(57)【要約】【課題】記入された情報を正確に認識するとともに、認識した情報の管理を容易に行うことができる情報処理システムを提供する。【解決手段】手書き文字が読み取られた画像データを取得する画像取得部２１と、画像データに基づいて文字認識する文字認識部２３と、手書きされた学籍番号に誤りがあるか否かを判定する判定部２４と、文字認識された学籍番号に誤りがない場合は、文字認識された手書き文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された学籍番号に誤りがある場合は、画像データにおける手書き文字に類似する、過去集計結果リストにおける学籍番号に基づいて、文字認識された手書き文字を変更して現在集計結果リストに登録する情報処理部２６と、を含む。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
記入媒体に記入された、記入者の識別情報を含む文字が読み取られた画像データを取得する取得手段と、
取得された前記画像データに基づいて、前記文字を文字認識する認識手段と、
文字認識された前記文字に含まれる前記記入者の識別情報に誤りがあるか否かを判定する判定手段と、
文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがある場合は、記入媒体に記入する複数の記入者の識別情報を含む複数の記入者情報が予め登録された記入者リストにおいて、取得された前記画像データにおける前記文字に類似する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する情報処理手段と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記判定手段は、文字認識された前記記入者の識別情報が、予め設定された範囲に含まれているか否かを判定し、該識別情報が前記範囲に含まれていない場合に、前記記入者の識別情報に誤りがあると判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記判定手段は、文字認識された前記記入者の識別情報が前記範囲に含まれている場合は、さらに、該識別情報が前記記入者リストに含まれているか否かを判定し、該識別情報が前記記入者リストに含まれている場合に、前記記入者の識別情報に誤りがないと判定し、
前記情報処理手段は、前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を前記認識結果リストに登録する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記判定手段は、文字認識された前記記入者の識別情報が前記記入者リストに含まれていない場合は、さらに、該識別情報が、前記認識結果リストに登録された前記文字に対応する前記記入者情報が登録された登録済リストに含まれているか否かを判定し、該識別情報が前記登録済リストに含まれていない場合に、前記記入者の識別情報に誤りがあると判定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
文字認識された前記記入者の識別情報が前記登録済リストに含まれている場合に、前記登録済リストに登録されている前記記入者の識別情報と、前記画像データにおける前記文字に含まれる前記識別情報との類似度、及び、前記登録済リストに登録されている前記記入者の識別情報と、前記認識結果リストに既に登録されている前記文字に含まれる前記識別情報との類似度、をそれぞれ算出する第１類似度算出手段をさらに含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記情報処理手段は、前記登録済リストに登録されている前記記入者の識別情報に最も類似する前記識別情報に対応する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記情報処理手段は、前記記入者の識別情報に誤りがある、文字認識された前記文字を誤検出リストに登録する、
ことを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記誤検出リストに登録されている前記記入者情報に対応する前記画像データと、前記記入者リストに登録されている全ての前記記入者情報との類似度を算出する第２類似度算出手段をさらに含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記情報処理手段は、前記誤検出リストに登録されている前記記入者情報を、前記記入者リストに登録されている全ての前記記入者情報のうち、前記画像データとの前記類似度が最も高い前記記入者情報に変更するとともに、変更した前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する、
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記情報処理手段は、前記変更した前記記入者情報を、前記誤検出リストから削除する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
記入媒体に記入された、記入者の識別情報を含む文字が読み取られた画像データを取得する取得手段と、
取得された前記画像データに基づいて、前記文字を文字認識する認識手段と、
文字認識された前記文字に含まれる前記記入者の識別情報に誤りがあるか否かを判定する判定手段と、
文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがある場合は、記入媒体に記入する複数の記入者の識別情報を含む複数の記入者情報が予め登録された記入者リストにおいて、取得された前記画像データにおける前記文字に類似する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する情報処理手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
記入媒体に記入された、記入者の識別情報を含む文字が読み取られた画像データを取得する取得手段、
取得された前記画像データに基づいて、前記文字を文字認識する認識手段、
文字認識された前記文字に含まれる前記記入者の識別情報に誤りがあるか否かを判定する判定手段、及び、
文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがある場合は、記入媒体に記入する複数の記入者の識別情報を含む複数の記入者情報が予め登録された記入者リストにおいて、取得された前記画像データにおける前記文字に類似する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する情報処理手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
教育現場等では、テストにより学生の成績管理が行われる。テストはその信頼性や手軽さから、今なお紙媒体で行われることが多い。テストの実施後は、成績を管理する担当者が採点済みの答案用紙の情報（学籍番号、氏名、得点等）を目視で１枚ずつ確認し、それらをパソコンのデータ管理ソフト（エクセル等）に手作業で入力することにより、成績の管理が行われる。
【０００３】
このような成績管理の作業を正確かつ効率的に行うためには、例えば、紙媒体に手書きされた文字を電子的に読み取って認識する技術を用いることが考えられる。従来、手書き文字の認識方法として、例えば、特許文献１及び２の方法が提案されている。
【０００４】
特許文献１に開示されている文字認識方法では、投票用紙を電子的に読み取り、読み取った文字と、予め用意した誤認識されやすい誤り名リストの文字とを比較し、両者の合致度が高い場合はリジェクト処理している。
【０００５】
特許文献２に開示されている文字認識方法では、手書き文字の特徴点と、認識された文字の特徴点との合致度を求め、合致度が所定基準値より低い場合は、手書き文字に変形処理を施し、再び文字認識処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−１５０２２２号公報
【特許文献２】特開２００４−７８３６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、記入媒体に記入された情報を正確に認識するとともに、認識した情報の管理を容易に行うことができる情報処理システム、情報処理装置及び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】
【０００８】
本発明の請求項１に係る情報処理システムは、記入媒体に記入された、記入者の識別情報を含む文字が読み取られた画像データを取得する取得手段と、取得された前記画像データに基づいて、前記文字を文字認識する認識手段と、文字認識された前記文字に含まれる前記記入者の識別情報に誤りがあるか否かを判定する判定手段と、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがある場合は、記入媒体に記入する複数の記入者の識別情報を含む複数の記入者情報が予め登録された記入者リストにおいて、取得された前記画像データにおける前記文字に類似する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する情報処理手段と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明の請求項２に係る情報処理システムは、請求項１に記載の構成において、前記判定手段は、文字認識された前記記入者の識別情報が、予め設定された範囲に含まれているか否かを判定し、該識別情報が前記範囲に含まれていない場合に、前記記入者の識別情報に誤りがあると判定する。
【００１０】
本発明の請求項３に係る情報処理システムは、請求項２に記載の構成において、前記判定手段は、文字認識された前記記入者の識別情報が前記範囲に含まれている場合は、さらに、該識別情報が前記記入者リストに含まれているか否かを判定し、該識別情報が前記記入者リストに含まれている場合に、前記記入者の識別情報に誤りがないと判定し、前記情報処理手段は、前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を前記認識結果リストに登録する。
【００１１】
本発明の請求項４に係る情報処理システムは、請求項３に記載の構成において、前記判定手段は、文字認識された前記記入者の識別情報が前記記入者リストに含まれていない場合は、さらに、該識別情報が、前記認識結果リストに登録された前記文字に対応する前記記入者情報が登録された登録済リストに含まれているか否かを判定し、該識別情報が前記登録済リストに含まれていない場合に、前記記入者の識別情報に誤りがあると判定する。
【００１２】
本発明の請求項５に係る情報処理システムは、請求項４に記載の構成において、文字認識された前記記入者の識別情報が前記登録済リストに含まれている場合に、前記登録済リストに登録されている前記記入者の識別情報と、前記画像データにおける前記文字に含まれる前記識別情報との類似度、及び、前記登録済リストに登録されている前記記入者の識別情報と、前記認識結果リストに既に登録されている前記文字に含まれる前記識別情報との類似度、をそれぞれ算出する第１類似度算出手段をさらに含む。
【００１３】
本発明の請求項６に係る情報処理システムは、請求項５に記載の構成において、前記情報処理手段は、前記登録済リストに登録されている前記記入者の識別情報に最も類似する前記識別情報に対応する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する。
【００１４】
本発明の請求項７に係る情報処理システムは、請求項１から６の何れか１項に記載の構成において、前記情報処理手段は、前記記入者の識別情報に誤りがある、文字認識された前記文字を誤検出リストに登録する。
【００１５】
本発明の請求項８に係る情報処理システムは、請求項７に記載の構成において、前記誤検出リストに登録されている前記記入者情報に対応する前記画像データと、前記記入者リストに登録されている全ての前記記入者情報との類似度を算出する第２類似度算出手段をさらに含む。
【００１６】
本発明の請求項９に係る情報処理システムは、請求項８に記載の構成において、前記情報処理手段は、前記誤検出リストに登録されている前記記入者情報を、前記記入者リストに登録されている全ての前記記入者情報のうち、前記画像データとの前記類似度が最も高い前記記入者情報に変更するとともに、変更した前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する。
【００１７】
本発明の請求項１０に係る情報処理システムは、請求項９に記載の構成において、前記情報処理手段は、前記変更した前記記入者情報を、前記誤検出リストから削除する。
【００１８】
本発明の請求項１１に係る情報処理装置は、記入媒体に記入された、記入者の識別情報を含む文字が読み取られた画像データを取得する取得手段と、取得された前記画像データに基づいて、前記文字を文字認識する認識手段と、文字認識された前記文字に含まれる前記記入者の識別情報に誤りがあるか否かを判定する判定手段と、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがある場合は、記入媒体に記入する複数の記入者の識別情報を含む複数の記入者情報が予め登録された記入者リストにおいて、取得された前記画像データにおける前記文字に類似する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する情報処理手段と、を含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明の請求項１２に係るプログラムは、記入媒体に記入された、記入者の識別情報を含む文字が読み取られた画像データを取得する取得手段、取得された前記画像データに基づいて、前記文字を文字認識する認識手段、文字認識された前記文字に含まれる前記記入者の識別情報に誤りがあるか否かを判定する判定手段、及び、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された前記文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報に誤りがある場合は、記入媒体に記入する複数の記入者の識別情報を含む複数の記入者情報が予め登録された記入者リストにおいて、取得された前記画像データにおける前記文字に類似する前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記文字を変更して前記認識結果リストに登録する情報処理手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの、コンピュータが読み取り可能な情報記憶媒体に格納されてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の請求項１、１１、１２の構成によれば、記入された情報が正確に認識されるとともに、認識された情報の管理が容易になる。
【００２１】
本発明の請求項２の構成によれば、文字認識された記入者の識別情報が予め設定された範囲に含まれていない場合に、記入文字の誤認識と判定される。
【００２２】
本発明の請求項３の構成によれば、記入者の識別情報に誤りがない場合は、文字認識された記入文字が認識結果リストに登録される。
【００２３】
本発明の請求項４の構成によれば、文字認識された記入者の識別情報が登録済リストに含まれていない場合に、記入文字の誤認識と判定される。
【００２４】
本発明の請求項５の構成によれば、文字認識された記入者の識別情報が登録済リストに含まれている場合に、画像データにおける文字の類似度が算出される。
【００２５】
本発明の請求項６の構成によれば、画像データにおける記入文字との類似度が高い方の識別情報に対応する記入者情報に基づいて変更された記入文字が登録される。
【００２６】
本発明の請求項７の構成によれば、誤認識された記入文字は誤検出リストに登録される。
【００２７】
本発明の請求項８の構成によれば、誤検出リストに登録されている記入者情報に対応する画像データと、記入者リストに登録されている全ての記入者情報との類似度が算出される。
【００２８】
本発明の請求項９の構成によれば、誤検出リストに登録されている記入者情報が、画像データとの類似度が最も高い記入者情報に変更されるとともに、変更された記入者情報に基づいて記入文字が変更され、登録される。
【００２９】
本発明の請求項１０の構成によれば、変更された記入者情報が誤検出リストから削除されて、全ての記入文字が管理される。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本実施形態に係る情報処理システムの全体構成図である。
【図２】答案用紙の一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る情報処理システムの具体的構成を示すブロック図である。
【図４】過去集計結果リストの一例を示す図である。
【図５】現在集計結果リストの一例を示す図である。
【図６】集計済情報リストの一例を示す図である。
【図７】誤検出リストの一例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【図９】本実施形態に係る情報処理システムの動作フロー図である。
【図１０】本実施形態に係る情報処理システムの動作フロー図である。
【図１１】答案用紙の一例を示す図である。
【図１２】各リストの一例を示す図である。
【図１３】各リストの一例を示す図である。
【図１４】各リストの一例を示す図である。
【図１５】過去集計結果リストの一例を示す図である。
【図１６】現在集計結果リストの一例を示す図である。
【図１７】各リストの一例を示す図である。
【図１８】現在集計結果リストの一例を示す図である。
【図１９】各リストの一例を示す図である。
【図２０】各リストの一例を示す図である。
【図２１】各リストの一例を示す図である。
【図２２】現在集計結果リストの一例を示す図である。
【図２３】各リストの一例を示す図である。
【図２４】過去集計結果リストの一例を示す図である。
【図２５】現在集計結果リストの一例を示す図である。
【図２６】各リストの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の一実施形態について、図面を用いて以下に説明する。
【００３２】
図１は、本実施形態に係る情報処理システムの全体構成図である。同図に示すように、情報処理システム１００は、記入媒体に記入された情報を画像データとして電子的に読み取る画像読取装置１０と、画像読取装置１０が読み取った画像データに基づいて上記情報を処理する情報処理装置２０と、各種データを記憶、管理するデータサーバ３０（記憶手段）とを含んで構成されている。画像読取装置１０、情報処理装置２０及びデータサーバ３０は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等の通信ネットワーク４０を介して相互に接続されている。
【００３３】
情報処理システム１００は、記入媒体（例えば、紙媒体）に記入された文字などの各種の情報を画像データとして取得し、該画像データを文字認識した文字情報について各種処理を実行するものである。本実施形態では、一例として、テストを受験した複数の学生の答案用紙に手書きされた情報（学籍番号、氏名及び得点）を、集計して管理する利用形態について説明する。また、テストを受験する学生は、特定のクラス（Ｘクラスとする。）に所属する、学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人と仮定する。
【００３４】
図２は、答案用紙の一例を示す図である。答案用紙には、学籍番号欄、氏名欄、得点欄、解答欄が設けられている。また、答案用紙の右端上部には、ＱＲコード（登録商標）やバーコード等のタグが添付されている。タグには、答案用紙における、学籍番号欄、氏名欄、得点欄、解答欄のそれぞれの座標位置及び縦横の大きさを示す情報が埋め込まれている。なお、答案用紙に、科目名欄、日付欄等が設けられ、これらの座標位置及び大きさを示す情報がタグに埋め込まれていてもよい。答案用紙に記載された各情報は、記入者の情報（記入者情報）（ここでは、学生情報）を示し、記入者情報には記入者を識別するための識別情報（ここでは、学籍番号）が含まれている。
【００３５】
画像読取装置１０は、スキャナ機能を有し、紙媒体の答案用紙に記載された情報（学生情報）を画像データとして電子的に読み取る。画像読取装置１０は、読み取った画像データを、通信ネットワーク４０を介して情報処理装置２０に送信する。例えば、管理者が学生３０人分の答案用紙を画像読取装置１０にセットしてスキャン操作を行うと、画像読取装置１０は、３０人分の答案用紙を連続してスキャン処理する。そして、画像読取装置１０は、順次、３０人分の答案用紙の画像データを、情報処理装置２０に送信する。画像読取装置１０は、情報処理システム１００において画像読取手段として機能する。画像読取手段は、情報処理装置２０に含まれていてもよい。
【００３６】
図３は、情報処理システム１００の具体的構成を示すブロック図である。図３には、情報処理装置２０のハードウェア構成を示している。情報処理装置２０は、通信部１１、ＣＰＵ１２、及びメモリ１３を含むコンピュータで構成されている。これらのハードウェア要素はバスにより相互にデータの授受が可能に接続されている。通信部１１は、通信ネットワーク４０（図１参照）を介して、画像読取装置１０及びデータサーバ３０とデータ通信を行う。ＣＰＵ１２は、情報処理装置２０の各部を制御したり、各種の情報処理を実行したりする。メモリ１３は、各種のプログラムやデータを保持する。またメモリ１３には、ＣＰＵ１２の作業領域も確保される。
【００３７】
データサーバ３０は、過去集計ＤＢ３１、現在集計ＤＢ３２、集計済情報ＤＢ３３、及び誤検出ＤＢ３４を含んでいる。なお、データサーバ３０は、情報処理装置２０に含まれていてもよい。
【００３８】
過去集計ＤＢ３１には、過去に実施されたテストの学生情報を集計した結果を示す過去集計結果リスト（記入者リスト）が保存されている。図４は、過去集計結果リストの一例を示す図である。図４では、Ｘクラスの学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人分の過去のテストの集計結果が登録されている。
【００３９】
現在集計ＤＢ３２には、今回実施されたテストの学生情報を集計した結果を示す現在集計結果リスト（認識結果リスト）が保存されている。図５は、現在集計結果リストの一例を示す図である。情報処理システム１００では、テストを実施した後に答案用紙を画像読取装置１０により順次スキャンすることにより、各答案用紙の学生情報が、現在集計結果リストに順次登録される。図５では、Ｘクラスの学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人分の答案用紙の学生情報が、現在集計結果リストに正確に登録された状態を示している。
【００４０】
集計済情報ＤＢ３３には、今回実施されたテストにおいて、現在集計結果リスト（図５参照）に正確に登録された学生情報を集計した結果を示す集計済情報リスト（登録済リスト）が保存されている。図６は、集計済情報リストの一例を示す図である。図６では、Ｘクラスの学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人分の答案用紙の学生情報が、現在集計結果リストに正確に登録された場合の集計済情報リストの状態を示している。
【００４１】
誤検出ＤＢ３４には、今回実施されたテストにおいて、現在集計結果リスト（図５参照）に正確に登録されなかった学生情報を集計した結果を示す誤検出リストが保存されている。図７は、誤検出リストの一例を示す図である。例えば図７（ａ）では、学籍番号「０６０２」、氏名「Ｂ」及び得点「８０」と、学籍番号「０００１」、氏名「Ｇ」及び得点「９５」が登録されている。誤検出リストには、例えば、答案用紙に手書きされた学籍番号を正確に認識することができなかった場合に、誤って読み取られた学籍番号を含む学生情報が登録される。具体的には、図７（ａ）では、手書きされた学籍番号「０００２」を、「０６０２」と誤認識した場合を示している。
【００４２】
次に、情報処理装置２０の具体的な構成について説明する。図８は、情報処理装置２０の機能ブロック図である。同図に示すように、情報処理装置２０は、機能的には、画像取得部２１（取得手段）、画像抽出部２２（抽出手段）、文字認識部２３（認識手段）、判定部２４（判定手段）、類似度算出部２５（類似度算出手段）、及び情報処理部２６（情報処理手段）を含んでいる。これらの要素はメモリ１３（図３参照）に格納されたプログラムをＣＰＵ１２が実行することにより実現される。このプログラムはＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどのコンピュータが読み取り可能な情報記憶媒体から情報処理装置２０にインストールされてもよいし、インターネット等の通信ネットワーク４０を介してダウンロードされてもよい。
【００４３】
画像取得部２１は、画像読取装置１０が読み取った画像データを、通信ネットワーク４０及び通信部１１を介して取得する。例えば、画像取得部２１は、画像読取装置１０から、Ｘクラスの学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人分の答案用紙の画像データを順次取得する。
【００４４】
画像抽出部２２は、画像取得部２１により取得された画像データについて、学籍番号、氏名、及び得点のイメージデータを抽出する。具体的には、画像抽出部２２は、答案用紙に添付されたタグ（ＱＲコード）に埋め込まれた、学籍番号欄、氏名欄、及び得点欄のそれぞれの座標位置及び縦横の大きさを示す情報に基づいて、学籍番号、氏名、及び得点のイメージデータ（画像データ）を抽出する。
【００４５】
文字認識部２３は、画像抽出部２２により抽出されたイメージデータに基づいて、手書き文字を、テキスト形式等の文字として文字認識する。具体的には、文字認識部２３は、学籍番号、氏名、及び得点のそれぞれのイメージデータについて、学籍番号、氏名、及び得点を文字認識する。文字認識の方法は、公知の技術を適用することができ、例えばＯＣＲ処理（Optical Character Recognition）を適用することができる。
【００４６】
判定部２４は、文字認識部２３により認識された文字と、データサーバ３０に保存されている各種リストの情報とに基づいて、各種の判定処理を行う。例えば、判定部２４は、文字認識部２３により認識された学籍番号が、予め設定された範囲（所定範囲）内に含まれるか否かを判定する（第１判定処理）。また、判定部２４は、文字認識部２３により認識された学籍番号が、過去集計ＤＢ３１の過去集計結果リスト（図４参照）に存在するか否かを判定する（第２判定処理）。また、判定部２４は、文字認識部２３により認識された学籍番号が、集計済情報ＤＢ３３の集計済情報リスト（図６参照）に存在するか否かを判定する（第３判定処理）。また、判定部２４は、誤検出ＤＢ３４の誤検出リスト（図７（ａ）参照）に、学生情報が登録されているか否かを判定する（第４判定処理）。また、判定部２４は、上記第１判定処理において、学籍番号が所定範囲内に含まれない場合、及び、上記第３判定処理において、学籍番号が集計済情報リストに存在しない場合、文字認識された学籍番号に誤りがあると判定する。
【００４７】
類似度算出部２５は、集計済情報リストにおける学籍番号及び氏名と、画像抽出部２２により抽出されたイメージデータにおける学籍番号及び氏名との類似度、及び、集計済情報リストにおける学籍番号及び氏名と、既に現在集計結果リストに登録されている学籍番号及び氏名との類似度、をそれぞれ算出する（第１算出処理）。また、類似度算出部２５は、誤検出リストに存在する学生情報に対応するイメージデータにおける学籍番号及び氏名と、過去集計ＤＢ３１の過去集計結果リスト（図４参照）に残っている全ての学生の学籍番号及び氏名との類似度を算出する（第２算出処理）。なお、類似度算出部２５は、第１算出処理を実行する第１類似度算出手段、及び、第２算出処理を実行する第２類似度算出手段として機能する。
【００４８】
情報処理部２６は、判定部２４による判定処理（第１判定処理〜第４判定処理）のそれぞれの判定結果、及び類似度算出部２５の算出結果に基づいて、データサーバ３０に保存されている各種リストの情報、及び文字認識された情報を処理（登録、変更、削除等）する。情報処理部２６の具体的な処理内容は後述する。
【００４９】
次に、情報処理システム１００における処理内容について、具体例を挙げて説明する。図９及び図１０は、情報処理システム１００の動作フロー図である。ここでは、Ｘクラスの学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人分の答案用紙の学生情報（学籍番号、氏名、得点）を処理する場合を例に挙げる。また、過去集計ＤＢ３１には、Ｘクラスにおいて過去に実施されたテストの学生情報を集計した結果を示す過去集計結果リスト（図４参照）が保存されているものとする。また、以下では、Ｘクラス全員の学生情報が正確に読み取られるケース（第１のケース）と、特定の学生情報が正確に読み取られない２つのケース（第２のケース、第３のケース）とに分けて説明する。
【００５０】
［第１のケース］
初めに、Ｓ１１において、管理者がＸクラスの学生３０人分の答案用紙を画像読取装置１０にセットしてスキャン開始操作を行うと、画像読取装置１０は、１枚目の答案用紙をスキャンする。画像読取装置１０は、スキャンした１枚目の答案用紙の画像データを、通信ネットワーク４０を介して情報処理装置２０に送信する（Ｓ１２）。例えば、図１１に示す学生Ａの答案用紙（学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」）をスキャンした画像データが情報処理装置２０に送信される。
【００５１】
情報処理装置２０の画像取得部２１は、情報処理装置２０から送信された画像データ（図１１参照）を、通信ネットワーク４０及び通信部１１を介して取得する（Ｓ１３）。画像抽出部２２は、上記画像データについて、ＱＲコードの情報に基づき、学籍番号、氏名、及び得点のイメージデータを抽出する（Ｓ１４）。文字認識部２３は、上記イメージデータについて、学籍番号、氏名、及び得点をＯＣＲ処理により文字認識する（Ｓ１５）。ここでは、文字認識部２３により、学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」が認識されたとする。
【００５２】
次に、判定部２４は、文字認識された学籍番号が、所定範囲内に含まれるか否かを判定する（Ｓ１６：第１判定処理）。具体的には、判定部２４は、文字認識された学籍番号が、Ｘクラスに所属する学生の学籍番号「０００１」から「００３０」に含まれるか否かを判定する。
【００５３】
文字認識された学籍番号が所定範囲内に含まれる場合（Ｓ１６にてＹＥＳ）、判定部２４は、該学籍番号が過去集計結果リスト（図４参照）に存在するか否かを判定する（Ｓ１７：第２判定処理）。
【００５４】
文字認識された学籍番号が過去集計結果リストに存在する場合（Ｓ１７にてＹＥＳ）、情報処理部２６は、該学籍番号と、これに対応する氏名及び得点とを、現在集計ＤＢ３２の現在集計結果リストに登録する（Ｓ１８）。ここでは、図１２（ａ）に示すように、学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」が、現在集計結果リストに登録される。また、情報処理部２６は、図１２（ｂ）に示すように、過去集計結果リスト（図４参照）を複製した過去集計結果リストから学生Ａの学生情報（学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８５」）を削除するとともに、図１２（ｃ）に示すように、集計済情報リストに学生Ａの学生情報（学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」）を登録する（Ｓ１９）。
【００５５】
次に、判定部２４は、次にスキャンすべき答案用紙が存在するか否かを判定する（Ｓ２０）。例えば、判定部２４は、画像読取装置１０に答案用紙がセットされている旨の信号を画像読取装置１０から受信することにより、次の答案用紙の有無を判定する。
【００５６】
次の答案用紙が存在する場合（Ｓ２０にてＹＥＳ）、画像読取装置１０は、２枚目の答案用紙をスキャンして（Ｓ１１）、スキャンした画像データを情報処理装置２０に送信する（Ｓ１２）。以降の処理は、上述した処理と同一である。
【００５７】
全ての答案用紙について上述の処理が実行されると（Ｓ２０にてＮＯ）、判定部２４は、誤検出リストに登録された学生情報が存在するか否かを判定する（Ｓ２１：第４判定処理）。誤検出リストに学生情報が存在しない場合（Ｓ２１にてＮＯ）、情報処理システム１００の処理は終了する。
【００５８】
以上のように、Ｘクラスの学籍番号「０００１」から「００３０」までの学生３０人分の答案用紙の学生情報が正確に読み取られた場合、上述の処理により、各学生情報が正確に登録され、図５に示す現在集計結果リストと、図６に示す集計済情報リストとが生成される。また、現在集計結果リストへの各学生情報の登録処理に伴って、過去集計結果リストを複製した過去集計結果リストから各学生情報の削除処理が行われるため、Ｘクラス全員の学生情報が現在集計結果リストへ正確に登録されると、複製した過去集計結果リストの学生情報は全て削除された状態となる。また、生成された現在集計結果リストは、新たな過去集計結果リストとして、過去集計ＤＢ３１に保存される。なお、過去集計ＤＢ３１には、最新の過去集計結果リストのみが保存されていてもよいし、過去の複数の過去集計結果リストが保存されていてもよい。
【００５９】
［第２のケース］
図９のＳ１６の処理において、文字認識された学籍番号が、所定範囲内に含まれない場合（Ｓ１６にてＮＯ）、情報処理部２６は、該学籍番号と、これに対応する氏名及び得点とを、誤検出リストに登録する（Ｓ３１）。例えば、学生Ａの答案用紙の学生情報が正確に読み取られた後に、学生Ｂの答案用紙（学籍番号「０００２」、氏名「Ｂ」、得点「８０」）について、学籍番号が「０６０２」と誤認識された場合、該学籍番号は所定範囲（０００１〜００３０）内に含まれないため（Ｓ１６にてＮＯ）、情報処理部２６は、誤認識された学生Ｂの学生情報を誤検出リストに登録する。ここでは、図７（ａ）に示すように、誤認識された学籍番号「０６０２」、氏名「Ｂ」、得点「８０」が、誤検出リストに登録される。
【００６０】
その後、学籍番号「０００３」から「０００６」までの答案用紙の学生情報が正確に読み取られると、これらの学生情報が、現在集計結果リスト（図１３（ａ）参照）及び集計済情報リスト（図１３（ｃ）参照）に登録されるとともに、過去集計結果リスト（図４参照）を複製した過去集計結果リストから削除される（図１３（ｂ）参照）。
【００６１】
続いて、例えば、学生Ｇの答案用紙（学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」、得点「９５」）について、学籍番号が「０００１」と誤認識された場合（Ｓ１６にてＹＥＳ）、図９の処理Ｓ１７において、該学籍番号「０００１」は、過去集計結果リスト（図１３（ｂ）参照）に存在しないため（Ｓ１７にてＮＯ）、判定部２４は、誤認識された学籍番号「０００１」が、集計済情報リスト（図１３（ｃ）参照）に存在するか否かを判定する（Ｓ３２：第３判定処理）。ここでは、学籍番号「０００１」が集計済情報リストに存在するため（Ｓ３２にてＹＥＳ）、類似度算出部２５は、集計済情報リストにおける学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」と、画像抽出部２２により抽出されたイメージデータにおける学籍番号「０００７」及び氏名「Ｇ」との類似度、及び、集計済情報リストにおける学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」と、既に現在集計結果リスト（図１３（ａ）参照）に登録されている学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」との類似度、をそれぞれ算出する（Ｓ３３：第１算出処理）。
【００６２】
次に、情報処理部２６は、現在集計結果リストに既に登録されている学生情報を、類似度算出部２５により算出された類似度が高い方、すなわち、集計済情報リストにおける学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」に類似している方の学生情報に変更する（書き替える）とともに、誤認識された学生情報を誤検出リストに登録する（Ｓ３４）。ここでは、学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」の学生情報が変更（維持）され（図１３（ａ）参照）、誤認識された学籍番号「０００１」、氏名「Ｇ」、得点「９５」の学生情報が誤検出リストに登録される（図７（ａ）参照）。
【００６３】
その後、学籍番号「０００８」から「００３０」までの答案用紙の学生情報が正確に読み取られると、これらの学生情報が、現在集計結果リスト（図１４（ａ）参照）及び集計済情報リスト（図１４（ｂ）参照）に登録されるとともに、過去集計結果リストを複製した過去集計結果リストから削除される（図１５参照）。なお、このときの誤検出リストには、図７（ａ）に示すように、学籍番号「０６０２」、氏名「Ｂ」及び得点「８０」と、学籍番号「０００１」、氏名「Ｇ」及び得点「９５」とが登録されている。
【００６４】
次に、図１０のＳ２１の処理において、誤検出リスト（図７（ａ）参照）に学生情報が存在するため（Ｓ２１にてＹＥＳ）、類似度算出部２５は、誤検出リスト（図７（ａ）参照）に存在する学生情報に対応するイメージデータにおける学籍番号及び氏名と、過去集計結果リスト（図１５参照）に残っている全ての学生の学籍番号及び氏名との類似度を算出する（Ｓ３５：第２算出処理）。先ず、誤検出リスト（図７（ａ）参照）に登録されている学籍番号「０６０２」に対応するイメージデータ（本来の学生情報：学籍番号「０００２」、氏名「Ｂ」）と、過去集計結果リスト（図１５参照）に残っている、学籍番号「０００２」及び氏名「Ｂ」、及び、学籍番号「０００７」及び氏名「Ｇ」、との類似度をそれぞれ算出する。
【００６５】
次に、情報処理部２６は、誤検出リストに登録されている学生情報を、類似度算出部２５により算出された類似度が高い方、すなわち、上記イメージデータに類似している方の学生情報に変更する（書き替える）（Ｓ３６）。ここでは、学籍番号「０００２」及び氏名「Ｂ」の方が上記イメージデータに類似しているため、誤検出リスト（図７（ａ）参照）に登録されている学籍番号「０６０２」、氏名「Ｂ」、得点「８０」の学生情報が、学籍番号「０００２」、氏名「Ｂ」、得点「８０」に変更される（図７（ｂ）参照）。
【００６６】
次に、情報処理部２６は、変更した学生情報を現在集計結果リスト（図１４（ａ）参照）に登録（追加）する（Ｓ３７）。ここでは、学籍番号「０００２」、氏名「Ｂ」、得点「８０」が、現在集計結果リストに追加される（図１６参照）。次に、情報処理部２６は、追加した学生情報を、誤検出リスト及び過去集計結果リストから削除する（Ｓ３８）。図１７（ａ）は、上記学生情報が削除された誤検出リストを示し、図１７（ｂ）は、上記学生情報が削除された過去集計結果リストを示している。
【００６７】
上記処理が終了すると、処理Ｓ２１に戻り、再度、判定部２４は、誤検出リスト（図１７（ａ）参照）に学生情報が存在するか否かを判定する（Ｓ２１）。ここでは、学籍番号「０００１」、氏名「Ｇ」及び得点「９５」が存在しているため、類似度算出部２５は、誤検出リスト（図７（ａ）参照）に登録されている学籍番号「０００１」に対応するイメージデータ（本来の学生情報：学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」）と、過去集計結果リスト（図１７（ｂ）参照）に残っている学籍番号「０００７」及び氏名「Ｇ」との類似度を算出する（Ｓ３５）。
【００６８】
次に、情報処理部２６は、学籍番号「０００１」及び氏名「Ｇ」が上記イメージデータに類似しているため、誤検出リスト（図７（ａ）参照）に登録されている学籍番号「０００１」、氏名「Ｇ」、得点「９５」の学生情報を、学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」、得点「９５」に変更する（図７（ｂ）参照）（Ｓ３６）。
【００６９】
次に、情報処理部２６は、学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」、得点「９５」を、現在集計結果リストに追加する（図１８参照）。次に、情報処理部２６は、追加した学生情報を、誤検出リスト及び過去集計結果リストから削除する（Ｓ３８）。図１９（ａ）は、上記学生情報が削除された誤検出リストを示し、図１９（ｂ）は、上記学生情報が削除された過去集計結果リストを示している。
【００７０】
上記処理が終了すると、処理Ｓ２１に戻り、誤検出リスト（図１９（ａ）参照）に学生情報が存在しないため（Ｓ２１にてＮＯ）、情報処理システム１００の処理は終了する。以上の処理により、Ｘクラス全員の学生情報が現在集計結果リストへ登録され、複製した過去集計結果リスト及び誤検出リストの学生情報は全て削除された状態となる。
【００７１】
［第３のケース］
例えば、１枚目の学生Ａの答案用紙（学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」）（図１１参照）について、文字認識された学籍番号が「０００７」であった場合、図９の処理Ｓ１７において、該学籍番号「０００７」は、過去集計結果リスト（図４参照）に存在するため（Ｓ１７にてＹＥＳ）、情報処理部２６は、該学籍番号と、これに対応する氏名及び得点とを、現在集計結果リストに登録する（Ｓ１８）。ここでは、図２０（ａ）に示すように、学籍番号「０００７」、氏名「Ａ」、得点「８０」が、現在集計結果リストに登録される。また、情報処理部２６は、図２０（ｂ）に示すように、複製した過去集計結果リストから、学籍番号「０００７」に対応する学生Ｇの学生情報（学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」、得点「８０」）を削除するとともに、図２０（ｃ）に示すように、集計済情報リストに学生Ｇの学生情報（学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」）を登録する（Ｓ１９）。
【００７２】
その後、学籍番号「０００２」から「０００６」までの答案用紙の学生情報が正確に読み取られると、これらの学生情報が、現在集計結果リスト（図２１（ａ）参照）及び集計済情報リスト（図２１（ｃ）参照）に登録されるとともに、複製した過去集計結果リストから削除される（図２１（ｂ）参照）。
【００７３】
続いて、例えば、学生Ｇの答案用紙（学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」、得点「９５」）の学生情報が正確に読み取られると、図９の処理Ｓ１７において、該学籍番号「０００７」は、過去集計結果リスト（図２１（ｂ）参照）に存在しないため（Ｓ１７にてＮＯ）、判定部２４は、文字認識された学籍番号「０００７」が、集計済情報リスト（図２１（ｃ）参照）に存在するか否かを判定する（Ｓ３２）。ここでは、学籍番号「０００７」が集計済情報リストに存在するため（Ｓ３２にてＹＥＳ）、類似度算出部２５は、集計済情報リストにおける学籍番号「０００７」及び氏名「Ｇ」と、画像抽出部２２により抽出されたイメージデータにおける学籍番号「０００７」及び氏名「Ｇ」との類似度、及び、集計済情報リストにおける学籍番号「０００７」及び氏名「Ｇ」と、既に現在集計結果リスト（図２１（ａ）参照）に登録されている学籍番号「０００７」及び氏名「Ａ」との類似度、をそれぞれ算出する（Ｓ３３）。
【００７４】
次に、情報処理部２６は、現在集計結果リストに既に登録されている学生情報を、類似度算出部２５により算出された類似度が高い方、すなわち、集計済情報リストにおける学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」に類似している方の学生情報に変更する（書き替える）とともに、誤認識された学生情報を誤検出リストに登録する（Ｓ３４）。ここでは、現在集計結果リストの学籍番号「０００７」、氏名「Ａ」、得点「８０」の学生情報が、学籍番号「０００７」、氏名「Ｇ」、得点「９５」に変更され（図２２（ａ）参照）、誤認識された学籍番号「０００７」、氏名「Ａ」、得点「８０」の学生情報が誤検出リストに登録される（図７（ｃ）参照）。
【００７５】
その後、学籍番号「０００８」から「００３０」までの答案用紙の学生情報が正確に読み取られると、これらの学生情報が、現在集計結果リスト（図２３（ａ）参照）及び集計済情報リスト（図２３（ｂ）参照）に登録されるとともに、複製した過去集計結果リストから削除される（図２４参照）。
【００７６】
次に、図１０のＳ２１の処理において、誤検出リスト（図７（ｃ）参照）に学生情報が存在するため（Ｓ２１にてＹＥＳ）、類似度算出部２５は、誤検出リスト（図７（ｃ）参照）に存在する学生情報に対応するイメージデータと、過去集計結果リスト（図２４参照）に残っている全ての学生の学籍番号及び氏名との類似度を算出する（Ｓ３５）。ここでは、誤検出リスト（図７（ｃ）参照）に登録されている学籍番号「０００７」に対応するイメージデータ（本来の学生情報：学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」）と、過去集計結果リスト（図２４参照）に残っている、学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」との類似度を算出する。
【００７７】
次に、情報処理部２６は、誤検出リストに登録されている学生情報を、類似度算出部２５により算出された類似度が高い方、すなわち、上記イメージデータに類似している方の学生情報に変更する（書き替える）（Ｓ３６）。ここでは、学籍番号「０００１」及び氏名「Ａ」が上記イメージデータに類似しているため、誤検出リスト（図７（ｃ）参照）に登録されている学籍番号「０００７」、氏名「Ａ」、得点「８０」の学生情報が、学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」に変更される（図７（ｄ）参照）。
【００７８】
次に、情報処理部２６は、変更した学生情報を現在集計結果リスト（図２３（ａ）参照）に登録（追加）する（Ｓ３７）。ここでは、学籍番号「０００１」、氏名「Ａ」、得点「８０」が、現在集計結果リストに追加される（図２５参照）。次に、情報処理部２６は、追加した学生情報を、誤検出リスト及び過去集計結果リストから削除する（Ｓ３８）。図２６（ａ）は、上記学生情報が削除された誤検出リストを示し、図２６（ｂ）は、上記学生情報が削除された過去集計結果リストを示している。
【００７９】
上記処理が終了すると、処理Ｓ２１に戻り、誤検出リスト（図２６（ｃ）参照）に学生情報が存在しないため（Ｓ２１にてＮＯ）、情報処理システム１００の処理は終了する。以上の処理により、Ｘクラス全員の学生情報が現在集計結果リストへ登録され、複製した過去集計結果リスト及び誤検出リストの学生情報は全て削除された状態となる。
【００８０】
本実施形態に係る情報処理システム１００によれば、手書き情報を正確に認識するとともに、認識した情報の管理を容易に行うことができる。
【００８１】
上記情報処理システム１００では、過去に実施されたテストの学生情報を集計した結果を示す過去集計結果リストに登録されている学生の学籍番号及び氏名と、スキャンした学籍番号及び氏名のイメージデータとを利用することにより、学籍番号の文字認識の誤検出を補正する。
【００８２】
また、過去集計結果リストには、上記誤検出が補正された正確な学生情報が登録されている。また、情報処理システム１００は、定期試験や小テストなど、年に複数回同じ学生によりテストが実施されるケースにおいて好適である。
【００８３】
また、学籍番号の文字認識結果を過去集計結果リストに登録されている学籍番号と比較し、過去集計結果リストに存在しない、又は、所定範囲外である、文字認識された学籍番号を誤検出とすることにより、文字認識の誤検出を効率的に検知することができる。また、誤検出を検知した場合、今回抽出された学籍番号及び氏名のイメージデータと、過去集計結果リストに登録されている学籍番号及び氏名のテキストデータとの類似度を比較し、文字認識された学籍番号を、類似度の高い方の学生情報に関連付けられている学籍番号に書き換えることにより、成績集計結果の正確さの精度を高めることができる。
【００８４】
また、過去集計結果リストに登録されている学籍番号と、学籍番号の所定範囲を利用することにより効率的に誤検出を検出することができる。
【００８５】
また、文字認識結果を補正することにより、成績集計結果の正確さの精度を高めることができる。補正の際に、学生が手書きした学籍番号及び氏名のイメージデータの類似度を利用して、過去の集計結果の学籍番号を取り出し、文字認識結果と書き換えるため、学籍番号の正確さが向上する。
【００８６】
以上の説明では、テストを受験した複数の学生の答案用紙に手書きされた、学籍番号、氏名及び得点を、集計して管理する利用形態について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、本発明は、アンケート用紙に手書きされた、記入者の識別情報（識別番号など）、記入者の氏名、アンケート結果を、集計して管理する利用形態に適用することもできる。
【００８７】
すなわち、本発明に係る情報処理システムは、紙媒体に手書きされた、記入者の識別情報を含む手書き文字を読み取った画像データを取得し、取得された前記画像データに基づいて、前記手書き文字を文字認識し、紙媒体に手書きする記入者の識別情報を含む記入者情報が複数の記入者毎に予め登録された記入者リストを参照して、文字認識された前記記入者の識別情報が、前記記入者リストに含まれているか否かを判定し、文字認識された前記記入者の識別情報が前記記入者リストに含まれている場合は、文字認識された前記手書き文字を認識結果リストに登録する一方、文字認識された前記記入者の識別情報が前記記入者リストに含まれていない場合は、取得された前記画像データにおける前記手書き文字に類似する、前記記入者リストに登録されている前記記入者情報に基づいて、文字認識された前記手書き文字を前記認識結果リストに登録する機能を有している。
【００８８】
以上の説明では、紙媒体に手書きされた手書き文字を認識する例を挙げたが、本発明はこれに限定されない。例えば、記入媒体は、紙媒体に限定されず、電子ペン（デジタルペン）を用いて手書き入力される専用媒体（専用紙、入力パッド、入力パネルなど）であってもよい。この場合は、例えば、電子ペンが通信ネットワークを介して上記画像読取装置１０に接続され、画像読取装置１０が、電子ペンから手書き文字等の情報を取得する構成としてもよいし、あるいは、電子ペンが通信ネットワークを介して上記情報処理装置２０に接続され、情報処理装置２０が、電子ペンから手書き文字等の情報を取得する構成としてもよい。
【００８９】
また、記入の方法は、手書きによる方法に限定されず、印鑑、スタンプ等の押印による方法であってもよい。上述した例では、例えば、学籍番号及び氏名が押印により入力されてもよい。また、スキャン操作を行う画像読取装置１０にセットされる紙媒体は、手書きされた原本に限定されず、原本を複写した複写紙であってもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１００  情報処理システム、１０  画像読取装置、２０  情報処理装置、３０  データサーバ、４０  通信ネットワーク、１１  通信部、１２  ＣＰＵ、１３  メモリ、２１  画像取得部、２２  画像抽出部、２３  文字認識部、２４  判定部、２５  類似度算出部、２６  情報処理部、３１  過去集計ＤＢ、３２  現在集計ＤＢ、３３  集計済情報ＤＢ、３４  誤検出ＤＢ。
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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