JP3090070B2 - 帳票識別方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、帳票識別方法及び
装置に係り、特に、専用の識別コードやマークが印刷さ
れていない帳票の種類を識別する帳票識別方法及び装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】大量の帳票や伝票を取り扱う事務処理の
効率化を図るため、これらを高速に読み取って電子化す
るＯＣＲ装置が用いられている。

【０００３】ＯＣＲ装置においては、まず、読み取る文
字図形の記載位置や文字の種類（手書き文字か印刷文字
か，数字のみか漢字も含むか等）といったフォーマット
情報をあらかじめ登録し、読み取り処理の際にこれらの
情報を利用することが、読み取り精度向上に不可欠であ
る。

【０００４】同じ種類の帳票を連続して読み取る場合、
通常はフォーマット情報は最初に一度だけ設定すればよ
い。一方、異なる種類の帳票を連続して読み取る場合
は、各帳票毎にフォーマット情報が異なるため、毎回帳
票の種類を識別し、その結果に対応するフォーマット情
報を設定する処理が必要となる。

【０００５】例えば銀行や郵便局の窓口のように、非常
に多種の帳票を逐次読み取る場合に、このような処理が
必要である。

【０００６】そこで一般には、帳票の定められた位置に
専用の識別コードやマークを予め印刷しておき、これを
認識した結果によって設定すべきフォーマット情報を決
定する手法が用いられている。

【０００７】この一例として、［ファクシミリＯＣＲ装
置による帳票識別方法」と題した特開平０４−２７０４
８１号公報がある。これによると、帳票の左側と右側に
専用のマークをあらかじめ記入しておき、帳票画像から
検出された両マークの間隔から識別を行っている。

【０００８】しかしながら、全ての帳票に対し専用の識
別コードやマークを印刷できるとは限らないため、帳票
画像そのものから識別する技術も必要である。「帳票識
別装置」と題した特開平０７−２４９０９９号公報はそ
の一例である。同公報記載の装置では、帳票の罫線構造
に着目し、帳票画像から文字と罫線の分離を行った後、
罫線と背景のみを含む画像において垂直軸への画素投影
分布を求め識別を行っている。

【０００９】ここで、以下の説明では、専用の識別コー
ドやマークが印刷された帳票を「ＩＤ帳票」、これらが
印刷されない帳票を「非ＩＤ帳票」、と略記する。

【００１０】非ＩＤ帳票を画像によって識別する場合、
画像から帳票に固有な情報のみを取り出し、それを識別
に用いる必要がある。ここで、帳票に固有な情報には、
例えば予め印刷された帳票タイトル、罫線、背景模様
や、背景色等が該当する（以下、これらをプレプリント
と称する）。一方、これら以外の情報には、ユーザによ
り記入される氏名、金額やマークシート等の他、印影も
含まれる。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上述した特開平０７−
２４９０９９号公報では、プレプリントの一種である罫
線を用いた識別を行っているが、画像のみの情報から罫
線を抽出する処理に大量な演算を必要とするため、高速
な処理に向かない不都合があった。また、画質が悪く罫
線の途切れを多く含む場合や罫線が記入文字と接触して
いる場合は、罫線抽出に誤りを生じ、帳票の識別を誤る
ことがあった。

【００１２】また、一般に罫線以外の情報、例えば文字
に基づいて識別を行う場合は、ユーザによる記入文字と
プレプリント文字との自動識別が必要になるが、一般に
その判断が困難であるところ、これらを帳票識別に利用
するには、人手によって予めプレプリント文字の領域を
選んで登録する必要があり、これに膨大な手間を要する
という不都合が指摘されている。

【００１３】

【発明の目的】本発明は、かかる従来例の有する不都合
を改善し、特に、帳票識別用の専用マーク等を含まない
帳票画像から当該帳票の種類を高速かつ精度良く識別す
ることのできる帳票識別方法及び装置を提供すること
を、その目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１記載の発明では、帳票画像を取り込む工程
と、予め登録された複数の種類の帳票の番号を順次選択
する工程と、この工程にて選択された番号に対応する帳
票の手書領域情報を読み出す工程と、この工程にて読み
出した手書領域に対応する領域の画像を取り込んだ帳票
画像から削除する工程と、この工程にて削除された領域
以外の帳票画像の領域の特徴量を算出する工程と、選択
された番号の帳票の模範特徴量を読み出すと共に算出し
た特徴量との誤差量を算出する工程とを備えると共に、
複数の帳票のすべてについて誤差量を算出するまで当該
複数の帳票の番号を順次選択させる工程と、この工程に
て算出させた予め登録されたすべての帳票について最も
誤差量が少ない帳票を帳票画像の帳票と判定すると共に
当該帳票の番号を出力する工程とを備えた、という構成
を採っている。

【００１５】請求項２記載の発明では、帳票画像を取り
込む画像入力部と、複数の種類の帳票について予め帳票
毎に登録された手書領域情報及び模範特徴量を記憶した
記憶部と、手書領域情報に基づいて帳票画像から手書き
領域を除いた部分の特徴量を算出すると共にこの特徴量
と模範特徴量との誤差量を算出する帳票識別部とを備え
ている。しかも、この帳票識別部は、予め登録されたす
べての種類の帳票についてそれぞれ誤差量を算出すると
共に当該誤差量が最も小さい種類の帳票を画像入力部に
入力された帳票画像の帳票種別と判定する機能を備え
た、という構成を採っている。

【００１６】また、実施形態では、コンピュータによっ
て帳票の種類を識別するプログラムを記録した媒体であ
って、識別プログラムは、コンピュータに帳票画像を取
り込ませ、複数の種類の帳票について予め帳票毎に登録
された手書領域情報に基づいて帳票画像から手書き領域
を除いた部分の特徴量を算出させ、この特徴量と予め帳
票毎に登録された模範特徴量との誤差量を算出させ、複
数種類の帳票すべてに ついて誤差量を算出させると共に
誤差量の最も少ない種類の帳票を取り込ませた帳票画像
の帳票種別と判定させる、という構成を採るようにして
もよい。

【００１７】ここで、「帳票」には、伝票などこれに類
する書類が含まれる。

【００１８】これらの発明では、帳票画像から手書き領
域を除いた部分の特徴量が算出され、この特徴量と予め
登録された模範特徴量とが比較される。模範特徴量は、
数種類の帳票について予め登録しておき、各模範特徴量
と比較を行った中で誤差量が最小となった模範特徴量の
帳票と同一種と判断する。このとき、例えば図２に示す
ように、複数の種類の帳票について、手書領域と模範特
徴量とを登録しておき、入力された帳票画像に対してこ
のすべての種類の帳票としたときの誤差量を算出し、そ
して誤差量が最も少ない種類の帳票を帳票画像の種別と
判定する。

【００１９】これらにより、前述した目的を達成しよう
とするものである。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図１
乃至図３に基づいて説明する。

【００２１】図１に示す帳票識別装置は、帳票画像を取
り込む画像入力部１と、予め帳票毎に登録された手書領
域情報２ａ及び模範特徴量２ｂを記憶した記憶部２と、
手書領域情報２ａに基づいて帳票画像から手書き領域を
除いた部分の特徴量を算出し，この特徴量と模範特徴量
２ｂとの誤差量を算出し，この模範特徴量２ｂとの誤差
量に基づいて帳票画像に示された帳票の種類を判別する
帳票識別部３とを備えている。

【００２２】これを更に詳述すると、本実施形態におい
て画像入力部１は、スキャナである。画像入力部１から
の出力画像は、フルカラー画像、白黒濃淡画像や白黒２
値画像等のいずれの画像であっても良い。以下の説明で
は、帳票画像が白黒濃淡画像として得られるものとす
る。ここで、スキャナの出力には帳票画像と背景画像と
が含まれるが、後述する帳票識別部３の機能により背景
画像が除去され帳票画像だけが処理されるようになって
いる。

【００２３】記憶部２は、例えばハードディスクドライ
ブである。この記憶部２に格納された手書領域情報２ａ
は、数種類の帳票についてそれぞれ手書き領域を座標等
で表した情報である。例えば、図３（ａ）の帳票画像に
対し図３（ｃ）の太線で囲まれた部分が手書き領域であ
り、手書領域情報２ａは、この手書き領域の画像上での
位置を記述した情報である。この手書領域情報２ａは帳
票の種類別に付された帳票番号を指定することにより当
該帳票の種類毎に選択して読み出せるようになってい
る。一方、模範特徴量２ｂは、帳票画像から手書き領域
を除いた部分の特徴量を予め複数種類の帳票について登
録した情報である。この各模範特徴量２ｂと実際に取り
込んだ画像から算出した特徴量とを比較することで帳票
の種類を識別する。

【００２４】ここで、特徴量としては、ぼかし特徴、方
向特徴、エッジ特徴、若しくは細線化特徴、又はこれら
の特徴の組合せといった、従来の文字認識を始めとする
パターン認識一般において利用されているものを用いる
ことが可能である。例えば、帳票画像１００がカラー画
像であれば、色抽出画像を特徴抽出と組み合わせて利用
できる。

【００２５】帳票識別部３は、マイコンを備え、予め準
備された帳票識別プログラムを実行することにより各種
の機能を実現するようになっている。この帳票識別部３
が実行する処理の詳細は、動作説明に併せて後述する。
また、符号４は、帳票識別部３が処理を実行する際に必
要なデータを保存するメモリを示す。

【００２６】次に、図２に基づいて本実施形態の全体動
作を説明する。

【００２７】画像入力部１に帳票がセットされ、帳票識
別部３に画像取り込み要求が入力されると、帳票識別部
３は、画像入力部１を駆動して帳票画像及び背景画像を
取得する（ステップＳ１）。

【００２８】続いて、帳票識別部３は、帳票画像だけを
残し背景画像を除去する（ステップＳ２）。この背景除
去のアルゴリズムとしては、例えば画像のシェーディン
グ補正を実行した後に固定２値化処理を実行することに
より、帳票部分と背景部分とを分離して抽出する方法を
用いることができる。

【００２９】次に、帳票識別部３は、帳票画像全体の特
徴量を算出する（ステップＳ３）。ここでは、ぼかし特
徴による場合を例示する。取得された帳票画像を図３
（ａ）に示す画像とすると、帳票識別部３は、図３
（ａ）の帳票画像を図３（ｂ）に示すように５×４の格
子領域に分割し、各格子領域に含まれる画素の濃度総和
をそれぞれ算出し、これを特徴量とする。この場合、２
０次元のベクトル（各格子領域毎の画素濃度の集合）が
得られる。ここでは、分割数を５×４、次元数を２０と
したが、これらの条件は画像の大きさや処理速度、識別
精度をもとに実験的に定めればよい。また、特徴量の算
出の前に、画像の傾き補正や雑音除去といった前処理を
施すことも可能である。

【００３０】続いて、帳票識別部３は、照合する帳票の
帳票番号を選択する（ステップＳ４）。帳票番号は、通
し番号で１，２，３，〓のように振られており、記憶部
２には、有効な帳票番号の数だけ異なる種類の帳票に対
応した手書領域情報２ａ及び模範特徴量２ｂが登録され
ている。そして、帳票番号ｎを指定すると第ｎの帳票フ
ォームに対応した手書領域情報２ａ及び模範特徴量２ｂ
を読み出せるようになっている。帳票識別部３は、カウ
ンタを更新することにより、このステップＳ４の処理が
到来する度に、帳票番号を一つずつカウントアップし、
以降の処理を実行する。

【００３１】帳票番号を設定すると、帳票識別部３は、
これに対応する手書領域情報２ａを記憶部２から読み出
し（ステップＳ５）、ステップＳ３で算出した帳票画像
の特徴量から帳票番号に対応する手書き領域の特徴量を
削除する。手書領域情報２ａには、例えば分割した格子
領域を単位とした手書き領域の位置を記述しておき、こ
の情報から手書き領域以外の領域について１を、手書き
領域について０を与えたベクトルを構成する。例えば
今、帳票画像が図３（ｃ）であれば、このうちの太線で
囲まれた部分が手書き領域であって、この場合、手書領
域情報２ａから構成したベクトルは、図３（ｄ）のよう
に０，１の２値で表現される。そして、このベクトル
と、図３（ｂ）に示した帳票画像全体の特徴量のベクト
ルとを掛け合わせることにより、図３（ｅ）に示すよう
な、手書き領域を除いた部分の特徴量が算出される。

【００３２】ここで、図３（ｄ）のマスク値は０または
１の２値となっているが、これを多値マスクとし、読み
取り領域とそれ以外の領域の各重み付け結果を図３
（ｅ）とすることも可能である。

【００３３】また、図３の具体例では、取り込んだ帳票
画像と、設定した帳票番号の帳票とが一致している場合
を示しているが、設定された帳票番号によっては必ずし
も取り込んだ帳票画像と一致する帳票の手書領域情報が
選択されるとは限らず、手書き領域でないプレプリント
部の特徴量が削除される場合もある。このため、設定さ
れる帳票番号（即ち、比較の対象となる帳票種）に応じ
て、ステップＳ６で算出される特徴量のパターンも異な
るものとなる。

【００３４】このようにして、特徴量を算出すると、帳
票識別部３は、帳票番号に対応する模範特徴量２ｂを記
憶部２から読み出す（ステップＳ７）。模範特徴量２ｂ
は、上述したステップＳ１〜Ｓ６までの処理を経て算出
されるであろう特徴量の模範的なパターンを複数の帳票
について予め登録したものであって、上述した帳票番号
により管理されている。例えば、図３（ａ）の帳票に対
しては、図３（ｅ）が模範特徴量として登録されてい
る。

【００３５】続いて、帳票識別部３は、ステップＳ６で
算出した帳票番号に対応する手書き領域を削除した特徴
量と帳票番号に対応する模範特徴量とを照合し、その誤
差量を算出する（ステップＳ８）。選択されている帳票
番号と取り込んだ帳票画像の種類とが符合しない場合
は、模範特徴量との間に誤差を生ずる。誤差量の表現と
しては、類似度や距離値を用いることが可能である。例
えば、ステップＳ６で算出した特徴量をベクトルａ、模
範特徴量をベクトルｂとして、次式により算出される単
純類似度Ｓ等を採用することができる。但し、｜ａ｜は
ベクトルａのノルムを示すものとする。

【００３６】 Ｓ＝（ａ，ｂ）／（｜ａ｜−｜ｂ｜） ・・・ （１）

【００３７】一方、距離値により照合を行う場合は、両
ベクトルａ，ｂの次元数をＮとし、Ｎによって正規化し
た距離値Ｄを用いる必要がある。

【００３８】 Ｄ＝｜ａ−ｂ｜／Ｎ ・・・ （２）

【００３９】その理由は、各帳票において除去される手
書き領域が異なるので、模範特徴量のベクトルの次元数
が帳票の種類によって異なるためである。これに対し、
類似度では、ベクトルの次元数Ｎによる正規化演算が含
まれるので、これを別途考慮しなくても良い。

【００４０】ここで、誤差量を類似度や距離値で表現す
る場合は、正規化された類似度又は距離値を対象の性質
や特徴に応じて実験的に選択されれば良い。また、これ
によらず類似度や距離値以外で表現されても良い。他の
例としては複合類似度や混合類似度等が考えられる。

【００４１】帳票識別部３は、このように算出した誤差
量を帳票番号に対応づけてメモリ４に格納した後（ステ
ップＳ９）、すべての帳票番号について照合を行ったか
否かを判断する（ステップＳ１０）。この結果、すべて
の帳票番号について照合処理が終了していなければ、次
に照合対象とする帳票番号を選択し（ステップＳ４）、
ステップＳ５からステップＳ１０までの処理を繰り返し
実行する。一方、すべての帳票番号について照合を終了
した場合は、メモリ４に記憶されている誤差量の中で最
も誤差量が小さい（例えば類似度であれば、類似度が高
い）帳票番号を取り込み画像に示された帳票の種類を示
す識別子として出力する（ステップＳ１１）。

【００４２】このように、本実施形態によれば、取り込
み帳票画像から手書き領域を削除した部分の特徴量を模
範特徴量と比較することにより帳票の種類を識別するの
で、手書き領域の記載の状況に影響されずに帳票の種類
を精度良く識別することができる。また、従来例のよう
に画像から罫線等のプレプリント情報を抽出して帳票の
識別を行う場合に比べ、識別の確実性を向上することが
でき、かつ、演算量も少なくて済むため、窓口業務等の
現場において高速な識別処理を行うことができる。更
に、帳票別の手書領域情報は、従来一般にＯＣＲにおけ
る文字認識工程で用いられているため、この既存の情報
を有効に活用することができ、経済的である。

【００４３】ここで、上述した実施形態において、「手
書き領域」は、手書き文字の領域だけでなく、印影等の
ように人為的に施されたイメージの表記領域も含めると
良い。また、帳票の他、伝票等これに類する書類の識別
に利用できることはいうまでもない。帳票識別部が実行
する識別プログラムは記録媒体に記録して取り引きする
ことができる。

【００４４】

【発明の効果】本発明は、以上のように構成され機能す
るので、これによると、取り込み帳票画像から手書き領
域を削除した部分の特徴量を模範特徴量と比較すること
により帳票の種類を識別するので、手書き領域の記載の
状況に影響されずに帳票の種類を精度良く識別すること
ができる。また、従来例のように画像から罫線等のプレ
プリント情報を抽出して帳票の識別を行う場合に比べ、
識別の確実性を向上することができ、かつ、演算量も少
なくて済むため、窓口業務等の現場において高速な識別
処理を行うことができる。更に、帳票別の手書領域情報
は、従来一般にＯＣＲの文字認識工程においてフォーマ
ット情報として用いられているため、この既存の情報を
有効に活用することができ、経済的である、という従来
にない優れた帳票識別方法及び装置を提供することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態を示すブロック図である。

【図２】図１に示す実施形態の動作を示すフローチャー
トである。

【図３】図１に示す実施形態の動作を説明する説明図で
あり、図３（ａ）は取り込んだ帳票画像、図３（ｂ）は
帳票画像から抽出した特徴量の例、図３（ｃ）は帳票画
像と手書き領域との関係、図３（ｄ）は手書領域情報か
ら作成したマスク用のベクトル、図３（ｅ）は帳票画像
の特徴量から手書き領域の部分を削除した特徴量をそれ
ぞれ示す。

【符号の説明】

１ 画像入力部 ２ 記憶部 ２ａ 手書領域情報 ２ｂ 模範特徴量 ３ 帳票識別部 ４ メモリ Ｓ 帳票種別情報

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 帳票画像を取り込む工程と、予め登録さ
   れた複数の種類の帳票の番号を順次選択する工程と、こ
   の工程にて選択された番号に対応する帳票の手書領域情
   報を読み出す工程と、この工程にて読み出した手書領域
   に対応する領域の画像を前記取り込んだ帳票画像から削
   除する工程と、この工程にて削除された領域以外の前記
   帳票画像の領域の特徴量を算出する工程と、前記選択さ
   れた番号の帳票の模範特徴量を読み出すと共に前記算出
   した特徴量との誤差量を算出する工程とを備えると共
   に、 前記複数の帳票のすべてについて誤差量を算出するまで
   当該複数の帳票の番号を順次選択させる工程と、この工
   程にて算出させた予め登録されたすべての帳票について
   最も誤差量が少ない帳票を前記帳票画像の帳票と判定す
   ると共に当該帳票の番号を出力する工程とを備えたこと
   を 特徴とする帳票識別方法。
2. 【請求項２】 帳票画像を取り込む画像入力部と、複数
   の種類の帳票について予め帳票毎に登録された手書領域
   情報及び模範特徴量を記憶した記憶部と、前記手書領域
   情報に基づいて前記帳票画像から手書き領域を除いた部
   分の特徴量を算出すると共にこの特徴量と前記模範特徴
   量との誤差量を算出する帳票識別部とを備え、 この帳票識別部は、前記予め登録されたすべての種類の
   帳票についてそれぞれ前記誤差量を算出すると共に当該
   誤差量が最も小さい種類の帳票を前記画像入力部に入力
   された帳票画像の帳票種別と判定する機能を備えたこと
   を 特徴とする帳票識別装置。