JP5082974B2 - 画像生成装置及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、画像生成装置、プログラムに関する。
インターネットを介して情報収集を行うとともに、収集した情報を印刷することができる画像形成装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、ネットワークプリンタが、ネットワークインターフェースを介してネットワーク上のＷｅｂページから情報を取得し、この取得した情報は、そのＵＲＬや受信時刻とともに大容量記憶媒体に記憶する。そして、操作パネルを介して外部からの印刷要求があったときは、指定されたＵＲＬのデータを大容量記憶媒体から読み出して、プリンタエンジンで印刷している。
ここで、一般に、媒体に印刷する画像を複数の画像から選択する操作は煩雑であり、容易に実施できなかった。
本発明の目的は、媒体に印刷する画像として適切な画像を容易に選択することにある。
本発明の目的は、媒体に印刷する画像として適切な画像を容易に選択することにある。
請求項１に記載の発明は、画像の分類として予め設定された複数のカテゴリの各カテゴリの重みを示す第１の情報を取得する第１の情報取得手段と、所定数の媒体に印刷する画像の量を示す第２の情報を取得する第２の情報取得手段と、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた量だけ収集することにより、前記第２の情報が示す量の画像を、画像を管理する他の装置から取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像を配置して、前記所定数の媒体に印刷する画像を生成する生成手段とを備え、前記第１の情報取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに対応する各方向への所定のオブジェクトのスライド操作により、当該各カテゴリの重みを指定するユーザインターフェイスを表示し、当該ユーザインターフェイス上の当該所定のオブジェクトのスライド操作に応じて、前記第１の情報を取得することを特徴とする画像生成装置である。
請求項２に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、予めユーザメタ情報記憶部に記憶されている、印刷を指示するユーザに関連する属性情報のうちの当該各カテゴリに関する属性情報に基づいて収集することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置である。
請求項３に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、予め所属メタ情報記憶部に記憶されている、前記ユーザが所属する組織に関連する属性情報に更に基づいて収集することを特徴とする請求項２記載の画像生成装置である。
請求項４に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、当該各カテゴリについて取得された検索式を用いて所定の画像群を検索することにより収集することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置である。
請求項５に記載の発明は、前記画像取得手段は、予めユーザメタ情報記憶部に記憶されている、印刷を指示するユーザに関連する属性情報のうちの各カテゴリに関する属性情報に基づいて生成された複数の検索式の中から前記検索式を取得することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置である。
請求項６に記載の発明は、前記画像取得手段は、各カテゴリについて、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた数の前記検索式を取得することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置である。
請求項７に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記第１の情報に変更があり、当該変更の前後で取得される検索式に異なる部分が生じる場合に、当該異なる部分の検索式を用いて前記所定の画像群を検索することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置である。
請求項８に記載の発明は、前記生成手段は、前記第１の情報に変更があり、当該変更の前後で配置される画像に異なる部分が生じる場合に、当該異なる部分の画像を差し替え、かつ、差し替えた画像を判別するための画像処理を施すことを特徴とする請求項１記載の画像生成装置である。
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、画像の分類として予め設定された複数のカテゴリの各カテゴリの重みを示す第１の情報を取得する機能と、所定数の媒体に印刷する画像の量を示す第２の情報を取得する機能と、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた量だけ収集することにより、前記第２の情報が示す量の画像を、画像を管理する他の装置から取得する機能と、取得された画像を配置して、前記所定数の媒体に印刷する画像を生成する機能とを実現させ、前記第１の情報を取得する機能は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに対応する各方向への所定のオブジェクトのスライド操作により、当該各カテゴリの重みを指定するユーザインターフェイスを表示し、当該ユーザインターフェイス上の当該所定のオブジェクトのスライド操作に応じて、前記第１の情報を取得するプログラムである。
請求項２に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、予めユーザメタ情報記憶部に記憶されている、印刷を指示するユーザに関連する属性情報のうちの当該各カテゴリに関する属性情報に基づいて収集することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置である。
請求項３に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、予め所属メタ情報記憶部に記憶されている、前記ユーザが所属する組織に関連する属性情報に更に基づいて収集することを特徴とする請求項２記載の画像生成装置である。
請求項４に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、当該各カテゴリについて取得された検索式を用いて所定の画像群を検索することにより収集することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置である。
請求項５に記載の発明は、前記画像取得手段は、予めユーザメタ情報記憶部に記憶されている、印刷を指示するユーザに関連する属性情報のうちの各カテゴリに関する属性情報に基づいて生成された複数の検索式の中から前記検索式を取得することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置である。
請求項６に記載の発明は、前記画像取得手段は、各カテゴリについて、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた数の前記検索式を取得することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置である。
請求項７に記載の発明は、前記画像取得手段は、前記第１の情報に変更があり、当該変更の前後で取得される検索式に異なる部分が生じる場合に、当該異なる部分の検索式を用いて前記所定の画像群を検索することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置である。
請求項８に記載の発明は、前記生成手段は、前記第１の情報に変更があり、当該変更の前後で配置される画像に異なる部分が生じる場合に、当該異なる部分の画像を差し替え、かつ、差し替えた画像を判別するための画像処理を施すことを特徴とする請求項１記載の画像生成装置である。
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、画像の分類として予め設定された複数のカテゴリの各カテゴリの重みを示す第１の情報を取得する機能と、所定数の媒体に印刷する画像の量を示す第２の情報を取得する機能と、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた量だけ収集することにより、前記第２の情報が示す量の画像を、画像を管理する他の装置から取得する機能と、取得された画像を配置して、前記所定数の媒体に印刷する画像を生成する機能とを実現させ、前記第１の情報を取得する機能は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに対応する各方向への所定のオブジェクトのスライド操作により、当該各カテゴリの重みを指定するユーザインターフェイスを表示し、当該ユーザインターフェイス上の当該所定のオブジェクトのスライド操作に応じて、前記第１の情報を取得するプログラムである。
請求項１の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として適切な画像を容易に選択することができる。
請求項２の発明によれば、印刷を指示するユーザの属性情報に適合した画像を選択することができる。
請求項３の発明によれば、印刷を指示するユーザが所属する組織の属性情報にも適合した画像を選択することができる。
請求項４の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として適切な画像を簡単な手順で選択することができる。
請求項５の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、印刷を指示するユーザの属性情報に適合した画像を簡単な手順で選択することができる。
請求項６の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として所望のカテゴリに属する画像を簡単な手順で選択することができる。
請求項７の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、カテゴリの重みが変わった場合に、画像を効率よく選択することができる。
請求項８の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、カテゴリの重みが変わった場合に、画像を効率よく生成することができる。
請求項９の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として適切な画像を容易に選択することができる。
請求項２の発明によれば、印刷を指示するユーザの属性情報に適合した画像を選択することができる。
請求項３の発明によれば、印刷を指示するユーザが所属する組織の属性情報にも適合した画像を選択することができる。
請求項４の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として適切な画像を簡単な手順で選択することができる。
請求項５の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、印刷を指示するユーザの属性情報に適合した画像を簡単な手順で選択することができる。
請求項６の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として所望のカテゴリに属する画像を簡単な手順で選択することができる。
請求項７の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、カテゴリの重みが変わった場合に、画像を効率よく選択することができる。
請求項８の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、カテゴリの重みが変わった場合に、画像を効率よく生成することができる。
請求項９の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、媒体に印刷する画像として適切な画像を容易に選択することができる。
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、「実施の形態」という）について詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態が適用される画像形成システムの構成例を示している。
図示するように、この画像形成システムは、ユーザ情報管理装置１０と、画像情報管理装置２０と、画像形成装置３０とが、ネットワーク８０で接続されることにより構成されている。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態が適用される画像形成システムの構成例を示している。
図示するように、この画像形成システムは、ユーザ情報管理装置１０と、画像情報管理装置２０と、画像形成装置３０とが、ネットワーク８０で接続されることにより構成されている。
このうち、ユーザ情報管理装置１０は、ユーザに関連するメタ情報（以下、「ユーザメタ情報」という）を管理する装置である。このユーザメタ情報には、例えば、性別、年齢、所属、趣味、スケジュール等があり、ユーザが設定するものであってよい。尚、ユーザ情報管理装置１０は、汎用的なデータベースサーバにより実現するとよい。
画像情報管理装置２０は、画像と、画像に関連するメタ情報（以下、「画像メタ情報」という）とを管理する装置である。この画像メタ情報には、例えば、時間、場所、内容種別等がある。尚、画像情報管理装置２０も、汎用的なデータベースサーバにより実現するとよい。
画像情報管理装置２０は、画像と、画像に関連するメタ情報（以下、「画像メタ情報」という）とを管理する装置である。この画像メタ情報には、例えば、時間、場所、内容種別等がある。尚、画像情報管理装置２０も、汎用的なデータベースサーバにより実現するとよい。
画像形成装置３０は、媒体に画像を形成する装置である。ここで、画像形成装置３０は、媒体に画像を形成するプリンタ機能だけでなく、媒体に形成された画像を読み取るスキャナ機能、読み取った画像を別の媒体に形成するコピー機能、読み取った画像を公衆回線を通じて他の画像形成装置に送信したり他の画像形成装置から受信した画像を媒体に形成したりするファクシミリ機能等を複合的に備えた複合機であってもよい。つまり、画像形成装置３０は、図示しないクライアントＰＣからネットワーク８０を介して受信した印刷データに基づく画像形成だけでなく、スキャナ機能により読み取られた画像データや、ファクシミリ機能により受信した受信データに基づく画像形成も行う。尚、本実施の形態において、媒体とは、画像を印刷可能なものであれば、その材質は問わない。代表例は紙なので、以下では、用紙として説明するが、ＯＨＰシートや金属板、布等であっても構わない。
ネットワーク８０は、少なくとも、ユーザ情報管理装置１０と画像形成装置３０の間、及び、画像情報管理装置２０と画像形成装置３０との間を双方向通信可能に接続する通信回線である。例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)やインターネットによって実現するとよい。
ネットワーク８０は、少なくとも、ユーザ情報管理装置１０と画像形成装置３０の間、及び、画像情報管理装置２０と画像形成装置３０との間を双方向通信可能に接続する通信回線である。例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)やインターネットによって実現するとよい。
ここで、本実施の形態におけるユーザ情報管理装置１０、画像情報管理装置２０、画像形成装置３０の間の情報交換の流れについて説明する。
図２は、この情報交換の流れを示したシーケンス図である。
まず、画像形成装置３０は、ユーザ認証を行い（Ａ）、ユーザ認証が成功した旨を示す情報（認証情報）をユーザ情報管理装置１０に送信する（Ｂ）。これに応答して、ユーザ情報管理装置１０は、ユーザメタ情報を画像形成装置３０に返信する（Ｃ）。
次に、画像形成装置３０は、ユーザメタ情報や収集パラメータ等に基づいて、取得する画像に関連するメタ情報（取得画像メタ情報）を決定し（Ｄ）、これを画像情報管理装置２０に送信する（Ｅ）。ここで、収集パラメータとは、ユーザが収集したい画像のカテゴリ（例えば、ビジネス、プライベート）及び各カテゴリの重み付けを定義するパラメータである。これに応答して、画像情報管理装置２０は、自装置で管理する画像メタ情報と、画像形成装置３０から送られた取得画像メタ情報とのマッチングを行い、画像形成装置３０で出力する候補の画像（候補画像）を決定する（Ｆ）。そして、この候補画像を画像形成装置３０に返信する（Ｇ）。
すると、画像形成装置３０は、候補画像に基づいて出力画像を生成し（Ｈ）、これを表示する（Ｊ）。
図２は、この情報交換の流れを示したシーケンス図である。
まず、画像形成装置３０は、ユーザ認証を行い（Ａ）、ユーザ認証が成功した旨を示す情報（認証情報）をユーザ情報管理装置１０に送信する（Ｂ）。これに応答して、ユーザ情報管理装置１０は、ユーザメタ情報を画像形成装置３０に返信する（Ｃ）。
次に、画像形成装置３０は、ユーザメタ情報や収集パラメータ等に基づいて、取得する画像に関連するメタ情報（取得画像メタ情報）を決定し（Ｄ）、これを画像情報管理装置２０に送信する（Ｅ）。ここで、収集パラメータとは、ユーザが収集したい画像のカテゴリ（例えば、ビジネス、プライベート）及び各カテゴリの重み付けを定義するパラメータである。これに応答して、画像情報管理装置２０は、自装置で管理する画像メタ情報と、画像形成装置３０から送られた取得画像メタ情報とのマッチングを行い、画像形成装置３０で出力する候補の画像（候補画像）を決定する（Ｆ）。そして、この候補画像を画像形成装置３０に返信する（Ｇ）。
すると、画像形成装置３０は、候補画像に基づいて出力画像を生成し（Ｈ）、これを表示する（Ｊ）。
ところが、ユーザがこの出力画像に満足しなかった場合、収集パラメータを変更するようにしてもよい。その場合、画像形成装置３０は、収集パラメータの変更を指示する変更情報を受け付ける（Ｋ）。そして、取得画像メタ情報を変更して（Ｍ）、変更画像メタ情報を生成し（Ｎ）、これを画像情報管理装置２０に送信する（Ｏ）。これに応答して、画像情報管理装置２０は、自装置で管理する画像メタ情報と、画像形成装置３０から送られた変更画像メタ情報とのマッチングを行い、候補画像の変更部分（変更候補画像）を決定する（Ｐ）。そして、この変更候補画像を画像形成装置３０に返信する（Ｑ）。
すると、画像形成装置３０は、先に受信した候補画像の変更部分を変更候補画像で差し替えて変更出力画像を生成し（Ｒ）、これを表示する（Ｔ）。
すると、画像形成装置３０は、先に受信した候補画像の変更部分を変更候補画像で差し替えて変更出力画像を生成し（Ｒ）、これを表示する（Ｔ）。
次に、本実施の形態における画像形成装置３０のハードウェア構成について説明する。
図３は、画像形成装置３０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、画像形成装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）９２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）９３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）９４と、操作パネル９５と、画像読取部９６と、画像形成部９７と、通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）９８とを備える。
図３は、画像形成装置３０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、画像形成装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）９２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）９３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）９４と、操作パネル９５と、画像読取部９６と、画像形成部９７と、通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）９８とを備える。
ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９３等に記憶された各種プログラムをＲＡＭ９２にロードして実行することにより、図４を参照して後述する各機能を実現する。
ＲＡＭ９２は、ＣＰＵ９１の作業用メモリ等として用いられるメモリである。
ＲＯＭ９３は、ＣＰＵ９１が実行する各種プログラム等を記憶するメモリである。
ＨＤＤ９４は、画像読取部９６が読み取った画像データや画像形成部９７における画像形成にて用いる画像データ等を記憶する例えば磁気ディスク装置である。
操作パネル９５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例えばタッチパネルである。
ＲＡＭ９２は、ＣＰＵ９１の作業用メモリ等として用いられるメモリである。
ＲＯＭ９３は、ＣＰＵ９１が実行する各種プログラム等を記憶するメモリである。
ＨＤＤ９４は、画像読取部９６が読み取った画像データや画像形成部９７における画像形成にて用いる画像データ等を記憶する例えば磁気ディスク装置である。
操作パネル９５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例えばタッチパネルである。
画像読取部９６は、紙等の記録媒体に記録された画像を読み取る。ここで、画像読取部９６は、例えばスキャナであり、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方式のものを用いるとよい。
画像形成部９７は、紙等の記録媒体に画像を形成する。ここで、画像形成部９７は、例えばプリンタであり、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のものを用いるとよい。
通信Ｉ／Ｆ９８は、ネットワーク８０を介して他の装置との間で各種情報の送受信を行う。
通信Ｉ／Ｆ９８は、ネットワーク８０を介して他の装置との間で各種情報の送受信を行う。
ところで、近年の情報化社会では、氾濫する情報の中から自分にとって有用なものを見つけて利用することが重要である。例えば、自己のスケジュールを管理する手帳を考えた場合、スケジュール中の項目に関連するニュースやお役立ち情報等が自動的に集約されて印刷されていれば便利である。このような手帳は、例えば、次のようにして作成するとよい。即ち、画像形成装置３０が、手帳のページの印刷を要求したユーザのスケジュールをスケジュール管理装置（図示せず）から取り出し、スケジュール中の各項目に関連する情報を収集する。そして、これらを印刷すると共に、必要であれば手書き専用の領域も設けた上で、電子ペンで認識可能な座標情報を不可視コードで印刷する。これにより、電子ペンで手帳に記入された筆跡は電子データとして管理できるようになり、スケジュールも電子的な管理と連動させることができるようになり、更に自分にとって有用な情報を簡単に手に入れることが可能となる。
本実施の形態では、このような自分にとって有用な情報を集約して印刷することの可能な画像形成装置３０を提供する。
本実施の形態では、このような自分にとって有用な情報を集約して印刷することの可能な画像形成装置３０を提供する。
まず、このような画像形成装置３０におけるコントローラ部分の機能構成について説明する。
図４は、画像形成装置３０のコントローラ部分の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、本実施の形態における画像形成装置３０は、ユーザ認証部３１と、収集パラメータ取得部３２と、ページ情報取得部３３と、出力画像提示部３４とを備える。また、ユーザメタ情報取得部４１と、ユーザメタ情報記憶部４２と、所属メタ情報記憶部４３と、検索式リスト生成部４４と、検索式リスト記憶部４５と、属性変換テーブル生成部４６と、属性変換テーブル記憶部４７と、関連情報収集部４８と、関連情報配置部４９とを備える。尚、このうち、ユーザ認証部３１、収集パラメータ取得部３２、ページ情報取得部３３、出力画像提示部３４、ユーザメタ情報取得部４１、検索式リスト生成部４４、属性変換テーブル生成部４６、関連情報収集部４８、関連情報配置部４９の各機能は、ＣＰＵ９１（図３参照）がＲＯＭ９３（図３参照）に記憶されたプログラムをＲＡＭ９２（図３参照）に読み込んで実行することにより、実現される。また、ユーザメタ情報記憶部４２、所属メタ情報記憶部４３、検索式リスト記憶部４５、属性変換テーブル記憶部４７は、例えばＨＤＤ９４（図３参照）により実現される。
図４は、画像形成装置３０のコントローラ部分の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、本実施の形態における画像形成装置３０は、ユーザ認証部３１と、収集パラメータ取得部３２と、ページ情報取得部３３と、出力画像提示部３４とを備える。また、ユーザメタ情報取得部４１と、ユーザメタ情報記憶部４２と、所属メタ情報記憶部４３と、検索式リスト生成部４４と、検索式リスト記憶部４５と、属性変換テーブル生成部４６と、属性変換テーブル記憶部４７と、関連情報収集部４８と、関連情報配置部４９とを備える。尚、このうち、ユーザ認証部３１、収集パラメータ取得部３２、ページ情報取得部３３、出力画像提示部３４、ユーザメタ情報取得部４１、検索式リスト生成部４４、属性変換テーブル生成部４６、関連情報収集部４８、関連情報配置部４９の各機能は、ＣＰＵ９１（図３参照）がＲＯＭ９３（図３参照）に記憶されたプログラムをＲＡＭ９２（図３参照）に読み込んで実行することにより、実現される。また、ユーザメタ情報記憶部４２、所属メタ情報記憶部４３、検索式リスト記憶部４５、属性変換テーブル記憶部４７は、例えばＨＤＤ９４（図３参照）により実現される。
ユーザ認証部３１は、操作パネル９５から入力されたユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせと予め登録されたユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせとを照合することにより、ユーザ認証を行う。但し、ユーザ認証の方法は、ユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせによるものには限らない。例えば、ＩＣカード認証、ＩＣチップ付き携帯電話、生態認証等でもよい。
収集パラメータ取得部３２は、操作パネル９５から入力された収集パラメータを取得する。収集パラメータとは、前述の通り、画像のカテゴリ及びその重み付けを定義したパラメータである。本実施の形態では、各カテゴリの重みを示す第１の情報の一例として、収集パラメータを用い、第１の情報を取得する第１の情報取得手段の一例として、収集パラメータ取得部３２を設けている。
ページ情報取得部３３は、操作パネル９５から入力された出力したい用紙のページ数を示すページ情報を取得する。本実施の形態では、画像の量を示す第２の情報の一例として、ページ情報を用い、第２の情報を取得する第２の情報取得手段の一例として、ページ情報取得部３３を設けている。
収集パラメータ取得部３２は、操作パネル９５から入力された収集パラメータを取得する。収集パラメータとは、前述の通り、画像のカテゴリ及びその重み付けを定義したパラメータである。本実施の形態では、各カテゴリの重みを示す第１の情報の一例として、収集パラメータを用い、第１の情報を取得する第１の情報取得手段の一例として、収集パラメータ取得部３２を設けている。
ページ情報取得部３３は、操作パネル９５から入力された出力したい用紙のページ数を示すページ情報を取得する。本実施の形態では、画像の量を示す第２の情報の一例として、ページ情報を用い、第２の情報を取得する第２の情報取得手段の一例として、ページ情報取得部３３を設けている。
ユーザメタ情報取得部４１は、ユーザ認証部３１によるユーザ認証が成功した場合に、ユーザＩＤを受け取り、このユーザＩＤに基づいてユーザメタ情報を取得する。具体的には、ユーザＩＤを含む認証情報をユーザ情報管理装置１０に送信し、ユーザ情報管理装置１０からユーザメタ情報を受信する。
ユーザメタ情報記憶部４２は、ユーザメタ情報取得部４１により取得されユーザメタ情報を記憶する。
所属メタ情報記憶部４３は、各ユーザが所属する組織に関連するメタ情報（以下、「所属メタ情報」という）を予め記憶しておく。尚、この所属メタ情報は、各組織の構成員の性質を、本実施の形態とは別の手段で分析することで生成したものであってもよいし、本実施の形態の手法のために各ユーザが設定したユーザメタ情報を分析することで生成したものであってもよい。また、最初に生成した所属メタ情報が、本実施の形態における処理の結果を反映することで、適正化されるようなものであってもよい。
ユーザメタ情報記憶部４２は、ユーザメタ情報取得部４１により取得されユーザメタ情報を記憶する。
所属メタ情報記憶部４３は、各ユーザが所属する組織に関連するメタ情報（以下、「所属メタ情報」という）を予め記憶しておく。尚、この所属メタ情報は、各組織の構成員の性質を、本実施の形態とは別の手段で分析することで生成したものであってもよいし、本実施の形態の手法のために各ユーザが設定したユーザメタ情報を分析することで生成したものであってもよい。また、最初に生成した所属メタ情報が、本実施の形態における処理の結果を反映することで、適正化されるようなものであってもよい。
検索式リスト生成部４４は、ユーザメタ情報記憶部４２に記憶されたユーザメタ情報と、所属メタ情報記憶部４３に記憶された所属メタ情報とを参照して、カテゴリごとの関連情報を収集するための検索式のリスト（検索式リスト）を生成する。
検索式リスト記憶部４５は、検索式リスト生成部４４により生成された検索式リストを記憶する。
検索式リスト記憶部４５は、検索式リスト生成部４４により生成された検索式リストを記憶する。
属性変換テーブル生成部４６は、検索式リスト記憶部４５に記憶されたカテゴリごとの検索式リストを統合することにより、属性変換テーブルを生成する。
属性変換テーブル記憶部４７は、属性変換テーブル生成部４６により生成された属性変換テーブルを記憶する。
属性変換テーブル記憶部４７は、属性変換テーブル生成部４６により生成された属性変換テーブルを記憶する。
関連情報収集部４８は、属性変換テーブル記憶部４７に記憶された属性変換テーブルを参照し、これに含まれる検索式の中からカテゴリごとに所定数の検索式を用いて、集約して印刷する画像の元となる関連情報を収集する。ここで、関連情報の収集に用いる所定数の検索式は、収集パラメータ取得部３２により取得された収集パラメータと、ページ情報取得部３３により取得されたページ情報とに基づいて、決定する。また、関連情報は、画像情報管理装置２０にて管理される画像メタ情報を、このように決定した検索式を用いて検索することにより、取得する。
尚、本実施の形態では、第２の情報が示す量の画像を取得する画像取得手段の一例として、関連情報収集部４８、属性変換テーブル生成部４６、検索式リスト生成部４４を設けている。
関連情報配置部４９は、関連情報収集部４８により収集された関連情報を配置して出力画像を生成し、出力画像提示部３４に出力する。本実施の形態では、媒体に印刷する画像を生成する生成手段の一例として、関連情報配置部４９を設けている。
出力画像提示部３４は、関連情報配置部４９から受け取った出力画像を操作パネル９５に出力する。また、操作パネル９５からその出力画像の印刷が指示されると、出力画像を画像形成部９７に出力する。
尚、本実施の形態では、第２の情報が示す量の画像を取得する画像取得手段の一例として、関連情報収集部４８、属性変換テーブル生成部４６、検索式リスト生成部４４を設けている。
関連情報配置部４９は、関連情報収集部４８により収集された関連情報を配置して出力画像を生成し、出力画像提示部３４に出力する。本実施の形態では、媒体に印刷する画像を生成する生成手段の一例として、関連情報配置部４９を設けている。
出力画像提示部３４は、関連情報配置部４９から受け取った出力画像を操作パネル９５に出力する。また、操作パネル９５からその出力画像の印刷が指示されると、出力画像を画像形成部９７に出力する。
次に、本実施の形態における画像形成装置３０の動作について説明する。
図５は、このときの画像形成装置３０の動作例を示したフローチャートである。
まず、画像形成装置３０により画像を集約して出力したいユーザは、操作パネル９５にユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせを入力する。これにより、ユーザ認証部３１が、操作パネル９５からユーザＩＤ及びパスワードを取得し、予め登録してあるユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせと照合することにより、ユーザ認証を行う（ステップ３０１）。ユーザ認証が成功したとすると、ユーザメタ情報取得部４１は、ユーザメタ情報を取得して、これをユーザメタ情報記憶部４２に記憶する（ステップ３０２）。具体的には、前述の通り、ユーザＩＤを含む認証情報をユーザ情報管理装置１０に送信し、ユーザ情報管理装置１０からユーザメタ情報を受信する。
図５は、このときの画像形成装置３０の動作例を示したフローチャートである。
まず、画像形成装置３０により画像を集約して出力したいユーザは、操作パネル９５にユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせを入力する。これにより、ユーザ認証部３１が、操作パネル９５からユーザＩＤ及びパスワードを取得し、予め登録してあるユーザＩＤ及びパスワードの組み合わせと照合することにより、ユーザ認証を行う（ステップ３０１）。ユーザ認証が成功したとすると、ユーザメタ情報取得部４１は、ユーザメタ情報を取得して、これをユーザメタ情報記憶部４２に記憶する（ステップ３０２）。具体的には、前述の通り、ユーザＩＤを含む認証情報をユーザ情報管理装置１０に送信し、ユーザ情報管理装置１０からユーザメタ情報を受信する。
このようにしてユーザメタ情報記憶部４２にユーザメタ情報が記憶されると、属性変換テーブル生成部４６は、ユーザメタ情報を参照して、属性変換テーブル生成処理を行う（ステップ３０３）。この属性変換テーブル生成処理の詳細については、後述する。
このとき、操作パネル９５上では、画像を集約して印刷する用紙のページ数等の入力を促す指示がなされている。そこで、ユーザが、操作パネル９５からページ数等を入力すると、ページ情報取得部３３が、ページ数等を示すページ情報を取得する（ステップ３０４）。ここで、ページ情報には、ページ数だけでなく、用紙の大きさや、印刷する画像の数又はデータ量等を含めてもよい。また、操作パネル９５上では、収集パラメータの入力を促す指示もなされている。そこで、ユーザが、操作パネル９５上でカテゴリごとの重み付けを指定すると、収集パラメータ取得部３２が、その指定を収集パラメータとして取得する（ステップ３０５）。
このとき、操作パネル９５上では、画像を集約して印刷する用紙のページ数等の入力を促す指示がなされている。そこで、ユーザが、操作パネル９５からページ数等を入力すると、ページ情報取得部３３が、ページ数等を示すページ情報を取得する（ステップ３０４）。ここで、ページ情報には、ページ数だけでなく、用紙の大きさや、印刷する画像の数又はデータ量等を含めてもよい。また、操作パネル９５上では、収集パラメータの入力を促す指示もなされている。そこで、ユーザが、操作パネル９５上でカテゴリごとの重み付けを指定すると、収集パラメータ取得部３２が、その指定を収集パラメータとして取得する（ステップ３０５）。
そして、関連情報収集部４８は、関連情報収集処理を行う（ステップ３０６）。この関連情報収集処理の詳細についても、後述する。
次いで、関連情報配置部４９が、関連情報収集部４８が収集した関連情報の画像（候補画像）を配置した出力画像を生成し、出力画像提示部３４に受け渡す（ステップ３０７）。
これにより、出力画像提示部３４が出力画像を操作パネル９５に出力し、出力画像は操作パネル９５に表示される（ステップ３０８）。
これに応答して、ユーザは、その出力画像を印刷してよいかどうかを操作パネル９５から指定する。つまり、出力画像提示部３４は、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されたかどうかを判定する（ステップ３０９）。
次いで、関連情報配置部４９が、関連情報収集部４８が収集した関連情報の画像（候補画像）を配置した出力画像を生成し、出力画像提示部３４に受け渡す（ステップ３０７）。
これにより、出力画像提示部３４が出力画像を操作パネル９５に出力し、出力画像は操作パネル９５に表示される（ステップ３０８）。
これに応答して、ユーザは、その出力画像を印刷してよいかどうかを操作パネル９５から指定する。つまり、出力画像提示部３４は、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されたかどうかを判定する（ステップ３０９）。
ここで、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されると、出力画像提示部３４は、出力画像をそのまま画像形成部９７に出力し、画像形成部９７が媒体上にその出力画像を形成する（ステップ３１０）。
一方、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されなかった場合としては、例えば、操作パネル９５から収集パラメータを変更して再実行する旨の指示が入力される場合がある。この場合、収集パラメータ取得部３２は、収集パラメータの変更を指示する変更情報を取得し（ステップ３１１）、ステップ３０６〜３１１の処理が繰り返される。但し、この場合、関連情報配置部４９は、ステップ３０７で、前回の出力画像に含まれる候補画像のうち変更になったもののみを差し替える。このとき、差し替えた候補画像を例えば赤色の線で囲む等、差し替えた画像を判別するための画像処理を施してもよい。そして、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されると、媒体上に変更後の出力画像が形成される。
一方、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されなかった場合としては、例えば、操作パネル９５から収集パラメータを変更して再実行する旨の指示が入力される場合がある。この場合、収集パラメータ取得部３２は、収集パラメータの変更を指示する変更情報を取得し（ステップ３１１）、ステップ３０６〜３１１の処理が繰り返される。但し、この場合、関連情報配置部４９は、ステップ３０７で、前回の出力画像に含まれる候補画像のうち変更になったもののみを差し替える。このとき、差し替えた候補画像を例えば赤色の線で囲む等、差し替えた画像を判別するための画像処理を施してもよい。そして、操作パネル９５から印刷してよい旨の指示が入力されると、媒体上に変更後の出力画像が形成される。
次いで、図５のステップ３０３の属性変換テーブル生成処理について詳細に説明する。尚、ここでは、ユーザメタ情報記憶部４２に記憶されるユーザメタ情報について具体例を用いて説明するので、まず、この具体例について説明しておく。
図６は、ユーザメタ情報の具体例である。
図示するように、ユーザメタ情報は、個人情報と所属属性と嗜好属性とからなる。このうち、個人情報は、名前、年齢、性別等の一般の個人を管理する場合に必要となる各種情報を含む。また、所属属性とは、特に会社等の組織に属する個人を管理する場合に必要となる属性である。図では、そのような属性の一例として、会社、部門、課を示している。更に、嗜好属性とは、個人の嗜好に関する属性である。本実施の形態では、この嗜好属性として設定されたメタ情報を用いて関連情報を収集するので、「収集情報」としても示している。また、この嗜好属性は、複数のカテゴリに分けて管理されている。図では、ビジネスとプライベートにカテゴリが分かれており、カテゴリごとに興味のある事項が、興味のある順に設定されている。つまり、図は、このユーザが興味を持つビジネスに関する事項は、第一に「イノベーション」であり、第二に「Ｗｅｂ２．０」であり、第三に「戦略」であり、第四に「精密機械」であり、第五に「英語」であることを示している。また、このユーザが興味を持つプライベートに関する事項は、第一に「アイスホッケー」であり、第二に「車」であり、第三に「Ｊａｚｚ（音楽）」であり、第四に「世界遺産」であり、第五に「ダイビング」であることを示している。
ここで、ユーザメタ情報は、以下の４通りの登録方法によって記憶される。
・ユーザが個別に登録する方法
・管理者が個別／一括して登録する方法
・ユーザ個人のネット情報閲覧履歴や検索履歴等の履歴情報を利用し、そこで履歴が多いものから登録する方法
・同じ属性情報（同じ所属等）を持ったユーザのネット情報閲覧履歴や検索履歴等の履歴情報を利用し、そこで履歴が多いものから登録する方法
図６は、ユーザメタ情報の具体例である。
図示するように、ユーザメタ情報は、個人情報と所属属性と嗜好属性とからなる。このうち、個人情報は、名前、年齢、性別等の一般の個人を管理する場合に必要となる各種情報を含む。また、所属属性とは、特に会社等の組織に属する個人を管理する場合に必要となる属性である。図では、そのような属性の一例として、会社、部門、課を示している。更に、嗜好属性とは、個人の嗜好に関する属性である。本実施の形態では、この嗜好属性として設定されたメタ情報を用いて関連情報を収集するので、「収集情報」としても示している。また、この嗜好属性は、複数のカテゴリに分けて管理されている。図では、ビジネスとプライベートにカテゴリが分かれており、カテゴリごとに興味のある事項が、興味のある順に設定されている。つまり、図は、このユーザが興味を持つビジネスに関する事項は、第一に「イノベーション」であり、第二に「Ｗｅｂ２．０」であり、第三に「戦略」であり、第四に「精密機械」であり、第五に「英語」であることを示している。また、このユーザが興味を持つプライベートに関する事項は、第一に「アイスホッケー」であり、第二に「車」であり、第三に「Ｊａｚｚ（音楽）」であり、第四に「世界遺産」であり、第五に「ダイビング」であることを示している。
ここで、ユーザメタ情報は、以下の４通りの登録方法によって記憶される。
・ユーザが個別に登録する方法
・管理者が個別／一括して登録する方法
・ユーザ個人のネット情報閲覧履歴や検索履歴等の履歴情報を利用し、そこで履歴が多いものから登録する方法
・同じ属性情報（同じ所属等）を持ったユーザのネット情報閲覧履歴や検索履歴等の履歴情報を利用し、そこで履歴が多いものから登録する方法
このようなユーザメタ情報がユーザメタ情報記憶部４２に記憶されていることを前提として、属性変換テーブル生成部４６は、次のような動作を行う。
図７は、属性変換テーブル生成部４６の動作例を示したフローチャートである。
まず、属性変換テーブル生成部４６は、ユーザメタ情報記憶部４２に記憶されたユーザメタ情報から、特定のカテゴリの嗜好属性に関するメタ情報を抽出する（ステップ３２１）。図６の例で言えば、カテゴリ「ビジネス」に対するメタ情報「イノベーション」、「Ｗｅｂ２．０」、「戦略」、「精密機械」、「英語」を抽出する。そして、検索式リスト生成処理を行う（ステップ３２２）。尚、この検索式リスト生成処理は、検索式リスト生成部４４が、ステップ３２１で抽出されたメタ情報を属性変換テーブル生成部４６から受け取って行う。この検索式リスト生成処理の詳細については、後述する。
図７は、属性変換テーブル生成部４６の動作例を示したフローチャートである。
まず、属性変換テーブル生成部４６は、ユーザメタ情報記憶部４２に記憶されたユーザメタ情報から、特定のカテゴリの嗜好属性に関するメタ情報を抽出する（ステップ３２１）。図６の例で言えば、カテゴリ「ビジネス」に対するメタ情報「イノベーション」、「Ｗｅｂ２．０」、「戦略」、「精密機械」、「英語」を抽出する。そして、検索式リスト生成処理を行う（ステップ３２２）。尚、この検索式リスト生成処理は、検索式リスト生成部４４が、ステップ３２１で抽出されたメタ情報を属性変換テーブル生成部４６から受け取って行う。この検索式リスト生成処理の詳細については、後述する。
特定のカテゴリについての検索式リストが生成されると、属性変換テーブル生成部４６は、他にカテゴリがあるかどうかを判定する（ステップ３２３）。尚、特定のカテゴリについての検索式リストは、検索式リスト記憶部４５に記憶されるので、検索式リストが生成されたかどうかは、検索式リスト記憶部４５を監視することで検出される。ここで、他にカテゴリがあると判定されれば、ステップ３２１に戻り、そのカテゴリの嗜好属性に関するメタ情報を抽出して同様の処理を繰り返す。図６の例で言えば、カテゴリ「プライベート」に対するメタ情報「アイスホッケー」、「車」、「Ｊａｚｚ（音楽）」、「世界遺産」、「ダイビング」を抽出して同様の処理を行う。一方、他にカテゴリがないと判定されれば、全てのカテゴリについての検索式リストを統合して属性変換テーブルを生成し、属性変換テーブル記憶部４７に記憶する（ステップ３２４）。
次いで、図７のステップ３２２の検索式リスト生成処理の詳細について詳細に説明する。尚、ここでは、所属メタ情報記憶部４３に記憶される所属メタ情報について具体例を用いて説明するので、まず、この具体例について説明しておく。
図８は、所属メタ情報の具体例である。
所属属性としては、一例として、「Ａ株式会社」、「Ｂ部」、「Ｃ課」を示している。そして、各所属属性に対し、その所属属性を有する者が一般に興味を持つであろう事項が、メタ情報として登録されている。尚、この所属メタ情報においても、メタ情報は、順序を示す情報と共に記憶される。例えば、「Ｃ課」の構成員が通常興味を持ちそうな事項は、第一に「Ｃ１」であり、第二に「Ｃ２」であり、第三に「Ｃ３」であることが登録されている。
図８は、所属メタ情報の具体例である。
所属属性としては、一例として、「Ａ株式会社」、「Ｂ部」、「Ｃ課」を示している。そして、各所属属性に対し、その所属属性を有する者が一般に興味を持つであろう事項が、メタ情報として登録されている。尚、この所属メタ情報においても、メタ情報は、順序を示す情報と共に記憶される。例えば、「Ｃ課」の構成員が通常興味を持ちそうな事項は、第一に「Ｃ１」であり、第二に「Ｃ２」であり、第三に「Ｃ３」であることが登録されている。
このような所属メタ情報が所属メタ情報記憶部４３に記憶されていることを前提として、検索式リスト生成部４４は、次のような動作を行う。
図９は、検索式リスト生成部４４の動作例を示したフローチャートである。
まず、検索式リスト生成部４４は、ユーザメタ情報記憶部４２に記憶されたユーザメタ情報を参照する（ステップ３４１）。次に、ユーザメタ情報から所属属性を抽出する（ステップ３４２）。図６のユーザメタ情報であれば、例えば、「営業企画課」を抽出する。尚、所属属性としては、会社名、部門、課の何れを抽出してもよいが、ここでは、例えば事前の設定により、課を抽出している。そして、検索式リスト生成部４４は、所属メタ情報記憶部４３に記憶された所属メタ情報を参照し、ステップ３４２で抽出した所属属性に関するメタ情報を抽出する（ステップ３４３）。例えば、図８の所属メタ情報において「Ｃ課」が「営業企画課」であるとすると、メタ情報として「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」、…を抽出する。
その後、検索式リスト生成部４４は、ステップ３４３で抽出した所属属性に関するメタ情報と、属性変換テーブル生成部４６から渡された特定のカテゴリの嗜好属性に関するメタ情報とに基づいて、検索式リストを生成し、検索式リスト記憶部４５に記憶する（ステップ３４４）。具体的には、前者のメタ情報と後者のメタ情報とをＡＮＤ条件で結合する操作を、メタ情報の全ての組み合わせについて行う。
図９は、検索式リスト生成部４４の動作例を示したフローチャートである。
まず、検索式リスト生成部４４は、ユーザメタ情報記憶部４２に記憶されたユーザメタ情報を参照する（ステップ３４１）。次に、ユーザメタ情報から所属属性を抽出する（ステップ３４２）。図６のユーザメタ情報であれば、例えば、「営業企画課」を抽出する。尚、所属属性としては、会社名、部門、課の何れを抽出してもよいが、ここでは、例えば事前の設定により、課を抽出している。そして、検索式リスト生成部４４は、所属メタ情報記憶部４３に記憶された所属メタ情報を参照し、ステップ３４２で抽出した所属属性に関するメタ情報を抽出する（ステップ３４３）。例えば、図８の所属メタ情報において「Ｃ課」が「営業企画課」であるとすると、メタ情報として「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」、…を抽出する。
その後、検索式リスト生成部４４は、ステップ３４３で抽出した所属属性に関するメタ情報と、属性変換テーブル生成部４６から渡された特定のカテゴリの嗜好属性に関するメタ情報とに基づいて、検索式リストを生成し、検索式リスト記憶部４５に記憶する（ステップ３４４）。具体的には、前者のメタ情報と後者のメタ情報とをＡＮＤ条件で結合する操作を、メタ情報の全ての組み合わせについて行う。
ここで、このようにして生成された検索式リストの具体例を示す。
図１０は、検索式リストの具体例である。これは、項目欄に「ビジネス」とあるように、カテゴリ「ビジネス」に対する検索式リストである。そして、ステップ３４３で「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」を抽出し、属性変換テーブル生成部４６から「イノベーション」、「Ｗｅｂ２．０」、「戦略」が渡されたことを想定している。この場合、「Ｃ１×イノベーション」、「Ｃ２×イノベーション」、「Ｃ３×イノベーション」、「Ｃ１×Ｗｅｂ２．０」、「Ｃ２×Ｗｅｂ２．０」、「Ｃ３×Ｗｅｂ２．０」、「Ｃ１×戦略」、「Ｃ２×戦略」、「Ｃ３×戦略」という９つの検索式からなるリストが生成される。尚、「×」は、ＡＮＤ条件で結合することを示している。
図１０は、検索式リストの具体例である。これは、項目欄に「ビジネス」とあるように、カテゴリ「ビジネス」に対する検索式リストである。そして、ステップ３４３で「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」を抽出し、属性変換テーブル生成部４６から「イノベーション」、「Ｗｅｂ２．０」、「戦略」が渡されたことを想定している。この場合、「Ｃ１×イノベーション」、「Ｃ２×イノベーション」、「Ｃ３×イノベーション」、「Ｃ１×Ｗｅｂ２．０」、「Ｃ２×Ｗｅｂ２．０」、「Ｃ３×Ｗｅｂ２．０」、「Ｃ１×戦略」、「Ｃ２×戦略」、「Ｃ３×戦略」という９つの検索式からなるリストが生成される。尚、「×」は、ＡＮＤ条件で結合することを示している。
また、検索式リストには、各検索式のランクも付与される。これは、例えば、次のように決定するとよい。即ち、まず、所属属性に関するメタ情報の順位、及び、嗜好属性に関するメタ情報の順位に、それぞれ、ポイントを与える。そして、所属属性に関するメタ情報と嗜好属性に関するメタ情報の組み合わせに対して、各メタ情報に与えられたポイントを掛け算して新たなポイントを求め、この新たなポイントに基づいて決定するとよい。例えば、所属属性に関するメタ情報１、２、３のポイントをそれぞれ「３」、「２」、「１」とし、嗜好属性に関するメタ情報のビジネス１、２、３のポイントをそれぞれ「３２」、「８」、「２」とする。すると、「Ｃ１×イノベーション」のポイントは「９６」、「Ｃ２×イノベーション」のポイントは「６４」、「Ｃ３×イノベーション」のポイントは「３２」、「Ｃ１×Ｗｅｂ２．０」のポイントは「２４」、「Ｃ２×Ｗｅｂ２．０」、のポイントは「１６」、「Ｃ３×Ｗｅｂ２．０」のポイントは「８」、「Ｃ１×戦略」のポイントは「６」、「Ｃ２×戦略」のポイントは「４」、「Ｃ３×戦略」のポイントは「２」となるので、図示するようなランクとなる。
また、図７のステップ３２４でこの検索式リストを統合して得られる属性変換テーブルの具体例についても示す。
図１１は、属性変換テーブルの具体例である。
図示するように、属性変換テーブルは、図１０に示した検索式リストと、カテゴリ「プライベート」についての検索式リストとが統合されたものとなっている。そのまま統合すれば、属性変換テーブルには、カテゴリ「ビジネス」に対して９つの検索式が含まれるはずであるが、ここでは、そのうちの６つのみを示している。また、本実施の形態では、カテゴリ「プライベート」については、所属属性に関するメタ情報のように、他のメタ情報を用意していないので、ＡＮＤ条件での結合は行わない検索式となっている。
図１１は、属性変換テーブルの具体例である。
図示するように、属性変換テーブルは、図１０に示した検索式リストと、カテゴリ「プライベート」についての検索式リストとが統合されたものとなっている。そのまま統合すれば、属性変換テーブルには、カテゴリ「ビジネス」に対して９つの検索式が含まれるはずであるが、ここでは、そのうちの６つのみを示している。また、本実施の形態では、カテゴリ「プライベート」については、所属属性に関するメタ情報のように、他のメタ情報を用意していないので、ＡＮＤ条件での結合は行わない検索式となっている。
次に、このような属性変換テーブルが属性変換テーブル記憶部４７に記憶されていることを前提に、図５のステップ３０６の関連情報収集処理の詳細について説明する。
図１２は、関連情報収集部４８の動作例を示したフローチャートである。
まず、関連情報収集部４８は、収集パラメータ取得部３２から収集パラメータを受け取る（ステップ３６１）。ここでは、例えば、「ビジネス：プライベート＝６：４」という収集パラメータを取得したとする。次に、関連情報収集部４８は、ページ情報取得部３３から出力用紙のページ数の指定を受け取る（ステップ３６２）。ここでは、例えば、「８ページ」というページ数の指定を受け取ったとする。
これにより、関連情報収集部４８は、各カテゴリに割り当てるページ数を決定する（ステップ３６３）。例えば、ステップ３６１で上記の収集パラメータを取得し、ステップ３６２で上記のページ情報を取得したとすると、カテゴリ「ビジネス」に割り当てるページは５ページ（≒８ページ×６／１０）、カテゴリ「プライベート」に割り当てるページは３（≒８ページ×４／１０）と決定される。
図１２は、関連情報収集部４８の動作例を示したフローチャートである。
まず、関連情報収集部４８は、収集パラメータ取得部３２から収集パラメータを受け取る（ステップ３６１）。ここでは、例えば、「ビジネス：プライベート＝６：４」という収集パラメータを取得したとする。次に、関連情報収集部４８は、ページ情報取得部３３から出力用紙のページ数の指定を受け取る（ステップ３６２）。ここでは、例えば、「８ページ」というページ数の指定を受け取ったとする。
これにより、関連情報収集部４８は、各カテゴリに割り当てるページ数を決定する（ステップ３６３）。例えば、ステップ３６１で上記の収集パラメータを取得し、ステップ３６２で上記のページ情報を取得したとすると、カテゴリ「ビジネス」に割り当てるページは５ページ（≒８ページ×６／１０）、カテゴリ「プライベート」に割り当てるページは３（≒８ページ×４／１０）と決定される。
これにより、関連情報収集部４８は、属性変換テーブル記憶部４７に記憶される属性変換テーブルに含まれる検索式のうち、ステップ３６３で決定されたページ数分の検索式をランクが上位のものから抽出する（ステップ３６４）。上記の例のようにカテゴリごとのページが決定された場合、出力用紙の１ページに対して１つの検索式を割り当てるものとすると、カテゴリ「ビジネス」に対する検索式リストから５つの検索式を抽出し、カテゴリ「プライベート」に対する検索式リストから３つの検索式を抽出することになる。
そして、最後に、この抽出した検索式を用いて検索を実施し、関連情報を取得する（ステップ３６５）。
そして、最後に、この抽出した検索式を用いて検索を実施し、関連情報を取得する（ステップ３６５）。
ところで、このように関連情報を取得する際、前回の処理で検索式が既に抽出されている場合も考えられる。例えば、図５のステップ３０８で１回出力画像を表示し、その後、ステップ３１１で収集パラメータを変更したような場合である。この場合、関連情報収集部４８は、ステップ３６４で検索式を抽出する際に、前回抽出した検索式からの変更部分を特定し、ステップ３６５では、新たに追加された検索式のみを用いて検索を実施するようにしてもよい。
さて、最後に、収集パラメータを指定するために用いるユーザインターフェイスについて説明する。
図１３は、このようなユーザインターフェイスを具体的に示した図である。
このうち、（ａ）は、これまで説明したように、２つのカテゴリがある場合の例である。スライダバー５１上で、オブジェクトを左にスライドする操作を行えば、「仕事」の重みが増し、オブジェクトを右にスライドする操作を行えば、「プライベート」の重みが増すようになっている。尚、表示領域５２には、例えばユーザが指定した８ページからなる出力画像が表示される。図中、斜線のページは、ビジネスに関連する画像が配置されたページを示し、網かけのページは、プライベートに関連する画像が配置されたページを示している。つまり、図１２で示した例に従い、ビジネスに関連する画像が配置されたページは５ページ、プライベートに関連する画像が配置されたページは３ページ表示されている。
図１３は、このようなユーザインターフェイスを具体的に示した図である。
このうち、（ａ）は、これまで説明したように、２つのカテゴリがある場合の例である。スライダバー５１上で、オブジェクトを左にスライドする操作を行えば、「仕事」の重みが増し、オブジェクトを右にスライドする操作を行えば、「プライベート」の重みが増すようになっている。尚、表示領域５２には、例えばユーザが指定した８ページからなる出力画像が表示される。図中、斜線のページは、ビジネスに関連する画像が配置されたページを示し、網かけのページは、プライベートに関連する画像が配置されたページを示している。つまり、図１２で示した例に従い、ビジネスに関連する画像が配置されたページは５ページ、プライベートに関連する画像が配置されたページは３ページ表示されている。
また、（ｂ）は、これまで説明しなかったが、３つのカテゴリがある場合の例である。スライダバー５６上で、オブジェクトを「趣味」の方向へスライドする操作を行えば「趣味」の重みが増し、オブジェクトを「プライベート」の方向へスライドする操作を行えば「プライベート」の重みが増し、オブジェクトを「仕事」の方向へスライドする操作を行えば「仕事」の重みが増すようになっている。このとき、「趣味」の方向にあるオブジェクトと「プライベート」の方向にあるオブジェクトと「仕事」の方向にあるオブジェクトと結んでできる三角形の面積が一定になるようにしてもよい。尚、表示領域５７には、（ａ）と同様、ビジネスに関連する画像が配置されたページが５ページ、プライベートに関連する画像が配置されたページが３ページ表示されている。
尚、ここでは、カテゴリの数が２つの場合と３つの場合についてのみ説明した。しかし、カテゴリの数はこれには限らない。一般にＮ個のカテゴリにそれぞれ対応するＮ方向にスライダバーを設け、特定のカテゴリに対応する方向へオブジェクトをスライドさせる操作により、このカテゴリの重みを指定するようにしてもよい。
［第２の実施の形態］
図１４は、第２の実施の形態が適用される画像形成システムの構成例を示している。
図示するように、この画像形成システムは、ユーザ情報管理装置１０と、画像情報管理装置２０と、画像形成装置３０と、画像決定装置４０とが、ネットワーク８０で接続されることにより構成されている。
図１４は、第２の実施の形態が適用される画像形成システムの構成例を示している。
図示するように、この画像形成システムは、ユーザ情報管理装置１０と、画像情報管理装置２０と、画像形成装置３０と、画像決定装置４０とが、ネットワーク８０で接続されることにより構成されている。
このうち、ユーザ情報管理装置１０、画像情報管理装置２０、画像形成装置３０、ネットワーク８０については、第１の実施の形態で既に説明したので、ここでの詳しい説明は省略する。
一方、画像決定装置４０は、画像形成装置３０からの指示に応じて、関連情報を収集し、画像形成装置３０で集約して印刷する画像を決定する装置である。尚、画像決定装置４０は、汎用的なサーバコンピュータにより実現するとよい。
一方、画像決定装置４０は、画像形成装置３０からの指示に応じて、関連情報を収集し、画像形成装置３０で集約して印刷する画像を決定する装置である。尚、画像決定装置４０は、汎用的なサーバコンピュータにより実現するとよい。
ここで、本実施の形態におけるユーザ情報管理装置１０、画像情報管理装置２０、画像形成装置３０、画像決定装置４０の間の情報交換の流れについて説明する。
図１５は、この情報交換の流れを示したシーケンス図である。
まず、画像形成装置３０は、ユーザ認証を行い（Ａ）、ユーザ認証が成功した旨を示す情報（認証情報）を画像決定装置４０に送信し、画像決定装置４０は、認証情報をユーザ情報管理装置１０に送信する（Ｂ）。これに応答して、ユーザ情報管理装置１０は、ユーザメタ情報を画像決定装置４０に返信する（Ｃ）。
次に、画像決定装置４０は、ユーザメタ情報や収集パラメータ等に基づいて、取得する画像に関連するメタ情報（取得画像メタ情報）を決定し（Ｄ）、これを画像情報管理装置２０に送信する（Ｅ）。ここで、収集パラメータとは、ユーザが収集したい画像のカテゴリ（例えば、ビジネス、プライベート）及び各カテゴリの重み付けを定義するパラメータである。これに応答して、画像情報管理装置２０は、自装置で管理する画像メタ情報と、画像決定装置４０から送られた取得画像メタ情報とのマッチングを行い、画像形成装置３０で出力する候補の画像（候補画像）を決定する（Ｆ）。そして、この候補画像を画像決定装置４０に返信する（Ｇ）。
すると、画像決定装置４０は、候補画像に基づいて出力画像を生成し（Ｈ）、これを画像形成装置３０に送信する（Ｉ）。そして、画像形成装置３０が、出力画像を表示する（Ｊ）。
図１５は、この情報交換の流れを示したシーケンス図である。
まず、画像形成装置３０は、ユーザ認証を行い（Ａ）、ユーザ認証が成功した旨を示す情報（認証情報）を画像決定装置４０に送信し、画像決定装置４０は、認証情報をユーザ情報管理装置１０に送信する（Ｂ）。これに応答して、ユーザ情報管理装置１０は、ユーザメタ情報を画像決定装置４０に返信する（Ｃ）。
次に、画像決定装置４０は、ユーザメタ情報や収集パラメータ等に基づいて、取得する画像に関連するメタ情報（取得画像メタ情報）を決定し（Ｄ）、これを画像情報管理装置２０に送信する（Ｅ）。ここで、収集パラメータとは、ユーザが収集したい画像のカテゴリ（例えば、ビジネス、プライベート）及び各カテゴリの重み付けを定義するパラメータである。これに応答して、画像情報管理装置２０は、自装置で管理する画像メタ情報と、画像決定装置４０から送られた取得画像メタ情報とのマッチングを行い、画像形成装置３０で出力する候補の画像（候補画像）を決定する（Ｆ）。そして、この候補画像を画像決定装置４０に返信する（Ｇ）。
すると、画像決定装置４０は、候補画像に基づいて出力画像を生成し（Ｈ）、これを画像形成装置３０に送信する（Ｉ）。そして、画像形成装置３０が、出力画像を表示する（Ｊ）。
ところが、ユーザがこの出力画像に満足しなかった場合、収集パラメータを変更するようにしてもよい。その場合、画像形成装置３０は、収集パラメータの変更を指示する変更情報を受け付け（Ｋ）、これを画像決定装置４０に送信する（Ｌ）。そして、画像決定装置４０は、取得画像メタ情報を変更して（Ｍ）、変更画像メタ情報を生成し（Ｎ）、これを画像情報管理装置２０に送信する（Ｏ）。これに応答して、画像情報管理装置２０は、自装置で管理する画像メタ情報と、画像決定装置４０から送られた変更画像メタ情報とのマッチングを行い、候補画像の変更部分（変更候補画像）を決定する（Ｐ）。そして、この変更候補画像を画像決定装置４０に返信する（Ｑ）。
すると、画像決定装置４０は、先に受信した候補画像の変更部分を変更候補画像で差し替えて変更出力画像を生成し（Ｒ）、これを画像形成装置３０に送信する（Ｓ）。そして、画像形成装置３０が、出力画像を表示する（Ｔ）。
すると、画像決定装置４０は、先に受信した候補画像の変更部分を変更候補画像で差し替えて変更出力画像を生成し（Ｒ）、これを画像形成装置３０に送信する（Ｓ）。そして、画像形成装置３０が、出力画像を表示する（Ｔ）。
次に、本実施の形態における画像形成装置３０及び画像決定装置４０のハードウェア構成について説明する。
まず、画像形成装置３０のハードウェア構成は、図３に示したものと同様なので、ここでの詳しい説明は省略する。
また、画像決定装置４０のハードウェア構成は、図３に示した構成から、画像読取部９６及び画像形成部９７を取り除き、操作パネル９５の代わりにディスプレイを設けた構成となる。
まず、画像形成装置３０のハードウェア構成は、図３に示したものと同様なので、ここでの詳しい説明は省略する。
また、画像決定装置４０のハードウェア構成は、図３に示した構成から、画像読取部９６及び画像形成部９７を取り除き、操作パネル９５の代わりにディスプレイを設けた構成となる。
また、画像形成装置３０におけるコントローラ部分及び画像決定装置４０の機能構成、並びにこれらの機能の動作は、次のようになる。
図４に示した機能のうち、ユーザ認証部３１、収集パラメータ取得部３２、ページ情報取得部３３、出力画像提示部３４は、画像形成装置３０におけるコントローラ部分の機能となる。また、ユーザメタ情報取得部４１、ユーザメタ情報記憶部４２、所属メタ情報記憶部４３、検索式リスト生成部４４、検索式リスト記憶部４５、属性変換テーブル生成部４６、属性変換テーブル記憶部４７、関連情報収集部４８、関連情報配置部４９は、画像決定装置４０の機能となる。そして、各処理部の動作、及び、各記憶部に記憶される情報内容は、第１の実施の形態で述べたのと同様のものとなる。
図４に示した機能のうち、ユーザ認証部３１、収集パラメータ取得部３２、ページ情報取得部３３、出力画像提示部３４は、画像形成装置３０におけるコントローラ部分の機能となる。また、ユーザメタ情報取得部４１、ユーザメタ情報記憶部４２、所属メタ情報記憶部４３、検索式リスト生成部４４、検索式リスト記憶部４５、属性変換テーブル生成部４６、属性変換テーブル記憶部４７、関連情報収集部４８、関連情報配置部４９は、画像決定装置４０の機能となる。そして、各処理部の動作、及び、各記憶部に記憶される情報内容は、第１の実施の形態で述べたのと同様のものとなる。
尚、本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ようにしてもよい。
１０…ユーザ情報管理装置、２０…画像情報管理装置、３０…画像形成装置、４０…画像決定装置、８０…ネットワーク
Claims (9)
- 画像の分類として予め設定された複数のカテゴリの各カテゴリの重みを示す第１の情報を取得する第１の情報取得手段と、
所定数の媒体に印刷する画像の量を示す第２の情報を取得する第２の情報取得手段と、
前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた量だけ収集することにより、前記第２の情報が示す量の画像を、画像を管理する他の装置から取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された画像を配置して、前記所定数の媒体に印刷する画像を生成する生成手段と
を備え、
前記第１の情報取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに対応する各方向への所定のオブジェクトのスライド操作により、当該各カテゴリの重みを指定するユーザインターフェイスを表示し、当該ユーザインターフェイス上の当該所定のオブジェクトのスライド操作に応じて、前記第１の情報を取得することを特徴とする画像生成装置。 - 前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、予めユーザメタ情報記憶部に記憶されている、印刷を指示するユーザに関連する属性情報のうちの当該各カテゴリに関する属性情報に基づいて収集することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
- 前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、予め所属メタ情報記憶部に記憶されている、前記ユーザが所属する組織に関連する属性情報に更に基づいて収集することを特徴とする請求項２記載の画像生成装置。
- 前記画像取得手段は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、当該各カテゴリについて取得された検索式を用いて所定の画像群を検索することにより収集することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
- 前記画像取得手段は、予めユーザメタ情報記憶部に記憶されている、印刷を指示するユーザに関連する属性情報のうちの各カテゴリに関する属性情報に基づいて生成された複数の検索式の中から前記検索式を取得することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置。
- 前記画像取得手段は、各カテゴリについて、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた数の前記検索式を取得することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置。
- 前記画像取得手段は、前記第１の情報に変更があり、当該変更の前後で取得される検索式に異なる部分が生じる場合に、当該異なる部分の検索式を用いて前記所定の画像群を検索することを特徴とする請求項４記載の画像生成装置。
- 前記生成手段は、前記第１の情報に変更があり、当該変更の前後で配置される画像に異なる部分が生じる場合に、当該異なる部分の画像を差し替え、かつ、差し替えた画像を判別するための画像処理を施すことを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
- コンピュータに、
画像の分類として予め設定された複数のカテゴリの各カテゴリの重みを示す第１の情報を取得する機能と、
所定数の媒体に印刷する画像の量を示す第２の情報を取得する機能と、
前記複数のカテゴリの各カテゴリに属する画像を、前記第１の情報が示す当該各カテゴリの重みに応じた量だけ収集することにより、前記第２の情報が示す量の画像を、画像を管理する他の装置から取得する機能と、
取得された画像を配置して、前記所定数の媒体に印刷する画像を生成する機能と
を実現させ、
前記第１の情報を取得する機能は、前記複数のカテゴリの各カテゴリに対応する各方向への所定のオブジェクトのスライド操作により、当該各カテゴリの重みを指定するユーザインターフェイスを表示し、当該ユーザインターフェイス上の当該所定のオブジェクトのスライド操作に応じて、前記第１の情報を取得するプログラム。
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