JP4807487B2 - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents
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Description
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。
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。
そして、抽出した配点情報については、正誤判定の抽出結果、すなわち教育用教材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。
したがって、例えば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、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、正誤判定の抽出結果、配点情報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、教育用教材が有する配点情報が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
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。
また、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。
すなわち、これら図形形状認識部10および記入位置認識部11は、本発明における正誤判定認識手段として機能するものである。
また、画像読み取り部2を除く他の各部1,3〜14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1,3〜14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、画像読み取り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。
途切れ補正処理にあたっては、図5(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5(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。
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6(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6(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。
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)。
ここで、配点情報認識部12による配点情報24の認識処理について詳しく説明する。
レイアウト解析部41では、処理対象となる画像データについて、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取し、そこからセパレータ(領域を区切る長い線分)や白色帯領域等を見つけることで領域分割を行い、さらにその領域分割を繰り返すことで、教育用教材20上における各解答欄21や配点情報24等の配置構成を認識するのである。処理対象となる画像データは、画像読み取り部2で得られ、歪み補正部5で画像歪みが補正された後のものであるが、さらには2値化がされていることが望ましい。2値化によって、領域分割のための処理の容易化や精度向上等が図れるからである。
例えば、図8(a)に示すように、教育用教材20についての2値化した画像Aに対し、縦軸・横軸への投影ヒストグラムを採取すると、(a)−1、(a)−2のヒストグラムが得られる。このうち、(a)−2のヒストグラムには、図中Pの箇所で切れ目(頻度が「0」)が生じているので、これを白色帯領域と判定すると、図8(b)に示すように、B−1領域とB−2領域とに領域分割できることになる。さらに、B−2領域についても投影ヒストグラムを採取すると、(b)−1のヒストグラムが得られる。なお、縦軸方向については、B−1、B−2領域への分割時と同じ結果が得られるだけなので、投影ヒストグラムを取る必要はない。そして、(b)−1のヒストグラムには、図中Q1,Q2の箇所で切れ目(頻度が「0」)および頻度が非常に大きい箇所が生じているので、これをセパレータと判定すると、図8(c)に示すように、B−2領域をさらにC−1領域とC−2領域とC−3領域とに領域分割できることになる。さらに、これと同様の手法で、C−1領域、C−2領域、C−3領域のそれぞれについて領域分割を行えば、図8(d)に示すような領域分割を行うことができる。
例えば、レイアウト解析部41でのレイアウト解析によって、図9(a)に示すような領域分割の結果が得られると、配点情報抽出部42では、その分割された領域単位で、配点情報24の抽出を行う。配点情報24の抽出は、各領域に存在する文字に対し文字認識を行い、「数字」+「点」の文字が隣り合って構成されているもの(例えば「5点」「10点」等の文字)を抽出することによって行えばよい。このような処理を行うことにより、例えば図9(b)に示すような配点情報24の抽出結果が得られることになる。なお、一つの領域内に複数の配点情報24が存在する場合には、その複数の配点情報24の全て抽出しておくものとする。
また逆に、領域内に反転情報が存在していない場合には、過領域分割と判断し、領域分割処理を一段遡って、すなわち再統合して、該当領域中に存在する反転情報を抽出する。
配点を特定するための処理は、記入位置認識部11が正誤判定の記入位置を認識しており(図10(a)参照)、また配点情報抽出部42が教育用教材20上に存在する配点情報24を抽出していることから(図10(b)参照)、これらの間の対応付けによって行えばよい(図10(c)参照)。
例えば、領域単位に配点情報24を得ていることから、正誤判定のうち、正解の判定(「○」の図形)の記入位置が存在する領域と同一領域における配点情報24を、その正誤判定に該当する配点とする。ただし、同一領域内に複数の配点情報24が存在する場合には、所定の規則によって該当する配点を決定する。所定規則としては、それぞれの間の距離に基づくもの、具体的には「○」の図形から見て上方側の最も近い配点情報を採用する、といったものが挙げられる。また、所定規則は、それぞれの間の距離ではなく、それぞれの位置関係から決定してもよい。例えば、領域上部に配点情報24が存在している場合は上側にある配点を採用し、領域下部に配点情報24が存在している場合は下側にある配点を採用するといった具合である。
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。
したがって、かかる場合には、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ことが考えられる。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、教育用教材20上で解答欄21となる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ず、このような採点集計を教育用教材20上の全ての解答欄21について行う。教育用教材20上で解答欄21となる領域は、解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。
また、その他にも、正誤判定図形の外接矩形と解答欄21の領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行うことも考えられる。
Claims (5)
- 複数の解答欄と、前記複数の解答欄それぞれの予め定められた距離内に予め定められた規則で配置された前記複数の解答欄それぞれに対する配点を特定する配点情報とを有する教育用教材に、前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材から、画像読取装置により読み取られ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抽出手段と、
前記抽出された正誤判定の記入内容が示す解答の正誤いずれかを示す正誤情報、および、前記正誤判定の記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材、または、前記解答および前記正誤判定が未記入の前記教育用教材から読み取られた画像データに基づいて、前記配点情報および前記配点情報の配置位置を抽出する配点情報抽出手段と、
前記認識された正誤判定の記入位置と、前記抽出された配点情報の配置位置とに基づいて、前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とを対応付ける配点取得手段と、
前記対応付けられた前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とに基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記配点取得手段は、前記認識された正誤判定の記入位置と、前記抽出された前記配点情報の配置位置との間の距離に基づいて、前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報との対応付けを行うものである
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記解答欄への解答の記入、および、前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材、または、前記解答および前記正誤判定が未記入の前記教育用教材から読み取られた画像データの領域分割を行う領域分割手段
をさらに備え、
前記配点情報抽出手段は、前記分割された領域それぞれから、前記配点情報および前記配点情報の配置位置を抽出し、
前記配点取得手段は、前記認識された正誤判定の記入位置と、前記抽出された配点情報の配置位置とに基づいて、同一の分割領域に存在する、前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とを対応付ける
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。 - 複数の解答欄と、前記複数の解答欄それぞれの予め定められた距離内に予め定められた規則で配置された前記複数の解答欄それぞれに対する配点を特定する配点情報とを有する教育用教材に、前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材から、画像読取装置により読み取られ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抽出ステップと、
前記抽出された正誤判定の記入内容が示す解答の正誤いずれかを示す正誤情報、および、前記正誤判定の記入位置を認識する正誤判定認識ステップと、
前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材、または、前記解答および前記正誤判定が未記入の前記教育用教材から読み取られた画像データに基づいて、前記配点情報および前記配点情報の配置位置を抽出する配点情報抽出ステップと、
前記認識された正誤判定の記入位置と、前記抽出された配点情報の配置位置とに基づいて、前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とを対応付ける配点取得ステップと、
前記対応付けられた前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とに基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップと
をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。 - 画像処理装置のコンピュータを、
複数の解答欄と、前記複数の解答欄それぞれの予め定められた距離内に予め定められた規則で配置された前記複数の解答欄それぞれに対する配点を特定する配点情報とを有する教育用教材に、前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材から、画像読取装置により読み取られ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抽出手段と、
前記抽出された正誤判定の記入内容が示す解答の正誤いずれかを示す正誤情報、および、前記正誤判定の記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
前記解答欄への解答の記入および前記解答に対する正誤判定の記入がされた前記教育用教材、または、前記解答および前記正誤判定が未記入の前記教育用教材から読み取られた画像データに基づいて、前記配点情報および前記配点情報の配置位置を抽出する配点情報抽出手段と、
前記認識された正誤判定の記入位置と、前記抽出された配点情報の配置位置とに基づいて、前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とを対応付ける配点取得手段と、
前記対応付けられた前記認識された正誤情報と、前記抽出された配点情報とに基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段
として機能させるための画像処理プログラム。
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