JP2017069599A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】機密情報を含む画像の分類処理において誤って分類された場合に、原因究明のためのデータをユーザが生成する構成と比較して、ユーザの手間を軽減する。
【解決手段】端末装置２０は、画像データ受信部２１が受信した画像データである対象画像を、複数の分類項目のうち何れかの分類項目に分類する分類処理部２２と、分類された対象画像の分類項目がユーザにより他の分類項目に修正された場合に、対象画像の一部を他の画像に変更するマスク処理部２６とを備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。

特許文献１には、帳票から読み取られた１つ以上の項目データからなるイメージデータの表示において、オペレータ又は端末を指定する指定情報とイメージデータのマスクする項目を示す情報を対応付けたマスク情報と、帳票の種類を特定する種類情報と項目データの表示位置を示す座標データを対応付けた情報に基づき、指定された項目データをマスクしたイメージデータを表示させる技術が開示されている。

特開２００９−２１１２０５号公報

従来、顧客情報などの機密情報を含む画像に対して分類処理を行う技術が知られている。ここで、分類処理の結果が誤っている場合、その原因を究明するためには、例えば外部の保守管理者等が分類された画像のデータを入手する必要がある。しかし、画像には機密情報が含まれているため、例えばユーザが画像中の機密情報を墨塗りして消す等の処理を行うと、画質の劣化が生じ、実際に保守管理者等が原因究明のために必要とする情報が失われてしまう場合がある。
本発明は、機密情報を含む画像の分類処理において誤って分類された場合に、原因究明のためのデータをユーザが生成する構成と比較して、ユーザの手間を軽減することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、入力された入力画像を、複数の分類項目のうち何れかの分類項目に分類する分類手段と、前記分類手段により分類された前記入力画像の分類項目がユーザにより他の分類項目に修正された場合に、当該入力画像の一部を他の画像に変更する変更手段とを備える画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記変更手段は、前記入力画像の一部を、当該一部の内容を含まない画像である前記他の画像に変更することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記変更手段は、前記入力画像の一部にマスクを施して、前記他の画像に変更することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記変更手段は、ユーザによる修正後の分類項目に基づいて、前記入力画像の一部を前記他の画像に変更することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記変更手段は、前記入力画像の一部として、前記修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所を含まない領域を、前記他の画像に変更することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記変更手段は、前記修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所として、前記入力画像内で、当該修正後の分類項目にて予め指定された文字列に正規表現を用いた文字列を特定し、特定した当該文字列を含まない領域を、前記他の画像に変更することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記変更手段による変更後の前記入力画像をユーザに確認させるための画面を表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記変更手段により前記入力画像の一部が前記他の画像に変更された後、他の画像に変更する位置についての修正をユーザから受け付ける受付手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項９に記載の発明は、前記変更手段による変更後の前記入力画像、および、前記分類手段による分類結果を出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、入力された入力画像を、複数の分類項目のうち何れかの分類項目に分類する機能と、分類された前記入力画像の分類項目がユーザにより他の分類項目に修正された場合に、当該入力画像の一部を他の画像に変更する機能とを実現させるためのプログラムである。

請求項１記載の発明によれば、機密情報を含む画像の分類処理において誤って分類された場合に、原因究明のためのデータをユーザが生成する構成と比較して、ユーザの手間が軽減される。
請求項２記載の発明によれば、入力画像の一部に含まれる機密情報を隠すことができる。
請求項３記載の発明によれば、入力画像の一部に含まれる機密情報を隠すことができる。
請求項４記載の発明によれば、修正後の分類項目に基づく情報を隠さない一方で、入力画像の一部に含まれる機密情報を隠すことができる。
請求項５記載の発明によれば、修正後の分類項目に分類するために定められた箇所を隠さない一方で、入力画像の一部に含まれる機密情報を隠すことができる。
請求項６記載の発明によれば、修正後の分類項目に分類するために定められた箇所の位置を正確に知ることができ、精度良く機密情報を隠すことができる。
請求項７記載の発明によれば、変更後の入力画像を確認させるための画面が表示されない構成と比較して、入力画像に含まれる機密情報が隠されているかをユーザが確認できるようになる。
請求項８記載の発明によれば、他の画像に変更する位置の修正を受け付けない構成と比較して、ユーザが所望する位置を他の画像に変更することができるようになる。
請求項９記載の発明によれば、分類された画像とともに、ユーザにより修正される前の分類結果を外部に出力することができる。
請求項１０記載の発明によれば、機密情報を含む画像の分類処理において誤って分類された場合に、原因究明のためのデータをユーザが生成する構成と比較して、ユーザの手間を軽減する機能を、コンピュータにより実現できる。

本実施の形態に係る画像処理システムの全体構成例を示した図である。 本実施の形態に係る画像読取装置のハードウェア構成例を示した図である。 本実施の形態に係る端末装置のハードウェア構成例を示した図である。 本実施の形態に係る端末装置の機能構成例を示したブロック図である。 （ａ）、（ｂ）は、分類項目を修正するタイミングの一例を説明するための図である。 （ａ）〜（ｄ）は、分類項目を修正する操作が行われた際のマスク処理の一例を説明するための図である。 （ａ）〜（ｃ）は、ユーザの操作をもとに行われるマスク処理の一例を説明するための図である。 （ａ）〜（ｃ）は、マスク処理の他の例を説明するための図である。 マスク処理の手順の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜画像処理システムの全体構成＞
まず、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成例を示した図である。本実施の形態に係る画像処理システム１は、機密情報が含まれる帳票などの原稿を分類するためのシステムである。具体的には、画像処理システム１では、「納品書」や「請求書」等の様々な種類の原稿がセットされ、原稿の内容に応じて分類が行われる。原稿が分類されることにより、ユーザは、例えば、分類された状態で原稿の記載内容を確認したり、分類毎に決められたフローに従って原稿を処理したりすることができる。
図示するように、画像処理システム１は、原稿に形成された画像を読み取って画像データを生成する画像読取装置１０と、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から画像データを受信して分類を行う端末装置２０とを備える。

画像読取装置１０は、スキャン機能を有し、帳票等の原稿（用紙）上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像を示す画像データを生成する。ここで、画像読取装置１０は、例えばスキャナ装置であり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ(Charge Coupled Devices)で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ(Contact Image Sensor)で受光するＣＩＳ方式などが用いられる。なお、画像読取装置１０としては、スキャン機能に加えて、例えば、プリント機能、コピー機能及びファクシミリ機能等を備えても良い。

端末装置２０は、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０が生成した画像データを受信し、受信した画像データの分類を行う。また、端末装置２０は、画像データの分類結果を画面に表示してユーザに提示する。端末装置２０としては、例えばＰＣ（Personal Computer）を用いれば良い。本実施の形態では、端末装置２０が、画像処理装置の一例としての機能を有している。

ネットワーク３０は、画像読取装置１０と端末装置２０との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）である。

ここで、端末装置２０は画像データの分類結果を表示してユーザに提示するが、その分類結果が誤っている場合がある。即ち、画像データが本来分類されるべき分類項目（分類の種類）とは異なる分類項目に分類されてしまう場合がある。
本実施の形態では、分類結果が誤っている場合に、ユーザが分類（分類項目）を修正すると、端末装置２０は、修正後の分類に基づいて画像データにマスクを施す処理を行う。そして、端末装置２０は、マスクした状態の画像を表示して、機密情報が隠されているかユーザに確認させる。ユーザが確認した後、誤って分類された原因を究明するために、端末装置２０は、マスクした状態の画像データを外部の保守管理者等へ送信する。

＜画像読取装置のハードウェア構成＞
次に、画像読取装置１０のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る画像読取装置１０のハードウェア構成例を示した図である。図示するように、画像読取装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、表示パネル１０５と、画像形成部１０６と、画像読取部１０７と、通信インタフェース（以下、通信Ｉ／Ｆと称する）１０８とを備える。なお、これらの各機能部はバス１０９に接続されており、このバス１０９を介してデータの授受を行う。

ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種プログラムを実行する。ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の作業用メモリ等として用いられるメモリである。ＲＯＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が実行する各種プログラム等を記憶するメモリである。そして、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３等に記憶された各種プログラムをＲＡＭ１０２にロードして実行することにより、画像読取装置１０の各機能を実現する。また、ＨＤＤ１０４は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。

表示パネル１０５は、各種情報の表示やユーザからの操作入力の受付を行う。
画像形成部１０６は、入力される画像データをもとに記録媒体に画像を形成する。ここで、画像形成部１０６は、感光体に付着させたトナーを記録媒体に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式などが用いられる。

画像読取部１０７は、原稿上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像を示す画像データを生成する。
通信Ｉ／Ｆ１０８は、ネットワーク３０を介して端末装置２０等の外部機器との間で各種データの送受信を行うインタフェースとして機能する。

＜端末装置のハードウェア構成＞
次に、端末装置２０のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施の形態に係る端末装置２０のハードウェア構成例を示した図である。図示するように、端末装置２０は、演算手段であるＣＰＵ２０１と、記憶手段であるメインメモリ２０２および磁気ディスク装置（ＨＤＤ）２０３とを備える。

ここで、ＣＰＵ２０１は、ＯＳやアプリケーション等の各種プログラムを実行し、端末装置２０の各機能を実現する。また、メインメモリ２０２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。磁気ディスク装置２０３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。さらに、端末装置２０は、外部との通信を行うための通信Ｉ／Ｆ２０４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構２０５と、キーボードやマウス等の入力デバイス２０６とを備える。

＜端末装置の機能構成＞
次に、端末装置２０の機能構成について説明する。図４は、本実施の形態に係る端末装置２０の機能構成例を示したブロック図である。
端末装置２０は、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から画像データを受信する画像データ受信部２１と、受信した画像データの分類を行う分類処理部２２と、表示画面の制御を行う表示制御部２３と、各種画面を表示する表示部２４とを備える。また、端末装置２０は、ユーザからの操作入力を受け付ける操作受付部２５と、画像データに対してマスク処理を行うマスク処理部２６と、画像データを記憶する画像データ記憶部２７と、画像データを外部へ送信する送信部２８とを備える。

画像データ受信部２１は、画像読取部１０７が原稿上に形成されている画像を読み取って生成した画像データを、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から受信する。

分類処理部２２は、画像データ受信部２１が受信した画像データ（以下、対象画像と称する）の分類を行う。ここで、分類処理部２２は、例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）により、対象画像に含まれる文字を認識し、認識した文字をもとに対象画像の分類を行う。ここで、ＯＣＲとは、画像データ上にある文字を解析し、コンピュータで扱われる文字データに変換する技術である。本実施の形態では、入力画像の一例として、対象画像が用いられる。

具体的には、各帳票のフォーマットなどは事前にわかっているため、その内容をもとに、対象画像を分類するためのルール（以下、分類ルールと称する）が予め定められている。例えば、帳票が「請求書」の場合、「請求書」という文字列が帳票のどの部分に記載されているか予めわかっている。そのため、例えば、座標情報などで対象画像内の領域を指定し、指定された領域の中に「請求書」という文字列が含まれていれば、対象画像を「請求書」という分類項目（原稿の種類）に分類する、という分類ルールを予め定めておく。
分類処理部２２は、このように分類項目毎に定められた分類ルールをもとに、対象画像を、予め定められた複数の分類項目のうちの何れかの分類項目に分類を行う。

表示制御部２３は、表示部２４における表示を制御するための制御信号を生成し、表示部２４の表示を制御する。例えば、表示制御部２３は、分類処理部２２による分類結果を表示部２４に表示するように制御する。

表示部２４は、表示制御部２３から出力される制御信号に従って各種画面を表示する。

操作受付部２５は、ユーザからの操作入力を受け付ける。例えば、操作受付部２５は、分類処理部２２による分類結果が誤っている場合に、分類を修正する操作をユーザから受け付ける。

マスク処理部２６は、分類を修正する操作が行われた場合、言い換えると、分類された対象画像の分類項目を他の分類項目に修正する操作が行われた場合に、その対象画像にマスクを施す処理を行う。ここで、マスク処理部２６は、ユーザによる修正後の分類項目に基づいて、対象画像にマスクを施す処理を行う。

具体的には、マスク処理部２６は、修正後の分類項目に対応する分類ルールをもとに、分類ルールで指定された領域にはマスクをせずに、分類ルールで指定された領域を含まない他の領域を塗りつぶしてマスクするための画像（以下、マスクするための画像を、マスク画像と称する）を生成する。そして、マスク処理部２６は、対象画像とマスク画像とを合成した画像（以下、セキュア画像と称する）を生成する。対象画像とマスク画像とを合成することにより、対象画像の一部にマスクが施される。本実施の形態では、対象画像内でマスクが施されている部分の画像が、他の画像の一例として用いられる。

画像データ記憶部２７は、画像データ受信部２１が受信した画像データを記憶する。ここで、画像データ記憶部２７は、誤った分類が行われた対象画像について、外部に送信することが社内手続き等により承認されなかった場合に、その対象画像を記憶しておく。

送信部２８は、マスク処理部２６にて生成されたセキュア画像を、外部の指定先（即ち、保守管理者等）に送信する。ここで、送信部２８は、セキュア画像を外部に送信する操作がユーザにより行われた場合に、ネットワーク３０等を介して、外部の指定先にセキュア画像を送信する。また、送信部２８は、セキュア画像とともに、分類処理部２２が分類した際の誤った分類項目及びユーザによる修正後の分類項目の情報も送信する。

なお、端末装置２０が有するこれらの各機能部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。具体的には、ＣＰＵ２０１が、端末装置２０の各機能部を実現するプログラムを、例えば磁気ディスク装置２０３からメインメモリ２０２に読み込んで実行することにより、これらの機能部が実現される。また、表示部２４は、例えば表示機構２０５により実現される。画像データ記憶部２７は、例えば磁気ディスク装置２０３により実現される。

また、本実施の形態では、分類処理部２２が、分類手段の一例としての機能を有している。マスク処理部２６が、変更手段の一例としての機能を有している。表示制御部２３が、表示手段の一例としての機能を有している。操作受付部２５が、受付手段の一例としての機能を有している。送信部２８が、出力手段の一例としての機能を有している。

＜分類項目を修正するタイミングの説明＞
次に、分類処理部２２による分類が誤った場合に、分類項目を修正するタイミングについて説明する。図５（ａ）、（ｂ）は、分類項目を修正するタイミングの一例を説明するための図である。図５（ａ）、（ｂ）に示すように、分類処理部２２が対象画像の分類を行うと、分類結果が表示部２４の画面に表示される。ここでは、分類項目として「注文書」、「納品書」が予め定められており、その両方に分類されないものは「その他（不明）」の分類項目に分類される。

まず、図５（ａ）に示す例では、「注文書Ａ」、「注文書Ｂ」、「注文書Ｃ」の対象画像は、「注文書」の分類項目に分類されている。また、「納品書１」、「納品書２」「納品書３」の対象画像は、「納品書」の分類項目に分類されている。さらに、「契約書」の対象画像は、「その他（不明）」の分類項目に分類されている。ここで、「注文書Ｄ」の対象画像３０１は、「その他（不明）」に分類されているが、本来は「注文書」に分類されるべきものである。即ち、対象画像３０１に対応する帳票は注文書であるが、例えばＯＣＲによる文字認識で「注文書」の文字列が正常に認識されなかった等の何らかの原因により、対象画像３０１は「注文書」に分類されず、「その他（不明）」に分類されてしまったといえる。

ここで、ユーザは、分類結果の画面を見て、対象画像３０１が「注文書」ではなく「その他（不明）」に分類されていることを確認する。そして、ユーザは、対象画像３０１を「その他（不明）」の分類項目から「注文書」の分類項目へ修正する操作を行う。ここでは、例えば、ユーザが、マウス等を用いて対象画像３０１を選択して、選択した対象画像３０１を「その他（不明）」の欄から「注文書」の欄へ移動させて、分類項目を修正する。

また、図５（ｂ）に示す例では、図５（ａ）の場合と同様に、「注文書Ａ」、「注文書Ｂ」、「注文書Ｃ」の対象画像は「注文書」の分類項目に分類されている。また、「納品書１」、「納品書２」「納品書３」の対象画像は「納品書」の分類項目に分類されている。さらに、「契約書」の対象画像は「その他（不明）」の分類項目に分類されている。ここで、「注文書Ｅ」の対象画像３０２は、「納品書」に分類されているが、本来は「注文書」に分類されるべきものである。即ち、対象画像３０２に対応する帳票は注文書であるが、例えば納品に関する記載もされていた等の何らかの原因により、対象画像３０２は「注文書」に分類されず、「納品書」に分類されてしまったといえる。

ここで、ユーザは、分類結果の画面を見て、対象画像３０２が「注文書」ではなく「納品書」に分類されていることを確認する。そして、ユーザは、例えば、マウス等を用いて、対象画像３０２を「納品書」の欄から「注文書」の欄へ移動させて、分類項目を修正する。

＜分類項目の修正によるマスク処理の説明＞
次に、分類項目を修正する操作が行われた際のマスク処理について説明する。図６（ａ）〜（ｄ）は、分類項目を修正する操作が行われた際のマスク処理の一例を説明するための図である。

まず、図６（ａ）は、誤って分類された対象画像の一例を示す図である。図６（ａ）に示す対象画像３０３には、「工事名」、「工事完了日」などの機密情報が含まれている。ここで、対象画像３０３では、本来はＯＣＲにより「舗装工事完了報告書」と文字認識されるべきであるが、「輔装工事完子報告書」と誤って文字認識されている。その結果、本来分類されるべき「舗装工事完了報告書」の分類項目ではなく、例えば「その他（不明）」の分類項目に分類されている。そのため、ユーザは、表示部２４に表示された分類結果を見て、この対象画像３０３の分類項目を「舗装工事完了報告書」の分類項目に修正する操作を行う。

ユーザにより分類項目を修正する操作が行われると、マスク処理部２６は、対象画像３０３をマスクする処理を行う。ここで、マスク処理部２６は、修正後の分類項目に対応する分類ルールをもとに、マスク画像を生成する。図６（ａ）に示す例では、修正後の分類項目「舗装工事完了報告書」の分類ルールをもとに、マスク画像が生成される。
ここで、「舗装工事完了報告書」の分類ルールとしては、上述したように、例えば、座標情報で指定された領域内に「舗装工事完了報告書」という文字列が含まれていれば、対象画像を「舗装工事完了報告書」に分類する、という内容が定められている。そのため、マスク処理部２６は、分類ルールで指定されている領域をマスクせずに、その領域を含まない他の領域を塗りつぶして、マスク画像を生成する。

図６（ｂ）は、分類ルールで指定された領域の一例を示している。ここでは、例えば、対象画像３０３の左上の隅を原点Ｏとし、図中右方向をｘ軸、下方向をｙ軸とする直交座標を用い、対象画像３０３内の位置をｘ座標値及びｙ座標値で表している。そして、例えば、ｘ＝１０、ｙ＝１０、ｗ（ｘ方向の幅）＝５００、ｈ（ｙ方向の高さ）＝３００で表される領域３０４が、分類ルールで指定されている。なお、対象画像３０３内の位置を表す座標値は、対象画像３０３のサイズや画素数などに応じて算出される。

図６（ｃ）は、生成されたマスク画像の一例を示す図である。図６（ｃ）に示すマスク画像３０５は、対象画像３０３内で、分類ルールで指定された領域３０４を少なくとも除く領域を塗りつぶしたものである。付言すると、マスク画像３０５は、対象画像３０３内で、領域３０４を含まない領域として定められている。

そして、マスク処理部２６は、対象画像３０３とマスク画像３０５とを合成して、図６（ｄ）に示すセキュア画像３０６を生成する。セキュア画像３０６では、「工事名」、「工事完了日」などの機密情報が隠されている一方で、「輔装工事完子報告書」の文字列は隠されていない。ここで、表示部２４に表示されたセキュア画像３０６を見て、「工事名」、「工事完了日」などの機密情報がマスクされているか、即ち、マスク画像３０５により機密情報が隠されているかどうかを確認すれば良い。

上記のように、マスク処理部２６は、修正後の分類項目に対応する分類ルールをもとに、マスク画像を生成する。その際、マスク処理部２６は、分類ルールで指定された領域を含まない領域を塗りつぶしてマスク画像を生成する。
ここで、分類ルールで指定された領域には、分類処理部２２が対象画像を分類する際に用いられる（参照される）情報が含まれている。言い換えると、分類処理部２２は、本来はこの指定された領域内に含まれる文字列などを参照することで、正しい分類項目に分類していたはずである。しかし、例えばＯＣＲの文字認識が正常に行われなかった等の原因により、誤って分類されたと考えられる。誤って分類された原因を究明するためには、分類ルールで指定された領域内ではどのように文字認識が行われたか等の情報が必要である。

そこで、本実施の形態では、分類ルールで指定された領域をマスクしない。一方で、その他の領域は塗りつぶしてマスクすることにより、機密情報を隠す処理が行われる。
付言すると、マスク処理部２６は、修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所にはマスクせずに、その箇所を含まない領域を塗りつぶしてマスク画像を生成する。本実施の形態では、修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所の一例として、修正後の分類項目に対応する分類ルールで指定された領域が用いられる。また、図６に示す例では、修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所の一例として、領域３０４を用いている。

本実施の形態では、このようにしてセキュア画像を生成することにより、誤って分類された原因を究明するために必要な箇所はマスクされず、その他の領域はマスクされて機密情報が隠された状態になる。

＜ユーザの操作によるマスク処理の説明＞
次に、ユーザの操作をもとに行われるマスク処理について説明する。マスク処理部２６がセキュア画像を生成すると、生成されたセキュア画像が表示部２４に表示される。ここで、ユーザはセキュア画像を確認し、マスク画像により機密情報が隠されていればこのセキュア画像を外部の指定先に送信すれば良いが、隠されていない機密情報が存在することも考えられる。このような場合、ユーザがマスクする箇所を指定する操作を行うことにより、対象画像内でマスクが施される位置の修正が行われ、マスク処理部２６は、ユーザに指定された箇所をマスクする処理を行う。付言すると、操作受付部２５は、対象画像において、他の画像に変更する位置についての修正をユーザから受け付ける。

図７（ａ）〜（ｃ）は、ユーザの操作をもとに行われるマスク処理の一例を説明するための図である。
まず、図７（ａ）は、誤って分類された結果、ユーザにより正しい分類項目「舗装工事完了報告書」に修正されて、生成されたセキュア画像３０７を示している。このセキュア画像３０７では、領域３０８はマスクされている一方で、領域３０９はマスクされていない。付言すると、領域３０９は、「舗装工事完了報告書」の分類ルールで指定された領域であるため、マスクされていない。

しかし、領域３０９には、社名「ＡＡＡ」や住所「ＢＢＢ」などの機密情報が含まれている。そこで、ユーザは、表示部２４に表示されたセキュア画像３０７を確認し、セキュア画像３０７内でマスクする箇所を指定する操作を行う。ここでは、例えば、領域３０９内の社名「ＡＡＡ」や住所「ＢＢＢ」などの機密情報を指定する操作が行われる。

図７（ｂ）は、ユーザの操作をもとにマスクされたセキュア画像の一例を示す図である。ユーザは、社名の「ＡＡＡ」、住所の「ＢＢＢ」を指定することにより、領域３１０が塗りつぶされてマスクされる。このようにユーザがマスクする箇所を指定した結果、機密情報が隠されて外部に送信しても良いとユーザが判断すれば、外部の指定先にセキュア画像３０７のデータが送信される。

ここで、図７（ａ）に示すように表示部２４にセキュア画像３０７の全体を表示しても良いが、分類ルールで指定された領域毎に表示して、ユーザに確認させながらマスクすることとしても良い。
例えば、図７（ｃ）に示す例は、図７（ａ）の領域３０９のみが表示部２４に表示された場合を示している。ここで、ユーザはマスクしたい箇所として、例えば社名「ＡＡＡ」や住所「ＢＢＢ」を指定することにより、マスク処理が行われる。また、領域３０９の他にも分類ルールで指定された領域があれば、順番にそれぞれの領域が表示され、領域毎にユーザがマスクする箇所を指定することで、指定された箇所がマスクされる。

＜マスク処理の他の例＞
次に、マスク処理部２６によるマスク処理の他の例について説明する。図６に示す例では、分類ルールで指定された領域をマスクしないこととした。また、図７に示す例では、マスクされていない領域に機密情報が含まれる場合に、ユーザの指定によりマスクすることとした。一方、ここで説明する他の例は、分類ルールで指定された領域の中の情報を検索して、マスクする箇所を決めるものである。

図８（ａ）〜（ｃ）は、マスク処理の他の例を説明するための図である。
例えば、図８（ａ）に示す対象画像３１１は、本来は「舗装工事完了報告書」の分類項目に分類されるべきであるが、例えば「その他（不明）」の分類項目に分類されたものである。ここで、領域３１２は、修正後の分類項目「舗装工事完了報告書」の分類ルールで指定された領域である。そして、分類ルールでは、領域３１２の中に「舗装工事完了報告書」という文字列が含まれていれば、対象画像を「舗装工事完了報告書」に分類する、という内容が定められている。一方で、領域３１２内には、社名「ＡＡＡ」や住所「ＢＢＢ」などの機密情報が含まれている。

ここで、図６に示す例のように、領域３１２の全体をマスクしなければ、社名「ＡＡＡ」や住所「ＢＢＢ」などの機密情報が隠されないことになる。そこで、図８に示す例では、マスク処理部２６は、領域３１２内に、予め指定された文字列「舗装工事完了報告書」に関係する文字列が含まれるか否かを検索する。検索対象の文字列が見つかった場合、マスク処理部２６は、その文字列をマスクせずに、文字列を含まない領域を塗りつぶしてマスクを施して、セキュア画像を生成する。

この検索では、例えば、正規表現を用いた検索が行われる。正規表現とは、文字列の集合を一つの形式で表現する手法である。図８（ｂ）は、「舗装工事完了報告書」の文字列の正規表現の一例を示す図である。例えば、「舗装工事完了報告書」を１文字置き換えた正規表現は、「＊装工事完了報告書」、「舗＊工事完了報告書」、「舗装工事完＊報告書」等であり、「＊」の文字はどのような文字が用いられても良い。同様に、「舗装工事完了報告書」を２文字置き換えた正規表現は、「＊＊工事完了報告書」、「＊装＊事完了報告書」、「＊装工事完＊報告書」等であり、「＊」の文字はどのような文字が用いられても良い。

このように、マスク処理部２６は、領域３１２内に、予め指定された文字列「舗装工事完了報告書」に正規表現を用いた文字列と一致するものが含まれるか否かを検索する。
ここで、「輔装工事完子報告書」の文字列は、「舗装工事完了報告書」を２文字置き換えた正規表現（「＊装工事完＊報告書」）である。付言すると、「輔装工事完子報告書」の文字列は、「舗装工事完了報告書」の１文字目の「舗」が「輔」になり、６文字目の「了」が「子」になったものである。そのため、マスク処理部２６は、領域３１２内に検索対象の文字列が見つかったとして、図８（ｃ）に示すように、「舗装工事完了報告書」の文字列をマスクしない一方で、その文字列を含まない領域を塗りつぶしてセキュア画像３１３を生成する。ここでは、修正後の分類項目にて予め指定された文字列に正規表現を用いた文字列の一例として、「輔装工事完子報告書」の文字列が用いられている。

図８に示す例では、このようにしてセキュア画像３１３を生成することにより、分類ルールで指定された領域の中で、本来分類のために用いられる箇所はマスクされず、その他の領域はマスクされて機密情報が隠された状態になる。

＜マスク処理の手順の説明＞
次に、端末装置２０によるマスク処理の手順について説明する。図９は、マスク処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、画像データ受信部２１は、ネットワーク３０を介して画像読取装置１０から画像データを受信する（ステップ１０１）。次に、分類処理部２２は、例えばＯＣＲを用いて、画像データ（対象画像）の分類を行う（ステップ１０２）。次に、表示制御部２３は、対象画像の分類結果をユーザに確認させるための画面を表示部２４に表示する（ステップ１０３）。ここで、ユーザは、表示部２４に表示された分類結果を見て、対象画像が正しい分類項目に分類されているかを確認する。分類結果が誤っていれば、ユーザは分類項目を修正する操作を行う。即ち、ユーザは、表示部２４に表示された対象画像のうち、誤って分類された対象画像を選択して、選択した対象画像の分類項目を修正する操作を行う。

ここで、マスク処理部２６は、分類項目を修正する操作が行われたか否かを判定する（ステップ１０４）。分類項目を修正する操作が行われていないと判定された場合（ステップ１０４でＮｏ）、本処理フローは終了する。一方、分類項目を修正する操作が行われたと判定された場合（ステップ１０４でＹｅｓ）、マスク処理部２６は、対象画像にマスクを施してセキュア画像を生成する（ステップ１０５）。

ステップ１０５では、修正後の分類項目に対応する分類ルールをもとに、マスク画像が生成される。そして、生成されたマスク画像と対象画像とを合成して、セキュア画像が生成される。セキュア画像が生成されると、表示制御部２３は、生成されたセキュア画像をユーザに確認させるための画面を表示部２４に表示する（ステップ１０６）。ここで、ユーザは、表示されたセキュア画像を見て、機密情報が隠されているかを確認する。また、ユーザは、必要に応じてセキュア画像の持ち出し承認の社内手続き等を行う。そして、機密情報が隠されており、持ち出しも承認された場合、ユーザは、セキュア画像を外部の指定先に送信する操作を行う。

ここで、マスク処理部２６は、セキュア画像を外部の指定先に送信する操作が行われたか否かを判定する（ステップ１０７）。セキュア画像を送信する操作が行われたと判定された場合（ステップ１０７でＹｅｓ）、送信部２８は、セキュア画像のデータを外部の指定先に送信する（ステップ１０８）。ここでは、セキュア画像とともに、分類した際の誤った分類項目及び修正後の分類項目の情報も外部の指定先に送信される。外部の指定先に送信されたデータは、対象画像が誤って分類された原因の究明に用いられる。そして、本処理フローは終了する。

一方、セキュア画像を送信する操作が行われたと判定されなかった場合（ステップ１０７でＮｏ）、マスク処理部２６は、マスクする箇所を指定する操作が行われたか否かを判定する（ステップ１０９）。マスクする箇所を指定する操作が行われたと判定された場合（ステップ１０９でＹｅｓ）、マスク処理部２６は、ユーザの操作をもとに、指定された箇所をマスクする処理を実行する（ステップ１１０）。そして、ステップ１０８へ移行する。

一方、持ち出しが承認されない場合にはマスクする箇所を指定する操作も行われず（ステップ１０９でＮｏ）、マスク処理部２６は、セキュア画像を画像データ記憶部２７に記憶させる（ステップ１１１）。この場合には、例えば、保守管理者等が、直接、端末装置２０が設置されている場所まで来て画像データ記憶部２７からセキュア画像を取得し、誤って分類された原因を究明する。そして、本処理フローは終了する。

以上説明したように、本実施の形態では、端末装置２０が対象画像の分類を行い、分類結果が修正された場合には、対象画像にマスクを施してセキュア画像を生成する。生成されるセキュア画像では、本来分類のために用いられる箇所はマスクされず、分類のために用いられる箇所を含まない領域がマスクされる。即ち、セキュア画像では、誤って分類された原因を究明するために必要な情報はマスクされない一方で、その他の領域に含まれる機密情報はマスクされる。そして、セキュア画像は外部の指定先へ送信される。

また、本実施の形態において、分類ルールでは対象画像内の領域が指定されていることとしたが、このような構成に限られるものではない。分類ルールで対象画像内の領域が指定されていない場合、分類処理部２２は、対象画像の全体を参照して、分類を行う。また、分類結果が修正された場合に、修正後の分類項目に対応する分類ルールで対象画像内の領域が指定されていなければ、マスク処理部２６は、対象画像の全体を参照し、例えば図８で説明したように、正規表現を用いた文字列の検索を行う。そして、この検索で見つかった箇所はマスクされず、その他の領域がマスクされてセキュア画像が生成される。

さらに、本実施の形態において、端末装置２０は、文字認識により対象画像を分類する構成に限られるものではなく、例えば、図形やイラスト、罫線などを認識して、対象画像を分類することとしても良い。

また、本実施の形態において、端末装置２０は、対象画像にマスクを施すこととしたが、このような構成に限られるものではなく、機密情報を認識されないように対象画像の一部を他の画像に変更する処理であれば、どのような処理を行っても良い。即ち、端末装置２０は、対象画像内のある領域について、マスクを施す代わりに、例えば、その領域の内容を認識できないようにデータを加工したり、その領域の文字データを排除したりして、その領域を、その領域の内容を含まない他の画像に変更しても良い。

そして、本実施の形態において、画像読取装置１０が端末装置２０の機能を有することとしても良い。この場合、画像読取装置１０は、原稿上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像（対象画像）の分類を行う。そして、分類結果が修正された場合には、画像読取装置１０は、対象画像にマスクを施してセキュア画像を生成する。この場合には、画像読取装置１０を、画像処理装置の一例として捉えることができる。

また、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。

なお、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態には限定されない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく様々に変更したり代替態様を採用したりすることが可能なことは、当業者に明らかである。

１…画像処理システム、１０…画像読取装置、２０…端末装置、２１…画像データ受信部、２２…分類処理部、２３…表示制御部、２４…表示部、２５…操作受付部、２６…マスク処理部、２７…画像データ記憶部、２８…送信部、３０…ネットワーク

Claims (10)

1. 入力された入力画像を、複数の分類項目のうち何れかの分類項目に分類する分類手段と、
   前記分類手段により分類された前記入力画像の分類項目がユーザにより他の分類項目に修正された場合に、当該入力画像の一部を他の画像に変更する変更手段と
   を備える画像処理装置。
2. 前記変更手段は、前記入力画像の一部を、当該一部の内容を含まない画像である前記他の画像に変更すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記変更手段は、前記入力画像の一部にマスクを施して、前記他の画像に変更すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記変更手段は、ユーザによる修正後の分類項目に基づいて、前記入力画像の一部を前記他の画像に変更すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記変更手段は、前記入力画像の一部として、前記修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所を含まない領域を、前記他の画像に変更すること
   を特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記変更手段は、前記修正後の分類項目に分類するために予め定められた箇所として、前記入力画像内で、当該修正後の分類項目にて予め指定された文字列に正規表現を用いた文字列を特定し、特定した当該文字列を含まない領域を、前記他の画像に変更すること
   を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記変更手段による変更後の前記入力画像をユーザに確認させるための画面を表示する表示手段をさらに備えること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記変更手段により前記入力画像の一部が前記他の画像に変更された後、他の画像に変更する位置についての修正をユーザから受け付ける受付手段をさらに備えること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
9. 前記変更手段による変更後の前記入力画像、および、前記分類手段による分類結果を出力する出力手段をさらに備えること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. コンピュータに、
    入力された入力画像を、複数の分類項目のうち何れかの分類項目に分類する機能と、
    分類された前記入力画像の分類項目がユーザにより他の分類項目に修正された場合に、当該入力画像の一部を他の画像に変更する機能と
    を実現させるためのプログラム。

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