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
【０００１】
【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
【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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