JP2024084452A - 情報処理装置とその制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】認識した文字ブロックの外接矩形を墨消し領域として設定することで視認性の高い墨消し画像を生成できるが、墨消し領域の面積から墨消し対象の文字列が推測できてしまう。【解決手段】文書画像を取得してマスク処理を行って出力する情報処理装置であって、マスク対象の項目に含まれる文字列に対するマスク領域の設定方法を取得し、その取得したマスク領域の設定方法が、前記文字列を含む文字領域の外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法である場合、前記設定方法に基づいて設定されたマスク領域を前記文字列に対して設定する。そして、その設定された前記マスク領域に対してマスク処理を実施することで前記文書画像のマスク画像を生成する。【選択図】 図５

Description

本発明は、情報処理装置とその制御方法、及びプログラムに関する。

従来、スキャンやＦＡＸ等で入力された文書画像の中に個人情報や機密情報が含まれる場合に、その個人情報や機密情報に対応する項目の文字列が配置された画像領域を墨消しするように加工して出力する技術が知られている。一般に、入力された文書が定型文書の場合と非定型文書の場合で、有効な墨消し領域の指定方法が異なる。尚、定型文書とは、例えば、銀行の振込依頼書や団体への加入申請書などの、帳票レイアウトが固定の文書を指し、非定型文書とは定型文書ではない文書全般を指す。即ち、非定型文書には、他社から受け取った請求書や見積書のような、文書の種別が同一であっても、帳票レイアウトが互いに異なる様々な文書を含む。

入力された文書が定型文書の場合は、ユーザが事前に指定した領域を墨消し領域として指定する。一方、入力された文書が非定型文書の場合は、同一の項目（例：人名、金額）であっても、その記載位置が異なるため、定型文書と同様の指定方法をとることができない。そのため、システムが自動で文書中の文字を認識し、例えば人名欄の文字ブロックの外接矩形を墨消し領域として指定する。尚、非定型文書で有効な墨消し領域の指定方法は、定型文書で墨消し領域を指定する場合にも適用することができる。

特許文献１は、定型文書及び非定型文書の文書画像に対して、マスク対象の項目、マスク方法を指定することでマスク領域を求め、そのマスク領域を単一色で塗りつぶすことでマスク処理を施した帳票画像を出力する技術を記載している。

特開２０１２－２３４３４４号公報

しかしながら上記従来の技術では、認識した文字ブロックをマスク領域として設定することで視認性のマスク画像を生成できるが、マスク領域の面積からマスク対象の文字列を推測できる課題があった。例えば、そのマスク領域が、金額などの文字列が含まれる金額欄である場合、周囲の文字やマスク領域の面積等から、その金額欄に含まれるマスク対象の文字列が何桁程度の金額を表しているか推測できてしまうという課題があった。

本発明の目的は、上記従来技術の課題の少なくとも一つを解決することにある。

本発明の目的は、マスク領域の面積から、マスク対象の文字列が推測されにくいマスク画像を生成できる技術を提供することにある。

上記目的を達成するために本発明の一態様に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
文書画像を取得してマスク処理を行って出力する情報処理装置であって、
マスク対象の項目に含まれる文字列に対するマスク領域の設定方法を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得されたマスク領域の設定方法が、前記文字列を含む文字領域の外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法である場合、前記設定方法に基づいて設定されたマスク領域を前記文字列に対して設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記マスク領域に対してマスク処理を実施することで前記文書画像のマスク画像を生成する生成手段と、とを有することを特徴とする。

本発明によれば、マスク対象の文字列を含む文書画像にマスク処理を実施した際に、マスク領域の面積からマスク対象の文字列が推測されづらいマスク画像を生成できるというい効果がある。

本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。尚、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。

添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
本発明の実施形態１に係る情報処理システムの構成例を示す図。 実施形態１に係る情報処理システムに含まれる情報処理装置、学習装置及び画像処理サーバのハードウェア構成を説明するブロック図。 施形態１に係る情報処理システムにおける処理のシーケンス例を説明する図。 図３のＳ３００において学習装置が、文字列抽出器を生成する処理を説明するフローチャート。 図３のＳ３１０で情報処理サーバが、文書画像に含まれる墨消し対象の文字列データを抽出して墨消し画像を生成する処理を説明するフローチャート。 実施形態１で墨消し対象項目となり得る項目名と、その項目名に対応する項目値である固有表現の文字列の具体例を示す図。 固有表現ラベルに対応した文字列群の特徴ベクトルを示す概念図。 実施形態と従来技術とを比較する図。 実施形態１において、ユーザ操作によって与えられた墨消し領域の指定を、Ｓ３０７で墨消し領域の設定として保存するための設定画面例を説明する図。 図３のＳ３１０で、実施形態２に係る情報処理サーバが文書画像に含まれる墨消し対象の文字列データを抽出して墨消し画像を生成する処理を説明するフローチャート。 実施形態２において、ユーザ操作によって与えられた墨消し領域の指定を、墨消し領域の設定として保存するための設定画面例を説明する図。 実施形態２において、「墨消し領域の詳細設定」ボタンが押下された場合に表示される墨消し領域の設定の指示を受け付けるオプション設定画面の一例を説明する図。 図１２の設定画面において、選択ボタン「カスタム」が選択されたときに表示される画面例を説明する図。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これら複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一もしくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。以下に説明する実施形態では、マスク処理の一例として、マスク対象領域を黒色で塗りつぶす墨消し処理を例に説明するが、例えば、マスク対象領域を黒以外のインクで塗りつぶしたり、或いは所定のパターンで上書きしても良く、本発明はこれに限定されるものではない。

［実施形態１］
図１は、本発明の実施形態１に係る情報処理システム１００の構成例を示す図である。

この情報処理システム１００は、例えば、情報処理装置１０１、学習装置１０２、情報処理サーバ１０３を含み、これらはネットワーク１０４を介して接続されている。情報処理システム１００において、情報処理装置１０１、学習装置１０２、情報処理サーバ１０３は、ネットワーク１０４に対して、それぞれ単一で接続されるだけでなく、複数接続された構成であっても良い。例えば、情報処理サーバ１０３は、高速演算リソースを有する第１のサーバ装置（非図示）と大容量ストレージを有する第２のサーバ装置（非図示）を有し、ネットワーク１０４を介して接続された構成であっても良い。

情報処理装置１０１は、プリント、スキャン、ＦＡＸのように複数の機能を備えたＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ－Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）等で実現されるものであって、ここでは画像取得部として機能する。情報処理装置１０１は、例えば、画像取得部によって、紙などの記憶媒体に画像や文書などが印刷された原稿１１１を光学的に読み取り、そのスキャン画像データに所定の画像処理を行うことで文書画像１１３を生成して情報処理サーバ１０３に送信する。また情報処理装置１０１は、例えば、画像取得部によって、不図示のＦＡＸ送信機から送信されたＦＡＸデータ１１２を受信し、所定のＦＡＸ画像処理を行うことで文書画像１１３を生成して情報処理サーバ１０３に送信する。尚、情報処理装置１０１は、前述したスキャンやＦＡＸの機能を備えたＭＦＰ以外に、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などで実現される構成であっても良い。具体的には、例えば、情報処理装置１０１としてのＰＣ上で動作する文書作成アプリケーションを用いて生成された、ＰＤＦやＪＰＥＧ等の文書画像１１３を情報処理サーバ１０３に送信しても良い。

学習装置１０２は、エンジニアによって提供された複数の文書画像のサンプル１１４を基に、文書画像１１３に含まれる文字列群のうちの抽出対象の文字列に正解ラベルが付与された文書データを学習データとして生成する生成部として機能する。更に、学習装置１０２は、生成部で生成した文書データを学習データとして利用し、文書データに含まれる抽出対象の文字列を推定する文字列抽出器１１５の学習モデルを学習する学習部として機能する。

情報処理サーバ１０３は、情報処理装置１０１から受信した文書画像１１３のうちマスク対象の文字列データが存在する画像領域をマスク処理したマスク画像（墨消し画像）１１６を生成する情報処理部として機能する。更に、情報処理サーバ１０３は、生成した墨消し画像１１６を記憶する記憶部として機能する。

まず情報処理サーバ１０３の情報処理部は、文書画像１１３に対して文字認識処理（ＯＣＲ）を実行し、ＯＣＲ処理によって得られた文字認識結果としての複数の文字列データを取得する。更に、情報処理サーバ１０３の情報処理部は、文字列抽出器１１５を利用して文書画像１１３に含まれる文字列データの中から、予め設定された墨消し対象の文字列データを抽出する。そして、その文字列データが存在した画像領域を墨消し加工した墨消し画像１１６を生成する。その後、情報処理サーバ１０３の記憶部は、情報処理部によって生成された墨消し画像１１６を記憶し、ユーザの要求に従って、墨消し画像１１６を表示する。

ネットワーク１０４は、ＬＡＮやＷＡＮ等で実現されるものであって、情報処理装置１０１、学習装置１０２、情報処理サーバ１０３の間を互いに接続して、装置間でデータを送受信するための通信部である。

図２は、実施形態１に係る情報処理システム１００に含まれる情報処理装置１０１、学習装置１０２及び画像処理サーバ１０３のハードウェア構成を説明するブロック図である。

図２（Ａ）は、実施形態１に係る情報処理装置１０１のハードウェア構成を説明するブロック図。

情報処理装置１０１は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０４、プリンタデバイス２０５、スキャナデバイス２０６、ストレージ２０８、外部インタフェース２１１等を有し、これらはバス２０３を介して互いに接続される。ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１０１における動作全体を制御するための制御部である。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶された起動プログラムを実行することで、情報処理装置１０１のシステムを起動し、ストレージ２０８に記憶された制御プログラムをＲＡＭ２０４に展開して実行する。こうしてＣＰＵ２０１は、情報処理装置１０１のプリント、スキャン、ＦＡＸ等の機能を実現する。ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリで実現され、情報処理装置１０１を起動する起動プログラム等を格納するための記憶部である。バス２０３は、情報処理装置１０１を構成するデバイス間で相互にデータや制御信号等を送受信するための通信部である。ＲＡＭ２０４は揮発性メモリで実現され、ＣＰＵ２０１が制御プログラムを実行する際のワークメモリとして使用される記憶部である。プリンタデバイス２０５は画像出力デバイスであって、情報処理装置１０１の内部の文書画像を紙などの記憶媒体に印刷して出力するための処理部である。スキャナデバイス２０６は画像入力デバイスであって、文字や図表等が印刷された紙などの記憶媒体を光学的に読み取って文書画像として取得するための処理部である。原稿搬送デバイス２０７は、ＡＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）等で実現されるものであって、原稿台に載置された原稿を検知し、検知した原稿を１枚ずつスキャナデバイス２０６に搬送するための処理部である。ストレージ２０８は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等で実現され、前述の制御プログラムや文書画像を記憶するための記憶部である。入力デバイス２０９は、タッチパネルやハードキー等で実現され、ユーザからの情報処理装置１０１に対する操作入力を受け付けるための処理部である。表示デバイス２１０は、例えばタッチパネル機能付きのディスプレイ等で実現され、情報処理装置１０１の設定画面をユーザに対して表示出力する。外部インタフェース２１１は、情報処理装置１０１とネットワーク１０４との間を接続するもので、不図示のＦＡＸ送信機からＦＡＸデータを受信したり、情報処理サーバ１０３に対して文書画像を送信したりするためのインタフェース部である。

図２（Ｂ）は、実施形態１に係る学習装置１０２のハードウェア構成を説明するブロック図である。

学習装置１０２は、ＣＰＵ２３１、ＲＯＭ２３２、ＲＡＭ２３４、ストレージ２３５、入力デバイス２３６、表示デバイス２３７、外部インタフェース２３８、ＧＰＵ２３９等を有し、これらはバス２３３を介して接続される。ＣＰＵ２３１は、学習装置１０２における動作全体を制御するための制御部である。ＣＰＵ２３１は、ＲＯＭ２３２に記憶されたブートプログラムを実行することで、学習装置１０２のシステムを起動し、ストレージ２０８に記憶されたプログラムをＲＡＭ２３４に展開して実行することで、文書データを生成したり、文書データを学習して文字列抽出器１１５を生成したりする。ＲＯＭ２３２は不揮発性メモリで実現され、学習装置１０２を起動するブートプログラム等を格納するための記憶部である。バス２３３は、学習装置１０２を構成するデバイス間で相互にデータや制御信号等を送受信するための通信部である。ＲＡＭ２３４は揮発性メモリで実現され、ＣＰＵ２３１が文書データ生成や学習を行うプログラムを実行する際のワークメモリとして使用される記憶部である。ストレージ２３５は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等で実現され、文書データや文字列抽出器１１５を記憶するための記憶部である。入力デバイス２３６は、ポインティングデバイスやキーボード等で実現され、エンジニアからの学習装置１０２に対する操作入力を受け付けるための処理部である。表示デバイス２３７は、例えばタッチパネル機能付きのディスプレイ等で実現され、学習装置１０２の設定画面をエンジニアに対して表示出力するための表示部である。外部インタフェース２３８は、学習装置１０２とネットワーク１０４との間を接続するものであって、不図示のＰＣ等から文書画像１１４を受信したり、情報処理サーバ１０３に対して文字列抽出器１１５を送信したりするためのインタフェース部である。ＧＰＵ２３９は、画像処理プロセッサで構成された演算部である。ＧＰＵ２３９は、例えば、ＣＰＵ２３１から与えられた制御コマンドに従って、与えられた文書画像に含まれる文字列データを基に、文字列抽出器１１５を生成するための演算を実行する。

図２（Ｃ）は、実施形態１に係る情報処理サーバ１０３のハードウェア構成を説明するブロック図である。

情報処理サーバ１０３は、ＣＰＵ２６１、ＲＯＭ２６２、ＲＡＭ２６４、ストレージ２６５、入力デバイス２６６、表示デバイス２６７、外部インタフェース２６８等を有し、これらはバス２６３を介して接続される。ＣＰＵ２６１は、情報処理サーバ１０３における動作全体を制御するための制御部である。ＣＰＵ２６１は、ＲＯＭ２６２に記憶されたブートプログラムを実行することで、情報処理サーバ１０３のシステムを起動し、ストレージ２６５に記憶された情報処理プログラムをＲＡＭ２６４に展開して実行することで、文字列の抽出、墨消し加工などの情報処理を実行する。ＲＯＭ２６２は、例えば書き込み可能な不揮発性メモリで実現され、情報処理サーバ１０３を起動するブートプログラムを格納するための記憶部である。バス２６３は、情報処理サーバ１０３を構成するデバイス間で相互にデータや制御信号を送受信するための通信部である。ＲＡＭ２６４は揮発性メモリで実現され、ＣＰＵ２６１が情報処理プログラムを実行する際のワークメモリとして使用される記憶部である。ストレージ２６５は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等で実現され、前述の情報処理プログラム、文書画像１１３、文字列抽出器１１５、文字列データ１１６等を記憶するための記憶部である。入力デバイス２６６は、ポインティングデバイスやキーボード等を有し、ユーザ又はエンジニアから情報処理サーバ１０３に対する操作入力を受け付けるための処理部である。表示デバイス２６７は、例えばタッチパネル機能付きのディスプレイ等で実現され、情報処理サーバ１０３の設定画面をユーザ又はエンジニアに対して表示するための表示部である。外部インタフェース２６８は、情報処理サーバ１０３とネットワーク１０４との間を接続するものであって、学習装置１０２から文字列抽出器１１５を受信したり、情報処理装置１０１から文書画像１１３を受信したりするためのインタフェース部である。

図３は、実施形態１に係る情報処理システム１００における処理のシーケンス例を説明する図である。

Ｓ３００は、学習装置１０２が文字列抽出器１１５を生成する流れを示す。このＳ３００の詳細な説明は、図４のフローチャートを参照して後述する。

Ｓ３００では、まずＳ３０１で、情報処理システム１００を開発するエンジニアは、文字列抽出器１１５を生成するために、学習装置１０２に対して、複数の文書画像のサンプル１１４を入力する。次にＳ３０２で学習装置１０２は、Ｓ３０１で入力された複数の文書画像のサンプル１１４に含まれる文字列データを取得し、取得した文字列データを、氏名、住所、日付、会社名、金額などの項目に分類して抽出する文字列抽出器１１５を生成する。その後、Ｓ３０３で学習装置１０２は、情報処理サーバ１０３に対して、生成した文字列抽出器１１５を送信して情報処理サーバ１０３に保存させる。

Ｓ３１０は、ユーザの指示に従い、情報処理サーバ１０３が、文書画像１１３における墨消し対象の文字列を墨消しするように加工した墨消し画像１１６を生成し、その墨消し画像１１６をユーザに対して送信する流れを示す。尚、このＳ３１０の詳細な説明は、図５のフローチャートを参照して後述する。

Ｓ３１０では、まずＳ３０４で情報処理システム１００を利用するユーザは、情報処理装置１０１を用いて、原稿１１１に対するスキャン処理を指示する。この指示を受け取ると情報処理装置１０１は原稿１１１を読取り、Ｓ３０５で文書画像１１３を生成して情報処理サーバ１０３に送信する。次にＳ３０６で、情報処理システム１００を利用するユーザは、送信済みの文書画像１１３における墨消し対象項目を指定する。この指定を受けて情報処理サーバ１０３はＳ３０７で、文書画像１１３に対する墨消し対象項目の設定を保存する。そしてＳ３０８で情報処理サーバ１０３は、文書画像１１３に対する墨消し画像１１６を生成する。その後Ｓ３０９で情報処理サーバ１０３は、情報処理システム１００を利用するユーザからの要求に応じて、Ｓ３０８で生成した墨消し画像１１６を送信する。

まず文字列抽出器１１５の生成処理の説明に先立ち、図６及び図７を参照して、文書画像に含まれる文字列の中から特定する固有表現の文字列について説明する。

図６は、実施形態１で墨消し対象項目となり得る項目名と、その項目名に対応する項目値である固有表現の文字列の具体例を示す図である。

図６では、墨消し対象項目となり得る項目名として、固有表現の文字列を含む人名６１１、住所６１２、日付６１３、会社名６１４、金額６１５などの項目名６１０と、その項目名６１０に対応する項目値６２０の具体例を示している。ここで、図６で示した固有表現の文字列は、実施形態１における抽出対象の文字列の具体例を示したものであって、それぞれ、＜ラベル：人名＞、＜ラベル：住所＞、＜ラベル：日付＞、＜ラベル：会社名＞、＜ラベル：金額＞のように、固有表現ラベルを付与して扱うものとする。

図７は、固有表現ラベルに対応した文字列群の特徴ベクトルを示す概念図である。

図７（Ａ）は、文書画像のサンプル１１４に含まれる文字列データを特徴ベクトルに変換する様子を示した概念図である。図７（Ａ）に示すように、文書画像のサンプル１１４に含まれる文字列データ７０１は、例えば、学習済のＢＥＲＴの言語モデルを用いることで、７６８次元の数値で表現された特徴ベクトル７０２に変換できる。ここで、文字列データを特徴ベクトルに変換する技術は、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、ＧｌｏＶｅ、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ＢＥＲＴ，ＸＬＮｅｔ、ＡＬＢＥＲＴなどの公知の技術を用いれば良い。

図７（Ｂ）は、図７（Ａ）で示した、複数の特徴ベクトルを機械学習によるクラスタリング手法を用いてグループ化した様子を示す概念図である。ここで、複数の特徴ベクトルをグループ化するクラスタリング手法としては、最短距離法、最長距離法などの階層クラスタリング手法や、Ｋ－ｍｅａｎｓ、Ｘ－ｍｅａｎｓなどの非階層クラスタリング手法などの公知の技術を用いれば良い。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）で示した７６８次元で表現される特徴ベクトルを、ＰＣＡやｔ－ＳＮＥなどの公知の技術を用いて２次元平面に次元圧縮するように変換して可視化したものである。

図７（Ｂ）に示すように、図７（Ａ）で示した文字列データの特徴ベクトル７０２に対して、前述したクラスタリング手法を用いることで、固有表現のグループ７１１，７１３，７１５を獲得できる。ここで、図７（Ｂ）の固有表現のグループ７１１，７１３，７１５に対して、＜ラベル：人名＞、＜ラベル：日付＞、＜ラベル：金額＞という固有表現ラベルをエンジニアが付与する。これにより、文書画像のサンプル１１４に出現する固有表現の文字列群を獲得できる。尚、これらの固有表現ラベルが付与された文字列群をデータベースとして獲得する方法は、前述した方法に限らず、予め与えられた各種データベースを利用する方法であっても良い。具体的には、例えば、人名データベースに登録されたデータに対して、個人情報保護の観点から、姓・名をランダムに組み合わせた匿名化データを生成して利用しても良い。また或いは、例えば、地名データベースや組織名データベースに登録されたデータを取り込むようにして利用しても良い。或いは、例えば、金額や日付など、数字と記号の組み合わせの表記パターンが複数存在する場合に、取り得る数値の範囲内でこれらの表記パターンと組み合わせた文字列をランダムに生成した疑似生成データを利用しても良い。

次に、図４及び図８（Ａ）を参照して、本発明の実施形態１に係る墨消し対象を特定するための文字列抽出器１１５を生成する処理を説明する。

図４は、図３のＳ３００において学習装置１０２が、文字列抽出器１１５を生成する処理を説明するフローチャートである。尚、図４で示す各ステップの実行プログラムは、学習装置１０２のＲＯＭ２３２、ＲＡＭ２３４、ストレージ２３５のいずれかに記憶され、学習装置１０２のＣＰＵ２３１、ＧＰＵ２３９のいずれかによって実行される。

まずＳ４０１でＣＰＵ２３１は、対象文書群として、Ｓ３０１でエンジニアから入力された複数の文書画像のサンプル１１４を取得する。具体的には、例えば、法律、会計、人事、医療などの事務職で扱う文書画像のサンプル１１４を取得する。ここで、文書画像サンプルの１１４は、例えば、図８（Ａ）に例示した請求書８０１などの法律、会計、人事、医療の業務分野全般で扱う文書画像、というように、複数の異なる業務分野で扱う文書画像をまとめて対象として扱っても良い。或いは、カルテなどの医療系の事務職で扱う文書画像というように、特定業務分野で扱う文書画像のみを対象として扱っても良い。

次にＳ４０２に進みＣＰＵ２３１は、Ｓ４０１で取得した文書画像のサンプル１１４を用いて、抽出対象の文字列データに対する固有表現ラベルを正解ラベルとして付与した学習データを生成する。ここで正解ラベルは、エンジニアが手動で付与したものであっても良いし、文書画像のサンプル１１４に基づいて、例えば図６に示すような固有表現としての項目名に対応する項目値のデータベースを活用して自動生成したものであっても良い。

即ち、例えば、図８（Ａ）の請求書８０１に含まれる金額を示す文字列８０２「￥３３，９９０」などの金額の固有表現ラベルに対応した項目値を、図６の金額６１５に対応する項目値６２０のデータベースのいずれかのデータに置き換えて自動生成しても良い。同様に、図６の抽出対象項目の人名６１１，住所６１２、日付６１３、会社名６１４などの他の項目についても、文書画像のサンプル１１４に基づいて、固有表現ラベルに対応した項目値を、図６のそれぞれの項目名６１０に対する項目値６２０のデータベースのいずれかのデータに置き換えて自動生成しても良い。

次にＳ４０３に進みＣＰＵ２３１は、Ｓ４０２で生成した学習データを学習し、抽出対象の文字列の特徴を捉えて抽出するための文字列抽出器１１５を生成する。尚、Ｓ４０３で生成する文字列抽出器１１５は、一般に、ＮＥＲ（Ｎａｍｅｄ Ｅｎｔｉｔｙ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）と呼ばれる分野の分類タスクとして扱われるものであって、画像や自然言語の特徴量を用いた機械学習によって実現されるものである。そしてＳ４０４に進みＣＰＵ２３１は、Ｓ４０３で生成した文字列抽出器１１５を情報処理サーバ１０３に送信して保存させて、この処理を終了する。

図５は、図３のＳ３１０で情報処理サーバ１０３が、文書画像１１３に含まれる墨消し対象の文字列データを抽出して墨消し画像を生成する処理を説明するフローチャートである。尚、図５で示す各ステップの実行プログラムは、情報処理サーバ１０３のＲＯＭ２６２、ＲＡＭ２６４、ストレージ２６５のいずれかに記憶され、情報処理サーバ１０３のＣＰＵ２６１によって実行される。

まずＳ５０１でＣＰＵ２６１は、図３のＳ３０３で学習装置１０２から送信された文字列抽出器１１５を取得する。次にＳ５０２に進みＣＰＵ２６１は、図３のＳ３０５で情報処理装置１０１から送信された文書画像１１３を取得する。尚、Ｓ３０５で送信された文書画像１１３が複数ページの場合は、その全てを取得する。次にＳ５０３に進みＣＰＵ２６１は、Ｓ５０２で取得した文書画像１１３に対して、ブロックセレクション（ＢＳ）処理で選択した文字領域に対してＯＣＲ処理を実行し、その文書画像１１３に含まれるＯＣＲ結果の文字列データを取得する。

ここで、ブロックセレクション処理とは、文書画像データを構成するオブジェクト単位で分割するようにブロック領域を選択し、各ブロック領域の属性を判定する処理である。具体的には、例えば、文字、写真、図表などのブロックの属性を判定し、異なる属性を持つブロック領域に分割する処理で、公知の領域判定技術を用いて実現できる。ここで、ＯＣＲ結果として取得する文字列データは、例えば、文書画像を構成する、文書画像内で間隔を空けたり罫線で区切られたりして配置された単語区切りの文字列を、配置情報に基づく所定の読出し順序で連続的に読み出したものであっても良い。また、取得する文字列データは、例えば、文書画像を構成する文章に対して、形態素解析の手法を用いて分割された単語区切りの文字列を、配置情報に基づく所定の読出し順序で連続的に読み出したものであっても良い。尚、Ｓ３０５で送信された文書画像１１３が複数ページの場合には、それぞれのページごとにＯＣＲ結果の文字列データを取得する。

次にＳ５０４に進みＣＰＵ２６１は、Ｓ５０１で取得した文字列抽出器１１５を用いて、Ｓ５０３で取得した文字列データの中から、墨消し対象の項目の固有表現に対応する候補文字列を抽出することで墨消し対象の項目を特定する。尚、Ｓ５０３の固有表現を認識して抽出する技術は、一般に、ＮＥＲ（Ｎａｍｅｄ Ｅｎｔｉｔｙ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）と呼ばれる分野の分類タスクとして扱われるものであって、画像や自然言語の特徴量を用いた機械学習によって実現される。尚、Ｓ３０５で送信された文書画像１１３が複数ページの場合には、それぞれのページごとに墨消し対象項目の固有表現に対応する候補文字列を抽出する。

次にＳ５０５に進みＣＰＵ２６１は、外部インターフェース２６８からのユーザの操作指示によって与えられた墨消し領域の設定方法を取得する。次にＳ５０６に進みＣＰＵ２６１は、Ｓ５０５で取得した墨消し領域の設方法定から、ブロックセレクション処理で選択した文字領域よりも広い範囲で墨消しを行うかどうか判定する。ここで、ユーザから受けた指示が、ブロックセレクション処理で取得した文字領域よりも広い範囲で墨消し領域を設定するものであればＳ５０７に遷移し、そうでなければＳ５０８に遷移する。

Ｓ５０７でＣＰＵ２６１は、図６のそれぞれの項目名６１０ごとに横幅が一定である墨消し領域（例えば、図８（Ｃ）の墨消し領域８２２～８２７）を生成してＳ５０９に進む。尚、項目名６１０ごとに設定した墨消し領域が、墨消しが可能となる領域をはみ出す場合、ＣＰＵ２６１は、取得した墨消し領域以外の項目値を墨消ししないために、墨消しが可能となる領域に狭めた領域を墨消し領域として墨消し領域を生成する。尚、墨消しが可能となる領域とは、ブロックセレクション処理で選択した文字領域及び、文字領域に隣接した空白領域を総称した領域を指す。具体的に、空白領域とは、別の文字領域または罫線に重ならない領域を指す。

ここで、墨消し領域の横幅には、例えば、それぞれの項目名６１０に対する項目値６２０のうち、ブロックセレクション処理で選択した文字領域の横幅が最長のものに対し、墨消しが可能となる墨消し領域を特定し、その範囲内でランダムな長さを用いても良い。或いは、例えば、それぞれの項目名６１０に対する項目値６２０のうち、ブロックセレクション処理で選択した文字領域の文字数が最長のものに対し、墨消しが可能となる領域を特定し、その範囲内でランダムな長さを用いても良い。或いは、例えば、それぞれの項目名６１０に対し、事前に登録された最長の文字数と、ブロックセレクション処理で選択した文字領域から算出した文字幅を掛け合わせたものを用いても良い。

人名などのデータベースを別途所有する場合、そのデータベース上から、その項目における最長の文字数を求めても良い。尚、事前に登録された最長の文字数を、事前に登録された最長の横幅と読みかえても良い。またＣＰＵ２６１は、墨消し画像として保存した際の構成要員である墨消し領域の情報を、それぞれの項目名６１０に対して、情報処理サーバ１０３のＲＯＭ２６２、ＲＡＭ２６４、ストレージ２６５のいずれかに記憶しておいてもよい。そしてＣＰＵ２６１は、新たな文書画像１１３に対して墨消し領域を生成する際に、ブロックセレクション処理で選択した文字領域を、記憶した墨消し領域の情報と比較し、より広い領域を墨消し領域として選択しても良い。尚、Ｓ３０５で送信された文書画像１１３が複数ページの場合、項目値６２０は、それぞれのページで出現する項目名６１０に対応する項目値の集合体を指す。

またＳ５０６で、ＢＳ処理で選択した文字領域よりも広い範囲での墨消しでないと判定した場合はＳ５０８に進みでＣＰＵ２６１は、ブロックセレクション処理で選択した文字領域の外接矩形を墨消し領域とする墨消し領域を生成してＳ５０９に進む。

Ｓ５０９でＣＰＵ２６１は、Ｓ５０５で与えられた墨消し領域の設定を反映し、Ｓ５０７或いはＳ５０８で生成した墨消し領域を含む墨消し画像のプレビュー画面を表示する。そしてＳ５１０に進みＣＰＵ２６１は、Ｓ５０９でプレビュー表示した墨消し画像に対する墨消し領域の設定を確定させて保存するためのユーザからの操作指示を受け付けたかどうか判定する。Ｓ５１０でユーザから受け付けた指示が保存であると判定するとＳ５１１に進み、ユーザから受け付けた指示が墨消し領域の設定変更であればＳ５０５に遷移して、前述のＳ５０５～Ｓ５０９の処理を繰り返す。尚、Ｓ５０５～Ｓ５１０における墨消し領域の設定の表示及び操作については、図８（Ａ）及び図９を参照して後述する。Ｓ５１１でＣＰＵ２６１は、墨消し領域の設定を含む墨消し画像１１６を保存して、この処理を終了する。

図９は、実施形態１において、ユーザ操作によって与えられた墨消し領域の指定を、Ｓ３０７で墨消し対象項目の設定として保存するための設定画面例を説明する図である。尚、図９は、Ｓ３０５で図８（Ａ）の請求書８０１を文書画像１１３として取得している。

図８（Ａ）に示すように、例えば、墨消し対象を指定するサンプルとしての請求書８０１には、金額を示す文字列８０２「￥３３，９９０」、及び、金額を示す文字列８０３～８０７が含まれるものとする。このとき、図９の設定画面９００では、例えば、請求書８０１のプレビュー表示９０１に対して、墨消し対象項目として予め定めた人名９１１、住所９１２、日付９１３、会社名９１４、金額９１５の項目を選択して指定できる操作入力９０２を受け付ける。ここで、ユーザからの操作入力によって、例えば、金額９１５が墨消し対象項目として選択された場合は、プレビュー表示９０１の中で、金額を示す文字列８０２～８０７が配置されていた画像領域に、墨消し領域枠９２２～９２７を表示するように制御する。これら墨消し領域枠は、Ｓ３０６で取得した墨消し対象の文字列と合わせて確認するために、プレビュー表示９０１では枠内は塗りつぶさなくても良い。

また例えば、墨消し対象として日付９１３が選択された場合も同様に、プレビュー表示９０１の中で、日付を示す文字列９２８「２０２２／０３／１５」が配置されていた画像領域に墨消し領域枠を表示するように制御する。

更にユーザは、墨消し領域に対して「各文字列の外接矩形で墨消し」９０５と「各項目ごとに一定の横幅で墨消し」９０６のいずれかを選択して設定できる。ユーザによるこれら選択に伴う設定は、リアルタイムでプレビュー表示９０１に反映される。尚、ユーザが、これら項目のいずれも選択しない場合は、ＣＰＵ２６１は「各項目ごとに一定の横幅で墨消し」９０６を選択する。

こうしてユーザは、設定画面９００のプレビュー表示９０１で、所望の墨消し結果が得られることを目視で確認できる。そして、その確認を行った後に「設定を保存」ボタン９０３を押下することで、墨消し領域の設定情報を保存できる。そして「終了」ボタン９０４を押下することで、墨消し領域の設定処理を終了する。尚、墨消し領域枠の枠内が塗りつぶされていない場合、ＣＰＵ２６１は、「設定を保存」ボタン９０３が押下された時点で、墨消し領域枠の枠内を塗りつぶしてプレビュー表示９０１に表示する。

以上説明したように実施形態１によれば、墨消し対象の文字列を含む文書画像に墨消し処理を実施した際に、墨消しした領域の面積から墨消し対象の文字列が推測されにくい墨消し画像を生成できる。

具体的に、図８を参照して説明する。図８（Ｂ）は、墨消しを実施する前の文書画像である図８（Ａ）に対して、従来技術により、金額を示す文字列の墨消しを実施した画像である。ここで、金額を示す文字列とは、文字列８０２～８０７を指す。また墨消しを実施した画像とは、金額を示す文字列８０２～８０７が配置されていた領域に対し、それぞれ墨消し領域８１２～８１７を墨消しして表示した画像を指す。例えば、墨消し領域８１５の面積は、小計の金額示す文字列８０５「３０，９００」の文字ブロックの外接矩形の面積と一致し、墨消し領域８１６の面積は、税の金額示す文字列８０６「３，０９０」の文字ブロックの外接矩形の面積と一致する。日本の税率は１０％であることから、墨消し領域８１５と墨消し領域画像８１６の面積の差は数字１桁分の面積であることが容易に想像できる。加えて、小計の金額示す文字列８０５「３０，９００」の左側にある文字列８１８「小計」の文字サイズから、小計の金額示す文字列８０５「３０，９００」が５～６桁の金額であることが推測できる。即ち、図８（Ａ）の請求書８０１の文書画像の金額に対して従来の墨消し処理を実施した場合、周囲の文字や墨消し領域の面積から、墨消し対象の文字列が何桁程度の金額かを推測できる。

これに対して図８（Ｃ）は、墨消しを実施する前の文書画像である図８（Ａ）に対し、実施形態１に係る情報処理装１０１を用いて、金額を示す文字列の墨消しを実施した画像である。ここで、墨消しした画像とは、金額を示す文字列８０２～８０７が配置されていた領域に対し、それぞれ墨消し領域８２２～８２７を墨消しして表示した画像を指す。例えば、小計の金額を示す文字列８０５「３０，９００」に対する墨消し領域８２５の面積、及び、税の金額示す文字列８０６「３，０９０」に対する墨消し領域８２６の面積は同一である。即ち、墨消し対象の文字列８０５及び８０６の桁数が推測されづらい墨消し画像を生成できる。尚、ここでは墨消し対象の文字列として金額を示す文字列を例示したが、墨消し対象の項目は金額に限らない。

［実施形態２］
上述の実施形態１では、ユーザによる墨消し領域の設定において、「各文字列の外接矩形で墨消し」９０５と「各項目ごとに一定の横幅で墨消し」９０６のいずれかを設定して墨消し領域を生成した。これに対して実施形態２では、「全項目を一定の横幅で墨消し」１２０７、及び、「カスタム」１２０８の設定を選択の候補に追加する例を図１０～図１３を参照して説明する。尚、実施形態２において、これ以外の点は実施形態１と同様のため、それらの説明は省略する。

図１０は、図３のＳ３１０で、実施形態２に係る情報処理サーバ１０３が文書画像１１３に含まれる墨消し対象の文字列データを抽出して墨消し画像を生成する処理を説明するフローチャートである。尚、図１０で示す各ステップを実行するプログラムは、情報処理サーバ１０３のＲＯＭ２６２、ＲＡＭ２６４、ストレージ２６５のいずれかに記憶され、情報処理サーバ１０３のＣＰＵ２６１によって実行される。尚、図１０において、前述の図５のフローチャートと同符号の処理は、実施形態１と同様のため説明は省略する。

Ｓ１００６でＣＰＵ２６１は、Ｓ５０５で取得した墨消し領域の設定から、ブロックセレクション処理で選択した文字領域よりも広い範囲での墨消し領域の指定があるかどうか判定する。ここで、ユーザから受けた指示が、ブロックセレクション処理で選択した文字領域よりも広い範囲での墨消しを含むと判定するとＳ１００７に遷移し、そうでなければＳ５０８に遷移する。尚、Ｓ５０８は、図５のフローチャートにおける同符号の処理と同様の処理である。

Ｓ１００７でＣＰＵ２６１はまず、項目名６１０のうち、どの項目に対して、ブロックセレクション処理で選択した文字領域よりも広い範囲での墨消し領域が指定されたかを、取得した墨消し領域の設定から抽出する。ユーザにより指定される項目は、１つであっても良いし、複数であっても良いし、全てであっても良い。次に、墨消し領域の横幅を定める基準を、取得した墨消し領域から抽出する。墨消し領域の横幅を定める基準としては、例えば、それぞれの項目名６１０ごとに一定の横幅とすること、或いは、項目名６１０に依らず全項目で一定の横幅とすること、などが挙げられる。墨消し領域の横幅を定める基準が前者、かつ、ユーザにより指定される項目が項目名６１０の全ての場合は、ＣＰＵ２６１は、図５のＳ５０７と同様の処理を実施する。

また、墨消し領域の横幅を定める基準は前者だが、ユーザにより指定される項目が項目名６１０の全てではない場合、ＣＰＵ２６１は、ユーザにより指定された項目それぞれに対し、横幅の一定な墨消し領域を生成する。また、墨消し領域の横幅を定める基準が後者の場合、ＣＰＵ２６１は、ユーザにより指定された項目内で横幅の一定な、墨消し領域を生成する。尚、横幅の一定な墨消し領域を生成する方法については、図５のＳ５０７で用いる方法と同様のため、その説明を割愛する。

図１１は、実施形態２において、ユーザ操作によって与えられた墨消し領域の指定を、Ｓ３０７で墨消し領域の設定として保存するための設定画面例を説明する図である。尚、図１１は、Ｓ３０５で図８（Ａ）の文書画像を取得している。また図１１は、図９における墨消し領域の設定方法の選択９０５，９０６を、「墨消し領域の詳細設定」１１０１で置き換えたものである。また図１１では、図９で選択された墨消し領域の設定に対し、「日付」９１３と「会社名」９１４が追加されている。これにより選択された墨消し対象項目の追加に伴い、日付を示す文字列１１２２「２０２２／０３／１５」、及び、会社名を示す文字列１１２１「ＡＢＣ 株式会社」に対して墨消し領域枠が付与されている。前述したこれら２点以外は、図９と同様のため、図１１の画面の説明は省略する。

図１２は、実施形態２において、図１１の「墨消し領域の詳細設定」ボタン１１０１が押下された場合に表示される墨消し領域の設定の指示を受け付けるオプション設定画面１２００の一例を説明する図である。図１２は、実施形態１の図９の場合と同様に、「各項目ごとに一定の横幅で墨消し」を実施するよう選択された状態を示している。

図１３は、図１２の設定画面１２００において、選択ボタン１２０８「カスタム」が選択されたときに表示される画面例を説明する図である。

図１２の設定画面１２００に示すように、例えば、墨消し領域をどのように指定するかの選択ボタン９０５，９０６，１２０７，１２０８を、予め選択肢として用意する。ユーザからの操作入力によって、選択ボタン９０６「各項目ごとに一定の横幅で墨消し」が選択されるとＳ１００７の処理が実施される。尚、ユーザによる指定がない場合、設定画面１２００は、選択ボタン９０６が選択された状態となる。

ここで、各選択肢について説明する。選択ボタン９０５は、図５のＳ５０８で示す処理を、選択ボタン９０６は、図５のＳ５０７の処理を指示するものである。また選択ボタン１２０７は、図６の項目名６１０に依らず全ての項目に対して、一定の横幅の墨消し領域を生成することを指示するものである。選択ボタン１２０７が選択されると、例えば、住所である「大阪府河内長野市ａａ－ｂｂ－ｃｃ」と会社名である「株式会社ｅｆｇ」が文書画像１１３中に存在した場合、「大阪府河内長野市ａａ－ｂｂ－ｃｃ」の文字領域よりも広い墨消し領域が設定される。即ち、文書画像１１３中で、ブロックセレクション処理で選択した文字領域よりも、より広い領域に合わせた墨消し領域が設定される。

また選択ボタン１２０８は、墨消し対象の項目のどの項目に対して、より広い墨消し領域を設定するかを、ユーザが自由に指定できるものである。具体的には、例えば、ユーザからの操作入力によって、選択ボタン１２０８「カスタム」が選択されると、墨消し対象の項目（図１１の日付９１３、会社名９１４、金額９１５）中で、どの項目に対して墨消し領域の横幅を広げるかがユーザが選択できる。図１３の設定画面では、墨消し対象の項目として日付１３１３、会社名１３１４、金額１３１５が選択でき、図１３では、金額１３１５のみが一定の横幅で墨消しを行うように設定されている。このため、「日付」１３１３と「会社名」１３１４の項目値については、Ｓ５０８で文字列の外接矩形での墨消しが行われ、「金額」１３１５の項目値についてはＳ１００７で一定の横幅で墨消し処理が実施される。

またユーザは、設定画面１２００で、墨消し領域に対する所望の設定を指示した後に、「設定を保存」ボタン１２０３を押下することで、墨消し領域に対する所望の設定を保存できる。また「終了」ボタン１２０４を押下することで、墨消し領域の設定を終了する。ここで保存した設定は、情報処理サーバ１０３のＲＯＭ２６２、ＲＡＭ２６４、ストレージ２６５のいずれかに記憶され、図１１のプレビュー表示９０１に反映される。尚、「設定を保存」ボタン１２０３を押下せずに「終了」ボタン１２０４を押下すると、墨消し領域の変更がないと見なし、墨消し領域の設定は保存されない。即ち、図１１のプレビュー表示９０１は変更されない。尚、新たな文書画像１１３に対して墨消し領域の設定を行う場合、情報処理サーバ１０３中の記憶装置に記憶された設定を初期設定として定めても良い。

以上説明したように実施形態２によれば、墨消し対象の文字列を含む文書画像に対して実施形態１よりも柔軟に墨消し処理を実施しつつ、墨消しされた領域の面積から墨消し対象の文字列が推測されにくい墨消し画像を生成できる。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

本明細書及び図面は、以下の情報処理装置と、その制御方法及びプログラムを開示する。

［項目１］
文書画像を取得してマスク処理を行って出力する情報処理装置であって、
マスク対象の項目に含まれる文字列に対するマスク領域の設定方法を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得されたマスク領域の設定方法が、前記文字列を含む文字領域の外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法である場合、前記設定方法に基づいて設定されたマスク領域を前記文字列に対して設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記マスク領域に対してマスク処理を実施することで前記文書画像のマスク画像を生成する生成手段と、
とを有することを特徴とする情報処理装置。

［項目２］
前記マスク対象の項目の固有表現に対応する前記文書画像の文字列を抽出することで前記マスク対象の項目を特定する特定手段を、更に有することを特徴とする項目１に記載の情報処理装置。

［項目３］
前記特定手段は、複数の文書画像のサンプルに含まれる文字列データの特徴ベクトルを固有表現のグループに分け、各グループに固有表現ラベルを付与することで前記複数の文書画像のサンプルで出現する固有表現の文字列群を利用して、前記マスク対象の項目の固有表現に対応する文字列を特定することを特徴とする項目２に記載の情報処理装置。

［項目４］
前記取得手段は、マスク対象となる項目と前記設定方法をユーザに選択させる画面を表示し、当該画面を介した前記ユーザの選択に応じて前記マスク領域の設定方法を取得することを特徴とする項目１乃至３のいずれか１項目に記載の情報処理装置。

［項目５］
前記文書画像に対してブロックセレクション処理で選択した文字領域に対して文字認識処理を実行して文字列を取得する文字認識手段と、
前記文字認識手段により取得された前記文字列が、前記項目に対応する項目値に対応することに応じて前記マスク対象の項目に含まれる文字列と前記文字列を含む文字領域の外接矩形を取得する手段と、を更に有することを特徴とする項目１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目６］
前記項目と、前記項目に対応する項目値を記憶する記憶手段を、更に有することを特徴とする項目５に記載の情報処理装置。

［項目７］
前記設定手段は、前記取得手段により取得された前記マスク領域の設定方法が、前記外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法でない場合、前記文字列を含む文字領域の外接矩形を前記マスク領域として設定することを特徴とする項目１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目８］
前記マスク領域の設定方法は、前記項目ごとに一定の横幅で前記文字列をマスクする領域の設定を含むことを特徴とする項目１乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目９］
前記マスク領域の設定方法は、全ての項目で、一定の横幅で前記文字列をマスクする領域の設定を含むことを特徴とする項目１乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目１０］
前記マスク領域の設定方法は、前記項目を指定し、指定された前記項目で、一定の横幅で前記文字列をマスクする領域の設定を含むことを特徴とする項目１乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目１１］
前記一定の横幅は、前記項目における最長の文字数に基づく長さであることを特徴とする項目８乃至１０のいずれか１項目に記載の情報処理装置。

［項目１２］
前記文書画像に前記マスク領域が設定された画像をプレビュー表示する表示手段を、更に有することを特徴とする項目１乃至１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目１３］
前記表示手段は、前記マスク領域がマスク処理されていない状態で前記画像をプレビュー表示することを特徴とする項目１２に記載の情報処理装置。

［項目１４］
前記表示手段は、更に、前記設定手段による設定を保存するか、前記設定を保存しないかを選択するボタンを表示することを特徴とする項目１２又は１３に記載の情報処理装置。

［項目１５］
前記設定手段による設定を保存することが選択されると、前記表示手段は、前記マスク領域がマスクされた状態で前記画像をプレビュー表示することを特徴とする項目１４に記載の情報処理装置。

［項目１６］
前記マスク処理は、前記マスク領域を単一の色で塗りつぶす処理であることを特徴とする項目１乃至１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目１７］
前記マスク処理は、前記マスク領域を所定のパターンで上書きする処理であることを特徴とする項目１乃至１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

［項目１８］
文書画像を取得してマスク処理を行って出力する情報処理装置を制御する制御方法であって、
マスク対象の項目に含まれる文字列に対するマスク領域の設定方法を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得されたマスク領域の設定方法が、前記文字列を含む文字領域の外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法である場合、前記設定方法に基づいて設定されたマスク領域を前記文字列に対して設定する設定工程と、
前記設定工程で設定された前記マスク領域に対してマスク処理を実施することで前記文書画像のマスク画像を生成する生成工程と、
とを有することを特徴とする制御方法。

［項目１９］
コンピュータに、項目１８に記載の制御方法の各工程を実行させることを特徴とするプログラム。

本発明は上記実施形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

１００…情報処理システム、１０１…情報処理装置、１０２…学習装置、１０３…情報処理サーバ、１０４…ネットワーク

Claims (19)

1. 文書画像を取得してマスク処理を行って出力する情報処理装置であって、
   マスク対象の項目に含まれる文字列に対するマスク領域の設定方法を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得されたマスク領域の設定方法が、前記文字列を含む文字領域の外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法である場合、前記設定方法に基づいて設定されたマスク領域を前記文字列に対して設定する設定手段と、
   前記設定手段により設定された前記マスク領域に対してマスク処理を実施することで前記文書画像のマスク画像を生成する生成手段と、
   とを有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記マスク対象の項目の固有表現に対応する前記文書画像の文字列を抽出することで前記マスク対象の項目を特定する特定手段を、更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定手段は、複数の文書画像のサンプルに含まれる文字列データの特徴ベクトルを固有表現のグループに分け、各グループに固有表現ラベルを付与することで前記複数の文書画像のサンプルで出現する固有表現の文字列群を利用して、前記マスク対象の項目の固有表現に対応する文字列を特定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得手段は、マスク対象となる項目と前記設定方法をユーザに選択させる画面を表示し、当該画面を介した前記ユーザの選択に応じて前記マスク領域の設定方法を取得することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記文書画像に対してブロックセレクション処理で選択した文字領域に対して文字認識処理を実行して文字列を取得する文字認識手段と、
   前記文字認識手段により取得された前記文字列が、前記項目に対応する項目値に対応することに応じて前記マスク対象の項目に含まれる文字列と前記文字列を含む文字領域の外接矩形を取得する手段と、を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記項目と、前記項目に対応する項目値を記憶する記憶手段を、更に有することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記設定手段は、前記取得手段により取得された前記マスク領域の設定方法が、前記外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法でない場合、前記文字列を含む文字領域の外接矩形を前記マスク領域として設定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記マスク領域の設定方法は、前記項目ごとに一定の横幅で前記文字列をマスクする領域の設定を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記マスク領域の設定方法は、全ての項目で、一定の横幅で前記文字列をマスクする領域の設定を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記マスク領域の設定方法は、前記項目を指定し、指定された前記項目で、一定の横幅で前記文字列をマスクする領域の設定を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
11. 前記一定の横幅は、前記項目における最長の文字数に基づく長さであることを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 前記文書画像に前記マスク領域が設定された画像をプレビュー表示する表示手段を、更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
13. 前記表示手段は、前記マスク領域がマスク処理されていない状態で前記画像をプレビュー表示することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記表示手段は、更に、前記設定手段による設定を保存するか、前記設定を保存しないかを選択するボタンを表示することを特徴とする請求項１２又は１３に記載の情報処理装置。
15. 前記設定手段による設定を保存することが選択されると、前記表示手段は、前記マスク領域がマスクされた状態で前記画像をプレビュー表示することを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記マスク処理は、前記マスク領域を単一の色で塗りつぶす処理であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
17. 前記マスク処理は、前記マスク領域を所定のパターンで上書きする処理であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
18. 文書画像を取得してマスク処理を行って出力する情報処理装置を制御する制御方法であって、
    マスク対象の項目に含まれる文字列に対するマスク領域の設定方法を取得する取得工程と、
    前記取得工程で取得されたマスク領域の設定方法が、前記文字列を含む文字領域の外接矩形よりも広いマスク領域を設定する設定方法である場合、前記設定方法に基づいて設定されたマスク領域を前記文字列に対して設定する設定工程と、
    前記設定工程で設定された前記マスク領域に対してマスク処理を実施することで前記文書画像のマスク画像を生成する生成工程と、
    とを有することを特徴とする制御方法。
19. コンピュータに、請求項１８に記載の制御方法の各工程を実行させることを特徴とするプログラム。

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