(57)【要約】【課題】視覚的外観を基準として大量のドキュメントの集合からドキュメントのサブセットを自動的に選択する方法を提供する。【解決手段】本発明に係る方法は、校正のために大量のドキュメントからサンプルページを自動的に選択することに関し、内部に複数のドキュメントを含む知識の集合体にアクセスし、多次元ベクトル空間において知識の集合体の少なくとも一部を特徴付け、クラスタ分析手法を使用してドキュメントを複数のグループにグループ化し、少なくとも１グループから、レンダリングおよび校正のための変換準備を含む、表示のための知識の集合体のサブセットを自動的に選択することを含む。【選択図】図１
2006195994.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
格納された知識の集合体から自動的にドキュメントのサブセットを選択するための方法であって、
内部に複数のドキュメントを有する前記知識の集合体にアクセスするステップと、
特徴付け空間において前記知識の集合体の少なくとも一部を特徴付けるステップと、
前記ドキュメントを複数のグループにグループ化するステップと、
前記グループ化に基づき、表示のために前記知識の集合体のサブセットを自動的に選択するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記知識の集合体の少なくとも一部を特徴付けるステップは、前記知識の集合体内の各ドキュメントを処理し、
各ドキュメントについて、前記ドキュメントの複数の特性のそれぞれを表すために複数のベクトルを決定するステップと、
前記複数のベクトルに基づき、多次元ベクトル空間に各ドキュメントを表すステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
プリントジョブから校正ページを自動的に選択するための方法であって、
印刷するために複数ページのドキュメントを受け取るステップと、
特徴付け空間において前記複数のページのドキュメントの複数のページを特徴付けるステップと、
前記複数のページの少なくとも一部を少なくとも１グループにグループ化するステップと、
前記グループ化に基づき、表示のために少なくとも１ページを選択するステップと、
を含む方法。
【請求項４】
電子ドキュメント処理において、印刷しようとする少なくとも一つの電子ドキュメントをプリフライトチェックする方法であって、
特徴付け空間において前記ドキュメントの複数のページを特徴付けるステップと、
前記複数のページの少なくとも一部を少なくとも１グループにグループ化するステップと、
前記グループ化に基づき、表示のために少なくとも１ページを選択するステップと、
を含む方法。
【請求項５】
複数のページを特徴付けるステップは、さらに、前記特徴付け空間において、少なくとも二つのドキュメント特性値の関数としてページの位置を位置決めするステップを含む、請求項４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここに開示されている方法は、大量のドキュメント集合からのサンプルドキュメントあるいはページの自動選択に関し、特に、印刷がスケジュールされた大量のドキュメントから代表的な、あるいは極端なページを選択するための校正刷り環境に適用した方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
２００３年６月１７日にラオら（Ｒａｏ  ｅｔ  ａｌ．）に発行された特許文献１は、情報検索システムおよびドキュメントの集合に大して内容分析を行う方法を記載している。
【０００３】
１９９５年８月１５日にペダーソンら（Ｐｅｄｅｒｓｅｎ  ｅｔ  ａｌ．）に発行された特許文献２は、分散‐集合（Ｓｃａｔｔｅｒ−Ｇａｔｈｅｒ）ブラウジングツールおよびこれに関連する方法を教示し、これにおいて、ユーザにはドキュメント集合から選択されるドキュメントグループについての記載が提供されている。
【特許文献１】米国特許第６，５８１，０５６号明細書
【特許文献２】米国特許第５，４４２，７７８号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の特許文献はネットワーク又はデータベース上でドキュメントをグループ化するのにクラスタリング手法を利用することを記載しているが、これらの文献は主にドキュメントのテキストコンテンツを対象としており、ドキュメントに関連した他の情報の特性、特に印刷特性に関するものではない。さらに、これらの文献は、ドキュメント又はドキュメントのページを自動的に選択することまでには踏み込んでおらず、これらのドキュメントを識別しレビューするユーザを支援するために使用するものである。本明細書に開示された方法との重要な違いは、本方法は、ページ及び／又はドキュメントが情報コンテンツの内容ではなく、視覚的外観の基準で選択されることである。
【０００５】
本明細書に開示されているのは、推定された描写外観基準（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ｒｅｎｄｅｒｅｄ  ｖｉｓｕａｌ  ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  ｃｒｉｔｅｒｉａ）を使用して、大量の集合からサンプルドキュメントあるいはページを自動的に選択する方法である。上述の方法を特に適用した一つの例は、校正を目的に、印刷がスケジュールされた大量のドキュメントから一つ以上の代表的な、あるいは、極端なページを選択することである。他の適用例には、データのコーパス（集合）を表示に適合させるのに必要な一つ以上の変換の準備に先駆けた、知識ベース内の大量のコーパスのデータの分析を含みうる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本方法の一態様によれば、ドキュメントあるいはページの特性は、多次元ベクトル空間で表され、クラスタリング手法が類似のページをグループ化してまとめるのに使用される。特性として、カラーエンコード（符号化）記述子、フォント名などのコンテンツ（内容）のメタデータ、あるいは、その次に表現されグループ化される、エリアカバレッジ（範囲）、フォントサイズ、イメージカウントなどのページ情報を含んでいてよい。典型的なページは識別したクラスタの中心から選ぶことができるのに対して、例外的なページはクラスタの極値から選択することができる。本方法では、大多数のページ品質と異質なページ品質のリスクとの両方を、評価することが可能である。多次元ベクトル空間は、適用要件に従って適合させることが可能である。プリプレス（印刷前）レビューや校正システムの場合、校正の必要要件は、ベクトル空間が、以下に詳述されるように、印刷特性（カラーイメージ、レイアウトなど）を表すことを要求するだろう。
【０００７】
本明細書に記載する方法は、大量のおよび／または可変の情報ドキュメントを視覚的に校正するタスクを緩和することが予想され、現行の大量ドキュメントの手動校正における時間とコストをかなり節約できる見込みがある。校正するために選択したページだけを印刷することは合理的であり、すべてのページの校正刷りは必要とされないので、典型的なページと極端なページとの組合せで十分である。記載された方法は、校正するために代表的な、あるいは、典型的なページおよび例外的なページを選択するために採用することができる。記載された本方法の一実施形態は、生産ワークフロー管理システム（例えば、ＤｉｇｉＰａｔｈ（登録商標）、ＤｏｃｕＳＰ（登録商標）、Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）および他のワークフロー管理システムのためのものであり、特に、プリプレス（印刷前）、あるいは、プリフライト（出力前）分析、ドキュメント作成およびレイアウトアプリケーション、可変イメージングアプリケーションおよびディジタルフロントエンドに関連する。
【０００８】
それゆえ、本発明に係る一つの方法は、校正のために大量のドキュメントからサンプルページを自動的に選択することについて記載されている。具体的には、本方法は、多次元ベクトル空間においてページを特徴付け、次にクラスタ分析手法を使用してページをグループ化し、少なくとも１グループから代表的なページ（あるいは、グループ内にないページ）が、校正のために自動的に選択されるようにする。
【０００９】
本明細書において一実施形態に開示されているのは、格納された知識の集合体から自動的にドキュメントのサブセット（部分集合）を選択するための方法であって、内部に複数のドキュメントを含む知識の集合体にアクセスするステップと、特徴付け空間において知識の集合体の少なくとも一部を特徴付けるステップと、ドキュメントを複数のグループにグループ化するステップと、前記グループ化に基づき、レンダリングおよび校正のための変換準備を含む、表示のための知識の集合体のサブセットを自動的に選択するステップと、を含む。
【００１０】
本明細書においてまた別の実施形態に開示されているのは、プリントジョブから校正ページを自動的に選択するための方法であり、印刷するために複数ページのドキュメントを受け取るステップと、特徴付け空間においドキュメントの複数のページを特徴付けるステップと、複数のページの少なくとも一部を少なくとも１グループにグループ化するステップと、そのグループ化に基づき、校正ページとして表示するために少なくとも１ページを選択するステップとを含む。
【００１１】
本明細書においてさらに別の実施形態に開示されているのは、電子ドキュメント処理において、特徴付け空間においてドキュメントの複数のページを特徴付けるステップと、複数のページの少なくとも一部を少なくとも１グループにグループ化するステップと、そのグループ化に基づき、校正ページとして表示するために少なくとも１ページを選択するステップと、を含む、印刷しようとする少なくとも一つの電子ドキュメントをプリフライトチェックする方法である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
ここで使用するドキュメントという用語は、単一の、あるいは、複数ページの集合として一般的に理解されるものを表すだけでなく、従来のドキュメントを生成するためにそれらを自体組み合せることができるドキュメントの構成要素をも示すことを意図している。それゆえ、別段の記載がないかぎり、用語「ドキュメント」は、ドキュメント構成要素から情報が完全に組み合された複数ページの集合まで、広範囲の可能な項目をカバーするように意図されている。
【００１３】
さらにまた理解されるように、ここに記載された方法は、製作（生産）、あるいは、商業的印刷システムによって、特に商業的印刷システムと連携する一つ以上のプロセッサによって行われることが可能である。例えば、本方法は、主として、１２８ＭＢ前後のＲＡＭで、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ベースのオペレーティングシステムを実行するＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサなどのコンピュータプロセッサによって行われるプログラムされたオペレーションのシーケンスとして実行されることが可能である。さらに、以下に記載される方法は、プリフライトソフトウェア（例えばＥｎｆｏｃｕｓ  Ｐｉｔｓｔｏｐ（商標）ソフトウェア、あるいは可能な場合Ｍａｒｋｚｗａｒｅ（商標）Ｆｌｉｇｈｔｃｈｅｃｋ  Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ）と連携して実行されることができる。
【００１４】
図１を参照すると、格納された知識の集合体から自動的にドキュメントのサブセットを選択するための方法における全体的なステップを表すフローチャートおよび関連するデータフロー図が描かれている。印刷ワークフローの実施形態にさらに記載されるように、本方法はステップ１１０において、内部に複数のドキュメントを含む知識の集合体１４０にアクセスするステップを含む。上述されたように、用語「ドキュメント」は、広く解釈されるように意図されており、知識の集合体は、単一および複数ページドキュメントとドキュメント構成要素とを含む。次に、それらのページは、ステップ１１４で特徴付けられ、ドキュメントは分析されて、コンテンツ外観メタデータ（フォント名、イメージエンコードなど）、マージン、カラー、他のページ特性（Ｎ０，Ｎ１，．．．）などの特定の特性が同様に表現される。一実施形態において、この特徴付けは、１５０で表される多次元特徴付け空間に対して達成される。
【００１５】
ドキュメントが特徴付けられた後、それらはさらに、例えばクラスタリング手法を使用してステップ１１８で互いに関連付けられ、あるいはグループ化されて、複数のグループ１６４を形成することができる。最後に、ステップ１２２で、一つ以上のグループ１６４を、表示レンダリング変換準備および校正のために前記グループ化に基づいて選択することができる。ここで表現レンダリングは、ドキュメントおよびページ外観及びレンダリング命令を解釈し、レンダリング命令を準備し、このレンダリング命令により、選択したグループから一つ以上のドキュメントを表示するために変換する様々な手段、あるいは、方法の双方を含むことができる。
【００１６】
特に、本方法の一態様は、ドキュメントをレンダリング（表現）する（例えば、印刷する）のに必要とされる変換に基づいて、知識の集合体内のドキュメントのグループを特徴付けられることを意図している。換言すれば、レンダリングおよび表示に必要とされるそれぞれ異なった変換によりドキュメントを特徴付け、グループ化し（例えば、特定のＲＧＢカラーエンコードを含むすべてのページをまとめる等）、校正する（例えば、ＣＭＹＫ印刷のために特定のＲＧＢカラーを修正するのに必要とされる特定カラーレンダリング変換をテストする等）ためにグループの一つを選択する。同様に、特定のプリンタ特有の（例えば、ＣＭＹＫ）エンコードを含むすべてのページをまとめることが可能であり、グループの一つは、ウェブ表示のために必要とされる変換（例えば、ＣＭＹＫのＲＧＢへの変換）をテストするために選択されて使用される。上述の態様は、そのため、校正するためのドキュメントの選択において、レンダリング、あるいは、表示の準備に異なったレンダリング変換を適用するために、識別された予測（期待値）を含むことが可能である。同様にこの態様は、選択されたレンダリング変換がドキュメントに対して適切であることを「テストする」ために採用することが可能であり、このシステムは、確認のために変換を使用して校正するのに採用することができる。このように、校正の意図は（図３について記載されるように）、選択したグループのためのレンダリング変換のテストを含む。
【００１７】
ステップ１１４は、知識の集合体の少なくとも一部を特徴付けるために、知識の集合体内の各ドキュメントを処理する。このステップはさらに、各ドキュメントについて、ドキュメントの複数の特性のそれぞれを表すべく複数のベクトルを決定することと、その複数のベクトルに基づく多次元ベクトル空間に各ドキュメントの複数のベクトルをそれぞれを表すこととを含む。
【００１８】
さらにまた、ステップ１１８について、ドキュメントをグループ化することは、さらに、各クラスタに共通する特性を決定するために多次元ベクトル空間内のクラスタを分析することと、類似の特性を有するドキュメントあるいはページをグループ化することとを含む。そして、表現のために知識の集合体のサブセットを自動的に選択するステップ（１２２）は、クラスタ内の代表的なドキュメントを識別するステップからなる。あるいは、選択ステップ１２２は、クラスタの外側の例外的な（atypical）ドキュメントを識別してもよい。これらの代替例は必ずしも互いに排他的でなく、状況によっては以下に記載されるように、グループあるいはクラスタの内側および外側から選択することが望ましい場合があることを理解されたい。
【００１９】
開示した方法の一般的な使用例は、事前に指定された基準などに応じて、製品仕様、会社情報などを含む、品目の説明をカタログから呈示するウェブベースインタフェース、あるいは、アプリケーションである。具体的には、製品仕様やその他の特性を、カタログ品目のグループ化のために使用し、その後、特定のグループやグループのメンバの選択がなされて、ディスプレイや印刷などによってユーザへ情報を呈示するために採用することができる。
【００２０】
同様に、このシステムは、知識の集合体１４０に様々なウェブページがあり、これらのウェブページのいくつかのサブセットが内容のデータベースから自動的に生成されるようなウェブページ生成に採用することができる。そしてステップ１１０−１２２について記述される校正方法論を、関連するウェブポータルに適用することにより、表示されるであろうウェブページの外観をサンプリング（見本抽出）することができる。従って、理解されるように、本方法の全般的な使用は校正刷りに限定されるものではなく、選択が他のフォーム（形式）で呈示されるケースをもカバーすることができ、ページ／ドキュメントの実際の印刷に限定されるものではない。
【００２１】
それゆえ、図１および図２は、校正するために大量のドキュメントからサンプルページを自動的に選択する一般的な方法を図示している。本方法は、多次元ベクトル空間２１０におけるページを特徴付け、次に、周知のクラスタ分析手法を使用してドキュメントあるいはページをグループ化（グループＡ−Ｆ）する。例えば、グラフ法などの凝集型階層的クラスタリング（agglomerative hierarchical clustering）手法を使用することができる。初期パターンマトリックス（類似値のＮ×Ｎマトリックス）は、知識の集合体におけるドキュメントの特性特徴出現（characteristic feature occurrence）の最大範囲を抽出することによって決定することができ、クラスタリングアルゴリズムが開始される前に、クラスタリング基準として様々な特性特徴の有用性を決定するために使用することができる。グラフリンクへの重みの考慮は、結果としてのクラスタ包括性の程度を制御するのに使用することができる。選択されるクラスタリング方法は、おそらく、中間的制約としての混合した離散的（類似した／類似していない）特性類似評価、及び、連続的類似性距離ベースの特性類似評価を可能にする。凝集型階層構造のクラスタの場合、校正または表示変換準備のための最良のクラスタリングは、ユーザの好みによって選択することが可能である。
【００２２】
典型的なドキュメントは、クラスタ化したグループ２３０の中心から選択することができる。クラスタの外側に位置する例外的なドキュメント２４０は、さらに、ベクトル空間の選択された次元における極値を探索することによって、および／または、クラスタの中心から離れた場所に位置するドキュメントページを探索することによって決定することもできる。
【００２３】
ベクトル空間に使用される特性は、マージンサイズなどのパラメータでもよいが、内容に関係なくすべてのページに適用されるためには、特性は、エリアカバレッジ（範囲）、バランス、平均フォントサイズ、イメージ割合、イメージ数、カラーレンダリング予想可能性（predictability）などのより上位レベルのドキュメント特性（プロパティ）とするのが最良である。ベクトル空間次元パラメータは、異なる校正の繰返しにおいて個別の（異なる）必要性を満たすために、整列しなおされ、異なる優先順位をつけられることができる。別の実施形態において、校正実施においてページ又はドキュメントを特徴付けるのに使用される特性は、これまでに述べられた特性、及び測定された、又は定量化された様々な特性を含む。
【００２４】
一つの有用なシナリオにおいて、一連のベクトル空間次元は、ａ）多数の異なったフォント名と、ｂ）多数のフォントスタイルと、ｃ）多数の異なったパントーンカラー（Pantone colors）と、ｄ）多数のラスタイメージオブジェクトとのそれぞれに対応する次元から構成されることができる。この場合、結果として生ずる４つの次元のベクトル空間は、最大数のパントーンカラーを含有する構成要素、ページあるいはドキュメントを、イメージ、様々なフォント名およびスタイルなどを含有するページとの組み合わせで識別するために使用することができる。
【００２５】
次に、図３を参照すると、ドキュメントのプリフライトチェックを含む、印刷のためにドキュメントを準備する方法が描かれている。プリントジョブ出力３１０の受信に応じて、ジョブは最初にステップ３１４で、それ自身が完全である（例えば、すべての必要な情報を含んでいる）かどうかをチェックされ、次に、ステップ３１８で、印刷あるいは製作がスケジュールされる。次に、プリフライトチェックステップ３３０において、複数のチェック（３３２、３３４および３３６）が行われる。一般に、これらのステップは、プリントジョブからの校正ページの自動選択を採用する。具体的には、このチェックは、プリントジョブの一部として複数ページのドキュメントを受け取ることを含み、次に、上述されたように特徴づけ空間において複数ページのドキュメントページを特徴付ける（ステップ１１４）。特徴付けられると、ページは、典型的にはレンダリング品質の欠陥のリスクがあるページを識別するように実行される、特定のチェックや校正ステップの必要要件に従ってグループ化され（ステップ１１８）、選択される（ステップ１２２）。
【００２６】
ドキュメントを校正することは、例えば、３３０に示されているステップを、何回か繰返し、あるいは、パスすることで行われることができる。また、校正することは、ドキュメント又はそれらの構成要素の実際の印刷を含むことも含まないことがある。換言すれば、校正レビューのために選択されるとはいえ、電子媒体による表示装置（例えば、ディスプレイ、テレビジョンなど）を含む、様々な表示手段によって選択したページをレビューすることが可能である。ひとつのパスが、ドキュメントのすべてのページの検査を含む一方、別の校正パスは、代表的なページのみを、あるいは特定の例外的なページや極端な属性を有するページのみを要求することもある。例えば、初期段階の校正パスでは、多数のページ全体にわたり共通であると思われる特性を探索するので、代表的なページを検査することで十分であるかもしれない。別の校正パスは、少数のページだけに関係する特性を検査することになる。また、上述されたように、特性は、表示準備におけるレンダリング変換特性を含むことがあり、ここで特徴付けおよびグループ化は、異なるレンダリング変換特性を有するドキュメントを選択する能力を含む。
【００２７】
アラインメント、バランス、読みやすさなどのドキュメントデザイン品質は、校正者に貴重な情報を与えることができるが、さらに、これらの品質の極端な場合も、校正のために可変情報ドキュメントのインスタンスを選択するのに使用することができる。換言すれば、本方法は、アラインメント、バランス、読みやすさのような上述の品質を使用して、上述の品質の典型的な代表例、あるいは、極端な例を表す一つ以上のページを自動的に選択するのに採用することができる。
【００２８】
可変情報ドキュメントは、典型的にすべての可能なページを校正することができない場合と同様の問題を呈している。わずかに異なるのは、具体的には可変コンテンツの置き換えは特定のドキュメントレイアウトに制約されるため、可変情報ドキュメントのインスタンスを選択することは、実際にはより単純な問題であることがある。この場合、ドキュメントインスタンスのすべては類似しているため、校正オペレーションでは、代表的な例ではなく極端な例を探索してもよい。
【００２９】
一方では、可変情報が組み合されて、単一のドキュメントレイアウトに適合しないドキュメントを作成するとき（例えば、自動的なドキュメントの合成が複雑なテキストリフロー（reflow）を含むとき）、可能なインスタンスの代表的なサブセットと極端なサブセットとの両方を校正することは有益である。ドキュメントデザイン品質の例示は、上記されたアプリケーションに呈示されている。これらのデザイン品質は、任意のドキュメント内容およびスタイルについて定義されているプロパティを有する。それらは、あらゆる任意のドキュメントのために計算されることができる。これらの品質は、個々のページのために計算されるように意図されることもあり、また各ページを１ページのドキュメントとして扱うことによって１ページ毎単位で採用することも可能である。
【００３０】
任意のページに適切に定義された他の品質を同様に構成することもできる。このような品質は、イメージあるいはヘッダーがない場合、校正のためにページを識別する際問題を有しうるイメージサイズ、ヘッダーフォントなどの特定のパラメータよりも、ずっと有用である。ここに記載される方法はさらに、代表的なページを選択する処理手順において、任意のページに定義される品質（デザイン品質など）を使用しようとするものである。ページを特徴付けるために使用される品質が各ページについて計算され、そのページのための特徴付けベクトルが、品質値から生成される。よって、各ページが、品質に基づいて多次元特徴付け空間においてポイントによって表される。そして、周知のクラスタ分析方法を適用して、空間内のポイントのクラスタあるいはグループを決定することができる。クラスタの計算は、上述され図２および図３に図示されるような、特定の校正を繰返す目的を満たすようにも構成することができる。
【００３１】
次に図４を参照すると、本明細書に記載されている方法のいくつかの態様を図示する例示的なユーザインタフェース４０８が示されている。図４は、１００ページのＸｅｒｏｘ  ２００３  年間レポートなどのＰＤＦドキュメントをレビューするために開いたＡｄｏｂｅ  Ａｃｒｏｂａｔ（登録商標）ウインドウ４１０を示している。続いて、ＦｒｅｅＦｌｏｗ（登録商標）  Ｓｕｂｓｅｔ  Ｐｒｏｏｆｉｎｇアドインが初期化されて、ダイアログボックス４２０が開かれる。年間レポートドキュメントのＰＤＦを処理するために、ＰＤＦドキュメントファイル内のオブジェクトがレビューされて、様々なオブジェクトタイプ（テキストフォント、フォントカラー、イメージなど）の出現が識別されている。校正するために選択するものを表示するためのチェックボックス４３０，４３２（それぞれフォントおよびイメージ）へのユーザの選択に応じて、アドインソフトウェアがＰＤＦオブジェクトをレビューして、選択した基準のいずれかを満たすあらゆる新しいオブジェクトの最初の出現（発生）を識別する。領域４４０内のリストは、各項目タイプ（例えば、各新しいフォントタイプ、あるいは、カラー）の最初の出現に関する詳細を提供し、さらに、校正のためにより大量のドキュメントから選択された各ドキュメントのページ（合計１８ページ）の総括的なリストを提供する。さらにまた、領域４４０において強調表示された項目は、表示されたページ４に相当する。
【００３２】
領域４４０において、各新しいフォントおよび各個別イメージの最初の出現が表され、校正するために使用されるページのサブセットの選択に採用される。換言すれば、フォントＵｎｉｖｅｒｓ−ＣｏｎｄｅｎｓｅｄＢｏｌｄが最初に出現するのは、ＰＤＦドキュメントのページ４であり、破線のアウトライン領域４５０内に表示される。描かれた例示では、校正するためのページを選択するために最初の出現を選択基準に利用しているが、これを典型的なページあるいは極端なページを識別するために、ページおよびドキュメントの前述のクラスタベースの分析と置き換えることができることが理解されるであろう。とはいえ、校正を容易にするために、ダイアログボックス４２０に示されるように、一つ以上のユーザ選好を採用することは可能である。例えば、図３について示されるように、フォントおよびイメージチェックボックスは、行われる校正オペレーションのタイプを指定するように考慮して、レイアウト、イメージ品質およびテキスト及びラインアートコンテンツ／詳細と置き換えることができる。このように、校正パスの特定の校正オペレーションのために事前に定義された基準は、校正のために選択されるドキュメントページの性質を決定するために採用することができる。
【００３３】
例えば、再度図３を参照すると、プリントジョブを展開するとき、ワークフローには一般に、印刷ドキュメントが期待通りに現れることを確認する校正ステップがある。ページ表現レイアウト（例えば、マージン、フォントなどを含むオブジェクト間の幾何学的関係）が正確であることをチェックする一つの校正繰返し（ステップ３３２）と、カラー要素品質をチェックする別の校正繰返し（ステップ３３４）と、テキストレンダリング及びページフロー品質を検討するさらに別の校正繰返し（ステップ３３６）等の、いくつかの校正の繰返しがある。ドキュメントが大量（例えば数十ページ）であるとき、繰り返し毎にページ毎の視覚による評価を行うことは、費用がかかり、時間がかかる。それゆえ、本明細書に記載した方法は、大量のジョブ全体が印刷される前に、代表的なページが、プリフライトのためあるいは校正のためにレビューされる、そして、レビューされた（ステップ３４０、印刷３５０）という点で、印字品質リスクを制御して最小にする手段として採用することができる。上述の例示にさらに加えて、プリフライトチェックステップは、レイアウト（例えば、マージンサイズ、バランス、フォント、フォントサイズ、フォントリフロー、アラインメントなど）およびカラー再生（例えば、エリアカバレッジ、イメージ割合、イメージ数、カラーレンダリング予想可能性）を含む特性に対する自動的な校正選択を含むことも意図されている。
【００３４】
図４に戻ると、ダイアログボックス４２０は、さらに、校正のために出力されるドキュメントの１枚以上のページをレビューすることができる方法を図示している。校正するためにページを自動的に選択することに加えて、この方法は、さらに、関連するドキュメントのレビューシステムに上述のページの表示を可能にする。また、領域４５０におけるアウトラインによって図示されるように、このシステムは、例外的なもの、あるいは、極端なものがページに記されている場合、元の（ネイティブ）ドキュメントディスプレイソフトウェアに特定の校正のために選択されたページの領域、あるいは、局面を具体的に表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】情報のフローに関して開示された方法のステップを図示する全体フロー図である。
【図２】図１の方法の例示的なデータフローおよびクラスタリングステップの図である。
【図３】印刷校正方法のための例示的なワークフローである。
【図４】本明細書に記載された方法の態様を示す一実施形態のためのユーザインタフェースの例示的な図である。
【図１】
2006195994.tif 000003
【図２】
2006195994.tif 000004
【図３】
2006195994.tif 000005
【図４】
2006195994.tif 000006