JP2020098453A - 学習装置、印刷制御装置及び学習済モデル - Google Patents
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Abstract
Description
従来、画像の印刷において、当該画像に対して補正情報を用いた補正処理が行われる。この補正処理は、例えばプリンタードライバーなどの印刷用アプリケーションによって行われる。ここでの補正情報は、所与の画像を、印刷に適した態様に補正するための情報である。補正情報は、具体的には画像の視認性の変化度合いを指定するパラメーターの集合である。例えば、補正情報は、色濃度を表す情報を含む。色濃度とは、印刷装置で使用されるインク又はトナーの色に対応する各色の濃度である。例えば、印刷装置がシアン、マゼンタ及びイエローの3色のインクを含む場合、色濃度を表す情報は、シアン、マゼンタ、イエローの各色濃度を表す数値データであって、色濃度そのものの値であってもよいし、色濃度を演算可能な情報であってもよい。補正情報に基づいて色濃度を調整することによって、印刷結果における色味を適切に調整することが可能になる。また、補正情報は色濃度に限定されず、明度を表す情報、コントラストを表す情報を含んでもよい。明度を表す情報についても、明度の値そのものであってもよいし、明度を演算するための情報であってもよい。コントラストを表す情報についても同様である。また、補正情報は画像の調整を行うための他の情報を含むことも妨げられず、例えば彩度を表す情報等を追加することが可能である。
2.1 学習装置の構成例
図1は、本実施形態の学習装置100の構成例を示す図である。学習装置100は、学習に用いられる訓練データを取得する取得部110と、当該訓練データに基づいて機械学習を行う学習部120と、種々の情報をユーザーに提示する提示部130を含む。
以上で説明したとおり、本実施形態の学習処理において用いられる訓練データは、少なくとも画像と、当該画像の印刷指示が行われた際に設定されていた補正情報を対応付けたデータセットである。このようなデータセットを用いた学習処理を行うことによって、ユーザーの好む補正処理を実現可能な補正情報を、推奨補正情報として出力することが可能になる。
データセットに基づく学習処理について詳細に説明する。ここでは、ニューラルネットワークを用いた機械学習について説明する。
3.1 推論装置の構成例
図9は、本実施形態の推論装置の構成例を示す図である。推論装置は、印刷装置10の印刷を制御する印刷制御装置200である。印刷制御装置200は、受付部210と、処理部220と、記憶部230を含む。
図11は、本実施形態の推論処理における入力と出力の関係を示す図である。なお、図11においては、ニューラルネットワーク演算を行う例を説明する。推論処理における入力は、印刷対象画像である。ここでの印刷対象画像とは、具体的にはユーザーによって印刷対象として選択する操作が行われた画像である。また、推論処理における入力は、印刷出力先として設定されている印刷装置10を特定する印刷出力先情報を含んでもよい。印刷出力先情報は、プリンタードライバーから取得される。ただし、学習処理において上述したように、印刷出力先の情報は必須ではなく、省略が可能である。
以上では、学習処理を行う学習装置100と、推論処理を行う印刷制御装置200についてそれぞれ説明した。ただし、いずれか一方の装置が、学習処理と推論処理の両方の処理を行うことも妨げられない。
Claims (12)
- 画像と、前記画像を印刷するために指定された補正情報を取得する取得部と、
前記画像と前記補正情報とを対応付けたデータセットに基づいて、印刷対象画像に対する補正に推奨される推奨補正情報を機械学習する学習部と、
を含むことを特徴とする学習装置。 - 請求項1に記載の学習装置において、
前記学習部が前記機械学習によって生成した学習済モデルに基づいて、前記印刷対象画像に対応する前記推奨補正情報を出力し、前記推奨補正情報に基づく補正処理を行う処理部を含むことを特徴とする学習装置。 - 請求項1又は2に記載の学習装置において、
所与のオリジナルサンプル画像に対して異なる前記補正情報に基づく補正が行われた複数のサンプル画像を、ユーザーに提示する提示部を含み、
前記学習部は、
複数の前記サンプル画像から選択された前記サンプル画像に対応する前記補正情報と、前記オリジナルサンプル画像とを対応付けたデータセットに基づいて機械学習を行うことによって、前記学習部が学習するパラメーターを設定することを特徴とする学習装置。 - 請求項3に記載の学習装置において、
前記提示部は、
第1のオリジナルサンプル画像に対して、異なる前記補正情報に基づく補正が行われた複数の前記サンプル画像を提示し、且つ、前記第1のオリジナルサンプル画像とは種類の異なる第2のオリジナルサンプル画像に対して、異なる前記補正情報に基づく補正が行われた複数の前記サンプル画像を提示することを特徴とする学習装置。 - 請求項1又は2に記載の学習装置において、
オリジナルサンプル画像をユーザーに提示する提示部を含み、
前記取得部は、
提示された前記オリジナルサンプル画像に基づいて、前記ユーザーが入力した前記補正情報を取得し、
前記学習部は、
前記オリジナルサンプル画像と前記ユーザーが入力した前記補正情報を対応付けたデータセットに基づいて機械学習を行うことによって、前記学習部が学習するパラメーターを設定することを特徴とする学習装置。 - 請求項2に記載の学習装置において、
前記処理部によって前記推奨補正情報に基づく補正処理が行われた後の前記印刷対象画像を提示する提示部を含み、
前記学習部は、
前記提示部が提示した前記印刷対象画像に基づいて、前記推奨補正情報が修正され前記推奨補正情報とは異なる前記補正情報を選択する指示が行われた場合に、前記補正処理前の前記印刷対象画像と、修正後の前記補正情報を対応付けたデータセットに基づいて機械学習を行うことを特徴とする学習装置。 - 請求項6に記載の学習装置において、
前記提示部は、
前記推奨補正情報が修正され前記推奨補正情報とは異なる前記補正情報を選択する指示が行われ、且つ、修正後の前記補正情報によって補正された前記印刷対象画像が印刷された場合に、前記推奨補正情報に対する修正の適否に関するユーザー入力を受け付ける画面を表示し、
前記学習部は、
前記提示部による前記画面の表示に基づいて、前記推奨補正情報に対する修正が不適切である旨のユーザー入力が行われた場合に、前記印刷対象画像と修正後の前記補正情報を対応付けたデータセットに基づく機械学習をスキップすることを特徴とする学習装置。 - 請求項1乃至7のいずれか一項に記載の学習装置において、
前記学習部は、
前記画像と、前記補正情報と、印刷出力先を表す印刷出力先情報とを対応付けたデータセットに基づいて、前記推奨補正情報を機械学習することを特徴とする学習装置。 - 請求項1乃至8のいずれか一項に記載の学習装置において、
前記補正情報は、色濃度を含むことを特徴とする学習装置。 - 請求項1乃至9のいずれか一項に記載の学習装置において、
前記学習部は、前記機械学習によって学習済モデルを生成し、
前記学習済モデルは、
入力層と中間層と出力層とを有し、
前記画像と、前記画像を印刷するために指定された前記補正情報とを対応付けたデータセットに基づき、前記入力層と前記中間層との間及び前記中間層と前記出力層との間の重み付け係数が設定されており、
前記印刷対象画像のデータを前記入力層に入力し、設定された前記重み付け係数に基づく演算を行い、前記出力層から、前記推奨補正情報を示すデータを出力するよう、コンピューターを機能させることを特徴とする学習装置。 - 印刷装置の印刷を制御する印刷制御装置であって、
画像と、前記画像を印刷するために指定された補正情報とを対応付けたデータセットに基づき、印刷対象画像に対する補正に推奨される推奨補正情報を機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、
前記印刷対象画像の入力を受け付ける受付部と、
前記学習済モデルに基づいて、入力された前記印刷対象画像に対応する前記推奨補正情報を決定する処理部と、
を含むことを特徴とする印刷制御装置。 - 入力された印刷対象画像に基づいて、前記印刷対象画像の補正設定を決定するための学習済モデルであって、
入力層と中間層と出力層とを有し、
画像と、前記画像を印刷するために指定された補正情報とを対応付けたデータセットに基づき、前記入力層と前記中間層との間及び前記中間層と前記出力層との間の重み付け係数が設定されており、
入力された前記印刷対象画像のデータを前記入力層に入力し、設定された前記重み付け係数に基づく演算を行い、前記出力層から、前記印刷対象画像に対する補正に推奨される推奨補正情報を示すデータを出力するよう、コンピューターを機能させることを特徴とする学習済モデル。
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