(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の中の英数字文字を認識する方法であって、 
単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのすべてのアルファベット文字の表現を計算することと、 
埋め込みアルファベット文字を作り出すためにマトリックスを使用して共通のベクトル部分空間に前記アルファベット文字の前記表現を埋め込むことと、 
埋め込み英数字文字画像を作り出すために前記マトリックスを使用して前記共通のベクトル部分空間に英数字単語の受け取った画像を埋め込むことであって、前記埋め込み英数字文字画像は文字位置における画像文字を表すことと、 
前記埋め込み英数字文字画像の各前記文字位置における前記埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）の効用値を計算することと、 
前記単語転写長の範囲内で、各前記文字位置における各々の前記埋め込みアルファベット文字の前記効用値に基づいて前記文字位置のひとつひとつに対して前記ＤＡＧに最高の効用の経路を見いだすことにより最高の効用の転写アルファベット文字を計算することと、
前記受け取った画像内で認識された英数字単語を作り出すために各前記文字位置に対して前記最高の効用の転写アルファベット文字を割り当てることと、
を含む、方法。 
【請求項２】
前記ＤＡＧはノードを有し、 
各前記ノードは前記文字位置の１つにおいて前記埋め込みアルファベット文字の１つを表し、 
各前記文字位置は前記埋め込みアルファベット文字の各々の異なる１つに対して異なるノードを含み、 
前記ノード間のあらゆるエッジは各前記ノードを選択することの前記効用値およびコスト値を包含し、 
前記ＤＡＧ上の前記最高の効用の経路を前記見いだすことは各前記ノードを選択することの前記効用値および前記コスト値に基づいて開始する、 
請求項１に記載の方法。 
【請求項３】
前記ＤＡＧ上の前記最高の効用の経路を前記見いだすことは、前記ＤＡＧの各々の異なる経路の前記効用値および前記コスト値を累積することに基づいて開始する、請求項２に記載の方法。 
【請求項４】
前記効用値および前記コスト値を前記累積することは、各々の前記経路に対して、 
経路に対する合計効用値を作り出すために前記経路のノード間のすべてのエッジの効用値を合計することと、 
前記経路に対する合計コスト値を作り出すために前記経路のすべての前記エッジのコストを合計することと、 
前記合計コスト値の標準コスト値を算出することと、 
前記合計効用値を前記標準コスト値で割ることと、 
によって前記ＤＡＧの各々の経路のスコアを計算することを含む、請求項３に記載の方法。 
【請求項５】
前記最高の効用の経路を前記見いだすことは、
全ての経路が調査される全数探索手法を使用することと、
最も有望な経路だけが調査される近似探索手法を使用することと、
のうちの１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記効用値を計算することは、前記埋め込みアルファベット文字の各々に前記画像文字の各々を転写することの効用を表す効用テンソルを作り出すために、前記埋め込みアルファベット文字画像の前記受け取った画像をテンソルで処理することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記埋め込みアルファベット文字をテンソルに格納することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
画像の中の英数字文字を認識する方法であって、 
画像プロセッサを使用して初期処理を自動的に行うことと、
前記初期処理の後に、前記初期処理を繰り返すことなく自動的に後続の処理を繰り返し行うことと、
を含み、
前記初期処理は、 
単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのすべてのアルファベット文字の表現を計算することと、 
埋め込みアルファベット文字を作り出すために、マトリックスを使用して共通のベクトル部分空間に前記アルファベット文字の前記表現を埋め込むことと、 
前記埋め込みアルファベット文字を保存することと、
を含み、
前記後続の処理は、 
前記画像プロセッサに作動的に接続された画像センサデバイスから英数字単語の電子画像を、前記画像プロセッサに、受け取ることと、 
前記画像プロセッサを使用して、埋め込み英数字文字画像を作り出すために前記マトリックスを使用して前記共通のベクトル部分空間に前記電子画像を埋め込むことであって、  前記埋め込み英数字文字画像は文字位置における画像文字を表すことと、 
前記画像プロセッサを使用して、前記埋め込み英数字文字画像の各前記文字位置における前記埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）の効用値を計算することと、 
前記画像プロセッサを使用して、前記単語転写長の範囲内で、各前記文字位置における各々の前記埋め込みアルファベット文字の前記効用値に基づいて前記文字位置のひとつひとつに対して前記ＤＡＧに最高の効用の経路を見いだすことにより最高の効用の転写アルファベット文字を計算することと、 
前記画像プロセッサを使用して、前記電子画像内で認識された英数字単語を作り出すために各前記文字位置に対して前記最高の効用の転写アルファベット文字を割り当て、前記認識された英数字単語の文字長を決定することと、 
前記画像プロセッサから前記認識された英数字単語を出力することと、 
を含む、
方法。 
【請求項９】
前記ＤＡＧはノードを有し、 
各前記ノードは前記文字位置の１つにおいて前記埋め込みアルファベット文字の１つを表し、 
各前記文字位置は前記埋め込みアルファベット文字の各々の異なる１つに対して異なるノードを含み、 
前記ノード間のあらゆるエッジは各前記ノードを選択することの前記効用値およびコスト値を包含し、 
前記ＤＡＧ上の前記最高の効用の経路を前記見いだすことは各前記ノードを選択することの前記効用値および前記コスト値に基づいて開始する、 
請求項８に記載の方法。 
【請求項１０】
前記ＤＡＧ上の前記最高の効用の経路を前記見いだすことは、前記ＤＡＧの各々の異なる経路の前記効用値および前記コスト値を累積することに基づいて開始する、請求項９に記載の方法。 
【請求項１１】
前記効用値および前記コスト値を前記累積することは、各々の前記経路に対して、 
経路に対する合計効用値を作り出すために前記経路のノード間のすべてのエッジの効用値を合計することと、 
前記経路に対する合計コスト値を作り出すために前記経路のすべての前記エッジのコストを合計することと、 
前記合計コスト値の標準コスト値を算出することと、 
前記合計効用値を前記標準コスト値で割ることと、 
によって前記ＤＡＧの各々の経路のスコアを計算することを含む、請求項１０に記載の方法。 
【請求項１２】
前記最高の効用の経路を前記見いだすことは、
全ての経路が調査される全数探索手法を使用することと、
最も有望な経路だけが調査される近似探索手法を使用することと、
のうちの１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記効用値を計算することは、前記埋め込みアルファベット文字の各々に前記画像文字の各々を転写することの効用を表す効用テンソルを作り出すために、前記埋め込みアルファベット文字画像の前記電子画像をテンソルで処理することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記埋め込みアルファベット文字をテンソルに格納することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
画像センサデバイスと、 
前記画像センサデバイスに作動的に接続された画像プロセッサデバイスと、 
を備えるシステムであって、 
前記画像プロセッサデバイスは、 
単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのすべてのアルファベット文字の表現を計算することと、 
埋め込みアルファベット文字を作り出すためにマトリックスを使用して共通のベクトル部分空間に前記アルファベット文字の前記表現を埋め込むことと、 
前記埋め込みアルファベット文字を保存することと、 
を含む初期処理を自動的に行い、 
前記初期処理の後に、前記画像プロセッサデバイスは前記初期処理を繰り返すことなく後続の処理を繰り返し自動的に行い、前記後続の処理は、 
前記画像センサデバイスから英数字単語の電子画像を受け取ることと、 
埋め込み英数字文字画像を作り出すために前記マトリックスを使用して前記共通のベクトル部分空間に前記電子画像を埋め込むことであって、前記埋め込み英数字文字画像は文字位置における画像文字を表すことと、 
前記埋め込み英数字文字画像の各前記文字位置における前記埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）の効用値を計算することと、 
前記単語転写長の範囲内で、各前記文字位置における各々の前記埋め込みアルファベット文字の前記効用値に基づいて前記文字位置のひとつひとつに対して前記ＤＡＧに最高の効用の経路を見いだすことにより最高の効用の転写アルファベット文字を計算することと、 
前記電子画像内で認識された英数字単語を作り出すために各前記文字位置に対して前記最高の効用の転写アルファベット文字を割り当て、前記認識された英数字単語の文字長を決定することと、 
を含み、 
前記画像プロセッサデバイスは前記認識された英数字単語を自動的に出力する、 
システム。 
【請求項１６】
前記ＤＡＧはノードを有し、 
各前記ノードは前記文字位置の１つにおいて前記埋め込みアルファベット文字の１つを表し、 
各前記文字位置は前記埋め込みアルファベット文字の各々の異なる１つに対して異なるノードを含み、 
前記ノード間のあらゆるエッジは各前記ノードを選択することの前記効用値およびコスト値を包含し、 
前記ＤＡＧ上の前記最高の効用の経路を前記見いだすことは各前記ノードを選択することの前記効用値および前記コスト値に基づいて開始する、 
請求項１５に記載のシステム。 
【請求項１７】
前記ＤＡＧ上の前記最高の効用の経路を前記見いだすことは前記ＤＡＧの各々の異なる経路の前記効用値および前記コスト値を累積することに基づいて開始する、 
請求項１６に記載のシステム。 
【請求項１８】
前記効用値および前記コスト値を前記累積することは、各々の前記経路に対して、 
経路に対する合計効用値を作り出すために前記経路のノード間のすべてのエッジの効用値を合計することと、 
前記経路に対する合計コスト値を作り出すために前記経路のすべての前記エッジのコストを合計することと、 
前記合計コスト値の標準コスト値を算出することと、 
前記合計効用値を前記標準コスト値で割ることと、 
によって前記ＤＡＧの各々の経路のスコアを計算することを含む、請求項１７に記載のシステム。 
【請求項１９】
前記最高の効用の経路を前記見いだすことは、
全ての経路が調査される全数探索手法を使用することと、
最も有望な経路だけが調査される近似探索手法を使用することと、
のうちの１つを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記効用値を計算することは、前記埋め込みアルファベット文字の各々に前記画像文字の各々を転写することの効用を表す効用テンソルを作り出すために、前記埋め込みアルファベット文字画像の前記電子画像をテンソルで処理することを含む、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書のシステムおよび方法は、一般に自動化された認識システムに関し、より具体的には光学式文字認識（ＯＣＲ）および類似のシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
単語画像およびテキスト文字列を、関連類似度測定基準を用いて共通の空間に表すことは、ユーザが単語画像の認識を検索問題として投げかけることを可能にし、単語画像を所与として、システムはすべての可能な転写（すなわち、辞書）を順位付けし、画像単語に最も類似したものを予測された転写として使用することができる。これは、システムが可能な有効な転写のセットに関して先進的な知識を有し、かつこのセットが小さい場合、非常に有用である。例えば、システムは、道路画像の中の店に関連したキーワードを見いだすことに、またはナンバープレートを認識することに関心があり、小さい有効にされたセットの中に正しい転写があることを知っている場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
あいにく、可能な転写の空間が非常に莫大である、制約がないナンバープレート認識などの、他の重要な対象領域において、すべての可能な転写を符号化し順位付けすることは実行可能ではない。例証となる実施例として、
【０００４】
0006615054.tif 000002
【０００５】
、３兆個の、数字およびラテンアルファベットの２６文字だけを使用した８文字の可能なナンバープレートがある。１９２次元のテキスト特徴を使用してすべてのこれらのナンバープレート転写を表すことは、ほとんど２０００テラバイトを必要とすることになり、ただ１つの画像とすべてのナンバープレート転写との間の類似度を計算することはおよそ３２時間を要することになる。したがって、大域的特徴で単語画像を記述する利益を利用するが、潜在的に無限の辞書でなお認識を行うことができる解決策が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書の例示的な方法は画像中の英数字文字を認識する。このような方法は、ある一定の単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのあらゆる文字の個別の表現を計算（または事前計算）する。
【０００７】
それから、これらの方法は、テンソルに格納され得る「埋め込みアルファベット文字」を作り出すために、（マトリックスを使用して）共通のベクトル部分空間に各々のアルファベット文字の個別の表現を埋め込む。これらの方法は、「埋め込み英数字文字画像」を作り出すために、（マトリックスを使用して）共通のベクトル部分空間に英数字単語の受け取った画像を同様に埋め込む。埋め込み英数字文字画像は、「文字位置」における「画像文字」を表す、またはこれらを暗黙的に符号化する。
【０００８】
このような方法は、埋め込み英数字文字画像に対して、文字位置のひとつひとつにおける埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの効用値を計算する。効用値を計算するプロセスは、各埋め込みアルファベット文字に各画像文字を転写することの効用を表す効用テンソルを作り出すために、受け取った電子画像をテンソルで処理することを含み得る。
【０００９】
同様に、これらの方法は、（単語転写長の範囲内の）各々の文字位置における各々の埋め込みアルファベット文字の効用値に基づいて、各文字位置に対する最良の転写アルファベット文字を計算する。最良の転写アルファベット文字を計算するとき、これらの方法は有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）上の最良の経路を見いだす。ＤＡＧは、各ノードが文字位置の１つにおいて埋め込みアルファベット文字の１つを表すノードを有し、各文字位置は、各々の異なる埋め込みアルファベット文字に対して異なるノードを含む。ノード間のあらゆるエッジは、各ノードを選択することの効用値およびコスト値を包含する。したがって、本明細書の方法は、各ノードを選択することの効用値およびコスト値に基づいてＤＡＧ上の最良の経路を見いだす。これは、すべての経路が調査される全数探索手法を使用して、または最も有望な経路だけが調査される近似探索手法を使用して行うことができる。
【００１０】
換言すれば、方法は、ＤＡＧの異なる経路の各々のエッジの効用値およびコスト値を累積することによって、ＤＡＧ上の最良の経路を見いだす。効用値およびコスト値を累積するプロセスは、各々の前記経路に対して、その経路に対する合計効用値を作り出すために所定の経路のノード間のすべてのエッジの効用値を合計することと、経路に対する合計コスト値を作り出すためにその経路のすべてのエッジのコストを合計することと、合計コスト値の標準コスト値を算出することと、合計効用値を標準コスト値で割ることとによって、ＤＡＧの各々の経路のスコアを算出することを伴う。
【００１１】
それからこのような方法は、受け取った画像内の認識された英数字単語を作り出し認識された英数字単語の文字長を決定するために、各文字位置に対して最良の転写アルファベット文字を割り当てる。
【００１２】
本明細書のシステムは、画像センサデバイス、および画像センサデバイスに作動的に接続された画像プロセッサデバイスを（他の構成要素に加えて）同様に含む。画像プロセッサデバイスは、単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのすべてのアルファベット文字の個別の表現を計算することと、埋め込みアルファベット文字を作り出すためにマトリックスを使用して共通のベクトル部分空間にアルファベット文字の個別の表現を埋め込むことと、埋め込みアルファベット文字を保存することとによって初期処理を自動的に行う。
【００１３】
初期処理の後に、画像プロセッサデバイスは、初期処理を繰り返すことなく、後続の処理を繰り返し自動的に行う。この後続の処理は、画像センサデバイスから英数字単語の電子画像を受け取ることと、埋め込み英数字文字画像を作り出すためにマトリックスを使用して共通のベクトル部分空間に電子画像を埋め込むこととを含む。埋め込み英数字文字画像は、文字位置における画像文字を表す、またはこれらを符号化する。
【００１４】
この後続の処理は、画像プロセッサデバイスを使用して埋め込み英数字文字画像に対して各文字位置における埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの効用値を計算することと、単語転写長の範囲内で、各文字位置における各埋め込みアルファベット文字の効用値に基づいて文字位置のひとつひとつに対して最高の効用の転写アルファベット文字を計算することとを含む。後続の処理の間に、画像プロセッサデバイスは、電子画像内で認識された英数字単語を作り出すために各文字位置に対して最高の効用の転写アルファベット文字を割り当て、認識された英数字単語の文字長を決定する。画像プロセッサデバイスは認識された英数字単語を出力する。
【００１５】
これらのおよび他の特徴は、以下の詳細な説明で、説明され、または明らかになる。
【００１６】
さまざまな例示的なシステムおよび方法は、添付の図面を参照して、下に詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本明細書の方法およびデバイスによって使用される有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）である。
【図２】図２は、本明細書のさまざまな方法の流れ図である。
【図３】図３は、本明細書のシステムを例示する概略図である。
【図４】図４は、本明細書のデバイスを例示する概略図である。
【図５】図５は、本明細書のデバイスを例示する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
上述のように、単語認識を行うために辞書を必要とする多くの大域的画像マッチングフレームワークがある。一般に、これらの手法は、最初に、ｄ次元の共通の実部分空間に、画像および文字列をそれぞれ埋め込む、２つの埋め込み関数
【００１９】
【数１】
0006615054.tif 000003
【００２０】
および
【００２１】
【数２】
0006615054.tif 000004
【００２２】
を定義する。これらの関数は、ラベル付けされた訓練データを使用して学習され、それから画像ｘとテキスト文字列ｙとの間の類似度が埋め込み間のドット積として定義される、すなわち、
ｓ（ｘ，ｙ）＝φ（ｘ）Ｔψ（ｙ）  （１）
である。
【００２３】
辞書
【００２４】
【数３】
0006615054.tif 000005
【００２５】
を考えると、辞書のすべての単語を順位付けして最大の類似度を有するものを使用することによって、単語画像ｘの最適な転写を見いだすことができる。すなわち、
【００２６】
【数４】
0006615054.tif 000006
【００２７】
である。
【００２８】
最初に、オフラインで辞書中のすべての文字列の埋め込みを計算し、それから、オンラインで辞書のすべてにわたって探索を行い転写する単語を与えることを必要とするので、これは辞書
【００２９】
【数５】
0006615054.tif 000007
【００３０】
のサイズが非常に大きいとき問題を呈する。辞書が大きいときこれは非実用的になる場合があり、莫大な辞書で（例えばナンバープレート認識のために）、直接これを適用することは実行不可能である。辞書が完全でないとき、辞書順位付け手法は同様に問題になる。すなわち、単語および完全に順位付けされた辞書を所与として、一番上の結果が（辞書が転写を包含するので）正しいか（辞書が転写を包含しないので）間違っているかを決めて、辞書にない可能性がある単語を認識しようとすることになる。
【００３１】
本明細書のシステムおよび方法によって提供される解決策において、問題は順位付け方法の代わりに最適化方法を使用することによって取り組まれる。画像を所与として、これらのシステムおよび方法は、この類似度を最大にする、転写長および転写の個別の文字を決定する。単語が包含し得るすべての可能な文字を包含するアルファベットΣ（例えば、この場合サイズ｜Σ｜＝３６のΣ＝｛Ａ，．．．，Ｚ，０，．．．，９｝）を考慮する場合、ｃｉ∈Σで、
【００３２】
【数６】
0006615054.tif 000008
【００３３】
である。式の最適化を可能にするこの中の特徴は、関数ψが、ψによって作り出される最終的な表現の中で単語の各々の文字が有する（非線形の）影響力を示すために分解され得ることである。実際には、本明細書のシステムおよび方法は、式の類似度を２つの量の比率として書き直すことができることを示す。分子は、単語中のすべての文字に対して、ｘのｉ番目の文字をｃｉとして転写することの個別の効用を符号化し、認識するべき単語に依存する。分母は、単語中のすべての文字に対して、単語のｉ番目の文字をｃｉとして転写するために発生したコストを符号化し、認識するべき単語に依存しないので、それはすべての可能な値に対してオフラインで容易に事前計算することができる。いったん認識するべき単語が提供されると、分子は速やかにオンラインで事前計算することができ、類似度の評価を非常に効率的にすることができる。この手法は、中間結果を記憶することによって、明示的にψ（ｙ）を計算することなく画像とテキストとの間の類似度を速やかに計算することを可能にする。しかしながら、探索空間はまだ劇的に大きく、最も可能性が高い転写を見いだすことはまだ実行不可能である。本明細書のシステムおよび方法は、分枝限定技術に類似した、探索アルゴリズムの近似バージョンを提供する。この実施例の場合、探索空間の最も有望な部分だけが調査されて、膨大なスピードアップをもたらし、そしてこれはすべての個別の文字の効用を活用することによって達成することができる。この手法は、正確な解を保証しないけれども、この近似による精度の損失は無視できることを示す。したがって、本明細書のシステムおよび方法は、大域的画像表現手法を使用して辞書なしで単語を認識する能力を提供する。
【００３４】
さらに本明細書のシステムおよび方法は、同様に、速度およびメモリ効率に役立つ。辞書が既知であるときでさえ、大きな辞書に対して、提案された類似度を使用することは、辞書のひとつひとつの単語を符号化し、認識するべきあらゆる新しい単語に対して辞書のすべてを通して探索することをユーザに要求する、式（１）の単純な手法を直接使用するより効率的である。
【００３５】
システムおよび方法は同様に「モデルイントロスペクション」を可能にする。訓練時に単語画像の最も可能性が高い転写を作り出すことによって、モデルがどこでテスト辞書によって限定されずに失敗しているか気づくことができる。これは、基礎となっているモデルが認識目的用であるかのように良くはないという事実を強調し、そしてこれらの辞書なしの転写は、ハード・ネガティブ・マイニング、新しい訓練単語の統合など、モデルを改善するために潜在的に使用され得る。
【００３６】
本開示は、用いられたψ関数を解析することによって開始する。この関数の目標は、辞書編集上の類似度が保たれるように、ベクトル空間にテキスト文字列を埋め込むことである（すなわち、レーベンシュタイン距離などの単語距離を使用してより接近している単語はベクトル空間で接近しているべきである）。このタスクのために、他の大域的画像フレームワークは、２６字のラテン文字プラス１０個の数字で構成されるアルファベットを使用して単語の文字のヒストグラムを本質的に計算する、文字の空間ピラミッド（ＳＰＯＣ）を提供する。他の方法は、同じ埋め込みを計算する、文字のピラミッドヒストグラム（ＰＨＯＣ）を最初に提供し得る。これらの表現は、「聞く（ｌｉｓｔｅｎ）」および「静かな（ｓｉｌｅｎｔ）」などの単語は同じ埋め込みを有することになるから、しかしながら判別可能ではない。これに対処するために、ヒストグラムはマルチレベルで計算される。例えば、レベル２において、２つの別個のヒストグラムを作り出して連結することになる。単語の前半の文字のヒストグラムを符号化するものおよび単語の後半の文字のヒストグラムを符号化するものである。レベル３は３つのヒストグラムを作り出す、などとなる。文字の一部だけが領域に現れる（例えば、３文字の単語を２つの領域に分割する）場合、文字は両方のヒストグラムに柔軟に割り当てされる。
【００３７】
しかしながら、若干の微妙な相違にもかかわらず、ＳＰＯＣおよびＰＨＯＣは、本質的に同等である。
【００３８】
【数７】
0006615054.tif 000009
【００３９】
で示されるこの実施例において、この埋め込み関数は所定の数のレベルを使用する。レベル２からレベル８を使用する場合、これは（２＋３＋４＋５＋６＋７＋８）＊３６＝１２６０次元をもたらす。１つの興味深い特性は、テキスト文字列の埋め込みは付加的であり、（それらの位置を保っている）個別の文字の埋め込みの合計に分解され得ることである。すなわち、記述法をわずかに乱用すると、
【００４０】
【数８】
0006615054.tif 000010
【００４１】
であり、式中ｙｉはｙのｉ番目の文字であり、｜ｙ｜はｙの長さである。その絶対位置を与えられた文字の相対的位置付けは単語の長さに依存するから、ｈを計算するために単語の長さが必要であることに留意されたい（例えば、長さ４の単語の３番目の文字は単語の後半にあるが、長さ８の単語の３番目の文字は単語の前半にある）。ｈを導入後に、本明細書のシステムおよび方法は今、ｈの関数としてψを定義することができる。他の大域的画像マッチングソリューションにおいて、ψは単にｌ２正規化されたｈ、すなわち、
【００４２】
【数９】
0006615054.tif 000011
【００４３】
である。
【００４４】
他の大域的画像マッチングソリューションにおいて、ｈは同様に別の部分空間に投影され、
【００４５】
【数１０】
0006615054.tif 000012
【００４６】
である。式（１）を思い出すと、数式は今、
【００４７】
【数１１】
0006615054.tif 000013
【００４８】
として書き直すことができる。
【００４９】
最も興味深いことに、ユーザが単語の最大長を制約する（例えば、Ｌ文字以下の単語だけ認識するようにする）場合、本明細書のシステムおよび方法は、Ｗでそれらを投影するｈのすべての可能な値を容易に事前計算し、サイズ｜Σ｜×Ｌ×Ｌ×ｄのテンソルにそれらを格納することができ、１と｜Σ｜との間のすべてのｉ、１とｌとの間のすべてのｊ、および１とＬとの間のすべてのｌに対して、
Ｔ（ｉ，ｊ，ｌ）＝ＷＴｈ（Σｉ，ｊ，ｌ）  （６）
である。システムおよび方法がＬ＝２０文字の最大長および１９２の次元数ｄを想定する場合、これは、格納するために２Ｍｂのメモリだけを必要とし、ただ１度だけ計算する必要がある、３６×２０×２０×１９２のテンソルＴをもたらす。さらに、認識するべき画像ｘを考えると、本明細書のシステムおよび方法はその埋め込みφ（ｘ）を事前計算しそれをテンソルＴと掛け算することができ、単語のｉ番目の文字を単語が長さｌであると想定するΣ中のシンボルのいずれかとして転写することの効用を表す、サイズ｜Σ｜×Ｌ×Ｌの効用テンソルＵｘをもたらす。１と｜Σ｜との間のすべてのｉ、１とｌとの間のすべてのｊ、および１とＬとの間のすべてのｌに対して、
Ｕｘ（ｉ，ｊ，ｌ）＝φ（ｘ）ＴＴ（ｉ，ｊ，ｌ）  （７）
である。この場合、式はさらに、
【００５０】
【数１２】
0006615054.tif 000014
【００５１】
として書き直すことができる。
【００５２】
式（３）を思い出すと、システムおよび方法は、転写の最も可能性が高い文字および長さを見いだす問題の中に、画像ｘの最も可能性が高い転写を見いだす問題に対する解決策を提供し、それを式（８）の類似度と組み合わせることにより、システムおよび方法は、
【００５３】
【数１３】
0006615054.tif 000015
【００５４】
を取得する。
【００５５】
簡単のために、ｌ≦Ｌのあらゆる値に対して独立して式（３）を解き、それから最も大きい類似度を有する解をとることを考慮してもよい。転写長ｌを考えると、この問題は有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）の最良の経路を見いだすこととして見ることができ、グラフの各々のノードは単語中の所定の位置でアルファベットの所定の文字を表し、あらゆるエッジは選ばれたノードを選択することの効用およびコストを包含する。図１を参照されたい。この最良の経路は、深さ優先のやり方であらゆる位置においてあらゆる文字の影響力を漏れなく評価し、効率について各々のノードにおける中間の効用およびコストを累積することによって、再帰的に見いだすことができる。この方法は、所定の長さまですべての可能な単語を調査し、したがって、より効率的な方法にもかかわらず、明示的に辞書単語を作り出し、ψでそれらを符号化し、式（１）および（２）を使用して取得するであろうものとまったく同じ解を取得する。
【００５６】
ただ最良だけでなくＮ個の最も良い解を作り出すために、これを同様に一般化することができる。これは、容量Ｎの最大ヒープを使用し、新しい解のスコアが最大ヒープによって現在保持される最悪の解のスコアより大きいときはいつでも現在の解およびそのスコアをプッシュすることによって、ほとんど余分のコストなしで達成することができる。１つより多い解を取得することは、より強力な記述で最良の解を再度順位付けするのに有用である場合がある。例えば、バイグラムを同様に符号化するテキスト埋め込みを使用することを考慮してもよい。バイグラムは、連続した文字を交換することに起因する誤りに役立つ場合があるが、式（４）で記述された付加的な特性はもう保持されないことになるので残念ながら提案されたフレームワークに容易に統合することができない。しかしながら、結果は、さらに結果を改善するために再順位付け段階で容易に使用され得る。
【００５７】
前の段落で説明されたアルゴリズムは、ユーザが正確かつ効率的なやり方で、長さｌの単語の最も可能性が高い転写を見いだすことを可能にする。しかしながら、探索空間の指数関数的な性質を考えると、単語の潜在的な長さが増加するとき、５または６より大きいｌの値に対してこのアルゴリズムを適用することは困難である。本明細書で説明されたシステムおよび方法は、最適化プロセスを劇的にスピードアップする近似探索を提供する。この中の特徴は、図１のＤＡＧを調査するとき、本明細書のシステムおよび方法は若干のノードが最良の経路によって使用されないであろうことを速やかに見いだすことができ、それでそれらをグラフから除去することができることである。直感的に、これは各々のレベルにおいて調査される文字の数を減少させることを暗示する。枝刈戦略を適用することによって、本明細書のシステムおよび方法は、精度を保つと同時に探索空間を大幅に減少させることができる。探索空間を減少させる１つの明らかな手法は、分枝限定戦略を適用することである。しかしながら、式（９）の分母で導入された非線形性は、最適解が除去されないことを保証すると同時にグラフで効果的にノードを枝刈りするために厳しい上限を見いだすことを困難にする。本明細書のシステムおよび方法は、探索空間を減少させるために高速のヒューリスティックを提供する。
【００５８】
本明細書のシステムおよび方法は、単語長を考えると、｜｜Ｔ（ｉ，ｊ，ｌ）｜｜の値が限定された分散を有し、そのため効用Ｕｘが最終的なスコアの重みの大部分を担うことに気づく。したがって、ヒューリスティックとして、所定のレベルにおいて、この開示は、Ｕｘに従ってＫ個の最も見込みがある文字ノードだけを調査する選択をした。ここでＫは、探索空間減少とヒューリスティックの精度との間のトレードオフを制御する。Ｋの大きい値は、見いだされた解はまだ最適であることを確実にするが、探索空間の減少は限定されることになる。Ｋの小さい値は最適解を捨てる場合があるが、探索空間を著しく減少させることになる。
【００５９】
前の定式化は辞書なしの認識の場合に焦点を合わせる。しかしながら、手法は、辞書についての若干の情報が前もって知られている場合に対処するように拡張することができる。本明細書のシステムおよび方法は２つのシナリオに焦点を合わせることができる。第１のシナリオにおいて、辞書は前もって完全に知られており、既知の、適度に大きい辞書に対してすべての辞書単語のφ埋め込みを事前計算することおよび順位付けを行うことはまだ可能とすることができるが、非実用的である。本明細書のシステムおよび方法は、既知の辞書を取り扱うために提案された手法を修正することができる。この中の特徴は、辞書を考えると、本明細書のシステムおよび方法は、最初にテキスト単語を接頭辞木またはトライ木に符号化し、そして次に、認識時に、辞書の中の単語をもたらす文字だけを各々のレベルで調査するためにこの情報を使用することができるということである。直接的な手法に対するこれの利点は、明示的に辞書を符号化する必要がないということの他に、あらゆる接頭辞に対する増分の効用およびコストが記憶され、したがって、それらがあらゆる辞書単語に対して暗黙的に再計算されないことになるということであろう。
【００６０】
第２のシナリオは、単語のパターンが既知であるということである。認識する単語のタイプの高度な知識を有する場合もある。例えば、ナンバープレートの場合、次のパターン、３つの数字−３つの欧字−２つの数字、を満たす転写を探索することができる。再び、これは、対応するノードだけを展開することによって、非常に容易に対処され得る。この実施例について、本明細書のシステムおよび方法は、最初の３つのレベルに対して数字だけを、次の３つに対して欧字だけを、そして最後の２つに対して再び数字だけを展開することになる。これは探索空間を著しく減少させ、したがって正しい転写を見いだすために必要とされる時間を著しく減少させる。
【００６１】
式（９）の最適化問題は、長さｌを考えると、開始から終了ノードまでの有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）上の最良の経路を見いだすこととして図１で見ることができる。グラフ中のあらゆる黒エッジは、それに関連付けられた効用値およびコストベクトルを有し、所定のレベルにおいて所定の文字を選択することの効用およびコストを表し、単語画像およびテキスト埋め込みに依存する。グレーエッジは同期目的のためであり、ゼロの効用およびコストを有する。完全な経路のスコアは、経路が使用するエッジのコストの合計のノルムで割った効用の合計として測定される。単純に最良の経路を取得するために、本明細書のシステムおよび方法は、すべての可能な組合せを漏れなく探索する。効率目的で、効用およびコストの現在の合計を各々のノードにおいて累積することが可能である。最良の経路はそれから、深さ優先のやり方でノードを調査することによって再帰的に見いだすことができる。アルゴリズム（１）を参照されたい。
【００６２】
図２は、画像中の英数字文字を認識する本明細書の例示的な方法を例示するフローチャートである。英数字文字を認識する前に、これらの方法は、項目１５０〜項目１５４で初期処理（例えば、前処理）を行う。具体的には、項目１５０で、これらの方法は、ある一定の単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのあらゆる文字（例えば、Ａ〜Ｚおよび０〜９、ならびに潜在的に同等な句読点およびヌル文字、など）の個別の表現を計算（または事前計算）する。ヌル文字は、空白スペースまたはアルファベットの範囲内でない文字を表す。それから、項目１５２で、これらの方法は、「埋め込みアルファベット文字」を作り出すために、（マトリックスを使用して）共通のベクトル部分空間に各々のアルファベット文字の個別の表現を埋め込む。これらの方法はそれから、項目１５４で、例えば、テンソルに、埋め込みアルファベット文字を保存する。
【００６３】
（その後繰り返される必要がない）初期処理を行った後で、これらの方法は、項目１５４で格納された埋め込みアルファベット文字を使用して、その後受け取った画像について（項目１５６〜項目１６４で）後続の処理を繰り返し行う。具体的には、項目１５６で、これらの方法は、画像プロセッサに何らかの方法で作動的に（直接的に、または、間接的に、を意味する）接続された画像センサデバイス（例えば、カメラ、スキャン、光センサ、など）から取得した電子画像を（上述の画像プロセッサまたは別の画像プロセッサの中に）受け取る。換言すれば、カメラまたはスキャナは英数字単語の電子（例えば、デジタル）画像を取得することができ、その画像は（例えば、ネットワークを通して、またはデバイス内で内部的に）画像プロセッサに転送することができる。
【００６４】
それから、項目１５８で、これらの方法は、「埋め込み英数字文字画像」を作り出すために、（同じマトリックスを使用して）同じ共通のベクトル部分空間に英数字単語の受け取った電子画像を埋め込む。これは、初期処理を行った画像プロセッサ、または格納された埋め込みアルファベット文字にアクセスを有する任意の他の画像プロセッサを用いて行うことができる。専門用語を簡単にするために、埋め込み英数字文字画像は、「文字位置」における「画像文字」を表す、またはこれらを符号化すると言うことができる。
【００６５】
このような方法はそれから、（項目１６０で）、埋め込み英数字文字画像に対して、文字位置のひとつひとつにおける、事前計算された埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの効用値を計算するために、画像プロセッサを使用する。換言すれば、アルファベット（Ａ〜Ｚおよび０〜９、ならびに潜在的に同等な句読点およびヌル文字、など）の各々の英数字文字の埋め込み表現の効用値は、画像のあらゆる可能な文字位置に対して計算される。例えば、項目１６０で効用値を計算するプロセスは、各埋め込みアルファベット文字に各画像文字を転写することの効用を表す効用テンソルを作り出すために、受け取った画像をテンソルで処理することを含み得る。
【００６６】
次に、項目１６２で、これらの方法は、（単語転写長の範囲内の）各々の文字位置における各々の埋め込みアルファベット文字の効用値に基づいて、各文字位置に対して「最高の効用」の転写アルファベット文字（または句読点もしくはヌル文字）を計算する。項目１６２で最高の効用の転写アルファベット文字を計算するとき、これらの方法は有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）上の最高の効用の経路を見いだす。ＤＡＧは、各ノードが文字位置の１つにおいて埋め込みアルファベット文字の１つを表す、ノードを有し、各文字位置は、各々の異なる埋め込みアルファベット文字に対して異なるノードを含む。ノード間のあらゆるエッジは、各ノードを選択することの効用値およびコスト値を包含する。したがって、項目１６２で、本明細書の方法は、各ノードを選択することの効用値およびコスト値に基づいてＤＡＧ上の最高の効用の経路を見いだす。これは、すべての経路が調査される全数探索手法を使用して、または最も有望な経路だけが調査される近似探索手法を使用して行うことができる。
【００６７】
換言すれば、項目１６２で、方法は、ＤＡＧの異なる経路の各々のエッジの効用値およびコスト値を累積することによって、ＤＡＧ上の最高の効用の経路を見いだす。項目１６２で効用値およびコスト値を累積するプロセスは、各々の前記経路に対して、その経路に対する合計効用値を作り出すために所定の経路のノード間のすべてのエッジの効用値を合計することと、経路に対する合計コスト値を作り出すためにその経路のすべてのエッジのコストを合計することと、合計コスト値の標準コスト値を算出することと、合計効用値を標準コスト値で割ることとによって、ＤＡＧの各々の経路のスコアを算出することを伴う。
【００６８】
それから、項目１６４で、このような方法は、受け取った画像内の認識された英数字単語を作り出し認識された英数字単語の文字長を決定するために、各文字位置に対して最高の効用の転写アルファベット文字を割り当てる。項目１６４で、最高の効用スコアを有するアルファベット文字（または句読点もしくはヌル文字）は、所定の文字位置に対して正しく認識された文字であると決定される。同様に、最高の効用スコアを有するヌル文字は連続的な文字の連鎖の中の区切りを示し、そしてそれは連続的な文字の異なる単語間の境界を決定し、対応して項目１６４で連続的な文字の各認識された英数字単語の単語長を決定する。認識された英数字単語は、項目１６６でプロセッサから出力され、処理は、項目１５６で文字認識のために次の画像を受け取るように戻る。
【００６９】
本明細書で説明されたハードウェアは、解決策がより速く、（すなわち、計算を行うためのコンピュータの利用を通して）達成されるのを許すためのメカニズムとして単に機能するよりむしろ、前述の方法が行われるのを許すことに重要な役割を果たす。
【００７０】
当業者によって理解されるように、本明細書で説明されたプロセスは、人だけ（またはペンとメモ帳で働いている人）によって行うことはできず、その代わりに、このようなプロセスは（デジタル画像データを処理し、このようなデータを評価する必要がある速度を考慮するとき特に）、ただ機械によって行うことができる。具体的には、電子画像データを受け取る、デジタル画像データを処理するなどのプロセスは、異なる専用機械の利用を必要とし、このようなデータは電子情報の形であるから、人はこのようなデータにアクセスすることはできないことになる。
【００７１】
さらに、電子データの処理はプロセスの各々のステップを伴うから、このような機械だけのプロセスは、単なる「解決後の活動」ではない。デジタル画像は、画像プロセッサによって処理されるために導線を通ってまたはワイヤレスネットワークを通じて移動しなければならないから、同様に、データ処理／伝送は、本明細書の方法によって行われるプロセスと一体であって、単なる解決後の活動ではない。換言すれば、方法は機械なしで行うことができない（そして人だけによって行うことができない）から、これらのさまざまな機械は本明細書の方法と一体である。
【００７２】
さらに、本明細書の方法は、多くの高度に複雑な技術的問題を解決する。例えば、上述のように、光学式文字認識プロセスは辞書に結び付けられている。本明細書の方法は、辞書を提供する必要性を回避することによってこの技術的問題を解決し、その代わりに各々の文字位置は、既知の単語長なしで、アルファベット全体に対して評価され、それは辞書の必要性を回避する。このことは処理を単純化し、それによって画像プロセッサが維持しなければならない電子記憶装置の量を減少させ、画像プロセッサに同じ量の時間でより多くのタスクを完遂させるように処理リソースを解放する（画像プロセッサの処理速度を改善する）。このような利益を付与することによって、本明細書の方法は、必要とされるハードウェアの量および複雑度を減少させ、それによって提供者が今日経験する実質的な技術的問題を解決する。
【００７３】
図３に示したように、本明細書の例示的なシステムおよび方法は、さまざまな異なる物理的位置２０６に位置しているさまざまなコンピュータ化デバイス２００、２０４を含む。コンピュータ化デバイス２００、２０４はサーバ、光デバイス、パーソナルコンピュータなどを含み、局所的なまたは広域の（有線またはワイヤレス）ネットワーク２０２経由で（互いに作動的に接続され）通信している。
【００７４】
図４は、本明細書のシステムおよび方法で使用することができ、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、携帯用計算機器などを備え得る、コンピュータ化デバイス２００を例示する。コンピュータ化デバイス２００は、コントローラ／有形プロセッサ２１６、ならびに、有形プロセッサ２１６におよびコンピュータ化デバイス２００の外部のコンピュータ化ネットワーク２０２に作動的に接続された通信ポート（入力／出力）２１４を含む。同様に、コンピュータ化デバイス２００は、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）アセンブリ２１２などの、少なくとも１つの付属機能要素を含み得る。ユーザは、グラフィカル・ユーザ・インタフェースまたは制御パネル２１２からメッセージ、命令、およびメニューオプションを受け取り、グラフィカル・ユーザ・インタフェースまたは制御パネル２１２を通して命令を入力することができる。
【００７５】
入力／出力デバイス２１４は、コンピュータ化デバイス２００への通信およびコンピュータ化デバイス２００からの通信に使用され、（現在周知であるか将来開発されるかにかかわらず、任意の形の）有線デバイスまたはワイヤレスデバイスを備える。有形プロセッサ２１６は、コンピュータ化デバイスのさまざまなふるまいを制御する。（光学的、磁気的、コンデンサベースなどとすることができ、一時的信号と異なる）非一時的な、有形の、コンピュータ記憶媒体デバイス２１０は、有形プロセッサ２１６によって読取り可能であり、コンピュータ化デバイスが、本明細書で説明したものなどの、そのさまざまな機能を行うことを可能にするために、有形プロセッサ２１６が実行する命令を格納する。したがって、図４に示したように、本体ハウジングは、電源機構２１８によって交流（ＡＣ）源２２０から供給される電力で動作する、１つまたは複数の機能要素を有する。電源機構２１８は、普通の電力変換ユニット、蓄電素子（例えば、バッテリなど）、などを備え得る。
【００７６】
図５は、本明細書のシステムおよび方法で使用することができ、例えば、プリンタ、コピー機、多機能機、多機能デバイス（ＭＦＤ）などを備え得る、印刷装置２０４であるコンピュータ化デバイスを例示する。印刷装置２０４は、多くの上述の構成要素および（画像データ処理に専門化しているので汎用コンピュータと異なる）専門化した画像プロセッサ２２４に作動的に接続された少なくとも１つのマーキング装置（印刷エンジン）２４０、シート供給２３０からマーキング装置２４０に連続的媒体または媒体のシートを供給するように配置した媒体経路２３６、などを含む。印刷エンジン２４０からさまざまなマーキングを受けた後で、媒体のシートは任意選択で、さまざまな印刷したシートの折り畳み、ホチキス留め、ソートなどをすることができる、フィニッシャ２３４に渡ることができる。同様に、印刷装置２０４は、（電源機構２１８を通して）外部電源２２０から供給された電力で同様に動作する（スキャナ／ドキュメントハンドラ２３２（自動原稿送り装置（ＡＤＦ））、などの）少なくとも１つの付属機能要素を含む。
【００７７】
１つまたは複数の印刷エンジン２４０は、現在周知であるか将来開発されるか、および、例えば、感光体ベルトもしくは中間体転写ベルトを使用するデバイス、または印刷媒体に直接印刷するデバイス（例えば、インクジェットプリンタ、リボンベースのコンタクトプリンタ、など）を含み得るかどうかにかかわらず、連続的な媒体または媒体のシートにマーキング材料（トナー、インクなど）を塗布する任意のマーキング装置を例示するように意図される。
【００７８】
項目２４２は、品物の画素値を取得することが可能な任意のデバイスとすることができる、別の画像キャプチャデバイス（例えば、カメラ）を例示する。本明細書で論じた画像入力デバイスのセットは、例えば、デジタル・ドキュメント・デバイス、コンピュータシステム、メモリおよび記憶装置、ソースデバイスから画素値を取得できるサーバおよびクライアントデバイスなどのネットワーク化プラットフォーム、ならびに画像キャプチャデバイスなどの多種多様なデバイスを網羅するように意図される。本明細書の画像キャプチャデバイスのセットは、スキャナ、カメラ、写真撮影機器、ファクシミリ装置、写真複製機器、デジタル印刷機、乾式複写装置、などを含む。スキャナは、光学的に画像、印刷媒体などを走査する１つの画像キャプチャデバイスであって、走査した画像をデジタル化されたフォーマットに変換する。一般的な走査デバイスは、専門化した受像体がプラテンの下を動きプラテンの上に置かれた媒体を走査する、当該技術分野で一般に知られた、フラットベッドスキャナの変化形を含む。近代的なデジタルスキャナは通常、画像感知受容体として電荷結合素子（ＣＣＤ）または密着型イメージセンサ（ＣＩＳ）を含む。走査デバイスは走査された画像データの信号を作り出す。このようなデジタル信号は、色値、輝度、および走査画像内のそれらの位置についての情報を包含する。
【００７９】
したがって、上に示したように、本明細書のシステムは、画像センサデバイス２３２／２４２、および画像センサデバイス２３２／２４２に作動的に接続された画像プロセッサデバイス２１６／２２４を（他の構成要素に加えて）同様に含む。画像プロセッサデバイス２１６／２２４は、単語転写長の範囲内のあらゆる文字位置においてアルファベットのすべてのアルファベット文字の個別の表現を計算することと、埋め込みアルファベット文字を作り出すためにマトリックスを使用して共通のベクトル部分空間にアルファベット文字の個別の表現を埋め込むことと、埋め込みアルファベット文字を保存することとによって初期処理を自動的に行う。
【００８０】
初期処理の後に、画像プロセッサデバイス２１６／２２４は、初期処理を繰り返すことなく、後続の処理を繰り返し自動的に行う。この後続の処理は、画像センサデバイス２３２／２４２から英数字単語の電子画像を受け取ることと、埋め込み英数字文字画像を作り出すためにマトリックスを使用して共通のベクトル部分空間に電子画像を埋め込むこととを含む。埋め込み英数字文字画像は、文字位置における画像文字を表す、またはこれらを符号化する。
【００８１】
この後続の処理は、画像プロセッサデバイス２１６／２２４を使用して埋め込み英数字文字画像に対して各文字位置における埋め込みアルファベット文字のひとつひとつの効用値を計算することと、単語転写長の範囲内で、各文字位置における各々の埋め込みアルファベット文字の効用値に基づいて文字位置のひとつひとつに対して最高の効用の転写アルファベット文字を計算することとを含む。後続の処理の間に、画像プロセッサデバイス２１６／２２４は、電子画像内で認識された英数字単語を作り出すために各文字位置に対して最高の効用の転写アルファベット文字を割り当て、認識された英数字単語の文字長を決定する。画像プロセッサデバイス２１６／２２４は認識された英数字単語を出力する。
【００８２】
若干の例示的な構成が添付の図面で例示されるとしても、当業者は、図面が単純化された略図であって、以下に提示された特許請求の範囲が、例示されない（または潜在的に多くのより小さい）、しかしこのようなデバイスおよびシステムで一般に利用される、さらに多くの特徴を網羅することを理解するであろう。したがって、出願者は、以下に提示された特許請求の範囲が添付の図面によって限定されることを意図するものではなく、その代わりに添付の図面は、特許請求された特徴を実施することができるいくつかの方法を例示するために単に提供される。
【００８３】
多くのコンピュータ化デバイスが上に論じられる。チップベースの中央処理装置（ＣＰＵ）、（グラフィック・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）、メモリ、比較器、有形プロセッサ、などを含む）入力／出力デバイスを含むコンピュータ化デバイスは周知であり、アメリカ合衆国テキサス州ラウンドロックのデルコンピュータ、アメリカ合衆国カリフォルニア州クパチーノのアップルコンピュータ社などの製造業者によって生産される容易に入手可能なデバイスである。このようなコンピュータ化デバイスは一般に、入力／出力デバイス、電源機構、有形プロセッサ、電子記憶メモリ、配線、などを含み、その詳細は、読者が本明細書で説明されるシステムおよび方法の顕著な実施態様に焦点を合わせることを可能にするために、本明細書から省略される。同様に、プリンタ、コピー機、スキャナおよび他の類似の周辺機器は、アメリカ合衆国コネチカット州ノーウォークのゼロックス株式会社から入手可能であり、このようなデバイスの詳細は、簡潔さと読者焦点の目的のため、本明細書では論じない。
【００８４】
本明細書で使用される用語「プリンタ」または「印刷装置」は、任意の目的のために印刷出力機能を行う、デジタルコピー機、製本機、ファクシミリ装置、多機能機、などの任意の装置を網羅する。プリンタ、印刷エンジンなどの詳細は周知であり、本開示の焦点を提示された顕著な特徴に合わせておくために、本明細書では詳細に説明しない。本明細書のシステムおよび方法は、カラー、モノクロで印刷する、またはカラーもしくはモノクロ画像データを扱うシステムおよび方法を網羅し得る。すべての前述のシステムおよび方法は、具体的には静電写真および／または乾式複写の機械および／またはプロセスに適用できる。同様に、用語「埋め込む」は、サブグループであるグループなどの、別のインスタンス内に包含される若干の数学的な構造のインスタンスを意味すると理解される。さらに、用語「自動化」または「自動的に」は、いったんプロセスが（機械またはユーザによって）開始されると、１つまたは複数の機械が任意のユーザからのさらなる入力なしでプロセスを行うことを意味する。
【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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