(57)【要約】【課題】任意の記入領域に対して配された文字列が読み易くないことをユーザーに指摘することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】  情報処理装置１は、判定部３１と、出力部４０とを備える。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、判定対象の文字列が読み易いか否かを判定する。出力部４０は、判定部３１が読み易くないと判定した文字列を示す出力対象を出力する。学習モデル２２に含まれる各第１学習データは、第１学習画像データと、第１判定データとを含む。第１学習画像データは、任意の第１文字列を示す。第１判定データは、第１文字列が読み易いことを示す。学習モデル２２に含まれる各第２学習データは、第２学習画像データと、第２判定データとを含む。第２学習画像データは、任意の第２文字列を示す。第２判定データは、第２文字列が読み易くないことを示す。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象の文字列を含む判定対象画像データと、前記判定対象の文字列が読み易いか否かを判定するための学習モデルとを記憶する記憶部と、
前記学習モデルを用いて、前記判定対象の文字列が読み易いか否かを判定する判定部と、
前記判定部が読み易くないと判定した前記文字列を示す出力対象を出力する出力部とを備え、
前記判定対象の文字列は、任意の記入領域に対して配されており、
前記学習モデルは、第１学習データ群及び第２学習データ群を含み、
前記第１学習データ群に含まれる各第１学習データは、任意の第１文字列を含む第１学習画像データと、前記第１文字列が読み易いことを示す第１判定データとを含み、
前記第１文字列は、任意の記入領域に対して配されており、
前記第２学習データ群に含まれる各第２学習データは、任意の第２文字列を含む第２学習画像データと、前記第２文字列が読み易くないことを示す第２判定データとを含み、
前記第２文字列は、任意の記入領域に対して配されている、情報処理装置。
【請求項２】
前記学習モデルは、第３学習データ群を更に含み、
前記第３学習データ群に含まれる各第３学習データは、任意の記入領域を含む第３学習画像データと、前記記入領域に文字列が配されていないことを示す第３判定データとを含み、
前記判定部は、前記学習モデルを用いて、前記判定対象の文字列が配されていない記入領域である未記入領域を前記判定対象画像データが示すか否かを判定し、
前記判定対象画像データが前記未記入領域を示すと前記判定部が判定した場合、前記出力部は、前記未記入領域を示す出力対象を出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２判定データは、前記第２文字列が読みやすくないほど低くなるように設定された度合を示し、
前記判定部は、前記学習モデルを用いて、前記文字列が読みやすくないと判定された前記文字列の前記度合を判定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力部は、前記文字列が読みやすくないと判定された前記文字列の前記度合を前記出力対象に付加して、前記出力対象を出力する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
ユーザーを示すユーザー情報を入力する入力部を更に備え、
前記記憶部は、前記ユーザーごとに、前記出力対象を特定するための検知レベルを示すレベルデータを更に記憶し、
前記判定部は、前記ユーザー情報と前記レベルデータとに基づいて、前記検知レベルより小さい前記度合に対応する出力対象を判定し、
前記出力部は、判定された前記出力対象を出力する、請求項３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
原稿の画像を読み取る画像読取部を更に備え、
前記判定対象画像データは、前記画像読取部により読み取られた前記原稿の画像データを含む、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記記入領域は、記入枠の枠内の領域及び図形の輪郭内の領域の少なくとも一方を含む、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
判定対象の文字列が読み易いか否かを判定するための学習モデルを作成する方法であって、
複数の第１学習データを入力して、第１学習データ群を生成するステップと、
複数の第２学習データを入力して、第２学習データ群を生成するステップとを含み、
前記第１学習データは、任意の第１文字列を含む第１学習画像データと、前記第１文字列が読み易いことを示す第１判定データとを含み、
前記第１文字列は、任意の記入領域に対して配されており、
前記第２学習データは、任意の第２文字列を含む第２学習画像データと、前記第２文字列が読み易くないことを示す第２判定データとを含み、
前記第２文字列は、任意の記入領域に対して配されている、学習モデルの作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、及び学習モデルの作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、定型の記入枠からはみ出した文字を検知する装置が提案されている。例えば、特許文献１には、定型媒体（フォーム）の画像を取り込み、記入枠からはみ出しているはみ出し文字を抽出する定型媒体処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−４４６４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示の定型媒体処理装置は、任意の記入枠からはみ出した文字を検知することができない。従って、任意の記入枠に対して配された文字列が読み易くないことをユーザーに指摘することができない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑み、任意の記入領域に対して配された文字列が読み易くないことをユーザーに指摘することができる情報処理装置、及び学習モデルの作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の情報処理装置は、記憶部と、判定部と、出力部とを備える。前記記憶部は、判定対象画像データと、学習モデルとを記憶する。前記判定対象画像データは、判定対象の文字列を含む。前記学習モデルは、前記判定対象の文字列が読み易いか否かを判定するために用いられる。前記判定部は、前記学習モデルを用いて、前記判定対象の文字列が読み易いか否かを判定する。前記出力部は、前記判定部が読み易くないと判定した前記文字列を示す出力対象を出力する。前記判定対象の文字列は、任意の記入領域に対して配されている。前記学習モデルは、第１学習データ群及び第２学習データ群を含む。前記第１学習データ群に含まれる各第１学習データは、第１学習画像データと、第１判定データとを含む。前記第１学習画像データは、任意の第１文字列を含む。前記第１判定データは、前記第１文字列が読み易いことを示す。前記第１文字列は、任意の記入領域に対して配されている。前記第２学習データ群に含まれる各第２学習データは、第２学習画像データと、第２判定データとを含む。前記第２学習画像データは、任意の第２文字列を含む。前記第２判定データは、前記第２文字列が読み易くないことを示す。前記第２文字列は、任意の記入領域に対して配されている。
【０００７】
本発明の学習モデルの作成方法は、判定対象の文字列が読み易いか否かを判定するための学習モデルを作成する方法である。当該学習モデルの作成方法は、複数の第１学習データを入力して、第１学習データ群を生成するステップと、複数の第２学習データを入力して、第２学習データ群を生成するステップとを含む。前記第１学習データは、第１学習画像データと、第１判定データとを含む。前記第１学習画像データは、任意の第１文字列を含む。前記第１判定データは、前記第１文字列が読み易いことを示す。前記第１文字列は、任意の記入領域に対して配されている。前記第２学習データは、第２学習画像データと、第２判定データとを含む。前記第２学習画像データは、任意の第２文字列を含む。前記第２判定データは、前記第２文字列が読み易くないことを示す。前記第２文字列は、任意の記入領域に対して配されている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の情報処理装置及び学習モデルの作成方法によれば、任意の記入領域に対して配された文字列が読み易くないことをユーザーに指摘することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像形成装置の判定部が実行する処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る画像形成装置の判定部が実行する処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る判定対象ページ画像の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る学習モデルの作成に使用される学習画像の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係るページ画像の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る判定対象ページ画像の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る学習モデルの作成に使用される学習画像の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係るページ画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明に係る情報処理装置及び学習モデルの作成方法の実施形態について説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１１】
図１を参照して、本実施形態に係る画像形成装置１について説明する。図１は、本実施形態に係る画像形成装置１の構成を示すブロック図である。
【００１２】
画像形成装置１は、原稿の画像を読み取って、判定対象画像データ２１を生成する。画像形成装置１は、判定対象画像データ２１中における任意の記入領域に対して配された判定対象の文字列が読み易くないか否かを判定する。画像形成装置１は、判定対象の文字列が読み易くないと判定した場合、出力対象の文字列を含む確認用印刷物を印刷する。出力対象の文字列は、読み易くないと判定された文字列を示す。本実施形態では、画像形成装置１は、学習モデル２２を用いて、判定対象の文字列が読み易くないか否かを判定する。画像形成装置１は、情報処理装置の一例である。
【００１３】
以下、記入領域に対して配された判定対象の文字列を「判定対象文字列」と記載する。判定対象文字列のうち、読み易くないと判定された判定対象の文字列を「難読判定文字列」と記載する。難読判定文字列のうち、出力対象の文字列を「出力対象文字列」と記載する。
【００１４】
文字列は、単語、造語、文章、数値、又は記号を含む。また、文字列は、１つ以上の文字を含む。記入領域は、記入枠の枠内の領域及び図形の輪郭内の領域の少なくとも一方を含む。記入枠は、例えば、表計算ソフトウェア又は文書作成ソフトウェアを用いて作成される行と列で構成される表の罫線を含む。表計算ソフトウェアは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ（登録商標）、又はＮｕｍｂｅｒｓ（登録商標）を含む。文書作成ソフトウェアは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｏｒｄ（登録商標）又はＰａｇｅｓ（登録商標）を含む。図形は、プレゼンテーションソフトウェア又は文書作成ソフトウェアを用いて作成される図形を含む。プレゼンテーションソフトウェアは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ（登録商標）、又はＫｅｙｎｏｔｅ（登録商標）を含む。
【００１５】
図１に示すように、画像形成装置１は、画像読取部１０と、記憶部２０と、制御部３０と、印刷部４０と、操作受付部５０とを備える。印刷部４０は、出力部の一例である。
【００１６】
画像読取部１０は、例えば、原稿台に載置された原稿の画像を読み取って、判定対象画像データ２１を生成する。判定対象画像データ２１は、判定対象文字列を含む。本実施形態において、画像読取部１０は、複数枚の原稿の画像を読み取って判定対象画像データ２１を生成する。判定対象画像データ２１は、複数の判定対象ページ画像からなる。判定対象ページ画像は、１枚の原稿のうちの片面の画像を示す。画像読取部１０は、判定対象画像データ２１を制御部３０に出力する。画像読取部１０は、例えばスキャナーである。
【００１７】
記憶部２０は、各種のデータを記憶する。記憶部２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような主記憶装置（例えば、半導体メモリー）、及び補助記憶装置（例えば、ハードディスクドライブ）を含む。記憶部２０は、制御部３０によって実行される種々のコンピュータープログラム、判定対象画像データ２１、学習モデル２２、及びレベルデータ２３を記憶する。種々のコンピュータープログラムは、学習プログラム、ファームウェア、制御プログラム、及び画像処理プログラムを含む。
【００１８】
学習モデル２２は、判定対象文字列が読み易いか否かを判定するために用いられる。詳しくは、学習モデル２２は、判定対象画像データ２１の入力を受け付けた後、教師あり学習により構築された演算規則に従って、判定対象文字列が読み易いか否かに関する結果を帰納的に出力する。教師あり学習とは、教師データを用いた学習を行う機械学習を示す。判定対象文字列が読み易いか否かに関する結果は、判定対象文字列を特定する結果と、判定対象文字列が読み易いことを特定する結果と、難読判定文字列を特定する結果と、難読判定文字列の読み易くない程度を示す度合を特定する結果と、文字列が配されていない記入領域を特定する結果とを含む。度合は、読み易くないほど低くなるように設定された数値を示す。以下、文字列が配されていない記入領域を「未記入領域」と記載する。
【００１９】
学習モデル２２は、学習アルゴリズムと、教師データとを含む。学習モデル２２の学習アルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、又は決定木を含む。ニューラルネットワークは、深層学習（ディープラーニング）を含む。本実施形態において、教師データは、第１学習データ群と、第２学習データ群と、第３学習データ群とを含む。
【００２０】
第１学習データ群は、複数の第１学習データを含む。各第１学習データは、第１学習画像データと、第１判定データとを含む。第１学習画像データは、任意の記入領域に対して配された文字列を含む。詳しくは、第１学習画像データは、記入領域に対して読み易いように配された文字列を示す画像を含む。以下、記入領域に対して読み易いように配された文字列を「第１文字列」と記載する。また、第１文字列が配された記入領域を「第１記入領域」と記載する。第１判定データは、第１文字列が読み易いことを示す。第１記入領域は、教師データ用の任意の記入領域を示す。第１文字列は、教師データ用の任意の文字列を示す。
【００２１】
第２学習データ群は、複数の第２学習データを含む。各第２学習データは、第２学習画像データと、第２判定データとを含む。第２学習画像データは、任意の記入領域に対して配された文字列を示す。詳しくは、第２学習画像データは、記入領域に対して読み難いように配された文字列を示す画像を含む。以下、記入領域に対して読み難いように配された文字列を「第２文字列」と記載する。また、第２文字列が配された記入領域を「第２記入領域」と記載する。第２判定データは、第２文字列が読み易くないことを示す。詳しくは、第２判定データは、第２文字列が読みやすくないほど低くなるように設定された度合を示す。第２記入領域は、教師データ用の任意の記入領域を示す。第２文字列は、教師データ用の任意の文字列を示す。各第２判定データは、各第２学習画像データに応じて設定されている。
【００２２】
第３学習データ群は、複数の第３学習データを含む。各第３学習データは、第３学習画像データと、第３判定データとを含む。第３学習画像データは、任意の記入領域を示す画像を含み、文字列を示す画像を含まない。以下、文字列を示す画像を含まない記入領域を「第３記入領域」と記載する。第３判定データは、第３記入領域に文字列が配されていないことを示す。第３記入領域は、教師データ用の任意の記入領域を示す。第３記入領域は、未記入領域である。
【００２３】
レベルデータ２３は、判定部３１が判定する際に用いられる。判定部３１による判定については後述する。レベルデータ２３は、ユーザーごとに、出力対象文字列を特定するための検知レベルを示す。レベルデータ２３は、ユーザーを示すユーザー情報と、検知レベルとを関連付ける。検知レベルは、判定部３１が判定対象文字列を読み易くないと判定した場合、確認用印刷物に出力対象文字列として出力する判定対象文字列を特定するための情報を示す。検知レベルは、例えば、度合に対して設定される閾値である。また、検知レベルは、未記入領域を出力対象とするか否かを示す設定値を含む。
【００２４】
学習プログラムは、学習モデル２２の作成又は更新を行う。例えば、学習プログラムは、エラーが減るように学習モデル２２の作成又は更新（パラメーターのチューニング等）を行う。判定対象文字列が読み易いか否かに関する結果は、パラメーターが設定された学習モデルに対して、教師データが入力されることにより出力される。
【００２５】
制御部３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等によって構成される。制御部３０は、制御プログラムを実行することによって、画像形成装置１の各部の動作を制御する。制御部３０は、判定対象画像データ２１及び学習モデル２２に基づいて、出力画像データを作成する。出力画像データは、出力対象文字列に、吹き出しイラストが合成された画像データを含む。吹き出しイラストには、ラベルが書き込まれている。また、出力画像データは、出力対象の未記入領域に、吹き出しイラストが合成された画像データを含む。吹き出しイラストには、ラベルが書き込まれている。ラベルは、出力対象文字列の度合を特定する文字と、未記入領域を特定する文字とを含む。制御部３０は、制御プログラムを実行することにより、判定部３１として機能する。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、判定対象文字列が読み易いか否かを判定する。
【００２６】
印刷部４０は、出力画像データに基づいて、確認用印刷物を印刷する。確認用印刷物は、出力対象文字列と、出力対象文字列の度合を示す画像とを含む。つまり、印刷部４０は、出力対象文字列の度合を出力対象文字列に付加した画像を印刷する。
【００２７】
印刷部４０は、露光装置、現像装置、感光体ドラム、転写装置、及び定着装置を備える。露光装置は、出力画像データに基づいて感光体ドラムにレーザー光を照射する。現像装置は、感光体ドラムにトナーを供給して静電潜像を現像する。転写装置は、感光体ドラムの表面に形成されたトナー像をシートに転写する。定着装置は、トナー像が転写されたシートを加熱及び加圧する。これにより、トナー像がシートに定着する。つまり、確認用印刷物が印刷される。
【００２８】
操作受付部５０は、ユーザーからの指示及びユーザー情報の入力を受け付ける。ユーザー情報は、ユーザーを特定するための識別情報を含む。操作受付部５０は、入力部５１、及び表示部５２を含む。入力部５１は、スタートボタン、テンキー、及び矢印キーを含む。表示部５２は、各種処理結果を表示する。
【００２９】
次に、学習モデル２２の作成方法について説明する。学習モデル２２の作成方法は、第１学習ステップと、第２学習ステップと、第３学習ステップとを含む。第１学習ステップでは、複数の第１学習データを入力して、第１学習データ群を生成する。第２学習ステップでは、複数の第２学習データを入力して、第２学習データ群を生成する。第３学習ステップでは、複数の第３学習データを入力して、第３学習データ群を生成する。
【００３０】
複数の第１学習データ、複数の第２学習データ、及び複数の第３学習データは、例えば、画像読取部１０と、操作受付部５０とを用いて入力される。
【００３１】
次に、図１〜図３を参照して、判定部３１が実行する処理について説明する。図２及び図３は、本実施形態に係る画像形成装置１の判定部３１が実行する処理を示すフローチャートである。図２及び図３に示す処理は、ユーザー情報を操作受付部５０が受け付けた後、ユーザーから読取指令を操作受付部５０が受け付けることに応じてスタートする。具体的に、ユーザーは、テンキー等でユーザー情報を入力した後、原稿台に原稿を順次載置して、原稿を載置するごとにスタートボタンを押下する。画像形成装置１が原稿のすべてを読み取ったことにより、図２及び図３に示す処理はスタートする。
【００３２】
操作受付部５０がユーザーからユーザー情報及び読取命令を受け付けると、操作受付部５０は、ユーザー情報を制御部３０に送信する。制御部３０は、レベルデータ２３からユーザー情報に対応する検知レベルを読み取る。また、操作受付部５０がユーザーから読取命令を受け付けると、画像読取部１０は、原稿を読み取って、判定対象画像データ２１を生成する。画像読取部１０は、判定対象画像データ２１を制御部３０に送信する。記憶部２０は、制御部３０に送信された判定対象画像データ２１を記憶する。
【００３３】
ステップＳ１１０：判定部３１は、判定対象画像データ２１の判定対象ページ画像中に未判定の記入領域が有るか否かを判定する。判定対象ページ画像中に未判定の記入領域が有ると判定部３１が判定した場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２０へ進む。判定対象ページ画像中に未判定の記入領域がないと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、処理は、図３に示すステップＳ１１１へ進む。
【００３４】
ステップＳ１２０：判定部３１は、学習モデル２２を用いて、判定対象の記入領域が未記入領域であるか否かを判定する。判定対象の記入領域が未記入領域でないと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１２０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１３０へ進む。判定対象の記入領域が未記入領域で有ると判定部３１が判定した場合（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２１へ進む。
【００３５】
ステップＳ１３０：判定部３１は、学習モデル２２を用いて、判定対象文字列が読み易いか否かを判定する。判定対象文字列が読み易くないと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１３０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１４０へ進む。判定対象文字列が読み易いと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００３６】
ステップＳ１４０：判定部３１は、学習モデル２２を用いて、難読判定文字列の度合を判定する。処理は、ステップＳ１５０へ進む。
【００３７】
ステップＳ１５０：判定部３１は、検知レベルに基づいて、難読判定文字列の度合が検知レベルよりも低いか否かを判定する。難読判定文字列の度合が検知レベルより低いと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１６０へ進む。難読判定文字列の度合が検知レベルと同じ又は検知レベルより高いと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１５０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１１０に戻る。
【００３８】
ステップＳ１６０：判定部３１は、難読判定文字列を第１出力対象に指定する。つまり、判定部３１は、難読判定文字列を出力対象文字列に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００３９】
ステップＳ１２１；判定部３１は、検知レベルを用いて、未記入領域が判定対象であるか否かを判定する。未記入領域が判定対象であると判定部３１が判定した場合（ステップＳ１２１；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２２へ進む。未記入領域が判定対象ではないと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１２１；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００４０】
ステップＳ１２２：判定部３１は、判定対象であると判定された未記入領域を第２出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００４１】
ステップＳ１１１：判定部３１は、判定対象画像データ２１の全ての判定対象ページ画像を判定したか否かを判定する。判定対象画像データ２１の全ての判定対象ページ画像を判定したと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１１１；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１１２へ進む。判定対象画像データ２１の判定対象ページ画像のうちの少なくとも１つを判定していないと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１１１；Ｎｏ）、処理は、図２に示すステップＳ１１０へ戻る。
【００４２】
ステップＳ１１２：判定部３１は、判定対象画像データ２１中に、第１出力対象及び第２出力対象の少なくとも一方が有るか否かを判定する。判定対象画像データ２１中に、第１出力対象及び第２出力対象の少なくとも一方が有ると判定部３１が判定した場合（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１１３へ進む。判定対象画像データ２１中に、第１出力対象及び第２出力対象のいずれもがないと判定部３１が判定した場合（ステップＳ１１２；Ｎｏ）、処理は、終了する。
【００４３】
ステップＳ１１３：判定部３１は、判定対象画像データ２１中の第１出力対象及び第２出力対象を出力する。言い換えると、判定部３１は、判定対象画像データ２１中の第１出力対象及び第２出力対象に基づいて、出力画像データを作成する。次いで、判定部３１は、出力画像データに基づいて、印刷部４０に確認用印刷物を印刷させる。処理は、終了する。
【００４４】
次に、図１〜図６を参照して、判定部３１が実行する処理の具体例について説明する。まず、図４を参照して、判定対象ページ画像Ｐ１について説明する。図４は、本実施形態に係る判定対象ページ画像Ｐ１の一例を示す図である。詳しくは、図４（ａ）は、記入枠を含む判定対象ページ画像Ｐ１を示す。図４（ｂ）は、判定対象ページ画像Ｐ１中の第１箇所Ｗ１を拡大して示す。図４（ｃ）は、判定対象ページ画像Ｐ１中の第２箇所Ｗ２を拡大して示す。図４（ｄ）は、判定対象ページ画像Ｐ１中の第３箇所Ｗ３を拡大して示す。図４（ｅ）は、判定対象ページ画像Ｐ１中の第４箇所Ｗ４を拡大して示す。
【００４５】
図４〜図６に示す例において、判定対象画像データ２１は、判定対象ページ画像Ｐ１を含む。図４（ａ）に示すように、判定対象ページ画像Ｐ１は、第１箇所Ｗ１と、第２箇所Ｗ２と、第３箇所Ｗ３と、第４箇所Ｗ４とを含む。図４（ｂ）に示すように、第１箇所Ｗ１は、記入枠Ｅ１と、未記入領域Ｔ１とを含む。図４（ｃ）に示すように、第２箇所Ｗ２は、記入枠Ｅ２と、文字列Ｔ２とを含む。図４（ｄ）に示すように、第３箇所Ｗ３は、記入枠Ｅ３と、文字列Ｔ３とを含む。図４（ｅ）に示すように、第４箇所Ｗ４は、記入枠Ｅ４と、文字列Ｔ４とを含む。文字列Ｔ２、文字列Ｔ３、及び文字列Ｔ４は、記入枠Ｅ２、記入枠Ｅ３、及び記入枠Ｅ４にユーザーが文字「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、「６」及び「７」を入力した結果の文字列を示す。
【００４６】
次に、図５を参照して、学習モデル２２の作成方法の具体例について説明する。図５は、本実施形態に係る学習モデル２２の作成に使用される学習画像の一例を示す図である。本実施形態において、学習モデルの作成は、第１学習ステップ、第２学習ステップ、及び第３学習ステップを含む。詳しくは、図５（ａ）は、第３学習ステップに使用される第３学習画像Ｌ１の一例を示す。図５（ｂ）は、第２学習ステップに使用される第２学習画像Ｌ２の一例を示す。図５（ｃ）は、第２学習ステップに使用される第２学習画像Ｌ３の一例を示す。図５（ｄ）は、第２学習ステップに使用される第２学習画像Ｌ４の一例を示す。
【００４７】
なお、本実施形態において、度合は、「０．１」、「０．２」、又は「０．３」に設定されている。「０．１」は、文字列を構成する文字のうち、少なくとも１つの文字が完全に欠如している状態を示す（図５（ｂ）参照）。「０．２」は、文字列を構成する文字のうち、少なくとも１つの文字の一部が欠如している状態を示す（図５（ｃ）参照）。「０．３」は、文字列の一部が、記入枠からはみ出している状態を示す（図５（ｄ）参照）。
【００４８】
第１学習ステップでは、ユーザーは複数の第１学習データを入力して、第１学習データ群を生成する。第１学習データの第１学習画像データは、記入枠内に配された文字列「１２３４５６７」を含む。
【００４９】
第２学習ステップでは、ユーザーは複数の第２学習データを入力して、第２学習データ群を生成する。第２学習ステップでは、第２学習画像データＬ２〜第２学習画像データＬ４のいずれかを含む第２学習データが入力される。
【００５０】
第２学習画像データＬ２は、「０．１」を示す第２判定データとともに第２学習データを構成する。図５（ｂ）に示すように、第２学習画像データＬ２は、記入枠ＬＥ２と、文字列ＬＴ２とを含む。図５（ｂ）に示す文字列ＬＴ２は、文字列「１２３４５６７」のうち文字「６」及び「７」が完全に欠如している。
【００５１】
第２学習画像データＬ３は、「０．２」を示す第２判定データとともに第２学習データを構成する。図５（ｃ）に示すように、第２学習画像データＬ３は、記入枠ＬＥ３と、文字列ＬＴ３とを含む。図５（ｃ）に示す文字列ＬＴ３は、文字列「１２３４５６７」のうち文字「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、「６」、及び「７」のそれぞれの一部が欠如している。
【００５２】
第２学習画像データＬ４は、「０．３」を示す第２判定データとともに第２学習データを構成する。図５（ｄ）に示すように、第２学習画像データＬ４は、記入枠ＬＥ４と、文字列ＬＴ４とを含む。図５（ｄ）に示す文字列ＬＴ４は、文字列「１２３４５６７」のうち文字「６」及び「７」が、記入枠ＬＥ４からはみ出している。
【００５３】
第３学習ステップでは、複数の第３学習データを入力して、第３学習データ群を生成する。第３学習データの第３学習画像データは、第３学習画像データＬ１を含む。図５（ａ）に示すように、第３学習画像データＬ１は、記入枠ＬＥ１と、未記入領域ＬＴ１とを含む。
【００５４】
第１学習データ群〜第３学習データ群は、教師データである。学習モデル２２は、学習プログラムを用いて作成される。詳しくは、教師データが入力されることにより、作成される。
【００５５】
次に、図２〜図４（ｅ）を参照して、判定部３１が実行する処理の具体例について説明する。詳しくは、説明する。図４（ａ）〜図４（ｅ）に示す判定対象ページ画像Ｐ１を用いて、判定対象文字列が読み易くないか否かを判定する処理を説明する。本実施形態において、検知レベルは、「０．４」と設定されている。また、検知レベルは、未記入領域を出力対象とするように設定されている。
【００５６】
図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、判定対象ページ画像Ｐ１は、記入枠Ｅ１を含むため、判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ１中に未判定の記入枠Ｅ１が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。処理は、ステップＳ１２０へ進む。判定部３１は、記入枠Ｅ１の枠内の領域を判定対象の記入領域が未記入領域Ｔ１であると判定する（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）。処理は、ステップＳ１２１へ進む。判定部３１は、検知レベルに基づいて、未記入領域Ｔ１が判定対象であると判定する（ステップＳ１２１；Ｙｅｓ）。判定部３１は、未記入領域Ｔ１を第２出力対象に指定する（ステップＳ１２２）。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００５７】
次いで、判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ１中に未判定の記入枠Ｅ２が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、記入枠Ｅ２の枠内の領域が未記入領域でないと判定する（ステップＳ１２０；Ｎｏ）。判定部３１は、文字列Ｔ２が読み易くないと判定する（ステップＳ１３０；Ｎｏ）。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、文字列Ｔ２の度合を「０．１」と判定する（ステップＳ１４０）。判定部３１は、検知レベルに基づいて、文字列Ｔ２の度合「０．１」が検知レベル「０．４」より低いと判定する（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、文字列Ｔ２を第１出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００５８】
次いで、判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ１中に未判定の記入枠Ｅ３が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、記入枠Ｅ３の枠内の領域が未記入領域でないと判定する（ステップＳ１２０；Ｎｏ）。判定部３１は、文字列Ｔ３が読み易くないと判定する（ステップＳ１３０；Ｎｏ）。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、文字列Ｔ３の度合を「０．２」と判定する（ステップＳ１４０）。判定部３１は、検知レベルに基づいて、文字列Ｔ３の度合「０．２」が検知レベル「０．４」より低いと判定する（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、文字列Ｔ３を第１出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００５９】
判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ１中に未判定の記入枠Ｅ４が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、記入枠Ｅ３の枠内の領域が未記入領域でないと判定する（ステップＳ１２０；Ｎｏ）。判定部３１は、文字列Ｔ４が読み易くないと判定する（ステップＳ１３０；Ｎｏ）。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、文字列Ｔ４の度合を「０．３」と判定する（ステップＳ１４０）。判定部３１は、検知レベルに基づいて、文字列Ｔ４の度合「０．３」が検知レベル「０．４」より低いと判定する（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、文字列Ｔ４を第１出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００６０】
判定部３１は、判定対象画像データ２１の全ての判定対象ページ画像を判定したか否かを判定する（ステップＳ１１１；Ｙｅｓ）。判定部３１は、判定対象画像データ２１中に、第１出力対象及び第２出力対象が有ると判定する（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）。判定部３１は、判定対象画像データ２１中の第１出力対象及び第２出力対象を出力する。判定部３１は、判定対象画像データ２１中の第１出力対象及び第２出力対象に基づいて、出力画像データを作成する。
【００６１】
図６を参照して、出力画像データについて説明する。図６は、本実施形態に係るページ画像Ｒ１の一例を示す図である。出力画像データは、ページ画像Ｒ１を示す。図６に示すように、ページ画像Ｒ１は、判定対象ページ画像Ｐ１において、第１出力対象及び第２出力対象に対し、吹き出しイラストが合成（付加）されている。具体的に、未記入領域Ｔ１には、ラベル「Ｄ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ１が付加されている。文字列Ｔ２には、ラベル「Ａ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ２が付加されている。文字列Ｔ３には、ラベル「Ｂ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ３が付加されている。文字列Ｔ４には、ラベル「Ｃ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ４が付加されている。
【００６２】
ラベル「Ａ」は、文字列を構成する文字のうち、少なくとも１つの文字が完全に欠如していることを示す。ラベル「Ｂ」は、文字列を構成する文字のうち、少なくとも１つの文字の一部が欠如していることを示す。ラベル「Ｃ」は、文字列の一部が記入枠からはみ出していることを示す。ラベル「Ｄ」は、未記入領域を示す。
【００６３】
次に、図１〜図３、及び図７〜図９を参照して、判定部３１が実行する処理の具体例について説明する。まず、図７を参照して、判定対象ページ画像Ｐ２について説明する。図７は、本実施形態に係る判定対象ページ画像Ｐ２の一例を示す図である。詳しくは、図７（ａ）は、図形を含む判定対象ページ画像Ｐ２を示す。図７（ｂ）は、判定対象ページ画像Ｐ２中の第５箇所Ｗ５を拡大して示す。図７（ｃ）は、判定対象ページ画像Ｐ２中の第６箇所Ｗ６を拡大して示す。図７（ｄ）は、判定対象ページ画像Ｐ２中の第７箇所Ｗ７を拡大して示す。図７（ｅ）は、判定対象ページ画像Ｐ２中の第８箇所Ｗ８を拡大して示す。
【００６４】
図７に示す例において、判定対象画像データ２１は、判定対象ページ画像Ｐ２を含む。図７（ａ）に示すように、判定対象ページ画像Ｐ２は、第５箇所Ｗ５と、第６箇所Ｗ６と、第７箇所Ｗ７と、第８箇所Ｗ８とを含む。図７（ｂ）に示すように、第５箇所Ｗ５は、図形Ｅ５と、未記入領域Ｔ５とを含む。図７（ｃ）に示すように、第６箇所Ｗ６は、図形Ｅ６と、文字列Ｔ６とを含む。図７（ｄ）に示すように、第７箇所Ｗ７は、図形Ｅ７と、文字列Ｔ７とを含む。図７（ｅ）に示すように、第８箇所Ｗ８は、図形Ｅ８と、文字列Ｔ８とを含む。文字列Ｔ６、文字列Ｔ７、及び文字列Ｔ８は、図形Ｅ６、図形Ｅ７、及び図形Ｅ８にユーザーが文字「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、「６」及び「７」を入力した結果の文字列を示す。
【００６５】
次に、図８を参照して、学習モデル２２の作成方法の具体例について説明する。図８は、本実施形態に係る学習モデル２２の作成に使用される学習画像の一部を示す図である。詳しくは、図８（ａ）は、第３学習画像データＬ５の一例を示す。図８（ｂ）は、第２学習画像データＬ６の一例を示す。図８（ｃ）は、第２学習画像データＬ７の一例を示す。図８（ｄ）は、第２学習画像データＬ８の一例を示す。
【００６６】
度合は、「０．１」、「０．２」、又は「０．３」に設定されている。「０．１」は、文字列を構成する文字のうち、少なくとも１つの文字が完全に欠如している状態を示す（図８（ｂ）参照）。「０．２」は、文字列を構成する文字のうち、少なくとも１つの文字の一部が欠如している状態を示す（図８（ｃ）参照）。「０．３」は、文字列の一部が、記入枠からはみ出している状態を示す（図８（ｄ）参照）。
【００６７】
第１学習ステップでは、ユーザーは複数の第１学習データを入力して、第１学習データ群を生成する。第１学習データの第１学習画像データは、図形内に配された文字列「１２３４５６７」を含む。
【００６８】
第２学習ステップでは、ユーザーは複数の第２学習データを入力して、第２学習データ群を生成する。第２学習ステップでは、第２学習画像データＬ６〜第２学習画像データＬ８のいずれかを含む第２学習データが入力される。
【００６９】
第２学習画像データＬ６は、「０．１」を示す第２判定データとともに第２学習データを構成する。図８（ｂ）に示すように、第２学習画像データＬ６は、図形ＬＥ６と、文字列ＬＴ６とを含む。図８（ｂ）に示す文字列ＬＴ６は、文字列「１２３４５６７」のうち文字「５」、「６」及び「７」が完全に欠如している。
【００７０】
第２学習画像データＬ７は、「０．２」を示す第２判定データとともに第２学習データを構成する。図８（ｃ）に示すように、第２学習画像データＬ７は、図形ＬＥ７と、文字列ＬＴ７とを含む。図８（ｃ）に示す文字列ＬＴ７は、文字列「１２３４５６７」のうち文字「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、「６」、及び「７」の一部がそれぞれ欠如している。
【００７１】
第２学習画像データＬ８は、「０．３」を示す第２判定データとともに第２学習データを構成する。図８（ｄ）に示すように、第２学習画像データＬ８は、図形ＬＥ８と、文字列ＬＴ８とを含む。図８（ｄ）に示す文字列ＬＴ８は、文字列「１２３４５６７」のうち、文字「５」、「６」及び「７」が、図形ＬＥ８からはみ出している。
【００７２】
第３学習ステップでは、複数の第３学習データを入力して、第３学習データ群を生成する。第３学習データの第３学習画像データは、第３学習画像データＬ５を含む。図８（ａ）に示すように、第３学習画像データＬ５は、記入枠ＬＥ５と、未記入領域ＬＴ５とを含む。
【００７３】
次に、図２、図３及び図７（ａ）〜図７（ｅ）を参照して判定部３１が実行する処理の具体例について説明する。詳しくは、図７（ａ）〜図７（ｅ）に示す判定対象ページ画像Ｐ２を用いて文字列が読み易くないか否かを判定する処理を説明する。なお、検知レベルは、「０．４」と設定されている。また、検知レベルは、未記入領域を出力対象とする設定されている。
【００７４】
判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ２中に未判定の図形Ｅ５が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。処理は、ステップＳ１２０へ進む。判定部３１は、図形Ｅ５の輪郭内の領域が未記入領域であると判定する（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）。処理は、ステップＳ１２１へ進む。判定部３１は、検知レベルに基づいて、未記入領域Ｔ５が判定対象であると判定する（ステップＳ１２１；Ｙｅｓ）。判定部３１は、未記入領域Ｔ５を第２出力対象に指定する（ステップＳ１２２）。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００７５】
次いで、判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ２中に未判定の図形Ｅ６が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、図形Ｅ６の輪郭内の領域が未記入領域でないと判定する（ステップＳ１２０；Ｎｏ）。判定部３１は、文字列Ｔ６が読み易くないと判定する（ステップＳ１３０；Ｎｏ）。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、文字列Ｔ６の度合を「０．１」と判定する（ステップＳ１４０）。判定部３１は、検知レベルに基づいて、文字列Ｔ６の度合「０．１」が検知レベル「０．４」より低いと判定する（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、文字列Ｔ６を第１出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００７６】
次いで、判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ２中に未判定の図形Ｅ７が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、図形Ｅ７の輪郭内の領域が未記入領域でないと判定する（ステップＳ１２０；Ｎｏ）。判定部３１は、文字列Ｔ７が読み易くないと判定する（ステップＳ１３０；Ｎｏ）。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、文字列Ｔ７の度合を「０．２」と判定する（ステップＳ１４０）。判定部３１は、検知レベルに基づいて、文字列Ｔ７の度合「０．２」が検知レベル「０．４」より低いと判定する（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、文字列Ｔ７を第１出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００７７】
次いで、判定部３１は、判定対象ページ画像Ｐ２中に未判定の図形Ｅ８が有ると判定する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、図形Ｅ８の輪郭内の領域が未記入領域でないと判定する（ステップＳ１２０；Ｎｏ）。判定部３１は、文字列Ｔ８が読み易くないと判定する（ステップＳ１３０；Ｎｏ）。判定部３１は、学習モデル２２を用いて、文字列Ｔ８の度合を「０．３」と判定する（ステップＳ１４０）。判定部３１は、検知レベルに基づいて、文字列Ｔ８の度合「０．３」が検知レベル「０．４」より低いと判定する（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）。判定部３１は、文字列Ｔ８を第１出力対象に指定する。処理は、ステップＳ１１０へ戻る。
【００７８】
判定部３１は、判定対象画像データ２１の全ての判定対象ページ画像を判定したか否かを判定する（ステップＳ１１１；Ｙｅｓ）。判定部３１は、判定対象画像データ２１中に、第１出力対象及び第２出力対象が有ると判定する（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）。判定部３１は、判定対象画像データ２１中の第１出力対象及び第２出力対象を出力する。判定部３１は、判定対象画像データ２１中の第１出力対象及び第２出力対象に基づいて、出力画像データを作成する。
【００７９】
図９を参照して、出力画像データについて説明する。図９は、本実施形態に係るページ画像Ｒ２の一例を示す図である。出力画像データは、ページ画像Ｒ２を示す。図９に示すように、ページ画像Ｒ２は、判定対象ページ画像Ｐ２において、第１出力対象及び第２出力対象に、吹き出しイラストが合成（付加）されている。具体的に、未記入領域Ｔ５には、ラベル「Ｄ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ５が付加されている。文字列Ｔ６には、ラベル「Ａ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ６が付加されている。文字列Ｔ７には、ラベル「Ｂ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ７が付加されている。文字列Ｔ８には、ラベル「Ｃ」が書き込まれた吹き出しイラストＣ８が付加されている。
【００８０】
以上、図１〜図９を参照して説明したように、判定部３１は、学習モデル２２を用いて、判定対象文字列が読み易いか否かを判定する。印刷部４０は、判定部３１が判定した出力対象文字列を示す確認用印刷物を印刷する。つまり、印刷部４０は、出力対象文字列を出力する。判定部３１は、学習モデル２２を用いるので、画像形成装置１は、任意の記入枠からはみ出した文字を検知することができる。そのため、任意の記入領域に対して配された文字列が読み易くないことをユーザーに指摘することができる。また、ユーザーは、大量の原稿を容易に確認することができる。
【００８１】
判定部３１は、学習モデル２２を用いて、判定対象画像データ２１が未記入領域を示すか否かを判定する。判定対象画像データ２１が未記入領域を示すと判定部３１が判定した場合、印刷部４０は、未記入領域を示す確認用印刷物を印刷する。つまり、印刷部４０は、未記入領域を示す出力対象を出力する。これにより、画像形成装置１は、未記入領域をユーザーに指摘することができる。
【００８２】
判定部３１は、学習モデル２２を用いて、難読判定文字列の度合を判定する。つまり、判定部３１は難読判定文字列の読み易くない程度をレベル化する。これにより、例えば、画像形成装置１は、難読判定文字列の度合が低い順に、難読判定文字列を出力することができる。また、画像形成装置１は、難読判定文字列の度合に基づいて、難読判定文字列の中から出力対象文字列を決定することができる。
【００８３】
印刷部４０は、難読判定文字列の度合を出力対象文字列に付加して、出力対象文字列を出力する。つまり、画像形成装置１は、ユーザーに、出力対象文字列とその度合とを指摘する。これにより、ユーザーは、出力対象文字列の修正の優先度を認識することができる。
【００８４】
判定部３１は、ユーザー情報とレベルデータ２３とに基づいて、検知レベルより低い度合に対応する出力対象文字列を判定する。印刷部４０は、判定された出力対象文字列を出力する。これにより、画像形成装置１は、ユーザーに応じて、そのユーザーに指摘することが必要な出力対象文字列を指摘することができる。
【００８５】
以上、図面（図１〜図９）を参照しながら本発明の実施形態を説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である（例えば、下記に示す（１）〜（８））。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数等は、図面作成の都合上から実際とは異なる。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質や形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００８６】
（１）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、印刷部４０が出力部として機能したが、出力部は印刷部４０に限定されない。例えば、表示部５２が出力部として機能してもよい。
【００８７】
（２）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、学習モデル２２は第３学習データを含むが、本発明はこれに限定されない。例えば、学習モデル２２は、第３学習データを含まなくてもよい。
【００８８】
（３）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、第２判定データは、度合を示すが本発明はこれに限定されない。例えば、第２判定データは、第２文字列が読み易くないことのみを示してもよい。
【００８９】
（４）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、印刷部４０は、出力対象文字列の度合を出力対象文字列に付加して、出力対象文字列を出力したが本発明はこれに限定されない。例えば、印刷部４０は、出力対象文字列のみを出力してもよい。
【００９０】
（５）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、画像形成装置１は、入力部５１を備えるが本発明はこれに限定されない。画像形成装置１は、例えば、入力部５１を備えていなくともよい。また、本発明の実施形態では、記憶部２０は、レベルデータ２３を記憶しているが本発明はこれに限定されない。例えば、記憶部２０は、レベルデータ２３を記憶していなくてもよい。
【００９１】
（６）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、画像形成装置１は、画像読取部１０を備えるが本発明はこれに限定されない。例えば、画像形成装置１は、画像読取部１０を備えていなくともよい。画像形成装置１が画像読取部１０を備えない場合、画像形成装置１は、通信部を備えていてもよい。通信部は、ネットワークを介して、外部端末と相互に通信可能に接続される。外部端末は、ユーザーの要求に応じて、判定対象画像データを送信できるように、構成される。また、外部端末において、学習モデル２２が作成されてもよい。
【００９２】
（７）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、画像読取部１０が、第１学習画像データ、第２学習画像データ、及び第３学習画像データは、画像読取部１０を生成したが、本発明はこれに限定されない。例えば、第１学習画像データ、第２学習画像データ、及び第３学習画像データは、電子カメラによって生成された画像データであってもよい。
【００９３】
（８）図１〜図９を参照して説明したように、本発明の実施形態では、画像形成装置１を例に本発明の情報処理装置を説明したが、情報処理装置は画像形成装置１に限定されない。情報処理装置は、学習モデル２２を用いて、判定対象の文字列が読み易いか否かを判定できる電子機器であればよい。例えば、情報処理装置は、パーソナルコンピューター、ワークステーション、又はサーバーであり得る。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明は、例えば、情報処理装置、及び学習モデルの作成方法の分野に有用である。
【符号の説明】
【００９５】
１    画像形成装置
２０  記憶部
２１  判定対象画像データ
２２  学習モデル
３１  判定部
４０  印刷部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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