JP3598711B2 - 文書ファイリング装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、文書内の文字を認識して得られる文字認識結果あるいは文書のイメージをファイリングする際、文書を構成する項目を自動的に分類しファイリングする文書ファイリング装置及びその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の項目自動分類を行う文書ファイリング装置は、文書構造のレイアウト情報を用いて文書項目の分類を行っていた。以下、特開平８−８７５２８号公報に示された文書ファイリング装置を例にとり動作を説明する。
【０００３】
図４４に示すとおり従来の文書ファイリング装置は、イメージファイル１に格納された文書画像から画像処理手段３９０により文字列等のパターン成分を抽出した後、この文字列等のパターン成分を文書レイアウトに関する規則を格納した文書レイアウト知識ファイル８と照合する。照合結果をもとに文書を構成する各項目に対応付けて文字認識結果を蓄積手段５に保持し、検索手段６により文書項目ごとの検索を可能にし、出力手段７で出力している。
【０００４】
従来の文書ファイリング装置の一動作例を図面を用いて説明する。従来の文書ファイリング装置において、図４（ｂ）に示す文書のレイアウト情報を文書レイアウト知識ファイル８に保持し、図４（ａ）に示す文書画像に対して項目分類を試みる場合、文書レイアウト知識ファイル８には図９に示すように項目ごとの座標情報が格納されている。ここで、図９の座標情報７０に格納された座標及びサイズの値は文書の幅と高さそれぞれを１００とした時の百分比で格納されている。
【０００５】
文書画像の項目分類においては、まず画像処理手段３９０で文字列等のパターン成分を抽出し、文書レイアウト知識ファイル８と照合できるレイアウト情報を抽出する。具体的には文書画像に対して文字列切り出し及び文字切り出しを行い、文字列の座標情報を得る。図４（ａ）に示す文書画像の文字列切り出し及び文字切り出し結果を図１０に示す。図１０で黒正方形は文字切り出し結果８０，破線矩形は文字列切り出し結果を示す。
【０００６】
次に図１０の各文字列に対して、座標・サイズを抽出する。抽出した結果を図１１に示す。図１１においてブロックは各文字列に対応して連番をふり、各ブロックの左上点座標と幅，高さを抽出する。
【０００７】
最後に、図９に示した文書レイアウト知識ファイルの内容と、図１１のレイアウト情報との照合をとる。照合は下記（１）式に従って、各ブロックと項目との照合度ｐｉｊを算出することにより実現する。例えば、図９の座標情報７０からタイトルの項目に対応する領域の面積は６０（幅）×５（高さ）＝３００，図１１の第３ブロック１０４に対応する領域の面積は５０（幅）×５（高さ）＝２５０，両者の重なりあう領域の面積は２５０であるので、第３ブロック１０４に対するタイトルとの照合度Ｐは１００×２５０×２／（３００＋２５０）＝９１となる。すべてのブロックに対して上記の照合度の算出を行い、図１２に示す照合度を得る。各項目で照合度が最大となるブロックを、対応付け結果として出力する。図１２の場合、項目「論文番号」１００に対しては第２ブロック１０３，項目「タイトル」１０１に対しては第３ブロック１０４，項目「著者」１０２に対しては第４ブロック１０５が対応付けられ、正しい結果が得られる。
【０００８】
ｐｉｊ＝１００×（項目ｉとブロックｊの重なり領域の面積）×２／（項目ｉの面積＋ブロックｊの面積）・・・（１）
【０００９】
上記に示した手段により、項目に対応する記入量が大きく変動して項目の位置ずれが発生する等の理由で文書レイアウト変動が大きい、図５（ａ）乃至図５（ｂ）に示すような文書に対して項目分類を行った場合の例を次に示す。上記と同様の動作により、図５（ａ）に示す文書画像に対する各文書項目の座標情報を抽出し、図１３に示す文書レイアウト知識ファイルを得る。
【００１０】
文書画像の項目分類においては上記の例と同様に、文字列の座標情報を得る。図５（ｂ）に示す文書画像の各文字列に対して座標・サイズを抽出する。ここで、文書レイアウト知識ファイルを作成した図５（ａ）に示す文書画像では、複数の連続する文字列で構成される項目も存在するため、文書レイアウト知識ファイルと照合するレイアウト情報も、図１４に示すように複数文字列を対象として座標・サイズを抽出する。図１４においては、開始ブロックから終了ブロックまでの連続する複数文字列に対する座標・サイズ情報を示した。
【００１１】
次に、図１３に示した文書レイアウト知識ファイルの内容と、図１４のレイアウト情報との照合をとる。照合は上記の例と同様に、（１）式を用いて行う。図１５に照合度の算出結果を示す。この結果、会議名称に対しては第２ブロックと第３ブロック，開催場所に対しては第４ブロック，開催日時に対しては第５ブロック，出席者に対しては第６ブロックと第７ブロックが対応付き、図５（ｂ）の項目分類結果３０が照合結果として得られ、誤った結果が出力される。
【００１２】
また、表の論理構造が固定した表形式文書に対する項目分類は、文書レイアウト知識ファイル８に表の構造を記述した情報を保持して、文書画像から抽出した表の構造とを照合することにより、従来の文書ファイリング装置でも実現できる。しかし、図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すような表の論理構造が変動する表形式文書に対して文書項目の分類を行う場合、文書画像から抽出した表の構造と、文書レイアウト知識ファイル８に格納された表の構造が大きく異なり、誤った項目分類が行なわれる。
【００１３】
また、従来の文書ファイリング装置では、図７（ａ）及び図７（ｂ）に示すように文書項目の境界がレイアウトの情報のみで分割できないような文書に対しては誤った項目分類が行なわれる。例えば、図７（ａ）に示す文書画像を元に文書レイアウト知識ファイル８を作成し、図７（ｂ）に示す文書画像の項目分類を行った場合、図７（ｂ）の項目分類結果Ｂ５０の誤った結果が出力される。
【００１４】
さらに、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示すように文書項目の一部が省略された文書に対しては、省略された文書項目を同定することができず、誤った項目分類が行なわれる。例えば、図８（ａ）に示す文書画像を元にタイトル６１，著者６２，英字著者６３，著者所属６４の４項目に対して文書レイアウト知識ファイルを作成しておき、英文著者が省略された図８（ｂ）の文書画像に対して項目分類を行った場合、図８（ｂ）の項目分類結果Ｃ６０が各項目に対して抽出され、誤った結果として出力される。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように従来の文書ファイリング装置は、文書のレイアウト情報のみを用いて文書項目の分類を行っているため、レイアウト変動の大きい文書に対して、正しく文書項目ごとの分類を行うことが困難である。
【００１６】
また、表形式の文書に対しては表の論理構造が変動するような文書画像に対して正しく文書項目を分類することができない。
【００１７】
さらに、文書項目の境界がレイアウトの情報のみで分割できない文書画像，文書項目の一部が省略された文書画像に対して正しく文書項目を分類することができない。
【００１８】
この発明は上記の課題を解決し、レイアウト変動が大きく，項目の省略が発生しても正しく文書の項目を自動分類する文書ファイリング装置及びその方法を提供することを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は上記の課題を解決するため、文書の画像を蓄積するイメージファイルと、文書の種類ごとに文書構造のレイアウト規則を記憶する文書レイアウト知識ファイルと、文書の種類および文書項目ごとの記述内容の規則を記憶する文書コンテンツ知識ファイルと、文書レイアウト知識ファイルに記述された知識に従い、文書を構成する罫線を抽出する罫線抽出手段と文書項目に隣接する罫線の共有関係を抽出する共有罫線抽出手段とで構成することによって、文書画像のレイアウトを解析するレイアウト解析手段と、文書画像から切り出された文字パターンを認識する文字認識手段と、レイアウト解析手段と文字認識手段で得られる文書レイアウト情報および文字認識結果と文書レイアウト知識ファイルおよび文書コンテンツ知識ファイルの内容を照合することにより文書を構成する項目ごとに文字認識結果を分類する文書項目分類手段と、文書項目分類手段により得た文書項目ごとに分類された文字認識結果を蓄積する蓄積手段と、検索要求を受けて蓄積手段に対して検索を行い検索要求を満たす文書を同定する検索手段と、検索手段により同定された文書の文書画像あるいは文字認識結果をイメージファイルあるいは文字認識結果ファイルから出力する出力手段を有することを特徴とする。
【００２０】
請求項２の発明は上記の課題を解決するため、文書の画像を蓄積するイメージファイルと、文書の種類ごとに文書構造のレイアウト規則を記憶する文書レイアウト知識ファイルと、文書の種類および文書項目ごとの記述内容を記憶する文書コンテンツ知識ファイルと、上記文書レイアウト知識ファイルに記述された知識に従い上記イメージファイルに蓄積された文書画像のレイアウトを解析するレイアウト解析手段と、このレイアウト解析手段により文書画像から切り出された文字パターンを認識する文字認識手段と、上記レイアウト解析手段で得られる文書レイアウト情報と上記文書レイアウト知識ファイルの内容および上記文字認識手段で得られる文字認識結果と上記文書コンテンツ知識ファイルに格納された文書項目を構成する字種情報とを照合することにより文書を構成する項目ごとに文字認識結果を分類する文書項目分類手段と、この文書項目分類手段によって得た文書項目ごとに分類された文字認識結果を格納する文字認識結果ファイルとを有することを特徴とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
実施の形態１
以下、この発明を実施の形態に基づいて説明する。
図１は、請求項１の発明の文書ファイリング装置の構成図である。イメージファイル１にはスキャナー等によって読み出された（図２の読取りステップＳ１）文書画像が保持され（図２の画像蓄積ステップＳ２）、イメージファイル１に格納された文書画像はレイアウト解析手段２に入力される。レイアウト解析手段２では、予め作成した読取対象文書のレイアウト知識を格納した文書レイアウト知識ファイル８を参考にして、文字列，文字の座標情報等の文書レイアウトに関する情報を文書画像から抽出する文書レイアウト解析をする（図２のレイアウト解析ステップＳ３）。次に文字認識手段３でレイアウト解析手段２によるレイアウト解析の結果、１文字ごとに切り出された文字画像を文字コードに変換する（図２の文字認識ステップＳ４）。文書項目分類手段４では、レイアウト解析の結果得られた文書レイアウト情報と文書レイアウト知識ファイル８とを比較すると共に、文字認識手段３によって得られた文字コードと文書の記述内容に関する知識を格納した文書コンテンツ知識ファイル９とを比較して文書項目ごとに文字認識結果を自動的に分類する（図２の文書項目分類ステップＳ５）。蓄積手段５では、文書項目分類手段４によって得られる文書項目ごとの文字認識結果を文字認識結果ファイル１０に格納する（図２の文字認識結果記憶ステップＳ６）。検索手段６は、入力された検索要求（図３の要求入力ステップＳ１１）を受けて上記文字認識結果ファイル１０に対して検索を行い、検索要求を満たす文書を同定する（図３の検索ステップＳ１２）。出力手段７は、検索手段６によって同定された文字認識結果を文字認識結果ファイル１０から抽出、あるいは文字認識結果ファイル１０から抽出された文字認識結果に対応する文書画像をイメージファイル１から抽出し（図３の抽出ステップＳ１３）、この抽出された文字認識結果、及び／又は文書画像を出力する（図３の出力ステップＳ１４）。
【００２６】
以下、図５，図１３〜図２０を用いて、図１に示す構成の発明の動作を詳細に説明する。
【００２７】
図５は、イメージファイルに格納された文書画像の一例を示す説明図である。図１３は、文書レイアウト知識ファイル８の内容の一例を示す説明図であり、図において、１１０は開催日時の項目の座標情報を示す。図１４は、レイアウト解析手段２の出力内容の一例を示す説明図であり、１２０は開始ブロック，１２１は終了ブロック，１２２は各開始ブロックおよび終了ブロックの座標情報，１２３は‘開始ブロック５’と‘開始ブロック６’の領域に対応する座標情報を示す。
【００２８】
図１５は、文書項目分類手段４の文書レイアウトに関する動作を説明する説明図であり、図において、１３０は‘開始ブロック５’と‘開始ブロック６’の領域と開催日時の項目との照合度を示す。
【００２９】
図１６は、文書コンテンツ知識ファイル９の内容の一例を示す説明図であり、図において、１４０は開催場所の項目に対応するキーワード情報，１４１はキーワード‘開催場所’，１４２はキーワード‘場所’，１４３はキーワード‘会議室’，１４４はキーワード‘ルーム’，１４５はキーワード‘ミーティング’，１４６は禁止キーワード‘会議名称’，１４７は禁止キーワード‘開催日時’を示す。
【００３０】
図１７は、文字認識手段３の出力結果の一例を示す説明図であり、１５０は開始ブロック２’と‘開始ブロック３’の領域に対応する文字認識結果Ａを示す。
【００３１】
図１８は、文書項目分類手段４の文書コンテンツに関する動作を説明する説明図であり、図において、１６０は‘開始ブロック２’と‘開始ブロック３’の領域と開催場所の項目との照合度を示す。
【００３２】
図１９は、文書項目分類手段４の文書レイアウトと文書コンテンツに関する照合結果の統合動作を説明する説明図であり、図において、１７０は‘ブロック１’の領域と会議名称の項目との照合度，１７１は‘開始ブロック２’と‘開始ブロック３’の領域と開催場所の項目との照合度，１７２は‘開始ブロック４’と‘開始ブロック５’の領域と開催日時の項目との照合度，１７３は‘開始ブロック６’と‘開始ブロック７’の領域と出席者の項目との照合度を示す。
【００３３】
図２０は、文書項目分類手段４の文書項目と文字列の対応動作を説明する説明図であり、図において、１８０は会議名称，開催場所，開催日時，出席者とブロックとの対応関係，１８１は照合度，１８２は最大の照合度を与えるブロックの組合せを示す。
【００３４】
まずイメージファイルから図５（ｂ）に示す文書画像を読み出し、レイアウト解析手段２によって文書レイアウトを解析する。レイアウト解析は、文書レイアウト知識ファイル８に記載された内容を利用して、文書画像内の文字列，文字の切り出しを行う。例えば、図１３に記載された文書レイアウト知識の幅，高さの比から、‘会議名称’１１１，‘開催場所’１１２，‘開催日時’１１３，‘出席者’１１４ともに横書きで記載されていると判定し、文書が横書きで記載されていることを前提に文字列切り出しを行い、その後文字切り出しを実施する。
【００３５】
上記で得た文字列切り出し結果から、複数の連続した文字列を組み合わせた矩形領域を形成し、それぞれの領域に対する座標とサイズ情報を抽出し、図１４に示すレイアウト情報を作成する。図１４において、開始ブロック１２０はブロックを形成する先頭の文字列の順番を示し、終了ブロック１２１はブロックを形成する終端の文字列の順番を示す。領域座標情報１２２は、開始ブロックから終了ブロックまでの矩形領域の座標・サイズ情報を示す。
【００３６】
文字認識手段３では、レイアウト解析手段２により得られた文字列切り出し，文字切り出し結果をもとに文字画像を文字コードに変換し、図１７に示す文字認識結果を得る。
【００３７】
次に、文書項目分類手段４では、文書レイアウトと文書コンテンツ双方の情報を用いて文書の項目を分類する。
【００３８】
文書レイアウト情報を用いた分類は、図１４に示す文書レイアウト情報と図１３に示す文書レイアウト知識とを照合することにより実現する。照合は、図１４に示した開始ブロックから終了ブロックまでの矩形領域の座標情報と、図１３に示した文書レイアウト知識の各項目の座標情報とを用い、上記（１）式に従って照合度を各項目に対して算出する。
【００３９】
例えば、図１４における開始ブロックが‘５’で終了ブロックが‘６’の領域に対する座標情報１２３で形成される領域の面積は９０（幅）×１０（高さ）＝９００、図１３における開催日時に対する座標情報１１０で形成される領域の面積は９０（幅）×３（高さ）＝２７０、双方の領域が重畳する領域の面積は２７０なので、照合度は、１００×２７０×２／（９００＋２７０）＝４６となり、図１４における開始ブロックが‘５’で、終了ブロックが‘６’の領域に対する座標情報１２３と開催日時との照合度として図１５に示す‘４６’１３０が得られる。上記の方法で、すべての領域および文書項目に対して文書レイアウト情報による照合度を算出する。
【００４０】
文書コンテンツを用いた分類は、図１７に示す文字認識結果Ａと図１６に示す文書コンテンツ知識とを照合することにより実現する。例えば照合は、図１７に示した文字認識結果Ａの連続する文字で構成される文字群と図１６に示す文書コンテンツ知識とを照合して、キーワードとして登録された文字列が合致した場合は下記（２）式による照合度ｐｃを加算し、存在してはならないキーワードが合致した場合は下記（３）式による負の照合度ｐｅを加算して、照合度ｐｃ、ｐｅから総合的な照合度ｐａを下記（４）式に従って算出する。
【００４１】
ｐｃ ＝ ２０×（合致したキーワードの文字数） ・・・（２）
【００４２】
ｐｅ ＝ −５０×（合致したキーワードの個数） ・・・（３）
【００４３】
Ｐａ ＝ ｐｃ ＋ ｐｅ ・・・（４）
【００４４】
ここで具体的に、図１９における開始ブロックが‘２’で終了ブロックが‘３’の領域と開催場所との照合度を求める場合について説明する。開始ブロックが‘２’で終了ブロックが‘３’の領域に対応する図１７の認識結果１５０と図１６の開催場所に対するキーワード情報１４０とを照合する。
【００４５】
まず、開催場所の先頭に位置するキーワード‘開催場所’１４１及び‘場所’１４２と認識結果１５０との照合をとる。開催場所の先頭に位置するキーワードは、領域の先頭から始まる文字列のみを対象にして照合を行う。この場合、認識結果１５０の先頭の文字列は、キーワード‘開催場所’１４１，‘場所’１４２のいずれとも一致しないので、照合度の加算は行わない。
【００４６】
次に、開催場所の末尾に位置するキーワード‘会議室’１４３及び‘ルーム’１４４と認識結果１５０との照合をとる。開催場所の末尾に位置するキーワードは、領域の末尾で終了する文字列のみを対象にして照合を行う。この場合、認識結果１５０の末尾の文字列はキーワード‘会議室’１４３と一致するので、上記（２）式に従って２０×３（文字数）＝６０を照合度に加算する。
【００４７】
位置が任意のキーワード‘ミーティング’１４５と認識結果１５０との照合は、全認識結果を対象にして照合を行う。この場合、認識結果１５０にキーワード‘ミーティング’１４５は一度も現れないので、照合度の加算は行わない。
【００４８】
禁止キーワード‘会議名称’１４６及び‘開催日時’１４７との照合は、全認識結果を対象にして照合を行う。照合が成立した場合は、入ってはならないキーワードが存在したとして照合度を減算する。この場合、認識結果１５０の先頭の文字列がキーワード‘会議名称’１４３と一致するので、上記（３）式に従って照合度を５０だけ減算する。
【００４９】
算出した加算分と減算分を足しあわせ、開始ブロックが‘２’で終了ブロックが‘３’の領域と開催場所との最終的な照合度‘１０’１６０を得る。
【００５０】
上記の方法で、すべての領域および文書項目に対して文書コンテンツ情報による照合度を算出する。
【００５１】
次に文書レイアウト，文書コンテンツ双方の情報に対する照合度を上記により求めた後、双方の照合度を加算し、図１９に示す連続する文字列領域と文書項目との総合的な照合度を算出する。
【００５２】
連続する文字列領域と文書項目との総合的な照合度を算出した後、図１３に示した文書レイアウト知識の項目の座標値から、読取対象文書が上から順に‘会議名称’，‘開催場所’，‘開催日時’，‘出席者’の順番で配列されていることを求める。これをもとに、文書の各項目に対応する可能性を持つ連続文字列領域の組合せを抽出する。図５（ｂ）に示した文書の場合、７行の文字列から４領域を抽出し、各領域に対して必ず１行以上の文字列を割当て、上から‘会議名称’，‘開催場所’，‘開催日時’，‘出席者’の順に配列する組合せを抽出する。その結果、図２０に示す組合せが抽出できる。
【００５３】
次に、それぞれの領域と文書項目の組合せを行った場合の、文書全体としてみた場合の照合度を求める。図２０に示す領域組合せ例１８０の場合、それぞれの項目に対する照合度を図１９により求める。会議名称は開始ブロック‘１’，終了ブロック‘１’の領域が対応しており、図１９から照合度は‘−５０’１７０となる。開催場所は開始ブロック‘２’，終了ブロック‘３’の領域が対応しており、図１９から照合度は‘１０’１７１となる。開催日時は開始ブロック‘４’，終了ブロック‘５’の領域が対応しており、図１９から照合度は‘１３６’１７２となる。開催場所は開始ブロック‘６’，終了ブロック‘７’の領域が対応しており、図１９から照合度は‘３８’１７３となる。これらの照合度を加算して、領域組合せ例１８０に対する照合度‘１３４’１８１を得る。
【００５４】
上記の方法により、文書の各項目に対応する可能性を持つ連続文字列領域の組合せのすべてに対して、照合度を算出する。照合度算出の後、照合度が最も大きくなる組合せを項目分類結果とする。図２０の場合、会議名称に対して２行目の文字列，開催場所に対して３行目の文字列，開催日時に対して４行目の文字列，出席者に対して５行目の文字列を対応付けた時、最大の照合度を示す。その結果、正しい項目分類結果が得られる。
【００５５】
蓄積手段５では、上記の結果得られた文書項目ごとに分類された文字認識結果を文字認識結果ファイル１０に蓄積する。
【００５６】
実施の形態２
以下、図面に基づいてこの発明の実施の形態２について説明する。図４０は、請求項２の発明の文書ファイリング装置の構成図である。イメージファイル１には表形式の文書画像が保持され、イメージファイル１に格納された表形式の文書画像はレイアウト解析手段２に入力される。レイアウト解析手段２では、罫線抽出手段４１０により文書画像内に存在する罫線を抽出し、候補領域抽出手段４１１により上下左右の罫線の組合せで構成される項目領域の候補を抽出した後、表の内部に記載された文字列と文字の切り出しを行う。レイアウト解析に際しては、予め作成した読取対象文書のレイアウト知識を格納した文書レイアウト知識ファイル８を参考にして文書レイアウトを解析する。次に文字認識手段３では表領域内の文字画像を文字コードに変換する。文書項目分類手段４では、レイアウト解析の結果得られた文書レイアウト情報と文書レイアウト知識ファイル８とを比較すると共に、文字認識手段３によって得られた文字コードと文書の記述内容に関する知識を格納した文書コンテンツ知識ファイル９とを比較して文書項目ごとに文字認識結果を自動的に分類する。蓄積手段５，検索手段６，出力手段７に関しては、上記実施の形態１と同様な動作を行う。
【００５７】
以下、図６，図３４〜図３９を用いて、図４０に示す構成の動作を詳細に説明する。
【００５８】
図６は、イメージファイルに格納された表形式の文書画像の一例を示す説明図である。
図３９は、罫線抽出手段４１０の出力結果及び項目に対応する領域を説明する説明図であり、図において、３７０，３７１，３７２，３７３，３７４は罫線抽出において抽出された縦罫線，３７５，３７６，３７７，３７８，３７９は罫線抽出において抽出された横罫線，３７０１は会議名称に対応する領域，３７０２は開催場所に対応する領域，３７０３は開催日時に対応する領域，３７０４は出席者に対応する領域を示す。
【００５９】
図３４は、文書レイアウト知識ファイル８の内容を作成するための罫線情報の一例を示す説明図である。図３５は、文書レイアウト知識ファイル８の内容の一例を示す説明図である。
【００６０】
図３６は、罫線抽出手段４１０の出力の一例を示す説明図であり、図において、３４０，３４１，３４２，３４３は縦罫線，３４４，３４５，３４６，３４７，３４８，３４９は横罫線，３４００，３４０１，３４０２，３４０３，３４０４，３４０５，３４０６，３４０７，３４０８は縦罫線と横罫線で囲まれた領域を示す。
【００６１】
図３７は、候補領域抽出手段４１１の出力の一例を示す説明図である。図３８は、文書項目分類手段４の文書レイアウトに関する動作を説明する説明図である。
【００６２】
表形式の文書レイアウト知識ファイル８は、表の罫線情報を保持する。例えば、図６（ａ）に示す文書画像で文書レイアウト知識ファイル８を作成する場合、図６（ａ）の画像に対して罫線抽出処理を行い、図３９に示す罫線情報を得る。次に項目領域を設定する手段（図示せず）により、会議名称，開催場所，開催日時，出席者の各項目に対応する領域を指定する。会議名称に対しては第１の領域３７０１，開催場所に対しては第２の領域３７０２，開催日時に対しては第３の領域３７０３，出席者に対しては第４の領域３７０４を指定した後、各項目領域の上下左右に隣接する罫線情報を抽出して、図３４に示した罫線情報を得る。図３４で、‘タテ罫線１’は罫線３７０，‘タテ罫線５’は罫線３７４，‘ヨコ罫線１’は罫線３７５，‘ヨコ罫線３’は罫線３７６，‘ヨコ罫線４’は罫線３７７，‘ヨコ罫線５’は罫線３７８，‘ヨコ罫線７’は罫線３７９を示す。
【００６３】
次に、図３４内で同一罫線を領域間で共有しているものを抽出し、図３５に示した罫線共有関係を作成した上で、文書レイアウト知識ファイル８とする。
【００６４】
一方、文書画像に対する項目分類は、まずイメージファイルから図６（ｂ）に示す文書画像を読み出し、罫線抽出手段４１０によって文書内の罫線情報のみを抽出する。文書画像に対する罫線抽出処理は、例えば特開平４−３４３１９０号公報に記載された方法により実現できる。図３６に、図６（ｂ）の画像に対して罫線抽出を行った結果を示す。
【００６５】
罫線抽出を行った後、候補領域抽出手段４１１において上下左右の罫線の組合せで構成される項目領域の候補を抽出する。候補領域抽出の際には、文書レイアウト知識ファイル８に記載された内容を利用して、候補領域の抽出を行う。例えば、文書レイアウト知識の内容（図示せず）から各項目の領域がすべて矩形で指定されている場合、領域候補は、縦横の罫線で構成される矩形領域を抽出する。この場合、候補領域抽出手段４１１は、図３６に示した罫線で構成される矩形領域を領域候補として抽出する。その結果、候補領域抽出手段４１１の出力として、図３７に示した領域と領域の上下左右の罫線との情報を得る。
【００６６】
文字認識手段３には、図６（ｂ）の文書画像から図３６で得られた罫線情報の内部に記述された文字画像を抜き出して入力する。
【００６７】
文書項目分類手段４における、文書レイアウトに関する文書項目分類は、項目の上下左右の罫線の共有関係が、文書レイアウト知識に合致するものを抽出する。具体的には、図３７に示した出力結果と、図３５に示した文書レイアウト知識ファイルとの照合を行う。例えば、図３５で会議名称，開催場所，開催日時，出席者の各項目は、左側の縦罫線と右側の縦罫線とが共通している。さらに、会議名称の下側の横罫線と開催場所の上側の横罫線，開催場所の下側の横罫線と開催日時の上側の横罫線，開催日時の下側の横罫線と出席者の上側の横罫線がそれぞれ共通している。この条件に合致する組合せを図３７から抽出する。これから、図３８に示す対応付けを抽出する。
【００６８】
上記の文書レイアウトに関する項目分類候補に対して、上記実施の形態１に示した文書コンテンツに関する項目分類を実施することにより、図３８の‘連番６’の結果が選択されるのは明らかであり、これにより正しい項目分類結果が得られる。
【００６９】
実施の形態３
以下、図面に基づいてこの発明の実施の形態３について説明する。図４１は、請求項３の発明の文書ファイリング装置の構成図である。使用字種判定手段４２０が文書項目分類手段４に付加されている以外は上記実施の形態１と同一の構成であり同一動作を行うので、同一部分の動作説明は省略する。使用字種判定手段４２０は、文字認識手段３によって出力される文字認識結果に対して記入文字種の判定を行い、文字認識結果と文書コンテンツ知識ファイル９に格納された項目毎の記入文字種に関する情報を照合することにより、文書コンテンツを利用した項目分類を実現する。
【００７０】
以下、図７，図２１，図２３〜図２９を用いて、図４１に示す構成の動作を詳細に説明する。
【００７１】
図７は、イメージファイルに格納された文書画像の一例を示す説明図である。図２１は、文書コンテンツ知識ファイル９の内容の一例を示す説明図である。図２３は、図７（ｂ）に対する文字認識結果の一例を示す説明図である。図２４は、文書項目分類手段４のキーワードを用いた文書コンテンツに関する照合度の一例を示す説明図である。図２５は、文書項目分類手段４の使用文字種を用いた文書コンテンツに関する照合度の一例を示す説明図である。
【００７２】
図２６は、文書項目分類手段４の文書レイアウトに関する照合度の一例を示す説明図である。図２７は、文書項目分類手段４の文書レイアウトに関するペナルティ算出の一例を示す説明図である。図２８は、文書項目分類手段４の文書レイアウトと文書コンテンツに関する照合結果の統合動作を説明する説明図である。図２９は、文書項目分類手段４の文書項目と文字列の対応動作を説明する説明図であり、図において、２７０は最大の照合度Ａを示す。
【００７３】
文書項目分類手段４においては、文書レイアウトに関して２種類の照合度，文書コンテンツに関して２種類の照合度を算出する。
【００７４】
文書レイアウトに関しては、まず上記実施の形態１で説明した項目領域の重畳関係を用いた照合度算出を行う。図７（ａ）の文書画像を用いて文書レイアウト知識ファイル８を作成し、図７（ｂ）の文書画像に対して照合を行う。照合は上記実施の形態１に示した方法で行う。その結果、図２６に示した照合度を得る。
【００７５】
さらに文書レイアウトに関する第２の照合度は、文書構成の一般ルールとして文字列に対する字下げ情報を用いる。第２の照合度ｐｐｉｊは、例えば下記（５）式を用いて算出する。例えば、図７（ｂ）の第２行目と第３行目の文字列で構成される領域に対して、（５）式を適用すると第３行目の文字列の末尾は右端まで伸びており、領域内最小の右側字下げ量＝０，領域内の第１行目すなわち図７（ｂ）の第２行目の右側字下げ量は４０である。これを下記（５）式に代入すると、 ｐｐｉｊ ＝−８０となる。つまり、文書項目を羅列して文書を記入する場合、同一項目の先頭行が他の行に比べて文字列の右側が凹んでいることはまれであり、これに対して８０点のペナルティを付与することに相当する。
【００７６】
ｐｐｉｊ ＝ ２０×（領域内最小の右側字下げ量 − 領域内第１行目の右側字下げ量）・・・（５）
【００７７】
上記のペナルティを文字列の組合せについてすべて算出し、図２７に示した照合度を作成する。
【００７８】
文書コンテンツに関しては、まず上記実施の形態１で説明した項目に含まれるキーワードをもとにした照合度を算出する。図７の文書画像の読取を行う場合は、文書の記述内容に従い図２１に示した文書コンテンツ知識ファイル９を用いて、図２３に示した認識結果に対して照合度算出を行う。照合は上記実施の形態１に示した方法で行う。その結果、図２４に示した照合結果を得る。
【００７９】
さらに文書コンテンツに関する第２の照合度は、項目毎に使用される字種の情報を用いて照合度を算出する。
【００８０】
文書項目毎に使用される文字種の情報は、文書コンテンツ知識ファイル９に予め格納される。図７の示した文書画像の場合、図２１に示すようにタイトル，著者，著者所属の項目に対しては全字種，英字著者の項目に対しては、英字の指定を行う。
【００８１】
一方、使用字種判定手段４２０では、文書コンテンツ知識ファイル９に格納された字種情報を用いて、図２３に示した文字認識結果に対して記入文字種の判定を行う。字種の限定が行なわれている項目に対して、下記（６）式を用いて使用文字種に関する照合度を求める。例えば、図２３の１行目の認識結果の英字著者に対する照合度は、字種指定に合致する英字は１文字，字種指定に合致しない文字は１８文字であり、領域内の全文字数は１９文字である。よって、ｐｕｉｊ ＝１００×（１−１８）／１９ ＝ −８９となる。つまり、領域内に含まれる文字種が字種指定と合致する場合は照合度を加算し、領域内に含まれる文字種が字種指定と合致しない場合は照合度を減算する。これにより、項目の分類を行う。
【００８２】
ｐｕｉｊ ＝ １００×（領域内で字種指定に合致する文字の数 − 領域内で字種指定に合致しない文字の数）／（領域内の全文字数）・・・（６）
【００８３】
上記の方法ですべての文字列の組合せについて照合度を算出し、図２５に示した照合度を作成する。
【００８４】
文書項目分類手段４では、上記で求めた４種類の照合度をすべて加算し、図２８に示した総合的な照合度を算出する。
【００８５】
さらに上記実施の形態１と同様の動作に従い、文書の各項目に対応する可能性を持つ連続文字列領域の組合せのすべてに対して、照合度を算出する。照合度算出の後、照合度が最も大きくなる組合せを項目分類結果とする。図２９の場合、タイトルに対して１行目と２行目の文字列，著者に対して３行目の文字列，英字著者に対して４行目と５行目の文字列，著者所属に対して６行目の文字列を対応付けた時、最大の照合度Ａ２７０を与える。その結果、正しい項目分類結果が得られる。
【００８６】
実施の形態４
以下、図面に基づいてこの発明の他の実施の形態について説明する。図４２は、この発明の実施の形態４の文書ファイリング装置の構成図である。省略可能性指示手段４３０が付加されている以外は上記実施の形態１と同一の構成であり、同一部分の動作説明は省略する。省略可能性指示手段４３０は予め設定した条件に従って、文書項目が省略される可能性があるかに否かの指示を行う。文書項目分類手段４は省略可能性指示手段４３０の指示に従って、省略可能性のある項目については該当する項目を省略した場合の組合せを追加して文書項目分類を行う。
【００８７】
以下、図８，図３０〜図３３を用いて、図４２に示す構成の動作を詳細に説明する。
【００８８】
図８は、イメージファイルに格納された文書画像の一例を示す説明図である。図３０は、文書項目分類手段４の文書レイアウトに関する照合度の一例を示す説明図であり、図において、２８０は空領域Ａを示す。図３１は、文書項目分類手段４の文書レイアウトに関するペナルティ算出の一例を示す説明図であり、図において、２９０は空領域Ｂを示す。図３２は、文書項目分類手段４の文書コンテンツに関する照合度の一例を示す説明図であり、図において、３００は空領域Ｃを示す。図３３は、文書項目分類手段４の文書項目と文字列の対応動作を説明する説明図であり、図において、３１０は空領域Ｄ，３１１は最大の照合度Ｂを示す。
【００８９】
文書項目分類手段４では図８（ｂ）の文書画像に対して、実施の形態３で示した文書レイアウト知識ファイル９を用いて２種類の文書レイアウトに関する照合度を算出する。項目領域の重畳関係を用いた照合度を図３０に、文書レイアウトの一般ルールによるペナルティを図３１に示す。図３０および図３１の照合度を算出する際に、文書項目分類手段４は、省略可能性指示手段４３０によって予め指定された「英字著者の項目は省略される可能性があるという情報」（図示せず）を受けて、空領域Ａ２８０および空領域Ｂ２９０を英字著者の項目に対して対応付ける。対応付けの照合度は０を設定する。
【００９０】
文書コンテンツに関しては、実施の形態３で示したキーワードを用いた文書コンテンツに関する照合度を算出する。照合度の算出においては実施の形態３と同様の動作を行い、図２１に示した文書コンテンツ知識ファイル９と照合を行う。照合の結果、図３２に示した照合度を得る。この時上記と同様に、空領域Ｃ３００を英字著者の項目に対して対応付ける。対応付けの照合度は０を設定する。
【００９１】
図３０〜図３２に示した照合度を加算し、総合的な照合度（図示せず）を求めた後、実施の形態３と同様の動作に従い、文書の各項目に対応する可能性を持つ連続文字列領域の組合せのすべてに対して、照合度を算出する。この時、省略可能性のある英字著者の項目に関しては、空領域Ｄ３１０の対応関係も考慮して組合せを構成する。例えば、図３３の項目対応関係３１２の場合、タイトルに対して１行目、著者に対して２〜３行目、著者所属に対して４行目が割り当てられ、英字著者を省略した組み合わせとなる。
【００９２】
照合度算出の後、照合度が最も大きくなる組合せを項目分類結果とする。図３３の場合、タイトルに対して１行目と２行目の文字列，著者に対して３行目の文字列，英字著者に対して空領域Ｄ３１０，著者所属に対して４行目の文字列を対応付けた時、最大の照合度Ｂ３１１を与える。その結果、項目の省略された文書画像に対しても正しい項目分類結果が得られる。
【００９３】
実施の形態５
以下、図面に基づいてこの発明の実施の形態５について説明する。図４３は、この発明の実施の形態５の文書ファイリング装置の構成図である。文書項目分類手段４が弛緩整合文書項目分類手段４００で構成されている以外は上記実施の形態１と同一の構成であり、同一部分の動作説明は省略する。弛緩整合文書項目分類手段４００は、文書レイアウトと文書コンテンツの分布内容から初期候補を抽出して対応付けの初期確率を設定し、文書項目の相対的な位置関係を用いて対応付け確率を変更することにより、項目分類を実現する。
【００９４】
以下、図２２を用いて、図４３に示す構成の動作を詳細に説明する。
図２２は、弛緩整合文書項目分類手段４００の動作を説明する説明図であり、図において、２０１は弛緩整合法の初期値を示す。
【００９５】
上記実施の形態１の説明で用いた図５の文書画像に対して、弛緩整合文書項目分類手段４００を適用した場合について説明する。文書レイアウトと文書コンテンツに対する照合度を求め、図１５と図１８に示した照合度を求め、双方を加算して図１９に示した総合的な照合度を求めるまでは、上記実施の形態１と同一の動作を行う。
【００９６】
次に、上記実施の形態１では文書の各項目に対応する可能性を持つ連続文字列領域の組合せを抽出して、すべての組合せに対して照合度を求め最終的な結果を抽出していた。このような対応付けの問題に対しては、「弛緩整合法による手書き教育漢字認識」電子通信学会論文誌■８２／９ Ｖｏｌ．Ｊ６５−Ｄ Ｎｏ．９に示されるような弛緩整合法を適用することにより、高速に対応付けを行うことができる。
【００９７】
弛緩整合法を文書項目の対応付けに適用する場合は、図２２に示すように、まず各項目に対応する候補ブロックの絞り込みを行う。具体的には図１９に示した照合度で５０以上の数値を有するものを抽出する。その結果、会議名称，開催場所に対しては２種類のブロック組合せ，開催日時，出席者に対しては３種類のブロック組合せが抽出される。
【００９８】
抽出した対応付けの確率は、各項目について加算すると１００になるように正規化を行う初期値２０１とする。この初期値に対して弛緩整合法のアルゴリズムを適用して繰り返し動作を行うことにより、最適な組合せを得る。図２２の場合、‘繰り返し４’において、会議名称は‘ブロック２’，開催場所は‘ブロック３’，開催日時は‘ブロック４’，出席者は‘開始ブロック５’に対応付けられ、正解が得られる。
【００９９】
上記実施の形態１乃至実施の形態５において、文字認識結果として第１位の文字認識結果のみが得られた場合の例を示したが、任意の個数の認識候補文字を文字認識結果とすることも可能である。
【０１００】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１は、文書レイアウトと文書コンテンツの双方の知識を利用して、文書を構成する罫線を抽出した後、罫線で囲まれる領域を抽出し、罫線の共有関係をもとに項目に対応する領域を抽出し、文書を構成する項目ごとに文字認識結果を分類することで、論理構造が異なる表形式文書に対して正しく項目を分類することができ、レイアウト変動の大きい文書に対して文書項目を自動的に分類することができる。
【０１０２】
また、請求項３の発明は、文書コンテンツに関する情報として文書項目を構成する字種情報を知識として用い、文書レイアウトに関する知識と併用することで、レイアウト情報だけでは分割できない文書に対して正しく項目分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１の文書ファイリング装置の構成図。
【図２】図１に示す実施の形態１の文書ファイル作成のフローチャート。
【図３】図１に示す実施の形態１の文書検索のフローチャート。
【図４】文書画像の例を示す説明図。
【図５】文書画像の例を示す説明図。
【図６】文書画像の例を示す説明図。
【図７】文書画像の例を示す説明図。
【図８】文書画像の例を示す説明図。
【図９】文書レイアウトに関する知識情報を説明する説明図。
【図１０】文書レイアウト解析結果の例を示す説明図。
【図１１】文書レイアウト解析結果の例を示す説明図。
【図１２】項目分類結果の例を示す説明図。
【図１３】文書レイアウトに関する知識情報を説明する説明図。
【図１４】文書レイアウト解析結果の例を示す説明図。
【図１５】文書レイアウトに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図１６】文書コンテンツに関する知識情報を説明する説明図。
【図１７】文字認識結果の例を示す説明図。
【図１８】文書コンテンツに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図１９】文書のレイアウトとコンテンツ双方の情報を用いた文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図２０】文書項目と領域の対応動作を説明する説明図。
【図２１】文書コンテンツに関する知識情報を説明する説明図。
【図２２】弛緩整合法の動作を説明する説明図。
【図２３】文字認識結果の例を示す説明図。
【図２４】文書コンテンツに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図２５】文書コンテンツに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図２６】文書レイアウトに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図２７】文書レイアウトに関する文書項目分類の動作を説明する説明図
【図２８】文書のレイアウトとコンテンツ双方の情報を用いた文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図２９】文書項目と領域の対応動作を説明する説明図。
【図３０】文書レイアウトに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図３１】文書レイアウトに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図３２】文書コンテンツに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図３３】文書項目と領域の対応動作を説明する説明図。
【図３４】文書レイアウトに関する知識情報を説明する説明図。
【図３５】文書レイアウトに関する知識情報を説明する説明図。
【図３６】文書画像の罫線抽出を説明する説明図。
【図３７】文書レイアウト解析結果の例を示す説明図。
【図３８】文書レイアウトに関する文書項目分類の動作を説明する説明図。
【図３９】文書レイアウトに関する知識情報を説明する説明図。
【図４０】この発明の実施の形態２の文書ファイリング装置の構成図。
【図４１】この発明の実施の形態３の文書ファイリング装置の構成図。
【図４２】この発明の実施の形態４の文書ファイリング装置の構成図。
【図４３】この発明の実施の形態５の文書ファイリング装置の構成図。
【図４４】従来の文書ファイリング装置の構成図。
【符号の説明】
１：イメージファイル、 ２：レイアウト解析手段、 ３：文字認識手段、
４：文書項目分類手段、 ５：蓄積手段、 ６：検索手段、 ７：出力手段、
８：文書レイアウト知識ファイル、 ９：文書コンテンツ知識ファイル、
１０：文字認識結果ファイル、 ３０：項目分類結果Ａ、
５０：項目分類結果Ｂ、 ６０：項目分類結果Ｃ、 ６１：タイトル、
６２：著者、 ６３：英字著者、 ６４：著者所属、
７０：タイトルに対応した座標情報、 ８０：文字切り出し結果、
１００：論文番号、 １０１：タイトル、 １０２：著者、
１０３：第２ブロック、 １０４：第３ブロック、 １０５：第４ブロック、
１１０：開始日時に対応した座標情報、 １１１：会議名称、
１１２：開催場所、 １１３：開催日時、 １１４：出席者、
１２０：開始ブロック、 １２１：終了ブロック、
１２２：開始ブロックおよび終了ブロックに対応した座標情報、
１２３：‘開始ブロック５’‘終了ブロック６’に対応した座標情報、
１３０：‘開始ブロック５’‘終了ブロック６’と開催日時の照合度、
１４０：開催場所の項目に対応したキーワード、
１４１：キーワード‘開催場所’、 １４２：キーワード‘場所’、
１４３：キーワード‘会議室’、 １４４：キーワード‘ルーム’、
１４５：キーワード‘ミーティング’、１４６：禁止キーワード‘会議名称’、
１４７：禁止キーワード‘開催日時’、 １５０：文字認識結果Ａ、
１６０：‘開始ブロック２’と‘開始ブロック３’の領域と開催場所の項目との照合度、
１７０：‘ブロック１’の領域と会議名称の項目との照合度、
１７１：‘開始ブロック２’と‘開始ブロック３’の領域と開催場所の項目との照合度、
１７２：‘開始ブロック４’と‘開始ブロック５’の領域と開催日時の項目との照合度、
１７３：‘開始ブロック６’と‘開始ブロック７’の領域と出席者の項目との照合度、
１８０：会議名称，開催場所，開催日時，出席者とブロックとの対応関係、
１８１：照合度、 １８２：最大の照合度を与えるブロックの組合せ、
２０１：弛緩整合法の初期値、 ２７０：最大の照合度Ａ、
２８０：空領域Ａ、 ２９０：空領域Ｂ、 ３００：空領域Ｃ、
３１０：空領域Ｄ、 ３１１：最大の照合度Ｂ、
３４０：罫線抽出において抽出された縦罫線Ａ、
３４１：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｂ、
３４２：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｃ
３４３：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｄ、
３４４：罫線抽出において抽出された横罫線Ａ、
３４５：罫線抽出において抽出された横罫線Ｂ、
３４６：罫線抽出において抽出された横罫線Ｃ、
３４７：罫線抽出において抽出された横罫線Ｄ、
３４８：罫線抽出において抽出された横罫線Ｅ、
３４９：罫線抽出において抽出された横罫線Ｆ、
３７０：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｅ、
３７１：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｆ、
３７２：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｇ、
３７３：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｈ、
３７４：罫線抽出において抽出された縦罫線Ｉ、
３７５：罫線抽出において抽出された横罫線Ｆ、
３７６：罫線抽出において抽出された横罫線Ｇ、
３７７：罫線抽出において抽出された横罫線Ｈ、
３７８：罫線抽出において抽出された横罫線Ｉ、
３７９：罫線抽出において抽出された横罫線Ｊ、
３９０：画像処理手段、 ３９１：文書認識手段、 ４１０：罫線抽出手段、
４１１：候補領域抽出手段、 ４２０：使用字種判定手段、
４３０：省略可能性指示手段、 ３４００：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ａ、
３４０１：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｂ、
３４０２：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｃ、
３４０３：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｄ、
３４０４：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｅ、
３４０５：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｆ、
３４０６：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｇ、
３４０７：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｈ、
３４０８：縦罫線と横罫線に囲まれる領域Ｉ、
３７０１：会議名称に対応する領域、
３７０２：開催場所に対応する領域、
３７０３：開催日時に対応する領域、
３７０４：出席者に対応する領域。

Claims (2)

1. 文書の画像を蓄積するイメージファイルと、文書の種類ごとに文書構造のレイアウト規則を記憶する文書レイアウト知識ファイルと、文書の種類および文書項目ごとの記述内容を記憶する文書コンテンツ知識ファイルと、上記文書レイアウト知識ファイルに記述された知識に従い、文書を構成する罫線を抽出する罫線抽出手段と文書項目に隣接する罫線の共有関係を抽出する共有罫線抽出手段とで構成することによって、上記イメージファイルに蓄積された文書画像のレイアウトを解析するレイアウト解析手段と、このレイアウト解析手段により文書画像から切り出された文字パターンを認識する文字認識手段と、上記レイアウト解析手段で得られる文書レイアウト情報と上記文書レイアウト知識ファイルの内容および上記文字認識手段で得られる文字認識結果と上記文書コンテンツ知識ファイルの内容を照合することにより文書を構成する項目ごとに文字認識結果を分類する文書項目分類手段と、この文書項目分類手段によって得た文書項目ごとに分類された文字認識結果を格納する文字認識結果ファイルとを有することを特徴とする文書ファイリング装置。
2. 文書の画像を蓄積するイメージファイルと、文書の種類ごとに文書構造のレイアウト規則を記憶する文書レイアウト知識ファイルと、文書の種類および文書項目ごとの記述内容を記憶する文書コンテンツ知識ファイルと、上記文書レイアウト知識ファイルに記述された知識に従い上記イメージファイルに蓄積された文書画像のレイアウトを解析するレイアウト解析手段と、このレイアウト解析手段により文書画像から切り出された文字パターンを認識する文字認識手段と、上記レイアウト解析手段で得られる文書レイアウト情報と上記文書レイアウト知識ファイルの内容および上記文字認識手段で得られる文字認識結果と上記文書コンテンツ知識ファイルに格納された文書項目を構成する字種情報とを照合することにより文書を構成する項目ごとに文字認識結果を分類する文書項目分類手段と、この文書項目分類手段によって得た文書項目ごとに分類された文字認識結果を格納する文字認識結果ファイルとを有することを特徴とする文書ファイリング装置。

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