(57)【要約】  【課題】  判定対象の文字の正誤を精度良く判定する文字判定方法、文字判定装置、及びコンピュータプログラムを提供する。  【解決手段】  本発明の文字判定装置は、判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを用意し、正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違度を計算し、正字及び誤字の相違度の分布に基づいて、正字の相違度の上限値である正字上限値と誤字の相違度の下限値である誤字下限値とを求めておく。文字判定装置は、判定対象の文字と標準の文字との相違度を計算し、相違度が正字上限値及び誤字下限値より小の場合に正字、相違度が正字上限値及び誤字下限値より大の場合に誤字、相違度が正字上限値及び誤字下限値の間である場合に正誤不明と判定する。【選択図】        図８
2005284634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象の文字の正誤を判定する文字判定方法において、
判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を計算し、
計算した相違の程度の分布を求め、
求めた前記分布に対して判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度が示す位置に基づいて判定対象の文字の正誤を判定すること
を特徴とする文字判定方法。
【請求項２】
記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、画像データとして取り込んだ判定対象の文字の正誤を判定する文字判定方法において、
判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを記憶部で記憶し、
記憶部で記憶している正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を演算部で計算し、
演算部で計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を演算部で求め、
演算部で求めた前記関係に従って、サンプルの累積度数が所定の値となる相違度の値である基準値を演算部で求め、
判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を演算部で計算し、
演算部で計算した相違度の値と前記基準値とを演算部で比較し、
演算部での比較結果に応じて判定対象の文字の正誤を演算部で判定すること
を特徴とする文字判定方法。
【請求項３】
記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、画像データとして取り込んだ判定対象の文字の正誤を判定する文字判定方法において、
判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを記憶部で記憶しており、
記憶部で記憶している正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を演算部で計算し、
演算部で計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を表現した累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について演算部で求め、
正字のサンプルについて演算部で求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の上限値となるときの相違度の値である正字上限値を演算部で求め、
誤字のサンプルについて演算部で求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の下限値となるときの相違度の値である誤字下限値を演算部で求め、
判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を演算部で計算し、
判定対象の文字について演算部で計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値とを比較して判定対象の文字の正誤を演算部で判定すること
を特徴とする文字判定方法。
【請求項４】
判定対象の文字の正誤を演算部で判定する際に、
前記正字上限値と前記誤字下限値とのいずれが大であるかを演算部で判定し、
前記正字上限値が前記誤字下限値よりも大きい場合には、判定対象の文字について演算部で計算した相違度が前記正字上限値よりも大きいときに判定対象の文字は誤字であると演算部で判定し、前記相違度が前記誤字下限値よりも小さいときに判定対象の文字は正字であると演算部で判定し、
前記正字上限値が前記誤字下限値よりも小さい場合には、判定対象の文字について演算部で計算した相違度が前記正字上限値よりも小さいときに判定対象の文字は正字であると演算部で判定し、前記相違度が前記誤字下限値よりも大きいときに判定対象の文字は誤字であると演算部で判定すること
を特徴とする請求項３に記載の文字判定方法。
【請求項５】
文字を判定する判定者のランクを記憶部で記憶しており、
判定対象の文字について演算部で計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値との比較に基づいて判定対象の文字の判定難易度を演算部で決定し、
演算部で決定した判定難易度に応じたランクが記憶部で記憶されている判定者に判定対象の文字を割り当てること
を特徴とする請求項３又は４に記載の文字判定方法。
【請求項６】
判定対象の文字を画像データとして取り込む手段を備え、該手段が取り込んだ文字の正誤を判定する文字判定装置において、
判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを記憶する手段と、
該手段が記憶する正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算する手段と、
該手段が計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を求める手段と、
該手段が求めた前記関係に従って、サンプルの累積度数が所定の値となる相違度の値である基準値を求める手段と、
判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算する手段と、
該手段が計算した相違度の値と前記基準値とを比較する手段と、
該手段による比較結果に応じて判定対象の文字の正誤を判定する手段と
を備えることを特徴とする文字判定装置。
【請求項７】
判定対象の文字を画像データとして取り込む手段を備え、該手段が取り込んだ文字の正誤を判定する文字判定装置において、
判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを記憶する手段と、
該手段が記憶する正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算する手段と、
該手段が計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を表現した累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について求める累積分布関数決定手段と、
該累積分布関数決定手段が正字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の上限値となるときの相違度の値である正字上限値を求める手段と、
前記累積分布関数決定手段が誤字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の下限値となるときの相違度の値である誤字下限値を求める手段と、
判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算する手段と、
該手段が計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値とを比較して判定対象の文字の正誤を判定する手段と
を備えることを特徴とする文字判定装置。
【請求項８】
画像データとして取り込んだ判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを記憶手段で記憶しておき、コンピュータに、判定対象の文字の正誤を判定させるコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算させる手順と、
コンピュータに、計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を求めさせる手順と、
コンピュータに、求めた前記関係に従って、サンプルの累積度数が所定の値となる相違度の値である基準値を求めさせる手順と、
コンピュータに、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算させる手順と、
コンピュータに、計算した相違度の値と前記基準値とを比較させる手順と、
コンピュータに、比較結果に応じて判定対象の文字の正誤を判定させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項９】
画像データとして取り込んだ判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを記憶手段で記憶しておき、コンピュータに、判定対象の文字の正誤を判定させるコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算させる手順と、
コンピュータに、計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を表現した累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について求めさせる手順と、
コンピュータに、正字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の上限値となるときの相違度の値である正字上限値を求めさせる手順と、
コンピュータに、誤字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の下限値となるときの相違度の値である誤字下限値を求めさせる手順と、
コンピュータに、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算させる手順と、
コンピュータに、計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値とを比較して判定対象の文字の正誤を判定させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データとして得られた文字の正誤の判定を行う文字判定方法、文字判定装置、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、光学的に読み取った文字の認識を高精度で行う技術が開示されている。この技術では、光学的に読み取った文字の輪郭の方向に基づいて文字の特徴を抽出し、予め準備されている標準の文字の特徴と抽出した特徴との相違の程度を数値化した相違度を高精度に計算し、複数種類の標準の文字の中で相違度が最も小さくなる種類の文字を、読み取った文字に一致する文字であると判定する。この技術を用いることによって、手書きの文字についても所定の文字群の中から選択した一の文字として認識することが可能である。
【特許文献１】特公平２−５９５０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、記述式の試験は自動採点が困難であるので、答案の採点は人手で行う必要がある。採点に必要な人手及び時間を節約するために、精度よく自動採点を行う方法が望まれている。「日本漢字能力検定試験」等の漢字試験の採点では、手書きの漢字又は仮名の文字の正誤を判定する必要がある。特許文献１に開示された技術では、相違度に基づいて解答の文字が複数種類の文字の中でどの文字に最も近い文字であるかを判定することができる。しかし、点の有無又は部首の違い等の正字又は誤字であることの基準と相違度の大きさとは必ずしも対応するものではなく、また正字であっても簡易な漢字と複雑な漢字との違いのように文字の種類によって相違度の範囲が異なるので、答案の文字と標準の正字との相違の程度を示す相違度の大きさのみに基づいて解答の文字が正字であるか又は誤字であるかを精度良く判定することはできない。
【０００４】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、画像データとして得られた文字と予め準備された文字との相違度に基づいて文字の正誤を自動的に判定する文字判定方法、文字判定装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１発明に係る文字判定方法は、判定対象の文字の正誤を判定する文字判定方法において、判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を計算し、計算した相違の程度の分布を求め、求めた前記分布に対して判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度が示す位置に基づいて判定対象の文字の正誤を判定することを特徴とする。
【０００６】
第２発明に係る文字判定方法は、記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、画像データとして取り込んだ判定対象の文字の正誤を判定する文字判定方法において、判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを記憶部で記憶し、記憶部で記憶している正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を演算部で計算し、演算部で計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を演算部で求め、演算部で求めた前記関係に従って、サンプルの累積度数が所定の値となる相違度の値である基準値を演算部で求め、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を演算部で計算し、演算部で計算した相違度の値と前記基準値とを演算部で比較し、演算部での比較結果に応じて判定対象の文字の正誤を演算部で判定することを特徴とする。
【０００７】
第３発明に係る文字判定方法は、記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、画像データとして取り込んだ判定対象の文字の正誤を判定する文字判定方法において、判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを記憶部で記憶しており、記憶部で記憶している正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を演算部で計算し、演算部で計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を表現した累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について演算部で求め、正字のサンプルについて演算部で求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の上限値となるときの相違度の値である正字上限値を演算部で求め、誤字のサンプルについて演算部で求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の下限値となるときの相違度の値である誤字下限値を演算部で求め、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を演算部で計算し、判定対象の文字について演算部で計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値とを比較して判定対象の文字の正誤を演算部で判定することを特徴とする。
【０００８】
第４発明に係る文字判定方法は、判定対象の文字の正誤を演算部で判定する際に、前記正字上限値と前記誤字下限値とのいずれが大であるかを演算部で判定し、前記正字上限値が前記誤字下限値よりも大きい場合には、判定対象の文字について演算部で計算した相違度が前記正字上限値よりも大きいときに判定対象の文字は誤字であると演算部で判定し、前記相違度が前記誤字下限値よりも小さいときに判定対象の文字は正字であると演算部で判定し、前記正字上限値が前記誤字下限値よりも小さい場合には、判定対象の文字について演算部で計算した相違度が前記正字上限値よりも小さいときに判定対象の文字は正字であると演算部で判定し、前記相違度が前記誤字下限値よりも大きいときに判定対象の文字は誤字であると演算部で判定することを特徴とする。
【０００９】
第５発明に係る文字判定方法は、文字を判定する判定者のランクを記憶部で記憶しており、判定対象の文字について演算部で計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値との比較に基づいて判定対象の文字の判定難易度を演算部で決定し、演算部で決定した判定難易度に応じたランクが記憶部で記憶されている判定者に判定対象の文字を割り当てることを特徴とする。
【００１０】
第６発明に係る文字判定装置は、判定対象の文字を画像データとして取り込む手段を備え、該手段が取り込んだ文字の正誤を判定する文字判定装置において、判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを記憶する手段と、該手段が記憶する正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算する手段と、該手段が計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を求める手段と、該手段が求めた前記関係に従って、サンプルの累積度数が所定の値となる相違度の値である基準値を求める手段と、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算する手段と、該手段が計算した相違度の値と前記基準値とを比較する手段と、該手段による比較結果に応じて判定対象の文字の正誤を判定する手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
第７発明に係る文字判定装置は、判定対象の文字を画像データとして取り込む手段を備え、該手段が取り込んだ文字の正誤を判定する文字判定装置において、判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを記憶する手段と、該手段が記憶する正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算する手段と、該手段が計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を表現した累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について求める累積分布関数決定手段と、該累積分布関数決定手段が正字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の上限値となるときの相違度の値である正字上限値を求める手段と、前記累積分布関数決定手段が誤字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の下限値となるときの相違度の値である誤字下限値を求める手段と、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算する手段と、該手段が計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値とを比較して判定対象の文字の正誤を判定する手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
第８発明に係るコンピュータプログラムは、画像データとして取り込んだ判定対象の文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを記憶手段で記憶しておき、コンピュータに、判定対象の文字の正誤を判定させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算させる手順と、コンピュータに、計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を求めさせる手順と、コンピュータに、求めた前記関係に従って、サンプルの累積度数が所定の値となる相違度の値である基準値を求めさせる手順と、コンピュータに、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算させる手順と、コンピュータに、計算した相違度の値と前記基準値とを比較させる手順と、コンピュータに、比較結果に応じて判定対象の文字の正誤を判定させる手順とを含むことを特徴とする。
【００１３】
第９発明に係るコンピュータプログラムは、画像データとして取り込んだ判定対象の文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを記憶手段で記憶しておき、コンピュータに、判定対象の文字の正誤を判定させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算させる手順と、コンピュータに、計算した相違度とサンプルの累積度数との関係を表現した累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について求めさせる手順と、コンピュータに、正字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の上限値となるときの相違度の値である正字上限値を求めさせる手順と、コンピュータに、誤字のサンプルについて求めた前記累積分布関数の値が所定の信頼区間の下限値となるときの相違度の値である誤字下限値を求めさせる手順と、コンピュータに、判定対象の文字と前記標準の文字との相違の程度を示す相違度を計算させる手順と、コンピュータに、計算した相違度の値と前記正字上限値及び前記誤字下限値とを比較して判定対象の文字の正誤を判定させる手順とを含むことを特徴とする。
【００１４】
第１、第２、第６及び第８発明においては、判定対象となる文字に対応する正字又は誤字の複数のサンプルを用意しておき、正字又は誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算し、サンプル内の相違度の分布に基づいて正字と誤字との判定基準値を求め、判定対象の文字の相違度を計算し、計算した相違度と判定基準値との比較により文字の正誤を判定する。
【００１５】
第３、第７及び第９発明においては、判定対象となる文字に対応する正字及び誤字の複数のサンプルを用意しておき、正字及び誤字の複数のサンプルの夫々と予め定められた標準の文字との相違の程度を数値で示した相違度を計算し、正字の相違度の分布に基づいた相違度の正字上限値と誤字の相違度の分布に基づいた相違度の誤字下限値とを求め、判定対象の文字の相違度を計算し、計算した相違度と正字上限値及び誤字下限値との比較により文字の正誤を判定する。
【００１６】
第４発明においては、正字上限値及び誤字下限値の大きい方よりも相違度が大きい場合に判定対象の文字は誤字であると判定し、正字上限値及び誤字下限値の小さい方よりも相違度が小さい場合に文字は正字であると判定する。
【００１７】
第５発明においては、文字を目で見て判定する判定者のランクを記憶しておき、相違度と正字上限値及び誤字下限値との比較により文字の判定難易度を決定し、相違度が正字上限値及び誤字下限値のほぼ中間にある場合はランク上位の判定者に判定させる等、判定難易度に応じたランクの判定者に判定対象の文字を割り当てる。
【発明の効果】
【００１８】
第１、第２、第３、第６、第７、第８及び第９発明にあっては、判定対象の文字に対応する正字及び／又は誤字のサンプルを用意しておき、正字のサンプルの相違度の分布及び／又は誤字のサンプルの相違度の分布に対して判定対象の文字の相違度がどの位置にあるかに基づいて文字の正誤を判定するので、文字の種類に拘わらず相違度の値の範囲が異なる種々の文字について精度良く正誤を判定することができる。文字の正誤を精度良く自動で判定できるので、人手で文字の正誤を判定する手間が減少し、試験答案の採点に必要な人手及び時間を節約することが可能となる。
【００１９】
第４発明にあっては、正字上限値及び誤字下限値の大きい方よりも相違度が大きい場合に判定対象の文字は誤字であると判定し、正字上限値及び誤字下限値の小さい方よりも相違度が小さい場合に文字は正字であると判定することにより、正字と誤字との相違度の分布の重なりが異なる文字についても適用が可能である。また正字と誤字との相違度の分布が重なる部分については正誤を不明とするので、誤判定を可及的に回避することができる。
【００２０】
第５発明にあっては、相違度と正字上限値及び誤字下限値との比較により文字の判定難易度を決定し、相違度が正字上限値及び誤字下限値のほぼ中間にあって正誤の判定が困難な文字の判定はランク上位の判定者に採点させる等、判定難易度に応じたランクの判定者に判定対象の文字を割り当てることにより、採点者の能力に応じて適切な難易度の答案を採点させることが可能となり、より正確に文字の判定を行うことができる等、本発明は優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。本発明は、紙に記録された文字をスキャナを用いて取り込むか又はタブレットを用いて文字を取り込むか等の方法により画像データとして電子的に取り込んだ文字の正誤を判定する技術である。以下の記述では「日本漢字能力検定試験」等の漢字試験の採点に本発明を適用した場合を例として本発明を説明する。
【００２２】
図１は、本発明の文字判定装置１の内部構成を示すブロック図である。文字判定装置１は、パーソナルコンピュータ又はサーバ装置などの汎用コンピュータを用いて構成されている。文字判定装置１は、演算を行うＣＰＵ（演算部）１１と、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶するＲＡＭ１２と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等の外部記憶装置１３と、ハードディスク等の内部記憶装置（記憶部）１４とを備えている。ＣＰＵ１１は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２から本発明のコンピュータプログラム２０を外部記憶装置１３にて読み取り、読み取ったコンピュータプログラム２０を内部記憶装置１４に記憶させる。コンピュータプログラム２０は必要に応じて内部記憶装置１４からＲＡＭ１２へロードされ、ロードされたコンピュータプログラム２０に基づいてＣＰＵ１１は文字判定装置１に必要な処理を実行する。文字判定装置１は、キーボード、マウス又はタブレット等の入力装置１５と、液晶ディスプレイ又はＣＲＴディスプレイ等の出力装置１６とを備えており、データの入力を始めとするオペレータからの操作を受け付ける構成となっている。
【００２３】
また、ＣＰＵ１１には、インタフェース部１７が接続されている。インタフェース部１７には、キーボード、マウス又はタブレット等の入力部と、液晶ディスプレイ又はＣＲＴディスプレイ等の出力部とを備えた採点端末３が接続されている。採点端末３は、採点者（判定者）が採点すべき答案を出力部に出力し、採点者が入力部を操作することにより答案に対する採点の入力を受け付ける構成となっている。
【００２４】
内部記憶装置１４は、試験問題に対する正しい解答である正字のサンプルを含む正字サンプルデータ１４ａを記憶してる。例えば試験問題が「奈」という漢字を書かせる問題である場合に、正字サンプルデータ１４ａは、手書きの「奈」の文字を電子的に取り込んだ画像データを正字のサンプルとして含んでいる。正字サンプルデータ１４ａは、試験問題に含まれる夫々の設問について正字の複数のサンプルを含んでいる。また内部記憶装置１４は、試験問題に対する誤った解答である誤字のサンプルを含む誤字サンプルデータ１４ｂを記憶している。誤字サンプルデータ１４ｂは、正字に比べて点の位置が異なる文字、部首が異なっている文字、又は全く異なる文字等、解答としては誤っている手書きの文字を電子的に取り込んだ画像データを誤字のサンプルとして含んでいる。誤字サンプルデータ１４ｂは、正字サンプルデータ１４ａと同様に、試験問題に含まれる夫々の設問について誤字の複数のサンプルを含んでいる。
【００２５】
内部記憶装置１４は、また、文字の正誤を判定する基準となる文字の標準のサンプルを含む標準サンプルデータ１４ｃを記憶している。標準サンプルデータ１４ｃは、一般の文字認識の処理で用いられるデータベースから得られたサンプル等を用いており、夫々のサンプルは画像データである。標準サンプルデータ１４ｃは、試験問題に含まれる夫々の設問について複数の標準のサンプルを含んでいる。なお、正字サンプルデータ１４ａを標準サンプルデータ１４ｃとして兼用してもよい。
【００２６】
コンピュータプログラム２０は、文字の正誤を判定するための基準となる基準値を正字及び誤字のサンプルから計算する基準値計算処理と、計算した基準値に基づいて答案の文字の正誤を判定する正誤判定処理と、正誤が判定できなかった答案を採点者に採点させる際の採点難易度（判定難易度）を決定する採点難易度決定処理と、正誤が判定できなかった答案を採点者に採点させる採点処理とを行うためのプログラムを含んでいる。
【００２７】
内部記憶装置１４は、また、基準値計算処理によって計算される基準値を記録する基準値データ１４ｄを記憶している。基準値データ１４ｄは、試験問題に含まれる各設問について基準値を記録している。
【００２８】
図２及び図３は、本発明の文字判定装置１が行う基準値計算処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。文字判定装置１のＣＰＵ１１は、まず試験問題に含まれる複数の設問の中から一の設問を選択する（Ｓ１０１）。ＣＰＵ１１は、次に、選択した設問について正字サンプルデータ１４ａに記録されている複数の正字のサンプルの中から一の正字のサンプルを選択する（Ｓ１０２）。ＣＰＵ１１は、次に、選択した正字のサンプルと、選択されている設問について標準サンプルデータ１４ｃに記録されている複数の標準のサンプルとの相違の程度を数値で示した相違度を計算する相違度計算の処理を行う（Ｓ１０３）。
【００２９】
図４は、本発明の文字判定装置１が行う相違度計算の処理の手順を示すフローチャートである。本発明においては、特許文献１に開示された技術を用いて相違度計算の処理を行う。ＣＰＵ１１は、サンプルである文字の画像データを２値化し、２値化した画像データを所定の大きさのメッシュに分割することにより、文字の画像データを正規化する（Ｓ２１）。特許文献１に開示された技術では、２値化した画像データが７０×７０のメッシュの中に収まるように正規化している。ＣＰＵ１１は、次に、特許文献１に開示された如く、正規化された画像データの輪郭線の方向を量子化する（Ｓ２２）。即ち、ＣＰＵ１１は、特許文献１に開示された如く、予め定められた複数の方向のいずれかに輪郭線の各部分を当てはめる。特許文献１に開示された技術では、３６０°を１６分割した１６方向の方向指数で量子化を行っている。
【００３０】
ＣＰＵ１１は、次に、特許文献１に開示された如く、量子化された方向の発生頻度が画像データ中のどの領域でどの程度であったかに基づいて文字の画像データの特徴を示した多次元の特徴ベクトルを生成する（Ｓ２３）。特許文献１に開示された技術では、左回りに輪郭の方向を追跡し、画像データを７×７の小領域に分割し、各小領域で１６方向の方向指数のヒストグラムを作成し、７×７×１６のヒストグラムを作成する。更に、作成したヒストグラムから、フィルタを用いて７×７の領域のデータを３×３に集約し、１６方向のデータを８方向に集約して、画像データについて７２（３×３×８）次元の特徴ベクトルを作成する。なお、標準サンプルデータ１４ｃは、標準のサンプルの夫々について同様の方法で計算した特徴ベクトルを標準のサンプルの夫々に関連付けて記録している。
【００３１】
ＣＰＵ１１は、次に、選択されている設問について標準サンプルデータ１４ｃに記録されている複数の標準のサンプルに関連付けられている特徴ベクトルとステップＳ２３で計算した特徴ベクトルとを用いて、特許文献１に開示された如く、標準のサンプルに対する文字のサンプルの相違度を計算する（Ｓ２４）。特許文献１に開示された技術では、複数の標準のサンプルと文字のサンプルとの間で求められるマハラノビス距離の高次項を所定の方法で近似することによって特許文献１内で定義された疑似マハラノビス距離を、相違度として計算する。なお、ベイズ識別式を用いる方法等、マハラノビス距離を用いる方法以外のその他の方法を用いて相違度を計算する形態であってもよい。また、複数の標準のサンプルに対して相違度を計算するのではなく、一の標準のサンプルに対して相違度を計算する形態であってもよい。計算された相違度は、値が大きいほど標準のサンプルとの相違の程度が大きいことを示している。ステップＳ２４が終了した後は、ＣＰＵ１１は処理をメインのルーチンへ戻す。
【００３２】
ＣＰＵ１１は、次に、選択した正字のサンプルについて計算した相違度をＲＡＭ１２に記憶させ（Ｓ１０４）、選択された設問について正字サンプルデータ１４ａに記録されている全ての正字のサンプルについて相違度を計算したか否かを判定する（Ｓ１０５）。相違度をまだ計算していない正字のサンプルがある場合には（Ｓ１０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ１０２に戻して相違度をまだ計算していない正字のサンプルを選択する。
【００３３】
ステップＳ１０５にて全ての正字のサンプルについて相違度が計算されている場合は（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択された設問について誤字サンプルデータ１４ｂに記録されている複数の誤字のサンプルの中から一の誤字のサンプルを選択する（Ｓ１０６）。ＣＰＵ１１は、次に、選択した誤字のサンプルと、選択されている設問について標準サンプルデータ１４ｃに記録されている複数の標準のサンプルとの相違の程度を数値で示した相違度を計算する相違度計算の処理を行う（Ｓ１０７）。ステップＳ１０７での相違度計算の処理の内容は、図４に示した相違度計算の処理の内容と同様である。ＣＰＵ１１は、次に、選択した誤字のサンプルについて計算した相違度をＲＡＭ１２に記憶させ（Ｓ１０８）、選択された設問について誤字サンプルデータ１４ｂに記録されている全ての誤字のサンプルについて相違度を計算したか否かを判定する（Ｓ１０９）。相違度をまだ計算していない誤字のサンプルがある場合には（Ｓ１０９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ１０６に戻して相違度をまだ計算していない誤字のサンプルを選択する。
【００３４】
ステップＳ１０９にて全ての誤字のサンプルについて相違度が計算されている場合は（Ｓ１０９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、正字及び誤字のサンプルについて計算した相違度の夫々の値に対する累積度数を計算する（Ｓ１１０）。即ち、ＣＰＵ１１は、正字及び誤字についてＲＡＭ１２が記憶している相違度を用いて、相違度の値がある値以下であるサンプル数の割合である累積度数を、夫々の値に渡って正字及び誤字のサンプルの夫々について計算する。
【００３５】
ＣＰＵ１１は、次に、正字及び誤字のサンプルについての相違度と累積度数との関係を示す累積分布関数を決定する（Ｓ１１１）。ここで、ＣＰＵ１１は、相違度と累積度数との関係をワイブル分布の累積分布関数に当てはめる。変数ｘに関するワイブル分布の累積分布関数Ｆ（ｘ）は下記式で定義される。
【００３６】
【数１】
2005284634.tif 000003
【００３７】
上記式において、ｍは形状パラメータ、αは尺度パラメータ、γは位置パラメータと呼ばれる定数である。図５は、ワイブル分布の例を示す特性図である。図５（ａ）は、横軸ｘを相違度の値とし、縦軸Ｆ（ｘ）を累積度数の値とした、ｍ＝２，α＝１，γ＝０であるワイブル分布の累積分布関数を示している。また図５（ｂ）は、横軸ｘを相違度の値とし、縦軸を確率密度の値とした確率密度関数を示している。ステップＳ１１１では、ＣＰＵ１１は、相違度の値と累積度数の値とを累積分布関数Ｆ（ｘ）の式に当てはめて最小二乗法の処理を行うことによりｍ，α，γのパラメータを計算して、累積分布関数を正字及び誤字のサンプルの夫々について決定する。
【００３８】
ＣＰＵ１１は、次に、正字のサンプルについて決定した累積分布関数Ｆ（ｘ）の値がＦ（ｘ）＝０．９９となる相違度ｘの値である正字上限値を計算する（Ｓ１１２）。正字上限値は、相違度の値がこれよりも大きい場合は文字が誤字であると判定するための基準となる基準値である。なお、正字上限値として、Ｆ（ｘ）の値がＦ（ｘ）＝０．９９９又は０．９等のその他の値となる相違度Ｘの値を採用してもよい。ＣＰＵ１１は、次に、誤字のサンプルについて決定した累積分布関数Ｆ（ｘ）の値がＦ（ｘ）＝０．０１となる相違度ｘの値である誤字下限値を計算する（Ｓ１１３）。誤字下限値は、相違度の値がこれよりも小さい場合は文字が正字であると判定するための基準となる基準値である。なお、誤字下限値として、Ｆ（ｘ）の値がＦ（ｘ）＝０．００１又は０．１等のその他の値となる相違度Ｘの値を採用してもよい。
【００３９】
ＣＰＵ１１は、次に、選択されている設問に対応して、計算した正字上限値及び誤字下限値を基準値データ１４ｄに記録する（Ｓ１１４）。ＣＰＵ１１は、次に、試験問題に含まれる全ての設問について正字上限値及び誤字下限値を計算したか否かを判定する（Ｓ１１５）。正字上限値及び誤字下限値をまだ計算していない設問がある場合には（Ｓ１１５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ１０１に戻して正字上限値及び誤字下限値をまだ計算していない設問を選択する。全ての設問について正字上限値及び誤字下限値を計算している場合は（Ｓ１１５：ＹＥＳ）ＣＰＵ１１は、基準値計算処理を終了する。
【００４０】
また、内部記憶装置１４は、試験問題を用いて実施された試験の答案を記録する答案データ１４ｅを記憶している。答案データ１４ｅは、紙に記載された答案をスキャナで取り込むか、又は試験の際に受験者がタブレット等の入力装置を操作することによりコンピュータが電子的に画像データとして答案を受け付けるか等の方法により作成される。答案データ１４ｅは、試験問題に含まれる各設問と受験者とを示す情報に関連づけて、受験者による答案である文字の画像データを記録している。
【００４１】
また、内部記憶装置１４は、答案の正誤の採点結果を記録する採点結果データ１４ｉと、正誤判定処理によって正誤不明と判定される答案の判定結果を記録する正誤不明データ１４ｆとを記憶している。採点結果データ１４ｉは、答案データ１４ｅに含まれる各答案について正誤の採点結果を記録している。
【００４２】
図６及び図７は、本発明の文字判定装置１が行う正誤判定処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。文字判定装置１のＣＰＵ１１は、まず試験問題に含まれる複数の設問の中から一の設問を選択し（Ｓ３０１）、選択した設問について基準値データ１４ｄに記録されている正字上限値及び誤字下限値を読み出す（Ｓ３０２）。ＣＰＵ１１は、次に、選択されている設問に関連付けて答案データ１４ｅに記録されている一の答案を読み出す（Ｓ３０３）。ここで読み出した答案は、受験者を示す情報に関連付けられた文字の画像データである。ＣＰＵ１１は、次に、読み出した答案が文字の部分を含む画像データであるか否かを判定する（Ｓ３０４）。答案が文字の部分を含んでいない場合は（Ｓ３０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、答案は白紙答案であると判定し（Ｓ３０５）、答案の受験者を示す情報に関連づけて白紙答案の判定結果を採点結果データ１４ｉに記録する（Ｓ３１９）。
【００４３】
ステップＳ３０４で答案が文字の部分を含んでいる場合は（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案に含まれる文字と、選択されている設問について標準サンプルデータ１４ｃに記録されている複数の標準のサンプルとの相違の程度を数値で示した相違度を計算する相違度計算の処理を行う（Ｓ３０６）。ステップＳ３０６での相違度計算の処理の内容は、図４に示した相違度計算の処理の内容と同様である。ＣＰＵ１１は、次に、ステップＳ３０２で読み出した正字上限値及び誤字下限値について、正字上限値が誤字下限値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ３０７）。
【００４４】
図８は、相違度の累積分布関数と正字上限値及び誤字下限値との関係の例を示す特性図である。縦軸は累積度数、横軸は相違度を示しており、正字の累積分布関数を実線で示し、誤字の累積分布関数を破線で示している。文字の種類によって文字の間違いの種類も異なるので、正字の分布と誤字の分布との関係は文字によって異なる。図８（ａ）は正字の分布と誤字の分布との重なりが大きい例を示し、図８（ｂ）は正字の分布と誤字の分布との重なりが小さい例を示している。正字の分布と誤字の分布との重なりが大きい場合は、図８（ａ）に示す如く、正字の分布においてＦ（ｘ）＝０．９９となる相違度ｘの値である正字上限値が、誤字の分布においてＦ（ｘ）＝０．０１となる相違度ｘの値である誤字下限値より大きくなる。また、正字の分布と誤字の分布との重なりが小さい場合は、図８（ｂ）に示す如く正字上限値が誤字下限値よりも小さくなる。
【００４５】
ステップＳ３０７で正字上限値が誤字下限値よりも大きい場合は（Ｓ３０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０６で計算した答案の相違度が正字上限値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ３０８）。答案の相違度が正字上限値よりも大きい場合は（Ｓ３０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案は誤字であると判定し（Ｓ３０９）、答案の受験者を示す情報に関連づけて、誤字の判定結果を採点結果データ１４ｉに記録する（Ｓ３１９）。ステップＳ３０８で答案の相違度が正字上限値以下である場合は（Ｓ３０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、答案の相違度が誤字下限値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ３１０）。答案の相違度が誤字下限値よりも小さい場合は（Ｓ３１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案は正字であると判定し（Ｓ３１１）、答案の受験者を示す情報に関連づけて、正字の判定結果を採点結果データ１４ｉに記録する（Ｓ３１９）。ステップＳ３１０で答案の相違度が誤字下限値以上である場合は（Ｓ３１０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、答案は正誤不明であると判定し（Ｓ３１２）、答案の受験者を示す情報に関連づけて、正誤不明の判定結果及び計算した相違度を正誤不明データ１４ｆに記録する（Ｓ３１８）。
【００４６】
ステップＳ３０７で正字上限値が誤字下限値以下である場合は（Ｓ３０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０６で計算した答案の相違度が誤字下限値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ３１３）。答案の相違度が誤字下限値よりも大きい場合は（Ｓ３１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案は誤字であると判定し（Ｓ３１４）、答案の受験者を示す情報に関連づけて、誤字の判定結果を採点結果データ１４ｉに記録する（Ｓ３１９）。ステップＳ３１３で答案の相違度が誤字下限値以下である場合は（Ｓ３１３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、答案の相違度が正字上限値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ３１５）。答案の相違度が正字上限値よりも小さい場合は（Ｓ３１５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案は正字であると判定し（Ｓ３１６）、答案の受験者を示す情報に関連づけて、正字の判定結果を採点結果データ１４ｉに記録する（Ｓ３１９）。ステップＳ３１５で答案の相違度が正字上限値以上である場合は（Ｓ３１５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、答案は正誤不明であると判定し（Ｓ３１７）、答案の受験者を示す情報に関連づけて、正誤不明の判定結果及び計算した相違度を正誤不明データ１４ｆに記録する（Ｓ３１８）。
【００４７】
ステップＳ３１８又はステップＳ３１９が終了した後は、ＣＰＵ１１は、選択されている設問に関連付けて答案データ１４ｅに記録されている全ての答案について正誤の判定を行ったか否かを判定する（Ｓ３２０）。正誤をまだ判定していない答案がある場合には（Ｓ３２０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ３０３へ戻し、正誤の判定をまだ行っていない一の答案を答案データ１４ｅから読み出す。全ての答案について正誤の判定を行っている場合は（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、試験問題に含まれる全ての設問について答案の正誤の判定を行ったか否かを判定する（Ｓ３２１）。答案の正誤をまだ判定していない設問がある場合には（Ｓ３２１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ３０１へ戻し、答案の正誤の判定をまだ行っていない設問を選択する。全ての設問について答案の正誤の判定を行っている場合は（Ｓ３２１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、正誤判定処理を終了する。
【００４８】
内部記憶装置１４は、また、採点難易度決定処理によって決定される採点難易度を記録する採点難易度データ１４ｇを記憶している。採点難易度は、本発明に係る判定難易度である。採点難易度データ１４ｇは、試験問題に含まれる各設問と受験者とを示す情報に関連づけて、各答案の採点難易度を記録している。
【００４９】
図９は、本発明の文字判定装置１が行う採点難易度決定処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。文字判定装置１のＣＰＵ１１は、試験問題に含まれる複数の設問の内、正誤不明データ１４ｆに答案の情報が含まれている一の設問を選択し（Ｓ４０１）、選択した設問について基準値データ１４ｄに記録されている正字上限値及び誤字下限値を読み出す（Ｓ４０２）。ＣＰＵ１１は、次に、読み出した正字上限値及び誤字下限値の内、値が小さい方をＡ、値が大きい方をＢとする（Ｓ４０３）。ＣＰＵ１１は、次に、正誤不明データ１４ｆから、選択されている設問に対応する一の答案の相違度を読み出す（Ｓ４０４）。このとき読み出した相違度は、正誤不明と判定された答案の相違度であるので、Ａ以上かつＢ以下の値となっている。
【００５０】
ＣＰＵ１１は、次に、読み出した相違度が（５Ａ＋Ｂ）／６より小さい値又は（Ａ＋５Ｂ）／６より大きい値のいずれかに該当する値であるか否かを判定する（Ｓ４０５）。相違度が（５Ａ＋Ｂ）／６より小さい値であるか又は（Ａ＋５Ｂ）／６より大きい値である場合は（Ｓ４０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案の採点難易度を採点の難易度が最も低い３であると決定し（Ｓ４０６）、答案の受験者を示す情報に関連づけて採点難易度を採点難易度データ１４ｇに記録する（Ｓ４１０）。
【００５１】
ステップＳ４０５で相違度が（５Ａ＋Ｂ）／６より小さい値又は（Ａ＋５Ｂ）／６より大きい値のいずれでもない場合は（Ｓ４０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、相違度が（２Ａ＋Ｂ）／３より大きくかつ（Ａ＋２Ｂ）／３より小さい値であるか否かを判定する（Ｓ４０７）。相違度が（２Ａ＋Ｂ）／３より大きくかつ（Ａ＋２Ｂ）／３より小さい値ではない場合は（Ｓ４０７：ＮＯ）、相違度は（５Ａ＋Ｂ）／６≦相違度≦（２Ａ＋Ｂ）／３又は（Ａ＋２Ｂ）／３≦相違度≦（Ａ＋５Ｂ）／６の範囲の値であり、ＣＰＵ１１は、答案の採点難易度を２であると決定し（Ｓ４０８）、答案の受験者を示す情報に関連づけて採点難易度を採点難易度データ１４ｇに記録する（Ｓ４１０）。
【００５２】
ステップＳ４０７で相違度が（２Ａ＋Ｂ）／３より大きくかつ（Ａ＋２Ｂ）／３より小さい値である場合は（Ｓ４０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、答案の採点難易度を採点の難易度が最も高い１であると決定し（Ｓ４０９）、答案の受験者を示す情報に関連づけて採点難易度を採点難易度データ１４ｇに記録する（Ｓ４１０）。
【００５３】
ステップＳ４１０が終了した後は、ＣＰＵ１１は、選択されている設問に関連付けて正誤不明データ１４ｆに相違度が記録されている全ての答案について採点難易度の決定を行ったか否かを判定する（Ｓ４１１）。採点難易度をまだ決定していない答案がある場合には（Ｓ４１１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ４０４へ戻し、採点難易度の決定をまだ行っていない一の答案の相違度を正誤不明データ１４ｆから読み出す。正誤不明データ１４ｆに相違度が記録されている全ての答案について採点難易度の決定を行っている場合は（Ｓ４１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、正誤不明データ１４ｆに答案の情報が含まれている全ての設問について答案の採点難易度の決定を行ったか否かを判定する（Ｓ４１２）。答案の採点難易度をまだ決定していない設問がある場合には（Ｓ４１２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ４０１へ戻し、答案の採点難易度の決定をまだ行っていない設問を選択する。全ての設問について答案の採点難易度の決定を行っている場合は（Ｓ４１２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、採点難易度決定処理を終了する。
【００５４】
内部記憶装置１４は、また、答案を採点する採点者のランクを記録する採点者ランクデータ１４ｈを記憶している。採点者ランクデータ１４ｈは、採点者を示す採点者コードに関連付けて、数字が小さいほど優秀であることを示す１から３のランクを記録している。
【００５５】
図１０は、本発明の文字判定装置１が行う採点処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、採点者が採点端末３を操作して採点者コードを入力することによる採点者コードの受付を監視し（Ｓ５１）、採点者コードの受け付けがない場合は（Ｓ５１：ＮＯ）、採点者コードの受付の監視を続行する。採点者コードを受け付けた場合は（Ｓ５１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、受け付けた採点者コードが採点者ランクデータ１４ｈに記録された正当な採点者コードであるか否かを判定し（Ｓ５２）、正当な採点者コードではなかった場合は（Ｓ５２：ＮＯ）、処理をステップＳ５１へ戻す。受け付けた採点者コードが正当な採点者コードである場合は（Ｓ５２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、受け付けた採点者コードに関連づけて採点者ランクデータ１４ｈに記録されている採点者のランクを読み出す（Ｓ５３）。
【００５６】
ＣＰＵ１１は、次に、正誤判定処理にて正誤不明と判定されてしかも採点者による採点がまだ行われていない答案の中から、採点者のランクに応じた採点難易度が採点難易度データ１４ｇに記録されている答案を答案データ１４ｅから所定数抽出する（Ｓ５４）。この処理では、採点者のランクに応じた答案として、ＣＰＵ１１は、採点難易度が採点者ランクと同じ数値である答案を抽出する。なお、採点者ランクが３の場合に採点難易度が３の答案を抽出し、採点者ランクが２の場合に採点難易度が２又は３の答案を抽出し、採点者ランクが１の場合には任意の答案を抽出する処理を行ってもよい。また、この処理で抽出する答案の数は、採点端末３の出力部に一度に答案を出力できる数である。また、正誤判定処理にて正誤が判定された答案は抽出されないので、採点者は正誤判定処理にて正誤不明と判定された答案の採点を行うこととなる。
【００５７】
ＣＰＵ１１は、次に、抽出した所定数の答案を採点端末３の出力部に出力する（Ｓ５５）。このとき、ＣＲＴディスプレイ等の採点端末３の出力部には、採点者が採点すべき所定数の答案が出力され、採点者は、出力された答案の正誤を判定する採点を行う。ＣＰＵ１１は、次に、採点者が採点端末３の入力部を操作することによる、採点端末３の出力部に出力されている答案に対して正誤を判定した採点結果の受付を監視する（Ｓ５６）。採点結果の受付がない場合は（Ｓ５６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、採点結果の受付の監視を続行する。答案に対する採点結果を受け付けた場合は（Ｓ５６：ＹＥＳ）、現在の採点者が採点を担当している分の答案の採点が完了しているか否かを判定する（Ｓ５７）。答案の採点が完了していない場合は（Ｓ５７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ５４へ戻す。答案の採点が完了している場合は（Ｓ５７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、採点者が採点した各答案の採点結果を、各答案の設問と受験者とを示す情報に関連づけて採点結果データ１４ｉに記録し（Ｓ５８）、採点処理を終了する。複数の採点者によって同様に答案の採点が行われる。正誤判定処理による正誤の判定結果、及び夫々の採点者による採点結果が採点結果データ１４ｉに記録され、試験全体の採点結果が得られる。
【００５８】
以上詳述した如く、本発明においては、判定対象の文字に対応する正字及び誤字のサンプルを用意しておき、正字のサンプルの相違度の分布及び誤字のサンプルの相違度の分布に対して判定対象の文字の相違度がどの位置にあるかに基づいて文字の正誤を判定するので、文字の種類に拘わらず相違度の値の範囲が異なる種々の文字について精度良く正誤を判定することができる。文字の正誤を精度良く自動で判定できるので、人手で文字の正誤を判定する手間が減少し、試験答案の採点に必要な人手及び時間を節約することが可能となる。
【００５９】
また、本発明においては、正字上限値及び誤字下限値の大きい方よりも相違度が大きい場合に判定対象の文字は誤字であると判定し、正字上限値及び誤字下限値の小さい方よりも相違度が小さい場合に文字は正字であると判定することにより、正字と誤字との相違度の分布の重なりが異なる文字についても適用が可能である。また正字と誤字との相違度の分布が重なる部分については正誤を不明とするので、誤判定を可及的に回避することができる。
【００６０】
更に本発明においては、相違度と正字上限値及び誤字下限値との比較により文字の採点難易度を決定し、自動で正誤が判定できなかった文字を採点者に採点させる際には、相違度が正字上限値又は誤字下限値に近く判定が比較的容易な文字の採点はランク下位の採点者に採点させ、相違度が正字上限値及び誤字下限値のほぼ中間にあって判定が比較的困難な文字の採点はランク上位の採点者に採点させる。このように採点難易度に応じたランクの採点者に判定対象の文字を割り当てることによって、採点者の能力に応じて適切な難易度の答案を採点させることが可能となり、より正確に試験答案の採点を行うことができる。
【００６１】
なお、本実施の形態においては、正字のサンプル及び誤字のサンプルの両方について相違度の分布を求め、正字上限値及び誤字下限値の両方を用いて文字の正誤を判定する処理を行う形態を示しているが、これに限るものではなく、正字のサンプル又は誤字のサンプルのいずれか一方のみについて求めた相違度の分布に基づいて文字の正誤を判定する処理を行う形態であってもよい。
【００６２】
また、本実施の形態では漢字試験の採点に本発明を適用した場合を例として本発明を説明しているが、本発明の適用範囲は漢字試験に限るものではなく、その他の試験についても適用することが可能である。また本発明の適用範囲は、試験に限るものではなく、筆跡鑑定などのその他の分野に適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の文字判定装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の文字判定装置が行う基準値計算処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の文字判定装置が行う基準値計算処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の文字判定装置が行う相違度計算の処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】ワイブル分布の例を示す特性図である。
【図６】本発明の文字判定装置が行う正誤判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明の文字判定装置が行う正誤判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】相違度の累積分布関数と正字上限値及び誤字下限値との関係の例を示す特性図である。
【図９】本発明の文字判定装置が行う採点難易度決定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の文字判定装置が行う採点処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１  文字判定装置
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＡＭ
１４  内部記憶装置
２  記録媒体
２０  コンピュータプログラム
３  採点端末
【図１】
2005284634.tif 000004
【図２】
2005284634.tif 000005
【図３】
2005284634.tif 000006
【図４】
2005284634.tif 000007
【図５】
2005284634.tif 000008
【図６】
2005284634.tif 000009
【図７】
2005284634.tif 000010
【図８】
2005284634.tif 000011
【図９】
2005284634.tif 000012
【図１０】
2005284634.tif 000013