(57)【要約】【課題】文書管理を適切に行うことができる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、予め印刷されたコンテンツと手書きで記入された手書きオブジェクトとを有する記入用紙をスキャンした用紙画像を取得する取得部と、前記用紙画像から、前記コンテンツを特定するコンテンツ特定部と、前記用紙画像から、前記手書きオブジェクトを抽出する抽出部と、前記コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から前記手書きオブジェクトを除いたマスキング領域を特定し、前記マスキング領域を視認できないように画像処理した前記用紙画像を生成する生成部とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
2020053891.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め印刷されたコンテンツと手書きで記入された手書きオブジェクトとを有する記入用紙をスキャンした用紙画像を取得する取得部と、
前記用紙画像から、前記コンテンツを特定するコンテンツ特定部と、
前記用紙画像から、前記手書きオブジェクトを抽出する抽出部と、
前記コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から前記手書きオブジェクトを除いたマスキング領域を特定し、前記マスキング領域を視認できないように画像処理した前記用紙画像を生成する生成部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
抽出した前記手書きオブジェクトを囲む手書き記入領域を特定する記入特定部を備え、
前記生成部は前記コンテンツ領域から前記手書き記入領域を除いたマスキング領域を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記手書きオブジェクトが記入済みの前記用紙画像と、前記手書きオブジェクトが未記入の前記用紙画像とに基づき、前記手書きオブジェクトを抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記コンテンツ特定部は、前記用紙画像に対する文字認識により抽出したテキストに応じて前記コンテンツを特定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記コンテンツ特定部は、
前記抽出したテキストから、特定のキーワードを特定し、
前記キーワードを含む文章を前記コンテンツから除外する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記コンテンツ特定部は、
前記抽出したテキストから、特定のキーワードを特定し、
前記キーワードを含む文章のみを前記コンテンツとする
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記コンテンツ特定部は、前記抽出したテキストにおける内容に応じて、前記コンテンツが印刷されている位置を特定する
ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記コンテンツ特定部は、前記用紙画像における画素密度又は予め定められた画像データから前記コンテンツを特定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記コンテンツ特定部は、前記手書きオブジェクトの記入されていない複数の用紙画像をコンテンツの教師データとして学習済みの識別器を用いて、前記取得部が取得した前記用紙画像から前記コンテンツを特定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
予め印刷されたコンテンツと手書きで記入された手書きオブジェクトとを有する記入用紙をスキャンした用紙画像を取得し、
前記用紙画像から、前記コンテンツを特定し、
前記用紙画像から、前記手書きオブジェクトを抽出し、
前記コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から前記手書きオブジェクトを除いたマスキング領域を特定し、前記マスキング領域を視認できないように画像処理した前記用紙画像を生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
予め印刷されたコンテンツと手書きで記入された手書きオブジェクトとを有する記入用紙をスキャンした用紙画像を取得し、
前記用紙画像から、前記コンテンツを特定し、
前記用紙画像から、前記手書きオブジェクトを抽出し、
前記コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から前記手書きオブジェクトを除いたマスキング領域を特定し、前記マスキング領域を視認できないように画像処理した前記用紙画像を生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書管理を行う場合に、文書の秘匿すべき部分をマスキング等によって視認不可能にした上で文書を管理することが一般的に行われている。例えば特許文献１では、文書をスキャンした画像にマスキングを行った上で保存する文書管理システムであって、文書内の領域毎に公開レベルを設定し、公開レベルに応じて異なる領域をマスキングした複数の画像を生成する文書管理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１４０９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に係る発明は、文書内の予め定められた領域をマスクするものである。従って、文書内に手書きで文字等が記入されている場合に、文字等が記入された位置によっては、手書きの文字等までマスクされる虞がある。
【０００５】
一つの側面では、文書管理を適切に行うことができる情報処理装置等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】
【０００６】
一つの側面では、情報処理装置は、予め印刷されたコンテンツと手書きで記入された手書きオブジェクトとを有する記入用紙をスキャンした用紙画像を取得する取得部と、前記用紙画像から、前記コンテンツを特定するコンテンツ特定部と、前記用紙画像から、前記手書きオブジェクトを抽出する抽出部と、前記コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から前記手書きオブジェクトを除いたマスキング領域を特定し、前記マスキング領域を視認できないように画像処理した前記用紙画像を生成する生成部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、文書管理を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】文書管理システムの構成例を示す模式図である。
【図２】ＰＣの構成例を示すブロック図である。
【図３】コンテンツ領域の特定処理に関する説明図である。
【図４】手書き記入領域の特定処理に関する説明図である。
【図５】マスク処理に関する説明図である。
【図６】ＰＣが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態２に係るコンテンツ領域の特定処理に関する説明図である。
【図８】実施の形態２に係るＰＣが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】上述した形態のＰＣの動作を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、文書管理システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、管理対象とする文書の一例として、学校のテストで回答者（生徒）が設問に対する回答を手書きで記入するテスト用紙（記入用紙）を想定し、テスト用紙をスキャンした用紙画像にマスキングを行った上で保存する文書管理システムについて説明する。文書管理システムは、情報処理装置１、サーバ２、スキャナ３を含む。情報処理装置１及びサーバ２は、インターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。
【００１０】
情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、複合機、多機能端末等である。本実施の形態では情報処理装置１がパーソナルコンピュータであるものとし、以下の説明では簡潔のためにＰＣ１と読み替える。本実施の形態に係るＰＣ１は学校の教員が操作する端末装置であり、紙媒体を光学的に読み取るスキャナ３に接続されている。ＰＣ１は、スキャナ３がスキャンしたテスト用紙の画像をサーバ２にアップロードし、保存させる。この場合にＰＣ１は、テスト用紙に予め印刷されている文章、絵、写真等のコンテンツであって、著作物に該当する可能性があるコンテンツが印刷されたコンテンツ領域に対しマスキングを行い、マスクされた画像をアップロードする。
【００１１】
サーバ２は所謂クラウドサーバであり、ＰＣ１からアップロードされたテスト用紙の画像をデータベースに格納して保存する。本実施の形態と無関係であるため詳細な説明は省略するが、サーバ２はテスト用紙に記入された回答の採点、集計、分析を行って分析結果を生徒及び教員に通知し、個々の生徒に適した教材の提供を行う。
【００１２】
なお、画像の保存場所はクラウド上のサーバ２に限定されず、例えばＰＣ１がローカルで保存しておいてもよい。
【００１３】
また、以下の説明ではローカル端末であるＰＣ１がマスク処理を行うものとして説明するが、画像のアップロード先であるサーバ２がマスク処理を行ってもよい。
【００１４】
上記のようにテスト用紙をスキャンして画像を保存する際に、テスト用紙に著作物が含まれる場合、スキャンした画像をそのまま保存すると著作物の不正な複製に該当する虞がある。このような事態を回避するため、著作物に該当する可能性がある部分をマスクすることが考えられる。
【００１５】
一方で、例えば回答者が問題文と重ねて回答を記入した場合など、回答が記入された位置によってはマスクすることで回答が判別できなくなる虞がある（図４、図５等参照）。そこで本実施の形態では、ＰＣ１は、手書きの回答（オブジェクト）が記入された領域を画像から特定し、特定した領域をマスキングの対象から除外することで、回答が判別できなくなる事態を防止する。
【００１６】
図２は、ＰＣ１の構成例を示すブロック図である。ＰＣ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、表示部１４、入力部１５、補助記憶部１６を備える。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１６に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、ＰＣ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＲＡＭ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。表示部１４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置であり、制御部１１から与えられた画像を表示する。入力部１５はキーボード、マウス等の操作インターフェイスであり、操作内容を制御部１１に入力する。補助記憶部１６はハードディスク、大容量メモリ等の不揮発性記憶領域であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ、その他のデータを記憶している。
【００１７】
図３は、コンテンツ領域の特定処理に関する説明図である。図３では、テスト用紙をスキャンした画像からコンテンツが印刷された領域を特定する様子を概念的に図示している。以下では本実施の形態の概要について説明する。
【００１８】
ＰＣ１はスキャナ３から、回答者が手書きの回答（手書きオブジェクト）を記入するテスト用紙（回答用紙）であって、著作物に該当する可能性があるコンテンツが印刷されたテスト用紙をスキャンした用紙画像を取得する。テスト用紙は、設問に対する回答を記入する記入用紙であって、例えば図３に示すように、設問文、設問内容、回答欄等が文字、記号等によって印刷されている。なお、テスト用紙の印刷内容（コンテンツ）は文字、記号のほかに、例えば図形、写真、絵などを含んでもよく、その内容は特に限定されない。
【００１９】
回答者はテスト用紙に、文字等によって手書きで回答を記入する。なお、記入する内容は文字のほかにストローク、記号、図形等であってもよく、手書きで記入された何らかのオブジェクトであればよい。
【００２０】
ＰＣ１は用紙画像から、設問文、設問内容、回答欄等に相当する箇所、すなわちコンテンツを特定し、コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域を特定する。図３では、ハッチングを付した部分がコンテンツ領域に該当する。例えばＰＣ１は、回答が未記入であるテスト用紙の用紙画像からコンテンツ領域を特定する。ＰＣ１は、著作物に該当する可能性があるコンテンツ領域を特定し、当該領域にマスキングを行う。
【００２１】
コンテンツ領域を特定する手法は、種々の手法が考えられる。図３では例示として、３つの手法について概念的に図示している。
【００２２】
第１の手法として、ＰＣ１は、用紙画像に対する文字認識を行ってテスト用紙に印刷されているテキストを抽出し、抽出したテキストをコンテンツとして特定して、当該テキストを囲む領域をコンテンツ領域として特定する。図３右上に、文字認識を行ってコンテンツ領域を特定する様子を図示している。ＰＣ１は、用紙画像に対して文字認識を行い、テスト用紙に印刷されている個々のテキストを抽出する。ＰＣ１は、各テキストをコンテンツとして特定し、各テキストが被覆されるように、ハッチングで示す矩形領域をコンテンツ領域に設定（特定）する。
【００２３】
第２の手法として、ＰＣ１は、用紙画像内の画素値の分布（画素密度）に応じてコンテンツ領域を特定する。図３右側中央に、画素値の分布に基づきコンテンツ領域を特定する様子を図示している。ＰＣ１は、用紙画像内の各画素の画素値を参照し、画素値の分布状況を判別して、テスト用紙に印刷されている文字、記号、ストローク等のように、テスト用紙の背景と異なる部分を特定する。例えばＰＣ１は、用紙画像内のある画素に着目する場合、当該画素及びその周辺の画素（例えば３×３ピクセル）における、背景色とのＲＧＢ値の差分が閾値以上の画素の数をカウントする。ＰＣ１は、カウントした画素が所定数（例えば３ピクセル）以上ある場合、当該画素を含む部分をコンテンツとして特定する。
【００２４】
ＰＣ１は、特定した部分を被覆するようにコンテンツ領域を設定（特定）する。これにより、文字認識では特定することが困難な記号、ストロークなどもマスキングを施すことができる。
【００２５】
なお、ＰＣ１が参照する画素値はＲＧＢ値のような色に関する値であってもよく、輝度のような明るさに関する値であってもよい。
【００２６】
第３の手法として、ＰＣ１は、ディープラーニング等の機械学習により予め構築されている識別器（学習済みモデル）を用いて、用紙画像からコンテンツを特定する。図３下側に、識別器に用紙画像を入力してコンテンツ領域の識別結果を出力として得る様子を図示している。例えばＰＣ１は、ＣＮＮ（Convolution Neural Network；畳み込みニューラルネットワーク）等に係る識別器であって、コンテンツ領域の正解値（正解の座標範囲）がラベル付けされた用紙画像の教師データを元に、コンテンツの特徴を学習済みの識別器を用いる。なお、機械学習の手法はＣＮＮに限定されず、他のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、決定木等であってもよい。ＰＣ１は、用紙画像を識別器に入力して画像特徴量を抽出し、コンテンツを識別した識別結果を出力値として取得する。ＰＣ１は、識別器から出力された識別結果に従ってコンテンツ領域を設定（特定）する。
【００２７】
ＰＣ１は、上記で例示した手法のいずれかを用いてコンテンツ領域を特定する。あるいはＰＣ１は、複数の手法を組み合わせてコンテンツ領域を特定するようにしてもよい。
【００２８】
図４は、手書き記入領域の特定処理に関する説明図である。図４では、回答が記入済みのテスト用紙の用紙画像から、手書きで記入された回答（オブジェクト）を抽出し、抽出した回答を囲む手書き記入領域を特定する様子を概念的に図示している。
【００２９】
図４上段に示す画像例では、回答者が記入した回答が、本来回答を記入すべき範囲からはみ出して記入されており、一部が問題文（コンテンツ）と重なっている。既に述べたように、このような状態でコンテンツ領域にそのままマスキングを施した場合、回答の一部も視認不可能となる。そこでＰＣ１は、手書きで記入されている回答を用紙画像から抽出し、抽出した回答を囲むように、マスク対象から除外する手書き記入領域を特定する。
【００３０】
例えばＰＣ１は、回答が記入済みの用紙画像と、回答が未記入の用紙画像とを比較し、両者の差分を抽出することで手書きの回答を抽出する。例えばＰＣ１は、回答が記入済みである用紙画像内の画素値を、回答が未記入である用紙画像内の画素値であって、記入済みの用紙画像の画素と同一画素の画素値と比較する。ＰＣ１は、各画素について画素値の比較を行い、両者の差分を抽出していく。
【００３１】
図４中段に、抽出した回答を示す画像例を図示する。図４に示すように、ＰＣ１は、手書きで記入された回答に相当するオブジェクトを抽出する。ＰＣ１は、当該オブジェクトを囲むように、例えば矩形枠の領域を手書き記入領域として設定（特定）する。
【００３２】
図５は、マスク処理に関する説明図である。図５では、回答が記入されたテスト用紙の用紙画像に対し、マスキングを行う様子を図示している。
【００３３】
ＰＣ１は、回答が記入済みの用紙画像に対して、上記で特定したコンテンツ領域から、手書き記入領域を除外した領域を視認できないように加工する画像処理、つまりマスク処理を行う。図５右側に、当該処理を概念的に図示している。図５右側では、黒塗りの矩形枠がマスキング対象であるコンテンツ領域を、白抜きの矩形枠が手書き記入領域をそれぞれ表す。ＰＣ１は、図５右の上段に示すコンテンツ領域と、図５右の中段に示す手書き記入領域とを比較し、図５右の下段に示す、コンテンツ領域から手書き記入領域を除外した領域を特定する。これにより、図５右の下段で点線矩形枠により示すように、コンテンツ領域と手書き記入領域との重複部分、すなわち問題文と回答とが重なった部分がマスキングの対象から除外される。
【００３４】
図５左側に示すように、ＰＣ１は、上記で特定した領域を視認不可能にするマスキングを行い、保存用のマスク画像を生成する。ＰＣ１は、生成したマスク画像をサーバ２に送信し、データベース上に記憶させる。
【００３５】
図６は、ＰＣ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図６に基づき、ＰＣ１が実行する処理内容について説明する。
ＰＣ１の制御部１１は、スキャナ３から、予め印刷されたコンテンツと、手書きで記入されたオブジェクト（回答）とを有するテスト用紙をスキャンした用紙画像を取得する（ステップＳ１１）。コンテンツは、著作物に該当する可能性がある文章、絵、写真等であるが、その具体的な内容は特に限定されない。
【００３６】
制御部１１は、用紙画像からコンテンツを特定する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部１１は、回答が未記入の用紙画像からコンテンツを特定する。例えば制御部１１は、用紙画像に対する文字認識によりテスト用紙に印刷されているテキストを抽出し、抽出したテキストをコンテンツとして特定してもよい。また、例えば制御部１１は、用紙画像内の画素値の分布（画素密度）に応じてコンテンツを特定してもよい。また、例えば制御部１１は、オブジェクトが未記入の用紙画像をコンテンツの教師データとして学習済みの識別器を用いて、コンテンツを特定するようにしてもよい。
【００３７】
制御部１１は用紙画像から、テスト用紙に手書きで記入されたオブジェクト（回答）を抽出する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部１１は、回答が記入済みであるテスト用紙の用紙画像と、回答が未記入であるテスト用紙の用紙画像とを比較し、手書きで記入された文字等を抽出する。制御部１１は、抽出したオブジェクトを囲むように、手書き記入領域を特定する（ステップＳ１４）。
【００３８】
制御部１１は用紙画像に対し、ステップＳ１２で特定したコンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から、ステップＳ１４で特定した手書き記入領域を除外したマスキング領域を特定し、特定したマスキング領域を視認できないように画像処理したマスク画像を生成する（ステップＳ１５）。制御部１１は、生成したマスク画像をサーバ２に送信し（ステップＳ１６）、一連の処理を終了する。
【００３９】
なお、上記ではマスキングを施す記入用紙の一例としてテスト用紙を挙げたが、例えば所定の質問（設問）に対して回答を記入するアンケート用紙などであってもよい。
【００４０】
また、上記ではマスキングを行うことでコンテンツ領域を視認不可能にするようにしたが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、例えば用紙画像からコンテンツ領域を切り取る（除去する）ようにしてもよい。この場合でも、コンテンツ（著作物）に該当する部分を適切に処理することができ、上記と同様の効果を奏する。このように、ＰＣ１はコンテンツ領域を視認不可能とした用紙画像を生成することができればよく、画像の加工方法はマスキングに限定されない。
【００４１】
また、上記では回答が未記入の用紙画像からコンテンツを特定したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、回答が記入済みの用紙画像からコンテンツを特定してもよい。例えばＰＣ１は、多数の回答者それぞれの用紙画像から、各画像において共通して出現する文字、記号、図形等を抽出することにより、テスト用紙に印刷されたコンテンツを特定するようにしてもよい。また、例えばＰＣ１は、著作物に該当するコンテンツとして予め定められた画像データを格納したデータベースを参照して、用紙画像からコンテンツを特定するようにしてもよい。このように、ＰＣ１はテスト用紙をスキャンした用紙画像からコンテンツを特定可能であればよく、回答の記入の有無は特に限定されない。
【００４２】
また、上記では未記入の用紙画像と記入済みの用紙画像との差分を取ることで手書きの回答（オブジェクト）を抽出したが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えばＰＣ１は、人間の手書き文字の特徴を学習済みの学習済みモデル（識別器）を用いて、用紙画像に含まれる文字の手書きらしさを評価し、手書き文字（オブジェクト）を抽出するようにしてもよい。このように、ＰＣ１は用紙画像から手書きで記入されたオブジェクトを抽出可能であればよく、その手法は未記入の用紙画像と記入済みの用紙画像との比較に限定されない。
【００４３】
以上より、本実施の形態１によれば、手書きで記入される文字等のオブジェクトが被覆されないようマスキングを行い、文書管理を適切に行うことができる。
【００４４】
また、本実施の形態１によれば、記入済みの用紙画像と未記入の用紙画像とを比較することで、手書き記入領域を適切に特定することができる。
【００４５】
また、本実施の形態１によれば、用紙画像に対する文字認識によりコンテンツ領域を適切に特定することができる。
【００４６】
また、本実施の形態１によれば、用紙画像内の画素値の分布（画素密度）を判別することで、コンテンツ領域を適切に特定することができる。
【００４７】
また、本実施の形態１によれば、用紙画像内のコンテンツの特徴を学習済みの識別器を用いることで、コンテンツ領域をより精度良く特定することができる。
【００４８】
（実施の形態２）
本実施の形態では、テスト用紙から認識されるテキスト内容に応じて、マスクすべきコンテンツ領域を特定する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図７は、実施の形態２に係るコンテンツ領域の特定処理に関する説明図である。図７に基づき、本実施の形態の概要について説明する。
【００４９】
図７上側には、用紙画像（テスト用紙）の一例を示す。本実施の形態でＰＣ１は、用紙画像に対する文字認識を行ってテスト用紙に印刷されているテキストを抽出し、抽出したテキストの内容に応じて、マスクすべきコンテンツ領域を決定する。
【００５０】
例えばＰＣ１は、テスト用紙のテキストから設問文を特定し、マスク対象とするコンテンツ領域から、設問文が印刷されている領域を除外する。設問文は回答者に回答を指示する文章であり、設問文自体に著作物が含まれる可能性が低い。そこでＰＣ１は、設問文をマスク対象から除外することで、不要な箇所までマスクされる事態を防止する。
【００５１】
具体的には、ＰＣ１は、テスト用紙のテキストから設問を表す特定のキーワードを認識し、当該キーワードに続く文章を設問文と特定する。当該キーワードは、例えば設問番号を表す文字列であり、図７では「第４問」及び「問１」が設問番号に該当する。例えばＰＣ１は、設問番号を表す文字列のテンプレート（ルール）を格納したテーブルを参照して、テスト用紙のテキストから設問番号を表すキーワードを特定する。ＰＣ１は、特定したキーワード（設問番号）と、当該キーワードに続く文章を設問文として特定する。ＰＣ１は、設問文がマスクされないように、設問文が印刷されている領域をコンテンツ領域から除外する。
【００５２】
なお、上記ではルールベースで設問文を特定したが、ＰＣ１は意味解析等の手法を用い、テスト用紙のテキストから直接的に設問文を特定（認識）してもよい。例えばＰＣ１は、テスト用紙のテキストに対する構文解析を行い、命令文、依頼文など、設問文に用いられる所定表現の構文を特定する。例えば図７のテスト用紙では、ＰＣ１は、「問いに答えよ」、「正しいものを〜選べ」といった命令文を特定する。ＰＣ１は、特定した命令文を含む一連の文章を設問文として特定し、コンテンツ領域から除外する。
【００５３】
上述の如く、ＰＣ１は文字認識によって抽出したテキストから設問文を特定し、設問文が印刷された領域をコンテンツ領域から除外する。これにより、著作物に該当する可能性が低い部分をマスク対象から除外し、著作物に該当する可能性が高い部分にのみマスキングを行う。
【００５４】
上記ではマスク対象から除外する領域を特定することで、著作物に該当する可能性が高い領域を間接的に特定する手法を取った。一方で、ＰＣ１は、テスト用紙のテキストの内容に応じて、著作物に該当する可能性が高いコンテンツの領域を直接的に特定するようにしてもよい。
【００５５】
例えばＰＣ１は、コンテンツ（著作物）が印刷されている位置を表す所定表現の文章をテキスト中から特定し、当該文章の内容に応じて、マスクすべきコンテンツ領域を特定する。当該文章は、コンテンツの記載箇所を示唆する文章であり、例えば読解問題であるか否かなど、設問形式を判定可能な文章である。図７の例を用いて説明すると、例えばＰＣ１は、「第４問」から続く設問文の冒頭に出現する文章「次の文章Ａ・Ｂを読み」を判別（特定）し、当該文章から、読解問題である旨を判定する。この場合、ＰＣ１は当該文章の次の段落文をコンテンツとして特定し、当該段落文を被覆するようにコンテンツ領域を設定（特定）する。このように、ＰＣ１は用紙画像から抽出したテキストの内容に応じて、コンテンツが記載されている位置を特定する。例えばＰＣ１は、コンテンツの位置を示唆する表現の文章をテーブル化して保持しておき、テーブルを参照しながら該当文章の有無を判別して、コンテンツ領域を特定するようにすればよい。
【００５６】
また、例えばＰＣ１は、用紙画像から抽出したテキストから、コンテンツ（著作物）に該当する文章のキーワードを特定することで、コンテンツ領域を直接的に特定してもよい。例えばＰＣ１は、著作物に該当する文章のキーワードをデータベース化して予め保持しておき、当該キーワードを含む文章をテキスト中から検索（特定）して、当該キーワードを含む文章のみをコンテンツとして特定する。
【００５７】
上記のように、ＰＣ１は文字認識によって抽出したテキストから、マスクすべき領域とマスクすべきでない領域とを識別し、マスクすべきコンテンツ領域を特定する。図７下側に、特定したコンテンツ領域をハッチングにより示す。ＰＣ１は、実施の形態１と同様にコンテンツ領域へのマスク処理を行い、マスク画像を生成する。以上より、著作物を含む可能性が高い部分のみマスキングが施され、不要な箇所へのマスキングが防止される。
【００５８】
図８は、実施の形態２に係るＰＣ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
テスト用紙をスキャンした用紙画像を取得した後（ステップＳ１１）、ＰＣ１の制御部１１は以下の処理を実行する。制御部１１は用紙画像に対する文字認識を行い、テスト用紙に印刷されているテキストを抽出する（ステップＳ２０１）。制御部１１は、抽出したテキストに応じてコンテンツを特定する（ステップＳ２０２）。例えば制御部１１は、ステップＳ２０１で抽出したテキストから設問を表す特定のキーワードを特定し、当該キーワードを含む文章を設問文として特定して、コンテンツから除外する。また、例えば制御部１１は、ステップＳ２０１で抽出したテキストに対する意味解析を行い、命令文、依頼文といった構文を特定し、当該構文を含む文章を設問文と特定して、コンテンツから除外する。また、例えば制御部１１は、ステップＳ２０１で抽出したテキストから、コンテンツが印刷されている位置を表す所定表現の文章を特定し、当該文章の内容に応じて、マスク対象であるコンテンツを特定する。また、例えば制御部１１は、ステップＳ２０１で抽出したテキストから、コンテンツに該当する文章のキーワードを特定し、当該キーワードを含む文章をコンテンツとして特定する。制御部１１は、処理をステップＳ１３に移行する。
【００５９】
以上より、本実施の形態２によれば、テスト用紙に印刷されているテキストから設問文を特定し、コンテンツ領域から除外することで、コンテンツを含む可能性が低い部分をマスク対象から除外することができる。
【００６０】
また、本実施の形態２によれば、テスト用紙に印刷されているテキストからコンテンツ領域を推定（特定）することで、コンテンツを含む可能性が高い部分のみにマスキングを施すことができる。
【００６１】
（実施の形態３）
図９は、上述した形態のＰＣ１の動作を示す機能ブロック図である。制御部１１がプログラムＰを実行することにより、ＰＣ１は以下のように動作する。
取得部９１は、予め印刷されたコンテンツと手書きで記入された手書きオブジェクトとを有する記入用紙をスキャンした用紙画像を取得する。コンテンツ特定部９２は、前記用紙画像から、前記コンテンツを特定する。抽出部９３は、前記用紙画像から、前記手書きオブジェクトを抽出する。生成部９４は、前記コンテンツを含む周辺領域であるコンテンツ領域から前記手書きオブジェクトを除いたマスキング領域を特定し、前記マスキング領域を視認できないように画像処理した前記用紙画像を生成する。
【００６２】
本実施の形態３は以上の如きであり、その他は実施の形態１及び２と同様であるので、対応する部分には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００６３】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００６４】
１    ＰＣ（情報処理装置）
１１  制御部
１２  主記憶部
１３  通信部
１４  表示部
１５  入力部
１６  補助記憶部
Ｐ    プログラム
２    サーバ
３    スキャナ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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