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.
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,
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の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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
c
・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)
z
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
· 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
It is.
· Number of rectangles extracted M_n: Number of rectangles extracted in the nth
Maximum value of the value D_max: Maximum value in the array D (n, m) of the numbers recognized in the n-th
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
・ 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
(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 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
(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
(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
(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
(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,
12
18
Claims (5)
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の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.
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:
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の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.
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の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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