JP2020004154A - 原稿重要度判定システム、画像形成装置および原稿重要度判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる原稿重要度判定システム、画像形成装置および原稿重要度判定プログラムを提供する。【解決手段】 ＭＦＰは、原稿から画像を読み取るスキャナーによって読み取った画像から文字列を抽出し（Ｓ１０２）、Ｓ１０２において抽出した文字列から住所を判定し（Ｓ１０３）、Ｓ１０３において判定した住所のそれぞれの画像における表示態様に基づいて原稿の重要度を判定する（Ｓ１０６〜Ｓ１０７およびＳ１１０）ことを特徴とする。【選択図】 図３

Description

本発明は、原稿の重要度を判定する原稿重要度判定システム、画像形成装置および原稿重要度判定プログラムに関する。

従来の原稿重要度判定システムとして、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出し、抽出した文字列から住所などの個人情報を判定し、判定した複数の個人情報が表形式でなど、定型的に記入されているか否かに基づいて原稿が名簿であるか否かを判定し、原稿が名簿であることに基づいて原稿の重要度を判定するものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１０−１９８４０１号公報

しかしながら、従来の原稿重要度判定システムにおいては、複数の個人情報が定型的に記入されているか否かに基づいて原稿の重要度を判定するので、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿に対して、重要度を判定することができないという問題がある。

そこで、本発明は、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる原稿重要度判定システム、画像形成装置および原稿重要度判定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の原稿重要度判定システムは、原稿から画像を読み取る読取デバイスと、前記読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、前記文字列抽出手段によって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段と、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における表示態様に基づいて前記原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段とを備えることを特徴とする。

この構成により、本発明の原稿重要度判定システムは、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれの、画像における表示態様に基づいて原稿の重要度を判定するので、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる。

本発明の原稿重要度判定システムにおいて、前記原稿重要度判定手段は、書類における住所の配置と、前記書類の重要性との関係を示す統計情報としての配置重要性統計情報と、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における配置とに基づいて、前記原稿の重要度を判定しても良い。

この構成により、本発明の原稿重要度判定システムは、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれの、画像における配置と、配置重要性統計情報とに基づいて原稿の重要度を判定するので、判定した重要度の適切性を統計情報によって向上することができる。

本発明の原稿重要度判定システムにおいて、前記原稿重要度判定手段は、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれを囲む枠線の有無に基づいて、前記原稿の重要度を判定しても良い。

この構成により、本発明の原稿重要度判定システムは、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれを囲む枠線の有無に基づいて原稿の重要度を判定するので、例えば履歴書、住民票など、枠線によって住所が囲まれている原稿の重要度を判定することができる。

本発明の画像形成装置は、原稿から画像を読み取る読取デバイスと、前記読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、前記文字列抽出手段によって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段と、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における表示態様に基づいて前記原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段とを備えることを特徴とする。

この構成により、本発明の画像形成装置は、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれの、画像における表示態様に基づいて原稿の重要度を判定するので、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる。

本発明の原稿重要度判定プログラムは、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、前記文字列抽出手段によって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段と、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における表示態様に基づいて前記原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段とをコンピューターに実現させることを特徴とする。

この構成により、本発明の原稿重要度判定プログラムを実行するコンピューターは、原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれの、画像における表示態様に基づいて原稿の重要度を判定するので、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる。

本発明の原稿重要度判定システム、画像形成装置および原稿重要度判定プログラムは、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる。

本発明の一実施の形態に係るＭＦＰのブロック図である。 図１に示す配置重要性統計情報における住所の配置の一例を示す図である。 図１に示すＭＦＰの動作のフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る画像形成装置としてのＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）１０のブロック図である。

図１に示すように、ＭＦＰ１０は、種々の操作が入力される例えばボタンなどの操作デバイスである操作部１１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部１２と、用紙などの記録媒体に画像を印刷する印刷デバイスであるプリンター１３と、原稿から画像を読み取る読取デバイスであるスキャナー１４と、図示していない外部のファクシミリ装置と公衆電話回線などの通信回線経由でファックス通信を行うファックスデバイスであるファックス通信部１５と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部１６と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶デバイスである記憶部１７と、ＭＦＰ１０全体を制御する制御部１８とを備えている。

ＭＦＰ１０は、例えば、コンビニエンスストアなどに設置されている。

記憶部１７は、原稿の重要度を判定するための原稿重要度判定プログラム１７ａを記憶している。原稿重要度判定プログラム１７ａは、例えば、ＭＦＰ１０の製造段階でＭＦＰ１０にインストールされていても良いし、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリーなどの外部の記憶媒体からＭＦＰ１０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からＭＦＰ１０に追加でインストールされても良い。

記憶部１７は、書類における住所の配置と、この書類の重要性との関係を示す統計情報としての配置重要性統計情報１７ｂを記憶している。ここで、配置重要性統計情報１７ｂにおける住所の配置は、対象の書類からスキャナーによって読み取った画像に対する画像処理によって取得される。例えば、配置重要性統計情報１７ｂにおける住所の配置は、図２に示すように、対象の書類２０における９分割された領域２１〜２９のいずれに住所が含まれるかによって示されている。また、配置重要性統計情報１７ｂにおける書類の重要性は、例えば、対象の書類のそれぞれの重要性を多数の人間に判断させた後、多数の人間によって判断された重要性のうち、住所の配置が同じ書類に対する重要性同士が平均化されることによって取得される。

図１に示す制御部１８は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、制御部１８のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。制御部１８のＣＰＵは、記憶部１７または制御部１８のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。すなわち、ＭＦＰ１０は、コンピューターである。

制御部１８は、原稿重要度判定プログラム１７ａを実行することによって、スキャナー１４によって原稿から画像を読み取る画像読取手段１８ａと、画像読取手段１８ａによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段１８ｂと、文字列抽出手段１８ｂによって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段１８ｃと、住所判定手段１８ｃによって判定された住所のそれぞれの画像における表示態様に基づいて原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段１８ｄと、原稿重要度判定手段１８ｄによって判定された重要度に対応した特定の処理を実行する重要度対応処理実行手段１８ｅとを実現する。すなわち、ＭＦＰ１０は、原稿の重要度を判定する原稿重要度判定システムを構成している。

次に、ＭＦＰ１０の動作について説明する。

図３は、ＭＦＰ１０の動作のフローチャートである。

制御部１８は、スキャナー１４による原稿からの画像の読み取りの指示が操作部１１を介して入力されると、図３に示す動作を実行する。

図３に示すように、画像読取手段１８ａは、スキャナー１４によって原稿から画像を読み取る（Ｓ１０１）。

次いで、文字列抽出手段１８ｂは、Ｓ１０１において読み取られた画像から文字列をＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）機能によって抽出する（Ｓ１０２）。

次いで、住所判定手段１８ｃは、Ｓ１０２において抽出された文字列から住所を判定する（Ｓ１０３）。例えば、住所判定手段１８ｃは、都道府県名、市町村名などの地名を示す文字の後に、丁の番号、番地、号の番号などの数字が配置されているなど、住所を示す特有の表示パターンに基づいて、住所を判定する。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３の処理の後、原稿の重要度を標準の重要度とする（Ｓ１０４）。

次いで、原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３における判定において住所が検出されたか否かを判断する（Ｓ１０５）。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３における判定において住所が検出されたとＳ１０５において判断すると、Ｓ１０３において判定された住所のいずれかが枠線によって囲まれているか否かを判断する（Ｓ１０６）。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３において判定された住所のいずれかが枠線によって囲まれているとＳ１０６において判断すると、原稿の重要度を特定の程度だけ上げる（Ｓ１０７）。ここで、住所を囲む枠線が存在する原稿は、例えば、履歴書や住民票など、個人情報が含まれる重要な書類である可能性が高い。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３において判定された住所のいずれも枠線によって囲まれていないとＳ１０６において判断するか、Ｓ１０７の処理を実行すると、Ｓ１０３における判定において複数の住所が検出されたか否かを判断する（Ｓ１０８）。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３における判定において複数の住所が検出されたとＳ１０８において判断すると、原稿の重要度を特定の程度だけ上げる（Ｓ１０９）。ここで、複数の住所を含む原稿は、例えば、名簿など、多数の個人情報が含まれる重要な書類である可能性が高い。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３における判定において複数の住所が検出されなかったとＳ１０８において判断するか、Ｓ１０９の処理を実行すると、配置重要性統計情報１７ｂと、Ｓ１０３において判定された住所の、Ｓ１０１において読み取られた画像における配置とに基づいて、原稿の重要度を変更する（Ｓ１１０）。すなわち、原稿重要度判定手段１８ｄは、重要性が高い位置に住所が配置されている原稿に関しては、原稿の重要度を特定の程度だけ上げ、重要性が低い位置に住所が配置されている原稿に関しては、原稿の重要度を特定の程度だけ下げる。例えば、住所が領域２９（図２参照。）などの隅に配置されている原稿は、スーパーのチラシなど、重要ではない書類である可能性が高いので、原稿重要度判定手段１８ｄは、原稿の重要度を特定の程度だけ下げる。

原稿重要度判定手段１８ｄは、Ｓ１０３における判定において住所が検出されなかったとＳ１０５において判断するか、Ｓ１１０の処理を終了すると、Ｓ１０１において読み取られた画像に、Ｓ１０４〜Ｓ１１０の処理において判定した重要度を、メタデータとして付与する（Ｓ１１１）。

重要度対応処理実行手段１８ｅは、Ｓ１１１の処理の後、Ｓ１１１において画像に付与された重要度に対応した特定の処理を実行する（Ｓ１１２）。例えば、重要度対応処理実行手段１８ｅは、特定の処理が、スキャナー１４によって原稿から画像を読み取った後にスキャナー１４から原稿を取り忘れたことに対するアラートを鳴らす処理である場合、重要度が高いほど、アラートの大きさを大きくしたり、アラートの長さを長くしたり、アラートを鳴らし始めるタイミングを早くしたりすることができる。また、重要度対応処理実行手段１８ｅは、特定の処理が、スキャナー１４によって原稿から読み取られた画像に対して例えば「複写禁止」、「オリジナル」、「Ｃｏｎｆｉｄｅｎｔｉａｌ」などのウォーターマークを自動で追加する処理である場合、重要度が特定の程度より高いときに、画像に対してウォーターマークを自動で追加し、重要度が特定の程度以下であるときに、画像に対してウォーターマークを自動で追加しないことができる。

制御部１８は、Ｓ１１２の処理の後、図３に示す動作を終了する。

以上に説明したように、ＭＦＰ１０は、原稿から画像を読み取るスキャナー１４によって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれの、画像における表示態様に基づいて原稿の重要度を判定する（Ｓ１０６〜Ｓ１０７およびＳ１１０）ので、複数の住所が定型的にではなく配置されている原稿や、１つの住所のみが配置されている原稿の重要度を判定することができる。

ＭＦＰ１０は、原稿から画像を読み取るスキャナー１４によって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれの、画像における配置と、配置重要性統計情報１７ｂとに基づいて原稿の重要度を判定する（Ｓ１１０）ので、判定した重要度の適切性を統計情報によって向上することができる。

ＭＦＰ１０は、原稿から画像を読み取るスキャナー１４によって読み取られた画像から抽出した文字列から判定した住所のそれぞれを囲む枠線の有無に基づいて原稿の重要度を判定する（Ｓ１０６〜Ｓ１０７）ので、例えば履歴書、住民票など、枠線によって住所が囲まれている原稿の重要度を判定することができる。

本発明の画像形成装置は、本実施の形態において、ＭＦＰ１０によって構成されている。しかしながら、本発明の画像形成装置は、スキャナー専用機など、ＭＦＰ以外の画像形成装置によって構成されても良い。

本発明の原稿重要度判定システムは、本実施の形態において、１つのＭＦＰ１０によって構成されている。しかしながら、本発明の原稿重要度判定システムは、ＭＦＰ１０の上述した機能の少なくとも一部が、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）など、ＭＦＰ１０とは異なる、少なくとも１つのコンピューターによって実現されても良い。例えば、文字列抽出手段１８ｂ、住所判定手段１８ｃおよび原稿重要度判定手段１８ｄは、ＭＦＰ１０によってではなく、ＰＣによって実現されても良い。

１０ ＭＦＰ（画像形成装置、原稿重要度判定システム、コンピューター）
１４ スキャナー（読取デバイス）
１７ａ 原稿重要度判定プログラム
１７ｂ 配置重要性統計情報
１８ｂ 文字列抽出手段
１８ｃ 住所判定手段
１８ｄ 原稿重要度判定手段

Claims (5)

1. 原稿から画像を読み取る読取デバイスと、
   前記読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、
   前記文字列抽出手段によって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段と、
   前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における表示態様に基づいて前記原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段と
   を備えることを特徴とする原稿重要度判定システム。
2. 前記原稿重要度判定手段は、書類における住所の配置と、前記書類の重要性との関係を示す統計情報としての配置重要性統計情報と、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における配置とに基づいて、前記原稿の重要度を判定することを特徴とする請求項１に記載の原稿重要度判定システム。
3. 前記原稿重要度判定手段は、前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれを囲む枠線の有無に基づいて、前記原稿の重要度を判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の原稿重要度判定システム。
4. 原稿から画像を読み取る読取デバイスと、
   前記読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、
   前記文字列抽出手段によって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段と、
   前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における表示態様に基づいて前記原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段と
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
5. 原稿から画像を読み取る読取デバイスによって読み取られた画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、
   前記文字列抽出手段によって抽出された文字列から住所を判定する住所判定手段と、
   前記住所判定手段によって判定された住所のそれぞれの前記画像における表示態様に基づいて前記原稿の重要度を判定する原稿重要度判定手段と
   をコンピューターに実現させることを特徴とする原稿重要度判定プログラム。

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