JP2007079506A - 筆記情報処理システム、筆記情報処理方法及び筆記情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 紙文書への手書きパターンを電子文書に反映することができる情報処理装置であって、筆記の特徴に応じて手書きパターンの表示形態を制御可能な筆記情報処理システム、筆記情報処理方法及び筆記情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】 紙文書に加筆された手書きパターンを取得して表示装置に表示する筆記情報処理システムであって、紙文書に付与された当該紙文書の出力元となる電子文書の文書識別情報と手書きパターンに基づき取得された手書き情報データを抽出する筆記情報抽出手段２０２と、抽出された手書き情報データに基づき手書きパターンの特徴量を抽出する特徴量抽出手段２０３と、特徴量から手書きパターンを構成するストロークの優先度を判定する優先度判定手段２０４と、文書識別情報により識別される電子文書に優先度に応じて手書きパターンを合成して表示装置に表示する筆記処理手段２０５と、を有することを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、電子文書を印刷した紙文書に手書きされた手書きパターンを処理する筆記情報処理システム、筆記情報処理方法及び筆記情報処理プログラムに関する。

業務の電子化が進展しており流通する電子文書が増大している一方、CRT,LCDなどのディスプレイの品質はいまだ紙への印刷に劣る点も多いために、電子的に作成された文書を紙文書として紙に印刷する機会は増大している。これら電子文書が印刷された紙文書に対し手書きが行われた場合、手書きの内容を有効に利用するため加筆情報を電子化する手段が要請されている。

たとえば、タブレット、デジタイザとよばれ、板状のセンサーとペン型の装置を用いてコンピュータへ手書き入力を行う装置が存在しているが、これらの装置は単純に加筆座標情報を取得するだけであり、電子文書が印刷された紙文書への手書き作業を、当該電子文書に反映するためには不具合が生ずる。たとえば電子文書が印刷された紙の上へ加筆した場合、元の電子文書に加筆の内容を反映することが望ましい。

スキャナ装置により加筆された紙面を読み取り紙文書を電子文書とした場合、紙文書への手書き内容を電子文書に反映するためには不具合が生ずる。たとえば、電子文書を印刷した紙文書をスキャナで再び電子化した場合、ワープロソフトなどで作成した元の電子文書とは別に、画像データとして別の画像文書が存在するだけであり、もとの電子文書に加筆情報が反映するには別の操作や処理を要する。

すなわち、これらの従来の装置では加筆座標を取得する機能、又は、画像を取得する機能しかなく、紙に印刷された元の電子文書が識別不可能であり、取得した加筆座標を挿入すべき電子文書が不明なために上記の不具合が生じている。

こうした問題を解決するために、まず電子的に作成された文書を印刷する際に、バーコードなどの機械が識別しやすい模様など、印刷の対象となった電子文書を特定する文書識別情報を電子文書の内容と共に印刷する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照。）。文書識別情報とは、紙文書に印刷された元となる電子ファイルの保存場所、ファイル名、ページ番号などを表す情報、又はそれらを管理する情報であり、たとえば『//C:\MyDocument￥tmp.doc、pp１』などの情報である。

印刷された紙文書への手書き入力時には、加筆された手書き入力の座標情報と共に文書識別情報を取得する。つぎに加筆情報を電子文書に反映するとき、文書識別情報に従って、手書きの加えられた紙文書がどの電子文書を印刷したものかを識別し、加筆情報を印刷された電子文書へ反映することを可能としている。

ところで、通常、筆記者は重要な筆記を行う時は色を変えるなど、筆記の内容に応じて他の筆記と特徴的な違いを持たせることが多い。例えば、電子文書への注釈をデジタルインクにより行う発明が提案されている（例えば、特許文献３参照。）。かかる発明では、デジタルインクによる電子文書への注釈を、形状に基づきアンダーライン注釈、ハイライト注釈、欄外書き込みすなわち「マージンコメント」注釈、サークル注釈、マージン括弧注釈等に分類して認識し、電子文書のレイアウトが変更された場合も、デジタルインクのキーワードへのアンカリングが変更されないことを可能にする。
特開平９−９１０８３号公報 特開２０００−１１２６４６号公報 特開２００５−００４７７４号公報

しかしながら、特許文献３記載では注釈の形状に基づき異なった注釈の型として認識できるが、紙面上に複数の注釈が行われた場合、特にそれらを区別することなく同等に扱っている。筆記者が複数の筆記を行った場合に、これらの筆記を全て同等に扱っていては、筆記者が加筆した情報を表示・印刷する際に、どの筆記が重要語句であったか等が容易に判別できない。

本発明は、上記課題に鑑み、紙文書への手書きパターンを電子文書に反映することができる情報処理装置であって、筆記の特徴に応じて手書きパターンの表示形態を制御可能な筆記情報処理システム、筆記情報処理方法及び筆記情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上記問題を解決するため、本発明は、紙文書に加筆された手書きパターンを取得して表示装置に表示する筆記情報処理システムであって、紙文書に付与された当該紙文書の出力元となる電子文書の文書識別情報、手書きパターンに基づき取得された手書き情報データを抽出する筆記情報抽出手段と、筆記情報抽出手段によって抽出された手書き情報データに基づき手書きパターンの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された特徴量から手書きパターンを構成するストロークの優先度を判定する優先度判定手段と、文書識別情報により識別される電子文書に、優先度判定手段によって判定された優先度に応じて手書きパターンを合成して表示装置に表示する筆記処理手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、手書きパターンのストロークの特徴を定量化して特徴量として、特徴量に基づきストロークの優先度を判定することで、優先度に応じて手書きパターンの表示を制御できる。

また、本発明の一形態において、筆記情報抽出手段は、電子文書の文書識別情報を読み取る識別情報読取手段と、手書き用のペンの筆跡を感知して手書きパターンを２次元座標データに変換する筆跡取得手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、筆記情報を順次入力可能なデジタイザにより手書きパターンを用い、文書識別情報と座標データを入力することができる。

また、本発明の一形態において、筆記情報抽出手段は、紙文書を光学的に走査して画像データを取得する画像取得手段と、画像取得手段によって取得された画像データから手書きパターンを抽出するする手書きパターン取得手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、例えばスキャナ装置を用いて手書きされた紙文書の画像を入力し、該画像から手書きパターンを取得できる。

また、本発明の一形態において、特徴量抽出手段は、手書き情報データから筆記色、筆記時刻、筆記者、筆記サイズ、太さ又は筆記速度の一以上を特徴量として抽出することを特徴とする。

本発明によれば、これらの特徴量に基づき優先度を判定し、手書きパターンの表示形態を制御できる。表示形態とは、例えば、濃度、色、太さ等であり、また、優先度に応じてストロークを表示する表示期間である。

紙文書への手書きパターンを電子文書に反映することができる情報処理装置であって、筆記の特徴に応じて手書きパターンの表示形態を制御可能な筆記情報処理システム、筆記情報処理方法及び筆記情報処理プログラムを提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら実施例をあげて説明する。なお、本発明の筆記情報処理方法は本発明の筆記情報処理システムの実施形態に用いられているので、本発明の筆記情報処理の実施形態は、筆記情報処理システムの実施形態の中で併せて説明する。

図１は本実施例の筆記情報処理システムの構成図を示す。情報処理システムのユーザは、プリンタ装置（不図示）により文書識別情報が印刷された紙文書００１を手書き情報入力装置１０２にセットして手書きで文字を入力する。

コンピュータ１０１は手書き情報入力装置１０２と有線又は無線により接続されている。手書き情報入力装置１０２は、紙文書００１へ加えられた手書き動作による手書きパターン００２を、適切な電子文書（例えば印刷された電子文書）へ反映させるための装置である。手書き情報入力装置１０２は、筆記動作による手書き情報を取得するデジタイザ、文書識別情報００４を読み取る識別情報読取装置００５を備える。専用入力ペン００６は、鉛筆やボールペンのペン先を備え実際に紙に筆記できることができ、取得された手書き情報００２は文書識別情報００４に従って適切な電子文書へ反映させることを可能とする。

手書き情報入力装置上に複数の紙文書００１を設置し、めくりながら自動的に識別することが可能になっており、大量の紙へ施された手書き入力を印刷された電子文書に反映し、電子文書と紙文書とを相互に用いて業務をより効率よく実施することが可能になっている。

文書識別情報００４は、紙文書００１の元の電子文書（以下、電子文書という）の保存場所、フォルダ及びファイル名、印刷された該当ページ番号、作成日、印刷日、などの情報をバーコードや２次元コードで表示したものである。したがって、文書識別情報００４をスキャナで光学的に読み取れば紙文書００１の印刷元となった電子文書にアクセスするための情報を取得できる。

紙文書００１は全体が紙状に形成されたもので、例えばＡ４判サイズのものが用いられている。紙文書００１は一枚であっても複数枚であってもよい。なお、紙文書００１は紙以外の媒体、例えば、樹脂等であってもよい。

識別情報読み取り装置００５は、例えば、バーコードリーダやＣＣＤカメラであり読み取った文書識別情報００４を解析して紙文書００１の元となる電子文書の保存場所等を取得する。

なお、電子文書は元々文書識別情報００４を有して作成されたり保存されている訳ではないので、紙文書００１を印刷する際に文書識別情報００４を重畳又は貼り付けて印刷される。コード化された紙帳票ＩＤの貼り付けは、貼り付け位置の指定があった場合は紙文書００１の指定位置に、貼り付け位置の指定がなかった場合は予め定められている紙文書内の所定の位置に貼り付けられる。

貼り付けは、例えば、電子文書の作成ソフト（ワープロソフト）の貼り付け機能を利用する。Windows（登録商標）のＣＯＭ形式のプログラムであれば、電子文書を作成するソフトのマクロ機能から貼り付けののモジュールを呼び出すことができ、WordObjectLibraryというモジュールのAddPictureメソッドを用いれば画像を電子文書の任意の位置に挿入することができる。このようにしてコード化された文書識別情報が付与された紙文書が印刷される。

手書き情報入力装置１０２は電磁誘導式のデジタイザを有しており、また、デジタイザにより取得される手書きパターンの座標情報を処理する情報処理装置を有する。情報処理装置は、情報蓄積媒体としてのメモリ、コンピュータ１０１やネットワークと通信するための無線ＬＡＮ等の通信インタフェース、ＣＰＵ（Ｃentral Ｐrocessing Ｕnit）、プログラムを格納しておくＲＯＭ等により構成される。

専用入力ペン００６は、手書き入力している間に電磁場を放射すると共に、紙文書に手書きパターン００２を書き込みできる。デジタイザは、専用入力ペン００６のペン先から電磁波を受信してその位置座標を検出する。専用入力ペン００６はペン先を所定以上の力で紙文書００１に押しつけると電磁波を放射するので、デジタイザはペン先が紙文書００１にふれてから離されるまでの１ストロークの入力を座標情報として経時的に記録する。設置された紙文書００１に専用入力ペン００６により文字や線などストロークが手書き入力されると、手書き情報入力装置１０２はその入力パターンを手書きパターン００２として取得する。この方式であれば、紙厚が５ｍｍ程度であっても手書きパターン００２を検出可能である。手書き情報入力装置１０２が取得した手書きパターン００２の座標情報等はコンピュータ１０１に送出される。

コンピュータ１０１は、本体部１１１とディスプレイ１１２、キーボード１１３及びマウス１１４等により構成されている。図２（ａ）はコンピュータ１０１の本体部１１１のハードウェア構成図を示す。コンピュータ１１１は互いにバスにより接続されたＣＰＵ１２１と、ＲＯＭ１２２と、ＲＡＭ１２３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１２４と、ドライブ装置１２５と、ＮＩＣ（ネットワークインタフェースカード）１２６、入出力装置１２７、表示装置１２８等を有する。

入出力装置１２７は、ユーザが操作するキーボード１１３及びマウス１１４などから入力された各種操作信号を処理し、また、手書き情報入力装置１０２から入力される手書きパターンの情報の入出力を制御する。表示装置１２８はコンピュータ１０１を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）をディスプレイ装置１１２に表示する。ＮＩＣ１２６はコンピュータ１０１をネットワークに接続し、また、手書き情報入力装置１０２と接続するためのインタフェースであり、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）やモデム、Bluetooth等で構成される。

コンピュータ１０１を動作させるためのプログラムは、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１２９によって提供されるか、ネットワークを通じてダウンロードされる。記録媒体１２９はドライブ装置１２５にセットされ、データやプログラムが記録媒体１２９からドライブ装置１２５を介してＨＤＤ１２４にインストールされる。本体部１１１はＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）などのＲＯＭ１２２の起動プログラムにより立ち上がり、ユーザの操作等によりＨＤＤ１２４にインストールされたプログラムを実行して後述する各機能を実現する。

図２（ｂ）はＨＤＤ１２４に格納されたプログラムを示す。ＨＤＤ１２４にはオペレーティングシステム１３１と、ＣＰＵ１２１に実行させコンピュータ１０１を筆記情報処理手段１３２として機能させる筆記情報処理プログラムが格納されている。筆記情報処理手段１３２は手書きパターンをデータ化した手書き情報データに係る情報処理を実行する。

筆記情報処理手段１３２について説明する。図３は手書き情報入力装置１０２と筆記情報処理手段１３２の機能ブロック図を示す。手書き情報入力装置１０２はデジタイザ２０１と筆記情報抽出手段２０２を有し、手書きパターンに基づき取得された手書き情報データを抽出する。また、筆記情報抽出手段２０２は紙文書に印刷された電子文書の文書識別情報を読み取る識別情報読み取り手段と、手書き用のペンの筆跡を感知して手書きパターンを２次元座標データに変換する筆跡取得手段とを有する。手書き情報入力装置１０２からの手書き情報データはコンピュータ１０１の筆記情報処理手段１３２に送出される。

筆記情報処理手段１３２は、特徴量抽出手段２０３と、優先度判定手段２０４、筆記処理手段２０５を有する。特徴量抽出手段２０３は筆記情報抽出手段２０２によって抽出された手書き情報データに基づき手書きパターンの特徴量を抽出する。優先度判定手段２０４は特徴量抽出手段２０３により抽出された特徴量から手書きパターンを構成するストロークの優先度を判定する。筆記処理手段２０５は文書識別情報により識別される電子文書に、優先度判定手段２０４によって判定された優先度に応じて手書きパターンを合成してディスプレイ１１２等の表示装置に表示する。

なお、図３では手書き情報入力装置１０２が筆記情報処理手段２０２を有することとしたが、筆記情報抽出手段２０２はコンピュータ１０１が有していてもよいし、筆記情報処理抽出手段のうち、識別情報読み取り手段のみをコンピュータ１０１が有していてもよい。

筆記者はまず、手書き情報入力装置１０２にユーザ情報を入力する。ユーザ情報は、ユーザの氏名、ユーザＩＤを紙文書００１に手書きすることで座標情報として入力してもよいし、ユーザがそれぞれ専用入力ペン００６を有するようにして、専用入力ペン００６の識別ＩＤを文書識別情報００４と同様に読み取ったりＩＣタグと通信するなどして認識してもよい。

紙文書００１を手書き情報入力装置１０２上に設置し、筆記者が紙原稿に対し筆記を行うと、デジタイザがペン先の座標を取得する。また、紙文書００１の文書識別情報００４を識別情報読取装置００５が読み取る。所定量の座標データと文書識別情報００４とがデジタイザの内部に保持される。以下、座標データと文書識別情報とを手書き情報データというが、詳しくは後述する。

こうして記録された手書き情報データにより図４に示すように手書きパターン００２が取得される。手書きパターン００２はペン先の座標データを所定の時間間隔で取得しそれを連結したものである。図４では手書きされた文字「は」を構成する３つのストローク、及び、各ストロークの座標点を示している。

ところで、筆記者は筆記する手書きパターンに関する種々の設定を行える。図５は手書き情報入力装置１０２に設けられた色の設定部００７と太さの設定部００８の一例を示す図である。

筆記者は、赤で入力したい場合、専用入力ペン００６で色の設定部００７の赤とかかれた部分又は赤色に塗られた部分をタッチする。また、太い線で手書きパターンを入力したい場合は、太さの設定部００８で「太」の部分をタッチする。手書き情報入力装置１０２はタッチを検出して、座標情報と共に保持しておく。なお、筆記者がこれらの設定を行わない場合は、デフォルトの設定又は最後の設定により手書きパターンが入力される。また、筆記者の変更が検出された場合、デフォルトの設定に戻る。なお、図５の設定例は一例であり、専用入力ペン００６により設定し、設定信号が手書き情報入力装置１０２に送信されてもよい。

紙文書００１に手書きパターンが入力されると所定量毎に又は順次、これらの手書き情報データをＵＳＢ(Universal Serial Bus)、LANなどの有線、またはBluetooth、Wireless LANなどの無線を介し、ＰＣ１０１へと送信する。

図６は手書き情報データの一例を示す。手書き情報データは、筆跡を構成する各座標の取得順番を表す「シーケンス」と、筆跡を構成する各座標の取得時刻を表す「タイムスタンプ」と、筆跡を構成する筆跡の各座標の「Ｘ座標」と「Ｙ座標」と、筆跡を構成する各座標が取得された時点で筆記面と筆記具とが接していたか離れたかを表す「ペンダウン（Ｐｄ）／ペンアップ（Ｐｕ）」等で構成される。筆跡を構成する座標につき、シーケンス順にペンダウン開始からペンダウン終了をへてペンアップまでの一連の座標群のことを「ストローク」と称す。加えて筆記された紙文書上の文書識別情報００４と筆記に使用された専用入力ペン００６のＩＣタグ等から得られるペンを識別するためのペンＩＤや筆跡の色／太さに関する情報、先に設定した筆記者情報、を有する。

例えば、最初のペンダウン（Ｐｄ）からペンアップ（Ｐｕ）までが第１ストロークであり、第１ストロークのペンＩＤはＡ、文書識別情報はＤｏｃ１、色は黒、太さは中、筆記者はＡとなっている。

文書識別情報は電子文書の格納場所やファイル名、印刷されたページ番号を示すものであるが、同じ紙文書を複数のユーザに配布する場合など、同じ紙文書が複数枚、印刷されることがある。このような場合には、印刷する紙毎に異なる紙ＩＤを付与し、文書識別情報と共に印刷する。これにより、電子文書が同じでも印刷した紙毎に電子文書を識別可能となり、また、個々の筆記者が同じ電子文書に手書きパターンを反映できる。

筆記情報抽出部２０２は手書き情報データから各ストローク毎に文書識別情報を抽出し、文書識別情報が一致するストロークを一つの処理単位として特徴量抽出部２０３へ送出する。以降の処理は文書識別情報が一致するストロークを一つの処理単位とし、これを文書識別情報の数だけ繰り返し処理する。

特徴量抽出部２０は筆記情報抽出部２０２から入力された手書き情報データから各ストロークが持つ特徴量を抽出し、手書き情報データと共に優先度判定部２０４へ送出する。
特徴量とは次述の優先度判定手段２０４が優先度を判定するための基準となるストロークの特徴である。例えば、特徴量は、各ストロークの筆記者、色、筆記時刻、ペンの太さ、筆記サイズ、筆記速度等である。
筆記者、色又はペンの太さであれば手書き情報データからそのまま抽出すればよい。筆記時刻の抽出は、一つのストロークを構成する点すべてのタイムスタンプの平均値を、または構成する点のうち特定の点が保持するタイムスタンプをストロークの筆記時刻とする。特定の点とは、最初または最後の点などが上げられる。

筆記サイズを抽出する場合は、例えば、１ストロークの長さであってもよいし、クラスタリングの手法を用い手書きパターンから一まとまりの手書きを検出しその長さであってもよい。クラスタリングとは、特徴空間中で距離が近いデータをまとめグループ化するための手法であり、特徴空間を距離に取れば互いに近い座標情報同士をひとつの座標情報群にまとめ、特徴空間として時間を取れば互いに近い時間に筆記された座標情報を同士をひとつの座標情報部群としてまとめることができる。また、筆記サイズは、１ストローク又は一まとまりの手書きパターンの最小外接矩形を求めその対角線の長さ又は面積としてもよい。

筆記速度を抽出する場合、手書き情報データはタイムスタンプを座標データ毎に取得しているので、１ストロークの長さを座標から、１ストロークにかかった時間をタイムスタンプからそれぞれ求め、長さを時間で除算することで１ストローク毎に筆記速度を算出できる。

優先度判定手段２０４は、特徴量抽出手段２０３で抽出された各ストロークの特徴量に対応した優先度のラベル付けを行う。例えば、優先度判定手段２０４は図７に示すような特徴量と優先度を対応づけた優先度テーブルを有する。

図７は特徴量として筆記者に対応づけた場合の優先度を示す。優先度テーブルは例えば筆記者Aの筆記の方が筆記者Bの筆記よりも重要であれば（役職が上、等）優先度を高くするなどしてテーブルを作成しておく。なお、優先度テーブルは筆記情報処理手段１３２が有していればよく、優先度判定部２０４が有していなくてもよい。また、ネットワークを介して随時更新されてもよい。

優先度判定手段２０４は、優先度テーブルを参照して各ストロークの優先度を取得する。そして、このようにして得られた各ストロークに対する優先度を筆記処理部２０５へと出力する。

筆記処理部２０５は、優先度判定部２０４にて得られた各ストロークに対する優先度と文書識別情報に基づいて、各ストロークに対する処理を決定し実行する。筆記処理部２０５の実行する処理の一例は、各筆記ストローク画像を再び表示／印刷する際に、所定の優先度を持つ筆記ストロークのみを、文書識別情報に基づいて特定された電子文書の該当ページ上への合成し、表示または印刷を行うことである。すなわち、所定の優先度のストロークを表示・印刷できる。

図７では筆記者により優先度が決定するので、所定の筆記者による筆記のみを電子文書の該当ページ上に合成することになる。優先度の指定は、ユーザによって行われてもよい。例えば、筆記者が自分の筆記した手書きパターンのみを表示・印刷する場合、自己のユーザＩＤ又は判明している場合には自己の優先度を入力する。

また、電子文書の該当ページに合成表示を行いたい優先度の範囲は、ある一つの優先度だけを指定するのでなく、所定の優先度以上又は所定の優先度以下のように複数の優先度を組み合わせてもよい。優先度を筆記者に対応づけた場合、複数の優先度を組み合わせると、電子文書の該当ページ上に合成される筆記の筆記者は複数となる。

また、原則的に電子文書に加筆された手書きパターンをすべて表示することとしておき、優先度が指定又は選択された場合、表示・印刷対象となる筆記者の手書きパターンの濃度を濃く表示するなど注目度が向上するように変化させてもよい。また、筆記者毎の手書きパターンの区別がつくように、優先度に応じて徐々に手書きパターンの濃度を変化させてもよい。

以上の処理を行うことで、ある優先度の手書きパターンのみを表示し、不要なストロークの表示を制限することが可能になり、表示・印刷をした場合に重要な情報を優先的にユーザに対し提示することが可能となる。

図８は手書きパターンの加筆された電子文書を表示する処理の流れを示すフローチャート図である。所定の手書き情報が加筆された電子文書がＨＤＤ１２４に既に登録され、又は、順次、手書き情報入力装置１０２から手書き情報データがコンピュータ１０１に送信されている。

ステップＳ１の右側に、優先度（筆記者）の異なる手書きパターンが加筆された電子文書Ｐの一例を示す。電子文書Ｐには筆記者Ａによる手書きパターンＡと筆記者Ｂによる手書きパターンＢがそれぞれ加筆されている。なお、実際には電子文書Ｐに直接手書きパターンが加筆されているのではない。

電子文書Ｐを表示したい者はコンピュータ１０１から表示したい電子文書Ｐを指定する指定情報を入力する（Ｓ１）。指定情報の入力は文書識別情報をキーボード１１３から入力してもよいしファイルをマウス１１４でクリックしてもよい。なお、順次、手書き情報入力装置１０２から手書き情報データが送信されている場合は文書識別情報００４により自動的に指定される。

電子文書Ｐが指定されると筆記情報抽出手段２０２が指定された文書識別情報の電子文書に加筆されたストロークを抽出する（Ｓ２）。電子文書Ｐには手書きパターンＡとＢが加筆されているので、この２つの手書きパターンが抽出される。

ついで、特徴量抽出部２０３がストローク毎に特徴量を抽出する（Ｓ３）。特徴量を筆記者とすると、手書きパターンＡの特徴量は筆記者Ａ、手書きパターンＢの特徴量は筆記者Ｂと抽出される。

ついで、優先度判定手段２０４はストローク毎に優先度を判定する（Ｓ４）。優先度判定手段２０４は優先度テーブルを参照し、特徴量（筆記者）に対応づけられた優先度を抽出する。図７によれば、筆記者Aによる手書きパターンＡは優先度「１」に、筆記者Bによる手書きパターン筆記は優先度「２」に決定される。

筆記処理部２０５は優先度に基づき電子文書と手書きパターンを表示処理する（Ｓ５）。予め、優先度に応じて濃度の異なるように手書きパターンを表示するように設定されている場合、筆記処理部２０５は、優先度「１」の筆記、すなわち筆記者Aによる筆記を濃く、優先度「２」の筆記、すなわち筆記者Bによる筆記は淡く表示する。したがって、優先度の高い筆記者による筆記を強調、又は、優先度の低い筆記者による筆記を抑制して表示することが可能となる。

以上のようにして手書きパターンの特徴量を抽出し特徴量に基づく優先度を判定して、手書きパターンの表示を制御できる。優先度に応じて、表示する手書きパターンの線の太さ、濃度、色、線種等を制御でき、また、優先度に応じてストロークの表示／非表示を制御できる。

また、優先度に応じたデータの表示期間を設定しておき、筆記処理部２０５はその表示期間を過ぎたストロークの表示は行わないようにしてもよい。図９は、筆記処理部２０５が参照する優先度と表示期間の関係を示す表示期間設定テーブルを示す。図９では優先度１のストロークは無期限に表示され、優先度が２のストロークは１年以上経過すると表示されなく。以下、優先度が小さくなるにつて表示期間が短くなる。

このような処理を行うことで、優先度が低い筆記ストロークの表示期間を短く、優先度が高い筆記ストロークの表示期間を長くすることが可能となり、表示・印刷をした場合、重要な情報を優先的にユーザに対し提示することが可能となる。

図１２は優先度に応じて表示期間が異なるストロークの例を示す。図１０（ａ）に示すように紙文書００１には２つの手書きパターンＡ、Ｂが加筆されている。また、図１０（ｂ）（ｃ）に示すように手書きパターンＡ、Ｂの優先度が優先度判定手段２０４によりそれぞれ優先度２、３と判定されたとする。図９によれば優先度が２の表示期間は１年、優先度が３の表示期間は１ヶ月である。したがって、図１０（ｄ）に示すように、１ヶ月経過するまでは手書きパターンＡ及びＢが表示される。そして１ヶ月経過すると図１０（ｅ）に示すように優先度が３の手書きパターンＢは表示されなくなる。表示期間の起算日は、例えば手書きパターンのタイムスタンプの平均値である。なお、表示期間を過ぎた筆記ストロークに関する手書き情報データを削除してもよい。

〔種々の優先度の設定例〕
種々の優先度の設定例について説明する。上述したようにストロークの特徴量は筆記者だけに限られない。図１１は種々の特徴量を優先度に対応づけた有線テーブルの一例を示す。図１１（ａ）はペンの色を特徴量として優先度を対応づけた優先度テーブルをしめす。ペンの色が赤のストロークは優先度が「１」に、ペンの色が青のストロークは優先度が「２」に、ペンの色が黒のストロークは優先度が「３」に、対応付けられている。同様にして、他の筆記色を持つストロークに関しても、対応する優先度を決定する。

図１１（ｂ）は筆記時刻を特徴量として優先度を対応づけた優先度テーブルをしめす。この場合の筆記時刻は最初に当該電子文書に書き始めてからの経過時刻である。例えば、重要なことを書き始めの頃に手書きしたような場合に指定される優先度となる。０〜１０分の手書きパターンは優先度が「１」に、１０〜２０分の手書きパターンは優先度が「２」に対応づけられている。同様にして、他の時間範囲内に含まれるストロークに関しても、対応する優先度を決定する。時刻範囲は絶対時刻を用いてもよい。

図１１（ｃ）はペンの太さを特徴量として優先度を対応づけた優先度テーブルをしめす。３ｍｍ以上の太さ（太さの設定部００８で「太」を選択）の手書きパターンは優先度が「１」に、２〜３ｍｍの太さ（太さの設定部００８で「中」を選択）の手書きパターンは優先度が「２」に対応づけられている。以降、ストロークの太さ順にストロークの優先度が下がっていく。

図１１（ｄ）は筆記サイズを特徴量として優先度を対応づけた優先度テーブルを示す。筆記サイズが５ｃｍ以上の手書きパターンは優先度が「１」に、４〜５ｃｍの手書きパターンは優先度が「２」に対応づけられている。以降、筆記サイズ順にストロークの優先度が下がっていく。

図１１（ｅ）は筆記速度を特徴量として優先度を対応づけた優先度テーブルを示す。筆記速度が５〔ｍｍ／ｓ〕以上の手書きパターンは優先度が「１」に、筆記速度が４〜５〔ｍｍ／ｓ〕以上の手書きパターンは優先度が「２」にそれぞれ対応づけられている。なお、図９の設定は一例にすぎない。以降、ストロークの筆記速度順にストロークの優先度が下がっていく。

また、これらの特徴量を組み合わせた特徴量に対応づけて優先度を設定してもよい。図１１（ｆ）は、特徴量として筆記者と色を組み合わせた優先度テーブルの一例を示す。筆記者が○○でペンの色が赤の手書きパターンは優先度が「１」に、筆記者が○○でペンの色が黒の手書きパターンは優先度が「２」に、筆記者が△△でペンの色が赤の手書きパターンは優先度が「３」に対応づけられている。同様にして、組み合わせについて対応する優先度を決定する。

手書きパターンを合成した電子文書を表示する者はこれら優先度を選択又は組み合わせて電子文書を表示できる。図１２はディスプレイ１１２に表示される、優先度を指定して電子文書を表示する電子文書表示ソフトウェアの画面の一例を示す。

電子文書表示ソフトウェアは上部に特徴量を指定する選択ボタン１１及び優先度を指定するチェックボックス１２が配置されており、下部には電子文書を表示する電子文書表示領域１４が配置されている。電子文書を表示する者は選択ボタン１１から指定したい特徴量を選択し、また、選択した特徴量についてはチェックボックス１２のチェックが入力可能となる。特徴量及び優先度をチェックし、再表示ボタン１３をクリックすると指定された特徴量における優先度に基づき電子文書に手書きパターンが合成されて再表示される。

なお、特徴量及び優先度は複数選択することができる。複数の特徴量が選択された場合、色や太さなど入力時点の手書きパターンと同様に表示するだけで手書きパターンのそれぞれが判別できる場合にはそのまま表示すればよい。筆記速度や筆記時刻など手書きパターンから判明困難な特徴量は、表示された手書きパターンの優先度が判明するように色や太さの注釈が注釈欄１６に表示される。

〔手書き情報入力装置１０２が複数台接続されている場合〕
ところで、コンピュータ１０１に複数台の手書き情報入力装置１０２が接続可能であれば、複数の手書き情報入力装置１０２からの手書き情報データを１台のコンピュータ１０１で処理できるため便利である。

図１３（ａ）は、手書き情報入力装置１０２が複数接続されている場合の情報処理システムの構成図を、図１３（ｂ）は筆記情報処理プログラム１３２の機能ブロック図を示す。なお、図１３において図１及び図４と同一構成部分には同一の符号を付しその説明は省略する。

図１３によれば複数の手書き情報入力装置１０２ａ、ｂ、…ｎがコンピュータ１０１と有線又は無線により接続されている。手書き情報入力装置１０２が複数存在するため、図６に示した手書き情報データも複数、コンピュータ１０１に送出される。

特徴量抽出部２０３は、複数の手書き情報入力装置１０２から送信された全ての手書き情報データからストローク毎に文書識別情報を抽出し、文書識別情報が一致するストロークは一つの処理単位として処理する。以降の処理は、電子文書を特定する文書識別情報が同一なものを一つの処理単位とし、文書識別情報の数だけ繰り返し処理するようになっており、手書き情報入力装置１０２が一台の場合と同様である。

デジタイザ１０２を複数台接続することで、複数の人間が同一の電子文書に筆記を行い、筆記を行った筆記者ごとに手書き情報データを処理できる。複数の筆記者は、使用する手書き情報入力装置１０２や使用開始時に入力したユーザ認証情報等により識別されてもよいし、印刷・配布した紙文書００１の文書識別情報に筆記者を識別する識別ＩＤを含ませていてもよい。

以上のように本実施例によれば、電子文書を印刷した紙文書に手書きにより加筆した手書きパターンを電子文書に反映できると共に、手書きパターンを表示する場合に手書きパターンの筆記者や色などその優先度が把握しやすい形態で表示できる。

図１４は、本実施例の情報処理システムの構成図を示す。本実施例ではコンピュータ１０１に手書き情報入力装置１０２でなくスキャナ装置１０３が接続されている。なお、図１４において図１と同一部分には同一の符号を付しその説明は省略する。

スキャナ装置１０３は原稿の画像データを取得する周知のスキャナ装置である。スキャナ装置１０３は、原稿に読み取り光を照射して得られる反射光を固体撮像素子に結像し、Ａ／Ｄ変換により所定のビット数のデジタル信号に変換する。デジタル化された固体撮像素子の信号はIPP(Image Processing Unit)により、シェーディング補正、地肌除去、色調補正及び輝度ムラ補正処理等の画素演算が行われる。その後、ＮＩＣを介して画像データがコンピュータ１０１に送信される。

コンピュータ１０１が筆記情報処理プログラム実行することで手書きパターンの優先度に応じた表示を行うことが可能になる点は実施例１と同様であるが、本実施例では手書きパターンがすべて加筆された状態で原稿の画像をスキャンするため、手書きパターンの抽出処理、抽出可能な特徴量が異なる。

筆記者はまず、文書識別情報が付与された紙原稿００１へ手書きパターンＣの加筆を行う。紙原稿００１をスキャナ装置１０３上に設置し、スキャナ装置１０３を制御するソフトウェアから手書きパターンＣを加筆した筆記者情報（名前、ユーザＩＤ等）を入力した上で、筆記者はスキャナ装置１０３上に設置された紙原稿に対し画像走査を行う。

図１５は本実施例の筆記情報処理手段１３２の機能ブロック図を示す。なお、図１５において図４と同一構成部分には同一の符号を付しその説明は省略する。図１５の筆記情報処理手段１３２は、データ受信部４０１と、筆記情報抽出部４０２と、特徴量抽出部４０３と、優先度判定部２０４、筆記処理部２０５とを有する。

スキャナ装置１０３は紙原稿００１をラスターデータ化した画像データ（以下、紙文書画像という）を筆記者情報と共に、コンピュータ１０１のデータ受信部４０１へと送信する。

データ受信部４０１は、スキャナ装置１０３から紙文書画像及び筆記者情報を受信し、これらのデータに受信時刻を付与する。その後受信した紙文書画像と受信時刻を筆記情報抽出部４０２へと送出する。

筆記情報抽出部４０２は、データ受信部４０１で受信した紙文書画像から筆記データを抽出する機能ブロックである。図１６はスキャナ装置１０３でスキャンした紙文書画像の一例を示す。図１６の紙文書画像では複数箇所に手書きパターンｄ，ｅ、ｆ、ｇおよびｈが加筆されている。

したがって、データ受信部４０１から出力された紙文書画像は紙原稿が保持していた活字や図と、筆記者により手書きされた手書きの字や図形とで構成される。この紙文書画像から、予め場所の知られた文書識別情報を、又は文書識別情報の位置をパターンマッチング等により探索し、デコードして電子文書とそのページ番号等を特定する。

紙文書画像から手書きパターンを抽出する方法について説明する。図１７は手書きパターンの抽出の処理手順を、図１８はステップＳ１０７の詳細な処理手順を示す。Ｓ１０１では手書きパターン抽出を行う領域の個数Ｎ、大きさなどを設定し、電子文書と加筆された紙文書を入力する。

Ｓ１０２では領域数変数ｎを１に設定する。Ｓ１０３では手書きパターン抽出の対象となる領域を紙文書から切り出し、同時に電子文書からは、先に手書きパターンから抽出した領域に対応した領域を切り出す。Ｓ１０４ではＳ１０３で切り出された電子文書をＭヶに小領域に細分化する。

図１９（ａ）はＳ１０３で切り出された電子文書の抽出領域Ｏ（ｘ，ｙ）を格子状に分割しておりその分割された小領域それぞれをｏｉｊ（ｘ，ｙ）とする。Ｓ１０５では小領域数変数ｍを１に設定する。Ｓ１０６ではＳ１０４で細分化され作成された電子文書の小領域ｏｉｊ（ｘ，ｙ）が紙文書上のどの位置に対応するかを決める為に、各々の小領域と紙文書画像Ａ（ｘ，ｙ）との相関値の分布を計算する。この時に電子文書と同様に紙文書の方もＳ１０４で細分化しそれをａｉｊ（ｘ，ｙ）とすると、空間的に対応する両画像の小領域同士、ｏｉｊ（ｘ，ｙ）とａｉｊ（ｘ，ｙ）で相関値計算を行う方が計算時間の観点からも効率的である。

それを示したのが図１９（ｂ）でありこの図では紙文書画像の抽出領域Ａ（ｘ，ｙ）をＯ（ｘ，ｙ）と同様に細分化し対応する位置を探すためにａｉｊ（ｘ，ｙ）をｏｉｊ（ｘ，ｙ）よりも大きな領域として抽出している。この相関値計算の結果、相関値が最も高い値を取る１つの画像の相対位置を「最も確からしい位置」とする。

ここでＳ１０６において計算される相関値の分布は、以降の工程で設定する閾値を領域によらずに一意に設定するためには式（１）のように電子文書と紙文書画像、それぞれ小領域内の画素値の総和や小領域の面積に依存しないものにしておくとよい。式（１）の場合はｏｉｊ（ｘ，ｙ）とａｉｊ（ｘ，ｙ）がどのような大きさ画像であっても必ず−１．０から＋１．０の間の値を取り、特に画素値が０または１しか取らない２値画像に関しては０から＋１．０までの値を取る。

Ｓ１０７での２枚の画像間で３×３画素ずらし差分処理を示したのが図１９である。Ｓ４０１にはＳ１０６で算出された相関値の分布Ｃ（ｘ，ｙ）と『最も確からしい位置』（ｘｍ ，ｙｍ ）が入力される。Ｓ４０１では（ｘｍ ，ｙｍ ）での相関値Ｃ（ｘｍ ，ｙｍ ）がある閾値Ｔｈ１ よりも大きいかどうかの判定を行う。大きければＳ４０２に進みそうでなければＳ１０７自体を抜けＳ１０８に進む。以下のＳ４０２、Ｓ４０３およびＳ４０６〜Ｓ４０９は（ｘｍ ，ｙｍ ）とその周囲の３×３の領域での繰り返し処理を示したものである。この領域の大きさを変える場合はＳ４０２、Ｓ４０３での設定値、Ｓ４０６、Ｓ４０８での加算値、Ｓ４０７、Ｓ４０９での条件値を変更する。Ｓ４０４ではＳ４０２とＳ４０３において変更された位置（ｘｍ ＋ｘ，ｙｍ ＋ｙ）での相関値Ｃ（ｘｍ ＋ｘ，ｙｍ ＋ｙ）が閾値Ｔｈ２ （＜Ｔｈ１ ）を超えているかどうかの判定を行う。越えていなければＳ４０８まで進み画素ずらし量を変化させる。超えている場合はＳ４０５に進みここで紙文書画像と電子文書の、２枚の小領域画像の位置関係を（ｘｍ ＋ｘ，ｙｍ ＋ｙ）に対応する位置とし画像差分処理を行う。

このような「画素ずらし」での差分処理を行う理由は、電子文書と紙文書画像との間の線幅の違いにある。図２０は電子文書と紙文書画像の拡大図であるが、図２０左のように電子文書で太さ１ドットの線をいったん紙に出力しスキャナなどのデバイスで再び画像として取りこむと、図２０右のように線幅は太化されその太さも局所的にバラツキのある線となる。これが差分処理に影響し紙文書画像の原稿成分の引き残しが発生する為、上記のＳ１０７のような画素ずらしでの差分処理が単純な差分処理よりも有効となる。

ここまでの処理を終えた結果例が図２１である。図２１左が紙文書画像の小領域、図２１中が電子文書の小領域、図２１右が２つの小領域画像に対し蒸気の処理を行い精製した手書きパターンの画像である。Ｓ１０８においてｍを１だけ増加させた後Ｓ１０９において小領域変数ｍが上限Ｍを超えているか否かを判定を行い、超えていなければＳ１０６から処理を繰り返す。

すべての小領域についての処理を終える、つまり、ｍがＭを超えるとＳ１１０では差分処理後の画像を白紙の画像のＳ１０３で抽出した位置に挿入する事で加筆のみの画像を作成する。Ｓ１１１に領域数変数ｎを１だけ増加させた後Ｓ１１２においてｎが上限Ｎを超えているかどうかの判定を行い、超えていなければＳ１０３から処理を繰り返す。ｎがＮを超えるとＳ１１３においてＳ１１０において張り合わされた加筆画像を出力する。

以上の処理により、筆記情報抽出手段４０２が図１６の紙文書画像から抽出した手書きパターン画像は、図２２に示すように筆記者による筆記のみの画像となる。手書きパターン画像の画素のうち、背景色以外の色を持ち手書きパターンを構成する各画素を「筆記色画素」とする。次に、筆記色画素のうち、空間的に連続し且つ同一筆記色を持つ画素群を検出し、それぞれの画素の座標と筆記色を記録する。

筆記データ抽出部４０２で抽出された紙文書画像は図２３のようなデータ形式の手書き情報データに変換される。筆記色は例えば黒であり、背景色は例えば白である。筆記色は複数色でもよい。図２３の手書き情報データは、各手書きパターン画素の「シーケンス」と、各筆記色画素の「Ｘ座標」と「Ｙ座標」や筆記色等で構成される。タイムスタンプは４０１で記録された受信時刻を利用する。

手書きパターン画像から図２３のようなデータ形式に変換することにより、空間的に連続し且つ同一筆記色を持つ一連の手書き画素群を、実施例１の「ストローク」と同等に扱うことが可能となる。したがって、スキャナ装置１０３からの加筆済みの紙文書の紙文書画像を手書き情報入力装置１０２からの筆記データと同様に取り扱うことができる。これらの受信した手書き情報データを処理を特徴量抽出部２０３へと出力する。

特徴量抽出部２０３は実施例１と同様に、筆記色、筆記時刻、筆記太さ、筆記サイズについて手書きパターンの特徴表を抽出する。実施例１では筆記速度についても特徴量としえたが、本実施例では紙文書をスキャンするので筆記速度は特徴量とならない。

筆記色については図２３のような手書き情報データから取得する。筆記時刻については上記したようにスキャナ装置１０３から紙文書画像を受信した時刻を筆記時刻とする。筆記太さについては手がきパターンに対し細線化処理を施し、得られる細線画像と元の手書き画像との相違から筆記データの太さ情報を抽出する。

筆記サイズについては、空間的に連続し且つ同一筆記色を持つ一連の手書き画素群（ストローク）の最小外接矩形を算出し、その最小外接矩形の対角線の長さ又は面積を筆記サイズとする。

なお、優先度判定手段２０４及び筆記処理手段２０５の機能は実施例１同等である。すなわち、優先度判定手段２０４は特徴量から優先度を判定し、筆記処理手段２０５は優先度に基づき手書きパターンの色や太さ、濃度、表示期間を制御して表示する。また、複数台のスキャナ装置１０３をコンピュータ１０１に接続可能である点も実施例１と同様であり、この場合、同一の文書識別情報の紙文書画像を一つの処理単位として処理する。

以上のように本実施例によれば、スキャナ装置１０３を用いて加筆された手書きパターンを入力することで、筆記者は筆記具や場所・時刻に左右されることなく筆記を行い、それらの筆記を行った筆記者ごとの表示を行うことが可能となる。

本実施の形態の筆記情報処理システムは、紙文書への手書き内容を電子文書に反映することができ、また、手書きパターンの特徴に応じて手書きパターンの表示形態を制御することができる。

筆記情報処理システムの構成図である。 コンピュータのハードウェア構成図である。 手書き情報入力装置と筆記情報処理手段の機能ブロック図である。 手書きパターンの一例を示す図である。 手書き情報入力装置に設けられた色の設定部と太さの設定部の一例を示す図である。 手書き情報データの一例である。 優先度テーブルの一例である。 手書きパターンの加筆された電子文書を表示する処理の流れを示すフローチャート図である。 優先度と表示期間の関係を示す表示期間設定テーブルの一例である。 ストロークの表示に優先度に応じた表示期間を設けた場合の表示例である。 種々の特徴量を優先度に対応づけた有線テーブルの一例を示す。 優先度を指定して電子文書を表示する電子文書表示ソフトウェアの画面の一例である。 手書き情報入力装置が複数接続されている場合の情報処理システムの構成例を示す。 実施例２の情報処理システムの構成図である。 実施例２の筆記情報処理手段の機能ブロック図である。 スキャナ装置でスキャンした紙文書画像の一例である。 手書きパターンの抽出の処理手順を示すフローチャート図である。 図１７のステップＳ１０７の詳細な処理手順である。 抽出領域Ｏ（ｘ，ｙ）を格子状に分割した図である。 電子原稿画像と紙文書画像の拡大図である。 差分処理の結果例を示す図である。 紙文書画像から抽出した手書きパターン画像である。 実施例２の手書き情報データの一例である。

符号の説明

１０１ コンピュータ
１０２ 手書き情報入力装置
２０２ 筆記情報抽出手段
２０３ 特徴量抽出手段
２０４ 優先度判定手段
２０５ 筆記処理手段

Claims (27)

1. 紙文書に加筆された手書きパターンを取得して表示装置に表示する筆記情報処理システムであって、
   前記紙文書に付与された当該紙文書の出力元となる電子文書の文書識別情報と、前記手書きパターンに基づき取得された手書き情報データを抽出する筆記情報抽出手段と、
   前記筆記情報抽出手段によって抽出された前記手書き情報データに基づき手書きパターンの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から手書きパターンを構成するストロークの優先度を判定する優先度判定手段と、
   前記文書識別情報により識別される前記電子文書に、前記優先度判定手段によって判定された前記優先度に応じて前記手書きパターンを合成して前記表示装置に表示する筆記処理手段と、
   を有することを特徴とする筆記情報処理システム。
2. 前記筆記情報抽出手段は、
   前記電子文書の前記文書識別情報を読み取る識別情報読取手段と、
   手書き用のペンの筆跡を感知して手書きパターンを２次元座標データに変換する筆跡取得手段と、
   を有することを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
3. 前記筆記情報抽出手段は、
   前記紙文書を光学的に走査して画像データを取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記画像データから手書きパターンを抽出するする手書きパターン取得手段と、
   を有することを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
4. 前記特徴量抽出手段は、
   前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記色を前記特徴量として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
5. 前記特徴量抽出手段は、
   前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記時刻を前記特徴量として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
6. 前記特徴量抽出手段は、
   前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記者を前記特徴量として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
7. 前記特徴量抽出手段は、
   前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記の太さを前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
8. 前記特徴量抽出手段は、
   前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記サイズを前記特徴量として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
9. 前記特徴量抽出手段は、
   前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記速度を前記特徴量として抽出する、
   ことを特徴とする請求項２記載の筆記情報処理システム。
10. 前記特徴量抽出手段は、
    前記筆記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記色、筆記時刻、筆記者、筆記サイズ又は筆記速度のうちいずれか2つ以上を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム
11. 前記特徴量抽出手段は、
    前記情報抽出手段により抽出された前記手書き情報データから筆記色、筆記時刻、筆記者又は筆記サイズのうちいずれか2つ以上を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項２記載の筆記情報処理システム
12. 前記筆記処理手段は、
    前記特徴量に基づき判定された前記優先度に応じて、前記ストロークの表示濃度を設定する、
    ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
13. 前記筆記処理手段は、
    前記特徴量に基づき判定された前記優先度に応じて、前記ストロークを表示する表示期間を設定する、
    ことを特徴とする請求項１記載の筆記情報処理システム。
14. 紙文書に加筆された手書きパターンを取得して表示装置に表示する筆記情報処理方法であって、
    前記紙文書に付与された当該紙文書の出力元となる電子文書の文書識別情報、前記手書きパターンに基づき取得された手書き情報データを抽出する筆記情報抽出ステップと、
    前記筆記情報抽出手段によって抽出された前記手書き情報データに基づき手書きパターンの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量から手書きパターンを構成するストロークの優先度を判定する優先度判定ステップと、
    前記文書識別情報により識別される前記電子文書に、前記優先度判定手段によって判定された前記優先度に応じて前記手書きパターンを合成して前記表示装置に表示する筆記処理ステップと、
    を有することを特徴とする筆記情報処理方法。
15. 前記筆記情報抽出ステップは、
    前記電子文書の前記文書識別情報を読み取る識別情報読取ステップと、
    手書き用のペンの筆跡を感知して手書きパターンを２次元座標データに変換する筆跡取得ステップと、
    を有することを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
16. 前記筆記情報抽出ステップは、
    前記紙文書を光学的に走査して画像データを取得する画像取得ステップと、
    前記画像取得ステップによって取得された前記画像データから手書きパターンを抽出するする手書きパターン取得ステップと、
    を有することを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
17. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記色を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
18. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記時刻を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
19. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記者を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
20. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記の太さを前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
21. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記サイズを前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
22. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記速度を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１５記載の筆記情報処理方法。
23. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記筆記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記色、筆記時刻、筆記者、筆記サイズ又は筆記速度のうちいずれか2つ以上を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
24. 前記特徴量抽出ステップにより、
    前記情報抽出ステップにより抽出された前記手書き情報データから筆記色、筆記時刻、筆記者又は筆記サイズのうちいずれか2つ以上を前記特徴量として抽出する、
    ことを特徴とする請求項１５記載の筆記情報処理方法。
25. 前記筆記処理ステップにより、
    前記特徴量に基づき判定された前記優先度に応じて、前記ストロークの表示濃度を設定する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
26. 前記筆記処理ステップは、
    前記特徴量に基づき判定された前記優先度に応じて、前記ストロークを表示する表示期間を設定する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の筆記情報処理方法。
27. 請求項１４〜２６記載の筆記情報処理方法をコンピュータに実行させるための筆記情報処理プログラム。

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