JP2017068562A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】帳票を読み取って生成した画像に含まれるノイズに起因する帳票の種別の誤判定を減らすこと。【解決手段】情報処理装置１は、帳票を読み取って生成された第１の画像に含まれる第１の要素群を取得し、第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成し、複数の第２の画像の各々に含まれる第２の要素群を取得する。情報処理装置１は、第１の要素群に含まれる要素と複数の第２の要素群に含まれる要素との類似度に基づいて、第１の要素群から帳票の特徴を示す要素を抽出する。【選択図】図６

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

特許文献１に記載された帳票処理システムは、帳票画像から文字列を抽出し、抽出した文字列の位置情報及び出現頻度から各文字列の安定度を計算し、同一領域内で各文字列の出現した帳票種の数から固有度を計算し、安定度と固有度とから文字列の帳票識別辞書への登録の優先度を計算する。

特開２００３−１１５０２８号公報

帳票の処理の能率を向上させるには、電子化が有効な手段となり得る。例えば、複数の種別の帳票の特徴を示す要素を予めコンピュータに登録しておき、帳票をスキャナで読み取って画像を生成し、生成した画像に含まれる要素を抽出し、抽出された要素と予め登録された要素との比較により、読み取った帳票の種別を判定する。ところが、帳票を読み取って生成した画像にノイズが含まれている場合がある。ノイズとは、例えば、帳票の汚れや折れ目、裏写り、記入された文字などである。これらのノイズは、帳票の種別の誤判定（真の種別と異なる種別であると判定されること）の原因となり得る。誤判定が発生すると、判定結果を訂正する煩雑な作業が必要となり、非効率的である。
本発明は、帳票を読み取って生成した画像に含まれるノイズに起因する帳票の種別の誤判定を減らすことを目的とする。

請求項１に係る発明は、帳票を読み取って生成された第１の画像に含まれる第１の要素群を取得する第１取得手段と、前記第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成する付加手段と、前記複数の第２の画像の各々に含まれる第２の要素群を取得する第２取得手段と、前記第１の要素群に含まれる要素と複数の前記第２の要素群に含まれる要素との類似度に基づいて、前記第１の要素群から前記帳票の特徴を示す要素を抽出する抽出手段とを備えた情報処理装置を提供する。
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記付加手段は、予め定められた種類の前記ノイズを前記第２の画像毎に無作為に変動させることによって前記複数の第２の画像を生成する。
請求項３に係る発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記付加手段は、予め定められた複数種類の前記ノイズを前記第２の画像毎に無作為に変動させることによって前記複数の第２の画像を生成する。
請求項４に係る発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記抽出手段は、前記類似度が閾値に達した要素を前記帳票の特徴を示す要素として抽出する。
請求項５に係る発明は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記抽出手段は、前記類似度が最高である要素を前記帳票の特徴を示す要素として抽出する。
請求項６に係る発明は、コンピュータを、帳票を読み取って生成された第１の画像に含まれる第１の要素群を取得する第１取得手段と、前記第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成する付加手段と、前記複数の第２の画像の各々に含まれる第２の要素群を取得する第２取得手段と、前記第１の要素群に含まれる要素と複数の前記第２の要素群に含まれる要素との類似度に基づいて、前記第１の要素群から前記帳票の特徴を示す要素を抽出する抽出手段として機能させるためのプログラムを提供する。

請求項１、６に係る発明によれば、第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を用いて帳票の特徴を示す要素を抽出する構成を備えない場合と比べて、帳票を読み取って生成された画像に含まれるノイズに起因する帳票の種別の誤判定を減らすことができる。
請求項２に係る発明によれば、ノイズを作為的に変動させる構成と比べて、現実のノイズに近いノイズを付加することができる。
請求項３に係る発明によれば、１種類のノイズを付加する構成と比べて、現実のノイズに近いノイズを付加することができる。
請求項４に係る発明によれば、帳票の種別を示す要素の抽出の基準に幅を持たせることができる。
請求項５に係る発明によれば、最も信頼性の高い要素を抽出することができる。

実施形態に係るシステムの全体を示す図。 情報処理装置１のハードウェア構成を示す図。 帳票の例を示す図。 ノイズの例を示す図。 情報処理装置１の機能を示すブロック図。 情報処理装置１の動作を示す流れ図。 第１の要素群リストを示す図。 第２の要素群リストを示す図。 特徴リストを示す図。

本発明の実施形態の一例について説明する。
＜構成＞
図１は、実施形態に係るシステムの全体を示す図である。情報処理装置１と読取装置２は、ＬＡＮなどの通信手段３で接続されている。読取装置２は、帳票のサンプルを読み取って画像データを生成し、この画像データを情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、受信した画像データで表される画像から、帳票の特徴を示す要素を抽出する。抽出された要素は、実際の事務処理で使用される帳票の種別を判定するために用いられる。

図２は、情報処理装置１のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３などを備えたコンピュータである。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置とを備える。ＲＯＭには、ハードウェアやＯＳ（Operating System）の起動の手順を記述したファームウェアが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵが演算を実行する際のデータの記憶に用いられる。記憶部１２は、例えばハードディスク装置を備え、ＯＳやアプリケーションプログラムなどが記憶されている。通信部１３は、読取装置２と通信するための通信Ｉ／Ｆ（Interface）を備える。情報処理装置１には、表示装置１４と受付装置１５が接続されている。表示装置１４は、例えば液晶表示装置を備え、操作者が情報処理装置１を操作するための画面などを表示する。受付装置１５は、例えばキーボードやマウスなどを備え、操作者が行った操作を受け付けて、その操作に応じた情報を制御部１１に出力する。

読取装置２は、例えば、プラテンガラス、遮光板、光源、光学系、撮像素子、演算装置などを備えたイメージスキャナである（図示省略）。プラテンガラス上に載せられた帳票に対して光源が光を照射し、帳票で反射された反射光が光学系を介して撮像素子に入射する。撮像素子は、入射した光を画像信号に変換して演算装置に出力する。演算装置は、画像信号に基づいてラスタ形式の画像データを生成し、この画像データを情報処理装置１に送信する。なお、複写機と情報処理装置１を通信手段３で接続し、複写機に備えられた読取装置を用いて帳票を読み取るようにしてもよい。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体を用いて読取装置２から情報処理装置１に帳票の画像データを受け渡してもよい。

図３は、帳票の例を示す図である。帳票には、文字や罫線などの要素が印刷などによって予め形成されている。この例では、「様式Ａ−１」、「申請日 年 月 日」、「審査部 御中」、「住宅ローン申込書」、「申込内容」、「氏名 印」の各文字列が予め形成されている。また、申込内容の欄を示す罫線が形成されている。

図４は、ノイズの例を示す図である。帳票を読み取って生成した画像には、ノイズが含まれている場合がある。主なノイズは、以下のように分類される。
（ａ）記入されたもの
例えば、手書きで記入された文字や記号、押印によって形成された印影、記入すべき箇所を示すために鉛筆で書き込まれた印などである。図示した例では、氏名の欄に「富士 太郎」なる文字列（ノイズＮ１）が手書きで記入されている。また、申請日の欄と氏名の欄に、記入すべき箇所を囲んだ印（ノイズＮ２）が書き込まれている。また、氏名の欄に印影（ノイズＮ３）が形成されている。

（ｂ）ウォーターマーク
読取装置２で読み取るとウォーターマークを含んだ画像が生成されるように帳票に隠し文字が設定されている場合がある。ウォーターマークは、帳票の記入や視認に支障が生じない程度の濃度で形成されるが、ウォーターマーク自体の視認性を確保するために、例えば、大きなサイズの文字、斜めの配置、複数のウォーターマークの規則的又は不規則な配置などにより形成される。図示した例では、「コピー禁止」なるウォーターマーク（ノイズＮ４）が形成されている（図示の都合上、ハッチングを使用）。なお、隠し文字を用いずに、顕在化したウォーターマークが帳票に形成されている場合もある。

（ｃ）汚れ
例えば、消しゴムのかす、インクのしみ、埃などの汚れが帳票に付着している場合がある。また、帳票の折れ目やしわなどが線状の汚れとなる場合もある。また、読取装置２のプラテンガラスに汚れが付着している場合もある。図示した例では、面状の汚れ（図示の都合上、ハッチングを使用。ノイズＮ５）と線状の汚れ（ノイズＮ６）が生じている。

（ｄ）裏写り
帳票の裏面に文字などが形成されている場合がある。例えば、記入の要領が裏面に記載されている場合や、両面に記入欄が設けられている場合などがある。このように帳票の裏面に文字などが記載されており、且つ、裏面の文字などが透けて見える程度の薄い紙が用いられている場合、裏面の文字などが読取装置２に読み取られてしまうことがある。

（ｅ）傾き（スキュー）
本実施形態におけるノイズの概念には、読み取り時の帳票の傾きに起因するものも含まれる。例えば、読取装置２の読み取り位置に帳票を配置したときに帳票に傾きが生じることがある。また、読み取り位置に原稿を搬送する装置が備えられている場合、傾いた姿勢で帳票が搬送されることがある。この傾きの大きさによっては、例えば文字が認識されなかったり、罫線の方向が誤った方向に認識されるなどして、帳票の特徴が正確に認識されなくなるおそれがある。

図５は、情報処理装置１の機能を示すブロック図である。第１取得手段１０１は、帳票を読み取って生成された第１の画像に含まれる第１の要素群を取得する。付加手段１０２は、前記第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成する。第２取得手段１０３は、前記複数の第２の画像の各々に含まれる第２の要素群を取得する。抽出手段１０４は、前記第１の要素群に含まれる要素と複数の前記第２の要素群に含まれる要素との類似度に基づいて、前記第１の要素群から前記帳票の特徴を示す要素を抽出する。これらの機能を実現するための具体的な構成は、以下のとおりである。

＜動作＞
図６は、情報処理装置１の動作を示す流れ図である。情報処理装置１には、帳票の特徴を示す要素を抽出する手順を記述したアプリケーションプログラムがインストールされている。情報処理装置１の制御部１１は、このアプリケーションプログラムを実行して、以下に示す処理を実行する。

＜ステップＳ０１＞（第１取得手段１０１の一例）
最初に、ユーザが読取装置２にサンプルの帳票を読み取らせる。読取装置２は、サンプルの帳票を読み取って第１の画像データを生成し、第１の画像データを情報処理装置１に送信する。情報処理装置１の制御部１１は、読取装置２から受信した第１の画像データで表される第１の画像に対して文字認識と罫線認識を実行する。文字認識は、例えば、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）の手法を用いる。罫線認識は、例えば、特開２００３−１０９００７号公報の段落００５１に記載されている、Ｘ軸方向とＹ軸方向の黒画素の累積値から罫線を認識する手法を用いる。本実施形態は、第１の要素群として文字列を取得する例を示す。図３の例では、「様式Ａ−１」、「申請日 年 月 日」、「審査部 御中」、「住宅ローン申込書」、「申込内容」、「氏名 印」の各文字列が認識される。制御部１１は、これらの文字列を第１の要素群として取得する。

図７は、第１の要素群リストを示す図である。第１の要素群を取得したならば、制御部１１は、第１の要素群リストを作成する。第１の要素群リストは、要素ＩＤ、要素の内容、位置情報を関連付けて格納するリストである。要素ＩＤは、要素を識別するための識別子である。要素の内容は、この例では、文字認識で認識された文字列である。位置情報は、第１の画像における要素の位置を示す情報であり、例えば、文字列に外接する矩形の左上の頂点の座標である。

＜ステップＳ０２＞（付加手段１０２の一例）
制御部１１は、第１の画像にノイズを付加する。付加するノイズは、例えば前述の（ａ）記入されたもの、（ｂ）ウォーターマーク、（ｃ）汚れ、（ｄ）裏写り、（ｅ）傾き、である。裏写りを想定した文字は、鏡像でもよいし、鏡像でなくてもよい。記憶部１２には、ノイズの初期値が記憶されている。ノイズの初期値とは、例えば、（ａ）については、文字や線の数、（ｂ）については、文字列の面積、（ｃ）については、汚れの面積、（ｄ）については、裏写りの面積、（ｅ）については、傾きの角度を定めたものである。また、ノイズの初期値の１つとして、例えば、第１の要素群に含まれる各要素（本実施形態では、文字列）の外接矩形内でノイズが占める面積の割合が定められていてもよい。

制御部１１は、第１の画像にこれらのノイズを付加した複数の第２の画像を生成する。このとき、制御部１１は、第２の画像の各々に含まれるノイズを互いに異ならせるようにする。例えば、要素の外接矩形内でノイズを付加する位置を第２の画像毎に乱数を用いて変動させるようにしてもよい。また、要素の外接矩形内でノイズが占める面積や、外接矩形の面積に対するノイズの面積の割合などを第２の画像毎に乱数を用いて変動させるようにしてもよい。要するに、ステップＳ０２において、制御部１１は、予め定められた複数種類のノイズを第２の画像毎に無作為に変動させることによって複数の第２の画像を生成する。図４で例示した画像は、複数の第２の画像のうちの１つである。複数の第２の画像の各々は、ノイズＮ１乃至Ｎ６の面積や位置などが互いに異なっている。

＜ステップＳ０３＞（第２取得手段１０３の一例）
ステップＳ０１と同様に、制御部１１が、第２の画像の各々に対して文字認識を実行して文字列を認識し、認識した文字列を第２の要素群として取得する。図４の例では、ノイズの重なった文字が認識されなくなるため、「様 Ａ−１」、「申請 年 月 日」、「審査部 御中」、「住宅ローン申 書」、「申込内容」、「氏 富士 太郎」の各文字列が認識される。制御部１１は、これらの文字列を第２の要素群として取得する。ただし、前述のとおり、複数の第２の画像の各々はノイズの面積や位置などが互いに異なっている。そのため、例えば、図４の例では、「住宅ローン申込書」の「込」にノイズが重なったために「込」が認識されないが、別の文字にノイズが重なった場合には、その文字が認識されなくなる。従って、取得される第２の要素群は、第２の画像毎に異なるものとなる。制御部１１は、複数の第２の画像の各々から第２の要素群を取得する。従って、第２の要素群は、第２の画像の数と同じ数だけ取得される。

図８は、第２の要素群リストを示す図である。第２の要素群を取得したならば、制御部１１は、第２の要素群リストを作成する。第２の要素群リストは、要素ＩＤ、要素の内容、位置情報を関連付けて格納するリストである。第２の要素群リストは、第２の画像と同じ数だけ作成される。

＜ステップＳ０４＞（抽出手段１０４の一例）
制御部１１は、第１の要素群リストと第２の要素群リストから同一の要素ＩＤに対応する要素を読み出して、２つの要素の類似度を求める。類似度とは、文字列の場合、全文字数に対する一致した文字数の割合である。例えば、要素ＩＤ＝００４については、第１の要素群リストでは「住宅ローン申込書」、第２の要素群リストでは「住宅ローン申 書」であるから、類似度は、０．８７５である。

制御部１１は、すべての第２の要素群リストについてこの処理を行い、要素ＩＤ毎に類似度の平均値を求める。例えば、５つの第２の画像から取得された要素ＩＤ＝００４の要素の内容がそれぞれ「住宅ローン申 書」、「住宅ローン 書」、「住宅ローン申 」、「住宅ローン申込書」、「住宅ロー 書」であったとすると、要素ＩＤ＝００４の類似度の平均値は、（０．８７５＋０．７５＋０．７５＋１．０＋０．６２５）÷５＝０．８となる。制御部１１は、類似度の平均値が予め定められた閾値に達しているならば、その要素が、その帳票の特徴を示す要素であると判定する。例えば閾値が０．４である場合、要素ＩＤ＝００４の要素は、類似度の平均値が閾値を上回るから、帳票の特徴を示す要素であると判定される。

図９は、特徴リストを示す図である。制御部１１は、すべての要素ＩＤについて上記の処理が済んだならば、特徴リストを作成する。特徴リストは、帳票の特徴を示す要素の要素ＩＤ、要素の内容、位置情報を関連付けて格納するリストである。この例では、要素ＩＤ＝００６の「氏名 印」の類似度の平均値が閾値に達しなかったため、要素ＩＤ＝００１乃至００５の要素が、帳票の特徴を示す要素として抽出されている。制御部１１は、特徴リストを帳票毎に作成する。制御部１１は、作成した特徴リストを識別するための識別子である帳票ＩＤを生成してその特徴リストに関連付ける。この例では、作成した特徴リストに特徴ＩＤ＝００１が関連付けられている。以上のようにして、第１の要素群から帳票の特徴を示す要素が抽出される。なお、帳票の特徴を示す要素の抽出結果を示す画像を表示装置１４に表示させるようにしてもよい。例えば、作成された特徴リストを表示装置１４に表示させるようにしてもよい。また、帳票の特徴を示す要素として抽出された要素を視覚的に強調した帳票の画像を表示装置１４に表示させるようにしてもよい。

＜運用例＞
次に、上記のようにして作成された特徴リストを用いた帳票処理の運用例について説明する。記憶部１２には、上記の手順で作成された複数の特徴リストが記憶されている。これらの特徴リストには、互いに異なる帳票ＩＤが関連付けられている。最初にユーザが読取装置２に帳票を読み取らせる。この帳票は、例えば住宅ローンの申込者が図３に示す帳票（住宅ローン申込書）に必要事項を記入したものである。読取装置２は、この帳票を読み取って第３の画像データを生成し、この第３の画像データを情報処理装置１に送信する。情報処理装置１の制御部１１は、読取装置２から受信した第３の画像データで表される第３の画像に対して文字認識を実行し、認識された文字列を第３の要素群として取得し、第３の要素群リストを作成する。第３の要素群リストの構成は、前述の第１の要素群リストと同様である。

制御部１１は、第３の要素群リストに含まれる各要素の位置情報に対応する要素を特徴リストから読み出し、第３の要素群リストに含まれる各要素と特徴リストから読み出した要素との類似度を求める。第３の要素群リストに含まれる各要素の位置情報に対応する要素が特徴リストに含まれていない場合には、その要素の類似度は０．０となる。制御部１１は、特徴リスト毎にその特徴リストに含まれる各要素の類似度に基づいて得点を計算し、得点が閾値以上で、且つ、得点が最高点である特徴リストを抽出する。

記憶部１２には、第３の画像データを格納するディレクトリが設けられている。このディレクトリの１つ下の階層には、それぞれに帳票ＩＤが関連付けられた複数のディレクトリと、帳票ＩＤが関連付けられていない１つのディレクトリ（不明な帳票のディレクトリ）が設けられている。制御部１１は、抽出された特徴リストの帳票ＩＤと同じ帳票ＩＤが関連付けられたディレクトリに第３の画像データを格納する。すべての特徴リストで得点が閾値に達しない場合には、不明な帳票のディレクトリに第３の画像データを格納する。以上のようにして、帳票の種別が判定される。

本実施形態によれば、第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を用いて帳票の特徴を示す要素を抽出する構成を備えない場合と比べて、帳票を読み取って生成された画像に含まれるノイズに起因する帳票の種別の誤判定が減少する。また、本実施形態によれば、ノイズを作為的に変動させる構成と比べて、現実のノイズに近いノイズが付加される。また、本実施形態によれば、１種類のノイズを付加する構成と比べて、現実のノイズに近いノイズが付加される。また、本実施形態によれば、帳票の種別を示す要素の抽出の基準に幅が与えられる。

＜変形例＞
実施形態を次のように変形してもよい。また、複数の変形例を組み合わせてもよい。
＜変形例１＞
上記の実施形態では、情報処理装置１の制御部１１が文字認識や罫線認識などによって第１の要素群、第２の要素群を抽出する例を示したが、例えば、帳票の画像を表示させた画面上でユーザがマウスを用いて要素を指定し、指定された要素を制御部１１が第１の要素群、第２の要素群として取得するようにしてもよい。

＜変形例２＞
第１の画像に付加するノイズに条件を設定するようにしてもよい。具体的には、ノイズの種類を示すメニューを表示装置１４に表示させ、第１の画像を示す画面上でユーザが指定した領域に、ユーザがメニューで指定した種類のノイズを付加するようにしてもよい。この構成によれば、例えば、手書きで記入する領域には手書きを模したノイズを付加するといったことが実現される。

＜変形例３＞
上記の実施形態のステップＳ０４では、類似度の平均値が予め定められた閾値に達しているならば、その要素がその帳票の特徴を示す要素であると判定する例を示したが、類似度の平均値が最高である要素をその帳票の特徴を示す要素であると判定するようにしてもよい。また、類似度の平均値が予め定められた閾値に達し、且つ、類似度の平均値が最高である要素をその帳票の特徴を示す要素であると判定するようにしてもよい。

＜変形例４＞
複写によって作成された帳票をさらに複写するということを繰り返すと、文字や線の鮮明度が低下して特徴部分が正確に認識されなくなる場合がある。このような複写の繰り返しによる鮮明度の低下もノイズの一種と考えられる。この場合、文字の輪郭をぼかす処理や、線の太さを変更する処理などによって第１の画像にノイズを付加するようにしてもよい。

＜変形例５＞
上記の実施形態では、ノイズの位置や面積などを第２の画像毎に乱数を用いて変動させる例を示したが、ノイズの位置や面積などを第２の画像毎に規則的に変動させるようにしてもよい。要するに、第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成するように構成されていればよい。

＜変形例６＞
上記の実施形態では、情報処理装置１がアプリケーションプログラムを実行することによって上記の機能を実現する例を示したが、上記の機能の一部又は全部がハードウェア回路で実装されていてもよい。また、アプリケーションプログラムを、光記録媒体、半導体メモリ等、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、この記録媒体からプログラムを読み取ってインストールするようにしてもよい。また、このプログラムを電気通信回線で提供してもよい。

１…情報処理装置、１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信部、１４…表示装置、１５…受付装置、１０１…第１取得手段、１０２…付加手段、１０３…第２取得手段、１０４…抽出手段、２…読取装置、３…通信手段

Claims (6)

1. 帳票を読み取って生成された第１の画像に含まれる第１の要素群を取得する第１取得手段と、
   前記第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成する付加手段と、
   前記複数の第２の画像の各々に含まれる第２の要素群を取得する第２取得手段と、
   前記第１の要素群に含まれる要素と複数の前記第２の要素群に含まれる要素との類似度に基づいて、前記第１の要素群から前記帳票の特徴を示す要素を抽出する抽出手段と
   を備えた情報処理装置。
2. 前記付加手段は、予め定められた種類の前記ノイズを前記第２の画像毎に無作為に変動させることによって前記複数の第２の画像を生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記付加手段は、予め定められた複数種類の前記ノイズを前記第２の画像毎に無作為に変動させることによって前記複数の第２の画像を生成する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記抽出手段は、前記類似度が閾値に達した要素を前記帳票の特徴を示す要素として抽出する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記抽出手段は、前記類似度が最高である要素を前記帳票の特徴を示す要素として抽出する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. コンピュータを、
   帳票を読み取って生成された第１の画像に含まれる第１の要素群を取得する第１取得手段と、
   前記第１の画像に互いに異なるノイズを付加した複数の第２の画像を生成する付加手段と、
   前記複数の第２の画像の各々に含まれる第２の要素群を取得する第２取得手段と、
   前記第１の要素群に含まれる要素と複数の前記第２の要素群に含まれる要素との類似度に基づいて、前記第１の要素群から前記帳票の特徴を示す要素を抽出する抽出手段
   として機能させるためのプログラム。

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