(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マージと特徴比較とを介して、印刷媒体画像からコンテンツのブロックを識別および作成するように構成されたブロックセグメンタと、
分類器アルゴリズムに基づいて、コンテンツのどのブロックが該印刷媒体画像の中の１つ以上の記事に属するのかを決定するように構成された記事セグメンタシステムであって、該記事セグメンタシステムは、共通の割り当てられた見出しを伴うブロックを同じ記事に属すると決定することと、割り当てられた見出しを伴わないブロックが孤立ブロックであると決定することとを行うように構成され、孤立ブロックが識別され、該記事セグメンタシステムは、該孤立ブロックにリンクされ得る候補ブロックがあるか否かを決定するようにさらに構成される、記事セグメンタシステムと、
該記事セグメンタシステムの結果を用いて、見出しブロックおよび本文ブロックを備える記事を構築するように構成された記事生成器と
を備え、候補ブロックの最下部がセクションスタータ孤立ブロックの最上部余白より下側に位置を特定される場合、ブロックが候補ブロックである、印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項２】
前記ブロックセグメンタは、
第１の見出し段落と第２の見出し段落とをマージすることであって、該第１の見出し段落および該第２の見出し段落は、該第１の見出し段落および該第２の見出し段落内のテキストが整列されていない場合にはマージされない、ことと、
第１の本文段落と第２の本文段落とをマージすることであって、該第１の本文段落と該第２の本文段落とは、垂直近傍にあり、該第１の本文段落および第２の本文段落の左の余白および右の余白が整列されている場合にのみマージされる、ことと
を行うようにさらに構成されている、請求項１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項３】
前記ブロックセグメンタは、特定の見出しブロックを本文ブロックに関連付けるようにさらに構成され、該特定の見出しブロックの中間点が該本文ブロックの中間点の上側に位置し、該特定の見出しブロックは、該本文ブロックと水平方向に重なる、請求項１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項４】
前記ブロックセグメンタは、識別されたブロックに関連付けられた複数の特徴を計算するようにさらに構成され、
該ブロックセグメンタが特徴計算器をさらに備え、
該特徴計算器は、
ブロック境界ボックスの左上の角の座標、幅および高さに基づいてブロックの幾何学形状を生成することと、
該識別されたブロックの上側の最も近い見出しを識別し、見出しが存在する場合には、該識別されたブロックと該識別された最も近い見出しとの間に線が存在するか否かを決定することと
を行うように構成されている、請求項１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項５】
前記ブロックセグメンタは、チョッパシステムをさらに備え、該チョッパシステムは、線およびガターシステムによって識別された線およびガターに従って、前記印刷媒体画像の段落をセグメント化するように構成されている、請求項１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項６】
前記ブロックセグメンタは、ブロック型識別器システムをさらに備え、該ブロック型識別器システムは、前記チョッパシステムの前記セグメント化された段落を本文、画像、および見出しのうちの少なくとも１つとして分類するように構成され、同じ型の該セグメント化された段落がブロックへとマージされる、請求項５に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項７】
前記記事セグメンタシステムにおける孤立ブロック規則が孤立ブロックを識別し、
該孤立ブロックがセクションスタータ孤立ブロックである場合には、該セクションスタータ孤立ブロックが、セクションセパレータのすぐ下にある孤立ブロックであるか、または、ページの最上部にある孤立ブロックであるときには、該孤立ブロックは別の識別されたブロックにリンクされ得、
候補ブロックの右の余白と、該候補ブロックの最下部が該セクションスタータ孤立ブロックの最上部余白の下にある該セクションスタータ孤立ブロックの左の余白との間に他のブロックがない場合にのみ、識別されたブロックが該候補ブロックである、請求項１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項８】
前記記事セグメンタシステムは、
前記候補ブロックを含む隣接行列に基づいて、複数のテキストブロックが同じ記事に属するか否かを決定するように構成された分類器システムと、
該隣接行列に基づいて記事を構築する記事生成器システムと
をさらに備える、請求項７に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
【請求項９】
印刷媒体ページを記事にセグメント化する方法であって、
マージと特徴比較とを利用して、印刷媒体画像からコンテンツのブロックを識別することと、
分類器アルゴリズムに基づいて、コンテンツのどのブロックが１つ以上の記事に属するのかを決定することと、
該分類器アルゴリズムを用いて、共通の割り当てられた見出しを伴うブロックを同じ記事に属すると決定し、割り当てられた見出しを伴わないブロックが孤立ブロックであると決定し、孤立ブロックが識別され、該孤立ブロックにリンクされ得る候補ブロックがあるか否かを決定することと、
分類器の結果を用いて、見出しブロックおよび本文ブロックを備える記事を構築することと
を含み、候補ブロックの最下部がセクションスタータ孤立ブロックの最上部余白より下側に位置を特定される場合、ブロックが候補ブロックである、方法。
【請求項１０】
第１の見出し段落と第２の見出し段落とをマージすることであって、該第１の見出し段落および該第２の見出し段落は、該第１の見出し段落および該第２の見出し段落内のテキストが整列されていない場合にはマージされない、ことと、
第１の本文段落と第２の本文段落とをマージすることであって、該第１の本文段落と該第２の本文段落とは、垂直近傍にあり、該第１の本文段落および第２の本文段落の左の余白および右の余白が整列されている場合にのみマージされる、ことと
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
特定の見出しブロックを本文ブロックに関連付けることをさらに包含し、該特定の見出しブロックの中間点が該本文ブロックの中間点の上側に位置し、該特定の見出しブロックは、該本文ブロックと水平方向に重なる、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
識別されたブロックに関連する複数の特徴を計算することをさらに含み、該計算することは、
ブロック境界ボックスの左上の角の座標、幅および高さに基づいてブロックの幾何学形状を生成することと、
該識別されたブロックの上側の最も近い見出しを識別し、見出しが存在する場合には、該識別されたブロックと該識別された最も近い見出しとの間に線が存在するか否かを決定することと
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
孤立ブロックを識別することをさらに包含し、
該孤立ブロックがセクションスタータ孤立ブロックである場合には、該セクションスタータ孤立ブロックが、セクションセパレータのすぐ下にある孤立ブロックであるか、または、ページの最上部にある孤立ブロックであるときには、該孤立ブロックは別の識別されたブロックにリンクされ得、
候補ブロックの右の余白と、該候補ブロックの最下部が該セクションスタータ孤立ブロックの最上部余白の下にある該セクションスタータ孤立ブロックの左の余白との間に他のブロックがない場合にのみ、識別されたブロックが該候補ブロックである、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記候補ブロックを含む隣接行列に基づいて、複数のテキストブロックが同じ記事に属するか否かを決定することと、
該隣接行列に基づいて記事を構築することと
をさらに包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な媒体であって、該プログラムがコンピュータにより実行されたときに、コンピュータに、印刷媒体ページを記事へとセグメント化する方法を実行させ、該方法は、
マージと特徴比較とを介して、印刷媒体画像からコンテンツのブロックを識別することと、
第１の見出し段落と第２の見出し段落とをマージすることあって、該第１の見出し段落および該第２の見出し段落は、該第１の見出し段落および該第２の見出し段落内のテキストが整列されていない場合にはマージされない、ことと、
第１の本文段落と第２の本文段落とをマージすることであって、該第１の本文段落と該第２の本文段落とは、垂直近傍にあり、該第１の本文段落および第２の本文段落の左の余白および右の余白が整列されている場合にのみマージされる、ことと、
特定の見出しブロックを本文ブロックに関連付けることであって、該特定の見出しブロックの中間点が該本文ブロックの中間点の上側に位置し、該特定の見出しブロックは、該本文ブロックと水平方向に重なる、ことと、
識別されたブロックに関連する複数の特徴を計算することであって、該計算することは、
ブロック境界ボックスの左上の角の座標、幅および高さに基づいてブロックの幾何学形状を生成することと、
該識別されたブロックの上側の最も近い見出しを識別し、見出しが存在する場合には、該識別されたブロックと該識別された最も近い見出しとの間に線が存在するか否かを決定することと
を含む、ことと、
分類器アルゴリズムに基づいて、コンテンツのどのブロックが１つ以上の記事に属するのかを決定することと、
該分類器アルゴリズムを用いて、共通の割り当てられた見出しを伴うブロックを同じ記事に属すると決定し、割り当てられた見出しを伴わないブロックが孤立ブロックであると決定し、孤立ブロックが識別され、該孤立ブロックにリンクされ得る候補ブロックがあるか否かを決定することと、
分類器の結果を用いて、見出しブロックおよび本文ブロックを備える記事を構築することと
を含み、候補ブロックの最下部がセクションスタータ孤立ブロックの最上部余白より下側に位置を特定される場合、ブロックが候補ブロックである、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、印刷された媒体素材のコンピュータ支援分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連技術）
コンピュータは、文書および印刷された素材の分析を行うか、またはこれを支援するために益々使用されるようになっている。このような分析は、文書内のテキストおよび画像の場所および相対的な配設の識別を含む。このような文書レイアウト分析は、多くの文書画像化用途において重要であり得る。例えば、文書レイアウト分析は、レイアウトに基づく文書検索の一部、光学式文字認織を使用したテキスト抽出、および電子的な文書画像変換の他の方法として使用することができる。しかしながら、このような分析および変換は、概して、ビジネスレターまたは単一欄の報告等の単純な文書に関して最良に機能し、レイアウトが複雑であるまたは変動するときには困難または実行不可能になる可能性がある。
【０００３】
新聞等の複雑な印刷された媒体素材は、しばしば、本文の欄、見出し、グラフィック画像、複数のフォントサイズを伴い、単一のページ上に相互に非常に近接して複数の記事および論理要素を含む。このような状況において光学式文字認織を利用しようという試みは、一般的に不満足であり、例えば、同じ記事からのものであるとして複数の欄からのテキストを適切に関連付けることができないこと、関連する見出しを伴わないテキスト領域またはページの境界を横断する記事を誤って関連付けること、および大きい見出しフォントをグラフィック画像として分類してしまうことを含む、広範囲にわたる数多くの誤りをもたらす。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、上述の不具合を緩和するシステムおよび／または方法が必要とされる。特に、印刷媒体素材を記事にセグメント化するために、複雑な欄型形式で提示される印刷媒体素材を認識し、分析する有効かつ効率的なアプローチが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書で具体化され、広義に説明される本発明の原理と一貫して、本発明の実施形態は、ブロックセグメンタと、記事セグメンタとを備える印刷媒体記事セグメント化システムを含む。ブロックセグメンタは、印刷媒体画像を受け取るように構成され、前景が分析されて、画像内の線およびガター（ｇｕｔｔｅｒ）の検出および識別をもたらす。さらに、ブロックセグメンタは、光学式文字認織分析、ならびに見出しブロックおよび本文ブロックを作成するブロック型識別器を行う。
【０００６】
記事セグメンタは、所与の一対のブロックが同じ記事に属するのか、異なる記事に属するのかを決定するために、見出しおよび本文ブロックを受け取るように構成される。次いで、同じ記事に属すると決定されたブロックは、単一の電子に基づく記事に組み立てられて、対応する見出しが存在する場合は、それとマージされる。
【０００７】
別の実施形態において、記事セグメンタは、分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）分類器機械学習アルゴリズムを使用して、ブロックを分類する。
【０００８】
別の実施形態において、記事セグメンタは、規則に基づく分類器アルゴリズムを使用して、ブロックを分類する。
【０００９】
本発明のさらなる実施形態、特徴、および利点、ならびに本発明の様々な実施形態の構造および動作は、添付図面を参照して以下に詳細に説明される。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
印刷媒体画像からコンテンツのブロックを識別および作成するブロックセグメンタと、
分類器アルゴリズムに基づいて、コンテンツのどのブロックが該印刷媒体画像の中の１つ以上の記事に属するのかを決定する記事セグメンタシステムと
を備える、印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目２）
上記ブロックセグメンタは、前景検出器システムをさらに備え、該前景検出器システムは、印刷媒体画像の前景を検出する、項目１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目３）
上記ブロックセグメンタは、線およびガターシステムをさらに備え、該線およびガターシステムは、上記印刷媒体画像上の線およびガターを識別する、項目１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目４）
上記ブロックセグメンタは、光学式文字認織（ＯＣＲ）エンジンをさらに備え、該光学式文字認織（ＯＣＲ）エンジンは、上記印刷媒体画像内の段落を識別する、項目３に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目５）
上記ブロックセグメンタは、チョッパシステムをさらに備え、該チョッパシステムは、上記線およびガターシステムによって識別された上記線およびガターに従って、上記印刷媒体画像の段落をセグメント化する、項目３に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目６）
上記ブロックセグメンタは、ブロック型識別器システムをさらに備え、該ブロック型識別器システムは、上記チョッパシステムの上記セグメント化された段落を本文、画像、および見出しのうちの少なくとも１つとしてさらに分類する、項目５に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目７）
上記ブロックセグメンタは、マージャシステムをさらに備え、該マージャシステムは、本文に対応する該ブロックセグメンタの上記セグメント化された段落を出力ブロックにマージする、項目６に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目８）
上記マージャシステムは、関連する見出しのセグメント化された段落の存在について、上記ブロック型識別器システムの上記本文のセグメント化された段落を分析する、項目７に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目９）
上記ブロックセグメンタは、特徴計算器システムをさらに備え、上記マージャシステムの上記出力ブロックは、
ブロック幾何学形状座標と、
ブロックの上側の最も下位の見出しと、
ブロックと関連する見出しとの間の線の存在と
のうちの少なくとも１つと関連付けられる、項目７に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目１０）
上記記事セグメンタシステムは、
分類器システムであって、上記分類器アルゴリズムは、複数のテキストブロックが同じ記事に属するか否かを決定し、それによって隣接行列を生成する分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）分類器機械学習アルゴリズムを含む、分類器システムと、
該隣接行列に基づいて記事を構築する記事生成器システムと
を備える、項目１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目１１）
上記記事セグメンタシステムは、
分類器システムであって、上記分類器アルゴリズムは、規則に基づく分類器を含み、該規則に基づく分類器は、複数のテキストブロックが同じ記事に属するか否かを決定し、それによって隣接行列を生成する、分類器システムと、
該隣接行列に基づいて記事を構築する記事生成器システムと
を備える、項目１に記載の印刷媒体記事セグメント化システム。
（項目１２）
印刷媒体ページを記事にセグメント化する方法であって、
印刷媒体画像からのコンテンツのブロックを識別することと、
分類器アルゴリズムに基づいて、コンテンツのどのブロックが１つ以上の記事に属するのかを決定することと
を含む、方法。
（項目１３）
前景検出および画像２値化を利用して、上記印刷媒体画像を処理することをさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
ガターおよび線を識別して位置を特定するために、上記印刷媒体画像を分析することをさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１５）
光学式文字エンジンを利用して、上記印刷媒体画像内の段落を検出することをさらに含む、項目１４に記載の方法。
（項目１６）
上記線およびガターによって、上記検出された段落をセグメント化することをさらに含む、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
上記セグメント化された段落を、本文、画像、または見出しのうちの１つとして分類することをさらに含む、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
上記セグメント化された段落をブロックにマージすることをさらに含む、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
関連する見出しのセグメント化された段落の存在について、上記本文のセグメント化された段落を分析することをさらに含む、項目１７に記載の方法。
（項目２０）
各ブロックについてブロック幾何学形状座標を関連付けることと、
各ブロックの上側に最も下位の見出しがあるか否かを決定することと、
各ブロックと関連する見出しとの間の線の存在を決定することと
をさらに含む、項目１８に記載の方法。
（項目２１）
上記分類器アルゴリズムは、分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）分類器機械学習アルゴリズムに基づく、項目１２に記載の方法。
（項目２２）
上記分類器アルゴリズムは、規則に基づく分類器アルゴリズムに基づいている、項目１２に記載の方法。
（項目２３）
コンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータ使用可能媒体は、コンピュータに印刷媒体ページを記事へとセグメント化させる制御論理がその中に記憶されており、該制御論理は、
該コンピュータに、印刷媒体画像からコンテンツのブロックを識別させる第１のコンピュータ可読プログラムコードと、
前景検出および画像２値化を利用して、該コンピュータに該印刷媒体画像を処理させる第２のコンピュータ可読プログラムコードと、
ガターおよび線を識別して位置を特定するために、該コンピュータに該印刷媒体画像を分析させる第３のコンピュータ可読プログラムコードと、
光学式文字エンジンを利用して、該コンピュータに該印刷媒体画像内の段落を検出させる第４のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、線およびガターによって該検出された段落をセグメント化させる第５のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、本文、画像、または見出しのうちの１つとして、該セグメント化された段落を分類させる第６のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、該セグメント化された段落をブロックにマージさせる第７のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、関連する見出しのセグメント化された段落の存在について、該本文のセグメント化された段落を分析させる第８のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、各ブロックについてブロック幾何学形状座標を関連付けさせる第９のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、各ブロックの上側に最も下位の見出しがあるか否かを決定させる第１０のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、各ブロックと関連する見出しとの間の線の存在を決定させる第１１のコンピュータ可読プログラムコードと、
該コンピュータに、分類器アルゴリズムに基づいて、コンテンツのどのブロックが１つ以上の記事に属するのかを決定させる第１２のコンピュータ可読プログラムコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
（項目２４）
印刷媒体ページを記事へとセグメント化するシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと連絡しているメモリとを備えており、該メモリは、該プロセッサに指示するための複数の処理命令を記憶しており、該処理命令は、
印刷媒体画像からコンテンツのブロックを識別することと、
前景検出および画像２値化を利用して、該印刷媒体画像を処理することと、
ガターおよび線を識別して位置を特定するために、該印刷媒体画像を分析することと、
光学式文字エンジンを利用して、該印刷媒体画像内の段落を検出することと、
線およびガターによって該検出された段落をセグメント化することと、
本文、画像、または見出しのうちの１つとして、該セグメント化された段落を分類することと、
該セグメント化された段落をブロックにマージすることと、
関連する見出しのセグメント化された段落の存在について、該本文のセグメント化された段落を分析することと、
各ブロックについてブロック幾何学形状座標を関連付けることと、
各ブロックの上側に最も下位の見出しがあるか否かを決定することと、
各ブロックと関連する見出しとの間の線の存在を決定することと、
分類器アルゴリズムに基づいて、隣接行列が作成される各ブロックを分類することと、
該隣接行列に基づいて、記事を識別することと
を含む、システム。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付図面は、本発明の実施形態を示すものであり、上述の一般的な説明および以下の実施形態の詳細な説明とともに、本発明の原理を説明するのに役立つ。図面中、
【図１】図１は、本発明の一実施形態による、印刷媒体ページを記事にセグメント化するためのシステムの一実装例を示す、システム図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態による、印刷媒体ページを記事にセグメント化するためのシステムの一実装例を示す、ブロックセグメンタのシステム図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態による、印刷媒体ページを記事にセグメント化するためのシステムの一実装例を示す、前景検出器のシステム図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態による、ガターおよび線検出のためのプロセスの一実施例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態による、印刷媒体ページを記事にセグメント化するためのシステムの一実装例を示す、記事セグメンタシステムのシステム図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態による、見出しおよび本文ブロックを示す、印刷媒体画像のコピーである。
【図７】図７は、本発明の一実施形態による、孤立ブロックを示す、印刷媒体画像のコピーである。
【図８】図８は、本発明の一実施形態による、印刷媒体ページを記事にセグメント化するための方法を示す、フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明は、印刷された媒体画像のセグメント化に関する。本発明の実施形態において、印刷媒体記事セグメント化システムは、ブロックセグメンタと、記事セグメンタとを備え、ブロックセグメンタは、印刷媒体画像を受け取って、見出しおよび本文のブロック対を生成するように構成される。記事セグメンタは、ブロック対を受け取って、関連するブロックを含む記事を生成するように構成される。
【００１２】
特定の構成、配設、およびステップが論じられるが、これは、説明の便宜上行われるに過ぎないことを理解されたい。当業者は、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、他の構成、配設、およびステップが使用され得ることを認識するであろう。当業者には、本発明が、様々な他の用途にも採用され得ることは明白である。
【００１３】
明細書における「ある実施形態」、「一実施形態」、「例示的な一実施形態」等の引用は、説明される実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、必ずしも全ての実施形態が、この特定の特徴、構造、または特性を含まなくてもよいことに留意されたい。さらに、このような句は、必ずしも同じ実施形態を参照しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が実施形態と関連して説明される時には、明示的に説明されているか否かに関わらず、そのような特徴、構造、または特性を組み込むことは、当業者の知識の範囲内である。
【００１４】
本発明は、本明細書において、特定の用途について例示的実施形態を参照して説明されるが、本発明はそれらに限定されないことを理解されたい。本明細書で提供される教示を利用できる当業者は、本発明の範囲内のさらなる修正、応用、および実施形態、ならびに本発明が非常に有用となるさらなる分野を認識するであろう。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態による、印刷媒体記事セグメント化システム１００の図である。システム１００は、印刷媒体１１０の入力断片を含み、そこから、印刷媒体画像１２０が得られる。印刷媒体画像１２０は、ブロックセグメンタ１３０および記事セグメンタ１４０によって処理され、それによって、記事データベース１５０の中に記憶される記事を作成する。
【００１６】
ブロックセグメンタ１３０は、主としてガターおよび線から構成される印刷媒体画像１２０上の構造化要素を検出することから始める。ガターおよび線は、一連のフィルタリングおよび画像形態学的演算を使用して、印刷媒体画像１２０上で識別され得る。ブロックセグメンタ１３０がガターおよび線を検出すると、印刷媒体画像１２０は、光学式文字認織方法で処理され、以前に検出されたガターおよび線によってチョップされて、見出しまたは本文ブロックとして識別される新しい組の段落をもたらす。
【００１７】
記事セグメンタ１４０は、見出しおよび本文ブロックを記事にグループ化するために、規則に基づくシステムを利用する。しかしながら、別の実施形態では、見出しおよび本文ブロックを記事にグループ化するために、分類および回帰ツリーの機械学習アルゴリズムが使用される。どちらの分類の実施形態も隣接行列を生成し得、ここで、Ａ（ｉ，ｊ）＝１であることは、ブロックｉとブロックｊとが同じ記事に属し、記事全体は、ブロックの推移閉包であることを意味する。
【００１８】
システム１００（その構成要素モジュールを含む）は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはあらゆるそれらの組み合わせの中に実装することができる。システム１００は、コンピュータ、ワークステーション、分散型計算システム、組込システム、スタンドアローンの電子デバイス、ネットワークデバイス、モバイルデバイス、セットトップボックス、テレビ、または他の種類のプロセッサもしくはコンピュータシステムが挙げられるが、これらに限定されない、あらゆる種類の処理デバイス（または複数のデバイス）に実装することができる。
【００１９】
一実施形態において、システム１００は、記事のデータベース１５０への記憶のために、記事を生成するか、または記事を識別するように演算し得る。別の実施形態において、記事データベース１５０の中の情報は、検索クエリーを履行するために、さらにアクセスされてもよい。例えば、遠隔ユーザは、ワールドワイドウェブを介して検索クエリーを入力してもよい。次いで、検索エンジン（図示せず）は、記事データベース１５０の情報について検索クエリーを履行してもよい。この情報はまた、従来技術において公知であるように、調査を容易にするために予め検索エンジンによって索引が付けられていてもよい。
【００２０】
（前景検出）
図２は、本発明の一実施形態による、ブロックセグメンタ１３０のより詳細な図を示す。ブロックセグメンタ１３０は、印刷媒体画像１２０を受信するように構成される。印刷媒体画像１２０は、最初に、前景検出器２１０によって分析される。印刷媒体画像は、時折、マイクロフィルム等の源から検索されるので、画像の背景は、極めてノイズが多い場合がある。加えて、背景および前景のグレーレベルは、ページによって、ページ内で、および複数ロールのマイクロフィルム間で、かなり変動し得る。このような変動のため、グローバル閾値化に基づく２値化は適さない。したがって、前景検出器２１０は、画像形態学的グレースケール再構築に基づいた分析を利用する。
【００２１】
図３は、本発明の一実施形態による、前景検出器２１０のより詳細な図を示す。この実施形態では、プリンタ媒体画像１２０は、前景が背景よりも白いことを想定している。別の実施形態では、必要に応じて、原画像は、背景よりも白い前景を達成するために、インバータ３１０によって反転されてもよい。背景または前景が一定のグレーレベルで生じることはないが、ここでは、前景と背景との間に最小コントラストレベル３１３があるものとみなされる。最小コントラストレベル３１３は、前景が背景よりも全く白くなかった場合、印刷媒体画像または反転された印刷媒体画像１２０から減算され、次いで形態学的グレースケール画像再構成器３２０に導かれるマーカー／シード画像をもたらす。マーカー／シード画像および印刷媒体画像１２０は、マスクとして、形態学的グレースケール画像再構成器３２０に入力される。次いで、形態学的グレースケール画像再構成器３２０の出力が、マスク画像から減算され、残りの画像は、背景の上側にピークまたはドームとして現れる。このように、前景検出器２１０は、ピーク検出器として作用する。前景検出器２１０の結果は、印刷媒体画像１２０の２値化画像である。
【００２２】
（光学式文字認織（ＯＣＲ））
図２において、印刷媒体画像１２０が前景検出器２１０によって処理されると、結果として生じる画像は、光学式文字認織（ＯＣＲ）エンジン２２０、ならびに線およびガター検出器２３０によって分析される。ＯＣＲエンジン２２０は、前景検出器２１０によって処理された印刷媒体画像１２０内の文字を認識するために第１の通過を行う。ＯＣＲエンジン２２０は、画像からのテキストとして認識される全てのブロックを処理する。例えば非常に大きい見出しフォントといったサイズに起因して、テキストではないと間違われたかもしれない文字の認識を試みるために、結果として生じる画像は、リスケーラ２２２によって縮小され、２分の１に小さくされて、その時点で、ＯＣＲエンジン２２０が、再び、付加的なテキストを認識することを試みる。この実施形態では、このプロセスは、ＯＣＲエンジン２２０によって最初に認識されなかった全ての大きいテキストを認識する試みにおいて、合計３回繰り返される。
【００２３】
別の実施形態では、撮像されたものは、リスケーラ２２２によって拡大され、２倍に大きくされて、ＯＣＲエンジン２２０が、そうしなければ認識され得なかった小さいテキストを認識する。この実施形態では、このプロセスは、ＯＣＲエンジン２２０によって最初に認識されなかった全ての小さいテキストを認識する試みにおいて、合計３回繰り返される。
【００２４】
（ガター検出）
印刷媒体画像内のガターは、垂直ガターまたは水平ガターのいずれかとして分類される。垂直ガターは、典型的に、印刷媒体画像１２０内のテキスト、見出し、または画像のブロックを分離する、背の高い幅の狭い白色の領域である。水平ガターは、典型的に、印刷媒体画像１２０内のテキスト、見出し、または画像のブロックを分離する、背の低い幅の広い白色の領域である。換言すれば、印刷媒体画像１２０の中のブロックは、ガターおよび／または線によって画定されて、境界が形成され得る。
【００２５】
一実施形態において、垂直ガターは、背の高い幅の狭い大部分が白色である領域内に位置する画素に応答する、背の高い幅の狭いフィルタを利用して検出される。印刷媒体画像１２０の中の斜行およびノイズの影響を最小化するために、画素を中心とする背の高い幅の狭い長方形の窓によって、印刷媒体画像１２０内の特定ピクセルが分析される。この斜行プロセスは、本発明の一実施形態による、斜行ロバストガターおよび線検出システム４００として図４に示される。調べられている画素は、図４において、「＋」印によってマークされ、背の高い幅の狭い長方形の窓４１０の中央に示される。背の高い幅の狭い長方形の窓４１０は、垂直ガター検出に対応し、暗色の領域４２０−Ｌおよび４２０−Ｒによって包囲された、主として白色の領域を取り囲む破線の外形で示されている。
【００２６】
調べられている特定の画素が、ガター（この実施例では、垂直ガター）に対応するか否かを決定するために、長方形の窓４１０が適用された後に、長方形の窓４１０内の各列上の白色の画素の数が計数される。黒画素に対する白画素の比率が、最小パーセンテージ閾値を上回る場合、列は、「白色」であるとみなされる。プロセスは、各列について繰り返される。長方形の窓４１０内の白色列の合計パーセンテージが、第２の閾値パーセント（例えば、９９％）を上回る場合、分析されている中央画素は、垂直ガター画素としてマークされる。
【００２７】
図４に示されるように、「＋」印で示される分析された画素は、長方形の窓４１０の中央にある。一実施例として、各列の最小パーセンテージ閾値が６６％である場合、図４において、１列あたり３つの画素があるので、各列内の画素のうちの２つまたは３つが白色である場合、列は「白色」であるとみなされる。したがって、図４の実施例において、長方形の窓４１０内の全ての列は、白色であると「みなされる」。この分析ステップの次のステップは、分析されている中央画素が垂直ガターとしてマークされるよう決定するように、白色列の合計パーセンテージが第２の閾値パーセンテージ（一例として、９９％）を上回るか否かを決定することである。この実施例において、「みなされた」白色列の合計パーセンテージが１００％であるので、これは、９９％という閾値例のパーセンテージを上回り、したがって、「＋」でマークされた中央画素は、垂直ガター画素としてマークされる。
【００２８】
図４において説明されるアプローチは、分析されている画素がガター画素としてマークされるように決定するために、長方形の窓４１０内の全ての画素が白色である必要はなく、したがって、ノイズ耐量を増大させる。加えて、このアプローチは、配置の変動を、図４の長方形の窓４１０内に示されているように許容することができるので、白色の画素が、正確な垂直整列を有する必要はない。長方形の窓４１０の幅および高さは、印刷媒体画像ページ１２０上の連結成分のモード高さの定数倍として、動的に選択される。一実施例として、印刷媒体画像１２０が新聞のものである場合、連結成分のモード高さは、一般的に、本文の線の高さに対応する。
【００２９】
同様の態様で、画素は、図４に示される背の高い幅の狭い長方形の窓の代わりに、背の低い幅の広い長方形の窓の使用によって、水平ガターとしてマークされるように分析することができる。全ての適用可能な画素が分析されると、ガター画像を得るために、垂直および水平のガター画素の結合が行われる。
【００３０】
（線検出）
線およびガター検出器２３０はまた、ガター検出のそれに類似した手法で線検出を行う。しかしながら、線は、しばしば、背の低い幅の狭い前景オブジェクトの断片で構成されるので、上記に説明されたフィルタに基づくアプローチは、必ずしもこのような線を検出するとは限らない。したがって、この実施形態では、線およびガター検出器２３０の演算において、以下の９つのステップのアプローチが利用される。
【００３１】
Ｌ１．垂直および水平の両方の線を検出するために、フィルタに基づく線検出を行う。結果として生じる線は、厳密な線と呼ばれる。
【００３２】
Ｌ２．入力画像から（ステップ１で検出された）全ての厳密な水平線を削除する。
【００３３】
Ｌ３．長方形の構造化要素によって結果として生じる画像に形態学的開放を行う。長方形の幅は、予期される最大の線幅に対応する。これは、構造的要素の幅よりも幅の狭い画像の全ての部分を排除する。
【００３４】
Ｌ４．ステップ２で得られた画像から上側の画像を減算する。この画像は、幅の狭い部分だけを有する。
【００３５】
Ｌ５．ステップ４の画像に形態学的閉鎖を行う。これは、背の低い幅の狭い断片の間の間隙を満たす。
【００３６】
Ｌ６．閉じた画像に連結成分分析を行う。所定の閾値よりも背の低い成分を削除する。結果は、（閉鎖した後において）その高さが閾値よりも大きい、幅の狭いオブジェクトである。
【００３７】
Ｌ７．マスクとしての２値画像およびマーカーとしてのステップ６からの画像によって、形態学的２値再構築を行う。これは、（閉鎖した後において）適度に背の高い少なくとも１つの幅の狭い部分を有する入力画像の中の全ての連結成分を生じさせる。
【００３８】
Ｌ８．画像に連結成分分析を行う。ステップ６の閾値よりも高いか、または厳密な垂直線との実質的な交差点を有する第２の閾値を超える高さを有する成分を保持する。したがって、保持される成分は、それら自体が実質的に高いか、または延びた厳密な線である。
【００３９】
Ｌ９．検出されたＯＣＲ単語と交差する線の部分を排除する。これは、テキストを通って延びる（スクラッチ等によって引き起こされる）疑似線を除去する。
【００４０】
この規則Ｌ１〜Ｌ９の実施例は、例示的なものであり、本発明を限定することを意図していない。この説明が与えられた当業者に明白であるように、線およびガターを検出するために、他の規則が使用されてもよい。
【００４１】
（ＯＣＲで生成した段落の細分化）
ガター検出器２３０によってガターおよび線が識別されたとき、結果は、ＯＣＲエンジン２２０によって返される段落にオーバーレイされる。チョッパ２４０は、印刷媒体画像１２０からのＯＣＲブロックの長方形の境界ボックスに対応する、一組のより小さいサブ画像を生成する。各サブ画像において、ガターまたは線に対応する全ての画素は、「白色」に設定され、結果として生じる画像に、連結成分分析が行われる。チョッパ２４０は、ガターおよび線がテキストのブロックを包囲するときは、常に、ＯＣＲ識別された段落をセグメント化する。このように、新しい一組の段落は、チョッパ２４０によって生成され、いかなるテキストも線またはガターにまたがらない。
【００４２】
（見出しおよび本文段落の識別）
ブロック型識別器２５０の目的は、見出しとみなされるテキストと、記事の本文の一部であるテキストとを区別することである。ＯＣＲエンジン２２０は、全てのテキスト文字を認識することを試みる。ＯＣＲエンジン２２０がブロックを文字を含むものとして識別できない場合、ＯＣＲエンジン２２０は、画像として該ブロックにタグを付す。しかしながら、印刷媒体画像１２０に見られるフォントサイズの大きな変動に起因して、ＯＣＲエンジン２２０は、大きいフォントを含有する段落およびブロックを画像と間違え得る。さらに、ブロック型識別器２５０は、テキストが比較的に大きいフォントおよび／または大部分が大文字から構成される場合、ＯＣＲエンジン２２０によってテキストとしてラベルが付されたブロックを、見出しとしてマークする。カットオフフォントサイズは、ブロック型識別器２５０によって決定され、印刷媒体画像１２０のページ全体を超えるフォントサイズのヒストグラムを生成する。
【００４３】
ＯＣＲエンジン２２０によって報告されたテキストのフォントサイズが正しいことを検証するために、ブロック型識別器２５０は、記号境界ボックスのサイズを、ＯＣＲエンジン２２０が報告したフォントサイズによって確認する。２つのフォントサイズが本質的に同等でない場合、このブロックは見出しとしてマークされない。
【００４４】
（マージを介したブロックの作成）
ブロック型識別器２５０の出力は、見出しまたは本文としてタグが付された一組の段落から構成される。この一組の段落から、マージャ２６０は、段落を、それぞれが一群の段落から構成される一組のブロックに組み合わせる。一実施例において、マージャ２６０は、以下の規則を使用して、このタスクを達成する。
【００４５】
Ｍ１．見出し段落は、他の見出し段落だけとマージすることができる。本文段落は、他の本文段落だけとマージすることができる。
【００４６】
Ｍ２．見出し段落は、段落内のテキストが整列されない場合、マージされない。整列は、個々の記号の基線点による最小二乗線にフィッティングさせて、フィッティングエラーを測定することによって決定される。
【００４７】
Ｍ３．垂直近傍（すなわち、いかなるブロックの介在も伴わずに、一方が他方の上側にある）である本文段落は、左および右の余白が本質的に整列している場合、マージされる。
【００４８】
Ｍ４．水平近傍の段落は、最上部および最下部の余白が本質的に整列している場合、マージされる。
【００４９】
Ｍ５．本文段落が線またはガターによって分離される場合、マージされない。見出し段落が垂直線によって分離される場合、それらはマージされない。しかしながら、見出し段落は、ガターまたは水平線を横断してマージすることができる。
【００５０】
この規則Ｍ１〜Ｍ５の実施例は、例示的なものであり、本発明を限定することを意図していない。この説明が与えられた当業者に明白であるように、マージのためのブロックを識別するために、他の規則が使用されてもよい。
【００５１】
（本文ブロックに対する見出しの割り当て）
マージャ２６０による上述の規則の実装例は、一組の見出しブロックおよび一組の本文ブロックの生成をもたらす。しかしながら、典型的に、本文ブロックは、見出しブロックと関連付けられる。したがって、マージャ２６０は、関連する見出しブロックの存在について、本文ブロックを分析する。マージャ２６０は、見出しブロックの中間点が本文ブロックの中間点の上側に位置し、かつ見出しブロックが本文ブロックと水平に重なる特定の見出しの候補として本文ブロックを識別することによって、１つ以上の本文ブロックに対する見出しブロックの関連付けを達成する。
【００５２】
多くの印刷媒体出版業者は、多数の見出しの真下に線を配置するので、見出しブロックを本文ブロックから分離する見出しの真下に水平線がない限り、最も下位の候補見出しブロックが、問題の本文ブロックの見出しとみなされる。しかしながら、他の介在線は、ブロックおよび見出しのリンクを外し、その時点で、本文ブロックは、いかなる関連する見出しブロックも伴わない、孤立したものとみなされる。
【００５３】
（特徴の計算）
特徴計算器２７０は、各識別されたブロックと関連付けられる複数の特徴を計算する。特徴計算器２７０は、左上の角座標から構成される各ブロックと関連付けられるブロックの幾何学形状、ならびにブロック境界ボックスの幅および高さを計算する。加えて、特徴計算器２７０は、ブロックの上側の最も下位の見出しを識別し、存在する場合は、ブロックと関連する見出しとの間に線があるか否かを識別する。全ての近傍のブロックについて、特徴計算器２７０は、２つのブロックを分離する線があるか否かを計算するが、これは、近傍のブロックが同じ記事に属しているか否かを決定する際に、記事セグメンタ１４０に必要である。次いで、ブロックセグメンタ１３０は、関連する幾何学形状を伴う出力ブロック２７２を作成する。
【００５４】
図２に示されるブロックセグメンタ１３０は、例示的なものであり、本発明を限定することを意図していない。例えば、ブロックセグメンタ１３０は、構成要素２１０〜２７０のそれぞれに限定されない。例えば、ＯＣＲエンジン２２０は、本明細書で説明されるブロックセグメンタ１３０から分離されてもよく、代わりに、単に前景検出器２１０およびチョッパ２４０と通信するだけでもよい。
【００５５】
（ＣＡＲＴ分類器）
図５は、本発明の一実施形態による、記事セグメンタ１４０のより詳細な図を示す。記事セグメンタ１４０は、ブロックセグメンタ１３０から出力ブロック２７２を受信するように構成される。記事セグメンタは、分類器５１０と、記事生成器５２０とを備える。
【００５６】
一実施形態において、分類器５１０は、所与の一対のブロックが同じ記事に属するか否かを決定するために、分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）分類器機械学習アルゴリズムを利用する。別の実施形態では、分類器５１０は、所与の一対のブロックが同じ記事に属するか否かを決定するために、規則に基づく分類アルゴリズムを利用する。
【００５７】
一実施形態において、分類器５１０は、ＣＡＲＴ分類器を使用し、分類器５１０は、近傍のブロック対が同じか、または異なる記事に属するか否かを決定するために、以下の情報を利用および比較する。
【００５８】
垂直近傍について
Ｖ１．ボックスの平均幅。
【００５９】
Ｖ２．ボックス間の距離。
【００６０】
Ｖ３．ボックス間の相対幅の差。
【００６１】
Ｖ４．ボックス間の左整列。
【００６２】
Ｖ５．ボックス間の右整列。
【００６３】
Ｖ１〜Ｖ５に加えて、見出しによって垂直近傍が分離されている場所。
【００６４】
Ｖ６．見出しの左余白と、２つのボックスの平均左余白との整列。
【００６５】
Ｖ７．見出しの右余白と、２つのボックスの平均右余白との整列。
【００６６】
Ｖ８．見出しの幅。
【００６７】
Ｖ９．見出しと最上部ボックスとの間の距離。
【００６８】
Ｖ１０．見出しと最下部ブロックとの間の距離。
【００６９】
Ｖ１１．見出しの高さ。
【００７０】
Ｖ１２．見出しの単語数。
【００７１】
Ｖ１３．見出しの平均フォントサイズ。
【００７２】
Ｖ１４．見出しの最大フォントサイズ。
【００７３】
水平近傍について
Ｈ１．ボックスの平均幅。
【００７４】
Ｈ２．ボックス間の距離。
【００７５】
Ｈ３．ボックス間の相対幅の差。
【００７６】
Ｈ４．ボックス間の最上部の整列。
【００７７】
Ｈ５．介在線の強度。
【００７８】
Ｈ１〜Ｈ５に加えて、水平近傍が、共有された見出しを有する場所。
【００７９】
Ｈ６．見出しの左余白と、左ボックスの左余白との整列。
【００８０】
Ｈ７．見出しの右余白と、右ボックスの右余白との整列。
【００８１】
Ｈ８．見出しの幅。
【００８２】
Ｈ９．見出しとボックスとの間の距離。
【００８３】
Ｈ１０．見出しの高さ。
【００８４】
Ｈ１１．見出しの単語数。
【００８５】
Ｈ１２．見出しの平均フォントサイズ。
【００８６】
Ｈ１３．見出しの最大フォントサイズ。
【００８７】
この規則Ｖ１〜Ｖ１４およびＨ１〜Ｈ１３の実施例は、例示的なものであり、本発明を限定することを意図していない。この説明が与えられた当業者に明白であるように、所与の一対のブロックが同じ記事に属するか否かを決定するために、他の規則が使用されてもよい。
【００８８】
ＣＡＲＴ分類器を利用する分類器５１０は、各印刷媒体画像１２０の表題について別々にトレーニングされて、トレーニングデータが生成され、用語頻度−逆文書頻度（ＴＦ―ＩＤＦ）言語の使用によって、近傍のブロックの全ての対の間で類似性測定が計算される。類似性が非常に高い場所では、ブロック対が正の例として使用され、類似性が低い場所では、ブロック対が負の例として使用される。
【００８９】
（規則に基づく分類器）
分類器５１０が規則に基づく分類器を使用する場合の一実施形態において、分類器５１０は、近傍のブロック対が同じ記事に属するか、異なる記事に属するかを決定するために、以下の規則を使用してもよい。
【００９０】
（共通の見出し規則：）
規則に基づく分類器アルゴリズムを使用して、分類器５１０は、共通の割り当てられた見出しを伴うブロックを同じ記事に属すると決定する。共通の割り当てられた見出しの実施例を図６に示す。
【００９１】
（孤立ブロック規則：）
規則に基づく分類器アルゴリズムを使用して、分類器５１０は、割り当てられた見出しを伴わないブロックを、孤立ブロックとみなされると決定する。孤立ブロックの実施例を図７に示す。
【００９２】
セクションスタータである孤立ブロックだけが、別のブロックにリンクされ得、セクションスタータの孤立ブロックは、セクションスタータの真下、またはページの最上部の孤立ブロックであると定義される。セクションセパレータは、複数の本文ブロック、見出し、および／または画像に架かる、線と定義される。
【００９３】
孤立ブロックが識別されると、分類器５１０は、孤立ブロックにリンクされ得る何らかの候補ブロックがあるか否かを決定する。ブロックは、その右余白と、セクションスタータの孤立ブロックの左余白との間に、いかなる他のブロックもない場合においてのみ、候補ブロックである。加えて、候補ブロックの最下部は、セクションスタータの孤立ブロックの最上部余白より下側でなければならない。この実施形態において、ブロックは、セクションスタータの孤立ブロックより完全に上側に位置を特定される場合、候補ブロックとみなされないが、候補ブロックは、セクションスタータの孤立ブロックより完全に下側に位置を特定される場合は、候補である。セクションスタータの孤立ブロックは、セクションセパレータの真上にある最上部の候補ブロックにリンクされる。
【００９４】
（記事の生成）
記事生成器５２０は、見出しブロックおよび本文ブロックを備える記事を構築するために、分類器５１０の結果を使用する。分類器５１０は、効果的に隣接行列Ａを生成し、Ａは、
【００９５】
【数１】
0005492205.tif 000002
であって、ブロックｉとブロックｊとが同じ記事に属するか否かに依存する。記事生成器５２０は、グラフ連結成分アルゴリズムを使用して、記事が同じ記事に属するブロックの推移閉包である場合に、記事の生成を完了する。
【００９６】
例えば、ブロック「Ａ」が見出しブロックであり、ブロック「Ｂ」がブロック「Ａ」の真下に位置を特定されるテキストブロックを伴い、ブロック「Ａ」と「Ｂ」との間にいかなる水平線も伴わない場合、ブロック「Ａ」とブロック「Ｂ」とは、ブロック「Ａ」で始まり、ブロック「Ｂ」に進む同じ記事であるとみなされる。さらに、一実施例として、ブロック「Ｂ」に隣接してブロック「Ｃ」があり、連続するテキストを伴う場合、ブロック「Ｃ」も同じ記事の一部とみなされて、ブロック「Ｂ」から連続する。したがって、グラフ連結アルゴリズムを使用して記事「ＡＢＣ」を表す隣接行列は、リンクされた「ＡＢ」ブロックとリンクされた「ＢＣ」ブロックとから構成される、以下の隣接行列として表される。
【００９７】
【表１】
0005492205.tif 000003
図８は、本発明の一実施形態による、印刷媒体ページ画像を記事にセグメント化する方法８００を示すフローチャートである。方法８００は、ステップ８０２で始まる。ステップ８０４において、印刷媒体画像は、前景画像を検出するために、前景検出および画像２値化を使用して処理される。ステップ８０６において、印刷媒体画像は、全ての水平および垂直のガターおよび線を、位置を特定するために分析される。ステップ８０８において、印刷媒体画像のテキスト領域は、光学的に文字が認識され（ＯＣＲ）、ＯＣＲによって認識されるにはテキストが大き過ぎる場合に、画像サイズが低減されて再びＯＣＲを通して検出される。ステップ８１０において、識別されたガターおよび線は、テキストがいかなるガターまたは線にもまたがらない、チョップされた段落を生成するために、光学式文字認識にかける。
【００９８】
ステップ８１２において、ステップ８１０のチョップされた段落は、識別されて、見出し、本文、または画像段落であるとしてタグを付けられる。ステップ８１４において、同じ種類の段落は、適切な場合、ブロックにマージされ、本文ブロックは、見出しブロックと関連付けられる。ステップ８１６において、位置およびサイズの特徴幾何学形状は、各ブロックと関連付けられる。ステップ８１８において、ブロックは、機械学習または規則に基づくアルゴリズムを使用して分類され、隣接行列をもたらす。ステップ８２０において、各記事に関連するブロックを組み合わせて完成記事を生成するために、ステップ８１８の隣接行列を使用して、隣接の決定が行われる。例えば、一実施形態において、同じ記事と関連付けられるブロックを組み合わせるために、隣接行列が使用されてもよい。方法８００は、ステップ８２２で終了する。
【００９９】
図１、２、３、４、５、６、７、および８のプロセスおよび方法は、ソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェアの中に、またはそれらのあらゆる組み合わせを使用して実装することができる。プログラム可能な論理が使用される場合、このような論理は、商業的に入手可能な処理プラットホームまたは特殊用途のデバイス上で実行することができる。例えば、上述のプロセスを実装するために、少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを使用することができる。
【０１００】
発明の概要および要約の項は、本発明者らによって検討されるような、本発明の全てではないが１つ以上の例示的な実施形態を説明し得、したがって、決して本発明および添付の図面を限定することを目的としない。
【０１０１】
特定の機能の実装およびその関係を例証する機能的構成要素を用いて、本発明を上記で説明している。これらの機能的構成要素の境界は、説明の便宜上、本明細書では任意に画定されている。特定の機能およびその関係が適切に実施される限り、代替境界を画定することができる。
【０１０２】
具体的実施形態の先述の説明は、本発明の一般概念から逸脱することなく、必要以上の実験を伴わずに、当技術分野内の知識を適用することによって、他者が種々の用途についてそのような具体的実施形態を容易に修正および／または適合させることができる、本発明の一般的性質を完全に明らかにする。したがって、そのような適合および修正は、本明細書で提示される教示および指導に基づいて、開示された実施形態の同等物の意味および範囲内となることを目的とする。本明細書の用語または表現が、教示および指導に照らして当業者によって解釈されるように、本明細書の表現または用語は、限定ではなく説明の目的によるものであると理解されたい。
【０１０３】
本発明の種々の実施形態を上記に説明してきたが、それらはほんの一例として提示されたものであり、限定するものではないことを理解されたい。当業者には、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、形態および細部の種々の変更を行うことができることは明白である。したがって、本発明の幅および範囲は、上記の例示的実施形態のうちのいずれかによって決して制限されるべきではないが、以下の請求項およびそれらの同等物のみに従って定義されるべきである。
【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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