(57)【要約】【課題】印刷データと相関の高い印刷設定を網羅的かつ低コストで決定することを可能とする仕組みを提供する。【解決手段】プリンタ１００が、印刷データに含まれる複数の特徴に基づいて分類された印刷データのグループであるクラスタの特徴量と、印刷データの特徴量とに基づいて、上記印刷データに対応するクラスタを判定する。そして、プリンタ１００が、上記判定されたクラスタに対応する印刷設定を上記印刷データに対応する印刷設定に反映する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷データに含まれる複数の特徴に基づいて分類された印刷データのグループであるクラスタの特徴量と、印刷データの特徴量とに基づいて、当該印刷データに対応するクラスタを判定する判定手段と、
前記判定されたクラスタに対応する印刷設定を前記印刷データに対応する印刷設定に反映する反映手段とを備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
印刷データに含まれる複数の特徴を特徴量とし、当該特徴量を用いて前記印刷データを前記クラスタに分類する処理を実行する分類手段と、
前記クラスタに分類された印刷データの印刷設定と当該クラスタとの相関関係に基づいて、前記クラスタに対応する印刷設定を決定する決定手段とを備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、選択されたクラスタに分類される印刷データのうち、選択された印刷設定の属性値を有する印刷データを特定し、前記特定された印刷データの、前記選択されたクラスタに分類される全ての印刷データに対する比率が閾値以上である場合に、当該印刷設定を前記選択されたクラスタに対応する印刷設定として決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分類手段は、一致する特徴を多く有する特徴量に対応する印刷データのグループを、前記印刷データが分類されるクラスタとして決定する
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記分類手段は、
前記印刷データの特徴量から特徴空間を決定し、
前記印刷データの特徴量を前記特徴空間にマッピングし、
前記特徴空間におけるクラスタの各々の代表点を決定し、
前記印刷データの特徴量との距離が最も近い前記代表点を持つクラスタを当該印刷データが分類されるクラスタとして決定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
印刷データから特徴量を抽出する抽出手段を備え、
前記判定手段は、前記抽出された特徴量に基づいて、前記印刷データに対応するクラスタを判定する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、前記印刷データから、複数の特徴の各々が次元を構成する多次元の特徴ベクトルを前記特徴量として抽出する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出手段は、前記印刷データに含まれる複数の描画命令を抽出し、抽出された各々の描画命令に対応する特徴に基づいて、前記多次元の特徴ベクトルを決定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記抽出された描画命令の種別と描画位置とを含む情報を前記描画命令に対応する特徴とする
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記抽出手段は、前記抽出された描画命令が描画文字列を有する場合に、当該描画文字列に含まれる単語の累積出現数を当該描画命令に対応する特徴とする
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
印刷データに含まれる複数の特徴に基づいて分類された印刷データのグループであるクラスタの特徴量と、印刷データの特徴量とに基づいて、当該印刷データに対応するクラスタを判定する工程と、
前記判定されたクラスタに対応する印刷設定を前記印刷データに対応する印刷設定に反映する工程とを有する
ことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置が備える各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、その制御方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特定種類の電子文書に対して、特定の印刷設定がルールとして定められている場合がある。例えば、「ある申請書はＡ４両面で印刷しなければならない」、「ある説明書はＡ４のＮ−Ｕｐ両面で印刷しなければならない」、「ある帳票はＡ３両面で印刷しなければならない」等の印刷設定のルールがある。Ｎ−Ｕｐは、割り付け印刷の一種で電子文書のＮページを印刷用紙の片面に割り付ける印刷方法を指す。特定書式の電子文書を印刷して提出するなど、印刷物ベースでワークフロー運用する場合などに、上記のルールが設けられていることがある。しかし、特定の印刷設定がルールとして存在するだけでは、このルールが守られない場合がある。例えば、印刷を実行するユーザがルールを認識していない場合や、忘れている場合である。この場合には、再印刷が必要になり、ユーザの作業時間を無駄に浪費するとともに、出力用紙が無駄に廃棄される。
【０００３】
上記の課題に対処する方法として、特定種類の電子文書に対してルールとして定められた印刷設定と異なる印刷設定をしている場合に警告を行う方法がある。また、さらには推奨設定を当該ユーザに通知する方法が考えられる。特許文献１は、特定の特徴量を有する印刷データをパターン認識により検索し、適用すべき印刷設定を決める印刷システムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２２５１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１が開示する印刷システムによる、特定の特徴量を有する印刷データをパターン認識により印刷設定を決定する方法には、複数の課題が存在する。一つ目の課題は、パターン認識は、事前の作り込みが必要であり、様々に発生するローカルルールを後から識別することができないことである。パターン認識は、特定書式として認識するパターンを事前に決めてプログラミングする必要があるので、新たなパターンが出現した場合に、再プログラミングが必要となる。再プログラミングには大きな修正コストがかかってしまう。そこで、パターン学習によって印刷設定を決定する方法も考えられる。しかし、パターン学習では、学習に用いる教師データ（特定書式に合致する複数のサンプルデータ）を用意して学習させる必要があり、大きな作業コストがかかる。
【０００６】
二つ目の課題は、特定書式の印刷データを認識するためには、特定の特徴をパターン認識するだけでは足りないことである。書式によって一致する部位が異なるので、電子文書中の特定の特徴を比較するだけでは、特定書式の印刷データのグループを識別することはできない。したがって、従来、印刷データと相関の高い印刷設定を網羅的かつ低コストで決定する情報処理装置を提供することはできなかった。
【０００７】
本発明は、印刷データと相関の高い印刷設定を網羅的かつ低コストで決定することを可能とする仕組みの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、印刷データに含まれる複数の特徴に基づいて分類された印刷データのグループであるクラスタの特徴量と、印刷データの特徴量とに基づいて、当該印刷データに対応するクラスタを判定する判定手段と、前記判定されたクラスタに対応する印刷設定を前記印刷データに対応する印刷設定に反映する反映手段とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の情報処理装置によれば、印刷データと相関の高い印刷設定を網羅的かつ低コストで決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】情報処理装置の機能ブロック図の一例である。
【図３】印刷データのクラスタリングの例を説明する図である。
【図４】印刷設定処理の例を説明する図である。
【図５】印刷データを記述するＰＤＬの描画コマンドの例を示す図である。
【図６】ジョブチケットで指定可能な印刷設定の例を示す図である。
【図７】特徴量抽出処理の例を説明する図である。
【図８】印刷データの特徴量の例を示す図である。
【図９】印刷済みデータのクラスタリングの例を説明する図である。
【図１０】クラスタと印刷データとの相関関係の判定処理を説明する図である。
【図１１】印刷データに対応するクラスタの特定処理の例を説明する図である。
【図１２】印刷処理の例を説明する図である。
【図１３】特徴量抽出処理の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施例１）
図１は、本実施形態の情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
図１に示すプリンタ１００が、本実施形態の情報処理装置である。なお、本発明は、プリンタ１００以外にも適用可能である。本発明は、印刷データを分類する任意の印刷データ分類装置に適用することができる。
【００１２】
図１において、コントローラユニット２００は、画像信号やデバイス情報の入出力を制御する。ＣＰＵ１は、プリンタ１００全体を制御する。ＣＰＵ１は、システムバス５に接続される各デバイスを統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３あるいはＨＤＤ４に記憶された制御プログラムをＲＡＭ２に読み出して実行する。
【００１３】
ＲＡＭ２は、ＣＰＵ１のメインメモリであり、制御プログラムのワークエリアとして使用される。ＲＯＭ３には、電源ＯＮ時に実行されるブートプログラムが予め格納される。ＨＤＤ４には、オペレーティングシステムと制御プログラム本体とが予め格納される。また、ＨＤＤ４は、ビットマップイメージや印刷データ等の大容量データを一時的あるいは長期的に保持するために使用される。
【００１４】
Ｎｅｔｗｏｒｋ６は、ローカルエリアネットワーク１３に接続し、印刷データやデバイス情報の入出力を行う。操作部Ｉ／Ｆ７は、操作部１４とのインタフェース部であり、操作部１４に表示するビットマップデータを操作部１４に対して出力する。また、操作部Ｉ／Ｆ７は、操作部１４からユーザが入力した情報を、ＣＰＵ１に伝える。操作部１４は、出力器として液晶パネルと音源を備え、入力器としてタッチパネルとハードキーを備える。コントローラユニット２００は、デバイスＩ／Ｆ８を介して、プリンタエンジン１５に接続される。デバイスＩ／Ｆ８は、ＣＰＵ１の指示に基づき、画像信号の送出、デバイス動作指示、デバイス情報の受信を行う。プリンタエンジン１５は、コントローラユニット２００からの画像信号を媒体上に出力する出力機である。プリンタエンジン１５は、電子写真方式、インクジェット方式の何れでもよい。
【００１５】
ＲＩＰ（Raster Image Processor）９は、ディスプレイリスト（ＤＬ）をビットマップイメージに展開する専用ハードウェアである。ＤＬは、印刷データが解釈されることで生成される中間データである。ＣＰＵ１が中間データをＲＡＭ２上に生成する。ＲＩＰ９は、ＲＡＭ２上に生成されるＤＬを、高速、かつＣＰＵ１の実行と並列に処理する。プリンタ画像処理部１０は、プリント出力イメージデータに対して、画像補正、ハーフトーニング等を行う。画像回転部１２は、画像データの回転を行う。画像圧伸部１１は、画像データの圧縮伸張処理を行う。画像圧伸部１１は、多値画像データについてはＪＰＥＧ、２値画像データについてはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＨの圧縮伸張処理を行う。
【００１６】
図２は、プリンタの機能ブロック図の一例である。
プリンタ１００は、データ受信部２０１乃至ジョブデータ管理部２０９を備える。プリンタ１００が備える各処理部を実現するプログラムは、ＨＤＤ４に格納され、ＲＡＭ２にロードされＣＰＵ１により実行される。より具体的には、このプログラムは、ＣＰＵ１上で動作するＯＳ（オペレーティングシステム）によりＲＡＭ２にロードされ、スレッド単位で実行権を付与されて、実行される。
【００１７】
データ受信部２０１は、ホストコンピュータ（図示を省略）から送信された印刷データを受信する。この例では、印刷データは、ページ記述言語（ＰＤＬ）により記述されたＰＤＬデータである。受信された印刷データは、ジョブ制御部２０２を介してジョブデータ管理部２０９で保持される。ジョブ制御部２０２は、データ受信から印刷までのジョブ制御の全般を司る。
【００１８】
ＰＤＬインタプリタ２０３は、ＰＤＬデータを解釈して、中間データであるＤＬを生成する。生成されたＤＬは、ジョブ制御部２０２を介してジョブデータ管理部２０９で保持される。レンダラ２０４は、ＤＬからビットマップイメージを生成する。レンダラ２０４による多くの処理は専用ハードウェアＲＩＰ９により実行される。生成されたビットマップイメージは、ジョブ制御部２０２を介してジョブデータ管理部２０９で保持される。
【００１９】
プリントドライバ２０５は、デバイスＩ／Ｆ８を介してプリンタエンジンへの印刷指示とビットマップイメージの送出を行う。この際に、プリントドライバ２０５は、プリンタ画像処理１０による画像補正も行う。ユーザインタフェース２０６は、操作部Ｉ／Ｆ７を介して、操作部１４を制御する。ユーザインタフェース２０６は、操作部１４の液晶パネルに表示するデータを生成し、タッチパネルからの入力に従い液晶パネルの表示を更新する。また、ユーザインタフェース２０６は、タッチパネルからの入力が何らかのジョブ実行指示であった場合は、ジョブ制御部２０２に指示を伝える。
【００２０】
特徴量抽出部２０７は、ＰＤＬデータを解析し、特徴量を抽出する。抽出された特徴量は、ジョブ制御部２０２を介してジョブデータ管理部２０９で保持される。クラスタリング処理部２０８は、各ＰＤＬデータの特徴量を用いてクラスタリングを実行する。クラスタリングは、多数の印刷データ（ＰＤＬデータ）を、クラスタに分類する処理である。クラスタは、印刷データに含まれる複数の特徴に基づいて分類される印刷データのグループである。同一のクラスタには、一致する特徴が多い印刷データ、つまり類似する特徴を有する印刷データが分類される。ジョブデータ管理部２０９は、印刷データ、ＤＬ、ビットマップイメージ、特徴量のそれぞれを一時的もしくは長期的に保持して管理する。
【００２１】
図３は、印刷データのクラスタリングの例を説明するフローチャートである。
本フローチャートは、ＨＤＤ４に記憶されているプログラムがＲＡＭ２に読み出され、ＣＰＵ１により実行されることにより実現される。
【００２２】
まず、ジョブ制御部２０２が、印刷済みの印刷データ（印刷済みデータ）の特徴量が所定数以上ジョブデータ管理部２０９に保持されているかを判断する（ステップＳ３０１）。印刷済みデータの特徴量は、印刷データの特徴を多次元ベクトルで表現したものである。印刷済みデータの特徴量は、印刷の前処理時に抽出される。特徴量の抽出処理については、後述する。
【００２３】
印刷済みデータの特徴量が所定数以上ジョブデータ管理部２０９に保持されていない場合は、処理が終了する。印刷済みデータの特徴量が少ない場合はクラスタリングによる印刷データのグループ分けが上手くできないからである。印刷データ数が少ない場合は、特徴量が少ないので、グループとしての特徴を安定して識別することが困難である。したがって、例えば、プリンタ１００の設置時には、印刷済みデータ数が少ないので、印刷済みデータのクラスタリングはスキップされる。印刷済みデータの特徴量が所定数以上ジョブデータ管理部２０９に保持されている場合は、処理がステップＳ３０２に進む。
【００２４】
ステップＳ３０２において、クラスタリング処理部２０８が、印刷済みデータを複数のクラスタに分類するために、印刷済みデータの特徴量を用いてクラスタリングを実行する。クラスタリングにより、どの印刷済みデータがどのクラスタに帰属するかが決まる。クラスタリング処理部２０８は、各クラスタに帰属する印刷済みデータのリストをジョブデータ管理部２０９に保存する。また、クラスタリング処理部２０８は、クラスタを代表する特徴量を、ジョブデータ管理部２０９に保存する。具体的な特徴量を用いたクラスタリング処理については後述する。
【００２５】
次に、クラスタリング処理部２０８が、クラスタと印刷設定の相関関係の有無を判断する（ステップＳ３０３）。クラスタと印刷設定の相関関係の有無の判断処理は、一つのクラスタに含まれる多くの印刷済みデータに同じ印刷設定がされているかを判断する処理である。ここで、印刷設定は、後述する印刷データからの特徴量抽出処理時に印刷済みデータの特徴量と組みでジョブデータ管理部２０９に保持されている。例えば、クラスタに属する印刷済みデータの所定比率以上のデータに両面設定がされている場合、クラスタリング処理部２０８は、クラスタと両面設定に相関関係がある（相関ガ高い）と判断する。
【００２６】
次に、クラスタリング処理部２０８が、全てのクラスタについてクラスタと印刷設定の相関関係の有無の判断処理が終了したかを判断する（ステップＳ３０４）。クラスタと印刷設定の相関関係の有無の判断処理が終了していない場合は、処理がステップＳ３０３に進む。全てのクラスタについてクラスタと印刷設定の相関関係の有無の判断処理が終了した場合は、処理がステップＳ３０５に進む。
【００２７】
次に、クラスタリング処理部２０８が、クラスタと、当該クラスタに相関の高い印刷設定との組み合わせ情報をジョブデータ管理部２０９に保存する（ステップＳ３０５）。すなわち、クラスタリング処理部２０８は、クラスタに分類された印刷データの印刷設定と当該クラスタとの相関関係に基づいて、クラスタに対応する印刷設定を決定する。なお、本フローチャートによる印刷データのクラスタリングは、印刷後の任意の時点で実行可能であるが、この例では、夜間や印刷ジョブの無い遊休時間などに定期的に実行される。印刷データクラスタリングは、処理時間が必要な処理であるので、低優先での実行が望ましい。また、クラスタリングの対象となる印刷データの増加数が少量であれば、クラスタリング結果への影響が少ない。これらの理由により、夜間や遊休時間における定期実行が望ましい。しかし、毎ジョブ後に実行する、一定ジョブ数毎に実行するといった構成も十分可能であり、本発明の実施形態を制限するものではない。定期的か否かに関わらず、クラスタリングを継続的に実行することにより、印刷済みデータに新たに表れる特徴が反映されたクラスタを抽出することが可能となる。つまり、プリンタ１００によれば、印刷環境のローカルな特徴や経時的に変化する特徴に自動的に追従することが可能となる。
【００２８】
図４は、印刷設定処理の例を説明するフローチャートである。
まず、ジョブ制御部２０２が、図示を省略するクライアント装置から、留め置き印刷データの印刷指示を受け付ける（ステップＳ４０１）。留め置き印刷データは、留め置き印刷の対象となる印刷データである。留め置き印刷は、ネットワークを介して受信した印刷データを一時的に記憶媒体上に保持し、操作部からの指示により印刷を実行する機能である。ステップＳ４０１では、ユーザインタエース２０６が受け付けた印刷指示がジョブ制御部２０２に伝達される。なお、この例では、印刷データには、ＰＤＬデータと印刷設定を格納したジョブチケットとが含まれる。
【００２９】
次に、特徴量抽出部２０７が、印刷指示された印刷データから、描画内容に基づく特徴量を抽出する（ステップＳ４０２）。抽出された特徴量はジョブチケットに記載された印刷設定と組みでジョブデータ管理部２０９に保持される。
【００３０】
次に、クラスタリング処理部２０８が、印刷済みデータのクラスタリングが実行済みかを判断する（ステップＳ４０３）。印刷済みのデータが少ない場合には、印刷済みデータのクラスタリングは実行されていない（図３のＳ３０１を参照）。
【００３１】
印刷済みデータのクラスタリングが実行済みでない場合は、処理がステップＳ４０８に進む。印刷済みデータのクラスタリングが実行済みである場合は、処理がステップＳ４０４に進む。
【００３２】
ステップＳ４０４において、クラスタリング処理部２０８が、印刷指示された印刷データがどのクラスタに対応するか（分類されるか）を判断する（ステップＳ４０４）。クラスタリング処理部２０８は、ジョブデータ管理部２０９が管理している、クラスタを代表する特徴量と、印刷指示された印刷データの特徴量との類似性を判断することで、印刷指示された印刷データが分類されるクラスタを特定する。具体的には、クラスタリング処理部２０８は、印刷データを、各クラスタを代表する特徴量と当該印刷データの特徴量の差異が最も少ないクラスタに分類されると判定する。クラスタの特定処理の詳細については後述する。
【００３３】
次に、クラスタリング処理部２０８が、ステップＳ４０４において特定されたクラスタに相関の高い印刷設定があるかを判断する（ステップＳ４０５）。クラスタリング処理部２０８は、ジョブデータ管理部２０９によって管理されている、クラスタと、当該クラスタに相関の高い印刷設定との組み合わせ情報に基づいて、クラスタに相関の高い印刷設定があるかを判断する。なお、クラスタと、当該クラスタに相関の高い印刷設定との組み合わせ情報は、図１０を参照して後述するステップＳ１００５の処理で決定される。クラスタに相関の高い印刷設定がない場合は、処理がステップＳ４０８に進む。クラスタに相関の高い印刷設定がある場合は、処理がステップＳ４０６に進む。
【００３４】
ステップＳ４０６において、クラスタリング処理部２０８が、印刷指定された印刷データに、クラスタに相関の高い印刷設定が指定されているかを判断する（ステップＳ４０８）。印刷指定された印刷データに、クラスタに相関の高い印刷設定が指定されていない場合は、処理がステップＳ４０８に進む。印刷指定された印刷データに、クラスタに相関の高い印刷設定が指定されている場合は、処理がステップＳ４０７に進む。
【００３５】
ステップＳ４０７において、クラスタリング処理部が、印刷指示された印刷データの印刷設定を、クラスタに相関の高い印刷設定に変更する（ステップＳ４０７）。印刷設定の変更は、無条件に変更する形態でも、変更を行う前に、上記相関の高い印刷設定に変更するか否かをユーザに問い合わせる形態のどちらでも良い。
【００３６】
次に、ジョブ制御部２０２が、印刷指示された印刷データの印刷を実行する（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０７において印刷設定が変更されている場合には、変更された印刷設定が出力に反映される。
【００３７】
なお、本発明の適用範囲は、留め置き印刷に制限されるものではない。本発明は、印刷データや電子文書が格納されたＵＳＢメモリ等の可搬型記憶デバイスを装置に接続して印刷する場合にも適用可能である。また、プリンタ１００が、印刷設定の変更をユーザに問い合わせない場合には、保持している印刷データのうち、留め置き印刷の対象でない印刷データに対しても強制的に印刷設定を変更するようにしてもよい。
【００３８】
図５は、ＰＤＬデータに含まれる描画命令（描画コマンド）の例を示す図である。
図５に示す例では、描画コマンドは、ＤｒａｗＰａｔｈ、ＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈ、ＤｒａｗＴｅｘｔ、ＤｒａｗＩｍａｇｅである。ＤｒａｗＰａｔｈは、座標配列により構成される点列を結ぶ線分を塗るためのコマンドであり、追加パラメータとして線の色と線幅が指定される。座標は、左上角を原点とするピクセル座標系が使用される。ＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈは、座標配列により構成される点列で囲まれる領域を塗りつぶすためのコマンドであり、追加パラメータとして塗りの色が指定される。ＤｒａｗＰａｔｈおよびＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈは、点列による線分を細かく繋げることにより曲線を描画することも可能である。
【００３９】
ＤｒａｗＴｅｘｔは、文字列を指定されたフォントで描画するためのコマンドであり、追加パラメータとして（文字）サイズ、色、描画位置が指定される。ＤｒａｗＩｍａｇｅは、ビットマップ形式のピクセルデータ列を描画するためのコマンドであり、追加パラメータとしてサイズ（幅、高さ）と描画位置が指定される。
【００４０】
図６は、印刷データを構成するジョブチケットで指定可能な印刷設定の例を示す図である。
この例では、印刷設定は、両面、ステイプル、カラーモード、用紙サイズ、ページ集約である。両面は、連続するページを用紙の表面のみに印刷するか、表面、裏面、表面、裏面と交互に印刷する印刷設定である。両面の属性値として、「１：片面」、「２：両面」が指定可能である。
【００４１】
ステイプルは、複数毎の出力用紙をホチキス留めする印刷設定である。ステイプルの属性値として、「１：なし」、「２：シングル」、「３：ダブル」が指定可能である。カラーモードは、印刷データをカラーで出力するか、モノクロに変換してから出力する印刷設定である。カラーモードの属性値として、「１：自動」、「２：カラー」、「３：モノクロ」が指定可能である。「１：自動」は、印刷データの内容によりＰＤＬインタプリタ２０３がカラーかモノクロを自動判別することを示す属性値である。
【００４２】
用紙サイズは、出力用紙サイズを指定する印刷設定である。用紙サイズの属性値として、「１：Ａ４」、「２：Ａ３」、「３：Ｂ４」が指定可能である。ページ集約は、印刷データ内の連続する複数のページを指定された用紙に縮小し、割り付けて印刷する印刷設定である。ページ集約の属性値として、「１：１ｉｎ１」、「２：２ｉｎ１」、「３：４ｉｎ１」、「４：８ｉｎ１」が指定可能である。例えば、属性値「２ｉｎ１」が指定されているページ集約にしたがって印刷処理がされると、連続する２ページが一枚の出力用紙の片面に割り付けられる。
【００４３】
図７は、実施例１における特徴量抽出処理の例を説明するフローチャートである。この処理は、図４のステップＳ４０２に対応する。
まず、特徴量抽出部２０７が、ＰＤＬデータをパース（解析）して、描画コマンドを取り出す（ステップＳ７０１）。続いて、特徴量抽出部２０７が、取り出された描画コマンドによる描画座標値に基づいて、概算の描画位置（概算位置）を求める（ステップＳ７０２）。特徴量抽出部２０７は、座標値の変更に対する耐性を持たせるために、描画座標値に対して四捨五入による丸め処理を実行することで、概算位置を求める。これは、同様のテンプレートを使用していても、テンプレートの改変や不注意による変更に伴い、位置が外観から判別不能な程度に変わってしまうことがあるからである。
【００４４】
次に、特徴量抽出部２０７が、描画コマンドの種別がＤｒａｗＰａｔｈか、またはＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈであるかを判断する（ステップＳ７０３）。描画コマンドが、ＤｒａｗＰａｔｈでも、ＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈでもない場合は、処理がステップＳ７０４に進む。描画コマンドが、ＤｒａｗＰａｔｈか、またはＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈである場合は、処理がステップＳ７０５に進む。
【００４５】
ステップＳ７０５において、特徴量抽出部２０７が、描画コマンドの種別、概算位置、点列数を組み合わせて描画識別子とする。すなわち、特徴量抽出部２０７は、ＤｒａｗＰａｔｈもしくはＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈによる描画を、位置と点列数により分類し、描画識別子を特徴として扱う。異なる描画識別子は、異なる特徴として扱われる。この例では、概算位置と点列数の二つのみを用いて描画識別子を表現するので、異なる描画に対して同一の描画識別子が割り当たる可能性がある。しかしながら、確率的には非常に限定されるため、ドキュメント単位、ページ単位でみると、描画識別子を特徴として、その集合である特徴量を用いて識別することが十分可能である。なお、本実施例では、特徴量を特徴の集合として扱う。
【００４６】
ステップＳ７０４において、特徴量抽出部２０７が、描画コマンドがＤｒａｗＴｅｘｔであるかを判断する。描画コマンドがＤｒａｗＴｅｘｔでない場合は、処理がステップＳ７０７に進む。描画コマンドがＤｒａｗＴｅｘｔである場合は、処理がステップＳ７０６に進む。
【００４７】
ステップＳ７０６において、特徴量抽出部２０７が、描画コマンド、概算位置、文字列長を組み合わせて描画識別子とする。そして、処理がステップＳ７０８に進む。ステップＳ７０７において、特徴量抽出部２０７が、描画コマンド、概算位置、幅、高さを組み合わせて描画識別子とする。そして、処理がステップＳ７０８に進む。ステップＳ７０７の処理が実行されるのは、描画コマンドがＤｒａｗＰａｔｈでも、ＤｒａｗＦｉｌｌＰａｔｈでも、ＤｒａｗＴｅｘｔでも無い場合であり、この例では描画コマンドがＤｒａｗＩｍａｇｅ場合である。
【００４８】
ステップＳ７０８において、特徴量抽出部２０７が、同一の描画識別子のカウントをインクリメントして、記憶手段（例えばＨＤＤ４）に記憶する。カウントは特徴の強さを表す値である。ＰＤＬデータ内に同一の描画識別子が複数存在するということは、多くの場合、複数のページで同一の描画が行われていることを意味する。テンプレートを使用した文書では、各ページで同様のヘッダやフッターなどを使用するケースが多く、描画識別子のカウントはテンプレートの特性を考慮したものと言える。なお、描画エリアの大きさに応じて、カウントに重み付けを行うようにしてもよい。
【００４９】
次に、特徴量抽出部２０７が、全てのＰＤＬデータのパースが完了したかを判断する（ステップＳ７０９）。パースが完了していないＰＤＬデータがある場合は、処理がステップＳ７０１に戻る。全てのＰＤＬデータのパースが完了した場合は、処理がステップＳ７１０に進む。
【００５０】
ステップＳ７１０において、特徴量抽出部２０７が、一つの描画識別子を一次元とし、当該描画識別子のカウントを次元の値とする多次元の特徴ベクトルを生成する。そして、特徴量抽出部２０７が、生成した多次元の特徴ベクトルを印刷データの特徴量とする。すなわち、特徴量抽出部２０７は、複数の特徴の各々が次元を構成する多次元の特徴ベクトルを生成する。生成された特徴量は、ジョブデータ管理部２０９によって管理される。
【００５１】
図８は、印刷データの特徴量の例を示す図である。
図８に示す例では、印刷データの特徴量は、多次元の特徴ベクトルで表現されている。次元番号１の描画識別子「ＤｒａｗＰａｔｈ＿１００＿８０＿２」は、ＤｒａｗＰａｔｈコマンドにより概算座標（１００，８０）に点列数２のパス描画が２個あることを意味する。次元番号４の描画識別子「ＤｒａｗＴｅｘｔ＿２３０＿２５０＿８」は、ＤｒａｗＴｅｘｔコマンドにより概算位置（２３０，  ２５０）に文字列長８のテキスト描画が４個あることを意味する。次元番号５の描画識別子「ＤｒａｗＩｍａｇｅ＿８５０＿１２００＿２４００＿１２００」は、ＤｒａｗＩｍａｇｅコマンドにより概算位置（８５０，１２００）に幅：２４００、高さ：１２００のイメージ描画が一つあることを意味する。当該印刷データ全体では、描画識別子により異なると識別される描画が１３５個あり、１３５次元の特徴量が構成されている。図８に示す例では、描画識別子の表現形式として文字列を採用しているが、描画識別子の表現形式は図８に示す形式に限定されない。
【００５２】
図９は、図３のステップＳ３０２における、印刷済みデータのクラスタリングの例を説明するフローチャートである。
まず、クラスタリング処理部２０８が、各印刷済みデータの特徴量から特徴空間を決定する（ステップＳ９０１）。各印刷済みデータは共通の描画識別子を有する場合もあれば、そうでない場合もある。クラスタリングに必要な特徴量の比較を行うためには共通の特徴空間で実行する必要がある。そこで、クラスタリング処理部２０８は、まず、全ての印刷データの描画識別子を包含する特徴空間を合成する。各印刷済みデータは異なる描画識別子を有することが多いので、この合成処理により、特徴空間の次元数は各印刷済みデータの次元数と比して大幅に増加する。そこで、クラスタリング処理部２０８は、特定の印刷データにのみ存在する描画識別子を削除することにより次元を削減した特徴空間を生成する。特定の印刷済みデータのみに存在する描画識別子は集団の特徴を表す識別子とはなり得ないからである。
【００５３】
次に、クラスタリング処理部２０８が、各印刷済みデータの特徴量を特徴空間の特徴点にマッピングする（ステップＳ９０２）。クラスタリング処理部２０８は、特定の印刷済みデータのみに存在する特徴量については、マッピングを実行しない。特定の印刷済みデータのみに存在する特徴量は、ステップＳ９０１における次元の削減により特徴空間上に存在しないからである。極端に無視された描画識別子が多い印刷済みデータはクラスタリングの対象外としても良い。極端に無視された描画識別子が多いということは、他の印刷データと類似する描画が殆ど無いことを意味するからである。
【００５４】
次に、クラスタリング処理部２０８が、キャノピークラスタリングにより、特徴空間におけるクラスタのクラスタ数と、各クラスタの代表点とを決定する（ステップＳ９０３）。後述するように、本実施例では、クラスタリングの手法として、既知の手法であるＫ平均法を採用する。Ｋ平均法では、クラスタ数と初期のクラスタの重心点を事前に決める必要がある。クラスタリング処理部２０８は、キャノピークラスタリングを、クラスタ数と初期のクラスタの重心点を決めるための前処理として実行する。なお、キャノピークラスタリングも同様に既知の手法であるため、説明を省略する。
【００５５】
次に、クラスタリング処理部２０８が、各クラスタの代表点を初期の重心点として設定する（ステップＳ９０４）。続いて、以下に説明するステップＳ９０５からステップＳ９０９の処理により、クラスタリング処理部２０８が、Ｋ平均法によるクラスタリングを実行する。
【００５６】
まず、クラスタリング処理部２０８が、各特徴点と各クラスタの重心点との距離を計算する（ステップＳ９０５）。距離の計算手法としては、既知の手法であるユークリッド距離を用いる。ここで、距離の遠近は特徴量の類似度を示す。すなわち、類似する特徴量（特徴点）同士の距離は小さく、類似しない特徴量（特徴点）同士の距離は大きくなる。
【００５７】
次に、クラスタリング処理部２０８が、各特徴点を最も近い重心点のクラスタに割り当てる（ステップＳ９０６）。重心点は、クラスタに割り当てられた特徴点の平均値であり、クラスタの特徴を代表する特徴点である。続いて、クラスタリング処理部２０８が、クラスタに対する特徴点の割り当てに変化があるかを判断する（ステップＳ９０７）。これは、重心点の計算と特徴点の割り当てを行っても各クラスタに帰属する特徴点に変化がないことを、クラスタリング処理の終了条件とするためである。
【００５８】
クラスタに対する特徴点の割り当てに変化がある場合は、処理がステップＳ９０９に進む。クラスタに対する特徴点の割り当てに変化がない場合は、処理がステップＳ９１０に進む。ステップＳ９０９において、クラスタリング処理部２０８が、各クラスタの重心点を再計算する（ステップＳ９０９）。そして、処理がステップＳ９０５に戻る。ステップＳ９０９、Ｓ９０５、Ｓ９０６の処理により、クラスタリング処理部２０８は、クラスタへの特徴点への割り当てに変化が無くなるまで、すなわち、割り当てが収束するまで処理を繰り返す。
【００５９】
ステップＳ９１０において、クラスタリング処理部２０８が、各クラスタの重心点の特徴量と各クラスタに帰属する印刷済みデータとをＨＤＤ４に記憶する。各クラスタに帰属する印刷済みデータとは、各クラスタに割り当てられた特徴点（特徴量）を有する印刷済みデータである。Ｋ平均法では、全ての特徴点（特徴量）がいずれかのクラスタに割り当てられる。どのクラスタの重心点からも遠い孤立点もいずれかのクラスタに割り当てられることになる。このようなノイズを除去するために、クラスタリング処理部２０８は、クラスタの重心から一定距離内にある特徴点（特徴量）のみを、当該クラスタに帰属する印刷済みデータとしてもよい。
【００６０】
図９を参照して説明した処理によれば、印刷データの特徴量との距離が最も近い代表点を持つクラスタが、当該印刷データが分類されるクラスタとして決定される。すなわち、クラスタリングでは、特徴空間における距離を用いて特徴量の類似度を評価するので、結果的に同一の特徴を多く有する特徴点（特徴量）が同一のクラスタとして抽出される。これにより、印刷データに含まれる多数の特徴の中から、一致する特徴を多く有する印刷データのグループをクラスタとして識別することが可能となる。
【００６１】
なお、データクラスタリングの手法としては、本実施例で採用するＫ平均法以外にも、階層的クラスタリング、サポートベクターマシンなど他の手法を用いてもよい。他の手法を用いる場合でも、特徴量の類似度は特徴量同士の距離によって評価される。
【００６２】
図１０は、図３のステップＳ３０３、Ｓ３０４における、クラスタと印刷データとの相関関係の判定処理の例を説明する図である。
まず、クラスタリング処理部２０８が、検査対象のクラスタを選択する（ステップＳ１００１）。図１０に示すように、ステップＳ１００１は、ループ処理内にあり、複数回実行される。検査対象のクラスタとして、ステップＳ１００１の処理の一回目の実行では任意のクラスタが選択され、二回目以降の実行では、未検査のクラスタから一つが選択される。
【００６３】
次に、クラスタリング処理部２０８が、検査対象の印刷設定を選択する（ステップＳ１００２）。ステップＳ１００２は、ループ処理内で繰り返し実行され、検査対象の印刷設定は印刷設定番号順で選択される。すなわち、検査対象の印刷設定として、ステップＳ１００２の処理の一回目の実行では両面が選択され、二回目の実行ではステイプルが選択され、最後にページ集約が選択される。
【００６４】
次に、クラスタリング処理部２０８が、クラスタ内の全ての印刷済みデータに対する、ステップＳ１００２で選択された印刷設定の属性値を有する印刷済みデータの比率を、属性値毎に計算する（ステップＳ１００３）。例えば、印刷設定が両面である場合には、属性値「１：片面」を有する印刷済みデータの比率と、属性値「２：両面」を有する印刷済みデータの比率が計算される。すなわち、クラスタリング処理部２０８は、選択されたクラスタに分類される印刷データのうち、選択された印刷設定の属性値を有する印刷済みデータを特定し、特定された印刷済みデータの、上記クラスタに分類される全ての印刷データに対する比率を計算する。
【００６５】
次に、クラスタリング処理部２０８が、印刷済みデータの比率が閾値以上であるかを判断する（ステップＳ１００４）。クラスタリング処理部２０８は、印刷設定の属性値のいずれかについて、比率が閾値以上である場合には、属性値を有する印刷済みデータの比率が閾値以上であると判断して、処理がステップＳ１００５に進む。クラスタリング処理部２０８は、印刷設定の全ての属性値について、比率が閾値未満である場合には、印刷設定の属性値を有する印刷済みデータの比率が閾値未満であると判断して、処理がステップＳ１００６に進む。
【００６６】
ステップＳ１００５において、クラスタリング処理部２０８が、属性値を有する印刷済みデータの比率が閾値以上であった場合の当該属性値を、ステップＳ１００１で選択されたクラスタと相関がある印刷設定として決定する。ジョブデータ管理部２０９が、このクラスタと印刷設定との組み合わせ情報を、例えばＨＤＤ４に記憶して管理する。
【００６７】
次に、クラスタリング処理部２０８が、全ての印刷設定を検査済みかを判断する（ステップＳ１００６）。検査済みでない印刷設定がある場合は、処理がステップＳ１００２に戻る。全ての印刷設定を検査済みである場合は、処理がステップＳ１００７に進む。
【００６８】
次に、クラスタリング処理部２０８が、全てのクラスタを検査済みかを判断する（ステップＳ１００７）。検査済みでないクラスタがある場合は、処理がステップＳ１００１に戻る。全てのクラスタを検査済みである場合は、処理が終了する。
【００６９】
図１１は、印刷データが分類されるクラスタの特定処理の例を説明する図である。
図１１に示す処理は、図４のステップＳ４０４に対応する。
まず、クラスタリング処理部２０８が、検査対象のクラスタを選択する（ステップＳ１１０１）。ステップＳ１１０１は、ループ処理内部で繰り返し実行される。クラスタリング処理部２０８は、検査対象のクラスタとして、ステップＳ１１０１の処理の一回目の実行時に任意のクラスタを選択し、二回目以降の実行時に未検査のクラスタから一つを対象クラスタとして選択する。
【００７０】
次に、クラスタリング処理部２０８が、対象クラスタの重心の特徴量と印刷データの特徴量との距離を計算する（ステップＳ１１０２）。距離の計算手法としてはクラスタリング時と同様にユークリッド距離を用いる。また、特徴空間上に存在しない描画識別子は削除される。
【００７１】
次に、クラスタリング処理部２０８が、ステップＳ１１０２で計算された対象クラスタに対応する距離が、検査済みのクラスタに対応する距離の中で最小であるかを判断する（ステップＳ１１０３）。対象クラスタに対応する距離が、検査済みのクラスタに対応する距離の中で最小でない場合は、処理がステップＳ１１０５に進む。対象クラスタに対応する距離が、検査済みのクラスタに対応する距離の中で最小である場合は、処理がステップＳ１１０４に進む。
【００７２】
ステップＳ１１０４において、クラスタリング処理部２０８が、対象クラスタを、印刷データの特徴量との距離が最小距離であるクラスタとしてＨＤＤ４に記憶する。続いて、クラスタリング処理部２０８が、全てのクラスタを検査済みであるかを判断する（ステップＳ１１０５）。検査済みでないクラスタがある場合は、処理がステップＳ１１０１に戻る。全てのクラスタを検査済みである場合は、処理がステップＳ１１０６に進む。そして、クラスタリング処理部２０８が、印刷データの特徴量との距離が最小距離であるクラスタを、当該印刷データが帰属する（分類される）クラスタと判定する（ステップＳ１１０６）。
【００７３】
図１２は、図４のステップＳ４０８における印刷処理の例を説明する図である。
図１２に示す印刷処理では、スレッドＡ、スレッドＢ、スレッドＣという三つのスレッドが並列に実行される。各スレッドは、オペレーティングシステムにより時分割され、その実行権が割り振られる。時分割の単位は十分に小さいため、三つのスレッドは並列動作するとみなすことができる。オペレーティングシステムによるマルチスレッディング処理は一般に広く知られる技術であるため、詳細は省略する。スレッドＡ、スレッドＢ、スレッドＣは、プリンタ１００の起動時にオペレーティングシステムにより生成される常駐スレッドである。
【００７４】
スレッドＡの実行について説明する。まず、ジョブ制御部２０２が、印刷データから印刷設定が記載されたジョブチケットを取り出す（ステップＳ１２０１）。続いて、ジョブ制御部２０２が、当該印刷データがページ集約印刷を指示されたジョブの印刷データであるかを判断する（ステップＳ１２０２）。ページ集約印刷とは、単一のシートに複数のページが配置される印刷である。
【００７５】
印刷データがページ集約印刷を指示されたジョブの印刷データでない場合は、処理がステップＳ１２０３に進む。印刷データがページ集約印刷を指示されたジョブの印刷データである場合は、処理がステップＳ１２０４に進む。
【００７６】
ステップＳ１２０４において、ＰＤＬインタプリタ２０３が、単一シートに割り付ける論理ページと配置場所を算出する（ステップＳ１２０４）。続いて、ＰＤＬインタプリタ２０３が、カラーモード設定に従い、シートに割り当てられたページのＰＤＬデータを処理し、当該シートのディスプレイリスト（ＤＬ）を生成する（ステップＳ１２０５）。この際、ＰＤＬインタプリタ２０３は、算出済みの配置場所に従い各ページのシート内での描画位置を調整する。ディスプレイリストは、シートの描画情報を表す。ステップＳ１２０５の処理の後、処理がステップＳ１２０６に進む。
【００７７】
ステップＳ１２０３において、ＰＤＬインタプリタ２０３が、ＰＤＬデータを処理して１ページ分のディスプレイリスト（ＤＬ）を生成する。そして、処理がステップＳ１２０６に進む。
【００７８】
ステップＳ１２０６において、ＰＤＬインタプリタ２０３が、レンダラ２０４に対して、ディスレイリストの生成完了を通知し、レンダリングを依頼する。続いて、ＰＤＬインタプリタ２０３が、全ページの処理が終了したかを判断する（ステップＳ１２０７）。処理が終了していないページがある場合は、処理がステップＳ１２０２に戻る。全ページの処理が終了した場合は、処理を終了する。
【００７９】
スレッドＢは、レンダラ２０４によって実行される。レンダラ２０４が、１シート分のディスプレイリストの生成完了を待つ（ステップＳ１２０８）。続いて、ＰＤＬインタプリタ２０３からディスプレイリストの生成完了が通知されると（Ｓ１２０６）、処理がステップＳ１２０９に進む。
【００８０】
ステップＳ１２０９において、レンダラ２０４が、レンダリングを行い、ビットマップイメージと属性マップを生成する。生成されるビットマップイメージは、ＣＭＹＫの各色８ビットの諧調を有し、属性マップは、ビットマップイメージの各ピクセルに対応した２ビットの情報を有する。ディスプレイリスト内には、各オブジェクトの属性フラグが含まれており、オブジェクトがグラフィックス、イメージ、文字の何れであるかが識別される。この属性フラグが、レンダリング時に属性マップに展開される。すなわち、属性マップは、各ピクセルがグラフィックス（００）、テキスト（０１）、イメージ（１０）うちのいずれであるかを示す。
【００８１】
次に、レンダラ２０４が、ビットマップイメージをジョブデータ管理部２０９に保存し、プリントドライバ２０５にプリントを依頼する（ステップＳ１２１０）。続いて、レンダラ２０４が、全ページのレンダリングが完了したかを判断する（ステップＳ１２１１）。レンダリングが完了していないページがある場合は、処理がステップＳ１２０８に戻る。全ページのレンダリングが完了した場合は、処理を終了する。
【００８２】
ステップＳ１２１０におけるプリントの依頼は、プリントドライバ２０５に対してレンダリング終了通知を送信することにより実行される。プリントドライバ２０５は、エンジン同期して処理を実行するために、スレッドＡとは別スレッドであるスレッドＣを実行する。依頼を受けたプリントドライバ２０５は、エンジンに対してプリント開始要求コマンドを送信し、ビットマップイメージを転送する（ステップＳ１２１２）。同時に、プリントドライバ２０５は出力用紙サイズ、両面、ステイプルの動作指示コマンドを送信する。また、ビットマップイメージ転送に先立ってビットマップイメージに対して画像処理を施す。
【００８３】
実施例１によれば、印刷データに含まれる複数の特徴を特徴量として用いて、データクラスタリングすることにより、事前に特定パターンを認識するためのプログラミングが不要になる。また、教師データによる学習も不要であるため、利便性が非常に高い方法と言える。さらに、複数の特徴からなる特徴量の類似性を判別するので、特定の特徴に依存することがなく、様々な書式を認識することができる。即ち、入力される印刷データに対して柔軟性の高い分類方式といえる。結果として、特定書式と印刷設定の相関関係を網羅的かつ低コストで見つけることが可能となる。
【００８４】
（実施例２）
実施例１では、プリンタ１００は、描画コマンドの種別、位置情報、サイズ情報等を用いて印刷データの特徴量を表現した。このような特徴量は描画オブジェクトの配置やサイズに類似性の高いデータの抽出に適している。即ち、類似のテンプレート書式を使った印刷データを見分ける能力が高いと言える。実施例２では、印刷データの特徴量としてテキスト（印字文字列）の内容を用いる。テキストの内容を特徴量として用いると、印刷データの内容が意味的に類似するグループを抽出することができる。
【００８５】
図１３は、実施例２における特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
まず、特徴量抽出部２０７が、ＰＤＬデータをパースして、描画コマンドを取り出す（ステップＳ１３０１）。続いて、特徴量処理部２０７が、当該描画コマンドがＤｒａｗＴｅｘｔであるかを判断する（ステップＳ１３０２）。描画コマンドがＤｒａｗＴｅｘｔでない場合は、処理がステップＳ１３０６に進む。描画コマンドがＤｒａｗＴｅｘｔである場合は、処理がステップＳ１３０３に進む。
【００８６】
図５に示すように、ＤｒａｗＴｅｘｔは、パラメータとして描画文字列を有する。ステップＳ１３０３において、特徴量処理部２０７が、描画コマンドから、当該描画文字列に対応する文字列情報を取り出す。続いて、特徴量処理部２０７が、文字列情報を形態素解析して、名詞のみを単語として取り出す（ステップＳ１３０４）。形態素解析は文書を単語で区切り、辞書を用いて品詞等を判別する処理である。この例では、特徴量処理部２０７は、公知の技術を用いて形態素解析を行う。
【００８７】
次に、特徴量処理部２０７が、単語と当該単語の累積出現数を特徴としてＨＤＤ４に記憶する（ステップＳ１３０５）。続いて、特徴量処理部２０７が、全てのＰＤＬデータのパースが完了したかを判断する（ステップＳ１３０６）。パースが完了していないＰＤＬデータがある場合は、処理がステップＳ１３０１に戻る。全てのＰＤＬデータのパースが完了した場合は、処理がステップＳ１３０７に進む。
【００８８】
ステップＳ１３０７において、特徴量処理部２０７が、ステップＳ１３０５において記憶された情報に基づいて、一単語を一次元とし、当該単語の累積出現数を当該次元の値とする多次元の特徴ベクトルを生成する（ステップＳ１３０７）。生成された特徴ベクトルは、ジョブデータ管理部２０９によって管理される。
【００８９】
特徴量の抽出以外の処理は、実施例１と同じ方式を採用しても良いが、特徴量間の距離として、ユークリッド距離よりもコサイン距離を採用する方がより望ましい結果が得られる。また、クラスタリングの前処理（図９のステップＳ９０１、Ｓ９０２）としてＴＦ／ＩＤＦ法により、特徴の重み調整を行うとなお良い結果が得られる。
【００９０】
印刷データの特徴量としてテキスト（印字文字列）を用いると同じ単語を多く使用する印刷データがクラスタとして抽出される。即ち、フォーマットが違っていても印刷データの元文書の意味的内容が近いものが集まる。描画オブジェクト配置などの幾何学的な特性だけではなく、意味的な特性に着目して印刷設定との相関を調べることにより、より多面的な解析が可能となる。また、幾何学的な特性と意味的な特性は独立とみなすことができるので、同時に扱うことも可能である。この場合、ある印刷データは幾何学的な特性によるクラスタと意味的な特性によるクラスタに同時に帰属することになる。例えば、機密性の高い文書のクラスタが構成された場合に、ウォーターマークなどの機密保持用の印刷設定と相関が見られることが予想される。この場合、実施例１で示した印刷設定と同時に成立することも十分有り得る。
【００９１】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、システム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【符号の説明】
【００９２】
１００  プリンタ
２００  コントローラユニット
【図１】
2015202667.tif 000003
【図２】
2015202667.tif 000004
【図３】
2015202667.tif 000005
【図４】
2015202667.tif 000006
【図５】
2015202667.tif 000007
【図６】
2015202667.tif 000008
【図７】
2015202667.tif 000009
【図８】
2015202667.tif 000010
【図９】
2015202667.tif 000011
【図１０】
2015202667.tif 000012
【図１１】
2015202667.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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