JP2007003636A - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】教育用教材についての採点集計処理の省力化を図りつつ、その場合であっても採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行えるようにする。
【解決手段】教育用教材の原本データを保持蓄積する原本情報蓄積手段１と、解答およびその正誤判定が追記された教育用教材から画像データを得る画像入力手段２と、その画像データを解析して対応する原本データを探索する原本探索手段３と、探索した原本データから原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得手段４と、前記画像入力手段２で得た画像データから前記対象領域取得手段４が把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出手段５と、抽出した追記内容に基づいて採点集計を行う算出・演算手段６ａ，６ｂと、その採点集計結果を前記教育用教材上に印刷出力するプリント手段９とを備えて、教材処理装置を構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。

一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばテストの答案用紙や練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。

このような教育機関で用いられる教育用教材については、その採点集計処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点集計処理の省力化を実現するものとしては、例えば、生徒による解答の記入および教師による当該解答に対する得点の追記が問題別にされた答案用紙について、これをスキャンして問題別得点の記入内容の文字認識を行い、その文字認識結果から全問題についての合計得点やこれに付随する他の情報（例えば総合順位や平均点）を集計し、その集計結果を答案用紙にプリントアウトすることで、その集計の能率を向上させるシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２−２４５２０７号公報

ところで、教育用教材についての採点集計処理では、その教育用教材上への追記内容を認識することが必須となるが、その認識に際しては当該教育用教材上における認識対象領域が特定されていることが望ましい。認識対象領域が特定されていれば、追記内容についての認識を良好な精度で迅速に行い得るからである。

その一方で、採点集計処理の対象となる教育用教材は、必ずしも単一種類であるとは限らない。つまり、採点集計処理の対象となる教育用教材には、様々な種類のものが存在し得る。そして、認識対象領域についても、教育用教材の種類毎に異なっていることが多いと考えられる。

そのため、様々な種類の教育用教材についての採点集計処理に対応する場合には、認識対象領域の特定が適切に行えずに、追記内容の誤認識が発生し、その結果集計ミスが生じたり、あるいは採点集計処理に際して教育用教材種類の指定入力等の手間が必要になってしまうおそれがある。

そこで、本発明は、複数種類の教育用教材についての採点集計処理の省力化を図りつつ、その場合であっても採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行うことのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、解答欄を有した教育用教材についての電子データを保持蓄積する原本情報蓄積手段と、少なくとも前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力手段と、前記画像入力手段で得た画像データを解析して当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを前記原本情報蓄積手段に保持蓄積されている中から探索する原本探索手段と、前記原本探索手段が探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得手段と、前記画像入力手段で得た画像データから前記対象領域取得手段が把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出手段と、前記追記データ抽出手段による抽出結果のうち前記正誤判定の抽出結果について当該正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が追記された教育用教材上に印刷出力するプリント手段とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、解答欄を有した教育用教材についての電子データを保持蓄積する原本情報蓄積ステップと、少なくとも前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得た画像データを解析して当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを前記原本情報蓄積ステップで保持蓄積した中から探索する原本探索ステップと、前記原本探索ステップで探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得ステップと、前記画像入力ステップで得た画像データから前記対象領域取得ステップで把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出ステップと、前記追記データ抽出ステップによる抽出結果のうち前記正誤判定の抽出結果について当該正誤判定の採点集計を行う算出・演算ステップと、前記算出・演算ステップによる正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が追記された教育用教材上に印刷出力するプリントステップとを含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読取装置および前記教育用教材上への印刷出力を行う印刷装置と接続するコンピュータを、前記教育用教材の原本についての電子データを保持蓄積する原本情報蓄積手段と、前記画像読取装置で得た画像データを解析して当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを前記原本情報蓄積手段に保持蓄積されている中から探索する原本探索手段と、前記原本探索手段が探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得手段と、前記画像読取装置で得た画像データから前記対象領域取得手段が把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出手段と、前記追記データ抽出手段による抽出結果のうち前記正誤判定の抽出結果について当該正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が追記された教育用教材上へ前記印刷装置に印刷出力させるプリント手段として機能させることを特徴とするものである。

上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムによれば、教育用教材から読み取った画像データを基にして、正誤判定の追記内容（例えば、「○」または「×」の図形形状）を認識し、その認識結果に基づき教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行った後に、その採点集計結果（例えば、合計得点、総合順位や平均点等）を画像データの読み取り元である教育用教材上へ印刷出力するようになっている。したがって、正誤判定が追記された教育用教材であれば、その教育用教材に対する画像読み取りを通じて、その追記された正誤判定についての自動集計が行われるので、結果として教育用教材についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、採点集計結果は教育用教材上へ印刷出力されるので、採点集計後の教育用教材を参照することで、解答記入者等がその採点集計結果を容易に認識し得るようになる。
また、採点集計にあたっては、教育用教材から読み取った画像データを解析して、その教育用教材の原本についての電子データを探索するとともに、その探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握し、その把握した認識対象領域における追記内容を抽出するようになっている。したがって、採点集計に際して、認識対象領域が特定されることになるので、その認識対象領域についてのみ追記内容の抽出を行えばよく、当該追記内容についての認識を良好な精度で迅速に行い得るようになる。しかも、画像データの読み取り結果に基づいて探索した原本についての電子データから認識対象領域を把握するので、原本についての電子データが予め保持蓄積されてさえいれば、様々な種類の教育用教材についての採点集計処理に対応する場合であっても、各種類の教育用教材における認識対象領域が、その採点集計処理に際しての種類指定入力等の手間を要することなく、自動的に特定されることになる。

以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点集計処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行うことを可能にする。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点集計処理を円滑に行えるようになる。

以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。

〔基本的な機能構成の説明〕
先ず、教材処理装置の基本的な機能構成について説明する。図１は、本発明に係る教材処理装置の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、教材処理装置は、原本情報蓄積手段１と、画像入力手段２と、原本探索手段３と、対象領域取得手段４と、追記データ抽出手段５と、情報算出手段６ａと、演算手段６ｂと、生徒特定手段７と、生徒・情報対応付け手段８と、プリント手段９と、を備えて構成されている。

原本情報蓄積手段１は、処理対象となる教育用教材についての電子データで、その解答欄等が未記入であるものについての電子データを、当該教育用教材の原本を特定する電子データとして保持蓄積しているものである。なお、原本情報蓄積手段１では、複数種類の教育用教材の原本についての電子データを保持蓄積し得るようになっている。

ここで、教育用教材の原本について簡単に説明する。図２は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材１０は、問題およびその解答欄１０ａを有したもので、具体的には教育機関で用いられるテストの答案用紙や練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材１０は、少なくとも解答欄１０ａを有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材１０は、その教育用教材１０を識別特定するための識別情報欄１０ｂと、解答欄１０ａへの解答記入者に関する解答者情報欄１０ｃと、を有している。識別情報欄１０ｂには、例えば教育用教材１０の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材１０を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「ｉＴｏｎｅ（登録商標）」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態（位置、形状等）を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄１０ｃには、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
さらに、教育用教材１０は、情報出力欄１０ｄを有している。情報出力欄１０ｄは、解答欄１０ａに記入された解答に対する合計得点、およびその合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報を記入するためのものである。

このような教育用教材１０についての電子データは、原本情報蓄積手段１にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、ビットマップ形式の画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
ただし、教育用教材１０の電子データは、その教育用教材１０における問題文、解答欄１０ａ、識別情報欄１０ｂ等の画像を特定し得るデータ（以下「元画像データ」という）の他に、その教育用教材１０の属性（科目、タイトル、適用学年等）やその教育用教材１０における各解答欄１０ａについての配点を特定するための情報（以下「元画像情報」という）を含んでいるものとする。この元画像情報によって、教育用教材１０上における各解答欄１０ａについて、どの位置の存在する解答欄１０ａへの配点が何点であるかが特定されることになる。配点は、各解答欄１０ａ毎に異なっていても、あるいは一律であっても構わない。

さらに、教育用教材１０の電子データは、その教育用教材１０上に存在する領域で詳細を後述する得点認識対象領域、生徒特定認識対象領域および得点出力対象領域の位置を特定するための情報（以下「認識対象領域情報」という）とを含んでいるものとする。得点認識対象領域は、解答欄１０ａに記入された解答に対する正誤判定（例えば「○」または「×」の図形）が追記される領域で、具体的には解答欄１０ａを含む領域、解答欄１０ａと重複する領域または解答欄１０ａと同一の領域がこれに該当する。生徒特定認識対象領域は、解答欄１０ａへの解答記入者（生徒）を特定するための領域で、具体的には解答者情報欄１０ｃがこれに該当する。得点出力対象領域は、解答欄１０ａに記入された解答に対する合計得点およびその付随情報を出力するための領域で、具体的には情報出力欄１０ｄがこれに該当する。

これらの領域の位置を特定する認識対象領域情報は、教育用教材１０上における座標位置を用いて表現されたものであることが考えられる。
図３は、認識対象領域情報の一具体例を示す説明図である。図例では、得点認識対象領域の位置を特定するための認識対象領域情報の例を示している。図例のように、得点認識対象領域を特定する認識対象領域情報としては、教育用教材１０上における得点認識対象領域の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）とからなる情報が挙げられる。一般に、教育用教材１０上には複数の解答欄１０ａが存在していることから、得点認識対象領域を特定する情報についても、各得点認識対象領域毎に個別に座標位置等が設定されている。また、各得点認識対象領域については、それぞれの座標位置等のみならず、元画像情報との関連性も明確化されているものとする。具体的には、教育用教材１０上に存在する問題（または解答欄１０ａ）の番号についての情報と、その問題の解答に対する配点を特定するための情報（以下「配点情報」という）との対応関係が、例えば図例のようなテーブル形式で明確化されている。

また図１において、画像入力手段２は、解答欄１０ａへの解答記入、解答者情報欄１０ｃへの氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定（具体的には、例えば「○」または「×」の図形）の記入がされた教育用教材１０に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材１０から画像データを得るものである。

原本探索手段３は、画像入力手段２で得た画像データを解析して、当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを、原本情報蓄積手段１に保持蓄積されている中から探索するものである。この探索は、特に、教育用教材１０の識別情報欄１０ｂの部分についての解析結果に基づいて行うことが考えられる。

対象領域取得手段４は、原本探索手段３が教育用教材１０の原本についての電子データを探索すると、その電子データに含まれている認識対象領域情報を取得して、その教育用教材１０上に存在する得点認識対象領域、生徒特定認識対象領域および得点出力対象領域の位置を特定するものである。そのために、対象領域取得手段４は、得点認識対象領域の位置を特定する得点認識対象領域取得手段４ａと、生徒特定認識対象領域の位置を特定する生徒特定認識対象領域取得手段４ｂと、得点出力対象領域の位置を特定する得点出力対象領域取得手段４ｃと、を有して構成されている。

追記データ抽出手段５は、画像入力手段２で得られた教育用教材１０の画像データと、対象領域取得手段４の得点認識対象領域取得手段４ａで得られた得点認識対象領域についての認識対象領域情報を基にして、その教育用教材１０への追記内容、特に正誤判定の追記内容を抽出して、その正誤判定の追記内容を認識するものである。正誤判定の追記内容の抽出は、例えば、画像入力手段２で得られた教育用教材１０の画像データを、原本情報蓄積手段１に保持蓄積されている元画像データと比較し、それぞれの間の差分を抽出するとともに、その差分からさらに所定色成分についてのもの、具体的には赤色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。一般に、正誤判定の追記は、赤色で行われるからである。なお、このときの差分抽出の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。また、正誤判定の追記内容についての認識は、その正誤判定の追記内容の抽出結果に対する形状判定、具体的には「正解（○）」であるか、または「不正解（×）」であるかを判定することによって行えばよい。このときの形状判定は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行うことが考えられる。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、等があげられる。

情報算出手段６ａは、追記データ抽出手段５による正誤判定の記入内容の認識結果と、原本探索手段３に保持蓄積されている元画像情報（特に配点情報）とを基にして、画像入力手段２が画像読み取りを行った教育用教材１０について、その教育用教材１０に記入された正誤判定の採点集計を行って、その教育用教材１０における合計得点を算出するものである。

演算手段６ｂは、情報算出手段６ａによる算出結果を基に、その算出結果である合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報について、これらを得るための演算を行うものである。なお、どのような情報のについて演算を行うかは、予め定められているものとする。

生徒特定手段７は、画像入力手段２で得られた教育用教材１０の画像データと、対象領域取得手段４の生徒特定認識対象領域取得手段４ｂで得られた生徒特定認識対象領域についての認識対象領域情報を基にして、その教育用教材１０への追記内容、特に解答者情報欄１０ｃへの追記内容を抽出して、その教育用教材１０への解答記入を行った解答記入者（生徒）を特定するものである。なお、このときの解答記入者の特定手法自体については、公知の文字認識技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

生徒・情報対応付け手段８は、情報算出手段６ａによる算出結果および演算手段６ｂによる演算結果と、生徒特定手段７による解答記入者の特定結果とを、互いに対応付けるものである。この対応付けによって、同一の教育用教材１０から得られた算出結果および演算結果と解答記入者の特定結果とが互いに関連付けられることになる。この生徒・情報対応付け手段８による対応付けの結果は、例えば教育用教材１０についての採点集計結果を管理するデータベース装置またはファイルサーバ装置（ただし、いずれも不図示）に出力して、これらに保持蓄積させることが考えられる。

プリント手段９は、情報算出手段６ａによる算出結果および演算手段６ｂによる演算結果を、その算出結果および演算結果を得た教育用教材１０上の、対象領域取得手段４の得点出力対象領域取得手段４ｃが特定した得点出力対象領域の部分に、公知の電子写真技術を用いて印刷出力するものである。

〔具体的な概略構成の説明〕
続いて、以上のような機能構成の教材処理装置を実現するシステム構成について具体例を挙げて説明する。図４は、本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。図例のように、ここで説明するシステムは、大別すると、スキャナ部２０と、データ処理部３０と、プリンタ部５０と、これらを互いに接続する有線または無線の通信回線（ただし不図示）と、から構成されている。

スキャナ部２０は、処理対象となる教育用教材１０から画像データを得るもので、上述した画像入力手段２としての機能を実現するものである。ただし、スキャナ部２０では、ＡＤＦ（Automatic Document Feeder）を有しており、複数の教育用教材１０から連続的に画像データを読み取り得るようになっている。

データ処理部３０は、情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器としての機能を利用して、スキャナ部２０が得た画像データの対するデータ処理およびそのデータ処理結果に基づく採点集計処理を行うものである。そのために、データ処理部３０は、データベース部３１と、画像データ解析部３２と、教材判別部３３と、対象領域取得部３４と、歪み補正部３５と、比較抽出部３６と、所定色抽出部３７ａと、画素群分割部３７ｂと、形状認識部３７ｃと、記入位置認識部３７ｄと、解答者抽出部３８と、情報算出部３９ａと、演算部３９ｂと、対応付け部４０と、を有している。

データベース部３１は、処理対象となる教育用教材１０についての電子データ（元画像データ、元画像情報および認識対象領域情報）を保持蓄積するものである。すなわち、データベース部３１は、上述した原本情報蓄積手段１としての機能を実現するものである。

画像データ解析部３２は、スキャナ部２０で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

教材判別部３３は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部３２での解析処理の結果、特に識別情報欄１０ｂについてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、スキャナ部２０で得られた画像データの元となった教育用教材１０を識別特定するものである。このとき、教材判別部３３では、データベース部３１が電子データを保持蓄積している教育用教材１０と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部３１に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部３３は、画像データ解析部３２での解析結果から、スキャナ部２０で得られた画像データとの比較対象となる原本についての電子データを特定し、その電子データをデータベース部３１に保持蓄積されている中から探索するもので、上述した原本探索手段３としての機能を実現するものである。

対象領域取得部３４は、教材判別部３３での判別結果に基づき、教育用教材１０の原本についての電子データをデータベース部３１内から探索すると、その電子データに含まれている認識対象領域情報を取得して、その教育用教材１０上に存在する得点認識対象領域、生徒特定認識対象領域および得点出力対象領域の位置を特定するものである。すなわち、対象領域取得部３４は、上述した対象領域取得手段４としての機能を実現するものである。

歪み補正部３５は、スキャナ部２０で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられる。さらに、スキャナ部２０で得られた画像データと、比較対象となるデータベース部３１内の電子データとを比較照合し、その画像歪み（傾き、拡縮等）を補正するものであってもよい。なお、いずれの補正も、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

比較抽出部３６は、スキャナ部２０で得られた画像データで、歪み補正部３５での画像歪みの補正処理後のものを、データベース部３１内から探索された電子データで、スキャナ部２０にて読み取られた教育用教材１０の原本についての電子データと比較し、それぞれの間の差分を抽出するものである。ただし、比較抽出部３６では、対象領域取得部３４による得点認識対象領域および生徒特定認識対象領域についての特定結果に基づき、その得点認識対象領域および生徒特定認識対象領域のみに対して、差分抽出を行うようになっている。
所定色抽出部３７ａは、比較抽出部３６に抽出された差分から、さらに所定色成分（例えば赤色成分）についてのものを抽出することで、正誤判定の記入内容を抽出するものである。
画素群分割部３７ｂは、所定色抽出部３７ａでの抽出結果に対し、一つの図形形状（「○」または「×」）を構成するであろう画素群を得るとともに、その画素群に対して詳細を後述するような途切れ補正処理を行うものである。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。
形状認識部３７ｃは、所定色抽出部３７ａで抽出され画素群分割部３７ｂで画素群として纏められた正誤判定の記入内容に対して、「○」であるか「×」であるかの形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。
記入位置認識部３７ｄは、形状認識部３７ｃに形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材１０上における記入位置を認識するものである。
つまり、これら比較抽出部３６、所定色抽出部３７ａ、画素群分割部３７ｂ、形状認識部３７ｃおよび記入位置認識部３７ｄは、上述した追記データ抽出手段５としての機能を実現するものである。

解答者抽出部３８は、出席番号情報切り出し部と手書きＯＣＲ（Optical Character Reader）部との少なくとも一方、好ましくは両方からなるもので、対象領域取得部３４での生徒特定認識対象領域についての特定結果を基にしつつ、比較抽出部３６に抽出された差分のうち、当該生徒特定認識対象領域についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部による文字情報抽出や手書きＯＣＲ部による文字認識処理等を通じて、スキャナ部２０で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出するものである。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。
つまり、比較抽出部３６および解答者抽出部３８は、上述した生徒特定手段７としての機能を実現するものである。

情報算出部３９ａは、形状認識部３７ｃによる正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部３７ｄによる正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部３１が保持蓄積している元画像情報のうちの各解答欄１０ａについての配点情報とを基にして、スキャナ部２０が画像読み取りを行った教育用教材１０について、その教育用教材１０に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を算出するものである。すなわち、情報算出部３９ａは、上述した情報算出手段６ａとしての機能を実現するものである。

演算部３９ｂは、情報算出部３９ａによる算出結果を、その情報算出部３９ａによる算出結果である合計得点に付随する他の情報、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報についての演算を行うものである。すなわち、演算部３９ｂは、上述した演算手段６ｂとしての機能を実現するものである。

対応付け部４０は、情報算出部３９ａによる算出結果および演算部３９ｂによる演算結果と、解答者抽出部３８による解答記入者の抽出結果とを、互いに対応付けるものである。すなわち、対応付け部４０は、上述した演生徒・情報対応付け手段８としての機能を実現するものである。

プリンタ部５０は、データ処理部３０での処理結果、さらに詳しくは情報算出部３９ａによる算出結果および演算部３９ｂによる演算結果を、その算出結果および演算結果を得た教育用教材１０上に印刷出力するものである。ただし、プリンタ部５０では、対象領域取得部３４が特定した得点出力対象領域の部分に対して、印刷出力を行うようになっている。すなわち、プリンタ部５０は、上述したプリント手段９としての機能を実現するものである。

ところで、プリンタ部５０では、給紙トレイ内から１枚ずつ取り出した媒体に対して印刷出力を行うようになっている。したがって、プリンタ部５０が印刷出力を行うのに先立ち、そのプリンタ部５０の給紙トレイ内には、印刷出力の対象となる教育用教材１０、すなわちスキャナ部２０での画像読み取りが行われた後の教育用教材１０がセットされているものとする。
その場合に、画像読み取り後の教育用教材１０については、スキャナ部２０とプリンタ部５０との間を結ぶ搬送路（ただし不図示）を経て、プリンタ部５０の給紙トレイ内に給送することが考えられる。すなわち、スキャナ部２０とプリンタ部５０との間に教育用教材１０を搬送する搬送路を設けておき、スキャナ部２０での画像読み取り後の教育用教材１０が、自動的にプリンタ部５０の給紙トレイ内へ搬送されるようにする。
一方、教育用教材１０については、必ずしも自動的な搬送を行う必要はなく、例えばスキャナ部２０からプリンタ部５０への移送を人手によって行うようにしても構わない。ただし、人手による移送の場合には、スキャナ部２０での画像読み取り順とプリンタ部５０の給紙トレイ内へのセット順とに相違が生ずることも考えられる。このことから、給紙トレイとプリンタエンジン部との間には、プリンタエンジン部での印刷出力の対象とする教育用教材１０について、その教育用教材１０を識別特定するための情報読み取り処理部（ただし不図示）を備えていることが望ましい。情報読み取り処理部は、例えば教育用教材１０上の所定箇所からの情報読み取りを行う読み取りセンサと、上述した教材判別部３３や解答者抽出部３８等と同様の手法で教育用教材１０を識別特定する情報処理部とを備えて構成することが考えられる。

なお、以上のようなスキャナ部２０、データ処理部３０およびプリンタ部５０からなるシステム構成の教材処理装置のうち、データ処理部３０を構成する各部３１〜４０については、例えばコンピュータ機器に予め所定プログラムをインストールしておき、その所定プログラムを実行させることで実現することが考えられる。ただし、その場合に、各部３１〜４０を実現するための所定プログラムは、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、スキャナ部（画像読取装置）１０およびプリンタ部（印刷装置）３０と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現することが可能である。

〔処理動作例の概要の説明〕
次に、以上のように構成された教材処理装置（教材処理プログラムによっても実現される場合を含む）における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図５は、本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。

教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等によって解答者情報欄１０ｃへの氏名等の記入および解答欄１０ａへの解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄１０ａに記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材１０について、スキャナ部２０が画像読み取りを行って、その教育用教材１０からの画像データを得る（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す）。このとき、ＡＤＦを用いることで、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材１０について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材１０から連続的に画像データを得ることができる。

このスキャナ部２０での画像読み取りによって得られた画像データについては、データ処理部３０へ送られて、一旦、そのデータ処理部３０のワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。また、画像読み取り後の教育用教材１０については、自動搬送路または教師等の人手によって、その全てがプリンタ部５０の給紙トレイ内へ給送されるものとする。このとき、給紙トレイ内への教育用教材１０のセットは、スキャナ部２０での画像読み取り順の通りに行われることが望ましい。

その後は、各教育用教材１０から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、詳細を後述する自動採点処理が行われる（Ｓ１０２）。そして、自動採点処理によって、各教育用教材１０における正誤判定を採点集計して、それぞれの合計得点を算出した後は、続いて、詳細を後述する集計演算処理が行われる（Ｓ１０３）。集計演算処理では、それぞれの合計得点の算出結果を、各教育用教材１０から得た解答者情報と関連付けつつ、例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった、合計得点に付随する他の情報についての演算が行われる。

データ処理部３０での自動採点処理および集計演算処理が終了した後は、次いで、プリンタ部５０が、給紙トレイ内にセットされている各教育用教材１０に対して、順次、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果についての印刷出力を行う（Ｓ１０４）。このとき、給紙トレイ内の教育用教材１０がスキャナ部２０での画像読み取り順にセットされていれば、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果を、画像読み取り順に沿って、すなわち自動採点処理および集計演算処理の処理順で印刷出力することが可能となる。この印刷出力によって、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果が、その算出結果および演算結果を得た教育用教材１０上の情報出力欄１０ｄに、追記されて出力されるのである。

続いて、以上のような処理動作例における自動採点処理、集計演算処理および印刷出力処理について、さらに詳細に説明する。

〔自動採点処理の説明〕
自動採点処理は、以下のような手順で行われる。すなわち、自動採点処理にあたり、データ処理部３０では、ある一つの教育用教材１０から得られた画像データについて、画像データ解析部３２がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部３３が教育用教材１０の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「５年」「１．天気と気温の変化」といったタイトル解析または識別情報欄１０ｂに埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部３３では、スキャナ部２０で得られた画像データとの比較対象となる原本についての電子データを特定し、その電子データをデータベース部３１に保持蓄積されている中から探索することが可能となる。なお、この識別特定は、スキャナ部２０が画像読み取りを行った複数の教育用教材１０のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材１０は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材１０についてのみ行えばよい。また、原本についての電子データの探索については、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

そして、教材判別部３３の特定した電子データがデータベース部３１内に存在していれば、対象領域取得部３４がその電子データに含まれている認識対象領域情報を取得する。これにより、その教育用教材１０上に存在する得点認識対象領域、生徒特定認識対象領域および得点出力対象領域の位置が特定されることになる。

その一方で、ある一つの教育用教材１０から得られた画像データについては、歪み補正部３５がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、スキャナ部２０での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。

そして、比較抽出部３６は、歪み補正部３５で画像歪みが補正された後の画像データを、ある一つの教育用教材１０の原本についての電子データ、すなわち教材判別部３３によってデータベース部３１内から探索された電子データと比較し、それぞれの間の差分を抽出する。このとき、比較抽出部３６は、原本の電子データにおける元画像データとの差分を抽出するが、その差分抽出を教育用教材１０の全領域について行うのではなく、対象領域取得部３４による特定結果、さらに詳しくは対象領域取得部３４が特定した得点認識対象領域および生徒特定認識対象領域についてのみ行う。この差分抽出によって、解答者情報欄１０ｃおよび各解答欄１０ａへの記入内容並びに各解答欄１０ａに対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。

比較抽出部３６が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部３８が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、スキャナ部２０で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの教育用教材１０に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。

また、比較抽出部３６による差分抽出結果に対しては、各解答欄１０ａへの正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から所定色抽出部３７ａがさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。

ところで、一般に、教育用教材１０上には複数の解答欄１０ａが存在しており、正誤判定の記入も教育用教材１０上の複数箇所に行われている。したがって、正誤判定の記入内容を認識するためには、複数存在するものをそれぞれ別に取り扱う必要がある。

このことから、所定色抽出部３７ａでの抽出結果に対しては、画素群分割部３７ｂが画素群分割を行う。画素群分割は、近接位置にある画素群を一つに纏めて取り扱うことによって行えばよい。すなわち、予め設定された距離よりも近い位置にある画素同士は一つの図形形状を構成するものである判定し、その近接位置にある連続画素群に対して、一般的な画像処理技術であるラベリング処理を行って他の連続画素群との識別を可能にする。このようなラベリング処理の結果を利用することで、画素群分割の後は、一つの図形形状（「○」または「×」）を構成するであろう連続画素群を一つの纏まりとして取り扱い得るようになる。
ただし、得点認識対象領域が各解答欄１０ａに対して個別に設定されている場合であれば、それぞれの得点認識対象領域を区別して取り扱うことで、一つの図形形状（「○」または「×」）を構成するであろう画素群を一つの纏まりとして取り扱うことが可能である。したがって、その場合には、得点認識対象領域を区別するためのラベリング処理等を行うことで、上述したような画素群分割のための処理を省いてもよい。

また、画素群分割部３７ｂでは、所定色抽出部３７ａでの抽出結果に対し、途切れ補正処理をも行う。教育用教材１０上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄１０ａを特定する枠、各解答欄１０ａへの解答記入内容等に重ねて行われることが多く、所定色抽出部３７ａによる所定色成分の抽出結果が、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなる可能性が高いからである。

ここで、画素群分割部３７ｂが行う途切れ補正処理について詳しく説明する。

図６は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図６（ａ）に示すように、所定色抽出部３７ａによる所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し（Ｓ２０１）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ２０２）。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ２０３）。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ２０４）、その選択した端点（以下「第一端点」という）から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点（以下「第二端点」という）をさらに選択する（Ｓ２０５）。そして、第二端点があれば（Ｓ２０６）、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ２０７）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ２０８）。一方、第二端点が存在しない場合には（Ｓ２０６）、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ２０９）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ２０３〜Ｓ２０９）。
これにより、例えば図６（ｂ）に示す図形が抽出された場合には、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していても、その中で最も近傍の端点Ｂが端点Ａと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。

図７は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、所定色抽出部３７ａによる所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部３５による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図７（ａ）に示すように、歪み補正部３５による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う（Ｓ３０１）。ただし、比較抽出部３６による差分抽出または所定色抽出部３７ａによる所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、所定色抽出部３７ａによる所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し（Ｓ３０２）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ３０３）。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ３０４）。
先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ３０５）、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する（Ｓ３０６）。そして、第二端点があれば（Ｓ３０７）、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する（Ｓ３０８）。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ３０９）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ３１０）。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ（Ｓ３０６）に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ３１１）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ３０４〜Ｓ３１１）。
これにより、例えば図７（ｂ）に示す図形が抽出された場合に、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していると、その中で最も近傍の端点Ｃが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点Ａ，Ｃ間を連結する画素群がないので、端点Ａ，Ｃ間は接続しない。そして、端点Ｃの次に距離の近い端点Ｂを選択されるが、その端点Ｂと端点Ａとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Ｂが端点Ａと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。

以上のような画素群分割部３７ｂによる処理後は、形状認識部３７ｃが正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、ここではその説明を省略する。

そして、形状認識部３７ｃが正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部３７ｄは、正誤判定の記入内容について、その教育用教材１０上における記入位置を認識する。記入位置の認識は、その正誤判定の記入内容を抽出した得点認識対象領域についての位置情報を利用して行えばよい。あるいは、「○」または「×」の図形の外接矩形を算出し、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことも考えられる。

記入位置認識部３７ｄが正誤判定記入位置を認識した後は、情報算出部３９ａが正誤判定の採点集計を行う。このとき、情報算出部３９ａは、その採点集計を、形状認識部３７ｃによる正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部３７ｄによる正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部３１が保持蓄積している教育用教材１０の電子データに含まれる元画像情報（特に当該教育用教材１０の各解答欄１０ａについての配点情報）と、を基にして行う。

ここで、情報算出部３９ａによる正誤判定の採点集計についさらに詳しく説明する。図８は、正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材１０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（Ｓ４０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材１０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄１０ａの数を超えるまでは（Ｓ４０２）、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。

そして、Ｋ番目の「○」または「×」の図形について、その形状が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定し（Ｓ４０３）、その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Ｋの問題の解答に対する配点を加算する（Ｓ４０４）。また、「×」であれば、カウント数Ｋの問題の解答に対する配点加算を行わずに、「０点」とする（Ｓ４０５）。
このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ（Ｓ４０６）、教育用教材１０上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う（Ｓ４０２〜Ｓ４０６）。

図９は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。問題別採点結果は、教育用教材１０上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定と、その正誤判定に基づくそれぞれの得点と、合計得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、情報算出部３９ａから教育用教材１０別に出力されるものである。

以上のような処理を経ることで、情報算出部３９ａは、教育用教材１０に記入された正誤判定を採点集計して、その合計得点を得ることができるのである。
なお、以上のような手順の自動採点処理によって得られた処理結果、すなわち各教育用教材１０に記入された正誤判定の採点集計結果であるそれぞれの合計得点は、その後に行われる集計演算処理に供する情報として用いるため、解答者抽出部３８が抽出した解答者情報等と関連付けられて、データ処理部３０のワークエリアとして用いられるメモリ等に保持されるものとする。

〔集計演算処理の説明〕
自動採点処理の後に行われる集計演算処理では、情報算出部３９ａによる採点集計結果である各教育用教材１０についての合計得点が解答者情報等と関連付けられてワークエリアに保持されているので、そのワークエリア内の保持情報を用いて、演算部３９ｂが例えばクラス単位または学年単位での平均点、総合順位、偏差値等といった情報についての演算を行う。演算部３９ｂがどのような項目（情報）についての演算を行うかは、予め設定されているものとする。なお、演算部３９ｂが行う演算処理自体については、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

〔印刷出力処理の説明〕
印刷出力処理では、上述した自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果について、その算出結果および演算結果を得た教育用教材１０上への印刷出力を行う。

このとき、スキャナ部２０とプリンタ部５０との間に搬送路が設けられており、その搬送路によって教育用教材１０が自動的に搬送されるように構成されていれば、スキャナ部２０での画像読み取り順で各教育用教材１０がプリンタ部５０に給送されることになる。したがって、複数の教育用教材１０を一括して処理する場合であっても、搬送路での搬送タイミングやプリンタ部５０での駆動タイミング制御等を通じて、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果（以下、単に「印刷出力内容」という）と各教育用教材１０との関連性を正しく維持することができ、その印刷出力内容を各教育用教材１０上に適切に印刷出力することができる。

一方、スキャナ部２０からプリンタ部５０への教育用教材１０の移送に人手を介する場合であっても、スキャナ部２０での画像読み取り順が保たれたまま、各教育用教材１０がプリンタ部５０の給紙トレイ内にセットされれば、各教育用教材１０とそれぞれに対する印刷出力内容との関連性を正しく維持することは可能であり、その印刷出力内容を各教育用教材１０上に適切に印刷出力することができる。

しかしながら、教育用教材１０の移送に人手を介する場合には、作業ミス等によってスキャナ部２０での画像読み取り順とプリンタ部５０の給紙トレイ内へのセット順とに相違が生ずるおそれがある。このことから、教育用教材１０の移送に人手を介する場合には、印刷出力の対象とする教育用教材１０について、その教育用教材１０の識別特定を行うことが望ましい。

教育用教材１０の識別特定にあたっては、先ず、印刷出力の対象とする教育用教材１０について、読み取りセンサを利用した情報読み取りを行う。この情報読み取りは、教育用教材１０の全域にわたって行う必要はなく、識別特定のために寄与する領域、具体的には例えば識別情報欄１０ｂや解答者情報欄１０ｃ等についてのみ行えばよい。したがって、情報読み取りを行う読み取りセンサは、スキャナ装置のようなものではなく、給紙トレイとプリンタエンジン部との間に配されたＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサ等によって実現することが可能である。

読み取りセンサによる情報読み取りを行った後は、その読み取りセンサに付随して設けられた情報処理部が、情報読み取りの結果に基づいて、印刷出力の対象とする教育用教材１０についての識別特定を行う。この識別特定は、上述した教材判別部３３や解答者抽出部３８等と同様の手法で行えばよい。そして、教育用教材１０の識別特定を行ったら、その識別特定の結果を、印刷出力しようとする印刷出力内容に係る解答者情報等と比較し、これらが互いに合致するものであるか否かを判断する。

この判断の結果、それぞれが合致していれば、教育用教材１０とそれに対する印刷出力内容との関連性が正しく維持されているので、プリンタ部５０では、その印刷出力内容についての印刷出力をそのまま継続する。ただし、それぞれが合致していない場合には、適切な印刷出力が行えない可能性が高いことから、印刷出力処理を中断するとともに、その旨のアラーム出力を行う。あるいは、それぞれが合致していない場合には、教育用教材１０の識別特定結果に合致する印刷出力内容を、ワークエリア内の保持情報を検索して探し出して、当該教育用教材１０上に印刷出力してもよい。このような処理を経ることで、教育用教材１０の移送に人手を介する場合であっても、各教育用教材１０上への適切な印刷出力を確保できるのである。
なお、この印刷出力に先立って行う教育用教材１０の識別特定は、教育用教材１０の移送に人手を介する場合のみならず、搬送路による自動搬送の場合に行ってもよい。印刷出力の信頼性向上のためには非常に有効だからである。

教育用教材１０上への印刷出力は、公知の電子写真技術を用いて行えばよい。すなわち、プリンタ部５０は、データ処理部３０から情報算出部３９ａによる算出結果および演算部３９ｂによる演算結果を受け取ると、これらについてのデコンポーズを行ってプリンタ部５０で出力可能なデータ形式に変換して、教育用教材１０上に印刷出力する。

このときの印刷出力は、教育用教材１０上の特定領域のみ、具体的には情報出力欄１０ｄに対して行う。したがって、プリンタ部５０では、デコンポーズを行う際に、その情報出力欄１０ｄの位置を認識する必要がある。この情報出力欄１０ｄの位置認識は、対象領域取得部３４が認識対象領域情報を取得しているので、その認識対象領域情報から特定される得点出力対象領域の位置に基づいて行えばよい。

以上のようなプリンタ部５０での処理を経ることで、自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果は、その算出結果および演算結果を得た教育用教材１０上の情報出力欄１０ｄ内に印刷出力されるのである。
なお、このプリンタ部５０での印刷出力処理は、必ずしも自動採点処理での算出結果および集計演算処理での演算結果の両方について行う必要はなく、少なくとも自動採点処理での算出結果について行えばよい。集計演算処理での演算結果は、自動採点処理での算出結果に付随する情報だからである。

以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材１０から読み取った画像データを基にして、正誤判定の追記内容（例えば、「○」または「×」の図形形状）を認識し、その認識結果に基づき教育用教材１０に記入された正誤判定の採点集計を行った後に、その採点集計結果（例えば、合計得点、総合順位や平均点等）を画像データの読み取り元である教育用教材１０上へ印刷出力するようになっている。したがって、正誤判定が追記された教育用教材１０であれば、その教育用教材１０に対する画像読み取りを通じて、その追記された正誤判定についての自動集計が行われるので、結果として教育用教材１０についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、採点集計結果は教育用教材上へ印刷出力されるので、採点集計後の教育用教材１０を参照することで、解答記入者等がその採点集計結果を容易に認識し得るようになる。

その上、採点集計にあたっては、教育用教材１０から読み取った画像データを解析して、その教育用教材１０の原本についての電子データを探索するとともに、その探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握し、その把握した認識対象領域における追記内容を抽出するようになっている。したがって、採点集計に際して、認識対象領域が特定されることになるので、その認識対象領域についてのみ追記内容の抽出を行えばよく、当該追記内容についての認識を良好な精度で迅速に行い得るようになる。しかも、画像データの読み取り結果に基づいて探索した原本についての電子データから認識対象領域を把握するので、原本についての電子データが予め保持蓄積されてさえいれば、様々な種類の教育用教材１０についての採点集計処理に対応する場合であっても、各種類の教育用教材１０における認識対象領域が、その採点集計処理に際しての種類指定入力等の手間を要することなく、自動的に特定されることになる。

つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる複数種類の教育用教材１０について、その採点集計処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点集計処理を精度良く、しかも必要以上の手間を要することなく行うことが可能となる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。

また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、採点集計に必要となる原本上における認識対象領域の把握に加えて、当該原本上における得点出力対象領域の把握をも行い、その得点出力対象領域内に採点集計結果を印刷出力するようになっている。したがって、様々な種類の教育用教材１０について採点集計処理を行って、その処理結果を当該教育用教材１０上に印刷出力する場合であっても、その印刷出力が常に適切な位置に対して行われることとなり、この点に依っても信頼性の高い採点処理が実現されることになる。

なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。

例えば、本実施形態では、教育用教材１０の原本についての電子データを探索するのにあたり、その教育用教材１０についてのタイトル解析またはコード解析の少なくとも一方の結果を基にする場合を例に挙げている。一般に、教育用教材１０のタイトルは自他識別のために付与されるものであり、またコード解析に供されるコード情報も同様の理由により付与されるものであるため、これらについての解析結果を基に探索を行えば、その探索を的確かつ迅速に行い得るからである。
ただし、原本についての電子データを探索は、必ずしもタイトル解析またはコード解析の結果を基にする必要はなく、例えば教育用教材１０の原本別にＩＤ情報（ＩＤ番号等）が個別に付与されていれば、そのＩＤ情報の解析結果に基づいて原本についての電子データを探索することも考えられる。
さらには、画像読み取りによって得た画像データにおける画像特徴量（例えば、教育用教材上における画素分布をヒストグラム化したもの）を解析し、その解析結果に基づいて原本についての電子データを探索したり、あるいは画像データに対するレイアウト解析（例えば、テキスト部分とイメージ部分の配置態様の解析）を行い、その解析結果に基づいて原本についての電子データを探索することが考えられる。
また、問題文が記載されている教育用教材１０の原本を探索する場合であれば、その問題文を構成する語句や文言等が教育用教材１０の種類別に特有であることが多いことから、その問題文についての文字認識を行い、その文字の認識結果に基づいて原本についての電子データを探索することも考えられる。具体的には、例えば「算数」の教育用教材において、その種類別に「足し算」「引き算」等の文言が用いられている場合に、文字認識を通じてその文言の有無を判定することによって教育用教材１０の種類を特定する、といった具合である。

このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。 教育用教材の一具体例を示す説明図である。 認識対象領域情報の一具体例を示す説明図である。 本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。 本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。 途切れ補正処理の一例を示す説明図である。 途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。 正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。 問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。

符号の説明

１…原本情報蓄積手段、２…画像入力手段、３…原本探索手段、４…対象領域取得手段、５…追記データ抽出手段、６ａ…情報算出手段、６ｂ…演算手段、７…生徒特定手段、８…生徒・情報対応付け手段、９…プリント手段、１０…教育用教材、１０ａ…解答欄、１０ｂ…識別情報欄、１０ｃ…解答者情報欄、１０ｄ…情報出力欄、２０…スキャナ部、３０…データ処理部、３１…データベース部、３２…画像データ解析部、３３…教材判別部、３４…対象領域取得部、３５…歪み補正部、３６…比較抽出部、３７ａ…所定色抽出部、３７ｂ…画素群分割部、３７ｃ…形状認識部、３７ｄ…記入位置認識部、３８…解答者抽出部、３９ａ…情報算出部、３９ｂ…演算部、４０…対応付け部、５０…プリンタ部

Claims (9)

1. 解答欄を有した教育用教材についての電子データを保持蓄積する原本情報蓄積手段と、
   少なくとも前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力手段と、
   前記画像入力手段で得た画像データを解析して当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを前記原本情報蓄積手段に保持蓄積されている中から探索する原本探索手段と、
   前記原本探索手段が探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得手段と、
   前記画像入力手段で得た画像データから前記対象領域取得手段が把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出手段と、
   前記追記データ抽出手段による抽出結果のうち前記正誤判定の抽出結果について当該正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、
   前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が追記された教育用教材上に印刷出力するプリント手段と
   を備えることを特徴とする教材処理装置。
2. 前記対象領域取得手段は、前記原本上における認識対象領域の把握に加えて、当該原本上における出力対象領域の把握を行うものであり、
   前記プリント手段は、前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を、前記対象領域取得手段が把握した出力対象領域に印刷出力するものである
   ことを特徴とする請求項１記載の教材処理装置。
3. 前記原本探索手段は、前記教育用教材の原本別に個別に埋め込まれているコード情報の解析結果に基づいて当該原本についての電子データを探索する
   ことを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
4. 前記原本探索手段は、前記教育用教材の原本別に個別に付与されたＩＤ情報の解析結果に基づいて当該原本についての電子データを探索する
   ことを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
5. 前記原本探索手段は、前記画像入力手段で得た画像データにおける画像特徴量の解析結果に基づいて前記原本についての電子データを探索する
   ことを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
6. 前記原本探索手段は、前記画像入力手段で得た画像データに対するレイアウト解析の結果に基づいて前記原本についての電子データを探索する
   ことを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
7. 前記原本探索手段は、前記画像入力手段で得た画像データ中に含まれる文字の認識結果に基づいて前記原本についての電子データを探索する
   ことを特徴とする請求項１または２記載の教材処理装置。
8. 解答欄を有した教育用教材についての電子データを保持蓄積する原本情報蓄積ステップと、
   少なくとも前記解答欄への解答および当該解答に対する正誤判定が追記された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像入力ステップと、
   前記画像入力ステップで得た画像データを解析して当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを前記原本情報蓄積ステップで保持蓄積した中から探索する原本探索ステップと、
   前記原本探索ステップで探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得ステップと、
   前記画像入力ステップで得た画像データから前記対象領域取得ステップで把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出ステップと、
   前記追記データ抽出ステップによる抽出結果のうち前記正誤判定の抽出結果について当該正誤判定の採点集計を行う算出・演算ステップと、
   前記算出・演算ステップによる正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が追記された教育用教材上に印刷出力するプリントステップと
   を含むことを特徴とする教材処理方法。
9. 解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読取装置および前記教育用教材上への印刷出力を行う印刷装置と接続するコンピュータを、
   前記教育用教材の原本についての電子データを保持蓄積する原本情報蓄積手段と、
   前記画像読取装置で得た画像データを解析して当該画像データを得た教育用教材の原本についての電子データを前記原本情報蓄積手段に保持蓄積されている中から探索する原本探索手段と、
   前記原本探索手段が探索した原本についての電子データから当該原本上における認識対象領域を把握する対象領域取得手段と、
   前記画像読取装置で得た画像データから前記対象領域取得手段が把握した認識対象領域における追記内容を抽出する追記データ抽出手段と、
   前記追記データ抽出手段による抽出結果のうち前記正誤判定の抽出結果について当該正誤判定の採点集計を行う算出・演算手段と、
   前記算出・演算手段による正誤判定の採点集計結果を当該正誤判定が追記された教育用教材上へ前記印刷装置に印刷出力させるプリント手段
   として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
   

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