[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP6785930B2 - Mobile devices, image processing methods, and programs - Google Patents

Mobile devices, image processing methods, and programs Download PDF

Info

Publication number
JP6785930B2
JP6785930B2 JP2019157096A JP2019157096A JP6785930B2 JP 6785930 B2 JP6785930 B2 JP 6785930B2 JP 2019157096 A JP2019157096 A JP 2019157096A JP 2019157096 A JP2019157096 A JP 2019157096A JP 6785930 B2 JP6785930 B2 JP 6785930B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
feature
partial feature
partial
frame
manuscript
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019157096A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019207735A (en
Inventor
尚人 山口
尚人 山口
清人 小坂
清人 小坂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
PFU Ltd
Original Assignee
PFU Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by PFU Ltd filed Critical PFU Ltd
Priority to JP2019157096A priority Critical patent/JP6785930B2/en
Publication of JP2019207735A publication Critical patent/JP2019207735A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6785930B2 publication Critical patent/JP6785930B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Character Input (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、モバイル端末、画像処理方法、および、プログラムに関する。 The present invention relates to mobile terminals, image processing methods, and programs.

従来から、画像照合を実行する技術が開示されている。 Conventionally, a technique for performing image collation has been disclosed.

ここで、入力帳票の複数の特徴点を登録帳票の複数の特徴点とマッチングを行い、回転補正を行う技術が開示されている(特許文献1を参照)。 Here, a technique is disclosed in which a plurality of feature points of an input form are matched with a plurality of feature points of a registered form to perform rotation correction (see Patent Document 1).

また、登録イメージとサイズが合わされた書類イメージから書類の特徴を抽出し、抽出した書類の特徴を、書類イメージとサイズが合わされた登録イメージの特徴と順次マッチングさせる技術が開示されている(特許文献2を参照)。 Further, a technique is disclosed in which document features are extracted from a document image whose size is matched with a registered image, and the features of the extracted document are sequentially matched with features of a registered image whose size is matched with the document image (Patent Document). See 2).

また、運転免許証画像を処理可能な運転免許証画像であるか否かを判定し、処理不可能な運転免許証画像の場合、運転免許証画像が処理不可能である旨を出力する技術が開示されている(特許文献3を参照)。 In addition, a technology that determines whether or not the driver's license image is a processable driver's license image and outputs that the driver's license image cannot be processed in the case of an unprocessable driver's license image. It is disclosed (see Patent Document 3).

また、デジタル画像について、複数の公知の文書種類の1つ以上の公知の寸法と比較することにより、どの種類の文書のデジタル画像かを判別する技術が開示されている(特許文献4を参照)。 Further, a technique for determining which type of document is a digital image by comparing a digital image with one or more known dimensions of a plurality of known document types is disclosed (see Patent Document 4). ..

特開2012−98984号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-98984 特開2001−325563号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2001-325563 特開平7−65118号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 7-65118 特表2015−503813号公報Special Table 2015-503813

しかしながら、従来の撮影装置(特許文献1等)においては、マッチングに時間がかかり、高精度な帳票種別判定を高速に実施できないという問題点を有していた。 However, the conventional photographing apparatus (Patent Document 1 and the like) has a problem that matching takes time and high-precision form type determination cannot be performed at high speed.

開示の技術は、判定対象の画像に対して、1つの部分的な特徴点のマッチングを行い、判定対象の画像の画質が悪い場合、自動的に再撮影を行い、マッチングをリトライすることで、高精度な帳票種別判定を高速に実施することを目的とする。 The disclosed technology matches one partial feature point with the image to be judged, and if the image quality of the image to be judged is poor, it automatically re-shoots and retries the matching. The purpose is to carry out highly accurate form type judgment at high speed.

開示の態様に係るモバイル端末は、撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得手段と、前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得手段と、登録された帳票の1つの部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する部分特徴判定手段と、前記部分特徴判定手段により前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得手段と、を備えたことを特徴とする。 The mobile terminal according to the disclosure aspect includes a frame acquisition means for acquiring a frame taken by a photographing unit, a manuscript acquisition means for acquiring manuscript image data of a manuscript from the frame, and one partial feature of a registered form. The partial feature determining means for determining whether or not the document partial feature in the manuscript at the position corresponding to the position of the partial feature in the form matches, and the partial feature and the said by the partial feature determining means. It is characterized in that it is provided with a re-acquisition means for acquiring a frame by re-imaging of the photographing unit when it is determined that the features of the original portion do not match.

また、開示の態様に係る画像処理方法は、撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、登録された帳票の1つの部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する部分特徴判定ステップと、前記部分特徴判定ステップにて前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、を含むことを特徴とする。 Further, the image processing method according to the disclosure aspect includes a frame acquisition step of acquiring a frame taken by the photographing unit, a manuscript acquisition step of acquiring the manuscript image data of the manuscript from the frame, and one part of the registered form. The partial feature determination step for determining whether or not the feature and the original partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form match, and the partial feature determination step described above. When it is determined that the partial feature and the document partial feature do not match, a re-acquisition step of acquiring a frame by re-imaging of the photographing unit is included.

また、開示の態様に係るプログラムは、撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、登録された帳票の1つの部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する部分特徴判定ステップと、前記部分特徴判定ステップにて前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。 Further, the program according to the mode of disclosure includes a frame acquisition step of acquiring a frame taken by the photographing unit, a manuscript acquisition step of acquiring the manuscript image data of the manuscript from the frame, and one partial feature of the registered form. , The partial feature determination step for determining whether or not the original partial feature in the manuscript at the position corresponding to the position of the partial feature in the form matches, and the partial feature determination step in the partial feature determination step. When it is determined that the features of the original document do not match the features of the original, the computer is made to perform a re-acquisition step of acquiring a frame by re-imaging of the photographing unit.

開示の態様によれば、撮影した画像から自動的に目的の帳票を判断し、OCR認識等が可能な画質であった場合にのみ画像取得を行うため、撮影開始してからはユーザの手間なく目的の原稿を撮影できる。 According to the aspect of disclosure, the target form is automatically determined from the captured image, and the image is acquired only when the image quality is such that OCR recognition is possible, so that the user does not have to take the trouble after the start of shooting. You can shoot the desired manuscript.

図1は、本実施形態に係るモバイル端末の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a mobile terminal according to the present embodiment. 図2は、本実施形態のモバイル端末における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing in the mobile terminal of the present embodiment. 図3は、本実施形態における画面表示の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of screen display in the present embodiment. 図4は、本実施形態のモバイル端末における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing in the mobile terminal of the present embodiment. 図5は、本実施形態における部分特徴判定の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of partial feature determination in the present embodiment. 図6は、本実施形態における全体特徴判定の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of overall feature determination in the present embodiment. 図7は、本実施形態のモバイル端末における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing an example of processing in the mobile terminal of the present embodiment.

以下に、本開示の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to this embodiment.

[本実施形態の構成]
以下、本発明の実施形態に係るモバイル端末100の構成の一例について図1を参照して説明し、その後、本実施形態の処理等について詳細に説明する。図1は、本実施形態に係るモバイル端末100の構成の一例を示すブロック図である。
[Structure of the present embodiment]
Hereinafter, an example of the configuration of the mobile terminal 100 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1, and then the processing and the like of the present embodiment will be described in detail. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the mobile terminal 100 according to the present embodiment.

但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するためのモバイル端末100を例示するものであって、本発明をこのモバイル端末100に特定することを意図するものではなく、請求の範囲に含まれるその他の実施形態のモバイル端末100にも等しく適用し得るものである。 However, the embodiments shown below exemplify the mobile terminal 100 for embodying the technical idea of the present invention, and are not intended to specify the present invention to the mobile terminal 100. It can be equally applied to the mobile terminal 100 of other embodiments included in the above scope.

また、本実施形態で例示するモバイル端末100における機能分散の形態は以下に限られず、同様の効果や機能を奏し得る範囲において、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, the form of functional distribution in the mobile terminal 100 illustrated in the present embodiment is not limited to the following, and is functionally or physically distributed / integrated in any unit within the range in which similar effects and functions can be obtained. be able to.

ここで、モバイル端末100は、例えば、タブレット端末、携帯電話、スマートフォン、PHS、PDA、ノート型のパーソナルコンピュータ、または、メガネ型もしくは時計型などのウェアラブルコンピュータ等の可搬性を有する携帯型の情報処理装置であってもよい。 Here, the mobile terminal 100 is a portable information processing device such as a tablet terminal, a mobile phone, a smartphone, a PHS, a PDA, a notebook personal computer, or a wearable computer such as a glasses type or a clock type. It may be a device.

まず、図1に示すように、モバイル端末100は、概略的に、制御部102と記憶部106と撮影部110と入出力部112とセンサ部114と通信部116とを備えて構成される。 First, as shown in FIG. 1, the mobile terminal 100 is roughly configured to include a control unit 102, a storage unit 106, a photographing unit 110, an input / output unit 112, a sensor unit 114, and a communication unit 116.

ここで、図1では省略しているが、本実施形態において、更に、入出力部112と制御部102とを接続する入出力インターフェース部(図示せず)を備えていてもよい。これらモバイル端末100の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。 Here, although omitted in FIG. 1, in the present embodiment, an input / output interface unit (not shown) that connects the input / output unit 112 and the control unit 102 may be further provided. Each part of these mobile terminals 100 is communicably connected via an arbitrary communication path.

ここで、通信部116は、有線通信および/または無線通信(WiFi等)によりIPデータを送受信するためのネットワークインターフェース(NIC(Network Interface Controller)等)、Bluetooth(登録商標)、または、赤外線通信等によって無線通信を行うインターフェースであってもよい。 Here, the communication unit 116 is a network interface (NIC (Network Interface Controller) or the like) for transmitting and receiving IP data by wired communication and / or wireless communication (WiFi or the like), Bluetooth (registered trademark), infrared communication or the like. It may be an interface for wireless communication.

ここで、モバイル端末100は、通信部116を用いて、ネットワークを介して外部装置と通信可能に接続されていてもよい。 Here, the mobile terminal 100 may be communicably connected to an external device via a network by using the communication unit 116.

また、センサ部114は、物理量を検出して別媒体の信号(デジタル信号)に変換する。ここで、センサ部114は、近接センサ、方角センサ、磁場センサ、直線加速センサ、輝度センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ、重力センサ、加速度センサ、気圧センサ、および/または、温度センサ等を含んでいてもよい。 Further, the sensor unit 114 detects a physical quantity and converts it into a signal (digital signal) of another medium. Here, the sensor unit 114 includes a proximity sensor, a direction sensor, a magnetic field sensor, a linear acceleration sensor, a brightness sensor, a gyro sensor, a pressure sensor, a gravity sensor, an acceleration sensor, a pressure sensor, and / or a temperature sensor and the like. May be good.

また、入出力部112は、データの入出力(I/O)を行う。ここで、入出力部112は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド(例えば、タッチパッド、および、ゲームパッド等)、マウス、キーボード、および/または、マイク等であってもよい。 Further, the input / output unit 112 performs input / output (I / O) of data. Here, the input / output unit 112 may be, for example, a key input unit, a touch panel, a control pad (for example, a touch pad, a game pad, etc.), a mouse, a keyboard, and / or a microphone.

また、入出力部112は、アプリケーション等の表示画面を表示する表示部(例えば、液晶または有機EL等から構成されるディスプレイ、モニタ、または、タッチパネル等)であってもよい。 Further, the input / output unit 112 may be a display unit (for example, a display composed of a liquid crystal or an organic EL or the like, a monitor, a touch panel, or the like) that displays a display screen of an application or the like.

また、入出力部112は、音声情報を音声として出力する音声出力部(例えば、スピーカ等)であってもよい。また、入出力部(タッチパネル)112は、物理的接触を検出し、信号(デジタル信号)に変換するセンサ部114を含んでいてもよい。 Further, the input / output unit 112 may be an audio output unit (for example, a speaker or the like) that outputs audio information as audio. Further, the input / output unit (touch panel) 112 may include a sensor unit 114 that detects physical contact and converts it into a signal (digital signal).

また、撮影部110は、被写体(例えば、原稿等)を連続画像撮影(動画撮影)することで、連続(動画)の画像データ(フレーム)を取得する。例えば、撮影部110は、映像データを取得してもよい。また、撮影部110は、アンシラリデータを取得してもよい。 Further, the photographing unit 110 acquires continuous (moving image) image data (frames) by continuously photographing (moving a moving image) a subject (for example, a document or the like). For example, the photographing unit 110 may acquire video data. Further, the photographing unit 110 may acquire ancillary data.

ここで、撮影部110は、CCD(Charge Coupled Device)、および/または、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の撮像素子を備えたカメラ等であってもよい。 Here, the photographing unit 110 may be a camera or the like provided with an image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) and / or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor).

また、撮影部110は、被写体を静止画撮影することで、静止画の画像データを取得してもよい。ここで、フレームは、非圧縮の画像データであってもよい。また、フレームは、高解像度の画像データであってもよい。 Further, the photographing unit 110 may acquire the image data of the still image by photographing the subject as a still image. Here, the frame may be uncompressed image data. Further, the frame may be high-resolution image data.

ここで、高解像度とは、フルハイビジョン、4K解像度、または、スーパーハイビジョン(8K解像度)等であってもよい。また、撮影部110は、24fpsまたは30fps等で動画撮影してもよい。また、撮影部110は、カメラであってもよい。 Here, the high resolution may be full high-definition, 4K resolution, super high-definition (8K resolution), or the like. Further, the photographing unit 110 may shoot a moving image at 24 fps, 30 fps or the like. Further, the photographing unit 110 may be a camera.

記憶部106は、ストレージ手段であり、例えばRAM・ROM等のメモリ、ハードディスクのような固定ディスク装置、SSD(Solid State Drive)、および/または、光ディスク等を用いることができる。 The storage unit 106 is a storage means, and for example, a memory such as a RAM / ROM, a fixed disk device such as a hard disk, an SSD (Solid State Drive), and / or an optical disk or the like can be used.

また、記憶部106は、各種のデータベース、テーブル、バッファ、および/または、ファイル(特徴データファイル106a、および、画像データファイル106b等)を格納する。ここで、記憶部106には、CPU(Central Processing Unit)に命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラム等が記録されていてもよい。 In addition, the storage unit 106 stores various databases, tables, buffers, and / or files (feature data file 106a, image data file 106b, etc.). Here, the storage unit 106 may record a computer program or the like for giving instructions to the CPU (Central Processing Unit) to perform various processes.

これら記憶部106の各構成要素のうち、特徴データファイル106aは、複数の帳票の特徴に関する特徴データを記憶(登録)する。ここで、特徴は、帳票の部分特徴、および/または、全体特徴等であってもよい。 Among the constituent elements of the storage unit 106, the feature data file 106a stores (registers) feature data related to the features of a plurality of forms. Here, the features may be partial features and / or overall features of the form.

ここで、部分特徴は、帳票の罫線、文字、および/または、特徴的画像等から構成されてもよい。ここで、特徴的画像は、絵柄画像、文字画像、顔画像、または、背景画像等であってもよい。また、全体特徴は、複数の部分特徴を示してもよい。 Here, the partial feature may be composed of a ruled line of a form, characters, and / or a characteristic image or the like. Here, the characteristic image may be a picture image, a character image, a face image, a background image, or the like. Moreover, the whole feature may show a plurality of partial features.

また、画像データファイル106bは、画像データ(フレーム等)を記憶する。ここで、画像データファイル106bは、原稿画像データ、原稿の一部領域の領域画像データ、および/または、原稿の分割領域の分割領域画像データを記憶していてもよい。 Further, the image data file 106b stores image data (frames and the like). Here, the image data file 106b may store the original image data, the area image data of a part of the original, and / or the divided area image data of the divided area of the original.

また、画像データファイル106bは、原稿、および/または、分割領域等の位置データを記憶していてもよい。また、画像データファイル106bは、画像データに対応する文字データを記憶していてもよい。 Further, the image data file 106b may store the original and / or the position data such as the divided area. Further, the image data file 106b may store character data corresponding to the image data.

例えば、画像データファイル106bは、画像データから識別した帳票種、および/または、帳票に記載された文字に関する文字データを記憶していてもよい。また、画像データファイル106bは、映像データを記憶していてもよい。また、画像データファイル106bは、アンシラリデータを記憶していてもよい。 For example, the image data file 106b may store the form type identified from the image data and / or the character data relating to the characters described in the form. Further, the image data file 106b may store video data. Further, the image data file 106b may store ancillary data.

また、制御部102は、モバイル端末100を統括的に制御するCPU、GPU(Graphics Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、および/または、FPGA(Field−Programming Gate Array)等を含む有形のコントローラから構成されてもよい。 Further, the control unit 102 is a CPU, GPU (Graphics Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Special Circuit), and ASIC (Application Special Circuit) , FPGA (Field-Programming Gate Array) and the like may be composed of a tangible controller.

また、制御部102は、制御プログラムと各種の処理手順等を規定したプログラムと所要データとを格納するための内部メモリを有し、これらプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。 Further, the control unit 102 has an internal memory for storing a control program, a program defining various processing procedures, and required data, and performs information processing for executing various processes based on these programs. Do.

ここで、制御部102は、機能概念的に、フレーム取得部102a、原稿取得部102b、部分特徴判定部102c、全体特徴判定部102d、再取得部102e、画像表示部102f、および、OCR部102gを備える。 Here, the control unit 102 functionally conceptually includes a frame acquisition unit 102a, a document acquisition unit 102b, a partial feature determination unit 102c, an overall feature determination unit 102d, a reacquisition unit 102e, an image display unit 102f, and an OCR unit 102g. To be equipped with.

フレーム取得部102aは、画像データ(フレーム)を取得する。ここで、フレーム取得部102aは、撮影部110の撮影による画像データを取得してもよい。また、フレーム取得部102aは、非圧縮且つ高解像度の画像データを取得してもよい。 The frame acquisition unit 102a acquires image data (frame). Here, the frame acquisition unit 102a may acquire image data taken by the photographing unit 110. Further, the frame acquisition unit 102a may acquire uncompressed and high-resolution image data.

また、フレーム取得部102aは、撮影部110による連続画像撮影または動画撮影を制御して、1コマに相当する画像データ(フレーム)を取得してもよい。また、フレーム取得部102aは、撮影部110による静止画撮影を制御して、画像データを取得してもよい。また、フレーム取得部102aは、アンシラリデータを取得してもよい。 Further, the frame acquisition unit 102a may control continuous image shooting or moving image shooting by the shooting unit 110 to acquire image data (frame) corresponding to one frame. Further, the frame acquisition unit 102a may control the still image photography by the photographing unit 110 to acquire image data. Further, the frame acquisition unit 102a may acquire ancillary data.

原稿取得部102bは、原稿の原稿画像データを取得する。ここで、原稿取得部102bは、フレームから原稿の原稿画像データを取得してもよい。また、原稿取得部102bは、フレームから原稿の一部領域の領域画像データを取得してもよい。ここで、原稿は、矩形原稿であってもよい。 The document acquisition unit 102b acquires the document image data of the document. Here, the document acquisition unit 102b may acquire the document image data of the document from the frame. Further, the document acquisition unit 102b may acquire area image data of a part of the document from the frame. Here, the original may be a rectangular original.

また、原稿取得部102bは、フレームから原稿の分割領域の分割領域画像データを取得してもよい。ここで、原稿取得部102bは、フレームから原稿の位置データを検出してもよい。ここで、原稿取得部102bは、フレームから原稿のコーナー座標(4点)を検出してもよい。 Further, the document acquisition unit 102b may acquire the divided area image data of the divided area of the document from the frame. Here, the document acquisition unit 102b may detect the position data of the document from the frame. Here, the document acquisition unit 102b may detect the corner coordinates (4 points) of the document from the frame.

また、原稿取得部102bは、フレームから原稿のレイアウトを検出してもよい。また、原稿取得部102bは、エッジ検出法、および/または、特徴点マッチング法を用いて、フレームから原稿の位置データを検出し、原稿の位置データに基づいて、原稿画像データを取得してもよい。 Further, the document acquisition unit 102b may detect the layout of the document from the frame. Further, the document acquisition unit 102b may detect the position data of the document from the frame by using the edge detection method and / or the feature point matching method, and acquire the document image data based on the position data of the document. Good.

部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する。 The partial feature determination unit 102c determines whether or not the partial feature of the form registered in the feature data file 106a matches the document partial feature in the manuscript at the position corresponding to the position of the partial feature in the form. To judge.

ここで、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の1つの部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定してもよい。 Here, the partial feature determination unit 102c has one partial feature of the form registered in the feature data file 106a, and a document partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form. It may be determined whether or not they match.

また、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の1つの部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴と、の一致度合を閾値と比較することにより、部分特徴と原稿部分特徴とが一致するか否かを判定してもよい。 Further, the partial feature determination unit 102c matches one partial feature of the form registered in the feature data file 106a with the document partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form. By comparing the degree with the threshold value, it may be determined whether or not the partial feature and the original partial feature match.

また、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の部分特徴を構成する罫線、文字および/または特徴的画像の、位置(座標)、色の階調値、数および/またはサイズに基づいて、当該部分特徴と当該部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴との一致度合を閾値と比較することにより、部分特徴と原稿部分特徴とが一致するか否かを判定してもよい。 Further, the partial feature determination unit 102c uses the position (coordinates), color gradation value, number and / or of the ruled lines, characters and / or characteristic images constituting the partial features of the form registered in the feature data file 106a. Whether or not the partial feature and the original partial feature match by comparing the degree of matching between the partial feature and the original partial feature in the manuscript at the position corresponding to the position of the partial feature with the threshold value based on the size. May be determined.

ここで、サイズは、長さ、大きさ、角度、および/または、幅等であってもよく、これらの組み合わせで表された概念(例えば、形状等)であってもよい。 Here, the size may be a length, a size, an angle, and / or a width, or a concept represented by a combination thereof (for example, a shape, etc.).

また、部分特徴が罫線の場合、部分特徴判定部102cは、罫線の交点座標の位置、罫線の色の階調値、罫線の本数、ならびに/または、罫線の長さおよび/もしくは幅等に基づいて、部分特徴と原稿部分特徴との一致度合を閾値と比較してもよい。 When the partial feature is a ruled line, the partial feature determination unit 102c is based on the position of the intersection coordinates of the ruled line, the gradation value of the color of the ruled line, the number of ruled lines, and / or the length and / or width of the ruled line. Therefore, the degree of coincidence between the partial feature and the partial feature of the original may be compared with the threshold value.

また、部分特徴が文字の場合、部分特徴判定部102cは、文字の位置、文字の色の階調値、文字の個数、ならびに/または、文字の領域の大きさ、長さおよび/もしくは幅等に基づいて、部分特徴と原稿部分特徴との一致度合を閾値と比較してもよい。 When the partial feature is a character, the partial feature determination unit 102c determines the position of the character, the gradation value of the color of the character, the number of characters, and / or the size, length, and / or width of the area of the character. The degree of agreement between the partial features and the original partial features may be compared with the threshold value based on the above.

また、部分特徴が特徴的画像(例えば、絵柄画像等)の場合、特徴的画像の位置、特徴的画像の色の階調値、特徴的画像の個数、ならびに/または、特徴的画像の大きさ、長さ、幅および/もしくは形状等に基づいて、部分特徴と原稿部分特徴との一致度合を閾値と比較してもよい。 When the partial feature is a characteristic image (for example, a picture image), the position of the characteristic image, the color gradation value of the characteristic image, the number of characteristic images, and / or the size of the characteristic image. , Length, width and / or shape, etc., and the degree of agreement between the partial feature and the original partial feature may be compared with the threshold value.

全体特徴判定部102dは、特徴データファイル106aに登録された帳票の全体特徴と、原稿の原稿全体特徴と、が一致するか否かを判定する。 The overall feature determination unit 102d determines whether or not the overall feature of the form registered in the feature data file 106a matches the overall feature of the original manuscript.

ここで、全体特徴判定部102dは、部分特徴判定部102cにより部分特徴と原稿部分特徴とが一致すると判定された場合、特徴データファイル106aに登録された帳票の全体特徴と、原稿の原稿全体特徴と、が一致するか否かを判定してもよい。 Here, when the partial feature determination unit 102d determines that the partial feature and the original partial feature match, the overall feature determination unit 102d sets the overall feature of the form registered in the feature data file 106a and the overall feature of the original document. And may be determined whether or not they match.

ここで、全体特徴判定部102dは、部分特徴判定部102cにより部分特徴と原稿部分特徴とが一致すると判定された場合、特徴データファイル106aに登録された帳票の複数の部分特徴と、当該帳票中の当該各部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定してもよい。 Here, when the partial feature determination unit 102d determines that the partial feature and the original partial feature match, the overall feature determination unit 102d includes a plurality of partial features of the form registered in the feature data file 106a and the form. It may be determined whether or not the original partial features in the original at the positions corresponding to the positions of the respective partial features of the above match.

再取得部102eは、特徴判定に用いたフレームを取得する、または、撮影部110の再度の撮影による画像データ(フレーム)を取得する。ここで、再取得部102eは、更に、疑似シャッター動作情報を出力させてもよい。 The reacquisition unit 102e acquires the frame used for the feature determination, or acquires the image data (frame) obtained by the re-imaging of the photographing unit 110. Here, the reacquisition unit 102e may further output pseudo shutter operation information.

ここで、再取得部102eは、部分特徴判定部102cにより部分特徴と原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、撮影部110の再度の撮影によるフレームを取得してもよい。 Here, when the partial feature determination unit 102c determines that the partial feature and the original partial feature do not match, the reacquisition unit 102e may acquire the frame by re-imaging of the photographing unit 110.

また、再取得部102eは、全体特徴判定部102dにより全体特徴と原稿全体特徴とが一致しないと判定された場合、撮影部110の再度の撮影によるフレームを取得してもよい。 Further, the reacquisition unit 102e may acquire a frame by re-imaging of the photographing unit 110 when the overall feature determining unit 102d determines that the overall feature and the entire document feature do not match.

また、再取得部102eは、全体特徴判定部102dにより複数の部分特徴と原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、撮影部110の再度の撮影によるフレームを取得してもよい。 Further, when the reacquisition unit 102e determines that the plurality of partial features and the original partial features do not match by the overall feature determination unit 102d, the reacquisition unit 102e may acquire the frame by re-imaging of the photographing unit 110.

また、再取得部102eは、部分特徴判定部102cにより、特徴データファイル106aに登録された全ての帳票の1つの部分特徴と当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、撮影部110の再度の撮影によるフレームを取得してもよい。 Further, the reacquisition unit 102e is in the manuscript at a position corresponding to one partial feature of all the forms registered in the feature data file 106a by the partial feature determination unit 102c and the position of the partial feature in the form. If it is determined that the features of the original portion do not match, the frame may be acquired by re-imaging of the photographing unit 110.

また、再取得部102eは、部分特徴判定部102cにより部分特徴と原稿部分特徴とが一致すると判定された場合、特徴判定に用いたフレームを取得、または、撮影部110の再度の撮影によるフレームを取得し、その際、疑似シャッター動作情報を出力させてもよい。 Further, when the partial feature determination unit 102c determines that the partial feature and the original partial feature match, the reacquisition unit 102e acquires the frame used for the feature determination or re-photographs the frame of the photographing unit 110. It may be acquired, and at that time, pseudo shutter operation information may be output.

ここで、再取得部102eは、特徴判定により識別された帳票が、例えば、免許証または名刺等の小型の帳票の場合、特徴判定に用いたフレームをそのまま取得してもよい。 Here, when the form identified by the feature determination is a small form such as a driver's license or a business card, the reacquisition unit 102e may acquire the frame used for the feature determination as it is.

一方、再取得部102eは、特徴判定により識別された帳票が、例えば、A4等の高解像度が必要な帳票の場合、撮影部110の再度の撮影による高解像度且つ非圧縮の新たなフレームを取得してもよい。 On the other hand, when the form identified by the feature determination is a form that requires high resolution such as A4, the reacquisition unit 102e acquires a new high resolution and uncompressed frame by re-imaging the photographing unit 110. You may.

また、再取得部102eは、撮影部110による撮影(連続画像撮影、動画撮影、または、静止画撮影等)を制御して、新たなフレームを取得してもよい。また、再取得部102eは、更に、取得したフレームを画像データファイル106bに格納してもよい。 Further, the reacquisition unit 102e may acquire a new frame by controlling the shooting (continuous image shooting, moving image shooting, still image shooting, etc.) by the shooting unit 110. Further, the reacquisition unit 102e may further store the acquired frame in the image data file 106b.

画像表示部102fは、画像データを表示させる。ここで、画像表示部102fは、フレーム、および/または、原稿画像データを表示させてもよい。 The image display unit 102f displays image data. Here, the image display unit 102f may display the frame and / or the original image data.

また、画像表示部102fは、画像データを入出力部112に表示させてもよい。また、画像表示部102fは、文字データを表示させてもよい。 Further, the image display unit 102f may display the image data on the input / output unit 112. Further, the image display unit 102f may display character data.

OCR部102gは、画像データに対してOCR処理を行い、文字データを取得する。ここで、OCR部102gは、原稿画像データ、または、フレームに対してOCR処理を行い、文字データを取得してもよい。また、OCR部102gは、更に、取得した文字データを画像データファイル106bに格納してもよい。 The OCR unit 102g performs OCR processing on the image data and acquires character data. Here, the OCR unit 102g may perform OCR processing on the original image data or the frame to acquire character data. Further, the OCR unit 102g may further store the acquired character data in the image data file 106b.

[本実施形態の処理]
上述した構成のモバイル端末100で実行される処理の一例について、図2から図7を参照して、本実施形態における帳票特徴判定処理の一例について説明する。
[Processing of this embodiment]
An example of the form feature determination process in the present embodiment will be described with reference to FIGS. 2 to 7 with respect to an example of the process executed by the mobile terminal 100 having the above-described configuration.

[帳票特徴判定処理(その1)]
まず、図2および図3を参照して、本実施形態における登録帳票が1種類の場合の帳票特徴判定処理の一例について説明する。図2は、本実施形態のモバイル端末100における処理の一例を示すフローチャートである。
[Form feature judgment processing (1)]
First, with reference to FIGS. 2 and 3, an example of the form feature determination process when there is one type of registered form in the present embodiment will be described. FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing in the mobile terminal 100 of the present embodiment.

図2に示すように、まず、フレーム取得部102aは、撮影部(カメラ)110を起動させ、撮影部110による連続画像撮影または動画撮影を制御する(ステップSA−1)。 As shown in FIG. 2, first, the frame acquisition unit 102a activates the shooting unit (camera) 110 to control continuous image shooting or moving image shooting by the shooting unit 110 (step SA-1).

そして、フレーム取得部102aは、カメラ110により撮影された画像のフレームを入力(取得)する(ステップSA−2)。 Then, the frame acquisition unit 102a inputs (acquires) a frame of the image captured by the camera 110 (step SA-2).

そして、原稿取得部102bは、エッジ検出法、および/または、特徴点マッチング法を用いて、フレーム取得部102aにより取得されたフレームから矩形原稿の原稿画像データを切り出す(ステップSA−3)。 Then, the document acquisition unit 102b cuts out the document image data of the rectangular document from the frame acquired by the frame acquisition unit 102a by using the edge detection method and / or the feature point matching method (step SA-3).

そして、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の1つの部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴を検出する(ステップSA−4)。 Then, the partial feature determination unit 102c detects the document partial feature in the document at the position corresponding to the position of one partial feature of the form registered in the feature data file 106a (step SA-4).

ここで、特徴データファイル106aには、帳票毎に位置情報と特徴情報(罫線、文字画像、テキスト、絵柄画像、および、顔画像等)とが予め登録されていてもよい。ここで、色とは、RGB、HSV、Lab、または、YUV等の階調値であってもよい。 Here, in the feature data file 106a, position information and feature information (ruled lines, character images, texts, picture images, face images, etc.) may be registered in advance for each form. Here, the color may be a gradation value such as RGB, HSV, Lab, or YUV.

すなわち、本実施形態においては、他にはない固有の特徴および領域情報を事前に帳票データとして登録していてもよい。 That is, in the present embodiment, unique features and area information that cannot be found elsewhere may be registered as form data in advance.

そして、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の1つの部分特徴と、検出した原稿部分特徴と、の一致度合を閾値と比較することにより、部分特徴と原稿部分特徴とが一致する(矩形原稿が対象の帳票)か否かを判定する(ステップSA−5)。 Then, the partial feature determination unit 102c compares the degree of agreement between one partial feature of the form registered in the feature data file 106a and the detected original partial feature with the threshold value to obtain the partial feature and the original partial feature. (Step SA-5), it is determined whether or not the items match (the form for which the rectangular document is the target).

このように、本実施形態においては、切り出した画像データを特徴検出し、予め特徴データファイル106aに登録してある帳票の特徴との整合性を判定している。 As described above, in the present embodiment, the cut-out image data is feature-detected, and the consistency with the feature of the form registered in the feature data file 106a in advance is determined.

ここで、本実施形態において、整合性の判定には、交点座標の位置、色の階調値、罫線の本数、長さもしくは幅、または、文字の数等が閾値を満たすか否かを判定してもよく、画像が一致するか否かを判定してもよい。 Here, in the present embodiment, in the determination of consistency, it is determined whether or not the position of the intersection coordinates, the gradation value of the color, the number of ruled lines, the length or width, the number of characters, etc. satisfy the threshold value. Alternatively, it may be determined whether or not the images match.

すなわち、本実施形態においては、部分特徴の位置(座標等)、色、数、および/または、サイズ(長さ、大きさおよび/または幅等)で部分特徴判定をしてもよい。 That is, in the present embodiment, the partial feature determination may be made based on the position (coordinates, etc.), color, number, and / or size (length, size, and / or width, etc.) of the partial feature.

そして、部分特徴判定部102cは、矩形原稿が対象の帳票ではないと判定した場合(ステップSA−5:No)、画像再取得依頼を行い、処理をステップSA−1に移行させる。 Then, when the partial feature determination unit 102c determines that the rectangular original is not the target form (step SA-5: No), the partial feature determination unit 102c makes an image reacquisition request and shifts the process to step SA-1.

一方、部分特徴判定部102cは、矩形原稿が対象の帳票であると判定した場合(ステップSA−5:Yes)、処理をステップSA−6に移行させる。 On the other hand, when the partial feature determination unit 102c determines that the rectangular original is the target form (step SA-5: Yes), the process shifts to step SA-6.

すなわち、本実施形態において、登録済み帳票との整合が取れれば、整合した帳票種別情報を設定し、後段の画像処理(OCR解析等)へ処理を遷移させてもよい。 That is, in the present embodiment, if the registered form is consistent, the matched form type information may be set and the process may be shifted to the image processing (OCR analysis or the like) in the subsequent stage.

そして、再取得部102eは、特徴判定に用いたフレームを取得する、または、カメラ110による撮影を制御して、高解像度且つ非圧縮の新たなフレームを取得し、画像データファイル106bに格納し、その際、疑似シャッター動作情報を入出力部112に出力させる(ステップSA−6)。 Then, the reacquisition unit 102e acquires the frame used for the feature determination, or controls the shooting by the camera 110 to acquire a new high-resolution and uncompressed frame and stores it in the image data file 106b. At that time, the pseudo shutter operation information is output to the input / output unit 112 (step SA-6).

すなわち、本実施形態においては、目的の帳票と判断できたら、自動的に擬似シャッターを切り、画像データを取得してもよい。 That is, in the present embodiment, if it is determined that the form is the target form, the pseudo shutter may be automatically released and the image data may be acquired.

そして、OCR部102gは、再取得部102eにより取得されたフレームに含まれる原稿画像データ、または、フレームに対して画像処理(OCR処理)による文字認識を行い、文字データを取得する(ステップSA−7)。 Then, the OCR unit 102g acquires the character data by performing character recognition on the original image data included in the frame acquired by the reacquisition unit 102e or the frame by image processing (OCR processing) (step SA-). 7).

そして、画像表示部102fは、特徴判定により識別された帳票の帳票名、OCR部102gにより取得された文字データ、再取得部102eにより取得されたフレームに含まれる原稿画像データを入出力部112に出力(表示)させ(ステップSA−8)、処理を終了する。 Then, the image display unit 102f sends the form name of the form identified by the feature determination, the character data acquired by the OCR unit 102g, and the manuscript image data included in the frame acquired by the reacquisition unit 102e to the input / output unit 112. Output (display) is performed (step SA-8), and the process ends.

ここで、図3を参照して、本実施形態における画面表示の一例について説明する。図3は、本実施形態における画面表示の一例を示す図である。 Here, an example of screen display in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing an example of screen display in the present embodiment.

図3に示すように、本実施形態においては、特徴判定により識別された帳票の帳票名(運転免許証)および当該帳票のアイコンと、帳票に記載されている文字の情報(氏名、生年月日、住所、有効期限、および/または、免許証番号等)と、原稿画像データと、を入出力部(ディスプレイ)112に表示させてもよい。 As shown in FIG. 3, in the present embodiment, the form name (driver's license) of the form identified by the feature determination, the icon of the form, and the character information (name, date of birth) written on the form. , Address, expiration date, and / or license number, etc.) and manuscript image data may be displayed on the input / output unit (display) 112.

そして、本実施形態において、表示後の画面へのユーザ操作などによって、帳票に応じたサービス(システム)等に、読み取った情報を受け渡す(データ送信する)ことで、ユーザの所望のデータ処理を実現できる。 Then, in the present embodiment, the read information is passed (data transmission) to the service (system) or the like according to the form by the user operation on the screen after the display, thereby performing the desired data processing of the user. realizable.

このように、本実施形態においては、部分的な特徴判定を実施することで、高速なリトライ処理を実現している。 As described above, in the present embodiment, high-speed retry processing is realized by performing partial feature determination.

[帳票特徴判定処理(その2)]
次に、図4から図6を参照して、本実施形態における登録帳票が複数種類の場合の帳票特徴判定処理の一例について説明する。図4は、本実施形態のモバイル端末100における処理の一例を示すフローチャートである。
[Form feature judgment processing (2)]
Next, with reference to FIGS. 4 to 6, an example of the form feature determination process when there are a plurality of types of registered forms in the present embodiment will be described. FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing in the mobile terminal 100 of the present embodiment.

図4に示すように、まず、フレーム取得部102aは、撮影部(カメラ)110を起動させ、撮影部110による連続画像撮影または動画撮影を制御する(ステップSB−1)。 As shown in FIG. 4, first, the frame acquisition unit 102a activates the shooting unit (camera) 110 to control continuous image shooting or moving image shooting by the shooting unit 110 (step SB-1).

そして、フレーム取得部102aは、カメラ110により撮影された画像のフレームを入力(取得)する(ステップSB−2)。 Then, the frame acquisition unit 102a inputs (acquires) a frame of the image captured by the camera 110 (step SB-2).

そして、原稿取得部102bは、エッジ検出法、および/または、特徴点マッチング法を用いて、フレーム取得部102aにより取得されたフレームから矩形原稿の原稿画像データを切り出す(ステップSB−3)。 Then, the document acquisition unit 102b cuts out the document image data of the rectangular document from the frame acquired by the frame acquisition unit 102a by using the edge detection method and / or the feature point matching method (step SB-3).

そして、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の1つの部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴を検出する(ステップSB−4)。 Then, the partial feature determination unit 102c detects the document partial feature in the document at the position corresponding to the position of one partial feature of the form registered in the feature data file 106a (step SB-4).

そして、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録された帳票の1つの部分特徴と、検出した原稿部分特徴と、の一致度合を閾値と比較することにより、部分特徴と原稿部分特徴とが一致する(矩形原稿が対象の帳票)か否かを判定する(ステップSB−5)。 Then, the partial feature determination unit 102c compares the degree of agreement between one partial feature of the form registered in the feature data file 106a and the detected original partial feature with the threshold value to obtain the partial feature and the original partial feature. (Step SB-5), it is determined whether or not the items match (the form for which the rectangular document is the target).

このように、本実施形態においては、帳票の特徴量を検出および判定しているため、同じサイズの帳票であっても高精度に識別可能である。 As described above, in the present embodiment, since the feature amount of the form is detected and determined, even the form of the same size can be identified with high accuracy.

そして、部分特徴判定部102cは、矩形原稿が対象の帳票ではないと判定した場合(ステップSB−5:No)、処理をステップSB−6に移行させる。 Then, when the partial feature determination unit 102c determines that the rectangular document is not the target form (step SB-5: No), the process shifts to step SB-6.

そして、部分特徴判定部102cは、特徴データファイル106aに登録済みの全ての帳票の1つの部分特徴と、検出した原稿部分特徴と、が一致するか否かの判定が完了したか否かを判定する(ステップSB−6)。 Then, the partial feature determination unit 102c determines whether or not the determination of whether or not one partial feature of all the forms registered in the feature data file 106a and the detected original partial feature match is completed. (Step SB-6).

そして、部分特徴判定部102cは、登録済みの全ての帳票の1つの部分特徴と、検出した原稿部分特徴と、が一致するか否かの判定が完了したと判定した場合(ステップSB−6:Yes)、画像再取得依頼を行い、処理をステップSB−1に移行させる。 Then, when the partial feature determination unit 102c determines that the determination of whether or not one partial feature of all the registered forms and the detected original partial feature match is completed (step SB-6: Yes), the image reacquisition request is made, and the process shifts to step SB-1.

一方、部分特徴判定部102cは、登録済みの全ての帳票の1つの部分特徴と、検出した原稿部分特徴と、が一致するか否かの判定が完了していないと判定した場合(ステップSB−6:No)、比較対象とする特徴データファイル106aに登録された帳票の種類を変更して、処理をステップSB−4に移行させる。 On the other hand, when the partial feature determination unit 102c determines that the determination of whether or not one partial feature of all the registered forms and the detected original partial feature match has not been completed (step SB-). 6: No), the type of the form registered in the feature data file 106a to be compared is changed, and the process is shifted to step SB-4.

ここで、図5を参照して、本実施形態における部分特徴判定の一例について説明する。図5は、本実施形態における部分特徴判定の一例を示す図である。 Here, an example of partial feature determination in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of partial feature determination in the present embodiment.

図5に示すように、本実施形態においては、切り出した原稿画像データを、予め特徴データファイル106aに登録してある帳票の部分特徴との整合性を判定してもよい。 As shown in FIG. 5, in the present embodiment, the consistency of the cut-out original image data with the partial features of the form registered in the feature data file 106a in advance may be determined.

このように、本実施形態において、整合性の判定は、部分的な特徴判定のため、登録済みの帳票が複数あっても高速に判定を実施でき、エラー時のリトライ処理も高速に行うことができる。 As described above, in the present embodiment, since the consistency determination is a partial feature determination, the determination can be performed at high speed even if there are a plurality of registered forms, and the retry process at the time of error can be performed at high speed. it can.

図4に戻り、部分特徴判定部102cは、矩形原稿が対象の帳票であると判定した場合(ステップSB−5:Yes)、処理をステップSB−7に移行させる。すなわち、本実施形態においては、登録済み帳票との整合が取れれば、全体特徴検出へ処理を遷移させる。 Returning to FIG. 4, when the partial feature determination unit 102c determines that the rectangular document is the target form (step SB-5: Yes), the process shifts to step SB-7. That is, in the present embodiment, if the registered form is consistent, the process is shifted to the overall feature detection.

そして、全体特徴判定部102dは、原稿中の原稿全体特徴(例えば、特徴データファイル106aに登録された帳票の複数の部分特徴の位置に対応する位置にある原稿中の原稿部分特徴)を検出する(ステップSB−7)。 Then, the overall feature determination unit 102d detects the entire document feature in the manuscript (for example, the manuscript partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the plurality of partial features of the form registered in the feature data file 106a). (Step SB-7).

そして、全体特徴判定部102dは、特徴データファイル106aに登録された、部分特徴判定部102cにより対象の帳票であると判定された帳票の全体特徴と、原稿の原稿全体特徴と、が一致する(矩形原稿が対象の帳票)か否かを判定する(ステップSB−8)。 Then, the overall feature determination unit 102d matches the overall feature of the form registered in the feature data file 106a and determined by the partial feature determination unit 102c to be the target form with the overall feature of the original manuscript ( It is determined whether or not the rectangular original is the target form (step SB-8).

ここで、図6を参照して、本実施形態における全体特徴判定の一例について説明する。図6は、本実施形態における全体特徴判定の一例を示す図である。 Here, an example of overall feature determination in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram showing an example of overall feature determination in the present embodiment.

本実施形態においては、全体特徴判定において、画像全体の全体特徴と登録済み帳票の全体特徴との比較を行ってもよい。ここで、部分特徴判定と同様に、特徴データファイル106aに登録済みの特徴データを元に、比較を行ってもよい。 In the present embodiment, in the overall feature determination, the overall feature of the entire image may be compared with the overall feature of the registered form. Here, as in the partial feature determination, comparison may be performed based on the feature data registered in the feature data file 106a.

図6に示すように、例えば、本実施形態においては、運転免許証の場合、氏名、生年月日、住所、有効期限、および、免許証番号等のレイアウト判定を実施してもよい。 As shown in FIG. 6, for example, in the case of a driver's license, in the case of the driver's license, layout determination such as name, date of birth, address, expiration date, and license number may be performed.

図4に戻り、全体特徴判定部102dは、矩形原稿が対象の帳票ではないと判定した場合(ステップSB−8:No)、画像再取得依頼を行い、処理をステップSB−1に移行させる。 Returning to FIG. 4, when the overall feature determination unit 102d determines that the rectangular document is not the target form (step SB-8: No), the image reacquisition request is made, and the process shifts to step SB-1.

すなわち、本実施形態においては、部分特徴判定で特定帳票の一部の部分特徴と整合性が取れたが、全体特徴判定で整合性が取れなかった場合、最初のシーケンスの画像データの取得(再撮影)からやり直しをさせる。 That is, in the present embodiment, if the partial feature determination is consistent with some partial features of the specific form, but the overall feature determination is not consistent, the image data of the first sequence is acquired (re-). Let's start over from (shooting).

一方、全体特徴判定部102dは、矩形原稿が対象の帳票であると判定した場合(ステップSB−8:Yes)、処理をステップSB−9に移行させる。 On the other hand, when the overall feature determination unit 102d determines that the rectangular original is the target form (step SB-8: Yes), the process shifts to step SB-9.

すなわち、本実施形態においては、全体特徴判定で整合性が取れた場合、整合した帳票種別情報を設定し、画像処理(OCR解析等)へ処理を遷移させる。ここで、全体特徴判定部102dは、各種帳票ごとに画像処理に必要な情報を取得してもよい。 That is, in the present embodiment, when consistency is obtained in the overall feature determination, the consistent form type information is set and the processing is shifted to image processing (OCR analysis or the like). Here, the overall feature determination unit 102d may acquire information necessary for image processing for each of the various forms.

そして、再取得部102eは、特徴判定に用いたフレームを取得する、または、カメラ110による撮影を制御して、高解像度且つ非圧縮の新たなフレームを取得し、画像データファイル106bに格納し、その際、疑似シャッター動作情報を入出力部112に出力させる(ステップSB−9)。 Then, the reacquisition unit 102e acquires the frame used for the feature determination, or controls the shooting by the camera 110 to acquire a new high-resolution and uncompressed frame and stores it in the image data file 106b. At that time, the pseudo shutter operation information is output to the input / output unit 112 (step SB-9).

そして、OCR部102gは、再取得部102eにより取得されたフレームに含まれる原稿画像データ、または、フレームに対して画像処理(OCR処理)による文字認識を行い、文字データを取得する(ステップSB−10)。 Then, the OCR unit 102g acquires the character data by performing character recognition on the original image data included in the frame acquired by the reacquisition unit 102e or the frame by image processing (OCR processing) (step SB-). 10).

そして、画像表示部102fは、特徴判定により識別された帳票名、OCR部102gにより取得された文字データ、再取得部102eにより取得されたフレームに含まれる原稿画像データを入出力部112に出力(表示)させ(ステップSB−11)、処理を終了する。 Then, the image display unit 102f outputs the form name identified by the feature determination, the character data acquired by the OCR unit 102g, and the manuscript image data included in the frame acquired by the reacquisition unit 102e to the input / output unit 112 ( (Display) (step SB-11), and the process ends.

このように、本実施形態においては、特徴判定を2段階で実施することで、精度よく高速に帳票識別を実施することが可能である。 As described above, in the present embodiment, the form identification can be performed accurately and at high speed by performing the feature determination in two stages.

[帳票特徴判定処理(その3)]
そして、図7を参照して、本実施形態における登録帳票が複数種類の場合の帳票特徴判定処理の一例について説明する。図7は、本実施形態のモバイル端末100における処理の一例を示すフローチャートである。
[Form feature judgment processing (3)]
Then, with reference to FIG. 7, an example of the form feature determination process when there are a plurality of types of registered forms in the present embodiment will be described. FIG. 7 is a flowchart showing an example of processing in the mobile terminal 100 of the present embodiment.

まず、図7に示すステップSC−1からステップSC−7の処理は、図4に示すステップSB−1からステップSB−7の処理と同一であるため、説明を省略する。 First, since the processing of steps SC-1 to SC-7 shown in FIG. 7 is the same as the processing of steps SB-1 to SB-7 shown in FIG. 4, the description thereof will be omitted.

そして、全体特徴判定部102dは、特徴データファイル106aに登録された、部分特徴判定部102cにより対象の帳票であると判定された帳票の全体特徴と、原稿の原稿全体特徴と、が一致する(矩形原稿が対象の帳票)か否かを判定する(ステップSC−8)。 Then, the overall feature determination unit 102d matches the overall feature of the form registered in the feature data file 106a and determined by the partial feature determination unit 102c to be the target form with the overall feature of the original manuscript ( It is determined whether or not the rectangular original is the target form (step SC-8).

そして、全体特徴判定部102dは、矩形原稿が対象の帳票であると判定した場合(ステップSC−8:Yes)、処理をステップSC−9に移行させる。 Then, when the overall feature determination unit 102d determines that the rectangular document is the target form (step SC-8: Yes), the process shifts to step SC-9.

ここで、図7に示すステップSC−9からステップSC−11の処理は、図4に示すステップSB−9からステップSB−11の処理と同一であるため、説明を省略する。 Here, since the processing of steps SC-9 to SC-11 shown in FIG. 7 is the same as the processing of steps SB-9 to SB-11 shown in FIG. 4, the description thereof will be omitted.

一方、全体特徴判定部102dは、矩形原稿が対象の帳票ではないと判定した場合(ステップSC−8:No)、画像再取得依頼を行い、処理をステップSC−12に移行させる。 On the other hand, when the overall feature determination unit 102d determines that the rectangular original is not the target form (step SC-8: No), the overall feature determination unit 102d requests image reacquisition and shifts the process to step SC-12.

そして、再取得部102eは、撮影部(カメラ)110を起動させ、撮影部110による連続画像撮影または動画撮影を制御する(ステップSC−12)。 Then, the reacquisition unit 102e activates the shooting unit (camera) 110 to control continuous image shooting or moving image shooting by the shooting unit 110 (step SC-12).

そして、再取得部102eは、カメラ110により撮影された画像のフレームを入力(取得)する(ステップSC−13)。 Then, the reacquisition unit 102e inputs (acquires) a frame of the image captured by the camera 110 (step SC-13).

そして、原稿取得部102bは、エッジ検出法、および/または、特徴点マッチング法を用いて、フレーム取得部102aにより取得されたフレームから矩形原稿の原稿画像データを切り出す(ステップSC−14)。 Then, the document acquisition unit 102b cuts out the document image data of the rectangular document from the frame acquired by the frame acquisition unit 102a by using the edge detection method and / or the feature point matching method (step SC-14).

そして、全体特徴判定部102dは、原稿中の原稿全体特徴を検出する(ステップSC−15)。 Then, the overall feature determination unit 102d detects the overall feature of the document in the document (step SC-15).

そして、全体特徴判定部102dは、特徴データファイル106aに登録された、部分特徴判定部102cにより対象の帳票であると判定された帳票の全体特徴と、原稿の原稿全体特徴と、が一致する(矩形原稿が対象の帳票)か否かを判定する(ステップSC−16)。 Then, the overall feature determination unit 102d matches the overall feature of the form registered in the feature data file 106a and determined by the partial feature determination unit 102c to be the target form with the overall feature of the original manuscript ( It is determined whether or not the rectangular original is the target form (step SC-16).

そして、全体特徴判定部102dは、矩形原稿が対象の帳票ではないと判定した場合(ステップSC−16:No)、画像再取得依頼を行い、処理をステップSC−12に移行させる。 Then, when the overall feature determination unit 102d determines that the rectangular document is not the target form (step SC-16: No), the overall feature determination unit 102d requests image reacquisition and shifts the process to step SC-12.

一方、全体特徴判定部102dは、矩形原稿が対象の帳票であると判定した場合(ステップSC−16:Yes)、処理をステップSC−9に移行させる。 On the other hand, when the overall feature determination unit 102d determines that the rectangular document is the target form (step SC-16: Yes), the process shifts to step SC-9.

このように、本実施形態においては、一度、部分特徴判定で撮影対象の媒体が明確となっている場合、2回目以降の処理では、部分特徴判定の処理をパスすることも可能である。 As described above, in the present embodiment, once the medium to be photographed is clarified by the partial feature determination, it is possible to pass the partial feature determination process in the second and subsequent processes.

これにより、本実施形態においては、2回目から部分特徴判定の処理にかかる時間を短縮でき、より高速なリトライ処理が可能となる。 As a result, in the present embodiment, the time required for the partial feature determination process can be shortened from the second time, and a faster retry process can be performed.

このように、本実施形態においては、カメラの動画像データより1フレームだけ抜き出した高解像度の画像データから原稿領域の矩形切り出しを実施し、切り出した原稿領域に対し特徴検出を実施し、帳票種別を判定し、一致するものがなければ、再度画像データの取得からやり直してもよい。 As described above, in the present embodiment, a rectangular cutout of the original area is performed from the high-resolution image data extracted by only one frame from the moving image data of the camera, feature detection is performed on the cut-out document area, and the form type. If there is no match, the image data acquisition may be restarted.

ここで、本実施形態においては、高速かつ高精度に判定を行うために、二段階の特徴判定を実施してもよい。なお、第一段目では、帳票毎に設定した特定の領域の特徴との比較を実施してもよい。 Here, in the present embodiment, in order to make a determination at high speed and with high accuracy, a two-step feature determination may be performed. In the first stage, comparison with the characteristics of a specific area set for each form may be performed.

ここで、帳票毎に設定した特定の領域および特徴は、帳票種別ごとに固有のものであってもよい。また、第二段目では、帳票全体の特徴比較を実施してもよい。それにより、本実施形態においては、高速な処理と高精度な帳票識別とを行うことができる。 Here, the specific areas and features set for each form may be unique to each form type. Further, in the second stage, the characteristics of the entire form may be compared. As a result, in the present embodiment, high-speed processing and highly accurate form identification can be performed.

近年、スマートフォンまたはタブレット等のモバイル端末の普及に伴い、モバイル端末が有するカメラでの文書スキャンの需要が増えている。これは、モバイル端末の利用が、手軽であること、および、従来のスキャナと異なり、専用端末が不要であるというメリットがあるからである。 In recent years, with the spread of mobile terminals such as smartphones and tablets, the demand for document scanning with cameras possessed by mobile terminals has increased. This is because the mobile terminal is easy to use, and unlike the conventional scanner, it does not require a dedicated terminal.

従来から、モバイル端末を使って原稿を自動撮影する仕組みがあり、モバイル端末のカメラを使って個人認証をする場合、個人認証の目的の原稿のみを撮影する必要があった。 Conventionally, there has been a mechanism for automatically shooting a document using a mobile terminal, and when personal authentication is performed using a camera of a mobile terminal, it is necessary to shoot only the document for the purpose of personal authentication.

しかしながら、従来は、不要な原稿を撮影する、または、OCR認識できない画像を撮影するといった課題が存在していた。 However, in the past, there have been problems such as shooting an unnecessary document or shooting an image that cannot be recognized by OCR.

そこで、本実施形態においては、カメラで撮影している対象原稿が、目的の原稿かどうかを判断し、且つ、OCR認識できる原稿であると判断した場合に自動的に撮影する手法を提案している。 Therefore, in the present embodiment, we propose a method of determining whether the target document taken by the camera is a target document and automatically taking a picture when it is determined that the document can be recognized by OCR. There is.

[他の実施形態]
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態以外にも、請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
[Other Embodiments]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention may be implemented in various different embodiments within the scope of the technical idea described in the claims, in addition to the above-described embodiments. It is a thing.

例えば、モバイル端末100は、スタンドアローンの形態で処理を行ってもよく、クライアント端末(モバイル端末100とは別筐体である)からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。 For example, the mobile terminal 100 may perform processing in a stand-alone form, performs processing in response to a request from a client terminal (which is a separate housing from the mobile terminal 100), and outputs the processing result to the client terminal. You may return it to.

また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。 Further, among the processes described in the embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or all the processes described as being performed manually. Alternatively, a part thereof can be automatically performed by a known method.

このほか、明細書中および図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データもしくは検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、または、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 In addition, information including parameters such as processing procedures, control procedures, specific names, registered data of each processing or search conditions, screen examples, or database configurations shown in the specification and drawings are to be specified. Can be changed arbitrarily except for.

また、モバイル端末100に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。 Further, with respect to the mobile terminal 100, each component shown in the figure is a functional concept and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure.

例えば、モバイル端末100の各装置が備える処理機能、特に制御部102にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、CPUおよび当該CPUにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。 For example, with respect to the processing functions included in each device of the mobile terminal 100, particularly each processing function performed by the control unit 102, all or any part thereof is realized by the CPU and a program interpreted and executed by the CPU. It may be realized as hardware by wired logic.

なお、プログラムは、後述する、コンピュータに本発明に係る方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じてモバイル端末100に機械的に読み取られる。すなわち、ROMまたはHDDなどの記憶部106などには、OS(Operating System)と協働してCPUに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、RAMにロードされることによって実行され、CPUと協働して制御部を構成する。 The program is recorded on a non-temporary computer-readable recording medium including a programmed instruction for causing the computer to execute the method according to the present invention, which will be described later, and the mobile terminal 100 is required. Is read mechanically. That is, a computer program for giving instructions to the CPU in cooperation with the OS (Operating System) and performing various processes is recorded in a storage unit 106 such as a ROM or an HDD. This computer program is executed by being loaded into RAM, and constitutes a control unit in cooperation with a CPU.

また、このコンピュータプログラムは、モバイル端末100に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。 Further, this computer program may be stored in an application program server connected to the mobile terminal 100 via an arbitrary network, and all or a part thereof can be downloaded as needed. ..

また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、USBメモリ、SDカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、EPROM、EEPROM、CD−ROM、MO、DVD、および、Blu−ray(登録商標)Disc等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。 Further, the program according to the present invention may be stored in a computer-readable recording medium, or may be configured as a program product. Here, the "recording medium" includes a memory card, a USB memory, an SD card, a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, an EPROM, an EEPROM, a CD-ROM, an MO, a DVD, and a Blu-ray (registered trademark). It shall include any "portable physical medium" such as a disk.

また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、OSに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。 Further, the "program" is a data processing method described in an arbitrary language or description method, regardless of the format such as source code or binary code. The "program" is not necessarily limited to a single program, but is distributed as a plurality of modules or libraries, or cooperates with a separate program represented by the OS to achieve its function. Including things. A well-known configuration or procedure can be used for a specific configuration, a reading procedure, an installation procedure after reading, or the like for reading the recording medium in each device shown in the embodiment.

記憶部106に格納される各種のデータベース等は、RAMもしくはROM等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および/または、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および/または、ウェブページ用ファイル等を格納してもよい。 Various databases and the like stored in the storage unit 106 are memory devices such as RAM or ROM, fixed disk devices such as hard disks, flexible disks, and / or storage means such as optical disks, and are used for various processes and provision of websites. It may store various programs, tables, databases, and / or files for web pages to be used.

また、モバイル端末100は、既知のパーソナルコンピュータ等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、モバイル端末100は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア(プログラム、データ等を含む)を実装することにより実現してもよい。 Further, the mobile terminal 100 may be configured as an information processing device such as a known personal computer, or may be configured by connecting an arbitrary peripheral device to the information processing device. Further, the mobile terminal 100 may be realized by mounting software (including a program, data, etc.) that realizes the method of the present invention on the information processing device.

更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。 Further, the specific form of distribution / integration of the device is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically in an arbitrary unit according to various additions or functional loads. It can be configured in a distributed and integrated manner. That is, the above-described embodiments may be arbitrarily combined and implemented, or the embodiments may be selectively implemented.

以上のように、モバイル端末、画像処理方法、および、プログラムは、産業上の多くの分野、特にカメラで読み込んだ画像を扱う画像処理分野で実施することができ、極めて有用である。 As described above, the mobile terminal, the image processing method, and the program can be implemented in many industrial fields, particularly in the image processing field for handling the image read by the camera, and are extremely useful.

100 モバイル端末
102 制御部
102a フレーム取得部
102b 原稿取得部
102c 部分特徴判定部
102d 全体特徴判定部
102e 再取得部
102f 画像表示部
102g OCR部
106 記憶部
106a 特徴データファイル
106b 画像データファイル
110 撮影部
112 入出力部
114 センサ部
116 通信部
100 Mobile terminal 102 Control unit 102a Frame acquisition unit 102b Manuscript acquisition unit 102c Partial feature determination unit 102d Overall feature determination unit 102e Reacquisition unit 102f Image display unit 102g OCR unit 106 Storage unit 106a Feature data file 106b Image data file 110 Imaging unit 112 Input / output unit 114 Sensor unit 116 Communication unit

Claims (9)

撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得手段と、
前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得手段と、
登録された帳票の部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する部分特徴判定手段と、
前記部分特徴判定手段により前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致すると判定された場合、前記帳票の全体特徴と、前記原稿の原稿全体特徴と、が一致するか否かを判定する全体特徴判定手段と、
前記部分特徴判定手段により前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、または、前記全体特徴判定手段により前記全体特徴と前記原稿全体特徴とが一致しないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得手段と、
を備えたモバイル端末。
A frame acquisition means for acquiring a frame taken by the shooting unit,
A manuscript acquisition means for acquiring manuscript image data of a manuscript from the frame, and
A partial feature determining means for determining whether or not a partial feature of a registered form and a document partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form match.
When the partial feature determining means determines that the partial feature matches the original partial feature, the overall feature determination determines whether or not the overall feature of the form and the entire document feature of the manuscript match. Means and
When it is determined by the partial feature determining means that the partial feature and the original partial feature do not match, or when the overall feature determining means determines that the overall feature and the original document overall feature do not match. A re-acquisition means for acquiring a frame by re-imaging of the photographing unit, and
Mobile terminal equipped with.
前記部分特徴は、前記帳票の複数の項目のうちの一部の項目の特徴であり、前記全体特徴は、前記複数の項目のレイアウトの特徴である、
請求項1に記載のモバイル端末。
The partial feature is a feature of a part of the plurality of items of the form, and the overall feature is a feature of the layout of the plurality of items.
The mobile terminal according to claim 1.
前記部分特徴は、罫線、文字、および/または、特徴的画像から構成される、
請求項1に記載のモバイル端末。
The partial features consist of ruled lines, characters, and / or characteristic images.
The mobile terminal according to claim 1.
前記部分特徴判定手段は、登録された前記帳票の前記部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の前記原稿部分特徴と、の一致度合を閾値と比較することにより、前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致するか否かを判定する、
請求項1に記載のモバイル端末。
The partial feature determining means compares the degree of agreement between the partial feature of the registered form and the document partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form with a threshold value. By doing so, it is determined whether or not the partial feature and the document partial feature match.
The mobile terminal according to claim 1.
前記部分特徴判定手段は、登録された前記帳票の前記部分特徴を構成する罫線、文字および/または特徴的画像の、位置、色の階調値、数および/またはサイズに基づいて、前記一致度合を前記閾値と比較することにより、前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致するか否かを判定する、
請求項4に記載のモバイル端末。
The partial feature determining means has the degree of matching based on the position, color gradation value, number and / or size of the ruled lines, characters and / or characteristic images constituting the partial feature of the registered form. Is compared with the threshold value to determine whether or not the partial feature and the original partial feature match.
The mobile terminal according to claim 4.
前記再取得手段は、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得したときに疑似シャッター動作情報を出力させる、
請求項1に記載のモバイル端末。
The reacquisition means outputs pseudo-shutter operation information when a frame is acquired by re-imaging of the photographing unit.
The mobile terminal according to claim 1.
前記原稿画像データに対してOCR処理を行い、文字データを取得するOCR手段、を更に備えた、
請求項1に記載のモバイル端末。
An OCR means for performing OCR processing on the original image data and acquiring character data is further provided.
The mobile terminal according to claim 1.
撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、
前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、
登録された帳票の部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する部分特徴判定ステップと、
前記部分特徴判定ステップにて前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致すると判定された場合、前記帳票の全体特徴と、前記原稿の原稿全体特徴と、が一致するか否かを判定する全体特徴判定ステップと、
前記部分特徴判定ステップにて前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、または、前記全体特徴判定ステップにて前記全体特徴と前記原稿全体特徴とが一致しないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、
を含む画像処理方法。
A frame acquisition step to acquire a frame by shooting in the shooting section,
A manuscript acquisition step of acquiring manuscript image data of a manuscript from the frame, and
A partial feature determination step for determining whether or not a partial feature of a registered form and a document partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form match.
When it is determined in the partial feature determination step that the partial feature and the original partial feature match, the overall feature that determines whether or not the overall feature of the form and the entire document feature of the manuscript match. Judgment step and
When it is determined in the partial feature determination step that the partial feature and the original partial feature do not match, or in the overall feature determination step, it is determined that the overall feature and the original document overall feature do not match. In the case, the reacquisition step of acquiring the frame by re-imaging of the photographing unit, and
Image processing method including.
撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、
前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、
登録された帳票の部分特徴と、当該帳票中の当該部分特徴の位置に対応する位置にある前記原稿中の原稿部分特徴と、が一致するか否かを判定する部分特徴判定ステップと、
前記部分特徴判定ステップにて前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致すると判定された場合、前記帳票の全体特徴と、前記原稿の原稿全体特徴と、が一致するか否かを判定する全体特徴判定ステップと、
前記部分特徴判定ステップにて前記部分特徴と前記原稿部分特徴とが一致しないと判定された場合、または、前記全体特徴判定ステップにて前記全体特徴と前記原稿全体特徴とが一致しないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
A frame acquisition step to acquire a frame by shooting in the shooting section,
A manuscript acquisition step of acquiring manuscript image data of a manuscript from the frame, and
A partial feature determination step for determining whether or not a partial feature of a registered form and a document partial feature in the manuscript at a position corresponding to the position of the partial feature in the form match.
When it is determined in the partial feature determination step that the partial feature and the original partial feature match, the overall feature that determines whether or not the overall feature of the form and the entire document feature of the manuscript match. Judgment step and
When it is determined in the partial feature determination step that the partial feature and the original partial feature do not match, or in the overall feature determination step, it is determined that the overall feature and the original document overall feature do not match. In the case, the reacquisition step of acquiring the frame by re-imaging of the photographing unit, and
A program that lets your computer run.
JP2019157096A 2019-08-29 2019-08-29 Mobile devices, image processing methods, and programs Active JP6785930B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019157096A JP6785930B2 (en) 2019-08-29 2019-08-29 Mobile devices, image processing methods, and programs

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019157096A JP6785930B2 (en) 2019-08-29 2019-08-29 Mobile devices, image processing methods, and programs

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018505172A Division JP6581288B2 (en) 2016-03-17 2016-03-17 Mobile terminal, image processing method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019207735A JP2019207735A (en) 2019-12-05
JP6785930B2 true JP6785930B2 (en) 2020-11-18

Family

ID=68767796

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019157096A Active JP6785930B2 (en) 2019-08-29 2019-08-29 Mobile devices, image processing methods, and programs

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6785930B2 (en)

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09204492A (en) * 1996-01-26 1997-08-05 Toshiba Corp Slip processor
JPH11288445A (en) * 1998-04-02 1999-10-19 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method and device for recognizing slip
JP2003216893A (en) * 2002-01-23 2003-07-31 Sharp Corp Portable information terminal with camera
JP2004201282A (en) * 2002-12-06 2004-07-15 Casio Comput Co Ltd Photographing device and photographing method
JP3923474B2 (en) * 2004-01-23 2007-05-30 沖電気工業株式会社 Character reader
JP5051756B2 (en) * 2007-06-13 2012-10-17 日立コンピュータ機器株式会社 Form identification method, form identification program, and optical character reading system using the form identification method
JP6403417B2 (en) * 2014-04-23 2018-10-10 株式会社キーエンス Portable optical reader, optical reading method using the portable optical reader, and computer program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019207735A (en) 2019-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4539597B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and imaging apparatus
KR102236616B1 (en) Information processing apparatus, control method thereof, and storage medium
US10810743B2 (en) Image processing device, image processing method, and computer program product
JP6581288B2 (en) Mobile terminal, image processing method, and program
JP2006072872A (en) Portable information processing apparatus, method for rotating screen of information processing apparatus, and synthesis data rotation method
JP2007265149A (en) Image processor, image processing method and imaging device
JP6785930B2 (en) Mobile devices, image processing methods, and programs
JP6503478B2 (en) Mobile terminal, image processing method, and program
JP6600090B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
WO2018003090A1 (en) Image processing device, image processing method, and program
JP6115673B2 (en) Apparatus and program
JP6613378B2 (en) Mobile terminal, image processing method, and program
JP6705984B2 (en) Information processing apparatus, processing method thereof, and program
JP6697829B2 (en) Mobile terminal, image processing method, and program
US10628713B2 (en) Mobile terminal, image processing method, and computer-readable recording medium
JP5920448B2 (en) Imaging device, program
WO2017158814A1 (en) Mobile terminal, image processing method, and program
JP5655916B2 (en) Image search system
JP5169596B2 (en) Information management apparatus, information management method, and program
JP2017157220A (en) Imaging device
JP2011048506A (en) Imaging apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190829

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200917

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20201020

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201027

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6785930

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150