JPH09134372A - 文書検索方法及び装置 - Google Patents

文書検索方法及び装置

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JPH09134372A
JPH09134372A JP8219939A JP21993996A JPH09134372A JP H09134372 A JPH09134372 A JP H09134372A JP 8219939 A JP8219939 A JP 8219939A JP 21993996 A JP21993996 A JP 21993996A JP H09134372 A JPH09134372 A JP H09134372A
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Piaasu Maaku
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Jiee Haru Jiyonasan
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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 高速例示検索を行う改善された文書管理シス
テムで、文書の記述子を比較し目的文書に全体または部
分的に一致する文書を検索する。 【解決手段】 １つのイメージ内の隣接画素を調べるこ
とにより１個の囲みボックスが発見される。１個の囲み
ボックスと関連する特殊ラベルは、その囲みボックスか
ら測定した距離値により異なる。一つのシステムにおい
て、その距離値は、１つの囲みボックスと隣接囲みボッ
クス間のスペースであり、前記ラベルはワード長パター
ンを近似的に反映している。ワード長が存在しない他の
システムにおいては、距離値は画素濃度であり、ラベル
は濃厚文字パターン及び希薄文字パターンを近似的に反
映している。この文書管理システムまたはこの文書管理
システムの照合部分のみを複写機の一部とすることがで
きる。この複写機はサンプル頁が入力されると、一致文
書を検索して印刷する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子文書管理の分
野に関し、より詳細には、目的文書をその文書の内容例
を用いて検索する文書管理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】ジョナサン・ハル他の米国出願特許“マ
ルチアクセス冗長ハッシングによる画像のマッチングと
検索”（1994年4月1日に出願し、現在審査中の出願番号
08/222,281）（以後、ハルと簡略して参照する）は、目
的文書中のサンプルページを入力とする文書管理システ
ムから、その目的文書を検索する新しい方法を開示して
いる。そのシステムにおいて、各保存文書から記述子を
抽出し、記述子データベースに保存している。目的文書
を検索するために必要とされるのは、サンプルページ１
頁または１頁の一部のみである。
【０００３】そのサンプルページが前記文書管理システ
ムに提示されると、該サンプルページから記述子が抽出
され、前記記述子データベース中の記述子と一致照合さ
れる。記述子は各々の保存文書とサンプルページから多
数抽出されるので冗長である。ハルの説明によれば、多
数の記述子が目的文書とサンプルページ間で一致し得る
が、しかし、エラーは探索にとって致命的なもではな
い。そのシステムにおいて、文書は記述子の一致に基づ
く得票を蓄積し、最も高い得票数の文書を目的文書とし
て戻す。ハルにより開示された記述子の中、図形記述子
はページ中の図形の主特徴をテキスト記述子は文字パタ
ーンまたはワード長の記述に当てられる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ハルの
文書管理システムは、ページ画像用記述子を形成するた
めに、文書またはサンプルページのディジタル化画像よ
り文字を認識する光学的文字認識システムを用いてお
り、高価な計算操作を要するので、テキストより記述子
を発生させるより効率的な方法が要求される。
【０００５】本発明は、高速例示検索を行う改善文書管
理システムを提供する。その１つの実施例においては、
複数文書のページを走査し文書管理システムの記憶装置
に保管し、サンプルページを検索プロセスの一部として
走査して、ほとんど計算することなく前記ページから抽
出可能な記述子によって記述する。特殊な実施例におい
ては、各々の結合成分の周囲を囲むボックスを形成し、
ボックス間の間隔を測定する。ボックス間の間隔のヒス
トグラムを検出し、閾値を決定する。その閾値より小さ
い間隔は、文字間の間隔と見なし、閾値より大きい間隔
はワード間の間隔と見なす。それらの間隔パターンを記
述子に翻訳する。他の実施例の場合、例えば、日本語の
テキストまたは異なる濃度のアルファベットの２文字を
用いる他のテキストの場合、文字間のスペースはあまり
なく、ボックス間のスペースの代わりに、囲みボックス
の画素濃度のヒストグラムを用いる。文字の裂目をアド
レスするために、オーバラップする囲みボックスを１つ
の囲みボックスに結合する。必要に応じ言語検出前置プ
ロセッサを使用し、文書の言語を検出することができ、
しかるべき記述子の抽出に適用できる。文字スペースが
文書の場合、文字間のスペースを用いて囲みボックスを
さらに定義することができる。
【０００６】前記文書管理システムまたは前記文書管理
システムの照合部を、複写機に結合することも可能であ
る。かような実施例の場合、ユーザはサンプルページを
複写機に入力すると、複写機が目的文書を検索して印刷
する。
【０００７】他の実施例においては、音声とテキストの
文書を、参照文書と大文書として交代使用する。音声文
書記述子は、１ワード当りの音素パターンまたは１ワー
ド当たりの文字パターンの何れかを用いることができ
る。前者の場合、音韻識別子を使用し、その音韻識別子
はワード間の無声間隔を識別できる。後者の場合、音声
認識装置を用いて音声をテキストに変換し、そのテキス
トに基づき記述子を発生させる。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、照合
一致文書を保存した文書データベースを含む文書検索シ
ステムにおいて、前記照合一致文書が目的文書であるか
あるいは前記目的文書と共通する複数の要素を有する文
書であり、前記目的文書を用いて前記照合一致文書を特
定する方法において、該方法が前記文書検索システムに
前記目的文書のイメージを入力するステップと、前記目
的文書イメージ中の文字の境界を検出するステップと、
前記文字境界の１サンプルについて文字間の間隔を測定
し、文字間隔の分布を知るステップと、前記文字間隔の
分布における閾（しきい）値で、ワード間スペースとワ
ード内スペースと関連する文字間間隔値の少なくとも近
似区分である閾値を決定するステップと、文字間の間隔
を前記閾値に基づくワード間またはワード内間隔として
ラベリングするステップと、前記ワード間及びワード内
ラベルのパターンに基づき、前記目的文書の記述子を作
成するステップと、前記目的文書のために作成した前記
記述子を使用し、前記文書データベース内の複数文書用
記述子のインデックスを探索するステップと、前記文書
データベース内の少なくとも１つの文書を、その少なく
とも１つの文書が前記目的文書と共通の記述子を非一致
文書より多く有している場合に、一致文書として確認す
るステップとよりなる目的文書を用いて一致文書を特定
することを特徴としたものである。
【０００９】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、前記サンプルが全ての文字間スペースよりなること
を特徴としたものである。
【００１０】請求項３の発明は、請求項１の発明におい
て、文字の境界と文字間のスペースが測定誤差を含んで
いることを特徴としたものである。
【００１１】請求項４の発明は、請求項１の発明におい
て、前記閾値を決定する前記ステップが、文字間のスペ
ース値のヒストグラムを形成し、前記ヒストグラムにお
いて、最も頻度の高い文字間スペースに関連する最高ピ
ークを確定し、前記ヒストグラムにおいて、最も頻度の
高い文字間スペースに関連する最低ピークを確定し、前
記最高ピークと前記最低ピーク間の最小ヒストグラム値
を確定し、前記最小ヒストグラム値を閾値として確定す
ることによりなることを特徴としたものである。
【００１２】請求項５の発明は、目的文書を入力し、一
致文書を文書データベースから検索する文書検索装置に
おいて、前記目的文書のイメージ内容に基づき、前記目
的文書内の文字の境界を検出する文字検出手段と、前記
文字検出手段と結合し、前記文字境界の少なくとも１つ
のはっきりとした特徴に基づき、前記文字境界をクラス
別に判別する判別手段と、前記文字検出手段と結合し、
文字境界の等級表示を受信し、該等級表示パターンに基
づき目標文書用記述子を生成する記述子発生手段と、前
記記述子発生手段に前記目的文書の前記記述子を受信す
るために結合し、前記目的文書と共通の記述子を有する
一致文書の可能性のある文書のデータベースを探索する
探索手段と、前記探索手段に結合して一致の可能性のあ
る１セットの文書を受信し、少なくとも１つの一致文書
を一致の可能性のある前記文書の中から選定する評価手
段と、前記評価手段と結合している前記目的文書が入力
され、検索要求の結果として少なくとも１つの一致文書
またはその表示を出力する出力手段を具備したことを特
徴としたものである。
【００１３】請求項６の発明は、請求項５の発明におい
て、前記のはっきりとした特徴が文字境界間のスペース
であることを特徴としたものである。
【００１４】請求項７の発明は、請求項５の発明におい
て、前記のはっきりとした特徴が各文字境界内の画素濃
度であることを特徴としたものである。
【００１５】請求項８の発明は、請求項５の発明におい
て、前記目的文書の前記文字が日本語文字であることを
特徴としたものである。
【００１６】請求項９の発明は、請求項５の発明におい
て、前記判別手段が文字の境界を２つの等級のいずれか
に判別することを特徴としたものである。
【００１７】請求項１０の発明は、請求項９の発明にお
いて、前記２つの等級がある閾値より小さいスペースを
持つ文字境界域と該閾値より大きいスペースを持つ文字
境界域であることを特徴としたものである。
【００１８】請求項１１の発明は、請求項９の発明にお
いて、前記２つの等級がある閾値より低い画素濃度を持
つ文字境界域と該閾値より高い画素濃度を持つ文字境界
域であることを特徴としたものである。
【００１９】請求項１２の発明は、請求項５の発明にお
いて、前記目的文書を紙文書として入力することを特徴
としたものである。
【００２０】請求項１３の発明は、請求項５の発明にお
いて、前記目的文書を前記目的文書の電子画像として入
力することを特徴としたものである。
【００２１】請求項１４の発明は、照合文書を保存した
文書データベースを含む文書検索システムにおいて、前
記照合文書が目的文書であるかあるいは前記目的文書と
共通する複数の要素を有する文書であり、前記目的文書
を用いて前記照合文書を特定する方法において、該方法
が前記文書検索システムに前記目的文書のイメージを入
力するステップと、前記目的文書イメージ中の文字の境
界を検出するステップと、前記文字境界を複数含むサン
プルについて、各文字境界毎に測量値（メトリック）を
測定し、該測量値の分布を知るステップと、前記測量値
の分布を複数の範囲に分割し、各範囲に文字境界の１つ
の等級と関連づけるステップと、各文字境界を前記文字
境界毎の前記測量値に基づく等級表示でラベル処理する
ステップと、前記等級表示パターンに基づき、前記目的
文書用記述子を生成するステップと、前記目的文書のた
めに作成した前記記述子を使用し、前記文書データベー
ス内の複数文書用記述子のインデックスを探索するステ
ップと、前記文書データベース内の少なくとも１つの文
書を、前記目的文書と共通の記述子を非一致文書より多
く有している場合に、一致文書として確認するステップ
とよりなる目的文書を用いて一致文書を特定することを
特徴としたものである。
【００２２】請求項１５の発明は、請求項１４の発明に
おいて、前記測量値が１つの文字境界と隣接するもう１
つの文字境界の間のスペースであることを特徴としたも
のである。
【００２３】請求項１６の発明は、請求項１４の発明に
おいて、前記測量値が前記文字境界内の画素濃度である
ことを特徴としたものである。
【００２４】請求項１７の発明は、請求項１４の発明に
おいて、前記測量値の複数の範囲が前記測量値の閾値に
よって分割された２つの範囲であることを特徴としたも
のである。
【００２５】請求項１８の発明は、参照記述子をその内
容から導出する参照文書用のデータベースと、１つの参
照記述子がワード長パターンの少なくとも一部を記述
し、前記参照記述子により記述された前記ワード長パタ
ーンが、前記特定参照文書中に発見された時に、前記特
定参照記述子と前記特定参照文書を前記記述子データベ
ース内で結合する記述子データベースと、前記文書デー
タベースの前記参照文書に照合する入力文書の内容を入
力する手段と、前記入力手段と結合し、前記入力文書か
ら前記入力文書中のワード長パターンの少なくとも一部
分を記述する少なくとも１つの入力記述子を派生させる
記述子派生手段と、前記記述子派生手段に結合し、前記
入力記述子と一致する参照記述子と関連する参照文書の
表示を出力する出力手段によりなる入力文書を文書デー
タベース中の参照文書と照合することを特徴としたもの
である。
【００２６】請求項１９の発明は、請求項１８の発明に
おいて、前記入力文書と目的文書の形式が、ASCII文
書，音声文書，ページ記述言語文書またはワード処理フ
ォーマット文書であることを特徴としたものである。
【００２７】請求項２０の発明は、請求項１８の発明に
おいて、前記ワード長がワード当りの音素数またはワー
ド当りの文字数であることを特徴としたものである。
【００２８】請求項２１の発明は、参照記述子をその内
容から導出する参照文書用のデータベースと、１つの参
照記述子が文字濃度パターンの少なくとも一部を記述
し、前記参照記述子により記述された前記文字濃度パタ
ーンが前記特定参照文書中に発見された時に、前記特定
参照記述子と前記特定参照文書を前記記述子データベー
ス内で結合する記述子データベースと、前記文書データ
ベースの前記参照文書に照合する入力文書の内容を入力
する入力手段と、前記入力手段と結合し、前記入力文書
から前記入力文書中の文字濃度パターンの少なくとも一
部分を記述する少なくとも１つの入力記述子を派生させ
る記述子派生手段と、前記記述子派生手段に結合し、前
記入力記述子と一致する参照記述子と関連する参照文書
の表示を出力する出力手段よりなる入力文書を文書デー
タベース中の参照文書と照合することを特徴としたもの
である。
【００２９】請求項２２の発明は、請求項２０の発明に
おいて、前記入力文書と目的文書の形式が、ASCII文
書，音声文書，ページ記述言語文書またはワード処理フ
ォーマット文書であることを特徴としたものである。
【００３０】請求項２３の発明は、照合文書を保存した
データベースを含む文書検索システムにおいて、前記照
合文書が目的文書であるかあるいは前記目的文書と共通
する複数の要素を有する文書であり、前記目的文書を用
いて前記照合文書を特定する方法において、該方法が前
記文書検索システムに前記目的文書のイメージを入力す
るステップと、前記目的文書イメージ中の特徴を複数の
特徴等級に従って検出するステップと、前記複数の特徴
等級の各等級毎に検出した特徴に基づき前記目的文書記
述子を生成するステップと、各特徴等級毎に前記目的文
書のために作成した前記記述子を使用し、前記文書デー
タベース内の複数文書用記述子のインデックスを探索す
るステップと、前記文書データベース内の少なくとも１
つの文書を、前記目的文書と共通の記述子を非一致文書
より多く有している場合に、一致文書として確認するス
テップとよりなる目的文書を用いて一致文書を特定する
ことを特徴としたものである。
【００３１】請求項２４の発明は、請求項２３の発明に
おいて、前記複数の特徴等級がワード長パターンを記述
する文字間スペースの特徴等級とある閾値より大きかま
たは小さい文字濃度パターンを少なくとも記述している
文字画素濃度の特徴等級を含んでいることを特徴とした
ものである。
【００３２】請求項２５の発明は、請求項２３の発明に
おいて、前記複数の特徴等級がワード長パターンを記述
するワード長の特徴等級とワード当りの音素数のパター
ンを記述する音素ワード長の特徴等級を含んでいること
を特徴としたものである。
【００３３】請求項２６の発明は、請求項２３の発明に
おいて、前記複数の特徴等級がワード長パターンを記述
する文字間スペースの特徴等級と、ある閾値と比較した
文字濃度パターンを少なくとも記述している文字画素濃
度の特徴等級と、ワード当りの音素数のパターンを記述
する音素ワード長の特徴等級を含んでいることを特徴と
したものである。
【００３４】
【発明の実施の形態】幾つかの共通部材を有する２つの
実施例を最初に図示説明する。最初の実施例の場合、１
つの文書を他の文書と区別するためにスペースを使用し
ている。第２の実施例の場合は、文書を区別するために
文字濃度（密度）用い、参照文書及び／または目的文書
が音声及び／またはテキスト形式である何れかの実施例
を選択する。一般的には、これらの２つのシステムは、
同様に作動し共に同等に使用される。
【００３５】文書のデータベースから文書を検索できる
ようにするためには、先ず文書のデータベースを生成し
なければならない。データベースを生成するために、文
書を入力する。文書が紙に記録したものだけであれば、
文書を走査し電子的にデジタル表示する。文書がすでに
電子形式になっている場合は、走査ステップは不必要と
なる。各文書につき１セットの記述子を作成する。１つ
の記述子は、文書の一部に対する１つのメトリックス
（測量値）・パターンである。例えば、その測量値が文
字間隔であり、２値のうち１つ（例えば、１＝単語間間
隔，０＝単語内間隔）をとる場合、文書のある部分また
は全体に対し１ビットを発生させることができる。代案
として、前記ビットパターンを１列の語長に圧縮する。
このビットパターンまたは語長パターンを記述子として
使用する。
【００３６】特徴的なのは、１つの文書から多数の記述
子が取出され、それらの記述子がエラーを含み得ること
である。しかしながら、十分な記述子が採取されていれ
ば、エラーはハルの説明のようにフィルタで除去でき
る。これらの記述子をインデックスに保管し、該当文書
を文書データベースに保存する。
【００３７】文書を例示検索するために、目的文書の全
部または一部をシステムに入力する。これに一致する文
書は、前記目的文書と共通の記述子を一番多く有する文
書である。もちろん、最も有力な候補だけでなく、複数
の一致文書を検出するように文書一致に対する要求条件
を緩めることができる。これらの複数の一致文書をユー
ザに提示し、正しい文書を手動で選択してもらえばよ
い。
【００３８】目的文書用記述子はデータベース中の文書
用記述子と同様にして得る。目的文書の記述子を同じ方
法で獲得するので、文字の境界の決定するプロセスは正
確ではなく、矛盾するものでなければよい。測量値の測
定プロセスについても同様である。かように、幾つかの
ワード内スペースをワード内スペースとしてラベルを付
けると、データベース内でも目的文書と同様のラベルが
生じるので、記述子はラベル処理がワード内スペースの
正確なラベル付でない場合でも一致することが期待でき
る。
【００３９】図１は、文書検索システム１０のブロック
図であり、該システムは、入力文書１４用取入れプロセ
ッサ１２，文書データベース１６，記述子データベース
１８，目的文書のサンプルページ２２を処理してサンプ
ルページ２２と一致する目的文書２４を出力する照合プ
ロセッサ２０を含んでいる。取入れプロセッサ１２と照
合プロセッサ２０のいずれも一個の高速記述子発生器４
０を有している。取入れプロセッサ１２は、入力文書１
４のような複数の入力文書を受け入れて文書データベー
ス１６内に保存し、その間に各入力文書用記述子を発生
し記述子データベース１８に保存する。
【００４０】照合プロセッサ２０は、サンプルページ２
２を受取り、付属の記述子発生器４０を使用し前記サン
プルページ用記述子を発生する。もちろん、幾つかの実
施例においては、記述子発生器を１つだけにし、取入れ
プロセッサ１２と照合プロセッサ２０の両方で共用す
る。照合プロセッサ２０は、記述子を記述子データベー
ス１８に照合し、サンプルページ２２と共通する記述子
を有する前記文書データベース１６内の文書を識別する
一致点を返送するために記述子データベース１８に接続
してある。照合プロセッサ２０は、記述子データベース
から得た文書識別子に基づき文書を検索するために、文
書データベース１６にも接続してある。この照合プロセ
ッサ２０は、一致文書（目的文書２４）を提示する出力
を有している。幾つかの実施例においては、この出力装
置を目的文書を印字する複写機の形式にしている。照合
プロセッサ２０は、対話式装置を装備しユーザが複数の
近似一致文書（候補文書）の中から選択できるようにし
てもよい。
【００４１】図２と図３は、記述子発生器の詳細図であ
る。図２は、ワードスペース（または近似値）に基づき
記述子を発生する記述子発生器４０Ａのブロック図で、
図３は、画素濃度に基づき記述子を発生する記述子発生
器４０Ｂのブロック図である。
【００４２】図２に示すように、記述子発生器４０Ａ
は、セグメンター（区分器）１０２，ボックス識別子１
０４，ヒストグラム発生器１０６，ラベラー（ラベル付
け器）１０８Ａ及び記述子ライタ（書込み器）１１０Ａ
よりなる。セグメンター１０２は、イメージファイル１
１２を入力とし、セグメント化したイメージを出力す
る。ボックス識別子１０４は、セグメント化イメージ１
１４を入力とし、ボックス位置を出力する。ヒストグラ
ム発生器１０６は、ボックス位置１１６を入力とし、ボ
ックス間の間隔のヒストグラム１１８Ａを出力する。ラ
ベラー１０８Ａは、ボックス位置１１６とヒストグラム
１１８Ａを入力として用い、１セットのワードパターン
１２０を生成する。記述子ライタ１１０Ａは、前記ワー
ドパターンを入力とし、イメージファイル１１２用の１
セットの記述子１２２を出力する。
【００４３】図２のイメージファイル１１２は、図１中
の入力文書１４またはサンプルページ２２のイメージに
相当する。セグメンター１０２は、イメージファイル１
１２を分析し、そのイメージのどの領域がテキスト，数
字，特殊ラインまたは空白スペースであるかを決定す
る。これにより、記述子発生器４０の下流側要素の仕事
範囲を入力イメージ１１２のテキスト領域に限定するこ
とができる。もちろん、ハルの示すように、イメージの
図形領域を使用して記述子を生成してもよい。入力イメ
ージ１１２のテキスト領域をセグメント化イメージ１１
４として保存する。もちろん、記憶装置の条件及び制限
によって、セグメント化イメージ１１４を入力イメージ
１１２のテキスト領域に限定でき、あるいは、セグメン
ト化イメージ１１４をイメージファイル１１２用記憶装
置中の位置を示すポインタだけを付けて表示することも
可能である。
【００４４】しかし、ここでは、前記テキスト領域を保
存し、ボックス識別子１０４で文字の回りに囲みボック
スを配置してテキストを処理する。図４は、かような１
つのテキスト領域を示し、図５は文字の回りをボックス
で囲んだ前記テキスト領域の小区分（拡大図）を示す。
囲みボックスは矩形であり、連続黒画素の領域を囲んで
いる。閾値寸法を越える領域だけを考慮する。即ち、
“ｉ”の文字の点（４０２）とピリオード（４０６）は
無視する。囲みボックスと文字の実際の境界の間に生じ
るこれらの相違いは、入力文書と目的文書のいずれにも
ある相違で、エラーをもたらすものではない。不完全な
複写による文字の中断があると、文字囲みボックス４０
８のように、囲みボックスから破断部を排除てしまう。
これらの相違エラーを生じさせても、目的文書と一致文
書間の記述子数は、目的文書と不一致文書間の共通記述
子よりも多い。
【００４５】幾つかの実施例において、ボックス識別子
１０４は囲みボックス位置１１６がほぼ水平に整列する
ように追加試験を行う。即ち、テキスト領域の内のテキ
ストの行を識別し、次に、テキストの各行の基線を識別
し、その基線を囲みボックスを配置するためのガイドと
して用いる。囲みボックスが決定されれば、イメージ上
の囲みボックスの位置を表示し、ボックス位置１１６と
して保存する。ヒストグラム発生器１０６は、これらの
ボックス位置を読込みボックス間の間隔を計算する。も
し、ボックス間スペースの分布を測定してヒストグラム
を立ち上げれば、２つのピークが形成されるはずであ
る。図６に図形表示した図２のヒストグラム１１８Ａに
その一例を示す。これは、図４に示したテキスト領域に
対する遂次文字囲みボックス間の画素間隔をグラフに表
示したものもある。ヒストグラム１１８Ａは、２つのピ
ークを有している。１つ約５個の画素のスペースに対す
るピークで、もう１つは約２５個の画素のスペースに対
するピークである。２つのピーク間の最小値は、約１６
個の画素に生じている。かように、このデータでは、１
６個の画素より小さいスペースが多分ワード内スペース
で、１６個の画素より大きいスペースが多分ワード間ス
ペースである。
【００４６】ラベラー１０８Ａは、前記の閾値を使用
し、各ボックス間のスペースにワード間スペースまたは
ワード内スペースのラベルを取付ける。厳格に云えば、
ラベルは囲みボックスそのものにではなく、囲みボック
ス間のスペースに付けられる。しかしながら、テキスト
の各行の最後の囲みボックスを除いて、囲みボックスと
スペースは１対１に対応しているので、スペース用ラベ
ルは囲みボックスと容易に関連付けられる。後者の場
合、スペース用ラベルがスペースの左側の囲みボックス
と連携てしいれば、各囲みボックスはワード終端文字ま
たは非ワード終端文字のいずれかを囲むものとして特徴
付けることができる。どちらの方法でも、ラベルの主要
パターンは同じである。
【００４７】例えば、処理中のテキストを、“A sample
sentence appears here.”とすると、スペースのパタ
ーンは、“S-----S-----S-----S-----S”となる。ここ
で、‘-’はワード内スペースで‘S’はワード間スペー
スである。文章の終わりの‘.’は囲みボックスの対象
とはならず、従って、考慮されず、各行の最後に続くワ
ード間スペースを推定する。もし、‘-’と‘S’のラベ
ルを非ワード終端文字及びワード終端文字に各々書き添
えると、同じパターンが現れる。‘-’を‘0’で、
‘S’を‘1’とする２値で表現すると、前記パターン
は、“100000100000010000001000”となる。この２値パ
ターンは、ランレングス符号化によって正確にワード長
パターンである“16874”にまで圧縮することができ
る。
【００４８】上記の例では、閾値よの大きいワード内ス
ペースが存在せず、閾値より小さいワード間スペースが
存在しない場合の囲みボックスの位置を想定したもので
ある。もし、前記パターンが異なっても、テキストが入
力され、そのテキストが照合に使用された場合は、いず
れも、同じパターンとなる。
【００４９】幾つかの実施例においては、時間の前にこ
の閾値を固定することが望ましい。閾値を時間の前に、
例えば、１６画素に固定すると、各スペースは測定され
た状態でラベル処理されるので、ヒストグラムを作成す
る必要がなくなる。但し、閾値を固定するのが常に望ま
しいわけではない。目標文書が異なるスケールで提出さ
れるかあるいは異なる分解能で走査される場合は、ボッ
クス間スペースの分布の最小値における画素数が変化す
るので、現在使用中の特定イメージにつき時間毎に計算
しなければならない。
【００５０】ラベラー１０８Ａによりワードパターン１
２０が生成されると、記述子ライタ１１０Ａによって記
述子１２２に書込まれる。ある特殊な実施例の場合、１
つの記述子はある設定数のワード長のハッシュ連鎖であ
る。これらの記述子は、図１の上記の記述のように使用
する。
【００５１】図３は、記述子発生器４０Ｂのブロック図
である。この記述子発生器４０Ｂは、前記記述子発生器
４０Ａと類似であるが、ボックス間スペースに基づくの
ではなく、画素濃度に基づき記述子を発生する点におい
て異なる。記述子発生器４０Ａの場合のように、記述子
発生器４０Ｂは、セグメンター（区分器）１０２とボッ
クス識別子１０４を有しており、イメージファイル１１
２を処理し、セグメント化したイメージ１１４とボック
ス位置を発生する。記述子発生器４０Ｂは、記述子発生
器４０Ａ中の要素と同じ機能を果たす幾つかの要素を含
んでいる。即ち、ヒストグラム１１８Ｂを発生するヒス
トグラム発生器１０６Ｂ，ワードパターンの代わりに濃
度パターンを発生するラベラー（ラベル付け器）１０８
Ｂ及びワードパターンでなく濃度パターンに基づく記述
子を書込む記述子ライタ（書込み器）１１０Ｂを具備す
る。
【００５２】記述子発生器４０Ｂは、さらに、記述子発
生器４０Ａに無い要素を有している。即ち、ボックス位
置を精密にするリファイナ１２４（オプション）と、セ
グメント化イメージを受け取るために接続され、リファ
イナ１２４（使用している場合）またはボックス位置１
１６を受け取るために接続された画素濃度カウンタ１２
６と、画素濃度記憶装置１２８を具備している。記述子
発生器４０Ｂにおいて、ラベラー１０８Ｂは、ボックス
位置１１６と画素濃度１２８とヒストグラム１１８Ｂを
受取るように接続されている。記述子発生器４０Ａの場
合のように、固定閾値を用いると、ヒストグラム１１８
Ｂは不用となる。但し、記述子発生器４０Ａとは対照的
に、記述子発生器４０Ｂの動作は閾値がスペースではな
く画素濃度なので、スケール及び使用分解能とは無関係
である。
【００５３】動作時、セグメンター１０２は、イメージ
ファイル１１２を読取り、テキストと他の領域に区分す
る。セグメント化されたイメージ１１４は、ボックス識
別子１０４により読み込まれボックス位置のリストが作
成される。入力ファイル１１２またはセグメント化イメ
ージ１１４に含まれているであろうイメージの一例を図
７に、ボックス位置１１６により示された通りに囲みボ
ックスを付けて示す。図７には、日本語文字のイメージ
を示しているが、可変画素濃度の文字を持つ非日本語テ
キストをこの装置で処理することが可能である。日本語
文字の場合、画素の濃度分布は、２つのピークを持つべ
きであり、一つは日本の漢字を現し、もう一つは仮名文
字を現す。漢字は中国語の表意文字に起源を持ち字画が
多く、一方、仮名文字は音節文字で字画が少ない。
【００５４】２６のラテン文字と異なり、日本語文字は
連続しない字画から構成されることが多く、一個の文字
を複数の囲みボックスで囲むことが有り得る。図８に、
一個の囲み日本語文字を例示する。図８（Ａ）は、囲み
ボックス発生前の文字を、図８（Ｂ）はその文字の結合
されていない３つの構成部分に重ねた２個の囲みボック
ス７０４と７０６を示している。要素として認められる
だけの十分な画素を有さない字画は囲み込まない。
【００５５】オプションであるリファイナ１２４は、重
なり合っている複数の囲みボックスを、同一文字の複数
の構成要素を囲んでいるものと仮定して結合することに
より、囲みボックス処理を精密にする。このリファイナ
１２４は、全ての互いに重なり合っているボックス同士
を各々１つの矩形に囲い直す。かのようにして、図８
（Ｃ）に示すように、囲みボックス７１０が囲みボック
ス７０４と７０６（図８（Ｂ））にとって代わる。リフ
ァイナ１２４を使用するか否かに係わりなく、画素濃度
カウンタ１２６は各囲みボックス中の画素数を計数し、
黒画素数を計数する。白画素を計数しても同じ効果が得
られるし、文字が黒でない場合でも、どん”な色または
複数の色であっても、計数値はその文字を構成する画素
数であることは明らかである。次に、各囲みボックス中
の黒画素数をそのボックス中の画素総数で割った値を画
素濃度（標準化濃度）とする。
【００５６】別案として、囲みボックスをすべて同一寸
法であると想定または強制的に同一寸法にできるように
すれば、前記の標準化ステップの必要性は無くなる。名
ボックスの画素濃度値を画素濃度記憶装置１２８に保存
し、ヒストグラム１１８Ｂを発生すめるために、ヒスト
グラム発生器１０６Ｂにより使用される。図９にヒスト
グラム１１８Ｂのグラフの一例を示す。図９において、
ヒストグラムは標準化していない画素濃度の分布を示し
ている。濃度値の高い漢字は、２５０から４５０黒画素
範囲に集中しており、２５２画素の閾値がピーク群をよ
く分離している。もちろん、漢字もあるものはこの閾値
より低く、あるものはこの閾値より高い。しかしなが
ら、測定値に矛盾がない限り、文書は、入力時、目標文
書とし同一の記述子を有する。
【００５７】この閾値は、ヒストグラム発生器１０６Ｂ
またはラベラー１０８Ｂのいずれかにより計算される。
閾値の１つの計算法が、N.Otsuの“グレイ・レベル・ヒ
ストグラムからの閾値の選出方法”（IEEE会報システム
−人とサイバネティックス，第９巻，♯１，１９７９年
１月、６３−６６頁）に示されている。いずれの場合で
も、ラベラー１０８Ｂは、画素濃度値１２８（標準化を
要する場合は、ボックス位置１１６）を読む際にこの閾
値を用いて名文字に２つのラベルのうち１つを貼付け
る。２つのラベルは、漢字／仮名、高濃度／低濃度また
は１／０の何れであってもよい。どの場合でも、連続す
る囲みボックスの指定ラベル群は、パターンを形成し、
濃度パターン１３０として保存される。図２の記述子発
生器４０Ａで、ワードパターンが使用とされるように、
濃度パターン１３０も記述子ライタ１１０Ｂにより記述
子１２２を作成するために使用される。
【００５８】文書を保存し例示するための種々の装置に
つき記述してきた。図１０と図１１は、前述の各装置を
使用して実行し得る例示文書検索プロセスを示すフロー
チャートである。図１０は、文書データベースに複数の
文書を保存し、１つの目的文書と一致する文書を、該目
的文書より提供された例文により検索するプロセスを記
述したフローチャートである。
【００５９】ステップＳ１では、複数の文書を文書記憶
及び検索システムに入力する。ステップＳ２では、各入
力文書用記述子を作成する。記述子の基盤としてテキス
トが用いられている場合は、ワード・スペースで記述子
を決定する。音声の場合（図１２及び図１３参照）は、
音素パターンまたはワード長または両方を使用する。ワ
ード長は、音声認識により先ず音声をテキストに変換し
て測定する。ステップＳ３においては、前記文書の入力
と記述子の作成に引き続き、文書をデータベースに保存
し、記述子を記述子データベースに、文書データベース
に保存した文書と連係させて保存する。
【００６０】次のステップ（Ｓ４）は、検索する各目的
文書毎に実行するループの開始点である。ステップＳ４
では、目的文書を入力する。前に説明したように、この
入力は、目的文全体である必要はもちろんなく、また、
目的文書の全１頁である必要もない。次に、ステップＳ
５で、入力目的文書用の記述子を作成する。このステッ
プは、ステップＳ２と類似である。入力文書が音声であ
る場合は、記述子は、前述の通り、音素パターン及びワ
ード・パターンのいずれ基づいて作成してもよい。次
に、ステップＳ６で、目的文書から作成した記述子を記
述子データベース中でインデックスとして使用し、一致
文書の可能性のある文書のリストを作成する。ステップ
Ｓ７では、一致文書を文書データベースから検索する。
さらに、検索すべき目的文書がある場合は、前記プロセ
スをステップＳ４から繰り返し、検索目的文書がない場
合には、プロセスを終了する。
【００６１】図１１は、文書がテキストまたはテキスト
と図形である文書より記述子を作成するプロセスを記述
したフローチャートである。この説明は、入力文書が、
文書データベースに最初に入力された文書または目的文
書の一部である場合に関する。ステップＳ１０では、記
述子を作成する文書のイメージを記述子発生器へ入力す
る。この入力イメージをテキスト領域と非テキスト領域
にセグメント化する（Ｓ１１）。記述子発生器がテキス
トの各セグメントを分析し、テキスト領域中の文字を囲
む囲みボックスを検出する（Ｓ１２）。囲みボックスを
識別すると、記述子発生器は、ボックス間スペースのヒ
ストグラムを生成する（Ｓ１３）。このヒストグラムか
ら記述子発生器は、ヒストグラムの二つのピーク間の閾
値を決定する（Ｓ１４）。記述子発生器は、さらに、テ
キスト領域または少なくともボックス間のスペース・パ
ターンを再検討し、ステップＳ１４で決定した閾値より
小さいかまたは大きいかによって各ボックス間スペース
をラベル処理する（Ｓ１５）。記述子発生器は続いてポ
ックス間スペースの連から記述子を作成する（Ｓ１
６）。
【００６２】図１１のフローチャートは、画素濃度パタ
ーンから記述子を発生させるプロセスにも適用する。相
違しているのは、ステップＳ１３において、作成するヒ
ストグラムが画素のヒストグラムである点である。ヒス
トグラムを作成後、ステップＳ１４，Ｓ１５及びＳ１６
のプロセスを、ヒストグラムがボックス間スペースのヒ
ストグラムである前述の実施例と同じ方法で実行する。
【００６３】図１２と図１３は、音声文書から記述子を
作成する記述子発生器のブロック図である。これらの音
声文書は、参照文書または目的文書の何れかとして用い
ることができる。音声文書は、例えば、有名な演説，講
義，患者に関する医師の見解，発音等のものがあるが、
どんな音声でも使用できる。
【００６４】図１２は、音素（音韻）に基づく記述子を
生成する記述子発生器４０Ｃのブロック図である。この
記述子発生器４０Ｃは、音素認識装置８０２，スペース
認識装置８０４，ラベラ１０８Ｃ及び記述子ライタ１１
０Ｃを含んでいる。音素認識装置８０２は、入力音声文
書８０６を読込み、音素パターン８０８を生成する。音
素パターン８０８は、音声を表現し、どの音が出ており
どこに無声が生じているかを示す。音素パターン８０８
は、スペース認識装置８０４に送られる。このスペース
認識装置８０４は、認識された音素パターン中の無声音
素の位置を分離し、ラベラー１０８Ｃに渡す。ラベラー
１０８Ｃと記述子ライタ１１０Ｃは、記述子発生器４０
Ａ及び４０Ｂ内で互いに対応して作動する。
【００６５】ラベラー１０８Ｃの出力は、“スペース”
パターン及びワードである。例えば、音声ファイル８０
６が音声語句〈ザ ラージ カー〉を含んでいる場合、
音素認識装置８０２がその語句を１１個の音素として認
識し、その特定の１１音素を同定する。“スペース”認
識装置８０４は、音素が２個の有声音素，１個の無声音
素，４個の有声音素，１個の無声音素及び４個の有声音
素であることを認識する。ラベラー１０８Ｃは、無声音
素を“スペース”としてラベル処理し、２−Ｓ−４−Ｓ
−３のパターンが生成され、記述子ライタ１１０Ｃがこ
れを〈２−４−３〉として書き込む。
【００６６】全ての参照文書が音声であり、記述子のみ
が音素に基づく記述子である場合でも、テキスト文書を
目的文書として用いることができる。その目的文書のテ
キストを、音素発生器を介して供給する。音素発生器
は、テキストから音素（音韻）を生成し、その音素を用
いて記述子を生成する。もちろん、英語のように複雑な
言語の場合，自動音素発生器は誤りを犯す。しかしなが
ら、記述子は冗長度をもっており、誤があっても正しい
文書が発見される。入力文書と参照文書の両方とも音声
によるもので、音素パターンで記述されている場合、同
一の音素発生器が参照文書と入力文書の両方に使用され
ていればエラーの影響はさらに少なくなる。つまり、両
方に共通な誤りは、文書の発見を難しくするものではな
い。参照文書がテキストで、入力文書が音声である場
合、または、各々のある組合わせの場合においても同じ
ことが云える。音素は音声の単位であるから、図１２に
示した実施例は特殊な言語に特有なものではない。
【００６７】図１３は、ワード長に基づく、但し、音声
文書用の記述子を生成する記述子発生器４０Ｄのブロッ
ク図である。この記述子発生器４０Ｄは、音素認識装置
９０２を有しており、前記記述子生成器４０Ｃの場合と
同様、この音素認識装置９０２で音声文書／ファイルを
読むが、但し、音素の代わりに音声ワードのテキスト９
０６を出力する。テキスト９０６をスペース・ラベラ９
０４で処理し、テキスト中の各スペースの位置をマーク
して、図２を参照し先に説明したようにして、ワードパ
ターン１２０を生成する。図２に付き説明した通り、記
述子ライタ１１０Ａがこのワードパターン１２０を用い
て記述子１２２を作成する。図１２を参照し記述した例
のように、音声ファイル８０６が音声語句〈ザ ラージ
カー〉を含んでいる場合、音素認識装置８０２がその
語句を〈ザ ラージカー〉と云うテキストとして認識
し、スペース・ラベラー９０４がそのワードパターン
“---S-----S---”を出力し、記述子〈３−５−３〉が
得られる。
【００６８】図１４と図１５は、音声文書（音節）を照
合するプロセスを示すフローチャートである。図１４に
示したプロセスは、図１０に示したプロセスと類似して
いるが、図１０のプロセスが音声とテキストによる入力
文書及び目的文書の組合わせをすべて処理するのに反
し、図１４（図１５）のプロセスは音声音節のみを取扱
う。もちろん、テキスト音節を音素パターンの“準音
声”に変換し、文書を“同様音”の一致に基づき突き合
わせることは可能であるが、ワード当りの音素数のみを
記述子の生成に使用しているので、“同様音”の突合わ
せは不必要である。事実、必要なのは、簡単な参照テー
ブルとして使用できる各ワード毎の音素数を含む単語の
辞書だけである。
【００６９】図１４に示したプロセスにおいて、各音節
を入力し（Ｓ１′）、各音節毎に記述子を作成し（Ｓ
２′）、作成した記述子を音節との関連を付けて保存す
る（Ｓ３′）。１つの音節を照合検索するために、目的
音節を入力し（Ｓ４′）、記述子を生成し（Ｓ５′）、
生成した記述子をステップ（Ｓ３′）で生成したデータ
ベース中の記述子と照合し（Ｓ６′）、一致する音節を
検索する（Ｓ７′）。さらに検索する音節がある場合
は、ステップ（Ｓ４′）から（Ｓ７′）までのプロセス
を繰り返す。
【００７０】図１５に示したプロセスは、音素記述子と
音声テキスト記述子の両方を使用する。音声テキスト記
述子は、前述のワード長記述子と本質的に同じであり、
音節の音声認識の結果得られたテキストから生成する。
図１５に示すように、参照音節を入力し（Ｓ２０）、音
素記述子を生成し（Ｓ２１）、同時に、テキスト記述子
を生成する（Ｓ２２）。これらのステップは平行して実
行できるが、しかし、必要性はない。次に、音素記述子
を保存し（Ｓ２３）、テキスト記述子を保存し（Ｓ２
４）、音節を記述子との関連を付けて保存する（Ｓ２
４）。
【００７１】１つの音節を検索するために、目的音節を
入力し（Ｓ２６）、音素記述子を生成し（Ｓ２７）、テ
キスト記述子を生成する（Ｓ２８）。これらのステップ
は順次または平行して実行できる。次に、音素記述子を
保存してある音素記述子と照合し（Ｓ２９）、テキスト
記述子を保存してあるテキスト記述子と照合し（Ｓ２
９）、一致の程度に従ってランク付した２種類の音節リ
ストを作成する。この２種類のリストを１つのランキン
グ表に統合する（Ｓ３１）。パターンマッチングの技術
において、別々に生成したランキング表を１つに合同す
ることはよく知られている。例えば、T.k.Ho,J.J.Hull,
S.N.Srihariの“多重分類システムにおける決定の組合
わせ”IEEE会報〈パターン分析及び記械知能〉、第１６
巻、第１分冊、1994年1月、６６−７５頁）に記述され
ている。これまで述べてきた実施例は、本発明を説明す
るためであり、限定するためではない。
【００７２】本発明を種々変更できることは、当業者が
この開示を検討すれば明らかになろう。さらに、例え
ば、文字に関係する計量値の分布が２個より多いピーク
値を有する場合、その分布を２つより多い値域に分割で
き、その場合に、ラベラーが各文字を２値より多いラベ
ルを用いてラベル処理を行う。また、テキスト文書をAS
CIIファイル、後書（Postscript）ファイルのような頁
記述言語ファイル、“ワードパーフェクト”または“マ
イクロソフト”ファイルのようなワード処理ファイル等
の種々の形式で保存することができる。従って、本発明
の範囲は、前記の説明によって決められるのではなく、
添付されたクレイムと対応する全範囲を参照し決定され
るべきである。
【００７３】
【発明の効果】本発明の１つの実施例においては、複数
文書のページを走査し文書管理システムの記憶装置に保
管し、サンプルページを検索プロセスの一部として走査
して、ほとんど計算することなく前記ページから抽出可
能な記述子によって記述する。特殊な実施例において
は、各々の結合成分の周囲を囲むボックスを形成し、ボ
ックス間の間隔を測定する。ボックス間の間隔のヒスト
グラムを検出し、閾値を決定する。その閾値より小さい
間隔は、文字間の間隔と見なし、閾値より大きい間隔は
ワード間の間隔と見なす。それらの間隔パターンを記述
子に翻訳する。他の実施例の場合、例えば、日本語のテ
キストまたは異なる濃度のアルファベットの２文字を用
いる他のテキストの場合、文字間のスペースはあまりな
く、ボックス間のスペースの代わりに、囲みボックスの
画素濃度のヒストグラムを用いる。文字の裂目をアドレ
スするために、オーバラップする囲みボックスを１つの
囲みボックスに結合する。必要に応じ言語検出前置プロ
セッサを使用し、文書の言語を検出することができ、し
かるべき記述子の抽出に適用できる。文字スペースが文
書の場合、文字間のスペースを用いて囲みボックスをさ
らに定義することができる。
【００７４】本発明の他の実施例においては、前記文書
管理システムまたは前記文書管理システムの照合部を、
複写機に結合することも可能である。かような実施例の
場合、ユーザはサンプルページを複写機に入力すると、
複写機が目的文書を検索して印刷する。
【００７５】更に、本発明の他の実施例においては、音
声とテキストの文書を、参照文書と大文書として交代使
用する。音声文書記述子は、１ワード当りの音素パター
ンまたは１ワード当たりの文字パターンの何れかを用い
ることができる。前者の場合、音韻識別子を使用し、そ
の音韻識別子はワード間の無声間隔を識別できる。後者
の場合、音声認識装置を用いて音声をテキストに変換
し、そのテキストに基づき記述子を発生させる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による文書管理システムのブロック図
である。
【図２】 エラー文字間隔パターンに基づき記述子を発
生させる記述子発生装置のブロック図である。
【図３】 画素濃度に基づき記述子を発生させる記述子
発生装置のブロック図である。
【図４】 文書画像を示す図である。
【図５】 図４に示したテキスト領域の部分拡大図であ
る。
【図６】 文字間隔のヒストグラムを図形表示した図で
ある。
【図７】 日本文字を含む文書のイメージを示す図であ
る。
【図８】 図８（Ａ）は日本文字のイメージを示す図で
ある。図８（Ｂ）は図８（Ａ）に示した日本文字のイメ
ージを日本文字用に発生させた囲みボックスで囲んだ図
である。図８（Ｃ）は図８（Ａ）と図８（Ｂ）に示した
日本文字のイメージを１個の囲みボックスで全文字を囲
んだ図である。
【図９】 画素濃度のヒストグラムを図形表示した図で
ある。
【図１０】 文書データベース中に文書を保存し、文書
を例示検索するプロセスを示すフローチャートである。
【図１１】 文書用記述子を発生させるプロセスを示す
フローチャートである。
【図１２】 入力文書が音声で記述子がワード当りの音
素数に基づく記述子の発生装置の一実施例を示す図であ
る。
【図１３】 入力文書が音声で記述子がワード当りの文
字数に基づく記述子の発生装置の一実施例を示す図であ
る。
【図１４】 目的音節を用いた参照音節を保存し音節を
例示検索するプロセスのフローチャートである。
【図１５】 音韻認識及びテキスト認識の双方を用いる
例示音節の検索プロセスのフローチャートである。
【符号の説明】 １０…文書検索システム、１２…取入れプロセッサ、１
４…入力文書、１６…文書データベース、１８…記述子
データベース、２０…照合プロセッサ、２４…目的文書
（一致文書）、４０…高速記述子発生器、１０２…セグ
メンター、１０４…ボックス識別子、１０６，１０６Ｂ
…ヒストグラム発生器、１０８Ａ，１０８Ｂ…ラベラ
ー、１１０Ａ，１１０Ｂ…記述子ライタ、１１２…イメ
ージファイル、１１４…セグメント化イメージ、１１６
…ボックス位置、１１８Ａ，１１８Ｂ…ヒストグラム、
１２０…ワードパターン、１２２…記述子、１２４…リ
ファイナ、１２６…画素濃度カウンタ、１２８…画素濃
度、１３０…濃度パターン。

Claims (26)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】照合一致文書を保存した文書データベース
    を含む文書検索システムにおいて、前記照合一致文書が
    目的文書であるかあるいは前記目的文書と共通する複数
    の要素を有する文書であり、前記目的文書を用いて前記
    照合一致文書を特定する方法において、該方法が前記文
    書検索システムに前記目的文書のイメージを入力するス
    テップと、前記目的文書イメージ中の文字の境界を検出
    するステップと、前記文字境界の１サンプルについて文
    字間の間隔を測定し、文字間隔の分布を知るステップ
    と、前記文字間隔の分布における閾値で、ワード間スペ
    ースとワード内スペースと関連する文字間間隔値の少な
    くとも近似区分である閾値を決定するステップと、文字
    間の間隔を前記閾値に基づくワード間またはワード内間
    隔としてラベリングするステップと、前記ワード間及び
    ワード内ラベルのパターンに基づき、前記目的文書の記
    述子を作成するステップと、前記目的文書のために作成
    した前記記述子を使用し、前記文書データベース内の複
    数文書用記述子のインデックスを探索するステップと、
    前記文書データベース内の少なくとも１つの文書を、そ
    の少なくとも１つの文書が前記目的文書と共通の記述子
    を非一致文書より多く有している場合に、一致文書とし
    て確認するステップとよりなる目的文書を用いて一致文
    書を特定することを特徴とする文書検索方法。
  2. 【請求項２】 前記サンプルが全ての文字間スペースよ
    りなることを特徴とする請求項１に記載の文書検索方
    法。
  3. 【請求項３】 前記文字の境界と文字間のスペースが測
    定誤差を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の
    文書検索方法。
  4. 【請求項４】 前記閾値を決定する前記ステップが、文
    字間のスペース値のヒストグラムを形成し、前記ヒスト
    グラムにおいて、最も頻度の高い文字間スペースに関連
    する最高ピークを確定し、前記ヒストグラムにおいて、
    最も頻度の高い文字間スペースに関連する最低ピークを
    確定し、前記最高ピークと前記最低ピーク間の最小ヒス
    トグラム値を確定し、前記最小ヒストグラム値を閾値と
    して確定することによりなることを特徴とする請求項１
    に記載の文書検索方法。
  5. 【請求項５】 目的文書を入力し、一致文書を文書デー
    タベースから検索する文書検索装置において、前記目的
    文書のイメージ内容に基づき、前記目的文書内の文字の
    境界を検出する文字検出手段と、前記文字検出手段と結
    合し、前記文字境界の少なくとも１つのはっきりとした
    特徴に基づき、前記文字境界をクラス別に判別する判別
    手段と、前記文字検出手段と結合し、文字境界の等級表
    示を受信し、該等級表示パターンに基づき目標文書用記
    述子を生成する記述子発生手段と、前記記述子発生手段
    に前記目的文書の前記記述子を受信するために結合し、
    前記目的文書と共通の記述子を有する一致文書の可能性
    のある文書のデータベースを探索する探索手段と、前記
    探索手段に結合して一致の可能性のある１セットの文書
    を受信し、少なくとも１つの一致文書を一致の可能性の
    ある前記文書の中から選定する評価手段と、前記評価手
    段と結合している前記目的文書が入力され、検索要求の
    結果として少なくとも１つの一致文書またはその表示を
    出力する出力手段を具備したことを特徴とする文書検索
    装置。
  6. 【請求項６】 前記のはっきりとした特徴が文字境界間
    のスペースであることを特徴とする請求項５に記載の文
    書検索装置。
  7. 【請求項７】 前記のはっきりとした特徴が各文字境界
    内の画素濃度であることを特徴とする請求項５に記載の
    文書検索装置。
  8. 【請求項８】 前記目的文書の前記文字が日本語文字で
    あることを特徴とする請求項５に記載の文書検索装置。
  9. 【請求項９】 前記判別手段が文字の境界を２つの等級
    のいずれかに判別することを特徴とする請求項５に記載
    の文書検索装置。
  10. 【請求項１０】 前記２つの等級がある閾値より小さい
    スペースを持つ文字境界域と該閾値より大きいスペース
    を持つ文字境界域であることを特徴とする請求項９に記
    載の文書検索装置。
  11. 【請求項１１】 前記２つの等級がある閾値より低い画
    素濃度を持つ文字境界域と該閾値より高い画素濃度を持
    つ文字境界域であることを特徴とする請求項９に記載の
    文書検索装置。
  12. 【請求項１２】 前記目的文書を紙文書として入力する
    ことを特徴とする請求項５に記載の文書検索装置。
  13. 【請求項１３】 前記目的文書を前記目的文書の電子画
    像として入力することを特徴とする請求項５に記載の文
    書検索装置。
  14. 【請求項１４】 照合文書を保存した文書データベース
    を含む文書検索システムにおいて、前記照合文書が目的
    文書であるかあるいは前記目的文書と共通する複数の要
    素を有する文書であり、前記目的文書を用いて前記照合
    文書を特定する方法において、該方法が前記文書検索シ
    ステムに前記目的文書のイメージを入力するステップ
    と、前記目的文書イメージ中の文字の境界を検出するス
    テップと、前記文字境界を複数含むサンプルについて、
    各文字境界毎に測量値（メトリック）を測定し、該測量
    値の分布を知るステップと、前記測量値の分布を複数の
    範囲に分割し、各範囲に文字境界の１つの等級と関連づ
    けるステップと、各文字境界を前記文字境界毎の前記測
    量値に基づく等級表示でラベル処理するステップと、前
    記等級表示パターンに基づき、前記目的文書用記述子を
    生成するステップと、前記目的文書のために作成した前
    記記述子を使用し、前記文書データベース内の複数文書
    用記述子のインデックスを探索するステップと、前記文
    書データベース内の少なくとも１つの文書を、前記目的
    文書と共通の記述子を非一致文書より多く有している場
    合に、一致文書として確認するステップとよりなる目的
    文書を用いて一致文書を特定することを特徴とする文書
    検索方法。
  15. 【請求項１５】 前記測量値が１つの文字境界と隣接す
    るもう１つの文字境界の間のスペースであることを特徴
    とする請求項１４に記載の文書検索方法。
  16. 【請求項１６】 前記測量値が前記文字境界内の画素濃
    度であることを特徴とする請求項１４に記載の文書検索
    方法。
  17. 【請求項１７】 前記測量値の複数の範囲が前記測量値
    の閾値によって分割された２つの範囲であることを特徴
    とする請求項１４に記載の文書検索方法。
  18. 【請求項１８】 参照記述子をその内容から導出する参
    照文書用のデータベースと、１つの参照記述子がワード
    長パターンの少なくとも一部を記述し、前記参照記述子
    により記述された前記ワード長パターンが、前記特定参
    照文書中に発見された時に、前記特定参照記述子と前記
    特定参照文書を前記記述子データベース内で結合する記
    述子データベースと、前記文書データベースの前記参照
    文書に照合する入力文書の内容を入力する手段と、前記
    入力手段と結合し、前記入力文書から前記入力文書中の
    ワード長パターンの少なくとも一部分を記述する少なく
    とも１つの入力記述子を派生させる記述子派生手段と、
    前記記述子派生手段に結合し、前記入力記述子と一致す
    る参照記述子と関連する参照文書の表示を出力する出力
    手段によりなる入力文書を文書データベース中の参照文
    書と照合することを特徴とする文書検索装置。
  19. 【請求項１９】 前記入力文書と目的文書の形式が、AS
    CII文書，音声文書，ページ記述言語文書またはワード
    処理フォーマット文書であることを特徴とする請求項１
    ８に記載の文書検索装置。
  20. 【請求項２０】 前記ワード長がワード当りの音素数ま
    たはワード当りの文字数であることを特徴とする請求項
    １８に記載の文書検索装置。
  21. 【請求項２１】 参照記述子をその内容から導出する参
    照文書用のデータベースと、１つの参照記述子が文字濃
    度パターンの少なくとも一部を記述し、前記参照記述子
    により記述された前記文字濃度パターンが前記特定参照
    文書中に発見された時に、前記特定参照記述子と前記特
    定参照文書を前記記述子データベース内で結合する記述
    子データベースと、前記文書データベースの前記参照文
    書に照合する入力文書の内容を入力する入力手段と、前
    記入力手段と結合し、前記入力文書から前記入力文書中
    の文字濃度パターンの少なくとも一部分を記述する少な
    くとも１つの入力記述子を派生させる記述子派生手段
    と、前記記述子派生手段に結合し、前記入力記述子と一
    致する参照記述子と関連する参照文書の表示を出力する
    出力手段よりなる入力文書を文書データベース中の参照
    文書と照合することを特徴とする文書検索装置。
  22. 【請求項２２】 前記入力文書と目的文書の形式が、AS
    CII文書，音声文書，ページ記述言語文書またはワード
    処理フォーマット文書であることを特徴とする請求２０
    に記載の文書検索装置。
  23. 【請求項２３】 照合文書を保存したデータベースを含
    む文書検索システムにおいて、前記照合文書が目的文書
    であるかあるいは前記目的文書と共通する複数の要素を
    有する文書であり、前記目的文書を用いて前記照合文書
    を特定する方法において、該方法が前記文書検索システ
    ムに前記目的文書のイメージを入力するステップと、前
    記目的文書イメージ中の特徴を複数の特徴等級に従って
    検出するステップと、前記複数の特徴等級の各等級毎に
    検出した特徴に基づき前記目的文書記述子を生成するス
    テップと、各特徴等級毎に前記目的文書のために作成し
    た前記記述子を使用し、前記文書データベース内の複数
    文書用記述子のインデックスを探索するステップと、前
    記文書データベース内の少なくとも１つの文書を、前記
    目的文書と共通の記述子を非一致文書より多く有してい
    る場合に、一致文書として確認するステップとよりなる
    目的文書を用いて一致文書を特定することを特徴とする
    文書検索方法。
  24. 【請求項２４】 前記複数の特徴等級がワード長パター
    ンを記述する文字間スペースの特徴等級とある閾値より
    大きかまたは小さい文字濃度パターンを少なくとも記述
    している文字画素濃度の特徴等級を含んでいることを特
    徴とする請求項２３に記載の文書検索方法。
  25. 【請求項２５】 前記複数の特徴等級がワード長パター
    ンを記述するワード長の特徴等級とワード当りの音素数
    のパターンを記述する音素ワード長の特徴等級を含んで
    いることを特徴とする請求項２３に記載の文書検索方
    法。
  26. 【請求項２６】 前記複数の特徴等級がワード長パター
    ンを記述する文字間スペースの特徴等級と、ある閾値と
    比較した文字濃度パターンを少なくとも記述している文
    字画素濃度の特徴等級と、ワード当りの音素数のパター
    ンを記述する音素ワード長の特徴等級を含んでいること
    を特徴とする請求項２３に記載の文書検索方法。
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