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特開2024-167725文字認識結果判定装置、文字認識結果判定方法、文字認識結果判定プログラム、および、文字認識システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024167725
(43)【公開日】2024-12-04
(54)【発明の名称】文字認識結果判定装置、文字認識結果判定方法、文字認識結果判定プログラム、および、文字認識システム
(51)【国際特許分類】
G06V 30/12 20220101AFI20241127BHJP
【ＦＩ】
G06V30/12 C
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023083984
(22)【出願日】2023-05-22
(71)【出願人】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001807
【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】近藤 敦士
【テーマコード（参考）】
5B064
【Ｆターム（参考）】
5B064AA01
5B064AB02
5B064AB12
5B064BA01
5B064DA03
5B064EA30
(57)【要約】
【課題】対象項目のＯＣＲ結果の読取精度が悪い場合でも、他のＯＣＲ結果を用いて読取精度を向上させる。
【解決手段】文字認識結果判定装置１０は、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部１１１と、３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、検索データベース３０を参照することにより、対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部１１２と、対象項目のＯＣＲ結果と、他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部１１３と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】文字認識結果判定装置１０は、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部１１１と、３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、検索データベース３０を参照することにより、対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部１１２と、対象項目のＯＣＲ結果と、他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部１１３と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部と、
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部と、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部と、
を備える文字認識結果判定装置。
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部と、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部と、
を備える文字認識結果判定装置。
【請求項2】
前記信頼性判定部は、複数の前記突合データが前記同一値であって、前記所定の割合を超えており、かつ、前記対象項目のＯＣＲ結果が前記同一値と異なる場合に、前記対象項目のＯＣＲ結果を前記突合データの前記同一値に修正する
請求項１に記載の文字認識結果判定装置。
請求項１に記載の文字認識結果判定装置。
【請求項3】
前記信頼性判定部が、前記対象項目のＯＣＲ結果と、複数の前記突合データとを比較し、前記所定の割合を超える同一値がない場合、判定不能である旨の情報を出力する通知部をさらに備える
請求項１に記載の文字認識結果判定装置。
請求項１に記載の文字認識結果判定装置。
【請求項4】
関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得工程と、
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出工程と、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定工程と、
を実行する文字認識結果判定装置の文字認識結果判定方法。
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出工程と、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定工程と、
を実行する文字認識結果判定装置の文字認識結果判定方法。
【請求項5】
コンピュータに、
関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する手順、
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する手順、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する手順、
を実行させるための文字認識結果判定プログラム。
関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する手順、
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する手順、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する手順、
を実行させるための文字認識結果判定プログラム。
【請求項6】
文字認識機能を有する文字認識装置と、前記文字認識機能の信頼性を判定する文字認識結果判定装置とを備える文字認識システムであって、
前記文字認識結果判定装置は、
前記文字認識装置から、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部と、
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部と、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部と、
を備える文字認識システム。
前記文字認識結果判定装置は、
前記文字認識装置から、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部と、
前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部と、
前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部と、
を備える文字認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、文字認識結果判定装置、文字認識結果判定方法、文字認識結果判定プログラム、および、文字認識システムに関する。
【背景技術】
【0002】
紙面を写した画像などを解析して、その中に含まれる文字に相当するパターンを検出し、書かれている内容を文字データとして認識するＯＣＲ（Optical Character Recognition）等の文字認識が普及している。
このＯＣＲの精度を向上する手段の一つとして、正しい情報が記録された辞書データと突合し、ＯＣＲ結果と不一致の場合は、辞書データの値でＯＣＲ結果を修正する手法がある。
このＯＣＲの精度を向上する手段の一つとして、正しい情報が記録された辞書データと突合し、ＯＣＲ結果と不一致の場合は、辞書データの値でＯＣＲ結果を修正する手法がある。
【0003】
例えば、特許文献１に記載の技術では、ＯＣＲにより読み取った住所の情報について辞書データを検索してデータの照合を行うとともに、住所以外の他のＯＣＲ結果である、電話番号や郵便番号を用いて辞書データから住所を検索し、ＯＣＲにより読み取った住所と照合することにより、住所の読取精度を向上させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開平６－１０３４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、照合（突合）の結果として、一致した文字数の割合に基づき、ＯＣＲ結果を突合データで修正するか否かの判断を行うものであり、その際、対象のＯＣＲ結果の一部を修正することが前提となる。そのため、対象項目のＯＣＲ結果の読取精度が悪すぎると突合データが正しく取得できても、一致率が悪く修正できないという問題がある。
【0006】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、対象項目のＯＣＲ結果の読取精度が悪い場合でも、他のＯＣＲ結果を用いて読取精度を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の上記課題は、下記の構成により解決される。
【0008】
（１）文字認識結果判定装置であって、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部と、前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部と、前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部と、を備える文字認識結果判定装置。
【0009】
（２）前記信頼性判定部は、複数の前記突合データが前記同一値であって、前記所定の割合を超えており、かつ、前記対象項目のＯＣＲ結果が前記同一値と異なる場合に、前記対象項目のＯＣＲ結果を前記突合データの前記同一値に修正する、上記（１）に記載の文字認識結果判定装置。
【0010】
（３）前記信頼性判定部が、前記対象項目のＯＣＲ結果と、複数の前記突合データとを比較し、前記所定の割合を超える同一値がない場合、判定不能である旨の情報を出力する通知部をさらに備える、上記（１）に記載の文字認識結果判定装置。
【0011】
（４）文字認識結果判定方法であって、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得工程と、前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出工程と、前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定工程と、を実行する文字認識結果判定装置の文字認識結果判定方法。
【0012】
（５）文字認識結果判定プログラムであって、コンピュータに、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する手順、前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する手順、前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する手順、を実行させるための文字認識結果判定プログラム。
【0013】
（６）文字認識機能を有する文字認識装置と、前記文字認識機能の信頼性を判定する文字認識結果判定装置とを備える文字認識システムであって、前記文字認識結果判定装置は、前記文字認識装置から、関連する３つ以上の項目のＯＣＲ結果を取得する文字認識結果取得部と、前記３つ以上の項目の内何れか１つの対象項目に関連する他の項目のＯＣＲ結果を用いて、各前記項目の値同士が対応付けられて格納される検索データベースを参照することにより、前記対象項目の突合データを抽出する突合データ抽出部と、前記対象項目のＯＣＲ結果と、前記他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体のうち所定の割合を超えているか否かを判定する信頼性判定部と、を備える文字認識システム。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、対象項目のＯＣＲ結果の読取精度が悪い場合でも、他のＯＣＲ結果を用いて読取精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】本実施形態に係る文字認識結果判定装置を含む文字認識システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図2】探索データベースから突合データを抽出する処理を説明するための図である。
【図3】本実施形態に係る信頼性判定部による文字認識の信頼性に関する判定結果を説明するための図である。
【図4】ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と２つの突合データの３つが一致した場合（ケース１）の例を示す図である。
【図5】ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と１つの突合データとが一致した場合（ケース２）の例を示す図である。
【図6】ある１つの対象項目のＯＣＲ結果以外の２つの突合データが一致した場合（ケース３）の例を示す図である。
【図7】ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と、２つの突合データのそれぞれが不一致の場合（ケース４）の例を示す図である。
【図8】本実施形態に係る文字認識結果判定装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本発明の実施形態（以下、「本実施形態」と称する。）を、図面を参照して説明する。但し、本明細書の全図において機能が対応する構成部分には同一符号を付し、その説明を適宜省略する。
【0017】
図１は、本実施形態に係る文字認識結果判定装置１０を含む文字認識システム１の構成を示す機能ブロック図である。
文字認識システム１は、文字認識装置２０と、この文字認識装置２０に通信接続される文字認識結果判定装置１０とを備える。文字認識結果判定装置１０は、不図示のプロセッサと、記憶部１３を備えたコンピュータであり、不図示の文字認識結果判定プログラムを実行することで各機能部を具現化する。この文字認識結果判定装置１０は、図示を省略したネットワーク等を介して検索データベース（ＤＢ）３０に通信接続される。
文字認識システム１は、文字認識装置２０と、この文字認識装置２０に通信接続される文字認識結果判定装置１０とを備える。文字認識結果判定装置１０は、不図示のプロセッサと、記憶部１３を備えたコンピュータであり、不図示の文字認識結果判定プログラムを実行することで各機能部を具現化する。この文字認識結果判定装置１０は、図示を省略したネットワーク等を介して検索データベース（ＤＢ）３０に通信接続される。
【0018】
文字認識装置２０は、手書きや印刷された文字を、イメージスキャナ等で読みとり、画像データのテキスト部分を認識し、文字データに変換するＯＣＲ機能を備える装置である。
また、ＡＩ-ＯＣＲを用いることで、単に文字を認識するだけでなく、ＡＩ（人工知能）により、読取位置や項目を自動抽出する機能を文字認識装置２０が備えているものとする。
また、ＡＩ-ＯＣＲを用いることで、単に文字を認識するだけでなく、ＡＩ（人工知能）により、読取位置や項目を自動抽出する機能を文字認識装置２０が備えているものとする。
【0019】
文字認識結果判定装置１０は、文字認識装置２０から、互いに関連する３つ以上の項目に関するＯＣＲ結果の情報（以下、「ＯＣＲ結果」または「ＯＣＲ結果情報」と称する。）を取得する。そして、文字認識結果判定装置１０は、対象とする項目（対象項目）のＯＣＲ結果に対して、その項目に関連する２つ以上の他のＯＣＲ結果をキーとして、各種データベース（検索データベース）の検索を行い、ヒットした値を突合データとして抽出する。そして、文字認識結果判定装置１０は、ＯＣＲ結果と複数の突合データとを比較し、ＯＣＲ結果および突合データの中で、同一値となった数が全体（項目数）のうち所定の割合を超えた場合に信頼性が高いと判定し、所定の割合以下である場合に、ＯＣＲ結果の信頼性が低いと判定する。文字認識結果判定装置１０は、所定の割合を超えた場合において、対象項目のＯＣＲ結果が、当該同一値と異なる場合には、そのＯＣＲ結果を当該同一値で置き換える（修正する）（詳細は後記）。これにより、文字認識結果判定装置１０は、文字認識の読取精度を向上させることができる。
【0020】
この文字認識結果判定装置１０は、図１で示すように、制御部１１と、入出力部１２と、記憶部１３とを備える。
【0021】
入出力部１２は、他の装置（文字認識装置２０や、検索データベース３０等）との間の情報について入出力を行う。この入出力部１２は、通信回線を介して情報の送受信を行う通信インタフェースと、不図示のキーボード等の入力装置やモニタ等の出力装置との間で情報の入出力を行う入出力インタフェースとから構成される。
【0022】
記憶部１３は、ハードディスクやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
この記憶部１３には、制御部１１の各機能部を実行させるためのプログラム（文字認識結果判定プログラム）や、制御部２２の処理に必要な情報（例えば、突合データ等）が一時的に記憶される。
この記憶部１３には、制御部１１の各機能部を実行させるためのプログラム（文字認識結果判定プログラム）や、制御部２２の処理に必要な情報（例えば、突合データ等）が一時的に記憶される。
【0023】
制御部１１は、文字認識結果判定装置１０が実行する処理の全般を司り、文字認識結果取得部１１１と、突合データ抽出部１１２と、信頼性判定部１１３と、通知部１１４とを含んで構成される。
【0024】
文字認識結果取得部１１１は、文字認識装置２０から、ＯＣＲ結果情報を取得する。
なお、本実施形態において、文字認識装置２０のＯＣＲ機能により読み取る情報の例は、請求書に記載される会社名関連の情報である、会社名、住所、電話番号の３つの項目である。この３つ以外でも、法人番号や社長名が含まれていてもよい。また、請求書の文字認識に限定されず、各種報告書の担当者名、社員番号、内線番号、メールアドレス等の項目であってもよい。また、会社名、電話番号、会社のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等の項目であってもよい。
文字認識結果取得部１１１は、文字認識装置２０のＡＩ－ＯＣＲ機能により得られた３つの項目（会社名、住所、電話番号）のＯＣＲ結果情報を取得する。
なお、本実施形態において、文字認識装置２０のＯＣＲ機能により読み取る情報の例は、請求書に記載される会社名関連の情報である、会社名、住所、電話番号の３つの項目である。この３つ以外でも、法人番号や社長名が含まれていてもよい。また、請求書の文字認識に限定されず、各種報告書の担当者名、社員番号、内線番号、メールアドレス等の項目であってもよい。また、会社名、電話番号、会社のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等の項目であってもよい。
文字認識結果取得部１１１は、文字認識装置２０のＡＩ－ＯＣＲ機能により得られた３つの項目（会社名、住所、電話番号）のＯＣＲ結果情報を取得する。
【0025】
突合データ抽出部１１２は、ある対象項目（例えば、「会社名」）について、その対象項目に関連する２つ以上の他の項目のＯＣＲ結果（ここでは、「住所」「電話番号」のＯＣＲ結果）をキーとして検索データベース３０の検索を行い、ヒットした値（会社名）を突合データとして抽出する。
なお、３つ以上の項目のうち、文字認識の信頼性を判定するために選択される１つの項目を「対象項目」とし、対象項目以外を、他の項目として説明する。
なお、３つ以上の項目のうち、文字認識の信頼性を判定するために選択される１つの項目を「対象項目」とし、対象項目以外を、他の項目として説明する。
【0026】
ここで、検索データベース（ＤＢ）３０は、互いに関連のある３つ以上の項目のうち、少なくとも２つ以上の項目の値を関連付けて登録しているデータベースである。
この検索データベース３０は、例えば、「会社名」と「電話番号」とを相互に関連付けている電話番号検索データベースや、「会社名」と「住所」とを相互に関連付けている住所検索データベースである。
突合データ抽出部１１２は、インターネット等を介して、ＷＥＢやクラウド上に存在する、これらの電話番号検索データベースや、住所検索データベースにアクセスすることにより、突合データを取得する。
なお、この検索データベース３０を、文字認識結果判定装置１０内の記憶部１３に備えてもよい。また、検索データベース３０を備えるようにした装置に文字認識結果判定装置１０が外部接続され、突合データ抽出部１１２が突合データを取得するようにしてもよい。
この検索データベース３０は、例えば、「会社名」と「電話番号」とを相互に関連付けている電話番号検索データベースや、「会社名」と「住所」とを相互に関連付けている住所検索データベースである。
突合データ抽出部１１２は、インターネット等を介して、ＷＥＢやクラウド上に存在する、これらの電話番号検索データベースや、住所検索データベースにアクセスすることにより、突合データを取得する。
なお、この検索データベース３０を、文字認識結果判定装置１０内の記憶部１３に備えてもよい。また、検索データベース３０を備えるようにした装置に文字認識結果判定装置１０が外部接続され、突合データ抽出部１１２が突合データを取得するようにしてもよい。
【0027】
図２は、検索データベース３０から突合データを抽出する処理を説明するための図である。
ここでは、ＯＣＲ結果として、図２の網掛け部分で示すように、「会社名」（符号Ｋ１）、「住所」（符号Ｊ１）、「電話番号」（符号Ｄ１）の情報を取得した例を示している。
ここでは、ＯＣＲ結果として、図２の網掛け部分で示すように、「会社名」（符号Ｋ１）、「住所」（符号Ｊ１）、「電話番号」（符号Ｄ１）の情報を取得した例を示している。
【0028】
＜会社名の突合データの抽出＞
対象項目として「会社名」の突合データを抽出する場合について説明する。
突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する対象項目である「住所」に関するＯＣＲ結果（符号Ｊ１）をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした情報を「会社名」の突合データ（符号ＴＫ１）として抽出する。
対象項目として「会社名」の突合データを抽出する場合について説明する。
突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する対象項目である「住所」に関するＯＣＲ結果（符号Ｊ１）をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした情報を「会社名」の突合データ（符号ＴＫ１）として抽出する。
【0029】
また、突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する対象項目である「電話番号」に関するＯＣＲ結果（符号Ｄ１）をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした情報を「会社名」の突合データ（符号ＴＫ２）として抽出する。
【0030】
＜住所の突合データの抽出＞
対象項目として「住所」の突合データを抽出する場合について説明する。
突合データ抽出部１１２は、「住所」と関連する対象項目である「会社名」に関するＯＣＲ結果（符号Ｋ１）をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした情報を「住所」の突合データ（符号ＴＪ１）として抽出する。
対象項目として「住所」の突合データを抽出する場合について説明する。
突合データ抽出部１１２は、「住所」と関連する対象項目である「会社名」に関するＯＣＲ結果（符号Ｋ１）をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした情報を「住所」の突合データ（符号ＴＪ１）として抽出する。
【0031】
また、突合データ抽出部１１２は、「住所」と関連する対象項目である「電話番号」に関するＯＣＲ結果（符号Ｄ１）をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした情報を「住所」の突合データ（符号ＴＪ２）として抽出する。
【0032】
＜電話番号の突合データの抽出＞
対象項目として「電話番号」の突合データを抽出する場合について説明する。
突合データ抽出部１１２は、「電話番号」と関連する対象項目である「会社名」に関するＯＣＲ結果（符号Ｋ１）をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした情報を「電話番号」の突合データ（符号ＴＤ１）として抽出する。
対象項目として「電話番号」の突合データを抽出する場合について説明する。
突合データ抽出部１１２は、「電話番号」と関連する対象項目である「会社名」に関するＯＣＲ結果（符号Ｋ１）をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした情報を「電話番号」の突合データ（符号ＴＤ１）として抽出する。
【0033】
また、突合データ抽出部１１２は、「電話番号」と関連する対象項目である「住所」について、「電話番号」から直接「住所」を検索できるデータベースがないため、まず、「住所」に関するＯＣＲ結果（符号Ｊ１）をキーとして、住所検索データベースを検索し、「会社名」の検索結果を取得する。そして、突合データ抽出部１１２は、その検索結果である「会社名」をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした情報を「電話番号」の突合データ（符号ＴＤ２）として抽出する。
【0034】
図１に戻り、信頼性判定部１１３は、対象項目のＯＣＲ結果と他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体（項目数）のうち所定の割合を超えているか否かを判定する。ここで、信頼性判定部１１３は、ＯＣＲ結果と突合データとの間で、所定の割合を超えて一致した場合にＯＣＲ結果の信頼性が高いと判定し、所定の割合以下である場合に、ＯＣＲ結果の信頼性が低いと判定する。
【0035】
信頼性判定部１１３が、３つの項目（例えば、「会社名」「住所」「電話番号」）についてＯＣＲ結果情報を取得した場合の判定例を説明する。ここでは、信頼性判定部１１３が、「所定の割合」として、ＯＣＲ結果と突合データとの間で過半数が一致した場合を信頼性が高いとし、過半数が一致しない場合を信頼性が低いと判定するものとする。
【0036】
図３は、信頼性判定部１１３による文字認識の信頼性に関する判定結果を場合分けして説明する図である。
（ケース１）
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と２つの突合データの３つが一致した場合（３つとも一致）、このＯＣＲ結果は、信頼性が高いと判定する。つまり、ＯＣＲ結果は正しいものであり修正不要と判定する。
（ケース１）
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と２つの突合データの３つが一致した場合（３つとも一致）、このＯＣＲ結果は、信頼性が高いと判定する。つまり、ＯＣＲ結果は正しいものであり修正不要と判定する。
【0037】
（ケース２）
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と１つの突合データとが一致した場合（ＯＣＲ結果を含めた２つが一致）、ＯＣＲ結果と突合データとの間で過半数が一致しているので、このＯＣＲ結果は、信頼性が高いと判定する。つまり、ＯＣＲ結果は正しいものであり修正不要と判定する。
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と１つの突合データとが一致した場合（ＯＣＲ結果を含めた２つが一致）、ＯＣＲ結果と突合データとの間で過半数が一致しているので、このＯＣＲ結果は、信頼性が高いと判定する。つまり、ＯＣＲ結果は正しいものであり修正不要と判定する。
【0038】
（ケース３）
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果以外の２つの突合データが一致した場合（ＯＣＲ結果以外の２つが一致）、ＯＣＲ結果が間違っていると判定し、２つの突合データが一致した値にＯＣＲ結果を修正する。
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果以外の２つの突合データが一致した場合（ＯＣＲ結果以外の２つが一致）、ＯＣＲ結果が間違っていると判定し、２つの突合データが一致した値にＯＣＲ結果を修正する。
【0039】
（ケース４）
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と、２つの突合データのそれぞれが不一致の場合（３つとも不一致）、この場合、どの情報が正しいのか判定不能である。信頼性判定部１１３は、判定不能である旨の情報を通知部１１４へ出力する。
ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と、２つの突合データのそれぞれが不一致の場合（３つとも不一致）、この場合、どの情報が正しいのか判定不能である。信頼性判定部１１３は、判定不能である旨の情報を通知部１１４へ出力する。
【0040】
信頼性判定部１１３は、上記のように、ある対象項目のＯＣＲ結果と、他の対象項目のＯＣＲ結果から抽出した突合データとの間で、同一値となった数が全体（項目数）のうち所定の割合を超えているか否かを判定する。そして、信頼性判定部１１３は、所定の割合を超えて一致した場合に全体としてＯＣＲ結果の信頼性が高いと判定し、所定の割合以下である場合には、全体としてＯＣＲ結果の信頼性が低いと判定する。
所定の割合は、過半数としてもよいし、半数以上としてもよいし、６割や７割のように予め設定しておいてもよい。また、文字認識装置２０の読取率を過去のデータから算出しておき、読取率が高い場合に、所定の割合（所定の閾値）を高く設定してもよい。
なお、信頼性判定部１１３は、後記するように、複数の突合データが同一値であって、所定の割合を超えており、かつ、対象項目のＯＣＲ結果が異なる値である場合に、対象項目のＯＣＲ結果を突合データの当該同一値で置き換える（修正する）処理を実行する。
所定の割合は、過半数としてもよいし、半数以上としてもよいし、６割や７割のように予め設定しておいてもよい。また、文字認識装置２０の読取率を過去のデータから算出しておき、読取率が高い場合に、所定の割合（所定の閾値）を高く設定してもよい。
なお、信頼性判定部１１３は、後記するように、複数の突合データが同一値であって、所定の割合を超えており、かつ、対象項目のＯＣＲ結果が異なる値である場合に、対象項目のＯＣＲ結果を突合データの当該同一値で置き換える（修正する）処理を実行する。
【0041】
通知部１１４は、信頼性判定部１３３の判定結果が、所定の割合以下であり判定不能となった場合に、判定不能である旨の通知を、図示を省略したシステム管理装置等に送信する。このようにすることで、ユーザによる目視の確認を促すことができる。
【0042】
＜判定例＞
ＯＣＲ結果と突合データとによる修正の要否の判定例について説明する。ここでは、項目を「会社名」「住所」「電話番号」の３つとし、上記の（ケース１）～（ケース４）の判定例についての具体的に説明する。
なお、以下の図４～図７の網掛け部分がＯＣＲ結果を示す。また、ＯＣＲで読み取ったデータの正解の内容は、「会社名」：コニカミノルタ株式会社、「住所」：東京都千代田区丸の内２丁目７番２号、「電話番号」：03-1234-5678、であるものとする。また、信頼性判定部１１３は、所定の割合を過半数（半数を超える）として判定するものとする。
文字認識装置２０のＡＩ－ＯＣＲ機能により、原稿の内容記載から「会社名」「住所」「電話番号」が判別され、文字認識結果判定装置１０の文字認識結果取得部１１１が取得し、そのＯＣＲ結果情報を記憶部１３に格納しているものとする。
また、以下では、「会社名」を対象項目とし、「会社名」のＯＣＲ結果について突合データと比較する場合について説明する。「会社名」と関連する「住所」「電話番号」を対象項目する場合も同様に処理する。
ＯＣＲ結果と突合データとによる修正の要否の判定例について説明する。ここでは、項目を「会社名」「住所」「電話番号」の３つとし、上記の（ケース１）～（ケース４）の判定例についての具体的に説明する。
なお、以下の図４～図７の網掛け部分がＯＣＲ結果を示す。また、ＯＣＲで読み取ったデータの正解の内容は、「会社名」：コニカミノルタ株式会社、「住所」：東京都千代田区丸の内２丁目７番２号、「電話番号」：03-1234-5678、であるものとする。また、信頼性判定部１１３は、所定の割合を過半数（半数を超える）として判定するものとする。
文字認識装置２０のＡＩ－ＯＣＲ機能により、原稿の内容記載から「会社名」「住所」「電話番号」が判別され、文字認識結果判定装置１０の文字認識結果取得部１１１が取得し、そのＯＣＲ結果情報を記憶部１３に格納しているものとする。
また、以下では、「会社名」を対象項目とし、「会社名」のＯＣＲ結果について突合データと比較する場合について説明する。「会社名」と関連する「住所」「電話番号」を対象項目する場合も同様に処理する。
【0043】
（ケース１）
図４は、ある１つの対象項目（ここでは、「会社名」）のＯＣＲ結果と２つの突合データの３つが一致した場合（ケース１）の例を示す図である。
図４で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コニカミノルタ株式会社］である。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5678」である。
図４は、ある１つの対象項目（ここでは、「会社名」）のＯＣＲ結果と２つの突合データの３つが一致した場合（ケース１）の例を示す図である。
図４で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コニカミノルタ株式会社］である。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5678」である。
【0044】
突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「住所」に関するＯＣＲ結果「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［コニカミノルタ株式会社］として抽出する。
【0045】
また、突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「電話番号」に関するＯＣＲ結果「03-1234-5678」をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［コニカミノルタ株式会社］として抽出する。
【0046】
ここでは、「住所」「電話番号」のＯＣＲ結果に誤りはないため、検索結果は正しい値でヒットする。よって、「会社名」はすべて「コニカミノルタ株式会社」で一致し、会社名のＯＣＲ結果に修正の必要はなく、正しいと判定される。
【0047】
（ケース２）
図５は、ある１つの対象項目のＯＣＲ結果（ここでは、「会社名」）と１つの突合データとが一致した場合（ケース２）の例を示す図である。
図５の網掛け部分で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コニカミノルタ株式会社］である。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5676」であり、正しい下４桁「5678」ではなく誤っている。
図５は、ある１つの対象項目のＯＣＲ結果（ここでは、「会社名」）と１つの突合データとが一致した場合（ケース２）の例を示す図である。
図５の網掛け部分で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コニカミノルタ株式会社］である。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5676」であり、正しい下４桁「5678」ではなく誤っている。
【0048】
突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「住所」に関するＯＣＲ結果「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［コニカミノルタ株式会社］として抽出する。
【0049】
また、突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「電話番号」に関するＯＣＲ結果「03-1234-5676」をキーとして、電話番号検索データベースを検索する。しかしながら、「03-1234-5676」の電話番号はＯＣＲ結果が誤りであり、電話番号検索データベースにも未登録であったため、「会社名」が抽出されない。
【0050】
このケースでは、「会社名」の値が、ＯＣＲ結果と、「住所」に基づく突合データの値との２つが一致する。よって、信頼性判定部１１３は、半数を超えており（過半数であるため）、会社名のＯＣＲ結果に修正の必要はなく、正しいと判定する。
【0051】
（ケース３）
図６は、ある１つの対象項目のＯＣＲ結果（ここでは、「会社名」）以外の２つの突合データが一致した場合（ケース３）の例を示す図である。
図６の網掛け部分で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コミカミノルタ株式会社］であり、正しい「コニカミノルタ」ではなく誤っている。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5678」である。
図６は、ある１つの対象項目のＯＣＲ結果（ここでは、「会社名」）以外の２つの突合データが一致した場合（ケース３）の例を示す図である。
図６の網掛け部分で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コミカミノルタ株式会社］であり、正しい「コニカミノルタ」ではなく誤っている。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5678」である。
【0052】
突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「住所」に関するＯＣＲ結果「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［コニカミノルタ株式会社］として抽出する。
【0053】
また、突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「電話番号」に関するＯＣＲ結果「03-1234-5678」をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［コニカミノルタ株式会社］として抽出する。
【0054】
このケースでは、「会社名」の値が、「住所」に基づく突合データの値と、「電話番号」に基づく突合データの値とで一致するが、会社名のＯＣＲ結果とは不一致となる。信頼性判定部１１３は、２つの突合データが一致しており半数を超えているため（過半数であるため）、会社名のＯＣＲ結果が誤っていると判定し、ＯＣＲ結果を突合データの値に修正する。
【0055】
（ケース４）
図７は、ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と、２つの突合データのそれぞれが不一致の場合（ケース４）の例を示す図である。
図７の網掛け部分で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コミカミノルタ株式会社］であり、正しい「コニカミノルタ」ではなく誤っている。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5878」であり、正しい下４桁「5678」ではなく誤っている。
図７は、ある１つの対象項目のＯＣＲ結果と、２つの突合データのそれぞれが不一致の場合（ケース４）の例を示す図である。
図７の網掛け部分で示すように、「会社名」のＯＣＲ結果は、［コミカミノルタ株式会社］であり、正しい「コニカミノルタ」ではなく誤っている。「住所」のＯＣＲ結果は、「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」である。「電話番号」のＯＣＲ結果は、「03-1234-5878」であり、正しい下４桁「5678」ではなく誤っている。
【0056】
突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「住所」に関するＯＣＲ結果「東京都千代田区丸の内２丁目７番２号」をキーとして、住所検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［コニカミノルタ株式会社］として抽出する。
【0057】
また、突合データ抽出部１１２は、「会社名」と関連する項目である「電話番号」に関するＯＣＲ結果「03-1234-5878」をキーとして、電話番号検索データベースを検索し、ヒットした値を「会社名」の突合データ［〇△□株式会社］として抽出する。
【0058】
このケースでは、「会社名」の値において、ＯＣＲ結果、「住所」に基づく突合データの値、「電話番号」に基づく突合データの値のそれぞれが異なり、どの情報が正しいのか判定不能である。よって、信頼性判定部１１３は、ＯＣＲ結果および突合データの信頼性が低く、判定不能である旨を通知部１１４へ出力する。そして、通知部１１４が、判定不能である旨の通知を、図示を省略したシステム管理装置等に送信することにより、ユーザによる目視の確認を促す。
【0059】
【0060】
まず、文字認識結果判定装置１０の文字認識結果取得部１１１は、文字認識装置２０から、ＯＣＲ結果情報を取得する（ステップＳ１）。
【0061】
続いて、突合データ抽出部１１２は、ある対象項目（例えば、「会社名」）について、その対象項目に関連する２つ以上の他の項目のＯＣＲ結果（例えば、「住所」「電話番号」）をキーとして検索データベース３０の検索を行い、ヒットした値（会社名）を突合データとして抽出する（ステップＳ２）。
【0062】
次に、信頼性判定部１１３は、対象項目のＯＣＲ結果と他の項目から得られた突合データそれぞれとを比較し、同一値となった数が全体（項目数）のうち所定の割合を超えているか否かを判定する（ステップＳ３）。
【0063】
ここで、信頼性判定部１１３は、同一値になった数が全体（項目数）のうち所定の割合を超えていない場合には（ステップＳ３→Ｎｏ）、全体としてＯＣＲ結果の信頼性が低く判定不能として、ステップＳ４へ進む。
ステップＳ４において、通知部１１４は、信頼性判定部１１３から所定の割合以下であり判定不能である旨の情報を受け取ると、判定不能である旨の通知をシステム管理装置等へ出力し、処理を終える。
ステップＳ４において、通知部１１４は、信頼性判定部１１３から所定の割合以下であり判定不能である旨の情報を受け取ると、判定不能である旨の通知をシステム管理装置等へ出力し、処理を終える。
【0064】
一方、信頼性判定部１１３は、ステップＳ３において、同じ値になった数が全体（項目数）のうち所定の割合を超えた場合には（ステップＳ３→Ｙｅｓ）、全体としてＯＣＲ結果の信頼性が高いと判定し、ステップＳ５へ進む。
ステップＳ５において、信頼性判定部１１３は、ステップＳ３の対象項目のＯＣＲ結果と他の項目から得られた突合データそれぞれとの比較において一致した値（同一値）に、ＯＣＲ結果の値が含まれるか否かを判定する。
そして、信頼性判定部１１３は、対象項目のＯＣＲ結果の値が含まれる場合には（ステップＳ５→Ｙｅｓ）、対象項目のＯＣＲ結果が正しい（信頼性が高い）と判定し（ステップＳ６）、処理を終える。
一方、信頼性判定部１１３は、対象項目のＯＣＲ結果の値が含まれていない場合には（ステップＳ５→Ｎｏ）、対象項目のＯＣＲ結果が誤っていると判定し、対象項目のＯＣＲ結果を、突合データで一致した値（同一値）に置き換えて（ステップＳ７）、処理を終える。
ステップＳ５において、信頼性判定部１１３は、ステップＳ３の対象項目のＯＣＲ結果と他の項目から得られた突合データそれぞれとの比較において一致した値（同一値）に、ＯＣＲ結果の値が含まれるか否かを判定する。
そして、信頼性判定部１１３は、対象項目のＯＣＲ結果の値が含まれる場合には（ステップＳ５→Ｙｅｓ）、対象項目のＯＣＲ結果が正しい（信頼性が高い）と判定し（ステップＳ６）、処理を終える。
一方、信頼性判定部１１３は、対象項目のＯＣＲ結果の値が含まれていない場合には（ステップＳ５→Ｎｏ）、対象項目のＯＣＲ結果が誤っていると判定し、対象項目のＯＣＲ結果を、突合データで一致した値（同一値）に置き換えて（ステップＳ７）、処理を終える。
【0065】
このようにすることで、本実施形態に係る文字認識結果判定装置１０は、ＯＣＲ結果の読取精度の信頼性を判定することができる。そして、文字認識結果判定装置１０は、対象項目のＯＣＲ結果の読取精度が悪い場合でも、他の項目のＯＣＲ結果に基づき正しいデータに修正し、読取精度をより向上させることができる。
【0066】
なお、本発明は、前記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更や変形を行うことができる。
【符号の説明】
【0067】
１ 文字認識システム
１０ 文字認識結果判定装置
１１ 制御部
１２ 入出力部
１３ 記憶部
２０ 文字認識装置
３０ 検索データベース（ＤＢ）
１１１ 文字認識結果取得部
１１２ 突合データ抽出部
１１３ 信頼性判定部
１１４ 通知部
１０ 文字認識結果判定装置
１１ 制御部
１２ 入出力部
１３ 記憶部
２０ 文字認識装置
３０ 検索データベース（ＤＢ）
１１１ 文字認識結果取得部
１１２ 突合データ抽出部
１１３ 信頼性判定部
１１４ 通知部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】