(57)【要約】      （修正有）【課題】テキストを含むバイレベル文書画像の圧縮方法を提供する。【解決手段】文書画像は、各々が文書における字や数字等を表す記号画像に分割される。記号画像は複数のクラスに分類され、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスと関連する。分類は、ゾーニングプロファイル、サイドプロファイル、トポロジー統計及び下位画像モーメントを含む多数の画像特徴を用いて、分類される各記号を、既存のクラスのテンプレートと比較することにより行われる。これらの画像特徴は、許容値基準方法を用いて比較され、記号がテンプレートに一致するか否か決定される。分類の後、分類された記号が少ないいくつかのクラスは他のクラスに統合されうる。更に、クラスのテンプレート画像はダウンサンプルされ、テンプレート画像の最終サイズは、そのテンプレートの他のテンプレートとの混同可能性によって決まる。【選択図】図１
2014131277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト領域を含む文書を表す二値画像を圧縮する方法であって、
（ａ）前記テキスト領域を複数の記号画像に分割する工程であって、各記号画像はテキストの記号を表し、また、前記各記号画像は位置及びサイズを有する境界ボックスによって縁取られる工程と、
（ｂ）工程（ａ）で得られた前記各記号画像を複数のクラスの一つに分類する工程であって、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスによって表され、また、分類された前記各記号画像に対し、
（ｂ１）前記各記号画像を前記テンプレート画像と比較して互いに一致するか否か判断する工程であって、密度統計特徴、サイドプロファイル特徴、トポロジー統計特徴及び形状特徴を含む、前記各記号画像の複数の特徴を、前記テンプレート画像の対応する複数の特徴と比較する工程を含む工程と、
（ｂ２）工程（ｂ１）で一致がみられた場合、分類された前記各記号画像に関連して、一致した前記テンプレートに対応するクラスインデックスを記録する工程と、
（ｂ３）工程（ｂ１）で一致がみられなかった場合、分類された前記各記号画像の画像を新たなクラスの前記テンプレート画像として使用すると共に、クラスインデックスを前記新たなクラスに割り当てることにより、前記複数のクラスに新たなクラスを追加し、分類された前記各記号画像に関連して前記クラスインデックスを記録する工程と、
を有する工程と、
（ｃ）前記各クラスの前記テンプレート画像のサイズを最終サイズに変更する工程と、
（ｄ）圧縮画像データとして、前記複数のクラスの各々に対するサイズ変更された前記テンプレート画像及びその前記クラスインデックス、工程（ａ）で得た前記各記号画像に対する前記境界ボックスの位置及びサイズ、及び工程（ｂ２）又は（ｂ３）で得た前記各記号画像に対する前記クラスインデックスを記憶する工程と、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
工程（ａ）は、前記テキスト領域を複数の列に分割し、前記列を複数の単語に分割し、前記単語を複数の前記記号画像に分割する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記密度統計特徴はゾーニングプロファイル特徴を含み、前記形状特徴は下位モーメント特徴を含み、
工程（ｂ１）は、比較される前記テンプレート画像に対して、前記テンプレート画像の対応する特徴と異なる、前記各記号画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程を含み、
前記第１の相違数が第１の閾値以下であり、前記第２の相違数が第２の閾値以下であり、前記第３の相違数が第３の閾値以下であり、かつ、前記第４の相違数が第４の閾値以下である場合は、前記各記号画像及び前記テンプレート画像は互いに一致すると判断されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記密度統計特徴はゾーニングプロファイル特徴を含み、前記形状特徴は下位モーメント特徴を含み、
工程（ｂ１）は、比較される前記テンプレート画像に対して、前記テンプレート画像の対応する特徴と異なる、前記記号画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程を含み、
前記第１〜第４の相違数の合計が閾値以下である場合は、前記各記号画像及び前記テンプレート画像は互いに一致すると判断されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
工程（ｂ）の後であって工程（ｃ）の前に、工程（ｂ）において前記複数のクラスのうち第１のクラスに分類された前記記号画像の総数が閾値より低く、かつ、前記第１のクラスの分類の信頼度が他の閾値より低い場合は、前記第１のクラスを前記複数のクラスのうち第２のクラスに統合する工程を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
工程（ｃ）において、少なくともいくつかの前記テンプレート画像に対する前記最終サイズは互いに異なっており、
工程（ｃ）は、
（ｃ１）前記テンプレート画像の他の前記テンプレート画像との類似性測度を計算する工程と、
（ｃ２）計算された他の前記テンプレート画像との類似性測度に基づいて、前記テンプレート画像の前記最終サイズを決定する工程と、
（ｃ３）前記テンプレート画像のサイズを工程（ｃ２）で決定された前記最終サイズに変更する工程と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
工程（ｃ１）は、各一対の前記テンプレート画像に対して、
互いに異なる一対の前記テンプレート画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程と、
前記類似性測度として、前記第１〜第４の相違数を合計する工程と、
を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
テキスト領域を含む文書を表す二値画像を圧縮する方法であって、
（ａ）前記テキスト領域を複数の記号画像に分割する工程であって、各記号画像はテキストの記号を表し、また、前記各記号画像は位置及びサイズを有する境界ボックスによって縁取られる工程と、
（ｂ）工程（ａ）で得られた前記各記号画像を複数のクラスの一つに分類する工程であって、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスによって表され、また、分類された前記各記号画像に対し、
（ｂ１）前記各記号画像を前記テンプレート画像と比較して互いに一致するか否か判断する工程と、
（ｂ２）工程（ｂ１）で一致がみられた場合、分類された前記各記号画像に関連して、一致した前記テンプレートに対応する前記クラスインデックスを記録する工程と、
（ｂ３）工程（ｂ１）で一致がみられなかった場合、分類された前記各記号画像の画像を新たなクラスの前記テンプレート画像として使用すると共に、クラスインデックスを前記新たなクラスに割り当てることにより、前記複数のクラスに新たなクラスを追加し、分類された前記各記号画像に関連して前記クラスインデックスを記録する工程と、
を有する工程と、
（ｃ）前記各クラスの前記テンプレート画像のサイズを最終サイズに変更する工程であって、少なくともいくつかの前記テンプレート画像に対する前記最終サイズは互いに異なっており、
工程（ｃ）は、
（ｃ１）前記テンプレート画像の他の前記テンプレート画像との類似性測度を計算する工程と、
（ｃ２）計算された他の前記テンプレート画像との類似性測度に基づいて、前記テンプレート画像の前記最終サイズを決定する工程と、
（ｃ３）前記各テンプレート画像のサイズを工程（ｃ２）で決定された前記最終サイズに変更する工程と、
を有し、
（ｄ）圧縮画像データとして、前記複数のクラスの各々に対するサイズ変更された前記テンプレート画像及びその前記クラスインデックス、工程（ａ）で得た前記各記号画像に対する前記境界ボックスの位置及びサイズ、及び工程（ｂ２）又は（ｂ３）で得た前記各記号画像に対する前記クラスインデックスを記憶する工程と、
を有することを特徴とする方法。
【請求項９】
工程（ｃ１）は、各一対の前記テンプレート画像に対して、
互いに異なる一対の前記テンプレート画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び、前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程と、
前記類似性測度として、前記第１〜第４の相違数を合計する工程と、
を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
工程（ｂ）の後であって工程（ｃ）の前に、工程（ｂ）において前記複数のクラスのうち第１のクラスに分類された前記記号画像の総数が閾値より低く、かつ、前記第１のクラスの分類の信頼度が他の閾値より低い場合は、前記第１のクラスを前記複数のクラスのうち第２のクラスに統合する工程を更に含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
データ処理装置を制御するため、該データ処理装置にテキスト領域を含む文書を表す二値画像を圧縮するプロセスを実行させるように構成されたコンピュータ読取可能なプログラムコードを内蔵するコンピュータ使用可能な非一時的媒体を有するコンピュータプログラム製品であって、前記プロセスは、
（ａ）前記テキスト領域を複数の記号画像に分割する工程であって、各記号画像はテキストの記号を表し、また、前記各記号画像は位置及びサイズを有する境界ボックスによって縁取られる工程と、
（ｂ）工程（ａ）で得られた前記各記号画像を複数のクラスの一つに分類する工程であって、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスによって表され、また、分類された前記各記号画像に対し、
（ｂ１）前記各記号画像を前記テンプレート画像と比較して互いに一致するか否か判断する工程であって、密度統計特徴、サイドプロファイル特徴、トポロジー統計特徴及び形状特徴を含む、前記各記号画像の複数の特徴を、前記テンプレート画像の対応する複数の特徴と比較する工程を含む工程と、
（ｂ２）工程（ｂ１）で一致がみられた場合、分類された前記各記号画像に関連して、一致した前記テンプレートに対応するクラスインデックスを記録する工程と、
（ｂ３）工程（ｂ１）で一致がみられなかった場合、分類された前記各記号画像の画像を新たなクラスの前記テンプレート画像として使用すると共に、クラスインデックスを前記新たなクラスに割り当てることにより、前記複数のクラスに新たなクラスを追加し、分類された前記各記号画像に関連して前記クラスインデックスを記録する工程と、
を有する工程と、
（ｃ）前記各クラスの前記テンプレート画像のサイズを最終サイズに変更する工程と、
（ｄ）圧縮画像データとして、前記複数のクラスの各々に対するサイズ変更された前記テンプレート画像及びその前記クラスインデックス、工程（ａ）で得た前記各記号画像に対する前記境界ボックスの位置及びサイズ、及び工程（ｂ２）又は（ｂ３）で得た前記各記号画像に対する前記クラスインデックスを記憶する工程と、
を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項１２】
工程（ａ）は、前記テキスト領域を複数の列に分割し、前記列を複数の単語に分割し、前記単語を複数の前記記号画像に分割する工程を含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３】
前記密度統計特徴はゾーニングプロファイル特徴を含み、前記形状特徴は下位モーメント特徴を含み、
工程（ｂ１）は、比較される前記テンプレート画像に対して、前記テンプレート画像の対応する特徴と異なる、前記各記号画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程を含み、
前記第１の相違数が第１の閾値以下であり、前記第２の相違数が第２の閾値以下であり、前記第３の相違数が第３の閾値以下であり、かつ、前記第４の相違数が第４の閾値以下である場合は、前記各記号画像及び前記テンプレート画像は互いに一致すると判断されることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
前記密度統計特徴はゾーニングプロファイル特徴を含み、前記形状特徴は下位モーメント特徴を含み、
工程（ｂ１）は、比較される前記テンプレート画像に対して、前記テンプレート画像の対応する特徴と異なる、前記記号画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程を含み、
前記第１〜第４の相違数の合計が閾値以下である場合は、前記各記号画像及び前記テンプレート画像は互いに一致すると判断されることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
工程（ｂ）の後であって工程（ｃ）の前に、工程（ｂ）において前記複数のクラスのうち第１のクラスに分類された前記記号画像の総数が閾値より低く、かつ、前記第１のクラスの分類の信頼度が他の閾値より低い場合は、前記第１のクラスを前記複数のクラスのうち第２のクラスに統合する工程を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
工程（ｃ）において、少なくともいくつかの前記テンプレート画像に対する前記最終サイズは互いに異なっており、
工程（ｃ）は、
（ｃ１）前記テンプレート画像の他の前記テンプレート画像との類似性測度を計算する工程と、
（ｃ２）計算された他の前記テンプレート画像との類似性測度に基づいて、前記テンプレート画像の前記最終サイズを決定する工程と、
（ｃ３）前記テンプレート画像のサイズを工程（ｃ２）で決定された前記最終サイズに変更する工程と、
を有することを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
工程（ｃ１）は、各一対の前記テンプレート画像に対して、
互いに異なる一対の前記テンプレート画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程と、
前記類似性測度として、前記第１〜第４の相違数を合計する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
データ処理装置を制御するため、該データ処理装置にテキスト領域を含む文書を表す二値画像を圧縮するプロセスを実行させるように構成されたコンピュータ読取可能なプログラムコードを内蔵するコンピュータ使用可能な非一時的媒体を有するコンピュータプログラム製品であって、前記プロセスは、
（ａ）前記テキスト領域を複数の記号画像に分割する工程であって、各記号画像はテキストの記号を表し、また、前記各記号画像は位置及びサイズを有する境界ボックスによって縁取られる工程と、
（ｂ）工程（ａ）で得られた前記各記号画像を複数のクラスの一つに分類する工程であって、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスによって表され、また、分類された前記各記号画像に対し、
（ｂ１）前記各記号画像を前記テンプレート画像と比較して互いに一致するか否か判断する工程と、
（ｂ２）工程（ｂ１）で一致がみられた場合、分類された前記各記号画像に関連して、一致した前記テンプレートに対応する前記クラスインデックスを記録する工程と、
（ｂ３）工程（ｂ１）で一致がみられなかった場合、分類された前記各記号画像の画像を新たなクラスの前記テンプレート画像として使用すると共に、クラスインデックスを前記新たなクラスに割り当てることにより、前記複数のクラスに新たなクラスを追加し、分類された前記各記号画像に関連して前記クラスインデックスを記録する工程と、
を有する工程と、
（ｃ）前記各クラスの前記テンプレート画像のサイズを最終サイズに変更する工程であって、少なくともいくつかの前記テンプレート画像に対する前記最終サイズは互いに異なっており、
工程（ｃ）は、
（ｃ１）前記テンプレート画像の他の前記テンプレート画像との類似性測度を計算する工程と、
（ｃ２）計算された他の前記テンプレート画像との類似性測度に基づいて、前記テンプレート画像の前記最終サイズを決定する工程と、
（ｃ３）前記各テンプレート画像のサイズを工程（ｃ２）で決定された前記最終サイズに変更する工程と、
を有し、
（ｄ）圧縮画像データとして、前記複数のクラスの各々に対するサイズ変更された前記テンプレート画像及びその前記クラスインデックス、工程（ａ）で得た前記各記号画像に対する前記境界ボックスの位置及びサイズ、及び工程（ｂ２）又は（ｂ３）で得た前記各記号画像に対する前記クラスインデックスを記憶する工程と、
を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
工程（ｃ１）は、各一対の前記テンプレート画像に対して、
互いに異なる一対の前記テンプレート画像の前記ゾーニングプロファイル特徴の数、前記サイドプロファイル特徴の数、前記トポロジー統計特徴の数、及び、前記下位モーメント特徴の数をそれぞれ表す、第１、第２、第３及び第４の相違数を計算する工程と、
前記類似性測度として、前記第１〜第４の相違数を合計する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
工程（ｂ）の後であって工程（ｃ）の前に、工程（ｂ）において前記複数のクラスのうち第１のクラスに分類された前記記号画像の総数が閾値より低く、かつ、前記第１のクラスの分類の信頼度が他の閾値より低い場合は、前記第１のクラスを前記複数のクラスのうち第２のクラスに統合する工程を更に含むことを特徴とする請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像圧縮方法に関し、特に、テキストを含む文書画像の圧縮方法と、その文書認証への適用に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキスト、グラフィクス、ピクチャ等を含みうるオリジナルデジタル文書は、多くの場合、印刷され、印刷されたハードコピーは配布、複製等され、その後、走査されてデジタル形式に戻る。走査デジタル文書の認証とは、走査文書がオリジナルデジタル文書の真正の複製であるか否か、すなわち、文書がハードコピー形式だった間に改変されたか否かを判断することである。改変は、意図的な試み又は偶然の事故によって起こりうる。閉ループプロセスにおける文書認証とは、文書自体の上に認証データを有する印刷文書を生成し、走査文書から抽出した認証データを用いて再走査された文書を認証することをいう。そのような印刷文書は、印刷文書上にあるもの以外に内容の認証のための情報を要しないことから、自己認証型と言われている。
【０００３】
バーコード、特に二次元（２ｄ）バーコードを用いた自己認証型文書の生成方法が提案されている。具体的に、そのような方法は、文書の内容（テキスト、グラフィクス、ピクチャ等）を処理して、文書内容の表示である認証データに変換し、該認証データを２ｄバーコード（認証バーコード）に符号化し、該バーコードをオリジナル文書内容と同じ記録媒体に印刷する工程を含む。これにより自己認証型文書が得られる。このような印刷文書を認証するために、文書は走査され、走査画像が得られる。また、認証バーコードも走査され、そこに含まれる認証データが抽出される。その後、走査画像は処理され、認証データと比較されて、印刷文書のいずれかの部分が改変されているか、すなわち、文書が真正であるか否かが判断される。一部の認証技術は、何が改変されたか、及び／又はどこが改変されたかを判断することが可能であり、一部の認証技術は、単に改変があったか否かを判断するのみである。
【０００４】
ＪＢＩＧ２は、バイレベル画像、特にテキストを含む文書画像の圧縮の国際規格である。それはパターンマッチング及び代入法を利用しており、これにより画像は複数の記号に分割され、記号辞書が作られる。文書画像の各記号は辞書における記号と適合し、辞書エントリの索引及び該画像における記号の場所及びサイズにより符号化される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、バイレベル画像、特にテキストを含む文書画像を圧縮する改善された圧縮方法を対象とする。
【０００６】
本発明の目的は、テキストを含む文書のための効率的な画像圧縮方法を提供することにある。
【０００７】
本発明の他の目的は、認証情報を有する自己認証型印刷文書を生成する方法を提供することにある。
【０００８】
本発明の追加的な特徴及び利点は以下の記載において述べられ、その一部は当該記載から明らかであるか、本発明の実施により知るところとなる。本発明の目的及び他の利点は、明細書の記載、特許請求の範囲、及び添付図面で詳しく示された構造により実現され、取得される。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
これらの及び／又は他の目的を達成するために、具現化され広く記載されているように、本発明は、テキスト領域を含む文書を表す二値画像を圧縮する方法であって、（ａ）前記テキスト領域を複数の記号画像に分割する工程であって、各記号画像はテキストの記号を表し、また、前記各記号画像は位置及びサイズを有する境界ボックスによって縁取られる工程と、（ｂ）工程（ａ）で得られた前記各記号画像を複数のクラスの一つに分類する工程であって、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスによって表され、また、分類された前記各記号画像に対し、（ｂ１）前記各記号画像を前記テンプレート画像と比較して互いに一致するか否か判断する工程であって、密度統計特徴、サイドプロファイル特徴、トポロジー統計特徴及び形状特徴を含む、前記各記号画像の複数の特徴を、前記テンプレート画像の対応する複数の特徴と比較する工程を含む工程と、（ｂ２）工程（ｂ１）で一致がみられた場合、分類された前記各記号画像に関連して、一致した前記テンプレートに対応するクラスインデックスを記録する工程と、（ｂ３）工程（ｂ１）で一致がみられなかった場合、分類された前記各記号画像の画像を新たなクラスの前記テンプレート画像として使用すると共に、クラスインデックスを前記新たなクラスに割り当てることにより、前記複数のクラスに新たなクラスを追加し、分類された前記各記号画像に関連して前記クラスインデックスを記録する工程と、を有する工程と、（ｃ）前記各クラスの前記テンプレート画像のサイズを最終サイズに変更する工程と、（ｄ）圧縮画像データとして、前記複数のクラスの各々に対するサイズ変更された前記テンプレート画像及びその前記クラスインデックス、工程（ａ）で得た前記各記号画像に対する前記境界ボックスの位置及びサイズ、及び工程（ｂ２）又は（ｂ３）で得た前記各記号画像に対する前記クラスインデックスを記憶する工程と、を有する方法を提供する。
【００１０】
一部の実施形態では、前記密度統計特徴はゾーニングプロファイル特徴を含み、前記形状特徴は下位モーメント特徴を含む。
【００１１】
他の側面では、本発明は、テキスト領域を含む文書を表す二値画像を圧縮する方法であって、（ａ）前記テキスト領域を複数の記号画像に分割する工程であって、各記号画像はテキストの記号を表し、また、前記各記号画像は位置及びサイズを有する境界ボックスによって縁取られる工程と、（ｂ）工程（ａ）で得られた前記各記号画像を複数のクラスの一つに分類する工程であって、各クラスはテンプレート画像及びクラスインデックスによって表され、また、分類された前記各記号画像に対し、（ｂ１）前記各記号画像を前記テンプレート画像と比較して互いに一致するか否か判断する工程と、（ｂ２）工程（ｂ１）で一致がみられた場合、分類された前記各記号画像に関連して、一致した前記テンプレートに対応する前記クラスインデックスを記録する工程と、（ｂ３）工程（ｂ１）で一致がみられなかった場合、分類された前記各記号画像の画像を新たなクラスの前記テンプレート画像として使用すると共に、クラスインデックスを前記新たなクラスに割り当てることにより、前記複数のクラスに新たなクラスを追加し、分類された前記各記号画像に関連して前記クラスインデックスを記録する工程と、を有する工程と、（ｃ）前記各クラスの前記テンプレート画像のサイズを最終サイズに変更する工程であって、少なくともいくつかの前記テンプレート画像に対する前記最終サイズは互いに異なっており、工程（ｃ）は、（ｃ１）前記テンプレート画像の他の前記テンプレート画像との類似性測度を計算する工程と、（ｃ２）計算された他の前記テンプレート画像との類似性測度に基づいて、前記テンプレート画像の前記最終サイズを決定する工程と、（ｃ３）前記各テンプレート画像のサイズを工程（ｃ２）で決定された前記最終サイズに変更する工程と、を有し、（ｄ）圧縮画像データとして、前記複数のクラスの各々に対するサイズ変更された前記テンプレート画像及びその前記クラスインデックス、工程（ａ）で得た前記各記号画像に対する前記境界ボックスの位置及びサイズ、及び工程（ｂ２）又は（ｂ３）で得た前記各記号画像に対する前記クラスインデックスを記憶する工程と、を有する方法を提供する。
【００１２】
他の側面では、本発明は、データ処理装置を制御するため、該データ処理装置に上記方法を実施させるように構成されたコンピュータ読取可能なプログラムコードを内蔵するコンピュータ使用可能な非一時的媒体（例えば、メモリ又は記憶デバイス）を有するコンピュータプログラム製品を提供する。
【００１３】
上述した概要及び以下の詳細な説明は共に、例示的かつ説明的なものであって、特許請求の範囲に記載された本発明について更なる説明を提供することを意図するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態による、テキストを含む文書画像を圧縮する画像圧縮方法を概略的に示す図である。
【図２】本発明の実施形態による、種々の画像特徴を用いて２つの記号画像を比較する工程を概略的に示す図である。
【図３】本発明の実施形態による画像圧縮方法を適用することができる、印刷画像の生成及び認証工程を概略的に示す図である。図３（ａ）は文書画像を処理して圧縮画像データを生成し、認証データを符号化したバーコードと共に文書を印刷する方法を示す。図３（ｂ）はバーコードにおいて符号化された圧縮画像データを用いて走査文書を認証する方法を示す。
【図４】記号比較において用いられうる２つの記号の例示的なサイドプロファイルを描く図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
ここに記載される方法は、プロセッサ、メモリ及び記憶デバイスを含むデータ処理システムにおいて実施されることができる。データ処理システムは、プリンタ、スキャナ、コピー機及び／又は多機能デバイスに接続された単独型コンピュータであってもよく、又は、プリンタ、スキャナ、コピー機又は多機能デバイスに含まれていてもよい。データ処理システムは、記憶デバイスに記憶されたコンピュータプログラムを実施するプロセッサにより上記方法を実施する。一の側面では、本発明はデータ処理システムにより実施される方法である。他の側面では、本発明は、データ処理装置を制御するためにコンピュータ読取可能なプログラムコードを内蔵するコンピュータ使用可能な非一時的媒体（記憶デバイス）に具現化されるコンピュータプログラム製品である。他の側面では、本発明はデータ処理システムである。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態による、テキストを含む文書画像を圧縮する画像圧縮方法を概略的に示す図である。まず、電子文書画像が取得される（ステップＳ１０１）。ここで、「画像」とはビットマップ画像であり、各画像画素は２進値、グレースケール値、又はカラー値を有しうる。文書画像とは、グラフィクスやピクチャ等の非テキスト内容も含みうるが、その内容に相当量のテキストを含む画像である。文書画像は、ハードコピー文書の走査、カメラによるハードコピー文書の写真撮影、他の電子文書からの電子的な文書の生成、外部ソースからの受信等によって取得されうる。文書画像は任意に前処理されてもよく、前処理は、ノイズ除去（すなわち、小さく、孤立した黒色ドットの除去）、歪み除去、及び／又は、画像がカメラで生成された場合はパースペクティブディストーションの補正を含みうる（ステップＳ１０２）。これらの工程は、テキスト文書は通常均一で何もない背景を有し、テキストの列が概して水平又は垂直である望ましい向きを有し、無限遠からの正面奥行きを有するとの前提において実行される。
【００１７】
文書画像のテキスト領域及び非テキスト（例えば、ピクチャ、グラフィクス）領域は分離され（ステップＳ１０３）、その後、テキスト領域は二値化されて二値画像が生成される（ステップＳ１０４）。いかなる適切なテキスト分離方法及び二値化方法が使用されてもよい。二値化テキスト領域はテキストの列に分割され（ステップＳ１０５）、それらの列は単語に分割され（ステップＳ１０６）、それらの単語は更に記号に分割される（ステップＳ１０７）。各記号は、字（ｌｅｔｔｅｒ）、数字、又は他の何らかの符号等の文字（ｃｈａｒａｃｔｅｒ）であり、画像パッチによって表される。本明細書において、用語「単語（ｗｏｒｄｓ）」及び「記号（ｓｙｍｂｏｌｓ）」とは、単語又は記号に対応する画像パッチのことであり、アスキー（ＡＳＣＩＩ）表現による単語又は記号ではないことに留意されたい。列分割は、例えば、水平投影プロファイル又はテキスト領域の画像の連結成分を解析することにより、又は他の適切な方法によってなされうる。単語及び記号分割は、例えば、モルフォロジカル演算及び連結成分解析、又は他の適切な方法によってなされうる。分割の結果、各テキスト列、単語及び記号に対する境界ボックスが得られる。境界ボックスは、各テキスト列、単語又は記号の境界となるボックスである。各境界ボックスは、その位置及びサイズによって定義される。
【００１８】
その後、各記号はテンプレートによって表される複数のクラスの一つに分類される（ステップＳ１０８〜Ｓ１１１）。テンプレートは、文書画像において固有の記号の画像である。テンプレートのコレクション（辞書と呼ばれることがある）が文書画像に対して設定され、辞書における各テンプレートは、後述のように、特徴の組合せで判断すると、他のテンプレートと相違している。辞書における各テンプレートは、対応するクラスインデックスを有する。分類工程において、分類される記号は既に辞書にある各テンプレートと比較され、分類される記号がテンプレートのいずれかと一致するか否か判断される（ステップＳ１０８）。一致がみられた場合（ステップＳ１０９で「Ｙｅｓ」）、その記号は一致したテンプレートによって表されるクラスに分類され、対応するクラスインデックスが、分類される記号の境界ボックス（位置及びサイズ）と共に記録される（ステップＳ１１０）。比較工程において複数の一致がみられた場合は、その記号は最も一致するクラスに分類される。一致がみられなかった場合（ステップＳ１０９で「Ｎｏ」）、その記号は、該記号に割り当てられた新たなクラスインデックスと共に、新たなテンプレートとして辞書に追加され（ステップＳ１１１）、新たに追加されたクラスのクラスインデックス及び該記号の境界ボックスが記録される（ステップＳ１１０）。文書に対する辞書は、初めは空であり、文書画像の記号が処理されるときにこのように構成されていく。ステップＳ１０８〜Ｓ１１１は文書画像のすべての記号が処理されるまで繰り返される。
【００１９】
比較工程Ｓ１０８は、記号の多くの画像特徴の組合せを用いる。この特徴は、例えば、ゾーニングプロファイル、サイドプロファイル、トポロジー統計、下位画像モーメント等を含む。
【００２０】
ゾーニングプロファイルは、記号の画素ブロック（例えば、１００×１００画素ブロック）を、ｍ×ｎ区域（縦にｍ区域及び横にｎ区域）等の多数の区域に分割することによって生成される。該区域の平均密度が、ゾーニングプロファイルと呼ばれるｍ×ｎマトリクスを形成する。
【００２１】
記号のサイドプロファイルは、境界ボックスの一面、例えば、左、右、上、下からみた記号の分析結果である。図４は、２つの記号「ａ」及び「Ａ」と、それらの４つのサイドプロファイルを描いている。サイドプロファイルは、比較のために正規化（例えば、０と１の間に）されることができ、正規化は、未加工のサイドプロファイルを、（左及び右プロファイルに対しては）記号の高さ、又は（上又は下プロファイルに対しては）記号の幅で分割することによりなされる。サイドプロファイルは、記号の高さ又は幅の画素数より少ないビン数に入れられてもよい。
【００２２】
記号のトポロジー統計は、例えば、記号における穴の数、分岐点の数、端点の数等を含みうる。記号の分岐点は、記号の骨格上の点であって、少なくとも隣り合う３つが該骨格上にある点である。記号の端点は、記号の骨格上の点であって、隣り合うもののうち唯一つが該骨格上にある点である。例えば、記号「６」は一つの穴、１つの分岐点及び１つの端点を有し、記号「ａ」は１つの穴、２つの分岐点及び２つの端点を有する。
【００２３】
一般的画像モーメントは下記のように定義される。
【数１】
2014131277.tif 000003
ただし、ｆ（ｘp，ｙq）はｘp及びｙqの関数であり、Ｈ及びＷは画像の高さ及び幅であり、Ｉ（ｘ，ｙ）は（ｘ，ｙ）における画像画素値である。ｆ（ｘp，ｙq）の具体的な形式によって、幾何モーメント、ツェルニケモーメント、チェビシェフモーメント、クラウチュークモーメント等、文献に記載された多くのモーメントが存在する。下位モーメントとは、位数（（ｐ＋ｑ）で表される）が低い、例えば５より低い等のモーメントである。下位モーメントは、高位モーメントと比較して、小さい画像の歪みに対して感度が低い。これらのモーメントは、好ましくは正規化される。
【００２４】
種々の異なるやり方が、分類される記号と辞書における記号テンプレートの上記画像特徴を用いた比較に用いられうる。一の例では、各特徴の差異測定が計算され、差異測定のための閾値が設定される。特徴の差異測定が対応する閾値を越える場合は、残りの特徴を評価することなく、そのテンプレートを不一致と判断し、次のテンプレートとの比較にいくようにして、複数の特徴が順次評価されうる。他の例では、全体の差異測定を複数の特徴の差異測定から計算してもよく、閾値は一致の判断に用いられる。特徴を組み合わせる他の方法が用いられてもよい。一つのやり方として、特徴の組合せを用いた許容値基準比較を下記に詳細に記載する。
【００２５】
記号ごとに、特徴の各カテゴリに対して、多数の特徴値を計算しうる。
ゾーニングプロファイル：（ｚ1，ｚ2，(，ｚk）ｋ個の特徴値
サイドプロファイル：（ｓ1，ｓ2，(，ｓn）ｎ個の特徴値
トポロジー統計：（ｔ1，ｔ2，(，ｔp）ｐ個の特徴値
下位画像モーメント：（ｍ1，ｍ2，(，ｍq）ｑ個の特徴値
【００２６】
特徴値の総数は（ｋ＋ｎ＋ｐ＋ｑ）である。特徴の各カテゴリに対して、一以上の許容範囲を設定してもよい。例えば、１つの許容範囲Ｌzをゾーニングプロファイルカテゴリのすべての特徴値に対して設定し、他の１つの許容範囲Ｌsをサイドプロファイルカテゴリのすべての特徴値に対して設定し、更に、他の１つの許容範囲Ｌmを下位画像モーメントカテゴリのすべての特徴値に対して設定してもよい。トポロジー統計カテゴリに対しては、特徴値がかなり変動するので、複数の許容範囲（Ｌt1，Ｌt2，(，Ｌtp）を設定することが好ましい。或いは、各カテゴリの各特徴値が独自の許容範囲を有してもよい。その場合、（ｋ＋ｎ＋ｐ＋ｑ）の許容範囲の合計が（ｋ＋ｎ＋ｐ＋ｑ）の特徴値の合計に対して設定される。許容範囲は予め設定されてもよく、又は、異なるフォント及びサイズの多数の記号画像サンプルを用いた統計的分析又は種々の機械学習方法によって経験的に決定されてもよい。
【００２７】
分類される各記号について、その複数の特徴値が既存の各テンプレートの特徴値と比較される。各特徴について、下記であるか否かが判断される（方程式１）。
【数２】
2014131277.tif 000004
ただし、ｘは分類される記号の特徴値であり、ｘ0は比較される既存のテンプレートの対応する特徴値であり、Lは特徴値の許容値である。すなわち、記号及びテンプレートの特徴値の差異が、テンプレートの特徴値の所与の割合（Ｌ）より大きい場合は、この特徴値は許容値を超えていると判断される。許容値を超えた特徴値の数（便宜上、相違特徴数あるいはＮＤと称する）は、特徴の各カテゴリにおいて累積される。
【００２８】
記号画像がテンプレート画像と同じであるか相違するかは、これらのＮＤ値を用いた多くの方法によって判断されうる。１つの実施では、少なくとも１つのカテゴリに対する相違特徴数が、そのカテゴリにおける特徴数の所与の割合より大きい場合は、分類される記号はテンプレートと相違するとみなされる（方程式２）。
【数３】
2014131277.tif 000005
ただし、ＮＤz，ＮＤs，ＮＤt及びＮＤmは、４つのカテゴリ（ゾーニングプロファイル、サイドプロファイル、トポロジー統計及び下位画像モーメント）それぞれの相違特徴数であり、ＴND,z，ＴND,s，ＴND,t及びＴND,mは対応する相違数の閾値である。これらの閾値は、対応するカテゴリにおける特徴値の数の割合として設定されうる。例えば、ＴND,zはｋの所定の割合等として設定されうる。４つのカテゴリのすべての又は一部の割合は同一であってもよい。ｋ，ｎ，ｐ及びｑの値はあらかじめわかるので、閾値をこれらの数の所定の割合として設定することは、閾値を所定の値に設定することに相当する。許容範囲Ｌと同様に、これらの閾値はあらかじめ決定されてもよく、異なるフォント及びサイズの多くの記号画像サンプルから経験的に決定されてもよい。上記の方程式において、「｜」は「ＯＲ」を意味する。
【００２９】
等価表現として、特徴の各カテゴリにおいて、相違特徴数が、そのカテゴリの特徴数の所与の割合より小さいかそれと等しい場合は、分類される記号はテンプレートと同一であるとみなされる（方程式３）。
【数４】
2014131277.tif 000006
ただし、「＆」は「ＡＮＤ」を意味する。
【００３０】
他の実施において、すべてのカテゴリの相違する特徴の総数が、特徴総数の所与の割合よりも小さい場合は、分類される記号はテンプレートと同一であるとみなされる（方程式４）。
【数５】
2014131277.tif 000007
又は等価に（方程式５）、
【数６】
2014131277.tif 000008
ただし、ＴNDは相違する特徴値の総数に対する閾値である。この閾値は、特徴値の総数、すなわち（ｋ＋ｎ＋ｐ＋ｑ）の所定の割合として、又は所定の値として設定されうる。
【００３１】
他の実施において、特徴の複数のカテゴリは、計算の速度を上げるため、カスケード式に評価される。図２のフローチャートに例を示す。カスケードの順序は、特徴のカテゴリに対する計算量が増加する順序（つまり、より速い特徴はより早く評価される）、或いは特徴のカテゴリの識別能が増加する順序（つまり、より多くの記号を分離できる特徴はより早く評価される）、又は上記の組合せ等、多くの異なるやり方で並べられうる。
【００３２】
分類される記号が（上記の比較方法によって）２以上のテンプレートと同一であるとみなされた場合は、最も低い相違となったテンプレート、例えば、相違する特徴の総数、すなわち（ＮＤz＋ＮＤs＋ＮＤt＋ＮＤm）の最小値が、ステップＳ１０９のマッチングテンプレートとして用いられる。
【００３３】
比較ステップＳ１０８で用いられるテンプレートの特徴値は、比較工程の間に記憶される。各テンプレートに対する特徴値は、そのクラスに現在分類されているすべての記号からの平均特徴値として計算され、又はそのクラスに分類された最初の記号の特徴値として計算されうる。平均法が用いられる場合は、記号がクラスに分類されるごとにテンプレートに対する特徴値が更新される。
【００３４】
上記記載は好ましい実施形態に用いられる種々の画像特徴の詳細を与えるが、他の適切な画像特徴も使用されうることに留意されたい。例えば、ゾーニングプロファイルは密度統計の例であって、他の密度統計が使用されてもよい。下位画像モーメントは形状特徴の例であって、他の形状特徴が使用されてもよい。好ましい実施形態では、密度統計（例えば、ゾーニングプロファイルの特徴）、サイドプロファイルの特徴、トポロジー統計及び形状特徴（例えば、下位モーメント）を含む異なる種類の特徴が、より完全に記号画像の特徴を捉えて、より正確な比較に到達するために使用される。
【００３５】
ステップＳ１０８で用いられる比較方法は、２つの記号の形状を、それらの相対的サイズに関わらず、適合させることができる点に留意されたい。したがって、例えば、同一のフォントを有するがサイズが異なる２つの文字は、同一のクラス（同一のテンプレート）に分類される。各記号に対して、その位置及びサイズが（前述のように境界ボックスによって）ステップＳ１１０で記録される。
【００３６】
文書画像のすべての記号が各クラスに分類された後、分類された記号の数が非常に小さいクラスについては、任意に、他のクラスと統合されうる（ステップＳ１１２）。これを行うため、各クラスに分類された記号の数について、記録が残される。この記録は、各記号が分類された後、ステップＳ１１０において更新される。更に、比較ステップＳ１０８において、Ｌ，ＴND,z，ＴND,s，ＴND,t及びＴND,m，ＴND等の値に対応する、より厳しい許容値又は閾値のセットが、分類の信頼水準を示すために設定される。すなわち、許容値及び閾値（Ｌ及びＴ）の第１のセットの下で記号が特定のテンプレートと同一であるとみなされた（その結果、その記号がそのテンプレートのクラスに分類された）としても、より厳しい許容値及び閾値のセットの下で記号がテンプレートと同一であるとみなすことができない場合は、記号の分類は「低信頼度」であるとのフラグが付けられうる。その後、ステップＳ１１２において、特定のクラスに分類された記号の総数が低く（予め設定された閾値より低く）、そのクラスに対する低信頼度の記号分類の数が高い（そのクラスに分類された記号の数の割合として設定しうる他の閾値よりも高い）場合は、そのクラスは他のクラスと統合されうる。
【００３７】
他のいずれのクラスと統合するか決定するため、統合されるクラスのテンプレート画像は、ステップＳ１０８で用いたのと同じ画像特徴を使用すること等により、辞書における他のテンプレートと比較され、統合されるテンプレートと比較して相違が最小となるテンプレートが、統合されるクラスとして選択されうる。ただし、統合されるテンプレートと比較して十分に相違が小さい他のテンプレートがない場合は、統合は行われない。
【００３８】
別の実施では、類似性測度（又は混同の可能性）が一対のテンプレートごとに計算され、互いに高い類似性を有する対は、一つのクラスに統合されうる。２つのテンプレートの間の類似性は、それらの間の相違特徴値の総数、すなわち（ＮＤz＋ＮＤs＋ＮＤt＋ＮＤm）、又は、比較における特徴値の総数（ｋ＋ｎ＋ｐ＋ｑ）に対するこの数の割合により測定されうる。
【００３９】
第１のクラスの第２のクラスへの統合は、第１のクラスのテンプレート画像を削除し、それを第２のクラスのテンプレート画像へのリンクと置き換えることによって実行される。この方法だと、第１のクラスに分類された記号に割り当てられたクラスインデックスに変更を加える必要はない。代わりに、第１のクラスのクラスインデックスは第２のクラスのテンプレート画像に関連づけられる。
【００４０】
クラスの統合は利点もあるがトレードオフもある。クラス統合の主な利点は、記憶されるテンプレート画像の数を低減することにより圧縮データのサイズを低減することである。したがって、圧縮データのデータ量の特定の上限を前提として、クラスの数が多すぎる場合には統合を実行すればよい。例えば、下記により詳細に記載する文章認証の適用において、認証データを記憶するためのバーコードの数及びサイズは制限される。クラス統合は圧縮データを所定のサイズに低減するのに役立つ。一方で、統合により誤判別の可能性は高くなる。しかしながら、特定の状況において、例えばオリジナル画像の品質が悪い場合に、同じ記号の異なるインスタンスが異なるクラスに分類され、実際には同じ記号に対して複数のクラスが生じうる。そのような状況では、クラスの統合により、これら複数のクラスのいくつかが同じクラスに統合される結果となる。これは、実際により正確な分類をもたらすことがあり、認証工程において誤判定を低減するのに役立つ。要約すると、出力におけるクラスの数と誤判別の誤り率との間にはトレードオフがある。これらの理由により、統合工程は任意である。それを用いる場合、統合を決定するのに用いられる種々の許容値及び／又は閾値はトレードオフの均衡を適切にとるように設定されるべきである。
【００４１】
すべての記号が分類された後、テンプレートを表す画像のサイズは変更される（ステップＳ１１３）。サイズ変更の一つの目的は、テンプレート画像サイズを低減することにより、記憶されるデータ量を低減することにある。従来の最近傍法、バイリニア又はバイキュービック補間方法を含む、いかなる適切なダウンサンプリング方法を使用してテンプレート画像のサイズを変更してもよい。好ましくは、ダウンサンプリングの後に文字の細線が切れないように、トポロジー保存ダウンサンプリング方法が用いられる。
【００４２】
一の実施形態では、すべてのテンプレート画像のサイズは同じ最終サイズに変更される。サイズ変更されたテンプレート画像のサイズはユーザが設定してもよく、圧縮データの目標サイズに基づいて自動的に決定されてもよい。
【００４３】
他の（好ましい）実施形態では、テンプレート画像のサイズは、種々の要因により決定される異なる最終サイズに変更される。これはテンプレート依存変数ダウンサンプリングと呼ばれる。各テンプレートの最終サイズを決定するのに用いられうる一つの要因は、各テンプレート画像と、同じ文書の他のテンプレート画像との類似性測度（又は混同の可能性）である。２つのテンプレート画像間の類似性は、それらの間で相違する特徴値の総数、すなわち（ＮＤz＋ＮＤs＋ＮＤt＋ＮＤm）、又は、比較における特徴値の総数（ｋ＋ｎ＋ｐ＋ｑ）に対するこの数の割合により測定されうる。相違数ＮＤz，ＮＤs，ＮＤt及びＮＤmは、ステップＳ１０８と同様の方法により計算することができる。
【００４４】
一般に、他のテンプレート画像とより高い類似性測度（又は混同の可能性）があるテンプレート画像は、混同を低減するため、より大きい最終テンプレート画像サイズを与えられる。一の実施では、テンプレートは、他のテンプレートとの混同可能性に基づき、２つのグループに分けられる。１つのグループ（混同可能性が低い）は、より小さいテンプレート画像（例えば、１５×１５画素）が得られるよう、より多くダウンサンプルされ、他のグループ（混同可能性が高い）は、より大きいテンプレート画像（例えば、２５×２５画素）が得られるよう、より少なくダウンサンプルされる。
【００４５】
或いは、最終テンプレート画像サイズは各クラスに分類された記号の総数によって決まってもよい。分類された記号が比較的少ないクラスに対しては、より大きいテンプレート画像サイズが好ましい。更に、最終テンプレート画像サイズは、記号の種類（数字と字（ｌｅｔｔｅｒ）等）、所定の精度、ユーザにより予め指定されたデータ位置等によって決まってもよい。最終テンプレート画像サイズがシステムにより自動的に決定される場合は、好ましくは、所要の精度を達成するために所定の最小サイズが設定されるべきである。
【００４６】
上述の画像圧縮方法は、文書画像に対する圧縮データを構成する下記のデータを生成する。すなわち、対応するクラスインデックスを伴ったテンプレート画像、及び文書画像における各記号に対しては、記号境界ボックス（位置及びサイズ）及び分類工程においてそれに対応付けられたクラスインデックスを生成する（ステップＳ１１０）。
【００４７】
画像を解凍するには、文書の各記号のクラスインデックスに対応するテンプレート画像をその記号の境界ボックスに置くことにより、その記号が元の状態に戻される。これはテンプレート画像のサイズを記号境界ボックスのサイズに変更することを含む。
【００４８】
上述の画像圧縮方法はＪＢＩＧ２とある程度似ているが、記号画像及びテンプレート画像を比較する新規な記号比較方法を用いている。更に、圧縮効率を改善するために、種々のダウンサンプリングを用いている。
【００４９】
本画像圧縮方法の一つの実際的適用は、文書認証であり、画像圧縮方法は自己認証印刷文書を生成するのに用いられる。図３（ａ）は、このような方法を概略的に示している。印刷する文書について、文書画像が取得される（ステップＳ３０１）。文書画像は上述の圧縮方法を用いて圧縮され、認証データが生成される（ステップＳ３０２）。認証データは任意に暗号化され（ステップＳ３０３）、バーコードに符号化される（ステップＳ３０４）。文書画像及びバーコードは、自己認証印刷文書として機能する同じ媒体に印刷される（ステップＳ３０５）。バーコード（一以上のバーコードスタンプを含む）は、文書の表面及び／又は裏面に印刷されうる。
【００５０】
図３（ｂ）は、図３（ａ）の工程を用いて生成されたバーコードを有する印刷文書の認証工程を概略的に示している。印刷文書は走査され、撮影され、又は他の方法で画像化され、電子文書画像が生成される（ステップＳ３０６）。走査画像は、任意に、ノイズ除去、歪み除去、及び／又はパースペクティブディストーションの補正を含む前処理の対象となり、二値化される（ステップＳ３０７）。走査画像（目標文書画像）のバーコード及びテキスト領域は分離される（ステップＳ３０８）。必要に応じてバーコードは復号され、データは解読されて、そこに含まれる認証データが取得される（ステップＳ３０９）。データは解凍されてオリジナル文書画像が生成される（ステップＳ３１０）。オリジナル文書画像と目標文書画像は、改変を検出するために比較される（ステップＳ３１１）。本工程では他の適切な画像圧縮方法が用いられうる。
【００５１】
本発明の文書認証方法及び装置に、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく種々の改良及び変更を加え得ることは、当業者において明らかであろう。  このように、本発明は、特許請求の範囲及びその均等物の範囲内における改良及び変更を包含することが意図されている。
【図１】
2014131277.tif 000009
【図２】
2014131277.tif 000010
【図３】
2014131277.tif 000011
【図４】
2014131277.tif 000012
【外国語明細書】
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2014131277000002.pdf
2014131277000003.pdf
2014131277000004.pdf