"第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する方法であって、前記第1のクラスの文書画像から1つの文書画像を選択することと、前記第1のクラスの他の文書画像を前記選択された文書画像へコンピュータプロセッサを用いてアラインすることと、前記アラインされた文書画像と前記選択された文書画像とを比較することによって前記低分散領域を決定することと、前記決定された低分散領域から画像アンカテンプレートを生成することとを含む方法。前記アラインすることは、さらに、前記他の文書画像の各々から複数のサブ領域を選択することと、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々について、前記選択された文書における最良一致を決定することと、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の最良一致と、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域との差を最小にするために、前記他の文書画像の各々について、最小二乗分析を用いて変換を決定することと、前記他の文書画像の各々の前記決定された変換に従って、前記他の文書画像の各々を変換することとを含む、請求項1に記載の方法。前記アラインすることは、前記他の文書画像の各々をブロックの集合として画定することであって、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックは近傍ブロックを含むことと、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックについて、前記選択された文書画像における最良一致を決定することであって、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックの前記最良一致は一致スコアを含むことと、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックについて、並進ベクトルを決定することと、アラインされた文書を画定するために、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックを、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックの前記並進ベクトルによってシフトすることとを含む、請求項1に記載の方法。前記生成された画像アンカテンプレートは前記第1のクラスの文書画像と前記他のクラスの文書画像との弁別を容易にし、前記画像アンカテンプレートを生成することは、1つまたは複数のシード画像アンカテンプレート及び/または前記低分散領域のうちの少なくとも1つを用いて1つまたは複数の画像アンカテンプレート候補を生成することと、前記1つまたは複数の画像アンカテンプレート候補について、コンピュータプロセッサ及び前記第1のクラスの文書画像を用いて品質スコアを決定することと、品質スコアに従って、前記1つまたは複数の画像アンカテンプレート候補に等級を付けることと、最も等級の高い画像アンカテンプレートのうちの1つまたはそれ以上を選択することとを含む、請求項1に記載の方法。前記生成された画像アンカテンプレートは前記第1のクラスの文書画像のデータフィールドからのデータ抽出を容易にし、前記画像アンカテンプレートを生成することは、1つまたは複数のシード画像アンカテンプレート及び/または前記低分散領域のうちの少なくとも1つを用いて1つまたは複数の画像アンカテンプレート候補を生成することと、前記1つまたは複数の画像アンカテンプレート候補について、コンピュータプロセッサ及び前記文書画像内のデータフィールドの既知のロケーションを用いて品質スコアを決定することと、品質スコアに従って、前記1つまたは複数の画像アンカテンプレート候補に等級を付けることと、最も等級の高い画像アンカテンプレートのうちの1つまたはそれ以上を選択することとを含む、請求項1に記載の方法。第1のクラスの文書画像から生成されるクリーンな文書画像から画像アンカテンプレートを生成する方法であって、前記第1のクラスの文書画像から1つの文書画像を選択することと、前記第1のクラスの他の文書画像を前記選択された文書画像へコンピュータプロセッサを用いてアラインすることと、前記アラインされた文書画像と前記選択された文書画像とを結合することによって前記クリーンな文書画像を生成することと、前記クリーンな文書画像から画像アンカテンプレートを生成することとを含む方法。前記クリーンな文書画像を生成することは、前記アラインされた文書画像と前記選択された文書画像とをピクセル単位で合計して合計の集合を画定することであって、前記合計の集合のうちの各合計は1つのピクセルロケーションに対応することと、前記合計の集合をフィルタリングすることであって、しきい値を超える集合の合計には黒ピクセルが割り当てられ、前記しきい値に満たない集合の合計には白ピクセルが割り当てられることと、前記ピクセル及び前記合計の集合の各合計に割り当てられたピクセルロケーションから前記クリーンな文書画像を生成することとを含む、請求項6に記載の方法。第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するシステムであって、前記第1のクラスの文書画像から1つの文書画像を選択する選択モジュールと、前記第1のクラスの他の文書画像を前記選択された文書画像へコンピュータプロセッサを用いてアラインするアラインメントモジュールと、前記アラインされた文書画像と前記選択された文書画像とを比較することによって前記低分散領域を決定する分散モジュールと、前記決定された低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する画像アンカテンプレートモジュールとを備えるシステム。前記アラインメントモジュールは、前記他の文書画像の各々から複数のサブ領域を選択するサブ領域選択モジュールと、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の各々について、前記選択された文書における最良一致を決定する一致モジュールと、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域の最良一致と、前記他の文書画像の各々の前記選択されたサブ領域との差を最小にするために、前記他の文書画像の各々について、最小二乗分析を用いて変換を決定する分析モジュールと、前記他の文書画像の各々の前記決定された変換に従って、前記他の文書画像の各々を変換する変換モジュールとを備える、請求項8に記載のシステム。前記アラインメントモジュールは、前記他の文書画像の各々をブロックの集合として画定する分割モジュールであって、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックは近傍ブロックを含む分割モジュールと、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックについて、前記選択された文書画像における最良一致を決定する探索モジュールであって、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックの前記最良一致は一致スコアを含む探索モジュールと、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックについて、並進ベクトルを決定する変位計算モジュールと、アラインされた文書を画定するために、前記他の文書画像の各々の前記ブロックの集合における各ブロックを前記並進ベクトルによってシフトする並進モジュールとを備える、請求項8に記載のシステム。画像アンカテンプレートの選定に際して、典型的なソリューションは、アンカリングポイントとして確実に行動できる画像アンカテンプレートをオペレータが手動で選択することに依存している。しかしながら、オペレータへのこの依存性は、画像アンカテンプレートを選択する困難さに起因して標準以下の画像アンカテンプレート及び/または時間及び資源の浪費に繋がる場合がある。即ち、人間の目によって容易に位置決めされる視覚的エレメントは、必ずしも画像アンカテンプレートとして優れた候補ではない。まして、ある特定の画像アンカテンプレートが異なる文書画像にどのようにマッチングするか、かつ/または1つの画像アンカテンプレートが複数の文書に渡ってアンカポイントを確実に提供するかどうかをオペレータが予測することは困難である。本出願のある態様によれば、第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法が提供される。本出願の別の態様によれば、第1のクラスの文書画像から生成されるクリーンな文書画像から画像アンカテンプレートを生成するための方法が提供される。本出願の別の態様によれば、第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するためのシステムが提供される。後に詳しく説明するシステム及び方法は、第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するためのシステム及び方法に関する。画像アンカテンプレートのアプリケーション例には、コンテンツのアンカリング、データ抽出及び文書分類が含まれるが、この限りではない。図1を参照すると、第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法100が示されている。文書画像は、その名前が示唆するように単に物理的文書の画像である。文書は、スキャナ、カメラ、他等の画像デバイスを用いることによって文書画像へ変換されてもよいが、変換されなくてもよい。文書画像のクラスは、同一タイプの文書画像のコレクションである。例えば、あるクラスの文書画像は同一形式の異なるインスタンスを含む場合もある。いくつかの実施形態では、文書画像は、それらが少なくとも所定の比率例えば、50のピクセルを共通して有していれば、同じタイプに属しているものと規定される。方法100は、文書画像を選択することアクション102と、他の文書画像をアラインすることアクション104と、低分散領域を決定することアクション106と、画像アンカテンプレートを生成することアクション108を含む。場合により、方法100はさらに、文書画像をぼかすことアクション103も含む。方法100は、第1のクラスの文書画像から1つの文書画像を選択することアクション102によって開始される。特定の選択スキームが使用される必要はない。しかしながら、いくつかの実施形態では、この文書画像は第1のクラスの文書画像からランダムに選択される。或いは、他の実施形態では、文書画像コレクションのうちの最良の文書画像が選択される。このコンテキストにおいて、最良または最近は、その文書に対する文書画像の品質を指す。考慮事項には、スキューの量、固定されるテキストの品質、文書画像の可読性、鮮明さ、ライン品質、他が含まれるが、この限りではない。文書画像のスキューは、概して、文書画像の鮮明さ、またはライン品質よりも重きを置かれる。最良の文書画像は、機械によって、オペレータによって、または機械とオペレータとの何らかの組合せによって決定されてもよい。最良の文書画像を選択したアクション102後、場合により、この最良の文書画像を含む文書画像はぼかされるアクション103。ぼかしアルゴリズムは、適切な任意のものが用いられてもよい。例えば、いくつかの実施形態は、周知のガウスぼかしアルゴリズムを実装して文書画像をぼかす。他の実施形態では、文書画像の黒ピクセルが膨張される。膨張は、出力ピクセルの値が入力ピクセルの近傍における全ピクセルのうちの最大値であるオペレーションを示す。例えば、2値画像では、入力ピクセルの近傍における任意のピクセルが黒であれば、出力ピクセルは黒に設定される。ぼかしの目的は、1または2ピクセル幅のピリオド及び線等の比較的小さいオブジェクトでもアラインされ得ることを保証する点にある。ぼかしが実行されるかアクション103どうかに関わらず、第1のクラスの他の文書画像は各々、次に選択される文書画像へアラインされるアクション104。他の文書画像のアラインメントは、他の文書画像をグローバルにアラインすること、かつ/または他の文書画像をローカルにアラインすることを含んでもよい。グローバルアラインメントは、文書画像を選択された文書画像に最も良く一致するように変換し、ローカルアラインメントは、文書画像の個々のサブ領域を選択された文書画像の対応するサブ領域に最も良く一致するように変換する。図2を参照すると、文書画像を選択された文書画像へグローバルにアラインするための方法200が示されている。方法200は、文書画像から複数のサブ領域を選択することアクション202と、選択されたサブ領域の各々について最良一致を決定することアクション204と、文書画像の変換を決定することアクション206と、文書画像を変換することアクション208を含む。まず、文書画像から複数のサブ領域または開始ブロックが選択されるアクション202。概して、小さい分散ブロックは、文書画像の面積の約5以下である面積を占有する。いくつかの実施形態では、30以上のサブ領域が選択される。さらに、いくつかの実施形態において、これらのサブ領域は、文書画像において均一なサイズであるか、重なり合わない、かつ均一に分散されているかのうちの少なくとも1つに該当する。300DPI文書画像の場合、1つのサブ領域は、典型的には128x128ピクセルのサイズを有する。サブ領域は、ランダムに選択されても、擬似ランダムに選択されても、オペレータによって選択されてもよいが、この限りではない。サブ領域が擬似ランダムに選択される実施形態では、サブ領域はオペレータの助力によって選択されてもよく、かつ/または所定の条件に適合するように選択されてもよい。文書画像からサブ領域が選択されたアクション202後、文書画像のサブ領域の各々について最良一致が決定されるアクション204。文書画像のサブ領域の最良一致は、選択された文書画像の、有効変換下の文書画像のサブ領域に最もよく似ているサブ領域を発見することによって決定される。有効変換には、文書画像のサブ領域の並進、文書画像のサブ領域の回転、文書画像のサブ領域のスケーリング及び文書画像のサブ領域のアフィン変換が含まれるが、この限りではない。文書画像のサブ領域の最良一致は、上記一致の品質に対応する品質スコアにも関連づけられる。いくつかの実施形態では、選択された文書画像のサブ領域の品質は0から1までのスケールで評価される。但し、0は一致なしであり、1は完全一致である。完全一致は、選択された文書画像の何らかのサブ領域が、回転等の有効変換下で文書画像のサブ領域に正確に一致する場合にのみ存在する。このような実施形態下では、品質スコアは、文書画像のサブ領域と選択された文書画像のサブ領域との間の重なり合う黒ピクセル数を、文書画像のサブ領域及びこれに対応する選択された文書画像のサブ領域における黒ピクセルの平均数で除したものとして定義されてもよい。さらに、いくつかの実施形態において、最良一致の品質スコアが信頼度しきい値より低ければ、方法200の残りのステップに関して文書画像の対応するサブ領域は無視されてもよい。文書画像のサブ領域の最良一致を発見するためには、好適には階層的探索手順が使用されるが、この限りではない。図3を参照すると、階層的探索手順300が示されている。本階層的探索手順は、文書画像例えば、Aiのサブ領域を中心として探索ウィンドウを画定することにより開始される。探索ウィンドウは、文書画像のサブ領域に最もよく似た選択された代表画像例えば、B内のサブ領域を発見するために使用されるアクション302。近似ロケーションを決定するより高度な方法が使用されてもよいが、いくつかの実施形態では、文書画像のサブ領域のロケーションは単に、選択された文書内の対応するロケーションにマップされる。例えば、幅w0及び高さh0を有する文書画像内のロケーションx0,y0におけるサブ領域について考察されたい。選択された文書画像が幅w1及び高さh1を有していれば、選択された文書内の対応するロケーションx1,y1は下記のように定義されることが可能である。探索ウィンドウが画定されたアクション302後、探索ウィンドウより小さくかつ探索ウィンドウ内に中心を置かれた第1のボックスが画定されアクション304、かつ第1のボックス内に位置決めされる点の一致スコアが決定されるアクション306。いくつかの実施形態では、一致スコアは、ボックスの4つの角と、各辺の中点と、ボックスの中心である9点について決定される。ある点の一致スコアは、文書画像のサブ領域を上記点に近接する選択された文書画像の領域へ一致させるべく試行することによって決定される。オペレータは、オペレータによる近接の定義が広義であるほど階層的探索手順300は遅くなるという理解の下で、近接を自らが適当と思うように定義してもよい。よって、最も高い一致スコアを有する点が選択されるアクション308。この後、先のボックスより小さくかつ先のボックスからの最良一致の辺りに中心を置かれたボックスが画定されるアクション310。次に、より小さいボックス内に位置決めされた点に関する一致スコアが第1のボックスに類似する方法で決定されアクション312、かつ最も高い一致スコアを有する点が選択されるアクション314。最も高い一致スコアを選択した後、より小さいボックスの点が類似する一致スコアを有するかどうかが決定されるアクション316。例えば、一致スコアは互いに比較され、点間の差が所定のしきい値内に含まれるかどうかが決定される。より小さいボックスの点が互いに類似していなければ、アクション310からアクション316までが繰り返される。より小さいボックスの点が互いに類似していれば、最良一致が探索ウィンドウの境界においでであるかどうかについて決定が下されるアクション318。最近一致が境界上に存在しなければ、プロセス300は終了する。存在すれば、プロセス300は、最良一致の辺りに中心が置かれる新しい探索ウィンドウを画定しアクション320、アクション304からアクション318までを繰り返す。図4を参照すると、例示目的に沿って、1ブロックが1つのサブ領域と同じサイズを有する15x15ブロックの探索ウィンドウが示されている。例えば、1つのサブ領域が128x128ピクセルである例では、1ブロックは128x128ピクセルのサイズを有する。図2を再度参照すると、文書画像のサブ領域の最良一致が決定されるアクション204と、文書画像の変換が決定されるアクション206。この決定は、最良一致間の差を最小化するための最小二乗分析及び文書画像のサブ領域を用いて行われる。基本的には、その目的は、文書画像のサブ領域内の点を選択された文書画像の対応するサブ領域内の点へマップすることにある。これを実行する際には、最小二乗分析は1つまたは複数の有効変換を考慮してもよい。但し、有効変換には、回転、並進、スケーリング、アフィン変換、ページカール、キーストーニング、他が含まれるが、この限りではない。いくつかの実施形態では、最小二乗分析は、誤一致を考慮して異常値排除も含む場合もある。例証のために、選択された文書画像内のサブ領域rsを、文書画像内のサブ領域rdの関数fとしてモデリングできるものとする。さらに、関数fは、関数fが2つのサブ領域間の関係性をどのようにモデリングするかを制御する可変パラメータのベクトルβをとり、かつ2つのサポート領域間の差は2つのサポート領域が一致する度合いを基礎とするものとする。パラメータには、回転、スケーリング、並進、他の量が含まれてもよい。よって、誤差Sの二乗和は、と定義されることが可能である。但し、nはアクション202で選択されたサブ領域または開始ブロックの数に一致し、fは新しい点となる点xi,yiへの変換を適用する関数であり、dは点xi,yiと変換点fxi,yiとの距離の測度であり、iは選択された文書画像B即ち、最近一致内のi番目の開始ブロックに対応し、かつfxi,yiは文書画像Ai内のi番目の開始ブロックのロケーションに対応する。二乗和Sが画定されると、文書画像Aiの変換は、ベクトルβの可変パラメータを解くことによって決定される。即ち、ベクトルβはm個のパラメータを有し、かつβjはj番目のパラメータに対応するものとする。j番目のパラメータに対する解は、一次方程式等の従来技術を用いてパラメータβjについて次式を解くことにより決定されることが可能である。当然認識されるように、このようにして決定される可変パラメータは、選択された文書のサブ領域への文書画像のサブ領域のマッピングに付随する誤差の二乗和を最小化する。変換マトリクスが文書画像全体に渡って剛体的に適用される傾向があることを想定すれば、可変パラメータは、文書画像の変換をグローバルに画定するために用いられることが可能である。文書画像の変換を決定したアクション206後、アラインされた文書画像を画定するために文書画像へ変換が適用されるアクション208。即ち、先に述べたように、選択された文書画像内のサブ領域nは、文書画像内のサブ領域n及び可変パラメータのベクトルβの双方の関数fとしてモデリングされることが可能である。関数fは、先のアクションでは可変パラメータを決定するために使用されたが、これは、ベクトルβ及び文書画像を単に関数fへ送ることによって、文書画像を選択された文書画像にアラインされる文書画像へと変換するために使用されることも可能である。図5を参照すると、文書画像を選択された文書画像へ局所的にアラインするための方法500が示されている。方法500は、文書画像をブロックの集合として画定することアクション502と、ブロックの各々について最良一致を決定することアクション504と、ブロックの各々について並進ベクトルを決定することアクション506と、ブロックの各々をシフトすることアクション508と、シフトされたブロックを纏めてスティッチすることアクション510を含む。開始に際して、文書画像は、文書画像全体を包含するブロックの集合体に分割される。但し、ブロックは各々近傍ブロックを含む。当然認識されるように、1ブロックは単に文書画像の1つのサブ領域である。いくつかの実施形態では、これらのブロックは、非重複的、またはブロック間の間隙を防止するために少し例えば、10ピクセルだけ重複的、かつ一様サイズのうちの少なくとも1つである。オペレータは、ブロックのサイズを、少なくとも下記の考慮事項、即ち1ブロックのサイズが小さいほど、必要な処理時間は長くなること、及び2ブロックのサイズが大きいほど、ローカルアラインメントの効果は下がること、を加重した後に選択する。これらの考慮事項を加重して、300DPI文書画像の典型的なブロックサイズは128x128ピクセルであり、即ち、各領域ブロックは少なくとも1cm2の面積を有してもよく、かつ画像は少なくとも50個または少なくとも100個の領域または二次ブロックに、例えば5000個の領域にまで分割されてもよい。文書画像をブロックの集合体として画定したアクション502後、ブロックの各々について最良または最近一致が決定されるアクション504。あるブロックの最良一致は、有効変換下の上記ブロックに最もよく似ている選択された文書画像のサブ領域を発見することによって決定される。さらに、最良一致は、一致の品質に対応する品質スコアを含む。従って、当然認識されるように、あるブロックの最良一致は、図3に関連して説明した文書画像のサブ領域の最良一致と同じ方法で決定され、よって前述の説明に注目されたい。最良一致が決定されるアクション504と、次には、ブロックの各々について並進ベクトルが決定されるアクション506。あるブロックの並進ベクトルは、単に、そのブロックがその最良一致へアラインするために必要な並進の量である。いくつかの実施形態では、ある最良一致の品質スコアが信頼度しきい値より下であれば、並進ベクトルはその近傍の並進ベクトルから外挿されてもよい。即ち、このようなブロックの並進ベクトルは、その近傍の平均並進ベクトルに設定されることが可能である。図6を参照すると、ある文書画像の歪みマップが示されている。ここでは、文書画像が6x8グリッドのブロックに分割されていることが分かるであろう。さらに、各ブロックは1つの並進ベクトルに関連づけられることも分かるであろう。ブロックの離散セットの並進ベクトルしか決定されていないが、双線形補間を用いれば、文書画像内の任意の点に関する並進ベクトルを、上記点を包囲する4つのグリッド点における並進ベクトルから決定することができる。図5にさらに示されているように、ブロックの各々について並進ベクトルが決定されたアクション506後、ブロックの各々の並進ベクトルは個々のブロックへ印加されアクション508、かつシフトされたブロックは全てアラインされた文書画像を与えるために纏めてスティッチされるアクション510。いくつかの実施形態では、スティッチは補間なしに実行される。再度図1を参照すると、第1のクラスの他の文書画像の各々が選択された文書画像へアラインされたアクション104後、選択された文書画像と他の文書画像との間の低分散領域が決定されるアクション106。概念的には、低分散領域の決定は、選択された文書画像と他の文書画像とをオーバーレイしてこれらの文書画像により共有される領域を決定することによって行われることが可能である。従って、低分散領域は単に、選択された文書画像と他の文書画像との間でほとんど変化しない領域である。いくつかの実施形態では、低分散領域に余白がインポーズされてもよく、よって低分散領域は高分散領域から予め規定された距離になければならない。いくつかの実施形態では、2値文書画像の低分散領域は、まず、アラインされた文書画像と選択された文書画像とをピクセル単位で合計することによって決定される。但し、各合計は1つのピクセルロケーションに相当する。文書画像の合計において、ある文書画像内の1つのピクセルロケーションにおける黒ピクセルは1を生じ、かつある文書内の上記ピクセルロケーションにおける白ピクセルは0を生じる。これが完了すると、合計は黒ピクセルの数を明確に規定しかつ白ピクセルの数は文書画像即ち、選択された文書画像及び他の文書画像の数から黒ピクセルの数を減算することによって決定され得ることから、各ピクセルロケーションについて、黒ピクセルの数及び白ピクセルの数が分かる。各ピクセルロケーションについて合計が得られると、黒ピクセルの数及び白ピクセルの数の少ない方を文書画像の合計数で除算しかつその商をしきい値に通すことによって、ピクセルロケーションの分散を決定することができる。商がしきい値を超えていれば、ピクセルロケーションは高分散を有する。商がしきい値に満たなければ、ピクセルロケーションは低分散を有する。当然ながら、理解されたいように、各ピクセルロケーションについてこれを実行すれば、領域は1つまたは複数のピクセルロケーションの集合体として正当に特徴づけられ得ることから、低分散の領域を決定することができる。低分散領域を決定する方法は、上述の方法に関わらず、他の方法も等しく適する。例えば、他の実施形態において、低分散領域を決定するための方法は、選択される文書画像に追加的加重を行ってもよい。低分散領域が決定されるアクション106と、低分散領域は、画像アンカテンプレートを生成するために使用されるアクション108。いくつかの実施形態において、これは、画像候補の集合体を画定するために文書画像から低分散領域を抽出することを含む。上記実施形態によっては、画像候補の抽出は、選択された文書画像へ適用されるような低分散領域に限定されてもよい。他の実施形態では、低分散領域のロケーションは画像アンカテンプレート候補生成の間に使用されてもよく、これにより、画像候補を抽出する必要性をなくする。しかしながら、用いられる実施形態に関わらず、前述の実施形態は実体よりも形式の問題であることは理解されたい。次に、画像候補及び/または低分散領域のロケーションは、画像アンカテンプレート生成関数へ送られる。画像アンカテンプレート生成関数は、少なくとも第1のクラスの文書画像を入力として採用し、画像アンカテンプレートを自動的に生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、コンテンツのアンカリング、及び/またはデータ抽出へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。他の実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、文書の分類へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。図7を参照すると、第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法700が示されている。図1の方法100に対照すると、この方法700は分散を用いてクリーンな文書画像を生成し、クリーンな文書画像が画像アンカテンプレートを生成するために使用される。方法700は、文書画像を選択することアクション702と、他の文書画像をアラインすること704と、アラインされた文書画像と選択された文書画像とを結合することによりクリーンな文書画像を生成することアクション706と、画像アンカテンプレートを生成することアクション708を含む。場合により、方法700はさらに、文書画像をぼかすことアクション703を含む。方法700は、第1のクラスの文書画像から1つの文書画像を選択することアクション702によって開始され、場合により、文書画像をぼかしアクション703かつ第1のクラスの他の文書画像の各々を選択された文書画像へアラインするアクション704。当然認識されるように、アクション702、703及び704は各々図1のアクション102、103及び104と略同一であり、よって説明を反復しない。よって、これらのアクションに関するさらなる情報については、図1及び付随する本文に注目されたい。他の文書画像が選択された文書画像へアラインされるアクション704と、アラインされた文書画像と選択された文書画像とを結合することによってクリーンな文書画像が生成されるアクション706。当然認識されるように、これを行なう方法は様々に存在する。しかしながら、いくつかの実施形態では、クリーンな文書画像は全ての文書画像をピクセル単位で合計し、かつ合計をしきい値に通して合計を白黒画像に変換することにより生成される。但し、各合計は1つのピクセルロケーションに相当する。他の実施形態では、クリーンな文書画像は投票によって生成される。即ち、全ての文書画像は図1のアクション106に関して述べたようにピクセル単位で合計され、この場合、文書画像内の黒ピクセルは1を生じ、かつ文書画像内の白ピクセルは0を生じる。この後、対応する合計が予め規定された数の文書画像があるピクセルロケーションにおいて黒ピクセルを有することを記録すれば、クリーンな文書画像内のそのピクセルロケーションにおけるピクセルは黒である。例えば、これらの文書画像の少なくとも3分の2があるピクセルロケーションにおいて黒ピクセルを有していれば、クリーンな文書画像内のそのピクセルロケーションにおけるピクセルは黒になる。これらの実施形態によっては、選択された文書画像内のあるピクセルロケーションにおける黒ピクセルは、クリーンな文書内のそのピクセルロケーションにおけるピクセルが黒であるために必要である場合がある。いくつかの実施形態では、クリーンな文書画像は、クリーンな文書画像2を形成するために、ごま塩ノイズ、孤立した白黒ピクセル及びピクセルの接続された小成分を除去することによってさらに清浄化されてもよい。クリーンな文書画像が生成されるアクション706と、このクリーンな文書画像は、画像アンカテンプレートを生成するために使用されるアクション708。即ち、クリーンな文書画像は画像アンカテンプレート生成関数へ送られる。いくつかの実施形態では、クリーンな文書画像の大きく目立った構造がラベリングされ、よって、画像アンカテンプレートは低い解像度粗くサンプリングされた画像で確認されかつ検出されることが可能である。画像アンカテンプレート生成関数は、少なくとも第1のクラスの文書画像を入力として採用し、画像アンカテンプレートを自動的に生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、コンテンツのアンカリング、及び/またはデータ抽出へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。他の実施形態では、画像アンカテンプレート生成関数は、文書の分類へと方向づけられる画像アンカテンプレートを生成する。第1のクラスの文書画像の低分散領域から画像アンカテンプレートを生成するための方法を導入して、2つの画像アンカテンプレート生成関数について論じる。即ち、画像アンカテンプレートに関する幾つかの基本的な構成ブロックについて説明した後、文書分類及びデータ抽出へ方向づけられる画像アンカテンプレート生成関数について論じる。画像アンカテンプレートtは、テンプレート画像t.imと、特定の領域t.roiとから成る。テンプレート画像t.imはテンプレートソースTのサブ画像Taである。ここで、aはテンプレートソースTのサブ領域を示す。サブ領域aは、テンプレートソースTの座標に関して指定され、かつ典型的には、サブ領域aは軸平行の長方形領域になる。これに対して、特定の領域t.roiは、ターゲット画像Iの座標に関して指定される。ターゲット画像Iは、画像アンカテンプレートtに対してマッチングされる画像である。いくつかの実施形態では、特定の領域t.roiのロケーションは、ターゲット画像Iの左上の角に対して指定される。他の実施形態では、特定の領域t.roiのロケーションは、ターゲット画像Iの境界に対して指定される。これらの実施形態下では、特定の領域t.roiをは、次の方程式を用いて指定されることが可能である。この場合、ターゲット画像Iの幅及び高さは各々、w及びhで表されている。さらに、α及びβは共に0から1までの範囲であり、ターゲット画像I内の正規化された位置を表す。例えば、α=1及びβ=1はターゲット画像Iの右下の角をもたらす。同様に、α=0.5及びβ=0.5はターゲット画像Iの中心をもたらす。正規化された位置からの偏りは、x0及びy0で表される。図8を参照すると、テンプレートソース800が示されている。テンプレートソース800は、図示されているように未記入の書式であり、画像アンカテンプレート802を含んでいる。画像アンカテンプレートは、特定の領域804とテンプレート画像806とで構成される。テンプレートマッチング関数mt,Iは画像アンカテンプレートt及びターゲット画像Iを取り込み、ターゲット画像I内でテンプレート画像t.imに最もよく類似するものを発見するためにテンプレート画像t.imの有効変換セットを探索する。有効変換は特定のテンプレート領域t.roiに限定され、かつテンプレート画像t.imの並進、テンプレート画像t.imの回転、t.imのスケーリング及びt.imのアフィン変換のうちの少なくとも1つを含んでもよい。しかしながら、テンプレート画像t.imの他の変換も等しく適することは理解されたい。ターゲット画像I内のよく類似するものを位置決めした後、テンプレートマッチング関数は一致スコアmt,I.scoreを返し、かつ実施形態によっては一致ロケーションmt,I.scoreを返す。いくつかの実施形態では、テンプレートマッチング関数はターゲット画像Iの最良一致及び/または最良一致のサブ領域に対応する有効変換も返してもよい。一致スコアmt,I.scoreは[0,1]の範囲内のスコアである。但し、0は一致なし、を示し、1は完全一致を示す。完全一致は、ターゲット画像Iの何らかのサブ領域が有効変換下でテンプレート画像t.imに精確にピクセル単位で一致する場合にのみ存在する。さらに、画像アンカテンプレートtが複数のロケーションに一致すれば、スコアは一致の数と共に増大する係数で割り引かれる。従って、テンプレートマッチング関数mt,Iによって返されるスコアは、典型的には発見された最良一致の優良度を表すスコアであるが、この限りではない。一致ロケーションmt,I.xは、データ抽出に関連して論じるデータフィールドの見込みのあるロケーションに対応するターゲット画像内のロケーションである。ターゲットデータフィールドのロケーションに関する決定は、画像アンカテンプレートに対するデータフィールドの既知のロケーションを用いて行われる。例えば、データフィールドが画像アンカテンプレートより2単位例えば、インチ上であることが既知であれば、一致ロケーションは単にこの2単位の変位用に補正された画像アンカテンプレートの一致ロケーションである。テンプレートマッチング関数は上述の制限を受ける任意のものが使用されてもよいが、いくつかの実施形態では、テンプレートマッチング関数は、種々の正規化を行った、または行わない基本的な相関測度、確率的尤度または尤度比文書画像復号化のためのマルチレベルテンプレート等、ハウスドルフ距離及び局所的測定ヒストグラムアースムーバーズ距離等を基礎とする比較のうちの少なくとも1つを基礎としている。2値文書を取り扱う場合は、ハウスドルフ距離を基礎とするテンプレートマッチング関数が特に興味深いが、これは、このテンプレートマッチング関数が2値画像の取扱いにおいて高速かつ効率的であることが知られているためである。2画像例えば、テンプレート画像及びターゲット画像のサブ領域間のハウスドルフ距離は、最良一致シナリオを得るためにテンプレートが最も好適な有効変換によって変換された後の対応するフォアグラウンドの2点間の最大距離として定義される。Rucklidge、外は、テンプレート画像の点集合とサブ画像の点集合とのハウスドルフ距離を最小化することによってより大きい画像内にテンプレートを位置決めするための分枝限定を基礎とする有効な技術を開発した。詳細情報については、DanielP.Huttenlocher、WilliamJ.Rucklidge共著Amulti-resolutiontechniquefortheHausdorffdistanceハウスドルフ距離を用いる多分解能画像比較技術TechnicalReportTR92-1321、コーネル大学、1992年、及びWilliamRucklidge著EfficientVisualRecognitionUsingtheHausdorffDistanceハウスドルフ距離を用いる効率的な視覚認識Springler-VerlagNewYork,Inc、米国、ニュージャージー州、セコーカス、1996年、に注目されたい。これらの文献は共に、本参照により開示に含まれる。テンプレート検出関数dt,Iは、良い一致が発見されたかどうかを示すために1または0を返すブール関数である。但し、0は一致が発見されなかったことを意味する。テンプレート検出関数は、テンプレートマッチング関数の一致スコアを受容しきい値qと比較することによって構築されてもよい。複合画像アンカテンプレートCは、画像アンカテンプレートt1,t2,...,tkの集合体である。先に述べたテンプレートマッチング関数と同様に、複合テンプレートマッチング関数mc,Iも概して一致スコアmC,I.scoreを返し、かつ実施形態によっては、一致ロケーションmC,I.xを返す。但し、この一致スコア及び一致ロケーションはほぼ先に述べた通りのものである。しかしながら、先に述べたテンプレートマッチング関数とは対照的に、複合テンプレートマッチング関数は画像アンカテンプレートの各々がターゲット画像Iとどのようにマッチングするかについて考慮する。ある典型的な複合マッチング関数は、個々のテンプレートマッチング関数に渡る関数を画定することによって取得される。いくつかの実施形態では、複合テンプレートマッチング関数は一致スコアを返し、かつ実施形態によっては、スコアが最も高い画像アンカテンプレートの一致ロケーションを返す。他の実施形態では、複合テンプレートマッチング関数は画像アンカテンプレートの一致スコアの平均値を返し、かつ実施形態によっては、個々の一致スコアによって加重された画像アンカテンプレートの一致ロケーションの平均値を返す。先に述べたテンプレート検出関数に類似する複合テンプレート検出関数dC,Iは、1または0一致または一致なしを返す。いくつかの実施形態では、複合テンプレート検出関数は、先に説明した個々のテンプレート検出関数のブール組合せである。これらの実施形態によっては、投票方式が採用されてもよく、この場合、既定数の画像アンカテンプレートが一致を示す必要がある。例えば、画像アンカテンプレートの3分の2が、複合テンプレート検出関数が一致を示す前に一致を示す必要がある。他の実施形態では、複合検出関数として2値文書分類器関数が採用されてもよい。2値または多カテゴリ文書分類器関数はターゲット画像、及び異なるクラスのターゲット画像間を弁別することができる画像アンカテンプレートの集合を取り込み、分類を返す。2値文書分類器関数は単に、ターゲット画像が所定の分類のものであるかどうかを示す。多カテゴリ文書分類器関数は、複数の既知の分類のうちの1つからターゲット画像の分類を返す。いくつかの実施形態では、文書分類器関数は、テンプレートマッチング関数及び/またはテンプレート検出関数の結果を分類器への入力ベクトルとして処理することによってテンプレートマッチング関数及び/またはテンプレート検出関数を積み上げる。例えば、第1のクラスの一致文書のみに知られるかつ他のクラスの文書には知られていない画像アンカテンプレートを有していれば、その画像アンカテンプレートが文書画像に一致するかどうかを基礎として文書分類器関数を容易に構築することができる。より複雑な事例では、これは、異なるクラスの文書間を弁別するために画像アンカテンプレートの組合せを取り込んでもよい。このような事例では、文書分類器関数は単に、テンプレートマッチング関数及び/またはテンプレート検出関数からの結果のベクトルからこれらの組合せを認識できるだけでよい。ブール代数は、検出結果のベクトルを処理するための有益なツールを提供する。図9を参照すると、第1のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別するための1つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成する画像アンカテンプレート生成関数900が示されている。関数900は、画像アンカテンプレート候補を生成することアクション902と、画像アンカテンプレート候補毎に品質スコアを決定することアクション904と、品質スコアに従って画像アンカテンプレート候補に等級を付けることアクション906と、最も高い等級の画像アンカテンプレートのうちの1つまたはそれ以上を選択することアクション908を含む。いくつかの実施形態では、関数900はさらに、終了条件が満たされるまでアクション902から908までを反復することアクション910を含む。まず始めに、画像アンカテンプレート候補生成器を用いて画像アンカテンプレート候補が生成されるアクション902。画像アンカテンプレート候補生成器は、入力として画像または画像アンカテンプレートを取り込み、かつ実施形態によっては、第1のクラスの手本文書画像、他のクラスの手本文書及び探索抑制のうちの少なくとも1つを取り込む。探索抑制は、画像アンカテンプレート候補について探索される入力画像の領域を限定する。いくつかの実施形態では、入力画像は、第1のクラスの手本文書画像、図7の方法700のクリーンな文書画像及び図1の方法100からの画像候補のうちの少なくとも1つである。いくつかの実施形態では、図1の方法100において決定される第1のクラスの文書画像の低分散領域のロケーションは、探索抑制として提供される。この入力を基礎として、画像アンカテンプレート候補生成器は画像アンカテンプレート候補を生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート候補を生成することは、必然的に、入力画像からサブ領域を抽出すること、かつ/または入力画像または入力された画像アンカテンプレートに対して任意数の有効変換を実行することを伴う。有効変換には、並進、回転、アフィン変換、他が含まれるが、この限りではない。画像アンカテンプレート候補生成器の例には、粗グリッドサンプリング生成器、シードコレクション生成器及び推移エクスプローラ生成器が含まれるが、この限りではない。粗グリッドサンプリング生成器は、入力として画像を取り込み、かついくつかの実施形態では、探索抑制を取り込む。これは、この後、探索抑制に従って、入力画像から画像アンカテンプレートの粗いサンプリングを生成する。言い替えれば、粗グリッドサンプリング生成器は入力画像をサブ領域に分割し、これらのサブ領域を画像アンカテンプレートに抽出する。いくつかの実施形態では、そのピクセルがほぼ全て白またはほぼ全て黒である画像アンカテンプレートは放棄されるが、これは、これらが元来低い弁別力を有するものと理解されているためである。粗グリッドサンプリング生成器により生成される画像アンカテンプレート候補の数を制御するために、入力画像から抽出されるべき画像アンカテンプレートのサイズは変えられることが可能である。当然ながら、サイズが小さいほど、画像アンカテンプレートの数は多くなる。シードコレクション生成器摂動生成器とも称されるは入力として画像アンカテンプレートを取り込み、入力された画像アンカテンプレートに対して有効変換を実行することにより新しい画像アンカテンプレートを生成する。有効変換には、並進、回転、アフィン変換、他が含まれるが、この限りではない。従って、シードコレクション生成器は、入力された画像アンカテンプレートの変動を探ることによって画像アンカテンプレートを生成する。いくつかの実施形態では、シードコレクション生成器は、入力された画像アンカテンプレートの特定領域の変動も探ってもよい。推移エクスプローラ生成器はシードコレクション生成器の特別な一種であり、入力として画像アンカテンプレート及び手本文書画像を取り込んで画像アンカテンプレートを手本文書画像にマッチングさせる。この場合、手本文書画像内に一致を作り出すことによって新しい画像アンカテンプレートが構築される。いくつかの実施形態では、推移エクスプローラ生成器もまた、シードコレクション生成器と同様に、入力された画像アンカテンプレート上で有効変換を探る。さらに、いくつかの実施形態では、推移エクスプローラ生成器は、手本文書画像内の全ての一致を結合することによって画像アンカテンプレートを生成する。これらの実施形態の中には、これが、全ての一致するロケーションが互いの上にオーバーレイされる際に最も一致したピクセルを識別することによって決定されるものがある。画像アンカテンプレート生成器としては、列挙されたものに関わらず、他の種類の画像アンカテンプレート生成器も等しく適する。さらに、画像アンカテンプレート生成器は、新しい複合生成器を取得するために様々な構成でネスト化されることも可能である。例えば、典型的には、シードコレクション生成器及び/または推移エクスプローラ生成器は粗グリッドサンプリング生成器と共に使用され、この場合、粗グリッドサンプリング生成器により生成される画像アンカテンプレートはシードコレクション生成器及び/または推移エクスプローラ生成器への入力として使用される。画像アンカテンプレート候補が生成されたアクション902後、画像アンカテンプレート候補毎にテンプレートスコアリング関数を用いて品質スコアが決定されるアクション904。画像アンカテンプレートの品質スコアは、その弁別力の測度であり、上記弁別力は、第1のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別する画像アンカテンプレートの能力に相当する。品質スコアの決定を容易にするために、テンプレートスコアリング関数は、概して、画像アンカテンプレート及び第1のクラスの1つまたは複数の手本文書画像即ち、陽性手本を入力として取り込む。いくつかの実施形態では、テンプレートスコアリング関数は、他のクラスの1つまたは複数の手本文書画像即ち、陰性手本も入力として取り込んでもよい。手本文書画像は、本方法が、第1のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別する画像アンカテンプレートの能力を経験的に決定することを可能にする。手本文書画像を入力として用いることにより、テンプレートスコアリング関数は、固有の画像アンカテンプレート特性及び/または画像アンカテンプレート応答を使用して画像アンカテンプレートの品質スコアを決定してもよいが、必ずしもそうする必要はない。画像アンカテンプレート応答は、品質の監視された経験的推定、品質の監視されない経験的推定及び品質の経験的片側推定を含むが、この限りではない。固有のテンプレート特性を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも1つの画像アンカテンプレートを入力として取り込む。次にこれは、略既知の弁別力に相当する画像アンカテンプレートの特性を探す。例えば、全て白または全て黒の画像アンカテンプレートは有益でないように思われ、よって、これらの画像アンカテンプレートには公正に低い品質スコアが割り当てられてもよい。当然ながら、このようなテンプレートスコアリング関数の分解能レベルは限定的である。しかしながら、これは、画像アンカテンプレートを効率的に放棄する迅速な方法を提供する。品質の監視された経験的推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも1つの画像アンカテンプレート、陽性の手本文書画像及び陰性の手本文書画像を入力として取り込む。これは次に、手本文書画像に対する画像アンカテンプレート応答に注目する。即ち、画像アンカテンプレートt及びマッチング関数mt,Iについて、全ての手本文書画像陽性及び陰性の一致スコアが生成され、かつテンプレート検出関数dt,Iにおける受容しきい値qを変えて受信者動作特性ROC曲線を生成するために使用される。ROC曲線は、受容しきい値qの変更に伴なう誤警報率即ち、誤検出の割合に対するヒット率即ち、真の陽性率をプロットすることによって得られる。所定の受容しきい値qに対するヒット率は、単に、テンプレート検出関数dt,Iが手本文書画像を正しく分類する割合である。陽性及び陰性手本文書画像の集合は既知であることから、テンプレート検出関数dt,Iの検証は容易に達成される。同様にして、誤警報率も容易に得られる。図10を参照して、ROC曲線を例示する。ROC曲線が生成されると、画像アンカテンプレートの品質スコアsを次のように計算することができる。areaROCt,m,αは、単にROC曲線から下の面積即ち、図10の陰影付きの領域であり、margint,mは陽性手本文書の最小一致スコアと陰性手本文書の最大一致スコアとの差である。さらに、bestROCt,m,αは、と定義される。但し、hitRateq及びfalseAlarmRateqは実質的に先に述べた通りのものであり、αは誤警報のペナルティである。αが高いほど、誤警報のペナルティは大きくなる。品質の監視されない経験的推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも1つの画像アンカテンプレート及び...を入力として取り込む。次にこれは、手本のサンプルコレクションに対する画像アンカテンプレート応答に注目する。この品質推定は、複数のターゲットカテゴリが存在していて手本コレクションのカテゴリラベルも既知であるが、カテゴリをどのように分割するかに関する決定はまだ行われていない状況を標的とする。このような事例では、テンプレートの品質スコアは、マッチング/検出結果と画像カテゴリラベルとの間の相互的情報である。品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも1つの画像アンカテンプレート及び陽性手本文書画像を入力として取り込む。次にこれは、陽性手本文書画像のみのサンプルコレクションに対する画像アンカテンプレート応答に注目する。即ち、片側計量ot,mは、と定義することができる。但し、右辺の各確率は、ベイズ規則を用いて、下記の公式から始まる等しい先験的確率によって計算されることが可能である。当然認識されるように、変数λはトレーニングされることが可能である。しかしながら、スペースに配慮して、いくつかの実施形態ではλpos及びλnegは1に設定され、よって陰性カテゴリにはより平らな分布が与えられる。テンプレートスコアリング関数としては、列挙されたものに関わらず、他のテンプレートスコアリング関数も等しく適することは理解されたい。例えば、先に列挙したテンプレートスコアリング関数上に構築される複合テンプレートスコアリング関数及び/または他のテンプレートスコアリング関数が使用されてもよい。さらに、先に説明したテンプレートスコアリング関数は単一の画像アンカテンプレートに関して定義されたが、テンプレートスコアリング関数が複合テンプレートに使用されてもよいことは理解されたい。画像アンカテンプレート候補の品質スコアが生成されるアクション904と、画像アンカテンプレート候補にはこれらの品質スコアに従って等級が付けられアクション906、最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの1つまたはそれ以上が選択されるアクション908。いくつかの実施形態では、選択されるべき画像アンカテンプレートの数をオペレータが手動で規定する。他の実施形態では、選択されるべき画像アンカテンプレートの数は、第1のクラスの全手本文書画像即ち、陽性手本のフルカバーを達成するレベルへ動的に設定される。フルカバーは、第1のクラスの全手本文書画像と他のクラスの手本文書画像とを弁別する能力を指す。いくつかの実施形態では、この時点で関数900は完了する。このような実施形態では、選択された画像アンカテンプレートは、第1のクラスの文書画像と他のクラスの文書画像とを弁別するために見出された最良の画像アンカテンプレートである。しかしながら、他の実施形態では、関数900は続いていく場合がある。即ち、先に述べたように、最も高い等級の画像アンカテンプレート候補が選択された後、後に述べる条件に従って、関数900は、場合により、終了条件が満たされるまでアクション902から908までを反復してもよいアクション910。これらの実施形態の下では、反復は、反復毎に変わってもよい。例えば、画像アンカテンプレート関数及び/またはテンプレートスコアリング関数は変わってもよい。終了条件に関連して、いくつかの実施形態では、終了条件は経過した実行時間であり、かつ/または予め規定された反復数で実行される。例えば、関数900は5秒間実行された後に終了されてもよい。他の実施形態では、終了条件は、選択された画像アンカテンプレートが第1のクラスの全手本文書画像をカバーしているかどうかであり、言い替えれば、選択された画像アンカテンプレートが第1のクラスの全手本文書画像と他のクラスの手本文書画像とを弁別することができるかどうかである。後者の終了条件の下では、選択された画像アンカテンプレートによってカバーされていない第1のクラスの手本文書画像が存在すれば、これらの手本文書画像は次の反復において画像アンカテンプレートを生成するために使用されてもよい。例えば、カバーされていない手本文書画像は、粗グリッドサンプリング生成器への入力として使用されてもよい。さらに、もしくは代替として、カバーされていない第1のクラスの手本文書画像から導出される画像アンカテンプレートは、シードコレクション生成器及び/または推移エクスプローラ生成器への入力として使用されてもよく、これにより、これらの画像アンカテンプレートはシード画像アンカテンプレートとして作用する。終了条件は上述の例示的なものに関わらず、他の終了条件も等しく適し、かつ終了条件が個々の終了条件の複合体であってもよいことは理解されたい。例えば、終了条件は、経過時間及び選択された画像アンカテンプレートが第1のクラスの全手本文書画像と他のクラスの手本文書画像とを弁別できるかどうかの双方を使用してもよい。反復に関して、アクション902から908までは、実質的に先に述べたようにして反復される。しかしながら、これについての1つの顕著な例外は、新しい画像アンカテンプレート候補が先に選択された画像アンカテンプレートと共に等級付けされることである。言い替えれば、先の反復からの最良の画像アンカテンプレートは、現行の反復から新たに生成される画像アンカテンプレート候補と共に等級付けされる。さらに、先の反復からの最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの1つまたはそれ以上は、アクション902において新しい画像アンカテンプレート候補を生成するための入力として使用されてもよい。関数900の反復変形例が使用されるかどうかに関わらず、関数900が完了すると、先に述べたように、関数900を用いて生成された画像アンカテンプレートを、第1のクラスの文書画像を分類するための2値または多カテゴリ文書分類器関数を構築するために容易に使用することができる。即ち、関数900が実行されると、第1のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別するに足る画像アンカテンプレートの集合体が得られる。従って、ある文書が第1のクラスに包含されるかどうかの決定は、単に、その文書が決定された画像アンカテンプレートに十分に一致するかどうかを決定するという問題になる。関数900を説明したこの時点では、いくつかの実施形態において、関数900が複合画像アンカテンプレートと共に使用されてもよいことは理解されたい。さらに、オペレータ入力は、上述のどのアクションにおいて使用されてもよい。例えば、関数900の反復変形例の実行に際して、オペレータは、各反復について、画像アンカテンプレート候補が生成される方法を制御するために入力を行ってもよい。また、画像アンカテンプレートを生成するための低分散領域の使用は、画像アンカテンプレート生成関数のパフォーマンスを向上させることも理解されたい。即ち、上記関数は、典型的には、文書間の弁別に適する画像アンカテンプレートを生成するために多数の画像アンカテンプレート候補について考察しなければならない。しかしながら、画像アンカテンプレートの探索領域を単に低分散領域に限定することにより、画像アンカテンプレートの生成に要する時間量は短縮される。これを裏付ける理論的根拠は、低分散領域はあるクラスの文書画像間で変わらない領域に一致する傾向があり、よってこれらは元来優れたアンカポイントを与えるより高い尤度を有するものとして理解されることにある。図11を参照すると、第1のクラスの文書画像のデータフィールドからデータを抽出するための1つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成する画像アンカテンプレート生成関数1100が示されている。関数1100は、画像アンカテンプレート候補を生成することアクション1102と、画像アンカテンプレート候補の各々について品質スコアを決定することアクション1104と、品質スコアに従って画像アンカテンプレート候補に等級を付けることアクション1106と、最も高い等級の画像アンカテンプレートのうちの1つまたはそれ以上を選択することアクション1108を含む。いくつかの実施形態では、関数1100はさらに、1つまたは複数の手本文書画像のページ境界に対するデータフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法を最小二乗回帰を用いて決定することアクション1110と、及び/または終了条件が満たされるまでアクション1102から1108までを反復することアクション1112を含む。本関数は、場合により、第1のクラスの1つまたは複数の手本文書画像のページ境界に対するデータフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法を、最小二乗回帰を用いて決定することアクション1110によって開始されてもよい。データフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法の選択に際しては、二乗空間誤差が最低になるような座標枠が選ばれる。理解されるであろうが、これは、画像アンカテンプレートの探索空間を狭めること、及び後続ステップにおいて生成される画像アンカテンプレートの特定の領域のサイズ決定を可能にする。ページ境界に対するデータフィールドの近似ロケーションを最も良く記述する方法を決定するために、最小二乗分析を用いて下記の方程式の最良解が決定される。ここで、xuk及びyukはk番目の手本文書画像内のデータフィールドの既知のロケーションに相当する。さらに、wk及びhkは、k番目の手本文書画像の既知のページ幅及び高さに相当する。最小二乗分析を用いて変数α,β,x0,y0の値を求める場合、変数α,β,x0,y0を次のように推定することができる。ここで、nはラベリングされたデータフィールドを有する手本文書画像の数に相当する。さらに、n,xuk,yuk,wk,hkは既知であり、よってα,β,x0,y0の決定は単に数字を当てはめるだけの問題である。α,β,x0,y0が決定されると、最低の二乗空間誤差をもたらす座標枠が知られ、これにより、ページ境界を基礎として各手本文書画像においてデータフィールドの近似ロケーションが知られる。効果的には、これは、画像アンカテンプレートの探索空間を近似ロケーションに近接する手本文書画像の領域まで狭めることを可能にする。近似ロケーションに近接するこれらの領域のサイズ及び変位は、近傍範囲によって与えられる。いくつかの実施形態では、近傍範囲は単に、近似ロケーションを中心として全方向へ予め規定されたピクセル数だけ広がる領域である。さらに、いくつかの実施形態では、近似ロケーションに近接するこれらの領域は、画像アンカテンプレートの生成に使用される画像候補のコレクションを画定する手本文書画像から抽出される。他の実施形態では、これらの領域のロケーションは単に、画像アンカテンプレート候補の生成の間に使用される場合があるだけであり、よって画像候補を抽出する必要がなくされる。しかしながら、使用される実施形態に関わらず、前述の実施形態は実体よりも形式の問題であることは理解されたい。これまでに述べたことを基礎とすれば、手本文書画像のページ境界に対してデータフィールドの近似ロケーションは既知であることから、上記手本文書画像と同じクラスに属する他の文書画像内のデータフィールドの近似ロケーションはおおまかに知られることになる。必然的に、近似ロケーションは、関数1100により生成された画像アンカテンプレートに関して特定の領域を限定するために使用されることが可能である。いくつかの実施形態では、特定の領域の幅及び高さは、各々x及びy誤差の先に説明した最小二乗分析からの標準偏差の定倍数に設定される。データフィールドの近似ロケーションが決定されたかアクション1110どうかに関わらず、次には、画像アンカテンプレート候補生成器を用いて画像アンカテンプレート候補が生成されるアクション1102。画像アンカテンプレート候補生成器は、入力として画像または画像アンカテンプレートを、及び実施形態によっては、第1のクラスの手本文書画像、他のクラスの手本文書及び探索抑制のうちの少なくとも1つを取り込む。探索抑制は、画像アンカテンプレート候補に関して探索される入力画像の領域を限定する。いくつかの実施形態では、入力画像は、第1のクラスの手本文書画像、図7の方法700のクリーンな文書画像、図1の方法100からの画像候補、アクション1110からの画像候補及び図1の方法100からの画像候補とアクション1110からの画像候補とを結合することにより決定される画像候補のうちの少なくとも1つである。いくつかの実施形態では、図1の方法100において決定される第1のクラスの文書画像の低分散領域のロケーション、及び/またはアクション1110において決定されるデータフィールドの近似ロケーションに近接する領域のロケーションは、探索抑制として提供される。この入力を基礎として、画像アンカテンプレート候補生成器は画像アンカテンプレート候補を生成する。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート候補を生成することは、必然的に、入力画像からサブ領域を抽出すること、かつ/または入力画像または入力された画像アンカテンプレートに対して任意数の有効変換を実行することを伴う。有効変換には、並進、回転、アフィン変換、他が含まれるが、この限りではない。データフィールドの近似ロケーションが決定されるアクション1110実施形態の下では、画像アンカテンプレート候補を抽出できる領域がこれらの領域に限定されてもよい。画像アンカテンプレート候補生成器の例には、粗グリッドサンプリング生成器、シードコレクション生成器及び推移エクスプローラ生成器が含まれるが、この限りではない。当然認識されるように、これらの画像アンカテンプレート生成器は、図9の関数900に関連して先に説明した、第1のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別する画像アンカテンプレートを決定するためのものと同じである。画像アンカテンプレート候補が生成されたアクション1102後、画像アンカテンプレート候補毎にテンプレートスコアリング関数を用いて品質スコアが決定されるアクション1104。画像アンカテンプレートの品質スコアは、その一貫性、弁別可能性及びアンカリングの測度である。一貫性は、データフィールドが存在する場合に一貫して高いスコアを返す画像アンカテンプレートの能力を指す。弁別可能性は、データフィールドが存在しない場合に一貫して低いスコアを返す画像アンカテンプレートの能力を指す。アンカリングは、データフィールドのロケーションを高信頼度で予測する画像アンカテンプレートの能力を指す。当然認識されるように、アンカリングは、画像アンカテンプレートが元来局在化可能即ち、非反復であることを必要とする。品質スコアの決定を容易にするために、テンプレートスコアリング関数は、概して、画像アンカテンプレート及び第1のクラスの1つまたは複数の手本文書画像即ち、陽性手本を入力として取り込む。但し、これらの手本はラベリングされたデータフィールドを有する。関数1100のオペレータは、例えば各手本内でデータフィールドに手動でラベリングしてもよい。いくつかの実施形態では、テンプレートスコアリング関数は、他のクラスの1つまたは複数の手本文書画像即ち、陰性手本も入力として取り込んでもよい。手本文書画像は、本方法が、局在化に対する画像アンカテンプレートの適切性を経験的に決定することを可能にする。手本文書画像を入力として用いることにより、テンプレートスコアリング関数は、固有の画像アンカテンプレート特性及び/または画像アンカテンプレート応答を使用して画像アンカテンプレートの品質スコアを決定してもよいが、必ずしもそうでなくてもよい。画像アンカテンプレート応答は、品質の監視された経験的推定、品質の監視されない経験的推定、品質の経験的片側推定及びテンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を含むが、この限りではない。明らかとなるであろうが、画像アンカテンプレートの品質スコアは、その一貫性、弁別可能性及びアンカリングの測度であることから、いくつかの実施形態では、テンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、品質の監視された経験的推定及び/または品質の監視されない経験的推定を用いるテンプレートスコアリング関数と共に使用される。固有のテンプレート特性を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも1つの画像アンカテンプレートを入力として取り込む。次にこれは、略既知の局在力と相関するテンプレートの特性を探す。例えば、テンプレートソースの全て白または全て黒の領域は有益な画像アンカテンプレートを産出するようには思われず、よって、これらの画像アンカテンプレートには合理的に低い品質スコアが割り当てられてもよい。他の例には、元来良質のアンカとして行動する可能性は低いと理解されている連続性の暗色または白色のパッチ、中間色調のパターン及び直線のセグメント、及び元来良質のアンカとして行動する可能性は高いと理解されている角及び大部分の文字形が含まれるが、この限りではない。当然ながら、このようなテンプレートスコアリング関数の分解能レベルは限定的である。しかしながら、これは、画像アンカテンプレートを効率的に放棄する迅速な方法を提供する。品質の監視された経験的推定、品質の監視されない経験的推定及び/または品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、実質的に、第1のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別するための画像アンカテンプレートの決定に関連して先に述べた通りである。さらに、当然認識されるように、品質のこれらの推定は、画像アンカテンプレートの弁別力の測度を返す。結果的に、これらは概して、後に論じるテンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数によって使用される。テンプレートアンカリング品質の経験的片側推定を用いるテンプレートスコアリング関数は、少なくとも1つの画像アンカテンプレート及び陽性手本文書画像を入力として取り込む。これは次に、陽性手本文書画像のみのサンプルコレクションに対する画像アンカテンプレート応答に注目する。即ち、この測定基準は、反復性とアンカリングケイパビリティとを結合して、画像アンカテンプレート候補の等級付け、または除去を可能にする基礎となる単一の数値スコアにする。kを、データフィールドのロケーションをラベリングしている異なる手本文書画像を表す指標変数とする。但し、ukIkはk番目の文書画像例における既知のロケーションである。さらに、画像アンカテンプレートtに関して、xkは予測ロケーションを示すものとし、かつskは相当する信頼スコアであるものとする。xk,skがsの減少順最も信頼度の高い予測が最初にソートされるものと仮定すれば、テンプレートアンカリング品質の片側推定は、下記のように定義することができる。以上、幾つかのテンプレートスコアリング関数について記述したが、他のテンプレートスコア関数も等しく適することは理解されたい。例えば、先に挙げたテンプレートスコアリング関数上に構築される複合テンプレートスコアリング関数及び/または他のテンプレートスコアリング関数が使用されてもよい。さらに、先に説明したテンプレートスコアリング関数は単一の画像アンカテンプレートに関して定義されたが、テンプレートスコアリング関数が複合テンプレートに使用されてもよいことは理解されたい。画像アンカテンプレート候補の品質スコアが生成されるアクション1104と、画像アンカテンプレート候補にはこれらの品質スコアに従って等級が付けられアクション1106、最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの1つまたはそれ以上が選択されるアクション1108。いくつかの実施形態では、オペレータが、選択されるべき画像アンカテンプレートの数を手動で規定する。画像アンカテンプレート候補を選択するアクション1108と、いくつかの実施形態では、この時点で関数1100は完了する。このような実施形態では、選択された画像アンカテンプレートは、データ抽出のために見出された最良の画像アンカテンプレートである。しかしながら、他の実施形態では、方関数1100は続いていく場合がある。即ち、先に述べたように、画像アンカテンプレートが選択された後、後に述べる条件に従って、関数1100は、場合により、終了条件が満たされるまでアクション1102から1108までを反復してもよいアクション1112。これらの実施形態の下では、反復は、反復毎に変わってもよい。例えば、画像アンカテンプレート関数及び/またはテンプレートスコアリング関数は変わってもよい。終了条件に関連して、いくつかの実施形態では、終了条件は経過した実行時間であり、かつ/または予め規定された反復数で実行される。例えば、関数1100は5秒間実行された後に終了されてもよい。他の実施形態では、終了条件は、選択された画像アンカテンプレートが第1のクラスの全ての手本文書画像をカバーしているかどうかである。言い替えれば、選択された画像アンカテンプレートが第1のクラスの全ての手本文書画像におけるデータフィールドのロケーションを正しく決定できるかどうかである。後者の終了条件の下では、選択された画像アンカテンプレートによってカバーされていない第1のクラスの手本文書画像が存在すれば、これらの手本文書画像は次の反復において画像アンカテンプレートを生成するために使用されてもよい。例えば、カバーされていない手本は、粗グリッドサンプリング生成器への入力として用いられてもよい。さらに、もしくは代替として、カバーされていない手本から導出される画像アンカテンプレートは、シードコレクション生成器及び/または推移エクスプローラ生成器への入力として使用されてもよく、これにより、これらの画像アンカテンプレートはシード画像アンカテンプレートとして作用する。終了条件は上述の例示的なものに関わらず、他の終了条件も等しく適し、かつ終了条件が個々の終了条件の複合体であってもよいことは理解されたい。例えば、終了条件は、経過時間、及び選択された画像アンカテンプレートが第1のクラスの全ての手本文書画像におけるデータフィールドのロケーションを正しく決定できるかどうかの双方を用いてもよい。反復に関して、アクション1102から1108までは、実質的に先に述べたようにして反復される。しかしながら、これについての1つの顕著な例外は、新しい画像アンカテンプレート候補が先に選択された画像アンカテンプレートと共に等級付けされることである。言い替えれば、先の反復からの最良の画像アンカテンプレートは、現行の反復から新たに生成される画像アンカテンプレート候補と共に等級付けされる。さらに、先の反復からの最も高い等級の画像アンカテンプレート候補のうちの1つまたはそれ以上は、アクション1102において新しい画像アンカテンプレート候補を生成するための入力として使用されてもよい。関数1100の反復変形例が用いられるかどうかに関わらず、関数1100が完了すると、画像アンカテンプレートを文書にマッチングしかつデータフィールドのロケーションを決定することによって、画像アンカテンプレートを文書からのデータ抽出に容易に使用することができる。即ち、文書のデータフィールドからデータを抽出するために、画像アンカテンプレートは全て文書へ適用され、データフィールドのロケーション予測が全て酷似していればデータフィールドが発見され、かつデータが抽出される。データ抽出を超える他の用途には、文書の変更、新たな文書の生成、何らかの処理のトリガまたは単に文書の分類すらも含まれるが、この限りではない。関数1100を説明したこの時点では、いくつかの実施形態において、関数1100が複合画像アンカテンプレートと共に使用されてもよいことは理解されたい。さらに、オペレータ入力は、上述のどのアクションにおいて使用されてもよい。例えば、関数1100の反復変形例の実行に際して、オペレータは、各反復について、画像アンカテンプレート候補が生成される方法を制御するために入力を行ってもよい。また、画像アンカテンプレートを生成するための低分散領域の使用は、画像アンカテンプレート生成関数のパフォーマンスを向上させることも理解されたい。即ち、上記関数は、典型的には、データフィールドの局在に適する画像アンカテンプレートを生成するために多数の画像アンカテンプレート候補について考察しなければならない。しかしながら、画像アンカテンプレートの探索領域を単に低分散領域に限定することにより、画像アンカテンプレートの生成に要する時間量は短縮される。これを裏付ける理論的根拠は、低分散領域はあるクラスの文書画像間で変わらない領域に一致する傾向があり、よってこれらは元来優れたアンカポイントを与えるより高い尤度を有するものとして理解されることにある。図12を参照すると、図1の方法を用いる画像アンカテンプレートIAT生成器1200が示されている。適切には、コンピュータ1202または、記憶装置と、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理装置GPU、他等のデジタルプロセッサとを含む他のデジタル処理デバイスは、IAT生成器1200を具現する。他の実施形態では、IAT生成器1200は、デジタルプロセッサを含みかつデジタルデータ記憶装置を含む、またはデジタルデータ記憶装置へのアクセスを有するサーバによって具現され、このようなサーバは、インターネットまたはローカルエリアネットワークを介して、またはデジタルプロセッサ及びデジタルデータ記憶装置を含むパーソナルデータアシスタントPDA、等々によって適切にアクセスされている。コンピュータまたは他のデジタル処理デバイスは、適切には、IAT生成器1200を制御するために、ユーザ入力を受信するための図示されているキーボード1204等の1つまたは複数のユーザ入力デバイスを含むかこれらと動作可能式に接続され、かつさらに、IAT生成器1200の出力を基礎として生成された出力を表示するために、図示されているディスプレイ1206等の1つまたは複数のディスプレイデバイスを含むか、これらと動作可能式に接続される。他の実施形態では、IAT生成器1200を制御するための入力は、コンピュータ1202上でIAT生成器1200に先行して、またはIAT生成器1200と同時的に実行される別のプログラムから、またはネットワーク接続、等々から受信される。同様に、他の実施形態では、出力は、コンピュータ上でIAT生成器1200に続いて、またはIAT生成器1200と同時的に実行される別のプログラムへの入力として働いてもよく、またはネットワーク接続、等々を介して送信されてもよい。IAT生成器1200は、選択モジュール1208と、アラインメントモジュール1210と、分散モジュール1212と、画像アンカテンプレートモジュール1214とを含む。動作の間、選択モジュール1208はIAT生成器1200の外部ソースから文書画像の集合体を受信する。ソースは、例えばデータベース、別のプログラム、オペレータ、他であってもよい。選択モジュール1208は、次に、図1のアクション102に関連して述べたように文書画像の集合体から1つの文書画像を選択する。アラインメントモジュール1210は、次に、選択モジュール1208からこの選択及び文書画像の集合体を受信し、かつ図1のアクション104に関連して述べたように、文書画像の集合体を選択された文書画像へアラインする。分散モジュール1212は、アラインされた文書画像及び選択された文書画像を取り込み、図1のアクション106に従って選択された文書画像と他の文書画像との間の低分散領域を決定する。この時点で、画像アンカテンプレートモジュール1214は、図1のアクション108に従って、分散モジュール1212により決定された低分散領域から画像アンカテンプレートを生成する。アラインメントモジュール1210に関連して、アラインメントモジュール1210がグローバルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュール1210は、サブ領域選択モジュール不図示と、一致モジュール不図示と、分析モジュール不図示と、変換モジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図2のアクション202からアクション208までを相応して実行する。或いは、または追加的に、アラインメントモジュール1210がローカルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュールは、分割モジュール不図示と、探索モジュール不図示と、変位計算モジュール不図示と、並進モジュール不図示と、スティッチモジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図5のアクション502からアクション510までを相応して実行する。画像アンカテンプレートモジュール1212に関連して、いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール1212は、図9の画像アンカテンプレート生成関数900を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール1212は、生成器モジュール不図示と、テンプレートスコアリングモジュール不図示と、ランキングモジュール不図示と、選択モジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図9のアクション902からアクション908までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール1212はさらに終了モジュール不図示を含み、これは図9のアクション910を実行する。他の実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール1212は、図11の画像アンカテンプレート生成関数1100を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール1212は、生成器モジュール不図示と、テンプレートスコアリングモジュール不図示と、ランキングモジュール不図示と、選択モジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図11のアクション1102からアクション1108までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール1212はさらに境界モジュール不図示及び/または終了モジュール不図示を含み、これらは各々、図11のアクション1110及びアクション1112を実行する。図13を参照すると、図7の方法を用いる画像アンカテンプレートIAT生成器1300が示されている。適切には、コンピュータ1302または、記憶装置と、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理装置GPU、他等のデジタルプロセッサとを含む他のデジタル処理デバイスは、IAT生成器1300を具現する。他の実施形態では、IAT生成器1300は、デジタルプロセッサを含みかつデジタルデータ記憶装置を含む、またはデジタルデータ記憶装置へのアクセスを有するサーバによって具現され、このようなサーバは、インターネットまたはローカルエリアネットワークを介して、またはデジタルプロセッサ及びデジタルデータ記憶装置を含むパーソナルデータアシスタントPDA、等々によって適切にアクセスされている。コンピュータまたは他のデジタル処理デバイスは、適切には、IAT生成器1300を制御するために、ユーザ入力を受信するための図示されているキーボード1304等の1つまたは複数のユーザ入力デバイスを含むかこれらと動作可能式に接続され、かつさらに、IAT生成器1300の出力を基礎として生成された出力を表示するために、図示されているディスプレイ1306等の1つまたは複数のディスプレイデバイスを含むか、これらと動作可能式に接続される。他の実施形態では、IAT生成器1300を制御するための入力は、コンピュータ1302上でIAT生成器1300に先行して、またはIAT生成器1300と同時的に実行される別のプログラムから、またはネットワーク接続、等々から受信される。同様に、他の実施形態では、出力は、コンピュータ上でIAT生成器1300に続いて、またはIAT生成器1300と同時的に実行される別のプログラムへの入力として働いてもよく、またはネットワーク接続、等々を介して送信されてもよい。IAT生成器1300は、選択モジュール1308と、アラインメントモジュール1310と、クリーニングモジュール1312と、画像アンカテンプレートモジュール1314とを含む。動作の間、選択モジュール1308はIAT生成器1300の外部ソースから文書画像の集合体を受信する。ソースは、例えばデータベース、別のプログラム、オペレータ、他であってもよい。選択モジュール1308は、次に、図7のアクション702に関連して述べたように文書画像の集合体から1つの文書画像を選択する。アラインメントモジュール1310は、次に、選択モジュール1308からこの選択及び文書画像の集合体を受信し、かつ図7のアクション704に関連して述べたように、文書画像の集合体を選択された文書画像へアラインする。クリーニングモジュール1312は、次に、アラインされた文書画像及び選択された文書画像を取り込み、図7のアクション706に従ってクリーンな文書画像を生成する。この時点で、画像アンカテンプレートモジュール1314は、図7のアクション708に従って、クリーンモジュール1312により決定されたクリーンな文書画像から画像アンカテンプレートを生成する。アラインメントモジュール1310に関連して、アラインメントモジュール1310がグローバルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュール1310は、サブ領域選択モジュール不図示と、一致モジュール不図示と、分析モジュール不図示と、変換モジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図2のアクション202からアクション208までを相応して実行する。或いは、または追加的に、アラインメントモジュール1310がローカルアラインメントを実行するいくつかの実施形態では、アラインメントモジュールは、分割モジュール不図示と、探索モジュール不図示と、変位計算モジュール不図示と、並進モジュール不図示と、スティッチモジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図5のアクション502からアクション510までを相応して実行する。画像アンカテンプレートモジュール1312に関連して、いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール1312は、図9の画像アンカテンプレート生成関数900を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール1312は、生成器モジュール不図示と、テンプレートスコアリングモジュール不図示と、ランキングモジュール不図示と、選択モジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図9のアクション902からアクション908までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール1312はさらに終了モジュール不図示を含み、これは図9のアクション910を実行する。他の実施形態では、画像アンカテンプレートモジュール1312は、図11の画像アンカテンプレート生成関数1100を用いて画像アンカテンプレートを生成する。このような実施形態の下では、画像アンカテンプレートモジュール1312は、生成器モジュール不図示と、テンプレートスコアリングモジュール不図示と、ランキングモジュール不図示と、選択モジュール不図示とを含み、これらのモジュールは、図11のアクション1102からアクション1108までを相応して実行する。これらの実施形態のうちの幾つかの下では、画像アンカテンプレートモジュール1312はさらに境界モジュール不図示及び/または終了モジュール不図示を含み、これらは各々、図11のアクション1110及びアクション1112を実行する。図14を参照すると、IAT生成器を用いる文書分類システム1400が示されている。システム1400は、画像デバイス1402と、画像アンカテンプレート生成器1404と、文書分類器1406とを含む。画像デバイス1402は、書式等の文書を文書画像に変換し、かつカメラ、スキャナまたは他の類似デバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成器1404は、図12のIAT生成器1200または図13のIAT生成器1300である。文書分類器1406は、画像アンカテンプレートを用いて文書の文書画像を分類する。文書の分類は、画像アンカテンプレート生成器1404へ手本文書画像1408が供給された後に開始可能となる。画像アンカテンプレート生成器1404へは、少なくとも陽性手本文書画像が供給される。しかしながら、実装に依存して、画像アンカテンプレート生成器1404へは陰性手本文書画像も供給されてもよい。いくつかの実施形態では、システム1400のオペレータは手本文書画像1408を手動で分類する。この後、画像アンカテンプレート生成器1404は手本文書画像1408を取り込み、画像アンカテンプレート1410を生成する。画像アンカテンプレート1410が生成された後、システム1400は文書の分類を開始する。即ち、スキャンデバイス1402は1つまたは複数の文書1412を受信し、これらを文書画像1414に変換する。いくつかの実施形態では、文書1412は印刷デバイスの給紙トレイへ装填され、コンベヤ経路を介して画像デバイス1402を通過される。次に、文書画像1414は文書分類器1406へ送られ、文書分類器1406は画像アンカテンプレート生成器1404からの画像アンカテンプレート1410を用いて文書画像1414を分類する。文書画像1414は文書分類器1406へ文書1412の変換と同時的に、または全文書1412の変換後に送られてもよい。いくつかの実施形態では、文書分類器1406は画像アンカテンプレート1410を2値または多カテゴリ文書分類器関数への入力として使用する。文書分類器1406が文書1412を分類すると、文書1412及び/または文書画像1414が必要に応じて処理される。例えば、文書1412は、その分類を基礎として、コンベヤ経路を介して目的地へルーティングされてもよい。さらに、もしくは代替として、文書画像1414は、その分類に従ってデータベースに格納されてもよく、かつ/またはファイルシステム内に格納されてもよい。図15を参照すると、データ抽出システム1500の使用法が示されている。システム1500は、画像デバイス1502と、画像アンカテンプレート生成器1504と、データ抽出器1506とを含む。画像デバイス1502は、書式等の文書をターゲット画像に変換し、かつカメラ、スキャナまたは他の類似デバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、画像アンカテンプレート生成器1504は、図12のIAT生成器1200または図13のIAT生成器1300である。データ抽出器1506は、画像アンカテンプレートを用いて文書のターゲット画像からデータを抽出する。文書の分類は、画像アンカテンプレート生成器1504へ手本文書画像1508が供給された後に開始可能となる。ラベリングされたデータフィールドを有する画像アンカテンプレート生成器1504へは、少なくとも陽性手本文書画像が供給される。しかしながら、使用される画像アンカテンプレートスコアリング関数に依存して、画像アンカテンプレート生成器へは陰性手本文書画像も供給されてもよい。いくつかの実施形態では、システム1500のオペレータは手本文書画像内のデータフィールドを手動で識別する。この後、画像アンカテンプレート生成器1504は手本文書画像1508を取り込み、画像アンカテンプレート1510を生成する。画像アンカテンプレート1510が生成された後、システム1500は文書からのデータ抽出を開始する。即ち、スキャンデバイス1502は1つまたは複数の文書1512を受信し、これらを文書画像1514に変換する。いくつかの実施形態では、文書1512は印刷デバイスの給紙トレイへ装填され、コンベヤ経路を介して画像デバイス1502を通過される。次に、文書画像1514はデータ抽出器1506へ送られ、データ抽出器1506は画像アンカテンプレート生成器1504からの画像アンカテンプレート1510を用いて文書画像1514内のデータフィールドを位置決めしかつ対応するデータを抽出する。文書画像1514はデータ抽出器1506へ文書1512の変換と同時的に、または全文書1512の変換後に送られてもよい。データ抽出器1506が文書1512からのデータ抽出を試行すると、文書1512及び/または文書画像1514が必要に応じて処理される。例えば、文書1512は、データが抽出されたかどうかを基礎として、コンベヤ経路を介して目的地へルーティングされてもよい。さらに、もしくは代替として、文書画像1514は、データが抽出されたかどうかに従ってデータベースに格納されてもよく、及び/またはファイルシステム内に格納されてもよい。文書画像1514及び文書1512を超えて、抽出されたデータは、SQLデータベース、リレーショナルデータベース、他等のデータベースに格納されてもよい。これまでに行った論考に鑑みれば、実施形態によっては、本発明の例示的な方法、これらの例示的方法を用いるIAT生成器、等々は、画像アンカテンプレートの決定を実装するために例えば、デジタルプロセッサによって実行可能な命令を格納する記憶媒体によって具現される。記憶媒体としては、例えば、磁気ディスクまたは他の磁気記憶媒体、光ディスクまたは他の光記憶媒体、ランダムアクセスメモリRAM、読取り専用メモリROMまたは他の電子メモリデバイスまたはチップまたは動作可能式に相互接続されたチップセット、格納されている命令をインターネットまたはローカルエリアネットワークを介してそこから検索できるインターネットサーバ、等々が含まれてもよい。"