(57)【要約】【課題】文書内のオブジェクト群を、オブジェクトの内容に基づき位置合わせする。【解決手段】文書内のオブジェクト群を位置合わせする装置は、オブジェクト位置合わせシステムを格納するコンピュータ読み取り可能なメモリ２８と、メモリ２８と通信可能であり、オブジェクト位置合わせシステムを実行するプロセッサ２６と、を備え、このオブジェクト位置合わせシステムは、文書内の位置合わせすべき第１及び第２のオブジェクトを識別するオブジェクト検出部６０と、少なくとも第１のオブジェクトについての一次元ガイドラインプロファイルを第１のオブジェクトについての顕著度の検出結果に基づき生成するプロファイル生成部６４と、前記ガイドラインプロファイルに基づいて前記第１及び第２のオブジェクトの位置合わせを実行する位置合わせ生成部６６及びオブジェクト再配置部６８と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子文書内のオブジェクトの位置合わせのための方法であって、
入力された電子文書について、当該オブジェクトのページ内にある位置合わせすべき第１のオブジェクトと第２のオブジェクトを識別するステップと、
コンピュータプロセッサにより、前記第１のオブジェクトについての顕著度の検出に基づき、少なくとも前記第１のオブジェクトについての一次元のガイドラインプロファイルを生成するステップと、
前記ガイドラインプロファイルに基づき前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを位置合わせして修正済み文書を生成するステップと、
前記修正済み文書を出力するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、少なくとも前記第１のオブジェクトを複数のオブジェクトクラスのうちの１つのオブジェクトクラスに割り当てるステップを更に含み、各オブジェクトクラスはそれぞれ１つの顕著度検出方法に関連づけられており、前記複数のオブジェクトクラスの中には、第１の顕著度検出方法に関連づけられた第１のクラスと、第２の顕著度検出方法に対応づけられた第２のクラスとが含まれる、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、画像オブジェクトが人を表すカテゴリに分類された場合には、前記顕著度検出方法は少なくとも一人の人の顔と眼の位置を検出する処理を含み、前記ガイドラインプロファイルは人の顔又は人の眼に対応する位置でピーク値をとり、画像オブジェクトが人以外を表すカテゴリに分類された場合には、前記顕著度検出方法は顕著度マップを生成する処理を含む，ことを特徴とする方法。
【請求項４】
文書内のオブジェクト群を位置合わせする装置であって、
オブジェクト位置合わせシステムを格納するコンピュータ読み取り可能なメモリと、
前記メモリと通信可能なプロセッサであって、前記オブジェクト位置合わせシステムを実行するプロセッサと、
を備え、
前記オブジェクト位置合わせシステムは、
文書内の位置合わせすべき第１及び第２のオブジェクトを識別するオブジェクト検出手段と、
少なくとも前記第１のオブジェクトについての一次元ガイドラインプロファイルを前記第１のオブジェクトについての顕著度の検出結果に基づき生成するプロファイル生成手段と、
前記ガイドラインプロファイルに基づいて前記第１及び第２のオブジェクトの位置合わせを実行する位置合わせ手段と、
を備えることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、文書レイアウトに関する。例えば、オブジェクト内の顕著度を考慮に入れてオブジェクト群を位置合わせ（整列）するための自動化したシステム及び方法と関連する応用が考えられる。
【背景技術】
【０００２】
コンテンツの位置合わせ（整列）は、デジタル文書を構成する様々なオブジェクト（テキスト、グラフィックス、絵・写真画像など）を組織化（編成）することから成り立っている。この処理の目的は、一般的には、ページ内の文書オブジェクトを、その内容（コンテンツ）が人間の眼の自然な走査パターンに合わせて並ぶように編成することで、文書の読みやすさと使い勝手をよくすることである。
【０００３】
グラフィカルデザイナーは、観察者にとって快い配置をもたらすために、直観と経験によりテキストオブジェクトや画像(ピクトリアル：pictorial)オブジェクト（写真や絵など）を文書内のどこに置くかを決める。テキストが画像オブジェクトに関連している場合、そのテキストは、例えば、その画像オブジェクトの右又は左の、その画像オブジェクトの上端及び下端に対応する上側及び下側の水平ガイドライン同士の間に配置される。グラフィカルデザイナーは例えばテキストを人間の顔に対して位置合わせする。あるいは、拡大したポートレートの場合、プロのデザイナーは、テキストオブジェクトを、例えば顔の中の眼あるいは視線に対して位置合わせする。
【０００４】
受け手に応じて文書内のテキスト又は画像のいずれかが変わる可変データへの応用などのような多くの応用にとっては、そのような多くの手作業を要する方法はコスト的にみて効率的ではないであろう。そのような位置合わせのための自動化した方法は存在するが、それら方法は、テキストを単に２つの水平ガイドライン同士の中央に置く、すなわち上側及び下側のガイドラインに対して位置合わせするものであった。そのような方法は柔軟性を欠き、観察者に美的な快さを覚えさせない結果を招くことがしばしばである。このようなことから、オブジェクトの位置合わせは、文書編集の中で通常手作業で実行される処理のままとなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１０／００９１３３０号明細書（米国特許出願第１２／２５０２４８号明細書）
【特許文献２】米国特許出願公開第２００９／０２０８１１８号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２００９／００３４８５９号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２００８／０３０４７４０号明細書
【特許文献５】米国特許出願公開第２００８／０３０４７０８号明細書
【特許文献６】米国特許出願公開第２００８／０３０４７４２号明細書
【特許文献７】米国特許第７，４００，７６１号明細書
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Itti, et al., “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(11):1254-1259 (1998)
【非特許文献２】L. Itti and C. Koch, “Computational Modeling of Visual Attention,” Nature Reviews Neuroscience, 2(3): 194-203 (2001)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば全体的な美的品質に高い価値が与えられるデジタル出版などの応用に利用され得る、内容に基づく自動化した位置合わせ方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの側面では、文書内のオブジェクト群を位置合わせ（整列）するための方法は、入力電子文書について、その文書のページ上で位置合わせすべき少なくとも第１及び第２のオブジェクトを識別するステップを含む。第１及び第２のオブジェクトのそれぞれについての顕著度の検出に基づき、それら第１及び第２のオブジェクトの一方又は両方について一次元ガイドラインプロファイルが生成される。第１及び第２のオブジェクトはそのガイドラインプロファイルに基づいて位置合わせされ、これにより修正済み文書が生成され、この修正済み文書が出力される。
【０００９】
この方法は、更に、それぞれ個別の顕著度検出方法に対応づけられた複数のオブジェクトクラスのうちの１つに対して少なくとも前記第１のオブジェクトを割り当てるステップを含む。その複数のクラスには、第１の顕著度検出方法に対応づけられた第１のクラスと第２の検出方法に対応づけられた第２のクラスとが含まれる。
【００１０】
少なくとも前記第１のオブジェクトを１つのオブジェクトクラスに割り当てるステップでは、前記第１及び第２のオブジェクトをそれぞれ個別のオブジェクトクラスに割り当ててもよい。この割り当ては、オブジェクト群をクラスに従って分類するように学習させた分類器を用いて行ってもよい。
【００１１】
複数のクラスには、例えば、画像オブジェクトクラス、テキストオブジェクトクラス、及びグラフィックス（図形）要素クラスのうちの少なくとも１つが含まれる。
【００１２】
前記第１のクラスは例えば画像オブジェクトクラスであり、前記第２のクラスは例えばテキストオブジェクトクラスである。
【００１３】
前記第１及び第２のオブジェクトの一方が画像オブジェクトクラスに割り当てられると、その画像オブジェクトが、例えば、少なくとも２つのカテゴリのうちの１つに分類されるようにしてもよい。ここで、それらカテゴリのうちの第１のものは人間カテゴリであり、第２のものは非人間カテゴリである。
【００１４】
画像オブジェクトが人間カテゴリに分類される場合においては、前記検出方法は、人間の顔と眼のうちの少なくとも一方を検出するものでよく、前記ガイドラインプロファイルは人間の顔又は眼に対応する位置にピーク値を持つ。
【００１５】
画像オブジェクトが非人間カテゴリに分類される場合は、前記検出方法は顕著度マップを生成する処理を含んでもよい。
【００１６】
ガイドラインプロファイルは、顕著度マップ内の顕著度の一次元平均に基づくものであってもよい。
【００１７】
この方法では、前第１のオブジェクトについて第１のガイドラインプロファイルを生成し第２のオブジェクトに対して第２のガイドラインプロファイルを生成し、第１のオブジェクトと第２のオブジェクトとを第１のガイドラインプロファイルと第２のガイドラインプロファイルとに基づき位置合わせしてもよい。
【００１８】
この位置合わせの処理では、ピークを識別するために第１及び第２のガイドラインプロファイルをたたみ込み（コンボリューションを求め）、そのピークの位置に基づきそれらオブジェクトを位置合わせしてもよい。
【００１９】
位置合わせの処理では、第１のガイドラインプロファイルのピークを第２のガイドラインプロファイルのピークに位置合わせしてもよい。
【００２０】
第１及び第２のオブジェクトのうちの一方は固定されたオブジェクトであってもよく、第１及び第２のオブジェクトのうちの他方は移動可能（浮動）オブジェクトであってもよく、位置合わせはでその移動可能オブジェクトを移動させてもよい。
【００２１】
第１のオブジェクトは画像オブジェクトであってもよく、第２のオブジェクトはテキストオブジェクトであってもよい。
【００２２】
コンピュータで実行されたときに、上述の方法をそのコンピュータに実行させる命令を表すコードを含んだコンピュータプログラムを提供してもよい。
【００２３】
コンピュータ装置は、上述の方法を実行するための命令群を記憶したメモリと、そのメモリと通信可能でありそれら命令群を実行するプロセッサとを備える。
【００２４】
別の側面では、文書内のオブジェクト群を位置合わせする装置は、オブジェクト位置合わせシステムを格納するコンピュータ読み取り可能なメモリを備える。オブジェクト位置合わせシステムは、文書内の位置合わせすべき第１及び第２のオブジェクトを識別するオブジェクト検出手段と、少なくとも前記第１のオブジェクトについての一次元ガイドラインプロファイルを前記第１のオブジェクトについての顕著度の検出結果に基づき生成するプロファイル生成手段と、前記ガイドラインプロファイルに基づいて前記第１及び第２のオブジェクトの位置合わせ結果を生成する位置合わせ手段と、を備える。前記メモリと通信可能なプロセッサがオブジェクト位置合わせシステムを実行する。
【００２５】
別の側面では、文書内のオブジェクト群を位置合わせするための、コンピュータに実装される方法は、電子文書のページ上の位置合わせすべき少なくとも第１及び第２のオブジェクトを識別するステップと、それらオブジェクトに対して、それぞれ、画像オブジェクトクラス及びテキストオブジェクトクラスを含む複数のオブジェクトクラスの中から選ばれたオブジェクトクラスを割り当てるステップと、位置合わせするべきオブジェクトごとに、前記割り当てられたオブジェクトクラスに基づいた顕著度検出方法を選ぶステップと、選ばれた顕著度検出方法を位置合わせするべき各オブジェクトにそれぞれ適用することにより顕著度表現を生成するステップと、位置合わせするべき各オブジェクトについて前記顕著度表現に基づき一次元ガイドラインプロファイルを生成するステップと、前記第１及び第２のオブジェクトのうちの少なくとも一方をそれぞれ対応する一次元ガイドラインプロファイルに基づき位置合わせすることにより修正済み文書を形成するステップであって前記第１及び第２のオブジェクトのうちの一方を他方に対して平行移動させる処理を含むステップと、前記修正済み文書を出力するステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】位置合わせの対象である画像オブジェクトとテキストオブジェクトとを含んだ文書を模式的に示す図である。
【図２】実施形態の一側面に係る、文書内のオブジェクト群の位置合わせの方法を示すフローチャートである。
【図３】実施形態の別の側面に係る、文書内のオブジェクト群の位置合わせのための装置を示す機能ブロック図である。
【図４】テキストオブジェクトについての顕著度表現の生成例を示す図である。
【図５】画像オブジェクトの一例を示す図である。
【図６】実施形態の１つの側面に係る、図５の画像オブジェクトについての、非品源写真（絵）画像に分類された場合の、顕著度マップの形式の顕著度表現の生成例を示す図である。
【図７】図６の顕著度マップから図５の画像オブジェクトについてのガイドラインプロファイルを生成する例を説明するための図である。
【図８】人間に分類された写真（絵）画像についてのガイドラインプロファイルの生成例を説明するための図である。
【図９】複数のオブジェクトを各々のガイドラインプロファイルに基づいて位置合わせする例を説明するための図である。
【図１０】２つのガイドラインプロファイル（画像オブジェクトとテキストオブジェクト）のたたみ込みを説明するための図である。
【図１１】テキストオブジェクトの人間に分類された画像オブジェクトに対する再位置合わせの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
例示する実施形態は、文書内の複数のオブジェクトの位置合わせ（整列）のための装置、方法及びコンピュータプログラムに関する。例示する位置合わせ方法は、異なった内容（コンテンツ）や視覚的側面などにより特徴付けられている複数の文書オブジェクトについて使用できるという意味で、包括的である。
【００２８】
この方法は、画像オブジェクト及びテキストオブジェクトなどの２つのオブジェクト同士の適切な位置合わせ状態を決定するのに、顕著度（saliency）の測定を用いる。顕著度の検出は、人間の視覚的な注視メカニズムのシミュレーション又はモデル化と見ることができる。理解されるように、画像のいくつかの部分は他の部分よりも人間の観察者の注意をより惹きつける。顕著度とは、画像中の視覚情報の「重要度」又は「惹きつける度合い」のことをいう。顕著度検出方法の目的は、画像内の各領域のうち一般的な観察者の注意の主たる焦点となりそうな領域に対して高い顕著度を割り当てることである。これらの方法の多くは、生物学的な視覚モデルに基づく。これらモデルは、画像のうちのどの部分が視覚的な注意を惹きつけるかを評価するためのものである。これらの方法のコンピュータシステムへの実装は、２つの主たるカテゴリのうちの１つに該当する。２つのカテゴリのうちの１つは、いくつかの関連する点位置（punctual position）を求めるものであり、コーナー（隅）検出器（Harris）やブロブ（blob:斑点）検出器（Laplace）、顔検出器などの注目部位（すなわちキーポイント）検出器として知られている。もう１つは、顕著度マップのような関連度についてのより連続的なマップを求めるものである。しかし、上述のキーポイント方式と連続的な方式との組み合わせを提供することを目的とする混合方式もある。この実施形態は、顕著度検出方法のうちの特定の種類に限定されるものではない。１つの例では、オブジェクトの種類（テキスト又は画像）、及び／又は、そのオブジェクトの内容の評価（判定）に基づいて、顕著度検出方法が選択される。例えば、顕著度マップは、オブジェクトの内容を考慮に入れた確率マップであってもよい。この明細書に示す各例では、２つ（又はそれ以上）の顕著度検出方法を用い、結果を組み合わせる。
【００２９】
この実施形態において利用可能な顕著度検出方法の例としては、以下の文献に示されるものがある。米国特許出願第１２／４００，２７７号明細書、同第１２／０３３，４３４号明細書（米国特許出願公開第２００９／０２０８１１８号明細書）、米国特許出願公開第２００８／０３０４７４０号明細書、同第２００８／０３０４７０８号明細書、同第２００８／０３０４７４２号明細書、同第２００６／００９３１８４号明細書、米国特許第７，４００，７６１号明細書、Itti, et al., “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(11):1254-1259 (1998); Hou, et al. , “Saliency Detection: A Spectral. Residual Approach,” ICVPR (2007); Gao, et al., “Bottom-up saliency is a discriminant process”, ICCV2007; Gao, et al., “The discriminant center-surround hypothesis for bottom-up saliency,” NIPS2007; Jones, et al. “Statistical Color Models with Application to Skin Detection,” IJCV(46), No. 1, pp. 81-96 (January 2002); L. Itti and C. Koch, “Computational Modeling of Visual Attention,” Nature Reviews Neuroscience, 2(3): 194-203 (2001)（これについては以下では“Itti and Koch”と呼ぶ）; Huang, et al., “A MPEG-7 Based Content-aware Album System for Consumer Photographs,” Bulletin of the College of Engineering, NTU, No. 90, pp. 3-24 (Feb. 2004); Liu, et al., “Learning to Detect A Salient Object,” CVPR 2007; and Z. Wang, B. Li, “A Two-Stage Approach to Saliency Detection in Images,” In ICASSP (March/April 2008) などがある。
【００３０】
図１には、電子文書１０のページの例が模式的に示されている。この文書は、印刷や画面表示などにより出力されるべきデジタル文書（又は当該文書の１つのページ）の高さと幅の関係を規定するテンプレート１２を含む。デジタル文書１０は、例えば、１以上のページ、又はビデオ（動画）（系列をなす一連の画像）を含む。ここで、それら一連の画像の各々にテキストオブジェクトが挿入されることもある。１つ以上のオブジェクト１４，１６が文書テンプレート１２上に配置される。これらオブジェクト１４，１６が、印刷されると、文書中の同じページを形成する。オブジェクト１４，１６等は、それぞれ、規定された高さと幅（それぞれｈ１，ｗ１とｈ２，ｗ２）を持つ、ある画定された境界（バウンディングボックス）を持つ。各オブジェクトについての上側ガイドライト下側ガイドライン（ＵＧ１，ＬＧ１，ＵＧ２，ＬＧ２）は、それぞれ当該オブジェクトの上端及び下端の位置を規定する。オブジェクト１４の場合、ガイドラインＵＧ１，ＬＧ１は距離ｈ１だけ間隔があいており、オブジェクト１６の場合ガイドラインＵＧ２，ＬＧ２は距離ｈ２だけ間隔があいている。この代わりに、あるいはこれに加えて、左側ガイドライン及び右側ガイドラインがオブジェクトの左端及び右端を規定し、それら左側と右側のガイドラインは、それぞれ距離ｗ１とｗ２だけ間隔があいている。
【００３１】
１つ以上のオブジェクトを、画像オブジェクト１４などのように、固定オブジェクトとしてラベル付けしてもよい。「固定」とは、当該オブジェクトがテンプレート１２上で水平方向又は垂直方向に自由に移動することができないことを意味する。テキストオブジェクト１６のような１つ以上のオブジェクトが、移動可能オブジェクト（floating object）としてラベル付けされる。このラベルは、当該オブジェクトがテンプレート１２上で，少なくとも１つの次元（方向）について、この例では垂直の次元（すなわちテンプレートの高さを規定する当該テンプレートの側辺に沿った方向）について平行移動可能であることを意味する。しかし、オブジェクトが二次元以上の方向に自由に移動できるようにしてもよい。例えば、互いに直交する複数の次元（方向）について、あるいは水平方向と垂直方向の中間の方向について、移動できるようにしてもよい。
【００３２】
ここに例示する方法では、文書テンプレート１２内のオブジェクト１４，１６のような２以上のオブジェクトの位置合わせを、それらオブジェクト１４，１６の一方又は両方の顕著度を考慮に入れて実行する。位置合わせは、移動可能オブジェクトの平行移動により実現される。例えば垂直方向の位置合わせの場合、位置合わせの後、高さが低い方のオブジェクト（この例ではオブジェクト１６）の上側及び下側のガイドラインのうちの一方又は両方が、高さが高い方のオブジェクト１４の上側ガイドラインと下側ガイドラインとの間に位置する。しかし、上側及び下側のガイドラインＵＧ１及びＵＧ２の間の正確な位置は、それらオブジェクトの一方又は両方から検出した顕著度の関数である。
【００３３】
文書についてのオブジェクト１４，１６は、ワークフロープロセスの一部分として、空間的な配置構成を全く考慮しないまま、テンプレート上に既に配置されていてもよい。例えば、第１のオブジェクト１４の上端は、自動的に第２のオブジェクト１６の上端に位置合わせされてもよい。
【００３４】
例示のオブジェクト４１は、画像オブジェクトである。画像オブジェクトは、例えば、現実世界の中の何かを描写する写真画像である。グラフィカル（グラフィックス）オブジェクトは、例えばグラフ、チャート、線画などであり、ある例では画像オブジェクトと同様に取り扱ってもよい。これらの種類のオブジェクトは両方とも顕著度検出方法により検出可能な視覚的特徴を有する。理解されるように、図面（図５，８及び９）に例示される画像オブジェクトは線画として示されているが、これらは写真画像（例えばカラー写真画像）を表すものであり、例えばそれら画像について図面に示した表現データが求められる。オブジェクト１６はテキストオブジェクトであり、あらかじめ定められた文字集合からの文字群と、選ばれた１つ又は複数のフォントとを用いて生成された自然言語のテキスト列を主として含んでいる。テキストオブジェクトは、いくつかの例では、拡大されたテキスト部分や式などの普通でないテキストなどのいくつかの顕著な特徴を有している場合もあるものの、いずれの「オン」画素も顕著度においては等価であるものと考えることができる。
【００３５】
オブジェクト１４，１６は、適切なフォーマットであれば、ＰＤＦ、ＪＰＥＧ、ＧＩＦ、ＪＢＩＧ、ＢＭＰ、ＴＩＦＦ又は画像に用いられる他の一般的なファイルフォーマットなどのようなどのようなフォーマットで表現されていてもよく、このフォーマットを処理の前に他の適切なフォーマットに変換してもよい。図１に示した文書の例は、１つのテキストオブジェクト１６と１つの画像オブジェクト１４とを有するが、了解されるように、この実施形態の手法は各種類のオブジェクトをそれぞれいくつ含む場合にも適用可能である。各オブジェクトは例えば画素のアレイを含んでおり、各画素はそれぞれ、１つの色値、あるいは多色画像の場合は各色版についての色値の組、に関連づけられている。用語「画素（ピクセル）」は、ここでは「画像の要素」を示すものとして用い、二次元画像の要素や三次元画像の要素（この場合三次元画像の画素の立体的性質を強調するために、ボクセルと呼ばれることもある）も含む概念である。オブジェクトの高さｈと幅ｗはテンプレートの画素の数により表現してもよく、同様にオブジェクトのｘ、ｙ座標をテンプレートの上辺及び側辺を基準として画素の数により表現してもよい。
【００３６】
図４は、文書内のオブジェクトを位置合わせする方法の一例を示す。この方法の処理は、Ｓ１００で開始し、このステップではオブジェクト１４，１６のような文書オブジェクトを含んだデジタル文書が入力される。
【００３７】
Ｓ１０２では、文書オブジェクト（画像及びテキスト（本文））が自動的に検出される。固定オブジェクト及び移動可能オブジェクトがそれぞれ特定される。
【００３８】
Ｓ１０４では、検出されたオブジェクトは，オブジェクト自体の内容に基づき分類される。特に、オブジェクトはオブジェクト種類（画像、テキスト等）に従って分類される。その種類の中で更にカテゴリ分けされるようにしてもよい。
【００３９】
Ｓ１０６では、検出されたオブジェクトの種類／カテゴリに応じて、各オブジェクトの顕著度表現、例えば顕著度マップその他の表現など、が生成される。例えばオブジェクトの種類／カテゴリに基づき、様々な検出手段（ディテクター）を用いることができる。
【００４０】
Ｓ１０８では、各オブジェクトの一次元（例えば垂直方法）の顕著度を示す少なくとも１つの関数（ガイドラインプロファイル）が顕著度検出手段の出力に基づき生成される。
【００４１】
Ｓ１１０では、それらオブジェクトのうちの少なくとも一番目のものの、二番目のものに対する相対的な平行移動が、そのガイドラインプロファイルに基づいて計算される。この計算は、ガイドラインプロファイルから求められるコスト関数を最小化することにより、又はそれらガイドラインプロファイルの最大値部分同士の位置が揃うようにすることにより、行う。
【００４２】
Ｓ１１２では、それらオブジェクト同士の相対的な位置を、その関数に基づき調整することにより、それらオブジェクトの再位置合わせが実行される。例えば、テキストオブジェクト１６は、固定された画像オブジェクト１４に対して相対的に最適な位置へと位置変更される。
【００４３】
Ｓ１１４で、修正された文書が出力される。
【００４４】
この方法は、Ｓ１１６で終了する。
【００４５】
図３は，文書中のオブジェクト１４，１６の位置合わせのための装置の一例を示す図であり、この装置は例えば上で例示した方法を実行するために用いられる。この装置は、例示したコンピュータ２０のような電子処理装置上に具現化してもよい。他の例では、電子処理装置２０は、ネットワークサーバ、インターネットベースのサーバ、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、ＰＤＡ（Personal Data Assistant）、携帯電話機などのような、１つ又は複数の特定用途計算装置又は汎用計算装置を含んでいてもよい。装置２０は、入力部２２、出力部２４、ＣＰＵ等のプロセッサ２６、メモリ２８を備える。コンピュータ２０は、オブジェクト位置合わせシステム３０を実装するように構成されている。このシステム３０は、元の入力文書内の画像オブジェクトやテキストオブジェクトなどのオブジェクトの位置合わせのためにコンピュータ２０によりホスティングされる。オブジェクト位置合わせシステム３０は、ソフトウエア、ハードウエア又はそれら両者の組み合わせのいずれの形態であってもよい。例示のオブジェクト位置合わせシステム３０は、コンピュータ読み取り可能なメモリ２８に（例えば、コンピュータメモリ２８の不揮発性の部分に）格納されており、図２を参照して上で説明した方法の例を実行するための命令群を含んでいる。コンピュータ２０のコンポーネント２２、２４、２６、２８は、データ／制御バス３４により相互に通信可能に接続されていてもよい。入力部及び出力部はそれぞれの個別のものであっても両者が結合したものであってもよく、例えば、入力ポート、モデム、ネットワーク接続などを含み得る。
【００４６】
コンピュータ２０は、文書１０のような処理対象のデジタル文書を、例えば入力部２２を介して受信し、その文書１０をコンピュータメモリ２８の不揮発性部分等のメモリに格納し、オブジェクト位置合わせシステム３０により処理されるようにする。文書１０は、オブジェクト位置合わせシステム３０によって、例えばその文書内のオブジェクト群を再配列することによって、変形される。コンピュータ２０は、オブジェクト位置合わせシステム３０により入力文書１０から生成された修正済み文書３６を格納及び／又は出力するように構成されている。修正済み文書３６は、修正済み文書に対して更なる処理を実行するワークフロー処理システム（図示省略）の他のコンポーネント（構成要素）に、又は画像出力装置３８，４に、出力される。例えば、コンピュータ２０は、例えば、プリンタ３８を備えるか、又はプリンタ３８に対して通信可能となっており、プリンタ３８は、文書３８を印刷媒体上に、インクやトナーなどの色材を用いて描画する。また、コンピュータ２０は、例えば、修正済み文書を画面表示するＬＣＤ画面などのディスプレイ４０を備えるか、又はディスプレイ４０に対して通信可能となっている。
【００４７】
文書１０は、どのような適切なデータ源５０から入力されてもよい。そのようなデータ源５０としては、ワークフロー処理の他のコンポーネント（これはコンピュータ２０内にあってもよい）や、外部データ源、例えばワークステーション、データベース、スキャナ、メモリストレージ装置（例えばディスク、メモリスティック（登録商標）など）などがある。データ源５０が外部データ源である場合、このデータ源５０は、ケーブル、電話線、ローカルエリアネットワーク、インターネットなどのワイドエリアネットワークを介して、モデム、ＵＳＢポートなどの適切な入出力（Ｉ／Ｏ）接続部２２により、一時的又は永久的にコンピュータ２０に対して通信可能に接続されてもよい。
【００４８】
コンピュータ２０については、プロセッサ２６は，そのコンピュータ２０の中央演算装置（ＣＰＵ）であってもよい。しかしながら、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラ、周辺集積回路素子、ＡＳＩＣその他の集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、離散素子回路のようなハードワイヤード（配線で接続された）電子回路すなわち論理回路、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬなど）などを１つ又は複数用いて実装してもよいことも理解されるであろう。大略的には、図２に示されるフローチャートを実装可能な有限状態機械を実装できるプロセッサであれば、どのようなプロセッサでも、上述のオブジェクトの位置合わせの方法を実装するのに用いることができる。
【００４９】
メモリ２８は、複数の個別のメモリからなる形態であってもよいし、それら複数が組み合わされた形態であってもよく、実体的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、フラッシュメモリ、ホログラフィックメモリ、又はそれらの適切な組み合わせなどといった、どのような形態のものであってもよい。
【００５０】
図３に示すように、オブジェクト位置合わせシステム３０は、実施形態の方法を実行するために、処理コンポーネント６０，６２，６４，６６，６８を備える。
【００５１】
特に、オブジェクト検出部６０は、文書オブジェクトを検出すると共に、それら文書オブジェクトがある特定の次元（方向）について固定又は移動可能のいずれであるかを検出する。顕著度検出部選択部６２は、適切な顕著度検出方法を特定する。この選択部６２は、オブジェクト種類分類部７０及び画像種類分類部７２と通信する。分類部７０は各オブジェクトにオブジェクト種類を割り当てる。分類部７２は、写真（絵）画像として分類されたオブジェクトに対して、画像カテゴリを割り当てる。それら２つの分類部７０，７２は、種類及びカテゴリが異なる様々なオブジェクト例（これら例は、それら種類又はカテゴリに属するもの（ポジティブ）ものであり、場合によっては属さない例（ネガティブ）を含んでもよい）の学習用集合を用いて学習させておいてもよい。顕著度検出部選択部６２は、分類部７０，７２の出力に基づき、各オブジェクトについての適切な顕著度検出方法を選択する。例えば、図３は、一例として３つの顕著度検出部７４，７６，７８を示している。選択部６２は、各画像についてそれら顕著度検出部の中から適切な１つを呼び出し、注目しているオブジェクトについての顕著度表現を生成させる。プロファイル生成部６４は、その顕著度表現を受け取り、これに基づき、当該オブジェクトの１次元（例えば垂直方向）についての顕著度を示すガイドラインプロファイルを生成する。位置合わせ生成部６６は、そのガイドラインプロファイルに基づき、それらオブジェクトを最適な位置合わせ状態とするための、それらオブジェクトの一方又は両方の平行移動量を計算する。
【００５２】
オブジェクト再配置部６８は、オブジェクトの位置合わせを実行する。これは、例えば、それらオブジェクトの一方又は両方の新たな座標を格納し、修正済み文書を出力することにより実現される。新たな座標の情報は、例えばＨＴＭＬタグなどのタグとして、又は文書に付随するファイルに含める形で、格納される。
【００５３】
この装置及び方法の更なる詳細を以下に説明する。
【００５４】
＜文書オブジェクト検出：Ｓ１０２＞
Ｓ１０２では、文書を構成するすべてのオブジェクトが識別され、各オブジェクトのページ内での位置が求められる。文書内のオブジェクトの検出には、直接的な方法と間接的な方法が存在する。文書がＸＳＬ−ＦＯ(Extensible Stylesheet Language Formatting Objects: ＸＳＬはＸＭＬデータを組版するための言語）などのオープンなフォーマットで表されている場合は、このステップは直接的に実行すればよい。例えば、Ａｐａｃｈｅ  ＦＯＰは、ＸＳＬフォーマッティングオブジェクト（ＸＳＬ−ＦＯ）により動作するオープンソースの印刷フォーマッター（組版装置）であるとともに、出力に非依存のフォーマッターである。このアプリケーションは、フォーマッティングオブジェクト（ＦＯ）ツリーを読み取り、結果のページ群を、ＰＤＦ、ＰＳ、ＰＣＬ、ＡＦＰ、ＸＭＬなどの指定された出力フォーマットにてレンダリング（描画）する。Xiaofan Lin, Active Document Layout Synthesis, 8th International Conference on Document Analysis and Recognition, Seoul, Korea (2005); Itti and Koch, “A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention.” Vision Research, v. 40. 1489-1506 (2000)等も参照されたい。
【００５５】
他の文書については、間接的な方法が利用できる。間接的な方法の例は、K.Y. Wong, R.G. Casey, F.M. Wahl, “Document analysis system,”IBM Journal of Research and Development (1982); and George Nagy, “Twenty years of document image analysis in PAMI,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 22, No. 1, (January 2000)等に記載されている。例えば、文書は二値化されて白と黒の画素の集まりとし、黒画素からなる各ブロックを様々な特徴により特徴付けるようにしてもよい。
【００５６】
検出された各オブジェクト１４，１６について、重心位置ｃ１，ｃ２と最大高さ及び最大幅（それぞれｈ１，ｗ１及びｈ２，ｗ２）が求められる（図１）。
【００５７】
＜文書分類：Ｓ１０４＞
オブジェクト１４，１６はそれぞれ複数のクラス（分類）の中の１つに分類される。実施形態では、１つの主クラスを用いる。すんわち、テキストアイランド（テキストのかたまり）、写真（絵画）画像（連続調画像など。例えば写真）、及びグラフィックス要素である。写真画像及びグラフィックス画像については、更なる分類ステップが実行される。
【００５８】
オブジェクトの種類の評価では、例えば分類部７０が、各オブジェクトに対してオブジェクトクラスの集合の中の１つのクラスを割り当てるのに用いられる。この代わりに、オブジェクト又は文書に関連づけられたタグ群に基づき，そのオブジェクトに対してクラスを割り当ててもよい。この場合、Ｓ１０４では、当該オブジェクトに割り当てられるべきクラスを識別するためにタグ群を読み取る。実施形態では、テキスト、グラフィックス、及び画像（写真・絵など）オブジェクトという３つのクラスを用いたが、他のクラス分けを用いてももちろんよい。
【００５９】
グラフィックス（図形）画像は、汎用視覚的カテゴリ分類器（ＧＶＣ : Generic Visual Categorizer）等の自動的方法を用いて分類することができる。このステップは、画像の内容を理解するために有益であり、その内容を次のステップ群の処理をよりよく調整するためのアプリオリ（先験的）な情報として用いることができる。
【００６０】
写真（絵）画像に分類されたオブジェクトについては、画像の内容を評価するために更なる調査を行ってもよい。このステップのために、写真（絵）画像についての複数の内容ベースのクラス（カテゴリ）のうちの１つを割り当てることができるよう、１つ又は１組のカテゴリ分類部７２を学習させてもよい。カテゴリ分類部は、クラスに従って人手によりラベル付けされた画像群を用いてあらかじめ学習させておいてもよい。例えば、汎用視覚的分類器（ＧＶＣ）を用いることで、人、顔のない画像、建物、空、海の風景、陸上の風景等の中の２以上の異なるカテゴリへと画像を分類することができる。このような分類部の例としては、米国特許出願公開第２００７／０００５３５６号明細書、同第２００７／０２５８６４８号明細書、同第２００８／００６９４５６号明細書に開示されたものがある。例えば、空、人、及び、人以外の画像という３つのカテゴリを用いる（あるいは単に人／人以外の分類器を用いる）単純化されたシステムもあり得る。
【００６１】
このようにして各オブジェクトを、当該オブジェクト自身のクラス（グラフィックス、（写真等の）画像、又はテキスト）を表すラベルによりタグ付けすることができ、（写真等の）画像オブジェクトの場合は、内容（コンテンツ）に基づくカテゴリ（空、人、又は人以外）を表すラベルによりタグ付けすることができる。
【００６２】
＜顕著度検出：Ｓ１０６＞
検出された各オブジェクトについて、それぞれ分布（ガイドラインプロファイル）が求められる。ガイドラインプロファイルは、位置合わせのためのガイドライン（基準線）として良好な垂直（縦）方向についての位置を示す。オブジェクトのラベルに従って、分布を求めるための３つの異なる方法を考慮する。
【００６３】
テキストオブジェクトについては、分類部７４は、オブジェクトの次元（寸法）に従ったパラメータで表現される単純なカイ二乗分布を生成する。例えば、図４に示すように、分布８０は、テキストオブジェクト１４についてのガイドラインプロファイルとして用いることができる。これは、テキストについてのガイドラインプロファイルを近似するのに用いることができる。あるいは、テキストボックス（テキストの範囲を規定する矩形領域）の幾何学的中心（例えば重心など）を用いてもよい。
【００６４】
人以外に分類された画像オブジェクトについては（すなわち、人の顔を含まない一般的な画像については）、従来の顕著度マップを用いてもよい（例えば、Itti and Koch, “A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention.” Vision Research, v. 40. 1489-1506 (2000) 参照）。例えば、図５には、一例としてのオブジェクト１４、この場合は人以外にカテゴリ分け済みの写真（絵）画像が示されている。図６は、オブジェクト１４を形成する画像の顕著度表現を顕著度マップ８２の形で示している。画像は複数の小さい領域に分割されている。図６では、例えば、３２×２２個の矩形領域からなる格子が示されている。各領域に対してそれぞれ１つの顕著度が割り当てられ、この顕著度は、図では、段階的なスケール（例えばグレースケール値の集合）に従って表現されており、このスケールでは白は高顕著度を、黒は低顕著度を示す。用いられている検出部７４は、自由の女神像の両側の規則正しい形状の領域に対して高い顕著度を付与している。ガイドラインプロファイル８４は、各行を水平軸に沿って平均して垂直方向のガイドラインプロファイル（図７に例示）を求めることにより生成される。この種の顕著度検出方法は、グラフィックス要素や「人」クラスに割り当てられなかった写真（絵）画像に対しても用いることができる。以上の例の代わりに、特別に構築した顕著度検出部を用いてもよい。
【００６５】
人カテゴリのラベルが付された画像オブジェクトについては、Viola-Jones顔検出器（P. Viola and M. Jones. “Robust real-time face detection.” International Journal of Computer Vision (IJCV) 57(2) 137-154 (2004) 参照）のような顔検出部７８を用いてもよい。この方法は、顔が画像中でもっとも顕著な領域であると仮定する。例えば、図８には、人カテゴリに分類されたオブジェクト１４（このオブジェクトの円８６の中から顔が検出されている）が示される。両目の位置を、顔のサイズについて簡単な計算により求めることができる（線８８で示される）。この代わりに、両目の位置を直接的に検出することを目的とするもっと複雑な方法を用いてもよい（例えばG.C. Feng, P.C. Yuen, “Multi-cues eye detection on gray intensity image,” Pattern Recognition, Elsevier (2001)を参照）。両目の垂直方向位置が求められると、推定される両目の高さの位置にガウス分布９０の中心を起き、そのガウス分布を顔のサイズに対して相対的にパラメータ表示することができる。そのガウス分布をガイドライン｝として用いることができる。
【００６６】
他の例では、ハイブリッド方式（複数の方法を混合した方式）を用いてもよい。例えば、顔検出に基づく顕著度マップと従来の顕著度マップの２つの顕著度マップを生成し、２つの結果を組み合わせることで、プロファイルを生成するのに用いられる組合せ顕著度マップを求める。
【００６７】
更に別の例では、すべての種類の写真（絵）画像についての顕著度を、上に挙げた米国特許出願第１２／４００，２７７号の明細書に説明された方法を用いて検出してもよい。この方法では、対象のオブジェクトが、格納された多数のオブジェクト（格納オブジェクト）からなる集合の中のオブジェクト（画像）群と比較されることにより、類似度が最も高い格納オブジェクトの組を検索する。格納オブジェクトは、それぞれ、人手によりラベル付けされた注目領域を有する。検索された各オブジェクトの各注目領域を正の（すなわち顕著である例として）用いることにより、オブジェクト１４内の各領域を顕著又は非顕著として分類するように分類部を学習させ、内容に基づく顕著度マップを結果として生成する。
【００６８】
＜ガイドラインプロファイルの推定:Ｓ１０８＞
上述のように、各オブジェクト１４，１６について、それら２つの文書オブジェクトの位置合わせを容易にするために、垂直方向（縦）及び水平方向（横）の位置合わせプロファイル８０，８４，９０（ガイドラインプロファイル）が推定される。これらプロファイルは、位置合わせガイドライン９４，９６（図９）が美的基準及び／又は知覚的基準を反映した特定の垂直方向位置に配置される確からしさを示す分布である。図９では、それら位置合わせガイドラインは、その分布の極大値の位置に配置されている。プロファイルには、計算を容易にするために平滑化その他の処理が加えられる。例えば、図７に示すように（ピークＰ１とＰ２）、分布（プロファイル）の中に２以上のピークがある場合、小さい方のピークをガイドラインプロファイル８４から省くなどである（図９）。
【００６９】
この代わりに、図１０に例示するように、２つのガイドラインプロファイル（この例ではガイドライン８０と８４）のたたみ込み９８（例えば乗算）を計算し、最大値となる点が再位置合わせポイント１００と推定するようにしてもよい。ここで、最大のピークの最大値の点を、位置合わせガイドラインとみなす。なお、図１０では、ガイドラインプロファイル及びそのたたみ込みを、垂直方向ではなく水平方向に示している。
【００７０】
＜オブジェクトの再位置合わせ：Ｓ１１０，Ｓ１１２＞
ガイドラインプロファイルに基づき、例えばコスト関数を最小化することにより、オブジェクトが再位置合わせされる。
【００７１】
オブジェクトの再位置合わせは、例えば、２つのオブジェクトの一方又は両方の位置を、相手方に対してずらすことにより実現される。図９の画像オブジェクト１４のように一方のオブジェクトの位置が固定されており、他方のオブジェクト１６が自由に移動できる（すなわち浮動的）である場合には、移動可能（浮動的）オブジェクトの位置合わせガイドラインが他方のオブジェクトの位置合わせガイドラインと一致するように、その移動可能なオブジェクトの位置がずらされる。これは、２つのガイドラインプロファイルの最大値同士の垂直方向の差ｓ（すなわち２つの位置合わせガイドライン９４と９６との間の距離）を計算することにより非常に単純に実行することができる。そして、移動可能オブジェクト１６がその距離ｓだけ縦に、矢印Ａが示す方向に動かされ、これにより位置合わせガイドライン９４と９６とが水平方向に位置合わせされる（すなわち一直線上に位置する）。文書のページ１０内でのオブジェクト１６の新たな位置が格納される。この代わりに、上述のように、２つのガイドラインのたたみ込み１００を計算し、そのたたみ込み結果が最大値となる点を再位置合わせポイントとして用いてもよい。
【００７２】
以上に説明した例では、画像オブジェクトとテキストオブジェクトの位置合わせの場合の例を特に説明したが、この実施形態の方法は、テキストオブジェクト、画像オブジェクト、グラフィックスオブジェクト、本文（textual）オブジェクト、及びそれらの組み合わせであるオブジェクトの中からそれぞれ独立して選ばれた第１のオブジェクトと第２のオブジェクトとの位置合わせに適用してもよい。更に、第１のオブジェクトを第２のオブジェクトに対して垂直方向について位置合わせすると共に、その第１のオブジェクトを第３のオブジェクトに対して水平方向について位置合わせしてもよい。更に、第１のオブジェクトを、２以上の他のオブジェクトに対して垂直方向及び水平方向について位置合わせすることも考えられる。例えば、第２のオブジェクトを第１のオブジェクトの位置合わせプロファイルの第１のピークに位置合わせし、第３のオブジェクトを第１のオブジェクトの位置合わせプロファイルの第２のピークに位置合わせするなどである。更に別の例では、第１のオブジェクトと第２のオブジェクトのそれぞれについて水平方向の位置合わせプロファイルと垂直方向の位置合わせプロファイルを生成し、どれがページ上でもっともぴったり調和するかに基づいて、それら２つのオブジェクトの水平方向及び垂直方向のいずれか又は両方についての位置合わせを提案する。例示したオブジェクト１４と１６の境界は互いに離れているが、他の例では、移動可能な第１のオブジェクトが第２のオブジェクトに対して全体的に又は部分的に重なって（例えば後者の中に含まれて）いる場合を考慮してもよい。
【００７３】
図２に例示した方法は、例えばコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラム製品に実装してもよい。コンピュータプログラム製品は、制御プログラムを記録した、実体的なコンピュータ読み取り可能記録媒体、例えばディスク、ハードディスクドライブなどであってもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体の一般的な形態には、フロッピー（登録商標）ディスクやフレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープその他の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤその他の光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュ絵ＰＲＯＭその他のメモリチップ又はメモリカートリッジ、又はコンピュータが読むことができ使用することができる他の媒体などがある。あるいは、データ信号伝送媒体として制御プログラムを表した送信可能な搬送波、例えば音響波、光波、無線データ通信や赤外線データ通信において生成される波など、の形であってもよい。
【００７４】
上に例示した方法は、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラ、周辺集積回路素子、ＡＳＩＣその他の集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、離散素子回路のようなハードワイヤード（配線で接続された）電子回路すなわち論理回路、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬなど）などのうちの１つ又は複数を用いて実装してもよい。大略的には、図２に示されるフローチャートを実装可能な有限状態機械を実装できるプロセッサであれば、どのようなプロセッサでも、上述のオブジェクトの位置合わせの方法を実装するのに用いることができる。
【００７５】
＜応用＞
実施形態のシステム及び方法は、一対一のパーソナライゼーション（個人ごとのカスタマイズ）及びダイレクトメールマーケティングなどの、可変データ（例えば可変データ印刷）のアプリケーションに利用することができる。可変文書の生成では、動的に変わる内容（コンテンツ）が典型的に含まれる部分のために、適切な美的レベルを確保することに様々な課題がある。課題の一つは、可変データのワークフローの中にある視覚的な側面を動的にどのように取り扱うことで、強調処理や管理処理を文脈（状況）により即したやり方で取り扱えるようにするかである。実施形態に挙げた方法は，文書オブジェクト同士を意味的な内容に基づいて位置合わせすることにより、このことへの対処を助けるものとなっている。
【００７６】
画像・文書資産の管理や、文書画像／写真セットの視覚化などといった他の応用についても、オブジェクトの位置合わせは利益をもたらす（例えば写真の後処理）。
【００７７】
以下に示す例は，実施形態の方法の応用例を示すものであるが、これらは上述の実施形態の範囲を限定することを意図するものではない。
【００７８】
＜例＞
上述のようにして開発された自動化プロトタイプシステムを用いて、図８に示されるオブジェクト１４に対する移動可能なテキストアイランド１６の適切な位置を計算した。このシステムは、図１１に近似的に例示するように、テキストアイランド１６を、垂直方向についてオブジェクト１４の人のほぼ目の高さに正しく位置合わせした。これは、オブジェクトの上端又は下端同士を位置合わせする従来システムの場合よりも、より美観の優れた結果である。
【符号の説明】
【００７９】
２０  コンピュータ、２２  入力部、２４  出力部、２６  プロセッサ、２８  メモリ、３０  オブジェクト位置合わせシステム、３８  プリンタ、４０  ディスプレイ画面、５０  文書データ源、６０  オブジェクト検出部、６２  顕著度検出部選択部、６４  プロファイル生成部、６６  位置合わせ生成部、６８  オブジェクト再配置部、７０  オブジェクト種類分類部、７２  画像オブジェクトカテゴリ分類部、７４，７６，７８  顕著度検出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010262648.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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