JP2002324236A

JP2002324236A - 帳票識別方法及び帳票登録方法

Info

Publication number: JP2002324236A
Application number: JP2001127639A
Authority: JP
Inventors: Yoshihiro Shima; 好博嶋
Original assignee: Hitachi Computer Peripherals Co Ltd; Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd; Hitachi Information and Telecommunication Engineering Ltd
Priority date: 2001-04-25
Filing date: 2001-04-25
Publication date: 2002-11-08
Also published as: US7106904B2; US20020159639A1; CN1215432C; CN1383094A

Abstract

(57)【要約】【課題】スキャナから入力される帳票の向きが異なっ
ても、また、帳票が伸縮を有するものであっても、誤り
なく帳票識別可能とする。また、予め帳票の種類を登録
する際に、帳票の変更修正を行う構成とを可能とする。【解決手段】帳票から特徴となる入力点を抽出し、伸
縮、回転、傾きの補正を入力点に対して行い、予め登録
している辞書点との距離の最小値に基づいて帳票の種類
を識別する。また、帳票種類の登録時、類似帳票に対し
て警告画面表示することを可能にする。システムは、通
信ネットワーク１００を介して辞書登録ステーション１
０１、帳票識別ステーション１０６、帳票作成ステーシ
ョン１０９が接続されて構成される。各ステーション
は、お互いに連携して動作し、入力帳票の識別、辞書へ
の登録を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数種類の帳票を
読み取る場合に、帳票処理に先立って読み取る帳票の種
類を識別する帳票識別方法及び識別した帳票を登録する
帳票登録方法に係り、特に、帳票の向きや伸縮、傾きに
対して安定して帳票の種類を識別ことを可能にした帳票
識別方法及び帳票登録方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】帳票識別方法に関する従来技術として、
帳票の種類を識別するための特徴量、例えば、帳票中の
文字コード、文字行、罫線、枠等を自動的に抽出し、こ
れらの特徴量を手がかりに予め登録している帳票の特徴
量と照合して帳票の種類を識別するという方法が知られ
ている。

【０００３】前述した帳票識別の特徴量として罫線を利
用する従来技術として、例えば、特開昭６１−５９５６
８号公報等に記載された技術が知られている。この従来
技術は、帳票内の横線及び縦線を用いて帳票の構造解析
を行うことにより、帳票の種類を識別するというもので
ある。

【０００４】また、帳票識別の特徴を点座標で表現して
照合を行う従来技術として、例えば、特開昭６２−１８
４５８５号公報等に記載された技術が知られている。こ
の従来技術は、点集合からなるパターンを照合する方法
であって、２つの点集合の類似性を検出するため照合の
程度を求め、また、横方向及び縦方向の小領域に分割さ
れたブロック単位に照合の程度を高速に求めることによ
り、帳票の種類を識別するというものである。また、例
えば、特開平８−２５５２３６号公報には、枠の中心の
点を特徴量として、横方向及び縦方向を基底としたハッ
シュテーブルによって照合する方法が、さらに、特開２
０００−３３９４０６号公報には、帳票内の最小矩形の
位置関係を行方向及び列方向の接続関係から求めて、最
小矩形の属性を決定する方法が開示されている。

【０００５】また、特徴量として文字行の位置を利用す
る従来技術として、例えば、特開平５−２６２１００号
公報等に記載された技術が知られている。この従来技術
は、診療報酬請求明細書の様式を識別するため、抽出し
た文字行の位置に基づいて帳票識別を行うものである。

【０００６】さらに、帳票の伸縮や罫線のかすれ等のた
め、帳票内の個々の矩形を抽出することが不安定な帳票
に対する帳票の識別にに関する従来技術として、例え
ば、特開２０００−３０６０３０号公報に記載された技
術が知られている。この従来技術は、一致した矩形の座
標を次に照合する矩形の基準点として、基準点を順次移
動させて照合するというものである。

【０００７】従来、類似した性質をもつ画像を検索する
方法として、例えば、「日本工業出版、画像ラボ、第１
１巻９号５頁から９頁、西暦２０００年９月、著者名：
武者義則、広池敦」に開示されている技術が知られてい
る。この従来技術は、画像特徴量ベクトルを画像から抽
出し、そのベクトル同士の距離においてキー画像から近
い画像を収集するというものであり、画像特徴量とし
て、赤緑青の三原色空間における色特徴量と輝度画像の
明暗の移り変わる微分方向特徴量とを用いるというもの
である。しかし、この従来技術は、帳票画像に特有な罫
線や文字行、枠の特徴に関して考慮されていないもので
ある。

【０００８】また、従来、個人識別のための指紋照合方
法として、例えば、特開２０００−２９３６８８号公報
等に記載された技術が知られている。この従来技術は、
入力された指紋画像の特徴情報と予め格納された指紋画
像の特徴情報とを照合すること、及び、特徴情報の何れ
か一方を倒立状態または直交状態に回転させ指紋を照合
するというものである。しかし、この従来技術は、帳票
画像に特有な罫線や文字行、枠の特徴に関しての配慮が
ないものである。

【０００９】また、従来、文書の回転角を検出する方法
として、例えば、特開平６−１０３４１１号公報等に記
載された技術が知られている。この従来技術は、文書を
０度、９０度、１８０度、２７０度回転させ、それぞれ
文字認識を行い、その中で最も正しいものの回転角を文
書の向きとして決定するというものである。しかし、こ
の従来技術は、帳票の向きを検出するために、それぞれ
の角度で文字認識を行っており、文字認識に処理時間が
かかるという問題を有しており、しかも、帳票の種類を
識別することについては考慮されていないものである。

【００１０】また、従来、帳票の識別と同時に帳票の９
０度単位の回転方向も識別する方法として、例えば、特
開平７−２４９０９９号公報に記載された記述が知られ
ている。この従来技術は、入力帳票を９０度、１８０
度、２７０度回転したものについて、罫線すなわち垂直
線・水平線の分布を求めておき、これらを予め求めてお
いた垂直線・水平線の分布と照合することにより、帳票
の識別と同時に入力された帳票の９０度単位の回転方向
も識別するというものである。しかし、この従来技術
は、特徴として使用する罫線のはかすれや太りに対して
不安定であり、接触する文字の並びによっては、文字ス
トロークを結ぶような偽の罫線が発生し、誤った帳票識
別及び回転方向の識別を行ってしまうという問題があっ
た。

【００１１】従来、枠線の線種を用いて帳票識別を行う
方法として、例えば、特開平１１−６６２２８号公報等
に開示された技術が知られている。この従来技術は、枠
線の線種を判定して帳票読み取りのためのフォーマット
情報を生成するというものである。また、この種の技術
として、特開平１１−８５９００号公報に開示されてい
る従来技術は、実線と点線とを区別して帳票を識別する
というものであり、さらに、識別精度の面で実線と点線
とを区別することなく扱うことにより帳票を識別するこ
とを可能としたものである。しかし、この従来技術は、
帳票の種類毎、帳票の枠毎の罫線の種類を利用するか否
かを有効あるいは無効にするように切り替えることにつ
いて開示していないものである。

【００１２】従来、帳票に伸縮があっても帳票識別を可
能にする方法として、例えば、特開２０００−３０６０
０号公報等に記載された技術が知られている。この従来
技術は、基準点を順次移動させて隣接する帳票の枠を照
合することによって、帳票全体の伸縮による位置ずれに
よる照合誤りを防止するというものである。しかし、こ
の従来技術は、枠が欠落していて枠を抽出することがで
きない場合や、偽の矩形が発生している場合に、枠毎の
照合に誤りが発生するという問題点があり、また、基準
位置がずれることについて考慮されていないものであ
る。また、同種の技術として、特開２０００−１２３１
７４号公報、特開平８−３１５０６８号公報、特開平７
−２４９０９９号公報等に記載された技術が知られてい
る。これらの従来技術は、一定領域内に含まれる罫線の
間隔を照合し、その照合結果から帳票画像の伸縮率を推
定する方法に関するものであるが、罫線同士の照合にお
いて、罫線の欠落や偽の罫線の発生がある場合、照合自
体が誤り、そのため、推定した伸縮率の値が誤るという
問題について解決されておらず、罫線の照合に依存して
伸縮に対処する方法であるため、罫線の照合が誤ると伸
縮に誤りが発生するという問題がある。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】前述した従来技術のう
ち、帳票識別の対象となる入力帳票の向きを識別する技
術は、予め登録する帳票の隅に特殊なマークや指定の文
字列を印刷しておき、入力帳票に対してそのマークなど
を読み取ることにより、帳票が９０度回転した向きにス
キャナに設定された場合や、上下逆すなわち１８０度回
転した状態の帳票がスキャナで入力された場合に、帳票
の種類を識別することを可能としたもので、帳票に特殊
な指定された印刷領域が必要であり、帳票のスペースを
有効に使用することができないという問題点を有してい
る。

【００１４】また、前述した従来技術のうち、帳票の識
別と同時に帳票の９０度単位の回転方向も識別する方法
として、前述した特開平７−２４９０９９号公報に記載
された技術は、入力帳票を９０度、１８０度、２７０度
回転したものについて、罫線すなわち垂直線・水平線の
分布を求めておき、これらを予め求めておいた垂直線・
水平線の分布と照合を行うことで帳票の識別と同時に入
力された帳票の９０度単位の回転方向も識別するという
技術は、特徴として利用する罫線のかすれや太りがある
場合に、識別が不安定となり、また、接触する文字の並
びによっては、文字ストロークを結ぶような偽の罫線が
発生し、誤った帳票識別及び回転方向の識別を行ってし
まうという問題点を有している。

【００１５】また、前述した従来技術のうち、帳票識別
の対象となる入力帳票中の枠線の種類、実線と点線とを
区別して帳票を識別する技術は、帳票の種類毎、帳票の
枠毎の罫線の種類を利用するか否かを有効あるいは無効
にするように切り替えることについて考慮されていな
い。このため、この従来技術は、点線の間隔が狭いよう
な帳票の場合、点線の点が太って隣の点とつながり実線
となった場合、異なった帳票と誤識別されることや、該
当する帳票が検出できないとして拒絶となる恐れがある
という問題点を有し、また、帳票によっては、枠の形が
同じで、実線と点線との区別が不要で、特定部分が実線
であっても点線であっても、同一帳票とみなすべき帳票
であるとするような帳票が混在して入力された場合、点
線と実線とを全種類の帳票に対して同一とみなして帳票
識別を行うか、点線と実線との区別をして異なる帳票と
みなして帳票識別を行うかの、何れかの方法を択一的に
選択する以外に対処することができないものである。す
なわち、この従来技術は、実線と点線との区別が不要
で、特定部分が実線であっても点線であっても、同一帳
票とみなすべき帳票に対しても、帳票識別用の辞書や帳
票読み取りのためのフォーマット情報を予め別々に登録
しておく必要があり、辞書登録の作業が多くかかり、ま
た、辞書を記憶する容量が多くなるという問題点を有し
ている。

【００１６】さらに、前述した従来技術のうち、帳票の
伸縮に対応するため基準点を順次移動させて照合すると
いう方法は、罫線の欠落や偽罫線の出現により、照合途
中で新たに設定した基準点を誤ると、帳票識別に誤りが
生じ、るあるいは、拒絶となる恐れがあるという問題点
を有している。

【００１７】さらに、前述で説明した従来技術は、いず
れも、登録する帳票の種類が多くなると、新たに登録対
象となった帳票が既に登録済みか、未登録であるかを使
用者が判断することが困難となり、また、登録済みの類
似帳票が同一種類の帳票として識別された場合、その帳
票を類似帳票と区別することができないという問題点を
有している。

【００１８】本発明の第１の目的は、前述した従来技術
の問題点を解決し、帳票の向きが任意に設定されて入力
された帳票、例えば、９０度回転した状態や、上下逆す
なわち１８０度回転した状態の帳票がスキャナで入力さ
れた場合であっても、正立した状態の帳票の場合と同様
に、高い信頼性を持って帳票の種類を識別すると同時に
帳票の回転方向を検出することができる帳票識別方法を
提供することにある。

【００１９】本発明の第２の目的は、予め登録した帳票
毎あるいは当該帳票の枠毎に制御情報を備え、枠線の種
類、例えば、実線あるいは点線であるということを利用
して、枠の形が同じであっても枠線の種類が異なる帳票
を別の種類の帳票として識別するか、あるいは、枠線の
種類が異なる帳票を同じ種類の帳票として識別するかを
切り替えて帳票の種類を識別することができる帳票識別
方法を提供することにある。

【００２０】本発明の第３の目的は、帳票に位置ずれが
あっても、高精度に帳票の種類を識別することができる
帳票識別方法を提供することにある。

【００２１】本発明の第４の目的は、罫線のかすれ等に
よる欠落や偽の罫線の出現に対しても、また、帳票に伸
縮があっても、高精度に安定して帳票の種類を識別する
ことのできる帳票識別方法を提供することにある。

【００２２】本発明の第５の目的は、新たに登録対象と
なった帳票が既に登録済みか、未登録であるかを使用者
に目視で判断するための画面インタフェースと、対象帳
票を編集して印刷し再度登録試行する機能と、印刷した
帳票に対応した帳票識別用辞書が保管されていることを
保証する機能とを備えた帳票登録方法を提供することに
ある。

【００２３】

【課題を解決するための手段】本発明による帳票識別方
法は、入力帳票から特徴として１または複数の枠の中心
点を抽出し、入力帳票の入力特徴あるいは予め登録され
ている登録帳票の特徴のいずれかを９０度単位で回転さ
せ、入力特徴と登録特徴と照合し、最も一致した角度を
帳票の向きとして、特徴に対応する帳票種類を帳票識別
結果として出力することを特徴とし、これにより、帳票
が９０度回転した向きにスキャナに設定された場合や、
上下逆すなわち１８０度回転した状態の帳票がスキャナ
に入力された場合であっても、正立の状態の帳票と同様
に帳票識別を行うことが可能である。特徴としての枠の
中心点は、他の特徴、例えば、罫線の投影分布等と比べ
て、安定して抽出することができ、識別誤りを少なくす
ることができる。何故なら、罫線は、文字行の内部にも
偽罫線として抽出されるが、４辺が罫線で構成される枠
を抽出することにより、その枠の罫線を枠線として利用
しているため、誤抽出をすくなくすることができるため
である。

【００２４】また、本発明による帳票識別方法は、入力
帳票から枠線の種類を抽出し、予め登録された帳票の枠
線の種類との一致を求め、枠の形が同じであっても枠線
の種類が異なる帳票を別の種類の帳票として識別するこ
とを可能にし、さらに、枠線の種類が異なる帳票であっ
ても枠の形が同じであれば同じ種類の帳票であると識別
することも可能にすることを特徴とする。

【００２５】また、本発明による帳票識別方法は、入力
帳票の特徴を有する各位置を予め登録された特徴の基準
位置から、横方向ならびに縦方向に一定幅で平行移動さ
せながら照合し、最も登録特徴と一致した平行移動位置
を入力帳票の位置とし、特徴に対応する帳票種類を帳票
識別結果として出力することにより、帳票に位置ずれが
あっても帳票識別を可能にすることを特徴とする。

【００２６】また、本発明による帳票識別方法は、帳票
の特徴の照合と特徴の伸縮とを独立させ、特徴の照合の
誤りに関係なく、特徴を伸縮させることを特徴とする。
ここでは、入力帳票の特徴を有する各位置を一定倍率ず
つ横方向ならびに縦方向に伸縮させ、最も登録特徴と一
致した伸縮倍率を入力帳票の伸縮率として出力し、特徴
に対応する帳票種類を帳票識別結果として出力すること
により、帳票に伸縮があっても、帳票識別を可能にす
る。

【００２７】本発明による帳票識別方法は、新たに登録
対象となった帳票画像と帳票識別により類似すると判定
された登録済みの帳票画像を画面に表示し、当該帳票が
既に登録済みか、未登録であるかの使用者の判断情報を
入力させ、新規帳票として対象帳票を登録するため対象
帳票のデータを編集して印刷し再度登録試行することに
より帳票登録を可能にすることを特徴とする。

【００２８】本発明による帳票識別方法において、入力
帳票の特徴と登録帳票の特徴を照合する方法は、入力帳
票の特徴に点座標を付与した入力点と、登録帳票の特徴
に点座標を付与した辞書点とを備え、前記入力点と辞書
点との距離を算出し、前記距離が所定値以下であれば入
力点に対応付けられた辞書点が存在すると判定し、対応
付けられた点数、入力点数及び辞書点数を基に照合の一
致の程度を求めることにより高精度な帳票識別を可能に
する点にある。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、本発明による帳票識別方法
及び帳票登録方法の実施形態を図面により詳細に説明す
る。

【００３０】図１は本発明の一実施形態による帳票識別
及び帳票登録を実行する帳票識別システムの構成例を示
すブロック図である。図１において、１００はネットワ
ーク、１０１は辞書登録ステーション、１０２、１０７
はスキャナ、１０３は登録対象帳票画像ファイル、１０
４、１０８は帳票辞書ファイル、１０５は表示装置、１
０６は帳票識別ステーション、１０９は帳票作成ステー
ション、１１０は帳票ファイル、１１１は帳票プリンタ
である。

【００３１】図１に示す帳票識別システムは、通信ネッ
トワーク１００を介して辞書登録ステーション１０１、
帳票識別ステーション１０６、帳票作成ステーション１
０９が接続されて構成されており、これらのステーショ
ンが相互に連携して動作することが可能である。辞書登
録ステーション１０１は、帳票の種類を識別するために
予め帳票画像の特徴を登録する。辞書登録ステーション
１０１には、帳票画像を採取するスキャナ１０２、登録
対象となった帳票画像を保管する登録対象帳票画像ファ
イル１０３、登録した帳票画像の特徴を保管する帳票辞
書ファイル１０４が備えられている。また、辞書登録ス
テーション１０１は、表示装置１０５を有し、この表示
装置１０５に、登録済み帳票画像やスキャナで採取した
新たな帳票画像をその画面に表示し、対話的に登録作業
を行う。

【００３２】帳票識別ステーション１０６は、スキャナ
１０７から入力された帳票画像の種類を、登録した帳票
画像の特徴を保管する帳票辞書ファイル１０８を用いて
識別する。帳票辞書ファイル１０８の内容は、辞書登録
ステーション１０１側の帳票辞書ファイル１０４を複写
したものであり、通信ネットワークを介して、常に最新
のデータに更新することができる。なお、帳票識別に用
いる帳票辞書ファイルとして、通信ネットワークを介し
て辞書登録ステーション側の帳票辞書ファイル１０４を
アクセスして用いる構成でもよい。

【００３３】帳票作成ステーション１０９は、帳票ファ
イル１１０と帳票プリンタ１１１とを備えており、帳票
ファイル１１０に保管された帳票データに対して、帳票
プリンタ１１１を用い帳票を紙に印刷する。帳票作成ス
テーション１０９は、帳票識別が容易になるよう帳票デ
ータを編集して、印刷し、辞書登録ステーション１０１
において、スキャナ１０２で印刷した帳票の画像を採取
し新規登録の試行を行うことができる。

【００３４】図２は辞書登録ステーション１０１での帳
票識別のための辞書登録の処理動作を説明するフローチ
ャートであり、以下、これについて説明する。

【００３５】（１）まず、帳票画像を入力し、帳票画像
の特徴として枠を抽出する。この処理は、帳票画像から
横線と縦線とを抽出し、その交点を基に枠を抽出する処
理であり、さらに、枠内の中心点の座標を特徴として抽
出する。一般に、枠は、複数個中種されるので、複数の
枠の中心点の座標が特徴として抽出される（ステップ２
００、２０１）。

【００３６】（２）次に、既に登録している帳票辞書と
入力帳票から抽出した特徴との照合を行い、照合の程度
を求める（ステップ２０２）。

【００３７】（３）ステップ２０２での照合の程度を基
に、リジェクトかアクセプトかを決定する。ここでは簡
単に、照合の程度が所定値より大きければアクセプト、
所定値より小さければリジェクトとしてもよい（ステッ
プ２０３）。

【００３８】（４）ステップ２０３で、リジェクトと判
定された場合、入力帳票から抽出した当該特徴を帳票辞
書ファイル１０４に辞書として追加登録し、該当帳票画
像を登録対象帳票画像ファイル１０３に保管する（ステ
ップ２０４、２０５）。

【００３９】（５）ステップ２０３で、アクセプトと判
定された場合、入力された帳票が登録済あるいは類似帳
票が登録されている可能性があるとして、表示装置１０
５に警告を表示すると共に、登録帳票画像を登録対象帳
票画像ファイル１０３から読み込んで、入力された帳票
画像と登録帳票画像とを画面に表示し、当該帳票の確認
及び帳票作成ステーション１０９での帳票の変更を行う
（ステップ２０６、２０７）。

【００４０】前述で説明したように、辞書登録ステーシ
ョン１０１は、登録対象となった帳票画像と帳票識別に
より類似すると判定された登録済みの帳票画像とを画面
に表示し、当該帳票が既に登録済みか、未登録であるか
を使用者に判断させ、その判断情報を入力させている。
これにより、新規帳票として対象帳票を登録するため対
象帳票のデータを編集して印刷し再度登録試行すること
ができる。

【００４１】図３は図２により説明した辞書登録におけ
る対話操作を行うための画面表示例を説明する図であ
る。表示装置１０５の表示画面３００には、入力帳票画
像３０１と登録済みあるいは類似帳票である登録帳票画
像３０４とが表示される。また、表示画面３００には、
表示画像の説明文３０３、３０４が表示され、また、使
用者に確認の必要を指示するため、警告文３０５が表示
されると共に、対象帳票のデータを編集して印刷する帳
票作成ステーション１０９の処理に移るためのクリック
ボタン３０６が表示される。

【００４２】図４は帳票識別ステーション１０６での入
力帳票の特徴抽出処理と帳票識別処理との動作を説明す
るフローチャートである。図４に示すフローにおいて、
ステップ４００で入力帳票画像から帳票識別用の特徴を
抽出する。説明している例では、特徴として帳票内にあ
る全ての枠の中心点の座標を抽出する。但し、特徴とし
て枠の中心点の座標に限定するものでなく、例えば、罫
線の中心点の座標や文字行の中心点の座標であってもよ
い。次に、ステップ４０１で抽出した特徴に基づいて帳
票の種類を識別する。

【００４３】図５は図４のステップ４０１での帳票識別
処理の動作を説明するフローチャートであり、以下、こ
れについて説明する。

【００４４】（１）図４のステップ４００で抽出した入
力帳票画像の特徴、すなわち、枠の中心点（入力点）の
座標を９０度単位で回転する。ここでは、左回り９０
度、右回り９０度、上下逆転の１８０度にの３通りの回
転を行う。これらの回転は、特徴としての枠の中心点の
座標を入れ替えることにより行うことができる（ステッ
プ５００）。

【００４５】（２）ステップ５００での３通りの回転の
それぞれ、及び、回転させない場合について、中心座標
を求め、後述するステップ５０１の探索照合、ステップ
５０２の類似度登録を繰り返す（ステップ５０５）。

【００４６】（３）探索照合の処理では、基準位置を所
定幅で横方向、次いで、縦方向に平行移動しながら、入
力点と辞書中の点との照合を行う。そして、類似度登録
の処理では、ステップ５００で設定した回転角毎に、照
合により得られた類似度を求めて、その類似度とその回
転角を登録する（ステップ５０１、５０２）。

【００４７】（４）次に、登録した回転角毎の類似度の
中で、最大の類似度を持つ回転角を帳票の方向として決
定し、さらに、その最大の類似度を持つ辞書の種類を対
応する帳票の種類であると決定する（ステップ５０３、
５０４）。

【００４８】図６は図５のステップ５０１での探索照合
処理の動作を説明するフローチャートであり、以下、こ
れについて説明する。

【００４９】（１）まず、点座標の基準位置を平行移動
するための移動開始位置を設定し、次に、基準位置から
の探索刻み幅、すなわち、基準位置の平行移動の単位を
設定する（ステップ６００、６０１）。

【００５０】（２）基準位置のＸ方向を設定した刻み幅
でずらし、さらに、基準位置のＹ方向を設定した刻み幅
でずらしながら、ステップ６０４、６０５、６０６の処
理を繰り返す（ステップ６０２、６０３）。

【００５１】（３）点照合の処理において、入力点と辞
書点との照合を辞書が尽きるまで行う。そして、類似度
登録の処理において、当該点照合の類似度と、そのとき
のＸ方向、Ｙ方向のずらし量とを登録する（ステップ６
０４、６０５）。

【００５２】（４）ステップ６０４、６０５の処理にお
いて、回転と、Ｘ方向、Ｙ方向のずらし量との複数の組
み合わせ毎の点照合の類似度と、そのときのＸ方向、Ｙ
方向のずらし量とが登録されるので、その中から最大の
類似度を持つＸ方向、Ｙ方向のずらし量を持つ辞書の種
類を、Ｘ方向、Ｙ方向のずらし量と共に登録する。この
登録されたＸ方向、Ｙ方向のずらし量は、後に、帳票内
の読み取るべき枠の一を決定し、枠内の文字等の読み取
りに使用される（ステップ６０６）。

【００５３】図７は図５のステップ６０４での点照合処
理の動作を説明するフローチャートである。図７に示す
フローにおいて、まず、ステップ７００で、基準位置か
らの位置ずらし量を設定する。次に、ステップ７０１
で、辞書が尽きるまでステップ７０２での類似度の抽出
を繰り返す。そして、ステップ７０３で抽出された類似
度の大きい順に帳票種類を並べ換える。

【００５４】図８は図７のステップ７０２での類似度抽
出処理の動作を説明するフローチャートであり、以下、
これについて説明する。この処理は、入力帳票に伸縮が
あるとして、伸縮率を複数通りに仮定して類似度を抽出
するものであり、照合処理と特徴に対する伸縮処理を独
立に行っているため、照合処理の誤りに影響を受けない
という利点を有する。

【００５５】（１）まず、拡大縮小の倍率を複数設定
し、それらが尽きるまで、ステップ８０１、８０２、８
０３の処理を繰り返すことを設定する（ステップ８０
０）。

【００５６】（２）対応する拡大縮小率に従って入力点
座標の拡大縮小を行う。この処理で、伸縮率を複数通り
に仮定して入力点座標の拡大縮小を行っているため、帳
票が伸縮している場合でも類似度を算出でき、また、特
徴として利用する点に欠落や偽の点の発生があっても、
信頼性よく類似度を算出できるという効果がある（ステ
ップ８０１）。

【００５７】（３）次に、入力点と照合した辞書点の個
数を投票数として求めて投票数を抽出し、投票数と入力
点数及び辞書点数をもとに類似の度合いを算出する（ス
テップ８０２、８０３）。

【００５８】前述の処理において、類似度の算出方法と
しては、例えば、投票数を入力点数と辞書点数の和で割
った百分率を用いてよい。すなわち、類似度は、投票数
／（入力点数＋辞書点数）の百分率となる。また、類似
度は、例えば、投票数に対して入力点数と辞書点数の差
を引き算した個数を入力点数と辞書点数の和で割った百
分率を用いてもよい。すなわち、類似度は、（投票数―
絶対値（辞書点数―入力点数））／（入力点数＋辞書点
数）の百分率となる。この場合、投票数に対して入力点
数と辞書点数との差を引き算して求めているので、入力
点が多数検出された場合、投票数を減点して類似度を低
下させることができるという効果がある。

【００５９】図９は図８のステップ８０２での投票数抽
出処理の動作を説明するフローチャートである。この処
理は、注目する入力点に対して近傍にある辞書点の内、
最小距離にある辞書点を求め、その最小距離の長さから
照合する辞書点が存在するか否かを判定すると共に、入
力点に対して辞書点が存在する入力点の個数を投票数と
して計数する処理である。

【００６０】図９に示すフローにおいて、まず、ステッ
プ９００で、投票数を初期化する。そして、ステップ９
０１で、入力点が尽きるまで、ステップ９０２以下の処
理を繰り返すことを設定する。ステップ９０２、９０３
の処理で、辞書の点が尽きるまで、入力点と辞書点との
最小距離を算出する。そして、ステップ９０４で当該距
離が所定値より小さいか否かを判定し、小さければ、ス
テップ９０５で投票数の値を１個増加させる。以上の処
理を繰り返すことにより、投票数を算出することができ
る。

【００６１】図１０は図４のステップ４００での枠抽出
処理の動作を説明するフローチャートであり、以下、こ
れについて説明する。

【００６２】（１）まず、帳票画像から横線と縦線とを
検出する。この処理において、画像を黒線分すなわち黒
ランの集合で表現し、線分長が長い黒ランを横線として
抽出する。また、縦線の抽出は、画像を９０度回転し
て、同じく線分長が長い黒ランを抽出することにより行
う。なお、別の方法として、黒画素の塊の輪郭線を抽出
して枠線を取り出す方法を使用してもよい（ステップ１
０００）。

【００６３】（２）次に枠を検出する。この枠の検出
は、縦線及び横線の交点から枠を取り出すことにより行
うことができる。また、詳細な枠検出方法は、特開平８
−１２５８５５号公報に開示された方法であってよい
（ステップ１００１）。

【００６４】（３）次いで、枠の４隅の座標を検出し、
枠の中心点座標を算出し、この中心点座標を帳票識別の
ための特徴とする（ステップ１００２、１００３）。

【００６５】（４）さらに、枠線の傾きや帳票縁の傾き
より検出された帳票の微小な傾き角を基に、算出した中
心点座標に対して傾き補正を行う。ここでの補正は、微
小な傾き角に対する点座標の補正であり、９０度単位の
回転に関しては、すでに説明したステップ５０５の処理
で行われる。このように、微小な傾きに対して傾き補正
を行った中心点座標が帳票識別のための特徴とされる
（ステップ１００４）。

【００６６】図１１は帳票識別ステーション１０６での
入力帳票の特徴抽出処理と帳票識別処理との他の動作例
を説明するフローチャートであり、図４により説明した
例とは別の処理例である。この処理は、特徴として文字
行の位置座標を用いて帳票識別を行おうとするものであ
る。

【００６７】図１１に示すフローにおいて、ステップ１
１０１の処理で、入力帳票画像から文字行を抽出する。
詳細な文字行抽出の方法は、特開平１１−２３２３７６
号公報に開示されたバーコード行の抽出処理方法を使用
することができる。そして、文字行の座標、例えば、文
字行内部の中心点の座標を特徴とし、これにより、ステ
ップ１１０２の処理で帳票識別を行う。なお、ステップ
１１０２の帳票識別処理は、図４のステップ４０１の処
理と同様の処理でよい。

【００６８】図１２は図４のステップ４００での枠抽出
処理について説明する図であり、帳票識別の特徴として
の枠の中心点について説明する図である。図１２（ａ）
に入力帳票画像１２００の例を示しており、この例で
は、入力帳票画像１２００に、枠１２０１、１２０２、
１２０３の３つの枠が存在している。そして、図１２
（ｂ）に入力帳票画像１２００内の各枠の中心点１２１
１、１２１２、１２１３を抽出した結果を示している。
それぞれの枠内部の中心点は、横方向ならびに縦方向の
座標として表現される。

【００６９】図１３は帳票辞書ファイル１０４あるいは
１０８に格納されている辞書点について説明する図であ
る。図１３（ａ）〜図１３（ｄ）に、帳票の種類が登録
済みである辞書の例を１３００、１３０１、１３０２、
１３０３として示している。帳票の種類に対応してそれ
ぞれの辞書が具備されている。辞書１３００には、辞書
点１３１０、１３１１、１３１２、１３１３が位置座標
として具備され、また、辞書１３０１には、辞書点１３
１、１３１５、１３１６が、辞書１３０２には、辞書点
１３１７、１３１８、１３１９が、辞書１３０３には辞
書点１３２０、１３２１、１３２２が、それぞれ位置座
標として具備されている。

【００７０】図１４は図９のステップ９０３での入力点
と辞書点との最小距離を算出する方法を説明する図であ
る。図１４において、１４００で示した横方向Ｘ、１４
０１で示した縦方向Ｙの帳票平面において、入力帳票画
像から抽出した入力点（黒丸で示す）を１４１０、１４
１１、１４１２とする。また、ある辞書の辞書点（白丸
で示す）を１４２０、１４２１、１４２２、１４２３と
する。

【００７１】いま、任意の入力点１４１０に対して、近
傍の最短距離に存在する辞書点を求めるため、当該入力
点１４１０と辞書点１４２０、１４２１、１４２２、１
４２３との距離を算出し、その最短距離を有する辞書
点、本例では、辞書点１４２０を求める。それぞれの入
力点に対して、同様な処理を行い、最短距離にある辞書
点を求める。この結果、入力点１４１１の最短距離にあ
る辞書点として１４２１が、入力点１４１２に対して１
４２２がそれぞれ抽出される。なお、入力点を基準にし
て対応する辞書点を検出しているため、辞書点１４２３
については、対応する入力点はない。

【００７２】図１５は図６のステップ６０２、６０３で
示した座標値をＸ、Ｙ方向へずらした点照合について説
明する図である。図１５に示す入力帳票画像において、
１５００で示した横方向Ｘ、１５０１で示した縦方向Ｙ
の原点の位置を１５４０とする。また、入力帳票画像か
ら抽出した入力点を１５２０、１５２１、１５２２と
し、ある辞書の辞書点を１５３０、１５３１、１５３
２、１５３３とする。そして、縦方向の破線１５０２〜
１５０７は、原点の位置を横方向に一定間隔でずらすと
きのずらし位置を、また、横方向の破線１５０８〜１５
１２は、原点の位置を縦方向に一定間隔でずらすときの
ずらし位置を示している。

【００７３】図１５において、原点を前述の破線の交点
に平行移動させる。すなわち、入力点の座標の値を所定
量だけ更新する。そして、平行移動した入力点座標に対
して、図６のステップ６０４の点照合の処理を行う。本
発明の実施形態は、このように、原点を一定間隔で横方
向及び縦方向に平行移動して点同士の照合を行っている
ため、入力帳票に位置ずれがあっても高精度に帳票識別
が可能となる。

【００７４】図１６は枠の特徴として用いる枠線の種類
について説明する図である。前述で説明した図１０のフ
ローにおける線分を抽出するステップ１０００におい
て、実線だけでなく、例えば、点線を抽出し、これを枠
の特徴として帳票識別に利用することができる。枠を構
成する線の種類として、実線と点線とがある場合、が１
６に示すように、枠の種類としては、枠１６００〜１６
１５として示す１６通りの種類がある。なお、枠線の種
類として、実線と点線とに限定する必要はなく、例え
ば、一点鎖線や破線などの線種を含めてもよい。また、
線の太さを線種に含めてもよい。枠の線種が異なれば、
枠の形や位置が同一であっても、帳票の種類は異なる。

【００７５】本発明の実施形態では、枠線の種類が異な
る１６種類の枠にそれぞれ属性を与える。属性は、枠線
の種類に対応して、例えば、１から１６までの番号であ
ってもよい。例えば、枠１６００は４本の枠線が実線で
ある。また、枠１６０１〜１６０４は３本の枠線が実線
で、残り１本の枠線が点線である。枠１６０５〜１６１
０は２本の枠線が実線で残り２本の枠線が点線である。
枠１６１１〜１６１４は３本の枠線が点線で残り１本の
枠線が実線である。枠１６１５は４本の枠線が点線であ
り、これらは、すべて異なる種類の枠である。なお、ス
テップ１０００で罫線のうち点線を抽出する処理には、
例えば、特開平９−３１９８２４号公報に開示された点
線抽出方法を使用することができる。

【００７６】図１７は図８のステップ８０２での投票数
抽出の処理において、点の属性を利用する場合の処理動
作を説明するフローチャートである。ここでの処理は、
点の属性として枠線の線種を付与している。そして、こ
の処理は、注目する入力点に対して近傍にある辞書点の
内、入力点と辞書点との属性が同じでかつ最小距離にあ
る辞書点を求め、その最小距離の長さから照合する辞書
点が存在するか否かかを判定すると共に、入力点に対し
て辞書点が存在する入力点の個数を投票数として計数す
る処理である。

【００７７】図１７において、まず、ステップ１７００
で投票数を初期化する。そして、ステップ１７０１で、
入力点が尽きるまで、ステップ１７０２以下の処理を繰
り返すことを設定する。ステップ１７０２では、辞書の
点が尽きるまで、ステップ１７０３で入力点と辞書点の
属性が一致する辞書点を求め、ステップ１７０４で入力
点と当該辞書点の最小距離を算出する。そして、ステッ
プ１７０５で当該距離が所定値より小さいか否かを判定
し、小さい場合に、ステップ１７０６で投票数の値を１
個増加させる。以上の処理を繰り返すことにより、投票
数を算出することができる。

【００７８】前述した図１７の処理により、枠線の種類
が異なる帳票に対して、帳票の種類が異なると判定する
ことができる。これにより、例えば、枠線の属性が異な
っても同じ種類の帳票とみなせる場合、文字読み取りの
ための書式データを共通化することができ、書式データ
作成の作業を省略できるという利点を得ることができ
る。また、帳票画像において破線が画像２値化の影響に
よりつぶれ、破線が繋がった実線となる場合がある。こ
のような帳票に対しては、枠線の属性を無視することに
より、信頼性よく帳票の種類を識別できる。

【００７９】図１８は図５のステップ５００での枠座標
の９０度回転の処理について説明する図である。図１８
において、入力帳票画像から抽出した特徴を１８００と
して示している。ここでは、枠の中心点の位置座標を特
徴として具備している。この入力特徴１８００に対し
て、右に９０度回転した特徴が特徴１８０１であり、ま
た、当該入力特徴１８００に対して、上下逆転した特徴
が特徴１８０２であり、左に９０度回転した特徴が特徴
１８０３である。本発明の実施形態は、入力特徴を前述
のように９０度単位で回転させ照合を行っているため、
スキャナに帳票が任意の向きに設定されていても帳票の
識別が可能である。なお、入力点を回転させる方法とは
別に、辞書点を回転させて照合を行ってもよい。

【００８０】図１９は図８のステップ８０２での投票数
抽出の処理において、点の属性を有効または無効の何れ
かに切り替えて投票数を求める場合の処理動作を説明す
るフローチャートであり、以下、これについて説明す
る。

【００８１】この切り替え処理は、帳票の種類毎に実行
される。但し、帳票の種類毎に切り替え処理が限定され
るのではなく、帳票内の枠毎に切り替え処理が実行され
てもよい。そして、予め登録された帳票毎、あるいは、
帳票内の枠毎に、枠線の種類を有効・無効にする識別制
御情報を具備する。ここでは、一例として、識別制御情
報として属性フラグを備え、ステップ１９０７で用いる
この属性フラグにより制御を切り替えることとする。ま
た、この例では、点の属性として枠線の線種を付与して
おり、線種を考慮して識別する処理と線種の違いを無視
して識別する処理とを切り替えるものとする。そして、
この処理は、注目する入力点に対して近傍にある辞書点
の内、入力点と辞書点との属性が同じでかつ最小距離に
ある辞書点を求め、その最小距離の長さから照合する辞
書点が存在するか否かを判定すると共に、入力点に対し
て辞書点が存在する入力点の個数を投票数として計数す
る処理である。

【００８２】（１）まず、投票数を初期化し、入力点が
尽きるまで、ステップ１９０２以下の処理を繰り返すこ
とを設定する（ステップ１９０１）。

【００８３】（２）辞書の点が尽きるまで、各枠の属
性、例えば、線種を有効にするか無効にするかを判定す
る。もし、属性を有効にする場合、入力点と辞書点との
属性が一致する辞書点を求め、入力点と当該辞書点と間
の最小距離を算出する（ステップ１９０２、１９０７、
１９０３、１９０４）。

【００８４】ここでは、前述のステップ１９０７で、属
性を無効にした場合、ステップ１９０３の処理以下の最
小距離算出を実行しないが、必ずしもこのように限定す
る必要はない。例えば、ステップ１９０７で属性フラグ
が無効の場合、ステップ１９０３で入力点と辞書点との
属性が一致しなくても、ステップ１９０４の処理で最小
距離の算出を実行し、属性を無視する方法でもよい。

【００８５】（３）そして、ステップ１９０４で算出し
た最小距離が所定値より小さいか否かを判定し、小さけ
れば、投票数の値を１個増加させる。以上の処理を繰り
返すことにより、投票数を算出することができる（ステ
ップ１９０５、１９０６）。

【００８６】前述した図１９に示す処理により、枠線の
種類が異なる帳票に対して、帳票の種類が同一と判定す
る、あるいは、異なる種類と判定することを切り替え
て、投票数を算出することができる。

【００８７】図２０は帳票識別に用いる帳票画像の特徴
例について説明する図である。帳票の特徴として、図２
０に示すように、帳票中の枠２００１における枠内部の
中心点２０００の座標、帳票中の罫線２００３における
罫線の中心点２００２の座標、帳票中の文字行に外接す
る矩形２００５の中心点２００４の座標等があり、これ
らを帳票識別に利用する特徴として使用することができ
る。

【００８８】図２２は帳票画像の特徴として、図２０に
より説明した３種の特徴、すなわち、枠、罫線、文字行
矩形を用いて帳票の識別を行う処理動作の例を説明する
フローチャートである。図２２において、ステップ２２
００で帳票の特徴として枠を抽出し、ステップ２２０１
で枠を利用して帳票識別を行う。次いで、ステップ２２
０２で帳票の特徴として罫線を抽出し、ステップ２２０
２で罫線を利用した帳票識別を行う。さらに、ステップ
２２０４で文字行を抽出し、ステップ２２０５で文字行
を利用した帳票識別を行う。最後に、ステップ２２０６
でステップ２２０１、２２０３、２２０５での各帳票識
別結果の複合判定を行う。

【００８９】図２３は図２２のステップ２２０６での帳
票識別結果の複合判定の処理動作を説明するフローチャ
ートであり、以下、これについて説明する。

【００９０】まず、ステップ２３００で予め登録してい
る帳票の種類が尽きるまで、ステップ２３０１〜２３０
５の処理を繰り返すことを指定する。ステップ２３０１
の処理で、複合判定のための指標値を帳票種類毎に初期
化して備える。次に、ステップ２３０２の処理で、枠利
用の帳票識別結果を当該指標値、ここでは、初期値に加
算する。そして、ステップ２３０３の処理で、罫線枠利
用の帳票識別結果を当該指標値、ここでは、初期値＋枠
利用の識別結果の指標値に加算する。さらに、ステップ
２３０４の処理で、文字行利用の帳票識別結果を当該指
標値、ここでは、初期値＋枠利用の識別結果＋罫線利用
の識別結果の指標値に加算する。次に、ステップ２３０
５の処理で、ステップ２３０４で得られている初期値＋
枠利用の識別結果＋罫線利用の識別結果＋文字行利用の
識別結果の指標値を登録する。最後に、ステップ２３０
６の処理で、指標値の大小に沿って識別結果である帳票
種類を並べ替える。

【００９１】前述において、指標値として各帳票識別候
補の順位を用いた場合、指標値が小さい順に帳票種類が
ソートされる。あるいは、指標値として各帳票識別候補
の類似度を用いた場合、指標値が大きい順に帳票種類が
ソートされる。本発明の実施形態は、前述のように、複
数の帳票の特徴を用いて帳票識別結果を出力することが
できるため、高精度な帳票の識別が可能である。例え
ば、枠と下線とが混在するような帳票を高精度に識別す
ることができる。

【００９２】図２４は３種の帳票の特徴を用いた帳票識
別の処理動作の他の例を説明するフローチャートであ
り、図２３入力より説明したフローによる方法とは別の
方法による例である。

【００９３】図２４において、まず、ステップ２４００
で枠を抽出し、ステップ２４０１で枠利用の帳票識別を
行う。そして、ステップ２４０２で枠利用の帳票識別が
拒絶か否かを判定し、もし拒絶であれば、ステップ２４
０３で罫線を抽出し、ステップ２４０４で罫線利用によ
る帳票識別を行う。そして、ステップ２４０５で罫線利
用の帳票識別が拒絶か否かを判定し、拒絶と判定された
場合、ステップ２４０６で文字行を抽出し、ステップ２
４０７で文字行を利用した帳票識別を行う。

【００９４】図２４に示す処理は、前述のように、ある
特徴を利用した帳票識別が拒絶された場合、別の特徴を
利用した帳票識別を実行しているため、処理時間を短縮
することができる。

【００９５】図２６は処理センターと遠隔地にある支店
や事務所とがネットワークに接続されて帳票識別を行う
システムの構成例を示すブロック図である。図２６にお
いて、２６００はネットワーク、２６０１はセンター側
ステーション、２６０２は登録ステーション、２６０
３、２６１４は作成ステーション、２６１０〜２６１２
は支店ステーション、２６１３は識別ステーションであ
る。

【００９６】図２６に示すシステムは、ネットワーク２
６００に、全国に数箇所あるセンター側ステーション２
６０１と、遠隔地にある支店や事務所に設けられる支店
支店ステーション２６１０〜２６１２が接続されて構成
されている。センター側ステーション２６０１には、帳
票登録を行う登録ステーション２６０２、帳票を作成す
る作成ステーション２６０３が備えられている。また、
支店ステーション２６１０〜２６１２には、帳票画像の
入力、識別を行う識別ステーション２６１３、支店での
帳票作成を可能にする作成ステーション２６１４が備え
られている。このように構成されるシステムにおいて、
ネットワーク２６００を介して帳票識別用の辞書や印刷
用の帳票ファイルが各支店ステーション２６１０〜２６
１２にセンター側ステーション２６０１から配布される
ので、辞書などの保守を一括管理することができ、保守
作業を軽減することができる。

【００９７】図２１は本発明の他の実施形態による帳票
画像識別システムの構成例を示すブロック図である。図
２１において、２１１０はセンター側ステーション、２
１１１は遠隔地側ステーション、２１１２は帳票作成ス
テーション、２１１３は帳票ファイル、２１１４は帳票
プリンタであり、他の符号は図１の場合と同一である。

【００９８】図２１に示す本発明の他の実施形態による
帳票画像識別システムは、通信ネットワーク１００を介
して辞書登録ステーション１０１、帳票識別ステーショ
ン１０６、帳票作成ステーション１０９、２１１２が接
続されて構成されており、これらのステーションが連携
して動作可能とされている。そして、辞書登録ステーシ
ョン１０１、帳票作成ステーション１０９が、一点鎖線
で囲ったセンター側ステーション２１１０として構成さ
れ、一方、帳票識別ステーション１０６、帳票作成ステ
ーション２１１２が一点鎖線で囲った遠隔地にある各事
務所に設置された遠隔地側ステーション２１１１として
構成されている。

【００９９】辞書登録ステーション１０１は、帳票の種
類を識別するために予め帳票画像の特徴を登録する。辞
書登録ステーション１０１には、帳票画像を採取するス
キャナ１０２、登録対象となった帳票画像を保管する登
録対象帳票画像ファイル１０３、登録した帳票画像の特
徴を保管する帳票辞書ファイル１０４が備えられてい
る。また、辞書登録ステーション１０１は、表示装置１
０５を有し、この表示装置１０５に、登録済み帳票画像
やスキャナで採取した新たな帳票画像をその画面に表示
し、対話的に登録作業を行う。

【０１００】帳票識別ステーション１０６は、スキャナ
１０７から入力された帳票画像の種類を、登録した帳票
画像の特徴を保管する帳票辞書ファイル１０８を用いて
識別する。帳票辞書ファイル１０８の内容は、辞書登録
ステーション１０１側の帳票辞書ファイル１０４を複写
したものであり、通信ネットワークを介して、常に最新
のデータに更新することができる。なお、帳票識別に用
いる帳票辞書ファイルとして、通信ネットワークを介し
て辞書登録ステーション側の帳票辞書ファイル１０４を
アクセスして用いる構成でもよい。

【０１０１】帳票作成ステーション１０９は、帳票ファ
イル１１０と帳票プリンタ１１１とを備えており、帳票
ファイル１１０に保管された帳票データに対して、帳票
プリンタ１１１を用い帳票を紙に印刷する。帳票作成ス
テーション１０９は、帳票識別が容易になるよう帳票デ
ータを編集して、印刷し、辞書登録ステーション１０１
において、スキャナ１０２で印刷した帳票の画像を採取
し新規登録の試行を行うことができる。

【０１０２】帳票作成ステーション２１１２は、事務所
側である遠隔地側ステーションに備えられており、帳票
ファイル２１１３、帳票プリンタ２１１４が接続されて
いる。そして、帳票ファイル２１１３に保管されている
帳票は、事務所側で帳票プリンタ２１１４から印刷して
配布する。このとき、帳票辞書ファイル１０８が更新さ
れ、最新の辞書ファイルが保管されていない場合、帳票
辞書ファイル１０８と帳票ファイル２１１３との間の整
合性がなくなり、前述で印刷して配布した帳票に対して
帳票識別が拒絶される恐れがある。このため、帳票辞書
ファイル１０８と帳票ファイル２１１３の整合性を検定
する必要がある。

【０１０３】図２５は帳票辞書ファイル１０８と帳票フ
ァイル２１１３との間の整合性の検定を行う処理動作を
説明するフローチャートである。

【０１０４】図２５に示すフローにおいて、帳票作成ス
テーション２１１２は、まず、ステップ２５００で印刷
対象の帳票の種類を指定する。そして、ステップ２５０
１で帳票辞書ファイル１０８を探索し、当該帳票辞書が
保管されているか否かをステップ２５０２で判定する。
もし、当該帳票辞書が保管されている場合、ステップ２
５０３で帳票ファイル２１１３から該当する帳票データ
を選択して、ステップ２５０４で帳票データを印刷す
る。一方、ステーション２５０２の判定で、もし、当該
帳票辞書が保管されていなかった場合、ステップ２５０
５で帳票辞書の送信要求をセンター側にある辞書登録ス
テーション１０１に送り、帳票辞書ファイル１０８を更
新する。これにより、印刷した帳票に対応した帳票識別
用辞書が保管されていることを保証することができる。

【０１０５】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、枠
線の傾きや帳票縁の傾きより検出された帳票の傾き角を
基に、枠の中心点座標に対して傾きの補正を行っている
ため、傾きを有する帳票に対しても高精度な帳票識別が
可能である。また、本発明によれば、伸縮率を複数通り
に仮定して入力点座標の拡大縮小を行っているため、特
徴に欠落や偽特徴が発生している帳票が伸縮している場
合にも、類似度を算出することができるという効果を得
ることができる。

【０１０６】さらに、本発明によれば、原点を一定間隔
で横方向ならびに縦方向に平行移動して点同士の照合を
行っているため、入力帳票に位置ずれがある場合にも、
高精度に帳票識別を行うことができる。また、本発明に
よれば、枠線の種類が異なる帳票に対して、帳票毎ある
いは帳票内の枠毎に枠線の種類の有効、無効を切り替え
て帳票の種類を識別することができるため、帳票識別の
信頼性の向上を図ることができ、かつ、記憶容量を低減
することができるという効果を得ることができる。

【０１０７】さらに、本発明によれば、入力特徴として
枠の中心点を９０度単位で回転させて照合を行っている
ため、スキャナに帳票が任意の向きに設定されていても
帳票の識別が可能となり、また、罫線の分布特徴を利用
する帳票識別と比較して信頼性の高い帳票の識別を行う
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態による帳票識別及び帳票登
録を実行する帳票識別システムの構成例を示すブロック
図である。

【図２】辞書登録ステーションでの帳票識別のための辞
書登録の処理動作を説明するフローチャートである。

【図３】図２により説明した辞書登録における対話操作
を行うための画面表示例を説明する図である。

【図４】帳票識別ステーションでの入力帳票の特徴抽出
処理と帳票識別処理との動作を説明するフローチャート
である。

【図５】図４のステップ４０１での帳票識別処理の動作
を説明するフローチャートである。

【図６】図５のステップ５０１での探索照合処理の動作
を説明するフローチャートである。

【図７】図５のステップ６０４での点照合処理の動作を
説明するフローチャートである。

【図８】図７のステップ７０２での類似度抽出処理の動
作を説明するフローチャートである。

【図９】図８のステップ８０２での投票数抽出処理の動
作を説明するフローチャートである。

【図１０】図４のステップ４００での枠抽出処理の動作
を説明するフローチャートである。

【図１１】帳票識別ステーション１０６での入力帳票の
特徴抽出処理と帳票識別処理との他の動作例を説明する
フローチャートである。

【図１２】図４のステップ４００での枠抽出処理につい
て説明する帳票識別の特徴としての枠の中心点について
説明する図である。

【図１３】帳票辞書ファイルに格納されている辞書点に
ついて説明する図である。

【図１４】図９のステップ９０３での入力点と辞書点と
の最小距離を算出する方法を説明する図である。

【図１５】図６のステップ６０２、６０３で示した座標
値をＸ、Ｙ方向へずらした点照合について説明する図で
ある。

【図１６】枠の特徴として用いる枠線の種類について説
明する図である。

【図１７】図８のステップ８０２での投票数抽出の処理
において、点の属性を利用する場合の処理動作を説明す
るフローチャートである。

【図１８】図５のステップ５００での枠座標の９０度回
転の処理について説明する図である。

【図１９】図８のステップ８０２での投票数抽出の処理
において、点の属性を有効または無効の何れかに切り替
えて投票数を求める場合の処理動作を説明するフローチ
ャートである。

【図２０】帳票識別に用いる帳票画像の特徴例について
説明する図である。

【図２１】本発明の他の実施形態による帳票画像識別シ
ステムの構成例を示すブロック図である。

【図２２】帳票画像の特徴として、枠、罫線、文字行矩
形を用いて帳票の識別を行う処理動作の例を説明するフ
ローチャートである。

【図２３】図２２のステップ２２０６での帳票識別結果
の複合判定の処理動作を説明するフローチャートであ
る。

【図２４】３種の帳票の特徴を用いた帳票識別の処理動
作の他の例を説明するフローチャートである。

【図２５】帳票辞書ファイル１０８と帳票ファイル２１
１３との間の整合性の検定を行う処理動作を説明するフ
ローチャートである。

【図２６】処理センターと遠隔地にある支店や事務所と
がネットワークに接続されて帳票識別を行うシステムの
構成例を示すブロック図である。

【符号の説明】

１００、２６００ネットワーク１０１辞書登録ステーション１０２、１０７スキャナ１０３登録対象帳票画像ファイル１０４、１０８帳票辞書ファイル１０５表示装置１０６帳票識別ステーション１０９、２１１２帳票作成ステーション１１０、２１１３帳票ファイル１１１、２１１４帳票プリンタ２１１０、２６０１センター側ステーション２１１１遠隔地側ステーション２６０２登録ステーション２６０３、２６１４作成ステーション２６１０〜２６１２支店ステーション２６１３識別ステーション

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００ＫＦターム(参考） 5B029 AA01 CC18 CC28 EE04 EE06 5L096 AA13 EA03 EA16 EA17 FA16 FA62 FA69 HA09 JA03 JA11

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】予め登録された複数の帳票の特徴と入力
された帳票の特徴とを、位置座標を基に照合して帳票の
種類を識別する帳票識別方法であって、入力帳票から、
帳票内に含まれる１または複数の枠、罫線または文字行
を抽出し、帳票の特徴として枠、罫線または文字行の中
心点座標を入力特徴として抽出し、前記入力特徴あるい
は予め登録されている帳票の登録特徴のいずれかを９０
度単位で回転させ、枠、罫線または文字行から検出した
微小傾き角に基づいて、前記入力特徴を微小角度補正
し、入力特徴と登録特徴とを照合し、最も一致した角度
を入力帳票の向きとし、最も一致した登録特徴を持つ帳
票種類を帳票識別結果とすることを特徴とする帳票識別
方法。
【請求項２】前記最も一致した角度を持つ入力帳票の
向きを出力することを特徴とする請求項１記載の帳票識
別方法。
【請求項３】登録された帳票種毎あるいは帳票の枠毎
に枠の線種を有効・無効にする識別制御情報を備え、入
力帳票から枠線の種類を抽出し、予め登録されている帳
票の枠線の種類との一致を求め、枠の形が同一であって
も枠線の種類が異なる帳票を別の種類の帳票として識別
する制御、及び、枠の形が同じであれば枠線の種類が異
なっていても同じ種類の帳票として識別する制御を切り
替えることを特徴とする帳票識別方法。
【請求項４】予め登録された複数の帳票の特徴と入力
された帳票の特徴とを、位置座標を基に照合して帳票の
種類を識別する帳票識別方法であって、入力帳票の入力
特徴として抽出した各位置を、予め登録されている帳票
の登録特徴の基準位置から、横方向及び縦方向に一定幅
で平行移動させながら前記基準位置と照合し、最も登録
特徴と一致した平行移動位置を入力帳票の位置とし、最
も一致した登録特徴を持つ帳票種類を帳票識別結果とす
ることを特徴とする帳票識別方法。
【請求項５】前記最も登録特徴と一致した平行移動位
置を入力帳票の位置として出力することを特徴とする請
求項４記載の帳票識別方法。
【請求項６】予め登録された複数の帳票の特徴と入力
された帳票の特徴とを、位置座標を基に照合して帳票の
種類を識別する帳票識別方法であって、入力帳票の入力
特徴として抽出した各位置座標を、一定倍率ずつ横方向
及び縦方向に、あるいは、横方向または縦方向に複数個
の伸縮率を仮定し、前記仮定した伸縮率によって入力特
徴を伸縮させ、予め登録されている帳票の登録特徴に最
も一致した伸縮率を入力帳票の伸縮率とし、最も一致し
た登録特徴を持つ帳票種類を帳票識別結果とすることを
特徴とする帳票識別方法。
【請求項７】前記最も一致した伸縮率を入力帳票の伸
縮率として出力することを特徴とする請求項６記載の帳
票識別方法。
【請求項８】予め登録された複数の帳票の特徴と入力
された帳票の特徴とを、位置座標を基に照合して帳票の
種類を識別する帳票識別方法であって、入力帳票の特徴
に点座標を付与した入力点と、登録帳票の特徴に点座標
を付与した辞書点とを備え、前記入力点と辞書点との距
離を算出し、前記距離が所定値以下であれば入力点に対
応付けられた辞書点が存在すると判定し、対応付けられ
た点数、入力点数及び辞書点数に基づいて、入力帳票の
特徴と登録帳票の特徴とを照合して照合の一致の程度を
求めて、入力帳票の種類を識別することを特徴とする帳
票識別方法。
【請求項９】前記入力点、辞書点は、帳票内に含まれ
る１または複数の枠、罫線または文字行の中心点である
ことを特徴とする請求項８記載の帳票識別方法。
【請求項１０】予め登録された複数の帳票の特徴と入
力された帳票の特徴とを照合して帳票の種類を識別する
帳票識別のために、帳票の特徴を予め登録する帳票登録
方法であって、登録対象となった入力帳票画像と帳票識
別により類似すると判定された登録済みの帳票画像とを
画面に表示し、前記入力帳票が既に登録済みか、未登録
であるかの使用者の判断情報を入力させ、新規帳票とし
て対象帳票を登録するため対象帳票のデータを編集、印
刷して再度登録試行を行うことを特徴とする帳票登録方
法。