JPH05258101A - 画像内容を復号することなく文書画像中の意味的に重要な画像を選択するための方法 - Google Patents
画像内容を復号することなく文書画像中の意味的に重要な画像を選択するための方法Info
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- JPH05258101A JPH05258101A JP4302722A JP30272292A JPH05258101A JP H05258101 A JPH05258101 A JP H05258101A JP 4302722 A JP4302722 A JP 4302722A JP 30272292 A JP30272292 A JP 30272292A JP H05258101 A JPH05258101 A JP H05258101A
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Abstract
を理解することなく、文書画像の主題内容を示す情報を
含む部分を自動的に選択するための改良。 【構成】画像単位を含む非復号化情報に断片化する2
0。画像単位の位置およびこれらの空間的関連性を調べ
る25。処理中の文書の主題内容の評価のために情報内
容が不十分な画像単位を識別する30。30の段階で弁
別されなかった画像単位は画像単位の所定の形態的(構
造的)特性の評価に基づき、画像単位の復号を行はずま
たは復号した画像画像データの参照を行はず分類される
40。分類した画像単位についてさらなる文書処理を実
施する50。
Description
にその装置に関するもので、より特定すれば、文書を第
1に復号することなく、またはこれの情報内容を何らか
の手段で理解することなく、復号していない文書画像の
主題内容を示す情報を含む部分を自動的に選択するため
の改良に関する。
目標は、文書を表わす電子的に符号化されたデータ中に
含まれる情報の識別、アクセス、および抽出が簡単かつ
高信頼度で可能となることと、電子的に格納された文書
または文書の本体に含まれる情報を要約し特徴付けるこ
とだった。例えば、文書または文書本体の重要性の参照
ならびに評価を容易にして特定の利用者の要求に合わせ
た該文書の検索能力を決定するには、文書の意味的にも
っとも重要な部分をこれが含む情報として識別し得るこ
とと、文書内容を利用者が識別し評価しやすい形態でこ
れらの部分を提示しうることが望ましい。しかし文書内
の意味のある部分の識別の問題は文書のコード表現(す
なわち、ASCIIコードに符号化した文章表現など)
ではなくこれの画像(ビットマップ画像データ)を取り
扱う場合特に困難である。ASCIIテキストファイル
では注目しているテキスト部分の所在を求めるためにブ
ール代数式キーワード検索などの操作を利用者が実行し
うるのに対し、原本文書の操作によって生成され、生成
された文書画像の復号を行なっていない電子化文書は、
それぞれの文書画像の徹底的な観察なしには、または検
索目的で当該文書の要約を手作業により作成しない限
り、評価は困難である。当然文書の観察または文書の要
約の作成には相当量の人間の努力が必要となる。
トを取り扱うものは一般に画像を断片に分割して個別の
文字を分析し、これらを数値化または復号することで文
字ライブラリ内の文字に適合させている。こうした方法
の一般的クラスのひとつには光学的文字認識技術(OC
R)が含まれている。通常、OCR技術である単語を識
別することは、その単語の個々の文字のそれぞれが復号
され、またライブラリ内から対応する単語の画像が取り
込まれた後でのみ行われている。
一般に高度な計算能力を必要とし、一般に認識エラーで
普遍的ではない段階を有し、さらには画像処理時間が相
当大量に必要とされ、中でも単語の認識に関してしばし
ば時間がかかる。ひとつの文字のそれぞれのビットマッ
プは隣接する文字から識別されねばならず、その形状が
分析され、また所定の文字の組み合わせの中の明確な文
字として決定処理において識別される必要がある。さら
に、走査画像の生成中に持ち越された原本文書の画像品
質ならびに雑音が、ある文字のビットマップの実際の形
状に関する不確実性に関与してくる。大半の文字識別処
理では、ひとつの文字が接続した画素の独立したひとつ
の組であると仮定している。走査画像の品質が元でこの
過程が崩れると、識別も失敗することになる。
0,445号では、鍵となる文字を取り込むために文字
復号を使用する単語認識装置を開示している。復号した
文字は単語のひとつまたはそれ以上の所定位置に配置さ
れて、格納されている単語辞書内への取込キーとして使
用するため入力文字列を形成する。
7,603号では、パターンを構成する黒い画素の配置
を表わすベクトル量を導入することによって認識すべき
パターンの構造的特徴が考慮されるようになした多数の
同様な方法を使用するパターン認識のための方法ならび
にその装置が開示されている。ベクトル量に由来する情
報を使用して標準ライブラリのパターンによりパターン
を識別している。
927号では、3回の走査を用いて単語の特徴またはパ
ターンを調べる単語認識のための方法ならびにその装置
が開示されている。上部走査を用いて全高シンボルの数
と位置を特定し、下側走査を用いて基線以下に延出する
シンボルの数と位置を特定する。中央部走査を用いてシ
ンボルの間隔と単語内のシンボル数に関連した情報を取
得している。
3,098号では、文字が撮像装置によって受信され、
デジタル化されてメモリへ転送されるような文字に対応
する出力を認識し提供するための方法を開示している。
メモリ内のデータは検査する文字を巡回する順序で読み
取られる。文字の周辺部を表わすデータだけが読み込ま
れる。巡回中に文字パラメータ、例えば高さ、幅、周
囲、領域と波形が決定される。文字パラメータは基準文
字パラメータと比較され、その文字に適合する基準文字
のASCII符号が出力として提供される。本特許で
は、船型、円形、方形、「7」、星型からなる対象につ
いてその他の周辺「データの筆跡」が開示され、これを
マイクロプロセッサのRAM内にファームウェアとして
保存することが出来るものである。教授装置の撮像装置
が何らかの形態の表象の出現するフラッシュカードまた
は同様な実施方法に露出されると、RAM内に収集され
た画像信号データがマイクロプロセッサのRAM内のフ
ァームウェアを含むデータ筆跡と比較されるものであ
る。
第4,377,803号では、光学式スキャナにより生
成された文字を断片化するための装置ならびに方法が開
示されている。タイプライタで打ったデータフィールド
内の文字の境界は、文書を走査しラスタ走査をビデオバ
ッファ内に入力することで特定される。走査がバッファ
内に配置されると、これは複数のセクタに分割される。
水平方向のヒストグラムは各セクタに付随するオン画素
の数を構築する。基線は縦方向のヒストグラムから特定
され、ピッチデータを用いて断片化する行の「単語」位
置を発見するものである。単語位置データと縦方向のヒ
ストグラムデータは検索文字単位で使用されてそれぞれ
の文字の位置を特定する。
72号では、文字が複数の平行走査線で走査され、それ
ぞれの走査線内の文字の開始および終了位置が検出され
る方法を開示している。それぞれの走査線の開始および
終了位置の間の文字位置は量子化され、符号に分類され
る。開始および終了位置と分類符号は標準文字パターン
のそれと比較され、最も相関の近い文字が標準文字とし
て認識される。この動作は文字の右と左の輪郭をトレー
スすることと文字内部の分類に対応する。水平方向の寸
法、位置および文字の傾斜が相関の前に標準化されるよ
うな手段が提供されている。象限の相関関数は標準文字
パターンの共分散マトリクスの特性ベクトルの正と負の
投影成分の二乗根平均値を選択的に使用すると解説され
る。
許第4,979,227号では、単語開始および単語終
了でマークされる文字列が文字分類機構の補佐により計
算された弁別文字から形成されるような自動文字認識の
ための方法を開示している。文字列は保存してある内容
辞書の比較文字列と比較されることで独自性または類似
性が決定される。内容辞書は破棄する文字を含まない文
字列の連続読み込みによって連続的に更新され、同一文
字列の反復読み込みが計数される。最適な類似性と頻度
を有する文字列はさらなる評価のために選択される。内
容比較を参照して提供された相関は考察中の文字につい
ての識別子特性に基づき置換反転が可能な場合のみ実行
される。
31,857号では、画像を断片化し断片を認識するこ
とにより単語が前処理される追加の手書き文字用認識シ
ステムが開示されている。開示されている方法は次のよ
うな段階を有する:1)潜在的な断片化の地点を決定す
ることと、2)文字でありうる全ての断片を文字認識機
構へ送出し、ここで文字が単語の部分をなす確率を計算
することと、3)最も確率の高い単語選択を決定するた
めの基礎としてこの確率を使用すること。
809,344号では、文字認識の前処理のための装置
が開示されており、ここでは文字と行の分離に基づく複
数の特徴を抽出することにより、ページが断片化され
る。前処理後、特徴は文字認識機構へ送出される。文字
認識機構が文字を認識できない場合、画像はさらに断片
化するため前処理機構に戻される。多数のマスクを用い
て縦方向と横方向の特徴を検出し、またその特徴につい
ての座標を検出している。
ィで1990年6 月に開催されたパターン認識国際学会
第10回総会で講演されたツジモトとアサダ(Tsujimot
o and Asada)の論文「複数記事からなる文書の解読(Un
derstanding Multi-ArticledDocuments)」では、文字
認識結果の支援なしで、すなわち文書の内容の構成の支
援なしで文書レイアウトを解読するための方法が詳述さ
れている。これは文書が明らかにその配置の上で階層構
造を有し、これがツリー構造で表現しうることに関連し
ている。少ない数の規則を導入して、文書が担う意味を
表わす論理構造に階層構造を変換している。仮想的フィ
ールドセパレータ技術を用いて、文書の特殊な構成要素
が保持する情報、例えばフィールドセパレータやフレー
ムなどを使用することにより、変換規則の数を少なく保
っている。
ナル第26巻6号、647−656頁、のK・Y・ウォ
ン、R・G・ケーシー、F・M・ウォール(Wong, K.
Y., Casey, R.G., and Wahl, F.M. )による「文書分析
システム(Document AnalysisSystem)」ではコンピュ
ータ処理するために印刷文書を利用者が符号化するのを
支援するシステムが解説されている。画像走査エディタ
がディスク上の画像を読み出しまた保存して、例えば複
写、移動、消去などの画像編集機能を提供する。デジタ
ル化された印刷文書は断片化され文字領域と画像領域に
分類される。文章を含むブロックは文書から同様のシン
ボルをグループ化しそれぞれのグループを表わすパター
ンのひな型を生成するパターン適合プログラムにより分
析することが出来る。パターン照合の間、それぞれの文
章パターンについての位置と照合ひな型インデックスが
記録される。ひな型パターンは対話的にまたは自動認識
論理により識別される。
)の「現代情報収集入門(Introduction to Modern Inf
ormation Retrieval)」(マグロウヒル出版(McGraw-Hil
l) 、1983年)では、キーワード照合の計算と、文
章中でもっとも頻繁に出現する名詞節の特定と、情報収
集システムの利用者に関心がなさそうな単語の停止リス
ト作成のための技術が解説されている。このような技術
は雑音の全くない(完全に認識可能な)文章を仮定した
ものである。完全に認識される走査文章は電子的に保存
された文字符号ファイルと交換可能なように観察され
る。
4,985,863号では、文書保存および取り込みシ
ステムと、出力用文字の一部を保存し取り込み用画像の
形態で文書を保存している文書取り込みの方法が開示さ
れている。ある文章の取り込み要求は、その文章の適切
な数または特殊な記号を用いて行われる。文書画像はこ
のように取り込まれまた保存され、または出力用文字符
号に復号される。文書の実際の取込または転送には完全
な文字認識は必要とされないが、文字認識は取り込み前
に文書の取り込みキーを認識するように実行される必要
があることに注意されたい。
8,716号では画像処理装置が開示され、ここでは文
書の領域が文書内に入力されたマーク付けによって指定
され、マーク付けによって包囲された部分が切り取りま
たは隠蔽処理の対象となるマーク領域として処理され
る。カラーフエルトペンまたは同様の筆記具を用いて文
書の目的領域を枠で囲む。この後マーク検出回路が画像
の色調を検出することによってマーク付けを検出するこ
とができる。マーカーペンの反射率または色調の差によ
ってマーク付けした領域の検出が可能となる。この事か
らマーク付けした領域を消去または所望するように取り
扱うことができる。
目的は文書画像の全部またはその一部を復号することな
く、またそれ以外にもこれの情報内容を理解することな
く、走査した文書画像内の意味的に重要な画像断片また
は単位をこれらの相対的情報内容にしたがって選択する
ための方法およびその装置を提供することである。
実行する上でエラーの度合の減少が可能と記述される形
式の方法ならびにその装置を提供することである。
に少ないデータ処理を必要とし、またそれによって従来
の文書画像断片選択技術より高速に実行可能であると記
述される形式の方法ならびにその装置を提供することで
ある。
字符号に変換することなく文書の特定領域内の断片を自
動的にまたは対話的に特定するために必要な努力を減少
させるための手段を提供することである。
を文字符号に変換することなく文書画像断片の一部を認
識するための方法ならびにその装置を提供することであ
る。
またはこれの文字内容または一部の数学的ベクトルを導
出することなど画像単位を第1に復号することなく画像
単位の相対的情報内容を反映するような、文書内の情報
を含む画像単位の選択のための方法ならびにその装置を
提供することで、従来技術の問題を克服する。文字およ
び単語選択において文字復号の必要性を排除することは
認識処理におけるエラーを最小限に留め、また画像処理
に必要な時間、特に単語認識に関する時間を減少する。
本発明は主流となる単語認識処理に重要なひとつの段階
を提供しており、これにより画像処理の分野における各
種用途を可能にしまた拡大するものである。
な画像単位の特性を用いて、走査した文書の特定部分か
らの画像認識および選択のための方法ならびにその装置
を提供する。これは自動的または対話的のいずれかで行
なうことができ、またあらゆる場合において第1に走査
した文書を文字符号に変換しない。こうして開発した情
報により、多くの用途のために文書またはその内容の重
要性を評価する上で使用するための選択基準が開発でき
るようになる。例えば、文章内のひとつの単語の位置は
文書の分類におけるこれの役割で重要であり得るとこれ
まで認識されてきた。しかし過去においては、うまく使
用された主要な位置の特徴づけが近似情報であることが
普通だった。それに対して本発明では、画像単位を重み
付けすることができ、また文書画像中の選択された領域
または複数領域における画像単位の位置と、他の形態的
に重要な画像単位の特性、例えば頻度、強調、および近
似情報などに基づいて重みを配当できる。したがって領
域選択の基準はある種の従来の情報抽出技術および妥当
性検索における単純な文節または単語の特定を増大また
は置き換えるために使用することができる。
されていない情報を含む電子的文書画像として保存され
た少なくともひとつの文書を、これの選択された部分を
識別するために、電子的に処理するための方法ならびに
その装置が提示される。本法はプログラムされた汎用ま
たは専用のコンピュータを使用して実行し得るものであ
る。本法では、文書画像が第1に画像単位へ断片化さ
れ、そのそれぞれが復号されていない情報内容を有す
る。画像単位の少なくとも幾つかの相対的情報内容が分
類されるが、その画像単位の所定の形態的(構造的)画
像特性の評価に基づいて、分類される画像単位の復号な
しにまたは復号した画像データの参照なしに分類され
る。次に、画像単位は分類段階で得られた画像単位の分
類にしたがってさらに処理するために選択される。
単位の長さ、幅、またはその他の寸法のうちの少なくと
もひとつ、文書画像中における位置、字体、字種、断面
特性、アセンダの数、デセンダの数、平均画素密度、上
部の行の輪郭の長さ、底部の輪郭の長さ、またはその他
の何らかの形態的特性を含む。
像特性を有する画像単位が分類されている画像単位の中
に存在する相対頻度の決定に基づくことができる。
類段階に先立って、画像単位を復号することなくまたは
復号した画像データを参照することなく、文書の主題内
容の評価のために有用であるほど充分な情報を含まない
画像単位の画像分析に基づく弁別と、弁別段階で弁別さ
れなかった画像単位だけの分類を含む。
的、特徴、利点は添付の図面と請求の範囲を参照しつつ
以下の詳細な説明に開示されまたこれを読み進むことに
よって当業者には明らかとなる。
れている。
流れ図である。
の好適実施例のブロック図である。
に図示してあり、図1の方法を実行するための装置は図
2に図示してある。明瞭になす目的で、本発明は単一の
文書の処理を参照して詳述するが、本発明は複数文書を
含む文書本体の処理に適用可能であることは理解されよ
う。
定されるものではない。むしろ、ビットマップ式のワー
クステーション(例えばビットマップ式ディスプレイを
装備しているワークステーション)またはビットマップ
と走査の双方を使用するシステムなど他のシステムでも
本論で詳述する方法ならびに装置の実現のために等しく
良好に動作し得るであろう。
またはそれ以上のシートまたは紙片のページ10または
その他の物質的な形状に含まれる文書の行7、表題、図
面、図8、または類似のものを含むことができる原本文
書5の電子的画像について実行される。処理すべき電子
的文書画像は何らかの在来の方法、例えば図示したよう
な光学的スキャナ12および検出装置13、複写装置の
スキャナ、点字読み取り機スキャナ、ビットマップ式ワ
ークステーション、電子ビームスキャナまたは同様のも
のなどの手段により生成される。このような手段は従来
技術において周知であり、よって本論では詳細の説明は
行なわない。スキャナの検出装置13から発生する出力
はデジタル化されて文書の各ページについて文書画像を
表現するビットマップ化された画像データを生成し、こ
のデータは例えば専用または汎用のデジタル式コンピュ
ータ16のメモリ15に保存される。コンピュータ16
からの出力は出力装置、例えば、メモリまたはその他の
様式の記憶装置、または図示したような出力ディスプレ
イ装置17などへ出力され、これらの出力装置は例えば
複写装置、CRTディスプレイ装置、印刷装置、ファク
シミリ装置、またはその他の装置となすことができる。
理技術の第1の様相は低レベルでの文書画像分析に関与
し、ここで各ページについての文書画像は、従来の画像
分析技術を用いて画像単位を含む非復号情報に断片化さ
れ(段階20)、または、文章文書の場合には、例えば
ハッテンロッヒャー(Huttennlocher)とホップクロフト
(Hopcroft)により本出願と共に現在申請され、本出願
においても参照している、「文章中の単語の境界を決定
するための方法ならびにその装置(Method andApparatu
s for Determining Boundaries of Words in Text)」
と題する同時出願中の米国特許出願第07/794,3
92号に開示された境界ボックス法を使用する。あるペ
ージの画像単位の位置およびこれらの空間的関連性が調
べられる(段階25)。例えば、英語の文書画像は単語
内の文字間の間隔と単語間の間隔の相対的な差に基づい
て単語の画像単位に断片化することができる。文節およ
び文の境界も同様に確定することができる。さらなる領
域断片化画像の分析を実行して、ページの画像を図、
表、脚注、その他の補助的な文書画像に対応するラベル
付けした領域に分割するような物理的文書構造の記述子
を生成することができる。図面領域は例えば領域内の行
に配置された画像単位の相対的な欠如に基づいて文章領
域と区別することができる。この断片化を用いること
で、どのように文書が処理されるかの知識が構成される
(すなわち、左から右へ、上部から底部へなど)のと、
任意で他の入力情報、例えば文書の様式、単語画像につ
いて「読み取り指定」順序なども生成することができ
る。であるから、術語「画像単位」は本論において数
字、文字、表意文字、シンボル、単語、文またはその他
の確実に抽出しうる単位を表現するために使用してい
る。便利なことに、文書の参照および評価の目的で、文
書画像はサイン、シンボル、または単語などのほかの要
素の組みに断片化され、これらが集まって理解の一単位
を形成している。これらの理解単位は一般に単位を構成
する素子を分割する間隔より大きな間隔によって、また
は走査した文書画像中のほかの画像単位からひとつまた
はそれ以上の画像単位を区別する何らかの所定のグラフ
ィックスの強調、例えば箱で囲う画像またはその他のグ
ラフィカルなセパレータによって分割されるという画像
内での特徴を有している。単一の理解単位を表わすこれ
らの画像単位は今後「単語単位」と称することにする。
処理中の文書の主題内容の評価において有用であるため
には不十分な情報内容を有している画像単位を識別す
る。ひとつの好適な方法はブルームバーグ(Bloomberg)
らにより現在申請中の「走査した文書を文字符号に変換
しない機能語の検出(Detecting Function Words Witho
ut Converting A Scanned Document to Character Code
s )」と題した出願中の米国特許出願第07/794,
190号に開示された形態的機能語検出技術を使用する
ことである。
されなかった画像単位は画像単位の所定の形態的(構造
的)画像特性の評価に基づいて、分類中の画像単位の復
号を行わずまたは復号した画像データの参照を行なわず
に評価される。評価すべき画像単位の形態的画像特性を
定義するための好適な方法は、ハッテンロッヒャー(Hu
ttenlocher)とホップクロフト(Hopcroft)が現在申請
中で「連続比較のために単語の形状を導出するための方
法(A Method for Deriving Wordshapes for Subsequen
t Comparison)」と題する出願中の米国特許出願第07
/794,391号に開示された単語の形状を導出する
技術を使用することである(本発明は文書内の画像単位
を比較できるが、画像単位と辞書のエントリまたは停止
リスト内など既知の画像単位のリストとの比較は存在し
ないことに注意されたい)。上記出願に詳述されている
ように、単語単位の形状を特徴付ける少なくともひとつ
の一次元信号が導出され、またはその単語単位を包囲す
る境界を決定する画像関数が誘導され、画像関数は境界
内で検出された文字列の端部を表わす端部関数がその単
語単位を構成する文字または文字列を個別に検出および
/または識別することなく近接した境界内の単一の独立
変数によってその全領域にわたり定義されるように増加
される。
クラスを識別するために画像単位をその他の画像単位と
比較することによって、それぞれの等価なクラスが文書
内の所定の画像単位の出現率の大半または全てを包含す
るように、達成することができる。等価クラスは画像単
位識別子の類似性に基づいて文書中の画像単位を集合さ
せることにより、例えば単語画像を文字符号へ変換する
かまたは他のもっと高いレベルでの解釈によるなどの画
像単位の内容の実際の復号を行なうことなく、形成され
る。多数の異なる比較方法のどれであっても使用するこ
とが出来る。使用可能な技術のひとつは決断ネットワー
クを使用して抽出した画像単位のラスタ画像を相関する
ことによるもので、こうした技術は本明細書で参考文献
に含めているケーシー(Casey)らの「パターン分類のた
めの決定ネットワークの監督されない構造(Unsupervis
ed Construction of Decision Networks for Pattern C
lassification )」、IBM 研究報告、1984年、と題
する研究報告に特徴が詳述されている。
使用しうる好適な技術は、それぞれハッテンロッヒャー
(Huttenlocher)およびホップクロフト(Hopcroft)
と、ハッテンロッヒャー、ホップクロフト、ウェイナー
(Huttenlocher, Hopcroft, and Wayer )により現在申
請中の、それぞれ「単語の形状の検証による光学的単語
識別(Optical Word Recognition By Examination of W
ord Shape )」および「単語の形状を比較するための方
法(Method for Comparing Word Shapes)」と題する出
願中の米国特許出願第07/796,119号および第
17/795,169号に開示された単語形状比較技術
である。
像特性を所定のまたは利用者が選択しうるひとつまたは
それ以上の選択基準に対応する画像特性と比較すること
によっても達成することができる。特定用途により異な
るが、画像単位が選択されている目的および処理速度に
対する正確度の相対的重要性、例えば異なる洗練度およ
び複雑性の度合での画像単位分類様式が使用できる。例
えば、有用な画像単位の分類子は画像単位の長さ、幅ま
たはその他の測定寸法(すなわち画像単位または最大の
図面の頻度中央値)、文書中の画像単位の位置または領
域(文書画像の選択された図面または文章を含む、例え
ば表題、冒頭の図面、ひとつまたはそれ以上の文章また
は図面など)、字体、字種、断面(断面はひとつの画像
単位中の同様な状態の画素の続きである)や、アセンダ
の数や、デセンダの数や、平均画素密度や、凸部および
凹部を含む上部線の輪郭の長さや、凸部および凹部を含
む基線輪郭の長さや、上述の分類要素の組み合わせを含
むことができる。様々な記述子にはさらなる処理のため
に画像単位を選択する目的で異なる重みを与えることも
できる。
れた情報を結合するために分類子を効果的に統合するた
めの単純な技術のひとつはリストの部分間隙を通して濾
過することである。例えば、鍵となる文節を識別するた
めには、別々の画像特性を有する画像単位の多数のリス
トを生成しまたそれぞれのリスト内の画像単位の位置に
基づいて割断する。一例として、全ての画像単位から構
成されるイタリック体の領域は、イタリック体を含むひ
とつの領域内(すなわちセンテンスまたはグラフィック
スの行)に位置するその位置と共に、頻度中央値の範囲
内に入る頻度で発生する全ての画像単位とそれらの位置
から構成される単語頻度リストを有するページ位置を基
準にして割断され、それによって強調した単語のリスト
が生成される。所定範囲内の頻度でそれぞれのページ位
置内に出現する文節をリストした文節頻度リストは強調
単語リストによって割断されて、鍵となるまたはもっと
も重要な文節として出力されるべき文節の組を生成す
る。このリスト分割技術は例えば段落などの文書画像の
大きな領域へも拡張し得るものであることは理解されよ
う。
えば下線を引く、丸で囲む、またはその他の形態の注釈
など特定の画像単位を強調することはもうひとつの有用
な画像単位分類子の形態である。手書きのグラフィック
マーク、例えば下線を引くことと丸で囲むことを識別す
るための好適な形態的方法はブルームバーグ(Bloomber
g )により現在申請中で「画像手書きマーク付け検出の
ための方法およびその装置(A Method and Apparatus f
or Image Hand Markup Detection)」と題する出願中の
米国特許出願第07/794,275号に開示されてい
る。
について、それぞれのページが処理され、上述のように
データはメモリ15(図1参照)に保持される。データ
の全体性はこの後で処理することができる。
さらなる文書処理(段階50)を分類した画像単位に基
づいて実行することができる。上述の技術は多様な多く
の用途に使用することができる。例えばひとつの用途は
文書のもっとも意味的に重要な部分を、領域選択基準、
図面などのグラフィック画像単位の寸法、選択した範囲
内に納まる長さを有する画像単位の出現頻度、および/
または画像単位の組み合わせの出現頻度に基づいて識別
することである。よって、例えば、ある画像単位がそれ
ぞれの等価クラス内に出現する回数を用いて単語および
/または文節の階層を構成することができる。こうした
階層は多くの関数で有用である。キャス(Cass) らによ
り現在申請中で「文書画像の復号を行なうことなく文書
内の単語の出現頻度を調べるための方法ならびにその装
置(Method and Apparatus for Determining the Frequ
ency of Words in a Document Without Document Image
Decoding )」と題する米国特許出願第07/795,
173号、およびウィズゴット(Withgott) らにより現
在申請中で「文書画像の復号なしに文書中の文の出現頻
度を調べるための方法ならびにその装置(Method and A
pparatus for Determining the Frequency of Phrases
in a Document Without Document Image Decoding )」
と題する米国特許出願第07/794,555号では、
文書内の単語および文節の頻度を調べるための好適な方
法が詳述されている。
ヒャー(Huttennlocher)らにより現在申請中で「文書画
像の復号なしに選択された意味的に重要な画像断片の自
動的変更のための方法ならびにその装置(Method and A
pparatus for Automatic Modification of Selected Se
mantically Significant Image Segments Within a Doc
ument Without Document Image Decoding )」と題する
米国特許出願第07/795,174号において詳述さ
れているような、重要であることで選択された画像単位
を強調するための画像単位の変更、ウィズゴット(With
gott) らにより現在申請中で「文書画像の復号なしに文
書を要約するための方法ならびにその装置(Method and
Apparatus for Summarizing a Document Without Docu
ment Image Decoding )」と題する米国特許出願第07
/794,543号において詳述されているような、文
書内に含まれる主題を示す文書の抄録または要約の作
成、ウィズゴット(Withgott) らにより現在申請中で
「文書画像の復号なしに取り込んだ情報で文書の重要な
断片を補完するための方法ならびにその装置(Method a
nd Apparatus for Supplementing Significant Segment
s of a Document With Retrieved Information Without
Document Image Decoding)」と題する米国特許出願第
07/795,419号に詳述されているように、たと
えば選択した重要な単語の翻訳または関連情報を含むほ
かの文書の相互参照が関連するなどの文書に関する追加
情報またはこれの選択した画像単位に関する追加情報で
文書に注釈を付けるまたは補完することを含む。
位の所定の組と上記で求めた断片化画像単位分類子を比
較することにより、また最も近接した適合する分類子を
有する画像単位を選択することにより単語識別用途に使
用することも可能である。しかし、分類子が実際に画像
単位の内容を復号することなく求められ、画像単位それ
自体の選択した分類子だけが使用されることは特筆され
る。
は、出力のためであっても画像単位の内容が復号される
付帯要件のない画像単位の処理、識別、比較、または操
作である。より特定すれば、画像単位は復号することな
く測定、処理され、また出力へ提供されて、基本的に実
際の画像単位の内容が決定される必要はまったくない。
よって、例えば、複写装置または電子印刷装置などひと
つの文書から別の文書へとASCIIまたはその他の符
号化/復号化の要件を考慮することなく、直接画像を印
刷または複製しうるような用途において、画像単位が識
別され、ひとつまたはそれ以上のその画像単位の形態的
画像特性または属性を使用して処理される。処理は例え
ば、未知の内容のほかの画像単位との比較、計数、別の
未知の画像単位との照合数に対応する数の生成、または
その他の同様な手順が関与することもある。よって未知
の内容の画像単位は光学的にまたは電子的に、例えば複
写装置、電子的メモリ、視覚的ディスプレイ、または類
似の装置の画像複製装置への出力へ供給することができ
る。
する必要のないこのような画像単位処理を実行する能力
から得られる利点のひとつは、画像を取り扱い操作する
全体的速度が大幅に向上しうることである。さらに、こ
れまで迅速に完了することが非現実的だった文書処理技
術、例えば文書の要約を自動的に作成する、重要な単語
のリストを生成する、文書の注釈または拡張を自動的に
作成する、および同様のことが可能になる。
処理技術において重要な差を呈することを認識してい
る。本発明の方法ならびにその装置は紙面の文書の視覚
的属性、例えば字体および字種の情報、様式、および言
語学的術語の存在と頻度を利用すること、を行使してい
る。この情報は、例えば利用者の注意を特定の文節また
は文章内の領域に引き付けるために使用することができ
る。本発明は妥当な範囲内で品位の低下したまたは歪曲
した文書においても動作しうる方法を含む。
割の分類において重要であることが以前から認識されて
きた。通常、位置情報のもっともうまく使用された特徴
づけは近似情報、つまり、近接して複数回出現する文章
内の単語を識別する情報だった。位置または領域選択基
準について実行可能な代替法は、単語単位が位置する文
書の断片に重要性のまたは追加の重みを提供する文書内
の単語単位の位置の記述に対する感度である。特定の単
語単位または文書の断片の重要性は内容の図形的または
文字的強調において、ならびに頻度の決定を通して、発
生する。よって、在来のある種の情報抽出技術ならびに
単純な文節特定および妥当性の検索は操作した画像また
は光学的文字認識により処理された画像のいずれかにお
いて増大または置換されることができる。さらに上述の
技術を使用することで重要な特性または領域の選択基準
が自動的に予めプログラムされまたは利用者によって対
話的に選択されることが出来ることは理解されよう。例
えば、利用者は文書内のすべての流れ図の表示を要求す
ることが出来、または利用者は図面および注釈を特定の
ページに有する全ての文書を要求することが出来る。
るものではなく、むしろ本法が文書の一部または複数文
書の集合体にも適用可能であることは強調されるべきで
ある。同様に、選択された文書部分が特定され取り込ま
れてしまえば、光学的文字認識を視覚的文書検査のため
に実行することも出来る。本発明の主要な目標のひとつ
は、走査した文書の重要な部分または領域について該文
書の重要部分の一次的検索ならびに特定を提供すること
である。よって、形態的画像処理技術は供給元文書を文
字符号に第1に変換することなく迅速な計算のために使
用される。
さらに弁別した断片に対して認識技術を実行することに
より画像の断片の小さい部分の認識が可能になる。弁別
した断片は認識可能な画像の内容の比較的小さい部分を
含むことがあり、単にASCII文字ではなくあらゆる
内容に依存しない断片を含むことが出来る。さらに、画
像断片の認識は画像を文字符号表現に第1に変換するこ
となく完了できる。特定すれば、画像断片は画像を走査
しまた画像を断片へと断片化することにより認識され得
るものである。しかるのち断片が弁別され認識される。
に断片化可能であり、弁別は画像のいずれかの小さい部
分またはこれの何らかの部分について実行されて、例え
ば輪郭、側面、高さ、または同様のことを認識すること
が出来る。弁別基準には例えば、頻繁に出現するグラフ
ィックシンボルまたは単語を含んでもよい。本処理の認
識段階は例えば光学的文字認識または単語形状認識を含
むことが出来る。
ているが、本開示が例として提示されるに過ぎないこと
と、部材の組み合わせおよび構成における多数の変化が
本発明の後述の請求の範囲を逸脱することなく当業者に
よってもたらされうることは理解されよう。
ある。
施例のブロック図である。
学式スキャナ、13 検出装置、15 メモリ、16
デジタルコンピュータ、17 出力ディスプレイ
Claims (3)
- 【請求項1】 復号していない情報を含む電子的文書画
像として保存された少なくともひとつの文書を電子的に
処理することによりこれの選択した部分を識別するため
の方法であって、 上記少なくともひとつの文書画像をそれぞれが復号して
いない情報内容を有する画像単位に断片化する段階と、 分類しようとする上記画像単位の所定の形態的画像特性
の評価に基づき、分類しようとする上記画像単位を復号
することなくまたは復号された画像データを参照するこ
となしに上記画像単位の少なくとも幾つかの相対的情報
内容を分類する段階と、 上記分類する段階で得られた上記画像単位の上記分類に
したがってさらに処理するために複数の画像単位を選択
する段階を含む方法。 - 【請求項2】 上記分類は同様な所定の画像特性を有す
る画像単位が分類している上記画像単位中に存在する相
対的出現頻度の測定にも基づくものである請求項1に記
載の方法。 - 【請求項3】 上記所定の画像特性は、上記画像単位の
少なくともひとつの寸法、字体、字種、アセンダ要素の
数、デセンダ要素の数、画素密度、画素断面特性、隣接
画像単位に対する画像単位の位置、縦方向の位置、水平
方向の画像間間隔、および輪郭特性を含む請求項1に記
載の方法。
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