(57)【要約】      （修正有）【課題】簡易な構成で学習者が書いた筆文字を評価して学習者にフィードバックする技術を提供する。【解決手段】習字学習支援装置は、予め準備されている手本筆文字画像を表す手本画像データと、手本筆文字を書くための筆の動きを表す手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶部と、評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成部と、評価対象筆文字画像データに基づいて筆文字を書く際の筆の動きを推定し、推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定部と、手本筆動データと推定筆動データを使用し、手本筆文字を書くための筆の動きと推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成部とを備える。【選択図】図１
2017194612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
習字学習支援装置であって、
予め準備されている手本の筆文字である手本筆文字を表す画像である手本筆文字画像を表す画像データである手本画像データと、前記手本筆文字を書くための筆の動きを表すデータである手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶部と、
評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、前記読み取られた評価対象筆文字の画像をあらわす評価対象筆文字画像を表す画像データである評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成部と、
前記評価対象筆文字画像データに基づいて前記筆文字を書く際の筆の動きを推定し、前記推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定部と、
前記手本筆動データと前記推定筆動データを使用し、前記手本筆文字を書くための筆の動きと前記推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、前記手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成部と、
を備える習字学習支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の習字学習支援装置であって、
前記筆文字画像データ生成部は、アフィン変換に対して変動が抑制されている特徴量を使用し、前記アフィン変換を使用して前記評価対象筆文字画像データを前記手本画像データに近づけるように変換する画像処理部を備え、
前記筆動推定部は、前記変換された評価対象筆文字画像データを使用して前記推定筆動データを生成する習字学習支援装置。
【請求項３】
請求項１記載の習字学習支援装置であって、
前記筆文字画像データ生成部は、スケール変換と回転変換とに対して変動が抑制されている特徴量を使用し、前記スケール変換と前記回転変換の少なくとも一方の変換を使用して前記評価対象筆文字画像データを前記手本画像データに近づけるように変換する画像処理部を備え、
前記筆動推定部は、前記変換された評価対象筆文字画像データを使用して前記推定筆動データを生成する習字学習支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の習字学習支援装置であって、さらに、
前記評価対象筆文字画像データを解析して、前記評価対象筆文字画像データを文字として認識する文字認識処理部を備え、
前記指導情報生成部は、前記認識された文字に基づいて前記手本筆動データを選択し、前記選択された手本筆動データを使用して前記指導情報を生成する習字学習支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の習字学習支援装置であって、
前記手本筆文字画像は、予め設定されている点、線、折れ、はね及び払いを表す画像要素の少なくとも一部の組み合わせによって構成され、
前記手本筆動データは、前記画像要素のそれぞれを書くための筆の動きを表すデータであり、
前記筆動推定部は、前記評価対象筆文字画像を前記画像要素のいずれかに分類し、前記分類された画像要素を生成するための筆の動きとして前記推定筆動データを生成する習字学習支援装置。
【請求項６】
請求項５に記載の習字学習支援装置であって、
前記手本筆文字画像は、濃淡を表す画像データとして構成され、
前記手本筆動データは、さらに、前記濃淡を使用して前記画像要素のそれぞれを書くための筆の動きを表すデータであり、
前記筆動推定部は、前記評価対象筆文字画像を前記画像要素のいずれかに分類し、さらに、前記濃淡を使用して前記推定筆動データを生成する習字学習支援装置。
【請求項７】
請求項６に記載の習字学習支援装置であって、
前記手本筆文字画像は、さらに、裏面における濃淡を表す画像を含む画像データとして構成され、
前記手本筆動データは、さらに、前記裏面における濃淡を使用して前記画像要素のそれぞれを書くための筆の動きを表すデータであり、
前記筆動推定部は、前記評価対象筆文字画像を前記画像要素のいずれかに分類し、さらに、前記裏面における濃淡を使用して前記推定筆動データを生成する習字学習支援装置。
【請求項８】
習字の学習を支援する習字学習支援方法であって、
予め準備されている手本の筆文字である手本筆文字を表す画像である手本筆文字画像を表す画像データである手本画像データと、前記手本筆文字を書くための筆の動きを表すデータである手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶工程と、
評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、前記読み取られた評価対象筆文字の画像をあらわす評価対象筆文字画像を表す画像データである評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成工程と、
前記評価対象筆文字画像データに基づいて前記筆文字を書く際の筆の動きを推定し、前記推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定工程と、
前記手本筆動データと前記推定筆動データを使用し、前記手本筆文字を書くための筆の動きと前記推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、前記手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成工程と、
を備える習字学習支援方法。
【請求項９】
習字学習支援装置を制御するコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、
予め準備されている手本の筆文字である手本筆文字を表す画像である手本筆文字画像を表す画像データである手本画像データと、前記手本筆文字を書くための筆の動きを表すデータである手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶部、
評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、前記読み取られた評価対象筆文字の画像をあらわす評価対象筆文字画像を表す画像データである評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成部、
前記評価対象筆文字画像データに基づいて前記筆文字を書く際の筆の動きを推定し、前記推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定部、及び
前記手本筆動データと前記推定筆動データを使用し、前記手本筆文字を書くための筆の動きと前記推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、前記手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成部として前記習字学習支援装置を機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、習字学習支援装置、習字学習支援方法及び習字学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
習字を習得するためには習字教室に通うことが一般的である。しかしながら、必ずしも近くに習字教室があるとは限らず、通学に長時間を要することもある。一方、通信教育では、リアルタイムでのフィードバックが得られないので、効果を得がたいという問題があった。すなわち、添削された習字が返送されるまでに長期間を要し、高い学習効果を得ることが難しかった。このような問題に対して、特許文献１は、専用の卓上平置型の液晶表示装置とパーソナルコンピュータを備える習字絵画自己学習システムを提案している。本自己学習システムは、パーソナルコンピュータと連動して作動する液晶表示装置に手本を表示して、その上に半紙等の紙を載せて習字や絵画の手本を半紙等の下から投影することができる。液晶表示装置は、その手本をなぞることを可能として自己学習を実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１００６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、学習者が書いた筆文字を評価して学習者にフィードバックすることができなかった。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で学習者が書いた筆文字を評価して学習者にフィードバックする技術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】
【０００６】
本発明の習字学習支援装置は、予め準備されている手本の筆文字である手本筆文字を表す画像である手本筆文字画像を表す画像データである手本画像データと、前記手本筆文字を書くための筆の動きを表すデータである手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶部と、評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、前記読み取られた評価対象筆文字の画像をあらわす評価対象筆文字画像を表す画像データである評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成部と、前記評価対象筆文字画像データに基づいて前記筆文字を書く際の筆の動きを推定し、前記推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定部と、前記手本筆動データと前記推定筆動データを使用し、前記手本筆文字を書くための筆の動きと前記推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、前記手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成部とを備える。
【０００７】
本発明は、習字の学習を支援する習字学習支援方法を提供する。前記習字学習支援方法は、予め準備されている手本の筆文字である手本筆文字を表す画像である手本筆文字画像を表す画像データである手本画像データと、前記手本筆文字を書くための筆の動きを表すデータである手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶工程と、評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、前記読み取られた評価対象筆文字の画像をあらわす評価対象筆文字画像を表す画像データである評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成工程と、前記評価対象筆文字画像データに基づいて前記筆文字を書く際の筆の動きを推定し、前記推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定工程と、前記手本筆動データと前記推定筆動データを使用し、前記手本筆文字を書くための筆の動きと前記推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、前記手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成工程とを備える。
【０００８】
本発明は、習字学習支援装置を制御するコンピュータプログラム提供する。前記コンピュータプログラムは、予め準備されている手本の筆文字である手本筆文字を表す画像である手本筆文字画像を表す画像データである手本画像データと、前記手本筆文字を書くための筆の動きを表すデータである手本筆動データとを含む手本データを記憶する記憶部、評価対象の筆文字である評価対象筆文字の画像を読み取って、前記読み取られた評価対象筆文字の画像をあらわす評価対象筆文字画像を表す画像データである評価対象筆文字画像データを生成する筆文字画像データ生成部、前記評価対象筆文字画像データに基づいて前記筆文字を書く際の筆の動きを推定し、前記推定された筆文字を書く際の筆の動きを表す推定筆動データを生成する筆動推定部、及び前記手本筆動データと前記推定筆動データを使用し、前記手本筆文字を書くための筆の動きと前記推定された評価対象筆文字を書く際の筆の動きとを比較することによって、前記手本筆文字を書くための指導情報を生成する指導情報生成部として前記習字学習支援装置を機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、簡易な構成で学習者が書いた筆文字を評価して学習者にフィードバックする技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る習字学習支援システム１の機能構成を示すブロックダイアグラムである。
【図２】一実施形態に係る習字添削処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】一実施形態に係る手本筆文字画像と評価対象筆文字画像とを示す説明図である。
【図４】一実施形態に係る評価対象筆文字画像の要素解析処理の様子を示す説明図である。
【図５】一実施形態に係る評価対象筆文字画像の筆文字の第２画を書く際の筆の動きを推定する様子を示す説明図である。
【図６】一実施形態に係る評価対象筆文字画像の筆文字の第３画を書く際の筆の動きを推定する様子を示す説明図である。
【図７】一実施形態に係る評価対象筆文字画像の添削結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という）を、図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る習字学習支援システム１の機能構成を示すブロックダイアグラムである。習字学習支援システム１は、パーソナルコンピュータ２と、習字学習支援装置３とを備えている。習字学習支援装置３は、画像形成装置としてのハードウェアに実装され、制御部１０と、画像データ生成部２０と、画像形成部３０と、記憶部４０と、通信インターフェース部５０とを備えている。
【００１３】
制御部１０は、ＯＣＲ処理部１１と、筆動推定部１２と、指導情報生成部１３とを備えている。画像データ生成部２０は、画像読取部２１と、画像処理部２２とを備えている。パーソナルコンピュータ２は、通信インターフェース部５０を介して習字学習支援装置３に接続されている。ＯＣＲ処理部１１は、文字認識処理部とも呼ばれる。
【００１４】
制御部１０は、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶手段、及びＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の制御手段を備えている。また、制御部１０は、各種Ｉ／Ｏ、ＵＳＢ（ユニバーサル・シリアル・バス）、バス、その他ハードウェア等のインターフェースに関連するコントローラ機能を備え、習字学習支援装置３全体を制御する。
【００１５】
記憶部４０は、非一時的な記録媒体であるハードディスクドライブやフラッシュメモリー等からなる記憶装置で、制御部１０が実行する処理の制御プログラムやデータを記憶する。記憶部４０は、手本データベース４１（手本ＤＢとも呼ばれる。）と、添削データベース４２（添削ＤＢとも呼ばれる。）とを備えている。
【００１６】
図２は、一実施形態に係る習字添削処理の内容を示すフローチャートである。図３は、一実施形態に係る手本筆文字画像１００と評価対象筆文字画像２００とを示す説明図である。習字学習支援システム１は、以下のような方法で筆文字を評価することができる。
【００１７】
ステップＳ１０では、学習者は、習字学習支援システム１を使用して手本筆文字画像１００を印刷することによって手本を生成する。手本筆文字画像１００を表す画像データである手本画像データは、記憶部４０の手本データベース４１から読み出される。画像形成部３０は、手本筆文字画像１００を表す画像データに基づいて手本筆文字画像１００を印刷する。
【００１８】
ステップＳ２０では、学習者は、手本筆文字画像１００が表示された手本を見ながら評価対象となる筆書きで文字を半紙上に書く。ステップＳ３０では、画像データ生成部２０は、スキャン処理を実行して評価対象筆文字画像データを生成する。スキャン処理では、画像読取部２１は、半紙上に書かれた筆文字の画像を読み取る。この筆文字の画像は、評価対象の筆文字であり、評価対象筆文字画像２００と呼ばれる。画像データ生成部２０は、筆文字画像データ生成部とも呼ばれる。
【００１９】
ステップＳ４０では、画像処理部２２は、評価対象筆文字画像２００の全体に対してアフィン変換を行って手本筆文字画像１００にマッチングさせる。アフィン変換は、拡大縮小や剪断、回転といった線形変換及び平行移動を含む変換である。アフィン変換を行うのは、評価対象筆文字画像の全体を評価するとともに、評価対象筆文字画像の要素解析処理（後述）の精度を向上させるためである。この例では、評価対象筆文字画像２００に対して時計方向の回転処理が行われている。
【００２０】
なお、手本筆文字画像１００の選択は、ＯＣＲ処理部１１によって認識された文字に基づいて自動的に選択されるようにしてもよいし、手本の印刷時に自動的に設定するようにしてもよい。また、手本筆文字画像１００の印刷の際に、所定のコード（たとえば２次元バーコード）を印刷して、所定のコードに基づいて手本筆文字画像１００が選択されるようにしてもよい。所定のコードによる選択は、たとえば複数の流派の手本が手本データベース４１に含まれている場合にも自動的な選択を可能とする。この場合、書体や段位、流派、レベルといった設定事項を設け、設定事項に基づいて手本データや添削データを検索するようにしてもよい。
【００２１】
図４は、一実施形態に係る評価対象筆文字画像の要素解析処理の様子を示す説明図である。図４（ａ）は、アフィン変換後の評価対象筆文字画像２００を示している。手本筆文字画像１００及び評価対象筆文字画像２００は、それぞれ第１画１１０，２１０、第２画１２０，２２０、第３画１３０，２３０、第４画１４０，２４０及び第５画１５０，２５０とから構成されている。
【００２２】
アフィン変換は、アフィン不変な特徴量（すなわちアフィン変換に対して変動が抑制されている特徴量）を使用して評価対象筆文字画像２００の全体に手本筆文字画像が近づくように行われる（マッチング処理）。具体的には、たとえば各文字の第１画から第５画までの要素画像に着目したＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を使用してアフィン変換を行うようにしてもよい。あるいは、Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＳＩＦＴ）特徴量を使用して、拡大縮小（スケール変換）と回転を使用して評価対象筆文字画像２００の全体に手本筆文字画像が近づくように変換処理を行ってもよい。
【００２３】
ステップＳ５０では、画像形成部３０の筆動推定部１２は、全体解析処理を実行する。全体解析処理は、上述の変換内容に基づいて手本筆文字画像１００と評価対象筆文字画像２００との間の差を特定する。この例では、評価対象筆文字画像２００に対して時計方向の回転処理が行われているので、評価対象筆文字画像２００が反時計回りに傾いていることを特定する。
【００２４】
ステップＳ６０では、筆動推定部１２は、要素分解処理を実行する。要素分解処理は、評価対象筆文字画像を毛筆の筆文字の要素である点、線、折れ、はね及び払い（左払いや右払い）の各画像要素に各画（第１画〜第５画）を分解する処理である。
【００２５】
図４（ｂ）は、手本筆文字画像１００の第１画である点１１０と評価対象筆文字画像２００の第１画である点２１０とを示している。点２１０は、筆文字全体の回転変換後なので、要素としては変換後の角度で評価されることになる。評価対象筆文字画像２００の第１画である点２１０は、手本筆文字画像１００の第１画である点１１０に近似する形状を有するが、点１１０よりも少し細い点として画かれている。筆動推定部１２は、点において「少し細い」の文字列を出力する。
【００２６】
図５は、一実施形態に係る評価対象筆文字画像の筆文字の第２画を書く際の筆の動きを推定する様子を示す説明図である。手本筆文字画像１００の第２画（図５（ａ）参照）は、図５（ｂ）に示されるように、毛筆の筆文字の要素である線、折れ及びはねの要素に以下のように分解することができる。ここで、点１２１，１２３，１２５，１２７，１２９は、手本筆文字画像１００において、筆を並進移動や回転移動させなかった場合に筆によって形成される点の形状を示している。
【００２７】
手本データベース４１は、手本筆動データとして以下を含んでいる。
（１）横方向の線は、点１２１を矢印１２２の方向に並進移動させて点１２３に到達させることによって形成されている。
（２）折れは、点１２３を矢印１２４の方向に並進移動させて点１２５に到達させることによって形成されている。
（３）縦方向の線は、点１２５を矢印１２６の方向に並進移動させて点１２７に到達させることによって形成されている。
（４）はねは、穂先を中心として点１２７を矢印１２８の方向に回転させて点２２９に到達させ、はねる方向に筆を押し上げること形成されている。
【００２８】
ステップＳ７０では、画像形成部３０の筆動推定部１２は、要素解析処理を実行する。要素解析処理は、手本筆動データと比較することによって、たとえば以下のように行われる。評価対象筆文字画像２００の第２画である点２２１は、第１の線（横方向の線）において、点２２１の形状が穂先において潰れている点で、手本筆文字画像１００の第２画の点１２１と相違する。筆動推定部１２は、線において「穂先潰れ」の文字列を出力する。
【００２９】
さらに、はねにおいて、穂先を中心軸として点２２７を回転させて点２２９に到達する際に、回転角度が少し過大で筆圧が上昇して点２２９が点１２９よりも大きくなってしまい「はね」の部分が過大となっている。筆動推定部１２は、「少し過大な回転角度」と「筆圧過大」の文字列を出力する。このようにして生成された各文字列を含むデータは、推定筆動データと呼ばれる。
【００３０】
図６は、一実施形態に係る評価対象筆文字画像の筆文字の第３画を書く際の筆の動きを推定する様子を示す説明図である。筆動推定部１２の要素分解処理によれば、手本筆文字画像１００の第３画（図６（ａ）参照）は、図６（ｂ）に示されるように、毛筆の筆文字の要素である線及び払いの要素に以下のように分解することができる。
【００３１】
手本データベース４１は、手本筆動データとして以下を含んでいる。
（１）横方向の線は、点１３１を矢印１３２の方向に並進移動させて点１３３に到達させることによって形成されている。この際、横方向の線の後に形成される払いに備え、筆を半紙に押しつけて（筆圧を上昇させて）拡大された点１３３の状態となる。
（２）払いは、点１３３を矢印１３４の方向に次第に筆圧を小さくしつつ、終筆は筆を抜く方向を見極めた上で穂先をまとめることによって形成されている。
【００３２】
筆動推定部１２の要素解析処理によれば、評価対象筆文字画像２００の第３画の線２３２では、点２３１の矢印２３２の方向への並進移動が、手本における点１３１の矢印１３２の方向の並進移動よりも過度に長く細い、払いに備えた点２３３への拡大量が点１３３への拡大量よりも小さい（筆圧過小）。この結果、払いの線が過度に細くなっている。この点において、評価対象筆文字画像２００の第３画である点２２０は、手本筆文字画像１００の第３画と顕著に相違する。筆動推定部１２は、線の要素において「過度に長い」及び「過度に細い」の文字列を、払いの要素において「筆圧過小」及び「過度に細い」の文字列を出力する。
【００３３】
なお、第４画及び第５画については、説明を省略する。
【００３４】
ステップＳ８０では、画像形成部３０の指導情報生成部１３は、評価処理を実行する。評価処理では、指導情報生成部１３は、全体解析処理と要素解析処理の結果に基づいて評価用テキストを自動的に生成する。評価用テキストは、指導情報とも呼ばれ、添削データベース４２に予め登録されているコメントを使用して生成される。
【００３５】
図７は、一実施形態に係る評価対象筆文字画像の添削結果Ｔを示す説明図である。添削結果は、全体評価としてのコメントＣ１と、添削箇所を示す６つの丸印と、６つの丸印に付されているコメントＣ２〜Ｃ７とを含んでいる。
【００３６】
全体評価としてのコメントＣ１は、「文字全体が反時計回りに傾いています。姿勢や半紙の向きに気をつけましょう。」というテキストとして構成されている。コメントＣ１は、筆動推定部１２による全体解析処理（ステップＳ５０）によって推定された評価対象筆文字画像２００が反時計回りに傾いていることに基づき、添削データベース４２を使用して指導情報生成部１３によって生成されたコメントである。
【００３７】
添削データベース４２は、添削データとして、全体解析結果のフィールドと、要素のフィールドと、要素解析結果のフィールドと、コメントのフィールドとを有するデータベースである。全体解析結果のフィールドに時計回りの回転変換と登録されているレコードでは、コメントのフィールドに「文字全体が反時計回りに傾いています。姿勢や半紙の向きに気をつけましょう。」というテキストが登録されている。
【００３８】
これにより、指導情報生成部１３は、たとえば時計回りの回転変換のキーワードで添削データベース４２を検索し、「文字全体が反時計回りに傾いています。姿勢や半紙の向きに気をつけましょう。」というテキストを取得する。指導情報生成部１３は、添削結果Ｔのフォーマットとして予め設定されている位置（左上の隅）に取得したコメントＣ１を表示する。
【００３９】
第１画では、指導情報生成部１３は、要素のフィールドに「点」が登録され、要素解析結果のフィールドに上述の「少し細い」の文字列が登録されているレコードのコメントのフィールドから「点が少し細いです。」のテキストを使用してコメントＣ２を生成する。指導情報生成部１３は、第１画の点２１０の全体に丸印を付し、その丸印を示す指示線にコメントＣ２を付加する。
【００４０】
第２画では、指導情報生成部１３は、要素のフィールドに「線」が登録され、要素解析結果のフィールドに「穂先潰れ」の文字列が登録されているレコードのコメントのフィールドから「穂先が潰れています。」のテキストを使用してコメントＣ３を生成する。指導情報生成部１３は、第２画の点２２１（始端点、図５（ｂ）参照）に丸印を付し、その丸印を示す指示線にコメントＣ３を付加する。
【００４１】
第２画では、指導情報生成部１３は、さらに、はねに対して２つのテキストを取得する。第１のテキストは、要素のフィールドに「はね」が登録され、要素解析結果のフィールドに「少し過大な回転角度」が登録されているレコードのコメントのフィールドから取得された「少し回転角度を小さくして下さい。」のテキストである。第２のテキストは、要素のフィールドに「はね」が登録され、要素解析結果のフィールドに「筆圧過大」の文字列が登録されているレコードのコメントのフィールドから取得された「少し筆圧を小さくして下さい。」のテキストである。
【００４２】
指導情報生成部１３は、２つのコメントを合成してコメントＣ４を生成する。指導情報生成部１３は、第２画の点２２７，２２８（はね）の全体に丸印を付し、その丸印を示す指示線にコメントＣ４（はねの際の筆の回転角度と筆圧を少し小さくして下さい。）を付加する。
【００４３】
第３画では、指導情報生成部１３は、線に対して２つのテキストを取得する。第１のテキストは、要素のフィールドに「線」が登録され、要素解析結果のフィールドに「過度に細い」の文字列が登録されているレコードのコメントのフィールドから取得された「線が細すぎです。」のテキストである。第２のテキストは、要素のフィールドに「線」が登録され、要素解析結果のフィールドに「過度に長い」の文字列が登録されているレコードのコメントのフィールドから取得された「線が長すぎです。」のテキストである。
【００４４】
指導情報生成部１３は、２つのコメントを合成してコメントＣ５を生成する。指導情報生成部１３は、第３画の線２２２に丸印を付し、その丸印を示す指示線にコメントＣ５（線が細く長すぎです。）を付加する。
【００４５】
第３画では、指導情報生成部１３は、さらに、要素のフィールドに「払い」が登録され、要素解析結果のフィールドに「筆圧過小」の文字列が登録されているレコードのコメントのフィールドから「筆圧を大きくして下さい。」のテキストを取得し、このテキストを使用してコメントＣ６を生成する。指導情報生成部１３は、第３画の点２３３に丸印を付し、その丸印を示す指示線にコメントＣ６を付加する。
【００４６】
第３画では、指導情報生成部１３は、さらに、要素のフィールドに「払い」が登録され、要素解析結果のフィールドに「細い線」が登録されているレコードのコメントのフィールドから「線が細すぎです。」のテキストを取得し、このテキストを使用してコメントＣ７を生成する。指導情報生成部１３は、第３画の線２３４に丸印を付し、その丸印を示す指示線にコメントＣ７を付加する。
【００４７】
このように、本実施形態に係る習字学習支援装置３は、画像形成装置としてのハードウェアに実装することが可能で、簡易な構成で学習者が書いた筆文字を評価して学習者にフィードバックすることができる。さらに、習字学習支援装置３は、学習者が書いた筆文字を手本データベース４１に基づいて客観的に添削・評価し、添削データベース４２に基づいて適切なコメントでフィードバックして指導することができる。
【００４８】
なお、本実施形態では、予め手本データベース４１が準備されているが、習字学習支援装置３は、手本データベース４１のレコードを自動的に生成することも可能である。具体的には、習字学習支援装置３は、手本となる筆文字を画像読取部２１スキャンし、筆文字の画像をＯＣＲ処理部１１で解析して文字を特定するとともに、筆動推定部１２で模範となる筆の動きを解析することによって自動的に手本データのレコードを生成することができる。
【００４９】
Ｃ．変形例：
本発明は、上記各実施形態だけでなく、以下のような変形例でも実施することができる。
【００５０】
変形例１：上記各実施形態では、筆文字が画かれた表面の画像をスキャンして評価対象筆文字画像を表す画像データを生成しているが、さらに裏面の画像を利用して解析や評価を行うようにしてもよい。裏面に透ける画像も評価に資するからである。
【００５１】
変形例２：上記各実施形態では、評価対象筆文字画像全体に対してアフィン変換等を行って手本筆文字画像の全体にマッチングさせているが、必須の処理ではなく省略することも可能である。ただし、このような全体のマッチングは、評価対象筆文字画像の部分的な評価の精度を向上させることができるという利点を有している。
【符号の説明】
【００５２】
１    習字学習支援システム
２    パーソナルコンピュータ
３    習字学習支援装置
１０    制御部
２０    画像データ生成部
２１    画像読取部
３０    画像形成部
１１    ＯＣＲ処理部
１２    筆動推定部
１３    指導情報生成部
４０    記憶部
４１    手本データベース
５０    通信インターフェース部
【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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