JP4894184B2 - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents
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このことから、教育用教材の採点処理については、例えば「○」または「×」といった正誤判定の記入がされた教育用教材について、これを複写機等のスキャン機能を用いて読み取り、その読み取り結果である画像データに対してPC等の画像処理機能を用いて画像処理を行うことで、特別な構成機器を必要とすることなく、教育用教材上の解答についての自動採点を可能にすることも考えられる。具体的には、教育用教材から画像データを得ると、その画像データから正誤判定の記入内容を抽出することで、教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行い、さらにはその画像データから教育用教材への解答記入者による記名内容を抽出して、OCR(Optical Character Reader)技術等によりその解答記入者の特定を行い、これらの採点集計結果と解答者特定結果とを互いに関連付けて出力することで、上述した特許文献1に開示されたものと同様の自動採点結果が得られるようになる。
そして、限定色化を行った後は、その限定色化後の画像データから所定色成分(例えば、赤色成分)についてのものを抽出して、これを正誤判定の記入内容として認識し、その認識結果に基づき教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う。
したがって、正誤判定が記入された教育用教材から画像データを得れば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われ、結果として教育用教材についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、教育用教材から得た画像データを基にするため、例えば、複写機または複合機等によって実現されるスキャン機能と、通常のコンピュータとしての機能が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。
さらには、教育用教材から得た画像データに対して限定色化を行うため、例えば教育用教材上に多く色種類が存在する場合であっても、その教育用教材上に所定色で記入された正誤判定の記入内容を、忠実に抽出して精度良く判定することができ、その抽出判定のための処理負荷も軽減できる。
したがって、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムは、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
先ず、教材処理装置を実現するシステム構成について説明する。図1は、本発明に係る教材処理装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。
また、教育用教材20には、その教育用教材を識別特定するための識別情報欄22と、解答欄21への解答記入者に関する解答者情報欄23と、を有している。識別情報欄22には、例えば教育用教材の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材20を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「iTone(登録商標)」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態(位置、形状等)を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄23には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
このような教育用教材20についての電子データは、データベース部2にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、ビットマップ形式の画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
ただし、教育用教材20の電子データは、その教育用教材20における解答欄21や識別情報欄23等のレイアウトを特定し得る画像データの他に、その教育用教材20の属性(科目、タイトル、適用学年等)に関する情報を含むものとする。
また、限定色化部6では、画像読み取り部1で得られた画像データと、データベース部2が保持蓄積している電子データ中における画像データとのそれぞれについて、限定色化を行い得るようになっている。
なお、画像読み取り部1で得られた画像データと、データベース部2が保持蓄積している電子データ中における画像データとのそれぞれについて、限定色化を行う場合には、画像読み取り部1で得られた画像データを限定色化する際に使用あるいは/かつ算出される情報に基づいて、データベース部2が保持蓄積している電子データ中における画像データの限定色化を行うことが考えられる。ここで、「限定色化する際に使用あるいは/かつ算出される情報」とは、例えば、限定色化の色数や色種類等が挙げられる。
逆に、データベース部2が保持蓄積している電子データ中における画像データを限定色化する際に使用あるいは/かつ算出される情報に基づいて、画像読み取り部1で得られた画像データの限定色化を行ってもよい。
また、データベース部2が保持蓄積している電子データ中における画像データは、予め限定色化されているものであってもよい。
また、画像読み取り部1を除く他の各部2〜14については、例えばPCのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。その場合に、各部2〜14の実現に必要となる所定プログラムは、予めPC内にインストールしておくことが考えられるが、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読取装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。
次に、以上のようなシステム構成によって実現される教材処理装置(教材処理プログラムによって実現される場合を含む)の特徴的な機能構成について、さらに詳しく説明する。
次に、以上のように構成された教材処理装置(教材処理プログラムによっても実現される場合を含む)における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図4は、本発明に係る教材処理装置における基本的な処理動作例の概要を示す説明図である。
なお、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦ワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。
自動採点処理は、以下のような手順で行われる。すなわち、自動採点処理にあたっては、ある一つの教育用教材20から得られた画像データについて、画像データ解析部3がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部4が教育用教材20の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「5年」「1.天気と気温の変化」といったタイトル解析または識別情報欄22に埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部4では、画像読み取り部1で得られた画像データとの比較対象となる原本についての電子データを特定し、その電子データをデータベース部2に保持蓄積されている中から探索することが可能となる。
つまり、入力手段41としての機能が一つの教育用教材20から得た画像データについて、原本探索手段43としての機能がその比較対象となる電子データを識別特定し、その識別特定した電子データを原本画像・配点情報記憶手段42内から探索するのである。
なお、この識別特定は、画像読み取り部1が画像読み取りを行った複数の教育用教材20のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材20は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材20についてのみ行えばよい。また、原本についての電子データの探索については、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、教材判別部4が電子データを特定すると、データベース部2は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを限定色化部6へ受け渡す。
つまり、限定色化手段44としての機能が教育用教材20からの画像読み取りで得られた画像データについて限定色化を行う一方、N色化手段45としての機能が教育用教材20の原本についての画像データに対する限定色化を行うのである。
途切れ補正処理にあたっては、図5(a)に示すように、正誤判定抽出部9による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し(S201)、さらに端点抽出処理を実行する(S202)。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S203)。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し(S204)、その選択した端点(以下「第一端点」という)から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点(以下「第二端点」という)をさらに選択する(S205)。そして、第二端点があれば(S206)、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S207)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S208)。一方、第二端点が存在しない場合には(S206)、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S209)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S203〜S209)。
これにより、例えば図5(b)に示す図形が抽出された場合には、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していても、その中で最も近傍の端点Bが端点Aと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部9による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図6(a)に示すように、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う(S301)。ただし、差分抽出部7による差分抽出または正誤判定抽出部9による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部9による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し(S302)、さらに端点抽出処理を実行する(S303)。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S304)。
先ず、未処理の端点を一つ選択し(S305)、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する(S306)。そして、第二端点があれば(S307)、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する(S308)。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S309)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S310)。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ(S306)に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S311)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S304〜S311)。
これにより、例えば図6(b)に示す図形が抽出された場合に、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していると、その中で最も近傍の端点Cが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点A,C間を連結する画素群がないので、端点A,C間は接続しない。そして、端点Cの次に距離の近い端点Bを選択されるが、その端点Bと端点Aとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Bが端点Aと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
つまり、追記抽出手段46としての機能が、各教育用教材20について得られた画像データを基に、その教育用教材20上における追記内容、具体的には正誤判定の記入内容および解答者情報を抽出するのである。
あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、ここではその説明を省略する。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材20上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S401)。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(S402)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し(S403)、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる(S404)。具体的には、認識対象となる図形(連続画素群)に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(w)および高さ(h)を算出する。そして、これらの算出結果から、中心x座標=x+w/2、中心y座標=y+h/2を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S405)、教育用教材20上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う(S402〜S405)。
つまり、正誤判定手段47としての機能が、教育用教材20上における正誤判定の追記内容の抽出および認識を行うのである。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材20上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、K番目の正誤判定図形について、その図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、K番目の正誤判定に対する配点を加算する。また、「×」であれば、K番目の正誤判定に対する配点加算を行わずに、「0点」とする。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ、教育用教材20上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う。
つまり、得点算出手段48としての機能が、教育用教材20上に記入された正誤判定を採点集計して、当該教育用教材20における得点を算出するのである。
あるいは、他の例として、記入位置認識部12によって算出された「○」または「×」といった正誤判定図形の中心座標と、その座標が含まれる解答欄21とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄21対して記入された正誤判定結果とする。
例えば、本実施形態では、自動採点処理における正誤判定の記入内容の抽出認識にあたり、教育用教材20から読み取った画像データを、データベース部2が保持する電子データ(原本についての画像データ)と比較する場合を例に挙げている。これは、原本についての画像データと比較すれば、その差分抽出の精度を高く維持できることが期待でき、さらにはデータベース部2に各種教育用教材20についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材20についての汎用性を十分に確保し得るからである。
しかしながら、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、以下に述べるような機能構成によっても、自動採点処理を行うことは可能である。
図9は、本発明に係る教材処理装置の他の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、ここで例に挙げる機能構成は、上述した原本画像・配点情報記憶手段42、原本画像探索手段43、N色化手段45および追記抽出手段46に代わり、所定色抽出手段50と、画素群分割手段51とを備えている点で、図3に示した機能構成例と相違する。
したがって、かかる機能構成の場合においても、図3の機能構成の場合と同様に、教育用教材20上に所定色で記入された正誤判定の記入内容を、忠実に抽出して精度良く判定し、その結果を用いて自動採点処理を行うことが可能となり、またその抽出判定のための処理負荷を軽減することもできる。
ただし、原本の電子データを用いない場合には、その電子データに含まれる配点情報も利用し得ないことから、各解答欄21で配点が異なる場合には対応が困難となるが、各解答欄21で配点が一律であれば、全く問題なく自動採点処理を行うことが可能である。
さらには、正誤判定の採点集計にあたって、各解答欄と正誤判定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正誤判定図形の外接矩形と解答欄の領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、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うことも考えられる。
Claims (3)
- 教育用教材の解答欄への解答の記入および前記解答欄への解答に対する正誤判定の記入がなされた記入済み教育用教材についての画像読み取りを行って、前記記入済み教育用教材の第1の画像データを得る画像入力手段と、
色の種類を、前記正誤判定の記入に用いられる色以外の2以上のN種類に限定した前記教育用教材の第2の画像データを記憶する画像記憶手段と、
前記得られた第1の画像データの色の種類を、前記N種類の色に、前記正誤判定の記入に用いられる色を加えたN+1種類に限定する限定色化を行って第3の画像データを生成する限定色化手段と、
色の種類を、前記正誤判定の記入に用いられる色以外の2以上のN種類に限定して前記画像記憶手段に記憶された前記第2の画像データと、前記画像入力手段により得られた第1の画像データの色の種類を、前記N種類の色に、前記正誤判定の記入に用いられる色を加えたN+1種類に限定する限定色化を行って生成された前記第3の画像データとを比較し、前記正誤判定の記入に用いられた色を、前記第2の画像データと前記第3の画像データの差分として抽出する差分抽出手段と、
前記抽出された第2の画像データと第3の画像データとの差分から前記正誤判定の記入に用いられる色の成分を抽出し、前記正誤判定の記入内容として認識する正誤判定認識手段と、
前記正誤判定の記入内容の認識結果に基づいて、前記記入済み教育用教材に記入された解答の採点集計を行う採点集計手段と
を備える教材処理装置。 - 教育用教材の解答欄への解答の記入および前記解答欄への解答に対する正誤判定の記入がなされた記入済み教育用教材についての画像読み取りを行って、前記記入済み教育用教材の第1の画像データを得る画像入力ステップと、
色の種類を、前記正誤判定の記入に用いられる色以外の2以上のN種類に限定した前記教育用教材の第2の画像データを記憶する画像記憶ステップと、
前記得られた第1の画像データの色の種類を、前記N種類の色に、前記正誤判定の記入に用いられる色を加えたN+1種類に限定する限定色化を行って第3の画像データを生成する限定色化ステップと、
色の種類を、前記正誤判定の記入に用いられる色以外の2以上のN種類に限定して前記記憶された前記第2の画像データと、前記画像入力ステップにより得られた第1の画像データの色の種類を、前記N種類の色に、前記正誤判定の記入に用いられる色を加えたN+1種類に限定する限定色化を行って生成された前記第3の画像データとを比較し、前記正誤判定の記入に用いられた色を、前記第2の画像データと前記第3の画像データの差分として抽出する差分抽出ステップと、
前記抽出された第2の画像データと第3の画像データとの差分から前記正誤判定の記入に用いられる色の成分を抽出し、前記正誤判定の記入内容として認識する正誤判定認識ステップと、
前記正誤判定の記入内容の認識結果に基づいて、前記記入済み教育用教材に記入された解答の採点集計を行う採点集計ステップと
を含む教材処理方法。 - 教育用教材の解答欄への解答の記入および前記解答欄への解答に対する正誤判定の記入がなされた記入済み教育用教材についての画像読み取りを行って、前記記入済み教育用教材の第1の画像データを得る画像読取装置が接続されたコンピュータに、
色の種類を、前記正誤判定の記入に用いられる色以外の2以上のN種類に限定した前記教育用教材の第2の画像データを記憶する画像記憶ステップと、
前記得られた第1の画像データの色の種類を、前記N種類の色に、前記正誤判定の記入に用いられる色を加えたN+1種類に限定する限定色化を行って第3の画像データを生成する限定色化ステップと、
色の種類を、前記正誤判定の記入に用いられる色以外の2以上のN種類に限定して前記記憶された前記第2の画像データと、前記画像読取装置により得られた第1の画像データの色の種類を、前記N種類の色に、前記正誤判定の記入に用いられる色を加えたN+1種類に限定する限定色化を行って生成された前記第3の画像データとを比較し、前記正誤判定の記入に用いられた色を、前記第2の画像データと前記第3の画像データの差分として抽出する差分抽出ステップと、
前記抽出された第2の画像データと第3の画像データとの差分から前記正誤判定の記入に用いられる色の成分を抽出し、前記正誤判定の記入内容として認識する正誤判定認識ステップと、
前記正誤判定の記入内容の認識結果に基づいて、前記記入済み教育用教材に記入された解答の採点集計を行う採点集計ステップと
を実行させる教材処理プログラム。
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