JP6528789B2 - Numerical evaluation method, program and device - Google Patents

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Description

本発明は、テスト用紙に書き込まれた採点結果を認識して採点結果表を作成する技術に関する。   The present invention relates to a technology for recognizing a scoring result written on a test sheet and creating a scoring result table.

各学校の教員によって行われるクラス内のテストでは、教員が、問題を作成し、クラス毎でテストを行った結果を採点して記録することが行われている。教員の負担を軽減するために、採点結果の記録を自動化することが提案されている。   In the in-class tests conducted by the teachers of each school, the teachers create questions and score and record the results of the tests for each class. In order to reduce the burden on teachers, it has been proposed to automate the recording of scoring results.

採点用紙における文字図形の入力位置情報を求め、文字図形の情報を認識し、採点用紙の様式情報に従って認識された入力情報の採点用紙に対する記載領域を求め、文字図形の認識結果とその記載領域の情報とから、様式情報で示される採点式に従って採点用紙に対する採点結果を集計し、個々の採点集計値に対する統計演算処理を行うことが提案されている。   The input position information of the character figure on the grading sheet is determined, the information of the character figure is recognized, the writing area for the marking sheet of the input information recognized according to the style information of the grading sheet is obtained, and the recognition result of the character figure and its writing area It has been proposed that, from information and scoring information indicated on the form information, the scoring results for the scoring sheet be added up and statistical processing be performed on each scoring summary value.

また、帳票から検出された合計フィールドに対応して、帳票定義手段によって定義されている計算式の変数として指定される他のフィールドの認識結果を計算式の実行を行う場合に、計算結果の文字列と合計フィールドに対応する認識結果の文字列を比較し、一部或いは全部の文字が異なっている時は論理的誤読を示す技術が知られている。   In addition, when the calculation result of the recognition result of another field specified as a variable of the calculation formula defined by the form definition means is executed corresponding to the total field detected from the form, the character of the calculation result There is known a technique of comparing character strings of recognition results corresponding to a column and a total field, and indicating logical misreading when part or all of the characters are different.

特開昭62−075578号公報JP-A-62-075578 特開2005−18678号公報JP 2005-18678 A

しかしながら、上述した技術では、テスト用紙の枠内に手書きで書かれた点数を文字認識により取得するが、教員によって、コンピュータから、テスト用紙上の採点結果を記入するフィールドが予め定められている必要がある。   However, in the above-mentioned technology, although the score written by handwriting in the frame of the test sheet is obtained by character recognition, it is necessary for the teacher to predetermine the field for entering the marking result on the test sheet from the computer. There is.

また、コンピュータは、読取時の論理的誤読を検出するために、合計欄の文字認識が正しいか否かを、小計欄の文字認識結果の合計値と比較することで検算する。小中学校で使用されているテスト用紙は、用紙によって小計、合計の記入欄の位置が変わる場合がある。従って、教員が、小計と合計の記入欄を毎回定義することは手間が掛かり作業負担となる。   Further, in order to detect logical misreading at the time of reading, the computer calculates whether the character recognition of the total column is correct or not by comparing with the total value of the character recognition results of the subtotal column. The test sheets used in elementary and junior high schools may change the position of the subtotal and total entry fields depending on the form. Therefore, it is time-consuming and labor-intensive for teachers to define the subtotal and total entry fields each time.

記入欄が定義されていない場合、コンピュータは、テスト用紙に点数記入欄(例えば、小計1、小計2、小計3、及び合計を記入する4箇所の矩形)がある場合でも、4箇所の矩形内の数字を全て文字認識できない場合があったり、4箇所の矩形以外の生徒の落書き等による矩形があるために余計な数字を読み取ってしまい、正確に4つの数値を取得することができない等の問題があった。   If the entry field is not defined, the computer will be within the four rectangles even if there are score entry fields (for example, subtotal 1, subtotal 2, subtotal 3, and four rectangles for entering the total) on the test sheet. There are cases where it is not possible to recognize all the letters in the numbers, or because there are rectangles due to the graffiti etc. of the students other than the four rectangles, extra numbers are read and four figures can not be accurately obtained. was there.

よって、本発明の目的は、答案用紙の採点結果を取得することである。   Therefore, the object of the present invention is to obtain the scoring result of the answer sheet.

本実施例の一態様によれば、画像認識処理により、画像の所定領域から複数の矩形領域を特定し、特定した複数の前記矩形領域に含まれる数値をそれぞれ抽出し、抽出した第1の数値と、抽出した前記第1の数値とは異なる他の複数の数値についての所定の演算処理結果との間で、一致性に関する評価実施により一致性が確認された場合、該第1の数値を特定の項目に対応する数値であると判断する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする数値評価方法とすることができる。
According to an aspect of the present embodiment, a plurality of rectangular areas are specified from a predetermined area of an image by image recognition processing, and numerical values included in the specified plurality of rectangular areas are respectively extracted and extracted. And a predetermined arithmetic processing result for a plurality of other numerical values different from the extracted first numerical value, if the agreement is confirmed by the evaluation on the coincidence, the first numerical value A computer may execute the process of judging that the numerical value corresponds to a specific item, and the numerical value evaluation method may be performed.

また、上記課題を解決するための手段として、数値評価プログラム、数値評価装置、及び数値評価プログラムを記録した記録媒体とすることもできる。   Further, as means for solving the above problems, it is possible to use a numerical value evaluation program, a numerical value evaluation device, and a recording medium recording the numerical value evaluation program.

本実施例の一態様によれば、答案用紙の採点結果を取得することができる。   According to one aspect of the present embodiment, it is possible to obtain the scoring result of the answer sheet.

採点結果抽出装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of a scoring result extraction apparatus. 採点結果抽出装置の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of a grading result extraction apparatus. 採点結果抽出処理を説明するための図(その1)である。It is a figure (the 1) for explaining grading result extraction processing. 採点結果抽出処理を説明するための図(その2)である。It is a figure (the 2) for demonstrating grading result extraction processing. 採点結果抽出処理を説明するための図(その3)である。It is a figure (the 3) for demonstrating grading result extraction processing. 採点結果抽出処理を説明するための図(その4)である。It is a figure (the 4) for demonstrating grading result extraction processing. 認識領域の設定例を示す図である。It is a figure which shows the example of a setting of a recognition area. 認識結果テーブルのデータ構成例を示す図である。It is a figure which shows the data structural example of a recognition result table. 値テーブルのデータ構成例を示す図である。It is a figure which shows the data structural example of a value table. 最大値が合計値であるか否かの判断結果例を示す図である。It is a figure which shows the example of a judgment result of whether the maximum value is a total value. 合計値と小計値との例を示す図である。It is a figure which shows the example of a total value and a subtotal value. 座標群テーブルのデータ構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of a data structure of a coordinate group table. 統合処理の結果例を示す図である。It is a figure which shows the example of a result of integrated processing. 出力処理の結果例を示す図である。It is a figure which shows the example of a result of an output process. 本実施例に係る効果を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the effect concerning a present Example.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。本実施例では、教員が自身でレイアウトして作成したテストに対して、生徒の回答を手書きで採点したテスト用紙から、小計及び合計の各々に相当する数値を認識して出力する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described based on the drawings. In the present embodiment, for a test created by the teacher's own layout, a numerical value corresponding to each of the subtotal and the total is recognized and output from the test sheet on which the student's answer is scored by handwriting.

本実施例に係る採点結果抽出装置100は、図1に示すようなハードウェア構成を有する。図1は、採点結果抽出装置のハードウェア構成を示す図である。図1において、採点結果抽出装置100は、コンピュータによって制御される端末であって、CPU(Central Processing Unit)11と、主記憶装置12と、補助記憶装置13と、入力装置14と、表示装置15と、出力装置16と、通信I/F(インターフェース)17と、ドライブ18とを有し、バスBに接続される。   The scoring result extraction device 100 according to the present embodiment has a hardware configuration as shown in FIG. FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of a scoring result extraction device. In FIG. 1, the scoring result extraction device 100 is a terminal controlled by a computer, and is a CPU (Central Processing Unit) 11, a main storage device 12, an auxiliary storage device 13, an input device 14, and a display device 15. And an output device 16, a communication I / F (interface) 17, and a drive 18, which are connected to the bus B.

CPU11は、主記憶装置12に格納されたプログラムに従って採点結果抽出装置100を制御する。主記憶装置12には、RAM(Random Access Memory)等が用いられ、CPU11にて実行されるプログラム、CPU11での処理に必要なデータ、CPU11での処理にて得られたデータ等を格納する。また、主記憶装置12の一部の領域が、CPU11での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。   The CPU 11 controls the scoring result extraction device 100 in accordance with a program stored in the main storage device 12. The main storage device 12 uses a RAM (Random Access Memory) or the like, and stores a program executed by the CPU 11, data necessary for processing by the CPU 11, data obtained by processing by the CPU 11, and the like. In addition, a partial area of the main storage device 12 is allocated as a work area used for processing by the CPU 11.

補助記憶装置13には、ハードディスクドライブが用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置13に格納されているプログラムの一部が主記憶装置12にロードされ、CPU11に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部130は、主記憶装置12及び/又は補助記憶装置13を有する。   The auxiliary storage device 13 uses a hard disk drive and stores data such as programs for executing various processes. A part of the program stored in the auxiliary storage device 13 is loaded to the main storage device 12 and executed by the CPU 11 to realize various processing. The storage unit 130 includes a main storage unit 12 and / or an auxiliary storage unit 13.

入力装置14は、マウス、キーボード等を有し、ユーザである教員が採点結果抽出装置100による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置15は、CPU11の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力装置16は、プリンタ等を有し、教員からの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。通信I/F17は、例えばインターネット、LAN(Local Area Network)等に接続し、外部装置との間の通信制御をするための装置である。通信I/F17による通信は無線又は有線に限定されるものではない。   The input device 14 includes a mouse, a keyboard, and the like, and is used by a user as a teacher to input various information necessary for processing by the scoring result extraction apparatus 100. The display device 15 displays various information necessary under the control of the CPU 11. The output device 16 has a printer or the like, and is used to output various information in accordance with an instruction from a teacher. The communication I / F 17 is an apparatus connected to, for example, the Internet, a LAN (Local Area Network), etc., to control communication with an external apparatus. Communication by the communication I / F 17 is not limited to wireless or wired.

採点結果抽出装置100によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、CD−ROM(Compact Disc Read-Only Memory)等の記憶媒体19によって採点結果抽出装置100に提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体19がドライブ18にセットされると、ドライブ18が記憶媒体19からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがバスBを介して補助記憶装置13にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、補助記憶装置13にインストールされたプログラムに従ってCPU11がその処理を開始する。尚、プログラムを格納する媒体としてCD−ROMに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、CD−ROMの他に、DVDディスク、USBメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。   A program for realizing the processing performed by the scoring result extraction device 100 is provided to the scoring result extraction device 100 by a storage medium 19 such as a CD-ROM (Compact Disc Read-Only Memory), for example. That is, when the storage medium 19 storing the program is set in the drive 18, the drive 18 reads the program from the storage medium 19, and the read program is installed in the auxiliary storage device 13 via the bus B. . Then, when the program is started, the CPU 11 starts the processing according to the program installed in the auxiliary storage device 13. The medium for storing the program is not limited to the CD-ROM, and any medium readable by a computer may be used. As a computer readable storage medium, in addition to a CD-ROM, a portable recording medium such as a DVD disk and a USB memory, or a semiconductor memory such as a flash memory may be used.

採点結果抽出装置100は、更に、スキャナ装置等の読取装置20を有するようにしても良い。読取装置20は、教員自作のテストの生徒回答に対して採点済みのテスト用紙(回答用紙)を読み込んで記憶部130に格納するために使用される。本実施例では、採点済みのテスト用紙の画像が記憶部130に格納されていれば良く、読取装置20を必ずしも必要としない。   The scoring result extraction device 100 may further include a reading device 20 such as a scanner device. The reading device 20 is used to read a graded test sheet (answer sheet) for the student response of the teacher's own test and store it in the storage unit 130. In the present embodiment, the image of the graded test sheet may be stored in the storage unit 130, and the reading device 20 is not necessarily required.

図2は、採点結果抽出装置100の機能構成例を示す図である。図2において、採点結果抽出装置100は、処理部として、採点結果抽出部40を有する。採点結果抽出部40はCPU11が対応するプログラムを実行することによって実現される、即ち、CPU11が、採点結果抽出部40として機能する。採点結果抽出部40内の各処理部についても同様である。   FIG. 2 is a diagram showing an example of a functional configuration of the scoring result extraction device 100. As shown in FIG. In FIG. 2, the scoring result extraction device 100 has a scoring result extraction unit 40 as a processing unit. The scoring result extraction unit 40 is realized by the CPU 11 executing a corresponding program, that is, the CPU 11 functions as the scoring result extraction unit 40. The same applies to each processing unit in the scoring result extraction unit 40.

記憶部130には、1クラス毎の採点済みのテスト用紙を読み取ったテスト用紙画像6aを含む画像ファイル31、認識領域設定値32、認識結果テーブル33、値テーブル34、座標群テーブル35、採点結果テーブル36等が格納される。   The storage unit 130 includes an image file 31 including a test paper image 6a obtained by reading a graded test sheet for each class, a recognition area setting value 32, a recognition result table 33, a value table 34, a coordinate group table 35, and a marking result. The table 36 and the like are stored.

採点結果抽出部40は、テスト用紙内の小計又は/及び合計が存在する1以上の領域から、教員が採点した数値を認識し、認識した数値が小計又は合計であることの確からしさを判定して採点結果を出力する処理部である。採点結果抽出部40は、認識部41と、判定部41−2と、出力部45とを有する。   The scoring result extraction unit 40 recognizes the numerical value scored by the teacher from the subtotal or / and one or more areas in which the total exists in the test sheet, and determines the certainty that the recognized numeric value is the subtotal or total. Processing unit that outputs the scoring result. The scoring result extraction unit 40 includes a recognition unit 41, a determination unit 41-2, and an output unit 45.

認識部41は、記憶部130に格納された画像ファイル31を読み込んで、教員によって手書きで採点されたテスト用紙の画像(以下、テスト用紙画像6a)から、小計値及び合計値を認識する処理部である。認識部41は、領域設定部41aと、矩形認識部41bと、文字認識部41cとを有する。   The recognition unit 41 reads the image file 31 stored in the storage unit 130, and recognizes the subtotal value and the total value from the image of the test paper (hereinafter, test paper image 6a) scored by handwriting by the teacher It is. The recognition unit 41 includes an area setting unit 41a, a rectangle recognition unit 41b, and a character recognition unit 41c.

領域設定部41aは、教員から小計値又は/及び合計値が存在する1以上の認識領域を設定させ、設定された領域を示す認識領域設定値32を記憶部130に格納する。教員による小計や合計の採点結果は、テスト用紙の上下左右の端側に示されることが多い。本実施例では、後述されるように、教員が、領域設定部41aによって表示装置15に表示されるユーザインターフェースを利用して、テスト用紙の上下左右の1以上の端(上端、下端、左端、又は右端)から認識領域の幅を設定可能とする。   The area setting unit 41a causes the teacher to set one or more recognition areas in which the subtotal value or / and the total value exists, and stores the recognition area setting value 32 indicating the set area in the storage unit 130. The scores of subtotals and total scores by teachers are often shown on the top, bottom, left, and right sides of the test sheet. In the present embodiment, as described later, the teacher uses the user interface displayed on the display device 15 by the area setting unit 41a to one or more ends (upper end, lower end, left end, Alternatively, the width of the recognition area can be set from the right end).

矩形認識部41bは、記憶部130に格納された認識領域設定値32を参照して、テスト用紙画像6aの認識領域内に含まれる、小計値又は合計値が手書きで記入される矩形領域を認識する処理部である。文字認識部41cは、矩形認識部41bによって認識された矩形領域内で文字を認識する処理部である。本実施例では、文字として数値が認識される。矩形認識部41b及び文字認識部41cは、テスト用紙画像6a毎に行われる。矩形認識部41b及び文字認識部41cによる結果を示す認識結果テーブル33が記憶部130に格納される。   The rectangle recognition unit 41b refers to the recognition area setting value 32 stored in the storage unit 130, and recognizes a rectangular area in which the subtotal value or the total value is handwritten and entered, included in the recognition area of the test paper image 6a. Processing unit. The character recognition unit 41c is a processing unit that recognizes characters in the rectangular area recognized by the rectangular recognition unit 41b. In the present embodiment, numerical values are recognized as characters. The rectangle recognition unit 41 b and the character recognition unit 41 c are performed for each of the test paper images 6 a. A recognition result table 33 indicating the results of the rectangle recognition unit 41 b and the character recognition unit 41 c is stored in the storage unit 130.

判定部41−2は、テスト用紙画像6a(回答用紙)から認識した数値が採点結果であるか否かを判定する処理部であり、値解析部42と、座標解析部43と、統合部44とを有する。   The determination unit 41-2 is a processing unit that determines whether or not the numerical value recognized from the test paper image 6a (answer paper) is a scoring result, and the value analysis unit 42, the coordinate analysis unit 43, and the integration unit 44. And.

値解析部42は、認識結果テーブル33からテスト用紙画像6a毎に認識した値を1レコードとした値テーブル34を記憶部130に作成し、値テーブル34の1レコード毎に合計値となり得る値を特定する処理部である。各レコードにおいて、特定した値を合計値として仮定し、それ以外の値を小計値として仮定する。   The value analysis unit 42 creates, in the storage unit 130, the value table 34 in which the value recognized for each test paper image 6a is one record from the recognition result table 33, and the value that can be the total value for each record of the value table 34 It is a processing unit to identify. In each record, it is assumed that the specified value is a total value, and the other values are subtotal values.

座標解析部43は、認識結果テーブル33を参照して、全レコードに対して、群として許容する座標誤差範囲となる矩形の座標を同じ座標群にまとめる処理部である。座標解析部43によって、座標群テーブル35が作成され記憶部130に格納される。   The coordinate analysis unit 43 is a processing unit that refers to the recognition result table 33 and arranges the coordinates of a rectangle, which is a coordinate error range to be accepted as a group, into the same coordinate group with respect to all the records. The coordinate analysis unit 43 creates the coordinate group table 35 and stores the coordinate group table 35 in the storage unit 130.

統合部44は、値解析部42によって得られた解析結果と、座標解析部43によって得られた解析結果とを統合することによって、合計値が書かれた座標を特定する処理部である。また、合計値の座標を特定することによって、小計値が書かれた座標も特定される。合計値として仮定した値が検出された座標が、ある確率で同じ座標群に属している場合は、対象の座標が合計値の座標であることが確からしいと判断する。また、小計値として仮定した値が検出された座標においても、同様に、ある確率の範囲内で小計値の座標であることが確からしいと判断する。合計値が書かれた座標が同じ座標群に存在しない場合は、合計値の座標は存在しないと判断する。   The integration unit 44 is a processing unit that specifies the coordinates at which the total value is written by integrating the analysis result obtained by the value analysis unit 42 and the analysis result obtained by the coordinate analysis unit 43. Further, by specifying the coordinates of the total value, the coordinates at which the subtotal value is written are also specified. If the coordinates at which the value assumed as the total value is detected belong to the same coordinate group with a certain probability, it is determined that the target coordinates are likely to be the coordinates of the total value. In addition, also in coordinates at which a value assumed as a subtotal value is detected, it is similarly determined that the coordinate of the subtotal value is likely to be within a certain probability range. If the coordinates at which the sum value is written do not exist in the same coordinate group, it is determined that the coordinates of the sum value do not exist.

出力部45は、生徒毎に座標群が同じになる値は同一カラムに設定した採点結果テーブル36を作成して、記憶部130に出力する処理部である。   The output unit 45 is a processing unit that creates a grading result table 36 in which values having the same coordinate group for each student are set in the same column, and outputs the table 36 to the storage unit 130.

画像ファイル31は、テストを受けた全生徒の回答を採点済みのテスト用紙をスキャンして得たテスト用紙画像6aを格納したデータファイルである。1クラス毎、テスト毎に画像ファイル31が作成される。画像ファイル31には、1クラス毎、テスト毎に、テストを受けた全生徒について採点されたテスト用紙画像6aが含まれる。   The image file 31 is a data file storing a test paper image 6a obtained by scanning the test paper on which the answers of all the students who have undergone the test are scored. An image file 31 is created for each class and test. The image file 31 includes, for each class and test, a test paper image 6a that is scored for all students who have been tested.

認識領域設定値32は、小計値及び合計値が書き込まれる矩形を認識する領域を、テスト用紙の端からの幅を示す。1以上の認識する領域が示される。   The recognition area setting value 32 indicates the area from the end of the test paper to the recognition of the rectangle in which the subtotal value and the total value are written. One or more regions of recognition are shown.

認識結果テーブル33は、画像ファイル31に格納されているテスト用紙画像6a一枚毎に、認識領域設定値32で指定された用紙の端から幅までの領域で認識した値と、値を検出した座標とを対応付けたテーブルである。   The recognition result table 33 detects, for each sheet of the test paper image 6a stored in the image file 31, the value recognized in the area from the end of the sheet designated by the recognition area setting value 32 to the width, and the value It is a table which matched coordinates.

値テーブル34は、認識結果テーブル33から、一枚毎に値を取り出したテーブルである。座標群テーブル35は、認識結果テーブル33から、テスト用紙画像6a一枚毎に順番に座標を取得して、前の画像の座標と同じであれば、同座標群として纏めたテーブルである。つまり、全枚数のテスト用紙画像6aに対して、同じ座標は同じカラムに記録されている。   The value table 34 is a table in which values are extracted one by one from the recognition result table 33. The coordinate group table 35 is a table obtained by acquiring the coordinates in order from the recognition result table 33 for each sheet of the test paper image 6a, and if they are the same as the coordinates of the previous image, they are collected as the same coordinate group. That is, the same coordinates are recorded in the same column for all the test sheet images 6a.

採点結果テーブル36は、小計値を観点別評価値として示して、各小計値と合計値とを対応付けたテーブルである。テスト用紙画像6aから文字認識をする際に、生徒の出席番号と生徒氏名とを読み取るようにすることで、採点結果テーブル36を作成することができる。   The grading result table 36 is a table in which the subtotal values are shown as evaluation values per viewpoint, and each subtotal value is associated with the total value. When character recognition is performed from the test paper image 6a, the scoring result table 36 can be created by reading the student's attendance number and student name.

本実施例に係る処理について図3から図6で説明する。図3から図6は、採点結果抽出処理を説明するための図である。図3から図6中の配列及び変数は下記の通りに定義される。
・文字認識で読み取った数字データを記憶した配列
D(n,m)
(n=1、・・・:採点結果の抽出対象となるテスト用紙の画像数(レコード数に相当する))
(m=1、・・・:テスト用紙画像6a内で検出した矩形数(値検出数に相当する))
・検出した矩形の座標を記憶した配列
Z(n,m)
(n=1、・・・:対象となるテスト用紙の画像数(レコード数に相当する))
(m=1、・・・:テスト用紙画像6a内で認識した文字の数(値検出数に相当する))
である。
・抽出された矩形の数
M_n:n番目のテスト用紙画像6aで抽出された矩形の数(以下、矩形数と言う)
・値の最大値
D_max:n番目のテスト用紙画像6aで認識した数字の配列D(n,m)内の最大値
・指定された数字配列の和
D_SUM
・合計点が検出された場所を保持する配列
MarkedMax(x)
・合計点が検出されたレコード数
x_max
・合計点が統計的に十分に検出されているか否かを判断する割合
ρ1
・同じ座標群に含めるか否かを決める座標誤差範囲
ρ2
・座標群
TmpZ(Y)
・座標群の数
y_max
・同一座標群に近い座標数をカウントする変数

・合計点の座標(以下、合計点座標)が同一座標群に存在する割合(100に近い値とする)

図4において、採点結果抽出部40は、合計点が検出された数字配列のインデックス数xを初期化する(ステップS20)。
The process according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 3 to 6. 3 to 6 are diagrams for explaining the scoring result extraction process. The sequences and variables in FIGS. 3 to 6 are defined as follows.
· An array D (n, m) storing numeric data read by character recognition
(N = 1,...: Number of images of test paper to be subjected to extraction of scoring results (corresponding to the number of records))
(M = 1,...: Number of rectangles detected in the test paper image 6a (corresponding to the number of detected values))
· An array Z (n, m) storing the coordinates of the detected rectangle
(N = 1,...: Number of images of test sheets to be targeted (corresponding to the number of records))
(M = 1,...: Number of characters recognized in the test paper image 6a (corresponding to the number of detected values))
It is.
· Number of rectangles extracted M_n: Number of rectangles extracted in the nth test paper image 6a (hereinafter referred to as the number of rectangles)
Maximum value of the value D_max: Maximum value in the array D (n, m) of the numbers recognized in the n-th test paper image 6a Sum of the specified array of numbers D_SUM
An array MarkedMax (x) holding the place where the total point is detected
・ Number of records in which total points were detected x_max
・ Proportion of judging whether total points are statistically detected sufficiently
・ Coordinate error range to decide whether to include in the same coordinate group ρ 2
・ Coordinate group TmpZ (Y)
・ Number of coordinate groups y_max
・ A variable c that counts the number of coordinates close to the same coordinate group
・ Proportion of the coordinates of the total point (hereinafter, the total point coordinates) exist in the same coordinate group (a value close to 100)
z
In FIG. 4, the scoring result extraction unit 40 initializes the index number x of the number array in which the total score is detected (step S20).

図3において、採点結果抽出部40において、認識部41は、教員が画像ファイル31のパスを指定可能なユーザインターフェースを表示装置15に表示し、教員から画像ファイル31のパスを取得して画像ファイル31を記憶部130から読み込む(ステップS11)。   In FIG. 3, in the scoring result extraction unit 40, the recognition unit 41 displays a user interface on which the teacher can specify the path of the image file 31 on the display device 15, and acquires the path of the image file 31 from the teacher 31 is read from the storage unit 130 (step S11).

認識部41において、領域設定部41aは、教員が矩形認識対象の領域を指定可能なユーザインターフェースを表示装置15に表示し、教員から矩形認識対象の領域を取得する(ステップS12)。矩形認識対象の領域は、テスト用紙の上下左右の1以上の端からの幅に相当する。   In the recognition unit 41, the area setting unit 41a displays on the display device 15 a user interface that allows the teacher to specify the area for rectangle recognition, and acquires the area for rectangle recognition from the teacher (step S12). The area to be recognized as a rectangle corresponds to the width from one or more ends in the top, bottom, left, and right of the test sheet.

認識部41は、テスト用紙画像6aの画像数N枚に基づいて、n=1、2、・・・、Nのカウント毎に画像ファイル31からテスト用紙画像6aを読み出し、以下のステップS15での矩形認識処理を繰り返し行う(ステップS13:ループA)。   The recognition unit 41 reads the test paper image 6a from the image file 31 for each count of n = 1, 2,..., N based on the number N of images of the test paper image 6a, and executes the following step S15. The rectangle recognition process is repeated (step S13: loop A).

認識部41は、n番目のテスト用紙画像6aを画像ファイル31から読みとる(ステップS14)。そして、認識部41は、n番目のテスト用紙画像6aに対して、矩形認識部41bによって、矩形認識対象として指定された領域から、矩形を抽出する(ステップS15)。矩形認識部41bはステップS15に相当する。   The recognition unit 41 reads the nth test paper image 6a from the image file 31 (step S14). Then, the recognition unit 41 extracts a rectangle from the area designated as the rectangle recognition target by the rectangle recognition unit 41 b for the n-th test paper image 6 a (step S 15). The rectangle recognition unit 41b corresponds to step S15.

矩形認識部41bは、テスト用紙画像6aと少なくとも1つの矩形認識対象領域とを入力し、矩形認識処理を実行し、その結果として、認識した座標Z(n,m)と矩形数M_nとを出力する。座標Z(n,m)は、矩形の左下と右上の座標情報を含む。矩形数M_nは、矩形認識対象領域から検出した矩形の個数を示す。   The rectangle recognition unit 41b inputs the test paper image 6a and the at least one rectangle recognition target area, executes rectangle recognition processing, and as a result, outputs the recognized coordinates Z (n, m) and the number M of rectangles Do. Coordinates Z (n, m) include coordinate information of the lower left and upper right of the rectangle. The number of rectangles M_n indicates the number of rectangles detected from the rectangle recognition target area.

認識部41は、矩形認識部41bによって得られた座標Z(n,m)及び矩形数M_nに基づいて、m=1、2、・・・、M_nの順に座標Z(n,m)を指定し、文字認識部41cによって、矩形内の手書きを読み取る文字認識処理を繰り返し行う(ステップS16:ループB)。   The recognition unit 41 designates coordinates Z (n, m) in the order of m = 1, 2,..., M_n based on the coordinates Z (n, m) and the number M of rectangles obtained by the rectangle recognition unit 41 b. Then, the character recognition unit 41c repeatedly performs the character recognition processing for reading the handwriting in the rectangle (step S16: loop B).

文字認識部41cは、文字認識技術により矩形認識部41bで検出した座標Z(n,m)で特定される矩形内の数字画像をデータ化する(ステップS17)。数字画像から数字(数値)が読み取られる。文字認識部41cはステップS17に相当する。   The character recognition unit 41 c digitizes the number image in the rectangle specified by the coordinates Z (n, m) detected by the rectangle recognition unit 41 b by the character recognition technology (step S 17). A number (number) is read from a number image. The character recognition unit 41c corresponds to step S17.

文字認識部41cは、テスト用紙画像6aと少なくとも1つの座標Z(n,m)とを入力し、文字認識処理を実行し、その結果として、認識した数字の配列D(n,m)を出力する。   The character recognition unit 41c inputs the test paper image 6a and at least one coordinate Z (n, m), executes character recognition processing, and outputs an array D (n, m) of recognized numbers as a result thereof Do.

認識部41は、各テスト用紙画像6aで検出した全ての矩形に対して文字認識処理を終了してない場合、ステップS16へ戻り、mをインクリメントして上述した処理を繰り返し、終了した場合には、テスト用紙画像6aに対する文字認識処理を行うループBを終了する(ステップS18)。   When the recognition unit 41 does not finish the character recognition process for all the rectangles detected in each test paper image 6a, the process returns to step S16, increments m, and repeats the above-described process. Then, the loop B for performing the character recognition process on the test paper image 6a is ended (step S18).

各テスト用紙画像6aで検出した全ての矩形に対して文字認識処理を終了した場合、認識部41は、全てのテスト用紙画像6aに対して矩形認識処理を終了していない場合、ステップS13へ戻り、nをインクリメントして上述した処理を繰り返し、終了した場合には、画像ファイル31の全テスト用紙画像6aに対する矩形認識処理及び文字認識処理を行うループAを終了する(ステップS19)。採点結果抽出部40は、認識部41での処理を終了すると、図4のステップS20へと進む。   When the character recognition process is completed for all the rectangles detected in each test paper image 6a, the recognition unit 41 returns to step S13 when the rectangle recognition process is not completed for all the test paper images 6a. , N are repeated to repeat the above-described process, and when the process is completed, the loop A for performing the rectangular recognition process and the character recognition process on all the test paper images 6a of the image file 31 is ended (step S19). After completing the processing in the recognition unit 41, the scoring result extraction unit 40 proceeds to step S20 in FIG.

採点結果抽出部40において、値解析部42は、テスト用紙画像6aの画像数N枚に基づいて、n=1、2、・・・、Nのカウント毎に、複数の値から合計点を検出する値解析処理を繰り返し行う(ステップS21:ループC)。   In the scoring result extraction unit 40, the value analysis unit 42 detects a total score from a plurality of values for each count of n = 1, 2,..., N based on the number N of images of the test paper image 6a. The value analysis process is repeatedly performed (step S21: loop C).

値解析部42は、n番目のテスト用紙画像6aに関する数字配列D(n,m)(m=1、2、・・・M_n)の中で最大値を抽出する(ステップS22)。値解析部42は、n番目のテスト用紙画像6aの数字配列D(n,m)を入力し、値解析処理を行い、最大値D_max、最大値の抽出数c_max、及び最大値の配列番号m_maxを出力する。   The value analysis unit 42 extracts the maximum value in the numeral array D (n, m) (m = 1, 2,... M_n) related to the n-th test paper image 6a (step S22). The value analysis unit 42 inputs the numeral array D (n, m) of the n-th test paper image 6a, performs value analysis processing, and calculates the maximum value D_max, the extraction number c_max of the maximum values, and the array number m_max of the maximum values. Output

値解析部42は、最大値の抽出数c_maxが1であるか否かを判断する(ステップS23)。1でない場合、値解析部42は、ループCの終了を判断するステップS28へと進む。   The value analysis unit 42 determines whether the extraction number c_max of the maximum value is 1 (step S23). If it is not 1, the value analysis unit 42 proceeds to step S28 where it determines the end of the loop C.

一方、1の場合、値解析部42は、n番目のテスト用紙画像6aに関する数字配列D(n,m)の和を求める(ステップS24)。値解析部42は、n番目のテスト用紙画像6aに関する数字配列D(n,m)を入力して、各配列で示される数値を合計し、合計した値を示すデータ和D_SUMを出力する。   On the other hand, in the case of 1, the value analysis unit 42 obtains the sum of the number array D (n, m) of the n-th test paper image 6a (step S24). The value analysis unit 42 receives the numerical array D (n, m) of the n-th test paper image 6a, sums up the numerical values shown in each array, and outputs a data sum D_SUM indicating the summed value.

そして、値解析部42は、最大値を含むデータ和D_SUMを2等分した値がD_maxと等しいか否かを判断する(ステップS25)。ステップS25では、最大値と他の数値の和とが同じであるか否かを判断する。同じである場合、n番目のレコードに合計点が示されていると判断する。   Then, the value analysis unit 42 determines whether the value obtained by dividing the data sum D_SUM including the maximum value into two equal parts is equal to D_max (step S25). In step S25, it is determined whether the maximum value and the sum of other numerical values are the same. If they are the same, it is determined that the n-th record indicates a total score.

ステップS25において等しくないと判断した場合、値解析部42は、ループCの終了を判断するステップS28へと進む。一方、等しいと判断した場合、値解析部42は、数字配列のインデックス数xにx+1を代入する。インデックス数xに1が加算される(ステップS26)。   If it is determined in step S25 that the values are not equal, the value analysis unit 42 proceeds to step S28 in which the end of loop C is determined. On the other hand, if it is determined that they are equal, the value analysis unit 42 substitutes x + 1 into the index number x of the numeral array. One is added to the index number x (step S26).

値解析部42は、合計点(最大値)が抽出された数字配列のインデックス場所を保存する(ステップS27)。配列MarkedMax(x)に、n番目と最大値の配列番号m_maxとが設定される(MarkedMax(x)=m_max)。   The value analysis unit 42 stores the index location of the number array from which the total point (maximum value) is extracted (step S27). The array MarkedMax (x) is set with the n-th and maximum value array number m_max (MarkedMax (x) = m_max).

そして、値解析部42は、全てのテスト用紙画像6aに対して値解析処理を終了していない場合、ステップS21へ戻り、nをインクリメントして上述した処理を繰り返し、終了した場合には、テスト用紙画像6a毎の値解析処理を終了する(ステップS28)。   Then, when the value analysis processing has not been completed for all the test paper images 6a, the value analysis unit 42 returns to step S21, increments n to repeat the above-described processing, and ends the test. The value analysis process for each sheet image 6a is ended (step S28).

値解析部42は、合計点が検出されたレコード数x_maxにインデックス数xを代入する(ステップS29)。   The value analysis unit 42 substitutes the number of indexes x into the number of records x_max in which the total score is detected (step S29).

値解析部42は、合計点が検出されたレコード数x_maxが読取レコード数N(即ち、画像ファイル31内のテスト用紙画像6aの数)のρ1%以上であるか否かを判断する(ステップS30)。ρ1%未満である場合、採点結果抽出部40は、出力部45によって、合計点の場所が判別できない旨を出力して(図6のステップS30−2)、この採点結果抽出処理を終了する。   The value analysis unit 42 determines whether the number of records x_max in which the total score is detected is が 1% or more of the number of read records N (that is, the number of test paper images 6a in the image file 31) (step S30) ). When it is less than 1% 1%, the scoring result extraction unit 40 outputs that the place of the total point can not be determined by the output unit 45 (step S30-2 in FIG. 6), and ends the scoring result extraction process.

一方、ρ1%以上である場合、採点結果抽出部40は、図5のステップS31へと進む。図5において、採点結果抽出部40は、座標解析部43によって、座標Z(n,m)(m=1、2、・・・、M_n)に関して、近くに存在するという条件で座標群TmpZ(y)に分類する(ステップS31)。座標解析部43は、矩形の座標の配列Z(n,m)、群として許容する座標誤差範囲ρ2を入力して座標解析処理を行い、座標群の座標TmpZ(y)、座標群の数y_maxを出力する。   On the other hand, when it is 1% 1% or more, the scoring result extraction unit 40 proceeds to step S31 in FIG. In FIG. 5, the scoring result extraction unit 40 sets the coordinate group TmpZ (on the condition that the coordinate analysis unit 43 exists near coordinates Z (n, m) (m = 1, 2,..., M_n). y) is classified (step S31). The coordinate analysis unit 43 inputs the array Z (n, m) of rectangular coordinates and the coordinate error range 22 to be accepted as a group, performs coordinate analysis processing, coordinates the coordinate group TmpZ (y), and the number y of coordinate groups Output

その後、採点結果抽出部40は、統合部44によって統合処理を行う。統合部44は、座標群の数y_maxに基づいて、y=1、2、・・・、y_maxのカウント毎に以下に説明する処理を繰り返し行う(ステップS32:ループD)。   Thereafter, the scoring result extraction unit 40 performs integration processing by the integration unit 44. The integration unit 44 repeatedly performs the process described below for each count of y = 1, 2,..., Y_max based on the number y_max of coordinate groups (step S32: loop D).

統合部44は、変数cに0(ゼロ)を代入する(ステップS33)。そして、統合部44は、合計点が検出されたレコード数x_maxに基づいて、x=1、2、・・・、x_maxのカウント毎に以下に説明する処理を繰り返す(ステップS34:ループE)。   The integration unit 44 substitutes 0 (zero) into the variable c (step S33). Then, the integration unit 44 repeats the process described below for each count of x = 1, 2,..., X_max based on the number of records x_max in which the total score is detected (step S34: loop E).

統合部44は、最大値を検出した場所を示すMarkedMax(x)に対する座標Z(n,m_max)が座標群の座標TmpZ(y)に十分近いかどうかを判別し、その結果を返す(ステップS35)。統合部44は、MarkedMax(x)が設定されたZ(n,m_max)、座標群TmpZ(y)、座標誤差範囲ρ2を入力して、座標が十分に近いか否かの判定を行い、その結果として座標が十分に近い真偽を示すNearTFを出力する。   The integration unit 44 determines whether the coordinate Z (n, m_max) with respect to MarkedMax (x) indicating the position where the maximum value is detected is sufficiently close to the coordinate TmpZ (y) of the coordinate group and returns the result (step S35 ). The integration unit 44 inputs Z (n, m_max) where the MarkedMax (x) is set, the coordinate group TmpZ (y), and the coordinate error range 2 2 and determines whether the coordinates are sufficiently close or not. As a result, it outputs NearTF indicating that the coordinates are close enough.

その後、統合部44は、NearTFが真であるか否かを判断する(ステップS36)。NearTFが偽である場合ステップS38へと進む。一方、NearTFが真である場合、同一座標群に近い座標数cにc+1を代入する(ステップS37)。座標数cが1インクリメントされる。同じ座標群に近い座標の数がカウントされる。   Thereafter, the integration unit 44 determines whether NearTF is true (step S36). If NearTF is false, the process proceeds to step S38. On the other hand, if NearTF is true, c + 1 is substituted for the coordinate number c close to the same coordinate group (step S37). The coordinate number c is incremented by one. The number of coordinates close to the same coordinate group is counted.

統合部44は、xが合計点が検出されたレコード数x_maxに達したか否かを判断して、達していない場合、ステップS34へ戻り、上述したループEでの処理を行い、達した場合、ループEを終了してステップS39へと進む。   The integration unit 44 determines whether x has reached the number of records x_max in which the total point has been detected, and if it has not reached, the process returns to step S34, performs the processing in loop E described above, and has reached , Loop E is finished, and the process proceeds to step S39.

ループEを終了すると、統合部44は、c/x_maxが、合計点座標が同一座標群に存在する割合z%以上であるか否かを判断する(ステップS39)。合計点が検出されたレコード数と、カウントされた同一座標群に近い座標数cとの割合を比較し、所定の割合以上であれば、TmpZ(y)が合計点が書かれた座標であると判定する。   When the loop E is ended, the integration unit 44 determines whether c / x_max is equal to or more than a ratio z% of total point coordinates existing in the same coordinate group (step S39). The ratio of the number of records in which the total point is detected to the number c of coordinates close to the same coordinate group counted is compared, and if it is a predetermined ratio or more, TmpZ (y) is the coordinate where the total point is written It is determined that

割合z%未満であると判断した場合、統合部44は、yが座標群の数y_maxに達したか否かを判断して、達していない場合、ステップS32へ戻り、上述したループDでの処理を行い、達した場合は、ループDを終了する。統合部44での処理が終了する。この場合、採点結果抽出部40は、図6のステップS30−2へと進み、合計点の場所が判別できない旨を出力して、この採点結果抽出処理を終了する。   If it is determined that the ratio is less than z%, the integration unit 44 determines whether y has reached the number y_max of coordinate groups, and if it has not, the process returns to step S32, and the loop D described above is performed. The processing is performed, and if reached, the loop D is ended. The processing in the integration unit 44 ends. In this case, the scoring result extraction unit 40 proceeds to step S30-2 in FIG. 6, outputs that the place of the total score can not be determined, and ends the scoring result extraction processing.

一方、割合z%以上であると判断した場合、採点結果抽出部40は、図6のステップS41へと進む。図6において、採点結果抽出部40は、出力部45によって、ステップS41からS43の処理を行う。   On the other hand, when it is determined that the ratio is z% or more, the scoring result extraction unit 40 proceeds to step S41 in FIG. In FIG. 6, the scoring result extraction unit 40 causes the output unit 45 to perform the processes of steps S41 to S43.

出力部45は、TmpZ(y)座標、及び、MarkedMax(x)=Z(n,m_max)座標は、合計値が入力される座標であると判定する(ステップS41)。この座標をZ_maxとする。   The output unit 45 determines that the TmpZ (y) coordinates and the MarkedMax (x) = Z (n, m_max) coordinates are coordinates to which the total value is input (step S41). This coordinate is taken as Z_max.

また、出力部45は、MarkedMax(x)に対応する座標Z(n,m_max)以外の同一レコードの座標が小計値の座標であると判定する(ステップS42)。この座標をZ_1、Z_2、・・・とする。   Further, the output unit 45 determines that the coordinates of the same record other than the coordinate Z (n, m_max) corresponding to MarkedMax (x) are the coordinates of the subtotal value (step S42). Let these coordinates be Z_1, Z_2,.

そして、出力部45は、合計値のZ_max座標、及び、小計値のZ_1、Z_2、・・・座標に対応する夫々の値を、各生徒に対応付けた採点結果テーブル36を作成して記憶部130に出力する(ステップS43)。出力部45は、クラス毎に各生徒に対応付けて採点結果テーブル36を作成する。各生徒との対応付けでは、生徒を特定する生徒ID(例えば、出席番号)、生徒氏名等を管理するデータベースを記憶部130に予め作成しておき、採点結果と生徒との対応付けをする。出力部45による処理の終了で、採点結果抽出部40は、採点結果抽出処理を終了する。   Then, the output unit 45 creates a grading result table 36 in which each value corresponding to the Z_max coordinates of the total value and the Z_1, Z_2, ... coordinates of the subtotal values is associated with each student, and is stored as a storage unit. It outputs to 130 (step S43). The output unit 45 creates a scoring result table 36 in association with each student for each class. In association with each student, a database for managing a student ID (for example, an attendance number) for specifying the student, a student name and the like is created in advance in the storage unit 130, and the scoring result is associated with the student. At the end of the process by the output unit 45, the scoring result extraction unit 40 ends the scoring result extraction process.

以下に、各処理部での例を示す。図7は、認識領域の設定例を示す図である。図7において、領域設定部41aによって、テスト用紙画像6aに対して、認識領域の各端からの幅が定義されている。各幅7a、7b、7c、及び7dは、教員によって変更可能である。設定値として、上下の各端からの幅に対しては、テスト用紙画像6aの縦方向の長さに対する割合を夫々示してもよい。同様に、左右の各端からの幅に対しては、テスト用紙画像6aの横方向の長さに対する割合を夫々示してもよい。   Below, the example in each process part is shown. FIG. 7 is a diagram showing an example of setting of a recognition area. In FIG. 7, the width from each end of the recognition area is defined for the test paper image 6 a by the area setting unit 41 a. Each width 7a, 7b, 7c and 7d can be changed by the teacher. As a setting value, with respect to the widths from the upper and lower ends, the ratio to the length in the vertical direction of the test paper image 6a may be indicated. Similarly, with respect to the widths from the left and right ends, the ratio to the horizontal length of the test paper image 6a may be shown.

認識領域8aは幅7aで定義される領域であり、認識領域8bは幅7bで定義される領域であり、認識領域8cは幅7cで定義される領域であり、認識領域8dは幅7dで定義される領域である。   The recognition area 8a is an area defined by the width 7a, the recognition area 8b is an area defined by the width 7b, the recognition area 8c is an area defined by the width 7c, and the recognition area 8d is defined by the width 7d Area.

教員は、テスト用紙画像6aに対して、単に、上下左右の認識領域8aから8dの1以上をマウス等でクリックして選択する等の簡単な操作で、認識領域の設定を行う。図7の例では、上端の認識領域8aのみが選択された場合と、上端の認識領域8a及び下端の認識領域8cのみが選択された場合とを示している。左右を含めて3箇所又は4箇所全てを認識領域と設定しても良い。教員によって選択された認識領域を示す認識領域設定値32が記憶部130に格納される。以下、認識領域8a〜8dを総称して、単に、認識領域8と言う。   The teacher sets the recognition area on the test paper image 6a simply by clicking and selecting one or more of the upper and lower recognition areas 8a to 8d with a mouse or the like. The example of FIG. 7 shows the case where only the upper recognition area 8a is selected and the case where only the upper recognition area 8a and the lower recognition area 8c are selected. You may set three places or all four places as a recognition area including right and left. A recognition area setting value 32 indicating a recognition area selected by the teacher is stored in the storage unit 130. Hereinafter, the recognition areas 8a to 8d are collectively referred to simply as the recognition area 8.

図3のステップS13〜S19における矩形認識部41b及び文字認識部41cによって得られる認識結果テーブル33について図8で説明する。図8は、認識結果テーブルのデータ構成例を示す図である。図8に例示する認識結果テーブル33は、レコードNo.、値検出No.、値、矩形座標等の項目を有する。   The recognition result table 33 obtained by the rectangle recognition unit 41b and the character recognition unit 41c in steps S13 to S19 in FIG. 3 will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a view showing an example of the data configuration of the recognition result table. The recognition result table 33 illustrated in FIG. , Value detection No. , Items, and values such as rectangular coordinates.

レコードNo.は、各テスト用紙画像6aを識別するための番号である。テスト用紙画像6a毎に一意の番号が与えられる。複数の同一のレコードNo.が存在する場合、同一のテスト用紙画像6aから複数の矩形及び各矩形から数字が認識されたことを示す。   Record No. Is a number for identifying each test paper image 6a. A unique number is given to each test paper image 6a. Multiple identical record numbers Indicates that a plurality of rectangles and numbers have been recognized from the same test paper image 6a.

値検出No.は、各テスト用紙画像6aで矩形内で数字が認識さした順の通し番号を示す。   Value detection No. Indicates a serial number in the order in which numbers are recognized in a rectangle of each test paper image 6a.

値は、配列D(n,m)で管理される。また、矩形座標は、配列Z(n,m)で管理される。配列Z(n,m)によって、各矩形の対角線上の左下頂点と右上頂点の座標が示される。値及び矩形座標において、nは画像数(レコードNo.)を示し、mは認識した文字の数(値検出数)を示す。   The values are managed in array D (n, m). Also, rectangular coordinates are managed by the array Z (n, m). The array Z (n, m) indicates the coordinates of the lower left corner and upper right corner on the diagonal of each rectangle. In the values and rectangular coordinates, n indicates the number of images (record No.), and m indicates the number of recognized characters (the number of detected values).

この例では、レコードNo.「1」のテスト用紙画像6aにおいて、認識領域8から3つの矩形と、各矩形内から値が認識されたことを示している。レコードNo.「2」のテスト用紙画像6aでは、認識領域8から4つの矩形と、各矩形内から値が認識されたことを示している。   In this example, the record No. In the test paper image 6 a of “1”, it shows that three rectangles from the recognition area 8 and that values are recognized from within each rectangle. Record No. The test paper image 6 a of “2” indicates that four rectangles from the recognition area 8 and that values are recognized from within each rectangle.

図4のステップS21〜S28における値解析部42による値解析処理に関して、値テーブル34のデータ構成例等について、図9、図10、及び図11で説明する。図9は、値テーブルのデータ構成例を示す図である。図9に例示される値テーブル34は、認識結果テーブル33から同一レコードNo.毎に1レコード内に認識した値を対応付けたテーブルである。   Regarding value analysis processing by the value analysis unit 42 in steps S21 to S28 in FIG. 4, an example data configuration of the value table 34 will be described with reference to FIGS. 9, 10, and 11. FIG. 9 is a diagram showing an example of the data configuration of the value table. The value table 34 exemplified in FIG. It is a table in which values recognized in one record are associated with each other.

図9において、1番目のレコードでは、認識結果テーブル33のレコードNo.「1」の値を示すD(1,1)、D(1,2)、及びD(1,3)が対応付けられる。2番目のレコードでは、認識結果テーブル33のレコードNo.「2」の値を示すD(2,1)、D(2,2)、D(2,3)、及びD(2,4)が対応付けられる。他レコードについても、同様である。   In FIG. 9, the record No. of the recognition result table 33 is the first record. D (1,1), D (1,2), and D (1,3) indicating the value of “1” are associated with each other. In the second record, the record No. of the recognition result table 33 is displayed. D (2,1), D (2,2), D (2,3), and D (2,4) indicating the value of “2” are associated with each other. The same applies to other records.

図9のデータ構成例では、値解析部42は、各レコードから最大値を抽出する。最大値を示す配列Dが網掛けで示されている。1番目のレコードではD(1,3)、2番目のレコードではD(2,3)、3番目のレコードではD(3,1)、・・・が最大値である。   In the data configuration example of FIG. 9, the value analysis unit 42 extracts the maximum value from each record. The array D indicating the maximum value is shown shaded. In the first record, D (1, 3), in the second record, D (2, 3), in the third record, D (3, 1), ... are the maximum values.

図10は、最大値が合計値であるか否かの判断結果例を示す図である。値解析部42は、値テーブル34を用いて、レコード毎に最大値を抽出して合計点であるか否かを判定する。判定結果において、合計点であると判定した最大値を示すインデックス場所が保存される。   FIG. 10 is a diagram showing an example of the determination result as to whether or not the maximum value is a total value. The value analysis unit 42 extracts the maximum value for each record using the value table 34 and determines whether or not it is a total point. In the determination result, the index location indicating the maximum value determined to be the total point is stored.

図10では、レコード毎の判断結果例が示される。1番目のレコードでは、最大値を示すD(1,3)がD(1,1)及びD(1,2)の値の和に一致しない。2番目のレコードでは、最大値を示すD(2,3)がD(2,1)、D(2,2)及びD(2,4)の値の和に一致する。3番目のレコードでは、最大値を示すD(3,1)がD(3,2)及びD(3,3)の値の和に一致しない。このように、最大値が他の値の和と一致するか否かの判断が各レコード毎に行われる。   FIG. 10 shows an example of the determination result for each record. In the first record, D (1, 3) indicating the maximum value does not match the sum of the values of D (1, 1) and D (1, 2). In the second record, D (2,3) indicating the maximum value matches the sum of the values of D (2,1), D (2,2) and D (2,4). In the third record, D (3,1) indicating the maximum value does not match the sum of the values of D (3,2) and D (3,3). Thus, a determination is made for each record whether the maximum value matches the sum of the other values.

図11は、合計値と小計値との例を示す図である。図10の値テーブル34を用いて、最大値が合計値であると仮定したレコードにおいて、図11では、合計値と小計値とにマークを付けた例を示すが、少なくとも合計値にマークを付ければよい。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the total value and the subtotal value. In the record in which it is assumed that the maximum value is the total value using the value table 34 of FIG. 10, FIG. 11 shows an example in which the total value and the subtotal value are marked, but at least the total value can be marked. Just do it.

図11の例において、合計値であると仮定した配列のインデックス場所が、MarkedMax(x)に保存される。1番目のレコードではD(1,3)、2番目のレコードではD(2,3)、3番目のレコードではD(3,1)、4番目のレコードではD(4,3)、・・・の値が合計点であると判定した最大値であり、MarkedMax(x)に保存される。また、合計点であると判定された場合には、同一レコードの他の値は小計値であると仮定できる。   In the example of FIG. 11, the index location of the array assumed to be a sum value is stored in MarkedMax (x). The first record is D (1, 3), the second record is D (2, 3), the third record is D (3, 1), the fourth record is D (4, 3), ... The value of · is the maximum value determined to be a total point, and is stored in MarkedMax (x). Also, if it is determined to be a total point, it can be assumed that other values of the same record are subtotal values.

図5のステップS31における座標解析部43による座標解析処理に関して、座標群テーブル35のデータ構成例を図12で説明する。図12は、座標群テーブルのデータ構成例を示す図である。   Regarding the coordinate analysis processing by the coordinate analysis unit 43 in step S31 of FIG. 5, an example of the data configuration of the coordinate group table 35 will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a diagram showing an example of the data configuration of the coordinate group table.

図12において、先ず、座標解析部43は、図8に示す認識結果テーブル33を参照することによって、レコードNo.「1」の矩形座標を値検出No.の順に座標群テーブル35に並べる。そして、次のレコードNo.「2」の矩形座標を値検出No.の順に座標群テーブル35に並べていく際に、前の座標と同じ場合は、同座標の群としてまとめる。前のレコードに同じ座標がない場合は、新しい座標群を座標群テーブル35に作成する。   In FIG. 12, first, the coordinate analysis unit 43 refers to the recognition result table 33 shown in FIG. The rectangular coordinates of “1” are detected as the value detection No. They are arranged in the coordinate group table 35 in the order of. And, the next record No. The rectangular coordinates of “2” are value detection No. When arranged in the order of the coordinate group table 35 in the case of the same coordinates as the previous coordinates, they are put together as a group of the same coordinates. If the previous record does not have the same coordinates, a new coordinate group is created in the coordinate group table 35.

同じ座標とは、同じ座標群に含めるか否かを判断するための座標誤差範囲ρ2内の座標を示す。   The same coordinates indicate the coordinates within the coordinate error range ρ2 for determining whether or not to be included in the same coordinate group.

図12に例示される座標群テーブル35では、TmpZ(1)、TmpZ(2)、TmpZ(3)、及びTmpZ(4)の4つの座標群が作成されている。   In the coordinate group table 35 illustrated in FIG. 12, four coordinate groups of TmpZ (1), TmpZ (2), TmpZ (3), and TmpZ (4) are created.

図5のステップS32〜S40における統合部44による統合処理の結果例を図13で説明する。図13は、統合処理の結果例を示す図である。統合部44は、最大値が合計値であると仮定した矩形の座標が所定の割合以上である座標群に含まれる場合、その座標群を合計値の座標であると特定する。図13に例示する座標群テーブル35では、TmpZ(3)が合計値の座標であると特定される。   An example of the result of the integration process by the integration unit 44 in steps S32 to S40 in FIG. 5 will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a diagram showing an example of the result of the integration process. When the coordinates of a rectangle whose maximum value is assumed to be a total value are included in a coordinate group having a predetermined ratio or more, the integration unit 44 identifies the coordinate group as coordinates of the total value. In the coordinate group table 35 illustrated in FIG. 13, TmpZ (3) is specified as the coordinates of the total value.

図8から図13に例示されるテーブル33〜35を用いることによって、文字認識した数値の個数が不足したレコード、個数が余ったレコード、数値の合計が誤っている、合計値を検出できなかったレコードを特定することができる。   By using the tables 33 to 35 illustrated in FIG. 8 to FIG. 13, records in which the number of character-recognized numerical values is insufficient, records in which the number is excessive, and the total of numerical values are incorrect. Records can be identified.

図5のステップS41〜S43における出力部45による出力処理の結果例を図14で説明する。図14は、出力処理の結果例を示す図である。図14に例示される採点結果テーブル36は、出力部45による出力処理の結果として記憶部130に出力され格納されるテーブルである。   An example of the result of the output process by the output unit 45 in steps S41 to S43 of FIG. 5 will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a diagram showing an example of the result of the output process. The scoring result table 36 illustrated in FIG. 14 is a table that is output and stored in the storage unit 130 as a result of the output process by the output unit 45.

図14において、採点結果テーブル36は、出席番号、氏名、観点1、観点2、観点3、合計等の項目を有する。合計には、合計値の座標であると特定した座標群に含まれる座標に対応する値が、認識結果テーブル33から取得され設定される。観点1〜3には、小計に相当する。小計値の座標であると判断した座標に対応する値が、認識結果テーブル33から取得され採点結果テーブル36に設定される。   In FIG. 14, the scoring result table 36 has items such as an attendance number, a name, a viewpoint 1, a viewpoint 2, a viewpoint 3, and a total. For the sum, values corresponding to the coordinates included in the coordinate group specified as the coordinates of the total value are acquired from the recognition result table 33 and set. The viewpoints 1 to 3 correspond to subtotals. A value corresponding to the coordinate determined to be the coordinate of the subtotal value is acquired from the recognition result table 33 and set in the scoring result table 36.

図15は、本実施例に係る効果を説明するための図である。図15に例示されるテスト用紙画像6aでは、1つの認識領域8−2が指定されている。本実施例に係る採点結果抽出処理では、認識領域8−2内にて3つの矩形51a、52a、及び53aを認識して検出し、各矩形の座標を配列Zに記憶する。矩形を認識する際には、認識領域8−2以外の領域での処理は行われない。   FIG. 15 is a figure for demonstrating the effect concerning a present Example. In the test paper image 6a illustrated in FIG. 15, one recognition area 8-2 is designated. In the scoring result extraction process according to the present embodiment, three rectangles 51a, 52a and 53a are recognized and detected in the recognition area 8-2, and the coordinates of each rectangle are stored in the array Z. When the rectangle is recognized, processing in the area other than the recognition area 8-2 is not performed.

検出された矩形51a、52a、及び53a各々の領域内の数字画像から数字を検出し、配列Dに記憶する。3つの値「40」、値「35」、及び値「75」が検出され配列Dに記憶される。認識領域8−2内の矩形51a、52a、及び53aからのみ数字を検出するため、認識領域8−2以外の数字「8」、「22」、「10」等に対する処理は抑止され、処理時間を削減することができる。また、処理対象となる認識領域の設定は、矩形毎ではなく、検出する1以上の矩形を含む領域を指定するのみでよく、教員が設定する場合であっても設定を簡潔に行うことができる。   Numbers are detected from the number images in the areas of the detected rectangles 51a, 52a and 53a, respectively, and stored in the array D. Three values "40", "35" and "75" are detected and stored in array D. Since numbers are detected only from the rectangles 51a, 52a and 53a in the recognition area 8-2, processing for numbers "8", "22", "10" etc. other than the recognition area 8-2 is suppressed, and the processing time is Can be reduced. Moreover, the setting of the recognition area to be processed may be performed only by specifying an area including one or more rectangles to be detected instead of each rectangle, and the setting can be performed concisely even when the teacher sets it. .

本実施例では、各テスト用紙画像6aで、設定された認識領域8−2内で数字を検出して、検出した数字から、統計的に合計値の位置(座標)の確からしさを確認する。従って、教員は、矩形毎に、小計値が書き込まれる矩形であるのか、合計値が書き込まれる矩形であるのか等の値種別を設定しなくて良い。   In this embodiment, numbers are detected in the set recognition area 8-2 in each test paper image 6a, and the probability of the position (coordinates) of the total value is statistically confirmed from the detected numbers. Therefore, the teacher does not have to set a value type such as whether the subtotal value is to be written or whether the total value is to be written for each rectangle.

上述したように、本実施例によれば、少ない教員の負担で、採点されたテスト用紙を読み込んで得たテスト用紙画像の所定領域内の採点結果を認識し、採点結果のうち合計値を示す数字を統計的に判定するため、採点結果テーブルを自動的に作成することができる。   As described above, according to the present embodiment, the marking result in the predetermined area of the test sheet image obtained by reading the marked test sheet is recognized with a small burden on the teacher, and the total value is indicated among the marking results. A scoring result table can be created automatically to determine the numbers statistically.

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。   The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes are possible without departing from the scope of the claims.

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
答案用紙を画像認識処理して1又は複数の数値情報を抽出し、
抽出された前記1又は複数の数値情報のうち最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する、
ことを特徴とする採点結果取得方法。
(付記2)
前記1又は複数の数値情報は、前記答案用紙のうち、所定の領域で認識された数値情報である、
ことを特徴とする請求項1記載の採点結果取得方法。
(付記3)
記憶部に格納された、前記答案用紙の前記所定の領域内で抽出した前記数字画像の座標と該数字画像から文字認識した数値とを対応付けた認識結果テーブルに基づいて、前記文字認識した数値のうち最大値を示す数値を合計値の可能性があると仮定し、
複数の前記答案用紙間で数字画像の座標が所定範囲内の座標同士を纏めた座標群を作成し、
前記合計値の可能性があると仮定した数値の前記座標が所定割合以上で同一座標群に属する場合、該数値は合計値であると判定することを特徴とする付記2記載の採点結果取得方法。
(付記4)
前記答案用紙の上下左右の端からの幅で定義される1つ以上の該所定の領域をユーザに設定可能とするユーザインターフェースを表示装置に表示し、
前記所定の領域内で抽出した前記数字画像の座標と、該数字画像から文字認識した前記数値とを対応付けた認識結果テーブルを前記記憶部に格納することを特徴とする付記3記載の採点結果取得方法。
(付記5)
前記所定の領域内で矩形を認識し、該矩形の対角線上の2頂点を前記数字画像の座標とし、
前記座標で指定される前記矩形内で前記数値を文字認識することを特徴とする付記4記載の採点結果取得方法。
(付記6)
前記合計値であると判定した数値以外の数値は小計値であると判定し、
前記小計値と前記合計値の各々の項目に対応する数値を示した結果テーブルを出力することを特徴とする付記3乃至5のいずれか一項記載の採点結果取得方法。
(付記7)
前記答案用紙の枚数に対して、前記合計値の可能性があると仮定した数値の数が、統計的な判断基準の割合以上であるか否かを判断し、
前記統計的な判断基準の割合以上である場合、前記座標群を作成することを有効にすることを特徴とする付記3乃至6のいずれか一項記載の採点結果取得方法。
(付記8)
答案用紙を画像認識処理して1又は複数の数値情報を抽出し、
抽出された前記1又は複数の数値情報のうち最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する
処理をコンピュータに実行させる採点結果取得プログラム。
(付記9)
答案用紙を画像認識処理して1又は複数の数値情報を抽出する認識部と、
抽出された前記1又は複数の数値情報のうち最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する判定部と
を有する採点結果取得装置。
Further, the following appendices will be disclosed regarding the embodiment including the above-described example.
(Supplementary Note 1)
Image recognition processing of the answer sheet to extract one or more numerical information,
It is determined that numerical value information indicating the maximum value among the extracted one or more numerical value information is the scoring result described on the answer sheet.
A scoring result acquisition method characterized by
(Supplementary Note 2)
The one or more numerical information is numerical information recognized in a predetermined area of the answer sheet,
The scoring result acquisition method according to claim 1, characterized in that:
(Supplementary Note 3)
A numerical value obtained by the character recognition based on a recognition result table stored in a storage unit, in which coordinates of the numeral image extracted in the predetermined area of the answer sheet are associated with a numerical value recognized from the numeral image. It is assumed that the numerical value indicating the maximum value of
Create a coordinate group in which the coordinates of the numeric image are combined within a predetermined range among a plurality of the answer sheets,
In the case where the coordinates of the numerical value assumed to have the possibility of the total value belong to the same coordinate group at a predetermined ratio or more, it is determined that the numerical value is a total value, and the scoring result acquisition method according to supplementary note 2 .
(Supplementary Note 4)
Displaying on the display device a user interface that allows the user to set one or more of the predetermined areas defined by the width from the upper, lower, left, and right ends of the answer sheet;
The recognition result table according to appendix 3, characterized in that a recognition result table in which the coordinates of the numeral image extracted in the predetermined area are associated with the numerical value recognized from the numeral image is stored in the storage unit. Acquisition method.
(Supplementary Note 5)
Recognize a rectangle within the predetermined area, and set two diagonal vertices of the rectangle as coordinates of the numeric image,
The marking result acquisition method according to claim 4, wherein the numerical value is character-recognized in the rectangle specified by the coordinates.
(Supplementary Note 6)
It is determined that numerical values other than those determined to be the total value are subtotal values,
The scoring result acquisition method according to any one of appendices 3 to 5, wherein a result table indicating numerical values corresponding to each item of the subtotal value and the total value is output.
(Appendix 7)
It is determined whether the number of numerical values assumed to have the possibility of the total value is greater than or equal to a ratio of statistical judgment criteria with respect to the number of sheets of the answer sheet.
The scoring result acquisition method according to any one of appendices 3 to 6, wherein creation of the coordinate group is enabled when the ratio is equal to or more than the ratio of the statistical determination standard.
(Supplementary Note 8)
Image recognition processing of the answer sheet to extract one or more numerical information,
A marking result acquisition program which causes a computer to execute processing of determining numerical value information indicating the maximum value among the extracted one or more pieces of numerical information as the marking result described on the answer sheet.
(Appendix 9)
A recognition unit that performs image recognition processing on the answer sheet to extract one or more numerical information;
The marking result acquisition device which has a judgment part which judges the numerical value information which shows the maximum value among the extracted one or a plurality of numerical information as the marking result indicated on the above-mentioned answer sheet.

6a テスト用紙画像
8a、8b、8c、8d 認識領域
11 CPU
12 主記憶装置
13 補助記憶装置
14 入力装置
15 表示装置
16 出力装置
17 通信I/F
18 ドライブ
19 記憶媒体
20 読取装置
31 画像ファイル
32 認識領域設定値
33 認識結果テーブル
34 値テーブル
35 座標群テーブル
36 採点結果テーブル
40 採点結果抽出部
41 認識部
41a 領域設定部
41b 矩形認識部
41c 文字認識部
42 値解析部
43 座標解析部
44 統合部
45 出力部
100 採点結果抽出装置
130 記憶部
6a test paper image 8a, 8b, 8c, 8d recognition area 11 CPU
12 main storage device 13 auxiliary storage device 14 input device 15 display device 16 output device 17 communication I / F
18 drive 19 storage medium 20 reader 31 image file 32 recognition area setting value 33 recognition result table 34 value table 35 coordinate group table 36 grading result table 40 grading result extraction unit 41 recognition unit 41a area setting unit 41b rectangle recognition unit 41c character recognition Part 42 Value analysis part 43 Coordinate analysis part 44 Integration part 45 Output part 100 Scoring result extraction device 130 Storage part

Claims (5)

画像認識処理により、画像の所定領域から複数の矩形領域を特定し、
特定した複数の前記矩形領域に含まれる数値をそれぞれ抽出し、
抽出した第1の数値と、抽出した前記第1の数値とは異なる他の複数の数値についての所定の演算処理結果との間で、一致性に関する評価実施により一致性が確認された場合、該第1の数値を特定の項目に対応する数値であると判断する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする数値評価方法。
Identify a plurality of rectangular areas from a predetermined area of the image by image recognition processing,
Extracting the numerical values contained in the plurality of specified rectangular areas,
First and numerical extracted, with the predetermined arithmetic processing results for different other multiple numbers and extracted the first numerical value, if a match of the implementation of the evaluation of matching has been confirmed, Determining that the first numerical value corresponds to a specific item ,
A numerical evaluation method characterized in that a computer executes processing.
前記所定領域は、前記画像の上下左右の少なくとも一端から所定の範囲に含まれる領域であることを特徴とする請求項1に記載の数値評価方法。   The numerical value evaluation method according to claim 1, wherein the predetermined area is an area included in a predetermined range from at least one end of upper, lower, left, and right of the image. 前記所定の演算処理は、合計値の算出処理である、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の数値評価方法。
The predetermined arithmetic processing is calculation processing of a total value,
The numerical evaluation method according to claim 1 or 2, characterized in that:
画像認識処理により、画像の所定領域から複数の矩形領域を特定し、
特定した複数の前記矩形領域に含まれる数値をそれぞれ抽出し、
抽出した第1の数値と、抽出した前記第1の数値とは異なる他の複数の数値についての所定の演算処理結果との間で、一致性に関する評価実施により一致性が確認された場合、該第1の数値を特定の項目に対応する数値であると判断する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする数値評価プログラム。
Identify a plurality of rectangular areas from a predetermined area of the image by image recognition processing,
Extracting the numerical values contained in the plurality of specified rectangular areas,
First and numerical extracted, with the predetermined arithmetic processing results for different other multiple numbers and extracted the first numerical value, if a match of the implementation of the evaluation of matching has been confirmed, Determining that the first numerical value corresponds to a specific item ,
A numerical evaluation program that causes a computer to execute a process.
画像認識処理により、画像の所定領域から複数の矩形領域を特定し、特定した複数の前記矩形領域に含まれる数値をそれぞれ抽出する抽出部と、
抽出した第1の数値と、抽出した前記第1の数値とは異なる他の複数の数値についての所定の演算処理結果との間で、一致性に関する評価実施により一致性が確認された場合、該第1の数値を特定の項目に対応する数値であると判断する解析部と、
を有することを特徴とする数値評価装置。
An extraction unit which identifies a plurality of rectangular areas from a predetermined area of the image by image recognition processing, and extracts numerical values included in the plurality of identified rectangular areas respectively;
First and numerical extracted, with the predetermined arithmetic processing results for different other multiple numbers and extracted the first numerical value, if a match of the implementation of the evaluation of matching has been confirmed, An analysis unit that determines that the first numerical value corresponds to a specific item ;
The numerical evaluation device characterized by having.
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