教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム
【課題】教育機関で用いられる教育用教材について、配点情報の作成や手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことを可能とする。
【解決手段】教育用教材２０から画像データを得る読み取り手段２と、その画像データから前記教育用教材２０に記入された正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段８〜１１と、前記読み取り手段２が得た画像データから前記教育用教材２０が有する配点情報を抽出し前記教育用教材２０に記入された正誤判定と対応付ける配点情報認識手段１２と、前記正誤判定認識手段８〜１１による抽出結果および前記配点情報認識手段１２による認識結果に基づいて前記教育用教材２０に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段１３と、を備えて教材処理装置を構成する。
【解決手段】教育用教材２０から画像データを得る読み取り手段２と、その画像データから前記教育用教材２０に記入された正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段８〜１１と、前記読み取り手段２が得た画像データから前記教育用教材２０が有する配点情報を抽出し前記教育用教材２０に記入された正誤判定と対応付ける配点情報認識手段１２と、前記正誤判定認識手段８〜１１による抽出結果および前記配点情報認識手段１２による認識結果に基づいて前記教育用教材２０に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段１３と、を備えて教材処理装置を構成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばペーパーテストや練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。
【０００３】
ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、単に「ＰＣ」という）に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、ＰＣに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりＰＣにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平６−２６６２７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ただし、教育用教材についての採点処理にあたり、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とすることは、必ずしも好適とはいえない。専用の構成機器は、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり得るからである。また、専用の構成機器を必要とすると、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。
【０００６】
その一方で、近年、教育機関には、ＰＣや複写機、あるいはスキャン機能、プリント機能およびネットワーク通信機能等を統合した、いわゆる複合機が設置されて用いられていることが一般的である。
このことから、教育用教材の採点処理については、例えば「○」または「×」といった正誤判定の記入がされた教育用教材について、これを複写機等のスキャン機能を用いて読み取り、その読み取り結果である画像データに対してＰＣ等の画像処理機能を用いて画像処理を行うことで、特別な構成機器を必要とすることなく、教育用教材上の解答についての自動採点を可能にすることも考えられる。具体的には、教育用教材から画像データを得ると、その画像データから正誤判定の記入内容を抽出することで、教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行い、さらにはその画像データから教育用教材への解答記入者による記名内容を抽出して、ＯＣＲ（Optical Character Reader）技術等によりその解答記入者の特定を行い、これらの採点集計結果と解答者特定結果とを互いに関連付けて出力することで、上述した特許文献１に開示されたものと同様の自動採点結果が得られるようになる。
【０００７】
ところで、上述したような教育用教材の採点処理にあたっては、正誤判定の記入内容の抽出のみならず、その正誤判定についての配点、すなわち問題に対して設定された配点の認識を行う必要がある。各問題に対する配点がわからなければ、採点集計を行えないからである。このことから、教育用教材の採点処理を行うためには、各問題に対する配点を特定する情報（以下「配点情報」という）の存在が必要となる。
【０００８】
しかしながら、教育用教材上には、複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれ配点が異なることが一般的である。しかも、教育用教材についても、学科別や生徒の学年別等の如く、様々な種類が存在することが考えられる。
したがって、教育用教材の採点処理にあたって、その採点処理を行うシステムや装置等に、予め配点情報を記憶させておき、これを採点処理の際に用いるようにするといったことは、その配点情報の作成および入力の手間等を考慮すると、必ずしも好ましいとはいえない。
【０００９】
そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、配点情報の作成や手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことを可能とし、これによりその採点処理の省力化を実現することのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と、を備えることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出ステップと、前記正誤判定認識ステップでの抽出結果と前記配点情報抽出ステップでの抽出結果とを互いに対応付ける配点取得ステップと、前記正誤判定認識ステップでの抽出結果、前記配点情報抽出ステップでの抽出結果および前記配点取得ステップでのる対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１３】
上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムでは、教育用教材について画像読み取りによって得られた画像データから、その教育用教材が有する配点情報を抽出する。教育用教材が有する配点情報としては、例えばその教育用教材上の解答欄または問題文に付記された配点に関する記載が挙げられる。すなわち、その配点に関する記載についての文字認識等を行って、画像データから配点情報を抽出することが考えられる。
そして、抽出した配点情報については、正誤判定の抽出結果、すなわち教育用教材上の解答に対する正誤判定の記入内容との対応付けを行う。
したがって、例えば教育用教材上に複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、各解答欄への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点との対応関係が明確となるので、正誤判定の抽出結果、配点情報の抽出結果およびそれぞれの対応付けの結果を基にすることで、正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その採点集計には、教育用教材が有する配点情報が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、例えばその教育用教材上に複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能であり、しかもそのために配点情報の作成や手入力等の労力を要してしまうこともなく、その採点処理の省力化を実現することができる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。
【００１６】
先ず、教材処理装置の概略構成について説明する。図１は、本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【００１７】
図例のように、ここで説明する教材処理装置は、データベース部１と、画像読み取り部２と、画像データ解析部３と、教材判別部４と、歪み補正部５と、差分抽出部６と、解答者抽出部７と、正誤判定抽出部８と、途切れ補正部９と、図形形状認識部１０と、記入位置認識部１１と、配点情報認識部１２と、採点集計部１３と、集計結果出力部１４と、を備えて構成されている。
【００１８】
データベース部１は、教育用教材についての電子データを保持蓄積するものである。
【００１９】
ここで、教育用教材について簡単に説明する。図２は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材２０は、問題およびその解答欄２１を有したもので、具体的には教育機関で用いられるペーパーテストや練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材２０は、少なくとも解答欄２１を有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材２０には、その教育用教材を識別特定するための識別情報欄２２と、解答欄２１への解答記入者に関する解答者情報欄２３と、を有している。識別情報欄２２には、例えば教育用教材の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材２０を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「ｉＴｏｎｅ（登録商標）」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態（位置、形状等）を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄２３には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
【００２０】
さらに、教育用教材２０は、解答欄２１についての配点情報２４を有している。配点情報２４とは、解答欄２１に対する配点を特定する情報で、その配点に相当する「数字」と「点」の文字とが記載されてなる情報である。すなわち、教育用教材上における各解答欄２１について、どの位置の存在する解答欄２１への配点が何点であるかを特定するための情報である。ただし、配点を特定できれば、必ずしも「数字」＋「点」の文字に限定されることはなく、例えば所定のコード情報からなるものであってもよい。また、配点情報２４は、教育用教材２０上の各解答欄２１に個別に対応して配されたものであっても、あるいは配点が同一である幾つかの解答欄２１に対して纏めて配されたものであってもよい。いずれの場合であっても、配点情報２４は、その配点情報２４によって配点が特定される解答欄２１との対応関係が明確となるように、解答欄２１の近傍に一定の規則性（問題文の末尾近傍に配される等）を持って配されているものとする。
【００２１】
このような教育用教材２０についての電子データは、その教育用教材２０における解答欄２１、識別情報欄２２、配点情報２４等や、これらについてのレイアウトを特定し得るものであり、かつ、データベース部１にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
【００２２】
また図１において、画像読み取り部２は、解答欄２１への解答記入、解答者情報欄２３への氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定（具体的には、例えば「○」または「×」の図形）の記入がされた教育用教材２０に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材２０から画像データを得るものである。すなわち、画像読み取り部２は、本発明における読み取り手段として機能するものである。
【００２３】
画像データ解析部３は、画像読み取り部２で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２４】
教材判別部４は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部３での解析処理の結果、特に識別情報欄２２についてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、画像読み取り部２で得られた画像データの元となった教育用教材を識別特定するものである。このとき、教材判別部４では、データベース部１が電子データを保持蓄積している教育用教材と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部１に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部４は、画像データ解析部３での解析結果から、画像読み取り部２で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定するものである。
【００２５】
歪み補正部５は、画像読み取り部２で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２６】
差分抽出部６は、教材判別部４での教育用教材の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となるデータベース部１内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。なお、差分抽出処理の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２７】
解答者抽出部７は、出席番号情報切り出し部と手書きＯＣＲ（Optical Character Reader）部との少なくとも一方、好ましくは両方からなるもので、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分のうち、解答者情報欄２３についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部による文字情報抽出や手書きＯＣＲ部による文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出するものである。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。
【００２８】
正誤判定抽出部８は、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出するものである。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部６での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。一般に、正誤判定の記入は、赤色で行われるからである。
【００２９】
途切れ補正部９は、正誤判定抽出部８での抽出結果に対して途切れ補正処理を行うものである。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。すなわち、途切れ補正部９は、本発明における途切れ補正手段として機能するものである。
【００３０】
図形形状認識部１０は、正誤判定抽出部８で抽出され、途切れ補正部９で途切れ補正がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、図形形状認識部１０は、正誤判定の記入内容が「正解（○）」または「不正解（×）」であるかを認識するものである。
また、記入位置認識部１１は、図形形状認識部１０に形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材上における座標解析によって行えばよい。
すなわち、これら図形形状認識部１０および記入位置認識部１１は、本発明における正誤判定認識手段として機能するものである。
【００３１】
配点情報認識部１２は、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものから、教育用教材２０が有している配点情報２４を抽出して、その教育用教材上における各解答について、どの位置に存在する解答への配点が何点であるかを認識するものである。なお、この配点情報認識部１２については、その詳細を後述する。
【００３２】
採点集計部１３は、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１１による正誤判定の記入位置の認識結果と、配点情報認識部１２による各解答欄２１についての配点情報２４の認識結果とを基にして、画像読み取り部２が画像読み取りを行った教育用教材について、その教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行うものである。すなわち、採点集計部１３は、本発明における採点集計手段として機能するものである。
【００３３】
集計結果出力部１４は、採点集計部１３による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて出力するものである。なお、集計結果出力部１４による出力先としては、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２で、教育用教材についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。
【００３４】
なお、以上に説明した各部１〜１４のうち、画像読み取り部２については、画像読み取り装置としての機能を有した複写機、複合機またはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、自動原稿搬送装置（Automatic Document Feeder；ＡＤＦ）が付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。
また、画像読み取り部２を除く他の各部１，３〜１４については、例えばＰＣのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。その場合に、各部１，３〜１４の実現に必要となる所定プログラムは、予めＰＣ内にインストールしておくことが考えられるが、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読み取り装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。
【００３５】
ここで、以上に説明した各部１〜１４のうちの配点情報認識部１２について、さらに詳しく説明する。図３は、配点情報認識部の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、配点情報認識部１２は、レイアウト解析部４１と、配点情報抽出部４２と、配点取得部４３と、を備えて構成されている。
【００３６】
レイアウト解析部４１は、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものに対して、レイアウト解析を行うものである。さらに詳しくは、「段組（マルチカラム）」等といった教育用教材２０上におけるレイアウトを解析して、各解答欄２１や配点情報２４等の配置構成を認識するためのものである。そして、レイアウト解析部４１では、その解析結果を配点取得部４３へ通知するようになっている。すなわち、レイアウト解析部４１は、本発明におけるレイアウト解析手段として機能するものである。
【００３７】
配点情報抽出部４２は、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものを基に、教育用教材２０上に存在する全ての配点情報２４について、その配点情報２４の抽出を行うものである。配点情報２４の抽出は、例えば「数字」＋「点」の文字から構成されるものを文字認識によって抽出することによって行うことが考えられる。すなわち、配点情報抽出部４２は、本発明における配点情報抽出手段として機能するものである。
【００３８】
配点取得部４３は、レイアウト解析部４１によるレイアウト解析の結果と、配点情報抽出部４２による配点情報２４の抽出結果とを基にしつつ、どの位置に存在する解答欄２１への配点が何点であるかを特定するものである。この特定は、配点情報抽出部４２による配点情報２４の抽出結果を、図形形状認識部１０および記入位置認識部１１による正誤判定の記入内容の抽出結果と対応付けることによって行う。対応付けは、解答欄２１に記入された解答に対する正誤判定の記入位置と各配点情報２４の配置位置との間の距離に基づいて行うことが考えられる。例えば、最も距離の近いものを対応付けるといった具合である。すなわち、配点取得部４３は、本発明における配点取得手段として機能するものである。
【００３９】
次に、以上のように構成された教材処理装置（教材処理プログラムによっても実現される場合を含む）における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図４は、本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。
【００４０】
教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等によって解答者情報欄２３への氏名等の記入および解答欄２１への解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄２１に記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材２０について、画像読み取り部２が画像読み取りを行って、その教育用教材２０からの画像データを得る（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す）。このとき、ＡＤＦを用いれば、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材２０について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材２０から連続的に画像データを得ることができる。そして、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦ワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。
【００４１】
その後は、各教育用教材２０から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、以下のような自動採点処理が行われる（Ｓ１０２）。
【００４２】
すなわち、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについて、画像データ解析部３がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部４が教育用教材２０の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「５年」「１．天気と気温の変化」といったタイトル解析または教材判別部４に埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部４では、画像読み取り部２で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。なお、この識別特定は、画像読み取り部２が画像読み取りを行った複数の教育用教材２０のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材２０は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材２０についてのみ行えばよい。
【００４３】
教材判別部４が電子データを特定すると、データベース部１は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを差分抽出部６へ受け渡す。
【００４４】
また、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについては、歪み補正部５がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、画像読み取り部２での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。
【００４５】
そして、差分抽出部６は、データベース部１から受け渡された電子データと、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄２３および各解答欄２１への記入内容並びに各解答欄２１に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。
【００４６】
差分抽出部６が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部７が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材の解答記入者についての氏名情報を特定する。これにより、ある一つの教育用教材２０に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。
【００４７】
また、差分抽出部６による差分抽出結果に対しては、各解答欄２１への正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から正誤判定抽出部８がさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。
【００４８】
ただし、一般に、教育用教材２０上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄２１を特定する枠、各解答欄２１への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果は、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなるおそれがある。このことから、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部９が途切れ補正処理を行う。
【００４９】
ここで、途切れ補正部９による途切れ補正処理について詳しく説明する。
【００５０】
図５は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図５（ａ）に示すように、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し（Ｓ２０１）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ２０２）。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ２０３）。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ２０４）、その選択した端点（以下「第一端点」という）から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点（以下「第二端点」という）をさらに選択する（Ｓ２０５）。そして、第二端点があれば（Ｓ２０６）、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ２０７）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ２０８）。一方、第二端点が存在しない場合には（Ｓ２０６）、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ２０９）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ２０３〜Ｓ２０９）。
これにより、例えば図５（ｂ）に示す図形が抽出された場合には、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していても、その中で最も近傍の端点Ｂが端点Ａと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
【００５１】
図６は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部５による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図６（ａ）に示すように、歪み補正部５による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う（Ｓ３０１）。ただし、差分抽出部６による差分抽出または正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し（Ｓ３０２）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ３０３）。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ３０４）。
先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ３０５）、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する（Ｓ３０６）。そして、第二端点があれば（Ｓ３０７）、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する（Ｓ３０８）。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ３０９）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ３１０）。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ（Ｓ３０６）に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ３１１）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ３０４〜Ｓ３１１）。
これにより、例えば図６（ｂ）に示す図形が抽出された場合に、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していると、その中で最も近傍の端点Ｃが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点Ａ，Ｃ間を連結する画素群がないので、端点Ａ，Ｃ間は接続しない。そして、端点Ｃの次に距離の近い端点Ｂを選択されるが、その端点Ｂと端点Ａとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Ｂが端点Ａと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
【００５２】
以上のような途切れ補正部９による途切れ補正処理の後は、図形形状認識部１０が正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
【００５３】
そして、図形形状認識部１０が正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部１１は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材２０上における記入位置を認識する。なお、図形形状認識部１０による形状認識の際には、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われている。このことから、記入位置認識部１１による位置認識の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。
【００５４】
ここで、記入位置認識部１１による正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図７は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材２０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（Ｓ４０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは（Ｓ４０２）、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し（Ｓ４０３）、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる（Ｓ４０４）。具体的には、認識対象となる図形（連続画素群）に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（ｗ）および高さ（ｈ）を算出する。そして、これらの算出結果から、中心ｘ座標＝ｘ＋ｗ／２、中心ｙ座標＝ｙ＋ｈ／２を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ（Ｓ４０５）、教育用教材２０上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う（Ｓ４０２〜Ｓ４０５）。
【００５５】
このようにして、記入位置認識部１１が正誤判定記入位置を認識する一方で、配点情報認識部１２は、教育用教材２０が有する配点情報２４の認識を行う。
ここで、配点情報認識部１２による配点情報２４の認識処理について詳しく説明する。
【００５６】
配点情報２４の認識処理にあたっては、先ず、レイアウト解析部４１がレイアウト解析を行う。図８は、レイアウト解析処理の一例を示す説明図である。
レイアウト解析部４１では、処理対象となる画像データについて、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取し、そこからセパレータ（領域を区切る長い線分）や白色帯領域等を見つけることで領域分割を行い、さらにその領域分割を繰り返すことで、教育用教材２０上における各解答欄２１や配点情報２４等の配置構成を認識するのである。処理対象となる画像データは、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５で画像歪みが補正された後のものであるが、さらには２値化がされていることが望ましい。２値化によって、領域分割のための処理の容易化や精度向上等が図れるからである。
例えば、図８（ａ）に示すように、教育用教材２０についての２値化した画像Ａに対し、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取すると、（ａ）−１、（ａ）−２のヒストグラムが得られる。このうち、（ａ）−２のヒストグラムには、図中Ｐの箇所で切れ目（頻度が「０」）が生じているので、これを白色帯領域と判定すると、図８（ｂ）に示すように、Ｂ−１領域とＢ−２領域とに領域分割できることになる。さらに、Ｂ−２領域についても投影ヒストグラムを採取すると、（ｂ）−１のヒストグラムが得られる。なお、縦軸方向については、Ｂ−１、Ｂ−２領域への分割時と同じ結果が得られるだけなので、投影ヒストグラムを取る必要はない。そして、（ｂ）−１のヒストグラムには、図中Ｑ１，Ｑ２の箇所で切れ目（頻度が「０」）および頻度が非常に大きい箇所が生じているので、これをセパレータと判定すると、図８（ｃ）に示すように、Ｂ−２領域をさらにＣ−１領域とＣ−２領域とＣ−３領域とに領域分割できることになる。さらに、これと同様の手法で、Ｃ−１領域、Ｃ−２領域、Ｃ−３領域のそれぞれについて領域分割を行えば、図８（ｄ）に示すような領域分割を行うことができる。
【００５７】
レイアウト解析部４１がレイアウト解析による領域分割を行うと、その後は、配点情報抽出部４２が、配点情報２４の抽出を行う。図９は、配点情報抽出処理の一例を示す説明図である。
例えば、レイアウト解析部４１でのレイアウト解析によって、図９（ａ）に示すような領域分割の結果が得られると、配点情報抽出部４２では、その分割された領域単位で、配点情報２４の抽出を行う。配点情報２４の抽出は、各領域に存在する文字に対し文字認識を行い、「数字」＋「点」の文字が隣り合って構成されているもの（例えば「５点」「１０点」等の文字）を抽出することによって行えばよい。このような処理を行うことにより、例えば図９（ｂ）に示すような配点情報２４の抽出結果が得られることになる。なお、一つの領域内に複数の配点情報２４が存在する場合には、その複数の配点情報２４の全て抽出しておくものとする。
また逆に、領域内に反転情報が存在していない場合には、過領域分割と判断し、領域分割処理を一段遡って、すなわち再統合して、該当領域中に存在する反転情報を抽出する。
【００５８】
配点情報抽出部４２が配点情報２４の抽出を行った後は、続いて、配点取得部４３が教育用教材２０上の各解答への配点が何点であるかを特定するための処理を行う。図１０は、配点特定処理の一例を示す説明図である。
配点を特定するための処理は、記入位置認識部１１が正誤判定の記入位置を認識しており（図１０（ａ）参照）、また配点情報抽出部４２が教育用教材２０上に存在する配点情報２４を抽出していることから（図１０（ｂ）参照）、これらの間の対応付けによって行えばよい（図１０（ｃ）参照）。
【００５９】
対応付けとしては、例えば、正誤判定の記入位置と各配点情報２４の配置位置との間の距離に基づいて行うことが考えられる。例えば、最も距離の近いものを対応付けるといった具合である。配点情報２４は、その配点情報２４によって配点が特定される解答欄２１との対応関係が明確となるように、解答欄２１の近傍に配されるからである。
【００６０】
ところが、教育用教材２０上に段組等のレイアウトがあると、距離のみに基づいて行う場合には、必ずしも正しい対応付けが行えるとは限らない。例えば、図１１に示す例の場合であれば、距離のみを基にすると、図中実線矢印で示す対応付けを行うべきところを、図中破線矢印で示す対応付けを行ってしまうおそれがある。
【００６１】
そこで、正誤判定の記入位置と各配点情報２４との対応付けとしては、レイアウト解析部４１によるレイアウト解析の結果を利用しつつ、以下に述べるようにして行うことが考えられる。
例えば、領域単位に配点情報２４を得ていることから、正誤判定のうち、正解の判定（「○」の図形）の記入位置が存在する領域と同一領域における配点情報２４を、その正誤判定に該当する配点とする。ただし、同一領域内に複数の配点情報２４が存在する場合には、所定の規則によって該当する配点を決定する。所定規則としては、それぞれの間の距離に基づくもの、具体的には「○」の図形から見て上方側の最も近い配点情報を採用する、といったものが挙げられる。また、所定規則は、それぞれの間の距離ではなく、それぞれの位置関係から決定してもよい。例えば、領域上部に配点情報２４が存在している場合は上側にある配点を採用し、領域下部に配点情報２４が存在している場合は下側にある配点を採用するといった具合である。
【００６２】
このようにして、記入位置認識部１１が正誤判定記入位置を認識し、さらに配点情報認識部１２が各正誤判定に対する配点の認識を行った後は、採点集計部１３が正誤判定の採点集計を行う。このとき、採点集計部１３は、その採点集計を、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１１による正誤判定の記入位置の認識結果と、配点情報認識部１２による認識結果と、を基にして行う。
【００６３】
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材２０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、Ｋ番目の正誤判定図形について、その図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、Ｋ番目の正誤判定に対する配点を加算する。また、「×」であれば、Ｋ番目の正誤判定に対する配点加算を行わずに、「０点」とする。
そして、このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ、教育用教材２０上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う。
【００６４】
以上のような処理を経ることで、採点集計部１３からは、教育用教材２０上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力されるのである。図１２は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。問題別採点結果は、教育用教材２０上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定と、その正誤判定に基づく得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、採点集計部１３から出力されるものである。
【００６５】
採点集計部１３から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部１４が、その問題別採点結果、すなわち採点集計部１３による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２に対して出力する（図４におけるＳ１０３）。これにより、データベース装置３１またはファイルサーバ装置３２では、教育用教材２０についての採点集計結果を、例えば一覧形式で、管理または利用することが可能となる。
【００６６】
ところで、上述した一連の処理では、生徒等による解答記入および教師等による正誤判定の図形記入がされた教育用教材２０から得た画像データを用いて、配点情報２４の認識処理を行う場合を例に挙げて説明したが、配点情報２４の認識処理は、解答および正誤判定が未記入の教育用教材２０から得た画像データを用いて行うことも考えられる。解答および正誤判定が未記入であっても、配点情報２４は、教育用教材２０上に存在しているからである。すなわち、配点情報２４の認識処理を事前に行っておくことで、採点集計処理の負荷軽減を図ることも考えられる。
【００６７】
ただし、その場合には、正誤判定の図形が未記入であるため、配点取得部４３による対応付けを、正誤判定の記入位置ではなく、教育用教材２０上の各解答欄２１に対して行えばよい。各解答欄２１との対応付けは、解答欄２１に関する位置領域情報を予め用意しておくことで容易に実現することができる。位置領域情報としては、例えば図１３に示すように、解答欄２１として扱われる領域の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）とからなる情報で、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、データベース部１内に予め保持蓄積されているものが挙げられる。
【００６８】
また、配点情報２４の認識処理を事前に行った場合には、各解答欄２１についての配点が認識されるため、採点集計部１３での正誤判定の採点集計にあたり、正誤判定の記入位置を各解答欄２１とを対応付ける必要が生じる。正誤判定の記入は、教師等によって手書きでされるため、各解答欄２１に対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではないからである。
したがって、かかる場合には、採点集計部１３では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行うことが考えられる。すなわち、採点集計部１３は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、教育用教材２０上で解答欄２１となる領域との重なり面積を求め、その面積（外接矩形に対する面積比でも同様）が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄２１とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄２１対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄２１についての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄２１についての配点加算を行わず、このような採点集計を教育用教材２０上の全ての解答欄２１について行う。教育用教材２０上で解答欄２１となる領域は、解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。
また、その他にも、正誤判定図形の外接矩形と解答欄２１の領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行うことも考えられる。
【００６９】
以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、正誤判定の記入がされた教育用教材２０から読み取った画像データと、その教育用教材２０についての電子データ、すなわち解答欄２１への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材２０に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われるので、結果として教育用教材２０についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、教育用教材２０から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、ＰＣ等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。さらには、教育用教材２０から読み取った画像データを、データベース部１が保持する電子データと比較するため、そのデータベース部１に各種教育用教材２０についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材についての汎用性を十分に確保し得る。さらには、データベース部１に予め電子データを保持蓄積しておくことで、教育用教材２０から読み取った画像データとの比較を行う場合において、比較対象となる電子データの入力等を行う手間を省くことができ、結果として迅速な採点処理を実現することができる。
【００７０】
しかも、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０について画像読み取りを行って得られた画像データから、その教育用教材２０が有する配点情報２４を抽出するとともに、その配点情報の抽出結果と教育用教材２０上の解答に対する正誤判定の記入内容との対応付けを行うようになっている。すなわち、教育用教材２０上の解答に対する正誤判定についての配点を認識するのである。したがって、例えば教育用教材２０上に複数の問題およびその解答欄２１が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、各解答欄２１への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点との対応関係が明確となるので、採点集計部１３での正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その採点集計には、教育用教材２０が有する配点情報２４が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
【００７１】
つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材２０について、配点情報２４の作成や手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能となるので、その採点処理の省力化を実現することのできる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【００７２】
また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０が有する配点情報２４を認識する際に行う、正誤判定の記入位置と各配点情報２４の抽出結果との対応付けを、それぞれの間の距離に基づいて行うようになっている。すなわち、例えば最も近い配点情報２４に基づいて、正誤判定に対する配点を認識する、といった処理を行う。したがって、解答欄２１の近傍に配された配点情報２４によって配点が特定されるという一般的な教育用教材２０に適用して非常に好適なものとなり、採点集計処理に必要となる正誤判定と配点との対応付けを、処理負荷の増大を招くことなく、的確に行えるようになる。
【００７３】
さらに、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、画像データに対してレイアウト解析を行って、段組等に対応した領域分割を行った上で、配点情報２４の認識を行うようになっている。したがって、教育用教材２０がどのようなレイアウトのものであっても、これに適切に対応し得るようになるので、教育用教材２０についての汎用性を十分に確保することができる。しかも、その場合であっても、レイアウト解析を通じて確実に配点情報２４の認識を行えるので、採点処理についての信頼性をも十分に確保することができる。
【００７４】
なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。例えば、歪み補正処理や途切れ補正処理等は、必ずしも必須ではない。このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【図２】教育用教材の一具体例を示す説明図である。
【図３】本発明に係る教材処理装置の配点情報認識部の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。
【図５】途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
【図６】途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
【図７】正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】配点情報を認識する際に行うレイアウト解析処理の一例を示す説明図である。
【図９】配点情報を認識する際に行う配点情報抽出処理の一例を示す説明図である。
【図１０】配点情報を認識する際に行う配点特定処理の一例を示す説明図である。
【図１１】配点特定処理の処理結果を説明するための教育用教材の一具体例を示す説明図である。
【図１２】問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。
【図１３】解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７６】
１…データベース部、２…画像読み取り部、３…画像データ解析部、４…教材判別部、５…歪み補正部、６…差分抽出部、７…解答者抽出部、８…正誤判定抽出部、９…途切れ補正部、１０…図形形状認識部、１１…記入位置認識部、１２…配点情報認識部、１３…採点集計部、１４…集計結果出力部、２０…教育用教材、２１…解答欄、２２…識別情報欄、２３…解答者情報欄、３１…データベース装置、３２…ファイルサーバ装置、４１…レイアウト解析部、４２…配点情報抽出部、４３…配点取得部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばペーパーテストや練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。
【０００３】
ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、単に「ＰＣ」という）に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、ＰＣに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりＰＣにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平６−２６６２７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ただし、教育用教材についての採点処理にあたり、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とすることは、必ずしも好適とはいえない。専用の構成機器は、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり得るからである。また、専用の構成機器を必要とすると、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。
【０００６】
その一方で、近年、教育機関には、ＰＣや複写機、あるいはスキャン機能、プリント機能およびネットワーク通信機能等を統合した、いわゆる複合機が設置されて用いられていることが一般的である。
このことから、教育用教材の採点処理については、例えば「○」または「×」といった正誤判定の記入がされた教育用教材について、これを複写機等のスキャン機能を用いて読み取り、その読み取り結果である画像データに対してＰＣ等の画像処理機能を用いて画像処理を行うことで、特別な構成機器を必要とすることなく、教育用教材上の解答についての自動採点を可能にすることも考えられる。具体的には、教育用教材から画像データを得ると、その画像データから正誤判定の記入内容を抽出することで、教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行い、さらにはその画像データから教育用教材への解答記入者による記名内容を抽出して、ＯＣＲ（Optical Character Reader）技術等によりその解答記入者の特定を行い、これらの採点集計結果と解答者特定結果とを互いに関連付けて出力することで、上述した特許文献１に開示されたものと同様の自動採点結果が得られるようになる。
【０００７】
ところで、上述したような教育用教材の採点処理にあたっては、正誤判定の記入内容の抽出のみならず、その正誤判定についての配点、すなわち問題に対して設定された配点の認識を行う必要がある。各問題に対する配点がわからなければ、採点集計を行えないからである。このことから、教育用教材の採点処理を行うためには、各問題に対する配点を特定する情報（以下「配点情報」という）の存在が必要となる。
【０００８】
しかしながら、教育用教材上には、複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれ配点が異なることが一般的である。しかも、教育用教材についても、学科別や生徒の学年別等の如く、様々な種類が存在することが考えられる。
したがって、教育用教材の採点処理にあたって、その採点処理を行うシステムや装置等に、予め配点情報を記憶させておき、これを採点処理の際に用いるようにするといったことは、その配点情報の作成および入力の手間等を考慮すると、必ずしも好ましいとはいえない。
【０００９】
そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、配点情報の作成や手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことを可能とし、これによりその採点処理の省力化を実現することのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と、を備えることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出ステップと、前記正誤判定認識ステップでの抽出結果と前記配点情報抽出ステップでの抽出結果とを互いに対応付ける配点取得ステップと、前記正誤判定認識ステップでの抽出結果、前記配点情報抽出ステップでの抽出結果および前記配点取得ステップでのる対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１３】
上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムでは、教育用教材について画像読み取りによって得られた画像データから、その教育用教材が有する配点情報を抽出する。教育用教材が有する配点情報としては、例えばその教育用教材上の解答欄または問題文に付記された配点に関する記載が挙げられる。すなわち、その配点に関する記載についての文字認識等を行って、画像データから配点情報を抽出することが考えられる。
そして、抽出した配点情報については、正誤判定の抽出結果、すなわち教育用教材上の解答に対する正誤判定の記入内容との対応付けを行う。
したがって、例えば教育用教材上に複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、各解答欄への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点との対応関係が明確となるので、正誤判定の抽出結果、配点情報の抽出結果およびそれぞれの対応付けの結果を基にすることで、正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その採点集計には、教育用教材が有する配点情報が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、例えばその教育用教材上に複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能であり、しかもそのために配点情報の作成や手入力等の労力を要してしまうこともなく、その採点処理の省力化を実現することができる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。
【００１６】
先ず、教材処理装置の概略構成について説明する。図１は、本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【００１７】
図例のように、ここで説明する教材処理装置は、データベース部１と、画像読み取り部２と、画像データ解析部３と、教材判別部４と、歪み補正部５と、差分抽出部６と、解答者抽出部７と、正誤判定抽出部８と、途切れ補正部９と、図形形状認識部１０と、記入位置認識部１１と、配点情報認識部１２と、採点集計部１３と、集計結果出力部１４と、を備えて構成されている。
【００１８】
データベース部１は、教育用教材についての電子データを保持蓄積するものである。
【００１９】
ここで、教育用教材について簡単に説明する。図２は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材２０は、問題およびその解答欄２１を有したもので、具体的には教育機関で用いられるペーパーテストや練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材２０は、少なくとも解答欄２１を有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材２０には、その教育用教材を識別特定するための識別情報欄２２と、解答欄２１への解答記入者に関する解答者情報欄２３と、を有している。識別情報欄２２には、例えば教育用教材の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材２０を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「ｉＴｏｎｅ（登録商標）」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態（位置、形状等）を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄２３には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
【００２０】
さらに、教育用教材２０は、解答欄２１についての配点情報２４を有している。配点情報２４とは、解答欄２１に対する配点を特定する情報で、その配点に相当する「数字」と「点」の文字とが記載されてなる情報である。すなわち、教育用教材上における各解答欄２１について、どの位置の存在する解答欄２１への配点が何点であるかを特定するための情報である。ただし、配点を特定できれば、必ずしも「数字」＋「点」の文字に限定されることはなく、例えば所定のコード情報からなるものであってもよい。また、配点情報２４は、教育用教材２０上の各解答欄２１に個別に対応して配されたものであっても、あるいは配点が同一である幾つかの解答欄２１に対して纏めて配されたものであってもよい。いずれの場合であっても、配点情報２４は、その配点情報２４によって配点が特定される解答欄２１との対応関係が明確となるように、解答欄２１の近傍に一定の規則性（問題文の末尾近傍に配される等）を持って配されているものとする。
【００２１】
このような教育用教材２０についての電子データは、その教育用教材２０における解答欄２１、識別情報欄２２、配点情報２４等や、これらについてのレイアウトを特定し得るものであり、かつ、データベース部１にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
【００２２】
また図１において、画像読み取り部２は、解答欄２１への解答記入、解答者情報欄２３への氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定（具体的には、例えば「○」または「×」の図形）の記入がされた教育用教材２０に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材２０から画像データを得るものである。すなわち、画像読み取り部２は、本発明における読み取り手段として機能するものである。
【００２３】
画像データ解析部３は、画像読み取り部２で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２４】
教材判別部４は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部３での解析処理の結果、特に識別情報欄２２についてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、画像読み取り部２で得られた画像データの元となった教育用教材を識別特定するものである。このとき、教材判別部４では、データベース部１が電子データを保持蓄積している教育用教材と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部１に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部４は、画像データ解析部３での解析結果から、画像読み取り部２で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定するものである。
【００２５】
歪み補正部５は、画像読み取り部２で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２６】
差分抽出部６は、教材判別部４での教育用教材の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となるデータベース部１内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。なお、差分抽出処理の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２７】
解答者抽出部７は、出席番号情報切り出し部と手書きＯＣＲ（Optical Character Reader）部との少なくとも一方、好ましくは両方からなるもので、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分のうち、解答者情報欄２３についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部による文字情報抽出や手書きＯＣＲ部による文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出するものである。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。
【００２８】
正誤判定抽出部８は、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出するものである。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部６での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。一般に、正誤判定の記入は、赤色で行われるからである。
【００２９】
途切れ補正部９は、正誤判定抽出部８での抽出結果に対して途切れ補正処理を行うものである。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。すなわち、途切れ補正部９は、本発明における途切れ補正手段として機能するものである。
【００３０】
図形形状認識部１０は、正誤判定抽出部８で抽出され、途切れ補正部９で途切れ補正がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、図形形状認識部１０は、正誤判定の記入内容が「正解（○）」または「不正解（×）」であるかを認識するものである。
また、記入位置認識部１１は、図形形状認識部１０に形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材上における座標解析によって行えばよい。
すなわち、これら図形形状認識部１０および記入位置認識部１１は、本発明における正誤判定認識手段として機能するものである。
【００３１】
配点情報認識部１２は、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものから、教育用教材２０が有している配点情報２４を抽出して、その教育用教材上における各解答について、どの位置に存在する解答への配点が何点であるかを認識するものである。なお、この配点情報認識部１２については、その詳細を後述する。
【００３２】
採点集計部１３は、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１１による正誤判定の記入位置の認識結果と、配点情報認識部１２による各解答欄２１についての配点情報２４の認識結果とを基にして、画像読み取り部２が画像読み取りを行った教育用教材について、その教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行うものである。すなわち、採点集計部１３は、本発明における採点集計手段として機能するものである。
【００３３】
集計結果出力部１４は、採点集計部１３による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて出力するものである。なお、集計結果出力部１４による出力先としては、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２で、教育用教材についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。
【００３４】
なお、以上に説明した各部１〜１４のうち、画像読み取り部２については、画像読み取り装置としての機能を有した複写機、複合機またはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、自動原稿搬送装置（Automatic Document Feeder；ＡＤＦ）が付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。
また、画像読み取り部２を除く他の各部１，３〜１４については、例えばＰＣのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。その場合に、各部１，３〜１４の実現に必要となる所定プログラムは、予めＰＣ内にインストールしておくことが考えられるが、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読み取り装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。
【００３５】
ここで、以上に説明した各部１〜１４のうちの配点情報認識部１２について、さらに詳しく説明する。図３は、配点情報認識部の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、配点情報認識部１２は、レイアウト解析部４１と、配点情報抽出部４２と、配点取得部４３と、を備えて構成されている。
【００３６】
レイアウト解析部４１は、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものに対して、レイアウト解析を行うものである。さらに詳しくは、「段組（マルチカラム）」等といった教育用教材２０上におけるレイアウトを解析して、各解答欄２１や配点情報２４等の配置構成を認識するためのものである。そして、レイアウト解析部４１では、その解析結果を配点取得部４３へ通知するようになっている。すなわち、レイアウト解析部４１は、本発明におけるレイアウト解析手段として機能するものである。
【００３７】
配点情報抽出部４２は、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものを基に、教育用教材２０上に存在する全ての配点情報２４について、その配点情報２４の抽出を行うものである。配点情報２４の抽出は、例えば「数字」＋「点」の文字から構成されるものを文字認識によって抽出することによって行うことが考えられる。すなわち、配点情報抽出部４２は、本発明における配点情報抽出手段として機能するものである。
【００３８】
配点取得部４３は、レイアウト解析部４１によるレイアウト解析の結果と、配点情報抽出部４２による配点情報２４の抽出結果とを基にしつつ、どの位置に存在する解答欄２１への配点が何点であるかを特定するものである。この特定は、配点情報抽出部４２による配点情報２４の抽出結果を、図形形状認識部１０および記入位置認識部１１による正誤判定の記入内容の抽出結果と対応付けることによって行う。対応付けは、解答欄２１に記入された解答に対する正誤判定の記入位置と各配点情報２４の配置位置との間の距離に基づいて行うことが考えられる。例えば、最も距離の近いものを対応付けるといった具合である。すなわち、配点取得部４３は、本発明における配点取得手段として機能するものである。
【００３９】
次に、以上のように構成された教材処理装置（教材処理プログラムによっても実現される場合を含む）における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図４は、本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。
【００４０】
教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等によって解答者情報欄２３への氏名等の記入および解答欄２１への解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄２１に記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材２０について、画像読み取り部２が画像読み取りを行って、その教育用教材２０からの画像データを得る（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す）。このとき、ＡＤＦを用いれば、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材２０について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材２０から連続的に画像データを得ることができる。そして、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦ワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。
【００４１】
その後は、各教育用教材２０から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、以下のような自動採点処理が行われる（Ｓ１０２）。
【００４２】
すなわち、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについて、画像データ解析部３がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部４が教育用教材２０の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「５年」「１．天気と気温の変化」といったタイトル解析または教材判別部４に埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部４では、画像読み取り部２で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。なお、この識別特定は、画像読み取り部２が画像読み取りを行った複数の教育用教材２０のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材２０は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材２０についてのみ行えばよい。
【００４３】
教材判別部４が電子データを特定すると、データベース部１は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを差分抽出部６へ受け渡す。
【００４４】
また、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについては、歪み補正部５がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、画像読み取り部２での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。
【００４５】
そして、差分抽出部６は、データベース部１から受け渡された電子データと、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄２３および各解答欄２１への記入内容並びに各解答欄２１に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。
【００４６】
差分抽出部６が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部７が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材の解答記入者についての氏名情報を特定する。これにより、ある一つの教育用教材２０に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。
【００４７】
また、差分抽出部６による差分抽出結果に対しては、各解答欄２１への正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から正誤判定抽出部８がさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。
【００４８】
ただし、一般に、教育用教材２０上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄２１を特定する枠、各解答欄２１への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果は、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなるおそれがある。このことから、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部９が途切れ補正処理を行う。
【００４９】
ここで、途切れ補正部９による途切れ補正処理について詳しく説明する。
【００５０】
図５は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図５（ａ）に示すように、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し（Ｓ２０１）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ２０２）。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ２０３）。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ２０４）、その選択した端点（以下「第一端点」という）から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点（以下「第二端点」という）をさらに選択する（Ｓ２０５）。そして、第二端点があれば（Ｓ２０６）、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ２０７）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ２０８）。一方、第二端点が存在しない場合には（Ｓ２０６）、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ２０９）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ２０３〜Ｓ２０９）。
これにより、例えば図５（ｂ）に示す図形が抽出された場合には、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していても、その中で最も近傍の端点Ｂが端点Ａと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
【００５１】
図６は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部５による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図６（ａ）に示すように、歪み補正部５による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う（Ｓ３０１）。ただし、差分抽出部６による差分抽出または正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し（Ｓ３０２）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ３０３）。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ３０４）。
先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ３０５）、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する（Ｓ３０６）。そして、第二端点があれば（Ｓ３０７）、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する（Ｓ３０８）。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ３０９）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ３１０）。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ（Ｓ３０６）に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ３１１）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ３０４〜Ｓ３１１）。
これにより、例えば図６（ｂ）に示す図形が抽出された場合に、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していると、その中で最も近傍の端点Ｃが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点Ａ，Ｃ間を連結する画素群がないので、端点Ａ，Ｃ間は接続しない。そして、端点Ｃの次に距離の近い端点Ｂを選択されるが、その端点Ｂと端点Ａとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Ｂが端点Ａと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
【００５２】
以上のような途切れ補正部９による途切れ補正処理の後は、図形形状認識部１０が正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
【００５３】
そして、図形形状認識部１０が正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部１１は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材２０上における記入位置を認識する。なお、図形形状認識部１０による形状認識の際には、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われている。このことから、記入位置認識部１１による位置認識の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。
【００５４】
ここで、記入位置認識部１１による正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図７は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材２０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（Ｓ４０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは（Ｓ４０２）、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し（Ｓ４０３）、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる（Ｓ４０４）。具体的には、認識対象となる図形（連続画素群）に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（ｗ）および高さ（ｈ）を算出する。そして、これらの算出結果から、中心ｘ座標＝ｘ＋ｗ／２、中心ｙ座標＝ｙ＋ｈ／２を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ（Ｓ４０５）、教育用教材２０上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う（Ｓ４０２〜Ｓ４０５）。
【００５５】
このようにして、記入位置認識部１１が正誤判定記入位置を認識する一方で、配点情報認識部１２は、教育用教材２０が有する配点情報２４の認識を行う。
ここで、配点情報認識部１２による配点情報２４の認識処理について詳しく説明する。
【００５６】
配点情報２４の認識処理にあたっては、先ず、レイアウト解析部４１がレイアウト解析を行う。図８は、レイアウト解析処理の一例を示す説明図である。
レイアウト解析部４１では、処理対象となる画像データについて、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取し、そこからセパレータ（領域を区切る長い線分）や白色帯領域等を見つけることで領域分割を行い、さらにその領域分割を繰り返すことで、教育用教材２０上における各解答欄２１や配点情報２４等の配置構成を認識するのである。処理対象となる画像データは、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５で画像歪みが補正された後のものであるが、さらには２値化がされていることが望ましい。２値化によって、領域分割のための処理の容易化や精度向上等が図れるからである。
例えば、図８（ａ）に示すように、教育用教材２０についての２値化した画像Ａに対し、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取すると、（ａ）−１、（ａ）−２のヒストグラムが得られる。このうち、（ａ）−２のヒストグラムには、図中Ｐの箇所で切れ目（頻度が「０」）が生じているので、これを白色帯領域と判定すると、図８（ｂ）に示すように、Ｂ−１領域とＢ−２領域とに領域分割できることになる。さらに、Ｂ−２領域についても投影ヒストグラムを採取すると、（ｂ）−１のヒストグラムが得られる。なお、縦軸方向については、Ｂ−１、Ｂ−２領域への分割時と同じ結果が得られるだけなので、投影ヒストグラムを取る必要はない。そして、（ｂ）−１のヒストグラムには、図中Ｑ１，Ｑ２の箇所で切れ目（頻度が「０」）および頻度が非常に大きい箇所が生じているので、これをセパレータと判定すると、図８（ｃ）に示すように、Ｂ−２領域をさらにＣ−１領域とＣ−２領域とＣ−３領域とに領域分割できることになる。さらに、これと同様の手法で、Ｃ−１領域、Ｃ−２領域、Ｃ−３領域のそれぞれについて領域分割を行えば、図８（ｄ）に示すような領域分割を行うことができる。
【００５７】
レイアウト解析部４１がレイアウト解析による領域分割を行うと、その後は、配点情報抽出部４２が、配点情報２４の抽出を行う。図９は、配点情報抽出処理の一例を示す説明図である。
例えば、レイアウト解析部４１でのレイアウト解析によって、図９（ａ）に示すような領域分割の結果が得られると、配点情報抽出部４２では、その分割された領域単位で、配点情報２４の抽出を行う。配点情報２４の抽出は、各領域に存在する文字に対し文字認識を行い、「数字」＋「点」の文字が隣り合って構成されているもの（例えば「５点」「１０点」等の文字）を抽出することによって行えばよい。このような処理を行うことにより、例えば図９（ｂ）に示すような配点情報２４の抽出結果が得られることになる。なお、一つの領域内に複数の配点情報２４が存在する場合には、その複数の配点情報２４の全て抽出しておくものとする。
また逆に、領域内に反転情報が存在していない場合には、過領域分割と判断し、領域分割処理を一段遡って、すなわち再統合して、該当領域中に存在する反転情報を抽出する。
【００５８】
配点情報抽出部４２が配点情報２４の抽出を行った後は、続いて、配点取得部４３が教育用教材２０上の各解答への配点が何点であるかを特定するための処理を行う。図１０は、配点特定処理の一例を示す説明図である。
配点を特定するための処理は、記入位置認識部１１が正誤判定の記入位置を認識しており（図１０（ａ）参照）、また配点情報抽出部４２が教育用教材２０上に存在する配点情報２４を抽出していることから（図１０（ｂ）参照）、これらの間の対応付けによって行えばよい（図１０（ｃ）参照）。
【００５９】
対応付けとしては、例えば、正誤判定の記入位置と各配点情報２４の配置位置との間の距離に基づいて行うことが考えられる。例えば、最も距離の近いものを対応付けるといった具合である。配点情報２４は、その配点情報２４によって配点が特定される解答欄２１との対応関係が明確となるように、解答欄２１の近傍に配されるからである。
【００６０】
ところが、教育用教材２０上に段組等のレイアウトがあると、距離のみに基づいて行う場合には、必ずしも正しい対応付けが行えるとは限らない。例えば、図１１に示す例の場合であれば、距離のみを基にすると、図中実線矢印で示す対応付けを行うべきところを、図中破線矢印で示す対応付けを行ってしまうおそれがある。
【００６１】
そこで、正誤判定の記入位置と各配点情報２４との対応付けとしては、レイアウト解析部４１によるレイアウト解析の結果を利用しつつ、以下に述べるようにして行うことが考えられる。
例えば、領域単位に配点情報２４を得ていることから、正誤判定のうち、正解の判定（「○」の図形）の記入位置が存在する領域と同一領域における配点情報２４を、その正誤判定に該当する配点とする。ただし、同一領域内に複数の配点情報２４が存在する場合には、所定の規則によって該当する配点を決定する。所定規則としては、それぞれの間の距離に基づくもの、具体的には「○」の図形から見て上方側の最も近い配点情報を採用する、といったものが挙げられる。また、所定規則は、それぞれの間の距離ではなく、それぞれの位置関係から決定してもよい。例えば、領域上部に配点情報２４が存在している場合は上側にある配点を採用し、領域下部に配点情報２４が存在している場合は下側にある配点を採用するといった具合である。
【００６２】
このようにして、記入位置認識部１１が正誤判定記入位置を認識し、さらに配点情報認識部１２が各正誤判定に対する配点の認識を行った後は、採点集計部１３が正誤判定の採点集計を行う。このとき、採点集計部１３は、その採点集計を、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１１による正誤判定の記入位置の認識結果と、配点情報認識部１２による認識結果と、を基にして行う。
【００６３】
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材２０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、Ｋ番目の正誤判定図形について、その図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、Ｋ番目の正誤判定に対する配点を加算する。また、「×」であれば、Ｋ番目の正誤判定に対する配点加算を行わずに、「０点」とする。
そして、このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ、教育用教材２０上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う。
【００６４】
以上のような処理を経ることで、採点集計部１３からは、教育用教材２０上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力されるのである。図１２は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。問題別採点結果は、教育用教材２０上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定と、その正誤判定に基づく得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、採点集計部１３から出力されるものである。
【００６５】
採点集計部１３から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部１４が、その問題別採点結果、すなわち採点集計部１３による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２に対して出力する（図４におけるＳ１０３）。これにより、データベース装置３１またはファイルサーバ装置３２では、教育用教材２０についての採点集計結果を、例えば一覧形式で、管理または利用することが可能となる。
【００６６】
ところで、上述した一連の処理では、生徒等による解答記入および教師等による正誤判定の図形記入がされた教育用教材２０から得た画像データを用いて、配点情報２４の認識処理を行う場合を例に挙げて説明したが、配点情報２４の認識処理は、解答および正誤判定が未記入の教育用教材２０から得た画像データを用いて行うことも考えられる。解答および正誤判定が未記入であっても、配点情報２４は、教育用教材２０上に存在しているからである。すなわち、配点情報２４の認識処理を事前に行っておくことで、採点集計処理の負荷軽減を図ることも考えられる。
【００６７】
ただし、その場合には、正誤判定の図形が未記入であるため、配点取得部４３による対応付けを、正誤判定の記入位置ではなく、教育用教材２０上の各解答欄２１に対して行えばよい。各解答欄２１との対応付けは、解答欄２１に関する位置領域情報を予め用意しておくことで容易に実現することができる。位置領域情報としては、例えば図１３に示すように、解答欄２１として扱われる領域の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）とからなる情報で、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、データベース部１内に予め保持蓄積されているものが挙げられる。
【００６８】
また、配点情報２４の認識処理を事前に行った場合には、各解答欄２１についての配点が認識されるため、採点集計部１３での正誤判定の採点集計にあたり、正誤判定の記入位置を各解答欄２１とを対応付ける必要が生じる。正誤判定の記入は、教師等によって手書きでされるため、各解答欄２１に対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではないからである。
したがって、かかる場合には、採点集計部１３では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行うことが考えられる。すなわち、採点集計部１３は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、教育用教材２０上で解答欄２１となる領域との重なり面積を求め、その面積（外接矩形に対する面積比でも同様）が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄２１とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄２１対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄２１についての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄２１についての配点加算を行わず、このような採点集計を教育用教材２０上の全ての解答欄２１について行う。教育用教材２０上で解答欄２１となる領域は、解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。
また、その他にも、正誤判定図形の外接矩形と解答欄２１の領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行うことも考えられる。
【００６９】
以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、正誤判定の記入がされた教育用教材２０から読み取った画像データと、その教育用教材２０についての電子データ、すなわち解答欄２１への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材２０に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われるので、結果として教育用教材２０についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、教育用教材２０から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、ＰＣ等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。さらには、教育用教材２０から読み取った画像データを、データベース部１が保持する電子データと比較するため、そのデータベース部１に各種教育用教材２０についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材についての汎用性を十分に確保し得る。さらには、データベース部１に予め電子データを保持蓄積しておくことで、教育用教材２０から読み取った画像データとの比較を行う場合において、比較対象となる電子データの入力等を行う手間を省くことができ、結果として迅速な採点処理を実現することができる。
【００７０】
しかも、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０について画像読み取りを行って得られた画像データから、その教育用教材２０が有する配点情報２４を抽出するとともに、その配点情報の抽出結果と教育用教材２０上の解答に対する正誤判定の記入内容との対応付けを行うようになっている。すなわち、教育用教材２０上の解答に対する正誤判定についての配点を認識するのである。したがって、例えば教育用教材２０上に複数の問題およびその解答欄２１が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、各解答欄２１への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点との対応関係が明確となるので、採点集計部１３での正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その採点集計には、教育用教材２０が有する配点情報２４が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
【００７１】
つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材２０について、配点情報２４の作成や手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能となるので、その採点処理の省力化を実現することのできる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【００７２】
また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０が有する配点情報２４を認識する際に行う、正誤判定の記入位置と各配点情報２４の抽出結果との対応付けを、それぞれの間の距離に基づいて行うようになっている。すなわち、例えば最も近い配点情報２４に基づいて、正誤判定に対する配点を認識する、といった処理を行う。したがって、解答欄２１の近傍に配された配点情報２４によって配点が特定されるという一般的な教育用教材２０に適用して非常に好適なものとなり、採点集計処理に必要となる正誤判定と配点との対応付けを、処理負荷の増大を招くことなく、的確に行えるようになる。
【００７３】
さらに、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、画像データに対してレイアウト解析を行って、段組等に対応した領域分割を行った上で、配点情報２４の認識を行うようになっている。したがって、教育用教材２０がどのようなレイアウトのものであっても、これに適切に対応し得るようになるので、教育用教材２０についての汎用性を十分に確保することができる。しかも、その場合であっても、レイアウト解析を通じて確実に配点情報２４の認識を行えるので、採点処理についての信頼性をも十分に確保することができる。
【００７４】
なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。例えば、歪み補正処理や途切れ補正処理等は、必ずしも必須ではない。このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【図２】教育用教材の一具体例を示す説明図である。
【図３】本発明に係る教材処理装置の配点情報認識部の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。
【図５】途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
【図６】途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
【図７】正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】配点情報を認識する際に行うレイアウト解析処理の一例を示す説明図である。
【図９】配点情報を認識する際に行う配点情報抽出処理の一例を示す説明図である。
【図１０】配点情報を認識する際に行う配点特定処理の一例を示す説明図である。
【図１１】配点特定処理の処理結果を説明するための教育用教材の一具体例を示す説明図である。
【図１２】問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。
【図１３】解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７６】
１…データベース部、２…画像読み取り部、３…画像データ解析部、４…教材判別部、５…歪み補正部、６…差分抽出部、７…解答者抽出部、８…正誤判定抽出部、９…途切れ補正部、１０…図形形状認識部、１１…記入位置認識部、１２…配点情報認識部、１３…採点集計部、１４…集計結果出力部、２０…教育用教材、２１…解答欄、２２…識別情報欄、２３…解答者情報欄、３１…データベース装置、３２…ファイルサーバ装置、４１…レイアウト解析部、４２…配点情報抽出部、４３…配点取得部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と
を備えることを特徴とする教材処理装置。
【請求項２】
前記配点取得手段は、前記教育用教材が複数の解答欄および複数の配点情報を有している場合に、前記正誤判定認識手段による抽出結果および前記配点情報抽出手段による抽出結果から、前記教育用教材上での各解答欄の位置または当該解答欄に記入された解答に対する正誤判定の記入位置と当該教育用教材上での各配点情報の配置位置との間の距離を認識し、当該距離の認識結果に基づいて前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果との対応付けを行うものである
ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
【請求項３】
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データに対してレイアウト解析を行い、その解析結果を前記配点取得手段へ通知するレイアウト解析手段
を備えることを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
【請求項４】
解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出ステップと、
前記正誤判定認識ステップでの抽出結果と前記配点情報抽出ステップでの抽出結果とを互いに対応付ける配点取得ステップと、
前記正誤判定認識ステップでの抽出結果、前記配点情報抽出ステップでの抽出結果および前記配点取得ステップでのる対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップと
を含むことを特徴とする教材処理方法。
【請求項５】
解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
【請求項１】
解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と
を備えることを特徴とする教材処理装置。
【請求項２】
前記配点取得手段は、前記教育用教材が複数の解答欄および複数の配点情報を有している場合に、前記正誤判定認識手段による抽出結果および前記配点情報抽出手段による抽出結果から、前記教育用教材上での各解答欄の位置または当該解答欄に記入された解答に対する正誤判定の記入位置と当該教育用教材上での各配点情報の配置位置との間の距離を認識し、当該距離の認識結果に基づいて前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果との対応付けを行うものである
ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
【請求項３】
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データに対してレイアウト解析を行い、その解析結果を前記配点取得手段へ通知するレイアウト解析手段
を備えることを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
【請求項４】
解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材について、前記読み取りステップで行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記配点情報を抽出する配点情報抽出ステップと、
前記正誤判定認識ステップでの抽出結果と前記配点情報抽出ステップでの抽出結果とを互いに対応付ける配点取得ステップと、
前記正誤判定認識ステップでの抽出結果、前記配点情報抽出ステップでの抽出結果および前記配点取得ステップでのる対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップと
を含むことを特徴とする教材処理方法。
【請求項５】
解答欄および当該解答欄についての配点情報を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材または当該解答および当該正誤判定が未記入の教育用教材に対する画像読み取りを行って前記画像読み取り装置が得た画像データから前記配点情報を抽出する配点情報抽出手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果と前記配点情報抽出手段による抽出結果とを互いに対応付ける配点取得手段と、
前記正誤判定認識手段による抽出結果、前記配点情報抽出手段による抽出結果および前記配点取得手段による対応付けの結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２００６−２３５４２９（Ｐ２００６−２３５４２９Ａ）
【公開日】平成１８年９月７日（２００６．９．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−５２４７８（Ｐ２００５−５２４７８）
【出願日】平成１７年２月２８日（２００５．２．２８）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年９月７日（２００６．９．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年２月２８日（２００５．２．２８）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
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