JP2019204401A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】最初に指定された原稿の形式が２枚目以降の原稿の形式と異なる場合でも、原稿の２枚目以降の指定領域が間違って読み取られることを抑制する。【解決手段】処理手段１１は、最初に指定された文字認識の基準となる第１の画像及び文字認識の対象となる１又は複数の第２の画像に含まれた１又は複数の指定領域について文字認識処理を行う。記憶手段１２は、第１の画像について指定領域ごとに文字認識処理により認識された文字列と該文字列の種類を記憶する。出力手段１３は、１又は複数の第２の画像について指定領域ごとに文字認識処理により認識された文字列と記憶された文字列が文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

紙文書をスキャンし、電子文書ファイルとして格納する電子ファイリングが行われている。この電子文書ファイリングにおいて、スキャンにより得た画像に対して文字認識処理を行い、文字認識結果を属性値として組み込むことで検索性を高めることも行われている。また、特許文献１には、読み取り設定の不備によりＯＣＲ認識率が低くなっていることを早い段階でユーザに通知し、再スキャンおよび再ＯＣＲ処理に要する手間および時間の低減化を図ることが記載されている。

また、特許文献２には、印刷処理された用紙の画像情報を読み取り、読み取られる印刷用紙の画像情報と、印刷用紙に対応する蓄積されたジョブから生成されるビットマップイメージとを比較して印刷状態の良否を判定することが記載されている。特許文献３には、１回目の読み取りで原稿の良否を判定し、２回目の読み取り動作中に良くないと判定された原稿で読み取り動作を止めることが記載されている。

特開２００６−２６００８０号公報 特開２００８−１６０２８４号公報 特開２０１１−１２４６４３号公報

本発明は、最初に指定された原稿の形式が２枚目以降の原稿の形式（原稿の記載項目のフォーマット）と異なる場合でも、原稿の２枚目以降の指定領域が間違って読み取られることを抑制する技術を提供することを目的とする。

本発明の請求項１に係る情報処理装置は、最初に指定された文字認識の基準となる第１の画像及び文字認識の対象となる１又は複数の第２の画像に含まれた１又は複数の指定領域について文字認識処理を行う処理手段と、前記第１の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と該文字列の種類を記憶する記憶手段と、前記１又は複数の第２の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と前記記憶された文字列が文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力する出力手段とを有することを特徴とする。

本発明の請求項２に係る情報処理装置は、請求項１に記載の構成において、前記出力手段は、画像読取手段に画像読取処理を停止させるための制御情報を出力することを特徴とする。

本発明の請求項３に係る情報処理装置は、請求項１又は２に記載の構成において、前記出力手段は、前記文字列に含まれる予め定められた種類の文字の割合が該文字列に対応する条件を満たさない場合、前記情報を出力することを特徴とする。

本発明の請求項４に係る情報処理装置は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の構成
において、前記出力手段は、画像読取手段により読み取られた複数の前記第２の画像の各々について、前記文字列の前記条件を用いた判定結果の統計結果が予め定められた条件を満たさない場合、前記情報を出力することを特徴とする。

本発明の請求項５に係る情報処理装置は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の構成において、画像読取手段により読み取られた前記第１の画像を画像解析することにより、前記指定領域の位置を表す位置情報を生成する生成手段を更に有し、前記処理手段は、前記画像読取手段により前記第１の画像の読取処理の後に続けて読み取られた前記第２の画像において前記位置情報により示される指定領域に対し文字認識処理を行うことを特徴とする。

本発明の請求項６に係るプログラムは、コンピュータに、最初に指定された文字認識の基準となる第１の画像及び文字認識の対象となる１又は複数の第２の画像に含まれた１又は複数の指定領域について文字認識処理を行うステップと、前記第１の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と該文字列の種類を記憶するステップと、前記１又は複数の第２の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と前記記憶された文字列が文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力するステップとを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

請求項１及び６に係る発明によれば、最初に指定された原稿の形式が２枚目以降の原稿の形式と異なる場合でも、原稿の２枚目以降の指定領域が間違って読み取られることが抑制される。
請求項２に係る発明によれば、原稿の２枚目以降の指定領域が間違って読み取られることが抑制される。
請求項３に係る発明によれば、文字列に含まれる文字の割合を用いた判定を行わない場合に比べて、原稿の２枚目以降の指定領域が間違って読み取られることが抑制される。
請求項４に係る発明によれば、複数の第２の画像の各々についての判定結果の統計が用いられない場合に比べて、原稿の２枚目以降の指定領域が誤って読み取られることが抑制される。
請求項５に係る発明によれば、第１の画像から生成された位置情報を第２の画像に用いることができる。

情報処理システムの構成を例示するブロック図。 情報処理装置１０の機能構成を例示するブロック図。 情報処理装置１０のハードウェア構成を例示するブロック図。 サーバ２０のハードウェア構成を例示するブロック図。 原稿を例示する図。 マーカー種別テーブルの内容を例示する図。 指定領域がマーキングされた原稿を例示する図。 情報処理装置１０が行う処理の流れを例示するフローチャート。 属性ごとの条件を例示する図。 ペーパーＵＩを例示する図。

［１］構成
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の構成を例示するブロック図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０及びサーバ２０を備える。情報処理装置１０は、
用紙等の媒体に画像を形成する画像形成処理や、原稿等の媒体に形成された画像を読み取る画像読取処理等の画像処理を行う。サーバ２０はストレージサービス等の各種サービスを提供する。情報処理装置１０は通信回線２によりサーバ２０に接続されている。通信回線２は、例えばインターネット、移動体通信網、電話回線、及びＬＡＮ（local Area Network）などのうちの少なくとも１つを含む。

図２は情報処理装置１０の機能構成を例示するブロック図である。情報処理装置１０は、処理手段１１、記憶手段１２、出力手段１３及び生成手段１４を有する。処理手段１１は、最初に指定された文字認識の基準となる第１の画像及び文字認識の対象となる１又は複数の第２の画像に含まれた１又は複数の指定領域について文字認識処理を行う。記憶手段１２は、第１の画像について指定領域ごとに文字認識処理により認識された文字列と該文字列の種類を記憶する。この実施形態において、文字列の種類とは、文字列が分類されるカテゴリ（属性）をいう。文字列の種類は、例えば、「金額」、「日付」、「会社名」、「商品名」、住所」又は「氏名」である。

出力手段１３は、１又は複数の第２の画像について指定領域ごとに文字認識処理により認識された文字列と記憶された文字列が文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力する。出力される情報は、例えば画像読取手段に画像読取処理を停止させるための制御情報であってもよい。画像読取手段により行われる画像読取処理は、情報処理装置１０にセットされた原稿等の媒体を１枚ずつ順次光学的に読み取る処理である。画像読取処理を停止させるとは、読取対象である原稿の画像読取手段への搬送や画像読取手段による光学的な読取を中断させる制御を行うことをいう。

生成手段１４は、画像読取手段により読み取られた第１の画像を画像解析することにより、指定領域の位置を表す位置情報を生成する。この場合、処理手段１１は、画像読取手段により第１の画像の読取処理の後に続けて読み取られた第２の画像において位置情報により示される指定領域に対し文字認識処理を行う。

図３は、情報処理装置１０のハードウェア構成を例示する図である。プロセッサ１０１は、情報処理装置１０の他の要素を制御するプロセッサである。メモリ１０２は、プロセッサ１０１がプログラムを実行するためのワークエリアとして機能する記憶装置であり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。ストレージ１０３は各種のプログラム及びデータを記憶する記憶装置であり、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）を含む。通信ＩＦ１０４は、予め定められた無線又は有線の通信規格（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はイーサネット（登録商標））に従って他の装置と通信を行う。

ＵＩ部１０５は例えばタッチスクリーンとキーとを備える。ＵＩ部１０５は情報処理装置１０に内蔵されていてもよく、また、外付けされて外部接続されるものであってもよい。画像形成部１０６は電子写真方式で用紙等の媒体に画像を形成する。画像読取部１０７は原稿（媒体）の画像を光学的に読み取る。画像処理部１０８は、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を備え、各種の画像処理を実行する。給紙部１０９は画像形成部１０６に用紙等の媒体を供給する。

この例で、メモリ１０２又はストレージ１０３に記憶されているプログラムを、プロセッサ１０１又は画像処理部１０８が実行することにより、図２に示される機能が実装される。プログラムを実行しているプロセッサ１０１又は画像処理部１０８は、処理手段１１、出力手段１３及び生成手段１４の例である。

図４はサーバ２０のハードウェア構成を例示する図である。プロセッサ２０１は、サー
バ２０の他の要素を制御するプロセッサである。メモリ２０２は、プロセッサ２０１がプログラムを実行するためのワークエリアとして機能する記憶装置であり、例えばＲＡＭを含む。ストレージ２０３は各種のプログラム及びデータを記憶する記憶装置であり、例えばＳＳＤ又はＨＤＤを含む。通信ＩＦ２０４は、予め定められた無線又は有線の通信規格に従って他の装置と通信を行う。

［２］動作
この動作例では、情報処理装置１０は、複数の原稿を読み取り、読み取られた原稿を表す画像データをストレージサーバであるサーバ２０に蓄積する。蓄積される画像データには、文字認識により原稿から読み取られた文字から特定される属性（属性名及び属性値）が付与される。読取対象である原稿は文字（及び画像）を含むものであり、例えば請求書、領収書、レシート、免許証、又は会員証である。読取対象である原稿は定型フォームであってもよく、非定型フォームであってもよい。

属性名は、画像データの検索性の向上のために画像データに付与されるものであり、例えば、会社名、日付、商品名、人名又は請求金額である。例えば属性名が「請求金額」である属性の属性値には、その原稿から読み取られた請求金額を表す値が設定される。また、例えば属性名が「会社名」である属性の属性値には、その原稿から読み取られた会社名を表す文字列が設定される。ひとつの画像データに付与される属性の数は、１であってもよく、複数であってもよい。

図５は、情報処理装置１０により読み取られる原稿を例示する図である。図５に例示される原稿Ａ１は請求書である。図５の例では、原稿Ａ１には、会社名、請求金額、請求書番号、請求日等を表す文字列が記されている。

ユーザは、１枚目の原稿（以下「ヘッダーシート」という）に、属性値の読み取りの対象とする領域（以下「指定領域」という）を指定する作業を行う。この実施形態では、ユーザは、原稿中の文字列に蛍光ペン等によりマーキングすることにより指定領域を指定する。この実施形態では、属性ごとにマーキングの態様（色、形状、等）が予め定められており、属性ごとのマーキングの態様を示すマーカー種別テーブルがストレージ１０３に記憶されている。ユーザは属性ごとに予め定められた手法でマーキングを行う。

図６はマーカー種別テーブルの内容を例示する図である。図７の例では、「属性名」と「マーカー種別」との各項目が互いに関連付けられている。これらの項目のうち、「属性名」の項目には、例えば「氏名」、「金額」又は「日付」等の属性名（文字列の種類）を示す情報が格納されている。「マーカー種別」の項目には、マーキングの態様（色、形状、等）を示す情報が格納されている。

図７は指定領域がマーキングされた原稿を例示する図である。図７の例では、社名が記された領域Ａ１１１、請求金額が記された領域Ａ１１２、請求書番号が記された領域Ａ１１３、及び請求日が記された領域Ａ１１４がユーザによりマーキングされている。指定領域の指定の仕方は、例えば、属性値として指定したい文字列を蛍光ペンでなぞるものであってもよく、また、例えば、指定したい文字列を線で囲むものであってもよい。また、例えば、指定したい文字列の左にチェックマーク等の予め定められた文字や記号をユーザが書き込むことにより指定領域が指定されてもよい。

ユーザが指定領域のマーキングを行う原稿は１枚のみであり、残りの原稿についてはマーキング作業を行わない。ユーザは、指定領域のマーキングを終えると、指定領域をマーキングした原稿が最初に読み取られるように、複数の原稿を情報処理装置１０にセットし、ＵＩ部１０５を操作して画像読取処理の実行を指示する。

図８は、情報処理装置１０が行う処理の流れを例示するフローチャートである。図８に示される処理は、ユーザにより複数の原稿が情報処理装置１０にセットされ、スタートボタンが押下される等により画像読取処理が指示されたことをトリガとして開始される。

ステップＳ１０１において、情報処理装置１０のプロセッサ１０１は画像読取部１０７を制御して画像読取を行わせる。ステップＳ１０１により、ヘッダーシートの原稿に対し画像読取が行われる。

ステップＳ１０２において、プロセッサ１０１は、画像読取部１０７により読み取られた１枚目の原稿（ヘッダーシート）の画像を画像解析することにより、属性値を特定するための文字認識の対象とする指定領域の属性名及び指定領域の位置を示す位置情報を生成する。この実施形態では、プロセッサ１０１は、読み取られた原稿を表す画像を解析し、予め定められたマーク方式に対応する特徴パターンを有する領域を特定する。例えば、プロセッサ１０１は、読み取られた原稿を表す画像を解析し、予め定められた背景色を有する領域（予め定められた色の蛍光ペンでマーキングされている指定領域）を特定する。読み取られた原稿が図７に例示されるものである場合、領域Ａ１１１〜Ａ１１４が指定領域として特定される。プロセッサ１０１は特定した指定領域に対応する属性名及び指定領域の位置を表す位置情報を、メモリ１０２又はストレージ１０３の予め定められた記憶領域（以下「記憶領域Ｍ１」という）に格納する。このように、この実施形態では、プロセッサ１０１は、画像読取部１０７により読み取られた１枚目の原稿（ヘッダーシート）の画像を画像解析することにより、文字認識の対象とする指定領域の位置を表す位置情報を生成する。１枚目の原稿（ヘッダーシート）の画像は、本発明に係る第１の画像の一例であり、最初に指定される文字認識の基準となる画像である。

また、ステップＳ１０２において、プロセッサ１０１は、ヘッダーシートの画像に含まれる指定領域について文字認識処理を行い、文字認識処理により認識された文字列と文字列の種類（属性名）をストレージ１０３の予め定められた文字列テーブルに記憶させる。文字列の種類は、ステップＳ１０２の画像解析により特定される指定領域の属性名である。

ステップＳ１０３において、プロセッサ１０１は、２枚目以降の原稿（後続の原稿）の画像読取を画像読取部１０７に行わせる。２枚目以降の原稿（後続の原稿）の画像は、本発明に係る第２の画像の一例であり、文字認識の対象となる画像である。

ステップＳ１０４において、プロセッサ１０１は、読み取られた原稿の枚数が、予め定められた閾値（Ｘ枚）以下であるかを判定する。Ｘ枚以下である場合（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）、プロセッサ１０１はステップＳ１０５の処理に進む。一方、読み取られた原稿の枚数がＸ枚より多い場合（ステップＳ１０４；ＮＯ）、プロセッサ１０１はステップＳ１２１の処理に進む。

ステップＳ１０５乃至ステップＳ１１１において、プロセッサ１０１は、２枚目以降の原稿の画像について指定領域ごとに文字認識処理により認識された文字列と文字列テーブルに記憶された文字列が、文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力する。具体的には、まず、ステップＳ１０５において、プロセッサ１０１は、読み取られた原稿を表す画像においてステップＳ１０２で生成された位置情報により示される指定領域（すなわち、ステップＳ１０２で特定された指定領域）に対し文字認識処理を行う。文字の認識処理は例えば、特開２００７−３０４８６４号公報に記載された手法が用いられてもよい。また、プロセッサ１０１は認識された文字を形態素解析等の処理により、意味のある文字列に整形する処理を行う。ひとつの画像に指定領域
が複数ある場合は、複数の指定領域のそれぞれで文字認識処理や整形処理が行われる。これらの処理により、属性を特定するための文字列が原稿の画像から抽出される。例えば読み取られた原稿が図５に例示されるものである場合、図７の領域Ａ１１１〜Ａ１１４のそれぞれに対応する領域から、「○○○○○株式会社」、「\10,800-」、「20140999」及び「2014年9月10日」の４つの文字列が抽出される。

ステップＳ１０６において、プロセッサ１０１は、指定領域の文字認識結果に対し、文字列の種類ごとに予め定められたルールに基づいて正当性をチェックする。この実施形態では、プロセッサ１０１は、文字列に含まれる予め定められた種類の文字の割合が文字列の種類ごとに定められた条件を満たすかを判定する。ここでは、プロセッサ１０１は、２枚目以降の原稿（以下「後続ページ」という）の先頭からの数ページにおいて、文字認識処理により認識された文字数の合計値を指定領域ごとに算出する。更に、プロセッサ１０１は、予め定められた種類以外の種類の文字（以下「不適切文字」という）の数の合計値に対する割合が予め定められた閾値を超える場合に、ヘッダーシートが適切でないと判定する。例えば属性名（文字列の種類）が「氏名」である指定領域において、文字認識された文字列に含まれる記号文字の割合が閾値を超える場合、ヘッダーシートが適切でないと判定される。

図９は、属性名ごとに予め定義されたルール（条件）を例示する図である。図９の例では、属性名が「金額」である場合、プロセッサ１０１は、文字認識により読み取られた文字列に含まれる文字が、数値、「,」、「￥」、「円」、及び「−」のいずれかである文字数の合計の割合を算出し、算出された割合が予め定められた閾値以下である場合、ヘッダーシートが適切でないと判定する。

図８の説明に戻る。ステップＳ１０７において、プロセッサ１０１は、ステップＳ１０６のチェック結果（例えば、判定結果、各指定領域の文字認識結果の文字数、及び不適切文字数、等）を予め定められた記憶領域に格納する。

ステップＳ１０８において、プロセッサ１０１は、読み取られた原稿の枚数がＸ枚であるかを判定する。読み取られた原稿の枚数がＸ枚である場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、プロセッサ１０１はステップＳ１０９の処理に進む。一方、読み取られた原稿の枚数がＸ未満である場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、プロセッサ１０１はステップＳ１２２の処理に進む。

ステップＳ１０９乃至Ｓ１１０において、プロセッサ１０１は、２枚目以降の複数の原稿の画像についての上記条件を用いた判定結果を統計処理し、統計結果が予め定められた条件を満たすか否かを判定することにより、ヘッダーシートが適切であるかを判定する。統計結果は、例えば、合計文字数に対する不適切文字数の割合の平均値、又は合計値であってもよい。まず、ステップＳ１０９において、プロセッサ１０１は、文字数の合計に対する不適切文字数の合計の割合の平均値を算出する。ステップＳ１１０において、プロセッサ１０１は、ステップＳ１０９で算出された割合が予め定められた閾値以上であるかを判定する。閾値以上である場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、プロセッサ１０１はステップＳ１１１の処理に進む。一方、閾値未満である場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）、プロセッサ１０１はステップＳ１２２の処理に進む。

上述のように、ヘッダーシートが適切でなかったと推定される場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、プロセッサ１０１はステップＳ１１１の処理に進む。この場合、ステップＳ１１１において、プロセッサ１０１は、画像読取部１０７に画像読取処理を停止させるための制御情報を出力することにより、画像読取部１０７を制御して画像読取処理を一時停止させる。また、ステップＳ１１１において、プロセッサ１０１は、画像読取処理を停止
させた旨を示すメッセージをＵＩ部１０５に表示させたり警告音を出力したりする等により、画像読取処理を停止させた旨をユーザへ通知する。更に、プロセッサ１０１は、画像読取処理を継続させるか中止させるかをユーザが選択するための画面をＵＩ部１０５に表示させる。ユーザへの通知後、プロセッサ１０１は、ユーザ操作により画像読取処理の継続又は中止が指示されるまで待機する。

ステップＳ１１２において、プロセッサ１０１は、ユーザによる指示が画像読取処理の中止であるか継続であるかを判定する。「中止」が指示された場合（ステップＳ１１２；中止）、プロセッサ１０１はステップＳ１１３の処理に進む。ステップＳ１１３において、プロセッサ１０１は画像読取処理を中止する。一方、「継続」が指示された場合（ステップＳ１１２；継続）、プロセッサ１０１はステップＳ１２２の処理に進む。

また、ステップＳ１０４の処理において、読み取られた原稿の枚数がＸより大きい場合（ステップＳ１０４；ＮＯ）、プロセッサ１０１はステップＳ１２１の処理に進む。ステップＳ１２１において、プロセッサ１０１は次の原稿があるかを判定する。次の原稿がある場合（ステップＳ１２１；ＹＥＳ）、プロセッサ１０１はステップＳ１０３の処理に進む。一方、次の原稿がない場合（ステップＳ１２１；ＮＯ）、プロセッサ１０１は処理を終了する。

情報処理装置１０により１又は複数の属性が付された画像データは、サーバ２０等のストレージサーバに送信され、蓄積される。付与された属性は、例えばファイル（画像データ）が検索される際に、検索キーとして用いられる。

一方、ステップＳ１１０の処理において判定結果が「ＮＯ」である場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）、又はステップＳ１１２の処理において判定結果が「継続」である場合（ステップＳ１１２；継続）、プロセッサ１０１はステップＳ１２２の処理に進む。ステップＳ１２２において、プロセッサ１０１は、次の原稿があるかを判定する。次の原稿がある場合（ステップＳ１２２；ＹＥＳ）、プロセッサ１０１はステップＳ１０３の処理に進む。一方、次の原稿がない場合（ステップＳ１２２；ＮＯ）、プロセッサ１０１は処理を終了する。

ところで、ヘッダーシートにより指定領域が指定され、指定された指定領域から属性名が抽出される場合、ユーザが意図しないヘッダーシートを誤って使用してしまった場合、間違った文字認識結果が属性名として付与されてしまう場合がある。この場合、ユーザが付与された属性名を目視等によりチェックするまで、指定領域が間違っていることに気付かないことが多い。そのため、ユーザが間違いに気付くまでに時間がかかってしまう場合がある。ユーザは、間違いに気付いてから、再度、情報処理装置１０の設置場所まで赴いてスキャン作業をやり直す必要があり、作業の手戻りとなる。

それに対しこの実施形態では、ヘッダーシート上でマーカーにより指定領域が指定されるとともに、後続の数ページにおいて指定領域に対し文字認識が行われ、指定領域ごとに文字認識結果がその指定領域のルール（条件）を満たしているか（すなわちヘッダーシートが適切であるか）が確認される。ヘッダーシートが適切でないと判定された場合、連続スキャンは中断され、ＵＩ部１０５でユーザへ警告が通知されるとともに、中止か続行かがユーザにより選択される。ユーザは、間違ったヘッダーシートを使用した否かを確認し、間違っていた場合はスキャン処理を中止し、その場で正しいヘッダーシートに替えてスキャン作業をやり直す。これにより、作業の手戻りが大きくなってしまうことが抑制される。

［３］変形例
上述した実施形態は、本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、上述した実施形態及び以下に示す各変形例は、必要に応じて組み合わされて実施されてもよい。

（１）上述の実施形態では、ユーザにより指定領域がマーキングされたヘッダーシートを画像読取することにより、指定領域の位置が特定された。また、プロセッサ１０１は、属性名とマーキング種別との対応関係を示すマーカー種別テーブル（図６）を参照することにより、指定領域と属性名との対応関係を特定した。指定領域と属性名との対応関係の特定方法は上述した実施形態で示したものに限られない。例えば、ペーパーＵＩを用いて両者の対応関係がユーザにより指定されてもよい。ペーパーＵＩが用いられる場合、ユーザは、ヘッダーシートの前又は後にペーパーＵＩが読み取られるように、ペーパーＵＩを読取対象である原稿及び／又はヘッダーシートに重ねて情報処理装置１０にセットし、ＵＩ部１０５を用いて画像読取を指示する。

図１０は、ペーパーＵＩを例示する図である。図の例で、ペーパーＵＩである原稿Ａ２には、「氏名」、「金額」及び「日付」等の属性名が記載されているとともに、各属性名の右側にマーキング種別をユーザが記すための領域Ａ２１１、Ａ２１２、Ａ２１３、…が設けられている。ユーザは原稿Ａ２の領域Ａ２１１、Ａ２１２、Ａ２１３、…に、自身が行いたいマーキング方式でマーキングを行う。ユーザによりマーキングされたペーパーＵＩ（原稿Ａ２）は、情報処理装置１０により画像読取処理が行われる。情報処理装置１０は、読み取った原稿の画像を画像解析し、解析結果に従ってストレージ１０３のマーカー種別テーブルに属性名とマーカー種別とを対応付けて記憶する。

また、指定領域と属性名との対応関係の特定方法として上記以外の他の方法が用いられてもよい。例えば、プロセッサ１０１が、ヘッダーシートにおいて指定された指定領域において文字認識された文字列から属性名を特定してもよい。この場合、属性値として想定される文字列又は文字の配列規則が属性名に対応付けられたテーブルが参照されることにより、属性名が特定されてもよい。

（２）上述の実施形態では、１枚の原稿に含まれる複数の指定領域についてまとめて文字認識処理が行われた（図８のステップＳ１０５）。文字認識処理の方法は上述した実施形態で示したものに限られない。例えば、複数の指定領域がある場合に、１箇所ごとに文字認識処理が行われ、指定領域の数だけそれらの処理が繰り返し実行されてもよい。

（３）上述の実施形態では、図８のステップＳ１１１において、プロセッサ１０１は、画像読取処理を停止させた旨を示すメッセージをＵＩ部１０５に表示させたり警告音を出力したりする等により、画像読取処理を停止させた旨をユーザへ通知した。画像読取処理を停止した際に出力される情報は、上述した実施形態で示したものに限られない。例えば、プロセッサ１０１が、ヘッダーシートが間違っている可能性がある旨が記された電子メールを、ユーザに対応するメールアドレスに送信してもよい。

（４）上述の実施形態では、プロセッサ１０１は、文字認識された文字列に含まれる特定の種類の文字の割合が、各属性に対応する条件を満たすかを判定することにより、ヘッダーシートが適切であるかを判定した（図８のステップＳ１０６）。ヘッダーシートが適切であるかの判定方法は、上述した実施形態で示したものに限られない。例えば、プロセッサ１０１は、指定領域において文字認識された文字列に特定の文字が含まれるか否かを判定することによって、ヘッダーシートが適切であるかを判定してもよい。例えば、プロセッサ１０１は、「氏名」の属性に対応する指定領域において文字認識された文字列に記号文字が含まれている場合、ヘッダーシートが適切でないと判定してもよい。

（５）上述の実施形態では、情報処理装置１０のストレージ１０３にマーカー種別テーブルが記憶されていた。マーカー種別テーブルは情報処理装置１０以外の装置に記憶されてもよい。例えば、マーカー種別テーブルがサーバ２０又は他の外部サーバに格納され、情報処理装置１０が通信ネットワークを介してマーカー種別テーブルにアクセスする構成であってもよい。

また、マーカー種別テーブルは情報処理装置等の装置により更新されてもよい。更新処理は、例えば、情報処理装置１０のユーザによりＵＩ部１０５が操作されることにより、属性名がテーブルに登録されてもよい。

（６）上述の実施形態において情報処理装置１０により実行された処理の一部が、サーバ２０等の他の装置により実行されてもよい。例えば、上述の実施形態において情報処理装置１０により実行された文字認識処理がサーバ２０により実行されてもよい。また、例えば、情報処理装置１０とサーバ２０が協働することにより図２に示す各機能が実装されてもよい。

（７）上述の実施形態において、情報処理装置１０のプロセッサ１０１又はサーバ２０のプロセッサ２０１により実行されるプログラムは、インターネットなどの通信回線を介してダウンロードされてもよい。また、これらのプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録した状態で提供されてもよい。

１０…情報処理装置、１１…処理手段、１２…記憶手段、１３…出力手段、１４…生成手段、１０１…プロセッサ、１０２…メモリ、１０３…ストレージ、１０４…通信ＩＦ、１０５…ＵＩ部、１０６…画像形成部、１０７…画像読取部、１０８…画像処理部。

Claims (6)

1. 最初に指定された文字認識の基準となる第１の画像及び文字認識の対象となる１又は複数の第２の画像に含まれた１又は複数の指定領域について文字認識処理を行う処理手段と、
   前記第１の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と該文字列の種類を記憶する記憶手段と、
   前記１又は複数の第２の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と前記記憶された文字列が文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力する出力手段と
   を有する情報処理装置。
2. 前記出力手段は、画像読取手段に画像読取処理を停止させるための制御情報を出力する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記出力手段は、前記文字列に含まれる予め定められた種類の文字の割合が該文字列に対応する条件を満たさない場合、前記情報を出力する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記出力手段は、画像読取手段により読み取られた複数の前記第２の画像の各々について、前記文字列の前記条件を用いた判定結果の統計結果が予め定められた条件を満たさない場合、前記情報を出力する
   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. 画像読取手段により読み取られた前記第１の画像を画像解析することにより、前記指定領域の位置を表す位置情報を生成する生成手段
   を更に有し、
   前記処理手段は、前記画像読取手段により前記第１の画像の読取処理の後に続けて読み取られた前記第２の画像において前記位置情報により示される指定領域に対し文字認識処理を行う
   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. コンピュータに、
   最初に指定された文字認識の基準となる第１の画像及び文字認識の対象となる１又は複数の第２の画像に含まれた１又は複数の指定領域について文字認識処理を行うステップと、
   前記第１の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と該文字列の種類を記憶するステップと、
   前記１又は複数の第２の画像について指定領域ごとに前記文字認識処理により認識された文字列と前記記憶された文字列が文字列の種類ごとに定められた文字列の条件を満たさない場合、その旨を示す情報を出力するステップと
   を実行させるためのプログラム。