情報処理装置、情報処理方法ならびに記憶媒体、プログラム
【課題】 マーク認識を行う帳票処理装置において、登録帳票画像データとして、記入済みの帳票を利用できるようにする。
【解決手段】 マーク認識処理方法であって、登録帳票画像データの特徴量と、マーク領域の画像データと、マーク領域が記入済みか否かを示すマーク情報とを登録する工程（ステップＳ１８０６）と、判定対象帳票画像データの特徴量と、登録帳票画像データの特徴量とに基づいて、該判定対象帳票画像データを特定する工程（ステップＳ１８１０）と、前記特定された登録帳票画像データに含まれるマーク領域の画像データと、前記判定対象帳票画像データに含まれるマーク領域の画像データとを前記マーク情報に応じて比較し、マーク領域におけるマークの有無を、前記比較結果に基づいて判定する工程（ステップＳ１８１１）とを備える。
【解決手段】 マーク認識処理方法であって、登録帳票画像データの特徴量と、マーク領域の画像データと、マーク領域が記入済みか否かを示すマーク情報とを登録する工程（ステップＳ１８０６）と、判定対象帳票画像データの特徴量と、登録帳票画像データの特徴量とに基づいて、該判定対象帳票画像データを特定する工程（ステップＳ１８１０）と、前記特定された登録帳票画像データに含まれるマーク領域の画像データと、前記判定対象帳票画像データに含まれるマーク領域の画像データとを前記マーク情報に応じて比較し、マーク領域におけるマークの有無を、前記比較結果に基づいて判定する工程（ステップＳ１８１１）とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定のマークを記入するための領域が設けられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理するための処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、帳票中に印字された文字で構成される複数の選択項目のうち、所定の領域にマークを記入することによって選択された選択項目を特定するマーク認識機能（以下、ＯＭＲ）を備える帳票処理装置が知られている。
【０００３】
従来の帳票処理装置におけるＯＭＲは、人間の目には識別できるが機械では読み取られないような特定のドロップアウト・カラーを用いて、マーク記入用の案内文字等が印刷された帳票を処理対象としてきた。そして、複数の案内文字上のいずれかに、例えば黒色の鉛筆等でマークが記入されていると、これを検出し、どの選択項目が選択されたかを判定していた。
【０００４】
ＯＭＲでは、帳票上に印刷された案内文字と記入されたマークの色との相違によってマークのみを検出し、その検出されたマークの帳票上の位置に基づいて選択された選択項目を判定する。
【０００５】
しかしながら、上記ＯＭＲでは、特定の色をドロップアウト・カラーとして読み取らないようにするために、光学フィルタを用いている。このため、ドロップアウト・カラーとして設定することができる色は限られ、それ以外の色をドロップアウト処理することは困難であった。
【０００６】
かかる問題を解決するための発明としては、例えば、特開２００１−１２６０１９号公報などが挙げられる。同公報によれば、マークが記入される領域（「読み取り領域」）が全て未記入となっている帳票の各読み取り領域の画像データ（「未記入画像データ」）を予め登録しておく。その上で、処理対象となる他の帳票の各読み取り領域の画像データと比較することでマークが記入されているか否かを判定することとしている。
【特許文献１】特開２００１−１２６０１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１に開示された発明の場合、登録する画像データは未記入画像データである必要があり、ユーザが未記入画像データを所有していない場合などには判定を行うことができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、帳票の各読み取り領域が全て未記入ではない場合でも、当該帳票の各読み取り領域の画像データに基づいて、他の帳票の読み取り領域におけるマークの有無を判定できるようにすることを第一の目的とする。
【０００９】
更に、マークの有無の判定を繰り返し実行することにより、未記入画像データを自動生成することで、より精度の高い判定を実現できるようにすることを第二の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために本発明に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
マークを記入するための領域が設けられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理する情報処理装置であって、
前記生成された画像データを登録画像データとして特定するための特徴量を登録する特徴量登録手段と、
前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データを、前記特徴量と対応付けて登録する領域画像登録手段と、
前記領域の画像データにマークが記入されているか否かを示すマーク情報を、該領域の画像データに対応付けて登録するマーク情報登録手段と、
入力される画像データの特徴量と、前記登録画像データの特徴量とに基づいて、該入力される画像データが前記登録画像データのいずれに該当するかを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数と、前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数とを、前記マーク情報に基づいて比較する比較手段と、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域におけるマークの有無を、前記比較手段における比較結果に基づいて判定する判定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、帳票の各読み取り領域が全て未記入ではない場合でも、当該帳票の各読み取り領域の画像データに基づいて、他の帳票の読み取り領域におけるマークの有無を判定できるようにすることが可能となる。
【００１２】
更に、マークの有無の判定を繰り返し実行することにより、未記入画像データを生成することで、より精度の高い判定が実現できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
１．帳票処理装置のハードウェア構成
図１は本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を備える帳票処理装置のハードウェア構成を示す図である。図１に示すように帳票処理装置は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ハードディスク１０３、入力部１０４、出力部１０５、画像読み取り装置１０６、画像信号変換装置１０７がそれぞれシステムバス１０８を介して互いに通信可能に接続されている。システムバス１０８は、例えばＰＣＩバス、ＡＧＰバス、メモリバス等を意味する。なお、図１では、各バス間の接続用チップやキーボードインタフェースやいわゆるＳＣＳＩやＡＴＡＰＩのような入出力用インタフェースは省略されている。
【００１５】
ＣＰＵ１０１は、オペレーションシステム（ＯＳ）や各種アプリケーションプログラムに基づいて、四則演算や比較演算等の各種演算を行ったり、ハードディスク１０３の制御を行う。メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１実行時にはハードディスク１０３等の記憶媒体から読み出されたオペレーションシステムや各種アプリケーションプログラム等が記憶されるとともに、ワーク領域として用いられる。
【００１６】
入力部１０４は、例えば、キーボードやマウス等、ユーザが帳票処理装置に対する指示を入力するための機能を備える。出力部１０５はディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴやＬＣＤ）やプリンタ装置等、帳票処理装置における処理結果を出力するための機能を備える。
【００１７】
画像読み取り装置１０６は、例えば、スキャナやファックス等、紙媒体の情報を読み取り、画像信号を生成する機能を備える。画像信号変換装置１０７は画像読み取り装置１０６が読み取った多値の画像信号を２値の白黒の画像信号に変換する。ハードディスク１０３は、オペレーションシステム（ＯＳ）１０３−１やアプリケーションプログラム（以下で説明するフローチャートを実行可能なプログラムも含む）１０３−２および登録帳票データベース（以下、登録帳票ＤＢ）１０３−３を格納している。
【００１８】
２．登録帳票ＤＢの構成
次に、ハードウェア１０３に格納されている登録帳票ＤＢ１０３−３の詳細について説明する。なお、以降、説明にあたっては、登録帳票画像データとして、図４に示す登録帳票画像データ４００を、判定対象となる画像データとして図５の判定対象帳票画像データ５００を具体例として用いることとする。
【００１９】
図２はハードウェア１０３が格納している登録帳票ＤＢ１０３−３の構成を示す図である。登録帳票ＤＢ１０３−３は、判定処理の際の雛型となる帳票の画像データ（以下、登録帳票画像データ）の関連情報を格納するＤＢであり、レコード単位で格納されている（２０１）。それぞれのレコード（図２の例ではレコード１乃至３）は“登録特徴量”格納領域２０２と、“画像情報”格納領域２０３と、“テンプレート情報”格納領域２０４とを備える。
【００２０】
“登録特徴量”格納領域２０２は、登録帳票画像データを構成する各属性別のブロックの特徴量を格納する領域である。具体的には、テキストブロック、イメージブロック、ラインブロックのサイズや位置情報等、登録帳票画像データを特定するための特徴量が格納されている。
【００２１】
図４の登録帳票画像データ４００の例では、テキストブロックとして４０１の特徴量が、イメージブロックとして４０２の特徴量が、ラインブロックとして４０３の特徴量がそれぞれ登録されることとなる。
【００２２】
“画像情報”格納領域２０３は、登録帳票画像データの読み取り領域の画像データを格納する領域である。図４の登録帳票画像データ４００の例では、読み取り領域４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃ、４００Ｄがそれぞれ登録されることとなる。
【００２３】
“テンプレート情報”格納領域２０４は、読み取り領域の画像データのテンプレート情報を格納する領域である。
【００２４】
図３は“テンプレート情報”格納領域２０４に格納されるテンプレート情報の一例を示す図である。テンプレート情報３００は、左上座標部３０１と右下座標部３０２と状態部３０３とを備える。
【００２５】
左上座標部３０１は、登録帳票画像データ４００の各読み取り領域（４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃ、４００Ｄ）の左上端部の位置を示す。右下座標部３０２は、登録帳票画像データ４００の各読み取り領域（４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃ、４００Ｄ）の右下端部の位置を示す。
【００２６】
また、状態部３０３は、登録帳票画像データ４００の各読み取り領域が、マークが記入されている“記入済み状態”であるのか、マークが記入されていない“未記入状態”であるのかを示す情報が格納されている。なお状態部３０３がＯＮの場合は登録帳票画像データの当該読み取り領域の画像データは記入済み状態にあることを、ＯＦＦの場合は未記入状態にあることをそれぞれ示している。
【００２７】
３．帳票処理装置における判定処理の流れ
次に帳票処理装置における判定処理の流れについて説明する。
【００２８】
３．１ 判定処理全体の流れ
図１８は、本発明の一実施形態にかかる帳票処理装置における判定処理全体の流れを示す図である。
【００２９】
ステップＳ１８０１では、ユーザより、画像読み取り装置１０６を通じて雛形となる帳票の読み取り指示を受け付ける。雛形となる帳票の読み取り指示を受け付けると、ステップＳ１８０２では、画像読み取り装置１０６が当該帳票を読み取り、ステップＳ１８０３では、画像信号変換部１０７を通じて２値の登録帳票画像データ４００を生成する。
【００３０】
なお、ステップＳ１８０３にて生成された登録帳票画像データ４００はメモリ１０３に読み込まれ、出力部１０５を通じて表示出力される。これにより、ユーザは出力部１０５を通じて登録帳票画像データ４００を確認することができる。
【００３１】
ステップＳ１８０４では、ユーザによる当該テンプレート情報３００の入力を受け付ける。ここで、ユーザは登録帳票画像データ４００を確認すると、入力部１０４を介して、当該登録帳票画像データ４００の各読み取り領域のテンプレート情報３００（「位置情報」およびマークの有無を示す「状態」ＯＮ／ＯＦＦ）を入力する。登録帳票画像データ４００の場合、読み取り領域として４００Ａ〜４００Ｄの４領域がある。このため、各読み取り領域４００Ａ〜４００Ｄのテンプレート情報として３０４〜３０７（図３）に示す情報が入力されることとなる。なお、このテンプレート情報の入力は、表示されている登録帳票画像上で、マウスポインタやタッチパネルなどを用いて指定されることにより行われるものとするが、直接座標値を入力するようにしても構わない。
【００３２】
ユーザはテンプレート情報３００の入力が終了すると、入力部１０４を通じて帳票登録処理命令を行う。
【００３３】
そこで、ステップＳ１８０５では、入力部１０４を通じて帳票登録処理命令を受信すると、当該テンプレート情報３００をメモリ１０２に読み込むことで、テンプレート情報３００を取得する。さらに、登録帳票画像データとテンプレート情報とに基づいて、ステップＳ１８０６では帳票登録処理を実行する（帳票登録処理の詳細は後述）。帳票登録処理が終了すると、出力部１０５を通じて帳票登録処理終了をユーザへ通知する。このようにして帳票登録処理が行われると、帳票認識処理（マーク認識処理）を行うことができるようになる。
【００３４】
次に帳票認識処理の概要を説明する。ステップＳ１８０７にて、ユーザによる判定対象帳票の読み取り指示を受け付けると、ステップＳ１８０８では、画像読み取り装置１０６が当該帳票を読み取る。そして、ステップＳ１８０９では、画像信号変換装置１０７を通じて２値の判定対象帳票画像データ５００を生成する。生成された２値の判定対象帳票画像データ５００はメモリ１０２に読み込まれ、ステップＳ１８１０にて帳票認識処理が実行される（なお、帳票認識処理の詳細は後述する）。
【００３５】
ステップＳ１８１１では、ステップＳ１８１０における帳票認識処理にて抽出された登録帳票画像データ４００のレコード情報２０１をメモリ１０２に読み込む。続いてレコード情報２０１内の“テンプレート情報”格納領域２０４に格納されているテンプレート情報３００を参照し、判定対象帳票画像データ５００の各読み取り領域５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃ、５００Ｄのマーク認識処理を行う。なお、マーク認識処理の詳細は後述する。
【００３６】
ステップＳ１８１２では、出力部１０５を通じてマーク認識処理結果をユーザに通知する。ユーザは出力部１０５を通じてマーク認識処理結果を認識する。最後に以後のマーク認識処理を効率的に行うために、ステップＳ１８１３では登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理を行う（登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理の詳細は後述する）。
【００３７】
３．２ 帳票登録処理（ステップＳ１８０６）の流れ
次に、図１９を用いて、帳票登録処理（ステップＳ１８０６）の詳細を説明する。
【００３８】
ステップＳ１９０１では、メモリ１０２上にある登録帳票画像データ４００から各属性別のブロックの特徴量を抽出する。
【００３９】
ステップＳ１９０２では、抽出した特徴量と類似する登録特徴量２０２を持つレコードを登録帳票ＤＢ１０３−３内から検索する。
【００４０】
ステップＳ１９０２における検索の結果、該当するレコードが存在する場合には、すでに当該登録帳票画像データと同一の登録帳票画像データが登録されていると判断し、ステップＳ１９０４に進む。ステップＳ１９０４では、ユーザに既に登録帳票ＤＢ１０３−３に、該当する登録帳票画像データが存在することを出力部１０５を通じて通知する。なお、この通知の際に、当該検索された帳票画像を表示し、実際に同じかどうかユーザに確認させるように構成しても構わない。
【００４１】
一方、ステップＳ１９０２における検索の結果、該当するレコードが存在しない場合には、ステップＳ１９０５に進む。ステップＳ１９０５では、当該登録帳票画像データを登録すべく、登録帳票ＤＢ１０３−３に新たにレコードを作成する。更に、ステップＳ１９０６で“登録特徴量”格納領域２０２に登録帳票画像データ４００の特徴量を格納する。更に、ステップＳ１９０７では、ステップＳ１８０４〜Ｓ１８０５でユーザにより入力されたテンプレート情報が、“テンプレート情報”格納領域２０４に格納される。ステップＳ１９０８では、“画像情報”格納領域２０３に登録帳票画像データ４００の読み取り領域の画像データがそれぞれ格納される。
【００４２】
３．３ 帳票認識処理（ステップＳ１８１０）の流れ
次に図２０を用いて、帳票認識処理（ステップＳ１８１０）の詳細を説明する。
【００４３】
ステップＳ２００１にて、入力部１０４を介して帳票認識処理の指示が入力されると、ステップＳ２００２では、これを受信し、ステップＳ２００３では、メモリ１０２上にある判定対象帳票画像データ５００から特徴量を抽出する。
【００４４】
ステップＳ２００４では、抽出した特徴量と類似する登録特徴量２０２を持つレコードを登録帳票ＤＢ１０３−３内から検索する。
【００４５】
ステップＳ２００４における検索の結果、該当するレコードが存在しないと判定された場合には、ユーザにその旨を通知し（ステップＳ２００６）、帳票登録処理を促した後、ステップＳ１８１４に戻り、処理を終了する。一方、該当するレコードが存在する場合は、該当するレコード２０１（ここでは、登録帳票画像データ４００）をメモリ１０２上に読み込む。
【００４６】
３．４ マーク認識処理（ステップＳ１８１１）の流れ
次に図２１を用いて、マーク認識処理（ステップＳ１８１１）の詳細を説明する。
【００４７】
ステップＳ２１０１では、マーク認識処理の結果を格納するための認識結果ファイルを作成する。図７は認識結果ファイルの一例を示す図である。
【００４８】
認識結果ファイル７００は判定対象帳票画像データ５００の各読み取り領域５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃ、５００Ｄのマーク認識処理の結果を格納するためのファイルである。各読み取り領域に対応して設けられた認識結果格納領域には、ＯＮまたはＯＦＦのいずれかが格納される。ＯＮは「マークが記入されている」画像データであることを、ＯＦＦは「マークが記入されていない」画像データであることを示す。
【００４９】
なお、ステップＳ２１０１にて認識結果ファイル７００を作成した際には、各読み取り領域に対応する認識結果格納領域は全てＯＦＦで初期化する。
【００５０】
ステップＳ２１０２では、メモリ１０２上にある登録帳票画像データ４００の各読み取り領域の特徴量を抽出し、ステップＳ２１０３では、テンプレート情報を抽出する。
【００５１】
ステップＳ２１０４では、判定対象帳票画像データ５００の各読み取り領域（５００Ａ乃至５００Ｄ）の画像データを抽出する。ステップＳ２１０５では、登録帳票画像データの各読み取り領域（４００Ａ乃至４００Ｄ）の画像データを抽出する。
【００５２】
ステップＳ２１０６では、読み取り領域Ａの画像データ４００Ａと画像データ５００Ａとを比較する（以下、「比較処理」と称す。なお、比較処理の詳細は後述。）。比較処理が終了すると、ステップＳ２１０７では、当該処理結果を認識結果ファイル７００の読み取り領域Ａの認識結果格納領域に格納する。
【００５３】
ステップＳ２１０８では、上記比較処理を全ての読み取り領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにおいて行ったか否かを判定する。比較処理を行っていない読み取り領域があると判定された場合には、ステップＳ２１０４に戻る。一方、全ての読み取り領域について比較処理を完了したと判定された場合には、ステップＳ２１０９に進む。
【００５４】
ステップＳ２１０９では、出力部１０５を通じて認識結果ファイル７００を出力する。
【００５５】
３．５ 比較処理（ステップＳ２１０６）の流れ
次に、図２２を用いて、比較処理（ステップＳ２１０６）の詳細を説明する。なお、上記各処理の説明にあたっては、便宜上、登録帳票画像データ４００と判定対象帳票画像データ５００とを用いたが、ここでは、より実際の画像に近い形で説明するために、読み取り領域Ａに特化して説明を行うこととする。
【００５６】
図９のＡ９０１〜Ａ９０７は、それぞれ、登録帳票画像データ４００または、判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの様々なパターンの画像データの具体例を示すものである。
【００５７】
ステップＳ２２０１では、メモリ１０２上にある登録帳票画像データのテンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部３０３がＯＮであるのかＯＦＦであるのかを参照する。
【００５８】
テンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部がＯＦＦであった場合には、ステップＳ２２１０に進む。なお、テンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部がＯＦＦであった場合とは、具体的には、図９の画像データＡ９０２のように、マークが付けられていない読み取り領域Ａの画像データが登録されていた場合である。
【００５９】
このとき、画像データＡ９０１〜Ａ９０７のいずれかが、判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データとして入力され、比較された場合を考える。ステップＳ２２１０では、登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データＡ９０２の黒画素数と判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データ（Ａ９０１〜Ａ９０７のいずれか）の黒画素数とをそれぞれ算出する。なお、黒画素数とは、画像データを構成する各画素のうち、所定の濃度以上の濃度を有する画素の数をいう。
【００６０】
ステップＳ２２１１では、登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数と判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数とを比較する。
【００６１】
判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数が、登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数よりも多い場合には、ステップＳ２２１３に進む。
【００６２】
ステップＳ２２１３では、認識結果ファイル７００の読み取り領域Ａの認識結果格納領域にＯＮを格納する。
【００６３】
このように、画像データＡ９０２が登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データ（状態ＯＦＦ）として登録されていた場合には、認識結果格納領域は次のようになる。すなわち、画像データＡ９０１、Ａ９０３〜９０７が判定対象帳票画像データの読み取り領域Ａとして入力された場合、認識結果格納領域はＯＮとなる。
【００６４】
一方、ステップＳ２２０２において、テンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部がＯＮであった場合には、ステップＳ２２０３に進む。なお、読み取り領域Ａの状態部がＯＮであった場合とは、具体的には、例えば、図９の画像データＡ９０１、Ａ９０３〜Ａ９０７のように、マークが付けられている登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データが登録されていた場合である。
【００６５】
ここでは、画像データＡ９０１がテンプレート情報として登録されており、判定対象帳票画像の画像データとして画像データＡ９０２〜Ａ９０７が順次入力された場合について説明する。ステップＳ２２０３では、画像データＡ９０１に対して横方向（Ｘ方向）にスキャンを行って黒画素数をカウントし、黒画素ヒストグラムＡ１００１（図１０）を生成する。更に、画像データＡ９０１に対して縦方向（Ｙ方向）にスキャンを行って黒画素数をカウントし、黒画素ヒストグラムＡ１３０１（図１３）を生成する。（なお、図１３では、比較を行いやすいように、ヒストグラムを９０度回転させた状態で説明している。）
ステップＳ２２０４では、画像データＡ９０１と同様に、判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データＡ９０２〜Ａ９０７に対して横方向（Ｘ方向）にスキャンして、黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７（図１０）を生成する。更に、画像データＡ９０２〜Ａ９０７に対して縦方向（Ｘ方向）にスキャンして黒画素ヒストグラムＡ１３０２〜Ａ１３０７（図１３）を生成する。
【００６６】
ステップＳ２２０５では、横方向の登録帳票画像の黒画素ヒストグラムＡ１００１と判定対象帳票画像の黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７との増減推移変化位置（本実施例ではヒストグラムの増減の変化が最も大きい個所とする。以下では、この部分を「特徴部」と称す）を算出する。図１０において、Ａ１００８〜Ａ１０１４は、横方向の黒画素ヒストグラムＡ１００１〜Ａ１００７の特徴部を示す。
【００６７】
更に、それら特徴部Ａ１００８〜Ａ１０１４の読み取り領域の原点Ａ１０１５に対するＹ方向の画素単位の位置を示す位置情報を算出する。図１１のＡ１１０１〜Ａ１１０７は、読み取り領域Ａの画像データの横方向の黒画素ヒストグラムの特徴部Ａ１００８〜Ａ１０１４の原点Ａ１０１５に対するＹ方向の位置情報を示している。
【００６８】
更に、算出された位置情報のうち、位置情報Ａ１１０１と、位置情報Ａ１１０２〜Ａ１１０７とを順次比較する。
【００６９】
ステップＳ２２０６で位置情報Ａ１１０１と位置情報Ａ１１０２〜Ａ１１０７に相違がある場合には、位置情報Ａ１１０２〜Ａ１１０７を位置情報Ａ１１０１に合わせるべく位置補正を行う。これにより、特徴部Ａ１００９〜Ａ１０１４の原点Ａ１０１５に対するＹ方向の位置が一致する。
【００７０】
黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７の位置補正後の黒画素ヒストグラムを図１２に示す。図１２において、黒画素ヒストグラムＡ１２０２〜Ａ１２０７は、それぞれ黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７を位置補正したものに対応する。なお、参考のために、黒画素ヒストグラム１００１も合わせて図示している。
【００７１】
図１０では、位置補正前の黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７の特徴部Ａ１００９〜Ａ１０１４のうち、黒画素ヒストグラムＡ１００７の特徴部Ａ１０１４だけが、黒画素ヒストグラムＡ１００１の特徴部Ａ１００８よりも下方向にずれていた。しかし、図１２に示すように、位置補正後の黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７の特徴部Ａ１００９〜Ａ１０１４の位置は、すべて黒画素ヒストグラムＡ１００１の特徴部１００８の位置に一致している。
【００７２】
このように、位置補正を行うのは、一般的にスキャナなどの画像読み取り装置１０６から帳票を読み込むと画像のずれが生じ、読み取り領域のそれぞれの位置情報Ａ１１０１〜Ａ１１０７には相違が発生する可能性が高いためである。
【００７３】
かかる位置補正は、縦方向についても同様に行う。具体的には、まず黒画素ヒストグラムＡ１３０１と黒画素ヒストグラムＡ１３０２〜Ａ１３０７の特徴部Ａ１３０８〜Ａ１３１４を算出する。そして、特徴部Ａ１３０８〜Ａ１３１４の読み取り領域の原点Ａ１３１５に対する画素単位の位置を示す位置情報を算出する。図１４のＡ１４０１〜Ａ１４０７は、読み取り領域Ａの画像データの縦方向の黒画素ヒストグラムの特徴部Ａ１３０８〜Ａ１３１４の原点Ａ１３１５に対するＸ方向の位置情報を示している。
【００７４】
算出された位置情報について、位置情報Ａ１４０１とＡ１４０２〜Ａ１４０７とを順次比較し、相違がある場合は、位置情報Ａ１４０２〜Ａ１４０７を位置情報Ａ１４０１に合わせるべく位置補正を行う。
【００７５】
図１４の場合、特徴部Ａ１３１１、Ａ１３１４以外の特徴部の位置情報（Ａ１４０２、Ａ１４０３、Ａ１４０５、Ａ１４０６）が特徴部Ａ１３０８の位置情報Ａ１４０１と相違する。したがって、黒画素ヒストグラムＡ１３０２、Ａ１３０３、Ａ１３０５、Ａ１３０６がＸ方向の位置補正の対象となる。図１５に位置補正後の黒画素ヒストグラムを示す。
【００７６】
ステップＳ２２０７では、位置補正後の横方向の黒画素ヒストグラムＡ１００１と黒画素ヒストグラムＡ１２０２〜Ａ１２０７との各画素単位における黒画素数の多さを順次比較する。
【００７７】
図１６は、横方向の黒画素ヒストグラムＡ１００１ならびに黒画素ヒストグラムＡ１２０２〜１２０７の所定の位置（Ａ１２０８〜Ａ１２１１）における黒画素数を示す図である。なお、位置Ａ１２０８〜Ａ１２１１は図１２に示すとおりである。
【００７８】
図１６によれば、例えば、位置Ａ１２０８では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は０であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０６の黒画素数は２０である。また、位置Ａ１２０９では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は７であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０３の黒画素数は１３である。また、位置Ａ１２１０では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は１０であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０４の黒画素数は１４である。更に、位置Ａ１２１１では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は４であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０３の黒画素数は６である。
【００７９】
つまり、黒画素ヒストグラムＡ１２０３〜Ａ１２０７は、いずれかの位置において黒画素ヒストグラムＡ１００１よりも黒画素数が多い。このように、判定対象帳票画像データにマークが記入されていた場合、たとえマークが記入された画像データを登録帳票画像データとして登録していたとしても、画素位置単位で比較すれば、必ず判定対象帳票画像データの黒画素数の方が多くなる位置が存在する。
【００８０】
逆に、判定対象帳票画像データにマークが記入されていなければ、画素位置単位で黒画素数を比較しても、全ての画素位置において、判定対象帳票画像データの黒画素数が小さくなることとなる。
【００８１】
このように、マークが付された画像データを登録帳票画像データとして登録されていた場合（つまり、ステップＳ２２０２においてＹｅｓの場合）には、黒画素ヒストグラムの黒画素数を画素位置単位で比較することで、マークの有無を判定することができる。
【００８２】
なお、ステップＳ２２０７では、位置補正後の縦方向の黒画素ヒストグラムＡ１３０１と黒画素ヒストグラムＡ１５０２〜Ａ１５０７との各画素単位における黒画素の多さについても順次比較する。
【００８３】
図１７は、縦方向の黒画素ヒストグラムＡ１３０１ならびに黒画素ヒストグラムＡ１５０２〜Ａ１５０７の所定の位置（Ａ１５０８〜Ａ１５１５）における黒画素数を示す図である。なお、位置Ａ１５０８〜Ａ１５１５は図１５に示すとおりである。
【００８４】
図１７によれば、位置Ａ１５０８では、黒画素ヒストグラムＡ１３０１の黒画素数は０であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１５０７の黒画素数は５である。また、位置Ａ１５０９では、黒画素ヒストグラムＡ１３０１の黒画素数は３であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１５０５の黒画素数は６である。以下同様に、黒画素ヒストグラムＡ１２０２以外の黒画素ヒストグラム（Ａ１５０３〜Ａ１５０７）には、横方向の場合同様、黒画素ヒストグラムＡ１３０１よりも黒画素数が多くなる画素位置が存在する。
【００８５】
ステップＳ２２０７における比較の結果、判定対象帳票画像データの黒画素ヒストグラムが登録帳票画像データの黒画素ヒストグラムより黒画素数が所定閾値以上多い画素位置がある場合には、マークが記入されていると判断する。また、黒画素数が多い画素位置がない場合にはマークが記入されていないと判断する。つまり、ステップＳ２２０８において、「Ｙｅｓ」の場合には、ステップＳ２２０９に進み、「Ｎｏ」の場合には、比較処理を終了する。なお、Ｓ２２０８で、全く同じヒストグラム形状であると判断した場合は、登録帳票画像データと同様であるとして、Ｓ２２０９に進み記入あり（ＯＮ）と判断する。
【００８６】
ステップＳ２２０９では、認識結果ファイル７００の読み取り領域Ａの認識結果格納領域にＯＮを格納する。
【００８７】
また、画像データＡ９０１が登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データ（状態ＯＮ）として登録されていた場合には、画像データＡ９０３〜９０７が属する各判定対象帳票画像データについては、読み取り領域Ａの認識結果格納領域がＯＮとなる。なお、画像データＡ９０２が属する判定対象帳票画像データについては、読み取り領域Ａの認識結果格納領域はＯＦＦのままである。
【００８８】
このように、本実施形態にかかる帳票処理装置では、テンプレート情報がＯＦＦの場合には、黒画素数の総数を比較することにより、マークの有無を判定する。また、テンプレート情報がＯＮの場合には、横方向及び縦方向の黒画素ヒストグラムを作成し、画素単位の黒画素数を比較することにより、マークの有無を判定する。つまり、テンプレート情報に基づいて、比較処理を実行する点に特徴がある。
【００８９】
なお、ここでは説明のために横方向、縦方向の黒画素ヒストグラムにおける処理を同時に進行することとしたが、特にこれに限られない。例えば、片方の黒画素ヒストグラム比較において既にＯＮと判断された黒画素ヒストグラムについては他方の黒画素ヒストグラムの処理を行わないなどして処理量を減らすようにしても良い。
【００９０】
３．６ 更新処理（ステップＳ１８１３）の流れ
図２３は登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理の詳細を説明する図である。
【００９１】
認識結果ファイル７００を出力すると、ステップＳ２３０１では、テンプレート情報３００の読み取り領域の状態部３０３を参照する。状態部３０３がＯＮの場合には（ステップＳ２３０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２３０３に進む。（なお、ステップＳ２３０２でＮｏと判断した場合はステップＳ２３０７に進む。）
ステップＳ２３０３では、認識結果ファイル７００の読み取り領域の処理結果を参照する。ステップＳ２３０３における参照の結果、ＯＦＦの場合は（ステップＳ２３０４においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２３０５に進む。一方、認識結果ファイル７００の読み取り領域の処理結果がＯＮの場合は（ステップＳ２３０４においてＮｏの場合には）ステップＳ２３０７に進む。
【００９２】
ステップＳ２３０５では、メモリ１０２上の登録帳票画像データ４００の読み取り領域の画像データに判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域の画像データを上書きする。更に、ステップＳ２３０６では、テンプレート情報３００の読み取り領域の状態部３０３をＯＦＦにする。
【００９３】
ステップＳ２３０７では、上記処理を全ての読み取り領域Ａ〜Ｄに対して行う。全ての読み取り領域に対して画像情報更新処理（ステップＳ２３０５）を実行すると、メモリ１０２上の登録帳票画像データ４００は、登録帳票画像データ８００（図８）のようになる。また、全ての読み取り領域に対してテンプレート情報更新処理（ステップＳ２３０６）を実行すると、メモリ１０２上のテンプレート情報３００は、テンプレート情報６００（図６）のようになる。
【００９４】
全ての読み取り領域Ａ〜Ｄに対して上記処理を実行したと判定された場合には、ステップＳ２３０８に進み、更新履歴情報の有無を判定する。
【００９５】
ステップＳ２３０８において、更新履歴情報があると判定された（いずれかの読み取り領域に対して更新処理が実行されたと判定された）場合には、ステップＳ２３０９で登録帳票画像データ８００の特徴量を抽出する。また、ステップＳ２３１０では、登録帳票ＤＢ１０３−３内のレコード２０１の“画像情報”格納領域２０３に登録帳票画像データ８００の読み取り領域の画像データを格納する。
【００９６】
ステップＳ２３１１では、“登録特徴量”格納領域２０２に抽出した特徴量を格納する。更にステップＳ２３１２では、“テンプレート情報”格納領域２０４にテンプレート情報を格納する。
【００９７】
一方、メモリ１０２上の登録帳票画像データ４００を更新していない場合（ステップＳ２３０８においてＮｏの場合）、処理を行わない。以上で登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理を終了する。
【００９８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、帳票の各読み取り領域が全て未記入でない場合でも、当該帳票の各読み取り領域の画像データに基づいて、他の帳票の読み取り領域におけるマークの有無を判定することが可能となる。
【００９９】
更に、マークの有無の判定を実行することにより、各読み取り領域が、未記入の画像データによって更新されていき、各読み取り領域が全て未記入の画像データにより登録帳票ＤＢを構成することが可能となる。この結果、マークの有無の判定がより高い精度で実現できるようになる。
【０１００】
４．他の実施形態
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【０１０１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給するよう構成することによっても達成されることはいうまでもない。この場合、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することにより、上記機能が実現されることとなる。なお、この場合、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１０２】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピ（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１０３】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される場合に限られない。例えば、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１０４】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。つまり、プログラムコードがメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を備える帳票処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】ハードウェア１０３が格納している登録帳票ＤＢ１０３−３の構成を示す図である。
【図３】“テンプレート情報”格納領域２０４に格納されるテンプレート情報の一例を示す図である。
【図４】登録帳票画像データの一例を示す図である。
【図５】判定対象帳票画像データの一例を示す図である。
【図６】更新処理後のテンプレート情報の一例を示す図である。
【図７】認識結果ファイルの一例を示す図である。
【図８】更新処理後の登録帳票画像データの一例を示す図である。
【図９】読み取り領域の画像データの一例を示す図である。
【図１０】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムを示す図である。
【図１１】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムの特徴部の位置情報を示す図である。
【図１２】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムの位置補正後の状態を示す図である。
【図１３】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムを示す図である。
【図１４】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムの特徴部の位置情報を示す図である。
【図１５】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムの位置補正後の状態を示す図である。
【図１６】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムの各画素位置における黒画素数を示す図である。
【図１７】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムの各画素位置における黒画素数を示す図である。
【図１８】本発明の一実施形態にかかる帳票処理装置における判定処理全体の流れを示す図である。
【図１９】帳票登録処理の詳細の流れを示す図である。
【図２０】帳票認識処理の詳細の流れを示す図である。
【図２１】マーク認識処理の詳細の流れを示す図である。
【図２２】比較処理の詳細の流れを示す図である。
【図２３】登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理の詳細の流れを示す図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定のマークを記入するための領域が設けられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理するための処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、帳票中に印字された文字で構成される複数の選択項目のうち、所定の領域にマークを記入することによって選択された選択項目を特定するマーク認識機能（以下、ＯＭＲ）を備える帳票処理装置が知られている。
【０００３】
従来の帳票処理装置におけるＯＭＲは、人間の目には識別できるが機械では読み取られないような特定のドロップアウト・カラーを用いて、マーク記入用の案内文字等が印刷された帳票を処理対象としてきた。そして、複数の案内文字上のいずれかに、例えば黒色の鉛筆等でマークが記入されていると、これを検出し、どの選択項目が選択されたかを判定していた。
【０００４】
ＯＭＲでは、帳票上に印刷された案内文字と記入されたマークの色との相違によってマークのみを検出し、その検出されたマークの帳票上の位置に基づいて選択された選択項目を判定する。
【０００５】
しかしながら、上記ＯＭＲでは、特定の色をドロップアウト・カラーとして読み取らないようにするために、光学フィルタを用いている。このため、ドロップアウト・カラーとして設定することができる色は限られ、それ以外の色をドロップアウト処理することは困難であった。
【０００６】
かかる問題を解決するための発明としては、例えば、特開２００１−１２６０１９号公報などが挙げられる。同公報によれば、マークが記入される領域（「読み取り領域」）が全て未記入となっている帳票の各読み取り領域の画像データ（「未記入画像データ」）を予め登録しておく。その上で、処理対象となる他の帳票の各読み取り領域の画像データと比較することでマークが記入されているか否かを判定することとしている。
【特許文献１】特開２００１−１２６０１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１に開示された発明の場合、登録する画像データは未記入画像データである必要があり、ユーザが未記入画像データを所有していない場合などには判定を行うことができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、帳票の各読み取り領域が全て未記入ではない場合でも、当該帳票の各読み取り領域の画像データに基づいて、他の帳票の読み取り領域におけるマークの有無を判定できるようにすることを第一の目的とする。
【０００９】
更に、マークの有無の判定を繰り返し実行することにより、未記入画像データを自動生成することで、より精度の高い判定を実現できるようにすることを第二の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために本発明に係る情報処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
マークを記入するための領域が設けられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理する情報処理装置であって、
前記生成された画像データを登録画像データとして特定するための特徴量を登録する特徴量登録手段と、
前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データを、前記特徴量と対応付けて登録する領域画像登録手段と、
前記領域の画像データにマークが記入されているか否かを示すマーク情報を、該領域の画像データに対応付けて登録するマーク情報登録手段と、
入力される画像データの特徴量と、前記登録画像データの特徴量とに基づいて、該入力される画像データが前記登録画像データのいずれに該当するかを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数と、前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数とを、前記マーク情報に基づいて比較する比較手段と、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域におけるマークの有無を、前記比較手段における比較結果に基づいて判定する判定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、帳票の各読み取り領域が全て未記入ではない場合でも、当該帳票の各読み取り領域の画像データに基づいて、他の帳票の読み取り領域におけるマークの有無を判定できるようにすることが可能となる。
【００１２】
更に、マークの有無の判定を繰り返し実行することにより、未記入画像データを生成することで、より精度の高い判定が実現できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
１．帳票処理装置のハードウェア構成
図１は本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を備える帳票処理装置のハードウェア構成を示す図である。図１に示すように帳票処理装置は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ハードディスク１０３、入力部１０４、出力部１０５、画像読み取り装置１０６、画像信号変換装置１０７がそれぞれシステムバス１０８を介して互いに通信可能に接続されている。システムバス１０８は、例えばＰＣＩバス、ＡＧＰバス、メモリバス等を意味する。なお、図１では、各バス間の接続用チップやキーボードインタフェースやいわゆるＳＣＳＩやＡＴＡＰＩのような入出力用インタフェースは省略されている。
【００１５】
ＣＰＵ１０１は、オペレーションシステム（ＯＳ）や各種アプリケーションプログラムに基づいて、四則演算や比較演算等の各種演算を行ったり、ハードディスク１０３の制御を行う。メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１実行時にはハードディスク１０３等の記憶媒体から読み出されたオペレーションシステムや各種アプリケーションプログラム等が記憶されるとともに、ワーク領域として用いられる。
【００１６】
入力部１０４は、例えば、キーボードやマウス等、ユーザが帳票処理装置に対する指示を入力するための機能を備える。出力部１０５はディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴやＬＣＤ）やプリンタ装置等、帳票処理装置における処理結果を出力するための機能を備える。
【００１７】
画像読み取り装置１０６は、例えば、スキャナやファックス等、紙媒体の情報を読み取り、画像信号を生成する機能を備える。画像信号変換装置１０７は画像読み取り装置１０６が読み取った多値の画像信号を２値の白黒の画像信号に変換する。ハードディスク１０３は、オペレーションシステム（ＯＳ）１０３−１やアプリケーションプログラム（以下で説明するフローチャートを実行可能なプログラムも含む）１０３−２および登録帳票データベース（以下、登録帳票ＤＢ）１０３−３を格納している。
【００１８】
２．登録帳票ＤＢの構成
次に、ハードウェア１０３に格納されている登録帳票ＤＢ１０３−３の詳細について説明する。なお、以降、説明にあたっては、登録帳票画像データとして、図４に示す登録帳票画像データ４００を、判定対象となる画像データとして図５の判定対象帳票画像データ５００を具体例として用いることとする。
【００１９】
図２はハードウェア１０３が格納している登録帳票ＤＢ１０３−３の構成を示す図である。登録帳票ＤＢ１０３−３は、判定処理の際の雛型となる帳票の画像データ（以下、登録帳票画像データ）の関連情報を格納するＤＢであり、レコード単位で格納されている（２０１）。それぞれのレコード（図２の例ではレコード１乃至３）は“登録特徴量”格納領域２０２と、“画像情報”格納領域２０３と、“テンプレート情報”格納領域２０４とを備える。
【００２０】
“登録特徴量”格納領域２０２は、登録帳票画像データを構成する各属性別のブロックの特徴量を格納する領域である。具体的には、テキストブロック、イメージブロック、ラインブロックのサイズや位置情報等、登録帳票画像データを特定するための特徴量が格納されている。
【００２１】
図４の登録帳票画像データ４００の例では、テキストブロックとして４０１の特徴量が、イメージブロックとして４０２の特徴量が、ラインブロックとして４０３の特徴量がそれぞれ登録されることとなる。
【００２２】
“画像情報”格納領域２０３は、登録帳票画像データの読み取り領域の画像データを格納する領域である。図４の登録帳票画像データ４００の例では、読み取り領域４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃ、４００Ｄがそれぞれ登録されることとなる。
【００２３】
“テンプレート情報”格納領域２０４は、読み取り領域の画像データのテンプレート情報を格納する領域である。
【００２４】
図３は“テンプレート情報”格納領域２０４に格納されるテンプレート情報の一例を示す図である。テンプレート情報３００は、左上座標部３０１と右下座標部３０２と状態部３０３とを備える。
【００２５】
左上座標部３０１は、登録帳票画像データ４００の各読み取り領域（４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃ、４００Ｄ）の左上端部の位置を示す。右下座標部３０２は、登録帳票画像データ４００の各読み取り領域（４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃ、４００Ｄ）の右下端部の位置を示す。
【００２６】
また、状態部３０３は、登録帳票画像データ４００の各読み取り領域が、マークが記入されている“記入済み状態”であるのか、マークが記入されていない“未記入状態”であるのかを示す情報が格納されている。なお状態部３０３がＯＮの場合は登録帳票画像データの当該読み取り領域の画像データは記入済み状態にあることを、ＯＦＦの場合は未記入状態にあることをそれぞれ示している。
【００２７】
３．帳票処理装置における判定処理の流れ
次に帳票処理装置における判定処理の流れについて説明する。
【００２８】
３．１ 判定処理全体の流れ
図１８は、本発明の一実施形態にかかる帳票処理装置における判定処理全体の流れを示す図である。
【００２９】
ステップＳ１８０１では、ユーザより、画像読み取り装置１０６を通じて雛形となる帳票の読み取り指示を受け付ける。雛形となる帳票の読み取り指示を受け付けると、ステップＳ１８０２では、画像読み取り装置１０６が当該帳票を読み取り、ステップＳ１８０３では、画像信号変換部１０７を通じて２値の登録帳票画像データ４００を生成する。
【００３０】
なお、ステップＳ１８０３にて生成された登録帳票画像データ４００はメモリ１０３に読み込まれ、出力部１０５を通じて表示出力される。これにより、ユーザは出力部１０５を通じて登録帳票画像データ４００を確認することができる。
【００３１】
ステップＳ１８０４では、ユーザによる当該テンプレート情報３００の入力を受け付ける。ここで、ユーザは登録帳票画像データ４００を確認すると、入力部１０４を介して、当該登録帳票画像データ４００の各読み取り領域のテンプレート情報３００（「位置情報」およびマークの有無を示す「状態」ＯＮ／ＯＦＦ）を入力する。登録帳票画像データ４００の場合、読み取り領域として４００Ａ〜４００Ｄの４領域がある。このため、各読み取り領域４００Ａ〜４００Ｄのテンプレート情報として３０４〜３０７（図３）に示す情報が入力されることとなる。なお、このテンプレート情報の入力は、表示されている登録帳票画像上で、マウスポインタやタッチパネルなどを用いて指定されることにより行われるものとするが、直接座標値を入力するようにしても構わない。
【００３２】
ユーザはテンプレート情報３００の入力が終了すると、入力部１０４を通じて帳票登録処理命令を行う。
【００３３】
そこで、ステップＳ１８０５では、入力部１０４を通じて帳票登録処理命令を受信すると、当該テンプレート情報３００をメモリ１０２に読み込むことで、テンプレート情報３００を取得する。さらに、登録帳票画像データとテンプレート情報とに基づいて、ステップＳ１８０６では帳票登録処理を実行する（帳票登録処理の詳細は後述）。帳票登録処理が終了すると、出力部１０５を通じて帳票登録処理終了をユーザへ通知する。このようにして帳票登録処理が行われると、帳票認識処理（マーク認識処理）を行うことができるようになる。
【００３４】
次に帳票認識処理の概要を説明する。ステップＳ１８０７にて、ユーザによる判定対象帳票の読み取り指示を受け付けると、ステップＳ１８０８では、画像読み取り装置１０６が当該帳票を読み取る。そして、ステップＳ１８０９では、画像信号変換装置１０７を通じて２値の判定対象帳票画像データ５００を生成する。生成された２値の判定対象帳票画像データ５００はメモリ１０２に読み込まれ、ステップＳ１８１０にて帳票認識処理が実行される（なお、帳票認識処理の詳細は後述する）。
【００３５】
ステップＳ１８１１では、ステップＳ１８１０における帳票認識処理にて抽出された登録帳票画像データ４００のレコード情報２０１をメモリ１０２に読み込む。続いてレコード情報２０１内の“テンプレート情報”格納領域２０４に格納されているテンプレート情報３００を参照し、判定対象帳票画像データ５００の各読み取り領域５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃ、５００Ｄのマーク認識処理を行う。なお、マーク認識処理の詳細は後述する。
【００３６】
ステップＳ１８１２では、出力部１０５を通じてマーク認識処理結果をユーザに通知する。ユーザは出力部１０５を通じてマーク認識処理結果を認識する。最後に以後のマーク認識処理を効率的に行うために、ステップＳ１８１３では登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理を行う（登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理の詳細は後述する）。
【００３７】
３．２ 帳票登録処理（ステップＳ１８０６）の流れ
次に、図１９を用いて、帳票登録処理（ステップＳ１８０６）の詳細を説明する。
【００３８】
ステップＳ１９０１では、メモリ１０２上にある登録帳票画像データ４００から各属性別のブロックの特徴量を抽出する。
【００３９】
ステップＳ１９０２では、抽出した特徴量と類似する登録特徴量２０２を持つレコードを登録帳票ＤＢ１０３−３内から検索する。
【００４０】
ステップＳ１９０２における検索の結果、該当するレコードが存在する場合には、すでに当該登録帳票画像データと同一の登録帳票画像データが登録されていると判断し、ステップＳ１９０４に進む。ステップＳ１９０４では、ユーザに既に登録帳票ＤＢ１０３−３に、該当する登録帳票画像データが存在することを出力部１０５を通じて通知する。なお、この通知の際に、当該検索された帳票画像を表示し、実際に同じかどうかユーザに確認させるように構成しても構わない。
【００４１】
一方、ステップＳ１９０２における検索の結果、該当するレコードが存在しない場合には、ステップＳ１９０５に進む。ステップＳ１９０５では、当該登録帳票画像データを登録すべく、登録帳票ＤＢ１０３−３に新たにレコードを作成する。更に、ステップＳ１９０６で“登録特徴量”格納領域２０２に登録帳票画像データ４００の特徴量を格納する。更に、ステップＳ１９０７では、ステップＳ１８０４〜Ｓ１８０５でユーザにより入力されたテンプレート情報が、“テンプレート情報”格納領域２０４に格納される。ステップＳ１９０８では、“画像情報”格納領域２０３に登録帳票画像データ４００の読み取り領域の画像データがそれぞれ格納される。
【００４２】
３．３ 帳票認識処理（ステップＳ１８１０）の流れ
次に図２０を用いて、帳票認識処理（ステップＳ１８１０）の詳細を説明する。
【００４３】
ステップＳ２００１にて、入力部１０４を介して帳票認識処理の指示が入力されると、ステップＳ２００２では、これを受信し、ステップＳ２００３では、メモリ１０２上にある判定対象帳票画像データ５００から特徴量を抽出する。
【００４４】
ステップＳ２００４では、抽出した特徴量と類似する登録特徴量２０２を持つレコードを登録帳票ＤＢ１０３−３内から検索する。
【００４５】
ステップＳ２００４における検索の結果、該当するレコードが存在しないと判定された場合には、ユーザにその旨を通知し（ステップＳ２００６）、帳票登録処理を促した後、ステップＳ１８１４に戻り、処理を終了する。一方、該当するレコードが存在する場合は、該当するレコード２０１（ここでは、登録帳票画像データ４００）をメモリ１０２上に読み込む。
【００４６】
３．４ マーク認識処理（ステップＳ１８１１）の流れ
次に図２１を用いて、マーク認識処理（ステップＳ１８１１）の詳細を説明する。
【００４７】
ステップＳ２１０１では、マーク認識処理の結果を格納するための認識結果ファイルを作成する。図７は認識結果ファイルの一例を示す図である。
【００４８】
認識結果ファイル７００は判定対象帳票画像データ５００の各読み取り領域５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃ、５００Ｄのマーク認識処理の結果を格納するためのファイルである。各読み取り領域に対応して設けられた認識結果格納領域には、ＯＮまたはＯＦＦのいずれかが格納される。ＯＮは「マークが記入されている」画像データであることを、ＯＦＦは「マークが記入されていない」画像データであることを示す。
【００４９】
なお、ステップＳ２１０１にて認識結果ファイル７００を作成した際には、各読み取り領域に対応する認識結果格納領域は全てＯＦＦで初期化する。
【００５０】
ステップＳ２１０２では、メモリ１０２上にある登録帳票画像データ４００の各読み取り領域の特徴量を抽出し、ステップＳ２１０３では、テンプレート情報を抽出する。
【００５１】
ステップＳ２１０４では、判定対象帳票画像データ５００の各読み取り領域（５００Ａ乃至５００Ｄ）の画像データを抽出する。ステップＳ２１０５では、登録帳票画像データの各読み取り領域（４００Ａ乃至４００Ｄ）の画像データを抽出する。
【００５２】
ステップＳ２１０６では、読み取り領域Ａの画像データ４００Ａと画像データ５００Ａとを比較する（以下、「比較処理」と称す。なお、比較処理の詳細は後述。）。比較処理が終了すると、ステップＳ２１０７では、当該処理結果を認識結果ファイル７００の読み取り領域Ａの認識結果格納領域に格納する。
【００５３】
ステップＳ２１０８では、上記比較処理を全ての読み取り領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄにおいて行ったか否かを判定する。比較処理を行っていない読み取り領域があると判定された場合には、ステップＳ２１０４に戻る。一方、全ての読み取り領域について比較処理を完了したと判定された場合には、ステップＳ２１０９に進む。
【００５４】
ステップＳ２１０９では、出力部１０５を通じて認識結果ファイル７００を出力する。
【００５５】
３．５ 比較処理（ステップＳ２１０６）の流れ
次に、図２２を用いて、比較処理（ステップＳ２１０６）の詳細を説明する。なお、上記各処理の説明にあたっては、便宜上、登録帳票画像データ４００と判定対象帳票画像データ５００とを用いたが、ここでは、より実際の画像に近い形で説明するために、読み取り領域Ａに特化して説明を行うこととする。
【００５６】
図９のＡ９０１〜Ａ９０７は、それぞれ、登録帳票画像データ４００または、判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの様々なパターンの画像データの具体例を示すものである。
【００５７】
ステップＳ２２０１では、メモリ１０２上にある登録帳票画像データのテンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部３０３がＯＮであるのかＯＦＦであるのかを参照する。
【００５８】
テンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部がＯＦＦであった場合には、ステップＳ２２１０に進む。なお、テンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部がＯＦＦであった場合とは、具体的には、図９の画像データＡ９０２のように、マークが付けられていない読み取り領域Ａの画像データが登録されていた場合である。
【００５９】
このとき、画像データＡ９０１〜Ａ９０７のいずれかが、判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データとして入力され、比較された場合を考える。ステップＳ２２１０では、登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データＡ９０２の黒画素数と判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データ（Ａ９０１〜Ａ９０７のいずれか）の黒画素数とをそれぞれ算出する。なお、黒画素数とは、画像データを構成する各画素のうち、所定の濃度以上の濃度を有する画素の数をいう。
【００６０】
ステップＳ２２１１では、登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数と判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数とを比較する。
【００６１】
判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数が、登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データの黒画素数よりも多い場合には、ステップＳ２２１３に進む。
【００６２】
ステップＳ２２１３では、認識結果ファイル７００の読み取り領域Ａの認識結果格納領域にＯＮを格納する。
【００６３】
このように、画像データＡ９０２が登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データ（状態ＯＦＦ）として登録されていた場合には、認識結果格納領域は次のようになる。すなわち、画像データＡ９０１、Ａ９０３〜９０７が判定対象帳票画像データの読み取り領域Ａとして入力された場合、認識結果格納領域はＯＮとなる。
【００６４】
一方、ステップＳ２２０２において、テンプレート情報３００における読み取り領域Ａの状態部がＯＮであった場合には、ステップＳ２２０３に進む。なお、読み取り領域Ａの状態部がＯＮであった場合とは、具体的には、例えば、図９の画像データＡ９０１、Ａ９０３〜Ａ９０７のように、マークが付けられている登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データが登録されていた場合である。
【００６５】
ここでは、画像データＡ９０１がテンプレート情報として登録されており、判定対象帳票画像の画像データとして画像データＡ９０２〜Ａ９０７が順次入力された場合について説明する。ステップＳ２２０３では、画像データＡ９０１に対して横方向（Ｘ方向）にスキャンを行って黒画素数をカウントし、黒画素ヒストグラムＡ１００１（図１０）を生成する。更に、画像データＡ９０１に対して縦方向（Ｙ方向）にスキャンを行って黒画素数をカウントし、黒画素ヒストグラムＡ１３０１（図１３）を生成する。（なお、図１３では、比較を行いやすいように、ヒストグラムを９０度回転させた状態で説明している。）
ステップＳ２２０４では、画像データＡ９０１と同様に、判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域Ａの画像データＡ９０２〜Ａ９０７に対して横方向（Ｘ方向）にスキャンして、黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７（図１０）を生成する。更に、画像データＡ９０２〜Ａ９０７に対して縦方向（Ｘ方向）にスキャンして黒画素ヒストグラムＡ１３０２〜Ａ１３０７（図１３）を生成する。
【００６６】
ステップＳ２２０５では、横方向の登録帳票画像の黒画素ヒストグラムＡ１００１と判定対象帳票画像の黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７との増減推移変化位置（本実施例ではヒストグラムの増減の変化が最も大きい個所とする。以下では、この部分を「特徴部」と称す）を算出する。図１０において、Ａ１００８〜Ａ１０１４は、横方向の黒画素ヒストグラムＡ１００１〜Ａ１００７の特徴部を示す。
【００６７】
更に、それら特徴部Ａ１００８〜Ａ１０１４の読み取り領域の原点Ａ１０１５に対するＹ方向の画素単位の位置を示す位置情報を算出する。図１１のＡ１１０１〜Ａ１１０７は、読み取り領域Ａの画像データの横方向の黒画素ヒストグラムの特徴部Ａ１００８〜Ａ１０１４の原点Ａ１０１５に対するＹ方向の位置情報を示している。
【００６８】
更に、算出された位置情報のうち、位置情報Ａ１１０１と、位置情報Ａ１１０２〜Ａ１１０７とを順次比較する。
【００６９】
ステップＳ２２０６で位置情報Ａ１１０１と位置情報Ａ１１０２〜Ａ１１０７に相違がある場合には、位置情報Ａ１１０２〜Ａ１１０７を位置情報Ａ１１０１に合わせるべく位置補正を行う。これにより、特徴部Ａ１００９〜Ａ１０１４の原点Ａ１０１５に対するＹ方向の位置が一致する。
【００７０】
黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７の位置補正後の黒画素ヒストグラムを図１２に示す。図１２において、黒画素ヒストグラムＡ１２０２〜Ａ１２０７は、それぞれ黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７を位置補正したものに対応する。なお、参考のために、黒画素ヒストグラム１００１も合わせて図示している。
【００７１】
図１０では、位置補正前の黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７の特徴部Ａ１００９〜Ａ１０１４のうち、黒画素ヒストグラムＡ１００７の特徴部Ａ１０１４だけが、黒画素ヒストグラムＡ１００１の特徴部Ａ１００８よりも下方向にずれていた。しかし、図１２に示すように、位置補正後の黒画素ヒストグラムＡ１００２〜Ａ１００７の特徴部Ａ１００９〜Ａ１０１４の位置は、すべて黒画素ヒストグラムＡ１００１の特徴部１００８の位置に一致している。
【００７２】
このように、位置補正を行うのは、一般的にスキャナなどの画像読み取り装置１０６から帳票を読み込むと画像のずれが生じ、読み取り領域のそれぞれの位置情報Ａ１１０１〜Ａ１１０７には相違が発生する可能性が高いためである。
【００７３】
かかる位置補正は、縦方向についても同様に行う。具体的には、まず黒画素ヒストグラムＡ１３０１と黒画素ヒストグラムＡ１３０２〜Ａ１３０７の特徴部Ａ１３０８〜Ａ１３１４を算出する。そして、特徴部Ａ１３０８〜Ａ１３１４の読み取り領域の原点Ａ１３１５に対する画素単位の位置を示す位置情報を算出する。図１４のＡ１４０１〜Ａ１４０７は、読み取り領域Ａの画像データの縦方向の黒画素ヒストグラムの特徴部Ａ１３０８〜Ａ１３１４の原点Ａ１３１５に対するＸ方向の位置情報を示している。
【００７４】
算出された位置情報について、位置情報Ａ１４０１とＡ１４０２〜Ａ１４０７とを順次比較し、相違がある場合は、位置情報Ａ１４０２〜Ａ１４０７を位置情報Ａ１４０１に合わせるべく位置補正を行う。
【００７５】
図１４の場合、特徴部Ａ１３１１、Ａ１３１４以外の特徴部の位置情報（Ａ１４０２、Ａ１４０３、Ａ１４０５、Ａ１４０６）が特徴部Ａ１３０８の位置情報Ａ１４０１と相違する。したがって、黒画素ヒストグラムＡ１３０２、Ａ１３０３、Ａ１３０５、Ａ１３０６がＸ方向の位置補正の対象となる。図１５に位置補正後の黒画素ヒストグラムを示す。
【００７６】
ステップＳ２２０７では、位置補正後の横方向の黒画素ヒストグラムＡ１００１と黒画素ヒストグラムＡ１２０２〜Ａ１２０７との各画素単位における黒画素数の多さを順次比較する。
【００７７】
図１６は、横方向の黒画素ヒストグラムＡ１００１ならびに黒画素ヒストグラムＡ１２０２〜１２０７の所定の位置（Ａ１２０８〜Ａ１２１１）における黒画素数を示す図である。なお、位置Ａ１２０８〜Ａ１２１１は図１２に示すとおりである。
【００７８】
図１６によれば、例えば、位置Ａ１２０８では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は０であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０６の黒画素数は２０である。また、位置Ａ１２０９では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は７であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０３の黒画素数は１３である。また、位置Ａ１２１０では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は１０であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０４の黒画素数は１４である。更に、位置Ａ１２１１では、黒画素ヒストグラムＡ１００１の黒画素数は４であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１２０３の黒画素数は６である。
【００７９】
つまり、黒画素ヒストグラムＡ１２０３〜Ａ１２０７は、いずれかの位置において黒画素ヒストグラムＡ１００１よりも黒画素数が多い。このように、判定対象帳票画像データにマークが記入されていた場合、たとえマークが記入された画像データを登録帳票画像データとして登録していたとしても、画素位置単位で比較すれば、必ず判定対象帳票画像データの黒画素数の方が多くなる位置が存在する。
【００８０】
逆に、判定対象帳票画像データにマークが記入されていなければ、画素位置単位で黒画素数を比較しても、全ての画素位置において、判定対象帳票画像データの黒画素数が小さくなることとなる。
【００８１】
このように、マークが付された画像データを登録帳票画像データとして登録されていた場合（つまり、ステップＳ２２０２においてＹｅｓの場合）には、黒画素ヒストグラムの黒画素数を画素位置単位で比較することで、マークの有無を判定することができる。
【００８２】
なお、ステップＳ２２０７では、位置補正後の縦方向の黒画素ヒストグラムＡ１３０１と黒画素ヒストグラムＡ１５０２〜Ａ１５０７との各画素単位における黒画素の多さについても順次比較する。
【００８３】
図１７は、縦方向の黒画素ヒストグラムＡ１３０１ならびに黒画素ヒストグラムＡ１５０２〜Ａ１５０７の所定の位置（Ａ１５０８〜Ａ１５１５）における黒画素数を示す図である。なお、位置Ａ１５０８〜Ａ１５１５は図１５に示すとおりである。
【００８４】
図１７によれば、位置Ａ１５０８では、黒画素ヒストグラムＡ１３０１の黒画素数は０であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１５０７の黒画素数は５である。また、位置Ａ１５０９では、黒画素ヒストグラムＡ１３０１の黒画素数は３であるのに対して、黒画素ヒストグラムＡ１５０５の黒画素数は６である。以下同様に、黒画素ヒストグラムＡ１２０２以外の黒画素ヒストグラム（Ａ１５０３〜Ａ１５０７）には、横方向の場合同様、黒画素ヒストグラムＡ１３０１よりも黒画素数が多くなる画素位置が存在する。
【００８５】
ステップＳ２２０７における比較の結果、判定対象帳票画像データの黒画素ヒストグラムが登録帳票画像データの黒画素ヒストグラムより黒画素数が所定閾値以上多い画素位置がある場合には、マークが記入されていると判断する。また、黒画素数が多い画素位置がない場合にはマークが記入されていないと判断する。つまり、ステップＳ２２０８において、「Ｙｅｓ」の場合には、ステップＳ２２０９に進み、「Ｎｏ」の場合には、比較処理を終了する。なお、Ｓ２２０８で、全く同じヒストグラム形状であると判断した場合は、登録帳票画像データと同様であるとして、Ｓ２２０９に進み記入あり（ＯＮ）と判断する。
【００８６】
ステップＳ２２０９では、認識結果ファイル７００の読み取り領域Ａの認識結果格納領域にＯＮを格納する。
【００８７】
また、画像データＡ９０１が登録帳票画像データ４００の読み取り領域Ａの画像データ（状態ＯＮ）として登録されていた場合には、画像データＡ９０３〜９０７が属する各判定対象帳票画像データについては、読み取り領域Ａの認識結果格納領域がＯＮとなる。なお、画像データＡ９０２が属する判定対象帳票画像データについては、読み取り領域Ａの認識結果格納領域はＯＦＦのままである。
【００８８】
このように、本実施形態にかかる帳票処理装置では、テンプレート情報がＯＦＦの場合には、黒画素数の総数を比較することにより、マークの有無を判定する。また、テンプレート情報がＯＮの場合には、横方向及び縦方向の黒画素ヒストグラムを作成し、画素単位の黒画素数を比較することにより、マークの有無を判定する。つまり、テンプレート情報に基づいて、比較処理を実行する点に特徴がある。
【００８９】
なお、ここでは説明のために横方向、縦方向の黒画素ヒストグラムにおける処理を同時に進行することとしたが、特にこれに限られない。例えば、片方の黒画素ヒストグラム比較において既にＯＮと判断された黒画素ヒストグラムについては他方の黒画素ヒストグラムの処理を行わないなどして処理量を減らすようにしても良い。
【００９０】
３．６ 更新処理（ステップＳ１８１３）の流れ
図２３は登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理の詳細を説明する図である。
【００９１】
認識結果ファイル７００を出力すると、ステップＳ２３０１では、テンプレート情報３００の読み取り領域の状態部３０３を参照する。状態部３０３がＯＮの場合には（ステップＳ２３０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２３０３に進む。（なお、ステップＳ２３０２でＮｏと判断した場合はステップＳ２３０７に進む。）
ステップＳ２３０３では、認識結果ファイル７００の読み取り領域の処理結果を参照する。ステップＳ２３０３における参照の結果、ＯＦＦの場合は（ステップＳ２３０４においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２３０５に進む。一方、認識結果ファイル７００の読み取り領域の処理結果がＯＮの場合は（ステップＳ２３０４においてＮｏの場合には）ステップＳ２３０７に進む。
【００９２】
ステップＳ２３０５では、メモリ１０２上の登録帳票画像データ４００の読み取り領域の画像データに判定対象帳票画像データ５００の読み取り領域の画像データを上書きする。更に、ステップＳ２３０６では、テンプレート情報３００の読み取り領域の状態部３０３をＯＦＦにする。
【００９３】
ステップＳ２３０７では、上記処理を全ての読み取り領域Ａ〜Ｄに対して行う。全ての読み取り領域に対して画像情報更新処理（ステップＳ２３０５）を実行すると、メモリ１０２上の登録帳票画像データ４００は、登録帳票画像データ８００（図８）のようになる。また、全ての読み取り領域に対してテンプレート情報更新処理（ステップＳ２３０６）を実行すると、メモリ１０２上のテンプレート情報３００は、テンプレート情報６００（図６）のようになる。
【００９４】
全ての読み取り領域Ａ〜Ｄに対して上記処理を実行したと判定された場合には、ステップＳ２３０８に進み、更新履歴情報の有無を判定する。
【００９５】
ステップＳ２３０８において、更新履歴情報があると判定された（いずれかの読み取り領域に対して更新処理が実行されたと判定された）場合には、ステップＳ２３０９で登録帳票画像データ８００の特徴量を抽出する。また、ステップＳ２３１０では、登録帳票ＤＢ１０３−３内のレコード２０１の“画像情報”格納領域２０３に登録帳票画像データ８００の読み取り領域の画像データを格納する。
【００９６】
ステップＳ２３１１では、“登録特徴量”格納領域２０２に抽出した特徴量を格納する。更にステップＳ２３１２では、“テンプレート情報”格納領域２０４にテンプレート情報を格納する。
【００９７】
一方、メモリ１０２上の登録帳票画像データ４００を更新していない場合（ステップＳ２３０８においてＮｏの場合）、処理を行わない。以上で登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理を終了する。
【００９８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、帳票の各読み取り領域が全て未記入でない場合でも、当該帳票の各読み取り領域の画像データに基づいて、他の帳票の読み取り領域におけるマークの有無を判定することが可能となる。
【００９９】
更に、マークの有無の判定を実行することにより、各読み取り領域が、未記入の画像データによって更新されていき、各読み取り領域が全て未記入の画像データにより登録帳票ＤＢを構成することが可能となる。この結果、マークの有無の判定がより高い精度で実現できるようになる。
【０１００】
４．他の実施形態
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【０１０１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給するよう構成することによっても達成されることはいうまでもない。この場合、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することにより、上記機能が実現されることとなる。なお、この場合、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１０２】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピ（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１０３】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される場合に限られない。例えば、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１０４】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。つまり、プログラムコードがメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を備える帳票処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】ハードウェア１０３が格納している登録帳票ＤＢ１０３−３の構成を示す図である。
【図３】“テンプレート情報”格納領域２０４に格納されるテンプレート情報の一例を示す図である。
【図４】登録帳票画像データの一例を示す図である。
【図５】判定対象帳票画像データの一例を示す図である。
【図６】更新処理後のテンプレート情報の一例を示す図である。
【図７】認識結果ファイルの一例を示す図である。
【図８】更新処理後の登録帳票画像データの一例を示す図である。
【図９】読み取り領域の画像データの一例を示す図である。
【図１０】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムを示す図である。
【図１１】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムの特徴部の位置情報を示す図である。
【図１２】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムの位置補正後の状態を示す図である。
【図１３】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムを示す図である。
【図１４】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムの特徴部の位置情報を示す図である。
【図１５】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムの位置補正後の状態を示す図である。
【図１６】読み取り領域の画像データを横方向に投射した黒画素ヒストグラムの各画素位置における黒画素数を示す図である。
【図１７】読み取り領域の画像データを縦方向に投射した黒画素ヒストグラムの各画素位置における黒画素数を示す図である。
【図１８】本発明の一実施形態にかかる帳票処理装置における判定処理全体の流れを示す図である。
【図１９】帳票登録処理の詳細の流れを示す図である。
【図２０】帳票認識処理の詳細の流れを示す図である。
【図２１】マーク認識処理の詳細の流れを示す図である。
【図２２】比較処理の詳細の流れを示す図である。
【図２３】登録帳票ＤＢ１０３−３の更新処理の詳細の流れを示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マークを記入するための領域が設けられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理する情報処理装置であって、
前記生成された画像データを登録画像データとして特定するための特徴量を登録する特徴量登録手段と、
前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データを、前記特徴量と対応付けて登録する領域画像登録手段と、
前記領域の画像データにマークが記入されているか否かを示すマーク情報を、該領域の画像データに対応付けて登録するマーク情報登録手段と、
入力される画像データの特徴量と、前記登録画像データの特徴量とに基づいて、該入力される画像データが前記登録画像データのいずれに該当するかを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数と、前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数とを、前記マーク情報に基づいて比較する比較手段と、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域におけるマークの有無を、前記比較手段における比較結果に基づいて判定する判定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記比較手段は、
前記マーク情報が、前記マークが記入されていないことを示す場合には、予め定められた濃度以上の濃度を有する総画素数を比較し、
前記マーク情報が、前記マークが記入されていることを示す場合には、任意の方向の濃度ヒストグラムを、対応する画素ごとに比較することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データの、前記予め定められた濃度以上の濃度を有する総画素数の方が少ない場合には、該領域に、マークが記入されていないと判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データの、いずれの画素の濃度ヒストグラムも、前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データの、対応する画素の濃度ヒストグラムよりも小さい場合に、前記入力される画像データに含まれる、前記領域に、マークが記入されていないと判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記判定手段により、前記領域にマークが記入されていないと判定された場合に、該領域の画像データにより、前記領域画像登録手段に登録されている画像データを更新し、前記マーク情報登録手段に登録されている前記マーク情報を、前記マークが記入されていないことを示す情報に更新する更新手段を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
マークを記入するための領域が備えられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理する情報処理方法であって、
前記生成された画像データを登録画像データとして特定するための特徴量を登録する特徴量登録工程と、
前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データを、前記特徴量と対応付けて登録する領域画像登録工程と、
前記領域の画像データにマークが記入されているか否かを示すマーク情報を、該領域の画像データに対応付けて登録するマーク情報登録工程と、
入力される画像データの特徴量と、前記登録画像データの特徴量とに基づいて、該入力される画像データが前記登録画像データのいずれに該当するかを特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数と、前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数とを、前記マーク情報に基づいて比較する比較工程と、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域におけるマークの有無を、前記比較工程における比較結果に基づいて判定する判定工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項８】
請求項６に記載の情報処理方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラム。
【請求項９】
帳票に記入されたマークの有無を識別する情報処理装置であって、
登録対象の帳票をスキャンすることによって得た帳票画像データを取得する帳票画像取得手段と、
前記登録対象の帳票画像データにおいて、マークの記入位置と当該マークの有無情報とを登録する登録手段と、
識別対象の帳票画像データを取得する識別対象画像取得手段と、
前記識別対象の帳票画像データにおける前記マークの記入位置に対応する部分画像を、当該マークの有無情報に基づいて識別手法を切り替えてマーク認識するマーク認識手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１】
マークを記入するための領域が設けられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理する情報処理装置であって、
前記生成された画像データを登録画像データとして特定するための特徴量を登録する特徴量登録手段と、
前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データを、前記特徴量と対応付けて登録する領域画像登録手段と、
前記領域の画像データにマークが記入されているか否かを示すマーク情報を、該領域の画像データに対応付けて登録するマーク情報登録手段と、
入力される画像データの特徴量と、前記登録画像データの特徴量とに基づいて、該入力される画像データが前記登録画像データのいずれに該当するかを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数と、前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数とを、前記マーク情報に基づいて比較する比較手段と、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域におけるマークの有無を、前記比較手段における比較結果に基づいて判定する判定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記比較手段は、
前記マーク情報が、前記マークが記入されていないことを示す場合には、予め定められた濃度以上の濃度を有する総画素数を比較し、
前記マーク情報が、前記マークが記入されていることを示す場合には、任意の方向の濃度ヒストグラムを、対応する画素ごとに比較することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データの、前記予め定められた濃度以上の濃度を有する総画素数の方が少ない場合には、該領域に、マークが記入されていないと判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データの、いずれの画素の濃度ヒストグラムも、前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データの、対応する画素の濃度ヒストグラムよりも小さい場合に、前記入力される画像データに含まれる、前記領域に、マークが記入されていないと判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記判定手段により、前記領域にマークが記入されていないと判定された場合に、該領域の画像データにより、前記領域画像登録手段に登録されている画像データを更新し、前記マーク情報登録手段に登録されている前記マーク情報を、前記マークが記入されていないことを示す情報に更新する更新手段を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
マークを記入するための領域が備えられた帳票を読み込むことにより生成された、画像データを処理する情報処理方法であって、
前記生成された画像データを登録画像データとして特定するための特徴量を登録する特徴量登録工程と、
前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データを、前記特徴量と対応付けて登録する領域画像登録工程と、
前記領域の画像データにマークが記入されているか否かを示すマーク情報を、該領域の画像データに対応付けて登録するマーク情報登録工程と、
入力される画像データの特徴量と、前記登録画像データの特徴量とに基づいて、該入力される画像データが前記登録画像データのいずれに該当するかを特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された前記登録画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数と、前記入力される画像データに含まれる、前記領域の画像データ内の予め定められた濃度以上の画素の数とを、前記マーク情報に基づいて比較する比較工程と、
前記入力される画像データに含まれる、前記領域におけるマークの有無を、前記比較工程における比較結果に基づいて判定する判定工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項８】
請求項６に記載の情報処理方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラム。
【請求項９】
帳票に記入されたマークの有無を識別する情報処理装置であって、
登録対象の帳票をスキャンすることによって得た帳票画像データを取得する帳票画像取得手段と、
前記登録対象の帳票画像データにおいて、マークの記入位置と当該マークの有無情報とを登録する登録手段と、
識別対象の帳票画像データを取得する識別対象画像取得手段と、
前記識別対象の帳票画像データにおける前記マークの記入位置に対応する部分画像を、当該マークの有無情報に基づいて識別手法を切り替えてマーク認識するマーク認識手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【公開番号】特開２００７−１６４４５２（Ｐ２００７−１６４４５２Ａ）
【公開日】平成１９年６月２８日（２００７．６．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３５９５２７（Ｐ２００５−３５９５２７）
【出願日】平成１７年１２月１３日（２００５．１２．１３）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年６月２８日（２００７．６．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１２月１３日（２００５．１２．１３）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]