(57)【要約】【課題】印刷ジョブの知覚品質を向上させるための画像エンハンスメント動作を実行するのに費やす時間を短縮する。【解決手段】提示された印刷ジョブを受け取り、前記提示された印刷ジョブを特徴付けるために前記印刷ジョブから特徴を抽出し、前記抽出した特徴と、先行印刷ジョブから抽出した特徴と当該先行印刷ジョブに対して実行したエンハンスメント動作とに基づく予測モデルとを比較し、前記比較に基づいて、前記提示された印刷ジョブについて少なくとも１つのエンハンスメント動作案を生成する。【選択図】図２
2008279768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
提示された印刷ジョブを受け取るステップと、
前記提示された印刷ジョブを特徴付けるために前記印刷ジョブから特徴を抽出するステップと、
前記抽出した特徴と、先行印刷ジョブから抽出した特徴と当該先行印刷ジョブに対して実行したエンハンスメント動作とに基づく予測モデルとを比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記提示された印刷ジョブについて少なくとも１つのエンハンスメント動作案を生成するステップと、を含む印刷ジョブを処理するための自動化された方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つのエンハンスメント動作案が前記提示された印刷ジョブに適しているという信頼度を評価し、評価した信頼度がある閾値レベルを超えた場合に前記少なくとも１つのエンハンスメント動作案によって前記印刷ジョブを自動的に印刷するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つのエンハンスメント動作案による前記印刷ジョブをオペレータに表示し、当該オペレータが受容すれば前記少なくとも１つのエンハンスメント動作案を組み入れた前記印刷ジョブを印刷するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
先行印刷ジョブから抽出した特徴が前記先行印刷ジョブに対して実行したエンハンスメント動作にリンクしているモデルと、
提示された印刷ジョブから特徴を抽出し、当該抽出した特徴と前記モデルとを比較し、当該比較に基づいて前記提示された印刷ジョブについてエンハンスメント動作案を生成する自動外観向上ツールとを含む、印刷ジョブを処理するための印刷管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像処理の分野に関し、さらに詳細には、印刷ジョブを処理するための自動化された方法及び印刷ジョブを処理するための印刷管理システムに関し、印刷ジョブの知覚品質を向上させる目的で画像エンハンスメント動作を実行するのに費やす時間を短縮するためのワークフローシステムに適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカラーマネジメント技術の目的の一つは、カラードキュメントをＲＧＢディスプレイやカラープリンタなどの種々の装置でレンダリングするときに顧客の知覚上の意向を失わないようにすることである。顧客とプリンタが協調してインターナショナルカラーコンソーシアム（ＩＣＣ）のカラープロファイリングプロトコルを利用する場合もある。
【０００３】
しかしながら多くの場合、顧客はプリンタの機能に関する知識が殆どなく、プリントショップなら印刷ジョブファイルを巧みに扱えるであろうといったような理解の下で、こういったファイルをショップに出す。デジタルプレスのオペレータは典型的に、最高の知覚品質を生み出すパラメータのセットへと収束するように、テストと画像の外観向上の反復サイクルを実行する。残念なことに、印刷オペレータが最も望ましい結果を生み出すとされる設定の組み合わせを決定できるような簡単な方法または直感的な方法がない。関連技術として、下記の特許文献１及び２が引用されうる。
【特許文献１】米国特許第６３４４９０２号
【特許文献２】米国特許第６８０３９２１号
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本明細書中に開示された例示的な実施形態の１態様によると、印刷ジョブを処理するための自動化された方法は、提示された印刷ジョブを受け取るステップと、提示された印刷ジョブを特徴付けるためにこの印刷ジョブから特徴を抽出するステップと、抽出した特徴と、先行印刷ジョブから抽出した特徴とこの先行印刷ジョブに対して実行したエンハンスメント動作とに基づく予測モデルとを比較するステップと、この比較に基づいて、提示された印刷ジョブについて少なくとも１つのエンハンスメント動作案を生成するステップと、を含む。
【０００５】
この方法は、少なくとも１つのエンハンスメント動作案が提示された印刷ジョブに適しているという信頼度を評価し、評価した信頼度がある閾値レベルを超えた場合には、この少なくとも１つのエンハンスメント動作案を用いて印刷ジョブを自動的に印刷するステップをさらに含むことができる。
【０００６】
この方法は、少なくとも１つのエンハンスメント動作案による印刷ジョブをオペレータに表示し、オペレータが受容すれば、少なくとも１つのエンハンスメント動作案を組み入れた印刷ジョブを印刷するステップをさらに含むことができる。
【０００７】
この方法では、印刷ジョブに対する少なくとも１つのエンハンスメント動作案を、グラフィカルユーザインタフェースを通じてオペレータに表示することができる。
【０００８】
この方法では、オペレータがエンハンスメント動作案の少なくとも１つを拒否すると、この方法はオペレータに手作業のエンハンスメント動作へのアクセスを与えるステップをさらに含むことができる。
【０００９】
この方法は、オペレータが選択した手作業のエンハンスメント動作を予測モデルの更新のために記録するステップをさらに含むことができる。
【００１０】
この方法では、特徴は、印刷ジョブに関連する印刷ジョブレベル特徴、印刷ジョブ内のドキュメントに関連するドキュメントレベル特徴、ドキュメントを構成するサブパーツに関連するオブジェクトレベル特徴、これらの組み合わせからなる群から選択することができる。
【００１１】
この方法では、特徴は、顧客のＩＤ、ジョブの種類、同一のドキュメントのコピー枚数、用紙サイズ、面付け法、ジョブが送り出された時間、印刷範囲、これらの組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つの印刷ジョブレベル特徴を含むことができる。
【００１２】
この方法では、特徴は、カラーモード、グレーとブラックを印刷する際に使用するブラックトナーの相対量、ページ数、これらの組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つの印刷ドキュメントレベル特徴を含むことができる。
【００１３】
この方法では、特徴は、画像の平均コントラスト、画像の彩度、画像の露光量、画像のカラーバランス、テキストブロック数、ヘッダーとフッターの特徴、画像数に対するテキストブロック数の比率、背景色、これらの組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つのオブジェクトレベル特徴を含むことができる。
【００１４】
この方法では、ある顧客からのジョブをその類型に応じて特徴付けられるように、特徴を選択することができる。
【００１５】
この方法では、先行印刷ジョブに対して実行した印刷パラメータの少なくとも１つは、エミュレーションモードの選択、印刷ジョブのレンダリングに使用する利用可能な着色剤の少なくとも１つについて選択した調子再現曲線、スクリーン方法の選択、明度の修正、コントラストの修正、グレー置換パラメータの選択、インクセービングパラメータの選択、これらの組み合わせからなる群から選択することができる。
【００１６】
この方法は、印刷ジョブを提示する前にモデルを生成するステップをさらに含むことができる。
【００１７】
モデル生成のステップは、複数の印刷ジョブのそれぞれについて、特徴のセットによって印刷ジョブを特徴付けるステップと、印刷ジョブに対して実行した一切のエンハンスメント動作を特徴付けられた印刷ジョブに関連付けるステップを含むことができる。
【００１８】
この方法では、一切のエンハンスメント動作の関連付けステップは、テスト印刷ジョブとこれに関連付けられたエンハンスメント動作とが印刷ジョブにリンクしている履歴トラックを作成するステップを含むことができる。
【００１９】
コンピュータプログラム製品は命令をコード化することができ、この命令がコンピュータで実行されることによって、そのコンピュータは例示の方法を実行することができる。
【００２０】
例示的な実施形態の別の態様によると、印刷ジョブを処理するための印刷管理システムは、先行印刷ジョブから抽出した特徴が先行印刷ジョブに対して実行したエンハンスメント動作にリンクしているモデルと、提示された印刷ジョブから特徴を抽出し、抽出した特徴とモデルとを比較し、この比較に基づいて提示された印刷ジョブに対してエンハンスメント動作案を生成する自動外観向上ツールとを含む。
【００２１】
この印刷管理システムでは、自動化外観向上ツールはエンハンスメント動作案が提示された印刷ジョブに適しているという信頼度を判定することができ、この信頼度がある閾値レベルを超えると、印刷ジョブをそのエンハンスメント動作案で自動的に印刷させる。
【００２２】
印刷システムは、印刷管理システムと印刷ジョブを印刷媒体に印刷するためのデジタルプレスを含むことができる。
【００２３】
印刷システムは、エンハンスメント動作案をオペレータに表示し、ユーザがエンハンスメント動作案を検証できるようにしたユーザインタフェースをさらに含むことができる。
【００２４】
例示的な実施形態の別の態様によると、提示された印刷ジョブに対する自動化エンハンスメント動作を提案するモデルの生成方法は、複数の印刷ジョブのそれぞれについて、印刷ジョブを特徴のセットによって特徴付けるステップと、オペレータが印刷ジョブに対して実行した一切のエンハンスメント動作を特徴付けられた印刷ジョブに関連付けるステップと、特徴付けられた印刷ジョブとこれに関連付けられたエンハンスメント動作をモデリングすることで、提示された印刷ジョブの特徴によってモデルにアクセスしたときに、提示された印刷ジョブのエンハンスメント動作案を生成するステップとを含む。
【００２５】
この方法では、一切のエンハンスメント動作の関連付けステップは、複数の印刷ジョブのそれぞれについて、テスト印刷ジョブとこれに関連付けられたエンハンスメント動作とが印刷ジョブにリンクしている履歴トラックを作成するステップを含むことができる。
【００２６】
この方法では、特徴のセットによる印刷ジョブの特徴付けステップは、特徴ベクトルを計算するステップを含むことができ、オペレータが印刷ジョブに対して実行した一切のエンハンスメント動作の関連付けステップは、エンハンスメント動作ベクトルを計算するステップを含むことができる。
【００２７】
この方法では、モデリングは教師付き学習法を利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下の説明では、プリントショップのオペレータが印刷ジョブの品質を向上させるために印刷生産環境で普通に行なっている反復的な印刷テストサイクルの回数を減らせるように支援するためのシステムおよび方法が開示されている。具体的に言うと、画像処理技術を利用し、普通はオペレータが手作業で行っている印刷ジョブの外観向上動作（print job aesthetics enhancement operation）をモデリングする。各エンハンスメント動作は一般に、出力ドキュメントで知覚できるエンハンスメントまたは実際のエンハンスメントを実現する目的で、印刷パラメータの修正セットを印刷ジョブに適用するステップを含むが、必ずしもそうする必要はない。追跡のための戦略を使用し、初期のドラフト状態の印刷ジョブから最終的な製品としてのジョブへと導くプロセスを分析することで、エンハンスメントモデルを構築できる。このモデルを利用することによって、手作業と自動両方の生産ワークフローに統合可能なツールを展開することができる。このツールを使用して知覚品質向上パラメータの選択のための適応ソリューションを提供し修正の信頼度が低い場合にはオペレータと対話することで、ＤＦＥやデジタルプリプレスにある既存のワークフローツールのパフォーマンス（即ち、印刷時間（ＴＴＰ））を向上させることができる。したがって例示的なシステムは、（自動画像エンハンスメント（ＡＩＥ）などの）これまでのアプローチに比べて、以前のエンハンスメント動作を使用して「学習した」モデルに基づいているという点が改良されている。印刷ジョブの特徴の１つまたはそれより多くのカテゴリーに応じて、このモデルをカスタマイズできる。例示的な実施形態では、こういったカテゴリーは特定の顧客からの種々の印刷ジョブの種類に基づいている。こういった種々の印刷ジョブの種類は、（例えば、アルバム、カレンダーなどの）印刷ジョブの種類を考慮に入れてもよい。
【００２９】
「印刷ジョブ」または「ドキュメント」とは、普通は関連するシートのセットであり、通常は、特定のユーザまたは関連する別の方法によるオリジナルの印刷ジョブシートのセットもしくは電子ドキュメントページ画像からコピーされた１枚またはそれより多くのページ順に並べられたコピーセットである。印刷ジョブは、クライアント情報やジョブの種類についての他の情報を含み印刷命令も出すジョブチケットを含んでもよいし、これに関連付けられてもよい。
【００３０】
図１は、ワークフローシステムで起こり得る４つの主なイベントを示す。
Ｅ１：新しい印刷ジョブの提示
Ｅ２：印刷ジョブの知覚品質向上と校正のためのエンハンスメント動作（単数または複数）
Ｅ３：ＤＦＥからデジタルプレスへと送り出された印刷ジョブの生産
Ｅ４：クライアントへの印刷ジョブの配送
【００３１】
例示的な方法は、先行印刷ジョブの経験に基づくモデルから導出したエンハンスメント動作を現在のエンハンスメント動作に通知することで、Ｅ２で表すテストと外観向上の反復サイクルを減らすことを目的とする。
【００３２】
この利点としては、プリンタにおける反復テストサイクルが大幅に減るために印刷ジョブの印刷完了までの時間が短縮することによって実現する効率の向上や、長時間の運転でも最適なパフォーマンスとなるように設計されたプリンタの性能が、テスト／校正マシーンとして広く利用しても悪化しないことが挙げられる。手作業では簡単に記録できないユーザアクティビティの自動追跡によって、画像の外観を補正する際のルールを設計するためのトレーニングデータとして、また既存のマシーンログを補うプリンタユーザの行動ログとして利用可能な有用なデータがもたらされる。
【００３３】
図２を参照すると、印刷ジョブの外観向上の検出とモデリングのためのツール１２（ＡＥツール）が例示的な実施形態にしたがって動作するワークフローシステム１０の機能ブロック図が示されている。示されているように、システム１０はコンピュータ制御システムまたはデジタルフロントエンド（ＤＦＥ）１６を有するプリンタ１４を含む。このＤＦＥは、入ってくる印刷ジョブ１８を受け取り、この印刷ジョブを処理した後にデジタルプリントプレス２０などのプリンタへと出力する。印刷ジョブはＤＦＥ１６に直接提示されてもよいし、デジタルプリプレス２２、例えば、プリンタから離れたワークステーションでデジタル画像処理ツールを使用して前処理されてもよい。
【００３４】
ＤＦＥ１６は、印刷パラメータを修正するための印刷管理システム２４を含む。この例示の印刷管理システム２４は、ＡＥツール１２を含む。ＡＥツール１２は、それぞれが１つまたはそれより多くの印刷パラメータの修正を含む１つまたはそれより多くのエンハンスメント動作を自動的に生成し、オプションでこのエンハンスメント動作（単数または複数）をオペレータに提案する。具体的に言うと、ＡＥツール１２は顧客やジョブの種類などの印刷ジョブの特徴と他の印刷ジョブ特徴を抽出する。このツールは、外観向上モデル２６にアクセスする。このモデルは、類似のジョブ（即ち、類似の特徴を有するジョブ）について行われた以前のエンハンスメント動作に基づいてその印刷ジョブに対するエンハンスメント動作をモデリングし、そこからエンハンスメント動作案を生成する。
【００３５】
印刷管理システム２４は、手作業によるエンハンスメント動作の印刷パラメータをオペレータから受け取るマニュアル外観向上ツール２８をさらに含む。このマニュアル外観向上ツール２８によって、ユーザはＤＦＥ１６上のコントロール手段によって画像エンハンスメントのための印刷パラメータを手作業で選択することができる。ツール２８は、ペイントショッププロ７（商標）またはアドビフォトショップ（商標）ソフトウェアなどの、画像リタッチのためのデジタルプリプレスツールをさらに含んでもよい。
【００３６】
自動化外観向上ツール１２、マニュアル外観向上ツール２８は、関連するメモリ３０に保存されている命令を実行するアドオンソフトウェアまたはハードウェアコンポーネントの形態でもよい。メモリ３０または別のメモリは、処理時に印刷ジョブ１８を保存することができる。メモリ３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスクもしくはテープ、光ディスク、フラッシュメモリ、ホログラフィックメモリなどのあらゆる種類のコンピュータ可読媒体を表すことができる。１実施形態では、メモリ３０はランダムアクセスメモリと読み出し専用メモリの組み合わせからなる。幾つかの実施形態では、印刷管理システム２４とメモリ３０をシングルチップで一体化することができる。
【００３７】
印刷管理システム２４は、ここではインタラクティブなグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）として示されているユーザインタフェース４０と通信する。このユーザインタフェース４０はプリンタ１０の一部でもよいし、プリンタから離れたワークステーションに配置されてもよい。例示のＧＵＩ４０は、ＬＣＤスクリーンなどのビジュアルディスプレイ４２と、英数字キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、カーソル制御装置、またはこれらの組み合わせなどのユーザ入力装置４４を含む。幾つかの実施形態では、オペレータは自動化画像エンハンスメント案をこのディスプレイ上で検討することができる。例えば、エンハンスメント動作の印刷パラメータ案のリストをディスプレイに表示してもよいし、変更を盛り込んだ印刷ジョブ画像の表現を表示してもよい。オペレータは、ユーザ入力装置４４を介してエンハンスメント動作案を受容することができ、かつ／またはマニュアル外観向上ツール２８を使用して手作業で調整することができる。
【００３８】
ＤＦＥ１６が実行する処理機能の１つがラスタ画像処理であり、この処理ではドキュメント記述がマーキング装置で印刷可能な画像へと変換される。印刷管理システム２４は、印刷ジョブを修正通りにＤＦＥ１６のラスタ画像プロセッサ（ＲＩＰ）４８に出力し、このプロセッサが印刷ジョブをデジタルプレス２０でのレンダリングに適した形式にする。
【００３９】
一般にデジタルプレス２０は、インクまたはトナーなどの着色剤を用いて印刷ジョブを紙または印刷に適した他の媒体といった印刷媒体にレンダリングする１台またはそれより多くのカラーマーキングエンジンを含む。このマーキングエンジンは、インクジェットマーキングエンジン、ゼログラフィックマーキングエンジンなどでよい。印刷の技術分野で知られているように、プレスはカラー用エンジンと白黒用エンジンといったように２台またはそれより多くのマーキングエンジンを組み合わせたもの含むことができ、一般には給紙機、フィニッシャなどの他の構成要素をさらに含む。
【００４０】
印刷管理システム２４のコンポーネントは種々の場所にあってもよいし、使用しているプリントプレスに関連して存在していてもよいことを理解すべきである。例えば、印刷管理システム２４はＲＩＰ４８にあってもよいし、ＤＦＥ１６の別の場所にあってもよいし、例えばデジタルプリプレス２２にあるワークフロー管理ソフトウェアパッケージなどの上流ソフトウェアパッケージにあってもよい。ユーザインタフェース４０もワークフローシステム１０にわたって適当に分散していてよい。
【００４１】
図３は、ＡＥツール１２を含む印刷管理システム２４が動作可能な例示的なワークフロー方法を示す。この方法は、Ｓ１００から始まる。Ｓ１０２では、新しい印刷ジョブが提示され、これは従来のプロセスのステップＥ１に相当する。プリントショップのオペレータは、プレスセンス社のアイウェイ（ｉＷａｙ）（商標）などのワークフロー管理ツールを使用することで、または顧客がウェブブラウザを介してリクエストを入力するウェブインタフェースを通じて、ｅメール、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）のアップロード、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、または任意の他の光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、ＵＳＢキーまたは他のメモリチップもしくはカートリッジを介して印刷すべき新しいジョブを特定のクライアントから受け取ることができる。顧客が印刷ジョブの提示にウェブポータルを利用する場合、顧客ＩＤ、日付、ページ数、印刷ジョブの種類などの種々のデータがその印刷ジョブに関連付けられる。他の形式では、印刷ジョブに関連付けられたジョブチケットがこの情報の幾つかまたは全てを提供することができる。印刷されるドキュメントを、ポストスクリプト／ＰＤＦで、または未構成もしくは部分的に構成された他の形式で顧客から受け取ることもできる。突き合せを試みる目的で、プリントショップのオペレータにハードコピーがさらに提供される場合もある。
【００４２】
Ｓ１０４では、印刷ジョブの特徴がＡＥツール１２によってその印刷ジョブから抽出される。特徴を抽出する前に、印刷ジョブをＸＭＬファイルなどのより構造化された形式に変換してもよい。ステップＳ１０４のさらなる詳細を、このステップに匹敵する、図４に示すモデル構築方法のステップＳ２１８に関連させて以下に説明する。
【００４３】
Ｓ１０６では、エンハンスメント動作候補を評価する。例えば、ＡＥツール１２によってモデル２６にアクセスし、提示された印刷ジョブから抽出した特徴に基づいて、エンハンスメント動作のための印刷パラメータのセットを読み出す。エンハンスメントのための例示的な印刷パラメータは、画像のコントラスト値、彩度、露光量、カラーバランス、明度、背景色、エミュレーションモード（例えば、ＳＷＯＰ（Specifications for Web Offset Publications）、ＦＯＧＲＡ、ＧＲＡＣｏＬ、ＩＳＯＣｏａｔｅｄ、Ｅｕｒｏｓｃａｌｅ、日本のＣＭＹＫなど）、Ｃ（シアン）、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｋ（キーブラック）の調子再現曲線、スクリーン解像度などのスクリーン方法、グレー置換（ＧＣＲ）、インクセービング、そしてこれらの組み合わせから選択できる。
【００４４】
従来のワークフローシステムでは、プリンタのオペレータは、最高の知覚品質を生み出す印刷パラメータのセットへと収束するようにワークフローのＥ２でテストと外観向上の反復サイクルを実行する。こういった種類のエンハンスメント動作は、ＤＦＥ１６またはデジタルプリプレス２２で実行することができる。しかしながら本実施形態では、図４を参照してさらに詳細に説明するように、コンテンツの種類などのドキュメントの特徴を利用して印刷ジョブの外観印刷パラメータの総称予測相関モデル２６を組み立てることによって、任意の所与のジョブについての印刷パラメータの最高の折衷案への収束を分析する。したがってＳ１０６では、組み立てたモデル２６にアクセスし、ジョブのエンハンスメント動作候補を読み出す。この動作は、提示されたジョブの特徴のセットとモデルに保存されている先行印刷ジョブの特徴とを比較し、現在の特徴とのベストマッチをもたらす先行ジョブ（単数または複数）で実行されたエンハンスメント動作を読み出すことによって、実現できる。提示された印刷ジョブの特徴とモデルに保存されている特徴との最小編集距離または他の類似の尺度を計算し、最もマッチする先行ジョブ（単数または複数）を決定することができる。
【００４５】
Ｓ１０８では、ツール１２によって信頼度評価（Ｃ）を実行できる。具体的に言うと、信頼度の尺度を決定し、提示されたジョブの特徴がモデルに保存されている先行ジョブの特徴にマッチする確率、即ちエンハンスメント動作の読み出しパラメータが提示されたジョブに適している確率を評価することができる。あるエンハンスメント動作候補が提示された印刷ジョブに適しているという高い信頼度を有する（即ち、予め選択された信頼度閾値以上である）とＡＥツールが判定したならば、Ｓ１１０でそのエンハンスメント動作を印刷ジョブ自動的に適用できる。信頼度が低ければ（即ち、予め選択された信頼度閾値を下回れば）、Ｓ１１２で印刷ジョブの知覚品質向上のためのエンハンスメント動作をＧＵＩ４０を通じてオペレータに表示できる。
【００４６】
検証ステップ（Ｖ）のＳ１１４では、エンハンスメント動作案を受け入れるかまたは拒否する機会がユーザに与えられる。ユーザが自動化エンハンスメントを受け入れるならば、この方法はステップＳ１１０に進み、そのエンハンスメント動作の印刷パラメータを印刷ジョブに適用する。Ｓ１１４でユーザが自動化エンハンスメント案を拒否すると、オペレータはマニュアルツールを使用して手作業で印刷パラメータを調整する（Ｓ１１６）。ユーザの選択および／または手作業によるエンハンスメント動作のパラメータを、後でモデル２６に組み込める（Ｓ１２０）ように記録できる（Ｓ１１８）。
【００４７】
Ｓ１２２では、校正ステップが印刷ジョブの校正のためにテストプリントを印刷するステップを含むことができる。校正刷りを承認のために顧客に見せてもよい。
【００４８】
Ｓ１２４では、（従来のプロセスのステップＥ３のように）印刷生産ジョブをＤＦＥからデジタルプレス２０へと送り出し、そこで印刷ジョブの最終バージョンを必要なコピー枚数だけ印刷する。Ｓ１２６では、（従来のプロセスのステップＥ４のように）出来上がったジョブレイアウト５０をクライアントに配送する。この方法は、Ｓ１２８で終了する。
【００４９】
この例示的な方法では、ステップＳ１１６に示すような手作業エンハンスメントサイクルを回避していない。例示的な方法では、ステップＥ２型のイベントがステップＳ１０４、Ｓ１０６、Ｓ１０８、Ｓ１１０、Ｓ１１２、Ｓ１１４、Ｓ１１６、Ｓ１２２の少なくとも幾つかによって表され、これと置き換えられている。
【００５０】
モデル２６の生成についてのさらなる詳細を、図４を参照して説明する。例示的な方法は、プリンタのオペレータが作成した印刷ジョブの種々のバージョンに適用されるエンハンスメント動作を捕らえ、これを将来利用するために一貫してモデリングすることを目的とする。このモデルは、印刷ジョブが提示され、この印刷ジョブから情報を抽出しこの情報をオペレータが実行したエンハンスメント動作の記録とリンクさせることでオペレータによって処理されるにつれ徐々に構築される。プリントショップのクライアントによって印刷管理システムに提示された印刷ジョブまたはデジタルプリプレスによってＤＦＥに提示された印刷ジョブによって、ドキュメントの品質を向上させることを目的とした、オペレータが普通に行うイベントの分析がトリガされる。このエンハンスメントは、大抵の場合、ＤＦＥ埋め込みソフトウェア２８および／またはデジタルプリプレスソフトウェア２２を使用して、ドキュメントの外観（カラーカーブ、明度など）に関する印刷パラメータを変更することによって実行される。まず初めに、ＤＦＥで設定した印刷パラメータを追跡し保存する。こういった特徴ベースの分析によって、総称的なエンハンスメントモデル２６が定義される。
【００５１】
この方法は、Ｓ２００から始まる。Ｓ２０２で、印刷ジョブが提示される。
【００５２】
Ｓ２０４では、オペレータが新しいジョブを確認し、変更が必要なければ印刷に出すことができる（Ｓ２０６）。
【００５３】
もしＳ２０４でオペレータが印刷パラメータの変更を決めたならば、オペレータはワークフローのこの時点で、最高の知覚品質を生み出すパラメータのセットへと収束すべくテストと外観向上の反復サイクルを実行する。例えば、Ｓ２０８でオペレータはテストプリントをプリンタに送ることができる。Ｓ２１０で、オペレータは１つまたはそれより多くの印刷パラメータの調整を含むエンハンスメント動作を実行できる。オペレータが印刷パラメータに対してさらに調整を行うならば、ステップＳ２０８とＳ２１０を１回またはそれより多くの回数繰り返してよい。最終的に、オペレータは承認した印刷ジョブをＳ２０６での印刷のために送ることができ、Ｓ２１２では出来上がった印刷ジョブが顧客に配送される。
【００５４】
上述のステップの幾つかまたは全ての最中に、印刷ジョブの特徴とエンハンスメント動作の識別のためにデータが収集される（Ｓ２１４）。
【００５５】
Ｓ２１６では学習フェーズが行われ、これは以下のサブステップを含むことができる。Ｓ２１８では、新しい印刷ジョブが与えられ、選択された特徴が種々の抽出レベルで（例えば、印刷ジョブ、ドキュメント、オブジェクトレベルの３つのカテゴリーで）抽出される。次いで、こういった特徴を、その印刷ジョブについて行った特定のエンハンスメント動作に関連付ける。反復的なテストサイクルの際に、印刷ジョブの種々のバージョンからエンハンスメント動作を抽出できる。Ｓ２２０では、一貫した時系列的な印刷ジョブのバージョン履歴を構築する（即ち、ジョブを追跡する）目的で、ＤＦＥに送られた同一のドキュメントの異なるバージョン間で一時的なマッチングを行う。Ｓ２２２では、ジョブ履歴の終わりに到達すると（これは典型的に、印刷生産の運転がＳ２０６で始まったときに検出できる）、抽出した特徴とエンハンスメント動作で選択したパラメータとを相関させることで、エンハンスメントモデル２６を「例」によって学習させることができる。学習フェーズのさらなる詳細は、次の通りである。
【００５６】
印刷ジョブの分析：特徴とエンハンスメント動作の抽出（Ｓ２１８）
印刷ジョブと普通はこれに関連付けられている外観品質向上動作とを分析するために、２つの主なステップを実行できる。
１．異種の印刷ジョブ特徴のセットを通じた印刷ジョブの類型の特徴付け（Ｓ２１８Ａ）
２．（もし幾つかあれば）エンハンスメント動作と分析した印刷ジョブとの関連付け（Ｓ２１８Ｂ）
ステップ２１８Ａは、プリントインフラに関連するパラメータやプリントショップの顧客の好みを分析するステップと、ＰＤＦ／ＰＰＳファイル形式の印刷ジョブデータを一般にはＤＦＥ１６から獲得するステップも含む。幾つかの実施形態では、普通は印刷環境の監視やジョブの追跡のために使用する既存のツールを利用して、情報の幾つか（顧客名やジョブの種類など）を他のワークフロー装置から収集することができる。
【００５７】
この種のＡＥツールによって、印刷ジョブの特徴を種々の抽出レベルで抽出することができる。
印刷ジョブレベル：印刷ジョブに関連する特徴
ドキュメントレベル：印刷ジョブ内のドキュメントに関連する特徴
オブジェクトレベル：ドキュメントを構成するサブパーツに関連する特徴
【００５８】
印刷ジョブレベルでは、例えば、下記のうちの１つまたはそれより多くといった印刷ジョブのプロパティを追跡することで、下のような選択された特徴を記録できる。
そのジョブの顧客のユーザ名
ジョブの種類（例えば、カレンダー、パンフレット、フォトアルバム、カラーフォトアルバム、白黒のパンフレット、テキストの多いパンフレットなど）
同一ドキュメントのコピー枚数
用紙サイズ（Ａ４、Ａ３など）
仕上げ用のページの順番、向き、配列を決定する面付け法
ジョブが送り出された時間
印刷すべきドキュメントのページのパーセンテージである印刷範囲
【００５９】
顧客がジョブの種類の情報を印刷ジョブに割り当ててもよい。他の特徴のセットからジョブの種類を識別することも考えられる。
【００６０】
ドキュメントレベルでは、下記のうちの１つまたはそれより多くといったさらなる特徴を抽出できる。
カラーモード（カラー対グレースケール）−これによって印刷ジョブがカラーか白黒かを定義する
グレーとブラックを印刷する際に使用するＫ（ブラック）トナーの相対量
ページ数
【００６１】
オブジェクトレベル特徴によって、印刷する所与のドキュメント内のオブジェクトのプロパティが定義される。ドキュメントファイルを構成する種々のエレメント（即ち、テキスト、ビットマップ、ベクターイメージ）のセグメント化を実行できる。１実施形態では、印刷するドキュメントをＰＤＦ／ＰＳファイル形式で受け取ってもよいし、これに変換してもよい。
【００６２】
特定のタグによって識別されたオブジェクトデータまたは画像に埋め込まれたオブジェクトデータを含むように、ＰＤＦファイルを修正できる。光学文字認識（ＯＣＲ）、ゾーニング、ＰＤＦタグの構文解析、画像処理を含めた種々のアプローチを使用して、オブジェクトレベル特徴を識別できる。DejeanとMeunierによる"System for Converting PDF Documents into structured XML Format"（第７回ドキュメント分析システムに関するＩＡＰＲワークショップ（２００６））と、Hadjarらによる"Xed: a new Tool for extracting Hidden Structures from Electronic Documents"（ＤＩＡＬ‘０４）を参照のこと。こういった両ソリューションによってＸＭＬでの出力が可能になるが、分析はそれぞれ異なった方法で行う。Dejeanらのアプローチでは、可能ならば情報のネイティブＰＤＦ版を使用し、次いでドキュメントの元の構造を再構築するためのテーブルオブコンテンツ（ＴＯＣ）分析アルゴリズム、画像／テキストの分離を識別するためのＸＹカットベースのアルゴリズムを使用して処理を実行する。さらに、繰り返されるテキストブロック間の比率に関連する特徴をヘッダーとフッターの検出に利用する。ネイティブＰＤＦ版がなくシステムがポストスクリプトファイルを扱っている場合には、Hadjarらが提案したアプローチを利用できる。このアプローチはドキュメントレイアウト構造分析のための画像処理技術に基づいており、具体的に言うと、セグメンテーションアルゴリズムを画像とテキストオブジェクトの抽出のためのボトムアップアプローチと組み合わせている。
【００６３】
このオブジェクト検出ステップのサンプル出力が図５に示されており、そこではページ画像が種々のスレッドにセグメント化されており、このスレッドはピクセル位置とサイズによって識別されている。各スレッド内では、画像がテキストブロックと共に識別される。したがって図５に示すようなＸＭＬファイルは特定のジョブＩＤに関連付けられており、ドキュメント上での正しい位置を伴った画像とテキストオブジェクトを全て列挙している。ここで考えられる三種類のドキュメント要素、即ち画像、テキスト、ドキュメントのサブパーツ（ヘッダーとフッター）を、量的特徴で特徴付けることができる。
【００６４】
このようにして、下記のうちの１つまたはそれより多くのような、各画像ページまたはドキュメントページに関連する特徴を記録することができる。
画像の平均コントラスト、彩度、露光量、カラーバランス
テキストブロック数
ヘッダーとフッターの特徴
画像数に対するテキストブロック数の比率
背景色
【００６５】
ステップ２１８Ｂは、外観向上動作を印刷ジョブＩＤに関連付けるステップを含む。このステップは、どの動作が印刷ジョブに対して行われてきたかを例えばＤＦＥレベルで首尾よく検出することからなる。画質向上に関連するとして検出され得る典型的な動作としては、以下のものが挙げられる。
ＲＧＢ／ＣＭＹＫワークフロー：ファイルに埋め込まれたインターナショナルカラーコンソーシアムカラープロファイルにマッチするエミュレーションプロファイル（例えば、ＳＷＯＰ、Ｅｕｒｏｓｃａｌｅ）を選択するためにカラーマネジメントされたワークフローで使用するパラメータ
Ｃ（シアン）、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｋ（キーブラック）の調子再現曲線
スクリーン方法：これが、スクリーン解像度（４色のスクリーンそれぞれについてインチ当たり何本のラインが存在するか）と選択されたハーフトーンスクリーンの他の特徴、明度、コントラスト値
グレー置換（ＧＣＲ）
インクセービング（これがグレー置換を表す）
を示す。
【００６６】
実行するエンハンスメント動作について、動作に関連付けられたパラメータを保存できる。こういったパラメータは、例えば０と１の間で変化する数値でもよいし、離散バイナリ値、即ち０または１でもよい。
【００６７】
印刷ジョブのバージョン追跡（Ｓ２２０）
印刷ジョブ追跡の目的は、１つの印刷ジョブについて図６に概略的に示すように、付随する特徴を持った１つの印刷ジョブについて作成される種々のバージョンの時系列順のセットを含むジョブ履歴トラックを再現することである。ジョブ履歴トラックによって、モデル２６は、デジタルプレスに送られた印刷ジョブのグループ（実際にはこの中の幾つかは、入ってきた同一の印刷ジョブの単なるテストプリントである）を入ってきた印刷ジョブについて実行した外観向上に関連する種々の修正と関連付けることができる。これを実行するために、第１のステップでは、図１に概略的に示した最初の３つの主なイベントに直接関連する４つのカテゴリーについて各印刷ジョブを分類する。
【００６８】
Ｅ１（即ち、新しい印刷ジョブ）に関連するイベントは、印刷待ち行列を調べるだけで認識できる。Ｅ３ジョブ（印刷生産）は、特定の印刷レベル特徴（例えば、コピー枚数など）を調べることで検出できる。典型的には、印刷生産イベントは複数枚のコピーの印刷を伴う。分類できなかった印刷ジョブはすべてＥ２イベント、即ちテスト印刷ジョブであると推定される。印刷ジョブを分類すると、例えば１〜ｎの印刷ジョブについて図７に示すように、「履歴トラック」を作成できる。このトラックはＥ１の印刷ジョブから始まり、品質向上のためのＥ２イベントを種々の回数繰り返すことを含む。トラックは、印刷ジョブの最終バージョンが印刷生産運転のためにプリンタに送られて、そしてクライアントに配送される（Ｅ４）と、Ｅ３で終了する。各ドキュメントについてこういった時系列表示を構築するために、ステップＳ２１８について上述した特徴の幾つかを利用できる。ここでの目的は、印刷待ち行列で検出された種々のドキュメントを突き合せ、現在の各印刷ジョブと正確な履歴トラックとを関連付けることである。理想としては、この方法は種々のデータ修正や一般的には印刷ジョブの内容は変えずにその知覚品質を変えるエンハンスメント動作によるドキュメントの変更に対して抵抗力があるのがよい。種々のドキュメント間の類似性を判断するための距離測度を評価するのに、種々の技術を利用できる。具体的には、米国特許公開番号第２００７０２６３２４６号は、印刷ジョブのページ詳細情報、所有者、マッチングを行うタイミング情報などの印刷レベル特徴を利用することを提案しており、こういった技術は、ここでは印刷ジョブの校正イベントＥ２とオプションで最終プリントイベントＥ３を印刷ジョブＩＤに関連付けるために利用できる。ページ署名は、その定義方法に関わらず、あらゆる所与のページが固有の署名を提供できるという条件を満たすのが理想である。似た署名が類似のページに対応する。この場合、異なるページが似たような署名を有する可能性は低い。プリンタ待ち行列、類似の確率、現在の履歴で検出された新しい印刷ジョブが与えられると、印刷ジョブがＥ１に分類されたときに新しい履歴のインスタンスが作成される。Ｅ２が起こると、その印刷ジョブは対応するトラックに加えられる。Ｅ３の印刷ジョブは特定のトラックの終わりを示し、これは後の比較のための考慮に入らない。
【００６９】
外観向上モデルの学習（Ｓ２２２）
印刷ジョブの履歴トラック、印刷ジョブの各バージョンに関連付けられた特徴、ＤＦＥで検出されたエンハンスメント動作が与えられると、モデルを構築できる。このモデルは、（印刷ジョブの特徴によって定義された）ドキュメントの類型と最も使用頻度の高いエンハンスメント動作のシーケンスとの関係をコード化したものである。これは典型的に、印刷ジョブのトラック履歴におけるＥ２の最後の反復について選択したエンハンスメント動作のセットによって表される。
【００７０】
印刷ジョブの知覚品質や類型（例えば、カレンダー、パンフレット、フォトアルバム、カラーフォトアルバム、白黒パンフレット、テキストの多いパンフレットなど）を特徴付けるために、Ｓ２１８で提示した特徴の中からその特徴のサブセットを選択できる。
【数１】
2008279768.tif 000003
式中、ｆ1などは用紙サイズ、カラーモードといったような、上で挙げた印刷ジョブレベル、ドキュメントレベル、オブジェクトレベル特徴からの特徴であり、一般には印刷されるドキュメントの類型を直接的かつ間接的に特定する特徴のいずれかである。このモデルは、ジョブの類型を与えるのに最も区別しやすい特徴を識別するために、こういった特徴を組み合わせることができる。
【００７１】
さらに、エンハンスメント動作とそのパラメータ化は次式を考慮する。
【数２】
2008279768.tif 000004
式中、ｃ1などはステップＳ２１８Ｂについて上に挙げたような、実行されるエンハンスメント動作である。このようにして、モデルはエンハンスメント動作ベクトルｃを伴う印刷ジョブのバージョンに関連付けられた対応する特徴ベクトルｘE1間の関係をコード化する。
【００７２】
モデルを学習させるには、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）、スパースなロジスティック回帰、ニューラルネットワークまたは他の教師あり学習法といった種々のアプローチを利用できる。ベクトルｘEiを推定できこれに対応する補正ベクトルｃを識別できるジョブ履歴トラックに基づいて、モデルの訓練を実行できる。
【００７３】
多数の印刷ジョブで獲得したデータからこうして展開したモデル２６を使用し、次に提示された印刷ジョブのエンハンスメント動作に対して提案を行うことでエンハンスメントプロセスを通知することができる。したがって、モデルを使用する例示的な方法のステップＳ１０４（図３）は、特徴付けのセクション（Ｓ２１８Ａ）で説明したのと同じ方法で提示された印刷ジョブの特徴を抽出するステップを含むことができる。Ｓ１０６におけるエンハンスメント動作候補の評価は、式１について上述したように、提示された印刷ジョブについてベクトルｘEiを生成するステップと、このベクトルとモデルに保存されているベクトルとを（例えば、類似性測度を計算することで）比較して最もマッチするもの（単数または複数）を検出するステップと、マッチするジョブの補正ベクトルｃをモデルから取り出すステップとを含むことができる。保存されている印刷ジョブの１つまたはそれより多くの補正ベクトルを使用し、提示された印刷ジョブについてエンハンスメント動作案のセットを生成することができる。
【００７４】
一般的にモデル２６は一旦生成されると、そのモデルが生成された特定のプリントショップまたはプリントプレスのワークフローに固有なものになるが、プリントショップにある２台またはそれより多くのプリントプレスが実質的に交換可能に使用されているならば、これらのプリントプレスに適用可能とすることができる。モデルは、半連続ベース、例えば新しいジョブを処理するときに更新してもよいし、それほど頻繁に更新しなくてもよい。
【００７５】
モデル２６を、カラーマネジメントされていない自動化ワークフローとカラーマネジメントされていない手作業のワークフローの両方に適用できる。例示的なシステムおよび方法によって、色補正やパラメータの選択をカラーマネジメントされていない手作業のワークフローのアダプティブなヒューリスティクスによって設定することができ、自動化ワークフローをオペレータの介入で妨害することなくクライアントの意向により効率的に近づけることができる。
【００７６】
アダプティブ且つオフラインで訓練可能な、ここに提案したシステムをカラーマネジメントされていない手作業のワークフローにおいてＤＦＥで統合し、ユーザの行動を学習するヒューリスティクスに基づいてあらゆる所与のジョブに対して最も適合する印刷パラメータを提案することができ、図２に示すようにテストサイクルにおける反復の回数を有効的に減らすことができる。図３および４に示す方法はそれぞれ、プリンタのＤＦＥにあるような、コンピュータで実行可能なタンジブルなコンピュータプログラム製品で実施することができる。
【００７７】
モデルの訓練といった例示的な方法の一部を１台またはそれより多くの汎用コンピュータ、専用コンピュータ（単数または複数）、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラ、周辺集積回路素子、ＡＳＩＣまたは他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、離散素子回路などのハードワイヤード電子回路または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬなどのプログラム可能な論理素子などで実施することができる。一般には、有限状態機械を実施可能な、引いては図３または４に示すフローチャートを実施可能なあらゆる装置を、本明細書中で説明した例示的な方法を実施するために使用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】従来のワークフロープロセスのイベントを示す概略図である。
【図２】印刷ジョブの外観向上の検出とモデルリングのためのツールが例示的な実施形態の１態様にしたがって動作するワークフローシステムの機能ブロック図である。
【図３】例示的な実施形態の別の態様に係る、印刷ジョブの外観向上をもたらす方法を示す。
【図４】例示的な実施形態の別の態様に係る、図２の装置や図３の方法での使用に適した印刷ジョブの外観向上をモデリングするためのモデルを展開する方法を示す。
【図５】図４のモデルを生成する際に使用できる例示的なタグ付きＰＤＦファイルを示す。
【図６】印刷ジョブから抽出された特徴と、ワークフロープロセスのＥ１、Ｅ２、Ｅ３で表されるイベントの際に検出されたエンハンスメント動作を示す。
【図７】イベントを特定の印刷ジョブに関連付けるためのジョブ追跡方式を表す。
【符号の説明】
【００７９】
１０    ワークフローシステム
１２    ツール
１４    プリンタ
１６    デジタルフロントエンド
１８    印刷ジョブ
２０    デジタルプリントプレス
２２    デジタルプイプレス
２４    印刷管理システム
２８    マニュアル外観向上ツール
３０    メモリ
４０    ユーザインタフェース
４２    ビジュアルデイスプレイ
４４    ユーザ入力装置
４８    ラスタ画像プロセッサ
５０    出力
【図１】
2008279768.tif 000005
【図２】
2008279768.tif 000006
【図３】
2008279768.tif 000007
【図４】
2008279768.tif 000008
【図５】
2008279768.tif 000009
【図６】
2008279768.tif 000010
【図７】
2008279768.tif 000011