【技术实现步骤摘要】
学习装置、印刷控制装置以及存储装置
本专利技术涉及一种学习装置、印刷控制装置以及学习完成模型等。
技术介绍
近年,随着数码相机的普及等,用户可以获取的图像数据的量大幅地增多。由于图像的数量增多,作为印刷对象的图像的选择变得困难。例如,在用户通过手动作业选择图像时会消耗时间。专利文献1公开了一种基于评价值从多个图像中选择推荐印刷的图像的方案。专利文献1:日本特开2010-173323号公报
技术实现思路
在现有方案中,用于推荐适当的图像的参数设定所消耗的工时变得巨大。例如在专利文献1公开的方案中,用于设定适当的评价值的负担非常大。本公开的一方面涉及一种学习装置,其包括获取图像以及表示对所述图像是否进行过印刷的指示的指示履历信息的获取部、以及基于将所述图像与所述指示履历信息建立对应而得到的数据集对应该推荐印刷的推荐图像的条件进行机器学习的学习部。附图说明图1是学习装置的结构例。图2是包括学习装置的系统的结构例。图3是神经网络的结构例。图4 ...
【技术保护点】
1.一种学习装置,其特征在于,包括:/n获取部,获取图像以及表示对所述图像是否进行过印刷的指示的指示履历信息;以及/n学习部,基于将所述图像与所述指示履历信息建立对应而得到的数据集,对应该推荐印刷的推荐图像的条件进行机器学习。/n
【技术特征摘要】
20181218 JP 2018-2360211.一种学习装置,其特征在于,包括:
获取部,获取图像以及表示对所述图像是否进行过印刷的指示的指示履历信息;以及
学习部,基于将所述图像与所述指示履历信息建立对应而得到的数据集,对应该推荐印刷的推荐图像的条件进行机器学习。
2.根据权利要求1所述的学习装置,其特征在于,
所述学习部基于将基于所述机器学习的结果而推荐的所述推荐图像与表示对所述推荐图像是否进行过印刷的指示的所述指示履历信息建立对应而得到的数据集,对所述推荐图像的条件进行机器学习。
3.根据权利要求1或2所述的学习装置,其特征在于,
所述学习部基于将所述图像、所述指示履历信息、表示所述图像的印刷设定的印刷设定信息建立对应而得到的数据集,对所述推荐图像的条件进行机器学习。
4.根据权利要求1或2所述的学习装置,其特征在于,
所述学习部基于将所述图像、所述指示履历信息、表示所述图像的印刷时间的印刷时间信息建立对应而得到的数据集,对所述推荐图像的条件进行机器学习。
5.根据权利要求1或2所述的学习装置,其特征在于,
所述学习部基于将所述图像、所述指示履历信息、表示印刷输出目的地的印刷输出目的地信息建立对应而得到的数据集,对所述推荐图像的条件进行机器学习。
6.根据权利要求1或2所述的学习装置,其特征在于,
所述学习部基于将所述图像、所述指示履历信息、表示所述图像的保存地点的保存地点信息建立对应而得到的数据集,对所述推荐图像的条件进行机器学习。
7.根据权利要求1或2所述的学习装置,其特征在于,包括:
存储部,存储所述学习部通...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。