(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解答欄を有する教育用教材の画像の第1の画像データと、前記解答欄への配点が記入された教育用教材の第２の画像データとに基づいて、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および前記解答欄に記入された配点の前記教育用教材上における座標を示す第１の情報を抽出する第１の情報抽出手段と、
前記解答欄への解答および前記解答に対する正誤判定が記入された教育用教材の第３の画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容と、前記教育用教材上に記入された前記正誤判定の座標とを示す第２の情報を抽出する第２の情報抽出手段と、
前記抽出された第１の情報が示す前記解答欄への配点と、前記抽出された第２の情報が示す正誤判定の記入内容とを、前記第１の情報が示す配点の前記教育用教材上における座標と、前記第２の情報が示す正誤判定の教育用教材上における座標とに基づいた演算の結果に応じて対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して、前記教育用教材の解答欄に記入された解答の得点を算出する得点算出手段と
を備えた教材処理装置。
【請求項２】
前記得点算出手段は、前記教育用教材上における前記配点の座標と前記正誤判定の座標とに基づいて、前記配点の領域と、前記正誤判定の領域との間の重なりが、前記教育用教材上において最も大きくなるように、前記配点と前記正誤判定とを対応づけて、前記教育用教材の解答欄に記入された解答の得点を算出する
請求項１記載の教材処理装置。
【請求項３】
解答欄を有する教育用教材の画像の第1の画像データと、前記解答欄への配点が記入された教育用教材の第２の画像データとに基づいて、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および前記解答欄に記入された配点の前記教育用教材上における座標を示す第１の情報を抽出する第１の情報抽出ステップと、
前記解答欄への解答および前記解答に対する正誤判定が記入された教育用教材の第３の画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容と、前記教育用教材上に記入された前記正誤判定の座標とを示す第２の情報を抽出する第２の情報抽出ステップと、
前記抽出された第１の情報が示す前記解答欄への配点と、前記抽出された第２の情報が示す正誤判定の記入内容とを、前記第１の情報が示す配点の前記教育用教材上における座標と、前記第２の情報が示す正誤判定の教育用教材上における座標とに基づいた演算の結果に応じて対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計し、前記教育用教材の解答欄に記入された解答の得点を算出する得点算出ステップと
を含む教材処理方法。
【請求項４】
前記得点算出ステップは、前記教育用教材上における前記配点の座標と前記正誤判定の座標とに基づいて、前記配点の領域と、前記正誤判定の領域との間の重なりが、前記教育用教材上において最も大きくなるように、前記配点と前記正誤判定とを対応づけて、前記教育用教材の解答欄に記入された解答の得点を算出する
請求項３に記載の教材処理方法。
【請求項５】
解答欄を有する教育用教材の画像データを得る画像読取装置が接続されたコンピュータに、
解答欄を有する教育用教材の画像の第1の画像データと、前記解答欄への配点が記入された教育用教材の第２の画像データとに基づいて、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および前記解答欄に記入された配点の前記教育用教材上における座標を示す第１の情報を抽出する第１の情報抽出ステップと、
前記解答欄への解答および前記解答に対する正誤判定が記入された教育用教材の第３の画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容と、前記教育用教材上に記入された前記正誤判定の座標とを示す第２の情報を抽出する第２の情報抽出ステップと、
前記抽出された第１の情報が示す前記解答欄への配点と、前記抽出された第２の情報が示す正誤判定の記入内容とを、前記第１の情報が示す配点の前記教育用教材上における座標と、前記第２の情報が示す正誤判定の教育用教材上における座標とに基づいた演算の結果に応じて対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計し、前記教育用教材の解答欄に記入された解答の得点を算出する得点算出ステップと
を実行させるための教材処理プログラム。
【請求項６】
前記得点算出ステップは、前記教育用教材上における前記配点の座標と前記正誤判定の座標とに基づいて、前記配点の領域と、前記正誤判定の領域との間の重なりが、前記教育用教材上において最も大きくなるように、前記配点と前記正誤判定とを対応づけて、前記教育用教材の解答欄に記入された解答の得点を算出する
請求項５に記載の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、例えばテストの答案用紙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。
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。
【０００７】
ところで、上述したような教育用教材の採点処理にあたっては、正誤判定の記入内容の抽出のみならず、その正誤判定についての配点、すなわち問題に対して設定された配点の認識を行う必要がある。各問題に対する配点がわからなければ、採点集計を行えないからである。このことから、教育用教材の採点処理を行うためには、各問題に対する配点を特定する情報（以下「配点情報」という）の存在が必要となる。
【０００８】
しかしながら、教育用教材上には、複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれ配点が異なることが一般的である。しかも、教育用教材についても、学科別や生徒の学年別等の如く、様々な種類が存在することが考えられる。
したがって、教育用教材の採点処理にあたって、その採点処理を行うシステムや装置等に、予め配点情報を記憶させておき、これを採点処理の際に用いるようにするといったことは、その配点情報の作成および入力の手間等を考慮すると、必ずしも好ましいとはいえない。
【０００９】
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、配点情報の手入力等を予め行わなくても、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】
【００１０】
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、解答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入力手段と、前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像入力手段が得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出手段と、前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材について前記画像入力手段が得た画像データに基づいて、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、前記配点情報抽出手段による配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識手段による正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１１】
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、解答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入力ステップと、前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像入力ステップで得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出ステップと、前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材について前記画像入力ステップで得た画像データに基づいて、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、前記配点情報抽出ステップによる配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識ステップによる正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出ステップとを含むことを特徴とする。
【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プログラムで、解答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取装置と接続するコンピュータを、前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像読取装置で得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出手段と、前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材について前記画像読取装置で得た画像データに基づいて、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、前記配点情報抽出手段による配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識手段による正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１３】
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、解答欄への配点の記入がされた配点情報記入原本について、その配点情報記入原本に対する画像読み取りによって画像データを得ると、その画像データから当該配点情報記入原本における配点の記入内容を抽出して、当該配点情報記入原本上の解答欄の配点情報を認識する。この認識は、例えば配点が数字によって記入されている場合には、当該配点の記入内容の抽出結果に対する文字認識によって行えばよい。
また、解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材、すなわち採点集計の処理対象となる教育用教材について、その教育用教材に対する画像読み取りによって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。そして、正誤判定の記入内容を抽出すると、その抽出結果と配点情報の認識結果との対応付けを行う。
したがって、例えば教育用教材上に複数の解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、各解答欄への解答に対する正誤判定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、配点情報の認識結果、正誤判定の抽出結果およびそれぞれの対応付けの結果を基にすることで、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、その採点集計には、配点情報記入原本から得た画像データに基づいて認識した配点情報が用いられるため、配点情報記入原本を用意してその配点情報記入原本に対する画像読み取りを行うだけで済み、採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
【発明の効果】
【００１４】
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、しかもそのために配点情報の作成や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】
【００１５】
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。
【００１６】
〔システム全体の概略構成の説明〕
先ず、教材処理装置を実現するシステム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具体的なシステム構成例を示すブロック図である。
【００１７】
図例のように、ここで説明する教材処理装置は、画像読み取り部１と、データベース部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、配点情報認識部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。
【００１８】
画像読み取り部１は、処理対象となる教育用教材に対して、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、その教育用教材から画像データを得るものである。ただし、画像読み取り部１では、ＡＤＦ（Automatic Document Feeder）を有しており、複数の教育用教材から連続的に画像データを読み取り得るようになっている。
【００１９】
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、問題およびその解答欄２１を有したもので、具体的には教育機関で用いられるテストの答案用紙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、少なくとも解答欄２１を有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材２０には、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。
【００２０】
画像読み取り部１での画像読み取りに対象となる教育用教材２０は、生徒等の解答記入者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もの、すなわち後述する採点集計処理の対象となるものである。
また、画像読み取り部１では、各解答欄２１への配点の記入がされた教育用教材２１である配点情報記入原本についても、画像読み取りを行うようになっている。
【００２１】
図３は、配点情報記入原本の一具体例を示す説明図である。図例のように、配点情報記入原本２０ａは、解答欄２１への解答記入および解答者情報欄２３への氏名等の記入がされていない教育用教材２０の原本に対して、各解答欄２１の領域内に、または各解答欄２１の領域の近傍に、それぞれの配点２４を個別に記入したものをいう。配点２４は、数字、文字、記号等によって表されたものであればよい。各解答欄２１への配点２４の記入は、教師等が手書きによって行うことが考えられるが、予め印刷等されたものであってもよい。ただし、教育用教材２０上の他部（例えば問題文）との識別を容易化するために、当該他部とは異なる色成分（例えば赤色）で記入されていることが望ましい。
【００２２】
また図１において、データベース部２は、教育用教材２０についての電子データを保持蓄積するものである。特に、データベース部２では、解答欄２１等が未記入であるもの、すなわち教育用教材２０の原本についての電子データを保持蓄積するようになっている。
このような教育用教材２０についての電子データは、データベース部２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。例えば、ビットマップ形式の画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
ただし、教育用教材２０の電子データは、その教育用教材２０における解答欄２１や識別情報欄２３等のレイアウトを特定し得る画像データの他に、その教育用教材２０の属性（科目、タイトル、適用学年等）に関する情報を含むものとする。
【００２３】
画像データ解析部３は、画像読み取り部１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１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２が電子データを保持蓄積している教育用教材の原本と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部２に保持蓄積されていなければ、教育用教材２０の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部４は、画像データ解析部３での解析結果から、画像読み取り部１で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定するものである。
【００２５】
歪み補正部５は、画像読み取り部１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での教育用教材の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部１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２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。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１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（具体的には、例えば「○」または「×」の図形）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。すなわち、途切れ補正部９は、本発明における途切れ補正手段として機能するものである。
【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。
【００３１】
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。
【００３２】
配点情報認識部１２は、画像読み取り部１が配点情報記入原本２０ａから得た画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものから、その配点情報記入原本２０ａ上における配点２４の記入内容を抽出して、各解答欄２１に対する配点および当該解答欄２１の教育用教材２０上における位置に関する情報を各解答欄２１の配点情報として認識するものである。
【００３３】
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、配点情報認識部１２による各解答欄２１についての配点情報の認識結果とを互いに対応付けて、画像読み取り部１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を採点集計して、当該教育用教材２０における得点を算出するものである。
【００３４】
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。
【００３５】
なお、以上に説明した各部１〜１４のうち、画像読み取り部１については、画像読取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、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１を除く他の各部２〜１４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２〜１４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、画像読取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。
【００３６】
〔教材処理装置の特徴的な機能構成の説明〕
次に、以上のようなシステム構成によって実現される教材処理装置（教材処理プログラムによって実現される場合を含む）の特徴的な機能構成について、さらに詳しく説明する。
【００３７】
図４は、本発明に係る教材処理装置の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、教材処理装置は、入力手段４１と、原本画像記憶手段４２と、原本画像探索手段４３と、配点情報抽出手段４４と、追記抽出手段４５と、正誤判定手段４６と、得点算出手段４７と、得点記憶手段４８としての機能を備えて構成されている。
【００３８】
入力手段４１は、画像読み取り部１によって実現される機能で、解答欄２１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２０または配点情報記入原本２０ａに対する画像読み取りを行って、その教育用教材２０または配点情報記入原本２０ａから画像データを得るためのものである。
【００３９】
原本画像記憶手段４２は、データベース部２によって実現される機能で、教育用教材２０の原本についての電子データを保持蓄積するためのものである。
【００４０】
原本画像探索手段４３は、画像データ解析部３および教材判別部４によって実現される機能で、画像読み取り部１で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定し、その特定した電子データを原本画像記憶手段４２内から探索するものである。
【００４１】
配点情報抽出手段４４は、歪み補正部５、差分抽出部６および配点情報認識部１２によって実現される機能で、配点情報記入原本２０ａについて得られた画像データを基に、その配点情報記入原本２０ａ上における配点２４の記入内容を抽出して、各解答欄２１に対する配点および当該解答欄２１の教育用教材２０上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識するためのものである。
【００４２】
追記抽出手段４５は、歪み補正部５、差分抽出部６、解答者抽出部７、正誤判定抽出部８および途切れ補正部９によって実現される機能で、解答欄２１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２０について得られた画像データを基に、その教育用教材２０上における追記内容、具体的には正誤判定の記入内容および解答者情報を抽出するためのものである。
【００４３】
正誤判定手段４６は、図形形状認識部１０および記入位置認識部１１によって実現される機能で、教育用教材２０上における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とともに、その正誤判定の教育用教材上における記入位置を認識するためのものである。
【００４４】
得点算出手段４７は、採点集計部１３によって実現される機能で、正誤判定手段４６による正誤判定の認識結果と、配点情報抽出手段４４による配点情報の認識結果とを互いに対応付けて、教育用教材２０上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材２０における得点を算出するためのものである。
【００４５】
得点記憶手段４８は、集計結果出力部１４によって実現される機能で、教育用教材２０上における得点の算出結果を、その教育用教材２０から抽出した解答者情報と関連付けて出力して、データベース装置３１またはファイルサーバ装置３２に記憶管理させるためのものである。
【００４６】
〔処理動作例の概要の説明〕
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。図５は、本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。
【００４７】
教材処理装置を利用する場合には、先ず、配点情報記入原本２０ａと、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とについて、画像読み取り部１が画像読み取りを行って、それぞれから画像データを得る（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す）。なお、配点情報記入原本２０ａと正誤判定記入済みの教育用教材２０とは、同一種類の教育用教材についてのもの、すなわちその原本が共通しているものとする。
【００４８】
このとき、ＡＤＦを用いることで、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、配点情報記入原本２０ａと併せて、一括して画像読み取りを行って、それぞれから連続的に画像データを得ることができる。すなわち、複数の教育用教材２０および配点情報記入原本２０ａからなる教育用教材束に対して、連続的に画像読み取りを行うことができる。
ただし、教育用教材束に対して連続的に画像読み取りを行う場合には、後述する理由により、配点情報記入原本２０ａが最初に画像読み取り部１での画像読み取りの対象となることが望ましい。
なお、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。
【００４９】
その後は、配点情報記入原本２０ａから得られたそれぞれの画像データに対して、詳細を後述する配点情報抽出処理が行われるとともに、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、詳細を後述する自動採点処理が行われる（Ｓ１０２）。
【００５０】
そして、配点情報抽出処理および自動採点処理を経て、各教育用教材２０についての得点が算出されると、その算出結果が解答者情報と関連付けられて、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に出力され、そのデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２にて記憶保持される（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のである。
【００５１】
続いて、以上のような処理動作例における配点情報抽出処理および自動採点処理について、さらに詳細に説明する。
【００５２】
〔配点情報抽出処理の説明〕
配点情報抽出処理は、以下のような手順で行われる。
配点情報抽出処理にあたっては、教育用教材束の中から画像読み取り部１が最初に読み取った配点情報記入原本２０ａについての画像データに対し、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育用教材２０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１で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。
つまり、入力手段４１としての機能が配点情報記入原本２０ａから得た画像データについて、原本画像探索手段４３としての機能がその比較対象となる電子データを識別特定し、その識別特定した電子データを原本画像記憶手段４２内から探索するのである。
そして、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２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。
【００５３】
その一方で、配点情報記入原本２０ａから得たある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１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。
【００５４】
そして、差分抽出部６は、データベース部２から受け渡された電子データと、画像読み取り部１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、配点情報記入原本２０ａ上の各解答欄２１における配点２４の記入内容が抽出されることになる。
【００５５】
配点２４の記入内容が抽出されると、その後は、配点情報認識部１２が、その抽出結果に対する文字認識処理等を通じて、各解答欄２１への配点２４を認識するとともに、その配点２４の教育用教材２０上における記入位置を認識する。記入位置の認識は、例えば、配点２４を表す文字等の外接矩形を算出するとともに、その外接矩形の教育用教材２０上における座標位置を算出することによって行うことが考えられる。また、例えば、配点２４を表す文字等の重心位置を算出し、その重心位置を含む所定の大きさの領域の座標を算出することによって行ったり、あるいは他の公知技術を利用した手法により記入位置の認識を行ったりしてもよい。そして、配点情報認識部１２が、各解答欄２１に記入された配点２４およびその記入位置を認識すると、これらの認識結果を互いに関連付けて、各解答欄２１の配点情報とする。
つまり、配点情報抽出手段４４としての機能が、配点情報記入原本２０ａについて得られた画像データを基に、各解答欄２１に対する配点および当該解答欄２１の教育用教材２０上における位置を認識して、当該解答欄２１の配点情報として認識するのである。
【００５６】
〔自動採点処理の説明〕
次に、以上に説明した配点情報抽出処理に続いて行われる自動採点処理について説明する。
自動採点処理にあたっては、配点情報記入原本２０ａの画像読み取り以降に画像読み取り部１が教育用教材２０から得た画像データに対して、配点情報抽出処理の場合と同様に、画像データ解析部３がその解析処理を行いうとともに、教材判別部４が教育用教材２０の識別特定を行う。ただし、この識別特定は、教育用教材束が同一種類のみからなるので、配点情報抽出処理での配点情報記入原本２０ａについての識別特定の結果を利用することで、省略することも可能である。
【００５７】
そして、教育用教材２０から得た画像データに対しては、配点情報抽出処理の場合と同様に、歪み補正部５が画像歪みの補正を行うとともに、差分抽出部６が識別特定された原本の電子データとの差分を抽出する。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。
【００５８】
差分抽出部６が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部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１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解答者情報を特定する。これにより、画像読み取り部１で画像読み取りが行われた各教育用教材２０について、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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
図６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６（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６（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。
【００６３】
図７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７（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７（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。
【００６４】
以上のような解答者情報の抽出、並びに、所定色成分抽出および途切れ補正を経ることで、教育用教材２０上における追記内容が抽出されることになる。
つまり、追記抽出手段４５としての機能が、各教育用教材２０について得られた画像データを基に、その教育用教材２０上における追記内容、具体的には正誤判定の記入内容および解答者情報を抽出するのである。
【００６５】
その後は、教育用教材２０上における追記内容の抽出結果のうち、特に正誤判定の記入内容の抽出結果に対して、図形形状認識部１０がそ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。
あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、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８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、図形形状認識部１０および記入位置認識部１１は、教育用教材２０上における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とともに、その正誤判定の教育用教材２０上における記入位置を認識する。
つまり、正誤判定手段４６としての機能が、教育用教材２０上における正誤判定の追記内容の抽出および認識を行うのである。
【００６９】
正誤判定の追記内容の認識後は、上述した配点情報抽出処理での配点情報の認識結果を利用しつつ、採点集計部１３が正誤判定の採点集計を行う。
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。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、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番目の正誤判定図形について、その図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、Ｋ番目の正誤判定に対する配点を加算する。また、「×」であれば、Ｋ番目の正誤判定に対する配点加算を行わずに、「０点」とする。
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、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。
【００７０】
ただし、以上のような採点集計を行うためには、教育用教材２０上には複数の（解答欄２１）が存在し、また各解答欄２１の配点２４も一律であるとは限らないため、正誤判定と配点との対応付けが必要である。詳しくは、配点情報抽出処理で認識した解答欄２１の教育用教材２０上における位置と、自動採点処理で認識した正誤判定記入位置とを、互いに対応付ける必要がある。
【００７１】
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、配点情報に基づき教育用教材２０上で解答欄２１であるとされた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ない。このような処理を、教育用教材２０上の全ての正誤判定および解答欄２１について行えば、得点算出手段４７は、採点集計部１３によって実現される機能で、正誤判定手段４６による正誤判定記入位置の認識結果と配点情報による解答欄２１の位置の認識結果とを互いに対応付けつつ、教育用教材２０上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材２０における得点を算出することができる。
あるいは他の例として、記入位置認識部１１によって算出された「○」または「×」といった正誤判定図形の中心座標と、その座標が含まれる解答欄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。
つまり、得点算出手段４７としての機能が、教育用教材２０上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材２０における得点を算出するのである。
【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９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。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、教育用教材２０から読み取った画像データを基にして、正誤判定の記入内容（例えば、「○」または「×」の図形形状）を認識し、その認識結果に基づき教育用教材２０に記入された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。さらには、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。
【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、配点情報記入原本２０ａについて画像読み取りを行って得られた画像データから配点情報を抽出および認識するとともに、その配点情報の認識結果と教育用教材２０上の解答に対する正誤判定の記入内容との対応付けを行うようになっている。すなわち、配点情報記入原本２０ａにおける記入内容に基づいて、教育用教材２０上の各解答欄２１に対する配点２４を自動的に認識するのである。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２４が異なる場合であっても、配点情報記入原本２０ａに対する画像読み取りを行うだけで、当該配点２４が明らかになるとともに、各解答欄２１への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点２４との対応関係も明確となるので、採点集計部１３での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、その採点集計には、配点情報記入原本２０ａに対する画像読み取りの結果が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点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、配点情報２４の手入力等を予め行わなくても、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となるので、その採点集計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。
【００７７】
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。
【００７８】
例えば、本実施形態では、教育用教材束に対して連続的に画像読み取りを行うとともに、最初に配点情報記入原本２０ａを画像読み取りの対象とし、その後に採点集計の処理対象となる教育用教材２０について画像読み取りを行う場合を例に挙げている。これは、配点情報記入原本２０ａおよび各教育用教材２０に対する画像読み取りを連続的に行えば、それぞれに対する画像読み取りが略同時期に同一の画像読み取り部１によって行われることになり、配点情報記入原本２０ａから得た画像データと各教育用教材２０から得た画像データとの間のデータ特性（増幅度、歪み、色特性等）に相違が生じるのを抑制でき、結果としてそれぞれの画像データを用いて自動採点処理を行う場合における処理精度向上が期待できるからである。ただし、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、各教育用教材２０から得た画像データを格納するメモリ領域を確保できれば、配点情報記入原本２０ａについての画像読み取りを最初に行わなくてもよい。また、不揮発性のメモリ領域を確保し、そのメモリ領域内に配点情報記入原本２０ａから得た画像データを格納すれば、配点情報記入原本２０ａに対する画像読み取りと各教育用教材２０に対する画像読み取りとを別々に非連続で行うことも考えられる。
【００７９】
また、例えば、本実施形態では、配点情報抽出処理における配点２４の認識および自動採点処理における正誤判定の記入内容の抽出認識にあたり、教育用教材２０または配点情報記入原本２０ａから読み取った画像データを、データベース部２が保持する電子データ（原本についての画像データ）と比較する場合を例に挙げている。これは、原本についての画像データと比較すれば、その差分抽出の精度を高く維持できることが期待でき、さらにはデータベース部２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２０についての汎用性を十分に確保し得るからである。
【００８０】
しかしながら、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、以下に述べるような機能構成によっても、配点情報抽出処理および自動採点処理を行うことは可能である。
図１０および図１１は、本発明に係る教材処理装置の他の機能構成例を示すブロック図である。
【００８１】
図１０に示す機能構成は、上述した図４の機能構成と比べて、原本画像記憶手段４２および原本画像探索手段４３を備えてない点、並びに、解答位置算出手段４９を備えている点で相違する。かかる機能構成では、配点情報抽出手段４４および追記抽出手段４５は、原本についての画像データとの差分ではなく、所定色成分（例えば赤色成分）について着目することで、配点２４および正誤判定の抽出を行う。そして、配点情報抽出手段４４による配点２４の記入位置の認識結果に基づき、解答位置算出手段４９が解答欄２１となる領域の教育用教材２０上における座標位置を算出し、その算出結果を追記抽出手段４５に通知する。これにより、追記抽出手段４５は、その算出結果から特定される領域内についてのみ正誤判定の抽出処理を行うといったことが可能となる。つまり、かかる機能構成においても、図４の機能構成の場合と同様に配点情報抽出処理および自動採点処理を行うことが可能である。しかも、かかる機能構成では、図４の機能構成の場合とは異なり、原本についての画像データを必要としないので、当該画像データが記憶蓄積されていない教育用教材２０についても、配点情報記入原本２０ａさえ用意すれば、処理対象とすることができる。
【００８２】
図１１に示す機能構成は、上述した図１０の機能構成と比べて、解答位置算出手段４９を備えてない点、および、原本画像生成手段５０を備えている点で相違する。原本画像生成手段５０は、配点情報記入原本２０ａから得た画像データを基に、その配点情報記入原本２０ａと同種の教育用教材２０の原本についての画像データを生成するものである。この生成は、配点情報記入原本２０ａから得た画像データと配点情報抽出手段４４による抽出結果との差分を用いて行えばよい。原本画像生成手段５０を備えることで、かかる機能構成では、原本画像記憶手段４２および原本画像探索手段４３を備えてなくとも、配点情報記入原本２０ａに対する画像読み取りを行う度に原本についての画像データを得ることができる。すなわち、その生成した原本についての画像データを用いて、追記抽出手段４５が正誤判定の抽出処理を行うといったことが可能となる。つまり、かかる機能構成においても、図４または図１０の機能構成の場合と同様に配点情報抽出処理および自動採点処理を行うことが可能である。しかも、かかる機能構成では、図１０の機能構成の場合と同様に、原本についての画像データが記憶蓄積されていない教育用教材２０についても、配点情報記入原本２０ａさえ用意すれば、処理対象とすることができる。
【００８３】
この原本画像生成手段５０については、原本画像記憶手段４２および原本画像探索手段４３がない場合だけではなく、これら原本画像記憶手段４２および原本画像探索手段４３が存在する機能構成において設けることも考えられる。原本画像記憶手段４２および原本画像探索手段４３が存在する場合に原本画像生成手段５０を設ければ、その原本画像生成手段５０で生成した原本についての画像データを逐次原本画像記憶手段４２に記憶保持しておき、その後に行う配点情報抽出処理または自動採点処理の際に利用するといったことが可能となるからである。
【００８４】
また、図１０および図１１に示した機能構成例の他に、以下のようなものも考えられる。例えば、入力手段４１において、解答欄２１および正誤判定が未記入である教育用教材２０の白紙原本と、各解答欄２１への配点２４が記入された配点情報記入原本２０ａと、解答欄２１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２０とのそれぞれについて、画像読み取りを行う。すなわち、入力手段４１では、白紙原本と、配点情報記入原本２０ａと、解答および正誤判定の記入済み教育用教材２０とからなる教育用教材束に対して、画像読み取りを行う。そして、白紙原本から得た画像データを用いて記入済み教育用教材２０について正誤判定の抽出処理を行い、また配点情報記入原本２０ａから得た画像データを用いて配点情報抽出処理を行うことで、自動採点処理を可能にする。このようにすれば、白紙原本についての画像読み取りを行うことから、原本のデータベースや原本探索等を必要とせず、しかも配点情報記入原本２０ａからの原本データ抽出を要することもなく、教育用教材２０に対する自動採点処理を行うことが可能となる。
【００８５】
なお、その場合には、白紙原本、配点情報記入原本２０ａおよび記入済み教育用教材２０が、それぞれ同一種類のものであるか否かを判定する判定手段を備えていることが望ましい。白紙原本等の種類選定が自動的探索ではなく人為的作業に依存することになり、種類選択ミス等があると正誤判定の抽出処理や自動採点処理等の結果に多大に影響を及ぼすからである。同一種類あるか否かの判定自体は、公知技術を利用して行えばよい。
【００８６】
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】
【００８７】
【図１】本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム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】配点情報記入原本の一具体例を示す説明図である。
【図４】本発明に係る教材処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。
【図６】途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
【図７】途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
【図８】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９】問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。
【図１０】本発明に係る教材処理装置の他の機能構成例を示すブロック図（その１）である。
【図１１】本発明に係る教材処理装置の他の機能構成例を示すブロック図（その２）である。
【符号の説明】
【００８８】
１…画像読み取り部、２…データベース部、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…配点情報認識部、１３…採点集計部、１４…集計結果出力部、２０…教育用教材、２０ａ…配点情報記入原本、２１…解答欄、２２…識別情報欄、２３…解答者情報欄、２４…配点、３１…データベース装置、３２…ファイルサーバ装置、４１…入力手段、４２…原本画像記憶手段、４３…原本画像探索手段、４４…配点情報抽出手段、４５…追記抽出手段、４６…正誤判定手段、４７…得点算出手段、４８…得点記憶手段、４９…解答位置算出手段、５０…原本画像生成手段
【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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