(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報管理のコンピュータ処理方法であって、
モバイル機器ネットワークに接続するように構成されたモバイル機器から１または２以上のメッセージを受信するステップと、
光学式文字認識を用いてデジタル画像情報から単語を決定するステップと、
単語に基づいてデジタル画像に索引を付けるステップと、
１又は２以上の受信した検索語に基づいて、デジタル画像を後で検索するために、デジタル画像を記憶するステップとを具備してなり、
前記モバイル機器はデジタルカメラを有するとともに、前記１又は２以上のメッセージは、デジタルカメラによって撮影されたデジタル画像を備え、前記デジタル画像は、単語に対応する情報を含むドキュメントを表し、
前記決定するステップは、
ドキュメントに対するドキュメントのタイプ指定に従って、少なくとも２つの辞書に基づいた言語モデル間で選択するステップであって、前記少なくとも２つの辞書に基づいた言語モデルの各々は、指定されたドキュメントタイプによってセットされる与えられた文脈において出現する単語の尤度を与える、選択するステップと、
選択した辞書に基づいた言語モデルに従って単語を後処理するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記受信するステップは、前記ドキュメントに対するユーザ特定カテゴリーとして前記１又は２以上のメッセージ中にドキュメントのタイプ指定を受信するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ドキュメントに対する前記ユーザ特定カテゴリーは、名刺及びクレジットカード領収書を含むグループから選択されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記決定するステップは、前記ドキュメントに対するドキュメントのタイプ指定を決定するために、前記デジタル画像の形状を評価するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記決定するステップは、前記ドキュメントに対するドキュメントのタイプ指定を決定するために、最初の光学式文字認識パスを実行するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
１又は２以上の検索語を受信するステップと、
１又は２以上の検索語に基づいてデジタル画像を検索するステップとをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記１又は２以上のメッセージを受信するステップは、添付したデジタル画像を有する電子メールメッセージを受信するステップを具備し、
前記方法はさらに、少なくとも前記単語の１つと、モバイル機器に対応する事前定義ラベルとを電子メールメッセージに追加するステップを具備し、前記決定するステップと、前記索引を付けるステップと、前記記憶するステップとは、電子メールシステムにおいて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記受信するステップは、
デジタルカメラへの単一入力に応答して単一オブジェクトから取得した少なくとも２つのデジタル画像を受信するステップを具備し、
前記決定するステップは、
単語を検出するために少なくとも２つのデジタル画像上で相関的な光学式文字認識を実行するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記決定するステップは、
光学式文字認識を改良するためにデジタル画像を前処理するステップを具備し、
前記前処理するステップは、デジタル画像に表されたドキュメントの左右の余白の位置的ばらつきを最小化することによって、デジタル画像の２値化閾値を識別するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記決定するステップは、光学式文字認識を改良するためにデジタル画像を前処理するステップを具備し、
前記前処理するステップは、低解像度において、隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、高解像度画素の階調を得るステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
モバイル機器ネットワークと、
デジタル画像を取得するとともに、モバイル機器ネットワークに接続し、かつ、モバイル機器ネットワーク上にデジタル画像を送信するように構成された複数のモバイル機器と、
モバイル機器からデジタル画像を受信するとともに、前記デジタル画像に対するドキュメントのタイプ指定に従って少なくとも２つの辞書に基づいた言語モデル間から選択し、デジタル画像から単語を抽出するように光学式文字認識を適用し、選択した辞書に基づいた言語モデルに従って抽出した単語を後処理し、後処理した単語に基づいてデジタル画像に索引を付け、受信した検索語に基づいて後で検索するためにデジタル画像を記憶するように構成される１又は２以上のコンピュータとを具備し、
前記少なくとも２つの辞書に基づいた言語モデルの各々は、指定されたドキュメントタイプによってセットされる与えられた文脈において出現する単語の尤度を与えるシステム。
【請求項１２】
前記１又は２以上のコンピュータは、前記デジタル画像に対するユーザ特定カテゴリーとして前記ドキュメントのタイプ指定を受信するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記デジタル画像に対する前記ユーザ特定カテゴリーは、名刺およびクレジットカード領収書を含むグループから選択されることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１又は２以上のコンピュータは、前記ドキュメントのタイプ指定を決定するために、前記デジタル画像の形状を評価するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１又は２以上のコンピュータは、前記ドキュメントのタイプ指定を決定するために、最初の光学式文字認識パスを実行するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記１又は２以上のコンピュータは、第１バックエンド処理部と、第２バックエンド処理部とを具備し、
前記第１バックエンド処理部は、デジタル画像を受信するとともに、モバイル機器を検証し、かつ、光学式文字認識を適用するように構成され、
前記第２バックエンド処理部は、デジタル画像に索引を付けるとともに、デジタル画像を記憶するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記第２バックエンド処理部は、電子メールシステムを含むことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記１又は２以上のコンピュータは、検索語を受信するとともに、検索語に基づいてデジタル画像を検索するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１又は２以上のコンピュータは、前記デジタル画像に事前定義ラベルを追加するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１又は２以上のコンピュータは、デジタル画像に表されたドキュメントの左右の余白の位置的ばらつきを最小化することによって、デジタル画像の２値化閾値を識別するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
前記１又は２以上のコンピュータは、低解像度において、隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、高解像度画素の階調を得るように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報編成システム及び方法に関し、より詳細には、ドキュメントのアーカイブ及び検索に関する。
【背景技術】
【０００２】
日常生活において、人々は、重要であるかもしれないし重要でないかもしれなくて、後で必要とされるかもしれないし必要とされないかもしれない情報を含む物理的なドキュメントを頻繁に受け取る。例えば、領収書及び名刺は一日のうちで頻繁に受け取られ、受取人は多くの場合、そのようなドキュメントを保存するかどうか、また、どの位の期間保存するか迷う。そのようなドキュメントは物理的に保存されることが可能であるか、コンピュータ上に保存するためにスキャンされることが可能である。どちらの場合においても、保存されたドキュメントは一般に、アーカイブメタ情報（例えば、引き出し（drawer）又はフォルダに落とされた）なしにいくつかの場所に落とされるか、そうでなければ、我々はドキュメントを備えたアーカイブメタ情報（例えば、いくつかのアーカイブ整理システムに従って特定のフォルダにドキュメントを置くことによるか、コンピュータ上に保存されたドキュメントに関連するように情報に入力して挿入することによって）を慎重に関連づけなくてはならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、ドキュメントアーカイブに関する方法及びシステムである。これらの方法及びシステムは、ユーザが物理的ドキュメントのデジタル表現をアーカイブして容易に検索することを可能にする。物理的ドキュメントのデジタル画像は、光学式文字認識（ＯＣＲ）技術を用いて処理され、後で検索するために索引を付けられて保存される。画像取得、ＯＣＲ処理、及び画像アーカイブは、日常生活において遭遇した無数のドキュメント（例えば、受領書、名刺、医者の処方箋、チケット、契約書など）の管理を容易にし得る端末相互間システム内に結合することが可能であり、このシステムのユーザは、ある処理系におけるドキュメントアーカイブ処理を始動させるために写真を撮ることだけが必要である。
【０００４】
前記システムのユーザは、ドキュメントのデジタル画像を容易にアーカイブすること（同様に容易に、かつ、非公式に引き出し内にドキュメントを落とすこと）が可能であり、また、キーワード検索を用いてデジタル画像を容易に検索することが可能である。携帯電話に内蔵されたデジタルカメラは、画像取り込みに使用されることが可能であり、ＯＣＲ技術は後ほど効果的な調査ができるように、これらの画像から関連キーワードを認識し、かつ、抽出することが可能である。取得したドキュメント画像は、モバイル機器からバックエンド（back-end）システム（例えば、モバイルゲートウェイ及び電子メールサーバ）に直接配信することが可能である。システムのユーザは画像をアーカイブして保存するために、モバイル機器からパーソナルコンピュータに画像をダウンロードする必要が無く、ゆえに画像アーカイブをユーザにとって簡単な処理にする。そのうえ、より低い解像度の画像はまた、様々な前処理及び後処理操作を含む高機能ＯＣＲ技術を用いて処理されることが可能である。それゆえ、日常生活において遭遇した無数のドキュメントは、容易にデジタル化され、編成され、保存され、かつ、素早く効果的に検索されることが可能である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一般に、本願明細書に記載した本発明の構成は、コンピュータによって実行される方法であることが可能であり、モバイル機器ネットワークに接続するように構成されたモバイル機器からメッセージを受信するステップと、光学式文字認識を用いてデジタル画像情報から単語を決定するステップと、単語に基づいてデジタル画像に索引を付けるステップと、１又は２以上の受信した検索語に基づいて、デジタル画像を後で検索するために、デジタル画像を記憶するステップとを具備してなり、前記モバイル機器はデジタルカメラを有するとともに、前記メッセージは、デジタルカメラによって撮影され、かつ、単語に対応する情報を含むデジタル画像を備える。前記方法は、１又は２以上の検索語を受信するステップと、１又は２以上の検索語に基づいてデジタル画像を検索するステップとをさらに具備することができる。
【０００６】
前記方法は、モバイル機器を検証するステップ（例えば、携帯電話及び／又は受信したデジタル画像に関連した情報に基づいて）をさらに具備することができる。前記メッセージを受信するステップは、添付したデジタル画像を有する電子メールメッセージを受信するステップを具備することができ、前記方法はさらに、少なくとも前記単語の１つと、モバイル機器に対応する事前定義ラベルとを電子メールに追加するステップを具備することができ、前記決定するステップと、前記前記索引を付けるステップと、前記記憶するステップとは、電子メールシステムにおいて実行されることができる。
【０００７】
前記デジタル画像を受信するステップは、デジタルカメラへの単一入力に応答して単一オブジェクトから取得した少なくとも２つのデジタル画像を受信するステップと、単語を検出するために少なくとも２つのデジタル画像上で相関的な光学式文字認識を実行するステップを有する単語決定ステップとを具備することができる。単語を決定するステップは、多重スケールでの光学式文字認識を実行するステップを具備することができる。
【０００８】
前記方法は、光学式文字認識を改良するためにデジタル画像を前処理するステップをさらに具備することができる。前記前処理は、デジタル画像に表されたドキュメントの左右の余白の位置的ばらつきを最小化することによって、デジタル画像の２値化閾値を識別するステップを具備することができる。前記前処理は、低解像度において、隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、高解像度画素の階調を得るステップを具備することができる。
【０００９】
前記方法は、光学式文字認識から共通の文字誤識別結果を識別するとともに訂正するように単語を後処理するステップを具備することができる。前記メッセージを受信するステップは、デジタル画像に表されたドキュメントのタイプ指定を受信するステップと、後処理するステップとを具備することができ、前記後処理は、ドキュメントのタイプ指定に従って、言語モデルに基づいた少なくとも２つの辞書間で選択するステップと、言語モデルに基づいた選択した辞書に従って、単語を後処理するステップとを具備することができる。さらに、タイプ指定を受信するステップは、メッセージ内にユーザ特定カテゴリーを受信するステップを具備することができ、前記ユーザ特定カテゴリーは、名刺及びクレジットカード領収書を含むグループから選択されることができる。
【００１０】
この態様の他の構成によれば、対応するシステムと、機器と、１又は２以上のコンピュータプログラム製品、すなわち、データ処理機器による実行又はデータ処理機器の処理を制御するために、コンピュータ可読媒体上にエンコードされたコンピュータプログラム命令の１又は２以上のモジュールとを具備する。
【００１１】
本願明細書に記載した本発明の構成は、モバイル機器ネットワークと、デジタル画像を撮影するとともに、モバイル機器に接続し、かつ、モバイル機器ネットワーク上にデジタル画像を送信するように構成された複数のモバイル機器と、モバイル機器からデジタル画像を受信するとともに、デジタル画像から単語を抽出するように光学式文字認識を適用し、かつ、抽出した単語に基づいてデジタル画像に索引を付け、受信した検索語に基づいて後で検索するためにデジタル画像を記憶するように構成された１又は２以上のコンピュータとを具備してなるシステムにおいて実現されることができる。前記１又は２以上のコンピュータは、第１バックエンド処理部と、第２バックエンド処理部とを具備することができ、前記第１バックエンド処理部は、デジタル画像を受信するとともに、モバイル機器を検証し、かつ、光学式文字認識を適用するように構成され、前記第２バックエンド処理部は、デジタル画像に索引を付けるとともに、デジタル画像を記憶するように構成されることができる。前記第２バックエンド処理部は、電子メールシステムであることができる。
【００１２】
前記モバイル機器は携帯電話機であってもよく、前記モバイル機器ネットワークは携帯電話ネットワークであってもよい。前記１又は２以上のコンピュータは、パーソナルコンピュータを含むことができる。前記１又は２以上のコンピュータは、検索ツールを含むことができる。前記１又は２以上のコンピュータは、モバイル機器に関連した携帯電話番号に基づいて、モバイル機器を検証するように構成されることできる。
【００１３】
前記１又は２以上のコンピュータは、検索語を受信するとともに、検索語に基づいてデジタル画像を検索するように構成されることができる。前記１又は２以上のコンピュータは、抽出した単語及び事前定義ラベルを、デジタル画像を含むメッセージに追加するように構成されることができる。前記１又は２以上のコンピュータは、相関的な光学式文字認識を実行するように構成されることができる。前記１又は２以上のコンピュータは、多重スケールでの光学式文字認識を実行するように構成されることができる。
【００１４】
前記１又は２以上のコンピュータは、光学式文字認識を改良するためにデジタル画像を前処理するとともに、光学式文字認識から共通の文字誤識別結果を識別するとともに訂正するように単語を後処理するように構成されることができる。前記１又は２以上のコンピュータは、デジタル画像に表されたドキュメントの左右の余白の位置的ばらつきを最小化することによって、デジタル画像の２値化閾値を識別するように構成されることができる。前記１又は２以上のコンピュータは、低解像度画像においてその隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、各高解像度画素の階調を得るように構成されることができる。
【００１５】
前記１又は２以上のコンピュータは、受信したドキュメントのタイプ指定に従って、言語モデルに基づいた少なくとも２つの辞書間で選択するための手段と、言語モデルに基づいた選択した辞書に従って、単語を後処理するように構成されることができる。さらに、ドキュメントのタイプ指定は、名刺及びクレジットカード領収書を含むグループから選択されたユーザ特定カテゴリーを含むことができる。
【００１６】
本願明細書に記載した本発明の構成は、デジタル画像を送信するように構成されたモバイル機器ネットワークと、コンピュータネットワーク上に電子検索サービスを提供するように構成されたサーバ環境と、モバイル機器をサーバ環境に接続する手段とを具備してなり、前記接続する手段は、デジタル画像から単語を抽出するように光学式文字認識を適用する手段と、抽出した単語及びデジタル画像を、コンピュータネットワークを介してデジタル画像の電子検索サービスのためのサーバ環境に提供する手段とを具備するシステムにおいて実現することができる。前記接続手段は、モバイル機器ネットワークにおけるモバイル機器を検証するための手段を具備することができる。前記提供手段は、抽出した単語及び事前定義ラベルを、デジタル画像を含むメッセージに追加するための手段を具備することができる。
【００１７】
前記適用手段は、相関的な光学式文字認識を実行するための手段を具備することができる。前記適用手段は、多重スケールでの光学式文字認識を実行するための手段を具備することができる。前記適用手段は、光学式文字認識を改良するためにデジタル画像を前処理するための手段と、光学式文字認識から共通の文字誤識別結果を識別するとともに訂正するように単語を後処理するための手段とを具備することができる。
【００１８】
前記適用手段は、デジタル画像に表されたドキュメントの左右の余白の位置的ばらつきを最小化することによって、デジタル画像の２値化閾値を識別するための手段を具備することができる。前記適用手段は、低解像度画像において、その隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、各高解像度画素の階調を得るための手段を具備することができる。前記適用手段は、受信したドキュメントのタイプ指定に従って、言語モデルに基づいた少なくとも２つの辞書間で選択するための手段と、言語モデルに基づいた選択した辞書に従って、単語を後処理するための手段とを具備することができる。さらに、ドキュメントのタイプ指定は、名刺及びクレジットカード領収書を含むグループから選択されたユーザ特定カテゴリーを含むことができる。
【００１９】
本発明の１又は２以上の実施形態の詳細は、添付図面及び以下の記載において説明する。本発明の他の特徴、目的、及び利点は、記載及び図面から明らかであり、特許請求の範囲から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態であるデジタル画像のアーカイブシステムを示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態であるデジタル画像のアーカイブ及び検索方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態である高機能光学式文字認識方法を示すフローチャートである。
【図４】一般的なコンピュータシステムの例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、本発明の実施形態であるデジタル画像のアーカイブシステム１００を示す概略図である。システム１００は、モバイル機器ネットワーク１２０（例えば、私設携帯電話端末ネットワーク又は無線電子メールネットワーク）を通じて通信する複数のモバイル機器１１０（例えば、携帯電話端末又は個人情報端末（ＰＤＡ））を具備する。機器１１０は、無線送信（短距離、中距離、又は長距離）を用いて通信可能という意味においてモバイルである。しかしながら、モバイル機器１０は、有線通信のためのコネクタ（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）コネクタ）も有していてもよい。
【００２２】
前記モバイル機器１１０は、デジタル画像を撮影するように構成されている。それゆえ、モバイル機器１１０はデジタルカメラ１１２を具備する。デジタルカメラ１１２は、その他の機能を有する機器に組み込まれてもよく（例えば、組み込みカメラ付きの携帯電話端末１１２又はＰＤＡ）、又はモバイル機器１１０が無線通信機能も有するデジタルカメラ１１２であってもよい。
【００２３】
前記モバイル機器１１０は、物理的ドキュメント１０５の１又は２以上のデジタル画像１３２を取得するために使用してもよい。ドキュメント１０５は、１又は２以上の単語を含むいずれの物理的ドキュメントであってもよい。例えば、ドキュメント１０５は、名刺、ＡＴＭ（現金自動預入支払機）レシート、クレジットカード購入レシート、医師の診断書、旅行用チケット（例えば、航空券、又は鉄道乗車券）、契約書、手紙、雑誌の中に見掛けたレシピなどであってもよい。より一般的には、ドキュメント１０５は紙のドキュメントである必要はない。ドキュメント１０５は、その人が欲しいかもしれないアーカイブされた検索可能なデジタル画像（例えば、道路標識、掲示された公示、行方不明のペットの貼り紙、Ｔシャツなど）のための単語を有する物理的記事のいずれであってもよい。ここで使用されたように、用語「単語」は、光学式文字認識技術を用いて識別されることが可能なテキスト情報の全様式を含むとともに、複数の字句単位は、空白の区別に関係なく一緒にグループ化され、システムによって単一の「単語」であると認識されてもよい。
【００２４】
前記デジタル画像１３２は、メッセージ１３０において第１バックエンド処理部１５０に送信される。メッセージ１３０は、デジタル画像１３２を含むマルチメディアメッセージ規格サービス（ＭＭＳ）であってもよい。その他のメッセージ形式もまた可能である。例えば、メッセージ１３０は、電子メールメッセージであってもよい。
【００２５】
前記第１バックエンド処理部１５０は、例えば、インターネットのような別のネットワーク１４０を通じてモバイル機器ネットワーク１２０に接続してもよい。あるいは、第１バックエンド処理部１５０は、直接モバイルネットワークに接続してもよく、又はモバイルネットワーク１２０内に具備していてもよい。例えば、第１バックエンド処理部１５０は、デジタル画像１３２がアーカイブのために受信される前に、携帯電話端末１１０を検証するのに使用されたモバイルゲートウェイであってもよい。
【００２６】
前記第１バックエンド処理部１５０は、モバイル機器１１０を検証するように構成された検証エンジン１５２と、デジタル画像１３２に光学式文字認識を適用するように構成されたＯＣＲエンジン１５４とを具備してもよい。第１バックエンド処理部１５０は、それによって、索引情報１３４をデジタル画像１３２に関連づけるように、メッセージ１３０に付加する索引情報１３４を生成してもよい（例えば、電子メールメッセージのサブジェクト行に情報を付加することによって）。
【００２７】
前記索引情報１３４は、ドキュメント画像１３２において光学式文字認識を使用して認識される１又は２以上の単語を含む。索引情報１３４はまた、例えば、事前定義ラベルと、ドキュメント形式情報と、システム状態情報とのような付加情報を含んでもよい。事前定義ラベルは、モバイル機器（例えば、ソース携帯電話番号）、又はモバイル機器の画像アーカイブ特質に関連した機能名（例えば、「個人用画像コンテナ」に向けた「ＰＩＣ」は、画像アーカイブ機能を識別するために、モバイル機器のユーザインターフェース中に使用されたラベルであってもよい）、あるいはその両方に応答してもよい。ドキュメント形式情報は、ドキュメントの性質（例えば、名刺対クレジットカード領収書）を検出できるとともに、ユーザによって入力されてもよく（例えば、モバイル機器のユーザインターフェース上のメニューから選択することによって）、あるいは、自動的に決定されてもよい（例えば、デジタル画像１３２に表されたドキュメントの相対的な垂直次元及び水平次元に基づいて）。
【００２８】
前期システム状態情報は、例えば、画像の取得、転送、受信、又はそれらの組み合わせの時間及び日付（例えば、タイムスタンプ）のような情報を含むことができる。さらにまた、例えば、画像の取得、転送、受信、又はそれらの組み合わせの時におけるモバイル機器の地理的位置のようなシステム状態情報も含まれてもよい。
【００２９】
前記第１バックエンド処理部１５０は、索引情報１３４を含んだメッセージ１３０を第２バックエンド処理部１６０に送信することができる。第２バックエンド処理部１６０は、例えば、インターネットのような別のネットワーク１４０を通じてモバイル機器ネットワーク１２０に接続することができる。あるいは、第２バックエンド処理部１６０は、直接モバイルネットワーク１２０に接続してもよく、もしくは、モバイルネットワーク１２０に含まれてもよい。
【００３０】
前記第２バックエンド処理部１６０は、索引エンジン１６２と、検索エンジン１６４とを具備してもよい。索引エンジン１６２は、索引情報１３４に基づいてドキュメント画像１３２をアーカイブすることができる。検索エンジン１６４は、ネットワーク機器１７０に配信するために、ネットワーク機器１７０から受信した１又は２以上の検索語に基づいて、ドキュメント画像１３２を取出すことができる。ネットワーク機器１７０は、モバイル機器ネットワーク又は追加ネットワーク１４０に接続することができる。ネットワーク機器１７０は、モバイル機器１１０又は別のマシンである。例えば、ネットワーク機器１７０は、インターネットに接続されたパーソナルコンピュータであってもよく、ウェブブラウザを動作させることができる。
【００３１】
図１に示した実施形態のシステム１００は、複数の異なる方法で実行してもよいとともに、図示した処理部を分割することは特に限定されるものではなく、むしろ単なる例示として表されていると理解されるべきである。ここで用いたように、用語「バックエンド処理部」は、従来のバックエンド処理部（例えば、データサーバ）及びミドルウェア処理部（例えば、アプリケーションサーバ）の両方を含む。一般に、第１バックエンド処理部１５０及び第２バックエンド処理部１６０は、１又は２以上の場所、すなわち、サーバ環境において、１又は２以上のサーバを用いて実行してもよい。例えば、第１バックエンド処理部１５０及び第２バックエンド処理部１６０は、例えば、カリフォルニア州マウンテンビューのグーグル・インコーポレーテッドによって提供されたＧＭＡＩＬ（商標）システムのような、公開されたアクセス可能な電子メールシステムにおけるサーバマシンであってもよい。
【００３２】
さらにまた、メッセージ１３０は、システム１００の様々な処理部間において変更されたフォーマットを有していてもよく、それゆえ、各段階において区分されたメッセージとみなしてよいと理解されるべきである。例えば、モバイル機器１１０から受信したメッセージはＭＭＳフォーマットであってもよく、第１バックエンド処理部１５０から受信したメッセージは、第１処理部１５０及び第２処理部１６０間において使用された、商標つきのメッセージ通信フォーマットであってもよく、最後に、ネットワーク機器１７０によって第２バックエンド処理部１６０から受信したメッセージは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）フォーマットであってもよい。
【００３３】
使用されたフォーマット及び処理部の構成に関係なく、前記システム１００は、モバイル機器１１０と、モバイル機器ネットワーク１２０と、バックエンド処理部１５０，１６０とを、モバイル機器１１０のユーザ向けの１つのサービスに統合する。それゆえ、例えばユーザは、自分の携帯電話機で写真を撮影するともに、画像が自動的にＯＣＲされ索引化される自分の電子メールアカウントにその画像をメールしてもよい（又は、ＭＭＳとして送信してもよい）。ユーザは、それから、電子メールシステムのユーザインターフェースを使用して、画像にアクセス・検索することができる。
【００３４】
図２は、本発明の実施形態であるデジタル画像のアーカイブ及び検索方法２００を示すフローチャートである。メッセージは、デジタルカメラを有するモバイル機器から受信される（ステップ２１０）。モバイル機器は、ユーザが電子メールシステムにおける自分のアカウントに携帯電話番号を登録するための携帯電話機であってもよく、前記メッセージは携帯電話機から送信された電子メール（例えば、archive@google.comのような公知の電子メールアドレスに対して）、又は、電子メールシステムのショートコード（shortcode）に送信されたＭＭＳ（例えば、アーカイブサービスを検出するキーワードを有する）であってもよい。モバイル機器からのメッセージは、デジタルカメラによって撮影された１又は２以上のデジタル画像を含み、前記デジタル画像は単語に対応する情報（すなわち、視覚的にドキュメント・テキストを表す画像データ）を含む。
【００３５】
前記モバイル機器は、受信したメッセージに基づいて、ステップ２２０において検証されることができる。例えば、モバイルゲートウェイ又は電子メールシステムは、以前に使用された認証及び関連メカニズムに基づいて携帯電話機を検証することできる。ユーザアカウントは、電話番号に結び付けられてもよく、認証及び関連メカニズムは以下のように処理されてもよい。ユーザは、ユーザのモバイル機器番号を特定するウェブサイト（電子メールシステムのウェブサイト）においてフォームに登録することによって結び付けを開始してもよい。自動化システムは、前記フォームを処理し、ランダムに生成された文字列と共に、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）メッセージをユーザのウェブ要求のためのモバイル機器に送信することができる。ユーザはそれから、ウェブ上又はＳＭＳを通じて文字列が同一のモバイル機器から返信されたことを検証することができる。ユーザは、モバイル機器がユーザに属する場合にのみ文字列を知り得る。あるいは、ユーザはその代わりに、（例えば、ウェブサイトによって割当てられたような）ユーザに関連した識別子を有する適切な番号又はショートコードにモバイル機器からのメッセージを送信して、モバイル機器からこの結び付けを開始してもよい。ユーザアカウントは、類似性を検証するために、文字列を有するメッセージを受信する。
【００３６】
前記単語は、光学式文字認識を使用して、デジタル画像情報からステップ２３０において決定される。これは、画像内の全ての単語、又は関連したキーワードのみを抽出する単語の決定を伴ってもよい。辞書にあまり頻繁に出現しない単語は、より関連する見込みがあるものとして評価してもよいが、例えば、「ａ」及び「ｔｈｅ」のような非常にありふれた単語は無視してもよい。これは、ウェブ検索技術において使用されたように、ストップワード（例えば、「ａｎｄ」、「ｆｏｒ」、「ａ」、「ｔｈｅ」など）を単純に取り除く従来技術を伴ってもよい。これは、例えば、人、場所、ビジネスなどを意味しそうな、適切な名詞又は名前の付いた実体（例えば、「ジョン」、「サンディエゴ」、「バーンズ＆ノーブル」など）を識別するように、より関連している見込みがあるいくつかの単語を積極的に識別することも伴ってもよい。ある実施形態において、全ての単語が識別されてもよく、バックエンドにおける処理エンジン（例えば、索引付けエンジン）は、関連単語及び非関連単語間の選別を処理してもよい。
【００３７】
ある実施形態において、メッセージは同一のドキュメント画像を少なくとも２つ含んでもよく、単語は、その単語を見出すための少なくとも２つのデジタル画像上において、相関的な光学式文字認識を実行することによって決定されてもよい。例えば、２つのデジタル画像は、ユーザによって別々に撮影されてもよく、電子メール又はＭＭＳ転送の手動で一緒にグループ化されてもよく、あるいは、２つのデジタル画像はデジタルカメラへの単一入力に応答する単一オブジェクトから取得されてもよい。例えば、図１に示すように、デジタルカメラ１１２は、２枚の写真を瞬時に成功して撮影するとともに、自動的に第１バックエンド処理部１５０に送信することを開始する入力１１４を有してもよい。入力１１４はまた、１枚の写真及び自動送信を開始するように構成されてもよいことを注釈する。
【００３８】
前記入力１１４は、モバイル機器１１０上の物理的ボタンであってもよく、又は、モバイル機器１１０のグラフィカル・ユーザインターフェース内のグラフィカル処理部であってもよい。入力１１４は、側面取付け式の押圧可能なサムホイールのように、多機能性であってもよい。あるいは、モバイル機器のスクリーン上に表示された任意の写真が、単一ユーザの入力１１４との通信に応答して、ＯＣＲ及びアーカイブのために自動的に送信されてもよいように、入力１１４は画像アーカイブシステム専用であってもよい。任意のイベントにおいて、入力１１４は、１回又は２回のユーザ入力行為（例えば、１回又は２回ボタンを押すこと）に応答して、第１バックエンド処理部１５０へ画像送信を開始するように構成されてもよい。
【００３９】
再度、図２を参照すると、決定した単語は、サブジェクト・ライン、ヘッダー・ライン、又は電子メール本体に追加されてもよく、完全画像は電子メールへの添付として保存されてもよい。さらに、電子メールは、予め確定したラベル（例えば、「ＰＩＣ」）を自動的にタグ付けされてもよい。デジタル画像は、前記単語に基づいてステップ２４０において索引付けされてもよく、又、予め確定したラベルに基づいて索引付けされてもよい。様々な形式の単語索引付けが使用されてもよい。例えば、以下の特許文献に記載されたシステム及び技術が使用されてもよい。すなわち、２００４年３月３１日に出願され、２００５年１０月６日に公開された、Ｐａｕｌ  Ｂｕｃｈｈｅｉｔ他によって発明の名称を「電子メール会話管理システム」とする米国特許出願公開第２００５／０２２２９８５Ａ１号明細書と、２００４年８月６日に出願され、２００５年１０月６日に公開された、Ｐａｕｌ  Ｂｕｃｈｈｅｉｔ他によって発明の名称を「会話ベースの電子メールシステムにおける検索問合せに関連するメッセージの識別」とする米国特許出願公開第２００５／０２２３０５８号明細書とであり、これらは両方ともここで引用することによって組み込まれている。デジタル画像は、後でデジタル画像を検索するためにステップ２５０において記憶される。ある実施形態において、索引付け及び記憶処理はお互いに統合されることを注釈する。
【００４０】
１又は２以上の検索語は、ステップ２６０において、ネットワーク機器から受信してもよい。これらの検索語は、例えばウェブブラウザインターフェース（携帯電話機上、パーソナルコンピュータ上など）などにおいてユーザによって入力されるとともに、画像アーカイブシステムに送信されてもよい。あるいは、これらの検索語はいくつかの入力に応答して、コンピュータによって生成されてもよい。任意のイベントにおいて、１又は２以上の検索語に基づいて、ステップ２７０において検索されてもよく、かつ、ユーザに提示されるか、又は更なる処理のために別のシステム処理部に送信されてもよい。
【００４１】
ある実施形態において、ＯＣＲ技術はやや低い解像度の画像を処理する（例えば、１メガピクセルのカメラからの画像）。さらに、ステップは、カメラ／レンズの品質とドキュメントが撮影された所からの距離などとによって生じた問題を処理するように構成される。画像強調及び超解像技術は、ＯＣＲ性能を改善するためのドキュメント画像の前処理に使用されてもよい。
【００４２】
図３は、本発明の実施形態である、高機能ＯＣＲの方法３００を示すフローチャートである。デジタル画像を含むメッセージは、ステップ３１０において受信されてもよく、かつ、メッセージはデジタル画像において表されたドキュメントのためのタイプ指定を含んでもよい。このタイプ指定は、例えば、写真撮影時にユーザがドキュメントのタイプ（例えば、名刺か領収書か）に注意するように、明確に含まれていてもよい。あるいは、タイプ指定は、例えば、デジタル画像において表されたドキュメントの相対的垂直寸法及び水平寸法のような、画像自体の形状であってもよい。例えば、名刺は一般に共通のアスペクト比を有するが、それは写真及びそれらのドキュメント上のテキスト関連物における任意の紙のドキュメントの縁をチェックすることによって、デジタル写真から決定されてもよい。タイプ指定は、いくつかの単語を見出す最初のＯＣＲパスによって決定され、これらの単語は、後のＯＣＲ処理に影響し得るドキュメントタイプを指定するように使用されてもよい。
【００４３】
前記デジタル画像は、光学式文字認識を改良するためにステップ３２０において前処理をしてもよい。前処理は、従来技術を使用して画像のノイズ除去及び歪み除去を伴ってもよい。前処理は、デジタル画像に表されたドキュメントの左右の余白の位置的ばらつきを最小化することによって、デジタル画像の２値化閾値の識別を伴ってもよい。さらに、前処理は、低解像度画像において、その隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、各高解像度画素の階調を得る反復性改良スキームを使用してもよい。
【００４４】
双三次／双一次／スプライン補間に基づいた従来の超解像アルゴリズムは、シャープなエッジを除去しながら、基本的に画像上でローパスフィルターを動作させる。このことはさらに画像をぼやけさせる結果となり、原画像が既に部分的にぼやけていたとき望ましくない可能性がある。文字の境界におけるぼやけは、ＯＣＲ品質の低下の原因となり得る。他方で、最近接補間のようなエッジ保存超解像アルゴリズムは、ＯＣＲエンジンを混乱させるエイリアシングアーチファクトの原因となり得る。対照的に、以下に記載する新しい研究方法は、スーパーサンプリングの間、ノイズを強調することなく、ぼやけを除去することができる。単語「スーパーサンプリング」及び「超解像」はここで同義的に使用されることを注釈する。
【００４５】
g(x,y)|(x,y) ∈ [1…M, 1…N]は、観測された画像を表す。ここで、M、Nは、画像ディメンションである。f(x,y)|((x,y) ∈ R2)は、基本的（underlying）な真の画像である。このモデルにおいて、gは、ぼやけたバージョンオフ（version off）、すなわち、g = f*hPSFであり、ここで、*はコンボルーション演算子を示し、かつ、hPSFは点広がり関数（この関数は、効果的にぼやけ除去処理をモデル化する）を示す。hPSFは、一般に加重近傍平滑化を実行するウィンドウ関数であることが知られているので、hPSFが明確に知られる必要はない。同様に、点広がり関数はガウス関数でモデル化されてもよい。
【００４６】
f(n)をfの近似としてみなすとともに、g(n) = f(n)*hPSFであるとみなすと、式は以下のように書き換えられる。
【数１】
0005559899.tif 000002
ここで、大文字はフーリエ変換を示す。上の式から、
(G - G(n)) = (F - F(n))・HPSF 又は
(G - G(n))・(HBP)/c = (F - F(n))
である。ここで、cは定数であり、かつ、HBPはフィルターである。理論上、1 - (HBP)/c・HPSF = 0である。しかしながら、点広がり関数はローパスフィルターであるので、そのフーリエ変換は通常多くの頻度において０であり、このことは関数の逆を見出すことを複雑にする。
【００４７】
それゆえ、実際には反復性改良スキーム、すなわち、F(n+1) = F(n) + (G - G(n))・HBP/cが用いられてもよく、ここで、HBP及びcは、1 - (HBP)/c・HPSF > 0であるように選択される。cの選択は一般にトレードオフを伴う。より大きなcは、ノイズ及びエラー耐性がより大きいものの収束はより遅いことを暗示し、逆もまた同様である。基本的な画像の初期近似f(0)は、双三次Bスプライン補間を経由して生成されてもよい。従って、反復性改良スキームは、低解像度画像において、その隣接画素の階調の重み付き組み合わせを反復的に取得することによって、各高解像度画素の階調を得る。
【００４８】
光学式文字認識は、デジタル画像における単語を決定するように、前処理されたデジタル画像上でステップ３３０において実行されてもよい。OCR処理は多重スケールで実行されてもよい。ぼやけ除去アルゴリズムとともに上記の超解像を動作しながら、多重版のドキュメントを生成するとともにOCRしてもよい。例えば、元のスケールの第１版と、２倍スケールの第２版と、３倍スケールの第３版とが、個々にOCRエンジンに搬送されてもよく、かつ、結果となる単語の連結が記憶されてもよい。オリジナルのドキュメントはフォントサイズが混合していてもよい―最も小さいフォントはOCRエンジンが認識するには小
さ過ぎるかもしれない。これらのフォントは、解像度が高めの（かつ、ぼやけを除去した）版のドキュメントから認識されることができる。他方で、オリジナルのドキュメントにおける大きめのフォントサイズは、超解像後にOCRエンジンで認識するには大き過ぎるかもしれない。これらのフォントは、解像度が低めの版から認識されてもよい。
【００４９】
さらに、OCRが多重スケールで実行されるかどうかにかかわりなく、しばしば、光学式文字認識の初期結果は、単語中に一緒にグループ化された文字列であってもよく、それは本当の単語であってもよいしそうでなくてもよい（例えば、単語「clip」は、小文字「l」が数字「1」によって置換された「c1ip」として解読されるかもしれない）。従って、光学式文字認識から生じる共通の文字誤認識を識別するとともに訂正するように、後処理が単語上で実行されてもよい。後処理は、言語モデルに基づいていてもよく、１又は２以上の辞書を使用してもよい。
【００５０】
ある実施形態において、言語モデルに基づいた複数の辞書が使用されてもよい。選択は３４０において、ドキュメントのタイプ指定に従って、少なくとも２つの辞書に基づいた言語モデル間でなされてもよい。それから、単語は、選択した辞書に基づいた言語モデルに従って、３５０において後処理されてもよい。他の実施形態において、単一の辞書に基づいた言語モデルは、全画像がOCRされるように使用されてもよい（例えば、辞書は、ウェブ上で見られる単語の部分集合であってもよい）。
【００５１】
言語に基づいた後処理は、ドキュメント画像から得られたOCR結果の品質を改良することができる。言語に基づいた後処理は、OCRからの文字列出力を辞書において見出された単語に連結する確率的枠組の文脈内で理解されてもよい。辞書は、標準的な単語辞書である必要はないが、１又は２以上の集成資料から引き出された単語の任意の集合であってもよい。
【００５２】
wは単語（空白で区切られた文字の組み合わせ）を示す。sはOCR処理によって出力された観測文字列を示す。ベイズの法則を用いて、
P(w|s) = P(s|w)P(w)/P(s)
である。観測文字列sを仮定すれば、目的は
w* =argmaxw P(w|s) = argmaxw (P(s|w)P(w))
を得ることである。ここで、P(w)は単語wが出現する確率を表し、P(w|s)はOCRによってsとして見られたときに単語が実際はwである確率を表す。従って、観測されたOCR出力文字列が与えられた単語の事後確率を最大化するwは、後処理中に求められてもよい。さらにまた、後処理は２つの処理部、すなわち、（１）与えられたテキスト文脈においてP(w)を推定するための言語モデルと、（２）単語wをsとして解読する確率を推定するためのOCRエラーモデルP(s|w)と、を用いてw*を計算してもよい。
【００５３】
言語モデルは、与えられた文脈において出現する単語wの尤度を与える。例えば、ドキュメントをトレーニングする集成資料における各単語の出現は、単語の辞書及び単語確率を構築するように数えられてもよい。言語モデルに基づいたこのような辞書は、ラベルの入力を有する加重有限状態機構（WFSM）によって、辞書の全単語に対応した文字及び受け入れ状態として表されてもよい。この言語モデルの例は、適切な名詞をよくカバーしないかもしれないことを注釈する。
【００５４】
文字列が認識されていたと仮定すると、文字列が与えられた次の文字の確率を推定する言語モデルに基づいた文字は、多くの場合、適切な名詞を使用することが好ましい。その表現は再びWFSMであってもよく、以下のコスト量を有する。
C(s1|c1…ci-1) = -logP(si|c1…ci-1)
今までに見られた文字配列全体に対する上記の条件付確率を計算する代わりに、いくつかの文字履歴が使用される必要があるだけである。これは、トレーニング集合にあるよりも多くの単語の適用範囲を可能にする。例えば、Kolak O., Resnik P., Byrne W.による「A generative probabilistic OCR model for NLP applications」HLT-NAACL 2003を参照。さらに、ｎ字列単語に基づいたモデルが使用されてもよい。これらのモデルは、事前に単語がほとんど与えられていない単語出現確率を用いる。他の言語に基づいたモデルもまた使用されてもよい。
【００５５】
エラーモデルは、OCRエンジンが入力文字配列wをsとして解読している確率を計算する。これはまた、機械学習研究方法を用いて推定されてもよく、エラーモデルはトレーニングデータ、すなわち、入力テキスト及びOCR出力を有する画像例を用いて生成されてもよい。テキスト入力及び出力の両方とも、関連文字セグメントw及びsにそれぞれセグメント化されてもよい。例えば、このセグメント化は、レーベンシュタイン編集距離を用いてなされてもよい。レーベンシュタイン距離は、２つの文字列間の距離を、１つの文字列から別な文字列に転換するのに必要な処理（１文字の挿入／欠失／置換）の最小数として測定する。セグメント化された文字列の組(s,w)を制御することで、元の文字に対応する入力ラベルと、OCR出力文字である出力ラベルとを有する加重有限状態トランスデューサ（WFST）が計算されてもよい。例えば、Kolak O., Resnik P., Byrne W.による「A generative probabilistic OCR model for NLP applications」HLT-NAACL 2003を参照。あるいは、編集距離の研究方法は、上記の数からP(s|w)を直接測定するとともに、転換コストの逆を用いることによって、遷移確率を計算するために使用されてもよい。
【００５６】
公知のグラウンドトルス（ground truth）を有するドキュメントの集成資料は、文字置換のコスト／確率を推定するために使用されてもよい。観測された各OCR文字列を公知のグランドトルスに転換するのに必要な実際の転換（１文字の挿入／欠失／置換）が記録されてもよい。各転換の出現数は、OCR処理中に起こるその特定の転換の確率／コストの測定である。従って、文字「l」が数字「１」として間違われる事例が数多くありがちであり、それゆえ、その出現に対して高確率を割当てる。
【００５７】
エラーモデルを計算するためのトレーニングデータは、テキストから人為的に画像を生成するとともに、生成した画像にノイズを加え、かつ、その画像からOCRエンジンの出力を生成することによって作成されてもよい。クレジットカードの領収書及び名刺に対して、ローカルビジネスをリストするデータが、辞書／言語モデルを学習させるために使用されてもよい。さらに、システムのユーザは、トレーニングデータとして供するための様々なタイプのドキュメント画像を提出するように要求されてもよい。
【００５８】
図４は、一般的なコンピュータシステム４００の例を示す概略図である。システム４００は、ある実施形態に従う方法２００及び３００に関連して記載された処理のために使用されてもよい。例えば、システム４００は、任意又は全てのモバイル機器１１０と、第１バックエンド処理部１５０及び第２バックエンド処理部１６０と、ネットワーク機器１７０とを具備してもよい。
【００５９】
前記システム４００は、プロセッサ４１０と、メモリ４２０と、記憶装置４３０と、入力／出力装置４４０とを具備する。各処理部４１０，４２０，４３０，４４０は、システムバス４５０を用いて相互接続されている。プロセッサ４１０は、システム４００内において実行するための命令を処理することができる。ある実施形態において、プロセッサ４１０は、シングルスレッドプロセッサである。他の実施形態において、プロセッサ４１０は、マルチスレッドプロセッサ及び／又はマルチコアプロセッサである。プロセッサ４１０は、入力／出力装置４４０上のユーザインターフェースのためにグラフィカル情報を表示するように、メモリ４２０内又は記憶装置４３０上に記憶された命令を処理することができる。
【００６０】
前記メモリ４２０は、システム４００内の情報を記憶する。ある実施形態において、メモリ４２０はコンピュータ可読媒体である。ある実施形態において、メモリ４２０は揮発性メモリユニットである。ある実施形態において、メモリ４２０は不揮発性メモリユニットである。
【００６１】
前記記憶装置４３０は、システム４００のための大容量記憶を提供することができる。ある実施形態において、記憶装置４３０はコンピュータ可読媒体である。様々な異なる実施形態において、記憶装置４３０は、フロッピー（登録商標）ディスク装置、ハードディスク装置、光学式ディスク装置、又はテープ装置であってもよい。
【００６２】
前記入力／出力装置４４０は、システム４００のための入力／出力処理を提供する。ある実施形態において、入力／出力装置４４０は、キーボード及び／又はポインティング装置を具備する。ある実施形態において、入力／出力装置４４０は、グラフィカル・ユーザインターフェースを表示するための表示装置を具備する。
【００６３】
記載した特徴は、デジタル電子回路内に実装されてもよく、又はコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア内に実装されてもよく、又はそれらの組み合わせに実装されてもよい。機器は、プログラム可能なプロセッサによる実行のために、情報担体内、例えば、機械可読記憶装置内、又は伝播シグナル内において有形に具体化されたコンピュータプログラム製品に実装されてもよい。かつ、方法処理は、入力データ上の処理及び出力生成によって、記載した実施形態の機能を実行するような命令のプログラムを実行するプログラム可能なプロセッサによって実行されてもよい。記載した特徴は、好ましくは、データ及び命令型式を受信するとともに、データ及び命令を送信するように接続された、少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサと、データ記憶システムと、少なくとも１つの入力装置と、少なくも１つの出力装置とを具備するプログラム可能なシステム上で実行可能な１又は２以上のコンピュータプログラムに実装されてもよい。コンピュータプログラムは、直接又は非直接、コンピュータ内で所定の活動を実行するように、又は所定の結果をもたらすように使用され得る命令の集合である。コンピュータプログラムは、コンパイルされた言語又はインタープリタされた言語を含む、任意型式のプログラム言語によって書かれてもよく、それは、スタンドアローンプログラムとして、又はモジュール、処理部、サブルーチンとして、又はコンピュータ環境において使用するのに適当な他のユニットとして、任意型式に展開されてもよい。
【００６４】
命令プログラムの実行のために適当なプロセッサは、例示として、一般的及び特別な目的のマイクロプロセッサと、単一プロセッサ又は任意の種類のコンピュータの複数のプロセッサのうちの１つとを具備する。一般に、プロセッサは、読取専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はその両方から、命令及びデータを受信する。コンピュータの基本的な要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令及びデータを記憶するための１又は２以上のメモリとである。一般に、コンピュータはまた、データファイルを記憶するための大容量記憶装置を１又は２以上具備するか、又は、通信動作可能なように接続されている。そのような装置は、例えば、内部ハードディスク及び取外し可能ディスクのような磁気ディスクと、磁気光学ディスクと、光学ディスクとを含む。コンピュータプログラムの命令及びデータを有形に具体化するために適当な記憶装置は、例示として、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリ装置のような、半導体メモリ装置と、内部ハードディスク及び取外し可能ディスクのような磁気ディスクと、磁気光学ディスクと、CD-ROM及びDVD-ROディスクとを含む全形態の非揮発性メモリを含む。プロセッサ及びメモリは、ASIC（特定用途向け集積回路）によって追加されてもよく、又はASIC内に組み込まれてもよい。
【００６５】
ユーザとの通信を行なうために、前記特徴は、例えばユーザに情報を表示するためのCRT（ブラウン管）又はLCD（液晶ディスプレイ）モニタのような表示装置と、キーボードと、例えばそれによってユーザがコンピュータに入力を提供できるマウス又はトラックボールのようなポインティング装置とを有するコンピュータ上に実装されてもよい。
【００６６】
前記特徴は、例えばデータサーバのようなバックエンド処理部を具備するコンピュータシステムに実装されてもよく、あるいは、例えばアプリケーションサーバ又はインターネットサーバのようなミドルウェア処理部を具備するコンピュータシステムに実装されてもよく、あるいは、例えばグラフィカル・ユーザインターフェース又はインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータ、又はそれらの任意の組み合わせのようなフロントエンド処理部を具備するコンピュータシステムに実装されてもよい。システムの処理部は、例えば通信ネットワークのようなデジタルデータ通信の任意の型式又は媒体によって接続されてもよい。通信ネットワークの例は、例えば、LANと、WANと、インターネットを形成するコンピュータ及びネットワークとを含む。
【００６７】
コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを具備する。クライアント及びサーバは、一般にお互いから離れており、例えば記載されたもののようなネットワークを通じて交信する。クライアント及びサーバの関係は、１又は２以上のコンピュータ上で動作するとともに、お互いにクライアント‐サーバ関係を有するコンピュータプログラムの効力によって生じる。
【００６８】
ある実施形態は上記で詳細に記載されたが、他の改良も可能である。例えば、電子検索サービスを提供するように構成されるとともに、ネットワークに接続された任意のサーバ環境（すなわち、任意のネットワーク化検索エンジン）は、記載されたシステム及び技術を用いて、モバイル機器ネットワークに統合されてもよい。サーバ環境は、ネットワーク接続可能なハードドライブとして機能してもよい。その上、サーバ環境は、従来のバックエンド又はミドルエンド処理部を必要としない。サーバ環境は、パーソナルコンピュータ上にインストールされるとともに、ローカルファイルの電子検索のために使用されるプログラムであってもよく、又は、サーバ環境は、企業のネットワークにインストールされた検索ツール（例えば、カリフォルニア州マウンテンビューのグーグル・インコーポレーテッドによって提供された、Google（商標）in a Box）であってもよい。
【００６９】
さらに、望ましい結果をアーカイブするために、図示した論理流れ図は、示した特定の順番又は連続の順番を要求しない。記載した流れに他の処理が提供されてもよく、又は、記載した流れから処理が除去されてもよく、かつ、記載したシステムに他の処理部が追加されてもよく、又は、記載したシステムから処理部が除去されてもよい。従って、他の実施形態は、以下の特許請求の範囲内にある。
【符号の説明】
【００７０】
１１０・・・モバイル機器
１２０・・・モバイル機器ネットワーク
１５０・・・第１バックエンド処理部
１５２・・・検証エンジン
１５４・・・ＯＣＲエンジン
１６０・・・第２バックエンド処理部
１６４・・・検索エンジン
【図１】
0005559899.tif 000003
【図２】
0005559899.tif 000004
【図３】
0005559899.tif 000005
【図４】
0005559899.tif 000006