JPH1125215A - 帳票種識別方法、装置および記録媒体 - Google Patents
帳票種識別方法、装置および記録媒体Info
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- JPH1125215A JPH1125215A JP9290755A JP29075597A JPH1125215A JP H1125215 A JPH1125215 A JP H1125215A JP 9290755 A JP9290755 A JP 9290755A JP 29075597 A JP29075597 A JP 29075597A JP H1125215 A JPH1125215 A JP H1125215A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 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可能にする。 【解決手段】 対応点検出手段４は、処理対象の帳票画
像と登録画像との対応点を検出し、変換係数算出手段５
は、対応する座標値を変換する係数を求める。相違度算
出手段６は、変換係数を基に画像間の相違度を求め、判
定手段７は、最も相違度が小さい登録帳票画像を該当す
る帳票として出力する。
しない帳票に対しても識別可能にする。 【解決手段】 対応点検出手段４は、処理対象の帳票画
像と登録画像との対応点を検出し、変換係数算出手段５
は、対応する座標値を変換する係数を求める。相違度算
出手段６は、変換係数を基に画像間の相違度を求め、判
定手段７は、最も相違度が小さい登録帳票画像を該当す
る帳票として出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】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
識別方法、装置および記録媒体に関する。
識装置において、定型帳票の種類を自動識別する帳票種
識別方法、装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】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。
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。
【０００３】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。
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。
【０００４】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（特開平８−３１５０６８
号公報を参照）。
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（特開平８−３１５０６８
号公報を参照）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】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。
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。
【０００６】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方法、装置および記録媒体を提供す
ることにある。
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方法、装置および記録媒体を提供す
ることにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、処理対象の定型帳票が、
登録されている複数種類の帳票の何れに該当しているか
を識別する帳票種識別方法であって、前記定型帳票の画
像と前記各登録画像との対応する点を検出し、該対応す
る点を座標変換する係数を求め、該変換係数を基に前記
画像間の相違度を求め、該相違度を基に前記定型帳票の
種類を識別することを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、処理対象の定型帳票が、
登録されている複数種類の帳票の何れに該当しているか
を識別する帳票種識別方法であって、前記定型帳票の画
像と前記各登録画像との対応する点を検出し、該対応す
る点を座標変換する係数を求め、該変換係数を基に前記
画像間の相違度を求め、該相違度を基に前記定型帳票の
種類を識別することを特徴としている。
【０００８】請求項２記載の発明では、処理対象の定型
帳票が、登録されている複数種類の帳票の何れに該当し
ているかを識別する帳票種識別方法であって、前記定型
帳票の画像と前記各登録画像との対応する点を検出し、
該対応する点を座標変換する係数を求め、該変換係数を
基に前記画像間の相違度を求めた後、前記定型帳票の画
像を回転させた画像と前記各登録画像との対応する点を
検出し、該対応する点を座標変換する係数を求め、該変
換係数を基に前記画像間の相違度を求め、前記各相違度
を基に前記定型帳票の種類を識別することを特徴として
いる。
帳票が、登録されている複数種類の帳票の何れに該当し
ているかを識別する帳票種識別方法であって、前記定型
帳票の画像と前記各登録画像との対応する点を検出し、
該対応する点を座標変換する係数を求め、該変換係数を
基に前記画像間の相違度を求めた後、前記定型帳票の画
像を回転させた画像と前記各登録画像との対応する点を
検出し、該対応する点を座標変換する係数を求め、該変
換係数を基に前記画像間の相違度を求め、前記各相違度
を基に前記定型帳票の種類を識別することを特徴として
いる。
【０００９】請求項３記載の発明では、前記画像間の相
違度として、前記画像間のずれ、伸縮、回転を表わす特
徴量を用いることを特徴としている。
違度として、前記画像間のずれ、伸縮、回転を表わす特
徴量を用いることを特徴としている。
【００１０】請求項４記載の発明では、前記相違度が最
も小さい登録画像を、前記定型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。
も小さい登録画像を、前記定型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。
【００１１】請求項５記載の発明では、所定の閾値以下
の相違度が得られたとき、他の登録画像との相違度を求
めることなく、前記閾値以下の相違度を持つ登録画像
を、前記定型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。
の相違度が得られたとき、他の登録画像との相違度を求
めることなく、前記閾値以下の相違度を持つ登録画像
を、前記定型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。
【００１２】請求項６記載の発明では、前記定型帳票の
画像を回転させるとき、前記対応する点を検出するに必
要な画像部分のみを回転させることを特徴としている。
画像を回転させるとき、前記対応する点を検出するに必
要な画像部分のみを回転させることを特徴としている。
【００１３】請求項７記載の発明では、定型帳票を入力
する手段と、該定型帳票の画像を格納する手段と、複数
種類の帳票画像を登録する手段と、前記定型帳票の画像
と前記各登録画像との対応する点を検出する手段と、該
対応する点を座標変換する係数を算出する手段と、該変
換係数を基に前記画像間の相違度を算出する手段と、該
相違度を基に前記定型帳票の種類を識別する手段を備え
たことを特徴としている。
する手段と、該定型帳票の画像を格納する手段と、複数
種類の帳票画像を登録する手段と、前記定型帳票の画像
と前記各登録画像との対応する点を検出する手段と、該
対応する点を座標変換する係数を算出する手段と、該変
換係数を基に前記画像間の相違度を算出する手段と、該
相違度を基に前記定型帳票の種類を識別する手段を備え
たことを特徴としている。
【００１４】請求項８記載の発明では、定型帳票を入力
する手段と、該定型帳票の画像を格納する手段と、該定
型帳票画像を回転させた画像を生成する手段と、複数種
類の帳票画像を登録する手段と、前記定型帳票の画像と
前記各登録画像との対応する点および前記定型帳票画像
を回転させた画像と前記各登録画像との対応する点を検
出する手段と、該対応する点を座標変換する係数を算出
する手段と、該変換係数を基に前記画像間の相違度を算
出する手段と、該相違度を基に前記定型帳票の種類を識
別する手段を備えたことを特徴としている。
する手段と、該定型帳票の画像を格納する手段と、該定
型帳票画像を回転させた画像を生成する手段と、複数種
類の帳票画像を登録する手段と、前記定型帳票の画像と
前記各登録画像との対応する点および前記定型帳票画像
を回転させた画像と前記各登録画像との対応する点を検
出する手段と、該対応する点を座標変換する係数を算出
する手段と、該変換係数を基に前記画像間の相違度を算
出する手段と、該相違度を基に前記定型帳票の種類を識
別する手段を備えたことを特徴としている。
【００１５】請求項９記載の発明では、前記相違度算出
手段は、相違度として、前記画像間のずれ、伸縮、回転
を表わす特徴量を用いることを特徴としている。
手段は、相違度として、前記画像間のずれ、伸縮、回転
を表わす特徴量を用いることを特徴としている。
【００１６】請求項１０記載の発明では、前記識別手段
は、前記相違度が最も小さい登録画像を、前記定型帳票
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。
は、前記相違度が最も小さい登録画像を、前記定型帳票
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。
【００１７】請求項１１記載の発明では、前記定型帳票
画像を回転させた画像を生成する手段は、前記対応する
点を検出するに必要な画像部分のみを回転させることを
特徴としている。
画像を回転させた画像を生成する手段は、前記対応する
点を検出するに必要な画像部分のみを回転させることを
特徴としている。
【００１８】請求項１２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、他の登録画像との相違度を求めることなく、前
記閾値以下の相違度を持つ登録画像を、前記定型帳票に
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。
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、他の登録画像との相違度を求めることなく、前
記閾値以下の相違度を持つ登録画像を、前記定型帳票に
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。
【００１９】請求項１３記載の発明では、定型帳票を入
力する機能と、該定型帳票の画像を格納する機能と、複
数種類の帳票画像を登録する機能と、前記定型帳票の画
像と前記各登録画像との対応する点を検出する機能と、
該対応する点を座標変換する係数を算出する機能と、該
変換係数を基に前記画像間の相違度を算出する機能と、
該相違度を基に前記定型帳票の種類を識別する機能をコ
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。
力する機能と、該定型帳票の画像を格納する機能と、複
数種類の帳票画像を登録する機能と、前記定型帳票の画
像と前記各登録画像との対応する点を検出する機能と、
該対応する点を座標変換する係数を算出する機能と、該
変換係数を基に前記画像間の相違度を算出する機能と、
該相違度を基に前記定型帳票の種類を識別する機能をコ
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。
【００２０】請求項１４記載の発明では、定型帳票を入
力する機能と、該定型帳票の画像を格納する機能と、該
定型帳票画像を回転させた画像を生成する機能と、複数
種類の帳票画像を登録する機能と、前記定型帳票の画像
と前記各登録画像との対応する点および前記定型帳票画
像を回転させた画像と前記各登録画像との対応する点を
検出する機能と、該対応する点を座標変換する係数を算
出する機能と、該変換係数を基に前記画像間の相違度を
算出する機能と、該相違度を基に前記定型帳票の種類を
識別する機能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。
力する機能と、該定型帳票の画像を格納する機能と、該
定型帳票画像を回転させた画像を生成する機能と、複数
種類の帳票画像を登録する機能と、前記定型帳票の画像
と前記各登録画像との対応する点および前記定型帳票画
像を回転させた画像と前記各登録画像との対応する点を
検出する機能と、該対応する点を座標変換する係数を算
出する機能と、該変換係数を基に前記画像間の相違度を
算出する機能と、該相違度を基に前記定型帳票の種類を
識別する機能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。
【００２１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。 〈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。
用いて具体的に説明する。 〈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。
【００２２】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。
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。
【００２３】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。
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。
【００２４】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。
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。
【００２５】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。
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。
【００２６】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、
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、
【００２７】
【数１】
【００２８】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。
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。
【００２９】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。
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。
【００３０】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。
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。
【００３１】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１０
８）。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１
１０）。
べてについて行い、相違度を求める（ステップ１０
８）。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１
１０）。
【００３２】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。
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。
【００３３】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。
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。
【００３４】〈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。
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。
【００３５】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。
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。
【００３６】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。
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。
【００３７】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２
１１）。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。
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２
１１）。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。
【００３８】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２１
２）。
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２１
２）。
【００３９】〈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。
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。
【００４０】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。
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。
【００４１】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。
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。
【００４２】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。
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。
【００４３】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。
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。
【００４４】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３１
２）。
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３１
２）。
【００４５】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。
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。
【００４６】〈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２
５、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。
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２
５、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。
【００４７】
【発明の効果】以上、説明したように、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。
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。
【００４８】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。
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。
【図１】本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】本発明の実施例１の処理フローチャートを示
す。
す。
【図３】本発明の実施例２の構成を示す。
【図４】本発明の実施例２の処理フローチャートを示
す。
す。
【図５】本発明の実施例３の構成を示す。
【図６】本発明の実施例３の処理フローチャートを示
す。
す。
【図７】処理対象画像の回転例を説明する図である。
【図８】本発明の実施例４の構成を示す。
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 (14)
- 【請求項１】 処理対象の定型帳票が、登録されている
複数種類の帳票の何れに該当しているかを識別する帳票
種識別方法であって、前記定型帳票の画像と前記各登録
画像との対応する点を検出し、該対応する点を座標変換
する係数を求め、該変換係数を基に前記画像間の相違度
を求め、該相違度を基に前記定型帳票の種類を識別する
ことを特徴とする帳票種識別方法。 - 【請求項２】 処理対象の定型帳票が、登録されている
複数種類の帳票の何れに該当しているかを識別する帳票
種識別方法であって、前記定型帳票の画像と前記各登録
画像との対応する点を検出し、該対応する点を座標変換
する係数を求め、該変換係数を基に前記画像間の相違度
を求めた後、前記定型帳票の画像を回転させた画像と前
記各登録画像との対応する点を検出し、該対応する点を
座標変換する係数を求め、該変換係数を基に前記画像間
の相違度を求め、前記各相違度を基に前記定型帳票の種
類を識別することを特徴とする帳票種識別方法。 - 【請求項３】 前記画像間の相違度として、前記画像間
のずれ、伸縮、回転を表わす特徴量を用いることを特徴
とする請求項１または２記載の帳票種識別方法。 - 【請求項４】 前記相違度が最も小さい登録画像を、前
記定型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記載の帳票種識別方法。 - 【請求項５】 所定の閾値以下の相違度が得られたと
き、他の登録画像との相違度を求めることなく、前記閾
値以下の相違度を持つ登録画像を、前記定型帳票に該当
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
記載の帳票種識別方法。 - 【請求項６】 前記定型帳票の画像を回転させるとき、
前記対応する点を検出するに必要な画像部分のみを回転
させることを特徴とする請求項２記載の帳票種識別方
法。 - 【請求項７】 定型帳票を入力する手段と、該定型帳票
の画像を格納する手段と、複数種類の帳票画像を登録す
る手段と、前記定型帳票の画像と前記各登録画像との対
応する点を検出する手段と、該対応する点を座標変換す
る係数を算出する手段と、該変換係数を基に前記画像間
の相違度を算出する手段と、該相違度を基に前記定型帳
票の種類を識別する手段を備えたことを特徴とする帳票
種識別装置。 - 【請求項８】 定型帳票を入力する手段と、該定型帳票
の画像を格納する手段と、該定型帳票画像を回転させた
画像を生成する手段と、複数種類の帳票画像を登録する
手段と、前記定型帳票の画像と前記各登録画像との対応
する点および前記定型帳票画像を回転させた画像と前記
各登録画像との対応する点を検出する手段と、該対応す
る点を座標変換する係数を算出する手段と、該変換係数
を基に前記画像間の相違度を算出する手段と、該相違度
を基に前記定型帳票の種類を識別する手段を備えたこと
を特徴とする帳票種識別装置。 - 【請求項９】 前記相違度算出手段は、相違度として、
前記画像間のずれ、伸縮、回転を表わす特徴量を用いる
ことを特徴とする請求項７または８記載の帳票種識別装
置。 - 【請求項１０】 前記識別手段は、前記相違度が最も小
さい登録画像を、前記定型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７または８記載の帳
票種識別装置。 - 【請求項１１】 前記定型帳票画像を回転させた画像を
生成する手段は、前記対応する点を検出するに必要な画
像部分のみを回転させることを特徴とする請求項８記載
の帳票種識別装置。 - 【請求項１２】 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、他の登録画像と
の相違度を求めることなく、前記閾値以下の相違度を持
つ登録画像を、前記定型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７記載の帳票種識別装
置。 - 【請求項１３】 定型帳票を入力する機能と、該定型帳
票の画像を格納する機能と、複数種類の帳票画像を登録
する機能と、前記定型帳票の画像と前記各登録画像との
対応する点を検出する機能と、該対応する点を座標変換
する係数を算出する機能と、該変換係数を基に前記画像
間の相違度を算出する機能と、該相違度を基に前記定型
帳票の種類を識別する機能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。 - 【請求項１４】 定型帳票を入力する機能と、該定型帳
票の画像を格納する機能と、該定型帳票画像を回転させ
た画像を生成する機能と、複数種類の帳票画像を登録す
る機能と、前記定型帳票の画像と前記各登録画像との対
応する点および前記定型帳票画像を回転させた画像と前
記各登録画像との対応する点を検出する機能と、該対応
する点を座標変換する係数を算出する機能と、該変換係
数を基に前記画像間の相違度を算出する機能と、該相違
度を基に前記定型帳票の種類を識別する機能をコンピュ
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9290755A JPH1125215A (ja) | 1997-05-09 | 1997-10-23 | 帳票種識別方法、装置および記録媒体 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11932997 | 1997-05-09 | ||
| JP9-119329 | 1997-05-09 | ||
| JP9290755A JPH1125215A (ja) | 1997-05-09 | 1997-10-23 | 帳票種識別方法、装置および記録媒体 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2005238614A Division JP3932201B2 (ja) | 1997-05-09 | 2005-08-19 | 帳票種識別装置および記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1125215A true JPH1125215A (ja) | 1999-01-29 |
Family
ID=26457090
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9290755A Pending JPH1125215A (ja) | 1997-05-09 | 1997-10-23 | 帳票種識別方法、装置および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1125215A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100372588B1 (ko) * | 1999-03-01 | 2003-02-17 | 가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼 | 전표 처리 방법 및 시스템 |
| JP2003331291A (ja) * | 2002-05-09 | 2003-11-21 | Glory Ltd | 手書き文字の対応点マッチング方法、装置及びプログラム |
| KR100579384B1 (ko) * | 2004-07-14 | 2006-05-12 | 노틸러스효성 주식회사 | 지로수납장치의 지로인식방법 |
| JP2007534084A (ja) * | 2004-04-21 | 2007-11-22 | コンピュクレジット コーポレイション | 販売時点顧客識別システム |
| EP2149855A1 (en) | 2008-07-31 | 2010-02-03 | Ricoh Company, Ltd. | Operations information management system |
| US8050501B2 (en) | 2007-09-07 | 2011-11-01 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image matching apparatus, image matching method, and image data output processing apparatus |
| US8073262B2 (en) | 2007-09-10 | 2011-12-06 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image matching apparatus, image matching method, and image data output processing apparatus |
| US8260061B2 (en) | 2007-09-21 | 2012-09-04 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image data output processing apparatus and image data output processing method |
| JP2013077291A (ja) * | 2011-09-13 | 2013-04-25 | Ricoh Co Ltd | 画像検査装置、画像検査方法、及びプログラム |
| JP6077625B1 (ja) * | 2015-10-23 | 2017-02-08 | 株式会社ヒメナ・アンド・カンパニー | 個人情報保護が可能なスキャナシステム、コンピュータプログラム |
-
1997
- 1997-10-23 JP JP9290755A patent/JPH1125215A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100372588B1 (ko) * | 1999-03-01 | 2003-02-17 | 가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼 | 전표 처리 방법 및 시스템 |
| JP2003331291A (ja) * | 2002-05-09 | 2003-11-21 | Glory Ltd | 手書き文字の対応点マッチング方法、装置及びプログラム |
| JP2007534084A (ja) * | 2004-04-21 | 2007-11-22 | コンピュクレジット コーポレイション | 販売時点顧客識別システム |
| KR100579384B1 (ko) * | 2004-07-14 | 2006-05-12 | 노틸러스효성 주식회사 | 지로수납장치의 지로인식방법 |
| US8050501B2 (en) | 2007-09-07 | 2011-11-01 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image matching apparatus, image matching method, and image data output processing apparatus |
| US8073262B2 (en) | 2007-09-10 | 2011-12-06 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image matching apparatus, image matching method, and image data output processing apparatus |
| US8260061B2 (en) | 2007-09-21 | 2012-09-04 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image data output processing apparatus and image data output processing method |
| EP2149855A1 (en) | 2008-07-31 | 2010-02-03 | Ricoh Company, Ltd. | Operations information management system |
| JP2013077291A (ja) * | 2011-09-13 | 2013-04-25 | Ricoh Co Ltd | 画像検査装置、画像検査方法、及びプログラム |
| JP6077625B1 (ja) * | 2015-10-23 | 2017-02-08 | 株式会社ヒメナ・アンド・カンパニー | 個人情報保護が可能なスキャナシステム、コンピュータプログラム |
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