JP2008003739A - Input correction method, postscript information processing method, postscript information processor, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、入力修正方法、並びにこの入力修正方法を適用した追記情報処理方法、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、たとえば、文書に手書きで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使用する際に利用される、入力された付加情報に対する修正の仕組みに関する。 The present invention relates to an input correction method, a write-once information processing method, a write-once information processing apparatus, and a program to which the input correction method is applied. More specifically, for example, it is used when additional information (also referred to as additional information or annotation) additionally written in a document by handwriting is separated from the document body and used for various information processing related to the document body. This relates to a mechanism for correcting input additional information.
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手書きで追記し、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、手書きで追記された付加情報に基づいて所定のデータ処理を自動的に実行する仕組みがある。 In today's remarkable progress in information processing technology, there is a mechanism for automatically processing various processes related to documents. For example, additional additional information is additionally written by hand on a document original in which predetermined information is written in advance, and the additional document with the additional information added is processed, based on the additional information added by handwriting. There is a mechanism for automatically executing predetermined data processing.
たとえば、定型伝票(いわゆる帳票)に手書きで情報を記入して、その記入された情報を処理対象とする自動帳票処理の仕組み(たとえば特許文献1,2を参照)や、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(特許文献3を参照)もある。
For example, there is an automatic form processing mechanism (see, for example,
また、学校や学習塾などの教育現場においては、生徒や受験者による解答が記入された答案用紙に採点官が採点した結果の用紙(教育用教材)を処理対象として、自動採点集計処理を行なう仕組みも考えられている(特許文献4を参照)。 Also, in schools, school cram schools, etc., automatic scoring and summarization processing is performed on papers (educational teaching materials) that result from scoring on answer sheets filled with answers by students and examinees. A mechanism is also considered (see Patent Document 4).
たとえば、特許文献1には、表の種別および表中の各データの行方向の位置並びに列方向の位置を指定するための識別マークを付与して表データを識別マーク付きデータ表帳票として印刷するようにし、データ表帳票に付されている認識マークをマーク読取手段によって読み取らせることで、識別データから帳票を特定して該当する表データを表示手段に表示するようにし、かつ該当する箇所を修正可能な状態に表示することで、少ない作業量で効率よくデータ修正および照合を行なうことができるようにした仕組みが提案されている。
For example, in
また、特許文献2には、出力原稿をイメージデータに変換し、変換されたイメージデータを表示し、表示されたイメージ上にフォーム規定位置座標を指示し、指示されたフォーム規定位置座標に基づいてフォーム図形データを導出し、導出されたフォーム図形データに基づいてフォームを表示部に表示されているイメージデータに重ね合わせ表示する構成とすることで、所望の出力原稿に対するフォームを容易に作成できるようにした仕組みが提案されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 converts an output document into image data, displays the converted image data, indicates form specified position coordinates on the displayed image, and based on the instructed form specified position coordinates. Form graphic data can be derived and the form can be overlaid on the image data displayed on the display unit based on the derived form graphic data so that a form for a desired output document can be created easily. A mechanism has been proposed.
また、特許文献3には、個人情報管理用の仕組みとして、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。
Further, in
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。 Information handwritten in a notebook or memo (in this example, the written description of a schedule entered in the notebook in handwriting) is automatically converted to electronic data, and each written item is switched in correspondence with the generated attribute. When the user requests output of a certain format, the contents of the database are printed at a location corresponding to each content on the paper by referring to the output format stored in advance. It can be useful.
また、特許文献4には、答案用紙の手書き記入欄をタブレット上の入力域として定義するととともに、集計対象の入力域を識別可能に定義する書式データを記憶装置に記憶しておき、タブレットに答案用紙が重ね合せられた状態で、手書き記入欄に記入された情報をタブレットの入力域に入力された筆記データとして取り込んで文字認識することにより、採点などの記入作業を行なった後のキー入力などによるデータ入力を省力化する仕組みが提案されている。
Further, in
一方、手書きで入力された付加情報に基づいてデータ処理を実行するに当たっては、入力された手書き情報(文字や図形)を如何様にして認識するかが問題となり、このような手書き情報の自動認識の仕組みとしては、様々なものが考えられている。 On the other hand, when executing data processing based on additional information input by handwriting, the problem is how to recognize the input handwritten information (characters and figures), and automatic recognition of such handwritten information. Various mechanisms are considered.
たとえば、手書き文字を認識する仕組みとしては、先ず、手書き入力された文字の特徴を表す入力文字情報を抽出し、入力文字情報と予め備えられる基準文字情報とを比較して、基準文字情報の入力文字情報に対する類似度の高い順番に候補文字列を作成する仕組みが考えられる。 For example, as a mechanism for recognizing handwritten characters, first, input character information representing the characteristics of characters input by handwriting is extracted, and the input character information is compared with reference character information provided in advance to input reference character information. A mechanism for creating candidate character strings in descending order of similarity to character information is conceivable.
また、このような手書き文字認識の仕組みとしては、記入者(オペレータ)に文字の形状などを学習させて、文字認識率を向上するようにした仕組みも考えられている(たとえば特許文献5を参照)。 In addition, as a mechanism for recognizing handwritten characters, a mechanism in which a character (operator) learns character shapes and the like to improve the character recognition rate is also considered (see, for example, Patent Document 5). ).
この特許文献5に記載の仕組みでは、第1候補文字が所望の文字でなかったときに他の文字が選択されると、選択文字の候補文字詳細情報を、たとえば手書き入力文字に重ねるという条件で第1表示面に表示させるなど予め設定された条件で所定の表示面に表示する仕組みが提案されている。記入者は、手書き入力文字と選択文字とを比較して見ることで、正確な文字の形状などを学習することができる。
In the mechanism described in
しかしながら、特許文献5に記載の仕組みでは、正確な文字と入力文字を比較して表示しているだけであり、手書き入力文字と選択文字の各表示を記入者が確認し、記入者自身が正確な文字の形状などを学習する必要があり、これだけでは、具体的な改善方法を記入者が適切に判断することが困難である。記入した入力文字との対比で、改善方法としての理想的な選択文字(基準情報)を示しているが、これだけでは、改善すべき箇所や改善手法を記入者自らが判断することや、常に、完璧な記入を記入者に求めているに過ぎない。
However, in the mechanism described in
換言すれば、正確な文字の特徴を記入者に知らせているに過ぎず、つまり、正確な文字で記載することのみを指示しているに過ぎず、入力した手書き入力文字の何処をどのように修正すればどの程度文字認識精度が向上するのかを容易に判断することができない。 In other words, it only informs the writer of the characteristics of the correct character, that is, it only instructs to write in the correct character. It cannot be easily determined how much the character recognition accuracy is improved if the correction is made.
その結果、次回の文字入力の際に、ある箇所を修正して記入したからと言って、必ずしも、文字認識精度が向上するとは限らない。文字認識率の一層の向上に役立てることができる修正箇所は別の箇所にあるかも知れないのである。 As a result, the accuracy of character recognition is not necessarily improved just because a certain part is corrected and entered in the next character input. There may be other corrections that can be used to further improve the character recognition rate.
つまり、特許文献5に記載の仕組みでは、具体的な改善方法の判断を記入者に委ね、完璧な記入を求めているために、文字認識精度向上を確実かつ容易に達成するということは困難である。
In other words, with the mechanism described in
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、手書き入力情報の認識効率をより確実かつ容易に向上させることのできる仕組みを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide a mechanism capable of improving the recognition efficiency of handwritten input information more reliably and easily.
本発明に係る仕組みにおいては、追記入力された付加情報に対応する基準情報以外の情報であって、どのように追記すれば認識処理時の認識性能が向上するかを示す改善態様情報を提示するようにした。なお、「改善態様情報」とともに「基準情報」を提示しても構わないし、「基準情報」を含んだ全体として「改善態様情報」を構成して提示しても構わない。 In the mechanism according to the present invention, information other than the reference information corresponding to the additional information inputted additionally is provided, and improvement mode information indicating how the additional performance improves the recognition performance during the recognition process is presented. I did it. In addition, “reference information” may be presented together with “improvement mode information”, or “improvement mode information” may be configured and presented as a whole including “reference information”.
単に、手書き入力情報に対応する完璧な(理想的な)基準情報のみを改善方法として提示するのではなく、認識性能を向上させるためのより具体的な修正手法を改善態様情報として提示するのである。具体的な改善方法の判断を記入者に委ねるのではなく、何処をどのように修正して記入すれば認識率がどの程度向上するかを判断することができるような改善態様情報を個別具体的に示すのである。 Instead of presenting only perfect (ideal) reference information corresponding to handwritten input information as an improvement method, a more specific correction method for improving recognition performance is presented as improvement mode information. . Rather than relying on the writer to decide on a specific improvement method, the improvement mode information is such that it is possible to determine how much the recognition rate will improve if it is modified and entered. It is shown in
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。 The mechanism according to the present invention can be realized by software using an electronic computer (computer), and a program for this purpose and a recording medium storing this program can also be extracted as an invention. The program may be provided by being stored in a computer-readable storage medium, or may be provided by distribution via wired or wireless communication means.
本発明によれば、追記入力した付加情報をどのように修正して記入すれば認識処理時の認識性能が向上するかを示す改善態様情報を提示するようにしたので、記入者は、理想的な基準情報と完全に一致しなくても、何処をどのように修正して追記すれば認識率がどの程度向上するかを簡単に判断することができる。 According to the present invention, since the improvement mode information indicating how the additional information input additionally written is corrected and entered can improve the recognition performance during the recognition process, the writer is ideal. Even if the reference information does not completely match, it is possible to easily determine how and how much the recognition rate is improved by correcting where and how to correct it.
よって、認識に適した付加情報の記入を促すことで、認識率を容易かつ確実に向上させることができる。すなわち、提示された改善態様情報に従って次回の記入を行なうことで、認識性能をより確実に達成できる。また、完璧な(理想的な)基準情報のみを提示するのではなく、少しでも認識性能を向上させることのできる修正方法を提示することができるから、手書き入力情報の認識効率を容易に向上させることもできるのである。 Therefore, it is possible to easily and reliably improve the recognition rate by prompting the entry of additional information suitable for recognition. That is, the recognition performance can be achieved more reliably by performing the next entry in accordance with the presented improvement mode information. Moreover, it is possible not only to present perfect (ideal) reference information but also to provide a correction method that can improve recognition performance even a little, so that the recognition efficiency of handwritten input information is easily improved. It can also be done.
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。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<処理対象文書の例>
図1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。
<Example of processing target document>
FIG. 1 is a diagram showing an example of a document to be processed in an information processing system including an additional information processing apparatus according to the present invention.
図1に示す文書は、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。また、データベースへの登録情報の一例を(C)に示す。 The document shown in FIG. 1 is an educational material 80 used as a paper medium in an educational setting, and typically has a question sentence 82 and an answer column 84 (part shown in parentheses in this example). FIG. 1 (A) shows the original document 8A, and FIG. 1 (B) schematically shows a state in which additional information has been entered (added document 8B). An example of registration information in the database is shown in (C).
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。
Specifically, the educational material 80 corresponds to a paper test or a practice question sheet used in an educational institution. The educational material 80 only needs to have at least an
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。
As shown in FIG. 1 (A), the educational material 80 includes not only a question sentence 82 and an
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。
In the
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。
The embedding of the code information may be realized by using a known technique. As one specific example, for example, a line screen or a dot screen as a gradation expression such as a so-called “iTone (registered trademark)” is used. It is conceivable to use a technique of embedding digital information in a halftone image by changing the form (position, shape, etc.) of the pixels constituting the image. On the other hand, in the answerer information column 86, the
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。
In the scoring field 83 (particularly, the
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。 Such educational teaching material 80 can be obtained by printing out with a printing apparatus based on the electronic data of the corresponding original (teaching material original). The electronic data of the original teaching material can be generated using application software such as word processing software using an electronic computer such as a personal computer, and is stored in a predetermined database or the like in advance.
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。
The electronic data of the original teaching material can specify the layout of the
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。
At the educational site, educational teaching material 80, which is an example of the original document 8A shown in FIG. 1A, is distributed to students, examinees, etc. First, the names and
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し、教育用教材80として予め記入されている色とも異なるものが使用される。 In this case, the pen color usually used for the entry of the first type of additional information by the student is different from the pen color used for the entry of the second type of additional information by the grader or the like. The color used is different from the color pre-filled as the educational material 80.
また、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。
In addition, as the
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。
The comment 88 is information that does not have a direct relationship with the first data processing based on the
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。
In the learning material automatic scoring system, predetermined data processing is performed for the additional information filled learning
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。
As a second data process different from the automatic scoring process, for example, a process for classifying the additional contents of the comment 88 based on a predetermined condition, a classified comment (not only all the additional contents but also a part of the additional data) The content may be registered) and stored in the student guidance database in association with the scoring processing result for the
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。 In this way, as a use form of the second data processing different from the automatic scoring process, information can be taken out from the student guidance database and used for subsequent student guidance. For example, if all the scoring results and the corresponding comments are displayed, the scoring results can be confirmed together with the subcategories of evaluation such as excellent, excellent, average, inferior. In addition, if only comments with incorrect answers are displayed, it can be used to analyze the ability of students who have many mistakes in reading questions, many mistakes in writing answers, or many calculation errors. Alternatively, it may be used for student guidance based on a cautionary note or mistake correction indicated by the comment 88.
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、通常であれば、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とを登録しておく。なお、教育用教材80における文字部分(たとえば問題番号を含む問題文や配点)をテキスト情報として参照され得るように、教育用教材80そのものの情報は、テキストデータもしくはテキストデータ相応の文書ファイルデータで保存しておくことが好ましい。
In addition, when registering the educational material 80 (original image) for executing data processing for the
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(第1の属性情報の一例)と、その問題の解答に対する配点(第2の属性情報の一例)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。
For example, as shown in FIG. 1C, the answer field position area information, which is an example of the entry field
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り、問題文の位置や解答欄84の位置や配点などを特定することにより対処する。
When the original teaching material 80 corresponding to the additional information filled
なお、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。 In addition, when executing automatic data processing for additional information, if additional information is classified into a plurality of types and individual data processing is to be performed for each classification, each additional information is assigned to the other It is necessary to identify and identify them separately. If the separation and recognition of both are not properly performed, the respective data processing cannot be properly performed.
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。
For example, in the case of the additional information-added
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、たとえば差分抽出部132での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。採点記号87とコメント88とを適切に分離できず、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。
On the other hand, in scoring the answer, a comment 88 other than the
このような事態を避けるには、たとえば、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)するようにするのがよい。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。なお、これらについては詳細な説明を割愛する。 In order to avoid such a situation, for example, a plurality of additional information existing in the additionally written document 8B is based on various features of additional information such as a description position, an image feature amount, or reliability during recognition processing. Thus, it is preferable to classify (separate) into a plurality of types. At this time, it is preferable to perform more accurate separation recognition by referring to a plurality of features as well as based on a single feature of the additional information. In addition, detailed description is omitted about these.
<システム構成>
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の一実施形態の構成例を示す図である。なお、こ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。
<System configuration>
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of an embodiment of an information processing system including the postscript information processing apparatus according to the present invention. Note that this information processing system is shown as an application example to a teaching material automatic scoring system that targets teaching materials 80 such as answer sheets.
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に対応するテンプレート6や教育用教材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。
As shown in the figure, the automatic teaching
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。
The
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。
The
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。
Note that the test using the educational material 80 is not limited to using a paper medium. For example, in the case where a test is performed using a tablet PC and the scoring is performed, the
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文書原本情報データベースDB2として登録している。
The
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、所定の格納領域に文書原本情報データベースDB2として保持蓄積している。
Further, the
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。
The processing result storage server 40 may be any server that is connected to the appending
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。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。
The postscript
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。
Further, the additional recording
また、追記情報処理装置10は、本実施形態特有の構成要素として、手書きで記入された文字や図形などの手書き入力情報の認識性能を向上させるための改善態様情報をユーザに提示する認識性能改善手法提示部180を備えている。認識性能改善手法提示部180は、文書原本8Aの一例である教育用教材80へ手書きで記入された手書き入力情報(採点記号87やコメント88)が自動認識処理に適しているか否かを判定し、どのように記入すれば認識率が向上するかをユーザ自身が判断することのできるような改善態様情報をサポート情報として提示する。
Further, the postscript
ここで、「どのように記入すれば認識率が向上するか」を示す情報は、単に、追記入力された付加情報に対応する基準情報を対比表示する以外の情報であって、記入者が、具体的に、改善手法を判断することのできる情報を意味する。たとえば、追記された付加情報の何処をどのように修正して記入すればどの程度認識性能が向上するかを判断し得る情報を提示するのである。 Here, the information indicating "how to improve the recognition rate" is information other than simply displaying the reference information corresponding to the additional information input additionally, Specifically, it means information that can determine the improvement method. For example, it presents information that can be used to determine how much of the additional information that has been added and how to correct and enter the additional information.
読取画像処理部110は、図示を割愛するが、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とを有している。
Although not shown, the read
なお、歪み補正部は、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。
The distortion correction unit compares and collates the image data input from the
教材特定部122は、図示を割愛するが、たとえば、画像データ解析部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とを有している。
The teaching
教材特定部122は、画像データ解析部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。
The teaching
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、識別情報解析部とコード情報解析部とは、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。
Note that the learning
追記情報抽出部130は、歪み補正部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。
The postscript information extraction unit 130 includes image data whose image distortion has been corrected by the distortion correction unit, and image data specified by the teaching
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。
Further, the additional information extraction unit 130 extracts answerer information (an example of the first type of additional information) in the additional information filled
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。
Based on the extraction result by the
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。
The
データ処理用追記情報抽出処理部140は、注目する追記色の情報を参照して、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対象追記情報9a(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。
The additional write information
なお、データ処理対象追記情報抽出部142は、データ処理対象追記情報9a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。
The data processing target additional
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。
However, even though the red pen is used, there are similar colors such as pink to orange, and the red pen is not always used for entering the
このため、実際に使用した追記色を特定し、その特定した追記色の情報を参照して、追記色に注目した抽出を行なう。実際に使用されたペン色が特定されていれば、データ処理対象追記情報抽出部142は、抽出許容範囲を狭くすることができる。これにより、採点記号87やコメント88をその他の追記情報と高精度に区別して抽出することができる。
For this reason, the write-on color actually used is specified, and extraction with attention to the write-on color is performed with reference to the information on the specified write-on color. If the pen color actually used is specified, the data processing target additional
追記情報整形部146としては、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を有する構成とするのがよい。
The additional write
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れがある。
In general, figure entry on the added document 8B, figure entry such as "double line", "wavy line", "Hanamaru", "arrow", etc., and comment sentences, etc., are repeated on the completed entry. Sometimes. For example, in the case of the additional information filled-in
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)。
From this, the extraction line
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9a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。
The data processing target additional information specifying
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。
As the data processing target additional information specifying
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。
Each of the data processing additional information recognition units 154 and 164 performs the shape recognition process on the data processing additional information that has been corrected by the extraction line segmentation correction unit, so that the data processing additional information is entered. Recognize the entry contents of the additional information for data processing by performing character recognition processing on the entry contents of the additional information for data processing corrected by the figure shape recognition sections 156 and 166 and the extraction line segmentation correction section. On the original document 8A (additional document 8B) of the entry contents of the additional information for data processing recognized by the character recognition units 157 and 167 and the figure shape recognition units 156 and 166 and the character recognition processing units 157 and 167. There are entry position recognition units 158 and 168 for recognizing the entry position. The figure shape recognition units 156 and 166 and the character recognition processing units 157 and 167 constitute a separation recognition processing unit 155 that recognizes the
図形形状認識部156,166や文字認識処理部157,167は、その内部に、認識処理前に、認識処理対象の追記情報の画像形状(縦横比やサイズ)を変形(修正)する変形処理部156a,166a,157a,167aを具備している。変形処理部156a,166a,157a,167aは、図形形状認識部156,166や文字認識処理部157,167における図形認識処理や文字認識処理に供される変形済情報を生成するものである。
The graphic shape recognition units 156 and 166 and the character recognition processing units 157 and 167 include a deformation processing unit that deforms (corrects) the image shape (aspect ratio and size) of additional information to be recognized before the recognition process. 156a, 166a, 157a, 167a. The
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。 In the case where the character recognition processing units 157 and 167 are not provided or the data processing additional information portion that cannot be recognized by the character recognition processing units 157 and 167, the extracted additional information for data processing is handled as an image as it is. To do.
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。 As shown in the figure, each of the figure shape recognizing units 156 and 166, the character recognition processing units 157 and 167, and the entry position recognizing units 158 and 168 may be configured such that one function unit realizes both functions. However, they may be provided independently as individual functional units.
たとえば、付加情報記入済教材81を処理対象とする構成においては、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。
For example, in the configuration in which the additional information filled-in
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。
The character recognition processing unit 157 for the
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。
Further, the entry position recognition unit 158 for the
ここで、本実施形態の構成においては、認識性能改善手法提示部180を設けて、記入者の手書き入力情報が認識に適しているか判定し、どのように追記すれば認識率が向上するかを記入者が判断し得るような改善態様情報をサポート情報として提示するようにしているので、認識に適した手書き入力情報の記入を促すことができ、その結果として、各データ処理用追記情報認識部154,164における認識率を向上させることができる。
Here, in the configuration of the present embodiment, the recognition performance improvement
記入者は、提示された改善態様情報を参照することで、手書き入力文字の形状などの不適切な部分を把握し、正確な図形や文字の形状を学習することができる。これによって記入者は、次回の手書き入力情報を記入する際に、適切な形状などの条件で文字や図形や線分を手書き入力することができるようになり、図形や文字の認識率の向上に役立てることができる。追記情報処理装置10としては、装置自身が記入者の癖などを学習するような構成を要しないので、装置自身の構成を簡単かつ小型化することができる。
By referring to the presented improvement mode information, the writer can grasp an inappropriate part such as the shape of a handwritten input character and can learn an accurate figure or character shape. This enables the writer to input handwritten characters, figures, and line segments under appropriate conditions, etc., when entering the next handwritten input information, improving the recognition rate of figures and characters. Can be useful. The additional recording
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。
Note that the figure shape recognizing unit 156, when recognizing the shape related to the
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。
In addition, since the entry position recognition unit 158 generally recognizes the entry position of the
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。
Position recognition regarding each scoring
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、線数や外接矩形における画素密度などを使用することができる。 On the other hand, the second data processing additional information recognition unit 164 functions as a comment recognition unit that uses the comment 88 as the second data processing additional information. In this case, the graphic shape recognition unit 166 for the comment 88 only needs to be able to recognize the additional content of the comment 88 from the side surface of the graphic. For example, “single line”, “double line”, “(single or double) The shape of the line may be recognized by pattern matching with a graphic shape indicating a line such as a “double wavy line”. Alternatively, the feature amount of the recognition target figure may be calculated, and the line shape may be recognized from the feature amount. As the feature amount, for example, the number of lines or the pixel density in the circumscribed rectangle can be used.
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。
In addition, the character recognition processing unit 167 only needs to be able to recognize the content of the comment 88 in the additional information filled
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。 Note that, when the shape recognition unit 166 recognizes the shape of the comment 88, the continuous shape pixel group constituting the graphic indicating the comment 88 such as “double line” and “flower circle” is handled as one. In addition, a labeling process, which is a general image processing technique, is performed to give an identifier to the continuous pixel group. Therefore, even when the position is recognized by the entry position recognizing unit 168, a group of continuous pixels constituting a figure indicating the comment 88 such as “double line” or “flower circle” is used by using the result of the labeling process. Are treated as one group.
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。
The entry position recognition unit 168 generally has a plurality of comments 88 written on the additional information filled
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。 Position recognition for each comment 88 is performed by, for example, calculating circumscribing rectangle information of a comment sentence, characters and figures of the comment 88 such as “double line” and “Hanamaru”, and further calculating the center coordinates of the circumscribing rectangle. It is possible to do it. Specifically, a circumscribed rectangle is extracted from a character or figure (continuous pixel group) to be recognized, and the xy coordinates of a predetermined point (for example, the upper left vertex) of the circumscribed rectangle, and the width of the circumscribed rectangle ( W) and height (h) are 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 comment 88 entry position.
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。
Also, in this position recognition, each comment 88 is often written in the vicinity thereof in correspondence with the
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。
The
各データ処理部170_1,170_2は、データ処理対象の追記情報の記入位置を、当該記入欄の位置情報を保存している装置(テンプレート情報データベースDB1や文書原本情報データベースDB2として機能する文書管理サーバ30)にアクセスして、記入欄位置領域情報38、記入欄位置領域情報68、あるいはテンプレート関連付け情報69を参照して取得しつつ、追記情報の記入位置と追記情報とを対応付けながらデータ処理を実行する。
Each of the data processing units 170_1 and 170_2 sets the entry position of the additional information to be processed as data processing apparatuses (the
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。
The first data processing unit 170_1 performs scoring and summarization on the image data of the additional information filled
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。
The
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。
The
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。
From this, the
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。
After the association, if the
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。
In addition, the area that becomes the
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。
The counting
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。
In addition, the second data processing unit 170_2 performs a classification process on the image data of the additional information filled
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、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。
The comment
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。
The comment processing
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。
Note that the scoring and summarizing process in the scoring and summarizing
また、本実施形態の特徴部分である認識性能改善手法提示部180は、手書き入力情報の履歴を収集しデータベースとしての処理結果保存サーバ40に保存・蓄積しておく追記情報認識履歴保持部182と、一定の度合いよりも認識の困難であった難認識情報を抽出する難認識追記情報抽出部184と、所定の表示態様に従って改善態様情報をユーザ端末171上で提示する認識性能情報提示部188とを有している。
The recognition performance improvement
追記情報認識履歴保持部182は、後述する第1〜第3の何れかもしくはその任意の組合せの履歴収集保存手法を採用して、手書き入力情報の履歴を収集し、この収集した手書き入力情報の履歴を処理結果保存サーバ40に保存する。 The additional information recognition history holding unit 182 employs a history collection / storing method of any one of first to third described below or any combination thereof, collects the history of handwritten input information, and stores the collected handwritten input information. The history is stored in the processing result storage server 40.
難認識追記情報抽出部184は、後述する第1〜第3の何れかもしくはその任意の組合せの難認識追記情報抽出手法を採用して、各種の手書き入力情報の内、自動認識が困難であったものを抽出する。 The difficult recognition additional record information extraction unit 184 employs a difficult recognition additional record information extraction method of any one of first to third described below or any combination thereof, and automatic recognition is difficult among various handwritten input information. Extract the food.
認識性能情報提示部188は、後述する第1〜第5の何れかの認識性能情報提示手法を採用して、改善態様情報をユーザ端末171上でユーザに提示する。
The recognition performance
<全体の処理手順>
図3および図4は、情報処理システムの一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3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4は、教材処理手順を示すフローチャートである。
<Overall procedure>
3 and 4 are diagrams for explaining the procedure of the processing operation of the teaching material processing method in the teaching material
先ず、教育用教材80を完成させ文書原本情報データベースDB2に登録する(S104)。なお、各記入欄6aに配点が設定されていない形態のテンプレート6を使用する場合には、解答欄84として設定した記入欄6aに関しては配点の情報も設定する。
First, the educational material 80 is completed and registered in the original document information database DB2 (S104). In addition, when using the template 6 in the form in which no scoring is set in each entry field 6 a, scoring information is also set for the entry field 6 a set as the
この後、試験を実施する際には、文書原本情報データベースDB2から教育用教材80を読み出して印刷し生徒や受験者に配布する(S106)。そして、試験終了後に、採点官は採点記号87やコメント88を生徒の解答に対して追記する(S108)。
Thereafter, when the test is performed, the educational material 80 is read from the document original information database DB2, printed, and distributed to the students and examinees (S106). After the test, the grader adds a
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。
In the case of using the postscript information processing apparatus 10 (particularly corresponding to the teaching material processing apparatus in the teaching material automatic scoring system 1), first, a student enters a name in the answerer information column 86 and enters the answering
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。
At this time, if the
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。
The additional recording
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)。
For example, prior to automatic scoring processing and automatic comment processing in the
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。
This identification specification (S124) is, for example, a title analysis by an identification information analysis unit such as “science”, “5 years”, “1. change in weather and temperature” or a code information analysis unit for code information embedded in the
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。
This identification and identification may be performed sequentially for each of the plurality of additional information-filled
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)。
When the teaching
また、歪み補正部は、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。
Further, the distortion correction unit corrects the distortion of the image data obtained from a certain additional information-added teaching material 81 (S128). This image distortion correction is performed in order to correct image distortion that may occur when the
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。
The
差分抽出部132による差分抽出によって、たとえば図3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。
By the difference extraction by the
解答者抽出部134は、差分情報9に対する文字認識処理部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。
The
また、データ処理用追記情報抽出処理部140において、先ず追記部材特定部141は、データ処理の対象となる追記情報の記入に使用されたペン色である追記色を特定し(S141)、データ処理対象追記情報抽出部は、追記部材特定部141にて特定された追記色に基づき、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)。
In the data processing additional information
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。
In the case of this example, in order to extract the additional contents of the
抽出線分途切れ補正部は、データ処理対象追記情報抽出部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。
The extracted line segmentation correction unit appropriately executes additional information shaping processing such as thinning processing, end point extraction processing, end point connection processing, or linear approximation of line figures, on the extraction result of the data processing target additional information extraction unit. (S146). The extracted line segment break correction unit passes the extraction result of the
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。
The data processing target additional information specifying
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)。このとき、ユーザによる修正指示を受け付ける(S165)。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)。
The graphic shape recognition unit 156 and the character recognition processing unit 157, regarding the
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)。
After the entry position recognizing unit 158 recognizes the entry position of the
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。
The total
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3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3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。
As the file format of the scoring result (scoring result by problem) for each additional information filled
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。
The result of scoring for correct / incorrect judgment entered on each additional information-added
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)。このとき、ユーザによる修正指示を受け付ける(S171)。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)。
The graphic shape recognizing unit 166 and the character recognizing processing unit 167, regarding the comment 88 separated from the scoring symbol 87 (S163-comment), the comment 88 added by the grading officer by shape recognition or character recognition with respect to the entered content of the comment 88. The entry contents are specified (S170). At this time, a correction instruction from the user is accepted (S171). Subsequently, the entry position recognizing unit 168 recognizes the entry position on the additional information
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分類基準情報39とに基づいて、コメント88を分類する(S174)。
After the entry position recognizing unit 168 recognizes the entry position of the comment 88 in this way, the comment
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3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。
The comment processing
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。
Since the score summation result of the
このように、情報処理システムの一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。
As described above, in the teaching material
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。
Therefore, regarding the data processing related to the
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。
In addition, since the scoring results can be automatically totaled, the scoring process for the additional information filled
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。
Furthermore, in order to compare the image data of the additional information filled
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。
In addition, regarding the data processing related to the comment 88, the entry content of the
<<認識性能改善態様情報提示処理>>
図5〜図10は、認識性能改善手法提示部180の処理の詳細、すなわち手書きで記入された文字や図形などの手書き入力情報の履歴を取る手法や、認識性能を向上させるための改善態様情報をユーザに提示する手法を説明する図である。
<< Recognition performance improvement mode information presentation process >>
5 to 10 show details of processing of the recognition performance improvement
本実施形態においては、文書原本8Aへ手書きで記入された手書き入力情報が自動認識に適しているか否かを判定し、認識性能上問題のあるものについては、どのように記入すれば認識率が向上するかをユーザ自身が判断することのできるようなサポート情報(改善態様情報)を提示する。 In this embodiment, it is determined whether or not the handwritten input information entered in the original document 8A by handwriting is suitable for automatic recognition. Support information (improvement mode information) that allows the user to determine whether or not to improve is presented.
ここで、改善態様情報としては、認識性能を向上させるための修正手法をユーザ自身が具体的にまた容易に判断することのできるものであればよく、様々な提示態様を採ることができる。たとえば、何処をどう直せばいいかを示唆する情報を提示する態様を採ることができる。こうすることで、どのように記載すると認識性能がよくなるのかを簡単に判断することができる。 Here, the improvement mode information may be any information that allows the user himself / herself to specifically and easily determine the correction method for improving the recognition performance, and can adopt various presentation modes. For example, it is possible to adopt a mode of presenting information that suggests where and how to correct it. By doing so, it is possible to easily determine how the description improves the recognition performance.
あるいは、過去の記載の認識信頼度を提示する態様を採ることができる。こうすることで、どのように記載すると認識性能がどの程度になるかを容易に判断することができ、これを踏まえて、ユーザは、より認識性能がよくなる記載をすることができるようになる。 Or the aspect which presents the recognition reliability of the past description can be taken. By doing so, it is possible to easily determine how much the recognition performance is to be described, and based on this, the user can make a description that improves the recognition performance.
何れの提示態様を採っても、認識に適した手書き入力情報の記入を促すことができ、結果的に、認識率を向上させることができる。 Whichever presentation mode is adopted, entry of handwritten input information suitable for recognition can be promoted, and as a result, the recognition rate can be improved.
なお、手書き入力情報の改善態様情報をユーザに提示するに当たっては、先ず、手書き入力情報の履歴を取っておき、それらの認識時の信頼度を参考にして、認識性能向上のために改善要求度合いのより強いものに関して改善態様情報を提示するようにする。換言すれば、一定の度合いよりも認識の困難であった手書き入力情報(難認識情報ともいう)についてのみ、改善態様情報を提示する。こうすることで、認識性能を一定の水準以上にできるようにするのである。認識性能が一定の水準以上にできればよく、必ずしも、手書き入力情報が理想的な基準情報と完全に一致していることは必要ないのである。 When presenting the improvement mode information of the handwritten input information to the user, first, the history of the handwritten input information is saved, and the degree of improvement is requested in order to improve the recognition performance with reference to the reliability at the time of recognition. The improvement mode information should be presented for strong ones. In other words, improvement mode information is presented only for handwritten input information (also referred to as difficult recognition information) that is more difficult to recognize than a certain degree. In this way, the recognition performance can be made higher than a certain level. The recognition performance only needs to be higher than a certain level, and it is not always necessary that the handwritten input information completely matches the ideal reference information.
手書き入力情報は、ほぼ確実に基準情報とのズレがあるから、過去に記入された全ての手書き入力情報について改善態様情報を提示していたのでは、認識性能との関係で、必要以上の情報を提示してしまう虞れがあるが、提示範囲を難認識情報の範囲に絞ることで、必要以上の情報提示を防止するのである。こうすることで、必要以上に矯正してしまう虞れを防止できる。 Since the handwritten input information is almost certainly misaligned with the standard information, the improvement mode information was presented for all handwritten input information entered in the past. However, it is possible to prevent unnecessary information presentation by narrowing the presentation range to the difficult recognition information range. By doing so, it is possible to prevent the possibility of correcting more than necessary.
なお、一般的には、ユーザによって記入癖が異なるので、提示すべき改善態様もユーザごとに異なるから、手書き入力情報の履歴を取る際には、ユーザごとに履歴を取っておくのが好ましい。 In general, since the entry habits differ depending on the user, the improvement mode to be presented also differs for each user. Therefore, when taking a history of handwritten input information, it is preferable to keep a history for each user.
<履歴収集>
図5〜図8は、追記情報認識履歴保持部182の処理の詳細、すなわち手書きで記入された文字や図形などの手書き入力情報の履歴を取る手法を説明する図である。
<History collection>
5 to 8 are diagrams for explaining the details of the processing of the additional information recognition history holding unit 182, that is, a method of taking a history of handwritten input information such as handwritten characters and figures.
ここで、手書き入力情報の履歴を収集しデータベースに保存しておく際には、どの時点で記入されたものを履歴として残しておくかによって、様々な履歴収集保存手法を採るこができる。 Here, when the history of handwritten input information is collected and stored in the database, various history collection and storage methods can be employed depending on at what point the entry is kept as a history.
たとえば、図5に示すように、通常の自動データ処理の過程で認識した手書き入力情報のデータを蓄積し保存していく第1の履歴収集保存手法を採ることが考えられる。 For example, as shown in FIG. 5, it is conceivable to adopt a first history collection and storage method in which handwritten input information data recognized in the process of normal automatic data processing is accumulated and stored.
第1の履歴収集保存手法を採る際には、手書き入力情報のみを元の文書原本8Aから分離して保存することも考えられるし、手書き入力情報を含む所定範囲の画像情報をも一緒にして、つまり周囲の画像ごとに保存することも考えられる。手書き入力情報のみを保存する場合は、情報量が抑えられるため、保存コストが少なくて済む効果がある。周囲の画像ごとに保存する場合は、手書き入力に影響を与える問題文や解答欄や生徒の解答などの状況を把握できるため、その状況も含めた記入の癖を理解し修正できる効果がある。 When adopting the first history collection and storage method, it is conceivable that only handwritten input information is stored separately from the original document original 8A, or together with a predetermined range of image information including handwritten input information. In other words, it may be possible to save each surrounding image. When only the handwritten input information is stored, the amount of information can be suppressed, so that the storage cost can be reduced. In the case of saving for each surrounding image, it is possible to grasp the situation such as the question sentence, the answer column, and the student's answer that affects the handwritten input, so that it is possible to understand and correct the habit of entry including the situation.
第1の履歴収集保存手法を採ると、通常の処理過程で履歴を取って保存していくことができるので、形状や位置や修正状況などのデータを利用することができる。また、特別な手間を掛けずに、採点法などの記入態様をチェックすることができる、しかも、認識の正誤も反映させることができる。ただし、当初は履歴が少なく、また、ユーザによる入力態様の改善も期待できないので認識率が低く、修正の手間が掛かる可能性はある。 If the first history collection and storage method is adopted, the history can be collected and stored in a normal processing process, so that data such as the shape, position, and correction status can be used. Further, it is possible to check the entry mode such as the scoring method without taking any special effort, and also to reflect the correctness of recognition. However, since the history is small at the beginning and improvement of the input mode by the user cannot be expected, the recognition rate is low, and there is a possibility that it takes time and effort for correction.
また、図6に示すように、通常の自動データ処理の過程ではなく、その処理開始前に、図7に示すような練習用答案などの練習用の文書原本8Aに入力してもらい、その入力情報のデータを蓄積し保存しておく第2の履歴収集保存手法を採ることが考えられる。図中の実線で示した部分が、教材自動採点システム1において、第2の履歴収集保存手法に寄与する部分であり、解答者抽出部134による生徒特定や各データ処理部170_1,170_2におけるデータ処理結果の出力処理は不要である。
In addition, as shown in FIG. 6, it is not the normal process of automatic data processing, but before starting the processing, it is input to the original document 8A for practice such as a practice answer as shown in FIG. It is conceivable to adopt a second history collection and storage method for accumulating and storing information data. The part indicated by the solid line in the figure is a part that contributes to the second history collection / storing method in the teaching material
この第2の履歴収集保存手法を採ると、練習用の記入情報を指定することができるから、修正を考慮しなくてよい。用意された練習用答案などに追記し、通常の自動採点処理を行なう過程で、記入形状も指定されるからである。また、図形形状や文字形状と位置を判定し、認識の正誤も含めて結果を提示できる利点もある。加えて、事前に採点法などの記入態様を練習することができるので、正しい形と位置とを確認でき、認識性能のよい状態での記入が期待でき、その結果として、実際の自動データ処理時には修正を要しない利点が得られる。また、白紙部分に記入させることもできるので、指定された記入情報に対する手書き入力情報のみを保存すればよいので、蓄積容量を低減できる。 If this second history collection and storage method is adopted, entry information for practice can be designated, so that correction need not be considered. This is because, in the process of adding to the prepared practice answer and performing the normal automatic scoring process, the entry form is also specified. In addition, there is an advantage that a figure shape, a character shape, and a position can be determined, and the result can be presented including correct or incorrect recognition. In addition, you can practice writing methods such as scoring methods in advance, so you can confirm the correct shape and position, you can expect entry with good recognition performance, and as a result, during actual automatic data processing The advantage is that no modification is required. Further, since it is possible to fill in a blank portion, it is only necessary to save handwritten input information for the designated entry information, so that the storage capacity can be reduced.
また、図8に示すように、自動データ処理には使用しなかった過去の追記済文書8B(たとえば過去の採点答案)における入力情報のデータを蓄積し保存する第3の履歴収集保存手法を採ることが考えられる。図中の実線で示した部分が、教材自動採点システム1において、第3の履歴収集保存手法に寄与する部分であり、文書原本特定部120による原本特定や、解答者抽出部134による生徒特定や、記入位置認識部158,168における記入位置特定や、各データ処理部170_1,170_2における自動採点処理や自動コメント分類処理並びにデータ処理結果の出力処理は不要である。
Further, as shown in FIG. 8, a third history collection and storage method is adopted in which data of input information in a past additionally written document 8B (for example, a past scoring answer) that has not been used for automatic data processing is accumulated and stored. It is possible. The part indicated by the solid line in the figure is a part that contributes to the third history collection / storing method in the teaching material
なお、自動データ処理を行なっていないので、白紙の文書原本8Aを付加して読み取ることで差分を抽出して、手書き入力情報のみを抽出するようにする。また、自動データ処理の全行程は行なわずに、形状認識や文字認識のみを行ない、結果を提示するだけにすればよい。 Since automatic data processing is not performed, the difference is extracted by adding and reading the blank document original 8A, and only the handwritten input information is extracted. In addition, it is only necessary to perform shape recognition and character recognition without presenting the entire process of automatic data processing and present the result.
この第3の履歴収集保存手法を採ると、過去の追記文書を利用できるため、はじめて自動データ処理を使用する場合でも、手書き入力情報に関して認識性能を改善させるための修正手法を提示することができ、実際の自動データ処理時には修正が少なくて済む利点が得られる。また、練習用の文書原本8Aを作成する手間を省くことができる。ただし、結果の正誤は不明のため、正誤を踏まえた判定はできない。 By adopting this third history collection and storage method, past appended documents can be used, so even when automatic data processing is used for the first time, a correction method for improving recognition performance with respect to handwritten input information can be presented. In the actual automatic data processing, there is an advantage that less correction is required. Further, it is possible to save the trouble of creating the original document 8A for practice. However, since the correctness of the result is unknown, determination based on correctness cannot be made.
<難認識情報抽出>
また、一定の度合いよりも認識の困難であった難認識情報についてのみ、改善態様情報を提示するに当たっては、分離認識処理部155にて通常の認識処理を行ない、難認識追記情報抽出部184は、その認識処理時の信頼度、換言すれば候補情報(模範情報)に対する類似度に基づいて難認識情報を抽出する第1の手法を採ることが考えられる。
<Extracting difficult recognition information>
In addition, when presenting improvement mode information only for difficult recognition information that is more difficult to recognize than a certain degree, the separation recognition processing unit 155 performs normal recognition processing, and the difficult recognition additional record information extraction unit 184 It is conceivable to adopt a first method of extracting difficult recognition information based on the reliability at the time of recognition processing, in other words, the similarity to candidate information (exemplary information).
この第1の手法を採れば、認識の正誤ではなく自動データ処理が認識困難としているものから抽出するので、これまでは認識が成功しているが誤認識に成り得る図形を把握でき、結果として、誤認識を予防する効果がある。この手法は、第1〜3の履歴収集保存手法全てに適用できる。 If this first method is adopted, it is extracted from what automatic data processing is difficult to recognize instead of correct or incorrect recognition, so it is possible to grasp the figures that have been recognized so far but can be erroneously recognized. This has the effect of preventing misrecognition. This method can be applied to all the first to third history collection and storage methods.
ここで、信頼度や類似度は、手書き入力情報と予め定められた認識対象となる複数の基準情報(基準文字情報や基準図形情報)のそれぞれについての、たとえば筆順、画数、線分の方向性、あるいは線分間の位置関係、真円度、サイズ、傾き、穴の有無などの各図形の特徴を示す特徴量において、双方の類似する度合いを意味する。 Here, the reliability and the similarity are, for example, the stroke order, the number of strokes, and the directionality of the line segment for each of the handwritten input information and a plurality of reference information (reference character information and reference graphic information) that are predetermined recognition targets. Or, in the feature quantity indicating the feature of each figure such as the positional relationship between line segments, roundness, size, inclination, presence / absence of a hole, it means the degree of similarity between the two.
また、分離認識処理部155にての通常の認識処理後、難認識追記情報抽出部184は、記入者による認識処理結果に対する修正状態(具体的には修正の有無)に基づいて難認識情報を抽出する第2の手法を採ることが考えられる。修正があった場合、自動認識処理では正しい認識ができなかった(つまり誤認識があった)ことを意味すると言うことに基づくものである。 Further, after the normal recognition process in the separation recognition processing unit 155, the difficult recognition additional record information extracting unit 184 obtains the difficult recognition information based on the correction state (specifically, whether or not correction is performed) with respect to the recognition processing result by the writer. It is conceivable to adopt a second method of extraction. This is based on the fact that when the correction is made, it means that the automatic recognition process cannot correctly recognize (that is, there is a misrecognition).
この第2の手法を採れば、記入者による修正結果を用いるため、正確な情報を収集できる効果がある。これに対して、第1の手法では、信頼度が高くても実際は誤認識という場合があり得る。ただし、この第2の手法は、第1の履歴収集保存手法を採った場合のみ適用できる。 Adopting the second method has an effect of collecting accurate information because the correction result by the writer is used. On the other hand, in the first method, even if the reliability is high, it may actually be a false recognition. However, this second method can be applied only when the first history collection and storage method is adopted.
また、図8に示すように、練習用の文書原本8Aを使う場合において、「○」、「×」、「△」などの記入形状やその他の記入すべき基準情報を指定記入情報として設定しておき、難認識追記情報抽出部184は、その指定記入情報から外れるものを、換言すれば、認識が誤ったものを難認識情報として抽出する第3の手法を採ることが考えられる。つまり、難認識追記情報抽出部184は、記入すべき基準情報が指定されている練習用の文書原本8Aから抽出された基準情報に対応する追記情報のうち、誤認識されたものを難認識情報として抽出するのである。 In addition, as shown in FIG. 8, when using the original document 8A for practice, the entry shape such as “○”, “×”, “△” and other reference information to be entered are set as designated entry information. In addition, it is conceivable that the difficult recognition additional record information extraction unit 184 adopts a third method of extracting information that is out of the designated entry information, in other words, information that is recognized incorrectly as difficult recognition information. That is, the difficult-to-recognize additional information extracting unit 184 recognizes misrecognized information that has been misrecognized from the additional information corresponding to the reference information extracted from the original document 8A for practice in which the reference information to be entered is designated. It is extracted as.
この第3の手法を採れば、基準情報が示されているため、正確な情報を収集できる効果がある。ただし、この第3の手法は、第2の履歴収集保存手法を採った場合のみ適用出来る。 By adopting this third method, since the reference information is shown, there is an effect that accurate information can be collected. However, this third method can be applied only when the second history collection and storage method is adopted.
ここで、自動認識処理時に、「認識が誤ったものを抽出」する際には、記入すべき基準情報と実際の認識結果が異なるものを抽出すればよい。 Here, at the time of “extracting erroneous recognition” during the automatic recognition processing, it is only necessary to extract the reference information to be entered and the actual recognition result different.
<改善態様情報提示手法>
図10は、認識性能情報提示部188における、認識性能を向上させるための改善態様情報をユーザに提示する手法を説明する図である。
<Improvement mode information presentation method>
FIG. 10 is a diagram for explaining a method in which the recognition performance
認識性能情報提示部188が改善態様情報をユーザ(記入者)に提示する際には、記入者のそれぞれに応じた改善態様情報を提示するのがよい。また、その際の提示手法としては、たとえば、図10(A)に示すように、認識性能情報提示部188は、入力図形や入力文字などの手書き入力情報と、形状認識時や文字認識時の画像変形処理結果とを並べて提示する第1の手法を採ることが考えられる。
When the recognition performance
形状認識時や文字認識時には、入力された情報そのままで認識処理するのではなく、変形処理部156a,166a,157a,167aにて縦横比やサイズなどの画像形状を修正した変形済情報を元にして認識処理を行なう。これは、基準情報の記入部分の大きさや縦横比を一定の状態にしてから認識処理を行なう場合に対応するものである。
At the time of shape recognition or character recognition, the input information is not recognized as it is, but the
たとえば、基準情報としての「○」を表わそうとして記入された追記情報について形状認識や文字認識を行なう場合、記入された追記情報が縦長や横長であるときに、その追記情報の画像の縦横比を1対1に変形(修正)したり、斜めに(傾いて)記入されているときに回転させたり、全体の大きさを一定の大きさに修正したりして変形済情報を生成してから、この変形済情報について認識処理する場合である。 For example, when shape recognition or character recognition is performed on additional information entered so as to represent “o” as reference information, when the added additional information is vertically long or horizontally long, Deformation information is generated by transforming (correcting) the ratio to 1: 1, rotating it when it is written obliquely (tilting), or modifying the overall size to a certain size. This is a case where the transformed information is recognized.
よって、記入した手書き入力情報が、どのように変形された後に認識されているかを視覚化して示すことで、変形済み情報の生成によって修正される記入癖と、修正されずに残り認識に悪影響を及ぼす記入癖を区別することができるため、どのような点に注意して記入すればよいかが明確になる効果が得られる。 Therefore, by visualizing how the entered handwritten input information is recognized after being transformed, it is possible to make an adverse effect on the input recognition that is corrected by generating the transformed information and the remaining recognition without being corrected. Since it is possible to distinguish the effect of entry, it is possible to obtain an effect of clarifying what should be noted with care.
また、図10(B)に示すように、認識性能情報提示部188は、手書き入力情報に対応する理想の基準情報(たとえば採点記号87用の基準図形やコメント88に使われる基準文字)と難認識情報とについて、筆順、画数、線分の方向性、あるいは線分間の位置関係などの特徴量の組合せから基準情報に対する認識処理の信頼度(類似度)を求めて、その信頼度の大小を基準情報からの距離に置き換えて(対応させて)、その対応する距離の位置に難認識情報を配置して視覚的に提示する第2の手法を採ることが考えられる。
Also, as shown in FIG. 10B, the recognition performance
この第2の手法を採れば、人の見た目でなくデータ処理から見た順位付けがなされるので、自分の記入した形状の中から認識に適するものを的確に選択できる効果がある。 By adopting this second method, ranking is made not from the appearance of the person but from the viewpoint of the data processing, so that it is possible to accurately select a shape suitable for recognition from among the shapes entered by the user.
また、図10(C)に示すように、追記情報認識履歴保持部182による履歴収集によって保存した全ての手書き入力情報について、文字や図形や線分ごとに、認識し易いものから認識し難いものに、順に並べて、傾向を視覚化して提示する、つまり認識の難易度合いを順序立てて表示する第3の手法を採ることが考えられる。認識の難易度合いは、基準情報に対する信頼度とほぼ一定の対応関係があると考えてよいので、各難認識情報の基準情報に対する信頼度を順序立てて表示することになる。 In addition, as shown in FIG. 10C, all handwritten input information saved by collecting history by the additional information recognition history holding unit 182 is easy to recognize for each character, figure, or line segment from those that are easy to recognize. In addition, it is conceivable to adopt a third method in which the trends are visualized and presented, that is, the degree of difficulty of recognition is displayed in order. Since the difficulty level of recognition may be considered to have a substantially constant correspondence with the reliability level of the reference information, the reliability levels of the difficulty recognition information with respect to the reference information are displayed in order.
この第3の手法を採れば、第2の手法と同様に、人の見た目でなくデータ処理から見た順位付けがなされるので、自分の記入した形状の中から認識に適するものを的確に選択できる効果がある。 By adopting this third method, as in the second method, ranking is done from the viewpoint of data processing instead of human appearance, so the one that is suitable for recognition is selected accurately from among the shapes entered by me. There is an effect that can be done.
また、図10(D)に示すように、特徴量に基づいて認識処理を行なう場合に、特徴をタイプ別に分類し提示するに当たり、誤認識のタイプと改善法を予め設定しておき、認識時の特徴量の傾向からタイプに分類し、改善法をアドバイスする第4の手法を採ることが考えられる。単に誤認識の理由を提示するに留まらず、誤認識の原因となる特徴量が何かを区別して、その改善手法を提示するのである。 In addition, as shown in FIG. 10D, when performing recognition processing based on the feature amount, in classifying and presenting the feature by type, the type of recognition error and the improvement method are set in advance, and at the time of recognition. It is conceivable to adopt a fourth method in which classification is made into types based on the tendency of the feature quantity and advice on improvement methods. Not only presenting the reason for misrecognition, but distinguishing what is the feature quantity that causes misrecognition, and presenting an improvement method thereof.
この第4の手法を採れば、順位付けなどの視覚化によって間接的に改善を促すのではなく直接改善方法を提示するため、記入者が注意し易くなり改善効果が向上する効果がある。 If this fourth method is adopted, the improvement method is presented directly rather than indirectly by means of visualization such as ranking, so that it is easy for the writer to pay attention and the improvement effect is improved.
また、図示を割愛するが、特徴量に基づいて認識処理を行なう場合に、特徴をタイプ別に分類し提示するに当たり、手書き入力情報ごとに理想的な特徴量を規定しておき、そこから離れているものを指摘する第5の手法を採ることが考えられる。 Although not shown in the figure, when performing recognition processing based on feature quantities, when classifying and presenting features by type, ideal feature quantities are prescribed for each handwritten input information, and apart from that It is conceivable to adopt a fifth method for pointing out what is present.
この第5の手法を採れば、第4の手法と同様に、順位付けなどの視覚化によって間接的に改善を促すのではなく直接改善方法を提示するため、記入者が注意し易くなり改善効果が向上する効果がある。 By adopting this fifth method, as with the fourth method, since the improvement method is presented directly rather than indirectly by visualizing ranking, etc., the writer can easily pay attention to the improvement effect. Has the effect of improving.
何れの提示態様においても、複数の情報を比較した提示にすれば、手書き入力情報の形状などの不適切な部分を確実に把握し、正確な図形や文字の形状などを確実に学習することができる。 In any presentation mode, if presentation is made by comparing a plurality of pieces of information, it is possible to reliably grasp an inappropriate part such as the shape of handwritten input information and to learn accurately the shape of a graphic or character. it can.
<追記情報処理装置;計算機構成>
図11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で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。
<Additional information processing device; computer configuration>
FIG. 11 is a block diagram illustrating another configuration example of the additional recording
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。 That is, in this embodiment, the mechanism for executing the data processing related to the additional information is not limited to the hardware processing circuit, and is software-based using a computer (computer) based on the program code that realizes the function. It can also be realized.
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。 Therefore, a program suitable for realizing the mechanism according to the present invention by software using an electronic computer (computer) or a computer-readable storage medium storing this program can be extracted as an invention. By adopting a mechanism that is executed by software, it is possible to enjoy the advantage that the processing procedure and the like can be easily changed without changing hardware.
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。 When the data processing function related to additional information is executed by software in an electronic computer, a program (such as a built-in microcomputer) in which a program constituting the software is incorporated in dedicated hardware or a CPU (Central Processing) Unit), logic circuit, storage device, etc. on a single chip to realize the desired system SOC (System On a Chip) or various programs by installing various programs It is installed from a recording medium in a general-purpose personal computer or the like capable of executing functions.
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。 The recording medium causes a state change of energy such as magnetism, light, electricity, etc. according to the description contents of the program to the reading device provided in the hardware resource of the computer, and in the form of a signal corresponding to the change. The program description can be transmitted to the reader.
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。 For example, a magnetic disk (including a flexible disk FD), an optical disk (CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory)), a DVD on which a program is recorded, which is distributed to provide a program to a user separately from a computer. (Including Digital Versatile Disc), magneto-optical disc (including MD (Mini Disc)), or package media (portable storage media) made of semiconductor memory, etc. It may be configured by a ROM, a hard disk, or the like in which a program is recorded, which is provided to the user in a state of being recorded.
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。 The program constituting the software is not limited to being provided via the recording medium without using the recording medium, and may be provided via a wired or wireless communication network.
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。 For example, a storage medium in which a program code of software that realizes a data processing function related to additional information is supplied to a system or apparatus, and a program code stored in the storage medium by a computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus The same effect as in the case where the hardware processing circuit is used is also achieved by reading and executing. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes a data processing function related to additional write information.
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。 In addition, by executing the program code read by the computer, not only a data processing function related to additional information is realized, but also an OS (Operating Systems; basic software) running on the computer based on an instruction of the program code Or the like may perform part or all of the actual processing, and the data processing function regarding the additional information may be realized by the processing.
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。 Further, after the program code read from the storage medium is written in a memory provided in a function expansion card inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion is performed based on the instruction of the program code. There may be a case where a CPU or the like provided in the card or the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the data processing function regarding the additional information is realized by the processing.
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。 Note that the program is provided as a file describing a program code that realizes a data processing function related to additional information, but in this case, the program is not limited to being provided as a batch program file, and the hardware of a system configured by a computer Depending on the configuration, it may be provided as an individual program module.
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。
For example, the computer system 900 reads and records data from a
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。
The
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。 In the above description, the “volatile storage unit” means a storage unit in which the stored contents are lost when the power of the apparatus is turned off. On the other hand, the “nonvolatile storage unit” means a storage unit in a form that keeps stored contents even when the main power supply of the apparatus is turned off. Any memory device can be used as long as it can retain the stored contents. The semiconductor memory device itself is not limited to a nonvolatile memory device, and a backup power supply is provided to make a volatile memory device “nonvolatile”. You may comprise as follows.
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。 Further, the present invention is not limited to a semiconductor memory element, and may be configured using a medium such as a magnetic disk or an optical disk. For example, a hard disk device can be used as a nonvolatile storage unit. In addition, it is possible to use as a nonvolatile storage unit by adopting a configuration for reading information from a recording medium such as a CD-ROM.
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。
Further, the computer system 900 includes an
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。
Note that an
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。
As the
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。
The display output unit 904 includes a
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。
For example, the
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。
The interface unit 909 includes a system bus 991 that is a transfer path for processing data (including image data) and control data, a printer IF
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。
In such a configuration, the
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。 For example, a program that causes a computer to execute a data processing function related to additional recording information is distributed through a recording medium such as a CD-ROM. Alternatively, this program may be stored in the FD instead of the CD-ROM. In addition, an MO drive may be provided to store the program in the MO, or the program may be stored in another recording medium such as a nonvolatile semiconductor memory card such as a flash memory. Furthermore, the program may be downloaded from another server or the like via a network such as the Internet, or may be updated or updated.
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。 As a recording medium for providing the program, in addition to FD and CD-ROM, optical recording medium such as DVD, magnetic recording medium such as MD, magneto-optical recording medium such as PD, tape medium, magnetic recording A semiconductor memory such as a medium, an IC card, or a miniature card can be used. A part or all of functions for realizing a data processing function related to additional write information can be stored in an FD or CD-ROM as an example of a recording medium.
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。 Further, the hard disk device includes an area for storing data for various processes by the control program, and temporarily storing a large amount of data acquired by the device itself or data acquired from the outside.
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。
With such a configuration, additional information is written to the
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。
The
なお、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、図2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。
Not only the configuration using such a computer, but also a write-once
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。
In addition, for example, a
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。 On the other hand, it is possible to construct an accelerator system with a higher speed by using a hardware processing circuit. Even if the processing is complicated, the accelerator system can prevent a reduction in processing speed and can obtain a high throughput.
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2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。
For example, in the case of realizing a data processing function related to additional information, the
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。 As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. Various changes or improvements can be added to the above-described embodiment without departing from the gist of the invention, and embodiments to which such changes or improvements are added are also included in the technical scope of the present invention.
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。 Further, the above embodiments do not limit the invention according to the claims (claims), and all combinations of features described in the embodiments are not necessarily essential to the solution means of the invention. Absent. The embodiments described above include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. Even if some constituent requirements are deleted from all the constituent requirements shown in the embodiment, as long as an effect is obtained, a configuration from which these some constituent requirements are deleted can be extracted as an invention.
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。
For example, a distortion correction process and a break correction process are not necessarily essential. In addition, when associating each
また、処理対象の追記済文書8Bの一例として、自動採点集計処理の仕組みに利用される付加情報記入済教材81を例に説明したが、これは一例に過ぎず、データ処理対象となる追記情報(特に手書きのもの)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。たとえば、自動帳票処理の仕組みに利用される記入済帳票(特開平5−342239号公報や平6−274156号公報を参照)や個人情報管理(特にスケジュール管理ともいう)の仕組みに利用される付加情報記入済手帳(特開平5−216932号公報を参照)などであってもよい。
In addition, as an example of the additionally recorded document 8B to be processed, the additional information filled
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、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。 Further, as described above, the post-recorded document 8B to be processed is not limited to using a paper medium, and even if the post-recorded document 8B is obtained in the form of electronic data from the beginning, The above-described mechanism can be similarly applied as long as additional information to be processed is included.
1…教材自動採点システム、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、110…読取画像処理部、120…文書原本特定部、122…教材特定部、130…追記情報抽出部、132…差分抽出部、134…解答者抽出部、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、156a,166a、157a,167a…変形処理部、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、174…集計結果出力部、176…コメント分類処理部、178…コメント処理結果出力、180…認識性能改善手法提示部、182…追記情報認識履歴保持部、184…難認識追記情報抽出部、188…認識性能情報提示部
DESCRIPTION OF
Claims (17)
前記追記入力された付加情報に対応する基準情報を除く、どのように追記すれば前記認識処理時の認識性能が向上するかを示す改善態様情報を提示する
ことを特徴とする入力修正方法。 An input correction method for correcting additional information that is additionally written and used for recognition processing,
An input correction method characterized by presenting improvement mode information indicating how to add to the recognition performance during the recognition process, except for reference information corresponding to the additional information inputted additionally.
前記追記入力された付加情報に対応する基準情報以外の情報であって、どのように追記すれば前記認識処理時の認識性能が向上するかを示す改善態様情報を提示する
ことを特徴とする追記情報処理方法。 This is an additional information processing method for recognizing the content of the additional information added to the document with additional information added to the original document as a processing target, and performing predetermined data processing based on the recognized information. And
Additional information that is information other than the reference information corresponding to the additional information that has been additionally input and that indicates how to improve the recognition performance at the time of the recognition processing is presented. Information processing method.
ことを特徴とする請求項2に記載の追記情報処理方法。 3. The improvement mode information is presented as information that can be used to determine how much the additional information that has been additionally written is modified and added to determine how much the recognition performance is improved. Additional information processing method.
前記追記済文書から抽出された前記付加情報の内容を認識処理する追記情報特定処理部と、
前記追記入力された付加情報に対応する基準情報以外の情報であって、どのように追記すれば前記追記情報特定処理部における前記認識処理時の認識性能が向上するかを示す改善態様情報を提示する認識性能改善手法提示部と
を備えたことを特徴とする追記情報処理装置。 The additional document with additional information added to the original document is processed, the additional information that has been added is extracted from the additional document, and the content thereof is recognized and processed based on the recognized information. A write-once information processing apparatus that performs processing,
An additional information specifying processing unit for recognizing the content of the additional information extracted from the additional document;
Information other than the reference information corresponding to the additional information that has been additionally input and presenting improvement mode information that indicates how the additional performance improves the recognition performance during the recognition process in the additional information specifying processing unit And a recognition performance improvement technique presentation unit.
ことを特徴とする請求項4に記載の追記情報処理装置。 The recognition performance improvement method presenting unit presents information that can be used to determine how much the recognition performance is improved if the additional information that has been additionally written is modified and added as the improvement mode information. The postscript information processing apparatus according to claim 4.
前記追記情報認識履歴保持部が保存している前記付加情報に関して、前記改善態様情報を提示する
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。 The recognition performance improvement method presenting unit has a write-once information recognition history holding unit that stores the additional information recognized and processed in the normal data processing process,
The postscript information processing apparatus according to claim 4 or 5, wherein the improvement mode information is presented with respect to the additional information stored in the postscript information recognition history holding unit.
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。 The said recognition performance improvement method presentation part presents the said improvement aspect information regarding the said additional information extracted from the said postscripted document which was not used for the said normal data processing. The claim 4 or 5 characterized by the above-mentioned. The postscript additional information processing apparatus.
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。 The additional information processing apparatus according to claim 4 or 5, wherein the recognition performance improvement technique presenting unit presents the improvement mode information regarding the additional information extracted from the sentence-added document for practice. .
前記難認識追記情報抽出部が抽出した前記難認識情報について前記改善態様情報を提示する
ことを特徴とする請求項4〜8のうちの何れか1項に記載の追記情報処理装置。 The recognition performance improvement method presenting unit has a difficult recognition additional record information extraction unit that extracts difficult recognition information whose recognition performance is less than a certain level among the various additional information extracted from the additional document.
The postscript information processing apparatus according to any one of claims 4 to 8, wherein the improvement mode information is presented for the hard recognition information extracted by the hard recognition additional write information extraction unit.
ことを特徴とする請求項9に記載の追記情報処理装置。 The additional information processing apparatus according to claim 9, wherein the difficult recognition additional record information extraction unit extracts the difficult recognition information based on a reliability of the additional information with respect to the reference information in the recognition process.
ことを特徴とする請求項9に記載の追記情報処理装置。 The postscript information processing apparatus according to claim 9, wherein the hard recognition additional write information extraction unit extracts the difficult recognition information based on a correction state with respect to a recognition processing result of the additional information.
ことを特徴とする請求項9に記載の追記情報処理装置。 The difficult-to-recognize additional information extraction unit extracts erroneously recognized information among the additional information corresponding to the reference information extracted from the sentence-added document for practice in which the reference information to be entered is specified. The postscript information processing apparatus according to claim 9, wherein the additional information processing apparatus is extracted as the difficult recognition information.
前記認識性能改善手法提示部は、前記改善態様情報として、前記変形処理部による補正前の前記付加情報と前記追記情報特定処理が前記認識処理に使用する前記変形済情報とを対比して提示する認識性能情報提示部を有する
ことを特徴とする請求項4〜12のうちの何れか1項に記載の追記情報処理装置。 The additional recording information specifying processing unit includes a deformation processing unit that deforms an image shape of the additional information to be recognized and generates deformed information used for the recognition processing,
The recognition performance improvement method presenting unit presents, as the improvement mode information, the additional information before correction by the deformation processing unit and the modified information used by the additional information identifying process for the recognition processing. The postscript information processing apparatus according to claim 4, further comprising a recognition performance information presentation unit.
ことを特徴とする請求項9〜12のうちの何れか1項に記載の追記情報処理装置。 The recognition performance improvement method presenting unit, as the improvement mode information, sets the difficulty recognition information at a distance from the reference information according to the reliability of the difficulty recognition information extracted by the difficulty recognition additional record information extraction unit with respect to the reference information. The postscript information processing apparatus according to any one of claims 9 to 12, further comprising a recognition performance information presenting unit that arranges and presents the information.
ことを特徴とする請求項6に記載の追記情報処理装置。 The recognition performance improvement method presenting unit can easily recognize all the additional information stored in the additional information recognition history holding unit corresponding to the reference information for each common reference information as the improvement mode information. The postscript information processing apparatus according to claim 6, further comprising: a recognition performance information presentation unit that arranges and presents in order of sex.
ことを特徴とする請求項4〜12のうちの何れか1項に記載の追記情報処理装置。 The recognition performance improvement method presentation unit classifies in advance the type of misrecognition and an improvement method for the misrecognition, determines which type of misrecognition of the additional information corresponds to the type, and the determination result The postscript information processing apparatus according to any one of claims 4 to 12, further comprising a recognition performance information presentation unit that presents an improvement method based on the information as the improvement mode information.
前記コンピュータを、
前記追記済文書から抽出された前記付加情報の内容を認識処理する追記情報特定処理部と、
前記追記入力された付加情報に対応する基準情報以外の情報であって、どのように追記すれば前記追記情報特定処理部における前記認識処理時の認識性能が向上するかを示す改善態様情報を提示する認識性能改善手法提示部と
して機能させることを特徴とするプログラム。 The additional document with additional information added to the original document is processed, the additional information that has been added is extracted from the additional document, and the content thereof is recognized and processed based on the recognized information. A program for performing processing using a computer,
The computer,
An additional information specifying processing unit for recognizing the content of the additional information extracted from the additional document;
Information other than the reference information corresponding to the additional information that has been additionally input and presenting improvement mode information that indicates how the additional performance improves the recognition performance during the recognition process in the additional information specifying processing unit A program characterized by functioning as a recognition performance improvement technique presentation unit.
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