(57)【要約】【課題】  ツリー機能を用いて文書を視覚化することを課題とする。【解決手段】  一実施形態において、本方法は、１つ以上のディスプレイデバイスの特徴と、文書グループのコンテントとに基づいて、文書画像のグループの文書レイアウト情報を視覚化する複数の視覚化を用いて、文書画像グループを表示する段階と、少なくとも２つの関数値に基づいて複数の視覚化から１つ以上の視覚化を削除することにより、複数の視覚化を利用可能なディスプレイに適応させる段階と、を有する。【選択図】      図３
2007188506.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のディスプレイデバイスの特徴と、文書グループのコンテントとに基づいて、文書画像のグループの文書レイアウト情報を視覚化する複数の視覚化を用いて、文書画像のグループを表示する段階と、
少なくとも２つの汎関数値に基づいて前記複数の視覚化から１つ以上の視覚化を削除することにより、複数の視覚化を利用可能なディスプレイに適応させる段階とを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記１つ以上の視覚化を削除する段階は、文書画像のクラスターを削除する段階を有することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記複数の視覚化は、文書レイアウトの区別し得る視覚化可能特徴のアイコンビジュアル要素としてのアイコン表示を有することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
各視覚化は文書画像のグループを表すことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
汎関数値は視覚化の幾何学的特性を測り、前記グループ中の文書のレイアウト特徴を特徴付けることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
前記複数の視覚化は、文書コレクションのレイアウト特徴のアイコンツリー表示を有し、  
前記複数の視覚化を適応する段階は、複数のツリー汎関数値を用いてサブツリー選択を介して１つ以上のアイコンサブツリーを削除することによりアイコンツリー表示を適応させる段階を有することを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、
前記ツリー汎関数は、親ツリー及びアイコンツリー表示の視覚化領域に対するサブツリーの歪みであることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項６に記載の方法であって、
前記複数の視覚化を利用可能ディスプレイ幅に合わせる段階は、少なくとも２つのツリー汎関数により複数のサブツリーを評価する段階と、サブツリー視覚化に関するサイズ制約の下で、前記ツリー汎関数値の間で事前に選択された比率を有するサブツリーを選択する段階とを有することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、
前記事前に選択されたツリー汎関数値の比率は、指定されたルートノードを有する全てのサブツリーの要求される視覚化領域に対する歪みの最小比率であることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法であって、
前記複数の視覚化を利用可能なディスプレイ幅に合わせる段階は、各サブツリーに対して、汎関数を用いて、リーフノードにおいて文書中のレイアウト非類似性とアイコン表示のサイズを測る段階を有することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項６に記載の方法であって、
前記複数の視覚化を利用可能なディスプレイ幅に合わせる段階は、ツリー汎関数に基づくサブツリー選択を介してアイコンツリーを削除する段階を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項７に記載の方法であって、
ツリー汎関数選択は、汎関数の単調性と線形性を保つやり方で実行されることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、
前記汎関数値は、クラスターの要素及び視覚化幅の非類似性であることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法であって、
前記複数の視覚化を利用可能ディスプレイ幅に合わせる段階は、一般化ＢＦＯＳアルゴリズムをツリー汎関数値に適用して、リーフノードアイコンの全サイズに関する制約の下でアイコン視覚化のサイズに対するノードクラスターの歪みを評価する段階を有することを特徴とする方法。
【請求項１５】
アイコンビジュアル要素のコレクションとして文書レイアウトの区別し得る視覚化可能特徴のアイコンツリー表示を用いて、サイズ制約されたディスプレイ中に文書コレクションを表示する段階と、
続けてサブツリー選択を実行することにより、前記文書コレクション中をナビゲーションする段階とを有することを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、
前記文書コレクション中をナビゲーションする段階は、
前記アイコンツリー表示中にあるサブツリーから最良の次によいサブツリーを特定する段階と、
前記最良の次によいサブツリーを前記サイズ制限されたディスプレイに表示する段階とを有することを特徴とする方法。
【請求項１７】
ユーザ仕様とアプリケーション要求の一方または両方に基づき視覚化用の単一文書ページのページ単位を選択する段階と、
前記ページ単位のアイコン要素を選択する段階と、
出力アイコン中のアイコン要素の位置を決定する段階と、
アイコン要素またはページ画像データを用いて前記出力アイコンを作成する段階とを有することを特徴とする方法。
【請求項１８】
文書レイアウトの区別し得る視覚化可能特徴をアイコンビジュアル要素のコレクションとして生成するアイコン生成段階と、
少なくとも２つのツリー汎関数に基づいて１つ以上のクラスターを削除して枝刈りされたツリーのリーフノードにアイコンを表示するツリー枝刈り段階と
を有することを特徴とする方法。
【請求項１９】
文書レイアウトの区別し得る視覚化可能特徴をアイコンビジュアル要素のコレクションとして生成するアイコン生成部と、
少なくとも２つのツリー汎関数に基づいて１つ以上のクラスターを削除して枝刈りされたツリーのリーフノードにアイコンを表示するツリー枝刈り部とを有することを特徴とする装置。
【請求項２０】
１つ以上のディスプレイデバイスの特徴と、文書グループのコンテントとに基づいて、文書画像のグループの文書レイアウト情報を視覚化する複数の視覚化を用いて、文書画像のグループを表示する手段と、
少なくとも２つの汎関数値に基づいて前記複数の視覚化から１つ以上の視覚化を削除することにより、複数の視覚化を利用可能なディスプレイに適応させる手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２１】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
前記１つ以上の視覚化を削除する手段は、文書画像のクラスターを削除する手段を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２２】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
前記複数の視覚化は、文書レイアウトの区別し得る視覚化可能特徴のアイコンビジュアル要素としてのアイコン表示を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２３】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
各視覚化は文書画像のグループを表すことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２４】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
汎関数値は視覚化の幾何学的特性を測り、前記グループ中の文書のレイアウト特徴を特徴付けることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２５】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
前記複数の視覚化は、文書コレクションのレイアウト特徴のアイコンツリー表示を有し、  
前記複数の視覚化を適応する手段は、複数のツリー汎関数値を用いてサブツリー選択を介して１つ以上のアイコンサブツリーを削除することによりアイコンツリー表示を適応させる手段を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２６】
請求項２５に記載の情報処理装置であって、  
前記ツリー汎関数は、親ツリー及びアイコンツリー表示の視覚化領域に対するサブツリーの歪みであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２７】
請求項２５に記載の情報処理装置であって、
前記複数の視覚化を利用可能ディスプレイ幅に合わせる手段は、少なくとも２つのツリー汎関数により複数のサブツリーを評価する手段と、サブツリー視覚化に関するサイズ制約の下で、前記ツリー汎関数値の間で事前に選択された比率を有するサブツリーを選択する手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２８】
請求項２７に記載の情報処理装置であって、
前記事前に選択されたツリー汎関数値の比率は、指定されたルートノードを有する全てのサブツリーの要求される視覚化領域に対する歪みの最小比率であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２９】
請求項２７に記載の情報処理装置であって、
前記複数の視覚化を利用可能なディスプレイ幅に合わせる手段は、各サブツリーに対して、汎関数を用いて、リーフノードにおいて文書中のレイアウト非類似性とアイコン表示のサイズを測る手段を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３０】
請求項２５に記載の情報処理装置であって、
前記複数の視覚化を利用可能なディスプレイ幅に合わせる手段は、ツリー汎関数に基づくサブツリー選択を介してアイコンツリーを削除する手段を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３１】
請求項２６に記載の情報処理装置であって、
ツリー汎関数選択は、汎関数の単調性と線形性を保つやり方で実行されることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３２】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
前記汎関数値は、クラスターの要素及び視覚化幅の非類似性であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３３】
請求項２０に記載の情報処理装置であって、
前記複数の視覚化を利用可能ディスプレイ幅に合わせる手段は、一般化ＢＦＯＳアルゴリズムをツリー汎関数値に適用して、リーフノードアイコンの全サイズに関する制約の下でアイコン視覚化のサイズに対するノードクラスターの歪みを評価する手段を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３４】
アイコンビジュアル要素のコレクションとして文書レイアウトの区別し得る視覚化可能特徴のアイコンツリー表示を用いて、サイズ制約されたディスプレイ中に文書コレクションを表示する手段と、
続けてサブツリー選択を実行することにより、前記文書コレクション中をナビゲーションする手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３５】
請求項３４に記載の情報処理装置であって、
前記文書コレクション中をナビゲーションする手段は、
前記アイコンツリー表示中にあるサブツリーから最良の次によいサブツリーを特定する手段と、
前記最良の次によいサブツリーを前記サイズ制限されたディスプレイに表示する手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３６】
ユーザ仕様とアプリケーション要求の一方または両方に基づき視覚化用の単一文書ページのページ単位を選択する手段と、
前記ページ単位のアイコン要素を選択する手段と、
出力アイコン中のアイコン要素の位置を決定する手段と、
アイコン要素またはページ画像データを用いて前記出力アイコンを作成する手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３７】
コンピュータに請求項１乃至１８に記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書処理の分野に関する。より具体的に、本発明は、個別文書のためのアイコン作成と文書の修正に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル文書量が増大しており、検索アルゴリズムが大きな課題となり、効果的な解決策の重要性が増している。文書検索の分野では幅広い研究がなされているが、主に文書中のテキストの抽出と評価に焦点があてられている。
【０００３】
文書検索技術は、テキストベースの検索技術と画像ベースの検索技術に分けられる。どちらの技術を使うかに応じて、結果はテキストと画像を用いてユーザに提示される。例えば、コンテントベース画像検索（ＣＢＩＲ）アプリケーションの場合、検索結果は画像として提示される。テキスト情報はないからである。一方、しばしば、文書検索結果はテキスト形式のみで与えられる。テキスト分析（例えばＯＣＲ）は文書画像に対する分析だからである。
【０００４】
検索結果を表現するため、テキストに加えて、サムネイルが使用されている。検索に使用されるサーチアルゴリズムはテキストの特徴のみに基づく。一方、サムネイル画像は「追加情報」としてのみ表示され、テキストの結果への直接リンクはない。例外的に、サムネイル画像は同じ文書を表す。
【０００５】
ゼロックス社の拡張サムネイルが作られた。これは、ＨＴＭＬページで見つかったキーワードをサムネイル中の対応箇所にペーストするものである。
【０００６】
テキストベースの検索技術により、検索されたテキストの結果のリストが表示されることの他に、文書データベースから得られた基礎となる特徴空間（underlying  feature  space）の全部または一部の構造も表示される。結果として得られる画像は、高次元データ、すなわち特徴空間中の点を視覚化したものである。高次元データを低次元（２次元）データのグラフに変換する方法は幾つかある。この低次元（２次元）データのグラフは画像として表示できる。方法の例としては系統樹や多次元スケーリング法がある。系統樹を用いる文書クラスターの視覚化が本技術分野で知られている。例えば、非特許文献１を参照されたい。多次元スケーリング（ＭＤＡ）も先行技術で使用されている。例えば、非特許文献２を参照されたい。データマウンテンと呼ばれるアプローチにより、ユーザは、シュミレーションされた３次元環境においてユーザ自身のサムネイルの空間的構成を定めることができる。より詳細は非特許文献３を参照されたい。
【０００７】
テキストベースの検索結果のテキストのみによる視覚化は、Convera社のソフトウェアRetrievalWare（非特許文献４参照）により実行される。テキストベースの検索結果のリストを与えると、Converaは検索結果を自動的に分類し、少数のフォルダーの形式で表示する。そのフォルダーのラベルにはカテゴリーの特徴的な単語やフレーズが含まれる。Convera社はそのアルゴリズム的技術を動的分類（dynamic  classification）と呼んでいる。分類結果はテキストラベルを付したフォルダー画像として視覚化される。
【０００８】
文書の検索、サーチ、ブラウズでは、テキストの特徴が広く使用されている。テキストの結果を単純にリストする他に、先行技術で公開された検索結果の視覚化は、従来の文書サムネイルにより構成されるか、または系統樹または多次元スケーリング法を適用する高次元特徴空間の視覚化により構成される（非特許文献５を参照）。
【０００９】
サムネイル視覚化の場合、サムネイル生成に使用されるアルゴリズムは、一般的に個別画像を一様にスケーリングする。個別のサムネイル中でどの特徴をユーザが認識するか、どの情報が失われるか、どの情報がサムネイルの集まりを通じて伝達されるかは、明示的に管理されていない。スマートネイル法は例外であり、サムネイル状の画像を生成するが、テキストを読めて画像部分を認識できるように表示することにフォーカスしている。サムネイルによる視覚化は単一画像の情報のみから求められ、特定のクエリー主導の検索結果にはリンクしていない。しかし、スマートネイル法は、個別画像の画像表現を計算するものであり、クエリー情報の知識を用いずに文書の集まりの画像表現を計算するものではない。スマートネイル法に関するより詳細な情報は、特許文献１を参照されたい。
【００１０】
高次元データ視覚化の場合、ユーザは文書画像に結びつかない潜在的特徴の抽象的表現に直面する。ＭＤＳと系統樹による視覚化では文書画像上の情報を伝達できず、伝達できるのは抽出された特徴の構成のみである。データマウンテンアプローチは、ユーザが自分の好みに応じて構成した従来のサムネイルを使用する。ユーザが異なると、サムネイルの構成には意味がない。
【００１１】
スクリーン面積は非常に限定されていることが多いので、スクリーン上に各個別文書を視覚化して表示することは不可能である場合がある。それゆえ、同様の特徴を有する文書をグループ化し、各グループにラベルを付けることは自然である。このグループ化すなわちクラスター化は、検索アプローチにおいて一般的な技術である。検索結果のクラスター化は、クエリーを有さないデータセット全体のクラスター化とは区別して、ここでは検索後のクラスター化と呼ぶ。非特許文献６を参照されたい。クラスターは一般的にテキストの特徴、色彩的特徴、結合された構成要素の統計による。クラスターラベルは典型的には共通のクラスターコンテントのテキストによる記述である。
【００１２】
クラスター化は他の方法で実行することもできる。一文書システム例では、例によるクエリー（query-by-example）をサポートするため、テクスチャを用いて文書をカテゴリー化してクラスター化する。テクスチャは文書レイアウトを記述するが、ユーザにより入力されるクエリーである。このシステムは、クラスター化アルゴリズムを用いて応答し、ユーザが記述した文書レイアウトとマッチする文書を返す。クラスター化アルゴリズムであるK-meansまたはSum-of-Square-Errors等を用いて、従来の文書特徴により文書をグループ化する。これらのアルゴリズムは、クラスターのプロトタイプのセットを返す。このクラスタープロトタイプはアイコンとして視覚化され、さらに別のクエリーを発するために使用できる。より詳細な情報は、非特許文献７を参照されたい。
【００１３】
一般的に、クラスター化技術はボトムアップ法とトップダウン法に分けられる。ボトムアップ法すなわち集積法は、最初に各データポイントをそれ自体のクラスターとして処理し、次にトップまでクラスターを結合する。トップダウン法すなわち分割法は、最初に全データが１つのクラスターにあり、次にこのクラスターを徐々に小さなクラスターに分けていくものである。分割法に関する詳細は、非特許文献７を参照せよ。
【００１４】
クラスター法の他の特徴付けは、一元的か多元的かによるものである。一元的アプローチでは、クラスターのメンバーになるか否かは単一の特徴があるか否かに基づく。多元的アプローチでは２つ以上の特徴を使用する。Kummamuru,  K.ほか著「A  Hierarchical  Monlothetic  Document  Clustering  Algorithm  for  Summarization  and  Browsing  Search  Results」（Proceedings  of  the  13th  international  conference  on  World  Wide  Web,  New  York,  NY,  USA,  pp.658-665,  2004）を参照せよ。
【特許文献１】米国特許出願第10/435,300号（発明の名称「Resolution  Sensitive  Layout  of  Document  Regions」、出願日２００３年５月９日、公開日２００４年７月２９日（公開番号第20040145593号）。
【特許文献２】米国特許公報第5,933,823号（発明の名称「Image  Database  Browsing  and  Query  Using  Texture  Analysis」、登録日１９９９年８月３日）
【非特許文献１】van  Liere,  R.,  de  Leeuw,  W.,  Waas,  F.著「Interactive  Visualization  of  Multidimensional  Feature  Spaces」（Proc.  Of  Workshop  on  New  Paradigms  for  Information  Visualization,  Washington  DC,  November  2000）
【非特許文献２】Leouski,  A.,  Allan,  J.著「Visual  Interactions  with  a  Multidimensional  Ranked  List」（Proc.  Of  the  21st  Annual  International  ACM  SIGIR  Conference  on  Research  and  Development  in  Information  Retrieval,  pp.  353-354,  1998）
【非特許文献３】Robertson,  G.,  Czerwinski,  M.,  Larson,  K.,  Robbins,  D.,  Thiel,  D.  &  van  Dantzich,  M.著「Data  Mountain:  Using  spatial  memory  for  document  management」（Proceedings  of  UIST  '98,  11th  Annual  Symposium  on  User  Interface  Software  and  Technology,  pp.  153-162,  1998）
【非特許文献４】http://www.convera.com/Products/rw_categorization.asp
【非特許文献５】van  Liere,  R.,  de  Leeuw,  W.,  Waas,  F.著「Interactive  Visualization  of  Multidimensional  Feature  Spaces」（Proc.  of  Workshop  on  New  Paradigms  for  Information  Visualization,  Washington  DC,  November  2000）
【非特許文献６】Parkほか著「Re-ranking  Algorithm  Using  Post-Retrieval  Clustering  for  Content-Based  Image  Retrieval」（Information  Processing  and  Management,  vol.  41,  no.2,  pp.  177-194,  2005）
【非特許文献７】Duda,  R.O.、Hart,  P.  E.著「Pattern  Classification  and  Scene  Analysis」（Wiley,  New  York,  1973）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
ツリー機能を用いる視覚化生成法と装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
一実施形態において、本方法は、１つ以上のディスプレイデバイスの特徴と、文書グループのコンテントとに基づいて、文書画像のグループの文書レイアウト情報を視覚化する複数の視覚化を用いて、文書画像グループを表示する段階と、少なくとも２つの関数値に基づいて複数の視覚化から１つ以上の視覚化を削除することにより、複数の視覚化を利用可能なディスプレイに適応させる段階と、を有する。
【００１７】
本発明は、以下の詳細な説明と本発明のいろいろな実施形態を示した添付図面から、よりよく理解できるであろう。しかし、これらの実施形態は、本発明を限定されるものと解してはならず、説明と理解を目的としたものと解すべきである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
１つ以上の文書の文書検索結果の視覚化方法及び装置を説明する。結果は動的文書アイコンで表示される。一実施形態では、これらのアイコンは、文書の集まりに含まれる幾何学的情報及び論理的情報を反映し、ディスプレイの特性、文書のコンテント、他の文書、及び／またはユーザ入力の変化に適応する。一実施形態では、各視覚化により、文書に関するベクトル情報が知覚される情報、ユーザのディスプレイの特性、及びユーザ入力にマッピングされる。
【００１９】
一実施形態では、可視化は適応させられる。一実施形態では、可視化は文書の集まりを表すアイコンツリーである。ツリー中、各ノードは文書レイアウトの特徴の集まりを表す。ディスプレイによる制約があるアプリケーションでは、ツリーはサブツリー選択を用いて枝刈りされてもよい。サブツリーの視覚化が所定のピクセル領域にフィットするとの制約の下で、サブツリーを選択する。サブツリーの選択は２つ以上のツリー機能に基づいて行われる。一実施形態では、サブツリー選択プロセスは、サブツリーの歪みとサブツリー視覚化の面積の大きさを反映するツリー機能を計算する。ツリー汎関数を計算した後、所与の歪みと視覚化領域のツリー汎関数を保存する最適なサブツリーを探す。
【００２０】
一実施形態では、サブツリー選択によりアイコンツリーを枝刈り（pruning）する方法は、歪みと指定のルートノードを有するすべてのサブツリーに必要な視覚化領域との比率が最も小さいサブツリーを選択するものである。一実施形態では、サブツリー選択のグローバル最適化法を、クラスター要素の非類似性と結合したアイコンの幅を同時に考慮して説明する。本方法は、アイコンツリー枝刈り問題の最適レート歪み点を決定するための圧縮で使用される一般化ＢＦＯＳアルゴリズムを適用する。Chouほか著「Optimal  Pruning  with  Applications  to  Tree-Structured  Source  Coding  and  Modeling」（IEEE  Transactions  on  Information  Theory,  vol.  35,  no.  2,  pp.  229-315,  March  1989）を参照されたい。
【００２１】
ナビゲーション方法も開示されている。一実施形態では、指定されたルートノードのサブツリーの選択により、文書の集まりにおけるナビゲーションをする。かかる場合の選択は、歪み及び視覚化領域ツリー汎関数の評価と、歪み／視覚化領域値が最小となるサブツリーを選択することにより行う。文書の集まりのナビゲーションは、その後のサブツリーの選択により行われる。
【００２２】
以下の説明では、詳細に記載して本発明をより詳しく説明する。しかし、言うまでもなく、本発明はこれらの詳細がなくても実施することができる。他の場合では、詳細事項ではなくブロック図に周知の構造と機器を示すが、これは本発発明が不明瞭になることを避けるためである。
【００２３】
以下の詳細な説明の一部は、コンピュータメモリ中のデータビットに対する操作のアルゴリズムと記号による表現により表されている。これらのアルゴリズムによる説明と表現は、データ処理技術の当業者が、自分の仕事内容を他の分野の人に最も効果的に伝える手段である。ここで、また一般的に、アルゴリズムとは、所望の結果に導く自己矛盾のないステップのシーケンスである。このステップは、物理量の物理的操作を要するステップである。通常、必ずしも必要ではないが、この物理量には、記憶し、伝達し、結合し、比較し、操作できる電気的または磁気的信号の形をとる。主に一般的な使用のために、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、式、数字等で表すと便利な時がある。
【００２４】
しかし、これらの用語や類似の用語は適当な物理量と関連しているべきであり、これらの物理量に付された便利なラベルに過ぎないことに留意すべきである。特に断らなければ、以下の説明から明らかなように、言うまでもなく、この明細書全体において、「処理」、「算出」、「計算」、「判断」、「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステム、類似の電子的計算機器の動作やプロセスであって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量として表されたデータを操作し、コンピュータシステムメモリやレジスタ、その他の情報記憶装置、伝送機器、表示機器内の物理量として同様に表された他のデータに変換するものの動作や処理を指す。
【００２５】
本発明は、また、これらの動作を実行する装置にも関する。この装置は、必要な目的のために特に構成されたものでもよく、コンピュータ中に記憶されたコンピュータプログラムにより選択的に起動または再構成された汎用コンピュータを有していてもよい。かかるコンピュータプログラムは、コンピュータによる読み取りが可能な記憶媒体に記憶することができる。このような記憶媒体には、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等のいかなるタイプのディスクも含まれ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光カード、電子的命令を格納するのに好適な、コンピュータシステムバスに結合されたいかなるタイプの媒体も含まれるが、これらに限定されるわけではない。
【００２６】
ここで説明するアルゴリズムとディスプレイは、特定のコンピュータその他の装置に本質的に関係するものではない。いろいろな汎用システムをここでの教示に従ったプログラムで用いることができるし、必要な方法ステップを実行することに特化した装置を構成しても便利である。これらのシステムに必要な構成を以下に示す。また、本発明は特定のプログラミング言語により記述されるものではない。言うまでもなく、いろいろなプログラミング言語を用いてここに説明する本発明の教示を実施できる。
【００２７】
機械読み取り可能媒体には、機械による読み取りが可能な形式で情報を記憶または伝送するいかなるメカニズムも含まれる。例えば、機械読み取り可能媒体には、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）；磁気ディスク記憶媒体；光記憶媒体；フラッシュメモリデバイス；電子的、光学的、音響的その他の形式の伝送信号（例えば搬送波、赤外線信号、デジタル信号等）などが含まれる。
【００２８】
概要
動的文書アイコンは、文書または文書コレクション（文書の集まり）の一般的なレイアウト情報（例えば幾何学的情報及び論理的情報）を表す文書及び文書コレクションの視覚化である。かかる情報は文書から得られる特徴により記述される。すなわち、一実施形態では、先行技術の欠点の一部を解消するため、文書の論理的特徴及び幾何学的特徴に関する情報を含み、目に見える形式で表現するアイコン画像を作成する。一実施形態では、アイコン表示は、文書コレクション全体の幾何学的及び論理的レイアウト情報を表すが、テキストの可読性は放棄する。視覚化サイズは文書コレクションの特徴値に依存する。
【００２９】
文書画像のレイアウト情報の選択を改善して、潜在的に最適化して、視覚化中に含まれる情報によりユーザが確実に文書を理解できるようにする。例えば、従来のサムネイルビューにおいて、（ダウンサンプリングプロセスで失われた高解像度の特徴が区別できる唯一の特徴であったため）スクリーンページに示されたすべての結果のサムネイルが同じに見える場合、これらのサムネイルのうちそのスクリーンページ上のすべての文書の統一的な視覚化として機能する１つのみを示すことにより、情報を伝達することができる。これにより、追加的なテキストの結果のためにより大きなスペースを確保することができる。一実施形態では、統一的なサムネイルによる視覚化には、高レベルの文書情報のみが含まれることが多い。かかるコラムレイアウトの視覚化は、最初のサムネイルサイズより小さくても、アイコン表示により可能である。コラムと背景のコントラストが十分大きければ、それでもユーザはコラムレイアウトを認識できる。
【００３０】
このように、文書の特定の特徴の視覚化にフォーカスして、一実施形態では、特徴空間を狭めて、テキストにより表現するよりも画像の方が容易に視覚化できる情報をユーザに提供する文書の特徴にする。視覚的に容易に認識できるがテキストで説明することは非常に難しい一般的な特徴は、形状、テクスチャ、位置及び色である。一実施形態では、これらの一般的な特徴は次のように文書の特定の特徴とリンクしている。
・形状−＞文書領域の四角形、コラム
・テクスチャ−＞テキスト（太字及び普通）、グラフィックス、画像
・位置−＞領域のロケーション、読む順序
・色−＞スポット色、カラー画像及びグラフィックス
図１は、新しいアイコンの視覚化を用いた、画像の可視文書レイアウトの特徴の例を示す図である。コラムのレイアウト、タイトル、及び画像ロケーションがユーザに伝達する必要がある情報である場合、アイコンによる視覚化は、通常サイズのサムネイルまたはテキストのみのものと比較して、小さいサイズでその情報を表す。
【００３１】
上に説明した多くの特徴が文書レイアウト分析の結果として利用可能である。これらは、文書領域の囲みボックス、コラムへのグループ化、及び読む順序を含むが、これに限定されない。これらは、本技術分野で周知のやり方で取得してもよい。例えば、Aielloほか著「Document  Understanding  for  a  Broad  Class  of  Documents」（International  Journal  on  Document  Analysis  and  Recognition  (IJDAR),  vol.  5(1),  pp.  1-16,  2002）を参照されたい。さらにまた、一実施形態では、領域はそのコンテントにより分類される。一実施形態では３つのクラス、すなわち、テキスト、グラフィックス、及び画像コンテントを考え、テキスト領域はさらにタイトル、セクションヘッディング、または本文テキストに分類される。
【００３２】
一実施形態では、２つのカテゴリー、特徴を幾何学的特徴と論理的特徴に分類する。幾何学的特徴には、例えば、コラムレイアウトと領域のロケーションが含まれ、一方、論理的特徴には、例えば、領域コンテントとテキスト特徴付けとが含まれる。
幾何学的特徴と論理的特徴への分割の他に、一実施形態では、階層的構造を課すこともできる。コラムは文書領域から生成される。領域のコンテントはテキスト（タイトルを含む）またはテキストキャプションを含む画像であってもよい。
【００３３】
図２は、幾何学的特徴と論理的特徴に分割されたレイアウト分析の特徴の階層的構成の一実施形態を示す図である。文書の特徴空間は論理的特徴空間Ｌと幾何学的特徴空間Ｇとに分割される。一実施形態では、L中の特徴LiとG中の特徴Giを階層的に順序付け、L0>L1>...>Ln、及びG0>G1>...>Gmで示す。
【００３４】
動的文書アイコン生成システムの例
一実施形態では、動的文書アイコン生成システムは、文書画像のクラスターの視覚化をする。各視覚化には文書レイアウト特徴が含まれる。一実施形態では、テキストは視覚化において抑圧される。もとのレイアウト特徴が視覚化され、テキストの可読性は無視される。先行技術と比べて、視覚化は文書コンテントのみに依存するのではなく、ディスプレイデバイスによる制約にも依存する。これらの制約の例には、コントラスト比、デバイス解像度（絶対的なピクセス数と相対的なｄｐｉ）、モノクロ対カラーなどの制約が含まれるがこれらに限定はされない。
【００３５】
一実施形態において、本システムは３つのユニット、すなわちツリークラスター化ユニット、アイコン生成ユニット、ツリー枝刈りユニットを有する。これらのユニットは各々、動的文書アイコンを表示するディスプレイデバイスの特徴に基づいて動作する。
【００３６】
図３は、文書レイアウト特徴のディスプレイ適応的な視覚化システムの概要を示す図である。図３を参照して、ツリークラスター化ユニット３０１は、コレクション３１０中の文書画像をツリーにクラスター化する。一実施形態では、ツリークラスター化ユニット３０１はディスプレイデバイス特徴３２０に基づいて動作してもよい。アイコン生成ユニット３０２は、ツリークラスター化ユニット３０１が文書コレクション３１０をツリーにクラスター化し、ツリー枝刈りユニット３０３がクラスターツリーを枝刈りするのに応じて、クラスターの代理としてアイコンを生成する。アイコン生成ユニット３０２とツリー枝刈りユニット３０３の一方または両方は、ディスプレイデバイス特徴３２０に基づき動作してもよい。システムの出力は、枝刈りされたツリーのリーフノードからのアイコン表示（アイコン）３３０である。
【００３７】
図３のシステムは文書のセットについて動作する。このセットは、テキストクエリーの結果またはファイルフォルダーのコレクションであってもよい。文書のレイアウトに関する構造情報は、入手可能であると仮定した。
【００３８】
文書のツリーへのクラスター化
一実施形態では、文書は視覚化可能な特徴に関する検索後クラスター化を用いてクラスター化する。各クラスター化ステップでは、ユニークな幾何学的または論理的特徴を選択して分離の決定をする。そのように、論理的及び幾何学的特徴に関するクラスター化の決定を曖昧性なく反映させて（アイコン形式で）可視ラベルを生成することが可能である。
【００３９】
一実施形態では、クラスター化法はデータを均一な特徴、すなわち、理想的には明らかに論理的な特徴または幾何学的な特徴を有するセットに分割する。一実施形態は、広いサーチ基準から始めて徐々に絞り込んでいく一般的なサーチプラクティスに動機付けられて、集積的階層的クラスター化ではなく分割法を使用する。ルートからリーフへの完全なクラスター階層は必要ないからである。
【００４０】
一実施形態では、階層的一元的分割アプローチを選択する。一元的分割は、曖昧さのない視覚化を提供しやすいので、好ましい。このアプローチでは、階層の各レベルｉにおいて、レイアウト特徴Ｌｋと幾何学的とく庁Ｇｌにより、現在のデータセットを個別にクラスター化する。一実施形態では、クラスター化はＭｉｎ−ｍａｘ  Ｃｕｔ（ＭＭＣ）アルゴリズムを用いて実行する。このアルゴリズムは本技術分野で周知である(Ding,  C.H.Qほか著「A  Min-max  Cut  Algorithm  for  Graph  Partitioning  and  Data  Clustering」（Proc.  Int’l  Conference  on  Data  Mining,  San  Jose,  CA,  pp.  107-114,  2001）あるいは、ｋ平均アルゴリズムを用いることもできる。
【００４１】
一実施形態では、ツリークラスター化ユニット３０１は、文書画像に一元的（単一特徴）分割（トップダウン）階層化クラスター化法を適用する。３つの領域特徴である位置及び形状（階層的構造化）と領域テクスチャと領域色が、グローバル文書特徴空間において３つの方向を画成する。特徴空間のこれらのサブ空間をF1,  F2,  F3で示す。
【００４２】
各クラスター化ステップにおいて、現在の文書セットの現在の特徴データは、特徴空間の個々のサブ空間の各々に投影される。結果として得られる特徴ベクトルを、以下に説明するＭｉｎ−ｍａｘ  Ｃｕｔアルゴリズムか、またはｋ平均アルゴリズムにより処理する。一実施形態では、このアルゴリズムは、クラスター中の特徴ベクトルの類似性を最大化し、異なる２つのクラスター間の特徴ベクトルの類似性を最小化する。クラスター内の類似性が十分大きいという条件の下では、各特徴サブ空間のクラスタースプリットを評価して、最も良いものが最終的なクラスター分割として選択される。このように、クラスター化分割を特徴空間の好みのサブ空間で実行する。図４は、分割処理の概要を示している。
【００４３】
Min-Max  Cut  アルゴリズム
一実施形態では、ツリークラスター化ユニット３０１はクラスター化プロセスの一部としてMin-Maxアルゴリズムを使用する。一実施形態では、使用するクラスター化方法は、Ding,  C.H.Qほか著「A  Min-max  Cut  Algorithm  for  Graph  Partitioning  and  Data  Clustering」（Proc.  Int’l  Conference  on  Data  Mining,  San  Jose,  CA,  pp.  107-114,  2001）に記載されたものである。San  Jose,  CA,  pp.  107-114,  2001.
ｎ個の要素を有するデータセットＤとｎ×ｎ関連（または重み）行列Ｗが与えられた場合、ｍｉｎ−ｍａｘ原理を満たすサブセットＡとＢ、すなわちクラスター間の類似性を最小化し、クラスター内の類似性を最大化するサブセットＡとＢにするようなＤの分割（partitioning）を見つけることが目標となる。２つのデータ要素uとvの間の類似性すなわち関連は行列エントリーwuvにより与えられる。サブセットＡとＢの間の類似性は次のカットサイズで与えられる：
cut(A,B)  =  W(A,B)        (1)
ここで、    
【００４４】
【数１】
2007188506.tif 000003
及び、W(A):=  W(A,A)である。
【００４５】
すると、目標は、cut(A,B  を最小化し、類似性W(A)とW(B)を最大化することである。一実施形態では、これは次の目的関数を最小化することにより達成できる：
【００４６】
【数２】
2007188506.tif 000004
行列Ｗは以下のカノニカル形式で与えられると仮定する：
【００４７】
【数３】
2007188506.tif 000005
Ｗのフィードラー（Fiedler）ベクトルを決定しなければならない。フィードラーベクトルは、Ｗの２番目に大きい固有値（最大の固有値は１）に対応する２番目の固有ベクトルである。フィードラーベクトルをソートすることにより、セットＡ、Ｂへの最良の分割を見つける有用なリニアサーチ順序が得られる。
【００４８】
ソートしたフィードラーベクトルにより与えられる順序に従って、式（２）のＭｃｕｔ関数を評価する。一実施形態では、最低のＭｃｕｔ値は最適なカットポイントに対応する。
【００４９】
このカットポイントの改良をリンケージベース改良法により実行する。例えば、Ding,  C.H.Qほか著「A  Min-max  Cut  Algorithm  for  Graph  Partitioning  and  Data  Clustering」（Proc.  Int’l  Conference  on  Data  Mining,  San  Jose,  CA,  pp.  107-114,  2001）に記載された改良法を用いる。この方法は、計算されたカットポイントに近い点をチェックして、カットのローカルな改良が可能かチェックする。
【００５０】
一実施形態では、幾何学的及び論理的特徴を用いて、ＭＭＣアルゴリズムを文書コレクションに階層的に適用する。一実施形態では、階層的クラスター化アルゴリズム中の各ステップにおいて、そのクラスター内の類似性が最も低いクラスターを特定する。各特徴方向（例えば、F1,  F2,  F3、または単にGｌ及びLK）に１度ずつ、そのクラスターを２つの新しいクラスターに分割する。分割を評価し、「より良い」分割、すなわち最も類似した新しいクラスターを生成する分割を選択する。クラスター化アルゴリズム中で測定される類似性は、規格化された特徴について測定されるので、異なる特徴セットのからの類似性測定値は比較可能である。かかる規格化を実行する方法の１つは、特徴空間上に投影されたデータを、確率密度関数を有するランダム変数の実現として解釈することである。すなわち、データは実験的（empirical）ｐｄｆである。ランダム変数Ｘを周知の式(X-E(X))/  STD(X)に対して規格化することができる。かかる規格化を実行した後、特徴空間Fdirのあるサブ空間に関して最良の分割を上記の式（２）の関数Ｍｃｕｔ、すなわち各特徴方向Fiで最適な分割
【００５１】
【数４】
2007188506.tif 000006
をするカットポイントにより測定する。
【００５２】
特徴空間のすべてのサブ空間から分割されるウィニングクラスター（winning  cluster）の選択を、すべての特徴方向i=1,2,3のうち、
【００５３】
【数５】
2007188506.tif 000007
が最大となるi=i*のサブ空間Ｆｉ＊として計算することができる。
【００５４】
【数６】
2007188506.tif 000008
以下の擬似コードは、階層的な幾何学的−論理的クラスター化の一実施形態の詳細が含まれている。
MAX_iter  =  10
T  =  0.01
I  =  φ
H(Fi)=特徴サブ空間Fiの最大階層レベル
while(iter<MAX_ITER)  and  (max{sim(v)|v  in  V_L}>T)
関連データクラスターの類似値sim(v)が最小であるリーフノードvを探し、D=data(v)と設定する
【００５５】
【表１】
2007188506.tif 000009
アイコンツリー−クラスター表示としてのアイコン
クラスター化により文書コレクションをハイレベルの文書情報を表す視覚的な特徴によりラベルできるグループに分割した後、これらの特徴を１つ以上の条件を満たして視覚化しなければならない。一実施形態では、視覚化は次の条件を満たす：所与の利用可能なスクリーン領域でユーザが知覚できるクラスターラベルの特徴の視覚化に含まれるべき選択情報と潜在的に最適な情報。この条件により、クラスターラベル特徴を視覚化するが、エッジのコントラストが低すぎたり、テキストが小さすぎたり、色の階調が区別できない等の理由で特定のディスプレイ環境において情報を伝達できないような画像の生成が防止される。
【００５６】
クラスターは一般的にはクラスター表示でラベルされる。クラスターに含まれる特徴ベクトルの特性を視覚化するため、クラスターに含まれるレイアウト情報のアイコン表示をクラスター表示として選択する。一実施形態では、アイコンは次のように解釈される。
【００５７】
アイコン要素が個々のレイアウト特徴について生成される。文書領域は四角形で表される。テクスチャは、テキスト領域またはラベルのフィリング（filling）を選択することにより決定される。例えば、テキストは灰色階調のフィリングにより視覚化される（例えば、プレインテキストには薄い灰色、ボールドテキストには濃い灰色）。画像部分は、アイコン画像要素により視覚化され、グラフィックス部分はアイコングラフィック要素により視覚化される。例を図５Ａ−Ｈに示した。図５Ａ−Ｈを参照して、左から右までの例は、プレインテキストとボールドテキスト、グラフィックス、色、テキストラベル、写真ラベル、及び色ラベルを含む。
【００５８】
一実施形態では、各要素は、「空白」要素を含み、所定かつ一定の最小サイズを有し、この最小サイズより小さくするスケーリングは許されていない。最小サイズは、コントラスト比等の１つ以上のディスプレイ特性によって決まる。コントラスト比が高いディスプレイの最小サイズは、コントラスト比が低いディスプレイの最小サイズより小さくできる。
【００５９】
クラスター化プロセス中の各分割により、すでに生成された親クラスターのアイコンにアイコン要素を追加する。アイコン要素間を区別できるようにするため、新しく追加される要素がその最小サイズよりも小さくスケーリングしなくてもよいようにするため、親アイコンの全ての要素をスケーリングしておかねばならない。このように、完全なアイコンのサイズはクラスター化プロセスに依存する。２つのコラムまたは３つのコラムを有するテキストレイアウトのサイズが異なるアイコンの例を次に説明する。
【００６０】
空白ｗとテキスト領域ｔの最小寸法がsmin[w]  =  4ピクセル、smin[t]  =  8ピクセルで与えられているとする。２つのコラムをアイコンに写すことは、２つの最小寸法８の四角形を配置し、最小寸法４の空白により分離かつ包含することを意味する。そうすると最小幅は２８ピクセルになる。元文書アスペクト比を保つため、アイコンの高さを２８（heightorig/widthorig）と決定する。８  １／２インチ×１１インチのレターサイズの場合、アイコンサイズは２８×３６．４ピクセルとなる。３つのコラムを写す場合、同様の計算でアイコンサイズは４０×５２ピクセルとなる。クラスターツリー中の各ノードはアイコンで表されているので、クラスターツリーをアイコンツリーに変換する。このアイコンツリーのノードの視覚化は動的文書アイコンと呼ばれる。図６Ａと６Ｂは、２つのコラムまたは３つのコラムを有するレイアウトを写すアイコン生成例を示している。図６Ａと６Ｂを参照して、個々の要素の最小サイズを保証するために、完全な２コラムアイコンのサイズは２８×３６ピクセルであり、３コラムアイコンのサイズは４０×５２ピクセルである。
【００６１】
図７Ａ中のクラスターツリーは、階層的幾何学的−論理的クラスター化を２０通の文書のサブセットに適用したものである。これらは、テキスト、グラフィックス、または画像を含むいろいろなコラムフォーマットになっている。データベースは各文書についてのレイアウト分析情報を備えている。この情報には、文書領域、コンテントタイプ（テキスト、グラフィックス、画像）、読み出し順序、コラムレイアウト等の特徴が含まれている。
【００６２】
実施例では、特徴空間における最大２つの階層レベルしか考慮していない。幾何学的特徴は１レベルであり、論理的特徴は２レベルである。幾何学的特徴G0はコラムの数であり、論理的特徴L0はテキスト、グラフィックス、及び画像に関する文書コンテントの配置である。論理的特徴階層の第２のレベルであるL00は、テキストのサブカテゴリーとしてのタイトルを表す。実施例の特徴空間を次の表１に示す。
【００６３】
【表１】
2007188506.tif 000010
最終的なクラスター階層は、４レベルの深さまであり、文書コレクションを次のサブコレクションに分割する：２コラム−テキストのみ−タイトルあり文書；２コラム−テキストのみ−タイトルなし文書；２コラム−ミックスコンテント文書；３コラム−テキストのみ文書；３コラム−ミックスコンテント文書；及び非２コラムまたは３コラム文書。
【００６４】
図７Ｂは、図７Ａのクラスターツリーにおいて、各ノードのアイコン表示を有するクラスターツリーを示す図である。
【００６５】
ディスプレイサイズの制約に合わせるためのアイコンツリーの枝刈り
アイコンツリーのリーフノードを文書グループの視覚化として使用する。利用可能なディスプレイ領域によっては、全てのリーフノードをその元のサイズでは表示できないかも知れない。アイコンツリーをボトムからトップまで枝刈りすることにより、リーフノードの数が減少し、アイコンサイズが小さくなる。一実施形態では、アイコンツリーを枝刈りして、リーフノードのセットが利用可能なディスプレイ領域に合うようにする。ディスプレイ領域が大きい場合、ディスプレイ領域が小さい場合と比較して、実行する枝刈りは少なくて良い。
【００６６】
クラスター数、ディスプレイスクリーンのサイズ、文書コレクションのコンテントが視覚化に影響する。ディスプレイサイズが変わると、視覚化も変わるべきである。同じことが文書コレクションコンテントの変化にも言える。これらの依存性のため、入力条件中の変化ごとにアイコンの視覚化が変化する。それゆえ、アイコンの視覚化は動的である、すなわち動的文書アイコンである。
【００６７】
図１０は、図７Ａで生成されたリーフクラスターの動的文書アイコンと、個別ページレイアウト情報を表す動的文書アイコンの例を示す図である。
【００６８】
ツリー枝刈り例
ツリー枝刈りステップを適用してリーフノード数とリーフノードアイコンによりカバーされた領域を減らし、利用可能なディスプレイスペースに合わせる。図７Ｅ−７Ｆは、幅が異なるディスプレイ用に枝刈りした後のアイコンツリー及び選択されたリーフノードの例を示す図である。図７Ｆは、文書の集まりの階層的なレイアウトの特徴構造の３つのレベルを示す図である。
ツリー構造（例えば、文書コレクションのアイコンツリー）によっては、ツリーまたはツリーのサブツリーを特定の基準（例えば、クラスターノード要素の数に関するツリーのバランス、ツリーの歪み等）について評価する。
【００６９】
ツリーとそのサブツリーの実数値関数がツリー汎関数として知られている。ツリーTがノードコレクション{t0,  t1,...}として与えられ、t0はルートノードであるとすると、ツリー汎関数u(S)は、Gershoほか著「Vector  Quantization  and  Signal  Compression」（Kluwer  Academic  Press/Springer,  1992）に記載されたのと同じやり方での、与えられたツリーＴの全てのサブツリーＳへの実数の割り当てである。Ｓがサブツリーである場合、ＴはＳのおやつリーであると言う。
【００７０】
一実施形態では、関心のあるツリー特性に対してツリー汎関数を定義することにより、ツリーの枝刈りすなわちより一般的な言葉ではサブツリーの選択の実行は、「最も良い」ツリー汎関数値（例えば最小または最大）でサブツリーを選択することにより行う。また、一実施形態では、サブツリー（例えば最良のサブツリー）の選択は、ツリー汎関数値の比率を評価することにより行われる。アイコンツリーの特徴に応じて、親ツリーからのアイコンサブツリーの歪みと、サブツリーのリーフノードの視覚化に必要な幅と、サブツリーのリーフノードクラスター中の要素数の平均または標準偏差に対するツリー汎関数を定義することができる。一実施形態では、レート−歪みアルゴリズムで使用される比率推定に類似したやり方で、歪みに対する視覚化のための領域幅に基づき最良のサブツリーを選択する。
【００７１】
歪みを評価するツリー汎関数とビット数を評価するツリー汎関数のペアの場合、歪み／ビット数が最小のサブツリーの発見は圧縮における一般的なタスクである。より一般的な意味で、かかる比率は、ノードデータを表すために利用できるリソースに対する歪みを反映する比率として解釈することができる。リソースはアイコンの幅で測ってもよい。一実施形態では、リソースの制限に応じて、サブツリーについて、対応するツリー汎関数の歪み／リソース値が最も小さいとの判断をする。利用可能なリソースに対する歪みの比率をアイコンツリーについて定義することができる。一実施形態では、歪みはツリーのリーフアイコンノード内の要素の非類似性として解釈される。これは、クラスター中の全ての文書を単一の視覚化で表すことによる損失として考えることができる。ノードデータを表すのに必要なリソースは、ノードの視覚化の領域または幅、すなわちノードアイコンが締める領域に関して与えられる。一実施形態では、サブツリーのリーフノードアイコンを含むことができるディスプレイ幅の制限に応じて、歪み／視覚化面積が最小のサブツリーを特定する。あるいは、歪みが最小であり幅が一定値より小さいルートに基づくサブツリーを特定する。
【００７２】
一実施形態では、アイコンツリーの枝刈りにより、文書コレクションのレイアウト特徴の視覚化を、利用可能なディスプレイ幅に合わせる。
【００７３】
ツリー汎関数を用いて、視覚化幅≦ディスプレイ幅という条件の下で、歪み／視覚化幅値が最小であるアイコンツリー同じルートノードを有するサブツリーを見つけることにより、枝刈りの実行はグローバルに欲張らずに実行される。
【００７４】
ツリー汎関数のさらに別の特性が知られていなければ、歪み／視覚化幅値が最小のサブツリーを見つけるには、複雑なサーチメカニズムが必要である。しかし、ツリー汎関数の単調性及び線形性の場合、より高速のサーチアルゴリズムが可能である。ツリー汎関数の評価は次の文献に記載されているのと同じ方法で実行できる：Gersho,  A.  and  Gray,  R.M.著「Vector  Quantization  and  Signal  Compression」（Kluwer  Academic  Press/Springer,  1992）、及びChou,  P.,  Lookabaugh,  T.,  Gray,  R.  M.著「Optimal  Pruning  with  Applications  to  Tree-Structured  Source  Coding  and  Modeling」（IEEE  Transactions  on  Information  Theory,  vol.  35,  no.  2,  pp.  229-315,  March  1989）。一実施形態では、一般化ＢＦＯＳアルゴリズムを使用してツリーを枝刈りする。この枝刈りは、２つのツリー汎関数の歪みｕ１とビット数ｕ２の比率の評価による。この時、一方の汎関数は単調増加であり、他方の汎関数は単調減少であり、両方とも線形のツリー汎関数であると仮定する。
【００７５】
アイコンツリー表示で使用するため、リーフノードアイコンの全アイコン幅を単調増加の汎関数（サブツリーが大きければ全アイコン幅も大きい）として定義することができる。この汎関数は線形であり、すなわち汎関数値はリーフノード値の合計で与えられる。歪みを単調減少汎関数として定義することもできる。線形性を確保するには、適当な歪みの尺度、この場合非類似性の尺度を使用すればよい。
【００７６】
非類似性汎関数
ｋ平均アルゴリズムを用いてクラスター化を実行し、非類似性d(n)を次式で測る場合、
【００７７】
【数７】
2007188506.tif 000011
ここで、ｃはクラスターの重心である場合、この尺度は単調性の条件
【００７８】
【数８】
2007188506.tif 000012
を満たす。Dingほか著「Cluster  merging  and  splitting  in  hierarchical  clustering  algorithms」（Proceedings  of  the  2002  IEEE  International  Conference  on  Data  Mining  (ICDM'02),  pp.  139-146,  2002）を参照せよ。
【００７９】
その単調性基準を満たす他のクラスター化法は、Hastieほか著「The  Elements  of  Statistical  Learning:  Data  Mining,  Inference,  and  Prediction」（Springer  Series  in  Statistics,  Springer-Verlag,  2001）に説明されている。Ding.  C.、He,  X.著「Cluster  merging  and  splitting  in  hierarchical  clustering  algorithms」（Proceedings  of  the2002  IEEE  International  Conference  on  Data  Mining  (ICDM'02),  pp.  139-146,  2002）に記載されているMinMax  Cut法は、不等号を逆にした単調性基準を満たす。
【００８０】
ＴのサブツリーＳの歪み汎関数Ｄは、Ｓのリーフノードと関連する全てのクラスターの非類似性の和として定義される：
【００８１】
【数９】
2007188506.tif 000013
ここで、L(S)はＳのリーフノードのセットである。すなわち、Ｄは線形汎関数である。非類似性尺度が上記の単調性基準を満たす場合、線形汎関数Ｄは単調減少である。
【００８２】
アイコン幅汎関数
アイコン幅汎関数の定義の一例は次の通りである。アイコンが、レイアウトの幾何学的特徴を表す部分とコンテントを反映する部分の２つの部分から構成されていると仮定する。例を図７Ｄと７Ｅのアイコンツリーに示した。幾何学的特徴を含む部分は、親ノードから子ノードへと幅が広がる。すなわち、
【００８３】
【数１０】
2007188506.tif 000014
ここで、ｍはｎの子である。
【００８４】
各クラスター化ステップで要素が追加され、最小サイズに関する制限がそのノードに属する以前のすべての追加要素を拡大させる。結果として、条件
【００８５】
【数１０】
2007188506.tif 000015
が満たされる。
【００８６】
コンテントを含む部分は、いろいろなサイズのラベルであり、ことばのテキスト、グラフィックス、写真その他の代わりのラベル（例えば、クラスターに含まれるアイコングラフィック要素または最大のグラフィック）を示すものである。かかる要素の幅は次の条件を満たさねばならない：
【００８７】
【数１１】
2007188506.tif 000016
バイナリーツリーの場合のコンテントラベル生成は次のコードを用いて選択することができる：コンテントの次元で親ｎから子ｍ１とｍ２に分かれる場合、{if  dcontent(n)|text  <  dcontent(m2)|text  {scale_text(m1)  =  scale_text(n),
scale_text  (m2)=scale_text(n)+dcontent(n)|text-dcontent(m1)|text/max(dcontent(n)|text,  dcontent  (m1)|text,  dcontent(m2)|text)  else  {  scale_text(m1)  =  scale_text(n)  +  (dcontent(n)|text  -  dcontent(m2)|text)/max(dcontent(n)|text,dcontent(m1)|text,dcontent(m2)|text)  scale_text(m2)  =  scale_text(n)  scale_graphicパラメータとscale_photoパラメータのアナログ計算
アイコン幅、またはより一般的にＴのサブツリーＳのリソース汎関数Ｒは次のように定義される
【００８８】
【数１２】
2007188506.tif 000017
Ｒは線形汎関数である。上記の単調条件によると、Ｒは単調増加である。
【００８９】
ツリー枝刈りアルゴリズムの例
ツリー汎関数Ｄを用いてサブツリーのレイアウト非類似性とＲを測り、リーフノードアイコンのコレクションの領域の必要な幅を測るため、Gersho,  &  Gray著「Vector  Quantization  and  Signal  Compression」（Kluwer  Academic  Press/Springer,  1992）に記載された一般化されたＢＦＯＳアルゴリズムを適用する。Ｄ／Ｒ値が最小のサブツリーを見つけて、視覚化領域幅が表示幅がwdisplayにフィットするように、すなわちリーフノードが次の条件を満たすまで枝刈りされるようにするためである。
【００９０】
【数１３】
2007188506.tif 000018
図７Ｄと７Ｅは、欲張りな枝刈り（図７Ｄ）、すなわちアイコン幅が最大のリーフノードを続けて枝刈りすることにより、文書コレクションのアイコンツリーを枝刈りして、３００ピクセルのディスプレイサイズにフィットさせ、歪み／全アイコン幅に関してグローバルに最適な枝刈り（図７Ｅ）をした結果を示す。下の画像中の結果では、アイコンクラスター中のレイアウト特徴の非類似性とアイコン幅とを同時に考慮しているが、一方、左の結果はアイコン幅のみを考慮している。アイコンノード中に含まれる文書を図７Ｆに示す。
【００９１】
図８Ａは、クラスター化と枝刈りを組み合わせたプロセスの一実施形態を示すフロー図である。このプロセスは、ハードウェア（例えば回路、専用ロジック等）、（汎用コンピュータシステムまたは専用機上で実行される）ソフトウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理ロジックにより使用される。
【００９２】
図８Ａを参照して、処理ロジックは文書をツリーにクラスター化し、レイアウト関数を用いてアイコンを利用可能なディスプレイ空間にフィットできるかチェックする（処理ブロック８１１）。これは文書コレクションとディスプレイ制約（例えば、ディスプレイコントラストとディスプレイエリアサイズ）の受信に応じて実行される。次に、処理ロジックは、各サブツリーに対して少なくとも２つのツリー汎関数を計算する）（処理ブロック８１２）。一実施形態では、各サブツリーに対して、処理ロジックは、ツリー汎関数を介してアイコン表示のノード（歪み）とサイズ（面積、幅）中のレイアウトの非類似性を測る。処理ロジックは、ツリー汎関数値に基づき、１つ以上のサブツリーを枝刈りし、枝刈りされたツリーを生成する（処理ブロック８１３）。
【００９３】
汎関数の下位加算性または単調性が満たされない場合
ツリー汎関数の下位線形性（sub-linearity）の単調性が保証されない場合でも、より複雑なサーチ方法を適用を適用することができる。かかる場合、特定のディスプレイサイズにおける枝刈りツリーのグローバルな最適化をすることが目標である。２つのツリー汎関数ＤとＲは、最悪の場合、可能な各サブツリーについて評価され、ツリーを構成する間格納される必要がある。ツリーが生成された後、枝刈りされたツリーはリーフノードの幅の合計によってソートされる。そして、リーフノードアイコン幅の合計が所与のディスプレイ幅より小さく、Ｄ／Ｗ比が最小であるサブツリーが選択されて枝刈りされる。
【００９４】
図８Ｂは、クラスター表示としてアイコンを自動的に生成するプロセスの一実施形態を示すフロー図である。このプロセスは、ハードウェア（例えば回路、専用ロジック等）、（汎用コンピュータシステムまたは専用機上で実行される）ソフトウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理ロジックにより実行される。
【００９５】
図８Ｂを参照するに、プロセスの開始において、プロセスロジックがクラスターを分割するために使用する特徴の表示を受け取る（処理ブロック８０１）。これに応じて、処理ロジックは特徴−ジオメトリー変換を実行する（処理ブロック８０２）。変換の結果、１つ以上の幾何学的命令がえられる（８０３）。例えば、幾何学的命令は、システムに四角形（形状、位置）を描き、その四角形を特定の純粋なグレイ値で満たすように命令する。
【００９６】
処理ロジックは、最小サイズを決定し（処理ブロック８０４）する。これは、幾何学的命令の実行による画像出力の最小サイズ（例えば、満たされた四角形は特定の最小寸法を有する）を決定する（８０５）ためである。
【００９７】
画像出力の最小サイズ（８０５）を用いて、処理ロジックは、幾何学的命令とそれに関連する最小サイズを親ノードの命令リストに追加し（処理ブロック８０６）、リスト中の幾何学的命令を修正（例えばスケーリング）して（処理ブロック８０７）、更新された命令リストを作成する（処理ブロック８０８）。処理ロジックは、アイコンクリエータを用いて動的文書アイコン８１０を生成して、更新された命令リスト８０８中の命令を実行する（処理ブロック８０９）。
【００９８】
このように、一実施形態では、システムは、クラスター化ツール、アイコン生成ツール、ツリー枝刈りツールを有し、ディスプレイの特性がアイコン生成とツリー枝刈りに影響を及ぼす。  図９に、かかるシステムの概要を示した。
【００９９】
上記のアイコン要素は、文書グループではなく、単一の文書ページの場合にアイコンの生成に使用できる。グループの場合のように、ページのレイアウト特性はアイコン要素に変換される。アイコン中の写真またはグラフィック文書を視覚化する場合、合成された写真要素またはグラフィック要素、または元のページ画像から切り出しアイコン中に適当なサイズでペーストした文書画像データのいずれかを使用する。図６Ａと６Ｂは、文書ページとアイコンを示す。図６Ａを参照して、タイトル、著者、セクションヘディング６０１−６０３とテキスト６０４−６０６とグラフィック部分（unit）６０７の最初のページ部分が示されている。アイコンでは、タイトル部分、テキストコラム、グラフィックス部分のみを視覚化するように要求される。グラフィックスコンテントは白い四角形にフィットするようにスケーリングされる。また、ペースト動作では、図要素の最小サイズを決定し、アイコン中に確保しなければならない。アイコン要素の配置は元のページ上の関連ページ部分の位置に比例させることができる。
【０１００】
図６Ｃは、単一文書アイコンの生成に必要なステップを含むブロック図を示す。この処理は、ハードウェア（例えば回路、専用ロジック等）、（汎用コンピュータシステムまたは専用機上で実行される）ソフトウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理言語によりにより実行される。
図６Ｃを参照すると、処理の開始において、処理ロジックは、アイコン要素により視覚化のためのページ部分を選択する（処理ブロック６１０）。これは、単一の文書ページのレイアウト特徴６００に応答するものである。一実施形態では、これは、ユーザ仕様及び／またはアプリケーション要求に基づく（６３０）。
【０１０１】
処理ロジックは、選択されたページ部分からアイコン要素を選択する（処理ブロック６１１）。次に、処理ロジックは、最後のアイコン中のアイコン要素の位置を決定する（処理ブロック６１２）。次に、ページの画像データ６４０に基づき、処理ロジックは、アイコン要素及び／またはページ画像データを最終アイコンにペーストすることにより、最終アイコン６５０を作成する（処理ブロック６１３）。
【０１０２】
この単一文書アイコンの場合、クラスター化及びツリー枝刈りは、実行する必要はない。アイコンの寸法はページのコンテントに依存する。ユーザの好みまたはアプリケーション要求によりアイコンに含まれるアイコン要素のセットが決まる。
【０１０３】
アプリケーション例
個々のページレイアウト情報を視覚化し、及び／またはクラスターラベルまたは「フォルダーシンボル」として表示するために、動的文書アイコンをテキストの結果に追加することもできる。図１１は、ＰＤＡ状のディスプレイ上に検索結果を表示した例を示している。動的文書アイコン１１０１が左側に、動的文書アイコン１１０２が上側にそれぞれ使用されている。
【０１０４】
フォルダーシンボルとして動的文書アイコンから始めて、可能な使用シナリオとして、フォルダーシンボルにリンケージ構造を追加して、フォルダーシンボルをクリックすることにより選択された動的文書アイコンクラスター中に含まれる文書の検索結果を示す新しいビューを生成するようにする。文書が画像領域を含む場合、動的文書アイコンは、そのアイコン中の適当な場所に元の画像コンテントの低解像度バージョンを表示する。図７Ｃは、さらにツリー中でルートノードから離れる場合を示す。ツリー上の各ノードにおける各アイコン要素は、真のアイコンにより表された文書またはそのセットを示す、より多くの素材を一般に示す。
【０１０５】
動的文書アイコンの他のアプリケーションは、サーチとブラウズの場合である。ここで、サーチは、タイトル等の特定情報を与えられた場合に特定の文書を発見することであると定義される。逆に、ブラウズは、特に目的はなく、文書コレクションに関してよりよく知ろうという必要性を満たすものである。これらの定義を用いて、動的文書アイコンは、一般に、サーチタスクよりもブラウズタスクにより役立つ。
【０１０６】
より具体的には、ツリー枝刈りを用いて、文書コレクションを表すアイコンツリーをユーザのナビゲーションを支援してもよい。アイコンツリーはルートノードt0を含む。  図14は、アイコンツリーで表された文書の集まりをブラウズするプロセスの一実施形態を示すフロー図である。このプロセスは、ハードウェア（例えば回路、専用ロジック等）、（汎用コンピュータシステムまたは専用機上で実行される）ソフトウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理ロジックにより実行される。
【０１０７】
図１４を参照して、ディスプレイ幅がＷであるとすると、最初の動作において、処理ロジックは、ルートノードt0を有するサブツリーの選択により枝刈りを実行する（処理ブロック１４０１）。サブツリー選択／枝刈りステップの後、処理ロジックはリーフノードアイコンを表示する（処理ブロック１４０２）。次に、処理ロジックは、アイコン表示リーフノードt*上をユーザがクリックするのに応答して表示（例えば信号）を受け取る（処理ブロック１４０３）。それに応答して、処理ロジックは、他のサブツリー選択プロセスを実行して、ディスプレイ幅Ｗにフィットするルートノードt*を有する最良のサブツリーを選択して（処理ブロック１４０４）、この新しいサブツリーのリーフノードアイコンを表示する（処理ブロック１４０５）。
【０１０８】
アルゴリズムにより制御された知覚可能情報
ここに説明する視覚化方法は、視覚化の幾何学的特性だけでなく文書コレクションのコンテントを組み込み、これらの要素をユーザとディスプレイデバイスにより与えられた制約による結果の知覚性にリンクする。コンセプトを以下により詳細に説明する。先行技術において、一方的なディスプレイ特性（例えばスクリーン面積）は、最初のページ上の一定数の検索結果を設定することにより考慮される。例えば、グーグルは最初のウェブページに１０個の結果を表示する。ブラウザーウィンドウのサイズに応じて、ユーザはすべての１０個の結果の情報が見えずに、１０個の結果の情報全てを見るためにスクロールしなければならないかも知れない。
【０１０９】
入力パラメータと画像を出力メディアとして与えられた場合、検索視覚化アルゴリズムの目標は、検索データを計算して視覚化することであり、そのデータに含まれる情報をユーザが見ることができることを保証する必要がある。この目標を達成するため、情報をいろいろな方法で判断し測る。一方、サーチ、クラスター化、レイアウト生成等のタスクに使用するアルゴリズム内で測る必要がある。この情報は、アルゴリズムにより測られた検索情報と呼ばれる。一方、最終的視覚化画像を通してユーザが見る情報を決定する必要がある。この情報は、知覚可能情報と呼ばれる（例としては、可読性、認識可能性、差別化可能性が含まれる）。アルゴリズムにより測られた検索情報を知覚可能情報にマッピングするために、スマートネイル(米国特許出願第10/435,300号、発明の名称「Resolution  Sensitive  Layout  of  Document  Regions」、２００３年５月９日出願、２００４年７月２９日公開（公開番号第20040145593号を参照)等の視覚化ツールと動的文書アイコンを使用する。これらは視覚化ツールと呼ばれる。
【０１１０】
入力、出力、検索アルゴリズム、及びアルゴリズム的に測定された検索と知覚情報の間のマッピングを含む視覚化ツールへの分離の概要を図１２に示す。
【０１１１】
技術的レベルにおいて、アルゴリズムにより測られ検索された知覚可能な情報への分割により、文書検索結果の視覚化において知覚可能な情報をいかに決定し測るかという中心的問題に至る。（文書のコレクションに関する情報を測る例が特に困難である。）一旦、この情報の尺度があれば、知覚可能情報とアルゴリズムにより抽出された検出情報の間のマッピングを定義する必要がある。これにより、知覚可能情報のアルゴリズム的制御が可能となる。それゆえ、図１２に示したコンセプトは、アルゴリズムにより制御された知覚可能情報と呼ばれる。
【０１１２】
従来のサムネイルや系統樹等の従来の視覚化は、検索情報と知覚可能情報の間のマッピングが確立されていないまたは制御されていなく、ディスプレイ特性が入力として得られない場合のコンセプトにフィットする。
【０１１３】
コンピュータシステム例
図13は、ここに記載した１つ以上の動作を実行するコンピュータシステムの例を示すブロック図である。図13を参照して、コンピュータシステム1300は、クライアントまたはサーバのコンピュータシステムを含む。コンピュータシステム1300は、情報をやりとりする通信メカニズムすなわちバス1311と、情報を処理する、バス1312に結合したプロセッサ1311とを有する。プロセッサ1312は、例えばペンティアム（商標）プロセッサ等のマイクロプロセッサを含むが、マイクロプロセッサに限定されない。
【０１１４】
システム1300は、さらに、プロセッサ1304により実行される情報及び命令を格納する、バス1311に結合したランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）またはその他のダイナミック記憶装置1312（ここではメインメモリと呼ぶ）を有する。メインメモリ1304は、プロセッサ1312による命令の実行中に、一時的変数やその他の中間情報を記憶するために使用される。
【０１１５】
コンピュータシステム1300は、プロセッサ1306の静的情報や命令を記憶する、バス1311に結合した読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）及び／またはその他の静的記憶装置1312と、磁気ディスク、光ディスクとその対応するディスクドライブ等であるデータ記憶装置1307とを有する。データ記憶装置1307は、情報と命令を記憶し、バス1311に結合している。
【０１１６】
コンピュータシステム1300は、コンピュータのユーザに情報を表示するための、バス1321に結合した、陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置1311に結合している。英数字入力装置1322は、英数字その他のキーを含み、バス1311に結合され、プロセッサ1312に情報とコマンド選択を送る。追加的なユーザ入力装置として、マウス、トラックボール、トラックパッド、スタイラス、またはカーソル、方向キー等のカーソル制御があり、バス1323に結合し、プロセッサ1311に方向情報とコマンド選択を送り、ディスプレイ1521上のカーソルの動きを制御する。
【０１１７】
バス1311に結合した他の装置としてハードコピー装置1324がある。このハードコピー装置８２４は、紙、フィルム、その他のメディア上に、命令、データ、その他の情報を印刷するために使用される。さらに、スピーカ及び／またはマイクロホン等の音声録音再生装置も任意的にバス1511に結合しており、コンピュータシステム1311のオーディオインターフェイスとして機能する。バス1311に結合する他の装置として、電話やハンドヘルドパームトップ装置と通信する、有線または無線の通信機能1325がある。
【０１１８】
システム1300のどの構成要素もそれに関連するハードウェアも、本発明で使用してもよい。しかし、言うまでもなく、他の構成のコンピュータシステムでは、これらの構成要素の一部または全部を含んでもよい。
【０１１９】
上記の説明を読んだ当業者には本発明の変形例や修正例が明らかになったことは間違いなく、言うまでもなく、上記のどの実施形態も本発明を限定することを目的としたものではない。それゆえ、いろいろな実施形態の詳細の説明は、本発明に本質的であると考えられる特徴のみを記載した請求項の範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】新しいアイコンの視覚化を用いた、画像の可視文書レイアウトの特徴の例を示す図である。
【図２】幾何学的特徴と論理的特徴に分割されたレイアウト分析の特徴の階層的構成の一実施形態を示す図である。
【図３】文書レイアウト特徴のディスプレイ適応的な視覚化システムの概要を示す図である。
【図４】分離処理の一実施形態の概要を示す図である。
【図５】（Ａ）ないし（Ｈ）は、アイコン表示の例を示す図である。
【図６Ａ】文書のページの例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ａの文書ページに対応するアイコンの例を示す図である。
【図６Ｃ】単一文書アイコンの生成プロセスの一実施形態を示すフロー図である。
【図７Ａ】リーフノードを有するクラスターツリーの例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ａのクラスターツリーにおいて、各ノードのアイコン表示を有するクラスターツリーを示す図である。
【図７Ｃ】幅が異なるディスプレイ用に枝刈りした後のアイコンツリー及び選択されたリーフノードの例を示す図である。
【図７Ｄ】幅が異なるディスプレイ用に枝刈りした後のアイコンツリー及び選択されたリーフノードの例を示す図である。
【図７Ｅ】幅が異なるディスプレイ用に枝刈りした後のアイコンツリー及び選択されたリーフノードの例を示す図である。
【図７Ｆ】文書の集まりの階層的なレイアウトの特徴構造の３つのレベルを示す図である。
【図８Ａ】クラスター化と枝刈りとの結合を示すフロー図である。
【図８Ｂ】クラスター表示としてアイコンを自動的に生成するプロセスの一実施形態を示すフロー図である。
【図９】かかるシステムの概要を示す図である。
【図１０】図７Ａで生成されたリーフクラスターの文書アイコンと、個別ページレイアウト情報を表す動的文書アイコンの例を示す図である。
【図１１】ＰＤＡのディスプレイ等に表示された検索結果の例を示す図である。
【図１２】入力、出力、検索アルゴリズム、及びアルゴリズム的に測定された検索と知覚情報の間のマッピングを含む視覚化ツールへの分離の概要を示す図である。
【図１３】ここに記載した１つ以上の動作を実行するコンピュータシステムの例を示すブロック図である。
【図１４】アイコンツリーで表された文書の集まりをブラウズするプロセスの一実施形態を示すフロー図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１３０４  メインメモリ
１３０６  スタティックメモリ
１３０７  大規模記憶メモリ
１３１１  バス
１３１２  プロセッサ
１３２１  ディスプレイ
１３２２  キーボード
１３２３  カーソル制御デバイス
１３２４  ハードコピーデバイス
１３２５  無線／テレフォニーインターフェイス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図８Ａ】
2007188506.tif 000033
【図８Ｂ】
2007188506.tif 000034
【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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