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公開番号2025061279
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-10
出願番号2025005077,2023146302
出願日2025-01-14,2019-10-29
発明の名称画像処理装置、その制御方法及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類H04N 1/00 20060101AFI20250403BHJP(電気通信技術)
要約【課題】入力したデータに基づいて機械学習を実行する画像処理装置において、入力したデータに含まれる機密情報が流出する可能性を低減することを目的とする。
【解決手段】本発明の画像処理装置は画像データを入力する入力手段と、前記入力手段が入力した画像データに含まれる情報を用いて機械学習処理を実行する学習手段と、前記学習手段が学習することにより生成された学習モデルを用いて、前記画像データに含まれる情報に基づいて推定結果を出力する推定手段と、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれているかどうかを判定する判定手段を有し、前記判定手段が、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定したことによって、前記学習手段は少なくとも前記画像データに含まれる前記機密情報を機械学習しないこと特徴とする。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段が入力した画像データに含まれる情報を用いて機械学習処理を実行する学習手段と、
前記学習手段が学習することにより生成された学習モデルを用いて、前記画像データに含まれる情報に基づいて推定結果を出力する推定手段と、
前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれているかどうかを判定する判定手段を有し、
前記判定手段が、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定したことによって、前記学習手段は少なくとも前記画像データに含まれる前記機密情報を機械学習しないこと特徴とする画像処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記判定手段が、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定したことによって、前記推定手段は前記推定結果を出力しないことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定手段が、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定した場合に、前記学習手段が前記画像データに含まれる前記機密情報を機械学習するか否かを設定する第１の設定手段と、
前記判定手段が、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定した場合に、前記推定手段が前記推定結果を出力するか否かを設定する第２の設定手段とをさらに有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
ユーザによる文字列の入力を受け付ける受付手段をさらに有し、
前記判定手段は、前記受付手段が受け付けた文字列が前記画像データに含まれている場合に、前記画像データに機密情報が含まれていると判定し、前記受付手段が受け付けた文字列が前記画像データに含まれていない場合に、前記画像データに機密情報が含まれていないと判定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データに含まれる文字列を認識する文字認識処理を実行する文字認識手段をさらに有し、
前記判定手段は、前記受付手段が受け付けた文字列が前記文字認識処理で取得された文字列に含まれている場合に、前記画像データに機密情報が含まれていると判定し、前記受付手段が受け付けた文字列が前記文字認識処理で取得された文字列に含まれていない場合に、前記画像データに機密情報が含まれていないと判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記文字認識処理で取得された文字列を記憶する記憶手段をさらに有し、
前記判定手段が前記画像データに機密情報が含まれていると判定した場合、前記記憶手段は前記画像データに前記文字認識処理を実行することによって取得された文字列を記憶していない状態にすることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力手段が入力した画像データを登録する登録手段をさらに有し、
前記判定手段は、前記登録手段が登録した画像データが示す画像を前記入力手段が入力した画像データが含んでいる場合に、前記画像データに機密情報が含まれていると判定し、前記登録手段が登録した画像データが示す画像を前記入力手段が入力した画像データに含んでいる場合に、前記画像データに機密情報が含まれていないと判定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
表示手段をさらに有し、
前記推定処理が出力した推定結果を前記表示手段が表示することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記表示手段は、前記推定手段が推定結果を出力する推定処理を実行している時、もしくは、前記学習手段が前記機械学習処理を実行している時にＡＩ機能を実行中であることを示す情報を表示することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程で入力した画像データに含まれる情報を用いて機械学習処理を実行する学習工程と、
前記学習工程で学習することにより生成された学習モデルを用いて、前記画像データに含まれる情報に基づいて推定結果を出力する推定工程と、
前記入力工程が入力した画像データに機密情報が含まれているかどうかを判定する判定工程を有し、
前記判定工程が、前記入力工程が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定したことによって、前記学習工程は少なくとも前記画像データに含まれる前記機密情報を機械学習しないこと特徴とする画像処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
画像処理装置、その制御方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
ＰＣから受信した印刷ジョブに含まれる印刷設定を機械学習によって学習し、学習結果（モデル）を用いて、新たに受信した印刷ジョブに推奨する印刷設定を推定する画像処理装置が記載されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－６９６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の画像処理装置のように、受信したジョブに含まれる機密情報を含む情報を機械学習で学習すると、以下のような課題がある。例えば、受信したジョブに含まれる画像データに含まれる機密情報を機械学習で学習し、モデルを生成することによって、そのモデルの一部として記憶された機密情報が流出し、画像処理装置のユーザに不利益を与える可能性がある。
【０００５】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、入力したデータに基づいて機械学習を実行する画像処理装置において、入力したデータに含まれる機密情報が流出する可能性を低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は画像データを入力する入力手段と、前記入力手段が入力した画像データに含まれる情報を用いて機械学習処理を実行する学習手段と、前記学習手段が学習することにより生成された学習モデルを用いて、前記画像データに含まれる情報に基づいて推定結果を出力する推定手段と、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれているかどうかを判定する判定手段を有し、前記判定手段が、前記入力手段が入力した画像データに機密情報が含まれていると判定したことによって、前記学習手段は少なくとも前記画像データに含まれる前記機密情報を機械学習しないこと特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
入力したデータに基づいて機械学習を実行する画像処理装置において、入力したデータに含まれる機密情報が流出する可能性を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
画像処理システムの一例を示す図
画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図
機械学習サーバーのハードウェア構成の一例を示す図
画像処理システムのソフトウェア構成の一例を示す図
機械学習処理の一例を示す図
画像処理システムの動作の一例を示す図
ＡＩ機能の処理の一例を示すフローチャート
画像処理システムの処理の一例を示すフローチャート
画像処理装置の操作部の一例を示す図
ＡＩ処理設定画面の一例を示す図
機密情報管理画面の一例を示す図
操作画面の一例を示す図
操作画面の一例を示す図
画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示す図
ＡＩ機能の処理の一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳しく説明する。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なく、また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発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１０】
＜実施例１＞
以下、本発明を実施するための実施例について図面を用いて説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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