JP2020087122A - データ生成装置、データ生成方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適正な関係の画像と文字列とを含むタグ付きデータを生成することを目的とする。【解決手段】データ生成装置は、画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識部と、認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出部と、前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出部と、前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成部とを備える。【選択図】図５

Description

本発明は、データ生成装置、データ生成方法及びプログラムに関する。

近年、コンピュータビジョン及び自然言語処理の分野において、機械学習を用いた処理が多用されている。機械学習は、その出力精度を高めるために、多量の学習用データを用いた学習を必要とする。例えば、機械学習の一技法である「教師あり学習」においては、学習用データとして、タグ付きデータの集合が用いられる。例えば、タグ付きデータは、画像と当該画像を説明する意味タグとを含む。機械学習では、タグ付きデータの画像が入力され、教師データである意味タグを出力するように、学習される。

例えば、上記のようなタグ付きデータを取得する技術がある（例えば、特許文献１）。特許文献１に開示されるデジタル画像の意味タグの取得方法は、デジタル画像と意味タグとの対応関係を示す意味タグモデルを用いる。具体的には、特許文献１の取得方法は、デジタル画像に対応した意味タグモデルを検索し、当該デジタル画像を当該意味タグモデルに導入して得られる情報を、意味タグとして当該デジタル画像と組み合わせる。さらに、特許文献１の取得方法は、意味タグモデルの構築に、機械学習を用いる。

特許文献１の意味タグモデルは、入力されたデジタル画像から画像特徴を抽出し、当該画像特徴を入力することで、意味タグを出力する。また、意味タグモデルは、機械学習を用いて推定されたモデルある。このような意味タグモデルによって抽出される画像特徴及び出力される意味タグは、推定された情報であり、デジタル画像に対して適正な情報でない場合もある。つまり、意味タグの推定精度に不確実性がある。

そこで、本開示のデータ生成装置、データ生成方法及びプログラムは、適正な関係の画像と文字列とを含むタグ付きデータを生成することを目的とする。

本発明の一実施形態に係るデータ生成装置は、画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識部と、認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出部と、前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出部と、前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成部とを備える。

本開示の技術によると、適正な関係の画像と文字列とを含むタグ付きデータを生成することが可能になる。

実施の形態に係るデータ生成システムの構成の一例を示す図 実施の形態に係る端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図 実施の形態に係るサーバ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図 実施の形態に係るサーバ装置の機能的構成の一例を示す図 実施の形態に係る端末の機能的構成の一例を示す図 実施の形態に係る参照データが表示された状態の一例を示す図 実施の形態に係る参照データが表示された状態の一例を示す図 図７の参照データにおける画像領域及び文字列領域の画像文字列セット候補の組み合わせ例を示す図 図７の参照データにおける画像領域及び文字列領域の画像文字列セット候補の組み合わせ例を示す図 実施の形態に係る画像文字列セット抽出部によって決定される画像文字列セットの一例を示す図 実施の形態に係るタグ情報抽出部によって分類される画像文字列セット群の一例を示す図 実施の形態に係るデータ生成システムの動作の一例を示すフローチャート 実施の形態に係る印刷物及び印刷データが扱われる印刷工程の一例を示す図 実施の形態に係る印刷物又は印刷データに対する印刷工程後の処理の一例を示す図 任意の画像と当該画像を明示する文字列とが併記される印刷物の事例を示す図 図１２の印刷工程における参照データの取得方法の一例を示す図 図１３の工程における参照データの取得方法の一例を示す図

以下、本発明の実施の形態について添付の図面を参照しつつ説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することによって重複した説明を省く。

（実施の形態）
＜データ生成システム１０００の構成＞
実施の形態に係るデータ生成システム１０００の構成を説明する。データ生成システム１０００は、画像及び文字列を含むデータから、画像と当該画像に関連する文字列とを組み合わせたデータであるタグ付きデータを生成し、蓄積する。画像に関連する文字列は、当該画像に写し出される対象に関連するいかなる文字列であってもよく、例えば、当該対象の呼称、当該対象を説明する文字列、又は当該対象を連想させる文字列等であってもよい。文字列は、例えば、文字、単語、文節などのフレーズ、マーク又は記号等であってもよい。マーク及び記号は、いかなるマーク及び記号であってもよい。例えば、マーク及び記号は、国旗、国、地方公共団体、法人、団体及びブランド等の模式化した名、記号及びマーク等であってもよく、商標名、特殊な形の文字で表現された商標名、並びに、商標におけるマーク及び記号等であってもよい。例えば、マーク及び記号は、人、動物、植物、機械及び乗り物等の模式化した名、記号及びマーク等であってもよい。

図１は、実施の形態に係るデータ生成システム１０００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、データ生成システム１０００は、端末１０と、サーバ装置２０と含む。本実施の形態では、データ生成システム１０００は、１つの端末１０と１つのサーバ装置２０とを含むが、２つ以上の端末１０を含んでもよく、２つ以上のサーバ装置２０を含んでもよい。

端末１０とサーバ装置２０とは、互いに通信し、情報等を送受信する。例えば、サーバ装置２０は、タグ付きデータを生成するための画像及び文字列を含むデータである参照データを、端末１０に送信する。端末１０は、参照データから生成したタグ付きデータを、サーバ装置２０に送信する。なお、端末１０は、自身で作成したデータを参照データとして処理してもよく、他の装置又は記憶媒体等の他のデバイスから取得したデータを参照データとして処理してもよい。ここで、端末１０はデータ生成装置の一例であり、参照データは第１データの一例である。

端末１０とサーバ装置２０とは、通信網３０を介して間接的に接続されてもよく、有線通信又は無線通信を介して直接的に接続されてもよい。本実施の形態では、端末１０とサーバ装置２０とは、通信網３０を介して接続される。例えば、２つ以上の端末１０が設けられる場合、サーバ装置２０は、参照データを、２つ以上の端末１０に送信することができ、例えば、同時に送信してもよい。サーバ装置２０は、２つ以上の端末１０からタグ付きデータを取得する。通信網３０は、インターネット、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、モバイル通信網、電話回線通信網、又は、その他の有線若しくは無線通信を用いる通信網であってもよい。本実施の形態では、通信網３０はインターネットである。

端末１０及びサーバ装置２０はそれぞれ、１つ以上の装置で構成されてもよい。装置が２つ以上の装置で構成される場合、当該２つ以上の装置は、１つの機器内に配置されてもよく、分離した２つ以上の機器内に分かれて配置されてもよい。本明細書及び特許請求の範囲では、「装置」とは、１つの装置を意味し得るだけでなく、複数の装置からなるシステムも意味し得る。

端末１０は、通信機能を有し且つ画像を表示することができる情報処理装置である。端末１０の例は、コンピュータ装置であり、具体的には、ノートＰＣ（Personal Computer）、携帯電話、スマートフォン及びタブレット端末などのスマートデバイス、ウェアラブルＰＣ、及びデスクトップＰＣ等である。本実施の形態では、端末１０は、ノートＰＣであるとして説明するが、これに限定されない。

サーバ装置２０は、通信機能を有する情報処理装置である。サーバ装置２０は、インターネット上のクラウドサーバを構成してもよい。本実施の形態では、サーバ装置２０は、コンピュータ装置であるが、これに限定されない。

＜端末１０のハードウェア構成＞
図２は、実施の形態に係る端末１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、記憶装置１４と、表示装置１５と、操作装置１６と、インタフェース（Ｉ／Ｆ）装置１７と、ドライブ装置１８とを構成要素として含む。上記構成要素はそれぞれ、例えばバスを介して互いに接続されているが、有線通信及び無線通信のいずれを介して接続されてもよい。また、上記構成要素の全てが必須ではない。例えば、表示装置１５及び操作装置１６の少なくとも１つが、端末１０と別の装置であり、端末１０と有線又は無線接続されてもよい。

ＣＰＵ１１はプロセッサ等で構成され、端末１０の各部の動作及び全体動作を制御する。ＲＯＭ１２は不揮発性半導体記憶装置等で構成され、端末１０で動作する各種プログラム及び各種パラメータを記憶する。例えば、ＲＯＭ１２は、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）及びＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）などのブートプログラム等を格納する記憶デバイスとして機能する。ＲＡＭ１３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）及びＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性半導体記憶装置等で構成される。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１のワークエリアとして使用される。ＲＡＭ１３は、各種信号処理及び画像処理を施す際にデータを一時的に保存する記憶領域を提供する。

記憶装置１４は、各種プログラムで利用されるデータ、参照データ及びタグ付きデータ等の種々の情報を記憶する。記憶装置１４は、揮発性又は不揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置で構成される。なお、記憶装置１４が、ＲＯＭ１２及び／又はＲＡＭ１３を含んでもよい。

プログラムは、ＲＯＭ１２又は記憶装置１４等に予め保持されている。プログラムは、ＣＰＵ１１によって、ＲＯＭ１２又は記憶装置１４等からＲＡＭ１３に読み出されて展開される。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に展開されたプログラム中のコード化された各命令を実行する。

なお、プログラムは、ＲＯＭ１２及び記憶装置１４に限らず、例えば記録ディスク等の記憶媒体に格納されていてもよい。例えば、配布された記憶媒体４１がドライブ装置１８にセットされ、当該記憶媒体４１に記録された各種プログラムがドライブ装置１８により読み出されてもよい。また、プログラムは、有線ネットワーク、無線ネットワーク又は放送等を介して、Ｉ／Ｆ装置１７に伝送され、ＲＡＭ１３等に取り込まれてもよい。

なお、上述したＣＰＵ１１によって実現される機能は、ＣＰＵ１１等のプログラム実行部によって実現されてもよく、回路によって実現されてもよく、プログラム実行部及び回路の組み合わせによって実現されてもよい。例えば、このような機能は、集積回路であるＬＳＩ（大規模集積回路：Large Scale Integration）によって実現されてもよい。このような機能は個別に１チップ化されてもよく、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩとして、ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＬＳＩ内部の回路セルの接続及び／又は設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサ、又は、特定用途向けに複数の機能の回路が１つにまとめられたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等が利用されてもよい。

表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御に従って種々の画面を表示する。表示装置１５は、液晶パネル、有機ＥＬ（Electroluminescence）及び無機ＥＬ等のディスプレイであってもよい。表示装置１５は、音声出力のためのスピーカを含んでもよい。表示装置１５は、操作装置１６を兼ねたタッチパネルであってもよい。

操作装置１６は、ユーザによる操作入力を受け付ける装置である。操作装置１６は、ボタン、ダイヤル、キー、マウス、タッチパネル及び音声入力のためのマイク等の入力装置を含んでもよい。

Ｉ／Ｆ装置１７は、通信網３０及び他の装置と接続するための接続デバイスである。Ｉ／Ｆ装置１７は、通信網３０を介してサーバ装置２０、他の端末及び他の装置と接続される。また、Ｉ／Ｆ装置１７は、有線通信又は無線通信を介して、他の装置と接続される。

ドライブ装置１８は、記憶媒体４１がセットされるデバイスである。記憶媒体４１は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read only memory）、フレキシブルディスク及び光磁気ディスク等の情報を光学的、電気的又は磁気的に記録する媒体であってもよく、ＲＯＭ及びフラッシュメモリ等の情報を電気的に記録する半導体メモリ等の媒体であってもよい。

＜サーバ装置２０のハードウェア構成＞
図３は、実施の形態に係るサーバ装置２０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、サーバ装置２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、記憶装置２４と、表示装置２５と、操作装置２６と、Ｉ／Ｆ装置２７と、ドライブ装置２８とを構成要素として含む。上記構成要素はそれぞれ、例えばバスを介して互いに接続されているが、有線通信及び無線通信のいずれを介して接続されてもよい。上記構成要素の全てが必須ではなく、表示装置２５及び操作装置２６の少なくとも１つが、サーバ装置２０と有線又は無線接続される別の装置であってもよい。

ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３の構成及び機能はそれぞれ、端末１０のＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３と同様である。

記憶装置２４は、各種プログラムで利用されるデータ、参照データ及びタグ付きデータ等の種々の情報を記憶する。記憶装置２４の構成は、端末１０の記憶装置１４と同様である。

なお、ＣＰＵ２１によって実現される機能は、ＣＰＵ２１等のプログラム実行部によって実現されてもよく、回路によって実現されてもよく、プログラム実行部及び回路の組み合わせによって実現されてもよい。

表示装置２５は、ＣＰＵ２１の制御に従って種々の画面を表示する。表示装置２５の構成は、端末１０の表示装置１５と同様である。

操作装置２６は、ユーザによる操作入力を受け付ける装置である。操作装置２６の構成は、端末１０の操作装置１６と同様である。

Ｉ／Ｆ装置２７は、通信網３０及び他の装置と接続するための接続デバイスである。Ｉ／Ｆ装置２７は、通信網３０を介して端末１０及び他の装置と接続される。また、Ｉ／Ｆ装置２７は、有線通信又は無線通信を介して、他の装置と接続される。

ドライブ装置２８は、記憶媒体４２がセットされるデバイスである。ドライブ装置２８の構成は、端末１０のドライブ装置１８と同様である。

＜サーバ装置２０の機能的構成＞
図４は、実施の形態に係るサーバ装置２０の機能的構成の一例を示す図である。図４に示すように、サーバ装置２０は、通信部２０１と、機器制御部２０２と、参照データ格納部２０３と、生成データ格納部２０４とを機能的な構成要素として含む。

通信部２０１の機能は、Ｉ／Ｆ装置２７及びＣＰＵ２１等によって実現される。通信部２０１は、通信網３０を介して、他の装置と通信する。例えば、通信部２０１は、参照データ格納部２０３に格納される参照データを端末１０に送信する。また、通信部２０１は、端末１０からタグ付きデータを受信する。

機器制御部２０２の機能は、ＣＰＵ２１等によって実現される。機器制御部２０２は、サーバ装置２０の各部の動作及び全体動作を制御する。例えば、機器制御部２０２は、参照データ格納部２０３及び生成データ格納部２０４に対する情報の入出力を制御する。具体的には、機器制御部２０２は、参照データ格納部２０３に格納される参照データを、通信部２０１を介して端末１０に送信し、通信部２０１等を介して他の装置から受信された参照データを、参照データ格納部２０３に格納する。また、機器制御部２０２は、通信部２０１を介して端末１０から受信されたタグ付きデータを、生成データ格納部２０４に格納する。

参照データ格納部２０３及び生成データ格納部２０４はいずれも、記憶装置２４等によって実現される。参照データ格納部２０３は、参照データを格納し、格納する参照データの取り出しを可能にする。生成データ格納部２０４は、タグ付きデータを格納し、格納するタグ付きデータの取り出しを可能にする。生成データ格納部２０４は、タグ付きデータを蓄積する。

＜端末１０の機能的構成＞
図５は、実施の形態に係る端末１０の機能的構成の一例を示す図である。図５に示すように、端末１０は、通信部１０１と、画像文字列認識部１０２と、画像文字列セット抽出部１０３と、情報セット格納部１０４と、タグ情報抽出部１０５と、データ生成部１０６と、生成データ格納部１０７と、参照データ格納部１０８とを機能的な構成要素として含む。

通信部１０１の機能は、Ｉ／Ｆ装置１７及びＣＰＵ１１等によって実現される。通信部１０１は、通信網３０を介して、サーバ装置２０から参照データを受信する。通信部１０１は、受信した参照データを、画像文字列認識部１０２に出力する、及び／又は、参照データ格納部１０８に格納する。通信部１０１は、データ生成部１０６によって生成されたタグ付きデータを、通信網３０を介してサーバ装置２０に送信する。

参照データ格納部１０８の機能は、記憶装置１４等によって実現される。参照データ格納部１０８は、通信部１０１を介して取得された参照データを格納し、格納する参照データの取り出しを可能にする。

画像文字列認識部１０２の機能は、ＣＰＵ１１等によって実現される。画像文字列認識部１０２は、通信部１０１から取得される又は参照データ格納部１０８に格納されている、画像及び文字列を含む参照データから、画像と文字列とを抽出する。そして、画像文字列認識部１０２は、参照データによって示される画像及び文字列を含む領域において、画像の領域と文字列の領域とを決定する。画像及び文字列の抽出方法は、既知のいかなる方法でもよい。例えば、画像文字列認識部１０２は、画像及び文字列を含むデータがＰＤＦ（Portable Document Format）等の電子文書データである場合、当該データに埋め込まれた属性情報を使って、画像領域と文字列領域とを識別してもよい。また、画像文字列認識部１０２は、画像及び文字列を含むデータに対して、画像認識機能及びエッジ検出機能等を用いて画像の領域を抽出し、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）を用いて文字列の領域を抽出してもよい。ここで、画像文字列認識部１０２は認識部の一例である。

図６及び図７は、実施の形態に係る参照データが表示された状態の一例を示す図である。図６及び図７に示すように、参照データＰａ及びＰｂが示す領域は、記録媒体、画面又は投影面等の表示面に表示されることができる。記録媒体の例は、紙、布、フィルム又は板等のシート材であるが、これに限定されない。例えば、参照データＰａ及びＰｂは、記録媒体への印刷のためのデータ、画面又は投影面などへの表示のためのデータ、スキャニングなどにより記録媒体から読み取られたデータ、記録媒体、画面又は投影面などを撮像して取得されたデータ、及び、表示されている画面がコンピュータ装置によりコピー又は保存されることで取得されたデータ等であってもよい。

例えば、図６の参照データＰａは、アパレル企業の広告又はカタログを示すデータである。画像Ｉａ１及びＩａ２等の商品画像に対して、文字列Ｔａ１及びＴａ２等の商品画像に関する説明が付随されている。例えば、商品名称、ブランドコンセプト、並びに、ターゲット、デザイン及び素材などの特徴等を示す文字列が付随されている。このような商品画像に関する説明は、意味タグとして扱うことができる。

図７の参照データＰｂは、飲食店等で使用されるメニュー表を示すデータである。画像Ｉｂ等の料理画像に対して、文字列Ｔｂａ及びＴｂｂ等の料理画像に関する説明が付随されている。例えば、料理名、価格、調理法及び食材などの料理の説明等を示す文字列が付随されている。このような料理画像に関する説明は、意味タグとして扱うことができる。

タグ付きデータを生成するための参照データとして、「任意の画像」と「当該画像を明示する文字列」とが併記されていることが好ましい。

画像文字列認識部１０２は、参照データＰａにおいて、画像Ｉａ１及びＩａ２等の複数の画像と、文字列Ｔａ１及びＴａ２等の複数の文字列とを抽出する。例えば、画像文字列認識部１０２は、画像Ｉａ１のみを含む領域を１つの画像領域とし、画像Ｉａ２のみを含む領域を１つの画像領域として、抽出する。また、画像文字列認識部１０２は、文字列Ｔａ１のみを含む領域を１つの文字列領域とし、文字列Ｔａ２のみを含む領域を１つの文字列領域として、抽出する。

また画像文字列認識部１０２は、参照データＰｂにおいて、画像Ｉｂ等の複数の画像と、文字列Ｔｂａ及びＴｂｂ等の複数の文字列とを抽出する。例えば画像文字列認識部１０２は、画像Ｉｂのみを含む領域を１つの画像領域として、抽出する。画像文字列認識部１０２は、文字列Ｔｂａ及びＴｂｂを含む領域を１つの文字列領域として、抽出する。例えば、画像文字列認識部１０２は、文字列Ｔｂａ及びＴｂｂ間の距離により、文字列Ｔｂａ及びＴｂｂを１つの文字列領域に含めるか２つの文字列領域に分けるかを決定してもよい。当該距離は、例えば、文字列の中心間の距離、又は、文字列間の隙間の大きさ等であってもよい。文字列Ｔｂａ及びＴｂｂ間の距離が閾値以下である場合、１つの文字列領域に決定されてもよい。

画像文字列セット抽出部１０３の機能は、ＣＰＵ１１等によって実現される。画像文字列セット抽出部１０３は、１つの参照データにおいて画像文字列認識部１０２によって抽出された複数の画像領域及び複数の文字列領域の中から、互いに関連する画像及び文字列の組である画像文字列セットを抽出する。具体的には、画像文字列セット抽出部１０３は、画像文字列セットとして、画像及び文字列が互いに関連する画像領域及び文字列領域の組を抽出する。例えば、画像文字列セット抽出部１０３は、画像領域と文字列領域との距離に基づいて、画像文字列セットを抽出する。画像文字列セットは、１つの画像領域と、少なくとも１つの文字列領域とを含む。つまり、１つの画像領域に対して、２つ以上の文字列領域が組み合わされてもよい。ここで、画像文字列セット抽出部１０３は第１抽出部の一例である。

なお、１つの参照データが１つの画像領域と１つの文字列領域とのみを含む場合、画像文字列セット抽出部１０３は、当該画像領域及び当該文字列領域の組を画像文字列セットに決定する。１つの参照データが１つの画像領域と複数の文字列領域とを含む場合、画像文字列セット抽出部１０３は、当該画像領域からの距離が最も近い文字列領域と当該画像領域との組を画像文字列セットに決定する。１つの参照データが複数の画像領域と１つの文字列領域とを含む場合、画像文字列セット抽出部１０３は、当該文字列領域からの距離が最も近い画像領域と当該文字列領域との組を画像文字列セットに決定する。なお、画像文字列セット抽出部１０３は、文字列領域と画像領域との距離が閾値以上である文字列領域と画像領域との組を画像文字列セットから除外してもよい。

例えば、参照データＰａにおいて、画像文字列セット抽出部１０３は、画像Ｉａ１の画像領域と文字列Ｔａ１の文字列領域との画像文字列セットと、画像Ｉａ２の画像領域と文字列Ｔａ２の文字列領域との画像文字列セットとを抽出する。参照データＰｂにおいて、画像文字列セット抽出部１０３は、画像Ｉｂの画像領域と文字列Ｔｂａ及びＴｂｂを含む文字列領域との画像文字列セットを抽出する。

参照データＰｂのケースについて、画像文字列セット抽出部１０３の処理の詳細を説明する。図８Ａ及び図８Ｂは、図７の参照データにおける画像領域及び文字列領域の画像文字列セット候補の組み合わせ例を示す図である。図８Ａ及び図８Ｂに示すように、画像文字列認識部１０２は、画像領域を、画像を外側から囲む枠で定義し、文字列領域を、文字列を外側から囲む枠で定義する。画像文字列認識部１０２は、画像領域及び文字列領域の位置と大きさとをそれぞれ、参照データＰｂの表示領域内における枠の頂点等の位置と枠の寸法とを用いて示す。これに限定するわけではないが、本実施の形態では、枠の形状は矩形であるため、画像文字列認識部１０２は、枠の頂点及び２辺の長さを用いて、各領域の位置及び大きさを示す。

画像文字列認識部１０２は、画像領域のデータを、参照データＰｂと上記枠の位置及び寸法等の情報との組のデータとして扱ってもよく、参照データＰｂから切り取られた上記枠の内側の領域の画像データとして扱ってもよい。

画像文字列セット抽出部１０３は、参照データＰｂに含まれる複数の画像領域及び複数の文字列領域の中から、１つの画像領域と１つの文字列領域との組である画像文字列セット候補を任意に抽出する。なお、画像領域の数量と文字列領域の数量とが同じである場合、１つの画像領域は、１つの画像文字列セット候補にのみ含まれ、１つの文字列領域は、１つの画像文字列セット候補にのみ含まる。例えば、画像領域の数量が文字列領域の数量よりも多い場合、１つの画像領域が、２つ以上の画像文字列セット候補に重複して含まれる場合があり、１つの文字列領域は、１つの画像文字列セット候補にのみ含まれ得る。文字列領域の数量が画像領域の数量よりも多い場合、１つの画像領域は、１つの画像文字列セット候補のみに含まれ、１つの文字列領域が、２つ以上の画像文字列セット候補に重複して含まれる場合がある。

図８Ａの組み合わせでは、画像文字列セット抽出部１０３は、例えば、画像領域Ｉｂ１Ｆ及び文字列領域Ｔｂ１Ｆの画像文字列セット候補Ｉ１Ｔ１を抽出する。画像領域Ｉｂ１Ｆは画像Ｉｂ１を含み、文字列領域Ｔｂ１Ｆは文字列Ｔｂ１を含む。さらに、画像文字列セット抽出部１０３は、画像領域Ｉｂ２Ｆ及び文字列領域Ｔｂ２Ｆの画像文字列セット候補Ｉ２Ｔ２、画像領域Ｉｂ３Ｆ及び文字列領域Ｔｂ３Ｆの画像文字列セット候補Ｉ３Ｔ３、画像領域Ｉｂ４Ｆ及び文字列領域Ｔｂ４Ｆの画像文字列セット候補Ｉ４Ｔ４、並びに、画像領域Ｉｂ５Ｆ及び文字列領域Ｔｂ５Ｆの画像文字列セット候補Ｉ５Ｔ５等を抽出する。

画像文字列セット抽出部１０３は、画像領域Ｉｂ１Ｆの中心Ｉｂ１Ｃと文字列領域Ｔｂ１Ｆの中心Ｔｂ１Ｃとの距離Ｌ_１１を、画像文字列セット候補Ｉ１Ｔ１における２つの領域間の距離として算出する。このとき、参照データＰｂの表示領域に設定される画素座標系等の２次元座標系が用いられてもよい。同様に、画像文字列セット抽出部１０３は、画像文字列セット候補Ｉ２Ｔ２、Ｉ３Ｔ３、Ｉ４Ｔ４及びＩ５Ｔ５Ｆ等についても、距離Ｌ_２１、Ｌ_３１、Ｌ_４１及びＬ_５１等を算出する。

そして、画像文字列セット抽出部１０３は、全ての画像文字列セット候補における距離の和である距離和ΣＬ_ｉ１（ｉ＝１，２，３，・・・・，ｍ）を算出する。ｍは、自然数であり、画像文字列セット候補の数量に対応する。

また、図８Ｂの組み合わせにおいて、画像文字列セット抽出部１０３は、例えば、画像領域Ｉｂ１Ｆ及び文字列領域Ｔｂ２Ｆの画像文字列セット候補Ｉ１Ｔ２を抽出する。さらに、画像文字列セット抽出部１０３は、画像領域Ｉｂ２Ｆ及び文字列領域Ｔｂ３Ｆの画像文字列セット候補Ｉ２Ｔ３、画像領域Ｉｂ３Ｆ及び文字列領域Ｔｂ４Ｆの画像文字列セット候補Ｉ３Ｔ４、並びに、画像領域Ｉｂ４Ｆ及び文字列領域Ｔｂ５Ｆの画像文字列セット候補Ｉ４Ｔ５等を抽出する。

画像文字列セット抽出部１０３は、画像文字列セット候補Ｉ１Ｔ２、Ｉ２Ｔ３、Ｉ３Ｔ４及びＩ４Ｔ５等における距離Ｌ_１２、Ｌ_２２、Ｌ_３２、Ｌ_４２及びＬ_５２等を算出する。そして、画像文字列セット抽出部１０３は、全ての画像文字列セット候補における距離の和である距離和ΣＬ_ｉ２（ｉ＝１，２，３，・・・・，ｍ）を算出する。

画像文字列セット抽出部１０３は、画像文字列セット候補の全ての組み合わせについて、距離和ΣＬ_ｉ１，ΣＬ_ｉ２，・・・，ΣＬ_ｉｋ，・・・，ΣＬ_ｉｎを算出し、これら距離和のうちで最小の距離和ｍｉｎ（ΣＬ_ｉｋ）を抽出する。ｎは、自然数であり、画像文字列セット候補の組み合わせの数量に対応する。

そして、画像文字列セット抽出部１０３は、最小距離和ｍｉｎ（ΣＬ_ｉｋ）を構成する画像文字列セット候補を、画像文字列セットに決定する。最小距離和ｍｉｎ（ΣＬ_ｉｋ）を構成する画像文字列セット候補の画像領域及び文字列領域は、互いに関連していると見なすことができる。このような画像文字列セットの決定手法は、画像を説明する文字列は、一般的に当該画像に最も近接して記載されるという経験則から、本発明者らによって見出された手法である。

図７の参照データＰｂのケースでは、画像文字列セット抽出部１０３は、図８Ａに示される組み合わせの画像文字列セット候補を、画像文字列セットに決定する。具体的には、画像文字列セット抽出部１０３は、図９に示すような画像文字列セットを決定する。図９は、実施の形態に係る画像文字列セット抽出部１０３によって決定される画像文字列セットの一例を示す図である。

画像文字列セットは、画像のデータと文字列のデータとを対応付けて含む。画像文字列セット抽出部１０３は、図９に示すように、文字列領域に含まれる文字列を複数の文字列に分割してもよく、文字列領域に含まれる文字列の全てを、１つの文字列としてもよい。文字列の分割方法は、文字列領域内の行又は列等の位置に基づく分割方法であってもよく、既存の技術である文章認識技術を用いて文字列のまとまり毎に分割する方法等であってもよい。画像文字列セット抽出部１０３は、決定された複数の画像文字列セットのそれぞれを、情報セット格納部１０４に格納する。

情報セット格納部１０４の機能は、記憶装置１４等によって実現される。情報セット格納部１０４は、画像文字列セット抽出部１０３によって決定された複数の画像文字列セットを格納し、格納する画像文字列セットの取り出しを可能にする。

タグ情報抽出部１０５の機能は、ＣＰＵ１１等によって実現される。タグ情報抽出部１０５は、情報セット格納部１０４に格納される複数の画像文字列セットを、画像文字列セットに含まれる画像の特徴に関して同類の画像文字列セットのグループである画像文字列セット群に分類する。このとき、タグ情報抽出部１０５は、１つの参照データから抽出された画像文字列セットに対して、上記分類を行ってもよいが、複数の参照データから抽出された画像文字列セットに対して、上記分類を行ってもよい。また、タグ情報抽出部１０５は、情報セット格納部１０４に格納される全ての画像文字列セットに対して、上記分類を行ってもよい。さらに、タグ情報抽出部１０５は、画像文字列セット群に含まれる文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する。このとき、タグ情報抽出部１０５は、画像文字列セット群に含まれる全ての文字列の中で共通文字列を抽出してもよく、複数の画像文字列セットの間で共通する共通文字列を抽出してもよい。共通する意味は、同一の意味及び類似する意味を含む。ここで、タグ情報抽出部１０５は第２抽出部の一例である。

例えば、上述のように抽出された画像文字列セットは、画像の意味タグとするには不要な文字列を含む可能性がある。このため、タグ情報抽出部１０５は、画像文字列セット群への分類を行い、画像文字列セット群の画像文字列セットに含まれる文字列から共通文字列を抽出し、共通文字列を用いて意味タグに有用なタグ情報を抽出する。

具体的には、タグ情報抽出部１０５は、情報セット格納部１０４の複数の画像文字列セットそれぞれに含まれる画像領域の画像のデータから、画像特徴を抽出する。画像特徴の例は、色、パターン及び形状等の高次のパラメータである。さらに、タグ情報抽出部１０５は、複数の画像文字列セットの間において、画像特徴の類似度が高い画像のデータを抽出し、抽出された画像のデータを含む画像文字列セットを、類似画像のグループである画像文字列セット群として分類する。例えば、画像特徴の類似度が高い類似画像の抽出方法として、教師なし学習であるＫ−ｍｅａｎｓ法、及びＤＢＳＣＡＮ（Density-based spatial clustering of applications with noise）などのクラスタリング手法等を用いることができる。類似画像は、被写体及びシーン等の画像の意味が略同等である画像である。タグ情報抽出部１０５は、各画像特徴について分類を行い、画像特徴毎の画像文字列セット群を生成する。

図１０は、実施の形態に係るタグ情報抽出部１０５によって分類される画像文字列セット群の一例を示す図である。例えば、タグ情報抽出部１０５は、複数の画像文字列セットの１つの組み合わせから、図１０の分類Ａで示されるような画像文字列セット群と、分類Ｂで示されるような画像文字列セット群とを分類し得る。分類Ａの画像文字列セット群は、画像特徴の類似度に基づき抽出された、「苺」の画像を含む画像文字列セットで構成され、分類Ｂの画像文字列セット群は、画像特徴の類似度に基づき抽出された、「ショートケーキ」の画像を含む画像文字列セットで構成される。このように、タグ情報抽出部１０５は、複数の画像文字列セットの１つの組み合わせから、１つ以上の画像文字列セット群を生成し得る。

さらに、タグ情報抽出部１０５は、画像文字列セット群に含まれる複数の画像文字列セットの文字列の間において、最も共通して含まれる文字列を抽出する。つまり、タグ情報抽出部１０５は、最も多く出現する文字列を抽出する。タグ情報抽出部１０５は、抽出された文字列をタグ情報に決定し、画像文字列セット群に登録する。抽出される文字列の例は、単語、フレーズ、マーク及び記号等である。タグ情報を構成する文字列は、文字列の意味を表すことができる単位の文字列である。このようなタグ情報は、画像に写し出される対象を説明する意味タグである。

例えば、分類Ａでは、文字列「苺」の頻出頻度が最も高い。分類Ｂでは、文字列「ショートケーキ」の頻出頻度が最も高い。よって、タグ情報抽出部１０５は、分類Ａの画像文字列セット群に含まれる各画像に対して、タグ情報として文字列「苺」を決定し、分類Ｂの画像文字列セット群に含まれる各画像に対して、タグ情報として文字列「ショートケーキ」を決定する。例えば、分類Ａの画像ＩＧＡと分類Ｂの画像ＩＧＢとは、同じ画像である。この画像のデータには、文字列「苺」であるタグ情報ＴＧＡと、文字列「ショートケーキ」であるタグ情報ＴＧＢとが決定される。このように、画像文字列セット群によっては、１つの画像に対して複数のタグ情報が決定される場合もある。

なお、１つの画像文字列セット群から抽出されるタグ情報の数量は、１つに限定されず、２つ以上であってもよい。例えば、タグ情報抽出部１０５は、出現頻度の高い文字列の上位ｎ番目（ｎは２以上の整数）までを使い、第１タグ情報から第ｎタグ情報までの複数のタグ情報を登録してもよい。

１つの画像に対するタグ情報の数量の上限値ｎが予め設定されている場合、タグ情報抽出部１０５は、画像文字列セット群に対して、第１タグ情報から第ｎタグ情報を自動的に抽出する。しかしながら、タグ情報抽出部１０５は、端末１０の操作装置１６、及び端末１０に接続された他のコンピュータ端末５０から、タグ情報の変更を受け付ける。例えば、タグ情報抽出部１０５は、抽出されたタグ情報と、当該タグ情報に対応する画像とを端末１０の表示装置１５又は他のコンピュータ端末５０に出力してもよい。タグ情報を確認したユーザは、操作装置１６又は他のコンピュータ端末５０を介して、タグ情報を変更する指令をタグ情報抽出部１０５に出力してもよい。タグ情報抽出部１０５は、指令に従い、指定されたタグ情報を、指示された文字列に変更し、登録する。

データ生成部１０６の機能は、ＣＰＵ１１等によって実現される。データ生成部１０６は、タグ情報抽出部１０５によって抽出されたタグ情報を、画像文字列セット群に含まれる各画像に付加することで、タグ付きデータを生成する。タグ付きデータは、画像とタグ情報とを含むデータである。例えば、データ生成部１０６は、分類Ａでは、タグ情報ＴＧＡが付加された各画像のデータを含む複数のタグ付きデータを生成し、分類Ｂでは、タグ情報ＴＧＢが付加された各画像のデータを含む複数のタグ付きデータを生成する。データ生成部１０６は、生成されたタグ付きデータを生成データ格納部１０７に格納する。また、データ生成部１０６は、タグ付きデータをサーバ装置２０に送信してもよい。ここで、データ生成部１０６は生成部の一例である。

生成データ格納部１０７は、記憶装置１４等によって実現される。生成データ格納部１０７は、データ生成部１０６によって生成されたタグ付きデータを格納し、格納するタグ付きデータの取り出しを可能にする。ここで、生成データ格納部１０７は蓄積部の一例である。

＜データ生成システム１０００の動作＞
データ生成システム１０００の動作を説明する。図１１は、実施の形態に係るデータ生成システム１０００の動作の一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、ステップＳ１０１において、サーバ装置２０は、端末１０に参照データを送信し、端末１０の画像文字列認識部１０２は、参照データを取得する。

次いで、ステップＳ１０２において、画像文字列認識部１０２は、取得された参照データにおいて、画像領域と文字列領域とを抽出する。

次いで、ステップＳ１０３において、画像文字列セット抽出部１０３は、抽出された画像領域及び文字列領域において、１つの画像領域に対して少なくとも１つ以上の文字列領域が組み合わされた画像文字列セットを抽出する。このとき、画像文字列セット抽出部１０３は、全ての画像文字列セットにおける画像領域と文字列領域との距離の総和が最小になるように、画像文字列セットを決定する。

次いで、ステップＳ１０４において、画像文字列セット抽出部１０３は、抽出された画像文字列セットを情報セット格納部１０４に格納する。

次いで、ステップＳ１０５において、タグ情報抽出部１０５は、情報セット格納部１０４に格納された画像文字列セットを取得し、画像文字列セット群を分類する。このとき、タグ情報抽出部１０５は、各画像文字列セットに含まれる画像データに対して画像認識及びＯＣＲ等を用いて、画像特徴の類似度が高い画像データを抽出し、当該画像データを含む画像文字列セットで構成される画像文字列セット群を生成する。

次いで、ステップＳ１０６において、タグ情報抽出部１０５は、同じ分類とされた画像文字列セット群に含まれる各画像文字列セットの文字列の情報から、画像文字列セット間で共通する文字列をタグ情報として抽出し、画像文字列セット群に登録する。なお、ユーザからタグ情報の変更の指令を受けた場合、タグ情報抽出部１０５は、該当するタグ情報を編集し、編集後のタグ情報を登録する。

次いで、ステップＳ１０７において、データ生成部１０６は、タグ情報抽出部１０５によって抽出されたタグ情報を、当該タグ情報が抽出された画像文字列セット群の各画像データに付することで、タグ情報付き画像データをタグ付きデータとして生成する。データ生成部１０６は、生成されたタグ付きデータを、生成データ格納部１０７に格納する、及び／又は、サーバ装置２０に送信する。端末１０は、タグ付きデータを生成データ格納部１０７に蓄積する。また、サーバ装置２０は、受信したタグ付きデータを生成データ格納部２０４に格納し、タグ付きデータを蓄積する。

＜参照データの取得方法＞
参照データの取得方法について説明する。以下において、印刷物又は印刷のための印刷データから参照データを取得する方法の一例を説明する。

まず、印刷物及び印刷データの取得方法の一例を説明する。図１２は、実施の形態に係る印刷物及び印刷データが扱われる印刷工程の一例を示す図である。図１２に示すように、印刷工程は、印刷前の印刷物準備フェーズと、印刷フェーズと、印刷後のユーザ対応フェーズとの３つのフェーズに分けることができる。

印刷物準備フェーズでは、オペレータが端末１００２を使い、コンテンツ格納部１００１に格納された画像及び文字列情報から印刷データである組版データを作成する。又は、印刷物発注者等のユーザによって作成された印刷データが、ＰＤＦ等の形式でウェブ等のインターネットを介して入稿され、印刷データ格納部１００３に格納される。

印刷フェーズは、デジタル印刷機による「オンデマンド印刷１００４」と、使用インク毎の版を必要とする「オフセット印刷１００５」と、印刷を行わずにウェブ上の閲覧サイト及びデジタルサイネージ等でデータ表示を行う「印刷レス１００６」との３つのパターンを含む。オンデマンド印刷１００４では、ＲＩＰ（ラスタイメージプロセッサ：Raster Image Processer）等のプリンタドライバ１００４ａでビットマップデータに変換された印刷データが、デジタル印刷装置１００４ｂによって印刷され出力される。その際、検査装置１００４ｃが設けられ、印刷物が印刷データ通りに印刷されているかを検査する場合もある。

オフセット印刷１００５では、製版装置１００５ａで印刷データから使用インク毎の版が作られ、当該版がセットされたオフセット印刷装置１００５ｂが印刷を行う。使用インクの例は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）及びブラック（Ｋ）等である。オンデマンド印刷同様、検査装置１００５ｃが設けられ、印刷物が印刷データ通りに印刷されているかを検査する場合もある。

印刷レス１００６では、印刷は行われないため、印刷データはそのままスルーされる。ただし、表示デバイスに対して印刷データを最適化させるために、画像編集装置１００６ａおいて印刷データが加工及び修正される場合がある。

ユーザ対応フェーズでは、印刷物発注者に対し、印刷物１００７又は印刷データ１００８が提供され、印刷物発注者がこれらを活用する。印刷フェーズで「印刷レス」としてスルー又は画像編集された印刷データは、印刷物発注者の端末又はデジタルサイネージ（不図示）等に表示され利用される。

さらに、印刷後の印刷物１００７及び印刷データ１００８の処理を説明する。図１３は、実施の形態に係る印刷物１００７又は印刷データ１００８に対する印刷工程後の処理の一例を示す図である。図１３に示すように、図１２の印刷フェーズ（オンデマンド印刷１００４及びオフセット印刷１００５）を経て出力された印刷物１００７は、部数を増やすために複写装置１００９で複写される場合もある。また、最終的に開示される印刷物１００７は、撮像工程１０１０を受けて、印刷物１００７の画像データに変換される場合がある。例えば、印刷物１００７は、エンドユーザによってカメラ付き端末等の撮像装置を用いて撮像される、又は、監視カメラ等のネットワークカメラによって撮像される場合がある。

図１２の印刷フェーズ（印刷レス１００６）でスルー又は画像編集された印刷データ１００８は、端末又はデジタルサイネージ等で開示された後、配信工程１０１１を受ける場合がある。例えば、印刷データ１００８は、ＳＮＳ（Social Networking Service）又はＥコマースサイト等で配信される場合もある。同様に、撮像工程１０１０を経て取得された印刷物１００７の画像データは、ＳＮＳ又はＥコマースサイト等で開示される場合もある。

ここで、参照データとして用いられ得る印刷物の例を説明する。一般の印刷物の内容を見ると、画像と当該画像を説明する文字列とが併記されていることが多い。例えば、商品広告及びカタログ等には、商品の写真等の画像と、当該画像に隣接するように配置された文字列とが記載され、当該文字列の内容は、当該商品の名称及び当該商品の説明等を示す。

例えば、図６は、アパレル企業の広告及びカタログ等を模した図である。図６に示すように、商品の画像Ｉａ２等と当該商品の名称の文字列Ｔａ２とが併記される場合があり、代表的な商品の画像Ｉａ１に対して、ブランドコンセプト及び特徴（ターゲット、デザイン、素材など）等を示す文字列Ｔａ１とが併記される場合がある。

例えば、図７は、飲食店等で使用されるメニュー表を模した図である。図７に示すように、一般的に、飲食物等の商品の画像Ｉｂ等と、当該商品の名称の文字列Ｔｂａ等と、当該商品に関する説明を示す文字列Ｔｂｂとが併記されることが多い。メニューの場合、商品名称に料理名や食材等が含まれていると、当該商品の内容が顧客に伝わりやすいため、当該商品の説明が記載されていなくてもよい。

そして、参照データの条件として、当該データ中に、「任意の画像」と「当該画像を明示する文字列」とが併記されていることが必要である。

例えば、上記条件が揃った印刷物は様々な生活シーンで使われる。図１４は、任意の画像と当該画像を明示する文字列とが併記される印刷物の事例を示す図である。

図１４に示すように、事例１は、図６と同様に、印刷物は、商品の広告及びカタログ等の事例であり、印刷形態はチラシ、ダイレクトメール、冊子（又はその一部）及びポスター等である。事例１で扱われる画像は、様々な商品を対象とし、例えばファッション関連、インテリア、雑貨、日用品等の商品を対象とする。

事例２は、図７と同様に、飲食店のメニュー及びポスター、料理雑誌並びにレシピ紹介冊子等の事例である。事例２で扱われる画像は、料理、食材、飲料及び菓子等を対象とする。

事例３は、観光向けガイド及び旅行パンフレット等の事例である。事例３で扱われる画像は、旅行先の名所、ランドマーク的な建造物及び宿泊施設等を対象とする。

事例４は、スポーツ向けのガイド及び競技観戦用のパンフレット等の事例である。事例４で扱われる画像は、スポーツ及び競技中の画像、並びに、スポーツ及び競技を行う施設及び道具等を対象とする。

事例５は、地域及び自治体で発行されるような紹介資料等の事例である。事例５で扱われる画像は、地域及び自治体特有の行事、産物及び事業等を対象とする。

事例６は、様々な図鑑等の事例である。事例６で扱われる画像は、動物、植物、昆虫及び乗り物等を対象とする。

次に、参照データの取得方法を説明する。図１５は、図１２の印刷工程における参照データの取得方法の一例を示す図である。

図１５に示すように、取得方法Ａは、オペレータが作成した印刷データを、参照データとして端末１００２から取得する例を示す。取得方法Ｂは、印刷物発注者等のユーザが入稿した印刷データを、参照データとして印刷データ格納部１００３から取得する例を示す。取得方法Ｃ１は、ＲＩＰ１００４ａ等のプリンタドライバを通された印刷データを、参照データとして取得する例を示す。取得方法Ｃ２は、製版装置１００５ａを通された印刷データを参照データとして取得する例を示す。取得方法Ｄ１及びＤ２は、検査装置１００４ｃ及び１００５ｃでの検査のために読み込まれた印刷データを、参照データとして取得する例を示す。当該印刷データは、印刷物をスキャニング又は計測して得られる印刷データを含む。取得方法Ｅは、画像編集装置１００６ａを通されて加工及び／又は修正された印刷データを、参照データとして取得する例を示す。上記の各取得方法での印刷データの取得は、装置の操作者又は管理者によって行われてもよく、装置によって自動的に行われてもよい。さらに、上記の各取得方法で取得された印刷データは、各取得箇所の端末又は装置等から通信網１１００を介して、サーバ装置２０へ送信され、参照データ格納部２０３に格納される。

図１６は、図１３の工程における参照データの取得方法の一例を示す図である。図１６に示すように、取得方法Ｆは、複写装置１００９で印刷物１００７をスキャニングして得られる印刷データを、参照データとして取得する例を示す。取得方法Ｇは、撮像工程１０１０において、撮像装置又はネットワークカメラ等で印刷物１００７を撮像して得られる印刷データを、参照データとして取得する例を示す。取得方法Ｈは、配信工程１０１１において、ＳＮＳ又はＥコマースサイト等で配信された印刷データを、参照データとして取得する例を示す。上記の各取得方法での印刷データの取得は、装置の操作者又は管理者によって行われてもよく、装置によって自動的に行われてもよい。さらに、上記の各取得方法で取得された印刷データは、各取得箇所の端末又は装置等から通信網１１００を介して、サーバ装置２０へ送信され、参照データ格納部２０３に格納される。

上述したように、印刷データである参照データは、印刷工程及びその後の処理における様々なタイミングで取得され得る。このように、参照データとして印刷データを用いることによって、様々な参照データの取得が可能であり、さらに参照データの取得が容易である。

＜効果等＞
上述したように、実施の形態に係るデータ生成装置としての端末１０は、画像及び文字列を含む第１データとしての参照データから、画像及び文字列を認識する認識部としての画像文字列認識部１０２と、認識された画像及び文字列の中から、互いに関連する画像及び文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出部としての画像文字列セット抽出部１０３と、画像文字列セットに含まれる画像の特徴に関して同類の画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、画像文字列セット群に含まれる文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出部としてのタグ情報抽出部１０５と、共通文字列が抽出された画像文字列セット群に含まれる画像に、共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成部としてのデータ生成部１０６とを備える。

上記構成によると、画像文字列セットは、互いに関連する画像及び文字列を含む。画像文字列セット群に含まれる画像文字列セットは、画像特徴に関して同類である。タグ付きデータは、このような画像特徴に関して同類の画像文字列セットに含まれる画像に、同類の画像文字列セットの間における共通の共通文字列を付して生成される。よって、タグ付きデータに含まれる画像及び文字列について、当該文字列は、当該画像を適正に説明する意味タグとなり得る。よって、適正な関係の画像と文字列とを含むタグ付きデータを生成することが可能になる。

また、実施の形態に係る端末１０において、画像文字列セット抽出部１０３は、参照データにおいて認識された画像の領域と文字列の領域との距離に基づいて、１つの画像と少なくとも１つの文字列とを含む画像文字列セットを抽出してもよい。上記構成において、参照データにおける適正な関係の画像と文字列とは、近接して位置する傾向にあるため、画像の領域と文字列の領域との距離に基づいて抽出される画像及び文字列は、適正な関係となり得る。

また、実施の形態に係る端末１０において、画像文字列セット抽出部１０３は、参照データにおいて認識された複数の画像及び複数の文字列の中から、画像及び文字列の任意の組である複数の画像文字列セット候補を抽出し、複数の画像文字列セット候補の組み合わせを複数抽出し、複数の組み合わせそれぞれについて、複数の画像文字列セット候補それぞれに含まれる画像の領域と文字列の領域との距離を取得し、複数の画像文字列セット候補の全てにおける距離の和を取得し、複数の組み合わせのうち、距離の和が最小である組み合わせの複数の画像文字列セット候補を、画像文字列セットに決定してもよい。上記構成によると、参照データ全体における画像の領域と文字列の領域との距離が評価される。これにより、より適正な画像の領域と文字列の領域との組み合わせの抽出が可能となる。

また、実施の形態に係る端末１０において、参照データは、印刷若しくは表示のための原稿データ、又は、印刷若しくは表示の前段階で前記原稿データから読み取られたデータであってもよい。上記構成によると、様々な参照データを容易に収集することが可能になる。

また、実施の形態に係る端末１０において、参照データは、印刷物をスキャニング又は撮像して生成されたデータであってもよい。上記構成によると、様々な参照データを容易に収集することが可能になる。

また、実施の形態に係る端末１０において、タグ情報抽出部１０５は、タグ付きデータのための新規共通文字列を受け取ると、タグ付きデータに付される共通文字列を、新規共通文字列に変更してもよい。上記構成によると、端末１０のユーザの意図をタグ付きデータに反映することができる。よって、ユーザにとって適正な関係の画像と文字列とを含むタグ付きデータを生成することが可能になる。

また、実施の形態に係る端末１０は、タグ付きデータを蓄積する蓄積部としての生成データ格納部１０７を備えてもよい。上記構成によると、端末１０は、タグ付きデータを蓄積し、機械学習用データを生成することができる。なお、端末１０は、タグ付きデータをサーバ装置２０に送信してもよい。これにより、サーバ装置２０は、複数の端末１０から収集されたタグ付きデータを蓄積することができる。よって、サーバ装置２０は、より適切な機械学習用データを生成することができる。

＜その他の実施形態＞
以上、本発明の実施の形態の例について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されない。すなわち、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。例えば、各種変形を実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。

また、実施の形態に係る端末１０では、参照データから抽出される画像は、特に限定されず、一般的な画像であったが、これに限定されない。例えば、参照データから抽出される画像は、特定の画像であってもよい。例えば、特定の画像は、特定の文字列、マーク又は記号等の特定の要素を含む画像であってもよい。例えば、特定の要素は、特殊な形の文字で表現された文字列及び商標、国旗、国、地方公共団体、法人、団体及びブランド等の名、記号及びマーク、並びに、商標におけるマーク及び記号等であってもよい。

また、実施の形態に係る端末１０は、情報セット格納部１０４、生成データ格納部１０７及び参照データ格納部１０８を備えていたが、これに限定されない。情報セット格納部１０４、生成データ格納部１０７及び参照データ格納部１０８の少なくとも１つが、端末１０とは別体の外部装置に設けられてもよい。この場合、端末１０と外部装置とは、通信網を介して通信してもよく、他の有線通信又は無線通信を介して通信してもよい。

また、実施の形態に係るデータ生成システム１０００において、参照データからタグ付きデータを生成する処理の全てが、端末１０によって行われていたが、これに限定されない。例えば、端末１０の処理の一部が、サーバ装置２０によって行われてもよく、端末１０の処理の全てが、サーバ装置２０によって行われてもよい。

また、本発明は、データ生成方法であってもよい。例えば、本発明の一実施形態に係るデータ生成方法は、画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識ステップと、認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出ステップと、前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出ステップと、前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成ステップとを含む。このデータ生成方法によれば、上記端末１０と同様の効果が得られる。このようなデータ生成方法は、ＣＰＵ、ＬＳＩなどの回路、ＩＣカード又は単体のモジュール等によって、実現されてもよい。

また、本発明は、プログラムであってもよく、上記プログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。例えば、本発明の一実施形態に係るプログラムは、コンピュータに実行させるプログラムであって、画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識処理と、認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出処理と、前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出処理と、前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成処理とを含む。このプログラムによれば、上記端末１０と同様の効果が得られる。

また、上記で用いた序数、数量等の数字は、全て本発明の技術を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。また、構成要素間の接続関係は、本発明の技術を具体的に説明するために例示するものであり、本発明の機能を実現する接続関係はこれに限定されない。

また、機能ブロック図におけるブロックの分割は一例であり、複数のブロックを一つのブロックとして実現する、一つのブロックを複数に分割する、及び／又は、一部の機能を他のブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数のブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

１０ 端末（データ生成装置）
２０ サーバ装置
１０２ 画像文字列認識部（認識部）
１０３ 画像文字列セット抽出部（第１抽出部）
１０５ タグ情報抽出部（第２抽出部）
１０６ データ生成部（生成部）
１０７ 生成データ格納部（蓄積部）
１０００ データ生成システム

特許第６２１４７３８号公報

Claims (9)

1. 画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識部と、
   認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出部と、
   前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出部と、
   前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成部とを備える
   データ生成装置。
2. 前記第１抽出部は、前記第１データにおいて認識された前記画像の領域と前記文字列の領域との距離に基づいて、１つの前記画像と少なくとも１つの前記文字列とを含む前記画像文字列セットを抽出する
   請求項１に記載のデータ生成装置。
3. 前記第１抽出部は、
   前記第１データにおいて認識された複数の前記画像及び複数の前記文字列の中から、前記画像及び前記文字列の任意の組である複数の画像文字列セット候補を抽出し、
   前記複数の画像文字列セット候補の組み合わせを複数抽出し、
   前記複数の組み合わせそれぞれについて、前記複数の画像文字列セット候補それぞれに含まれる前記画像の領域と前記文字列の領域との距離を取得し、前記複数の画像文字列セット候補の全てにおける前記距離の和を取得し、
   前記複数の組み合わせのうち、前記距離の和が最小である前記組み合わせの前記複数の画像文字列セット候補を、前記画像文字列セットに決定する
   請求項２に記載のデータ生成装置。
4. 前記第１データは、印刷若しくは表示のための原稿データ、又は、印刷若しくは表示の前段階で前記原稿データから読み取られたデータである
   請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
5. 前記第１データは、印刷物をスキャニング又は撮像して生成されたデータである
   請求項１〜４のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
6. 前記第２抽出部は、前記タグ付きデータのための新規共通文字列を受け取ると、前記タグ付きデータに付される前記共通文字列を、前記新規共通文字列に変更する
   請求項１〜５のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
7. 前記タグ付きデータを蓄積する蓄積部を備える
   請求項１〜５のいずれか一項に記載のデータ生成装置。
8. 画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識ステップと、
   認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出ステップと、
   前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出ステップと、
   前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成ステップとを含む
   データ生成方法。
9. コンピュータに実行させるプログラムであって、
   画像及び文字列を含む第１データから、前記画像及び前記文字列を認識する認識処理と、
   認識された前記画像及び前記文字列の中から、互いに関連する前記画像及び前記文字列の組である画像文字列セットを抽出する第１抽出処理と、
   前記画像文字列セットに含まれる前記画像の特徴に関して同類の前記画像文字列セットのグループである画像文字列セット群を分類し、前記画像文字列セット群に含まれる前記文字列から、意味が共通する共通文字列を抽出する第２抽出処理と、
   前記共通文字列が抽出された前記画像文字列セット群に含まれる前記画像に、前記共通文字列を付したデータであるタグ付きデータを生成する生成処理とを含む
   プログラム。