JP2008052439A - 画像処理システムおよび画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像処理システムの領域抽出手段は、入力した画像から領域を抽出し、文字認識手段は、前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識し、属性抽出手段は、前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性名を抽出し、対応属性記憶手段は、第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶し、属性変換手段は、前記対応属性記憶手段に記憶されている属性に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する。
【選択図】図1
Description
[1] 入力した画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性名を抽出する属性抽出手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性および前記構造変換手段によって変換された構造に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
修正前の属性と修正後の属性とを対応させて記憶している修正属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性、前記修正属性記憶手段に記憶されている属性、前記構造変換手段によって変換された構造、または自然言語処理による結果に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。
前記画像入力手段によって入力された画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
修正前の属性と修正後の属性とを対応させて記憶している修正属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性、前記修正属性記憶手段に記憶されている属性、前記構造変換手段によって変換された構造、または自然言語処理による結果に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段と、
前記構造変換手段によって変換された構造、前記属性変換手段によって変換された属性および前記文字認識手段による認識結果に対して、文書処理を行う文書処理手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識機能と、
前記文字認識機能によって認識された結果に応じて、前記領域抽出機能によって抽出された領域の属性名を抽出する属性抽出機能と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶部に記憶させるように制御する対応属性記憶制御機能と、
前記対応属性記憶制御機能によって記憶されている属性に応じて、前記属性抽出機能によって抽出された属性を変換する属性変換機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識機能と、
前記文字認識機能によって認識された結果に応じて、前記領域抽出機能によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出機能と、
前記属性抽出機能によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換機能と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶部に記憶させるように制御する対応属性記憶制御機能と、
前記対応属性記憶制御機能によって記憶されている属性および前記構造変換機能によって変換された構造に応じて、前記属性抽出機能によって抽出された属性を変換する属性変換機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識機能と、
前記文字認識機能によって認識された結果に応じて、前記領域抽出機能によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出機能と、
前記属性抽出機能によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換機能と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶部に記憶させるように制御する対応属性記憶制御機能と、
修正前の属性と修正後の属性とを対応させて記憶部に記憶させるように制御する修正属性記憶制御機能と、
前記対応属性記憶制御機能によって記憶されている属性、前記修正属性記憶制御機能によって記憶されている属性、前記構造変換機能によって変換された構造、または自然言語処理による結果に応じて、前記属性抽出機能によって抽出された属性を変換する属性変換機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
各図は一実施の形態を示している。図1は、本実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システムおよび方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散または並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
以下、文書として、帳票を主に例示して説明する。また、文書処理として、帳票処理(例えば請求書に対する経理処理等)を主に例示して説明する。
また、文書の構造変換として、ファイルフォーマット変換を例示して説明する。
領域の抽出は、画像から空白等で区切られた領域を抽出することによって行われる。この領域抽出の処理は、例えば、画像入力モジュール11による入力画像を二値化処理し、白画素の領域が一定の長さ(あるいは面積)以上あるところによって区切る。そのように区切ると、黒画素の領域(例えば、矩形)を抽出することができる。さらに、その黒画素の領域の画像としての特徴(例えば、面積、縦または横の大きさ、形状、黒画素塊の存在位置等)を抽出し、文字領域、図形領域、表領域、写真領域等の種別を判別することができる。もちろん他の既存の方法で領域を抽出してもよい。
また、属性抽出モジュール15は、属性名の他に属性値(その属性に対応する文字列)、例えば「納品書番号」には英数字10桁等を抽出するようにしてもよい。
つまり、画像入力モジュール11によって入力した画像から、他のアプリケーション(文書処理20)で使えるデータを抽出するためには、XML等で定義されているデータ構造としなければならない。
しかしながら、文字認識モジュール14での文字認識結果は、単なるテキストデータであり、このデータ自体に構造はない。属性抽出モジュール15によって、そのテキストデータから属性名と属性値が抽出されるが、そのままでは、他のアプリケーションに使えるデータ構造は有していない。
そこで、ファイルフォーマット変換モジュール16は、文字認識モジュール14による文字認識結果と属性抽出モジュール15による抽出した属性名をXML等で定義されているファイルフォーマットに変換する。
自然言語処理修正モジュール172は、文字認識モジュール14、属性抽出モジュール15による処理結果を自然言語処理によって修正する。例えば、文書処理20で処理される用語をすべて記憶しているコーパスを用いて、それ以外の用語がでてきた場合に、操作者修正モジュール174での処理の際に、操作者に注意を促すようにする。
操作者修正モジュール174は、操作者による修正の指示に応じて、修正を行う。学習データ修正モジュール171、自然言語処理修正モジュール172、属性名対応修正モジュール173によるそれぞれの修正箇所がわかるように、色分けしてその修正箇所を表示するようにしてもよい。また、文字認識結果の信頼度値に応じて、文字の表示の形態を変化させてもよい。例えば、信頼度値が低い文字は、目立つような文字とすることである。また、学習データ修正モジュール171から属性名対応修正モジュール173までが行った修正について、その修正の確からしさである確信度に応じて、その修正箇所を表示するようにしてもよい。例えば、確信度が低い修正箇所を目立つように表示することである。
修正モジュール17は、上記の修正処理が終了した時点で、その修正前と修正後とを対にして修正データ記憶モジュール19に記憶させる。さらに、その際に、対象とした画像を入力した機器に関する情報、修正の際の確からしさを表す確信度を記憶するようにしてもよい。
A社210のシステムとB社220のシステムとが通信回線290によって接続されている。
A社210には、図2に示すように、スキャナ211、プリンター212、通信サーバー213とがあり、これらは互いに接続されており、外部のシステムと通信可能になっている。
B社220には、図2に示すように、スキャナ221、プリンター222、パソコン223、通信サーバー228があり、これらは互いに社内ラン229によって接続されている。パソコン223には、ディスプレイ224、キーボード225、マウス226、文書DB227が接続されている。
本実施の形態を実現する場合の典型的な例は、A社210のスキャナ211が画像入力モジュール11、装置情報入力モジュール12に該当し、B社220のパソコン223が領域抽出モジュール13〜文書処理20までの各モジュールを実行する。
A社210の操作者はスキャナ211を用いて、文書を画像として入力する。その画像は、通信サーバー213、通信回線290を介して、B社220に送付される。
B社220は、通信サーバー228によって、A社210からの画像を受け取る。その画像は、社内ラン229を介して、パソコン223に渡される。パソコン223では、領域抽出モジュール13から修正モジュール17までの処理が行われる。そして、学習データ修正モジュール171等による処理結果をディスプレイ224に表示し、キーボード225、マウス226を用いた操作者の操作によって操作者修正モジュール174による処理を実行する。そして、操作者の修正が完了した後に文書処理20による処理を実行し、その処理結果を文書DB227に記憶する。
また、本実施の形態は、B社220内の機器でのみ実現することもできるし、スキャナ211またはスキャナ221内で、領域抽出モジュール13〜文書処理20までの各モジュールを実行することもできる。
領域テーブル30は、図3に示すように、ID欄31、左上座標欄32、右下座標欄33、種別欄34、属性名欄35、属性値欄36、修正情報欄37の欄がある。
ID欄31から種別欄34までは、領域抽出モジュール13による処理結果が記憶され、属性名欄35と属性値欄36は、文字認識モジュール14と属性抽出モジュール15による処理結果が記憶され、修正情報欄37は、修正モジュール17による処理結果が記憶される。
左上座標欄32、右下座標欄33には、領域抽出モジュール13によって抽出された領域の画像内における位置が記憶される。例えば、抽出領域が矩形の場合、画像の縦をX軸、横をY軸とした平面空間とし、その画像内における抽出領域の左上角の座標を左上座標欄32に記憶し、右下角の座標を右下座標欄33に記憶することによって、画像内における抽出領域の位置を特定できる。
種別欄34には、その部品画像の種別(文字領域、図形領域、表領域、写真領域等)が記憶される。文字領域が、文字認識モジュール14以降の処理対象となる。
属性値欄36には、属性名欄35に記憶されている属性名に対応する属性値が記憶される。
修正情報欄37には、修正モジュール17によって修正されたか否かを示す符号が記憶される。また、どのような修正が、どのモジュールで行われたのか等の情報を含んでいてもよい。
修正テーブル40は、図4に示すように、ID欄41、修正前欄42、修正後欄43、機器情報欄44、確信度欄45の欄がある。それぞれの欄は、修正モジュール17による処理結果が記憶される。学習データ修正モジュール171によりアクセスされるデータである。学習データ修正モジュール171を基にして、修正すべき属性を探索し、その属性を修正する。
修正前欄42には、修正前の属性名が記憶される。
修正後欄43には、修正後の属性名が記憶される。
機器情報欄44には、その修正対象の画像を入力した機器に関する情報が記憶される。
確信度欄45には、修正の確からしさを表す確信度が記憶される。例えば、自然言語処理修正モジュール172による修正の際、その他の修正案があったが、その修正とした場合等には低い値となる。また、操作者による修正の場合は、高い値とする。
対応属性テーブル50は、図5に示すように、ID欄51、A社属性名欄52、B社属性名欄53の欄がある。対応属性テーブル50は、予め作成されているものであり、属性名対応修正モジュール173によりアクセスされるデータである。属性名対応修正モジュール173は、対応属性テーブル50を基にして、属性の置換を行う。対応属性テーブル50に、記憶される内容は、例えば、A社210とB社220とで、同一の意味を有するが違う言葉で表されているものを対にしたものである。
A社属性名欄52には、A社210で用いられている属性名が記憶される。例えば、「作成日」である。
B社属性名欄53には、A社属性名欄52に対応するB社220で用いられている属性名が記憶される。例えば、「作成日」に対応して「作成年月日」が記憶される。
ステップS601では、画像入力モジュール11が対象となる文書を画像として入力する。
ステップS602では、ステップS601で入力された画像に対して、領域抽出モジュール13が領域を抽出する。
ステップS603では、ステップS602で抽出された文字領域に対して、文字認識モジュール14が文字認識処理を行う。
ステップS605では、ステップS603で文字認識された結果とステップS604で抽出された属性とを用いて、ファイルフォーマット変換モジュール16がファイルフォーマット変換を行う。
ステップS606では、ステップS603で文字認識された結果とステップS604で抽出された属性とに対して、修正データ記憶モジュール19を用いて、学習データ修正モジュール171が修正を行う。
ステップS607では、ステップS606で修正された結果に対して、自然言語処理修正モジュール172が自然言語処理を用いた修正を行う。
ステップS609では、ステップS606からステップS608による修正結果を操作者に対して提示し、操作者による修正指示に基づいて、操作者修正モジュール174による修正が行われる。
ステップS610では、ステップS606からステップS609による修正結果を、修正モジュール17は、修正データ記憶モジュール19に反映させる。
ステップS611では、修正モジュール17によって修正された結果に対して、文書処理20による帳票処理を行う。
また、文書の構造変換として、ファイルフォーマット変換を例示して説明したが、これに限ることなく、文書を構成する構造を他の構造に変換して他のアプリケーション等に利用可能とするような変換処理であればよい。
また、ファイルフォーマット変換モジュール16は、文書処理20が必要としている属性を、属性抽出モジュール15が抽出できなかった旨を修正モジュール17に渡してもよい。そして、学習データ修正モジュール171等による修正によっても属性が不足している場合には、操作者修正モジュール174は、操作者に属性が不足している旨を提示するようにしてもよい。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能である。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に乗せて搬送することも可能である。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。
12…装置情報入力モジュール
13…領域抽出モジュール
14…文字認識モジュール
15…属性抽出モジュール
16…ファイルフォーマット変換モジュール
17…修正モジュール
18…対応属性記憶モジュール
19…修正データ記憶モジュール
20…文書処理
30…領域テーブル
40…修正テーブル
50…対応属性テーブル
171…学習データ修正モジュール
172…自然言語処理修正モジュール
173…属性名対応修正モジュール
174…操作者修正モジュール
Claims (7)
- 入力した画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性名を抽出する属性抽出手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 入力した画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性および前記構造変換手段によって変換された構造に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 入力した画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
修正前の属性と修正後の属性とを対応させて記憶している修正属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性、前記修正属性記憶手段に記憶されている属性、前記構造変換手段によって変換された構造、または自然言語処理による結果に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された画像から領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段によって認識された結果に応じて、前記領域抽出手段によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換手段と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶している対応属性記憶手段と、
修正前の属性と修正後の属性とを対応させて記憶している修正属性記憶手段と、
前記対応属性記憶手段に記憶されている属性、前記修正属性記憶手段に記憶されている属性、前記構造変換手段によって変換された構造、または自然言語処理による結果に応じて、前記属性抽出手段によって抽出された属性を変換する属性変換手段と、
前記構造変換手段によって変換された構造、前記属性変換手段によって変換された属性および前記文字認識手段による認識結果に対して、文書処理を行う文書処理手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - コンピュータに、
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識機能と、
前記文字認識機能によって認識された結果に応じて、前記領域抽出機能によって抽出された領域の属性名を抽出する属性抽出機能と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶部に記憶させるように制御する対応属性記憶制御機能と、
前記対応属性記憶制御機能によって記憶されている属性に応じて、前記属性抽出機能によって抽出された属性を変換する属性変換機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - コンピュータに、
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識機能と、
前記文字認識機能によって認識された結果に応じて、前記領域抽出機能によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出機能と、
前記属性抽出機能によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換機能と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶部に記憶させるように制御する対応属性記憶制御機能と、
前記対応属性記憶制御機能によって記憶されている属性および前記構造変換機能によって変換された構造に応じて、前記属性抽出機能によって抽出された属性を変換する属性変換機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - コンピュータに、
入力した画像から領域を抽出する領域抽出機能と、
前記領域抽出機能によって抽出された領域内の文字を認識する文字認識機能と、
前記文字認識機能によって認識された結果に応じて、前記領域抽出機能によって抽出された領域の属性を抽出する属性抽出機能と、
前記属性抽出機能によって抽出された属性に応じて、文書の構造を変換する構造変換機能と、
第1の属性と該第1の属性と対応している第2の属性を記憶部に記憶させるように制御する対応属性記憶制御機能と、
修正前の属性と修正後の属性とを対応させて記憶部に記憶させるように制御する修正属性記憶制御機能と、
前記対応属性記憶制御機能によって記憶されている属性、前記修正属性記憶制御機能によって記憶されている属性、前記構造変換機能によって変換された構造、または自然言語処理による結果に応じて、前記属性抽出機能によって抽出された属性を変換する属性変換機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
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A521 | Written amendment |
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A02 | Decision of refusal |
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