(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投票用紙を記入内容に基づいて分類する投票用紙分類装置において、
投票用紙を撮像して画像情報を生成する撮像手段と、
前記撮像手段によって生成された前記画像情報から選挙種別を表す情報を含む選挙種別領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された前記選挙種別領域から評価画素値集合および評価文字列を生成する評価情報生成手段と、
予め与えられた正しい選挙種別の投票用紙の画像情報における前記選挙種別領域から基準マスクパターンおよび基準文字列を生成する基準情報生成手段と、
前記基準情報生成手段によって生成された前記基準マスクパターンおよび前記基準文字列を記憶する記憶手段と、
判定対象の投票用紙の画像情報における前記選挙種別領域から生成された前記評価画素値集合および前記評価文字列と、前記記憶手段に記憶されている前記基準マスクパターンおよび前記基準文字列とに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする、投票用紙分類装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記評価画素値集合に対して前記基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数が所定数以下であり且つ前記評価文字列と前記基準文字列とが一致する場合に、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいと判定することを特徴とする、請求項１に記載の投票用紙分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、投票用紙分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
選挙の投票用紙に記入された候補者名等を読み取って投票用紙を分類する投票用紙分類装置が知られている。このような投票用紙分類装置では、投票用紙の記入面（投票者が候補者名等を記入する面）をスキャナ等によって撮像して画像情報を生成し、この画像情報から候補者名等の記入内容を読み取り、読み取り結果に基づいて投票用紙を分類する。
【０００３】
また近年では、複数の選挙が同一日程かつ同一会場において行われる場合もある。そのような場合には、「○△県議会議員選挙」、「□×市議会議員選挙」等の選挙の種類、すなわち選挙種別ごとに異なる種類の投票用紙が使用されるが、選挙会場において異なる選挙種別の投票用紙が混入してしまう可能性があるため、運営担当者が投票用紙の選挙種別が正しいか否かを目視で確認する必要があり、これが大きな負担となっている。
【０００４】
特許文献１の実施の形態２には、判定対象の投票用紙の選挙種別が記載されている領域（選挙種別領域）から生成された評価画素値の集合に対して、学習用の投票用紙の選挙種別領域から生成された基準マスクパターンを適用し、残存する画素の数に基づいて判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを自動的に判定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−３３１２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値の集合に対して学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数に基づいて選挙種別が正しいか否かを判定する従来技術においては、判定対象の投票用紙の選挙種別の文字列と学習用の投票用紙の選挙種別の文字列とが極めて似通っている場合（例えば「右」と「石」、「大」と「太」等）、実際には選挙種別が正しくないにもかかわらず、誤って正しいと判定してしまう場合があった。
【０００７】
この発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる投票用紙分類装置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】
上記の課題を解決するために、この発明に係る投票用紙分類装置は、投票用紙を撮像して画像情報を生成する撮像手段と、撮像手段によって生成された画像情報から選挙種別を表す情報を含む選挙種別領域を抽出する領域抽出手段と、領域抽出手段によって抽出された選挙種別領域から評価画素値集合および評価文字列を生成する評価情報生成手段と、予め与えられた正しい選挙種別の投票用紙の画像情報における選挙種別領域から基準マスクパターンおよび基準文字列を生成する基準情報生成手段と、基準情報生成手段によって生成された基準マスクパターンおよび基準文字列を記憶する記憶手段と、判定対象の投票用紙の画像情報における選挙種別領域から生成された評価画素値集合および評価文字列と、記憶手段に記憶されている基準マスクパターンおよび基準文字列とに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する判定手段とを備える。
【０００９】
好適には、判定手段は、評価画素値集合に対して基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数が所定数以下であり且つ評価文字列と基準文字列とが一致する場合に、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいと判定する。
【発明の効果】
【００１０】
この発明に係る投票用紙分類装置によれば、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置の内部構成を示す模式図である。
【図３】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置における、学習モードの処理を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、学習用の投票用紙から生成された画像情報の一例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、学習用の投票用紙から基準マスクパターンが生成される過程の一例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置における、判定モードの処理を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、判定対象の投票用紙から生成された画像情報の一例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合に対して基準マスクパターンを適用した結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、この発明の実施の形態について添付図面に基づいて説明する。
実施の形態．
投票用紙分類装置は、投票用紙に記入された候補者名等の記入内容に基づいて投票用紙を分類するものである。図１に示されるように、投票用紙分類装置の本体１は、分類対象の複数枚の投票用紙２を蓄えるホッパ３と、複数のローラ４ａによって構成されており投票用紙２を搬送する搬送路４と、スキャナ等によって構成されており投票用紙２の記入面を撮像して画像情報Ｉを生成する撮像ユニット５と、投票用紙２を記入内容に基づいて分類して収納する５つのスタッカ６と、分類結果を表示するモニタ７とを備えている。
【００１３】
また、図２に模式的に示されるように、投票用紙分類装置の内部には、撮像ユニット５によって生成された画像情報Ｉに基づいて投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する演算処理ユニット８が備えられている。演算処理ユニット８は、領域抽出部９、評価情報生成部１０、基準情報生成部１１、記憶部１２、および判定部１３から構成されている。
【００１４】
領域抽出部９は、撮像ユニット５によって生成された投票用紙の画像情報Ｉから、「○△県議会議員選挙」等の選挙種別を表す情報（文字列）が含まれる領域である選挙種別領域Ｒを抽出する。
【００１５】
評価情報生成部１０は、判定対象の投票用紙における選挙種別領域Ｒの各画素値を抽出することによって、画素値の２次元配列である評価画素値集合Ｐｅ[ｘ，ｙ]を生成する。また、評価情報生成部１０は、判定対象の投票用紙における選挙種別領域Ｒに対して文字認識処理を行うことによって、評価文字列Ｓｅを生成する。
【００１６】
基準情報生成部１１は、後述する学習用の正しい選挙種別の投票用紙における選挙種別領域Ｒの各画素値を抽出し、それらに基づいて基準マスクパターンＭｒ[ｘ，ｙ]を生成する。また、基準情報生成部１１は、学習用の投票用紙における選挙種別領域Ｒに対して文字認識処理を行うことによって、基準文字列Ｓｒを生成する。
【００１７】
記憶部１２は、基準情報生成部１１によって生成された基準マスクパターンＭｒおよび基準文字列Ｓｒを記憶する。
【００１８】
判定部１３は、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合Ｐｅ[ｘ，ｙ]に対して記憶部１２に記憶されている基準マスクパターンＭｒ[ｘ，ｙ]を適用した結果残存する画素の数、および判定対象の投票用紙から生成された評価文字列Ｓｅと記憶部１２に記憶されている基準文字列Ｓｒとの比較結果に基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する。
【００１９】
次に、この実施の形態に係る投票用紙分類装置における、投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する処理について説明する。
【００２０】
投票用紙分類装置は、「学習モード」と「判定モード」という２種類の処理モードを有している。学習モードでは、正しい選挙種別の投票用紙を学習用の投票用紙として１枚読み込んで、その特徴を基準情報として記憶する。判定モードでは、投票者による記入が行われた複数枚の投票用紙のそれぞれから評価情報を生成し、評価情報と学習モードで記憶した基準情報とに基づいて、各投票用紙の選挙種別が正しいか否かの判定を行う。以下、学習モードと判定モードの処理の詳細について順に説明する。
【００２１】
（学習モード）
学習モードの処理を開始させるために、ユーザは学習用の正しい選挙種別の投票用紙を１枚取ってホッパ３に配置し、図示しない操作スイッチによって投票用紙分類装置に対して学習モードの開始を指示する。
【００２２】
投票用紙分類装置は、学習モードの開始が指示されると搬送路４を構成する各ローラ４ａを駆動させることによって学習用の投票用紙を撮像ユニット５に搬送し、図３のフローチャートに示される処理を行う。
【００２３】
まず、撮像ユニット５は、投票用紙の記入面を撮像して図４に示されるような２値化された画像情報Ｉを生成し、演算処理ユニット８に出力する（Ｓ１０１）。
【００２４】
演算処理ユニット８の領域抽出部９は、画像情報Ｉから選挙種別を表す文字列が含まれる選挙種別領域Ｒを抽出し、基準情報生成部１１に出力する（Ｓ１０２）。また、後の判定モードにおいて使用するために選挙種別領域Ｒの座標を記憶する。図４に示される例では、「○△県議会議員選挙投票」という文字列を含む破線で囲まれた矩形領域が選挙種別領域Ｒとなる。選挙種別領域Ｒの抽出方法としては、画像情報Ｉ全体に対して文字認識処理を行うことによって選挙種別を表す文字列が含まれる領域を特定してもよいし、画像情報Ｉをモニタ７上に表示してユーザに領域指定させてもよい。また、この実施の形態では、選挙種別領域Ｒが１つの場合について説明するが、選挙種別領域Ｒは複数存在してもよい。
【００２５】
次に、基準情報生成部１１は、領域抽出部９によって抽出された選挙種別領域Ｒから各画素値を抽出して図５（ａ）に示されるような画素値の２次元配列Ｔｍｐ[ｘ，ｙ]を生成し、これに膨張処理および反転処理を施すことによって図５（ｂ）に示されるような基準マスクパターンＭｒ[ｘ，ｙ]を生成し（Ｓ１０３ａ）、基準マスクパターンＭｒを記憶部１２に記憶させる（Ｓ１０４ａ）。なお図５（ａ），（ｂ）において、黒色の領域は画素値が１の領域であり、白色の領域は画素値が０の領域である。
【００２６】
また、基準情報生成部１１は、選挙種別領域Ｒに対して文字認識処理を行うことによって、選挙種別領域Ｒ内に含まれる文字列を抽出し（Ｓ１０３ｂ）、これを基準文字列Ｓｒとして記憶部１２に記憶させる（Ｓ１０４ｂ）。図４に示される例では、「○△県議会議員選挙投票」という文字列が抽出され、これが基準文字列Ｓｒとして記憶部１２に記憶される。
【００２７】
学習モードにおいて行われる以上の処理によって、学習用の投票用紙に印刷されている選挙種別を表す文字列を含む領域（選挙種別領域Ｒ）から基準マスクパターンＭｒおよび基準文字列Ｓｒが生成され、これらが記憶部１２に記憶される。
【００２８】
（判定モード）
学習モードの処理が終了すると、ユーザは投票者による記入が行われた複数枚の投票用紙をホッパ３に配置し、投票用紙分類装置に対して判定モードの開始を指示する。
【００２９】
投票用紙分類装置は、判定モードの開始が指示されると搬送路４を構成する各ローラ４ａを駆動させることによって判定対象の投票用紙を１枚ずつ撮像ユニット５に搬送し、各投票用紙に対して図６のフローチャートに示される処理を行う。
【００３０】
まず、撮像ユニット５が投票用紙の記入面を撮像して図７に示されるような２値化された画像情報Ｉを生成し（Ｓ２０１）、領域抽出部９が、学習モードにおいて記憶した座標に基づいて画像情報Ｉから選挙種別領域Ｒを抽出して評価情報生成部１０に出力する（Ｓ２０２）。
【００３１】
評価情報生成部１０は、選挙種別領域Ｒの各画素値を抽出し（Ｓ２０３ａ）、評価画素値集合Ｐｅ[ｘ，ｙ]を生成する（Ｓ２０４ａ）。また、評価情報生成部１０は、選挙種別領域Ｒに対して文字認識処理を行うことによって、選挙種別領域Ｒ内に含まれる文字列を抽出し（Ｓ２０３ｂ）、これを評価文字列Ｓｅに設定する（Ｓ２０４ｂ）。
【００３２】
次に、判定部１３は、ステップＳ２０４ａにおいて生成された評価画素値集合Ｐｅに対して、記憶部１２に記憶されている基準マスクパターンＭｒを適用し、残存する画素の数を調べる（Ｓ２０５ａ）。すなわち、２次元配列Ｐｅ[ｘ，ｙ]と２次元配列Ｍｒ[ｘ、ｙ]のそれぞれ対応する画素値の論理積を計算し、値が１の画素の数を調べる。図８（ａ）に示されるように、判定対象の投票用紙と学習用の投票用紙の選挙種別が一致する場合には、評価画素値集合Ｐｅに対して基準マスクパターンＭｒを適用した結果、値が１の画素は殆ど残存しない。これに対して、図８（ｂ）に示されるように、判定対象の投票用紙と学習用の投票用紙の選挙種別が異なる場合には、評価画素値集合Ｐｅに対して基準マスクパターンＭｒを適用した結果、値が１の画素が数多く残存する。
【００３３】
また、判定部１３は、ステップＳ２０４ｂにおいて設定された評価文字列Ｓｅと、学習モードにおいて記憶部１２に記憶された基準文字列Ｓｒとを比較し、両者が一致するか否かを調べる（Ｓ２０５ｂ）。図４，７に示される例では、判定対象の投票用紙から生成された評価文字列Ｓｅと、学習モードにおいて記憶された基準文字列Ｓｒとが一致する。
【００３４】
続いて、判定部１３は、評価画素値集合Ｐｅに対して基準マスクパターンＭｒを適用した結果残存する画素の数が所定数Ｎ以下であり且つ評価文字列Ｓｅと基準文字列Ｓｒとが一致するか否かを判定する（Ｓ２０６）。そして、残存する画素の数が所定数Ｎ以下であり且つ評価文字列Ｓｅと基準文字列Ｓｒとが一致する場合には、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいと判定し（Ｓ２０７）、それ以外の場合には選挙種別が正しくないと判定する（Ｓ２０８）。
【００３５】
判定モードにおいて行われる以上の処理によって、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かが判定される。そして、選挙種別が正しいと判定された投票用紙は、その記入内容（候補者名等）に対応するスタッカ６に搬送されることによって分類され、選挙種別が正しくないと判定された投票用紙は、混入票であるみなされてリジェクトされる。
【００３６】
以上説明したように、この実施の形態に係る投票用紙分類装置では、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合Ｐｅおよび評価文字列Ｓｅと、学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンＭｒおよび基準文字列Ｓｒとに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する。
【００３７】
先述したように、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合に対して学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数に基づいて選挙種別が正しいか否かを判定するだけの従来技術においては、判定対象の投票用紙の選挙種別の文字列と学習用の投票用紙の選挙種別の文字列とが極めて似通っている場合、実際には選挙種別が正しくないにもかかわらず、誤って正しいと判定してしまう場合があった。本願発明では、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合Ｐｅに対して学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンＭｒを適用した結果残存する画素の数を調べるのに加えて、判定対象の投票用紙から生成された評価文字列Ｓｅと学習用の投票用紙から生成された基準文字列Ｓｒとの比較を行う。これにより、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる。
【００３８】
なお、上記の実施の形態において、投票用紙の記入面の画像情報Ｉから選挙種別領域Ｒを抽出する例を示したが、選挙種別を表す情報が記入面の裏側にある場合には、記入面の裏側の画像情報から選挙種別領域Ｒを抽出してもよい。また、複数の選挙種別領域Ｒを抽出してもよい。
【００３９】
また、２値化された画像情報Ｉに基づいて評価画素値集合Ｐｅを生成する例を示したが、画像情報Ｉはグレースケールであってもよい。その場合には、ステップＳ２０６において、所定値以上の画素の数が所定数以下であり且つ評価文字列Ｓｅと基準文字列Ｓｒとが一致するか否かに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する。
【００４０】
また、基準文字列Ｓｒは予め分かっている文字列であるため、ステップＳ１０３ｂにおいて文字認識処理を行う代わりに、ユーザがパラメータとして入力してもよい。
【符号の説明】
【００４１】
５  撮像ユニット（撮像手段）、９  領域抽出部（領域抽出手段）、１０  評価情報生成部（評価情報生成手段）、１１  基準情報生成部（基準情報生成手段）、１２  記憶部（記憶手段）、１３  判定部（判定手段）、Ｒ  選挙種別領域、Ｐｅ  評価画素値集合、Ｍｒ  基準マスクパターン、Ｓｅ  評価文字列、Ｓｒ  基準文字列。
【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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