特許 7283257 ＯＣＲ認識結果確認支援プログラム、ＯＣＲ認識結果確認支援方法およびＯＣＲ認識結果確認支援システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-05-22

(45)【発行日】2023-05-30

(54)【発明の名称】ＯＣＲ認識結果確認支援プログラム、ＯＣＲ認識結果確認支援方法およびＯＣＲ認識結果確認支援システム

(51)【国際特許分類】

   G06V 30/12 20220101AFI20230523BHJP

   G06V 30/412 20220101ALI20230523BHJP

【ＦＩ】

G06V30/12 J

G06V30/412

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2019117796

(22)【出願日】2019-06-25

(65)【公開番号】P2021005173

(43)【公開日】2021-01-14

【審査請求日】2022-03-08

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】川口 哲成

(72)【発明者】

【氏名】杉村 幸弘

【審査官】藤原 敬利

(56)【参考文献】

【文献】特開平０９－２９７８２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０３－１２２７７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０７－０７３２６９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ １／００－ １／４０

Ｇ０６Ｔ ３／００－ ５／５０

Ｇ０６Ｖ ３０／００－３０／４２４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

イメージデータを取得し、
前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、
拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、
前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【請求項2】

前記イメージデータは、帳票上に複数の属性別の手書き記入欄を有し、
前記イメージデータの取得では、複数の前記帳票の前記属性別のイメージデータを取得し、
前記リストの出力では、複数の前記帳票で共通する所定の前記属性の前記確認用イメージデータと、当該確認用イメージデータの文字認識結果と、を比較可能な表示形式でリスト出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【請求項3】

前記リストの出力では、複数の前記帳票で共通する一つの前記属性の前記文字列の前記文字認識結果に含まれる前記文字列でソートし、
前記ソートした複数の前記帳票の前記文字認識結果と、当該文字認識結果に対応する前記確認用イメージデータと、を比較可能な表示形式でリスト出力する、
ことを特徴とする請求項２に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【請求項4】

出力された前記リストを用いたユーザによる前記文字認識結果の正誤の確認に基づき、当該確認済の前記文字認識結果を前記帳票の電子データとして記憶する、
ことを特徴とする請求項２または３に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【請求項5】

複数の属性別の前記文字認識結果を前記帳票単位で統合し、前記帳票の電子データとして記憶する、
ことを特徴とする請求項４に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【請求項6】

イメージデータを取得し、
前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、
拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、
前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするＯＣＲ認識結果確認支援方法。

【請求項7】

イメージデータを取得し、前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する制御部、
を備えたことを特徴とするＯＣＲ認識結果確認支援システム。

【請求項8】

帳票に手書きで記載された文字列を読み取り、前記イメージデータを出力するスキャナと、
前記リストを表示または印刷出力する出力部と、
出力された前記リストに基づき、前記文字認識結果の正誤の確認をユーザ操作するための操作部と、
を備えたことを特徴とする請求項７に記載のＯＣＲ認識結果確認支援システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、文字認識（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）結果の確認を支援するＯＣＲ認識結果確認支援プログラム、ＯＣＲ認識結果確認支援方法およびＯＣＲ認識結果確認支援システムに関する。

【背景技術】

【0002】

ＯＣＲを用いることで手書き文字をデータ化することができる。例えば、帳票に記入された手書き文字を文字認識することで、帳票の記入内容をテキストデータ等にデータ化し、帳票データのデータベースを構築できる。

【0003】

ＯＣＲによる文字認識では、手書きされた文字の形状や大きさ等が一様ではないため、文字認識に誤りが生じることがある。このため、手書きされた文字のイメージデータ（例えば画像データ）と、ＯＣＲ結果のデータ（例えばテキストデータ）とを見比べて、文字認識結果の正誤をユーザが確認する作業を行う。

【0004】

文字認識結果の確認に関連する技術として、ＯＣＲの認識結果を色や品詞等のパターン毎にクラスタリングし、同じ文字パターンとして文字認識された複数の画像パターンの認識結果を並べて表示し、確認させるオペレータを選択する技術が開示されている。また、同じ認識結果となった文字イメージから類似するもの同士をクラスタリングして同じクラスタと判定された文字イメージ同士を並べて表示する技術が開示されている。また、認識元の文字列のイメージを１文字毎に分解し、指定された認識結果１文字分の前後の文字のイメージを連結してソートしたものを一覧表示する技術が開示されている。また、文書画像内の図、罫線、画像、表等の領域認識結果と、領域内の文字認識結果を併せて表示する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１７－１１１５００号公報

【文献】特開２００５－３０９６０８号公報

【文献】特開２０１５－５５８９１号公報

【文献】特開平１１－１４９５２０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

従来技術では、ＯＣＲにより得られた文字認識結果の確認作業を効率化できなかった。例えば、確認リスト上に確認対象として並べる手書き文字が複数の文字の文字列からなり各文字のサイズが違う場合、単に同じ文字列のイメージを並べただけでは、比較すべき各文字同士の位置が異なり、容易に確認することができない。

【0007】

また、ユーザの癖により手書き文字の大きさが文字毎に異なる場合、同じ文字のイメージ（字形）が同じ位置に並んだとしでも、文字サイズが違うため、異なった字形に見誤る場合がある。このように、手書き文字が複数の文字から構成される文字列の場合、従来技術では、ユーザによる確認作業の際、文字認識結果の正誤を一目で容易に確認することができなかった。

【0008】

一つの側面では、本発明は、手書き文字のイメージデータと文字認識結果とを比較する作業を容易に行えるリストを出力できることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の一側面によれば、イメージデータを取得し、前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する、処理を行うことを要件とする。

【発明の効果】

【0010】

本発明の一態様によれば、手書き文字のイメージデータと文字認識結果とを比較する作業を容易に行えるリストを出力できるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援装置のハードウェア構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識用のイメージデータの変換処理を説明する図である。

【図4】図４は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識用のイメージデータの変換処理例を示す図である。

【図5】図５は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援の処理例を示すフローチャートである。

【図6A】図６Ａは、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援装置が出力するＯＣＲ結果確認リスト例を示す図である。（その１）

【図6B】図６Ｂは、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援装置が出力するＯＣＲ結果確認リスト例を示す図である。（その２）

【図7】図７は、従来技術に相当する文字認識結果のリストを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

（実施の形態）
以下に図面を参照して、開示のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム、ＯＣＲ認識結果確認支援方法およびＯＣＲ認識結果確認支援システムの実施の形態を詳細に説明する。

【0013】

図１は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援の一実施例を示す説明図である。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、帳票等に手書きされた文字を文字認識し、ユーザが行う文字認識結果の確認作業を支援する。ＯＣＲでは、手書き文字の文字認識結果に誤りが生じることがあり、実施の形態のＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、ＯＣＲ認識結果を確認するユーザに対して、文字認識状態の正誤を容易に確認可能な表示形式で提示する。

【0014】

ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、例えば、手書き文字で記入された多数の帳票の内容を集約して電子化（電子データ化）する業務に適用できる。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、ＣＰＵや記憶部１０１等を有するＰＣ、サーバ等のコンピュータ装置を用いて構成でき、ＯＣＲ認識結果確認支援プログラムは、記憶部１０１等に格納されている。ＣＰＵが記憶部１０１等の記憶部に格納されているＯＣＲ認識結果確認支援プログラムをプログラム実行することで、所定のＯＣＲ認識処理を実行する。

【0015】

ＯＣＲ認識結果確認支援システムは、上記のＯＣＲ認識結果確認支援装置１００と、このＯＣＲ認識結果確認支援装置１００に接続される出力部１０３と、操作部１０４と、データベース（ＤＢ）１０５と、スキャナ１１０と、を含む。出力部１０３は、例えば、図１に記載したディスプレイや、プリンタ等である。操作部１０４は、例えば、図１に記載したキーボードである。ＤＢ１０５は、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００から独立して配置した構成としてもよいし、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００の記憶部１０１の一部の記憶領域を用いる構成としてもよい。

【0016】

図１を用いて、帳票に対するＯＣＲ認識結果確認支援に関する全体の処理の流れを説明する。はじめに、市町村の役場等の職員（ユーザ）Ｕが利用者宅Ｈを訪問して所定の帳票Ｔを利用者に渡し、利用者に対し帳票Ｔの各記入欄への記入を依頼する。利用者は筆記具を用いて帳票Ｔの記入欄に文字を手書きして記入する。職員Ｕは、手書き文字が記入された帳票Ｔを回収し、役場に持ち帰る（ステップＳ１）。

【0017】

職員Ｕは、複数の利用者宅Ｈの訪問により、複数の帳票Ｔを収集する。なお、図１に記載した各工程別の複数の職員Ｕは、同一の職員であってもよいし、異なる職員であってもよく、同一の職員Ｕが複数の構成の作業を実施してもよい。

【0018】

この後、職員Ｕは、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００を用いて収集した複数の帳票Ｔの記入内容の電子化を行うため、スキャナ１１０を用いて複数の帳票Ｔをそれぞれ読み取る（ステップＳ２）。スキャナ１１０で読み取った帳票Ｔのイメージデータ（画像データ）ＩＭＧは、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００に入力される（ステップＳ３）。

【0019】

ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、例えば、読み取った帳票Ｔ毎にイメージデータＩＭＧに対するＯＣＲ認識（文字認識）、および文字認識結果を確認するための表示にかかる処理を行う（ステップＳ４）。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００の記憶部１０１には、これら文字認識および文字認識結果の表示制御にかかる処理プログラムが格納されており、ＣＰＵ等のプロセッサが処理プログラムを実行する。

【0020】

文字認識および文字認識結果の表示制御にかかる処理（ステップＳ４）は、帳票Ｔのデータの分解処理（ステップＳ１０１）、属性別変換結果データのリスト化処理（ステップＳ１０２）、帳票Ｔのデータの統合処理（ステップＳ１０３）を含む。

【0021】

帳票Ｔのデータの分解処理（ステップＳ１０１）では、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、一つの帳票Ｔ毎の文字認識処理を行う。この文字認識処理時に、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、帳票ＴのイメージデータＩＭＧと、このイメージデータを文字認識処理した文字認識結果（テキストデータ）ＯＣＲを関連付けて保持する。

【0022】

ここで、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、文字認識の処理の実行前に、イメージデータの文字列を文字単位に分解する分解処理と、文字列の各文字のイメージデータの大きさを揃える整形処理と、を行う。これら処理の詳細は後述する。

【0023】

この後、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、文字認識処理を行い、文字認識後のイメージデータを属性別に分解する。例えば、帳票Ｔには、複数の記入欄を有し、一つの記入欄が氏名、他の記入欄が住所、さらに他の記入欄としてアンケート回答等、を有する。例えば、これら異なる項目の記入欄の氏名、住所等が属性（属性項目）に相当する。そして、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、属性別のイメージデータを属性別変換結果データ１０２として記憶部１０１に保持する。

【0024】

リスト化処理（ステップＳ１０２）では、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、氏名や住所等の属性別の属性別変換結果データ１０２のうち、同じ属性のイメージデータと文字認識結果（テキストデータ）を複数の帳票Ｔから集約する。そして、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、文字列データでソートしたリストを作成し、イメージデータと文字認識結果とを比較可能な形式で出力する（ステップＳ５）。例えば、リストを図１に示す出力部としてのディスプレイ１０３に表示出力、あるいはプリンタに印字出力する。

【0025】

例えば、図１に示すリストＬ１は、属性として氏名を昇順にソートした表示状態を示す。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、氏名のリストＬ１として、帳票Ｔに記入された氏名の確認用イメージデータＩＭＧ（Ｌ１１）と、文字認識結果ＯＣＲ（テキストデータ）Ｌ１２とを横に並べて配置する。縦方向には、異なる複数の帳票Ｔに記入された氏名の確認用イメージデータＬ１１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２を配置する。

【0026】

また、図１に示すリストＬ２は、属性として住所を昇順にソートした表示状態を示す。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、住所のリストＬ２として、帳票Ｔに記入された住所の確認用イメージデータＬ２１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ２２とを横に並べて配置する。縦方向には、異なる複数の帳票Ｔに記入された住所の確認用イメージデータＬ２１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ２２を配置する。

【0027】

なお、図１に示した確認用イメージデータＬ１１，Ｌ２１および後述するイメージデータは、実際には手書き文字であるが、便宜上、所定のフォントで記載してある。

【0028】

役場の職員Ｕは、例えば、属性別に文字認識結果の確認を異なる職員が担当してもよい。図１の例では、属性が氏名に関する文字認識結果の確認を職員Ｕ１が行い、属性が住所に関する文字認識結果の確認を職員Ｕ２が行う。

【0029】

そして、職員Ｕ１は、ディスプレイ１０３等に表示されている氏名のリストＬ１を参照し、氏名に関する文字認識結果の確認を行う。この際、職員Ｕ１は、氏名のリストＬ１に表示されている確認用イメージデータＬ１１と文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２とを見比べることにより、確認用イメージデータＬ１１に対する文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２の確認作業を行う。

【0030】

例えば、職員Ｕ１は、氏名のリストＬ１上で、互いに横に並べられた確認用イメージデータＬ１１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２とを比較する。そして文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２が正しく文字認識されたものであるか正誤を確認する。図１の例では、氏名のリストＬ１の文字認識結果は正常である例を示している。ここで、例えば、氏名リストＬ１の最上段のイメージデータ「川口 明子」に対し、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２が「川口 朗子」の場合、職員Ｕ１は、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２に誤りがあることを確認できる。

【0031】

ここで、氏名のリストＬ１の確認用イメージデータＬ１１は、帳票Ｔ上で実際には手書きされ、文字毎の大きさ等が異なるものであったが、上記の分解処理（ステップＳ１０１）で行ったイメージデータの整形処理により、各文字の大きさが揃えられている。これにより、職員Ｕ１は、氏名のリストＬ１に表示されている確認用イメージデータＬ１１の各文字を見落とすことなく確認できる。この際、職員Ｕ１は、文字の大きさが揃えられた確認用イメージデータＬ１１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２とを容易に見比べることができる。このように、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、職員Ｕ１が行う確認作業を正確かつ効率的に遂行できるように支援する。

【0032】

ここで、氏名のリストＬ１の確認用イメージデータＬ１１、および文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２について、異なる複数の帳票Ｔを縦方向に昇順にソートして配列している。これにより、同じ文字列が縦方向に連続して配置されているため、確認用イメージデータＬ１１を縦方向に目で追って確認した際に異なる文字の混入があれば容易に確認（発見）できるようになる。同様に、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２を縦方向に目で追って確認した際に異なる文字の混入（文字の誤認識に相当）を容易に発見できるようになる。

【0033】

詳細は後述するが、異なる複数の帳票Ｔを文字認識結果で縦方向に昇順にソートした場合、確認用イメージデータＬ１１は縦方向で同じ文字列が続いて配置される。このため、同じ文字列が連続している間は、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２だけを縦方向に確認していけばよいため、確認作業をさらに効率化できる。

【0034】

また、職員Ｕ２についても、住所のリストＬ２を参照し、住所に関する文字認識結果の確認を容易に行う支援を行う。この際、職員Ｕ２は、住所のリストＬ２に表示されている確認用イメージデータＬ２１と文字認識結果（テキストデータ）Ｌ２２とを見比べる。そして、確認用イメージデータＬ２１に対する文字認識結果（テキストデータ）Ｌ２２が正しく文字認識されているかの正誤の確認作業を行う。職員Ｕ２についても、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、住所に関する文字認識結果の確認作業を正確かつ効率的に遂行できるよう支援する。

【0035】

そして、職員Ｕ１，Ｕ２は、文字認識結果で文字認識に誤りがあれば、例えば、操作部としてのキーボード１０４等を操作することで、誤った文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２，Ｌ２２を正しい文字認識結果に修正することができる。この際、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、属性別変換結果データ１０２の対応する文字認識結果のデータ（テキストデータ）をキーボード１０４から入力された文字（文字列）に変更し、記憶部１０１に格納する。

【0036】

図１に示す例では、属性が氏名と住所の例で職員Ｕ１，Ｕ２が文字認識の確認作業を行う例を示したが、さらに他の属性について他の職員Ｕが文字認識の確認作業を行ってもよい。

【0037】

そして、帳票Ｔについて、全ての属性別の文字認識の確認作業が終了すると、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、属性別変換結果データ１０２を用いて帳票Ｔのデータの統合作業を行い（ステップＳ１０３）、ＤＢ１０５に格納する。

【0038】

属性別変換結果データ１０２には、氏名、住所等の属性別に分解されたデータであるが、この統合作業では、帳票Ｔ毎に氏名や住所等の各属性を統合し、元の各帳票Ｔが有する全項目を文字認識結果ＯＣＲ（テキストデータ）としてＤＢ１０５に格納する。イメージデータＩＭＧは、文字認識結果の確認用に用いるため、ＤＢ１０５に格納する必要はなく、文字認識の確認作業が終了した時点で削除する。これに限らず、ＤＢ１０５に、文字認識結果ＯＣＲ（テキストデータ）と、この文字認識結果ＯＣＲ（テキストデータ）に対応するイメージデータＩＭＧを関連付けて格納してもよい。

【0039】

これにより、ＤＢ１０５には、帳票Ｔに手書きで記入された文字をテキストデータに変換した電子化データが格納される。このＤＢ１０５に格納された電子化データに対し、外部端末がアクセスすることで、外部端末では、帳票Ｔ毎の情報を容易に取得できるようになる。外部端末は、上記ディスプレイ１０３、キーボード１０４を備えた端末装置であってもよい。

【0040】

図２は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援装置のハードウェア構成例を示す図である。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、例えば、図２に示すハードウェアからなる汎用のＰＣやサーバで構成することができる。

【0041】

ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、メモリ２０２、ネットワークインタフェース（ＩＦ）２０３、記録媒体ＩＦ２０４、記録媒体２０５、入出力ＩＦ２０６、を含む。２００は各部を接続するバスである。

【0042】

ＣＰＵ２０１は、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００の全体の制御を司る制御部として機能する演算処理装置である。メモリ２０２は、不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。不揮発性メモリは、例えば、ＣＰＵ２０１のプログラムを格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）である。揮発性メモリは、例えば、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用されるＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。

【0043】

ネットワークＩＦ２０３は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークＮＷに対する通信インタフェースである。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、ネットワークＩＦ２０３を介してネットワークＮＷに通信接続する。例えば、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、ネットワークＮＷを介して、外部端末と通信可能である。

【0044】

記録媒体ＩＦ２０４は、ＣＰＵ２０１が処理した情報を記録媒体２０５との間で読み書きするためのインタフェースである。記録媒体２０５は、メモリ２０２を補助する記録装置であり、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）や、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）フラッシュドライブ等を用いることができる。

【0045】

メモリ２０２または記録媒体２０５に記録されたプログラムをＣＰＵ２０１が実行することにより、ＯＣＲ認識結果確認支援の処理機能を実現する。また、メモリ２０２や記録媒体２０５は、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００が扱う情報を記録保持する。また、記録媒体２０５は、図１に示した記憶部１０１に相当し、属性別変換結果データ１０２を記憶保持する。

【0046】

入出力ＩＦ２０６は、ＣＰＵ２０１に対する情報入出力用のインタフェースであり、入出力ＩＦ２０６を介して外部装置としてのスキャナ１１０、ディスプレイ１０３、キーボード１０４等（図１参照）、が接続される。

【0047】

また、図１に記載のデータベース１０５は、図２に記載の記録媒体２０５を用いて構成できる。またデータベース１０５は、図２に記載の他の各構成（ＣＰＵ２０１～記録媒体２０５）を含む構成としてもよい。

【0048】

図３は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識用のイメージデータの変換処理を説明する図である。図３（ａ）は、上述した帳票ＴのＯＣＲ認識元となった手書き文字のイメージデータＩＭＧ（１）の例を示す。この手書き文字のイメージデータＩＭＧ（１）の文字列は「金沢市増泉１丁目」であり、文字３０１「金」、文字３０２「沢」、…、文字３０ｎ「目」の複数（ｎ個）の文字からなる。そして、各文字３０１～３０ｎは、便宜上、各文字の大きさが異なり不揃いの状態を示している。

【0049】

ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、このように各文字の大きさが異なり不揃いの状態のイメージデータＩＭＧ（１）について、文字として認識できる単位（文字単位）で１文字ずつイメージデータを分割する分割処理を行う。この後、各文字のサイズが略均等なサイズになるように、各文字を拡大または縮小する整形処理等、の複数の変換処理を行い、確認用イメージデータＩＭＧ（ｎ）を生成する。確認用イメージデータＩＭＧ（ｎ）は、文字列の各文字３０１，３０２，…３０ｎのサイズが所定サイズで揃えた状態に整形される。なお、整形処理は、各文字のサイズを所定（基準）サイズと略均等になるように、各文字を拡大または縮小してもよい。なお、略均等とは、各文字の高さの差が所定の範囲内、各文字の横幅の差が所定の範囲内、および／又は、各文字を囲む矩形の面積の差が所定の範囲内等の状態である。

【0050】

そして、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、生成した確認用イメージデータＩＭＧ（ｎ）を文字認識確認用のリストＬ１，Ｌ２（図１参照）の確認用イメージデータＬ１１，Ｌ２１として出力する。なお、括弧（１）、（ｎ）は、当初のイメージデータＩＭＧ（１）に対して所定の変換処理を行った毎に増加する回数を示し、最終的にｎ回目の変換処理で確認用イメージデータ（ｎ）を生成している。

【0051】

（イメージデータの変換処理例）
図４は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識用のイメージデータの変換処理例を示す図である。図４の（ａ）～（ｄ）に示すように、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００の制御部（ＣＰＵ２０１）は、手書き文字のイメージデータＩＭＧに対して複数（ｎ）回の変換処理を行う。

【0052】

図４（ａ）に示すように、はじめに制御部は、スキャナ１１０が読み取った帳票Ｔ上の手書き文字の領域を切り取ったイメージデータＩＭＧ（１）を生成する。この例では、帳票Ｔの属性「住所」の所定の枠Ｅ（図示の例では１行）内の複数の文字３０１～３０８からなる文字列を切り取る。

【0053】

図４（ａ）に示す例では、手書き文字で生じる特徴を強調するため、便宜上、１行の文字列の各文字の大きさ、筆記状態（図示の例は手書きの各文字を異なるフォントで表現）、１行内での各文字の高さ位置、が異なっている状態を示した。

【0054】

次に、図４（ｂ）に示すように、制御部は、枠Ｅ内の文字列を１文字単位で複数に分割する分割処理を行ったイメージデータＩＭＧ（２）を生成する。この際、制御部は、文字３０１「金」、文字３０２「沢」、…文字３０８「目」のそれぞれの文字の大きさに対応し、各文字単位の分割枠Ｅ１～Ｅ８を設定する。

【0055】

例えば、制御部は、文字３０１「金」は、この「金」の文字全体（例えば文字の外縁）に適合した四角（□）状の分割枠Ｅ１を設定する。ここで、文字３０１「金」と比較して文字３０２「沢」のように小さい文字については、制御部は、文字「沢」の大きさに対応して分割枠Ｅ２も分割枠Ｅ１に比べて小さく設定する。

【0056】

この後、図４（ｃ）に示すように、制御部は、分割処理後のイメージデータＩＭＧ（２）の各文字３０１「金」、文字３０２「沢」、…文字３０８「目」のそれぞれの文字の大きさを拡大または縮小して一様に揃える整形処理を行ったイメージデータＩＭＧ（３）を生成する。

【0057】

例えば、制御部は、最も大きい文字３０１「金」を基準として、他の文字３０２「沢」～文字３０８「目」を文字３０１「金」と同じ大きさにする。この場合、制御部は、基準の文字３０１「金」の分割枠Ｅ１の大きさ（縦横）と同じ大きさとなるように、他の文字３０２「沢」の分割枠Ｅ２～文字３０８「目」の分割枠Ｅ８をそれぞれ拡大または縮小して基準となる同じ大きさに揃える。これにより、文字列の文字３０１「金」、文字３０２「沢」、…文字３０８「目」の大きさが同じになる。

【0058】

この後、図４（ｄ）に示すように、制御部は、文字列の文字３０１「金」、文字３０２「沢」、…文字３０８「目」の各文字を連結したイメージデータＩＭＧ（ｎ）を生成する。この場合、イメージデータの変換処理は４回であり、ＩＭＧ（ｎ）のｎ＝４である。この処理により、１文字単位で分割されたイメージデータＩＭＧ（３）は、各文字の大きさが揃えられた状態で分割前の状態のイメージデータＩＭＧ（１）に連結される。

【0059】

例えば、制御部は、文字３０１「金」の分割枠Ｅ１、文字３０２「沢」の分割枠Ｅ２、…文字３０８「目」の分割枠Ｅ８を行方向で連結し、一つのイメージデータＩＭＧ（ｎ）を生成する。生成したイメージデータＩＭＧ（ｎ）は、図３（ｂ）で説明した確認用イメージデータＩＭＧに相当する。また、制御部は、このイメージデータＩＭＧ（ｎ）を図１に示した住所のリストＬ２の確認用イメージデータＬ２１として出力する。

【0060】

（ＯＣＲ認識結果確認支援装置の処理例）
図５は、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援の処理例を示すフローチャートである。制御部（ＣＰＵ）２０１が実行し、主に複数の帳票Ｔに対する文字認識結果の確認支援の処理例を示す。

【0061】

はじめに、制御部は、複数の帳票Ｔの中から一つの帳票Ｔに対しＯＣＲ（文字認識）する箇所のイメージデータＩＭＧを切り取る（ステップＳ５０１）。この処理は、図４（ａ）の枠ＥのイメージデータＩＭＧ（１）の切り取りに相当する。

【0062】

次に、制御部は、切り取ったイメージデータを１文字単位のイメージデータに分割する（ステップＳ５０２）。この処理により、図４（ｂ）に示した１文字単位の分割枠Ｅ１～Ｅ８で分割したイメージデータＩＭＧ（２）が生成される。

【0063】

次に、制御部は、１文字単位に分割したイメージデータの中の文字部分のサイズを整形する（ステップＳ５０３）。この処理により、図４（ｃ）に示した各文字の分割枠Ｅ１～Ｅ８を拡大または縮小して基準となる同じ大きさにすることで、各文字の大きさを揃えたイメージデータＩＭＧ（３）が生成される。

【0064】

次に、制御部は、サイズを整形した１文字単位のイメージデータを分割前の状態に連結する（ステップＳ５０４）。この処理により、図４（ｄ）に示した各文字の大きさを揃えた分割枠Ｅ１～Ｅ８を連結したイメージデータＩＭＧ（４）が生成される。

【0065】

このイメージデータＩＭＧ（４）は、ユーザＵが文字認識結果を確認するための確認用イメージデータ（図３（ｂ）参照））に相当する。例えば、制御部は、ユーザＵが文字認識結果を確認する際、生成したイメージデータＩＭＧ（４）を図１に示した住所のリストＬ２の確認用イメージデータＬ２１として出力する。

【0066】

次に、制御部は、一つの帳票Ｔの全箇所をＯＣＲ（文字認識）したか判断する（ステップＳ５０５）。帳票Ｔ上には、複数の記入箇所を有しており、これら全ての記入箇所に対する文字認識を行い、上述したイメージデータＩＭＧの生成を行う。複数の記入箇所は、上記説明した氏名や住所などの各属性に相当する。なお、文字認識は、帳票Ｔを読み取った当初のイメージデータに対しておこなうこともできる。そして、一つの帳票Ｔの全箇所を文字認識済であれば（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、制御部は、ステップＳ５０６の処理に移行する。一方、一つの帳票Ｔで文字認識が終わっていない箇所があれば（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、ステップＳ５０１の処理に戻って未処理部分に対しステップＳ５０１以下の処理を再度実行する。

【0067】

ステップＳ５０６では、制御部は、全ての帳票Ｔを処理したか判断する（ステップＳ５０６）。上記の処理で一つの帳票Ｔに対する文字認識を行い、イメージデータＩＭＧの生成を行うが、ここでは、対象とする複数の帳票Ｔに対する文字認識によりイメージデータＩＭＧの生成を行ったかを判断する。全ての帳票Ｔを処理済であれば（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、制御部は、ステップＳ５０７の処理に移行し、未処理の帳票Ｔがあれば（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、ステップＳ５０１の処理に戻る。

【0068】

ステップＳ５０７では、制御部は、氏名、住所などの属性単位にリスト化したＯＣＲ（文字認識）結果を出力する（ステップＳ５０７）。上記の処理により、制御部は、帳票Ｔに記入された手書き文字は、氏名や住所の属性単位のイメージデータＩＭＧを生成し、生成したイメージデータＩＭＧをディスプレイ１０３上に表示する。また、プリンタを介して印字出力してもよい。

【0069】

このイメージデータＩＭＧは、職員（ユーザ）Ｕが帳票Ｔの文字認識結果を確認する際のリスト上の確認用イメージデータとして用いられる。詳細は後述するが、例えば、図１で説明した例の属性「氏名」のリストＬ１の確認用イメージデータＬ１１としてイメージデータＩＭＧを表示し、その横に文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２を表示出力する。同様に、属性「住所」のリストＬ２の確認用イメージデータＬ２１としてイメージデータＩＭＧを表示し、その横に文字認識結果（テキストデータ）Ｌ２２を表示出力する。

【0070】

これにより、職員Ｕが属性別のリストＬ１、Ｌ２に表示されているイメージデータと、文字認識結果（テキストデータ）とを比較することで、文字認識結果の正誤を確認することができる。例えば、職員Ｕは、文字認識結果で文字認識結果の正誤を、例えば、キーボード１０４等の操作で制御部に伝える。この際、職員Ｕは、誤った文字認識結果（テキストデータ）があれば正しい文字を入力操作して文字認識結果を修正する。また、文字認識に誤りがなければ無操作、あるいは正しい文字認識結果の旨を操作入力する。

【0071】

そして、制御部は、全ての属性分を確認したか判断する（ステップＳ５０８）。職員（ユーザ）Ｕによる氏名や住所等、帳票Ｔの全ての属性に対する上記文字認識の確認作業が終了すれば（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、制御部は、ステップＳ５０９の処理に移行する。また、文字認識の確認作業で未処理分の属性が残っていれば（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、ステップＳ５０７の処理に戻る。

【0072】

ステップＳ５０９では、制御部は、一つの帳票Ｔ単位にＯＣＲ（文字認識）結果を統合し（ステップＳ５０９）、以上の一連の処理を終了する。この処理では、一つの帳票Ｔに含まれる氏名や、住所等の複数の属性のイメージデータＩＭＧをこの一つの帳票Ｔ単位のデータのまとまりとして統合した電子データをＤＢ１０５に格納する。

【0073】

なお、イメージデータＩＭＧは、文字認識結果と比較するために生成したものであり、ステップＳ５０８で文字認識結果の正誤を確認した後は、確認済の帳票Ｔの全てのイメージデータＩＭＧは不要となる。このため、職員Ｕが文字認識結果の正誤を確認した時点で上記生成したイメージデータＩＭＧを削除してもよい。例えば、制御部は、ステップＳ５０９の処理でイメージデータＩＭＧを削除する。この場合、ＤＢ１０５には、帳票Ｔの文字認識結果のみを格納し、イメージデータＩＭＧは格納しない。

【0074】

図６Ａ，図６Ｂは、実施の形態にかかるＯＣＲ認識結果確認支援装置が出力するＯＣＲ結果確認リスト例を示す図である。図６Ａは、複数の帳票Ｔを住所の属性でソートしたリストＬ２の出力例を示す。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００の制御部（ＣＰＵ２０１）は、リストＬ２として、各帳票Ｔ別の結果Ｎｏ（６０１）、文字認識（ＯＣＲ）結果（住所）Ｌ２２、確認用イメージデータＬ２１をリスト化する。

【0075】

各行が一つの帳票Ｔのデータを示し、例えば、最上部の１行は、ある一つの帳票Ｔ（結果Ｎｏ「１０４」のデータであり、文字認識結果Ｌ２２として「金沢市増泉１丁目」（テキストデータ）６１１を表示する。また、確認用イメージデータＬ２１として「金沢市増泉１丁目」の手書き文字のイメージデータ６１２を表示する。

【0076】

２行目は、他の一つの帳票Ｔ（結果Ｎｏ「７８９」）のデータであり、文字認識（ＯＣＲ）結果Ｌ２２として「金沢市増泉１丁目」（テキストデータ）６１３を表示する。また、確認用イメージデータＬ２１として「金沢市増泉１丁目」の手書き文字のイメージデータ６１４を表示する。３行目は、さらに他の一つの帳票Ｔ（結果Ｎｏ「１５９」のデータであり、文字認識結果Ｌ２２として「金沢市増泉１丁目」（テキストデータ）６１５を表示する。また、確認用イメージデータＬ２１として「金沢市増泉１丁目」の手書き文字のイメージデータ６１６を表示する。

【0077】

住所の文字認識結果を確認する職員（ユーザ）Ｕ２は、住所のリストＬ２上で、互いに横に並べられた文字認識結果Ｌ２２と、確認用イメージデータＬ２１と、を比較する。例えば、帳票Ｔ単位で１行目では、文字認識結果Ｌ２２の領域のテキストデータ６１１と、確認用イメージデータＬ２１の領域のイメージデータ６１２と、を比較する。これにより、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２が正しく文字認識されているか正誤を確認する。

【0078】

そして、確認用イメージデータＬ２１は、手書き文字の文字列のイメージデータを文字毎に分解する分解処理、および各文字の大きさを同じにする整形処理を行った後のイメージデータである（上記ＩＭＧ（４）に相当）。ここで、確認用イメージデータＬ２１は、帳票Ｔ上では実際には手書きされ、文字毎の大きさ等が異なるものであったが、上述した分解処理および整形処理により、各文字の大きさが揃えられている。

【0079】

これにより、職員Ｕ２は、住所のリストＬ２に表示されている確認用イメージデータＬ２１の各文字を見落とすことなく確認できる。この際、職員Ｕ２は、文字の大きさが揃えられた確認用イメージデータＬ２１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ２２とを容易に見比べることができる。

【0080】

例えば、最上部の１行の帳票Ｔ（結果Ｎｏ「１０４」）の文字認識結果Ｌ２２のテキストデータ６１１が「金沢市増泉１丁目」であり、確認用イメージデータＬ２１のイメージデータ６１２が「金沢市増泉１丁目」である。この場合、職員Ｕ２は、文字認識結果Ｌ２２のテキストデータ６１１が正しく文字認識されていると判断することができる。

【0081】

また、リストＬ２は、文字認識結果を住所の昇順にソートしたものであり、ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００は、複数の帳票Ｔの文字認識結果Ｌ２２の縦方向には、同じ住所を連続して配置する。図示の例では、住所「金沢市増泉１丁目」の複数の帳票Ｔを表示している。

【0082】

このようにソート表示することで、職員（ユーザ）Ｕ２は、同じ文字認識結果「金沢市増泉１丁目」が連続している間は、確認用イメージデータＬ２１だけを上部から順に見ていき、文字が似ていないものの有無を判断するだけでよい。このようにして、複数の帳票Ｔの文字認識結果の正誤を容易に確認できるようになる。

【0083】

この際の職員（ユーザ）Ｕ２の視線Ｐの移動状態を図示した。例えば、文字認識結果Ｌ２２の領域内で新たな住所の文字認識結果６１１として「金沢市増泉１丁目」の表示があった場合、以降の視線Ｐは確認用イメージデータＬ２１の領域を上部から順に移動させればよい。すなわち、イメージデータ６１２→イメージデータ６１４→イメージデータ６１６と縦に移動させるだけでよい。

【0084】

ここで、確認用イメージデータＬ２１に表示されている各帳票Ｔのイメージデータ６１２，６１４，６１６は、上述したイメージデータの分割処理および整形処理により、文字列の各文字が同じ大きさになるように揃えられている。このため、確認用イメージデータＬ２１の領域内で上下位置で表示されている各帳票Ｔのイメージデータ６１２，６１４，６１６は、文字列の各文字がほぼ同じ位置に位置している。例えば、イメージデータ６１２，６１４，６１６の住所の先頭文字３０１「金」は位置ｐ１で上下方向に対しほぼ同じ位置に表示される。同様に、イメージデータ６１２，６１４，６１６の住所の末尾文字３０８「目」は位置ｐｎで上下方向に対しほぼ同じ位置に表示される。すなわち、文字列の各文字が上下方向で位置ずれなく表示されている。

【0085】

確認用イメージデータＬ２１に表示する各帳票Ｔのイメージデータ６１２，６１４，６１６はそれぞれ複数の文字からなる文字列である。実施の形態では、文字列の各文字を同じ大きさにすることで文字間隔を均一にし、上下方向で文字の位置ずれを起こすことなく表示している。

【0086】

これにより、上記視線Ｐの移動時において、職員Ｕ２は、確認用イメージデータＬ２１の領域内で上下に連続する文字列全体をイメージ、例えば、図形として捉え、似ていない図形を見つける、という直観的な作業を行うことができる。そして、文字認識結果の正誤の確認作業を効率的に遂行できる。

【0087】

図６Ａには、帳票Ｔの結果Ｎｏ「１５９」の文字認識結果が誤認識である状態を示している。文字認識結果Ｌ２２の文字認識結果Ｌ２２領域内で帳票Ｔの結果Ｎｏ「１５９」の文字認識結果６１５が「金沢市増泉１丁目」であるが、対応する確認用イメージデータＬ２１の領域内のイメージデータ６１６は「金沢市増泉２丁目」であったとする。この場合、確認用イメージデータＬ２１の領域内で職員Ｕ２が上下に連続する文字列全体を見ていく途中で、イメージデータ６１６の「金沢市増泉２丁目」の文字列のうち６番目の文字Ｘ「２」が上下と異なることを容易に見つけ出すことができる。この場合、文字認識結果６１５は正しくは「金沢市増泉２丁目」であり、帳票Ｔの結果Ｎｏ「１５９」の住所の文字認識結果に誤りが生じている、との確認作業を行う。

【0088】

住所のリストＬ２は、文字認識結果で昇順にソートしたものであるため、職員Ｕ２は、確認用イメージデータＬ２１の領域内で視線Ｐを上下に移動させてイメージ（図形相当）での相似状態を確認するだけで、文字認識結果の誤りを容易に見つけ出すことができる。

【0089】

また、図６Ｂは、複数の帳票Ｔを氏名の属性でソートしたリストＬ１の出力例を示す。ＯＣＲ認識結果確認支援装置１００の制御部（ＣＰＵ２０１）は、上述した住所の属性のリストＬ２と同様に、氏名の属性のリストＬ１についても、各帳票Ｔ別の結果Ｎｏ（６０１）、文字認識（ＯＣＲ）結果（氏名）Ｌ１２、確認用イメージデータＬ１１をリスト化する。

【0090】

この際、確認用イメージデータＬ１１の領域内の各帳票Ｔのイメージデータ６２２，６２４，６２６は、文字列の各文字が同じ大きさであり、上下位置で同じ位置に位置している。例えば、イメージデータ６２２，６２４，６２６の氏名の先頭文字３０１「川」は位置ｐ１で上下方向に対しほぼ同じ位置に表示される。同様に、イメージデータ６２２，６２４，６２６の氏名の２番目の文字３０２「口」は位置ｐ２で上下方向に対しほぼ同じ位置に表示される。このように、文字列の各文字が上下方向で位置ずれなく表示されている。

【0091】

これにより、職員（ユーザ）Ｕ１は、氏名のリストＬ１に表示されている確認用イメージデータＬ１１の各文字を見落とすことなく確認できる。この際、職員Ｕ１は、文字の大きさが揃えられた確認用イメージデータＬ１１と、文字認識結果（テキストデータ）Ｌ１２とを容易に見比べることができ、文字認識結果の正誤を容易に確認できる。

【0092】

また、職員（ユーザ）Ｕ１は、視線Ｐの移動状態に示すように、文字認識結果Ｌ１２の領域内で新たな氏名の文字認識結果６２１として「金沢市増泉１丁目」の表示があった場合、以降の視線Ｐは確認用イメージデータＬ１１の領域を上部から順に移動させればよい。すなわち、イメージデータ６２２→イメージデータ６２４→イメージデータ６２６と縦に移動させるだけでよい。これにより、上記視線Ｐの移動時において、職員Ｕ１は、確認用イメージデータＬ１１の領域内で上下に連続する文字列全体をイメージ（図形相当）として捉え、似ていない図形を見つける、という直観的な作業を行うことができる。そして、文字認識結果の正誤の確認作業を効率的に遂行できる。

【0093】

（対比参考図）
図７は、従来技術に相当する文字認識結果のリストを示す図である。図７には、実施の形態との対比のために、便宜上、実施の形態（図６Ａ）同様の住所の属性と同じ表示形式とした。すなわち、帳票Ｔの結果Ｎｏ（７０１）、文字認識（ＯＣＲ）結果７０２、確認用イメージデータ７０３を有し、文字認識結果７０２を昇順にソートした住所のリストＬを示している。

【0094】

従来、帳票Ｔ別に、文字認識結果７０２と、確認用イメージデータ７０３とを並べることで１行の帳票Ｔ単位で文字認識結果の正誤を確認することができる。しかし、従来技術では、確認用イメージデータ７０３の領域に表示する各帳票Ｔのイメージデータ７１２，７１４，７１６は、帳票Ｔ上に手書きされた文字をそのままイメージとして表示することになる。

【0095】

このため、確認用イメージデータ７０３の領域に表示されるイメージデータ７１２，７１４，７１６は、各帳票Ｔ毎に文字３０１～３０ｎの大きさが異なり、文字間隔も異なり、文字列全体の大きさ（横幅）も異なる。このため、従来は、文字認識結果の正誤の確認に手間がかかり、正誤判断の誤りも生じた。このように、従来は、文字認識結果７０２と確認用イメージデータ７０３とを比較しにくく、確認作業を効率的かつ正確に遂行することができない。

【0096】

さらに、確認用イメージデータ７０３の領域では、異なる帳票Ｔのイメージデータ７１２，７１４，７１６の文字が上下に位置していない。例えば、１行目（結果Ｎｏ「１０４」）の帳票Ｔのイメージデータ７１２の先頭の文字３０１「金」の位置を基準として上下位置ｐ１の領域を見るとする。この場合、３行目（結果Ｎｏ「１５９」）の帳票Ｔのイメージデータ７１６では先頭の文字３０１「金」、および２番目の文字３０２「沢」の２文字が位置している。

【0097】

また、３行目（結果Ｎｏ「１５９」）の帳票Ｔのイメージデータ７１６の末尾の文字３０８「目」の位置の上下位置ｐｎの領域で見た場合、１行目（結果Ｎｏ「１０４」）の帳票Ｔのイメージデータ７１２の４番目の文字３０４「増」が位置している。ここで、３行目（結果Ｎｏ「１５９」）の帳票Ｔのイメージデータ７１６の末尾の文字３０８「目」に対し、１行目（結果Ｎｏ「１０４」）の帳票Ｔのイメージデータ７１２の末尾の文字３０８「目」は、文字列方向（横方向）でずれた位置に位置している。

【0098】

このように、異なる帳票Ｔのイメージデータ７１２，７１４，７１６の文字が上下に位置していないため、実施の形態で説明したような確認用イメージデータの領域だけで視線Ｐを上下方向に移動させて異なるイメージを捉えるという作業は行えない。これにより、各行の文字列内で文字が似ていないものの有無を判断することができず、文字認識結果の正誤の確認作業を効率化できない。

【0099】

従来技術では、仮に図７の表示形式としても、確認用イメージデータ７０３では、文字列の各文字の大きさが違うことが理由で、同じ文字列画像を並べても、同じ文字が位置ずれを起こして上下には並ばない。比較すべき文字同士（１文字目同士、２文字目同士、…）は、文字列内で位置ずれを起こして上下には並ばない。また、手書き文字では、帳票に記入した人の癖により各文字の大きさがバラバラになるため、仮に、確認用イメージデータ７０３の同じ文字が同じ上下位置に並んだとしても、異なった字形に見誤ることがある。

【0100】

このように、従来技術では、手書きの文字列に対する一目での確認作業を実現できない。また、一目確認の本質は、並んだ字形の中から違和感のある「字形」を検出することであり、この本質において文字サイズの不揃いは、確認作業上邪魔な要素となる。例えば、上記の特許文献２の技術では、画像の特徴量を利用しているが、関係のない文字サイズまでクラスタリングの演算要素となってしまい、確認精度が落ちてしまう。

【0101】

これに対し、実施の形態では、図６Ａ，図６Ｂを用いて説明したように、異なる帳票Ｔの確認用イメージデータＬ１１，Ｌ２１の領域内のイメージデータは、文字列の各文字が上下で同じ位置に位置している。これにより、職員（ユーザ）Ｕは、確認用イメージデータＬ１１，Ｌ２１の領域だけで視線Ｐを上下方向に移動させて異なるイメージを捉えるという作業を行うことができる。そして、各行の文字列内で文字が似ていないものの有無を簡単に判断することができ、文字認識結果の正誤の確認作業を効率化することができる。

【0102】

以上説明した実施の形態は、ユーザによるＯＣＲ認識結果の確認作業を支援するために、イメージデータを取得し、イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小する。そして、拡大又は縮小した文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、イメージデータ又は確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する。これにより、リストに表示される確認用イメージデータの各文字が同じ大きさに揃えられ、ユーザは文字認識結果の確認作業時に、確認用イメージデータと、当該確認用イメージデータの文字認識結果とを容易に比較でき、確認作業を適切に行えるようになる。帳票等に記載された手書き文字は、各種多様であり、大きさや筆跡状態が異なるが、上記のように手書き文字のイメージデータに対する分割および整形を行うことで、文字列の各文字を同じ大きさにでき、ユーザによる確認用イメージデータの視認性を向上でき、文字認識結果との比較も容易かつ正しく文字認識結果の正誤を精度よく判断できるようになる。

【0103】

また、取得したイメージデータを文字毎に分割し、各分割した枠の大きさを基準となる大きさに拡大又は縮小してもよい。この処理はイメージデータに対する汎用の画像処理で容易に行うことができ、視認性を向上させた確認用イメージデータを容易に生成できる。

【0104】

また、帳票は、一般的に複数の属性別の手書き記入欄を有している。このような帳票に対応して、イメージデータの取得では、複数の帳票の属性別のイメージデータを取得する。また、リストの出力では、複数の帳票で共通する所定の属性の確認用イメージデータと、当該確認用イメージデータの文字認識結果と、を比較可能な表示形式でリスト出力する。これにより、複数の帳票に対する属性別の文字認識結果の確認作業を行えるようになる。帳票には、氏名、住所等の複数の属性の記入欄が設けられており、属性別に文字認識結果の確認作業を行うことで、この確認作業を効率的に行えるようになる。

【0105】

さらに、複数の帳票のリストの出力では、複数の帳票で共通する一つの属性の文字列の文字認識結果に含まれる文字列でソートする。そして、ソートした複数の帳票の文字認識結果と、当該文字認識結果に対応する確認用イメージデータと、を比較可能な表示形式でリスト出力してもよい。例えば、氏名や住所等の属性別にソートされたリストを用いることで、文字認識結果および確認用イメージデータが氏名の昇順で表示できる。このため、例えば、複数の帳票にわたる確認用イメージデータの表示領域部分で連続する文字列全体をイメージ、例えば、図形として捉え、似ていない図形を見つける、という直観的な作業を行うことができる。そして、文字認識結果の正誤の確認作業を効率的に行えるようになる。

【0106】

また、出力されたリストを用いたユーザによる文字認識結果の正誤の確認に基づき、当該確認済の文字認識結果を、帳票の電子データとして記憶する。これにより、手書き文字の帳票を容易に電子化でき、正しく文字認識された電子データとして記憶しておくことができる。

【0107】

また、複数の属性別の文字認識結果を帳票単位で統合し、帳票の電子データとして記憶してもよい。これにより、１枚の帳票が有する手書き記入欄を全て含む帳票単位の電子データを得ることができる。また、帳票の記載内容に基づく各種処理を行う外部端末に対し容易に帳票のデータを入出力できるようになる。

【0108】

また、ＯＣＲ認識結果確認支援システムは、以上の各処理を行うＯＣＲ認識結果確認支援装置と、帳票に手書きで記載された文字列を読み取りイメージデータを出力するスキャナを含む。また、リストを表示または印刷出力する出力部と、出力されたリストに基づき、文字認識結果の正誤の確認をユーザ操作するための操作部と、を含み構成してもよい。このような汎用の外部装置を接続することで、ユーザによる文字認識結果の確認作業を効率的に行えるようになる。

【0109】

これらのことから、実施の形態によれば、手書き文字で記載された帳票の文字認識精度を向上して電子化できるようになる。すなわち、帳票の手書き文字の確認用イメージデータと、文字認識した文字認識結果（テキストデータ）とをユーザが比較し、文字認識結果の正誤を確認する確認作業を効率化できる。この際、確認用イメージデータ自体の視認性を向上でき、文字認識結果の正誤をユーザが正しく判断できるため、最終的に帳票全体の文字認識精度を向上した電子データを得ることができるようになる。

【0110】

なお、本発明の実施の形態で説明したＯＣＲ認識結果確認支援にかかる方法は、あらかじめ用意されたプログラムをサーバ等のプロセッサに実行させることにより実現することができる。本方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フラッシュメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本方法は、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0111】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0112】

（付記１）イメージデータを取得し、
前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、
拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、
前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【0113】

（付記２）前記イメージデータは、帳票上に複数の属性別の手書き記入欄を有し、
前記イメージデータの取得では、複数の前記帳票の前記属性別のイメージデータを取得し、
前記リストの出力では、複数の前記帳票で共通する所定の前記属性の前記確認用イメージデータと、当該確認用イメージデータの文字認識結果と、を比較可能な表示形式でリスト出力する、
ことを特徴とする付記１に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【0114】

（付記３）前記リストの出力では、複数の前記帳票で共通する一つの前記属性の前記文字列の前記文字認識結果に含まれる前記文字列でソートし、
前記ソートした複数の前記帳票の前記文字認識結果と、当該文字認識結果に対応する前記確認用イメージデータと、を比較可能な表示形式でリスト出力する、
ことを特徴とする付記２に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【0115】

（付記４）出力された前記リストを用いたユーザによる前記文字認識結果の正誤の確認に基づき、当該確認済の前記文字認識結果を前記帳票の電子データとして記憶する、
ことを特徴とする付記２または３に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【0116】

（付記５）複数の属性別の前記文字認識結果を前記帳票単位で統合し、前記帳票の電子データとして記憶する、
ことを特徴とする付記４に記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【0117】

（付記６）取得した前記イメージデータを複数の前記文字それぞれの外形を含む複数の分割枠に分割し、
分割した前記分割枠の大きさを基準となる大きさに拡大又は縮小する、
ことを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載のＯＣＲ認識結果確認支援プログラム。

【0118】

（付記７）イメージデータを取得し、
前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、
拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、
前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするＯＣＲ認識結果確認支援方法。

【0119】

（付記８）イメージデータを取得し、前記イメージデータに含まれる文字列の各文字の大きさが略均等になるように各文字の大きさを拡大又は縮小し、拡大又は縮小した前記文字を連結して前記文字列の確認用イメージデータを生成し、前記イメージデータ又は前記確認用イメージデータを文字認識した結果得られる文字認識結果と、前記確認用イメージデータとを比較可能な表示形式のリストを出力する制御部、
を備えたことを特徴とするＯＣＲ認識結果確認支援システム。

【0120】

（付記９）帳票に手書きで記載された文字列を読み取り、前記イメージデータを出力するスキャナと、
前記リストを表示または印刷出力する出力部と、
出力された前記リストに基づき、前記文字認識結果の正誤の確認をユーザ操作するための操作部と、
を備えたことを特徴とする付記８に記載のＯＣＲ認識結果確認支援システム。

【符号の説明】

【0121】

１００ ＯＣＲ認識結果確認支援装置
１０１ 記憶部
１０２ 属性別変換結果データ
１０３ ディスプレイ
１０４ キーボード
１０５ データベース
１１０ スキャナ
２０１ ＣＰＵ（制御部）
２０２ メモリ
２０３ ネットワークインタフェース
２０５ 記録媒体
２０６ 入出力インタフェース
３０１～３０ｎ 文字
６１１，６１３，６１５，６２１ 文字認識結果（テキストデータ）
６１２，６１４，６１６，６２２，６２４，６２６ イメージデータ
Ｅ 枠
Ｅ１～Ｅ８ 分割枠
Ｈ 利用者宅
ＮＷ ネットワーク
ＩＭＧ イメージデータ
Ｌ１（Ｌ１，Ｌ２） リスト
Ｌ１１，Ｌ２１ 確認用イメージデータ
Ｌ１２，Ｌ２２ 文字認識結果（テキストデータ）
Ｐ 視線（視線の移動状態）
Ｔ 帳票
Ｕ（Ｕ１，Ｕ２） 職員（ユーザ）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】