(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する方法であって、前記第１のクラスの前記文書画像は、同じタイプの文書画像の収集であり、前記方法は、
前記第１のクラスの文書画像から１つの文書画像を選択することと、
前記選択された文書画像に前記第１のクラスの他の文書画像をアラインすることであって、
前記アラインすることは、
前記他の文書画像の各々から複数のサブ領域を選択することと、
前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々について、前記選択された文書画像における最良一致を決定することと、
前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の最良一致と、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域との差を最小にするために、前記他の文書画像の各々について、最小二乗分析を用いて変換を決定することと、
前記他の文書画像の各々の前記決定された変換に従って、前記他の文書画像の各々を変換することと
を含み、
前記アラインされた文書画像と前記選択された文書画像とを比較することによって前記低分散領域を決定することであって、前記低分散領域は、前記選択された文書画像と他の文書画像との間で少し変わる領域であり、
前記決定された低分散領域から画像アンカテンプレートを生成することであって、前記方法は、少なくとも１つのデジタルプロプロセッサを用いて実施される
方法。
【請求項２】
前記選択された文書画像は、前記他の文書画像より高品質である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々の前記最良一致を決定することは、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々におけるピクセルを前記選択された文書画像における対応する部分におけるピクセルと関連づけることによって前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々の最良一致を探すことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々の前記最良一致を決定することは、階層探索手続きを用いて実施される請求項１に記載の方法。
【請求項５】
第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する方法であって、前記第１のクラスの前記文書画像は、同じタイプの文書画像の収集であり、前記方法は、
前記第１のクラスの文書画像から１つの文書画像を選択することと、
前記選択された文書画像に前記第１のクラスの他の文書画像をアラインすることと、
を含み、
前記アラインすることは、
ブロックの集合として前記他の文書画像の各々を定義し、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合の各々は、近傍ブロックを有し、
前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合の前記ブロックの各々のための前記選択された文書画像における最良一致を決定し、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合のブロックの各々の前記最良一致は、マッチスコアを含み、
前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合の前記ブロックの各々のための並進ベクトルを決定し、
アラインされた文書を定義するように、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合の前記ブロックの各々の前記並進ベクトルによって前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合の前記ブロックの各々をシフトする
ことを含み、
前記アラインされた他の文書画像と前記選択された文書画像を比較することにより前記低分散領域を決定し、前記低分散領域は、前記他の文書画像と前記選択された文書画像との間で少し変わる領域であり、
前記決定された低分散領域から画像アンカテンプレートを生成し、
前記方法は、少なくとも１つのデジタルプロプロセッサを用いて実施される
第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
多数の文書を処理するに当たっては、これらの文書からデータを迅速に抽出することが望ましい場合が多い。典型的なソリューションは、しばしば、一定のコンテンツ（例えば、画像アンカテンプレート）を文書画像内に位置決めするテンプレート一致技術に依存してコンテンツをアンカリングする。その意図は、文書画像内に画像アンカテンプレートを位置決めすることができれば、画像アンカテンプレートとの相対位置を基礎として文書画像におけるデータフィールドのロケーションを決定できることにある。多数の文書の処理に当たっては、データ抽出に加えて、文書を迅速に分類することも望ましい場合が多い。典型的なソリューションは、画像アンカテンプレートを文書画像へマッチングすることによって動作する。画像アンカテンプレートが文書画像に十分に一致すれば、文書画像の分類は知られる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００２】
【非特許文献１】Ｄａｎｉｅｌ  Ｐ．Ｈｕｔｔｅｎｌｏｃｈｅｒ、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｊ．Ｒｕｃｋｌｉｄｇｅ共著「Ａ  ｍｕｌｔｉ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  ｄｉｓｔａｎｃｅ（ハウスドルフ距離を用いる多分解能画像比較技術）」Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＴＲ  ９２−１３２１、コーネル大学、１９９２年
【非特許文献２】Ｗｉｌｌｉａｍ    Ｒｕｃｋｌｉｄｇｅ著「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ（ハウスドルフ距離を用いる効率的な視覚認識）」Ｓｐｒｉｎｇｌｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｉｎｃ、米国、ニュージャージー州、セコーカス、１９９６年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
画像アンカテンプレートの選定に際して、典型的なソリューションは、アンカリングポイントとして確実に行動できる画像アンカテンプレートをオペレータが手動で選択することに依存している。しかしながら、オペレータへのこの依存性は、画像アンカテンプレートを選択する困難さに起因して標準以下の画像アンカテンプレート及び／または時間及び資源の浪費に繋がる場合がある。即ち、人間の目によって容易に位置決めされる視覚的エレメントは、必ずしも画像アンカテンプレートとして優れた候補ではない。まして、ある特定の画像アンカテンプレートが異なる文書画像にどのようにマッチングするか、かつ／または１つの画像アンカテンプレートが複数の文書に渡ってアンカポイントを確実に提供するかどうかをオペレータが予測することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本出願のある態様によれば、第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法が提供される。
【０００５】
本出願の別の態様によれば、第１のクラスの文書画像から生成されるクリーンな文書画像から画像アンカテンプレートを生成するための方法が提供される。
【０００６】
本出願の別の態様によれば、第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するためのシステムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法を示す図である。
【図２】ある文書画像を選択された文書画像へ全体的にアラインするための方法を示す図である。
【図３】階層的探索手順を示す図である。
【図４】階層的探索手順の探索ウィンドウを示す図である。
【図５】ある文書画像を選択された文書画像へ局所的にアラインするための方法を示す図である。
【図６】ある文書画像の歪みマップを示す図である。
【図７】第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法を示す図である。
【図８】テンプレートソースを示す図である。
【図９】第１のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別するための画像アンカテンプレート生成関数を示す図である。
【図１０】ＲＯＣ曲線を示す図である。
【図１１】第１のクラスの文書画像のデータフィールドからデータを抽出するために１つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成するための画像アンカテンプレート生成関数を示す図である。
【図１２】図１の方法を使用する画像アンカテンプレート生成器を示す図である。
【図１３】図７の方法を使用する画像アンカテンプレート生成器を示す図である。
【図１４】画像アンカテンプレート生成器を有する文書分類システムを示す図である。
【図１５】画像アンカテンプレート生成器を有するデータ抽出システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
後に詳しく説明するシステム及び方法は、第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するためのシステム及び方法に関する。画像アンカテンプレートのアプリケーション例には、コンテンツのアンカリング、データ抽出及び文書分類が含まれるが、この限りではない。
【０００９】
図１を参照すると、第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法１００が示されている。文書画像は、その名前が示唆するように単に物理的文書の画像である。文書は、スキャナ、カメラ、他等の画像デバイスを用いることによって文書画像へ変換されてもよいが、変換されなくてもよい。文書画像のクラスは、同一タイプの文書画像のコレクションである。例えば、あるクラスの文書画像は同一形式の異なるインスタンスを含む場合もある。いくつかの実施形態では、文書画像は、それらが少なくとも所定の比率（例えば、５０％）のピクセルを共通して有していれば、同じタイプに属しているものと規定される。方法１００は、文書画像を選択すること（アクション１０２）と、他の文書画像をアラインすること（アクション１０４）と、低分散領域を決定すること（アクション１０６）と、画像アンカテンプレートを生成すること（アクション１０８）を含む。場合により、方法１００はさらに、文書画像をぼかすこと（アクション１０３）も含む。
【００１０】
方法１００は、第１のクラスの文書画像から１つの文書画像を選択すること（アクション１０２）によって開始される。特定の選択スキームが使用される必要はない。しかしながら、いくつかの実施形態では、この文書画像は第１のクラスの文書画像からランダムに選択される。或いは、他の実施形態では、文書画像コレクションのうちの最良の文書画像が選択される。このコンテキストにおいて、「最良」または「最近」は、その文書に対する文書画像の品質を指す。考慮事項には、スキューの量、固定されるテキストの品質、文書画像の可読性、鮮明さ、ライン品質、他が含まれるが、この限りではない。文書画像のスキューは、概して、文書画像の鮮明さ、またはライン品質よりも重きを置かれる。最良の文書画像は、機械によって、オペレータによって、または機械とオペレータとの何らかの組合せによって決定されてもよい。
【００１１】
最良の文書画像を選択した（アクション１０２）後、場合により、この最良の文書画像を含む文書画像はぼかされる（アクション１０３）。ぼかしアルゴリズムは、適切な任意のものが用いられてもよい。例えば、いくつかの実施形態は、周知のガウスぼかしアルゴリズムを実装して文書画像をぼかす。他の実施形態では、文書画像の黒ピクセルが膨張される。膨張は、出力ピクセルの値が入力ピクセルの近傍における全ピクセルのうちの最大値であるオペレーションを示す。例えば、２値画像では、入力ピクセルの近傍における任意のピクセルが黒であれば、出力ピクセルは黒に設定される。ぼかしの目的は、１または２ピクセル幅のピリオド及び線等の比較的小さいオブジェクトでもアラインされ得ることを保証する点にある。
【００１２】
ぼかしが実行されるか（アクション１０３）どうかに関わらず、第１のクラスの他の文書画像は各々、次に選択される文書画像へアラインされる（アクション１０４）。他の文書画像のアラインメントは、他の文書画像をグローバルにアラインすること、かつ／または他の文書画像をローカルにアラインすることを含んでもよい。グローバルアラインメントは、文書画像を選択された文書画像に最も良く一致するように変換し、ローカルアラインメントは、文書画像の個々のサブ領域を選択された文書画像の対応するサブ領域に最も良く一致するように変換する。
【００１３】
図２を参照すると、文書画像を選択された文書画像へグローバルにアラインするための方法２００が示されている。方法２００は、文書画像から複数のサブ領域を選択すること（アクション２０２）と、選択されたサブ領域の各々について最良一致を決定すること（アクション２０４）と、文書画像の変換を決定すること（アクション２０６）と、文書画像を変換すること（アクション２０８）を含む。
【００１４】
まず、文書画像から複数のサブ領域（または開始ブロック）が選択される（アクション２０２）。概して、小さい分散ブロックは、文書画像の面積の約５％以下である面積を占有する。いくつかの実施形態では、３０以上のサブ領域が選択される。さらに、いくつかの実施形態において、これらのサブ領域は、文書画像において均一なサイズであるか、重なり合わない、かつ均一に分散されているかのうちの少なくとも１つに該当する。３００ＤＰＩ文書画像の場合、１つのサブ領域は、典型的には１２８ｘ１２８ピクセルのサイズを有する。サブ領域は、ランダムに選択されても、擬似ランダムに選択されても、オペレータによって選択されてもよいが、この限りではない。サブ領域が擬似ランダムに選択される実施形態では、サブ領域はオペレータの助力によって選択されてもよく、かつ／または所定の条件に適合するように選択されてもよい。
【００１５】
文書画像からサブ領域が選択された（アクション２０２）後、文書画像のサブ領域の各々について最良一致が決定される（アクション２０４）。文書画像のサブ領域の最良一致は、選択された文書画像の、有効変換下の文書画像のサブ領域に最もよく似ているサブ領域を発見することによって決定される。有効変換には、文書画像のサブ領域の並進、文書画像のサブ領域の回転、文書画像のサブ領域のスケーリング及び文書画像のサブ領域のアフィン変換が含まれるが、この限りではない。
【００１６】
文書画像のサブ領域の最良一致は、上記一致の品質に対応する品質スコアにも関連づけられる。いくつかの実施形態では、選択された文書画像のサブ領域の品質は０から１までのスケールで評価される。但し、０は一致なしであり、１は完全一致である。完全一致は、選択された文書画像の何らかのサブ領域が、回転等の有効変換下で文書画像のサブ領域に正確に一致する場合にのみ存在する。このような実施形態下では、品質スコアは、文書画像のサブ領域と選択された文書画像のサブ領域との間の重なり合う黒ピクセル数を、文書画像のサブ領域及びこれに対応する選択された文書画像のサブ領域における黒ピクセルの平均数で除したものとして定義されてもよい。さらに、いくつかの実施形態において、最良一致の品質スコアが信頼度しきい値より低ければ、方法２００の残りのステップに関して文書画像の対応するサブ領域は無視されてもよい。
【００１７】
文書画像のサブ領域の最良一致を発見するためには、好適には階層的探索手順が使用されるが、この限りではない。図３を参照すると、階層的探索手順３００が示されている。本階層的探索手順は、文書画像（例えば、Ａｉ）のサブ領域を中心として探索ウィンドウを画定することにより開始される。探索ウィンドウは、文書画像のサブ領域に最もよく似た選択された代表画像（例えば、Ｂ）内のサブ領域を発見するために使用される（アクション３０２）。近似ロケーションを決定するより高度な方法が使用されてもよいが、いくつかの実施形態では、文書画像のサブ領域のロケーションは単に、選択された文書内の対応するロケーションにマップされる。例えば、幅ｗ０及び高さｈ０を有する文書画像内のロケーション（ｘ０，ｙ０）におけるサブ領域について考察されたい。選択された文書画像が幅ｗ１及び高さｈ１を有していれば、選択された文書内の対応するロケーション（ｘ１，ｙ１）は下記のように定義されることが可能である。
【数１】
0005711630.tif 000002
【００１８】
探索ウィンドウが画定された（アクション３０２）後、探索ウィンドウより小さくかつ探索ウィンドウ内に中心を置かれた第１のボックスが画定され（アクション３０４）、かつ第１のボックス内に位置決めされる点の一致スコアが決定される（アクション３０６）。いくつかの実施形態では、一致スコアは、ボックスの４つの角と、各辺の中点と、ボックスの中心である９点について決定される。ある点の一致スコアは、文書画像のサブ領域を上記点に近接する選択された文書画像の領域へ一致させるべく試行することによって決定される。オペレータは、オペレータによる近接の定義が広義であるほど階層的探索手順３００は遅くなるという理解の下で、近接を自らが適当と思うように定義してもよい。よって、最も高い一致スコアを有する点が選択される（アクション３０８）。
【００１９】
この後、先のボックスより小さくかつ先のボックスからの最良一致の辺りに中心を置かれたボックスが画定される（アクション３１０）。次に、より小さいボックス内に位置決めされた点に関する一致スコアが第１のボックスに類似する方法で決定され（アクション３１２）、かつ最も高い一致スコアを有する点が選択される（アクション３１４）。最も高い一致スコアを選択した後、より小さいボックスの点が類似する一致スコアを有するかどうかが決定される（アクション３１６）。例えば、一致スコアは互いに比較され、点間の差が所定のしきい値内に含まれるかどうかが決定される。より小さいボックスの点が互いに類似していなければ、アクション３１０からアクション３１６までが繰り返される。より小さいボックスの点が互いに類似していれば、最良一致が探索ウィンドウの境界においでであるかどうかについて決定が下される（アクション３１８）。最近一致が境界上に存在しなければ、プロセス３００は終了する。存在すれば、プロセス３００は、最良一致の辺りに中心が置かれる新しい探索ウィンドウを画定し（アクション３２０）、アクション３０４からアクション３１８までを繰り返す。
【００２０】
図４を参照すると、例示目的に沿って、１ブロックが１つのサブ領域と同じサイズを有する１５ｘ１５ブロックの探索ウィンドウが示されている。例えば、１つのサブ領域が１２８ｘ１２８ピクセルである例では、１ブロックは１２８ｘ１２８ピクセルのサイズを有する。
【００２１】
図２を再度参照すると、文書画像のサブ領域の最良一致が決定される（アクション２０４）と、文書画像の変換が決定される（アクション２０６）。この決定は、最良一致間の差を最小化するための最小二乗分析及び文書画像のサブ領域を用いて行われる。基本的には、その目的は、文書画像のサブ領域内の点を選択された文書画像の対応するサブ領域内の点へマップすることにある。これを実行する際には、最小二乗分析は１つまたは複数の有効変換を考慮してもよい。但し、有効変換には、回転、並進、スケーリング、アフィン変換、ページカール、キーストーニング、他が含まれるが、この限りではない。いくつかの実施形態では、最小二乗分析は、誤一致を考慮して異常値排除も含む場合もある。
【００２２】
例証のために、選択された文書画像内のサブ領域ｒｓを、文書画像内のサブ領域ｒｄの関数ｆとしてモデリングできるものとする。さらに、関数ｆは、関数ｆが２つのサブ領域間の関係性をどのようにモデリングするかを制御する可変パラメータのベクトルβをとり、かつ２つのサポート領域間の差は２つのサポート領域が一致する度合いを基礎とするものとする。パラメータには、回転、スケーリング、並進、他の量が含まれてもよい。よって、誤差Ｓの二乗和は、
【数２】
0005711630.tif 000003
と定義されることが可能である。但し、ｎはアクション２０２で選択されたサブ領域または開始ブロックの数に一致し、ｆ（）は新しい点となる点（ｘｉ，ｙｉ）への変換を適用する関数であり、ｄは点（ｘｉ，ｙｉ）と変換点ｆ（ｘｉ，ｙｉ）との距離の測度であり、ｉは選択された文書画像Ｂ（即ち、最近一致）内のｉ番目の開始ブロックに対応し、かつｆ（ｘｉ，ｙｉ）は文書画像Ａｉ内のｉ番目の開始ブロックのロケーションに対応する。
【００２３】
二乗和Ｓが画定されると、文書画像Ａｉの変換は、ベクトルβの可変パラメータを解くことによって決定される。即ち、ベクトルβはｍ個のパラメータを有し、かつβｊはｊ番目のパラメータに対応するものとする。ｊ番目のパラメータに対する解は、一次方程式等の従来技術を用いてパラメータβｊについて次式を解くことにより決定されることが可能である。
【００２４】
当然認識されるように、このようにして決定される可変パラメータは、選択された文書のサブ領域への文書画像のサブ領域のマッピングに付随する誤差の二乗和を最小化する。変換マトリクスが文書画像全体に渡って剛体的に適用される傾向があることを想定すれば、可変パラメータは、文書画像の変換をグローバルに画定するために用いられることが可能である。
【００２５】
文書画像の変換を決定した（アクション２０６）後、アラインされた文書画像を画定するために文書画像へ変換が適用される（アクション２０８）。即ち、先に述べたように、選択された文書画像内のサブ領域ｎは、文書画像内のサブ領域ｎ及び可変パラメータのベクトルβの双方の関数ｆとしてモデリングされることが可能である。関数ｆは、先のアクションでは可変パラメータを決定するために使用されたが、これは、ベクトルβ及び文書画像を単に関数ｆへ送ることによって、文書画像を選択された文書画像にアラインされる文書画像へと変換するために使用されることも可能である。
【００２６】
図５を参照すると、文書画像を選択された文書画像へ局所的にアラインするための方法５００が示されている。方法５００は、文書画像をブロックの集合として画定すること（アクション５０２）と、ブロックの各々について最良一致を決定すること（アクション５０４）と、ブロックの各々について並進ベクトルを決定すること（アクション５０６）と、ブロックの各々をシフトすること（アクション５０８）と、シフトされたブロックを纏めてスティッチすること（アクション５１０）を含む。
【００２７】
開始に際して、文書画像は、文書画像全体を包含するブロックの集合体に分割される。但し、ブロックは各々近傍ブロックを含む。当然認識されるように、１ブロックは単に文書画像の１つのサブ領域である。いくつかの実施形態では、これらのブロックは、非重複的、またはブロック間の間隙を防止するために少し（例えば、１０ピクセル）だけ重複的、かつ一様サイズのうちの少なくとも１つである。オペレータは、ブロックのサイズを、少なくとも下記の考慮事項、即ち１）ブロックのサイズが小さいほど、必要な処理時間は長くなること、及び２）ブロックのサイズが大きいほど、ローカルアラインメントの効果は下がること、を加重した後に選択する。これらの考慮事項を加重して、３００ＤＰＩ文書画像の典型的なブロックサイズは１２８ｘ１２８ピクセルであり、即ち、各領域ブロックは少なくとも１ｃｍ２の面積を有してもよく、かつ画像は少なくとも５０個または少なくとも１００個の領域（または二次）ブロックに、例えば５０００個の領域にまで分割されてもよい。
【００２８】
文書画像をブロックの集合体として画定した（アクション５０２）後、ブロックの各々について最良または最近一致が決定される（アクション５０４）。あるブロックの最良一致は、有効変換下の上記ブロックに最もよく似ている選択された文書画像のサブ領域を発見することによって決定される。さらに、最良一致は、一致の品質に対応する品質スコアを含む。従って、当然認識されるように、あるブロックの最良一致は、図３に関連して説明した文書画像のサブ領域の最良一致と同じ方法で決定され、よって前述の説明に注目されたい。
【００２９】
最良一致が決定される（アクション５０４）と、次には、ブロックの各々について並進ベクトルが決定される（アクション５０６）。あるブロックの並進ベクトルは、単に、そのブロックがその最良一致へアラインするために必要な並進の量である。いくつかの実施形態では、ある最良一致の品質スコアが信頼度しきい値より下であれば、並進ベクトルはその近傍の並進ベクトルから外挿されてもよい。即ち、このようなブロックの並進ベクトルは、その近傍の平均並進ベクトルに設定されることが可能である。
【００３０】
図６を参照すると、ある文書画像の歪みマップが示されている。ここでは、文書画像が６ｘ８グリッドのブロックに分割されていることが分かるであろう。さらに、各ブロックは１つの並進ベクトルに関連づけられることも分かるであろう。ブロックの離散セットの並進ベクトルしか決定されていないが、双線形補間を用いれば、文書画像内の任意の点に関する並進ベクトルを、上記点を包囲する４つのグリッド点における並進ベクトルから決定することができる。
【００３１】
図５にさらに示されているように、ブロックの各々について並進ベクトルが決定された（アクション５０６）後、ブロックの各々の並進ベクトルは個々のブロックへ印加され（アクション５０８）、かつシフトされたブロックは全てアラインされた文書画像を与えるために纏めてスティッチされる（アクション５１０）。いくつかの実施形態では、スティッチは補間なしに実行される。
【００３２】
再度図１を参照すると、第１のクラスの他の文書画像の各々が選択された文書画像へアラインされた（アクション１０４）後、選択された文書画像と他の文書画像との間の低分散領域が決定される（アクション１０６）。概念的には、低分散領域の決定は、選択された文書画像と他の文書画像とをオーバーレイしてこれらの文書画像により共有される領域を決定することによって行われることが可能である。従って、低分散領域は単に、選択された文書画像と他の文書画像との間でほとんど変化しない領域である。いくつかの実施形態では、低分散領域に余白がインポーズされてもよく、よって低分散領域は高分散領域から予め規定された距離になければならない。
【００３３】
いくつかの実施形態では、２値文書画像の低分散領域は、まず、アラインされた文書画像と選択された文書画像とをピクセル単位で合計することによって決定される。但し、各合計は１つのピクセルロケーションに相当する。文書画像の合計において、ある文書画像内の１つのピクセルロケーションにおける黒ピクセルは１を生じ、かつある文書内の上記ピクセルロケーションにおける白ピクセルは０を生じる。これが完了すると、合計は黒ピクセルの数を明確に規定しかつ白ピクセルの数は文書画像（即ち、選択された文書画像及び他の文書画像）の数から黒ピクセルの数を減算することによって決定され得ることから、各ピクセルロケーションについて、黒ピクセルの数及び白ピクセルの数が分かる。
【００３４】
各ピクセルロケーションについて合計が得られると、黒ピクセルの数及び白ピクセルの数の少ない方を文書画像の合計数で除算しかつその商をしきい値に通すことによって、ピクセルロケーションの分散を決定することができる。商がしきい値を超えていれば、ピクセルロケーションは高分散を有する。商がしきい値に満たなければ、ピクセルロケーションは低分散を有する。当然ながら、理解されたいように、各ピクセルロケーションについてこれを実行すれば、領域は１つまたは複数のピクセルロケーションの集合体として正当に特徴づけられ得ることから、低分散の領域を決定することができる。
【００３５】
低分散領域を決定する方法は、上述の方法に関わらず、他の方法も等しく適する。例えば、他の実施形態において、低分散領域を決定するための方法は、選択される文書画像に追加的加重を行ってもよい。
【００３６】
低分散領域が決定される（アクション１０６）と、低分散領域は、画像アンカテンプレートを生成するために使用される（アクション１０８）。いくつかの実施形態において、これは、画像候補の集合体を画定するために文書画像から低分散領域を抽出することを含む。上記実施形態によっては、画像候補の抽出は、選択された文書画像へ適用されるような低分散領域に限定されてもよい。他の実施形態では、低分散領域のロケーションは画像アンカテンプレート候補生成の間に使用されてもよく、これにより、画像候補を抽出する必要性をなくする。しかしながら、用いられる実施形態に関わらず、前述の実施形態は実体よりも形式の問題であることは理解されたい。
【００３７】
次に、画像候補及び／または低分散領域のロケーションは、画像アンカテンプレート生成関数へ送られる。画像アンカテンプレート生成関数は、少なくとも第１のクラスの文書画像を入力として採用し、画像アンカテンプレートを自動的に生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、コンテンツのアンカリング、及び／またはデータ抽出へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。他の実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、文書の分類へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。
【００３８】
図７を参照すると、第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法７００が示されている。図１の方法１００に対照すると、この方法７００は分散を用いてクリーンな文書画像を生成し、クリーンな文書画像が画像アンカテンプレートを生成するために使用される。方法７００は、文書画像を選択すること（アクション７０２）と、他の文書画像をアラインすること（７０４）と、アラインされた文書画像と選択された文書画像とを結合することによりクリーンな文書画像を生成すること（アクション７０６）と、画像アンカテンプレートを生成すること（アクション７０８）を含む。場合により、方法７００はさらに、文書画像をぼかすこと（アクション７０３）を含む。
【００３９】
方法７００は、第１のクラスの文書画像から１つの文書画像を選択すること（アクション７０２）によって開始され、場合により、文書画像をぼかし（アクション７０３）かつ第１のクラスの他の文書画像の各々を選択された文書画像へアラインする（アクション７０４）。当然認識されるように、アクション７０２、７０３及び７０４は各々図１のアクション１０２、１０３及び１０４と略同一であり、よって説明を反復しない。よって、これらのアクションに関するさらなる情報については、図１及び付随する本文に注目されたい。
【００４０】
他の文書画像が選択された文書画像へアラインされる（アクション７０４）と、アラインされた文書画像と選択された文書画像とを結合することによってクリーンな文書画像が生成される（アクション７０６）。当然認識されるように、これを行なう方法は様々に存在する。しかしながら、いくつかの実施形態では、クリーンな文書画像は全ての文書画像をピクセル単位で合計し、かつ合計をしきい値に通して合計を白黒画像に変換することにより生成される。但し、各合計は１つのピクセルロケーションに相当する。他の実施形態では、クリーンな文書画像は投票によって生成される。即ち、全ての文書画像は図１のアクション１０６に関して述べたようにピクセル単位で合計され、この場合、文書画像内の黒ピクセルは１を生じ、かつ文書画像内の白ピクセルは０を生じる。この後、対応する合計が予め規定された数の文書画像があるピクセルロケーションにおいて黒ピクセルを有することを記録すれば、クリーンな文書画像内のそのピクセルロケーションにおけるピクセルは黒である。例えば、これらの文書画像の少なくとも３分の２があるピクセルロケーションにおいて黒ピクセルを有していれば、クリーンな文書画像内のそのピクセルロケーションにおけるピクセルは黒になる。これらの実施形態によっては、選択された文書画像内のあるピクセルロケーションにおける黒ピクセルは、クリーンな文書内のそのピクセルロケーションにおけるピクセルが黒であるために必要である場合がある。いくつかの実施形態では、クリーンな文書画像は、クリーンな文書画像２を形成するために、ごま塩ノイズ、孤立した白黒ピクセル及びピクセルの接続された小成分を除去することによってさらに清浄化されてもよい。
【００４１】
クリーンな文書画像が生成される（アクション７０６）と、このクリーンな文書画像は、画像アンカテンプレートを生成するために使用される（アクション７０８）。即ち、クリーンな文書画像は画像アンカテンプレート生成関数へ送られる。いくつかの実施形態では、クリーンな文書画像の大きく目立った構造がラベリングされ、よって、画像アンカテンプレートは低い解像度（粗くサンプリングされた画像）で確認されかつ検出されることが可能である。画像アンカテンプレート生成関数は、少なくとも第１のクラスの文書画像を入力として採用し、画像アンカテンプレートを自動的に生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、コンテンツのアンカリング、及び／またはデータ抽出へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。他の実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、文書の分類へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。
【００４２】
第１のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法を導入して、２つの画像アンカテンプレート生成関数について論じる。即ち、画像アンカテンプレートに関する幾つかの基本的な構成ブロックについて説明した後、文書分類及びデータ抽出へ方向づけられる画像アンカテンプレート生成関数について論じる。
【００４３】
画像アンカテンプレートｔは、テンプレート画像ｔ．ｉｍと、特定の領域ｔ．ｒｏｉとから成る。テンプレート画像ｔ．ｉｍはテンプレートソースＴのサブ画像Ｔａである。
【数３】
0005711630.tif 000004
ここで、ａはテンプレートソースＴのサブ領域を示す。サブ領域ａは、テンプレートソースＴの座標に関して指定され、かつ典型的には、サブ領域ａは軸平行の長方形領域になる。これに対して、特定の領域ｔ．ｒｏｉは、ターゲット画像Ｉの座標に関して指定される。ターゲット画像Ｉは、画像アンカテンプレートｔに対してマッチングされる画像である。
【００４４】
いくつかの実施形態では、特定の領域ｔ．ｒｏｉのロケーションは、ターゲット画像Ｉの左上の角に対して指定される。他の実施形態では、特定の領域ｔ．ｒｏｉのロケーションは、ターゲット画像Ｉの境界に対して指定される。これらの実施形態下では、特定の領域ｔ．ｒｏｉをは、次の方程式を用いて指定されることが可能である。
【数４】
0005711630.tif 000005
この場合、ターゲット画像Ｉの幅及び高さは各々、ｗ及びｈで表されている。さらに、α及びβは共に０から１までの範囲であり、ターゲット画像Ｉ内の正規化された位置を表す。例えば、α＝１及びβ＝１はターゲット画像Ｉの右下の角をもたらす。同様に、α＝０．５及びβ＝０．５はターゲット画像Ｉの中心をもたらす。正規化された位置からの偏りは、ｘ０及びｙ０で表される。
【００４５】
図８を参照すると、テンプレートソース８００が示されている。テンプレートソース８００は、図示されているように未記入の書式であり、画像アンカテンプレート８０２を含んでいる。画像アンカテンプレートは、特定の領域８０４とテンプレート画像８０６とで構成される。
【００４６】
テンプレートマッチング関数ｍ（ｔ，Ｉ）は画像アンカテンプレートｔ及びターゲット画像Ｉを取り込み、ターゲット画像Ｉ内でテンプレート画像ｔ．ｉｍに最もよく類似するものを発見するためにテンプレート画像ｔ．ｉｍの有効変換セットを探索する。有効変換は特定のテンプレート領域ｔ．ｒｏｉに限定され、かつテンプレート画像ｔ．ｉｍの並進、テンプレート画像ｔ．ｉｍの回転、ｔ．ｉｍのスケーリング及びｔ．ｉｍのアフィン変換のうちの少なくとも１つを含んでもよい。しかしながら、テンプレート画像ｔ．ｉｍの他の変換も等しく適することは理解されたい。
【００４７】
ターゲット画像Ｉ内のよく類似するものを位置決めした後、テンプレートマッチング関数は一致スコアｍ（ｔ，Ｉ）．ｓｃｏｒｅを返し、かつ実施形態によっては一致ロケーションｍ（ｔ，Ｉ）．ｓｃｏｒｅを返す。いくつかの実施形態では、テンプレートマッチング関数はターゲット画像Ｉの最良一致及び／または最良一致のサブ領域に対応する有効変換も返してもよい。
【００４８】
一致スコアｍ（ｔ，Ｉ）．ｓｃｏｒｅは［０，１］の範囲内のスコアである。但し、０は一致なし、を示し、１は完全一致を示す。完全一致は、ターゲット画像Ｉの何らかのサブ領域が有効変換下でテンプレート画像ｔ．ｉｍに精確にピクセル単位で一致する場合にのみ存在する。さらに、画像アンカテンプレートｔが複数のロケーションに一致すれば、スコアは一致の数と共に増大する係数で割り引かれる。従って、テンプレートマッチング関数ｍ（ｔ，Ｉ）によって返されるスコアは、典型的には発見された最良一致の「優良度」を表すスコアであるが、この限りではない。
【００４９】
一致ロケーションｍ（ｔ，Ｉ）．ｘは、データ抽出に関連して論じるデータフィールドの見込みのあるロケーションに対応するターゲット画像内のロケーションである。ターゲットデータフィールドのロケーションに関する決定は、画像アンカテンプレートに対するデータフィールドの既知のロケーションを用いて行われる。例えば、データフィールドが画像アンカテンプレートより２単位（例えば、インチ）上であることが既知であれば、一致ロケーションは単にこの２単位の変位用に補正された画像アンカテンプレートの一致ロケーションである。
【００５０】
テンプレートマッチング関数は上述の制限を受ける任意のものが使用されてもよいが、いくつかの実施形態では、テンプレートマッチング関数は、種々の正規化を行った、または行わない基本的な相関測度、確率的尤度または尤度比（文書画像復号化のためのマルチレベルテンプレート等）、ハウスドルフ距離及び局所的測定ヒストグラム（アースムーバーズ距離等）を基礎とする比較のうちの少なくとも１つを基礎としている。
【００５１】
２値文書を取り扱う場合は、ハウスドルフ距離を基礎とするテンプレートマッチング関数が特に興味深いが、これは、このテンプレートマッチング関数が２値画像の取扱いにおいて高速かつ効率的であることが知られているためである。２画像（例えば、テンプレート画像及びターゲット画像のサブ領域）間のハウスドルフ距離は、最良一致シナリオを得るためにテンプレートが最も好適な有効変換によって変換された後の対応するフォアグラウンドの２点間の最大距離として定義される。
【００５２】
Ｒｕｃｋｌｉｄｇｅ、外は、テンプレート画像の点集合とサブ画像の点集合とのハウスドルフ距離を最小化することによってより大きい画像内にテンプレートを位置決めするための分枝限定を基礎とする有効な技術を開発した。詳細情報については、Ｄａｎｉｅｌ  Ｐ．Ｈｕｔｔｅｎｌｏｃｈｅｒ、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｊ．Ｒｕｃｋｌｉｄｇｅ共著「Ａ  ｍｕｌｔｉ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  ｄｉｓｔａｎｃｅ（ハウスドルフ距離を用いる多分解能画像比較技術）」Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＴＲ  ９２−１３２１、コーネル大学、１９９２年、及びＷｉｌｌｉａｍ    Ｒｕｃｋｌｉｄｇｅ著「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ（ハウスドルフ距離を用いる効率的な視覚認識）」Ｓｐｒｉｎｇｌｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｉｎｃ、米国、ニュージャージー州、セコーカス、１９９６年、に注目されたい。これらの文献は共に、本参照により開示に含まれる。
【００５３】
テンプレート検出関数ｄ（ｔ，Ｉ）は、良い一致が発見されたかどうかを示すために１または０を返すブール関数である。但し、０は一致が発見されなかったことを意味する。テンプレート検出関数は、テンプレートマッチング関数の一致スコアを受容しきい値ｑと比較することによって構築されてもよい。
【数５】
0005711630.tif 000006
複合画像アンカテンプレートＣは、画像アンカテンプレート（ｔ１，ｔ２，．．．，ｔｋ）の集合体である。先に述べたテンプレートマッチング関数と同様に、複合テンプレートマッチング関数ｍ（ｃ，Ｉ）も概して一致スコアｍ（Ｃ，Ｉ）．ｓｃｏｒｅを返し、かつ実施形態によっては、一致ロケーションｍ（Ｃ，Ｉ）．ｘを返す。但し、この一致スコア及び一致ロケーションはほぼ先に述べた通りのものである。しかしながら、先に述べたテンプレートマッチング関数とは対照的に、複合テンプレートマッチング関数は画像アンカテンプレートの各々がターゲット画像Ｉとどのようにマッチングするかについて考慮する。ある典型的な複合マッチング関数は、個々のテンプレートマッチング関数に渡る関数を画定することによって取得される。
【数６】
0005711630.tif 000007
【００５４】
いくつかの実施形態では、複合テンプレートマッチング関数は一致スコアを返し、かつ実施形態によっては、スコアが最も高い画像アンカテンプレートの一致ロケーションを返す。他の実施形態では、複合テンプレートマッチング関数は画像アンカテンプレートの一致スコアの平均値を返し、かつ実施形態によっては、個々の一致スコアによって加重された画像アンカテンプレートの一致ロケーションの平均値を返す。
【００５５】
先に述べたテンプレート検出関数に類似する複合テンプレート検出関数ｄ（Ｃ，Ｉ）は、１または０（一致または一致なし）を返す。いくつかの実施形態では、複合テンプレート検出関数は、先に説明した個々のテンプレート検出関数のブール組合せである。これらの実施形態によっては、投票方式が採用されてもよく、この場合、既定数の画像アンカテンプレートが一致を示す必要がある。例えば、画像アンカテンプレートの３分の２が、複合テンプレート検出関数が一致を示す前に一致を示す必要がある。他の実施形態では、複合検出関数として２値文書分類器関数が採用されてもよい。
【００５６】
２値または多カテゴリ文書分類器関数はターゲット画像、及び異なるクラスのターゲット画像間を弁別することができる画像アンカテンプレートの集合を取り込み、分類を返す。２値文書分類器関数は単に、ターゲット画像が所定の分類のものであるかどうかを示す。多カテゴリ文書分類器関数は、複数の既知の分類のうちの１つからターゲット画像の分類を返す。いくつかの実施形態では、文書分類器関数は、テンプレートマッチング関数及び／またはテンプレート検出関数の結果を分類器への入力ベクトルとして処理することによってテンプレートマッチング関数及び／またはテンプレート検出関数を積み上げる。
【００５７】
例えば、第１のクラスの一致文書のみに知られる（かつ他のクラスの文書には知られていない）画像アンカテンプレートを有していれば、その画像アンカテンプレートが文書画像に一致するかどうかを基礎として文書分類器関数を容易に構築することができる。より複雑な事例では、これは、異なるクラスの文書間を弁別するために画像アンカテンプレートの組合せを取り込んでもよい。このような事例では、文書分類器関数は単に、テンプレートマッチング関数及び／またはテンプレート検出関数からの結果のベクトルからこれらの組合せを認識できるだけでよい。ブール代数は、検出結果のベクトルを処理するための有益なツールを提供する。
【００５８】
図９を参照すると、第１のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別するための１つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成する画像アンカテンプレート生成関数９００が示されている。関数９００は、画像アンカテンプレート候補を生成すること（アクション９０２）と、画像アンカテンプレート候補毎に品質スコアを決定すること（アクション９０４）と、品質スコアに従って画像アンカテンプレート候補に等級を付けること（アクション９０６）と、最も高い等級の画像アンカテンプレートのうちの１つまたはそれ以上を選択すること（アクション９０８）を含む。いくつかの実施形態では、関数９００はさらに、終了条件が満たされるまでアクション９０２から９０８までを反復すること（アクション９１０）を含む。
【００５９】
まず始めに、画像アンカテンプレート候補生成器を用いて画像アンカテンプレート候補が生成される（アクション９０２）。画像アンカテンプレート候補生成器は、入力として画像または画像アンカテンプレートを取り込み、かつ実施形態によっては、第１のクラスの手本文書画像、他のクラスの手本文書及び探索抑制のうちの少なくとも１つを取り込む。探索抑制は、画像アンカテンプレート候補について探索される入力画像の領域を限定する。いくつかの実施形態では、入力画像は、第１のクラスの手本文書画像、図７の方法７００のクリーンな文書画像及び図１の方法１００からの画像候補のうちの少なくとも１つである。いくつかの実施形態では、図１の方法１００において決定される第１のクラスの文書画像の低分散領域のロケーションは、探索抑制として提供される。この入力を基礎として、画像アンカテンプレート候補生成器は画像アンカテンプレート候補を生成する。
【００６０】
いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート候補を生成することは、必然的に、入力画像からサブ領域を抽出すること、かつ／または入力画像または入力された画像アンカテンプレートに対して任意数の有効変換を実行することを伴う。有効変換には、並進、回転、アフィン変換、他が含まれるが、この限りではない。画像アンカテンプレート候補生成器の例には、粗グリッドサンプリング生成器、シードコレクション生成器及び推移エクスプローラ生成器が含まれるが、この限りではない。
【００６１】
粗グリッドサンプリング生成器は、入力として画像を取り込み、かついくつかの実施形態では、探索抑制を取り込む。これは、この後、探索抑制に従って、入力画像から画像アンカテンプレートの粗いサンプリングを生成する。言い替えれば、粗グリッドサンプリング生成器は入力画像をサブ領域に分割し、これらのサブ領域を画像アンカテンプレートに抽出する。いくつかの実施形態では、そのピクセルがほぼ全て白またはほぼ全て黒である画像アンカテンプレートは放棄されるが、これは、これらが元来低い弁別力を有するものと理解されているためである。粗グリッドサンプリング生成器により生成される画像アンカテンプレート候補の数を制御するために、入力画像から抽出されるべき画像アンカテンプレートのサイズは変えられることが可能である。当然ながら、サイズが小さいほど、画像アンカテンプレートの数は多くなる。
【００６２】
シードコレクション生成器（摂動生成器とも称される）は入力として画像アンカテンプレートを取り込み、入力された画像アンカテンプレートに対して有効変換を実行することにより新しい画像アンカテンプレートを生成する。有効変換には、並進、回転、アフィン変換、他が含まれるが、この限りではない。従って、シードコレクション生成器は、入力された画像アンカテンプレートの変動を探ることによって画像アンカテンプレートを生成する。いくつかの実施形態では、シードコレクション生成器は、入力された画像アンカテンプレートの特定領域の変動も探ってもよい。
【００６３】
推移エクスプローラ生成器はシードコレクション生成器の特別な一種であり、入力として画像アンカテンプレート及び手本文書画像を取り込んで画像アンカテンプレートを手本文書画像にマッチングさせる。この場合、手本文書画像内に一致を作り出すことによって新しい画像アンカテンプレートが構築される。いくつかの実施形態では、推移エクスプローラ生成器もまた、シードコレクション生成器と同様に、入力された画像アンカテンプレート上で有効変換を探る。さらに、いくつかの実施形態では、推移エクスプローラ生成器は、手本文書画像内の全ての一致を結合することによって画像アンカテンプレートを生成する。これらの実施形態の中には、これが、全ての一致するロケーションが互いの上にオーバーレイされる際に最も一致したピクセルを識別することによって決定されるものがある。
【００６４】
画像アンカテンプレート生成器としては、列挙されたものに関わらず、他の種類の画像アンカテンプレート生成器も等しく適する。さらに、画像アンカテンプレート生成器は、新しい複合生成器を取得するために様々な構成でネスト化されることも可能である。例えば、典型的には、シードコレクション生成器及び／または推移エクスプローラ生成器は粗グリッドサンプリング生成器と共に使用され、この場合、粗グリッドサンプリング生成器により生成される画像アンカテンプレートはシードコレクション生成器及び／または推移エクスプローラ生成器への入力として使用される。
【００６５】
画像アンカテンプレート候補が生成された（アクション９０２）後、画像アンカテンプレート候補毎にテンプレートスコアリング関数を用いて品質スコアが決定される（アクション９０４）。画像アンカテンプレートの品質スコアは、その弁別力の測度であり、上記弁別力は、第１のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別する画像アンカテンプレートの能力に相当する。
【００６６】
品質スコアの決定を容易にするために、テンプレートスコアリング関数は、概して、画像アンカテンプレート及び第１のクラスの１つまたは複数の手本文書画像（即ち、陽性手本）を入力として取り込む。いくつかの実施形態では、テンプレートスコアリング関数は、他のクラスの１つまたは複数の手本文書画像（即ち、陰性手本）も入力として取り込んでもよい。手本文書画像は、本方法が、第１のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別する画像アンカテンプレートの能力を経験的に決定することを可能にする。
【００６７】
手本文書画像を入力として用いることにより、テンプレートスコアリング関数は、固有の画像アンカテンプレート特性及び／または画像アンカテンプレート応答を使用して画像アンカテンプレートの品質スコアを決定してもよいが、必ずしもそうする必要はない。画像アンカテンプレート応答は、品質の監視された経験的推定、品質の監視されない経験的推定及び品質の経験的片側推定を含むが、この限りではない。
【００６８】
固有のテンプレート特性を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも１つの画像アンカテンプレートを入力として取り込む。次にこれは、略既知の弁別力に相当する画像アンカテンプレートの特性を探す。例えば、全て白または全て黒の画像アンカテンプレートは有益でないように思われ、よって、これらの画像アンカテンプレートには公正に低い品質スコアが割り当てられてもよい。当然ながら、このようなテンプレートスコアリング関数の分解能レベルは限定的である。しかしながら、これは、画像アンカテンプレートを効率的に放棄する迅速な方法を提供する。
【００６９】
品質の監視された経験的推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも１つの画像アンカテンプレート、陽性の手本文書画像及び陰性の手本文書画像を入力として取り込む。これは次に、手本文書画像に対する画像アンカテンプレート応答に注目する。即ち、画像アンカテンプレートｔ及びマッチング関数ｍ（ｔ，Ｉ）について、全ての手本文書画像（陽性及び陰性）の一致スコアが生成され、かつテンプレート検出関数ｄ（ｔ，Ｉ）における受容しきい値ｑを変えて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を生成するために使用される。
【００７０】
ＲＯＣ曲線は、受容しきい値ｑの変更に伴なう誤警報率（即ち、誤検出の割合）に対するヒット率（即ち、真の陽性率）をプロットすることによって得られる。所定の受容しきい値ｑに対するヒット率は、単に、テンプレート検出関数ｄ（ｔ，Ｉ）が手本文書画像を正しく分類する割合である。陽性及び陰性手本文書画像の集合は既知であることから、テンプレート検出関数ｄ（ｔ，Ｉ）の検証は容易に達成される。同様にして、誤警報率も容易に得られる。図１０を参照して、ＲＯＣ曲線を例示する。
【００７１】
ＲＯＣ曲線が生成されると、画像アンカテンプレートの品質スコアｓを次のように計算することができる。
【数７】
0005711630.tif 000008
ａｒｅａＲＯＣ（ｔ，ｍ，α）は、単にＲＯＣ曲線から下の面積（即ち、図１０の陰影付きの領域）であり、ｍａｒｇｉｎ（ｔ，ｍ）は陽性手本文書の最小一致スコアと陰性手本文書の最大一致スコアとの差である。さらに、ｂｅｓｔＲＯＣ（ｔ，ｍ，α）は、
【数８】
0005711630.tif 000009
と定義される。但し、ｈｉｔＲａｔｅ（ｑ）及びｆａｌｓｅＡｌａｒｍＲａｔｅ（ｑ）は実質的に先に述べた通りのものであり、αは誤警報のペナルティである。αが高いほど、誤警報のペナルティは大きくなる。
【００７２】
品質の監視されない経験的推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも１つの画像アンカテンプレート及び．．．を入力として取り込む。次にこれは、手本のサンプルコレクションに対する画像アンカテンプレート応答に注目する。この品質推定は、複数のターゲットカテゴリが存在していて手本コレクションのカテゴリラベルも既知であるが、カテゴリをどのように分割するかに関する決定はまだ行われていない状況を標的とする。このような事例では、テンプレートの品質スコアは、マッチング／検出結果と画像カテゴリラベルとの間の相互的情報である。
【００７３】
品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも１つの画像アンカテンプレート及び陽性手本文書画像を入力として取り込む。次にこれは、陽性手本文書画像のみのサンプルコレクションに対する画像アンカテンプレート応答に注目する。即ち、片側計量ｏ（ｔ，ｍ）は、
【数９】
0005711630.tif 000010
と定義することができる。但し、右辺の各確率は、ベイズ規則を用いて、下記の公式から始まる等しい先験的確率によって計算されることが可能である。
【数１０】
0005711630.tif 000011
当然認識されるように、変数λはトレーニングされることが可能である。しかしながら、スペースに配慮して、いくつかの実施形態ではλｐｏｓ及びλｎｅｇは１に設定され、よって陰性カテゴリにはより平らな分布が与えられる。
【００７４】
テンプレートスコアリング関数としては、列挙されたものに関わらず、他のテンプレートスコアリング関数も等しく適することは理解されたい。例えば、先に列挙したテンプレートスコアリング関数上に構築される複合テンプレートスコアリング関数及び／または他のテンプレートスコアリング関数が使用されてもよい。さらに、先に説明したテンプレートスコアリング関数は単一の画像アンカテンプレートに関して定義されたが、テンプレートスコアリング関数が複合テンプレートに使用されてもよいことは理解されたい。
【００７５】
画像アンカテンプレート候補の品質スコアが生成される（アクション９０４）と、画像アンカテンプレート候補にはこれらの品質スコアに従って等級が付けられ（アクション９０６）、最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの１つまたはそれ以上が選択される（アクション９０８）。いくつかの実施形態では、選択されるべき画像アンカテンプレートの数をオペレータが手動で規定する。他の実施形態では、選択されるべき画像アンカテンプレートの数は、第１のクラスの全手本文書画像（即ち、陽性手本）のフルカバーを達成するレベルへ動的に設定される。フルカバーは、第１のクラスの全手本文書画像と他のクラスの手本文書画像とを弁別する能力を指す。
【００７６】
いくつかの実施形態では、この時点で関数９００は完了する。このような実施形態では、選択された画像アンカテンプレートは、第１のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別するために見出された最良の画像アンカテンプレートである。しかしながら、他の実施形態では、関数９００は続いていく場合がある。即ち、先に述べたように、最も高い等級の画像アンカテンプレート候補が選択された後、後に述べる条件に従って、関数９００は、場合により、終了条件が満たされるまでアクション９０２から９０８までを反復してもよい（アクション９１０）。これらの実施形態の下では、反復は、反復毎に変わってもよい。例えば、画像アンカテンプレート関数及び／またはテンプレートスコアリング関数は変わってもよい。
【００７７】
終了条件に関連して、いくつかの実施形態では、終了条件は経過した実行時間であり、かつ／または予め規定された反復数で実行される。例えば、関数９００は５秒間実行された後に終了されてもよい。他の実施形態では、終了条件は、選択された画像アンカテンプレートが第１のクラスの全手本文書画像をカバーしているかどうかであり、言い替えれば、選択された画像アンカテンプレートが第１のクラスの全手本文書画像と他のクラスの手本文書画像とを弁別することができるかどうかである。
【００７８】
後者の終了条件の下では、選択された画像アンカテンプレートによってカバーされていない第１のクラスの手本文書画像が存在すれば、これらの手本文書画像は次の反復において画像アンカテンプレートを生成するために使用されてもよい。例えば、カバーされていない手本文書画像は、粗グリッドサンプリング生成器への入力として使用されてもよい。さらに、もしくは代替として、カバーされていない第１のクラスの手本文書画像から導出される画像アンカテンプレートは、シードコレクション生成器及び／または推移エクスプローラ生成器への入力として使用されてもよく、これにより、これらの画像アンカテンプレートはシード画像アンカテンプレートとして作用する。
【００７９】
終了条件は上述の例示的なものに関わらず、他の終了条件も等しく適し、かつ終了条件が個々の終了条件の複合体であってもよいことは理解されたい。例えば、終了条件は、経過時間及び選択された画像アンカテンプレートが第１のクラスの全手本文書画像と他のクラスの手本文書画像とを弁別できるかどうかの双方を使用してもよい。
【００８０】
反復に関して、アクション９０２から９０８までは、実質的に先に述べたようにして反復される。しかしながら、これについての１つの顕著な例外は、新しい画像アンカテンプレート候補が先に選択された画像アンカテンプレートと共に等級付けされることである。言い替えれば、先の反復からの最良の画像アンカテンプレートは、現行の反復から新たに生成される画像アンカテンプレート候補と共に等級付けされる。さらに、先の反復からの最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの１つまたはそれ以上は、アクション９０２において新しい画像アンカテンプレート候補を生成するための入力として使用されてもよい。
【００８１】
関数９００の反復変形例が使用されるかどうかに関わらず、関数９００が完了すると、先に述べたように、関数９００を用いて生成された画像アンカテンプレートを、第１のクラスの文書画像を分類するための２値または多カテゴリ文書分類器関数を構築するために容易に使用することができる。即ち、関数９００が実行されると、第１のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別するに足る画像アンカテンプレートの集合体が得られる。従って、ある文書が第１のクラスに包含されるかどうかの決定は、単に、その文書が決定された画像アンカテンプレートに十分に一致するかどうかを決定するという問題になる。
【００８２】
関数９００を説明したこの時点では、いくつかの実施形態において、関数９００が複合画像アンカテンプレートと共に使用されてもよいことは理解されたい。さらに、オペレータ入力は、上述のどのアクションにおいて使用されてもよい。例えば、関数９００の反復変形例の実行に際して、オペレータは、各反復について、画像アンカテンプレート候補が生成される方法を制御するために入力を行ってもよい。
【００８３】
また、画像アンカテンプレートを生成するための低分散領域の使用は、画像アンカテンプレート生成関数のパフォーマンスを向上させることも理解されたい。即ち、上記関数は、典型的には、文書間の弁別に適する画像アンカテンプレートを生成するために多数の画像アンカテンプレート候補について考察しなければならない。しかしながら、画像アンカテンプレートの探索領域を単に低分散領域に限定することにより、画像アンカテンプレートの生成に要する時間量は短縮される。これを裏付ける理論的根拠は、低分散領域はあるクラスの文書画像間で変わらない領域に一致する傾向があり、よってこれらは元来優れたアンカポイントを与えるより高い尤度を有するものとして理解されることにある。
【００８４】
図１１を参照すると、第１のクラスの文書画像のデータフィールドからデータを抽出するための１つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成する画像アンカテンプレート生成関数１１００が示されている。関数１１００は、画像アンカテンプレート候補を生成すること（アクション１１０２）と、画像アンカテンプレート候補の各々について品質スコアを決定すること（アクション１１０４）と、品質スコアに従って画像アンカテンプレート候補に等級を付けること（アクション１１０６）と、最も高い等級の画像アンカテンプレートのうちの１つまたはそれ以上を選択すること（アクション１１０８）を含む。いくつかの実施形態では、関数１１００はさらに、１つまたは複数の手本文書画像のページ境界に対するデータフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法を最小二乗回帰を用いて決定すること（アクション１１１０）と、及び／または終了条件が満たされるまでアクション１１０２から１１０８までを反復すること（アクション１１１２）を含む。
【００８５】
本関数は、場合により、第１のクラスの１つまたは複数の手本文書画像のページ境界に対するデータフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法を、最小二乗回帰を用いて決定すること（アクション１１１０）によって開始されてもよい。データフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法の選択に際しては、（二乗）空間誤差が最低になるような座標枠が選ばれる。理解されるであろうが、これは、画像アンカテンプレートの探索空間を狭めること、及び後続ステップにおいて生成される画像アンカテンプレートの特定の領域のサイズ決定を可能にする。
【００８６】
ページ境界に対するデータフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法を決定するために、最小二乗分析を用いて下記の方程式の最良解が決定される。
【数１１】
0005711630.tif 000012
ここで、ｘｕｋ及びｙｕｋはｋ番目の手本文書画像内のデータフィールドの既知のロケーションに相当する。さらに、ｗｋ及びｈｋは、ｋ番目の手本文書画像の既知のページ幅及び高さに相当する。
【００８７】
最小二乗分析を用いて変数α，β，ｘ０，ｙ０の値を求める場合、変数α，β，ｘ０，ｙ０を次のように推定することができる。
【数１２】
0005711630.tif 000013
ここで、ｎはラベリングされたデータフィールドを有する手本文書画像の数に相当する。さらに、ｎ，ｘｕｋ，ｙｕｋ，ｗｋ，ｈｋは既知であり、よってα，β，ｘ０，ｙ０の決定は単に「数字を当てはめる」だけの問題である。
【００８８】
α，β，ｘ０，ｙ０が決定されると、最低の（二乗）空間誤差をもたらす座標枠が知られ、これにより、ページ境界を基礎として各手本文書画像においてデータフィールドの近似ロケーションが知られる。効果的には、これは、画像アンカテンプレートの探索空間を近似ロケーションに近接する手本文書画像の領域まで狭めることを可能にする。近似ロケーションに近接するこれらの領域のサイズ及び変位は、近傍範囲によって与えられる。いくつかの実施形態では、近傍範囲は単に、近似ロケーションを中心として全方向へ予め規定されたピクセル数だけ広がる領域である。さらに、いくつかの実施形態では、近似ロケーションに近接するこれらの領域は、画像アンカテンプレートの生成に使用される画像候補のコレクションを画定する手本文書画像から抽出される。他の実施形態では、これらの領域のロケーションは単に、画像アンカテンプレート候補の生成の間に使用される場合があるだけであり、よって画像候補を抽出する必要がなくされる。しかしながら、使用される実施形態に関わらず、前述の実施形態は実体よりも形式の問題であることは理解されたい。
【００８９】
これまでに述べたことを基礎とすれば、手本文書画像のページ境界に対してデータフィールドの近似ロケーションは既知であることから、上記手本文書画像と同じクラスに属する他の文書画像内のデータフィールドの近似ロケーションはおおまかに知られることになる。必然的に、近似ロケーションは、関数１１００により生成された画像アンカテンプレートに関して特定の領域を限定するために使用されることが可能である。いくつかの実施形態では、特定の領域の幅及び高さは、各々ｘ及びｙ誤差の先に説明した最小二乗分析からの標準偏差の定倍数に設定される。
【００９０】
データフィールドの近似ロケーションが決定されたか（アクション１１１０）どうかに関わらず、次には、画像アンカテンプレート候補生成器を用いて画像アンカテンプレート候補が生成される（アクション１１０２）。画像アンカテンプレート候補生成器は、入力として画像または画像アンカテンプレートを、及び実施形態によっては、第１のクラスの手本文書画像、他のクラスの手本文書及び探索抑制のうちの少なくとも１つを取り込む。探索抑制は、画像アンカテンプレート候補に関して探索される入力画像の領域を限定する。いくつかの実施形態では、入力画像は、第１のクラスの手本文書画像、図７の方法７００のクリーンな文書画像、図１の方法１００からの画像候補、アクション１１１０からの画像候補及び図１の方法１００からの画像候補とアクション１１１０からの画像候補とを結合することにより決定される画像候補のうちの少なくとも１つである。いくつかの実施形態では、図１の方法１００において決定される第１のクラスの文書画像の低分散領域のロケーション、及び／またはアクション１１１０において決定されるデータフィールドの近似ロケーションに近接する領域のロケーションは、探索抑制として提供される。
【００９１】
この入力を基礎として、画像アンカテンプレート候補生成器は画像アンカテンプレート候補を生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート候補を生成することは、必然的に、入力画像からサブ領域を抽出すること、かつ／または入力画像または入力された画像アンカテンプレートに対して任意数の有効変換を実行することを伴う。有効変換には、並進、回転、アフィン変換、他が含まれるが、この限りではない。データフィールドの近似ロケーションが決定される（アクション１１１０）実施形態の下では、画像アンカテンプレート候補を抽出できる領域がこれらの領域に限定されてもよい。画像アンカテンプレート候補生成器の例には、粗グリッドサンプリング生成器、シードコレクション生成器及び推移エクスプローラ生成器が含まれるが、この限りではない。当然認識されるように、これらの画像アンカテンプレート生成器は、図９の関数９００に関連して先に説明した、第１のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別する画像アンカテンプレートを決定するためのものと同じである。
【００９２】
画像アンカテンプレート候補が生成された（アクション１１０２）後、画像アンカテンプレート候補毎にテンプレートスコアリング関数を用いて品質スコアが決定される（アクション１１０４）。画像アンカテンプレートの品質スコアは、その一貫性、弁別可能性及びアンカリングの測度である。一貫性は、データフィールドが存在する場合に一貫して高いスコアを返す画像アンカテンプレートの能力を指す。弁別可能性は、データフィールドが存在しない場合に一貫して低いスコアを返す画像アンカテンプレートの能力を指す。アンカリングは、データフィールドのロケーションを高信頼度で予測する画像アンカテンプレートの能力を指す。当然認識されるように、アンカリングは、画像アンカテンプレートが元来局在化可能（即ち、非反復）であることを必要とする。
【００９３】
品質スコアの決定を容易にするために、テンプレートスコアリング関数は、概して、画像アンカテンプレート及び第１のクラスの１つまたは複数の手本文書画像（即ち、陽性手本）を入力として取り込む。但し、これらの手本はラベリングされたデータフィールドを有する。関数１１００のオペレータは、例えば各手本内でデータフィールドに手動でラベリングしてもよい。いくつかの実施形態では、テンプレートスコアリング関数は、他のクラスの１つまたは複数の手本文書画像（即ち、陰性手本）も入力として取り込んでもよい。手本文書画像は、本方法が、局在化に対する画像アンカテンプレートの適切性を経験的に決定することを可能にする。
【００９４】
手本文書画像を入力として用いることにより、テンプレートスコアリング関数は、固有の画像アンカテンプレート特性及び／または画像アンカテンプレート応答を使用して画像アンカテンプレートの品質スコアを決定してもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。画像アンカテンプレート応答は、品質の監視された経験的推定、品質の監視されない経験的推定、品質の経験的片側推定及びテンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を含むが、この限りではない。明らかとなるであろうが、画像アンカテンプレートの品質スコアは、その一貫性、弁別可能性及びアンカリングの測度であることから、いくつかの実施形態では、テンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、品質の監視された経験的推定及び／または品質の監視されない経験的推定を用いるテンプレートスコアリング関数と共に使用される。
【００９５】
固有のテンプレート特性を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも１つの画像アンカテンプレートを入力として取り込む。次にこれは、略既知の局在力と相関するテンプレートの特性を探す。例えば、テンプレートソースの全て白または全て黒の領域は有益な画像アンカテンプレートを産出するようには思われず、よって、これらの画像アンカテンプレートには合理的に低い品質スコアが割り当てられてもよい。他の例には、元来良質のアンカとして行動する可能性は低いと理解されている連続性の暗色または白色のパッチ、中間色調のパターン及び直線のセグメント、及び元来良質のアンカとして行動する可能性は高いと理解されている角及び大部分の文字形が含まれるが、この限りではない。当然ながら、このようなテンプレートスコアリング関数の分解能レベルは限定的である。しかしながら、これは、画像アンカテンプレートを効率的に放棄する迅速な方法を提供する。
【００９６】
品質の監視された経験的推定、品質の監視されない経験的推定及び／または品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、実質的に、第１のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別するための画像アンカテンプレートの決定に関連して先に述べた通りである。さらに、当然認識されるように、品質のこれらの推定は、画像アンカテンプレートの弁別力の測度を返す。結果的に、これらは概して、後に論じるテンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数によって使用される。
【００９７】
テンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも１つの画像アンカテンプレート及び陽性手本文書画像を入力として取り込む。これは次に、陽性手本文書画像のみのサンプルコレクションに対する画像アンカテンプレート応答に注目する。即ち、この測定基準は、反復性とアンカリングケイパビリティとを結合して、画像アンカテンプレート候補の等級付け、または除去を可能にする基礎となる単一の数値スコアにする。
【００９８】
ｋを、データフィールドのロケーションをラベリングしている異なる手本文書画像を表す指標変数とする。但し、ｕｋ（Ｉｋ）はｋ番目の文書画像例における既知のロケーションである。さらに、画像アンカテンプレートｔに関して、ｘｋは予測ロケーションを示すものとし、かつｓｋは相当する信頼スコアであるものとする。
【数１３】
0005711630.tif 000014
（ｘｋ，ｓｋ）がｓの減少順（最も信頼度の高い予測が最初）にソートされるものと仮定すれば、テンプレートアンカリング品質の片側推定は、下記のように定義することができる。
【数１４】
0005711630.tif 000015
【００９９】
以上、幾つかのテンプレートスコアリング関数について記述したが、他のテンプレートスコア関数も等しく適することは理解されたい。例えば、先に挙げたテンプレートスコアリング関数上に構築される複合テンプレートスコアリング関数及び／または他のテンプレートスコアリング関数が使用されてもよい。さらに、先に説明したテンプレートスコアリング関数は単一の画像アンカテンプレートに関して定義されたが、テンプレートスコアリング関数が複合テンプレートに使用されてもよいことは理解されたい。
【０１００】
画像アンカテンプレート候補の品質スコアが生成される（アクション１１０４）と、画像アンカテンプレート候補にはこれらの品質スコアに従って等級が付けられ（アクション１１０６）、最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの１つまたはそれ以上が選択される（アクション１１０８）。いくつかの実施形態では、オペレータが、選択されるべき画像アンカテンプレートの数を手動で規定する。
【０１０１】
画像アンカテンプレート候補を選択する（アクション１１０８）と、いくつかの実施形態では、この時点で関数１１００は完了する。このような実施形態では、選択された画像アンカテンプレートは、データ抽出のために見出された最良の画像アンカテンプレートである。しかしながら、他の実施形態では、方関数１１００は続いていく場合がある。即ち、先に述べたように、画像アンカテンプレートが選択された後、後に述べる条件に従って、関数１１００は、場合により、終了条件が満たされるまでアクション１１０２から１１０８までを反復してもよい（アクション１１１２）。これらの実施形態の下では、反復は、反復毎に変わってもよい。例えば、画像アンカテンプレート関数及び／またはテンプレートスコアリング関数は変わってもよい。
【０１０２】
終了条件に関連して、いくつかの実施形態では、終了条件は経過した実行時間であり、かつ／または予め規定された反復数で実行される。例えば、関数１１００は５秒間実行された後に終了されてもよい。他の実施形態では、終了条件は、選択された画像アンカテンプレートが第１のクラスの全ての手本文書画像をカバーしているかどうかである。言い替えれば、選択された画像アンカテンプレートが第１のクラスの全ての手本文書画像におけるデータフィールドのロケーションを正しく決定できるかどうかである。
【０１０３】
後者の終了条件の下では、選択された画像アンカテンプレートによってカバーされていない第１のクラスの手本文書画像が存在すれば、これらの手本文書画像は次の反復において画像アンカテンプレートを生成するために使用されてもよい。例えば、カバーされていない手本は、粗グリッドサンプリング生成器への入力として用いられてもよい。さらに、もしくは代替として、カバーされていない手本から導出される画像アンカテンプレートは、シードコレクション生成器及び／または推移エクスプローラ生成器への入力として使用されてもよく、これにより、これらの画像アンカテンプレートはシード画像アンカテンプレートとして作用する。
【０１０４】
終了条件は上述の例示的なものに関わらず、他の終了条件も等しく適し、かつ終了条件が個々の終了条件の複合体であってもよいことは理解されたい。例えば、終了条件は、経過時間、及び選択された画像アンカテンプレートが第１のクラスの全ての手本文書画像におけるデータフィールドのロケーションを正しく決定できるかどうかの双方を用いてもよい。
【０１０５】
反復に関して、アクション１１０２から１１０８までは、実質的に先に述べたようにして反復される。しかしながら、これについての１つの顕著な例外は、新しい画像アンカテンプレート候補が先に選択された画像アンカテンプレートと共に等級付けされることである。言い替えれば、先の反復からの最良の画像アンカテンプレートは、現行の反復から新たに生成される画像アンカテンプレート候補と共に等級付けされる。さらに、先の反復からの最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの１つまたはそれ以上は、アクション１１０２において新しい画像アンカテンプレート候補を生成するための入力として使用されてもよい。
【０１０６】
関数１１００の反復変形例が用いられるかどうかに関わらず、関数１１００が完了すると、画像アンカテンプレートを文書にマッチングしかつデータフィールドのロケーションを決定することによって、画像アンカテンプレートを文書からのデータ抽出に容易に使用することができる。即ち、文書のデータフィールドからデータを抽出するために、画像アンカテンプレートは全て文書へ適用され、データフィールドのロケーション予測が全て酷似していればデータフィールドが発見され、かつデータが抽出される。データ抽出を超える他の用途には、文書の変更、新たな文書の生成、何らかの処理のトリガまたは単に文書の分類すらも含まれるが、この限りではない。
【０１０７】
関数１１００を説明したこの時点では、いくつかの実施形態において、関数１１００が複合画像アンカテンプレートと共に使用されてもよいことは理解されたい。さらに、オペレータ入力は、上述のどのアクションにおいて使用されてもよい。例えば、関数１１００の反復変形例の実行に際して、オペレータは、各反復について、画像アンカテンプレート候補が生成される方法を制御するために入力を行ってもよい。
【０１０８】
また、画像アンカテンプレートを生成するための低分散領域の使用は、画像アンカテンプレート生成関数のパフォーマンスを向上させることも理解されたい。即ち、上記関数は、典型的には、データフィールドの局在に適する画像アンカテンプレートを生成するために多数の画像アンカテンプレート候補について考察しなければならない。しかしながら、画像アンカテンプレートの探索領域を単に低分散領域に限定することにより、画像アンカテンプレートの生成に要する時間量は短縮される。これを裏付ける理論的根拠は、低分散領域はあるクラスの文書画像間で変わらない領域に一致する傾向があり、よってこれらは元来優れたアンカポイントを与えるより高い尤度を有するものとして理解されることにある。
【０１０９】
図１２を参照すると、図１の方法を用いる画像アンカテンプレート（ＩＡＴ）生成器１２００が示されている。適切には、コンピュータ１２０２または、記憶装置と、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、他等のデジタルプロセッサとを含む他のデジタル処理デバイスは、ＩＡＴ生成器１２００を具現する。他の実施形態では、ＩＡＴ生成器１２００は、デジタルプロセッサを含みかつデジタルデータ記憶装置を含む、またはデジタルデータ記憶装置へのアクセスを有するサーバによって具現され、このようなサーバは、インターネットまたはローカルエリアネットワークを介して、またはデジタルプロセッサ及びデジタルデータ記憶装置を含むパーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、等々によって適切にアクセスされている。
【０１１０】
コンピュータまたは他のデジタル処理デバイスは、適切には、ＩＡＴ生成器１２００を制御するために、ユーザ入力を受信するための図示されているキーボード１２０４等の１つまたは複数のユーザ入力デバイスを含むかこれらと動作可能式に接続され、かつさらに、ＩＡＴ生成器１２００の出力を基礎として生成された出力を表示するために、図示されているディスプレイ１２０６等の１つまたは複数のディスプレイデバイスを含むか、これらと動作可能式に接続される。他の実施形態では、ＩＡＴ生成器１２００を制御するための入力は、コンピュータ１２０２上でＩＡＴ生成器１２００に先行して、またはＩＡＴ生成器１２００と同時的に実行される別のプログラムから、またはネットワーク接続、等々から受信される。同様に、他の実施形態では、出力は、コンピュータ上でＩＡＴ生成器１２００に続いて、またはＩＡＴ生成器１２００と同時的に実行される別のプログラムへの入力として働いてもよく、またはネットワーク接続、等々を介して送信されてもよい。
【０１１１】
ＩＡＴ生成器１２００は、選択モジュール１２０８と、アラインメントモジュール１２１０と、分散モジュール１２１２と、画像アンカテンプレートモジュール１２１４とを含む。動作の間、選択モジュール１２０８はＩＡＴ生成器１２００の外部ソースから文書画像の集合体を受信する。ソースは、例えばデータベース、別のプログラム、オペレータ、他であってもよい。選択モジュール１２０８は、次に、図１のアクション１０２に関連して述べたように文書画像の集合体から１つの文書画像を選択する。アラインメントモジュール１２１０は、次に、選択モジュール１２０８からこの選択及び文書画像の集合体を受信し、かつ図１のアクション１０４に関連して述べたように、文書画像の集合体を選択された文書画像へアラインする。分散モジュール１２１２は、アラインされた文書画像及び選択された文書画像を取り込み、図１のアクション１０６に従って選択された文書画像と他の文書画像との間の低分散領域を決定する。この時点で、画像アンカテンプレートモジュール１２１４は、図１のアクション１０８に従って、分散モジュール１２１２により決定された低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する。
【０１１２】
アラインメントモジュール１２１０に関連して、アラインメントモジュール１２１０がグローバルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュール１２１０は、サブ領域選択モジュール（不図示）と、一致モジュール（不図示）と、分析モジュール（不図示）と、変換モジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図２のアクション２０２からアクション２０８までを相応して実行する。或いは、または追加的に、アラインメントモジュール１２１０がローカルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュールは、分割モジュール（不図示）と、探索モジュール（不図示）と、変位計算モジュール（不図示）と、並進モジュール（不図示）と、スティッチモジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図５のアクション５０２からアクション５１０までを相応して実行する。
【０１１３】
画像アンカテンプレートモジュール１２１２に関連して、いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール１２１２は、図９の画像アンカテンプレート生成関数９００を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール１２１２は、生成器モジュール（不図示）と、テンプレートスコアリングモジュール（不図示）と、ランキングモジュール（不図示）と、選択モジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図９のアクション９０２からアクション９０８までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール１２１２はさらに終了モジュール（不図示）を含み、これは図９のアクション９１０を実行する。他の実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール１２１２は、図１１の画像アンカテンプレート生成関数１１００を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール１２１２は、生成器モジュール（不図示）と、テンプレートスコアリングモジュール（不図示）と、ランキングモジュール（不図示）と、選択モジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図１１のアクション１１０２からアクション１１０８までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール１２１２はさらに境界モジュール（不図示）及び／または終了モジュール（不図示）を含み、これらは各々、図１１のアクション１１１０及びアクション１１１２を実行する。
【０１１４】
図１３を参照すると、図７の方法を用いる画像アンカテンプレート（ＩＡＴ）生成器１３００が示されている。適切には、コンピュータ１３０２または、記憶装置と、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、他等のデジタルプロセッサとを含む他のデジタル処理デバイスは、ＩＡＴ生成器１３００を具現する。他の実施形態では、ＩＡＴ生成器１３００は、デジタルプロセッサを含みかつデジタルデータ記憶装置を含む、またはデジタルデータ記憶装置へのアクセスを有するサーバによって具現され、このようなサーバは、インターネットまたはローカルエリアネットワークを介して、またはデジタルプロセッサ及びデジタルデータ記憶装置を含むパーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、等々によって適切にアクセスされている。
【０１１５】
コンピュータまたは他のデジタル処理デバイスは、適切には、ＩＡＴ生成器１３００を制御するために、ユーザ入力を受信するための図示されているキーボード１３０４等の１つまたは複数のユーザ入力デバイスを含むかこれらと動作可能式に接続され、かつさらに、ＩＡＴ生成器１３００の出力を基礎として生成された出力を表示するために、図示されているディスプレイ１３０６等の１つまたは複数のディスプレイデバイスを含むか、これらと動作可能式に接続される。他の実施形態では、ＩＡＴ生成器１３００を制御するための入力は、コンピュータ１３０２上でＩＡＴ生成器１３００に先行して、またはＩＡＴ生成器１３００と同時的に実行される別のプログラムから、またはネットワーク接続、等々から受信される。同様に、他の実施形態では、出力は、コンピュータ上でＩＡＴ生成器１３００に続いて、またはＩＡＴ生成器１３００と同時的に実行される別のプログラムへの入力として働いてもよく、またはネットワーク接続、等々を介して送信されてもよい。
【０１１６】
ＩＡＴ生成器１３００は、選択モジュール１３０８と、アラインメントモジュール１３１０と、クリーニングモジュール１３１２と、画像アンカテンプレートモジュール１３１４とを含む。動作の間、選択モジュール１３０８はＩＡＴ生成器１３００の外部ソースから文書画像の集合体を受信する。ソースは、例えばデータベース、別のプログラム、オペレータ、他であってもよい。選択モジュール１３０８は、次に、図７のアクション７０２に関連して述べたように文書画像の集合体から１つの文書画像を選択する。アラインメントモジュール１３１０は、次に、選択モジュール１３０８からこの選択及び文書画像の集合体を受信し、かつ図７のアクション７０４に関連して述べたように、文書画像の集合体を選択された文書画像へアラインする。クリーニングモジュール１３１２は、次に、アラインされた文書画像及び選択された文書画像を取り込み、図７のアクション７０６に従ってクリーンな文書画像を生成する。この時点で、画像アンカテンプレートモジュール１３１４は、図７のアクション７０８に従って、クリーンモジュール１３１２により決定されたクリーンな文書画像から画像アンカテンプレートを生成する。
【０１１７】
アラインメントモジュール１３１０に関連して、アラインメントモジュール１３１０がグローバルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュール１３１０は、サブ領域選択モジュール（不図示）と、一致モジュール（不図示）と、分析モジュール（不図示）と、変換モジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図２のアクション２０２からアクション２０８までを相応して実行する。或いは、または追加的に、アラインメントモジュール１３１０がローカルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュールは、分割モジュール（不図示）と、探索モジュール（不図示）と、変位計算モジュール（不図示）と、並進モジュール（不図示）と、スティッチモジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図５のアクション５０２からアクション５１０までを相応して実行する。
【０１１８】
画像アンカテンプレートモジュール１３１２に関連して、いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール１３１２は、図９の画像アンカテンプレート生成関数９００を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール１３１２は、生成器モジュール（不図示）と、テンプレートスコアリングモジュール（不図示）と、ランキングモジュール（不図示）と、選択モジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図９のアクション９０２からアクション９０８までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール１３１２はさらに終了モジュール（不図示）を含み、これは図９のアクション９１０を実行する。他の実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール１３１２は、図１１の画像アンカテンプレート生成関数１１００を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール１３１２は、生成器モジュール（不図示）と、テンプレートスコアリングモジュール（不図示）と、ランキングモジュール（不図示）と、選択モジュール（不図示）とを含み、これらのモジュールは、図１１のアクション１１０２からアクション１１０８までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール１３１２はさらに境界モジュール（不図示）及び／または終了モジュール（不図示）を含み、これらは各々、図１１のアクション１１１０及びアクション１１１２を実行する。
【０１１９】
図１４を参照すると、ＩＡＴ生成器を用いる文書分類システム１４００が示されている。システム１４００は、画像デバイス１４０２と、画像アンカテンプレート生成器１４０４と、文書分類器１４０６とを含む。画像デバイス１４０２は、書式等の文書を文書画像に変換し、かつカメラ、スキャナまたは他の類似デバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成器１４０４は、図１２のＩＡＴ生成器１２００または図１３のＩＡＴ生成器１３００である。文書分類器１４０６は、画像アンカテンプレートを用いて文書の文書画像を分類する。
【０１２０】
文書の分類は、画像アンカテンプレート生成器１４０４へ手本文書画像１４０８が供給された後に開始可能となる。画像アンカテンプレート生成器１４０４へは、少なくとも陽性手本文書画像が供給される。しかしながら、実装に依存して、画像アンカテンプレート生成器１４０４へは陰性手本文書画像も供給されてもよい。いくつかの実施形態では、システム１４００のオペレータは手本文書画像１４０８を手動で分類する。この後、画像アンカテンプレート生成器１４０４は手本文書画像１４０８を取り込み、画像アンカテンプレート１４１０を生成する。
【０１２１】
画像アンカテンプレート１４１０が生成された後、システム１４００は文書の分類を開始する。即ち、スキャンデバイス１４０２は１つまたは複数の文書１４１２を受信し、これらを文書画像１４１４に変換する。いくつかの実施形態では、文書１４１２は印刷デバイスの給紙トレイへ装填され、コンベヤ経路を介して画像デバイス１４０２を通過される。
【０１２２】
次に、文書画像１４１４は文書分類器１４０６へ送られ、文書分類器１４０６は画像アンカテンプレート生成器１４０４からの画像アンカテンプレート１４１０を用いて文書画像１４１４を分類する。文書画像１４１４は文書分類器１４０６へ文書１４１２の変換と同時的に、または全文書１４１２の変換後に送られてもよい。いくつかの実施形態では、文書分類器１４０６は画像アンカテンプレート１４１０を２値または多カテゴリ文書分類器関数への入力として使用する。
【０１２３】
文書分類器１４０６が文書１４１２を分類すると、文書１４１２及び／または文書画像１４１４が必要に応じて処理される。例えば、文書１４１２は、その分類を基礎として、コンベヤ経路を介して目的地へルーティングされてもよい。さらに、もしくは代替として、文書画像１４１４は、その分類に従ってデータベースに格納されてもよく、かつ／またはファイルシステム内に格納されてもよい。
【０１２４】
図１５を参照すると、データ抽出システム１５００の使用法が示されている。システム１５００は、画像デバイス１５０２と、画像アンカテンプレート生成器１５０４と、データ抽出器１５０６とを含む。画像デバイス１５０２は、書式等の文書をターゲット画像に変換し、かつカメラ、スキャナまたは他の類似デバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成器１５０４は、図１２のＩＡＴ生成器１２００または図１３のＩＡＴ生成器１３００である。データ抽出器１５０６は、画像アンカテンプレートを用いて文書のターゲット画像からデータを抽出する。
【０１２５】
文書の分類は、画像アンカテンプレート生成器１５０４へ手本文書画像１５０８が供給された後に開始可能となる。ラベリングされたデータフィールドを有する画像アンカテンプレート生成器１５０４へは、少なくとも陽性手本文書画像が供給される。しかしながら、使用される画像アンカテンプレートスコアリング関数に依存して、画像アンカテンプレート生成器へは陰性手本文書画像も供給されてもよい。いくつかの実施形態では、システム１５００のオペレータは手本文書画像内のデータフィールドを手動で識別する。この後、画像アンカテンプレート生成器１５０４は手本文書画像１５０８を取り込み、画像アンカテンプレート１５１０を生成する。
【０１２６】
画像アンカテンプレート１５１０が生成された後、システム１５００は文書からのデータ抽出を開始する。即ち、スキャンデバイス１５０２は１つまたは複数の文書１５１２を受信し、これらを文書画像１５１４に変換する。いくつかの実施形態では、文書１５１２は印刷デバイスの給紙トレイへ装填され、コンベヤ経路を介して画像デバイス１５０２を通過される。
【０１２７】
次に、文書画像１５１４はデータ抽出器１５０６へ送られ、データ抽出器１５０６は画像アンカテンプレート生成器１５０４からの画像アンカテンプレート１５１０を用いて文書画像１５１４内のデータフィールドを位置決めしかつ対応するデータを抽出する。文書画像１５１４はデータ抽出器１５０６へ文書１５１２の変換と同時的に、または全文書１５１２の変換後に送られてもよい。
【０１２８】
データ抽出器１５０６が文書１５１２からのデータ抽出を試行すると、文書１５１２及び／または文書画像１５１４が必要に応じて処理される。例えば、文書１５１２は、データが抽出されたかどうかを基礎として、コンベヤ経路を介して目的地へルーティングされてもよい。さらに、もしくは代替として、文書画像１５１４は、データが抽出されたかどうかに従ってデータベースに格納されてもよく、及び／またはファイルシステム内に格納されてもよい。文書画像１５１４及び文書１５１２を超えて、抽出されたデータは、ＳＱＬデータベース、リレーショナルデータベース、他等のデータベースに格納されてもよい。
【０１２９】
これまでに行った論考に鑑みれば、実施形態によっては、本発明の例示的な方法、これらの例示的方法を用いるＩＡＴ生成器、等々は、画像アンカテンプレートの決定を実装するために（例えば、デジタルプロセッサによって）実行可能な命令を格納する記憶媒体によって具現される。記憶媒体としては、例えば、磁気ディスクまたは他の磁気記憶媒体、光ディスクまたは他の光記憶媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）または他の電子メモリデバイスまたはチップまたは動作可能式に相互接続されたチップセット、格納されている命令をインターネットまたはローカルエリアネットワークを介してそこから検索できるインターネットサーバ、等々が含まれてもよい。
【図３】
0005711630.tif 000016
【図１】
0005711630.tif 000017
【図２】
0005711630.tif 000018
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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