JP2008537861A - スキャンされたデータを処理するシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

アナログデータのためのデジタル収集デバイスを強化するための効率的な方法およびシステムが示される。該方法およびシステムによって提供される強化は、ローカルな配置ならびにリモートの配置にいるユーザに対して利用可能である。収集されるデジタルデータの質の強化は、仮想的な再収集を用いることによって、効率良く達成される。仮想的な再収集の方法は、収集デバイスによって得られるデジタルデータが、不十分な質である場合に、アナログデータの物理的な再収集を不必要にさせる。

Description

本出願は、合衆国法典３５巻１１９条（ｅ）に基づき、２００５年３月２４日に出願され、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＥＮＨＡＮＣＩＮＧ ＤＩＧＩＴＡＬ ＡＣＱＵＩＳＩＴＩＯＮ ＤＥＶＩＣＥＳ ＦＯＲ ＡＮＡＬＯＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＬＯＣＡＬ ＡＳ ＷＥＬＬ ＡＳ ＲＥＭＯＴＥ ＤＥＰＬＯＹＭＥＮＴＳ」と題された米国仮特許出願第６０／６６５，０６７号からの優先権の利益を主張し、本明細書によって、該出願の全体が本明細書において参考によって援用される。

（発明の背景）
（発明の分野）
本発明は、データ収集デバイスによって収集されたデータの質を向上させるシステムおよび方法に関する。ユーザはデータ収集デバイスからローカルにまたはリモートに配置され得る。

（関連技術の記載）
アナログデータのためのデータ収集デバイスは、アナログデータをデジタルデータへ変換する。典型的な例は、スキャニングデバイスである。スキャニングデバイスは、１枚の紙上に印刷された画像を入力として取り入れ、物理的な画像のデジタル表現を出力する。収集デバイスによって得られる質は、所与のアナログデータの特性に適した設定を有するデバイスを用いることに強く依存する。例えば、高質のスキャンされた日没の画像を達成するために有用なスキャナの設定は、夏の日のあふれるような日光で撮られた写真をスキャンするために使用される設定とはいくぶん異なる。アナログデータの特性を仮定して、より良い設定または最適な設定を見出すことは、しばしば、収集デバイスの異なる設定を用いて、再三アナログデータを収集することを必要にさせる時間のかかる処理である。これは、デジタルデータの受信者およびデータ収集デバイスが異なる場所に存在するときに、特に非実用的で非効率的になる。

以下の例は、現在の技術の非効率性を例示する。ファックスの受信者は、受信されたファックスの質に満足していない。より良い質のファックスを得るために、受信者は、例えば、電話を使用することによって、ファックスの発信元に位置される人物に通知し、異なる設定でファックスを再送信することを要求する必要がある。

さらに、一時的なアナログデータを仮定すると、アナログデータの物理的な再収集を用いる改良された収集設定の決定は、狭い時間枠内では不可能であるかまたはほとんど実行可能でない。

現在のリモートデータ収集アプリケーションにおいて、アナログデータは、例えば、スキャニングデバイスまたはデジタルコピー機を用いてデジタルに収集される。該デジタル化されたデータは、次いで、ネットワークを介して、リモートの受信者に送信される。リモートデータ収集アプリケーションの現在の方法は、収集されるデータのリモートの受信者に、データ収集デバイスのリモートコントロールを提供しない。

（発明の概要）
実施形態は、質の強化の目的のためのデータの仮想的な再収集の方法を含む。実施形態において、質の強化のための仮想的な再収集は、スキャニングデバイス、および例えば、デジタルコピー、ファックスマシン、多機能の周辺装置、赤外線カメラ、音響カメラ、デジタルカメラ、赤外線カメラ、音響カメラ、デジタルカメラ、ビルトインデジタルカメラを有する携帯電話などのような他のデータ収集デバイスに対して使用され得る。仮想的な再収集は、例えば、デバイスをモニタするための音声、音響測定、温度、ビデオなどを含む任意のアナログソースまたはデジタルソースと共に使用され得る。

アナログデータに対する収集デバイスの入力ストリームは、離散的または連続的のいずれかであり得る。さらに、入力ストリームは、時間または空間の関数であり得る。これらの様式にもかかわらず、結果として生じるデータは、順序付けられたセットの離散的なユニットに含まれる。セットの順序は、入力ストリームの時間または空間方向の情報を含む。連続的な入力ストリームの場合には、収集デバイスは、連続的な入力ストリームをビンに細分化することによって、離散的なユニットを生成する。例えば、ビデオカメラへの入力は連続的であり、結果として生じるデータは、カメラによって撮られた順序付けられたセットのピクチャフレームによって与えられ、各ピクチャフレームは前述の離散的なユニットの例である。スキャニングデバイスに送られるペーパーシートのバッチは、離散的な入力ストリームの例であり、離散的なデータはペーパーシートによって規定される。

１つの実施形態は、アナログデータに対する収集デバイスによって得られたデジタルデータを強化する効率的な方法およびシステムである。強化は、アナログデータの仮想的な再収集を用いて得られる。仮想的な再収集の方法は、収集デバイスによって収集された未加工データをキャッシュに格納する。データプロセッサは、キャッシュからの未加工データにアクセスし、該収集デバイスによってデータを物理的に再収集することなく、該データプロセッサによって未加工データの再処理を可能にする。

実施形態は、キャッシュサイズを考えて、可能な限り多くのキャッシュに入来するデータユニットを格納する。特定の実施形態において、入来するデータの新しいストレージは、キャッシュにもっとも長く存在するデータユニットを消去することによって、作成される。さらに、または他の実施形態においては、データユニットは、プライオリティを割り当てられ、より低いプライオリティを有するデータユニットは、より高いプライオリティを有するデータユニットよりも前に、新しいデータユニットで上書きされる。

実施形態は、収集デバイスによって収集された、もっとも最近使用されたデータユニットまたは比較的最近使用されたデータユニットを仮想的に再収集する能力を有する。あるいは、ユーザは、選択機構を介して、キャッシュに格納された未加工データまたは該未加工データのサブセクションを仮想的に再収集する。仮想的な再収集の方法は、アナログデータの不必要な時間および労働力のかかる物理的な再収集を必要としない。さらに、データの物理的な再収集が不可能な場合、例えば、時間依存の入力ストリームの場合には、仮想的な再収集が特に価値がある。

収集デバイスの収集速度が、出力通信システムに対して非常に高く、かつデフォルトとして、圧縮された低い解像度のデータが転送される場合には、仮想的な再収集の追加の適用は当然である。仮想的な再収集を用いて、データの受信者は、送信の帯域幅によって与えられる制約にもかかわらず、元の高い解像度のデータを選択的にアクセスおよび再処理し得る。

さらに、本明細書で与えられる方法およびシステムの実施形態は、改良されたまたは最適な収集デバイスの設定を効率よく決定するために利用する。改良されたまたは最適な設定は、特定の実施形態に依存して、システム自体によって、またはその組み合わせによって、自動的に、リアルタイムおよび非リアルタイムにおいてインタラクティブに見出され得る。さらに、方法およびシステムは、ユーザに対し潜在的に低い質のデジタルデータ、または、データを解析し、いくつかのユーザ定義の閾値に対して結果を比較することによって、ユーザにとって関心があり得る入力ストリームにおける変更について自動的に警告することによって、デジタル収集デバイスのコントロールを円滑にする。この特性は、例えば、莫大な量のアナログデータの収集を用いるか、または必要とする配置において、価値がある。

さらに、実施形態において示されるように、リモートの配置で組み合わされた仮想的な再収集の方法は、多種のビジネスプロセス、例えば、セキュリティ監視アプリケーションにおける大きな効率ゲインの可能性を提供する。例えば、建造物は、ビデオシステムを用いてモニタされ、利用可能な帯域幅のせいで低い解像度のデータがセントラルロケーションに送信される。データを解析することによって、システムは、システムをモニタする人物の関心がある可能性がある出来事を検出し、仮想的な再収集をするユーザに対する、高い解像度のデータの送信をトリガする。

未加工の圧縮されていないデータの代わりに処理されたデータをデフォルトとして転送することによって、実施形態のリモートのアプリケーションは、ストレージおよびネットワークを効果的に利用し、ハードウェアの使用、またはストレージおよびネットワーク上の要求を減少させるか、または最小限にする。

さらに、本明細書に示される方法およびシステムの実施形態は、複数のユーザが１つまたは複数のアナログ収集デバイスの使用を共有することを可能にする。各ユーザは、データプロセッサの異なる設定で、同一の未加工データを処理し得、各個別のユーザが、個人的な好みおよびニーズに従って、未加工データを処理することを可能にする。

最後に、方法およびシステムの実施形態は、収集される離散的なデータユニットのサブセクションに個別に適用され得る。すなわち、ユーザは、収集されたデータユニットのサブセクションを選択し得、該選択されたサブセクションを様々に処理し得る。例えば、画像およびテキストをディスプレイするスキャンされた画像を仮定すると、ユーザは、収集されたデータユニットを、一方は画像を含み、もう一方はテキストを含む、２つのゾーンに再分化し得、選択されたゾーンに対してもっとも適した、またはより適した設定を用いて、該ゾーンを仮想的に再収集し得る。

上述されるように、本明細書で示される方法およびシステムの実施形態は、１つ以上の解析エンジンを潜在的に配置することによって、改良されたプロセッサ設定または最適なプロセッサ設定を自動的に決定する能力を有する。例えば、第１の解析エンジン（エンジン１）は、入力として未加工データを得て、一方で第２の解析エンジン（エンジン２）は、入力として処理されたデータを使用する。第２のエンジンは、測定基準を用いて処理されたデータの質を決定する。それは新しいプロセッサ設定を、ランダムに、または処理された測定基準によって決定されるところの、データの質に依存して選択する。未加工データは、新しい設定を用いて再処理される。この処理は、収束まで、すなわち測定基準が処理されたデータの質におけるいかなる改良をも検出しなくなるまで、継続する。第１の解析エンジンによって行われる機能は、ページ境界検出、バックグラウンド平滑化、ブリードスルー検出、色検出および方向検出などであるが、これらに制限はされない。

ページ境界検出は、効率的なページスキュー補正に有用である。実施形態において、ページ境界検出は、種々のバックグラウンドに対するページを検出し、結果として、ページスキュー補正ならびに白いバックグラウンドスキャナおよび黒いバックグラウンドスキャナに対するクロッピングを可能にする。

バックグラウンド平滑化方法の実施形態は、画像のバックグラウンド内の色の数を減少させることのニーズまたは要求に対処し、画像の外観を向上させ、同様に圧縮後の画像のサイズを減少させる。本発明の実施形態は以下のように作動する。画像内で見出される色の全てまたは一部をクラスタし、バックグラウンドと考えられるために十分なピクセルを含む色を選択する。これらのバックグラウンドは、次いでマージされ、バックグラウンドクラスタに属する画像内のピクセルの全てまたは一部は、クラスタ内の平均色に置換される。

ブリードスルー検出の実施形態は、これらのページ上のさらなる画像処理を行うために、スキャンされた画像のブランクでない側のブリードスルーを検出する。このアルゴリズムの実施形態は、面の位置を近似的に適合させるために、表面および裏面のスキャンされた画像内でページ境界検出を使用する。次いで、アルゴリズムは、マッピングを微調整するために、存在するカラーコンテンツまたはグレーコンテンツを使用する。この追加のステップは、フロントカメラとバックカメラとの光学およびスキューのわずかな違いに対して有用である。残りの（説明されない）コンテンツが、特定の密度基準未満である場合には、該ページはブランクと呼ばれる。

実施形態において、色検出は、スキャンされた画像内のカラーコンテンツを検出するためのニーズまたは要求、およびフォアグラウンドとバックグラウンドとを区別するためのニーズまたは要求を扱う。このアルゴリズムの実施形態は、バックグラウンドカラーが卓越した色またはドキュメント内でもっとも卓越した色である場合に、バックグラウンド色を除くための機構を提供する。このアルゴリズムの実施形態は、スキャンされた画像内のピクセルを検査し、該ピクセルがカラーピクセルか、またはバックグラウンドピクセルであることを決定する。この決定は、ピクセルの彩度レベルおよび発光レベルを使用する。

実施形態において、方向検出は、見るためにテキストページをどちらの方向に直角に回転させるかを自動的に決定する。アルゴリズムの実施形態は、ページ内の黒の連結コンポーントから可能性のある個別の文字を選択し、訓練されたニューラルネットワークによって、それらの個別の方向を決定する。アルゴリズムは、方向の結果を、どちらのページの方向が最良であるか、または良くなるかを決定するために使用する。

実施形態において、仮想的な再収集は、ソフトウェアとしてインプリメントされ、収集デバイスから独立している。収集デバイスのユーザは、プロセッサ設定を変更することによって、収集されたアナログデータのデジタル表現の質をインタラクティブに強化し得る。あり得る調節は、輝度、コントラスト、ガンマ、エロージョン、方向、セグメンテーション、カラーレンダリング、彩度、解像度、ワーピングの角度、シーケンス検出からの外れ、拡張、スペックル除去およびスキュー角を含むがこれらに限定はされない。該実施形態は、例えば、それらの制限されたハードウェア能力によって、入力として、多種のアナログデータを仮定すると、通常は高い質のデジタルデータを持続的に生成することが不可能な収集デバイスに関して、価値がある。これらの場合には、実施形態は、収集デバイスの能力および有用性を強化するための費用対効果の高い方法である。

さらに、実施形態は、収集デバイスのユーザが、ユーザの個別の好みおよび要求に従って、デジタルデータを収集することを可能にする。

実施形態において、別の利点は、仮想的な再収集が収集デバイスから独立しているということである。仮想的な再収集によって使用されるアルゴリズムは、典型的には、収集デバイスのハードウェアの改良よりもかなり速いペースで進歩する。ユーザは、単に仮想的な再収集ソフトウェアをアップデートすることによって、アルゴリズム的な改良の利益を容易に享受し得る。この特性は、スキャナの減価償却費を減少させるか、または最小化することによって、例えば、高価なハイエンドのスキャナに対して価値がある。

さらなる実施形態において、上記される実施形態は、リモートに配置され、結果として、デジタルデータの１人以上のリモートの受信者に仮想的な再収集の能力を提供する。インプリメンテーションは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、あるいはソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアの任意の組み合わせであり得る。

実施形態の例は、ファックスサーバマシンの使用についてである。データは、高解像度のアナログ形式で表現され、ファックス通信サーバのデータキャッシュに格納され、デフォルトの設定および属性を用いて得られたバイナリデータは、それぞれのあて先に送信される。ファックスサーバマシンにおいてインプリメントされたコールバックプロトコルを介して、ファックスの受信者は、ファックスサーバに格納された画像から特定の画像または画像の拡大されたエリアを選択し得、該選択された画像に対するプロセッサ設定および属性を特定し得る。該選択された画像または画像の拡大されたエリアは、特定された設定に従って再処理され、受信者に送信される。

イメージセットは、ファックスサーバにおいて、キャッシュに格納される。キャッシュがいっぱいであるか、または画像がユーザによってフルに処理されているときは、該画像は、消去されるか、送信された画像と置換されるか、データベースに格納されるか、またはこれらの任意の組み合わせを行われる。この実施形態は、ファックスの受信者が、受信されたファックスの質を、受信者のデスクトップまたはアプリケーション上で直接強化することを可能にし、不十分な画質の場合のファックスの再送信を時代遅れにさせる。

さらに、上述のコールバックプロトコルは、受信者が、白紙のような回復不能であり得る問題を送信者に警告することが可能である。最終的に、送信者は、ファックスを送信する間に、改良されたまたは最適な設定を推察する必要がない。

さらなる実施形態において、仮想的な再収集は、解析エンジンによって強化され、該解析エンジンは、収集されたデバイスの未加工データを入力として得る。解析エンジンは、収集デバイスに対する改良された設定または最適に近い設定を自動的に決定する。さらに、解析エンジンは、自動的に、収集デバイスによって得られたデジタルデータの質をモニタし、質が所定の閾値未満であるときにユーザに警告する。ユーザは、好みの閾値を調節し得る。さらに、ユーザは、解析エンジンによって決定された収集デバイスの設定を上書きし得、必要な場合または所望の場合には、インタラクティブに該設定を手動で調節し得る。

実施形態において、インタラクティブな調節が、非リアルタイムでなされ得、結果として、入来するデータのフローを邪魔しない。この実施形態は、例えば、莫大な量のアナログデータの収集を使用するか、または必要とする配置に対して、関心がある。それは、ほぼ自動的なデータ収集を可能にし、さらに結果として生じるデジタルデータの高い質を確実にする。典型的な例は、コピー機の部屋または設備であり、これらはスキャニングデバイスを用いて大量の紙のドキュメントを電子的にアーカイブする。

実施形態において、解析エンジンによって強化された仮想的な再収集は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアあるいはソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアの任意の組み合わせとしてインプリメントされ得る。ハードウェアインプリメンテーションは、ソフトウェアインプリメンテーションと比較すると速度に関する利点を提供し、大容量のデータを迅速かつ効率的に扱うことを可能にする。

さらなる実施形態において、解析エンジンによって強化された仮想的な再収集が、リモートに配置される。解析エンジンによって強化される、リモートに配置された仮想的な再収集は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアあるいはソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアの任意の組み合わせとしてインプリメントされ得る。

さらなる実施形態において、仮想的な再収集は、第１および第２の解析エンジンによって強化される。第２の強化エンジンは、特定のデータプロセッサ設定を用いて、第１の解析エンジンから得られた処理されたデジタルデータを解析する。この情報を利用すると、第２の解析エンジンは、新しいセットのデータプロセッサ設定を推定し、未加工データは新しい設定を用いて仮想的に再収集される。

実施形態において、処理は、十分に改良された設定または最適な設定が自動的に決定されるまで繰り返される。第１および第２の解析エンジンによって強化された仮想的な再収集は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアあるいはソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアの任意の組み合わせとしてインプリメントされ得る。

さらなる実施形態において、第１および第２の解析エンジンによって強化された仮想的な再収集は、リモートに配置される。リモートに配置された、第１および第２の強化エンジンによって強化された仮想的な再収集は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアあるいはソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアの任意の組み合わせとしてインプリメントされ得る。

実施形態において、データ処理システムは、データキャプチャデバイスからの未加工データまたは正規化されたデータを備え、該未加工データまたは該正規化されたデータは、コンピュータアクセス可能なストレージ媒体に格納され、第１の収集コントローラは、該未加工データまたは該正規化されたデータと通信する。該第１の収集コントローラは、該未加工データまたは該正規化されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該未加工データまたは該正規化されたデータが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するように構成されている。該未加工データまたは該正規化されたデータが、該第１のパラメータのセット内にない場合には、該第１の収集コントローラが、第１のセットのプロセッサ設定を生成する。該データ処理システムは、該第１の収集コントローラと通信するプロセッサであって、該プロセッサは、第１のセットのプロセッサ設定を用いて該未加工データまたは該正規化されたデータを処理するように構成されている、プロセッサと、該プロセッサと通信する該第２の収集コントローラとをさらに備えている。第２の画像収集コントローラは、処理されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたデータが、第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するように構成されている。該処理されたデータが該第２のセットのパラメータ内にない場合には、第２の収集コントローラが、プロセッサは該未加工データまたは該正規化されたデータを再処理するために使用する第２のセットのプロセッサ設定を生成する。

別の実施形態において、データ処理方法は、コンピュータアクセス可能なストレージ媒体に、データキャプチャデバイスからの未加工データまたは正規化されたデータを格納することと、第１の解析エンジンを用いて、該未加工データまたは該正規化されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該未加工データまたは該正規化されたデータが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定することとを包含する。該未加工データまたは該正規化されたデータが、該第１のセットのパラメータ内にない場合には、該方法は、該第１の解析エンジンを用いて第１のセットのプロセッサ設定を生成することと、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該未加工データまたは該正規化されたデータを処理することと、第２の解析エンジンを用いて該処理されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定することとを包含する。該処理されたデータが、該第１のセットのパラメータ内にない場合には、該方法は、該未加工データまたは該正規化されたデータを再処理するために該第２の解析エンジンを用いて第２のセットのプロセッサ設定を生成することを包含する。

さらに別の実施形態において、データ処理システムは、データキャプチャデバイスからの未加工データを格納するためのストレージ手段と、該未加工データの少なくとも一部を解析することによって、該未加工データが、第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するために該未加工データと通信する第１の解析手段であって、ない場合には、該第１の解析手段が第１のセットのプロセッサ設定を生成する、第１の解析手段とを備えている。該データ処理システムは、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該未加工データを処理するために該第１の解析手段と通信する処理手段と、該処理されたデータの少なくとも一部を解析することによって、該処理されたデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するために該処理手段と通信する第２の解析手段であって、ない場合には、該第２の解析手段が、該処理手段が該未加工データを再処理するために使用する第２のセットのプロセッサ設定を生成する、第２の解析手段とをさらに備えている。

さらなる実施形態において、ドキュメント処理システムは、データキャプチャデバイスからのドキュメントデータであって、該ドキュメントデータはコンピュータアクセス可能なストレージ媒体に格納される、ドキュメントデータと、該ドキュメントデータと通信する第１の収集コントローラとを備えている。該第１の収集コントローラは、該ドキュメントデータの少なくとも一部を解析することによって、該ドキュメントデータが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するように構成されている。該ドキュメントデータが第１のセットのパラメータ内にない場合には、該第１の収集コントローラが、第１のセットのプロセッサ設定を生成する。ドキュメント処理システムは、第１の収集コントローラと通信するプロセッサであって、該プロセッサは、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該ドキュメンドデータを処理するように構成されている、プロセッサと、該プロセッサと通信する第２の収集コントローラとをさらに備えている。第２の収集コントローラは、該処理されたドキュメントデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたドキュメントデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するように構成されている。該処理されたドキュメントデータが第２のセットのパラメータ内にない場合には、第２の収集コントローラが、該プロセッサが該ドキュメントデータを再処理するために使用する第２のセットのプロセッサ設定を生成する。

実施形態において、ドキュメント処理方法は、データキャプチャデバイスからのドキュメントデータを、コンピュータアクセス可能なストレージ媒体に格納することと、第１の解析エンジンを用いて、該ドキュメントデータの少なくとも一部を解析することにより、該ドキュメントデータが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定することとを包含する。該ドキュメントデータが第１のセットのパラメータ内にない場合には、該方法は、該第１の解析エンジンを用いて第１のセットのプロセッサ設定を生成することと、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該ドキュメントデータを処理することと、第２の解析エンジンを用いて該処理されたドキュメントデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたドキュメントデータが、第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定することとをさらに包含する。該処理されたドキュメントデータが第２のセットのパラメータ内にない場合には、該方法は、該ドキュメントデータを再処理するために、第２の解析エンジンを用いて第２のセットのプロセッサ設定を生成することをさらに包含する。

別の実施形態において、ドキュメント処理システムは、データキャプチャデバイスからのドキュメントデータを格納するためのストレージ手段と、該ドキュメントデータの少なくとも一部を解析することによって、該ドキュメントデータが、第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するために該ドキュメントデータと通信する第１の解析手段であって、ない場合には、該第１の解析手段が第１のセットのプロセッサ設定を生成する、第１の解析手段とを備えている。該ドキュメント処理システムは、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該ドキュメントデータを処理するために該第１の解析手段と通信する処理手段と、該処理されたドキュメントデータの少なくとも一部を解析することによって、該処理されたドキュメントデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するために該処理手段と通信する第２の解析手段であって、ない場合には、該第２の解析手段は、該処理手段が該ドキュメントデータを再処理するために使用する第２のセットのプロセッサ設定を生成する、第２の解析手段と、をさらに備えている。

さらに別の実施形態において、ドキュメント処理システムは、スキャナからのドキュメントを受信するランダムアクセスキャッシュを備えており、該ドキュメントは、該ランダムアクセスキャッシュ内に複数のバンドとして、ランダムにアクセス可能な方法で格納される。該ドキュメント処理システムは、該ランダムアクセスキャッシュと通信するプロセッサであって、該ランダムアクセスキャッシュから該ドキュメントを得るように構成されており、該ドキュメントを処理するために使用されるプロセッサコントロール設定を有するプロセッサと、該プロセッサと相互接続される収集コントローラとをさらに備えている。該収集コントローラは、該処理されたドキュメントを解析することにより、該ドキュメント内の少なくとも１つのバンドについて異なるプロセッサコントロール設定をいつ使用するか、および該異なるプロセッサコントロール設定を用いて該バンドを再処理するために、該ランダムアクセスキャッシュ内に格納された該少なくとも１つのバンドに、どこで該プロセッサがランダムにアクセスするかを決定するように構成されている。

さらなる実施形態において、ドキュメント処理方法は、スキャナからのドキュメントをランダムアクセスキャッシュ内に複数のバンドとして、ランダムにアクセス可能な方法で格納することと、該ランダムアクセスキャッシュから該ドキュメントを得ることと、プロセッサコントロール設定を用いて該ドキュメントを処理することとを包含する。該方法は、解析エンジンを用いて該処理されたドキュメントを解析することにより、該ドキュメント内の少なくとも１つのバンドについて異なるプロセッサコントロール設定をいつ使用するかを決定することと、該異なるプロセッサコントロール設定を用いて該バンドを再処理するために、該ランダムアクセスキャッシュに格納された該少なくとも１つのバンドにランダムにアクセスすることとを包含する。

実施形態において、ドキュメント処理システムは、スキャナから受信されたドキュメントを、ストレージ手段内に複数のバンドとして、ランダムにアクセス可能な方法で格納するためのストレージ手段と、該ストレージ手段から該ドキュメントを得て、処理手段に関連するプロセッサコントロール設定を用いて該ドキュメントを処理するための処理手段とを備えている。該ドキュメント処理システムは、該処理されたドキュメントを解析することにより、該ドキュメント内の少なくとも１つのバンドについて異なるプロセッサコントロール設定をいつ使用するかを決定するための解析手段と、該異なるプロセッサコントロール設定を用いて該バンドを再処理するために、該ストレージ手段に格納された少なくとも１つのバンドにランダムにアクセスするためのアクセス手段とをさらに備えている。

本発明を要約する目的で、本発明の特定の局面、利点および新規な特徴が、本明細書に記載されている。必ずしも全てのこのような利点の全てが、本発明のあらゆる特定の実施形態に従って達成され得る必要はないことが理解されるべきである。従って、本発明は、本明細書で教示され、示唆され得るような他の利点を達成する必要なしに、本明細書で教示されるような１つの利点または一群の利点を達成または最適化する方法で具体化され、または実行され得る。

本発明の様々な特徴をインプリメントする概略的なアーキテクチャが、図面を参照して記載される。図面および関連する記載が、本発明の実施形態を示すために、かつ本発明の範囲を制限するためではなく、提供される。図面全体を通して、参照数字は、参照されるエレメント間の対応を示すために再使用される。さらに、各参照数字の最初の数字は、該エレメントが最初に現れる図面を示す。

（好ましい実施形態の詳細な記載）
図１は、データ収集および再スキャニングシステム１５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム１５０は、データ収集デバイス１００を備え、データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサ１０２と、通信デバイス１０３とを備えている。データキャプチャデバイス１０１の例は、カメラ、ビデオレコーダ、赤外線カメラ、音響カメラ、デジタルカメラ、ファックスマシン、画像をキャプチャすることが可能な任意のデバイス、音響センサ、音響センサを有する任意のデバイスなどを含むがこれらに制限はされない。データキャプチャデバイス１０１は、例えば、スキャナのような非リアルタイムのデバイスであり得、または、データキャプチャデバイス１０１は、例えば、カメラおよびビデオレコーダのようなリアルタイムデバイスであり得る。

データ収集および再スキャニングシステム１５０は、ユーザシステム１１０をさらに備え、ユーザシステム１１０は、通信デバイス１０４を備え、通信デバイス１０４は、通信デバイス１０３、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５、データプロセッサ１０６、ユーザインタフェース１０７およびデータディスプレイ１０８と通信する。実施形態において、ランダムアクセスデータキャッシュは、少なくとも１つのサブセクション、ゾーン、バンド、画像ストリップ、データストリップなどで、ランダムにアクセス可能な方法で、データを格納する。

データ再収集および再スキャニングシステム１５０は、アプリケーション／ストレージデバイス１０９をさらに備えている。該アプリケーション／ストレージデバイス１０９の例は、コンピュータプロセッサ、プログラム論理、制御回路網、汎用シングルチップまたはマルチチップマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、組み込み型マイクロプロセッサ、マイクロコントローラなどを含むがこれらに制限はされない。データストレージの例は、揮発性および不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＤＶＤストレージ、ＣＤ ＲＯＭストレージ、光学および磁気光学ストレージ、リムーバブルまたは非リムーバブルフラッシュメモリデバイス、あるいは別のメモリデバイスを含み得る。

アナログデータが収集デバイス１００に提示される。アナログキャプチャデバイス１０１は、アナログデータを測定する。正規化プロセッサ１０２は、測定されたデータを正規化されたデータに変換する。正規化プロセッサ１０２は、アナログデータを測定するセンサによって誘起される公知のエラーおよびバイアスを較正し、補正することにより、正規化されたデータを生成する。

本明細書で以後未加工データと言う、該正規化された未加工データは、通信デバイス１０３および１０４を用いる高速接続を介して、ユーザシステム１１０まで送信され、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納される。未加工データは、ランダムアクセスキャッシュ１０５に、バンド、画像ストリップ、データストリップなどとして格納される。実施形態において、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５は、６４Ｋバイトのバンドにパーティションされる。

未加工データに加え、未加工データに関連するデータまたは各バンドに対するメタデータも、キャッシュ１０５に格納される。これらのメタデータは、データおよびキャッシュ内の位置を識別するタグ、収集の時刻および日付のスタンプ、シーケンスナンバー、データバンドの開始、データバンドの終了、高さ、幅、次のバンドへのポインタなどを含むがこれらに制限はされない。一部の実施形態においては、タグが未加工データのサブセクションまたはゾーンを識別する。

データプロセッサ１０６は、デフォルトのデータ処理プロセッサ設定を用いて未加工データを処理する。

未加工データが、データプロセッサ１０６によって処理される順序は、自動的にまたはインタラクティブに決定される。自動的な実施形態において、キャッシュ１０５に最初に格納された、もっとも最近の未加工データまたはより最近の未加工データが処理される。

インタラクティブな実施形態において、データタグまたはメタデータを利用して処理するために、ユーザは、これらの特定の未加工データのバンドまたはサブセクションを識別する。バンドは、キャッシュ１０５においてランダムにアクセス可能である。このことは、非リアルタイムの仮想の再収集を可能にする。

それらのメタデータを共に有する処理されたデータが、データディスプレイ１０８にディスプレイされる。デフォルトのデータプロセッサ設定は、ユーザインタフェース１０７を介して調節可能である。設定の変更は、データプロセッサ１０６をトリガし、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納された選択された未加工データを、変更された設定を用いて再処理し、該再処理されたデータをデータディスプレイ１０８に表示する。プロセッサ設定をインタラクティブに再調節することによって、データがユーザの好みを満足させるまで、データは処理される。

データプロセッサ１０６を制御することに加え、ユーザインタフェース１０７はまた、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５を制御する。ユーザは、非リアルタイムのインタラクティブな処理のために、ユーザインフェース１０７を介して、未加工データのサブセクション、ゾーン、バンド、画像ストリップまたはデータストリップならびに選択する特定の未加工データにアクセスし得る。

ユーザは、処理されたデータを、さらなる処理ならびに格納のためにアプリケーション／ストレージデバイス１０９に送信し得る。

図１に描かれるデータ収集および再スキャニングシステム１５０は、複数のユーザの使用をサポートする。データ収集デバイス１００は、複数のユーザによってアクセスされ得る。実施形態において、ユーザシステム１１０は、コンピュータをさらに備えている（図示されない）。実施形態において、ユーザシステム１１０は、コンピュータ上のソフトウェアとして、少なくとも部分的にインプリメントされる。

図２は、リモートに配置されたデータ収集および再スキャニングシステム２５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム２５０は、データ収集デバイス１００と、格納および処理システム２１２と、ユーザシステム２１０と、収集／ストレージデバイス１０９とを備えている。

格納および処理システム２１２は、通信デバイス１０３と、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５と、データプロセッサ１０６と、通信デバイス２０３とを備えている。

ユーザシステム２１０は、通信デバイス２０４と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８とを備えている。

収集デバイス１００からの未加工データは、通信デバイス１０３および１０４を用いた高速接続を介して、格納および処理システム２１２まで送信される。未加工データおよびメタデータは、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納される。データプロセッサ１０６は、デフォルトのデータプロセッサ設定を用いて未加工データを処理する。

ユーザシステム２１０は、格納および処理システム２１２と、通信デバイス２０３および２０４を用いて、通信媒体２１６を介して通信する。

図２に示される通信媒体２１６にここで焦点をあてると、一実施形態において、通信媒体は、インターネットであり、インターネットはコンピュータのグローバルネットワークである。他の実施形態において、通信媒体２１６は、例として、専用の通信線、電話ネットワーク、無線データ送信システム、赤外線データ送信システム、双方向ケーブルシステム、特注のコンピュータネットワーク、インタラクティブキオスクネットワークなどを含む任意の通信システムであり得る。

処理されたデータは、それらのメタデータと共に、データディスプレイ１０８にディスプレイされる。デフォルトのデータプロセッサ設定は、ユーザインタフェース１０７を介して調節可能である。設定を変更することは、データプロセッサ１０６をトリガし、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納された選択された未加工データを、変更された設定を用いて再処理し、データディスプレイ１０８に再処理されたデータをディスプレイする。プロセッサ設定をインタラクティブに再調整することによって、データがユーザの好みを満足させるまで処理される。

ユーザは、さらなる処理ならびに格納のためにアプリケーション／ストレージ１０９に、処理されたデータを送信し得る。

データ収集および再スキャニングシステム２５０は、ユーザシステム２１０がデータ収集デバイス１００ならびに格納および処理システム２１２からリモートに配置されるということを除けば、データ収集および再スキャニングシステム１５０に類似する。リモートに配置されたシステム２５０において、データキャッシュ１０５は、データ収集デバイス１００に対してローカルである。ユーザシステム２１０は、該実施形態の効果的な使用を確実にするために高速接続を用いて、データ収集デバイス１００と接続される必要はない。データ収集および再スキャニングシステム２５０は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの任意の組み合わせとして、少なくとも部分的にインプリメントされる。

図３は、解析エンジンを備えているデータ収集および再スキャニングシステム３５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム３５０は、データ収集デバイス１００と、ユーザシステム３１０と、アプリケーション／ストレージデバイス１０９とを備えている。ユーザシステム３１０は、通信デバイス１０４と、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５と、データプロセッサ１０６と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８と、解析エンジン３１４とを備えている。

アナログデータは、収集デバイス１００に提示される。アナログキャプチャデバイス１０１はアナログデータを測定する。正規化プロセッサ１０２は、測定されたデータを正規化された未加工データに変換する。未加工データは、通信デバイス１０３および１０４を用いた高速接続を介して、ユーザシステム３１０まで送信される。ユーザシステム３１０において、未加工データはランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納される。

選択された未加工データは、解析エンジン３１４によって解析される。実施形態において、解析エンジン３１４は、収集コントローラ３１４である。選択機構は、上記の実施形態において記載されるように、自動的またはインタラクティブのいずれかであり得る。解析エンジン３１４によって行われる解析は、選択された未加工データに対する新しいデータプロセッサ設定を生じる。解析の例は、ページ境界検出、ストリーク検出、ページボーダ検出、ブランクページ検出、ＲＧＢカラー表現からＹＣｂＣｒカラー表現への変換、色相測定、彩度測定、発光測定、グレースケール強度ヒストグラムを作成すること、色ヒストグラムを作成すること、幾何解析、色検出、輝度およびカラーレベルに対するガンマ検出、テキスト方向などを含むがこれらに限定はされない。

設定は、データプロセッサ１０６に移行され、未加工データは新しい設定で処理される。処理されたデータは、データディスプレイ１０８にディスプレイされる。データ処理設定は、ユーザインタフェース１０７を用いてインタラクティブに調節され得る。データ処理設定を決定することに加え、解析エンジン３１４はまた、潜在的に不十分な質の処理されたデータを生じる未加工データを自動的に検出し、これらのデータの選択をした際に、ユーザシステム３１０を介してユーザに警告する。対応するトラッピング条件（ｔｒａｐｐｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）（例えば、輝度の範囲、コントラストの範囲、ミッシングコーナー、ブランクページなどのような質の閾値を特定するユーザ定義されたパラメータ）が、ユーザインタフェース１０７を介して、ユーザがアクセス可能である。ユーザシステム３１０を介してユーザは、収集されるデータの質を制御することが可能である。

ユーザシステム３１０は、処理されたデータを格納し得るとともに、さらなる処理ならびに格納のために、アプリケーション／ストレージデバイス１０９に送信し得る。さらに、ユーザは、ユーザインタフェース１０７を介して、データプロセッサ１０６で処理されるべき、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納された未加工データのサブセクションまたはゾーンにアクセスし得る。

データ収集および再スキャニングシステム３５０は、特定の未加工データの非リアルタイムのインタラクティブな処理を可能にする。データ収集および再スキャニングシステム３５０はまた、複数のユーザの使用をサポートする。データ収集デバイス１００は、固有のプロセッサ設定を有する各データプロセッサ１０６を有する複数のユーザシステム３１０によってアクセスされ得る。実施形態において、データ収集および再スキャニングシステム３５０は、コンピュータをさらに備えている（図示されない）。実施形態において、データ収集および再スキャニングシステム３５０は、コンピュータ上のソフトウェアとして、少なくとも部分的にインプリメントされる。

図４は、データ収集デバイス１００と、ユーザシステム４１０と、解析エンジン３１４とを備えているデータ収集および再スキャニングシステム４５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム４５０は、図３に示されるデータ収集および再スキャニングシステム３５０をハードウェアとしてインプリメントする。

ランダムアクセスデータキャッシュ１０５、データプロセッサ１０６および解析エンジン３１４は、データ収集デバイス１００においてインプリメントされる。データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサ１０２と、通信デバイス１０３とをさらに備えている。ユーザシステム４１０は、通信デバイス１０４と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８とを備えている。

図５は、リモートに配置された、解析エンジン３１４を備えているデータ収集および再スキャニングシステム５５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム５５０は、収集デバイス１００と、ストレージおよび処理システム５１２と、ユーザシステム５１０と、収集／ストレージデバイス１０９とを備えている。

格納および処理システム５１２は、通信デバイス１０４と、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５と、データプロセッサ１０６と、解析エンジン３１４と、通信デバイス５０３とを備えている。

ユーザシステム５１０は、通信デバイス５０４と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８とを備えている。

収集デバイス１００からの未加工データは、通信デバイス１０３および１０４を用いる高速接続を介して、格納および処理システム５１２に送信される。未加工データおよびメタデータは、キャッシュ１０５に格納される。データプロセッサ１０６は、デフォルトのデータ処理設定を用いて未加工データを処理する。

選択された未加工データは、解析エンジン３１４によって解析される。解析エンジン３１４によって行われる解析は、選択された未加工データに対する新しいデータプロセッサ設定を生じる。設定は、データプロセッサ１０６に移行され、未加工データは新しい設定を用いて処理される。

ユーザシステム５１０は、通信デバイス５０３および５０４を用いた通信媒体２１６を介して格納および処理システム５１２と通信する。処理されたデータは、データディスプレイ１０８にディスプレイされる。データプロセッサ設定は、ユーザインタフェース１０７を用いてインタラクティブに調節され得る。

ユーザは、システム５１０を介して、処理されたデータを格納し得、さらなる処理ならびに格納のために、アプリケーション／ストレージデバイス１０９に送信し得る。さらに、ユーザは、ユーザインタフェース１０７を介して、データプロセッサ１０６において処理されるべき、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５において格納された未加工データのサブセクションまたはゾーンにアクセスし得る。

データ収集および再スキャニングシステム５５０は、特定の未加工データの非リアルタイムのインタラクティブな処理を可能にする。データ収集および再スキャニングシステム５５０は、ユーザシステム５１０が、データ収集デバイス１００ならびに格納および処理システム５１２からリモートに配置されることを除けば、データ収集および再スキャニングシステム３５０と類似する。リモートに配置されたシステム５５０において、データキャッシュ１０５および解析エンジン３１４は、データ収集デバイス１００に対してローカルである。

データ収集および再スキャニングシステム５５０はまた、複数のユーザの使用をサポートする。データ収集デバイス１００は、固有のプロセッサ設定を有する各データプロセッサ１０６を有する複数のユーザシステム５１０によってアクセスされ得る。データ収集および再スキャニングシステム５５０は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせとして、少なくとも部分的にインプリメントされる。

図６は、リモートに配置された、解析エンジン３１４を備えているデータ収集および再スキャニングシステム６５０のハードウェアインプリメントされた実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム６５０は、図４に示されるデータ収集および再スキャニングシステム４５０を、リモートの配置でインプリメントする。データ収集および再スキャニングシステム６５０は、データ収集デバイス１００と、ユーザシステム６１０と、アプリケーション／ストレージデバイス１０９とを備えている。

ランダムアクセスデータキャッシュ１０５、データプロセッサ１０６および解析エンジン３１４は、データ収集デバイス１００上のハードウェアとして直接インプリメントされる。データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサと、通信デバイス１０３とをさらに備えている。ユーザシステム６１０は、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８と、通信デバイス６０４とを備えている。

ユーザシステム６１０は、通信デバイス１０３および６０４を用いた通信媒体２１６を介してデータ収集デバイス１００と通信する。

図７は、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８を有するデータ収集および再スキャニングシステム７５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム７５０は、データ収集デバイス１００とユーザシステム７１０とを備えている。データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサ１０２と、通信デバイス１０３とを備えている。ユーザシステム７１０は、通信デバイス１０４と、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５と、データプロセッサ１０６と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８とを備えている。ユーザシステム７１０は、第１の解析エンジン７１４と第２の解析エンジン７１８とをさらに備えている。実施形態において、第１および第２の解析エンジン７１４、７１８は、それぞれ、第１および第２の収集コントローラである。

アナログデータは、収集デバイス１００に与えられる。データキャプチャデバイス１０１は、アナログデータを測定する。正規化プロセッサ１０２は、測定されたデータを正規化された未加工データに変換する。未加工データは、通信デバイス１０３および１０４を用いた高速接続を介して、ユーザシステム７１０に送信される。

ユーザシステム７１０において、未加工データは、データキャッシュ１０５において格納される。未加工データは、バンド、画像ストリップ、データストリップなどとして、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納される。実施形態において、ランダムアクセスデータキャッシュは、６４Ｋバイトのバンドにパーティションされる。

未加工データに加え、未加工データに関連するデータまたは各バンドに対するメタデータはまた、キャッシュ１０５に格納される。これらのメタデータは、データおよびキャッシュ内の位置を識別するタグ、収集の時刻および日付のスタンプ、シーケンスナンバー、データバンドの開始、データバンドの終了、高さ、幅、次のバンドへのポインタなどを含むがこれらには制限されない。一部の実施形態において、タグは未加工データのサブセクションまたは未加工データのゾーンを識別する。

選択された未加工データは、解析エンジン７１４によって解析される。選択機構は、上記の実施形態において記載されるように、自動的またはインタラクティブのいずれかであり得る。第１の解析エンジン７１４によって行われる解析は、選択された未加工データに対する、改良されたデータプロセッサ設定または最適に近いデータプロセッサ設定を生じる。実施形態において、第１の解析エンジン７１４は、例えば、ドキュメントの方向、バックグラウンド補正、色補正、テキスト抽出、テキスト／バックグラウンド分離、ページ境界検出、ストリーク検出、ページボーダ検出、ブランクページ検出、ＲＧＢカラー表現からＹＣｂＣｒカラー表現への変換、色相測定、彩度測定、発光測定、グレースケール強度ヒストグラムの作成、色ヒストグラムの作成、色検出、輝度およびカラーレベルに対するガンマ検出などのような幾何処理を行う。

設定はデータプロセッサ１０６に移行され、未加工データは設定を与えると処理される。

処理されたデータは、第２の検索エンジン７１８に移行される。実施形態において、プロセッサ１０６は、処理されたデータを解析のために第２の解析エンジン７１８に送信する。別の実施形態において、プロセッサ１０６は、処理されたデータを第１の解析エンジン７１４に送信し、第１の解析エンジン７１４が、処理されたデータを、解析のために第２の解析エンジン７１８に送信する。

第２の解析エンジン７１８において、処理されたデータが解析され、改良されたデータプロセッサ設定が決定される。第２の解析エンジン７１８は、処理されたデータの質を所定の測定基準と比較する。第２の解析エンジン７１８は、該測定基準によって決定されるような、処理されたデータの質に基づいて、新しいプロセッサ設定を選択する。

実施形態において、第２の解析エンジンは、例えば、不十分な光学文字認識のエリアの認識、非線形のガンマ、高いバックグラウンドノイズ、文字色の歪みなどのような特徴または質の処理を行う。実施形態において、第２の解析エンジンは、少なくとも部分的に、データディスプレイ１０８におけるユーザのデータレビューおよびユーザインタフェース１０７からのユーザの変更したプロセッサ設定の入力を置き換える。

新しい設定は、データプロセッサ１０６に送信され、未加工データは、該新しい設定を用いて再処理される。実施形態において、第２の解析エンジン７１８は、ランダムアクセスキャッシュ１０５内の未加工データの位置を含むメタデータおよび新しいプロセッサ設定をプロセッサ１０６に送信する。プロセッサ１０６は、新しいプロセッサ設定を用いて、データを処理する。

別の実施形態において、第２の解析エンジン７１８は、データに関連するメタデータおよび新しいプロセッサ設定を第１の解析エンジン７１４に送信する。第１の解析エンジン７１４は、ランダムアクセスキャッシュ１０５内の未加工データの位置を含むメタデータおよび新しいプロセッサ設定を受信し、ランダムアクセスキャッシュ１０５内の未加工データの位置を含むメタデータおよび新しいプロセッサ設定をプロセッサ１０６に送信する。プロセッサ１０６は、新しいプロセッサ設定を用いて、未加工データを処理する。

さらに別の実施形態において、第２の解析エンジン７１８は、データに関連するメタデータを第１の解析エンジン７１４に送信する。第１の解析エンジン７１４は、ランダムアクセスキャッシュ１０５内の未加工データの位置を含むメタデータおよび新しいプロセッサ設定を受信し、新しいプロセッサ設定を用いて、未加工データのバンドを処理する。

処理されたデータは、解析のために、第２の解析エンジン７１８に移行される。実施形態において、プロセッサ１０６は、処理されたデータを、解析のために第２の解析エンジン７１８に送信する。別の実施形態において、第１の解析エンジン７１４は、処理されたデータを、解析のために第２の解析エンジン７１８に送信する。別の実施形態において、プロセッサ１０６は、処理されたデータを、第１の解析エンジン７１４に送信し、第１の解析エンジン７１４は、処理されたデータを、解析のために第２の解析エンジン７１８に送信する。

変更されたデータプロセッサ設定を用いて未加工データを再処理するステップおよび処理されたデータを解析し、変更されたデータプロセッサ設定を決定するステップは、収束するまで、すなわち測定基準が処理されたデータの質における改良を全く検出しなくなるまで、繰り返される。このことは、改良されたプロセッサ設定または最適なプロセッサ設定を生じる。

例えば、スキャナは、１インチ当たり６００ドット（ｄｐｉ）の解像度でドキュメントをスキャンする。ドキュメントは、様々なフォントサイズのテキストを含む。未加工データは、ランダムアクセスキャッシュ１０５に、未加工データの各バンドに関連するメタデータと共に、バンドで格納される。

処理時間およびユーザ格納スペースを節約するために、第１の解析エンジン７１４は、例えば、上記の他のあり得る幾何処理設定と共に、２００ｄｐｉの解像度でデータを処理するためのプロセッサ１０６の設定を送信する。

プロセッサ１０６は、第１の解析エンジン７１４からの設定を用いて未加工データを処理する。処理されたデータおよび関連するメタデータは、第２の解析エンジン７１８に移行される。

第２の解析エンジン７１８は、所定の測定基準を用いて処理されたデータを解析する。例えば、第２の解析エンジン７１８は、可能性としては、テキストサイズが小さすぎて２００ｄｐｉの解像度で認識可能でないので、処理されたデータのバンドが認識可能でないことを決定する。第２の解析エンジン７１８は、４００ｄｐｉの解像度で処理するために、認識不可能なデータのバンドに関連するメタデータを、新しいプロセッサ設定と共に、プロセッサ１０６に送信する。

プロセッサ１０６は、ランダムアクセスキャッシュ１０５内の未加工データの位置を含むメタデータおよび新しいプロセッサ設定を受信し、４００ｄｐｉにおいて未加工データのバンドを処理する。プロセッサ１０６は、データの処理されたバンドおよびその関連するメタデータを、解析のために第２の解析エンジン７１８に送信する。

第２の解析エンジン７１８は、データの処理されたバンドが、所定の測定基準を満たすかどうかを決定する。満たさない場合には、第２の解析エンジン７１８は、未加工データのバンドを処理するために、バンドに関連するメタデータを、新しいプロセッサ設定と共に、プロセッサ１０６に送信する。例えば、第２の解析エンジン７１８は、バンド内のテキストが、４００ｄｐｉの解像度でさえも認識不可能であることを決定し、６００ｄｐｉの解像度で未加工データのバンドを処理するために、バンドに関連するメタデータを、新しいプロセッサ設定と共に、プロセッサ１０６に送信する。

データを解析し、新しいプロセッサ設定を用いて未加工データを再処理する処理は、第２の解析エンジン７１８が、処理されたデータが既定の測定基準を満たすことを決定するまで発生する。処理パラメータは、未加工データの全てを再処理することなしに、未加工データの一部またはバンドについて変更され得る。実施形態において、キャプチャされたデータの一部を再処理することは、処理時間およびデータ格納スペースをセーブする。

これらのステップによって得られた処理されたデータは、データディスプレイ１０８にディスプレイされる。データプロセッサ設定は、ユーザインタフェース１０７を用いて、インタラクティブに調節され得る。

データプロセッサ設定を決定することに加えて、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８は、質の十分でない処理されたデータを生じる可能性のある未加工データを自動的に検出する。上記の対応するトラッピング条件は、ユーザインタフェース１０７を介してユーザがアクセス可能であり、ユーザが収集されるデータの質を効率良く制御することを可能にする。

さらに、ユーザは、ユーザインタフェース１０７を介して、データプロセッサ１０６において処理されるべき、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納された未加工データのサブセクションまたはゾーンにアクセスし得る。

データ収集および再スキャニングシステム７５０はまた、特定の未加工データの非リアルタイムのインタラクティブな処理を可能にする。ユーザは、処理されたデータを格納すると共に、さらなる処理のために、アプリケーション／ストレージデバイス１０９に送信し得る。データ収集および再スキャニングシステム７５０は、複数のユーザの使用をサポートする。収集デバイス１００は、固有のプロセッサ設定を有する各データプロセッサ１０６を有する複数のユーザシステム７１０によってアクセスされ得る。実施形態において、データ収集および再スキャニングシステム７５０は、コンピュータをさらに備えている（図示されない）。実施形態において、データ収集および再スキャニングシステム７５０は、コンピュータ上のソフトウェアとして少なくとも部分的にインプリメントされる。

図８は、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８を備えているデータ収集および再スキャニングシステム８５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム８５０は、図７に示されるデータ収集および再スキャニングシステム７５０をハードウェアとしてインプリメントする。

データ収集および再スキャニングシステム８５０は、データ収集デバイス１００と、ユーザシステム８１０と、アプリケーション／ストレージデバイス１０９とを備えている。ランダムアクセスデータキャッシュ１０５、データプロセッサ１０６、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８は、データ収集デバイス１００においてインプリメントされる。データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサ１０２と、通信デバイス１０３とをさらに備えている。ユーザシステム８１０は、通信デバイス１０４と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８とを備えている。

図９は、リモートに配置された、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８を備えているデータ収集および再スキャニングシステム９５０の実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム９５０は、データ収集デバイス１００と、格納および処理システム９１２と、ユーザシステム９１０と、収集／ストレージデバイス１０９とを備えている。

データ収集デバイスは、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサと、通信デバイス１０３とを備えている。

格納および処理システム９１２は、通信デバイス１０４と、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５と、データプロセッサ１０６と、第１の解析エンジン７１４と、第２の解析エンジン７１８と、通信デバイス９０３とを備えている。

ユーザシステム９１０は、通信デバイス９０４と、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８とを備えている。

収集デバイス１００からの未加工データは、通信デバイス１０３および１０４を用いた高速接続を介して、格納および処理システム９１２に送信される。未加工データおよびメタデータは、キャッシュ１０５に格納される。データプロセッサ１０６は、デフォルトのデータプロセッサ設定を用いて、未加工データを処理する。

データ格納および処理システム９１２において、未加工データはデータキャッシュ１０５に格納される。選択された未加工データは、第１の解析エンジン７１４によって解析される。選択機構は、上記の実施形態において記載されたように、自動的またはインタラクティブのいずれかであり得る。第１の解析エンジン７１４によって行われる解析は、選択された未加工データを与えられると、改良されたデータプロセッサ設定または最適に近いデータプロセッサ設定を生じる。設定は、データプロセッサ１０６に移行され、未加工データは、与えられる設定を用いて処理される。

処理されたデータは、第２の解析エンジン７１８に移行される。第２の解析エンジン７１８において、処理されたデータは解析され、改良されたデータプロセッサ設定が決定される。第２の解析エンジン７１８は、測定基準を用いて処理されたデータの質を決定する。第２の解析エンジン７１８は、測定基準によって決定されたような、処理されたデータの質に依存して、新しいプロセッサ設定を選択する。改良された設定は、データプロセッサ１０６に送信され、未加工データが再処理される。変更されたデータプロセッサ設定を用いて処理されたデータを再処理するステップおよび処理されたデータを解析し、変更されたデータプロセッサ設定を決定するステップは、収束するまで、すなわち上記のように測定基準が、処理されたデータの質における改良を全く検出し得なくなるまで、繰り返される。このことは改良されたプロセッサ設定または最適なプロセッサ設定を生じる。

ユーザシステム９１０は、通信デバイス９０３および９０４を用いて通信媒体２１６を介して格納および処理システム９１２と通信する。処理されたデータは、データディスプレイ１０８においてディスプレイされる。データプロセッサ設定は、ユーザインタフェース１０７を用いて調節され得る。

ユーザは、ユーザシステム９１０を介して、さらなる処理ならびに格納のために、アプリケーション／ストレージ１０９に、処理されたデータを送信し得る。さらに、ユーザは、ユーザインタフェース１０７を介して、データプロセッサ１０６において処理されるべき、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５において格納された未加工データのサブセクションまたはゾーンにアクセスし得る。

データ収集および再スキャニングシステム９５０は、特定の未加工データの非リアルタイムのインタラクティブな処理を可能にする。データ収集および再スキャニングシステム９５０は、データ収集および再スキャニングシステム７５０と類似し、ユーザシステム９１０が、データ収集デバイス１００ならびに格納および処理システム９１２からリモートに配置されている。リモートに配置されたシステム９５０において、データキャッシュ１０５、データプロセッサ１０６、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８は、データ収集デバイス１００に対してローカルである。

データ収集および再スキャニングシステム９５０はまた、複数のユーザの使用をサポートする。データ収集デバイス１００は、固有のプロセッサ設定を有する各データプロセッサ１０６を有する複数のユーザシステム９１０によってアクセスされ得る。データ収集および再スキャニングシステム９５０は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせとして、少なくとも一部はインプリメントされる。

図１０は、リモートに配置された、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８を備えているデータ収集および再スキャニングシステム１０５０のハードウェアインプリメントされた実施形態のブロック図である。データ収集および再スキャニングシステム１０５０は、図８に示されるデータ収集および再スキャニングシステム８５０を、リモートの配置でインプリメントする。データ収集および再スキャニングシステム１０５０は、データ収集デバイス１００と、ユーザシステム１０１０と、アプリケーション／ストレージデバイス１０９とを備えている。

ランダムアクセスデータキャッシュ１０５、データプロセッサ１０６、第１の解析エンジン７１４および第２の解析エンジン７１８は、収集デバイス１００において、ハードウェアとしてインプリメントされる。データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサ１０２と、通信デバイス１０３とをさらに備えている。

ユーザシステム１０１０は、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８と、通信デバイス１００４とを備えている。ユーザシステム１０１０は、通信デバイス１０３および１００４を用いて通信媒体２１６を介して、データ収集デバイス１００と通信する。

図１１は、複数のデータ収集デバイス１００と複数のユーザシステム１１１０とを備えているデータ収集および再スキャニングシステム１１５０の実施形態のブロック図である。複数のユーザシステム１１１０は、複数のデータ収集デバイス１００からリモートに配置される。

データ収集デバイス１００は、データキャプチャデバイス１０１と、正規化プロセッサ１０２と、通信デバイス１０３と、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５と、データプロセッサ１０６とを備えている。実施形態において、データプロセッサ１０６は、低い処理能力のエンジンである。

ユーザシステム１１１０は、ユーザインタフェース１０７と、データディスプレイ１０８と、通信デバイス１１０４と、解析エンジン１１１４とを備えている。実施形態において、解析エンジン１１１４は、高性能の解析プロセッサである。

アナログデータが収集デバイス１００に与えられる。アナログキャプチャデバイス１０１は、アナログデータを測定する。正規化プロセッサ１０２は、測定されたデータを正規化された未加工データに変換する。データプロセッサ１０６は、データの変換に使用される。変換されたデータは、ランダムアクセスデータキャッシュ１０５に格納される。データ処理の例は、ドキュメント方向、バックグラウンド補正、色補正、テキスト抽出、テキスト／バックグラウンド抽出、閾値、相関、デスペックル（ｄｅｓｐｅｃｋｌｅ）などを含むが、これらに制限はされない。

リアルタイムのブロードキャストプッシュモードで作動する場合、またはユーザシステム１１１０のうちの少なくとも１つからの要求があると、選択されたキャッシュされたデータは、データプロセッサ１０６によって、スケールされかつ圧縮される。通信デバイス１０５は、スケールされかつ圧縮されたデータおよび関連するタグまたはメタデータを、通信デバイス１０３を用いて通信媒体２１６を介して、ユーザシステム１１１０に送信する。

実施形態において、タグデータは、キャプチャデバイスのアドレスおよびキャッシュ１０５内のデータ位置を備えている。実施形態において、メタデータは、データおよびキャッシュ内の位置を識別するタグ、収集の時刻および日付のスタンプ、シーケンスナンバー、データバンドの開始、データバンドの終了、高さ、幅、次のバンドへのポインタなどを備えているが、これらに制限はされない。タグデータは、通信媒体２１６の通信ネットワークプロトコルに組み込まれる。

ユーザシステム１１１０は、通信媒体２１６および通信デバイス１１０４を介してデータを受信する。データは解析エンジン１１１４によって解析される。解析が、ユーザによって決定された境界の外側となる解析結果によって特徴付けられる、いくつかの関連するデータエリアを検出した場合には、解析エンジン１１１４は、データに関連するタグおよび該データ内の関心のあるエリアの位置を送信することによって、ユーザインタフェース１０７を起動させる。

ユーザインタフェース１０７は、自動的な動作または手動的な動作であり得る。ユーザインタフェース１０７は、対応するデータキャプチャデバイス１００から、新しい処理設定を有する新しいデータセットを要求するために、タグコンテンツおよびエリア位置を使用する。データプロセッサ１０６は、新しい設定を用いて選択されたデータを再処理し、データキャプチャデバイス１００は、再処理されたデータをユーザシステム１１１０に再送信する。この仮想の再スキャン動作は、インタラクティブな処理であり、これは異なる設定またはウィンドウを使用し得る。

上記のインタラクティブな処理の間、データは、複数のキャプチャデバイス１００によって、複数のユーザシステム１１１０にリアルタイムに送信され続ける。実施形態において、ユーザは、データディスプレイ１０８を介して、任意の入来するデータを視覚化し得る。実施形態において、受信するデータの任意の部分は、アプリケーション／ストレージデバイス１０９によって格納され得る。

実施形態において、ユーザシステム１１１０は、選択されたデータに関連する１つ以上のデータ収集デバイス１００のデータキャッシュ１０５に、選択されたデータをロックし得る。ユーザシステム１１１０が、所望の解像度で選択されたデータを受信したときに、ユーザシステム１１１０はデータをアンロックする。実施形態において、ユーザシステム１１１０は、データをロックするために、許可レベルを有する。データキャッシュ１０５内のロックされていないデータは、先入れ先出しモデルにおいて上書きされる。

（例示的な実施形態）
このセクションは、仮想再スキャンワークフロー、方向検出方法、ブリードスルー検出方法、色検出方法、バックグラウンド平滑化方法、スキャンページ境界検出方法の例示的な実施形態を含む。

（例示的な仮想再スキャン（ＶＲＳ）ワークフロー）
実施形態において、ユーザが、ＶＲＳ処理を用いて画像をスキャンすることを選択する場合には、ＶＲＳ処理はスキャナを初期化し、未加工の（処理されていない）マスタ画像を収集する。マスタ画像は、白黒でスキャンすることを選択した場合には、グレースケールであり、そうでなければマスタ画像は、ユーザが特定したところの、グレースケールまたは有色である。

ＶＲＳ処理はまた、既定のスキャナ特定の設定を用いて、スキャナを初期化する。これらの設定は、ＶＲＳ処理が性能を向上させることを助ける。例えば、設定のうちの１つは、オーバースキャニング（すなわち、ＶＲＳが良好なデスキュー動作を行い得るように要求されたサイズ以上をスキャンする）を行うことである。

スキャナは、特定された設定につき１つの画像をスキャンし、未加工画像は、スキャナからＶＲＳキャッシュまで送信される。

ＶＲＳソフトウェアは、１つ以上の画像処理アルゴリズムを行う。実施形態において、解析エンジンはＶＲＳを備えている。１つのアルゴリズムは、実際のページ境界が、スキャンされた未加工画像内であることを決定する。実施形態において、スキャンされた画像は、オーバースキャニングに起因するスキャナ導入されたバックグラウンドを含む。ページ境界を決定することが、黒、白、グレーなどのような種々のバックグラウンドに対してなされる。ストリーク検出のような技術が、例えば、汚れたスキャナカメラ／ランプ、ローラなどによって導入されたラインストリークに対して使用される。ページボーダシャドー検出のような他の技術が、ページ境界を決定するために使用される。

別の画像処理アルゴリズムが、スキャンされたページがブランクであるかどうかを決定する。ページは、スキャニングが裏表二重でなされたとき、ページがもう一方の側からブリードスルーする色を含み得る。アルゴリズムが、ページがコンテンツを含まないことを決定する場合には、該ページはユーザ設定に従って消去され得る。

別の画像処理アルゴリズムは、ページコンテンツを、ＲＧＢカラー表現からＹＣｂＣｒ（発光、色相および彩度フォーマット）に変換する。このことは、ページの色相および彩度の局面における多くの色が関連する動作を可能にし、結果として速度向上を生じる。スキャナが白黒で画像をスキャンする場合には、このステップは行われない。

さらに別の画像処理アルゴリズムが画像を解析する。あり得る解析としては、発光解析を行い、グレースケール強度情報をヒストグラムに抽出すること、色情報をカラーヒストグラムに抽出すること、ページ上で幾何解析を行うことなどである。

別の画像処理アルゴリズムは、ドキュメントが色を有するかどうかを、先の解析に基づいて検出する。カラーコンテンツがない場合には、アルゴリズムが、スキャナ設定を設定することにより、ドキュメントが白黒ドキュメントであることを示す。ドキュメントがバックグラウンド色を有し、バックグラウンド色が主色である場合には、アルゴリズムはスキャナ設定を設定することにより、ドキュメントがカラードキュメントであることを示す。さらに、ドキュメントがカラーコンテンツを含む場合には、ユーザはスキャナ設定を調節し、カラーコンテンツが、特定のドキュメントのコンテンツに関連するかどうか、または、例えば、黄色い紙上のドキュメントのようなドキュメントの主たる特性であるかの決定に基づいて、色を再処理したり、色を再処理しなかったりし得る。

別の画像処理アルゴリズムは、画像についてガンマ補正を行うことにより、輝度およびカラーレベルを調節する。

さらなる画像処理アルゴリズムは、先の解析に基づいて、ページ画像についてデスキューおよびクロッピングを行う。

さらに別の画像処理アルゴリズムは、画像中のテキストの方向を検出し、必要であれば、画像を直角に回転させる。

別の画像処理アルゴリズムは、例えば、バーコード検出、ラインフィルタリング、デスペックリング、裏書の文字列（ｅｎｄｏｒｓｅｍｅｎｔ ｓｔｒｉｎｇ）で注釈をつけることなどのような他の動作を行う。

さらなる画像処理アルゴリズムは、バックグラウンド色を検出し、それらの色をマージすることによって、バックグラウンド平滑化を行う。

画像が自動的に補正され得ないという問題を有する場合には、画像処理ソフトウェアが、処理される画像および設定をユーザにディスプレイする。ユーザは、次いで画像に対する設定を決定する。ユーザが設定を変更すると、画像処理ソフトウェアは、ユーザ特定された設定を用いて上記の画像処理アルゴリズムのうちの１つ以上を実行し、処理された画像をユーザにディスプレイする。ユーザが画像を受け入れるときには、画像処理ソフトウェアは、ユーザによって選択された最終的な設定を用いて、未加工画像を再処理する。

別の実施形態において、第２の解析エンジンは、追加の解析を行い、処理された画像が所定の要求を満たすかどうかを決定する。画像が所定の要求を満たさない場合には、第２の解析エンジンが新しい設定を決定し、新しい設定を用いて未加工画像を再処理する。この処理は、画像が要求を満たすまで、繰り返す。

画像処理が完了すると、画像処理ソフトウェアは、画像をアプリケーションに送信する。

（例示的な方向検出）
実施形態において、方向検出アルゴリズムは、見るために、どちらの方向にテキストページを直角に回転させるべきかを自動的に検出する。アルゴリズムは、ページ内の黒の連結成分から可能性のある個別の文字を選択する。アルゴリズムは、次いで、訓練されたニューラルネットワークを使用することによって、個別の文字の方向を決定する。アルゴリズムは、より良いページ方向を決定するためにニューラルネットワークの方向の結果を使用する。

アルゴリズムは、ページ画像内の連結コンポーネントを見出す。これらのコンポーネントのいくつかが、図形要素を含み得るので、アルゴリズムは、ページ画像内の文字でないものを取り除くために、多くの制約を使用する。該制約の例は、ピクセル数が所定の閾値を超えることと；幅および高さの両方が大きすぎることと；幅に対する高さの比が所定の閾値を超えないことと；その文字枠のエリアに対する連結コンポーネントの黒いピクセルの数の比率が大きすぎないか、または小さすぎないことと；成分のサイズがページのサイズに近付かないことと；水平方向または垂直方向のいずれかで文字を横切るラインに沿った、白から黒および黒から白への遷移の数が、大きすぎないこととである。

このテストをパスするコンポーネントのいくつかは、グルーされた（ｇｌｕｅｄ）文字、破損した文字の破片などを含み得る。実施形態において、合理的な画質を仮定すると、統計的に意味のある大多数が個別の文字を含む。

アルゴリズムは、成分の各々を、２０×２０ピクセルのグレースケールの正方形にフィットするように比例的にスケールを合わせられる。アルゴリズムは、次いで、グレースケールの正方形の周囲に２ピクセルの白い余白を加え、結果生じる２４×２４の画像を、方向検出のために訓練されたフィードフォワード型（ｆｅｅｄ−ｆｏｒｗａｒｄ）ニューラルネットワークに送信する。

アルゴリズムで使用されるニューラルネットワークは、実施形態において、５７６の入力を１４４の特徴に変換する事前処理レイヤを有する。該特徴は、それぞれ１８０個および８０個のノードの２つの隠れたレイヤを通る。ニューラルネットワークの結果は、「上」、「下」、「左」または「右」の方向における信頼度を示す４つの出力である。その、ガボールウェーブレット（Ｇａｂｏｒ Ｗａｖｅｌｅｔ）を使用して、やや異なる事前処理を有するニューラルネットワークが、論文「Ａ Ｓｕｂｓｐａｃｅ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｔｗｏ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｇａｂｏｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｆｏｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、７（８）、ｐｐ．１２９５−１３０１、１９９４年および「Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｎｄ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ」、Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、９（４）、ｐｐ．６８５−６９３、１９９６年に記載されている。ニューラルネットワークの訓練は、ランタイムアルゴリズムの一部ではなく、例えば、Ａｒｉａｌ、Ｔｉｍｅｓ Ｒｏｍａｎ、Ｃｏｕｒｉｅｒなどのような一般的なビジネスフォントからスケールされた文字を用いてオフラインで行われる。

次いで、アルゴリズムは、もっとも高い信頼度のレベルを有する方向を受容するかどうかを決定する。該アルゴリズムは、所定の閾値を超える信頼度の比率に基づいて決定する。

精度の向上または精度の最大化のために、実施形態において、ページの解析は、ページ内で見出されたコンポーネントを利用する。典型的に、ほとんどのテキストページに対して、わずかなパーセンテージのコンポーネントは、信頼ある決定をするために十分である。精度と速度との間の合理的なトレードオフを達成するために、ページは、いくつかのセットのストライプに分割される。各セットのストライプは、ページ上に分散され、準ランダムにコンポーネントの選択をする。実施形態において、第１のセット内の良好な連結コンポーネントの数が既定の数を超え、投票が自信を持って勝利する方向が決定する場合には、アルゴリズムは結果を返す。そうでない場合には、最終条件が満たされるまで、またはページ上の全てまたは所定のパーセンテージが検査されるまで、ストライプの次のセットが処理され、次いでその次のセットが処理されるなどする。

文字形状の認識は、フォントサイズおよび解像度が小さくなるにつれ、より困難になる。実施形態において、アルゴリズムを良好に行うために、バイナリキャラクタの高さは１６ピクセルを超える。アルゴリズムは、高さ８ピクセルまでの文字に対して、それなりの劣化を示し得る。

実施形態において、アルゴリズムは、ページ上の連結コンポーネントの大部分が個別の文字であることを仮定し得る。

アルゴリズムの実施形態は、ラテンアルファベットを用いて訓練されている。ラテンアルファベットとキリルアルファベットとの間ならびにラテンアルファベットとギリシャアルファベットとの間には多くの共通の形状があるので、アルゴリズムはまた、キリル文字およびラテン文字に対して良好に行われる。アルゴリズムは、様々な文字セットに対して具体的に訓練され得る。

（例示的なブリードスルー検出）
ブリードスルー検出アルゴリズムの実施形態は、これらのページについてさらなる画像処理を行うために、スキャンされたドキュメントの面のブリードスルーを検出することを自動的に扱う。実施形態において、アルゴリズムは、面の位置をおおむね適合させるために、フロントスキャンおよびバックスキャンされたページ内のページ境界検出を用いる。次に、アルゴリズムは、マッピングを微調整するために存在する色またはグレーコンテンツを使用する。この追加のステップは、フロントカメラおよびバックカメラのわずかに異なるオプティックおよびスキューに起因して使用され得る。残りの（説明されない）コンテンツが、所定の密度基準未満である場合には、アルゴリズムは該ページがブランクであることを決定する。

実施形態において、アルゴリズムは、スキャナのバックグラウンドに対するページの各面を検出する。次にアルゴリズムは、ページの両面について個々にブランクページ検出を行い、ブリードスルーの有無にかかわらず、ページの片面または両面が、ブランクであるかどうかを決定する。片面または両面がブランクである場合、アルゴリズムは終了する。

片面または両面が、ブランクでない場合、アルゴリズムは、両面についてのメインのバックグラウンドを決定する。次に、アルゴリズムは、より大きな量のコンテンツを有する面を表面として選択する。次に、アルゴリズムは、対応するページの長方形を用いて表面に裏面をマッピングする。

バックグラウンドと十分に異なる色を有する暗いピクセルが両面でマークされ、マスク画像を形成する。アルゴリズムは、マスク画像をブロックごとに局所的に解析することにより、粗いマッピングに対する局所的なシフトを決定する。次に、該アルゴリズムは、表面に対する裏面のマッピングをファイナライズするために、最小二乗平均近似を使用する。アルゴリズムは、表面のより暗いコンテンツから既定の距離内の裏面上のコンテンツを無効にし、次いでアルゴリズムは、残りの画像を、ブランクページ検出ステップに送信する。

（例示的な色検出）
色検出アルゴリズムの実施形態は、スキャンされた画像内のカラーコンテンツを検出し、フォアグラウンドの色とバックグラウンドの色とを区別する。アルゴリズムは、バックグラウンド色が、ドキュメントにおいてもっとも卓越した色である場合には、それを除く。該アルゴリズムは、スキャンされた画像内のピクセルを検査し、該ピクセルがカラーピクセルであるかどうか、および該ピクセルがバックグラウンドピクセルであるかどうかを決定する。この決定は、ピクセルの彩度および発光レベルを使用する。

実施形態において、アルゴリズムは、画像を、ＲＧＢ表現からＹＣｂＣｒ（ルーマおよびクロミナンス）表現に変換する。アルゴリズムは、ピクセルの彩度成分を見て、彩度レベルを決定する。彩度は、ピクセル内の色の量の測度を提供する。彩度が高くなればなるほど、色はより鮮やかになる。値が小さくなればなるほど、ピクセルが含む色はより少なくなる。彩度は、０〜１８２の間の数として表現され、これは彩度を計算するために使用される数式に由来する。実施形態における、ユーザ調節可能な色の閾値は、ピクセルがカラーピクセルであるかどうかを決定するために使用される。彩度の値が閾値よりも大きい場合には、ピクセルはカラーであり、そうでなければカラーではない。

アルゴリズムは、ピクセルがバックグラウンドピクセルであるかどうかを決定する。スキャナがドキュメントをスキャンするときには、ドキュメントおよび／またはスキャナの白または黒のバックグラウンドは、低い彩度の光または暗い色として見え得る。多くの画像に対して、バックグラウンドのピクセルの量は、全エリアの大きなパーセンテージである。画像の白および／または黒のバックグラウンド部分の寄与を除外するために、色検出アルゴリズムは、白いバックグラウンドの閾値、黒いバックグラウンドの閾値およびバックグラウンドの彩度の閾値を使用することにより、バックグラウンドのピクセルのメンバシップを決定する。実施形態において、ピクセルの発光が白いバックグラウンドの閾値よりも高いか、または黒いバックグラウンドの閾値よりも低く、かつピクセルの彩度がバックグラウンドの彩度の閾値よりも小さい場合には、ピクセルはバックグラウンドピクセルとして分類される。その他の場合には、ピクセルはバックグラウンドではないピクセルである。

アルゴリズムは、バックグラウンドではないピクセルを解析して、それらの彩度の値に基づくピクセルのヒストグラムを構築することによって、様々なカラーコンテンツを決定する。スキャナは、ランプまたはカメラによって、一部のカラーをスキャンされた画像に導入し得る。汚れたカメラは、例えば、カラースポットを加え得る。ピクセルの色の彩度の値が、所定の閾値未満である場合には、アルゴリズムはピクセルがカラーを有していないことを決定する。そうではない場合には、ピクセルが有効なカラーであると考えられる。ドキュメントが任意の有効なカラーを含む場合には、ドキュメントはカラードキュメントであると考えられる。

（例示的なバックグラウンド平滑化）
バックグラウンド平滑化アルゴリズムの実施形態は、画像のバックグラウンド内の色の数を減少させることにより、画像の外観を向上させ、ならびに圧縮後の画像のサイズを減少させる。

アルゴリズムは、画像内に見出される色をクラスタし、バックグラウンドと考えられるために十分な量のピクセルを含むそれらを選択する。

アルゴリズムは、バックグラウンドのクラスタの同時発生を決定することにより、２つ以上のクラスタが実際に単一のバックグラウンドを表すかどうかを決定する。これらのタイプのバックグラウンドは、ディザ法によって、または目がバックグラウンド内で平均化された色として知覚するマイクロドットを用いることによって、一般的に生成される。スキャナが高い解像度で、画像をスキャンする場合に、個々の色がピクセルの各々に対して見られる。アルゴリズムは、同時発生するクラスタをマージし、該クラスタに対する平均色を計算する。

次いで、アルゴリズムは、バックグラウンドは、わずかに暗いまたはわずかに明るい色を有する隣接したクラスタを有するかどうかを決定する。しばしば、スキャニングしたときに、例えば、輸送を経験する紙は、ローラおよび紙上に作用する力によって、曲げられ、画像内に影およびハイライトを生成し得る。これらの影およびハイライトは、異なるクラスタとして知覚され得、それらはメインのバックグラウンドと共にマージされ得る。

アルゴリズムは、画像を検索し、ピクセルの色が、バックグラウンドクラスタの１つに属するかどうかを決定することによって、ピクセルごとに画像を変更する。ピクセルが、バックグラウンドクラスタに属する場合には、アルゴリズムは、ピクセルの色をクラスタの平均された色に変更する。

（例示的なスキャンページ境界の検出）
スキャンページ境界の検出のアルゴリズムは、スキャンされた画像内のページ境界を自動的に検出する。一般的に、産業において使用されるページスキュー検出アルゴリズムは、非常に暗いスキャナのバックグラウンドと典型的に白いページとの間のコントラストが、はっきりしていてミスすることがない黒いバックグラウンドのスキャニングに対してのみ信頼性を有して作動する。実施形態において、このアルゴリズムは、任意のバックグラウンドに対するページを検出し、従って、白いバックグラウンドのスキャナに対してさえも、ページスキュー補正を行い、クロッピングする。

スキャナのバックグラウンドとページのバックグラウンドとの間には非常に小さいカラーレベルまたはグレーレベルがあり得るので、差だけでは、ページ境界点を検出するためには信頼され得ない。代わりに、アルゴリズムは、解析のピクセルを中心に置いた小さなウィンドウにおいて収集された統計量を計算し、比較する。アルゴリズムは、これらの統計量と、アルゴリズムはスキャナのバックグラウンドであると予期する、スキャンされた画像の角において収集された統計量の範囲とを比較する。

アルゴリズムは、スキャンされた画像の４つの角において統計量を計算する。ページのコンテンツが角の近くにある場合に起こり得る、角の一部が均一でない場合には、アルゴリズムは、均一でない角を考慮しない。

角のいくつかが、その他の角と非常に異なっている場合には、アルゴリズムは多数の似た角を選択する。該選択が、同等に信頼性のある代替案の間でなされなければならない場合、アルゴリズムは、オーバークロッピングされたページのバックグラウンドを不適格にするために、該角を、スキャンされた画像の内側のバックグラウンドと比較する。

角を適格にするために、アルゴリズムは、後の使用のために、スキャナのバックグラウンドの統計量を合計する。

アルゴリズムはスキャンされた画像の行および列を検索し、スキャナのバックグラウンドの統計特性と非常に異なる統計特性を有する最初のピクセルおよび最後のピクセルを探す。所定の閾値は、スキャナのバックグラウンドの範囲からのピクセル中心のウィンドウのずれの有意性を決定する。

検出された最初のバックグラウンドでないピクセルおよび最後のバックグラウンドでないピクセルは、エッジの点の候補を決定するために使用され得る。いくつかの制約が、異常値を取り除くために使用される。例えば、ページの左の境界を検索する場合には、エッジの点の候補は、上下にすぐ近くの隣接するセグメントを有し、該セグメントを接続することによって形成される角度は９０度から４５度の範囲内である。エッジの点の候補は、最小二乗平均近似の変形を用いて解析され、ページのメインの長方形を表す最良の直線を見出す。アルゴリズムは、長方形をサポートするエッジの点と、ページのサイズ、スキャンの解像度などに依存し得る可能性のあるエッジの点の最大の数との比に基づいて、信頼性のある測定基準を見出された長方形に割り当てる。

アルゴリズムがスキューの角度を決定した後、アルゴリズムは、ページのメインの長方形の外側の個々のエッジの点が、仮定されるページの長方形の形状からのタブまたはずれの存在を示すためのそれらの隣接するものからの十分なサポートを有するかどうかを決定する。意味があると考えられるエッジの点は、クロップラインを決定するために使用される。

デュアルスキャニングの場合には、アルゴリズムは、ページ画像の表面と裏面との間のスキュー角度を両立するようにする。表面で検出されるスキュー角度が、裏面で検出されるスキュー角度と異なる場合には、２つのうちの１つが誤りである可能性がある。この場合には、アルゴリズムは、より高い信頼性と関連する角度を使用し、もう一方の側に対するクロップラインを再計算する。

同様に、表面および裏面のクロップラインが大きく異なる場合には、アルゴリズムは、ページ画像の表面と裏面との間のクロップラインを両立するようにする。アルゴリズムは、ページのメインの長方形とそのクロップラインとの間の差を考慮することにより、スキャナのアーティファクトに起因する延伸を決定かつ除去する。

実施形態において、ページ境界の検出アルゴリズムは、スキャナのバックグラウンドが均一であることと、スキャン幅にわたる個々のセンサ間の輝度の変化が重要でないことと、ストリークを引き起こす、機能不全または較正不足のセンサがほとんどないことを仮定する。

本発明の特定の実施形態が記載されたが、これらの実施形態は例示のみのために示され、本発明の範囲を制限することを意図されない。実際に、本明細書に記載された新規の方法およびシステムは、種々の他の形態で組み込まれ得、さらに、本明細書に記載された方法およびシステムの形態における他の省略、置換および変更が、本発明の精神から逸脱することなくなされ得る。添付する特許請求の範囲およびそれらの均等物は、このような形態または変更が、本発明の範囲および精神に含まれるようにカバーすることが意図される。

図１は、データ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。 図２は、リモートに配置されたデータ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。 図３は、解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。 図４は、解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムのハードウェアインプリメントされた実施形態のブロック図である。 図５は、リモートに配置された、解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。 図６は、リモートに配置された、解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムのハードウェアインプリメントされた実施形態のブロック図である。 図７は、第１および第２の解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムのハードウェアインプリメントされた実施形態のブロック図である。 図８は、第１および第２の解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。 図９は、リモートに配置された、第１および第２の解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。 図１０は、リモートに配置された第１および第２の解析エンジンを有するデータ収集および再スキャニングシステムのハードウェアインプリメントされた実施形態のブロック図である。 図１１は、複数の収集デバイスを備え、複数のユーザを有するデータ収集および再スキャニングシステムの実施形態のブロック図である。

Claims (30)

1. コンピュータインプリメントされたデータ処理方法であって、
   コンピュータアクセス可能なストレージ媒体に、データキャプチャデバイスからの未加工データまたは正規化されたデータを格納することと、
   第１の解析エンジンを用いて該未加工データまたは該正規化されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該未加工データが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定し、ない場合には、該第１の解析エンジンを用いて第１のセットのプロセッサ設定を生成することと、
   該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該未加工データまたは該正規化されたデータを処理することと、
   第２の解析エンジンを用いて該処理されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定し、ない場合には、該未加工データまたは該正規化されたデータを再処理するために、該第２の解析エンジンを用いて第２のセットのプロセッサ設定を生成することと
   を包含する、方法。
2. 前記第２のセットのプロセッサ設定を用いて前記未加工データまたは前記正規化されたデータを再処理することをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２の解析エンジンを用いて前記処理されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたデータが前記第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定するステップと、
   前記未加工データを再処理するために該第２の解析エンジンを用いて前記第２のセットのプロセッサ設定を生成するステップと、
   該処理されたデータが該第２のセットのパラメータを有するまで、前記第２のセットのプロセッサ設定を用いて該未加工データを再処理するステップと
   を繰り返すことをさらに包含する、請求項２に記載の方法。
4. 前記データキャプチャデバイスは、スキャナ、カメラ、赤外線カメラ、音響カメラ、デジタルカメラ、ビデオレコーダ、音響センサまたはファックスマシンである、請求項１に記載の方法。
5. 前記処理することは、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムを適用することを包含する、請求項１に記載の方法。
6. 前記処理することは、少なくともデータ処理アルゴリズムを適用することを包含する、請求項１に記載の方法。
7. 前記処理することは、方向検出アルゴリズム、ブリードスルー検出アルゴリズム、色検出アルゴリズム、バックグラウンド平滑化アルゴリズムおよびスキャンページ境界アルゴリズムのうちの少なくとも１つを適用することを包含する、請求項１に記載の方法。
8. 前記第１のセットのパラメータは、未加工データの解析または正規化されたデータの解析に関連する、請求項１に記載の方法。
9. 前記第２のセットのパラメータは、処理されたデータの解析に関連する、請求項１に記載の方法。
10. 前記第２のセットのパラメータは、ターゲットデータに関する処理されたデータの解析に関連する、請求項１に記載の方法。
11. 前記第２のセットのパラメータは、所定の測定基準である、請求項１に記載の方法。
12. データキャプチャデバイスからの未加工データまたは正規化されたデータであって、該未加工データまたは該正規化されたデータは、コンピュータアクセス可能なストレージ媒体に格納される、未加工データまたは正規化されたデータと、
    該未加工データまたは該正規化されたデータと通信する第１の収集コントローラであって、該第１の収集コントローラは、該未加工データまたは該正規化されたデータのうちの少なくとも一部を解析することにより、該未加工データまたは該正規化されたデータが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定し、ない場合には、該第１の収集コントローラは第１のセットのプロセッサ設定を生成するように構成されている、第１の収集コントローラと、
    該第１の収集コントローラと通信するプロセッサであって、該プロセッサは、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該未加工データまたは該正規化されたデータを処理するように構成されている、プロセッサと、
    該プロセッサと通信する第２の収集コントローラであって、該第２の収集コントローラは、該処理されたデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定し、ない場合には、該第２の収集コントローラは、該プロセッサが該未加工データを再処理するために使用する第２のセットのプロセッサ設定を生成するように構成されている、第２の収集コントローラと
    を備えている、データ処理システム。
13. 前記データ収集デバイスは、スキャナ、カメラ、赤外線カメラ、音響カメラ、デジタルカメラ、ビデオレコーダ、温度センサ、音響センサまたはファックスマシンである、請求項１２に記載のデータ処理システム。
14. 前記処理することは、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムを適用することを包含する、請求項１２に記載のデータ処理システム。
15. 前記処理することは、少なくとも１つのデータ処理アルゴリズムを適用することを包含する、請求項１２に記載のデータ処理システム。
16. 前記処理することは、方向検出アルゴリズム、ブリードスルー検出アルゴリズム、色検出アルゴリズム、バックグラウンド平滑化アルゴリズムおよびスキャンページ境界アルゴリズムのうちの少なくとも１つを適用することを包含する、請求項１２に記載のデータ処理システム。
17. 前記第１のセットのパラメータは、処理されたデータの解析に関連する、請求項１２に記載のデータ処理システム。
18. 前記第１のセットのパラメータは、ターゲットデータに関する処理されたデータの解析に関連する、請求項１２に記載のデータ処理システム。
19. 前記第２のセットのパラメータは、定性解析に関連する、請求項１２に記載のデータ処理システム。
20. データキャプチャデバイスからのドキュメントデータであって、該ドキュメントデータは、コンピュータアクセス可能なストレージ媒体に格納される、ドキュメントデータと、
    該ドキュメントデータと通信する第１の収集コントローラであって、該第１の収集コントローラは、該ドキュメントデータの少なくとも一部を解析することにより、該ドキュメントデータが第１のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定し、ない場合には、該第１の収集コントローラが、第１のセットのプロセッサ設定を生成する、第１の収集コントローラと、
    該第１の収集コントローラと通信するプロセッサであって、該プロセッサは、該第１のセットのプロセッサ設定を用いて該ドキュメントデータを処理するように構成されている、プロセッサと、
    該プロセッサと通信する第２の収集コントローラであって、該第２の収集コントローラは、該処理されたドキュメントデータの少なくとも一部を解析することにより、該処理されたドキュメントデータが第２のセットのパラメータ内にあるかどうかを決定し、ない場合には、第２の収集コントローラが、該プロセッサが該ドキュメントデータを再処理するために使用する第２のセットのプロセッサ設定を生成するように構成されている、第２の収集コントローラと
    を備えている、ドキュメント処理システム。
21. 前記データキャプチャデバイスは、スキャナ、カメラ、赤外線カメラ、音響カメラ、デジタルカメラ、ビデオレコーダ、音響センサまたはファックスマシンである、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
22. 前記処理することは、少なくとも１つの画像処理アルゴリズムを適用することを包含する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
23. 前記処理することは、方向検出アルゴリズム、ブリードスルー検出アルゴリズム、色検出アルゴリズム、バックグラウンド平滑化アルゴリズムおよびスキャンページ境界アルゴリズムのうちの少なくとも１つを適用することを包含する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
24. 前記第１のセットのパラメータは、幾何解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
25. 前記第２のセットのパラメータは、定性解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
26. 前記第２のセットのパラメータは、光学文字認識に関する定性解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
27. 前記第２のセットのパラメータは、分類に関する定性解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
28. 前記第２のセットのパラメータは、テキスト分類に関する定性解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
29. 前記第２のセットのパラメータは、画像分類に関する定性解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。
30. 前記第２のセットのパラメータは、フォーム認識に関する定性解析に関連する、請求項２０に記載のドキュメント処理システム。

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