JP2007033726A - Device, method and program for processing educational material - Google Patents
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Abstract
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。 The present invention relates to a teaching material processing apparatus, a teaching material processing method, and a teaching material processing program for handling educational teaching materials used in an educational institution, and more particularly to a teaching material processing device, a teaching material processing method, and a teaching material processing program for scoring the educational teaching material. .
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。 In general, in educational institutions such as schools and cram schools, educational materials such as test answer sheets and practice question sheets are often used. In other words, it is widely practiced to use an educational material that has a question and its answer column, and to have students fill in the answer on the educational material, and the teacher grades the written answer. ing.
ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ(以下、単に「PC」という)に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、PCに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりPCにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。 By the way, for educational materials, there is a strong demand for labor saving in scoring. In order to meet this demand, for example, to save labor in scoring processing, for example, a scoring board and a scoring pen are connected to a personal computer (hereinafter simply referred to as “PC”), and educational materials are provided at predetermined positions on the scoring board. By placing XX with a scoring pen in the placed state, it is possible to input the position information of the answer written on the educational material and the correct / incorrect information to the PC, thereby teaching on the PC There has been proposed a system configured to perform automatic scoring of answers on educational materials (see, for example, Patent Document 1).
ただし、教育用教材についての採点処理にあたり、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とすることは、必ずしも好適とはいえない。専用の構成機器は、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり得るからである。また、専用の構成機器を必要とすると、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。 However, it is not always preferable to use a dedicated component device such as a scoring table or a scoring pen in scoring processing for educational materials. This is because the dedicated component device can cause a complicated configuration of the entire system, an increase in cost, and the like. Moreover, if a dedicated component device is required, the educational materials that can be handled are limited, and the versatility of the educational materials may be limited.
その一方で、近年、教育機関には、PCや複写機、あるいはスキャン機能、プリント機能およびネットワーク通信機能等を統合した、いわゆる複合機が設置されて用いられていることが一般的である。
このことから、教育用教材の採点処理については、例えば「○」または「×」といった正誤判定の記入がされた教育用教材について、これを複写機等のスキャン機能を用いて読み取り、その読み取り結果である画像データに対してPC等の画像処理機能を用いて画像処理を行うことで、特別な構成機器を必要とすることなく、教育用教材上の解答についての自動採点を可能にすることも考えられる。具体的には、教育用教材から画像データを得ると、その画像データから正誤判定の記入内容を抽出することで、教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行い、さらにはその画像データから教育用教材への解答記入者による記名内容を抽出して、OCR(Optical Character Reader)技術等によりその解答記入者の特定を行い、これらの採点集計結果と解答者特定結果とを互いに関連付けて出力することで、上述した特許文献1に開示されたものと同様の自動採点結果が得られるようになる。
On the other hand, in recent years, it is common for educational institutions to install and use PCs, copiers, or so-called multi-function machines that integrate scan functions, print functions, network communication functions, and the like.
Therefore, for scoring processing of educational materials, for example, educational materials with correct / incorrect entries such as “○” or “×” are read using the scanning function of a copying machine, etc. By performing image processing on image data using an image processing function such as a PC, it is possible to automatically score answers on educational materials without the need for special components. Conceivable. Specifically, when image data is obtained from educational materials, the contents of correctness / incorrectness determination are extracted from the image data, and the correctness / incorrectness determination scores entered in the educational material are collected, and the image data The contents of the name written by the respondent to the educational material are extracted from the above, and the respondent is identified by OCR (Optical Character Reader) technology, etc., and these score summarization results and the respondent identification results are associated with each other. By outputting, an automatic scoring result similar to that disclosed in
ところで、上述したような教育用教材の採点処理にあたっては、正誤判定の記入内容の抽出のみならず、その正誤判定についての配点、すなわち問題に対して設定された配点の認識を行う必要がある。各問題に対する配点がわからなければ、採点集計を行えないからである。このことから、教育用教材の採点処理を行うためには、各問題に対する配点を特定する情報(以下「配点情報」という)の存在が必要となる。 By the way, in the scoring processing of the educational material as described above, it is necessary to recognize not only the extraction contents of the correct / incorrect determination entry but also the distribution regarding the correct / incorrect determination, that is, the distribution set for the problem. This is because scoring cannot be done if the score for each problem is not known. For this reason, in order to perform scoring processing of educational materials, it is necessary to have information (hereinafter referred to as “scoring information”) that specifies the scoring for each problem.
しかしながら、教育用教材上には、複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれ配点が異なることが一般的である。しかも、教育用教材についても、学科別や生徒の学年別等の如く、様々な種類が存在することが考えられる。
したがって、教育用教材の採点処理にあたって、その採点処理を行うシステムや装置等に、予め配点情報を記憶させておき、これを採点処理の際に用いるようにするといったことは、その配点情報の作成および入力の手間等を考慮すると、必ずしも好ましいとはいえない。
However, a plurality of questions and their answer columns are arranged on the teaching material for education, and it is general that the points are different from each other. Moreover, there are various types of educational materials, such as by department or by student grade.
Therefore, in the scoring process of educational teaching materials, the scoring information is stored in advance in the scoring system or device and used for the scoring process. In addition, it is not always preferable in consideration of the input effort and the like.
そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、配点情報の手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことを可能とし、これによりその採点処理の省力化を実現することのできる、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。 Therefore, the present invention makes it possible to perform automatic scoring and summarization on the contents of correct / incorrect judgment without manual input of scoring information for educational materials used in educational institutions. It is an object of the present invention to provide a teaching material processing apparatus, a teaching material processing method, and a teaching material processing program capable of realizing labor saving of processing.
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、前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像入力手段が得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出手段と、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ついて前記画像入力手段が得た画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記配点情報抽出手段による配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識手段による正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出手段とを備えることを特徴とするものである。 The present invention is an educational material processing apparatus devised to achieve the above object, an image input means for reading an image of an educational material having an answer column and obtaining image data from the educational material, and the answer Based on the image data obtained by the image input means for the original scoring information entry, which is an educational teaching material in which scoring is entered in the column, the scoring content of the scoring is extracted, and the scoring for the answering column and the corresponding answer are extracted. The image input for the teaching material in which the information on the position of the column on the teaching material is recognized as the scoring information in the answer column, and the teaching material in which the answer to the answer column and the correctness / incorrectness determination for the answer are added Based on the image data obtained by the means, the correctness determination recognition means for extracting the content of the correctness determination entry, the recognition result of the scoring information by the scoring information extraction means, And a score calculation means for associating the results of correct / wrong determination by the error determination recognition means with each other, scoring and summarizing the correct / wrong judgments entered in the educational material, and calculating the score in the educational material. It is what.
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、前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像入力ステップで得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出ステップと、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ついて前記画像入力ステップで得た画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、前記配点情報抽出ステップによる配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識ステップによる正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出ステップとを含むことを特徴とする。 Further, the present invention provides an image input step of obtaining an image data from the educational material by reading an image of the educational material having an answer column in the educational material processing method devised to achieve the above-mentioned object, Based on the image data obtained in the image input step with respect to the original scoring information entry that is a teaching material in which scoring is entered in the answer field, the content of the scoring is extracted, Regarding the educational material in which the information regarding the position of the answer field on the educational material is recognized as the distributed information of the answer field, and the educational material in which the answer to the answer field and whether the answer is correct or not are added. Based on the image data obtained in the image input step, the correct / incorrect determination recognition step for extracting the contents of the correct / incorrect determination, and the scoring information extraction step The score information in the educational teaching material is calculated by associating the recognition result of the assigned scoring information with the extraction result of the correctness / incorrectness determination in the correctness / incorrectness recognition step, and scoring the correctness / incorrectness determination entered in the educational material. A score calculation step.
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、解答欄を有し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と接続するコンピュータを、前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像読取装置で得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出手段と、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ついて前記画像読取装置で得た画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記配点情報抽出手段による配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識手段による正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出手段として機能させることを特徴とするものである。 The present invention is also a teaching material processing program devised to achieve the above object, and is connected to an image reading device that reads an image of an educational material having an answer column and obtains image data from the educational material. The computer extracts the contents of the scoring information based on the image data obtained by the image reader for the scoring information entry original which is an educational teaching material in which the scoring is entered in the answer field, and the answer A score information extracting means for recognizing information on the score on the column and the position of the answer column on the teaching material as the score information of the answer column, and an education in which the answer to the answer column and the correctness / incorrectness determination for the answer are added On the basis of the image data obtained by the image reading device for the educational material, the correctness determination recognizing means for extracting the contents of the correctness determination entry, and the scoring information extracting means The score information in the educational material is calculated by associating the recognition result of the scoring information obtained by the above and the extraction result of the correctness / incorrectness determination by the correctness / error determination recognizing means, and scoring the correctness / incorrectness judgments written in the educational material. It is characterized by functioning as a score calculation means.
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では、解答欄への配点の記入がされた配点情報記入原本について、その配点情報記入原本に対する画像読み取りによって画像データを得ると、その画像データから当該配点情報記入原本における配点の記入内容を抽出して、当該配点情報記入原本上の解答欄の配点情報を認識する。この認識は、例えば配点が数字によって記入されている場合には、当該配点の記入内容の抽出結果に対する文字認識によって行えばよい。
また、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、すなわち採点集計の処理対象となる教育用教材について、その教育用教材に対する画像読み取りによって画像データを得ると、その画像データから正誤判定の記入内容を抽出する。そして、正誤判定の記入内容を抽出すると、その抽出結果と配点情報の認識結果との対応付けを行う。
したがって、例えば教育用教材上に複数の解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、各解答欄への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点との対応関係が明確となるので、配点情報の認識結果、正誤判定の抽出結果およびそれぞれの対応付けの結果を基にすることで、正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その採点集計には、配点情報記入原本から得た画像データに基づいて認識した配点情報が用いられるため、配点情報記入原本を用意してその配点情報記入原本に対する画像読み取りを行うだけで済み、採点集計を行うのに先立って配点情報の作成や手入力等を行っておく必要もない。
In the teaching material processing apparatus having the above-described configuration, the teaching material processing method having the above-described procedure, and the teaching material processing program having the above-described configuration, an image is obtained by reading the original scoring information entry original with respect to the original scoring information entry in which the scoring information is entered in the answer column. When the data is obtained, the score entry contents in the original score information entry original are extracted from the image data, and the score information in the answer column on the original score information entry original is recognized. This recognition may be performed, for example, by character recognition with respect to the extracted result of the contents of the score when the score is entered with numerals.
In addition, when image data is obtained by reading an image of the educational material for the educational material in which the answer to the answer column and whether the answer is correct, that is, the educational material to be scored, is obtained. Extract the correct / incorrect entry from the data. Then, when the contents of the correct / incorrect determination entry are extracted, the extraction result is associated with the recognition result of the allocation information.
Therefore, for example, even when a plurality of answer fields are arranged on the educational material and the score for each is different, the correspondence between the correctness / incorrectness determination for the answer to each answer field and the score for each becomes clear. Therefore, it is possible to perform scoring for correct / incorrect determination based on the recognition result of scoring information, the extraction result of correct / incorrect determination, and the result of each association. Moreover, since the scoring information uses the scoring information recognized based on the image data obtained from the scoring information entry original, it is only necessary to prepare the scoring information entry original and read the image of the scoring information entry original. In addition, it is not necessary to create scoring information or manually input prior to scoring.
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、例えばその教育用教材上に複数の問題およびその解答欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能であり、しかもそのために配点情報の作成や手入力等の労力を要してしまうこともなく、その採点処理の省力化を実現することができる。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。 As described above, in the teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program of the present invention, for example, a plurality of questions and their answer columns are arranged on the educational material used in the educational institution. Even if the scoring for each is different, it is possible to perform automatic scoring for the contents of correct / wrong judgment, and it may also require labor such as creating scoring information and manual input. Therefore, labor saving of the scoring process can be realized. Therefore, it becomes very convenient when used in an educational institution, and a highly reliable scoring process can be performed smoothly.
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。 The teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
〔システム全体の概略構成の説明〕
先ず、教材処理装置を実現するシステム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具体的なシステム構成例を示すブロック図である。
[Description of overall system configuration]
First, a system configuration for realizing the teaching material processing apparatus will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a specific system configuration example of a teaching material processing apparatus according to the present invention.
図例のように、ここで説明する教材処理装置は、画像読み取り部1と、データベース部2と、画像データ解析部3と、教材判別部4と、歪み補正部5と、差分抽出部6と、解答者抽出部7と、正誤判定抽出部8と、途切れ補正部9と、図形形状認識部10と、記入位置認識部11と、配点情報認識部12と、採点集計部13と、集計結果出力部14と、を備えて構成されている。
As shown in the figure, the teaching material processing apparatus described here includes an
画像読み取り部1は、処理対象となる教育用教材に対して、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、その教育用教材から画像データを得るものである。ただし、画像読み取り部1では、ADF(Automatic Document Feeder)を有しており、複数の教育用教材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。
The
ここで、教育用教材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20は、問題およびその解答欄21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20は、少なくとも解答欄21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20には、その教育用教材を識別特定するための識別情報欄22と、解答欄21への解答記入者に関する解答者情報欄23と、を有している。識別情報欄22には、例えば教育用教材の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材20を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「iTone(登録商標)」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態(位置、形状等)を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄23には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
Here, the educational material will be briefly described. FIG. 2 is an explanatory diagram showing a specific example of educational materials. As shown in the figure, the educational material 20 has a question and its
Further, the educational material 20 has an identification information column 22 for identifying and specifying the educational material, and an answerer information column 23 regarding an answer entry person in the
画像読み取り部1での画像読み取りに対象となる教育用教材20は、生徒等の解答記入者によって解答者情報欄23への氏名等の記入および解答欄21への解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄21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もの、すなわち後述する採点集計処理の対象となるものである。
また、画像読み取り部1では、各解答欄21への配点の記入がされた教育用教材21である配点情報記入原本についても、画像読み取りを行うようになっている。
The teaching material 20 for image reading by the
The
図3は、配点情報記入原本の一具体例を示す説明図である。図例のように、配点情報記入原本20aは、解答欄21への解答記入および解答者情報欄23への氏名等の記入がされていない教育用教材20の原本に対して、各解答欄21の領域内に、または各解答欄21の領域の近傍に、それぞれの配点24を個別に記入したものをいう。配点24は、数字、文字、記号等によって表されたものであればよい。各解答欄21への配点24の記入は、教師等が手書きによって行うことが考えられるが、予め印刷等されたものであってもよい。ただし、教育用教材20上の他部(例えば問題文)との識別を容易化するために、当該他部とは異なる色成分(例えば赤色)で記入されていることが望ましい。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a specific example of the original score information entry original. As shown in the example of the drawing, the original scoring information entry 20a is provided for each
また図1において、データベース部2は、教育用教材20についての電子データを保持蓄積するものである。特に、データベース部2では、解答欄21等が未記入であるもの、すなわち教育用教材20の原本についての電子データを保持蓄積するようになっている。
このような教育用教材20についての電子データは、データベース部2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20の電子データは、その教育用教材20における解答欄21や識別情報欄23等のレイアウトを特定し得る画像データの他に、その教育用教材20の属性(科目、タイトル、適用学年等)に関する情報を含むものとする。
In FIG. 1, the
The electronic data of such educational material 20 may be in any data format as long as it can be stored and accumulated in the
However, the electronic data of the educational teaching material 20 includes attributes (subjects, titles, titles) of the educational teaching material 20 in addition to image data that can specify the layout of the
画像データ解析部3は、画像読み取り部1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。
The image
教材判別部4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3での解析処理の結果、特に識別情報欄22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、画像読み取り部1で得られた画像データの元となった教育用教材20を識別特定するものである。このとき、教材判別部4では、データベース部2が電子データを保持蓄積している教育用教材の原本と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部2に保持蓄積されていなければ、教育用教材20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4は、画像データ解析部3での解析結果から、画像読み取り部1で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定するものである。
The teaching
歪み補正部5は、画像読み取り部1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。
The
差分抽出部6は、教材判別部4での教育用教材の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部1で得られた画像データで、歪み補正部5での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となるデータベース部2内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。なお、差分抽出処理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。
The
解答者抽出部7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、画像データ解析部3での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部6に抽出された差分のうち、解答者情報欄23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、画像読み取り部1で読み取り対象となった教育用教材20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。
The answerer extraction unit 7 includes at least one of an attendance number information cutout unit and a handwritten OCR (Optical Character Reader) unit, preferably both, and based on the result of the analysis processing in the image
正誤判定抽出部8は、画像データ解析部3での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部6に抽出された差分から、さらに正誤判定(具体的には、例えば「○」または「×」の図形)の記入内容を抽出するものである。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部6での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定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、正誤判定の記入は、赤色で行われるからである。
The correct / incorrect
途切れ補正部9は、正誤判定抽出部8での抽出結果に対して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。すなわち、途切れ補正部9は、本発明における途切れ補正手段として機能するものである。
The
図形形状認識部10は、正誤判定抽出部8で抽出され、途切れ補正部9で途切れ補正がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、図形形状認識部10は、正誤判定の記入内容が「正解(○)」または「不正解(×)」であるかを認識するものである。
The figure
記入位置認識部11は、図形形状認識部10に形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材上における座標解析によって行えばよい。
The entry
配点情報認識部12は、画像読み取り部1が配点情報記入原本20aから得た画像データで、歪み補正部5での画像歪みの補正処理後のものから、その配点情報記入原本20a上における配点24の記入内容を抽出して、各解答欄21に対する配点および当該解答欄21の教育用教材20上における位置に関する情報を各解答欄21の配点情報として認識するものである。
The scoring information recognition unit 12 is image data obtained from the scoring information entry original 20a by the
採点集計部13は、図形形状認識部10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11による正誤判定の記入位置の認識結果と、配点情報認識部12による各解答欄21についての配点情報の認識結果とを互いに対応付けて、画像読み取り部1が画像読み取りを行った教育用教材20について、その教育用教材20に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材20における得点を算出するものである。
The
集計結果出力部14は、採点集計部13による採点集計の結果を、解答者抽出部7が抽出した解答者情報と関連付けて出力するものである。なお、集計結果出力部14による出力先としては、教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32で、教育用教材についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。
The totaling
なお、以上に説明した各部1〜14のうち、画像読み取り部1については、画像読取装置としての機能を有した複写機、複合機またはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、ADFが付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。
また、画像読み取り部1を除く他の各部2〜14については、例えばPCのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。その場合に、各部2〜14の実現に必要となる所定プログラムは、予めPC内にインストールしておくことが考えられるが、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読取装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。
Of the
For the
〔教材処理装置の特徴的な機能構成の説明〕
次に、以上のようなシステム構成によって実現される教材処理装置(教材処理プログラムによって実現される場合を含む)の特徴的な機能構成について、さらに詳しく説明する。
[Description of characteristic functional configuration of teaching material processing device]
Next, the characteristic functional configuration of the educational material processing apparatus (including the case realized by the educational material processing program) realized by the system configuration as described above will be described in more detail.
図4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、入力手段41と、原本画像記憶手段42と、原本画像探索手段43と、配点情報抽出手段44と、追記抽出手段45と、正誤判定手段46と、得点算出手段47と、得点記憶手段48としての機能を備えて構成されている。
FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration example of the teaching material processing apparatus according to the present invention. As shown in the figure, the teaching material processing apparatus includes an
入力手段41は、画像読み取り部1によって実現される機能で、解答欄21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20または配点情報記入原本20aに対する画像読み取りを行って、その教育用教材20または配点情報記入原本20aから画像データを得るためのものである。
The input means 41 is a function realized by the
原本画像記憶手段42は、データベース部2によって実現される機能で、教育用教材20の原本についての電子データを保持蓄積するためのものである。
The original image storage means 42 is a function realized by the
原本画像探索手段43は、画像データ解析部3および教材判別部4によって実現される機能で、画像読み取り部1で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定し、その特定した電子データを原本画像記憶手段42内から探索するものである。
The original image search means 43 is a function realized by the image
配点情報抽出手段44は、歪み補正部5、差分抽出部6および配点情報認識部12によって実現される機能で、配点情報記入原本20aについて得られた画像データを基に、その配点情報記入原本20a上における配点24の記入内容を抽出して、各解答欄21に対する配点および当該解答欄21の教育用教材20上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識するためのものである。
The score
追記抽出手段45は、歪み補正部5、差分抽出部6、解答者抽出部7、正誤判定抽出部8および途切れ補正部9によって実現される機能で、解答欄21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20について得られた画像データを基に、その教育用教材20上における追記内容、具体的には正誤判定の記入内容および解答者情報を抽出するためのものである。
The postscript extraction means 45 is a function realized by the
正誤判定手段46は、図形形状認識部10および記入位置認識部11によって実現される機能で、教育用教材20上における正誤判定の記入内容が「正解(○)」または「不正解(×)」であるかを認識するとともに、その正誤判定の教育用教材上における記入位置を認識するためのものである。
The correctness / incorrectness determination means 46 is a function realized by the graphic
得点算出手段47は、採点集計部13によって実現される機能で、正誤判定手段46による正誤判定の認識結果と、配点情報抽出手段44による配点情報の認識結果とを互いに対応付けて、教育用教材20上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材20における得点を算出するためのものである。
The
得点記憶手段48は、集計結果出力部14によって実現される機能で、教育用教材20上における得点の算出結果を、その教育用教材20から抽出した解答者情報と関連付けて出力して、データベース装置31またはファイルサーバ装置32に記憶管理させるためのものである。
The score storage means 48 is a function realized by the total
〔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。
[Description of processing operation overview]
Next, an example of processing operation in the teaching material processing apparatus (including the case where the teaching material processing program is also realized) configured as described above, that is, the procedure of the teaching material processing method according to the present invention will be described. FIG. 5 is an explanatory diagram showing an outline of a basic processing operation example in the teaching material processing apparatus according to the present invention.
教材処理装置を利用する場合には、先ず、配点情報記入原本20aと、生徒等によって解答者情報欄23への氏名等の記入および解答欄21への解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄21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20とについて、画像読み取り部1が画像読み取りを行って、それぞれから画像データを得る(ステップ101、以下ステップを「S」と略す)。なお、配点情報記入原本20aと正誤判定記入済みの教育用教材20とは、同一種類の教育用教材についてのもの、すなわちその原本が共通しているものとする。
When using the teaching material processing apparatus, first of all, the student information etc. is filled in the name and the like in the answerer information column 23 and the
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20について、配点情報記入原本20aと併せて、一括して画像読み取りを行って、それぞれから連続的に画像データを得ることができる。すなわち、複数の教育用教材20および配点情報記入原本20aからなる教育用教材束に対して、連続的に画像読み取りを行うことができる。
ただし、教育用教材束に対して連続的に画像読み取りを行う場合には、後述する理由により、配点情報記入原本20aが最初に画像読み取り部1での画像読み取りの対象となることが望ましい。
なお、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦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。
At this time, by using ADF, for example, for a plurality of educational materials 20 to be processed in one group such as the same class, together with the original score information entry 20a, image reading is performed collectively, Image data can be obtained continuously from each. That is, it is possible to continuously perform image reading on a bundle of educational materials composed of a plurality of educational materials 20 and a score information entry original 20a.
However, when the image reading is continuously performed on the educational teaching material bundle, it is desirable that the original scoring information entry 20a is first the image reading target in the
Note that image data obtained by image reading is temporarily stored in a memory or the like used as a work area.
その後は、配点情報記入原本20aから得られたそれぞれの画像データに対して、詳細を後述する配点情報抽出処理が行われるとともに、各教育用教材20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)。 After that, for each image data obtained from the original scoring information entry 20a, a scoring information extraction process to be described in detail later is performed, and for each image data obtained from each educational material 20, Sequentially, an automatic scoring process whose details will be described later is performed (S102).
そして、配点情報抽出処理および自動採点処理を経て、各教育用教材20についての得点が算出されると、その算出結果が解答者情報と関連付けられて、教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32に出力され、そのデータベース装置31またはファイルサーバ装置32にて記憶保持される(S103)。これにより、データベース装置31またはファイルサーバ装置32では、教育用教材20についての採点集計結果を、例えば一覧形式で、管理または利用することが可能となるのである。 When the score for each educational material 20 is calculated through the scoring information extraction process and the automatic scoring process, the calculation result is associated with the answerer information, and the database device 31 or file connected to the educational material processing apparatus The data is output to the server device 32 and stored and held in the database device 31 or the file server device 32 (S103). As a result, the database device 31 or the file server device 32 can manage or use the score totalization results for the educational material 20 in a list format, for example.
続いて、以上のような処理動作例における配点情報抽出処理および自動採点処理について、さらに詳細に説明する。 Subsequently, the scoring information extraction process and the automatic scoring process in the above processing operation example will be described in more detail.
〔配点情報抽出処理の説明〕
配点情報抽出処理は、以下のような手順で行われる。
配点情報抽出処理にあたっては、教育用教材束の中から画像読み取り部1が最初に読み取った配点情報記入原本20aについての画像データに対し、画像データ解析部3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4が教育用教材20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教育用教材20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4では、画像読み取り部1で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。
つまり、入力手段41としての機能が配点情報記入原本20aから得た画像データについて、原本画像探索手段43としての機能がその比較対象となる電子データを識別特定し、その識別特定した電子データを原本画像記憶手段42内から探索するのである。
そして、教材判別部4が電子データを特定すると、データベース部2は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを差分抽出部6へ受け渡す。
[Description of scoring information extraction process]
Scoring information extraction processing is performed in the following procedure.
In the score information extraction process, the image
That is, for the image data obtained from the original scoring information entry 20a by the function as the input means 41, the function as the original image search means 43 identifies and specifies the electronic data to be compared, and the identified and specified electronic data is the original. The search is made from within the image storage means 42.
When the teaching
その一方で、配点情報記入原本20aから得たある画像データについては、歪み補正部5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、画像読み取り部1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。
On the other hand, for certain image data obtained from the original scoring information entry 20a, the
そして、差分抽出部6は、データベース部2から受け渡された電子データと、画像読み取り部1で得られ、歪み補正部5で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、配点情報記入原本20a上の各解答欄21における配点24の記入内容が抽出されることになる。
The
配点24の記入内容が抽出されると、その後は、配点情報認識部12が、その抽出結果に対する文字認識処理等を通じて、各解答欄21への配点24を認識するとともに、その配点24の教育用教材20上における記入位置を認識する。記入位置の認識は、例えば、配点24を表す文字等の外接矩形を算出するとともに、その外接矩形の教育用教材20上における座標位置を算出することによって行うことが考えられる。また、例えば、配点24を表す文字等の重心位置を算出し、その重心位置を含む所定の大きさの領域の座標を算出することによって行ったり、あるいは他の公知技術を利用した手法により記入位置の認識を行ったりしてもよい。そして、配点情報認識部12が、各解答欄21に記入された配点24およびその記入位置を認識すると、これらの認識結果を互いに関連付けて、各解答欄21の配点情報とする。
つまり、配点情報抽出手段44としての機能が、配点情報記入原本20aについて得られた画像データを基に、各解答欄21に対する配点および当該解答欄21の教育用教材20上における位置を認識して、当該解答欄21の配点情報として認識するのである。
After the contents of the score 24 are extracted, the score information recognition unit 12 thereafter recognizes the score 24 to each
That is, the function as the scoring information extraction means 44 recognizes the scoring for each
〔自動採点処理の説明〕
次に、以上に説明した配点情報抽出処理に続いて行われる自動採点処理について説明する。
自動採点処理にあたっては、配点情報記入原本20aの画像読み取り以降に画像読み取り部1が教育用教材20から得た画像データに対して、配点情報抽出処理の場合と同様に、画像データ解析部3がその解析処理を行いうとともに、教材判別部4が教育用教材20の識別特定を行う。ただし、この識別特定は、教育用教材束が同一種類のみからなるので、配点情報抽出処理での配点情報記入原本20aについての識別特定の結果を利用することで、省略することも可能である。
[Description of automatic scoring]
Next, the automatic scoring process performed following the above-described scoring information extraction process will be described.
In the automatic scoring process, the image
そして、教育用教材20から得た画像データに対しては、配点情報抽出処理の場合と同様に、歪み補正部5が画像歪みの補正を行うとともに、差分抽出部6が識別特定された原本の電子データとの差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄23および各解答欄21への記入内容並びに各解答欄21に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。
For the image data obtained from the educational material 20, the
差分抽出部6が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部7が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部1で読み取り対象となった教育用教材の解答記入者についての解答者情報を特定する。これにより、画像読み取り部1で画像読み取りが行われた各教育用教材20について、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。
When the
また、差分抽出部6による差分抽出結果に対しては、各解答欄21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正誤判定抽出部8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。
Further, for the difference extraction result by the
ただし、一般に、教育用教材20上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄21を特定する枠、各解答欄21への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果は、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おそれがある。このことから、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部9が途切れ補正処理を行う。
However, in general, the correctness / incorrectness graphic entry such as “O” and “X” on the educational material 20 is used for the question sentence, the frame for identifying each
ここで、途切れ補正部9による途切れ補正処理について詳しく説明する。
Here, the break correction processing by the
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、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し(S201)、さらに端点抽出処理を実行する(S202)。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S203)。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し(S204)、その選択した端点(以下「第一端点」という)から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点(以下「第二端点」という)をさらに選択する(S205)。そして、第二端点があれば(S206)、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S207)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S208)。一方、第二端点が存在しない場合には(S206)、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S209)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S203〜S209)。
これにより、例えば図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。
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of the interruption correction process.
In the interruption correction process, as shown in FIG. 6A, the extraction result of the predetermined color component by the correctness
When the end points are extracted, the following processing is executed for all the extracted end points (S203). That is, first, an unprocessed end point is selected (S204), and within the predetermined distance set in advance from the selected end point (hereinafter referred to as “first end point”) and closest to the end point. A certain unprocessed end point (hereinafter referred to as “second end point”) is further selected (S205). If there is a second end point (S206), the first end point and the second end point are connected to each other (S207), and both the first end point and the second end point are processed (S208). On the other hand, if the second end point does not exist (S206), the end point is not processed and the first end point is processed (S209). Such processing is performed for all end points until there are no unprocessed end points (S203 to S209).
Thereby, for example, when the figure shown in FIG. 6B is extracted, even if the end points B and C exist within a predetermined distance with respect to the end point A, the nearest end point B among them is It is connected to the end point A, and the discontinuity portion in the graphic “◯” is corrected.
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、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図7(a)に示すように、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う(S301)。ただし、差分抽出部6による差分抽出または正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し(S302)、さらに端点抽出処理を実行する(S303)。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S304)。
先ず、未処理の端点を一つ選択し(S305)、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する(S306)。そして、第二端点があれば(S307)、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する(S308)。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S309)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S310)。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ(S306)に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S311)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S304〜S311)。
これにより、例えば図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。
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating another example of the interruption correction process.
In another example of the interruption correction process, in addition to the extraction result of the predetermined color component by the correctness / error
Further, a thinning process is performed on the extraction result of the predetermined color component by the correctness determination extraction unit 8 (S302), and an end point extraction process is further performed (S303). When the end points are extracted, the following processing is executed for all the extracted end points (S304).
First, one unprocessed end point is selected (S305), and an unprocessed end point that is within a predetermined distance from the selected first end point and is closest is the second end point. (S306). If there is a second end point (S307), it is determined whether or not there is a pixel group that connects the first end point and the second end point in the image data after binarization processing (S308). . That is, it is determined whether or not there is an overlapping portion of the images that causes the interruption. As a result, if there is an overlapping portion, the first end point and the second end point are connected to each other (S309), and both the first end point and the second end point are processed (S310). On the other hand, if there is no overlapping portion, the process returns to the above-described step (S306), and an end point that is within a predetermined distance from the first end point and is closest to the next end point is selected as the second end point. . At this time, if there is no end point to be selected, the connection between the end points is not performed, and the first end point is processed (S311). Such processing is performed for all end points until there are no unprocessed end points (S304 to S311).
Thus, for example, when the figure shown in FIG. 7B is extracted, if the end points B and C exist within a predetermined distance from the end point A, the nearest end point C is selected. However, since there is no pixel group connecting the end points A and C in the binarized image data, the end points A and C are not connected. Then, an end point B that is the next closest to the end point C is selected. Since there is a pixel group in the binarized image data between the end point B and the end point A, the end point B is the end point. A will be connected. That is, the discontinuity portion in the graphic “O” is corrected without erroneously connecting “O” and “X”.
以上のような解答者情報の抽出、並びに、所定色成分抽出および途切れ補正を経ることで、教育用教材20上における追記内容が抽出されることになる。
つまり、追記抽出手段45としての機能が、各教育用教材20について得られた画像データを基に、その教育用教材20上における追記内容、具体的には正誤判定の記入内容および解答者情報を抽出するのである。
Through the extraction of the answerer information as described above, the extraction of the predetermined color component and the correction of the interruption, the additional content on the educational material 20 is extracted.
In other words, the function as the additional writing extraction means 45 is based on the image data obtained for each educational material 20, and the additional content on the educational material 20, specifically, the content of correct / incorrect determination and the answerer information are displayed. Extract it.
その後は、教育用教材20上における追記内容の抽出結果のうち、特に正誤判定の記入内容の抽出結果に対して、図形形状認識部10がそ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。
After that, among the extraction results of the additionally written contents on the educational material 20 for teaching, the figure
Alternatively, the feature amount of the recognition target figure may be calculated and the shape may be recognized from the feature amount. For example, known features such as the number of holes and the area ratio of the target figure occupying the circumscribed rectangle may be used as the feature amount, and the description thereof is omitted here.
そして、図形形状認識部10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11は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材20上における記入位置を認識する。なお、図形形状認識部10による形状認識の際には、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われている。このことから、記入位置認識部11による位置認識の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。
When the figure
ここで、記入位置認識部11による正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図8は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材20上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S401)。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(S402)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し(S403)、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる(S404)。具体的には、認識対象となる図形(連続画素群)に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(w)および高さ(h)を算出する。そして、これらの算出結果から、中心x座標=x+w/2、中心y座標=y+h/2を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S405)、教育用教材20上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う(S402〜S405)。
Here, the recognition processing of the correct / incorrect determination entry position by the entry
In the recognition processing of the correct / incorrect determination position, since a plurality of correct / incorrect determinations are entered on the educational material 20, first, the count number K for the correct / incorrect determination is set to “1” (S401). Thus, until the count number K exceeds the number of correct / incorrect determinations that can exist on the educational material 20, that is, the number of answer columns 21 (S 402), correct / incorrect determination detected in a predetermined scanning order (“◯ ”Or“ x ”graphic), the position is recognized in order from the first.
For example, the position recognition may be performed by calculating circumscribing rectangle information of a graphic of “◯” or “x” (S403) and further calculating the center coordinates of the circumscribing rectangle (S404). Specifically, a circumscribed rectangle is extracted from a figure (continuous pixel group) to be recognized, the xy coordinates of a predetermined point (for example, the upper left vertex) of the circumscribed rectangle, and the width (w) of the circumscribed rectangle. And the height (h) is calculated. Then, from these calculation results, the center x coordinate = x + w / 2 and the center y coordinate = y + h / 2 are calculated, and the calculation result is set as the recognition result of the position of the continuous pixel group, that is, the correct / incorrect determination entry position.
Such processing is repeated until all the correct / incorrect determinations existing on the educational material 20 are recognized while incrementing the count number K (S405) (S402 to S405).
このようにして、図形形状認識部10および記入位置認識部11は、教育用教材20上における正誤判定の記入内容が「正解(○)」または「不正解(×)」であるかを認識するとともに、その正誤判定の教育用教材20上における記入位置を認識する。
つまり、正誤判定手段46としての機能が、教育用教材20上における正誤判定の追記内容の抽出および認識を行うのである。
In this way, the figure
That is, the function as the correctness / incorrectness determination means 46 extracts and recognizes the additional contents for correctness / incorrectness determination on the educational material 20.
正誤判定の追記内容の認識後は、上述した配点情報抽出処理での配点情報の認識結果を利用しつつ、採点集計部13が正誤判定の採点集計を行う。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材20上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは、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。
すなわち、K番目の正誤判定図形について、その図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、K番目の正誤判定に対する配点を加算する。また、「×」であれば、K番目の正誤判定に対する配点加算を行わずに、「0点」とする。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ、教育用教材20上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う。
After recognizing the additional information for correctness / incorrectness determination, the scoring and summarizing
In scoring the correct / incorrect determination, since a plurality of correct / incorrect determinations are entered on the educational material 20, first, the count number K for the correct / incorrect determination is set to "1". Thus, until the count number K exceeds the number of correct / incorrect determinations that can exist on the educational material 20, that is, the number in the
That is, for the Kth correct / incorrect determination graphic, it is determined whether the graphic is “◯” or “×”. As a result, if it is “◯”, the score for the Kth correct / incorrect determination is added in the “scoring result by problem” described later. On the other hand, if it is “x”, the score addition is not performed for the Kth correct / incorrect determination, and “0 point” is set.
Such processing is repeated until all the correctness determinations on the educational material 20 are completed while incrementing the count number K.
ただし、以上のような採点集計を行うためには、教育用教材20上には複数の(解答欄21)が存在し、また各解答欄21の配点24も一律であるとは限らないため、正誤判定と配点との対応付けが必要である。詳しくは、配点情報抽出処理で認識した解答欄21の教育用教材20上における位置と、自動採点処理で認識した正誤判定記入位置とを、互いに対応付ける必要がある。
However, in order to perform the scoring as described above, there are a plurality of (answer columns 21) on the educational material 20, and the score 24 of each
このことから、採点集計部13では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行う。すなわち、採点集計部13は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、配点情報に基づき教育用教材20上で解答欄21であるとされた領域との重なり面積を求め、その面積(外接矩形に対する面積比でも同様)が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄21とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄21対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄21についての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄21についての配点加算を行わない。このような処理を、教育用教材20上の全ての正誤判定および解答欄21について行えば、得点算出手段47は、採点集計部13によって実現される機能で、正誤判定手段46による正誤判定記入位置の認識結果と配点情報による解答欄21の位置の認識結果とを互いに対応付けつつ、教育用教材20上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材20における得点を算出することができる。
あるいは他の例として、記入位置認識部11によって算出された「○」または「×」といった正誤判定図形の中心座標と、その座標が含まれる解答欄21とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄21対して記入された正誤判定結果とする。
つまり、得点算出手段47としての機能が、教育用教材20上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材20における得点を算出するのである。
From this, the
Alternatively, as another example, the center coordinates of the correct / incorrect determination figure such as “◯” or “×” calculated by the entry
That is, the function as the score calculation means 47 scores and sums the correctness / incorrectness determinations entered on the educational material 20 and calculates the score in the educational material 20.
以上のような処理を経ることで、採点集計部13からは、教育用教材20上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力されるのである。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20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、採点集計部13から出力されるものである。
Through the processing as described above, the
採点集計部13から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部14が、その問題別採点結果、すなわち採点集計部13による採点集計の結果を、解答者抽出部7が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32に対して出力する。これにより、データベース装置31またはファイルサーバ装置32では、教育用教材20についての採点集計結果を、例えば一覧形式で、管理または利用することが可能となる。
When the scoring result by question is output from the scoring and summarizing
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20から読み取った画像データを基にして、正誤判定の記入内容(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20に記入された正誤判定の採点集計を行うようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材20に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われるので、結果として教育用教材20についての採点処理が省力化されることとなる。さらには、教育用教材20から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、PC等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。 As described above, in the teaching material processing apparatus, the teaching material processing method, and the teaching material processing program according to the present embodiment, the content of correct / incorrect determination (for example, “O” or “ The figure shape of “×” is recognized, and based on the recognition result, scoring and summarizing of correct / incorrect determination entered in the educational material 20 is performed. Therefore, if the image reading is performed on the educational material 20 in which the correctness / incorrectness determination is entered, the scoring results are automatically collected for the entered correctness / incorrectness determination. As a result, the scoring process for the educational material 20 is labor-saving. Will be. Furthermore, since the image data read from the educational material 20 is used as a basis, for example, a scanning function realized by a copier, a multifunction peripheral, or a scanner device, an information storage processing function possessed by a computer device such as a PC, an image processing If there is a function and an arithmetic processing function, the apparatus configuration can be realized, and a dedicated component device is not required.
しかも、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、配点情報記入原本20aについて画像読み取りを行って得られた画像データから配点情報を抽出および認識するとともに、その配点情報の認識結果と教育用教材20上の解答に対する正誤判定の記入内容との対応付けを行うようになっている。すなわち、配点情報記入原本20aにおける記入内容に基づいて、教育用教材20上の各解答欄21に対する配点24を自動的に認識するのである。したがって、例えば教育用教材20上に複数の問題およびその解答欄21が配されており、それぞれに対する配点24が異なる場合であっても、配点情報記入原本20aに対する画像読み取りを行うだけで、当該配点24が明らかになるとともに、各解答欄21への解答に対する正誤判定とそれぞれに対する配点24との対応関係も明確となるので、採点集計部13での正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その採点集計には、配点情報記入原本20aに対する画像読み取りの結果が用いられるため、その採点集計を行うのに先立って配点情報の手入力等を行っておく必要もない。
Moreover, in the teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program according to the present embodiment, the scoring information is extracted and recognized from the image data obtained by reading the scoring information entry original 20a, and the scoring information is recognized. Correspondence between the result and the contents of the correct / wrong determination for the answer on the educational material 20 is performed. That is, based on the contents entered in the original scoring information entry 20a, the scoring 24 for each
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教育用教材20について、配点情報24の手入力等を予め行わなくても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能となるので、その採点集計処理の省力化を実現することができる。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。 That is, according to the teaching material processing apparatus, the teaching material processing method, and the teaching material processing program in the present embodiment, the correctness / incorrectness determination can be entered for the educational teaching material 20 used in the educational institution without performing manual input of the scoring information 24 in advance. Since it is possible to perform automatic scoring for the contents, it is possible to realize labor saving of the scoring processing. Therefore, it becomes very convenient when used in an educational institution, and a highly reliable scoring process can be performed smoothly.
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。 In addition, although this embodiment demonstrated the suitable Example of this invention, this invention is not limited to the content.
例えば、本実施形態では、教育用教材束に対して連続的に画像読み取りを行うとともに、最初に配点情報記入原本20aを画像読み取りの対象とし、その後に採点集計の処理対象となる教育用教材20について画像読み取りを行う場合を例に挙げている。これは、配点情報記入原本20aおよび各教育用教材20に対する画像読み取りを連続的に行えば、それぞれに対する画像読み取りが略同時期に同一の画像読み取り部1によって行われることになり、配点情報記入原本20aから得た画像データと各教育用教材20から得た画像データとの間のデータ特性(増幅度、歪み、色特性等)に相違が生じるのを抑制でき、結果としてそれぞれの画像データを用いて自動採点処理を行う場合における処理精度向上が期待できるからである。ただし、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、各教育用教材20から得た画像データを格納するメモリ領域を確保できれば、配点情報記入原本20aについての画像読み取りを最初に行わなくてもよい。また、不揮発性のメモリ領域を確保し、そのメモリ領域内に配点情報記入原本20aから得た画像データを格納すれば、配点情報記入原本20aに対する画像読み取りと各教育用教材20に対する画像読み取りとを別々に非連続で行うことも考えられる。
For example, in the present embodiment, image reading is continuously performed on the educational material bundle, and the original scoring information entry 20a is first subjected to image reading, and then the educational material 20 to be subjected to scoring processing. The case where image reading is performed is taken as an example. This is because if the scoring information entry original 20a and the teaching materials 20 for education are continuously read, the image reading for each will be performed by the same
また、例えば、本実施形態では、配点情報抽出処理における配点24の認識および自動採点処理における正誤判定の記入内容の抽出認識にあたり、教育用教材20または配点情報記入原本20aから読み取った画像データを、データベース部2が保持する電子データ(原本についての画像データ)と比較する場合を例に挙げている。これは、原本についての画像データと比較すれば、その差分抽出の精度を高く維持できることが期待でき、さらにはデータベース部2に各種教育用教材20についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材20についての汎用性を十分に確保し得るからである。
Further, for example, in this embodiment, in recognition of the score 24 in the score information extraction process and extraction recognition of the entry contents of the correctness determination in the automatic score process, the image data read from the educational material 20 or the score information entry original 20a is The case where it compares with the electronic data (image data about an original) which the
しかしながら、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、以下に述べるような機能構成によっても、配点情報抽出処理および自動採点処理を行うことは可能である。
図10および図11は、本発明に係る教材処理装置の他の機能構成例を示すブロック図である。
However, the present invention is not necessarily limited to this, and it is possible to perform the stipulation information extraction process and the automatic scoring process also by the functional configuration described below.
10 and 11 are block diagrams showing other functional configuration examples of the teaching material processing apparatus according to the present invention.
図10に示す機能構成は、上述した図4の機能構成と比べて、原本画像記憶手段42および原本画像探索手段43を備えてない点、並びに、解答位置算出手段49を備えている点で相違する。かかる機能構成では、配点情報抽出手段44および追記抽出手段45は、原本についての画像データとの差分ではなく、所定色成分(例えば赤色成分)について着目することで、配点24および正誤判定の抽出を行う。そして、配点情報抽出手段44による配点24の記入位置の認識結果に基づき、解答位置算出手段49が解答欄21となる領域の教育用教材20上における座標位置を算出し、その算出結果を追記抽出手段45に通知する。これにより、追記抽出手段45は、その算出結果から特定される領域内についてのみ正誤判定の抽出処理を行うといったことが可能となる。つまり、かかる機能構成においても、図4の機能構成の場合と同様に配点情報抽出処理および自動採点処理を行うことが可能である。しかも、かかる機能構成では、図4の機能構成の場合とは異なり、原本についての画像データを必要としないので、当該画像データが記憶蓄積されていない教育用教材20についても、配点情報記入原本20aさえ用意すれば、処理対象とすることができる。
The functional configuration shown in FIG. 10 is different from the functional configuration of FIG. 4 described above in that the original image storage means 42 and the original image search means 43 are not provided, and the answer position calculation means 49 is provided. To do. In such a functional configuration, the scoring
図11に示す機能構成は、上述した図10の機能構成と比べて、解答位置算出手段49を備えてない点、および、原本画像生成手段50を備えている点で相違する。原本画像生成手段50は、配点情報記入原本20aから得た画像データを基に、その配点情報記入原本20aと同種の教育用教材20の原本についての画像データを生成するものである。この生成は、配点情報記入原本20aから得た画像データと配点情報抽出手段44による抽出結果との差分を用いて行えばよい。原本画像生成手段50を備えることで、かかる機能構成では、原本画像記憶手段42および原本画像探索手段43を備えてなくとも、配点情報記入原本20aに対する画像読み取りを行う度に原本についての画像データを得ることができる。すなわち、その生成した原本についての画像データを用いて、追記抽出手段45が正誤判定の抽出処理を行うといったことが可能となる。つまり、かかる機能構成においても、図4または図10の機能構成の場合と同様に配点情報抽出処理および自動採点処理を行うことが可能である。しかも、かかる機能構成では、図10の機能構成の場合と同様に、原本についての画像データが記憶蓄積されていない教育用教材20についても、配点情報記入原本20aさえ用意すれば、処理対象とすることができる。
The functional configuration shown in FIG. 11 is different from the functional configuration of FIG. 10 described above in that the answer
この原本画像生成手段50については、原本画像記憶手段42および原本画像探索手段43がない場合だけではなく、これら原本画像記憶手段42および原本画像探索手段43が存在する機能構成において設けることも考えられる。原本画像記憶手段42および原本画像探索手段43が存在する場合に原本画像生成手段50を設ければ、その原本画像生成手段50で生成した原本についての画像データを逐次原本画像記憶手段42に記憶保持しておき、その後に行う配点情報抽出処理または自動採点処理の際に利用するといったことが可能となるからである。 The original image generation means 50 may be provided not only in the case where the original image storage means 42 and the original image search means 43 are not provided, but also in a functional configuration in which the original image storage means 42 and the original image search means 43 exist. . If the original image generation means 50 is provided when the original image storage means 42 and the original image search means 43 exist, the image data of the original generated by the original image generation means 50 is sequentially stored in the original image storage means 42. This is because it becomes possible to use it at the time of subsequent scoring information extraction processing or automatic scoring processing.
また、図10および図11に示した機能構成例の他に、以下のようなものも考えられる。例えば、入力手段41において、解答欄21および正誤判定が未記入である教育用教材20の白紙原本と、各解答欄21への配点24が記入された配点情報記入原本20aと、解答欄21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20とのそれぞれについて、画像読み取りを行う。すなわち、入力手段41では、白紙原本と、配点情報記入原本20aと、解答および正誤判定の記入済み教育用教材20とからなる教育用教材束に対して、画像読み取りを行う。そして、白紙原本から得た画像データを用いて記入済み教育用教材20について正誤判定の抽出処理を行い、また配点情報記入原本20aから得た画像データを用いて配点情報抽出処理を行うことで、自動採点処理を可能にする。このようにすれば、白紙原本についての画像読み取りを行うことから、原本のデータベースや原本探索等を必要とせず、しかも配点情報記入原本20aからの原本データ抽出を要することもなく、教育用教材20に対する自動採点処理を行うことが可能となる。
In addition to the functional configuration examples shown in FIGS. 10 and 11, the following may be considered. For example, in the input means 41, to the
なお、その場合には、白紙原本、配点情報記入原本20aおよび記入済み教育用教材20が、それぞれ同一種類のものであるか否かを判定する判定手段を備えていることが望ましい。白紙原本等の種類選定が自動的探索ではなく人為的作業に依存することになり、種類選択ミス等があると正誤判定の抽出処理や自動採点処理等の結果に多大に影響を及ぼすからである。同一種類あるか否かの判定自体は、公知技術を利用して行えばよい。 In this case, it is desirable to include determination means for determining whether or not the blank original, the scoring information entry original 20a, and the completed educational teaching material 20 are of the same type. This is because the type selection of white paper originals, etc. depends on human work rather than automatic search, and if there is a type selection error, it will greatly affect the results of correct / error judgment extraction processing, automatic scoring processing, etc. . The determination itself of whether there is the same type may be performed using a known technique.
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。 As described above, the present invention can be modified as appropriate without departing from the scope of the description of the present embodiment.
1…画像読み取り部、2…データベース部、3…画像データ解析部、4…教材判別部、5…歪み補正部、6…差分抽出部、7…解答者抽出部、8…正誤判定抽出部、9…途切れ補正部、10…図形形状認識部、11…記入位置認識部、12…配点情報認識部、13…採点集計部、14…集計結果出力部、20…教育用教材、20a…配点情報記入原本、21…解答欄、22…識別情報欄、23…解答者情報欄、24…配点、31…データベース装置、32…ファイルサーバ装置、41…入力手段、42…原本画像記憶手段、43…原本画像探索手段、44…配点情報抽出手段、45…追記抽出手段、46…正誤判定手段、47…得点算出手段、48…得点記憶手段、49…解答位置算出手段、50…原本画像生成手段
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像入力手段が得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出手段と、
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ついて前記画像入力手段が得た画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記配点情報抽出手段による配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識手段による正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出手段と
を備えることを特徴とする教材処理装置。 Image input means for reading an image of an educational material having an answer column and obtaining image data from the educational material;
Based on the image data obtained by the image input means for the original scoring information entry which is an educational teaching material in which scoring is entered in the answer field, the content of the scoring is extracted, Scoring information extracting means for recognizing information on the position of the answer field on the educational material as the score information of the answer field;
Correctness determination recognizing means for extracting the content of the correctness determination based on the image data obtained by the image input means for the educational material in which the answer to the answer column and the correctness determination for the answer are added;
The educational material is obtained by scoring and summarizing the correctness / incorrectness determination entered in the educational material by associating the recognition result of the distributed information by the distributed information extracting unit with the extracted result of the correctness / incorrectness determination by the correctness / error recognition unit. A teaching material processing apparatus comprising: score calculating means for calculating a score in
前記教育用教材束は、前記配点情報記入原本を含んでいるとともに、当該配点情報記入原本が最初に前記画像入力手段での画像読み取りの対象となる
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。 The image input means continuously reads an image for a teaching material bundle consisting of a plurality of teaching materials of the same type,
2. The teaching material processing according to claim 1, wherein the educational material bundle includes the original scoring information entry original, and the original scoring information entry original is a target of image reading by the image input means. apparatus.
前記正誤判定認識手段は、前記画像入力手段が得た画像データと前記原本画像記憶手段が記憶蓄積する画像データとの差分に基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する
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。 An original image storage means for storing and storing image data of the original teaching material, and
The correctness determination recognizing means extracts the content of the correctness determination entry based on the difference between the image data obtained by the image input means and the image data stored and accumulated by the original image storage means. Item 3. The teaching material processing apparatus according to item 1 or 2.
前記教育用教材束は、前記解答欄および前記正誤判定が未記入である教育用教材の白紙原本と、前記配点情報記入原本と、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記入済み教育用教材とを含む
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。 The image input means is for reading an image of a bundle of educational materials composed of a plurality of educational materials,
In the educational material bundle, a blank original of the educational material in which the answer column and the correct / incorrect determination are not entered, the original scoring information input original, the answer to the answer column, and the correct / incorrect determination for the answer are added. The teaching material processing apparatus according to claim 1, further comprising: a completed teaching material.
を備えることを特徴とする請求項5記載の教材処理装置。 The learning material processing apparatus according to claim 5, further comprising: a determination unit that determines whether the blank original, the scoring information entry original, and the completed educational teaching material are of the same type.
前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像入力ステップで得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出ステップと、
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ついて前記画像入力ステップで得た画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、
前記配点情報抽出ステップによる配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識ステップによる正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出ステップと
を含むことを特徴とする教材処理方法。 An image input step of obtaining an image data from the educational material by reading an image of the educational material having an answer column;
Based on the image data obtained in the image input step with respect to the original scoring information entry that is a teaching material in which scoring is entered in the answer field, the content of the scoring is extracted, Scoring information extraction step for recognizing information on the position of the answer field on the educational material as the score information of the answer field;
A correct / incorrect determination recognition step for extracting entry contents of the correct / incorrect determination based on the image data obtained in the image input step for the educational material in which the answer to the answer column and the correct / incorrect determination for the answer are added;
The educational information is obtained by scoring and summing up the correctness / incorrectness determinations written in the educational material by associating the recognition results of the distributed information in the allocated information extraction step with the extracted result of the correctness / incorrectness determination in the correctness / incorrectness recognition step. A teaching material processing method, comprising: a score calculating step for calculating a score at.
前記解答欄への配点の記入がされた教育用教材である配点情報記入原本について前記画像読取装置で得た画像データを基に、前記配点の記入内容を抽出して、前記解答欄に対する配点および当該解答欄の前記教育用教材上における位置に関する情報を当該解答欄の配点情報として認識する配点情報抽出手段と、
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ついて前記画像読取装置で得た画像データに基づいて、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記配点情報抽出手段による配点情報の認識結果と、前記正誤判定認識手段による正誤判定の抽出結果とを互いに対応付けて、前記教育用教材に記入された正誤判定を採点集計して当該教育用教材における得点を算出する得点算出手段
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。
A computer connected to an image reading device that reads an image of an educational material having an answer column and obtains image data from the educational material;
Based on the image data obtained by the image reading device for the original scoring information entry which is a teaching material in which scoring is entered in the answer field, the content of the scoring is extracted, and the scoring for the answer field Scoring information extracting means for recognizing information on the position of the answer field on the educational material as the score information of the answer field;
Correctness determination recognizing means for extracting the content of the correctness determination based on the image data obtained by the image reader for the educational material in which the answer to the answer column and the correctness determination for the answer are added;
The educational material is obtained by scoring and summarizing the correctness / incorrectness determination entered in the educational material by associating the recognition result of the distributed information by the distributed information extracting unit with the extracted result of the correctness / incorrectness determination by the correctness / error recognition unit. A teaching material processing program that functions as a score calculation means for calculating a score in a program.
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