JPH1115852A - 画像データベースセンタ装置及び画像データベース登録／検索方法並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 汎用性がありユーザーが特定されず、効率良
く登録／検索できる画像データベースセンタ装置と、そ
れに備える登録／検索方法を提供する。 【解決手段】 ファックス端末１６，１７及びパソコン
１８により送信可能な用紙又は、スキャナ１１より解読
可能な用紙から画像データベース１２へのアクセスを可
能とする。更に、同一用紙同一頁内にキーワードデータ
の文字列及びイメージデータの混在記入と、それらの記
載領域を限定しないフリーフォーマットを可能とし、キ
ーワードデータの文字列を文字認識して、キーワードを
元に画像データベース１２への登録及び検索を可能とす
る。又、カナ、数字に対してそれぞれの辞書を使用する
事、濁点・半濁点を含んだ文字に対して濁点・半濁点処
理する事、分離文字に対し分離文字処理する事で、フリ
ーフォーマットで記載されたカナ、数字の混在文字列に
対し、高い文字認識率とヒット率を実現する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データベース
センタ装置及び画像データベース登録／検索方法、特に
ファックス端末から遠隔のデータベースをアクセスし、
希望する画像データを画像データベースより検索して送
信させる画像データベースセンタ装置及びこれに備える
画像データベース登録／検索方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種のシステムとしては、ファ
クシミリ案内サービスシステムがある。このサービスで
は、画像データを登録する時には、ファックス端末を用
い、登録用のサービス番号と登録先のＢＯＸ番号をダイ
ヤルし、画像データを送信する。一方、登録された画像
データを検索する時には、検索用のサービス番号とＢＯ
Ｘ番号をダイヤルすると、サービスセンタがその検索要
求に対応する画像データをデータベースから検索して検
索要求者に送信する。しかし、このシステムでは、ＢＯ
Ｘ番号を調べるために時間や手間がかかる事、ＢＯＸ番
号内に登録されている画像データが不明確なため、ＢＯ
Ｘ番号内に登録されている画像データを調べるために一
度メニュー画面の検索を行う必要がある事、検索に必要
な登録者の電話番号が不明確な事、登録又は、検索時の
操作（ダイヤル）等が覚えられないため、マニュアルが
必要である、といった欠点があった。

【０００３】これに対して、サービス番号やＢＯＸ番号
をダイヤルせずに、ファックス端末より送信されるマー
クシートをデータベースセンタ毎に専用マークシートと
して限定し、専用マークシートに記載したマークや文字
を認識することによりデータベースをアクセスするよう
構成されたシステムがある。

【０００４】文字認識によりデータベースを構築するシ
ステムとしては、前記専用マークシートに文字を記載す
る必要があるとともに、記載するにあたっての制約事項
として、予め決められた位置の所定の枠組みの中へ、決
められた大きさの字体で記載する必要があった。こうし
た、専用マークシートへの記載の必要と、ユーザー側に
対する制約により、文字認識の認識率を高めていた。

【０００５】これに用いられている文字認識技術として
は、文字認識結果として挙げられた個々の候補文字を単
純に結合して候補文字列を生成する手段がある。また、
生成された候補文字列をキーワードとして用いるデータ
ベースシステムも存在するが、一つの画像データに対し
一つの候補文字列を生成するサービスが一般的である。
中には、生成された候補文字列を単語照合し、単語照合
の結果がマッチングしたものだけを候補文字列として生
成するシステムもある。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の文字認識によるデータベースシステムでは、専用マ
ークシートを使用する必要と、ユーザー側に対する制約
のため、汎用性がない事と、更にデータベースへアクセ
スできるユーザーが特定されてしまい不利益である、と
いう問題があった。

【０００７】また、このシステムに用いられている従来
の文字認識技術には、文字認識の認識結果が悪い事、カ
タカナを数字と誤って認識する場合がある事、数字をカ
タカナと誤って認識する場合がある、といった問題や、
登録時及び検索時の候補文字列をそれぞれ一つづつしか
生成しないためマッチングしにくい事、濁点や半濁点の
欠落（見落とし）により、あるいは分離した文字の文字
切り出しＮＧ（失敗）により、候補文字列の文字数が不
一致となりマッチングしにくい、といった問題があっ
た。

【０００８】本発明の課題は、従来の画像データベース
システムにおけるデータベースセンタ毎に専用マークシ
ートを使用する必要と、データベースへ格納されている
画像データへのアクセスに対する制約事項の問題、文字
認識精度の低さ、マッチングのしにくさ、といった問題
を解決し、汎用性があり、ユーザーが特定されることな
く、しかも高精度な文字認識が可能であり、検索時にマ
ッチングしやすく、結果としてユーザーが希望する画像
データを効率良く送信できる画像データベースセンタ装
置と、それに備える画像データベース登録／検索方法を
提供する事にある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、下記の手段
（１）から手段（１２）までにより、上記の課題を解決
する。

【００１０】（１）通信メディアとの間で画像データを
送受信し、画像データを登録／検索する画像データベー
スセンタにおいて、登録要求者からは、通信ネットワー
クを介した通信メディアから、またはイメージスキャナ
から画像データを受信する第１の手段と、前記登録要求
者から受信した画像データの中から候補文字列を抽出
し、不確定文字を含む正確度の高い候補文字列を一つ又
は複数生成する第２の手段と、前記第２の手段で生成し
た候補文字列とその抽出元の画像データを対応させて画
像データベースに登録する第３の手段と、検索要求者か
らは通信ネットワークを介した通信メディアから画像デ
ータを受信する第４の手段と、前記検索要求者から受信
した画像データの中から候補文字列を抽出し、不確定文
字を含む正確度の高い候補文字列を一つ又は複数生成す
る第５の手段と、前記第５の手段で生成された候補文字
列と前記画像データベース内に登録された候補文字列と
の一致率を比較し、その一致率と予め設定した一致率に
より一致したと判断した候補文字列に対応する画像デー
タを前記画像データベースより検索する第６の手段と、
前記検索要求者の通信メディアに前記検索した画像デー
タを送信する第７の手段と、を備えた事を特徴とする画
像データベースセンタ装置。

【００１１】（２）前記第２および第５の手段は、文字
認識手段、絶対基準値判定部、確定基準値判定部、およ
び相対基準値判定部を備えて、それらの判定結果に基づ
いて候補文字列を生成するものであって、前記文字認識
手段は、文字認識結果として複数の候補文字を順位づけ
し、該複数の候補文字とそれに対応した距離値を前記絶
対基準値判定部、確定基準値判定部、および相対基準値
判定部へ返却するものであり、前記絶対基準値判定部
は、前記順位づけされた複数の候補文字とそれに対応す
る距離値の値と予め設定した絶対基準値の値を比較し、
前記距離値の値と前記絶対基準値の値の大小により、そ
の候補文字を候補文字列の組み合わせ対象とするかしな
いかを判定するものであり、前記確定基準値判定部は、
前記上位と下位の候補文字とそれに対応した上位と下位
の距離値の値を減算し、該減算した値と予め設定した確
定基準値の値を比較し、前記減算した値と前記確定基準
値の値の大小により、その上位の候補文字のみを候補文
字列の組み合わせ対象とするか、又は、その上位と下位
の候補文字をそれぞれ候補文字列の組み合わせ対象とす
るかを判定するものであり、相対基準値判定部は、前記
上位と下位の候補文字とそれに対応した上位と下位の距
離値の値を減算し、該減算した値と予め設定した相対基
準値の値を比較し、前記減算した値と前記相対基準値の
値の大小により、その上位と下位の候補文字を不確定文
字に置き換えて候補文字列の組み合わせ対象とするか、
又は、その上位と下位の候補文字をそれぞれ候補文字列
の組み合わせ対象とするかを判定するものである事を特
徴とするの画像データベースセンタ装置。

【００１２】（３）前記第６の手段は、登録要求者から
受信した画像データより生成された一つ又は複数の候補
文字列と、検索要求者から受信した画像データより生成
された一つ又は複数の候補文字列との一致率を比較する
場合において、登録要求時に生成された候補文字列の個
々の文字列と検索要求時に生成された候補文字列の個々
の文字列の一致率を個々の文字列毎に計算し、その一致
率と予め設定した一致率により一致したと判断した文字
列を含む候補文字列に対応する画像データを画像データ
ベースより検索するものである事を特徴とする画像デー
タベースセンタ装置。

【００１３】（４）前記相対基準値判定部は、候補文字
を不確定文字に置き換える手段と、前記不確定文字を含
んだ候補文字列には辞書データベースより文字列を検索
し、該辞書データベースよりマッチングする文字列を候
補文字列として追加生成する手段と、を有する事を特徴
とする画像データベースセンタ装置。

【００１４】（５）前記第２および第５の手段は、濁点
又は、半濁点を含んだ候補文字列には、濁点又は、半濁
点を取り除いた候補文字列を追加生成する手段と、分離
した文字を含んだ候補文字列には、当該文字を二文字に
分離した文字に置き換えた候補文字列を追加生成する手
段と、を備える事を特徴とする画像データベースセンタ
装置。

【００１５】（６）通信メディアと画像データを送受信
し、画像データを登録／検索する画像データベースセン
タに備える画像データベースの登録／検索方法におい
て、登録要求者からの画像データを、通信ネットワーク
を介した通信メディア、またはイメージスキャナから受
信する第１の手順と、前記登録要求者から受信した画像
データの中から文字認識ソフトウェアにより、候補文字
列を抽出し不確定文字を含む正確度の高い候補文字列を
一つ又は複数生成する第２の手順と、前記第２の手順で
生成した候補文字列とその抽出元の画像データを対応さ
せて画像データベースに登録する第３の手順と、検索要
求者の通信メディアから通信ネットワークを介して画像
データを受信する第４の手順と、前記検索要求者から受
信した画像データの中から文字認識ソフトウェアによ
り、候補文字列を抽出し不確定文字を含む正確度の高い
候補文字列を一つ又は複数生成する第５の手順と、前記
第５の手順で生成された候補文字列と前記画像データベ
ース内に登録された候補文字列との一致率を比較し、そ
の一致率と予め設定した一致率により一致したと判断し
た候補文字列に対応する画像データを前記画像データベ
ースより検索する第６の手順と、前記検索要求者の通信
メディアに前記検索した画像データを送信する第７の手
順と、を備える事を特徴とする画像データベース登録／
検索方法。

【００１６】（７）前記第２および第５の手順における
文字認識ソフトウェアは、カタカナと数字が混在した文
字列の文字認識を行う場合に、前記カタカナと数字が混
在した文字列には、カタカナと数字の中間位置に区切り
文字を用いて、その区切り文字の前後をカタカナと数字
で使い分け、カタカナ部分にはカタカナ専用辞書を、数
字部分には数字専用辞書を使用して文字認識する事を特
徴とする画像データベース登録／検索方法。

【００１７】（８）前記第２および第５の手順は、文字
認識ソフトウェアの文字認識結果として複数の候補文字
を順位づけし、該複数の候補文字とそれに対応した距離
値を返却する手順と、前記順位づけした複数の候補文字
とそれに対応する距離値の値と予め設定した絶対基準値
の値を比較し、前記距離値の値と前記絶対基準値の値の
大小により、その候補文字を候補文字列の組み合わせ対
象とするかしないかを判定する絶対基準値判定手順と、
前記上位と下位の候補文字とそれに対応した上位と下位
の距離値の値を減算し、該減算した値と予め設定した確
定基準値の値を比較し、前記減算した値と前記確定基準
値の値の大小により、その上位の候補文字のみを候補文
字列の組み合わせ対象とするか、又は、その上位と下位
の候補文字をそれぞれ候補文字列の組み合わせ対象とす
るかを判定する確定基準値判定手順と、前記上位と下位
の候補文字とそれに対応した上位と下位の距離値の値を
減算し、該減算した値と予め設定した相対基準値の値を
比較し、前記減算した値と前記相対基準値の値の大小に
より、その上位と下位の候補文字を不確定文字に置き換
えて候補文字列の組み合わせ対象とするか、又は、その
上位と下位の候補文字をそれぞれ候補文字列の組み合わ
せ対象とするかを判定する相対基準値判定手順と、を備
え、前記判定に基づいて前記候補文字を組み合わせて前
記候補文字列を生成する事を特徴とする画像データベー
ス登録／検索方法。

【００１８】（９）前記第６の手順では、登録要求者か
ら受信した画像データより生成された一つまたは複数の
候補文字列と、検索要求者から受信した画像データより
生成された一つまたは複数の候補文字列の一致率を比較
する場合において、登録要求時に生成された候補文字群
の個々の文字列と検索要求時に生成された候補文字群の
個々の文字列との一致率を個々の文字列毎に計算し、そ
の一致率と予め設定した一致率により一致したと判断し
た文字列を含む候補文字列に対応する画像データを画像
データベースより検索する事を特徴とする画像データベ
ース登録／検索方法。

【００１９】（１０）前記相対基準値判定手順は、候補
文字を不確定文字に置き換える手順と、前記不確定文字
を含んだ候補文字列には辞書データベースより文字列を
検索し、該辞書データベースよりマッチングする文字列
を候補文字列として追加生成する手順とを備える事を特
徴とする画像データベース登録／検索方法。

【００２０】（１１）前記第２および第５の手順は、濁
点又は、半濁点を含んだ候補文字列には、濁点又は、半
濁点を取り除いた候補文字列を追加生成する手順と、分
離した文字を含んだ候補文字列には、当該文字を二文字
に分離した文字に置き換えた候補文字列を追加生成する
手順と、を備える事を特徴とする画像データベース登録
／検索方法。

【００２１】（１２）上記の（６）から（１１）までの
いずれかの画像データベース登録／検索方法の手順をコ
ンピュータに実行させるプログラムを、該コンピュータ
が読み取り可能な媒体に記録した事を特徴とする記録媒
体。

【００２２】本発明は、ファックス端末及びパソコンに
より送信が可能である用紙（アクセスシート）又は、ス
キャナ装置より解読が可能である用紙から画像データベ
ースへのアクセスを可能とし、更に、同一用紙同一頁内
にキーワードデータの文字列及びイメージデータの混在
記入と、前記キーワードデータの文字列及び前記イメー
ジデータの記載領域を限定しないフリーフォーマットを
可能とし、前記キーワードデータの候補文字列を複数生
成可能として、この候補文字列を元に前記画像データベ
ースへの登録並びに検索を可能とした事を特徴とする。
これにより、汎用性があり、ユーザーが特定されること
のないシステムを構築するとともに、画像データベース
へのアクセス時にマッチングしやすくする。従来の技術
とは、データベースセンタ毎に必要であった専用マーク
シートを使用する事と、同時にキーワードデータの文字
列とイメージデータの記載領域が明確化されていた点が
異なり、本発明と従来の技術とは前記マークシート等の
アクセスシートに記載する書式、および登録時及び検索
時の候補文字列をそれぞれ複数生成できる点が異なる。

【００２３】また、本発明は、カタカナ及び数字に対し
てカタカナ、数字とそれぞれの辞書を使用する事と、濁
点・半濁点を含んだ文字に対して、濁点・半濁点処理す
る事と、分離している文字に対して、分離文字処理する
事を特徴とする。これにより、カタカナを数字と誤った
り、数字をカタカナと誤ったりすることをなくし、文字
認識率を向上させて、従来の技術よりも高度な文字認識
が必要となったフリーフォーマットで記載されたカタカ
ナ及び数字の混在した文字列を高い認識率で文字認識す
る事を実現するとともに、濁点の欠落（見落とし）、半
濁点の欠落（見落とし）、あるいは分離した文字の文字
切り出しＮＧを、フォローできるようにして、候補文字
列の文字数が不一致とならないようにし、検索のヒット
率を向上させる事を最も主要な特徴とする。

【００２４】従来の技術におけるデータベースへのアク
セスを可能とする手段では、アクセスに必要なマークシ
ートに汎用性がなく、そのために前記データベースを利
用するユーザが特定されるが、本発明のフリーフォーマ
ットを可能としたアクセスシートを利用する手段は、文
字認識によりキーワードデータの文字列化とイメージデ
ータ化の分類を行っているため、同一アクセスシート内
にキーワードデータの文字列とイメージデータを混在す
る事が可能となり、本発明の課題である、ユーザが希望
する画像データを効率良く送信する事が出来るようにな
る。

【００２５】なお、本発明は、従来のファクシミリ案内
サービスシステムと比較して、ＢＯＸ番号が不要である
ため時間や手間がかからない事、ＢＯＸ番号の代わりに
タイトル名で画像データを登録できるので、登録されて
いる画像データが明確にでき、このためメニュー画面の
検索を行う必要がない事、検索に必要な登録者の電話番
号が不要であるため効率が良い事、登録又は、検索時の
操作（ダイヤル）等は電話番号一つでアクセスが可能で
あり、マニュアルも不要である、という利点がある。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を用いて詳細に説明する。

【００２７】図１は、本発明の画像データベースセンタ
装置の一実施形態例を含むシステム構成図である。画像
データベースセンタ装置１０は、スキャナ１１と、画像
データベース１２と、画像データベースセンタ主装置１
３と、回線ボード１４から構成されている。回線ボード
１４は通信ネットワーク１５に接続されており、この通
信ネットワーク１５を介して、通信メディアであるファ
ックス端末１６，１７およびパーソナルコンピュータ
（以下、パソコン）１８が画像データベースセンタ装置
１０にアクセス可能となっている。ファックス端末１６
は、画像データベース１２に登録を行うファックス端末
の例であり、ファックス端末１７は、画像データベース
１２に対し検索を行うファックス端末の例である。

【００２８】図２は、上記画像データベースセンタ装置
１０の機能ブロック構成図である。画像データベースセ
ンタ装置１０は、通信ネットワーク１５を介して前述の
通信メディア１６，１７，１８と画像データを送受信す
る画像データ送受信部、スキャナ１１から入力される画
像データを受信する画像データ受信部、カナ辞書と数字
辞書とを用いた文字認識ソフトウェア、区切り文字削除
処理ブロック、絶対基準値判定部、確定基準値判定部、
相対基準値判定部、候補文字列組み合わせ処理ブロッ
ク、濁点・半濁点処理ブロック、分離文字処理ブロッ
ク、辞書ＤＢ（データベース）比較処理ブロック、辞書
ＤＢ、および画像データ登録／検索比較ブロックを有す
る。それぞれの機能・動作については、以下の処理の説
明において説明する。

【００２９】図３は、上記画像データベースセンタ装置
によるサービスイメージを示した図である。画像データ
として、例えばハワイに関する旅行情報、現地詳細情報
等を登録／検索する場合のサービスイメージを説明す
る。旅行情報、現地詳細情報等の情報提供者は、提供す
る情報をフリーフォーマットのデータベースアクセスシ
ートに記載して、ファックス端末１６から電話回線を介
してサービスセンタに備えた画像データベースセンタ装
置１０に入力するか、あるいは、サービスセンタに備え
たスキャナ１１を用いて画像データベースセンタ装置１
０に入力する。画像データベースセンタ装置１０は、入
力された提供情報を文字認識してキーワードの候補を１
ないし複数抽出し、抽出元の画像データに対応させて画
像データベースに登録する。一方、ハワイに関する旅行
情報、現地詳細情報等を入手したい一般市民は、ファッ
クス端末１７からキーワードをフリーフォーマットのデ
ータベースアクセスシートに記載して、電話回線を介し
て画像データベースセンタ装置１０にアクセスする。あ
るいは、インターネット等を通してパソコンから画像デ
ータベースセンタ装置１０にアクセスする。画像データ
ベースセンタ装置１０は、入力されたデータベースアク
セスシートから文字認識によりキーワードの候補を１な
いし複数抽出し、このキーワードの候補で画像データベ
ースを検索し、画像データベース内に登録されているキ
ーワードの候補との一致率により該当するハワイに関す
る旅行情報、現地詳細情報等を電話回線を介してアクセ
スしたファックス端末１７にファックス出力する。ある
いは、インターネットを通してアクセスしたパソコンに
出力する。

【００３０】図４に、データベースアクセスシートの記
載例を示す。２０は用紙、２１，２３はキーワードデー
タ記載例、２２はキーワードを抽出するための黒線（二
重線）、２４はイメージデータ記載可能領域を示す。図
４（ａ），（ｂ）はキーワード２１を二重線２２で示し
た記載例であり、図４（ｃ）はキーワードを抽出するイ
メージデータ記載可能領域２４にキーワード２３を記載
した例である。

【００３１】図５に、上記データベースアクセスシート
に記載が可能な文字種の例として、（ａ）数字、
（ｂ），（ｃ）カタカナ文字を示す。

【００３２】図６から図１２までは、上記構成の画像デ
ータベースセンタ装置におけるプログラム処理の一実施
形態例を示すフロー図である。以下、該プログラムの処
理の実施形態例を説明する。

【００３３】［実施形態例１］本実施形態例では、画像
データベース登録までの基本的な処理例を説明する（処
理フロー１０１〜１５２）。

【００３４】以下の実施形態例では、登録に用いるメデ
ィアをファックス端末とし、予めシステム内に設定した
認識文字種別選定を「カナのみ」モードに設定している
事を例に説明する。また、ファックス端末より登録する
キーワードデータの文字列を「マルチメテ゛イア」を例
とする。

【００３５】１０１：画像データベース登録に用いるメ
ディアによって分岐する。本実施形態例では、ファック
ス端末（図１参照）を用いるので、この場合は１０２の
ＦＡＸ送受信ソフトで処理される。なお、メディアとし
てスキャナを用いる場合は、２０１の外部入出力機能、
２０２のスキャナ登録、２０３のユーティリティソフト
により、スキャナから入力された画像データを受信す
る。

【００３６】１０２：ＦＡＸ送受信ソフトではファック
ス端末、または、携帯情報端末または、パソコンより送
信されてきた画像データを受信する。本実施形態例で
は、ファックス端末より送信されてきた画像データを受
信する。

【００３７】１０３：１０２のＦＡＸ送受信ソフトまた
は２０３のユーティリティソフトで受信した画像データ
よりｘｂｍ（ｘビットマップ）ファイルを作成する。

【００３８】１０４：ＧＵＩ（グラフィカル ユーザー
インターフェース）で設定したシステム設定（図１
３、図１４のシステム設定画面例（図１４は図１３の続
き画面）参照）の状態を参照し、システム設定状態によ
って以下の１０５及び１０６で分岐する。

【００３９】１０５：区切り文字「＃」が有るか無いか
のモードによって分岐する。１０４のシステム設定にお
いて、認識文字種別選定（図１３参照）で「カナのみ」
または「数字のみ」または「カナ＋数字」または「数字
＋カナ」を選択している場合は、１０６のカナ文字有無
モードで処理される。また、認識文字種別選定で「カナ
＋（＃）＋数字」または「数字＋（＃）＋カナ」を選択
している場合は、１０７−１のキーワードデータ抽出と
イメージデータの分離で処理される。本実施形態例で
は、「カナのみ」モードを設定しており、「＃」が無い
モードなので、この場合は１０６のカナ文字有無モード
で処理される。

【００４０】１０６：カナ文字が有るか無いかのモード
によって分岐する。１０４のシステム設定において、認
識文字種別選定（図１３参照）で「カナのみ」または
「カナ＋数字」または「数字＋カナ」を選択している場
合は１０７−１のキーワードデータ抽出とイメージデー
タの分離で処理される。本実施形態例では「カナのみ」
モードを設定しているので、この場合は１０７−１のキ
ーワードデータ抽出とイメージデータの分離で処理され
る。

【００４１】１０７−１：キーワードデータ抽出とイメ
ージデータの分離を行う。まず、画像データよりキーワ
ードデータのみを抽出する。抽出したキーワードデータ
のみが１０７−２の文字認識ＡＰで処理される。また、
抽出したキーワードデータ以外の画像データをイメージ
データと判断し、そのイメージデータは１０７−２の文
字認識ＡＰでは処理をせずに、直接キーワードデータ対
応に画像データベースへ登録する。

【００４２】ここで、キーワードデータ抽出とイメージ
データの分離についての具体的な方法について説明す
る。

【００４３】まず、データベースアクセスシートとして
使用できる用紙は特定せず、フリーフォーマットとす
る。用紙にはターゲットとするキーワードデータとイメ
ージデータを同一頁内に混在して記載する事が可能であ
る。記載方法としては、（１）図１５（ａ）に例示する
ようにキーワードデータの下部に二重アンダーラインを
引く方法と、（２）図１５（ｂ）例示するように、キー
ワードデータを記載する場所（範囲）を指定する方法の
二通りがある。

【００４４】次に、上記用紙に記載されたターゲットと
するキーワードデータを、以下の二通りの抽出方法、す
なわち（１）二重アンダーライン抽出方法、（２）記入
場所指定抽出方法のいずれかにより抽出する。

【００４５】（１）二重アンダーライン抽出方法とは、
図１６（ａ），（ｂ），（ｃ）に例示するように、ター
ゲットとするキーワードデータの下部に引かれた二重ア
ンダーラインを元にキーワードデータを抽出する方法で
ある。具体的には、一頁内にある二重アンダーラインを
探し出し、その二重アンダーラインの上部に記載された
文字列をターゲットとするキーワードデータとして抽出
し、その文字列を文字認識する。文字認識の結果につい
ては、候補文字列として画像データベースへキーワード
データとして登録する。また、ターゲットとするキーワ
ードデータ以外の画像データをイメージデータとして判
断し、キーワードデータとリンクさせて画像データベー
スへ登録する。

【００４６】（２）記入場所指定抽出方法とは、図１６
（ｃ）に例示するように、ある決められた範囲の中だけ
でターゲットとするキーワードデータを抽出する方法で
ある。具体的には、一頁内にある、決められた広さの範
囲の中だけを対象に、その範囲の中に記載された文字列
をターゲットとするキーワードデータとして抽出し、そ
の文字列を文字認識する。文字認識の結果については、
候補文字列として画像データベースへキーワードデータ
として登録する。また、ターゲットとするキーワードデ
ータ以外の画像データをイメージデータとして判断し、
キーワードデータとリンクさせて画像データベースへ登
録する。

【００４７】１０７−２：文字認識ＡＰ（アプリケーシ
ョン プログラム）では、１０７−１で抽出されたキー
ワードデータを文字認識できる形式にファイル化（ｘｂ
ｍファイル化）し、そのファイル（ｘｂｍファイル）を
文字認識する事により、一文字単位に候補文字とそれに
対応する距離値を返却する。図１７に文字認識ＡＰ出力
結果例を示す。ここで、文字認識ＡＰでは、第一位から
第十位までの十個の文字を候補文字として候補に挙げ、
その候補文字毎に距離値を一文字単位に付与する。距離
値とは、文字認識ＡＰが認識し返却した候補文字の確か
らしさを数量的に表現した値を指す。つまり、候補文字
毎の確からしさ（正確度）を数値で表し、その値が小さ
ければ小さいほど正確度が高い。なお、１０５で「＃」
有りモードと判定された場合には、３０１の区切り文字
削除処理により、３０２で区切り文字「＃」を削除した
後、１０８で処理する。

【００４８】１０８：絶対基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により、候補文字列の作成対象となる候
補文字を精査する。具体的には、第一位から第十位まで
の候補文字とそれに対応する距離値の値とシステム内に
設定した絶対基準値の値を比較し、距離値の値と絶対基
準値の値の大小により、その候補文字を候補文字列の組
み合わせ対象とするかしないかを判定する。本実施形態
例では、「カナのみ」モードを設定しているので、この
場合は１０４のシステム設定（図１３参照）において、
絶対基準値（カナ）の「１９０００」を参照しながら、
以下の１０９〜１１１を処理する。なお、絶対基準値と
は、候補文字を候補文字列の組み合わせ対象とするかし
ないかを判断する基準の値を指す。

【００４９】１０９：一列目の第一位候補文字から最終
列の第一位候補文字に対して１０７−２の文字認識ＡＰ
から返却された距離値と１０４のシステム設定で設定さ
れた絶対基準値を比較し、その値の大小により分岐す
る。本実施形態例では、一列目の第一位候補文字は
「マ」でその距離値として「−６１６２」（図１７参
照）が返却され、二列目の第一位候補文字は「ル」でそ
の距離値として「−１４８１４」（図１７参照）が返却
されたことを参照する。同様の見方で最終列の第一位候
補文字である「タ」まで参照を続ける。この結果、一列
目の第一候補文字「マ」から最終列の第一候補文字
「タ」までの距離値は、全て「１９０００」より小さい
値であったので引き続き１１０で処理される。なお、１
文字でも距離値が絶対基準値より大きい場合には、４０
１で第一位候補文字のみ組み合わせて候補文字列を作成
し、１３３で処理する。

【００５０】１１０：一列目の文字に対し、第二位候補
文字から第十位候補文字に対して１０７−２の文字認識
ＡＰから返却された距離値と１０４のシステム設定で設
定された絶対基準値を比較し、その値の大小により分岐
する。本実施形態例では、一列目の第二位候補文字は
「ア」でその距離値として「８５００」（図１７参照）
が返却され、同一列目の第三位候補文字は「コ」でその
距離値として「１２５００」が返却されたとする。同様
に第四位から第十位までの候補文字が絶対基準値（カ
ナ）で設定した「１９０００」より小さい値であるの
で、１１１で処理される。

【００５１】１１１：１０７−２の文字認識ＡＰから返
却された距離値と１０４のシステム設定で設定された絶
対基準値を比較した結果、第一列目の第一位候補文字か
ら第十位候補文字までの十文字を対象に１１２の確定基
準値判定部で処理される。

【００５２】１１２：確定基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により候補文字列の作成対象となる候補
文字を精査する。具体的には、上位と下位の候補文字と
それに対応した上位と下位の距離値の値を減算し、減算
した値とシステム内に設定した確定基準値の値を比較
し、減算した値と確定基準値の値の大小により、その上
位の候補文字のみを候補文字列の組み合わせ対象とする
か、又は、その上位と下位の候補文字をそれぞれ候補文
字列の組み合わせ対象とするかを判定する。本実施形態
例では「カナのみ」モードを設定しているので、この場
合は１０４のシステム設定（図１３参照）において、確
定基準値（カナ）の「６０００」を参照しながら、以下
の１１３〜１１６を処理する。なお、確定基準値とは、
正確度の高い候補文字のみを候補文字列の組み合わせ対
象とするかしないかを判断する基準の値を指す。

【００５３】１１３：一列目の第一位候補文字の距離値
と第二位候補文字の距離値を減算処理し、その差の値を
算出値として１１４で処理する。本実施形態例では、一
列目の第一候補文字は「マ」でその距離値として「−６
１６２」が、第二位候補文字は「ア」でその距離値とし
て「８５００」が返却されたので、減算処理の結果、算
出値が「１４６６２」となる。

【００５４】１１４：１１３の算出値と１０４のシステ
ム設定で設定された確定基準値（図１３参照）を比較
し、その値の大小により分岐する。本実施形態例では、
算出値「１４６６２」が確定基準値（カナ）で設定した
「６０００」より大きい値であるので１１５で処理され
る。

【００５５】１１５：１１４で算出値が確定基準値より
大きい値であったので、１１４の算出値と確定基準値の
比較を終了し、引き続き１１６で処理する。

【００５６】１１６：１１５で確定した候補文字を候補
文字列の組み合わせ対象とする。本実施形態例では、候
補文字「マ」が確定基準値により確定したので、候補文
字「マ」を候補文字列の組み合わせ対象とする。

【００５７】１１７：１１６で確定した候補文字が最終
列かにより分岐する。本実施形態例では、候補文字
「マ」は最終列ではないので、１１８の次列の第二位候
補文字に対して絶対基準値判定部より処理する。

【００５８】１１８：次列の第二位候補文字に対して絶
対基準値判定部より処理する。本実施形態例では、二列
目の第二位候補文字「ホ」に対して１０８の絶対基準値
判定部で処理する。

【００５９】１０８：本実施形態例では「カナのみ」モ
ードを設定しているので、この場合は１０４のシステム
設定（図１３参照）において、絶対基準値（カナ）の
「１９０００」を参照しながら、以下の１０９〜１１１
を処理する。

【００６０】１０９：本処理は一列目の第一位候補文字
から最終列の第一位候補文字に対する処理なので、二列
目の第二位候補文字については、１１０で処理する。

【００６１】１１０：二列目の文字に対し、第二位候補
文字から第十位候補文字に対して１０７−２の文字認識
ＡＰから返却された距離値と１０４のシステム設定で設
定された絶対基準値を比較し、その値の大小により分岐
する。本実施形態例では、二列目の第二位候補文字は
「ホ」でその距離値として「１６９２１」（図１７参
照）が返却され、同二列目の第三位候補文字は「カ」で
その距離値として「２８３２３」が返却されたとする。
この時点で第三位候補文字「カ」は絶対基準値（カナ）
で設定した「１９０００」より大きい値であるので１１
９で処理される。

【００６２】１１９：１１０で二列目の第三位候補文字
「カ」が距離値「２８３２３」で絶対基準値（カナ）で
設定した「１９０００」より大きい値であったので、距
離値と絶対基準値の比較を終了し、引き続き１２０で処
理される。

【００６３】１２０：１１０の結果、距離値が絶対基準
値内であった候補文字のみを確定基準値判定の対象とす
る。本実施形態例では、二列目の文字に対し、第二位候
補文字「ホ」が距離値「１６９２１」で絶対基準値（カ
ナ）で設定した「１９０００」より小さい値であるので
「ホ」を確定基準値判定の対象とする。また、第三位位
候補文字「カ」が距離値「２８３２３」で絶対基準値
（カナ）で設定した「１９０００」より大きい値である
ので「カ」を確定基準値判定の対象外とする。この結
果、第二列目については第二位候補文字の一文字を対象
に１１２の確定基準値判定部で処理される。

【００６４】１１２：確定基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により候補文字列の作成対象となる候補
文字を精査する。本実施形態例では「カナのみ」モード
を設定しているので、この場合は１０４のシステム設定
（図１３参照）において、確定基準値（カナ）の「６０
００」を参照しながら、以下の１１３〜１１６を処理す
る。

【００６５】１１３：二列目の第一位候補文字の距離値
と第二位候補文字の距離値を減算処理し、その差の値を
算出値として１１４で処理する。本実施形態例では、二
列目の第一候補文字は「ル」でその距離値として「−１
４８１４」が、第二位候補文字は「ホ」でその距離値と
して「１６９２１」が返却されたので、減算処理の結
果、算出値が「３１７３５」となる。

【００６６】１１４：１１３の算出値と１０４のシステ
ム設定で設定された確定基準値を比較し、その値の大小
により分岐する。本実施形態例では、算出値「３１７３
５」が確定基準値（カナ）で設定した「６０００」より
大きい値であるので１１５で処理される。

【００６７】１１５：１１４で算出値が確定基準値より
大きい値であったので、１１４の算出値と確定基準値の
比較を終了し、引き続き１１６で処理する。

【００６８】１１６：１１５で確定した候補文字を候補
文字列の組み合わせ対象とする。

【００６９】本実施形態例では、候補文字「ル」が確定
基準値により確定したので、候補文字「ル」を候補文字
列の組み合わせ対象とする。

【００７０】１１７：１１６で確定した候補文字が最終
列かにより分岐する。本実施形態例では、候補文字
「ル」は最終列ではないので、１１８の次列の第二位候
補文字に対して絶対基準値判定部より処理する。

【００７１】１１８：次列の第二位候補文字に対して絶
対基準値判定部より処理する。本実施形態例では、三列
目の第二位候補文字「キ」に対して１０８の絶対基準値
判定部で処理する。

【００７２】１０８：本実施形態例では「カナのみ」モ
ードを設定しているので、この場合は１０４のシステム
設定（図１３参照）において、絶対基準値（カナ）の
「１９０００」を参照しながら、以下の１０９〜１１１
を処理する。

【００７３】１０９：本処理は一列目の第一位候補文字
から最終列の第一位候補文字に対する処理なので、三列
目の第二位候補文字については、１１０で処理する。

【００７４】１１０：三列目の文字に対し、第二位候補
文字から第十位候補文字に対して１０７−２の文字認識
ＡＰから返却された距離値と１０４のシステム設定で設
定された絶対基準値を比較し、その値の大小により分岐
する。本実施形態例では、三列目の第二位候補文字は
「キ」でその距離値として「３０００」（図１７参照）
が返却され、同三列目の第三位候補文字は「テ」でその
距離値として「１９３５５」が返却されたとする。この
時点で第三位候補文字「テ」は絶対基準値（カナ）で設
定した「１９０００」より大きい値であるので１１９で
処理される。

【００７５】１１９：１１０で三列目の第三位候補文字
「テ」が距離値「１９３５５」で絶対基準値（カナ）で
設定した「１９０００」より大きい値であったので、距
離値と絶対基準値の比較を終了し、引き続き１２０で処
理される。

【００７６】１２０：１１０の結果、距離値が絶対基準
値内であった候補文字のみを確定基準値判定の対象とす
る。本実施形態例では、三列目の文字に対し、第二位候
補文字「キ」が距離値「３０００」で絶対基準値（カ
ナ）で設定した「１９０００」より小さい値であるので
「キ」を確定基準値判定の対象とする。また、第三位位
候補文字「テ」が距離値「１９３５５」で絶対基準値
（カナ）で設定した「１９０００」より大きい値である
ので「テ」を確定基準値判定の対象外とする。この結
果、第三列目については第二位候補文字の一文字を対象
に１１２の確定基準値判定部で処理される。

【００７７】１１２：確定基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により候補文字列の作成対象となる候補
文字を精査する。本実施形態例では「カナのみ」モード
を設定しているので、この場合は１０４のシステム設定
（図１３参照）において、確定基準値（カナ）の「６０
００」を参照しながら、以下の１１３〜１１６を処理す
る。

【００７８】１１３：三列目の第一位候補文字の距離値
と第二位候補文字の距離値を減算処理し、その差の値を
算出値として１１４で処理する。本実施形態例では、三
列目の第一候補文字は「チ」でその距離値として「３１
６」が、第二位候補文字は「キ」でその距離値として
「３０００」が返却されたので、減算処理の結果、算出
値が「２６８４」となる。

【００７９】１１４：１１３の算出値と１０４のシステ
ム設定で設定された確定基準値を比較し、その値の大小
により分岐する。本実施形態例では、算出値「２６８
４」が確定基準値（カナ）で設定した「６０００」より
小さい値であるので１２１で処理される。

【００８０】１２１：１１４で算出値が確定基準値より
小さい値であったので、１１４の算出値と確定基準値の
比較を終了し、上位候補文字及び下位候補文字を相対基
準値判定の対象とする。本実施形態例では、三列目の第
一位候補文字「チ」と第二位候補文字「キ」の二文字を
対象に１２２の相対基準値判定部で処理される。

【００８１】１２２：相対基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により候補文字列の作成対象となる候補
文字を精査する。具体的には、上位と下位の候補文字と
それに対応した上位と下位の距離値の値を減算し、減算
した値とシステム内に設定した相対基準値の値を比較
し、減算した値と相対基準値の値の大小により、その上
位と下位の候補文字を不確定文字に置き換えて候補文字
列の組み合わせ対象とするか、又は、その上位と下位の
候補文字をそれぞれ候補文字列の組み合わせ対象とする
かを判定する。本実施形態例では「カナのみ」モードを
設定しているので、この場合は１０４のシステム設定
（図１３参照）において、相対基準値（カナ）の「３５
００」を参照しながら、以下の１２３〜１２８を処理す
る。なお、相対基準値とは、正確度の低い候補文字を不
確定文字に置き換えて候補文字列の組み合わせ対象とす
るかしないかを判断する基準の値を指す。

【００８２】１２３：三列目の第一位候補文字の距離値
と第二位候補文字の距離値を減算処理し、その差の値を
算出値として１２４で処理する。本実施形態例では、三
列目の第一候補文字は「チ」でその距離値として「３１
６」が、第二位候補文字は「キ」でその距離値として
「３０００」が返却されたので、減算処理の結果、算出
値が「２６８４」となる。

【００８３】１２４：１２３の算出値と１０４のシステ
ム設定で設定された相対基準値を比較し、その値の大小
により分岐する。本実施形態例では、算出値「２６８
４」が相対基準値（カナ）で設定した「３５００」より
小さい値であるので１２５で処理される。

【００８４】１２５：１２４で算出値が相対基準値より
小さい値であったので、１２４の算出値と相対基準値の
比較を終了し、引き続き１２６で処理する。

【００８５】１２６：１２５で候補文字を不確定文字
「＠」に置き換えて候補文字列の組み合わせ対象に追加
する。本実施形態例では、相対基準値により、三列目の
第一位候補文字「チ」と第二位候補文字「キ」の候補文
字を候補文字「＠」に置き換えて候補文字列の組み合わ
せ対象に追加する。

【００８６】１２７：１２６で確定した候補文字が最終
列かにより分岐する。本実施形態例では、候補文字
「＠」は最終列ではないので、１２８の次列の第二位候
補文字に対して絶対基準値判定部より処理する。

【００８７】１２８：次列の第二位候補文字に対して絶
対基準値判定部より処理する。本実施形態例では、四列
目の第二位候補文字「メ」に対して１０８の絶対基準値
判定部で処理する。すなわち、四列目の第二位候補文字
「メ」に対して１０８の絶対基準値から順番に以上と同
様の処理を繰り返す。結果、四列目の第一位候補文字
「メ」と第二位候補文字「ヌ」は距離値の減算処理によ
り算出値が「２０５１４」となり、確定基準値（カナ）
で設定した「６０００」より大きな値であるので、第一
位候補文字「メ」を一文字のみ候補文字列の組み合わせ
対象とする。同様に五列目の第一位候補文字「テ」と第
二位候補文字「ヲ」も確定基準値により第一位候補文字
「テ」を一文字のみ候補文字列の組み合わせ対象とす
る。さらに六列目、七列目についても同様に確定基準値
により、六列目は第一位候補文字「゛」と七列目は
「イ」がそれぞれ一文字のみ候補文字列の組み合わせ対
象とする。八列目（最終列）の第二位候補文字「タ」に
対して１０８絶対基準値判定部で処理する。

【００８８】１０８：本実施形態例では「カナのみ」モ
ードを設定しているので、この場合は１０４のシステム
設定（図１３参照）において、絶対基準値（カナ）の
「１９０００」を参照しながら、以下の１０９〜１１１
を処理する。

【００８９】１０９：本処理は一列目の第一位候補文字
から最終列の第一位候補文字に対する処理なので、八列
目の第二位候補文字については、１１０で処理する。

【００９０】１１０：八列目の文字に対し、第二位候補
文字から第十位候補文字に対して１０７−２の文字認識
ＡＰから返却された距離値と１０４のシステム設定で設
定された絶対基準値を比較し、その値の大小により分岐
する。本実施形態例では、八列目の第二位候補文字は
「ア」でその距離値として「１１２００」（図１７参
照）が返却され、同八列目の第三位候補文字は「マ」で
その距離値として「１９２７５」が返却されたとする。
この時点で第三位候補文字「マ」は絶対基準値（カナ）
で設定した「１９０００」より大きい値であるので１１
９で処理される。

【００９１】１１９：１１０で八列目の第三位候補文字
「マ」が距離値「１９２７５」で絶対基準値（カナ）で
設定した「１９０００」より大きい値であったので、距
離値と絶対基準値の比較を終了し、引き続き１２０で処
理される。

【００９２】１２０：１１０の結果、距離値が絶対基準
値内であった候補文字のみを確定基準値判定の対象とす
る。本実施形態例では、八列目の文字に対し、第二位候
補文字「ア」が距離値「１１２００」で絶対基準値（カ
ナ）で設定した「１９０００」より小さい値であるので
「ア」を確定基準値判定の対象とする。また、第三位位
候補文字「マ」が距離値「１９２７５」で絶対基準値
（カナ）で設定した「１９０００」より大きい値である
ので「マ」を確定基準値判定の対象外とする。この結
果、第八列目については第二位候補文字の一文字を対象
に１１２の確定基準値判定部で処理される。

【００９３】１１２：確定基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により候補文字列の作成対象となる候補
文字を精査する。本実施形態例では「カナのみ」モード
を設定しているので、この場合は１０４のシステム設定
（図１３参照）において、確定基準値（カナ）の「６０
００」を参照しながら、以下の１１３〜１１６を処理す
る。

【００９４】１１３：八列目の第一位候補文字の距離値
と第二位候補文字の距離値を減算処理し、その差の値を
算出値として１１４で処理する。本実施形態例では、八
列目の第一候補文字は「タ」でその距離値として「７０
００」が、第二位候補文字は「ア」でその距離値として
「１１２００」が返却されたので、減算処理の結果、算
出値が「４２００」となる。

【００９５】１１４：１１３の算出値と１０４のシステ
ム設定で設定された確定基準値を比較し、その値の大小
により分岐する。本実施形態例では、算出値「４２０
０」が確定基準値（カナ）で設定した「６０００」より
小さい値であるので１２１で処理される。

【００９６】１２１：１１４で算出値が確定基準値より
小さい値であったので、１１４の算出値と確定基準値の
比較を終了し、上位候補文字及び下位候補文字を相対基
準値判定の対象とする。本実施形態例では、八列目の第
一位候補文字「タ」と第二位候補文字「ア」の二文字を
対象に１２２の相対基準値判定部で処理される。

【００９７】１２２：相対基準値判定部では、１０７−
２の文字認識ＡＰより返却された候補文字とその距離値
（図１７参照）により候補文字列の作成対象となる候補
文字を精査する。本実施形態例では「カナのみ」モード
を設定しているので、この場合は１０４のシステム設定
（図２参照）において、相対基準値（カナ）の「３５０
０」を参照しながら、以下の１２３〜１２８を処理す
る。

【００９８】１２３：八列目の第一位候補文字の距離値
と第二位候補文字の距離値を減算処理し、その差の値を
算出値として１２４で処理する。本実施形態例では、八
列目の第一候補文字は「タ」でその距離値として「７０
００」が、第二位候補文字は「ア」でその距離値として
「１１２００」が返却されたので、減算処理の結果、算
出値が「４２００」となる。

【００９９】１２４：１２３の算出値と１０４のシステ
ム設定で設定された相対基準値を比較し、その値の大小
により分岐する。本実施形態例では、算出値「４２０
０」が相対基準値（カナ）で設定した「３５００」より
大きい値であるので１２９で処理される。

【０１００】１２９：１２４で算出値が相対基準値より
大きい値であったので、上位及び下位の候補文字を候補
文字列の組み合わせ対象とする。本実施形態例では、八
列目の第一位候補文字「タ」と第二位候補文字「ア」が
相対基準値により、第一位候補文字「タ」と第二位候補
文字「ア」の候補文字の二候補文字を候補文字列の組み
合わせ対象に追加する。

【０１０１】１３０：下位に相対基準値判定の対象とな
った候補文字が有るか無いかにより分岐する。本実施形
態例では、八列目の第二位候補「ア」以降については、
対象外となっているので、１２７で処理する。

【０１０２】１２７：１３０で確定した候補文字が最終
列かにより分岐する。本実施形態例では、八列目の第一
位候補文字「タ」と第二位候補文字「ア」の候補文字の
二候補文字が最終列であるので、１３１の候補文字列組
み合わせ処理で処理する。

【０１０３】１３１：１０８の絶対基準値判定部、１１
２の確定基準値判定部、１２２の相対基準値判定部によ
り精査された候補文字を組み合わせて候補文字列を作成
する。

【０１０４】１３２：候補文字列の組み合わせ対象とな
った候補文字により候補文字列を作成する。本実施形態
例では、一列目の候補文字は「マ」一文字、二列目の候
補文字は「ル」一文字、三列目の候補文字は「チ」及び
「＠」の二文字、四列目の候補文字は「メ」一文字、五
列目の候補文字は「テ」一文字、六列目の候補文字は
「゛」一文字、七列目の候補文字「イ」一文字、最終列
の候補文字は「タ」及び「ア」の二文字を候補文字列と
して作成する。本実施形態例で作成される候補文字列は
「マルチメテ゛イタ」、「マル＠メテ゛イタ」、「マル
チメテ゛イア」、「マル＠メテ゛イア」の四種類とな
る。

【０１０５】１３３：許容不確定文字基準値判定部で
は、１３２で作成された候補文字列に対して、不確定文
字「＠」の割合を計算し許容範囲により候補文字列を精
査する。本実施形態例では「カナのみ」モードを設定し
ているので、この場合は１０４のシステム設定（図１４
参照）において、変換許容割合（カナ）「８４」を参照
しながら、以下の１３４で処理する。

【０１０６】１３４：候補文字列が複数かでないかによ
り分岐する。本実施形態例では、候補文字列が複数ある
（四つ）ので、１３５で処理する。なお、複数ないとき
は、１３８で処理する。

【０１０７】１３５：不確定文字割合と許容不確定文字
基準値の比較により分岐する。本実施形態例では「カナ
のみ」モードを設定しているので、この場合は１０４の
システム設定（図１４参照）において、最大不確定文字
基準値内の最小文字数（カナ）で設定した「８」と変換
許容割合（カナ）で設定した「８４」により一つの候補
文字列に許容できる「＠」の数を決定する。計算方法は
一つの候補文字列の文字数８文字に対し、８４％が
「＠」を非許容とする。逆に８文字の候補文字列では１
６％が「＠」を許容とする。つまり、この場合８文字の
候補文字列中に２文字は「＠」を許容する。結果、１３
２の第一位候補文字列「マルチメテ゛イタ」について
は、不確定文字「＠」が含まれていないので、許容不確
定文字基準値より小さい値となり、１３６で処理する。

【０１０８】１３６：１３５の結果、候補文字列「マル
チメテ゛イタ」を候補文字列の対象とし、１３７で処理
する。

【０１０９】１３７：候補文字列が最終文字列かにより
分岐する。本実施形態例では、候補文字列「マルチメテ
゛イタ」は最終文字列でないので、１３４で処理する。

【０１１０】１３４：候補文字列が複数かでないかによ
り分岐する。本実施形態例では、候補文字列が複数ある
（四つ）ので、１３５で処理する。

【０１１１】１３５：不確定文字割合と許容不確定文字
基準値の比較により分岐する。

【０１１２】本実施形態例では「カナのみ」モードを設
定しているので、この場合は１０４のシステム設定（図
１４参照）において、最大不確定文字基準値内の最小文
字数（カナ）で設定した「８」と変換許容割合（カナ）
で設定した「８４」により一つの候補文字列に許容でき
る「＠」の数を決定する。計算方法は一つの候補文字列
の文字数８文字に対し、８４％が「＠」を非許容とす
る。逆に８文字の候補文字列では１６％が「＠」を許容
とする。つまり、この場合８文字の候補文字列中に２文
字は「＠」を許容する。結果、１３２の第二位候補文字
列「マル＠メテ゛イタ」については、不確定文字「＠」
が一文字しか含まれていないので、許容不確定文字基準
値より小さい値となり、１３６で処理する。

【０１１３】１３６：１３５の結果、候補文字列「マル
チメテ゛イタ」を候補文字列の対象とし、１３７で処理
する。同様に、１３２の第三位候補文字列「マルチメテ
゛イア」及び第四位候補文字列「マル＠メテ゛イア」に
対しても１３５の不確定文字割合と許容不確定文字基準
値の比較処理を行う。以上の結果、本実施形態例では、
第一位候補文字列から第四位候補文字列までの四種類
「マルチメテ゛イタ」、「マル＠メテ゛イタ」、「マル
チメテ゛イア」、「マル＠メテ゛イタ」が全て候補文字
列の対象となり、１３７で処理される。

【０１１４】１３７：候補文字列が最終文字列かにより
分岐する。１３６の候補文字列の四種類が候補文字列の
対象となり、最終文字列となるので１３８で処理する。

【０１１５】１３８：モードにより分岐する。本実施形
態例では、「かなのみ」モードを設定しているので、こ
の場合は１０４のシステム設定（図１３参照）におい
て、認識文字種別判定として「カナのみ」を参照しなが
ら、以下の１３９〜１４６を処理する。

【０１１６】１３９：濁点・半濁点処理部では、１０４
のシステム設定（図１３参照）において、濁点／半濁点
として「ＯＮ／ＯＦＦ」の設定により処理が異なる。

【０１１７】１４０：１０４のシステム設定（図１３参
照）において、濁点／半濁点がＯＮかＯＦＦかにより分
岐する。本実施形態例では、１０４のシステム設定（図
１３参照）において、濁点／半濁点として「ＯＮ」に設
定されているので、１４１で処理する。なお、「ＯＦ
Ｆ」に設定されている場合は、１４３で処理する。

【０１１８】１４１：第一位候補文字列に濁点「゛」又
は半濁点「゜」が有るか無いかにより分岐する。本実施
形態例では、第一位候補文字列「マルチメテ゛イタ」に
濁点「゛」が含まれているので、１４２で処理する。

【０１１９】１４２：濁点「゛」、半濁点「゜」を取り
除いた候補文字列を一つ追加作成する。本実施形態例で
は、第一位候補文字列「マルチメテ゛イタ」から濁点
「゛」を取り除いた候補文字列「マルチメテイタ」を一
つ追加作成し、１４３で処理する。

【０１２０】１４３：分離文字処理部では、１０４のシ
ステム設定（図１３参照）において、分離文字として
「ＯＮ／ＯＦＦ」の設定により処理が異なる。

【０１２１】１４４：１０４のシステム設定（図１３参
照）において、分離文字がＯＮかにより分岐する。本実
施形態例では、１０４のシステム設定（図１３参照）に
おいて、分離文字として「ＯＮ」に設定されているの
で、１４５で処理する。

【０１２２】１４５：第一位候補文字列に分離文字
「ル」又は「ノ」「レ」が有るか無いかにより分岐す
る。本実施形態例では、第一位候補文字列「マルチメテ
゛イタ」に分離文字「ル」が含まれているので、１４６
で処理する。なお、分離文字が含まれていない場合は、
１４７で処理する。

【０１２３】１４６：分離文字「ル」を「ノ」と「レ」
に分離した候補文字列を一つ追加作成する。本実施形態
例では、第一位候補文字列「マルチメテ゛イタ」から分
離文字「ル」一文字を「ノ」と「レ」の二文字に分離し
た候補文字列「マノレチメテ゛イタ」を一つ追加作成
し、１４７で処理する。

【０１２４】１４６の処理が終了した現時点で作成され
た候補文字列は、第一位候補文字列「マルチメテ゛イ
タ」、第二位候補文字列「マル＠メテ゛イタ」、第三位
候補文字列 「マルチメテ゛イア」、第四位候補文字列
「マル＠メテ゛イア」、第五位候補文字列「マルチメテ
イタ」、第六位候補文字列「マノレチメテ゛イタ」、以
上の六種類とする。

【０１２５】１４７：辞書ＤＢ（データベース）比較処
理では、１０４のシステム設定（図１４参照）におい
て、キーワード辞書として「使用／未使用」の設定によ
り処理が異なる。

【０１２６】１４８：１０４のシステム設定（図１４参
照）において、キーワードデータをマッチングする辞書
ＤＢを使用するかしないかにより分岐する。本実施形態
例では、１０４のシステム設定（図１４参照）におい
て、キーワードデータをマッチングする辞書ＤＢとして
「辞書Ａ」を「使用中」に設定しているので、１４９で
処理する。なお、「未使用」に設定している場合は、１
５１で処理する。

【０１２７】１４９：候補文字列に不確定文字「＠」が
含まれているかいないかにより分岐する。本実施形態例
では、第二位候補文字列「マル＠メテ゛イタ」と第四位
候補文字列「マル＠メテ゛イア」が不確定文字「＠」を
含んでいるので、１５０で処理する。なお、不確定文字
「＠」を含んでいないなら、１５１で処理する。

【０１２８】１５０：辞書ＤＢの中から「使用中」に設
定した「辞書Ａ」を使って、不確定文字「＠」の部分を
その辞書ＤＢ（辞書Ａ）に登録してある文字列より検索
し、マッチングした文字列を候補文字列として追加す
る。本実施形態例では、不確定文字「＠」を含む第二位
候補文字列「マル＠メテ゛イタ」と第四位候補文字列
「マル＠メテ゛イア」に対し辞書ＤＢ（辞書Ａ）より文
字列を検索する。辞書ＤＢ（辞書Ａ）には、図１８の辞
書ＤＢの例に示すように、予め画像データベースに登録
される事が想定される名詞として「マルチメテ゛イア」
という文字列が登録されている事とする。第二位候補文
字列「マル＠メテ゛イタ」については、不確定文字
「＠」以外に八列目の文字「タ」について一致する文字
列がないので、この場合は候補文字列として追加しな
い。次に第四位候補文字列「マル＠メテ゛イア」につい
ては、不確定文字「＠」以外の文字が全て一致する文字
列があるので、この場合は候補文字列として「マルチメ
テ゛イア」を一つ追加する。なお、具体的な辞書ＤＢの
使用方法と処理の例は、以下の実施形態例３で説明す
る。

【０１２９】１５１：候補文字列は登録か、もしくは検
索かにより分岐する。本実施形態例では、画像データベ
ースへの登録が目的であるので、１５２で処理する。

【０１３０】１５２：候補文字列を画像データベースへ
登録する。本実施形態例では、最終的に作成された候補
文字列は、第一位候補文字列「マルチメテ゛イタ」、第
二位候補文字列「マル＠メテ゛イタ」、第三位候補文字
列「マルチメテ゛イア」、第四位候補文字列「マル＠メ
テ゛イア」、第五位候補文字列「マルチメテイタ」、第
六位候補文字列「マノレチメテ゛イタ」、第七位候補文
字列「マルチメテ゛イア」、以上の七種類の候補文字列
を、図１９に示すとおり抽出元の画像データにリンクさ
せて画像データベースへ登録する。

【０１３１】［実施形態例２］本実施形態例では、画像
データベース検索までの基本的な処理例を説明する（処
理フロー１５３〜１５５）。

【０１３２】以下の実施形態例では、検索に用いるメデ
ィアをファックス端末とし、予めシステム内に設定した
認識文字種別選定を「カナのみ」モードに設定している
事を例に説明する。また、ファックス端末より検索する
キーワードデータの文字列として「マルチメテ゛イア」
を例とする。なお、本実施形態例でも、上記第１の実施
形態例で説明した１０１から１５１までと同様の処理を
実行するが、ここでは説明を省略する。ただし、１５１
の処理を終了した時点で作成された候補文字列を、第一
位候補文字列「アルトメテ゛イヤ」、以上の一種類のみ
とした例で説明する。

【０１３３】１５１：候補文字列は登録か、もしくは検
索かにより分岐する。本実施形態例では、画像データベ
ースへの検索が目的であるので、１５３で処理する。

【０１３４】１５３：候補文字列で画像データベースを
検索する。本実施形態例では、予め画像データベースへ
登録されている文字列を１５２で登録された七種類の候
補文字列とする（図１９参照）。検索するキーワードの
候補文字列は、「アルトメテ゛イヤ」の一種類とする。

【０１３５】１５４：候補文字列の正解率と検索一致率
の比較により分岐する。本実施形態例では、「カナの
み」モードを設定しているので、この場合は１０４のシ
ステム設定（図１４参照）において、ＤＢ検索関連内の
許容値（カナ）で設定した「８」と一致率（カナ）で設
定した「６８」により、画像データベースに登録されて
いる候補文字列と画像データベースを検索する候補文字
列のヒット条件を決定する。計算方法は、一つの候補文
字列の文字数８文字に対し、６８％の文字が一致しなけ
ればならない。逆に８文字の候補文字列では３２％が不
一致でも良い。つまり、この場合８文字の候補文字列中
に２文字は文字が不一致でもヒットする。結果、１５２
の第二位候補文字列「マル＠メテ゛イタ」と第四位候補
文字列「マル＠メテ゛イア」が検索をする文字列「アル
トメテ゛イヤ」に対して、２文字不一致であるので、二
つの候補文字列についてはヒットするので、１５５で処
理する。ここで、候補文字列の正解率がシステム設定の
検索一致率よりも小さい場合は、８０１で画像データベ
ースに該当するデータが存在しない旨を通知文で検索元
メディアへ返送して終了する。

【０１３６】なお、上記の画像データベース検索方法と
候補文字列の一致率（正解率）と予めシステム内に設定
した一致率の比較処理の具体的な方法については、第４
の実施形態例で説明する。

【０１３７】１５５：画像データベースに登録された文
字列でマッチングしたデータを検索元メディアへ返送し
て終了する。本実施形態例では、画像データベースに登
録された第二位候補文字列「マル＠メテ゛イタ」と第四
位候補文字列「マル＠メテ゛イア」に対し、マッチング
したイメージデータを検索元ファックス端末へ返送す
る。ただし、本実施形態例では、同一のイメージデータ
に対し、二つの候補文字列がヒットしているが、同一イ
メージデータであるので検索元ファックス端末へ返送さ
れるイメージデータは一つとする。

【０１３８】［実施形態例３］本実施形態例は、図１２
のフロー図で示した辞書ＤＢの使用方法と処理について
の具体的な実施形態例である。図２０は、本方法につい
ての説明図であり、（１）〜（８）はキーワードデータ
（候補文字列）を示す。

【０１３９】先に述べたとおり、辞書ＤＢには、画像デ
ータベースにキーワードデータとして登録される事が想
定される名詞と文字数を登録してある。そして、キーワ
ードデータを画像データベースへ登録する際に、必要に
応じて辞書ＤＢに登録してある名詞を参照する。具体的
には、画像データベースへ登録しようとするキーワード
データに不確定文字「＠」が含まれている場合に辞書Ｄ
Ｂを参照し、辞書ＤＢに類似したキーワードデータが予
め登録してあった場合、その単語を引用し画像データベ
ースへキーワードデータとして追加登録する。以下、図
２０を参照し、動作の流れ（ａ）〜（ｅ）に従って説明
する。

【０１４０】（ａ）文字認識後のキーワードデータに不
確定文字「＠」が含まれている文字列があるかどうか判
断する。不確定文字「＠」の含まれたキーワードデータ
が存在しない場合（（７），（８）のキーワードデータ
の場合）は、辞書ＤＢは参照せずに、文字認識後のキー
ワードデータのみをそのまま画像データベースへ登録す
る。もし、不確定文字「＠」が含まれたキーワードデー
タ（３）が存在した場合は、辞書ＤＢを参照する。

【０１４１】（ｂ）辞書ＤＢの参照は、キーワードデー
タの文字数から検索し、文字数が一致したキーワードデ
ータのみを照合の対象とする。本実施形態例では、文字
認識後のキーワードデータ（３）が「＠ルチメテ゛イ
ア」となり、不確定文字「＠」を含むため、辞書ＤＢを
参照する。

【０１４２】（ｃ）辞書ＤＢでは、８文字であるキーワ
ードデータが（４）の「マルチメテ゛イア」と（５）の
「コンヒ゜ユーター」の２つが登録されており、辞書Ｄ
Ｂの照合対象となる。

【０１４３】（ｄ）まず、文字認識後のキーワードデー
タ（３）の「＠ルチメテ゛イア」と辞書ＤＢ（４）の
「マルチメテ゛イア」を照合する。照合は、一文字単位
に行い、不確定文字「＠」を除く文字がすべて対象とな
る。辞書ＤＢ（４）の「マルチメテ゛イア」の場合、不
確定文字「＠」以外の文字がすべて一致するので、
（４）の「マルチメテ゛イア」をキーワードデータに１
つ追加し画像データベースへ登録を行う。次に（３）の
「＠ルチメテ゛イア」と辞書ＤＢ（５）の「コンヒ゜ユ
ーター」を照合する。照合結果、不確定文字「＠」を除
く文字に一致しない文字があるため、（５）の「コンヒ
゜ユーター」はキーワードデータとして画像データベー
スへ追加登録しない。

【０１４４】（ｅ）上記（ａ）から（ｄ）の処理の最終
結果として、画像データベースへ登録されるキーワード
データは文字認識された（１）の「アルチメテ゛イ
ア」、（２）の「アルチメテイア」、および（３）の
「＠ルチメテ゛イア」と、辞書ＤＢとの照合結果の
（４）の「マルチメテ゛イア」の４つなる。

【０１４５】［実施形態例４］本実施形態例は、図１２
で示した画像データベース検索方法と候補文字列の一致
率と予めシステム内に設定した一致率の比較の処理につ
いての具体的な実施形態例である。図２１は本処理につ
いての説明図であり、（１）〜（１１）はキーワードデ
ータ（候補文字列）を示す。

【０１４６】本処理は、画像データベースに予め登録さ
れているキーワードデータと検索要求のあったキーワー
ドデータを利用して画像データベースを検索するもので
ある。本実施形態例では、画像データベースに予め登録
されているイメージデータを「マルチメテ゛イア」（画
像データＡ）、「ハ゜ソコン」（画像データＢ）、「コ
ンヒ゜ユーター」（画像データＣ）の３種類とし、３種
類それぞれのイメージデータに対して「マルチメテ゛イ
ア」には５つ、「ハ゜ソコン」には２つ、「コンヒ゜ユ
ーター」には２つのキーワードデータが作成されたとす
る。また、検索要求には１つのイメージデータ（画像デ
ータＤ）に対しキーワードデータが「マルチメテ゛イ
ア」と「マルチメテイア」の２つが作成されたので、そ
の２つのキーワードデータで検索する事とする。以下、
図２１を参照し、処理の流れ（ａ）〜（ｈ）に従って説
明する。

【０１４７】（ａ）まず（１）の「マルチメテ゛イア」
というキーワードデータで画像データベースを検索す
る。

【０１４８】（ｂ）（１）の「マルチメテ゛イア」は文
字数にすると８文字となる（濁点も一文字とする）。検
索要求側が８文字であった場合、画像データベースに登
録されているデータ、今回、検索の対象となるキーワー
ドデータは８文字のデータのみが該当する。つまり、キ
ーワードデータの検索方法では、最初にキーワードデー
タの文字数を参照し、文字数が一致したデータのみを検
索する。

【０１４９】（ｃ）（１）の「マルチメテ゛イア」で検
索要求した結果、今回、一致率算出の比較対象となった
キーワードデータは（３）の「マルチメテ゛イア」と
（４）の「アルチメテ゛イア」、（５）の「ヤルチメテ
゛イマ」、（１０）の「コンヒ゜ユーター」の４つとな
る。一致率とは、検索要求のあったキーワードデータと
検索されてきたキーワードデータを一文字単位に照合
し、照合結果を百分率で算出した値を一致率と定義す
る。一致率の算出式は、一致率＝一致した文字数（検索
要求のキーワードデータと画像データベースのキーワー
ドデータとの比較による）÷キーワードデータ文字数、
となる。例えば、検索要求のあったキーワードデータを
「マルチメテ゛イア」とし、検索されてきたキーワード
データも「マルチメテ゛イア」であれば、８文字中８文
字一致した事になるので、一致率は１００［％］とな
る。

【０１５０】（ｄ）上記（ｃ）と同様に検索要求のあっ
たキーワードデータと上記（ｃ）で一致率算出の比較対
象となった４つのキーワードデータを１データづつ照合
する。結果、以下の様になる。（３）の「マルチメテ゛
イア」は８文字中８文字が一致したので一致率が１００
［％］、（４）の「アルチメテ゛イア」は８文字中７文
字が一致したので一致率が８７．５［％］、（５）の
「ヤルチメテ゛イマ」は８文字中６文字が一致したので
一致率が７５［％］、（１０）の「コンヒ゜ユーター」
は８文字中０文字が一致したので一致率が０［％］とな
る。

【０１５１】（ｅ）また、上記（ｄ）で説明した検索要
求のあったキーワードデータと予め登録されていたキー
ワードデータとを文字単位に照合して算出する一致率
と、それとは別に予めシステムで設定する一致率があ
る。これは、図１４のシステム設定画面にて、ＧＵＩ上
より数値を投入する必要があり、検索結果を検索要求元
へ返送する判断を行うために使用する。具体的には、前
記一致率と前記一致率を更に比較し、システム設定によ
り設定した一致率より、一致率の方が高ければヒットし
たと判断し検索要求元へ画像データを返送する。また、
一致率の方が小さければ、「該当するデータが存在しな
い」旨の通知文を返送する。ただし、一致率の方が小さ
くても、他のキーワードデータが１つでもヒットしてい
れば「該当するデータが存在しない」旨の通知文は返送
しない。

【０１５２】本実施形態例では、「システム設定で設定
した一致率を８０」とする。この場合、（３）の「マル
チメテ゛イア」は一致率が１００［％］なのでヒットし
たと判断する。（４）の「アルチメテ゛イア」は一致率
が８７．５［％］なのでヒットしたと判断する。（５）
の「ヤルチメテ゛イマ」は一致率が７５［％］なのでヒ
ットしなかったと判断する。（１０）の「コンヒ゜ユー
ター」は一致率が０［％］なのでヒットしなかったと判
断する。以上により（５）と（１０）はヒットしなかっ
たと判断するが（３）と（４）がヒットしているので
「該当するデータが存在しない」旨の通知文は返送され
ない。また、（３）と（４）は同一画像データ（画像デ
ータＡ）なのでこの場合、同じ画面を２枚返送する事は
しない。結果、検索要求元へ返送される画像データは画
像データＡの１枚となる。

【０１５３】（ｆ）上記（ａ）から（ｅ）までと同様に
（２）の「マルチメテイア」で画像データベースを検索
する。

【０１５４】（ｇ）（２）の「マルチメテイア」は文字
数７文字なので、一致率算出の比較対象となるキーワー
ドデータは（６）の「マルチメテイア」と（１１）の
「コンヒユーター」となる。一致率の算出結果は、
（６）の「マルチメテイア」は７文字中７文字が一致し
たので一致率が１００［％］、（１１）の「コンヒユー
ター」は７文字中０文字が一致したので一致率が０
［％］、（８）算出した一致率とシステム内に設定した
一致率の比較については、本実施形態例でも、「システ
ム設定で設定した一致率を８０」とする。この場合、
（６）の「マルチメテイア」は一致率が１００［％］な
のでヒットしたと判断する。（１１）の「コンヒユータ
ー」は一致率が０［％］なのでヒットしなかったと判断
する。以上により（６）はヒットしたが上記（５）の
（３）と同一画像データ（画像データＡ）なので、この
場合、同じ画面を２枚返送する事はしない。また、（１
１）はヒットしなかったと判断するが（３）がヒットし
ているので「該当するデータが存在しない」旨の通知文
は返送されない。

【０１５５】（ｈ）上記（ａ）から（ｇ）の最終結果と
して、検索要求元へ返送される画像データは画像データ
Ａの１枚となる。

【０１５６】以上で説明した第１から第４までの実施形
態例で示したプログラム処理は、その処理手順をコンピ
ュータで実行することが可能であり、その処理手順をコ
ンピュータに実行させるためのプログラムを該コンピュ
ータが読み取り可能な媒体、例えばフロッピーディスク
やＣＤ−ＲＯＭなどに記録して配布することが可能であ
る。

【０１５７】

【発明の効果】本発明によれば、データベースアクセス
シートを画像データとして画像データベースセンタへ送
ることができるため、既存のファックス端末から画像デ
ータベースセンタをアクセスできる。また、データベー
スアクセスシートを画像データとしてスキャナで読み取
ることができ、スキャナからも画像データベースセンタ
へアクセスできる。また、文字認識により、同一用紙同
一頁内のデータベースアクセスシートにキーワードデー
タとイメージデータを混在して記載が可能であり、記載
領域はフリーフォーマットである事から、汎用性があ
り、ユーザーを特定せず、画像データベースへのアクセ
スを容易とした効果を提供できる。カタカナと数字を用
いる場合では、両者を分けてそれぞれ専用の辞書を用い
て文字認識することで、高精度の文字認識が実現でき
る。また、候補文字列を複数生成可能とする事、あるい
は濁点、半濁点を削除した候補文字列を追加生成する事
で、検索時にマッチングしやすくする。従って、本発明
によれば、検索要求者が所望する画像データベースセン
タでの処理結果を検索要求者のファックス端末に効率良
く送信できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態例を示す画像データベ
ースセンタ装置を含むシステム構成図である。

【図２】上記実施形態例における画像データベースセン
タ装置の機能ブロック構成図である。

【図３】上記実施形態例における画像データベースセン
タ装置によるサービスイメージを示した図である。

【図４】上記実施形態例におけるデータベースアクセス
シートへのキーワードの記載例を示す図であって、
（ａ），（ｂ）はキーワードを二重線で示した記載例を
示し、（ｃ）はキーワードを抽出するイメージデータ記
載可能領域にキーワードを記載した例を示す。

【図５】上記実施形態例におけるデータベースアクセス
シートに記載が可能な文字種の例として、（ａ）は数
字、（ｂ），（ｃ）はカタカナ文字を示す図である。

【図６】（ａ），（ｂ）は、上記実施形態例での画像デ
ータベースセンタ装置におけるプログラム処理の一実施
形態例を示すフロー図（その１）である。

【図７】上記実施形態例での画像データベースセンタ装
置におけるプログラム処理の一実施形態例を示すフロー
図（その２）である。

【図８】上記実施形態例での画像データベースセンタ装
置におけるプログラム処理の一実施形態例を示すフロー
図（その３）である。

【図９】上記実施形態例での画像データベースセンタ装
置におけるプログラム処理の一実施形態例を示すフロー
図（その４）である。

【図１０】上記実施形態例での画像データベースセンタ
装置におけるプログラム処理の一実施形態例を示すフロ
ー図（その５）である。

【図１１】上記実施形態例での画像データベースセンタ
装置におけるプログラム処理の一実施形態例を示すフロ
ー図（その６）である。

【図１２】上記実施形態例での画像データベースセンタ
装置におけるプログラム処理の一実施形態例を示すフロ
ー図（その７）である。

【図１３】上記実施形態例におけるシステム設定画面例
を示す図である。

【図１４】上記実施形態例におけるシステム設定画面例
の続きを示す図である。

【図１５】（ａ），（ｂ）は、上記実施形態例におい
て、データベースアクセスシートに記載されたキーワー
ドを抽出する方法を説明する図（その１）である。

【図１６】（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、上記実
施形態例において、データベースアクセスシートに記載
されたキーワードを抽出する方法を説明する図（その
２）である。

【図１７】上記実施形態例における文字認識ＡＰの出力
結果例を示す図である。

【図１８】上記実施形態例における辞書ＤＢの登録例を
示す図である。

【図１９】本発明の第２の実施形態例を説明するための
画像データベースの説明図である。

【図２０】本発明の第３の実施形態例を説明するための
辞書ＤＢの使用例を示す説明図である。

【図２１】本発明の第４の実施形態例を説明するための
キーワード検索方法を説明する図である。

【符号の説明】

１０…画像データベースセンタ装置 １１…スキャナ １２…画像データベース １３…画像データベースセンタ主装置 １４…回線ボード １５…通信ネットワーク １６，１７…ファックス端末 １８…パーソナルコンピュータ（パソコン） ２０…用紙 ２１…キーワードデータ記載例 ２２…キーワードデータを抽出するための黒線（二重
線） ２３…キーワードデータ記載例 ２４…イメージデータ記載可能領域

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大洞 崇裕 東京都新宿区西新宿３丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 通信メディアとの間で画像データを送受
   信し、画像データを登録／検索する画像データベースセ
   ンタにおいて、 登録要求者からは、通信ネットワークを介した通信メデ
   ィアから、またはイメージスキャナから画像データを受
   信する第１の手段と、 前記登録要求者から受信した画像データの中から候補文
   字列を抽出し、不確定文字を含む正確度の高い候補文字
   列を一つ又は複数生成する第２の手段と、 前記第２の手段で生成した候補文字列とその抽出元の画
   像データを対応させて画像データベースに登録する第３
   の手段と、 検索要求者からは通信ネットワークを介した通信メディ
   アから画像データを受信する第４の手段と、 前記検索要求者から受信した画像データの中から候補文
   字列を抽出し、不確定文字を含む正確度の高い候補文字
   列を一つ又は複数生成する第５の手段と、 前記第５の手段で生成された候補文字列と前記画像デー
   タベース内に登録された候補文字列との一致率を比較
   し、その一致率と予め設定した一致率により一致したと
   判断した候補文字列に対応する画像データを前記画像デ
   ータベースより検索する第６の手段と、 前記検索要求者の通信メディアに前記検索した画像デー
   タを送信する第７の手段と、 を備えた事を特徴とする画像データベースセンタ装置。
2. 【請求項２】 前記第２および第５の手段は、文字認識
   手段、絶対基準値判定部、確定基準値判定部、および相
   対基準値判定部を備えて、それらの判定結果に基づいて
   候補文字列を生成するものであって、 前記文字認識手段は、文字認識結果として複数の候補文
   字を順位づけし、該複数の候補文字とそれに対応した距
   離値を前記絶対基準値判定部、確定基準値判定部、およ
   び相対基準値判定部へ返却するものであり、 前記絶対基準値判定部は、前記順位づけされた複数の候
   補文字とそれに対応する距離値の値と予め設定した絶対
   基準値の値を比較し、前記距離値の値と前記絶対基準値
   の値の大小により、その候補文字を候補文字列の組み合
   わせ対象とするかしないかを判定するものであり、 前記確定基準値判定部は、前記上位と下位の候補文字と
   それに対応した上位と下位の距離値の値を減算し、該減
   算した値と予め設定した確定基準値の値を比較し、前記
   減算した値と前記確定基準値の値の大小により、その上
   位の候補文字のみを候補文字列の組み合わせ対象とする
   か、又は、その上位と下位の候補文字をそれぞれ候補文
   字列の組み合わせ対象とするかを判定するものであり、 相対基準値判定部は、前記上位と下位の候補文字とそれ
   に対応した上位と下位の距離値の値を減算し、該減算し
   た値と予め設定した相対基準値の値を比較し、前記減算
   した値と前記相対基準値の値の大小により、その上位と
   下位の候補文字を不確定文字に置き換えて候補文字列の
   組み合わせ対象とするか、又は、その上位と下位の候補
   文字をそれぞれ候補文字列の組み合わせ対象とするかを
   判定するものである、 事を特徴とする請求項１に記載の画像データベースセン
   タ装置。
3. 【請求項３】 前記第６の手段は、登録要求者から受信
   した画像データより生成された一つ又は複数の候補文字
   列と、検索要求者から受信した画像データより生成され
   た一つ又は複数の候補文字列との一致率を比較する場合
   において、登録要求時に生成された候補文字列の個々の
   文字列と検索要求時に生成された候補文字列の個々の文
   字列の一致率を個々の文字列毎に計算し、その一致率と
   予め設定した一致率により一致したと判断した文字列を
   含む候補文字列に対応する画像データを画像データベー
   スより検索するものである、 事を特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像デ
   ータベースセンタ装置。
4. 【請求項４】 前記相対基準値判定部は、 候補文字を不確定文字に置き換える手段と、 前記不確定文字を含んだ候補文字列には辞書データベー
   スより文字列を検索し、該辞書データベースよりマッチ
   ングする文字列を候補文字列として追加生成する手段
   と、 を有する事を特徴とする請求項１から請求項３までのい
   ずれかに記載の画像データベースセンタ装置。
5. 【請求項５】 前記第２および第５の手段は、 濁点又は、半濁点を含んだ候補文字列には、濁点又は、
   半濁点を取り除いた候補文字列を追加生成する手段と、 分離した文字を含んだ候補文字列には、当該文字を二文
   字に分離した文字に置き換えた候補文字列を追加生成す
   る手段と、 を備える事を特徴とする請求項１から請求項４までのい
   ずれかに記載の画像データベースセンタ装置。
6. 【請求項６】 通信メディアと画像データを送受信し、
   画像データを登録／検索する画像データベースセンタに
   備える画像データベースの登録／検索方法において、 登録要求者からの画像データを、通信ネットワークを介
   した通信メディア、またはイメージスキャナから受信す
   る第１の手順と、 前記登録要求者から受信した画像データの中から文字認
   識ソフトウェアにより、候補文字列を抽出し不確定文字
   を含む正確度の高い候補文字列を一つ又は複数生成する
   第２の手順と、 前記第２の手順で生成した候補文字列とその抽出元の画
   像データを対応させて画像データベースに登録する第３
   の手順と、 検索要求者の通信メディアから通信ネットワークを介し
   て画像データを受信する第４の手順と、 前記検索要求者から受信した画像データの中から文字認
   識ソフトウェアにより、候補文字列を抽出し不確定文字
   を含む正確度の高い候補文字列を一つ又は複数生成する
   第５の手順と、 前記第５の手順で生成された候補文字列と前記画像デー
   タベース内に登録された候補文字列との一致率を比較
   し、その一致率と予め設定した一致率により一致したと
   判断した候補文字列に対応する画像データを前記画像デ
   ータベースより検索する第６の手順と、 前記検索要求者の通信メディアに前記検索した画像デー
   タを送信する第７の手順と、 を備える事を特徴とする画像データベース登録／検索方
   法。
7. 【請求項７】 前記第２および第５の手順における文字
   認識ソフトウェアは、カタカナと数字が混在した文字列
   の文字認識を行う場合に、前記カタカナと数字が混在し
   た文字列には、カタカナと数字の中間位置に区切り文字
   を用いて、その区切り文字の前後をカタカナと数字で使
   い分け、カタカナ部分にはカタカナ専用辞書を、数字部
   分には数字専用辞書を使用して文字認識する、 事を特徴とする請求項６に記載の画像データベース登録
   ／検索方法。
8. 【請求項８】 前記第２および第５の手順は、 文字認識ソフトウェアの文字認識結果として複数の候補
   文字を順位づけし、該複数の候補文字とそれに対応した
   距離値を返却する手順と、 前記順位づけした複数の候補文字とそれに対応する距離
   値の値と予め設定した絶対基準値の値を比較し、前記距
   離値の値と前記絶対基準値の値の大小により、その候補
   文字を候補文字列の組み合わせ対象とするかしないかを
   判定する絶対基準値判定手順と、 前記上位と下位の候補文字とそれに対応した上位と下位
   の距離値の値を減算し、該減算した値と予め設定した確
   定基準値の値を比較し、前記減算した値と前記確定基準
   値の値の大小により、その上位の候補文字のみを候補文
   字列の組み合わせ対象とするか、又は、その上位と下位
   の候補文字をそれぞれ候補文字列の組み合わせ対象とす
   るかを判定する確定基準値判定手順と、 前記上位と下位の候補文字とそれに対応した上位と下位
   の距離値の値を減算し、該減算した値と予め設定した相
   対基準値の値を比較し、前記減算した値と前記相対基準
   値の値の大小により、その上位と下位の候補文字を不確
   定文字に置き換えて候補文字列の組み合わせ対象とする
   か、又は、その上位と下位の候補文字をそれぞれ候補文
   字列の組み合わせ対象とするかを判定する相対基準値判
   定手順と、 を備え、前記判定に基づいて前記候補文字を組み合わせ
   て前記候補文字列を生成する、 事を特徴とする請求項６または請求項７に記載の画像デ
   ータベース登録／検索方法。
9. 【請求項９】 前記第６の手順では、 登録要求者から受信した画像データより生成された一つ
   又は複数の候補文字列と、検索要求者から受信した画像
   データより生成された一つ又は複数の候補文字列との一
   致率を比較する場合において、 登録要求時に生成された候補文字群の個々の文字列と検
   索要求時に生成された候補文字群の個々の文字列の一致
   率を個々の文字列毎に計算し、その一致率と予め設定し
   た一致率により一致したと判断した文字列を含む候補文
   字列に対応する画像データを画像データベースより検索
   する、 事を特徴とする請求項６から請求項８までのいずれかに
   記載の画像データベース登録／検索方法。
10. 【請求項１０】 前記相対基準値判定手順は、 候補文字を不確定文字に置き換える手順と、 前記不確定文字を含んだ候補文字列には辞書データベー
    スより文字列を検索し、該辞書データベースよりマッチ
    ングする文字列を候補文字列として追加生成する手順
    と、 を備える事を特徴とする請求項８に記載の画像データベ
    ース登録／検索方法。
11. 【請求項１１】 前記第２および第５の手順は、 濁点又は、半濁点を含んだ候補文字列には、濁点又は、
    半濁点を取り除いた候補文字列を追加生成する手順と、 分離した文字を含んだ候補文字列には、当該文字を二文
    字に分離した文字に置き換えた候補文字列を追加生成す
    る手順と、 を備える事を特徴とする請求項６から請求項１０までの
    いずれかに記載の画像データベース登録／検索方法。
12. 【請求項１２】 請求項６から請求項１１までのいずれ
    かに記載の画像データベース登録／検索方法の手順をコ
    ンピュータに実行させるプログラムを、該コンピュータ
    が読み取り可能な媒体に記録した、 事を特徴とする記録媒体。