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JP7508911B2 - 情報処理システム、画像形成装置、及び方法 - Google Patents

情報処理システム、画像形成装置、及び方法 Download PDF

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Description

本発明は、情報処理システム、画像形成装置、及び方法に関する。
近年カラー複写機やカラープリンタ等の画像形成装置において紙幣や有価証券などの偽造を防止する技術や、個人情報が含まれる証明書類等の改ざんを防止する技術が提案されている。
偽造や改ざんを防止する技術として、例えば、特定パターンが含まれる画像データを外部のより正確な判断ができる端末にネットワークを介して送信し、端末からの返信内容に基づいて画像形成の実行または中止を行うという技術が開示されている(特許文献1参照)。
しかしながら、従来の技術では画像データをサーバに送信するため、サーバとの通信量が多く、サーバに要求される容量が大きくなるという問題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、サーバとの通信量を低く抑えて画像の形成を制限することが可能な情報処理システム、画像形成装置、及び方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、サーバ装置と画像処理装置とがネットワークを介して接続可能な情報処理システムを前提に、前記画像処理装置は、データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量を前記サーバ装置に対して送信する送信部と、前記特徴量に対する出力設定を受信する受信部と、前記出力設定に応じて画像形成部に画像の形成を指示する画像形成指示部とを有し、前記サーバ装置は、前記特徴量を受信する受信部と、登録された特徴量を記憶する記憶部と、前記受信した特徴量が前記記憶部に登録されている特徴量を満たすか否かにより前記出力設定を出力する処理部と、前記処理部が出力する前記出力設定を前記画像処理装置に対して送信する送信部とを有し、前記画像形成部は、画像を形成する画像形成装置の制限情報を不可視情報として付加する不可視情報付加部をさらに有し、前記画像処理装置は、前記不可視情報を読み取る不可視情報読取部をさらに有し、前記サーバ装置は、前記不可視情報読取部が前記不可視情報から読み取った前記制限情報を受信し、送信元が前記制限情報に該当する画像形成装置で複写を行うか否かで前記出力設定を出力することを特徴とする。
本発明によれば、サーバとの通信量を低く抑えて画像の形成を制限することが可能になるという効果を奏する。
図1は、第1の実施の形態にかかるクラウドプリントシステムのネットワーク構成の一例を示す図である。 図2は、画像処理装置とサーバ装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図3は、画像処理装置で原本の登録を行うときの登録フローの一例を示す図である。 図4は、画像処理装置で原本の登録を行うときの登録フローの一例を示す図である。 図5は、画像形成装置が複写対象物のコピーを行う場合の通常印刷フローの一例を示す図である。 図6は、画像形成装置がプリントサーバからデータを取得して通常の印刷を行う場合の通常印刷フローの一例を示す図である。 図7は、変形例1にかかるクラウドプリントシステムによる印刷制限のフローの一例を示す図である。 図8は、変形例2にかかるクラウドプリントシステムによる印刷制限のフローの一例を示す図である。 図9は、指定された項目から特徴量を抽出する具体的な例を示す図である。 図10は、ユーザが指定した項目から特徴量を抽出する処理の一例を示す概念図である。 図11は、印字文字そのものを特徴量として抽出する場合の一例を示した図である。 図12は、変形例3にかかる画像処理装置とサーバ装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図13は、不可視情報を特徴量の抽出項目とする場合の説明図である。 図14は、印刷実行条件を不可視情報として付与する場合の説明図である。 図15は、複写可否を示す情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。 図16は、複写回数の制限情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。 図17は、複写期限の情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。 図18は、印刷実行可能装置の情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。 図19は、印刷実行可能ユーザの情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。
以下に添付図面を参照して、情報処理システム、画像形成装置、及び方法の実施の形態について詳細に説明する。
(第1の実施の形態)
第1の実施の形態においては、情報処理システム、画像形成装置、及び方法をクラウドプリントシステムに対して適用した例を示す。以下において端末装置や画像形成装置は「画像処理装置」の一例である。このうち端末装置はコンピュータ構成のPC(Personal Computer)や、スマートフォンや、タブレット端末等である。画像形成装置は媒体に画像を形成する装置である。ただし、画像を形成する媒体の種類や画像を形成する方法は特に限定されない。以下では画像形成装置の一例として、紙媒体へ文書や画像を印刷するプリンタやMFP(Multifunction Peripheral)等を一例に挙げて説明する。
図1は、第1の実施の形態にかかるクラウドプリントシステムのネットワーク構成の一例を示す図である。図1に示すクラウドプリントサーバ1は、所定の画像形成装置3でのプリントをWebサービスとして提供するサーバである。本実施の形態では、クラウドプリントサーバ1を利用して印刷設定を制限する構成について説明する。
クラウドプリントサーバ1は一つまたは複数のコンピュータが接続されてなるクラウドシステムが提供する。端末装置2は、例えばPCや、スマートフォンや、タブレット型端末などである。画像形成装置3は、プリンタやMFPである。MFPは、プリンタに加え、スキャナや、ファクシミリなど、その他の機能が組み合わされていてもよい。図1において端末装置2に直接接続されている画像形成装置3はプリンタである。また、ネットワークN1に接続されている複数の画像形成装置3はMFPである。各MFPは、プリンタ機能とスキャナ機能とを備えたものを示している。なお、ネットワークN1は公共施設や社内等に配設されている例えばLAN(Local Area Network)である。
端末装置2や画像形成装置3はネットワーク(インターネット等)N2を介してクラウドプリントサーバ1に接続可能に構成されている。
図1には、説明のためネットワークN1だけを示しているが、その他にも自宅や外出先等の複数のネットワークからクラウドプリントサーバ1のサービスを利用できる。なお、ネットワークN1の画像形成装置3が利用可能なユーザは、図1に示すネットワークN1以外のネットワークからスマートフォンやタブレット型端末等の端末装置2によりクラウドプリントサーバ1を利用する場合もあり得る。
プロキシサーバ5は、ネットワークN1の画像形成装置3を管理する管理サーバとして機能する。例えばクラウドプリントサーバ1と通信する場合に、プロキシサーバ5で画像形成装置3のアドレスを変換したり、画像形成装置3の動作状態を管理したりする。
図1に示すクラウドプリントサーバ1は、例えば次のようなサービスを提供する。第一に、ネットワークN1以外からユーザが端末装置2で印刷指示を行うと、端末装置2がクラウドプリントサーバ1に向けて印刷の要求情報を送信する。クラウドプリントサーバ1は、印刷の要求情報に基づき印刷指示情報(印刷ジョブ、印刷処理)を生成し、その印刷指示情報を画像形成装置3からの問い合わせがあるまで管理テーブルに蓄積する。印刷指示を行ったユーザが所定の画像形成装置3から印刷ジョブの問い合わせを行うと、クラウドプリントサーバ1は印刷指示情報から印刷データを生成し、その印刷データを問い合わせのあった画像形成装置3に向けて送信する。また、クラウドプリントサーバ1は、設定に応じ、プリントする電子データの特徴量を示すデータをファイルF1に記憶する。なお、プリントする電子データの特徴量は端末装置2内で生成してもよいし、クラウドプリントサーバ1内で生成してもよい。
第二に、ネットワークN1上の端末装置2でユーザが印刷指示を行うと、端末装置2からクラウドプリントサーバ1またはネットワークN1上のプリントサーバ4に印刷の要求情報が送信される。ネットワークN1上のプリントサーバ4は、印刷の要求情報に基づき印刷指示情報を生成し、その印刷指示情報を画像形成装置3からの問い合わせがあるまでプリントサーバ4の管理テーブルに蓄積する。印刷指示を行ったユーザが所定の画像形成装置3から印刷ジョブの問い合わせを行うと、その印刷データがプリントサーバ4から画像形成装置3に送信される。また、端末装置2は、印刷指示を行う場合にプリントを行う電子データ(例えば画像形成部が画像を形成する印字情報)から特徴量を抽出し、クラウドプリントサーバ1へ特徴量の登録を要求する。クラウドプリントサーバ1は、特徴量の登録が要求されると、その特徴量をファイルF1に記憶する。
第一、第二において、印刷指示を行ったユーザが所定の画像形成装置3から印刷ジョブの問い合わせを行う場合、例えば印刷指示を行った際のユーザ情報と同じユーザ情報(ログイン情報等)により印刷ジョブの問い合わせを行い、問い合わせのあるユーザ情報に対応した印刷データが画像形成装置3に送信される。
第三に、画像形成装置3でスキャンにより画像を取得して、その画像をプリントする場合、画像形成装置3は次のように動作する。画像形成装置3は、その画像から特徴量を抽出してクラウドプリントサーバ1へ送信し、クラウドプリントサーバ1からの出力設定に基づいてプリント等の出力を行う。出力設定は、予めクラウドプリントサーバ1に登録などにより設定され、画像形成装置3におけるプリント等による複製の出力可または出力不可を示す出力可否情報である。出力設定として「出力可」のみを適用してもよいし、「出力不可」のみを使用してもよいし、その両方を使用してもよい。また、「出力可」や「出力不可」以外に、「所定の項目や領域の出力可」や「所定の項目や領域の出力不可」を含めてもよい。本実施の形態では出力可否情報として印刷可または印刷不可を示す印刷可否情報を一例にして説明する。
続いて、クラウドプリントシステムにより印刷制限を行う場合の主な機能ブロックの構成について説明する。なお、ここでは、通常行われる印刷ジョブの問い合わせや取得の制御ブロックについての説明は省略する。
図2は、画像処理装置20とサーバ装置10の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図2において、サーバ装置10はクラウドプリントサーバ1に対応し、画像処理装置20は、端末装置2や画像形成装置3に対応する。なお、サーバ装置10の構成をプリントサーバ4に構成することもできる。サーバ装置10の構成をプリントサーバ4にも設けると、クラウドプリントサーバ1との通信が行えない場合にプリントサーバ4に設けた機能で印刷制限を実施することができるようになる。プリントサーバ4に設けた場合もクラウドプリントサーバ1と同様に説明できる。本実施の形態ではサーバ装置10の構成をクラウドプリントサーバ1に設けた場合の例を説明する。
図2に示す画像処理装置20は、入力部21と、受付部22と、特徴量抽出部23と、画像形成指示部24と、画像形成部25と、送信部26と、受信部27と、を備える。端末装置2や画像形成装置3のそれぞれには、これら各部のうちの端末装置2や画像形成装置3の種類や形態に応じた機能が備えられている。例えば端末装置2が、入力部21と、受付部22と、特徴量抽出部23と、画像形成指示部24とを備え、画像形成装置3が画像形成部25を備える。あるいは、画像形成装置3が、入力部21と、受付部22と、特徴量抽出部23と、画像形成指示部24と、画像形成部25とを備えていてもよい。
入力部21はプリントを行う電子データを入力する。例えば入力部21は、画像読取部211や、データ作成部212や、データ取得部213などである。画像読取部211はMFPが備え、原本や複写物(コピー原稿)をスキャナで読み取って読取情報として画像データを入力する。データ作成部は端末装置2が備え、電子データを作成する。データ取得部は、この例では主にMFPが備え、クラウドプリントサーバ1やプリントサーバ4などからデータを取得する。
受付部22は、操作パネル30から画像形成装置3の機能の選択や設定等の操作信号を受け付ける。例えば操作パネル30に操作画面を表示して操作画面へのタッチ操作などにより各種の操作信号を受け付ける。機能の選択には例えばスキャン実行やプリント実行などが含まれる。
特徴量抽出部23は、プリントする電子データから特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部23は、画像全体の一つまたは複数の特徴を数値に指標化するなどして特徴量を生成する。具体的には、画像に含まれる絵柄(幾何学形状等)や罫線や色などを特徴量のパラメータとする。この場合、特徴量は、画像に含まれる複数のパーツをそれぞれパラメータとしてもち、それぞれを個別に数値で指標化した集合として示せる。また、この他にも、画像全体の画素値の分布や周波数スペクトル分布などを特徴量として使用してもよい。また、画像の特徴を教師データにより学習した学習済み機械学習モデルを使用し、そこからの出力を特徴量として使用してもよい。また、それらの特徴量をそれぞれパラメータとして組み合わせたものであってもよい。
画像形成指示部24は、電子データを基にプリントデータを作成して画像形成部25へ印刷を指示する。また、画像形成指示部24は、電子データに対してサーバ装置10から印刷可否情報を受けた場合は、印刷可否情報に基づいて印刷する。例えば印刷可否情報が印刷不可の場合、印刷の実行を取り消す。このとき、「該当するデータが見つかりません」というようなメッセージを表示し、ユーザに知らせてもよい。
画像形成部25は、MFPの場合は内蔵しており、端末装置2の場合は出力先の画像形成装置3が備える。画像形成部25は、画像形成指示部24から出力されるプリントデータに基づき用紙に印刷、つまりプリントを実行する。
送信部26は、サーバ装置10に要求情報を送信する。受信部27は、サーバ装置10から印刷可否情報を受信する。
サーバ装置10は、記憶部11と、処理部12と、受信部13と、送信部14と、を備える。記憶部11は、管理テーブルT1と、ファイルF1とを記憶する。管理テーブルT1は、印刷ジョブを管理する。ファイルF1は特徴量を記憶する。
処理部12は、要求情報を処理する。例えば、処理部12は要求情報が登録の要求の場合、要求元から送信される特徴量をファイルF1に登録する。また、処理部12は、要求情報がプリントの要求の場合、要求元から送信される特徴量とファイルF1に登録されている一つまたは複数の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて出力設定である印刷可否情報を出力する。具体的に、処理部12は、要求元の特徴量がファイルF1の特徴量の特徴を満たす場合に印刷可否情報として印刷不可を出力する。なお、特徴を満たさない場合に印刷可を出力するかどうかは適宜決めてよい。また、特徴を満たす場合に印刷可を出力するように、ファイルF1に対して印刷可の特徴量を記憶させるようにしてもよい。また、印刷可と印刷不可の特徴量を区別してファイルに記憶してもよい。
なお、印刷可と印刷不可の判定は、完全一致または一致度に基づいて行う。一致度で判定する場合、例えばファイルF1に登録されている特徴量との一致の程度で判定する。一致の程度は、例えば特徴量間の距離が閾値以下かどうかや指標値の類似度などで判定する。
受信部13は、要求情報を受信する。送信部14は、印刷制限指示を送信する。
続いて、クラウドプリントシステムにより印刷制限を行う場合の全体フローについて説明する。まず、原本登録のフローを示す。原本登録は、端末装置2で作成したデータをプリント出力して原本とする場合や、既存の紙の原本を登録する場合の処理である。画像形成装置3で原本の読み取りを行う場合は、例えば原稿の形態やサイズなどにより原本として識別する。
図3は、画像処理装置20で原本の登録を行うときの登録フローの一例を示す図である。まず、画像処理装置20は電子データを取得する(ステップS1)。その電子データは例えばデータ作成部212により作成されるなどして取得する。
続いて、画像処理装置20は、ユーザからプリントの実行操作が行われると、その電子データの特徴量を特徴量抽出部23で抽出し(ステップS2)、その特徴量をクラウドプリントサーバ1に送信して登録を要求する(ステップS3)。プリントの実行操作は、例えばユーザが操作パネル30に対して行い、その操作を受付部22で受け付ける。
また、画像処理装置20は、プリントの実行操作に基づき電子データからプリントデータを作成して(ステップS4)、画像形成部25でプリントを実行する(ステップS5)。例えば画像形成指示部24が電子データからプリントデータを作成して画像形成部25へ送信する。
一方、クラウドプリントサーバ1は、画像処理装置20から登録が要求された特徴量を受信すると、その特徴量をファイルF1に登録する(ステップSS1)。
図4は、画像処理装置20で原本の登録を行うときの登録フローの一例を示す図である。ここでは画像形成装置3で原本コピーを行う場合の登録フローについて示す。
まず、画像形成装置3は、ユーザにより原本がセットされ、原本のコピーが実行されると、原本をスキャナで読み取り(ステップS11)、その読取データ(スキャンデータと言う)を生成する(ステップS12)。
そして、そのスキャンデータから特徴量を抽出し(ステップS13)、その特徴量をクラウドプリントサーバ1に送信して登録を要求する(ステップS14)。
また、画像形成装置3は、スキャンデータからプリントデータを作成し(ステップS15)、プリントを実行する(ステップS16)。
一方、クラウドプリントサーバ1は、画像形成装置3から登録が要求された特徴量を受信すると、その特徴量を印刷制限を行う基準データとしてファイルF1に登録する(ステップSS1)。
続いて、通常の印刷のフローを示す。通常印刷は、画像形成装置3が複写対象物のコピーを実行したり、プリントサーバ4からデータを取得してプリント出力したりする場合の処理である。画像形成装置3で複写対象物の読み取りを行う場合は、例えば複写対象物の形態やサイズなどにより原本と区別する。
図5は、画像形成装置3が複写対象物のコピー(通常の印刷)を行う場合の通常印刷フローの一例を示す図である。
まず、画像形成装置3は、ユーザにより複写対象物がセットされ、複写対象物のコピーが実行されると、複写対象物をスキャナで読み取り(ステップS21)、そのスキャンデータを生成する(ステップS22)。
そして、そのスキャンデータから特徴量を抽出し(ステップS23)、その特徴量をクラウドプリントサーバ1に送信して検証を要求する(ステップS24)。
クラウドプリントサーバ1は、検証が要求された特徴量を受信すると、その特徴量とファイルF1に登録されている複数の特徴量と一致度を検証し(ステップSS11)、結果として印刷可否情報を要求元に送信する(ステップSS12)。例えば、クラウドプリントサーバ1は、受信した特徴量とファイルF1に登録されている複数の特徴量と比較し、一致度が所定の基準を満たす場合に印刷不可を送信し、所定の基準を満たさない場合に印刷可を送信する。
画像形成装置3は、クラウドプリントサーバ1から送信された印刷可否情報を受信すると(ステップS25)、受信した印刷可否情報に基づいて印刷可否を判定する(ステップS26)。そして、画像形成装置3は、印刷可(ステップS26:Yes)の場合にスキャンデータからプリントデータを作成し(ステップS27)、プリントを実行する(ステップS28)。印刷不可(ステップS26:No)の場合、プリント実行を終了する。
図6は、画像形成装置3がプリントサーバ4からデータを取得して通常の印刷を行う場合の通常印刷フローの一例を示す図である。
まず、画像形成装置3は、ユーザによるプリントの実行操作によりプリントサーバ4などからプリントを行う電子データを取得する(ステップS31)。
続いて、画像形成装置3は、取得した電子データの特徴量を特徴量抽出部23で抽出し(ステップS32)、その特徴量をクラウドプリントサーバ1に送信して検証を要求する(ステップS33)。
クラウドプリントサーバ1は、検証が要求された特徴量を受信すると、その特徴量とファイルF1に登録されている複数の特徴量と一致度を検証し(ステップSS11)、結果として印刷可否情報を要求元に送信する(ステップSS12)。
画像形成装置3は、クラウドプリントサーバ1から送信された印刷可否情報を受信すると(ステップS34)、受信した印刷可否情報に基づいて印刷可否を判定する(ステップS35)。そして、画像形成装置3は、印刷可(ステップS35:Yes)の場合にデータからプリントデータを作成し(ステップS36)、プリントを実行する(ステップS37)。印刷不可(ステップS35:No)の場合、プリント実行を終了する。
なお、本実施の形態では一例としてコピー時の処理で説明したが、スキャナ使用時の処理、FAX使用時の処理も、基本的には処理は同じである。例えばプリントデータ作成/プリント実行に代わり、スキャンデータ送信やFAXデータ生成/FAX送信実行が行われる。また、サーバからの印刷可否情報として、スキャナ可否、FAX可否で判断して、それぞれスキャナのデータ蓄積、メール送信、FAX送信処理の実施有無を決定する。
以上のように、本実施の形態にかかるクラウドプリントシステムでは、画像処理装置20側で特徴量を抽出してサーバ装置10に送信する。サーバ装置10は、その特徴量により、登録により蓄積された特徴量と一致度等を検証し、所定の一致度を満たすと印刷可否などの出力設定を画像処理装置20に返信する。このため、画像処理装置20とサーバ装置10との間のデータ通信量を低く抑えることができ、サーバ装置10に要求される容量を小さくすることができる。
また、サーバ装置側に原本の特徴量を蓄積することにより、種々の種類の偽造防止に対応することが可能になる。信頼性が高くなるため、偽造防止のための管理者による二次判断も省略することができる。また、サーバ装置側で特徴量の比較により結果が得られるため、偽造防止の検証のバラツキが抑えられ、規定の原本に限らず、規定外の原本にも対応できるようになる。
また、クラウドプリントサーバ1との通信が行えない場合であってもプリントサーバ4に同様の構成を設けておけば印刷制限を実施することが可能になる。
また、本実施の形態にかかる画像形成装置3で印刷を実行すれば、印刷対象が印刷不可のものである場合に印刷が中止され、偽造や改ざんを防止することができる。
また、プリントや、コピーや、スキャナに加え、FAXでの偽造防止にも流用できる。
(変形例1)
第1の実施の形態においては、作成したデータや原本と識別したものをすべて原本登録する場合の構成例を示した。しかし原本性が求められていない文書に対してサーバで一致の検証を行うと、電子データ上での情報の追加記載や、手書きでの追加記載ができなくなってしまうため、不適切なケースがある。例えば、会議資料など、会議中にメモを記載するなどしたものをスキャンするなどというケースでは、メモ書きにより特徴量が原本と異なってしまう可能性がある。そこで、第1の実施の形態の変形例1として、サーバへの特徴量の登録を実施するか否かをユーザが指定できるように変形した例を示す。
ネットワーク構成や機能ブロック構成は第1の実施の形態で説明したものと同様であるため、ここでは、印刷制限の登録を伴うプリント動作(「原本登録プリント」と呼ぶ)か、それとも登録を伴わないプリント動作(「通常プリント」と呼ぶ)かをユーザに指定させる場合の制御について示す。
図7は、変形例1にかかるクラウドプリントシステムによる印刷制限のフローの一例を示す図である。図7に示すフローは、図3に示すフローにおいてステップS41とステップS42とを追加したフローである。その他のステップは、図3と同じであるため同じステップ番号を付した。
図7に示すように、画像形成装置3は、まずステップS41において原本登録プリントかを判定する。この判定は、端末装置2や操作パネル30からユーザにより原本登録プリントの指示を受け付けることにより行う。例えば操作パネル30に原稿登録プリントの選択ボタンを表示させ、ユーザのボタン押下により受付部22(「選択受付部」の一例)で指示を受け付ける。なお、原本登録プリントのボタンと通常プリントのボタンとを設け、ボタン選択により選択させてもよい。
ステップS41において原稿登録プリントと判定されると、ステップS2からの登録フローが実行される。ステップS41において通常プリントと判定されると、ステップS42に移行し、プリントを行う電子データについて印刷可否判定フローを行う。なお、印刷可否判定フローは例えば図6に示すフローのことであり、すでに説明済みのため、ここでの説明を省略する。また、登録フローについても、図3と同じであるため説明を省略する。
このように構成することにより、登録の処理をユーザが選択的に行うことが可能になり、文書に応じた適切なプリント動作が可能となる。
なお、原本登録を行う場合にユーザに印刷可と印刷不可のいずれかを選択させてもよい。例えば操作パネル30に印刷可と印刷不可の選択ボタンを表示させ、原本登録の際にどちらかを選択させる。この場合、画像形成装置3は特徴量と共にユーザに選択された印刷可または印刷不可の印刷制限指示をサーバに送信する。サーバは、これによりファイルF1において特徴量毎に印刷可や印刷不可の情報を対応づけることができ、印刷可の特徴量が該当する場合には印刷可を出力し、印刷不可の特徴量が対応する場合には印刷不可を出力することがきる。このように構成すると、印刷不可の判定だけでなく印刷可の判定も可能になる。
(変形例2)
変形例1で印刷不可に加えて印刷可の原本登録を行う場合の構成に触れているが、印刷可の原本登録を行った場合に、情報が改ざんされた偽造文書と特徴が一致してしまい印刷可能となるケースが起こり得る。例えば、改ざんされた項目が特徴量の抽出対象になっていなければ、改ざんされた情報が特徴量に反映されず、改ざんのない部分の特徴量同士の比較となり特徴量が一致してしまう。従って、偽造文書と見破れずにプリント可能になってしまう。
また、文書や証明書にはフォーマットが酷似しているものが多数存在する。そのため、登録した原本とは異なる文書の原本情報を参照してしまったり、原本登録していないのに原本登録されている別の文書の原本情報と比較検証されてしまったりして、複写や印刷ができないという現象も起こり得る。
このような現象が起こらないようにするために、原本登録の際に予め特徴量の抽出項目を指定することができるようにする。変形例2では、特徴量として抽出する項目をユーザが指定できるようにする構成について示す。例えば、証明書であれば、その文書で証明したい内容が記載されている項目が特徴量として抽出する項目として適切である。具体的には、住民票などのような個人を証明するものであれば、氏名、生年月日、住所などといった個人情報、有価証券や不動産登記などのように金額や土地面積などの数字が重要な意味をもつのであれば、それらの数字が適切である。これらは例えば次の図8~図10のように構成することにより実施する。
図8は、変形例2にかかるクラウドプリントシステムによる印刷制限のフローの一例である。特徴量として抽出する項目をユーザからタッチ操作等で受け付ける処理(ステップS51)を含んでいる。その他のステップは、図7と同じであるため同じステップ番号を付し説明は省略するものとする。
図8に示すように、画像形成装置3は、ステップS41において原本登録プリントと判定すると、特徴量として抽出する項目を指定する(ステップS51)。このステップS51では、例えば受付部22(「指定受付部」の一例)が操作パネル30にプリントを行うプレビュー画像を表示し、ユーザによる操作パネル30へのタッチ操作などを受け付けて、受け付けた項目を特徴量の抽出項目に指定する。続くステップS2において、画像形成装置3は、指定されて項目について特徴量を抽出する。その他のステップについては図7と同じである。
図9は、指定された項目から特徴量を抽出する具体的な例を示す図である。図9には一例として住民票の画像を示している。住民票の場合、氏名や、生年月日や、住所や、本籍など、個人情報が含まれる。ユーザは、操作パネル30に表示された住民票の画像に対し、特徴量を抽出する項目をタッチ操作で指定する。画像形成装置3は、指定された項目から特徴量を抽出する。ここでは特徴量として文字の印字位置を事前の設定またはユーザ指定により抽出する場合の一例を示す。
図9に示すように氏名が指定された場合、印字位置は例えば氏名の最初の文字の始点と最後の文字の終点の座標を読み取って組み合わせたものとする。始点と終点は文字の書き順に従った始点と終点である。また、座標を特徴量とする場合は、印刷時の位置ずれの影響を受けないよう、文書内に記載されている特定の文字やフォーマットの外枠の角部分などを原点とした座標とすることが望ましい。原点は画像から自動で検出してもよいし、画像に対してユーザに指定させてもよい。
例えば、画像からを罫線の角を検出し、その位置を横軸Xと縦軸Yとする各画素(x、y)の原点(0,0)に設定する。あとは、定型フォーマットのため、氏名の項目から本人氏名の特徴量を抽出する。本人氏名のような文字の特徴量は、例えば一例を示すような文字の書き順に基づき、先頭文字の最初の書き順の始点座標(x1、y1)と、終了文字の最後の書き順が終わる終点座標(x2、y2)を抽出する。
なお、印字位置として最初の文字の始点と最後の文字の終点を一例に挙げたが、これに限らない。例えばユーザが指定した抽出項目のうちの任意の文字の始点や終点やその他の点の座標を読み取って抽出してもよい。
また、一例として氏名を挙げたが、世帯主や住所など、複数の項目の印字位置を組み合わせてもよい。
印字位置は座標(x、y)の組み合わせとなっているため、そのまま特徴量として使用できるが、セキュリティの観点から別の一意の特徴量に変換するなどして送信することが好ましい。
図10は、ユーザが指定した項目から特徴量を抽出する処理の一例を示す概念図である。図10には、一例としてハッシュ関数を使用した処理の概念図を示している。
ハッシュ関数とは「あるデータが与えられた場合にそのデータを代表する数値を得る操作、または、その様な数値を得るための関数のこと」である。
図10に示すように、与えられたデータ#1(データ#2)をハッシュ関数Mで処理すると、ハッシュ関数に設定されている数値の上限の範囲内で適当に変換されたランダムな数値であるハッシュ値#1(ハッシュ値#2)が出力される。出力されるハッシュ値(ハッシュ値#1、ハッシュ値#2)は入力値(データ#1、データ#2)が違うとランダムに変化するが、入力値が同じであれば必ず同じハッシュ値になる。
このハッシュ関数を使用すれば入力値が同じであれば必ず同じハッシュ値になるため、ハッシュ値を特徴量として使用することもできる。なお、ハッシュ関数は、項目内の印字位置の情報に限らず、画像全体から抽出した情報に対して使用してもよい。
また、ハッシュ関数の他にも種々の方法が考えられる。ハッシュ関数に限らず、他の方法を使用してもよい。例えば、画像を二次元フーリエ変換して空間的な特徴量を抽出したり、ウェーブレット変換を利用したりして取得してもよい。また、画像の特徴を学習済みの機械学習モデルから出力してもよい。
また、変形例2では、操作パネル30に画像を表示して特徴量の抽出項目を指定する例を示したが、指定の仕方はこの方法に限らない。例えば、指定の仕方は、項目名を一覧化した中から選択させてもよい。複数の項目を指定し、各項目から抽出した特徴量を組み合わせたり、各項目を組み合わせた情報から特徴量を抽出したりすることは適宜組み合わせ適用してよい。
以上のように、変形例2のように構成することにより文書の種類やフォーマットによらず、特徴量として適切な項目を抽出させることができる。また、同じ文書であっても自治体によってフォーマットが異なるといったフォーマットの酷似した文書同士の誤検出を防止でき、信頼性の高い偽造防止システムを実現することができる。
(変形例3)
文書を偽造する際、文書内に記載されている情報を改竄するケースが多いと考えられる。例えば、個人を証明するものであれば、氏名、生年月日、住所などの個人情報、有価証券や不動産登記などであれば、金額や土地面積などといった数値情報などである。変形例3では、事前の設定またはユーザ指定により特徴量として印字文字情報を抽出することで改竄による偽造を確実に見破ることができるようにする。
図11は、印字文字そのものを特徴量として抽出する場合の一例を示した図である。図11に示す例では、氏名の項目に含まれる「ABCD」と生年月日の項目に含まれる「平2.3.4」と住所の項目に含まれる「〇〇県△△市□□□1丁目2番地3」といった文字情報そのものを特徴量として指定した場合の例である。
項目の指定は、変形例2と同様であり、変形例3では項目内の文字の印字位置ではなく文字情報そのものを事前の設定またはユーザ指定により特徴量にする。
住民票では、同一氏名の人は多数存在するため、氏名だけでなく、生年月日や住所などを組み合わせた特徴量とする。
(変形例4)
変形例4として、印刷物に不可視情報を含める場合の構成について示す。不可視情報は可視光領域とは異なる特定の波長の光(紫外線や赤外線など)を照射して読み取ることのできる情報のことである。
図12は、変形例3にかかる画像処理装置20とサーバ装置10の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図12に示す画像処理装置20は、図2に示す画像処理装置20の構成において入力部21にさらに不可視情報読取部214を備え、画像形成部25にさらに不可視情報付加部215を備えたものである。その他の構成については、図2と同じであるため、図2と同一の符号を付している。
ここでは画像処理装置20に不可視情報読取部214と不可視情報付加部215とを両方備えたものを示しているが、画像処理装置20の一つは不可視情報読取部214を備え、その他の一つは不可視情報付加部215を備えるなど、これらを別々に有していてもよい。
不可視情報読取部214は、印刷物に形成されている不可視情報を読み取る。例えば不可視情報読取部214は、原本や複写物(コピー)に紫外線や赤外線などの所定波長の光を照射して原本や複写物に印刷されている不可視情報を読み取る。
不可視情報付加部215は、印刷物に不可視情報を形成する。例えば、不可視情報付加部215は、紫外線や赤外線などの所定波長の光で読み取り可能な材料をプリンタヘッドに供給し、その材料をプリンタヘッドから原本や複写物(コピー)上に塗布するなどして不可視情報を形成する。不可視情報は、プリンタヘッドの動作などにより、文字や数字やマークなどの任意の情報を形成することができる。
続いて、図13~図19を参照して、不可視情報について説明する。
図13は、不可視情報を特徴量の抽出項目とする場合の説明図である。図13(a)に示すように不可視情報mを形成し、不可視情報読取部214による読み取りにより不可視情報mを抽出する。
不可視情報は、目視の確認が困難であるため、文書に直接関係のない情報でも構わないし、文書フォーマットの罫線などに従う必要もない。そのため、不可視情報を特徴量として使用することで、より唯一性の高い文書を作成することが可能となる。これにより、フォーマットが酷似した文書とも差異を出しやすくなるため、誤検出の可能性を低減することができ、より信頼性の高い偽造防止システムを実現することができる。また、不可視情報読取部214を備えた装置でしか正しい特徴量を抽出できないため、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。また、不可視情報により特徴量のバリエーションを増やし、セキュア度を上げることもできる。
図13(b)は、可視情報と不可視情報とを組み合わせて特徴量を生成する場合の説明図である。図13(b)には、図13(a)に示す3項目の可視情報(氏名、生年月日、住所)と不可視情報との組み合わせを示している。なお、このように特徴量を可視情報との組み合わせにしてもよいし、不可視情報のみとしてもよい。
図14は、印刷実行条件を不可視情報として付与する場合の説明図である。不可視情報付加部215を使用すれば文書に印刷実行条件m1を付加することができる。この場合、画像処理装置20は文書から特徴量と共に印刷実行条件m1を抽出し、印刷実行条件m1の内容もサーバへ送信する。サーバ側では特徴量だけでなく印刷実行条件によって印刷可否を判定することができるため、例えば特徴量のみの判定では印刷不可でも印刷実行条件を満たせば印刷可に変更されることになる。なお、図14には不可視情報ではあるが、印刷実行条件を直接印刷した例を示している。この他にも、二次元コードや三次元コード、あるいは数字や記号、別の文字列などに変換した状態で付加されてもよい。以降の例でも不可視情報の形態については特に説明しないが同様のものとする。
このように、目視で確認できない状態で文書に印刷可否の情報を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
図15は、複写可否を示す情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。不可視情報付加部215を使用すれば文書に複写可否情報m2を付加することもできる。この場合、画像処理装置20は文書から特徴量と共に複写可否情報m2を抽出し、複写可否情報m2の内容もサーバへ送信する。サーバ側では特徴量だけでなく複写可否情報によって印刷可否を判定することができるため、複写可から複写不可への変更や、複写不可から複写可への変更を柔軟に行うことができる。
これにより、目視で確認できない状態で、文書に複写可否の情報を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
図16は、複写回数の制限情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。不可視情報付加部215を使用すれば文書に複写回数の制限情報m3を付加することもできる。例えば、複写回数の制限情報m3を「複写回数:5回」とする。サーバ側では特徴量とともに、不可視情報読取部214が読み取った複写回数の制限情報を取得し、複写されるたびに対象の文書の複写回数をカウントアップして記録する。サーバ側は複写回数が文書に付加された複写回数に達したら、以降の複写要求を全て拒否する。
これにより、目視で確認できない状態で、文書に複写回数制限の情報を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
図17は、複写期限の情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。不可視情報付加部215を使用すれば文書に複写期限の情報m4を付加することもできる。例えば、複写期限の情報m4を「2020年6月20日まで」とする。サーバ側では特徴量とともに不可視情報読取部214が読み取った複写期限の情報を取得し、複写可否の判定に用いる。つまり、日時が複写期限に該当しているか否かで複写可否を判定し、複写期限以降は、複写要求を全て拒否する。
これにより、目視で確認できない状態で、文書に複写期限の情報を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
図18は、印刷実行可能装置の情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。不可視情報付加部215を使用すれば文書に印刷実行可能装置の情報m5を付加することもできる。サーバ側では、特徴量とともに、不可視情報読取部214が読み取った印刷実行可能な装置の情報(例えば装置ID)を取得し、印刷可否の判定に用いる。つまり、印刷命令を出した装置である送信元が印刷実行可能な装置に該当する画像形成装置3で複写を行うか否かで複写可否を判定し、印刷実行可能な装置以外の場合は、印刷要求を拒否する。
これにより、目視で確認できない状態で、文書に装置制限を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
図19は、印刷実行可能ユーザの情報を不可視情報で付与する場合の説明図である。不可視情報付加部215を使用すれば文書に印刷実行可能ユーザの情報m6を付加することもできる。サーバ側では、特徴量とともに、不可視情報読取部214が読み取った印刷実行可能なユーザの情報(例えばユーザID)を取得し、印刷可否の判定に用いる。つまり、印刷命令を出した装置である送信元のログインIDが印刷実行可能なユーザに該当するか否かで複写可否を判定し、印刷実行可能なユーザ以外の場合は、印刷要求を拒否する。これにより、目視で確認できない状態で、文書にユーザ制限を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
なお、複数のユーザに印刷権限を与える場合は、権限を与えるユーザIDを全て文書上に付加してもよいし、ユーザをグループ化してサーバ上で管理し、グループを判別できる情報を文書上に付加してもよい。
これにより、目視で確認できない状態で、文書にユーザ制限を付加することができ、よりセキュア度の高い偽造防止システムを実現することができる。
以上、本発明の実施の形態及び変形例を説明したが、実施の形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの新規な実施の形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施の形態及び変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
1 クラウドプリントサーバ
2 端末装置
3 画像形成装置
4 プリントサーバ
5 プロキシサーバ
10 サーバ装置
11 記憶部
12 処理部
13 受信部
14 送信部
20 画像処理装置
21 入力部
22 受付部
23 特徴量抽出部
24 画像形成指示部
25 画像形成部
26 送信部
27 受信部
211 画像読取部
212 データ作成部
213 データ取得部
F1 ファイル
N1 ネットワーク
N2 ネットワーク
T1 管理テーブル
特開2002-359740号公報

Claims (22)

  1. サーバ装置と画像処理装置とがネットワークを介して接続可能な情報処理システムであって、
    前記画像処理装置は、
    データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量を前記サーバ装置に対して送信する送信部と、
    前記特徴量に対する出力設定を受信する受信部と、
    前記出力設定に応じて画像形成部に画像の形成を指示する画像形成指示部と、
    を有し、
    前記サーバ装置は、
    前記特徴量を受信する受信部と、
    登録された特徴量を記憶する記憶部と、
    前記受信した特徴量が前記記憶部に登録されている特徴量を満たすか否かにより前記出力設定を出力する処理部と、
    前記処理部が出力する前記出力設定を前記画像処理装置に対して送信する送信部と、
    を有
    前記画像形成部は、画像を形成する画像形成装置の制限情報を不可視情報として付加する不可視情報付加部をさらに有し、
    前記画像処理装置は、前記不可視情報を読み取る不可視情報読取部をさらに有し、
    前記サーバ装置は、前記不可視情報読取部が前記不可視情報から読み取った前記制限情報を受信し、送信元が前記制限情報に該当する画像形成装置で複写を行うか否かで前記出力設定を出力する、
    情報処理システム。
  2. 前記画像処理装置は、前記特徴量抽出部により抽出される前記特徴量を前記サーバ装置へ登録させるか否かを選択的に受け付ける選択受付部をさらに有し、
    前記サーバ装置は、
    前記選択受付部が登録として受け付けた前記特徴量を受信すると前記特徴量を前記記憶部で記憶する、
    請求項1に記載の情報処理システム。
  3. 前記特徴量抽出部は、前記画像形成部が画像を形成する印字情報または画像読取部の読取情報から前記特徴量を抽出する、
    請求項1または2に記載の情報処理システム。
  4. 前記サーバ装置は、クラウドプリントサーバまたはローカルにあるプリントサーバである、
    請求項1乃至3のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  5. 前記特徴量抽出部により前記特徴量が抽出される抽出対象の指定をユーザから受け付ける指定受付部をさらに有する、
    請求項1乃至4のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  6. 前記指定受付部は、ユーザに指定された抽出対象内の印字位置を前記抽出対象として受け付ける、
    請求項5に記載の情報処理システム。
  7. 前記指定受付部は、ユーザに指定された抽出対象内の印字文字情報を前記抽出対象として受け付ける、
    請求項5に記載の情報処理システム。
  8. 前記特徴量が抽出される抽出対象として前記不可視情報を含む、
    請求項1乃至7のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  9. 前記不可視情報付加部は前記不可視情報として印刷実行条件を付加し、
    前記画像形成指示部は、前記不可視情報読取部が前記不可視情報を読み取った前記印刷実行条件に基づいて前記出力設定を変更する、
    請求項1乃至8のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  10. 前記印刷実行条件は複写可否情報である、
    請求項に記載の情報処理システム。
  11. 前記不可視情報付加部は前記不可視情報として複写回数の制限情報を付加し、
    前記サーバ装置は、
    前記不可視情報読取部が前記不可視情報を読み取った前記複写回数の制限情報を受信し、前記複写回数の制限に達したか否かで前記出力設定を出力する、
    請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  12. 前記不可視情報付加部は前記不可視情報として複写期限の制限情報を付加し、
    前記サーバ装置は、
    前記不可視情報読取部が前記不可視情報を読み取った前記複写期限の制限情報を受信し、日時が前記複写期限に該当しているか否かで前記出力設定を出力する、
    請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  13. 前記不可視情報付加部は前記不可視情報として、画像を形成する画像形成装置の制限情報を付加し、
    前記サーバ装置は、
    前記不可視情報読取部が前記不可視情報を読み取った前記制限情報を受信し、送信元が前記制限情報に該当する画像形成装置により複写を行うか否かで前記出力設定を出力する、
    請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  14. 前記不可視情報付加部は前記不可視情報として、ユーザの制限情報を付加し、
    前記サーバ装置は、
    前記不可視情報読取部が前記不可視情報を読み取った前記制限情報を受信し、送信元が前記制限情報に該当するユーザか否かで前記出力設定を出力する、
    請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  15. サーバ装置と画像処理装置とがネットワークを介して接続可能な情報処理システムであって、
    前記画像処理装置は、
    データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量を前記サーバ装置に対して送信する送信部と、
    前記特徴量に対する出力設定を受信する受信部と、
    前記出力設定に応じて画像形成部に画像の形成を指示する画像形成指示部と、
    を有し、
    前記サーバ装置は、
    前記特徴量を受信する受信部と、
    登録された特徴量を記憶する記憶部と、
    前記受信した特徴量が前記記憶部に登録されている特徴量を満たすか否かにより前記出力設定を出力する処理部と、
    前記処理部が出力する前記出力設定を前記画像処理装置に対して送信する送信部と、
    を有
    前記特徴量抽出部により前記特徴量が抽出される抽出対象の指定をユーザから受け付ける指定受付部をさらに有し、
    前記指定受付部は、ユーザに指定された抽出対象内の印字位置を前記抽出対象として受け付ける、
    情報処理システム。
  16. サーバ装置と画像処理装置とがネットワークを介して接続可能な情報処理システムであって、
    前記画像処理装置は、
    データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量を前記サーバ装置に対して送信する送信部と、
    前記特徴量に対する出力設定を受信する受信部と、
    前記出力設定に応じて画像形成部に画像の形成を指示する画像形成指示部と、
    を有し、
    前記サーバ装置は、
    前記特徴量を受信する受信部と、
    登録された特徴量を記憶する記憶部と、
    前記受信した特徴量が前記記憶部に登録されている特徴量を満たすか否かにより前記出力設定を出力する処理部と、
    前記処理部が出力する前記出力設定を前記画像処理装置に対して送信する送信部と、
    を有
    前記特徴量抽出部により前記特徴量が抽出される抽出対象の指定をユーザから受け付ける指定受付部をさらに有し、
    前記指定受付部は、ユーザに指定された抽出対象内の印字文字情報を前記抽出対象として受け付ける、
    情報処理システム。
  17. 前記画像形成部は、不可視情報を付加する不可視情報付加部をさらに有する、
    請求項15または16に記載の情報処理システム。
  18. 前記画像処理装置は、不可視情報を読み取る不可視情報読取部をさらに有する、
    請求項15乃至17のうちのいずれか一項に記載の情報処理システム。
  19. 前記画像形成部は、不可視情報を付加する不可視情報付加部をさらに有し、
    前記画像処理装置は、前記不可視情報を読み取る不可視情報読取部をさらに有する、
    請求項15または16に記載の情報処理システム。
  20. 前記特徴量が抽出される抽出対象として前記不可視情報を含む、
    請求項18または19に記載の情報処理システム。
  21. データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量をサーバ装置に対して送信する送信部と、
    前記サーバ装置から前記特徴量に対応する出力設定を受信する受信部と、
    前記出力設定に応じて画像の形成を指示する画像形成指示部と、
    画像形成指示部からの指示に応じて画像を形成する画像形成部と、
    を有
    前記画像形成部は、画像を形成する画像形成装置で複写を行うか否かを判定するための情報である制限情報を不可視情報として付加する不可視情報付加部をさらに有し、
    前記不可視情報を読み取る不可視情報読取部をさらに有し、
    前記送信部は、前記不可視情報読取部が前記不可視情報から読み取った前記制限情報を前記サーバ装置に対してさらに送信し、
    前記受信部は、前記サーバ装置から、前記特徴量と前記制限情報とに対応する前記出力設定を受信する、
    画像形成装置。
  22. 画像処理装置においてデータの複製を管理する方法であって、
    画像を形成する画像形成装置で複写を行うか否かを判定するための情報である制限情報を不可視情報として付加するステップと、
    前記不可視情報を読み取るステップと、
    前記データから特徴量を抽出するステップと、
    前記不可視情報から読み取った前記制限情報と、前記特徴量をサーバ装置に対して送信するステップと、
    前記サーバ装置から前記特徴量と前記制限情報とに対応する出力設定を受信するステップと、
    前記出力設定に応じて画像の形成を指示するステップと、
    を含む方法。
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