ファイル振り分け装置、同振り分け方法及びプログラム
【課題】ＯＣＲの精度等に依存することなく、新たなデータのＢＯＸへの適正な振り分けが行えるファイル振り分け装置等を提供する。
【解決手段】記憶領域であるボックス６１に新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集手段１と、収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成手段１と、前記振り分け基準作成手段で作成された基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御手段１を備えている。
【解決手段】記憶領域であるボックス６１に新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集手段１と、収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成手段１と、前記振り分け基準作成手段で作成された基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御手段１を備えている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、スキャンされた画像データを記憶領域であるボックス（以下、ＢＯＸともいう）に振り分けて保存するＢＯＸ機能を有する画像形成装置等に適用されるファイル振り分け装置、同装置で実行されるファイル振り分け方法及びファイル振り分けプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、コピー機能、プリント機能、ファクシミリ機能、スキャン機能等の複数の機能を有する多機能デジタル画像形成装置であるＭＦＰ(Multi Function Peripherals)等においては、文書をスキャンし、そのスキャンにより得られた画像データを識別情報（ＩＤ）別、日時別等に蓄積し、後で、その蓄積した画像データを印刷したりすることができるドキュメントボックスと称されるアプリケーションを備えている
また、スキャンした画像データを、予め指定したアドレス宛に電子メールで転送するアプリケーションを備えたものもある。
【０００３】
また、従来、ＢＯＸ機能において、スキャンされた画像データに対し、予め定められた認識対象領域に対して文字認識装置（ＯＣＲ）により文字認識を行い、文字認識の結果、得られた文字列に対応するＢＯＸに画像データを蓄積するようにした技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２３４７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来では、スキャンにより得られた画像データをＩＤ別、日時別等に蓄積するだけであるから、新たにスキャンされた画像データがデータ作成ユーザ等のＢＯＸに的確に振り分けされないおそれがある。
【０００６】
また、前記先行技術のものでは、データ作成ユーザが予めＢＯＸの名前を登録した後に、スキャンされた画像データをＢＯＸにファイルとして振り分けることができるものの、ＢＯＸの名前を登録するユーザが誰か分かっていない場合、振り分け基準の確実性が低くなる。また、前記振り分けもＯＣＲの認識精度に依存するため、ＯＣＲの認識精度が低い場合、間違ったＢＯＸに登録されることもある。
【０００７】
たとえば、自動ファイル名生成機能を使用して、図１０に示すように、「ＸＸＸ．ｐｄｆ」のファイル名のデータＤ０を名称「ＢＯＸ ＸＸＸ」のＢＯＸに振り込むために、スキャンされた画像データに対して予め定められた認識対象領域で文字認識を行った場合、本来「ＸＸＸ．ｐｄｆ」というファイル名が付くところが、前記ＯＣＲの認識の失敗によって、「ＡＡＡ．ｐｄｆ」と誤ったファイル名が付いてしまうおそれがある。その場合、誤ったファイル名「ＡＡＡ．ｐｄｆ」のデータＤ０は、該ファイル名「ＡＡＡ．ｐｄｆ」によって名称「ＢＯＸ ＡＡＡ」のＢＯＸに振り分けられてしまう。
【０００８】
この発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、ＯＣＲの精度等に依存することなく、新たなデータのＢＯＸへの適正な振り分けが行えるファイル振り分け装置、同装置で実行されるファイル振り分け方法及びファイル振り分けプログラムを提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題は以下の手段によって解決される。
（１）記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集手段と、前記データ収集手段により収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成手段と、前記振り分け基準作成手段で作成された基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御手段と、を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置。
（２）前記収集対象データは、ボックス管理権限を有するユーザの識別情報が付加されているデータである前項１に記載のファイル振り分け装置。
（３）前記収集対象データは、ボックス管理権限を有しないユーザの識別情報が付加されているデータである前項１に記載のファイル振り分け装置。
（４）前記収集対象データは、グループの識別情報が付加されているデータである前項１に記載のファイル振り分け装置。
（５）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズを前記特徴として抽出する前項１ないしは４のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（６）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータの解像度から求められる白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する前項１ないしは５のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（７）前記振り分け基準作成手段は、前記解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数を、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求め、各解像度での白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する前項６に記載のファイル振り分け装置。
（８）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に罫線が記載されている場合は、該罫線を前記特徴として抽出する前項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（９）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に図形が記載されている場合は、該図形を前記特徴として抽出する前項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（１０）記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置で実行されるファイル振り分け方法。
（１１）記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、をファイル振り分け装置のコンピュータに実行させるためのファイル振り分けプログラム。
【発明の効果】
【００１０】
前項（１）に記載の発明によれば、既にＢＯＸ内に保存されているデータを基に、新たにＢＯＸに保存されるデータに対する振り分け基準を作成するためのデータが収集され、収集されたデータから特徴が抽出されて振り分け基準が作成されるので、その振り分け基準に基づいて新たなデータに対してＢＯＸへの自動的な振り分けが実行される。しかも、収集対象のデータをユーザが設定できるので、的確な特徴を有する信頼性の高いデータを収集でき、適正なファイルの振り分けを行うことができる。
【００１１】
前項（２）に記載の発明によれば、ボックス管理権限を有するユーザの識別情報が付加されているデータが収集されるので、きわめて信頼性の高いデータに基づいて振り分け基準を作成することができる。
【００１２】
前項（３）に記載の発明によれば、ボックス管理権限を有しないユーザの識別情報が付加されているデータが収集されるので、信頼性の高いデータに基づいて振り分け基準を作成することができる。
【００１３】
前項（４）に記載の発明によれば、グループの識別情報が付加されているデータが収集されるので、信頼性の高いデータに基づいて振り分け基準を作成することができる。
【００１４】
前項（５）に記載の発明によれば、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズが特徴として抽出されるので、ＢＯＸへのファイルの振り分けを的確に実行できる。
【００１５】
前項（６）に記載の発明によれば、収集されたデータの解像度から求められる白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、ＯＣＲに依存するテキスト情報等が振り分け対象のデータ内に存在しなくても、ＢＯＸへのファイルの振り分けを的確に実行できる。
【００１６】
前項（７）に記載の発明によれば、解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数が、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求められ、各解像度での白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、データから多くの特徴を抽出でき、一層確実にファイルを振り分けることが可能となる。
【００１７】
前項（８）に記載の発明によれば、収集されたデータ内に罫線が記載されている場合は、該罫線が特徴として抽出されるので、例えば、罫線が多く含まれている帳票等のファイルの的確な振り分けが可能となる。
【００１８】
前項（９）に記載の発明によれば、収集されたデータ内に図形が記載されている場合は、該図形が特徴として抽出されるので、データ内に図形を有するファイルの的確な振り分が可能となる。
【００１９】
前項（１０）に記載の発明によれば、作成された振り分け基準に基づいて新たなデータに対してＢＯＸへの自動的な振り分けを実行できる。しかも、収集対象のデータをユーザが設定できるので、的確な特徴を有する信頼性の高いデータを収集でき、適正なファイルの振り分けを行うことができる。
【００２０】
前項（１１）に記載の発明によれば、既にＢＯＸ内に保存されているデータを基に、新たにＢＯＸに保存されるデータに対する振り分け基準を作成するためのデータを収集し、収集したデータから特徴が抽出されて振り分け基準を作成し、その振り分け基準に基づいて新たなデータに対してＢＯＸへの振り分ける処理を、ファイル振り分け装置のコンピュータに実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】この発明の一実施形態に係るファイル振り分け装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】ファイル振り分け用データの収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】ファイル振り分け用データを収集してファイル名が付加されている領域の特徴を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】振り分け基準作成用データから基準となる特徴量を抽出する処理の説明図である。
【図５】新たに入力されたスキャンデータの振り分け処理を説明するためのイメージ図である。
【図６】（Ａ）は白色画素の検出方法の説明図、（Ｂ）は検出結果を示す図である。
【図７】モノクロ画像、２値画像のデータに対する特徴量の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】振り分け対象のデータについての振り分け処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図形を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例を示すフローチャトである。
【図１０】データの振り分けに誤りが生じた場合の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
図１は、この発明の一実施形態に係るファイル振り分け装置としての画像形成装置の電気的構成を示すブロック図である。なお、この実施形態では、画像形成装置として前述したＭＦＰが用いられている。
【００２４】
図１において、このＭＦＰは、ＣＰＵ１と、ＲＯＭ２と、ＲＡＭ３と、スキャナ部４と、操作パネル部５と、記憶部６と、プリント部７と、外部インターフェース（Ｉ／Ｆ）部８とを備えており、これら各部はバス１０に接続されている。
【００２５】
前記ＣＰＵ１は、ＭＦＰの全体の動作を統括制御する制御手段である。また、ＣＰＵ１は、図４に示すようＢＯＸ内に格納されているデータＤ１〜Ｄ３、Ｄ１１、Ｄ１２の中から、ユーザにより設定された収集対象のデータを収集するデータ収集機能と、収集したデータから共通する特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成機能と、前記振り分け基準作成機能で作成された基準に基づいて新たなデータに対していずれかのＢＯＸへの振り分けを実行するファイル振り分け制御機能等を実行する。
【００２６】
前記ＲＯＭ２は、前記ＣＰＵ１の動作プログラムが格納されたメモリである。
【００２７】
前記ＲＡＭ３は、前記ＣＰＵ１が動作プログラムに従って動作を実行する際の作業領域を提供するメモリである。
【００２８】
前記スキャナ部４は、文書や原稿の画像を読み取って、電子データである画像データを出力するものである。
【００２９】
前記操作パネル部５は、ユーザがＭＦＰの操作を行ったり、ＭＦＰの状態やユーザへのメッセージなどを表示するものであり、テンキー、スタートキー等の各種キーを含むキー部５１と、タッチパネル式の液晶表示装置（ＬＣＤ）等から構成された表示部５２とを備えている。
【００３０】
前記記憶部６は、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）等からなり、各種のデータ、アプリケーション等を記憶する。この記憶部６には、画像データを例えばユーザ毎にあるいは種類毎に記憶可能な記憶領域である１つまたは２つ以上のボックス（ＢＯＸ）６１が形成されている。
【００３１】
前記プリント部７は、所定のジョブに従って、スキャナ部４で読み取られた画像データ、ＢＯＸ６１に保存されている画像データ、外部から送信されてきたプリントデータ等を、指定されたモードで印刷する印刷エンジン部である。
【００３２】
前記外部Ｉ／Ｆ部８は、外部機器との間でのデータの授受を司る通信手段として機能する。
【００３３】
つぎに、ファイル振り分け方法の概要を説明する。
【００３４】
まず、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するが、この実施形態では、収集対象データが３種類存在している例を示す。なお、収集するデータは１個でも複数個でも良い。
【００３５】
収集対象データの１つ目は、ＢＯＸ管理者として管理者権限を有するユーザａの識別情報であるＩＤａと、同じく管理者権限を持つユーザｂの識別情報であるＩＤｂを用い、これらＩＤａ、ＩＤｂが付加されているデータ、換言すればユーザａ,ｂが作成したデータを収集する。
【００３６】
これらＩＤａ、ＩＤｂが付加されている複数のデータＡを基にファイル振り分け基準（ＢＯＸ管理者基準）を作成する。
【００３７】
収集対象データの２つ目は、ＢＯＸの管理者権限を有していないが、データ作成権限を有するユーザｃの識別情報であるＩＤｃを用いる。つまり、ある特定のユーザのＩＤｃが付加されているデータ、換言すればユーザｃが作成したデータを収集する。
【００３８】
これらＩＤｃが付加されている１個または複数のデータＢを基にファイル振り分け基準（データ作成者基準）を作成する。
【００３９】
収集対象データの３つ目は、データ作成権限を有するグループの識別情報であるＩＤを用いる。例えばユーザｘ，ユーザｙ、ユーザｚがグループＺに所属しているものとすると、ユーザｘ，ユーザｙ、ユーザｚが作成したデータにはグループＺのＩＤが付加されている。このように、あるグループのＩＤが付加されているデータ、換言すればそのグループに属するユーザが作成したデータを収集する。
【００４０】
これらＩＤが付加されている１個または複数のデータＣを基にファイル振り分け基準（グループ作成者基準）を作成する。
【００４１】
上記３つの基準に当てはまらないデータは、収集されず、振り分け基準の作成には使用しない。
【００４２】
図２は、ファイル振り分け用データを収集する処理の流れを示すフローチャートである。この処理及び図３以降のフローチャートで示される処理は、ＭＦＰのＣＰＵ１がＲＯＭ２等の記録媒体に記録された動作プログラムに従って動作することにより実行される。
【００４３】
図２において、ユーザが振り分け基準に使用するデータ、つまり収集対象のデータの種類、収集すべきＢＯＸの範囲等を操作パネル部５等を用いて設定すると、ステップＳ１でこれを受け付ける。前述したように、この実施形態では３種類の収集対象データが設定される。
【００４４】
ステップＳ２では、収集領域に存在するデータについて、設定されたユーザＩＤが付加されているか否かを判断し、ユーザＩＤが付加されていれば（ステップＳ２でＹＥＳ）、ステップＳ３では、データ作成者基準を作成するためのデータとして登録したのち、ステップＳ４に進む。
【００４５】
ステップＳ４では、付加されているユーザＩＤがＢＯＸ管理者のユーザＩＤか否かを判断し、ＢＯＸ管理者のユーザＩＤであれば（ステップＳ４でＹＥＳ）、ステップＳ５では、ＢＯＸ管理者基準を作成するデータとして登録する。ＢＯＸ管理者のユーザＩＤでなければ（ステップＳ４でＮＯ）、ステップＳ６では、ＢＯＸ管理者基準を作成するデータとして登録しないで、終了する。この場合はステップＳ３で登録されたデータ作成者基準を作成するデータとして使用される。
【００４６】
ステップＳ２で、ユーザＩＤが付加されていない場合（ステップＳ２でＮＯ）、ステップＳ７では、データに設定されたグループＩＤが付加されているか否かを判断し、設定されたグループＩＤが付加されていれば（ステップＳ７でＹＥＳ）、ステップＳ８では、グループ作成者基準を作成するデータとして登録したのち、終了する。設定されたグループＩＤが付加されていなければ（ステップＳ７でＮＯ）、ステップＳ９で、振り分け基準を作成するデータとして登録することなく、終了する。
【００４７】
上記のようにして、すでにＢＯＸに保存されているデータから、振り分け基準を作成するためのデータが収集される。
【００４８】
これらのデータは、ＢＯＸ管理権限を持ったユーザＩＤ、データ作成者であるユーザＩＤ、グループＩＤを付加されたものであるので、振り分け基準作成用のデータとして信頼性の高いものとなる。
【００４９】
次に、振り分け基準の作成について説明する。
［第１の作成例］
この例は、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズを前記特徴として抽出する場合を示すものである。
【００５０】
即ち、上記の基準作成用データが収集されると、以下のように、ファイル名が記載されている領域をＯＣＲで検出することにより、データの「特徴」を抽出する。
【００５１】
図３は、ファイル名が記載されているデータの特徴を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
図３において、ステップＳ１１では、収集されたデータにファイル名が付けられている場合には、ファイル名が記載されている領域（図４の枠Ｅで囲まれた領域）をＯＣＲ処理することによりテキストデータ化する。
【００５３】
ステップＳ１２では、テキストデータ化された名称がそのファイルの名称と一致しているかどうかを判断し、一致する場合（ステップＳ１２でＹＥＳ）、ステップＳ１３では、ＯＣＲテキスト結果と、書かれているテキストの位置（枠Ｅの頂点座標値４点：これらの座標値ｘ，ｙを正解座標値という）と、フォントサイズ（正解フォントサイズという）と、文字数（正解文字数という）とを特徴量（正解特徴量ともいう）として記憶部６に記録する。この正解特徴量が、新たに入力されるデータの特徴量と比較される際の基準となり、このデータの特徴量が基準の正解特徴量と同じであれば、その新たなデータを正解特徴量のデータと同じボックスに振り分ける。
【００５４】
一致しない場合（ステップＳ１２でＮＯ）、ステップＳ１３で、このデータを基準作成用データとして使用しないものとする。
【００５５】
収集されたデータが複数存在し、それぞれが異なるＢＯＸに格納されていた場合、ＢＯＸ毎に正解特徴量が用意される。
【００５６】
図４は、振り分け基準作成用データから正解特徴量を抽出する処理の説明図である。
【００５７】
図４に示す例では、「ＢＯＸ ＡＡＡ」には、３つのデータD１〜D３にそれぞれ対応するファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」、「ＢＢＢ．ｐｄｆ」、「ＣＣＣ．ｐｄｆ」が格納されており、別の「ＢＯＸ ＸＸＸ」には、２つのデータD１１，D１２にそれぞれ対応するファイル「ＸＸＸ．ｐｄｆ」、「ＹＹＹ．ｐｄｆ」が格納されている。
【００５８】
ここでは、「ＢＯＸ ＡＡＡ」における２つのデータＤ１，Ｄ２にそれぞれ対応する「ファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」、「ＢＢＢ．ｐｄｆ」と、別の「ＢＯＸ ＸＸＸ」における２つのデータＤ１１，Ｄ１２にそれぞれ対応するファイル「ＸＸＸ．ｐｄｆ」、「ＹＹＹ．ｐｄｆ」が振り分け基準を作成するデータＤとして使用される。
【００５９】
図５は、新たに入力された振り分け対象のスキャンデータＤ０の振り分け処理を説明するための図である。
【００６０】
図５において、新たに入力されたデータＤ０に対しては、振り分け基準作成に用いられたデータＤ１、Ｄ２、Ｄ１１、Ｄ１２における領域Ｅに対応する領域にＯＣＲ処理を行い、データＤ０の特徴量を抽出する。
【００６１】
抽出した特徴量から以下の丸数字１の式により、評価値を求める。正解特徴量が複数用意されている場合は、全ての正解特徴量と比較を行い、評価値が最も小さいＢＯＸ、即ちデータＤ０の特徴量が最も近似している基準作成用データと同じＢＯＸにデータＤ０を振り分ける。
【００６２】
但し、評価値がしきい値よりも小さくならない場合は、新たなＢＯＸに振り分ける。
【００６３】
【数１】
【００６４】
図５においては、新しく入力されたスキャンデータＤ０には、領域Ｅにファイル名「ＲＲＲ」が記載されている。ＢＯＸとして、「ＢＯＸ ＡＡＡ」と「ＢＯＸ ＸＸＸ」とがあり、「ＢＯＸ ＡＡＡ」には、領域Ｅにファイル名「ＡＡＡ」が記載されたファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」のデータＤ１と、領域Ｅにファイル名「ＢＢＢ」が記載された」ファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」のデータＤ２とがある。
【００６５】
また、「ＢＯＸ ＸＸＸ」には、領域Ｅにファイル名「ＸＸＸ」が記載されたファイル「ＸＸＸ．ｐｄｆ」のデータＤ１１と、領域Ｅにファイル名「ＹＹＹ」が記載されたファイル「ＹＹＹ．ｐｄｆ」のデータＤ１２とがある。
【００６６】
評価の結果、新たなデータＤ０は、「ＢＯＸ ＡＡＡ］に振り分けられる。
【００６７】
このように、既にＢＯＸ内に保存されているデータＤ１〜Ｄ３，Ｄ１１，Ｄ１２を基に、新たにＢＯＸに保存されるデータＤ０に対する振り分け基準を作成するためのデータＤ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ１１，Ｄ１２）が収集され、これらのデータＤから特徴量が抽出されて振り分け基準が作成されるので、その振り分け基準に基づいて、新たなデータＤに対してＢＯＸへの自動振り分けを行うことができる。
【００６８】
とくに、収集対象のデータをユーザが設定できるので、的確な特徴を有する信頼性の高いデータを収集でき、適正なファイルの振り分けを行うことができる。
［第２の作成例］
つぎに、以下の丸数字２の式を用いて空白領域を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例について説明する。
【００６９】
【数２】
【００７０】
上記の丸数字２の式において、Ｉ（ｘ，ｙ）は画素値を示す。また、上記の丸数字２の式は、モノクロ画像、２値画像の場合を示す。
【００７１】
モノクロ画像の場合、１画素が８ｂｉｔ、２５６階調（０〜２５５）となり、画素値が２５５（最大値）のときに白色画素とする。２値画像の場合、１画素が２ｂｉｔ、２階調（０〜１）となり、画素値が１（最大値）のときに白色画素とする。
【００７２】
カラー画像の場合は下記の丸数字３の式となる。
【００７３】
【数３】
【００７４】
ここで、ＩR（ｘ，ｙ）、ＩG（ｘ，ｙ）、ＩB（ｘ，ｙ）は、画素値を示す。
【００７５】
カラー画像の場合、１画素が２４ｂｉｔ、Ｒ（赤）成分の画素値ＩR（ｘ，ｙ）が２５６階調（０〜２５５）、Ｇ（緑）成分の画素値ＩG（ｘ，ｙ）が２５６階調（０〜２５５）、Ｂ（青）成分の画素値ＩB（ｘ，ｙ）が２５６階調（０〜２５５）となる。
【００７６】
画素値がＩR（ｘ，ｙ）＝２５５、ＩG（ｘ，ｙ）＝２５５、ＩB（ｘ，ｙ）＝２５５のときに白色画素とする。
【００７７】
図６は、振り分け基準作成用データについての白色画素（正解画素）の検出処理の説明図である。
【００７８】
図６（Ａ）における画像データに対して、例えば点線枠で示す領域毎に白色画素が存在するか否かを、矢印の順序でチェックする。この例では、チェックの結果、画像データに図６（Ｂ）の点線枠で示すような分布で白色画素の領域Ｗが存在していることが判定される。
【００７９】
図７は、モノクロ画像または２値画像の振り分け基準作成用データに対する白色画素の抽出処理の流れを示すフローチャートである。この抽出処理は、振り分け基準として使用したい領域に対して行っても良い。
【００８０】
図７において、ステップＳ２１では、前述した丸数字１の式の値が最大値か否かを判断し、最大値であれば（ステップＳ２１でＹＥＳ）、ステップＳ２２では、白色画素であると判定し、ステップＳ２３では白色画素と判定された座標（ｘ，ｙ）、解像度（Ｘ，Ｙ）を記録し、ステップＳ２４に進む。丸数字１の式の値が最大値でなければ（ステップＳ２１でＮＯ）、ステップＳ３２で、白色画素ではないと判定して、ステップＳ２４に進む。
【００８１】
ステツプＳ２４ではｘ＝ｘ＋１としたのち、ステップＳ２５で、ｘ≦Ｘ／２か否かを判断する。ｘ≦Ｘ／２であれば（ステップＳ２５でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、ｘ≦Ｘ／２でなければ（ステップＳ２５でＮＯ）、ステップＳ２６でｙ＝ｙ＋１として、ステップＳ２７に進む。
【００８２】
ステップＳ２７では、ｙ≦Ｙ／２か否かを判断し、ｙ≦Ｙ／２であれば（ステップＳ２７でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、ｙ≦Ｙ／２でなければ（ステップＳ２７でＮＯ）、ステップＳ２８では、白色画素と判定された個数をカウントして記録する。
【００８３】
ステップＳ２９では、ニアレストネイバー、またはバイリニアを使い、Ｘ方向、Ｙ方向の解像度を半分にし、ステップＳ３０では、Ｘ＝Ｘ／２、Ｙ＝Ｙ／２とする。
【００８４】
次いでステップＳ３１で、Ｘ＞２、Ｙ＞２か否かを判断し、Ｘ＞２、Ｙ＞２であれば（ステップＳ３１でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、Ｘ＞２、Ｙ＞２でなければ（ステップＳ３１でＮＯ）、処理を終了する。
【００８５】
なお、カラー画像の場合は、丸数字１の式の代わりに丸数字２の式が適用される。
【００８６】
また、図７において、解像度を半分にしたが、任意の大きさとしても良いし、終了条件を白色画素がなくなった場合としても良い。
【００８７】
新たに入力された新たに入力された振り分け対象のスキャンデータについては、ユーザが振り分け基準として使用したい領域に対し、ＣＰＵ１１が図７のフローチャートの処理を実行し、各解像度で白色画素を抽出し、下記の丸数字４の式により評価値の計算を行う。
【００８８】
丸数字４の式において、Ｎは、図７のフローチャートで登録された解像度の個数とする。評価値が最も大きいＢＯＸに振り分けを行う。
【００８９】
但し、評価値がしきい値よりも大きくならない場合は、新たにＢＯＸを作成し、その新たなＢＯＸに振り分ける。
【００９０】
【数４】
【００９１】
このように、この実施形態では、振り分け基準作成用データの解像度から求められる白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、ＯＣＲに依存するテキスト情報等が振り分け対象のデータ内に存在しなくても、ＢＯＸへのファイルの振り分けを的確に実行できる。しかも、解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数が、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求められ、各解像度での白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、データから多くの特徴を抽出でき、一層確実にファイルを振り分けることが可能となる。
［第３の作成例］
つぎに、罫線を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例について説明する。
【００９２】
例えばスキャナ部４で原稿画像が読み取られることにより得られた画像データは、記憶部６に格納されるともに、該画像から「罫線」がＣＰＵ１による抽出機能により抽出される。なお、抽出は、ユーザが振り分ける基準として使用したい領域について行っても良い。
【００９３】
「罫線」の抽出方法としては、公知の技術を用いればよい。例えば画像をラン形式に変換し、所定のしきい値よりも大きなランのみを対象に連結矩形抽出を行い、抽出された連結矩形を罫線と判定するものがある。
【００９４】
また、罫線について、部分的に欠落したり、あるいは追加されている場合には、周知のＤＰ（Dynamic Pattern Alignment)マッチング処理方法（「パターンの認識と学習のアルゴリズム」上坂吉則、尾関和彦著、文一総合出版参照）を利用して修正可能である。
【００９５】
こうして、振り分け基準作成用データについて、抽出した罫線を正解特徴量としてデータ毎に記憶部６に登録しておく。
【００９６】
図８は、振り分け対象の新たなデータについての振り分け処理の流れを示すフローチャトである。この処理は、ユーザが振り分ける基準として使用したい領域について行っても良い。
【００９７】
図８において、ステップＳ４１では、新たに入力されたデータ（画像）から罫線を抽出し、ステップＳ４２では登録されている罫線情報をＤＰマッチング処理し、ステップＳ４３では、登録されている全ての振り分け基準作成用データとの間でＤＰマッチング処理が終了したか否かを判断し、登録されている全てのデータでＤＰマッチング処理が終了していなければ（ステップＳ４３でＮＯ）、ステップＳ４２に戻り、登録されている全てのデータでＤＰマッチング処理が終了すれば（ステップＳ４３でＹＥＳ）、ステップＳ４４に進む。
【００９８】
ステップＳ４４では、登録されている罫線情報と一致する罫線と、一致していない罫線とを抽出し、ステップＳ４５では、登録されている罫線情報と一致していない罫線の本数をチェックする（登録されている各データ毎に算出する）。ステップＳ４６では、一致していない抽出罫線の本数が最も少ない登録データを選択する。
【００９９】
ステップＳ４７では、選択された登録データが複数か否かを判断し、選択された登録データが単数であれば（ステップＳ４７でＮＯ）、そのまま終了する。この場合、選択された登録データと同じＢＯＸに振り分けられる。
【０１００】
選択された登録データが複数であれば（ステップＳ４７でＹＥＳ）、ステップＳ４８では、一致している罫線と登録されている罫線の始点の距離値を評価値として算出し、最も小さい評価値を算出したデータを選択し、そのデータと同じＢＯＸに振り分ける。
【０１０１】
但し、評価値がしきい値よりも小さくならない場合は、新たなＢＯＸを作成し、新たなＢＯＸに振り分ける。
【０１０２】
この例では、罫線が特徴として抽出されるので、例えば、罫線が多く含まれている帳票等のファイルの的確な振り分けが可能となる。
［第４の作成例］
つぎに、図形を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例について、図９のフローチャートを参照して説明する。
【０１０３】
ステップＳ５１では、振り分け基準作成用データにおいて抽出した図形領域が、記憶部６に既に登録されているか否かをパターンマッチッグによりチェックする。図形領域が、既に登録されている図形領域と一致する場合、換言すれば既に登録されている場合は（ステップＳ５１でＹＥＳ）、ステップＳ５２で信頼度αｉを＋１とする。信頼度αｉは、登録される図形領域毎にユーザが任意に用意できる。
【０１０４】
ステップＳ５１において、図形領域が、既に登録されている図形領域と一致しない場合は（ステップＳ５１でＮＯ）、ステップＳ５３では、その図形領域を新たな図形領域として記憶部６に登録する。
【０１０５】
こうして、振り分け基準作成用データについて、図形領域を正解特徴量として抽出する。
【０１０６】
新たに入力された振り分け対象のデータについては、ユーザが振り分ける基準として使用したい領域に対して、下記丸数字５の式で示される評価値を計算し、評価値が最も小さい図形領域、換言すれば入力されたデータの図形領域と最も近似している図形領域を有するデータと同じＢＯＸに振り分けられる。
【０１０７】
【数５】
【０１０８】
上式において、Ｉ登録（ｘ，ｙ）は、登録された図形領域の画素値、Ｉ入力（ｘ，ｙ）は、入力された図形領域の画素値であり、Ｎは登録された図形の個数である。
【０１０９】
なお、丸数字５の式で算出される評価値が、しきい値よりも小さくならない場合は、新たなＢＯＸを作成して、該ＢＯＸに振り分ける。
【０１１０】
このように、振り分け基準作成用データ内に図形が記載されている場合は、該図形が特徴として抽出されるので、データ内に図形を有するファイルの的確な振り分が可能となる。
【符号の説明】
【０１１１】
１ ＣＰＵ
２ ＲＯＭ
４ スキャナ部
５ 操作パネル部
６ 記憶部
６１ ＢＯＸ
【技術分野】
【０００１】
この発明は、スキャンされた画像データを記憶領域であるボックス（以下、ＢＯＸともいう）に振り分けて保存するＢＯＸ機能を有する画像形成装置等に適用されるファイル振り分け装置、同装置で実行されるファイル振り分け方法及びファイル振り分けプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、コピー機能、プリント機能、ファクシミリ機能、スキャン機能等の複数の機能を有する多機能デジタル画像形成装置であるＭＦＰ(Multi Function Peripherals)等においては、文書をスキャンし、そのスキャンにより得られた画像データを識別情報（ＩＤ）別、日時別等に蓄積し、後で、その蓄積した画像データを印刷したりすることができるドキュメントボックスと称されるアプリケーションを備えている
また、スキャンした画像データを、予め指定したアドレス宛に電子メールで転送するアプリケーションを備えたものもある。
【０００３】
また、従来、ＢＯＸ機能において、スキャンされた画像データに対し、予め定められた認識対象領域に対して文字認識装置（ＯＣＲ）により文字認識を行い、文字認識の結果、得られた文字列に対応するＢＯＸに画像データを蓄積するようにした技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２３４７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来では、スキャンにより得られた画像データをＩＤ別、日時別等に蓄積するだけであるから、新たにスキャンされた画像データがデータ作成ユーザ等のＢＯＸに的確に振り分けされないおそれがある。
【０００６】
また、前記先行技術のものでは、データ作成ユーザが予めＢＯＸの名前を登録した後に、スキャンされた画像データをＢＯＸにファイルとして振り分けることができるものの、ＢＯＸの名前を登録するユーザが誰か分かっていない場合、振り分け基準の確実性が低くなる。また、前記振り分けもＯＣＲの認識精度に依存するため、ＯＣＲの認識精度が低い場合、間違ったＢＯＸに登録されることもある。
【０００７】
たとえば、自動ファイル名生成機能を使用して、図１０に示すように、「ＸＸＸ．ｐｄｆ」のファイル名のデータＤ０を名称「ＢＯＸ ＸＸＸ」のＢＯＸに振り込むために、スキャンされた画像データに対して予め定められた認識対象領域で文字認識を行った場合、本来「ＸＸＸ．ｐｄｆ」というファイル名が付くところが、前記ＯＣＲの認識の失敗によって、「ＡＡＡ．ｐｄｆ」と誤ったファイル名が付いてしまうおそれがある。その場合、誤ったファイル名「ＡＡＡ．ｐｄｆ」のデータＤ０は、該ファイル名「ＡＡＡ．ｐｄｆ」によって名称「ＢＯＸ ＡＡＡ」のＢＯＸに振り分けられてしまう。
【０００８】
この発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、ＯＣＲの精度等に依存することなく、新たなデータのＢＯＸへの適正な振り分けが行えるファイル振り分け装置、同装置で実行されるファイル振り分け方法及びファイル振り分けプログラムを提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題は以下の手段によって解決される。
（１）記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集手段と、前記データ収集手段により収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成手段と、前記振り分け基準作成手段で作成された基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御手段と、を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置。
（２）前記収集対象データは、ボックス管理権限を有するユーザの識別情報が付加されているデータである前項１に記載のファイル振り分け装置。
（３）前記収集対象データは、ボックス管理権限を有しないユーザの識別情報が付加されているデータである前項１に記載のファイル振り分け装置。
（４）前記収集対象データは、グループの識別情報が付加されているデータである前項１に記載のファイル振り分け装置。
（５）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズを前記特徴として抽出する前項１ないしは４のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（６）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータの解像度から求められる白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する前項１ないしは５のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（７）前記振り分け基準作成手段は、前記解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数を、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求め、各解像度での白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する前項６に記載のファイル振り分け装置。
（８）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に罫線が記載されている場合は、該罫線を前記特徴として抽出する前項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（９）前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に図形が記載されている場合は、該図形を前記特徴として抽出する前項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
（１０）記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置で実行されるファイル振り分け方法。
（１１）記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、をファイル振り分け装置のコンピュータに実行させるためのファイル振り分けプログラム。
【発明の効果】
【００１０】
前項（１）に記載の発明によれば、既にＢＯＸ内に保存されているデータを基に、新たにＢＯＸに保存されるデータに対する振り分け基準を作成するためのデータが収集され、収集されたデータから特徴が抽出されて振り分け基準が作成されるので、その振り分け基準に基づいて新たなデータに対してＢＯＸへの自動的な振り分けが実行される。しかも、収集対象のデータをユーザが設定できるので、的確な特徴を有する信頼性の高いデータを収集でき、適正なファイルの振り分けを行うことができる。
【００１１】
前項（２）に記載の発明によれば、ボックス管理権限を有するユーザの識別情報が付加されているデータが収集されるので、きわめて信頼性の高いデータに基づいて振り分け基準を作成することができる。
【００１２】
前項（３）に記載の発明によれば、ボックス管理権限を有しないユーザの識別情報が付加されているデータが収集されるので、信頼性の高いデータに基づいて振り分け基準を作成することができる。
【００１３】
前項（４）に記載の発明によれば、グループの識別情報が付加されているデータが収集されるので、信頼性の高いデータに基づいて振り分け基準を作成することができる。
【００１４】
前項（５）に記載の発明によれば、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズが特徴として抽出されるので、ＢＯＸへのファイルの振り分けを的確に実行できる。
【００１５】
前項（６）に記載の発明によれば、収集されたデータの解像度から求められる白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、ＯＣＲに依存するテキスト情報等が振り分け対象のデータ内に存在しなくても、ＢＯＸへのファイルの振り分けを的確に実行できる。
【００１６】
前項（７）に記載の発明によれば、解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数が、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求められ、各解像度での白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、データから多くの特徴を抽出でき、一層確実にファイルを振り分けることが可能となる。
【００１７】
前項（８）に記載の発明によれば、収集されたデータ内に罫線が記載されている場合は、該罫線が特徴として抽出されるので、例えば、罫線が多く含まれている帳票等のファイルの的確な振り分けが可能となる。
【００１８】
前項（９）に記載の発明によれば、収集されたデータ内に図形が記載されている場合は、該図形が特徴として抽出されるので、データ内に図形を有するファイルの的確な振り分が可能となる。
【００１９】
前項（１０）に記載の発明によれば、作成された振り分け基準に基づいて新たなデータに対してＢＯＸへの自動的な振り分けを実行できる。しかも、収集対象のデータをユーザが設定できるので、的確な特徴を有する信頼性の高いデータを収集でき、適正なファイルの振り分けを行うことができる。
【００２０】
前項（１１）に記載の発明によれば、既にＢＯＸ内に保存されているデータを基に、新たにＢＯＸに保存されるデータに対する振り分け基準を作成するためのデータを収集し、収集したデータから特徴が抽出されて振り分け基準を作成し、その振り分け基準に基づいて新たなデータに対してＢＯＸへの振り分ける処理を、ファイル振り分け装置のコンピュータに実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】この発明の一実施形態に係るファイル振り分け装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】ファイル振り分け用データの収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】ファイル振り分け用データを収集してファイル名が付加されている領域の特徴を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】振り分け基準作成用データから基準となる特徴量を抽出する処理の説明図である。
【図５】新たに入力されたスキャンデータの振り分け処理を説明するためのイメージ図である。
【図６】（Ａ）は白色画素の検出方法の説明図、（Ｂ）は検出結果を示す図である。
【図７】モノクロ画像、２値画像のデータに対する特徴量の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】振り分け対象のデータについての振り分け処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図形を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例を示すフローチャトである。
【図１０】データの振り分けに誤りが生じた場合の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
図１は、この発明の一実施形態に係るファイル振り分け装置としての画像形成装置の電気的構成を示すブロック図である。なお、この実施形態では、画像形成装置として前述したＭＦＰが用いられている。
【００２４】
図１において、このＭＦＰは、ＣＰＵ１と、ＲＯＭ２と、ＲＡＭ３と、スキャナ部４と、操作パネル部５と、記憶部６と、プリント部７と、外部インターフェース（Ｉ／Ｆ）部８とを備えており、これら各部はバス１０に接続されている。
【００２５】
前記ＣＰＵ１は、ＭＦＰの全体の動作を統括制御する制御手段である。また、ＣＰＵ１は、図４に示すようＢＯＸ内に格納されているデータＤ１〜Ｄ３、Ｄ１１、Ｄ１２の中から、ユーザにより設定された収集対象のデータを収集するデータ収集機能と、収集したデータから共通する特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成機能と、前記振り分け基準作成機能で作成された基準に基づいて新たなデータに対していずれかのＢＯＸへの振り分けを実行するファイル振り分け制御機能等を実行する。
【００２６】
前記ＲＯＭ２は、前記ＣＰＵ１の動作プログラムが格納されたメモリである。
【００２７】
前記ＲＡＭ３は、前記ＣＰＵ１が動作プログラムに従って動作を実行する際の作業領域を提供するメモリである。
【００２８】
前記スキャナ部４は、文書や原稿の画像を読み取って、電子データである画像データを出力するものである。
【００２９】
前記操作パネル部５は、ユーザがＭＦＰの操作を行ったり、ＭＦＰの状態やユーザへのメッセージなどを表示するものであり、テンキー、スタートキー等の各種キーを含むキー部５１と、タッチパネル式の液晶表示装置（ＬＣＤ）等から構成された表示部５２とを備えている。
【００３０】
前記記憶部６は、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）等からなり、各種のデータ、アプリケーション等を記憶する。この記憶部６には、画像データを例えばユーザ毎にあるいは種類毎に記憶可能な記憶領域である１つまたは２つ以上のボックス（ＢＯＸ）６１が形成されている。
【００３１】
前記プリント部７は、所定のジョブに従って、スキャナ部４で読み取られた画像データ、ＢＯＸ６１に保存されている画像データ、外部から送信されてきたプリントデータ等を、指定されたモードで印刷する印刷エンジン部である。
【００３２】
前記外部Ｉ／Ｆ部８は、外部機器との間でのデータの授受を司る通信手段として機能する。
【００３３】
つぎに、ファイル振り分け方法の概要を説明する。
【００３４】
まず、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するが、この実施形態では、収集対象データが３種類存在している例を示す。なお、収集するデータは１個でも複数個でも良い。
【００３５】
収集対象データの１つ目は、ＢＯＸ管理者として管理者権限を有するユーザａの識別情報であるＩＤａと、同じく管理者権限を持つユーザｂの識別情報であるＩＤｂを用い、これらＩＤａ、ＩＤｂが付加されているデータ、換言すればユーザａ,ｂが作成したデータを収集する。
【００３６】
これらＩＤａ、ＩＤｂが付加されている複数のデータＡを基にファイル振り分け基準（ＢＯＸ管理者基準）を作成する。
【００３７】
収集対象データの２つ目は、ＢＯＸの管理者権限を有していないが、データ作成権限を有するユーザｃの識別情報であるＩＤｃを用いる。つまり、ある特定のユーザのＩＤｃが付加されているデータ、換言すればユーザｃが作成したデータを収集する。
【００３８】
これらＩＤｃが付加されている１個または複数のデータＢを基にファイル振り分け基準（データ作成者基準）を作成する。
【００３９】
収集対象データの３つ目は、データ作成権限を有するグループの識別情報であるＩＤを用いる。例えばユーザｘ，ユーザｙ、ユーザｚがグループＺに所属しているものとすると、ユーザｘ，ユーザｙ、ユーザｚが作成したデータにはグループＺのＩＤが付加されている。このように、あるグループのＩＤが付加されているデータ、換言すればそのグループに属するユーザが作成したデータを収集する。
【００４０】
これらＩＤが付加されている１個または複数のデータＣを基にファイル振り分け基準（グループ作成者基準）を作成する。
【００４１】
上記３つの基準に当てはまらないデータは、収集されず、振り分け基準の作成には使用しない。
【００４２】
図２は、ファイル振り分け用データを収集する処理の流れを示すフローチャートである。この処理及び図３以降のフローチャートで示される処理は、ＭＦＰのＣＰＵ１がＲＯＭ２等の記録媒体に記録された動作プログラムに従って動作することにより実行される。
【００４３】
図２において、ユーザが振り分け基準に使用するデータ、つまり収集対象のデータの種類、収集すべきＢＯＸの範囲等を操作パネル部５等を用いて設定すると、ステップＳ１でこれを受け付ける。前述したように、この実施形態では３種類の収集対象データが設定される。
【００４４】
ステップＳ２では、収集領域に存在するデータについて、設定されたユーザＩＤが付加されているか否かを判断し、ユーザＩＤが付加されていれば（ステップＳ２でＹＥＳ）、ステップＳ３では、データ作成者基準を作成するためのデータとして登録したのち、ステップＳ４に進む。
【００４５】
ステップＳ４では、付加されているユーザＩＤがＢＯＸ管理者のユーザＩＤか否かを判断し、ＢＯＸ管理者のユーザＩＤであれば（ステップＳ４でＹＥＳ）、ステップＳ５では、ＢＯＸ管理者基準を作成するデータとして登録する。ＢＯＸ管理者のユーザＩＤでなければ（ステップＳ４でＮＯ）、ステップＳ６では、ＢＯＸ管理者基準を作成するデータとして登録しないで、終了する。この場合はステップＳ３で登録されたデータ作成者基準を作成するデータとして使用される。
【００４６】
ステップＳ２で、ユーザＩＤが付加されていない場合（ステップＳ２でＮＯ）、ステップＳ７では、データに設定されたグループＩＤが付加されているか否かを判断し、設定されたグループＩＤが付加されていれば（ステップＳ７でＹＥＳ）、ステップＳ８では、グループ作成者基準を作成するデータとして登録したのち、終了する。設定されたグループＩＤが付加されていなければ（ステップＳ７でＮＯ）、ステップＳ９で、振り分け基準を作成するデータとして登録することなく、終了する。
【００４７】
上記のようにして、すでにＢＯＸに保存されているデータから、振り分け基準を作成するためのデータが収集される。
【００４８】
これらのデータは、ＢＯＸ管理権限を持ったユーザＩＤ、データ作成者であるユーザＩＤ、グループＩＤを付加されたものであるので、振り分け基準作成用のデータとして信頼性の高いものとなる。
【００４９】
次に、振り分け基準の作成について説明する。
［第１の作成例］
この例は、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズを前記特徴として抽出する場合を示すものである。
【００５０】
即ち、上記の基準作成用データが収集されると、以下のように、ファイル名が記載されている領域をＯＣＲで検出することにより、データの「特徴」を抽出する。
【００５１】
図３は、ファイル名が記載されているデータの特徴を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
図３において、ステップＳ１１では、収集されたデータにファイル名が付けられている場合には、ファイル名が記載されている領域（図４の枠Ｅで囲まれた領域）をＯＣＲ処理することによりテキストデータ化する。
【００５３】
ステップＳ１２では、テキストデータ化された名称がそのファイルの名称と一致しているかどうかを判断し、一致する場合（ステップＳ１２でＹＥＳ）、ステップＳ１３では、ＯＣＲテキスト結果と、書かれているテキストの位置（枠Ｅの頂点座標値４点：これらの座標値ｘ，ｙを正解座標値という）と、フォントサイズ（正解フォントサイズという）と、文字数（正解文字数という）とを特徴量（正解特徴量ともいう）として記憶部６に記録する。この正解特徴量が、新たに入力されるデータの特徴量と比較される際の基準となり、このデータの特徴量が基準の正解特徴量と同じであれば、その新たなデータを正解特徴量のデータと同じボックスに振り分ける。
【００５４】
一致しない場合（ステップＳ１２でＮＯ）、ステップＳ１３で、このデータを基準作成用データとして使用しないものとする。
【００５５】
収集されたデータが複数存在し、それぞれが異なるＢＯＸに格納されていた場合、ＢＯＸ毎に正解特徴量が用意される。
【００５６】
図４は、振り分け基準作成用データから正解特徴量を抽出する処理の説明図である。
【００５７】
図４に示す例では、「ＢＯＸ ＡＡＡ」には、３つのデータD１〜D３にそれぞれ対応するファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」、「ＢＢＢ．ｐｄｆ」、「ＣＣＣ．ｐｄｆ」が格納されており、別の「ＢＯＸ ＸＸＸ」には、２つのデータD１１，D１２にそれぞれ対応するファイル「ＸＸＸ．ｐｄｆ」、「ＹＹＹ．ｐｄｆ」が格納されている。
【００５８】
ここでは、「ＢＯＸ ＡＡＡ」における２つのデータＤ１，Ｄ２にそれぞれ対応する「ファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」、「ＢＢＢ．ｐｄｆ」と、別の「ＢＯＸ ＸＸＸ」における２つのデータＤ１１，Ｄ１２にそれぞれ対応するファイル「ＸＸＸ．ｐｄｆ」、「ＹＹＹ．ｐｄｆ」が振り分け基準を作成するデータＤとして使用される。
【００５９】
図５は、新たに入力された振り分け対象のスキャンデータＤ０の振り分け処理を説明するための図である。
【００６０】
図５において、新たに入力されたデータＤ０に対しては、振り分け基準作成に用いられたデータＤ１、Ｄ２、Ｄ１１、Ｄ１２における領域Ｅに対応する領域にＯＣＲ処理を行い、データＤ０の特徴量を抽出する。
【００６１】
抽出した特徴量から以下の丸数字１の式により、評価値を求める。正解特徴量が複数用意されている場合は、全ての正解特徴量と比較を行い、評価値が最も小さいＢＯＸ、即ちデータＤ０の特徴量が最も近似している基準作成用データと同じＢＯＸにデータＤ０を振り分ける。
【００６２】
但し、評価値がしきい値よりも小さくならない場合は、新たなＢＯＸに振り分ける。
【００６３】
【数１】
【００６４】
図５においては、新しく入力されたスキャンデータＤ０には、領域Ｅにファイル名「ＲＲＲ」が記載されている。ＢＯＸとして、「ＢＯＸ ＡＡＡ」と「ＢＯＸ ＸＸＸ」とがあり、「ＢＯＸ ＡＡＡ」には、領域Ｅにファイル名「ＡＡＡ」が記載されたファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」のデータＤ１と、領域Ｅにファイル名「ＢＢＢ」が記載された」ファイル「ＡＡＡ．ｐｄｆ」のデータＤ２とがある。
【００６５】
また、「ＢＯＸ ＸＸＸ」には、領域Ｅにファイル名「ＸＸＸ」が記載されたファイル「ＸＸＸ．ｐｄｆ」のデータＤ１１と、領域Ｅにファイル名「ＹＹＹ」が記載されたファイル「ＹＹＹ．ｐｄｆ」のデータＤ１２とがある。
【００６６】
評価の結果、新たなデータＤ０は、「ＢＯＸ ＡＡＡ］に振り分けられる。
【００６７】
このように、既にＢＯＸ内に保存されているデータＤ１〜Ｄ３，Ｄ１１，Ｄ１２を基に、新たにＢＯＸに保存されるデータＤ０に対する振り分け基準を作成するためのデータＤ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ１１，Ｄ１２）が収集され、これらのデータＤから特徴量が抽出されて振り分け基準が作成されるので、その振り分け基準に基づいて、新たなデータＤに対してＢＯＸへの自動振り分けを行うことができる。
【００６８】
とくに、収集対象のデータをユーザが設定できるので、的確な特徴を有する信頼性の高いデータを収集でき、適正なファイルの振り分けを行うことができる。
［第２の作成例］
つぎに、以下の丸数字２の式を用いて空白領域を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例について説明する。
【００６９】
【数２】
【００７０】
上記の丸数字２の式において、Ｉ（ｘ，ｙ）は画素値を示す。また、上記の丸数字２の式は、モノクロ画像、２値画像の場合を示す。
【００７１】
モノクロ画像の場合、１画素が８ｂｉｔ、２５６階調（０〜２５５）となり、画素値が２５５（最大値）のときに白色画素とする。２値画像の場合、１画素が２ｂｉｔ、２階調（０〜１）となり、画素値が１（最大値）のときに白色画素とする。
【００７２】
カラー画像の場合は下記の丸数字３の式となる。
【００７３】
【数３】
【００７４】
ここで、ＩR（ｘ，ｙ）、ＩG（ｘ，ｙ）、ＩB（ｘ，ｙ）は、画素値を示す。
【００７５】
カラー画像の場合、１画素が２４ｂｉｔ、Ｒ（赤）成分の画素値ＩR（ｘ，ｙ）が２５６階調（０〜２５５）、Ｇ（緑）成分の画素値ＩG（ｘ，ｙ）が２５６階調（０〜２５５）、Ｂ（青）成分の画素値ＩB（ｘ，ｙ）が２５６階調（０〜２５５）となる。
【００７６】
画素値がＩR（ｘ，ｙ）＝２５５、ＩG（ｘ，ｙ）＝２５５、ＩB（ｘ，ｙ）＝２５５のときに白色画素とする。
【００７７】
図６は、振り分け基準作成用データについての白色画素（正解画素）の検出処理の説明図である。
【００７８】
図６（Ａ）における画像データに対して、例えば点線枠で示す領域毎に白色画素が存在するか否かを、矢印の順序でチェックする。この例では、チェックの結果、画像データに図６（Ｂ）の点線枠で示すような分布で白色画素の領域Ｗが存在していることが判定される。
【００７９】
図７は、モノクロ画像または２値画像の振り分け基準作成用データに対する白色画素の抽出処理の流れを示すフローチャートである。この抽出処理は、振り分け基準として使用したい領域に対して行っても良い。
【００８０】
図７において、ステップＳ２１では、前述した丸数字１の式の値が最大値か否かを判断し、最大値であれば（ステップＳ２１でＹＥＳ）、ステップＳ２２では、白色画素であると判定し、ステップＳ２３では白色画素と判定された座標（ｘ，ｙ）、解像度（Ｘ，Ｙ）を記録し、ステップＳ２４に進む。丸数字１の式の値が最大値でなければ（ステップＳ２１でＮＯ）、ステップＳ３２で、白色画素ではないと判定して、ステップＳ２４に進む。
【００８１】
ステツプＳ２４ではｘ＝ｘ＋１としたのち、ステップＳ２５で、ｘ≦Ｘ／２か否かを判断する。ｘ≦Ｘ／２であれば（ステップＳ２５でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、ｘ≦Ｘ／２でなければ（ステップＳ２５でＮＯ）、ステップＳ２６でｙ＝ｙ＋１として、ステップＳ２７に進む。
【００８２】
ステップＳ２７では、ｙ≦Ｙ／２か否かを判断し、ｙ≦Ｙ／２であれば（ステップＳ２７でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、ｙ≦Ｙ／２でなければ（ステップＳ２７でＮＯ）、ステップＳ２８では、白色画素と判定された個数をカウントして記録する。
【００８３】
ステップＳ２９では、ニアレストネイバー、またはバイリニアを使い、Ｘ方向、Ｙ方向の解像度を半分にし、ステップＳ３０では、Ｘ＝Ｘ／２、Ｙ＝Ｙ／２とする。
【００８４】
次いでステップＳ３１で、Ｘ＞２、Ｙ＞２か否かを判断し、Ｘ＞２、Ｙ＞２であれば（ステップＳ３１でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、Ｘ＞２、Ｙ＞２でなければ（ステップＳ３１でＮＯ）、処理を終了する。
【００８５】
なお、カラー画像の場合は、丸数字１の式の代わりに丸数字２の式が適用される。
【００８６】
また、図７において、解像度を半分にしたが、任意の大きさとしても良いし、終了条件を白色画素がなくなった場合としても良い。
【００８７】
新たに入力された新たに入力された振り分け対象のスキャンデータについては、ユーザが振り分け基準として使用したい領域に対し、ＣＰＵ１１が図７のフローチャートの処理を実行し、各解像度で白色画素を抽出し、下記の丸数字４の式により評価値の計算を行う。
【００８８】
丸数字４の式において、Ｎは、図７のフローチャートで登録された解像度の個数とする。評価値が最も大きいＢＯＸに振り分けを行う。
【００８９】
但し、評価値がしきい値よりも大きくならない場合は、新たにＢＯＸを作成し、その新たなＢＯＸに振り分ける。
【００９０】
【数４】
【００９１】
このように、この実施形態では、振り分け基準作成用データの解像度から求められる白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、ＯＣＲに依存するテキスト情報等が振り分け対象のデータ内に存在しなくても、ＢＯＸへのファイルの振り分けを的確に実行できる。しかも、解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数が、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求められ、各解像度での白色画素の位置および個数が特徴として抽出されるので、データから多くの特徴を抽出でき、一層確実にファイルを振り分けることが可能となる。
［第３の作成例］
つぎに、罫線を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例について説明する。
【００９２】
例えばスキャナ部４で原稿画像が読み取られることにより得られた画像データは、記憶部６に格納されるともに、該画像から「罫線」がＣＰＵ１による抽出機能により抽出される。なお、抽出は、ユーザが振り分ける基準として使用したい領域について行っても良い。
【００９３】
「罫線」の抽出方法としては、公知の技術を用いればよい。例えば画像をラン形式に変換し、所定のしきい値よりも大きなランのみを対象に連結矩形抽出を行い、抽出された連結矩形を罫線と判定するものがある。
【００９４】
また、罫線について、部分的に欠落したり、あるいは追加されている場合には、周知のＤＰ（Dynamic Pattern Alignment)マッチング処理方法（「パターンの認識と学習のアルゴリズム」上坂吉則、尾関和彦著、文一総合出版参照）を利用して修正可能である。
【００９５】
こうして、振り分け基準作成用データについて、抽出した罫線を正解特徴量としてデータ毎に記憶部６に登録しておく。
【００９６】
図８は、振り分け対象の新たなデータについての振り分け処理の流れを示すフローチャトである。この処理は、ユーザが振り分ける基準として使用したい領域について行っても良い。
【００９７】
図８において、ステップＳ４１では、新たに入力されたデータ（画像）から罫線を抽出し、ステップＳ４２では登録されている罫線情報をＤＰマッチング処理し、ステップＳ４３では、登録されている全ての振り分け基準作成用データとの間でＤＰマッチング処理が終了したか否かを判断し、登録されている全てのデータでＤＰマッチング処理が終了していなければ（ステップＳ４３でＮＯ）、ステップＳ４２に戻り、登録されている全てのデータでＤＰマッチング処理が終了すれば（ステップＳ４３でＹＥＳ）、ステップＳ４４に進む。
【００９８】
ステップＳ４４では、登録されている罫線情報と一致する罫線と、一致していない罫線とを抽出し、ステップＳ４５では、登録されている罫線情報と一致していない罫線の本数をチェックする（登録されている各データ毎に算出する）。ステップＳ４６では、一致していない抽出罫線の本数が最も少ない登録データを選択する。
【００９９】
ステップＳ４７では、選択された登録データが複数か否かを判断し、選択された登録データが単数であれば（ステップＳ４７でＮＯ）、そのまま終了する。この場合、選択された登録データと同じＢＯＸに振り分けられる。
【０１００】
選択された登録データが複数であれば（ステップＳ４７でＹＥＳ）、ステップＳ４８では、一致している罫線と登録されている罫線の始点の距離値を評価値として算出し、最も小さい評価値を算出したデータを選択し、そのデータと同じＢＯＸに振り分ける。
【０１０１】
但し、評価値がしきい値よりも小さくならない場合は、新たなＢＯＸを作成し、新たなＢＯＸに振り分ける。
【０１０２】
この例では、罫線が特徴として抽出されるので、例えば、罫線が多く含まれている帳票等のファイルの的確な振り分けが可能となる。
［第４の作成例］
つぎに、図形を特徴として抽出する場合の振り分け基準の作成例について、図９のフローチャートを参照して説明する。
【０１０３】
ステップＳ５１では、振り分け基準作成用データにおいて抽出した図形領域が、記憶部６に既に登録されているか否かをパターンマッチッグによりチェックする。図形領域が、既に登録されている図形領域と一致する場合、換言すれば既に登録されている場合は（ステップＳ５１でＹＥＳ）、ステップＳ５２で信頼度αｉを＋１とする。信頼度αｉは、登録される図形領域毎にユーザが任意に用意できる。
【０１０４】
ステップＳ５１において、図形領域が、既に登録されている図形領域と一致しない場合は（ステップＳ５１でＮＯ）、ステップＳ５３では、その図形領域を新たな図形領域として記憶部６に登録する。
【０１０５】
こうして、振り分け基準作成用データについて、図形領域を正解特徴量として抽出する。
【０１０６】
新たに入力された振り分け対象のデータについては、ユーザが振り分ける基準として使用したい領域に対して、下記丸数字５の式で示される評価値を計算し、評価値が最も小さい図形領域、換言すれば入力されたデータの図形領域と最も近似している図形領域を有するデータと同じＢＯＸに振り分けられる。
【０１０７】
【数５】
【０１０８】
上式において、Ｉ登録（ｘ，ｙ）は、登録された図形領域の画素値、Ｉ入力（ｘ，ｙ）は、入力された図形領域の画素値であり、Ｎは登録された図形の個数である。
【０１０９】
なお、丸数字５の式で算出される評価値が、しきい値よりも小さくならない場合は、新たなＢＯＸを作成して、該ＢＯＸに振り分ける。
【０１１０】
このように、振り分け基準作成用データ内に図形が記載されている場合は、該図形が特徴として抽出されるので、データ内に図形を有するファイルの的確な振り分が可能となる。
【符号の説明】
【０１１１】
１ ＣＰＵ
２ ＲＯＭ
４ スキャナ部
５ 操作パネル部
６ 記憶部
６１ ＢＯＸ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成手段と、
前記振り分け基準作成手段で作成された基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御手段と、
を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置。
【請求項２】
前記収集対象データは、ボックス管理権限を有するユーザの識別情報が付加されているデータである請求項１に記載のファイル振り分け装置。
【請求項３】
前記収集対象データは、ボックス管理権限を有しないユーザの識別情報が付加されているデータである請求項１に記載のファイル振り分け装置。
【請求項４】
前記収集対象データは、グループの識別情報が付加されているデータである請求項１に記載のファイル振り分け装置。
【請求項５】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズを前記特徴として抽出する請求項１ないしは４のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項６】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータの解像度から求められる白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する請求項１ないしは５のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項７】
前記振り分け基準作成手段は、前記解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数を、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求め、各解像度での白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する請求項６に記載のファイル振り分け装置。
【請求項８】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に罫線が記載されている場合は、該罫線を前記特徴として抽出する請求項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項９】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に図形が記載されている場合は、該図形を前記特徴として抽出する請求項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項１０】
記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、
前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、
前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、
を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置で実行されるファイル振り分け方法。
【請求項１１】
記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、
前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、
前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、
をファイル振り分け装置のコンピュータに実行させるためのファイル振り分けプログラム。
【請求項１】
記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成手段と、
前記振り分け基準作成手段で作成された基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御手段と、
を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置。
【請求項２】
前記収集対象データは、ボックス管理権限を有するユーザの識別情報が付加されているデータである請求項１に記載のファイル振り分け装置。
【請求項３】
前記収集対象データは、ボックス管理権限を有しないユーザの識別情報が付加されているデータである請求項１に記載のファイル振り分け装置。
【請求項４】
前記収集対象データは、グループの識別情報が付加されているデータである請求項１に記載のファイル振り分け装置。
【請求項５】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータにファイル名が付いており、かつデータ内にファイル名の文字列が記載されている場合には、該文字列が記載されているテキストの位置、フォント種類およびフォントサイズを前記特徴として抽出する請求項１ないしは４のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項６】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータの解像度から求められる白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する請求項１ないしは５のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項７】
前記振り分け基準作成手段は、前記解像度をさらに縮小した状態での白色画素の位置および個数を、白色画素が抽出されない解像度になるまで繰り返して求め、各解像度での白色画素の位置および個数を前記特徴として抽出する請求項６に記載のファイル振り分け装置。
【請求項８】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に罫線が記載されている場合は、該罫線を前記特徴として抽出する請求項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項９】
前記振り分け基準作成手段は、収集されたデータ内に図形が記載されている場合は、該図形を前記特徴として抽出する請求項１ないしは７のいずれかに記載のファイル振り分け装置。
【請求項１０】
記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、
前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、
前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、
を備えていることを特徴とするファイル振り分け装置で実行されるファイル振り分け方法。
【請求項１１】
記憶領域であるボックスに新たに保存されるデータに対して、既にボックス内に保存されているデータを基に、振り分け基準を作成するためのデータをユーザの収集対象データの設定に基づいて収集するデータ収集ステップと、
前記データ収集ステップにおいて収集されたデータから特徴を抽出して振り分け基準を作成する振り分け基準作成ステップと、
前記振り分け基準作成ステップにおいて決められた基準に基づいて、新たなデータに対してボックスへの振り分けを実行するファイル振り分け制御ステップと、
をファイル振り分け装置のコンピュータに実行させるためのファイル振り分けプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１３−５０８３１（Ｐ２０１３−５０８３１Ａ）
【公開日】平成２５年３月１４日（２０１３．３．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１８８０５５（Ｐ２０１１−１８８０５５）
【出願日】平成２３年８月３０日（２０１１．８．３０）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年３月１４日（２０１３．３．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月３０日（２０１１．８．３０）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]