(57)【要約】  イメージを含む電子通信を解析し、それがスパム通信であるか否かを判断する方法及び装置に関する。本発明の方法は、受信された電子通信において１つ以上のイメージ領域を検出することと、前処理手法を適用して、変形の可能性のあるテキスト領域（ブロック又はライン）をイメージにおいて特定することを含む。次に、テキスト領域を解析して電子通信がスパムであることをテキストの内容が示しているかを判断する。一実施形態では、埋め込まれたテキストの特殊な抽出処理及び修正処理の後、テキスト領域に光学文字認識処理を適用してそこから内容を取り出す。別の実施形態では、キーワード認識処理又は形状一致処理を適用し、テキスト領域からスパムを示す単語の存在有無を検出する。別の実施形態では、抽出されたテキスト領域の別の属性（サイズ、位置、色、複雑さ）を使用し、スパムの存在有無の証拠を構築する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージを含んでいる電子通信を分類する方法であって、
前記イメージのうち、テキスト領域を有する部分を特定するステップと、
前記テキスト領域を解析して、前記テキスト領域の内容が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示しているかを判断するステップと、
を含んでいる、方法。
【請求項２】
前記特定するステップが、
変形されているテキスト領域を特定するステップ、
を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
変形されているテキスト領域が、複雑な背景の上に重ねられている、若しくは傾けられているテキストを含んでいる、又はその両方であるテキスト領域、を含んでいる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記解析するステップが、
前記テキスト領域に含まれている１つ又は複数の単語を識別するステップと、
前記識別された単語の１つ又は複数が、未承諾情報若しくは不正な情報、又はその両方を示すトリガー単語であるかを判断するステップと、
を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記判断するステップが、
識別された単語がトリガー単語の事前に定義されているライブラリ内の１つ又は複数の単語に実質的に一致する場合に、前記識別された単語をトリガー単語として指定するステップ、
を含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記指定するステップが、
テキストベースのスパム識別ツールを適用して、前記識別された単語を前記事前に定義されているライブラリ内の単語と比較するステップ、
を含んでいる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記イメージに含まれているトリガー単語の出現状況が所定の基準を満たしている場合に、前記電子通信を、未承諾若しくは不正である、又はその両方であると指定するステップ、
を更に含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記所定の基準は、ユーザにより定義されることが可能なしきい値であって、前記イメージにおけるトリガー単語の最大許容数量が定義されるものである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記指定するステップが、
前記イメージにおける識別された１つ又は複数の単語又は句に評点を割り当てるステップであって、前記評点が、前記電子通信が未承諾又は不正であることを前記識別された単語又は句が示す可能性、を示す、前記ステップと、
前記電子通信の集計評点が最大許容評点を超えている場合に、前記電子通信が未承諾若しくは不正である、又はその両方であると結論するステップと、
を含んでいる、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記集計評点が、前記電子通信における１つ又は複数のイメージ要素に含まれている対応する識別されたトリガー単語の１つ又は複数の評点の合計である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記識別するステップが、
前記テキスト領域に光学文字認識（ＯＣＲ）処理を適用して、前記テキスト領域に含まれている１つ又は複数の単語を識別するステップ、
を含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記識別するステップが、
前記テキスト領域にキーワード認識処理を適用して、前記テキスト領域に含まれている１つ又は複数の単語を識別するステップ、
を含んでいる、請求項４に記載の方法。
【請求項１３】
前記キーワード認識処理が、
テキスト領域の少なくとも一部分の形状を、事前に定義されているキーワードライブラリ内の１つ又は複数のキーワードの形状と比較するステップと、
テキスト領域の前記少なくとも一部分の前記形状が、前記キーワードライブラリに含まれている１つ又は複数の単語の形状に実質的に一致する場合に、テキスト領域の前記少なくとも一部分をトリガー単語として識別するステップと、
を含んでいる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記キーワード認識処理が、
テキスト領域において特定された１つ又は複数の特徴を、事前に定義されているキーワードライブラリに含まれているキーワードを表す隠れマルコフモデルと照合するステップと、
前記特徴を、トリガー単語に属しているものとして識別するステップと、
を含んでいる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
イメージを含んでいる電子通信を分類する実行可能プログラムを含んでいるコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムが、
前記イメージのうち、テキスト領域を有する部分を特定するステップと、
前記テキスト領域を解析して、前記テキスト領域の内容が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示しているかを判断するステップと、
を実行する、コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記特定するステップが、
変形されているテキスト領域を特定するステップ、
を含んでいる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
変形されているテキスト領域が、複雑な背景の上に重ねられている、若しくは、傾けられているテキストを含んでいる、又はその両方であるテキスト領域、を含んでいる、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記解析するステップが、
前記テキスト領域に含まれている１つ又は複数の単語を識別するステップと、
前記識別された単語の１つ又は複数が、未承諾情報若しくは不正な情報、又はその両方を示すトリガー単語であるかを判断するステップと、
を含んでいる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記判断するステップが、
識別された単語がトリガー単語の事前に定義されているライブラリ内の１つ又は複数の単語に実質的に一致する場合に、前記識別された単語をトリガー単語として指定するステップ、
を含んでいる、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記指定するステップが、
テキストベースのスパム識別ツールを適用して、前記識別された単語を前記事前に定義されているライブラリ内の単語と比較するステップ、
を含んでいる、請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記イメージに含まれている識別されたトリガー単語の出現状況が所定の基準を満たしている場合に、前記電子通信を、未承諾若しくは不正である、又はその両方であると指定するステップ、
を更に含んでいる、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記所定の基準は、ユーザにより定義されることが可能なしきい値であって、前記イメージにおけるトリガー単語の最大許容数量が定義されるものである、請求項２１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記指定するステップが、
前記イメージにおける識別された１つ又は複数の単語又は句に評点を割り当てるステップであって、前記評点が、前記電子通信が未承諾又は不正であることを前記識別された単語又は句が示す前記可能性、を示す、前記ステップと、
前記電子通信の集計評点が最大許容評点を超えている場合に、前記電子通信が未承諾若しくは不正である、又はその両方であると結論するステップと、
を含んでいる、請求項２１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記集計評点が、前記電子通信における１つ又は複数のイメージ要素に含まれている対応する識別されたトリガー単語の１つ又は複数の評点の合計である、請求項２１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記識別するステップが、
前記テキスト領域に光学文字認識（ＯＣＲ）処理を適用して、前記テキスト領域に含まれている１つ又は複数の単語を識別するステップ、
を含んでいる、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
前記識別するステップが、
前記テキスト領域にキーワード認識処理を適用して、前記テキスト領域に含まれている１つ又は複数の単語を識別するステップ、
を含んでいる、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
前記キーワード認識処理が、
テキスト領域の少なくとも一部分の形状を、事前に定義されているキーワードライブラリ内の１つ又は複数のキーワードの形状と比較するステップと、
テキスト領域の前記少なくとも一部分の前記形状が、前記キーワードライブラリに含まれている１つ又は複数の単語の形状に実質的に一致する場合に、テキスト領域の前記少なくとも一部分をトリガー単語として識別するステップと、
を含んでいる、請求項２６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
前記キーワード認識処理が、
テキスト領域において特定された１つ又は複数の特徴を、事前に定義されているキーワードライブラリに含まれているキーワードを表す隠れマルコフモデルと照合するステップと、
前記特徴を、トリガー単語に属しているものとして識別するステップと、
を含んでいる、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
イメージを含んでいる電子通信を分類する装置であって、
前記イメージのうち、テキスト領域を有する部分を特定する手段と、
前記テキスト領域を解析して、前記テキスト領域の内容が、前記電子通信が未承諾又は不正であるかを判断する手段と、
を備えている、装置。
【請求項３０】
イメージを含んでいる電子通信を分類する方法であって、
前記イメージにおけるテキスト領域を特定する目的で、前記イメージに前処理手法を適用するステップと、
前記テキスト領域内の一連の画像ピクセルの１つ又は複数の特性を測定するステップと、
１つ又は複数の測定された特性が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示すかを判断するステップと、
を含んでいる、方法。
【請求項３１】
測定される前記特性が、
前記イメージ上へのテキストの重ね合わせ、前記イメージにおける色の分布、前記イメージにおける輝度の分布、テキスト領域の数、テキスト領域の位置、テキスト領域のサイズ、テキスト領域において使用されているフォント、ランダムノイズ或いは変形パターン若しくは干渉パターンの存在、テキストの重なり、テキストの分布、筆記体テキストの存在、
のうちの１つ以上である、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記特性の属性が、未承諾通信又は不正な通信においては一般的であるが合法的な電子通信においては一般的でない場合に、前記１つ又は複数の測定される特性が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示す、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示している特性の出現状況が所定の基準を満たしている場合に、前記電子通信が未承諾又は不正であると結論するステップ、
を更に含んでいる、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示している特性に評点が割り当てられ、前記評点が、前記電子通信が実際に未承諾又は不正であることを前記特性の存在が示している可能性の程度に関連付けられている、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記所定の基準が、前記特性の評点の集計を表している最大許容評点である、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記前処理手法が、
複雑な背景の上に重ねられている、若しくは変形されている、又はその両方であるテキスト領域を、前記イメージにおいて特定するステップ、
を含んでいる、請求項３０に記載の方法。
【請求項３７】
イメージを含んでいる電子通信を分類する実行可能プログラムを含んでいるコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムが、
前記イメージにおけるテキスト領域を特定する目的で、前記イメージに前処理手法を適用するステップと、
前記テキスト領域内の一連の画像ピクセルの１つ又は複数の特性を測定するステップと、
１つ又は複数の測定された特性が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示すかを判断するステップと、
を実行する、コンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
測定される前記特性が、
前記イメージ上へのテキストの重ね合わせ、前記イメージにおける色の分布、前記イメージにおける輝度の分布、テキスト領域の位置、テキスト領域のサイズ、テキスト領域において使用されているフォント、ランダムノイズの存在、テキスト同士の重なり、テキストの変形、筆記体テキストの存在、
のうちの１つ以上である、請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３９】
前記特性の属性が未承諾通信又は不正な通信においては一般的であるが合法的な電子通信においては一般的でない場合に、前記１つ又は複数の測定される特性が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示す、請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４０】
前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示している特性の出現状況が所定の基準を満たしている場合に、前記電子通信が未承諾又は不正であると結論するステップ、
を更に含んでいる、請求項３９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４１】
前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示している特性に評点が割り当てられ、前記評点が、前記電子通信が実際に未承諾又は不正であることを前記特性が示している可能性の程度に関連付けられている、請求項４０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４２】
前記所定の基準が、前記特性の評点の集計を表している最大許容評点である、請求項４１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４３】
前記前処理手法が、
複雑な背景の上に重ねられている、若しくは変形されている、又はその両方であるテキスト領域を、前記イメージにおいて特定するステップ、
を含んでいる、請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４４】
イメージを含んでいる電子通信を分類する装置であって、
前記イメージにおけるテキスト領域を特定する目的で、前記イメージに前処理手法を適用する手段と、
前記テキスト領域内の一連の画像ピクセルの１つ又は複数の特性を測定する手段と、
１つ又は複数の測定された特性が、前記電子通信が未承諾又は不正である可能性が高いことを示すかを判断する手段と、
を備えている、装置。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
[0001]本出願は、本明細書に参考とすることにより組み込まれる米国仮特許出願第号６０／５５２，６２５号明細書「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｍａｉｌ  Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ  Ｉｍａｇｅｒｙ（イメージを含んでいる電子メールを解析するシステム及び方法）」（出願日：２００４年３月１１日）の利益を享受する。
【発明の分野】
【０００２】
[0002]本発明は、電子通信ネットワークに関し、より詳細には、ネットワーク通信を解析して、イメージを含んでいる電子通信を分類及びフィルタリングすることに関する。
【発明の背景】
【０００３】
[0003]電子メール（Ｅメール）及び携帯電話のテキストメッセージ通信の利用がますます増加するにつれて、電子メール及びテキストメッセージのユーザに送られる未承諾広告通信（すなわち「スパム」）の量も増え続けている。スパムの量は、長い間、電子メール及びテキストメッセージを有効な通信媒体として利用するうえでの脅威とみなされており、それに伴い、スパム受信に対抗するための数多くの解決策が提案されてきた。これらの解決策として、事前に承認された送信者からのみ通信を受け取るシステムや、着信した通信のテキストにおいて一般的にスパムを示すキーワードを検索するシステムが挙げられる。
【０００４】
[0004]残念ながら、スパムの送信者は、そのようなシステムを回避する方法を見つけ出す。例えば、キーワードベースのテキスト検索システムを回避するために送信者が試みた１つの方法として、メッセージが受信者によって認識され、且つメッセージがテキスト検索からは回避されるように、静止画像、ビデオイメージ、アニメーション、アプレット、スクリプトといったイメージの中にテキストを配置する。従来のスパム防止手法は、一般にはイメージを無視する、或いは静止画データのハッシュに基づいて限られた比較を実行し、従って、上記の方法に対抗することはできない。更に、イメージをハッシュ処理するのに使用される手法は、検査する通信の中のイメージが、スパム防止分類システムのトレーニングに使用されたイメージのいずれかと同じである場合にのみ有効である。従って、スパム通信におけるイメージをわずかに修正することで、この方法を無効にすることができる。これらの理由から、イメージを含んでいるスパム通信は、送信される全スパムの約２５％を占め、そのような通信に対抗する有効な解決策が見つからない限り、この数値は増していくことが予想される。
【０００５】
[0005]従って、この技術分野には、イメージを含んでいる電子通信を解析する方法及び装置のニーズが存在している。
【発明の概要】
【０００６】
[0006]イメージを含んでいる電子通信を解析して、例えば、電子通信がスパム通信であるか否かを判断する方法及び装置、が提供される。１つの実施形態においては、本発明の方法は、受信された電子通信において１つ又は複数のイメージ領域を検出するステップと、前処理手法を適用して、変形されている可能性のあるテキスト領域（例：ブロック又はライン）をイメージにおいて特定するステップと、を含んでいる。この方法は、次いで、テキスト領域を解析して、電子通信がスパムであることをテキストの内容が示しているかを判断する。１つの実施形態においては、埋め込まれているテキストの特殊な抽出処理及び修正処理を行った後、テキスト領域に光学文字認識処理を適用してそこから内容を取り出す。別の実施形態においては、キーワード認識処理又は形状一致処理を適用し、テキスト領域から、スパムを示す単語の存在の有無を検出する。別の実施形態においては、抽出されたテキスト領域の別の属性、例えば、サイズ、位置、色、複雑さを使用して、スパムの存在の有無の証拠を構築する。
【０００７】
[0007]以下の詳細な説明を添付の図面と併せて考察することによって、本発明の教えを容易に理解することができる。
【０００８】
理解を容易にするため、図面間で共通する同一・相当要素は、同一・相当参照数字を使用して表してある。
【詳細な説明】
【０００９】
[0016]本発明は、イメージ、又はイメージへのリンク（例：電子メールの添付ファイル、Ｗｅｂページへのポインタ）を含んでいる電子通信（例：電子メール、テキストメッセージ）を解析する方法及び装置に関する。１つの実施形態においては、例えば電子通信をフィルタリング又は分類する目的で、通信に含まれているイメージを解析するため、電子通信に特殊な背景分離処理及び変形修正処理を行った後、光学文字認識（ＯＣＲ）処理を適用する。例えば、本発明の方法を適用して、スパム通信の受信を検出することができる。本明細書において使用されている用語「スパム」は、特に「フィッシング」用にデザインされている（例：銀行やインターネットサービスプロバイダなど正当な組織を装うことによって個人情報を引き出すようにデザインされている）広告及び通信など、任意の未承諾電子通信を意味する。更なる実施形態においては、本発明の方法を適用して、例えば、著作権のある情報（ソフトウェアのソースコードの画像或いはスクリーンショット、製品のデザインなど）が不正な組織又は受信者に流出しないようにする目的で、発信される電子通信をフィルタリングすることができる。
【００１０】
[0017]図１は、本発明による、電子通信を解析及び分類する方法１００の１つの実施形態を示しているフローチャートである。方法１００はステップ１０５において初期化されて、ステップ１１０に進み、このステップにおいて、１つ又は複数のイメージ要素の埋め込まれている電子通信が受け取られる。受け取られる電子通信は、例えば、着信される（例：ユーザによって受信される）通信、又は発信される（例：ユーザによって送信される）通信である。
【００１１】
[0018]１つの実施形態（例：メールユーザエージェントの実施形態）においては、電子通信は電子メール通信であり、方法１００において、サーバ（例：ＰＯＰ（Ｐｏｓｔ  Ｏｆｆｉｃｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ又はＩＭＡＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ）から、或いは１つ又は複数の電子メール通信を含んでいるファイルから通信を取得することによって、電子メール通信が受け取られる。別の実施形態（例：メール取得エージェントの実施形態又はＩＭＡＰサーバ）においては、方法１００において、クライアントメールユーザエージェントに配信する前にファイルから電子メール通信を読み取ることによって、電子メール通信が受け取られる。更に別の実施形態（例：メール転送エージェントの実施形態、ＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍａｉｌ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ、或いはプロキシサーバ）においては、方法１００において、第２のメール転送エージェント（メール転送エージェントとして機能するメールユーザエージェント又はプロキシエージェントを含む）から、或いは、以前に第２のメール転送エージェントからネットワークを介して受信した電子メール通信の、キャッシュに格納されているコピーを含んでいるファイルから、ネットワークを介して電子メール通信が受け取られる。
【００１２】
[0019]ステップ１２０において、方法１００は、電子通信をスパムとして（例：未承諾情報又は不正な情報を含んでいるものとして）、又は合法的な（例：スパムではない）通信として分類する。後から詳しく説明するように、１つの実施形態においては、ステップ１２０は、受信した電子通信において１つ又は複数のイメージ要素を解析するステップを含んでいる。１つの実施形態において、複数のイメージ要素が存在する場合、イメージ要素を並行処理的に分類する。別の実施形態においては、イメージ要素を順次分類する。１つの実施形態においては、方法１００は、本明細書に更に記載してある１つ以上の方法に従ってステップ１２０を実行する。
【００１３】
[0020]ステップ１３０において、方法１００は、電子通信がスパムとして分類されたかを判断する。ステップ１２０において電子通信がスパムとして分類されていない場合、方法１００は、ステップ１５０に進み、電子通信を例えば通常の方法にて、意図された受信者に配信する。１つの実施形態においては、電子通信は電子メール通信であり、電子メール通信は、サーバベースのルーティングプロトコルによって、意図された受信者に配信される。別の実施形態においては、電子通信はテキストメッセージであり、例えば、サーバが仲介する直接的な電話器間通信（ｄｉｒｅｃｔ  ｐｈｏｎｅ−ｔｏ−ｐｈｏｎｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）である。次いで、方法１００は、ステップ１５５において終了する。
【００１４】
[0021]或いは、ステップ１３０において、電子通信がスパムとして分類されていたと方法１００が結論する場合、方法１００は、ステップ１４０に進み、その電子通信をスパムとしてフラグ処理する。１つの実施形態（例：メールユーザエージェントの実施形態）においては、方法１００は、意図された受信者に通信が配信される前にその通信を自動的に削除することによって、当該通信に対処する。別の実施形態においては、方法１００は、ユーザディスプレイ上でメッセージにラベルを付けることによって、或いは、意図された受信者に通信が配信される前に、スパム用に指定されているフォルダにその通信を格納することによって、当該通信に対処する。別の実施形態（例：メール取得エージェントの実施形態或いはプロキシサーバの実施形態）においては、方法１００は、意図された受信者に通信が配信される前に、カスタムの電子メールヘッダ（例：「Ｘはスパム：ＹＥＳ」）を挿入することによって、当該通信に対処する。更に別の実施形態（例：メール転送エージェントの実施形態）においては、方法１００は、配信できないことを送信者に知らせる「バウンス」メッセージを作成することによって、当該通信に対処する。次いで、方法１００は、ステップ１５５において終了する。
【００１５】
[0022]図２は、方法１００のステップ１２０に従って、例えば、電子通信に含まれているイメージにＯＣＲを適用して未承諾又は不正な通信を検出することによって電子通信を分類する方法２００、の１つの実施形態を示しているフローチャートである。方法２００は、ステップ２０５において初期化されてステップ２０６に進み、このステップにおいて、方法２００は、受信した電子通信においてイメージ領域を検出する。上述したように、イメージ領域は、静止画像、ビデオイメージ、アニメーション、アプレット、スクリプトなどを含んでいることができる。
【００１６】
[0023]ステップ２０７において、方法２００は、下層のイメージからテキストのインスタンス（ｉｎｓｔａｎｃｅ）を分離する目的で、通信に含まれている１つ又は複数の検出されたイメージ領域に前処理手法を適用する。１つの実施形態においては、適用される前処理手法として、テキストブロック特定手法（ｔｅｘｔ  ｂｌｏｃｋ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が挙げられ、この手法は、同一線上の要素（ｃｏｌｌｉｎｅａｒ  ｐｉｅｃｅｓ）、若しくは、テキストに固有なその他の特性（例：隣接する縦の縁部、二峰性輝度分布（ｂｉｍｏｄａｌ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）など）、又はその両方の存在を検出し、それらの同一線上要素或いは特性要素を結合してテキストブロックを形成する。テキストブロック特定手法によって、方法２００は、変形されている可能性のあるテキストの行を識別することができる。テキストの変形としては、例えば、写真や広告のグラフィックなど複雑な（例：均一でない）背景の上に重ねられたテキスト、回転されたテキスト、或いは、視覚効果を高める若しくは従来のテキストベースのスパム検出手法或いはフィルタリング手法による検出を回避する、又はその両方を目的として（例えば表示の軸線に垂直に現れないように）傾けられているテキスト、が挙げられる。
【００１７】
[0024]１つの実施形態においては、（例えば従来のプレーンテキスト用の前処理手法とは対照的な）特にイメージを解析するために開発されている前処理手法を、ステップ２０７において実施する。ステップ２０７において都合よく実施することのできる前処理手法としては、同一出願人による同時係属中の米国特許出願第０９／８９５，８６８号明細書（出願日：２００１年６月２９日）に記載されている手法が挙げられ、当該明細書は参考として本明細書に組み込まれる。
【００１８】
[0025]ステップ２１０において、方法２００は、前処理されたイメージにＯＣＲ処理を適用する。ＯＣＲの出力は、認識された文字若しくは単語、又はその両方を含んでいるデータ構造であり、１つの実施形態においては、これらの文字或いは単語は、イメージにおいてこれらが配置されていた句又は文の中に配置されている。
【００１９】
[0026]ステップ２２０において、方法２００は、ステップ２１０において生成されたＯＣＲ出力において、スパムを示す、すなわち著作権のある情報又は不正な情報を示すトリガー単語若しくはトリガー句、又はその両方（ｔｒｉｇｇｅｒ  ｗｏｒｄｓ  ａｎｄ／ｏｒ  ｐｈｒａｓｅｓ）の存在を検索する。ステップ２２０の１つの実施形態においては、方法２００は、ＯＣＲ出力を、スパムを示す既知の（例：事前に定義されている）単語（又は著作権のある情報を示す単語）のリストに照らして比較し、出力のいずれかがリスト中の１つ又は複数の単語と実質的に一致するかを判断する。更なる実施形態においては、上記比較が従来のテキストベースのスパム識別ツールを使用して実行され、例えばＯＣＲ出力があたかもテキストのみを含んでいる電子通信であるかのように解釈される。そのような手法によって、方法２００は、特に、単語の部分一致、代表的なミススペルとの単語の一致、類似する文字及び数字の故意の交換（例：大文字のＯと数字の０、大文字のＺと数字の２、小文字のｉと数字の１など）、テキストへの余分な文字（スペースなど）の挿入など、テキストベースのスパム識別手法における高度な機能を都合よく利用することができる。
【００２０】
[0027]１つの実施形態においては、方法２００は、スパムを示す（又は不正な情報を示す）ものと識別された単語及び句に、確率計算値（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｍｅｔｒｉｃ）又は信頼度評点（例えばこれらの値を持つ単語又は句が存在することが、電子通信が実際にスパムである可能性或いは不正な情報を実際に含んでいる可能性の程度に関連付けられている）を割り当てることができる。例えば、方法２００が、解析されたイメージにおいて「ｔｈｉｓ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｓｐａｍ」という句を取り出して識別した場合、方法２００は、ステップ２２０において、その句に比較的高い信頼度評点を付けることができ、なぜなら、その句はスパムを示している可能性が高いためである。或いは、「ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ」という句には、「ｔｈｉｓ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｓｐａｍ」より低い評点を付けることができ、なぜなら、この句は、スパムを示すこともあれば、合法的な通信を示すこともあるためである。このように、ステップ２２０において、方法２００は、スパムを示す可能性のある単語とそれぞれの信頼度評点のリストを生成することができる。
【００２１】
[0028]ステップ２３０において、方法２００は、解析された一つ以上のイメージ領域にて検出されたスパムを示す単語（又は不正な情報を示す単語）の数が、（例えばスパム通信を識別するための）所定のフィルタリング基準を満たすかを判断する。１つの実施形態においては、イメージに含まれているスパムを示す単語若しくは句、又はその両方の数が所定のしきい値を超える場合、そのイメージをスパムと分類する。１つの実施形態においては、上記所定のしきい値がユーザにより定義可能になっており、ユーザは方法２００の感度を調節でき、例えば、（例えばしきい値を大きくすることによって）フォルスポジティブ（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ）、すなわち合法的な通信がスパムと分類されるケースを減少させる、或いは、（例えばしきい値を小さくすることによって）フォルスネガティブ（ｆａｌｓｅ−ｎｅｇａｔｉｖｅ）、すなわちスパム通信がスパムではないと分類されるケースを減少させることができる。
【００２２】
[0029]別の実施形態として、例えば、ステップ２２０においてスパムを示す可能性ある単語の信頼度評点を生成する実施形態においては、方法２００は、ステップ２３０において、それぞれの信頼度評点を集計して、総合信頼度評点を生成する。総合信頼度評点が所定の（例：ユーザ定義の）しきい値を超える場合、関連するイメージをスパムとして分類する。１つの実施形態においては、総合信頼度評点は、イメージの中で検出された、スパムを示す可能性のある単語すべての信頼度評点すべての単純な合計である。当業者には、本発明の範囲から逸脱することなく、信頼度評点を集計する別の方法（特に、評点の平均或いは中央値などを計算する）をステップ２３０において実施することもできることが理解されるであろう。
【００２３】
[0030]従って、ステップ２３０において、所定の基準が満たされると判断される場合、方法２００はステップ２３１に進み、受信された電子通信を、（例：図１のステップ１２０に従って）スパムとして、又は不正な通信として分類する。或いは、所定の基準が満たされていないと方法２００が判断する場合、方法２００はステップ２３２に進み、その電子通信を合法的な通信として分類する。ステップ２３５において、方法２００が終了する。
【００２４】
[0031]電子通信に複数のイメージ要素が含まれている場合には、いくつかのイメージ要素はスパムを示す要素として分類され、いくつかのイメージ要素は合法的又は疑わしい要素として分類される場合がある。本発明のいくつかの実施形態においては、方法２００（又は本明細書に更に記載してある方法のいずれか）は、スパムとして分類されるイメージ要素が電子通信に少なくとも１つ含まれていれば、その電子通信をスパムとして分類する。別の実施形態においては、方法２００（又は本明細書に更に記載してある方法のいずれか）は、しきい値法に従って電子通信をスパムとして分類する（例えば、含まれているイメージ要素のうち５０％を超えるものがスパムとして分類される）。更なる実施形態においては、タグしきい値法（ｔａｇｇｅｄ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ）を使用し、この方法では、イメージ要素全体に、そのイメージに含まれているスパムを示す単語の評点すべての集計である総合評点を付す。そのためには、所定の数のイメージ要素の総合評点が、所定のしきい値より大きくなくてはならない。
【００２５】
[0032]図３は、電子通信からの例示的な静止画像３００を示している。画像３００は、例えば方法１００及び方法２００に従って解析及び分類することのできるテキスト要素３１０が含まれているいくつかのイメージ領域を有する。図３に示したように、（長方形の輪郭で示したように）いくつかのテキスト要素３１０が識別され、背景から分離され、修正されて回転及びその他の変形の効果が取り除かれ、例えば方法２００のステップ２０７に従って更に処理される。
【００２６】
[0033]図４は、例えば図２のステップ２１０に従って画像３００にＯＣＲ処理を適用することによって生成された例示的なテキスト抽出を示している。識別された複数の句、文字列、及び部分文字列４０２ａ〜４０２ｍが、（例えば画像３００における出現位置に従って上から下に配置されて）表示される。いくつかの文字列、例えば「Ｂｕｙ  Ｎｏｗ  Ｂｕｙ  Ｎｏｗ」（４０２ａ）及び「ＳＲＩ  ＣｏｎＴｅｘｔＴｒａｃｔ」（４０２ｂ）は、完全に認識されている。用語集に格納されている単語の語彙に低い程度だけ一致するものと認識された抽出結果は、更なる単語及び句の更なる抽出に役立てることができる。次いで、例えば、方法２００のステップ２２０〜２３０に従って、或いは本明細書に開示してある代替方法に従って、結果の文字列４０２ａ〜４０２ｍを分類し、これによって、画像３００が含まれている通信を、おそらくはスパム又は合法的な通信のいずれかとして識別することができる。
【００２７】
[0034]場合によっては、スパム通信には、イメージ要素単位での解析における検出を回避する目的で、複数の隣接するイメージ要素に故意に分割されているテキスト単語が含まれていることがある。従って、１つの実施形態においては、ステップ２２０において、接頭辞又は接尾辞、或いはスパムを示す既知の単語を検索する。別の実施形態においては、方法２００は、例えば、いくつかのＷｅｂブラウザにおいて使用されている手法など、既知の画像再構築手法に従って、ＯＣＲ処理を適用する前に個々のイメージ要素を１つの複合イメージに再構築するステップ、を更に含んでいることができる。
【００２８】
[0035]図５は、例えば、電子通信に含まれているイメージにキーワード認識処理を適用して未承諾通信又は不正な通信を検出することによって、方法１００のステップ１２０に従って電子通信を解析及び分類する方法５００の別の実施形態を示しているフローチャートである。方法５００は、方法２００に似ているが、イメージから情報を取り出すのに文字認識手法ではなくキーワード認識を使用する。方法５００は、ステップ５０５において初期化されてステップ５０６に進み、このステップにおいて、方法５００は、受信された電子通信の中で１つ又は複数のイメージ領域を検出する。
【００２９】
[0036]次いで、方法５００はステップ５０７に進み、このステップにおいて、方法５００は、下層のイメージからテキストのインスタンスを分離及び修正する目的で、電子通信において検出されたイメージに前処理を適用する。１つの実施形態においては、適用される前処理手法は、方法２００に関連して説明した、イメージ領域内で適用されるテキストブロック特定手法に似ている。
【００３０】
[0037]ステップ５１０において、方法５００は、前処理されたイメージにキーワード認識処理を適用する。１つの実施形態においては、使用されるキーワード認識処理手法は、解析されたイメージに含まれている個々のテキスト文字の認識ではなく、単語全体の認識に焦点を当てることにおいて、従来のＯＣＲ手法とは異なる。すなわち、キーワード認識プロセスでは、最初に単語の中の個々の文字を分離及び認識することによって単語を再構築するのではない。別の実施形態においては、各キーワードは、画像のピクセル値又は特徴の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）によって表現されており、動的なプログラミングを使用して、前処理テキスト領域内に見つかった特徴を各キーワードのＨＭＭと照合する。
【００３１】
[0038]１つの実施形態においては、キーワード認識処理手法は、イメージに含まれている単語の形状に焦点を当て、Ｊ．ＤｅＣｕｒｔｉｎｓによる「Ｋｅｙｗｏｒｄ  Ｓｐｏｔｔｉｎｇ  Ｖｉａ  Ｗｏｒｄ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（単語の形状認識によるキーワードのスポッティング）」（ＳＰＩＥ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ、カリフォルニア州サンホセ、１９９５年２月）と、Ｊ．Ｌ．ＤｅＣｕｒｔｉｎｓの「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ＯＣＲ  Ｖｅｒｓｕｓ  Ｗｏｒｄ  Ｓｈａｐｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｋｅｙｗｏｒｄ  Ｓｐｏｔｔｉｎｇ（キーワードのスポッティングにおけるＯＣＲと単語形状認識の比較）」（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １９９７  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、メリーランド州アナポリス）に記載されている手法と実質的に同様であり、いずれの文書も本明細書に参考とすることにより組み込まれる。これらの手法は、機械によって印刷されたテキスト単語が、アセンダー（例：小文字の高さよりも上に延びる要素を持つテキスト文字）及びディセンダー（例：テキストラインのベースラインよりも下に延びる要素を持つ文字）の存在など、それらの形状及び特徴によって識別できるという認識に基づいている。一般的には、これらの手法では、イメージから単語をセグメント化し（ｓｅｇｍｅｎｔ）、セグメント化された単語とライブラリ内の単語とを、単語の対応する特徴形状を比較することによって一致させる。
【００３２】
[0039]従って、ステップ５１０において、方法５００は、イメージからセグメント化された単語を、既知の（例：所定の）トリガー単語（例：スパムを示す単語、不正な情報を示す単語）のリストに照らして比較し、セグメント化された単語のうち、リスト内の単語の一部又は全体と実質的又は厳密に一致する単語を識別する。１つの実施形態においては、そのような比較は、従来のテキストベースのスパム識別ツール（例：方法２１０のステップ２２０に似たツール）を使用して実行する。
【００３３】
[0040]次いで、本方法は、ステップ５２０に進み、（例えばステップ５１０において）イメージにおける解析された１つ以上の領域内に検出された、スパムを示す単語の数量が、スパム通信を識別するための所定の基準を満たしているかを判断する。１つの実施形態においては、ステップ５２０において、方法２００のステップ２３０に関連して上述したようなしきい値法を実施し、ステップ５１０において得られた結果が、解析された通信がスパムであることを示すかを判断する。別の実施形態においては、同じく方法２００のステップ２３０に関連して上述したような、信頼度計算値を割り当てる方法を実施する。
【００３４】
[0041]ステップ５２０において、方法５００が、検出されたスパムを示す単語が所定の基準を満たすと判断する場合、方法５００は、ステップ５２１に進み、受信された電子通信を、（例えば方法１００のステップ１２０に従って）スパムとして、または不正な通信として分類する。或いは、方法５００が、所定の基準が満たされていないと判断する場合、方法５００は、ステップ５２２に進み、受信された電子通信を合法的な通信として分類する。受信された電子通信が分類されると、方法５００は、ステップ５２５において終了する。
【００３５】
[0042]１つの実施形態においては、方法５００は、キー・ロゴ・スポッティング手法（ｋｅｙ−ｌｏｇｏ  ｓｐｏｔｔｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を使用することができ、その場合、例えば、ステップ５１０において、方法５００は、テキスト単語以外の記号又は文字を検索する。例えば、方法５００は、会社のロゴ、或いはスパム通信の中に一般に見つかる記号を検索することができる。そのような手法が使用されている１つの実施形態においては、前処理ステップ５０６は、故意に変形又は傾けられている記号或いはロゴを特定する目的で、ログの修正若しくは変形公差処理（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  ｔｏｌｅｒａｎｃｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、又はその両方を更に含んでいる。
【００３６】
[0043]１つの実施形態においては、方法５００は、例えば数字又はそれ以外の記号をテキスト文字に置き換えることによって故意に誤った綴りとした単語（例：ＶＩＡＧＲＡの代わりにＶ１ＡＧＲＡ）を検出するのに、特に適している。なぜなら、方法５００は、個々のテキスト文字を識別し、識別されたテキスト文字から単語を再構築するのではなく、単語の全体的な形状に焦点を当てるためである。従って、「Ｖ１ＡＧＲＡ」と綴られた単語は、従来の（例：単語を再構築する）方法では検出されないが（なぜなら文字単位で見ると、既知の英単語或いは既知の商標名には一致しない）、方法５００において使用される方法など、形状一致手法による検出は回避されない（なぜなら単語「Ｖ１ＡＧＲＡ」の形状は既知の単語「ＶＩＡＧＲＡ」の形状と実質的にほぼ同じであるためであり、実際に、スペルが正しくないにもかかわらず人が単語を容易に正しく知覚するのは、この視覚的な類似性のためである）。
【００３７】
[0044]図６は、例えば、電子通信に含まれているイメージの属性を解析して未承諾通信又は不正な通信を検出することによって、方法１００のステップ１２０に従って電子通信を解析及び分類する方法６００の１つの実施形態を示しているフローチャートである。方法６００は、ステップ６０５において初期化されてステップ６１０に進み、このステップにおいて、方法６００は、例えば、本明細書において前述した前処理手法、又はＯＣＲ分野において公知である前処理手法と、キーワード認識処理とに従って、解析しているイメージにおいてテキスト領域（例：ブロック又はライン）を検出する。
【００３８】
[0045]ステップ６２０において、方法６００は、検出されたテキスト領域の特性を測定する。１つの実施形態においては、測定する特性としては、スパム通信においては一般的であるがスパムではない通信においては一般的でない属性、又はその逆の属性が挙げられる。例えば、スパム通信におけるイメージには、写真或いはイラストの上に重ねられた広告又はその他のテキストがしばしば含まれているのに対して、スパムではない通信のほとんどでは、一般にはイメージに重ねてテキストを提示することはない。別の例では、著作権のある製品デザインには、概略図、グラフ、その他の画像の上に重ねられたテキスト又は文字が含まれていることがある。
【００３９】
[0046]１つの実施形態においては、ステップ６２０において、テキストの内容とは別に、検出されたテキスト領域又はラインの特異的な（例：スパムを示す可能性のある）特性を識別する。１つの実施形態においては、そのような測定及び識別は、検出されたテキスト領域又はラインのうち、テキストの文字ではない部分の一連の画像ピクセルを考慮することによって行われる。例えば、一連の画像ピクセルの色又は輝度の分布が、大きく変化している場合、或いは解析されたイメージの非テキスト領域における分布に似ている場合には、特性は極めて特異的である、またはスパムコンテンツを示している可能性が高いと判断することができる。１つの実施形態においては、測定する上記以外の特性として、テキストライン又はテキスト領域の数、色、位置、輝度の分布、サイズ、或いはスパムの存在の有無の証拠としての文字を挙げることができる。例えば、個人によって撮影された写真には、多くの場合、テキストはまったく含まれていないか、或いはイメージのうちの小さな領域に小さな文字（日付など）が重ねられている。これに対して、スパムを示すイメージには、一般には、注意を魅きつける目的で、より大きなサイズの文字、より多くの数の文字、色彩に富んだ文字、イメージ内ではるかに目立つように配置された文字が表示されている。
【００４０】
[0047]別の例として、スパムのイメージには、筆記体のテキストが含まれていることがあり、これは、一般的な合法的な電子通信においてはあまり見られない。１つの実施形態においては、ステップ６２０において、検出されたテキスト領域において連結成分（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）を計算し、（例えば既知の連結成分解析手法に従って）その領域の高さ、幅、及びピクセル密度を解析することによって、筆記体のテキストを検出し、機械印刷された筆記体ではないフォントと区別する。一般的には、筆記体のテキストは、連結成分の数が少なく、サイズが大きく、且つ密度が小さい傾向にある。
【００４１】
[0048]更に別の例においては、スパムのイメージには、従来のＯＣＲ手法及びフィルタリング手法によって認識されないように故意に変形されているテキストが含まれていることがある。これらの変形としては、複雑な背景又はイメージの上にテキストを重ねる、ランダムノイズ或いは変形パターン若しくは干渉パターンを挿入する、テキスト文字のサイズ、形状、色、輝度の分布、及び向きを変える、合法的な電子通信には一般に用いられない背景画像パターンの上にテキスト文字を重ねる、を挙げることができる。従って、１つの実施形態においては、ステップ６２０に、そのような変形の検出を更に含めることができる。例えば、変形の一種として、格子背景の上にテキストが配置される。１つの実施形態においては、方法６００は、テキスト領域の中及び付近のラインを検出することによって、下層の格子パターンを検出する。別の実施形態においては、方法６００は、テキストのサイズよりもずっと小さい多数の連結成分を見つけることによって、ランダムなノイズを検出する。更に別の実施形態においては、方法６００は、テキスト文字の境界に沿ったまっすぐな縁部及び垂直な縁部の割合が通常よりも小さい（例えば通常のテキストにおける平均よりも小さい）ことを検出することによって、および、飾られた文字（ｋｅｒｎｅｄ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ）の割合が高いことを検出することによって、文字の形状及び向きの変形を検出する。更に別の実施形態においては、方法６００は、それぞれが単一の文字よりも複雑である少数の連結成分を検出することによって、重なっているテキストを検出する。
【００４２】
[0049]ステップ６３０において、方法６００は、検出されたテキスト領域及びラインに対してステップ６２０において実行された特性の測定が、十分に高い出現頻度を示したかを判断し、解析されたイメージに、そこに含まれている特異的な特性の程度を反映する信頼度評点を割り当てる。信頼度評点が所定のしきい値を超える場合、解析されたイメージを含んでいる通信をスパムとして分類する。１つの実施形態においては、ステップ６３０において、特に、決定木及びニューラルネットワークなど別の評点システムを実施することができる。通信が分類されると、方法６００は、ステップ６３５において終了する。
【００４３】
[0050]１つの実施形態においては、方法２００、方法５００、方法６００のうちの２つ以上の組合せを、方法１００のステップ１２０に従って実施し、未承諾又は不正な電子通信を検出することができる。１つの実施形態においては、１つ以上の方法を並行に実施する。別の実施形態においては、１つ以上の方法２００、５００、６００を順次実施する。更なる実施形態においては、スパムを識別する別の手法を、統一されたフレームワークにおいて、方法２００、５００、６００のうちの１つ以上と組み合わせて実施することができる。例えば、１つの実施形態においては、スパムを分類する目的で、（方法２００の）ステップ２２０において識別されたスパムを示す単語と、（方法５００の）ステップ５１０において識別されたスパムを示す単語とを組み合わせることによって、方法２００を方法５００と組み合わせて実施する。１つの実施形態においては、方法２００と方法５００の両方によって識別されたスパムを示す単語は、スパムを分類する目的に一度のみカウントする。
【００４４】
[0051]図７は、イメージを含んでいる電子通信を解析する本発明の方法として、汎用コンピューティングデバイス７００を使用して実施されている方法の高レベルにおけるブロック図である。１つの実施形態においては、汎用コンピューティングデバイス７００は、プロセッサ７０２と、メモリ７０４と、イメージ解析モジュール７０５と、各種の入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス７０６（ディスプレイ、キーボード、マウス、モデムなど）とを備えている。１つの実施形態においては、少なくとも１つのＩ／Ｏデバイスは、記憶装置（例：ディスクドライブ、光ディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ）である。なお、イメージ解析モジュール７０５は、通信チャネルを通じてプロセッサに結合されている物理デバイス又は物理サブシステムとして実施できることを理解されたい。
【００４５】
[0052]これに代えて、イメージ解析モジュール７０５は、１つ又は複数のソフトウェアアプリケーション（場合によってはソフトウェアとハードウェアとの組合せ、例えばＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）の使用）によって具体化することができ、その場合、ソフトウェアは、記憶媒体（例：Ｉ／Ｏデバイス７０６）からロードされ、汎用コンピューティングデバイス７００のメモリ７０４内のプロセッサ７０２によって動作する。従って、１つの実施形態においては、図１〜図６を参照しながら本明細書に説明した、イメージを含んでいる電子通信を解析するイメージ解析モジュール７０５は、コンピュータ可読媒体又はコンピュータ可読キャリア（例：ＲＡＭ、磁気ドライブ又は光ドライブ、磁気ディスク又は光ディスクなど）に格納することができる。
【００４６】
[0053]当業者には、本発明の方法を、本明細書に説明した電子通信のフィルタリング用途以外の用途において実施できることが理解されるであろう。例えば、本明細書に説明した方法は、ビデオストリームにおいて望ましくない広告を識別及びフィルタリングするシステムにおいて実施する（従って、例えば、個々のメッセージではなくビデオストリームが処理される）ことができる。これに代えて、本明細書に説明した方法は、通信が未承諾又は不正であるか否かを判断することに加えて、又は判断する代わりに、通信の予想される発信元又は主題を判断する（例えば、通信は１つ又は複数の特定のカテゴリに属す可能性が高い）ように適合させることができる。法医学を目的として、例えば、犯罪者、テロリスト、或いはその他の組織によって送られた可能性が高いものとして通信を識別できるように、（例えばハードドライブに格納されている）電子通信が分類されるように１つ以上の方法を適合させることができる。
【００４７】
[0054]従って、本発明は、電子通信の分類及びフィルタリングの分野における大きな進歩を提供する。１つの実施形態においては、本発明の方法及び装置は、静止画像、ビデオイメージ、アニメーション、アプレット、スクリプトなどのイメージに、スパムを示すテキスト、或いはそれ以外の著作権のあるテキスト情報又は不正なテキスト情報が含まれている電子通信を解析することができる。従って、巧妙に偽装又は隠されたテキストメッセージが電子通信に含まれていても、その通信が合法的な通信として識別される可能性が相当に減少する。従って、電子メールユーザ及びテキストメッセージングユーザは、重要な情報或いは予測されたメッセージを識別する目的で不要な通信や未承諾通信を選り分けなければならないことがあまりなく、或いは著作権のある情報を不正な相手に送信してしまう可能性が小さい。
【００４８】
[0055]本明細書には、本発明の教えが組み込まれている様々な実施形態を詳細に図示及び説明したが、当業者は、これらの教えが依然として組み込まれている多数の別の変形形態を容易に創案できるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明による、着信した電子通信を解析及び分類する方法の１つの実施形態を示しているフローチャートである。
【図２】電子通信に含まれているイメージにＯＣＲを適用してスパムを検出することによって電子通信を分類する方法、の１つの実施形態を示しているフローチャートである。
【図３】電子通信からの例示的な静止画像を示している。
【図４】図３に示した画像にＯＣＲ処理を適用することによって生成された例示的なテキスト抽出を示している。
【図５】電子通信に含まれているイメージにキーワード認識処理を適用してスパムを検出することによって電子通信を解析及び分類する方法、の１つの実施形態を示しているフローチャートである。
【図６】電子通信に含まれているイメージにおいて、スパムを示す属性の存在の有無を検出することによって、電子通信を解析及び分類する方法、の１つの実施形態を示しているフローチャートである。
【図７】イメージを含んでいる電子通信を解析する本発明の方法として、汎用コンピューティングデバイスを使用して実施されている方法の高レベルにおけるブロック図である。
【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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【国際調査報告】
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