JP4807488B2 - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents

Description

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。

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。

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）。

特開平６−２６６２７８号公報

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。

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。

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。つまり、教育用教材の採点処理にあたっては、教育用教材上における解答欄についての配点情報を用意しておく必要がある。

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、採点処理を行うシステムや装置等への配点情報の入力を、そのシステムや装置等を利用する利用者の手作業で行おうとすると、非常に煩雑なものとなってしまい、また作業ミス等も生じ得るため、必ずしも好ましいとはいえない。

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、配点情報の手入力等の手間を省きつつ、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。

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、前記教育用教材についての電子データまたは前記読み取り手段で得た画像データから前記解答欄についての位置情報を抽出する位置情報抽出手段と、前記配点情報抽出手段による抽出結果と前記位置情報抽出手段による抽出結果との対応付けを行って前記解答欄に対する配点を認識する解答配点対応手段と、前記解答配点対応手段による認識結果を解答配点対応情報として記憶保持する記憶手段と、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、前記記憶手段が記憶する解答配点対応情報および前記正誤判定認識手段による抽出結果に基づいて、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。

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または前記教育用教材についての電子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、前記読み取りステップで得た画像データまたは前記教育用教材についての電子データから前記解答欄についての位置情報を抽出する位置情報抽出ステップと、前記配点情報抽出ステップでの抽出結果と前記位置情報抽出ステップでの抽出結果との対応付けを行って前記解答欄に対する配点を認識する解答配点対応ステップと、前記解答配点対応ステップでの認識結果を解答配点対応情報として記憶保持する記憶ステップと、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認識する正誤判定認識ステップと、前記記憶ステップで記憶した解答配点対応情報および前記正誤判定認識ステップでの認識結果に基づいて、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。

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、前記画像読み取り装置が行った画像読み取りによって得られた画像データまたは前記教育用教材についての電子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、前記画像読み取り装置で得た画像データまたは前記教育用教材についての電子データから前記解答欄についての位置情報を抽出する位置情報抽出手段と、前記配点情報抽出手段による抽出結果と前記位置情報抽出手段による抽出結果との対応付けを行って前記解答欄に対する配点を認識する解答配点対応手段と、前記解答配点対応手段による認識結果を解答配点対応情報として記憶保持する記憶手段と、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認識する正誤判定認識手段と、前記記憶手段が記憶する解答配点対応情報および前記正誤判定認識手段による認識結果に基づいて、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。

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、読み取り手段が得た画像データから、配点情報を抽出することが考えられる。ただし、教育用教材についての電子データが存在する場合には、画像データではなく、当該電子データから配点情報の抽出を行ってもよい。
その一方で、画像読み取りによって得られた画像データからは、教育用教材が有する解答欄についての位置情報を抽出する。この抽出は、例えば、解答欄であると認識される領域の検出およびその領域についての座標検知を通じて行うことが考えられる。ただし、教育用教材についての電子データが存在する場合には画像データではなく、当該電子データから解答欄についての位置情報を抽出してもよい。
そして、配点情報および位置情報の各抽出結果については、それぞれの間の対応付けを行い、解答配点対応情報として記憶保持する。すなわち、教育用教材上の解答欄に対する配点の認識結果が解答配点対応情報として記憶されることになる。
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、記憶手段が記憶する解答配点対応情報を基にすることで、各解答欄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、その解答配点対応情報は、教育用教材についての画像データまたは電子データから抽出作成されるので、採点集計を行うのに先立って配点情報の手入力等を行っておく必要もない。

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。

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。

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。

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、解答配点対応情報認識部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。

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。さらに、データベース部１は、詳細を後述する解答配点対応情報を、電子データを保持蓄積している教育用教材のそれぞれと対応付けた状態で、記憶保持するものである。すなわち、データベース部１は、本発明における記憶手段として機能するものである。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。すなわち、解答者抽出部７は、本発明における解答者抽出手段として機能するものである。

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。

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。

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。

解答配点対応情報認識部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を抽出するとともに、その教育用教材２０が有している解答欄２１についての位置情報を抽出し、これらを互いに対応付けて当該解答欄２１に対する配点を認識し、その認識結果を解答配点対応情報としてデータベース部１に記憶保持させるものである。すなわち、解答配点対応情報認識部１２は、教育用教材２０上における各解欄２１について、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認識するものである。なお、この解答配点対応情報認識部１２については、その詳細を後述する。

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、データベース部１が記憶保持している解答配点対応情報とを基にして、画像読み取り部２が画像読み取りを行った教育用教材２０について、その教育用教材２０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。

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。

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。

ここで、以上に説明した各部１〜１４のうちの解答配点対応情報認識部１２について、さらに詳しく説明する。図３は、解答配点対応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、解答配点対応情報認識部１２は、レイアウト解析部４１と、配点情報抽出部４２と、解答欄情報抽出部４３と、解答位置算出部４４と、配点取得部４５と、解答位置・配点対応部４６と、を備えて構成されている。

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情報抽出部４２および配点取得部４５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。

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。

解答欄情報抽出部４３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解答欄２１について、それぞれの領域認識および抽出を行うものである。具体的には、例えば、（）や〔〕等といった所定形状の記号を文字認識によって抽出し、その記号を含む外接矩形から特定される領域を解答欄２１であると認識することが考えられる。
また、解答位置算出部４４は、解答欄情報抽出部４３が解答欄２１であると認識した各領域について、その教育用教材２０上における位置情報を抽出するものである。具体的には、例えば、解答欄２１である各領域の所定点（例えば、外接矩形の左上頂点）のｘｙ座標座標情報および当該領域の外接矩形についての情報（例えば、幅（Ｗ）および高さ（Ｈ）の値）を抽出し、これらを位置情報とすることが考えられる。
すなわち、解答欄情報抽出部４３および解答位置算出部４４は、教育用教材２０上の各解答欄２１についての位置情報を抽出する、本発明における位置情報抽出手段として機能するものである。

配点取得部４５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による抽出結果と、解答欄情報抽出部４３および解答位置算出部４４による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、解答欄情報抽出部４３および解答位置算出部４４による各解答欄２１についての位置情報の抽出結果と対応付けることによって行う。対応付けは、レイアウト解析の結果に基づき、同一領域中の各解答欄２１の配置位置と各配点情報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。
また、解答位置・配点対応部４６は、解答欄情報抽出部４３および解答位置算出部４４による抽出結果と、配点取得部４５による対応付けの結果を基にしつつ、教育用教材２０上の各解答欄２１への配点が何点であるかを特定する情報を、データベース部１が保持蓄積する形式に適合したデータ形式で作成するものである。この解答位置・配点対応部４６にて作成された情報が、解答配点対応情報として、データベース部１内に記憶保持されることになる。
すなわち、配点取得部４５および解答位置・配点対応部４６は、教育用教材２０上の各解答欄２１に対する配点を認識する、本発明における解答配点対応手段として機能するものである。

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。

教材処理装置を利用する場合には、先ず、はじめに、解答配点対応情報をデータベース部１に記憶保持させるための処理を行う。具体的には、教育用教材２０の原本、すなわち解答欄２１および解答者情報欄２３が未記入であり、解答に対する正誤判定の記入もされていない教育用教材２０を用意し、その教育用教材２０について画像読み取り部２での画像読み取りを行う。これにより、教材処理装置は、その教育用教材２０から画像データを得ることになる。なお、画像読み取りの対象となった教育用教材２０については、その電子データがデータベース部１内に保持されていれば、画像読み取り部２で得た画像データではなく、そのデータベース部１内に保持されている電子データについてラスタ化したものを用いてもよい。また、データベース部１内に電子データがない場合には、画像読み取り部２で得た画像データを用いて以下に述べる処理を行うが、その画像データを教育用教材２０についての電子データとしてデータベース部１内に保持蓄積し、その後に行う採点集計処理の際に利用することも考えられる。

その後、教材処理装置では、教育用教材２０についての画像データに対して、画像データ解析部３がその解析処理を行い、さらに歪み補正部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る。そして、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後の画像データに対して、解答配点対応情報認識部１２が解答配点対応情報の認識を行う。

ここで、解答配点対応情報認識部１２による解答配点対応情報の認識について詳しく説明する。

解答配点対応情報の認識にあたっては、先ず、レイアウト解析部４１がレイアウト解析を行う。図４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４（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４（ｄ）に示すような領域分割を行うことができる。

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５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５（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５（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、その一方で、処理対象となる画像データについては、解答欄情報抽出部４３および解答位置算出部４４が、教育用教材２０上の各解答欄２１についての位置情報を抽出する。すなわち、解答欄情報抽出部４３が（）や〔〕等といった所定形状の記号をパターンマッチングによって抽出し、その記号を含む外接矩形から特定される領域を解答欄２１であると認識する。この場合に、解答欄２１を特定するための所定形状の記号が、問題文との識別容易化のために、例えば青色といった解答欄２１特有の所定色成分からなるものであれば、解答欄情報抽出部４３は、教育用教材２０上に存在する所定形状の記号のうち、その所定色成分のもののみを、解答欄２１を特定する記号であると認識することも考えられる。そして、解答欄情報抽出部４３が解答欄２１についての認識を行うと、その解答欄情報抽出部４３が解答欄２１であると認識した各領域について、教育用教材２０上における位置情報を解答位置算出部４４が抽出する。例えば、解答欄２１である各領域の所定点（例えば、外接矩形の左上頂点）のｘｙ座標座標情報および当該領域の外接矩形についての情報（例えば、幅（Ｗ）および高さ（Ｈ）の値）を抽出し、これらを位置情報とする。

このように、配点情報抽出部４２が配点情報２４の抽出を行い、解答欄情報抽出部４３および解答位置算出部４４が解答欄２１についての位置情報を抽出すると、その後は、配点取得部４５および解答位置・配点対応部４６がそれぞれの抽出結果の対応付けを行う。

図６は、対応付けの一例を示す説明図である。
対応付けとしては、例えば、各解答欄２１の配置位置（図６（ａ）参照）と各配点情報２４の配置位置（図６（ｂ）参照）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。

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７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。

そこで、各解答欄２１の位置と各配点情報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、図６（ｃ）に示すように、解答欄２１が存在する領域と同一領域における配点情報２４を、その解答欄２１に該当する配点情報２４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情報２４を決定する。所定規則としては、それぞれの間の距離または位置（これらの少なくとも一方、好ましくはこれらの両方）に基づくもの、具体的には解答欄２１の位置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。

そして、このような対応付けを配点取得部４５が行うと、解答位置・配点対応部４６は、その結果を基にしつつ、教育用教材２０上の各解答欄２１への配点が何点であるかを特定する情報を、データベース部１が保持蓄積する形式に適合したデータ形式で作成する。この解答位置・配点対応部４６による作成情報が、解答配点対応情報として、データベース部１内に保持蓄積されるのである。

図８は、解答配点対応情報の一具体例を示す説明図である。図例の解答配点対応情報は、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配点と、その問題の解答を記入する解答欄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、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、データベース部１内に保持蓄積されているものである。

なお、以上のような解答配点対応情報をデータベース部１に記憶保持させるための処理は、上述したように教育用教材２０の原本についての画像データに基づいて行うことが情報認識精度の点で望ましいが、解答欄２１および解答者情報欄２３への記入並びに正誤判定の記入がされた教育用教材２０から得た画像データに基づいて行うようにしても構わない。その場合には、後述する採点集計処理の一部として行うことが可能となり、結果として処理効率の向上が期待できるようになる。

続いて、教育用教材２０上に記入された正誤判定に対する採点集計処理について説明する。図９は、本発明に係る教材処理装置における採点集計処理の処理動作例を示す説明図である。

採点集計処理にあたっては、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。

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）。

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。

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。

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。

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。

差分抽出部６が差分を抽出すると、その後は、解答者特定処理部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。

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。

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。

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。

図１０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１０（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１０（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。

図１１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１１（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１１（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。

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。

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。

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１２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）。

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、データベース部１が保持蓄積している解答配点対応情報と、を基にして行う。

ただし、正誤判定の記入は、一般に教育用教材２０上の各解答欄２１に対応して行われるが、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。
その一方で、正誤判定の採点集計にあたっては、各解答欄２１と正誤判定の記入位置との対応を明確にする必要がある。正誤判定の採点集計は、各解答欄２１に対応する正誤判定を記入結果を明確にした上で、正誤判定の内容（正解か不正解か）および各解答欄２１についての配点に基づいて行われるからである。

このことから、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。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。なお、教育用教材２０上で解答欄２１となる領域は、各解答欄２１についての解答欄位置領域情報によって特定すればよい。

ここで、採点集計部１３による正誤判定の採点集計についさらに詳しく説明する。図１３は、正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
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（Ｓ５０１）。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（Ｓ５０２）、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「○」または「×」の図形についてその外接矩形の面積を算出して、これを「Ｌ」とする（Ｓ５０３）。また、解答欄２１の数（＝問題数）についてのカウント数Ｐを「１」に設定し（Ｓ５０４）、そのカウント数Ｐが教育用教材２０上に存在する問題数以下であれば（Ｓ５０５）、その解答欄２１についての解答欄位置領域情報と取り出す。そして、Ｋ番目の外接矩形とＰ番目の領域との重なり面積を算出し、その算出結果を「Ｓ（Ｐ）」とする（Ｓ５０６）。さらには、その重なり面積Ｓ（Ｐ）と外接矩形面積Ｌとの比を算出し、これを「Ｒ（Ｐ）」とする（Ｓ５０７）。このような処理を、カウント数Ｐの値をインクリメントしつつ（Ｓ５０８）、全ての解答欄位置領域情報について終了するまで繰り返して行う（Ｓ５０５〜Ｓ５０８）。
その後は、比Ｒ（Ｐ）の最大値を求め、これを「Ｍａｘ」とするとともに（Ｓ５０９）、重なり面積Ｓ（Ｐ）が最大となるカウント数Ｐの値を求め、これを「Ｐmax」とする（Ｓ５１０）。そして、最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ未満の場合には（Ｓ５１１）、正誤判定図形と解答欄２１との対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する（Ｓ５１２）。これに対して、最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ以上であれば（Ｓ５１１）、続いて、Ｋ番目の正誤判定図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する（Ｓ５１３）。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Ｐmaxの問題の解答に対する配点を加算する（Ｓ５１４）。また、「×」であれば、カウント数Ｐmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに、「０点」とする（Ｓ５１５）。
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（Ｓ５１６）、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（Ｓ５０２〜Ｓ５１５）。

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１４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。

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９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。

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。

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、その教育用教材２０が有する解答欄２１についての位置情報を抽出し、それぞれの抽出結果を互いに対応付けて、これにより各解答欄２１に対する配点を特定するための解答配点対応情報を得るようになっている。すなわち、画像読み取りによって得られた画像データから解答配点対応情報を得て、これをデータベース部１に記憶保持しておくことで、その後に行う採点集計処理の際に利用可能とするのである。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、データベース部１が記憶する解答配点対応情報を基にすることで、各解答欄２１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が正誤判定についての採点集計を確実に行うことが可能となる。その上、その解答配点対応情報は、教育用教材２０についての画像データから抽出作成されるので、採点集計を行うのに先立って配点情報の手入力等を行っておく必要もない。これらのことは、画像読み取りによって得た画像データではなく、データベース部１内に存在している電子データから解答配点対応情報を得た場合について、全く同様である。

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。

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、解答配点対応情報の認識にあたり、教育用教材２０上における各解答欄２１の配置位置と各配点情報２４の配置位置との対応付けを、それぞれの間の距離または位置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、各解答欄２１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。

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、解答配点対応情報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解答配点対応情報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。

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、所定形状の記号、または当該記号のうち所定色成分のものを、解答欄２１を特定する記号であると認識するようになっている。したがって、一般的な教育用教材２０における解答欄２１を、迅速かつ的確に認識し得るようになり、そのために処理負荷の増大を招いてしまうこともない。

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。

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。 教育用教材の一具体例を示す説明図である。 本発明に係る教材処理装置の解答配点対応情報認識部の機能構成例を示すブロック図である。 解答配点対応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。 解答配点対応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。 解答配点対応情報を認識する際に行う対応付けの一例を示す説明図である。 対応付け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。 解答配点対応情報の一具体例を示す説明図である。 本発明に係る教材処理装置における採点集計処理の処理動作例を示す説明図である。 途切れ補正処理の一例を示す説明図である。 途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。 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。 正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。 問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。

符号の説明

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…解答者特定処理部、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…解答配点対応情報認識部、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…解答欄情報抽出部、４４…解答位置算出部、４５…配点取得部、４６…解答位置・配点対応部

Claims (6)

1. 複数の解答欄と、前記複数の解答欄それぞれに対する配点を特定する配点情報とを有する教育用教材から、画像読取装置により読み取られた画像データ、または、前記教育用教材についての電子データであって、前記複数の解答欄と、前記配点情報と、前記解答欄および前記配点情報のレイアウトを特定し得るレイアウト情報とを含む電子データを記憶する記憶手段に記憶されている前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データから、前記配点情報および前記配点情報の位置情報を抽出する配点情報抽出手段と、
   前記教育用教材から読み取られた画像データ、または、前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データから、前記解答欄についての位置情報を抽出する位置情報抽出手段と、
   前記配点情報抽出手段により抽出された配点情報の位置情報、および、前記位置情報抽出手段により抽出された前記解答欄についての位置情報とに基づいて、前記配点情報抽出手段により抽出された配点情報と、前記位置情報抽出手段により抽出された前記解答欄についての位置情報とを対応付ける解答配点対応手段と、
   前記解答配点対応手段により対応付けられた配点情報と、前記解答欄についての位置情報とを、解答配点対応情報記憶手段に記憶保持させる記憶制御手段と、
   前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材から読み取られた画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定抽出手段と、
   前記正誤判定抽出手段により抽出された前記正誤判定の記入内容が示す解答の正誤いずれかを示す正誤情報、および、前記正誤判定の記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
   前記解答配点対応情報記憶手段に記憶された解答欄についての位置情報と、前記正誤判定認識手段により認識された前記正誤判定の記入位置とに基づいて、前記解答欄の領域と、前記正誤判定の記入領域との重なり面積が最も大きい前記解答欄についての位置情報と、前記正誤判定の記入位置とを対応付けて、前記対応付けられた解答欄についての位置情報に対応する配点情報と、前記正誤判定の記入位置に対応する正誤情報とに基づいて、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画像処理装置。
2. 前記解答配点対応手段は、前記解答欄それぞれの位置情報と、前記配点情報抽出手段により抽出された前記配点情報の位置情報との距離が最も近い前記解答欄に、前記配点情報を対応付ける
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記教育用教材から読み取られた画像データ、または、前記記憶手段に記憶されている前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データの領域分割を行う領域分割手段
   をさらに備え、
   前記配点情報抽出手段は、前記分割された領域それぞれから、前記配点情報および前記配点情報の位置情報を抽出し、
   前記解答配点対応手段は、前記配点情報抽出手段により抽出された配点情報の位置情報と、前記位置情報抽出手段により抽出された前記解答欄についての位置情報とに基づいて、同一の分割領域に存在する、前記抽出された配点情報と、前記抽出された解答欄についての位置情報とを対応付ける
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記位置情報抽出手段は、
   所定形状の記号を含む領域を前記解答欄であると認識し、
   前記領域の所定点についての座標情報、および、前記領域の外接矩形についての情報を抽出することで、前記解答欄の位置情報の抽出を行う
   ことを特徴とする請求項１、２または３記載の画像処理装置。
5. 複数の解答欄と、前記複数の解答欄それぞれに対する配点を特定する配点情報とを有する教育用教材から、画像読取装置により読み取られた画像データ、または、前記教育用教材についての電子データであって、前記複数の解答欄と、前記配点情報と、前記解答欄および前記配点情報のレイアウトを特定し得るレイアウト情報とを含む電子データを記憶する記憶手段に記憶されている前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データから、前記配点情報および前記配点情報の位置情報を抽出する配点情報抽出ステップと、
   前記教育用教材から読み取られた画像データ、または、前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データから、前記解答欄についての位置情報を抽出する位置情報抽出ステップと、
   前記配点情報抽出ステップにより抽出された配点情報の位置情報、および、前記位置情報抽出ステップにより抽出された前記解答欄についての位置情報とに基づいて、前記配点情報抽出ステップにより抽出された配点情報と、前記位置情報抽出ステップにより抽出された前記解答欄についての位置情報とを対応付ける解答配点対応ステップと、
   前記解答配点対応ステップにより対応付けられた配点情報と、前記解答欄についての位置情報とを、解答配点対応情報記憶手段に記憶保持させる記憶ステップと、
   前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材から読み取られた画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定抽出ステップと、
   前記正誤判定抽出ステップにより抽出された前記正誤判定の記入内容が示す解答の正誤いずれかを示す正誤情報、および、前記正誤判定の記入位置を認識する正誤判定認識ステップと、
   前記記憶ステップで前記解答配点対応情報記憶手段に記憶された解答欄についての位置情報と、前記正誤判定認識ステップにより認識された前記正誤判定の記入位置とに基づいて、前記解答欄の領域と、前記正誤判定の記入領域との重なり面積が最も大きい前記解答欄についての位置情報と、前記正誤判定の記入位置とを対応付けて、前記対応付けられた解答欄についての位置情報に対応する配点情報と、前記正誤判定の記入位置に対応する正誤情報とに基づいて、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
   をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
6. 画像処理装置のコンピュータを、
   複数の解答欄と、前記複数の解答欄それぞれに対する配点を特定する配点情報とを有する教育用教材から、画像読取装置により読み取られた画像データ、または、前記教育用教材についての電子データであって、前記複数の解答欄と、前記配点情報と、前記解答欄および前記配点情報のレイアウトを特定し得るレイアウト情報とを含む電子データを記憶する記憶手段に記憶されている前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データから、前記配点情報および前記配点情報の位置情報を抽出する配点情報抽出手段と、
   前記教育用教材から読み取られた画像データ、または、前記教育用教材についての電子データをラスタ化した画像データから、前記解答欄についての位置情報を抽出する位置情報抽出手段と、
   前記配点情報抽出手段により抽出された配点情報の位置情報、および、前記位置情報抽出手段により抽出された前記解答欄についての位置情報とに基づいて、前記配点情報抽出手段により抽出された配点情報と、前記位置情報抽出手段により抽出された前記解答欄についての位置情報とを対応付ける解答配点対応手段と、
   前記解答配点対応手段により対応付けられた配点情報と、前記解答欄についての位置情報とを、解答配点対応情報記憶手段に記憶保持させる記憶制御手段と、
   前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材から読み取られた画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定抽出手段と、
   前記正誤判定抽出手段により抽出された前記正誤判定の記入内容が示す解答の正誤いずれかを示す正誤情報、および、前記正誤判定の記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
   前記解答配点対応情報記憶手段に記憶された解答欄についての位置情報と、前記正誤判定認識手段により認識された前記正誤判定の記入位置とに基づいて、前記解答欄の領域と、前記正誤判定の記入領域との重なり面積が最も大きい前記解答欄についての位置情報と、前記正誤判定の記入位置とを対応付けて、前記対応付けられた解答欄についての位置情報に対応する配点情報と、前記正誤判定の記入位置に対応する正誤情報とに基づいて、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
   として機能させるための画像処理プログラム。
   

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