(57)【要約】【課題】分類対象の文書の内容に応じて分類精度を最適に変更することを可能とする情報処理装置を提供する。【解決手段】画像分類装置２００が備える分類部２０５は、分類対象の画像から特定の文字や画像が抽出された場合に、分類先のクラスを決定するために用いる信頼度に対する閾値を一時的に大きい値に設定する。分類部２０５は、学習部２０４が生成した分類ルールを用いて、分類対象の画像に対して分類するクラスごとの信頼度を算出する。さらに、分類部２０５は、算出した信頼度のうち最も大きい信頼度が設定した閾値以下となる場合に、分類先を確認するリマインド画面を表示する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数の種別に分類するために用いる分類ルールを生成する生成手段と、
前記分類ルールを用いて、分類対象の画像が複数の種別に分類される信頼度を前記複数の種別ごとに求める算出手段と、
前記信頼度に対する閾値を設定する設定手段と、
前記算出された信頼度のうち最も大きい信頼度が前記閾値以下となる場合に、分類先を確認する確認画面を表示部に表示させる表示制御手段と、を備え、
前記設定手段は、前記分類対象の画像が所定の条件を満たす場合に、当該所定の条件を満たさない場合よりも高い閾値を設定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記分類対象の画像が所定の用語または画像を含む場合に、前記高い閾値を設定する、
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】
前記設定手段は、前記所定の用語または画像が機密度の高い用語または画像であった場合に、前記高い閾値を設定する、
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】
前記設定手段は、前記所定の用語または画像の機密度に応じて、前記高い閾値の値を変更する、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定の用語及び画像のそれぞれに紐付く閾値を保持する保持手段、をさらに備え、
前記設定手段は、前記分類対象の画像が前記所定の用語または画像を含む場合に、前記保持手段において当該所定の用語または画像に紐付く閾値を、前記高い閾値として設定する、
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記設定手段は、前記分類対象の画像が前記所定の用語または画像を複数含む場合に、前記保持手段において当該所定の用語または画像に紐付く閾値のうち最も大きい閾値を、前記高い閾値として設定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の用語または画像は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）またはテンプレートマッチングにより抽出される、
ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
画像を複数の種別に分類するために用いる分類ルールを生成する生成手段と、
前記分類ルールを用いて、分類対象の画像が複数の種別に分類される信頼度を前記複数の種別ごとに求める算出手段と、
前記算出された信頼度のうち最も大きい信頼度に対応する種別を分類先の候補として決定する決定手段と、
前記候補に決定された種別が特定の種別に該当する場合に、前記特定の種別に該当しない場合よりも高い閾値を設定する設定手段と、
前記最も大きい信頼度が前記設定された閾値以下となる場合に、前記分類先を確認する確認画面を表示部に表示させる表示制御手段と、を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
前記表示制御手段は、
前記確認画面において前記分類対象の画像の分類先が正しいか否かを確認する情報を表示し、
前記確認画面において前記分類先が正しくないと確認された場合に、正しい分類先の入力を受け付ける受付画面を前記表示部に表示させる、
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
画像を複数の種別に分類するために用いる分類ルールを生成する生成工程と、
前記分類ルールを用いて、分類対象の画像が複数の種別に分類される信頼度を前記複数の種別ごとに求める算出工程と、
前記信頼度に対する閾値を設定する設定工程と、
前記算出された信頼度のうち最も大きい信頼度が前記閾値以下となる場合に、分類先を確認する確認画面を表示部に表示させる表示工程と、を備え、
前記設定工程において、前記分類対象の画像が所定の条件を満たす場合に、当該所定の条件を満たさない場合よりも高い閾値を設定する、
ことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１１】
請求項１乃至９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、情報処理装置、制御方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習を利用した画像の自動分類を行うシステムが提案されている。機械学習を利用した画像分類は、一般的に学習と分類の２つのプロセスを有し、画像データ群（学習データセット）を与えることで分類ルールを学習によって構築し、構築した分類ルールに基づいて入力画像を分類する。
【０００３】
特許文献１は、スキャナを有する帳票読取端末で読み取った帳票のイメージデータから帳票種別を特定して記録された文字を認識処理し、その認識処理された帳票をデータエントリ端末に表示するデータエントリ処理システムを開示している。また、特許文献１には、操作者が、表示手段に表示された帳票イメージデータの帳票種類が正しく特定されているかを判定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２３４５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザ（操作者）が全ての文書の分類結果を確認することはユーザの負担を増大させてしまう。そこで、分類ルールを用いて分類する際に、ある分類先に分類される信頼度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、閾値以下の場合にのみユーザが確認することが考えられる。しかし、例えば、機密文書など一部の文書については、分類精度が厳しく求められる場合がある。このとき、閾値を大きくすれば分類精度は向上するが、分類精度をそれほど求められていない文書に対しても一律にユーザによる確認が必要となってしまい、ユーザの負担が大きい。しかし、閾値を大きくしなければ、誤った分類結果が得られる可能性が高くなる。
【０００６】
本発明は、分類対象の文書の内容に応じて分類精度を最適に変更することを可能とする情報処理装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態の情報処理装置は、画像を複数の種別に分類するために用いる分類ルールを生成する生成手段と、前記分類ルールを用いて、分類対象の画像が複数の種別に分類される信頼度を前記複数の種別ごとに求める算出手段と、前記信頼度に対する閾値を設定する設定手段と、前記算出された信頼度のうち最も大きい信頼度が前記閾値以下となる場合に、分類先を確認する確認画面を表示部に表示させる表示制御手段と、を備え、前記設定手段は、前記分類対象の画像が所定の条件を満たす場合に、当該所定の条件を満たさない場合よりも高い閾値を設定する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の情報処理装置によれば、分類対象の文書の内容に応じて分類精度を最適に変更することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】文書の画像データを機械学習を利用して分類する処理の概要を示す図である。
【図２】一実施形態におけるシステム構成を示す図である。
【図３】画素ごとの勾配強度及び勾配方向を算出する方法を示す図である。
【図４】パッチ画像から特徴量を導出する方法を示す図である。
【図５】画像データからパッチ画像を切り出す方法について示す図である。
【図６】分類器を利用して分類を行った際の出力例を示す図である。
【図７】画像データの分類及び分類結果について表示する処理を示す図である。
【図８】画像処理装置に入力される文書の一例を示す図である。
【図９】画像データの分類結果について表示される画面の一例を示す図である。
【図１０】正しい分類先の入力を受け付ける画面の一例を示す図である。
【図１１】画像データの分類及び分類結果について表示する処理を示す図である。
【図１２】画像データの分類及び分類結果について表示する処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面などを参照して説明する。
【００１１】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態における文書の画像データ画像を機械学習を利用して分類する処理の概要を示す図である。
分類に先立ち、機械学習を利用して分類ルールが生成される。これを利用して、分類対象となる画像データ群（データセット）に対して分類処理を実行する。
【００１２】
画像データを分類する際には、当該画像データに対して、当該画像データから抽出した特徴量、及び分類ルールに基づいて分類候補のクラス（種別）ごとに信頼度を算出する。そして、最も信頼度が大きいクラスを、当該画像データの分類先として採用する。このとき、最も大きい信頼度の値が、一定の閾値以下の場合は、ユーザにその旨を通知する。分類先が間違っている場合は、正しい分類先をユーザに入力させることで、誤分類を抑制することが可能となる。
【００１３】
図２は、本実施形態におけるシステム構成を示す図である。
本実施形態におけるシステムは、画像処理装置１００、及び画像分類装置２００を備える。画像処理装置１００と画像分類装置２００とは、ネットワーク１５０を介して相互にデータ通信可能に接続されている。画像処理装置１００は、制御部１０１、ユーザインターフェース１０４、ＣＰＵ１０５、ＲＡＭ１０６、記憶部１０７、画像読取部１０８、画像出力部１０９、ディスプレイ１１０を備える。各処理部１０４〜１１０は、制御部１０１を介して相互に通信可能に接続されている。
【００１４】
制御部１０１は、画像処理装置１００全体を制御する装置制御部１０２、及び画像データを処理する画像処理部１０３を備える。ユーザインターフェース１０４は、例えば、キーボード、マウス、その他入出力装置により構成され、各種の設定値または指定値を入力することができる。ＣＰＵ１０５は、記憶部１０７内の初期プログラムに従って、メインプログラムを記憶部１０７より読出し、ＲＡＭ１０６に記憶する。ＲＡＭ１０６は、プログラム格納用や、ワーク用のメインメモリとして使用される。
【００１５】
画像読取部１０８は、例えば、スキャナにより構成され、紙文書等を読取ることにより文書の画像データを取得することができる。制御部１０１は、画像読取部１０８から画像データを取得すると、記憶部１０７に記憶する。また、制御部１０１は、画像データの機械学習による分類ルールの生成または分類処理を実行する際に、記憶部１０７に記憶された画像データを、ネットワーク１５０を介して画像分類装置２００に送信する。制御部１０１は、記憶部１０７に記憶された画像データをディスプレイ１１０に提供し、ディスプレイ１１０上に文書画像を出力する処理を実行する。
【００１６】
また、制御部１０１は、記憶部１０７に記憶された画像データを画像出力部１０９に提供し、画像出力部１０９は、種々の形式で画像データを出力する処理を実行する。例えば、画像出力部１０９は、画像データを記憶媒体に出力する処理を実行することができる。また、画像出力部１０９は、印刷機能を備え、紙媒体等の出力媒体に画像データを出力することができる。なお、上述した画像処理装置１００は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、画像処理装置１００は、画像出力部１０９を持たない構成であってもよい。
【００１７】
画像分類装置２００は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の一例であり、制御部２０１、ユーザインターフェース２０６、ＣＰＵ２０７、ＲＡＭ２０８、記憶部２０９、ディスプレイ２１０を備える。各処理部２０６〜２１０は、制御部２０１を介して相互に通信可能に接続されている。制御部２０１は、画像分類装置２００全体を制御する装置制御部２０２、画像データの解析を行う画像解析部２０３を備える。画像解析部２０３は、機械学習を用いた分類において、分類ルールの生成を行う学習フェーズの処理を主に担う学習部２０４と、分類ルールに基づいて画像データの分類を行う分類フェーズ（運用フェーズ）の処理を主に担う分類部２０５とを備える。
【００１８】
ユーザインターフェース（表示部）２０６は、例えば、キーボード、マウス、その他入出力装置によって構成され、各種の設定値または指定値を入力することができる。本実施形態におけるユーザインターフェース２０６は、分類対象の画像データに対して分類先となるクラスの信頼度が閾値よりも小さい場合にその旨表示するリマインド画面（確認画面）、及び正しい分類結果を受け付ける受付画面の表示を行う。詳細は後述する。
【００１９】
ＣＰＵ２０７は、記憶部２０９内の初期プログラムに従って、メインプログラムを記憶部２０９より読出し、ＲＡＭ２０８に記憶する。ＲＡＭ２０８は、プログラム格納用や、ワーク用のメインメモリとして使用される。制御部２０１は、画像処理装置１００から送信され、画像分類装置２００の記憶部２０９に記憶された画像データをディスプレイ２１０に提供し、ディスプレイ２１０上に文書画像を出力する処理を実行する。また、制御部２０１は、画像処理装置１００から送信され、画像分類装置２００の記憶部２０９に記憶された画像データを画像解析部２０３に提供する。
【００２０】
画像解析部２０３は、ユーザインターフェース２０６を介して入力を受付けた各種の指定情報に基づいて画像データの解析処理を実行する。また、ユーザインターフェース２０６を介して入力を受付けた各種の指定情報は、記憶部２０９やＲＡＭ２０８に記憶され、画像解析部２０３は、当該記憶された指定情報を読出して画像データの解析処理を実行してもよい。
【００２１】
画像解析部２０３は、学習フェーズにおいて、画像データから特徴量（特徴量セット）を算出し、算出した特徴量セットと画像データに付与された分類ラベルとに基づき分類ルールを生成する。分類ラベルとは、文書の自動分類処理に用いられるための識別用のラベルであり、予め文書の画像データに付与されているか、またはユーザインターフェース２０６を介して入力を受付けた指定情報に基づいて画像データに付与される。例えば、制御部２０１は、ディスプレイ２１０上に画像データを表示し、当該表示された画像データに付与する分類ラベルの指定をユーザからユーザインターフェース２０６を介して受付けることができる。
【００２２】
画像解析部２０３は、分類フェーズにおいて、画像データから特徴量セットを算出し、学習フェーズにおいて生成した分類ルールに基づき、当該画像データを分類する。また、画像解析部２０３は、ユーザインターフェース２０６または画像処理装置１００からの制御指示に基づき、過去に生成された分類ルールを記憶部２０９から呼出して画像データに適用してもよい。
【００２３】
なお、上述した画像分類装置２００は一例であり、これに限定されるものではない。画像分類装置２００は、必要に応じてその他の構成を備えていてもよい。また、例えば、画像分類装置２００は、サーバ等のコンピュータ装置で実装することができるが、記憶部２０９や画像解析部２０３の機能は、クラウドと呼ばれるネットワーク１５０介して接続するリモートの計算資源で実装する構成も考えられる。また、画像処理装置１００が、画像分類装置２００の機能を包含する態様で画像分類装置２００を実装してもよい。
【００２４】
次に、図３〜図５を参照して、本実施形態における文書の画像データから特徴量を導出する方法について説明する。
なお、本実施形態においては文書の画像データから特徴量セットを導出し、当該特徴量のセットから機械学習により分類ルールを生成する方法について説明するが、これに限られるものではない。対象とする画像データは、文書から生成されることに限定されず、例えば、文字や罫線などが含まれない図や色彩に特徴を有する画像データを対象としてもよい。
【００２５】
画像データから特徴量（特徴量セット）を導出するために、画像解析部２０３は、まず画像データを複数のパッチ画像に分割する。次に、画像解析部２０３は、分割したパッチ画像を構成する画素ごとの勾配強度及び勾配方向を求める。これらの処理により、パッチ画像単位の特徴量が導出される。
【００２６】
画像解析部２０３は、画像データを分割したうえで特徴量を導出することにより、部分的に違いのある画像データを分類することができる。また、画像解析部２０３は、パッチ画像単位の特徴量を導出する際にパッチ画像を構成する画素単位の勾配強度及び勾配方向を利用することにより、文字または罫線を含む画像データの特徴を捕捉することができる。本実施形態では、１つの画像データに含まれるパッチ画像群、特徴量の一群が、特徴量セットに相当する。
【００２７】
図３は、特徴量の算出に利用する画素ごとの勾配強度及び勾配方向を算出する方法を示す図である。
画像解析部２０３は、画像データを分割したパッチ画像の中の全ての画素について、勾配強度及び勾配方向を求める。ある画素３０１についての勾配強度及び勾配方向は、画素３０１の画素位置（ｘ，ｙ）における画素値をＬ（ｘ，ｙ）とすると、周囲の画素値から以下の式を用いて求められる。
【数１】
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【００２８】
図４は、パッチ画像から特徴量を導出する方法を示す図である。
まず、画像解析部２０３は、画像４０１からパッチ画像４０２を切り出し、切り出したパッチ画像４０２の中の全ての画素について、勾配強度及び勾配方向を求める。図４において、パッチ画像４０２に含まれる小矩形領域は、１つの画素（以下、画素４０３）を示す。次に、画像解析部２０３は、勾配強度及び勾配方向を利用して、１つのパッチ画像４０２から９個（９次元）の特徴量を導出する。
【００２９】
具体的には、各画素について、勾配強度が所定の閾値以上画素をエッジ画素、所定の閾値より小さい画素を非エッジ画素として分類する。そして、エッジ画素に分類されたエッジ画素群から、勾配方向を８方向に量子化して、方向ごとの勾配強度積算値／パッチ画素数を算出し、これに非エッジ画素数／パッチ画素数を合わせて、１つのパッチ画像から９次元の特徴量を算出する。
【００３０】
８方向に量子化するには、勾配方向として０度±１２．２５度及び１８０度±１２．２５度を有する画素を０度のエッジ画素として量子化する。次に、勾配方向として２２．５度±１２．２５度及び２０２．５度±１２．２５度を有する画素を２２．５度のエッジ画素として量子化する。また、４５度±１２．２５度及び１３５度±１２．２５度を有する画素を４５度のエッジ画素として量子化する。
【００３１】
以後同様に量子化を行い、画像解析部２０３は、０度から１５７．５度まで２２．５度刻みの合計８方向に量子化する処理を実行する。図４において、画素４０３内において矢印が記されているものは、エッジ画素であることを示し、エッジ画素における矢印の方向は、量子化された勾配方向を示す。一方、画素４０３内において白丸が記されているものは、非エッジ画素であることを示す。
【００３２】
このように、画素毎の勾配強度に基づいてエッジ画素と非エッジ画素を利用することにより、罫線や文字の情報だけでなく、原稿の大きな特徴である余白部分も画像データの特徴を示す情報として表現することが可能になる。なお、ここでは１つのパッチ画像４０２における特徴量の導出について説明したが、実際には１つの画像データから複数のパッチ画像を切り出して多数の特徴量を導出する。以下にパッチ画像の切り出し方について説明する。
【００３３】
図５は、画像データからパッチ画像を切り出す方法について示す図である。
まず、画像解析部２０３は、読み取った文書の画像データ（文書画像）からノイズが含まれやすい画像データの端部（画像端）を削除し、複数の解像度の画像データを生成する。複数の解像度の画像データを生成するのは、画像データの解像度が異なると各画像データに含まれるエッジ画素の構成が変わるためであり、画像読取部１０８の読取解像度や画像データの解像度が多少異なっていても対応できるようにするためである。
【００３４】
次に、画像解析部２０３は、それぞれの解像度の画像データを、複数のサイズのパッチ画像に走査して分割する。そして、画像解析部２０３は、分割した複数のパッチ画像を切り出して、画像データにおける各パッチ画像の位置を考慮したうえで特徴量を導出する。以下、具体的な例を示しながら上述した特徴量の抽出について説明する。なお、本実施形態では、画像処理装置１００の画像読取部１０８が、３００ｄｐｉでスキャンした画像データから特徴量を導出するものとする。
【００３５】
まず、画像解析部２０３は、画像読取部１０８がスキャンして取得した画像データから、１／４サイズ、及び１／８サイズに縮小した２種類の解像度の画像データを生成する。次に、縮小した各解像度の画像データからさらに１／４サイズのパッチ画像を１／５ずつずらして５×５＝２５枚、１／８サイズのパッチ画像を１／１０ずつずらして、１０×１０＝１００枚切り出す。これにより、合計２５０個のパッチ画像を切り出す。そして、各パッチ画像から９次元の特徴量を算出するため、１つの画像データから２２５０次元の特徴量セットを取得することが可能となる。
【００３６】
なお、画像データの解像度、パッチ画像のサイズ、パッチ画像の切り出し位置に関するパラメータは、上述した数字に限定されるものではない。また、導出する特徴量として、公知のＳＩＦＴやＯＲＢ等のスケール・回転不変のエッジ関連の特徴量を利用してもよい。また、勾配方向及び勾配強度を、パッチ画像を構成する画素単位の色情報を演算することにより、パッチ画像から特徴量を導出してもよい。また、原稿の色の情報を利用するために、色ヒストグラムや色分散等を特徴量としてもよい。
【００３７】
次に、本実施形態で利用する機械学習の手法について説明する。
本実施形態では、機械学習の手法として、Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔと呼ばれる公知の手法を利用する。Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔは、大量の特徴量から、与えられた学習データセットの分類に適した特徴量を選択して、その特徴量を組み合わせて分類ルールを生成するフレームワークである。また、Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔでは、分類ルールが生成された後、分類対象のデータが入力された際には、生成した分類ルールに基づいて当該入力されたデータを分類する。
【００３８】
このように、機械学習により分類ルールを生成し、生成した分類ルールを利用して入力されたデータを分類するフレームワークは、一般的に分類器と呼ばれる。入力されたデータを分類する際に多量の特徴量を利用した場合、特徴量の導出負荷のために画像分類処理のパフォーマンスが低下する可能性がある。そのため、Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔのように、分類に適した特徴量を選択して一部の特徴量のみを利用し、分類器を生成することは大きな利点となる。
【００３９】
ただし、Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔは、２クラス分類器であり、２種類のラベルが付与されたデータを分類するものである。つまり、このままでは３種類以上の種別の画像データの分類には利用できない。そこで、本実施形態では、Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔのような２クラス分類器を多クラス分類器に拡張するＯＶＡ（Ｏｎｅ−Ｖｅｒｓｕｓ−Ａｌｌ）と呼ばれる公知の方法を利用する。ＯＶＡは、１つのクラス（対象クラス）とそれ以外のクラスとを分類する分類器をクラスの数だけ作成し、それぞれの分類器の出力を、対象クラスの信頼度とする。分類の際には、分類したいデータをすべての分類器に入力し、信頼度が最大であったクラスを分類先とする。
【００４０】
図６は、本実施形態における分類器を利用して分類を行った際の出力例を示す図である。
この例では、学習データとして、３つのクラス（種別）「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」に分類される画像データのそれぞれに対応する特徴量が抽出されているものとする。この３つのクラスに分類するために、ＯＶＡでは、３種類の分類器を用意する。
【００４１】
すなわち、画像データを、クラス「Ａ」とそれ以外のクラスとに分類するための「Ａ」用分類器、クラス「Ｂ」とそれ以外のクラスとに分類するための「Ｂ」用分類器、及びクラス「Ｃ」とそれ以外のクラスとに分類するための「Ｃ」用分類器の３種類である。「Ａ」用分類器では、クラス「Ａ」に分類される画像データが入力された場合は、大きい出力値（信頼度）が出力され、それ以外のクラスの画像データが入力された場合は、小さい出力値が出力される。「Ｂ」用分類器、及び「Ｃ」用分類器についても同様である。
【００４２】
実際の分類を行う際には、画像解析部２０３は、まず画像データから特徴量セットを取得し、その特徴量セットを３種類の分類器にそれぞれに入力し、その出力値の比較を行い、出力値が最大の分類器に対応するクラスを画像データの分類先とする。例えば、「Ａ」用分類器、「Ｂ」用分類器、「Ｃ」用分類器の出力値（信頼度の値）が、それぞれ、「３３．２６」、「−２２．８１」、「８．９３」と算出された場合には、「Ａ」用分類器の出力が最大となるため、画像データをクラス「Ａ」に分類する。
【００４３】
以上のように、本実施形態では、Ｒｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔ及びＯＶＡを利用した多クラス分類器の学習と、多クラス分類器を利用した画像データの分類について説明した。なお、本実施形態で利用可能な機械学習の手法は、上述した手法に限定されるものではない。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  ＭａｃｈｉｎｅやＲａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ等の公知の手法を利用してもよい。
【００４４】
また、特徴量選択のフレームワークが機械学習の手法に含まれていない場合に、分類時の分類速度を向上させたい場合には、主成分分析や判別分析を利用した特徴量選択等の公知の特徴量選択を行ってもよい。機器学習の手法が２クラス分類器である場合には、ＯＶＡ以外の、ＡＶＡ（Ａｌｌ−Ｖｅｒｓｕｓ−Ａｌｌ）やＥＣＯＣ（Ｅｒｒｏｒ−Ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ  Ｏｕｔｐｕｔ−Ｃｏｄｉｎｇ）等の公知の手法を用いてもよい。
【００４５】
図７は、本実施形態に係る画像データの分類、及び分類結果についてのリマインド画面の表示制御を行う処理について説明するフローチャートである。
図７に示す処理は、画像分類装置２００が備えるＣＰＵ２０７が記憶部２０９に記憶されたプログラムコードをＲＡＭ２０８に展開し、実行する。まず、ステップＳ７０１において、画像分類装置２００が備える分類部２０５は、入力された分類対象となる画像を取得する。
【００４６】
ステップＳ７０２において、分類部２０５は、Ｓ７０１で取得した画像から、特定の文字や画像を抽出する。本実施形態では、特定の文字や画像とは、「社外秘」のような、機密性の高さを表す文字や画像として説明するが、これに限られるものではない。なお、文字や画像の抽出は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）やテンプレートマッチング等の任意の手法によって行うものとする。ステップＳ７０３において、分類部２０５は、ステップＳ７０２において特定の文字や画像が抽出されたか否か判定する。
【００４７】
画像から特定の文字や画像が１つでも抽出された場合は、ステップＳ７０４へ進み、１つも抽出されなかった場合は、ステップＳ７０５へ進む。例えば、分類対象となる画像が図８に示す画像８０１であった場合、画像８０１からは特定の文字及び画像が抽出されないため、処理はステップＳ７０５へ進む。一方、分類対象となる画像が図８に示す画像８０２であった場合、画像８０２から特定の文字である「社外秘」が抽出されるため、処理はステップＳ７０４へ進む。
【００４８】
ステップＳ７０４において、分類部２０５は、後のステップＳ７０７で利用する閾値を一時的に大きくする。閾値は、分類結果についてのリマインド画面を表示するか否かを判定するために利用される。この例では、閾値を「２０」から「３０」に変更することとする。ステップＳ７０５において、分類部２０５は、図３〜図５を用いて説明した特徴量を画像から抽出する。ステップＳ７０６において、分類部２０５は、ステップＳ７０５で抽出した画像の特徴量を元に、当該画像のクラスごとの信頼度を計算する。
【００４９】
分類部２０５は、ここで計算した信頼度のうち最も大きい信頼度に対応するクラスを分類先とする。なお、この例では、分類先となるクラスは、図６に示したようにクラス「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」の３つのクラスとし、入力された画像に対するクラスごとの信頼度は、それぞれ「２８．６３」「−３２．５４」「１２．３９」と計算されたとする。ステップＳ７０７において、分類部２０５は、ステップＳ７０６で計算した信頼度のうち最も大きい信頼度が所定の閾値以下か否かを判断する。
【００５０】
なお、閾値は、ステップＳ７０４の処理により分類対象となる画像によっては値が一時的に大きくなっている場合がある。すなわち、分類する画像に機密性の高さを表す文字や画像が記載されている場合は、閾値が一時的に大きくなっている。ステップＳ７０６で計算した信頼度のうち最も大きい信頼度が閾値以下の場合は、ステップＳ７０８へ進み、閾値以下でない場合は、ステップＳ７１１へ進む。
【００５１】
分類する画像が画像８０２の場合は、ステップＳ７０４で閾値は「３０」に変更されており、ステップＳ７０６で計算した信頼度のうち最も大きい信頼度（「２８．６３」）が閾値以下となるため、処理はステップＳ７０８へ進む。ステップＳ７０８において、分類部２０５は、ディスプレイ２１０に、図９に示すような分類結果についてのリマインド画面を表示する。
【００５２】
ステップＳ７０９において、分類部２０５は、ステップＳ７０８で表示したリマインド画面において分類結果が正しいと選択されたか否かを判断する。分類結果が正しいと選択された場合は、ステップＳ７１１へ進み、正しくないと選択された場合は、ステップＳ７１０へ進む。ステップＳ７１０において、分類部２０５は、ディスプレイ２１０に、図１０に示すような画面を表示し、正しい分類先の入力を受け付ける。ステップＳ７１１において、分類部２０５は、分類する画像の分類結果を確定し、ＲＡＭ２０８に保存する。
【００５３】
以上のように、本実施形態によれば、文書の内容に応じて、分類精度を最適に変更することが可能となる。例えば、機密度の高い文書であることを表す用語や画像が含まれる文書に対しては、分類先を決定するために用いる閾値を高く設定する。これにより、機密度の高い文書に対して誤分類が抑制され、分類精度を上げることができる。また、閾値を高くすることにより、分類先を確認する画面が表示される機会が増えるが、機密度の高くない通常の文書においては、閾値を高くしないことにより、ユーザの負荷を減らすことが可能となる。
【００５４】
（第２実施形態）
第１実施形態では、分類対象となる画像から特定の文字や画像が抽出された場合に、分類結果について確認する画面を表示するか否かを判断する閾値を大きくした。本実施形態では、これに加えて、抽出された文字や画像の種類に応じて閾値を切り替えことが可能になる。これにより、機密の度合い（機密度）が異なる文書を分類する場合においても、適切に閾値を切り替えることが可能となる。なお、第１実施形態における画像処理装置１００及び画像分類装置２００と同一構成のものには同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００５５】
図１１は、本実施形態に係る画像データの分類、及び分類結果についてのリマインド画面の表示を行う処理について説明するフローチャートである。
図１１に示す処理は、画像分類装置２００が備えるＣＰＵ２０７が記憶部２０９に記憶されたプログラムコードをＲＡＭ２０８に展開し、実行する。なお、図１１に示す処理は、図７に示した第１実施形態における処理に対応するものであり、ここでは差異のみ説明する。
【００５６】
図１１のステップＳ１１０１〜ステップＳ１１０３の処理は、図７のステップＳ７０１〜ステップＳ７０３の処理と同じである。ステップＳ１１０４において、分類部２０５は、記憶部２０９に保持された表Ａに示すような閾値テーブルを参照して、ステップＳ１１０２において抽出された特定の文字及び画像に紐付く閾値を次のステップＳ１１０５で利用する閾値として決定する。すなわち、機密度の高い文書であることを表す用語や画像のそれぞれの機密度に応じて閾値を設定することができる。
【表１】
2017156986.tif 000004
【００５７】
なお、閾値テーブルの情報は、ユーザが自由に設定することも可能である。例えば、ディスプレイ２１０に表示される不図示の画面に、閾値テーブルに対応する情報を表示し、ユーザにそれぞれの値を入力させてもよい。また、閾値を直接入力させるのではなく、例えば、大・中・小、等の機密の度合いを示す値を設定させ、分類部２０５が当該設定された値に応じて具体的な閾値を設定するようにしてもよい。
【００５８】
なお、画像が特定の文字や画像が複数含む場合は、当該文字や画像に紐付く閾値の中で最も大きい閾値を採用する。例えば、画像が「社外秘」という文字と、「ｃｏｎｆｉｄｅｎｔｉａｌ．ｊｐｇ」に対応する画像とを含む場合は、表Ａにおいて当該文字及び画像に紐付く閾値はそれぞれ、「３０」及び「２８」である。このため、閾値として大きい方の値である「３０」を採用する。図１１のステップＳ１１０５〜ステップＳ１１１２の処理は、図７のステップＳ７０４〜ステップＳ７１１の処理と同じである。
【００５９】
以上のように、本実施形態によれば、文書の内容に応じて分類精度を最適に変更でき、分類結果について確認する画面を表示する条件を細かく切り替えることが可能となる。例えば、特定の文字や画像により表される文書の機密度に応じて、分類精度を設定できる。
【００６０】
（第３実施形態）
第１実施形態及び第２実施形態では、分類対象となる画像から特定の文字や画像が抽出された場合に、分類結果について確認する画面を表示するか否かを判断する閾値を変更した。これにより、例えば、機密度が高い文書に対して分類結果について確認する画面を表示する条件を緩和し、誤分類を抑制することが可能となる。本実施形態では、分類対象となる文書に応じて閾値を変更するのではなく、文書の分類先となるクラスに応じて閾値を変更する。なお、第１実施形態における画像処理装置１００及び画像分類装置２００と同一構成のものには同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００６１】
図１２は、本実施形態に係る画像データの分類、及び分類結果についてのリマインド画面の表示を行う処理について説明するフローチャートである。
図１２に示す処理は、画像分類装置２００が備えるＣＰＵ２０７が記憶部２０９に記憶されたプログラムコードをＲＡＭ２０８に展開し、実行する。なお、図１２に示す処理は、図７に示した第１実施形態における処理に対応するものであり、ここでは差異のみ説明する。
【００６２】
図１２のステップＳ１２０１〜ステップＳ１２０３の処理は、図７のステップＳ７０１、及びステップＳ７０５〜ステップＳ７０６の処理と同じである。ステップＳ１２０４において、分類部２０５は、記憶部２０９に保存された表Ｂに示すような閾値テーブルを参照して、次のステップＳ１２０５で利用する閾値を決定する。具体的には、ステップＳ１２０２において分類対象の画像に対して計算されたクラスごとの信頼度のうち最も大きい信頼度となるクラスに紐付く閾値を、次のステップＳ１２０５で利用する閾値とする。
【表２】
2017156986.tif 000005
【００６３】
なお、閾値テーブルの情報は、ユーザが自由に設定することも可能である。例えば、ディスプレイ２１０に表示される不図示の画面に、閾値テーブルに対応する情報を表示し、ユーザにそれぞれの値を入力させてもよい。また、閾値を直接入力させるのではなく、例えば、大・中・小、等の機密の度合いを示す値を設定させ、分類部２０５が当該設定された値に応じて具体的な閾値を設定するようにしてもよい。
【００６４】
例えば、分類対象となる画像の各クラス「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」に分類される信頼度が、それぞれ「２６．３２」、「９．１２」、「−１１．２８」である場合には、信頼度が最も大きい「２６．３２」に対応するクラスはＡである。そして、表Ｂを参照すると、クラス「Ａ」に紐付く閾値は、「３０」である。そこで、ステップＳ１２０５で用いる閾値として「３０」を採用する。図１２のステップＳ１２０５〜ステップＳ１２１０の処理は、図７のステップＳ７０４、及びステップＳ７０７〜ステップＳ７１１の処理と同じである。
【００６５】
以上のように、本実施形態によれば、文書の分類先となるクラスに応じて分類精度を最適に変更でき、分類結果について確認する画面を表示する条件を変更することが可能となる。これにより、例えば、機密度の高い特定のクラスに分類される文書に対して、誤分類を抑制し分類精度を上げることが可能となる。
【００６６】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００６７】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、これらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
【符号の説明】
【００６８】
２００    画像分類装置
２０３    画像解析部
２０４    学習部
２０５    分類部
【図１】
2017156986.tif 000006
【図２】
2017156986.tif 000007
【図３】
2017156986.tif 000008
【図４】
2017156986.tif 000009
【図５】
2017156986.tif 000010
【図６】
2017156986.tif 000011
【図７】
2017156986.tif 000012
【図８】
2017156986.tif 000013
【図９】
2017156986.tif 000014
【図１０】
2017156986.tif 000015
【図１１】
2017156986.tif 000016
【図１２】
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