JP2007280241A - 追記情報処理方法、追記情報処理装置、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】教材自動採点システムにおいて、採点記号とコメントとを分離した適切なデータ処理ができるようにする。
【解決手段】付加情報記入済教材８１に追記されている採点記号８７とコメント８８とを、記載位置、画像特徴量、あるいは認識処理時の信頼度などの付加情報が持つ様々な特徴に基づいて分離する。この際、付加情報が持つ単一の特徴に基づくだけでなく複数の特徴を参照することで、より正確な分離認識を行なうようにする。そして、この分類した採点記号８７については自動採点処理を実行し、またコメント８８については生徒指導用データベースの構築処理を行なう。
【選択図】図７

Description

本発明は、追記情報処理方法、追記情報処理装置、およびプログラムに関する。より詳細には、文書に追加記入された付加情報（追記情報やアノテーションとも称する）を、文書本体から分離し、文書本体と関わりを持つ様々な情報処理に利用する仕組みに関する。

情報処理技術の進歩の著しい今日、文書に関する様々な処理を自動処理する仕組みがある。たとえば、予め所定の情報が記載されている文書原本にさらに別の付加情報を追記し、その付加情報の追記された追記済文書を処理対象として、追記された付加情報に基づいて所定のデータ処理を行なう仕組みがある。

たとえば、定型伝票に情報を記入して、その記入された情報を処理対象とする場合や、予め日付や予定記入欄が用意された主に手帳やメモなどに手書きで予定を記入し、その記入された予定を電子データ化する個人情報管理（特にスケジュール管理ともいう）の仕組みもある。

個人情報管理を例にすれば、たとえば特許文献１には、書き込みの施された手帳などの紙面をスキャナより入力し、既知の方法により文字や枠線を検出し、検出した文字や枠線の配置を予め記憶された手帳の書式の知識と照合し、各記載項目の属性を表すデータを生成する仕組みが提案されている。

手帳やメモなどに手書きで記入した情報（本例では手帳に手書きで入力した予定の記載内容）が自動的に電子データに変換され、各記載項目を生成された属性に対応付けて切り換えてデータベースに登録することができるので、利用者がある書式の出力を要求した場合には、予め記憶された出力の書式を参照することにより、データベースの内容を紙上の各内容に対応した場所に印刷するなどができ便利である。

たとえば、領域内に記入された文字の属性を認識し、その属性を文字と対応付けて保存する際、記入位置に着目して属性判別したり、文字の周辺に存在する記号によって関連付けられる他の文字属性に着目したりする仕組みが開示されている。なお、文字認識できなかった場合は、文字をイメージとして取り扱うようになっている。

また、各記載項目に属性を対応付けておくことで、手帳の記載内容を再現して清書印刷出力することができるのみならず、内容を特定の観点から整理し直し、所望の書式で出力することができる点も開示されている。

特開平５−２１６９３２号公報

しかしながら、特許文献１に記載の仕組みでは、抽出した内容を複数種類に分離（区別）して処理する点については開示がない。たとえば、同一項目内に記入したものは、全て単一の処理を適用されるので、仕事の予定もプライベートの予定も全て区別無く登録される。これでは、仕事の予定データと私的な予定とを区別した取扱いができない。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、文書に追記された内容を複数に分離（区別け）して処理することのできる仕組みを提供することを目的とする。

本発明に係る追記情報処理の仕組みにおいては、追記済文書中に存在する複数の付加情報を抽出し、この抽出した複数の付加情報の記載内容を認識するとともに、記載位置、画像特徴量、あるいは認識処理時の信頼度などの付加情報が持つ様々な特徴に基づいて、複数の付加情報を複数の種類に区分けする。そして、この分離した複数の付加情報のそれぞれに基づいて、それぞれの区分に対応した個別のデータ処理を行なうようにした。

なお、本発明に係る仕組みは、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現することもでき、このためのプログラムやこのプログラムを格納した記録媒体を発明として抽出することも可能である。プログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、有線あるいは無線による通信手段を介した配信により提供されてもよい。

本発明によれば、文書中に追記された各付加情報を、それぞれが持つ特徴に基づいて、複数の付加情報を複数の種類に分離し、この分離区分に応じた個別のデータ処理を行なうようにしたので、抽出したそれぞれの記載内容をそれぞれ適切に分離することができる。その結果、それぞれの記載内容に基づく各別のデータ処理においても、適切にデータ処理ができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。

＜処理対象文書の例＞
図１および図２は、本発明に係る追記情報処理装置を備えてなる情報処理システムにおいて処理対象とする文書の一例を示す図である。何れも、文書原本８Ａを（Ａ）に、追記済文書８Ｂを（Ｂ）に示す。また、データベースへの登録情報の一例を（Ｃ）に示す。

図１に示す第１例の文書は、教育現場で紙媒体として使用される教育用教材８０であって、典型例として、問題文８２およびその解答欄８４（本例では括弧で示された部分）を有したものであり、図１（Ａ）はその文書原本８Ａを示し、図１（Ｂ）は、追記情報記入済の状態（追記済文書８Ｂ）を模式的に示している。

このような教育用教材８０は、具体的には教育機関で用いられるペーパーテストや練習問題シートなどが該当する。なお、教育用教材８０は、少なくとも解答欄８４を有していればよく、たとえば採点官が読み上げた問題について解答欄８４に解答を記入する場合などがあり、問題文８２については必ずしも記載されていなくともよい。

また、図１（Ａ）に示すように、教育用教材８０は、問題文８２および第１種の付加情報の一例である解答が記入される解答欄８４の他に、配点欄８３（問題別の項目点欄８３ａや部分点欄や合計点欄でなる集計欄８３ｂ）と、第１種の付加情報の一例である教育用教材８０を識別特定するための情報を記入する識別情報欄８５と、第１種の付加情報の一例である解答者情報であって解答欄８４への解答記入者に関する情報を記入する解答者情報欄８６とを有している。解答欄８４、識別情報欄８５、解答者情報欄８６は、何れも第１種の付加情報を記入する記入欄の一例である。

識別情報欄８５には、たとえば教育用教材８０の科目、タイトル、あるいは適用学年など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８０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、たとえば「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、形状など）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８６には、解答記入者の学級８６ａ、出席番号８６ｂ、あるいは氏名８６ｃなどが記入され得るようになっている。

配点欄８３（特に項目点欄８３ａ）には、各解答欄８４についての配点情報が記入される。配点情報とは、教育用教材８０における各解答欄８４について、各位置の解答欄８４への配点が何点であるかを特定するための情報である。なお、配点は、解答欄８４ごとに異なっていてもよいし、あるいは一律であってもよい。

このような教育用教材８０は、対応する原本（教材原本）の電子データに基づき印刷装置で印刷出力することで得ることができる。教材原本の電子データは、たとえばパーソナルコンピュータなどの電子計算装置を利用してワープロソフトなどのアプリケーションソフトウェアを用いて生成することができ、予め所定のデータベースなどに保存される。

なお、教材原本の電子データは、その教育用教材８０における解答欄８４や識別情報欄８５などのレイアウトを特定し得るものであり、かつ、所定のデータベース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。たとえば、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に限らず、画像データであってもよい。

教育現場では、図１（Ａ）に示した文書原本８Ａの一例である教育用教材８０が生徒や受験者などに配布され、先ず、生徒などによって解答者情報欄８６への氏名や解答欄８４への解答などの第１種の付加情報が所定欄に記入された後に回収される。この後さらに、図１（Ｂ）に示す追記済文書８Ｂの一例である付加情報記入済教材８１のように、教師などの採点官によって各解答欄８４に記入された解答に対する採点記号（正誤判定図形）８７や採点記号８７と関連するその他の図形や文章で示されたコメント８８などの第２種の付加情報が記入される。なお、追記情報処理装置１０で自動採点処理を行なうので、この時点では、採点官による配点欄８３Ｃへの記入はない。

この際には、通常、生徒などによる第１種の付加情報の記入に使用されるペン色と、採点官などによる第２種の付加情報の記入に使用されるペン色とは、異なるものが使用される。

採点記号８７としては、たとえば、正解を示す「○」やその他の図形（たとえば楕円図形）、不正解を示す「×」やその他の図形（たとえば「レ点」などのチェックマーク）、あるいは一部正解を示す「△」やその他の図形がある。

コメント８８は、採点記号８７を元にした第１のデータ処理には直接的な関係を有しない情報であるが、第１のデータ処理の結果をサポート（補強）するあるいは全く関係のない第２のデータ処理に利用されるものである。

教材自動採点システムでは、この追記済文書８Ｂの一例である付加情報記入済教材８１を対象として所定のデータ処理を行なうことになる。この際、第２種の付加情報（本例では採点記号８７とコメント８８）の別に、それぞれに応じた個別のデータ処理を行なうようにする。この例では、第１のデータ処理として採点記号８７を元にした自動採点処理を行なう。この自動採点処理結果として、たとえば、配点欄８３Ｃへ記入する得点情報が取得されることになる。また、コメント８８の追記内容を元にした自動採点処理結果とは別の第２のデータ処理を行なう。

自動採点処理とは別の第２のデータ処理としては、たとえば、コメント８８の追記内容を所定の条件に基づいて分類する処理や、分類したコメント（全ての追記内容には限らず一部の追記内容でもよい）を対応する解答欄８４についての採点処理結果と関連付けて生徒指導用データベースに登録・蓄積しておく処理などを行なう。

こうすることで、自動採点処理とは別の第２のデータ処理の利用形態としては、生徒指導用データベースから情報を取り出して、後の生徒指導に利用することができるようになる。たとえば、全ての採点結果と対応するコメントを表示するようにすれば、優秀、優、並、劣、などの評価の細分類と合わせて採点結果を確認することができる。また、結果が不正解のコメントのみを表示するようにすれば、問題の読み間違えが多い、解答の書き間違えが多い、あるいは計算ミスが多いなどの生徒の能力分析に利用することもできる。あるいは、コメント８８で示されている注意文やミス修正に基づき生徒指導に利用することも考えられる。

なお、採点記号８７やコメント８８を対象としたデータ処理を実行するための教育用教材８０（原本画像）のデータベースへの登録に当たっては、採点記号８７についてのデータ処理時に必要となる解答欄８４の位置情報や問題番号や配点情報などを示す記入欄位置領域情報３８と、コメント８８についてのデータ処理時に必要となる分類基準情報３９とを登録しておく。

たとえば、図１（Ｃ）に示すように、記入欄位置領域情報３８の一例である解答欄位置領域情報を、教育用教材８０上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する配点と、その問題の解答を記入する解答欄８４として扱われる領域の所定点（たとえば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）とからなる情報で、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、所定の格納領域に保持蓄積しておく。分類基準情報３９については後述する。

なお、付加情報記入済教材８１に対応する元の教育用教材８０が文書管理サーバに登録されていないときには、無記入の教育用教材８０を文書入力装置で読み取ることで対処してもよい。

一方、図２に示す第２例の文書は、ビジネスマンなどが使用するビジネス文書であって、典型例として、スケジュール管理用の手帳９０を示している。一般的な手帳９０では、日付（年月日）欄９２と、各日付における予定９７を記入する予定欄９４を有しており、図２（Ａ）はその文書原本８Ａを示し、図２（Ｂ）は、追記情報記入済の状態（追記済文書８Ｂ）を模式的に示している。なお、図２（Ａ）では、予定９７を記入するための予定欄９４が日付単位で区別けされた例で示しているが、さらに、各日付内の時間（時刻）単位で区別けしたものもある。予定欄９４は第１種の付加情報を記入する記入欄の一例であり、この予定欄９４には、たとえば、該当日時に実行すべき予定９７が記入され得るようになっている。

このような手帳９０は、市場で購入することができるし、あるいは対応する原本（手帳原本）の電子データに基づき印刷装置で印刷出力することで得ることもできる。手帳原本の電子データは、たとえばパーソナルコンピュータなどの電子計算装置を利用してワープロソフトなどのアプリケーションソフトウェアを用いて生成することができ、予め所定のデータベースなどに保存される。

なお、手帳原本の電子データは、その手帳９０における日付欄９２や予定欄９４などのレイアウトを特定し得るものであり、かつ、所定のデータベース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。たとえば、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に限らず、画像データであってもよい。

ビジネス現場では、図２（Ａ）に示した文書原本８Ａの一例である手帳９０を身近におき、先ず、所有者によって予定欄９４への予定９７（第１種の付加情報）が該当日時の予定欄９４に記入される。このとき、さらに、図２（Ｂ）に示す追記済文書８Ｂの一例である付加情報記入済手帳９１のように、所有者自らによって各予定欄９４に記入された予定９７に対する分類記号９９（たとえば社用と私用の区別をするもの）や予定９７と関連するその他の図形や文章で示されたコメント９８などの第２種の付加情報が記入される。

この際には、通常、手帳９０で使用されている文字色と、予定９７やコメント９８の記入に使用するペン色とは、異なるものが使用される。

また、分類記号９９としては、たとえば、私用（Private use ）を示す「Ｐ」やその他の文字・図形（たとえば◇マークなど）がある。私用にのみ分類記号９９を付すことで、社用（Business use）については、特に分類記号９９を付さなくてもよい。

また、コメント９８は、予定９７を元にした第１のデータ処理には直接的な関係を有しない情報であるが、第１のデータ処理の結果をサポート（補強）するあるいは全く関係のない第２のデータ処理に利用されるものである。

分類記号９９を含むコメント９８は、一般的なビジネス文書における追記内容（付加情報記入済手帳９１の例では予定９７に相当）に対しての校正記号としての意味を持ち、このコメント９８を利用することで、予定９７を所定の条件に基づいて編集することができるようになる。

たとえば、個人情報管理システムでは、この追記済文書８Ｂの一例である付加情報記入済手帳９１を対象として所定のデータ処理を行なうことになる。この際、第２種の付加情報（本例ではコメント９８に基づく予定９７の種類）の別に、それぞれに応じた個別のデータ処理を行なうようにする。この例では、第１のデータ処理とし予定９７の内容を元にした自動スケジュール管理処理（予定９７の電子データ化）を行ない、またコメント９８の追記内容を元にした自動スケジュール管理処理そのものとは別の第２のデータ処理を行なう。

自動スケジュール管理処理そのものとは別の第２のデータ処理としては、たとえば、コメント９８（分類記号９９を含む）の追記内容に従って、第１のデータ処理としての自動スケジュール管理処理結果を社用と私用とに分類する処理や、分類した予定９７（全ての追記内容には限らず一部の追記内容でもよい）を対応する日付と関連付けてデータベースに個別に登録・蓄積しておく処理などを行なう。

こうすることで、社用スケジュールと私用スケジュールをと切り分けてデータベース上で管理することができるようになる。それぞれのデータベースの公開と非公開とを個別に設定することができるようになるので使い勝手がよくなる。

特開平５−２１６９３２号公報に記載の仕組みでは、予定欄９４に記入された内容の全てについて単一の処理がなされ、この例では、仕事の予定もプライベートの予定も、全て区別無く１つのデータベースとして登録されることになる。このため、たとえば、仕事のスケジュールを公開・共有しようとしたときには、公開したくないプライベートの予定までもが公開されてしまう不都合が生じるのと大きく異なる。

なお、予定９７やコメント９８を対象としたデータ処理を実行するための手帳９０（原本画像）のデータベースへの登録に当たっては、予定９７やコメント９８についてのデータ処理時に必要となる予定欄９４の位置情報などを示す記入欄位置領域情報３８と、コメント９８についてのデータ処理時に必要となる分類基準情報３９とを登録しておく。

たとえば、図２（Ｃ）に示すように、記入欄位置領域情報３８の一例である予定欄位置領域情報を、手帳９０上に存在する日付（年月日）と、各日付内の時間（時刻）と、予定９７を記入する予定欄９４として扱われる領域の所定点（たとえば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）とからなる情報で、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、所定の格納領域に保持蓄積しておく。分類基準情報３９については後述する。

＜コメント例と分類例＞
図３〜図５は、付加情報記入済教材８１におけるコメント８８や付加情報記入済手帳９１におけるコメント９８の一例と、採点記号８７や予定９７と区別した「一方の付加情報」の一例である各コメント８８，９８をさらに複数に分類する際に使用される分類基準情報３９の一例を説明する図である。

文書原本８Ａ（教育用教材８０や手帳９０）にコメント８８，９８を記入することで追記済文書８Ｂ（付加情報記入済教材８１や付加情報記入済手帳９１）となるが、それらは、文書中に記入済の文字や図形を対象として付加（追記）されるものであるし、これらコメント８８，９８には、種類の面では、文字で記入される場合もあれば図形（線を含む）で記入される場合もあるし、また、外形面から見れば、その大小や長さも様々なものがある。また、追記目的（文字の意味）の面から見れば、追記対象の採点記号８７や分類記号９７などとの関係で様々な目的が存在する。

したがって、各コメント８８，９８を分類する際には、種類（文字や図形）、外形（大小（量）や長さ）、追記目的、あるいは追記対象の各側面（個別に限らず任意の組合せに関しても）を考慮する必要がある。

たとえば、図３に示す第１例では、コメント８８，９８を種類の側面から文字に注目して、コメント８８，９８の一例とその分類方法を例示している。なお、追記済文書８Ｂ中からコメント８８，９８部分を抽出し、文字認識処理を実行することで、コメント８８，９８から文字を抽出することができる。

たとえば、付加情報記入済教材８１の一例である採点答案（第１例）は、文字で追記されているコメント８８は、その追記目的が重要な事例である。この場合、各コメント８８を分類する際には、文字に長さには関わらず、追記目的の側面からクラス分けする。この際には、文字全体の意味でクラス分けすることもできるし、特定の文字（記号を含む）が含まれているか否かを考慮してクラス分けすることもできる。

たとえば、「よくできました」、「優」、「OK」、「good」、「excellent 」などの良好である意味を持つ文字を含むものは「よい評価」に分類し、「注意」、「注」、「よく読むこと」、「？」などの生徒指導を要する意味を持つものは「注意点」に分類し、文字（たとえば１，２字程度）や数字で誤解答に対しての訂正がなされているものについては「ミス修正」に分類することが考えられる。

また、付加情報記入済教材８１の一例である採点答案（第２例）では、文字で追記されているコメント８８は、その長さ（文量）が重要な事例である。この場合、各コメント８８を分類する際には、意味内容には関わらず、長さの側面からクラス分けする。これは、一般的には、生徒指導のために追記する文字列は長くなるのに対して、「ミス修正」の際には文字（たとえば１，２字程度）や数字で誤解答に対しての訂正がなされることを考慮したものである。よって、「文字の量が多い」ものは「アドバイス」に分類し、文字の量が少ない（１，２字）」ものは「ミス修正」に分類することが考えられる。

採点答案の第１例および第２例の何れの分類方法であっても、コメント８８の文字と追記対処の解答欄８４に記入されている解答内容とに基づいて、生徒の能力分析や指導に利用することができるようになる。たとえば、「注意点」や「ミス修正」に分類したコメント８８を参照することで、問題の読み間違えが多い、解答の書き間違えが多い、あるいは計算ミスが多いといった能力分析ができ、対応する指導もできるようになる。

また、付加情報記入済手帳９１では、スケジュール管理のために予定を記入することが行なわれる。この際、記入する予定としては、仕事の予定もあれば私的（プライベート）な予定もある。これを分類するためにコメント９８が利用される。よって、この場合、たとえば、会議、打ち合わせ、＊＊社、部、課、係、Ｂ（会社用として登録した文字マーク）、＊＊氏（登録した人名）、などのように、仕事に関わる予定のものについては「ビジネス」に分類し、食事、待ち合わせ、旅行、ドライブ、＊＊会、Ｐ（私用として登録した文字マーク）、＊＊氏（登録した人名）、などのように、個人に関わる予定のものについては「プライベート」に分類することが考えられる。

こうすることで、付加情報記入済手帳９１の記入内容を電子スケジュールに反映する際に、仕事のスケジュールと個人のスケジュールとを区別して、個別のデータベースに登録しておくことができるようになる。あるいは、仕事関係のスケジュールのみを電子スケジュールに反映させることができる。

また、図４に示す第２例では、コメント８８，９８を種類の側面から図形に注目して、コメント８８，９８の一例とその分類方法を例示している。なお、追記済文書８Ｂ中からコメント８８，９８部分を抽出し、パターン認識処理を実行することで、コメント８８，９８から図形を抽出することができる。

ここで、図４は、コメント８８，９８の追記目的が重要であるときに、その追記目的を文字ではなく図形で示す事例を示している。この場合、図形で示された各コメント８８，９８を分類する際には、予め、たとえば、二重線は訂正、波線は良いところ、下線は注意点、仕事用を意味するものとして定義したマークや私的用を意味するものとして定義したマークなどのように、各図形に利用目的を定義付けておくことが必要となる。

こうすることで、図形の大きさには関わらず、追記目的の側面からクラス分けすることができる。またこの際には、図形の種類（形状や線種）でクラス分けすることもできるし、特定の図形（矢印や飾り図形など）が含まれているか否かを考慮してクラス分けすることもできる。

たとえば、付加情報記入済教材８１の一例である採点答案では、波線や花丸などの良好である意味を持つ図形は「よい評価」に分類し、下線や矢印などの生徒指導を要する意味を持つ図形は「注意」に分類し、二重線で誤解答に対しての訂正がなされているものについては「ミス修正」に分類することが考えられる。

また、付加情報記入済手帳９１では、スケジュール管理のために記入する予定としては、仕事の予定と私的な予定があり、これを分類するためにコメント９８が利用される。この場合、たとえば、仕事の予定用に定義した規定の図形マークや登録した図形マーク（たとえば「★」）が付された予定については「ビジネス」に分類し、私的な予定用に定義した規定の図形マークや登録した図形マーク（たとえば「◇」）が付された予定については「プライベート」に分類することが考えられる。

また、図５に示す第３例では、コメント８８，９８の追記対象に注目して、コメント８８，９８の一例とその分類方法を例示している。追記対象の側面から分類する場合、各コメント８８，９８が追記されている部分や周囲の画像を参照して、たとえば、計算欄，解答欄，問題文章などの指摘箇所や、教科や、問題種類（計算、文章題、選択問題など）や、記入欄と分類目的との関係などを考慮して分類することが考えられる。

たとえば、付加情報記入済教材８１の一例である採点答案では、国語、算数、理科、社会などの「教科ごと」にコメント８８を分類することで、苦手な教科を特定し生徒指導に利用することがでる。また、計算問題、漢字書取り、文章題、選択問題などの「問題種類ごと」にコメント８８を分類することで、苦手な問題形式を特定し生徒指導に利用することがでる。また、問題文に対しての問題の読み間違いの指摘、解答に対しての書き間違いや計算ミスの指摘または修正、あるいは「良くできました」などのコメントによるその他の指摘のように「追記場所ごと」にコメント８８を分類することで、間違いの種類を特定し生徒指導に利用することがでる。

また、付加情報記入済手帳９１では、スケジュール管理用の記入欄が、一般的には、曜日で区別けされているし、また各曜日はさらに時間帯で区別けされている場合もある。よって、コメント９８が何処の箇所に記入されているのかに基づいて各コメント９８を分類することができる。たとえば、平日と休日・祝日というように「曜日ごと」にコメント８８を分類することで、予定として記入されているコメント９８を仕事とプライベートとに分類することができる。一般的に、平日に勤務し、休日・祝日は休業であることに基づくものである。

また、時間帯まで記入できる手帳であれば、記入欄の上から下、右から左で時間帯が早い遅いを判断することができるので、コメント９８の追記場所に基づいて、各コメント９８を時間帯の別に分類することができる。また、場合によっては、何れの時間帯であるのかによって予定として記入されているコメント９８を仕事とプライベートとに分類することができる。一般的に、日中〜夕方（たとえば午前８時〜午後８時）に勤務し、夜間は業務外であることに基づくものである。

＜追記情報の分離認識処理＞
図６は、複数種類の追記情報を分離して認識・特定する処理（以下分離認識処理ともいう）の手法を纏めた図表、およびその内の一部の処理手法を具体的に説明する図である。

追記情報について自動データ処理を実行する際に、追記情報を複数種類のものに分類し、それぞれの分類ごとに個別のデータ処理を実行しようとする場合には、各追記情報を他方のものと分離して認識・特定することが必要となる。両者の分離認識が適正になされないと、それぞれのデータ処理を適正に実行することができなくなる。

たとえば、図１に示した付加情報記入済教材８１の場合には、採点記号８７に基づく自動採点処理と、コメント８８に基づく生徒指導用データベースの構築処理があり、このような個別処理を実現するには、採点記号８７とコメント８８とを区別して認識処理などを行なってから最終的なデータ処理を行なう必要がある。

一方、答案の採点においては、採点記号８７以外のコメント８８を、採点記号８７と同じペンで記載することがあり、たとえば差分抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、ペン色と対応する所定色成分についてのものを抽出するだけでは、両者を適切に分離した認識と記載内容の特定ができない。

たとえば、図６（Ａ）に示すように、「５０個のミカンを５人で分けたら、１人は何個のミカンを食べることができるか」との事例問題について、解答式の全体と答（解答式の右辺）の双方が解答記入として求められているときに、「５０÷１０＝５」との解答式と「５」との答が対応する解答欄８４に生徒によって記入されていたとき、解答式の左辺における誤解答部分である「１０」へのライン付け（図中の矢指Ｐ）と「５」との誤解答訂正（図中の矢指Ｑ）がなされることもある。

また、その他の部分について、たとえば、感想（good、良くできましたなど）（図中の矢指Ｒ）、問題文章へのライン付け（図中の矢指Ｓ）がされることがある。さらに、図示を割愛するが、その他、減点理由や部分集計点、あるいは一度付けた採点記号８７に対する訂正など、図３や図４に示した各種のコメント８８が記入される。

このとき、各種の追記情報が同じ色のペンで記入されると、採点記号８７とコメント８８とを分離できず、自動採点処理に悪影響を及ぼす。また、追記情報としては、自動採点処理用の採点記号８７の他に、生徒指導などにも利用し得るコメント８８が存在するにも関わらず、付加情報記入済教材８１を生徒に返却した後には、生徒がその記載内容を確認する以外には活用できない事態となる。

また、図２に示した付加情報記入済手帳９１の場合には、予定９７に基づく自動スケジュール管理処理（予定９７の電子データ化）と、コメント９８（分類記号９９を含む）に基づく社用スケジュールと私用スケジュールの個別データベース構築処理があり、このような個別処理を実現するには、予定欄９４に記入された予定９７とコメント９８とを区別して抽出し、認識処理などを行なってから最終的なデータ処理を行なう必要がある。

一方、記入されたスケジュールの電子データ化とデータベースへの登録においては、予定９７以外のコメント９８を予定９７と同じペンで記載することがあるし、また、各予定９７を記入する時点が異なることも起こり得る、つまり、予定９７の記入に使用されるペン色は様々であり、かつ予定９７とコメント９８とを切り分けて別のペン色が使用されるとは限らない。この場合、たとえば差分抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、ペン色と対応する所定色成分についてのものを抽出するだけでは、両者を適切に分離した抽出ができない。

本実施形態では、この点を解消するべく、追記済文書８Ｂ中に存在する複数の付加情報を、記載位置、画像特徴量、あるいは認識処理時の信頼度などの付加情報が持つ様々な特徴に基づいて、複数の種類に分類（分離）する。この際、付加情報が持つ単一の特徴に基づくだけでなく複数の特徴を参照することで、より正確な分離認識を行なうようにするのがよい。

たとえば、図６（Ｂ）に示す各種の特徴量に着目した手法を利用して、採点記号８７や予定９７と、コメント８８，９８とを分離して認識・特定することにする。この際、単一の手法を用いることに限らず、各種の手法を組み合わせることで、より精度の高い分離認識ができるようにする。

たとえば、追記済文書８Ｂ中における付加情報の記載位置を分離基準とする方法が考えられる。記載位置に着目する場合、第１の手法としては、解答欄８４などの記入欄を明示し、その内外で分離する、あるいは、記入枠に最も近いものとその他で分離するというように記入欄との相対距離により分離するなど、解答欄８４や予定欄９４のような記入欄とコメント８８，８９の位置関係を分離基準とする方法が考えられる。採点記号８７は、解答欄８４に記入された解答に対して追記されるものあり、一般的には、概ね解答欄８４内もしくは一部が解答欄８４に重なって記載されるという経験則に基づくものである。

また、記載位置に着目する場合の第２の手法としては、採点記号８７とコメント８８のそれぞれが追記される記入位置そのものを分離基準とする方法が考えられる。たとえば、記入欄としての解答欄８４内もしくはその近傍において、採点記号８７は生徒解答の最終部分（たとえば最下部）に追記されることが多いという経験則に基づくものである。この場合、解答の最終部分への追記は採点記号８７でその他の追記はコメント８８であるとすることができる。

この手法は、記載位置を分離基準とする第１の方法と併用すると効果的である。記入欄との位置関係に基づくだけでは、記入欄内もしくはその極近傍に追記されているコメント８８を採点記号８７として分離・抽出してしまうが、さらに追記位置をも併用することで、両者を適切に分離することができるからである。

あるいは、一定以上大きいか否かや全体の分布を調べて分離するといった記載領域サイズで分離する方法や、縦横比や線分の多さ（複雑さ）など形状で分離するなど、画像特徴量を分離基準とする方法が考えられる。たとえば、図３に示したように「よくできました」や「よく読むこと」などのようにコメント８８は○×などの採点記号８７に比べてサイズが大きく複雑なものがあるし、あるいは、二重線や波線は採点記号８７に比べて横長なものがある、などという経験則に基づくものである。

あるいは、形状認識や文字認識などを実施し、信頼度が高い方に分類し、欲しい方を取り出すというように、認識の信頼度を分離基準とする方法が考えられる。たとえば、付加情報記入済教材８１において、採点記号８７は図形（たとえば○×形状）で記入すると定義しておけば、この採点記号８７の形式とそれ以外の形式のものとに分けることで、採点記号８７とコメント８８とを分離認識することができる。

また、たとえば、付加情報記入済手帳９１において、コメント９８（分類記号９９を含む）は図形（たとえば★や◇など）で記入すると定義しておけば、このコメント９８の形式とそれ以外の形式のものとに分けることで、予定９７とコメント９８とを分離認識することができる。あるいは、付加情報記入済手帳９１において、コメント９８（分類記号９９を含む）は所定の文字形式（たとえばビジネスや社用やプライベートや私用など）で記入すると定義しておけば、このコメント９８の形式とそれ以外の形式のものとに分けることで、予定９７とコメント９８とを分離認識することができる。

この手法は、前述の記載位置を分離基準とする方法と併用すると効果的である。記入欄との位置関係に基づくだけでは、記入欄内もしくはその極近傍に追記されているコメント８８，９８を採点記号８７や予定９７として分離・抽出してしまうが、さらに認識処理の信頼度をも併用することで、両者を適切に分離することができるからである。

このように、図６（Ｂ）に示す各種の手法を利用すれば、採点記号８７や予定９７と、コメント８８，９８とを、適切に分離認識ができるようになる。たとえば、図６（Ａ）における事例では、記入欄との位置関係に基づいて、解答欄８４の周囲以外は採点記号８７から除外してコメント８８であるとすることができる。具体的には、図６（Ａ）における解答式記入用の解答欄８４の外の記載された誤解答訂正（図中の矢指Ｑ）がコメント８８であるとして分離認識できる。また、解答欄８４から外れた位置に記載の感想（good）（図中の矢指Ｒ）や問題文章へのライン付け（図中の矢指Ｓ）がコメント８８であるとして分離認識できる。また、解答式の右辺である答を記入する解答欄８４に追記されているレ点状のマーク（図中の矢指Ｔ）は採点記号８７であるとして分離認識できる。

ただし、記入欄との位置関係に基づくだけでは、記入欄内もしくはその極近傍に追記されているコメント８８を採点記号８７として分離・抽出してしまう。たとえば、図６（Ａ）における誤解答部分へのライン付け（図中の矢指Ｐ）をも採点記号８７であるとして分離認識することになる。しかしながら、さらに、形状認識や文字認識などを実施し、認識結果が採点記号８７として定義されているもの（たとえば○×形状の図形）と一致するか否かで判断すれば、誤解答部分へのライン付け（図中の矢指Ｐ）を、コメント８８であると判定できる。

また、図２に示した付加情報記入済手帳９１の場合には、予定欄９４に予定９７とコメント９８とが混在して記入されることが多いと考えられる。この場合、記入欄との位置関係に基づくだけでは、記入欄としての予定欄９４内もしくはその極近傍に追記されているコメント９８をも予定９７として分離・抽出することになる。しかしながら、さらに、形状認識や文字認識などを実施し、たとえば★や◇などの図形、あるいはビジネスや社用やプライベートや私用など、認識結果がコメント９８として定義されているものと一致するか否かで判断すれば、定義済の図形や文字を、コメント９８であると判定できる。

＜システム構成；第１実施形態＞
図７は、本発明に係る追記情報処理装置を備えてなる情報処理システムの第１実施形態の構成例を示す図である。なお、この第１実施形態の情報処理システムは、答案用紙などの教育用教材８０を処理対象とする教材自動採点システムへの適用例で示す。

図示のように、教材自動採点システム１は、システムの中心をなす追記情報処理装置１０と、追記情報処理装置１０に処理対象文書である付加情報記入済教材８１を電子化して入力する文書入力装置２０と、処理対象文書である付加情報記入済教材８１に対応する教育用教材８０（詳しくはその原本画像）の電子データを記憶する文書管理サーバ３０と、情報処理（本例では自動採点処理など）の結果を保存しておく処理結果保存サーバ４０とが、有線や無線を利用してネットワーク接続されて構成されている。

文書入力装置２０は、教育用教材８０における解答欄８４への解答記入、解答者情報欄８６への氏名などの記入および解答欄８４に記入された解答に対する採点官による採点記号８７（具体的には、たとえば「○」や「×」の図形）の記入がされた付加情報記入済教材８１に対して、公知の光学的画像読取技術を用いた画像読取りを行ない、その付加情報記入済教材８１から画像データを得るものである。

文書入力装置２０は、処理対象文書である付加情報記入済教材８１を電子データにする機能を備えたものであればよく、たとえば、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、自動原稿搬送装置（Automatic Document Feeder ；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取りを連続的に行なうことができ便利である。

なお、教育用教材８０を利用した試験などは、紙媒体を用いることに限定されない。たとえばタブレット型のＰＣを利用して試験を行ない採点するケースでは、最初から付加情報記入済教材８１を電子データの形式で入手することができ、この場合には、システム構成上、文書入力装置２０が不要となる。

文書管理サーバ３０は、付加情報記入済教材８１に対応する教育用教材８０の原本画像と、この原本画像を特定するための、たとえば、科目、タイトル、適用学年などの識別情報や識別コードとを対応付けて、ハードディスク装置や光ディスク装置などの所定の記憶媒体に登録している。

また、文書管理サーバ３０は、付加情報記入済教材８１に対応する元の教育用教材８０（原本画像）を保存するとともに、採点記号８７やコメント８８についてのデータ処理時に必要となる解答欄の位置情報や問題番号や配点情報などを示す記入欄位置領域情報３８を、図１（Ｃ）に示したように、テーブル形式で、所定の格納領域に保持蓄積している。

処理結果保存サーバ４０としては、追記情報処理装置１０とネットワーク接続され、付加情報記入済教材８１についての自動採点集計結果を管理することができるものであればよく、たとえば、処理結果データベース装置や処理結果ファイルサーバ装置などが該当する。

教材自動採点システム１の中心部をなす追記情報処理装置１０は、文書入力装置２０から入力された付加情報記入済教材８１の画像データに基づき所定の信号処理を行なう読取画像処理部１１０と、読取画像処理部１１０による処理に基づいて文書入力装置２０から入力された読取画像の元となった文書原本８Ａを識別特定する文書原本特定部１２０とを備えている。第１実施形態の教材自動採点システム１においては、文書原本特定部１２０は、文書原本８Ａの一例である教育用教材８０を特定する教材特定部１２２として機能する。

また、追記情報処理装置１０は、読取画像処理部１１０による処理が施された画像データから追記情報（アノテーション）を抽出する追記情報抽出部１３０と、追記情報抽出部１３０により抽出されたデータ処理対象の追記情報に基づき記載内容や記入位置を認識し特定するデータ処理対象追記情報特定処理部１５０と、データ処理対象追記情報特定処理部１５０により特定された追記情報の記載内容に基づいてデータ処理を行なうデータ処理部１７０とを備えている。

読取画像処理部１１０は、文書入力装置２０から入力された画像データについて、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、色成分認識などの公知の画像処理技術（それぞれの詳細説明は割愛する）を利用して解析処理を行なう画像データ解析部１１２と、文書入力装置２０から入力された画像データの傾きや主走査方向または副走査方向の拡縮率などの画像歪みを補正する歪み補正部１１４とを有している。なお、歪み補正部１１４は、文書入力装置２０から入力された画像データと、比較対象となる文書管理サーバ３０内の対応する原本画像とを比較照合し、その画像歪み（傾き、拡縮など）を補正してもよい。

教材特定部１２２は、たとえば、画像データ解析部１１２によるデータ解析結果に基づいて、識別情報欄８５に記入されている科目、タイトル、あるいは適用学年などの識別情報を解析する識別情報解析部１２３と、同じく識別情報欄８５に埋め込まれている教育用教材８０を特定するコード情報を解析するコード情報解析部１２４とを有している。

教材特定部１２２は、画像データ解析部１１２での解析結果に基づいて特定した、たとえば科目、タイトル、適用学年などの識別情報や識別コードと、文書管理サーバ３０に保持蓄積されている教育用教材８０の原本画像の情報（たとえば科目、タイトル、適用学年などの識別情報や識別コード）とを照らし合わせ、該当する原本画像が文書管理サーバ３０に保持蓄積されていなければ、文書入力装置２０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できないと判定して、識別特定エラー信号を出力するようになっている。

なお、教材特定部１２２は、文書入力装置２０から入力された画像データ（付加情報記入済教材８１に相当）と対応する元の教育用教材８０を識別特定できればよく、識別情報解析部１２３とコード情報解析部１２４とは、付加情報記入済教材８１の識別情報欄８５に記載もしくは埋め込まれている識別情報の形式に対応する適正な方を備えていればよく、必ずしも、両者を備えている必要はない。

追記情報抽出部１３０は、歪み補正部１１４にて画像歪みが補正された画像データと、教材特定部１２２により特定された、文書入力装置２０から入力された画像データ（付加情報記入済教材８１に相当）に対応する原本画像（教育用教材８０に相当）とを公知の画像処理技術を利用して比較しそれぞれの間の差分を抽出する差分抽出部１３２を有する。

また、追記情報抽出部１３０は、差分抽出部１３２による抽出結果に基づき文書入力装置２０で読取り対象となった付加情報記入済教材８１における解答者情報（第１種の付加情報の一例）を抽出する解答者抽出部１３４と、同じく差分抽出部１３２による抽出結果に基づき文書入力装置２０で読取り対象となった付加情報記入済教材８１における採点記号８７やコメント８８などのデータ処理に供される第２種の付加情報を抽出するデータ処理用追記情報抽出処理部１４０とを有する。

解答者抽出部１３４は、差分抽出部１３２による抽出結果に基づき、解答者情報欄８６の学級８８ａや出席番号８８ｂや氏名８８ｃの欄に記入された解答記入者の手書きによる番号や文字の画像をそのまま文字情報として切り出す手書き情報切出部１３６と、差分抽出部１３２による抽出結果に基づき（好ましくは、手書き情報切出部１３６により切り出された手書き情報について）、解答者情報欄８６の手書きによる記入情報を、追記情報処理装置１０上で加工編集が可能な文字データに変換する文字認識処理（ＯＣＲ；Optical Character Reader）部１３８とを有する。

なお、解答者抽出部１３４は、文書入力装置２０で読取り対象となった付加情報記入済教材８１における解答者情報欄８６に記入された解答者情報を抽出できればよく、手書き情報切出部１３６と文字認識処理部１３８の何れか一方を備えていればよい。また、文字認識処理部１３８を設けない場合や文字認識処理部１３８で文字認識できなかったコメント８８の部分に関しては、抽出された解答者情報をそのまま画像として取り扱うことにする。

データ処理用追記情報抽出処理部１４０は、差分抽出部１３２による抽出結果に基づき、追記情報抽出部１３０により抽出された追記情報の内、文書入力装置２０で読取り対象となった追記済文書８Ｂ（本例では付加情報記入済教材８１）におけるデータ処理の対象となる追記情報（本例では採点記号８７やコメント８８）を抽出するデータ処理対象追記情報抽出部１４２と、データ処理対象追記情報抽出部１４２で抽出されたデータ処理対象の追記情報をデータ処理に耐え得るように整形する追記情報整形部１４６とを有する。本実施形態においては、データ処理対象追記情報抽出部１４２は、採点記号８７を抽出する採点記号抽出部およびコメント８８を抽出するコメント抽出部の機能を備える。

なお、データ処理対象追記情報抽出部１４２は、データ処理対象の追記情報（本例では採点記号８７やコメント８８）を抽出できればよく、色を指標に追記情報をさらに分類するとよい。たとえば差分抽出部１３２での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、採点官が採点記号８７やコメント８８の記入に使用したペン色と対応する所定色成分についてのものを抽出することで行なえばよい。たとえば、付加情報記入済教材８１における採点記号８７やコメント８８の記入は、一般に赤色ペン（赤の筆記具）で行なわれることが多く、この場合には、赤色成分に注目した抽出を行なえばよい。

ただし、赤色ペンとはいってもピンク系からオレンジ系というように似通った色気のものがあるし、必ずしも採点記号８７やコメント８８の記入に赤色ペンを使用するとは限らないし、採点記号８７とコメント８８とを別のペン色で記入することもあるので、採点記号８７やコメント８８の記入に使用するペン色の情報を採点記号抽出部やコメント抽出部として機能するデータ処理対象追記情報抽出部１４２に設定可能に構成しておくことで、抽出性能を向上させるようにするとよい。

追記情報整形部１４６は、データ処理対象追記情報抽出部１４２で抽出されたデータ処理対象の追記情報について、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ように補正処理を行なう抽出線分途切れ補正部１４８を有する。

一般に、追記済文書８Ｂ上での図形記入や「２重線」や「波線」や「花丸」や「矢印」などの図形記入やコメント文などは、記入済のものに対して重ねて行なわれることもある。たとえば、付加情報記入済教材８１の場合には、各問題文８２や各解答欄８４を特定する枠や各解答欄８４への解答記入内容などに重ねて「○」や「×」などの採点記号８７が記入され、あるいは図形や文字でコメント８８の追記が行なわれることもある。そのため、データ処理対象追記情報抽出部１４２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る結果、図形や文字に途切れ部分が生じたものとなる虞がある。

このことから、抽出線分途切れ補正部１４８は、「○」や「×」や「線」やその他の印（マーク）などの図形や文字であるはずの抽出結果に対して、細線化処理、端点抽出処理、端点間接続処理（いわゆる連結処理）、あるいは線図形の直線近似などを適宜実行する。なお、このときに行なう細線化処理、端点抽出処理、あるいは端点間接続処理や線図形の直線近似などは、公知技術を利用して行なえばよいため、ここではその詳細な説明を割愛する（たとえば、「画像の処理と認識」，安居院猛著，昭晃堂発行などを参照）。

データ処理対象追記情報特定処理部１５０は、差分抽出部１３２による差分抽出結果に基づいて、具体的には、抽出線分途切れ補正部１４８で補正されたデータ処理対象追記情報に基づいて、追記済文書８Ｂにおける第１のデータ処理用の追記情報の記入内容を第２のデータ処理用の追記情報と分離して認識する第１データ処理用追記情報認識部１５４と第２のデータ処理用の追記情報の記入内容を第１のデータ処理用の追記情報と分離して認識する第２データ処理用追記情報認識部１６４とを有している。

第１実施形態のデータ処理対象追記情報特定処理部１５０としては、第１データ処理用追記情報認識部１５４は、付加情報記入済教材８１における採点記号８７の記入内容をコメント８８と分離して認識し、また、第２データ処理用追記情報認識部１６４は、付加情報記入済教材８１におけるコメント８８の記入内容を採点記号８７と分離して認識する。

各データ処理用追記情報認識部１５４，１６４は、抽出線分途切れ補正部１４８で補正されたデータ処理用追記情報の記入内容に対して形状認識処理を行なうことでデータ処理用追記情報の記入内容を認識する図形形状認識部１５６，１６６と、抽出線分途切れ補正部１４８で補正されたデータ処理用追記情報の記入内容に対して文字認識処理を行なうことでデータ処理用追記情報の記入内容を認識するする文字認識部１５７，１６７と、図形形状認識部１５６，１６６や文字認識処理部１５７，１６７により認識された各データ処理用追記情報の記入内容の、文書原本８Ａ（追記済文書８Ｂ）上における記入位置を認識する記入位置認識部１５８，１６８とを有している。図形形状認識部１５６，１６６および文字認識処理部１５７，１６７により、採点記号８７とコメント８８とを分離して認識する分離認識処理部１５５が構成される。

文字認識処理部１５７，１６７を設けない場合や文字認識処理部１５７，１６７で文字認識できなかったデータ処理用追記情報の部分に関しては、抽出されたデータ処理用追記情報をそのまま画像として取り扱うことにする。

なお、図示のように、図形形状認識部１５６，１６６、文字認識処理部１５７，１６７、並びに記入位置認識部１５８，１６８とは、それぞれ１つの機能部が双方の機能を実現する構成としてもよいし、それぞれを個別の機能部として独立に設けてもよい。

たとえば、付加情報記入済教材８１を処理対象とする第１実施形態の構成においては、第１データ処理用追記情報認識部１５４は、採点記号８７を第１のデータ処理用の追記情報とするものであり採点記号認識部として機能する。この場合、採点記号８７についての図形形状認識部１５６は、採点記号８７の記入内容が「正解（○）」または「不正解（×）」または「一部正解（△）」であるかなどを図形の側面から認識することができればよく、たとえば「○」，「×」，「△」の図形形状とのパターンマッチングによって形状認識を行なえばよい。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、たとえば、穴の個数や外接矩形に占める対象図形の面積率などを使用することができる。

また、採点記号８７について文字認識処理部１５７は、採点記号８７の記入内容が「正解（○）」または「不正解（×）」または「一部正解（△）」であるかなどを文字の側面から認識することができればよい。なお、採点記号８７は図形のみであるとする場合には、文字認識処理部１５７を割愛することもできる。

また、採点記号８７についての記入位置認識部１５８は、たとえば、教育用教材８０上における座標解析によって、付加情報記入済教材８１上の採点記号８７の記入内容の記入位置を認識すればよい。

なお、図形形状認識部１５６は、採点記号８７に関する形状認識の際には、「○」や「×」などの採点記号８７を示す図形を構成する連続画素群を１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を行なう。このことから、記入位置認識部１５８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、「○」や「×」などの採点記号８７を示す図形を構成する連続画素群を１つの纏まりとして取り扱う。

また、記入位置認識部１５８は、採点記号８７の記入位置の認識処理に当たって、付加情報記入済教材８１上に複数の採点記号８７が記入されていることが一般的であるから、その複数の採点記号８７のそれぞれについて順次予め定められた走査順で検出される採点記号８７について、順にその位置を認識していく。

各採点記号８７に関する位置認識は、たとえば「○」や「×」などの採点記号８７を示す図形（あるいは文字）の外接矩形情報を算出し、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なうことが考えられる。具体的には、認識対象となる図形もしくは文字（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（たとえば左上頂点）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、すなわち採点記号８７の記入位置の認識結果とする。

一方、第２データ処理用追記情報認識部１６４は、コメント８８を第２のデータ処理用の追記情報とするコメント認識部として機能する。この場合、コメント８８についての図形形状認識部１６６は、コメント８８の追記内容を図形の側面から認識することができればよく、たとえば「１重線」や「２重線」や「（１重または２重の）波線」などの線を示す図形形状とのパターンマッチングによって線に関する形状認識を行なえばよい。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から線の形状を認識してもよい。特徴量としては、たとえば、線数や外接矩形に対する画素密度などを使用することができる。

また、コメント８８について文字認識処理部１６７は、付加情報記入済教材８１におけるコメント８８の記入内容を文字の側面から認識することができればよい。また、コメント８８についての記入位置認識部１６８は、たとえば、教育用教材８０上における座標解析によって、付加情報記入済教材８１上のコメント８８の追記内容の記入位置を認識すればよい。

なお、図形形状認識部１６６は、コメント８８に関する形状認識の際には、「２重線」や「花丸」などのコメント８８を示す図形を構成する連続画素群を１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を行なう。このことから、記入位置認識部１６８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、「２重線」や「花丸」などのコメント８８を示す図形を構成する連続画素群を１つの纏まりとして取り扱う。

また、記入位置認識部１６８は、コメント８８の記入位置の認識処理に当たって、付加情報記入済教材８１上に複数のコメント８８が記入されていることが一般的であるから、その複数のコメント８８のそれぞれについて順次予め定められた走査順で検出されるコメント８８について、順にその位置を認識していく。

各コメント８８に関する位置認識は、たとえばコメント文や「２重線」や「花丸」などのコメント８８の文字や図形の外接矩形情報を算出し、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なうことが考えられる。具体的には、認識対象となる文字や図形（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（たとえば左上頂点）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、すなわちコメント８８の記入位置の認識結果とする。

また、この位置認識の際には、各コメント８８は、ある位置の解答欄８４への採点記号８７と対応して、その近傍に記入されることが多いので、記入位置認識部１５８による採点記号８７についての位置認識と協働して処理を行なうのがよい。こうすることで、双方の位置情報の各解答欄８４との対応付け、結果としては、採点記号８７とコメント８８との関連付けが容易になる。

第１実施形態のデータ処理部１７０は、文書入力装置２０から入力された追記済文書８Ｂの画像データについて、その追記済文書８Ｂに記入された第１のデータ処理対象追記情報に関する第１のデータ処理を実行する第１データ処理部１７０_1と、第２のデータ処理対象追記情報に関する第２のデータ処理を実行する第２データ処理部１７０_2を有する。

第１実施形態の第１データ処理部１７０_1は、追記済文書８Ｂの一例である付加情報記入済教材８１の画像データについて、その付加情報記入済教材８１に記入された採点記号８７を元に採点集計を行なう採点集計部１７２と、採点集計部１７２による採点集計の結果を、解答者抽出部１３４が抽出した解答者情報と関連付けて出力する集計結果出力部１７４とを備えている。採点集計結果と解答者情報とが関連付けられた状態の処理結果を特に採点認識結果と称する。

採点集計部１７２は、図形形状認識部１５６による採点記号８７の追記内容の図形の側面からの認識結果や文字認識処理部１５７による採点記号８７の追記内容の文字情報の側面からの認識結果と、記入位置認識部１５８による採点記号８７の記入位置の認識結果と、文書入力装置２０が保持蓄積している付加情報記入済教材８１に対応する教育用教材８０の電子データ（原本画像）に含まれる教育用教材８０（付加情報記入済教材８１）の各解答欄８４についての配点欄８３で規定されている配点情報とに基づいて、文書入力装置２０が読み取った付加情報記入済教材８１について、付加情報記入済教材８１に記入された採点記号８７に関する採点処理および集計処理（纏めて採点集計という）を行なう。

なお、採点記号８７の記入は、一般に教育用教材８０上の複数の解答欄８４のそれぞれに対応して行なわれ、かつ教師などの採点官によって手書きでされるため、各解答欄８４に対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではない。その一方で、採点記号８７の採点集計に当たっては、各解答欄８４と採点記号８７の記入位置との対応を明確にする必要がある。採点記号８７に関する採点集計は、各解答欄８４に対応する採点記号８７の記入結果を明確にした上で、採点記号８７の内容（正解か不正解か一部正解かなど）および各解答欄８４についての配点に基づいて行なわれるからである。

このことから、採点集計部１７２は、以下に述べるような手順で、採点記号８７の採点集計を行なう。すなわち、採点集計部１７２は、「○」や「×」などの採点記号８７の外接矩形と、付加情報記入済教材８１上で解答欄８４となる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）が最も大きくなる採点記号８７と解答欄８４とを互いに対応付け、その採点記号８７を解答欄８４に対して記入された採点記号８７の判定結果とする。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、対応付けを行なった後は、採点記号８７が「○」であれば、これに対応する解答欄８４についての配点情報から特定される配点を加算し、また採点記号８７が「×」であれば、これに対応する解答欄８４についての配点加算を行なわず、このような採点集計を付加情報記入済教材８１上の全ての解答欄８４について行なう。

なお、付加情報記入済教材８１上で解答欄８４となる領域は、各解答欄８４についての配点情報として、または当該配点情報と同様に、付加情報記入済教材８１に対応する文書管理サーバ３０に登録されている原本画像に含まれる記入欄位置領域情報３８によって特定されるものとする。

集計結果出力部１７４は、採点集計部１７２により集計された採点集計結果と解答者抽出部１３４が抽出した解答者情報と関連付けて、処理結果保存サーバ４０（処理結果データベース装置や処理結果ファイルサーバ装置など）に登録する。あるいは、採点結果の点数を付加情報記入済教材８１の集計欄８３ｂに記入し用紙上に返却答案８１ｂとして出力して生徒などに返却できるようにする。

また、第２データ処理部１７０_2は、追記済文書８Ｂの一例である付加情報記入済教材８１の画像データについて、その付加情報記入済教材８１に記入されたコメント８８を元に分類処理を行なうコメント分類処理部１７６と、コメント分類処理部１７６による分類結果を集計結果出力部１７４が出力した採点認識結果や各解答に関連付けて出力するコメント処理結果出力部１７８とを備えている。

コメント分類処理部１７６は、図形形状認識部１６６によるコメント８８の追記内容の図形の側面からの認識結果や文字認識処理部１６７によるコメント８８の追記内容の文字情報の側面からの認識結果と、記入位置認識部１６８によるコメント８８の記入位置の認識結果と、コメント８８の追記内容と対応するように予め規定されている分類情報とに基づいて、文書入力装置２０が読み取った付加情報記入済教材８１について、図３〜図５に示した分類基準に基づき、その付加情報記入済教材８１に記入されたコメント８８の分類処理を行なう。

コメント処理結果出力部１７８は、コメント分類処理部１７６による分類結果を各解答欄や集計結果出力部１７４が出力した採点認識結果と関連付けて、処理結果保存サーバ４０（処理結果データベース装置や処理結果ファイルサーバ装置など）に登録する。このコメント処理結果出力部１７８による処理内容の詳細については後述する。

なお、採点集計部１７２での採点集計処理やコメント分類処理部１７６での分類処理に当たっては、完全なる自動処理にしてもよいが、ユーザ端末１７１のＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などで構成された表示部に処理過程や処理結果を表示して、適宜、操作者が処理過程や処理結果をキーボードやマウスなどの指示入力部を介して訂正できるようにしてもよい。

＜全体の処理手順；第１実施形態＞
図８および図９は、情報処理システムの第１実施形態である教材自動採点システム１における教材処理方法の処理動作の手順を説明する図である。ここで、図８は、その全体概要をシステム構成図と対応付けて示しており、また図９は、教材処理手順を示すフローチャートである。

追記情報処理装置１０（特に教材自動採点システム１においては教材処理装置に該当する）を利用する場合には、先ず、生徒などによって解答者情報欄８６への氏名などの記入および解答欄８４への解答記入、つまり生徒による第１種の付加情報の記入がされ、さらに教師などによって各解答欄８４に記入された解答に対する「○」や「×」などの採点記号８７やコメント８８などの第２種の付加情報の記入がされた付加情報記入済教材８１について、文書入力装置２０は、その付加情報記入済教材８１を読み取り（Ｓ１１０）、その付加情報記入済教材８１を表わす画像データを追記情報処理装置１０に入力する（Ｓ１１２）。文書入力装置２０は、この文書入力装置２０による画像読取りによって得られた画像データについて、一旦ワークエリアとして用いられるメモリなどに保持しておく。

なお、このとき、文書入力装置２０にてＡＤＦ装置を用いれば、たとえば同一学級のような１つのグループに纏めて処理すべき複数の付加情報記入済教材８１について、一括して読み取り（一括スキャン）、各付加情報記入済教材８１に対応する画像データを連続的に追記情報処理装置１０に入力することができる。

追記情報処理装置１０は、文書入力装置２０から取り込んだ各付加情報記入済教材８１の画像データに対して、順次、次のような付加情報抽出・分離処理、付加情報特定処理、および自動採点処理並びに自動コメント処理といった付加情報終末処理を実行する。

たとえば、データ処理部１７０における自動採点処理並びに自動コメント処理に先立って、ある１つの付加情報記入済教材８１から得られた画像データについて、読取画像処理部１１０の画像データ解析部１１２は解析処理を行ない（Ｓ１２２）、教材特定部１２２は、その解析処理の結果に基づいて付加情報記入済教材８１に対応する元の教育用教材８０の識別特定を行なう（Ｓ１２４）。

この識別特定（Ｓ１２４）は、たとえば「理科」「５年」「１．天気と気温の変化」といった識別情報解析部１２３によるタイトル解析または識別情報欄８５に埋め込まれたコード情報についてのコード情報解析部１２４によるコード解析を通じて行なえばよい。この識別特定を経ることで、教材特定部１２２では、文書入力装置２０により得られた付加情報記入済教材８１の画像データとの比較対象となる教育用教材８０の電子データ（原本画像）を特定することができる。

なお、この識別特定は、文書入力装置２０が画像読取りを行なった複数の付加情報記入済教材８１のそれぞれについて順次行なうことも考えられるが、一般に１つのグループに纏めて処理される付加情報記入済教材８１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付加情報記入済教材８１についてのみ行なえばよい。

教材特定部１２２により各付加情報記入済教材８１に対応する教育用教材８０の特定が完了すると、文書管理サーバ３０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教育用教材８０の原本画像（電子データ）を取り出して、これを差分抽出部１３２へ受け渡す（Ｓ１２６）。

また、歪み補正部１１４は、ある１つの付加情報記入済教材８１から得られた画像データの歪みを補正する（Ｓ１２８）。この画像歪み補正は、文書入力装置２０での画像読取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行なうものであり、その後に差分抽出部１３２にて行なう原本画像との比較や差分抽出などの精度向上を図るためのものである。

差分抽出部１３２は、文書管理サーバ３０から受け渡された原本画像（教育用教材８０）と、文書入力装置２０から入力され、歪み補正部１１４により画像歪みが補正された後の画像データ（付加情報記入済教材８１）とを、それぞれ比較して、その差分を抽出する（Ｓ１３０）。差分抽出部１３２は、抽出した差分情報９を解答者抽出部１３４やデータ処理用追記情報抽出処理部１４０に渡す。

差分抽出部１３２による差分抽出によって、たとえば図８中の中央部分に示すように、解答者情報欄８６および各解答欄８４への解答者による第１種の付加情報の記入内容、並びに各解答欄８４に対する採点記号８７やコメント８８などの採点官による第２種の付加情報の記入内容のみで表わされる差分情報９が抽出されることになる。

解答者抽出部１３４は、差分情報９に対する文字認識処理部１３８による文字認識処理などを通じて、文書入力装置２０で読取り対象となった付加情報記入済教材８１における解答者情報を抽出する（Ｓ１３２）。これにより、ある１つの付加情報記入済教材８１に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名などを特定できる。

また、データ処理用追記情報抽出処理部１４０は、差分抽出部１３２による差分抽出結果に対して、データ処理用の追記情報を抽出する（Ｓ１４２）。本例の場合、各解答欄８４への採点記号８７やコメント８８の追記内容を抽出するために、その差分情報９からさらに所定色成分についてのもの、具体的にはたとえば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、たと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なうことができる。

抽出線分途切れ補正部１４８は、データ処理対象追記情報抽出部１４２による抽出結果に対して、細線化処理、端点抽出処理、端点間接続処理、あるいは線図形の直線近似などの追記情報整形処理を適宜実行する（Ｓ１４６）。抽出線分途切れ補正部１４８は、途切れ補正処理済の採点記号８７の抽出結果を採点記号認識部として機能する第１データ処理用追記情報認識部１５４に渡し、また途切れ補正処理済のコメント８８の抽出結果をコメント認識部として機能する第２データ処理用追記情報認識部１６４に渡す。

データ処理対象追記情報特定処理部１５０は、先ず、分離認識処理部１５５を構成する図形形状認識部１５６，１６６および文字認識処理部１５７，１６７が協働して、文書管理サーバ３０に保存されている解答欄８４の位置情報を参照して、採点記号８７とコメント８８とを分離し（Ｓ１６２）、この後、分離した採点記号８７とコメント８８の別に、記入内容の特定処理や記入位置の特定処理を実行する。

図形形状認識部１５６や文字認識処理部１５７は、コメント８８と分離した採点記号８７について（Ｓ１６３−採点記号）、採点記号８７の記入内容に対する形状認識あるいは文字認識により、その採点記号８７の記入内容が「正解」であるかあるいは「不正解」であるかなど、採点記号８７で示された採点官の採点結果を特定する（Ｓ１６４）。続いて、記入位置認識部１５８は、採点記号８７の記入内容について、その付加情報記入済教材８１上における記入位置を認識する（Ｓ１６６）。

このようにして、記入位置認識部１５８が採点記号８７の記入位置を認識した後は、採点集計部１７２は、図形形状認識部１５６や文字認識処理部１５７による採点記号８７の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１５８による採点記号８７の記入位置の認識結果と、文書管理サーバ３０が保持蓄積している付加情報記入済教材８１に対応する原本画像（教育用教材８０）に含まれる教育用教材８０の各解答欄８４についての配点情報とに基づいて、採点および集計を行なう（Ｓ１６８）。

集計結果出力部１７４は、その採点・集計の結果を処理結果保存サーバ４０に保存する（Ｓ１６９）。あるいは採点結果の点数が付加情報記入済教材８１の集計欄８３ｂに記入されて返却答案８１ｂとして生徒などに返却される。

各付加情報記入済教材８１についての採点結果（問題別採点結果）のファイル形式としては、たとえば、図８に示すように、付加情報記入済教材８１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、これらを互いに関連付けるテーブル形式である。また、集計結果のファイル形式としては、たとえば、図８に示すように、出席番号および解答者情報と、得点情報（集計欄８３ｂに記入される項目点や合計点）とからなる情報で、これらを互いに関連付けるテーブル形式である。

各付加情報記入済教材８１上に記入される正誤判定の採点集計の結果が問題別採点結果としてファイル出力されるし、また、問題別の採点集計の結果がファイル出力されるので、処理結果保存サーバ４０では、付加情報記入済教材８１についての採点集計結果を、たとえば一覧形式で、管理または利用することが可能となる。

図形形状認識部１６６や文字認識処理部１６７は、採点記号８７と分離したコメント８８について（Ｓ１６３−コメント）、コメント８８の記入内容に対する形状認識あるいは文字認識により、採点官により追記されたコメント８８の記入内容を特定する（Ｓ１７０）。続いて、記入位置認識部１６８は、コメント８８の記入内容について、その付加情報記入済教材８１上における記入位置を認識する（Ｓ１７２）。

このようにして、記入位置認識部１６８がコメント８８の記入位置を認識した後は、コメント分類処理部１７６は、図形形状認識部１６６や文字認識処理部１６７によるコメント８８の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１６８によるコメント８８の記入位置の認識結果と、文書管理サーバ３０が保持蓄積している図３〜図５に示した分類基準情報３９とに基づいて、コメント８８を分類する（Ｓ１７４）。

コメント処理結果出力部１７８は、コメント分類処理部１７６で分類された各コメント８８を、位置が近い採点記号８７の採点結果と関連付けて（Ｓ１７８）、処理結果保存サーバ４０に保存する（Ｓ１７９）。各コメント８８についての分類結果のファイル形式としては、たとえば、図８に示すように、各コメントと近傍の採点記号８７とからなる情報で、これらを互いに関連付けるテーブル形式である。なお、実際にテーブル形式で保存することに限らず、各コメント８８と、このコメント８８と対応する採点集計結果の両者を関連付ける関連付け情報とを対応付けて保存してもよい。

各付加情報記入済教材８１上に記入される採点記号８７の採点集計結果とコメント８８とが対応するようにデータ保存されるので、処理結果保存サーバ４０では、付加情報記入済教材８１についての採点集計結果とコメント８８とを、たとえば一覧形式で、管理または利用することが可能となるし、生徒の能力分析や生徒指導にコメント８８を利用できるようになる。

このように、情報処理システムの第１実施形態として示した教材自動採点システム１では、採点記号８７やコメント８８の記入がされた付加情報記入済教材８１から読み取った画像データと、その付加情報記入済教材８１についての元の教育用教材８０、すなわち解答欄８４への解答記入などの生徒などによる第１種の付加情報および解答に対する採点官による採点記号８７やコメント８８などの第２種の付加情報の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から採点記号８７やコメント８８の記入内容を分離してその記入内容を特定し、その採点記号８７についての採点集計とコメント８８についての分類処理を実行するようになっている。

したがって、採点記号８７に関するデータ処理については、差分抽出部１３２で抽出される差分結果から、コメント８８の記入内容を排除して採点記号８７のみを分離してその記入内容を特定するようにしているので、同じペンで両者が追記されていても、自動採点に悪影響を及ぼすことがない。

また、採点結果の自動集計を実行できるので、結果として付加情報記入済教材８１についての採点処理が省力化される。付加情報記入済教材８１を紙媒体で入手するケースでは、付加情報記入済教材８１を文書入力装置２０で読み取った画像データを基にすればよく、たとえば、複写機、複合機、またはスキャナ装置などによって実現されるスキャン機能と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）など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、システム構成を簡単に実現することができ、専用の機器を必要とすることもない。

さらには、付加情報記入済教材８１の画像データを、文書管理サーバ３０が保持する電子データと比較するため、その文書管理サーバ３０に各種の教育用教材８０についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な付加情報記入済教材８１についての汎用性を十分に確保し得る。さらには、文書管理サーバ３０に予め電子データを保持蓄積しておくことで、文書管理サーバ３０から取り込んだ画像データとの比較を行なう場合において、比較対象となる電子データの入力などを行なう手間を省くことができ、結果として迅速な採点処理を実現することができる。

また、コメント８８に関するデータ処理については、差分抽出部１３２で抽出される差分結果から、採点記号８７の記入内容を排除してコメント８８のみを分離してその記入内容を特定するようにしているので、同じペンで両者が追記されていても、コメント８８に関する分類処理に悪影響を及ぼすことがない。また、各採点記号８７と対応付けて処理結果保存サーバ４０に各コメント８８を保存するようにしたので、コメント８８を生徒などが確認する用途以外に、採点官自らが、能力分析や生徒指導に活用できるようになる。

＜システム構成；第２実施形態＞
図１０は、本発明に係る追記情報処理装置を備えてなる情報処理システムの第２実施形態の構成例を示す図である。なお、この第２実施形態の情報処理システムは、ビジネス手帳などの手帳９０を処理対象とする個人情報管理システムへの適用例で示す。

図示のように、個人情報管理システム２は、システムの中心をなす追記情報処理装置１０と、追記情報処理装置１０に処理対象文書である付加情報記入済手帳９１を電子化して入力する文書入力装置２０と、処理対象文書である付加情報記入済手帳９１に対応する手帳９０（詳しくはその原本画像）の電子データを記憶する文書管理サーバ３０と、情報処理（本例では自動スケジューリング処理など）の結果を保存しておく処理結果保存サーバ４０とが、有線や無線を利用してネットワーク接続されて構成されている。

文書入力装置２０は、手帳９０における予定欄９４への予定９７やコメント９８の記入がされた付加情報記入済手帳９１に対して、公知の光学的画像読取技術を用いた画像読取りを行ない、その付加情報記入済手帳９１から画像データを得るものであり、基本的には、第１実施形態における文書入力装置２０と同様の機能を持つものである。

なお、手帳９０を利用したスケジュール管理は、紙媒体を用いることに限定されない。たとえばタブレット型のＰＣを利用して予定９７やコメント９８を記入するケースでは、最初から付加情報記入済手帳９１を電子データの形式で入手することができ、この場合には、システム構成上、文書入力装置２０が不要となる。

文書管理サーバ３０は、付加情報記入済手帳９１に対応する手帳９０の原本画像と、この原本画像を特定するための識別情報や識別コードとを対応付けて、ハードディスク装置や光ディスク装置などの所定の記憶媒体に登録している。

また、文書管理サーバ３０は、付加情報記入済手帳９１に対応する元の手帳９０（原本画像）を保存するとともに、予定９７についてのデータ処理時に必要となる日付欄９２や予定欄９４などの位置情報などを示す記入欄位置領域情報３８を、図２（Ｃ）に示したように、テーブル形式で、所定の格納領域に保持蓄積している。

処理結果保存サーバ４０としては、追記情報処理装置１０とネットワーク接続され、付加情報記入済手帳９１についての自動スケジューリング処理結果を管理することができるものであればよく、たとえば、処理結果データベース装置や処理結果ファイルサーバ装置などが該当する。

個人情報管理システム２の中心部をなす追記情報処理装置１０は、基本的には、第１実施形態の追記情報処理装置１０と同様の機能部を備えている。ただし、処理対象が、付加情報記入済教材８１ではなく付加情報記入済手帳９１としていることに対応した若干の変更を加えている。

たとえば、文書原本特定部１２０は、付加情報記入済手帳９１に対応する手帳９０を特定する手帳特定部１２５として機能する。また解答者抽出部１３４を歪み補正部１１４からの画像情報に基づき日付欄９２の記載内容を抽出する日付抽出部１３５に変更している。日付抽出部１３５は、歪み補正部１１４からの画像情報もしくは差分抽出部１３２による抽出結果に基づき文書入力装置２０で読取り対象となった付加情報記入済手帳９１における日付欄９２の記載内容を抽出する。

この日付抽出部１３５は、文字認識処理部１３６により、日付欄９２の記入情報を、追記情報処理装置１０上で加工編集が可能な文字データに変換する。

なお、日付欄９２の記載は、通常は、元の手帳９０に印字されており、正しくは追記情報として扱うべきではないので、文字認識処理部１３８は差分抽出部１３２からの差分情報９ではなく歪み補正部１１４からの画像データを対象に文字認識処理を行なうが、本実施形態では、第１実施形態との対比のため、追記情報として扱うことにする。

また、日付欄９２の記載は、個人が手書きすることは希であるので、手書き情報切出部１３６を割愛することができる。ただし、個人が手書きで日付欄９２の記載を行なえば、その記載は、何ら問題なく追記情報となり、日付抽出部１３５は、差分抽出部１３２からの差分情報９を処理対象とすることができる。

また、データ処理対象追記情報特定処理部１５０において、第１データ処理用追記情報認識部１５４は、予定９７を第１の処理対象データとする予定内容認識部として機能し、また、第２データ処理用追記情報認識部１６４は、データベース分類用のコメント９８を第２の処理対象データとするコメント認識部として機能する。

また、データ処理部１７０において、第１データ処理部１７０_1は、付加情報記入済手帳９１に記入されている予定９７を電子データ化する自動スケジューリング部１７３と、自動スケジューリング部１７３により電子データ化された予定内容を処理結果保存サーバ４０に保存する予定表出力部１７５とを備える。

また、第２データ処理部１７０_2は、コメント認識部として機能する第２データ処理用追記情報認識部１６４により特定されたコメント９８に基づいて、自動スケジューリング部１７３により電子データ化された予定内容を社用と私用とに自動的に分類処理する予定分類処理部１７７と、予定分類処理部１７７により分類された予定内容を処理結果保存サーバ４０に保存する予定表分類出力部１７９とを備える。

なお、これら各部の動作は、処理対象が付加情報記入済教材８１、採点記号８７、コメント８８から、付加情報記入済手帳９１、予定９７、コメント９８に代わったものであるが、基本的な仕組みは同じであるので、ここでは、その詳細説明を割愛する。

＜全体の処理手順；第２実施形態＞
図１１および図１２は、情報処理システムの第２実施形態である個人情報管理システム２における手帳処理方法の処理動作の手順を説明する図である。ここで、図１１は、その画像入力から登録までの全体概要を示しており、また図１２は、手帳処理手順を示すフローチャートである。

追記情報処理装置１０（特に個人情報管理システム２においては手帳処理装置に該当する）を利用する場合には、先ず、予定欄９４に予定９７の記入がされ、さらに各予定欄９４に記入された予定９７に対する私用と社用を区別する分類記号９９を含むコメント９８の記入がされた付加情報記入済手帳９１について、文書入力装置２０は、その付加情報記入済手帳９１を読み取り（Ｓ２１０）、その付加情報記入済手帳９１を表わす画像データを追記情報処理装置１０に入力する（Ｓ２１２）。文書入力装置２０は、この文書入力装置２０による画像読取りによって得られた画像データについて、一旦ワークエリアとして用いられるメモリなどに保持しておく。

追記情報処理装置１０は、文書入力装置２０から取り込んだ各付加情報記入済手帳９１の画像データに対して、順次、次のような付加情報抽出・分離処理、付加情報特定処理、および自動スケジューリング処理並びに自動分類処理といった付加情報終末処理を実行する。

たとえば、データ処理部１７０における自動スケジューリング処理並びに自動分類処理に先立って、ある１つの付加情報記入済手帳９１から得られた画像データについて、読取画像処理部１１０の画像データ解析部１１２は解析処理を行ない（Ｓ２２２）、手帳特定部１２５の識別情報解析部１２３は、その解析処理の結果に基づいて付加情報記入済手帳９１に対応する元の手帳９０の識別特定を行なう（Ｓ２２４）。

手帳特定部１２５により各付加情報記入済手帳９１に対応する手帳９０の特定が完了すると、文書管理サーバ３０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手帳９０の原本画像（電子データ）を取り出して、これを差分抽出部１３２へ受け渡す（Ｓ２２６）。また、歪み補正部１１４は、ある１つの付加情報記入済手帳９１から得られた画像データの歪みを補正する（Ｓ２２８）。

差分抽出部１３２は、文書管理サーバ３０から受け渡された原本画像（手帳９０）と、文書入力装置２０から入力され、歪み補正部１１４により画像歪みが補正された後の画像データ（付加情報記入済手帳９１）とを、それぞれ比較して、その差分を抽出する（Ｓ２３０）。

差分抽出部１３２は、抽出した差分情報９をデータ処理用追記情報抽出処理部１４０に渡す。差分抽出部１３２による差分抽出によって、たとえば図１１中の中央部分に示すように、各予定欄９４への予定９７の記入内容、並びに各予定９７に対するコメント９８の記入内容のみで表わされる差分情報９が抽出されることになる。

データ処理用追記情報抽出処理部１４０は、差分抽出部１３２による差分抽出結果に対して、データ処理用の追記情報を抽出する（Ｓ２４２）。本例の場合、各予定欄９４への予定９７やコメント９８の追記内容を抽出するために、その差分情報９からさらに所定色成分についてのもの、具体的にはたとえば赤色成分のものを抽出する。

抽出線分途切れ補正部１４８は、データ処理対象追記情報抽出部１４２による抽出結果に対して、細線化処理、端点抽出処理、端点間接続処理、あるいは線図形の直線近似などの追記情報整形処理を適宜実行する（Ｓ２４６）。抽出線分途切れ補正部１４８は、途切れ補正処理済の予定９７の抽出結果を予定内容認識部として機能する第１データ処理用追記情報認識部１５４に渡し、また途切れ補正処理済のコメント９８の抽出結果をコメント認識部として機能する第２データ処理用追記情報認識部１６４に渡す。

データ処理対象追記情報特定処理部１５０は、先ず、分離認識処理部１５５を構成する図形形状認識部１５６，１６６および文字認識処理部１５７，１６７が協働して、文書管理サーバ３０に保存されている予定欄９４の位置情報を参照して、予定９７とコメント９８とを分離し（Ｓ２６２）、この後、分離した予定９７とコメント９８の別に、記入内容の特定処理や記入位置の特定処理を実行する。

図形形状認識部１５６や文字認識処理部１５７は、コメント９８と分離した予定９７について（Ｓ２６３−予定）、予定９７の記入内容に対する形状認識あるいは文字認識により、その予定９７の記入内容を特定する（Ｓ２６４）。続いて、記入位置認識部１５８は、予定９７の記入内容について、その付加情報記入済手帳９１上における記入位置を認識する（Ｓ２６６）。

このようにして、記入位置認識部１５８が予定９７の記入位置を認識した後は、自動スケジューリング部１７３は、図形形状認識部１５６や文字認識処理部１５７による予定９７の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１５８による予定９７の記入位置の認識結果と、文書管理サーバ３０が保持蓄積している付加情報記入済手帳９１に対応する原本画像（手帳９０）に含まれる手帳９０の各予定欄９４についての位置情報とに基づいて、記載されている予定内容を電子データに変換する（Ｓ２６８）。予定表出力部１７５は、その予定内容の電子データを処理結果保存サーバ４０に個人情報のデータベースとして保存する（Ｓ２６９）。この時点の電子データにされた予定表は、未だ、社用と私用とが混在した状態にある。

図形形状認識部１６６や文字認識処理部１６７は、予定９７と分離したコメント９８について（Ｓ２６３−コメント）、コメント９８の記入内容に対する形状認識あるいは文字認識により、コメント９８の記入内容を特定する（Ｓ２７０）。続いて、記入位置認識部１６８は、コメント９８の記入内容について、その付加情報記入済手帳９１上における記入位置を認識する（Ｓ２７２）。

このようにして、記入位置認識部１６８がコメント９８の記入位置を認識した後は、予定分類処理部１７７は、図形形状認識部１６６や文字認識処理部１６７によるコメント９８の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１６８によるコメント９８の記入位置の認識結果と、文書管理サーバ３０が保持蓄積している図３〜図５に示した分類基準情報３９とに基づいて、コメント９８を分類する（Ｓ２７４）。そして、その分類結果に基づき、分類した各コメント９８と予定９７とを関連付けることで、自動スケジューリング部１７３により電子データ化された予定内容を社用と私用とに自動的に分類処理する（Ｓ２７８）。予定表分類出力部１７９は、予定分類処理部１７７で分類された私用と社用とに分類された各予定の電子データ、つまり社用と私用の各スケジュールデータベースを処理結果保存サーバ４０に保存する（Ｓ２７９）。

各付加情報記入済手帳９１上に記入される予定９７を私用と社用の区別無くデータ保存することができるし、予定９７を私用と社用の別に対応するように分類してデータ保存することもできるので、処理結果保存サーバ４０では、仕事のスケジュールは公開・共有し、プライベートの予定は個人のスケジュール管理ソフトで利用することができるなど、使い勝手が広がる。

このように、情報処理システムの第２実施形態として示した個人情報管理システム２では、予定９７やコメント９８の記入がされた付加情報記入済手帳９１から読み取った画像データと、その付加情報記入済手帳９１についての元の手帳９０、すなわち予定欄９４への予定９７やコメント９８の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から予定９７やコメント９８の記入内容を分離してその記入内容を特定し、その予定９７についてのスケジューリングの電子データ化と、コメント９８に基づく分類処理（本例では私用と社用への分類処理）を実行するようになっている。

したがって、社用の予定９７に関するデータ処理については、差分抽出部１３２で抽出される差分結果から、私用の記入内容を排除して社用の予定９７のみを分離してその記入内容を特定するようにしているので、同じペンで両者が追記されていても、仕事のスケジュールデータベースに私用の予定９７が混在するような悪影響を及ぼすことがない。逆に、私用の予定９７に関するデータ処理については、差分抽出部１３２で抽出される差分結果から、社用の記入内容を排除して私用の予定９７のみを分離してその記入内容を特定するようにしているので、同じペンで両者が追記されていても、個人のスケジュールデータベースに社用の予定９７が混在するような悪影響を及ぼすこともない。

＜追記情報処理装置；計算機構成＞
図１３は、追記情報処理装置１０の他の構成例を示すブロック図である。ここでは、パーソナルコンピュータなどの電子計算機を利用して、追記情報処理をソフトウェアを実行するマイクロプロセッサなどから構築されるより現実的なハードウェア構成を示している。

すなわち、本実施形態において、追記情報に関するデータ処理を実行する仕組みは、ハードウェア処理回路により構成することに限らず、その機能を実現するプログラムコードに基づき電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェア的に実現することも可能である。

よって、本発明に係る仕組みを、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適なプログラムあるいはこのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体を発明として抽出することもできる。ソフトウェアにより実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく、処理手順などを容易に変更できる利点を享受できるようになる。

電子計算機に、追記情報に関するデータ処理機能をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ（組込マイコンなど）、あるいは、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、論理回路、記憶装置などの機能を１つのチップ上に搭載して所望のシステムを実現するＳＯＣ（System On a Chip：システムオンチップ）、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

記録媒体は、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気などのエネルギの状態変化を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。

たとえば、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクＦＤを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini Disc ）を含む）、または半導体メモリなどよりなるパッケージメディア（可搬型の記憶媒体）により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭやハードディスクなどで構成されてもよい。

また、ソフトウェアを構成するプログラムは、記録媒体を用いずに、記録媒体を介して提供されることに限らず、有線あるいは無線などの通信網を介して提供されてもよい。

たとえば、追記情報に関するデータ処理機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、ハードウェア処理回路にて構成する場合と同様の効果は達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が追記情報に関するデータ処理機能を実現する。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することで、追記情報に関するデータ処理機能が実現されるだけでなく、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（Operating Systems ；基本ソフト）などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理により追記情報に関するデータ処理機能が実現される場合であってもよい。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって追記情報に関するデータ処理機能が実現される場合であってもよい。

なお、追記情報に関するデータ処理機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。

たとえば、コンピュータシステム９００は、コントローラ部９０１と、ハードディスク装置、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）ドライブ、半導体メモリコントローラなどの、所定の記憶媒体からデータを読み出したり記録したりするための記録・読取制御部９０２とを有する。

コントローラ部９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）９１２、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）９１３、随時書込みおよび読出しが可能であるとともに揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（Random Access Memory）９１５、および不揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（ＮＶＲＡＭと記述する）９１６を有している。

なお、上記において“揮発性の記憶部”とは、装置の電源がオフされた場合には、記憶内容を消滅してしまう形態の記憶部を意味する。一方、“不揮発性の記憶部”とは、装置のメイン電源がオフされた場合でも、記憶内容を保持し続ける形態の記憶部を意味する。記憶内容を保持し続けることができるものであればよく、半導体製のメモリ素子自体が不揮発性を有するものに限らず、バックアップ電源を備えることで、揮発性のメモリ素子を“不揮発性”を呈するように構成するものであってもよい。

また、半導体製のメモリ素子により構成することに限らず、磁気ディスクや光ディスクなどの媒体を利用して構成してもよい。たとえば、ハードディスク装置を不揮発性の記憶部として利用できる。また、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体から情報を読み出す構成を採ることでも不揮発性の記憶部として利用できる。

また、コンピュータシステム９００は、ユーザインタフェースをなす機能部としての指示入力部９０３と、操作時のガイダンス画面や処理結果などの所定の情報をユーザに提示する表示出力部９０４と、各機能部との間のインタフェース機能をなすインタフェース部（ＩＦ部）９０９とを有する。

なお、データ処理結果を印刷出力してユーザに提示する構成とするべく、処理結果を所定の出力媒体（たとえば印刷用紙）に出力する画像形成部９０６を設けることもできる。

指示入力部９０３としては、たとえば、ユーザインタフェース部９８５の操作キー部９８５ｂを利用することができる。あるいは、キーボードやマウスなどを利用することもできる。

表示出力部９０４は、表示制御部９１９と表示装置とを備える。表示装置としては、たとえば、ユーザインタフェース部９８５の操作パネル部９８５ａを利用することができる。あるいは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube；陰極線管）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶）などでなるその他のディスプレイ部を利用することもできる。

たとえば、表示制御部９１９が、操作パネル部９８５ａやディスプレイ部上に、ガイダンス情報や文書入力装置２０が取り込んだ全体画像などを表示させる。また、各種の情報をユーザに通知する際の表示デバイスとしても利用される。なお、表示面上にタッチパネルを有するディスプレイ部とすることで、指先やペンなどで所定の情報を入力する指示入力部９０３を構成することもできる。

インタフェース部９０９としては、処理データ（画像データを含む）や制御データの転送経路であるシステムバス９９１の他、たとえば、画像形成部９０６や他のプリンタとのインタフェース機能をなすプリンタＩＦ部９９６、およびネットワークとの間の通信データの受け渡しを仲介する通信ＩＦ部９９９を有している。

このような構成において、ＣＰＵ９１２は、システムバス９９１を介してシステム全体の制御を行なう。ＲＯＭ９１３は、ＣＰＵ９１２の制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ９１５は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）などで構成され、プログラム制御変数や各種処理のためのデータなどを格納する。また、ＲＡＭ９１５は、所定のアプリケーションプログラムに従って演算して得たデータや外部から取得したデータなどを一時的に格納する領域を含んでいる。

たとえば、追記情報に関するデータ処理機能をコンピュータに実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を通じて配布される。あるいは、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭではなくＦＤに格納されてもよい。また、ＭＯドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなど、その他の記録媒体にプログラムを格納してもよい。さらに、他のサーバなどからインターネットなどのネットワークを経由してプログラムをダウンロードして取得したり、あるいは更新したりしてもよい。

なおプログラムを提供するための記録媒体としては、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの他にも、ＤＶＤなどの光学記録媒体、ＭＤなどの磁気記録媒体、ＰＤなどの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、ＩＣカードやミニチュアカードなどの半導体メモリを用いることができる。記録媒体の一例としてのＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどには、追記情報に関するデータ処理機能を実現する際の、一部または全ての機能を格納することができる。

また、ハードディスク装置は、制御プログラムによる各種処理のためのデータを格納したり、自装置で取得したデータや外部から取得したデータなどを大量に一時的に格納したりする領域を含んでいる。

このような構成により、操作キー部９８５ｂを介した操作者による指令にて、前述の追記情報処理方法を実行するプログラムが記憶されているＣＤ−ＲＯＭなどの読取可能な記録媒体からＲＡＭ９１５に追記情報処理プログラムがインストールされ、また操作キー部９８５ｂを介した操作者による指令や自動処理にて追記情報処理プログラムが起動される。たとえば、教材自動採点システム１を実現する場合であれば、教材処理プログラムでは、所定色成分、具体的にはたとえば赤色成分の差分抽出結果を、採点記号８７やコメント８８の記入内容として認識し、かつ両者を分離するようにする処理ステップなどが記述されたプログラムが起動される。

ＣＰＵ９１２は、この追記情報処理プログラムに従って前述の追記情報処理方法に伴う計算処理を施し、処理結果をＲＡＭ９１５やハードディスクなどの記憶装置に格納し、必要により操作パネル部９８５ａ、あるいはＣＲＴやＬＣＤなどの表示装置に出力する。追記情報処理方法を実行するプログラムが記録した記録媒体を用いることにより、既存のシステムを変えることなく、追記情報処理システムを汎用的に構築することができる。

なお、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、図７や図１０を用いて示した各機能部の処理をなす専用のハードウェアの組合せにより、追記情報に関するデータ処理機能を行なう追記情報処理装置１０を構成することもできる。

また、たとえば、追記情報に関するデータ処理機能のための各機能部分の全ての処理をソフトウェアで行なうのではなく、これら機能部分の一部を専用のハードウェアにて行なう処理回路９０８を設けてもよい。ソフトウェアで行なう仕組みは、並列処理や連続処理に柔軟に対処し得るものの、その処理が複雑になるに連れ、処理時間が長くなるため、処理速度の低下が問題となる。

これに対して、ハードウェア処理回路で行なうことで、高速化を図ったアクセラレータシステムを構築することができるようになる。アクセラレータシステムは、処理が複雑であっても、処理速度の低下を防ぐことができ、高いスループットを得ることができる。

たとえば、追記情報に関するデータ処理機能を実現する場合であれば、処理回路９０８としては、図７や図１０に示した読取画像処理部１１０に相当する読取画像処理部９０８ａ、文書原本特定部１２０に相当する文書原本特定部９０８ｂ、追記情報抽出部１３０に相当する追記情報抽出部９０８ｃ、データ処理対象追記情報特定処理部１５０に相当するデータ処理対象追記情報特定処理部９０８ｄ、あるいはデータ処理部１７０に相当するデータ処理部９０８ｅなどをハードウェアで構成するとよい。

以上、本発明について実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。

また、上記の実施形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

たとえば、歪み補正処理や途切れ補正処理などは、必ずしも必須ではない。また、採点記号８７の採点集計に当たって、各解答欄８４と採点記号８７の記入位置とを対応付ける場合に、本実施形態で説明したような採点記号８７の外接矩形と解答欄８４の領域との重なり面積を求めるのではなく、たとえばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行なったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行なったりすることも考えられる。

また、処理対象の追記済文書８Ｂの一例として付加情報記入済教材８１や付加情報記入済手帳９１を例に説明したが、これらは一例に過ぎず、複数種類のデータ処理対象となる追記情報が含まれているものであれば、その文書の種別は問わない。

また、先にも述べたが、処理対象の追記済文書８Ｂは、紙媒体を用いることに限定されず、最初から追記済文書８Ｂを電子データの形式で入手する態様の場合であっても、複数種類のデータ処理対象となる追記情報が含まれているものであれば、上述した仕組みを同様に適用することができる。

本発明に係る追記情報処理において処理対象とする文書の一例である教育用教材を示す図である。 本発明に係る追記情報処理において処理対象とする文書の一例である手帳を示す図である。 追記済文書におけるコメントの一例と、各コメントを分類する際に使用される分類基準情報の一例を説明する図（第１例）である。 追記済文書におけるコメントの一例と、各コメントを分類する際に使用される分類基準情報の一例を説明する図（第２例）である。 追記済文書におけるコメントの一例と、各コメントを分類する際に使用される分類基準情報の一例を説明する図（第３例）である。 追記情報の分離認識処理手法を纏めた図表、およびその内の一部の処理手法を具体的に説明する図である。 本発明に係る追記情報処理装置を備えてなる情報処理システムの第１実施形態の構成例（教材自動採点システム）を示す図である。 教材自動採点システムにおける教材処理方法の全体概要をシステム構成図と対応付けて示した図である。 教材自動採点システムにおける教材処理手順を示すフローチャートである。 本発明に係る追記情報処理装置を備えてなる情報処理システムの第２実施形態の構成例（個人情報管理システム）を示す図である。 個人情報管理システムにおける手帳処理手順を説明する図である。 手帳処理手順を示すフローチャートである。 追記情報処理装置を、電子計算機を用いて構成する場合のハードウェア構成の一例を示した図である。

符号の説明

１…教材自動採点システム、２…個人情報管理システム、８Ａ…文書原本、８Ｂ…追記済文書、９…差分情報、１０…追記情報処理装置、２０…文書入力装置、３０…文書管理サーバ、４０…処理結果保存サーバ、８０…教育用教材、８１…付加情報記入済教材、８７…採点記号、８８…コメント、９０…手帳、９１…付加情報記入済手帳、９７…予定、９８…コメント、９９…分類記号、１１０…読取画像処理部、１１２…画像データ解析部、１１４…歪み補正部、１２０…文書原本特定部、１２２…教材特定部、１２３…識別情報解析部、１２４…コード情報解析部、１２５…手帳特定部、１３０…追記情報抽出部、１３２…差分抽出部、１３４…解答者抽出部、１３５…日付抽出部、１３６…手書き情報切出部、１３８…文字認識処理部、１４０…データ処理用追記情報抽出処理部、１４２…データ処理対象追記情報抽出部、１４６…追記情報整形部、１４８…抽出線分途切れ補正部、１５０…データ処理対象追記情報特定処理部、１５４…第１データ処理用追記情報認識部、１５５…分離認識処理部、１５６…図形形状認識部、１５７…文字認識処理部、１５８…記入位置認識部、１６４…第２データ処理用追記情報認識部、１６６…図形形状認識部、１６７…文字認識処理部、１６８…記入位置認識部、１７０…データ処理部、１７０_1…第１データ処理部、１７０_2…第２データ処理部、１７１…ユーザ端末、１７２…採点集計部、１７３…自動スケジューリング部、１７４…集計結果出力部、１７５…予定表出力部、１７６…コメント分類処理部、１７７…予定分類処理部、１７８…コメント処理結果出力部、１７９…予定表分類出力部

Claims (9)

1. 所定の情報が記載されている文書原本にさらに別の付加情報が追記された追記済文書を処理対象として、前記付加情報に基づいて所定のデータ処理を行なう追記情報処理方法であって、
   前記追記済文書中に存在する複数の前記付加情報について、その記載内容を認識するとともに、当該付加情報の特徴に基づいて複数の種類に区別し、この区別した前記複数の付加情報のそれぞれに基づいて、それぞれの区別に対応した個別のデータ処理を行なう
   ことを特徴とする追記情報処理方法。
2. 所定の情報が記載されている文書原本にさらに別の付加情報が追記された追記済文書を処理対象として、前記付加情報に基づいて所定のデータ処理を行なう追記情報処理装置であって、
   前記追記済文書中に存在する複数の前記付加情報を抽出する追記情報抽出部と、
   前記追記情報抽出部が抽出した前記追記済文書中に存在する複数の前記付加情報について、その記載内容を認識するとともに、当該付加情報の特徴に基づいて複数の種類に区別する分離認識処理部と、
   前記分離認識処理部が区別した前記複数の付加情報のそれぞれに基づいて、それぞれの区別に対応した個別のデータ処理を行なうデータ処理部と
   を備えたことを特徴とする追記情報処理装置。
3. 前記分離認識処理部は、前記付加情報の特徴としての、前記追記済文書中における前記付加情報の記載位置に基づいて、前記複数の種類に区別する
   ことを特徴とする請求項２に記載の追記情報処理装置。
4. 前記分離認識処理部は、前記付加情報の特徴としての、前記追記済文書中における前記付加情報の画像特徴量に基づいて、前記複数の種類に区別する
   ことを特徴とする請求項２または３のうちの何れか１項に記載の追記情報処理装置。
5. 前記分離認識処理部は、前記画像特徴量としての、前記追記済文書中における前記付加情報の記載領域サイズに基づいて、前記複数の種類に区別する
   ことを特徴とする請求項４に記載の追記情報処理装置。
6. 前記分離認識処理部は、前記画像特徴量としての、前記追記済文書中における前記付加情報の形状に基づいて、前記複数の種類に区別する
   ことを特徴とする請求項４または５に記載の追記情報処理装置。
7. 前記分離認識処理部は、前記付加情報の特徴としての、前記付加情報の記載内容を認識した際の信頼度に基づいて、前記複数の種類に区別する
   ことを特徴とする請求項２〜６のうちの何れか１項に記載の追記情報処理装置。
8. 前記データ処理部は、区別した一方の付加情報を、さらに所定の条件に基づいて複数に分類し、この分類した結果を出力する
   ことを特徴とする請求項２〜７のうちの何れか１項に記載の追記情報処理装置。
9. 所定の情報が記載されている文書原本にさらに別の付加情報が追記された追記済文書を処理対象として、前記付加情報に基づいて所定のデータ処理をコンピュータを用いて行なうためのプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記追記済文書中に存在する複数の前記付加情報を抽出する追記情報抽出部と、
   前記追記情報抽出部が抽出した前記追記済文書中に存在する複数の前記付加情報について、その記載内容を認識するとともに、当該付加情報の特徴に基づいて複数の種類に区別する分離認識処理部と、
   前記分離認識処理部が区別した前記複数の付加情報のそれぞれに基づいて、それぞれの区別に対応した個別のデータ処理を行なうデータ処理部
   として機能させることを特徴とするプログラム。
   

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