特許ウォッチ

公開番号2025049849
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-04
出願番号2023158308
出願日2023-09-22
発明の名称画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム
出願人シャープ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06V 30/26 20220101AFI20250327BHJP(計算;計数)
要約【課題】入力画像の所定の項目に対する認識処理の処理量を削減するとともに認識精度を向上させることが可能な画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】取得処理部111は、画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得する。評価処理部114は、前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出する。判定処理部115は、前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定する。出力処理部116は、前記所定の登録文字列を出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得する取得処理部と、
前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出する評価処理部と、
前記評価処理部により算出される前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定する特定処理部と、
前記特定処理部により特定される前記所定の登録文字列を出力する出力処理部と、
を備える画像処理システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記評価処理部は、使用頻度の順位に基づいて所定数の登録文字列が登録された記憶部を参照して、前記登録値を取得する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記評価処理部は、前記登録文字列の前記氏名を構成する苗字に含まれる文字ごとに、前記複数の文字列候補のうち当該文字が含まれる前記文字列候補を特定し、特定した前記文字列候補に対応する前記設定値を取得し、文字ごとの前記設定値を合計した値と、前記苗字に関連付けられた前記登録値とに基づいて、前記登録文字列の前記苗字の前記評価値を算出する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記特定処理部は、前記登録文字列のうち、前記設定値を合計した値と前記登録値とを乗算して算出された前記評価値が最大の前記登録文字列を特定する、
請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記評価処理部は、前記文字列候補の前記氏名を構成する名前に含まれる文字ごとに、前記文字に関連付けられた前記登録値を取得し、文字ごとの前記登録値と、前記文字列候補に対応する前記設定値とに基づいて、前記文字列候補の前記名前の前記評価値を算出する、
請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記苗字の前記評価値と前記名前の前記評価値とを合計した値を、前記氏名の評価値として算出する、
請求項５に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記評価処理部は、前記文字列候補の前記法人名に含まれる文字ごとに、前記文字に関連付けられた前記登録値を取得し、文字ごとの前記登録値と、前記文字列候補に対応する前記設定値とに基づいて、前記法人名の前記評価値を算出する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記氏名の前記評価値と前記法人名の前記評価値とに基づいて、帳票画像に含まれる発行元又は宛先を検出する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項９】
画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得することと、
前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出することと、
前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定することと、
前記所定の登録文字列を出力することと、
を一又は複数のプロセッサーが実行する画像処理方法。
【請求項１０】
画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得することと、
前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出することと、
前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定することと、
前記所定の登録文字列を出力することと、
を一又は複数のプロセッサーに実行させるための画像処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、文書などの画像に対して文字認識の画像処理を実行する技術に関する。
続きを表示（約 3,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、文書、帳票等の書類の画像から文字列を検出する技術が知られている。例えば、入力画像から宛先を検出する場合に、入力画像を所定の単位ブロック領域に分割して、単位ブロック領域ごとの特徴を生成して宛先以外の単位ブロック領域を除外し、残った単位ブロック領域から宛先を検出する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平１－３２１５８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の技術では、帳票等の情報量が多い入力画像の場合、分割するブロック数が多くなるため処理量が増大する。また、ブロックごとに特徴を生成することが困難になり認識精度が低下する。
【０００５】
本開示の目的は、入力画像の所定の項目に対する認識処理の処理量を削減するとともに認識精度を向上させることが可能な画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一の態様に係る画像処理システムは、取得処理部と評価処理部と特定処理部と出力処理部とを備える。前記取得処理部は、画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得する。前記評価処理部は、前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出する。前記特定処理部は、前記評価処理部により算出される前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定する。前記出力処理部は、前記特定処理部により特定される前記所定の登録文字列を出力する。
【０００７】
本開示の他の態様に係る画像処理方法は、画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得することと、前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出することと、前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定することと、前記所定の登録文字列を出力することと、を一又は複数のプロセッサーが実行する方法である。
【０００８】
本開示の他の態様に係る画像処理プログラムは、画像に含まれる氏名及び法人名の少なくともいずれかの対象文字列に対して実行される文字認識処理の結果を取得することと、前記文字認識処理の結果に含まれる複数の文字列候補のそれぞれに設定される設定値と、前記対象文字列に対応する予め登録された複数の登録文字列のそれぞれに関連付けられた登録値とに基づいて、前記複数の登録文字列のそれぞれについて評価値を算出することと、前記複数の登録文字列のそれぞれの前記評価値に基づいて、所定の登録文字列を特定することと、前記所定の登録文字列を出力することと、を一又は複数のプロセッサーに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、入力画像の所定の項目に対する認識処理の処理量を削減するとともに認識精度を向上させることが可能な画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、本開示の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
図２は、本開示の実施形態に係る文書の一例（見積書）を示す図である。
図３は、本開示の実施形態に係る画像データから検出される矩形の一例を示す図である。
図４は、本開示の実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。
図５は、本開示の実施形態に係る画像を分割したブロックの一例を示す図である。
図６は、本開示の実施形態に係る画像から検出される電話番号及び住所の情報を示す図である。
図７は、本開示の実施形態に係る電話番号及び住所の位置をブロック上にプロットした状態を示す図である。
図８は、本開示の実施形態に係る画像に設定される所定範囲の一例を示すフローチャートである。
図９は、本開示の実施形態に係る評価値の算出例を示す図である。
図１０は、本開示の実施形態に係る評価値の算出例を示す図である。
図１１は、本開示の実施形態に係る評価値の算出例を示す図である。
図１２Ａは、本開示の実施形態に係る「納入者」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１２Ｂは、本開示の実施形態に係る「納入者」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１３Ａは、本開示の実施形態に係る「会社名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１３Ｂは、本開示の実施形態に係る「会社名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１４Ａは、本開示の実施形態に係る「部門名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１４Ｂは、本開示の実施形態に係る「部門名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１５Ａは、本開示の実施形態に係る「敬称」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１５Ｂは、本開示の実施形態に係る「敬称」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１６は、本開示の実施形態に係る「振込先」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１７は、本開示の実施形態に係る「口座」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１８は、本開示の実施形態に係る連語の文字の種類に対応する評価値の算出例を示す図である。
図１９は、本開示の実施形態に係るテキストの種類に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２０は、本開示の実施形態に係るＯＣＲ候補のエラー補正値の例を示す図である。
図２１は、本開示の実施形態に係る住所の特徴に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２２は、本開示の実施形態に係る住所の特徴に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２３は、本開示の実施形態に係る登録番号に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２４は、本開示の実施形態に係る画像処理装置において実行される画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図２５は、本開示の実施形態に係る苗字評価処理で使用するＯＣＲ結果の一例を示す図である。
図２６は、本開示の実施形態に係る苗字評価処理で使用する苗字テーブルの一例を示す図である。
図２７は、本開示の実施形態に係る苗字評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図２８は、本開示の実施形態に係る名前評価処理で使用する名前テーブルの一例を示す図である。
図２９Ａは、本開示の実施形態に係る名前評価処理で使用するＯＣＲ結果の一例を示す図である。
図２９Ｂは、本開示の実施形態に係る名前評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図２９Ｃは、本開示の実施形態に係る名前評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図３０は、本開示の実施形態に係る法人名評価処理で使用する単語テーブルの一例を示す図である。
図３１は、本開示の実施形態に係る法人名評価処理で使用する文字テーブルの一例を示す図である。
図３２Ａは、本開示の実施形態に係る法人名評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図３２Ｂは、本開示の実施形態に係る法人名評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図３２Ｃは、本開示の実施形態に係る法人名評価処理における評価値の算出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許