JP2002352191A - 手書き判別能力を持つプリンティング制御インターフェースシステムとその方法 - Google Patents
手書き判別能力を持つプリンティング制御インターフェースシステムとその方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 手書きテキストと機械プリントテキストの混
合を含む文書中の機械プリントテキストから手書きテキ
ストを同定し分離するためのシステムと方法の提供。 【解決手段】 １つの実施例では、通常のコンピュータ
ー中のインテリジェントなプリンティングコントロール
インターフェースとしてインストールされ、ユーザーの
コントロールのもとに、任意のアプリケーションによっ
て生成された任意の文書から、その文書のプリンティン
グに先立って、いかなる手書きのテキストをも除去する
ように選択的に処理することを可能にし、他の実施例で
は、通常のディジタルコピー機中のインテリジェントな
プリンティングコントロールインターフェースとしてイ
ンストールされ、ユーザーのコントロールのもとに、コ
ピー中の任意の文書から、その文書のプリンティングに
先立って、いかなる手書きのテキストをも除去するよう
に選択的に処理することを可能にしている。手書きテキ
ストか機械プリントテキストかのいずれかとして隠され
たマルコフモデルを用いる手書き分離法を採用してい
る。
合を含む文書中の機械プリントテキストから手書きテキ
ストを同定し分離するためのシステムと方法の提供。 【解決手段】 １つの実施例では、通常のコンピュータ
ー中のインテリジェントなプリンティングコントロール
インターフェースとしてインストールされ、ユーザーの
コントロールのもとに、任意のアプリケーションによっ
て生成された任意の文書から、その文書のプリンティン
グに先立って、いかなる手書きのテキストをも除去する
ように選択的に処理することを可能にし、他の実施例で
は、通常のディジタルコピー機中のインテリジェントな
プリンティングコントロールインターフェースとしてイ
ンストールされ、ユーザーのコントロールのもとに、コ
ピー中の任意の文書から、その文書のプリンティングに
先立って、いかなる手書きのテキストをも除去するよう
に選択的に処理することを可能にしている。手書きテキ
ストか機械プリントテキストかのいずれかとして隠され
たマルコフモデルを用いる手書き分離法を採用してい
る。
Description
【０００１】本発明は広く機械プリントによるテキスト
と手書きの注釈とが混在したイメージを処理してそのよ
うな手書きの注釈を除去するシステムと方法に関する。
と手書きの注釈とが混在したイメージを処理してそのよ
うな手書きの注釈を除去するシステムと方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】プリンターに送られたりコピー用のコピ
ー機に置かれた文書にとって、機械プリントされたテキ
ストともとの内容の上に上書きされた追加情報というよ
うに内容の混在を含むことはよく起こることである。
ー機に置かれた文書にとって、機械プリントされたテキ
ストともとの内容の上に上書きされた追加情報というよ
うに内容の混在を含むことはよく起こることである。
【０００３】追加情報の例は手書きのメモ、書名、スタ
ンプ、等々（まとめて「手書きの注釈」と言う）を含ん
でいる。
ンプ、等々（まとめて「手書きの注釈」と言う）を含ん
でいる。
【０００４】多くの場合、ユーザーは、もとの内容、例
えば、手書きのメモを含まないレビュー用のレターをプ
リントすることを意図的に望む。
えば、手書きのメモを含まないレビュー用のレターをプ
リントすることを意図的に望む。
【０００５】通常のコンピューターシステムでは、図１
に示すように、ユーザーアプリケーション１００からの
大部分のプリンティングジョブはフグラフィックスデバ
イスインターフェース（ＧＤＩ)１１０、プリンタード
ライバー１２０、およびプリントスプーラー１３０を通
して実行される。この方法では、ユーザーアプリケーシ
ョン１００は、文書を生成しプリント要求を発する。
に示すように、ユーザーアプリケーション１００からの
大部分のプリンティングジョブはフグラフィックスデバ
イスインターフェース（ＧＤＩ)１１０、プリンタード
ライバー１２０、およびプリントスプーラー１３０を通
して実行される。この方法では、ユーザーアプリケーシ
ョン１００は、文書を生成しプリント要求を発する。
【０００６】ＧＤＩ １１０はオペレーレーティングシ
ステムのコンポーネントであって、グラフィックセルを
プリンタードライバーが理解するフォーマットに変換す
る。ＧＤＩ１１０は、各種のユーザーアプリケーション
からの要求を受けて、これらの要求をアプリケーション
によって選ばれたプリンターの対応するドライバーに送
る。
ステムのコンポーネントであって、グラフィックセルを
プリンタードライバーが理解するフォーマットに変換す
る。ＧＤＩ１１０は、各種のユーザーアプリケーション
からの要求を受けて、これらの要求をアプリケーション
によって選ばれたプリンターの対応するドライバーに送
る。
【０００７】アプリケーションから見ると、各種のプリ
ンターの間には何の違いもなく、それらは単に出力デバ
イスと見られる。ＧＤＩ １１０は、テキスト、ビット
マップ、グラフィックスレンダリング（すなわち、線を
引き、弧をえがき、四角をつくり、それを色で塗りつぶ
すなど）をサポートする。このプリンティングの手順は
アプリケーション１００がデバイス独立なプリンティン
グコマンドを送ってテキストとグラフィックスのレンダ
リングを実効することを可能としている。
ンターの間には何の違いもなく、それらは単に出力デバ
イスと見られる。ＧＤＩ １１０は、テキスト、ビット
マップ、グラフィックスレンダリング（すなわち、線を
引き、弧をえがき、四角をつくり、それを色で塗りつぶ
すなど）をサポートする。このプリンティングの手順は
アプリケーション１００がデバイス独立なプリンティン
グコマンドを送ってテキストとグラフィックスのレンダ
リングを実効することを可能としている。
【０００８】これらのプリンティングコマンドは次にＧ
ＤＩ１１０を通してプリンタードライバー１２０に送ら
れる。プリンタードライバー１２０は標準的なグラフィ
ックス要求をプリンターが理解するコマンドに変換し、
それらをスプーラー１３０とポートモニター１４０に送
る。最後に、プリンターはスプーラー１３０とモニター
を通してプリンティングコマンド受け取る。スプーラー
１３０はプリントジョブをマネージし、現在の動作を中
断することなくコンピューターＣＰＵからプリンティン
グ用に資源を割り当てる。
ＤＩ１１０を通してプリンタードライバー１２０に送ら
れる。プリンタードライバー１２０は標準的なグラフィ
ックス要求をプリンターが理解するコマンドに変換し、
それらをスプーラー１３０とポートモニター１４０に送
る。最後に、プリンターはスプーラー１３０とモニター
を通してプリンティングコマンド受け取る。スプーラー
１３０はプリントジョブをマネージし、現在の動作を中
断することなくコンピューターＣＰＵからプリンティン
グ用に資源を割り当てる。
【０００９】同様に、従来のディジタルコピー機は、そ
のサブシステムは固定型であって、一般的にユーザーに
開放されていないよりクローズな環境中ではあるが同種
のサブシステムを含んでいる。
のサブシステムは固定型であって、一般的にユーザーに
開放されていないよりクローズな環境中ではあるが同種
のサブシステムを含んでいる。
【００１０】従来技術では、機械プリントのテキストと
注釈を含む文書から手書きの注釈を除去する能力に限界
がある。その第１の従来方法では、処理中の文書上にマ
ーカーまたはテンプレートが処理中の文書上に置かれて
手書きの注釈の位置決めを支援している。例えば、手書
きサインの位置決め用に銀行小切手上に磁気インキ文字
認識ラインを設置する米国特許No.5,631,9084を参照さ
れたい。
注釈を含む文書から手書きの注釈を除去する能力に限界
がある。その第１の従来方法では、処理中の文書上にマ
ーカーまたはテンプレートが処理中の文書上に置かれて
手書きの注釈の位置決めを支援している。例えば、手書
きサインの位置決め用に銀行小切手上に磁気インキ文字
認識ラインを設置する米国特許No.5,631,9084を参照さ
れたい。
【００１１】この第１の従来方法は、そのマーカーまた
はテンプレートを位置決めするのに特殊な装置を必要と
する。第２の従来方法では、手書きの注釈が同定され、
それらは分離プロセスのために機械プリントされたテキ
ストから分離される。
はテンプレートを位置決めするのに特殊な装置を必要と
する。第２の従来方法では、手書きの注釈が同定され、
それらは分離プロセスのために機械プリントされたテキ
ストから分離される。
【００１２】しかし、 その従来技術は、文書が機械プ
リントテキストと手書きの注釈との混在を含んでいた
り、手書きの注釈が機械プリントテキストと混じってい
たり、つまり、手書きの注釈がマージンのようなもとの
文書の白いスペースの領域にだけ現れるとは限らないな
どの複雑な場合を扱う能力に限界がある。
リントテキストと手書きの注釈との混在を含んでいた
り、手書きの注釈が機械プリントテキストと混じってい
たり、つまり、手書きの注釈がマージンのようなもとの
文書の白いスペースの領域にだけ現れるとは限らないな
どの複雑な場合を扱う能力に限界がある。
【００１３】隠されたマルコフモデル（Hidden Markov
Model；ＨＭＭ）は多くのアプリケーションで使われて
きている。最も成功した応用の１つは音声認識である
が、それはまた光学的文字認識とキーワードの同定にも
応用されてきた。
Model；ＨＭＭ）は多くのアプリケーションで使われて
きている。最も成功した応用の１つは音声認識である
が、それはまた光学的文字認識とキーワードの同定にも
応用されてきた。
【００１４】要するに、ＨＭＭ理論を概観するとき、自
然言語には、そこに含まれたマルコフ構造が存在すると
いうことに注意することが大切である。たとえば、
“ｑ”という文字のあとに “ｕ” という文字を見出す
確率は他のどの文字のあとに“ｕ”という字を見出す確
率よりも普通大きい。過去と現在の出来事を与えている
現時点の出来事の条件確率が最も近い出来事にのみ依存
している、という性質を持っているプロセスはマルコフ
過程である。
然言語には、そこに含まれたマルコフ構造が存在すると
いうことに注意することが大切である。たとえば、
“ｑ”という文字のあとに “ｕ” という文字を見出す
確率は他のどの文字のあとに“ｕ”という字を見出す確
率よりも普通大きい。過去と現在の出来事を与えている
現時点の出来事の条件確率が最も近い出来事にのみ依存
している、という性質を持っているプロセスはマルコフ
過程である。
【００１５】不連続なマルコフ過程では、各々の状態は
観測可能な決定論的な事象に対応している。しかし、
隠されたマルコフモデルでは、各々の状態の出力は出力
確率分布に対応している。
観測可能な決定論的な事象に対応している。しかし、
隠されたマルコフモデルでは、各々の状態の出力は出力
確率分布に対応している。
【００１６】本発明の方法は 隠されたマルコフモデル
（ＨＭＭ）の理論に基礎を置いている。未知のＯＣＲの
知識は隠された状態として扱われ、決定はこれらの状態
から出て来る観測シーケンスにもとづいて行われる。
（ＨＭＭ）の理論に基礎を置いている。未知のＯＣＲの
知識は隠された状態として扱われ、決定はこれらの状態
から出て来る観測シーケンスにもとづいて行われる。
【００１７】したがって、本発明の目的は、手書きの注
釈を機械プリントのテキストから自動的に分離するため
のシステムと方法を提供することである。
釈を機械プリントのテキストから自動的に分離するため
のシステムと方法を提供することである。
【００１８】本発明の付加的な目的は、隠されたマルコ
フモデルにもとづいて手書きの注釈を機械プリントのテ
キストから自動的に分離するためのシステムと方法を提
供することである。
フモデルにもとづいて手書きの注釈を機械プリントのテ
キストから自動的に分離するためのシステムと方法を提
供することである。
【００１９】本発明のさらなる目的は、手書きの注釈を
通常のディジタルコピー機内で実施される機械プリント
のテキストから自動的に分離するためのシステムと方法
を提供することである。
通常のディジタルコピー機内で実施される機械プリント
のテキストから自動的に分離するためのシステムと方法
を提供することである。
【００２０】本発明のもう１つの目的は、手書きの注釈
を通常のプリンター上でのプリント用に送られてきた文
書内の機械プリントテキストから自動的に分離するため
のシステムと方法を提供することである。
を通常のプリンター上でのプリント用に送られてきた文
書内の機械プリントテキストから自動的に分離するため
のシステムと方法を提供することである。
【００２１】本発明の種々の他の目的、利点および特徴
は、以下に続く詳しい説明から容易に明らかになるだろ
うし、また、新しい特徴は付属の請求項で特に指摘され
るだろう。
は、以下に続く詳しい説明から容易に明らかになるだろ
うし、また、新しい特徴は付属の請求項で特に指摘され
るだろう。
【００２２】
【発明の概要】これらの目的および他の目的は、手書き
のテキストと（ふつう）プリントされた文書が機械プリ
ントテキストだけを含んでいるような機械プリントされ
たテキストとの混在を含む文書をプリントまたはコピー
するためのシステムと方法に関する本発明によって実現
される。
のテキストと（ふつう）プリントされた文書が機械プリ
ントテキストだけを含んでいるような機械プリントされ
たテキストとの混在を含む文書をプリントまたはコピー
するためのシステムと方法に関する本発明によって実現
される。
【００２３】特に、本発明の第１の実施例は、手書きテ
キストと機械プリントテキストを含むディジタル文書発
生のためとディジタル文書の少なくとも１つをプリント
するリクエストを発生するためとの手段、リクエストを
受け取り、そのリクエストを選択的に処理して手書きテ
キストを除去するところの、前記発生するための手段に
接続されたインテリジェントなプリンティングコントロ
ールインターフェース、及び選択的に処理されたリクエ
ストをプリントするため前記インテリジェントなプリン
ティングコントロールインターフェースに接続された手
段、を具えている。
キストと機械プリントテキストを含むディジタル文書発
生のためとディジタル文書の少なくとも１つをプリント
するリクエストを発生するためとの手段、リクエストを
受け取り、そのリクエストを選択的に処理して手書きテ
キストを除去するところの、前記発生するための手段に
接続されたインテリジェントなプリンティングコントロ
ールインターフェース、及び選択的に処理されたリクエ
ストをプリントするため前記インテリジェントなプリン
ティングコントロールインターフェースに接続された手
段、を具えている。
【００２４】そのインテリジェントなプリンティングコ
ントロールインターフェースは、リクエストを受け取る
ための仮想プリンタードライバー、リクエストを処理す
るかどうかを判定するためのプリンティングコントロー
ルパネル、及び、プリンティングコントロールパネルの
コントロールのもとにリクエストを選択的に処理して手
書きテキストを除去するための手書き分離モジュールを
具備する。
ントロールインターフェースは、リクエストを受け取る
ための仮想プリンタードライバー、リクエストを処理す
るかどうかを判定するためのプリンティングコントロー
ルパネル、及び、プリンティングコントロールパネルの
コントロールのもとにリクエストを選択的に処理して手
書きテキストを除去するための手書き分離モジュールを
具備する。
【００２５】さらに、その手書き分離モジュールは：デ
ィジタルイメージを複数のテキストブロックに分割する
ことによってリクエストを処理すること、テキストブロ
ックの各々に対する観測のシーケンスを計算すること、
観測のシーケンスが機械プリントテキストに対する所定
の隠されたマルコフ過程で現れるであろう各々のテキス
トブロックに対する第１の確率を計算すること、観測の
シーケンスが手書きテキストに対する所定の隠されたマ
ルコフ過程で現れるであろう各々のテキストブロックに
対する第２の確率を計算すること、各々のテキストブロ
ックに対して第１の確率と第２の確率を比較すること、
もし第１の確率が第２の確率よりも大きければ機械テキ
ストとしてそのテキストブロックをマークすること、も
し第２の確率が第１の確率よりも大きければ手書きテキ
ストとしてそのテキストブロックをマークすること、及
びマークされた手書きテキストを除去することを行な
う。
ィジタルイメージを複数のテキストブロックに分割する
ことによってリクエストを処理すること、テキストブロ
ックの各々に対する観測のシーケンスを計算すること、
観測のシーケンスが機械プリントテキストに対する所定
の隠されたマルコフ過程で現れるであろう各々のテキス
トブロックに対する第１の確率を計算すること、観測の
シーケンスが手書きテキストに対する所定の隠されたマ
ルコフ過程で現れるであろう各々のテキストブロックに
対する第２の確率を計算すること、各々のテキストブロ
ックに対して第１の確率と第２の確率を比較すること、
もし第１の確率が第２の確率よりも大きければ機械テキ
ストとしてそのテキストブロックをマークすること、も
し第２の確率が第１の確率よりも大きければ手書きテキ
ストとしてそのテキストブロックをマークすること、及
びマークされた手書きテキストを除去することを行な
う。
【００２６】他の実施例では、本発明は、手書きテキス
トと機械プリントテキストを含むディジタル文書を発生
するための、また、そのディジタル文書をプリントする
リクエストを発生するためのスキャナー、リクエストを
受け取り、そのリクエストを選択的に処理して手書きテ
キストを除去するところのスキャナーに接続されたイン
テリジェントプリンティングコントロールインターフェ
ース、及び、選択的に処理されたリクエストをプリント
するためのインテリジェントプリンティングコントロー
ルインターフェースに接続されたプリンター、を含む文
書コピーのためのシステムを具備してなる。
トと機械プリントテキストを含むディジタル文書を発生
するための、また、そのディジタル文書をプリントする
リクエストを発生するためのスキャナー、リクエストを
受け取り、そのリクエストを選択的に処理して手書きテ
キストを除去するところのスキャナーに接続されたイン
テリジェントプリンティングコントロールインターフェ
ース、及び、選択的に処理されたリクエストをプリント
するためのインテリジェントプリンティングコントロー
ルインターフェースに接続されたプリンター、を含む文
書コピーのためのシステムを具備してなる。
【００２７】本発明はまた、手書きテキストと機械プリ
ントテキストの混在を含むディジタルイメージの機械プ
リントテキストから手書きテキストを分離するための方
法を具え、その発明は：ディジタルイメージを複数のテ
キストブロックに分割すること；テキストブロックの各
々に対する観測のシーケンスを計算すること；観測のシ
ーケンスが機械プリントテキストに対する所定の隠され
たマルコフ過程で現れるであろう各々のテキストブロッ
クに対する第１の確率を計算すること；観測のシーケン
スが手書きテキストに対する所定の隠されたマルコフ過
程で現れるであろう各々のテキストブロックに対する第
２の確率を計算すること；各々のテキストブロックに対
して第１の確率と第２の確率を比較すること；もし第１
の確率が第２の確率よりも大きければ、機械プリントテ
キストとしてそのテキストブロックをマークすること、
もし第２の確率が第１の確率よりも大きければ、手書き
テキストとしてそのテキストブロックをマークするこ
と；の、各ステップを具える。
ントテキストの混在を含むディジタルイメージの機械プ
リントテキストから手書きテキストを分離するための方
法を具え、その発明は：ディジタルイメージを複数のテ
キストブロックに分割すること；テキストブロックの各
々に対する観測のシーケンスを計算すること；観測のシ
ーケンスが機械プリントテキストに対する所定の隠され
たマルコフ過程で現れるであろう各々のテキストブロッ
クに対する第１の確率を計算すること；観測のシーケン
スが手書きテキストに対する所定の隠されたマルコフ過
程で現れるであろう各々のテキストブロックに対する第
２の確率を計算すること；各々のテキストブロックに対
して第１の確率と第２の確率を比較すること；もし第１
の確率が第２の確率よりも大きければ、機械プリントテ
キストとしてそのテキストブロックをマークすること、
もし第２の確率が第１の確率よりも大きければ、手書き
テキストとしてそのテキストブロックをマークするこ
と；の、各ステップを具える。
【００２８】本発明の手書き分離法は、各々のテキスト
ブロックが機械プリントテキストか手書きテキストかの
いずれかとしてマークされた後に、個別エラー（複数）
を補正する後処理過程のステップをさらに具備してな
る。
ブロックが機械プリントテキストか手書きテキストかの
いずれかとしてマークされた後に、個別エラー（複数）
を補正する後処理過程のステップをさらに具備してな
る。
【００２９】特に、手書き分離法の分割化ステップは、
ディジタルイメージ内で連結しているコンポーネント
（複数）を発生し、連結されたコンポーネントを複数の
テキストブロックにグループ化するステップを具備して
いる。
ディジタルイメージ内で連結しているコンポーネント
（複数）を発生し、連結されたコンポーネントを複数の
テキストブロックにグループ化するステップを具備して
いる。
【００３０】さらに、手書き分離法のグループ化ステッ
プは、近接連結コンポーネントの各ペアーが同一行上に
あるかどうかを判定し、同一行上にある与えられた近接
連結コンポーネントの各ペアーに対しては、近接連結コ
ンポーネントの各ペアーが互いに隣接しているかどうか
を判定する。
プは、近接連結コンポーネントの各ペアーが同一行上に
あるかどうかを判定し、同一行上にある与えられた近接
連結コンポーネントの各ペアーに対しては、近接連結コ
ンポーネントの各ペアーが互いに隣接しているかどうか
を判定する。
【００３１】次に、同一行上の与えられた隣接した近接
連結コンポーネントの各ペアーに対して、本方法は、隣
接した近接連結コンポーネントのペアーが同じ高さを持
っているかどうかを判定し、もし、近接連結コンポーネ
ントのペアーが同じ高さを持っていれば、近接連結コン
ポーネントのペアーは単一のテキストブロック内に一緒
に入れられる。
連結コンポーネントの各ペアーに対して、本方法は、隣
接した近接連結コンポーネントのペアーが同じ高さを持
っているかどうかを判定し、もし、近接連結コンポーネ
ントのペアーが同じ高さを持っていれば、近接連結コン
ポーネントのペアーは単一のテキストブロック内に一緒
に入れられる。
【００３２】実施例によって示され、本発明をそれにだ
け制限する意図のない本発明の以下の詳細な説明は、そ
れに付随する図面との連係によって最良に理解されるだ
ろう。
け制限する意図のない本発明の以下の詳細な説明は、そ
れに付随する図面との連係によって最良に理解されるだ
ろう。
【００３３】
【好適実施例の詳細な説述と発明の効果】図面、特に図
２に示すように、インテリジェント・プリンティング・
コントロール・インターフェース（以下ＩＰＣＩと言
う）２９５は特別なイメージ処理機能、すなわち、手書
きの注釈を分離する機能を持つプリンリンティング／コ
ピーイングデバイスを形成するように構成されている。
２に示すように、インテリジェント・プリンティング・
コントロール・インターフェース（以下ＩＰＣＩと言
う）２９５は特別なイメージ処理機能、すなわち、手書
きの注釈を分離する機能を持つプリンリンティング／コ
ピーイングデバイスを形成するように構成されている。
【００３４】このプリンティング／コピーイングデバイ
スは一般目的のコンピューターシステム内、または、専
用のプリンター／コピアー内で実行することができる。
スは一般目的のコンピューターシステム内、または、専
用のプリンター／コピアー内で実行することができる。
【００３５】ＩＰＣＩ ２９５は仮想プリンタードライ
バー２９０、プリンティングコントロールパネル２８
０、及び、手書き分離モジュール２７５を含んでいる。
バー２９０、プリンティングコントロールパネル２８
０、及び、手書き分離モジュール２７５を含んでいる。
【００３６】ユーザーアプリケーション２００によって
生成された文書がプリントされようとするとき、その文
書にに付随するプリンティングコマンドはグラフィック
ス・デバイス・インターフェース（以下ＧＤＩと言う）
２１０に渡される。ＧＤＩ２１０はこれらのコマンドを
従来通りの方法で処理し、それらを（プリンタードライ
バーにではなく）ＩＰＣＩ ２９５に渡す。
生成された文書がプリントされようとするとき、その文
書にに付随するプリンティングコマンドはグラフィック
ス・デバイス・インターフェース（以下ＧＤＩと言う）
２１０に渡される。ＧＤＩ２１０はこれらのコマンドを
従来通りの方法で処理し、それらを（プリンタードライ
バーにではなく）ＩＰＣＩ ２９５に渡す。
【００３７】ＩＰＣＩ ２９５はプリンティングコント
ロールパネル２８０のコントロールのもとで、文書中の
どんな手書き注釈も除去するプリンティングコマンドを
処理し、この処理されたプリンティングコマンドを第１
の実施例に関して上に述べたのと同様のやり方で、スプ
ーラー２３０、ポートモニター２４０及びプリンター２
５０を用いる通常の方法によるプリント用のプリンター
ドライバー２２０に渡す。
ロールパネル２８０のコントロールのもとで、文書中の
どんな手書き注釈も除去するプリンティングコマンドを
処理し、この処理されたプリンティングコマンドを第１
の実施例に関して上に述べたのと同様のやり方で、スプ
ーラー２３０、ポートモニター２４０及びプリンター２
５０を用いる通常の方法によるプリント用のプリンター
ドライバー２２０に渡す。
【００３８】２種類のタイプの文書つまり：（１）プリ
ントされた後でもとの文書に加えられた手書きの注釈を
含むスキャンされた文書と（２）オンラインの注釈ツー
ルを使って生成された手書きの注釈を含むディジタル文
書と、が予想されている。
ントされた後でもとの文書に加えられた手書きの注釈を
含むスキャンされた文書と（２）オンラインの注釈ツー
ルを使って生成された手書きの注釈を含むディジタル文
書と、が予想されている。
【００３９】ＩＰＣＩ２９５は、コンピューターシステ
ムにインストールされたとき、ユーザーザーにその動作
が知られるように（すなわち、ＩＰＣＩ「明示（アウェ
ヤ）」モードで）インストールされてもよいし、あるい
は、その動作が知られないように（すなわち、ＩＰＣＩ
「非明示（ブラインド）」モードで）インストールされ
てもよい。「明示」モードでは、ユーザーは手書き分離
の能力の利点を生かせるように専用の「ＩＰＣＩプリン
ター」を選ばなければならない。
ムにインストールされたとき、ユーザーザーにその動作
が知られるように（すなわち、ＩＰＣＩ「明示（アウェ
ヤ）」モードで）インストールされてもよいし、あるい
は、その動作が知られないように（すなわち、ＩＰＣＩ
「非明示（ブラインド）」モードで）インストールされ
てもよい。「明示」モードでは、ユーザーは手書き分離
の能力の利点を生かせるように専用の「ＩＰＣＩプリン
ター」を選ばなければならない。
【００４０】「非明示」モードでは、ユーザーは任意の
入手できるプリンターを選択し、その選択されたプリン
ターに対するプリンター選択を用いて手書き分離能力を
構築することになる。
入手できるプリンターを選択し、その選択されたプリン
ターに対するプリンター選択を用いて手書き分離能力を
構築することになる。
【００４１】上に議論したように、仮想プリンタードラ
イバー２９０は ＧＤＩ ２１０からのコマンドを受け付
け、それらを目的のデバイス（すなわち、サードパーテ
ィー製のプリンタードライバー２２０、スプーラー２３
０、ポートモニター２４０、及びプリンター２５０）に
渡す。それに加えて、仮想プリンタードライバー２９０
は プリント中の文書内の手書きの注釈を除去する。
イバー２９０は ＧＤＩ ２１０からのコマンドを受け付
け、それらを目的のデバイス（すなわち、サードパーテ
ィー製のプリンタードライバー２２０、スプーラー２３
０、ポートモニター２４０、及びプリンター２５０）に
渡す。それに加えて、仮想プリンタードライバー２９０
は プリント中の文書内の手書きの注釈を除去する。
【００４２】動作スピードのためと実行の簡単化のため
に、このことはもとの文書の内容を検出された手書き領
域におけるビットマップに重ねることによって行われ
る。
に、このことはもとの文書の内容を検出された手書き領
域におけるビットマップに重ねることによって行われ
る。
【００４３】あるいは図３に示すように、本発明の手書
き分離法は専用のプリンター／コピアー３００内の特定
目的コンピューター（たとえば、ディジタルコピー機ま
たは多目的周辺装置）で実行できる。専用のプリンター
／コピアー３００はスキャンニングエンジン３１０、手
書き分離モジュール３２０、及びプリンティングモジュ
ール３３０を含んでいる。
き分離法は専用のプリンター／コピアー３００内の特定
目的コンピューター（たとえば、ディジタルコピー機ま
たは多目的周辺装置）で実行できる。専用のプリンター
／コピアー３００はスキャンニングエンジン３１０、手
書き分離モジュール３２０、及びプリンティングモジュ
ール３３０を含んでいる。
【００４４】動作中、専用プリンター／コピアー３００
は２つの動作モードを持っている。第１のモード（すな
わち、「プリントモード」）では、プリントリクエスト
は外部のコンピューター３４０にいるユーザーによって
発せられ、専用プリンター／コピアー３００に送られ
る。
は２つの動作モードを持っている。第１のモード（すな
わち、「プリントモード」）では、プリントリクエスト
は外部のコンピューター３４０にいるユーザーによって
発せられ、専用プリンター／コピアー３００に送られ
る。
【００４５】プリントリクエストは、いずれの手書き注
釈も除去するための処理を行う手書き分離モジュール３
２０に送られ、次に、修正されたプリントリクエストが
プリントエンジン３３０にプリントのために送られる。
第２のモード（すなわち、「コピーモード」）では、文
書はスキャニングモジュール３１０を用いてスキャンさ
れ、得られたディジタルイメージはどんな手書き注釈を
も除去する処理を行うため、手書き分離モジュール３２
０に送られる。
釈も除去するための処理を行う手書き分離モジュール３
２０に送られ、次に、修正されたプリントリクエストが
プリントエンジン３３０にプリントのために送られる。
第２のモード（すなわち、「コピーモード」）では、文
書はスキャニングモジュール３１０を用いてスキャンさ
れ、得られたディジタルイメージはどんな手書き注釈を
も除去する処理を行うため、手書き分離モジュール３２
０に送られる。
【００４６】次に、修正されたプリントリクエストがプ
リントのためにプリントエンジン３３０に送られる。
リントのためにプリントエンジン３３０に送られる。
【００４７】図４は注釈を除去するために仮想プリンタ
ードライバー２９０によって実行されるステップのフロ
ーチャートである。ユーザーアプリケーション（すなわ
ち、スキャンで発生されたかディジタルに発生された
か）によって生成された両方のタイプの文書に対して、
手書き注釈除去の処理は同じであり、イメージは単にＩ
ＰＣＩプリンター（「明示」モード）または任意のプリ
ンター（「非明示」モード）のいずれかを用いてプリン
トされるだけである。
ードライバー２９０によって実行されるステップのフロ
ーチャートである。ユーザーアプリケーション（すなわ
ち、スキャンで発生されたかディジタルに発生された
か）によって生成された両方のタイプの文書に対して、
手書き注釈除去の処理は同じであり、イメージは単にＩ
ＰＣＩプリンター（「明示」モード）または任意のプリ
ンター（「非明示」モード）のいずれかを用いてプリン
トされるだけである。
【００４８】図４に示すように、最初のステップはサー
ドパーティーのプリンタードライバーをロードして（ス
テップ４００）、そのプリンタードライバーの能力を取
得する（ステップ４１０）ことである。次に、プリント
すべきイメージがＧＤＩ２１０（図２）から得られる情
報を用いてメモリー中でレンダリングされる（ステップ
４２０）。
ドパーティーのプリンタードライバーをロードして（ス
テップ４００）、そのプリンタードライバーの能力を取
得する（ステップ４１０）ことである。次に、プリント
すべきイメージがＧＤＩ２１０（図２）から得られる情
報を用いてメモリー中でレンダリングされる（ステップ
４２０）。
【００４９】ステップ４３０で、下に詳しく議論する手
書き分離アルゴリズムがメモリー中のイメージに適用さ
れて、ステップ４１０で、手書きを含むすべての領域が
同定される。そこで、ＧＤＩ ２１０から得られたもと
の情報が何の変更もなしにサードパーティーのプリンタ
ードライバー２２０に渡される（ステップ４５０）。
書き分離アルゴリズムがメモリー中のイメージに適用さ
れて、ステップ４１０で、手書きを含むすべての領域が
同定される。そこで、ＧＤＩ ２１０から得られたもと
の情報が何の変更もなしにサードパーティーのプリンタ
ードライバー２２０に渡される（ステップ４５０）。
【００５０】最後に、ブランクのビットマップが手書き
を含むことを同定された各々の領域でレンダリングさ
れ、この付加的な情報がサードパーティーのプリンター
ドライバー２２０に渡され（ステップ４６０）、プリン
ティング中に手書き注釈部分は取り除かれてしまう。
を含むことを同定された各々の領域でレンダリングさ
れ、この付加的な情報がサードパーティーのプリンター
ドライバー２２０に渡され（ステップ４６０）、プリン
ティング中に手書き注釈部分は取り除かれてしまう。
【００５１】ユーザーインターフェースコントロールパ
ネル２８０は、必要なとき 、ＩＰＣＩ ２９５の動作を
構成するインターフェースをユーザーに供給する。たと
えば、ユーザーはシステムの手書き分離能力を動作させ
たり停止させたりすることを希望するだろう。
ネル２８０は、必要なとき 、ＩＰＣＩ ２９５の動作を
構成するインターフェースをユーザーに供給する。たと
えば、ユーザーはシステムの手書き分離能力を動作させ
たり停止させたりすることを希望するだろう。
【００５２】コンピューターシステムとともに使うとき
には、ユーザーインターフェースコントロールパネル２
８０は、現存のサードパーティープリンターユーザーイ
ンターフェースに対するアドオンプロパティーシートで
あってもかまわない。ＩＰＣＩプリンターを構成すると
き（すなわち、「明示」モード）、または任意のサード
パーティープリンターをインストールされているＩＰＣ
Ｉとともに動作させるように構成するとき（すなわち、
「非明示」モード）それが呼び出される。
には、ユーザーインターフェースコントロールパネル２
８０は、現存のサードパーティープリンターユーザーイ
ンターフェースに対するアドオンプロパティーシートで
あってもかまわない。ＩＰＣＩプリンターを構成すると
き（すなわち、「明示」モード）、または任意のサード
パーティープリンターをインストールされているＩＰＣ
Ｉとともに動作させるように構成するとき（すなわち、
「非明示」モード）それが呼び出される。
【００５３】プリンター／コピアーシステムとともに使
うときには、ユーザーインターフェースコントロールパ
ネル２８０は、通常のやり方でシステムのユーザーイン
ターフェースを通してコントロールされる（たとえば、
プリンター／コピアーはディスプレースクリーンとキー
パッド／マウスまたはタッチスクリーンインターフェー
スを通してアクセスできるコンフィグレーションメニュ
ーを含んでいる）。
うときには、ユーザーインターフェースコントロールパ
ネル２８０は、通常のやり方でシステムのユーザーイン
ターフェースを通してコントロールされる（たとえば、
プリンター／コピアーはディスプレースクリーンとキー
パッド／マウスまたはタッチスクリーンインターフェー
スを通してアクセスできるコンフィグレーションメニュ
ーを含んでいる）。
【００５４】手書き注釈を同定するために、適切な特徴
の統計的変化が考慮される。ひとつの文字の投影プロフ
ァイルはその領域ボックス内のイメージピクセルの垂直
投影として定義される。投影プロファイルの例が図５Ａ
と５Ｂに示されている。
の統計的変化が考慮される。ひとつの文字の投影プロフ
ァイルはその領域ボックス内のイメージピクセルの垂直
投影として定義される。投影プロファイルの例が図５Ａ
と５Ｂに示されている。
【００５５】機械プリントテキストは機械プリントテキ
ストされたテキストの規則性のゆえに投影プロファイル
上に多くの規則性をつくり出す。一方、手書き注釈は字
体によって変わる傾向があり不規則に現れるので、それ
らの投影はよりスムーズである。
ストされたテキストの規則性のゆえに投影プロファイル
上に多くの規則性をつくり出す。一方、手書き注釈は字
体によって変わる傾向があり不規則に現れるので、それ
らの投影はよりスムーズである。
【００５６】機械プリントテキストと手書き注釈との間
の違いは図５Ａと５Ｂを比較することによってはっきり
と示されている。
の違いは図５Ａと５Ｂを比較することによってはっきり
と示されている。
【００５７】図５Ａは、その大きさに急峻で突然の変化
を含んでいる機械プリントされた文字「Ｍ」に対する投
影プロファイルを示しており、一方、図５Ｂはその大き
さによりゆっくりとした変化を含む手書きの文字「Ｍ」
を示している。
を含んでいる機械プリントされた文字「Ｍ」に対する投
影プロファイルを示しており、一方、図５Ｂはその大き
さによりゆっくりとした変化を含む手書きの文字「Ｍ」
を示している。
【００５８】弁別は１つのワード（または文字列）が字
体に対して普通は均一であることから、文字レベルにま
で降りて行く必要がないので、ワードレベルでなされ
る。本発明の方法は隠されたマルコフ過程（ＨＭＭ）の
理論にもとづいている。
体に対して普通は均一であることから、文字レベルにま
で降りて行く必要がないので、ワードレベルでなされ
る。本発明の方法は隠されたマルコフ過程（ＨＭＭ）の
理論にもとづいている。
【００５９】未知のＯＣＲの知識は隠された状態として
扱われ、判定はこれらの段階から出てくる観測シーケン
スにもとづいてなされる。
扱われ、判定はこれらの段階から出てくる観測シーケン
スにもとづいてなされる。
【００６０】投影プロファイルを分析するとき、たとえ
ば、もし隣接する文字に沿っての投影が計算されるなら
ば、機械プリントテキストの隣接文字に沿う投影中の変
化はマルコフチェーンと考えられる。
ば、もし隣接する文字に沿っての投影が計算されるなら
ば、機械プリントテキストの隣接文字に沿う投影中の変
化はマルコフチェーンと考えられる。
【００６１】しかし、多数の文字の１つから同じ投影プ
ロファイルが生じるかも知れないので、簡単にマルコフ
モデルを用いることはできない。隠されたマルコフモデ
ルでは、観測は状態の確率関数である。
ロファイルが生じるかも知れないので、簡単にマルコフ
モデルを用いることはできない。隠されたマルコフモデ
ルでは、観測は状態の確率関数である。
【００６２】ＨＭＭは、同一性のように隠された背後に
ある確率過程で二重に埋め込まれた確率過程、すなわち
印刷された文字である。
ある確率過程で二重に埋め込まれた確率過程、すなわち
印刷された文字である。
【００６３】たとえば、Ｎをモデルの状態の数とし、Ｍ
を状態毎のはっきりとした観測のシンボルの数としよ
う。（ボールド）Ａは状態遷移確率マトリックスで、 ａｉｊ ＝Ｐ［ｑｔ＋１＝ Ｓｊ｜ｑｔ＝Ｓｉ］， １≦ｉ， ｊ≦Ｎ （１） であり、ａｉｊ は、時刻ｔにおける状態がＳｉ が時
刻ｔ＋１における状態Ｓ ｊ に変化する確率である。
（ボールド）Ｂは観測シンボル確率マトリックスで、 ｂｊ（ｋ）＝Ｐ［νｋａｔ ｔ｜ｑｔ＝Ｓｊ］，１≦ｊ≦Ｎ，１≦ｋ≦Ｍ （ ２） であり、ｂｊ（ｋ）は時刻ｔに状態がＳｊであるとし
て、時刻ｔにシンボルνｋを観測する確率である。πは
初期状態の分布である。すなわち、 πｉ ＝Ｐ［ｑ１＝Ｓｉ］， １≦ｉ≦Ｎ （ ３） は時刻ｔ＝１において状態Ｓｉにある確率である。観測
シーケンスをＯ＝Ｏ１Ｏ２...ＯＴとし、マルコフモデ
ルを λ＝（ボールド）Ａ，（ボールド）Ｂ，πとし
て、確率Ｐ（Ｏ｜λ）が計算すべきものである。使われ
る計算法はいわゆるフォーワード・バックワード計算法
である。もしフォーワード変数がａｔ（ｉ）＝Ｐ（Ｏ１
Ｏ２...Ｏｔ，ｑｔ＝Ｓｉ｜λ）とセットされるなら
ば、すなわち、ａｔ（ｉ）が部分観測シーケンスＯ＝Ｏ
１Ｏ２...Ｏｔ（時刻 t まで）の確率であるならば、モ
デルをλとしての、時刻ｔにおける状態はＳｉである。
フォーワード計算法は以下の通りである。
を状態毎のはっきりとした観測のシンボルの数としよ
う。（ボールド）Ａは状態遷移確率マトリックスで、 ａｉｊ ＝Ｐ［ｑｔ＋１＝ Ｓｊ｜ｑｔ＝Ｓｉ］， １≦ｉ， ｊ≦Ｎ （１） であり、ａｉｊ は、時刻ｔにおける状態がＳｉ が時
刻ｔ＋１における状態Ｓ ｊ に変化する確率である。
（ボールド）Ｂは観測シンボル確率マトリックスで、 ｂｊ（ｋ）＝Ｐ［νｋａｔ ｔ｜ｑｔ＝Ｓｊ］，１≦ｊ≦Ｎ，１≦ｋ≦Ｍ （ ２） であり、ｂｊ（ｋ）は時刻ｔに状態がＳｊであるとし
て、時刻ｔにシンボルνｋを観測する確率である。πは
初期状態の分布である。すなわち、 πｉ ＝Ｐ［ｑ１＝Ｓｉ］， １≦ｉ≦Ｎ （ ３） は時刻ｔ＝１において状態Ｓｉにある確率である。観測
シーケンスをＯ＝Ｏ１Ｏ２...ＯＴとし、マルコフモデ
ルを λ＝（ボールド）Ａ，（ボールド）Ｂ，πとし
て、確率Ｐ（Ｏ｜λ）が計算すべきものである。使われ
る計算法はいわゆるフォーワード・バックワード計算法
である。もしフォーワード変数がａｔ（ｉ）＝Ｐ（Ｏ１
Ｏ２...Ｏｔ，ｑｔ＝Ｓｉ｜λ）とセットされるなら
ば、すなわち、ａｔ（ｉ）が部分観測シーケンスＯ＝Ｏ
１Ｏ２...Ｏｔ（時刻 t まで）の確率であるならば、モ
デルをλとしての、時刻ｔにおける状態はＳｉである。
フォーワード計算法は以下の通りである。
【００６４】
【数１】
【００６５】誘導から、ｔが増大するにつれてαｔ が
減少するのは明らかである。もし観測シーケンスが長す
ぎれば、ａは装置の容量を超えてしまうだろう。したが
って、実際の適用においてはスケーリングが適用され
る。ここでは具体的な詳細は議論しないが、隠されたマ
ルコフモデル内でのスケーリングは当該技術に通常に精
通する人々によってよく理解されるところである。
減少するのは明らかである。もし観測シーケンスが長す
ぎれば、ａは装置の容量を超えてしまうだろう。したが
って、実際の適用においてはスケーリングが適用され
る。ここでは具体的な詳細は議論しないが、隠されたマ
ルコフモデル内でのスケーリングは当該技術に通常に精
通する人々によってよく理解されるところである。
【００６６】本発明の手書き分離法は、イメージ内のテ
キストブロックの同定と分割に頼ってＨＭＭをワードレ
ベルで働かせている。当該技術に精通した人々には、テ
キストブロックの分割について多くのアルゴリズムが知
られている。
キストブロックの同定と分割に頼ってＨＭＭをワードレ
ベルで働かせている。当該技術に精通した人々には、テ
キストブロックの分割について多くのアルゴリズムが知
られている。
【００６７】しかし本発明では、連結されたコンポーネ
ントがまず発生せられる。次に、以下のように簡単なグ
ループ分け方法が使われる。それぞれがそれらの境界付
けボックス（x1_min, x1_max, y1_min, y1_max) と
（x2_min, x2_max, y2_min,y2_max) によって表される
２つの連結コンポーネントが与えられたとする。ただ
し、ｘは、原点が上方左コーナーである座標系におい
て、水平方向の座標を、ｙは垂直方向の座標をそれぞれ
表しており、（x_min, y_min ) は境界付けボックスの
上左コーナーを表し、（x_max, y_max ) は境界付けボ
ックスの下右コーナーを表している。
ントがまず発生せられる。次に、以下のように簡単なグ
ループ分け方法が使われる。それぞれがそれらの境界付
けボックス（x1_min, x1_max, y1_min, y1_max) と
（x2_min, x2_max, y2_min,y2_max) によって表される
２つの連結コンポーネントが与えられたとする。ただ
し、ｘは、原点が上方左コーナーである座標系におい
て、水平方向の座標を、ｙは垂直方向の座標をそれぞれ
表しており、（x_min, y_min ) は境界付けボックスの
上左コーナーを表し、（x_max, y_max ) は境界付けボ
ックスの下右コーナーを表している。
【００６８】以下の３つの条件がチェックされる。 １．|y1_min−y2_min| はあらかじめ決められたしきい
値Ｔ０より小さいか？ ２．|x1_max−x2_min| または|x2_max−x1_min| はあら
かじめ決められたしきい値Ｔ１より小さいか？ ３．|y1_max−y1_min|−|y2_max−y2_min| はあらかじ
め決められたしきい値Ｔ２より小さいか？
値Ｔ０より小さいか？ ２．|x1_max−x2_min| または|x2_max−x1_min| はあら
かじめ決められたしきい値Ｔ１より小さいか？ ３．|y1_max−y1_min|−|y2_max−y2_min| はあらかじ
め決められたしきい値Ｔ２より小さいか？
【００６９】第１の条件は「同じ」行上のグループ分け
境界付けボックスに対するものである。第２の条件は隣
接度に対するものであり、また、第３の条件は２つの境
界付けボックスが「同じ」高さを持っていることを保証
するものである。ここに「同じ」とは、あらかじめ決め
られたしきい値Ｔ０、Ｔ１、Ｔ２で設定できるところの
ある程度の類似度を意味している。
境界付けボックスに対するものである。第２の条件は隣
接度に対するものであり、また、第３の条件は２つの境
界付けボックスが「同じ」高さを持っていることを保証
するものである。ここに「同じ」とは、あらかじめ決め
られたしきい値Ｔ０、Ｔ１、Ｔ２で設定できるところの
ある程度の類似度を意味している。
【００７０】もし上の条件が満足されれば、２つのコン
ポーネントは合体され、新しく生まれたボックスの座標
は x_min = min (x1_min, x2_min) x_max = max (x1_max, x2_max) y_min = min (y1_min, y2_min) x_max = min (y1_max, y2_max) となる。
ポーネントは合体され、新しく生まれたボックスの座標
は x_min = min (x1_min, x2_min) x_max = max (x1_max, x2_max) y_min = min (y1_min, y2_min) x_max = min (y1_max, y2_max) となる。
【００７１】分割では、小さなコンポーネント（たとえ
ば、１つのダッシュのような）はグループ化に先だって
除去される。
ば、１つのダッシュのような）はグループ化に先だって
除去される。
【００７２】ワードのレベルでは、分割されたワードは
境界付けボックスによって表されているいくつかの個々
の文字からなっているだろう。観測シーケンスは、ワー
ド内にある個々の文字からの投影プロファイルをつなぎ
合わせることによってワードレベルで得られる。
境界付けボックスによって表されているいくつかの個々
の文字からなっているだろう。観測シーケンスは、ワー
ド内にある個々の文字からの投影プロファイルをつなぎ
合わせることによってワードレベルで得られる。
【００７３】本発明の手書き分離法に対して用いられる
モデルでは、５２個の大文字と小文字のラテン系文字及
び１０個の数字に対応する計６２個の隠された状態が用
いられ、さらに、観測シーケンスにおける１０のレベル
の投影値に対応する１０個のシンボルが用いられる。
モデルでは、５２個の大文字と小文字のラテン系文字及
び１０個の数字に対応する計６２個の隠された状態が用
いられ、さらに、観測シーケンスにおける１０のレベル
の投影値に対応する１０個のシンボルが用いられる。
【００７４】このようにして、状態は未知の文字であ
り、観測シーケンスはその状態の確率関数である。
り、観測シーケンスはその状態の確率関数である。
【００７５】このモデルでは、状態遷移マトリックス
（ボールド）Ａの要素ａｉｊは１つのワード内の２つの
隣り合う文字の遷移確率である。すなわち、（ボール
ド）Ｂの要素ｂｊ は与えられた文字または数字内で起
こるシンボルの確率であり、要素πｉ はワードが文字
または数字で始まる確率である。
（ボールド）Ａの要素ａｉｊは１つのワード内の２つの
隣り合う文字の遷移確率である。すなわち、（ボール
ド）Ｂの要素ｂｊ は与えられた文字または数字内で起
こるシンボルの確率であり、要素πｉ はワードが文字
または数字で始まる確率である。
【００７６】図６は本発明の手書き分離の分類プロセス
を示すフローチャートである。ある１つのイメージが、
上に述べたようにまずＮ個のテキスト文字列（複数のワ
ード）に分割される（ステップ６００）。インデックス
を１からはじめる（ステップ６１０）。
を示すフローチャートである。ある１つのイメージが、
上に述べたようにまずＮ個のテキスト文字列（複数のワ
ード）に分割される（ステップ６００）。インデックス
を１からはじめる（ステップ６１０）。
【００７７】そうして、判定ボックス６２０とインデッ
クス増加ステップ６９０のコントロールのもとに各ワー
ドに対するループを処理する。各処理ループのあいだ、
ワード内の各文字の投影が計算され、つなぎ合わされて
そのワードの観測シーケンスが発生される（ステップ６
５０）。もちろん、当業技術に普通の知識を有する人々
がすぐに分かるように、１つのワードに対して観測シー
ケンスを計算する方法は沢山ある。
クス増加ステップ６９０のコントロールのもとに各ワー
ドに対するループを処理する。各処理ループのあいだ、
ワード内の各文字の投影が計算され、つなぎ合わされて
そのワードの観測シーケンスが発生される（ステップ６
５０）。もちろん、当業技術に普通の知識を有する人々
がすぐに分かるように、１つのワードに対して観測シー
ケンスを計算する方法は沢山ある。
【００７８】次に、モデル（Ｐ（Ｏ｜λ））で与えられ
るシーケンスを観測する確率がある特定のモデル、ここ
では、機械プリントテキスト（ステップ６４５と６５
５）か又は手書きテキスト（ステップ６６０と６８０）
のあるモデルとされている各ワードに対して計算され
る。最も高い確率を与えるモデルが結果として選択され
る（ステップス６７０及び６８０）。
るシーケンスを観測する確率がある特定のモデル、ここ
では、機械プリントテキスト（ステップ６４５と６５
５）か又は手書きテキスト（ステップ６６０と６８０）
のあるモデルとされている各ワードに対して計算され
る。最も高い確率を与えるモデルが結果として選択され
る（ステップス６７０及び６８０）。
【００７９】明らかなように、２つのモデルは、（１）
機械モデルまたは（２）手書きモデル、の分類に対して
生成される。隠されたマルコフモデルを得るのに用いら
れるモデルを下に説明する。一旦同定されたすべてのワ
ードが分類されると、その確度を改善するために後処理
ステップ６３０が下に示すように使われ、その後にプロ
セスが終了する（ステップ６４０）。
機械モデルまたは（２）手書きモデル、の分類に対して
生成される。隠されたマルコフモデルを得るのに用いら
れるモデルを下に説明する。一旦同定されたすべてのワ
ードが分類されると、その確度を改善するために後処理
ステップ６３０が下に示すように使われ、その後にプロ
セスが終了する（ステップ６４０）。
【００８０】一旦、文書内のすべてのワードがＨＭＭ
と無関係に分類されるとある程度のエラーが残る、すな
わち手書きテキストが機械テキストとして分類されたり
またその逆になったりするかもしれない。そこで、本発
明の手書き注釈の方法では、分類結果の大多数にもとづ
いて、後処理が個々のエラー補正に随意追加的に適用さ
れうる。
と無関係に分類されるとある程度のエラーが残る、すな
わち手書きテキストが機械テキストとして分類されたり
またその逆になったりするかもしれない。そこで、本発
明の手書き注釈の方法では、分類結果の大多数にもとづ
いて、後処理が個々のエラー補正に随意追加的に適用さ
れうる。
【００８１】先ず各分類されたワードに対して、３つの
数が次のように計算される。 １．ＭＮ それに隣接の（主として、左または右サイド
の）機械ワードの数 ２．ＨＮ それに隣接の手書きワードの数 ３．ＭＬ ほぼ同一行にある機械ワードの数
数が次のように計算される。 １．ＭＮ それに隣接の（主として、左または右サイド
の）機械ワードの数 ２．ＨＮ それに隣接の手書きワードの数 ３．ＭＬ ほぼ同一行にある機械ワードの数
【００８２】それから、下記のルールが、ＭＮ、ＨＮ、
及びＭＬの値にもとづいて導かれる。 １．もし現在のワードが手書きと分類されて、それが機
械プリントテキスト行にあり（ＭＬ＞１）、しかも、そ
こに少なくとも１個の隣接機械ワードがある（ＭＮ＞
０）ならば、現在のワードを「機械プリントテキスト」
に入れかえよ。 ２．もし現在のワードが機械プリントテキストと分類さ
れ、そうして、もし２個あるいはそれ以上の手書きワー
ドがその隣にある（ＨＮ＞１）ならば、「手書き注釈」
に入れかえよ。もし現在のワードが機械テキスト行にあ
り（ＭＬ＞１）しかも少なくとも機械の隣接がある（Ｍ
Ｎ＞０）ならば、それは「機械プリントテキスト」にと
どめる。もし現在のワードが１個の手書きワードの隣接
を持ち（ＨＮ＝１）、かつ１個かゼロ個の機械ワードの
隣接を持つ（ＭＮ＜＝１）ならば判定は困難で、その現
在のワードは「不明」としてマークされる。
及びＭＬの値にもとづいて導かれる。 １．もし現在のワードが手書きと分類されて、それが機
械プリントテキスト行にあり（ＭＬ＞１）、しかも、そ
こに少なくとも１個の隣接機械ワードがある（ＭＮ＞
０）ならば、現在のワードを「機械プリントテキスト」
に入れかえよ。 ２．もし現在のワードが機械プリントテキストと分類さ
れ、そうして、もし２個あるいはそれ以上の手書きワー
ドがその隣にある（ＨＮ＞１）ならば、「手書き注釈」
に入れかえよ。もし現在のワードが機械テキスト行にあ
り（ＭＬ＞１）しかも少なくとも機械の隣接がある（Ｍ
Ｎ＞０）ならば、それは「機械プリントテキスト」にと
どめる。もし現在のワードが１個の手書きワードの隣接
を持ち（ＨＮ＝１）、かつ１個かゼロ個の機械ワードの
隣接を持つ（ＭＮ＜＝１）ならば判定は困難で、その現
在のワードは「不明」としてマークされる。
【００８３】後処理の期間に考えられるそれ以外のすべ
ての場合においては、判定中のワードの状態はそのまま
に保たれる。
ての場合においては、判定中のワードの状態はそのまま
に保たれる。
【００８４】機械プリントテキスト（λ１）と手書きテ
キスト（λ２）に対するＨＭＭを得るのに学習が用いら
れる。モデルの計算は学習プロセスの中でただ１回だけ
行うことができる。学習においては、確率マトリックス
（ボールド）ＡとπはＡＳＣＩＩテキストの例から得ら
れる。マトリックス（ボールド）Ｂは文字と数字の各種
の字体のスキャンによって得られたビットマップイメー
ジのセットから計算される。マトリックス（ボールド）
Ａとπは機械と手書きのモデルの両方に対して同じであ
る。
キスト（λ２）に対するＨＭＭを得るのに学習が用いら
れる。モデルの計算は学習プロセスの中でただ１回だけ
行うことができる。学習においては、確率マトリックス
（ボールド）ＡとπはＡＳＣＩＩテキストの例から得ら
れる。マトリックス（ボールド）Ｂは文字と数字の各種
の字体のスキャンによって得られたビットマップイメー
ジのセットから計算される。マトリックス（ボールド）
Ａとπは機械と手書きのモデルの両方に対して同じであ
る。
【００８５】マトリックス（ボールド）Ｂは機械と手書
きに対して別々に計算されなければならない。図７と８
は機械テキストと手書き注釈のそれぞれに対する学習マ
トリックス（ボールド）Ｂの例をえがいたものである。
きに対して別々に計算されなければならない。図７と８
は機械テキストと手書き注釈のそれぞれに対する学習マ
トリックス（ボールド）Ｂの例をえがいたものである。
【００８６】学習マトリックス（ボールド）Ｂでは、同
じ文字（状態）についてのいくつかのサンプルが得られ
る。各文字の各々のサンプルに対して、観測シーケンス
が計算され、確率が平均ベースで計算される。図７で見
られるように、各機械プリントされた文字（状態）に対
しては、いくつかのフォントスタイルが使われている。
じ文字（状態）についてのいくつかのサンプルが得られ
る。各文字の各々のサンプルに対して、観測シーケンス
が計算され、確率が平均ベースで計算される。図７で見
られるように、各機械プリントされた文字（状態）に対
しては、いくつかのフォントスタイルが使われている。
【００８７】手書き文字に対しては、図８に見られるよ
うに、異なるユーザーからのサンプルを各手書き文字に
対して集めておかなければならない。複数のサンプルの
使用は機械プリントテキストについての種々のフォント
スタイルと手書きにおける個人差を考慮するためであ
る。大きな学習サンプルズの選択は各種の文書スタイル
と異なる手書きテキスト筆者に対してわれわれの判別の
不相違性を確実にするはずである。
うに、異なるユーザーからのサンプルを各手書き文字に
対して集めておかなければならない。複数のサンプルの
使用は機械プリントテキストについての種々のフォント
スタイルと手書きにおける個人差を考慮するためであ
る。大きな学習サンプルズの選択は各種の文書スタイル
と異なる手書きテキスト筆者に対してわれわれの判別の
不相違性を確実にするはずである。
【００８８】その上、観測シーケンスの計算法はフォン
トサイズとは独立である。マトリックス（ボールド）Ｂ
を計算するためのすべての学習サンプルは６００ｄｐｉ
のプリンターでプリントされ、３００ｄｐｉでスキャン
される。しかし、このプリンティングとスキャニングで
異なる分解能は学習には影響を与えないだろう。
トサイズとは独立である。マトリックス（ボールド）Ｂ
を計算するためのすべての学習サンプルは６００ｄｐｉ
のプリンターでプリントされ、３００ｄｐｉでスキャン
される。しかし、このプリンティングとスキャニングで
異なる分解能は学習には影響を与えないだろう。
【００８９】本発明の手書き分離法のテストの結果が図
９から１１に示されている。すべてのもとの文書は６０
０ｄｐｉでプリントされ、３００ｄｐｉでスキャンされ
たものである。手書きの注釈は中細のボールペンを使っ
て書かれたものである。図９は手書きの注釈と機械プリ
ントテキストの混じった文書９００を示している。
９から１１に示されている。すべてのもとの文書は６０
０ｄｐｉでプリントされ、３００ｄｐｉでスキャンされ
たものである。手書きの注釈は中細のボールペンを使っ
て書かれたものである。図９は手書きの注釈と機械プリ
ントテキストの混じった文書９００を示している。
【００９０】図１０は図９の文書９００の処理後のバー
ジョン９１０であり、それはもとの文書の内容の上に重
ねて置かれた境界付けボックス（たとえばボックス９１
５）によって機械プリントされたテキストをグラフィッ
クに同定することを可能としたワード分割とそれに引き
続く分類ステップを示している。
ジョン９１０であり、それはもとの文書の内容の上に重
ねて置かれた境界付けボックス（たとえばボックス９１
５）によって機械プリントされたテキストをグラフィッ
クに同定することを可能としたワード分割とそれに引き
続く分類ステップを示している。
【００９１】図１１は図９の文書９００の処理後のバー
ジョン９２０であり、それはもとの文書の内容の上に重
ねて置かれた境界付けボックス（たとえばボックス９２
５）によって手書きの注釈をグラフィックに同定するこ
とを可能としたワード分割とそれに引き続く分類ステッ
プを示している。
ジョン９２０であり、それはもとの文書の内容の上に重
ねて置かれた境界付けボックス（たとえばボックス９２
５）によって手書きの注釈をグラフィックに同定するこ
とを可能としたワード分割とそれに引き続く分類ステッ
プを示している。
【００９２】図９から１１によって示されているよう
に、本発明の方法は、手書きの注釈が機械プリントされ
たテキスト上に直接置かれた場合でも、同定可能であ
る。
に、本発明の方法は、手書きの注釈が機械プリントされ
たテキスト上に直接置かれた場合でも、同定可能であ
る。
【００９３】本発明の手書き分離法の好適実施例におい
て、分類ステップはワードからワードへのベースで実行
されており、それは強靱であり、また処理時間の点で高
効率である。
て、分類ステップはワードからワードへのベースで実行
されており、それは強靱であり、また処理時間の点で高
効率である。
【００９４】さらに、この方法は、ページの内容の全体
的な情報を必要とせず、機械プリントテキストがフォン
トスタイルとサイズについて変化するときにも、また、
手書きが文書内のどこに現れても動作可能である。
的な情報を必要とせず、機械プリントテキストがフォン
トスタイルとサイズについて変化するときにも、また、
手書きが文書内のどこに現れても動作可能である。
【００９５】機械プリントされたテキストと手書き注釈
からなる文書上の手書きの注釈を検出する本発明の方法
に対して種々の応用が存在する。そのような応用の１つ
は文書の認識である。
からなる文書上の手書きの注釈を検出する本発明の方法
に対して種々の応用が存在する。そのような応用の１つ
は文書の認識である。
【００９６】同じ文書内の手書きの注釈と機械プリント
テキストは分離せられ、効率のよい認識のために、機械
プリントテキストはＯＣＲのような適当な認識エンジン
に送られ、手書きの注釈はＩＣＲ（Inteligent Charact
er Recognition; インテリジェント文字認識）に送られ
る。
テキストは分離せられ、効率のよい認識のために、機械
プリントテキストはＯＣＲのような適当な認識エンジン
に送られ、手書きの注釈はＩＣＲ（Inteligent Charact
er Recognition; インテリジェント文字認識）に送られ
る。
【００９７】手書きの注釈の分離についての他の応用に
は、手書きの注釈だけが重要となるフォームの処理、銀
行小切手の処理がある。他の応用には、もとの文書内容
に対してなされた変更が追跡できる自動バージョン管
理、もとの文書内容の安全な伝達とプリンティング、及
び、もとの内容が最初に保管され、その後その文書に対
する増加的な変化（付加された手書き注釈のような）だ
けが保存されるところの文書の内容にもとづく効率のよ
い文書アーカイビングなどが含まれている。
は、手書きの注釈だけが重要となるフォームの処理、銀
行小切手の処理がある。他の応用には、もとの文書内容
に対してなされた変更が追跡できる自動バージョン管
理、もとの文書内容の安全な伝達とプリンティング、及
び、もとの内容が最初に保管され、その後その文書に対
する増加的な変化（付加された手書き注釈のような）だ
けが保存されるところの文書の内容にもとづく効率のよ
い文書アーカイビングなどが含まれている。
【００９８】本発明を、以上、特に好適実施例とその種
々の性質に関して示し説明しきたが、本発明の精神と範
囲から逸脱することなく種々の変化と変更がなされ得る
ことは当該技術に精通した人々には理解されるであろ
う。各請求項はここに述べられた実施例、前記された別
案、及びそれらのすべての均等物を含むものと解釈され
るべきことが意図されている。
々の性質に関して示し説明しきたが、本発明の精神と範
囲から逸脱することなく種々の変化と変更がなされ得る
ことは当該技術に精通した人々には理解されるであろ
う。各請求項はここに述べられた実施例、前記された別
案、及びそれらのすべての均等物を含むものと解釈され
るべきことが意図されている。
【図１】通常のコンピューターがどのようにしてにして
プリントリクエストを処理しているかを示す図
プリントリクエストを処理しているかを示す図
【図２】あるコンピューターシステムにおいて実施され
た本発明のインテリジェントプリントコントロールの要
素（複数）を示す図
た本発明のインテリジェントプリントコントロールの要
素（複数）を示す図
【図３】あるプリンター／コピアーシステムにおいて実
施された本発明のインテリジェントプリントコントロー
ルの図
施された本発明のインテリジェントプリントコントロー
ルの図
【図４】本発明の動作ステップを示すフローチャ−ト
【図５Ａ】プリントされた文字「Ｍ」に対する投影プロ
ファイル
ファイル
【図５Ｂ】手書きされた文字「Ｍ」に対する投影プロフ
ァイル
ァイル
【図６】本発明の手書き分離法のフローチャート
【図７】本発明の手書き分離法で用いるための機械プリ
ントされたテキスト学習用シート
ントされたテキスト学習用シート
【図８】本発明の手書き分離法で用いるための手書きテ
キスト学習用シート
キスト学習用シート
【図９】手書きと機械プリントテキストの混在を有する
サンプル文
サンプル文
【図１０】本発明の手書き分離法の機械テキスト同定ス
テップの出力を示す文書
テップの出力を示す文書
【図１１】本発明の手書き分離法の手書きテキスト同定
ステップの出力を示す文書
ステップの出力を示す文書
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C061 AP01 AP04 5B021 LL01 QQ03 5B064 AA01 AA07 AB13 EA26 FA00 5L096 BA17 FA38 GA19 GA30 HA13 JA22 KA04
Claims (15)
- 【請求項１】 手書きテキストと機械プリントテキスト
を有するディジタル文書（複数）を生成するための、か
つ前記ディジタル文書の少なくとも１つをプリントする
リクエストを発生するための手段、 前記リクエストを受け取り、前記リクエストを選択的に
処理して前記手書きテキストを除去する、前記発生する
ための手段に接続されたインテリジェントなプリンティ
ングコントロールインターフェース、及び前記選択的に
処理されたリクエストをプリントするため前記インテリ
ジェントなプリンティングコントロールインターフェー
スに接続された手段、 を具備した文書プリンティングのためのシステム。 - 【請求項２】 前記インテリジェントなプリンティング
コントロールインターフェースがさらに、 前記リクエストを受け取るための仮想プリンタードライ
バー、 前記リクエストを処理するかどうかを判定するためのプ
リンティングコントロールパネル、及び前記プリンティ
ングコントロールパネルのコントロールのもとで前記リ
クエストを選択的に処理して前記手書きテキストを除去
するための手書き分離モジュール、 を具備した請求項１のシステム。 - 【請求項３】 請求項２のシステムにおいて、前記手書
き分離モジュールが、ディジタルイメージを複数のテキ
ストブロックに分割することによって前記リクエストを
処理し、前記テキストブロックの各々に対する観測のシ
ーケンスを計算し、前記観測シーケンスが機械プリント
テキストに対する所定の隠されたマルコフ過程で現れる
であろう前記テキストブロックの各々のに対する第１の
確率を計算し、前記観測シーケンスが手書きテキストに
対する所定の隠されたマルコフ過程で現れるであろう前
記テキストブロックの各々に対する第２の確率を計算
し、前記テキストブロックの各々に対して前記第１の確
率と前記第２の確率を比較し、もし前記第１の確率が前
記第２の確率よりも大きければ機械テキストとして前記
テキストブロックをマークし、もし前記第２の確率が前
記第１の確率よりも大きければ手書きテキストとして前
記テキストブロックをマークし、前記マークされた手書
きテキストを除去する、ことを特徴とする請求項２のシ
ステム。 - 【請求項４】 手書きテキストと機械プリントテキスト
を含むディジタル文書を発生するための、かつ前記ディ
ジタル文書をプリントするリクエストを発生するための
スキャナー、 前記リクエストを受け取り、前記リクエストを選択的に
処理して前記手書きテキストを除去する前記スキャナー
に接続されたインテリジェントなプリンティングコント
ロールインターフェース、及び前記選択的に処理された
リクエストをプリントするためのインテリジェントプリ
ンティングコントロールインターフェースに接続された
プリンター、 を具備する文書コピーのためのシステム。 - 【請求項５】 前記インテリジェントなプリンティング
コントロールインターフェースが、さらに、 前記リクエストを受け取るための仮想プリンタードライ
バー、 前記リクエストを処理するかどうかを判定するためのプ
リンティングコントロールパネル、及び前記プリンティ
ングコントロールパネルのコントロールのもとに前記リ
クエストを選択的に処理して前記手書きテキストを除去
するための手書き分離モジュールを具備する請求項４の
システム。 - 【請求項６】 前記請求項５のシステムにおいて、 前記手書き分離モジュールが、ディジタルイメージを複
数のテキストブロックに分割することによって前記リク
エストを処理し、前記テキストブロックの各々に対する
観測シーケンスを計算し、前記観測シーケンスが機械プ
リントテキストに対する所定の隠されたマルコフ過程で
現れるであろう前記テキストブロックの各々に対する第
１の確率を計算し、前記観測シーケンスが手書きテキス
トに対する所定の隠されたマルコフ過程で現れるであろ
う前記テキストブロックの各々に対する第２の確率を計
算し、前記テキストブロックの各々に対して前記第１の
確率と前記第２の確率を比較し、もし前記第１の確率が
前記第２の確率よりも大きければ、機械テキストとし
て、前記テキストブロックをマークし、もし前記第２の
確率が前記第１の確率よりも大きければ、手書きテキス
トとして前記テキストブロックをマークし、前記マーク
された手書きテキストを除去する、システム。 - 【請求項７】Ａ．ディジタルイメージを複数のテキスト
ブロックに分割すること； Ｂ. 前記テキストブロックの各々に対する観測シーケン
スを計算すること； Ｃ. 前記観測シーケンスが機械プリントテキストに対す
る所定の隠されたマルコフ過程で現れるであろう前記テ
キストブロックの各々に対する第１の確率を計算するこ
と； Ｄ. 前記観測シーケンスが手書きテキストに対する所定
の隠されたマルコフ過程で現れるであろう前記テキスト
ブロックの各々に対する第２の確率を計算すること； Ｅ．テキストブロックの各々のに対して前記第１の確率
と前記第２の確率を比較すること； Ｆ．もし前記第１の確率が前記第２の確率よりも大きけ
れば、 機械プリントテキストとして、前記テキストブ
ロックをマークすること； Ｇ．もし前記第２の確率が前記第１の確率よりも大きけ
れば、手書きテキストとして、前記テキストブロックを
マークすること； の各ステップを含む、手書きテキストと機械プリントテ
キストの混在を含むディジタルイメージの機械プリント
テキストから手書きテキストを分離するための方法。 - 【請求項８】 前記テキストブロックの各々が機械プリ
ントテキストか手書きテキストかのいずれかとしてマー
クされた後に個別エラー（複数）を補正するディジタル
イメージの後処理をすることのステップをさらに具備す
る請求項７の方法。 - 【請求項９】 前記分割ステップが、ディジタルイメー
ジ内で連結しているコンポーネント（複数）を発生する
こと、及び前記連結されたコンポーネントを複数のテキ
ストブロックにグループ化することの各ステップを含
む、請求項７の方法。 - 【請求項１０】 前記グループ化ステップが：近接連結
コンポーネントの各ペアーが同一行上にあるかどうかを
判定すること；同一行上の与えられた近接連結コンポー
ネントの各ペアーに対しては、近接連結コンポーネント
の前記ペアーが互いに隣接しているかどうかを判定する
こと；与えられた互に隣接した近接連結コンポーネント
の各ペアーに対しては、隣接した近接連結コンポーネン
トのペアーが同じ高さを持っているかどうかを判定する
こと；及びもし、近接連結コンポーネントのペアーが同
じ高さを持っていれば、近接連結コンポーネントのペア
ーは単一のテキストブロック内に一緒に入れること；の
各ステップを具えてなる請求項９の方法。 - 【請求項１１】 前記近接連結コンポーネントの前記ペ
アーが同一行上にあるかどうかを判定する前記ステップ
が：近接連結コンポーネントの前記ペアーが互いに隣接
しているかどうかを判定し、連結コンポーネントの前記
ペアーの各々にに対して最小の垂直座標を同定するこ
と；前記近接連結コンポーネントの前記最小垂直座標間
の差が第１の所定のしきい値より小さいかどうかを判定
すること；および前記近接連結コンポーネントの前記最
小垂直座標間の差が第１の所定のしきい値より小さいと
のしきい値判定のとき、前記近接連結コンポーネントを
同一行上にあるものとしてマークすること；の各ステッ
プを具えてなる請求項１０の方法。 - 【請求項１２】 前記請求項１０の方法において、 近接連結コンポーネントの前記ペアーが互いに隣接して
いるかどうかを判定する前記ステップがさらに：前記近
接連結コンポーネントの各々に対する最大と最小の水平
座標を同定すること；前記近接連結コンポーネントの第
１の最大の水平座標と前記近接連結コンポーネントの第
２の最小の水平座標の間の差が第２の所定のしきい値よ
りも小さいかどうかを判定すること；前記近接連結コン
ポーネントの前記第２の前記最大の水平座標と前記近接
連結コンポーネントの前記第１の最小の水平座標の間の
差が前記第２の所定のしきい値よりも小さいかどうかを
判定すること；及び前記近接連結コンポーネントの前記
第１の前記最大の水平座標と前記近接連結コンポーネン
トの前記第２の前記最小の水平座標の間の差が前記第２
の所定のしきい値よりも小さいか、あるいは、前記近接
連結コンポーネントの前記第２の前記最大の水平座標と
前記近接連結コンポーネントの前記第１の前記最小の水
平座標の間の差が前記第２の所定のしきい値よりも小さ
いとき、連結コンポーネントの前記ペアーを互いに隣接
しているとしてマークすること；各ステップを具えてな
る請求項１０の方法。 - 【請求項１３】 前記請求項１０の方法において：近接
連結コンポーネントの前記ペアーが同じ高さを持ってい
るかどうかを判定する前記ステップがさらに：前記近接
連結コンポーネントの各々に対して最大と最小の垂直座
標を同定すること；前記近接連結コンポーネントの第１
の最大と最小の各垂直座標間の差から前記近接連結コン
ポーネントの第２の最大と最小の各垂直座標間の差を差
し引いた差が、第３の所定のしきい値よりも小さいこと
を判定すること；そして前記近接連結コンポーネントの
第１の最大と最小の各垂直座標間の差から前記近接連結
コンポーネントの第２の最大と最小の各垂直座標間の差
を差し引いた差が第３の所定のしきい値よりも小さいと
きは、連結コンポーネントの前記ペアーを同じ高さを持
つものとしてマークすること；の各ステップを具えるこ
とを特徴とするステップを含んでなる請求項１０の方
法。 - 【請求項１４】 文書コピー及びプリンティングのため
の方法において；手書きテキストと機械プリントテキス
トの両方を持つ文書のディジタルイメージを生成するこ
と；前記ディジタルイメージをプリントするリクエスト
発生すること；前記リクエストを処理して前記手書きテ
キストを選択的に除去すること；前記選択的に処理され
たリクエストをそれのプリンティングのためのプリンタ
ーに伝送すること；の各ステップを具えてなる文書コピ
ーおよびプリンティングのための方法。 - 【請求項１５】 前記リクエストを処理する前記ステッ
プがさらに、 Ａ．前記ディジタルイメージを複数のテキストブロック
に分割すること； Ｂ. 前記テキストブロックの各々に対する観測シーケン
スを計算すること； Ｃ. 前記観測シーケンスが機械プリントテキストに対す
る所定の隠されたマルコフ過程で現れるであろう前記テ
キストブロックの各々に対する第１の確率を計算するこ
と； Ｄ. 前記観測シーケンスが手書きテキストに対する所定
の隠されたマルコフ過程で現れるであろう前記テキスト
ブロックの各々に対する第２の確率を計算すること； Ｅ．テキストブロックの各々のに対して前記第１の確率
と前記第２の確率を比較すること； Ｆ．もし前記第１の確率が前記第２の確率よりも大きけ
れば、前記テキストブロックを機械プリントテキストと
してマークすること；および Ｇ．もし前記第２の確率が前記第１の確率よりも大きけ
れば、前記テキストブロックを手書きテキストとしてマ
ークすること； の各ステップを具えてなる請求項１４の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/781,529 US6940617B2 (en) | 2001-02-09 | 2001-02-09 | Printing control interface system and method with handwriting discrimination capability |
| US09/781,529 | 2001-02-09 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002352191A true JP2002352191A (ja) | 2002-12-06 |
| JP2002352191A5 JP2002352191A5 (ja) | 2005-08-25 |
Family
ID=25123028
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002033379A Pending JP2002352191A (ja) | 2001-02-09 | 2002-02-12 | 手書き判別能力を持つプリンティング制御インターフェースシステムとその方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6940617B2 (ja) |
| EP (1) | EP1231558A2 (ja) |
| JP (1) | JP2002352191A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006201885A (ja) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Sharp Corp | 画像判断装置、画像形成装置、画像判断方法、画像判断プログラム、画像形成プログラムおよびコンピュータ読取り可能な記録媒体 |
| JP2020053891A (ja) * | 2018-09-27 | 2020-04-02 | 大日本印刷株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Families Citing this family (43)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6940617B2 (en) * | 2001-02-09 | 2005-09-06 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Printing control interface system and method with handwriting discrimination capability |
| US7013029B2 (en) * | 2001-06-29 | 2006-03-14 | Intel Corporation | Incorporating handwritten notations into an electronic document |
| US20030004991A1 (en) * | 2001-06-29 | 2003-01-02 | Keskar Dhananjay V. | Correlating handwritten annotations to a document |
| US7120299B2 (en) | 2001-12-28 | 2006-10-10 | Intel Corporation | Recognizing commands written onto a medium |
| US7573598B2 (en) * | 2002-01-16 | 2009-08-11 | Infoprint Solutions Company, Llc | Method and apparatus for selectively copying documents with handwritten notations |
| US7072514B1 (en) * | 2003-02-06 | 2006-07-04 | The United States Of America As Represented By The National Security Agency | Method of distinguishing handwritten and machine-printed images |
| US20050200913A1 (en) * | 2004-03-11 | 2005-09-15 | International Business Machines Corporation | Systems and methods for identifying complex text in a presentation data stream |
| US7327884B2 (en) * | 2004-10-12 | 2008-02-05 | Loeb Enterprises, Llc | Realistic machine-generated handwriting |
| US7352899B2 (en) * | 2004-10-12 | 2008-04-01 | Loeb Enterprises, Llc | Realistic machine-generated handwriting with personalized fonts |
| US20080147687A1 (en) * | 2005-02-17 | 2008-06-19 | Naohiro Furukawa | Information Management System and Document Information Management Method |
| US8340476B2 (en) | 2005-03-18 | 2012-12-25 | The Invention Science Fund I, Llc | Electronic acquisition of a hand formed expression and a context of the expression |
| US8749480B2 (en) | 2005-03-18 | 2014-06-10 | The Invention Science Fund I, Llc | Article having a writing portion and preformed identifiers |
| US20060212430A1 (en) | 2005-03-18 | 2006-09-21 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware | Outputting a saved hand-formed expression |
| US8787706B2 (en) | 2005-03-18 | 2014-07-22 | The Invention Science Fund I, Llc | Acquisition of a user expression and an environment of the expression |
| US7813597B2 (en) | 2005-03-18 | 2010-10-12 | The Invention Science Fund I, Llc | Information encoded in an expression |
| US8229252B2 (en) | 2005-03-18 | 2012-07-24 | The Invention Science Fund I, Llc | Electronic association of a user expression and a context of the expression |
| US7809215B2 (en) | 2006-10-11 | 2010-10-05 | The Invention Science Fund I, Llc | Contextual information encoded in a formed expression |
| US8823636B2 (en) | 2005-03-18 | 2014-09-02 | The Invention Science Fund I, Llc | Including environmental information in a manual expression |
| JP4420877B2 (ja) * | 2005-09-22 | 2010-02-24 | シャープ株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、及び画像出力装置 |
| JP4254775B2 (ja) * | 2005-10-24 | 2009-04-15 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 書込画像取得装置、書込情報抽出方法、およびコンピュータプログラム |
| JP4620741B2 (ja) * | 2005-10-25 | 2011-01-26 | 富士通株式会社 | 印刷画像生成プログラムおよびその記録媒体並びに印刷画像生成方法 |
| JP4886312B2 (ja) * | 2006-02-09 | 2012-02-29 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及びプログラム |
| US8265345B2 (en) * | 2006-11-20 | 2012-09-11 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing method, image processing apparatus, image forming apparatus, and image reading apparatus |
| US7903877B2 (en) | 2007-03-06 | 2011-03-08 | Microsoft Corporation | Radical-based HMM modeling for handwritten East Asian characters |
| US9277090B2 (en) * | 2007-10-01 | 2016-03-01 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method of document reproduction |
| US8457448B2 (en) * | 2008-02-04 | 2013-06-04 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Removing inserted text from an image using extrapolation for replacement pixels after optical character recognition |
| JP2010211466A (ja) * | 2009-03-10 | 2010-09-24 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法及びプログラム |
| US8351700B2 (en) * | 2009-04-08 | 2013-01-08 | Gracious Eloise, Inc. | Variable glyph system and method |
| JP4875723B2 (ja) * | 2009-04-24 | 2012-02-15 | シャープ株式会社 | 画像形成装置 |
| US8649600B2 (en) * | 2009-07-10 | 2014-02-11 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for segmenting text lines in documents |
| US8379801B2 (en) | 2009-11-24 | 2013-02-19 | Sorenson Communications, Inc. | Methods and systems related to text caption error correction |
| US8832853B2 (en) | 2009-12-07 | 2014-09-09 | Dst Technologies, Inc. | Managed virtual point to point communication service having verified directory, secure transmission and controlled delivery |
| US8948535B2 (en) * | 2010-01-27 | 2015-02-03 | Dst Technologies, Inc. | Contextualizing noisy samples by substantially minimizing noise induced variance |
| US8824785B2 (en) | 2010-01-27 | 2014-09-02 | Dst Technologies, Inc. | Segregation of handwritten information from typographic information on a document |
| US8600173B2 (en) | 2010-01-27 | 2013-12-03 | Dst Technologies, Inc. | Contextualization of machine indeterminable information based on machine determinable information |
| US9412135B2 (en) | 2013-10-29 | 2016-08-09 | Bank Of America Corporation | Check data lift for online accounts |
| US9432671B2 (en) * | 2014-05-22 | 2016-08-30 | Xerox Corporation | Method and apparatus for classifying machine printed text and handwritten text |
| US9940511B2 (en) * | 2014-05-30 | 2018-04-10 | Kofax, Inc. | Machine print, hand print, and signature discrimination |
| KR20170037424A (ko) * | 2015-09-25 | 2017-04-04 | 엘지전자 주식회사 | 이동 단말기 및 그 제어방법 |
| US11383153B2 (en) * | 2019-06-10 | 2022-07-12 | Scientific Games, Llc | Lottery ticket packs with identification and security image and associated method for making |
| JP7282314B2 (ja) * | 2019-08-29 | 2023-05-29 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム |
| CN111275139B (zh) * | 2020-01-21 | 2024-02-23 | 杭州大拿科技股份有限公司 | 手写内容去除方法、手写内容去除装置、存储介质 |
| EP4182895A4 (en) * | 2021-02-10 | 2024-01-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | METHOD AND SYSTEMS FOR PERFORMING IMAGE TO TEXT CONVERSION ON A DEVICE |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06223227A (ja) * | 1992-12-17 | 1994-08-12 | Xerox Corp | プロセッサベースの判定方法 |
| JPH07114618A (ja) * | 1990-12-13 | 1995-05-02 | Xerox Corp | 手書き及びマシン印字テキストの区分化方法 |
| JPH07200720A (ja) * | 1993-12-09 | 1995-08-04 | At & T Corp | 脱落書式文書画像圧縮 |
| JPH07234917A (ja) * | 1994-02-24 | 1995-09-05 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JPH08272900A (ja) * | 1995-03-29 | 1996-10-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 文書読取装置 |
| JPH11232456A (ja) * | 1998-02-10 | 1999-08-27 | Atr Chino Eizo Tsushin Kenkyusho:Kk | 顔動画像からの表情抽出方法 |
| JPH11296324A (ja) * | 1998-04-09 | 1999-10-29 | Seiko Epson Corp | プリンタ制御装置およびその方法並びに記録媒体 |
| JP2001061061A (ja) * | 1999-08-23 | 2001-03-06 | Minolta Co Ltd | 画像処理装置 |
Family Cites Families (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AUPQ582900A0 (en) * | 2000-02-24 | 2000-03-16 | Silverbrook Research Pty Ltd | Printed media production |
| JPS63261486A (ja) * | 1987-04-20 | 1988-10-28 | Nec Corp | 書体識別装置 |
| US5402504A (en) * | 1989-12-08 | 1995-03-28 | Xerox Corporation | Segmentation of text styles |
| US5029223A (en) * | 1990-02-02 | 1991-07-02 | International Business Machines Corporation | Constraint driven-on line recognition of handwritten characters and symbols |
| US5063600A (en) * | 1990-05-14 | 1991-11-05 | Norwood Donald D | Hybrid information management system for handwriting and text |
| US5048099A (en) * | 1990-05-21 | 1991-09-10 | Eastman Kodak Company | Polygon-based method for automatic extraction of selected text in a digitized document |
| AU648595B2 (en) * | 1990-09-27 | 1994-04-28 | Cgk Computer Gesellschaft Konstanz Mbh | Process for extracting individual characters from raster images of a read-in handwritten or typed series of characters in free distribution |
| US5216725A (en) * | 1990-10-31 | 1993-06-01 | Environmental Research Institute Of Michigan | Apparatus and method for separating handwritten characters by line and word |
| US5442715A (en) * | 1992-04-06 | 1995-08-15 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for cursive script recognition |
| US5812697A (en) * | 1994-06-10 | 1998-09-22 | Nippon Steel Corporation | Method and apparatus for recognizing hand-written characters using a weighting dictionary |
| US5970170A (en) * | 1995-06-07 | 1999-10-19 | Kodak Limited | Character recognition system indentification of scanned and real time handwritten characters |
| JP3504054B2 (ja) * | 1995-07-17 | 2004-03-08 | 株式会社東芝 | 文書処理装置および文書処理方法 |
| JP3436025B2 (ja) * | 1995-12-27 | 2003-08-11 | ミノルタ株式会社 | 読取り画像の修正方法及び画像読取り装置 |
| US5953451A (en) * | 1997-06-19 | 1999-09-14 | Xerox Corporation | Method of indexing words in handwritten document images using image hash tables |
| US6108444A (en) * | 1997-09-29 | 2000-08-22 | Xerox Corporation | Method of grouping handwritten word segments in handwritten document images |
| EP0965943A3 (en) * | 1998-06-04 | 2001-11-28 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Optical character reading method and system for a document with ruled lines and their application |
| JP2000181993A (ja) * | 1998-12-16 | 2000-06-30 | Fujitsu Ltd | 文字認識方法および装置 |
| US6567548B2 (en) * | 1999-01-29 | 2003-05-20 | International Business Machines Corporation | Handwriting recognition system and method using compound characters for improved recognition accuracy |
| US6598087B1 (en) * | 1999-09-08 | 2003-07-22 | Ge Capital Commercial Finance, Inc. | Methods and apparatus for network-enabled virtual printing |
| US7042594B1 (en) * | 2000-03-07 | 2006-05-09 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for saving handwriting as an annotation in a scanned document |
| US6909805B2 (en) * | 2001-01-31 | 2005-06-21 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Detecting and utilizing add-on information from a scanned document image |
| US6940617B2 (en) * | 2001-02-09 | 2005-09-06 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Printing control interface system and method with handwriting discrimination capability |
-
2001
- 2001-02-09 US US09/781,529 patent/US6940617B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2002
- 2002-01-30 EP EP02250648A patent/EP1231558A2/en not_active Withdrawn
- 2002-02-12 JP JP2002033379A patent/JP2002352191A/ja active Pending
-
2005
- 2005-06-28 US US11/170,301 patent/US20050248808A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07114618A (ja) * | 1990-12-13 | 1995-05-02 | Xerox Corp | 手書き及びマシン印字テキストの区分化方法 |
| JPH06223227A (ja) * | 1992-12-17 | 1994-08-12 | Xerox Corp | プロセッサベースの判定方法 |
| JPH07200720A (ja) * | 1993-12-09 | 1995-08-04 | At & T Corp | 脱落書式文書画像圧縮 |
| JPH07234917A (ja) * | 1994-02-24 | 1995-09-05 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JPH08272900A (ja) * | 1995-03-29 | 1996-10-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 文書読取装置 |
| JPH11232456A (ja) * | 1998-02-10 | 1999-08-27 | Atr Chino Eizo Tsushin Kenkyusho:Kk | 顔動画像からの表情抽出方法 |
| JPH11296324A (ja) * | 1998-04-09 | 1999-10-29 | Seiko Epson Corp | プリンタ制御装置およびその方法並びに記録媒体 |
| JP2001061061A (ja) * | 1999-08-23 | 2001-03-06 | Minolta Co Ltd | 画像処理装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006201885A (ja) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Sharp Corp | 画像判断装置、画像形成装置、画像判断方法、画像判断プログラム、画像形成プログラムおよびコンピュータ読取り可能な記録媒体 |
| JP2020053891A (ja) * | 2018-09-27 | 2020-04-02 | 大日本印刷株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| JP7107138B2 (ja) | 2018-09-27 | 2022-07-27 | 大日本印刷株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP1231558A2 (en) | 2002-08-14 |
| US20050248808A1 (en) | 2005-11-10 |
| US6940617B2 (en) | 2005-09-06 |
| US20020135786A1 (en) | 2002-09-26 |
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