JP5080872B2 - Scoring system and scoring program - Google Patents

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Description

本発明は、採点システム及び採点プログラムに関する。   The present invention relates to a scoring system and a scoring program.

学校等の児童等(生徒、学生等を含んでもよい)の教育活動において、教育現場で教材として使用されるテストやプリント等の問題用紙は、教室等で児童等に配布され、児童等が解答を記入し、それを教師が赤ペン等で正誤判定をし、その正答の点数を合計するいわゆる採点作業を行ったあと、教師が点数を別の用紙に記入したり、又は、その得点をコンピュータ(パーソナルコンピュータ)などに電子データとして保存したあと、児童等に返却される。
教師は、記入された得点を手計算で集計したり、コンピュータ上にある得点集計用ソフトに得点データを入力したりして、児童等の成績評価に利用する。教師は、この採点作業を行う中で、児童等の学習状況の把握や、自らの指導の問題点等を見つけ、次の指導に生かすサイクルをつくっている。
一方、児童等にとっては、教師から返却された採点された答案用紙をみて、自らの解答の正誤を確認するとともに、間違った理解や知識を正しく復習しなおす学習活動を行っている。
この採点・集計作業は、教師の基本的かつ、重要な教育活動の一環であるが、その作業自体、煩雑で多くの労力を必要とするため、従来より、この作業の効率化、省力化が様々に図られてきた。
In educational activities of school children (may include students, students, etc.), problem papers such as tests and prints used as teaching materials at educational sites are distributed to children in classrooms, etc. After completing the so-called scoring work, the teacher makes a correct / incorrect decision with a red pen, etc., and sums the scores of the correct answers, or the teacher fills the score on another sheet, or the score is calculated by the computer After being stored as electronic data in a (personal computer) etc., it is returned to the children.
The teacher sums up the score entered manually or inputs the score data into the score summing software on the computer, and uses it for the grade evaluation of the children. While performing this scoring work, teachers make a cycle to grasp the learning situation of children, etc., find problems of their own guidance, etc., and use them for the next guidance.
On the other hand, for children, etc., they look at the graded answer sheet returned from the teacher, check the correctness of their answers, and conduct learning activities to review the wrong understanding and knowledge correctly.
This scoring and counting work is a part of the teacher's basic and important educational activities, but the work itself is complicated and requires a lot of labor. Various efforts have been made.

これらに関連する技術として、例えば、特許文献1には、採点等の記入作業を行ったのちキー入力等によってデータを改めて入力しなくても、記入作業と同時にその結果を集計することを課題とし、記憶装置には答案用紙の手書き記入欄をタブレット上の入力域として定義すると共に、集計対象の入力域を識別可能に定義する書式データが記憶されており、タブレットに答案用紙が重ね合せられた状態において、CPUは手書き記入欄に記入された情報をタブレットの入力域に入力された筆記データとして取り込んで文字認識し、この入力域が集計対象として書式データに定義されていれば、CPUはその文字認識結果に基づいて集計処理を行うことが開示されている。   As a technology related to these, for example, Patent Document 1 has an issue of summing up the results at the same time as the entry work even if the entry work such as scoring is not performed and the data is not entered again by key entry or the like. The storage device defines a handwritten entry field on the answer sheet as an input area on the tablet, and also stores format data that defines the input area to be aggregated so that the answer sheet can be identified. In the state, the CPU captures the information entered in the handwritten entry field as handwritten data inputted in the input area of the tablet and recognizes the character. If this input area is defined in the format data as an aggregation target, the CPU It is disclosed that the aggregation process is performed based on the character recognition result.

また、例えば、特許文献2には、選択式試験と記述式試験とを併用した答案の採点を行うにあたって、採点処理を迅速に行うことができ、より正確な採点処理を行うことが可能な答案採点処理システムを提供することを課題とし、答案用紙を読み取る読取手段と、選択式試験の解答を記憶する選択式解答記憶手段と、選択式解答記憶手段に格納された解答データを採点する選択式試験採点手段と、選択式試験採点手段により採点された採点結果を記憶する採点結果記憶手段と、記述式試験の採点対象者を絞り込むための判定基準を記憶する一次判定基準記憶手段と、採点結果記憶手段に格納された選択式試験の採点結果と、一次判定基準記憶手段に格納された判定基準とから、記述式試験の採点対象者を決定し、採点結果記憶手段に採点対象者を記憶させる一次判定手段とを備えた答案採点処理システムが開示されている。   In addition, for example, in Patent Document 2, when scoring an answer that uses both a selective test and a descriptive test, the answer can be performed quickly, and a more accurate scoring process can be performed. An object of the present invention is to provide a scoring system, a reading means for reading an answer sheet, a selective answer storage means for storing answers to a selective test, and a selective expression for scoring the answer data stored in the selective answer storage means Test scoring means, scoring result storage means for storing the scoring results scored by the selective test scoring means, primary judgment criterion storage means for storing judgment criteria for narrowing down the scoring subjects of the descriptive test, and scoring results The scoring target for the descriptive test is determined from the scoring result of the selective test stored in the storage means and the judgment criteria stored in the primary judgment standard storage means, and the scoring target is stored in the scoring result storage means Answer scoring processing system comprising a primary determining means for storing is disclosed.

また、特許文献3には、デジタル複写機を利用して、答案用紙の自動採点を誰でも簡単にできるようにすると共に、メモリを有効利用してコストアップを最小限に抑えることを目的とし、答案用紙の画像を画像読取手段によって読み取り、その画像情報を画像記憶手段に記憶し、その画像情報から問題情報抽出手段が問題の画像情報を抽出して問題情報記憶手段に記憶し、解答情報抽出手段が解答の画像情報を抽出して解答情報記憶手段に記憶し、その記憶した解答の画像情報と正解情報保持手段が保持する正解の画像情報とを採点手段によって比較して採点結果の画像情報を出力し、そして、その採点結果の画像情報及び各記憶手段にそれぞれ記憶した問題、解答の各画像情報を、描画手段によってそれぞれ単独であるいは任意に組み合わせて描画し、それを画像出力手段によって記録紙に画像形成して出力させることが開示されている。   Patent Document 3 aims to make it easy for anyone to automatically score answer sheets using a digital copying machine, and to effectively use memory to minimize cost increase. The image on the answer sheet is read by the image reading means, the image information is stored in the image storage means, the problem information extraction means extracts the image information of the problem from the image information and stores it in the problem information storage means, and the answer information extraction The means extracts the image information of the answer, stores it in the answer information storage means, compares the stored image information of the answer with the correct image information held by the correct answer information holding means by the scoring means, and the image information of the scoring result Then, the image information of the scoring results and the image information of questions and answers stored in the respective storage means are individually or arbitrarily combined by the drawing means. Draw Te, it is disclosed that is output by the image formed on the recording paper thereby image output unit.

また、特許文献4には、デジタル複写機を利用して答案用紙の自動採点を誰でも簡単にできるようにし、かつその採点忘れ等が起きた時にはそれをすぐに知ることができるようにすることを目的とし、答案用紙の画像を画像読取手段によって読み取り、その画像情報を画像記憶手段に記憶し、その画像情報から解答認識手段が解答を認識し、そして、採点手段によりその認識した解答に対する採点処理を行い、その採点結果を採点結果記憶手段に記憶し、それを採点結果出力手段が画像出力手段により画像記憶手段に記憶した答案用紙の画像と共に記録紙に画像形成して出力させ、また、誤り有無判別手段により判別情報記憶手段に記憶した判別情報と採点結果記憶手段に記憶した採点結果とを比較してその採点結果に誤りがあるかないかを判別し、その採点結果を判別結果通知手段によってユーザに通知することが開示されている。   Also, in Patent Document 4, anyone can easily score an answer sheet using a digital copying machine, and be able to know immediately when a person forgets to score. For this purpose, the image of the answer sheet is read by the image reading means, the image information is stored in the image storage means, the answer recognition means recognizes the answer from the image information, and the scoring means scores the recognized answer Processing, the scoring result is stored in the scoring result storage means, and the scoring result output means forms an image on the recording paper together with the image of the answer sheet stored in the image storage means by the image output means, and outputs it. The discrimination information stored in the discrimination information storage means by the error presence / absence discrimination means is compared with the scoring results stored in the scoring result storage means to determine whether there is an error in the scoring results. And another, be notified to the user has been disclosed by the determination result notification means the rating result.

また、特許文献5には、教育用教材についての採点処理の省力化を実現可能にするとともに、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とすることがなく、しかも教育用教材についての汎用性を十分に確保できるようにすることを課題とし、教育用教材についての電子データを保持蓄積するデータベース手段と、解答記入及びその正誤判定の記入がされた教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、前記電子データと前記画像データとを比較して差分を抽出する差分抽出手段と、その差分抽出結果から前記正誤判定の記入内容を認識する正誤判定認識手段と、その認識結果に基づき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て、教材処理装置を構成することが開示されている。
特開平11−031046号公報 特開2004−029107号公報 特開平08−007076号公報 特開平08−016085号公報 特開2006−235781号公報
Further, Patent Document 5 makes it possible to save labor for scoring processing for educational materials, and does not require a dedicated component device for scoring processing, and also provides versatility for educational materials. A database means for storing and storing electronic data about educational materials, and a reading means for obtaining image data from educational materials filled with answers and correct / incorrect judgments, with the objective of ensuring sufficient security, Difference extracting means for comparing the electronic data and the image data to extract a difference, correct / wrong judgment recognizing means for recognizing the entry contents of the right / wrong judgment from the difference extraction result, and the educational material based on the recognition result It is disclosed that the teaching material processing apparatus is configured to include scoring and summing means for scoring and summarizing scoring for correctness / incorrectness entered in.
Japanese Patent Laid-Open No. 11-031046 JP 2004-029107 A JP 08-007076 A Japanese Patent Laid-Open No. 08-016085 JP 2006-235781 A

しかしながら、教育用教材についての採点処理にあたり、採点台やマークシートリーダー、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。
その一方で、近年、教育機関には、パーソナルコンピュータ、複写機又は複合機(多機能複写機とも呼ばれ、スキャナー、プリンタ、複写機、ファックス等の機能を有している)等が設置されて用いられていることが一般的である。
また、採点のみならず、より質の高い教育を行うために、解答者と採点結果を関係付けて解析を行うことが求められている。
しかしながら、複写機又は複合機等を利用して、解答者と採点結果を関係付けることができるが、小学校のテスト教材のように多色印刷の問題用紙に直接記入した答案用紙に、赤ペンなどで○×などの判定記号を記入したものには対応しにくいことがあった。
さらに、多色印刷の問題用紙に赤ペンなどで判定記号を記入したものには対応できるが、判定記号が画像に重なった場合や、選択問題に複数回答された場合や回答していない場合には対応しにくいことがあった。
However, it is not necessarily preferable to require dedicated components such as a scoring table, a mark sheet reader, and a scoring pen in scoring processing for educational materials. This is because the dedicated component device can cause a complicated configuration of the entire system, an increase in cost, and the like. Moreover, if a dedicated component device is required, the educational materials that can be handled are limited, and the versatility of the educational materials may be limited.
On the other hand, in recent years, educational institutions have been equipped with personal computers, copiers or multifunction machines (also called multi-function copiers, which have functions such as scanners, printers, copiers, and fax machines). It is generally used.
In addition to scoring, in order to provide a higher-quality education, it is required to perform analysis by associating the answerer with the scoring results.
However, you can use a copier or multifunction device to relate the answerers to the scoring results, but you can use red pens, etc., on the answer sheet that you fill out directly on the multicolored question paper, such as elementary school test materials. In some cases, it was difficult to deal with the case where a judgment symbol such as XX was entered.
In addition, it is possible to respond to multi-colored printing problem papers with a determination symbol written with a red pen, etc., but when the determination symbol overlaps the image, multiple selection questions are answered or not answered Was difficult to deal with.

そこで、本発明は、解答者によって解答が記入された問題用紙の採点処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とせず、解答者と採点結果を関係付けることができるようにした採点システム及び採点プログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention makes it possible to save labor in scoring a question sheet on which an answer is written by an answerer, and does not require a dedicated component device for the scoring process. It is an object to provide a scoring system and a scoring program that can be attached.

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
[1] あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。
[2] あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。
The gist of the present invention for achieving the object lies in the inventions of the following items.
[1] Image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
An answerer information storage means for storing the answerer specified by the answerer specifying means and the score calculated by the score calculation means in association with each other;
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The scoring system characterized in that the scoring means calculates a score based on the position calculated by the position calculating means.
[2] Image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
An answerer information storage means for storing the answerer specified by the answerer specifying means and the score calculated by the score calculation means in association with each other;
The extracting means extracts the answer based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means,
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The position calculating means calculates the position of the answer extracted by the extracting means,
The scoring system, wherein the scoring unit calculates a score based on the position of the answer calculated by the position calculating unit.

] 前記画像受付手段によって受け付けた画像を、前記解答者特定手段によって特定された解答者と関連づけて記憶する画像記憶手段
をさらに具備することを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
[ 3 ] The image storage means for storing the image received by the image receiving means in association with the answerer specified by the answerer specifying means, further comprising [1] or [2] Scoring system.

] 前記画像記憶手段に記憶されている画像を表示し、該画像に関連する前記解答者情報記憶手段に記憶されている得点を操作者の操作に応じて、修正する修正手段
を具備することを特徴とする[]に記載の採点システム。
[ 4 ] A correction unit that displays an image stored in the image storage unit and corrects a score stored in the answerer information storage unit related to the image according to an operation of the operator. The scoring system according to [ 3 ], wherein

[5] 採点者を特定する採点者特定手段を具備し、
前記形状認識手段は、採点者ごとに記入する判定記号に応じて、判定記号の形状を認識する
ことを特徴とする請求項[1]、[2]、[3]又は[4]に記載の採点システム。
[5] A grader specifying means for specifying a grader is provided,
The said shape recognition means recognizes the shape of a judgment symbol according to the judgment symbol filled in for every grader, The [1], [2], [3] or [4] Scoring system.

] 前記問題用紙が複数枚又は両面印刷である場合、前記画像記憶手段は、該複数又は両面の問題用紙の画像を関連づけて記憶する
ことを特徴とする[]に記載の採点システム。
[ 6 ] The scoring system according to [ 3 ], wherein when the problem paper is a plurality of sheets or double-sided printing, the image storage unit stores the plurality of or double-sided problem paper images in association with each other.

] 前記解答者情報記憶手段は、前記得点算出手段によって、算出された問題ごとの得点を記憶する
ことを特徴とする[1]又は[2]に記載の採点システム。
[ 7 ] The scoring system according to [1] or [2] , wherein the answerer information storage unit stores a score for each question calculated by the score calculation unit.

] 前記特徴量とは濃度又は明度のことであり、前記所定条件とは前記判定記号の濃度又は明度に所定の演算を行った値以上である
ことを特徴とする[]又は[]に記載の採点システム。
[8] above, wherein the weight is that the density or brightness, said the predetermined condition, characterized in that the concentration or the brightness of the determination symbol is equal to or larger than the value of performing a predetermined operation [1] or [2 ] The scoring system described in the above.

] 前記特徴量とは濃度又は明度のことであり、前記所定条件とは所定の濃度又は明度以上である
ことを特徴とする[]又は[]に記載の採点システム。
[ 9 ] The scoring system according to [ 1 ] or [ 2 ], wherein the characteristic amount is density or lightness, and the predetermined condition is a predetermined density or lightness or more .

10] 前記特徴量とは色のことであり、前記所定条件とは、前記判定記号の画素の色と前記判定記号又は選択問題解答領域の周囲の画素の色が近似していることである
ことを特徴とする[]又は[]に記載の採点システム。
[ 10 ] The feature amount is a color, and the predetermined condition is that a color of a pixel of the determination symbol is approximate to a color of a pixel around the determination symbol or the selection question answer area. The scoring system according to [ 1 ] or [ 2 ].

11] 前記特徴量とは色のことであり、前記所定条件とは、所定の色に近似していることである
ことを特徴とする[]又は[]に記載の採点システム。
[ 11 ] The scoring system according to [ 1 ] or [ 2 ], wherein the feature amount is a color, and the predetermined condition is an approximation to a predetermined color.

[12] 記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者及び前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
[13] 記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
[12] A computer having a storage device,
An image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
An answerer specified by the answerer specifying means and a score calculated by the score calculating means in association with each other and functioning as an answerer information storage means for storing in the storage device;
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The scoring program, wherein the scoring unit calculates a score based on the position calculated by the position calculating unit.
[13] A computer having a storage device,
An image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
The answerer specified by the answerer specifying means and the score calculated by the score calculating means are associated with each other and stored in the storage device to function as answerer information storage means,
The extracting means extracts the answer based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means,
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The position calculating means calculates the position of the answer extracted by the extracting means,
The scoring program, wherein the scoring unit calculates a score based on the position of the answer calculated by the position calculating unit.

請求項1に記載の採点システムでは、本構成を有していない場合に比較して、従来の教育活動における教師の判定記号を記載するという採点行為の質を低下させることなく、作業の効率化を図ることができる。例えば、問題用紙にカラー画像等を用いたものであって、採点のための判定記号が重なったとしても、採点精度を向上させることができる。
請求項2に記載の採点システムでは、本構成を有していない場合に比較して、従来の教育活動における教師の判定記号を記載するという採点行為の質を低下させることなく、作業の効率化を図ることができる。選択問題に対して複数回答された場合や回答していない場合の例外に対しても対応できるようになる。
In the scoring system according to claim 1, as compared with the case where this configuration is not provided, work efficiency is improved without degrading the quality of the scoring action of describing the judgment symbol of the teacher in the conventional educational activity. Can be achieved. For example, even if a color image or the like is used for the problem paper and the determination symbols for scoring overlap, scoring accuracy can be improved.
In the scoring system according to claim 2, the work efficiency is improved without degrading the quality of the scoring action of describing the judgment symbol of the teacher in the conventional educational activity, as compared with the case where this configuration is not provided. Can be achieved. It is possible to deal with exceptions when multiple answers are made to the selected question or when no answer is given.

請求項に記載の採点システムでは、請求項1又は2に記載の採点システムによる効果に加えて、解答者による過去の解答内容を閲覧することができるようになる。このことにより、例えば、小学校段階での算数の計算の躓きの原因等を、数値データだけで判断するのではなく、以前にさかのぼって具体的な解答の記述内容で確認することができ、指導に役立てることができる。 In the scoring system according to the third aspect , in addition to the effects of the scoring system according to the first or second aspect , it is possible to view the past answer contents by the answerer. This makes it possible, for example, to check the cause of the calculation of arithmetic at the elementary school stage, not only by numerical data, but to go back to the previous description with the contents of the specific answer. Can be useful.

請求項に記載の採点システムでは、請求項に記載の採点システムによる効果に加えて、本採点システムを利用した場合であっても、得点間違いを修正することができ、効率化を図ることができる。 In the scoring system according to claim 4 , in addition to the effect of the scoring system according to claim 3 , even when this scoring system is used, a scoring error can be corrected and efficiency can be improved. Can do.

請求項に記載の採点システムでは、請求項1、2、3又は4に記載の採点システムによる効果に加えて、採点者が判定記号を記入する場合の癖等をあらかじめ設定できるので、採点者の教育活動の具体的な場面に適応し、かつ、正誤情報の認識精度の向上させることができる。 In the scoring system according to claim 5 , in addition to the effects of the scoring system according to claim 1, 2 , 3 or 4 , the scoring person can set in advance a score when entering a judgment symbol. It is possible to adapt to specific scenes of educational activities and improve the accuracy of recognition of correct / incorrect information.

請求項に記載の採点システムでは、請求項に記載の採点システムによる効果に加えて、問題用紙が複数枚又は両面印刷である場合であっても、本採点システムによる採点処理が可能となる。 In the scoring system according to claim 6 , in addition to the effect of the scoring system according to claim 3 , scoring processing by the scoring system is possible even when the problem paper is a plurality of sheets or double-sided printing. .

請求項に記載の採点システムでは、請求項1又は2に記載の採点システムによる効果に加えて、問題ごとの得点を記憶しているので、教育の現場において、詳細な指導が可能となる。 In the scoring system according to the seventh aspect , in addition to the effect of the scoring system according to the first or second aspect , the score for each problem is stored, so that detailed guidance is possible at the educational site.

請求項8〜11に記載の採点システムでは、例えば、問題用紙にカラー画像等を用いたものであって、採点のための判定記号が重なったとしても、採点精度を向上させることができる。選択問題に対して複数回答された場合や回答していない場合の例外に対しても対応できるようになる。 In the scoring system according to the eighth to eleventh aspects , for example, a color image or the like is used for the problem paper, and the scoring accuracy can be improved even if the determination symbols for scoring overlap. It is possible to deal with exceptions when multiple answers are made to the selected question or when no answer is given.

請求項12に記載の採点プログラムでは、本構成を有していない場合に比較して、従来の教育活動における教師の判定記号を記載するという採点行為の質を低下させることなく、作業の効率化を図ることができる。例えば、問題用紙にカラー画像等を用いたものであって、採点のための判定記号が重なったとしても、採点精度を向上させることができる。
請求項13に記載の採点プログラムでは、本構成を有していない場合に比較して、従来の教育活動における教師の判定記号を記載するという採点行為の質を低下させることなく、作業の効率化を図ることができる。選択問題に対して複数回答された場合や回答していない場合の例外に対しても対応できるようになる。
In the scoring program according to claim 12 , the work efficiency can be improved without degrading the quality of the scoring action of describing the judgment symbol of the teacher in the conventional educational activity, as compared with the case where this configuration is not provided. Can be achieved. For example, even if a color image or the like is used for the problem paper and the determination symbols for scoring overlap, scoring accuracy can be improved.
In the scoring program according to claim 13, the work efficiency can be improved without degrading the quality of the scoring act of describing the judgment symbol of the teacher in the conventional educational activity, as compared with the case where this configuration is not provided. Can be achieved. It is possible to deal with exceptions when multiple answers are made to the selected question or when no answer is given.

以下、図面に基づき本発明の好適な一実施の形態を説明する。
図1は、本発明の一実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示等)を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
以下、採点者として教師、解答者として児童等(生徒、学生等であってもよい)を主に例示して説明する。
Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a conceptual module configuration diagram of an embodiment of the present invention.
The module generally refers to a component such as software or hardware that can be logically separated. Therefore, the module in the present embodiment indicates not only a module in a program but also a module in a hardware configuration. Therefore, the present embodiment also serves as an explanation of a program, a system, and a method. In addition, the modules correspond almost one-to-one with the functions. However, in mounting, one module may be composed of one program, or a plurality of modules may be composed of one program. A plurality of programs may be used. The plurality of modules may be executed by one computer, or one module may be executed by a plurality of computers in a distributed or parallel environment. In the following, “connection” includes not only physical connection but also logical connection (data exchange, instruction, etc.).
The system includes a configuration in which a plurality of computers, hardware, devices, and the like are connected by communication means such as a network, and also includes a case where the system is realized by a single computer, hardware, devices, and the like.
Hereinafter, a description will be given mainly by exemplifying a teacher as a grader and a child (may be a student, student, etc.) as an answerer.

本実施の形態は、小学校等の教育機関でテストに用いられる答案用紙の採点処理を行うものであって、図1に示すように、画像入力モジュール103、原本画像取得モジュール104、答案画像・問題情報DB105、判定記号抽出モジュール106、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108、得点算出モジュール109、解答者特定モジュール110、得点情報格納モジュール111、得点結果確認・修正モジュール112、答案画像DB113、生徒・成績情報DB114を有している。   In this embodiment, an answer sheet used for a test is graded at an educational institution such as an elementary school. As shown in FIG. 1, an image input module 103, an original image acquisition module 104, an answer image / question Information DB 105, determination symbol extraction module 106, determination symbol recognition module 107, determination symbol position calculation module 108, score calculation module 109, answerer identification module 110, score information storage module 111, score result confirmation / correction module 112, answer image DB 113 The student / score information DB 114 is provided.

画像入力モジュール103は、図1に示すように、答案画像DB113、解答者特定モジュール110、判定記号抽出モジュール106、原本画像取得モジュール104と接続されており、原本101又は正誤Check済答案102の用紙をカラー(少なくとも赤を識別できる)の画像データとして読み込む。原本101は、あらかじめ問題が印刷された問題用紙であり、未だ解答が記入されていないものである。正誤Check済答案102は、児童等によって解答が記入され、それを教師が赤ペン等で問題ごとの解答に正誤に関する判定記号(正解:○、誤り:×、正誤の中間:△とする)を記入した答案(問題用紙)である。原本101の画像データは原本画像取得モジュール104へ渡し、正誤Check済答案102の画像データは答案画像DB113、解答者特定モジュール110、判定記号抽出モジュール106へ渡す。
なお、画像入力モジュール103は、原本101又は正誤Check済答案102の用紙を画像データとして受け付けるスキャナーとしての機能の他に、例えば、外部装置から通信回線を介して画像データを受け付けてもよいし、画像データベース等の記憶装置から画像データを受け付けるようにしてもよい。
As shown in FIG. 1, the image input module 103 is connected to the answer image DB 113, the answerer identification module 110, the determination symbol extraction module 106, and the original image acquisition module 104, and forms the original 101 or correct / incorrect Checked answer sheet 102. Are read as color (at least red can be identified) image data. The original 101 is a question sheet on which a question is printed in advance, and an answer has not yet been entered. The correct / incorrect Checked Answer 102 is filled with answers by the students, etc., and the teacher uses a red pen etc. to answer each question with a correct / incorrect judgment symbol (correct answer: ○, error: ×, intermediate between correct: △) This is a written answer (question sheet). The image data of the original 101 is transferred to the original image acquisition module 104, and the image data of the correct / incorrect Checked answer 102 is transferred to the answer image DB 113, the answerer specifying module 110, and the determination symbol extracting module 106.
The image input module 103 may accept image data from an external device via a communication line, for example, in addition to a function as a scanner that accepts the original 101 or the paper 102 of the correct / incorrect checked answer as image data. Image data may be received from a storage device such as an image database.

原本画像取得モジュール104は、図1に示すように、画像入力モジュール103、判定記号抽出モジュール106、答案画像・問題情報DB105と接続されており、画像入力モジュール103によって入力された正誤Check済答案102に対応して、原本101を取得する。つまり、正誤Check済答案102に対応させて原本101を取得する。   As shown in FIG. 1, the original image acquisition module 104 is connected to an image input module 103, a determination symbol extraction module 106, and an answer image / question information DB 105, and correct / incorrect Checked answer 102 input by the image input module 103. Corresponding to the above, the original 101 is acquired. That is, the original 101 is acquired in correspondence with the correct / incorrect Checked answer 102.

答案画像・問題情報DB105は、図1に示すように、原本画像取得モジュール104、得点算出モジュール109と接続されており、原本画像取得モジュール104により取得した原本101の画像データを記憶する。また、その問題用紙に関する情報をも記憶しており、得点算出モジュール109からアクセスされる。問題用紙に関する情報については、図8を用いて後述する。   As shown in FIG. 1, the answer image / question information DB 105 is connected to the original image acquisition module 104 and the score calculation module 109, and stores image data of the original 101 acquired by the original image acquisition module 104. Information regarding the problem paper is also stored and accessed from the score calculation module 109. Information regarding the problem paper will be described later with reference to FIG.

判定記号抽出モジュール106は、図1に示すように、画像入力モジュール103、原本画像取得モジュール104、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108と接続されており、画像入力モジュール103によって入力された画像と原本画像取得モジュール104によって取得された原本画像に基づいて、判定記号を抽出する。すなわち、原本101の画像データと正誤Check済答案102の画像データの差分をとる。具体的には、両者の画像データのEOR(排他的論理和)演算を行うことによって、差分画像を得る。ここでの差分画像には、児童等が記入した解答と教師が記入した判定記号がある。児童等が記入した解答は黒鉛筆で記載されており、教師が記入した判定記号は赤ペンで記入されているので、差分画像から赤で記入されている画素のみを抽出すればよい。抽出結果(差分画像内の赤い画素)を判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108へ渡す。
また、差分画像から黒で記入されている画素(児童等が記入した解答)のみを抽出してもよい。抽出結果(差分画像内の黒い画素)を判定記号位置算出モジュール108へ渡す。
As illustrated in FIG. 1, the determination symbol extraction module 106 is connected to the image input module 103, the original image acquisition module 104, the determination symbol recognition module 107, and the determination symbol position calculation module 108, and is input by the image input module 103. The determination symbol is extracted based on the obtained image and the original image acquired by the original image acquisition module 104. That is, the difference between the image data of the original 101 and the image data of the correct / incorrect Checked answer 102 is taken. Specifically, a difference image is obtained by performing an EOR (exclusive OR) operation of both image data. The difference image here includes an answer entered by a child or the like and a determination symbol entered by a teacher. Since the answer written by the child or the like is written with a black pencil and the determination symbol written by the teacher is written with a red pen, only the pixels written in red need be extracted from the difference image. The extraction result (red pixel in the difference image) is passed to the determination symbol recognition module 107 and the determination symbol position calculation module 108.
Alternatively, only pixels written in black (answers entered by children or the like) may be extracted from the difference image. The extraction result (black pixel in the difference image) is passed to the determination symbol position calculation module 108.

判定記号認識モジュール107は、図1に示すように、判定記号抽出モジュール106、得点算出モジュール109と接続されており、判定記号抽出モジュール106により抽出された画像から判定記号の形状を認識する。すなわち、判定記号が「○」、「×」、「△」のいずれであるかを認識する。認識結果を得点算出モジュール109へ渡す。また、判定記号認識モジュール107は、採点者である教師を特定し、教師ごとに記入する判定記号に応じて、判定記号の形状を認識するようにしてもよい。すなわち、教師によっては、誤りを表すのに、「×」を用いずに「レ」のようなチェック記号で記入したり、「/」のような斜線で記入したりするが、これらの形状とその意味(正解、誤り、その中間)を教師ごとに記憶しており、判定記号の認識の際に用いることもできる。
また、判定記号認識モジュール107は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、判定記号または選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わないようにしてもよい。
As shown in FIG. 1, the determination symbol recognition module 107 is connected to the determination symbol extraction module 106 and the score calculation module 109, and recognizes the shape of the determination symbol from the image extracted by the determination symbol extraction module 106. That is, it is recognized whether the determination symbol is “◯”, “×”, or “Δ”. The recognition result is passed to the score calculation module 109. Further, the determination symbol recognition module 107 may identify a teacher who is a grader, and recognize the shape of the determination symbol according to the determination symbol to be entered for each teacher. That is, depending on the teacher, to indicate an error, a check symbol such as “L” is used instead of “X” or a diagonal line such as “/” is used. The meaning (correct answer, error, intermediate) is stored for each teacher, and can be used for recognition of the determination symbol.
In addition, the determination symbol recognition module 107 recognizes the shape if the determination symbol to be recognized is for a selection question, and if the feature amount of pixels around the determination symbol or the selection question answer area is a predetermined condition. May not be performed.

判定記号位置算出モジュール108は、図1に示すように、判定記号抽出モジュール106、得点算出モジュール109と接続されており、判定記号抽出モジュール106により抽出された画像から判定記号の位置を算出する。すなわち、判定記号が正誤Check済答案102の画像データ内のどこに位置するか(座標値)を算出する。算出結果を得点算出モジュール109へ渡す。
また、判定記号位置算出モジュール108は、判定記号抽出モジュール106により解答が抽出された画像から、解答の位置を算出するようにしてもよい。そして、その算出結果を得点算出モジュール109へ渡す。
As shown in FIG. 1, the determination symbol position calculation module 108 is connected to the determination symbol extraction module 106 and the score calculation module 109, and calculates the position of the determination symbol from the image extracted by the determination symbol extraction module 106. That is, the position (coordinate value) where the determination symbol is located in the image data of the correct / incorrect Checked answer 102 is calculated. The calculation result is passed to the score calculation module 109.
The determination symbol position calculation module 108 may calculate the position of the answer from the image from which the answer is extracted by the determination symbol extraction module 106. Then, the calculation result is passed to the score calculation module 109.

得点算出モジュール109は、図1に示すように、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108、答案画像・問題情報DB105、得点情報格納モジュール111と接続されており、判定記号認識モジュール107による認識結果、判定記号位置算出モジュール108による位置の算出結果、そして、答案画像・問題情報DB105に記憶されている問題ごとの配点に基づいて、対象となっている正誤Check済答案102の得点を算出する。
また、判定記号認識モジュール107が、形状の認識を行わなかった場合は、得点算出モジュール109は、判定記号位置算出モジュール108によって算出された判定記号の位置に基づいて、得点を算出するようにしてもよい。
また、得点算出モジュール109は、判定記号位置算出モジュール108によって算出された解答の位置に基づいて、得点を算出するようにしてもよい。
As shown in FIG. 1, the score calculation module 109 is connected to the determination symbol recognition module 107, the determination symbol position calculation module 108, the answer image / question information DB 105, and the score information storage module 111. Based on the recognition result, the position calculation result by the determination symbol position calculation module 108, and the score for each question stored in the answer image / question information DB 105, the score of the correct / wrong checked answer 102 is calculated. To do.
When the determination symbol recognition module 107 does not recognize the shape, the score calculation module 109 calculates a score based on the position of the determination symbol calculated by the determination symbol position calculation module 108. Also good.
Further, the score calculation module 109 may calculate the score based on the position of the answer calculated by the determination symbol position calculation module 108.

解答者特定モジュール110は、図1に示すように、画像入力モジュール103、得点情報格納モジュール111と接続されており、画像入力モジュール103によって入力された画像データにおける解答者である児童等を特定する。ここで、正誤Check済答案102内の名前欄内の文字を認識するようにしてもよい。また、出席番号順に正誤Check済答案102を入力し、入力された順番で児童等を特定するようにしてもよい。   As shown in FIG. 1, the answerer identification module 110 is connected to the image input module 103 and the score information storage module 111, and identifies a child who is an answerer in the image data input by the image input module 103. . Here, you may make it recognize the character in the name column in the correct / incorrect Checked answer 102. Further, the correct / incorrect Checked answers 102 may be input in the order of attendance numbers, and the children and the like may be specified in the input order.

得点情報格納モジュール111は、図1に示すように、解答者特定モジュール110、得点算出モジュール109、生徒・成績情報DB114と接続されており、解答者特定モジュール110によって特定された児童等と得点算出モジュール109によって算出された得点とを関連づけ生徒・成績情報DB114に記憶させる。また、得点情報格納モジュール111は問題ごとの得点を算出するようにしてもよい。   As shown in FIG. 1, the score information storage module 111 is connected to the answerer identification module 110, the score calculation module 109, and the student / score information DB 114, and calculates scores with the students identified by the answerer identification module 110. The score calculated by the module 109 is associated and stored in the student / score information DB 114. The score information storage module 111 may calculate a score for each problem.

答案画像DB113は、図1に示すように、画像入力モジュール103、得点結果確認・修正モジュール112と接続されており、画像入力モジュール103によって入力された画像データを記憶する。また、解答者特定モジュール110によって特定された児童等と関連づけて記憶するようにしてもよい。また、問題用紙が複数枚又は両面印刷である場合、答案画像DB113は、その複数又は両面の問題用紙の画像を関連づけて記憶するようにしてもよい。つまり、複数ページからなる問題用紙の場合は、それらをページ順に対応付けて、1ページ毎に順番に採点処理を行うようにする。   As shown in FIG. 1, the answer image DB 113 is connected to the image input module 103 and the score result confirmation / correction module 112, and stores image data input by the image input module 103. Further, it may be stored in association with the child specified by the answerer specifying module 110. Further, when a plurality of question papers are printed on both sides or on both sides, the answer image DB 113 may store the plurality of or both sides of the question paper images in association with each other. That is, in the case of problem papers composed of a plurality of pages, they are associated with each other in the order of pages, and scoring is performed in order for each page.

得点結果確認・修正モジュール112は、図1に示すように、答案画像DB113、生徒・成績情報DB114と接続されており、答案画像DB113に記憶されている正誤Check済答案102の画像データを画像表示装置に表示し、その画像データに関連する生徒・成績情報DB114に記憶されている得点を操作者の操作に応じて、修正する。つまり、判定記号認識モジュール107による判定記号の認識が誤認識を行う場合があり、その誤認識を修正するためである。   As shown in FIG. 1, the score result confirmation / correction module 112 is connected to the answer image DB 113 and the student / score information DB 114, and displays image data of the correct / incorrect Checked answer 102 stored in the answer image DB 113. The score displayed on the apparatus and stored in the student / score information DB 114 related to the image data is corrected according to the operation of the operator. In other words, the recognition of the determination symbol by the determination symbol recognition module 107 may cause erroneous recognition, and the erroneous recognition is corrected.

生徒・成績情報DB114は、図1に示すように、得点結果確認・修正モジュール112、得点情報格納モジュール111と接続されており、得点情報格納モジュール111によって算出された得点を記憶する。また、得点結果確認・修正モジュール112によって修正された得点を記憶する。また、記憶する得点は、合計点のみならず、問題ごとの得点であってもよい。   As shown in FIG. 1, the student / score information DB 114 is connected to the score result confirmation / correction module 112 and the score information storage module 111, and stores the score calculated by the score information storage module 111. Further, the score corrected by the score result confirmation / correction module 112 is stored. Moreover, the score to memorize | store may be a score for every problem as well as a total score.

図2を用いて、本実施の形態を実現する場合のシステム全体の構成例を説明する。
本実施の形態を実現するための典型的なシステム構成は、スキャナー201、採点サーバー202、クライアント203、採点結果等格納サーバー204を有し、これらがネットワーク(通信路)205によって接続されており、相互に通信可能となっている。
スキャナー201が画像入力モジュール103を有し、採点サーバー202が原本画像取得モジュール104、判定記号抽出モジュール106、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108、得点算出モジュール109、解答者特定モジュール110、得点情報格納モジュール111を有し、クライアント203が得点結果確認・修正モジュール112を有し、採点結果等格納サーバー204が答案画像・問題情報DB105、答案画像DB113、生徒・成績情報DB114を有している。
A configuration example of the entire system when realizing the present embodiment will be described with reference to FIG.
A typical system configuration for realizing the present embodiment includes a scanner 201, a scoring server 202, a client 203, a scoring result storage server 204, and these are connected by a network (communication path) 205. They can communicate with each other.
The scanner 201 has an image input module 103, and the scoring server 202 has an original image acquisition module 104, a determination symbol extraction module 106, a determination symbol recognition module 107, a determination symbol position calculation module 108, a score calculation module 109, and an answerer identification module 110. The score information storage module 111, the client 203 has the score result confirmation / correction module 112, and the score result storage server 204 has the answer image / question information DB 105, the answer image DB 113, and the student / score information DB 114. ing.

スキャナー201は、原本101又は正誤Check済答案102を入力して、その画像データを採点サーバー202又は採点結果等格納サーバー204へ送信する。
採点サーバー202は、スキャナー201から受信した画像データに基づいて、その採点処理を行う。その結果を採点結果等格納サーバー204へ送信する。
クライアント203は、操作者の操作に応じて、採点結果等格納サーバー204に記憶されている採点結果(得点等)を確認、修正するものである。
The scanner 201 inputs the original 101 or the erratic checked answer 102 and transmits the image data to the scoring server 202 or the scoring result storage server 204.
The scoring server 202 performs the scoring process based on the image data received from the scanner 201. The result is transmitted to the scoring result storage server 204.
The client 203 confirms and corrects the scoring result (score etc.) stored in the scoring result storage server 204 in accordance with the operation of the operator.

なお、どのサーバーがどのモジュールを有しているかは任意であり、例えば、スキャナー201が図1で示した全てのモジュールを有していてもよいし、複数の採点サーバー202がそれぞれのモジュールを分担してもよい。   Which server has which module is arbitrary, for example, the scanner 201 may have all the modules shown in FIG. 1, or a plurality of scoring servers 202 share each module. May be.

図3に示す具体例を用いて、問題用紙の原本101について説明する。
図3に示す原本101は、小学生5年生の理科の問題用紙の例であり、未だ児童等によって解答が記入されていないものである。具体的には、教育機関で用いられるペーパーテスト、練習問題シート等が該当する。
原本101は、その問題用紙のタイトル等が記載されている識別情報欄301、解答者である児童等の学級、出席番号、名前等が記載される解答者情報欄302、採点が終了したあとに採点者である教師によってその児童等の得点が記入される点数欄303、問題文が記載されている問題記載領域304、そして、選択問題(複数の選択肢の中から1つを選択させる問題)の場合は選択肢領域305があり、文章として答えさせるための解答記載欄306がある。
なお、選択肢領域305は、例えば、理科の問題のようにカラー写真305Aを選択させるものがあり、その選択したものを表す記号を記入する欄である選択欄305Bが選択肢である各カラー写真305Aにある。
The original sheet 101 of the problem paper will be described using a specific example shown in FIG.
The original 101 shown in FIG. 3 is an example of a science question sheet for fifth graders in elementary school, and the answer has not yet been entered by a child or the like. Specifically, this includes paper tests and practice question sheets used in educational institutions.
The original 101 includes an identification information field 301 in which the title of the question paper is written, an answerer information field 302 in which the class, attendance number, name, etc. of the child who is the answerer are written, and after the scoring is completed A score column 303 in which the score of the student or the like is entered by the teacher who is a grader, a problem description area 304 in which a question sentence is described, and a selection question (problem to select one from a plurality of options) In this case, there is an option area 305 and an answer description column 306 for answering as a sentence.
The selection area 305 includes, for example, a selection of a color photograph 305A as in a science problem, and a selection column 305B, which is a column for entering a symbol representing the selection, is included in each color photograph 305A as an option. is there.

また、原本101の識別情報欄301は、その原本101を識別して特定するための情報、例えば原本101の科目、適用学年、タイトル等があらかじめ記載されているものとする。ただし、これらの記載に加えて、又はこれらの記載とは別に、原本101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又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もできる。   The identification information column 301 of the original 101 is preliminarily described with information for identifying and specifying the original 101, for example, a subject, an applied grade, a title, etc. of the original 101. However, in addition to these descriptions, or separately from these descriptions, code information for identifying the original 101 may be embedded. The embedding of the code information may be realized using a publicly known technique. As one specific example thereof, for example, a line screen or a dot screen as a gradation expression such as what is called “iTone (registered trademark)”. It is also possible to use a technique of embedding digital information in a halftone image by changing the form (position, shape, etc.) of the pixels constituting the.

図4に示すフローチャート、図5に示す具体例を用いて、判定記号認識モジュール107が行う欠損線分補間処理の一例を説明する。
正誤Check済答案102には、図3を用いて説明した原本101の他に、児童等が記入した解答、教師が記入した判定記号が追記されている。これらの追記は手書きである。
教師が記入する判定記号は手書きであるため、例えば図5に示すように、正解を示す判定記号(○)501も端点503、端点504のように離れている場合があり、このような形状を一般的には「○」と認識できない。そこで、図4に示すフローチャートのような欠損線分補間処理を行う。
An example of the missing line segment interpolation process performed by the determination symbol recognition module 107 will be described using the flowchart shown in FIG. 4 and the specific example shown in FIG.
In addition to the original 101 described with reference to FIG. 3, an answer written by a child or the like and a determination symbol written by a teacher are added to the correct / incorrect Checked answer 102. These additional notes are handwritten.
Since the determination symbol written by the teacher is handwritten, for example, as shown in FIG. 5, the determination symbol (◯) 501 indicating the correct answer may also be separated like an end point 503 and an end point 504. In general, it cannot be recognized as “◯”. Therefore, a missing line segment interpolation process as shown in the flowchart of FIG. 4 is performed.

ステップS402では、判定記号認識モジュール107は、赤ペンの画像を細線化する。この細線化処理は既存の方法を用いる。例えば、注目画素である赤ペンの画素を狭めていき、それを4方向から均等に1画素になるまで続けるようにすればよい。
ステップS404では、細線化処理された画像(判定記号の画像)に対して端点処理を行う。例えば、図5に示すように、判定記号(○)501の端点503、端点504を抽出する。この端点処理は既存の方法を用いる。例えば、1画素になった細線化画像にそって進み、戻る以外には接続している画素がない点を端点とするようにすればよい。
ステップS406では、ステップS404で抽出された全ての端点に対して、接続処理が終了したか否かを判断する。終了している場合(ステップS406でY)は、終了する(ステップS420)。終了していない場合(ステップS406でN)は、ステップS408へ進む。
ステップS408では、未だ欠損線分補間処理が終了していない端点(未処理端点1)を1つ選択する。
In step S402, the determination symbol recognition module 107 thins the red pen image. This thinning process uses an existing method. For example, the red pen pixel that is the target pixel may be narrowed and continued until it becomes one pixel evenly from the four directions.
In step S404, end point processing is performed on the thinned image (determination symbol image). For example, as shown in FIG. 5, the end points 503 and 504 of the determination symbol (◯) 501 are extracted. This end point processing uses an existing method. For example, a point where there is no connected pixel may be used as an end point other than proceeding along a thinned image having one pixel and returning.
In step S406, it is determined whether or not the connection process has been completed for all end points extracted in step S404. If it has been completed (Y in step S406), it ends (step S420). If not completed (N in step S406), the process proceeds to step S408.
In step S408, one end point (unprocessed end point 1) for which the missing line segment interpolation processing has not been completed is selected.

ステップS410では、ステップS408で選択した未処理端点1の近傍にある端点(未処理端点2)を1つ選択する。この場合、未処理端点1と最も距離の近い端点を選択するが、その他の手法、例えば、未処理端点1につながっている線分の延長上にある端点を選択する等であってもよい。
ステップS412では、ステップS408で選択した未処理端点1とステップS410で選択した未処理端点2は、対応する端点であるか否かを判断する。対応する端点である場合(ステップS412で有)は、ステップS414へ進む。対応する端点ではない場合(ステップS412で無)は、ステップS418へ進む。なお、対応する端点であるか否かは、例えば、その端点間の距離が閾値以内か否かで判断する。
ステップS414では、ステップS408で選択した未処理端点1とステップS410で選択した未処理端点2とを互いに接続する。
ステップS416では、未処理端点1と未処理端点2とを処理済みとする。ステップS406へ戻る。
ステップS418では、未処理端点1を処理済みとする。ステップS406へ戻る。
In step S410, one end point (unprocessed end point 2) near the unprocessed end point 1 selected in step S408 is selected. In this case, the end point closest to the unprocessed end point 1 is selected, but other methods, for example, an end point on the extension of the line segment connected to the unprocessed end point 1 may be selected.
In step S412, it is determined whether or not the unprocessed endpoint 1 selected in step S408 and the unprocessed endpoint 2 selected in step S410 are corresponding endpoints. If it is the corresponding end point (Yes in step S412), the process proceeds to step S414. If it is not the corresponding end point (No in step S412), the process proceeds to step S418. Whether or not it is a corresponding end point is determined based on, for example, whether or not the distance between the end points is within a threshold value.
In step S414, the unprocessed endpoint 1 selected in step S408 and the unprocessed endpoint 2 selected in step S410 are connected to each other.
In step S416, the unprocessed endpoint 1 and the unprocessed endpoint 2 are processed. The process returns to step S406.
In step S418, the unprocessed end point 1 is processed. The process returns to step S406.

この欠損線分補間処理により、例えば、図5に示す図形が抽出された場合には、端点503に対して、所定距離内に端点504、端点505が存在していても、その中で最も近傍の端点504が端点503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。   For example, when the graphic shown in FIG. 5 is extracted by this missing line segment interpolation processing, even if the end point 504 and the end point 505 exist within a predetermined distance with respect to the end point 503, the nearest neighbor among them is present. The end point 504 is connected to the end point 503, and the discontinuity portion in the figure “◯” is corrected.

図6に示すフローチャートを用いて、本実施の形態による全体の処理例について説明する。なお、フローチャート内の細い実線は原本101の用紙又は画像データの流れを示し、太い実線は正誤Check済答案102の用紙又は画像データの流れを示し、二重線は処理画像データの流れを示し、点線はデータの流れを示す。   An overall processing example according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The thin solid line in the flowchart indicates the flow of the original 101 sheet or image data, the thick solid line indicates the correct or incorrect checked answer sheet 102 or image data flow, the double line indicates the processed image data flow, The dotted line shows the flow of data.

ステップS601では、画像入力モジュール103が原本101又は正誤Check済答案102の画像データを入力する。次に、原本101の画像データをステップS602、ステップS604の処理に渡し、正誤Check済答案102の画像データをステップS604の処理へ渡す。
ステップS602では、原本画像取得モジュール104が正誤Check済答案102の画像データと対応する原本101の画像データを特定する。なお、ここで、操作者の操作に応じて、原本101の画像データから識別情報欄301、解答者情報欄302、点数欄303、問題記載領域304、選択肢領域305、解答記載欄306の位置を指定する。さらに、各問題の配点(得点)もここで指定する。また、操作者の操作によらずに、原本101の画像データを解析することによって、識別情報欄301等の位置を抽出するようにしてもよい。画像データの解析としては、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、色成分認識等がある。次に、原本101の画像データ、処理結果(解答者情報欄302の位置、選択肢領域305の選択欄305Bの位置、各問題の配点等)をステップS603に渡す。
ステップS603では、ステップS601で入力された原本101の画像データ及びステップS602の処理結果を記憶する。次に、原本101の画像データをステップS604に渡し、ステップS602の処理結果の配点と解答位置情報をステップS610に渡し、出席番号の位置情報(解答者情報欄302の位置情報)をステップS611に渡す。
In step S601, the image input module 103 inputs the image data of the original 101 or the correct / incorrect check answer 102. Next, the image data of the original 101 is transferred to the processes of steps S602 and S604, and the image data of the right / wrong checked answer 102 is transferred to the process of step S604.
In step S <b> 602, the original image acquisition module 104 specifies the image data of the original 101 corresponding to the image data of the correct / incorrect Checked answer 102. Here, the positions of the identification information column 301, the answerer information column 302, the score column 303, the question description region 304, the option region 305, and the answer description column 306 are determined from the image data of the original 101 according to the operation of the operator. specify. Furthermore, the score (score) of each question is also specified here. Further, the position of the identification information column 301 or the like may be extracted by analyzing the image data of the original 101 without depending on the operation of the operator. Image data analysis includes layout analysis, character / graphic separation, character recognition, code information recognition, graphic processing, color component recognition, and the like. Next, the image data of the original 101 and the processing result (the position of the answerer information field 302, the position of the selection field 305B of the option area 305, the score of each question, etc.) are passed to step S603.
In step S603, the image data of the original 101 input in step S601 and the processing result in step S602 are stored. Next, the image data of the original 101 is transferred to step S604, the score and answer position information of the processing result of step S602 are transferred to step S610, and the attendance number position information (position information of the answerer information column 302) is transferred to step S611. hand over.

ステップS604からステップS609までの処理は、判定記号抽出モジュール106、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108によって行われるものである。
ステップS604では、原本101の画像データ及び正誤Check済答案102の画像データに対して、位置歪みの補正を行う。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向又は副走査方向の拡大・縮小補正等が挙げられる。画像歪みの補正は、ステップS605の差分をできるだけ少なくするもの、つまり児童等の解答の記入及び教師の判定記号のみを抽出できるようにするものである。次に、原本101の画像データはステップS605へ渡し、正誤Check済答案102の画像データはステップS605、ステップS613へ渡す。
ステップS605では、ステップS604での画像歪みの補正処理後の原本101と正誤Check済答案102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。つまり、ここでは、問題記載領域304等の問題文は削除されて、児童等の解答の記入及び教師の判定記号のみが残った画像データが生成される。次に、その差分画像データをステップS606、ステップS611へ渡す。
ステップS606では、所定色(つまり、赤ペンの赤色)の画素を抽出する。つまり、ここでは、教師の判定記号のみが残った画像データが生成される。次に、その処理画像をステップS607へ渡す。
The processing from step S604 to step S609 is performed by the determination symbol extraction module 106, the determination symbol recognition module 107, and the determination symbol position calculation module 108.
In step S604, the position distortion is corrected for the image data of the original 101 and the image data of the correct / incorrect Checked answer 102. Examples of image distortion correction include tilt correction and enlargement / reduction correction in the main scanning direction or sub-scanning direction. The correction of image distortion is to reduce the difference in step S605 as much as possible, that is, to make it possible to extract only the answer entry of a child or the like and the judgment symbol of the teacher. Next, the image data of the original 101 is transferred to step S605, and the image data of the right / wrong checked answer 102 is transferred to steps S605 and S613.
In step S605, the original 101 after the image distortion correction processing in step S604 is compared with the correct / incorrect Checked answer 102, and a difference between them is extracted. That is, here, the question sentence in the question description area 304 or the like is deleted, and image data in which only the answer entry of the child or the like and the teacher's determination symbol remain is generated. Next, the difference image data is transferred to step S606 and step S611.
In step S606, pixels of a predetermined color (that is, red of the red pen) are extracted. That is, here, image data in which only the teacher's determination symbol remains is generated. Next, the processed image is transferred to step S607.

ステップS607では、教師の判定記号のみが残った画像データに対して、欠損線分の補間処理を行う。つまり、図4、図5を用いて説明した処理を行う。次に、その処理結果の画像データをステップS608へ渡す。
ステップS608では、ステップS607とは逆に接触した判定記号を分離する。例えば、解答欄同士が近いため、教師が記入した判定記号が接触している場合が生じ得るので、これを分離する。この処理は、2本の線分がある箇所を特定し、分離した場合に、より判定記号に近い画像になるように分離するように行うが、これに限らず既存の技術を用いてもよい。次に、その処理画像をステップS609へ渡す。
ステップS609では、判定記号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「○」、「△」又は「×」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、判定記号認識モジュール107が、判定記号の記入内容を「正解(○)」、「中間(△)」又は「不正解(×)」として認識するものである。あるいは、認識対象図形である判定記号の特徴量を算出し、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、などが挙げられる。また、判定記号位置算出モジュール108は、判定記号認識モジュール107によって形状が認識された判定記号について、その正誤Check済答案102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、例えば正誤Check済答案102上における座標解析によって行えばよい。次に、判定記号の位置、形状の認識結果をステップS610へ渡す。
In step S607, a missing line segment interpolation process is performed on the image data in which only the teacher's determination symbol remains. That is, the processing described with reference to FIGS. 4 and 5 is performed. Next, the processing result image data is passed to step S608.
In step S608, the determination symbol that has been in contact with step S607 is separated. For example, since the answer columns are close to each other, there may be a case where a determination symbol written by the teacher is in contact with each other. This process is performed so as to identify a portion with two line segments and separate them so that the image is closer to the determination symbol. However, the present invention is not limited to this, and an existing technique may be used. . Next, the processed image is passed to step S609.
In step S609, the shape of the determination symbol is recognized to recognize the entry contents of the correctness determination. The shape recognition may be performed, for example, by pattern matching with a graphic shape of “◯”, “Δ”, or “×”. That is, the determination symbol recognition module 107 recognizes the contents of the determination symbol as “correct answer (◯)”, “intermediate (Δ)”, or “incorrect answer (×)”. Alternatively, the feature amount of a determination symbol that is a recognition target figure may be calculated, and the shape may be recognized from the feature amount. Examples of the feature amount include the number of holes and the area ratio of the target graphic occupying the circumscribed rectangle. The determination symbol position calculation module 108 recognizes the entry position on the correct / incorrect Checked answer 102 for the determination symbol whose shape is recognized by the determination symbol recognition module 107. The recognition of the entry position may be performed, for example, by coordinate analysis on the correct / incorrect Checked answer 102. Next, the determination symbol position and shape recognition results are passed to step S610.

ステップS610では、得点算出モジュール109が、ステップS603による処理結果である配点と解答位置情報、ステップS609による処理結果である判定記号の位置、形状の認識結果に基づいて、その正誤Check済答案102内の問題ごとの得点(「○」及び「△」の配点の合計)を算出する。次に、その算出した得点をステップS612へ渡す。
ステップS611では、解答者特定モジュール110が、ステップS603での処理結果である出席番号の位置情報及びステップS605による処理結果である差分画像データに基づいて、解答者である児童等を特定する。つまり、出席番号の位置にある差分画像データ内の画像に対する文字認識処理等を通じて、正誤Check済答案102における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの正誤Check済答案102に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。次に、その処理結果である解答者情報をステップS612へ渡す。
ステップS612では、正誤Check済答案102に記入された判定記号の採点集計を行う。そして、その学級における正誤Check済答案102全てについて、解答者と得点を関係付ける。次に、その集計結果をステップS614へ渡す。
In step S610, the score calculation module 109 determines whether the correct / incorrect Checked answer 102 is based on the scoring and answer position information that is the processing result in step S603, the position of the determination symbol that is the processing result in step S609, and the shape recognition result. The score for each of the questions (total of “○” and “△” points) is calculated. Next, the calculated score is passed to step S612.
In step S611, the answerer identification module 110 identifies the child who is the answerer based on the position information of the attendance number that is the processing result in step S603 and the difference image data that is the processing result in step S605. That is, the answerer information in the correct / incorrect Checked answer 102 is extracted through character recognition processing for the image in the difference image data at the attendance number position. As a result, it is possible to specify the class, attendance number, name, etc. of the answer entry person who entered the answer in one correct / incorrect Checked answer 102. Next, the answerer information as the processing result is passed to step S612.
In step S612, the scoring of the judgment symbols entered in the right / wrong checked answer 102 is performed. Then, the answerer and the score are related to all of the correct / incorrect Checked answers 102 in the class. Next, the counting result is passed to step S614.

ステップS613では、答案画像DB113が、ステップS604で位置歪みの補正が行われた正誤Check済答案102の画像データを記憶する。そして、ステップS614で記憶したデータベースと関連づける。
ステップS614では、生徒・成績情報DB114が、ステップS612での処理結果である集計結果をステップS613で記憶された正誤Check済答案102の画像データと関連づけて記憶する。
ステップS615では、得点結果確認・修正モジュール112が、ステップS614で正誤Check済答案102の画像データと関連づけて記憶されている採点結果を、操作者に対して表示し、操作者に確認させ、操作者の修正指示に応じて修正を行う。
ステップS616では、最終的な得点等を管理し、その学級における平均点等を算出し、その後の成績管理を行う。
In step S613, the answer image DB 113 stores the image data of the correct / wrong checked answer 102 in which the positional distortion is corrected in step S604. Then, it is associated with the database stored in step S614.
In step S614, the student / score information DB 114 stores the aggregation result, which is the processing result in step S612, in association with the image data of the correct / wrong checked answer 102 stored in step S613.
In step S615, the scoring result confirmation / correction module 112 displays to the operator the scoring result stored in association with the image data of the correct / wrong checked answer 102 in step S614, and allows the operator to confirm the scoring result. Correction is performed according to the correction instruction of the person in charge.
In step S616, the final score and the like are managed, the average score in the class is calculated, and subsequent grade management is performed.

また、ステップS606では、所定色として黒の画素を抽出するようにしてもよい。つまり、児童等の解答のみが残った画像データが生成されるようにしてもよい。
その場合、ステップS610では、判定記号位置算出モジュール108によって算出された解答の位置に基づいて、得点を算出するようにしてもよい。
In step S606, black pixels may be extracted as the predetermined color. That is, image data in which only the answers of children and the like remain may be generated.
In that case, in step S610, a score may be calculated based on the position of the answer calculated by the determination symbol position calculation module 108.

図7を用いて、本実施の形態のより詳細な構成例を説明する。図7で示すモジュール構成は、図1で示した判定記号抽出モジュール106、判定記号認識モジュール107、判定記号位置算出モジュール108、得点算出モジュール109をより詳細にしたもの、又は以下に説明する機能を実施するモジュールよりなっている。
位置歪み補正モジュール701は、図6で説明したステップS604の処理を行うモジュールである。
差分抽出モジュール702は、図6で説明したステップS605の処理を行うモジュールである。
所定色画素抽出モジュール703は、図6で説明したステップS606の処理を行うモジュールである。
欠損線分補間モジュール704は、図6で説明したステップS607の処理を行うモジュールである。
エラー処理モジュール705は、選択問題に対しての採点処理、特に選択問題に特有な例外処理を行うモジュールであり、主に、判定方法決定モジュール708、選択問題正誤判定モジュール709と連携して処理を行う。詳細については、以下に説明する。
追記位置取得モジュール706は、判定記号位置算出モジュール108と同等であり、図6で説明したステップS609の位置取得処理を行うモジュールである。
追記対応設問特定モジュール707は、図6で説明したステップS603の処理を行うモジュールである。
判定方法決定モジュール708は、選択問題か否かに応じて、判定方法を変更するモジュールである。つまり、選択問題に対しての採点処理に適した判定方法を決定するものである。詳細については、以下に説明する。
選択問題正誤判定モジュール709は、選択問題に対しての採点処理に際して、その正誤の判定、つまり得点を算出するモジュールである。詳細については、以下に説明する。
形状認識モジュール710は、判定記号認識モジュール107と同等であり、図6で説明したステップS609の形状認識処理を行うモジュールである。
採点モジュール711は、図6で説明したステップS610の処理を行うモジュールである。
集計モジュール712は、図6で説明したステップS612の処理を行うモジュールである。
A more detailed configuration example of the present embodiment will be described with reference to FIG. The module configuration shown in FIG. 7 is a more detailed version of the determination symbol extraction module 106, the determination symbol recognition module 107, the determination symbol position calculation module 108, and the score calculation module 109 shown in FIG. 1, or functions described below. It consists of modules to be implemented.
The positional distortion correction module 701 is a module that performs the process of step S604 described with reference to FIG.
The difference extraction module 702 is a module that performs the process of step S605 described with reference to FIG.
The predetermined color pixel extraction module 703 is a module that performs the process of step S606 described with reference to FIG.
The missing line segment interpolation module 704 is a module that performs the process of step S607 described in FIG.
The error processing module 705 is a module that performs scoring processing for a selection question, particularly exception processing specific to the selection question, and mainly performs processing in cooperation with the determination method determination module 708 and the selection question correctness determination module 709. Do. Details will be described below.
The additional write position acquisition module 706 is equivalent to the determination symbol position calculation module 108, and is a module that performs the position acquisition process of step S609 described with reference to FIG.
The postscript corresponding question specifying module 707 is a module that performs the process of step S603 described with reference to FIG.
The determination method determination module 708 is a module that changes the determination method according to whether or not there is a selection problem. That is, a determination method suitable for the scoring process for the selection problem is determined. Details will be described below.
The selection question correct / incorrect determination module 709 is a module that calculates correctness, that is, a score, when scoring the selected question. Details will be described below.
The shape recognition module 710 is equivalent to the determination symbol recognition module 107, and is a module that performs the shape recognition processing in step S609 described with reference to FIG.
The scoring module 711 is a module that performs the process of step S610 described in FIG.
The aggregation module 712 is a module that performs the process of step S612 described with reference to FIG.

図8を用いて、採点処理に必要な解答欄位置領域情報テーブル800を説明する。解答欄位置領域情報テーブル800は、答案画像・問題情報DB105に記憶されており、図6で説明したステップS603で記憶する解答位置情報に関するものである。
解答欄位置領域情報テーブル800は、設問No欄801、解答欄情報欄802、配点欄803、選択問題対応フラグ欄804、正解欄情報欄805を有しているテーブル構造である。
設問No欄801は、正誤Check済答案102の設問の番号を記憶する欄である。
解答欄情報欄802は、正誤Check済答案102内で解答欄が設けられている位置を表す座標を記憶する欄であり、左上端のX座標を記憶するX座標欄8021、Y座標を記憶するY座標欄8022、解答欄の高さを記憶する高さ欄8023、解答欄の幅を記憶する幅欄8024を有している。
配点欄803は、その設問の配点を記憶する欄である。
選択問題対応フラグ欄804は、その設問が選択問題であるか否かを示す符号を記憶する欄である。選択問題である場合は「ON」と記入され、選択問題でない場合は「OFF」と記入される。
正解欄情報欄805は、設問が選択問題であって、正解が記入される欄の位置を表す座標を記憶する欄であり、正解欄の左上端のX座標を記憶するX座標欄8051、Y座標を記憶するY座標欄8052、正解欄の高さを記憶する高さ欄8053、正解欄の幅を記憶する幅欄8054を有している。設問が選択問題ではない場合は、座標値は記憶されず、NULL(ヌル)が記入されている。
The answer column position area information table 800 necessary for the scoring process will be described with reference to FIG. The answer column position area information table 800 is stored in the answer image / question information DB 105 and relates to the answer position information stored in step S603 described with reference to FIG.
The answer column position area information table 800 has a table structure including a question number column 801, an answer column information column 802, a scoring column 803, a selected question correspondence flag column 804, and a correct answer column information column 805.
The question number column 801 is a column that stores the number of the question of the correct / wrong checked answer 102.
The answer column information column 802 is a column that stores coordinates indicating the position where the answer column is provided in the correct / incorrect Checked answer 102. The X coordinate column 8021 that stores the X coordinate of the upper left corner stores the Y coordinate. A Y coordinate field 8022, a height field 8023 for storing the height of the answer field, and a width field 8024 for storing the width of the answer field are provided.
The score column 803 is a column for storing the score of the question.
The selection question correspondence flag column 804 is a column for storing a code indicating whether or not the question is a selection question. If it is a selection problem, “ON” is entered, and if it is not a selection problem, “OFF” is entered.
The correct answer column information column 805 is a column that stores coordinates indicating the position of the column in which the question is a selection question and the correct answer is entered, and an X coordinate column 8051 that stores the X coordinate of the upper left corner of the correct answer column. Y coordinate column 8052 for storing coordinates, height column 8053 for storing the height of correct column, and width column 8054 for storing the width of correct column. If the question is not a selection question, the coordinate value is not stored and NULL (null) is entered.

図9を用いて、選択問題の場合の判定記号の抽出結果及びその認識結果(誤認識)の例を説明する。
選択問題は、図3に示した選択肢領域305のように、それぞれの選択肢はカラー写真305Aと選択欄305Bとからなっている。例えば、理科の問題で、「夏のかえるの状態を選びなさい」という設問で、その選択肢としてカラー写真で「活動しているかえる」、「冬眠しているかえる」等のカラー写真305Aを掲げ、その右下端に選択欄305Bを設けたものがある。
カラー写真と赤ペンによる判定記号の記入が重なってしまうと、判定記号の抽出が困難であり、結果として判定記号の認識を誤ってしまうことになる。
例えば、図9(1A)に示すように、赤ペンによる判定記号は「○」であるが、判定記号を抽出した画像は図9(1B)に示すようにいびつな図形になり、判定記号認識モジュール107による認識結果は「△」となってしまう。同様に、図9(2A)、図9(3A)、図9(4A)に示したように、赤ペンとカラー写真とが重なってしまったような場合は、判定記号の抽出が本来の丸い形状にはならずに、「△」又は「×」として認識してしまう場合が多い。
An example of the determination symbol extraction result and the recognition result (misrecognition) in the case of a selection problem will be described with reference to FIG.
As for the selection problem, each option consists of a color photograph 305A and a selection field 305B, as in the option area 305 shown in FIG. For example, in a science issue, the question “Choose the state of summer change”, and as an option, color photo 305A such as “Who is active” or “Hibernate” is displayed. Some have a selection field 305B at the lower right corner.
If the entry of the determination symbol by the color photograph and the red pen overlaps, it is difficult to extract the determination symbol, and as a result, the determination symbol is erroneously recognized.
For example, as shown in FIG. 9 (1A), the determination symbol by the red pen is “◯”, but the image from which the determination symbol is extracted becomes an irregular figure as shown in FIG. 9 (1B). The recognition result by the module 107 is “Δ”. Similarly, as shown in FIG. 9 (2A), FIG. 9 (3A), and FIG. 9 (4A), when the red pen and the color photograph overlap, the extraction of the determination symbol is the original round. In many cases, it is recognized as “Δ” or “x” without being shaped.

図10に示すフローチャートを用いて、図9を用いて説明した問題を解決するための主に選択問題正誤判定モジュール709の処理例(選択問題に対する処理例)を説明する。
ステップS1001では、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805に選択問題の正解欄の座標を記憶させる。そのために、図6で説明したステップS602で操作者に、選択問題の正解欄の座標(選択欄305B)を選択させて、正解欄の座標値を得るようにする。
また、ステップS1002では、解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804に選択問題であることを示す「ON」を記憶させる。そのために、図6で説明したステップS602で操作者による操作に応じて、選択問題を指定してもらう。
ステップS1003では、判定記号認識モジュール107は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合(つまり、解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804が「ON」である場合)であって、判定記号または解答欄の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば(つまり、選択肢がカラー画像である場合)、形状の認識を行わないようにする。つまり、判定記号位置算出モジュール108による判定記号の位置だけを抽出する。
ここで、図14を用いて、上記特徴量を濃度とした場合、解答欄の周囲の画素の濃度の抽出処理について説明する。選択肢1401の選択欄1401Bが解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804、正解欄情報欄805によって正解欄として特定された場合、選択欄1401Bの周囲の一定幅の領域である調査領域1402の画素の濃度を調べる。この調査領域1402の領域内に赤ペンの濃度以上の画素が一定面積以上あれば、判定記号の付近にカラー画像があると判断する。
With reference to the flowchart shown in FIG. 10, a processing example (processing example for a selection problem) of the selection problem correctness determination module 709 for solving the problem described with reference to FIG. 9 will be mainly described.
In step S1001, the coordinates of the correct answer column of the selected question are stored in the correct answer column information column 805 of the answer column position area information table 800. For this purpose, in step S602 described with reference to FIG. 6, the operator selects the correct answer field coordinates (selection field 305B) of the selected question to obtain the correct answer field coordinate values.
In step S1002, “ON” indicating a selection question is stored in the selection question response flag column 804 of the answer column position area information table 800. For this purpose, a selection problem is designated in accordance with the operation by the operator in step S602 described with reference to FIG.
In step S1003, the determination symbol recognition module 107 determines that the determination symbol to be recognized is for a selection question (that is, the selection question corresponding flag column 804 of the answer column position area information table 800 is “ON”). If the feature amount of the pixel around the determination symbol or the answer column is a predetermined condition (that is, the option is a color image), the shape is not recognized. That is, only the position of the determination symbol by the determination symbol position calculation module 108 is extracted.
Here, with reference to FIG. 14, when the feature amount is a density, a process for extracting the density of pixels around the answer column will be described. When the selection field 1401B of the option 1401 is specified as a correct answer field by the selection question corresponding flag field 804 and the correct answer field information field 805 of the answer field position area information table 800, a survey area that is a constant width area around the selection field 1401B The density of 1402 pixels is examined. If there are more than a certain area of pixels with a red pen density or more in the survey area 1402, it is determined that there is a color image near the determination symbol.

ステップS1004では、得点算出モジュール109は、正解欄に記入があるか否かを判断する。正解欄に記入がある場合はステップS1005へ進み、記入が無い場合はステップS1006へ進む。つまり、得点算出モジュール109は、判定記号位置算出モジュール108によって算出された位置に基づいて判定記号の意味を判断する。
ステップS1005では、判定記号は「○」であると判断した場合であり、得点算出モジュール109は得点の算出を行う。
ステップS1006では、判定記号は「×」であると判断した場合であり、得点算出モジュール109は得点を0点とする。
In step S1004, the score calculation module 109 determines whether there is an entry in the correct answer column. If there is an entry in the correct answer column, the process proceeds to step S1005, and if there is no entry, the process proceeds to step S1006. That is, the score calculation module 109 determines the meaning of the determination symbol based on the position calculated by the determination symbol position calculation module 108.
In step S1005, it is determined that the determination symbol is “◯”, and the score calculation module 109 calculates the score.
In step S1006, it is determined that the determination symbol is “x”, and the score calculation module 109 sets the score to 0.

さらに、選択問題について誤った採点処理を行う場合がある。図11、図12、図13を用いて、具体的に説明する。
図11は、1つを選択する問題であるにも関わらず、児童等が複数の解答欄(選択欄1101B、選択欄1104B)に解答した場合である。教師は、その場合、それぞれの解答欄にそれぞれの判定記号を付す場合(選択欄1101Bには「×」、選択欄1104Bには「○」)がある。この場合、この選択問題では0点であるにもかかわらず、得点が付くことになってしまう。
また、図12は、選択問題について、児童等が解答しなかった例である。教師は、その場合、正解欄に「×」を記入する場合がある。この場合も、図10で示した処理を行うと得点が付くことになる。
図13は、教師が、選択問題に対して「○」の判定記号(選択欄1302B)を記入し、その近傍にある他の問題についても判定記号(「○」)を記入して、その判定記号同士が互いに接触した例である。この場合、選択問題以外の問題に対する解答の判定記号(図13では下に位置する「○」)が優先して抽出された場合は、選択問題に対しての判定記号がないと判断されてしまい、「○」であるにもかかわらず、得点が付されない場合がある。
Furthermore, an incorrect scoring process may be performed for the selection problem. This will be specifically described with reference to FIGS. 11, 12, and 13.
FIG. 11 shows a case in which a child or the like answers a plurality of answer columns (selection column 1101B, selection column 1104B) in spite of the problem of selecting one. In that case, the teacher may attach each determination symbol to each answer column (“×” in the selection column 1101B and “◯” in the selection column 1104B). In this case, in this selection problem, although it is 0 points, a score is given.
FIG. 12 is an example in which a child or the like did not answer the selection question. In this case, the teacher may enter “x” in the correct answer column. Also in this case, a score is given when the processing shown in FIG. 10 is performed.
In FIG. 13, the teacher enters a determination symbol “◯” (selection field 1302 </ b> B) for the selected question, and also enters a determination symbol (“◯”) for other problems in the vicinity thereof, and the determination is made. This is an example in which the symbols are in contact with each other. In this case, if a determination symbol for an answer to a question other than the selection question (“◯” positioned below in FIG. 13) is preferentially extracted, it is determined that there is no determination symbol for the selection question. In some cases, a score may not be given in spite of being “◯”.

このような場合を処理するために、判定記号抽出モジュール106は、原本101と正誤Check済答案102に基づいて、判定記号のみならず解答をも抽出し、判定記号認識モジュール107は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、例えば、該判定記号の周囲の画素の濃度が該判定記号の濃度以上であれば、形状の認識を行わず、判定記号位置算出モジュール108は、抽出された選択問題の解答の位置を算出し、得点算出モジュール109は、算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う。つまり、選択問題であり、判定記号の認識が非常に困難であると予想される場合(周囲にカラー画像がある場合)は、教師が赤ペンで記入した判定記号ではなく、児童等が記入した解答の位置で正誤を判断するようにしてもよい。又は、判定記号の形状を認識することなく、その判定記号の位置によって正誤を判断するようにしてもよい。
つまり、認識対象としている判定記号が選択問題についてのものである場合、その判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題の解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、児童等が記入した解答の位置又は判定記号の位置で正誤を判断する。ここでの特徴量は、濃度又は明度のことであり、所定条件とは判定記号の濃度又は明度に所定の演算(例えば、所定値を掛ける演算)を行った値以上であることである。又は、ここでの特徴量は、濃度又は明度のことであり、所定条件とは判定記号の濃度又は明度が所定の値以上であることである。又は、ここでの特徴量とは色のことであり、所定条件とは、判定記号の画素の色と判定記号又は選択問題解答領域の周囲の画素の色が近似していることである。又は、ここでの特徴量とは色のことであり、所定条件とは、所定の色に近似していることである。
In order to handle such a case, the determination symbol extraction module 106 extracts not only the determination symbol but also the answer based on the original 101 and the correct / incorrect check answer 102, and the determination symbol recognition module 107 The determination symbol position calculation module 108 does not perform shape recognition if, for example, the density of pixels around the determination symbol is equal to or higher than the concentration of the determination symbol. Then, the position of the answer of the extracted selection question is calculated, and the score calculation module 109 calculates the score based on the calculated position of the answer. In other words, when it is a selection problem and it is expected that recognition of the judgment symbol is very difficult (when there is a color image around it), it is not the judgment symbol that the teacher entered with the red pen, but the child's etc. You may make it judge correctness by the position of an answer. Or you may make it judge correctness by the position of the determination symbol, without recognizing the shape of the determination symbol.
That is, if the determination symbol to be recognized is for a selection problem, if the feature amount of the pixel around the determination symbol or the feature amount of the pixel around the answer area of the selection question is a predetermined condition, the shape Without recognition, the correctness is judged by the position of the answer written by the child or the judgment symbol. The feature amount here is a density or brightness, and the predetermined condition is a value equal to or higher than a value obtained by performing a predetermined calculation (for example, a calculation by multiplying a predetermined value) on the density or brightness of the determination symbol. Alternatively, the feature amount here is density or brightness, and the predetermined condition is that the density or brightness of the determination symbol is greater than or equal to a predetermined value. Alternatively, the feature amount here is a color, and the predetermined condition is that the color of the pixel of the determination symbol and the color of the pixels around the determination symbol or the selection question answer area are approximate. Alternatively, the feature amount here is a color, and the predetermined condition is that it approximates a predetermined color.

図15、図16に示すフローチャートを用いて、選択問題に対する処理の一例を説明する。図15に示すフローチャートは解答欄位置領域情報テーブル800の情報を用いる場合であり、図16に示すフローチャートは判定記号認識モジュール107を用いる場合である。
まず、図15に示す処理から説明する。
ステップS1502では、正誤Check済答案102内の判定記号又は解答の追記位置を取得する。
ステップS1504では、ステップS1502で取得した位置から、対応する設問を解答欄位置領域情報テーブル800内の解答欄情報欄802を用いて特定する。
An example of processing for a selection problem will be described using the flowcharts shown in FIGS. The flowchart shown in FIG. 15 is a case where information in the answer column position area information table 800 is used, and the flowchart shown in FIG. 16 is a case where the determination symbol recognition module 107 is used.
First, the processing shown in FIG. 15 will be described.
In step S1502, the determination symbol in the correct / incorrect Checked answer 102 or the position where the answer is additionally written is acquired.
In step S1504, the corresponding question is specified from the position acquired in step S1502 using the answer column information column 802 in the answer column position area information table 800.

ステップS1506では、判定記号の判定方法について判断する。つまり、ステップS1504で特定した設問が選択問題であるか否かを判断し、選択問題でない場合はステップS1508へ進み、選択問題である場合はステップS1510へ進む。また、選択問題であるか否かだけではなく、例えば、判定記号が記入される位置の周囲に判定記号の濃度以上の領域があるか否かをさらに付け加えて判断するようにしてもよい。選択問題であって、かつ判定記号が記入される位置の周囲に判定記号の濃度以上の領域がある場合は、ステップS1510へ進むようにし、それ以外の場合はステップS1508へ進むようにしてもよい。   In step S1506, a determination method for a determination symbol is determined. That is, it is determined whether or not the question identified in step S1504 is a selection problem. If it is not a selection problem, the process proceeds to step S1508, and if it is a selection problem, the process proceeds to step S1510. Further, not only whether or not it is a selection problem, for example, it may be further determined whether or not there is a region having a density equal to or higher than the density of the determination symbol around the position where the determination symbol is written. If there is a selection problem and there is an area of the determination symbol density or more around the position where the determination symbol is entered, the process may proceed to step S1510, and otherwise, the process may proceed to step S1508.

ステップS1508では、判定記号認識モジュール107によって判定記号の形状を認識する。
ステップS1510では、選択問題である場合の正誤判定処理を行う。つまり、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、判定記号の位置だけで正誤を判断する。又は、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、解答の位置で正誤を判断する。
ステップS1512では、解答欄位置領域情報テーブル800の配点欄803とステップS1508又はステップS1510での処理結果を用いて、得点を決定する。
ステップS1514では、ステップS1512で決定された得点を用いて、集計等を行い、成績管理に役立てる。
In step S1508, the determination symbol recognition module 107 recognizes the shape of the determination symbol.
In step S1510, correctness / incorrectness determination processing for a selection problem is performed. That is, using the correct answer column information column 805 of the answer column position area information table 800, correct / incorrect is determined only by the position of the determination symbol. Alternatively, using the correct answer column information column 805 of the answer column position area information table 800, whether the answer is correct is determined.
In step S1512, a score is determined using the scoring column 803 of the answer column position area information table 800 and the processing result in step S1508 or step S1510.
In step S1514, the score determined in step S1512 is used to perform aggregation and the like for use in results management.

次に、図16に示す処理を説明する。
ステップS1602では、正誤Check済答案102内の判定記号又は解答の追記位置を取得する。
ステップS1604では、ステップS1602で取得した位置から、対応する設問を解答欄位置領域情報テーブル800内の解答欄情報欄802を用いて特定する。
ステップS1606では、判定記号認識モジュール107が判定記号を認識する。
ステップS1608では、ステップS1606による認識結果の信頼度を判断する。つまり、信頼度が高い場合はステップS1614へ進み、信頼度が低い場合はステップS1610へ進む。ここで、信頼度は判定記号認識モジュール107が判定記号を認識する際に、その認識結果に対する確信の度合いを表すものである。この信頼度と閾値を比較することによって、信頼度の高低を判断する。
ステップS1610では、認識結果の信頼度が低い場合であり、その判定記号が付されている問題が選択問題であるか否かを解答欄位置領域情報テーブル800の選択問題対応フラグ欄804を用いて判断する。つまり、選択問題である場合はステップS1612へ進み、選択問題でない場合はステップS1614へ進む。
ステップS1612では、選択問題である場合の正誤判定処理を行う。つまり、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、判定記号の位置だけで正誤を判断する。又は、解答欄位置領域情報テーブル800の正解欄情報欄805を用いて、解答の位置で正誤を判断する。
ステップS1614では、解答欄位置領域情報テーブル800の配点欄803とステップS1606又はステップS1612での処理結果を用いて、得点を決定する。
ステップS1616では、ステップS1614で決定された得点を用いて、集計等を行い、成績管理に役立てる。
Next, the process shown in FIG. 16 will be described.
In step S1602, the determination symbol in the correct / incorrect Checked answer 102 or the position where the answer is additionally written is acquired.
In step S1604, the corresponding question is specified from the position acquired in step S1602 using the answer column information column 802 in the answer column position area information table 800.
In step S1606, the determination symbol recognition module 107 recognizes the determination symbol.
In step S1608, the reliability of the recognition result obtained in step S1606 is determined. That is, when the reliability is high, the process proceeds to step S1614, and when the reliability is low, the process proceeds to step S1610. Here, the reliability represents the degree of confidence in the recognition result when the determination symbol recognition module 107 recognizes the determination symbol. By comparing the reliability with a threshold value, the level of reliability is determined.
In step S1610, it is a case where the reliability of the recognition result is low, and whether or not the question to which the determination symbol is attached is a selection question is determined using the selection question response flag column 804 of the answer column position area information table 800. to decide. That is, if it is a selection problem, the process proceeds to step S1612, and if it is not a selection problem, the process proceeds to step S1614.
In step S1612, correctness determination processing for a selection problem is performed. That is, using the correct answer column information column 805 of the answer column position area information table 800, correct / incorrect is determined only by the position of the determination symbol. Alternatively, using the correct answer column information column 805 of the answer column position area information table 800, whether the answer is correct is determined.
In step S1614, a score is determined using the scoring column 803 of the answer column position area information table 800 and the processing result in step S1606 or step S1612.
In step S1616, the score determined in step S1614 is used for aggregation and the like, which is useful for results management.

なお、前述の実施の形態では、正誤Check済答案102はカラー印刷の場合を主に説明したが、一色印刷であっても、○×△などの正誤の判定記号を抽出し、その判定記号から、問題ごとの解答の正誤を判定できる。
また、複数の児童等がそれぞれ解答を記入した正誤Check済答案102を連続的に画像入力して、児童等ごとの得点を計算し、記録するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the correct / incorrect Checked answer 102 has been mainly described in the case of color printing. However, even in the case of single-color printing, a correct / incorrect determination symbol such as ○ × Δ is extracted and the determination symbol is used. The correctness of the answer for each question can be determined.
Moreover, the correct / incorrect Checked answer 102 in which answers are entered by a plurality of children or the like may be continuously input as images, and the score for each child or the like may be calculated and recorded.

図17を参照して、本実施の形態のハードウェア構成例について説明する。図17に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)などによって構成されるものであり、スキャナー等のデータ読み取り部1717と、プリンタなどのデータ出力部1718を備えたハード構成例を示している。   A hardware configuration example of the present embodiment will be described with reference to FIG. The configuration shown in FIG. 17 is configured by, for example, a personal computer (PC), and shows a hardware configuration example including a data reading unit 1717 such as a scanner and a data output unit 1718 such as a printer.

CPU(Central Processing Unit)1701は、上述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、図1に示した判定記号抽出モジュール106、判定記号認識モジュール107等、図7に示したエラー処理モジュール705、判定方法決定モジュール708等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムに従った処理を実行する制御部である。   The CPU (Central Processing Unit) 1701 includes the various modules described in the above-described embodiment, that is, the determination symbol extraction module 106 and the determination symbol recognition module 107 illustrated in FIG. 1, and the error processing module 705 illustrated in FIG. The control unit executes processing according to a computer program in which the execution sequence of each module such as the determination method determination module 708 is described.

ROM(Read Only Memory)1702は、CPU1701が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。RAM(Random Access Memory)1703は、CPU1701の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス1704により相互に接続されている。   A ROM (Read Only Memory) 1702 stores programs used by the CPU 1701, calculation parameters, and the like. A RAM (Random Access Memory) 1703 stores programs used in the execution of the CPU 1701, parameters that change as appropriate in the execution, and the like. These are connected to each other by a host bus 1704 including a CPU bus.

ホストバス1704は、ブリッジ1705を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス1706に接続されている。   The host bus 1704 is connected to an external bus 1706 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 1705.

キーボード1708、マウス等のポインティングデバイス1709は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ1710は、液晶表示装置又はCRT(Cathode Ray Tube)などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。   A keyboard 1708 and a pointing device 1709 such as a mouse are input devices operated by an operator. The display 1710 includes a liquid crystal display device or a CRT (Cathode Ray Tube), and displays various types of information as text and image information.

HDD(Hard Disk Drive)1711は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、CPU1701によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクは、原本101、正誤Check済答案102、解答欄位置領域情報テーブル800などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。   An HDD (Hard Disk Drive) 1711 has a built-in hard disk, drives the hard disk, and records or reproduces a program executed by the CPU 1701 and information. The hard disk stores the original 101, the correct / incorrect Checked answer 102, the answer column position area information table 800, and the like. Further, various computer programs such as various other data processing programs are stored.

ドライブ1712は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体1713に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース1707、外部バス1706、ブリッジ1705、及びホストバス1704を介して接続されているRAM1703に供給する。リムーバブル記録媒体1713も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。   The drive 1712 reads out data or a program recorded on a removable recording medium 1713 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory, and the data or program is read out as an interface 1707 and an external bus 1706. , The bridge 1705, and the RAM 1703 connected via the host bus 1704. The removable recording medium 1713 can also be used as a data recording area similar to the hard disk.

接続ポート1714は、外部接続機器1715を接続するポートであり、USB、IEEE1394等の接続部を持つ。接続ポート1714は、インタフェース1707、及び外部バス1706、ブリッジ1705、ホストバス1704等を介してCPU1701等に接続されている。通信部1716は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部1717は、例えばスキャナーであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部1718は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。   The connection port 1714 is a port for connecting the external connection device 1715 and has a connection unit such as USB or IEEE1394. The connection port 1714 is connected to the CPU 1701 and the like via an interface 1707, an external bus 1706, a bridge 1705, a host bus 1704, and the like. A communication unit 1716 is connected to the network and executes data communication processing with the outside. The data reading unit 1717 is a scanner, for example, and executes document reading processing. The data output unit 1718 is a printer, for example, and executes document data output processing.

なお、図17に示すのハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図17に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア(例えば特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)等)で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図17に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナー、プリンタ、複合機などに組み込まれていてもよい。   Note that the hardware configuration shown in FIG. 17 shows one configuration example, and the present embodiment is not limited to the configuration shown in FIG. 17, and is a configuration capable of executing the modules described in the present embodiment. If it is. For example, some modules may be configured with dedicated hardware (for example, Application Specific Integrated Circuit (ASIC), etc.), and some modules are in an external system and connected via a communication line In addition, a plurality of systems shown in FIG. 17 may be connected to each other via communication lines so as to cooperate with each other. Further, it may be incorporated in a copying machine, a fax machine, a scanner, a printer, a multifunction machine, or the like.

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、上記のプログラム又はその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
The program described above may be provided by being stored in a recording medium, or the program may be provided by communication means. In that case, for example, the above-described program may be regarded as an invention of a “computer-readable recording medium recording the program”.
The “computer-readable recording medium on which a program is recorded” refers to a computer-readable recording medium on which a program is recorded, which is used for program installation, execution, program distribution, and the like.
The recording medium is, for example, a digital versatile disc (DVD), which is a standard established by the DVD Forum, such as “DVD-R, DVD-RW, DVD-RAM,” and DVD + RW. Standards such as “DVD + R, DVD + RW, etc.”, compact discs (CDs), read-only memory (CD-ROM), CD recordable (CD-R), CD rewritable (CD-RW), etc. MO), flexible disk (FD), magnetic tape, hard disk, read only memory (ROM), electrically erasable and rewritable read only memory (EEPROM), flash memory, random access memory (RAM), etc. It is.
The program or a part of the program may be recorded on the recording medium and stored or distributed. Also, by communication, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a wired network used for the Internet, an intranet, an extranet, etc., or wireless communication It may be transmitted using a transmission medium such as a network or a combination of these, or may be carried on a carrier wave.
Furthermore, the above program may be a part of another program, or may be recorded on a recording medium together with a separate program. Moreover, it may be divided and recorded on a plurality of recording media. Further, it may be recorded in any manner as long as it can be restored, such as compression or encryption.

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。It is a conceptual module block diagram about the structural example of this Embodiment. 本実施の形態を実現する場合のシステム全体の構成例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structural example of the whole system in the case of implement | achieving this Embodiment. 問題用紙の一具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a specific example of a problem paper. 欠損線分補間処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a missing line segment interpolation process. 欠損線分補間処理の具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the specific example of a missing line segment interpolation process. 本実施の形態による処理例についての概念的なフローチャートである。It is a notional flowchart about the example of processing by this embodiment. 本実施の形態のより詳細な構成例についてのモジュール構成図である。It is a module block diagram about the more detailed structural example of this Embodiment. 解答欄位置領域情報のデータ構造例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a data structure of answer column position area information. 判定記号の抽出結果の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the extraction result of a determination symbol. 選択問題に対する処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process with respect to a selection problem. 選択問題に対して判定記号を記入した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which filled in the determination symbol with respect to the selection problem. 選択問題に対して判定記号を記入した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which filled in the determination symbol with respect to the selection problem. 選択問題に対して判定記号を記入した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which filled in the determination symbol with respect to the selection problem. 選択問題の選択欄の周囲領域の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the surrounding area of the selection column of a selection question. 選択問題に対する処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process with respect to a selection problem. 選択問題に対する処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process with respect to a selection problem. 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware structural example of the computer which implement | achieves this Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

101…原本
102…正誤Check済答案
103…画像入力モジュール
104…原本画像取得モジュール
105…答案画像・問題情報DB
106…判定記号抽出モジュール
107…判定記号認識モジュール
108…判定記号位置算出モジュール
109…得点算出モジュール
110…解答者特定モジュール
111…得点情報格納モジュール
112…得点結果確認・修正モジュール
113…答案画像DB
114…生徒・成績情報DB
201…スキャナー
202…採点サーバー
203…クライアント
204…採点結果等格納サーバー
205…ネットワーク(通信路)
701…位置歪み補正モジュール
702…差分抽出モジュール
703…所定色画素抽出モジュール
704…欠損線分補間モジュール
705…エラー処理モジュール
706…追記位置取得モジュール
707…追記対応設問特定モジュール
708…判定方法決定モジュール
709…選択問題正誤判定モジュール
710…形状認識モジュール
711…採点モジュール
712…集計モジュール
800…解答欄位置領域情報テーブル
101 ... Original 102 ... Correct / Error Checked Answer 103 ... Image Input Module 104 ... Original Image Acquisition Module 105 ... Answer Image / Problem Information DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 106 ... Determination symbol extraction module 107 ... Determination symbol recognition module 108 ... Determination symbol position calculation module 109 ... Score calculation module 110 ... Solver identification module 111 ... Score information storage module 112 ... Score result confirmation / correction module 113 ... Answer image DB
114 ... Student / Results Information DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 201 ... Scanner 202 ... Scoring server 203 ... Client 204 ... Scoring result etc. storage server 205 ... Network (communication channel)
701 ... Position distortion correction module 702 ... Difference extraction module 703 ... Predetermined color pixel extraction module 704 ... Missing line segment interpolation module 705 ... Error processing module 706 ... Additional write position acquisition module 707 ... Additional write corresponding question identification module 708 ... Determination method determination module 709 ... Selected question correct / incorrect determination module 710 ... Shape recognition module 711 ... Scoring module 712 ... Totaling module 800 ... Answer column position area information table

Claims (13)

あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。
An image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
An answerer information storage means for storing the answerer specified by the answerer specifying means and the score calculated by the score calculation means in association with each other;
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The scoring system characterized in that the scoring means calculates a score based on the position calculated by the position calculating means.
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて記憶する解答者情報記憶手段
を具備し、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点システム。
An image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
An answerer information storage means for storing the answerer specified by the answerer specifying means and the score calculated by the score calculation means in association with each other;
The extracting means extracts the answer based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means,
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The position calculating means calculates the position of the answer extracted by the extracting means,
The scoring system, wherein the scoring unit calculates a score based on the position of the answer calculated by the position calculating unit.
前記画像受付手段によって受け付けた画像を、前記解答者特定手段によって特定された解答者と関連づけて記憶する画像記憶手段
をさらに具備することを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。
The scoring system according to claim 1, further comprising: an image storage unit that stores an image received by the image receiving unit in association with an answerer specified by the answerer specifying unit.
前記画像記憶手段に記憶されている画像を表示し、該画像に関連する前記解答者情報記憶手段に記憶されている得点を操作者の操作に応じて、修正する修正手段
を具備することを特徴とする請求項3に記載の採点システム。
Correction means for displaying an image stored in the image storage means and correcting the score stored in the answerer information storage means related to the image in accordance with the operation of the operator. The scoring system according to claim 3.
採点者を特定する採点者特定手段を具備し、
前記形状認識手段は、採点者ごとに記入する判定記号に応じて、判定記号の形状を認識する
ことを特徴とする請求項1、2、3又は4に記載の採点システム。
A grader specifying means for specifying a grader is provided,
The scoring system according to claim 1, 2, 3, or 4, wherein the shape recognizing unit recognizes the shape of the determination symbol in accordance with a determination symbol to be entered for each grader.
前記問題用紙が複数枚又は両面印刷である場合、前記画像記憶手段は、該複数又は両面の問題用紙の画像を関連づけて記憶する
ことを特徴とする請求項3に記載の採点システム。
4. The scoring system according to claim 3, wherein when the problem paper is a plurality of sheets or double-sided printing, the image storage unit stores the plurality of or double-sided problem paper images in association with each other.
前記解答者情報記憶手段は、前記得点算出手段によって、算出された問題ごとの得点を記憶する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。
The scoring system according to claim 1, wherein the answerer information storage unit stores a score for each question calculated by the score calculation unit.
前記特徴量とは濃度又は明度のことであり、前記所定条件とは前記判定記号の濃度又は明度に所定の演算を行った値以上である
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。
The scoring according to claim 1 or 2, wherein the feature amount is density or brightness, and the predetermined condition is a value obtained by performing a predetermined calculation on the density or brightness of the determination symbol. system.
前記特徴量とは濃度又は明度のことであり、前記所定条件とは所定の濃度又は明度以上である
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。
The scoring system according to claim 1, wherein the feature amount is density or brightness, and the predetermined condition is a predetermined density or brightness or higher.
前記特徴量とは色のことであり、前記所定条件とは、前記判定記号の画素の色と前記判定記号又は選択問題解答領域の周囲の画素の色が近似していることである
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。
The feature amount is a color, and the predetermined condition is that a color of a pixel of the determination symbol is approximate to a color of a pixel around the determination symbol or the selection problem answering area. The scoring system according to claim 1 or 2.
前記特徴量とは色のことであり、前記所定条件とは、所定の色に近似していることである
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の採点システム。
The scoring system according to claim 1, wherein the feature amount is a color, and the predetermined condition is an approximation to a predetermined color.
記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者及び前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
A computer having a storage device;
An image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
An answerer specified by the answerer specifying means and a score calculated by the score calculating means in association with each other and functioning as an answerer information storage means for storing in the storage device;
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The scoring program, wherein the scoring unit calculates a score based on the position calculated by the position calculating unit.
記憶装置を有するコンピュータを、
あらかじめ問題が印刷された問題用紙に解答者が問題ごとに解答を記入し、採点者が問題ごとの解答に正誤に関する判定記号を記入した該問題用紙の画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた問題用紙の画像に対応して、記入のなされていない原本画像を受け付ける原本画像受付手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記判定記号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の形状を認識する形状認識手段と、
前記抽出手段によって抽出された判定記号の位置を算出する位置算出手段と、
前記形状認識手段によって認識された形状及び前記位置算出手段によって算出された位置に基づいて、得点の算出を行う得点算出手段と、
前記画像受付手段によって受け付けられた画像における解答者を特定する解答者特定手段と、
前記解答者特定手段によって特定された解答者と前記得点算出手段によって算出された得点を関連づけて前記記憶装置に記憶させる解答者情報記憶手段
として機能させ、
前記抽出手段は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像と前記原本画像受付手段によって受け付けられた原本画像に基づいて、前記解答を抽出し、
前記形状認識手段は、認識の対象とする判定記号が選択問題についてのものである場合、該判定記号の周囲の画素の特徴量又は選択問題解答領域の周囲の画素の特徴量が所定条件であれば、形状の認識を行わず、
前記位置算出手段は、前記抽出手段によって抽出された解答の位置を算出し、
前記得点算出手段は、前記位置算出手段によって算出された解答の位置に基づいて、得点の算出を行う
ことを特徴とする採点プログラム。
A computer having a storage device;
An image receiving means for receiving an image of the question sheet in which an answerer enters an answer for each question on a question sheet on which a question is printed in advance, and a grader enters a determination symbol regarding correctness in the answer for each question;
Corresponding to the image of the problem paper received by the image receiving means, original image receiving means for receiving an original image not filled in;
Extraction means for extracting the determination symbol based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means;
Shape recognition means for recognizing the shape of the determination symbol extracted by the extraction means;
Position calculating means for calculating the position of the determination symbol extracted by the extracting means;
Score calculation means for calculating a score based on the shape recognized by the shape recognition means and the position calculated by the position calculation means;
An answerer specifying means for specifying an answerer in the image received by the image receiving means;
The answerer specified by the answerer specifying means and the score calculated by the score calculating means are associated with each other and stored in the storage device to function as answerer information storage means,
The extracting means extracts the answer based on the image received by the image receiving means and the original image received by the original image receiving means,
In the case where the determination symbol to be recognized is related to a selection problem, the shape recognition means is configured such that the feature amount of the pixel surrounding the determination symbol or the feature amount of the pixel surrounding the selection question answer area is a predetermined condition. If you do not recognize the shape,
The position calculating means calculates the position of the answer extracted by the extracting means,
The scoring program, wherein the scoring unit calculates a score based on the position of the answer calculated by the position calculating unit.
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