(57)【要約】【課題】適切な領域毎に分割された画像データで構成された文書情報を取得する。【解決手段】文書データの各ページから描画時において最小単位毎のオブジェクトと該オブジェクトの文書部データにおける位置情報とを入力処理する入力処理部と、入力された位置情報より画像、図又はグラフなどの領域毎に含まれるオブジェクト群を抽出するオブジェクト抽出部と、抽出されたオブジェクト群を統合して、領域毎の統合画像を生成する統合画像生成部と、を備える。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
描画時の文書情報の各ページを構成する所定の単位毎のオブジェクトと、該オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付ける入力処理手段と、
前記入力処理手段により入力を受け付けられた前記位置情報より所定の領域に含まれる前記オブジェクトを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記オブジェクトを統合して、前記文書情報の所定の領域を表す統合画像を生成する統合画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記入力処理手段により入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より、前記文書情報のページ上で互いに重畳していると判断された前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記入力処理手段により入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より求められる前記文書情報のページ上で各前記オブジェクトが占める領域を所定の倍率だけ拡大し、該拡大された前記オブジェクト毎の領域で互いに重畳している前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段により抽出された前記オブジェクト群から、前記所定の領域の内容を示した種別を判断する判断手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記オブジェクト抽出手段により抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成手段と、をさらに備え、
前記判断手段は、前記特徴生成手段により生成された前記特徴情報から、前記種別を判断すること、を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記文書情報のページ上における前記オブジェクトの配置より、前記統合画像生成手段により生成された統合画像の位置情報を取得する画像位置抽出手段と、
前記統合画像生成手段により生成された前記統合画像と、前記画像位置抽出手段により取得された前記位置情報とを対応付けて、記憶手段に登録する登録手段と、
をさらに備えたこと特徴とする請求項１乃至５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記オブジェクト抽出手段により抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成手段と、をさらに備え、
前記統合画像生成手段により生成された前記統合画像と、前記特徴生成手段により生成された前記特徴情報とを対応付けて、記憶手段に領域対応情報として格納する格納手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記記憶手段に記憶された前記領域対応情報に対して、特徴量をキーとして検索を行うことで、前記統合画像を取得する検索手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の情報管理装置。
【請求項９】
前記入力処理手段は、各ページに含まれる図又はグラフを構成する前記オブジェクトの入力を受け付けること、を特徴とする請求項１乃至８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
利用者から前記文書情報の印刷要求を受け付けた場合に、前記文書情報を前記オブジェクト単位で分割して、前記文書情報を構成する前記オブジェクトと、前記オブジェクトの位置情報を出力する印刷出力手段と、を更に備え、
前記入力処理手段は、前記印刷手段により出力された前記オブジェクトと、前記オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付けること、
を特徴とする請求項１乃至９のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
描画時の文書情報の各ページを構成する所定の単位毎のオブジェクトと、該オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付ける入力処理ステップと、
前記入力処理ステップにより入力を受け付けられた前記位置情報より所定の領域に含まれる前記オブジェクトを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記オブジェクトを統合して、前記文書情報の所定の領域を表す統合画像を生成する統合画像生成ステップと、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
前記抽出ステップは、前記入力処理ステップにより入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より、前記文書情報のページ上で互いに重畳していると判断された前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記抽出ステップは、前記入力処理ステップにより入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より求められる前記文書情報のページ上で各前記オブジェクトが占める領域を所定の倍率だけ拡大し、該拡大された前記オブジェクト毎の領域で互いに重畳している前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記抽出ステップにより抽出された前記オブジェクト群から、前記所定の領域の内容を示した種別を判断する判断ステップと、をさらに備えたことを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記オブジェクト抽出ステップにより抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成ステップと、をさらに備え、
前記判断ステップは、前記特徴生成ステップにより生成された前記特徴情報から、前記種別を判断すること、を特徴とする請求項１４に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記文書情報のページ上における前記オブジェクトの配置より、前記統合画像生成ステップにより生成された統合画像の位置情報を取得する画像位置抽出ステップと、
前記統合画像生成ステップにより生成された前記統合画像と、前記画像位置抽出ステップにより取得された前記位置情報とを対応付けて、記憶手段に登録する登録ステップと、
をさらに備えたこと特徴とする請求項１１乃至１５のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記オブジェクト抽出ステップにより抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成ステップと、をさらに備え、
前記統合画像生成ステップにより生成された前記統合画像と、前記特徴生成ステップにより生成された前記特徴情報とを対応付けて、記憶手段に領域対応情報として格納する格納ステップと、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項１８】
前記記憶手段に記憶された前記領域対応情報に対して、特徴量をキーとして検索を行うことで、前記統合画像を取得する検索ステップと、をさらに備えたことを特徴とする請求項１７に記載の情報管理方法。
【請求項１９】
前記入力処理ステップは、各ページに含まれる図又はグラフを構成する前記オブジェクトの入力を受け付けること、を特徴とする請求項１１乃至１８のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項２０】
利用者から前記文書情報の印刷要求を受け付けた場合に、前記文書情報を前記オブジェクト単位で分割して、前記文書情報を構成する前記オブジェクトと、前記オブジェクトの位置情報を出力する印刷出力ステップと、を更に備え、
前記入力処理ステップは、前記印刷ステップにより出力された前記オブジェクトと、前記オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付けること、
を特徴とする請求項１１乃至１９のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項２１】
請求項１１乃至２０のいずれか一つに記載された情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載の情報処理プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体に関するものであり、オブジェクトで構成された文書情報を処理する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ関連技術の向上、ネットワーク環境が整備によって文書の電子化が進んでいる。これによりオフィスのペーパレス化が促進されている。
【０００３】
具体的には、利用者は、各種書類や文書等をＰＣ（Personal Computer）上で電子文書として作成する。そして、作成された電子文書は、ＰＣ又はサーバ上で編集、コピー、転送、共有などが行われる。この際、文書が保存されているＰＣ又はサーバが、ネットワークにより他のＰＣと接続されている場合、接続されたＰＣからも電子文書の閲覧、編集等を行うことができる。
【０００４】
このようなオフィス環境においては、複数人が複数のＰＣで電子文書を作成するため、それぞれの電子文書を共通して管理するのが難しい。これにより利用者の間で混乱を招くこともある。例えば、利用者が必要な電子文書がどのＰＣでどのように保存されているのかわからないので、検索できない等が考えられる。そこで現在では、いくつかの文書管理システムが提案されている。
【０００５】
例えば、特許文献１では、スキャナ文書、ＦＡＸ文書、アプリケーションで作成された電子文書、ＷＷＷ文書などを、文書毎にオリジナルのデータとテキストファイルとページ毎のサムネイル等とを対応付けて保持している。これにより、電子文書毎のフォーマットの違いによらず一括して管理することができる。
【０００６】
また、近年、コンピュータ関連技術の向上により、電子文書で保持する情報は文書のみ成らず、図又は画像などの各種データの添付等を行うことが可能となった。
【０００７】
【特許文献１】特開平８−２１２３３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら特許文献１に記載された発明は、元のファイルと対応付けられているのはテキストとページ毎のサムネイルであり、電子文書に画像などのテキスト以外のデータが付加されている場合、当該データを電子文書と対応付けて管理することができない。
【０００９】
であれば、文書データを上述したデータ毎に管理する際に、関連するデータを適切な単位毎に分割することもできない。というのも、文書データを、利用者からの検索又は参照に適切な領域毎に分割することは難しい。
【００１０】
例えば、当該文書画像データを分割する場合、文書画像データを構成する最小単位のオブジェクト毎に分割することが容易である。しかしながら、オブジェクト単位では意味を有していないため、利用者はオブジェクトを参照しても、内容を理解できない。また、意味を有していないオブジェクトに対して条件を設定して検索することも難しい。これは図を構成する要素毎にオブジェクトとして分割した場合に顕著となる。つまり、オブジェクトを組み合わせて適切な領域毎に管理する必要がある。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、適切な領域毎に分割された画像データで構成された文書情報を取得する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、描画時の文書情報の各ページを構成する所定の単位毎のオブジェクトと、該オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付ける入力処理手段と、前記入力処理手段により入力を受け付けられた前記位置情報より所定の領域に含まれる前記オブジェクトを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記オブジェクトを統合して、前記文書情報の所定の領域を表す統合画像を生成する統合画像生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１にかかる発明において、前記抽出手段は、前記入力処理手段により入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より、前記文書情報のページ上で互いに重畳していると判断された前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする。
【００１４】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１にかかる発明において、前記抽出手段は、前記入力処理手段により入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より求められる前記文書情報のページ上で各前記オブジェクトが占める領域を所定の倍率だけ拡大し、該拡大された前記オブジェクト毎の領域で互いに重畳している前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする。
【００１５】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１乃至３のいずれか一つにかかる発明において、前記抽出手段により抽出された前記オブジェクト群から、前記所定の領域の内容を示した種別を判断する判断手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項５にかかる発明は、請求項４にかかる発明において、前記オブジェクト抽出手段により抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成手段と、をさらに備え、前記判断手段は、前記特徴生成手段により生成された前記特徴情報から、前記種別を判断すること、を特徴とする。
【００１７】
また、請求項６にかかる発明は、請求項１乃至５のいずれか一つにかかる発明において、前記文書情報のページ上における前記オブジェクトの配置より、前記統合画像生成手段により生成された統合画像の位置情報を取得する画像位置抽出手段と、前記統合画像生成手段により生成された前記統合画像と、前記画像位置抽出手段により取得された前記位置情報とを対応付けて、記憶手段に登録する登録手段と、をさらに備えたこと特徴とする。
【００１８】
また、請求項７にかかる発明は、請求項１乃至６のいずれか一つにかかる発明において、前記オブジェクト抽出手段により抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成手段と、をさらに備え、前記統合画像生成手段により生成された前記統合画像と、前記特徴生成手段により生成された前記特徴情報とを対応付けて、記憶手段に領域対応情報として格納する格納手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項８にかかる発明は、請求項７にかかる発明において、前記記憶手段に記憶された前記領域対応情報に対して、特徴量をキーとして検索を行うことで、前記統合画像を取得する検索手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項９にかかる発明は、請求項１乃至８のいずれか一つにかかる発明において、前記入力処理手段は、各ページに含まれる図又はグラフを構成する前記オブジェクトの入力を受け付けること、を特徴とする。
【００２１】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項１乃至９のいずれか一つにかかる発明において、利用者から前記文書情報の印刷要求を受け付けた場合に、前記文書情報を前記オブジェクト単位で分割して、前記文書情報を構成する前記オブジェクトと、前記オブジェクトの位置情報を出力する印刷出力手段と、を更に備え、前記入力処理手段は、前記印刷手段により出力された前記オブジェクトと、前記オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付けること、を特徴とする。
【００２２】
また、請求項１１にかかる発明は、描画時の文書情報の各ページを構成する所定の単位毎のオブジェクトと、該オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付ける入力処理ステップと、前記入力処理ステップにより入力を受け付けられた前記位置情報より所定の領域に含まれる前記オブジェクトを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記オブジェクトを統合して、前記文書情報の所定の領域を表す統合画像を生成する統合画像生成ステップと、を備えたことを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１２にかかる発明は、請求項１１にかかる発明において、前記抽出ステップは、前記入力処理ステップにより入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より、前記文書情報のページ上で互いに重畳していると判断された前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする。
【００２４】
また、請求項１３にかかる発明は、請求項１１にかかる発明において、前記抽出ステップは、前記入力処理ステップにより入力を受け付けられた前記オブジェクトの位置情報より求められる前記文書情報のページ上で各前記オブジェクトが占める領域を所定の倍率だけ拡大し、該拡大された前記オブジェクト毎の領域で互いに重畳している前記オブジェクト群を抽出すること、を特徴とする。
【００２５】
また、請求項１４にかかる発明は、請求項１１乃至１３のいずれか一つにかかる発明において、前記抽出ステップにより抽出された前記オブジェクト群から、前記所定の領域の内容を示した種別を判断する判断ステップと、をさらに備えたことを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１５にかかる発明は、請求項１４にかかる発明において、前記オブジェクト抽出ステップにより抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成ステップと、をさらに備え、前記判断ステップは、前記特徴生成ステップにより生成された前記特徴情報から、前記種別を判断すること、を特徴とする。
【００２７】
また、請求項１６にかかる発明は、請求項１１乃至１５のいずれか一つにかかる発明において、前記文書情報のページ上における前記オブジェクトの配置より、前記統合画像生成ステップにより生成された統合画像の位置情報を取得する画像位置抽出ステップと、前記統合画像生成ステップにより生成された前記統合画像と、前記画像位置抽出ステップにより取得された前記位置情報とを対応付けて、記憶手段に登録する登録ステップと、をさらに備えたこと特徴とする。
【００２８】
また、請求項１７にかかる発明は、請求項１１乃至１６のいずれか一つにかかる発明において、前記オブジェクト抽出ステップにより抽出された前記オブジェクト群に基づいて、前記所定の領域における特徴を示した特徴情報を生成する特徴生成ステップと、をさらに備え、前記統合画像生成ステップにより生成された前記統合画像と、前記特徴生成ステップにより生成された前記特徴情報とを対応付けて、記憶手段に領域対応情報として格納する格納ステップと、をさらに備えたことを特徴とする。
【００２９】
また、請求項１８にかかる発明は、請求項１７にかかる発明において、前記記憶手段に記憶された前記領域対応情報に対して、特徴量をキーとして検索を行うことで、前記統合画像を取得する検索ステップと、をさらに備えたことを特徴とする。
【００３０】
また、請求項１９にかかる発明は、請求項１１乃至１８のいずれか一つにかかる発明において、前記入力処理ステップは、各ページに含まれる図又はグラフを構成する前記オブジェクトの入力を受け付けること、を特徴とする。
【００３１】
また、請求項２０にかかる発明は、請求項１１乃至１９のいずれか一つにかかる発明において、利用者から前記文書情報の印刷要求を受け付けた場合に、前記文書情報を前記オブジェクト単位で分割して、前記文書情報を構成する前記オブジェクトと、前記オブジェクトの位置情報を出力する印刷出力ステップと、を更に備え、前記入力処理ステップは、前記印刷ステップにより出力された前記オブジェクトと、前記オブジェクトの前記文書情報における位置情報と、の入力を受け付けること、を特徴とする。
【００３２】
また、請求項２１にかかる発明は、請求項１１乃至２０のいずれか一つに記載された情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３３】
また、請求項２２にかかる発明は、請求項２１に記載の情報処理プログラムを格納したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３４】
請求項１にかかる発明によれば、オブジェクトを位置情報に基づいて統合することで、領域毎に適切な統合画像を生成できるため、適切な各領域を示した統合画像で構成された文書情報を取得できるという効果を奏する。
【００３５】
また、請求項２にかかる発明によれば、一つの領域に含まれているオブジェクトが特定することで領域毎に適切な統合画像を生成できるため、適切な各領域を示した統合画像で構成された文書情報を取得できるという効果を奏する。
【００３６】
また、請求項３にかかる発明によれば、一つの領域に含まれているオブジェクトを特定することで領域毎に適切な統合画像を生成できるため、適切な各領域を示した統合画像で構成された文書情報を取得できるという効果を奏する。
【００３７】
また、請求項４にかかる発明によれば、抽出されたオブジェクト群から領域の種別を判断することで、高い精度で種別を特定できるので、利用者が統合画像を検索する際に種別から統合画像を絞り込むことができる効果を奏する。
【００３８】
また、請求項５にかかる発明によれば、オブジェクト群から生成された特徴情報で領域の種別を判断することで、高い精度で種別を特定できるので、利用者が統合画像を検索する際に種別から統合画像を絞り込むことができる効果を奏する。
【００３９】
また、請求項６にかかる発明によれば、統合画像と位置情報を対応付けて登録することで、利用者が統合画像の参照時に該当する文書データにおける位置を特定できるので、利便性が向上するという効果を奏する。
【００４０】
また、請求項７にかかる発明によれば、領域における特徴情報と、統合画像と対応付けて登録するので、特徴情報に基づいて統合画像を検索できるので利便性が向上するという効果を奏する。
【００４１】
また、請求項８にかかる発明によれば、特徴情報により統合画像を検索できるので、利用者が所望する統合画像を容易に検出できるという効果を奏する。
【００４２】
また、請求項９にかかる発明によれば、高い精度の図又はグラフを示した統合画像を取得できるという効果を奏する。
【００４３】
また、請求項１０にかかる発明によれば、印刷要求を行うことしたため、利用者が意識させず、特殊な処理を必要とせずに統合画像を取得できるという効果を奏する。
【００４４】
また、請求項１１にかかる発明によれば、オブジェクトを位置情報に基づいて統合することで、領域毎に適切な統合画像を生成できるので、生成された統合画像で構成された文書情報を取得できるという効果を奏する。
【００４５】
また、請求項１２にかかる発明によれば、一つの領域に含まれているオブジェクトが特定することで領域毎に適切な統合画像を生成できるため、適切な各領域を示した統合画像で構成された文書情報を取得できるという効果を奏する。
【００４６】
また、請求項１３にかかる発明によれば、一つの領域に含まれているオブジェクトを特定することで領域毎に適切な統合画像を生成できるため、適切な各領域を示した統合画像で構成された文書情報を取得できるという効果を奏する。
【００４７】
また、請求項１４にかかる発明によれば、抽出されたオブジェクト群から領域の種別を判断することで、高い精度で種別を特定できるので、利用者が統合画像を検索する際に種別から統合画像を特定できる効果を奏する。
【００４８】
また、請求項１５にかかる発明によれば、オブジェクト群から生成された特徴情報で領域の種別を判断することで、高い精度で種別を特定できるので、利用者が統合画像を検索する際に種別から統合画像を特定できる効果を奏する。
【００４９】
また、請求項１６にかかる発明によれば、統合画像と位置情報を対応付けて登録することで、利用者が統合画像の参照時に該当する文書データにおける位置を特定できるので、利便性が向上するという効果を奏する。
【００５０】
また、請求項１７にかかる発明によれば、領域における特徴情報と、統合画像と対応付けて登録するので、特徴情報に基づいて統合画像を検索できるので利便性が向上するという効果を奏する。
【００５１】
また、請求項１８にかかる発明によれば、特徴情報により統合画像を検索できるので、利用者が所望する統合画像を容易に検出できるという効果を奏する。
【００５２】
また、請求項１９にかかる発明によれば、高い精度の図又はグラフを示した統合画像を取得できるという効果を奏する。
【００５３】
また、請求項２０にかかる発明によれば、印刷要求を行うことしたため、利用者が意識させず、特殊な処理を必要とせずに統合画像を取得できるという効果を奏する。
【００５４】
また、請求項２１にかかる発明によれば、請求項１１乃至２０のいずれか１つに記載の情報処理方法をコンピュータに実行させることができる情報処理プログラムを提供できるという効果を奏する。
【００５５】
また、請求項２２にかかる発明によれば、請求項２１に記載の情報処理プログラムをコンピュータに読み取らせることができる記録媒体を提供できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００５７】
図１は、第１の実施の形態にかかるＰＣの構成を示すブロック図である。本図に示したＰＣ１００は、記憶部１０１と、操作処理部１０２と、編集用アプリケーション１０３と、プリンタドライバ１０４と、表示用アプリケーション１０５と、を備え、編集用アプリケーション１０３で編集／作成された文書データを領域毎に分割された統合画像を管理することを可能とする。
【００５８】
なお、本実施の形態において利用者により編集の対象となる文書データは、文字等も画像として表された文書画像又は、文書作成アプリケーションで作成された電子文書のうちどちらでもよい。
【００５９】
また、処理の対象となる文書画像は、利用者が作成した文書画像の他、スキャナにより読み込まれたスキャン文書や、ＦＡＸが受信したＦＡＸ文書等を含むものとする。また、電子文書としては、ＨＴＭＬで作成されたＷＷＷ文書等も含まれる。
【００６０】
そして、本実施の形態においては、編集用アプリケーション１０３で作成、編集又は参照された文書データを登録する際に、登録用のプリンタドライバ１０４（解析ドライバ）を用いる。このプリンタドライバ１０４は、実際に印刷処理を行うのではなく、電子文書を解析して登録する処理を行う。
【００６１】
つまり、利用者は、文書データを登録する時に該当する編集用アプリケーション１０３の印刷機能を呼び出す。これにより、編集用アプリケーション１０３は、プリンタドライバに文書を印刷するための描画コード生成し、当該描画コードをプリンタドライバ１０４に出力する。そして、プリンタドライバ１０４は、この描画コードが入力された場合、当該描画コードを解析して文書を構成する領域毎の画像を示す統合画像データを抽出し、抽出された統合画像データと文書データ等を検索可能な形式で記憶部１０１に登録する。
【００６２】
記憶部１０１は、文書メタデータベース１２１と、領域画像格納部１２２と、文書データ格納部１２３とを備えている。また、記憶部１０１は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。
【００６３】
文書メタデータベース１２１は、文書管理テーブルと、ページ管理テーブルと、領域管理テーブルとを有している。
【００６４】
図２は、文書管理テーブルのテーブル構造を示した図である。本図に示すように、文書管理テーブルは、文書ＩＤと、タイトルと、作成更新日と、ページ数と、ファイルフォーマットと、ファイルパスと、ファイル名とを対応付けて保持する。また、本実施の形態では、これらの情報を、属性等を示した文書のメタ情報という。
【００６５】
文書ＩＤは、文書データ毎に付与されたユニークなＩＤであり、これにより文書データを特定できる。タイトルは文書データのタイトルである。作成更新日は、文書データの作成日又は最終更新日を保持する。ページ数は文書データのページ数を保持している。ファイルフォーマットは、文書データ毎のフォーマットを保持している。これにより、管理している文書が、スキャナ文書、ＦＡＸ文書、アプリケーションで作成された電子文書、又はＷＷＷ文書等のうちいずれかのフォーマットであるか特定することができる。
【００６６】
ファイルパスは、文書データが格納された場所を示している。そして、ファイル名は、文書データのファイル名を示している。
【００６７】
図３は、ページ管理テーブルのテーブル構造を示した図である。本図に示すように、ページ管理テーブルは、ページＩＤと、文書ＩＤと、ページ番号と、特徴量と、テキスト特徴量と、サムネイルパスとを対応付けて保持している。また、本実施の形態では、これらの情報を、ページのメタ情報という。
【００６８】
ページＩＤは、文書データを構成するページ毎に付与されたユニークなＩＤであり、このＩＤにより当該ＰＣ１００の記憶部１０１に格納される文書データのページを一意に特定できる。文書ＩＤは、当該ページを含んでいる文書データを特定するＩＤとする。ページ番号は、当該ページを含んでいる文書データ中における、当該ページのページ番号とする。特徴量は、当該ページの全体の画像として捉え、当該画像から抽出された特徴を示すものである。
【００６９】
そして、テキスト特徴量は、当該ページに含まれるテキスト情報から抽出された特徴とし、例えばテキスト情報中のキーワードや頻出回数等を保持する。また、文書データが文書画像の場合、ＯＣＲを用いることで当該ページの文書画像から抽出されたテキスト情報に対して、テキスト特徴量の抽出を行う。サムネイルパスは、画面全体を表したサムネイルが格納されている場所を保持する。
【００７０】
図４は、領域管理テーブルのテーブル構造を示した図である。本図に示すように、領域管理テーブルは、領域ＩＤと、文書ＩＤと、ページＩＤと、領域座標と、種別と、タイトルと、テキストと、周囲テキストと、特徴量と、サムネイルパスとを対応付けて保持している。また、本実施の形態では、これらの情報を、領域のメタ情報という。
【００７１】
領域ＩＤは、文書データから分割された領域毎に付与されたユニークなＩＤであり、このＩＤにより当該ＰＣ１００の記憶部１０１に格納される文書データに含まれている領域を特定できる。文書ＩＤとページＩＤは、当該領域を含んでいる文書データ及びページを特定するＩＤとする。領域座標は、当該領域を特定する座標を保持し、本実施の形態では左上の頂点座標と右下の頂点座標を保持することで当該領域を特定する。
【００７２】
種別は、当該領域のデータの種別を特定する情報を保持する。データの種別としては、例えばテキスト、画像、図（組織図、フローチャート、ガントチャート、…）、写真、表、グラフ（円グラフ、棒グラフ、…）等とする。タイトルは、当該領域を示すタイトルを保持する。テキストは当該領域に含まれていたテキスト情報を保持する。
【００７３】
周囲テキストは、例えばデータの種別が画像、図、写真、表又はグラフ等の場合に、当該画像の周囲に配置されていたテキスト情報を保持する。これにより、利用者は、検索画面からテキストで検索条件を設定して、関連のある画像等を検索することができる。
【００７４】
特徴量は、当該領域を特定する特徴量を保持する。また、特徴量は、例えば種別が画像であれば画像の特徴量が格納され、種別がテキストであればテキスト特徴量が格納される。このように特徴量は種別に応じて異なる種類の特徴量を保持する。これにより、同じ種別の特徴量を比較することで、各領域が類似するか否か適切に判断することができる。なお、特徴量の抽出方法については後述する。サムネイルパスは、領域を表したサムネイルが格納されている場所を保持する。
【００７５】
領域画像格納部１２２は、文書データから分割された領域毎の統合画像データと、各ページ又は領域を示したサムネイルを格納する。また、文書データ格納部１２３は、文書データを格納する。
【００７６】
操作処理部１０２は、利用者から入力された操作を処理する。これにより、後述する編集用アプリケーション１０３で文書データの作成／編集や、編集用アプリケーションから文書データをプリンタドライバ１０４に受け渡す要求や、表示用アプリケーション１０５に表示された検索画面に対して検索条件を設定することができる。
【００７７】
編集用アプリケーション１０３は、操作処理部１０２で処理された操作に応じて、文書データの作成又は編集等の処理を行う。また、作成又は編集された文書データは、モニタ１０に表示しても良い。そして、編集用アプリケーション１０３は、利用者から編集中の文書データの印刷要求を受け付けた場合に、当該文書データから描画コードを生成し、当該描画コードをプリンタドライバ１０４に出力する処理を行う。
【００７８】
描画コードとして得られるデータは、一般に描画時の最小単位のオブジェクトの集合となる。最小単位のオブジェクトとは、描画時にこれ以上分割できない最小単位の情報で、例えば文字を示す情報や、円形又は線などの描画形状の情報を示したものとなる。
【００７９】
図５は、編集用アプリケーション１０３で編集された文書データの例を示した図である。そして、図６は、編集用アプリケーション１０３が、図５で示した文書データから描画コードとして生成するデータを示した説明図である。図６に示すように、描画コードでは、オブジェクト単位で区切られた矩形情報と共に文字コード、フォント、フォントサイズ、描画形状の情報（円形、線など）を含んでいる。また、描画コードは、文書データ上の位置情報も含んでいる。これによりプリンタドライバ１０４内で処理を行う際、各ページにおいてオブジェクトの位置を特定することができる。
【００８０】
図１に戻り、プリンタドライバ１０４は、入力処理部１１１と、オブジェクト抽出部１１２と、統合画像生成部１１３と、ページ特徴抽出部１１４と、領域特徴抽出部１１５と、関係抽出部１１６と、登録部１１７と、から構成され、編集用アプリケーション１０３から入力された文書データを、領域毎に分割された統合画像データを生成した上で、当該文書データと対応付けて記憶部１０１に登録する処理を行う。
【００８１】
入力処理部１１１は、編集用アプリケーション１０３から登録する対象となる文書データの描画コードを入力処理する。
【００８２】
登録部１１７は、入力処理された登録対象となる文書データの登録処理を行う。本実施の形態では、受信した描画コードから文書データを生成して、記憶部１０１の文書データ格納部１２３に格納する。生成する文書データは、どのようなデータでも良いが、例えばＰＤＦフォーマットのデータなどが考えられる。また、登録部１１７は、文書データ格納部１２３に格納した文書データのメタ情報を、文書メタデータベース１２１の文書管理テーブルに格納する。具体的には、登録部１１７は、文書データから、タイトル、作成更新日、ページ数を抽出する。そして、登録部１１７は、抽出したメタ情報と、文書データのファイル名と、当該ファイル名の拡張子で示されたファイルフォーマットと、さらに文書データの格納先のファイルパスと、を文書ＩＤと対応付けて文書管理テーブルに登録する。また、文書ＩＤは、登録する際に自動的に生成される。なお、本実施の形態では、生成した文書データを登録することとしたが、編集用アプリケーション１０３で作成された文書データをそのまま登録しても良い。
【００８３】
また、登録部１１７は、文書データのみならずページ管理テーブル及び領域管理テーブルに対してデータの登録も行う。この各ページ及び各領域の登録は、後述する。
【００８４】
オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画コードに含まれる全てのオブジェクトから、領域毎に、当該領域に含まれるオブジェクト群を抽出する。
【００８５】
まず、オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画コード中に、描画される（背景に描画されることを意味する）ページ全体に渡る画像を示したオブジェクトが存在する場合、当該オブジェクトを、背景画像を構成するものとして抽出する。
【００８６】
また、オブジェクト抽出部１１２は、オブジェクトが文字情報であるか否かを判定する。この判定手法は、周知の手法を問わず、どのような手法を用いても良い。そして、オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画コードに、文字情報を示したオブジェクト（以下、文字オブジェクトとする）が存在する場合、テキスト領域毎に、当該領域に含まれる文字オブジェクトを抽出する。
【００８７】
このため、オブジェクト抽出部１１２は、テキスト領域を特定する必要がある。そこで、オブジェクト抽出部１１２は、まず文字と判断された文字オブジェクト群から文字の読み順を判断する。そして、オブジェクト抽出部１１２は、当該読み順に従い、前の文字オブジェクトに所定の文字間隔より近接している文字オブジェクトがある場合、当該文字オブジェクトを前の文字オブジェクトと同じ行に含まれるものと判断する。さらに、オブジェクト抽出部１１２は、前の文字オブジェクトと読み順方向では近接していないが前の行と所定の行間隔より近接している文字オブジェクトがある場合、当該文字オブジェクトを同じテキスト領域（段落）の次の行に含まれるものと判断する。そして、オブジェクト抽出部１１２は、これらの処理を繰り返すことでテキスト領域を構成する文字オブジェクト群を抽出できる。なお、オブジェクト抽出部１１２は、前の文字とも前の行とも近接していない文字オブジェクトを次のテキスト領域（段落）を構成するものと判断する。
【００８８】
また、上述した所定の文字間隔及び所定の行間隔は、入力処理された描画コードに含まれているフォントサイズから定められた距離とする。例えば、所定の文字間隔及び所定の行間隔として、フォントサイズ又はフォントサイズに適当な係数を掛けた値（Ｌ１）を用いる等が考えられる。
【００８９】
次に、オブジェクト抽出部１１２が行う文字オブジェクトの連結処理を詳細に説明する。図７は、同じ行に含まれる文字オブジェクトの連結処理を示した説明図である。オブジェクト抽出部１１２は、Ｙ軸方向（上下方向）の文字オブジェクト間の距離よりＸ軸方向（左右方向）の文字オブジェクト間の距離の方が短い場合、Ｘ軸方向を読み順方向と判断する。そして、図７に示すように、オブジェクト抽出部１１２は、文字オブジェクト間の距離がＬ１より小さい場合は、隣接する文字と判断し、行矩形（例えば行矩形７０１、行矩形７０２）としてマージする。
【００９０】
図８は、行が異なる場合の文字オブジェクトの連結処理を示した説明図である。本図に示すように、Ｘ軸方向に行矩形としてマージした後、Ｙ軸方向の文字オブジェクト間の距離がＬ２（Ｌ１より長くなるようにＬ１に適当な係数を掛けた値）より小さい場合には、別の行であるが同一テキスト領域（例えばテキスト領域８０１）としてマージする。
【００９１】
図９は、文字オブジェクトの連結処理を行わずにテキスト領域を異ならせた例を示した説明図である。本図に示すように、オブジェクト抽出部１１２は、テキスト領域８０１にマージされた行矩形９０１と、Ｙ軸方向の文字オブジェクト９０２間の距離がＬ２より大きい場合には、文字オブジェクト９０２を別テキスト領域とする。
【００９２】
図１０は、文字オブジェクトの連結処理を行わずにテキスト領域を異ならせた別の例を示した説明図である。本図に示すように、オブジェクト抽出部１１２は、テキスト領域８０１のＸ軸に垂直な辺と、文字オブジェクト１００１の矩形の辺との距離がＬ１より大きい場合には、文字オブジェクト１００１を別テキスト領域とする。
【００９３】
上述した処理を行うことで、オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画データから、文書データに含まれるテキスト領域を定めることができる。これにより、オブジェクト抽出部１１２は、テキスト領域毎に含まれる文字オブジェクト群を抽出することができる。これにより、テキスト領域毎に統合画像を生成することができる。
【００９４】
次に、オブジェクト抽出部１１２は、テキスト領域以外の領域に含まれているオブジェクトの抽出を行う。文書データに含まれる領域は、テキスト領域以外には画像、図、グラフ又は写真領域などがある。そこで、オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画データから、画像又は図等の領域毎にオブジェクトの抽出を行う。
【００９５】
つまり、オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画コードから、図などを構成する各オブジェクトをばらばらの状態で取得する。これらオブジェクトは、例えば線や円等を示すものであり、オブジェクト単位では意味を有するものではない。そこで、オブジェクト抽出部１１２は、これらのオブジェクトを、意味を有する図等の領域毎に抽出する処理を行う。
【００９６】
本実施の形態のオブジェクト抽出部１１２は、オブジェクトを領域毎に抽出するために２種類の処理を用いることとする。まず、第１の手法として、オブジェクト抽出部１１２は、各オブジェクトを包含する各矩形領域が重畳している場合、これら重畳しているオブジェクト群により一つの領域を示すものとしてグルーピングした後、これらオブジェクトを抽出する。
【００９７】
図１１は、文書データに含まれていた図を構成するオブジェクト群の例を示した図である。本図に示すように、入力処理部１１１で入力処理された段階では、図を構成するオブジェクトがばらばらの状態となっている。また、本図に示すように、入力処理された段階では、オブジェクト毎の位置情報によりページ中に配置される位置が特定されている。
【００９８】
図１２は、オブジェクト抽出部１１２が、図を構成するオブジェクト群を第１の手法でグルーピングする手順を示した説明図である。まず、編集用アプリケーション１０３を用いて、図１２（Ａ）に示した図が作成されたものとする。そして、印刷要求を行い、プリンタドライバ１０４が呼び出された段階で、作成された図は、図１２（Ｂ）で示したオブジェクト単位で分割されている。
【００９９】
そして、これらのオブジェクトが入力処理された後、オブジェクト抽出部１１２は、これらのオブジェクトの位置情報を参照し、オブジェクト間で重畳している領域があるか否か判断する。そして、重畳している領域がある場合、オブジェクト抽出部１１２は、これらのオブジェクトが非テキスト領域（例えば、図又は画像を示すものとする）を構成しているものと判断し、図１２（Ｃ）で示したようなグルーピングを行う。
【０１００】
第２の手法は、各オブジェクトが重畳していない場合にグルーピングする手法を示したものである。図１３は、オブジェクト抽出部１１２が、図を構成するオブジェクト群を第２の手法でグルーピングする手順を示した説明図である。まず、編集用アプリケーション１０３を用いて、図１３（Ａ）に示した図が作成されたものとする。そして、印刷要求を行い、プリンタドライバ１０４が呼び出された段階で、作成された図は、図１３（Ｂ）で示したオブジェクト単位で分割されている。
【０１０１】
そして、これらのオブジェクトが入力処理された後、オブジェクト抽出部１１２は、これらのオブジェクトの位置情報を参照し、オブジェクト間で重畳している領域がないと判断する。この場合、上述した第１の手法によるグルーピングは行われない。そこで、オブジェクト抽出部１１２は、図１３（Ｃ）で示したように、これらオブジェクトを包含する各矩形領域を２倍に拡張した領域を作成し、当該作成された領域が重畳するか否か判断する。そして、重畳している領域がある場合、オブジェクト抽出部１１２は、重畳している領域の元となるオブジェクト群が非テキスト領域を構成しているものと判断し、図１３（Ｄ）で示したようなグルーピングを行う。なお、このような処理を行う際、対象となるオブジェクトが、図等を構成する（例えば、フォントデータ等でない）ことを確認しても良い。
【０１０２】
そして、オブジェクト抽出部１１２は、グルーピングされたオブジェクト群を抽出して、後述する統合画像生成部１１３に受け渡すことで、領域毎の画像を生成することができる。
【０１０３】
また、オブジェクト抽出部１１２は、非テキスト領域と、上述したテキスト領域が重畳している場合、当該テキスト領域は非テキスト領域の一部とみなし、当該テキスト領域と当該非テキスト領域とをマージする処理を行う。
【０１０４】
上述したように、オブジェクト抽出部１１２は非テキスト領域を特定し、当該非テキスト領域に含まれるオブジェクト群を抽出することができる。また、非テキスト領域としては、図（組織図、フローチャート、ガントチャート、…）、写真、表、グラフ（円グラフ、棒グラフ、…）といった様々な種別が存在している。そして、これら非テキスト領域の種別は、当該非テキスト領域に含まれるオブジェクト群の特徴によりある程度判別することが可能である。
【０１０５】
さらに、印刷要求を行う際に作成されるオブジェクトは、線分を示すベクトル情報など、形状を特定する情報を有していることも多い。この場合、非テキスト領域に含まれるオブジェクト群から、非テキスト領域の種別を判断する処理は、単に領域の画像データに基づいて種別を判断する処理より高い精度を有する。そこで、後述する領域特徴抽出部１１５が備えている判断部１１８で、領域毎の種別を判断する。
【０１０６】
図１に戻り、領域特徴抽出部１１５は、判断部１１８を有し、領域毎に、当該領域に含まれるオブジェクト群から特徴量を抽出する。
【０１０７】
この領域特徴抽出部１１５の抽出する特徴量は、例えば、各領域に含まれるオブジェクト数、平均オブジェクト矩形面積／非テキスト矩形面積、線分オブジェクト数／総オブジェクト数、円又は円弧オブジェクト数／総オブジェクト数、水平線分オブジェクト数／総線分オブジェクト数、垂直線分オブジェクト数／総線分オブジェクト数、画像オブジェクト数／総オブジェクト数とする。また、当然ながら上述した以外のパラメータを特徴量として抽出しても良い。
【０１０８】
また、領域特徴抽出部１１５が備える判断部１１８は、抽出されたこれらの特徴量に基づいてパターン認識処理を行うことで、領域の種別を判断する。その際に用いるパターン認識手法としては、どのような手法を用いても良いが、例えばニューラルネットやサポートベクターマシン手法を用いてもよい。これらニューラルネットやサポートベクターマシン手法を用いることで、学習用のデータセットを作成し学習させることで、より精度の高い領域の識別の判断を行うことができる。
【０１０９】
このように、判断部１１８は、オブジェクト群に基づく特徴量には上述した詳細な情報を含んでいるため、より高い精度で領域の種別を判断できる。これにより、利用者は、種別により所望する領域を示した統合画像を絞り込むことが容易になる。
【０１１０】
また、領域特徴抽出部１１５は、上述した特徴量以外に、判断部１１８により判断された種別毎に異なる特徴量を抽出する。例えば、種別が画像領域と判断された場合、領域特徴抽出部１１５は、画像データの特徴量を抽出する。
【０１１１】
また、判断された種別が文書領域の場合、領域特徴抽出部１１５は、文字オブジェクトに含まれるフォントデータ等から、当該領域に含まれる文字情報を取得できる。そして、領域特徴抽出部１１５は、取得した文字情報から、テキスト特徴量を抽出する。このように各領域の種別に応じて抽出された特徴量は、領域管理テーブルに登録される。
【０１１２】
また、当該領域に含まれるオブジェクトが文書を示した画像データの場合、領域特徴抽出部１１５は、ＯＣＲ等を用いて当該領域内に含まれるテキストデータを取得する。その後に、領域特徴抽出部１１５は、取得したテキストデータから特徴量を抽出する。
【０１１３】
また、領域特徴抽出部１１５は、分割された領域毎にタイトルと、テキストとを可能であれば抽出する。また、領域特徴抽出部１１５は、分割された領域の種別が画像の場合、周囲テキストを可能であれば抽出する。領域特徴抽出部１１５が行う当該領域のタイトル、テキスト及び周囲テキストの抽出方法としてはどのような手法を用いても良いが、本実施の形態では以下の手法を用いる。
【０１１４】
まず、タイトルの抽出する例について説明する。領域特徴抽出部１１５は、当該領域が画像の場合、当該画像領域に含まれているテキストや、画像の周辺にあるテキスト領域に含まれている文字列をタイトルとして取得する。
【０１１５】
また、領域特徴抽出部１１５は、当該領域がテキストの場合、重み付け等を考慮して適切な文字列をタイトルとして抽出する。
【０１１６】
また、本実施の形態にかかるテキスト特徴量は、当該ページに含まれているオブジェクト等から抽出されたテキストから、特徴量として生成されたベクトル（配列）データをする。つまり、ページ特徴抽出部１１４は、当該ページに含まれているテキストデータに対して形態素解析をして単語を抽出する。そして、ページ特徴抽出部１１４は、抽出した単語に対して重み付けを算出することで、どのキーワードがどのくらい重要であるというかというベクトルデータを生成する。
【０１１７】
また、抽出した単語に対して重み付けを行う方法としては、どのような方法を用いても良いが、本実施の形態においてはｔｆ―ｉｄｆ法により重み付けの算出を行う。ｔｆ−ｉｄｆ法は、単語が当該ページに何回出現したか（出現回数が多いほど重要と判断）及び管理している全文書データのうち何ページでその単語が出現したか（出現回数が少ないほど重要と判断）に基づいて、単語の重み付けを算出する方法である。
【０１１８】
次に示す式（１）がｔｆ―ｉｄｆ法による重み付けの算出式である。
ｗi,j＝ｔｆi,j×log(Ｎ／ｄｆi)  ……（１）
ｗi,jは、文書データのページＤiの単語の重み付みを示し、ｔｆi,jは、ページＤiにおける当該単語の頻度を示し、ｄｆiは当該単語が出現する全文書データ中のページの数を示し、Ｎが管理している文書データに含まれる総ページ数を示している。このようにして、ページ特徴抽出部１１４は、ページ毎に、単語と単語の重み付けの配列によるテキスト特徴量を抽出することができる。
【０１１９】
統合画像生成部１１３は、オブジェクト抽出部１１２により領域毎に抽出されたオブジェクトから、領域毎に統合画像データを生成する。さらに、統合画像生成部１１３は、当該領域を表したサムネイルを生成する。そして、生成されたサムネイルは、領域画像格納部１２２に格納される。
【０１２０】
関係抽出部１１６は、統合画像生成部１１３により生成された領域毎の統合画像データと、当該領域を有している文書データと、当該領域が配置されたページとの関係を抽出する。本実施の形態に係る関係抽出部１１６は、各領域のページ上の座標領域と、当該領域毎のデータを含むページを示したページＩＤと、当該ページを含んだ文書ＩＤと、を抽出する。これにより、生成された統合画像データは、どの文書のどのページのどの位置に存在したのか特定することができる。また、関係抽出部１１６は、各領域のページ上の座標領域を、入力処理されたオブジェクト毎の位置情報から特定することができる。
【０１２１】
その後に、登録部１１７が、関係抽出部１１６により抽出された関係と、統合画像生成部１１３により生成された領域毎の統合画像データと、領域特徴抽出部１１５により抽出された領域毎の種別及び特徴量等とを、領域管理テーブルに登録する。より具体的には、登録部１１７は、関係抽出部１１６により抽出された文書ＩＤとページＩＤと領域座標と、領域特徴抽出部１１５により抽出された種別、タイトル、テキスト、周囲テキスト、特徴量、サムネイルパスとを、領域ＩＤと対応付けて領域管理テーブルに登録する。なお、領域ＩＤは、領域管理テーブルに登録する際に自動的に生成される。
【０１２２】
ページ特徴抽出部１１４は、入力処理された文書データの各ページを構成するオブジェクト群から、ページ毎に画像としての特徴量を抽出する。なお、ページ特徴抽出部１１４が特徴量を抽出する手法は、どのような手法を用いても良く、上述したニューラルネットやサポートベクターマシン手法を用いても良い。
【０１２３】
また、ページ特徴抽出部１１４は、各ページから画像としての特徴量を抽出するほかに、ページ番号やテキスト特徴量も抽出する。また、ページ特徴抽出部１１４は、オブジェクト群に含まれるフォントデータ等から、テキスト情報を抽出する。そして、ページ特徴抽出部１１４は、当該抽出されたテキスト情報から、テキスト特徴量を抽出する。
【０１２４】
また、ページ特徴抽出部１１４は、当該画面を表したサムネイルを生成する。そして、生成されたサムネイルは、領域画像格納部１２２に格納される。
【０１２５】
そして、ページ特徴抽出部１１４により抽出されたメタ情報は、登録部１１７によりページ管理テーブルに登録される。つまり、登録部１１７は、ページ特徴抽出部１１４により抽出されたページ番号と、特徴量と、テキスト特徴量と、サムネイルの格納先（サムネイルパス）とに、ページＩＤと文書ＩＤとを対応付けて、ページ管理テーブルに登録する。文書ＩＤは、当該ページが含まれている文書データを文書管理テーブルに登録した際に生成されたＩＤである。また、ページＩＤは、ページ管理テーブルに登録する際に自動的に生成される。
【０１２６】
表示用アプリケーション１０５は、検索部１３１と、類似情報検索部１３２と、表示処理部１３３とを備え、記憶部１０１に格納された文書データ等の表示処理や検索処理等を行う。
【０１２７】
表示処理部１３３は、モニタ１０に対して、検索画面や検索結果を表示する処理を行う。また、検索部１３１は、文書データの検索要求に基づいて、文書メタデータベース１２１の文書管理テーブル、ページ管理テーブル及び領域管理テーブルに対して検索処理を行う。次に、ＰＣ１５０に表示される検索画面と共に詳細に説明する。
【０１２８】
図１４は、表示処理部１３３がモニタ１０に表示する検索画面例を示した説明図である。本図に示すように、当該検索画面は、文書データの検索を行う際に表示される。そして、当該検索画面には、検索条件を設定する項目が表示される。また、検索対象１４０１は、利用者が検索対象を‘文書’、‘ページ’、‘領域’のいずれか一つを選択する項目とする。本図では‘領域’が検索対象と設定されている状態とする。また、表示形式１４０４は、表示形式を‘通常’、‘サムネイル’、‘ツリー’等のいずれか一つを選択する項目とする。本図では‘通常’形式が設定されている状態とする。
【０１２９】
利用者による図示しないキーボード等から入力により、操作処理部１０２は、検索画面に表示された各項目に対して検索条件を設定する。そして、操作処理部１０２が、利用者からの検索ボタン１４０２の押下を受け付けた場合、操作処理部１０２は、表示用アプリケーション１０５を呼び出して、設定された検索条件を受け渡す。本図では、検索条件として、テキスト１４０３に‘特徴’を入力した例とする。これにより、後述する検索部１３１で検索が行われることになる。
【０１３０】
そして、表示用アプリケーション１０５が検索条件を受け取った後、検索部１３１が、受信した検索条件で該当するテーブルに対して検索処理を行う。具体的には、図１４で示した検索対象１４０１で‘文書’が選択された場合は、検索部１３１は、文書管理テーブルに対して検索を行う。また、‘ページ’が選択された場合は、ページ管理テーブルに対して検索を行う。また、‘領域’が選択された場合は、領域管理テーブルに対して検索を行う。また、検索部１３１は、受信した検索条件を検索キーとして検索する。これにより、検索部１３１は、利用者が所望する文書データ、又は文書データに含まれているページ若しくは領域を示した統合画像データを取得することができる。これにより、ＰＣ１００は、利用者からの要求に応じて領域又はページの情報を効率よく検出できる。
【０１３１】
そして、表示処理部１３３は、検索部１３１で行われた検索結果及び後述する類似情報検索部１３２で行われた検索結果を表示する処理を行う。
【０１３２】
図１５は、表示処理部１３３により検索結果が表示された画面例を示した説明図である。当該検索結果画面は、図１４で示した検索画面で検索対象が「領域」でテキストに「特徴」が設定された場合の検索結果の例とする。そして、表示形式は「通常」の場合とする。また、検索結果として表示される項目は、どの項目でも良いが、本実施の形態においては領域ＩＤと、領域名（タイトル）と、種別と、テキストとが表示される例とする。
【０１３３】
そして、図１５で示した検索結果画面が表示された際、利用者が領域名をクリックすることで、当該領域の詳細情報を示した画面が表示される。なお、この画面については後述する。また、ボタン１５０１を押下すると同様の条件で検索した結果を、表示処理部１３３が領域毎にサムネイルを表示する。つまり、容易に表示形式の変更を可能としている。
【０１３４】
図１６は、図１５の画面例でボタン１５０１が押下された場合又は図１４の表示形式で「サムネイル」の選択をした場合に、表示処理部１３３が領域毎にサムネイル表示する画面例を示した説明図である。表示形式１６０２には、利用者により選択された表示形式が示されている。そして、表示処理部１３３は、当該検索結果画面において領域毎に「検索」ボタンと「参照」ボタンを表示する。そして、利用者が「検索」ボタンを押下すると、類似する領域の検索が行われる。また、「参照」ボタンを押下すると、表示処理部１３３は、当該領域の詳細な情報を表示する。なお、利用者がボタン１６０３を押下した場合は、図１５で示した画面が再表示される。このように図１６で示した画面のように各領域がサムネイル表示されたことで、利用者は領域毎の内容を容易に把握することができる。
【０１３５】
次に、図１５で示した画面例から図１６で示した画面例が表示されるまでの処理について説明する。図１５で示した画面からボタン１５０１が押下された場合、操作処理部１０２は、表示用アプリケーション１０５に対して検索条件及びサムネイルを表示する旨のフラグを受け渡す。そして、表示用アプリケーション１０５がこれらの情報を受け取った後、検索部１３１は、再度、検索条件で検索を行う。当該検索と上述した検索との違いは、サムネイルを表示する旨のフラグに基づいて、領域管理テーブルに対して検索を行う際に「サムネイルパス」のフィールド情報を取得する点にある。そして、表示処理部１３３は、検索結果に基づいて検索結果画面を表示するが、その際に当該サムネイルパスから生成されたサムネイルを領域毎に表示する。
【０１３６】
図１７は、図１６の画面例で領域毎の参照ボタンが押下された場合に、表示処理部１３３が表示する当該領域の詳細説明を表す画面例を示した説明図である。当該詳細説明画面では、表示処理部１３３は、領域管理テーブルが保持している当該領域のメタ情報を表示する。これにより、利用者は、当該領域を把握することができる。
【０１３７】
次に、図１６で示した画面例から図１７で示した画面例を表示するまでの処理について説明する。図１６で示した画面から「参照」ボタンが押下された場合、操作処理部１０２は、当該「参照」ボタンが押下された領域の領域ＩＤと詳細表示する旨の情報を、表示用アプリケーション１０５に受け渡す。そして、表示用アプリケーション１０５がこれらの情報を受け取った後、検索部１３１が、領域管理テーブルに対して受信した領域ＩＤをキーに検索を行う。次に、検索部１３１は、検索条件に一致したレコードにおける表示に必要なフィールド情報を全て取得する。そして、表示処理部１３３は、取得した情報に基づいて詳細情報をモニタ１０に表示する処理を行う。
【０１３８】
また、図１６で示したような領域の詳細表示画面で、当該領域のメタ情報のみならず、当該領域を含む文書画像又はページのメタ情報を表示しても良い。これは、領域管理テーブルが領域とページと文書画像の対応関係を保持しているので実現できる。
【０１３９】
また、利用者が図１７で示した画面の実行ボタン１７０１を押下した場合に、当該領域を含むページのサムネイル及び当該ページのメタ情報を含む画面が表示される。これは、記憶部１０１の領域管理テーブルで領域ＩＤとページＩＤの対応付けを保持しているために実現できる。つまり、検索部１３１が当該領域の当該ページＩＤを取得した後、当該ページＩＤをキーにページ管理テーブルに対して検索を行うことで、表示するために必要な情報を取得できるためである。
【０１４０】
また、利用者が図１７で示した画面の「文書データを開く」ボタン１７０２を押下した場合に、当該領域を含む文書データが表示される。当該文書データの編集等を可能とする。これは、記憶部１０１の領域管理テーブルで領域ＩＤと文書ＩＤの対応付けを保持しているために実現できる。つまり、検索部１３１が当該領域の当該文書ＩＤを取得した後、当該文書ＩＤをキーに文書管理テーブルに対して検索を行うことで、当該文書の格納先のパスを取得できるためである。
【０１４１】
また、検索ボタン１７０３を押下することで、当該領域に類似する領域の検索を行うことができる。
【０１４２】
図１に戻り、類似情報検索部１３２は、表示処理部１３３により表示された領域に類似する領域の検索を行う。また、類似情報検索部１３２は、同様に類似するページの検索も行う。領域又はページの検索方法としては、どのような方法を用いても良いが、本実施の形態では領域管理テーブルが保持する特徴量又はページ管理テーブルが保持する特徴量を用いて検索を行う。
【０１４３】
詳しくは、まず、類似情報検索部１３２は、受け渡されたページＩＤ又は領域ＩＤに対応付けられた特徴量を取得し、取得した特徴量を検索条件として設定する。例えば、受け渡された情報が領域ＩＤであれば、類似情報検索部１３２は、領域管理テーブルに対して領域ＩＤで検索して、当該領域ＩＤに対応付けられた特徴量を取得する。同様に、ページＩＤに対応付けられた特徴量もページ管理テーブルから取得できる。
【０１４４】
そして、類似情報検索部１３２は、設定された検索条件で、領域管理テーブル又はページ管理テーブルに対して検索を行う。具体的な例としては、類似情報検索部１３２が、検索条件として設定された特徴量と、各レコードの特徴量とから類似度を算出し、当該類似度に基づいて類似する領域又はページを取得する。また、本実施の形態では、類似度の算出する際、パラメータに対する重み付けを変更可能としている。なお、類似度を算出する手法は、周知の手法を問わず、どのような手法を用いても良い。
【０１４５】
そして、類似情報検索部１３２が取得した検索結果に基づいて、表示処理部１３３は、検索結果をモニタ１０に表示する処理を行う。
【０１４６】
図１８は、図１６で示した画面例において検索ボタン１６０１を押下した場合に、表示処理部１３３が表示する類似領域の検索結果の画面例を示した説明図である。本図に示すように、表示処理部１３３は、検索元となる領域をＷｅｂブラウザの上部に表示処理し、類似ものとして検出された領域を下部に表示処理する。また、本図に示すように、上部で類似画像の重み付けや表示形式を変更することができる。表示形式としては、‘サムネイル’又は‘ツリー’等から選択できるものとする。なお、本図においては表示形式を‘サムネイル’とした場合とする。
【０１４７】
また、本実施の形態に係る表示処理部１３３は、ページについて詳細表示する際、領域毎の統合画像データを組み合わせて再現したページ情報を表示する処理を行う。
【０１４８】
図１９は、表示処理部１３３による検索条件に一致したページの詳細表示の画面例を示した説明図である。本図に示すように、ページ１９０６は、写真を表した統合画像データ１９０１、統合画像データ１９０２と、文字領域を示した統合画像データ１９０３、統合画像データ１９０４、統合画像データ１９０５を組み合わせることで実現されている。
【０１４９】
そして、表示処理部１３３は、これら統合画像データを、領域管理テーブルで保持されている領域座標に従ってページ１９０６内に配置した上で表示処理する。これにより、ＰＣ１００は、記憶部１０１においてページ毎に詳な画像データを保持する必要がないので、記憶部１０１に格納されるデータ量を軽減できる。
【０１５０】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかるＰＣ１００における文書データを編集用アプリケーション１０３に読み込んでから当該文書データを記憶部１０１に登録するまでの処理について説明する。図２０は、本実施の形態にかかるＰＣ１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１５１】
まず、ＰＣ１００の操作処理部１０２は、利用者からキーボード等から指定された文書データを指定し、当該指定された文書データを編集用アプリケーション１０３が読み込み処理を行う（ステップＳ２００１）。
【０１５２】
次に、編集用アプリケーション１０３は、利用者からの印刷要求を受け渡された場合に、当該文書データを示した描画データを生成し、プリンタドライバ１０４に出力する処理を行う（ステップＳ２００２）。
【０１５３】
そして、入力処理部１１１は、編集用アプリケーション１０３から受け渡された文書データを示した描画データの入力処理を行う（ステップＳ２００３）。
【０１５４】
次に、登録部１１７は、入力処理された文書データを示す描画データから文書データを生成し、生成した文書データを文書データ格納部１２３に格納すると共に、当該文書データからメタ情報を抽出し、当該抽出したメタ情報と文書データが格納されているパスとを文書管理テーブルに登録する（ステップＳ２００４）。
【０１５５】
そして、オブジェクト抽出部１１２は、入力処理された描画データから、領域毎にオブジェクト群を抽出する（ステップＳ２００５）。
【０１５６】
次に、領域特徴抽出部１１５は、抽出された領域毎のオブジェクト群から、領域毎の特徴量を抽出する（ステップＳ２００６）。また、この際に、判断部１１８が、領域毎の種別を判断する。
【０１５７】
そして、統合画像生成部１１３は、抽出された領域毎のオブジェクト群から統合画像データを生成する（ステップＳ２００７）。
【０１５８】
次に、関係抽出部１１６は、統領域毎の統合画像データと、当該領域を有している文書データとから、統合画像データ毎のページの位置関係を抽出する（ステップＳ２００８）。この抽出される情報の例としては、文書ＩＤ、ページＩＤ及びページ内の座標領域とする。
【０１５９】
そして、登録部１１７は、領域特徴抽出部１１５により抽出された特徴量と、関係抽出部１１６により抽出された関係とを対応付けて、領域管理テーブルに登録する（ステップＳ２００９）。
【０１６０】
次に、ページ特徴抽出部１１４は、入力処理された文書データの各ページを構成するオブジェクト群から、メタ情報、当該ページの画像としての特徴量、及びテキスト特徴量を抽出する（ステップＳ２０１０）。そして、登録部１１７は、ページ特徴抽出部１１４により抽出されたメタ情報、特徴量及びテキスト特徴量を、ページ管理テーブルに登録する（ステップＳ２０１１）。
【０１６１】
次に、登録部１１７は、全てのページについて処理を終了したか否か判断する（ステップＳ２０１２）。終了していないと判断した場合（ステップＳ２０１２：Ｎｏ）、登録部１１７は、次のページを登録対象に設定して（ステップＳ２０１３）、オブジェクト抽出部１１１２による領域毎のオブジェクト群の抽出から行われる（ステップＳ２００５）。
【０１６２】
また、登録部１１７が、全てのページについて処理を終了したと判断した場合（ステップＳ２０１２：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１６３】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかるＰＣ１００による文書データの領域の検索要求から検索結果の表示までの処理について説明する。図２１は、本実施の形態にかかるＰＣ１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１６４】
そして、ＰＣ１００の表示処理部１３３は、モニタ１０上に検索画面を表示する（ステップＳ２１０１）。そして、操作処理部１０２は、利用者が入力デバイスを介して入力した領域を検索するための検索条件を入力処理する（ステップＳ２１０２）。また、検索条件として領域を選択するためには、図１４で示した例では、検索対象１４０１を‘領域’に設定する。
【０１６５】
次に、検索部１３１が、受け取った領域の検索条件をキーとして、領域管理テーブルに対して検索を行う（ステップＳ２１０３）。
【０１６６】
そして、表示処理部１３３は、検索部１３１の検索結果を表示処理する（ステップＳ２１０４）。
【０１６７】
次に、利用者から文書データを表示する旨の要求を受け付けた場合、表示処理部１３３は、文書データの当該領域を表示する処理を行う（ステップＳ２１０５）。
【０１６８】
これにより、利用者が設定した条件に従って、文書データに含まれる領域の検索を行うことができる。
【０１６９】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかるＰＣ１００における文書データのページの検索要求から検索結果の表示までの処理について説明する。図２２は、本実施の形態にかかるＰＣ１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１７０】
図２２で示したページ検索のフローチャートは、図２１で示した領域検索のフローチャートとほぼ同様となる。異なる点としては、図２１のステップＳ２１０２の領域を検索するための検索条件がステップＳ２２０２ではページを検索するための検索条件となる点と、図２１のステップＳ２１０３の領域管理テーブルに対する検索がステップＳ２２０３においてはページ管理テーブルに対する検索となる点がある。他の点については図２１と同様のため説明を省略する。
【０１７１】
図２３は、ＰＣ１００の機能を実現するためのプログラムを実行したＰＣのハードウェア構成を示した図である。本実施の形態のＰＣ１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２３０１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３０２やＲＡＭ（Random Access Memory）２３０３などの記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置２３０４と、ディスプレイ装置などの表示装置２３０５と、キーボードやマウスなどの入力装置２３０６と、他のコンピュータとの通信を可能にするネットワークＩ／Ｆ(InterFace)２３０７とこれらを接続するバス２３０８とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１７２】
本実施の形態のＰＣ１００で実行されるプリンタドライバ及び表示用アプリケーション等の情報処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１７３】
また、本実施の形態のプリンタドライバ及び表示用アプリケーション等の情報処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施の形態のＰＣで実行されるプリンタドライバ及び表示用アプリケーション等の情報処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【０１７４】
また、本実施の形態のプリンタドライバ及び表示用アプリケーション等の情報処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１７５】
本実施の形態のＰＣ１００で実行されるプリンタドライバの情報処理プログラムは、上述した各部（登録部、関係抽出部、ページ特徴抽出部、統合画像生成部、オブジェクト抽出部、入力処理部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが上記記憶媒体から情報処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、登録部、関係抽出部、ページ特徴抽出部、統合画像生成部、オブジェクト抽出部、入力処理部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【０１７６】
本実施の形態のＰＣ１００で実行されるプ表示用アプリケーションの情報処理プログラムは、上述した各部（検索部、類似情報検索部、表示処理部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが上記記憶媒体から情報処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、検索部、類似情報検索部、表示処理部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【０１７７】
本実施の形態では、リレーショナルデータベースシステムを用いて構築された文書メタＤＢに文書、ページ、領域ごとにテーブルを分けて情報を格納した。しかしながら、このように情報を管理することに制限するものではなく、例えば文書のメタ情報をＸＭＬにより記述し、ＸＭＬデータベースに格納することも可能である。
【０１７８】
また、本実施の形態では、編集用アプリケーション１０３とプリンタドライバ１０４とを別のプログラムとして備えることとしたが、これらを統合したアプリケーションで上述した処理を行っても良い。
【０１７９】
上述した本実施の形態では、オブジェクト群から領域毎の種別を判別したので、領域画像に基づく種別の判別と比べて精度が向上させることができる。
【０１８０】
また、オブジェクト群で上述した第１の手法及び第２の手法を用いて領域画像を生成するので、オブジェクト間に間隔が空いているか否かにかかわらず、領域毎に統合画像を生成した。これにより、ＰＣ１００は、適切な領域毎に分割された統合画像データで構成された文書情報を取得できる。つまり、生成した統合画像データを、文書データ等と関連する情報（領域座標など）とを対応付けて管理しているので、統合画像データを組み合わせることで容易に文書情報を生成することができる。
【０１８１】
また、上述した統合画像データの生成は、特に、円と線との間に空白が存在することが多い図又はグラフから統合画像を取得する場合に有効である。
【０１８２】
また、本実施の形態では、統合画像と位置座標を対応付けて領域管理テーブルに登録するので、利用者が統合画像の参照時に、統合画像の領域が文書データのどの位置なのか特定できる。これにより、利便性が向上する。
【０１８３】
また、本実施の形態においては、特徴量も統合画像と対応付けて登録されている。これにより、利用者が特徴に基づいて統合画像を検索できるので、所望する統合画像を容易に検出できる。
【０１８４】
また、本実施の形態では、編集用アプリケーションから印刷要求を行った場合に、上述した処理が行われるので、利用者が意識させず、特殊な処理を必要とせずに統合画像を生成して、データベースに登録される。これにより、利用者の操作負担を軽減すると共に、容易に登録が可能となった。
【０１８５】
（変形例）
また、上述した各実施の形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。
【０１８６】
（変形例１）
上述した実施の形態は、ＰＣ１００によるスタンドアローンのシステムの場合について説明した。しかしながら、本発明をこのような場合に制限するものではなく、サーバクライアントシステムに適用しても良い。
【０１８７】
例えば、ＰＣと管理サーバがネットワークを介して接続されている構成とし、ＰＣがプリンタドライバから、ネットワークを介して管理サーバに対して文書データを登録する処理を行っても良い。
【０１８８】
ＰＣから文書データの検索や参照をするために、例えばＷｅｂブラウザが予めインストールされており、Ｗｅｂブラウザからの要求に対応する処理を、Ｗｅｂアプリケーションサーバなどのサーバが行ってもよい。
【０１８９】
また、文書データの登録は、ＰＣがプリンタドライバを用いることに制限するものではない。ＰＣからＷｅｂブラウザや登録するためのアプリケーション等を用いて文書データの登録処理を行っても良い。
【０１９０】
また、ＰＣではなく、ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）等の画像形成装置が、入力処理された文書データを上述した処理手順に従って登録処理を行っても良い。
【０１９１】
（変形例２）
上述した第１の実施の形態では、文字オブジェクトのみを含むテキスト領域でも、統合画像データを生成した。しかしながら、文字オブジェクトではフォントデータ等も保持しているため、画像を生成するのではなくテキスト情報として領域管理テーブルに格納しても良い。
【０１９２】
この場合、領域管理テーブルがフォントサイズ、フォント名及び行方向等のフィールドが必要となる。そして、領域、ページ等を表示する際、これらの情報に従って表示することで、元のページのレイアウトを実現することができる。これによりテキスト領域の統合画像データを保持する必要がないので、記憶部に格納されるデータ量を軽減できる。
【産業上の利用可能性】
【０１９３】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体は、文書画像の管理に有用であり、特に、文書データをページ又は領域を検索可能に格納する技術として適している。
【図面の簡単な説明】
【０１９４】
【図１】本実施の形態にかかるＰＣの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態にかかるＰＣの文書メタデータベースに格納されている文書管理テーブルのテーブル構造を示した図である。
【図３】本実施の形態にかかるＰＣの文書メタデータベースに格納されているページ管理テーブルのテーブル構造を示した図である。
【図４】本実施の形態にかかるＰＣの文書メタデータベースに格納されている領域管理テーブルのテーブル構造を示した図である。
【図５】本実施の形態にかかるＰＣの編集用アプリケーションで編集された文書データの例を示した図である。
【図６】本実施の形態にかかるＰＣの編集用アプリケーションが、図５で示した文書データから描画コードとして生成するデータを示した説明図である。
【図７】本実施の形態にかかるＰＣのオブジェクト抽出部が行う同じ行に含まれる文字オブジェクトの連結処理を示した説明図である。
【図８】本実施の形態にかかるＰＣのオブジェクト抽出部が行う行が異なる場合の文字オブジェクトの連結処理を示した説明図である。
【図９】本実施の形態にかかるＰＣのオブジェクト抽出部が文字オブジェクトの連結処理を行わずにテキスト領域を異ならせた例を示した説明図である。
【図１０】本実施の形態にかかるＰＣのオブジェクト抽出部が文字オブジェクトの連結処理を行わずにテキスト領域を異ならせた別の例を示した説明図である。
【図１１】文書データに含まれていた図を構成するオブジェクト群の例を示した図である。
【図１２】本実施の形態にかかるＰＣのオブジェクト抽出部が、図を構成するオブジェクト群を第１の手法でグルーピングする手順を示した説明図である。
【図１３】本実施の形態にかかるＰＣのオブジェクト抽出部が、図を構成するオブジェクト群を第２の手法でグルーピングする手順を示した説明図である。
【図１４】本実施の形態にかかるＰＣの表示処理部がモニタに表示する検索画面例を示した説明図である。
【図１５】本実施の形態にかかるＰＣの表示処理部により検索結果が表示された画面例を示した説明図である。
【図１６】図１５の画面例でボタンが押下された場合又は図１４の表示形式で「サムネイル」の選択をした場合に、本実施の形態にかかるＰＣの表示処理部が領域毎にサムネイル表示する画面例を示した説明図である。
【図１７】図１６の画面例で領域毎の参照ボタンが押下された場合に、本実施の形態にかかるＰＣの表示処理部が表示する当該領域の詳細説明を表す画面例を示した説明図である。
【図１８】図１６で示した画面例において検索ボタンを押下した場合に、本実施の形態にかかるＰＣの表示処理部が表示する類似領域の検索結果の画面例を示した説明図である。
【図１９】本実施の形態にかかるＰＣの表示処理部による検索条件に一致したページの詳細表示の画面例を示した説明図である。
【図２０】本実施の形態にかかるＰＣにおける文書データを編集用アプリケーションが読み込んでから当該文書データを記憶部に登録する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】本実施の形態にかかるＰＣにおける文書データの領域の検索要求から検索結果の表示までの処理の手順を示すフローチャートである。
【図２２】本実施の形態にかかるＰＣにおける文書データのページの検索要求から検索結果の表示までの処理の手順を示すフローチャートである。
【図２３】ＰＣの機能を実現するためのプログラムを実行したＰＣのハードウェア構成を示した図である。
【符号の説明】
【０１９５】
１０  モニタ
１００  ＰＣ
１０１  記憶部
１０２  操作処理部
１０３  編集用アプリケーション
１０４  プリンタドライバ
１０５  表示用アプリケーション
１１１  入力処理部
１１２  オブジェクト抽出部
１１３  統合画像生成部
１１４  ページ特徴抽出部
１１５  領域特徴抽出部
１１６  関係抽出部
１１７  登録部
１２１  文書メタデータベース
１２２  領域画像格納部
１２３  文書データ格納部
１３１  検索部
１３２  類似情報検索部
１３３  表示処理部
７０１、７０２  行矩形
８０１  テキスト領域
９０１  行矩形
９０２  文字オブジェクト
１００１  文字オブジェクト
１１１２  オブジェクト抽出部
１４０１  検索対象
１４０２  検索ボタン
１４０３  テキスト
１４０４  表示形式
１５０１  ボタン
１６０１  検索ボタン
１６０２  表示形式
１６０３  ボタン
１７０１  実行ボタン
１７０２  「文書データを開く」ボタン
１７０３  検索ボタン
１９０１、１９０２、１９０３、１９０４、１９０５  統合画像データ
１９０６  ページ
２３０１  ＣＰＵ
２３０２  ＲＯＭ
２３０３  ＲＡＭ
２３０４  外部記憶装置
２３０５  表示装置
２３０６  入力装置
２３０７  通信Ｉ／Ｆ
２３０８  バス
【図１】
2007200014.tif 000003
【図２】
2007200014.tif 000004
【図３】
2007200014.tif 000005
【図４】
2007200014.tif 000006
【図５】
2007200014.tif 000007
【図６】
2007200014.tif 000008
【図７】
2007200014.tif 000009
【図８】
2007200014.tif 000010
【図９】
2007200014.tif 000011
【図１０】
2007200014.tif 000012
【図１１】
2007200014.tif 000013
【図１２】
2007200014.tif 000014
【図１３】
2007200014.tif 000015
【図１４】
2007200014.tif 000016
【図１５】
2007200014.tif 000017
【図１６】
2007200014.tif 000018
【図１７】
2007200014.tif 000019
【図１８】
2007200014.tif 000020
【図１９】
2007200014.tif 000021
【図２０】
2007200014.tif 000022
【図２１】
2007200014.tif 000023
【図２２】
2007200014.tif 000024
【図２３】
2007200014.tif 000025