(57)【要約】【課題】従来、受け付けられた画像に対する適切な出力情報を取得し、出力できなかった。【解決手段】画像または画像から取得された画像関連情報に対応する２以上のテキスト情報が格納されるテキスト情報格納部と、画像または画像に対応するテキスト情報を受け付ける受付部と、受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上の画像または１以上の画像関連情報または１以上のテキスト情報を決定する決定部と、決定部が決定した１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、テキスト情報取得部が取得した１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する出力情報取得部と、出力情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置により、受け付けられた画像に対する適切な情報を取得し、出力できる。で【選択図】図１
2020064485.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像または画像から取得された画像関連情報に対応する２以上のテキスト情報が格納されるテキスト情報格納部と、
画像または画像に対応するテキスト情報を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上の画像または１以上の画像関連情報または１以上のテキスト情報を決定する決定部と、
前記決定部が決定した１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または前記決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、
前記テキスト情報取得部が取得した１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する出力情報取得部と、
前記出力情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、
前記受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の画像または２以上の画像関連情報または２以上のテキスト情報を決定し、
前記テキスト情報取得部は、
前記決定部が決定した２以上の各画像または２以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または前記決定部が決定した２以上のテキスト情報を取得し、
前記出力情報取得部は、
前記テキスト情報取得部が取得した２以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記テキスト情報は、１以上の属性値と対になる２以上の文字列の集合である請求項１または請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記テキスト情報は、文字列に対応する２以上のノードと、当該ノード間をリンクするエッジとを有するネットワーク構造を有する情報であり、
前記決定部は、
前記受付部が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上のテキスト情報を決定し、
前記テキスト情報取得部は、
前記決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得する請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定部は、
前記受付部が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列と、前記テキスト情報格納部の１以上の各テキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列とを用いて、前記受付部が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上のテキスト情報を決定する請求項３または請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記テキスト情報取得部は、
前記決定部が決定した前記１以上のテキスト情報のうちの、予め決められた属性値と対になる１以上の文字列を取得し、
前記出力情報取得部は、
前記取得部が取得した１以上の文字列を用いて、出力する出力情報を取得する請求項３から請求項５いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
画像または画像から取得された画像関連情報に対応する２以上のテキスト情報が格納されるテキスト情報格納部と、受付部と、決定部と、テキスト情報取得部と、出力情報取得部と、出力部とにより実現される情報処理方法であって、
前記受付部が、画像または画像に対応するテキスト情報を受け付ける受付ステップと、
前記決定部が、前記受付ステップで受け付けられた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上の画像または１以上の画像関連情報または１以上のテキスト情報を決定する決定ステップと、
前記テキスト情報取得部が、前記決定ステップで決定された１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または前記決定ステップで決定された１以上のテキスト情報を取得するテキスト情報取得ステップと、
前記出力情報取得部が、前記テキスト情報取得ステップで取得された１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する出力情報取得ステップと、
前記出力部が、前記出力情報を出力する出力ステップとを具備する情報処理方法。
【請求項８】
画像または画像から取得された画像関連情報に対応する２以上のテキスト情報が格納されるテキスト情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
画像または画像に対応するテキスト情報を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上の画像または１以上の画像関連情報または１以上のテキスト情報を決定する決定部と、
前記決定部が決定した１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または前記決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、
前記テキスト情報取得部が取得した１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する出力情報取得部と、
前記出力情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受け付けられた画像に対応する適切なテキスト情報を出力する情報処理装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象物の認識を高速に行える画像認識装置があった（特許文献１参照）。かかる画像認識装置は、メモリと、インターフェースと、プロセッサと、を備える。そして、メモリは、対象物に付与されるコード情報から得られる識別情報と、オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報とを認識対象とする対象物ごとに記憶する。プロセッサは、画像から対象物がある対象物領域を抽出し、前記対象物領域においてコード情報を抽出し、抽出したコード情報から前記識別情報を認識し、コード情報に基づく対象物の認識に失敗した場合、前記対象物領域の画像と前記メモリに記憶された各対象物の画像情報とにより対象物を認識するように制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１２３１６３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、従来技術では、受け付けられた画像内のオブジェクトを認識できるが、画像に対する適切な情報を取得し、出力できなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の情報処理装置は、画像または画像から取得された画像関連情報に対応する２以上のテキスト情報が格納されるテキスト情報格納部と、画像または画像に対応するテキスト情報を受け付ける受付部と、受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上の画像または１以上の画像関連情報または１以上のテキスト情報を決定する決定部と、決定部が決定した１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、テキスト情報取得部が取得した１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する出力情報取得部と、出力情報を出力する出力部とを具備する情報処理装置である。
【０００６】
かかる構成により、受け付けられた画像に対する適切な情報を取得し、出力できる。
【０００７】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、決定部は、受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の画像または２以上の画像関連情報または２以上のテキスト情報を決定し、テキスト情報取得部は、決定部が決定した２以上の各画像または２以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または決定部が決定した２以上のテキスト情報を取得し、出力情報取得部は、テキスト情報取得部が取得した２以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する情報処理装置である。
【０００８】
かかる構成により、２以上のテキスト情報を用いて、受け付けられた画像に対する適切な情報を取得し、出力できる。
【０００９】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第一または第二の発明に対して、テキスト情報は、１以上の属性値と対になる２以上の文字列の集合である情報処理装置である。
【００１０】
かかる構成により、２以上のテキスト情報を用いて、受け付けられた画像に対するより適切な情報を取得し、出力できる。
【００１１】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第三の発明に対して、テキスト情報は、文字列に対応する２以上のノードと、ノード間をリンクするエッジとを有するネットワーク構造を有する情報であり、決定部は、受付部が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上のテキスト情報を決定し、テキスト情報取得部は、決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得する情報処理装置である。
【００１２】
かかる構成により、２以上のテキスト情報を用いて、受け付けられた画像に対するより適切な情報を取得し、出力できる。
【００１３】
また、本第五の発明の情報処理装置は、第三または第四の発明に対して、決定部は、受付部が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列と、テキスト情報格納部の１以上の各テキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列とを用いて、受付部が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上のテキスト情報を決定する情報処理装置である。
【００１４】
かかる構成により、より適切に２以上のテキスト情報を選択し、当該２以上のテキスト情報を用いて、受け付けられた画像に対するより適切な情報を取得し、出力できる。
【００１５】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第三から第五いずれか１つの発明に対して、テキスト情報取得部は、決定部が決定した１以上のテキスト情報のうちの、予め決められた属性値と対になる１以上の文字列を取得し、出力情報取得部は、取得部が取得した１以上の文字列を用いて、出力する出力情報を取得する情報処理装置である。
【００１６】
かかる構成により、より適切に２以上のテキスト情報を選択し、当該２以上のテキスト情報を用いて、受け付けられた画像に対するより適切な情報を取得し、出力できる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明による情報処理装置によれば、受け付けられた画像に対する適切な情報を取得し、出力できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態１における情報処理装置１のブロック図
【図２】同ブレインモデルの情報の例を示す図
【図３】同情報処理装置１の動作について説明するフローチャート
【図４】同コンピュータシステムの概観図
【図５】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２０】
（実施の形態１）
本実施の形態において、画像または後述する画像関連情報に対応付けてテキスト情報が格納されている状況において、受け付けられた画像に予め決められた条件を満たすほど類似する１または２以上の画像または画像関連情報を決定する決定処理、当該決定した画像または画像関連情報に対応付いている１または２以上のテキスト情報を取得する取得処理、および当該１または２以上のテキスト情報を用いて出力情報を取得し、出力する出力処理を行う情報処理装置について説明する。なお、本実施の形態において、テキスト情報は、属性値付きの２以上の文字列の集合でも良く、後述するブレインモデルの情報でも良い。
【００２１】
また、本実施の形態において、テキスト情報の中の特定の属性値に対応する文字列を用いて、決定処理を行っても良い。また、本実施の形態において、テキスト情報の中の特定の属性値に対応する文字列を用いて、出力処理を行っても良い。
【００２２】
図１は、本実施の形態における情報処理装置１のブロック図である。情報処理装置１は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、および出力部１４を備える。格納部１１は、テキスト情報格納部１１１を備える。処理部１３は、テキスト情報抽出部１３１、決定部１３２、テキスト情報取得部１３３、および出力情報取得部１３４を備える。
【００２３】
格納部１１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する１または２以上のテキスト情報である。各種の情報は、例えば、テキスト情報が対応付いた１または２以上の画像である。各種の情報は、例えば、テキスト情報に対応付いた画像関連情報である。各種の情報は、例えば、後述する辞書である。辞書は、用語の属性値との組の情報を、１組以上、有する。
【００２４】
画像関連情報は、画像から取得された情報である。画像関連情報は、例えば、画像内のオブジェクトのオブジェクト識別子、または学習器である。学習器は、１または２以上の同種の画像を機械学習のアルゴリズムにより学習させた学習器である。機械学習は、例えば、深層学習、決定木、ＳＶＭ、ランダムフォレスト等、そのアルゴリズムは問わない。同種の画像は、例えば、同種のオブジェクトを撮影した写真である。なお、画像関から、当該画像内のオブジェクトのオブジェクト識別子を取得する技術は、いわゆるオブジェクト認識技術であり、公知技術であるので詳細な説明は省略する。
【００２５】
テキスト情報格納部１１１には、１または２以上のテキスト情報が格納される。テキスト情報は、テキストを含む情報である。テキスト情報は、画像または画像関連情報に対応する情報である。テキスト情報は、例えば、語、文、ブレインモデルの情報である。テキスト情報は、例えば、１以上の属性値と対になる２以上の文字列の集合である。ブレインモデルの情報は、ブレインモデルのテキスト情報と言っても良い。
【００２６】
ブレインモデルの情報は、文字列に対応する２以上のノードと、ノード間をリンクするエッジとを有するネットワーク構造を有する情報である。また、エッジは、ここでは有向であるが、無向でも良い。
【００２７】
ブレインモデルの情報の例を、図２に示す。図２において、ノードは図形の円である。円の中の文字列は、ここでは単語である。また、ノードの円の背景色、線種により、文字列に対応する属性値が異なる。文字列「変速機」はノードであり、その属性値は「部品」である。文字列「変速機」のノードは、文字列「変速段数」、文字列「オイルシール」、文字列「トルクコンバータ」との間でエッジを有する。文字列「変速段数」はノードであり、その属性値は「構成」である。文字列「オイルシール」はノードであり、その属性値は「部品」である。文字列「トルクコンバータ」はノードであり、その属性値は「部品」である。また、文字列「腐食」はノードであり、その属性値は「故障モード」である。文字列「亀裂」はノードであり、その属性値は「故障モード」である。文字列「油漏れ」はノードであり、その属性値は「故障モード」である。文字列「急発進」はノードであり、その属性値は「外部要因」である。文字列「過荷重」はノードであり、その属性値は「外部要因」である。文字列「材質劣化」はノードであり、その属性値は「内部要因」である。文字列「材質変更」はノードであり、その属性値は「対策」である。文字列「部品変更」はノードであり、その属性値は「対策」である。文字列「強度計算」はノードであり、その属性値は「対策」である。
【００２８】
なお、ノードに対応する情報は、単語でなくても良い。ノードに対応する情報は、例えば、ＵＲＬ等のリンク情報、ファイル名、数値等でも良い。ノードに対応する情報がリンク情報である場合、当該リンク情報が示すリンク先の情報が、実質的にノードに対応する情報である。また、ノードに対応する情報がファイル名である場合、当該ファイル名で識別されるファイルに含まれる情報が、実質的にノードに対応する情報である。
【００２９】
受付部１２は、例えば、画像を受け付ける。受付部１２は、例えば、画像に対応するテキスト情報を受け付ける。画像に対応するテキスト情は、例えば、画像に対応するブレインモデルの情報である。画像に対応するブレインモデルの情報とは、画像から抽出されたブレインモデルの情報である。画像から抽出されたブレインモデルの情報は、例えば、後述するテキスト情報抽出部１３１が受け付けられた画像から抽出したブレインモデルの情報である。
【００３０】
ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。受け付けは、テキスト情報抽出部１３１等の処理手段が取得した情報の受け付けも含む。
【００３１】
画像等の入力手段は、スキャナやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１２は、スキャナやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００３２】
処理部１３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、テキスト情報抽出部１３１、決定部１３２、テキスト情報取得部１３３、出力情報取得部１３４等が行う処理である。
【００３３】
テキスト情報抽出部１３１は、受付部１２が受け付けた画像からテキスト情報を抽出する。テキスト情報抽出部１３１は、例えば、受付部１２が受け付けた画像に対してオブジェクト認識処理を行い、１以上のオブジェクトを識別するオブジェクト識別子（文字列）を取得し、１以上の各オブジェクト識別子をノードとする。オブジェクト識別子が２以上、存在する場合、テキスト情報抽出部１３１は、２以上の各オブジェクトの位置を示す位置情報を取得し、位置情報が閾値以内のオブジェクトのオブジェクト識別子をエッジで連結する。また、テキスト情報抽出部１３１は、格納部１１の辞書を参照し、オブジェクト識別子の属性値を取得する。以上の処理により、テキスト情報抽出部１３１は、画像からブレインモデルのテキスト情報を得る。
【００３４】
決定部１３２は、受付部１２が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１または２以上の画像または１または２以上の画像関連情報または１または２以上のテキスト情報を決定する。
【００３５】
ここで、予め決められた条件とは、例えば、類似度が閾値以上、または類似度が閾値より大きいことである。予め決められた条件とは、例えば、ブレインモデルの情報のグラフ構造の一致度が閾値以上、またはブレインモデルの情報のグラフ構造の一致度が閾値より大きいことである。なお、グラフ構造の一致度とは、グラフ構造のノードとリンクの一致する割合でも良いし、グラフ構造のノードとリンクの一致する数等でも良い。
【００３６】
決定部１３２は、例えば、受付部１２が受け付けた画像に予め決められた条件を満たすほど類似する画像を格納部１１から検索し、１または２以上の画像を決定する。なお、かかる画像は格納部１１の画像である。
【００３７】
決定部１３２は、例えば、受付部１２が受け付けた画像を、学習器である画像関連情報に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、スコアを取得する。そして、決定部１３２は、スコアが閾値以上または閾値より大きい画像関連情報を決定する。なお、スコアが閾値以上または閾値より大きい画像関連情報を決定する処理は、予め決められた条件を満たすほど類似する１または２以上の画像関連情報を決定する処理である。また、ここでの機械学習のアルゴリズムは、深層学習、ランダムフォレスト、ＳＶＲ、ＳＶＭ等、問わない。
【００３８】
決定部１３２は、例えば、受付部１２が受け付けたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１または２以上のテキスト情報を決定する。
【００３９】
決定部１３２は、例えば、受付部１２が受け付けたブレインモデルの情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１または２以上のブレインモデルの情報を決定する。ここで決定されるブレインモデルの情報は、格納部１１のブレインモデルの情報（テキスト情報）である。また、予め決められた条件とは、例えば、ブレインモデルの情報のグラフ構造の一致度が閾値以上、またはブレインモデルの情報のグラフ構造の一致度が閾値より大きいことである。
【００４０】
決定部１３２は、受付部１２が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する２以上の画像または２以上の画像関連情報または２以上のテキスト情報を決定しても良い。
【００４１】
決定部１３２は、受付部１２が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上のテキスト情報を決定しても良い。なお、ここで受付部１２が受け付けた画像から取得されたテキスト情報は、例えば、テキスト情報抽出部１３１が取得したブレインモデルの情報である。
【００４２】
決定部１３２は、例えば、受付部１２が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列と、テキスト情報格納部１１１の１以上の各テキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列とを用いて、受付部１２が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上のテキスト情報を決定する。なお、ここでの予め決められた属性値は、例えば、「部品」および「故障モード」である。
【００４３】
決定部１３２は、例えば、受付部１２が受け付けた画像から取得されたテキスト情報に含まれる予め決められた属性値と対になる２以上の文字列を取得する。そして、決定部１３２は、かかる２以上の文字列を含むテキスト情報を、テキスト情報格納部１１１のテキスト情報から決定する。
【００４４】
テキスト情報取得部１３３は、決定部１３２が決定した１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または決定部１３２が決定した１以上のテキスト情報を取得する。
【００４５】
テキスト情報取得部１３３は、例えば、決定部１３２が決定した２以上の各画像または２以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または決定部１３２が決定した２以上のテキスト情報を取得する。
【００４６】
テキスト情報取得部１３３は、例えば、決定部１３２が決定した１または２以上の各画像または１または２以上の各画像関連情報と対になる１または２以上のテキスト情報をテキスト情報格納部１１１から取得する。
【００４７】
テキスト情報取得部１３３は、例えば、決定部１３２が決定した１または２以上のテキスト情報を取得する。
【００４８】
テキスト情報取得部１３３は、例えば、決定部１３２が決定した１以上のテキスト情報のうちの、予め決められた属性値と対になる１または２以上の文字列を取得する。なお、ここで、予め決められた属性値は、例えば、「外部要因」「内部要因」「対策」である。
【００４９】
出力情報取得部１３４は、テキスト情報取得部１３３が取得した１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する。
【００５０】
出力情報取得部１３４は、例えば、テキスト情報取得部１３３が取得した２以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する。
【００５１】
出力情報取得部１３４は、例えば、テキスト情報取得部１３３が取得した１または２以上の文字列を用いて、出力する出力情報を取得する。
【００５２】
出力情報取得部１３４は、例えば、テキスト情報取得部１３３が取得した２以上のテキスト情報を続けて配置した出力情報を取得する。
【００５３】
出力情報取得部１３４は、例えば、テキスト情報取得部１３３が取得した２以上のテキスト情報を結合した出力情報を取得する。
【００５４】
出力情報取得部１３４は、例えば、テキスト情報取得部１３３が取得した２以上のブレインモデルの情報を結合した出力情報である。なお、２以上のブレインモデルの情報の結合とは、２以上の各ブレインモデルの情報の中の同じ文字列のノードを一つに集約し、複数のブレインモデルのノードをエッジにより連結することである。
【００５５】
なお、出力情報は、テキスト情報そのものでも良い。
【００５６】
出力部１４は、出力情報取得部１３４が取得した出力情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【００５７】
格納部１１、およびテキスト情報格納部１１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００５８】
格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
【００５９】
処理部１３、テキスト情報抽出部１３１、決定部１３２、テキスト情報取得部１３３、および出力情報取得部１３４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６０】
出力部１４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００６１】
次に、情報処理装置１の動作について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６２】
（ステップＳ３０１）受付部１２は、情報を受け付けたか否かを判断する。情報を受け付けた場合はステップＳ３０２に行き、情報を受け付けなかった場合はステップＳ３０１に戻る。なお、情報とは、例えば、画像またはテキスト情報である。
【００６３】
（ステップＳ３０２）処理部１３は、テキスト情報を取得するか否かを判断する。テキスト情報を取得する場合はステップＳ３０３に行き、テキスト情報を取得しない場合はステップＳ３０４に行く。なお、テキスト情報を取得するか否かは、予め決められていても良い。また、処理部１３は、ステップＳ３０１で受け付けられた情報が画像の場合に、テキスト情報を取得すると判断し、ステップＳ３０１で受け付けられた情報がテキスト情報の場合に、テキスト情報を取得しないと判断しても良い。
【００６４】
（ステップＳ３０３）テキスト情報抽出部１３１は、ステップＳ３０１で受け付けられた画像からテキスト情報を取得する。なお、テキスト情報抽出部１３１は、例えば、上述した処理により、画像からブレインモデルのテキスト情報を取得する。なお、テキスト情報抽出部１３１が取得したテキスト情報に対して、ユーザが情報を付加して、ブレインモデルのテキスト情報が得られても良い。
【００６５】
（ステップＳ３０４）決定部１３２は、カウンタｉに１を代入する。
【００６６】
（ステップＳ３０５）決定部１３２は、ステップＳ３０１で受け付けられた情報、またはステップＳ３０３で取得されたテキスト情報と比較するｉ番目の比較対象が、格納部１１に存在するか否かを判断する。ｉ番目の比較対象が存在する場合はステップＳ３０６に行き、存在しない場合はステップＳ３０９に行く。なお、比較対象とは、例えば、格納部１１の画像、格納部１１の画像関連情報（例えば、学習器）、またはテキスト情報格納部１１１のテキスト情報である。
【００６７】
（ステップＳ３０６）決定部１３２は、ｉ番目の比較対象を格納部１１またはテキスト情報格納部１１１から取得する。
【００６８】
（ステップＳ３０７）決定部１３２は、ステップＳ３０１で受け付けられた情報またはステップＳ３０３で取得されたテキスト情報と、ステップＳ３０６で取得したｉ番目の比較対象との比較処理を行う。
【００６９】
比較処理は、例えば、類似度を取得する処理である。比較処理は、例えば、一致度を取得する処理である。比較処理は、例えば、学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、スコアを取得する処理である。
【００７０】
つまり、決定部１３２は、例えば、ステップＳ３０１で受け付けられたブレインモデルのテキスト情報またはステップＳ３０３で取得されたブレインモデルのテキスト情報と、テキスト情報格納部１１１のｉ番目のテキスト情報（ブレインモデルのテキスト情報）とを比較し、一致度または類似度を取得する。
【００７１】
また、決定部１３２は、例えば、ステップＳ３０１で受け付けられた画像と格納部１１のｉ番目の画像との類似度を算出する。なお、２つの画像の類似度を算出する処理は、種々あり得、いかなるアルゴリズムを用いるかは問わない。また、２つの画像の類似度を算出する処理は、公知技術につき、詳細な説明を省略する。
【００７２】
また、決定部１３２は、例えば、ステップＳ３０１で受け付けられた画像を、格納部１１のｉ番目の学習器に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、スコアを取得する。
【００７３】
（ステップＳ３０８）決定部１３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３０５に戻る。
【００７４】
（ステップＳ３０９）決定部１３２は、予め決められた条件を満たす１または２以上の比較対象を決定する。予め決められた条件は、例えば、ステップＳ３０７で取得された類似度または一致度またはスコアが、閾値以上または閾値より大きいことである。
【００７５】
（ステップＳ３１０）テキスト情報取得部１３３は、ステップＳ３０９で決定された１以上の各比較対象と対になるテキスト情報を取得する。ここで、テキスト情報取得部１３３は、ステップＳ３０９で決定された１以上の各比較対象と対になる１以上のテキスト情報の中の、予め決められた属性値の文字列を取得することは好適である。
【００７６】
（ステップＳ３１１）出力情報取得部１３４は、ステップＳ３１０で取得された１または２以上のテキスト情報を用いて、出力情報を構成する。なお、出力情報取得部１３４は、ステップＳ３１０で取得された１または２以上の文字列を用いて、出力情報を構成することは好適である。
【００７７】
（ステップＳ３１２）出力部１４は、ステップＳ３１１で構成された出力情報を出力する。ステップＳ３０１に戻る。
【００７８】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００７９】
以上、本実施の形態によれば、受け付けられた画像に対する適切な情報を取得し、出力できる。
【００８０】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置１を実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、画像または画像から取得された画像関連情報に対応する２以上のテキスト情報が格納されるテキスト情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、画像または画像に対応するテキスト情報を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた画像またはテキスト情報に予め決められた条件を満たすほど類似する１以上の画像または１以上の画像関連情報または１以上のテキスト情報を決定する決定部と、前記決定部が決定した１以上の各画像または１以上の各画像関連情報に対応するテキスト情報、または前記決定部が決定した１以上のテキスト情報を取得するテキスト情報取得部と、前記テキスト情報取得部が取得した１以上のテキスト情報を用いて、出力する出力情報を取得する出力情報取得部と、前記出力情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【００８１】
図４は、上記のプログラムを実行して、上述した実施の形態１の情報処理装置１を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図４は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図５は、コンピュータシステム３００のブロック図である。
【００８２】
図４において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２を含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【００８３】
図５において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【００８４】
コンピュータシステム３００に、本実施の形態１の情報処理装置１の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【００８５】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態１の情報処理装置１の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【００８６】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信するステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【００８７】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【００８８】
また、上記実施の形態１，２において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【００８９】
また、上記実施の形態１，２において、各処理や各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【００９０】
なお、本願発明は、上記の実施の形態１，２に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、受け付けられた画像に対する適切な情報を取得し、出力できるという効果を有し、情報処理装置等として有用である。
【符号の説明】
【００９２】
１  情報処理装置
１１  格納部
１２  受付部
１３  処理部
１４  出力部
１１１  テキスト情報格納部
１３１  テキスト情報抽出部
１３２  決定部
１３３  テキスト情報取得部
１３４  出力情報取得部
【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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