(57)【要約】【課題】手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像に含まれる手書き文字の筆跡情報に基づき、記入者を正確に特定する。【解決手段】情報処理装置は、名前を手書きすべき名前欄と、名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、用紙画像に含まれる手書き文字を認識し、認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成し、用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されているか否かを判断し、名前が記載されていないと判断すると、１以上の人物の名前と、人物の属性と、人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、生成した筆跡情報に関連付けてテーブルに記憶された１つの名前を選択し、選択した名前を示す名前画像を生成し、名前画像と用紙画像とを合成して合成画像を生成する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
名前を手書きすべき名前欄と、前記名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得する画像取得部と、
前記用紙画像に含まれる前記手書き文字を認識する文字認識部と、
前記認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する筆跡情報生成部と、
前記用紙画像に含まれる前記名前欄に名前が記載されているか否かを判断する名前欄判断部と、
前記名前欄判断部が名前が記載されていないと判断すると、
１以上の人物の名前と、前記人物の属性と、前記人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、
前記生成した筆跡情報に関連付けて前記テーブルに記憶された１つの名前を選択する
記入者判断部と、
前記選択した名前を示す名前画像を生成し、
前記名前画像と前記用紙画像とを合成して合成画像を生成する
画像生成部
として動作するプロセッサー
を具備する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記筆跡情報生成部は、前記生成した筆跡情報を、前記選択した名前に関連付けて、前記データベースに供給する
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記画像生成部は、前記用紙画像に含まれる前記名前欄に前記名前画像を合成することにより、合成画像を生成する
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記記入者判断部は、
前記生成した筆跡情報に関連付けて、複数の名前が前記テーブルに記憶されているとき、前記複数の名前を候補とし、
他の用紙画像に含まれる名前欄に手書きされた名前を、前記候補から除外し、
除外されずに残った１つの名前を選択する
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記プロセッサーは、
前記名前欄判断部が名前が記載されていると判断すると、
前記生成した筆跡情報が、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに記憶されているか否かを判断し、
前記生成した筆跡情報が、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに記憶されていないと判断すると、
前記生成した筆跡情報が関連付けられて前記データベースに記憶された名前を抽出する
なりすまし判断部としてさらに動作する
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記なりすまし判断部は、
前記生成した筆跡情報が、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに記憶されていると判断すると、
前記生成した筆跡情報を、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに供給する
情報処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記データベースを記憶するメモリー
をさらに具備する情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
外部のサーバー装置のメモリーが記憶する前記データベースを取得するための通信デバイス
をさらに具備する情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記用紙をスキャンして用紙画像を取得するイメージスキャナー
をさらに具備する情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記合成画像をプリントするプリンター
をさらに具備する情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理装置のプロセッサーを、
名前を手書きすべき名前欄と、前記名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得する画像取得部と、
前記用紙画像に含まれる前記手書き文字を認識する文字認識部と、
前記認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する筆跡情報生成部と、
前記用紙画像に含まれる前記名前欄に名前が記載されているか否かを判断する名前欄判断部と、
前記名前欄判断部が名前が記載されていないと判断すると、
１以上の人物の名前と、前記人物の属性と、前記人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、
前記生成した筆跡情報に関連付けて前記テーブルに記憶された１つの名前を選択する
記入者判断部と、
前記選択した名前を示す名前画像を生成し、
前記名前画像と前記用紙画像とを合成して合成画像を生成する
画像生成部
として動作させる
情報処理プログラム。
【請求項１２】
名前を手書きすべき名前欄と、前記名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、
前記用紙画像に含まれる前記手書き文字を認識し、
前記認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成し、
前記用紙画像に含まれる前記名前欄に名前が記載されているか否かを判断し、
名前が記載されていないと判断すると、
１以上の人物の名前と、前記人物の属性と、前記人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、
前記生成した筆跡情報に関連付けて前記テーブルに記憶された１つの名前を選択し、
前記選択した名前を示す名前画像を生成し、
前記名前画像と前記用紙画像とを合成して合成画像を生成する
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、用紙画像に含まれる手書き文字の筆跡情報を生成することが可能な情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、用紙画像に含まれる手書き文字の筆跡情報に基づき、記入者を特定する技術が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２０５０６号公報
【特許文献２】特開２０１６−２２５６９９号公報
【特許文献３】特開平６−４６２１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、用紙画像に含まれる手書き文字の筆跡情報に基づき、記入者を特定する技術においては、記入者を益々正確に特定することが望まれる。
【０００５】
以上のような事情に鑑み、本開示の目的は、手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、用紙画像に含まれる手書き文字の筆跡情報に基づき、記入者を特定する技術においては、記入者を益々正確に特定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一形態に係る情報処理装置は、
名前を手書きすべき名前欄と、前記名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得する画像取得部と、
前記用紙画像に含まれる前記手書き文字を認識する文字認識部と、
前記認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する筆跡情報生成部と、
前記用紙画像に含まれる前記名前欄に名前が記載されているか否かを判断する名前欄判断部と、
前記名前欄判断部が名前が記載されていないと判断すると、
１以上の人物の名前と、前記人物の属性と、前記人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、
前記生成した筆跡情報に関連付けて前記テーブルに記憶された１つの名前を選択する
記入者判断部と、
前記選択した名前を示す名前画像を生成し、
前記名前画像と前記用紙画像とを合成して合成画像を生成する
画像生成部
として動作するプロセッサー
を具備する。
【０００７】
本形態によれば、名前欄判断部が用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されていないと判断すると、筆跡情報生成部が生成した用紙画像に含まれる手書き文字毎の特徴を示す筆跡情報に基づき、記入者判断部が記入者を判断する。これにより、名前欄に名前が記載されていない場合、記入者判断部は、筆跡情報に基づき、記入者を精度よく判断することができる。
【０００８】
前記筆跡情報生成部は、前記生成した筆跡情報を、前記選択した名前に関連付けて、前記データベースに供給する。
【０００９】
このように、データベースに筆跡情報を追加的に記憶し更新することで、筆跡情報に基づき人物を特定する精度が高まる。
【００１０】
前記画像生成部は、前記用紙画像に含まれる前記名前欄に前記名前画像を合成することにより、合成画像を生成する。
【００１１】
これにより、画像生成部は、ブランクの名前欄に名前が書き込まれたような合成画像を生成する。
【００１２】
前記記入者判断部は、
前記生成した筆跡情報に関連付けて、複数の名前が前記テーブルに記憶されているとき、前記複数の名前を候補とし、
他の用紙画像に含まれる名前欄に手書きされた名前を、前記候補から除外し、
除外されずに残った１つの名前を選択する。
【００１３】
本形態によれば、記入者の候補が複数ある場合、記入者判断部は、特定の属性に関連付けられた候補から記入者を絞るため、記入者を精度よく判断することができる。
【００１４】
前記プロセッサーは、
前記名前欄判断部が名前が記載されていると判断すると、
前記生成した筆跡情報が、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに記憶されているか否かを判断し、
前記生成した筆跡情報が、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに記憶されていないと判断すると、
前記生成した筆跡情報が関連付けられて前記データベースに記憶された名前を抽出する
なりすまし判断部としてさらに動作する。
【００１５】
本形態によれば、名前欄判断部が用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されていると判断した場合、筆跡情報生成部が生成した用紙画像に含まれる手書き文字毎の特徴を示す筆跡情報に基づき、なりすまし判断部が、別の人物がその名前を持つ人物に「なりすまし」て、その用紙に名前及び答案等を手書きしたか、あるいは、「なりすまし」ではなくその名前を持つ人物自身がその用紙に名前及び答案等を手書きしたかを、判断する。これにより、名前欄に名前が記載されている場合、なりすまし判断部は、「なりすまし」の可能性の有無を精度よく判断することができる。
【００１６】
前記なりすまし判断部は、
前記生成した筆跡情報が、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに記憶されていると判断すると、
前記生成した筆跡情報を、前記名前欄に手書きされた名前に関連付けて、前記データベースに供給する。
【００１７】
このように、データベースに筆跡情報を追加的に記憶し更新することで、筆跡情報に基づき人物を特定する精度が高まる。
【００１８】
情報処理装置は、
前記データベースを記憶するメモリー
あるいは、
外部のサーバー装置のメモリーが記憶する前記データベースを取得するための通信デバイス
をさらに具備する。
【００１９】
情報処理装置は、
前記用紙をスキャンして用紙画像を取得するイメージスキャナー
をさらに具備する。
【００２０】
情報処理装置は、
前記合成画像をプリントするプリンター
をさらに具備する。
【００２１】
本開示の一形態に係る情報処理プログラムは、
情報処理装置のプロセッサーを、
名前を手書きすべき名前欄と、前記名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得する画像取得部と、
前記用紙画像に含まれる前記手書き文字を認識する文字認識部と、
前記認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する筆跡情報生成部と、
前記用紙画像に含まれる前記名前欄に名前が記載されているか否かを判断する名前欄判断部と、
前記名前欄判断部が名前が記載されていないと判断すると、
１以上の人物の名前と、前記人物の属性と、前記人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、
前記生成した筆跡情報に関連付けて前記テーブルに記憶された１つの名前を選択する
記入者判断部と、
前記選択した名前を示す名前画像を生成し、
前記名前画像と前記用紙画像とを合成して合成画像を生成する
画像生成部
として動作させる。
【００２２】
本開示の一形態に係る情報処理方法は、
名前を手書きすべき名前欄と、前記名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、
前記用紙画像に含まれる前記手書き文字を認識し、
前記認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成し、
前記用紙画像に含まれる前記名前欄に名前が記載されているか否かを判断し、
名前が記載されていないと判断すると、
１以上の人物の名前と、前記人物の属性と、前記人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶するデータベースから、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出してテーブルを生成し、
前記生成した筆跡情報に関連付けて前記テーブルに記憶された１つの名前を選択し、
前記選択した名前を示す名前画像を生成し、
前記名前画像と前記用紙画像とを合成して合成画像を生成する。
【発明の効果】
【００２３】
本開示によれば、手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得し、用紙画像に含まれる手書き文字の筆跡情報に基づき、記入者を特定する技術においては、記入者を益々正確に特定することができる。
【００２４】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本開示の一実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成を示す。
【図２】画像形成装置の機能的構成を示す。
【図３】画像形成装置の動作フロー（１回目）を示す。
【図４】画像形成装置の動作フロー（２回目以降）を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。本実施形態では、情報処理装置を画像形成装置（Multifunction Peripheral、以下単にＭＦＰと称する）として説明する。
【００２７】
１．画像形成装置のハードウェア構成
図１は、本開示の一実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成を示す。
【００２８】
ＭＦＰ１０は、制御部１１を備える。制御部１１は、プロセッサーであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、メモリーであるＲＯＭ（Read Only Memory）及び専用のハードウェア回路等から構成され、ＭＦＰ１０の全体的な動作制御を司る。ＭＦＰ１０を各機能部（後述）として機能させるコンピュータープログラムは、ＲＯＭ等の非一過性のコンピューター読み取り可能な記憶媒体に記憶される。
【００２９】
制御部１１は、画像読取部１２、画像処理部１４、画像メモリー１５、画像形成部１６、操作部１７、記憶部１８、通信制御部１３等と接続されている。制御部１１は、接続されている上記各部の動作制御や、各部との間での信号又はデータの送受信を行う。
【００３０】
制御部１１は、ユーザーから、操作部１７またはネットワーク接続されたパーソナルコンピュータ（図示せず）等を通じて入力されるジョブの実行指示に従って、スキャナー機能、印刷機能及びコピー機能などの各機能についての動作制御を実行するために必要な機構の駆動及び処理を制御する。
【００３１】
画像読取部１２は、原稿から画像を読み取るイメージスキャナーである。
【００３２】
画像処理部１４は、画像読取部１２で読み取られた画像の画像データを必要に応じて画像処理する。例えば、画像処理部１４は、画像読取部１２により読み取られた画像が画像形成された後の品質を向上させるために、シェーディング補正等の画像処理を行う。
【００３３】
画像メモリー１５は、画像読取部１２による読み取りで得られた原稿画像のデータを一時的に記憶したり、画像形成部１６での印刷対象となるデータを一時的に記憶したりする領域を有する。
【００３４】
画像形成部１６（プリンター）は、画像読取部１２で読み取られた画像データ等の画像形成を行う。
【００３５】
操作部１７は、ＭＦＰ１０が実行可能な各種動作及び処理についてユーザーからの指示を受け付けるタッチパネル部および操作キー部を備える。タッチパネル部は、タッチパネルが設けられたＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等の表示部１７ａを備えている。
【００３６】
通信制御部１３（通信デバイス）は、ネットワークＮに接続するためのインターフェースである。
【００３７】
記憶部１８は、画像読取部１２によって読み取られた原稿画像等を記憶する、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの大容量の記憶装置である。記憶部１８は、着脱可能に接続されるモバイルの記憶媒体（例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリー）及びそのインターフェースをさらに有してもよい。
【００３８】
２．画像形成装置の機能的構成
図２は、画像形成装置の機能的構成を示す。
【００３９】
ＭＦＰ１０の制御部１１のＣＰＵ（プロセッサー）は、ＲＯＭ（メモリー）に記憶された情報処理プログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、画像取得部１０１、文字認識部１０２、筆跡情報生成部１０３、名前欄判断部１０４、なりすまし判断部１０５、記入者判断部１０６及び画像生成部１０７として動作する。
【００４０】
画像取得部１０１は、名前を手書きすべき名前欄と、名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む用紙をスキャンした用紙画像を取得する。
【００４１】
文字認識部１０２は、用紙画像に含まれる手書き文字を認識する。
【００４２】
筆跡情報生成部１０３は、文字認識部１０２が認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する。
【００４３】
名前欄判断部１０４は、用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されているか否かを判断する。
【００４４】
なりすまし判断部１０５は、名前欄判断部１０４が名前が記載されていると判断すると、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が、名前欄に手書きされた名前に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に記憶されているか否かを判断する。なりすまし判断部１０５は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が、名前欄に手書きされた名前に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に記憶されていないと判断すると、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が関連付けられて筆跡情報データベース１１２に記憶された名前を抽出する。
【００４５】
筆跡情報データベース１１２は、１以上の人物の名前と、人物の属性と、人物の筆跡情報とを互いに関連付けて記憶する。
【００４６】
記入者判断部１０６は、名前欄判断部１０４が名前が記載されていないと判断すると、筆跡情報データベース１１２から、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出して検索用テーブルを生成する。記入者判断部１０６は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて検索用テーブルに記憶された１つの名前を選択する。記入者判断部１０６は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、複数の名前が検索用テーブルに記憶されているとき、複数の名前を候補とし、他の用紙画像に含まれる名前欄に手書きされた名前を、候補から除外し、除外されずに残った１つの名前を選択する。
【００４７】
画像生成部１０７は、記入者判断部１０６が選択した名前を示す名前画像を生成し、名前画像と用紙画像とを合成して合成画像を生成する。
【００４８】
３．画像形成装置の動作フロー
図３は、画像形成装置の動作フロー（１回目）を示す。
【００４９】
画像読取部１２（イメージスキャナー）は、フィーダー等にセットされた用紙をスキャンし、用紙画像を生成する。「用紙」は、名前を手書きすべき名前欄と、名前欄以外の領域に記入された手書き文字を含む。「名前欄」には、名前が手書きされているか、記入されていない（意図して又は意図せず）こともある。「名前欄以外の領域」は、例えば、回答を手書きする回答欄である。この種の「用紙」は、例えば、学校や予備校等の試験の答案用紙や、アンケート用紙である。
【００５０】
画像取得部１０１は、画像読取部１２が生成した用紙画像（厳密には、画像データ）を取得する（ステップＳ１０１）。画像取得部１０１は、取得した用紙画像を、文字認識部１０２に供給する。
【００５１】
文字認識部１０２は、画像取得部１０１から用紙画像を取得する。文字認識部１０２は、用紙画像に含まれる手書き文字を認識する（ステップＳ１０２）。「手書き文字」は、名前欄に手書きされた文字（名前）と、属性欄に手書きされた文字（属性）と、名前欄以外の領域に手書きされた文字（答案）とを含む。具体的には、文字認識部１０２は、手書き文字をエッジ検出により抽出する。文字認識部１０２は、ＯＣＲ（光学文字認識、Optical Character Recognition）用データベース１１１を参照し、抽出した手書き文字それぞれを識別する。具体的には、ＯＣＲ用データベース１１１には、文字の画像パターンと文字コードとが対応付けられて１文字ずつ登録されている。文字認識部１０２は、抽出した文字を示す画像パターンをＯＣＲ用データベース１１１から検索し、検索により得られた画像パターンが対応付けられた文字コードを取得する。文字認識部１０２は、全ての手書き文字について、文字コードを取得する。文字認識部１０２は、名前欄に手書きされた文字（名前）の文字コードを組み合わせて、名前を認識する。文字認識部１０２は、属性欄に手書きされた文字（属性）の文字コードを組み合わせて、属性を認識する。「属性」は、学校名、学年、クラス等、人物の所属先を示す情報である。
【００５２】
筆跡情報生成部１０３は、文字認識部１０２が認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する（ステップＳ１０３）。例えば、「筆跡情報」は、文字毎の、書き出しの強さ（太さ、濃さ）や弱さ（細さ、薄さ）、カーブの丸み、折れの角度、書き終わりのの強さ（太さ、濃さ）や弱さ（細さ、薄さ）等に関する。筆跡情報生成部１０３は、生成した文字毎の筆跡情報を、文字認識部１０２が認識した名前及び属性を互いに関連付けて、筆跡情報データベース１１２に記憶する。
【００５３】
図４は、画像形成装置の動作フロー（２回目以降）を示す。
画像取得部１０１は、画像読取部１２が生成した用紙画像（厳密には、画像データ）を取得する（ステップＳ２０１。図３のステップＳ１０１と同様）。画像取得部１０１は、取得した用紙画像を、文字認識部１０２に供給する。
【００５４】
文字認識部１０２は、画像取得部１０１から用紙画像を取得する。文字認識部１０２は、用紙画像に含まれる手書き文字を認識する（ステップＳ２０２。図３のステップＳ１０２と同様）。文字認識部１０２は、名前欄に手書きされた文字（名前）の文字コードを組み合わせて、名前を認識する。文字認識部１０２は、属性欄に手書きされた文字（属性）の文字コードを組み合わせて、属性を認識する。
【００５５】
筆跡情報生成部１０３は、文字認識部１０２が認識した手書き文字の文字毎の特徴を示す筆跡情報を生成する（ステップＳ２０３。図３のステップＳ１０３と同様）。
【００５６】
名前欄判断部１０４は、文字認識部１０２が認識した名前を取得し、用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されているか否かを判断する（ステップＳ２０４）。以下、名前欄判断部１０４が、（１）用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されていると判断した場合（ステップＳ２０４、ＹＥＳ）と、（２）用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されていない（典型的には、名前欄がブランク）と判断した場合（ステップＳ２０４、ＮＯ）とに分けて説明する。
【００５７】
（１）名前欄に名前が記載されている場合（ステップＳ２０４、ＹＥＳ）
なりすまし判断部１０５は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が、文字認識部１０２が認識した名前（名前欄に手書きされた名前）に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２０５）。
【００５８】
筆跡情報が名前欄に手書きされた名前に関連付けられていなければ、別の人物が、その名前を持つ人物に「なりすまし」て、その用紙に名前及び答案等を手書きしたおそれがある。一方、筆跡情報が名前欄に手書きされた名前に関連付けられていれば、「なりすまし」ではなく、その名前を持つ人物自身が、その用紙に名前及び答案等を手書きした可能性が高い。
【００５９】
なりすまし判断部１０５は、筆跡情報が、名前欄に手書きされた名前に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に記憶されていると判断する（「なりすまし」でない可能性が高い）（ステップＳ２０６、ＹＥＳ）。この場合、なりすまし判断部１０５は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報を、文字認識部１０２が認識した名前（名前欄に手書きされた名前）に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に供給し、追加的に記憶し更新する（ステップＳ２０７）。このように、筆跡情報データベース１１２に筆跡情報を追加的に記憶し更新することで、筆跡情報に基づき人物を特定する精度が高まる。
【００６０】
一方、なりすまし判断部１０５は、筆跡情報が、名前欄に手書きされた名前に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に記憶されていないと判断する（「なりすまし」のおそれがある）（ステップＳ２０６、ＮＯ）。この場合、なりすまし判断部１０５は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が関連付けられて筆跡情報データベース１１２に記憶された名前があるか否かを判断する（ステップＳ２０８）。
【００６１】
なりすまし判断部１０５は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が関連付けられて筆跡情報データベース１１２に記憶された名前があると判断すると（ステップＳ２０９、ＹＥＳ）、その名前（「なりすまし」をしたおそれがある人物の名前）を表示部１７ａに表示し、ユーザー（採点者など）に警告する（ステップＳ２１０）。
【００６２】
一方、なりすまし判断部１０５は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が関連付けられて筆跡情報データベース１１２に記憶された名前が無いと判断すると（ステップＳ２０９、ＮＯ）、該当者がいない旨のメッセージを表示部１７ａに表示し、ユーザー（採点者など）に警告する（ステップＳ２１１）。
【００６３】
（２）名前欄に名前が記載されていない場合（ステップＳ２０４、ＮＯ）
記入者判断部１０６は、筆跡情報データベース１１２から、特定の属性に関連付けられた１以上の名前及び筆跡情報を抽出して検索用テーブルを生成する（ステップＳ２１２）。「特定の属性」とは、名前欄（記入されていない）に記載すべき名前により特定される人物の属性（クラス等）であり、ユーザー（採点者など）の操作に基づき指定される。すなわち、「検索用テーブル」は、「特定の属性」（１つのクラス等）に属する複数の人物の名前及び筆跡情報を示すテーブルである。
【００６４】
記入者判断部１０６は、生成した検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２１３）。記入者判断部１０６は、生成した検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が記憶されていないと判断すると（ステップＳ２１３、ＮＯ）、該当者がいない旨のメッセージを表示部１７ａに表示し、ユーザー（採点者など）に警告する（ステップＳ２１１）。
【００６５】
一方、記入者判断部１０６は、生成した検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報が記憶されていると判断する（ステップＳ２１３、ＹＥＳ）。この場合、記入者判断部１０６は、生成した検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、複数の名前が記憶されているか、名前が１つだけ記憶されているかを判断する（ステップＳ２１４）。
【００６６】
記入者判断部１０６は、生成した検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、名前が１つだけ記憶されていると判断すると、この１つの名前を選択する（ステップＳ２１４、ＹＥＳ）。この場合、選択した名前の人物が、記入者である可能性が高い。そこで、記入者判断部１０６は、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報を、選択した名前に関連付けて、筆跡情報データベース１１２に供給し、追加的に記憶し更新する（ステップＳ２１５）。このように、筆跡情報データベース１１２に筆跡情報を追加的に記憶し更新することで、筆跡情報に基づき人物を特定する精度が高まる。記入者判断部１０６は、選択した名前（記入者である可能性が高い人物の名前）を、画像生成部１０７に供給する。
【００６７】
画像生成部１０７は、記入者判断部１０６から、選択した名前（記入者である可能性が高い人物の名前）を取得する。画像生成部１０７は、記入者判断部１０６が選択した名前を示す名前画像を生成する。「名前画像」は、典型的には、名前を示すテキストの画像である。画像生成部１０７は、生成した名前画像と、画像取得部１０１が取得した用紙画像とを合成して合成画像を生成する（ステップＳ２１６）。例えば、画像生成部１０７は、画像取得部１０１が取得した用紙画像に含まれる名前欄に、生成した名前画像を合成することにより、合成画像を生成する。いわば、画像生成部１０７は、ブランクの名前欄に名前が書き込まれたような合成画像を生成する。画像生成部１０７は、生成した合成画像を出力（印刷、保存、表示、送信等）する（ステップＳ２１７）。
【００６８】
一方、記入者判断部１０６は、生成した検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、複数の名前が記憶されていると判断する（ステップＳ２１４、ＮＯ）。この場合、記入者判断部１０６は、この複数の名前を、記入者の候補とし、記入者の特定を保留する（ステップＳ２１８）。
【００６９】
そして、ＭＦＰ１０の制御部１１は、他の用紙画像について、ステップＳ２０１乃至Ｓ２０７の処理を実行する。記入者判断部１０６は、なりすまし判断部１０５が筆跡情報データベース１１２に追加的に記憶し更新した名前及び筆跡情報（ステップＳ２０７）を、検索用テーブルから削除（除外）して検索用テーブルを更新する（ステップＳ２１９）。言い換えれば、記入者判断部１０６は、検索用テーブルから、記入者の候補となり得ない名前及び筆跡情報を１つ１つ除外していくことにより、記入者の候補を絞っていく。記入者判断部１０６は、更新後の（候補を絞った後の）検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、名前が１つだけ記憶されているか否かを判断する（ステップＳ２２０）。
【００７０】
記入者判断部１０６は、更新後の（候補を絞った後の）検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、名前が１つだけ記憶されている（除外されずに残った名前が１つである）と判断すると、この１つの名前を選択する（ステップＳ２２０、ＹＥＳ）。この場合、選択した名前の人物が、記入者である可能性が高い。そこで、記入者判断部１０６は、選択した名前（記入者である可能性が高い人物の名前）を、画像生成部１０７に供給する。画像生成部１０７は、記入者判断部１０６が選択した名前を示す名前画像を生成し、合成画像を生成し（ステップＳ２１６）、生成した合成画像を出力する（ステップＳ２１７）。
【００７１】
一方、記入者判断部１０６は、更新後の（候補を絞った後の）検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、名前が１つも記憶されていないと判断すると（ステップＳ２２０でＮＯ、ステップＳ２２１でＮＯ）、該当者がいない旨のメッセージを表示部１７ａに表示し、ユーザー（採点者など）に警告する（ステップＳ２１１）。
【００７２】
一方、記入者判断部１０６は、更新後の（候補を絞った後の）検索用テーブルに、筆跡情報生成部１０３が生成した筆跡情報に関連付けて、複数の名前が記憶されていると判断すると（ステップＳ２２０でＮＯ、ステップＳ２２１でＹＥＳ）、候補となる複数の名前を表示部１７ａに表示し、何れかの名前を含む合成画像を生成するか否かを、ユーザー（採点者など）に指定させる（ステップＳ２２２）。
【００７３】
記入者判断部１０６は、ユーザーによる操作部１７に対する特定の操作に基づき、特定の（ユーザーが指定した）名前を含む合成画像を生成すると判断すると（ステップＳ２２３、ＹＥＳ）、その名前を示す名前画像を生成し、合成画像を生成し（ステップＳ２１６）、生成した合成画像を出力する（ステップＳ２１７）。
【００７４】
４．変形例
上記実施形態では、ＭＦＰ１０が全ての処理を実行した。これに替えて、情報処理装置が、スキャナーやＭＦＰから用紙画像を取得し、全ての処理を実行してもよい（図示せず）。情報処理装置は、イメージスキャナーやＭＦＰにイントラネットを介して接続された、ユーザー（採点者など）が利用するパーソナルコンピューターでもよい。あるいは、情報処理装置は、イメージスキャナーやＭＦＰにインターネットを介して接続された、所謂サーバー装置でもよい。あるいは、外部のサーバー装置のメモリーが筆跡情報データベース１１２を記憶し、情報処理装置が、通信デバイスを介して筆跡情報データベース１１２を取得し、全ての処理を実行してもよい（図示せず）。
【００７５】
５．まとめ
本実施形態によれば、名前欄判断部１０４が用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されていないと判断すると、筆跡情報生成部１０３が生成した用紙画像に含まれる手書き文字毎の特徴を示す筆跡情報に基づき、記入者判断部１０６が記入者を判断する。これにより、名前欄に名前が記載されていない場合、記入者判断部１０６は、筆跡情報に基づき、記入者を精度よく判断することができる。記入者の候補が複数ある場合、記入者判断部１０６は、特定の属性に関連付けられた候補から記入者を絞るため、記入者を精度よく判断することができる。
【００７６】
本実施形態によれば、名前欄判断部１０４が用紙画像に含まれる名前欄に名前が記載されていると判断した場合、筆跡情報生成部１０３が生成した用紙画像に含まれる手書き文字毎の特徴を示す筆跡情報に基づき、なりすまし判断部１０５が、別の人物がその名前を持つ人物に「なりすまし」て、その用紙に名前及び答案等を手書きしたか、あるいは、「なりすまし」ではなくその名前を持つ人物自身がその用紙に名前及び答案等を手書きしたかを、判断する。これにより、名前欄に名前が記載されている場合、なりすまし判断部１０５は、「なりすまし」の可能性の有無を精度よく判断することができる。
【００７７】
本技術の各実施形態及び各変形例について上に説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００７８】
１０…ＭＦＰ
１１…制御部
１０１…画像取得部
１０２…文字認識部
１０３…筆跡情報生成部
１０４…名前欄判断部
１０５…なりすまし判断部
１０６…記入者判断部
１０７…画像生成部
１１１…ＯＣＲ用データベース
１１２…筆跡情報データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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