"第1のクラスの文書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方法であって、a1つまたは複数のシード画像アンカテンプレート及び/または前記第1のクラスの1つまたは複数の手本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、bコンピュータプロセッサ及び前記第1のクラスの前記1つまたは複数の手本内のデータフィールドの既知のロケーションを用いて、前記1つまたは複数の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と、c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、d最も高い等級の前記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を含む方法。前記第1のクラスの前記1つまたは複数の手本のページ境界に対する前記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をさらに含む、請求項1に記載の方法。第1のクラスの文書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システムであって、前記第1のクラスの1つまたは複数の手本のうちの少なくとも1つから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生成器モジュールと、コンピュータプロセッサ及び前記第1のクラスの前記1つまたは複数の手本内のデータフィールドの既知のロケーションを用いて、前記1つまたは複数の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スコアリングモジュールと、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ランキングモジュールと、最も高い等級の前記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選択モジュールとを備えるシステム。前記生成器モジュールは、グリッドサンプリング発生器、摂動生成器及び推移エクスプローラ生成器のうちの少なくとも1つを用いる、請求項3に記載のシステム。本出願の一態様によれば、第1のクラスの文書のデータフィールドからデータを抽出する1つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成するための方法が提供される。本出願の別の態様によれば、第1のクラスの文書と他のクラスの文書とを弁別する1つまたは複数の画像アンカテンプレートを生成するためのシステムが提供される。本出願の別の態様によれば、第1のクラスの文書に属する文書のデータフィールドからデータを抽出するための方法が提供される。後に詳しく論じるシステム及び方法は、第1のクラスの文書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の自動生成に関する。しかしながら、これらのシステム及び方法を詳しく論じる前に、表記法及び幾つかの基本的な構成ブロックについて論じることが有益である。画像アンカテンプレートtは、画像t.imと、関心領域t.roiとを含む。テンプレートの画像t.imはテンプレートソースTのサブ画像Taである。t.im=Ta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、関心領域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。所定の実施形態では、関心領域t.roi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、関心領域t.roiは、ターゲット画像Iの境界に対して指定される。関心領域をターゲット画像の境界に対して指定するために、次の方程式を用いて関心領域のロケーションを指定することができる。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。α及びβは共にゼロから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1A及び図1Bを参照すると、テンプレートソース100が示されている。テンプレートソース100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102を含んでいる。画像アンカテンプレートは、関心領域104と画像106とで構成される。テンプレートアンカリング関数At,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。有効変換はテンプレート関心領域t.roiに限定され、かつテンプレート画像t.imの平行移動、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。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、テンプレートアンカリング関数は概して、一致スコアAt,I.score及び一致ロケーションAt,I.xを含む一致結果を返す。所定の実施形態では、テンプレートアンカリ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画像に対応する有効変換も返してもよい。一致スコアAt,I.scoreは[0,1]の範囲内のスコアである。但し、ゼロは一致なし、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、テンプレートアンカリング関数At,I.score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。テンプレートアンカリ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、所定の実施形態では、テンプレートアンカリング関数は、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アンカリング関数が特に興味深いが、これは、このテンプレートアンカリング関数が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画像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2つのフォアグラウンドの点間の最大距離として定義される。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アンカリング関数と同様に、複合テンプレートアンカリング関数AC,Iも予測局在及び[0,1]の範囲内のスコアを返す。但し、このスコアはマッチングの優良度を表す。しかしながら、先に述べたテンプレートアンカリ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、及び画像アンカテンプレートの各々のロケーション予測について考慮する。典型的な複合テンプレートアンカリング関数は、個々のテンプレートアンカリング関数に渡る関数を画定することによって得られる。所定の実施形態では、複合テンプレートマッチング関数は、一致スコアと、最も高いスコアの画像アンカテンプレートの一致ロケーションとを返す。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と、個々の一致スコアで重み付け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とを返す。図2を参照すると、第1のクラスの文書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方法200が示されている。方法200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202と、品質スコアを決定することアクション204と、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206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208を含む。所定の実施形態では、方法200はさらに、1つまたは複数の手本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決定することアクション210と、及び/または終了条件が満たされるまでアクション202から208までを反復することアクション212を含む。本方法は、任意選択として、第1のクラスの1つまたは複数の手本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、最小二乗分析を用いて決定することアクション210によって開始されてもよい。手本画像は、方法200をトレーニングするために使用される、あるクラス例えば、第1のクラスからの文書例の画像である。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。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番目の手本の既知のページ幅及び高さに相当する。最小二乗回帰を用いて変数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の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。所定の実施形態では、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画定されたピクセル数だけ広がる領域である。さらに、所定の実施形態では、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なる。これまでに述べたことを基礎とすれば、手本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、上記手本と同じクラスに属する他の文書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、本明細書における生成された画像アンカテンプレートに関して関心領域を限定するために使用されることが可能である。所定の実施形態では、関心領域の幅及び高さは、各々x及びy誤差の先に論じ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210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202。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、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。所定の実施形態では、入力画像は、第1のクラスの手本文書画像及びアクション210からの画像候補の少なくとも一方である。所定の実施形態では、アクション210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。所定の実施形態では、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、及び/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、平行移動、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210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。粗グリッドサンプリング生成器は入力画像を取り込み、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。所定の実施形態では、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。図3aを参照すると、粗グリッドサンプリング生成器302を用いる画像アンカテンプレート候補の生成が示されている。図から分かるように、粗グリッドサンプリング生成器302は入力として画像304を受信し、画像アンカテンプレート候補306を出力する。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、平行移動、回転、アフィン変換、他が含まれる。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僅かな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。所定の実施形態では、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関心領域の変動を探ってもよい。図3bを参照すると、シードコレクション生成器308を用いる画像アンカテンプレート候補の生成が示されている。図から分かるように、シードコレクション生成器308は入力として画像アンカテンプレート310を受信し、画像アンカテンプレート候補312を出力する。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を取り込んで画像アンカテンプレートを手本にマッチングさせる。この場合、手本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。所定の実施形態では、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、所定の実施形態では、推移エクスプローラ生成器は、手本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。図3cを参照すると、推移エクスプローラ生成器314を用いる画像アンカテンプレート候補の生成が示されている。図から分かるように、推移エクスプローラ生成器314は入力として画像アンカテンプレート316及び手本318を受信する。この入力を受信した後、推移エクスプローラ生成器は画像アンカテンプレート候補320を出力する。列挙された画像アンカテンプレート生成器に関わらず、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、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。図2を再度参照すると、画像アンカテンプレート候補がどのようにして生成されるかアクション202に関わらず、品質スコアは、テンプレートスコアリング関数を用いて画像アンカテンプレート候補毎に決定されるアクション204。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。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、第1のクラスの1つまたは複数の手本即ち、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。方法200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。所定の実施形態では、テンプレートスコアリング関数はさらに、他のクラスの手本即ち、陰性手本を入力として取り込んでもよい。手本は、本方法が、局在化に関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。手本を入力として用いることにより、品質スコアは、固有の画像アンカテンプレート特性及び/また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を使用して決定されてもよいが、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、例えば、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んでもよい。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、所定の実施形態では、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、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が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ない。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い、または白いパッチ、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。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、陽性の手本画像及び陰性手本を入力として取り込む。これは次に、手本に対する画像アンカテンプレート応答に注目し、画像アンカテンプレートの弁別可能性に相当する数値スコアを返す。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の変更に伴う誤警報率即ち、偽陽性率に対するヒット率即ち、真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が手本を正しく分類する率である。陽性及び陰性手本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4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4の斜線領域であり、margint,mは陽性手本の最小一致スコアと陰性手本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、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。品質の監視された経験的推定と同様に、このテンプレートスコアリング関数は、画像アンカテンプレートの弁別可能性に相当する数値スコアを返す。この品質推定は、複数のターゲットカテゴリが存在し、かつ手本コレクションのカテゴリラベルは既知であるが、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、陽性手本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し、画像アンカテンプレートの一貫性に相当する数値スコアを返す。これは、陽性手本及び陰性手本の双方を考慮する品質の監視された経験的推定及び監視されない経験的推定とは対照的である。片側計量のある定義は、下記の通りである。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、所定の実施形態では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、陽性手本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。これは、一貫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。しかしながら、これが弁別可能性を考慮しないことは認識されるべきである。下付き文字kを、第1のクラスの文書から抽出されるべきロケーションの異なる陽性例を表す指標変数とする。但し、ukIkはk番目の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。一般性を失うことなく、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リング関数も等しく適することは認識されるべきである。例えば、複合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、先に論じ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は複合テンプレートに使用されてもよい。画像アンカスコア候補の品質スコアが生成されるとアクション204、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206、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208。オペレータは、画像アンカテンプレート候補の数を手動で設定してもよい。所定の実施形態では、この時点で方法200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、方法200は続く場合がある。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、方法200は、終了条件が満たされるまでアクション202から208までを任意選択として反復してもよいアクション212。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、所定の実施形態では、終了条件は経過した実行時間であり、及び/または予め画定された反復数で実行される。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のクラスの全手本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のクラスの手本が存在すれば、これらの手本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。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。上述の例示的な終了条件に関わらず、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認識されるべきである。反復に関して、アクション202から208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。さらに、先に示唆したように、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202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。例示として、本方法の反復例を次に示す。粗グリッドサンプリング生成器を用いて、第1のカテゴリの手本から画像アンカテンプレート候補の初期集合が生成される。次に、これらの画像アンカテンプレート候補の品質スコアが決定され、かつ画像アンカテンプレート候補に等級が付けられる。この等級付けから、上位200個の画像アンカテンプレートが選択される。終了条件が満たされていない例えば、経過時間が経過していないものとすれば、選択された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によって追加の画像アンカテンプレートを生成するために使用される。次に、これらの新たに生成された画像アンカテンプレートには品質スコアが生成され、かつ新たに生成された画像アンカテンプレートは先に選択された画像アンカテンプレートと共に等級を付けられる。この等級付けから、上位200個の画像アンカテンプレートが選択される。終了条件が満たされているものとすれば、これらの上位200個の画像アンカテンプレートは本方法の最終結果を表す。上述の方法200のパフォーマンスを向上させるために、幾つかのオプションが利用可能である。例としては、グリッドサンプリング発生器の粗さを調整すること、2倍でサブサンプリングされた画像に取り組むこと、陰性手本に照らして検査される最大数の画像アンカテンプレートをキャッピングすること、画像アンカテンプレートの探索領域を縮小すること、検査される手本陽性及び/または陰性の数を減らすこと、マッチング関数例えば、ハウスドルフマッチングの変数を変えること、が含まれる。画像アンカテンプレートの探索領域の縮小に関連して、少なくとも2つの方法論は、固有のテンプレート特性を基礎とする方法及びヒストグラムベースの方法を含む。元来、第1のクラスの手本から、有益な画像アンカテンプレートを産出する可能性があるのは手本の所定のエリアのみであることは明らかであると思われる。従って、画像アンカテンプレートの探索は、例えば画像アンカテンプレートの探索を手本の上半分及び/または下半分に限定することによって限定されることが可能である。さらに、もしくは代替として、画像アンカテンプレートの探索領域を限定するためのより高度な方法は、ヒストグラムベースのアプローチを使用することである。ヒストグラムベースのアプローチによれば、1つのターゲット画像上で最初の数百個のテンプレート一致を調べた後は、他のテンプレート一致が発見される変位の可能性を推測するに足る手掛かりが存在している。例えば、陽性手本画像に一致させる数千個もの画像アンカテンプレートが存在するものとする。まず、変位の可能性のある大スペースで画像アンカテンプレートの一致を探索し、かつ一致が発見されている変位に渡ってヒストグラムを連続してポピュレートすれば、幾つか例えば、100個の一致の後に、それまでの一致の95以上を含む最小の外接矩形を識別することができる。次に、残りのテンプレートは、相対変位のこのより密な矩形内でのみマッチングされることが可能である。どの最適化が使用されるかに関わらず、方法200が完了すると、画像アンカテンプレートを文書に一致させてデータフィールドのロケーションを決定することにより文書からデータを抽出するために、画像アンカテンプレートを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に適用され、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、データフィールドは発見され、データが抽出される。データ抽出以外の使用法には、文書の変更、新しい文書の生成、何らかの処理のトリガまたはごく単純に文書の分類が含まれるが、この限りではない。これまでの記述に鑑みれば、方法200が個々の画像アンカテンプレートの代わりに複合画像アンカテンプレートを使用してもよいことは認識されるべきである。さらに、オペレータによる入力は、これまでに述べたどのアクションにおいても、その行動を制御するために受信されてもよい。図5を参照すると、図2の方法の特有の実施形態による画像アンカテンプレートの生成が示されている。まず、ラベリングされたデータフィールドを有する手本502を使用して、ページ境界に対するデータフィールドのロケーションが推定または近似される504図2のアクション210参照。図2の方法のオペレータは、手本502のデータフィールドに手動でラベリングしてもよい。この後、推定されたデータフィールドのロケーションに近接する手本502の部分を使用して、画像候補506が生成される。画像候補506は、推定されたロケーションの近傍508内の手本のサブ領域を指す。これらの画像候補506及び推定されたデータフィールドロケーションから、画像アンカテンプレート候補510が生成される。即ち、画像候補506のサブ領域が作り出され、かつ画像アンカテンプレート候補510のテンプレート画像を生成するために使用される。さらに、データフィールドの推定されたロケーションを用いて画像アンカテンプレート510の関心領域が生成される512。例えば、関心領域の幅及び高さは、各々x及びy誤差の最小二乗回帰からの標準偏差の定倍数に設定される。所定の実施形態では、粗グリッドサンプリング生成器が使用される。画像アンカテンプレート候補が生成されると、手本502を要する品質の経験的片側推定を用いて画像アンカテンプレート候補に等級が付けられる514。この後、予め画定された数の最も高い等級の画像アンカテンプレートが選択され516、推移エクスプローラ生成器を用いて拡張される518。画像アンカテンプレートのこの拡張された集合は、選択された画像アンカテンプレート及び推移エクスプローラ生成器によって生成された画像アンカテンプレートを含む。次に、画像アンカテンプレートのこの拡張された集合には品質の経験的片側推定を用いて等級が付けられ520、予め画定された数の最も高い等級の画像アンカテンプレートが選択される522。この場合、これらの画像アンカテンプレートは、生成された最良の画像アンカテンプレート524に相当する。当然認識されるように、図5は、図2の方法200の反復変形例として特徴づけられることが可能である。即ち、先に述べた拡張は、先の反復から選択された画像アンカテンプレートを用いる画像アンカテンプレートの生成として特徴づけられることが可能であり、よって、選択された画像アンカテンプレートは推移エクスプローラ生成器のシードとして作用する。図6を参照すると、図2の方法200が図示されている。即ち、図6aは、ボックス606でラベリングされたデータフィールド604を有する手本602を示している。先に述べたように、これは、方法200のオペレータによって実行される場合が多い。図6bは、図2の方法200に従って生成された2つの画像アンカテンプレート608を示している。但し、画像アンカテンプレート608は、データ抽出用の2文書610にマッチングされている。図から分かるように、各画像アンカテンプレート608は関心領域612と、テンプレート画像614とを含む。さらに、各画像アンカテンプレート608は、始点としてデータフィールド602の左上の角を丸印616において予測する。図示されていないが、他の実施形態では、画像アンカテンプレートは、データフィールドの異なる角を考慮するように準備されることも可能である。図7を参照すると、図2の方法を用いる画像アンカテンプレートIAT生成器700が示されている。コンピュータ702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700を適切に具現する。他の実施形態では、IAT生成器700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700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704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700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706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700を制御するための入力は、コンピュータ702上でIAT生成器700に先行して、またはIAT生成器700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700に続いて、またはIAT生成器700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700は、生成器モジュール708と、テンプレートスコアリングモジュール710と、ランキングモジュール712と、選択モジュール714とを含む。システムがページ境界に対するロケーションの記述をサポートする所定の実施形態では、システムはさらに境界モジュール716を含む。システムが図2の方法の反復変形例をサポートする他の実施形態では、システムはさらに終了モジュール718を含む。先に述べたように、IAT生成器700は境界モジュール716を含み、よって、IAT生成器700はページ境界に対するロケーションの記述をサポートする。このような実施形態では、境界モジュール716は、ラベリングされたデータフィールドを有する手本を外部ソースから受信し、手本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決定する。先に述べたように、これは最小二乗分析を用いて達成される。外部ソースは、例えばIAT生成器700のオペレータであってもよく、この場合、オペレータには、手本のデータフィールドのロケーションを識別できるようにするユーザインタフェースがディスプレイ706上に提示される。この近似ロケーションは次に、画像アンカテンプレートの生成を近似ロケーションに近接する手本領域に限定し及び/または画像アンカテンプレート候補に関する関心領域を近似ロケーションに近接する領域に限定するために使用される。生成器モジュール716は、好適には、図2のアクション210に関して述べたようにデータフィールドの近似ロケーションを決定する。生成器モジュール708は、画像または画像アンカテンプレートを入力として受信し、これから画像アンカテンプレート候補を生成する。所定の実施形態では、生成器モジュール708は、入力をIAT生成器700より外部のソースから受信する。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。このような実施形態の下では、生成器モジュール708は、概して第1のクラスの1つまたは複数の手本を受信し、これらは粗グリッドサンプリング生成器によって画像アンカテンプレートを生成するために使用される。他の実施形態では、生成器モジュール708は入力を終了モジュール716から受信する。このような実施形態の下では、生成器モジュール708は、概して1つまたは複数の画像アンカテンプレートを受信し、これら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によって使用される。他の実施形態では、生成器モジュール708は手本の一部を境界モジュール716から受信する。但し、これらの部分は、近似ロケーションの近傍内における手本の一部である。このような実施形態では、生成器モジュール708はさらに、画像アンカテンプレートに関する関心領域を限定するためにデータフィールドの近似ロケーションを使用してもよい。生成器モジュール708は、好適には、図2のアクション202に関して述べたように画像アンカテンプレート候補を生成する。テンプレートスコアリングモジュール710は、生成器モジュール708から画像アンカテンプレート候補を受信し、これらの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。所定の実施形態では、テンプレートスコアリングモジュール710はさらに、IAT生成器700より外部のソース及び/または生成器モジュール708から、第1のクラスの手本及び/または他のクラスの手本を受信する。実施形態によっては、テンプレートスコアリングモジュール710によって受信される陽性手本はラベリングされたデータフィールドを有する。生成器モジュール708と同様に、テンプレートスコアリングモジュールは、好適には、図2のアクション204に関して述べたように品質スコアを生成する。次に、ランキングモジュール712は画像アンカテンプレート候補及び対応する品質スコアを受信し、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。所定の実施形態において、ランキングモジュール712は先の反復からの画像アンカテンプレートも受信し、これらの画像アンカテンプレートをテンプレートスコアリングモジュール710から受信される画像アンカテンプレートと共に等級付けする。選択モジュール714は、等級を付けられたこれらの画像アンカテンプレート候補を用いて、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。好適には、ランキングモジュール712及び選択モジュール714は、図2のアクション206及びアクション208に関して述べたように行動する。実施形態によっては、IAT生成器700は終了モジュール718をさらに含み、これにより、IAT生成器700は反復的に行動し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では、終了モジュール718は終了条件が満たされているかどうかを決定する。終了条件が満たされていなければ、終了モジュール718は生成器モジュール708と調和して画像アンカテンプレートの新しい集合を生成し、次にこれらはテンプレートスコアリングモジュール710によってスコアを与えられ、かつ先に選択された画像アンカテンプレートと共にランキングモジュール712によって等級を付けられる。次に、画像アンカテンプレートの新しい集合が選択モジュール714によって選択され、かつ終了モジュール718は終了するかどうかを再度決定する。終了モジュール718は、好適には、図2のアクション210及び212に関して述べたように行動する。終了条件が満たされているか、IAT生成器700に終了モジュール718が存在しなければ、選択モジュール714からの選択された画像アンカテンプレートは次に表示用に出力され、プリントされ及び/またはデータ抽出等の追加的な意志決定機構に実装される。データ抽出に関連して、画像アンカテンプレートは、文書内のデータフィールドを局在化するために使用されてもよく、これにより、内部データの抽出が可能にされる。図8を参照すると、データ抽出システム800の使用法が示されている。システム800は、画像デバイス802と、画像アンカテンプレート生成器804と、データ抽出器806とを含む。画像デバイス802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。画像アンカテンプレート生成器804は、別段の記述のない限り、図7に記述されている通りである。データ抽出器806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。データ抽出は、画像アンカテンプレート生成器804へ手本808が供給された後に開始可能となる。少なくとも、陽性手本は、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804へ供給される。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が供給されてもよい。所定の実施形態では、システム800のオペレータは手本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804は手本808を取り込み、図7に関して論じたように画像アンカテンプレート810を生成する。画像アンカテンプレート810が生成された後、システム800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802は1つまたは複数の文書812を受信し、これらをターゲット画像814に変換する。所定の実施形態では、文書812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802を通過される。次に、ターゲット画像814はデータ抽出器806へ送られ、データ抽出器806は画像アンカテンプレート生成器804からの画像アンカテンプレート810を用いてターゲット画像814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。ターゲット画像814はデータ抽出器806へ文書812の変換と同時的に、または全文書812の変換後に送られてもよい。データ抽出器806が文書812からのデータ抽出を試行すると、文書812及び/またはターゲット画像814は必要に応じて処理される。例えば、文書812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、ターゲット画像812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。ターゲット画像814及び文書812以外にも、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、本方法を用いる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。さらに、様々な上述の、及び他の特徴及び機能またはその代替物が、望ましくは他の多くの異なるシステムまたはアプリケーションに組み合わされてもよいことは認識されるであろう。また、同じく添付の請求の範囲に包含されることが意図される、現時点では不測である、または予期されていないその様々な代替物、修正、変形または改良が当業者によって続いて行われ得ることも認識されるべきである。"