(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段と、
処理対象となる対象画像データに対する前記処理内容の指定を受け付ける指定受付手段と、
前記第１の期間と、前記第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された前記対象画像データに対する前記処理内容について、前記履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する前記処理内容からの変化の有無を検出する変化検出手段と、
処理内容の変化が検出された場合には、前記履歴保持手段に保持された前記第１の期間における前記画像データの特徴量と前記処理内容との組を、前記第２の期間における前記特徴量と前記処理内容との組に更新する更新手段と、
前記対象画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、前記対象画像データに対する処理内容を取得する処理内容取得手段と、
取得された前記処理内容を出力する処理内容出力手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記処理内容取得手段は、前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、任意の特徴量から前記処理内容の予測に用いられる予測関数を作成する予測関数作成手段と、前記対象画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、を備え、前記特徴量算出手段により算出された前記特徴量と、前記予測関数作成手段により作成された前記予測関数とに基づいて、前記対象画像データに対する前記処理内容を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記予測関数作成手段は、前記特徴量と前記処理内容との組み合わせに対する予測誤差が最小となるような予測関数を作成する、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予測関数作成手段は、前記特徴量のうち、前記処理内容の予測への寄与の程度が他の特徴量に比べて大きい特徴量を特定し、当該特徴量に対する重みが他の特徴量に対する重みに比べて大きくなるような前記予測関数を作成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記予測関数作成手段は、前記特徴量と前記処理内容の組み合わせのうち、前記処理内容の予測への寄与の程度が他の組み合わせに比べて大きい組み合わせを特定し、当該組み合わせに対する重みが他の組み合わせに比べて大きくなるような前記予測関数を作成する、
ことを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記予測関数作成手段は、重みつき距離の学習を取り入れた最近傍法により前記予測関数を作成する、
ことを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記予測関数作成手段は、最急降下法により前記予測関数を作成する、
ことを特徴とする請求項３から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記変化検出手段は、前記第２の期間が経過したときに、前記変化の有無を検出する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第２の期間とは、所定の数の画像データと処理内容の組み合わせが登録される期間である、
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第２の期間とは、所定の時間である、
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記処理内容予測手段により予測された前記処理内容にしたがい画像処理を行う画像処理手段と、
前記画像処理手段による処理結果を出力する出力手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記履歴保持手段は、前記画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを、ユーザ毎に保持する、
ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、制御部と記憶部を備え、
前記記憶部は、
第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段を備え、
前記制御部において実行される、
指定受付手段が、処理対象となる対象画像データに対する前記処理内容の指定を受け付けるステップと、
変化検出手段が、前記第１の期間と、前記第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された前記対象画像データに対する前記処理内容について、前記履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する前記処理内容からの変化の有無を検出するステップと、
更新手段が、処理内容の変化が検出された場合には、前記履歴保持手段に保持された前記第１の期間における前記画像データの特徴量と前記処理内容との組を、前記第２の期間における前記特徴量と前記処理内容との組に更新するステップと、
画像データ取得手段が、前記対象画像データを取得するステップと、
処理内容取得手段が、前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、前記対象画像データに対する処理内容を取得するステップと、
処理内容出力手段が、取得された前記処理内容を出力するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段を備えたコンピュータを、
処理対象となる対象画像データに対する前記処理内容の指定を受け付ける指定受付手段と、
前記第１の期間と、前記第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された前記対象画像データに対する前記処理内容について、前記履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する前記処理内容からの変化の有無を検出する変化検出手段と、
処理内容の変化が検出された場合には、前記履歴保持手段に保持された前記第１の期間における前記画像データの特徴量と前記処理内容との組を、前記第２の期間における前記特徴量と前記処理内容との組に更新する更新手段と、
前記対象画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、前記対象画像データに対する処理内容を取得する処理内容取得手段と、
取得された前記処理内容を出力する処理内容出力手段と、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに適切な画像処理を施す画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カラースキャナやデジタルカメラの普及により、例えばデジタルカメラで撮影した画像データを印刷装置において出力するなど、画像データの入力装置と出力装置が異なる場合がある。出力装置においては、例えば背景色の補正など画像データの特徴に応じた補正を行った後に画像データを出力するが、前述のように、入力装置と出力装置とが異なる場合には、画像の特徴を特定するのが困難な場合がある。
【０００３】
このような問題を解決するものとして、各画像データに適切な画像処理を施す画像処理装置が知られている（例えば、「特許文献１」参照）。この装置においては、例えばスキャナなどの画像機器より入力されたカラー文書画像データに対して、様々な用途に最適な画像データを生成するためのデータの管理や手続きを行うべく、処理のＵｎｄｏ（取消）やＲｅｄｏ（やり直し）などの処理履歴や状態を管理する。また、画像処理の状態の遷移を出力することにより、ユーザに状態の遷移を視覚的、直感的に把握させる画像処理装置が開示されている（例えば、「特許文献２」参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−０５３６９０号公報
【特許文献２】特開２００６−０７４３３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、画像処理の対象となる画像データの種類だけでなく、ユーザの嗜好や画像データの利用目的なども多様化してきている。例えば、地肌処理としては、地肌の色によらず白にする地肌除去および原本の色を保持したまま汚れや裏写りを取り除く地肌クリーニングがある。いずれを選択するかは、ユーザの嗜好による。しかし、画像処理の内容やそのパラメータ等を逐一ユーザに選択させる構成とした場合には、ユーザの操作が煩雑になるとともに、作業効率も低下するという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、簡単な操作によりユーザが希望する画像処理を施すことのできる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段と、処理対象となる対象画像データに対する前記処理内容の指定を受け付ける指定受付手段と、前記第１の期間と、前記第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された前記対象画像データに対する前記処理内容について、前記履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する前記処理内容からの変化の有無を検出する変化検出手段と、処理内容の変化が検出された場合には、前記履歴保持手段に保持された前記第１の期間における前記画像データの特徴量と前記処理内容との組を、前記第２の期間における前記特徴量と前記処理内容との組に更新する更新手段と、前記対象画像データを取得する画像データ取得手段と、前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、前記対象画像データに対する処理内容を取得する処理内容取得手段と、取得された前記処理内容を出力する処理内容出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記処理内容取得手段は、前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、任意の特徴量から前記処理内容の予測に用いられる予測関数を作成する予測関数作成手段と、前記対象画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、を備え、前記特徴量算出手段により算出された前記特徴量と、前記予測関数作成手段により作成された前記予測関数とに基づいて、前記対象画像データに対する前記処理内容を取得する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記予測関数作成手段は、前記特徴量と前記処理内容との組み合わせに対する予測誤差が最小となるような予測関数を作成する、ことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記予測関数作成手段は、前記特徴量のうち、前記処理内容の予測への寄与の程度が他の特徴量に比べて大きい特徴量を特定し、当該特徴量に対する重みが他の特徴量に対する重みに比べて大きくなるような前記予測関数を作成する、ことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記予測関数作成手段は、前記特徴量と前記処理内容の組み合わせのうち、前記処理内容の予測への寄与の程度が他の組み合わせに比べて大きい組み合わせを特定し、当該組み合わせに対する重みが他の組み合わせに比べて大きくなるような前記予測関数を作成する、ことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記予測関数作成手段は、重みつき距離の学習を取り入れた最近傍法により前記予測関数を作成する、ことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記予測関数作成手段は、最急降下法により前記予測関数を作成する、ことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記変化検出手段は、前記第２の期間が経過したときに、前記変化の有無を検出する、ことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記第２の期間とは、所定の数の画像データと処理内容の組み合わせが登録される期間である、ことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記第２の期間とは、所定の時間である、ことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記処理内容予測手段により予測された前記処理内容にしたがい画像処理を行う画像処理手段と、前記画像処理手段による処理結果を出力する出力手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上記の画像処理装置において、前記履歴保持手段は、前記画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを、ユーザ毎に保持する、ことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明の画像処理方法は、画像処理装置で実行される画像処理方法であって、前記画像処理装置は、制御部と記憶部を備え、前記記憶部は、第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段を備え、前記制御部において実行される、指定受付手段が、処理対象となる対象画像データに対する前記処理内容の指定を受け付けるステップと、変化検出手段が、前記第１の期間と、前記第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された前記対象画像データに対する前記処理内容について、前記履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する前記処理内容からの変化の有無を検出するステップと、更新手段が、処理内容の変化が検出された場合には、前記履歴保持手段に保持された前記第１の期間における前記画像データの特徴量と前記処理内容との組を、前記第２の期間における前記特徴量と前記処理内容との組に更新するステップと、画像データ取得手段が、前記対象画像データを取得するステップと、処理内容取得手段が、前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、前記対象画像データに対する処理内容を取得するステップと、処理内容出力手段が、取得された前記処理内容を出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明のプログラムは、第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段を備えたコンピュータを、処理対象となる対象画像データに対する前記処理内容の指定を受け付ける指定受付手段と、前記第１の期間と、前記第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された前記対象画像データに対する前記処理内容について、前記履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する前記処理内容からの変化の有無を検出する変化検出手段と、処理内容の変化が検出された場合には、前記履歴保持手段に保持された前記第１の期間における前記画像データの特徴量と前記処理内容との組を、前記第２の期間における前記特徴量と前記処理内容との組に更新する更新手段と、前記対象画像データを取得する画像データ取得手段と、前記履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、前記対象画像データに対する処理内容を取得する処理内容取得手段と、取得された前記処理内容を出力する処理内容出力手段と、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、第１の期間における画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを保持する履歴保持手段を有し、処理対象となる対象画像データに対する処理内容の指定を受け付けて、第１の期間と、第１の期間の画像データと類似する画像データに対する処理を行う第２の期間との間で、指定された対象画像データに対する処理内容について、履歴保持手段に保持された類似する画像データに対する処理内容からの変化の有無が検出された場合には、履歴保持手段に保持された第１の期間における画像データと処理内容との組を、第２の期間における画像データと処理内容との組に更新し、履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して対象画像データに対する処理内容を取得し、取得された処理内容を出力するので、ユーザは、所望の処理内容が表示された場合には、これを選択するだけで、所望の画像処理を施すことができる。したがって、煩雑な操作を行うことなく、簡単な操作によりユーザが希望する画像処理を施すことができるという効果を奏する。また、履歴保持手段が、画像データと指定受付手段が指定を受け付けた処理内容とを対応付けて保持するので、各ユーザに適した履歴を保持することができ、ユーザに適した処理内容を予測することができるという効果を奏する。
【００２３】
また、本発明によれば、処理内容取得手段は、履歴保持手段に保持された画像データと処理内容との組み合わせを利用して、任意の特徴量から処理内容の予測に用いられる予測関数を作成する予測関数作成手段と、対象画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、を備え、特徴量算出手段により算出された特徴量と、予測関数作成手段により作成された予測関数とに基づいて、対象画像データに対する処理内容を取得するので、処理内容の取得を自動的に行うことができる、という効果を奏する。
【００２５】
また、本発明によれば、予測関数作成手段は、特徴量と処理内容との組み合わせに対する予測誤差が最小となるような予測関数を作成するので、精度よく予測関数を作成することができるという効果を奏する。
【００２６】
また、本発明によれば、予測関数作成手段は、特徴量のうち、処理内容の予測への寄与の程度が他の特徴量に比べて大きい特徴量を特定し、当該特徴量に対する重みが他の特徴量に対する重みに比べて大きくなるような予測関数を作成するので、精度よく予測関数を作成することができるという効果を奏する。
【００２７】
また、本発明によれば、予測関数作成手段は、特徴量と処理内容の組み合わせのうち、処理内容の予測への寄与の程度が他の組み合わせに比べて大きい組み合わせを特定し、当該組み合わせに対する重みが他の組み合わせに比べて大きくなるような予測関数を作成するので、精度よく予測関数を作成することができるという効果を奏する。
【００２８】
また、本発明によれば、予測関数作成手段は、重みつき距離の学習を取り入れた最近傍法により予測関数を作成するので、精度よく予測関数を作成することができるという効果を奏する。
【００２９】
また、本発明によれば、予測関数作成手段は、最急降下法により予測関数を作成するので、精度よく予測関数を作成することができるという効果を奏する。
【００３０】
また、本発明によれば、変化検出手段は、第２の期間が経過したときに、変化の有無を検出するので、定期的に予測関数を更新することができるという効果を奏する。
【００３１】
また、本発明によれば、第２の期間とは、所定の数の画像データと処理内容の組み合わせが登録される期間であるので、適切なタイミングで予測関数を更新することができるという効果を奏する。
【００３２】
また、本発明によれば、第２の期間とは、所定の時間であるので、適切なタイミングで予測関数を更新することができるという効果を奏する。
【００３３】
また、本発明によれば、画像処理手段が、処理内容予測手段により予測された処理内容にしたがい画像処理を行い、出力手段が、画像処理手段による処理結果を出力するので、ユーザは、予測された処理内容による画像処理結果を閲覧することができるという効果を奏する。
【００３４】
また、本発明によれば、履歴保持手段は、画像データと当該画像データに対する処理内容との組み合わせを、ユーザ毎に保持するので、ユーザ毎に対象画像データに対する処理内容を予測し、予測された処理内容を出力することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００３８】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる画像処理装置１の電気的な接続を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１は、ＰＣ（Personal Computer）などのコンピュータであり、画像処理装置１の各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２、情報を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）３及びＲＡＭ（Random Access Memory）４等の一次記憶装置５、データファイル（例えば、カラービットマップ画像データ）を記憶する記憶部であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）７等の二次記憶装置６、情報を保管したり外部に情報を配布したり外部から情報を入手するためのＣＤ−ＲＯＭドライブ等のリムーバブルディスク装置８、ネットワーク９を介して外部の他のコンピュータと通信により情報を伝達するためのネットワークインターフェース１０、処理経過や結果等を操作者に表示するＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置１１、並びに操作者がＣＰＵ２に命令や情報等を入力するためのキーボード１２、マウス等のポインティングデバイス１３等から構成されており、これらの各部間で送受信されるデータをデータバス１４が調停して動作する。
【００３９】
なお、本実施の形態においては、画像処理装置１として一般的なパーソナルコンピュータを適用して説明しているが、これに限るものではなく、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）と称される携帯用情報端末、palmTopＰＣ、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）等であっても良い。
【００４０】
このような画像処理装置１では、ユーザが電源を投入するとＣＰＵ２がＲＯＭ３内のローダーというプログラムを起動させ、ＨＤＤ６よりオペレーティングシステムというコンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをＲＡＭ４に読み込み、このオペレーティングシステムを起動させる。このようなオペレーティングシステムは、ユーザの操作に応じてプログラムを起動したり、情報を読み込んだり、保存を行ったりする。オペレーティングシステムのうち代表的なものとしては、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）等が知られている。これらのオペレーティングシステム上で走る動作プログラムをアプリケーションプログラムと呼んでいる。
【００４１】
ここで、画像処理装置１は、アプリケーションプログラムとして、画像処理プログラムをＨＤＤ６に記憶している。この意味で、ＨＤＤ６は、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体として機能する。
【００４２】
また、一般的には、画像処理装置１のＨＤＤ６等の二次記憶装置７にインストールされるアプリケーションプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の記憶媒体８ａに記録され、この記憶媒体８ａに記録されたアプリケーションプログラムがＨＤＤ６等の二次記憶装置７にインストールされる。このため、ＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体８ａも、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体となり得る。さらには、画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、例えばネットワークインターフェース１０を介して外部からダウンロードさせることにより、ＨＤＤ６等の二次記憶装置７にインストールするように構成しても良い。また、本実施の形態の画像処理装置１で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００４３】
画像処理装置１は、オペレーティングシステム上で動作する画像処理プログラムが起動すると、この画像処理プログラムに従い、ＣＰＵ２が各種の演算処理を実行して各部を集中的に制御する。画像処理装置１のＣＰＵ２が実行する各種の演算処理のうち、本実施の形態の特長的な処理である画像データの蓄積／送信の際の正規化処理について以下に説明する。ここで、正規化処理とは、画像処理装置１に接続された外部機器（例えば、スキャナやデジタルカメラなど）やネットワーク９を通じて受け付けたデジタル画像データを理想的な形に変換するための処理である。
【００４４】
なお、リアルタイム性が重要視される場合には、処理を高速化する必要がある。そのためには、論理回路（図示せず）を別途設け、論理回路の動作により各種の演算処理を実行するようにするのが望ましい。
【００４５】
ここで、画像処理装置１のＣＰＵ２が実行する画像処理について説明する。図２は、画像処理装置１のＣＰＵ２が実行する画像処理にかかる機能を示す機能ブロック図である。画像処理装置１は、機能構成として、画像データ取得部１００と、特徴量算出部１０２と、指定受付部１０４と、履歴データベース（ＤＢ）１１０と、予測関数作成部１２０と、処理内容予測部（処理内容取得部）１２２と、処理内容出力部１２４と、画像処理部１２６と、変化検出部１３０と、更新部１３２とを備えている。
【００４６】
画像データ取得部１００は、画像データを取得する。さらに、入力された画像データが文書に関するものである場合には、文書の傾きの補正、すなわちスキュー補正を施す。
【００４７】
特徴量算出部１０２は、画像データ全体における特徴量を算出する。ここで、特徴量としては、画像全体における文字の割合や、画像全体における絵の割合、文字と絵の散乱度、レイアウト密度などの統計情報がある。また、文字や絵の空間分布、色やエッジの分布および地肌色などがある。
【００４８】
指定受付部１０４は、特徴量算出部１０２が取得した画像データに対して施すべき処理内容の指定を受け付ける。なお、処理内容の指定は、ユーザからの入力により行われる。処理内容には、処理の種類と、そのパラメータ等が含まれている。処理の種類としては、例えば、地肌色補正処理、空間フィルタ処理および解像度拡大処理などがある。
【００４９】
地肌色補正処理としては、地肌色を除く地肌除去、地肌の色を補正する地肌クリーニングがある。地肌除去については、特開２００４−３２０７０１号公報や特開２００５−１１０１８４号公報に記載されている。ここで、アルゴリズムやパラメータの集合をＡとすると、地肌色補正処理は、以下のように定義される。
【００５０】
Ａ＝｛地肌除去、地肌クリーニング、何もしない｝
【００５１】
空間フィルタ処理としては、処理対象画像の全面に平滑化処理、エッジ強調処理、適応フィルタリングがある。ここで、適応フィルタリングとは、画素ごとに異なる処理を行うものである。詳細については、特開２００３−２８１５２６号公報に記載されている。空間フィルタ処理は、以下のように定義される。
【００５２】
Ａ＝｛平滑化処理、エッジ強調処理、適応的フィルタリング、何もしない｝
【００５３】
解像度拡大処理としては、例えば、特開２００５−０６３０５５号公報に記載されているような文字の解像度を拡大するような処理、通常の画像補間がある。解像度拡大処理は、以下のように定義される。
【００５４】
Ａ＝｛文字解像度拡大、画像補間、何もしない｝
【００５５】
履歴ＤＢ１１０は、所定の画像データに対して、特徴量算出部１０２により得られた特徴量と、同一の画像データに対してユーザから指定された処理内容とを対応付けてユーザ毎に（ユーザＩＤを付して）格納する。履歴ＤＢ１１０は、特徴量と処理内容との組み合わせを、処理内容が指定された順に時系列に沿って格納する。すなわち、履歴ＤＢ１１０は、（式１）で示されるような履歴情報Ｈを格納する。
【数１】
0005022979.tif 000002
【００５６】
ここで、ｘ（ｋ）はｋ番目の画像データから抽出された特徴量である。α（ｋ）（α ∈ Ａ）はその画像データに適したアルゴリズムや処理パラメータ、すなわち処理内容である。
【００５７】
予測関数作成部１２０は、履歴ＤＢ１１０が保持している特徴量と、処理内容との関係に基づいて、新たに取得した画像データに対して施すべき処理内容を特定するための予測関数を作成する。
【００５８】
処理内容予測部（処理内容取得部）１２２は、特徴量算出部１０２及び予測関数作成部１２０を備え、予測対象となる対象画像データに対し、特徴量算出部１０２により算出された特徴量と予測関数作成部１２０により作成された予測関数とに基づいて、対象画像データに最適な処理内容を予測する。
【００５９】
処理内容出力部１２４は、処理内容予測部（処理内容取得部）１２２により予測された最適な処理内容を表示画面に表示する。
【００６０】
画像処理部１２６は、指定受付部１０４により選択された処理内容にしたがい、画像データに対し画像処理を施す。
【００６１】
変化検出部１３０は、所定の期間、すなわち第１期間に履歴ＤＢ１１０に登録された画像データと処理内容の関係と、第１期間よりも後の期間である第２期間に履歴ＤＢ１１０に登録された画像データと処理内容の関係との間の変化の有無を検出する。なお、画像データには、画像データの特徴量も含まれている。
【００６２】
更新部１３２は、変化検出部１３０による検出結果に基づいて、履歴ＤＢ１１０の内容を更新する。
【００６３】
図３は、画像処理装置１において、特徴量ベクトルと、処理内容とを履歴ＤＢ１１０に登録する履歴登録処理を示すフローチャートである。まず、画像データ取得部１００は、画像データを取得する（ステップＳ１００）。次に、特徴量算出部１０２は、画像データ取得部１００が取得した画像データの特徴量ベクトルを算出する（ステップＳ１０２）。さらに、指定受付部１０４は、画像データ取得部１００が取得した画像データに対する画像処理の処理内容の指定を受け付ける（ステップＳ１０４）。
【００６４】
次に、特徴量算出部１０２により算出された特徴量ベクトルと、指定受付部１０４により指定された処理内容とが対応付けて履歴ＤＢ１１０に格納される（ステップＳ１０６）。すなわち、「ｘ（ｋ）α（ｋ）」が履歴情報Ｈに追加される。そして、画像処理部１２６において画像データに対し指定された処理内容の画像処理が施される（ステップＳ１０８）。
【００６５】
図４は、特徴量算出処理（ステップＳ１０２）における詳細な処理を示すフローチャートである。特徴量算出部１０２は、画像データ取得部１００から取得した画像データを同じ大きさの矩形ブロックに排他的に分割する（ステップＳ１１０）。具体的には、画像データを同じサイズのブロック、たとえば、１ｃｍ×１ｃｍ（解像度が２００ｄｐｉであれば８０画素×８０画素、解像度が３００ｄｐｉであれば１２０画素×高さ１２０画素）の矩形に分割する。
【００６６】
次に、各ブロックを、“絵”“文字”“他”の３種類のいずれかに分類する（ステップＳ１１２）。具体的には、図５に示すように、まず、処理対象となるブロック画像を１００ｄｐｉ程度の低解像度に縮小した画像Ｉを生成するとともに（ステップＳ１２０）、解像度のレベル数Ｌを設定し（ステップＳ１２２）、解像度縮小レベルｋを初期化（ｋ←０）する（ステップＳ１２４）。このようなステップＳ１２０〜Ｓ１２４の処理を行うのは、図６に示すように、画像Ｉとともに、さらに低解像度化した画像からも特徴を抽出するためである。詳細は後述するが、例えば、解像度レベル数Ｌを２にした場合には、画像Ｉと、解像度が１／２の画像Ｉ1と、解像度が１／４の画像の画像Ｉ2との計３つの画像から特徴を抽出する。
【００６７】
解像度縮小レベルｋが解像度レベル数Ｌに達していない場合には（ステップＳ１２６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０において生成した画像Ｉから解像度を１／２kに縮小した画像Ｉk（ｋ＝０，・・・，Ｌ）を生成する（ステップＳ１２８）。次に、画像Ｉkを２値化する（ステップＳ１３０）。ただし、２値画像において、黒画素は値１、白画素は値０をとるとする。
【００６８】
次いで、２値化した解像度が１／２kの画像Ｉkから、Ｍ次元の特徴量ベクトルｆkを計算した後（ステップＳ１３２）、解像度縮小レベルｋを“１”だけインクリメント（ｋ←ｋ＋１）する（ステップＳ１３４）。
【００６９】
ここで、画像Ｉk（ｋ＝０，・・・，Ｌ）を２値化した画像から特徴を抽出する方法を述べる。自己相関関数を高次（Ｎ次）へと拡張した「高次自己相関関数（Ｎ次自己相関関数）」は、画面内の対象画像をＩ（ｒ）とすると、変位方向（Ｓ1，Ｓ2，…，ＳN）に対して、（式２）で定義される。
【数２】
0005022979.tif 000003
【００７０】
ここで、和Σは画像全体の画素rについての加算である。従って、高次自己相関関数は、次数や変位方向（Ｓ1，Ｓ2，…，ＳN）の取り方により、無数に考えられる。ここでは、簡単のため高次自己相関関数の次数Ｎを“２”までとする。また、変位方向を参照画素ｒの周りの局所的な３×３画素の領域に限定する。平行移動により等価な特徴を除くと、２値画像に対して、図７に示すように特徴の数は全部で２５個になる。各特徴の計算は、局所パターンの対応する画素の値の積を全画像に対して足し合わせればよい。例えば、「Ｎｏ．３」の局所パターンに対応する特徴は、参照画素ｒでの濃淡値とそのすぐ右隣の点での濃淡値との全画像に対する積和を取ることによって計算される。このようにして、解像度が１／２kの画像から、Ｍ＝２５次元の特徴量ベクトルｆkが（式３）により計算される。
【数３】
0005022979.tif 000004
【００７１】
上述したようなステップＳ１２８〜Ｓ１３４の処理は、ステップＳ１８でインクリメントされた解像度縮小レベルｋが解像度レベル数Ｌを超える迄（ステップＳ１２６，Ｎｏ）、繰り返される。
【００７２】
ステップＳ１３４でインクリメントされた解像度縮小レベルｋが解像度レベル数Ｌを超えた場合には（ステップＳ１２６，Ｎｏ）、特徴量ベクトルｆ0，・・・，ｆLをもとにして、ブロックを、“絵”“文字”“他”の３種類のいずれかに分類する（ステップ１３６）。
【００７３】
ここで、ブロックの分類の方法について詳述する。まず、前述したＭ＝２５次元の特徴量ベクトルｆk＝（ｇ（ｋ，１），・・・，ｇ（ｋ，２５））（ｋ＝０，・・・，Ｌ）から（２５×Ｌ）次元の特徴量ベクトルｘ＝（ｇ（０，１），・・・，ｇ（０，２５），・・・，ｇ（Ｌ，１），・・・，ｇ（Ｌ，２５））を生成する。このようなブロックの特徴量ベクトルｘを用いて分類を行うためには、前もって学習を行うことが必要である。そこで、本実施の形態においては、学習用データを文字だけ含むようなものと文字を含まないようなものの２種類に分けて特徴量ベクトルｘを計算する。その後、それぞれの平均をとることによって、文字画素の特徴量ベクトルｐ0と非文字画素の特徴量ベクトルｐ1を前もって計算しておく。そして、分類しようとしているブロック画像から得られた特徴量ベクトルｘを、既知の特徴量ベクトルｐ0とｐ1の線形結合に分解すれば、その結合係数ａ0，ａ1が文字画素と非文字画素の比率、あるいは、ブロックの「文字らしさ」と「非文字らしさ」を表すことになる。このような分解が可能であるのは、高次局所自己相関に基づく特徴が画面内の対象の位置に不変で、しかも、対象の数に関して加法性を持つことによる。特徴量ベクトルｘは、（式４）のように分解される。
【数４】
0005022979.tif 000005
ここで、ｅは誤差ベクトルである。また、Ｆは（式５）により定義される。
【数５】
0005022979.tif 000006
最小二乗法により、最適な結合係数ベクトルａは、（式６）により与えられる。
【数６】
0005022979.tif 000007
【００７４】
各ブロックについて、「非文字らしさ」を表すパラメータａ1について閾値処理することにより、そのブロックを「絵」、「絵でない」、「未定」に分類する。各ブロックについて、「未定」または「絵でない」に分類されていて、文字らしさを表すパラメータａ0が閾値以上であれば「文字」に、そうでなければ「その他」に分類する。図８にブロック分類の例を示す。図８の例においては、黒部分は「文字」、グレイ部分は「絵」、白部分は「他」を表わしている。
【００７５】
再び説明を図４に戻す。“絵”“文字”“他”の３種類のいずれかへの分類の後、すべてのブロックの分類結果をもとに２０程度の数の画像特徴量を算出する（ステップＳ１１４）。画像特徴量としては、例えば、文字、絵の割合、密集率：レイアウトの混み方（狭いところに詰め込まれている度合い）、文字、絵の散乱度：文字や写真が紙面全体に散らばって分布している度合いがある。この場合、具体的には、以下の５つの値を画像特徴量として計算する。なお、特徴量算出部１０２は、これ以外にも多様な画像特徴量を算出する。特徴量算出部１０２は、２０種類程度、すなわち２０次元程度の特徴量を抽出する。多様なユーザによる処理内容の指定の履歴に応じて適切な処理内容を選択するような予測関数を作成する観点から、できるだけ多くの特徴量を利用するのが好ましい。
１．文字の割合Ｒｔ∈［０，１］：全ブロックの中で「文字」に分類されたブロックの割合
２．非文字の割合Ｒｐ∈［０，１］：全ブロックの中で「絵」に分類されたブロックの割合
３．レイアウト密度Ｄ∈［０，１］：「文字」と「絵」のブロック数の面積の和を、描画領域の面積で割ったもの
４．文字散乱度Ｓｔ（＞０）：文字ブロックのｘ，ｙ方向の空間的分布について、分散・共分散行列の行列式を、画像の面積で正規化したもの
５．非文字散乱度Ｓｐ（＞０）：絵ブロックのｘ，ｙ方向の空間的分布について、分散・共分散行列の行列式を、画像の面積で正規化したもの
【００７６】
図９は、履歴ＤＢ１１０に登録された履歴情報の一例を示す図である。図９に示す例においては、画像データと、画像データから得られた特徴量と、画像データに対して指定された処理内容とが対応付けられている。また、画像データに対して指定された処理内容は、図１０に示すように、地肌色補正処理（地肌除去、地肌クリーニング）、空間フィルタ処理（平滑化処理、エッジ強調処理、適応的フィルタリング）、解像度拡大処理（文字解像度拡大、画像補間）などの内容である。また、図１０に示すように、画像データに対して指定される処理内容は、処理そのもののみならず、パラメータも含んでいる。図１０に示す「地肌除去３」「エッジ強調１」等がパラメータである。
【００７７】
図１１は、予測関数を利用してユーザに適切な処理内容を提示する処理内容予測処理を示すフローチャートである。なお、例えば２０など予め定めた規定数の画像データに対する履歴情報Ｈを利用した場合に、適切な予測関数を得ることができる。そこで、規定数以上の履歴情報Ｈが格納されると、処理内容予測処理を開始する。
【００７８】
まず、予測関数作成部１２０は、履歴ＤＢ１１０に格納されている履歴情報Ｈに基づいて、画像データから処理内容を予測するための予測関数を作成する（ステップＳ２００）。予測関数は、履歴情報Ｈから学習により得られる関数である。すなわち、履歴ＤＢ１１０に格納されている履歴情報Ｈは、予測関数を作成するための学習データセットとして設定される。予測関数は、重み付き距離の学習を取り入れた最近傍法を利用して作成する。
【００７９】
画像コンテンツを表現する特徴量集合Ｆ，処理内容やパラメータのアルゴリズム集合Ａと履歴情報Ｈが与えられているとき、ユーザ集合Ｕの要素ｕ∈Ｕと、与えられた未知の画像データに対して観測された特徴量ｘに対するアルゴリズムα∈ＡのふさわしさｆH（α，ｘ，ｕ）を表す関数ｆを予測関数として作成する。ここで、ｆHは、（式７）のように示される。
【数７】
0005022979.tif 000008
【００８０】
ただし、異なるアルゴリズム集合Ａごとに異なる関数fHを構築する。すなわち、「地肌色補正処理」のアルゴリズム集合Ａについての関数ｆHと、「空間フィルタ処理」のアルゴリズム集合Ａについての関数ｆHは別個に構築する。
【００８１】
但し、次のような技術的課題がある。すなわちベイズ識別の枠組みで考えると、ユーザｕ、画像特徴ｘ、処理αについて、ｆH（α，ｘ，ｕ）は、（式８）により示される確率を求める問題として定式化できる。
【数８】
0005022979.tif 000009
【００８２】
ここで、Ｐ（ｘ｜ｕ）は、画像に関する正規化ファクタである。したがって、複数の処理αの優先順位を求める際には無視してもよい。したがって、ｆH（α，ｘ，ｕ）は、（式９）により求められることになる。
【数９】
0005022979.tif 000010
【００８３】
Ｐ（α｜ｕ）を、履歴情報Ｈから求めるのは容易である。処理内容αについて、ユーザごとにその処理を使った回数を記録すればよい。ユーザｕが処理内容αを適用した画像についての特徴量の分布 ｐ（ｘ｜α，ｕ）が履歴情報Ｈである。
【００８４】
但し、予測関数を作成する際には、さらに以下の４つの点を考慮する。
１．  履歴ＤＢ１１０に格納されている履歴情報Ｈは、当該画像処理装置１のユーザの嗜好およびタスクに依存している。したがって、オンサイトでのオンライン学習が必要になる。
２．  画像処理装置１においては、学習に利用できる履歴情報は比較的少ない（数十から百）ことを想定しなければならない。なお、これは、オンサイトでは、ユーザの嗜好やタスクをできるだけ少ないデータから読み取り、即座に適応することが必要なことに起因する。
３．  特徴空間は多次元（２０程度）である。そこで、予測に適した特徴だけを選択し、撹乱要因を取り除くための特徴選択機構、あるいは、各特徴次元への重み付けが必要である。また、個々の選択対象やユーザによって予測に適した特徴部分集合が違うことを考慮する必要がある。
４．  特徴量が連続量であり、かつ多次元である。さらにデータの数が少ない。この場合に、ｐ（ｘ|α，ｕ）を求めるのは現実的に難しい。「次元の呪い」の問題によって、ノンパラメトリックなＰａｒｚｅｎ窓法や、混合ガウス分布を仮定したＥＭ法などを使って確率分布ｐ（ｘ|α，ｕ）を推定することが難しいためである。
【００８５】
これに対し、最近傍法は、オンサイトでの学習に適しており、確率分布関数の形を仮定しない識別方法である。最近傍法は、現在処理しているものと最も似ている過去の事例を使った予測方式であり、類似データが増えるほど、予測精度が向上する。また、ガウス分布などの確率分布の推定を必要としない識別方法である。
【００８６】
さらに、学習データが少なく、特徴が多次元である問題については、最近傍法における距離尺度に、各特徴次元の予測に対する貢献度に応じた重み付けや、学習データ（特徴量と処理内容の組み合わせ）ごとの重要度に応じた重み付けによりデータ数と次元数の間のジレンマを解消することができる。そこで、本実施の形態においては、このような最近傍法、すなわち重み付き距離の学習を取り入れた最近傍法を利用する。
【００８７】
重み付き距離の学習を取り入れた最近傍法は、基本的に最近傍法に基づく方法であり、さらに、プロトタイプ点と予測対象点との距離計算の際に、単純なユークリッド距離ではなく、プロトタイプ点の重要度と各予測対象点の重要度に応じて重みを付けた距離を計算する。
【００８８】
ここで、i番目のプロトタイプ点ｘｉを（式１０）のように定義し、予測対象点、すなわち識別対象の任意の点ｙを（式１１）のように定義する。なお、ここで、プロトタイプ点ｘiは、履歴情報Ｈに含まれる各特徴量αに相当する。また、識別対象の任意の点ｙは、対象画像データから得られた特徴量αに相当する。
【数１０】
0005022979.tif 000011
【数１１】
0005022979.tif 000012
【００８９】
さらに、クラスをｃとする。ここで、クラスとは、集合Ａの要素、すなわち適用するアルゴリズムや処理パラメータのインデックスのことである。各プロトタイプ点ｘiには、ユーザが適用したクラスを示すクラス情報が付随している。
【００９０】
i番目のプロトタイプ点についての重みｖiと，クラスｃについて、j番目の特徴次元の重みｗcjにより，ｘiとｙの距離の２乗（Δ）は（式１２）により算出される。
【数１２】
0005022979.tif 000013
【００９１】
パラメータの数は，特徴次元数をｄ，データ数をＮ，クラス数をＣとすると、プロトタイプの重みでＮ個、さらにクラスごとに決定する各次元の重みでＣｄ個ある。すなわち、合計Ｎ＋Ｃｄ個となる。
【００９２】
（式９）における重みｖiとｗcjをデータから自動的に学習する。学習の基準は，Ｌｅａｖｅ−Ｏｎｅ−Ｏｕｔで評価した誤り率を最小にすることである。すなわち、重みは、以下の４つの基準により、最急降下法により学習する。
１．  所定のプロトタイプ点と同じクラスの点がまばらに分布しており、このプロトタイプ点がなくなることによって識別結果が変わるとする。この場合には、このプロトタイプ点が処理内容の予測関数に及ぼす影響が大きい、すなわち重要度が高いプロトタイプ点であると判断できる。そこで、このプロトタイプ点が影響を及ぼす範囲がより広くなるように、重みｖiをより大きい値にする。
２．  所定のプロトタイプ点と同じクラスの点が密集しており、このプロトタイプ点の存在が識別結果に影響を与える度合いが低いとする。この場合には、このプロトタイプ点の重要度は低いと判断できる。そこで、重みｖiをより小さい値にする。
３．  所定のクラスcについて、j番目の特徴次元が予測に及ぼす影響がより大きければ重みｗcjはより大きい値をとる。
４．  クラスcについて、j番目の特徴次元が予測を撹乱するような要因であれば、重みｗcjは０に近い値になる。
【００９３】
なお、重み付き距離の学習を取り入れた最近傍法については、R. Paredes & E. Vidal, “Learning weighted metrics to minimize nearest-neighbor classification error,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, no. 7, pp. 1100-1110, July 2006に記載されている。
【００９４】
予測関数が作成された後、画像データ取得部１００が予測対象となる対象画像データを取得すると（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、特徴量算出部１０２は、画像データ取得部１００が取得した対象画像データの特徴量を算出する（ステップＳ２０４）。なお、特徴量を算出する処理は、図３などを参照しつつ説明したステップＳ１０２における特徴量算出処理と同様である。
【００９５】
次に、処理内容予測部（処理内容取得部）１２２は、対象画像データに最適な処理内容を予測する（ステップＳ２０６）。具体的には、特徴量算出部１０２から取得した対象画像データに対する特徴量を入力する。そして、予測関数を用いて対象画像データに最適な処理内容、すなわちアルゴリズムや処理パラメータを予測する。i番目のプロトタイプ点ｘi（ただし、そのクラスラベルはｃ）と、対象画像データに対して得られた特徴量ｙとの距離の２乗（Δ）を（式１２）により算出する。なお、このとき、予測関数作成部１２０が求めたi番目のプロトタイプ点についての重みｖiと，クラスcについて、j番目の特徴次元の重みｗcjを利用する。処理内容予測部（処理内容取得部）１２２は、プロトタイプ点と予測対象点の距離を最小とするようなプロトタイプ点を特定する。そして、この特徴量のクラスラベルを推奨アルゴリズム、あるいは、推奨パラメータを特定する。
【００９６】
すなわち、履歴ＤＢ１１０に格納されている各画像データの特徴量の中から対象画像データの特徴量に最も近似する特徴量を特定する。そして、この特徴量に対応付けられている処理内容αを対象画像データに最適な処理内容と予測し、取得する。
【００９７】
次に、処理内容出力部１２４は、処理内容予測部（処理内容取得部）１２２により取得された最適な処理内容αをユーザに提示する（ステップＳ２０８）。
【００９８】
このように、最適な処理内容がユーザに提示されるので、ユーザは、希望の処理内容が提示されればこれを選択することにより、対応する処理内容を施すことができる。これにより、画像データを入力する度に、各種処理内容やパラメータなどを逐一入力する手間を省くことができる。
【００９９】
さらに、提示された処理内容が希望するものでない場合には、ユーザは、キーボードやマウスなどのユーザインタフェースを用いて、適切な処理内容やパラメータを指定すればよい。
【０１００】
指定受付部１０４がユーザからユーザＩＤとともに処理内容の変更指定を受け付けた場合には（ステップＳ２１０，Ｙｅｓ）、指定受付部１０４は、変更指定にしたがい履歴ＤＢ１１０の内容を変更する（ステップＳ２１２）。ここで、変更指定とは、対象画像データに対し、提示された処理内容と異なる処理内容を適用する旨の指定である。変更指定には、変更後の処理内容が含まれている。具体的には、対象画像データに対して得られた特徴量と、変更指定に含まれる処理内容とを新たに履歴情報Ｈに追加する。変更指定がない場合には（ステップＳ２１０，Ｎｏ）、ステップＳ２１４へ進む。
【０１０１】
次に、特定された処理内容にしたがい対象画像データに対する画像処理を施す（ステップＳ２１４）。次に、学習データセットの更新タイミングである場合には（ステップＳ２１６，Ｙｅｓ）、変化検出部１３０による嗜好変化の有無の検出およびデータセットの更新が行われる（ステップＳ２１８）。そして、再びステップＳ２０２戻る。なお、学習データセットの更新タイミングは、例えば前回の学習データセットの更新タイミングから所定の期間経過後とする。
【０１０２】
また、他の例としては、例えば学習データセットを設定した後、または、学習データセットを更新した後（後述）で、新たに所定の数の画像データに対する特徴量と処理内容の組み合わせが履歴ＤＢ１１０に追加されたときとしてもよい。
【０１０３】
また、他の例としては、新たな特徴量と処理内容の組み合わせが追加される度に学習データセットの更新を行ってもよい。このように、タイミングは、予め定められたタイミングであればよく、実施の形態に限定されるものではない。
【０１０４】
図１２は、嗜好変化有無検出および学習データセット更新処理（ステップＳ２１８）における詳細な処理を示すフローチャートである。変化検出部１３０による嗜好変化の有無の検出は、指定された対象画像データに対する処理内容（処理内容やアルゴリズム）とは異なる処理内容が、特徴量が類似する画像データに対して組み合わせられているか否かの検出により行う。
【０１０５】
まず、前提として、前回予測関数を作成した際（ステップＳ２００または後述のステップＳ２２４）に利用した学習データセットＴ0をセットする。さらに、前回予測関数を作成した後に、履歴ＤＢ１１０の履歴情報Ｈに追加されたデータセットＴ1をセットする（ステップＳ２２０）。さらに、Ｔ0から作成された予測関数をＰ0とする。ここで、Ｔ0は、（式１３）のように示される。
【数１３】
0005022979.tif 000014
【０１０６】
次に、誤りデータＦを検出する（ステップＳ２２２）。具体的には、最近傍法により、Ｔ0 ∪Ｔ１ の各要素について、自身を除いた場合の最も近いデータを見つける（一点除外法）。ここで、Ｔ0 ∪Ｔ１にインデックス付けをしておく。具体的には、１〜|Ｔ0|をＴ0の要素とする。|Ｔ0|＋１〜|Ｔ１|をＴ１の要素とする。
【０１０７】
そして、（式１４）により示される誤りデータＦを求める。ここで、誤りデータＦとは、最近傍法により正しく認識できなかったデータである。すなわち、誤りデータＦとは、自身を除いた場合の最も近いデータに対応付けて記録されている選択事例（処理内容）と実際に選択された処理内容が異なるものである。
【数１４】
0005022979.tif 000015
【０１０８】
次に、矛盾したデータの組み合わせＳを検出する（ステップＳ２２４）。ここで、組み合わせＳは、距離は近いけれども、Ｔ0とＴ１とにおいて選択が異なるようなデータの組み合わせである。すなわち、特徴量は近いけれども、対応付けられている処理内容が異なるデータの組み合わせである。
【０１０９】
組み合わせＳは、（式１５）のように定義される。
【数１５】
0005022979.tif 000016
【０１１０】
すなわち、組み合わせＳにおけるｉとｋは互いに最近傍点である。また、ｉとｋは、それぞれＴ0とＴ１とに属する。しかし、ｉとｋにおいて選択事例が異なり、Ｔ0とＴ１とを併合した場合に、互いに悪影響を及ぼしあう。すなわち、矛盾したデータの組み合わせである。
【０１１１】
図１３は、組み合わせＳを説明するための図である。図１３において白い点は、Ｔ0のデータを示している。黒い点は、Ｔ１のデータを示している。Ｔ0のデータＡとＴ１のデータＢの距離をｄとする。それぞれＡとＢを中心にした半径ｄの円の中に他のデータが存在せず、かつ点Ａと点Ｂでの選択事例が異なるとする。この場合には、データＡおよびデータＢの組み合わせを集合Ｓに追加する。
【０１１２】
再び説明を図１２に戻す。組み合わせＳを検出した後（ステップＳ２２４）、Ｔ0に含まれるデータの中から、組み合わせＳに含まれる古いデータを削除する（ステップＳ２２６）。すなわち、（式１６）の処理を行う。
【数１６】
0005022979.tif 000017
【０１１３】
次に、削除後のＴ0とＴ1を併合したデータを学習用データセットとする。すなわち、学習用データセットを更新する（ステップＳ２２８）。次に、予測関数作成部１２０は、新たに設定された学習用データセットを利用して、予測関数を作成する。すなわち、予測関数を更新する（ステップＳ２３０）。なお、予測関数を作成する処理は、図１１を参照しつつ説明した予測関数作成処理（ステップＳ２００）と同様である。
【０１１４】
次に、Ｓの数が予め定められた規定値以上である場合には（ステップＳ２３２，Ｙｅｓ）、嗜好変化ありと判断し、その旨をユーザに通知すべく出力する（ステップＳ２３４）。一方、Ｓの数が規定値未満である場合には（ステップＳ２３２，Ｎｏ）、嗜好変化なしと判断し、その旨をユーザに通知すべく出力する（ステップＳ２３６）。以上で、嗜好変化有無検出処理（ステップＳ２１８）が完了する。
【０１１５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
【０１１６】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態にかかる画像処理装置２０について説明する。第２の実施の形態にかかる画像処理装置２０は、複数枚の対象画像データに対して処理内容予測処理をバッチ的に行う。図１４は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置２０におけるＣＰＵ２が実行する画像処理にかかる機能を示す機能ブロック図である。第２の実施の形態にかかる画像処理装置２０の機能としては、第１の実施の形態にかかる画像処理装置２０の機能に加えて、さらに処理結果保持部１４０と、処理結果表示部１４２とを備えている。処理結果保持部１４０は、画像処理部１２６により施された画像処理の処理結果を保持する。処理結果表示部１４２は、処理結果保持部１４０に保持されている処理結果を表示する。
【０１１７】
図１５は、変更例にかかる処理内容予測処理を示すフローチャートである。最適な処理内容を予測した後（ステップＳ２０６）、対象画像データに対し、予測した処理内容により実際に画像処理が施される（ステップＳ２４０）。次に、この処理結果を記憶する。処理結果は、一次記憶装置５などに記憶される。以上の処理により画像処理が施されていない対象画像データが残っている場合には（ステップＳ２４４，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０４からステップＳ２４２の処理を行う。すべての対象画像データに対して画像処理が施されると（ステップＳ２４４，Ｎｏ）、次に、すべての対象画像データに対する処理結果を提示する（ステップＳ２４６）。続いて、ステップＳ２１０以降の処理を行う。
【０１１８】
このように、第２の実施の形態にかかる画像処理装置２０においては、画像処理の処理結果を表示するので、ユーザは処理結果を実際に閲覧して処理内容を変更するか否かを決定することができる。さらに、このようにバッチ的に処理を行うことにより、処理の効率化を図ることができる。
【０１１９】
（第３の実施の形態）
図１６は、第３の実施の形態にかかる複合機５０の概略構成を示す図である。図１６に示すように、複合機５０は、画像読取手段であるスキャナ部５１及び画像印刷装置であるプリンタ部５２を備えている。この複合機５０は、他の実施の形態において説明した画像処理装置１の各機能を有している。より具体的には、画像データ取得部１００は、スキャナ部５１で読み取ったスキャン画像を画像データおよび対象画像データとして取得し、処理内容予測にかかる各種処理を行う。
【０１２０】
なお、第３の実施の形態にかかる複合機５０のこれ以外の構成および処理は、他の実施の形態にかかる画像処理装置１の構成および処理と同様である。
【０１２１】
（第４の実施の形態）
図１７は、第４の実施の形態にかかる画像処理システム６０の全体構成を示す図である。画像処理システム６０は、サーバクライアントシステムであり、サーバコンピュータＳと、複数のクライアントコンピュータＣとがネットワークＮを介して接続されている。サーバコンピュータＳは、画像処理装置１における処理を行う。各クライアントコンピュータＣは、サーバコンピュータＳに対して画像を送信する。サーバコンピュータＳは、画像処理装置１の各機能を有している。さらに、ネットワークＮ上には、ネットワークスキャナＮＳが設けられている。サーバコンピュータＳの画像データ取得部１００は、各クライアントコンピュータＳまたはネットワークスキャナＮＳから画像データを取得する。
【０１２２】
また、履歴ＤＢ１１０は、サーバコンピュータＳ以外のサーバ（図示せず）に保持されるものであっても良い。
【０１２３】
なお、第４の実施の形態にかかる画像処理システム６０のこれ以外の構成および処理は、他の実施の形態にかかる画像処理装置１の構成および処理と同様である。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】第１の実施の形態にかかる画像処理装置の電気的な接続を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置のＣＰＵが実行する画像処理にかかる機能を示す機能ブロック図である。
【図３】画像処理装置において、特徴量ベクトルと、処理内容とを履歴ＤＢに登録する履歴登録処理を示すフローチャートである。
【図４】特徴量算出処理における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図５】分類処理における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図６】多重解像度処理を示す模式図である。
【図７】高次元自己相関関数計算のためのマスクパターンの一例を示す図である。
【図８】ブロック分類の例を示す模式図である。
【図９】履歴ＤＢに登録された履歴情報の一例を示す図である。
【図１０】履歴ＤＢに登録された処理内容の一例を示す図である。
【図１１】予測関数を利用してユーザに適切な処理内容を提示する処理内容予測処理を示すフローチャートである。
【図１２】嗜好変化有無検出および学習データセット更新処理における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図１３】組み合わせＳを説明するための図である。
【図１４】第２の実施の形態にかかる画像処理装置におけるＣＰＵが実行する画像処理にかかる機能を示す機能ブロック図である。
【図１５】変更例にかかる処理内容予測処理を示すフローチャートである。
【図１６】第３の実施の形態にかかる複合機の概略構成を示す図である。
【図１７】第４の実施の形態にかかる画像処理システムの全体構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１２５】
１，２０  画像処理装置
２      ＣＰＵ
５      一次記憶装置
６      二次記憶装置
８      リムーバブルディスク装置
８ａ    記憶媒体
１０    ネットワークインターフェース
１１    表示装置
１２    キーボード
１３    ポインティングデバイス
１４    バスコントローラ
５０    複合機
５１    スキャナ部
５２    プリンタ部
６０    画像処理システム
１００  画像データ取得部
１０２  特徴量算出部
１０４  指定受付部
１１０  履歴ＤＢ
１２０  予測関数作成部
１２２  処理内容予測部
１２４  処理内容出力部
１２６  画像処理部
１３０  変化検出部
１３２  更新部
１４０  処理結果保持部
１４２  処理結果表示部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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