JP5905690B2 - Answer processing device, answer processing method, program, and seal - Google Patents

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    • G09B7/02Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student

Description

本発明は、生徒が答案用紙に記載した答案を処理する装置等に関するものである。   The present invention relates to an apparatus for processing an answer written on an answer sheet by a student.

従来、答案を処理するシステムとして、入力手段と表示手段とを備えた答案処理システムであって、(a)試験の未処理の答案が画像データ化された答案データが記憶される第1の記憶手段と、(b)処理が終了した答案が画像データ化された答案データが記憶される第2の記憶手段と、(c)前記試験で問われている問題に関する説明データが予め記憶されているデータベースと、(d)前記入力手段から入力された特定の答案の表示命令に応答して、前記第1の記憶手段から前記特定の答案に相当する答案データを読み出して前記表示手段に表示させ、表示された前記答案データに応答して前記入力手段から入力され所定の基準に基づく前記答案の処理データを表示されている前記答案データに付加すると共に、前記答案に含まれている問題に関する説明データを前記データベースから読み出して前記答案データに付加した上で、前記処理データと前記説明データとが付加された答案データを第2の記憶手段に記憶する答案処理手段と、を備えていることを特徴とする答案処理システムが知られていた(例えば、特許文献1参照)。   2. Description of the Related Art Conventionally, as an answer processing system, an answer processing system provided with an input means and a display means, (a) a first storage in which answer data in which an unprocessed answer of a test is converted into image data is stored. Means, (b) second storage means for storing answer data in which the answer that has been processed is converted into image data, and (c) explanatory data relating to the question being questioned in the test is stored in advance. A database, and (d) in response to a display instruction of a specific answer input from the input means, read out answer data corresponding to the specific answer from the first storage means and display on the display means, In addition to adding the processing data of the answer based on a predetermined standard inputted from the input means in response to the displayed answer data to the displayed answer data, the answer data is included in the answer Answer processing means for reading explanation data relating to a subject from the database and adding the answer data to the answer data, and storing answer data to which the processing data and the explanation data are added in a second storage means, There has been known an answer processing system characterized by the fact (see, for example, Patent Document 1).

特開2006−227317号公報(第1頁、第1図等)JP 2006-227317 A (first page, FIG. 1 etc.)

しかしながら、従来においては、生徒が記入した答案を適切に処理することができないという課題があった。   However, in the past, there has been a problem that an answer written by a student cannot be appropriately processed.

例えば、上記のように、生徒による答案を、画像データ化して管理することは可能であるが、この場合、答案を生徒と対応付けて管理するためには、答案を画像データ化する際等に、生徒の識別情報(例えば、名前等)等を手動で入力しなければならず、非常に手間がかかり、容易に処理が行えなかった。   For example, as described above, it is possible to manage the answer by the student as image data. In this case, in order to manage the answer in association with the student, when the answer is converted into image data, etc. The student's identification information (for example, name, etc.) must be manually input, which is very time-consuming and cannot be processed easily.

また、生徒の答案を、統計処理等に使う際には、答案の画像データ中の生徒の記入内容を取り出して、いわゆるOCRで文字の認識を行って、文字の情報を取得する必要がある。しかしながら、答案用紙に元々印刷されている文字等の、生徒が記入した内容以外の文字等も、OCRで文字認識されてしまい、不必要な情報が発生してしまうという問題があった。この結果として、例えば、生徒の記入内容を利用した統計処理等が適切に行えないという問題もあった。   Further, when the student's answer is used for statistical processing or the like, it is necessary to take out the contents entered by the student in the image data of the answer and perform character recognition by so-called OCR to acquire character information. However, there is a problem that characters other than the contents entered by the student, such as characters originally printed on the answer sheet, are recognized by the OCR, and unnecessary information is generated. As a result, for example, there has been a problem that statistical processing using the contents entered by students cannot be performed properly.

本発明の答案処理装置は、1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す情報である答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、答案読取情報格納部に格納されている答案読取情報の、答案用紙情報に対する差分に関する情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、差分関連情報と、生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、差分取得部が取得した差分関連情報と、生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部とを備えた答案処理装置である。   The answer processing apparatus according to the present invention is an answer sheet in which one or more students have entered an answer, and is an image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer. Information indicating an answer reading information storage unit for storing answer reading information, which is information obtained by reading an answer sheet on which an image is arranged, and an answer sheet from which answer reading information is read before the answer is written An answer sheet information storage unit for storing answer sheet information, and a difference acquisition unit for acquiring difference related information that is information related to a difference of answer sheet information of the answer reading information stored in the answer reading information storage unit; The difference acquisition unit detects an identification image of the answer reading information from which the difference is acquired, and has a student identification information acquisition unit that acquires student identification information associated with the identification image, difference related information, and student identification information. Answer information storage section for storing answer information, answer information storage section storing answer information including difference related information acquired by the difference acquisition section and student identification information acquired by the student identification information acquisition section An answer processing apparatus including an accumulation unit.

かかる構成により、答案読取情報から、生徒が記入した答案と生徒識別情報とを容易に取得して、答案情報として蓄積することができるため、生徒が記入した答案を適切に処理することができる。   With this configuration, since the answer written by the student and the student identification information can be easily acquired from the answer reading information and stored as answer information, the answer written by the student can be appropriately processed.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに答案情報に関する統計分析を行う統計分析部と、統計分析部の統計分析結果を出力する出力部とを備えた答案処理装置である。   The answer processing apparatus according to the present invention includes a statistical analysis unit that performs statistical analysis on the answer information for each student using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit. The answer processing apparatus includes an output unit that outputs a statistical analysis result of the statistical analysis unit.

かかる構成により、答案情報を用いて、適切な統計分析を行うことができる。   With this configuration, appropriate statistical analysis can be performed using the answer information.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、答案情報には、答案情報に対応した日付を示す情報である日付情報を更に有しており、統計分析部は、答案情報が有する日付情報を用いて、予め指定された期間ごとに、答案情報に関する統計分析を行う答案処理装置である。   In the answer processing apparatus according to the present invention, in the answer processing apparatus, the answer information further includes date information which is information indicating a date corresponding to the answer information, and the statistical analysis unit has the answer information. This is an answer processing apparatus that performs statistical analysis on answer information for each period specified in advance using date information.

かかる構成により、予め指定された期間ごとの統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, it is possible to easily obtain a statistical analysis result for each predetermined period.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部を更に備え、統計分析部は、答案情報に関する統計分析として、答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、答案情報に含まれる差分関連情報に対して文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う答案処理装置である。   The answer processing apparatus of the present invention further includes a character recognition unit that performs character recognition processing on the difference related information acquired by the difference acquisition unit in the answer processing device, and the statistical analysis unit performs statistical analysis on the answer information. As a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information, using information indicating the result of the character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference related information included in the answer information It is an answer processing apparatus to be performed.

かかる構成により、生徒の答案における文字に関する統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, it is possible to easily obtain a statistical analysis result regarding characters in the student's answer.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、文字認識部により差分関連情報について認識された文字の量に関する統計分析である答案処理装置である。   In the answer processing apparatus according to the present invention, in the answer processing apparatus, the statistical analysis related to the characters described in the difference related information is an answer regarding the amount of characters recognized for the difference related information by the character recognition unit. It is a processing device.

かかる構成により、例えば、生徒の答案における文字の記入量に関する統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, for example, it is possible to easily obtain a statistical analysis result relating to the amount of characters written in a student's answer.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、文字認識部により差分関連情報について認識された文字の多様性に関する統計分析である答案処理装置である。   In the answer processing apparatus of the present invention, in the answer processing apparatus, the statistical analysis related to the characters described in the difference related information is a statistical analysis related to the diversity of characters recognized for the difference related information by the character recognition unit. This is an answer processing apparatus.

かかる構成により、例えば、各生徒の文字や文字列、単語等に関する知識等についての統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, for example, it is possible to easily obtain a statistical analysis result on knowledge about characters, character strings, words, and the like of each student.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、記載されている文字の属性に関する統計分析である答案処理装置である。   The answer processing apparatus according to the present invention is an answer processing apparatus in which, in the answer processing apparatus, the statistical analysis related to the characters described in the difference-related information is statistical analysis related to the attributes of the characters described.

かかる構成により、生徒の答案における文字の属性に関する統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, it is possible to easily obtain a statistical analysis result regarding the character attributes in the student's answer.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、文字の属性に関する統計分析は、差分関連情報に対して文字認識部により行われた文字認識結果に関する統計分析である答案処理装置である。   The answer processing apparatus of the present invention is an answer processing apparatus in which, in the answer processing apparatus, the statistical analysis relating to the character attribute is a statistical analysis relating to the character recognition result performed by the character recognition unit on the difference related information. .

かかる構成により、例えば、生徒の答案における文字のきれいさ等に関する統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, for example, it is possible to easily obtain a statistical analysis result regarding the cleanliness of characters in the student's answer.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、文字の属性に関する統計分析は、差分関連情報に対して文字認識部により行われた文字認識結果が示す認識された文字のサイズに関する統計分析である答案処理装置である。   In the answer processing apparatus according to the present invention, in the answer processing apparatus, the statistical analysis related to the character attribute is a statistics related to a recognized character size indicated by a character recognition result performed by the character recognition unit on the difference related information. It is an answer processing apparatus that is an analysis.

かかる構成により、例えば、生徒の答案における文字のきれいさ等に関する統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, for example, it is possible to easily obtain a statistical analysis result regarding the cleanliness of characters in the student's answer.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部を更に備え、差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、文字認識部が認識した文字が示す文章の正確度に関する統計分析である答案処理装置である。   The answer processing apparatus according to the present invention further includes a character recognition unit that performs character recognition processing on the difference related information acquired by the difference acquisition unit in the answer processing apparatus, and relates to the characters described in the difference related information. Statistical analysis is an answer processing apparatus that is statistical analysis on the accuracy of a sentence indicated by characters recognized by a character recognition unit.

かかる構成により、例えば、生徒が正確な文章が作成できるか等に関する統計分析結果を容易に得ることができる。   With this configuration, for example, it is possible to easily obtain a statistical analysis result regarding whether or not a student can create an accurate sentence.

また、本発明の答案処理装置は、前記答案処理装置において、差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部を更に備え、差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、記載されている文字の単位面積当たりの文字数に関する統計分析である答案処理装置である。   The answer processing apparatus according to the present invention further includes a character recognition unit that performs character recognition processing on the difference related information acquired by the difference acquisition unit in the answer processing apparatus, and relates to the characters described in the difference related information. The statistical analysis is an answer processing apparatus that is a statistical analysis regarding the number of characters per unit area of the written characters.

かかる構成により、例えば、答案において生徒が文字を記入する量の度合いについての統計分析結果を容易に得ることができる。   With such a configuration, for example, it is possible to easily obtain a statistical analysis result regarding the degree of the amount that a student enters characters in an answer.

本発明のシールは、生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた識別画像が表面に配置されたシールである。   The seal of the present invention is a seal in which an identification image associated with student identification information, which is student identification information, is arranged on the surface.

かかる構成により、シールを貼付するだけで、答案用紙に容易に生徒識別情報を配置することができ、生徒の答案に容易に、各生徒に対応した生徒識別情報を配置することができる。   With this configuration, it is possible to easily arrange student identification information on an answer sheet simply by attaching a sticker, and it is possible to easily arrange student identification information corresponding to each student on a student's answer.

また、本発明のシールは、前記シールにおいて、前記識別画像の周辺に、当該識別画像に対応する生徒識別情報を示す文字列が配置されたシールである。   The seal of the present invention is a seal in which a character string indicating student identification information corresponding to the identification image is arranged around the identification image in the seal.

かかる構成により、各シールが、どの生徒の識別画像が配置されたものであるかを容易に確認することができる。   With this configuration, each student can easily confirm which student's identification image is arranged.

本発明による答案処理装置等によれば、生徒が記入した答案を適切に処理することができる。   According to the answer processing apparatus and the like according to the present invention, the answer written by the student can be appropriately processed.

本発明の実施の形態における答案処理装置のブロック図The block diagram of the answer processing apparatus in embodiment of this invention 同シールの一例を示す図を示す図The figure which shows the figure which shows an example of the seal 同答案処理装置の動作について説明するフローチャートA flowchart for explaining the operation of the answer processing apparatus 同答案処理装置の動作について説明するフローチャートA flowchart for explaining the operation of the answer processing apparatus 同答案処理装置の答案用紙情報の一例を示す図(図5(a))、および、答案読取情報の一例を示す図(図5(b))FIG. 5A shows an example of answer sheet information of the answer processing apparatus (FIG. 5A), and FIG. 5B shows an example of answer reading information (FIG. 5B). 同答案処理装置の答案用紙情報管理表を示す図The figure which shows the answer sheet information management table of the answer processing apparatus 同答案処理装置の答案読取情報管理表を示す図The figure which shows the answer reading information management table | surface of the answer processing apparatus 同答案処理装置の差分関連情報を示す図The figure which shows the difference relevant information of the answer processing apparatus 同答案処理装置により取得されたテキスト情報を示す図(図9(a))、および、認識管理表を示す図(図9(b))A figure showing text information acquired by the answer processing apparatus (FIG. 9A) and a figure showing a recognition management table (FIG. 9B) 同答案処理装置の答案情報管理表を示す図The figure which shows the answer information management table | surface of the answer processing apparatus 同答案処理装置の年別取得情報を示す図The figure which shows the acquisition information classified by year of the same answer processing device 同答案処理装置の年別分析結果管理表を示す図The figure which shows the annual analysis result management table of the same answer processing device 同答案処理装置の年別分析結果管理表を示す図The figure which shows the annual analysis result management table of the same answer processing device 同発明の実施の形態におけるコンピュータシステムの外観の一例を示す図The figure which shows an example of the external appearance of the computer system in embodiment of the same invention 同コンピュータシステムの構成の一例を示す図The figure which shows an example of a structure of the computer system

以下、答案処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。   Hereinafter, embodiments of an answer processing apparatus and the like will be described with reference to the drawings. In addition, since the component which attached | subjected the same code | symbol in embodiment performs the same operation | movement, description may be abbreviate | omitted again.

(実施の形態)
図1は、本実施の形態における答案処理装置1のブロック図である。
(Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram of an answer processing apparatus 1 according to the present embodiment.

答案処理装置1は、答案読取情報格納部11、答案用紙情報格納部12、差分取得部13、生徒識別情報取得部14、文字認識部15、答案情報格納部16、答案情報蓄積部17、統計分析部18、出力部19を備える。   The answer processing apparatus 1 includes an answer reading information storage unit 11, an answer sheet information storage unit 12, a difference acquisition unit 13, a student identification information acquisition unit 14, a character recognition unit 15, an answer information storage unit 16, an answer information storage unit 17, a statistics An analysis unit 18 and an output unit 19 are provided.

答案読取情報格納部11には、1以上の答案読取情報が格納される。答案読取情報は、1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の生徒識別情報と対応付けられた識別画像が配置された答案用紙を読み取った情報である。答案読取情報は、通常は、答案用紙をスキャナ等で読み取った情報である。ただし、デジタルスチルカメラ等で読み取った(撮影した)情報であっても良い。答案読取情報は、例えば、答案用紙の読み取り面の画像情報である。答案読取情報は、例えば、JPEG形式やPNG形式や、TIFF形式のラスタ画像である。ただし、ラスタ画像を自動トレース等によりベクトル化した画像であってもよい。答案読取情報の色深度等は問わない。通常、答案においては、色の情報が不要な場合が多いので、白黒等の二値の画像や、グレースケールの画像であっても良い。また、カラーの画像であっても良い。色深度の変更は、答案用紙の読取後に行っても良い。また、答案読取情報の解像度は高い方が生徒の記入した文字を正確に読み取ることができる上で好ましいが、答案読取情報等のデータ量が増えるため、例えば、200ppi〜600ppi程度の解像度が利用されることが多い。   The answer reading information storage unit 11 stores one or more answer reading information. The answer reading information is an answer sheet in which one or more students have filled in the answer, and is information obtained by reading an answer sheet in which an identification image associated with the student identification information of each student who has entered the answer is arranged. is there. The answer reading information is usually information obtained by reading an answer sheet with a scanner or the like. However, it may be information read (photographed) by a digital still camera or the like. The answer reading information is, for example, image information of the reading surface of the answer sheet. The answer reading information is, for example, a raster image in JPEG format, PNG format, or TIFF format. However, it may be an image obtained by vectorizing a raster image by automatic tracing or the like. The color depth of the answer reading information does not matter. Usually, in the answer, there are many cases where color information is not necessary, so a binary image such as black and white or a gray scale image may be used. A color image may also be used. The color depth may be changed after reading the answer sheet. A higher resolution of the answer reading information is preferable in that the characters written by the student can be read accurately. However, since the amount of data such as the answer reading information increases, for example, a resolution of about 200 ppi to 600 ppi is used. Often.

答案用紙は、問題に対する答案を記入する用紙である。答案用紙の材質は問わない。答案用紙には、通常、答案を記入するための記入欄や、この記入欄と問題とを対応付けるために用いられる問題番号等の問題の識別情報が配置(例えば、印刷)されている。答案を記入した答案用紙は、例えば、筆記用具等を用いて生徒によって記入された答案を示す文字が配置されている答案用紙である。また、文字以外の答案等が記入されていてもよい。ここでの生徒は、学校や、塾、予備校等の生徒である。答案用紙は、問題も含んでいても良い。答案用紙には、日付の記入欄や、答案用紙や、答案用紙に対応する問題を識別する情報が配置されていても良い。   The answer sheet is a sheet on which an answer to a question is entered. The material of the answer sheet does not matter. In the answer sheet, usually, an entry field for entering an answer, and problem identification information such as a problem number used for associating the entry field with a problem are arranged (for example, printed). The answer sheet on which the answer is written is an answer sheet in which characters indicating the answer written by the student using a writing tool or the like are arranged. In addition, answers other than letters may be entered. The students here are students of schools, cram schools, prep schools and the like. The answer sheet may contain questions. The answer sheet may include a date entry field, an answer sheet, and information for identifying a problem corresponding to the answer sheet.

生徒識別情報とは、各生徒の識別情報である。例えば、生徒識別情報は、生徒の名前や、学籍番号、住民コード、メールアドレス等である。   The student identification information is identification information of each student. For example, the student identification information includes a student name, a student ID number, a resident code, an e-mail address, and the like.

識別画像とは、識別情報(ここでは特に生徒識別情報)と対応付けられた画像の情報である。識別画像とは、図形によって、文字列(具体的にはコード)を表現した画像である。この文字列は、数字等であっても良い。識別画像は、例えば、バーコードである。バーコードとは、例えば、様々な太さや長さを有する複数の矩形と、その並びおよびその間隔等で文字を表現するものである。バーコードは、例えば、様々な太さの複数の線を一方向に配列したものであって、その線の並び及び間隔で文字を表現する一次元のバーコードであってもよい。また、バーコードは、例えば、様々な太さや長さを有する複数の矩形を、縦方向及び横方向に配列したものであって、その矩形の並び(位置関係)およびその間隔等で文字を表現する二次元のバーコード(以下、二次元バーコードと称す)であっても良い。二次元バーコードとは、二次元コードとも呼ばれる。二次元バーコードは、例えば、QRコードやPDF417等である。本実施の形態においては、説明の便宜上、識別画像が二次元バーコードである場合を例に挙げて説明する。   The identification image is information of an image associated with identification information (here, particularly student identification information). The identification image is an image that represents a character string (specifically, a code) with a figure. This character string may be a number or the like. The identification image is, for example, a barcode. A bar code represents a character by, for example, a plurality of rectangles having various thicknesses and lengths, and their arrangement and intervals. The barcode may be, for example, a one-dimensional barcode in which a plurality of lines having various thicknesses are arranged in one direction and characters are expressed by the arrangement and interval of the lines. The barcode is, for example, a plurality of rectangles having various thicknesses and lengths arranged in the vertical direction and the horizontal direction, and the characters are expressed by the arrangement (positional relationship) of the rectangles and the intervals thereof. It may be a two-dimensional barcode (hereinafter referred to as a two-dimensional barcode). A two-dimensional barcode is also called a two-dimensional code. The two-dimensional barcode is, for example, a QR code or PDF417. In the present embodiment, for convenience of explanation, a case where the identification image is a two-dimensional barcode will be described as an example.

生徒識別情報と対応付けられた識別画像とは、この識別画像(例えば二次元バーコード)から読み出される情報(文字列)が、生徒識別情報である識別画像、あるいは、読み出される情報(文字列)が、生徒識別情報と対応付けられている識別画像である。識別画像からの文字列等の読み出しは、例えば、いわゆるバーコードリーダ(図示せず)等の、識別画像を読み取って、対応する文字列に変換する装置によって行われる。例えば、二次元バーコードの一つであるQRコード等においては、このQRコードを専用のバーコードリーダを読み出す処理を行うことで、生徒名等の生徒識別情報を取得することが可能である。識別画像は答案用紙にどのように配置されていてもよく、例えば、答案用紙に、最初から印刷されていても良いし、二次元バーコードが表面に配置された(例えば、印刷された)シールが、答案用紙に貼り付けられていても良い。   The identification image associated with the student identification information is information (character string) read from the identification image (for example, a two-dimensional barcode), the identification image being student identification information, or information (character string) read out. Is an identification image associated with the student identification information. Reading of a character string or the like from the identification image is performed by a device that reads the identification image and converts it into a corresponding character string, such as a so-called bar code reader (not shown). For example, in a QR code or the like which is one of two-dimensional barcodes, it is possible to acquire student identification information such as a student name by performing a process of reading the QR code with a dedicated barcode reader. The identification image may be arranged in any manner on the answer sheet. For example, the identification image may be printed on the answer sheet from the beginning, or a two-dimensional barcode is placed on the surface (for example, printed). However, it may be affixed to the answer sheet.

なお、答案用紙に配置される二次元バーコードは、答案に記入を行う生徒の生徒識別情報と対応付けたものとする必要があることから、各答案用紙には、それぞれ、答案記入を行う生徒の生徒識別情報と対応付けられた二次元バーコードが配置されたシールを貼付することが好ましい。   Since the 2D barcode placed on the answer sheet needs to be associated with the student identification information of the student who fills in the answer, each answer sheet has a student who fills in the answer. It is preferable to affix a sticker on which a two-dimensional barcode associated with the student identification information is placed.

図2は、生徒識別情報と対応付けられた識別画像が配置されたシールの一例を示す図である。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a sticker on which an identification image associated with student identification information is arranged.

シール20の表面には、識別画像が配置されている。ここでは、特に識別画像として、二次元バーコードを用いた場合を例に挙げて示している。ただし、他の識別画像であっても良い。シール20の裏面には、例えば、接着剤や粘着剤等が設けられている。この識別画像21のシール20においては、図2に示すように、識別画像と対応付けられた生徒識別情報を示す文字列22(ここでは、山田A男)が、識別画像の近傍に配置されている(例えば、印刷されている)ようにすることが好ましい。ここでの文字列22は数字等も含む概念である。このようにすることで、どの生徒の生徒識別情報に対応付けられた識別画像が配置されたシール20であるかを、識別画像を読みださなくても容易に判断できる。なお、識別画像の近傍に配置される生徒識別情報は、この識別画像と対応付けられている生徒識別情報(例えば、この識別画像から読み出される生徒識別情報)と対応付けられたものであればよく、必ずしも同一のものでなくてよい。例えば、識別画像の近傍に配置される生徒識別情報が生徒の氏名で、この識別画像と対応付けられている生徒識別情報が生徒の学籍番号等であっても良い。このようなシール20を、各生徒が答案を記入した答案用紙、あるいは各生徒が答案を記入しようとする答案用紙に貼付することで、各生徒の生徒識別情報と対応付けられた識別画像を、容易に答案用紙に配置することができる。   An identification image is arranged on the surface of the seal 20. Here, a case where a two-dimensional barcode is used as an identification image is shown as an example. However, other identification images may be used. For example, an adhesive or a pressure-sensitive adhesive is provided on the back surface of the seal 20. In the seal 20 of the identification image 21, as shown in FIG. 2, a character string 22 (here, Yamada A male) indicating student identification information associated with the identification image is arranged in the vicinity of the identification image. It is preferable to be (for example, printed). The character string 22 here is a concept including numbers and the like. In this way, it is possible to easily determine which student the identification image associated with the student identification information is the seal 20 on which the identification image is arranged without reading the identification image. Note that the student identification information arranged in the vicinity of the identification image only needs to be associated with the student identification information associated with the identification image (for example, student identification information read from the identification image). , They are not necessarily the same. For example, the student identification information arranged in the vicinity of the identification image may be the student's name, and the student identification information associated with the identification image may be the student's student ID number. By sticking such a sticker 20 to an answer sheet in which each student has written an answer or an answer sheet in which each student intends to fill in an answer, an identification image associated with the student identification information of each student is obtained. It can be easily placed on the answer sheet.

なお、答案用紙の、シール20の貼り付ける位置、または貼り付け可能な範囲等は、答案用紙上に枠線等を用いて指定されていても良い。   In addition, the position where the sticker 20 is pasted or the range in which the sticker 20 can be pasted on the answer sheet may be specified on the answer sheet using a frame line or the like.

答案読取情報は、生徒が答案を記入した答案用紙の日付に関する情報と対応付けられていても良い。生徒が答案を記入した答案用紙の日付に関する情報とは、生徒が答案を記入した日付の情報であっても良いし、答案用紙の読み取りが行われた日付に関する情報であっても良い。日付に関する情報は、通常、年月日の情報である。日付に関する情報は、時刻の情報を含んでもよい。   The answer reading information may be associated with information related to the date of the answer sheet on which the student has written the answer. The information on the date of the answer sheet on which the student has written the answer may be information on the date on which the student has written the answer, or information on the date on which the answer sheet was read. The information related to the date is usually date information. The information regarding the date may include time information.

答案読取情報格納部11は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。かかることは、他の格納部等においても同様である。   The answer reading information storage unit 11 is preferably a nonvolatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium. The same applies to other storage units and the like.

答案用紙情報格納部12には、答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す情報である答案用紙情報が格納される。答案用紙情報は、例えば、生徒が答案を記入する前の答案用紙、または、生徒が答案を記入した答案用紙と同じ未記入の答案用紙を、スキャナ等を用いて読み取った答案用紙の画像情報である。また、答案用紙を作成するための、例えば、ワードプロセッサやDTPソフトウェア用のデータ、もしくはこれらのデータをラスタライズして得られた情報であっても良い。答案用紙情報は、例えば、答案用紙のラスタ画像を取得可能な情報であればよい。なお、答案用紙情報の解像度と、答案読取情報の解像度は、同じであることが好ましい。一の答案用紙に対応する答案読取情報と答案用紙情報とは、例えば、対応付けて管理される。例えば、各答案読取情報は、対応する答案用紙情報の識別情報と対応付けて管理される。なお、予め答案用紙に、答案用紙の識別情報を表記しておくようにすることで、この答案用紙の識別情報を読み取って得られた識別情報を、答案読取情報と答案用紙情報との両方に対応付けるようにしても良い。例えば、この場合、答案用紙に、この答案用紙の識別情報と対応付けられた識別画像(例えば、バーコード)が、答案用紙に配置しておくようにし、答案読み取り情報および答案用紙情報から、この識別画像を読み取って得られた識別情報を、答案読取情報と答案用紙情報との両方に対応付けるようにしても良い。   The answer sheet information storage unit 12 stores answer sheet information, which is information indicating a state before an answer is written, of an answer sheet from which answer reading information is read. The answer sheet information is, for example, image information of an answer sheet obtained by reading, using a scanner or the like, an answer sheet before a student enters an answer, or an unfilled answer sheet that is the same as an answer sheet on which a student has entered an answer. is there. Further, it may be data for creating an answer sheet, for example, data for a word processor or DTP software, or information obtained by rasterizing these data. The answer sheet information may be information that can acquire a raster image of the answer sheet, for example. Note that the resolution of the answer sheet information and the resolution of the answer reading information are preferably the same. The answer reading information and answer sheet information corresponding to one answer sheet are managed in association with each other, for example. For example, each answer reading information is managed in association with the identification information of the corresponding answer sheet information. It should be noted that by identifying the answer sheet identification information in advance on the answer sheet, the identification information obtained by reading the answer sheet identification information can be used as both the answer reading information and the answer sheet information. You may make it match | combine. For example, in this case, an identification image (for example, a barcode) associated with the identification information of the answer sheet is placed on the answer sheet, and the answer reading information and the answer sheet information The identification information obtained by reading the identification image may be associated with both the answer reading information and the answer sheet information.

差分取得部13は、答案読取情報格納部11に格納されている答案読取情報の、答案用紙情報格納部12に格納されている答案用紙情報に対する差分に関する情報である差分関連情報を取得する。ここでの差分とは、例えば、差分の画像情報である。答案読取情報の答案用紙情報に対する差分とは、答案読取情報に対する答案用紙情報の差分も含む概念である。差分関連情報とは、差分の情報そのものであっても良いし、差分に対して予め指定された加工を行って得られる情報、例えば、差分の情報を二値化した情報や、いわゆる輪郭補正等を行った情報であっても良い。差分関連情報は、例えば、答案読取情報と答案用紙情報との差分を示す画像情報、または、この画像情報に対して予め指定された加工を行って得られる画像情報である。差分取得部13は、例えば、差分関連情報の取得対象となる1以上の答案読取情報と、各答案読取情報に対応する答案用紙情報とをそれぞれ読み出し、各答案読取情報について、それぞれ、対応する答案用紙情報に対する差分を取得することで差分関連情報を取得する。あるいは、取得した差分に加工等を行って差分関連情報を取得する。なお、答案用紙情報が、ベクタ画像等である場合、適宜ラスタライズを行って差分を取得する。差分取得部13は、答案読取情報の画素のうちの、答案用紙情報と重なる画素間(例えば、座標が一致する画素)について、画素値が一致する場合に、その画素を削除することで、差分関連情報を取得する。または、画素値が一致する場合に、その画素の色の値を予め指定されている白色等の色の値に変更してもよい。もしくはその画素を不可視としてもよい。これによって、差分の画像を示す差分関連情報を取得することができる。画素を不可視とするためには、例えば、各画素の透過度を指定するチャンネル(いわゆるアルファチャンネル)を差分関連情報に設けるようにすればよい。なお、差分関連情報においては、差分の存在する部分を含む最小矩形を検出して、この矩形以外の部分を削除しても良い。   The difference acquisition unit 13 acquires difference related information, which is information related to a difference between the answer reading information stored in the answer reading information storage unit 11 and the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit 12. The difference here is, for example, difference image information. The difference between the answer reading information and the answer sheet information is a concept including the difference of the answer sheet information with respect to the answer reading information. The difference-related information may be the difference information itself, information obtained by performing processing specified in advance on the difference, for example, information obtained by binarizing the difference information, so-called contour correction, or the like It may be information that has been performed. The difference-related information is, for example, image information indicating a difference between answer reading information and answer sheet information, or image information obtained by performing a predesignated process on the image information. The difference acquisition unit 13 reads, for example, one or more answer reading information that is the acquisition target of difference related information and answer sheet information corresponding to each answer reading information, and for each answer reading information, a corresponding answer, respectively. The difference related information is acquired by acquiring the difference with respect to the sheet information. Or processing etc. are performed to the acquired difference and difference related information is acquired. When the answer sheet information is a vector image or the like, the difference is obtained by appropriately rasterizing. The difference acquisition unit 13 deletes the pixel when the pixel values match between the pixels of the answer reading information that overlap the answer sheet information (for example, the pixels with the same coordinates), thereby obtaining the difference. Get related information. Alternatively, when the pixel values match, the color value of the pixel may be changed to a color value such as white that is designated in advance. Alternatively, the pixel may be invisible. Thereby, the difference related information indicating the difference image can be acquired. In order to make a pixel invisible, for example, a channel (so-called alpha channel) that specifies the transparency of each pixel may be provided in the difference-related information. In the difference related information, a minimum rectangle including a portion where a difference exists may be detected, and a portion other than the rectangle may be deleted.

生徒識別情報取得部14は、差分取得部13が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する。生徒識別情報取得部14は、答案読取情報内において、識別画像の画像を検出し、検出した識別画像を、いわゆるバーコードリーダ等の識別画像に対応付けられた識別情報を読み出す装置等が利用するアルゴリズムと同様のアルゴリズムで処理することで、例えば、識別画像に対応する識別情報である生徒識別情報を取得する。これにより、生徒識別情報取得部14は、生徒識別情報を取得したこととなる。答案読取情報内から識別画像を検出する際には、例えば、識別画像のコーナー等に設けられている予め指定されているドットパターン等や輪郭線等を、答案読取情報内から探索し、検出したコーナー等で囲まれる領域に識別画像が配置されていると判断する。また、例えば、識別画像の配置される場所が座標等で予め決まっている場合、答案読取情報のこの予め決まっている場所の画像を、識別画像の画像として読み出す、あるいはこの場所について、上記と同様の識別画像の探索等を行うようにする。なお、画像内において、識別画像の位置を検出する処理等は、バーコードリーダの技術等として公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。また、二次元バーコード等の識別画像から対応する識別情報を取得する処理等は、バーコードリーダ等の識別画像を読み取る装置の技術等として公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。   The student identification information acquisition unit 14 detects the identification image of the answer reading information from which the difference acquisition unit 13 has acquired the difference, and acquires the student identification information associated with the identification image. The student identification information acquisition unit 14 detects an image of an identification image in the answer reading information and uses the detected identification image by a device that reads identification information associated with the identification image such as a so-called barcode reader. For example, student identification information that is identification information corresponding to an identification image is acquired by processing with an algorithm similar to the algorithm. As a result, the student identification information acquisition unit 14 has acquired the student identification information. When the identification image is detected from the answer reading information, for example, a pre-designated dot pattern or contour line provided at a corner or the like of the identification image is searched and detected from the answer reading information. It is determined that the identification image is arranged in a region surrounded by a corner or the like. In addition, for example, when the place where the identification image is arranged is determined in advance by coordinates or the like, the image of the predetermined place of the answer reading information is read as the image of the identification image, or this place is the same as described above. The identification image is searched for. In addition, since the process etc. which detect the position of an identification image within an image are well-known as a barcode reader technique etc., detailed description is abbreviate | omitted here. In addition, since processing for obtaining corresponding identification information from an identification image such as a two-dimensional barcode is well known as a technology of an apparatus for reading an identification image such as a barcode reader, detailed description thereof is omitted here.

文字認識部15は、差分取得部13が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う。文字認識処理として、例えば、OCR(光学文字認識:Optical Character Recognition)用いられる。文字認識の結果として、例えば、差分関連情報について認識された文字で構成されるテキスト情報を取得する。このテキスト情報は、文字サイズ等の書式の情報等を有するものであっても良い。OCRの技術については、公知の技術であるので説明は詳細な説明は省略するが、以下に、OCRの処理の一例を簡単に説明する。   The character recognition unit 15 performs a character recognition process on the difference related information acquired by the difference acquisition unit 13. As character recognition processing, for example, OCR (Optical Character Recognition) is used. As a result of character recognition, for example, text information composed of characters recognized for difference-related information is acquired. This text information may include information on a format such as a character size. Since the OCR technique is a known technique, a detailed description thereof will be omitted, but an example of the OCR process will be briefly described below.

例えば、文字認識部15は、差分関連情報に対して2値化処理等を行って文字の画素の境界を検出したり、文字と文字以外の部分の色の濃度の変化点等を検出して文字の画素の境界を検出し、生徒の記入した各文字をそれぞれひとつの連続したかたまりとして認識し、その文字のかたまりをそれぞれ個別に囲む矩形のエリアが求められる。これにより、差分関連情報に含まれる各文字を個別に含む画像を検出したこととなる。そして、求めた各矩形のエリアに含まれる文字について、例えばベクトル化等を行って、交点位置情報や端点位置情報等の文字の特徴を示す値を取得して、これらの値等を、予め用意されている辞書に複数の文字と対応付けて格納されている同様の特徴と示す値と比較すること等によって、辞書に含まれる文字と、各矩形エリアの文字との、類似度のスコアを取得する。そして、一番スコアの良い文字を、認識された文字として辞書から取得する。なお、差分関連情報に含まれる何らかの文字を、個別に検出するまでの処理を、文字認識処理と考えても良い。   For example, the character recognition unit 15 performs binarization processing or the like on the difference-related information to detect the boundary between character pixels, or detects the change point of the color density of the portion other than the character and the character. The boundary of the character pixel is detected, each character written by the student is recognized as one continuous chunk, and a rectangular area surrounding each character chunk is obtained. As a result, an image that individually includes each character included in the difference-related information is detected. Then, for the characters included in each obtained rectangular area, for example, vectorization or the like is performed to obtain values indicating character features such as intersection position information and end point position information, and these values are prepared in advance. The similarity score between the characters included in the dictionary and the characters in each rectangular area is obtained by comparing the values with the same characteristics stored in the dictionary in association with a plurality of characters. To do. Then, the character having the best score is acquired from the dictionary as the recognized character. Note that the process until individual characters included in the difference-related information are individually detected may be considered as a character recognition process.

文字認識部15が取得する文字認識処理の結果は、例えば、上述したような差分関連情報について認識された文字で構成されるテキスト情報であってもよいし、差分関連画像中の、文字であると判断された画像の数(例えば、上述した矩形エリアの数)等であっても良い。あるいは、上述したような文字認識の際に算出された類似度等を表すスコアであっても良い。例えば、文字認識処理の結果は、文字認識の対象となる文字の画像のそれぞれに対する、類似度が最も高いと判断された文字認識処理用の辞書に含まれる文字の、類似度等を示すスコアであってもよい。   The result of the character recognition process acquired by the character recognition unit 15 may be, for example, text information composed of characters recognized for the difference related information as described above, or is a character in the difference related image. The number of images determined as (for example, the number of rectangular areas described above) may be used. Or the score showing the similarity etc. computed in the case of character recognition as mentioned above may be sufficient. For example, the result of the character recognition process is a score indicating the degree of similarity or the like of the character included in the dictionary for character recognition processing determined to have the highest degree of similarity with respect to each character image to be character-recognized. There may be.

文字認識部15が文字認識処理を行う対象の差分関連情報は、答案情報の一部として後述する答案情報格納部16に蓄積される前の差分関連情報でも良いし、後述する答案情報格納部16に格納されている答案情報に含まれる差分関連情報でも良い。例えば、文字認識部15は、差分取得部13が一の差分関連情報を取得した直後に,この差分関連情報について文字認識処理を行っても良いし、答案情報格納部16に格納されている答案情報に含まれる差分関連情報に対して、順次、文字認識処理を行ってもよい。   The difference-related information to be subjected to character recognition processing by the character recognition unit 15 may be difference-related information before being accumulated in the answer information storage unit 16 described later as part of the answer information, or the answer information storage unit 16 described later. The difference related information included in the answer information stored in. For example, the character recognition unit 15 may perform character recognition processing on the difference related information immediately after the difference acquisition unit 13 acquires one difference related information, or the answer stored in the answer information storage unit 16. Character recognition processing may be sequentially performed on the difference related information included in the information.

答案情報格納部16には、差分関連情報と、生徒識別情報とを有する答案情報が格納される。一の答案情報が有する差分関連情報および生徒識別情報は、例えば、一の答案読取情報について、差分取得部13および生徒識別情報取得部14がそれぞれ取得した差分関連情報および生徒識別情報である。また、答案情報は、更に、この答案情報に含まれる差分関連情報について文字認識部15が文字認識処理を行った結果として取得されたテキスト情報を有しても良い。また、答案情報は、この答案情報に対応した日付を示す情報(以下、日付情報)を更に有していてもよい。日付情報(答案情報に対応した日付を示す情報)とは、上述したような答案読取情報に対応付けられていた日付の情報であっても良いし、答案情報が答案情報格納部16に蓄積された日付の情報であっても良い。ここでの格納は、一時記憶も含む概念である。   The answer information storage unit 16 stores answer information having difference related information and student identification information. The difference related information and student identification information included in one answer information are, for example, difference related information and student identification information acquired by the difference acquisition unit 13 and the student identification information acquisition unit 14 for one answer reading information, respectively. The answer information may further include text information acquired as a result of the character recognition unit 15 performing a character recognition process on the difference related information included in the answer information. The answer information may further include information indicating a date corresponding to the answer information (hereinafter, date information). The date information (information indicating the date corresponding to the answer information) may be date information associated with the answer reading information as described above, or the answer information is accumulated in the answer information storage unit 16. Date information may also be used. The storage here is a concept including temporary storage.

答案情報蓄積部17は、差分取得部13が取得した差分関連情報と、生徒識別情報取得部14が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を答案情報格納部16に蓄積する。答案情報蓄積部17が蓄積する一の答案情報は、一の答案読取情報について取得された差分関連情報と生徒識別情報とを有する答案情報である。また、答案情報蓄積部17は、答案情報に含まれる差分関連情報について文字認識部15が文字認識処理を行った結果として取得されたテキスト情報をさらに有する答案情報を答案情報格納部16に蓄積しても良い。また、答案情報蓄積部17は、上述したような答案情報に対応した日付を示す日付情報を更に有する答案情報を答案情報格納部16に蓄積しても良い。   The answer information accumulating unit 17 accumulates answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit 13 and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit 14 in the answer information storage unit 16. One answer information accumulated by the answer information accumulating unit 17 is answer information having difference-related information and student identification information acquired for one answer reading information. Further, the answer information storage unit 17 stores answer information further including text information acquired as a result of the character recognition processing performed by the character recognition unit 15 on the difference related information included in the answer information in the answer information storage unit 16. May be. Further, the answer information storage unit 17 may store answer information further including date information indicating a date corresponding to the answer information as described above in the answer information storage unit 16.

統計分析部18は、例えば、答案情報格納部16に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに答案情報に関する統計分析を行う。生徒ごとに統計分析を行うということは、例えば、生徒識別情報別に統計分析を行うことである。例えば、同じ生徒識別情報を有する答案情報を用いて、統計分析を行うことである。   For example, the statistical analysis unit 18 performs statistical analysis on the answer information for each student using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit 16. Performing statistical analysis for each student is, for example, performing statistical analysis for each student identification information. For example, statistical analysis is performed using answer information having the same student identification information.

また、統計分析部18は、答案情報が有する日付情報を用いて、予め指定された期間ごとに、答案情報に関する統計分析を行うようにしてもよい。例えば、統計分析部18は、答案情報格納部16に格納されている答案情報から、予め指定された期間ごと(例えば、年ごと)に、期間内に含まれる日付を示す日付情報を有する答案情報を検出し、検出した期間ごとの答案情報を用いて、統計分析を行う。なお、上述した生徒ごとの答案分析を、期間ごとに行うようにしても良い。   Moreover, you may make it the statistical analysis part 18 perform the statistical analysis regarding answer information for every period designated beforehand using the date information which answer information has. For example, the statistical analysis unit 18 uses the answer information stored in the answer information storage unit 16 to answer information having date information indicating dates included in the period for each period (for example, year) specified in advance. And the statistical analysis is performed using the answer information for each detected period. In addition, you may make it perform the answer analysis for every student mentioned above for every period.

なお、ここで述べる統計分析とは、どのような統計分析であっても良く、どのような統計分析が行われるかは、例えば、統計分析の目的や用途等に応じて設定される。例えば、ここでの統計分析は、統計分析の対象となる情報のうちの予め指定された条件を満たすものを条件ごとに集計したり、その集計結果の統計分析の対象となる情報全体に対する比率等を取得することである。また、例えば、統計分析の対象となる情報のうちの、予め指定された条件を満たす値を有するものについて、その値の平均値や、分散や、標準偏差、最大値、最小値、中央値等を取得することであってもよい。統計分析は、クラスター分析等の多変量解析であっても良い。統計分析の際には、統計分析に用いられる情報の値や、情報数や、統計分析の結果等を、適宜、正規化しても良い。なお、かかることは以下においても同様である。   Note that the statistical analysis described here may be any statistical analysis, and what kind of statistical analysis is performed is set in accordance with, for example, the purpose and application of the statistical analysis. For example, in the statistical analysis here, the information that satisfies the pre-specified conditions among the information to be statistically analyzed is aggregated for each condition, or the ratio of the aggregated results to the entire information to be statistically analyzed, etc. Is to get. In addition, for example, for information that has a value that satisfies a pre-specified condition among pieces of information subject to statistical analysis, the average value, variance, standard deviation, maximum value, minimum value, median value, etc. of the value May be obtained. The statistical analysis may be multivariate analysis such as cluster analysis. In statistical analysis, the value of information used for statistical analysis, the number of information, the result of statistical analysis, and the like may be normalized as appropriate. This also applies to the following.

統計分析部18は、答案情報に関する統計分析として、例えば、答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を行う。例えば、統計分析部18は、答案情報に含まれる差分関連情報に対して文字認識部15により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて文字に関する統計分析を行う。ここで述べる文字認識処理の結果とは、上述したような各差分関連情報について認識された文字で構成されるテキスト情報であってもよいし、差分関連画像中の、一の文字であると判断された画像の数(即ち、上記の矩形のエリアの数)や、文字認識された画像の数や、文字認識できなかった画像の数等であっても良い。あるいは、各差分関連情報において、文字であると判断された各画像に対して文字認識の処理において得られた、辞書等に含まれる文字に対する類似度等を表すスコアであっても良い。   The statistical analysis unit 18 performs, for example, statistical analysis on characters described in difference-related information included in the answer information as statistical analysis on the answer information. For example, the statistical analysis unit 18 performs statistical analysis on characters using information indicating the result of the character recognition processing performed by the character recognition unit 15 on the difference related information included in the answer information. The result of the character recognition processing described here may be text information composed of characters recognized for each difference-related information as described above, or is determined to be one character in the difference-related image. The number of images that have been recognized (that is, the number of rectangular areas described above), the number of images that have been character-recognized, the number of images that have not been character-recognized, etc. Alternatively, each difference-related information may be a score representing similarity or the like for characters included in a dictionary or the like obtained in character recognition processing for each image determined to be a character.

統計分析部18が行う差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析とは、例えば、文字認識部15による文字認識処理において、差分関連情報について認識された文字の量に関する統計分析である。ここで述べる文字の量とは、例えば、文字数である。また、文字の量は、文字認識処理の結果として得られるテキスト情報に含まれる単語数等と考えても良い。テキスト情報に含まれる単語は、例えば、形態素解析を行うこと等により検出することができる。形態素解析については、公知の技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。   The statistical analysis regarding the characters described in the difference related information performed by the statistical analysis unit 18 is, for example, a statistical analysis regarding the amount of characters recognized for the difference related information in the character recognition processing by the character recognition unit 15. The amount of characters described here is, for example, the number of characters. The amount of characters may be considered as the number of words included in the text information obtained as a result of the character recognition process. Words included in the text information can be detected, for example, by performing morphological analysis. Since morphological analysis is a known technique, detailed description thereof is omitted here.

文字の量に関する統計分析とは、例えば、予め指定された条件を満たす(あるいは満たさない)文字の集計を行うことや、この集計数の全体に対する比率を算出することと等である。予め指定された条件は、例えば、文字種を指定する条件である。文字種とは、例えば、漢字、ひらがな、アルファベット等である。また、予め指定された条件は、文字認識処理で認識された全ての文字という条件であってもよい。また、複数の答案読取情報に含まれる予め指定された条件を満たす(あるいは満たさない)文字の集計数の平均であっても良い。例えば、一のユーザに対応する複数の差分関連情報に対してそれぞれ行われた文字認識処理により得られたテキスト情報に含まれる全ての文字の文字数の集計を各差分関連情報ごとにそれぞれ行う。そして、その集計結果の平均値を統計分析結果として取得する。   The statistical analysis related to the amount of characters includes, for example, totaling characters that satisfy (or do not satisfy) a predetermined condition, and calculating a ratio of the total number to the total. The condition designated in advance is, for example, a condition for designating a character type. Examples of character types include kanji, hiragana, and alphabet. The predesignated condition may be a condition of all characters recognized in the character recognition process. Moreover, the average of the total number of characters that satisfy (or do not satisfy) a predetermined condition included in the plurality of answer reading information may be used. For example, the number of characters of all the characters included in the text information obtained by the character recognition processing performed for each of the plurality of difference related information corresponding to one user is totaled for each difference related information. And the average value of the total result is acquired as a statistical analysis result.

統計分析部18が行う差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析とは、文字認識部15により差分関連情報について認識された文字(具体的には、文字認識結果として得られたテキスト情報に含まれる文字)の多様性に関する統計分析である。文字の多様性とは、文字で構成される単語の多様性と考えても良い。ここでの多様性とは、例えば、文字認識により認識された文字(または単語)のうちの、ユニークな文字(または単語)の数である。例えば、重複を除外して(例えば、重複するものは一度しかカウントしないようにして)文字や単語をカウントした集計数である。あるいは文字認識により認識された文字(または単語)のうちの、文字種が予め指定された文字種(漢字、ひらがな等)であるユニークな文字または単語の数である。単語の多様性とは、特定のグループに属する単語の使用されている数や比率等を示す情報であっても良い。特定のグループとは、例えば、語彙の難易度で分類された単語のグループである。例えば、どのような難易度の語彙がテキスト情報等に含まれているかを取得する処理等は、以下の非特許文献等の技術を用いることで実現可能である。(非特許文献:川村よし子、"語彙チェッカーを用いた日本語教科書の分析"、[online]、[平成11年9月8日検索]、インターネット<URL:http://language.tiu.ac.jp/castel99.pdf>)。   The statistical analysis on the characters described in the difference related information performed by the statistical analysis unit 18 refers to the characters recognized by the character recognition unit 15 about the difference related information (specifically, the text information obtained as the character recognition result). This is a statistical analysis of the diversity of characters included. Character diversity may be considered as word diversity composed of characters. The diversity here is, for example, the number of unique characters (or words) among characters (or words) recognized by character recognition. For example, it is the total number obtained by counting characters and words by excluding duplicates (for example, duplicates are counted only once). Alternatively, it is the number of unique characters or words whose character type is a character type (kanji, hiragana, etc.) designated in advance among characters (or words) recognized by character recognition. The word diversity may be information indicating the number or ratio of words used in a specific group. The specific group is, for example, a group of words classified by the vocabulary difficulty level. For example, the process of acquiring what difficulty level vocabulary is included in the text information or the like can be realized by using a technique such as the following non-patent document. (Non-patent literature: Yoshiko Kawamura, "Analysis of Japanese textbooks using vocabulary checker", [online], [searched September 8, 1999], Internet <URL: http://language.tiu.ac. jp / castel99.pdf>).

統計分析部18が行う差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析とは、例えば、記載されている文字の属性に関する統計分析である。文字の属性とは、文字のサイズや、文字認識のしやすさ等である。   The statistical analysis regarding the characters described in the difference related information performed by the statistical analysis unit 18 is, for example, statistical analysis regarding the attributes of the characters described. Character attributes include character size and ease of character recognition.

例えば、統計分析部18が行う文字の属性に関する統計分析とは、差分関連情報に対して文字認識部15により行われた文字認識の結果に関する統計分析である。文字認識の結果に関する統計分析とは、例えば、文字認識処理において認識された各文字と、これらの文字の認識対象となった差分関連情報内の各文字を含む画像との類似度等を示すスコアの、1以上の差分関連情報についての、平均値や、分散等を取得することであっても良い。スコアの高い文字は、文字認識によって認識しやすい文字、例えば、きれいな文字であると考えられるため、このような統計分析結果は文字のきれいさを示すものとなる。なお、このスコアが予め用意された閾値以下の文字数と、文字認識された全ての文字数との比率等を取得することを、文字認識結果に関する統計分析と考えても良い。   For example, the statistical analysis regarding the attribute of the character performed by the statistical analysis unit 18 is a statistical analysis regarding the result of the character recognition performed by the character recognition unit 15 on the difference related information. Statistical analysis related to the result of character recognition is, for example, a score indicating the degree of similarity between each character recognized in the character recognition process and an image including each character in the difference-related information that is a recognition target of these characters. It is also possible to acquire an average value, variance, etc. for one or more difference related information. Since a character with a high score is considered to be a character that can be easily recognized by character recognition, for example, a beautiful character, such a statistical analysis result indicates the cleanliness of the character. Note that obtaining the ratio of the number of characters whose score is equal to or less than a threshold value prepared in advance and the number of all recognized characters may be considered as a statistical analysis regarding the character recognition result.

また、統計分析部18が行う文字の属性に関する統計分析とは、差分関連情報に対して文字認識部15により行われた文字認識結果が示す認識された文字のサイズに関する統計分析である。認識された文字のサイズとは、例えば、文字認識処理で認識された文字のサイズ(例えばポイント数)であっても良い。また、文字認識処理の過程で、一の文字を含む画像に対して設定された矩形のエリアの縦や横の長さとしても良い。統計分析部18は、例えば、認識された文字の数をサイズ別に集計した値や、集計した値の全体の文字数に対する比率等を統計分析部18が統計分析結果として取得する。また、文字サイズの分散等を統計分析結果として取得することで、文字サイズのばらつきを判断できるようにしても良い。例えば、一般的に、文字サイズのばらつきが小さい方が、きれいな文字であると判断可能である。   Moreover, the statistical analysis regarding the attribute of the character which the statistical analysis part 18 performs is a statistical analysis regarding the size of the recognized character which the character recognition result performed by the character recognition part 15 performed with respect to difference related information. The recognized character size may be, for example, the character size (for example, the number of points) recognized in the character recognition process. Further, in the course of the character recognition process, the vertical or horizontal length of the rectangular area set for the image including one character may be used. In the statistical analysis unit 18, for example, the statistical analysis unit 18 acquires a value obtained by counting the number of recognized characters by size, a ratio of the total value to the total number of characters, and the like as a statistical analysis result. Further, it is also possible to determine the variation in the character size by acquiring the character size variance or the like as the statistical analysis result. For example, in general, it can be determined that a character with less variation in character size is a beautiful character.

統計分析部18が行う差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析とは、例えば、文字認識部15が認識した文字が示す文章の正確度に関する統計分析である。ここでの文字認識部15が認識した文字とは、例えば、文字認識結果として出力されるテキスト情報に含まれる文字である。文章の正確度に関する統計分析とは、例えば、文字認識結果として出力された文章、即ち、差分関連情報の文字の画像から判断された特定の文字で構成される文章内における誤字脱字、漢字の間違い、助詞の組合せの間違い、辞書にない単語の使用、同音語誤り、送りがなの間違い、句読点の間違い、慣用表現の間違い等の項目が発生している数についての統計分析である。これらの統計分析は項目別の統計分析であっても、複数の項目をまとめた統計分析であっても良い。なお、文章から上記のような項目の箇所を検出する処理は、文書校正支援ソフトウェアや、ワードプロセッサ等で公知の技術であるので、ここでは詳細な説明は省略する。例えば、以下の非特許文献等に一例が開示されている。(非特許文献:"細やかなチェックで、校正者の負担を軽減|文章校正支援ツール Just Right!4 Pro CE"、[online]、[平成11年9月8日検索]、インターネット<URL:http://www.justsystems.com/jp/products/justright/feature1.html>)。なお、文章の正確度についての統計分析とは、結果的に文章の正確度の状況や傾向等が判断可能な統計分析であればよく、文章の不正確さについての統計分析も、文章の正確度についての統計分析の一形態と考えて良い。   The statistical analysis regarding the characters described in the difference-related information performed by the statistical analysis unit 18 is, for example, statistical analysis regarding the accuracy of the sentence indicated by the characters recognized by the character recognition unit 15. The character recognized by the character recognition unit 15 here is, for example, a character included in text information output as a character recognition result. Statistical analysis on sentence accuracy is, for example, typographical omission or kanji mistake in a sentence that is output as a character recognition result, that is, a sentence composed of specific characters judged from a character image of difference-related information. This is a statistical analysis of the number of occurrences of items such as mistakes in combination of particles, use of words not in the dictionary, errors in homophones, errors in syllabary, errors in punctuation, errors in idioms, etc. These statistical analyzes may be statistical analysis for each item or statistical analysis in which a plurality of items are collected. Note that the processing for detecting the location of the item as described above from the text is a well-known technique in document proofing support software, a word processor, or the like, and therefore detailed description thereof is omitted here. For example, an example is disclosed in the following non-patent documents. (Non-patent literature: "Reduced burden on proofreaders with detailed checks | Sentence proofreading tool Just Right! 4 Pro CE", [online], [searched September 8, 1999], Internet <URL: http http://www.justsystems.com/jp/products/justright/feature1.html>). Note that the statistical analysis of the sentence accuracy may be any statistical analysis that can determine the situation and tendency of the sentence accuracy. As a result, the statistical analysis of the sentence inaccuracy is also accurate. It can be considered as a form of statistical analysis of the degree.

また、統計分析部18が行う差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析とは、記載されている文字の単位面積当たりの文字数に関する統計分析である。単位面積当たりの文字数とは、例えば、一の差分関連情報の面積(例えば読み取られた面積)に対する差分関連情報において認識された文字数の比率である。この認識された文字数は、文字認識部15により認識された文字数(例えば、文字認識結果として得られたテキスト情報に含まれる文字数)であってもよいし、文字認識部15で文字認識の過程で差分関連情報に検出した一の文字を含む矩形のエリアの数であっても良い。ここでの文字数は、上述したような特定の属性を有する文字の文字数であっても良い。この単位面積当たりの文字数は、例えば、答案用紙に対して文字が記入されている度合いを示す情報となる。   Moreover, the statistical analysis regarding the characters described in the difference-related information performed by the statistical analysis unit 18 is a statistical analysis regarding the number of characters per unit area of the described characters. The number of characters per unit area is, for example, the ratio of the number of characters recognized in the difference related information to the area of one difference related information (for example, the read area). The number of recognized characters may be the number of characters recognized by the character recognition unit 15 (for example, the number of characters included in the text information obtained as a result of character recognition), or in the process of character recognition by the character recognition unit 15. It may be the number of rectangular areas including one character detected in the difference related information. The number of characters here may be the number of characters having a specific attribute as described above. The number of characters per unit area is, for example, information indicating the degree to which characters are entered on the answer sheet.

出力部19は、統計分析部18の統計分析結果を出力する。ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。例えば、出力部19は、統計分析結果を、グラフ等を用いて出力しても良い。   The output unit 19 outputs the statistical analysis result of the statistical analysis unit 18. The output described here means display on a display, projection using a projector, printing on a printer, transmission to an external device, storage on a recording medium, processing result to other processing devices or other programs, etc. It is a concept that includes delivery. For example, the output unit 19 may output the statistical analysis result using a graph or the like.

出力部19は、ディスプレイ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部19は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。   The output unit 19 may be considered as including or not including an output device such as a display. The output unit 19 can be realized by driver software for an output device or driver software for an output device and an output device.

次に、答案処理装置1の動作について図3のフローチャートを用いて説明する。
なお、同じ答案用紙について得られた答案用紙情報と、答案読取情報とには、予め同じ答案用紙の識別情報(以下、答案用紙識別情報と称す)が対応付けられているものとする。また、答案用紙情報と、答案読取情報とには、生徒により答案が記入された日付の情報が対応付けられているものとする。
Next, operation | movement of the answer processing apparatus 1 is demonstrated using the flowchart of FIG.
It is assumed that the answer sheet information obtained for the same answer sheet and the answer reading information are associated in advance with the same answer sheet identification information (hereinafter referred to as answer sheet identification information). Also, it is assumed that the answer sheet information and the answer reading information are associated with information on the date on which the answer was written by the student.

(ステップS101)差分取得部13は、差分関連情報を取得する処理が未処理である答案読取情報が、答案読取情報格納部11に蓄積されているか否かを判断する。蓄積されている場合、ステップS102に進み、蓄積されていない場合、ステップS111に進む。例えば、差分取得部13が差分関連情報を取得した答案読取情報については、処理済であることを示すフラグを付与することで、このフラグの有無により、未処理の答案読取情報の有無を判断することができる。あるいは、処理済の答案読取情報は、削除するようにしても良い。   (Step S <b> 101) The difference acquisition unit 13 determines whether or not the answer reading information that has not been processed for acquiring the difference related information is accumulated in the answer reading information storage unit 11. If so, the process proceeds to step S102. If not, the process proceeds to step S111. For example, for the answer reading information from which the difference acquisition unit 13 has acquired the difference related information, a flag indicating that the answer has been processed is given, and the presence or absence of the unprocessed answer reading information is determined based on the presence or absence of this flag. be able to. Alternatively, the processed answer reading information may be deleted.

(ステップS102)差分取得部13は、カウンターmに1を代入する。   (Step S102) The difference acquisition unit 13 assigns 1 to the counter m.

(ステップS103)差分取得部13は、差分関連情報の取得が未処理の答案読取情報に、m番目の答案読取情報があるか否かを判断する。有る場合、ステップS104に進み、ない場合、ステップS111に進む。   (Step S <b> 103) The difference acquisition unit 13 determines whether or not there is m-th answer reading information in the answer reading information that has not been acquired for the difference related information. If there is, the process proceeds to step S104, and if not, the process proceeds to step S111.

(ステップS104)差分取得部13は、答案用紙情報格納部12から、m番目の答案読取情報に対応する答案用紙情報を取得する。例えば、m番目の答案読取情報が対応付けられている答案用紙識別情報と同じ答案用紙識別情報が対応付けられている答案用紙情報を取得する。   (Step S104) The difference acquisition unit 13 acquires answer sheet information corresponding to the mth answer reading information from the answer sheet information storage unit 12. For example, answer sheet information associated with the same answer sheet identification information as the answer sheet identification information associated with the mth answer reading information is acquired.

(ステップS105)差分取得部13は、答案用紙情報に対するm番目の答案読取情報の差分である差分関連情報を取得する。なお、差分に対して、シャープネス処理等の処理を行ったものを差分関連情報として取得してもよい。また、差分関連情報を取得する際においては、識別画像情報が配置される領域近傍等については、差分の取得を行う対象領域から予め除外しておくようにしても良い。なお、m番目の答案読取情報には、差分関連情報を取得する処理が処理済みであることを示すフラグを付与する。   (Step S105) The difference acquisition unit 13 acquires difference-related information that is a difference of the mth answer reading information with respect to the answer sheet information. In addition, you may acquire what performed processes, such as a sharpness process, with respect to a difference as difference relevant information. Further, when obtaining the difference related information, the vicinity of the region where the identification image information is arranged may be excluded in advance from the target region from which the difference is obtained. Note that a flag indicating that the process of acquiring the difference related information has been processed is added to the mth answer reading information.

(ステップS106)文字認識部14は、ステップS105において取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う。そして、例えば文字認識結果を示す情報として、文字認識により特定された文字列で構成されるテキスト情報を取得する。また、ここでは、例えば、文字認識した際の各文字についてのスコアを示す情報を取得する。なお、このテキスト情報は、文字サイズの情報等を有するものであるとする。   (Step S106) The character recognition part 14 performs a character recognition process with respect to the difference relevant information acquired in step S105. Then, for example, text information composed of a character string specified by character recognition is acquired as information indicating a character recognition result. Here, for example, information indicating a score for each character when the character is recognized is acquired. It is assumed that the text information includes character size information and the like.

(ステップS107)生徒識別情報取得部14は、m番目の答案読取情報から、識別画像を検出する。   (Step S107) The student identification information acquisition unit 14 detects an identification image from the mth answer reading information.

(ステップS108)生徒識別情報取得部14は、ステップS107で検出した識別画像情報を読み出して、生徒識別情報を取得する。   (Step S108) The student identification information acquisition unit 14 reads the identification image information detected in step S107, and acquires student identification information.

(ステップS109)答案情報蓄積部17は、ステップS105で取得した差分関連情報と、ステップS108で取得した生徒識別情報と、ステップS106で取得した文字認識結果(ここでは、テキスト情報と文字ごとのスコア)と、m番目の答案読取情報に対応付けられた日付の情報である日付情報とを有する答案情報を、答案情報格納部16に蓄積する。   (Step S109) The answer information storage unit 17 obtains the difference-related information acquired in Step S105, the student identification information acquired in Step S108, and the character recognition result acquired in Step S106 (here, the text information and the score for each character). ) And date information that is date information associated with the m-th answer reading information is stored in the answer information storage unit 16.

(ステップS110)差分取得部13は、カウンターmの値を1インクリメントする。そして、ステップS103に戻る。   (Step S110) The difference acquisition unit 13 increments the value of the counter m by 1. Then, the process returns to step S103.

(ステップS111)統計分析部18は、統計分析を行うか否かを判断する。例えば、ユーザ等により図示しない受付部等を介して統計分析を行う指示を受け付けている場合に、統計分析を行うと判断し、受け付けていない場合、統計分析しないと判断する。統計分析を行う場合、ステップS112に進み、受け付けていない場合、ステップS101に戻る。   (Step S111) The statistical analysis unit 18 determines whether or not to perform statistical analysis. For example, when an instruction to perform statistical analysis is received by a user or the like via a reception unit (not shown), it is determined that statistical analysis is to be performed. When performing statistical analysis, it progresses to step S112, and when not receiving, it returns to step S101.

(ステップS112)統計分析部18は、図示しない受付部等を介してユーザから分析対象の1以上の期間を指定する情報を受け付けたか否かを判断する。ここでの期間は、例えば年や年度である。受け付けた場合、ステップS113に進み、受け付けていない場合、ステップS112に戻る。   (Step S112) The statistical analysis unit 18 determines whether information specifying one or more periods to be analyzed has been received from the user via a reception unit (not shown) or the like. The period here is, for example, a year or a fiscal year. If accepted, the process proceeds to step S113. If not accepted, the process returns to step S112.

(ステップS113)統計分析部18は、カウンターnに1を代入する。   (Step S113) The statistical analysis unit 18 substitutes 1 for the counter n.

(ステップS114)統計分析部18は、答案情報格納部16に格納されている答案情報の中に、n番目の生徒識別情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップS115に進み、ない場合、ステップS120に進む。   (Step S114) The statistical analysis unit 18 determines whether or not the answer information stored in the answer information storage unit 16 includes the nth student identification information. If there is, the process proceeds to step S115, and if not, the process proceeds to step S120.

(ステップS115)統計分析部18は、カウンターkに1を代入する。   (Step S115) The statistical analysis unit 18 substitutes 1 for the counter k.

(ステップS116)統計分析部18は、ステップS112において指定された期間の中に、k番目の期間の指定があるか否かを判断する。有る場合、ステップS117に進み、ない場合、ステップS119に進む。   (Step S116) The statistical analysis unit 18 determines whether or not the kth period is specified in the period specified in step S112. If yes, the process proceeds to step S117. If not, the process proceeds to step S119.

(ステップS117)統計分析部18は、統計処理を行う。この処理の詳細については、後述する。   (Step S117) The statistical analysis unit 18 performs statistical processing. Details of this processing will be described later.

(ステップS118)統計分析部18は、カウンターkの値を1インクリメントする。そして、ステップS116に戻る。   (Step S118) The statistical analysis unit 18 increments the value of the counter k by 1. Then, the process returns to step S116.

(ステップS119)統計分析部18は、カウンターnの値を1インクリメントする。そして、ステップS114に戻る。   (Step S119) The statistical analysis unit 18 increments the value of the counter n by 1. Then, the process returns to step S114.

(ステップS120)出力部19は、統計分析部18が取得した統計処理の結果を出力する。そして、処理を終了する。   (Step S120) The output unit 19 outputs the result of statistical processing acquired by the statistical analysis unit 18. Then, the process ends.

なお、統計分析部18は、ステップS112の前後において、統計分析対象となる生徒識別情報を受け付けても良い。そして、統計分析部18は、この受け付けた生徒識別情報について、ステップS114の処理等を行うようにしてもよい。   Note that the statistical analysis unit 18 may accept student identification information to be statistically analyzed before and after step S112. Then, the statistical analysis unit 18 may perform the process of step S114 on the received student identification information.

次に、答案処理装置1による統計処理の詳細な動作について図4のフローチャートを用いて説明する。この処理は、上述したステップS117の詳細な動作の一例である。   Next, the detailed operation of the statistical processing by the answer processing apparatus 1 will be described with reference to the flowchart of FIG. This process is an example of the detailed operation of step S117 described above.

(ステップS201)統計分析部18は、カウンターpの値を1インクリメントする。   (Step S201) The statistical analysis unit 18 increments the value of the counter p by 1.

(ステップS202)統計分析部18は、n番目の生徒識別情報と、k番目の期間に含まれる日付を示す日付情報とを有するp番目の答案情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップS203に進み、ない場合、ステップS210に進む。   (Step S202) The statistical analysis unit 18 determines whether there is p-th answer information having n-th student identification information and date information indicating a date included in the k-th period. If there is, the process proceeds to step S203; otherwise, the process proceeds to step S210.

(ステップS203)統計分析部18は、p番目の答案情報に含まれる文字認識処理結果を示す情報(例えば、テキスト情報)を用いて、文字の量を示す情報を取得する。例えば、認識された文字数を取得する。取得した情報は、例えば、p番目の答案情報と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。   (Step S203) The statistical analysis unit 18 acquires information indicating the amount of characters using information (for example, text information) indicating a character recognition processing result included in the p-th answer information. For example, the number of recognized characters is acquired. The acquired information is stored, for example, in a storage medium (not shown) in association with the p-th answer information.

(ステップS204)統計分析部18は、p番目の答案情報に含まれる文字認識処理結果を示す情報を用いて、文字の多様性を示す情報を取得する。例えば、文字認識処理結果に含まれているユニークな単語の数を取得する。ユニークな単語の数とは、重複した単語を1つの単語としてカウントした場合の単語の数である。取得した情報は、例えば、p番目の答案情報と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。   (Step S204) The statistical analysis unit 18 acquires information indicating character diversity using information indicating the character recognition processing result included in the p-th answer information. For example, the number of unique words included in the character recognition processing result is acquired. The number of unique words is the number of words when duplicate words are counted as one word. The acquired information is stored, for example, in a storage medium (not shown) in association with the p-th answer information.

(ステップS205)統計分析部18は、p番目の答案情報に含まれる文字認識処理の結果に関する情報を取得する。例えば、統計分析部18は、文字認識が行われた際の各文字のスコアを用いて、文字認識された文字のスコアの平均値を取得する。取得した情報は、例えば、p番目の答案情報と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。   (Step S205) The statistical analysis unit 18 acquires information related to the result of the character recognition process included in the p-th answer information. For example, the statistical analysis unit 18 uses the score of each character when character recognition is performed to obtain the average value of the score of the character recognized. The acquired information is stored, for example, in a storage medium (not shown) in association with the p-th answer information.

(ステップS206)統計分析部18は、p番目の答案情報に含まれる文字認識処理結果を示す情報を用いて、文字のサイズに関する値を取得する。例えば、文字認識処理結果に含まれる複数の文字の文字サイズの値を用いて、文字のサイズの平均値を取得する。取得した情報は、例えば、p番目の答案情報と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。   (Step S206) The statistical analysis unit 18 uses the information indicating the character recognition processing result included in the p-th answer information to obtain a value related to the character size. For example, the average value of the character sizes is acquired using the character size values of a plurality of characters included in the character recognition processing result. The acquired information is stored, for example, in a storage medium (not shown) in association with the p-th answer information.

(ステップS207)統計分析部18は、p番目の答案情報に含まれる文字認識処理結果を示す情報を用いて、文字の正確度に関する値を取得する。例えば、文字認識処理結果に含まれる複数の文字を用いて、誤字脱字の数等を取得する。取得した情報は、例えば、p番目の答案情報と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。   (Step S207) The statistical analysis unit 18 acquires a value related to the accuracy of the character by using information indicating the character recognition processing result included in the p-th answer information. For example, the number of typographical errors is acquired using a plurality of characters included in the character recognition processing result. The acquired information is stored, for example, in a storage medium (not shown) in association with the p-th answer information.

(ステップS208)統計分析部18は、p番目の答案情報に含まれる文字認識処理結果を示す情報を用いて、単位面積当たりの文字数を取得する。例えば、文字認識処理結果が示す文字数を、p番目の答案情報に対応する答案読取情報のサイズ(面積)や、p番目の答案情報に含まれる差分関連情報のサイズで除算して単位面積当たりの文字数を取得する。取得した情報は、例えば、p番目の答案情報と対応付けて、図示しない記憶媒体等に蓄積する。   (Step S208) The statistical analysis unit 18 acquires the number of characters per unit area using information indicating the character recognition processing result included in the p-th answer information. For example, the number of characters indicated by the character recognition processing result is divided by the size (area) of the answer reading information corresponding to the p-th answer information or the size of the difference-related information included in the p-th answer information. Get the number of characters. The acquired information is stored, for example, in a storage medium (not shown) in association with the p-th answer information.

(ステップS209)統計分析部18は、カウンターpの値を1インクリメントする。そして、ステップS202に戻る。   (Step S209) The statistical analysis unit 18 increments the value of the counter p by 1. Then, the process returns to step S202.

(ステップS210)統計分析部18は、p個の答案情報についてステップS203からステップS208においてそれぞれ取得した情報を用いて、各ステップで取得したそれぞれの値についての平均値を統計分析結果として取得する。なお、平均値を取得する代わりに、他の統計処理に関する値、例えば、分散や標準偏差等、を取得しても良い。   (Step S210) The statistical analysis unit 18 uses the information acquired in steps S203 to S208 for p pieces of answer information, and acquires an average value for each value acquired in each step as a statistical analysis result. Instead of obtaining the average value, values relating to other statistical processes, such as variance and standard deviation, may be obtained.

(ステップS211)統計分析部18は、ステップS210で取得した統計分析結果を、n番目の生徒識別情報と、k番目の期間を示す情報と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。そして、上位の処理にリターンする。   (Step S211) The statistical analysis unit 18 stores the statistical analysis result acquired in Step S210 in a storage medium or the like (not shown) in association with the nth student identification information and the information indicating the kth period. Then, the process returns to the upper process.

以下、本実施の形態における答案処理装置1の具体的な動作について説明する。   Hereinafter, a specific operation of the answer processing apparatus 1 in the present embodiment will be described.

例えば、ある学校の各生徒に、それぞれ、図2に示すような、各生徒の生徒識別情報と対応付けられた識別画像21が配置されたシール20が配布されており、各生徒が試験を受ける際に、このシールを答案用紙の予め指定された領域に貼付するものとする。ここでは、生徒識別情報は、一例として、生徒名であるとする。また、識別画像21は、ここでは一例として、二次元バーコードの一つであるQRコードであるとする。このシール20は、図2に示したように、識別画像21の下辺近傍に、生徒識別情報22を示す文字が記載されているものとする。   For example, each student at a school is provided with a sticker 20 with an identification image 21 associated with the student identification information of each student, as shown in FIG. 2, and each student takes a test. At this time, it is assumed that this sticker is affixed to a predetermined area of the answer sheet. Here, the student identification information is assumed to be a student name as an example. The identification image 21 is assumed to be a QR code, which is one of two-dimensional barcodes, as an example here. As shown in FIG. 2, it is assumed that characters indicating the student identification information 22 are written near the lower side of the identification image 21.

ここでは、例えば、生徒に対してテストが行われるごとに、テストに用いられた答案用紙と、テストにおいて生徒が答案を記入した答案用紙とが回収され、教師等によって、これらの答案用紙が、スキャナ等(図示せず)を用いて画像情報に変換されて、答案用紙情報格納部12および答案読取情報格納部11に蓄積されているとする。また、ここでは、一例として、答案読取情報を蓄積する際には、テストが行われた日付の情報が対応付けて蓄積されるとともに、一のテストに用いられた答案用紙について得られる答案用紙情報と答案読取情報との両方には、教師等によって図示しない受付部等を介して入力された上記の答案用紙の識別情報(以下、答案用紙識別情報と称す)が共に対応付けて蓄積されるものとする。   Here, for example, every time a test is performed on a student, the answer sheet used for the test and the answer sheet on which the student wrote the answer in the test are collected, and these answer sheets are collected by a teacher or the like. It is assumed that the image information is converted into image information using a scanner or the like (not shown) and accumulated in the answer sheet information storage unit 12 and the answer reading information storage unit 11. Also, here, as an example, when storing the answer reading information, information on the date on which the test was performed is stored in association with the answer sheet information obtained for the answer sheet used in the one test. And the answer reading information are stored in association with the above-mentioned answer sheet identification information (hereinafter referred to as answer sheet identification information) input by a teacher or the like via a reception unit (not shown). And

図5は、上述した生徒が受ける一のテストに用いられた答案用紙の答案の記入面をスキャナ等(図示せず)で読み取った答案用紙情報51を示す図(図5(a))、およびこの答案用紙と同じ答案用紙に対して、各生徒が答案を記入した答案用紙の答案面をスキャナ等(図示せず)で読み取った答案読取情報52の一例を示す図(図5(b))である。図5(a)の答案用紙情報51に対応する答案用紙は、答案が未記入の答案用紙である。この答案用紙は、答案用紙のサンプルや原本等と考えても良い。また、図5(b)の答案読取情報52に対応する生徒が答案を記入した答案用紙には、予め指定された領域である枠501内に、答案を記入した生徒のシール20が、生徒によって貼付されているものとする。   FIG. 5 is a diagram (FIG. 5 (a)) showing answer sheet information 51 obtained by reading the entry surface of the answer sheet used in the above-described test that the student receives with a scanner or the like (not shown). The figure which shows an example of the answer reading information 52 which read the answer side of the answer sheet which each student wrote the answer with the scanner etc. (not shown) with respect to the same answer sheet as this answer sheet (FIG.5 (b)). It is. The answer sheet corresponding to the answer sheet information 51 in FIG. 5A is an answer sheet in which no answer is entered. This answer sheet may be considered as a sample or original of the answer sheet. In addition, on the answer sheet on which the student corresponding to the answer reading information 52 in FIG. 5B has entered the answer, the student's seal 20 on which the answer is written is placed in a frame 501 which is a predesignated area by the student. It shall be affixed.

図6は、答案用紙情報格納部12に格納されている答案用紙情報を管理する答案用紙情報管理表である。答案用紙情報管理表は、「答案用紙情報」と「答案用紙ID」という項目を有している。「答案用紙情報」は、答案用紙情報のファイル名を示している。「答案用紙ID」は、答案用紙情報と対応付けられた答案用紙識別情報である。図5(a)に示した答案用紙情報に対応付けられた「答案用紙ID」は「K2011−101」であるとする。なお、答案用紙情報のファイル名を答案用紙識別情報としても用いるようにすることで、「答案用紙情報」と「答案用紙ID」とを一つの項目としても良い。   FIG. 6 is an answer sheet information management table for managing answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit 12. The answer sheet information management table has items of “answer sheet information” and “answer sheet ID”. “Answer sheet information” indicates the file name of the answer sheet information. “Answer sheet ID” is answer sheet identification information associated with the answer sheet information. The “answer sheet ID” associated with the answer sheet information shown in FIG. 5A is assumed to be “K2011-101”. Note that the “answer sheet information” and the “answer sheet ID” may be set as one item by using the file name of the answer sheet information as the answer sheet identification information.

図7は、答案読取情報格納部11に格納されている答案読取情報を管理する答案読取情報管理表を示す図である。答案読取情報管理表は、「答案読取情報」と、「答案用紙ID」と、「日付」と、「処理済」という項目を有している。「答案読取情報」は答案読取情報のファイル名を示している。「答案用紙ID」は、答案読取情報に対応付けられた答案用紙識別情報であり、図6の「答案用紙ID」と対応している。「日付」は、答案読取情報に対応する試験が行われた日付である。「処理済」は、差分関連情報を取得する処理が済んでいる答案読取情報であるか否かを示すフラグ情報であり、値「0」は、未処理、値「1」は処理済であることを示す。   FIG. 7 is a diagram showing an answer reading information management table for managing answer reading information stored in the answer reading information storage unit 11. The answer reading information management table has items of “answer reading information”, “answer sheet ID”, “date”, and “processed”. “Answer reading information” indicates a file name of answer reading information. The “answer sheet ID” is answer sheet identification information associated with the answer reading information, and corresponds to the “answer sheet ID” in FIG. “Date” is the date on which the test corresponding to the answer reading information was performed. “Processed” is flag information indicating whether or not the answer reading information has been processed to acquire the difference related information. The value “0” is unprocessed and the value “1” is processed. It shows that.

次に、教師等のユーザが、テストに対する統計分析を行うために、答案処理装置1を起動させたとすると、差分取得部13は、答案読取情報格納部11に、差分関連情報を取得する処理が未処理の答案読取情報があるか否かを判断する。ここでは、図7に示した答案読取情報で「処理済」の値が、「0」であるものがあるか否かを判断する。ここでは、「処理済」の値が「0」であるレコードが存在していたとする。ただし、判断開始のトリガーやタイミング等は問わないものとする。   Next, if a user such as a teacher activates the answer processing apparatus 1 to perform statistical analysis on the test, the difference acquisition unit 13 performs a process of acquiring difference related information in the answer reading information storage unit 11. It is determined whether there is unprocessed answer reading information. Here, it is determined whether or not the answer reading information shown in FIG. 7 has a “processed” value of “0”. Here, it is assumed that there is a record whose “processed” value is “0”. However, the trigger and timing of the start of judgment are not questioned.

差分取得部13は、未処理の答案読取情報があるため、未処理の答案読取情報を順次読み出し、差分関連情報を取得する処理を行う。例えば、まず、図7に示した答案読取情報管理表の一番目のレコード(行)から、ファイル名が「01000125.tif」である答案読取情報をメモリ等に読み出す。即ち、図5(b)に示した答案読取情報を読み出す。また、この答案読取情報に対応する答案用紙識別情報、具体的には、同じレコードの「答案用紙ID」の値である「K2011−001」を読み出し、図6に示した答案用紙情報管理表から、「答案用紙ID」が「K2011−001」と対応付けられた答案用紙情報、具体的には、ファイル名が「100545.tif」である答案用紙情報を取得する。即ち、図5(a)に示した答案用紙情報を読み出す。   Since there is unprocessed answer reading information, the difference acquisition unit 13 sequentially reads the unprocessed answer reading information and acquires the difference related information. For example, first, the answer reading information whose file name is “01000125.tif” is read out from the first record (row) of the answer reading information management table shown in FIG. That is, the answer reading information shown in FIG. Also, answer sheet identification information corresponding to this answer reading information, specifically, “K2011-001”, which is the value of “answer sheet ID” of the same record, is read out from the answer sheet information management table shown in FIG. , Answer sheet information in which “answer sheet ID” is associated with “K2011-001”, specifically, answer sheet information with the file name “100545.tif” is acquired. That is, the answer sheet information shown in FIG.

差分取得部13は、上記で読み出したファイル名が「01000125.tif」である答案読取情報の、ファイル名が「100545.tif」である答案用紙情報に対する差分の画像を取得する。即ち、図5(b)に示した答案読取情報の、図5(a)に示した答案用紙情報に対する差分の画像を取得する。例えば、重複する座標にある画素同士のうちの、色情報(あるいは階調情報)が一致するものを削除する。ただし、ここでは予め指定された範囲内の色情報の違いがあるものも一致と考えてよい。また、画素を削除する代わりに、予め指定された色(例えば白色)の画素に変更するようにしても良い。なお、ここでは、一例として、上述したようなシール20を貼付するための枠501内の領域については、予め、この領域を示す座標等を示しておくことで、差分の画像を取得する対象に含めないようにして、この枠501内の画像は、差分の画像から削除する。そして、差分の画像に対して、適宜、シャープネスの処理や、レベル補正の処理等を行って、差分関連情報を得る。これにより、生徒の記入した答案のみを示す画像である差分関連情報を得る。なお、差分の画像をそのまま、差分関連情報として取得してもよい。また、差分取得部13は、答案読取情報「01000125.tif」に対応付けられていた日付の情報である「2011/5/25」を日付情報として取得する。また、差分取得部13は、答案読取情報管理表において、差分関連情報を取得した答案読取情報「01000125.tif」を含むレコードの「取得済」の値を「1」に変更する。   The difference acquisition unit 13 acquires an image of the difference between the answer reading information with the file name “01000125.tif” read out above and the answer sheet information with the file name “100545.tif”. That is, an image of the difference between the answer reading information shown in FIG. 5B and the answer sheet information shown in FIG. 5A is acquired. For example, the pixels having the same color information (or gradation information) among the pixels at the overlapping coordinates are deleted. However, here, it may be considered that there is a difference in color information within a range specified in advance. Further, instead of deleting a pixel, it may be changed to a pixel of a color designated in advance (for example, white). Here, as an example, for the area in the frame 501 for applying the seal 20 as described above, the coordinates indicating the area are indicated in advance, and the difference image is acquired. The image within this frame 501 is deleted from the difference image so that it is not included. Then, the difference-related information is obtained by appropriately performing sharpness processing, level correction processing, and the like on the difference image. Thereby, the difference related information which is an image showing only the answer written by the student is obtained. Note that the difference image may be acquired as the difference related information as it is. Further, the difference acquisition unit 13 acquires “2011/5/25”, which is date information associated with the answer reading information “01000125.tif”, as date information. Further, the difference acquisition unit 13 changes the value of “acquired” of the record including the answer reading information “01000125.tif” that acquired the difference related information to “1” in the answer reading information management table.

図8は、差分取得部13が取得した差分関連情報の一例を示す図である。取得した差分関連情報には、例えば、予め指定されたルール等に応じてファイル名等が付与され、図示しない記憶媒体等に一時記憶される。ここでは、「500001.tif」というファイル名が付与されたとする。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the difference related information acquired by the difference acquisition unit 13. For example, a file name or the like is given to the acquired difference related information according to a rule or the like designated in advance, and is temporarily stored in a storage medium (not shown) or the like. Here, it is assumed that the file name “500001.tif” is given.

次に、生徒識別情報取得部14は、上述したファイル名が「100545.tif」である答案用紙情報の、枠501内において、識別画像21を検出する。識別画像21は、通常は、例えば、識別画像21のコーナー等に設けられた特定の形状の画像をパターンマッチング等で検出することによって検出可能である。ここでは、シール20上の識別画像21であるQRコードを検出する。そして、この識別画像21を読み出して、読み出した識別画像21に対応づけられた生徒識別情報を取得する。ここでは、例えば、「山田A男」という生徒識別情報を取得したとする。   Next, the student identification information acquisition unit 14 detects the identification image 21 in the frame 501 of the answer sheet information whose file name is “100545.tif”. The identification image 21 can usually be detected by detecting an image having a specific shape provided at a corner or the like of the identification image 21 by pattern matching or the like. Here, the QR code which is the identification image 21 on the seal 20 is detected. Then, the identification image 21 is read out, and student identification information associated with the read out identification image 21 is acquired. Here, for example, it is assumed that the student identification information “Yamada A male” is acquired.

次に、文字認識部15は、図8に示した差分関連情報に対して文字認識処理を行う。具体的にはOCRの処理を行う。例えば、図8に示した差分関連情報において、一文字と考えられる画素のかたまりを順次検出して、それぞれの塊を囲む矩形のエリアを設定する。   Next, the character recognition part 15 performs a character recognition process with respect to the difference relevant information shown in FIG. Specifically, OCR processing is performed. For example, in the difference-related information shown in FIG. 8, a block of pixels considered as one character is sequentially detected, and a rectangular area surrounding each block is set.

次に、各矩形のエリアに含まれる文字の画像の特徴を示す情報を取得し、各矩形のエリアに含まれる文字の画像と、予め用意されている文字認識処理用の文字の辞書(図示せず)に含まれる各文字との類似度等を示すスコアを各矩形のエリアごとに取得し、各矩形のエリアにおいて、最もスコアの高かった文字を、矩形のエリアについて認識された文字として取得する。そして、認識された文字を認識された位置の近傍等に配置したテキスト情報を文字認識結果として取得する。このテキスト情報のファイル名は、例えば、予め指定されたルール等により付与される。ここでは、例えば、「500001.rtf」というファイル名が付与されたとする。また、ここでは、認識された文字の文字認識処理時に得られたスコア、および認識された文字のサイズの情報を、認識された文字ごとに対応付けた情報である認識管理表も文字認識結果として取得する。この認識管理表のファイル名は、例えば、予め指定されたルール等により付与される。ここでは、例えば、「500001.csv」というファイル名が付与されたとする。   Next, information indicating the characteristics of the character image included in each rectangular area is acquired, and a character image included in each rectangular area and a character dictionary for character recognition processing (not shown) prepared in advance. The score indicating the degree of similarity with each character included in each rectangular area is acquired for each rectangular area, and the character having the highest score in each rectangular area is acquired as the recognized character for the rectangular area. . And the text information which has arrange | positioned the recognized character in the vicinity of the recognized position etc. is acquired as a character recognition result. The file name of the text information is given by, for example, a rule designated in advance. Here, for example, it is assumed that the file name “500001.rtf” is given. In addition, here, the recognition management table, which is information obtained by associating the score obtained during the character recognition processing of the recognized character and the information on the size of the recognized character for each recognized character, is also used as the character recognition result. get. The file name of the recognition management table is given by, for example, a rule designated in advance. Here, for example, it is assumed that a file name “500001.csv” is given.

図9は、文字認識部15による文字認識の結果として取得されたテキスト情報を示す図(図9(a))、および、認識された各文字と、文字認識処理時のスコアと、文字のサイズの情報とを対応付けて管理する認識管理表を示す図(図9(b))である。認識管理表は、認識された文字を示す「認識文字」、認識された文字のスコアである「スコア」、認識された文字のサイズである「サイズ」という項目を有している。認識管理表は、ここでは、例えば、差分関連情報ごとに作成されるものとする。ただし、複数の差分関連情報に対して一の認識管理表を用意し、各差分関連情報に対応するレコードに対しては、差分関連情報の識別情報等を対応付けるようにしても良い。   FIG. 9 is a diagram showing text information acquired as a result of character recognition by the character recognition unit 15 (FIG. 9A), each recognized character, a score at the time of character recognition processing, and a character size. It is a figure (FIG.9 (b)) which shows the recognition management table which matches and manages this information. The recognition management table includes items of “recognized character” indicating the recognized character, “score” that is the score of the recognized character, and “size” that is the size of the recognized character. Here, for example, the recognition management table is created for each difference related information. However, one recognition management table may be prepared for a plurality of pieces of difference related information, and identification information of the difference related information may be associated with a record corresponding to each difference related information.

答案情報蓄積部17は、差分取得部13が取得したファイル名が「500001.tif」である差分関連情報と、生徒識別情報取得部14が取得した生徒識別情報「山田A男」と、答案用紙識別情報「K2011−001」と、文字認識処理の結果として得られたテキスト情報「500001.rtf」と、文字認識処理の結果として得られた認識管理表「500001.csv」と、差分取得部13が取得した日付情報「2011/5/25」とを有する答案情報を、答案情報格納部16に蓄積する。   The answer information storage unit 17 includes difference-related information whose file name acquired by the difference acquisition unit 13 is “500001.tif”, student identification information “Yamada A male” acquired by the student identification information acquisition unit 14, and an answer sheet The identification information “K2011-001”, the text information “500001.rtf” obtained as a result of the character recognition process, the recognition management table “50,0001.csv” obtained as a result of the character recognition process, and the difference acquisition unit 13 The answer information having the date information “2011/5/25” acquired by is stored in the answer information storage unit 16.

以下、同様にして、差分関連情報が未処理の答案読取情報について、同様の処理を繰り返して、答案情報を蓄積(追記)していく。なお、蓄積を行う際に、生徒識別情報の値と、答案用紙識別情報の値とが一致する答案情報が既に蓄積されているか否かを判断し、蓄積されていると判断した場合、同じテストに対する同じ生徒の答案情報が、二重登録されることとなるため、二重登録がされる旨の警告や、何らかの不正が行われている恐れがある旨の警告等をユーザ等に出力するようにしても良い。   In the same manner, the answer information is accumulated (added) by repeating the same process for answer reading information whose difference related information has not been processed. When accumulating, it is determined whether or not answer information whose student identification information value matches the answer sheet identification information value is already accumulated. Since the same student's answer information for will be double-registered, a warning that double-registration is done, a warning that there is a possibility of some fraud, etc. should be output to the user etc. Anyway.

図10は、答案情報格納部16に格納されている答案情報を管理する答案情報管理表を示す図である。答案情報管理表は、「答案ID」と、「差分関連情報」と、「生徒ID」と、「答案用紙ID」と、「認識テキスト」と、「認識管理表」と、「日付情報」という項目を有している。「答案ID」は、答案情報の識別情報である。ここでは、一例として、答案情報に含まれる差分関連情報のファイル名から、拡張子を除いたものを「答案ID」としている。ただし、どのようなルールに従って「答案ID」を付与するかは問わない。「差分関連情報」は、差分関連情報のファイル名である。「生徒ID」は生徒識別情報である。「答案用紙ID」は、答案用紙識別情報であり、図6および図7の「答案用紙ID」に対応する。「認識テキスト」は、文字認識処理により得られたテキスト情報である。「認識管理表」は、文字認識処理により得られた認識管理表である。「日付情報」は、差分取得部13が取得した日付情報である。答案読取情報「01000125.tif」について上記で取得された答案情報は、「差分関連情報」が「500001.tif」であるレコードである。   FIG. 10 is a diagram showing an answer information management table for managing answer information stored in the answer information storage unit 16. The answer information management table includes “answer ID”, “difference related information”, “student ID”, “answer sheet ID”, “recognition text”, “recognition management table”, and “date information”. Have items. The “answer ID” is identification information of answer information. Here, as an example, the “answer ID” is obtained by removing the extension from the file name of the difference related information included in the answer information. However, it does not matter according to what rule the “answer ID” is given. “Difference related information” is the file name of the difference related information. “Student ID” is student identification information. “Answer sheet ID” is answer sheet identification information and corresponds to the “answer sheet ID” in FIGS. 6 and 7. “Recognized text” is text information obtained by character recognition processing. The “recognition management table” is a recognition management table obtained by character recognition processing. “Date information” is date information acquired by the difference acquisition unit 13. The answer information acquired above for the answer reading information “01000125.tif” is a record whose “difference related information” is “500001.tif”.

次に、教師等のユーザが、上記で取得した答案情報についての統計分析を行う指示を、図示しない受付部等を介して、答案処理装置1に与えたとすると、答案処理装置1は、統計分析の対象となる期間を指定する指示を受け付けるためのインターフェース画面(図示せず)を、図示しないモニタ等に表示する。そして、ユーザが、このインターフェース画面を操作して、2008年から2011年までの期間の各年についての統計分析を行う指示を答案処理装置1に与えたとする。   Next, if a user such as a teacher gives an instruction to perform statistical analysis on the answer information acquired above to the answer processing apparatus 1 via a reception unit (not shown), the answer processing apparatus 1 performs statistical analysis. An interface screen (not shown) for accepting an instruction for designating a target period is displayed on a monitor or the like (not shown). Then, it is assumed that the user gives an instruction to the answer processing apparatus 1 to perform statistical analysis for each year in the period from 2008 to 2011 by operating this interface screen.

この指示を受け付けると、統計分析部18は、まず、図10の答案情報管理表の各レコードからそれぞれ「生徒ID」の値を順次読み出し、図示しない記憶媒体等に一時的に蓄積(追記)していく。このとき、同じ「生徒ID」が既に蓄積されている場合、重複した蓄積は行わない。このようにして、答案用紙を提出した生徒についてのユニークな生徒識別情報のリストを得る。   Upon receipt of this instruction, the statistical analysis unit 18 first sequentially reads out the value of “student ID” from each record of the answer information management table of FIG. 10 and temporarily accumulates (adds to) a storage medium (not shown). To go. At this time, if the same “student ID” has already been accumulated, duplicate accumulation is not performed. In this way, a list of unique student identification information about the student who submitted the answer sheet is obtained.

次に、統計分析部18は、取得した生徒識別情報のリストから、一の生徒識別情報を取得する。ここでは、例えば、生徒識別情報「山田A男」を取得したとする。また、統計分析部18は、上記で指定された期間内の一の年を示す情報、例えば「2011」を取得する。そして、図10に示した答案情報管理表において、「生徒ID」が「山田A男」であり、かつ、「日付情報」の値が、「2011/1/1」から「2011/12/31」までのいずれかの日付の値と一致するレコード(答案情報)の一つを検索する。ここでは、例えば、「答案ID」が「500001」であるレコードを検出したとする。
なお、上記の年を示す情報を、年度の情報として扱うようにし、年を示す情報として「2011」を取得した場合に、小学校や中学校等の年度の開始日と終了日とを考慮して、統計分析部18は、「日付情報」の値が、この2011年度を示す範囲の「2011/4/1」から「2012/3/31」までのいずれかの日付の値と一致するレコード(答案情報)の一つを検索するようにしてもよい。つまり、年度の最初を、指定された年の「4月1日」とし、年度の最終を、指定された年の翌年の「3月31日」としてもよい。
Next, the statistical analysis unit 18 acquires one piece of student identification information from the acquired list of student identification information. Here, for example, it is assumed that the student identification information “Yamada A male” is acquired. In addition, the statistical analysis unit 18 acquires information indicating one year within the period specified above, for example, “2011”. In the answer information management table shown in FIG. 10, the “student ID” is “Yamada A male” and the value of “date information” is changed from “2011/1/1” to “2011/12/31”. Search for one of the records (answer information) that matches any of the date values up to. Here, for example, it is assumed that a record whose “answer ID” is “500001” is detected.
In addition, when the information indicating the above year is handled as the information of the year and "2011" is acquired as the information indicating the year, the start date and end date of the year such as an elementary school or a junior high school are considered, The statistical analysis unit 18 records that the value of “date information” matches the value of any date from “2011/4/1” to “2012/3/31” in the range indicating the 2011 fiscal year (answer) Information) may be searched. That is, the beginning of the year may be “April 1” of the designated year, and the last of the year may be “March 31” of the year following the designated year.

そして、まず、統計分析部18は、検索したレコードで管理される「認識テキスト」の文字の量として、文字数を取得する。例えば、ここでは、認識テキスト「500001.rtf」について文字の数をカウントする。カウント結果が、例えば、「124」であったとする。統計分析部18は、この値を、例えば、答案ID「500001」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。   First, the statistical analysis unit 18 acquires the number of characters as the amount of “recognized text” characters managed in the retrieved record. For example, here, the number of characters is counted for the recognized text “50001.rtf”. Assume that the count result is “124”, for example. The statistical analysis unit 18 accumulates this value in, for example, a storage medium (not shown) in association with the answer ID “500001”.

次に、統計分析部18は、上記で検索したレコードで管理される認識テキスト「500001.rtf」について文字の多様性を示す値を取得する。ここでは、例として、文字の多様性を示す値として、ユニークな単語数を取得する。例えば、図9(a)に示した認識テキスト「500001.rtf」のテキスト情報に対して、形態素解析を行い、テキスト情報を単語に分割する。そして、分割した単語を、重複したものは一度だけカウントするようにしてカウントすることで、ユニークな単語数を取得する。ここで取得したユニークな単語数は、「53」であったとする。統計分析部18は、この値を、例えば、答案ID「500001」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。   Next, the statistical analysis unit 18 acquires a value indicating character diversity for the recognized text “50001.rtf” managed by the record searched above. Here, as an example, the number of unique words is acquired as a value indicating character diversity. For example, morphological analysis is performed on the text information of the recognized text “50001.rtf” shown in FIG. 9A, and the text information is divided into words. Then, the number of unique words is obtained by counting the divided words so that duplicated words are counted only once. It is assumed that the number of unique words acquired here is “53”. The statistical analysis unit 18 accumulates this value in, for example, a storage medium (not shown) in association with the answer ID “500001”.

次に、統計分析部18は、上記で検索したレコードで管理される認識管理表「500001.csv」を用いて、文字認識処理の結果に関する値を取得する。ここでは、例として、文字認識された各文字についての、文字認識処理に取得されたスコアを取得して、これらの平均値を取得する。例えば、図9(b)に示した認識管理表「500001.csv」の全てのレコードの「スコア」の値を加算し、加算した値を全レコード数で除算することで、スコアの平均値を取得する。取得した平均値が、例えば、「71」であったとする。統計分析部18は、この値を、例えば、答案ID「500001」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。   Next, the statistical analysis unit 18 uses the recognition management table “500001.csv” managed by the record searched above to acquire a value related to the result of the character recognition process. Here, as an example, the score acquired in the character recognition process is acquired for each character that has been character-recognized, and the average value of these is acquired. For example, by adding the “score” values of all the records in the recognition management table “500001.csv” shown in FIG. 9B and dividing the added value by the total number of records, the average score value is obtained. get. It is assumed that the acquired average value is “71”, for example. The statistical analysis unit 18 accumulates this value in, for example, a storage medium (not shown) in association with the answer ID “500001”.

次に、統計分析部18は、上記で検索したレコードで管理される認識管理表「500001.csv」を用いて、文字認識処理で認識された文字のサイズに関する値を取得する。ここでは、例えば、文字認識された各文字についてのサイズを取得して、これらの平均値を取得する。例えば、図9(b)に示した認識管理表「500001.csv」の全てのレコードの「サイズ」の値を加算し、加算した値を全レコード数で除算することで、文字サイズの平均値を取得する。取得した平均値が、例えば、「15.8」(ポイント)であったとする。統計分析部18は、この値を、例えば、答案ID「500001」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。   Next, the statistical analysis unit 18 acquires a value relating to the size of the character recognized in the character recognition process, using the recognition management table “500001.csv” managed by the record searched above. Here, for example, the size of each character that has been character-recognized is acquired, and the average value thereof is acquired. For example, the average value of the character size is obtained by adding the values of “size” of all the records in the recognition management table “500001.csv” shown in FIG. 9B and dividing the added value by the total number of records. To get. It is assumed that the acquired average value is “15.8” (points), for example. The statistical analysis unit 18 accumulates this value in, for example, a storage medium (not shown) in association with the answer ID “500001”.

次に、統計分析部18は、上記で検索したレコードで管理される認識テキスト「500001.rtf」について文字の正確度に関する値を取得する。ここでは、例として、文字の正確度に関する値として、誤字脱字の数を取得する。つまり、誤字脱字の数が小さければ生徒が記入した文章の正確度が高いことを示すこととなる。例えば、図9(a)に示した認識テキスト「500001.rtf」のテキスト情報に対して、誤字脱字を検出する処理を行い誤字脱字を検出する。そして、検出した誤字脱字の数をカウントする。そして、カウントした誤字脱字数を、上記で取得したテキスト情報の文字数で除算することで、正規化を行う。これにより取得した正規化された誤字脱字の数は、「5」であったとする。統計分析部18は、この値を、例えば、答案ID「500001」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。   Next, the statistical analysis unit 18 acquires a value related to the accuracy of the character for the recognized text “50001.rtf” managed by the record searched above. Here, as an example, the number of typographical errors is acquired as a value related to the accuracy of the character. That is, if the number of typographical errors is small, it indicates that the accuracy of the sentence written by the student is high. For example, a process of detecting a typographical error is performed on the text information of the recognized text “50,0001.rtf” shown in FIG. 9A to detect a typographical error. Then, the number of detected typographical errors is counted. Then, normalization is performed by dividing the counted number of typographical errors by the number of characters of the text information acquired above. It is assumed that the number of normalized typographical omissions obtained in this way is “5”. The statistical analysis unit 18 accumulates this value in, for example, a storage medium (not shown) in association with the answer ID “500001”.

次に、統計分析部18は、上記で検索したレコードに含まれる認識テキスト「500001.rtf」について単位面積当たりの文字数を示す値を取得する。例えば、上記で取得した認識テキストの文字数を、差分関連情報の面積で除算することで、単位面積当たりの文字数を取得する。例えば、差分関連情報のサイズが、高さ7インチ、幅12インチであったとすると、単位面積当たり(ここでは1平方インチ当たり)の文字数は、124(文字)÷84=「1.48」文字となる。統計分析部18は、この値を、例えば、答案ID「500001」と対応付けて図示しない記憶媒体等に蓄積する。   Next, the statistical analysis unit 18 acquires a value indicating the number of characters per unit area for the recognized text “50,0001.rtf” included in the record searched above. For example, the number of characters per unit area is acquired by dividing the number of characters of the recognized text acquired above by the area of the difference related information. For example, if the size of the difference-related information is 7 inches high and 12 inches wide, the number of characters per unit area (here per square inch) is 124 (characters) / 84 = “1.48” characters. It becomes. The statistical analysis unit 18 accumulates this value in, for example, a storage medium (not shown) in association with the answer ID “500001”.

これにより、「生徒ID」が「山田A男」であり、かつ、「答案ID」が「500001」である答案情報についての処理が終了する。   As a result, the process for the answer information in which the “student ID” is “Yamada A male” and the “answer ID” is “500001” is completed.

統計分析部18は、更に、「生徒ID」が「山田A男」であり、かつ、「日付情報」の先頭の四文字が、「2011」と一致する残りのレコード(答案情報)についても、上記と同様の処理を繰り返し行う。   Further, the statistical analysis unit 18 also determines the remaining records (answer information) in which the “student ID” is “Yamada A male” and the first four characters of the “date information” match “2011”. The same processing as above is repeated.

これにより、「生徒ID」が「山田A男」である生徒が、「2011」年に提出した答案用紙についての処理が終了する。   As a result, the processing for the answer sheet submitted by the student whose “student ID” is “Yamada A male” in “2011” is completed.

図11は、統計分析部18が、「生徒ID」が「山田A男」である生徒が「2011」年に提出した答案用紙について上記の処理で取得した情報である年別取得情報を示す図である。この情報は、上記の処理により、図示しない記憶媒体値に蓄積された情報である。年別取得情報は、「答案ID」と、「文字数」と、「単語数」と、「平均スコア」と、「平均サイズ」と、「誤字脱字数」と、「単位文字数」という項目を有している。「文字数」は、文字認識結果であるテキスト情報に含まれる文字数、「単語数」は、文字認識結果であるテキスト情報に含まれるユニークな単語数、「平均スコア」は、文字認識処理の際に取得されたスコアの平均値、「平均サイズ」文字認識処理で認識された文字サイズの平均値、「誤字脱字数」は文字認識結果であるテキスト情報に含まれる正規化された誤字脱字数、「単位文字数」は差分関連情報における単位面積当たりの文字数である。   FIG. 11 is a diagram showing yearly acquired information which is the information acquired by the statistical analysis unit 18 in the above-described process for the answer sheet submitted by the student whose “student ID” is “Yamada A male” in “2011”. It is. This information is information accumulated in a storage medium value (not shown) by the above processing. The yearly acquisition information includes items of “answer ID”, “number of characters”, “number of words”, “average score”, “average size”, “number of typographical errors”, and “number of unit characters”. doing. “Number of characters” is the number of characters included in the text information that is the character recognition result, “Number of words” is the number of unique words included in the text information that is the character recognition result, and “Average score” is the number of characters in the character recognition process. The average value of the acquired scores, the average value of the character size recognized in the “average size” character recognition process, the “number of typographical errors” is the normalized number of typographical errors included in the text information that is the character recognition result, “ “Number of unit characters” is the number of characters per unit area in the difference-related information.

次に、統計分析部18は、図11に示した各項目ごとに、値の平均値を取得する。具体的には、全てのレコードの同じ項目の値同士を加算し、加算した値を、レコード数で除算して、各項目の平均値を取得する。この平均値は、「生徒ID」が「山田A男」である生徒が、「2011」年に提出した答案用紙についての各項目の値の平均値である。「生徒ID」が「山田A男」である生徒が、「2011」年に提出した答案用紙についての統計分析結果と考えても良い。そして、取得した各項目の平均値を、統計分析結果として、生徒識別情報「山田A男」と、年を示す値「2011」と対応付けて図示しない記憶媒体に蓄積する。   Next, the statistical analysis unit 18 acquires an average value of the values for each item illustrated in FIG. Specifically, the values of the same item in all records are added together, and the added value is divided by the number of records to obtain the average value of each item. This average value is the average value of each item regarding the answer sheet submitted in “2011” by the student whose “student ID” is “Yamada A male”. The student whose “student ID” is “Yamada A male” may be considered as a statistical analysis result of the answer sheet submitted in “2011”. Then, the acquired average value of each item is stored as a statistical analysis result in a storage medium (not shown) in association with the student identification information “Yamada A male” and the value “2011” indicating the year.

同様にして、統計分析部18は、残りの年である「2010」年から「2008」年までの各年について、同様の処理を行う。   Similarly, the statistical analysis unit 18 performs the same processing for each year from “2010” to “2008”, which are the remaining years.

図12は、上記の処理より取得されて蓄積された各年の統計分析結果を示す年別分析結果管理表である。「年」は、統計分析対象の年を示す。「答案ID」と、「文字数」と、「単語数」と、「平均スコア」と、「平均サイズ」と、「誤字脱字数」と、「単位文字数」という項目は、図11に示す同じ名称の項目の値の平均値である。   FIG. 12 is an annual analysis result management table showing the statistical analysis results of each year acquired and accumulated by the above processing. “Year” indicates the year of statistical analysis. The items of “answer ID”, “number of characters”, “number of words”, “average score”, “average size”, “number of misspelled characters”, and “number of unit characters” are the same names shown in FIG. This is the average value of the items.

更に、統計分析部18は、上記で取得した生徒識別情報のリストの、「山田A男」以外の生徒識別情報についても、上記と同様の処理を行い、処理により得られた情報を、図12に示す年別分析結果に追記していく。   Further, the statistical analysis unit 18 performs the same processing as above for the student identification information other than “Yamada A male” in the list of student identification information acquired above, and the information obtained by the processing is shown in FIG. We will add to the annual analysis results shown in.

図13は、「山田A男」以外の生徒識別情報についての統計分析結果が追記された年別分析結果管理表を示す。   FIG. 13 shows an annual analysis result management table in which statistical analysis results for student identification information other than “Yamada A male” are added.

そして、出力部19は、図13に示すような統計分析結果を図示しないモニタ等に表示する。なお、図13に示す統計分析結果の全体や一部等を、グラフ等で表示しても良いことはいうまでもない。   Then, the output unit 19 displays the statistical analysis result as shown in FIG. 13 on a monitor or the like (not shown). Needless to say, the whole or part of the statistical analysis result shown in FIG. 13 may be displayed in a graph or the like.

以上、本実施の形態によれば、生徒が答案を記入した答案用紙を読み取った答案読取情報と、生徒が答案を記入する前の答案用紙の答案用紙情報との差分に関する差分関連情報を取得し、この差分関連情報と、この答案用紙に配置された識別画像から読み出した生徒識別情報とを有する答案情報を蓄積するようにしたので、生徒が記入した答案を適切に管理できる。   As described above, according to the present embodiment, the difference-related information regarding the difference between the answer reading information obtained by reading the answer sheet in which the student has entered the answer and the answer sheet information of the answer sheet before the student has entered the answer is acquired. Since the answer information having the difference related information and the student identification information read from the identification image arranged on the answer sheet is accumulated, the answer written by the student can be managed appropriately.

また、差分関連情報を文字認識処理した情報を用いて様々な統計分析を行うことができ、生徒の答案を、生徒の成長過程の評価等の様々な用途に有効利用することができる。   In addition, various statistical analyzes can be performed using information obtained by character recognition processing of the difference-related information, and the student's answer can be effectively used for various purposes such as evaluation of the student's growth process.

なお、上記各実施の形態において、各処理(各機能)は、単一の装置(システム)によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。   In each of the above embodiments, each process (each function) may be realized by centralized processing by a single device (system), or by distributed processing by a plurality of devices. May be.

また、上記各実施の形態では、答案処理装置がスタンドアロンである場合について説明したが、答案処理装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。   Further, although cases have been described with the above embodiments where the answer processing apparatus is a stand-alone, the answer processing apparatus may be a stand-alone apparatus or a server apparatus in a server / client system. In the latter case, the output unit or the reception unit receives an input or outputs a screen via a communication line.

また、上記各実施の形態において、差分取得部13、生徒識別情報取得部14、文字認識部15、答案情報蓄積部17、統計分析部18等の各構成要素は、専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより構成され、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをCPU等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。   In each of the above embodiments, each component such as the difference acquisition unit 13, the student identification information acquisition unit 14, the character recognition unit 15, the answer information storage unit 17, and the statistical analysis unit 18 is configured by dedicated hardware. Alternatively, it may be configured by software and realized by executing a program. For example, each component can be realized by a program execution unit such as a CPU reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.

なお、上記各実施の形態における答案処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す情報である答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、答案情報格納部と、にアクセス可能なコンピュータを、答案読取情報格納部に格納されている答案読取情報の、答案用紙情報に対する差分に関する情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、差分取得部が取得した差分関連情報と、生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部として機能させるためのプログラムである。   The software that realizes the answer processing apparatus in each of the above embodiments is a program as described below. In other words, this program is an answer sheet on which one or more students have written answers, and an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer. This is information indicating a state before answer is written in an answer reading information storage unit for storing answer reading information, which is information obtained by reading an arranged answer sheet, and an answer sheet from which answer reading information is read. A computer that can access the answer sheet information storage unit in which answer sheet information is stored and the answer information storage unit, and information on the difference between the answer reading information stored in the answer reading information storage unit and the answer sheet information. A difference acquisition unit that acquires certain difference related information, and a student that detects the identification image of the answer reading information from which the difference acquisition unit has acquired the difference, and acquires the student identification information associated with the identification image For functioning as an answer information accumulating unit for accumulating in the answer information storage unit answer information having another information acquisition unit, difference-related information acquired by the difference acquisition unit, and student identification information acquired by the student identification information acquisition unit It is a program.

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。   In the program, the functions realized by the program do not include functions that can be realized only by hardware. For example, a function that can be realized only by hardware such as a modem or an interface card in an acquisition unit that acquires information or an output unit that outputs information is not included in the function realized by the program.

また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。   Further, the computer that executes this program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.

図14は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による答案処理装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。   FIG. 14 is a schematic diagram showing an example of the external appearance of a computer that executes the program and realizes the answer processing apparatus according to the embodiment. The above-described embodiment can be realized by computer hardware and a computer program executed on the computer hardware.

図14において、コンピュータシステム900は、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)ドライブ905、FD(Floppy(登録商標) Disk)ドライブ906を含むコンピュータ901と、キーボード902と、マウス903と、モニタ904とを備える。   14, a computer system 900 includes a computer 901 including a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory) drive 905 and an FD (Floppy (registered trademark) Disk) drive 906, a keyboard 902, a mouse 903, a monitor 904, and the like. Is provided.

図15は、コンピュータシステム900の内部構成を示す図である。図15において、コンピュータ901は、CD−ROMドライブ905、FDドライブ906に加えて、MPU(Micro Processing Unit)911と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのROM912と、MPU911に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するRAM(Random Access Memory)913と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク914と、MPU911、ROM912等を相互に接続するバス915とを備える。なお、コンピュータ901は、LANへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。   FIG. 15 is a diagram showing an internal configuration of the computer system 900. In FIG. 15, in addition to the CD-ROM drive 905 and the FD drive 906, a computer 901 is connected to an MPU (Micro Processing Unit) 911, a ROM 912 for storing a program such as a bootup program, and the MPU 911. A RAM (Random Access Memory) 913 that temporarily stores program instructions and provides a temporary storage space, a hard disk 914 that stores application programs, system programs, and data, and an MPU 911 and a ROM 912 are interconnected. And a bus 915. The computer 901 may include a network card (not shown) that provides connection to the LAN.

コンピュータシステム900に、上記実施の形態による答案処理装置等の機能を実行させるプログラムは、CD−ROM921、またはFD922に記憶されて、CD−ROMドライブ905、またはFDドライブ906に挿入され、ハードディスク914に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ901に送信され、ハードディスク914に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にRAM913にロードされる。なお、プログラムは、CD−ROM921やFD922、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。   A program for causing the computer system 900 to execute the functions of the answer processing apparatus according to the above-described embodiment is stored in the CD-ROM 921 or FD 922, inserted into the CD-ROM drive 905 or FD drive 906, and stored in the hard disk 914. May be forwarded. Instead, the program may be transmitted to the computer 901 via a network (not shown) and stored in the hard disk 914. The program is loaded into the RAM 913 when executed. The program may be loaded directly from the CD-ROM 921, the FD 922, or the network.

プログラムは、コンピュータ901に、上記実施の形態による答案処理装置の機能を実行させるオペレーティングシステム(OS)、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能(モジュール)を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム900がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。   The program does not necessarily include an operating system (OS) or a third-party program that causes the computer 901 to execute the functions of the answer processing apparatus according to the above-described embodiment. The program may include only a part of an instruction that calls an appropriate function (module) in a controlled manner and obtains a desired result. How the computer system 900 operates is well known and will not be described in detail.

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible, and it goes without saying that these are also included in the scope of the present invention.

以上のように、本発明にかかる答案処理装置等は、答案用紙を処理する装置等として適しており、特に、答案用紙から、生徒が答案を記入した答案用紙を処理する装置等として有用である。   As described above, the answer processing apparatus according to the present invention is suitable as an apparatus for processing an answer sheet, and is particularly useful as an apparatus for processing an answer sheet in which a student enters an answer from an answer sheet. .

1 答案処理装置
11 答案読取情報格納部
12 答案用紙情報格納部
13 差分取得部
14 生徒識別情報取得部
15 文字認識部
16 答案情報格納部
17 答案情報蓄積部
18 統計分析部
19 出力部
20 シール
21 識別画像
22 文字列
51 答案用紙情報
52 答案読取情報
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Answer processing apparatus 11 Answer reading information storage part 12 Answer sheet information storage part 13 Difference acquisition part 14 Student identification information acquisition part 15 Character recognition part 16 Answer information storage part 17 Answer information storage part 18 Statistical analysis part 19 Output part 20 Seal 21 Identification image 22 Character string 51 Answer sheet information 52 Answer reading information

Claims (11)

1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、
前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、
前記差分関連情報と、前記生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、を備え、
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、前記文字認識部により当該差分関連情報について認識された文字のうちの、予め指定された文字種の文字の量に関する統計分析である答案処理装置。
An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged An answer reading information storage unit in which answer reading information which is read image information is stored;
Answer sheet information that is the image information indicating the state before the answer is written in the answer sheet from which the answer reading information is read, and that stores two or more answer sheet information associated with the answer reading information A storage unit;
For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
An answer information storage unit in which answer information having the difference-related information and the student identification information is stored;
An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit ;
A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
An output unit for outputting a statistical analysis result of the statistical analysis unit,
The statistical analysis on the characters described in the difference related information is an answer processing device that is a statistical analysis on the amount of characters of a character type designated in advance among the characters recognized by the character recognition unit for the difference related information. .
1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged An answer reading information storage unit in which answer reading information which is read image information is stored;
前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、Answer sheet information that is the image information indicating the state before the answer is written in the answer sheet from which the answer reading information is read, and that stores two or more answer sheet information associated with the answer reading information A storage unit;
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
前記差分関連情報と、前記生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、An answer information storage unit in which answer information having the difference-related information and the student identification information is stored;
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と、An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit;
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、を備え、An output unit for outputting a statistical analysis result of the statistical analysis unit,
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、前記文字認識部により当該差分関連情報について認識された文字のうちの、ユニークな文字または単語の数、または、語彙の難易度で分類された単語のグループのうちの特定のグループに属する単語が使用されている数または比率に関する統計分析である答案処理装置。The statistical analysis on the characters described in the difference related information is classified by the number of unique characters or words among the characters recognized by the character recognition unit for the difference related information, or the lexical difficulty level. An answer processing apparatus that is a statistical analysis of the number or ratio of words that belong to a specific group among a group of words.
1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged An answer reading information storage unit in which answer reading information which is read image information is stored;
前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、Answer sheet information that is the image information indicating the state before the answer is written in the answer sheet from which the answer reading information is read, and that stores two or more answer sheet information associated with the answer reading information A storage unit;
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
前記差分関連情報と、前記生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、An answer information storage unit in which answer information having the difference-related information and the student identification information is stored;
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と、An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit;
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、を備え、An output unit for outputting a statistical analysis result of the statistical analysis unit,
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、当該差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識結果に関する統計分析であって、文字認識処理において認識された各文字と、これらの文字の認識対象となった差分関連情報内の各文字を含む画像との類似度を示すスコアの平均値、類似度を示すスコアの分散、または類似度を示すスコアが閾値以下の文字数と文字認識された全ての文字数との比率を取得することである答案処理装置。The statistical analysis on the characters described in the difference-related information is statistical analysis on the character recognition result performed by the character recognition unit on the difference-related information, and each character recognized in the character recognition process , The average value of the scores indicating the degree of similarity with the image including each character in the difference-related information that is the recognition target of these characters, the variance of the scores indicating the degree of similarity, or the number of characters where the score indicating the degree of similarity is less than or equal to the threshold And an answer processing device that obtains the ratio of the number of all characters recognized.
1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged An answer reading information storage unit in which answer reading information which is read image information is stored;
前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、Answer sheet information that is the image information indicating the state before the answer is written in the answer sheet from which the answer reading information is read, and that stores two or more answer sheet information associated with the answer reading information A storage unit;
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
前記差分関連情報と、前記生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、An answer information storage unit in which answer information having the difference-related information and the student identification information is stored;
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と、An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit;
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、を備え、An output unit for outputting a statistical analysis result of the statistical analysis unit,
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、当該差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識結果が示す認識された文字のサイズに関する統計分析である答案処理装置。The answer processing apparatus, in which the statistical analysis related to the characters described in the difference related information is a statistical analysis related to the size of the recognized character indicated by the character recognition result performed by the character recognition unit on the difference related information.
前記文字のサイズに関する統計分析は、前記認識された文字の数をサイズ別に集計した値、前記認識された文字の数をサイズ別に集計した値の全体の文字数に対する比率、または前記認識された文字サイズの分散を取得することである請求項4記載の答案処理装置。The statistical analysis on the size of the character may include a value obtained by aggregating the number of recognized characters by size, a ratio of a value obtained by aggregating the number of recognized characters by size to the total number of characters, or the recognized character size. The answer processing apparatus according to claim 4, wherein the answer distribution is obtained. 1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged An answer reading information storage unit in which answer reading information which is read image information is stored;
前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、Answer sheet information that is the image information indicating the state before the answer is written in the answer sheet from which the answer reading information is read, and that stores two or more answer sheet information associated with the answer reading information A storage unit;
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
前記差分関連情報と、前記生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、An answer information storage unit in which answer information having the difference-related information and the student identification information is stored;
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と、An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit;
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、を備え、An output unit for outputting a statistical analysis result of the statistical analysis unit,
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、前記文字認識部が認識した文字が示す文章の正確度に関する統計分析である答案処理装置。The answer processing apparatus, wherein the statistical analysis related to the characters described in the difference-related information is a statistical analysis related to the accuracy of a sentence indicated by the characters recognized by the character recognition unit.
前記文章の正確度に関する統計分析は、前記文字認識部が認識した文字が示す文章内における誤字、脱字、漢字の間違い、助詞の組合せの間違い、辞書にない単語の使用、同音語誤り、送りがなの間違い、句読点の間違い、または慣用表現の間違いが発生している数についての統計分析である請求項6記載の答案処理装置。Statistical analysis on the accuracy of the sentence is that the characters recognized by the character recognition unit are typographical errors, omissions, kanji mistakes, wrong combination of particles, use of words not in the dictionary, homophone errors, and transmission. The answer processing apparatus according to claim 6, wherein the answer processing apparatus is a statistical analysis of the number of occurrences of errors, punctuation errors, or idiomatic expressions. 1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged An answer reading information storage unit in which answer reading information which is read image information is stored;
前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、Answer sheet information that is the image information indicating the state before the answer is written in the answer sheet from which the answer reading information is read, and that stores two or more answer sheet information associated with the answer reading information A storage unit;
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
前記差分関連情報と、前記生徒識別情報とを有する答案情報が格納される答案情報格納部と、An answer information storage unit in which answer information having the difference-related information and the student identification information is stored;
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と、An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit;
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、を備え、An output unit for outputting a statistical analysis result of the statistical analysis unit,
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、当該記載されている文字の単位面積当たりの文字数に関する統計分析である答案処理装置。The answer processing apparatus, wherein the statistical analysis related to the characters described in the difference-related information is a statistical analysis related to the number of characters per unit area of the described characters.
前記答案情報には、当該答案情報に対応した日付を示す情報である日付情報を更に有しており、
前記統計分析部は、前記答案情報が有する日付情報を用いて、予め指定された期間ごとに、前記答案情報に関する統計分析を行う請求項1から請求項8いずれか一項記載の答案処理装置。
The answer information further includes date information that is information indicating a date corresponding to the answer information.
The answer processing apparatus according to any one of claims 1 to 8 , wherein the statistical analysis unit performs statistical analysis on the answer information for each predetermined period using date information included in the answer information.
1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、差分取得部と、生徒識別情報取得部と、答案情報が格納される答案情報格納部と、文字認識部と、統計分析部と、出力部とを用いて行われる答案処理方法であって、
前記差分取得部が、前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得ステップと、
前記生徒識別情報取得部が、前記差分取得ステップにより差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得ステップと、
前記答案情報蓄積部が、前記差分取得ステップにより取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得ステップにより取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積ステップ
前記文字認識部が、前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識ステップと、
前記統計分析部が、前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識ステップにより行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析ステップと、
前記出力部が、前記統計分析ステップの統計分析結果を出力する出力ステップと、を備え、
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、前記文字認識ステップにより当該差分関連情報について認識された文字のうちの、ユニークな文字または単語の数、または、語彙の難易度で分類された単語のグループのうちの特定のグループに属する単語が使用されている数または比率に関する統計分析である答案処理方法。
An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged Image information indicating a state before answer is written in an answer reading information storage unit for storing answer reading information, which is read image information, and an answer sheet from which the answer reading information is read. An answer sheet information storage unit that stores two or more answer sheet information associated with the read information, a difference acquisition unit, a student identification information acquisition unit, an answer information storage unit that stores answer information , and character recognition Answer processing method that is performed using a part, a statistical analysis part, and an output part ,
The answer sheet stored in the answer sheet information storage unit, which is image information corresponding to the answer reading information, for the answer reading information that is the image information stored in the answer reading information storage unit by the difference acquisition unit A difference acquisition step of acquiring a difference with respect to information and acquiring difference related information that is image information of the difference;
The student identification information acquisition unit detects an identification image of the answer reading information from which the difference is acquired in the difference acquisition step, and acquires student identification information associated with the identification image;
The answer information storage unit, and the difference relevant information acquired by the difference acquisition step, and answer information storage step of storing the answer information and a student identification information acquired by the student identification information acquiring step to the answer information storage unit ,
A character recognition step in which the character recognition unit performs a character recognition process on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
The statistical analysis unit uses the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, and performs statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis step performed using information indicating a result of the character recognition process performed by the character recognition step with respect to the difference related information included in the answer information;
The output unit includes an output step of outputting a statistical analysis result of the statistical analysis step;
The statistical analysis on the characters described in the difference related information is classified by the number of unique characters or words among the characters recognized for the difference related information by the character recognition step, or the difficulty level of the vocabulary. An answer processing method, which is a statistical analysis on the number or ratio of words used in a specific group among a group of words .
1以上の生徒が答案を記入した答案用紙であって、答案の記入を行った各生徒の識別情報である生徒識別情報と対応付けられた画像の情報である識別画像が配置された答案用紙を読み取った画像情報である答案読取情報が格納される答案読取情報格納部と、前記答案読取情報の読み取り元となる答案用紙の、答案が記入される前の状態を示す画像情報であって、答案読取情報と対応付けられた2以上の答案用紙情報が格納される答案用紙情報格納部と、答案情報格納部と、にアクセス可能なコンピュータを、
前記答案読取情報格納部に格納されている画像情報である答案読取情報について、当該答案読取情報に対応する画像情報である前記答案用紙情報格納部に格納された前記答案用紙情報に対する差分を取得して、差分の画像情報である差分関連情報を取得する差分取得部と、
前記差分取得部が差分を取得した答案読取情報の識別画像を検出し、当該識別画像と対応付けられた生徒識別情報を取得する生徒識別情報取得部と、
前記差分取得部が取得した差分関連情報と、前記生徒識別情報取得部が取得した生徒識別情報とを有する答案情報を前記答案情報格納部に蓄積する答案情報蓄積部と
前記差分取得部が取得した差分関連情報に対して文字認識処理を行う文字認識部と、
前記答案情報格納部に格納された答案情報に含まれる生徒識別情報を用いて、生徒ごとに当該答案情報に含まれる差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析を、当該答案情報に含まれる差分関連情報に対して前記文字認識部により行われた文字認識処理の結果を示す情報を用いて行う統計分析部と、
前記統計分析部の統計分析結果を出力する出力部と、して機能させ、
前記差分関連情報に記載されている文字に関する統計分析は、前記文字認識部により当該差分関連情報について認識された文字のうちの、ユニークな文字または単語の数、または、語彙の難易度で分類された単語のグループのうちの特定のグループに属する単語が使用されている数または比率に関する統計分析であるプログラム。
An answer sheet on which one or more students have written an answer, and an answer sheet on which an identification image that is image information associated with student identification information that is identification information of each student who has entered the answer is arranged Image information indicating a state before answer is written in an answer reading information storage unit for storing answer reading information, which is read image information, and an answer sheet from which the answer reading information is read. A computer that has access to an answer sheet information storage unit that stores two or more answer sheet information associated with the read information, and an answer information storage unit;
For the answer reading information that is image information stored in the answer reading information storage unit, a difference from the answer sheet information stored in the answer sheet information storage unit that is image information corresponding to the answer reading information is acquired. A difference acquisition unit that acquires difference-related information that is difference image information;
A student identification information acquisition unit that detects an identification image of the answer reading information from which the difference has been acquired and acquires student identification information associated with the identification image;
An answer information accumulating unit for accumulating answer information having difference-related information acquired by the difference acquiring unit and student identification information acquired by the student identification information acquiring unit in the answer information storing unit ;
A character recognition unit that performs character recognition processing on the difference-related information acquired by the difference acquisition unit;
Using the student identification information included in the answer information stored in the answer information storage unit, the answer information includes a statistical analysis on the characters described in the difference related information included in the answer information for each student. A statistical analysis unit that uses information indicating a result of character recognition processing performed by the character recognition unit on the difference-related information; and
Function as an output unit that outputs the statistical analysis result of the statistical analysis unit,
The statistical analysis on the characters described in the difference related information is classified by the number of unique characters or words among the characters recognized by the character recognition unit for the difference related information, or the lexical difficulty level. A program that is a statistical analysis on the number or proportion of words that belong to a particular group of groups of words .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2014235727A (en) * 2013-06-04 2014-12-15 登志子 北原 Learning situation check and support system
JP6558006B2 (en) * 2015-03-20 2019-08-14 株式会社リコー Image management apparatus, image management method, image management program, and display system
JP7215068B2 (en) * 2018-07-17 2023-01-31 大日本印刷株式会社 Information processing device and program
JP7434780B2 (en) 2019-09-24 2024-02-21 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 Information processing device, information processing system, and information processing program
CN112686143B (en) * 2020-12-29 2023-12-01 科大讯飞股份有限公司 Objective question filling identification method, electronic equipment and storage medium

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002259400A (en) * 2001-02-27 2002-09-13 Digicode:Kk Calling card information processing system
JP3687785B2 (en) * 2001-08-15 2005-08-24 株式会社日本統計事務センター Scoring processing method and scoring processing system
US6690913B2 (en) * 2001-12-20 2004-02-10 Kabushiki Kaisha Toshiba Correction support apparatus, correction support method, correction support program, and correction support system
JP2005313333A (en) * 2004-04-27 2005-11-10 Sato Corp Printer and method for issuing mailing label
JP2006092346A (en) * 2004-09-24 2006-04-06 Fuji Xerox Co Ltd Equipment, method, and program for character recognition
JP4756447B2 (en) * 2005-02-28 2011-08-24 富士ゼロックス株式会社 Teaching material processing apparatus, teaching material processing method, and teaching material processing program
JP2007272563A (en) * 2006-03-31 2007-10-18 Kddi Corp Attendance information management system, attendance information management method and attendance information management program
JP5339574B2 (en) * 2007-12-17 2013-11-13 株式会社ワオ・コーポレーション Answer information processing apparatus, scoring information processing apparatus, answer information processing method, scoring information processing method, and program
JP2010152480A (en) * 2008-12-24 2010-07-08 Int:Kk Digital marking system
JP2011103074A (en) * 2009-11-11 2011-05-26 Sharp Corp Information sharing system

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