JP3422924B2 - 文字認識装置、文字認識方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、例えば金融機関
等で使用される帳票処理装置に適用され、読み取られた
帳票から利用者が選択した項目を文字認識により判定す
る文字認識装置、文字認識方法およびその方法をコンピ
ュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、文字情報をイメージデータ（イメ
ージ）として読み取ってから文字認識する装置として、
光学式文字読み取り装置（ＯＣＲ装置）等のイメージデ
ータ読取装置が開発され、各種産業においては、このイ
メージデータ読取装置を幅広く利用することにより、業
務の効率化等を図っている。

【０００３】例えば、金融機関等における窓口業務を行
なうオペレータは、上述のイメージデータ読取装置を用
いて、帳票媒体（帳票）を効率的に処理することを通じ
て、業務の効率化を図っている。

【０００４】特に、上述のような帳票処理を行なうよう
な業務の効率化を図るためには、同一種類の帳票媒体
（認識処理専用帳票）の多量処理を行なうだけでなく、
多種多様なフォーマットを有する帳票を自動的に処理す
ることが要求されている。

【０００５】そこで、複数種類の帳票媒体について、イ
メージデータ読取装置を用いた帳票媒体の処理について
図１５，図１６，図１７を参照して説明する。図１５は
一般的な帳票処理装置のシステム構成を示す模式図、図
１６は図１５に示した帳票処理装置の動作の一例を説明
する図、そして、図１７は図１５に示した帳票処理装置
の動作の変形例を示す図である。

【０００６】帳票処理装置１０００は、図１５に示した
如く、帳票についてのイメージデータを読み取るイメー
ジデータ読取装置１００１、演算処理を行う電子計算機
１００２、およびデータの書き込みおよび読み出しを行
うハードディスク１００３より構成される。イメージデ
ータ読取装置１００１は、電子計算機１００２に接続さ
れ、電子計算機１００２からの制御に基づいてイメージ
データの読取動作を行なう。なお、このイメージデータ
読取装置１００１としては、例えばイメージスキャナや
ＦＡＸが用いられている。

【０００７】また、イメージデータ読取装置１００１を
制御する制御装置としての電子計算機１００２は、オペ
レータからの命令，データ等を入力するキーボードある
いはマウス等の入力部（図１５においてはキーボードの
み図示）１００２−１，計算機本体１００２−２および
データあるいは制御情報等を表示するディスプレイ１０
０２−３により構成されている。なお、イメージデータ
読取装置１００１により読み取られたイメージデータの
文字認識処理は、電子計算機本体１００２−２により行
なわれる。

【０００８】さらに、１００３はハードディスクであ
り、このハードディスク１００３は、電子計算機１００
２に接続され、例えば図１６に示すように、予め帳票種
類毎に認識すべき文字データの位置情報および文字の種
類、桁数等を指定した情報（以下「定義体情報」と称
す）１００３Ａ〜１００３Ｃ，…を格納する。

【０００９】なお、上述のイメージデータ読取装置１０
０１の代わりに、図１６，図１７に示すような、イメー
ジデータ読取認識装置１００５を用いることもできる。
このイメージ読取認識装置１００５は、イメージデータ
読取装置１００１と同様のイメージデータの読取動作を
行なうとともに文字認識をも行なうことができる。

【００１０】このイメージデータ読取認識装置１００５
を用いて、例えば図１６に示すように、電気料金払込通
知書１００４上に記載された文字データを認識する場合
について説明する。その際には、まず、オペレータによ
るキーボード１００２−１の操作により帳票種別（この
場合は電気料金払込通知書（帳票Ｂ）１００４に対応す
る定義体情報１００３Ｂ）を指示する。

【００１１】続いて、電子計算機１００２では、ハード
ディスク１００３のアクセスを通じで、指示された帳票
の定義体情報１００３Ｂを引出してイメージデータ読取
認識装置１００５に通知する。

【００１２】これにより、イメージデータ読取認識装置
１００５では、電子計算機１００２からの制御情報とし
ての定義体情報１００３Ｂに基づいて、イメージデータ
の読み取りと文字認識処理とを行なうことができる。

【００１３】しかしながら、上述の図１６に示すような
帳票を処理する手法においては、オペレータの指示によ
り読み取りたい帳票毎に定義体情報を指示する必要があ
る。この手法では、オペレータに負担がかかるほか、定
義体が多くなると指示を間違えたりする。さらに、数千
種類もの帳票を処理することが要求される場合には、オ
ペレータが指示することは現実的に困難となる。

【００１４】このため、図１７に示すように、帳票１０
０４の定められた位置１００４ａには、予め帳票毎に異
なった帳票を判別するためのＩＤ番号（この場合は‘０
１０２’）を記載することにより、上述したようにオペ
レータが帳票種別を指示することなく、自動的に帳票の
読取処理を行なうという方法が考えられている。

【００１５】この方法によれば、イメージデータ読取認
識装置１００５にて帳票のイメージデータを読み取る際
に、最初に定められた位置１００４ａに記されたＩＤ番
号を認識し、続いて認識したＩＤ番号に対応した定義体
情報（この場合は１００３Ｂ）を使用することにより、
文字認識を行なうことができる。

【００１６】ところが、イメージデータを読み取る際
に、イメージデータ読取装置１００１やイメージデータ
読取認識装置１００５等の光学的読取装置（例えば帳票
処理装置）において帳票等をセットする位置が変動する
場合がある。このような場合には、例えばハードディス
ク１００３に定義体情報が予め格納されている帳票と同
一の帳票が読み取られた場合でも、文字データの領域や
図形領域等のイメージの基準点（物理原点）からの座標
が定義体情報におけるものと同一にならないため、帳票
処理装置等においては、同一のレイアウトではないと判
定される。

【００１７】帳票処理装置等においては、読み取られた
イメージデータのレイアウトと定義体情報におけるレイ
アウトとを一致させてからイメージデータの文字認識を
行なわないと、文字認識処理が正常に行なわれないこと
がある。このため、まず、それぞれのイメージの基準点
を抽出してそれぞれのイメージの基準点からの座標を比
較してレイアウトの一致の判定を行なっている。

【００１８】このように、従来、イメージスキャナ等で
帳票を読み込む際に、帳票の回転方向をオペレータが指
定し、その指定された方向に帳票のイメージデータを回
転させた後に、文字認識等の各種の処理が行われてい
た。あるいは、あらかじめ定められた帳票については、
その帳票上の補正マーク等の特定情報が利用され、正方
向に帳票を回転させる等の方法が採られていた。

【００１９】帳票が例えば銀行の振り込み依頼書であっ
た場合、以上のようにして帳票の読み取り方向が補正さ
れたイメージデータに対して文字認識処理を施せば、振
り込み方法として確認される預金種目が判別することが
できる。通常、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃ
ｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）認識によるイメージ読み取り機
構が設けられている。このため、振り込み依頼書にはＯ
ＣＲ用の用紙が用いられ、その用紙に預金種目を指定す
るためのマーキング欄や文字が印刷されている。これら
プレ印字された預金種目のマーキング欄や文字は、イメ
ージ読み取りの際に、ドロップアウトさせ、依頼者が書
き込んだマークだけが残るように処理される。

【００２０】また、以上の預金種目の判別方法の他に、
ファームアウトのように、未記入帳票のイメージをあら
かじめ登録しておき、依頼者がマークを記入した帳票の
イメージを読み込んだ際に、両イメージ間の差分からど
の預金種目が選択されたのかを判別する方法や、ＯＣＲ
帳票を用いることで、媒体使用に基づいて選択マークエ
リアであることの定義をあらかじめ行っておくことで、
どの預金種目が選択されたのかを判別する方法がある。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来例では、帳票から選択種目をマーキングにより確認す
る場合、ＯＣＲ方式が必須のイメージ読み取り機構とな
るため、その機構に対応させて専用の用紙を用意するこ
とが必須条件であった。今日の銀行の利用状況から見
て、その使用枚数は膨大な数となり、一般の用紙に比べ
てコストが嵩んでいた。また、ＯＣＲ専用の機構を設け
るため、専用の光学素子を組み込む必要があり、部品点
数が増加した。それゆえ、装置および用紙についてコス
トが嵩むとともに汎用性に欠けるという問題点があっ
た。また、ファームアウト方式の場合には、未記入帳票
のイメージを登録しておく必要があるので、事前準備が
煩雑となり、用紙などの仕様変更の度にイメージを差し
替えるなどの手間がかかるという問題点があった。

【００２２】この発明は、上述した従来例による問題を
解消するため、ドロップアウトさせなくても選択マーク
の文字認識を行えるように、帳票用紙として専用用紙に
限らず一般の用紙でも文字認識できるようにして、イメ
ージ読み取り機構および帳票用紙の低コスト化を図ると
ともに、帳票の仕様変更に関係なく文字認識することが
可能な文字認識装置、文字認識方法およびその方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とす
る。

【００２３】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決し、
目的を達成するため、請求項１の発明に係る文字認識装
置は、選択肢として文字で表記された複数の種目が１グ
ループとして印刷されてなる用紙を光学的に読み取って
得られたイメージデータに基づいて文字認識を行う文字
認識装置であって、あらかじめ複数種のマークが用意さ
れ、前記複数の種目には、前記複数種のマークのいずれ
か１つが付与されたマーク付き文字の種目からなるグル
ープと前記複数種のマークのいずれも付与されていない
無印文字の種目からなるグループとが存在し、前記各グ
ループにマークの種類と各文字の文字認識結果を示す特
徴データとを対応させてあらかじめ登録しておくデータ
ベースと、前記文字認識で得られた前記イメージデータ
の文字認識結果を前記データベースに登録されている特
徴データに照合する照合手段と、前記照合手段の照合結
果に基づいて前記複数種のマークからマークの種類を１
つ推定する推定手段と、前記推定手段により推定された
マークの種類に応じてマーク付き文字の種目を選択肢と
するか、それともマーク付き文字の種目以外の種目を選
択肢とするかを判定する第１判定手段と、前記データベ
ースを参照して、マーク付き文字の種目を選択肢とする
判定が下された場合には、前記文字認識結果のうちで無
印文字の種目に相当する文字認識結果に基づいて同一グ
ループ内のマーク付き文字の種目を選択肢として判定
し、一方、マーク付き文字の種目以外の種目を選択肢と
する判定が下された場合には、前記文字認識結果のうち
で無印文字の種目の文字認識結果に基づいて同一グルー
プ内の無印文字の種目を選択肢として判定する第２判定
手段と、を備えたことを特徴とする。

【００２４】この請求項１の発明によれば、データベー
スを参照して、イメージデータの文字認識結果を特徴デ
ータに照合し、照合結果に基づいて複数種のマークから
マークの種類を１つ推定し、マーク付き文字の種目の場
合、文字認識結果のうちで無印文字の種目に相当する文
字認識結果に基づいて同一グループ内のマーク付き文字
の種目を選択肢として判定し、一方、マーク付き文字の
種目以外の種目の場合、文字認識結果のうちで無印文字
の種目の文字認識結果に基づいて同一グループ内の無印
文字の種目を選択肢として判定するようにしたので、ド
ロップアウトが不要となって用紙としてＯＣＲ用紙のよ
うな専用用紙に限らず一般の用紙でも選択項目に関して
文字認識することができ、これにより、イメージ読み取
り機構および帳票用紙の低コスト化を図るとともに、帳
票の仕様変更に関係なく文字認識することが可能であ
る。

【００２５】

【００２６】

【００２７】

【００２８】

【００２９】

【００３０】

【００３１】

【００３２】

【００３３】また、請求項２の発明に係る文字認識装置
は、請求項１の発明において、前記第１判定手段は、前
記推定手段により前記複数の種目についてすべて無印文
字の推定結果が得られた場合、選択肢無しとして判定す
ること特徴とする。

【００３４】この請求項２の発明によれば、複数の種目
についてすべて無印文字の推定結果が得られた場合に選
択肢無しとして判定するようにしたので、マーク忘れの
用紙を確実に判別することが可能である。

【００３５】

【００３６】

【００３７】また、請求項３の発明に係る文字認識装置
は、請求項１または２の発明において、前記推定手段
は、前記照合手段の照合結果から複数の候補を抽出し、
前記複数の候補のうちで同種のマークの数が一番多い種
類のマークを最終候補として推定することを特徴とす
る。

【００３８】この請求項３の発明によれば、複数の候補
のうちで同種のマークの数が一番多い種類のマークを最
終候補として推定するようにしたので、複数の候補から
マークの傾向を容易かつ高い確率で把握することがで
き、これにより、選択項目の認識率を向上させることが
可能である。

【００３９】また、請求項４の発明に係る文字認識方法
は、選択肢として文字で表記された複数の種目が１グル
ープとして印刷されてなる用紙を光学的に読み取って得
られたイメージデータに基づいて文字認識を行う文字認
識方法であって、データベースには、あらかじめ複数種
のマークが用意され、前記複数の種目には、前記複数種
のマークのいずれか１つが付与されたマーク付き文字の
種目からなるグループと前記複数種のマークのいずれも
付与されていない無印文字の種目からなるグループとが
存在し、前記各グループにマークの種類と各文字の文字
認識結果を示す特徴データとを対応させてあらかじめ登
録しておき、前記文字認識で得られた前記イメージデー
タの文字認識結果を前記データベースに登録されている
特徴データに照合する照合工程と、前記照合工程の照合
結果に基づいて前記複数種のマークからマークの種類を
１つ推定する推定工程と、前記推定工程により推定され
たマークの種類に応じてマーク付き文字の種目を選択肢
とするか、それともマーク付き文字の種目以外の種目を
選択肢とするかを判定する第１判定工程と、前記データ
ベースを参照して、マーク付き文字の種目を選択肢とす
る判定が下された場合には、前記文字認識結果のうちで
無印文字の種目に相当する文字認識結果に基づいて同一
グループ内のマーク付き文字の種目を選択肢として判定
し、一方、マーク付き文字の種目以外の種目を選択肢と
する判定が下された場合には、前記文字認識結果のうち
で無印文字の種目の文字認識結果に基づいて同一グルー
プ内の無印文字の種目を選択肢として判定する第２判定
工程と、を含んだことを特徴とする。

【００４０】この請求項４の発明によれば、データベー
スを参照して、イメージデータの文字認識結果を特徴デ
ータに照合し、照合結果に基づいて複数種のマークから
マークの種類を１つ推定し、マーク付き文字の種目の場
合、文字認識結果のうちで無印文字の種目に相当する文
字認識結果に基づいて同一グループ内のマーク付き文字
の種目を選択肢として判定し、一方、マーク付き文字の
種目以外の種目の場合、文字認識結果のうちで無印文字
の種目の文字認識結果に基づいて同一グループ内の無印
文字の種目を選択肢として判定する工程にしたので、ド
ロップアウトが不要となって用紙としてＯＣＲ用紙のよ
うな専用用紙に限らず一般の用紙でも選択項目に関して
文字認識することができ、これにより、イメージ読み取
り機構および帳票用紙の低コスト化を図るとともに、帳
票の仕様変更に関係なく文字認識することが可能であ
る。

【００４１】また、請求項５の発明に係る文字認識方法
は、請求項４の発明において、前記第１判定工程は、前
記推定工程により前記複数の種目についてすべて無印文
字の推定結果が得られた場合、選択肢無しとして判定す
ること特徴とする。

【００４２】この請求項５の発明によれば、複数の種目
についてすべて無印文字の推定結果が得られた場合に選
択肢無しとして判定する工程にしたので、マーク忘れの
用紙を確実に判別することが可能である。

【００４３】また、請求項６の発明に係る文字認識方法
は、前記推定工程は、前記照合工程の照合結果から複数
の候補を抽出し、前記複数の候補のうちで同種のマーク
の数が一番多い種類のマークを最終候補として推定する
ことを特徴とする。

【００４４】この請求項６の発明によれば、複数の候補
のうちで同種のマークの数が一番多い種類のマークを最
終候補として推定する工程にしたので、複数の候補から
マークの傾向を容易かつ高い確率で把握することがで
き、これにより、選択項目の認識率を向上させることが
可能である。

【００４５】また、請求項７の発明に係る記録媒体は、
選択肢として文字で表記された複数の種目が１グループ
として印刷されてなる用紙を光学的に読み取って得られ
たイメージデータに基づいて文字認識を行うことをコン
ピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体であって、あらかじめ複数種
のマークが用意され、前記複数の種目には、前記複数種
のマークのいずれか１つが付与されたマーク付き文字の
種目からなるグループと前記複数種のマークのいずれも
付与されていない無印文字の種目からなるグループとが
存在し、前記各グループにマークの種類と各文字の文字
認識結果を示す特徴データとを対応させてあらかじめ登
録しておくデータベースが設けられ、前記コンピュータ
に、前記文字認識で得られた前記イメージデータの文字
認識結果を前記データベースに登録されている特徴デー
タに照合する照合手順と、前記照合手順の照合結果に基
づいて前記複数種のマークからマークの種類を１つ推定
する推定手順と、前記推定手順により推定されたマーク
の種類に応じてマーク付き文字の種目を選択肢とする
か、それともマーク付き文字の種目以外の種目を選択肢
とするかを判定する第１判定手順と、前記データベース
を参照して、マーク付き文字の種目を選択肢とする判定
が下された場合には、前記文字認識結果のうちで無印文
字の種目に相当する文字認識結果に基づいて同一グルー
プ内のマーク付き文字の種目を選択肢として判定し、一
方、マーク付き文字の種目以外の種目を選択肢とする判
定が下された場合には、前記文字認識結果のうちで無印
文字の種目の文字認識結果に基づいて同一グループ内の
無印文字の種目を選択肢として判定する第２判定手順
と、を実行させるためのプログラムを記録している。

【００４６】この請求項７の発明によれば、データベー
スを参照して、イメージデータの文字認識結果を特徴デ
ータに照合し、照合結果に基づいて複数種のマークから
マークの種類を１つ推定し、マーク付き文字の種目の場
合、文字認識結果のうちで無印文字の種目に相当する文
字認識結果に基づいて同一グループ内のマーク付き文字
の種目を選択肢として判定し、一方、マーク付き文字の
種目以外の種目の場合、文字認識結果のうちで無印文字
の種目の文字認識結果に基づいて同一グループ内の無印
文字の種目を選択肢として判定する手順にしたので、ド
ロップアウトが不要となって用紙としてＯＣＲ用紙のよ
うな専用用紙に限らず一般の用紙でも選択項目に関して
文字認識することができ、これにより、イメージ読み取
り機構および帳票用紙の低コスト化を図るとともに、帳
票の仕様変更に関係なく文字認識することが可能であ
る。

【００４７】また、請求項８の発明に係る記録媒体は、
請求項７の発明において、前記第１判定手順は、前記推
定手順により前記複数の種目についてすべて無印文字の
推定結果が得られた場合、選択肢無しとして判定するこ
と特徴とする。

【００４８】この請求項８の発明によれば、複数の種目
についてすべて無印文字の推定結果が得られた場合に選
択肢無しとして判定する手順にしたので、マーク忘れの
用紙を確実に判別することが可能である。

【００４９】また、請求項９の発明に係る記録媒体は、
前記推定手順は、前記照合手順の照合結果から複数の候
補を抽出し、前記複数の候補のうちで同種のマークの数
が一番多い種類のマークを最終候補として推定すること
を特徴とする。

【００５０】この請求項９の発明によれば、複数の候補
のうちで同種のマークの数が一番多い種類のマークを最
終候補として推定する手順にしたので、複数の候補から
マークの傾向を容易かつ高い確率で把握することがで
き、これにより、選択項目の認識率を向上させることが
可能である。

【００５１】

【００５２】

【００５３】

【００５４】

【００５５】

【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、文字
認識装置、文字認識方法およびその方法をコンピュータ
に実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体に係る好適な実施の形態を詳細に説明
する。

【００５６】まず、構成について説明する。図１はこの
発明の一実施の形態にかかる帳票処理装置の全体構成を
示す機能ブロック図である。ここで、図１に示す帳票処
理装置３０は、私製伝票等のように多種多様なフォーマ
ットを有する帳票から読み取ったイメージデータ（イメ
ージ）に基づいて、この情報の認識を行なうものであ
る。

【００５７】この帳票処理装置３０は、例えば金融機関
の各支店（営業店）毎に設置されたクライアントと、地
区センタに設置されたサーバとが、交換回線等を介して
接続されることにより構成され、各営業店における帳票
処理を地区センタのサーバにより一括して行なうシステ
ムに適用可能である。

【００５８】この帳票処理装置３０は、上記システムに
おいて、帳票のイメージデータのレイアウトを解析する
ことにより処理対象の帳票のフォーマットを認識し、こ
の帳票のフォーマットの認識結果に基づいて帳票の文字
認識を実施する。これにより、帳票処理装置専用に作成
された帳票だけでなく、任意のフォーマットで情報が記
入された帳票の認識処理を行なうことができる。ここ
で、帳票処理装置３０は、機能的には図１に示すよう
に、レイアウト認識処理ブロック１６，文字認識処理ブ
ロック１７およびオペレータ確認／修正処理ブロック１
８を備えている。

【００５９】レイアウト認識処理ブロック１６は、イメ
ージデータ読取装置により読み取られたイメージデータ
１９のレイアウト認識処理を行なうブロックであり、解
析前処理部１，レイアウト解析処理部２，レイアウト照
合処理部３およびレイアウト編集処理部４を備えてい
る。

【００６０】ここで、解析前処理部１は、レイアウト解
析処理に先立って、レイアウトの変動要因を少なくして
解析精度を高めるものである。この解析前処理部１は、
認識対象イメージデータ１９の形式変換後に、解析処理
用の低密度イメージの作成を行うとともに、解析処理時
に精度低下の要因となるイメージデータ上のゴミ等の除
去を行う。

【００６１】また、レイアウト解析処理部２は、解析用
辞書１３を参照して、読み取ったイメージデータからレ
イアウトの特徴である罫線項目および項目データを抽出
して、レイアウトの構成を解析し、この抽出した罫線項
目および項目データによりレイアウトを論理的に表現す
る。

【００６２】すなわち、レイアウト解析処理部２は、読
み取ったイメージデータから、帳票固有の特徴を抽出
し、この特徴により認識すべき情報の存在する位置を特
定する手段として機能する。

【００６３】具体的には、レイアウト解析処理部２は、
認識対象イメージのレイアウトを解析して、レイアウト
を構成している各種の構成要素（罫線項目および項目デ
ータ）をレイアウト特徴として抽出する。さらに、この
レイアウト解析処理部２は、後段のレイアウト照合処理
部３でのレイアウト照合処理時に登録済レイアウト情報
を検索するために、この抽出されたレイアウト特徴から
レイアウトの大まかな制約条件であるレイアウトのキー
情報を作成する。

【００６４】このレイアウト解析処理部２は、イメージ
のレイアウトの特徴を抽出し、その抽出されたレイアウ
トの特徴に基づいてレイアウトの構成を解析する。ま
た、レイアウトの特徴抽出では、罫線の抽出や罫線項目
の抽出等が実施されるとともに、レイアウト解析すなわ
ち表構造解析が実施される。

【００６５】ここで、レイアウトが罫線により構成され
る表構造を有している場合には、罫線抽出処理でレイア
ウトの罫線から形成される最小矩形である罫線項目が抽
出され、抽出された罫線項目に基づいて、表構造解析処
理で罫線項目により構成される表構造が解析されるよう
になっている。

【００６６】また、レイアウトが罫線を持たない無罫線
表構造を有している場合には、罫線項目抽出処理でレイ
アウトの項目データが抽出され、抽出されたレイアウト
の項目データに基づいて、表構造解析処理で無罫線表構
造が解析されるようになっている。

【００６７】さらに、レイアウト解析処理部２が罫線項
目や項目データを抽出してから、レイアウトの論理的な
原点（論理原点）を抽出するように構成されている。具
体的には、レイアウト解析処理部２においては、ラベリ
ング処理によるラベル画像の作成，レイアウト照合用の
帳票イメージの論理原点および斜度情報の抽出，罫線デ
ータの抽出と罫線項目により構成される表構造の解析，
項目データの抽出と無罫線表時の項目表構造の解析およ
び見出し領域の決定と見出し項目の認識，対応する項目
データの決定（見出し解析処理）、が行なわれる。

【００６８】なお、ラベリング処理によるラベル画像の
作成処理は、入力されたイメージデータ（２値画像デー
タ）から連結成分（２値画像において１つに繋がった画
像の成分）を算出して、各連結成分母にラベルを付けた
ラベル画像を作成する処理のことである。なお、このラ
ベリング処理については、例えば「連結領域の抽出装置
および方法」（特開平０８−５５２１９号）が公知であ
る。

【００６９】また、罫線項目の抽出処理は、罫線に囲ま
れた文字や図形等のデータから罫線部分を抽出して、罫
線部分とデータ部分とを分離する処理のことである。な
お、この罫線項目の抽出処理については、例えば「画像
抽出方式」（特開平０６−３０９４９８号）が公知であ
る。

【００７０】さらに、見出し解析処理は、イメージ中の
見出し領域（見出し項目）を決定して、この見出し領域
中の見出し項目情報を認識して、対応する項目データを
決定するものである。

【００７１】すなわち、この実施の形態においては、レ
イアウト解析処理部２において見出し項目および見出し
項目と対応する項目データを判別することにより、文字
認識処理ブロック１７において見出し項目の文字認識処
理を行なうことなく直ちに項目データの文字認識を行な
えるようにしている。

【００７２】ところで、レイアウト照合処理部３は、レ
イアウト解析処理部２で抽出されたレイアウトの特徴
（罫線項目および項目データ）を制約検索条件として、
レイアウトデータベース（レイアウトＤＢ）１４から候
補レイアウトを検索する。さらに、このレイアウト照合
処理部３は、一致している候補レイアウトがあるかどう
かを照合して、レイアウト解析処理部２で特定された位
置でのイメージを認識し、特定された位置における情報
を判別する。

【００７３】ここで、レイアウトＤＢ１４は、候補レイ
アウト情報を記憶している候補レイアウト記憶部であ
り、この実施の形態においては、候補レイアウト情報と
して圧縮された候補レイアウト情報を記憶している。な
お、このときのレイアウト情報の圧縮処理については、
後述にて詳細に説明する。

【００７４】また、レイアウトＤＢ１４には、レイアウ
ト解析処理部２でのレイアウト解析結果を補正するため
のレイアウト補正情報が格納されている。この実施の形
態においては、後述するレイアウト編集処理部４におい
て、このレイアウト補正情報を用いてレイアウト解析結
果を補正することにより、その後の処理を高い精度で行
なえるようになっている。

【００７５】さらに、レイアウトＤＢ１４の内容は、後
述するように、候補レイアウト情報を、レイアウト認識
処理ブロック１６やオペレータ確認／修正処理ブロック
１８での処理結果に基づいて学習，更新されるようにな
っており、これにより、オペレータ等による候補レイア
ウト情報のレイアウトＤＢ１４への登録操作を不要とし
て操作の簡素化を図っている。

【００７６】また、レイアウト照合処理部３は、レイア
ウト解析処理部２で抽出された論理原点を基準にして、
一致している候補レイアウトがあるかどうかを照合する
ようにしている。

【００７７】すなわち、レイアウト照合処理部３は、レ
イアウト解析処理部２で作成されたレイアウトキー情報
を使用して、レイアウトＤＢ１４に格納されているレイ
アウト情報を検索照合し、一致するレイアウト情報を取
得するものである。

【００７８】また、上述のレイアウト照合処理部３は、
レイアウトの検索照合を行なう際には、まず大まかな制
約条件であるレイアウトキー情報を制約条件としてレイ
アウトＤＢ１４を検索し、検索の結果得られた複数の候
補レイアウトに対して、更に詳細な照合を行うことによ
り一致するレイアウトを決定する。

【００７９】具体的には、レイアウト照合処理部３にお
いては、候補レイアウトに対する詳細な照合処理の際
に、制約条件の大まかなものから順に、罫線項目ビット
マトリクスの照合，罫線項目位置と罫線項目属性の詳細
な照合，項目データ位置の照合，見出し位置と見出し内
容の照合および領域イメージ（ユニークイメージ）の特
徴データ照合、が行われる。

【００８０】ここで、罫線項目ビットマトリクスの照合
処理とは、レイアウト解析処理部２で抽出されたレイア
ウトの特徴を圧縮処理し、この圧縮したレイアウトの特
徴を制約検索条件として、レイアウトＤＢ１４から圧縮
した候補レイアウトを検索することにより、一致してい
る候補レイアウトがあるかどうかを照合するものであ
る。

【００８１】すなわち、この実施の形態においては、レ
イアウトＤＢ１４が圧縮した候補レイアウト情報を記憶
して、レイアウト照合処理部３において圧縮処理したレ
イアウト情報を作成して圧縮したレイアウト情報どうし
を照合することにより、レイアウト照合処理の高速化を
図っているのである。

【００８２】さらに、レイアウト編集処理部４は、レイ
アウト照合処理部３でレイアウトＤＢ１４を検索照合し
た結果、レイアウトＤＢ１４に一致するレイアウトが存
在する場合には、前述のごとく、レイアウトＤＢ１４か
ら取得したレイアウト補正情報に基づいてレイアウト解
析結果を補正した後に、補正されたレイアウト情報をレ
イアウト認識結果２０として出力する。

【００８３】なお、レイアウト補正情報を用いた補正内
容は、見出し位置と見出し内容の補正と、見出しにリン
クする項目データ位置および項目データ属性の補正であ
る。

【００８４】また、レイアウト編集処理部４は、レイア
ウト照合処理部３でレイアウトＤＢ１４を検索照合した
結果、レイアウトＤＢ１４に一致するレイアウトが存在
しない場合には、新規レイアウトとして、レイアウト解
析結果をそのままレイアウト情報（レイアウト認識結果
２０）として出力する。

【００８５】ところで、文字認識処理ブロック１７は、
レイアウト認識処理ブロック１６からのレイアウト認識
結果２０の文字認識処理を行なうブロックであり、文字
認識用定義体作成部５，文字認識処理部６および知識処
理部７を備えている。

【００８６】ここで、文字認識用定義体作成部５は、レ
イアウト認識結果２０として出力されるレイアウト情報
をもとに、文字認識処理部６で使用する文字認識対象の
項目データ位置と項目データ属性を定義した文字認識用
定義体（一時定義体）２１を作成するものである。

【００８７】レイアウト認識結果２０の項目データ情報
は、解析対象イメージの左上端からの絶対座標で出力す
るが、イメージ読み取り時の用紙位置の変動により、解
析対象イメージの左上端が常に一定の位置になるとは限
らない。このため、文字認識用定義体処理部５では、解
析対象イメージに合わせてその都度、文字認識用定義体
２１を動的に作成する。

【００８８】また、文字認識処理部６は、文字認識定義
体作成処理部５で、レイアウト情報より作成された文字
認識用定義体２１を使用して、文字認識対象の項目デー
タについて文字認識処理を行ない、認識結果のコードデ
ータを取得する。

【００８９】さらに、知識処理部７は、文字認識処理部
６の認識結果コードデータを、認識結果の補正情報を記
録した知識データベース（知識ＤＢ）１５を参照して補
正し、文字認識結果２２として出力する。

【００９０】そして、オペレータ確認／修正処理ブロッ
ク１８は、レイアウト認識結果２０および文字認識結果
２２が、端末装置（例えば図１におけるクライアント１
０）に表示されて、オペレータによりイメージデータの
処理結果の確認および修正処理が行なわれるブロックで
ある。このオペレータ確認／修正処理ブロック１８は、
レイアウト画面表示処理部８および文字認識結果画面表
示処理部９を備えている。

【００９１】ここで、レイアウト画面表示処理部８は、
オペレータによるレイアウト認識結果２０および文字認
識結果２２の修正および確認のため、レイアウト認識結
果２０のレイアウト情報をもとに、認識対象イメージと
見出し位置や見出し内容および対応する項目位置等の解
析結果をクライアント１０のディスプレイに表示する。

【００９２】この実施の形態においては、従来の修正お
よび確認処理を拡張して、認識結果のコードデータと、
対応する帳票イメージ上の見出し内容や項目データとを
リンクしてクライアント１０のディスプレイに表示する
ことにより、レイアウト情報の修正および確認処理を行
えるようになっている。

【００９３】また、文字認識結果画面表示処理部９は、
レイアウト画面表示処理部８の表示に合わせて、文字認
識対象イメージの認識項目に対応する文字認識結果のコ
ードデータを画面表示する。

【００９４】さらに、クライアント１０においては、デ
ィスプレイ表示された認識対象イメージと対応するレイ
アウト認識結果２０や文字認識結果２２がオペレータに
より確認され、必要に応じてレイアウト認識結果２０お
よび文字認識結果２２の修正が行なわれる。

【００９５】なお、図１に示す帳票処理装置３０は、上
述したレイアウト認識処理ブロック１６，文字認識処理
ブロック１７およびオペレータ確認／修正処理ブロック
１８のほかに、レイアウトログ情報作成処理部１１およ
び知識ログ情報作成処理部１２も備えている。

【００９６】ここで、レイアウトログ情報作成処理部１
１は、レイアウト認識結果２０のレイアウト情報に、オ
ペレータによる修正内容を補正データとして付加してレ
イアウトＤＢ学習情報２５を作成することにより、レイ
アウトＤＢ１４に格納されるレイアウト補正情報を作成
する。なお、作成されたレイアウト補正情報は、補正内
容が判断された上、レイアウトＤＢ１４に学習登録され
る。

【００９７】また、レイアウトログ情報作成処理部１１
は、レイアウト認識結果２０のレイアウト情報に、オペ
レータによる修正内容を補正データとして付加して解析
用辞書学習情報２４を作成する。その作成された解析用
辞書学習情報２４は、補正内容が判断された上、解析用
辞書１３に学習登録される。

【００９８】さらに、知識ログ情報作成処理部１２は、
文字認識結果２２のコードデータに、オペレータによる
修正内容を補正データとして付加して知識ＤＢ１５用の
知識学習情報２３を作成する。その作成された学習デー
タは、知識ＤＢ１５に学習登録される。

【００９９】上述の構成により、この発明の一実施の形
態にかかる帳票処理装置３０においては、任意のフォー
マットを有する帳票のイメージデータ１９が読み取られ
ると、このイメージデータ１９のレイアウトが解析され
ることにより処理対象の帳票のフォーマットが認識さ
れ、この帳票のフォーマットの認識結果に基づいて帳票
の文字認識が行なわれる。そして、レイアウト認識結果
２０および文字認識結果２２は、オペレータにより確認
され、必要に応じて修正される。

【０１００】つぎに、帳票処理装置３０に適用される文
字認識装置について具体的に説明する。図２はこの発明
の一実施の形態による帳票処理装置に適用される文字認
識装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。こ
の文字認識装置は、文字認識処理ブロック１７の一機能
を実現する装置であって、通常の文字認識機能の他に、
帳票にあらかじめ印刷された所定の選択項目に関して、
どの選択項目がどのように選択されたのかを分別するた
めの分別文字認識機能を有している。すなわち、選択項
目については、マーキングが施されることを前提とす
る。以下の説明では、その分別文字認識機能だけを取り
出して説明する。

【０１０１】図２に示した文字認識装置は、装置全体の
制御を行う処理システム１００およびこの処理システム
１００の制御に従って帳票に印刷されている選択項目や
その選択項目への書き込みを認識する機能を果たすため
の文字認識プログラム２００を備えている。また、この
文字認識装置は、文字認識プログラム２００に加え、上
述した文字認識を支援するデバイスとして、データをキ
ー入力するためのキーボード３００、帳票などのイメー
ジを読み取るためのイメージスキャナ４００、各種デー
タの書き込みおよび読み出しを行うためのハードディス
ク５００および各種データを可視表示するためのディス
プレイ６００より構成される。さらに、この文字認識装
置は、上記文字認識プログラム２００の処理を支援する
ため、文字認識のための辞書機能をもつ特徴辞書７００
を備えている。

【０１０２】処理システム１００は、レイアウト認識プ
ログラム２００を使用するアプリケーションプログラム
１０１、このアプリケーションプログラム１０１を動作
させるオペレーティングシステム（ＯＳ）１０２、この
ＯＳ１０２の制御に従ってＩ／Ｏデバイス群１０４を制
御するデバイスドライバ１０３、および、このデバイス
ドライバ１０３の制御で各種デバイス（キーボード３０
０，イメージスキャナ４００，ハードディスク５００お
よびディスプレイ６００）の入出力を制御するＩ／Ｏド
ライバ群１０４より構成される。この処理システム１０
０は、図示せぬが、各種のプログラム実行中のワークエ
リアとして使用するＲＡＭを備えている。

【０１０３】文字認識プログラム２００は、文字認識エ
ンジン制御部２０１、特徴抽出処理部２０２、特徴照合
処理部２０３、マーク判定処理部２０４、および、分別
文字認識処理部２０５より構成され、前述の分別文字認
識機能を実現するものである。文字認識エンジン制御部
２０１は、文字認識全体の処理を制御する機能を果たす
部分である。

【０１０４】特徴抽出処理部２０２は、文字認識エンジ
ン制御部２０１からレイアウト認識後の帳票のイメージ
データを受け取り、通常の文字認識として特徴辞書７０
０を参照して文字認識処理を施す機能を果たす部分であ
る。ここで、通常の文字認識処理とは、イメージデータ
から文字の形状を解析して文字を特定する処理を指す。
この文字認識処理の具体的な手法としては、パターンマ
ッチング，ベクトル解析などがある。この実施の形態１
では、特徴辞書７００がベクトル解析対応の辞書機能を
有しており、その機能に対応させて特徴抽出処理部２０
２により特徴抽出が行われる。特徴抽出処理部２０２
は、抽出結果すなわちベクトル情報に関する特徴データ
を文字認識エンジン制御部２０１へ通知する。

【０１０５】特徴照合処理部２０３は、特徴抽出処理部
２０２で抽出された特徴データを特徴辞書７００内の預
金種目ＤＢ７０１に照合して、特徴データにマッチする
預金種目を判別する機能を果たす部分である。すなわ
ち、特徴辞書７００は特徴データに対応させて文字を登
録した構成となる。この実施の形態１では、銀行の振り
込み依頼書を例に挙げることから、振り込みの際の預金
種目の選択が必要となる。その預金種目として、普通預
金、当座預金、貯蓄預金およびその他の預金の４種類が
ある。特徴照合処理部２０３は、以上の４種類の預金種
目のいずれに該当するのかを特徴データの照合により抽
出し、その照合結果を文字認識エンジン制御部２０１へ
通知する。

【０１０６】マーク判定処理部２０４は、文字認識エン
ジン制御部２０１から特徴照合処理部２０３の照合結果
を受け取り、その照合結果に基づくとともにあらかじめ
用意されたマーク判定ルールに従ってどの預金種目に対
してマーキングが施されたのかを判定する機能を果たす
部分である。上記マーク判定処理部２０４は、マーク判
定により得られた結果を文字認識エンジン制御部２０１
へ通知する。

【０１０７】分別文字認識処理部２０５は、上記特徴抽
出処理部２０２の通常の文字認識結果と上記マーク判定
処理部２０４の文字認識結果とに基づいてどの預金種目
が選択されたのかを預金種目毎に分別して文字認識処理
を行う機能を果たす部分である。この分別文字認識処理
部２０５で得られた分別文字認識結果は、文字認識エン
ジン制御部２０１に通知される。

【０１０８】なお、文字認識エンジン制御部２０１は、
分別文字認識処理部２０５から得た分別文字認識結果を
処理結果としてアプリケーションプログラム１０１に送
出して、分別文字認識機能にかかる処理を終了する。

【０１０９】次に、預金種目ＤＢ７０１について説明す
る。図３は預金種目ＤＢ７０１の内容の一例を示した図
である。預金種目のグループとしては、“フ”，
“ト”，“チ”および“ソ”よりなる第１グループ、
“普”，“当”，“貯”および“他”よりなる第２グル
ープ、そして、“１”，“２”，“４”および“９”よ
りなる第３グループがある。ここでは、いずれのグルー
プを使用する帳票が読み取られても、使用者がどのよう
に預金種目を選択するのか、その記入の仕方をあらかじ
め分類しておくことにする。

【０１１０】一つ目は、選択種目の１文字を円で囲む○
付け記入の仕方、二つ目は、選択種目の１文字に対して
レ点を書き込む記入の仕方、そして、三つ目は、選択種
目の１文字に対して横書きで消し線（二重線）を書き込
む記入の仕方である。なお、選択種目の文字に何も記入
されていない場合の分類は、無印として区別する。以上
の分類に従って、預金種目ＤＢ７０１には、第１〜第３
グループについて、それぞれ４分類した選択種目の文字
に特徴データが対応付けて記憶される。

【０１１１】次に、上述した文字認識装置で使用する帳
票のフォーマットの種類について図４〜図６を参照して
説明する。図４，図５，図６はそれぞれ帳票のフォーマ
ットの種類を示す図である。

【０１１２】図４において、８０１は帳票の一種である
振り込み依頼書を示している。この振り込み依頼書８０
１には、依頼人記入欄，振込先記入欄，預金種目記入欄
などが罫線により設けられている。８０１ａは上記各欄
のうちで預金種目記入欄を示している。この預金種目記
入欄８０１ａは、一例として４つに区分され、各区分領
域には、それぞれ普通預金を表す「１．普通」，当座預
金を表す「２．当座」，貯蓄預金を表す「４．貯蓄」，
その他の預金を表す「９．他」が点線の円で囲まれた形
であらかじめ印刷されている。すなわち、「１．普
通」，「２．当座」，「４．貯蓄」および「９．他」は
プレ印刷による固定リテラルとなる。

【０１１３】利用者が例えば普通預金から振り込みを行
う場合には、預金種目記入欄８０１ａの先頭欄に印刷さ
れている円をなぞればよく、それによりその円内に印刷
されている「１．普通」が選択されたことになる。同様
に、当座預金、貯蓄預金、その他の預金で振り込みを行
う場合には、それぞれの内容を表す「２．当座」，
「４．貯蓄」，「９．他」を囲む円をなぞることで所要
の振り込みを行うことができる。

【０１１４】図５において、８０２は前述の振り込み依
頼書８０１とは異なるフォーマットをもつ振り込み依頼
書を示している。この振り込み依頼書８０２には、振込
先記入欄，預金種目記入欄，受取人記入欄および依頼人
記入欄などが罫線により設けられている。８０２ａは上
記各欄のうちで預金種目記入欄を示している。この預金
種目記入欄８０２ａは、一例として４つに区分され、各
区分領域はそれぞれ“普通預金”，“当座預金”，“貯
蓄預金”，“その他の預金”に対応しており、各区分領
域内に点線の円があらかじめ印刷されている。この振り
込み依頼書８０２は、前述の図４の振り込み依頼書８０
１とは異なり、固定リテラルがないフォーマットを有す
る。

【０１１５】利用者が例えば普通預金から振り込みを行
う場合には、預金種目記入欄８０２ａの先頭欄に印刷さ
れている円をなぞればよく、それによりその記入区分領
域に該当する“普通”が選択されたことになる。同様
に、当座預金、貯蓄預金、その他の預金で振り込みを行
う場合には、それぞれに該当する区分領域内の円をなぞ
ることで所要の振り込みを行うことができる。

【０１１６】図６において、８０３は前述の振り込み依
頼書８０１や８０２とは異なるフォーマットをもつ振り
込み依頼書を示している。この振り込み依頼書８０３に
は、振込先記入欄，預金種目記入欄，受取人記入欄およ
び依頼人記入欄などが罫線により設けられている。８０
３ａは上記各欄のうちで預金種目記入欄を示している。
この預金種目記入欄８０３ａは、一例として４つに区分
され、各区分領域には、それぞれ普通預金を表す
「フ」，当座預金を表す「ト」，貯蓄預金を表す
「チ」，その他の預金を表す「ソ」が点線の円で囲まれ
た形であらかじめ印刷されている。すなわち、「フ」，
「ト」，「チ」および「ソ」はプレ印刷による固定リテ
ラルとなる。

【０１１７】利用者が例えば普通預金から振り込みを行
う場合には、預金種目記入欄８０３ａの先頭欄に印刷さ
れている円をなぞればよく、それによりその円内に印刷
されている「フ」が選択されたことになる。同様に、当
座預金、貯蓄預金、その他の預金で振り込みを行う場合
には、それぞれの内容を表す「ト」，「チ」，「ソ」を
囲む円をなぞることで所要の振り込みを行うことができ
る。

【０１１８】なお、各振り込み依頼書８０１，８０２お
よび８０３について、使用者によっては、円をなぞらず
にレ点を書き込む場合もある。その場合には、円をなぞ
った場合と同様にその預金種目を選択したものとして判
断される。これに対して、預金種目の文字に消し線（二
重線）が書き込まれた場合には、その預金種目の選択対
象から除外するものとして判断される。

【０１１９】次に、動作について説明する。図７はこの
一実施の形態による全体動作を説明するフローチャー
ト、図８は読み取り処理を説明するフローチャート、図
９および図１０はレイアウト認識処理を説明するフロー
チャート、図１１は分別文字認識処理を説明するフロー
チャート、図１２は分別文字認識処理におけるマーク判
定処理を説明する図、そして、図１３はこの発明の一実
施の形態による分別文字認識処理手順を説明する図であ
る。

【０１２０】まず、全体動作について図７を参照して説
明する。この図７に示した全体動作には、帳票処理装置
３０としての動作が含まれる。すなわち、帳票処理とし
ての一連の流れを説明する上で、前述した分別文字認識
処理の前提となる動作説明を含める。そこで、ステップ
Ｓ１において、まず帳票イメージを読み取るための読み
取り処理が実施され、続くステップＳ２において帳票の
イメージデータに基づくレイアウト認識処理が実施され
る。そして、ステップＳ２のレイアウト認識結果に基づ
いて前述した分別文字認識処理が実施される。

【０１２１】次に、個々の動作の内で読み取り処理につ
いて図８を参照して説明する。読み取り処理では、ま
ず、イメージ認識処理したい帳票のイメージデータの読
み取りが行われる（ステップＳ１０１）。なお、帳票の
用紙は、どの方向から読み取られてもよい。例えば、罫
線項目のある帳票が読み取られた場合には、その読み取
られたイメージデータが、図示せぬイメージデータ格納
メモリに一旦格納され（ステップＳ１０２）、用紙の読
み取り方向を補正するための図示せぬ回転イメージデー
タ格納メモリにも最初のみ格納される（ステップＳ１０
３）。このようにして、読み取り処理が終了する。

【０１２２】続いて、レイアウト認識処理について図９
および図１０を参照して説明する。レイアウト認識処理
では、まず、上記イメージデータ格納メモリに格納され
たイメージデータに基づいて罫線項目が抽出される（図
９、ステップＳ２０１）。ここで、罫線項目が抽出でき
たか、否か判定され（ステップＳ２０２）、抽出できた
場合には、図示せぬ罫線項目格納メモリにその抽出罫線
項目が格納される（ステップＳ２０３）。一方、抽出で
きなかった場合には、処理はステップＳ２１２（図１０
参照）へ移行する。

【０１２３】罫線項目が抽出できた場合には、ステップ
Ｓ２０４において、抽出罫線項目に基づいて罫線項目の
形状が解析され、続くステップＳ２０５において、罫線
項目毎に縦長か、それとも横長かの判定に従って分類が
行われる。以上のステップＳ２０４およびステップＳ２
０５の処理は、すべての罫線項目について分類が終了す
るまで繰り返し実施される。

【０１２４】その結果、横長の罫線項目の情報について
は、図示せぬ横長罫線項目メモリに一旦格納され（ステ
ップＳ２０６）、横長罫線項目が縦長罫線項目よりも多
い場合には（ステップＳ２０７）、文字認識を施して
（ステップＳ２０８）、文字認識が可能であれば（ステ
ップＳ２０９）、レイアウト認識処理が終了する。一
方、ステップＳ２０７の判定で横長罫線項目の方が少な
い場合には、帳票用紙の読み取り方向が誤っているもの
として、ステップＳ２１０においてイメージデータ格納
メモリに格納されているイメージデータが９０度回転補
正され、その回転補正後のイメージデータが前述の回転
イメージデータ格納メモリに格納される。その後、処理
はステップＳ２０１に戻り、以降同様の処理が再度開始
される。

【０１２５】また、ステップＳ２０９の判定で文字認識
が不能であれば、読み取りイメージが１８０度回転して
いる可能性があるため、前述の回転イメージデータ格納
メモリに格納されているイメージデータが一旦前記イメ
ージデータ格納メモリに移動され、そのイメージデータ
格納メモリに移動されたイメージデータが１８０度回転
補正される。その回転補正後のイメージデータは回転イ
メージデータ格納メモリに格納される（ステップＳ２１
１）。その後、処理はステップＳ２０１に戻り、以降同
様の処理が再度開始される。

【０１２６】また、ステップＳ２０２において罫線項目
を抽出できなかった場合には、処理はステップＳ２１２
へ移行して、まず前記回転イメージデータ格納メモリに
格納されたイメージデータからラベリング情報を抽出
し、続くステップＳ２１３においてラベリング情報を図
示せぬラベリング情報メモリに格納する。そして、所定
の文字領域統合ルールに従ってラベリング情報格納メモ
リに格納されたラベリング情報における個々のラベリン
グが文字列として統合され、項目データ例えば“振り込
み依頼書”などの文字列が統合結果として抽出され（ス
テップＳ２１４）、図示せぬ統合結果メモりに格納され
る（ステップＳ２１５）。

【０１２７】続いて、統合結果の文字列が縦長の文字列
数よりも横長の文字列数の方が多い場合には（ステップ
Ｓ２１６）、文字認識を施して（ステップＳ２１７）、
文字認識が可能であれば（ステップＳ２１８）、レイア
ウト認識処理が終了する。一方、ステップＳ２１６の判
定で横長の文字列数の方が少ない場合には、帳票用紙の
読み取り方向が誤っているものとして、ステップＳ２１
９においてイメージデータ格納メモリに格納されている
イメージデータが９０度回転補正され、その回転補正後
のイメージデータが前述の回転イメージデータ格納メモ
リに格納される。その後、処理はステップＳ２１２に戻
り、以降同様の処理が再度開始される。

【０１２８】また、ステップＳ２１８の判定で文字認識
が不能であれば、読み取りイメージが１８０度回転して
いる可能性があるため、前述の回転イメージデータ格納
メモリに格納されているイメージデータが一旦前記イメ
ージデータ格納メモリに移動され、そのイメージデータ
格納メモリに移動されたイメージデータが１８０度回転
補正される。その回転補正後のイメージデータは回転イ
メージデータ格納メモリに格納される（ステップＳ２２
０）。その後、処理はステップＳ２１２に戻り、以降同
様の処理が再度開始される。

【０１２９】続いて、分別文字認識処理について図１
１，図１２および図１３を参照して説明する。この分別
文字認識処理は、前述したレイアウト認識処理により得
られた罫線項目内の文字認識をする処理であり、ここで
は、罫線項目である預金種目欄内の文字認識を例に挙げ
て説明する。説明上、図６に示した振り込み依頼書８０
３を例に挙げて説明する。この振り込み依頼書８０３に
は預金種目欄８０３ａが設けられており、その預金種目
欄８０３ａにプレ印刷されているフ，ト，チ，ソのいず
れの預金種目が選択されたのかを分別文字認識により判
別することになる。

【０１３０】そこで、以下に説明する分別文字認識処理
では、すでに前述のレイアウト認識処理により預金種目
欄８０３ａが抽出され、その預金種目欄８０３ａに対し
て分別文字認識が行われるものとして説明する。まず、
前述の罫線項目メモリに格納された預金種目欄８０３ａ
のイメージデータが読み出され、そのイメージデータに
基づいて通常の文字認識が行われる（ステップＳ３０
１）。この通常の文字認識では、イメージデータに基づ
いてイメージの特徴から特徴データが抽出され、この抽
出特徴データと特徴辞書７００に登録されている特徴デ
ータとの照合から仮の文字が認識される。そして、この
文字認識結果である特徴データは処理システム１００の
メモリに一時格納される（ステップＳ３０２）。

【０１３１】今度は、その特徴データを特徴辞書７００
内の預金種目ＤＢ７０１に照合され（ステップＳ３０
３）、その照合結果から、その預金種目ＤＢ７０１に登
録されている第１〜第３グループのいずれの文字に該当
するのか推定される（ステップＳ３０４）。なお、この
推定は、預金種目欄にプレ印刷されている固定リテラル
全てについて実施される。

【０１３２】例えば、図１３（ａ）のように預金種目欄
８０３ａの先頭の文字フに対して○でマーキングが行わ
れた場合には、図１３（ｂ）のイメージのように先頭の
○付きフの文字のイメージデータは認識が困難となる。
このため、ステップＳ３０３の照合処理により図１２に
示した如く１位から例えば１０位までの候補文字が抽出
される。この候補群は、特徴データの照合により類似度
が一番高ものから順位付けされたものである。図１２に
おいては、○付きチの文字が１位の候補として挙げら
れ、フ単独の文字が１０位の候補として挙げられてい
る。この１位から１０位までの候補の傾向と見ると、１
位から９位まではすべて○付き文字が候補として挙げら
れている。すなわち、○付きフ文字に関する文字認識の
傾向から、○付きの文字が高い認識率で判定されている
ことがわかる。○付きフ文字は、候補として４位にラン
クされている。

【０１３３】したがって、ステップＳ３０４では、候補
に挙がった文字の傾向から、すなわちマーク判定ルール
に従ってマークの傾向から、文字そのものよりもどのよ
うなマークが付されているのか、その推定が行われる。
したがって、図１２の例では、認識対象の文字は○付き
の文字であることが推定の結果得られる。

【０１３４】このように、ステップＳ３０４において○
付き文字が推定された場合には、処理はステップＳ３０
６へ移行する。このステップＳ３０６において、○付き
文字の場合には、○付きの場合の分別文字認識の規則性
に従って、○が選択の意志を示すことから、その○を付
した文字が依頼者の希望する文字であると判断する。こ
の○付き文字が推定された場合には、○と分けて文字を
認識することが困難なことから、同預金種目欄８０３ａ
にプレ印刷されている固定リテラルを文字認識すること
により容易に判断することができる。すなわち、第１〜
第３グループをそれぞれ構成する固定リテラルは既知と
なっているため、○付けされた固定リテラル以外の他の
固定リテラルを文字認識すれば、どのグループに属する
のか一義的に求めることができる。これにより、グルー
プが判明すれば、○付けされた固定リテラルすなわち選
択された預金種目を表す文字を抽出することができる。

【０１３５】このように、○付けられた文字すなわち選
択された預金種目が抽出されると、続くステップＳ３０
９において、その抽出された預金種目とステップＳ３０
１による文字認識結果とが分別文字認識結果として出力
される。これにより、ディスプレイ６００には、図１３
（ｃ）のように、預金種目として“フ”が表示出力され
る。

【０１３６】また、図１３（ａ）の例とは異なるケース
で、ステップＳ３０４のマーク判定で預金種目欄内の固
定リテラルすべてについて無印が確認された場合には、
続くステップＳ３０５においてマーク選択無しとして処
理され、さらに続くステップＳ３０９において、ステッ
プＳ３０１の文字認識で得られた仮の文字認識結果がす
べて正規の文字認識結果として出力される。このような
場合には、預金種目の選択がないことから、そのような
メッセージを通知する画面をディスプレイ上に形成して
依頼者へ知らせるようにすればよい。

【０１３７】また、図１３（ａ）の例とは異なるケース
で、ステップＳ３０４のマーク判定でレ点が確認された
場合には、処理はステップＳ３０７へ移行する。ステッ
プＳ３０４においては、レ点も○付けと同様にその預金
種目を選択する意思の表れと判断されるので、マーク判
定ルールに従って照合結果から候補の傾向を推定するこ
とにより、レ点が推定される。したがって、ステップＳ
３０７においても、前述したステップＳ３０６の○付け
の場合と同様に処理が実行される。

【０１３８】すなわち、第１〜第３グループをそれぞれ
構成する固定リテラルは既知となっているため、レ点が
付された固定リテラル以外の他の固定リテラルを文字認
識すれば、どのグループに属するのか一義的に求めるこ
とができる。これにより、グループが判明すれば、レ点
が付された固定リテラルすなわち選択された預金種目を
表す文字を抽出することができる。

【０１３９】また、図１３（ａ）の例とは異なるケース
で、ステップＳ３０４のマーク判定で消し線（二重線）
が確認された場合には、処理はステップＳ３０８へ移行
する。ステップＳ３０４において、消し線の場合には、
レ点および○付けとは逆に選択肢から排除する預金種目
を意志表示するものと判断されるので、マーク判定ルー
ルに従って照合結果から候補の傾向を推定することによ
り、消し線が推定される。したがって、ステップＳ３０
８においては、前述したステップＳ３０６およびステッ
プＳ３０７の場合とは異なり、消し線以外の文字が認識
結果として抽出される。

【０１４０】すなわち、第１〜第３グループをそれぞれ
構成する固定リテラルは既知となっているため、消し線
が付された固定リテラル以外の固定リテラルを文字認識
すれば、どのグループに属するのか一義的に求めること
ができ、かつ、選択した預金種目がわかる。

【０１４１】なお、上記の例では、図６に示した振り込
み依頼書８０３を例に挙げたが、その他の振り込み依頼
書８０１，８０２にも上記処理は適用可能である。例え
ば、振り込み依頼書８０１の場合には、前述の振り込み
依頼書８０３と同様に、預金種目欄８０１ａに関して、
マークされた預金種目以外の文字認識から選択された預
金種目を判定することができる。また、振り込み依頼書
８０２の場合には、預金種目欄８０２ａ内には固定リテ
ラルが配置されておらず、欄外に固定リテラルが配置さ
れている。このような場合には、あらかじめ文字認識の
規則を決めておき、マークされた文字以外の文字が認識
できなかった場合、欄外で、各預金種目の領域の上方も
しくは下方の文字を文字認識することで対処することが
できる。

【０１４２】また、複数の預金種目にマークが付された
場合にも、同様の処理が施される。すなわち、マークさ
れた預金種目以外の文字認識結果からグループを判定し
て、マークされた預金種目を判断する処理が行われる。
したがって、マークが複数の預金種目に対して行われて
も、少なくとも１つの無印の預金種目の文字があれば、
選択された預金種目を判別することが可能となる。その
一例として、図１３（ｄ）のように、文字“フ”の他に
文字“ソ”についても○付きのマークが付された場合に
は、図１３（ｅ）のイメージのように、フとソの位置に
ついて文字認識が困難となる。このような場合でも、他
の文字を認識することで、図１３（ｆ）のように、ディ
スプレイ６００に、預金種目として“フ”と“ソ”を表
示させることができる。

【０１４３】以上説明したいように、この実施の形態に
よれば、ドロップアウトによりマークだけを残すような
文字認識機構が不要となり、また、そのような機構に対
応させて特別な帳票を用意する必要がなく、一般の用紙
を用いて文字認識することができる。これにより、イメ
ージ読み取り機構および帳票用紙の低コスト化を図ると
ともに、帳票の仕様変更に関係なく文字認識することが
可能である。

【０１４４】また、預金種目ＤＢ７０１にマーク無しの
預金種目についてもあらかじめ登録するようにしたの
で、マークのない預金種目についての文字認識を確実に
行うことが可能である。

【０１４５】また、預金項目についてすべてマーク無し
の推定結果が得られた場合に選択預金種目無しとして判
定するようにしたので、マーク忘れの用紙を確実に判別
することが可能である。

【０１４６】また、消し線のマークが推定された場合、
そのマークをもつ預金種目以外の預金種目を選択預金種
目として判定するようにしたので、入力されたイメージ
データの文字認識結果からそのまま選択預金種目を得る
ことが可能である。

【０１４７】また、複数の候補のうちで同種のマークの
数が一番多い種類のマークを最終候補として推定するよ
うにしたので、複数の候補からマークの傾向を容易かつ
高い確率で把握することができ、これにより、選択項目
の認識率を向上させることが可能である。

【０１４８】さて、前述した実施の形態では、金融機関
分野において、帳票として振り込み依頼書を例に挙げた
が、この発明は、これに限定されず、選択肢を表す固定
リテラルをプレ印刷した用紙における文字認識であれ
ば、他の分野にも適用することができる。例えば、アン
ケートの回答など、各種の用途に適用することが可能で
ある。

【０１４９】また、前述した実施の形態では、マークの
種類として、○付け、消し線、レ点を例に挙げたが、こ
の発明は、これに限定されず、×印など、その他のマー
クを適用してもよく、その際には、預金種目ＤＢ７０１
のようにあらかじめデータベース化して登録しておけば
よい。

【０１５０】さて、前述した実施の形態では、預金種目
欄に並ぶ預金種目を一括して通常の文字認識してその結
果からマーク判定を行うことで選択された預金種目を判
別するようしたが、預金種目の並ぶ規則性に着目すれ
ば、何番目の位置の預金種目がマークされたか、そのマ
ーク位置に応じて特徴照合処理部２０３の照合結果を得
るようにしてもよい。これについて以下に説明する。図
１４には上記実施の形態の一変形例による預金種目の内
容の一部（第１グループ）が示されている。なお、第
２，第３グループについても同様であり、図１４では省
略されている。

【０１５１】前述した預金種目ＤＢ７０１には、預金種
目を表す文字、その特徴データ、その分類（無印，○付
け，レ点または消し線）が対応付けて記憶されていた
が、この変形例においては、図１４に示したように、さ
らに左側から配置される順番が対応付けて記憶される。
すなわち、預金種目欄には、預金種目が左側より普通預
金、当座預金、貯蓄預金、その他の預金の順番で配置さ
れるため、例えば、“フトチソ”表記の場合には、
“フ”、“ト”、“チ”、“ソ”に対して位置情報が
１，２，３，４のように与えられる。したがって、例え
ば１番目の位置にある預金種目にマークの傾向が強けれ
ば、すなわち、候補としてマーク付きを挙げていれば、
確実に普通預金に対してマークが行われているものと推
定することができる。この位置による預金種目の推定と
ともにマークの種類（○付き、レ点、消し線）が推定で
きれば、高い認識率で、選択された預金種目を判別する
ことが可能となる。

【０１５２】以上、この発明を一実施の形態およびその
変形例により説明したが、この発明の主旨の範囲内で種
々の変形が可能であり、これらをこの発明の範囲から排
除するものではない。

【０１５３】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よれば、データベースを参照して、イメージデータの文
字認識結果を特徴データに照合し、照合結果に基づいて
複数種のマークからマークの種類を１つ推定し、マーク
付き文字の種目の場合、文字認識結果のうちで無印文字
の種目に相当する文字認識結果に基づいて同一グループ
内のマーク付き文字の種目を選択肢として判定し、一
方、マーク付き文字の種目以外の種目の場合、文字認識
結果のうちで無印文字の種目の文字認識結果に基づいて
同一グループ内の無印文字の種目を選択肢として判定す
るようにしたので、ドロップアウトが不要となって用紙
としてＯＣＲ用紙のような専用用紙に限らず一般の用紙
でも選択項目に関して文字認識することができ、これに
より、イメージ読み取り機構および帳票用紙の低コスト
化を図るとともに、帳票の仕様変更に関係なく文字認識
することが可能な文字認識装置が得られるという効果を
奏する。

【０１５４】また、請求項２の発明によれば、請求項１
の発明において、複数の種目についてすべて無印文字の
推定結果が得られた場合に選択肢無しとして判定するよ
うにしたので、マーク忘れの用紙を確実に判別すること
が可能である。

【０１５５】また、請求項３の発明によれば、請求項１
または２の発明において、複数の候補のうちで同種のマ
ークの数が一番多い種類のマークを最終候補として推定
するようにしたので、複数の候補からマークの傾向を容
易かつ高い確率で把握することができ、これにより、選
択項目の認識率を向上させることが可能である。

【０１５６】また、請求項４の発明によれば、データベ
ースを参照して、イメージデータの文字認識結果を特徴
データに照合し、照合結果に基づいて複数種のマークか
らマークの種類を１つ推定し、マーク付き文字の種目の
場合、文字認識結果のうちで無印文字の種目に相当する
文字認識結果に基づいて同一グループ内のマーク付き文
字の種目を選択肢として判定し、一方、マーク付き文字
の種目以外の種目の場合、文字認識結果のうちで無印文
字の種目の文字認識結果に基づいて同一グループ内の無
印文字の種目を選択肢として判定する工程にしたので、
ドロップアウトが不要となって用紙としてＯＣＲ用紙の
ような専用用紙に限らず一般の用紙でも選択項目に関し
て文字認識することができ、これにより、イメージ読み
取り機構および帳票用紙の低コスト化を図るとともに、
帳票の仕様変更に関係なく文字認識することが可能であ
る。

【０１５７】また、請求項５の発明によれば、請求項４
の発明において、複数の種目についてすべて無印文字の
推定結果が得られた場合に選択肢無しとして判定する工
程にしたので、マーク忘れの用紙を確実に判別すること
が可能である。

【０１５８】また、請求項６の発明によれば、請求項４
または５の発明において、複数の候補のうちで同種のマ
ークの数が一番多い種類のマークを最終候補として推定
する工程にしたので、複数の候補からマークの傾向を容
易かつ高い確率で把握することができ、これにより、選
択項目の認識率を向上させることが可能である。

【０１５９】また、請求項７の発明によれば、データベ
ースを参照して、イメージデータの文字認識結果を特徴
データに照合し、照合結果に基づいて複数種のマークか
らマークの種類を１つ推定し、マーク付き文字の種目の
場合、文字認識結果のうちで無印文字の種目に相当する
文字認識結果に基づいて同一グループ内のマーク付き文
字の種目を選択肢として判定し、一方、マーク付き文字
の種目以外の種目の場合、文字認識結果のうちで無印文
字の種目の文字認識結果に基づいて同一グループ内の無
印文字の種目を選択肢として判定する手順にしたので、
ドロップアウトが不要となって用紙としてＯＣＲ用紙の
ような専用用紙に限らず一般の用紙でも選択項目に関し
て文字認識することができ、これにより、イメージ読み
取り機構および帳票用紙の低コスト化を図るとともに、
帳票の仕様変更に関係なく文字認識することが可能であ
る。

【０１６０】また、請求項８の発明によれば、請求項７
の発明において、複数の種目についてすべて無印文字の
推定結果が得られた場合に選択肢無しとして判定する手
順にしたので、マーク忘れの用紙を確実に判別すること
が可能である。

【０１６１】また、請求項９の発明によれば、請求項７
または８の発明において、複数の候補のうちで同種のマ
ークの数が一番多い種類のマークを最終候補として推定
する手順にしたので、複数の候補からマークの傾向を容
易かつ高い確率で把握することができ、これにより、選
択項目の認識率を向上させることが可能である。

【０１６２】

【０１６３】

【０１６４】

【０１６５】

【０１６６】

【０１６７】

【０１６８】

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施の形態にかかる帳票処理装置
の全体構成を示す機能ブロック図である。

【図２】この発明の一実施の形態による帳票処理装置に
適用される文字認識装置の構成を機能的に示す機能ブロ
ック図である。

【図３】この一実施の形態による預金種目ＤＢの内容の
一例を示す図である。

【図４】この一実施の形態において帳票のフォーマット
の一例を示す図である。

【図５】この一実施の形態において帳票のフォーマット
の他の例を示す図である。

【図６】この一実施の形態において帳票のフォーマット
のさらに他の例を示す図である。

【図７】この一実施の形態による全体動作を説明するフ
ローチャートである。

【図８】この一実施の形態において読み取り処理を説明
するフローチャートである。

【図９】この一実施の形態においてレイアウト認識処理
を説明するフローチャートである。

【図１０】この一実施の形態においてレイアウト認識処
理を説明するフローチャートである。

【図１１】この一実施の形態において分別文字認識処理
を説明するフローチャートである。

【図１２】この一実施の形態において分別文字認識処理
におけるマーク判定処理を説明する図である。

【図１３】この発明の一実施の形態による分別文字認識
処理手順を説明する図である。

【図１４】この発明の一実施の形態の一変形例による預
金種目ＤＢの内容の一例を示す図である。

【図１５】一般的な帳票処理装置のシステム構成を示す
模式図である。

【図１６】図１５に示した帳票処理装置の動作の一例を
説明する図である。

【図１７】図１５に示した帳票処理装置の動作の変形例
を示す図である。

【符号の説明】

１００ 処理システム １０１ アプリケーションプログラム ２００ 文字認識プログラム ２０１ 文字認識エンジン制御部 ２０２ 特徴抽出処理部 ２０３ 特徴照合処理部 ２０４ マーク判定処理部 ２０５ 分別文字認識処理部 ３００ キーボード ４００ イメージスキャナ ５００ ハードディスク ６００ ディスプレイ ７００ 特徴辞書 ７０１ 預金種目ＤＢ ８０１，８０２，８０３ 振り込み依頼書 ８０１ａ，８０２ａ，８０３ａ 預金種目欄

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 永野 義博 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１ 番１号 富士通株式会社内 (72)発明者 千葉 亘一 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１ 番１号 富士通株式会社内 (72)発明者 小原 勝利 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１ 番１号 富士通株式会社内 (56)参考文献 特開 平６−266884（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−62789（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−163057（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−44825（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−238092（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−11531（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−124877（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−205076（ＪＰ，Ａ) 国際公開97／005561（ＷＯ，Ａ１) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/82 G06F 19/00

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 選択肢として文字で表記された複数の種
   目が１グループとして印刷されてなる用紙を光学的に読
   み取って得られたイメージデータに基づいて文字認識を
   行う文字認識装置であって、 あらかじめ複数種のマークが用意され、前記複数の種目
   には、前記複数種のマークのいずれか１つが付与された
   マーク付き文字の種目からなるグループと前記複数種の
   マークのいずれも付与されていない無印文字の種目から
   なるグループとが存在し、前記各グループにマークの種
   類と各文字の文字認識結果を示す特徴データとを対応さ
   せてあらかじめ登録しておくデータベースと、 前記文字認識で得られた前記イメージデータの文字認識
   結果を前記データベースに登録されている特徴データに
   照合する照合手段と、 前記照合手段の照合結果に基づいて前記複数種のマーク
   からマークの種類を１つ推定する推定手段と、前記推定手段により推定されたマークの種類に応じてマ
   ーク付き文字の種目を選択肢とするか、それともマーク
   付き文字の種目以外の種目を選択肢とするかを判定する
   第１判定手段と、 前記データベースを参照して、マーク付き文字の種目を
   選択肢とする判定が下された場合には、前記文字認識結
   果のうちで無印文字の種目に相当する文字認識結果に基
   づいて同一グループ内のマーク付き文字の種目を選択肢
   として判定し、一方、マーク付き文字の種目以外の種目
   を選択肢とする判定が下された場合には、前記文字認識
   結果のうちで無印文字の種目の文字認識結果に基づいて
   同一グループ内の無印文字の種目を選択肢として判定す
   る第２判定手段と、 を備えたことを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記第１判定手段は、前記推定手段によ
   り前記複数の種目についてすべて無印文字の推定結果が
   得られた場合、選択肢無しとして判定すること特徴とす
   る請求項１記載の文字認識装置。
3. 【請求項３】 前記推定手段は、前記照合手段の照合結
   果から複数の候補を抽出し、前記複数の候補のうちで同
   種のマークの数が一番多い種類のマークを最終候補とし
   て推定することを特徴とする請求項１または２に記載の
   文字認識装置。
4. 【請求項４】 選択肢として文字で表記された複数の種
   目が１グループとして印刷されてなる用紙を光学的に読
   み取って得られたイメージデータに基づいて文字認識を
   行う文字認識方法であって、 データベースには、あらかじめ複数種のマークが用意さ
   れ、前記複数の種目には、前記複数種のマークのいずれ
   か１つが付与されたマーク付き文字の種目からなるグル
   ープと前記複数種のマークのいずれも付与されていない
   無印文字の種目からなるグループとが存在し、前記各グ
   ループにマークの種類と各文字の文字認識結果を示す特
   徴データとを対応させてあらかじめ登録しておき、前記
   文字認識で得られた前記イメージデータの文字認識結果
   を前記データベースに登録されている特徴データに照合
   する照合工程と、 前記照合工程の照合結果に基づいて前記複数種のマーク
   からマークの種類を１つ推定する推定工程と、 前記推定工程により推定されたマークの種類に応じてマ
   ーク付き文字の種目を選択肢とするか、それともマーク
   付き文字の種目以外の種目を選択肢とするかを判定する
   第１判定工程と、 前記データベースを参照して、マーク付き文字の種目を
   選択肢とする判定が下された場合には、前記文字認識結
   果のうちで無印文字の種目に相当する文字認識結果に基
   づいて同一グループ内のマーク付き文字の種目を選択肢
   として判定し、一方、マーク付き文字の種目以外の種目
   を選択肢とする判定が下された場合には、前記文字認識
   結果のうちで無印文字の種目の文字認識結果に基づいて
   同一グループ内の無印文字の種目を選択肢として判定す
   る第２判定工程と、 を含んだことを特徴とする文字認識方法。
5. 【請求項５】 前記第１判定工程は、前記推定工程によ
   り前記複数の種目についてすべて無印文字の推定結果が
   得られた場合、選択肢無しとして判定すること特徴とす
   る請求項４記載の文字認識方法。
6. 【請求項６】 前記推定工程は、前記照合工程の照合結
   果から複数の候補を抽出し、前記複数の候補のうちで同
   種のマークの数が一番多い種類のマークを最終候補とし
   て推定することを特徴とする請求項４または５に記載の
   文字認識方法。
7. 【請求項７】 選択肢として文字で表記された複数の種
   目が１グループとして印刷されてなる用紙を光学的に読
   み取って得られたイメージデータに基づいて文字認識を
   行うことをコンピュータに実行させるプログラムを記録
   したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、 あらかじめ複数種のマークが用意され、前記複数の種目
   には、前記複数種のマークのいずれか１つが付与された
   マーク付き文字の種目からなるグループと前記複数種の
   マークのいずれも付与されていない無印文字の種目から
   なるグループとが存在し、前記各グループにマークの種
   類と各文字の文字認識結果を示す特徴データとを対応さ
   せてあらかじめ登録しておくデータベースが設けられ、 前記コンピュータに、 前記文字認識で得られた前記イメージデータの文字認識
   結果を前記データベースに登録されている特徴データに
   照合する照合手順と、 前記照合手順の照合結果に基づいて前記複数種のマーク
   からマークの種類を１つ推定する推定手順と、 前記推定手順により推定されたマークの種類に応じてマ
   ーク付き文字の種目を選択肢とするか、それともマーク
   付き文字の種目以外の種目を選択肢とするかを判定する
   第１判定手順と、 前記データベースを参照して、マーク付き文字の種目を
   選択肢とする判定が下された場合には、前記文字認識結
   果のうちで無印文字の種目に相当する文字認識結果に基
   づいて同一グループ内のマーク付き文字の種目を選択肢
   として判定し、一方、マーク付き文字の種目以外の種目
   を選択肢とする判定が下された場合には、前記文字認識
   結果のうちで無印文字の種目の文字認識結果に基づいて
   同一グループ内の無印文字の種目を選択肢として判定す
   る第２判定手順と、 を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ
   読み取り可能な記録媒体。
8. 【請求項８】 前記第１判定手順は、前記推定手順によ
   り前記複数の種目についてすべて無印文字の推定結果が
   得られた場合、選択肢無しとして判定すること特徴とす
   る請求項７記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒
   体。
9. 【請求項９】 前記推定手順は、前記照合手順の照合結
   果から複数の候補を抽出し、前記複数の候補のうちで同
   種のマークの数が一番多い種類のマークを最終候補とし
   て推定することを特徴とする請求項７または８に記載の
   コンピュータ読み取り可能な記録媒体。