JP7225991B2 - 情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置に関する。

特許文献１には、ログインユーザが過去にファクスを送信した宛先の履歴を記憶しておき、新しい文書の送信時に履歴を表示して簡単に宛先を選べるようにする技術が記載されている。

特開２００６－１３５５７０号公報

画像を用いた処理（上記技術では画像の送信処理）が行われる場合に、上記技術のように過去の履歴を用いると、新たな処理においてパラメータ（上記技術では宛先）を決める手間を少なくすることができる。しかし、過去に送信した宛先が増えてくると、履歴として表示される宛先も増えるので、表示された宛先から送りたい宛先を探す手間が増えてくる。

そこで、本発明は、単に過去に用いられたパラメータの履歴を出力する場合に比べて、画像を用いた処理を行う際のユーザの手間を少なくすることを目的とする。

本発明の請求項１に係る情報処理装置は、処理の対象の画像を指定する操作及び前記処理で用いられるパラメータを決定する操作を受け付ける受付部と、指定された前記画像に対して決定された前記パラメータに基づく処理を実行する実行部と、前記受付部が新たな画像の指定を受け付けた場合、前記実行部が過去に前記処理を実行したときに用いたパラメータと当該処理の対象画像の特徴との関係性を学習する学習手段の学習結果に基づき、前記新たな画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを出力する出力部とを備えることを特徴とする。

本発明の請求項２に係る情報処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記実行部は、指定された前記画像を送信する処理を前記パラメータに基づく処理として実行し、前記出力部は、前記新たな画像と特徴が類似する画像について過去に用いられた送信先を前記特定の関係性を有するパラメータとして出力することを特徴とする。

本発明の請求項３に係る情報処理装置は、請求項２に記載の態様において、前記画像には、罫線及び文字列が含まれており、前記出力部は、前記学習手段が前記文字列を表す画像の特徴との関係性よりも前記罫線を表す画像の特徴との関係性に重みを付けて学習した学習結果に基づいて前記送信先を出力することを特徴とする。

本発明の請求項４に係る情報処理装置は、請求項１から３のいずれか１項に記載の態様において、前記実行部は、指定された前記画像に変換を施した変換後の画像に対して前記処理を実行し、前記出力部は、前記学習手段が前記変換を施す前の変換前画像について学習した学習結果に基づいて前記パラメータを出力することを特徴とする。

本発明の請求項５に係る情報処理装置は、請求項１から４のいずれか１項に記載の態様において、前記出力部は、前記パラメータに加え、当該パラメータを用いて処理された画像を出力することを特徴とする。

本発明の請求項６に係る情報処理装置は、請求項５に記載の態様において、前記出力部は、前記パラメータを用いて処理された画像のうち、最後に処理された画像を出力することを特徴とする。

本発明の請求項７に係る情報処理装置は、請求項１から６のいずれか１項に記載の態様において、前記出力部は、前記パラメータを用いた処理が決められた期間に行われた場合に当該パラメータを出力することを特徴とする。

本発明の請求項８に係る情報処理装置は、請求項１から７のいずれか１項に記載の態様において、前記パラメータには、互いに対応付けられた第１パラメータ及び第２パラメータが含まれ、前記受付部は、前記第１パラメータを決定する操作を受け付け、前記実行部は、決定された前記第１パラメータに基づき前記処理を実行し、前記出力部は、前記実行部が処理を実行する際に用いた第１パラメータに対応付けられた第２パラメータについて前記学習手段が学習した学習結果に基づき、前記新たな画像の特徴と特定の関係性を有する前記パラメータを出力することを特徴とする。

本発明の請求項９に係る情報処理装置は、請求項８に記載の態様において、前記受付部は、前記第１パラメータを直接決定する操作を受け付け、前記出力部は、前記特定の関係性を有する前記第２パラメータに対応付けられた第１パラメータを出力することを特徴とする。

本発明の請求項１０に係る情報処理装置は、請求項８に記載の態様において、前記受付部は、前記第２パラメータを決定することで当該第２パラメータに対応付けられた前記第１パラメータを間接的に決定する操作を受け付け、前記出力部は、前記特定の関係性を有する前記第２パラメータを出力することを特徴とする。

本発明の請求項１１に係る情報処理装置は、請求項１から１０のいずれか１項に記載の態様において、前記受付部は、前記パラメータを無効にする操作を受け付け、前記出力部は、無効にされた前記パラメータについては前記特定の関係性を判断しないことを特徴とする。

請求項１に係る発明によれば、単に過去に用いられたパラメータの履歴を出力する場合に比べて、画像を用いた処理を行う際のユーザの手間を少なくすることができる。
請求項２に係る発明によれば、指定した画像と似た画像をよく送信する宛先を設定することができる。
請求項３に係る発明によれば、罫線を表す画像の特徴との関係性に重みを付けない場合に比べて、帳票をよく送信する宛先を精度よく出力することができる。
請求項４に係る発明によれば、変換後の画像についての学習結果を利用する場合に比べて、より正確なパラメータを出力することができる。
請求項５に係る発明によれば、本発明の画像を出力しない場合に比べて、出力されたパラメータが適切かどうかを判断しやすくすることができる。
請求項６に係る発明によれば、本発明の画像を出力しない場合に比べて、最後に送信した送信画像を想い出すのを容易にすることができる。
請求項７に係る発明によれば、不使用期間が長いパラメータの出力を防止することができる。
請求項８に係る発明によれば、第１パラメータの内容が変化しても、第２パラメータに対する学習結果が無駄にならないようにすることができる。
請求項９、１０に係る発明によれば、本発明のパラメータを出力しない場合に比べて、ユーザの利便性を高めることができる。
請求項１１に係る発明によれば、全てのパラメータについて関係性を判断する場合に比べて、特定の関係性を判断する処理の負荷を少なくすることができる。

実施例に係る画像処理装置のハードウェア構成を表す図 画像処理装置が実現する機能構成を表す図 画像処理装置が表示する画面の一例を表す図 関係性学習部が蓄積する情報の一例を表す図 処理対象として指定される画像の一例を表す図 処理対象として指定される画像の一例を表す図 学習処理における画像処理装置の動作手順の一例を表す図 パラメータ出力処理における画像処理装置の動作手順の一例を表す図 変形例に係る画像処理システムの全体構成を表す図 学習装置のハードウェア構成を表す図 画像処理システムが実現する機能構成を表す図

［１］実施例
図１は実施例に係る画像処理装置１０のハードウェア構成を表す。画像処理装置１０は、ＣＰＵ（＝Central Processing Unit）１１と、ＲＡＭ（＝Random Access Memory）１２と、ＲＯＭ（＝Read Only Memory）１３と、通信部１４と、ＨＤＤ（＝Hard Disk Drive）１５と、ＵＩ部１６と、画像読取部１７と、画像形成部１８という各装置を備えるコンピュータである。本実施例における画像処理装置１０は、ＦＡＸ通信機能、コピー機能、印刷機能を有する複合機である。

ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２をワークエリアとして用いてＲＯＭ１３やＨＤＤ１５に記憶されているプログラムを実行することで各部の動作を制御する。通信部１４は、アンテナ及び通信回路等を有し、通信回線を介した通信を行う。本実施例における通信部１４は、自装置にセットされた媒体から読み取られた画像を通信相手に送信し、かつ、通信相手からの画像を受信する。

ＨＤＤ１５は、ＣＰＵ１１が制御に用いるデータやプログラムを記憶している。ＵＩ部１６は、表示手段であるディスプレイと、ディスプレイの表面に設けられたタッチパネルとを有するタッチスクリーンを備え、画像を表示するとともに、ユーザからの操作を受け付ける。また、ＵＩ部１６は、タッチスクリーン以外にも、キーボード等の操作子を備え、それらの操作子への操作を受け付ける。

画像読取部１７は、自装置にセットされた媒体から画像を読み取るスキャナである。画像形成部１８は、画像を電子写真方式で転写して定着させることで媒体に画像を形成する。画像は通信部１４により通信相手から受信した画像であってもよく、画像読取部１７により読み取られた画像であってもよい。

画像処理装置１０のＣＰＵ１１がＨＤＤ１５等に記憶されているプログラムを実行して各部を制御することで、以下に述べる各機能が実現される。
図２は画像処理装置１０が実現する機能構成を表す。画像処理装置１０は、画像操作受付部１０１と、画像読取部１０２と、画像処理実行部１０３と、画像特徴分析部１０４と、関係性学習部１０５と、パラメータ出力部１０６とを備える。

画像操作受付部１０１は、処理の対象の画像を指定する操作及び処理で用いられるパラメータを決定する操作を受け付ける。画像操作受付部１０１は、本発明の「受付部」の一例である。処理とは、ＦＡＸ送信処理、文字認識及び翻訳処理等である。処理の対象の画像を指定する操作とは、例えば画像のスキャンを指示する操作、画像の送信を指示する操作、画像の格納先を指定する操作等である。

また、パラメータとは、例えば画像を送信する場合の宛先、処理結果である画像の画質、画像の処理回数、処理日時等である。画像の指定操作及びパラメータの決定操作は、基本的にはユーザによって行われる。但し、例えばユーザが作成したバッチプログラムにより定期的に画像の指定とパラメータの決定を行うような場合も、指定操作及び決定操作として含めてもよい。

画像読取部１０２は、画像読取部１７により処理対象の画像を読み取る。画像処理実行部１０３は、画像操作受付部１０１が受け付けた操作により指定された画像に対して、画像操作受付部１０１が受け付けた操作により決定されたパラメータに基づく処理を実行する。画像処理実行部１０３は、本発明の「実行部」の一例である。例えば、画像処理装置１０に原稿（媒体の一例）がセットされ、画像操作受付部１０１の操作によりＦＡＸ送信処理が指定されたとする。

その場合、画像処理実行部１０３は、まず、画像操作受付部１０１の操作により決定された画質等のパラメータを画像読取部１０２に与え、画像読み取りの処理を画像読取部１０２に行わせる。そして、画像処理実行部１０３は、読み取られた画像が処理対象の画像として指定されたと判断し、画像操作受付部１０１の操作により決定された宛先等のパラメータを図１の通信部１４に与え、読み取られた画像を送信する処理を通信部１４に行わせる。

画像特徴分析部１０４は、画像処理実行部１０３の処理対象となる画像の特徴を分析する。特徴とは、例えば画像のサイズ、向き、画像に含まれるタイトル文字列、文字サイズ、位置、枠組みの列数、行数、行の高さ、文字色等である。関係性学習部１０５は、画像処理実行部１０３が処理を実行したときに用いたパラメータと当該処理の対象画像の特徴との関係性を学習する。

学習の手段としては、本実施例では、例えば深層学習（Deep Learning）が用いられる。関係性とは、例えば特徴Ａを有する画像は宛先Ｂ（＝パラメータ）に送信される可能性が高い、特徴Ｃを有する画像はカラー（＝パラメータ）で、特徴Ｄを有する画像は白黒（＝パラメータ）で処理される可能性が高い、といった具合に、特徴をパラメータに関係付ける情報である。関係性学習部１０５は、本発明の「学習手段」の一例である。

パラメータ出力部１０６は、画像操作受付部１０１が新たな画像の指定を受け付けた場合、関係性学習部１０５の学習結果に基づき、新たな画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを出力する。例えば画像操作受付部１０１の操作によりＦＡＸ送信が指示された場合、パラメータ出力部１０６は、画像の特徴と宛先との関係性を示す関係性学習部１０５の学習結果に基づいて、画像読取部１０２により読み取られた画像の特徴と特定の関係性を有する宛先を出力する。パラメータ出力部１０６は、本発明の「出力部」の一例である。

図３は画像処理装置１０が表示する画面の一例を表す。画像操作受付部１０１は、ＦＡＸ画面を開く操作を受け付けると、図３に表す画面をＵＩ部１６に表示させる。画像操作受付部１０１は、画面の番号表示エリアＢ１において、「宛先表」という表示の右側のエリアに、電話帳に登録されたＦＡＸ番号の一覧を表示させている。ユーザが所望のＦＡＸ番号を指示すると、画像操作受付部１０１は、指示されたＦＡＸ番号を宛先ＦＡＸ番号として選択して宛先表示エリアＡ１に表示させる。

なお、ユーザはＦＡＸ番号の一覧の右側に表示されたスクロール操作子画像を指示することにより番号表示エリアＢ１に表示されるＦＡＸ番号の一覧をスクロールすることができる。また、番号表示エリアＢ１内の「リダイヤル」という表示をユーザが指示した場合、最近の送信先ＦＡＸ番号がリダイヤルメモリから読み出され、宛先表示エリアＡ１に表示される。

また、番号表示エリアＢ１内の「テンキー」という表示をユーザが指示した場合、テンキーの画像がＵＩ部１６に表示される。ユーザは、この表示されたテンキーを操作することにより宛先ＦＡＸ番号を入力する。宛先表示エリアＡ１に表示された宛先ＦＡＸ番号は取り消すことが可能である。取り消しを望むユーザは、宛先表示エリアＡ１に表示された宛先ＦＡＸ番号を指示すればよい。これにより宛先ＦＡＸ番号は取り消され、宛先表示エリアＡ１は何も表示されていない状態になる。

図３の画面には、「読取方法」と表示された操作子画像Ｂ２と「通信設定」と表示された操作子画像Ｂ３と含まれる。ユーザは、操作子画像Ｂ２を指示することにより読取方法画面を開き、例えば画質等の読取方法に関するパラメータを指定する。また、ユーザは、操作子画像Ｂ３を指示することにより通信設定画面を開き、例えば通信モード、シンボルレート等の通信設定に関するパラメータを指定する。

宛先表示エリアＡ１に宛先ＦＡＸ番号が表示された状態において、「送信」という表示がされた操作子画像Ｃ１が指示されると、画像処理実行部１０３は、設定されたパラメータでの画像読取処理及び画像送信処理を画像読取部１０２及び通信部１４により実行する。

また、本実施例では、関係性学習部１０５の学習結果を利用して宛先ＦＡＸ番号を出力するサービスがユーザに提供される。このサービスの提供を望むユーザは、例えば、宛先表示エリアＡ１に宛先ＦＡＸ番号が表示されていない状態において、「送信」という表示がされた操作子画像Ｃ１を指示すればよい。

この指示がされると、画像処理実行部１０３は、画像読取部１０２に原稿の画像を読み取らせ、画像特徴分析部１０４にこの画像の特徴を分析させる。そして、パラメータ出力部１０６は、関係性学習部１０５の学習結果に基づき、読み取った画像の特徴と特定の関係性を有するＦＡＸ番号の一覧を求め、図３の番号表示エリアＢ１に表示する。ユーザはこのＦＡＸ番号の一覧の中から所望のものを宛先ＦＡＸ番号として選択することが可能である。

図４は関係性学習部１０５が蓄積する情報の一例を表す。図４の例において、関係性学習部１０５は、ＦＡＸ送信された画像の特徴を示す画像情報とＦＡＸ送信のパラメータとを対応付けて記憶する。ここで、画像情報は、送信対象となった画像の画像データ名と、画像のサイズ、画像に現れる列数、行数等の特徴を示す情報を含む。この画像情報は、ＦＡＸ送信時に画像特徴分析部１０４によって生成される。パラメータは、ＦＡＸ送信の宛先、画像読み取りの画質等、ＦＡＸ送信時に画像処理実行部１０３に与えられる情報を含む。

図５、図６は処理対象として指定される画像の一例を表す。図５、図６に示す画像は、ＦＡＸ送信される帳票の画像の一例であり、○印は文字を示す。図５に示す帳票（発注書）は、例えばＡ社への発注に用いられ、図６に示す帳票（注文書）は、例えばＢ社への発注に用いられるものとする。図５に示す帳票の画像と、図６に示す帳票の画像には、罫線及び文字列が含まれており、罫線の形状は図５と図６とで異なっている。帳票に書かれる文字は、発注の都度、異なったものになる。

一方で、帳票のフォーマット、特に罫線の形状は、宛先が同じ複数の帳票においてはその特徴が共通したものになりやすい。より具体的に言うと、例えば、表部分の領域の形、大きさ、配置の他、列の数、各列の幅、行の数、各行の高さなど（いずれも罫線の形状を表す要素）は、宛先が同じ複数の帳票においては共通になりやすい。なぜなら、取引先との帳票のやり取りにおいては、取引先から指定されたフォーマットの帳票を用いることや、指定はなくとも宛先が同じであれば同じフォーマットの帳票を毎回用いることが多いためである。

また、宛先が同じであれば、画質（解像度、濃度、シャープネス及び白黒等）や倍率など、宛先以外のパラメータも同じであることが多い。そこで、本実施例において、パラメータ出力部１０６は、関係性学習部１０５が文字列を表す画像の特徴と宛先との関係性よりも罫線を表す画像の特徴と宛先との関係性に重みを付けて学習した学習結果に基づいて宛先を出力する。

なお、関係性学習部１０５は、重み付けが軽い方の関係性については、学習に用いないようにしてもよい。また、学習の際に有効な重み付けの方法はこれに限らない。例えば、帳票のタイトルを表す文字列（「発注書」及び「注文書」等）は、他の文字列よりも宛先との関係性が高いことが多い。そこで、パラメータ出力部１０６は、関係性学習部１０５が帳票のタイトルを表す画像の特徴と宛先との関係性に他の文字列を表す画像の特徴と宛先との関係性よりも重みを付けて学習した学習結果に基づいて宛先を出力してもよい。

また、印刷された文字（フォントの文字）は、罫線と同じく宛先を同じくする複数の帳票に共通する特徴であり、手書きの文字よりも宛先との関係性が高い。そこで、パラメータ出力部１０６は、関係性学習部１０５が印刷された文字を表す画像の特徴と宛先との関係性に手書きの文字を表す画像の特徴と宛先との関係性よりも重みを付けて学習した学習結果に基づいて宛先を出力してもよい。なお、印刷された文字と手書きの文字との区別は、例えば文字認識結果の信頼度を算出し、信頼度が閾値以上である文字を印刷された文字、信頼度が閾値未満である文字を手書き文字とすればよい。

画像処理装置１０は、上記の構成に基づいて、画像の特徴と決定されたパラメータとの関係性を学習する学習処理と、学習処理で学習した結果に基づいて新たなパラメータを出力するパラメータ出力処理とを行う。
図７は学習処理における動作手順の一例を表す。図７に表す動作手順は、例えばユーザが画像処理装置１０に原稿をセットしてＦＡＸの画面を開く操作を行うことを契機に開始される。

まず、画像処理装置１０の画像操作受付部１０１は、ＦＡＸ番号及び画質等のＦＡＸ送信のパラメータを設定する操作を受け付ける（ステップＳ１１）。次に画像処理装置１０の画像処理実行部１０３は、画像操作受付部１０１が受け付けた操作により設定されたパラメータに従い、画像読取部１０２に原稿の画像を読み取らせ、通信部１４に読み取った画像を送信させる（ステップＳ１２）。

次に、画像処理装置１０の画像特徴分析部１０４は、送信対象となった画像の特徴を分析する（ステップＳ１３）。続いて画像処理装置１０の関係性学習部１０５は、ステップＳ１３において分析された画像の特徴と、ステップＳ１１において設定されたパラメータとの関係性を学習する（ステップＳ１４）。以上で画像処理装置１０は学習処理における動作手順を終了する。

図８はパラメータ出力処理における動作手順の一例を表す。図８に表す動作手順は、例えばユーザが、画像処理装置１０に原稿をセットしてＦＡＸの画面を開く操作を行い、上述したように宛先ＦＡＸ番号を入力していない状態で図３に表す操作子画像Ｃ１を指示することを契機に開始される。まず、画像処理装置１０の画像処理実行部１０３は、画像読取部１０２に原稿の画像を読み取らせる（ステップＳ２１）。

次に、画像処理装置１０の画像特徴分析部１０４は、ステップＳ２１で読み取られた画像の特徴を分析する（ステップＳ２２）。次に、画像処理装置１０のパラメータ出力部１０６は、図７に表す学習処理による学習結果に基づき、ステップＳ２２で分析された画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを出力する（ステップＳ２３）。以上で画像処理装置１０は出力処理における動作手順を終了する。

パラメータの出力に関しては各種の態様が考えられるが、本実施例においてパラメータ出力部１０６は、画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを記憶し、そのパラメータの一部であるＦＡＸ番号を図３に示す番号表示エリアＢ１に表示する。画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータが複数得られる場合もある。この場合、パラメータ出力部１０６は、それらのパラメータの一部であるＦＡＸ番号の一覧を図３に示す番号表示エリアＢ１に表示する。

ユーザが番号表示エリアＢ１に表示された所望のＦＡＸ番号を指示すると、そのＦＡＸ番号が宛先ＦＡＸ番号として選択され、宛先表示エリアＡ１に表示される。この状態において、「送信」の表示がされた操作子画像Ｃ１が指示されると、図７の学習処理が実行される。この場合、パラメータ出力部１０６によって出力され、ユーザによって選択されたＦＡＸ番号を含むパラメータが画像処理実行部１０３に設定され、ステップＳ１２の画像読み取り及び送信が実行される。

ユーザがパラメータを設定する際の手間を少なくする方法として、例えば、過去に用いられたパラメータの履歴を出力する方法があるが、この方法だと、履歴が増えるにつれてパラメータの選択肢が増えるため、手間が大きくなる。本実施例では、新たな画像が指定された場合、過去の処理で用いられたパラメータとその処理対象の画像の特徴との関係性の学習結果に基づき、新たな画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータが出力される。

これにより、例えば図５に表す帳票の画像が新たに指定された場合はこの帳票に対応する宛先が出力され、図６に表す帳票の画像が新たに指定された場合はこの帳票に対応する宛先が出力されることになる。このように、新たに指定された画像と特徴が共通する画像に対して過去に用いられたパラメータが出力されるので、単に過去に用いられたパラメータの履歴を出力する場合に比べて、画像を用いた処理を行う際のユーザの手間が少なくなる。

また、本実施例では、画像処理実行部１０３が、指定された画像を送信する処理をパラメータに基づく処理として実行し、パラメータ出力部１０６が、新たな画像と特徴が類似する画像について過去に用いられた送信先を特定の関係性を有するパラメータとして出力する。これにより、指定された画像と似た画像がよく送信される宛先が、送信先のパラメータとして設定される。

また、本実施例では、画像には、罫線及び文字列が含まれており、パラメータ出力部１０６は、関係性学習部１０５が文字列を表す画像の特徴との関係性よりも罫線を表す画像の特徴との関係性に重みを付けて学習した学習結果に基づいて送信先を出力する。これにより、罫線を表す画像の特徴との関係性に重みを付けない場合に比べて、帳票をよく送信する宛先が精度よく出力される。

［２］変形例
上述した実施例は本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、実施例及び各変形例は、必要に応じて組み合わせて実施してもよい。

［２－１］変換前の画像
画像処理実行部１０３は、指定された画像に低解像度変換、白黒変換等の変換を施した変換後の画像に対して処理を実行する場合がある。例えばＦＡＸ送信では、これらの変換を施すことで、通信量が低減し、通信に要する時間が低減する。一方で、これらの変換が施された画像は、変換前の画像に比べて特徴が薄れやすい。

そこで、本変形例では、パラメータ出力部１０６が、関係性学習部１０５が変換を施す前の変換前画像について学習した学習結果に基づいてパラメータを出力してもよい。実際に送信された変換後の画像の特徴よりも変換前の画像の特徴の方が際立っているため、特徴が薄れた変換後の画像を用いて学習される場合に比べて、学習の効果が高くなり、その結果、より正確なパラメータが出力される。

［２－２］画像も出力
パラメータ出力部１０６は、決定されたパラメータに加え、当該パラメータを用いて処理された画像を出力してもよい。具体的には、図４に示す関係性学習部１０５の蓄積情報において、パラメータ出力部１０６が出力対象としたパラメータに関係付けられた画像データを読み出し、例えばＵＩ部１６に表示するのである。

この態様によれば、ユーザは、ＵＩ部１６に表示された過去の送信画像と、今回送信しようとしている画像とが近似することを確認する。従って、画像を出力しない場合に比べ、ユーザは、パラメータ出力部１０６によって出力されたパラメータが適切かどうかを判断しやすくなる。

また、新たな画像の特徴と特定の関係を有するパラメータが複数発生する場合がある。この場合、パラメータ出力部１０６は、パラメータを用いて処理された画像のうち、最後に処理された画像を出力してもよい。この態様によれば、ＵＩ部１６に最新の送信画像が表示されるので、ユーザは、別の送信画像が出力される場合に比べて、最後に送信した送信画像を想い出すのが容易になる。

［２－３］処理が実行された期間
パラメータ出力部１０６は、パラメータを用いた処理が決められた期間に行われた場合に当該パラメータを出力してもよい。例えばＦＡＸ送信の場合であれば、パラメータ出力部１０６は、或るＦＡＸ番号が決められた期間を越えてＦＡＸ送信に使用されていない場合に、そのＦＡＸ番号を出力しない。

不使用期間が長いパラメータほど、そのパラメータが既に不要になっている可能性が高くなり、ついては再度用いられる可能性が小さくなる。本変形例によれば、上記のとおりパラメータの出力有無が判断されることで、不使用期間が長いパラメータの出力が防止される。その結果、不使用期間を考慮しない場合に比べて、ユーザにとってより必要なパラメータだけが出力されるようになり、パラメータを指定する際の手間が少なくなる。

［２－４］パラメータの代用
パラメータには、互いに対応付けられた第１パラメータ及び第２パラメータが含まれる場合がある。例えば、第１パラメータがＦＡＸ番号、第２パラメータが宛先ＩＤという場合である。その場合に、パラメータ出力部１０６は、第１パラメータ及び第２パラメータを対応付けた対応付け情報を記憶しておいて、次のようにパラメータを出力してもよい。

まず、画像操作受付部１０１が第１パラメータを決定する操作を受け付け、画像処理実行部１０３がその操作により決定された第１パラメータに基づき処理を実行する。このとき、第２パラメータを決定する操作は行われない。そして、パラメータ出力部１０６は、画像処理実行部１０３が処理を実行する際に用いた第１パラメータに対応付けられた第２パラメータについて関係性学習部１０５が学習した学習結果に基づき、新たな画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを出力する。

上記の例では、宛先ＩＤ（＝第２パラメータ）がＦＡＸ番号（＝第１パラメータ）の代用として学習に使用される。そのため、例えば送り先のＦＡＸ番号が変更されたとしても、対応付け情報において宛先ＩＤに対応付けられているＦＡＸ番号を変更することで、同じ宛先ＩＤによる学習が続けられる。本変形例では、以上のとおり第２パラメータによって学習しておくことで、第１パラメータが変更されても学習内容が無駄にならない。

本変形例においては、パラメータの決定方法が大きく２通りある。第１の決定方法は、ユーザがＦＡＸ番号（＝第１パラメータ）を直接決定する方法である。その場合は、画像操作受付部１０１は、ＦＡＸ番号を直接決定する操作を受け付ける。そして、パラメータ出力部１０６は、新たな画像が指定された場合に、指定された新たな画像の特徴と特定の関係性を有する宛先ＩＤ（＝第２パラメータ）に対応付けられたＦＡＸ番号（＝第１パラメータ）を出力する。

第２の決定方法は、ユーザが宛先ＩＤ（＝第２パラメータ）を決定する方法である。その場合は、画像操作受付部１０１は、宛先ＩＤを決定する操作を、その宛先ＩＤに対応付けられたＦＡＸ番号（＝第１パラメータ）を間接的に決定する操作として受け付ける。そして、パラメータ出力部１０６は、新たな画像が指定された場合に、指定された新たな画像の特徴と特定の関係性を有する宛先ＩＤ（＝第２パラメータ）を出力する。

第１の決定方法及び第２の決定方法のいずれの場合も、第１パラメータ及び第２パラメータという２種類のパラメータのうち、ユーザが決定する方のパラメータが出力される。つまり、ユーザが自分で選択したり入力したりするパラメータと同じ種類のパラメータが出力されることになるので、違う種類のパラメータを出力する場合に比べて、出力されたパラメータがユーザの参考になりやすく、ユーザの利便性が高くなる。

［２－５］パラメータの無効化
画像操作受付部１０１は、パラメータを無効にする操作（＝無効操作）を受け付けてもよい。パラメータの無効操作とは、ユーザがそのパラメータを決定することができないようにする操作のことであり、例えば、パラメータを示す操作子を無反応にする操作又はその操作子を削除して表示させないようにする操作等が含まれる。

パラメータの無効操作が行われる場合に、パラメータ出力部１０６は、無効にされたパラメータについては、指定された新たな画像の特徴との特定の関係性を判断しないようにしてもよい。パラメータ出力部１０６は、例えば、パラメータのうち有効なものと無効なものとを識別するためのフラグ情報を記憶しておき、無効操作の度にフラグ情報を更新することで、有効なパラメータだけを用いて特定の関係性を判断する。

使われなくなった宛先についても新たな画像の特徴との特定の関係性が判断されていると、宛先が新たに登録される度にこの判断の処理の負荷が増加し続ける。本変形例では、上記のとおり無効にされたパラメータについては上記判断をしないようにすることで、一度登録された全てのパラメータについて上記判断を行う場合に比べて、特定の関係性を判断する処理の負荷が少なくなる。

なお、関係性学習部１０５も、画像処理実行部１０３が処理を実行したときに用いたパラメータから無効にされたパラメータを除いて関係性の学習を行ってもよい。その場合、関係性学習部１０５は、例えばパラメータ出力部１０６と同様にフラグ情報を用いてパラメータの有効・無効を判断すればよい。これにより、一度登録されたパラメータの全てについて関係性の学習を行う場合に比べて、関係性の学習に関して実行される処理の負荷が少なくなる。

［２－６］各部を実現する装置
図２に表す各機能を実現する装置は、図中に表された装置に限らない。例えば画像処理装置１０の一部の機能を他の装置が実現してもよい。
図９は本変形例に係る画像処理システム１ａの全体構成を表す。画像処理システム１ａは、通信回線２と、画像処理装置１０ａと、学習装置２０ａとを備える。学習装置２０ａは、パラメータと対象画像の特徴との関係性を学習する機能を有する装置である。

図１０は学習装置２０ａのハードウェア構成を表す。学習装置２０ａは、ＣＰＵ２１と、ＲＡＭ２２と、ＲＯＭ２３と、通信部２４と、ＨＤＤ２５という各装置を備えるコンピュータである。これらの装置は、図２に表す同名の装置と性能又は仕様等の違いはあるが同種の装置である。

図１１は画像処理システム１ａが実現する機能構成を表す。画像処理装置１０ａは、画像操作受付部１０１と、画像読取部１０２と、画像処理実行部１０３と、パラメータ出力部１０６とを有する。学習装置２０ａは、画像特徴分析部２０１と、関係性学習部２０２とを有する。画像処理装置１０ａにおいて、画像操作受付部１０１は、処理の対象の画像を指定する操作及び処理で用いられるパラメータを決定する操作を受け付ける。

画像処理実行部１０３は、画像操作受付部１０１の操作により指定された画像に対して、同画像操作受付部１０１の操作により決定されたパラメータに基づく処理を実行する。例えば画像操作受付部１０１の操作によりＦＡＸ送信処理が指定された場合、画像処理実行部１０３は、画像読取部１０２等を利用してＦＡＸ送信処理を実行する。

その際、画像処理実行部１０３は、画像操作受付部１０１の操作により決定されたパラメータに従って画像読取部１０２等を制御する。画像読取部１０２は、読み取った画像を学習装置２０ａに送信する。また、パラメータ出力部１０６は、画像処理実行部１０３に設定されたパラメータを学習装置２０ａに送信する。学習装置２０ａでは、画像特徴分析部２０１が画像処理装置１０ａから受信された画像の特徴を分析する。

そして、関係性学習部２０２は、この画像の特徴と画像処理装置１０ａから受信されたパラメータとの関係性を学習する。画像処理装置１０ａのパラメータ出力部１０６は、画像操作受付部１０１が新たな画像の指定を受け付けた場合、通信回線２を介して、学習装置２０ａの関係性学習部１０５の学習結果を参照し、新たな画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを出力する。

この変形例及び上述した図２の実施例では、画像操作受付部１０１が画像を指定する操作とパラメータを決定する操作の両方を受け付けたが、２つの操作受付部がそれぞれ各操作を受け付けてもよい。要するに、画像処理装置又は画像処理システム全体で図２等に表された機能が実現されていれば、装置毎の機能分担及び各機能が行う動作の範囲は自由に定められてよい。

［２－７］画像処理及びパラメータ
実施例では画像処理実行部１０３が実行する処理として、ＦＡＸ送信処理を示した。しかし、画像処理実行部が実行する処理は、コピー、プリント、文字認識、翻訳、写真加工など、画像を対象とする他の処理であってもよい。画像処理実行部１０３が実行する処理は、指定した画像に対して、ユーザが決定したパラメータに基づいて行われる処理であればよい。実施例では、ＦＡＸ送信に関するパラメータが決定された。パラメータは、画像に対して行われる処理に応じて決定すればよい。

［２－８］画像の指定方法
実施例では原稿をセットしてＦＡＸスタートボタンを押す操作によってスキャンされる画像が指定されたが、画像の指定方法はこれに限らない。パソコンから画像データを送信する操作により処理対象の画像が指定されてもよい。また、画像処理装置１０が記憶する画像を表示させて選択する操作が指定操作として行われてもよい。

［２－９］画像の特徴
実施例では、画像全体の特徴（サイズ、向き等）と、画像に含まれる直線によって描かれる枠線の特徴（列数、行数、間隔等）と、画像に含まれる文字の特徴（サイズ、位置、向き等）によって画像の特徴が表された。この他にも、画像の色数、作成時期、写真の撮影場所、写真に含まれる人物等によって特徴が表されてもよい。

［２－１０］学習手段
実施例では深層学習が用いられたが、これに限らない。ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、その他の人工知能技術等により画像の特徴とパラメータの関係性の学習を行ってもよい。人が決定したパラメータを学習するため、教師あり学習が可能な手段であればよい。

［２－１１］関係性
関係性学習部１０５において画像の特徴との関係性を学習するパラメータは、宛先に限らない。画像の特徴と高画質での処理との関係、画像の特徴と低画質での処理との関係性、画像の特徴と宛先の数との関係性、画像の特徴とカラーの有無との関係性等を関係性学習部１０５に学習させてもよい。

［２－１２］出力方法
実施例においてパラメータ出力部１０６は、表示手段にパラメータを出力した。しかし、パラメータ出力部１０６は、媒体にパラメータを出力してもよいし、ユーザの電子メールアドレスにパラメータを出力してもよい。また、パラメータ出力部１０６が出力するパラメータに基づく処理を実行する手段を設けてもよい。

例えばユーザが原稿をセットし、ＦＡＸ番号を設定してＦＡＸ送信を指示した場合に、読み取った原稿の画像の特徴と特定の関係性を有する宛先のＦＡＸ番号をパラメータ出力部１０６が出力し、このＦＡＸ番号がユーザによって設定されたＦＡＸ番号と異なる場合にユーザに対してアラームを出力するようにしてもよい。この態様によれば、画像が本来送信されるべき宛先と異なる宛先に送信される事故が防止される。

［２－１３］発明のカテゴリ
本発明は、画像処理装置及び学習装置等の各情報処理装置の他、各情報処理装置を備える情報処理システム（画像処理システムはその一例）としても捉えられる。また、本発明は、各情報処理装置が実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるし、各情報処理装置を制御するコンピュータを機能させるためのプログラムとしても捉えられる。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されてもよいし、インターネット等の通信回線を介してコンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されてもよい。

１ａ…画像処理システム、１０，１０ａ…画像処理装置、２０ａ…学習装置、１０１…画像操作受付部、１０２…画像読取部、１０３…画像処理実行部、１０４，２０１…画像特徴分析部、１０５，２０２…関係性学習部、１０６…パラメータ出力部。

Claims (8)

1. 処理の対象の画像を指定する操作及び前記処理で用いられるパラメータを決定する操作を受け付ける受付部と、
   指定された前記画像に対して決定された前記パラメータに基づく処理を実行する実行部と、
   前記受付部が新たな画像の指定を受け付けた場合、前記実行部が過去に前記処理を実行したときに用いたパラメータと当該処理の対象画像の特徴との関係性を学習する学習手段の学習結果に基づき、前記新たな画像の特徴と特定の関係性を有するパラメータを出力する出力部と
   を備え、
   前記実行部は、指定された前記画像に変換を施した変換後の画像に対して前記処理を実行し、
   前記出力部は、前記学習手段が前記変換を施す前の変換前画像について学習した学習結果に基づいて前記パラメータを出力する
   情報処理装置。
2. 前記出力部は、前記パラメータに加え、当該パラメータを用いて処理された画像を出力する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記出力部は、前記パラメータを用いて処理された画像のうち、最後に処理された画像を出力する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記出力部は、前記パラメータを用いた処理が決められた期間に行われた場合に当該パラメータを出力する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記パラメータには、互いに対応付けられた第１パラメータ及び第２パラメータが含まれ、
   前記受付部は、前記第１パラメータを決定する操作を受け付け、
   前記実行部は、決定された前記第１パラメータに基づき前記処理を実行し、
   前記出力部は、前記実行部が処理を実行する際に用いた第１パラメータに対応付けられた第２パラメータについて前記学習手段が学習した学習結果に基づき、前記新たな画像の特徴と特定の関係性を有する前記第１パラメータ及び前記第２パラメータを出力する
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記受付部は、前記第１パラメータを直接決定する操作を受け付け、
   前記出力部は、前記特定の関係性を有する前記第２パラメータに対応付けられた第１パラメータを出力する
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記受付部は、前記第２パラメータを決定することで当該第２パラメータに対応付けられた前記第１パラメータを間接的に決定する操作を受け付け、
   前記出力部は、前記特定の関係性を有する前記第２パラメータを出力する
   請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記受付部は、前記パラメータを無効にする操作を受け付け、
   前記出力部は、無効にされた前記パラメータについては前記特定の関係性を判断しない
   請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。

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