JP7387339B2 - 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
以下、合成して生成した学習データを用いて学習した手書き抽出を行うニューラルネットワークを用いて、手書き記入された帳票から手書き文字を抽出し、記入内容に対して文字認識処理(OCR処理)を実行してデータベースに保存する方法について説明する。なお、OCRは、Optical Character Recognition/Readerの略である。
本実施例では、学習データを合成して生成するための別の方法について説明する。学習データの入力画像を合成する際に、背景画像のうち手書き画像を重ねる領域を予め指定することで、より実際のスキャン画像データと近しい学習データを合成して生成する(以降背景画像中に指定された手書きを重ねる領域を「合成領域」と呼称する)。実施例1との差分のみ説明する。
本実施例では、学習データ合成とOCR処理の別の方法について説明する。本実施例では、帳票において手書きの丸やチェックにより選択された項目の抽出もできるように学習、推論を行う。実施例1および2との差分のみ説明する。
また、画像処理装置101、画像処理サーバ103、活字OCRサーバ104、手書きOCRサーバ105、DBサーバ106を全て別体の装置として説明したが、この構成に限らず、上述した一部または全部の機能を同じ装置で行うよう集約しても良い。
232 ROM
234 RAM
Claims (19)
- 手書き画像と背景画像とを合成して合成画像を生成する合成手段と、
前記手書き画像に対する二値化処理の結果を用いて、手書き画素の位置と手書き画素でない画素の位置とを示す正解ラベル画像を生成する生成手段と、
前記合成手段で生成された前記合成画像と前記生成手段で生成された前記正解ラベル画像とを学習データとして、ニューラルネットワークの学習処理を行う学習手段と、
を有し、
前記学習手段において前記学習処理を行うことにより得られる学習済みのニューラルネットワークは、入力画像から手書き画素を抽出するためのニューラルネットワークである、
ことを特徴とする画像処理システム。 - 前記合成手段は、前記手書き画像と前記背景画像とが重なるように合成することにより、前記合成画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記合成手段は、前記背景画像のうちの予め指定された領域に前記手書き画像が重なるように合成することにより、前記合成画像を生成し、
前記生成手段は、前記手書き画像に対して二値化処理を行うことにより前景ラベル画像を生成し、前記背景画像と同じサイズで且つ手書き画素でない画素であることを示す背景ラベル画像を生成し、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された領域に対応する位置に、前記生成した前景ラベル画像を合成することにより、前記手書き画素の位置と前記手書き画素でない画素の位置とを示す前記正解ラベル画像を生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記学習済みのニューラルネットワークを用いて前記入力画像から抽出された手書き画素に基づき構成される画像に対して、第1の文字認識処理を実行する第1の文字認識手段と、
前記入力画像のうちの前記手書き画素を含まない画像に対して、第2の文字認識処理を実行する第2の文字認識手段と、をさらに有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 前記第1の文字認識処理の結果と前記第2の文字認識処理の結果とに基づいて、項目と値のペアを保存する保存手段をさらに有することを特徴とする請求項4に記載の画像処理システム。
- 背景画像のうちの予め指定された第1の領域に第1の種別の手書き画像を合成し、かつ、前記背景画像のうちの予め指定された第2の領域に第2の種別の手書き画像を合成することにより、合成画像を生成する合成手段と、
前記第1の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより第1の種別の手書き画素の位置を示す第1の前景ラベル画像を生成し、前記第2の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより第2の種別の手書き画素の位置を示す第2の前景ラベル画像を生成し、前記背景画像と同じサイズで且つ手書き画素でない画素であることを示す背景ラベル画像を生成し、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第1の領域に対応する位置に、前記生成した第1の前景ラベル画像を合成し、かつ、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第2の領域に対応する位置に、前記生成した第2の前景ラベル画像を合成することにより、前記第1の種別の手書き画素の位置と前記第2の種別の手書き画素の位置と前記手書き画素でない画素の位置とを示す正解ラベル画像を生成する生成手段と、
前記合成手段で生成された前記合成画像と前記生成手段で生成された前記正解ラベル画像とを学習データとして、ニューラルネットワークの学習処理を行う学習手段と、
を有し、
前記学習済みのニューラルネットワークは、入力画像から前記第1の種別の手書き画素と前記第2の種別の手書き画素とを種別ごとに抽出するためのニューラルネットワークである、
ことを特徴とする画像処理システム。 - 前記第1の種別の手書き画像は、手書きの文字を含む画像であり、
前記第2の種別の手書き画像は、手書きの記号を含む画像である、
ことを特徴とする請求項6に記載の画像処理システム。 - 前記合成手段は、前記背景画像のうちの予め指定された前記第1の領域に前記第1の種別の手書き画像を合成し、前記背景画像のうちの予め指定された前記第2の領域に前記第2の種別の手書き画像を合成し、前記背景画像のうちの予め指定された第3の領域に第3の種別の手書き画像を合成することにより、前記合成画像を生成するものであり、
前記生成手段は、
前記第1の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより前記第1の種別の手書き画素の位置を示す前記第1の前景ラベル画像を生成し、
前記第2の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより前記第2の種別の手書き画素の位置を示す前記第2の前景ラベル画像を生成し、
前記第3の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより第3の種別の手書き画素の位置を示す第3の前景ラベル画像を生成し、
前記背景画像と同じサイズで且つ手書き画素でない画素であることを示す背景ラベル画像を生成し、
前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第1の領域に対応する位置に、前記生成した第1の前景ラベル画像を合成し、かつ、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第2の領域に対応する位置に、前記生成した第2の前景ラベル画像を合成し、かつ、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第3の領域に対応する位置に、前記生成した第3の前景ラベル画像を合成することにより、前記第1の種別の手書き画素の位置と前記第2の種別の手書き画素の位置と前記第3の種別の手書き画素の位置と前記手書き画素でない画素の位置とを示す前記正解ラベル画像を生成する、ものであり、
前記学習済みのニューラルネットワークは、前記入力画像から前記第1の種別の手書き画素と前記第2の種別の手書き画素と前記第3の種別の手書き画素とを種別ごとに抽出するためのニューラルネットワークである、
ことを特徴とする請求項6に記載の画像処理システム。 - 前記入力画像は、原稿を読み取ることにより生成された画像である、ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理システム。
- 前記学習手段により行われる前記ニューラルネットワークの学習処理は、前記合成画像を生成する前記合成手段と前記正解ラベル画像を生成する前記生成手段とを備える装置とは異なる装置で実行される、ことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の画像処理システム。
- 画像処理システムの合成手段が、手書き画像と背景画像とを合成して合成画像を生成する合成工程と、
前記画像処理システムの生成手段が、前記手書き画像に対する二値化処理の結果を用いて、手書き画素の位置と手書き画素でない画素の位置とを示す正解ラベル画像を生成する生成工程と、
前記画像処理システムの学習手段が、前記合成工程で生成された前記合成画像と前記生成工程で生成された前記正解ラベル画像とを学習データとして、ニューラルネットワークの学習処理を行う学習工程と、
を有し、
前記学習処理を行うことにより得られる学習済みのニューラルネットワークは、入力画像から手書き画素を抽出するためのニューラルネットワークである、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記合成工程では、前記手書き画像と前記背景画像とが重なるように合成することにより、前記合成画像を生成することを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。
- 前記合成工程では、前記背景画像のうち、予め指定された領域に前記手書き画像が重なるように合成することにより、前記合成画像を生成することを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。
- 前記学習済みのニューラルネットワークを用いて前記入力画像から抽出された手書き画素に基づき構成される画像に対して、第1の文字認識処理を実行する第1の文字認識工程と、
前記入力画像のうちの前記手書き画素を含まない画像に対して、第2の文字認識処理を実行する第2の文字認識工程と、
をさらに有することを特徴とする請求項11乃至13のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記第1の文字認識処理の結果と前記第2の文字認識処理の結果とに基づいて、項目と値のペアを保存する保存工程をさらに有することを特徴とする請求項14に記載の画像処理方法。
- 画像処理システムの合成手段が、背景画像のうちの予め指定された第1の領域に第1の種別の手書き画像を合成し、かつ、前記背景画像のうちの予め指定された第2の領域に第2の種別の手書き画像を合成することにより、合成画像を生成する合成工程と、
画像処理システムの生成手段が、前記第1の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより第1の種別の手書き画素の位置を示す第1の前景ラベル画像を生成し、前記第2の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより第2の種別の手書き画素の位置を示す第2の前景ラベル画像を生成し、前記背景画像と同じサイズで且つ手書き画素でない画素であることを示す背景ラベル画像を生成し、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第1の領域に対応する位置に、前記生成した第1の前景ラベル画像を合成し、かつ、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第2の領域に対応する位置に、前記生成した第2の前景ラベル画像を合成することにより、前記第1の種別の手書き画素の位置と前記第2の種別の手書き画素の位置と前記手書き画素でない画素の位置とを示す正解ラベル画像を生成する生成工程と、
画像処理システムの学習手段が、前記合成工程で生成された前記合成画像と前記生成工程で生成された前記正解ラベル画像とを学習データとして、ニューラルネットワークの学習処理を行う学習工程と、
を有し、
前記学習済みのニューラルネットワークは、入力画像から前記手書きの種別ごとに手書き画素を抽出するためのニューラルネットワークである、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記第1の種別の手書き画像は、手書きの文字を含む画像であり、
前記第2の種別の手書き画像は、手書きの記号を含む画像である、
ことを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。 - 前記合成工程では、前記背景画像のうちの予め指定された前記第1の領域に前記第1の種別の手書き画像を合成し、前記背景画像のうちの予め指定された前記第2の領域に前記第2の種別の手書き画像を合成し、前記背景画像のうちの予め指定された第3の領域に第3の種別の手書き画像を合成することにより、前記合成画像を生成する、ことが行われ、
前記生成工程では、
前記第1の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより前記第1の種別の手書き画素の位置を示す前記第1の前景ラベル画像を生成し、
前記第2の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより前記第2の種別の手書き画素の位置を示す前記第2の前景ラベル画像を生成し、
前記第3の種別の手書き画像に対して二値化処理を行うことにより第3の種別の手書き画素の位置を示す第3の前景ラベル画像を生成し、
前記背景画像と同じサイズで且つ手書き画素でない画素であることを示す背景ラベル画像を生成し、
前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第1の領域に対応する位置に、前記生成した第1の前景ラベル画像を合成し、かつ、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第2の領域に対応する位置に、前記生成した第2の前景ラベル画像を合成し、かつ、前記生成した背景ラベル画像のうちの、前記予め指定された第3の領域に対応する位置に、前記生成した第3の前景ラベル画像を合成することにより、前記第1の種別の手書き画素の位置と前記第2の種別の手書き画素の位置と前記第3の種別の手書き画素の位置と前記手書き画素でない画素の位置とを示す前記正解ラベル画像を生成する、ことが行われ、
前記学習済みのニューラルネットワークは、前記入力画像から前記第1の種別の手書き画素と前記第2の種別の手書き画素と前記第3の種別の手書き画素とを種別ごとに抽出するためのニューラルネットワークである、
ことを特徴とする請求項16に記載の画像処理方法。 - 請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理システムの各手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
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