JP2019077116A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、印刷処理を実行可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus capable of executing print processing, an information processing method, and a program.
従来、電子文書をプリンタや複合機で印刷する場合に、特定の種類の電子文書に対しては特定の印刷設定を適用して印刷するという運用ルールが規定されている場合がある。例えば、社内規定により、「ある申請書はA4サイズ用紙に両面印刷しなければならない」、「ある仕様書はA4サイズ用紙にN−up両面印刷しなければならない」などの運用ルールが定められている場合がある。N−upとは、割り付け印刷の一種であり、電子文書におけるNページを印刷用紙の片面にレイアウトして印刷する印刷設定である。 Conventionally, when printing an electronic document with a printer or a multifunction peripheral, there are cases where an operation rule is applied that applies and prints a specific print setting to a specific type of electronic document. For example, operating rules such as “A certain application must be printed on both sides of A4 size paper” and “A certain specification must be printed on both sides of A4 size paper and N-up” are defined by company regulations. May be N-up is a type of allocation printing, and is a print setting in which N pages in an electronic document are laid out and printed on one side of a printing sheet.
しかしながら、印刷設定が運用ルールとして定められているだけでは、例えば、印刷を実行するユーザーが運用ルールを認識してなかった場合や、運用ルール自体を忘れてしまった場合などに、当該印刷設定が適用されずに印刷が行われてしまう場合がある。このような場合、正しい印刷設定を適用して再度印刷を行う必要があり、印刷物を利用するワークフローの遅延や用紙の浪費といった問題が生じることになる。 However, if the print setting is defined only as the operation rule, for example, the user who executes printing does not recognize the operation rule or forgets the operation rule itself, the print setting Printing may occur without being applied. In such a case, it is necessary to apply the correct print settings and print again, which causes problems such as a delay in a workflow using printed matter and waste of paper.
これに対して、過去に印刷された電子文書の印刷設定値に基づき、新たに印刷する電子文書に対してその電子文書の特徴量に相関の高い印刷設定値を設定する方法がある。例えば、特許文献1に記載の技術では、まず、過去に印刷された電子文書の特徴量の類似度を元にクラスタ分類を行い、各クラスタの電子文書において最も使用頻度の高い印刷設定値を求める。そして、新たに印刷する電子文書が属するクラスタを求め、当該クラスタの印刷設定値を新たに印刷する電子文書に対して設定している。
On the other hand, there is a method of setting a print setting value having high correlation to the feature amount of the electronic document to be newly printed based on the print setting value of the electronic document printed in the past. For example, in the technology described in
上記特許文献1では、特徴量の類似度が高い電子文書が同一のクラスタに分類され、そのクラスタに分類された電子文書において最も使用頻度の高い印刷設定値が、そのクラスタの印刷設定値として採用される。したがって、例えば、書式の似た電子文書は、特徴量の類似度が高い電子文書として同じクラスタに分類される可能性が高く、当該クラスタの印刷設定値として単一の印刷設定値が採用される。しかしながら、書式の似た電子文書であっても、異なる印刷設定で印刷されなければならない場合があり、上記特許文献1に記載の技術ではそのような場合に、新たに印刷する電子文書に対して適切な印刷設定値を設定することができないことがあった。
In the
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものでありその目的とするところは、過去に印刷された電子文書の印刷設定値に基づいて、新たに印刷する電子文書に対してより適切な印刷設定値を設定することにある。 The present invention has been made in view of such problems, and the purpose of the present invention is more appropriate for an electronic document to be newly printed based on print setting values of the electronic document printed in the past. In setting print setting values.
本発明の一実施形態における情報処理装置は、印刷設定値の組み合わせによる印刷設定値グループから、複数の印刷済み文書のそれぞれについて、印刷済み文書の印刷設定値に相当する印刷設定値グループを特定する印刷設定値グループ特定手段と、前記特定された印刷設定値グループの印刷済み文書の特徴量と、新たな印刷文書の特徴量とによって、前記新たな印刷文書の印刷設定値グループを判断する印刷設定値グループ判断手段と、前記新たな印刷文書の印刷設定値グループの印刷設定値を、前記新たな印刷文書に設定する設定手段と、を有することを特徴とする。 The information processing apparatus according to an embodiment of the present invention specifies a print setting value group corresponding to the print setting value of the printed document for each of the plurality of printed documents from the print setting value group by the combination of the print setting values. Print setting in which the print setting value group of the new print document is determined by the print setting value group specifying unit, the feature amount of the printed document of the specified print setting value group, and the feature amount of the new print document The information processing apparatus is characterized by comprising value group determination means, and setting means for setting a print setting value of a print setting value group of the new print document to the new print document.
本発明によると、過去に印刷された電子文書の印刷設定値に基づいて、新たに印刷する電子文書に対してより適切な印刷設定値を設定することができる。 According to the present invention, it is possible to set more appropriate print setting values for the newly printed electronic document based on the print setting values of the electronic document printed in the past.
以下、本発明を実施するための形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、以下の実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが、本発明に必須のものとは限らない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The following embodiments do not limit the invention according to the claims. Further, not all combinations of features described in the following embodiments are necessarily essential to the present invention.
<第1の実施形態>
(ハードウェア構成)
図1は、本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
First Embodiment
(Hardware configuration)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an information processing apparatus in the present embodiment.
図1に示すプリンタ100が、本実施形態における情報処理装置である。なお、本実施形態は、プリンタ100以外にも適用可能である。また、本実施形態は、印刷データ(すなわち、電子文書)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。
A
プリンタ100において、コントローラユニット120は、画像信号やデバイス情報の入出力を制御する。CPU101は、コントローラユニット120において、システムバス105に接続された各デバイスを統括的に制御する。具体的には、CPU101は、ROM103あるいはHDD104に記憶された制御プログラムをRAM102に読み出して実行する。
In the
RAM102は、CPU101のメインメモリであり、CPU101が制御プログラムを実行する際のワークエリアとして使用される。ROM103は、プリンタ100の電源投入時に実行されるブートプログラムを予め格納する。HDD104は、オペレーティングシステムと制御プログラム本体とを予め格納する。また、HDD104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。
A RAM 102 is a main memory of the CPU 101, and is used as a work area when the CPU 101 executes a control program. The
ネットワークI/F106は、ローカルエリアネットワークなどのネットワーク113に接続し、印刷データやデバイス情報の入出力を行う。
A network I / F 106 is connected to a
操作部I/F107は、操作部114とのインタフェース部であり、操作部114に表示するビットマップデータを操作部114に対して出力する。また、操作部I/F107は、操作部114からユーザーが入力した情報を、CPU101に伝える。操作部114は、出力器として液晶パネルなどのディスプレイと音源とを備え、入力器としてタッチパネルやハードキーなどを備える。
The operation unit I /
コントローラユニット120は、デバイスI/F108を介して、プリンタエンジン115に接続される。デバイスI/F108は、CPU101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等を行う。
The controller unit 120 is connected to the
プリンタエンジン115は、コントローラユニット120からの画像信号を紙などの媒体上に出力する出力機である。プリンタエンジン115は、電子写真方式やインクジェット方式など、任意の方式で画像信号を出力することができる。
The
RIP(Raster Image Processor)109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り、CPU101によってRAM102上に生成される。RIP109は、RAM102上に生成されるDLを、高速、かつCPU101の実行と並列に処理する。 A RIP (Raster Image Processor) 109 is dedicated hardware for expanding a display list (DL) into a bitmap image. The DL is an intermediate data generated by interpreting print data, and is generated on the RAM 102 by the CPU 101. The RIP 109 processes the DL generated on the RAM 102 at high speed and in parallel with the execution of the CPU 101.
プリンタ画像処理部110は、プリントする画像データに対して、画像補正、ハーフトーニング等を行う。画像回転部112は、画像データの回転を行う。画像圧伸部111は、画像データの圧縮伸張処理を行う。画像圧伸部111は、多値画像データについてはJPEGの圧縮伸張処理を行い、2値画像データについてはJBIG、MMR、またはMH等の圧縮伸張処理を行う。
The printer
(機能構成)
図2は、本実施形態における情報処理装置の機能ブロックを示す図である。
(Functional configuration)
FIG. 2 is a diagram showing functional blocks of the information processing apparatus in the present embodiment.
情報処理装置であるプリンタ100は、データ受信部201、PDLインタプリタ202、レンダラ203、ユーザーインターフェース204、ジョブ制御部205、及びプリントドライバ206を備える。また、プリンタ100は、特徴量抽出部207、グループ判断部208、グループ分類処理部209、ジョブデータ保存部210、グループ分類ルール保存部211、及びグループ定義部212を備える。
A
プリンタ100が備える上記各処理部を実現するプログラムは、HDD104に予め格納され、RAM102にロードされた後、CPU101によって実行される。より具体的には、このプログラムは、CPU101が実行するOS(オペレーティングシステム)によりRAM102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。
A program for realizing the above-described processing units included in the
データ受信部201は、ホストコンピュータやサーバー、あるいはPCなどのクライアント装置(いずれも図示を省略)等から送信された印刷データを受信する。本実施形態では、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205を介してジョブデータ保存部210で保持される。このとき、印刷データの印刷設定値も関連付けて保存される。ジョブ制御部205は、データ受信から印刷までのジョブ制御の全般を司る。
The
PDLインタプリタ202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205を介してジョブデータ保存部210で保持される。レンダラ203は、DLからビットマップイメージを生成する。レンダラ203による多くの処理は、専用ハードウェアであるRIP109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205を介してジョブデータ保存部210で保持される。
The
プリントドライバ206は、デバイスI/F108を介して、プリンタエンジン115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、プリントドライバ206は、プリンタ画像処理部110による画像補正も行う。
The
ユーザーインターフェース204は、操作部I/F107を介して、操作部114を制御する。ユーザーインターフェース204は、操作部114のディスプレイ(例えば、液晶パネル)に表示するデータを生成し、タッチパネルやハードキーなどからの入力に従いディスプレイの表示を更新する。また、ユーザーインターフェース204は、操作部114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205にジョブ実行指示を伝える。
The
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205を介してジョブデータ保存部210で保持される。
The feature
グループ判断部208は、ジョブ制御部205の指示により、PDLデータの特徴量とグループ分類ルール保存部211に保存されたグループ分類ルールに従って、PDLデータの印刷設定値グループを判別する。さらに、判別した印刷設定値グループに定義されている印刷設定値をグループ定義部212から取得し、ジョブ制御部205に渡す。処理の詳細は後述する。
The
グループ分類処理部209は、ジョブデータ保存部210に保存されたPDLデータの特徴量とそれに関連付けて保存された印刷設定値を元に、PDLデータが属する印刷設定値グループを判定するためのルールを生成する。このルールを、グループ分類ルールと称する。すなわち、PDLデータがグループ定義部212で定義された同じ印刷設定値を持つ印刷設定値グループに分類されるように、特徴量によるグループ分類ルールが生成される。グループ分類処理部209によって生成されたグループ分類ルールは、グループ分類ルール保存部211に保存される。処理の詳細は後述する。
The group
ジョブデータ保存部210は、印刷データ(PDLデータ)、印刷設定値、DL、ビットマップイメージ、及び特徴量のそれぞれを、一時的もしくは長期的に保持する。すなわち、ジョブデータ保存部210は、印刷ジョブに関するデータを保持する。
The job
グループ分類ルール保存部211は、グループ分類処理部209が生成したグループ分類ルールを保存する。
The group classification rule storage unit 211 stores the group classification rule generated by the group
グループ定義部212は、印刷設定値グループの定義情報を保存する。印刷設定値グループの定義情報は、複数の印刷設定値の組み合わせによって決定される情報である。印刷設定値グループの定義情報は、グループ分類処理部209が、ジョブデータ保存部210に保存されたPDLデータに関連付けられた印刷設定値から抽出してもよいし、ユーザーが予め定義するようにしてもよい。また、グループ定義部212に保存された印刷設定値グループの定義情報は、ユーザーによって変更できるようにしてもよい。
The
本実施形態では、グループ分類処理部209が、印刷済みの電子文書(以下、印刷済み文書とも称する)の印刷設定値に基づいて、各印刷済み文書を印刷設定値グループごとに分類する。さらに、グループ分類処理部209は、同じ印刷設定値グループに分類された印刷済み文書の特徴量を元に、各印刷設定値グループについてのグループ分類ルールを生成する。これは、同じ印刷設定値で印刷された電子文書と他の印刷設定値で印刷された電子文書との特徴量の違いを求めることになる。さらに、グループ判断部208が、新たに印刷する電子文書(以下、印刷文書とも称する)を受信した場合に、生成されたグループ分類ルールを元に、その印刷文書の特徴量からその印刷文書がどの印刷設定値グループに属するかを判断する。グループ判断部208は、受信した印刷文書が属する印刷設定値グループを判断した後、その印刷設定値グループで定義された印刷設定値の組み合わせを取得し、ジョブ制御部205に渡す。ジョブ制御部205は、受け取った印刷設定値の組み合わせを、その印刷文書に対する印刷設定として設定する。
In the present embodiment, the group
このように、本実施形態における情報処理装置は、印刷設定値ごとにグループ分けした印刷済み文書の特徴量から、新たに受信した印刷文書をその印刷設定値グループに分類するためのグループ分類ルールを求めておく。こうすることにより、本実施形態における情報処理装置は、新たに受信した印刷文書の特徴量を使用して、当該印刷文書がどの印刷設定値グループに属するかを判断することができ、過去の印刷済み文書の事例に沿った印刷設定値を設定することが可能になる。 As described above, the information processing apparatus according to the present embodiment uses the group classification rule for classifying the newly received print document into the print setting value group from the feature amounts of the printed document grouped into each print setting value. I ask for it. By doing this, the information processing apparatus according to the present embodiment can determine which print setting value group the print document belongs to, using the newly received feature quantity of the print document, and the past printing It is possible to set print setting values in line with the example of the completed document.
本実施形態における情報処理装置による処理は、印刷設定値グループの分類ルールを生成するグループ分類ルール生成処理と、受信した印刷文書に対してグループ分類ルールを適用することにより印刷設定を行う印刷設定処理との2つの処理を含む。以下、それぞれの処理について順に説明する。 The processing by the information processing apparatus according to the present embodiment includes group classification rule generation processing for generating a classification rule of a print setting value group, and print setting processing for performing print setting by applying the group classification rule to the received print document. And two processes. Each process will be described in order below.
(グループ分類ルール生成処理)
図3は、本実施形態におけるグループ分類ルール生成処理のフローチャートを示す。フローチャートにおける各ステップは、HDD104に格納されたプログラムを、CPU101が実行することにより実施される。
(Group classification rule generation process)
FIG. 3 shows a flowchart of group classification rule generation processing in the present embodiment. Each step in the flowchart is implemented by the CPU 101 executing a program stored in the HDD 104.
まず、ステップS301において、グループ分類処理部209は、グループ定義部212に印刷設定値グループの定義が保存されているかどうか判断する。印刷設定値グループは、両面印刷設定やカラーモード設定、N−up設定などの印刷設定値の組み合わせを1つのグループとしてまとめたものである。印刷設定値グループの定義が保存されていると判断した場合は、ステップS304へ進む。一方、印刷設定値グループの定義が保存されていないと判断した場合は、ステップS302へ進む。
First, in step S301, the group
ステップS302において、グループ分類処理部209は、印刷設定値グループを定義する。具体的には、グループ分類処理部209は、ジョブデータ保存部210に保存された過去の印刷済み文書における印刷設定値から文書毎に異なる印刷設定値を抽出して、印刷設定値の組み合わせである印刷設定値グループを定義する。すなわち、グループ分類処理部209は、印刷設定値グループ定義手段として機能する。なお、印刷設定値グループは、予め、ユーザーが印刷設定値の組み合わせに基づいて定義してもよい。
In step S302, the group
図4は、本実施形態における印刷設定値グループの一例を示す。グループID001から012は、各印刷設定値グループを識別するIDを表す。各印刷設定値グループは、両面印刷設定、カラーモード設定、N−up設定の3つ種類の印刷設定値の組み合わせを定義している。例えば、グループID001によって識別される印刷設定値グループは、両面設定がOn、カラーモード設定がモノクロ、N−up設定が1in1である印刷設定値の組み合わせを示すグループとして定義されている。なお、印刷設定値グループは、その他の種類の印刷設定値を含む組み合わせで定義してもよいし、より少ない種類の印刷設定値の組み合わせで定義してもよい。また、ここでは、説明を簡略化するため、両面設定はOn、Offの2値、カラーモード設定はモノクロ、カラーの2値、N−up設定は1in1、2in1、4in1の3値の組み合わせからなる計12の印刷設定値グループを定義している。各印刷設定はその他の設定値を含んでもよく、その場合、それを印刷設定値グループの定義に加えてもよい。
FIG. 4 shows an example of a print setting value group in the present embodiment.
ステップS303において、グループ分類処理部209は、定義された印刷設定値グループをグループ定義部212に保存する。
In step S303, the group
次に、ステップS304において、グループ分類処理部209は、ジョブデータ保存部210に、印刷済み文書が所定の数以上存在するかどうか判断する。これは、過去の印刷済み文書がどのような印刷設定で印刷されたかを元に、その印刷設定ごとの文書の特徴量を学習して、グループ分類ルールを生成するためである。印刷済み文書の数が少ない場合は、ノイズや偶然的な偏りを持つ特徴量に大きく依存してしまい、正しくグループ分類ルールを生成することができない。したがって、印刷済み文書が所定の数以上存在しないと判断した場合は、処理を終了する。一方、印刷済み文書が所定の数以上存在すると判断した場合は、ステップS305に進む。
Next, in step S304, the group
ステップS305において、グループ分類処理部209は、全ての印刷済み文書について、各印刷済み文書の印刷設定値の組み合わせに相当する印刷設定値グループを特定する。具体的には、グループ分類処理部209は、ジョブデータ保存部210に保存された印刷済み文書の印刷設定値を取り出し、グループ定義部212に保存された印刷設定値グループと比較する。グループ分類処理部209は、印刷済み文書の印刷設定値と印刷設定値グループの定義から、複数の印刷済み文書のそれぞれがどの印刷設定値グループに属するかを判別する。図4に示した印刷設定値グループ定義の場合、ある印刷済み文書の印刷設定において、両面設定がOn、カラーモードがモノクロ、N−up設定が1in1であったとすると、その印刷済み文書はグループID001の印刷設定値グループに属すると判断される。このように、グループ分類処理部209は、全ての印刷済み文書について印刷設定値グループを特定する。すなわち、グループ分類処理部209は、印刷設定値グループ特定手段として機能する。
In step S305, the group
図5は、全ての印刷済み文書について印刷設定値グループを特定した結果の例を示す。この結果は、印刷設定値グループごとに分類された印刷済み文書の数を示している。この例では、印刷済み文書は全部で100文書存在する。そのうち、グループID001の印刷設定値グループに分類された印刷済み文書、つまり両面設定がOn、カラーモードがモノクロ、N−up設定が1in1で印刷された文書の数は、10個である。同じく、グループID002の印刷設定値グループに分類された印刷済み文書の数は4個であり、グループID003の印刷設定値グループに分類された印刷済み文書の数は6個である。ここでは、説明を簡略化するため、全ての印刷済み文書はいずれかの印刷設定値グループに分類されたものとする。また、グループ分類処理部209は、各印刷済み文書がどの印刷設定値グループに分類されたかも記憶する。
FIG. 5 shows an example of the result of specifying print setting value groups for all printed documents. This result indicates the number of printed documents classified for each print setting value group. In this example, there are a total of 100 printed documents. Among them, the number of printed documents classified into the print setting value group of
次に、ステップS306において、グループ分類処理部209は、各印刷設定値グループに含まれる印刷済み文書の特徴量から、グループ分類ルールを生成する。すなわち、グループ分類処理部209は、グループ分類ルール生成手段として機能する。グループ分類処理部209は、新たに受信した印刷文書が、印刷設定値グループのいずれかに正しく分類されるように、各印刷設定値グループにおける印刷済み文書の特徴量に基づいて、グループ分類ルールを生成する。これは、各印刷設定値グループの印刷済み文書を用いた、教師ありのグループ分類学習と考えることができる。教師ありのグループ分類方法としては、一般的に、単純ベイズ、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクタマシン、ニューラルネットワークなどの学習方法がある。本実施形態では、比較的分類精度が高く、高速に計算可能な単純ベイズ確率モデルによるグループ分類を行うものとして説明するが、いずれの学習方法を用いてもよい。
Next, in step S306, the group
単純ベイズ確率モデルによる分類学習では、文書Dが与えられた場合、その文書Dが特定のグループGに所属する確率を求める計算式のパラメータを学習データより求めることで、グループ分類ルールを生成する。文書Dが特定のグループGに属する確率P(G|D)は、以下の式(1)のように表すことができる。 In classification learning based on a simple Bayesian probability model, when a document D is given, a group classification rule is generated by obtaining, from learning data, parameters of a calculation formula for obtaining a probability that the document D belongs to a specific group G. The probability P (G | D) that the document D belongs to a specific group G can be expressed as the following equation (1).
実際には、式(1)は、右辺に定数の積を含むが、確率の大小関係比較においては無視できるので記載は省略している。 In fact, although the equation (1) includes the product of a constant on the right side, the description is omitted because it can be ignored in comparing the magnitude relation of probability.
ここで、グループGの出現確率P(G)は、学習対象である印刷済み文書の印刷設定がグループGに相当する文書の割合によって求められる。グループGにおける特徴変数の出現確率P(Mi|G)は、ここでは、グループGに含まれる印刷済み文書におけるPDLコマンドの描画識別子Miの出現確率とする。描画識別子Miの出現確率は、(グループGにおける描画識別子Miの数)/(グループGにおける全ての描画識別子の数)によって求められる。なお、描画識別子Miの出現確率は、実際には、後述する式(2)に示すように、ラプラススムージングを使用して算出される。また、描画識別子Miとは、後述するように、PDLデータに含まれる描画命令(描画コマンド)の種別、位置情報(概算座標)、及び点列数を組み合わせたものであり、本実施形態における文書の特徴として扱われる。 Here, the appearance probability P (G) of the group G is obtained by the ratio of the document whose print setting of the printed document to be learned corresponds to the group G. Here, the appearance probability P (Mi | G) of the feature variable in the group G is assumed to be the appearance probability of the drawing identifier Mi of the PDL command in the printed document included in the group G. The appearance probability of the drawing identifier Mi is obtained by (number of drawing identifiers Mi in group G) / (number of all drawing identifiers in group G). In addition, the appearance probability of the drawing identifier Mi is actually calculated using Laplace smoothing, as shown in the equation (2) described later. Further, as described later, the drawing identifier Mi is a combination of the type of drawing command (drawing command) included in the PDL data, position information (approximate coordinates), and the number of point sequences, and the document according to the present embodiment It is treated as a feature of
このように、文書DをPDLコマンドにおける描画識別子群ととらえ、それぞれの描画識別子が得られる確率の積を算出することで、文書Dが特定のグループGに属する確率を求めることが可能である。 As described above, it is possible to obtain the probability that the document D belongs to a specific group G by treating the document D as a drawing identifier group in the PDL command and calculating the product of the probabilities of obtaining each drawing identifier.
図6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。図示した例では、描画コマンドは、DrawPath、DrawFillPath、DrawText、DrawImageを含む。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。DrawTextは、指定されたフォントで文字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(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。 FIG. 6 shows an example of a drawing command (drawing command) included in PDL data. In the illustrated example, the drawing commands include DrawPath, DrawFillPath, DrawText, and DrawImage. DrawPath is a command for drawing a line segment connecting point sequences composed of coordinate arrays, and the color and line width of the line are specified as additional parameters. As coordinates, a pixel coordinate system whose origin is the upper left corner is used. DrawFillPath is a command for filling an area surrounded by a point sequence constituted by a coordinate array, and the color of the fill is specified as an additional parameter. DrawPath and DrawFillPath can also draw a curve by connecting line segments by point sequences finely. DrawText is a command for drawing a character string in a specified font, and (character) size, color, and drawing position are specified as additional parameters. DrawImage is a command for drawing a pixel data string in bitmap format, and the size (width, height) and the drawing position are specified as additional parameters.
図7は、全ての印刷済み文書における描画識別子と、特定の印刷設定値グループに属する印刷済み文書に含まれる各描画識別子の個数と出現確率の一例を示す。図示した例では、上述したグループIDが001の印刷設定値グループ(以下、印刷設定値グループG001とも称する)に属する印刷済み文書に含まれる各描画識別子Miの個数と、各描画識別子Miの出現確率P(Mi|G001)を示す。印刷済み文書の特徴量は、1つの描画識別子を1つの次元とし、描画識別子の個数をその次元の値とした、多次元データとして表現される。図示した例では、描画識別子IDが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のパス描画があることを示す。また、当該描画識別子は、印刷設定値グループG001に属する印刷済み文書に、2個存在することが示されている。描画識別子IDが4の描画識別子「DrawText_230_250_8」は、DrawTextコマンドにより概算座標(230,250)に文字列長8のテキスト描画があることを示す。また、当該描画識別子は、印刷設定値グループG001に属する印刷済み文書に4個存在することが示されている。描画識別子IDが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のイメージ描画があることを示す。また、当該描画識別子は、印刷設定値グループG001に1個存在することが示されている。
FIG. 7 shows an example of drawing identifiers in all printed documents, and the number and appearance probability of each drawing identifier included in a printed document belonging to a specific print setting value group. In the illustrated example, the number of drawing identifiers Mi included in the printed document belonging to the print setting value group (hereinafter also referred to as a print setting value group G001) having the
図7に示した例では、全ての印刷済み文書における描画識別子は、724種類存在する。また、印刷設定値グループG001に属する印刷済み文書に含まれる描画識別子の個数は、285個である。 In the example shown in FIG. 7, there are 724 types of drawing identifiers in all printed documents. Further, the number of drawing identifiers included in the printed document belonging to the print setting value group G001 is 285.
上述したような描画識別子の抽出においては、ノイズなど、明らかにその文書を特徴づける情報としてふさわしくないものは予め取り除いておく。例えば、一時的なコメントや意味のない書き込みなどである。また、全ての文書にほぼ同様の確率で出現する描画識別子は、印刷設定グループの判別のために必要ではないと考えられるため、そのようなデータは削除しておく。例えば、ページ表示が全ての文書にほぼ同じ位置に同じような大きさで含まれている場合は、そのページ表示に関するPDLコマンドの描画識別子は取り除いておく。 In the extraction of the drawing identifier as described above, things which are not appropriate as information which clearly characterizes the document, such as noise, are removed in advance. For example, temporary comments or meaningless writing. In addition, since it is considered that a drawing identifier that appears with almost the same probability in all the documents is not necessary for the determination of the print setting group, such data is deleted. For example, when the page display is included in all the documents in approximately the same position with the same size, the drawing identifier of the PDL command for the page display is removed.
印刷設定値グループG001における描画識別子Miの出現確率P(Mi|G001)は、以下の式(2)を用いて算出することができる。 The appearance probability P (Mi | G001) of the drawing identifier Mi in the print setting value group G001 can be calculated using the following equation (2).
ここで、出現確率P(Mi|G001)は、ラプラススムージングを使用して、描画識別子Miの数が0であった場合でもその確率が0にならないようにして算出される。印刷設定値グループG001における全描画識別子数は285であり、全ての印刷済み文書における描画識別子数は724である。 Here, the appearance probability P (Mi | G001) is calculated using Laplace smoothing so that the probability does not become zero even if the number of drawing identifiers Mi is zero. The total number of drawing identifiers in the print setting value group G001 is 285, and the number of drawing identifiers in all the printed documents is 724.
また、印刷設定値グループG001の出現確率P(G001)は、以下の式(3)に示すように、図5に示した印刷設定値グループG001に含まれる印刷済み文書の数を、全ての印刷済み文書の数で割ることによって求められる。
Further, the appearance probability P (G 001) of the print setting
このようにして、上記式(1)に示した、文書Dが印刷設定値グループG001に属する確率を求めるための全てのパラメータを算出することができる。本実施形態では、算出した上記パラメータが、グループ分類ルールとなる。すなわち、新たに受信した印刷文書がどの印刷設定値グループに属するかの判断は、後述するように、上記パラメータを使用して行われる。 In this way, it is possible to calculate all the parameters for obtaining the probability that the document D belongs to the print setting value group G001, as shown in the above equation (1). In the present embodiment, the calculated parameter is a group classification rule. That is, the determination of to which print setting value group the newly received print document belongs is performed using the above-mentioned parameters, as described later.
次に、ステップS307において、グループ分類処理部209は、全ての印刷設定値グループについて、グループ分類ルールを生成したか判断する。すなわち、グループ分類処理部209は、各印刷設定値グループについて、印刷設定値グループGの出現確率P(G)と、全ての描画識別子Miの出現確率P(Mi|G)を算出したかどうか判断する。図7では、印刷設定値グループG001の例を説明したが、その他の印刷設定値グループについても同様に、印刷設定値グループの出現確率P(G)と、各グループにおける各描画識別子の出現確率P(Mi|G)を算出する。全ての印刷設定値グループについて上記パラメータを算出していない場合は、算出していない印刷設定値グループに関して、ステップS306の処理を繰り返す。一方、全ての印刷設定値グループについて上記パラメータを算出したと判断された場合は、ステップS308に進む。
Next, in step S307, the group
ステップS308において、グループ分類処理部209は、全ての印刷設定値グループについて算出した上記パラメータをグループ分類ルールとして、グループ分類ルール保存部211に保存する。
In step S308, the group
以上説明したように、本実施形態では、印刷済み文書の特徴量(すなわち、印刷済み文書に含まれる描画識別子とその個数)から、新たに受信した印刷文書を印刷設定値グループに分類するためのグループ分類ルールを生成する。 As described above, in the present embodiment, the newly received print document is classified into the print setting value group based on the feature amount of the printed document (that is, the drawing identifier and the number thereof included in the printed document). Generate group classification rules.
なお、本実施形態では、文書の特徴量としてPDLデータに含まれる描画コマンドの描画識別子を使用したが、PDLデータから抽出したテキストを形態素解析などによって単語単位に分解し、その出現回数を特徴量として計算する方法であってもよい。また、文書の特徴量として、文書データに含まれる特徴量だけでなく、文書の印刷を実行したユーザーの識別子や、文書の印刷を実行した時間帯を示す識別子を使用してもよい。さらに、文書をプリンタに入稿したホストコンピュータやサーバー、あるいはPCなどの装置を表す識別子など、文書データそのものには含まれないが文書の印刷行為に付随するデータなども使用してもよい。 In this embodiment, the drawing identifier of the drawing command included in the PDL data is used as the feature amount of the document, but the text extracted from the PDL data is decomposed into word units by morphological analysis or the like, and the appearance frequency is divided into feature amounts It may be calculated as Further, as the feature amount of the document, not only the feature amount included in the document data but also the identifier of the user who has executed the printing of the document or the identifier indicating the time zone in which the printing of the document has been executed may be used. Furthermore, data not included in the document data itself but associated with the printing operation of the document may also be used, such as an identifier representing a device such as a host computer or server or a device such as a PC that has submitted the document to a printer.
また、図3に示したフローチャートによるグループ分類ルール生成処理は、所定の時間間隔で定期的に繰り返し実行されてもよいし、1回のプリント処理が完了するごとに実行されてもよい。 Further, the group classification rule generation process according to the flowchart shown in FIG. 3 may be periodically and repeatedly executed at predetermined time intervals, or may be executed each time one print process is completed.
(印刷設定処理)
図8は、本実施形態における印刷設定処理のフローチャートを示す。本印刷設定処理は、プリンタ100に新たに入稿された印刷文書に対して実行される。フローチャートにおける各ステップは、HDD104に格納されたプログラムを、CPU101が実行することにより実施される。
(Print setting process)
FIG. 8 shows a flowchart of print setting processing in the present embodiment. The print setting process is performed on a print document newly submitted to the
まず、ステップS801において、ジョブ制御部205が、ホストコンピュータやサーバー、あるいはPCなどのクライアント装置(いずれも図示を省略)から、留め置き印刷文書を受信する。留め置き印刷文書は、留め置き印刷の対象となる印刷文書である。留め置き印刷は、プリンタ100が、ネットワークを介して受信した印刷文書を一時的に記憶媒体に保持し、ユーザーによる操作部からの印刷実行指示により印刷を実行する機能である。印刷実行指示は、ユーザーインターフェース204が受け付けた後、ジョブ制御部205に伝達される。なお、本実施形態では、印刷文書のデータには、PDLデータと印刷設定を格納したジョブチケットが含まれる。
First, in step S801, the
次に、ステップS802において、ジョブ制御部205は、グループ分類ルール保存部211に、グループ分類ルールが保存されているかどうか判断する。グループ分類ルールが保存されていないと判断した場合は、処理を終了する。一方、グループ分類ルールが保存されていると判断した場合は、ステップS803に進む。
Next, in step S802, the
ステップS803において、特徴量抽出部207は、受信した印刷文書(以下、受信文書とも称する)の特徴量を抽出する。本実施形態では、受信文書の特徴量として、PDLデータに含まれる描画コマンドに基づく描画識別子の種別と個数を使用する。したがって、特徴量抽出部207は、受信文書の特徴量を、図3に示したフローチャートのステップS306における処理と同様に抽出する。より具体的には、図7に示した描画識別子ID1から724までの描画識別子が、受信文書にそれぞれいくつ含まれるかをカウントする。
In step S 803, the feature
次に、ステップS804において、グループ判断部208は、受信文書から抽出した特徴量と、グループ分類ルール保存部211に保存されたグループ分類ルールとを元に、受信文書がどの印刷設定値グループに分類されるか判断する。すなわち、グループ判断部208は、新たな印刷文書の印刷設定値グループを判断する印刷設定値グループ判断手段として機能する。グループ判断部208は、図7に示したような各印刷設定値グループにおける描画識別子Miの出現確率P(Mi|G)を使用する。なお、図7には、例として、印刷設定値グループG001についてのみ記載されているが、その他の印刷設定値グループについても同様である。グループ判断部208は、各印刷設定値グループについて、受信文書に含まれる描画識別子Miに対する出現確率P(Mi|G)を上記式(1)に当てはめて、受信文書がその印刷設定値グループに属する確率を算出する。さらに、グループ判断部208は、算出した確率のうち最も高い確率が算出された印刷設定値グループを、受信文書が属する印刷設定値グループであると判断する。出現確率P(Mi|G)は、小数点以下の数であるため、通常、その積の計算においては各出現確率の対数をとって積算を和算に変換して計算する。上記式(1)は、両辺の対数をとってもその大小関係は変わらないため、確率の大小を比較する上では問題にはならない。
Next, in step S804, the
次に、ステップS805において、グループ判断部208は、受信文書の印刷設定値グループを判断するために算出した確率のうち最も高い確率が、所定値以上であるかどうか判断する。これは、受信文書の特徴がどの印刷設定値グループにも含まれない可能性を考慮し、算出した確率のうち最も高い確率が所定値以上でない場合は、受信文書はいずれのグループにも属さないと判断するためである。したがって、算出した確率のうち最も高い確率が所定値以上ではないと判断した場合は、処理を終了する。一方、算出した確率のうち最も高い確率が所定値以上であると判断した場合は、ステップS806に進む。
Next, in step S805, the
ステップS806において、グループ判断部208は、受信文書が属すると判断された印刷設定値グループの印刷設定値をグループ定義部212から取得し、ジョブ制御部205に渡す。
In step S806, the
次いで、ステップS807において、ジョブ制御部205は、受信文書に対して、ステップS806で取得した印刷設定値を設定する。すなわち、ジョブ制御部205は、印刷設定値の設定手段として機能する。受信文書は、ジョブ制御部205によって設定された印刷設定値を用いて印刷される。
Next, in step S807, the
なお、上述した印刷設定処理は留め置き印刷文書を対象として説明したが、これに限定されるものではなく、プリンタ100が順次印刷処理する通常の印刷文書であっても、印刷の開始時刻が指定された予約印刷文書であってもよい。
Although the above-described print setting process has been described for the retention print document, the present invention is not limited to this, and the start time of printing is designated even for a normal print document that the
以上説明したように、本実施形態における情報処理装置は、受信した印刷文書の特徴量に基づいて、その文書がどの印刷設定値グループに分類され、どのような印刷設定値を持つべきかを判断する。受信した印刷文書が属する印刷設定値グループを判断するためのルールは、過去に印刷した文書のうち、同一の印刷設定値を有する文書から抽出した特徴量によって生成される。つまり、特定の印刷設定値を持つ文書の特徴を、過去の印刷結果から印刷設定値グループごとに求めておき、受信した印刷文書を、特徴量が最も似ている印刷設定値グループに当てはめる。これにより、過去の印刷した文書の印刷設定値から、特定の特徴量を持つ文書に設定されるべき印刷設定値を容易に求めることができる。 As described above, the information processing apparatus according to the present embodiment determines which print setting value group the document should be classified and which print setting value should be based on the received feature amount of the print document. Do. The rule for determining the print setting value group to which the received print document belongs is generated by the feature value extracted from the document having the same print setting value among the documents printed in the past. That is, the feature of the document having a specific print setting value is obtained for each print setting value group from the past print result, and the received print document is applied to the print setting value group having the most similar feature amount. As a result, it is possible to easily obtain the print setting value to be set for the document having the specific feature amount from the print setting value of the document printed in the past.
また、運用ルールとして、特定の特徴量を持つ文書に特定の印刷設定値を設定したい場合は、過去の印刷文書のうち、特定の印刷設定値に従って印刷された文書のみを、分類学習の対象データとして与えればよい。そうすることで、特定の特徴量を持つ文書に対して印刷設定値を設定する手間を省き、利便性を向上させることができる。 In addition, when it is desired to set a specific print setting value to a document having a specific feature value as an operation rule, only documents printed according to the specific print setting value among past print documents are subjected to classification learning target data You can give as. By doing so, it is possible to save the trouble of setting the print setting value for the document having the specific feature amount and to improve the convenience.
<第2の実施形態>
本発明の第2の実施形態では、上述したグループ分類ルール生成処理において、印刷設定値グループの定義を動的に再定義することで、文書特徴量によるグループ分類ルールの精度を高める処理について説明する。以下の説明では、上述した第1の実施形態との差分について記述する。
Second Embodiment
In the second embodiment of the present invention, in the group classification rule generation process described above, the process of improving the accuracy of the group classification rule by the document feature amount by dynamically redefining the definition of the print setting value group will be described. . In the following description, differences from the above-described first embodiment will be described.
また、本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成および機能構成については、上述した第1の実施形態と同様であるため、説明は省略する。 In addition, the hardware configuration and the functional configuration of the information processing apparatus in the present embodiment are the same as those in the first embodiment described above, and thus the description thereof will be omitted.
(グループ分類ルール生成処理)
図9は、本実施形態におけるグループ分類ルール生成処理のフローチャートを示す。なお、ステップS901からステップS905までの処理は、図3のステップS301からステップS305までの処理と同様である。また、ステップS910からステップS912までの処理は、図3のステップS306からステップS308までの処理と同様である。したがって、これらの各ステップにおける処理の説明は省略し、以下では、ステップS906からステップS909までの処理について説明する。
(Group classification rule generation process)
FIG. 9 shows a flowchart of group classification rule generation processing in the present embodiment. The process from step S901 to step S905 is the same as the process from step S301 to step S305 in FIG. Further, the processing from step S910 to step S912 is the same as the processing from step S306 to step S308 in FIG. Therefore, the description of the process in each of these steps is omitted, and in the following, the process from step S906 to step S909 will be described.
本実施形態におけるグループ分類ルール生成処理では、ステップS905において、グループ分類処理部209が全ての印刷済み文書の印刷設定値グループを特定した後、ステップS906に進む。
In the group classification rule generation process in the present embodiment, after the group
ステップS906において、グループ分類処理部209は、全ての印刷済み文書について、各文書間の類似度を算出する。例えば、グループ分類処理部209は、図7に示したような描画識別子のそれぞれを1つの次元とし、各描画識別子の個数を各次元における値と考えて、多次元空間におけるユークリッド距離を各文書間で求めることで、類似度を算出する。なお、類似度の算出方法は、この手法に限定されるものではなく、その他の手法を用いてもよい。
In step S 906, the group
次に、ステップS907において、グループ分類処理部209は、類似度が一定値以上の文書(すなわち、類似度が高い文書)が互いに異なる印刷設定値グループに属している比率が、所定値以上であるかどうか判断する。比率が所定値以上でないと判断された場合は、ステップS910に進む。一方、比率が所定値以上であると判断された場合は、ステップS908に進む。
Next, in step S 907, the group
ステップS908において、グループ分類処理部209は、印刷設定値グループを再定義する。これは、各文書を教師あり学習としてグループ分類する際に、同一文書もしくは極端に似た文書が異なるグループとして学習データに与えられた場合、それらを分類するためのルールが正しく生成されない場合を回避するためである。通常、これらは、学習のための教師データからは除外されることが多い。しかし、本実施形態におけるグループは、印刷設定値の組み合わせであるため、その印刷設定値グループの定義を変更することで、それらを正しい教師データとして使用できる可能性がある。具体的には、グループ分類処理部209は、図4に示したような印刷設定値グループの定義において、両面設定、カラーモード、N−upの印刷設定値のいずれかをグループ定義から取り除くことで、印刷設定値グループを再定義する。このように印刷設定値グループに含まれる印刷設定値を減らすことで、同じ特徴量を持つ文書が同じ印刷設定値グループに所属する可能性が高くなる。
In step S 908, the group
次いで、ステップS909において、グループ分類処理部209は、再定義された印刷設定値グループをグループ分類ルール保存部211に保存する。その後、ステップS905に戻り、処理を繰り返す。
Next, in
ステップS910からステップS912までの処理は、上述したように、図3におけるステップS306からステップS308までの処理と同様であるため、説明は省略する。 The processing from step S 910 to step S 912 is the same as the processing from step S 306 to step S 308 in FIG. 3 as described above, and thus the description thereof is omitted.
なお、印刷設定値グループの再定義は、ユーザーが行ってもよい。すなわち、類似度の高い文書が互いに異なる印刷設定値グループに属している比率が所定値以上である場合に、グループ分類処理部209が、ユーザーインターフェース204を介してその旨をユーザーに通知する。そして、通知に応じてユーザーがユーザーインターフェース204を介して印刷設定値グループを編集し、再定義するようにしてもよい。
The user may redefine the print setting value group. That is, when the ratio in which documents having high similarity belong to different print setting value groups is equal to or more than a predetermined value, the group
以上説明したように、本実施形態によると、極端に似た特徴量を持つ文書が異なるグループに分類され、グループ分類ルール生成の妨げにならないようにして、より適切なグループ分類ルールを生成することができる。これによって、より精度の高い文書判別ルールを生成することができ、新たに受信した印刷文書の印刷設定における利便性を向上させることができる。 As described above, according to the present embodiment, a document having extremely similar feature quantities is classified into different groups, and generation of more appropriate group classification rules is performed so as not to prevent group classification rule generation. Can. As a result, a more accurate document determination rule can be generated, and convenience in print setting of a newly received print document can be improved.
(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以上のプロセッサ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。
(Other embodiments)
The present invention supplies a program that implements one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program. Processing is also feasible. It can also be implemented by a circuit (eg, an ASIC) that implements one or more functions.
Claims (10)
前記特定された印刷設定値グループの印刷済み文書の特徴量と、新たな印刷文書の特徴量とによって、前記新たな印刷文書の印刷設定値グループを判断する印刷設定値グループ判断手段と、
前記新たな印刷文書の印刷設定値グループの印刷設定値を、前記新たな印刷文書に設定する設定手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 Print setting value group specifying means for specifying a print setting value group corresponding to the print setting value of the printed document from each of the plurality of printed documents from the print setting value group by the combination of the print setting values;
Print setting value group determining means for determining a print setting value group of the new print document based on the feature amount of the printed document of the specified print setting value group and the feature amount of the new print document;
Setting means for setting print setting values of the print setting value group of the new print document in the new print document;
An information processing apparatus comprising:
前記印刷設定値グループ判断手段は、前記グループ分類ルールと、前記新たな印刷文書の特徴量とによって、前記新たな印刷文書の印刷設定値グループを判断することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The apparatus further comprises group classification rule generation means for generating a group classification rule for determining a print setting value group of the new print document from the feature amount of the printed document of the specified print setting value group,
4. The print setting value group determining unit determines a print setting value group of the new print document according to the group classification rule and the feature amount of the new print document. The information processing apparatus according to any one of the items.
前記特定された印刷設定値グループの印刷済み文書の特徴量と、新たな印刷文書の特徴量とによって、前記新たな印刷文書の印刷設定値グループを判断するステップと、
前記新たな印刷文書の印刷設定値グループの印刷設定値を、前記新たな印刷文書に設定するステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 Identifying a corresponding print setting value group from the print setting values of the printed document for each of the plurality of printed documents from the print setting value group based on the combination of the print setting values;
Determining a print setting value group of the new print document based on the feature amount of the printed document of the specified print setting value group and the feature amount of the new print document;
Setting a print setting value of a print setting value group of the new print document to the new print document.
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