JP2022047314A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】帳票などに記されたマークの読み取り精度を向上させる情報処理装置、情報処理方法、プログラムを提供する。【解決手段】情報処理システムにおいて、帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得し、取得した記入済み画像から、チェックに係る手書き情報と考えられる情報だけを残した画像を生成し、サイズ、形状、位置などが要件を満たす手書き部分を特定する。特定した手書き部分において、破線範囲とチェックとの位置関係に基づいて、破線に対するチェックが記入されているか、を判定する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。

現在、金融業界や保険業界、公的機関において、帳票処理の効率化の為に、帳票の所定領域に記された手書きマークを光学的に認識する光学式マーク認識装置が導入されている。

このような認識装置では、帳票をスキャナで読み込んで帳票画像を生成し、該帳票画像の各画素をあらかじめ設定した閾値に基づいて白黒の画素に２値化変換し、２値化変換した画像から手書きマーク記入部分として設定した領域を抽出し、抽出した領域内の黒画素数があらかじめ設定した閾値以上であるか否かに基づいて、手書きマークが記されているか否かを認識するような構成となっている。

このような装置では、ＯＣＲ技術が利用されているが、ＯＣＲでは、帳票のうち読み取り対象項目の座標や文字種別の情報、マーク種別の情報などの情報を予め定義しておき（読み取り対象定義情報）、入力帳票画像から対象領域を切出して文字認識処理にかけるということが一般的に行われている。

対象の領域を抽出して、ラベリングの処理を行い、ラベリングされたラベル情報に対して、画素数の比較や外接矩形サイズの比較や重心間の比較などの判定をし、除去すべきラベルと判定された場合は、マーク認識対象領域画像内の黒画素のブロックを除去して白画素に変換して、マーク認識対象領域画像に対して、手書きマークの有無を認識する光学式マーク認識の技術が開示されている。（例えば特許文献１）

特開２００８－０７７５８８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明では、他のチェック項目に対する書き込みが、ＯＣＲ対象の項目内に入り込んだ場合に、正確に認識することが難しい。

また、特許文献１に記載の発明では、チェック項目の破線をなぞることによって、マークが行われる場合、破線の内側に文字が印字されているケースでは認識することが出来ない。

よって、本願発明では、帳票などに記されたマークの読み取り精度を向上させることが可能な仕組みを提供することを目的とする。

本発明の情報処理システムは、帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する特定手段と、前記特定手段で特定された手書き部分に基づき、破線に対するチェックが記入されているかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする
また、本発明の情報処理方法は、情報処理システムの取得手段が、帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得工程と、前記情報処理システムの特定手段が、前記取得工程により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する特定工程と、前記情報処理システムの判定手段が、前記特定工程で特定された手書き部分に基づき、破線に対するチェックが記入されているかを判定する判定工程と、を備えることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、コンピュータを、帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する特定手段と、前記特定手段で特定された手書き部分に基づき、破線に対するチェックが記入されているかを判定する判定手段として機能させることを特徴とする。

そこで、本願発明では、帳票などに記されたマークの読み取り精度を向上させることができるという効果を奏する。

情報処理システムの概略構成を示す構成図である。 クライアント装置及び情報処理装置のハードウェアの概略構成を示す構成図である。 本実施例での処理の流れを示すフローチャートである。 テンプレート項目画像を破線と破線以外に分ける処理を示すフローチャートである。 記入済み項目画像をチェック部分だけにする処理を示すフローチャートである。 破線と重なるチェック部分の有無を判定する処理を示すフローチャートである。 図４の記入済み項目画像をチェック部分だけにする処理中の、手書き情報以外を除去する処理を示すフローチャートである。 図５の破線と重なるチェック部分の有無を判定する処理中の、破線と重なるラベルと重ならないラベルの分類処理を示すフローチャートである。 図５の破線と重なるチェック部分の有無を判定する処理中の、チェックのサイズ判定処理を示すフローチャートである。 図５の破線と重なるチェック部分の有無を判定する処理中の、チェックの形状判定処理を示すフローチャートである。 図５の破線と重なるチェック部分の有無を判定する処理中の、チェックの位置判定処理を示すフローチャートである。 図３のテンプレート項目画像を破線と破線以外に分ける処理におけるテンプレート項目画像の例を示す図である。 手書き部分以外を除去する処理に関する画像の例を示す図である。 不要なラベルを除去する処理に関する画像の例を示す図である。 帳票のイメージを示す図である。 ＯＣＲ領域の大きさ調整の例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する
図１には、本発明の実施形態に係る情報処理システムの概略の構成図が示されている。
尚、各装置の機能については、後述するフローチャートを用いて合わせて説明を行う。

情報処理システム１００は、紙媒体等を読み取ることによりデータを生成するスキャナ装置１０１、スキャナ装置１０１において得られたデータを表示するクライアント装置１１０、及び入力されたデータを用いて判定を行う情報処理装置１２０を備えている。

スキャナ装置１０１は、スキャン画像送信部１０２を備え、スキャン画像送信部１０２は、紙媒体等のスキャンにより得られた画像データをクライアント装置１１０へ送信する。

クライアント装置１１０は、スキャン画像受信部１１１、操作受付部１１２、及び入力画像送信部１１３を備えている。

スキャン画像受信部１１１は、スキャナ装置１０１から送信された画像データを受信し、操作受付部１１２は、スキャナ装置１０１や情報処理装置１２０に対して、表示されている画面を利用する等して、ユーザからの操作指示を受付け、入力画像送信部１１３は、解析対象となる画像ファイル等を情報処理装置１２０へ送信する。

情報処理装置１２０は、入力画像受信部１２１、チェック有無判定部１２２、記憶部１２３を備えている。

入力画像受信部１２１は、クライアント装置１１０から送信される画像ファイル等を受信する。

チェック有無判定部１２２は、受け取った画像にチェックがされているかを判定する。

記憶部１２３は、それぞれの処理で用いられるデータや処理結果、判定結果を記憶する。

次に、図２では、情報処理装置１２０に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成の一例について説明する。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）２１０等の表示器への表示を制御する。

なお、図２では、ＣＲＴ２１０と記載しているが、表示器はＣＲＴだけでなく、液晶ディスプレイ等の他の表示器であってもよい。これらは必要に応じて管理者が使用するものである。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ＣＲＴ２１０上での表示を可能としている。

また、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＴ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。

さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。

次に、図３～図１６を用いて、本発明の実施例を説明する。

図３は本実施例におけるＯＣＲ領域を設定する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１では、スキャナ装置１０１によりスキャンされた、チェック項目に対して手書き記入されていない書類（帳票など）の画像を取得する。

ステップＳ３０２では、ステップＡ０１で取得した画像のうち、ユーザにより手書き入力される領域、すなわちＯＣＲの対象となる項目にかかる領域（ＯＣＲ領域）を設定する。具体的には、図１６Ａに示すように、ユーザによる記入の目安として印刷されている破線を内包する領域（１６０１）を、ＯＣＲ領域として設定する。

ステップＳ３０３では、ステップＳ３０２で設定された領域の中心位置を変えずに、当該領域を拡大する。例えば縦横をそれぞれ３倍することで拡大する。

ステップＳ３０４では、含まれる場合は、他のＯＣＲ領域を含まないようにＯＣＲ領域を縮小する。また、拡大した結果、ステップＳ３０１で取得した画像自体をはみ出す大きさになった場合は、画像内に収まる大きさに縮小する。ステップＳ３０３，Ｓ３０４の大きさ調整後のＯＣＲ領域（１６０２）を図１６Ｂに示す。

そして、ステップＳ３０１で取得した画像に係る書類と、当該書類におけるＯＣＲ領域とを対応付けて記憶する。

ステップＳ３０６では、設定された各ＯＣＲ領域の画像から、破線画像（破線のみを抽出した画像）と、破線以外画像（破線以外を除去した画像）と、破線範囲画像（破線によって囲まれる領域の内外を識別する画像）とを生成する処理を行う。本処理の詳細は、図３のフローチャートを用いて説明する。

次に、図４に示すフローチャート及び図１２の画像を用いて情報処理システム１００におけるステップＳ３０６の処理の詳細を説明する。

ステップＳ４０１では、ＯＣＲ領域の画像を読み込み、大津二値化を行い、大津二値化画像を作成する。例えば図１２の１２０１を読み込んで処理すると１２０２となる。大津二値化とは、クラス間分散（ｂｅｔｗｅｅｎ－ｃｌａｓｓ ｖａｒｉａｎｃｅ）とクラス内分散（ｗｉｔｈｉｎ－ｃｌａｓｓ－ｖａｒｉａｎｃｅ）との比を用いて求める分離度の値が最大となる閾値を求めて、この閾値に基づいて自動的に二値化する手法である。なお、大津二値化の技術は公知技術なので、詳細な説明は省略する。

ステップＳ４０２では、ＯＣＲ領域の画像を読み込み、適応的二値化を行い、適応的二値化画像を作成する。例えば図１２の１２０１を読み込んで処理すると１２０３となる。適応的二値化とは、任意の大きさの局所領域を設定し、その領域内で閾値の計算を行い、１つ１つの画素を二値化したものを画像全体に当てはめることで各領域に合わせた閾値で画像の画素全体を二値化する処理である。なお、適応的二値化の技術は、公知技術なので詳細な説明は省略する。

ステップＳ４０３では、ステップＳ４０１で作成した大津二値化画像（図１２の１２０２）と、ステップＳ４０２で作成した適応的二値化画像（図１２の１２０３）とを合成して、二値化画像１２０４ａを作成する。なお、１２０４ｂは、１２０１とは別の画像に対して、大津二値化、適応的二値化した画像を合成した画像である。

上述した大津二値化においては、あらかじめ印刷されている破線のような薄い部分と、予め印刷された文字のように濃い部分がると、濃い部分だけが残り薄い部分は消えやすいという弱点がある。他方、適応的二値化においては、網掛け部分が消えやすいという弱点がある。そこで、２つの方法でそれぞれ二値化した画像を合成することで薄い部分や網掛け部分も残した二値化画像を生成することができる。

ステップＳ４０４では、予め設定された切り出し矩形（破線をちょうど内包する矩形）が内包する楕円を描画したマスク画像１２０５を作成する。

ステップＳ４０５では、ステップＳ４０４で作成した楕円マスク画像と、ステップＳ４０３で作成した二値化画像とを重ね合わせ、重なった画素数を取得する。この処理は、後述のステップＳ４０８での破線形状の判定のために行う処理である。

ステップＳ４０６では、予め設定された切り出し矩形（破線をちょうど内包する矩形）が内包する矩形を描画したマスク画像１２０６を作成する。

ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で作成した矩形マスク画像と、ステップＳ４０３で作成した二値化画像とを重ね合わせ、重なった画素数を取得する。この処理は、次のステップＳ４０８での破線形状の判定のために行う処理である。

ステップＳ４０８では、ステップＳ４０５で取得した画素数と、ステップＳ４０７で取得した画素数とを用いて、切り出し矩形が内包する破線の形状が、楕円と矩形のどちらの形状に近いのかを判定する。具体的には、ステップＳ４０５で取得した画素数を楕円マスク画像の楕円マスク部分の画素数で割った値と、ステップＳ４０７で取得した画素数を矩形マスク画像の矩形マスク部分の画素数で割った値とを比較し、前者が大きければ楕円に近いと判定し、後者が大きければ矩形に近いと判定する。

ステップＳ４０８で破線の形状が楕円であると判定された場合（ステップＳ４０８：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ４０９の処理に移行する。ステップＳ４０８で破線の形状が矩形であると判定された場合（Ｓ４０８：Ｆａｌｓｅ）は、ステップＳ４１２の処理に移行する。

ステップＳ４０９では、ステップＳ４０４で作成した楕円マスク画像と二値化画像とを重ね、重なった画素からなる画像を、破線画像として生成する。破線画像の具体例を図１２の１２０７に示す。

ステップＳ４１０では、楕円マスク画像と二値化画像とを重ね、重ならない画素からなる画像を、破線以外画像として生成する。破線以外画像の具体例を図１２の１２０８に示す。

ステップＳ４１１では、楕円マスク画像における楕円の内部を塗りつぶした破線範囲画像（図１２の１２０９）を作成する。

ステップＳ４１２では、ステップＳ４０６で作成した矩形マスク画像と二値化画像１２０４ｂとを重ね、重なった画素からなる画像を、破線画像として生成する。破線画像の具体例を図１２の１２１０に示す。

ステップＳ４１３では、矩形マスク画像と二値化画像とを重ね、重ならない画素からなる画像を、破線以外画像として生成する。破線以外画像の具体例を図１２の１２１１に示す。

ステップＳ４１４では、矩形マスク画像における矩形の内部を塗りつぶした破線範囲画像（図１２の１２１２）を作成する。

以上説明した図４のフローチャートに係る処理により、ＯＣＲ領域における破線が楕円形状であるのか矩形形状であるのかを判定し、破線画像、破線以外画像、破線範囲画像が生成される。

なお、本実施例においては、破線の形状を楕円か矩形かの２択として説明したが、この２つの形状以外の形状のマスク画像を作成して同様の処理を行うことで、様々な形状の破線に適用することが可能となる。

続いて、図５を用いて、記入済み項目画像をチェックだけにする処理についての説明を行う。

ステップＳ５０１では、図１３の１３０１に示す記入済み項目画像を読み込み、大津二値化を行い、大津二値化画像を作成する。

ステップＳ５０２では、図１３の１３０１に示す記入済み項目画像を読み込み、適応的二値化を行い、適応的二値化画像を作成する。

ステップＳ５０３では、ステップＳ５０１で作成した大津二値化画像と、ステップＳ５０２で作成した適応的二値化画像を合成して、二値化画像を作成する。大津二値化画像と適応的二値化画像を合成する理由は、先述の理由と同様である。

ステップＳ５０４では、ステップＳ５０３で作成された二値化画像から、手書き情報以外を除去する。ステップＳ５０４の処理の詳細について図７を用いて説明する。

図７のフローチャートの処理では、ステップＳ４０８で破線の形状が楕円であると判定された場合（ステップＳ４０８：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ４０９で作成した破線画像とステップＳ４１０で作成した破線以外画像とステップＳ５０３で作成した二値化画像の３つの画像、ステップＳ４０８で破線の形状が矩形であると判定された場合（Ｓ４０８：Ｆａｌｓｅ）は、ステップＳ４１２で作成した破線画像とステップＳ４１３で作成した破線以外画像とステップＳ５０３で作成した二値化画像の３つを入力した上で実行する。

ステップＳ７０１では記入済み項目画像（図１３の１３０１）と、破線画像（図１３の１３０５）、破線以外画像（図１３の１３０６）の入力を受け付け、破線以外画像を膨張させる。膨張処理は、モルフォロジー演算を利用した処理であり、例えばＯｐｅｎＣＶの関数であるｃｖ２．ｄｉｌａｔｅの処理である。

ステップＳ７０２では、ステップＳ７０１で膨張させた破線以外画像とステップＳ５０３で作成した記入済み項目画像との差分画像を作成する。すなわち、破線部分と手書き部分のみの画像を生成する。具体的には、図１３の１３０２に示す画像が生成される。

ステップＳ７０３では、ラベリングを行ってステップＳ７０２で作成した差分画像の１つ１つのパーツ（破線の各点など）に対してラベルを付与する。例えば、図１３の１３０３における、１３０３－１に対してラベル１、１３０３－２に対してラベル２、１３０３－３に対してラベル３・・・といった形でラベルを付与する。

以下、１３０３－１や１３０３－２などラベルを付与されたパーツを含む画像（図１３の１３０２）をラベル画像と呼び、１３０３－１や１３０３－２などラベルを付与されたパーツをラベルと呼ぶ。

ステップＳ７０４では、ステップＳ７０１で受け付けた破線画像を膨張させる。

ステップＳ７０５では、全てのラベルに対して、ステップＳ７０６～Ｓ７０９の処理（破線部分を除去する処理）が実行されたかを判定する。

全てのラベルに対して処理が実行された場合（Ｓ７０５：Ｔｒｕｅ）は、本フローチャートの処理を終了し、図４のフローチャートの処理に戻る。

まだ実行していないラベルがある場合（Ｓ７０５：Ｆａｌｓｅ）は、処理をステップＳ７０６に移行する。

ステップＳ７０６では、ラベル画像のラベルの画素数を取得する。

ステップＳ７０７では、破線画像とラベルとを重ね、重なる画素数を取得する。すなわち、破線部分と手書き部分の両方が含まれるラベル画像に、破線だけにした画像を重ね、重なった画素数を取得することになるため、この重なる画素数は、ラベル画像における破線部分の画素数を意味する。

ステップＳ７０８では、ステップＳ７０７で取得した画素数（ラベル画像における破線部分の画素数）が「当該ラベルの画素数」において所定の割合を占めるかを判定する。なお、本実施例では、５割以上を占めるかを判定する。

所定の割合を占める場合（ステップＳ７０８：Ｔｒｕｅ）は、当該ラベルは破線部分であると判断できるため、処理をステップＳ７０９に移行する。

ステップＳ７０９では、ラベルのうち、破線画像と重なる部分を除去する。

他方、所定の割合を占めない場合は、当該ラベルは手書き部分であると判断できるため、そのまま残し、次のラベル画像の処理に移行する。

以上の処理により、手書き部分以外を除去した画像（図１３の１３０４）を生成することができる。

ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で作成された画像に対して、ラベリング処理を行う。

ステップＳ５０６では、全てのラベルに対してステップＳ５０７～Ｓ５１０の処理を実行したかを判定する。全てのラベルに対してステップＳ５０７～Ｓ５１０の処理が実行された場合（ステップＳ５０６：Ｔｒｕｅ）は、本フローチャートの処理を終了する。まだ実行していないラベルがある場合（ステップＳ５０６：Ｆａｌｓｅ）は、処理をステップＳ５０７に移行する。

なお、ステップＳ５０７～Ｓ５１０の処理は、ステップＳ５０４で生成された画像から、ペン先が触れてしまったことによりついた点や鉛筆の芯の粉などの「ノイズ」や「チェックとは無関係の可能性が高い情報」を除去して、手書き情報だけを残すための処理である。

ステップＳ５０７では、ラベルの面積が所定の大きさより小さいかを判定する。ステップＳ５０７で、ラベルの面積が小さいと判定された場合は、当該画像は単にペン先が触れてしまった等の理由により出来た、チェックとは無関係の可能性が高い情報なので、ステップＳ５０８に処理を移行して当該画像を除去する。例えば、図１４の１４０１の画像に含まれるごま塩ノイズのような点などである。

ステップＳ５０７でラベルの面積が所定の大きさ以上であると判定された場合は、ステップＳ５０９に処理を移行する。

ステップＳ５０９では、ラベルが、ステップＳ５０４で生成された画像の上下左右の端に接しているかを判定する。

ステップＳ５０９でラベルが画像の上下左右端に接していると判定された場合（ステップＳ５０９：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ５１０へ処理を移行する。

ステップＳ５０９でラベルが画像の上下左右端に接していないと判定された場合（ステップＳ５０９：Ｆａｌｓｅ）は、処理をステップＳ５０６に戻す。

上下左右端に接している例を図１４の１４０２に示す。１４０２の右上にかかれた丸印が画像の端に接しているラベルになる。

ステップＳ５１０では、ラベルの外接矩形が切り出し矩形（破線をちょうど内包する矩形）と重なるかを判定する。

ラベルの外接矩形が切り出し矩形と重なると判定された場合（ステップＳ５１０：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ５０６へ処理を戻す。すなわち、ステップＳ５０４で生成された画像の上下左右のいずれかに接しているものの、破線の近くまで繋がっている手書き部分であると言えるため、除去せず残しておく。

ラベルの外接矩形が切り出し矩形と重ならないと判定された場合（ステップＳ５１０：Ｆａｌｓｅ）は、ステップＳ５０８へ処理を移行し、ラベルを除去する処理を行う。すなわち、ステップＳ５０４で生成された画像の上下左右のいずれかに接していて、かつ破線近くまでは繋がっていない手書き部分であり、破線をなぞった手書き部分とは関係が弱いと言えるため、除去の対象とする。

以上の処理により、記入済み項目画像から手書き情報以外を除去し、さらに手書き情報の中でもチェックとは関係がないと判断される情報を除去することで、チェックに係る手書き情報と考えられる情報だけを残した画像を生成することができる。

次に図６のフローチャートを用いて、チェックに係る手書き情報と考えられる情報だけを残した画像から、当該チェックがチェックとしての所定の要件を満たすかを判定することで、チェックであるか否かを判定する処理について説明する。

詳細は後述するが、所定の要件として、サイズ、形状、位置の３つの要件が設定されているケースを想定し説明する。

ステップＳ６０１では、ＯＣＲ結果の確信度として、初期値である「１．０」を設定する。

ステップＳ６０２では、ＯＣＲ結果の初期値として「Ｆａｌｓｅ」を設定する。

これにより、ＯＣＲ結果が「Ｆａｌｓｅ」であることの確信度として「１．０」が設定されたことになる。

ステップＳ６０３では、図４のフローチャートに係る処理で作成したチェックだけにした記入済み項目画像（チェックに係る手書き情報と考えられる情報だけを残した画像）をラベリングする処理を行う。

ステップＳ６０４では、背景以外のラベルが存在するかを判定する。

背景は図１３の１３０２であれば黒画素の領域を指す。

背景以外のラベルが存在する場合（ステップＳ６０４：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ６０５へ処理を移行し、背景以外のラベルが存在しない場合（ステップＳ６０４：Ｆａｌｓｅ）は、本フローチャートの処理を終了する。

ステップＳ６０５では、ラベル画像を、破線と重なる画像と破線と重ならない画像とに分類する。ステップＳ６０５の処理の詳細は、図８のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ８０１では、破線と重なる画像を任意の一色で初期化する。破線と重なる画像とは、図１３の１３０２に示すように、破線と手書き部分の両方から構成される画像を意味する。

ステップＳ８０２では、破線と重ならないラベル情報のリストを空で初期化する。

ステップＳ８０３では、切り出し矩形から矩形の中心座標を計算し破線中心とする。

ステップＳ８０４では、全てのラベル画像に対して、ステップＳ８０５～Ｓ８０７の処理を実行したかを判定する。全てのラベル画像に対して処理が行われた場合（ステップＳ８０４：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ８０８の処理に移行する。処理が実行されていないラベル画像がある場合（ステップＳ８０４：Ｆａｌｓｅ）は、ステップＳ８０５の処理に移行する。

ステップＳ８０５では、ラベル画像が破線範囲画像と重なるかを判定する。ラベルが破線範囲画像と重なると判定された場合（ステップＳ８０５：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ８０６へと処理を移行する。ラベルが破線範囲画像と重ならないと判定された場合（ステップＳ８０５：Ｆａｌｓｅ）は、ステップＳ８０７へと処理を移行する。

ステップＳ８０６では、「破線範囲画像と重なると判定されたラベル」を、「破線と重なるラベル画像」の構成要素として追加する（破線と重なるラベル画像に合成する）。本処理が終了したら、ステップＳ８０４へと処理を移行し、全てのラベルが確認済みとなるまでステップＳ８０５～ステップＳ８０７の処理を繰り返す。

ステップＳ８０７では、ステップＳ８０３で求めた破線中心とラベル重心との距離、ラベル情報をリストに追加する。本処理が終了したら、ステップＳ８０４へと処理を移行し、全てのラベルが確認済みとなるまでステップＳ８０５～ステップＳ８０７の処理を繰り返す。

ステップＳ８０８では、ステップＳ８０７の処理により作成されたリストのデータを、破線中心とラベル重心との距離が近い順にソートする。これにより、破線範囲の外にあるラベルを、破線をなぞろうとして書かれた可能性が高い順に並び替えることが出来る。

ステップＳ８０９では、破線と重なるラベル画像に合成されたラベルが存在するかを判定する。存在する場合（ステップＳ８０９：Ｔｒｕｅ）は、ステップＳ８１０の処理に移行する。存在しない場合（ステップＳ８０９：Ｆａｌｓｅ）は、ステップＳ８１４の処理に移行し、確信度として１．０を設定して、処理を終了する。すなわち、すべてのラベルが破線範囲の外に存在するか、すべてのラベルが存在しない場合には、チェックではない確信度（＝ＯＣＲ結果が「Ｆａｌｓｅ」であることの確信度）を最大にする。

ステップＳ８１０では、ラベル画像に合成されたラベル画像を使って凸包矩形を作成する。凸包矩形とは、突き出た部分を結び、凸性を持つ直線で形成された矩形のことである。例えば、手のひらを上方から見たとき出っ張って見える指と指同士を結び、形成するような矩形がこれにあたる。この場合、手の甲の部分は、凸包矩形の内部に含まれる。

ステップＳ８１１では、凸包矩形内部を塗りつぶし、凸包面積を取得する。

ステップＳ８１２では、破線範囲画像の塗りつぶされた箇所を破線面積として取得する。

ステップＳ８１３では、確信度を以下の計算式で求めます。

１．０－ｍｉｎ（１．０，凸包面積／破線面積）
すなわち、凸包面積が小さければ小さいほど、チェックが存在しない可能性が高いと言えるため、チェックではないことの確信度が高く設定される。

また、凸包面積が大きいほど、すなわちラベルが広範囲に渡っている場合は、チェックが存在する可能性が高いと考えられるため、チェックではないことの確信度が低く設定される。

ステップＳ８１３まで処理が完了したら、ステップＳ６０６へと処理を移行し、引き続き図５の処理を進める。

ステップＳ６０６では、楕円の周長（実測値）（最大）として０を設定する。

ステップＳ６０７では、チェック判定結果（最終）としてＦａｌｓｅを設定する。

ステップＳ６０８では、楕円画像（最終）を任意の一色で初期化する。

ステップＳ６０９では、「破線と重なるラベルの組み合わせ」と、「破線と重なるラベルと破線と重ならないラベルの組み合わせ」の全パターンと、に対して、ステップＳ６１０～Ｓ６１９の処理が実行されたかを判定する。

実行された場合（ステップＳ６０９：Ｔｒｕｅ）は、処理をステップＳ６２０に移行する。

実行していないチェックがある場合（ステップＳ６０９：Ｆａｌｓｅ）は、処理をステップＳ６１０に移行する。

ステップＳ６１０以降の処理は、「破線と重なるラベルの組み合わせ」と、「破線と重なるラベルと破線と重ならないラベルの組み合わせ」の全パターンに対して、チェック判定を行い、最もチェックらしい組み合わせを決定し、当該組み合わせに係るチェックがチェックであるかを判定する処理である。

なお、１回目のステップＳ６１０以降の処理においては、「破線と重なるラベルの組み合わせ」を対象とし、２回目以降の処理で「破線と重なるラベルと破線と重ならないラベルの組み合わせ」を対象とする。

ステップＳ６１０では、２回目以降の処理であるかを判定する。

２回目以降であると判定された場合は、ステップＳ６１１へ処理を移行する。

１回目の処理である場合は、ステップＳ６１３の処理に移行する。

ステップＳ６１１では、ステップＳ８０７で作成され、ステップＳ８０８でソートされたリストの先頭に対応するラベルを取得して、リストから外す。この処理を行うことにより、リストが更新され、同じラベルを使用することがなくなる。

ステップＳ６１２では、ステップＳ６１１で取得したラベルを、破線と重なるラベル画像に追加する。この処理により、「破線と重なるラベルと破線と重ならないラベル（リストの先頭にあるラベル）の組み合わせ」が作成される。

ステップＳ６１３では、１回目の処理であれば「破線と重なるラベルの組み合わせ」について、２回目以降の処理であればステップＳ６１２で作成された「破線と重なるラベルと破線と重ならないラベルの組み合わせ」について、サイズ判定処理を行う。サイズ判定処理の詳細は、図９のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ９０１では、ラベル画像と、破線範囲画像を入力として受け付け、ラベル画像にこれまで合成されたラベルの画素数合計が５以上であるかを判定する。この処理は、楕円を作成するために用いる画素が存在するかを判定するための処理である。ステップＳ９０１でラベル画像にこれまで合成されたラベルの画素数合計が５以上であると判定された場合は、ステップＳ９０２へと処理を移行する。

ステップＳ９０１で、ラベル画像にこれまで合成されたラベルの画素数合計が５以上でないと判定された場合は、ステップＳ９０８へと処理を移行し、判定結果＝Ｆａｌｓｅとして処理を行い、処理終了後は、ステップＳ６１４の処理へと移行する。

ステップＳ９０２では、サイズ判定処理の対象となっているラベルを利用して楕円近似し、当該作成された楕円の中心座標、幅、高さを取得する。

ステップＳ９０３では、ステップＳ９０２で作成された楕円に幅と高さが存在するか（０より大きいか）を判定する。すなわち、楕円を形成できたかを判定する処理である。

ステップＳ９０３で、楕円の幅と高さが０より大きいと判定された場合は、ステップＳ９０４へと処理を移行する。

ステップＳ９０３で、楕円の幅と高さが０より大きくないと判定された場合は、ステップＳ９０８へと処理を移行し、判定結果としてＦａｌｓｅを設定する。

ステップＳ９０４では、ステップＳ９０２で作成された楕円を塗りつぶし、その面積をチェック範囲画素数として設定する。

ステップＳ９０５では、破線範囲画像の塗りつぶし面積を破線範囲画素数として設定する。

ステップＳ９０６では、破線範囲画素数に対するチェック範囲画素数の割合が所定の値（本実施例では０．２）より大きいかを判定する。この判定では、破線範囲の大きさを基準として、チェックの大きさが小さすぎないかを判定する。

ステップＳ９０６でチェック範囲画素数を破線範囲画素数で割った値が所定の値より大きいと判定された場合は、ステップＳ９０７へ処理を移行し判定結果をＴｒｕｅとして処理を終了する。

以上が、図９を用いたステップＳ６１３の詳細な処理の説明である。

続けて、ステップＳ６１４では、ステップＳ６１３のサイズ判定処理の結果がＴｒｕｅであるかを判定する。サイズ判定結果がＴｒｕｅであった場合は、ステップＳ６１５へ処理を移行する。サイズ判定結果がＦａｌｓｅであった場合は、ステップＳ６０９へ処理を戻す。

ステップＳ６１５では、チェックの形状判定処理を行う。ステップＳ６１５の処理の詳細については、図１０のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ１００１では、ラベル画像を入力として受付け、ラベル画像を細線化（線の幅を１画素とする処理）して細線化画像を作成する。

ステップＳ１００２では、ラベル画像を使って楕円近似し楕円を作成する。

ステップＳ１００３では、ステップＳ１００２で作成した楕円の円周長を計算により求め、周長（理論値）とする。

ステップＳ１００４では、ステップＳ１００２で作成した楕円とステップＳ１００１で細線化した線が重なる画素数を周長（実測値）とする。

ステップＳ１００５では、周長（実測値）を周長（理論値）で割った値が所定の値（本実施例では０．２）より大きいかを判定する。すなわち、近似楕円の周長（理論値）とチェックの周長（実測値）を用いて近似楕円と書かれた線のフィット具合を判定している。

ステップＳ１００５で、周長（実測値）を周長（理論値）で割った値が所定の値より大きいと判定された場合は、ラベルが楕円に近い形であると言えるため、ステップＳ１００６へ処理を移行する。

ステップＳ１００５で周長（実測値）を周長（理論値）で割った値が所定の値より大きくないと判定された場合は、ラベルが楕円に近い形であるとは言えないため、ステップＳ１０１１へと処理を移行し、判定結果＝Ｆａｌｓｅとして処理を終了する。

ステップＳ１００６では、ラベル画像を使って凸包矩形画像（内部は塗りつぶす）を作成する。

ステップＳ１００７では、ステップＳ１００２で作成した楕円の内部を塗りつぶした楕円画像を作成する。

ステップＳ１００８では、凸包矩形画像と楕円画像とを重ね、重なった部分の画像（ａｎｄ画像）を作成する。

ステップＳ１００９では、重なった部分の周長を凸包矩形の周長で割った値が所定の値（本実施例では０．７）より大きいかを判定する。

重なった部分の周長を凸包矩形の周長で割った値が所定の値より大きいと判定された場合は、処理をステップＳ１０１０に移行し、判定結果としてＴｒｕｅを設定する。

重なった部分の周長を凸包矩形の周長で割った値が所定の値より大きくない場合は、処理をステップＳ１０１１に移行し、判定結果としてＦａｌｓｅを設定する。

これは、楕円近似により作成された楕円とラベル画像から作られる凸包矩形とは重なることがほとんどであるが、まれにほとんど重ならないような楕円が作成されることがあるため、そのようなケースについては判定結果をＦａｌｓｅとするための処理である。

まれにほとんど重ならないようなケースとしては、見切れている円であって、ひげの様に飛び出た部分があるケースが想定される。

以上が、図１０を用いたステップＳ６１５の処理の詳細な説明である。

続けて、ステップＳ６１６では、形状判定結果＝Ｔｒｕｅかつ楕円の周長（実測値）（最大）が楕円の周長（実測値）以下であるかを判定する。

ステップＳ６１６の判定がＴｒｕｅかつ楕円の周長（実測値）（最大）が楕円の周長（実測値）以下であった場合は、ステップＳ６１７へ処理を移行する。

ステップＳ６１６の判定がＴｒｕｅではない場合、または楕円の周長（実測値）（最大）が楕円の周長（実測値）以下ではないと判定された場合は、ステップＳ６０９へ戻る。

ステップＳ６１７では、楕円の周長（実測値）（最大）に楕円の周長（実測値）を設定する。

ステップＳ６１８では、ステップＳ１００２で作成された楕円を、楕円画像（最終）とする。

ステップＳ６１９では、チェック判定結果（最終）にＴｒｕｅを設定する。

ステップＳ６１９の処理まで完了したら、再びステップＳ６０９に戻り、次の組み合わせに対する処理を行う。

ステップＳ６２０では、チェック判定結果（最終）＝Ｔｒｕｅであるかを判定する。チェック判定結果（最終）がＴｒｕｅであった場合は、ステップＳ６２１に処理を移行する。チェック判定結果（最終）がＦａｌｓｅであった場合は、処理をステップＳ６２４に移行する。

ステップＳ６２１では、チェックの位置判定処理を行う。ステップＳ６２１の処理の詳細については、図１１のフローチャートを用いて説明を行う。

ステップＳ１１０１では、楕円画像（最終）と破線範囲画像とを重ね、重なった部分の画像（ａｎｄ画像）を作成する。

ステップＳ１１０２では、ステップＳ１１０１で作成したａｎｄ画像の画素数（楕円画像（最終）と破線範囲画像とが重なった部分の画素数）を取得し、ａｎｄ画素数とする。

ステップＳ１１０３では、楕円画像（最終）から楕円の画素数を取得し、楕円画素数とする。

ステップＳ１１０４では、破線範囲画像から塗りつぶされた箇所の画素数を取得し、破線範囲画素数と設定する。

ステップＳ１１０５では、「ａｎｄ画素数／チェック画素数」と「ａｎｄ画素数／破線範囲画素数」のいずれか大きい方が、所定の値（本実施例では０．３）以上であるかを判断する。

この判定処理は、破線範囲とチェックとの位置関係に基づき、破線に対してつけられたチェックかを判定する処理である。すなわち、破線につけられるチェックの形式として、チェックが破線内に収まるもの、チェック内に破線が収まるもの、破線とチェックがぴったりあっているもの、破線とチェックが少しずれているもの、破線範囲とチェックが重なっていないものの５パターンがあり、破線とチェックが大きくずれているケースや、破線とチェックが重なっていいないケースについては、Ｆａｌｓｅと判定される。

ステップＳ１１０５で、所定の値（０．３）以上であると判定された場合は、チェックがあると判定し、ステップＳ１１０６へ処理（確信度を算出する処理）を移行する。

ステップＳ１１０５で、所定の値（０．３）以上ではないと判定された場合は、チェックがないと判定し、ステップＳ１１１１へ処理を移行し、判定結果としてＦａｌｓｅを設定し、本フローチャートの処理を終了する。

ステップＳ１１０６では、楕円画像（最終）の周長を取得して楕円周長として設定する。

ステップＳ１１０７では、破線範囲画像の周長を取得して破線周長として設定する。

ステップＳ１１０８では、ａｎｄ画像の周長を取得してａｎｄ周長とする。

ステップＳ１１０９では、「ａｎｄ周長／楕円周長」と「ａｎｄ周長／破線周長」の平均値または１．０のいずれか小さい方を、チェックであることの確信度として設定する。なお、求められた確信度にさらに係数をかけてもよい。

ＯＣＲ結果がＴｒｕｅ（チェックあり）の確信度は、「破線とチェックの一致率」と定義しているため、破線とチェックがぴったりあっているケースを、確信度の最大値の１．０として設定する。そのために、破線とチェックがずれるほど、「破線とチェックの一致率」が下がるようになるよう、上記のＡ：ａｎｄ周長／楕円周長、Ｂ：ａｎｄ周長／破線周長の式を用いている。

また、チェックがあると判定される場合のパターンは、破線内にチェックが収まる場合、チェック内に破線が収まる場合、破線とチェックがぴったりあっている場合、破線とチェックが少しずれている場合の４パターンあり、ＡとＢのそれぞれの式によって導き出される確信度は異なる。ＡとＢの式により算出される確信度は、算出する際の観点が異なるだけでどちらも確信度としては正しい数値であるため、両者の平均をとり、確信度として設定する。

また、確信度に係数をかけた場合には、確信度が最大値である１．０を超えることになるため、平均値と１．０のいずれか小さい方を採用している。

ステップＳ１１１０では、判定結果＝Ｔｒｕｅとして処理を終了する。

以上説明した処理により、本発明では、帳票などに記されたマークの読み取り精度を向上させることが可能となる。

以上、本発明の実施形態について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明におけるプログラムは、図３に示すフローチャートの処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムであり、本発明の記憶媒体は図３の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。なお、本発明におけるプログラムは図３の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。

以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。

この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることが出来る。

また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

１００ 情報処理システム

本発明の情報処理システムは、項目に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する手書き部分特定手段と、前記手書き部分特定手段で特定された手書き部分に基づき、手書きチェックがされた項目を特定するチェック項目特定手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、コンピュータを項目に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する手書き部分特定手段と、前記手書き部分特定手段で特定された手書き部分に基づき、手書きチェックがされた項目を特定するチェック項目特定手段として機能させることを特徴とする。

Claims (7)

1. 帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する特定手段と、
   前記特定手段で特定された手書き部分に基づき、破線に対するチェックが記入されているかを判定する判定手段と
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 帳票におけるＯＣＲ領域から、破線を抽出した画像、破線以外を抽出した画像、破線範囲を示す画像を生成する生成手段を備え、
   前記特定手段は、前記生成手段により生成された画像と、前記記入済み画像とを用いて、手書き部分を特定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記特定手段により特定された手書き部分の形状に基づき、当該手書き部分が前記破線に対するチェックであるかを判定する形状判定手段を備え、
   前記判定手段は、前記形状判定手段による判定結果に基づき、前記破線に対するチェックが記入されているかを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記特定手段により特定された手書き部分の大きさに基づき、当該手書き部分が前記破線に対するチェックであるかを判定する大きさ判定手段を備え、
   前記判定手段は、前記大きさ判定手段による判定結果に基づき、前記破線に対するチェックが記入されているかを判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. 前記特定手段により特定された手書き部分の位置に基づき、当該手書き部分が前記破線に対するチェックであるかを判定する位置判定手段を備え、
   前記判定手段は、前記位置判定手段による判定結果に基づき、前記破線に対するチェックが記入されているかを判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
6. 情報処理システムの取得手段が、帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得工程と、
   前記情報処理システムの特定手段が、前記取得工程により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する特定工程と、
   前記情報処理システムの判定手段が、前記特定工程で特定された手書き部分に基づき、破線に対するチェックが記入されているかを判定する判定工程と、
   を備えることを特徴とする情報処理方法。
7. コンピュータを、
   帳票における破線に対する手書きチェックがされた記入済み画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された記入済み画像から手書き部分を特定する特定手段と、
   前記特定手段で特定された手書き部分に基づき、破線に対するチェックが記入されているかを判定する判定手段として機能させるためのプログラム。
   
   

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