JP2000132635A - Recognizing data confirming method - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce an erroneous confirming by first discriminating the kind of a slip so as to display comparing with image data read by an operator by moving a cursor concerning only an item to be confirmed, to reduce an erroneous recognition by the operator, to enhance the efficiency of revision and to improve the efficiency of correction by previously checking the form of data which should enter an item and then giving priority order to a next candidate executing character recognition so as to display a proper recognizing result. SOLUTION: The kind of the slip is judged from read image data to segment image data for every item based on the judged kind of the slip to convert to character data of various types by using a character recognition DB 31. Next, it is judged whether recognized character data is of a proper data type for every item. In a case where the next candidate exists, the priority order of candidate data according to data type which should enter. Consequently, it is avoided to display a character recognizing result which can not exist.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、帳票イメージの読
取り、認識した結果の確認、および修正方法に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a method for reading a form image, confirming a recognized result, and correcting the form image.

【０００２】[0002]

【従来の技術】銀行営業店カウンタで、顧客が記入した
振込伝票をスキャナで読取り、該当項目の金額のみを文
字認識し、行員の手入力による金額データと、文字認識
結果の金額データを同時に表示し、誤っている場合に
は、操作者である行員に認識を促すメッセージを表示す
ることにより、信頼性を高める方法がある。2. Description of the Related Art At a bank counter, a transfer slip written by a customer is read by a scanner, and only the amount of the corresponding item is recognized by characters, and the amount data manually input by the banker and the amount data of the character recognition result are simultaneously displayed. In the case of an error, there is a method of increasing reliability by displaying a message urging the operator or the employee to recognize.

【０００３】このような機能を実現するための従来技術
が、特開平６−６８１２２号公報で述べられている。A conventional technique for realizing such a function is described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-68122.

【０００４】また、操作者の文字訂正作業量を軽減する
ために、入力した帳票イメージのデータから文字認識を
行い、確信度により確認のための文字表示時間を変化さ
せて認識が誤っている可能性の高い文字の確認を、操作
者に提示することで信頼性を高める方法がある。このよ
うな機能を実現するための従来技術が、特開平１０−４
９６２３号公報で述べられている。Further, in order to reduce the amount of character correction work performed by the operator, character recognition is performed from input form image data, and the character display time for confirmation is changed depending on the degree of certainty, so that recognition may be incorrect. There is a method of improving the reliability by presenting a confirmation of highly-characteristic characters to the operator. A conventional technique for realizing such a function is disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 10-4 / 1998.
No. 9623.

【０００５】[0005]

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、金
額のみを伝票から文字認識して、事前に行員が手で入力
した金額の数値データと照合し、不一致の場合のみ確認
のためのメッセージを表示する。そのため、手入力によ
るデータの入力が前提となる。また、金額以外の項目に
ついての確認、修正などができない。In the above-mentioned prior art, only the amount of money is recognized from the slip and collated with the numerical data of the amount manually entered by the employee in advance, and a message for confirmation is made only when there is a mismatch. indicate. Therefore, it is assumed that data is manually input. Also, items other than the amount of money cannot be confirmed or corrected.

【０００６】また、確信度に応じて文字を表示する場合
も、確信度が低いほど長時間表示されるが、認識データ
の表示順序が予め定められており、操作者の所望する項
目を一度に確認することができない。すなわち、明らか
に誤っていない認識データであっても、確信度が高いた
め表示時間は短いが、全ての項目をチェックする必要が
ある。また、文字認識処理は、イメージデータから制約
条件なしに認識した結果を確信度に反映させているため
に、手書き文字の状態によっては、帳票上の記入で有り
得ないデータに変換してしまう可能性がある。Also, when characters are displayed in accordance with the degree of certainty, the lower the degree of certainty is, the longer the characters are displayed. However, the display order of the recognition data is predetermined, and the items desired by the operator can be displayed at a time. I can't confirm. In other words, even if the recognition data is clearly correct, the display time is short due to the high degree of certainty, but all items need to be checked. In the character recognition process, the result of recognition from image data without restrictions is reflected in the certainty factor. Depending on the state of handwritten characters, it may be converted to data that cannot be entered on a form depending on the state of handwritten characters. There is.

【０００７】本発明の目的は、まず伝票の種類を判別
し、操作者が確認する項目のみカーソルを移動すること
で読込んだイメージデータと比較表示できるようにし、
確認ミスを軽減すると共に、項目に入るべきデータの形
式を事前にチェックした上で、文字認識を行った次候補
に優先順位を付けてより適切な認識結果を表示し、操作
者の誤認識を削減すると共に、修正の効率化を図ること
である。[0007] It is an object of the present invention to first determine the type of a slip, and move the cursor only to the item to be confirmed by the operator so that it can be displayed in comparison with the read image data.
In addition to reducing confirmation errors, prior to checking the format of the data that should be included in the item, prioritize the next candidate that has been subjected to character recognition and display a more appropriate recognition result to prevent operator misrecognition. The goal is to reduce the number and improve the efficiency of correction.

【０００８】[0008]

【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
めに、本発明では、以下に示す手順に従い、顧客が手書
きで作成した伝票を読込み、認識結果表示、およびデー
タ確認、修正の操作環境を提供する。In order to achieve the above object, according to the present invention, an operation environment for reading a slip handwritten by a customer, displaying a recognition result, and confirming and correcting data according to the following procedure. I will provide a.

【０００９】（１）手書きで金額、氏名、住所などが記
入された帳票（例えば銀行の振込伝票など）をスキャナ
で読取り、イメージデータにする。(1) A form (for example, a bank transfer slip) in which the amount, name, address, and the like are written by hand is read by a scanner and converted into image data.

【００１０】（２）読込んだイメージデータから、帳票
の種類を判定する。(2) The type of the form is determined from the read image data.

【００１１】（３）判定した帳票の種類に基づいて、項
目別のイメージデータを切出し、文字認識ＤＢを用いて
文字データに変換する。これにより、数字データに限定
せず該当する項目のデータ（数字、漢字、かななどの混
合を含む）を認識可能となる。(3) Image data for each item is cut out based on the determined form type, and converted into character data using a character recognition DB. As a result, the data of the corresponding item (including a mixture of numbers, kanji, and kana) can be recognized without being limited to the numerical data.

【００１２】（４）認識した文字データが項目別に適切
なデータタイプであるかどうかの判定を行い、次候補が
ある場合には、入るべきデータタイプに則った候補デー
タの優先順位を決定する。これにより、イメージデータ
からの文字認識だけでなく、入るべきデータタイプとの
照合により、有り得ない文字認識結果の表示を防ぐこと
ができる。(4) It is determined whether or not the recognized character data has an appropriate data type for each item. If there is a next candidate, the priority order of the candidate data according to the data type to be entered is determined. As a result, not only the character recognition from the image data but also the display of an impossible character recognition result can be prevented by collation with the data type to be entered.

【００１３】（５）帳票の認識結果を出力装置に表示
し、画面上のカーソルを各認識項目へ移動させること
で、カーソルが項目別の領域内にある場合は、該当する
項目を読込んだもとのイメージデータをカーソルに付加
して表示させる。(5) The recognition result of the form is displayed on the output device, and the cursor on the screen is moved to each recognition item. If the cursor is in the area for each item, the corresponding item is read. The original image data is added to the cursor and displayed.

【００１４】（６）次候補データがある場合には、カー
ソルの示している項目の次候補データを（４）で定めた
優先順位に従って表示し、操作者に正しいデータの候補
を選択させる。(6) If there is next candidate data, the next candidate data of the item indicated by the cursor is displayed in accordance with the priority order determined in (4), and the operator is made to select a correct data candidate.

【００１５】[0015]

【発明の実施の形態】以下、本発明の第１の実施例を説
明する。図１においては、本発明実現のための主な処理
構成を示す。図１に示すように、帳票イメージ読取り処
理１０でスキャナなどの読取装置を用いてイメージデー
タに変換する。変換したイメージデータは、イメージＤ
Ｂ１１に格納する。イメージＤＢ１１に格納したイメー
ジデータは、文字認識時など必要に応じて呼出し処理を
行う。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 shows a main processing configuration for realizing the present invention. As shown in FIG. 1, a form image reading process 10 converts the data into image data using a reading device such as a scanner. The converted image data is the image D
Stored in B11. The image data stored in the image DB 11 is subjected to a calling process as necessary, such as at the time of character recognition.

【００１６】次に、帳票認識処理２０では、帳票のイメ
ージデータから何の帳票であるか帳票タイプの認識を、
予め登録されている帳票パターンＤＢ２１を用いて同定
する（例えば、出金伝票、振込伝票、公金伝票など）。
次に、文字切出し認識処理３０では、同定した帳票に基
づいて項目別に切出したイメージデータから、文字認識
処理を文字認識ＤＢ３１で行う。Next, a form recognition process 20 recognizes the form type from the image data of the form as to what form the form is.
Identification is performed using a pre-registered form pattern DB 21 (for example, a withdrawal form, a transfer form, a public money form, etc.).
Next, in a character cutout recognition process 30, a character recognition process is performed by the character recognition DB 31 from the image data cut out for each item based on the identified form.

【００１７】次に、認識結果判定処理４０では、切出し
文字認識した文字データが該当項目のデータとして妥当
かどうかの判定を、認識結果判定ＤＢ４１を用いて行
う。Next, in a recognition result determination process 40, a determination is made using the recognition result determination DB 41 as to whether or not the character data for which the cut-out character has been recognized is appropriate as the data of the corresponding item.

【００１８】次に、認識結果表示処理５０では、文字切
出しの文字認識結果を項目別に出力装置より表示する。
次に、対応切出しイメージ表示処理６０では、カーソル
が項目の文字認識結果表示領域に移動したときに、該当
する切出しイメージデータをカーソルに隣接して表示す
る。次に、次候補表示処理７０では、認識結果表示での
文字データの他に、項目のデータ形式に合致した次候補
の文字データから優先順位を付けて表示する。Next, in a recognition result display process 50, the character recognition result of the character cutout is displayed for each item from the output device.
Next, in the corresponding cutout image display processing 60, when the cursor moves to the character recognition result display area of the item, the corresponding cutout image data is displayed adjacent to the cursor. Next, in the next candidate display processing 70, in addition to the character data in the recognition result display, a priority is given to the next candidate character data matching the data format of the item and displayed.

【００１９】次に、図２においては、図１に示した処理
構成を実現するためのハードウエア構成を示す。本発明
のハードウエアは、紙の帳票をイメージデータ化するた
めのスキャナ（入力装置）１、帳票認識結果の確認、修
正を行うための入出力装置２、ＣＰＵ３、主記憶装置
４、外部記憶装置５から構成されている。Next, FIG. 2 shows a hardware configuration for realizing the processing configuration shown in FIG. The hardware of the present invention includes a scanner (input device) 1 for converting a paper form into image data, an input / output device 2 for confirming and correcting a form recognition result, a CPU 3, a main storage device 4, an external storage device. 5 is comprised.

【００２０】次に、図１に示した処理を行うためのテー
ブル、および各データベース（ＤＢ）のテーブル構成に
ついて述べる。Next, a table for performing the processing shown in FIG. 1 and a table configuration of each database (DB) will be described.

【００２１】まず、図１の帳票イメージ読取処理１０を
行うための帳票イメージ読取処理テーブル１０００を図
３に示す。図３の帳票イメージ読取処理テーブル１００
０は、読取る帳票固有のコードを格納する帳票コード欄
１００１、変換する帳票全体のイメージデータのコード
を格納するイメージコード欄１００２、読取ったイメー
ジデータを格納するイメージデータ欄１００３から構成
されている。First, FIG. 3 shows a form image reading processing table 1000 for performing the form image reading processing 10 of FIG. Form image reading processing table 100 in FIG.
Reference numeral 0 denotes a form code column 1001 for storing a code unique to the form to be read, an image code column 1002 for storing a code of image data of the entire form to be converted, and an image data column 1003 for storing read image data.

【００２２】次に、図１の帳票認識処理２０を行うため
の帳票認識テーブル１１００を図４に示す。図４の帳票
認識処理テーブル１１００は、図３と同様に帳票コード
を格納する帳票コード欄１１０１、帳票を判別した結果
に対する帳票コードを格納するための判別帳票コード欄
１１０２、判別した帳票項目を格納するための帳票項目
欄１１０３から構成されている。Next, FIG. 4 shows a form recognition table 1100 for performing the form recognition processing 20 of FIG. The form recognition processing table 1100 in FIG. 4 stores a form code column 1101 for storing a form code, a determination form code column 1102 for storing a form code corresponding to a result of determining a form, and stores the determined form items as in FIG. This is made up of a form item column 1103 for performing the operation.

【００２３】次に、図１の文字切出し認識処理３０を行
うための文字切出し認識処理テーブル１２００を図５に
示す。図５の文字切出し認識処理テーブル１２００は、
図４の判別帳票コードを格納するための判別帳票コード
欄１２０１、判別帳票コードに該当する帳票内の項目別
認識コードを格納するための認識項目コード欄１２０
２、認識項目コードに該当する認識項目を格納するため
の認識項目欄１２０３、認識項目に該当する認識データ
を格納するための認識データ欄１２０４から構成されて
いる。Next, FIG. 5 shows a character cutout recognition processing table 1200 for performing the character cutout recognition processing 30 of FIG. The character cutout recognition processing table 1200 in FIG.
A discrimination report code field 1201 for storing the discrimination report code of FIG. 4 and a recognition item code field 120 for storing an item-specific recognition code in a report corresponding to the discrimination report code
2, a recognition item column 1203 for storing a recognition item corresponding to a recognition item code, and a recognition data column 1204 for storing recognition data corresponding to a recognition item.

【００２４】次に、図１の認識結果判定処理４０を行う
ための認識結果判定処理テーブル１３００を図６に示
す。図６の認識結果判定処理テーブル１３００は、認識
結果に該当する認識項目コード欄１３０１、認識結果判
定処理の結果を入力するための判定結果欄１３０２、次
候補コードを格納するための次候補欄１３０３から構成
されている。また、認識結果判定処理テーブル１３００
の次候補コードに該当する次候補データを格納する次候
補データテーブル１４００を図７に示す。図７の次候補
データテーブル１４００は、次候補コードを格納するた
めの次候補コード欄１４０１、次候補コードに該当する
次候補データを格納するための次候補データ欄１４０２
から構成されている。Next, FIG. 6 shows a recognition result judgment processing table 1300 for performing the recognition result judgment processing 40 shown in FIG. 6 includes a recognition item code column 1301 corresponding to the recognition result, a determination result column 1302 for inputting the result of the recognition result determination process, and a next candidate column 1303 for storing the next candidate code. It is composed of Also, the recognition result determination processing table 1300
FIG. 7 shows a next candidate data table 1400 for storing next candidate data corresponding to the next candidate code. The next candidate data table 1400 in FIG. 7 includes a next candidate code column 1401 for storing the next candidate code and a next candidate data column 1402 for storing the next candidate data corresponding to the next candidate code.
It is composed of

【００２５】次に、図１のイメージＤＢ１１のテーブル
構成を図８に示す。図８のイメージＤＢテーブル２００
０は、図２のスキャナ１で読取ったイメージコードを格
納するためのイメージコード欄２００１、読取った帳票
に該当する帳票コードを格納するための帳票コード欄２
００２、イメージデータを格納するためのイメージデー
タ欄２００３から構成されている。Next, FIG. 8 shows a table configuration of the image DB 11 of FIG. The image DB table 200 of FIG.
Reference numeral 0 denotes an image code column 2001 for storing an image code read by the scanner 1 in FIG. 2, and a form code column 2 for storing a form code corresponding to the read form.
002, an image data column 2003 for storing image data.

【００２６】次に、図１の帳票パターンＤＢ２１のテー
ブル構成を図９に示す。図９の帳票パターンＤＢテーブ
ルは、判別帳票コードを格納する判別帳票コード欄２１
０１、帳票を判別するためのデータ群を格納するための
帳票判別データ欄２１０２から構成されている。また、
帳票コードと該当する判別帳票コードを格納するための
帳票コードテーブル２２００を図１０に示す。図１０の
帳票コードテーブル２２００は、帳票コードを格納する
ための帳票コード欄２２０１、帳票コードに該当する判
別帳票コード欄２２０２から構成されている。また、帳
票コードと対応する帳票項目データを格納した帳票項目
テーブル２３００を図１１に示す。図１１の帳票項目テ
ーブル２３００は、帳票コードを格納するための帳票コ
ード欄２３０１、および帳票コードに該当する帳票項目
を格納するための帳票項目欄２３０２から構成されてい
る。Next, FIG. 9 shows a table configuration of the form pattern DB 21 of FIG. The form pattern DB table of FIG. 9 has a discrimination form code field 21 for storing a discrimination form code.
01, a form determination data column 2102 for storing a data group for determining a form. Also,
FIG. 10 shows a form code table 2200 for storing a form code and a corresponding discrimination form code. The form code table 2200 in FIG. 10 includes a form code column 2201 for storing a form code, and a discrimination form code column 2202 corresponding to the form code. FIG. 11 shows a form item table 2300 storing form item data corresponding to form codes. The form item table 2300 in FIG. 11 includes a form code column 2301 for storing a form code and a form item column 2302 for storing a form item corresponding to the form code.

【００２７】次に、図１の文字認識ＤＢ３１のテーブル
構成を図１２に示す。図１２の文字認識ＤＢテーブル２
４００は、文字コードを格納するための文字コード欄２
４０１、文字コードに該当する文字データを格納するた
めの文字データ欄２４０２、文字の切出しイメージを格
納した切出しイメージデータ欄２４０３から構成されて
いる。Next, FIG. 12 shows a table configuration of the character recognition DB 31 of FIG. Character recognition DB table 2 in FIG.
400 is a character code column 2 for storing character codes
401, a character data column 2402 for storing character data corresponding to a character code, and a cut-out image data column 2403 storing a cut-out image of a character.

【００２８】次に、図１の認識結果判定ＤＢ４１のテー
ブル構成を図１３に示す。図１３の認識結果判定テーブ
ル２５００は、文字タイプを格納する文字タイプ欄２５
０１、文字データを格納するための文字データ欄２５０
２、帳票判定基準を格納する帳票判定基準欄２５０３か
ら構成されている。また、帳票コードに該当する帳票判
定基準を格納するための帳票判定基準テーブル２６００
を、図１４に示す。図１４の帳票判定基準テーブル２６
００は、帳票コードを格納する帳票コード欄２６０１、
帳票項目を格納するための帳票項目欄２６０２、帳票判
定基準を格納する帳票判定基準欄２６０３から構成され
ている。Next, FIG. 13 shows a table configuration of the recognition result judgment DB 41 of FIG. The recognition result determination table 2500 of FIG. 13 has a character type column 25 for storing a character type.
01, character data column 250 for storing character data
2. It is composed of a form determination criteria column 2503 for storing the form determination criteria. Also, a form determination criterion table 2600 for storing a form determination criterion corresponding to the form code
Is shown in FIG. Form determination criteria table 26 in FIG.
00 is a form code column 2601 for storing a form code;
It is composed of a form item column 2602 for storing form items and a form determination standard column 2603 for storing form determination standards.

【００２９】以上で、図１に示した処理を行うためのテ
ーブル構成、およびデータベースのテーブル構成につい
ての説明を終える。This concludes the description of the table configuration for performing the processing shown in FIG. 1 and the database table configuration.

【００３０】次に、図１から図１４に示したシステム構
成、テーブル構成に基づく主な処理過程を図１５に示
す。Next, FIG. 15 shows main processing steps based on the system configuration and table configuration shown in FIGS.

【００３１】ステップ１００では、図１の帳票イメージ
読取処理１０において、紙ベースの帳票を図２のスキャ
ナ１より読込んでイメージデータ化し、図１のイメージ
ＤＢ１１に格納する。次にステップ２００では、図１の
帳票認識処理２０において、イメージＤＢ１１に格納し
たイメージデータを呼出して、帳票パターンＤＢ２１に
格納されている帳票パターンと照合し、帳票形式の判定
を行う。次にステップ３００では、図１の文字切出し認
識処理３０において、判定した帳票形式に基づく項目別
に文字認識ＤＢ３１を利用して文字認識を行う。次にス
テップ４００では、図１の認識結果判定処理４０におい
て、ステップ３００で認識したデータ形式の結果が、帳
票の項目中に入るべきデータであるかどうか、認識結果
判定ＤＢ４１を用いて判定を行う。In step 100, in the form image reading process 10 shown in FIG. 1, a paper-based form is read by the scanner 1 shown in FIG. 2, converted into image data, and stored in the image DB 11 shown in FIG. Next, in step 200, in the form recognition process 20 of FIG. 1, the image data stored in the image DB 11 is called, collated with the form pattern stored in the form pattern DB 21, and the form format is determined. Next, in step 300, in the character cut-out recognition process 30 in FIG. 1, character recognition is performed using the character recognition DB 31 for each item based on the determined form format. Next, in step 400, in the recognition result determination processing 40 of FIG. 1, it is determined whether or not the result of the data format recognized in step 300 is data to be included in the item of the form using the recognition result determination DB 41. .

【００３２】次にステップ５００では、図２の入出力装
置２より、ステップ３００で文字認識した結果を表示す
る。次にステップ６００では、文字認識した結果に該当
する部分の切出しイメージデータを、図２の入出力装置
２により表示する。次にステップ７００では、ステップ
３００で文字認識した結果、次候補結果があるかどうか
の判定を行う。判定の結果、次候補データがある場合に
は、ステップ８００へ行く。ステップ８００では、ステ
ップ３００で文字認識した結果の次候補データを、図２
の入出力装置２により表示する。Next, at step 500, the result of character recognition at step 300 is displayed by the input / output device 2 of FIG. Next, at step 600, the cut-out image data of the portion corresponding to the result of the character recognition is displayed by the input / output device 2 of FIG. Next, in step 700, it is determined whether there is a next candidate result as a result of the character recognition in step 300. If the result of the determination is that there is next candidate data, the process proceeds to step 800. In step 800, the next candidate data resulting from the character recognition in step 300 is
Is displayed by the input / output device 2.

【００３３】次にステップ２００の詳細な説明をする。
図１６に示したように、ステップ２１０では、図２のス
キャナ１より読込んだ帳票に、判別帳票コードが付いて
いるかどうかの判定を行う。判定の結果、判別帳票コー
ドが付いていない場合にはステップ２２０へ行く。ステ
ップ２２０では、読込んだ帳票の枠組みを特徴抽出す
る。次にステップ２３０では、帳票判別データとの比較
を行う。Next, step 200 will be described in detail.
As shown in FIG. 16, in step 210, it is determined whether or not the form read by the scanner 1 of FIG. 2 has a discrimination form code. If the result of the determination is that there is no discrimination form code, the process proceeds to step 220. In step 220, the feature of the read form is extracted. Next, in step 230, comparison with the form determination data is performed.

【００３４】一方、ステップ２１０で判定の結果、判別
帳票コードが付いている場合には、ステップ２４０へ行
く。ステップ２４０では、ステップ２３０での比較の結
果、およびステップ２１０で既に付されている判別帳票
コードにより、該当する帳票の判別帳票コードを決定す
る。以上で、ステップ２００の詳細な説明を終える。On the other hand, if the result of determination in step 210 is that there is a discriminating form code, the procedure proceeds to step 240. In step 240, the discrimination form code of the corresponding form is determined based on the result of the comparison in step 230 and the discrimination form code already attached in step 210. This concludes the detailed description of step 200.

【００３５】次にステップ３００の詳細な説明をする。
図１７に示したように、ステップ３１０では、図１５の
ステップ１００で図２のスキャナ１より読込んだイメー
ジデータから、ステップ２００で判別した帳票に基づい
て項目別に文字イメージデータのみ切出す。次にステッ
プ３２０では、ステップ３１０で切出した文字イメージ
データから、図１の文字認識ＤＢ３１を用いて、文字デ
ータへの変換（認識）を行う。次にステップ３３０で
は、変換の結果、次候補データがあるかどうかの判定を
行う。判定の結果、次候補データがある場合には、ステ
ップ３４０へ行く。一方、次候補データがない場合に
は、この処理を終える。次に、ステップ３４０では、次
候補データに該当する次候補データを、図６の認識結果
判定処理テーブル１３００の次候補コード欄１３０３に
格納する。以上で、ステップ３００の詳細な説明を終え
る。Next, step 300 will be described in detail.
As shown in FIG. 17, in step 310, only character image data is cut out for each item from the image data read by the scanner 1 in FIG. 2 in step 100 in FIG. 15 based on the form determined in step 200. Next, in step 320, the character image data cut out in step 310 is converted (recognized) into character data using the character recognition DB 31 of FIG. Next, in step 330, it is determined whether or not there is next candidate data as a result of the conversion. If the result of the determination is that there is next candidate data, the procedure proceeds to step 340. On the other hand, if there is no next candidate data, the process ends. Next, in step 340, the next candidate data corresponding to the next candidate data is stored in the next candidate code column 1303 of the recognition result determination processing table 1300 in FIG. This concludes the detailed description of step 300.

【００３６】次にステップ４００の詳細な説明をする。
図１８に示したように、ステップ４１０では、図１の認
識結果判定ＤＢ４１を用いて、認識項目に該当する文字
認識データと、入るべき文字形式と比較するために図６
の認識結果判定処理テーブル１３００の判定結果欄１３
０２に判定結果を格納する。次にステップ４２０では、
ステップ４１０で判定した結果、入るべき文字形式とな
っているかどうかの判定を行う。判定の結果、入るべき
文字形式になっている場合には、この処理を終える。Next, step 400 will be described in detail.
As shown in FIG. 18, in step 410, the character recognition data corresponding to the recognition item is compared with the character format to be entered by using the recognition result determination DB 41 of FIG.
Result column 13 of the recognition result determination processing table 1300
02 is stored as the determination result. Next, in step 420,
As a result of the determination in step 410, it is determined whether the character format is to be entered. If the result of the determination is that the character format is to be entered, this process ends.

【００３７】一方、入るべき文字形式になっていない場
合には、ステップ４３０へ行く。次にステップ４３０で
は、図６の認識結果判定処理テーブル１３００の次候補
コード欄１３０２を読込んで、次候補データがあるかど
うかの判定を行う。次候補データがある場合には、次候
補データと入るべき文字形式を比較するためにステップ
４２０へ行く。一方、次候補データがない場合には、ス
テップ４４０へ行く。次にステップ４４０では、図２の
入出力装置２より認識項目に該当する文字を記入する旨
のメッセージを出力するために、図１２の文字認識ＤＢ
テーブル２４００の切出しイメージデータ欄２４０３に
格納する。以上で、ステップ４００の詳細な説明を終え
る。On the other hand, if the character format is not to be entered, the process proceeds to step 430. Next, in step 430, the next candidate code column 1302 of the recognition result determination processing table 1300 of FIG. 6 is read to determine whether there is next candidate data. If there is next candidate data, the process goes to step 420 to compare the next candidate data with the character format to be entered. On the other hand, if there is no next candidate data, the process proceeds to step 440. Next, in step 440, a character recognition DB of FIG. 12 is output from the input / output device 2 of FIG.
It is stored in the cut-out image data column 2403 of the table 2400. This concludes the detailed description of step 400.

【００３８】次に、ステップ５００、ステップ６００、
ステップ８００の詳細な説明をする。図１９に示すよう
に、ステップ５１０では、判別帳票コードに基づいた帳
票の枠組み、および認識項目を読込む。次にステップ５
２０では、図２の入出力装置２を用いて、認識結果の表
示を行う。次にステップ６１０では、図２の入出力装置
２上に表示されているカーソルが、文字認識した項目
（領域）上にあるかどうかの判定を行う。判定の結果、
項目上にある場合は、ステップ６２０へ行く。Next, step 500, step 600,
Step 800 will be described in detail. As shown in FIG. 19, in step 510, the form framework and recognition items based on the discrimination form code are read. Then step 5
At 20, the recognition result is displayed using the input / output device 2 of FIG. Next, in step 610, it is determined whether or not the cursor displayed on the input / output device 2 in FIG. 2 is over an item (area) for which character recognition has been performed. As a result of the judgment,
If yes, go to step 620.

【００３９】一方、項目上にない場合は、ステップ７０
０へ行く。次にステップ６２０では、ステップ５２０で
表示した認識結果に該当する切出しイメージデータ、ま
たはメッセージを、図１２の文字認識ＤＢテーブル２４
００切出しイメージデータ欄２４０３から読込む。次に
ステップ６３０では、ステップ６２０で読込んだデータ
を、図２の入出力装置２において表示されるカーソルに
付して表示する。On the other hand, if it is not on the item, step 70
Go to 0. Next, in step 620, the cut-out image data or message corresponding to the recognition result displayed in step 520 is stored in the character recognition DB table 24 of FIG.
00 is read from the cut-out image data column 2403. Next, in step 630, the data read in step 620 is displayed on a cursor displayed on the input / output device 2 in FIG.

【００４０】次に、ステップ８１０においては、図６の
認識結果判定処理テーブル１３００の判定結果に基づく
次候補コードに該当する図７の次候補データテーブル１
４００から次候補データを読込む。次にステップ８２０
では、ステップ８２０で読込んだ次候補データを、図２
の入出力装置２を用いて表示する。Next, in step 810, the next candidate data table 1 in FIG. 7 corresponding to the next candidate code based on the determination result of the recognition result determination processing table 1300 in FIG.
The next candidate data is read from 400. Next, step 820
Then, the next candidate data read in step 820 is
Is displayed by using the input / output device 2 of FIG.

【００４１】以上で、ステップ５００、ステップ６０
０、およびステップ８００の詳細な説明を終える。Steps 500 and 60 have been described above.
0, and the detailed description of step 800 ends.

【００４２】次に、図２の入出力装置２による表示例を
図２０に示す。図２０の表示例では、出力は帳票イメー
ジベース（９００）、帳票に対応した項目別文字認識結
果の表示（９１０）、カーソル（９２０）、メッセージ
表示（９３０）、次候補表示（９４０）、および切出し
イメージの表示（９５０）から構成されている。Next, an example of display by the input / output device 2 of FIG. 2 is shown in FIG. In the display example of FIG. 20, the output is a form image base (900), display of character recognition results for each item corresponding to the form (910), cursor (920), message display (930), next candidate display (940), and It is composed of a display of a cut-out image (950).

【００４３】[0043]

【発明の効果】本発明は、銀行などでのハイカウンタ業
務を効率化するため、顧客が作成した手書きの帳票をス
キャナなどの入力装置を用いてイメージデータ化し、帳
票の認識を行い、帳票の認識にしたがって項目別に文字
認識を行うことで、行員（操作者）のデータ入力操作を
軽減できると共に、誤入力を防ぐことができる。文字認
識が誤っているかどうかは、入出力装置を用いて、カー
ソルを所望の認識結果の確認すべき項目へ移動させるこ
とで、該当する文字イメージ切出しデータを表示するこ
とが可能であり、誤認識のチェックを迅速に行える。ま
た、認識項目での帳票認識文字として、入るべき文字形
式でチェックすることにより、条件の文字形式に合致し
た文字認識結果が表示される。したがって、項目に合致
したデータ以外の文字認識が行われなくなり、正確な文
字認識の認識率が向上する。According to the present invention, in order to streamline high-counter operations at a bank or the like, a handwritten form created by a customer is converted into image data using an input device such as a scanner, the form is recognized, and the form is recognized. By performing character recognition for each item in accordance with the recognition, the data input operation of the staff (operator) can be reduced and erroneous input can be prevented. It is possible to display the corresponding character image cutout data by moving the cursor to an item to be checked for a desired recognition result by using an input / output device to determine whether the character recognition is incorrect. Can be checked quickly. Also, by checking a form recognition character as a form recognition character in a recognition item, a character recognition result that matches the condition character form is displayed. Therefore, character recognition other than data matching the item is not performed, and the recognition rate of accurate character recognition is improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の不明認識データ確認方法の処理を示す
構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing processing of an unknown recognition data confirmation method according to the present invention.

【図２】本発明における処理構成実現のためのハードウ
エア構成図である。FIG. 2 is a hardware configuration diagram for realizing a processing configuration according to the present invention.

【図３】帳票イメージ読取処理テーブルのテーブル構成
図である。FIG. 3 is a table configuration diagram of a form image reading processing table.

【図４】帳票認識テーブルのテーブル構成図である。FIG. 4 is a table configuration diagram of a form recognition table.

【図５】文字切出し認識処理テーブルのテーブル構成図
である。FIG. 5 is a table configuration diagram of a character cutout recognition processing table.

【図６】認識結果判定処理テーブルのテーブル構成図で
ある。FIG. 6 is a table configuration diagram of a recognition result determination processing table.

【図７】次候補データテーブルのテーブル構成図であ
る。FIG. 7 is a table configuration diagram of a next candidate data table.

【図８】イメージＤＢテーブルのテーブル構成図であ
る。FIG. 8 is a table configuration diagram of an image DB table.

【図９】帳票パターンＤＢテーブルのテーブル構成図で
ある。FIG. 9 is a table configuration diagram of a form pattern DB table.

【図１０】帳票コードテーブルのテーブル構成図であ
る。FIG. 10 is a table configuration diagram of a form code table.

【図１１】帳票項目テーブルのテーブル構成図である。FIG. 11 is a table configuration diagram of a form item table.

【図１２】文字認識ＤＢテーブルのテーブル構成図であ
る。FIG. 12 is a table configuration diagram of a character recognition DB table.

【図１３】認識結果判定テーブルのテーブル構成図であ
る。FIG. 13 is a table configuration diagram of a recognition result determination table.

【図１４】帳票判定基準テーブルのテーブル構成図であ
る。FIG. 14 is a table configuration diagram of a form determination reference table.

【図１５】本発明の実施例の主な処理を示す流れフロー
チャートである。FIG. 15 is a flowchart showing main processing according to the embodiment of the present invention.

【図１６】ステップ２００の詳細図である。FIG. 16 is a detailed diagram of step 200.

【図１７】ステップ３００の詳細図である。FIG. 17 is a detailed diagram of step 300.

【図１８】ステップ４００の詳細図である。FIG. 18 is a detailed diagram of step 400.

【図１９】ステップ５００、ステップ６００、ステップ
８００の詳細図である。FIG. 19 is a detailed diagram of step 500, step 600, and step 800.

【図２０】出力画面の表示例を示す図である。FIG. 20 is a diagram illustrating a display example of an output screen.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…スキャナ、 ２…入出力装置、３…ＣＰＵ、
４…主記憶装置、５…外部記憶装置、１０…帳票イメー
ジ読取り処理、１１…イメージＤＢ、２０…帳票認識処
理、２１…帳票パターンＤＢ、 ３０…文字切出し認識
処理、３１…文字認識ＤＢ、４０…認識結果判定処理、
４１…認識結果判定ＤＢ。1. Scanner, 2. Input / output device, 3. CPU,
4 ... Main storage device, 5 ... External storage device, 10 ... Form image reading process, 11 ... Image DB, 20 ... Form recognition process, 21 ... Form pattern DB, 30 ... Character cutout recognition process, 31 ... Character recognition DB, 40 … Recognition result judgment processing,
41: recognition result determination DB.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 水野 浩孝 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 古賀 明彦 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 Ｆターム(参考） 3E040 AA06 EA01 FH05 FJ05 5B055 BB19 CB09 MM14 5B064 AA01 AB03 AB16 BA01 DA16 EA05 EA15 FA04 FA05 FA07 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Hirotaka Mizuno 1099 Ozenji Temple, Aso-ku, Kawasaki City, Kanagawa Prefecture Inside Hitachi, Ltd.System Development Laboratory (72) Inventor Akihiko Koga 1099 Address Ozenji Temple, Aso-ku, Kawasaki City, Kanagawa Prefecture F-term (reference) in Hitachi, Ltd. System Development Laboratory 3E040 AA06 EA01 FH05 FJ05 5B055 BB19 CB09 MM14 5B064 AA01 AB03 AB16 BA01 DA16 EA05 EA15 FA04 FA05 FA07

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】帳票をイメージデータ化するスキャナと、
入出力装置を保持した計算機において、帳票の種類を認
識し、帳票中にある複数の項目に該当する箇所を、各項
目別に入るべき文字形式の情報を使ってイメージデータ
から文字認識し、認識結果を入出力装置より表示し、表
面画面上のカーソルを文字認識結果に移動させることに
より、文字認識結果に該当するイメージデータを表示す
ることを特徴とする認識データ確認方法。A scanner for converting a form into image data;
The computer that holds the input / output device recognizes the form type, recognizes characters that correspond to multiple items in the form from image data using character format information that should be entered for each item, and recognizes the recognition result. And displaying an image data corresponding to the character recognition result by displaying a character from the input / output device and moving a cursor on the front screen to the character recognition result. 【請求項２】請求項１記載の認識データ確認方法におい
て、認識結果が誤っている場合、入力すべきデータ形式
にしたがって次候補データを表示することを特徴とする
認識データ確認方法。2. The recognition data checking method according to claim 1, wherein if the recognition result is incorrect, the next candidate data is displayed in accordance with a data format to be input. 【請求項３】請求項１記載の認識データ確認方法におい
て、次候補データがない場合、帳票を判定した結果に基
づいた文字を記入する旨のメッセージを表示することを
特徴とする認識データ確認方法。3. A recognition data confirming method according to claim 1, further comprising, if there is no next candidate data, displaying a message indicating that a character is to be entered based on the result of the form determination. . 【請求項４】請求項１記載の認識データ確認方法におい
て、文字認識結果に該当するイメージデータをカーソル
に付して表示することを特徴とする認識データ確認方
法。4. The recognition data confirmation method according to claim 1, wherein image data corresponding to the character recognition result is displayed by attaching it to a cursor. 【請求項５】請求項１記載の認識データ確認方法におい
て、カーソルが示す認識項目に該当する切出しイメージ
データのみを表示し、該当しないイメージデータを表示
しないことを特徴とする認識データ確認方法。5. The recognition data confirming method according to claim 1, wherein only cut-out image data corresponding to the recognition item indicated by the cursor is displayed, and image data not applicable is not displayed. 【請求項６】請求項１記載の認識データ確認方法におい
て、帳票上に記載された判別コード、または帳票の特徴
抽出により、帳票の種類を判定することを特徴とする認
識データ確認方法。6. The recognition data confirmation method according to claim 1, wherein the type of the form is determined based on a discrimination code written on the form or by extracting a characteristic of the form.