ソフトフォーカス処理を施して数字の角をなめらかにする。この辺の画像処理は給報OCRで培った。処理には数十ミリ秒しか掛からない事も。追伸、先週インフルA型に罹患しました。登園も出来ないので、一人元気な長男が周りで五月蝿い。こいつが保育所から運んできたんだ。スプレッダーが一番元気とはな。今回の症状は筋肉痛・関節痛で起き上がれない。4、5日経過後に再発熱する。自分以外はタミフルで、私はイナビルを投与された。皆さんも気をつけましょう。新型コロナも怖いでしょうが、インフルエンザの毒性はもっと強いですよ。審査業務クライアントの団体間回送データ(受信データ)検索における不具合報告がありました。地方税ポータルシステム掲示一部抜粋)==================================団体間回送データ(受信データ)検索で「回送業務区分」を“寄附金特例通知”または、”課税標準額通知”に設定した際に、検索後に表示する団体間回送データ一覧の1ページ目は正常表示されますが、検索結果が100件以上の場合で“次頁”ボタンを押下した際に2ページ目以降、検索条件に設定していない通知が含まれて表示されます。地方税ポータルシステムをご確認下さい。上記の事象により絞り込みができず、既にダウンロード済みのデータを含めてダウンロードしている可能性があります。そのままふるさと納税データの取込を行うとデータの重複が発生します。税務LAN側で該当データの自動無効処理などは行われませんので、既に重複して取り込んでしまっている場合は、以下の手順で全件削除後にデータを再ダウンロードして取り込んで下さい。・手順ふるさと納税管理・移行ツールで全件削除(資料IDはそのまま)→eLTAXシステムで「全件」DL→取込の流れとなります。転送を行ったデータに対しても削除処理を行います。1.DBのバックアップを取得してください。2.[ふるさと納税管理・移行ツール]→[他の処理]→[データ削除]→[全件削除]の[実行]ボタンを押下してください。3.「資料番号を初期化しますか?」は"いいえ"を選択してください。(資料番号はそのまま)4.「実行します。よろしいですか?」は"はい"を選択してください。5.「削除処理が完了しました。」と表示されれば完了です。6.生成済みの擬似イメージを手動で削除してください。7.eLTAXシステムで連携状況を「全件」としてDLしてください。ふるさと納税管理・移行ツールで削除できるデータは次の通りです。・メイン側で資料IDを変更すると、対象が見つけられず削除されません。データが削除されても残ります。(当然そうなります)・メインに手入力したデータは、本ツールの削除処理の対象ではありません。上までOCRが掛けられる様になりました。ノウハウが無いので、試行錯誤で大変です。表セルが上手く認識出来ない場合を想定しての位置判定は、二重三重のバックアップ処理が必要なので、どこまで試行して諦めるかの閾値を考えるのが面倒です。処理時間は限られていますので。ちなみにここまでの処理で1秒はかろうじて切っています。画像処理を適用しなければ、まだまだ速くなります。画像に載っているゴミを取り除くのに時間が掛かります。Jpeg画像で見やすくするためにエッジを立てる処理が入ってしまうとノイズの元になってしまうようです。この給報OCRは自前のスキャンソフト、給報パンチソフトと連携する事になるので、スキャン時にOCR用に吐き出す画像に処理を入れて貰うと、こちらで処理しなくても良くなるので、OCR時間短縮が図れそうです。スキャナー、スキャンソフトが違うと相性悪いかも。人的控除はクリアしましたので、自信は付きました。次週はお客さんとこで実際にスキャンした画像でテストしてみようと思います。OCRというよりは、表認識のテストが主となります。給報のパンチエントリーシステムを導入している処に出向いて、実サンプルに処理を掛けてきました。表認識は意外と良く掛かっているようです。想定しているレイアウト構成じゃない給報が意外に多く、ポジション割り当てがなかなか上手く適用出来ていない状況です。本日中に配偶者合計所得までは到達したい。千田2020/1/24追記とりあえず、控配・扶養を後回しにして事業所情報まで読める様になりました。あとは罫線認識の精度向上策に乗り出しています。給報の様式によっては、罫線を上手く認識せずに繋がってしまうケースがある。表題文字によってセルが分割されるのは何とか出来るが、繋がってしまったものを分割するのは難しい。アルゴリズムを考え出せない。ここの部分は、本来の形式はこうだから分割!てな訳には行かない。そこで思いついた手法がある。仕組みは考え出せたから実装出来るかどうか試す。V9新年明けてから大分経ちましたが...明けましておめでとうございます。年明けに何をやっていたかと言うと、半日はQA回答に追われ、残りで給報のOCR処理にチャレンジしておりました。手元にある実紙スキャン画像(300dpi)で試しております。パターン学習方式はマイナンバー書式になって役に立たないのは判っているので、国税連携OCRにも利用している表認識を行っている。なんと、罫線認識は99%以上の精度でポジショニング出来ている。画像そのままでは認識精度が悪いので、画像処理を施している。中身は秘密のア...。あとは、どのセルが何処なのかを認識できればOCRポジションを特定できる。タイトルを読み取って...とやってみたが、印刷のタイトル文字は活字で認識しやすい筈なのだが、色字なので認識が甘い。コントラスを上げると文字が切れる。色を濃くすると、背景のゴミも湧いてくる。税務LANから出した擬似イメージだとタイトルもバッチリ読めるのだが、紙スキャンものは認識は良くない。タイトル読んで処理するには時間も掛かりすぎる。ポジションを特定してから、念押しでタイトルも読む様な工夫が必要だ。画像処理と表認識だけで0.5秒を費やす(私の開発PCで)。給報の場合、処理枚数が多いので1、2秒で決めてしまいたい。上手く行くのやら...。ちなみに本年は、西国の方で話題のAI-OCRの実証実験を行う予定です。どっちが先にものになるか競争だな。AIは学習しないと意味が無いから、それらをどの様に蓄積するのか?帳票様式が変わったら一から学習だものね。我々のモットーは、如何にコストを掛けずに実現するか?だから。大手に出来ない事を、とにかくやってみるだけさ。V9本年もありがとうございました。本日をもちまして年内の営業を終わらせて戴きます。来る年も皆様多幸であられます様にお祈り申し上げます。寝ず身で頑張る税務LANでした。見落としていた令和2年税制改正の内容...その年の前々年分の雑所得を生ずべき業務に係る収入金額が1,000万円を超える個人が確定申告書を提出する場合には、当該業務に係るその年中の総収入金額及び必要経費の内容を記載した書類を当該確定申告書に添付しなければならないこととする。上記の改正は、令和4年分以後の所得税について適用する。言う事で、令和2年分の収入を抑えておく必要がありそうです。用意する事になるのかぁ。営業収支は4ページ分持っているから、そこに割り当てようかな...。提出書類の書式が出てから考えよう。2008年01月(8)202002012019121110090807060504030201201812111009080706050403020120171211100908070605040302012016121110090807060504030201201512111009080706050403020120141211100908070605040302012013121110090706050403020120121211100907060504030201201112111009080705040302012010121110090807060504030201200912111009080706050403020120081211100907060504030201FeedRSS1.0RSS2.0。