目前已完成核心算法的封裝，并開發了基于該技術的漫畫圖像移動閱讀內容加工軟件，可以自動地對漫畫書進行分鏡分割并進行閱讀順序排序再輔以人工校對和修改，最后可以將漫畫圖像內容以及分鏡分割、閱讀順序排序結果打包封裝成一個電子文檔。目前支持的封裝格式有CEBX格式的電子文檔（可自適應地支持多種尺寸的終端屏幕下的閱讀），符合新聞出版行業標準“數字閱讀終端呈現格式”（CY/T 88-2013）。

目前國內外對漫畫版面理解技術進行研究的主要為日本、法國、西班牙以及中國的幾個研究組，從公開發表的論文來看，我們的研究成果處于世界領先的水平，從近期的大規模數據（超過1萬張不同國別不同風格的漫畫頁面）測試結果來看，我們的算法對分鏡分割的檢出率與準確率均超過90%，對對白氣泡/文字塊的檢出率與準確率均超過85%，由于我們的算法采用了以深度學習為代表的機器學習算法，隨著我們的訓練數據的增加，我們算法的性能還將進一步提升。 我們針對漫畫頁面圖像的排版特點，采用了基于分鏡分割的漫畫移動閱讀解決方案：先將漫畫頁面分割成一個個分鏡，并按它們之間的閱讀順序進行排序，當在屏幕尺寸較小的手機屏幕上進行顯示時，可以不再整頁地顯示，而是按分鏡粒度來進行顯示，按分鏡的順序播放漫畫內容。為了實現該方案，我們綜合使用規則、條件隨機場以及深度學習算法、研究出了漫畫圖像分鏡自動分割算法以及相應的分鏡閱讀順序識別技術，能夠較好地實現漫畫圖像分鏡自動分割以及按閱讀順序自動排序。進一步地，為了滿足用戶在較小移動終端屏幕上看清漫畫對白文字的需求（如圖2所示），以及為將來漫畫有聲閱讀、對白文字自動翻譯等新的漫畫閱讀應用提供技術保障，我們綜合使用規則及深度學習算法、研究出了漫畫對白氣泡/文字塊識別技術，能夠較好地定位漫畫中的對白氣泡/文字塊。