１４０によって決定された評価点に基づいて、第１の画像と第２の画像の組を選択する。具体的には、例えば、証跡データ記憶モジュール１５０内の証跡データテーブル７００の評価点欄７４０を降順にソートし、上位から予め定められた個数の画像Ａ−ＩＤ欄７２０と画像Ｂ−ＩＤ欄７３０の画像の組を出力モジュール１６０へ渡す。また、予め定められた点数以上の評価点欄７４０である画像Ａ−ＩＤ欄７２０と画像Ｂ−ＩＤ欄７３０の画像の組を出力モジュール１６０へ渡すようにしてもよい。

出力モジュール１６０は、候補選択モジュール１５５と接続されており、候補選択モジュール１５５によって選択された２枚の画像の組（複数組であってもよい）を受け取り、その画像を出力する。画像を出力するとは、例えば、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、ディスプレイ等の表示装置に表示すること、ファックス等の画像送信装置で画像を送信すること、画像データベース等の画像記憶装置へ画像を書き込むこと、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置へ渡すこと等が含まれる。特に、ディスプレイ等の表示装置に表示する場合は、２つの画像を比較しやすいように並べて表示し、評価モジュール１４０による評価処理において両者の画像で比較した領域を対応付けて表示してもよい。例えば、比較した領域は同じ色を付すようにしてもよい。

評価パラメータ生成モジュール１７０は、評価パラメータ記憶モジュール１４５、ワークフロー記憶モジュール１７５と接続されている。業務とその業務で必要とする書類の種類とその書類に対応する書類の種類を記憶している業務書類情報を用いて、評価パラメータを生成する。具体的には、例えば、業務の工程がワークフローとして定義されており、ワークフローの定義には、各業務において必要とする書類（例えば、証跡）とその書類に対応する書類（例えば、証憑）が少なくとも含まれている。このワークフローの定義から評価パラメータの内、評価パラメータテーブル６００の画像の種類Ａ欄６２０と画像の種類Ｂ欄６５０を生成する。業務において必要とする書類の種類と画像の種類Ａ欄６２０へ記憶させ、その書類に対応する書類の種類と画像の種類Ａ欄６２０へ記憶させる。また、他の評価パラメータ（評価パラメータテーブル６００の項目名Ａ欄６３０、演算子欄６４０、項目名Ｂ欄６６０、許容値欄６７０、評価点欄６８０）は、画像の種類Ａ欄６２０と画像の種類Ｂ欄６５０の組に対応して予め定められた値としてもよいし、管理者によって設定されてもよい。
図９は、ワークフローの例を示す説明図である。このワークフローは、見積依頼業務９１０、見積業務９２０、発注業務９３０、納品業務９４０、検収業務９５０、請求業務９６０、領収業務９７０の各業務が順に行われるように定義されている。例えば、請求業務９６０で必要とする書類として請求書があり、請求額に対応する書類として領収書があることが、請求業務９６０の業務に設定されている。

ワークフロー記憶モジュール１７５は、評価パラメータ生成モジュール１７０と接続されており、業務書類情報を記憶している。例えば、ワークフロー必要書類テーブル１０００を記憶している。図１０は、ワークフロー必要書類テーブル１０００のデータ構造例を示す説明図である。ワークフロー必要書類テーブル１０００は、業務ＩＤ欄１０１０、必要書類欄１０２０、対応書類欄１０３０を有している。業務ＩＤ欄１０１０は、業務を示す業務ＩＤを記憶している。必要書類欄１０２０は、その業務で必要となる書類の種類を記憶している。対応書類欄１０３０は、必要書類欄１０２０の書類に対応している書類の種類を記憶している。

図２は、本実施の形態による評価までの処理例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートによる処理は、図８を用いて後述するフローチャートによる処理より前に行うことはもちろんであるが、繰り返し行った後に、図８に例示するフローチャートによる処理を行うようにしてもよい。つまり、図２に例示のフローチャートは書類の収集過程の処理であり、図８に例示するフローチャートは目視すべき書類の選択の処理である。
ステップＳ２０２では、画像受付モジュール１１０が、画像とその画像を読み取った際のログ情報を受け付ける。画像としては、例えば、図１１に示す証跡である請求書画像１１００、図１２に示す証憑である領収書画像１２００がある。
ステップＳ２０４では、レイアウト解析モジュール１２０は、解析パラメータ（解析パラメータ記憶モジュール１２５内の解析パラメータテーブル４００）にしたがって、ステップＳ２０２で受け付けた画像を解析する。例えば、図１１に例示する請求書画像１１００から領域１１０２を作成日付として、領域１１０４を書類番号として、領域１１０６を宛先として、領域１１０８を発行元として、領域１１１０を連絡先として、領域１１１２を品目として、領域１１１４を数量として、領域１１１６を単価として、領域１１１８を金額として、領域１１２０を合計金額として抽出する。また、例えば、図１２に例示する領収書画像１２００から領域１２０２を書類番号として、領域１２０４を宛先として、領域１２０６を金額として、領域１２０８を品目として、領域１２１０を作成日付として、領域１２１２を連絡先として、領域１２１４を発行元として抽出する。

ステップＳ２０６では、文字認識モジュール１３０は、ステップＳ２０４での解析結果を用いて文字認識を行う。そして、文字認識結果を認識結果記憶モジュール１３５に記憶させる。
ステップＳ２０８では、評価モジュール１４０は、ステップＳ２０６での認識結果に対して、評価パラメータ（評価パラメータ記憶モジュール１４５内の評価パラメータテーブル６００）を用いて評価を行う。例えば、領域１１０６と領域１２１４、領域１１２０と領域１２０６、領域１１１２と領域１２０８等の比較がある。また、ログ情報との比較として、請求書画像１１００がスキャナーによって読み込まれた日時と領収書画像１２００がスキャナーによって読み込まれた日時、請求書画像１１００の読み込みをしたスキャナーを操作した人物と領域１１０６等の比較がある。

図８は、本実施の形態による評価後の処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ８０２では、候補選択モジュール１５５が、評価パラメータ記憶モジュール１４５に対して、評価点でソートする。
ステップＳ８０４では、候補選択モジュール１５５が、候補を選択する。ステップＳ８０２でソートされた候補の上位から予め定められた数の画像の組を候補として選択する。
ステップＳ８０６では、出力モジュール１６０が、ステップＳ８０４で選択された候補を目視できるように出力する。

図１３を参照して、本実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図１３に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナー等のデータ読み取り部１３１７と、プリンタなどのデータ出力部１３１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ１３０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、レイアウト解析モジュール１２０、文字認識モジュール１３０、評価モジュール１４０、証跡データ記憶モジュール１５０、評価パラメータ生成モジュール１７０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３０２は、ＣＰＵ１３０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ１３０３は、ＣＰＵ１３０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス１３０４により相互に接続されている。

ホストバス１３０４は、ブリッジ１３０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１３０６に接続されている。

キーボード１３０８、マウス等のポインティングデバイス１３０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ１３１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１３１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１３０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、受け付けた画像、解析パラメータ、認識結果、評価パラメータ、証跡データなどが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ１３１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１３１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース１３０７、外部バス１３０６、ブリッジ１３０５、及びホストバス１３０４を介して接続されているＲＡＭ１３０３に供給する。リムーバブル記録媒体１３１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。

接続ポート１３１４は、外部接続機器１３１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１３１４は、インタフェース１３０７、及び外部バス１３０６、ブリッジ１３０５、ホストバス１３０４等を介してＣＰＵ１３０１等に接続されている。通信部１３１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１３１７は、例えばスキャナーであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１３１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図１３に示す画像処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１３に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１３に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナー、プリンタ、複合機（スキャナー、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標））、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１１０…画像受付モジュール
１２０…レイアウト解析モジュール
１２５…解析パラメータ記憶モジュール
１３０…文字認識モジュール
１３５…認識結果記憶モジュール
１４０…評価モジュール
１４５…評価パラメータ記憶モジュール
１５０…証跡データ記憶モジュール
１５５…候補選択モジュール
１６０…出力モジュール
１７０…評価パラメータ生成モジュール
１７５…ワークフロー記憶モジュール

Claims (6)

1. 画像内の予め定められた領域を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された領域内の画像を文字認識する認識手段と、
   第１の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第１の情報と、第２の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第２の情報とが対応している度合を示す評価点を決定する評価点決定手段と、
   前記評価点決定手段によって決定された評価点に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の組を選択する選択手段
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記評価点決定手段は、第１の画像の種類、第１の項目、演算子、第２の画像の種類、第２の項目、評価点によって構成されている規則を抽出し、該第１の画像の種類と該第２の画像の種類によって前記第１の画像と前記第２の画像を特定し、該第１の項目と対になっている前記第１の情報と該第２の項目と対になっている前記第２の情報とが該演算子の関係を満たすか否かによって、前記評価点を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記規則には、さらに、演算子の関係を満たす範囲を示す許容値を含み、
   前記評価点決定手段は、前記第１の項目名と対になっている第１の情報と前記第２の項目名と対になっている第２の情報とが、前記許容値が示す範囲内で前記演算子の関係を満たすか否かによって、前記評価点を決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 業務と該業務で必要とする書類の種類と該書類に対応する書類の種類を記憶している業務書類情報を用いて、前記規則を生成する規則生成手段
   をさらに具備することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
5. 前記評価点決定手段は、前記第１の画像を読み取った際の属性を前記第１の情報として又は前記第２の画像を読み取った際の属性を前記第２の情報として、評価点を決定する
   ことを特徴とする請求項１から４に記載の画像処理装置。
6. コンピュータを、
   画像内の予め定められた領域を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された領域内の画像を文字認識する認識手段と、
   第１の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第１の情報と、第２の画像に対して前記認識手段によって文字認識された第２の情報とが対応している度合を示す評価点を決定する評価点決定手段と、
   前記評価点決定手段によって決定された評価点に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の組を選択する選択手段
   として機能させるための画像処理プログラム。

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