JP4977368B2 - 媒体処理装置，媒体処理方法，媒体処理システム，及び媒体処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報を記入された媒体（例えば、帳票）を読み取って得られたイメージデータに基づいて媒体を判別する技術に関し、特に、媒体に記入された情報の内容を高精度に認識するための技術に関する。

近年、文字，記号，数字，絵，バーコード等（以下、これらをまとめて単に文字という）の情報を記入された媒体（例えば、帳票）をイメージデータとして読み取ってから文字認識する装置として、光学式文字読み取り装置（ＯＣＲ（Optical Character Recognition/Reader）装置）等の帳票認識装置が開発され、各種産業においてはこの帳票認識装置を広く利用することにより、業務の効率化等を図っている。

例えば、金融機関等における窓口業務を行なうオペレータは、上述の帳票認識装置を用いて、帳票媒体（以下、単に帳票という）を効率的に処理することを通じて、業務の効率化を図っている。
上述のような帳票処理装置において、帳票処理をより高効率に実行するために、同一種類の帳票の多量処理を行なうだけでなく、多種多様なフォーマットを有する帳票を自動的に処理する技術がある（例えば、下記特許文献１，２参照）。

また、帳票処理業務の効率化を図るために、種類が異なる複数の帳票群をまとめて自動的に処理することが要求される場合もある。例えば、金融機関の統廃合により、異なる金融機関の異なるフォーマットを有する複数の帳票群を一つのシステムに統合する場合や、複数支社（支店）の帳票群を本社（本店）機構等でまとめて処理（センター処理化）する場合など、種類が異なる複数の帳票群をまとめて処理することを要求される場合がある。

そこで、従来から、各帳票群の先頭に、当該帳票群の種類，内容，及び枚数等を示す帳票群を識別するための帳票群情報を記入された識別用帳票を挿入し、媒体認識装置が、帳票群の各帳票に対する処理に先立って、まず識別用帳票を識別することによって、その識別用帳票に後続する帳票群の種類や枚数を認識した上で、かかる帳票群の処理を実行することにより、それぞれ種類が異なる複数の帳票群に対する処理を効率良く、且つ、精度良く実行する技術がある。

具体的には、例えば、図４８に示すような識別用帳票１００を各帳票群の先頭に来るようにして帳票群の読み取りを実行する。つまり、識別用帳票１００は、識別用帳票１００自身を認識させるための帳票ＩＤ（ここでは数字“１２３４”）を記入（付加）され、さらに後続する帳票群の種類（ここでは“Ｐ”）や枚数（ここでは“５００枚”）等の帳票群情報を記入される。

そして、帳票識別装置は、この識別用帳票１００と帳票群とをスキャナ装置でイメージデータとして読み取ると、まず、先頭の識別用帳票１００の帳票ＩＤを認識し、識別用帳票１００を判別する。
つまり、帳票認識装置は、例えば、予めデータベース等に保持された、帳票ＩＤと識別用帳票における帳票群情報の記入箇所や記入項目との対応を示す情報に基づいて、識別用帳票１００のどこにどのような帳票群情報が記入されているかを判別した上で、かかる帳票群情報の内容を認識する。

これにより、帳票認識装置は、識別用帳票１００に後続する帳票群の内容の認識を効率的に実行することができ、種類が異なる複数の帳票群に対しても効率的に認識処理を実行することができるのである。
また、帳票群の各帳票にも、識別用帳票１００と同様に帳票ＩＤを記入し、帳票認識装置が各帳票を認識する際に、まず、この帳票ＩＤを認識することにより、当該帳票のどこにどのような情報が記載されているかを判別する。

これにより、帳票認識装置は、各帳票に対しても、認識処理を効率良く実行することができる。
国際公表ＷＯ９７／０５５６１号 特開２００３−１６８０７５号公報

ところで、上述した従来の帳票認識装置では、識別用帳票における帳票ＩＤを認識する処理、及び、帳票群を構成する各帳票における帳票ＩＤを認識する処理が、非常に重要である。
したがって、これらの帳票ＩＤは非常に高精度に認識する必要がある。
しかしながら、帳票認識装置は、１００％の認識率で文字を認識することができるわけではなく、文字を認識する精度に限界があるので、帳票ＩＤを誤って認識してしまうことがある他、帳票ＩＤを構成する文字がリジェクトされてしまう（つまり、一つの文字を一文字として認識できない）ことや、最悪の場合には帳票ＩＤが全く認識されないこともある。

このように帳票ＩＤが正しく認識されなかった場合には、帳票認識装置による自動的な帳票処理（認識処理）を一旦中断して、帳票ＩＤが正しく認識されなかった帳票をスキャナ装置によって再読み取りさせるか、もしくは、オペレータがその帳票の帳票ＩＤを手入力するという、補正処理が必要になる。
ここで、上述のような、帳票認識装置が、種類が異なる複数の帳票群をまとめて自動認識する場合に、かかる補正処理のために一度でも処理を中断すると、処理時間が大幅に遅延してしまう。

したがって、帳票ＩＤをより高精度に認識して、帳票をより高精度に判別できるようにすることが望まれている。
なお、より高精度な認識処理を実現するために、帳票をイメージデータとして読み取るスキャナ装置の解像度を上げることが考えられるが、スキャナ装置の解像度を上げると、逆に、処理速度が低下してしまったり、あるいは、僅かではあるが文字認識精度が下がってしまうことがある。特に、高速スキャナの場合には中速機に比べてこの傾向が顕著である。

本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、例えば帳票のように情報を記入された媒体を読み取って得られたイメージデータに基づいて、媒体を高精度に認識できるようにすることを目的とし、特に、媒体に記入された情報の内容をより高精度に認識できるようにすることを目的とする。

上記目的を達成するために、媒体処理装置は、複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られたイメージデータから、前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部と、この抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部と、この認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容の補正を行なって、前記複数の情報の内容を確定する確定部とをそなえ、前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴としている。

なお、前記確定部によって前記情報の内容が確定されると、当該情報の内容に基づいて、前記媒体を判別する媒体判別部をそなえて構成されることが好ましい。
また、上記目的を達成するために、本発明の媒体処理方法は、複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られたイメージデータから前記複数の情報のそれぞれを抽出し、抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識し、認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を認識されたとおりに確定する一方、認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて認識された内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定するとともに、前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴としている。

また、上記目的を達成するために、本発明の媒体処理システムは、複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体と、この媒体を読み取って該媒体のイメージデータを取得するスキャナ装置と、このスキャナ装置によって取得された前記イメージデータに基づいて、前記情報の内容を認識する媒体処理装置とをそなえ、この媒体処理装置が、前記イメージデータから、前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部と、この抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部と、この認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定する確定部とをそなえ、前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴としている。

また、上記目的を達成するために、本発明のコンピュータ読取可能な記録媒体は、複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られるイメージデータに基づいて、前記情報の内容を認識する機能をコンピュータに実現させるための媒体処理プログラムを記録したものであって、この媒体処理プログラムが、前記イメージデータから前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部、この抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部、及び、この認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定する確定部として、前記コンピュータを機能させるとともに、前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうように、前記コンピュータを機能させることを特徴としている。

このように、本発明によれば、所定の関係を満たす複数の情報が記入された媒体を認識するにあたり、確定部が、認識部による認識内容が正しいか否かをかかる所定の関係に基づいて判断し、誤っていると判定した場合には、この所定の関係に基づいて、媒体における複数の情報を補正して、これら複数の情報の内容を確定するので、媒体に記入された複数の情報の内容認識を非常に高精度に行なうことができる。

さらに、媒体に記入された複数の情報の内容を高精度に認識することができるので、帳票判別部が媒体の判別をより確実に実行することができ、その結果、媒体のスキャナ装置による再読み取りやオペレータによる手入力処理等、本発明の帳票認識装置による自動処理を中断する、処理時間が掛かる処理を実行することを抑止でき、媒体の判別処理を高効率に、且つ、高速に実行することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
〔１〕本発明の一実施形態について
〔１−１〕媒体処理システムの構成について
まず、図１に示すブロック図を参照しながら、本発明の一実施形態としての帳票認識システム（媒体処理システム）１の構成について説明する。この図１に示すように、本帳票認識システム１は、認識（処理）対象であり、複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報（文字，記号，数字，絵，バーコード等（以下、これらをまとめて単に文字という））をそれぞれ記入された複数の帳票（媒体）３０と、これら複数の帳票３０のそれぞれを読み取って当該帳票３０のイメージデータを取得するスキャナ装置４０と、このスキャナ装置４０によって取得されたイメージデータに基づいて、当該帳票３０に記入された情報を認識する帳票認識装置（媒体処理装置）１０とをそなえて構成されている。

以下に、媒体３０，スキャナ装置４０，及び帳票認識装置１０のそれぞれの構成について説明する。
〔１−２〕帳票について
まず、本帳票認識システム１における帳票３０について説明すると、図２に示すように、帳票３０は領域３１に第１の帳票ＩＤ３１ａ（図中“ＩＤ１”と表記）を記入され、領域３２に第２の帳票ＩＤ３２ａ（図中“ＩＤ２”と表記）を記入されている。

そして、これら第１の帳票ＩＤ３１ａ（以下、帳票ＩＤ３１ａともいう）と第２の帳票ＩＤ３２ａ（以下、帳票ＩＤ３２ａともいう）とは、後述するような、所定の関係（相関関係もしくは補填関係）を満たすように設定されている。
〔１−２−１〕第１の帳票ＩＤと第２の帳票ＩＤとの間の所定の関係について
以下、帳票３０の第１の帳票ＩＤ３１ａと第２の帳票ＩＤ３２ａとの間の所定の関係について具体例をあげて説明すると、例えば、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとの間には、同一であるという関係が設定されたり、あるいは、図３に示すように、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとの和が一定値であるという関係が設定される。

ここで、図３に示す関係では、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとがともに３桁の１００以上の数字で構成され、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとは、互いの和が常に“１０００”になるような関係を満たしている。
また、他の例としては、帳票ＩＤ３１ａを構成する文字のそれぞれと、帳票ＩＤ３２ａを構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する異なる文字からなるように設定される場合がある。

つまり、図４に示すように、例えば、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが数字からなる場合、帳票ＩＤ３１ａにおける数字０〜９のそれぞれに対して、帳票ＩＤ３２ａにおける数字が一対一の対応関係を有する異なる数字となるように設定されている。ここでは、帳票ＩＤ３１ａにおける“０”，“１”，“２”，“３”，“４”，“５”，“６”，“７”，“８”，“９”のそれぞれが、帳票ＩＤ３２ａにおいて“５”，“８”，“９”，“６”，“７”，“０”，“３”，“４”，“１”，“２”にそれぞれ対応する。

換言すると、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとの間で、“０”と“５”とが互いに一対一の対応を示し、“１”と“８”とが互いに一対一の対応を示し、“２”と“９”とが互いに一対一の対応を示し、“３”と“６”とが互いに一対一の対応を示し、“４”と“７”とが互いに一対一の対応を示すように、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する数字が設定されている。

したがって、図５に示すごとく、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが３桁の数字であり帳票ＩＤ３１ａが１００〜５００の範囲からなる場合、例えば、帳票ＩＤ３１ａが“１００”の場合には帳票ＩＤ３２ａは“８５５”になり、帳票ＩＤ３１ａが“２３７”の場合には帳票ＩＤ３２ａは“９６４”になり、帳票ＩＤ３１ａが“５００”の場合には帳票ＩＤ３２ａは“０５５”になるというように、図４に示す対応関係に基づいて、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとが互いに一対一の補填関係を有する異なる数字に設定される。

なお、図４に示す一対一の対応関係は、各数字に対する帳票認識装置１０（具体的には後述する認識部１５）による認識率に基づいて決定されることが好ましい。
つまり、図６（ａ）に示すように、帳票認識装置１０では、文字（ここでは数字０〜９）によって、その文字を正しく認識することができる認識率が異なる。
したがって、図４に示す一対一の対応関係では、図６（ｂ）に示すように、図６（ａ）に示す帳票認識装置１０による各数字０〜９の認識率に基づいて、認識率が最上位の“１”と最下位の“８”とが互いに対応するように設定し、第２位の“３”が第９位の“６”と、第３位の“７”が第８位の“４”と、第４位の“５”が第７位の“０”と、第５位の“９”が第６位の“２”と、それぞれ対応するように設定して、これらの一対一の対応を示す一対の数字の認識率の合計ができるだけ均一になるように設定することが好ましい。

これにより、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する数字による認識率のばらつきを少なくすることができ、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字に係わらず、帳票認識装置１０が安定した認識率で文字認識を実行することができる。
また、帳票３０の帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとを、図４に示すような一対一の対応関係を満たすように設定することにより、帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとを単に同一にする場合よりも、帳票認識装置１０による認識率を向上させることができる。

つまり、図７に示すように、例えば、帳票ＩＤ３１ａが“８８８８”であり、帳票ＩＤ３２ａも“８８８８”であった場合（ケース１）と、帳票ＩＤ３１ａが“８８８８”であり、帳票ＩＤ３２ａが上記図４の補填関係に基づいて設定された“１１１１”であった場合（ケース２）とを比較すると、“８”に対する帳票認識装置１０の認識率が９９．９９％で、“１”に対する帳票認識装置１０の認識率が９９．９９９％であった場合、ケース１では、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれの認識率が、ともに９９．９９％の４乗になり、これら帳票ＩＤ３１ａと帳票ＩＤ３２ａとを合わせた認識率（帳票判別率）は“（９９．９９％×９９．９９％）＾４”で表わすことができ、したがって、帳票判別不可率（つまり、これら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが認識できない確率）は、“０．０８％”になる。

これに対して、ケース２では、帳票ＩＤ３１ａの認識率は９９．９９％の４乗になり、帳票ＩＤ３２ａの認識率は９９．９９９％の４乗になる。したがって、これら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識率は、“（９９．９９％×９９．９９９％）＾４”で表わすことができ、帳票判別不可率は“０．０４４％”になる。
このように、ケース１とケース２とでは、これらの帳票判別不可率に０．０３６％の差が生じ、ケース２のように帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが図４に示す補填関係を満足するように設定している方が、ケース１のように帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが単に同一である場合よりも認識率を向上させることができる。

〔１−２−２〕第１の帳票ＩＤ及び第２の帳票ＩＤを構成する文字について
次に、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれを構成する文字について説明すると、図８（ａ）に示すように、帳票ＩＤ３２ａ，３２ａのそれぞれを構成する文字として、数字と英字（ここでは大文字）とを使用する場合、各文字の認識率に基づいて、認識率が所定値以下の文字は帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字として使用しない。

また、図８（ｂ）に示すように、数字と英字とを使用する場合、数字の“０”と英字の“Ｏ”及び“Ｑ”は非常に類似しているために、帳票認識装置１０がこれら類似文字（図中“類似文字グループ１”と表記）を区別して認識することが困難になる。
さらに、図８（ｃ）に示すように、数字の“１”と英字の“Ｉ”とも、帳票認識装置１０にとって類似文字（図中“類似文字グループ２”）である。

したがって、これらの類似文字については、各グループで一文字だけを使用するようにする。例えば、図８（ｄ）に示すごとく、数字を優先的に使用することにより、類似文字グループ１では、英字“Ｏ”及び“Ｑ”は帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字から除外する。また、類似文字グループ２では、英字“Ｉ”を除外する。
このように、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字を所定の認識率を有する文字だけにすることにより、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａに対する帳票認識装置１０の認識率を高めることができ、帳票認識装置１０が帳票３０を高い精度で認識することができるようになる。

さらに、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字として、複数種類の文字を使用する場合には、帳票認識装置１０が区別困難な類似文字については、類似文字グループの中の一文字だけを帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字として使用することによって、帳票認識装置１０による認識率を高めることができる。
また、図８（ａ）〜（ｄ）では、２種類の文字（数字及び英字）を使用する場合を例にあげて説明したが、図９（ａ）〜（ｅ）に示すように、３種類以上（ここでは、数字，英字，及び記号）を使用して帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成してもよい。この場合には図９（ｂ）に示すように３種類のそれぞれの間及び３種類すべての間において類似文字が現れることになるが、図９（ｃ）及び図９（ｄ）に示すような類似文字グループの中で一文字だけを帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを構成する文字として使用することにより（図９（ａ）参照）、帳票認識装置１０による高精度な文字認識を実現することができる。
なお、図９（ｅ）は、数字と記号とを組み合わせて帳票ＩＤ３１ａを構成した例を示している。

〔１−２−３〕帳票の変形例について
なお、本帳票認識システム１における帳票の変形例として、例えば、図１０に示すごとく、帳票３０ａが、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａに加えて、領域３３，３４に帳票ＩＤ３３ａ（図中“ＩＤ３”と表記），３４ａ（図中“ＩＤ４”と表記）をそれぞれ記入され、３以上（ここでは４つ）の帳票ＩＤ３１ａ〜３４ａをそなえるように構成してもよい。

〔１−３〕スキャナ装置について
次に、本帳票認識システム１のスキャナ装置４０について説明すると、スキャナ装置４０は、媒体（ここでは帳票３０）を光学的にイメージデータとして読み取るものである。
ここで、図１１に、図２に示す帳票３０をスキャナ装置４０が読み取って得られたイメージデータ４０ａを示す。なお、上記図２を参照しながら説明したように、帳票３０は領域３１に第１の帳票ＩＤ３１ａ（図中“ＩＤ１”と表記）を記入され、領域３２に第２の帳票ＩＤ３２ａ（図中“ＩＤ２”と表記）を記入されている。

〔１−４〕帳票認識装置の構成について
次に、本帳票認識システム１における、本発明の帳票認識装置１０の構成について説明すると、図１に示すように、本帳票認識装置１０は、イメージデータ読込部１１，ＩＤデータベース（ＩＤＤＢ）１２，ＩＤＤＢ読込部１３，抽出部１４，認識部１５，検査部１６，補正部１７，確定部１８，帳票情報データベース（帳票情報ＤＢ）２１，帳票判別部（媒体判別部）２２，判断部２３，画像状態検出部２４，及び選択部２５をそなえて構成されている。

なお、本帳票認識装置１０は、例えば、図１２に示すごとく表示部３，入力インタフェースとしてのキーボード４及びマウス５，並びに記憶装置６をそなえて構成されたコンピュータ２の演算部（例えば、ＣＰＵ：Central Processing Unit）７によって実現される。
つまり、本帳票認識システム１のスキャナ装置４０が演算部７に接続され、本帳票認識装置１０のイメージデータ読込部１１，ＩＤＤＢ読込部１３，抽出部１４，認識部１５，検査部１６，補正部１７，確定部１８，帳票判別部２２，判断部２３，画像状態検出部２４，及び選択部２５は、演算部７が、所定のアプリケーションプログラム（例えば、後述する媒体処理プログラム）を実行することによって実現される。

なお、以下の説明において、特に断らない限りは、本帳票認識装置１０が認識対象として図２に示す帳票３０（つまり、図１１に示すイメージデータ４０ａ）を認識する場合を例にあげて説明する。
イメージデータ読込部１１は、スキャナ装置４０が帳票３０を読み取って得られたイメージデータ４０ａを読み込むものである。

ＩＤＤＢ１２は、帳票の種類と、当該帳票における帳票ＩＤに関する情報との対応を示すテーブルを保持するデータベースであり、例えば、帳票３０における第１の帳票ＩＤ３１ａ及び第２の帳票ＩＤ３２ａに関する情報として、以下の（１）〜（６）の情報を保持している。
（１）帳票３０における、領域３１，３２のそれぞれの原点（ここでは領域の左上端）の座標。つまり、図１１における座標（Ｘ１，Ｙ１）及び（Ｘ２，Ｙ２）。

（２）第１の帳票ＩＤ３１ａ及び第２の帳票ＩＤ３２ａのそれぞれの桁数（文字数）。
（３）第１の帳票ＩＤ３１ａ及び第２の帳票ＩＤ３２ａのそれぞれにおけるチェックデジット（Check Digit）の位置。
（４）第１の帳票ＩＤ３１ａ及び第２の帳票ＩＤ３２ａのそれぞれの文字種類。
（５）領域３１，３２のそれぞれのサイズ。

（６）抽出部１４が領域３１，３２を抽出するための探索テンプレートにおけるクリアエリア（余白部分）。
ここで、ＩＤＤＢ１２が保持するテーブルの構成例を図１３〜図１５に示すと、まず、図１３に示す第１例では、ＩＤＤＢ１２が保持するテーブル１２ａは、図１１に示す帳票３０を処理対象とする場合のものであって、上記（１）〜（４）の情報を保持している。なお、テーブル１２ａにおいて、“ＩＤ”項目が“１”は第１の帳票ＩＤ３１ａを示しており、“２”は第２の帳票ＩＤ３２ａを示している。

そして、図１１にも示すごとく、テーブル１２ａは、上記（１）の情報として、領域３１の原点座標（Ｘ１，Ｙ１）及び領域３２の原点座標（Ｘ２，Ｙ２）を保持している。
また、テーブル１２ａは、上記（２）の情報として第１の帳票ＩＤ３１ａ及び第２の帳票ＩＤ３２ａのそれぞれの桁数“４”を保持している。
さらに、テーブル１２ａは、上記（３）の情報として第１の帳票ＩＤ３１ａのチェックデジットの位置（図中“ＣＤ”と表記）“前”及び第２の帳票ＩＤ３２ａのチェックデジットの位置“後”を保持している。なお、ここで“前”とは帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの左端を表わし、“後”とは帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの右端を表わしている。

最後に、テーブル１２ａは、上記（４）の情報として第１の帳票ＩＤ３１ａ及び第２の帳票ＩＤ３２ａのそれぞれの文字種類“数字”を保持している。
また、図１４に示す第２例としてのテーブル１２ｂについて説明すると、この例は本帳票認識装置１０が複数種類の帳票を認識対象とする場合のものであり、テーブル１２ｂは、帳票種類（ここでは“種０１”及び“種０２”）ごとに、上述した図１３のテーブル１２ａと同一の内容を保持している。なお、テーブル１２ｂにおいて、“種０１”の帳票の第１の帳票ＩＤの原点座標は（Ｘ１１，Ｙ１１）であり、第２の帳票ＩＤの原点座標は（Ｘ１２，Ｙ１２）であるとともに、帳票種類が“種０２” の帳票の第１の帳票ＩＤの原点座標は（Ｘ２１，Ｙ２１）であり、第２の帳票ＩＤの原点座標は（Ｘ２２，Ｙ２２）である。また、帳票種類が“種０２” の帳票の第１の帳票ＩＤ及び第２の帳票ＩＤは桁数が“６”で文字種類が“英字”である。

さらに、図１５に示す第３例としてのテーブル１２ｃについて説明すると、このテーブル１２ｃは主として抽出部１４が帳票３０から帳票ＩＤ（つまり、領域３１，３２）を抽出するのに必要な情報を保持しており、上記（２）〜（６）の情報を保持している。
ここで、上記（２）〜（４）の情報はテーブル１２ａと同様である。なお、テーブル１２ｃにおいてもテーブル１２ａと同様に、“ＩＤ”項目が“１”は第１の帳票ＩＤ３１ａを示しており、“２”は第２の帳票ＩＤ３２ａを示している。

そして、テーブル１２ｃは、上記（５）の情報として、各領域３１，３２のサイズを表わす寸法（ここでは領域３１，３２が長方形であるので高さと横幅）“３ｍｍ×１０ｍｍ”を各帳票ＩＤ３１ａ，３２ａそれぞれについて保持している。
さらに、テーブル１２ｃは、上記（６）の情報として、抽出部１４が領域３１，３２を抽出するために使用する探索テンプレート（後述する図１７参照）におけるクリアエリア（図中単に“クリアエリア”と表記）“上下左右：５ｍｍ”を各帳票ＩＤ３１ａ，３２ａそれぞれについて保持している。

ＩＤＤＢ読込部１３は、抽出部１４が帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを抽出するのに必要な情報をＩＤＤＢ１２（例えば、テーブル１２ａ〜１２ｃのいずれか）から読み込むものである。
抽出部１４は、イメージデータ読込部１１によって読み込まれた帳票３０のイメージデータ４０ａから、ＩＤＤＢ読込部１３によって読み込まれた情報に基づいて、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれを抽出する。

具体的には、抽出部１４は、ＩＤＤＢ読込部１３によって取得された上記（１），（５），（６）の情報のうちの少なくとも一つの情報に基づいて、探索テンプレート１４ａ（後述する図１７参照）を用いてイメージデータ４０ａ上を探索し、イメージデータ４０ａから領域３１，３２を抽出する。
ここで、抽出部１４がテーブル１２ｃに示す上記（５），（６）の情報に基づいて領域３１を抽出する場合について、図１６〜図１９を参照しながら説明する。

図１６に示すように、抽出部１４は、帳票ＩＤ特徴解析部１４−１及び帳票ＩＤ探索部１４−２をそなえて構成されており、帳票ＩＤ特徴解析部１４−１は、ＩＤＤＢ読込部１３によって読み込まれた、ＩＤＤＢ１２のテーブル１２ｃの情報を解析する。特に、帳票ＩＤ特徴解析部は、テーブル１２ｃの上記（５）の情報としての領域３１，３２のサイズ（“３ｍｍ×１０ｍｍ”）と、上記（６）の情報としてのクリアエリア（“上下左右：５ｍｍ”）とに基づいて、図１７に示すような、探索テンプレート１４ａを決定する。

つまり、抽出部１４の帳票ＩＤ特徴解析部１４−１は、領域３１，３２と同様の“３ｍｍ×１０ｍｍ”の長方形の網掛領域１４ｂと、この領域１４ｂの各辺から垂直に５ｍｍ（両矢印ａ〜ｄ参照）空けた長方形の探索テンプレート１４ａを作成する。
そして、抽出部１４の帳票ＩＤ探索部１４−２は、図１８に示すように、イメージデータ４０ａにおける帳票３０に対して探索テンプレート１４ａを用いた横方向検索を実行する。この横方向検索では、探索テンプレート１４ａを帳票３０の左上端部から右方向に移動することにより探索を開始し、帳票３０の右側端部に到達すると、探索テンプレート１４ａを所定距離下方に移動させて、左側端部から右方向へ移動させながら探索を実行する。帳票ＩＤ探索部１４−２は、この探索処理を帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ（ここでは帳票ＩＤ３１ａのみ）が抽出されるまで実行する。

そして、例えば、第１の帳票ＩＤ３１ａが“１２３７”であった場合、図１９に示すごとく、探索テンプレート１４ａの網掛領域１４ｂの内部にきっちりと“１２３７”が記入された領域３１が入る（つまり、網掛領域１４ｂと領域３１とが一致する）と、抽出部１４は第１の帳票ＩＤ３１ａ（領域３１）を抽出して処理を終了する。
なお、この探索テンプレート１４ａを用いた処理によれば、抽出部１４は、上記（１）の情報がなくても、イメージデータ４０ａの帳票３０上から領域３１，３２を抽出することができる。

また、抽出部１４による探索テンプレート１４ａを用いた領域３１，３２の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの抽出方法以外の他の実施例について説明すると、抽出部１４は、上記（１），（２）の情報を用いて領域３１，３２の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを抽出することもできる。
つまり、抽出部１４は、例えば、テーブル１２ａ，１２ｂに保持された領域３１，３２の原点の座標と、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの文字数とを用いて、イメージデータ４０ａから直接領域３１，３２に記入された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを抽出する。

認識部１５は、抽出部１４によって抽出された領域３１の第１の帳票ＩＤ３１ａ及び領域３２の第２の帳票ＩＤ３２ａのそれぞれの内容（つまり文字）を認識するものであり、ＩＤＤＢ読込部１３によって読み込まれた上記（２），（４）の情報を用いて文字認識を行なう。
つまり、認識部１５は、各帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの一文字ごとに複数の候補文字との一致度（確信度）を算出し、算出された一致度が最も高かった候補文字をかかる各帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの一文字として認識する。

ここで、抽出部１４によって抽出された領域３１の帳票ＩＤ３１ａが “１２３７”であるときを例にあげて、この帳票ＩＤ３１ａに対する認識部１５の具体的な文字認識処理を説明する。
つまり、図２０に示すように、認識部１５は、日本字辞書１５ａ−１や数字辞書１５ａ−２や英字辞書１５ａ−３や記号辞書１５ａ−４などからなる文字辞書１５ａに接続され、抽出部１４によって抽出された帳票ＩＤ３１ａが“１２３７”であるとき、ＩＤＤＢ読込部１３によって読み込まれた上記（４）の情報（文字種類情報）に基づいて帳票ＩＤ３１ａが数字であることを認識し、文字辞書１５ａにおける数字辞書１５ａ−２を用いて文字認識を行なう。

さらに、認識部１５は、ＩＤＤＢ読込部１３によって読み込まれた上記（２）の情報（字数情報）に基づいて帳票ＩＤ３１ａが４文字であることを認識して文字認識を行なう。
そして、認識部１５は、抽出部１４によって抽出された帳票ＩＤ３１ａの一文字ごとに、数字辞書１５ａ−２に基づく候補文字との一致度を算出し、算出された一致度が最も高い第１位の一致度を有する候補文字を、帳票ＩＤ３１ａを構成する文字として採用する。この作業を、ここでは４文字ごとに行ない、認識部１５は、帳票ＩＤ３１ａを“１２３７”と認識する。

ただし、例えば、図２１（ａ）に示すように、帳票３０において帳票ＩＤ３１ａとしての数字“１”の上に×印などの落書き（上書き）がされていた場合、認識部１５は、落書きをされた“１”に対して、候補文字との一致度を算出するが、図２１（ｂ）に示すように、落書きが運用ノイズとなって、認識部１５が帳票ＩＤ３１ａを正しく認識することができずに、数字“１”をリジェクトする場合や、文字として認識できない場合がある（図中“？”と表記）。

ここで、認識部１５が、リジェクトする場合とは、第１位の一致度を有する候補文字が複数ある場合や、第１位の候補文字の一致度と第２位の候補文字の一致度とが僅差である場合など、認識部が、認識対象の文字を一文字に特定することができない場合をいう。
また、認識部１５が、文字として認識できない場合とは、例えば、すべての候補文字の一致度が所定値以下であった場合である。

なお、図２２（ａ）に示すように、帳票３０の元からの汚れやしわ、あるいは、スキャナ装置４０による読み取り時に付着した汚れやしわによって、スキャナ装置４０が読み取ったイメージデータ４０ａにおいて、帳票ＩＤ３１ａとしての数字“２”の部分が汚れている場合にも、この汚れが運用ノイズになり、図２２（ｂ）に示すように、認識部１５は数字“２”を正しく認識することができない（図中“？”と表記）。

検査部１６は、認識部１５によって文字認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれに対してチェックデジットを用いた検査を実行するものである。
つまり、検査部１６は、ＩＤＤＢ読込部１３がＩＤＤＢ１２から読み込んだ上記（３）の情報を用いて、上記各帳票ＩＤ３１ａ，３２ａからチェックデジットを抽出し、抽出したチェックデジットに基づいて、当該帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが認識部１５によって正しく認識されたか否かを検査する。

例えば、認識部１５によって帳票ＩＤ３１ａが“１２４７”と認識された場合、上記図１３のテーブル１２ａに示したように、帳票ＩＤ３１ａのチェックデジットの位置は“前（左端）”であるので、検査部１６はこの情報に基づいて、“１”をチェックデジットとして抽出する。
ここで、チェックデジットのアルゴリズムは、４桁の帳票ＩＤにおいて、下３桁が表わす数（ここでは“２４７”）を右端の数字（ここでは“７”）で割ったときの余りを、右端の数字から差し引いた値が、チェックデジットと同一であるというものとする。

検査部１６は、上記のアルゴリズムに基づいて下記（Ａ），（Ｂ）の計算を行なう。
２４７／７＝３５．．．２ ・・・（Ａ）
７−２＝５ ・・・（Ｂ）
そして、検査部１６は、上記計算（Ｂ）の結果“５”とチェックデジット“１”とが同一であるか否かを判断するが、ここではこれらの値が同一ではないので、検査部１６は、認識部１５による帳票ＩＤ３１ａの認識“１２４７”は誤っていると判断する。

補正部１７は、検索部１６によるチェックデジットを用いた検査の結果、認識部１５によって認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが誤っていた場合、もしくは、認識部１５による文字認識で帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのうちのいずれかの文字がリジェクトあるいは認識されなかった場合に、かかるチェックデジットを用いて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を補正するか、もしくは、認識部１５によって算出された一致度に基づいて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を補正するものである。

例えば、図２３（ａ）に示すごとく、認識部１５によってチェックデジットがリジェクト（図中“ＣＤ”と表記）された場合（つまり、帳票ＩＤが“？２３７”と認識された場合）、補正部１７は、図２３（ｂ）に示す計算（Ｃ），（Ｄ）を実行し、計算（Ｄ）の結果“１”をリジェクトされたチェックデジットとする。つまり、図２３（ｃ）に示すごとく、認識部１５によって認識された帳票ＩＤを“１２３７”に補正する。

また、図２４（ａ）に示すごとく、認識部１５によって左端から３桁目の文字がリジェクトされた場合（つまり、帳票ＩＤが“１２？７”と認識された場合）には、補正部１７は、図２４（ｂ）に示す計算（Ｅ），（Ｆ）を実行する。そして、図２４（ｃ）に示すように、補正部１７は、計算（Ｆ）の結果、リジェクトされた文字“？”を“３”と補正して、認識部１５によって認識された帳票ＩＤを“１２３７”に補正する。

さらに、図２５（ａ）に示すように、認識部１５によって左端から２桁目の文字がリジェクトされた場合（つまり、帳票ＩＤが“１？３７”と認識された場合）には、補正部１７は、図２５（ｂ）に示す計算（Ｇ），（Ｈ）を実行する。そして、図２５（ｃ）に示すように、補正部１７は、計算（Ｈ）の結果、リジェクトされた文字“？”を、“２”もしくは“９”に補正する。

なお、この“２”，“９”のいずれか一方の選択は、認識部１５におけるこれら“２”，“９”の数字に対する一致度に基づいて行なわれ、補正部１７は、認識部１５で算出された一致度が高い方の数字を用いて帳票ＩＤを補正する。
確定部１８は、認識部１５によって認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容（文字）を確定するものであり、図１に示すように、判定部１９及び相互補正部２０をそなえて構成されている。

判定部１９は、認識部１５によって認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの文字のそれぞれ、もしくは、補正部１７によって補正処理が実行された場合には、この補正処理後の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの文字のそれぞれが正しいか否かを、例えば、上記図３〜図６（ａ），（ｂ）を参照しながら説明した、これら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ間に予め設定された所定の関係に基づいて判定するものである。

なお、判定部１９は、検査部１６による検査結果に係わらず判定処理を実行する。
相互補正部２０は、判定部１９が認識部１５による文字認識が正しいと判定した場合には、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの文字を認識部１５によって認識されたとおりに確定する。
一方、相互補正部２０は、判定部が認識部１５による文字認識が誤っていると判定した場合には、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ間の所定の関係に基づいて、認識部１５による認識内容を補正して帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの文字を確定する。

ここで、図２６（ａ），（ｂ）〜図２９（ａ），（ｂ）を参照しながら、確定部１８（判定部１９及び相互補正部２０）の具体的な動作例について説明する。なお、図２６（ａ），（ｂ）に示す具体例は、補正部１７による補正処理は実行されていない場合であり、図２７（ａ），（ｂ）〜図２９（ａ），（ｂ）に示す具体例は、補正部１７による補正処理が実行された場合である。

まず、図２６（ａ），（ｂ）に示す例では、図２６（ａ）に示すように、認識部１５によって、帳票ＩＤ３１ａの左端から２桁目がリジェクトされ（つまり、“１？３７”と認識され）、帳票ＩＤ３２ａの左端がリジェクトされた（つまり、“？２３７”と認識された）場合である。このとき、帳票３０において、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが同一であるという関係を満たしている場合、判定部１９は、図２６（ａ）に示す認識部１５の認識内容は誤っていると判定する。

そして、相互補正部２０は、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａで互いに異なる桁がリジェクトされているので、各桁の数字を帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのうちのリジェクトされていない方の数字で補正することにより、図２６（ｂ）に示すように、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを“１２３７”であると補正して確定する。
また、図２７（ａ）に示すように、補正部１７によって帳票ＩＤ３１ａが複数算出された（つまり、“１２３７”と“１９３７”とが算出された）場合には、判定部１９は複数の内容が存在するので、この認識内容は誤っていると判断する。そして、帳票３０において、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが同一であるという関係を満たしている場合、相互補正部２０は、図２７（ｂ）に示すように、帳票ＩＤ３２ａの認識結果（つまり、“１２３７”）に基づいて、帳票ＩＤ３１ａの内容を“１２３７”に確定する。

さらに、図２８（ａ）に示すように、図２７（ａ）と同様に補正部１７によって帳票ＩＤ３１ａが複数算出された場合であって、帳票３０において、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが、互いの合計が“１００００”となるという関係を満たしている場合、相互補正部２０は、図２８（ｂ）に示すように、帳票ＩＤ３１ａの複数の候補を帳票ＩＤ３２ａ“８７６３”とそれぞれ合計して、その結果が“１００００”になる内容“１２３７”を、帳票ＩＤ３１ａと確定する。

また、図２９（ａ）に示すように、図２７（ａ）と同様に補正部１７によって帳票ＩＤ３１ａが複数算出された場合であって、帳票３０において、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが上記図４に示す一対一の対応関係を満たすように異なる文字で構成されている場合、相互補正部２０は、図２９（ｂ）に示すように、帳票ＩＤ３２ａ“８９６４”のそれぞれを図４に示す対応関係を示す他方の文字に変換して得られる“１２３７”を、帳票ＩＤ３１ａと確定する。

帳票情報ＤＢ２１は、帳票ＩＤごとに、当該帳票ＩＤを記入された帳票の種類や記載内容（つまり、帳票のどこにどのような情報が記載されているかという情報）に関する帳票情報を保持するものであり、例えば、図３０に示すごとく構成された、帳票ＩＤと帳票ＩＤに対応する帳票の種類や記載内容など（帳票情報）の対応を示すテーブル２１ａを保持している。

なお、このテーブル２１ａには、３種類の第１の帳票ＩＤ及び第２の帳票ＩＤごとに、当該帳票の種類，文字認識項目（記載内容）として項目名（座標、字種、字数），及び日付の形式（和暦もしくは西暦）が保持されている。
帳票判別部２２は、確定部１８によって帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容が確定すると、確定した帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容に基づいて、帳票３０を判別するものであり、図３１に示すように、帳票ＩＤ照合部２２ａ，定義情報判別部２２ｂ，及び記載内容認識部２２ｃをそなえて構成されている。

帳票ＩＤ照合部２２ａは、帳票情報ＤＢ２１に保持されたテーブル２１ａに基づいて、帳票ＩＤ３１ａもしくは帳票ＩＤ３２ａに対応する、帳票の種類や、記載内容（例えば、帳票３０のどこに、どのような項目が、どのような種類の文字で、何文字で、記載されているかという情報）を判別するものであり、具体的には、確定部１８によって確定された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが、帳票情報ＤＢ２１に保持されたテーブル２１ａの帳票ＩＤに存在するかを照合し、この照合の結果、同一の帳票ＩＤがテーブル２１ａから検索されると、検索された帳票ＩＤに対応する帳票種類や文字認識項目（つまり、帳票情報）を抽出する。

定義情報判別部２２ｂは、帳票ＩＤ照合部２２ａによって、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａと同一の帳票ＩＤがテーブル２１ａから検索されなかった場合、つまり、確定部１８によって帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容が確定されなかった場合や、確定部１８によって確定はされたが、確定された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａがテーブル２１ａに存在しなかった場合に、例えば、帳票情報ＤＢ２１に予め保持されている、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ以外の帳票を特定するための情報（定義情報）に基づいて、帳票３０を判別する。

なお、定義情報としては、例えば、帳票３０のレイアウトに関する情報（例えば、罫線や項目の配置情報）、あるいは、所定の特殊記号（マーク）とその記載箇所、さらには、帳票のデザインに関する情報などが考えられる。
そして、定義情報判別部２２ｂは、判別した帳票３０の種類に基づいて、例えば、テーブル２１ａから帳票３０の帳票情報を抽出する。

記載内容認識部２２ｃは、帳票ＩＤ照合部２２ａもしくは定義情報判別部２２ｂによって判別された帳票３０の帳票情報に基づいて、帳票３０のイメージデータ４０ａから帳票３０に記載された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ以外の記載内容を認識するものであり、記載内容認識部２２ｃは、認識した記載内容（認識結果）を、例えば、上記図１２に示す表示部３に表示させたり、あるいは、記憶装置６にデータとして記録する。

判断部２３は、帳票判別部２２によって帳票３０を判別することができなかった場合に、帳票３０をスキャナ装置４０に再度読み取らせるか、帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａもしくは帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ以外の記載内容をオペレータによって手入力させるかを、認識部１５による帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識状態に基づいて判断するものである。なお、オペレータによる手入力処理は、例えば図１２に示すキーボード４やマウス５を用いて実行される。

そして、判断部２３は、例えば、認識部１５によって帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれが２文字以上認識できていれば、帳票３０をスキャナ装置４０に再度読み取らせると判断する一方、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのいずれかが３文字以上認識できなければ、判断部２３は、帳票３０をオペレータによって手入力させると判断する。
具体的には、判断部２３は、例えば、図３２（ａ）に示すように、帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ部分にしわ２３ａがある場合に、認識部１５による帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識の結果、図３２（ｂ）に示すように、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれが２文字認識できなかった場合には、判断部２３は、この帳票３０をスキャナ装置４０によって再度読み取らせると判断する。

しかし、図３３（ａ）に示すように、帳票３０の帳票ＩＤ３１ａには、しわ２３ａがあるとともに、印鑑２３ｂが捺印されており、さらに、帳票ＩＤ３２ａには記入２３ｃがされている場合に、認識部１５による帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識の結果が、図３３（ｂ）に示すごとくすべての文字が認識できなかった場合には、判断部２３は、この帳票３０をオペレータによって手入力させると判断する。

なお、判断部２３は、オペレータによって手入力させると判断した場合には、その旨を例えば図１２に示す表示部３に表示させることにより、オペレータに手入力処理を通知する。
画像状態検出部２４は、スキャナ装置４０によって得られたイメージデータ４０ａ（図１１参照）において、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ（つまり領域３１，３２）を含むこれら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれの周辺領域の画像状態（すなわち、帳票３０の用紙状態）を検出するものであり、例えば、対象領域における色（ここでは白黒の階調度０〜２５５）に関するヒストグラムを算出することにより画像状態を検出する。

例えば、図３４に示すように、画像状態検出部２４が、帳票ＩＤ３１ａを記入された領域３１付近の所定領域（図中の斜線部）３１ｘの画像状態を検出する場合について説明すると、図３５（ａ）に示すように、帳票３０の領域３０ｘに汚れやしわが無い場合には、画像状態検出部２４によって算出されるヒストグラムでは、文字（黒）を表す部分と背景（白）を表す部分とが図３５（ｂ）に示すように表わされる。

しかし、図３６（ａ）に示すように、帳票３０の領域３１付近にしわ２４ａが付いていた場合には、画像状態検出部２４によって算出されるヒストグラムでは、図３６（ｂ）に示すごとく、しわ２４ａが雑音となって文字部分や背景部分に影響する。
この図３６（ｂ）に示す例では、正常状態（帳票３０が良好な状態）のヒストグラム図３５（ｂ）に対して、文字部分を表わす領域が太く大きくなるとともに、背景部分に接近する。また、背景部分は台形で表わされるように変形しその面積も大きくなる。

また、図３７（ａ）に示すように、帳票ＩＤ３１ａ上に印鑑２４ｂや記入２４ｃがある場合には、画像状態検出部２４によって検出されるヒストグラムでは、図３７（ｂ）に示すように、印鑑２４ｂや記入２４ｃが雑音となって文字部分や背景部分に大きく影響する。
この図３７（ｂ）に示す例では、図３５（ｂ）に示す正常状態に対して、文字部分を表わす領域が非常に太く大きくなるとともに、背景部分を表わす領域も非常に太く大きくなる。

このように、画像状態検出部２４では、ヒストグラムを算出することによって、画像状態（帳票３０の状態）を確実に検出することができる。
選択部２５は、画像状態検出部２４によって検出された画像状態に基づいて、認識部１５が文字認識を行なう帳票ＩＤを選択するものである。
ここで、これら認識部１５，画像状態検出部２４，及び選択部２５の動作例について、図３８（ａ）〜（ｅ）を参照しながら説明すると、本帳票認識装置１０では、画像状態検出部２４及び選択部２５は、特に、上記図１０に示したような３以上の帳票ＩＤ３１ａ〜３４ａが記入された帳票３０ａに対して認識処理を実行する場合に動作する。

つまり、抽出部１４が３以上の帳票ＩＤ３１ａ〜３４ａを抽出した場合に、画像状態検出部２４は、３以上の帳票ＩＤ３１ａ〜３４ａを含む帳票ＩＤ３１ａ〜３４ａのそれぞれの周辺領域の画像の状態を検出する。
このとき、図３８（ａ）に示すように、帳票３０ａの第１の帳票ＩＤ３１ａの付近にはしわ２４ａがあり、第４の帳票ＩＤ３４ａ上には記入２４ｃがある場合には、画像状態検出部２４は、第１の帳票ＩＤ３１ａを含む所定領域のヒストグラムを図３８（ｂ）に示すごとく算出し、第２の帳票ＩＤ３２ａを含む所定領域のヒストグラムを図３８（ｃ）に示すごとく算出し、第３の帳票ＩＤ３３ａを含む所定領域のヒストグラムを図３８（ｄ）に示すごとく算出し、第４の帳票ＩＤ３４ａを含む所定領域のヒストグラムを図３８（ｅ）に示すごとく算出する。

次に、選択部２５は、これら図３８（ｂ）〜（ｅ）に示す画像状態検出部２４の検出結果に基づいて、２つの帳票ＩＤ３２ａ，３３ａを選択する。
そして、認識部１５は、選択部２５によって選択された２つの帳票ＩＤ３２ａ，３３ａの文字認識を実行する。
このように、画像状態検出部２４によって検出された画像状態に基づいて、選択部２５が、状態が良好な画像を認識部１５の文字認識対象として選択するので、認識部１５による文字認識をより高効率、且つ、より高精度なものにすることができる。しかも、結果的に認識部１５による認識処理において、リジェクト等のエラーが少なくなるので、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容認識だけでなく、帳票３０の判別を高効率に行なうことができる。

〔１−５〕帳票認識装置の動作例について
次に、本帳票認識装置１０の具体的な動作例について図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明においても本帳票認識装置１０の処理対象が帳票３０である場合を例にあげて説明する。
〔１−５−１〕第１動作例について
まず、図３９に示すフローチャート（ステップＳ１〜Ｓ１０）を参照しながら、本帳票認識装置１０の第１動作例（帳票処理方法）について説明すると、まず、イメージデータ読込部１１がスキャナ装置４０によって読み取られた帳票３０のイメージデータ４０ａを読み込む（ステップＳ１）。

さらに、ＩＤＤＢ読込部１３がＩＤＤＢ１２から帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａに関する情報を読み込む（ステップＳ２）。
そして、抽出部１４が、イメージデータ４０ａから帳票ＩＤ３１ａが記入された領域３１と帳票ＩＤ３２ａが記入された領域３２とを抽出する（ステップＳ３）。
次に、認識部１５が、抽出部１４によって抽出された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容（文字）を認識する（ステップＳ４）。

次いで、検査部１６が、ＩＤＤＢ読込部１３によって読み込まれた帳票ＩＤ３１ａ，３２ａに関する情報に基づいて、認識部１５によって認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれのチェックデジットを特定し、このチェックデジットを用いて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれが正しいか検査する（ステップＳ５）。
ここで、検査部１６による検査の結果、認識部１５による認識内容が正しければ、（ステップＳ５のＹｅｓルート）、確定部１８の判定部１９が、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ間に予め設定された所定の関係（上記図３〜図６（ａ），（ｂ）参照）に基づいて、再度、認識部１５による認識内容が正しいか否かを判定する（ステップＳ８）。

一方、認識部１５による認識内容が誤っていると（ステップＳ５のＮｏルート）、補正部１７が、チェックデジットを用いた補正が可能であるか否かを判断し（ステップＳ６）、ここでチェックデジットを用いた補正が可能であると判断されると（ステップＳ６のＹｓｅルート）、補正部１７は、チェックデジットを用いて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を補正する（ステップＳ７）。

なお、補正部１７によるチェックデジットを用いた補正が可能でなければ（ステップＳ６のＮｏルート）、上記ステップＳ７の補正処理をスキップする。
補正部１７によるチェックデジットを用いた補正処理を行なった場合にも、次に、確定部１８の判定部１９が、再度、補正部１７による補正処理を施された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識内容が正しいか否かを、かかる所定の関係に基づいて判定する（ステップＳ８）。

そして、判定部１９による判定の結果、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識内容が誤っていると判定されると（ステップＳ８のＮｏルート）、相互補正部２０が、かかる所定の関係に基づいて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識内容を補正する（ステップＳ９）。
なお、判定部１９による判定の結果、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識内容が正しいと判定されると（ステップＳ８のＹｅｓルート）、上記ステップＳ９の処理をスキップする。

最後に、帳票判別部２２が、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識内容を用いて、帳票情報ＤＢ２１に基づいて、帳票３０を判別して（ステップＳ１０）、処理を終了する。
このように、本帳票認識装置１０の第１動作例によれば、認識部１５によって認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容に対して、検査部１６によるチェックデジットを用いた検査及び判定部１９による所定の関係に基づいた判定を行なうので、認識内容を２重にチェックすることになり、より高精度に帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を認識することができる。
さらに、認識部１５による認識内容に対する補正処理についても、補正部１７及び相互補正部２０によって対応することができるので、より確実に帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を認識することができる。

〔１−５−２〕第２動作例について
次に、図４０に示すフローチャート（ステップＳ１〜Ｓ４，Ｓ５ａ，Ｓ８〜Ｓ１０）を参照しながら、本帳票認識装置１０の第２動作例（帳票処理方法）について説明する。なお、図４０において既述の処理ステップと同一の処理ステップは、既述の処理ステップと同一もしくは略同一の処理ステップを示しているので、ここではその詳細な説明を省略する。

この図４０に示す第２動作例では、補正部１７によるチェックデジットを用いた補正処理を実行しない点を除いては、上記図３９に示す第１動作例と同様である。
つまり、図４０に示す第２動作例は、認識部１５による帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの文字認識（ステップＳ４）後、検査部１６がチェックデジットを用いた検査を実行する（ステップＳ５ａ）。

しかし、ここで、この検査結果に基づいて補正部１７による補正処理を行なわず、検査部１６による検査結果に係わらず、確定部１８の判定部１９による判定処理に移行する（ステップＳ８）。
例えば、図４１（ａ）に示すように、帳票３０の帳票ＩＤ３１ａの一部（ここでは、左端の“１”の部分）が用紙が折れて生じた折れ線３０ｂによって、図４１（ｂ）に示すように認識部１５によって正しく認識されなかった場合（図中“？”と表記）、第２動作例によれば、図４１（ｃ）に示すように、補正部１７によるチェックデジットを用いた補正処理を行なうことなく、相互補正部２０が補正処理を行なう。つまり、補正部１７は、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのうちのいずれかのチェックデジットがリジェクトされた場合には、補正処理を実行しない。なお、相互補正部２０は、ここでは、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが同一であるという所定の関係に基づいて、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを一意に“１２３７”に補正する。

したがって、本帳票認識装置１０の第２動作例によれば、上述した第１動作例と同様の作用効果を得ることできるとともに、補正部１７による補正処理を行なわない分、上述した第１動作例よりも高速に認識処理を実行することができる。

〔１−６〕本帳票認識システムの効果について
このように、本発明の一実施形態としての帳票認識システム１によれば、所定の関係を満たす複数の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが記入された帳票３０を認識するにあたり、帳票認識装置１０の確定部１８が、認識部１５による認識内容が正しいか否かを帳票ＩＤ３１ａ，３２ａに予め設定された所定の関係に基づいて判断し、誤っていると判定した場合には、この所定の関係に基づいて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを補正した上で確定する。

したがって、単に一つの帳票ＩＤだけで当該帳票ＩＤの内容を認識することなく、複数の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを用いてこれら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を認識するので帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容認識を高精度に行なうことができる。しかも、これら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ間の所定の関係に基づいて認識内容が正しいか否かの判定処理や補正処理を行なうので、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容をより高精度に認識することができる。

さらに、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を高精度に認識することができるので、帳票判別部２２による帳票３０の判別を高精度に行なうことができる。その結果、本帳票認識システム１では、帳票３０のスキャナ装置４０による再読み取りやオペレータによる手入力処理等、本帳票認識装置１０の自動処理を中断する、時間が掛かる処理を行なうことを抑止でき、帳票３０の判別処理を高効率且つ高速に行なうことができる。

また、帳票判別部２２は、確定部１８によって帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容が確定しなかった場合には、定義情報に基づいて帳票３０を判別するので、帳票３０をより確実に判別することができる。
さらに、検査部１６がチェックデジットを用いた検査を実行するので、認識部１５によって認識された帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識内容に対して、検査部１６と判定部１９とによって２重の検査が実行されることになり、その結果、より高精度な文字認識を行なうことができる。

なお、チェックデジットを用いた補正が可能な場合には、補正部１７がチェックデジットを用いて帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容を補正するので、相互補正部２０による補正を行なわずに、認識部１５による認識内容を効率良く補正することができる。
また、補正部１７が、認識部１５によって帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのいずれかのチェックデジットがリジェクトされた場合には、チェックデジットを用いた補正処理を行なわないので、チェックデジットを逆算するような処理時間が比較的長くなる処理を省くことができ、この場合には相互補正部２０が補正処理を実行することによって、認識部１５による認識内容に対する補正処理を非常に高効率に実行することができる。

〔２〕本発明の変形例について
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
〔２−１〕変形例１について
上述した実施形態では、帳票認識装置１０の補正部１７が、チェックデジットに基づいて補正処理を実行する例をあげて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、補正部１７が、認識部１５によって算出された一致度に基づいて、補正処理を実行するように構成してもよく、これによっても上述した実施形態と同様の作用効果を得ることができる。

なお、検査部１６による検査の結果、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａがともに誤っていると判定された場合に、補正部１７が認識部１５によって算出された一致度に基づいて補正処理を実行することが好ましい。
つまり、図４２（ａ）に示すように、帳票３０の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａがそれぞれ“１２３７”，“２９６４”であった場合に、認識部１５によって、図４２（ｂ）に示すように帳票ＩＤ３１ａが“１７３７”と認識され、帳票ＩＤ３２ａが“２９８４”と認識されたとする。

このとき、図４２（ｃ）に示すように、検査部１６によるチェックビットを用いた検査結果が、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが両方とも誤っていると判定された場合（図中、整合性“×”と表記）、補正部１７は、帳票ＩＤ３１ａについては、“１７３７”のうちの一致度が最も低い左端から２桁目の“７”を、一致度が第２位の“２”に補正（つまり、“１２３７”に補正）して、再度、検査部１６による検査を受ける。そして、図４２（ｃ）に示すように、検査部１６によって正しいと判定された場合（図中、整合性“○”と表記）、この数字を帳票ＩＤ３１ａとする。

一方、帳票ＩＤ３２ａについては、“２９８４”のうちの一致度が最も低い右端の“４”を、一致度が第２位の“９”に補正（つまり、“２９８９”に補正）する。
そして、再度、検査部１６による検査を受けた結果、誤っていると判定された場合には、最初に認識部１５によって認識された“２９８４”のうちの、一致度が２番目に低い左端から３桁目の“８”を一致度が第２位の“６”に補正（つまり、“２９６４”に補正）する。
そして、再度、検査部による検査を受け、ここで正しいと判定されると、この数字を帳票ＩＤ３２ａとする。
これにより、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。

〔２−２〕変形例２について
上述した実施形態では、確定部１８の相互補正部２０が、判定部１９によって認識部１５による認識内容が誤っていると判定されると、必ず補正処理を実行するように構成したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、相互補正部２０は、図４３（ａ）に示すように、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが同一であるという関係を満たしている場合に、認識部１５によって、これら帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれにおいて、チェックデジット（ここでは、左端の“？”参照）がリジェクトされた場合であって、且つ、図４３（ｂ）に示すように、帳票情報ＤＢ２１ａが保持する帳票情報（ここではテーブル２１ｂ）が、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのチェックデジットを除いた部分で構成されている場合には、補正処理を実行しない。

つまり、確定部１８は、下３桁の“２３７”だけを帳票ＩＤ３１ａ，３２ａとして確定し、このとき、帳票判別部２２は、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ“２３７”とテーブル２１ｂとに基づいて、帳票３０を判別する。
したがって、この場合には、相互補正部２０による補正処理を省くことができ、高効率に帳票ＩＤ３１ａ，３２ａを認識することができるとともに、相互補正部２０による補正処理の分、帳票３０の判別処理を高速に実行することができる。

〔２−３〕変形例３について
上述した実施形態では、確定部１８の相互補正部２０が、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａ間に予め設定された所定の関係に基づいて補正処理を実行する例をあげて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、相互補正部２０が、認識部１５によって算出された一致度に基づいて補正を行なうように構成してもよい。

例えば、図４４（ａ）に示すように、帳票３０において、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが同一の場合であって、帳票ＩＤ３２ａの左端から３桁目の“３”に折れ線３０ｂが入ったことによって、この数字“３”に対する認識部１５による認識結果が、図４４（ｂ）に示すように“８”になってしまった場合、相互補正部２０は、図４４（ｃ）に示すような帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれの左端から３桁目の数字に対する一致度に基づいて、補正処理を行なう。

ここでは、図４４（ｃ）に示す帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれの一位の文字の一致度を比較し、左端から３桁目の数字を、一致度が大きい“３”で確定すべく、帳票ＩＤ３２ａの“８”を“３”に補正する。
これにより、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。
なお、図４４（ｄ）に示すように、帳票ＩＤ３１ａにおける“３”の一致度（ここでは９０％）と、帳票ＩＤ３２ａにおける“８”の一致度（ここでは９０％）とが等しい場合には、相互補正部２０は、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａのそれぞれについて、認識部１５によって算出された一致度が第１位の内容についての一致度と第２位の内容についての一致度との差を算出し（ここでは、帳票ＩＤ３１ａが“５０％”、帳票ＩＤ３２ａが“２０％”）、この差が大きい方の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの第１位の内容を、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容として確定するように補正する。

ここでは、左端から３桁目の数字を、一致度の差が大きい帳票ＩＤ３１ａの“３”で確定すべく、帳票ＩＤ３２ａの“８”を“３”に補正する。
これにより、帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの内容をより確実に認識することができる。
また、図４４（ｅ）に示すような、認識部１５によって算出される一致度（一位と二位の候補文字に対する一致度）を示すテーブル１５ｂを予めそなえ、相互補正部２０が、図４４（ｃ）もしくは図４４（ｄ）に示す一致度と、このテーブル１５ｂに示す一致度とを比較し、一致度が異なっていれば、その一致度が異なっている文字が誤っていると判断するようにしてもよく、これによっても上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。

つまり、ここでは、帳票ＩＤ３２ａの“８”の一致度（図４４（ｃ），図４４（ｄ）参照）が、テーブル１５ｂの“８”の一致度と異なっているので、相互補正部２０は、この“８”が誤っていると判断して、“３”に補正する。
これにより、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。

〔２−４〕変形例４について
上述した実施形態では、判断部２３が、認識部１５による帳票ＩＤ３１ａ，３２ａの認識状態に基づいて判断処理を行なう場合を例にあげて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、判断部２３が、帳票３０のスキャナ装置４０による再読み取り回数に基づいて、オペレータによる手入力をさせるか否かを決定するように構成してもよい。

つまり、図４５に示すフローチャート（ステップＳ２０〜Ｓ２５）に示すように、帳票判別部２２によって初めて判別できなかったときには、再読み取り回数（Ｎｒｅ）を“１”にし（ステップＳ２０）、判断部２３はスキャナ装置４０による再読み取りを実行させて、帳票判別部２２による処理が実行される（ステップＳ２１）。
ここで帳票が判別されれば（ステップＳ２２のＹｅｓルート）、処理は終了する。

しかし、ここでも帳票が判別されなければ（ステップＳ２２のＮｏルート）、判断部２３は、再読み取り回数を１回カウントアップし（ステップＳ２３）、さらに、再読み取り回数が所定回数（ＮｒｅＭａｘ）より小さいかを判断する（ステップＳ２４）。
ここで、再読み取り回数が所定回数よりも小さければ（ステップＳ２４のＮｏルート）、再度、上記ステップＳ２１〜Ｓ２４までの処理を実行する。

一方、再読み取り回数が所定回数以上になれば（ステップＳ２４のＹｅｓルート）、判断部２３は、オペレータによる手入力を判断して（ステップＳ２５）、処理を終了する。
これにより、上述した実施形態と同様に、帳票の判別処理を高精度に効率良く実行することができる。
また、この判断部２３によって判断された、オペレータによる手入力処理は、例えば、図４６に示すフローチャート（ステップＳ３０〜Ｓ３６）に示すように、所定時間経過後、もしくは、所定枚数到達後、に実行することが好ましく、これにより、オペレータによる手入力処理をある程度まとめて実行することができ、帳票認識装置１０の自動的な認識処理を中断することなく、効率良い認識処理を実行することができる。

つまり、処理時間Ｔｎｇ（ＮＧ時間）が現在（Ｎｏｗ）、オペレータによって手入力すべき帳票判別部２２で判別できなかった帳票の枚数（ＮＧ枚数：Ｎｎｇ）が“０”の初期状態（ステップＳ３０）から、帳票判別部２２が判別処理を行ない（ステップＳ３１）、次に、判断部３２がオペレータによる手入力を実行させるか否かを判断する（ステップＳ３２）。

この判断の結果、手入力処理と判断しなければ（ステップＳ３２のＹｅｓルート）、帳票判別部２２が次の帳票の判別を行なう（ステップＳ３１）。
一方、手入力処理と判断されると（ステップＳ３２のＮｏルート）、判断部２３が、ＮＧ枚数を一つカウントアップし（ステップＳ３３）、ＮＧ枚数が所定間数よりも小さいか否かを判断する（ステップＳ３４）。

ここで、ＮＧ枚数が所定値以上であれば（ステップＳ３４のＮｏルート）、判断部２３は、オペレータによる手入力処理を実行すべきと判断して、オペレータによる手入力処理を実行させる（ステップＳ３６）。
一方、ＮＧ枚数が所定値より小さければ（ステップＳ３４のＹｅｓルート）、判断部２３は、現在の時間が予め設定された所定時間（ＴｎｇＭａｘ）に達していないかを判断する（ステップＳ３５）。

ここで、所定時間に達していなければ（ステップＳ３５のＮｏルート）、再度、上記ステップＳ３１〜Ｓ３４までの処理を実行する。
一方、所定時間に達していれば（ステップＳ３５のＹｅｓルート）、判断部２３は、上記ステップＳ３６の処理を実行する。
このようにして、オペレータによる手入力処理を、帳票認識処理開始から所定時間経過後、もしくは、ＮＧ枚数が所定枚数到達後に実行させることができる。

〔２−５〕変形例５について
上述した実施形態では、確定部１８が、複数の帳票ＩＤ間に予め設定された所定の関係に基づいて、帳票ＩＤの内容を確定するように構成したが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、確定部１８が、画像状態検出部２４によって検出された画像状態に基づいて、帳票ＩＤの内容を確定してもよく、これによっても、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。

つまり、認識対象の帳票に３以上の帳票ＩＤが記入されている場合であって、確定部１８の判定部１９が、これらの帳票ＩＤの内容が誤っていると判定した場合に、画像状態検出部２４が、３以上の帳票ＩＤの周辺領域の画像状態をそれぞれ検出し、確定部１８が、この検出された画像状態が悪い帳票ＩＤは認識対象から除外して、画像状態が良好な帳票ＩＤの内容を、帳票に記載された帳票ＩＤの内容と確定してもよい。
これにより、確定部１８による確定処理を効率良く、且つ、高精度に実行することができる。

〔３〕その他
なお、上述した本帳票認識装置１０のイメージデータ読込部１１，ＩＤＤＢ読込部１３，抽出部１４，認識部１５，検査部１６，補正部１７，確定部１８，帳票判別部２２，判断部２３，画像状態検出部２４，及び選択部２５としての機能は、コンピュータ（ＣＰＵ，情報処理装置，各種端末を含む）が所定のアプリケーションプログラム（帳票認識プログラム）を実行することによって実現されてもよい。

そのプログラムは、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷなど），ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ＋Ｒ，ＤＶＤ＋ＲＷなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体から帳票認識プログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いる。

また、そのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
ここで、コンピュータとは、ハードウェアとＯＳ（オペレーティングシステム）とを含む概念であり、ＯＳの制御の下で動作するハードウェアを意味している。

また、ＯＳが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェアを動作させるような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータに相当する。
ハードウェアは、少なくとも、ＣＰＵ等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とをそなえている。
上記帳票認識プログラムとしてのアプリケーションプログラムは、上述のようなコンピュータに、イメージデータ読込部１１，ＩＤＤＢ読込部１３，抽出部１４，認識部１５，検査部１６，補正部１７，確定部１８，帳票判別部２２，判断部２３，画像状態検出部２４，及び選択部２５としての機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。また、その機能の一部は、アプリケーションプログラムではなくＯＳによって実現されてもよい。

なお、本実施形態としての記録媒体としては、上述したフレキシブルディスク，ＣＤ，ＤＶＤ，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスクのほか、ＩＣカード，ＲＯＭカートリッジ，磁気テープ，パンチカード，コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ），外部記憶装置等や、バーコードなどの符号が印刷された印刷物等の、コンピュータ読取可能な種々の媒体を利用することもできる。

〔４〕付記
（付記１）
複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られたイメージデータから、前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部と、
該抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部と、
該認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容の補正を行なって、前記複数の情報の内容を確定する確定部とをそなえて構成されていることを特徴とする、媒体処理装置。

（付記２）
前記確定部によって前記情報の内容が確定されると、当該情報の内容に基づいて、前記媒体を判別する媒体判別部をそなえて構成されていることを特徴とする、付記１記載の媒体処理装置。
（付記３）
前記媒体判別部は、前記確定部によって前記情報の内容が確定されなかった場合には、前記媒体の定義情報に基づいて前記媒体を判別することを特徴とする、付記２記載の媒体処理装置。

（付記４）
前記媒体判別部によって前記媒体を判別することができなかった場合に、当該判別できなかった媒体を再読取させるかオペレータによって手入力させるかを、当該媒体の情報の前記認識部による認識状態に応じて判断する判断部をそなえて構成されていることを特徴とする、付記２または付記３記載の媒体処理装置。

（付記５）
前記判断部が、予め設定された前記媒体の再読取回数を超えた場合に、当該媒体を前記オペレータによって手入力させるものと判断することを特徴とする、付記４記載の媒体処理装置。
（付記６）
前記複数の情報のそれぞれがチェックデジットを含み、前記認識部によって認識された前記複数の情報のそれぞれの内容を前記チェックデジットに基づいて検査する検査部をそなえて構成されていることを特徴とする、付記１〜付記５のいずれか１項に記載の媒体処理装置。

（付記７）
前記検査部による前記チェックデジットを用いた検査の結果、前記認識部によって認識された情報の内容が誤っていた場合に、当該チェックデジットを用いて当該情報の内容の補正を行なう補正部をそなえて構成されていることを特徴とする、付記６記載の媒体処理装置。

（付記８）
前記認識部が前記情報としての文字を認識する際に、候補文字ごとに一致度を算出するとともに、
前記検査部による前記検査の結果、前記認識部によって認識された情報としての文字が誤っていた場合に、前記補正部が、前記一致度に基づいて前記候補文字を用いて前記情報を補正することを特徴とする、付記７記載の媒体処理装置。

（付記９）
前記複数の情報が第１情報と第２情報とからなり、前記検査部による前記検査の結果、前記第１情報及び前記第２情報ともに誤っていた場合に、前記補正部が前記補正を実行することを特徴とする、付記８記載の媒体処理装置。
（付記１０）
前記認識部によって前記複数の情報のうちのいずれかのチェックデジットがリジェクトされた場合もしくは認識されなかった場合には、前記補正部は、チェックデジットを用いた補正を実行しないことを特徴とする、付記７〜付記９のいずれか１項に記載の媒体処理装置。

（付記１１）
前記複数の情報のそれぞれがチェックデジットを含み、前記認識部によって認識された前記複数の情報のそれぞれの内容を前記チェックデジットに基づいて検査する検査部と、
該検査部による前記チェックデジットを用いた検査の結果、前記認識部によって認識された情報の内容が誤っていた場合に、当該チェックデジットを用いて当該情報の内容を補正する補正部とをそなえ、
前記認識部によって前記複数の情報のそれぞれにおいてチェックデジットだけがリジェクトされた場合もしくは認識されなかった場合には、前記補正部は、チェックデジットを用いた補正を実行せず、前記媒体判別部は、前記複数の情報のそれぞれにおいてチェックデジットを除いた内容を用いて前記媒体を判別することを特徴とする、付記２〜付記５のいずれか１項に記載の媒体処理装置。

（付記１２）
前記認識部が、前記情報の内容を認識する際に当該内容に対する一致度を算出するように構成され、
前記認識部によって認識された前記複数の情報のそれぞれの内容が前記所定の関係を満たしていない場合には、前記確定部は、前記認識部による認識内容が誤っていると判定するとともに、前記複数の情報のそれぞれにおける前記内容が異なっている部分に対する前記認識部の前記一致度に基づいて、前記補正を行なうことを特徴とする、付記１〜付記１１のいずれか１項に記載の媒体処理装置。

（付記１３）
前記認識部が前記情報の内容を認識する際に複数の候補の中から前記一致度が最も高い第１位の内容を当該情報に対する認識内容として採用するように構成され、
前記認識部によって認識された前記複数の情報のそれぞれの内容が前記所定の関係を満たしていない場合には、前記確定部は、前記認識部における前記一致度が第１位の内容についての一致度と第２位の内容についての一致度との差を、前記複数の情報のそれぞれについて算出し、算出された前記複数の情報のそれぞれの差に基づいて、前記補正を行なうことを特徴とする、付記１２記載の媒体処理装置。

（付記１４）
前記抽出部によって３以上の情報が抽出された場合に、前記イメージデータにおける、前記３以上の情報を含むこれら３以上の情報のそれぞれの周辺領域の画像の状態を検出する画像状態検出部と、
該画像状態検出部によって検出された画像状態に基づいて、前記３以上の情報から少なくとも２つの情報を選択する選択部とをそなえ、
前記認識部が、前記選択部によって選択された情報の内容を認識することを特徴とする、付記１〜付記１３のいずれか１項に記載の媒体処理装置。

（付記１５）
前記確定部が前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合であって、且つ、前記複数の情報が３以上ある場合に、前記イメージデータにおける、前記３以上の情報を含むこれら３以上の情報のそれぞれの周辺領域の画像の状態を検出する画像状態検出部をそなえ、
前記確定部が、該画像状態検出部によって検出された画像状態に基づいて前記複数の情報の内容を確定することを特徴とする、付記１〜付記１１のいずれか１項に記載の媒体処理装置。

（付記１６）
複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られたイメージデータから前記複数の情報のそれぞれを抽出し、
抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識し、
認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を認識されたとおりに確定する一方、認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて認識された内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定することを特徴とする、媒体処理方法。

（付記１７）
複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体と、
該媒体を読み取って該媒体のイメージデータを取得するスキャナ装置と、
該スキャナ装置によって取得された前記イメージデータに基づいて、前記情報の内容を認識する媒体処理装置とをそなえ、
該媒体処理装置が、
前記イメージデータから、前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部と、
該抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部と、
該認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定する確定部とをそなえて構成されていることを特徴とする、媒体処理システム。

（付記１８）
前記媒体が、前記複数の情報として第１情報と第２情報とを記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する異なる文字からなり、
前記媒体処理装置の前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴とする、付記１７の媒体処理システム。

（付記１９）
前記媒体の前記第１情報及び前記第２情報が、前記媒体処理装置の前記認識部による認識率が所定値以上の文字からなり、さらに、前記対応関係が前記認識率に基づいて決定されていることを特徴とする、付記１８記載の媒体処理システム。
（付記２０）
複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られるイメージデータに基づいて、前記情報の内容を認識する機能をコンピュータに実現させるための媒体処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
前記媒体処理プログラムが、
前記イメージデータから前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部、
該抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部、及び、
該認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定する確定部として、前記コンピュータを機能させることを特徴とする、媒体処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

以上のように、本発明によれば、所定の関係を満たす複数の帳票ＩＤを記入された帳票に対して、かかる所定の関係に基づいて複数の帳票ＩＤを高精度に認識することができる。
したがって、本発明は、種類が異なる複数の帳票群をまとめて処理する場合に、各帳票群の先頭に帳票群を識別するための識別情報を記入された識別用帳票を挿入し、帳票群の各帳票に対する処理に先立って、まず識別用帳票を識別することによって、その識別用帳票に後続する帳票群の種類や枚数を認識した上で、かかる帳票群の処理を実行するような帳票認識システムに用いて好適であり、その有用性は極めて高いものと考えられる。

このとき、この帳票認識システムでは、例えば、図４７に示すような識別用帳票３０ｃを用いることが考えられる。つまり、識別用帳票３０ｃには、複数の帳票ＩＤ３１ａ，３２ａが記入されるとともに、識別情報として、後続する帳票群の種類（ここでは“Ｐ”）や枚数（ここでは“５００枚”）が記入される。
本発明によれば、このような識別用帳票３０ｃを用いることによって、種類が異なる複数の帳票群に対する認識処理を非常に高精度に且つ高効率に実行することができる。

本発明の一実施形態としての帳票認識システムの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票の一例を示す図である。 図２に示す帳票の第１の帳票ＩＤと第２の帳票ＩＤとの関係を説明するための図である。 図２に示す帳票の第１の帳票ＩＤを構成する文字と第２の帳票ＩＤを構成する文字との一対一の対応関係を説明するための図である。 図２に示す帳票の第１の帳票ＩＤと第２の帳票ＩＤとの関係を説明するための図である。 図２に示す帳票の第１及び第２の帳票ＩＤを構成する文字を説明するための図であり、（ａ）は各文字の認識率を示す図であり、（ｂ）は各文字の一対一の対応関係を示す図である。 図２に示す帳票の第１の帳票ＩＤと第２の帳票ＩＤとが、図４に示す一対一の対応関係を満たす場合の認識率を説明するための図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票に記入される帳票ＩＤを構成する文字の一例について説明するための図であり、（ａ）はその候補文字の認識率を示す図であり、（ｂ），（ｃ）は候補文字における類似文字を説明するための図であり、（ｄ）は帳票を構成する文字と、各文字の認識率とを示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票に記入される帳票ＩＤを構成する文字の一例について説明するための図であり、（ａ）は帳票を構成する文字の認識率を示す図であり、（ｂ），（ｃ），（ｄ）は（ａ）に示す文字における類似文字を説明するための図であり、（ｅ）は（ａ）に示す文字を用いて帳票ＩＤを記入された帳票の例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票の一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムのスキャナ装置が図２に示す媒体を読み取ったイメージデータを示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置が実現されるコンピュータの構成例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の帳票ＩＤデータベースが保持するテーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の帳票ＩＤデータベースが保持するテーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の帳票ＩＤデータベースが保持するテーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の抽出部の構成を説明するための図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の抽出部が帳票ＩＤを抽出する際に使用する探索テンプレートの一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の抽出部による図１７に示す探索テンプレートを用いた探索処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の抽出部により図１７に示す探索テンプレートによって帳票ＩＤが探索された場合の探索テンプレートを示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の認識部による文字認識処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の認識部による帳票ＩＤの認識処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は認識対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は認識結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の認識部による帳票ＩＤの認識処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は認識対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は認識結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の補正部による帳票ＩＤの補正処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は補正対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は補正処理にかかる計算を示す図であり、（ｃ）は補正結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の補正部による帳票ＩＤの補正処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は補正対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は補正処理にかかる計算を示す図であり、（ｃ）は補正結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の補正部による帳票ＩＤの補正処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は補正対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は補正処理にかかる計算を示す図であり、（ｃ）は補正結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の確定部による帳票ＩＤの内容を確定する処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は内容確定対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は内容確定結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の確定部による帳票ＩＤの内容を確定する処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は内容確定対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は内容確定結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の確定部による帳票ＩＤの内容を確定する処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は内容確定対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は内容確定結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の確定部による帳票ＩＤの内容を確定する処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は内容確定対象の帳票ＩＤを示す図であり、（ｂ）は内容確定結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の帳票情報データベースが保持するテーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の帳票判別部の構成を説明するための図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の判断部による判断例を説明するための図であり、（ａ）は判断対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に示す帳票の認識部による認識結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の判断部による判断例を説明するための図であり、（ａ）は判断対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に示す帳票の認識部による認識結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の画像状態検出部による画像状態の検出対象領域の一例を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の画像状態検出部による画像状態の検出処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は検出対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は検出結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の画像状態検出部による画像状態の検出処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は検出対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は検出結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の画像状態検出部による画像状態の検出処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は検出対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は検出結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の画像状態検出部による画像状態の検出処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は検出対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に示す帳票の第１の帳票ＩＤを含む所定領域に対する検出結果を示す図であり、（ｃ）は（ａ）に示す帳票の第２の帳票ＩＤを含む所定領域に対する検出結果を示す図であり、（ｄ）は（ａ）に示す帳票の第３の帳票ＩＤを含む所定領域に対する検出結果を示す図であり、（ｅ）は（ａ）に示す帳票の第４の帳票ＩＤを含む所定領域に対する検出結果を示す図である。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の動作手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票認識装置の動作手順の一例を示すフローチャートである。 図４０に示す動作手順に対応した帳票認識装置の処理内容の具体例を説明するための図であり、（ａ）は処理対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は認識部による認識結果を示す図であり、（ｃ）は確定部の相互補正部による補正処理を説明するための図である。 本発明の変形例としての帳票認識装置の補正部による補正処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は認識対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は認識部による認識結果を示す図であり、（ｃ）は補正部による補正処理を説明するための図である。 本発明の変形例としての帳票認識装置の相互補正部による補正処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は補正対象である帳票ＩＤの認識部による認識結果を示す図であり、（ｂ）は帳票情報データベースが保持するテーブルの一例を示す図である。 本発明の変形例としての帳票認識装置の確定部の相互補正部による補正処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は処理対象の帳票を示す図であり、（ｂ）は認識部による認識結果を示す図であり、（ｃ），（ｄ）は認識部によって算出された一致度を含めた認識結果を示す図であり、（ｅ）は予め保持される認識部によって算出される一致度に関するテーブルを示す図である。 本発明の変形例としての帳票認識装置の判断部による判断処理の動作手順を説明するためのフローチャートである。 本発明の変形例としての帳票認識装置の判断部による判断処理の動作手順を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態としての帳票認識システムの帳票（識別用帳票）の一例を示す図である。 従来の帳票認識装置が適用される帳票の一例を示す図である。

符号の説明

１ 帳票認識システム（媒体処理システム）
２ コンピュータ
３ 表示部
４ キーボード
５ マウス
６ 記憶装置
７ 演算部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）
１０ 帳票認識装置（媒体処理装置）
１１ イメージデータ読込部
１２ ＩＤデータベース
１２ａ〜１２ｃ，１５ｂ，２１ａ，２１ｂ テーブル
１３ ＩＤＤＢ読込部
１４ 抽出部
１４−１ 帳票ＩＤ特徴解析部
１４−２ 帳票ＩＤ探索部
１４ａ 探索テンプレート
１５ 認識部
１５ａ 文字辞書
１５ａ−１ 日本字辞書
１５ａ−２ 数字辞書
１５ａ−３ 英字辞書
１５ａ−４ 記号辞書
１６ 検査部
１７ 補正部
１８ 確定部
１９ 判定部
２０ 相互補正部
２１ 帳票情報データベース
２２ 帳票判別部（媒体判別部）
２２ａ 帳票ＩＤ照合部
２２ｂ 定義情報識別部
２２ｃ 帳票内容認識部
２３ 判断部
２４ 画像状態検出部
２５ 選択部
３０，３０ｃ，１００ 帳票（媒体）
３１〜３４ 領域
３１ａ〜３４ａ 帳票ＩＤ
４０ スキャナ装置
４０ａ イメージデータ

Claims (5)

1. 複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られたイメージデータから、前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部と、
   該抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部と、
   該認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容の補正を行なって、前記複数の情報の内容を確定する確定部とをそなえ、
   前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、
   前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴とする、媒体処理装置。
2. 前記確定部によって前記情報の内容が確定されると、当該情報の内容に基づいて、前記媒体を判別する媒体判別部をそなえて構成されていることを特徴とする、請求項１記載の媒体処理装置。
3. 複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られたイメージデータから前記複数の情報のそれぞれを抽出し、
   抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識し、
   認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を認識されたとおりに確定する一方、認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて認識された内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定するとともに、
   前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、
   前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴とする、媒体処理方法。
4. 複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体と、
   該媒体を読み取って該媒体のイメージデータを取得するスキャナ装置と、
   該スキャナ装置によって取得された前記イメージデータに基づいて、前記情報の内容を認識する媒体処理装置とをそなえ、
   該媒体処理装置が、
   前記イメージデータから、前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部と、
   該抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部と、
   該認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定する確定部とをそなえ、
   前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、
   前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうことを特徴とする、媒体処理システム。
5. 複数の領域に所定の関係を満たす複数の情報をそれぞれ記入された媒体を読み取って得られるイメージデータに基づいて、前記情報の内容を認識する機能をコンピュータに実現させるための媒体処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
   前記媒体処理プログラムが、
   前記イメージデータから前記複数の情報のそれぞれを抽出する抽出部、
   該抽出部によって抽出された前記複数の情報のそれぞれの内容を認識する認識部、及び、
   該認識部によって認識された前記複数の情報の内容が正しいか否かを前記所定の関係に基づいて判定し、正しいと判定した場合には、前記複数の情報の内容を前記認識部によって認識されたとおりに確定する一方、前記認識部によって認識された前記複数の情報の内容が誤っていると判定した場合には、前記所定の関係に基づいて前記認識部による認識内容を補正して、前記複数の情報の内容を確定する確定部として、前記コンピュータを機能させるとともに、
   前記媒体が、第１情報と第２情報とを含む前記複数の情報を記入され、前記第１情報を構成する文字のそれぞれと前記第２情報を構成する文字のそれぞれとが、互いに一対一の対応関係を有する文字からなるとともに、前記一対一の対応関係は、各文字の認識率に応じて設定され、
   前記確定部が、前記対応関係に基づいて前記判定を行なうように、前記コンピュータを機能させることを特徴とする、媒体処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

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