(57)【要約】【課題】教育機関で用いられる教育用教材について、情報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、記入欄が記入済みの教育用教材２０についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材２０についての画像データとの差分を抽出する追記情報抽出手段６と、その差分抽出結果から教育用教材上における前記記入欄の位置情報を算出する解答位置算出手段１２と、その算出結果を記憶保持する記憶手段１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、前記記憶手段１の記憶内容および前記正誤判定認識手段８〜１１による抽出結果に基づいて前記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。【選択図】図１
2006235431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記入欄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、
前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、
前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、
前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、
前記記入欄への記入および当該記入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、
前記記憶手段における記憶内容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教材処理装置。
【請求項２】
前記解答位置算出手段は、前記教育用教材上における前記記入欄のうちの設問に対する解答記入欄についての位置情報を算出するものであり、
前記記憶手段は、前記解答位置算出手段による算出結果を、当該解答位置算出手段が位置情報を算出した解答記入欄に対する配点と対応付けて、解答配点対応情報として記憶保持するものであり、
前記正誤判定認識手段は、前記解答記入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当該正誤判定の記入内容を抽出するものである
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】
前記解答位置算出手段は、前記追記情報抽出手段による抽出結果に対して、当該抽出結果を所定規則により分類するグループ分けを行い、当該グループ分けの処理結果を用いて前記教育用教材上に存在する前記記入欄を特定するものである
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】
前記解答位置算出手段は、前記教育用教材上に属性が互いに異なる複数の記入欄が存在する場合に、前記追記情報抽出手段が抽出した差分のうちの所定データ成分に基づいて、前記属性の違いを認識するものである
ことを特徴とする請求項１、２または３記載の教材処理装置。
【請求項５】
記入欄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、
前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出ステップと、
前記追記情報抽出ステップでの抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出ステップと、
前記解答位置算出ステップでの算出結果を記憶保持する記憶ステップと、
前記記入欄への記入および当該記入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の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、
前記記憶ステップでの記憶内容および前記正誤判定認識ステップでの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６】
記入欄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、
前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、
前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、
前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、
前記記入欄への記入および当該記入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、
前記記憶手段における記憶内容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
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
【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記入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。
【０００７】
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。
【０００８】
ところで、上述したように正誤判定の記入内容を抽出して採点集計を行う場合には、教育用教材上における解答記入欄についての位置情報の存在が必要となる。採点集計にあたっては、各解答記入欄（設問）に対して設定された配点を認識する必要があり、また教育用教材上には複数の解答記入欄が配されており、それぞれの配点が異なることが一般的だからである。
【０００９】
しかしながら、教育用教材上における解答記入欄の位置情報については、採点処理を行うシステムや装置等への入力を、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言えない。特に、学科別や生徒の学年別等の如く、様々な種類の教育用教材を採点集計処理の対象とする場合には、その情報入力の煩雑化が顕著となり得る。
【００１０】
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、情報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。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
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、記入欄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、前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、前記記入欄への記入および当該記入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、前記記憶手段における記憶内容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。
【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方法で、記入欄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、前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出ステップと、前記追記情報抽出ステップでの抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出ステップと、前記解答位置算出ステップでの算出結果を記憶保持する記憶ステップと、前記記入欄への記入および当該記入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の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、前記記憶ステップでの記憶内容および前記正誤判定認識ステップでの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ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
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、記入欄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、前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、前記記入欄への記入および当該記入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、前記記憶手段における記憶内容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して機能させることを特徴とするものである。
【００１４】
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、記入欄が記入済みの教育用教材から得た画像データと、記入欄が未記入の教育用教材から得た画像データとを比較し、その差分を抽出して、その抽出結果から教育用教材上における記入欄についての位置情報を算出する。この算出は、例えば、記入欄への記入内容の教育用教材上における座標検知を通じて行うことが考えられる。そして、記入欄についての位置情報を算出すると、その算出結果を、記憶手段が、その記入欄に対する配点と対応付けて、解答配点対応情報として記憶保持しておく。ここで、記入欄に対する配点は、例えば、教育用教材上の記入欄に対応して付記された配点に関する記載についての文字認識等を通じて取得することが考えられる。
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の記入欄が配されており、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、各記入欄の位置とそれぞれに対する配点とが明確となるので、採点集計手段が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、記入欄が記入済みの教育用教材から得た画像データと記入欄が未記入の教育用教材から得た画像データとの差分を基に抽出されるので、記入欄が記入済みの教育用教材と未記入の教育用教材とを用意するだけでよく、採点集計を行うのに先立って解答欄の位置情報の手入力等を行っておく必要もない。
【発明の効果】
【００１５】
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の記入欄が配されており、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、しかもそのために記入欄の位置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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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、解答位置配点認識部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。
【００１９】
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。
【００２０】
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、問題および解答者による記入欄を有したもので、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、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
記入欄としては、問題に対する解答を記入するための解答記入欄（以下、単に「解答欄」という）２１が挙げられる。
また、教育用教材２０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。すなわち、解答者情報欄２３は、解答欄２１とは属性の異なる情報が記入される記入欄である。
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いる情報である。すなわち、教育用教材上における各解答欄２１について、それぞれの配点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。具体的には、例えば、後述する画像読み取り部２での画像読み取りによって得られるラスター形式の画像データを、教育用教材２０についての電子データとして記憶保持することが考えられる。
【００２２】
また図１において、画像読み取り部２は、読み取り対象となる教育用教材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。読み取り対象となる教育用教材２０としては、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）の記入がされたものの他に、各欄２１，２３が未記入であるもの（以下「原本」という）が挙げられる。また、解答欄２１への解答記入がされているが、正誤判定の記入がされていないもの（以下「模範解答答案」という）も、画像読み取り部２での読み取り対象となり得る。
【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２０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。
【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り、本発明における歪み補正手段として機能するものである。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２０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。また、差分抽出部６は、解答に対する正誤判定が記入された教育用教材２０または模範解答答案となる教育用教材２０から得られた画像データと、原本となる教育用教材２０から得られた画像データとの差分、すなわち画像読み取り部２で得られた画像データ同士の差分についても、例えば画像データの一時的な記憶処理を利用して、その抽出を行い得るようになっている。さらには、模範解答答案または原本について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ー化したものを用いて、それぞれの間の差分を抽出するものであってもよい。つまり、差分抽出部６は、本発明における追記情報抽出手段として機能するものである。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２０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。
【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２０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】
解答位置配点認識部１２は、差分抽出部６での差分抽出結果を基にして、教育用教材２０上における解答欄２１についての位置情報を算出して特定するものである。さらに、解答位置配点認識部１２は、位置情報を特定した解答欄２１に対する配点を認識し、これら解答欄２１の位置情報と配点情報２４とを互いに対応付けて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、解答位置配点認識部１２は、教育用教材２０上における各解答欄２１について、それぞれの位置と配点を特定するものである。なお、この解答位置配点認識部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、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。
【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のうちの解答位置配点認識部１２について、さらに詳しく説明する。図３は、解答位置配点認識部１２の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、解答位置配点認識部１２は、グループ化部４１と、解答位置算出部４２と、配点認識部４３と、解答配点対応情報出力部４４と、を備えている。さらに、手動修正部４５を備えたものであってもよい。また、設問数情報４６と配点情報４７との少なくとも一方がデータベース部１内に予め用意されている場合には、これら設問数情報４６または配点情報４７を取得し得るように構成されていてもよい。なお、設問数情報４６および配点情報４７については、その詳細を後述する。
【００３６】
グループ化部４１は、差分抽出部６による差分の抽出結果で、解答に対する正誤判定が記入された教育用教材２０または模範解答答案となる教育用教材２０から得られた画像データと原本となる教育用教材２０から得られた画像データとの差分の抽出結果に対して、その抽出結果を所定規則により分類するグループ分けを行うものである。なお、グループ化部４１は、設問数情報４６を取得し得る場合には、その設問数情報４６に応じてグループ分けの数を制限するようにしてもよい。
【００３７】
解答位置算出部４２は、差分抽出部６による差分の抽出結果で、グループ化部４１によるグループ分けの処理後のものについて、各グループの教育用教材２０上における位置情報を算出するものである。すなわち、解答位置算出部４２は、教育用教材２０上における解答欄２１についての位置情報を算出する、本発明の解答位置算出手段として機能するものである。また、解答位置算出部４２では、差分抽出部６が抽出した差分のうちの所定データ成分（例えば色データ成分）に基づいて、その差分から特定される教育用教材２０上における記入欄２１，２３の属性の違いを認識し得るようにもなっている。さらに、解答位置算出部４２は、解答欄２１についての位置情報に加えて、解答者情報欄２３についての位置情報を算出するものであってもよい。
【００３８】
配点認識部４３は、解答位置算出部４２が位置情報を算出した解答欄２１に対する配点を認識するものである。配点の認識は、教育用教材２０上に存在する配点情報２４を用いて行うことが考えられる。ただし、データベース部１から配点情報４７を取得し得る場合には、その配点情報４７を用いて行うことも考えられる。
【００３９】
解答配点対応情報出力部４４は、解答位置算出部４２での算出結果と配点認識部４３での認識結果、すなわち教育用教材２０上における解答欄２１についての位置情報とその解答欄２１に対する配点とを、それぞれ互いに対応付けて解答配点対応情報として出力し、その解答配点対応情報をデータベース部１に記憶保持させるものである。
【００４０】
手動修正部４５は、解答位置算出部４２での算出結果または配点認識部４３での認識結果に対して、必要に応じて教材処理装置の利用者が修正を加えるためのものである。なお、この手動修正部４５は、必須ではないため、備えていなくともよい。
【００４１】
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。
【００４２】
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認識してデータベース部１に記憶保持させるための処理を行う。図４〜９は、その処理動作例の概略を示す説明図である。
【００４３】
解答配点対応情報を記憶保持させる処理にあたっては、図４（ａ）に示すような、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ー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可能とすることが望ましい。
【００４４】
また、原本についての画像データの取得に併せて、図４（ｂ）に示すような、解答欄２１への解答記入がされた教育用教材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、原本のみならず、解答欄２１への解答記入がされた教育用教材２０についても、その教育用教材２０から画像データを得ることになる。このとき、読み取り対象となる教育用教材２０としては、模範解答答案を用いることが望ましい。模範解答答案であれば、解答の記入漏れ等がないからであり、また模範解答が印刷されたものであれば、その後に行う処理精度の向上も期待できるからである。模範解答答案の解答欄２１には、模範解答ではなく、四角印等の所定記号が記されていてもよい。以下、模範解答答案から画像データを得た場合について説明する。なお、模範解答答案についても、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ー化したものを用いてもよい。
【００４５】
原本および模範解答答案についての各画像データを得たら、教材処理装置では、それぞれ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が各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各画像データについて、差分抽出部６が、それぞれを比較して、図４（ｃ）に示すように、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答欄２１への記入内容が抽出されることになる。
【００４６】
その後は、解答位置配点認識部１２が、差分抽出部６での差分抽出結果から解答欄２１についての位置情報を算出するとともに、その解答欄２１に対応する配点の認識を行う。
【００４７】
具体的には、先ず、グループ化部４１が差分抽出部６での差分抽出結果に対するグループ分けを行う。グループ分けは、図５に示すような差分抽出結果に対して、図６に示すように、一定回数（例えば、２画素分）画素を太らせていき、画素の塊を大きくしていく「膨張処理」を行った後、図７に示すように、その膨張処理後の画素の塊のうち、連結した画素の塊について、同一の番号を付す「ラベリング処理」を行う。そして、ラベリング処理後の画素の塊のうち、差分抽出結果ではない画素については、図８に示すように、背景と同じ番号に変更する。このような処理を経た後、同じ番号を振られた画素は、同じグループとする。このようなグループ分けを行えば、例えば差分抽出結果に「１００」という数字があった場合でも、その差分抽出結果が「１」「０」「０」という数字として別々に扱われることなく、一つのグループとして扱われるようになる。
ただし、グループ化部４１によるグループ分けは、上述した所定規則、すなわち膨張処理およびラベリング処理を経るものに限られることはなく、例えば複数の画素の塊のうち互いの間の距離が所定閾値以下のものを同一グループとして扱ったり、画像データ解析部３によるレイアウト解析結果から矩形領域を抽出したり教育用教材２０上の空白部分を認識したりして複数の画素の塊の間の関連性を判定したり、あるいは文字認識によって単語としての纏まりを判断する、といった他の所定規則に従いつつ行うようにしてもよい。
また、グループ分けに際して、設問数情報４６を取得し得る場合には、その設問数情報４６に応じて、グループ分け後にグループ数を制限することも考えられる。設問数情報４６とは、教育用教材２０上における設問の数を特定する情報である。つまり、設問数情報４６をデータベース部１から取得して、グループ分けを行う際の分割・統合の補助情報として用いたり、あるいはグループ分けの信頼度（確からしさ）を算出する指標として用いたりすることで、そのグループ分けの処理精度の向上を図ることも考えられる。
【００４８】
グループ化部４１によるグループ分けの後は、そのグループ分けの結果を用いて、解答位置算出部４２が教育用教材２０上における解答欄２１についての位置情報の算出を行う。すなわち、解答位置算出部４２では、先ず、図９（ａ）に示すように、グループ化部４１がグループ分けした各グループ毎に、それぞれの外接矩形を求め、さらにその外接矩形の座標位置および大きさを求める。具体的には、同一グループ内の画素座標の最大・最小値を抽出し、それぞれの差を算出することで、外接矩形並びにその位置および大きさを求めることが考えられる。そして、例えば図９（ｂ）に示すようなテーブル形式に纏め、これを教育用教材２０上における解答欄２１についての位置情報とする。
【００４９】
その一方で、配点認識部４３は、解答位置算出部４２が位置情報を算出した解答欄２１に対する配点を認識する。配点の認識は、データベース部１から配点情報４７を取得し得る場合には、その配点情報４７を用いて行えばよい。ここで、配点情報４７とは、どの設問（解答欄）への配点が何点であるかを特定する情報である。ただし、配点情報４７を取得できない場合には、教育用教材２０上に配点情報２４が存在していることから、その配点情報２４を用いて行うことが考えられる。教育用教材２０上に配点情報２４を用いる場合には、その教育用教材２０（原本であっても模範解答答案であってもよい）についての画像データから「数字」＋「点」の文字からなる記載を抽出して、数字部分から配点を認識すればよい。あるいは、事前の設定によって、予め決められた点数を全ての配点とするか、合計点を問題数で割ったものを配点としてもよい。
【００５０】
そして、解答位置算出部４２が解答欄２１の位置情報を算出し、配点認識部４３がその解答欄２１に対する配点を認識すると、その後は、解答配点対応情報出力部４４が、その算出結果および認識結果を互いに対応付けて、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。このときの対応付けは、例えば、解答欄２１の位置と配点情報２４の抽出位置との間の距離に基づいて行うことが考えられる。最も距離の近いものを互いに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。
【００５１】
以上のような手順でデータベース部１内に解答配点対応情報が記憶保持されると、教材処理装置では、それ以降、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を行うことが可能となる。
なお、上述した一連の処理において、手動修正部４５を備えている場合には、その手動修正部４５から解答位置算出部４２での算出結果または配点認識部４３での認識結果に対して修正を加えるようにしてもよい。例えば、解答欄２１の候補として、領域をＧＵＩ（Graphical User Interface表示し、それを目視した利用者がＧＵＩ上で修正作業を行えるようにするといった具合である。
【００５２】
次に、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１０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。
【００５３】
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。
【００５４】
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）。
【００５５】
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データベース部１内の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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
図１１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１１（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１１（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。
【００６４】
図１２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１２（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１２（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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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１３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）。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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についての解答配点対応情報によって特定すればよい。
【００７１】
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１４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）。
【００７２】
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１５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。
【００７３】
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１０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。
【００７４】
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原本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。
【００７５】
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、例えば模範解答答案のような解答欄２１が記入済みの教育用教材２０から得た画像データと、解答欄２１が未記入である原本から前記読み取り手段が得た画像データとの差分を基に、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算出し、その算出結果を当該解答欄２１に対する配点の認識結果と対応付けて、解答配点対応情報としてデータベース部１内に記憶保持するようになっている。すなわち、模範解答答案と原本との差分に基づいて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、模範解答答案および原本に対する画像読み取りの結果の差分から抽出作成されるので、採点集計を行うのに先立って解答欄２１の位置情報の手入力等を行っておく必要もない。
【００７６】
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、情報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。
【００７７】
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処理にあたり、模範解答答案と原本との差分の抽出結果に対して、その抽出結果を所定規則により分類するグループ分けを行い、そのグループ分けの処理結果を用いて教育用教材２０上に存在する解答欄２１を特定するようになっている。したがって、例えば、模範解答答案と原本との差分抽出結果に「１００」という数字があった場合でも、グループ分けを行うことによって、その差分抽出結果が「１」「０」「０」という数字として別々に扱われることなく、一つのグループとして扱われるようになる。つまり、模範解答答案と原本との差分抽出結果から解答欄２１の位置情報を算出する場合であっても、その算出精度の向上を図ることができ、結果として信頼性の高い採点処理を行えるようになる。
【００７８】
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、上述した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。
【００７９】
また、本実施形態では、模範解答答案と原本との差分抽出結果から解答欄２１の位置情報を算出する場合について説明したが、教育用教材２０上には解答欄２１の他に解答者情報欄２３が記入欄として存在しているため、単に解答欄２１の位置情報を算出するだけではなく、その解答者情報欄２３の位置情報についても算出するとともに、その差分抽出結果から解答欄２１であるか、あるいは解答者情報欄２３であるかの違い、すなわち教育用教材２０上における記入欄の属性の違いを認識することも考えられる。
ここで、記入欄の属性の違いを認識する場合について、具体例を挙げて説明する。図１６および図１７は、記入欄の属性違いの認識例の概要を示す説明図である。
記入欄の属性違いを認識する場合には原本および解答記入済み答案のそれぞれから画像データを得るが、その解答記入済み答案上では、図１６に示すように、解答者氏名欄が黒文字、得点欄が青文字、解答欄が赤文字といった如く、その属性別に記入文字色が異なっているものとする。そして、原本および解答記入済み答案の差分抽出結果から各記入欄の位置情報を算出するとともに、その差分抽出結果のうちの色データ成分を抽出して、その抽出結果を図１７に示すような色・属性対応情報と照合し、その照合結果から各記入欄の属性の違いを認識する。このような各記入欄の属性の違いをも認識すれば、解答だけでなく、解答者氏名や得点等の抽出も非常に容易となる。このことは、属性が互いに異なる複数の記入欄が存在するものであれば、教育用教材２０のみならず、他の帳票にも応用可能であることを意味する。
ただし、記入欄の属性違いの認識にあたっては、その認識を色データ成分に基づいて行うのではなく、他のデータ成分に基づいて行っても構わない。具体的には、記入文字の線太さの違いを骨格化処理（線を段階的に細らせる処理）等を経て認識したり、記入欄に所定形状の図形（○印や□印等）が記入されている場合にその図形の形状認識を行ったりすることが考えられる。
【００８０】
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】
【００８１】
【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解答位置配点認識部の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】解答配点対応情報を認識する際に行う差分抽出処理の一例を示す説明図である。
【図５】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図（その１）である。
【図６】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図（その２）である。
【図７】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図（その３）である。
【図８】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図（その４）である。
【図９】解答配点対応情報を認識する際に行う解答欄位置情報算出処理の一例を示す説明図である。
【図１０】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。
【図１１】途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
【図１２】途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
【図１３】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１４】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。
【図１５】問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。
【図１６】記入欄の属性違いの認識例の概要を示す説明図（その１）である。
【図１７】記入欄の属性違いの認識例の概要を示す説明図（その２）である。
【符号の説明】
【００８２】
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…解答位置配点認識部、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…グループ化部、４２…解答位置算出部、４３…配点認識部、４４…解答配点対応情報出力部、４５…手動修正部、４６…設問数情報、４７…配点情報
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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