JP3648050B2 - 帳票画像分類方法、帳票画像登録方法および帳票画像分類装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字や表、写真等の各種の画像が混在している帳票の画像データを入力し、所定の分類や登録を行う帳票画像分類方法、帳票画像登録方法および帳票画像分類装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、多種多様な画像が混在している画像データを入力し、OCR(光学式文字読み取り装置)で読み取ったり、ファイリングシステムで格納管理する画像処理システムが考えられているが、この画像処理システムでは、入力した画像データを所定の特徴に基づいて分類する処理が行われている。
【0003】
すなわち、画像処理システムでは、イメージスキャナやファクシミリなどの画像入力装置で画像データの入力を行うにあたり、オペレータによって入力する画像の種類を予め指定したり、画像の種類を判別するためのシート(バッチ票など)を付加したり、画像入力するシートに分類用のID(識別符号)を付けたりしている。
【0004】
また、最近では、分類対象となる画像データの罫線の特徴を抽出し、その特徴をその画像のフォーマットとして予め登録、分類しておき、新たな画像データが入力された場合にその画像データの罫線の特徴と、登録されているフォーマットの罫線の特徴とを照らし合わせてフォーマットを特定し、分類を行うことも考えられている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このように罫線の特徴によってフォーマットを特定する方法には次のような問題がある。すなわち、イメージスキャナやファクシミリ等の画像入力装置で画像データの入力を行った場合、その解像度の関係から入力されるシートの罫線の太さや色、濃さ等の種々の条件によって画像データとして罫線が完全な型で現れないこともあり、罫線の特徴を十分に検出できないという問題が生じる。
【0006】
この場合、入力されるシートの罫線の特徴が近似しているとその区別が困難となる。一般に事務や会計、為替などの業務で使用されている帳票は、その罫線の特徴が似ており、罫線の特徴だけではその帳票のフォーマットを正確に特定できない。
【0007】
そこで、罫線の特徴以外に、帳票のサイズ、色、地紋、特徴となる領域の文字認識結果、パターンマッチング、黒点検出結果、文字検出結果、字種検出結果などの他の特徴項目を追加、組み合わせることで正確にそのフォーマットを特定することも考えられている。
【0008】
このように多くの特徴を用いて入力した画像データの特徴検出を行えば、類似する画像データの分類を正確に行うことはできるものの、特徴の登録が多くなるほど特徴検出に時間がかかり、フォーマットの特定にも多くの時間を要することになる。また、多くの特徴を登録しておくことによって、大きなメモリ容量を確保する必要が生じてしまう。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明の帳票画像分類方法は、帳票の画像データを入力する工程と、予め定められた複数の特徴検出項目の優先順に従って帳票の画像データの中からその特徴検出項目に対応した特徴情報を検出し、その検出された特徴情報と予め登録されている帳票のフォーマットの特徴情報とを照合する工程と、検出された特徴情報と照合によって抽出された特徴情報を備える帳票のフォーマットとが1対1に対応する場合、そのフォーマットを出力する工程と、検出された特徴情報と照合によって抽出された特徴情報を備える帳票のフォーマットとが1対n(nは2以上の自然数)に対応する場合、次の優先順となる特徴検出項目に対応した特徴情報の検出およびその検出された特徴情報と先の照合で抽出された1対nで対応したフォーマットの特徴情報との照合を、検出された特徴情報とその照合によって抽出される特徴情報を備えるフォーマットとが1対1に対応するまで繰り返し行う工程とを備えている。
【0010】
このような本発明では、予め定められた特徴検出項目の優先順に従って画像データの特徴情報を検出し、その検出された特徴情報と予め登録されているフォーマットの特徴情報とを照合しており、その検出された特徴情報と照合によって抽出された特徴情報のフォーマットとが1対1に対応する場合、そのフォーマットを出力している。このため、フォーマットが出力された段階でそれより後の優先順となっている特徴検出項目に対応した特徴情報を検出する必要がなくなり、効率良くフォーマットの特定を行うことができるようになる。
【0011】
また、本発明の帳票画像登録方法は、帳票の画像データを入力する工程と、予め定められた複数の特徴検出項目の優先順に従って帳票の画像データの中からその特徴検出項目に対応した特徴情報を検出し、その検出された特徴情報と予め登録されている帳票を含まないフォーマットの特徴情報とを照合する工程と、この照合により、検出された特徴情報がフォーマットの特徴情報から抽出されなかった場合に、その検出された特徴情報をそれに対応する特徴検出項目の新たな特徴情報として登録する工程とを備えている。
【0012】
このような本発明では、予め定められた特徴検出項目の優先順に従って画像データの特徴情報とを照合しており、この照合、先に検出された特徴情報が予め登録されているフォーマットの特徴情報から抽出されなかった場合に、その特徴情報を対応する特徴検出項目の新たな特徴情報として登録していることから、重要度の高い特徴検出項目に対応する特徴情報を優先的に登録できるようになる。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の画像データ分類方法および画像データ登録方法における実施の形態を図に基づいて説明する。先ず、本発明の画像データ分類方法における実施形態を説明する。図1は本実施形態に係る画像データ分類方法を説明するフローチャート、図2は画像データ分類方法を実現するためのハードウェア構成図である。
【0014】
すなわち、図2に示すように、本実施形態における画像データ分類方法を実現するハードウェアは、主として画像入力部1、画像データ格納メモリ2、特徴優先順位情報格納メモリ3、特徴検出部4、特徴格納メモリ5、フォーマット登録メモリ6、フォーマット分類部7、フォーマット分類結果格納メモリ8から構成されている。
【0015】
画像入力部1は、分類対象となる帳票やシート等の画像を読み込むスキャナやファクシミリから成り、読み込んだ画像データを画像データ格納メモリ2へ格納する機能を備えている。
【0016】
画像データ格納メモリ2は、画像入力部1で入力した画像データを格納するメモリである。特徴優先順位情報格納メモリ3は、分類対象となる画像データを分類するための項目となる特徴検出項目とその優先順位との対応を格納するメモリである。この優先順位としては、分類対象の画像データの特徴におけるばらつきや特徴検出の難易度(処理時間、リソース)などによって異なるものである。
【0017】
特徴検出部4は、優先順位の設定された特徴検出項目の数だけ特徴情報を検出するよう用意されている。例えば、特徴検出項目として帳票のサイズが設定されている場合、特徴検出部4では、画像入力部1で入力し画像データ格納メモリ2に格納された画像データを用いて帳票のサイズ(縦横の画像の大きさ)を検出し、その検出値を特徴情報として出力する。同様に、特徴検出部4では、設定されている特徴検出項目毎にその特徴情報を検出するようにしている。
【0018】
特徴格納メモリ5は、特徴検出部4で検出した特徴情報を格納するメモリであり、特徴検出項目の数に対応して用意されている。フォーマット登録メモリ6は、分類の対象となる画像データから予め検出された特徴情報を登録しておくメモリであり、分類を行うための基準となるフォーマットの特徴情報が登録されている。
【0019】
フォーマット分類部7は、特徴格納メモリ5に格納された画像データの特徴情報と、フォーマット登録メモリ6に予め登録されたフォーマットの特徴情報とを照合し、1つまたは複数のフォーマットを選択する機能を備えている。
【0020】
また、フォーマット分類結果格納メモリ8は、フォーマット分類部7で選択したフォーマットの情報を格納するメモリである。
【0021】
次に、本実施形態における画像データ分類方法を図1のフローチャートに沿って説明する。なお、以下の説明で図1に示されない符号は図2を参照するものとする。また、本実施形態では、画像データの分類を行うにあたり、フォーマット登録メモリ6に格納されたフォーマットとして、図3▲1▼〜▲4▼に示す4つのフォーマットが格納されているものとする。
【0022】
ここで、フォーマット▲1▼は、フォーマット▲2▼、▲3▼、▲4▼と比べて帳票サイズが相違し、フォーマット▲2▼は、フォーマット▲3▼、▲4▼と比べて帳票タイトルが相違し、フォーマット▲3▼は、フォーマット▲4▼と比べて罫線の型が相違している。
【0023】
先ず、画像入力部1によって分類対象となる画像データ(帳票画像)を入力し、画像データ格納メモリ2に格納する(ステップS101)。次に、特徴優先順位情報格納メモリ3から最も優先順位の高い特徴検出項目を取得し(ステップS102)、特徴検出部4によってその特徴検出項目における特徴情報を得る(ステップS103)。
【0024】
特徴検出部4で検出された画像データの最も優先順位の高い特徴検出項目における特徴情報は、特徴格納メモリ3内に格納される。
【0025】
次に、フォーマット分類部7によって特徴格納メモリ3内に格納された特徴情報とフォーマット登録メモリ6に格納された各フォーマットの特徴情報とを照合する(ステップS104)。この照合によって画像データの特徴情報と合う特徴情報を備えたフォーマットが1つだけ(1対1)か否かの判断を行う(ステップS105)。
【0026】
特徴情報の合うフォーマットが1つだけの場合は、入力した画像データがそのフォーマットであると判断し、決定したフォーマットをフォーマット分類結果格納メモリ8へ出力する(ステップS106)。
【0027】
一方、画像データの特徴情報と合う特徴情報を備えたフォーマットが2つ以上(1対n)ある場合は、次の優先順位となる特徴検出項目があるか否かの判断を行い(ステップS107)、ある場合にはステップS102〜ステップS105の処理を繰り返し行う。すなわち、次の優先順位となる特徴検出項目について入力した画像データから特徴情報を検出し、フォーマット分類部7でその特徴情報と先に選択された2つ以上の各フォーマットのその特徴検出項目に対応した特徴情報とを照合する。
【0028】
このような画像データの特徴情報とフォーマットの特徴情報との照合を特徴検出項目に付された優先順位に従って行い、最終的に1つのフォーマットが決定した時点でそのフォーマットをフォーマット分類結果格納メモリ8へ出力する。また、全ての特徴検出項目における特徴情報の照合を行っても1つのフォーマットが決定しない場合には、分類不可としてその時点で選択されている複数のフォーマットをフォーマット分類結果格納メモリ8へ出力する(ステップS108)。
【0029】
これにより、優先順位に従って画像データの特徴情報を検出し、効率良くフォーマットの決定を行うことが可能となる。つまり、優先順位の高い特徴検出項目の順に画像データの特徴情報を検出していくことから、フォーマットが決定した時点でそれより優先順位の低い特徴検出項目における特徴情報の検出を行う必要がなくなり、無駄が照合を行わずに迅速な分類が可能となる。
【0030】
次に、本実施形態の具体例を説明する。図4は特徴検出項目とその優先順位との対応例を示す図、図5は分類対象となる画像データの例を示す図である。すなわち、図4に示すように、特徴検出項目として、「帳票サイズ」、「帳票タイトル」、「罫線特徴」が設定され、この順に優先順位が設けられており、図5に示すような画像データを入力してその分類を行う場合、先ず、第1の特徴である「帳票サイズ」を検出する。
【0031】
図5に示す帳票では、その帳票サイズが図3に示すフォーマット▲2▼、▲3▼、▲4▼と一致していることから(1対n)、1つのフォーマットを決定することができない。そこで、次の優先順位となっている第2の特徴「帳票タイトル」の検出を行う。
【0032】
「帳票タイトル」は、入力した画像データの所定位置(座標)にある文字を認識することで得ることができる。図5に示す帳票では、「帳票タイトル」として「入金伝票」を認識することができる。
【0033】
そして、先に選択された図3に示すフォーマット▲2▼、▲3▼、▲4▼の中で、「帳票タイトル」が「入金伝票」となっているものを探す。ここではフォーマット▲2▼の「帳票タイトル」が「入金伝票」であり、他のフォーマット▲3▼、▲4▼は異なることから、1つのフォーマットだけが選択されることになる(1対1)。
【0034】
つまり、この場合には第3の特徴である「罫線特徴」を検出することなく、第1、第2の特徴を検出すれば1つのフォーマット▲2▼を選択でき、入力した画像データの分類としてフォーマット▲2▼であることを決定できるようになる。
【0035】
次に、本発明の画像データ登録方法における実施形態を説明する。図6は本実施形態に係る画像データ登録方法を実現するためのハードウェア構成図、図7は本実施形態に係る画像データ登録方法を説明するフローチャートである。この画像データ登録方法は、先に説明した画像データ分類方法で分類の基準となるフォーマットの特徴情報を新たに登録するものである。
【0036】
図6に示すように、本実施形態における画像データ登録方法を実現するハードウェアは、主として画像入力部1、画像データ格納メモリ2、特徴優先順位情報格納メモリ3、特徴検出部4、特徴格納メモリ5、フォーマット登録メモリ6、フォーマット分類部7、フォーマット特徴決定部9、フォーマット登録部10から構成されている。
【0037】
画像入力部1は、登録対象となる帳票やシート等の画像を読み込むスキャナやファクシミリから成り、読み込んだ画像データを画像データ格納メモリ2へ格納する機能を備えている。
【0038】
画像データ格納メモリ2は、画像入力部1で入力した画像データを格納するメモリである。特徴優先順位情報格納メモリ3は、登録対象となる画像データの特徴情報を得るための項目となる特徴検出項目とその優先順位との対応を格納するメモリである。この優先順位としては、登録対象の画像データの特徴におけるばらつきや特徴検出の難易度(処理時間、リソース)などによって異なるものである。
【0039】
特徴検出部4は、優先順位の設定された特徴検出項目の数だけ特徴情報を検出するよう用意されている。例えば、特徴検出項目として帳票のサイズが設定されている場合、特徴検出部4では、画像入力部1で入力し画像データ格納メモリ2に格納された画像データを用いて帳票のサイズ(縦横の画像の大きさ)を検出し、その検出値を特徴情報として出力する。同様に、特徴検出部4では、設定されている特徴検出項目毎にその特徴情報を検出するようにしている。
【0040】
特徴格納メモリ5は、特徴検出部4で検出した特徴情報を格納するメモリであり、特徴検出項目の数に対応して用意されている。フォーマット登録メモリ6は、登録対象となる画像データから予め検出された特徴情報を登録しておくメモリであり、分類や新たな登録を行うための基準となるフォーマットの特徴情報が登録されている。
【0041】
フォーマット分類部7は、特徴格納メモリ5に格納された画像データの特徴情報と、フォーマット登録メモリ6に予め登録されたフォーマットの特徴情報とを照合し、該当するフォーマットがあるか否かの判断を行う機能を備えている。
【0042】
フォーマット特徴決定部9は、フォーマット分類部7で該当するフォーマットがないと判断した場合に、そこまでで検出した特徴情報をこの画像データのフォーマットにおける特徴情報として決定する機能を持っている。
【0043】
フォーマット登録部10は、フォーマット特徴決定部9で決定した特徴情報をその画像データのフォーマットとしてフォーマット登録メモリ6に登録する機能を備えている。
【0044】
次に、本実施形態における画像データ登録方法を図7のフローチャートに沿って説明する。なお、以下の説明で図7に示されない符号は図6を参照するものとする。また、本実施形態では、画像データの登録を行うにあたり、フォーマット登録メモリ6にフォーマットとして、図3▲1▼〜▲4▼に示す4つのフォーマットが既に格納されているものとする。
【0045】
ここで、フォーマット▲1▼は、フォーマット▲2▼、▲3▼、▲4▼と比べて帳票サイズが相違し、フォーマット▲2▼は、フォーマット▲3▼、▲4▼と比べて帳票タイトルが相違し、フォーマット▲3▼は、フォーマット▲4▼と比べて罫線の型が相違している。
【0046】
先ず、画像入力部1によって登録対象となる画像データ(帳票画像)を入力し、画像データ格納メモリ2に格納する(ステップS201)。次に、特徴優先順位情報格納メモリ3から最も優先順位の高い特徴検出項目を取得し(ステップS202)、特徴検出部4によってその特徴検出項目における特徴情報を得る(ステップS203)。
【0047】
特徴検出部4で検出された画像データの最も優先順位の高い特徴検出項目における特徴情報は、特徴格納メモリ3内に格納される。
【0048】
次に、フォーマット分類部7によって特徴格納メモリ3内に格納された特徴情報とフォーマット登録メモリ6に格納された各フォーマットの特徴情報とを照合する(ステップS104)。この照合によって画像データの特徴情報と同じ特徴情報があるか否かを判断し(ステップS205)、ない場合にはその画像データの特徴情報を新たな特徴情報としてフォーマット登録メモリ6へ追加登録する(ステップS206)。
【0049】
一方、画像データの特徴情報と同じ特徴情報がある場合には、次の優先順位となる特徴検出項目があるか否かの判断を行い(ステップS207)、ある場合にはステップS202〜ステップS205の処理を繰り返し行う。すなわち、次の優先順位となる特徴検出項目について入力した画像データから特徴情報を検出し、フォーマット分類部7でその特徴情報と同じ特徴情報があるか否かを判断する。
【0050】
同じ特徴情報がない場合にはその画像データの特徴情報を新たにフォーマット登録メモリ6へ追加登録する。また、全ての優先順位における特徴検出項目について画像データの特徴情報を検出し、各特徴情報が既にフォーマット登録メモリ6に登録されている場合には、そのフォーマット登録メモリ6に登録されている特徴検出項目の特徴情報だけではフォーマットの決定ができないことから、新たな特徴検出項目の追加を促すようにする(ステップS208)。
【0051】
これにより、優先順位に従って画像データの特徴情報を検出し、効率良く新たな特徴情報を登録することが可能となる。すなわち、優先順位に従って特徴検出項目に対応した特徴情報を優先的に登録することができるようになる。
【0052】
次に、本実施形態の具体例を説明する。図8は登録対象となる画像データ(帳票)の例を示す図である。なお、この具体例において特徴検出項目の優先順位としては図4に示すものを用いるとする。
【0053】
先ず、図8に示すような画像データを入力し、第1の特徴である「帳票サイズ」を検出する。図8に示す帳票では、その帳票サイズが図3に示すフォーマット▲1▼〜▲4▼のうちいずれにも一致しないことから、この「帳票サイズ」を新たな特徴情報としてフォーマット登録メモリ6に追加登録することになる。
【0054】
この例では、第1の特徴である「帳票サイズ」を検出するだけでフォーマットと一致する特徴情報がないことを判断できるため、「帳票サイズ」のみをフォーマットの新たな特徴情報として追加登録することになる。これによって、予め設定された優先順位に従い、重要度の高い特徴検出項目に対応した新たな特徴情報を迅速に登録できるようになる。
【0055】
また、ユーザが新たなフォーマットを登録するにあたり、新たな特徴検出項目を追加設定した場合には、その追加した特徴検出項目に対して図7に示すステップS201〜ステップS208の処理を実行すればよい。
【0056】
また、図7に示す登録処理では、特徴検出項目の優先順位に従って画像データの特徴情報と既に登録されたフォーマットの特徴情報とが一致しない場合にその画像データの特徴情報を新たに登録し、それより優先順位の低い特徴検出項目については登録しないようにしているが、図7に示す登録処理を任意の回数繰り返すことによって、その回数分の優先順位に対応した特徴検出項目における特徴情報を登録できるようになる。
【0057】
なお、上記説明した各実施形態では、いずれも帳票に対する分類、登録を行う例を説明したが、本発明はこれに限定されず、他の種類の画像データ(写真や線画を含む)に対する分類、登録を行う場合であっても適用可能である。例えば、各種のフォームから成る名刺を読み取り、会社名や所属部署名を特徴検出項目として分類したり、写真入り名刺か否かによって分類するようにしてもよい。
【0058】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像データ分類方法および画像データ登録方法によれば次のような効果がある。すなわち、複数の特徴検出項目に対して優先順位を付け、この優先順位に従って画像データの特徴情報を検出することから、無駄な特徴情報を検出を行うことなく画像データのフォーマットを効率良く決定できるようになる。また、フォーマット決定に必要な重要度の高い特徴検出項目の特徴情報を迅速に登録することができ、新たなフォーマットの特徴を登録する場合にも必要なデータ量だけで効率良く特徴情報を格納することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施形態の画像データ分類方法を説明するフローチャートである。
【図2】本実施形態の画像データ分類方法を実現するためのハードウェア構成図である。
【図3】格納されたフォーマットの例を示す図である。
【図4】特徴検出項目とその優先順位との対応例を示す図である。
【図5】分類対象の帳票の例を示す図である。
【図6】本実施形態の画像データ登録方法を実現するためのハードウェア構成図である。
【図7】本実施形態の画像データ登録方法を説明するフローチャートである。
【図8】登録対象の帳票の例を示す図である。
【符号の説明】
1 画像入力部
2 画像データ格納メモリ
3 特徴優先順位情報格納メモリ
4 特徴検出部
5 特徴格納メモリ
6 フォーマット登録メモリ
7 フォーマット分類部
8 フォーマット分類結果格納メモリ
9 フォーマット特徴決定部
10 フォーマット登録部
Claims (5)
- 帳票の画像データを入力する工程と、
予め定められた複数の特徴検出項目の優先順に従って前記帳票の画像データの中からその特徴検出項目に対応した特徴情報を検出し、その検出された特徴情報と予め登録されている帳票のフォーマットの特徴情報とを照合する工程と、
前記検出された特徴情報と前記照合によって抽出された特徴情報を備える帳票のフォーマットとが1対1に対応する場合、そのフォーマットを出力する工程と、
前記検出された特徴情報と前記照合によって抽出された特徴情報を備える帳票のフォーマットとが1対n(nは2以上の自然数)に対応する場合、次の優先順となる特徴検出項目に対応した特徴情報の検出およびその検出された特徴情報と先の照合で抽出された1対nで対応したフォーマットの特徴情報との照合を、前記検出された特徴情報とその照合によって抽出される特徴情報を備えるフォーマットとが1対1に対応するまで繰り返し行う工程と
を備えていることを特徴とする帳票画像分類方法。 - 前記検出された特徴情報と先の照合で抽出された1対nで対応したフォーマットの特徴情報との照合が、最後まで1対1に対応しなかった場合、その最後の時点で対応している複数のフォーマットを候補として出力する
ことを特徴とする請求項1記載の帳票画像分類方法。 - 帳票の画像データを入力する工程と、
予め定められた複数の特徴検出項目の優先順に従って前記帳票の画像データの中からその特徴検出項目に対応した特徴情報を検出し、その検出された特徴情報と予め登録されている前記帳票を含まないフォーマットの特徴情報とを照合する工程と、
前記照合により、前記検出された特徴情報が前記フォーマットの特徴情報から抽出されなかった場合に、その検出された特徴情報をそれに対応する特徴検出項目の新たな特徴情報として登録する工程と
を備えていることを特徴とする帳票画像登録方法。 - 前記照合により、前記検出された特徴情報が前記フォーマットの特徴情報から抽出された場合、
次の優先順となる特徴検出項目に対応した特徴情報の検出およびその検出した特徴情報と先の照合で抽出されたフォーマットの特徴情報との照合を行い、前記検出された特徴情報がそのフォーマットの特徴情報から抽出されなくなるまで繰り返して行う
ことを特徴とする請求項3記載の帳票画像登録方法。 - 帳票の画像データを入力する画像入力部と、
予め定められた複数の特徴検出項目の優先順に従って前記画像入力部で入力した前記帳票の画像データの中からその特徴検出項目に対応した特徴情報を検出する特徴検出部と、
前記特徴検出部で検出された特徴情報と予め登録されている帳票のフォーマットの特徴情報とを照合し、前記特徴検出部で検出された特徴情報と前記照合によって抽出された特徴情報を備える帳票のフォーマットとが1対1に対応する場合、そのフォーマットを出力し、前記特徴検出部で検出された特徴情報と前記照合によって抽出された特徴情報を備える帳票のフォーマットとが1対n(nは2以上の自然数)に対応する場合、次の優先順となる特徴検出項目に対応した特徴情報の検出およびその検出された特徴情報と先の照合で抽出された1対nで対応したフォーマットの特徴情報との照合を、前記検出された特徴情報とその照合によって抽出される特徴情報を備えるフォーマットとが1対1に対応するまで繰り返し行うフォーマット分類部と
を備えていることを特徴とする帳票画像分類装置。
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