JP3932201B2

JP3932201B2 - 帳票種識別装置および記録媒体

Info

Publication number: JP3932201B2
Application number: JP2005238614A
Authority: JP
Inventors: 史裕長谷川
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1997-05-09
Filing date: 2005-08-19
Publication date: 2007-06-20
Anticipated expiration: 2017-10-23
Also published as: JP2005346736A

Description

本発明は、定型帳票の文字認識装置において、定型帳票の種類を自動識別する帳票種識別装置および記録媒体に関する。

従来、定型帳票の文字認識装置においては、予め認識すべき帳票上の位置と、記入される文字種を登録しておき、その情報を基に文字領域を決定し、認識を行っていた。そして、複数種の帳票を処理対象にする場合、上記した情報を複数登録しておき、処理対象の帳票が登録されている帳票のどの種類に属するかを判断し、適切な帳票情報を選択する必要がある。

上記した作業を人手で行うことは作業効率を低下させることから、自動で行うことが望ましい。そのために、例えば帳票毎に帳票の種類を示すマークや記号を印刷する方法が考えられるが、専用の帳票が必要となり、コストアップとなってしまう。

そこで、専用の帳票を必要としない方法として、帳票中の罫線の情報を使用することにより、帳票の書式を識別する方法がある（例えば、特許文献１を参照）。

特開平８−３１５０６８号公報

しかし、上記した方法では罫線の存在しない帳票は識別ができないため、使用できる帳票の書式が限定されるという問題があった。

本発明の目的は、専用の帳票を作成することなく、罫線の存在しない帳票に対しても識別することができる帳票種識別装置および記録媒体を提供することにある。

請求項１記載の発明では、定型帳票と入力した入力帳票とを比較することにより、該入力帳票の種類を識別する帳票種識別装置において、前記定型帳票と前記入力帳票との対応する点を検出する対応点検出手段と、前記対応する点を座標変換する係数を算出する係数算出手段と、前記係数をもとに、前記定型帳票と前記入力帳票との回転を考慮した相違度を算出する相違度算出手段と、前記相違度をもとに前記入力帳票の種類を識別する識別手段と、を備えることを特徴としている。

請求項２記載の発明では、定型帳票と入力した入力帳票とを比較することにより、該入力帳票の種類を識別する帳票種識別装置において、前記定型帳票と前記入力帳票との対応する点を検出する対応点検出手段と、前記対応する点をアフィン変換するアフィン変換の係数を算出する係数算出手段と、前記アフィン変換の係数をもとに、前記定型帳票と前記入力帳票との相違度を算出する相違度算出手段と、前記相違度をもとに前記入力帳票の種類を識別する識別手段と、を備えたことを特徴としている。

請求項３記載の発明では、前記対応点検出手段が対応する点を検出できないとき、前記識別手段は、前記入力帳票は前記定型帳票に該当しないと判断することを特徴としている。

請求項４記載の発明では、前記係数算出手段が所定の閾値以上の係数を得たとき、前記識別手段は、前記入力帳票は前記定型帳票に該当しないと判断することを特徴としている。

請求項５記載の発明では、前記相違度算出手段が所定の閾値以下の相違度を得たとき、前記識別手段は、他の定型帳票との相違度を求めることなく、前記閾値以下の相違度をもつ定型帳票を、前記入力帳票に該当する帳票種であると識別することを特徴としている。

請求項６記載の発明では、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の各手段をコンピュータに実現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であることを特徴としている。

本発明によれば、帳票にマークや記号を印刷することなく、処理対象帳票が登録されている帳票の何れに該当するかを自動的に識別することができる。また、相違度が所定の閾値以下のとき、処理を打ち切っているので、照合に要する時間が大幅に短縮される。さらに、登録されていない種類の帳票画像が入力されても、該当する帳票がない旨を出力することができる。

また、処理対象画像が誤ってさかさま、あるいは横倒しの状態で入力された場合でも、その種類を自動的に識別することができる。さらに、処理対象の画像を回転する際に、対応点として必要な画像部分のみを回転させているので、高速処理が可能となる。

以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。
実施例１：
図１は、本発明の実施例１の構成を示す。図において、１はスキャナなどの画像入力手段、２は処理対象となる入力画像（定型帳票）のイメージデータを格納する画像格納手段、３は登録対象となる定型帳票画像のイメージデータを格納する登録画像格納手段、４は処理対象画像と登録画像間との対応点を検出する対応点検出手段、５は対応点検出結果から変換係数を求める変換係数算出手段、６は変換係数から画像間の相違度を求める画像間相違度算出手段、７は相違度を基の帳票種を判定する帳票種判定手段である。

図２は、実施例１の処理フローチャートを示す。以下、図２のフローチャートを参照しながら本発明の処理動作を説明する。

スキャナなどの画像入力手段１によって登録対象となる複数の定型帳票などの原稿を読み取り（ステップ１０１）、原稿のイメージデータを登録画像格納手段３に格納する（ステップ１０２）。これらの原稿は、予め帳票のどの部分に認識すべき文字があるのかを登録するものである。

続いて、処理対象の定型帳票を画像入力手段１によって入力し、画像格納手段２に格納する（ステップ１０３、１０４）。ここで、処理対象の定型帳票には、認識対象となる文字が記入されていて、認識処理の前処理として、以下の処理ステップが実行される。

次に、対応点検出手段４は、登録画像格納手段３から１枚の登録帳票画像を読み出し、登録帳票画像と画像格納手段２内の処理対象画像との対応する点を検出する（ステップ１０５）。対応点の検出方法としては、例えば、罫線の位置、帳票固有の文字の印刷位置などの座標値を比較することにより対応する点を座標値として求めればよい。ここで比較する帳票の種類が異なる場合は、互いの帳票が持つべき印刷文字などが発見できないか、誤って発見されることになる。

次いで、変換係数算出手段５は、変換係数の算出を行う（ステップ１０６）。ここで変換係数とは、一方の画像上の座標値を変換係数を用いて変換すると、他方の画像の座標値として求められる、変換式を構成する係数のことであり、例えばアフィン変換の係数などが挙げられる。

算出方法としては、アフィン変換を例にすれば、一方の画像上の点を（ｘ，ｙ）、他方の画像上で対応する点を（Ｘ，Ｙ）とおけば、アフィン変換の係数ａ〜ｆを用いて、

と書ける。ここで、対応する点の組（ｘ，ｙ）と（Ｘ，Ｙ）の組を６組求めれば、６元１次連立方程式となり、変換係数ａ〜ｆを求めることができる。

次いで、画像間相違度算出手段６は、画像間の相違度を算出する（ステップ１０７）。
相違度は変換係数から求めるが、ここではアフィン変換の係数から求める例を示す。

画像間の相違度は、互いのずれ、伸縮、回転を定量化し、これらの和として求めることができる。それぞれの特徴量を、
ずれ：ｅ²＋ｆ²
伸縮：｜ａｄ−ｂｃ｜
回転：ｂ²＋ｃ²
と定義し、これらに適当な重みを付けて和をとり、相違度とする。

上記した処理を登録されている帳票種のすべてについて行い、相違度を求める（ステップ１０８）。相違度を求めたら、帳票種判定手段７は、それらを比較し（ステップ１０９）、最も相違度の小さいものを該当する帳票と判断し、結果を出力する（ステップ１１０）。

なお、上記した処理において、処理対象の帳票画像と、照合先の帳票種が一致しない場合は、前述したように、対応する点（印刷文字など）が発見できないか、誤って発見される。誤って発見された場合は、変換係数が通常から大きく離れた値を示す性質があり、そこから求まる相違度が大きくなる傾向があるので、該当帳票種としては判断されない。また、発見されない場合は、相違度の算出が不可能であるので、処理対象の画像が照合先の帳票種に該当しないと判断できるので、相違度として仮に非常に大きな値を与えておけば、相違度比較の段階でその帳票種に該当するものとは判断されない。

さらに、発見されない場合は相違度の算出が不可能なので、不可能と分かった段階で、該当しないと判断するようにしてもよい。また、誤って発見された場合は、変換係数が通常と大きく離れた値を示す性質があるので、変換係数が極端に離れていることが分かった段階で、該当しないと判断するようにしてもよい。

実施例２：
図３は、本発明の実施例２の構成を示す。本実施例では、帳票判定手段７を、処理打ち切り手段８と、該当帳票種不存在判定手段９で構成したもので、他の構成は実施例１と同様である。

図４は、実施例２の処理フローチャートを示す。ステップ２０１〜２０７までの処理は実施例１と同様であるので説明を省略する。帳票種判定手段７内の処理打ち切り手段８は、ステップ２０７で求めた画像間の相違度を、所定の閾値（打ち切り閾値と呼ぶ）と比較する（ステップ２０８）。打ち切り閾値は、相違度が打ち切り閾値以下であれば、それ以上の登録帳票画像との相違度算出を行わずに、その閾値以下の相違度を与えた帳票種を、処理対象の帳票画像であると判断するための値であり、これにより全ての登録画像との照合を行わないので、処理時間が短縮される。

相違度が打ち切り閾値以下であれば、その相違度を与えた帳票種を出力する（ステップ２１３）。閾値以上であれば、照合すべき帳票種がまだ残っているか否かを調べ（ステップ２０９）、残っていればステップ２０３に進み上記した処理を繰返し、残っていなければステップ２１０に進む。

該当帳票種不存在判定手段９では、相違度を比較する（ステップ２１０）。すなわち、各帳票毎に求めた相違度の内、最も小さい値（最小閾値）を選択する。次に、最小閾値と拒絶閾値を比較する（ステップ２１１）。ここで拒絶閾値とは、相違度が拒絶閾値以上であれば、処理対象の帳票画像に該当する帳票種が存在しない（登録されていない）と判断するための値である。これにより、未登録の帳票が入力された場合に、誤って登録されている帳票種であると識別することを防止することができる。

拒絶閾値以下であれば、最小閾値を与えた帳票種を出力し（ステップ２１３）、拒絶閾値以上であれば、該当する帳票種なしと出力する（ステップ２１２）。

実施例３:
上記した実施例の定型帳票種識別方法を用いた場合に、原稿を誤ってさかさまに入力したり、あるいは横倒しに入力したりすることが予想される。このような誤った入力が行われると、入力画像と登録されている画像との対応する点を検出することが困難になり、このために定型帳票種を識別できなくなる可能性がある。

そこで、本実施例では、原稿の向きを誤って入力した場合でも、正しく帳票種を識別できるようにしたものである。

図５は、実施例３の構成を示す。実施例１の構成にさらに、入力画像を回転した画像を生成する回転画像生成手段１０を付加したもので、他の構成要素は実施例１と同様である。

図６は、実施例３の処理フローチャートを示す。ステップ３０８までの処理は、実施例１と同様である。

全ての登録画像との照合が終了すると、回転画像生成手段１０は、画像格納手段２内の処理対象の入力画像を回転した画像を作成し、対応点検出手段４に与える（ステップ３１０）。ステップ１０５に進み、以下、実施例１で説明したと同様に処理する。

ここで、画像の回転は、図７に示すように画像全体を普通に回転させてもよいし、対応点を求める画像部分のみを回転させてもよい。対応点は印刷された文字などを手がかりに、同一画像（文字）を見つけ、それを手がかりに見つけるが、無地（白地）の画像にその文字だけを回転して「貼付ける」ようにすれば、画像全体を回転させるよりも処理が少なく済み、高速処理が可能となる。もちろん、文字であるか否かを精度よく判定する必要はなく、黒画素の連結成分の大きさを調べ、それが極端に大きいものや小さいものを除外して残りを文字と判定すればよく、それでも十分に高速に処理することができる。

回転角として例えば９０度単位で回転させたとき、３種類の画像が作成されるが、回転させないときの相違度と、全ての回転角における相違度を算出すると（ステップ３０９）、帳票種判定手段７はそれらを比較し（ステップ３１１）、最も相違度の小さいものを該当する帳票種と判断し、結果を出力する（ステップ３１２）。

なお、上記した処理において、処理対象の帳票画像と、照合先の帳票種が一致しない場合は、前述したように、対応する点（印刷文字など）が発見できないか、誤って発見される。誤って発見された場合は、変換係数が通常から大きく離れた値を示す性質があり、そこから求まる相違度が大きくなる傾向があるので、該当帳票種としては判断されない。また、対応する点が発見されない場合は、相違度の算出が不可能であるので、不可能と分かった時点で該当しないと判定してもよい。

実施例４:
図８は、本発明の実施例４の構成を示し、ソフトウェアによって実現する実施例である。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、図８に示すように、ＣＰＵ２１、メモリ２２、ハードディスク２３、入力装置２４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２５、ディスプレイ２６、マウスなどからなる汎用の処理装置を用意する。ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体２７には、本発明の帳票種識別の処理機能や処理手順を実現するプログラムが記録されている。また、処理対象の帳票や登録帳票の原稿画像は、例えばハードディスク２３などに格納されている。そして、ＣＰＵ２１は、記録媒体２７から上記した処理機能、処理手順を実現するプログラムを読み出し、帳票種の識別処理を実行し、その識別結果をディスプレイ２６などに出力する。

本発明の実施例１の構成を示す。本発明の実施例１の処理フローチャートを示す。本発明の実施例２の構成を示す。本発明の実施例２の処理フローチャートを示す。本発明の実施例３の構成を示す。本発明の実施例３の処理フローチャートを示す。処理対象画像の回転例を説明する図である。本発明の実施例４の構成を示す。

符号の説明

１画像入力手段
２画像格納手段
３登録画像格納手段
４対応点検出手段
５変換係数算出手段
６画像間相違度算出手段
７帳票種判定手段
８処理打ち切り手段
９該当帳票種不存在判定手段
１０回転画像生成手段

Claims

定型帳票と入力した入力帳票とを比較することにより、該入力帳票の種類を識別する帳票種識別装置において、
前記定型帳票と前記入力帳票との対応する点を検出する対応点検出手段と、
前記対応する点を座標変換する係数を算出する係数算出手段と、
前記係数をもとに、前記定型帳票と前記入力帳票との回転を考慮した相違度を算出する相違度算出手段と、
前記相違度をもとに前記入力帳票の種類を識別する識別手段と、
を備えることを特徴とする帳票種識別装置。
定型帳票と入力した入力帳票とを比較することにより、該入力帳票の種類を識別する帳票種識別装置において、
前記定型帳票と前記入力帳票との対応する点を検出する対応点検出手段と、
前記対応する点をアフィン変換するアフィン変換の係数を算出する係数算出手段と、
前記アフィン変換の係数をもとに、前記定型帳票と前記入力帳票との相違度を算出する相違度算出手段と、
前記相違度をもとに前記入力帳票の種類を識別する識別手段と、
を備えたことを特徴とする帳票種識別装置。
前記対応点検出手段が対応する点を検出できないとき、前記識別手段は、前記入力帳票は前記定型帳票に該当しないと判断することを特徴とする請求項１または２に記載の帳票種識別装置。
前記係数算出手段が所定の閾値以上の係数を得たとき、前記識別手段は、前記入力帳票は前記定型帳票に該当しないと判断することを特徴とする請求項１または２に記載の帳票種識別装置。
前記相違度算出手段が所定の閾値以下の相違度を得たとき、前記識別手段は、他の定型帳票との相違度を求めることなく、前記閾値以下の相違度をもつ定型帳票を、前記入力帳票に該当する帳票種であると識別することを特徴とする請求項１または２に記載の帳票種識別装置。
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の各手段をコンピュータに実現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。