JP6268695B2 - 採点結果取得方法、プログラム、及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、テスト用紙に書き込まれた採点結果を認識して採点結果表を作成する技術に関する。

各学校の教員によって行われるクラス内のテストでは、教員が、問題を作成し、クラス毎でテストを行った結果を採点して記録することが行われている。教員の負担を軽減するために、採点結果の記録を自動化することが提案されている。

採点用紙における文字図形の入力位置情報を求め、文字図形の情報を認識し、採点用紙の様式情報に従って認識された入力情報の採点用紙に対する記載領域を求め、文字図形の認識結果とその記載領域の情報とから、様式情報で示される採点式に従って採点用紙に対する採点結果を集計し、個々の採点集計値に対する統計演算処理を行うことが提案されている。

また、帳票から検出された合計フィールドに対応して、帳票定義手段によって定義されている計算式の変数として指定される他のフィールドの認識結果を計算式の実行を行う場合に、計算結果の文字列と合計フィールドに対応する認識結果の文字列を比較し、一部或いは全部の文字が異なっている時は論理的誤読を示す技術が知られている。

特開昭６２−０７５５７８号公報 特開２００５−１８６７８号公報

しかしながら、上述した技術では、テスト用紙の枠内に手書きで書かれた点数を文字認識により取得するが、教員によって、コンピュータから、テスト用紙上の採点結果を記入するフィールドが予め定められている必要がある。

また、コンピュータは、読取時の論理的誤読を検出するために、合計欄の文字認識が正しいか否かを、小計欄の文字認識結果の合計値と比較することで検算する。小中学校で使用されているテスト用紙は、用紙によって小計、合計の記入欄の位置が変わる場合がある。従って、教員が、小計と合計の記入欄を毎回定義することは手間が掛かり作業負担となる。

記入欄が定義されていない場合、コンピュータは、テスト用紙に点数記入欄（例えば、小計１、小計２、小計３、及び合計を記入する４箇所の矩形）がある場合でも、４箇所の矩形内の数字を全て文字認識できない場合があったり、４箇所の矩形以外の生徒の落書き等による矩形があるために余計な数字を読み取ってしまい、正確に４つの数値を取得することができない等の問題があった。

よって、本発明の目的は、答案用紙の採点結果を取得することである。

本実施例の一態様によれば、採点結果が記載された答案用紙の画像を画像認識処理して複数の数値情報を抽出し記憶部に記憶し、前記記憶部を参照して、抽出された前記複数の数値情報を比較し、前記複数の数値情報が示す値の中から最大の値を取得し、取得した該最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する、処理をコンピュータが行うことを特徴とする採点結果取得方法とすることができる。

また、上記課題を解決するための手段として、採点結果取得プログラム、採点結果取得装置、及び採点結果取得プログラムを記録した記録媒体とすることもできる。

本実施例の一態様によれば、答案用紙の採点結果を取得することができる。

採点結果抽出装置のハードウェア構成を示す図である。 採点結果抽出装置の機能構成例を示す図である。 採点結果抽出処理を説明するための図（その１）である。 採点結果抽出処理を説明するための図（その２）である。 採点結果抽出処理を説明するための図（その３）である。 採点結果抽出処理を説明するための図（その４）である。 認識領域の設定例を示す図である。 認識結果テーブルのデータ構成例を示す図である。 値テーブルのデータ構成例を示す図である。 最大値が合計値であるか否かの判断結果例を示す図である。 合計値と小計値との例を示す図である。 座標群テーブルのデータ構成例を示す図である。 統合処理の結果例を示す図である。 出力処理の結果例を示す図である。 本実施例に係る効果を説明するための図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。本実施例では、教員が自身でレイアウトして作成したテストに対して、生徒の回答を手書きで採点したテスト用紙から、小計及び合計の各々に相当する数値を認識して出力する。

本実施例に係る採点結果抽出装置１００は、図１に示すようなハードウェア構成を有する。図１は、採点結果抽出装置のハードウェア構成を示す図である。図１において、採点結果抽出装置１００は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、出力装置１６と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ１８とを有し、バスＢに接続される。

ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って採点結果抽出装置１００を制御する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、主記憶装置１２の一部の領域が、ＣＰＵ１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。

補助記憶装置１３には、ハードディスクドライブが用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０は、主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３を有する。

入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザである教員が採点結果抽出装置１００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力装置１６は、プリンタ等を有し、教員からの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。通信Ｉ／Ｆ１７は、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等に接続し、外部装置との間の通信制御をするための装置である。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。

採点結果抽出装置１００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって採点結果抽出装置１００に提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体１９がドライブ１８にセットされると、ドライブ１８が記憶媒体１９からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがバスＢを介して補助記憶装置１３にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、補助記憶装置１３にインストールされたプログラムに従ってＣＰＵ１１がその処理を開始する。尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。

採点結果抽出装置１００は、更に、スキャナ装置等の読取装置２０を有するようにしても良い。読取装置２０は、教員自作のテストの生徒回答に対して採点済みのテスト用紙（回答用紙）を読み込んで記憶部１３０に格納するために使用される。本実施例では、採点済みのテスト用紙の画像が記憶部１３０に格納されていれば良く、読取装置２０を必ずしも必要としない。

図２は、採点結果抽出装置１００の機能構成例を示す図である。図２において、採点結果抽出装置１００は、処理部として、採点結果抽出部４０を有する。採点結果抽出部４０はＣＰＵ１１が対応するプログラムを実行することによって実現される、即ち、ＣＰＵ１１が、採点結果抽出部４０として機能する。採点結果抽出部４０内の各処理部についても同様である。

記憶部１３０には、１クラス毎の採点済みのテスト用紙を読み取ったテスト用紙画像６ａを含む画像ファイル３１、認識領域設定値３２、認識結果テーブル３３、値テーブル３４、座標群テーブル３５、採点結果テーブル３６等が格納される。

採点結果抽出部４０は、テスト用紙内の小計又は／及び合計が存在する１以上の領域から、教員が採点した数値を認識し、認識した数値が小計又は合計であることの確からしさを判定して採点結果を出力する処理部である。採点結果抽出部４０は、認識部４１と、判定部４１−２と、出力部４５とを有する。

認識部４１は、記憶部１３０に格納された画像ファイル３１を読み込んで、教員によって手書きで採点されたテスト用紙の画像（以下、テスト用紙画像６ａ）から、小計値及び合計値を認識する処理部である。認識部４１は、領域設定部４１ａと、矩形認識部４１ｂと、文字認識部４１ｃとを有する。

領域設定部４１ａは、教員から小計値又は／及び合計値が存在する１以上の認識領域を設定させ、設定された領域を示す認識領域設定値３２を記憶部１３０に格納する。教員による小計や合計の採点結果は、テスト用紙の上下左右の端側に示されることが多い。本実施例では、後述されるように、教員が、領域設定部４１ａによって表示装置１５に表示されるユーザインターフェースを利用して、テスト用紙の上下左右の１以上の端（上端、下端、左端、又は右端）から認識領域の幅を設定可能とする。

矩形認識部４１ｂは、記憶部１３０に格納された認識領域設定値３２を参照して、テスト用紙画像６ａの認識領域内に含まれる、小計値又は合計値が手書きで記入される矩形領域を認識する処理部である。文字認識部４１ｃは、矩形認識部４１ｂによって認識された矩形領域内で文字を認識する処理部である。本実施例では、文字として数値が認識される。矩形認識部４１ｂ及び文字認識部４１ｃは、テスト用紙画像６ａ毎に行われる。矩形認識部４１ｂ及び文字認識部４１ｃによる結果を示す認識結果テーブル３３が記憶部１３０に格納される。

判定部４１−２は、テスト用紙画像６ａ（回答用紙）から認識した数値が採点結果であるか否かを判定する処理部であり、値解析部４２と、座標解析部４３と、統合部４４とを有する。

値解析部４２は、認識結果テーブル３３からテスト用紙画像６ａ毎に認識した値を１レコードとした値テーブル３４を記憶部１３０に作成し、値テーブル３４の１レコード毎に合計値となり得る値を特定する処理部である。各レコードにおいて、特定した値を合計値として仮定し、それ以外の値を小計値として仮定する。

座標解析部４３は、認識結果テーブル３３を参照して、全レコードに対して、群として許容する座標誤差範囲となる矩形の座標を同じ座標群にまとめる処理部である。座標解析部４３によって、座標群テーブル３５が作成され記憶部１３０に格納される。

統合部４４は、値解析部４２によって得られた解析結果と、座標解析部４３によって得られた解析結果とを統合することによって、合計値が書かれた座標を特定する処理部である。また、合計値の座標を特定することによって、小計値が書かれた座標も特定される。合計値として仮定した値が検出された座標が、ある確率で同じ座標群に属している場合は、対象の座標が合計値の座標であることが確からしいと判断する。また、小計値として仮定した値が検出された座標においても、同様に、ある確率の範囲内で小計値の座標であることが確からしいと判断する。合計値が書かれた座標が同じ座標群に存在しない場合は、合計値の座標は存在しないと判断する。

出力部４５は、生徒毎に座標群が同じになる値は同一カラムに設定した採点結果テーブル３６を作成して、記憶部１３０に出力する処理部である。

画像ファイル３１は、テストを受けた全生徒の回答を採点済みのテスト用紙をスキャンして得たテスト用紙画像６ａを格納したデータファイルである。１クラス毎、テスト毎に画像ファイル３１が作成される。画像ファイル３１には、１クラス毎、テスト毎に、テストを受けた全生徒について採点されたテスト用紙画像６ａが含まれる。

認識領域設定値３２は、小計値及び合計値が書き込まれる矩形を認識する領域を、テスト用紙の端からの幅を示す。１以上の認識する領域が示される。

認識結果テーブル３３は、画像ファイル３１に格納されているテスト用紙画像６ａ一枚毎に、認識領域設定値３２で指定された用紙の端から幅までの領域で認識した値と、値を検出した座標とを対応付けたテーブルである。

値テーブル３４は、認識結果テーブル３３から、一枚毎に値を取り出したテーブルである。座標群テーブル３５は、認識結果テーブル３３から、テスト用紙画像６ａ一枚毎に順番に座標を取得して、前の画像の座標と同じであれば、同座標群として纏めたテーブルである。つまり、全枚数のテスト用紙画像６ａに対して、同じ座標は同じカラムに記録されている。

採点結果テーブル３６は、小計値を観点別評価値として示して、各小計値と合計値とを対応付けたテーブルである。テスト用紙画像６ａから文字認識をする際に、生徒の出席番号と生徒氏名とを読み取るようにすることで、採点結果テーブル３６を作成することができる。

本実施例に係る処理について図３から図６で説明する。図３から図６は、採点結果抽出処理を説明するための図である。図３から図６中の配列及び変数は下記の通りに定義される。
・文字認識で読み取った数字データを記憶した配列
Ｄ（ｎ，ｍ）
（ｎ＝１、・・・：採点結果の抽出対象となるテスト用紙の画像数（レコード数に相当する））
（ｍ＝１、・・・：テスト用紙画像６ａ内で検出した矩形数（値検出数に相当する））
・検出した矩形の座標を記憶した配列
Ｚ（ｎ，ｍ）
（ｎ＝１、・・・：対象となるテスト用紙の画像数（レコード数に相当する））
（ｍ＝１、・・・：テスト用紙画像６ａ内で認識した文字の数（値検出数に相当する））
である。
・抽出された矩形の数
Ｍ＿ｎ：ｎ番目のテスト用紙画像６ａで抽出された矩形の数（以下、矩形数と言う）
・値の最大値
Ｄ＿ｍａｘ：ｎ番目のテスト用紙画像６ａで認識した数字の配列Ｄ（ｎ，ｍ）内の最大値
・指定された数字配列の和
Ｄ＿ＳＵＭ
・合計点が検出された場所を保持する配列
ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）
・合計点が検出されたレコード数
ｘ＿ｍａｘ
・合計点が統計的に十分に検出されているか否かを判断する割合
ρ_１
・同じ座標群に含めるか否かを決める座標誤差範囲
ρ_２
・座標群
ＴｍｐＺ（Ｙ）
・座標群の数
ｙ＿ｍａｘ
・同一座標群に近い座標数をカウントする変数
ｃ
・合計点の座標（以下、合計点座標）が同一座標群に存在する割合（１００に近い値とする）
ｚ
図４において、採点結果抽出部４０は、合計点が検出された数字配列のインデックス数ｘを初期化する（ステップＳ２０）。

図３において、採点結果抽出部４０において、認識部４１は、教員が画像ファイル３１のパスを指定可能なユーザインターフェースを表示装置１５に表示し、教員から画像ファイル３１のパスを取得して画像ファイル３１を記憶部１３０から読み込む（ステップＳ１１）。

認識部４１において、領域設定部４１ａは、教員が矩形認識対象の領域を指定可能なユーザインターフェースを表示装置１５に表示し、教員から矩形認識対象の領域を取得する（ステップＳ１２）。矩形認識対象の領域は、テスト用紙の上下左右の１以上の端からの幅に相当する。

認識部４１は、テスト用紙画像６ａの画像数Ｎ枚に基づいて、ｎ＝１、２、・・・、Ｎのカウント毎に画像ファイル３１からテスト用紙画像６ａを読み出し、以下のステップＳ１５での矩形認識処理を繰り返し行う（ステップＳ１３：ループＡ）。

認識部４１は、ｎ番目のテスト用紙画像６ａを画像ファイル３１から読みとる（ステップＳ１４）。そして、認識部４１は、ｎ番目のテスト用紙画像６ａに対して、矩形認識部４１ｂによって、矩形認識対象として指定された領域から、矩形を抽出する（ステップＳ１５）。矩形認識部４１ｂはステップＳ１５に相当する。

矩形認識部４１ｂは、テスト用紙画像６ａと少なくとも１つの矩形認識対象領域とを入力し、矩形認識処理を実行し、その結果として、認識した座標Ｚ（ｎ，ｍ）と矩形数Ｍ＿ｎとを出力する。座標Ｚ（ｎ，ｍ）は、矩形の左下と右上の座標情報を含む。矩形数Ｍ＿ｎは、矩形認識対象領域から検出した矩形の個数を示す。

認識部４１は、矩形認識部４１ｂによって得られた座標Ｚ（ｎ，ｍ）及び矩形数Ｍ＿ｎに基づいて、ｍ＝１、２、・・・、Ｍ＿ｎの順に座標Ｚ（ｎ，ｍ）を指定し、文字認識部４１ｃによって、矩形内の手書きを読み取る文字認識処理を繰り返し行う（ステップＳ１６：ループＢ）。

文字認識部４１ｃは、文字認識技術により矩形認識部４１ｂで検出した座標Ｚ（ｎ，ｍ）で特定される矩形内の数字画像をデータ化する（ステップＳ１７）。数字画像から数字（数値）が読み取られる。文字認識部４１ｃはステップＳ１７に相当する。

文字認識部４１ｃは、テスト用紙画像６ａと少なくとも１つの座標Ｚ（ｎ，ｍ）とを入力し、文字認識処理を実行し、その結果として、認識した数字の配列Ｄ（ｎ，ｍ）を出力する。

認識部４１は、各テスト用紙画像６ａで検出した全ての矩形に対して文字認識処理を終了してない場合、ステップＳ１６へ戻り、ｍをインクリメントして上述した処理を繰り返し、終了した場合には、テスト用紙画像６ａに対する文字認識処理を行うループＢを終了する（ステップＳ１８）。

各テスト用紙画像６ａで検出した全ての矩形に対して文字認識処理を終了した場合、認識部４１は、全てのテスト用紙画像６ａに対して矩形認識処理を終了していない場合、ステップＳ１３へ戻り、ｎをインクリメントして上述した処理を繰り返し、終了した場合には、画像ファイル３１の全テスト用紙画像６ａに対する矩形認識処理及び文字認識処理を行うループＡを終了する（ステップＳ１９）。採点結果抽出部４０は、認識部４１での処理を終了すると、図４のステップＳ２０へと進む。

採点結果抽出部４０において、値解析部４２は、テスト用紙画像６ａの画像数Ｎ枚に基づいて、ｎ＝１、２、・・・、Ｎのカウント毎に、複数の値から合計点を検出する値解析処理を繰り返し行う（ステップＳ２１：ループＣ）。

値解析部４２は、ｎ番目のテスト用紙画像６ａに関する数字配列Ｄ（ｎ，ｍ）（ｍ＝１、２、・・・Ｍ＿ｎ）の中で最大値を抽出する（ステップＳ２２）。値解析部４２は、ｎ番目のテスト用紙画像６ａの数字配列Ｄ（ｎ，ｍ）を入力し、値解析処理を行い、最大値Ｄ＿ｍａｘ、最大値の抽出数ｃ＿ｍａｘ、及び最大値の配列番号ｍ＿ｍａｘを出力する。

値解析部４２は、最大値の抽出数ｃ＿ｍａｘが１であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。１でない場合、値解析部４２は、ループＣの終了を判断するステップＳ２８へと進む。

一方、１の場合、値解析部４２は、ｎ番目のテスト用紙画像６ａに関する数字配列Ｄ（ｎ，ｍ）の和を求める（ステップＳ２４）。値解析部４２は、ｎ番目のテスト用紙画像６ａに関する数字配列Ｄ（ｎ，ｍ）を入力して、各配列で示される数値を合計し、合計した値を示すデータ和Ｄ＿ＳＵＭを出力する。

そして、値解析部４２は、最大値を含むデータ和Ｄ＿ＳＵＭを２等分した値がＤ＿ｍａｘと等しいか否かを判断する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５では、最大値と他の数値の和とが同じであるか否かを判断する。同じである場合、ｎ番目のレコードに合計点が示されていると判断する。

ステップＳ２５において等しくないと判断した場合、値解析部４２は、ループＣの終了を判断するステップＳ２８へと進む。一方、等しいと判断した場合、値解析部４２は、数字配列のインデックス数ｘにｘ＋１を代入する。インデックス数ｘに１が加算される（ステップＳ２６）。

値解析部４２は、合計点（最大値）が抽出された数字配列のインデックス場所を保存する（ステップＳ２７）。配列ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）に、ｎ番目と最大値の配列番号ｍ＿ｍａｘとが設定される（ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）＝ｍ＿ｍａｘ）。

そして、値解析部４２は、全てのテスト用紙画像６ａに対して値解析処理を終了していない場合、ステップＳ２１へ戻り、ｎをインクリメントして上述した処理を繰り返し、終了した場合には、テスト用紙画像６ａ毎の値解析処理を終了する（ステップＳ２８）。

値解析部４２は、合計点が検出されたレコード数ｘ＿ｍａｘにインデックス数ｘを代入する（ステップＳ２９）。

値解析部４２は、合計点が検出されたレコード数ｘ＿ｍａｘが読取レコード数Ｎ（即ち、画像ファイル３１内のテスト用紙画像６ａの数）のρ_１％以上であるか否かを判断する（ステップＳ３０）。ρ_１％未満である場合、採点結果抽出部４０は、出力部４５によって、合計点の場所が判別できない旨を出力して（図６のステップＳ３０−２）、この採点結果抽出処理を終了する。

一方、ρ_１％以上である場合、採点結果抽出部４０は、図５のステップＳ３１へと進む。図５において、採点結果抽出部４０は、座標解析部４３によって、座標Ｚ（ｎ，ｍ）（ｍ＝１、２、・・・、Ｍ＿ｎ）に関して、近くに存在するという条件で座標群ＴｍｐＺ（ｙ）に分類する（ステップＳ３１）。座標解析部４３は、矩形の座標の配列Ｚ（ｎ，ｍ）、群として許容する座標誤差範囲ρ_２を入力して座標解析処理を行い、座標群の座標ＴｍｐＺ（ｙ）、座標群の数ｙ＿ｍａｘを出力する。

その後、採点結果抽出部４０は、統合部４４によって統合処理を行う。統合部４４は、座標群の数ｙ＿ｍａｘに基づいて、ｙ＝１、２、・・・、ｙ＿ｍａｘのカウント毎に以下に説明する処理を繰り返し行う（ステップＳ３２：ループＤ）。

統合部４４は、変数ｃに０（ゼロ）を代入する（ステップＳ３３）。そして、統合部４４は、合計点が検出されたレコード数ｘ＿ｍａｘに基づいて、ｘ＝１、２、・・・、ｘ＿ｍａｘのカウント毎に以下に説明する処理を繰り返す（ステップＳ３４：ループＥ）。

統合部４４は、最大値を検出した場所を示すＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）に対する座標Ｚ（ｎ，ｍ＿ｍａｘ）が座標群の座標ＴｍｐＺ（ｙ）に十分近いかどうかを判別し、その結果を返す（ステップＳ３５）。統合部４４は、ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）が設定されたＺ（ｎ，ｍ＿ｍａｘ）、座標群ＴｍｐＺ（ｙ）、座標誤差範囲ρ_２を入力して、座標が十分に近いか否かの判定を行い、その結果として座標が十分に近い真偽を示すＮｅａｒＴＦを出力する。

その後、統合部４４は、ＮｅａｒＴＦが真であるか否かを判断する（ステップＳ３６）。ＮｅａｒＴＦが偽である場合ステップＳ３８へと進む。一方、ＮｅａｒＴＦが真である場合、同一座標群に近い座標数ｃにｃ＋１を代入する（ステップＳ３７）。座標数ｃが１インクリメントされる。同じ座標群に近い座標の数がカウントされる。

統合部４４は、ｘが合計点が検出されたレコード数ｘ＿ｍａｘに達したか否かを判断して、達していない場合、ステップＳ３４へ戻り、上述したループＥでの処理を行い、達した場合、ループＥを終了してステップＳ３９へと進む。

ループＥを終了すると、統合部４４は、ｃ／ｘ＿ｍａｘが、合計点座標が同一座標群に存在する割合ｚ％以上であるか否かを判断する（ステップＳ３９）。合計点が検出されたレコード数と、カウントされた同一座標群に近い座標数ｃとの割合を比較し、所定の割合以上であれば、ＴｍｐＺ（ｙ）が合計点が書かれた座標であると判定する。

割合ｚ％未満であると判断した場合、統合部４４は、ｙが座標群の数ｙ＿ｍａｘに達したか否かを判断して、達していない場合、ステップＳ３２へ戻り、上述したループＤでの処理を行い、達した場合は、ループＤを終了する。統合部４４での処理が終了する。この場合、採点結果抽出部４０は、図６のステップＳ３０−２へと進み、合計点の場所が判別できない旨を出力して、この採点結果抽出処理を終了する。

一方、割合ｚ％以上であると判断した場合、採点結果抽出部４０は、図６のステップＳ４１へと進む。図６において、採点結果抽出部４０は、出力部４５によって、ステップＳ４１からＳ４３の処理を行う。

出力部４５は、ＴｍｐＺ（ｙ）座標、及び、ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）＝Ｚ（ｎ，ｍ＿ｍａｘ）座標は、合計値が入力される座標であると判定する（ステップＳ４１）。この座標をＺ＿ｍａｘとする。

また、出力部４５は、ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）に対応する座標Ｚ（ｎ，ｍ＿ｍａｘ）以外の同一レコードの座標が小計値の座標であると判定する（ステップＳ４２）。この座標をＺ＿１、Ｚ＿２、・・・とする。

そして、出力部４５は、合計値のＺ＿ｍａｘ座標、及び、小計値のＺ＿１、Ｚ＿２、・・・座標に対応する夫々の値を、各生徒に対応付けた採点結果テーブル３６を作成して記憶部１３０に出力する（ステップＳ４３）。出力部４５は、クラス毎に各生徒に対応付けて採点結果テーブル３６を作成する。各生徒との対応付けでは、生徒を特定する生徒ＩＤ（例えば、出席番号）、生徒氏名等を管理するデータベースを記憶部１３０に予め作成しておき、採点結果と生徒との対応付けをする。出力部４５による処理の終了で、採点結果抽出部４０は、採点結果抽出処理を終了する。

以下に、各処理部での例を示す。図７は、認識領域の設定例を示す図である。図７において、領域設定部４１ａによって、テスト用紙画像６ａに対して、認識領域の各端からの幅が定義されている。各幅７ａ、７ｂ、７ｃ、及び７ｄは、教員によって変更可能である。設定値として、上下の各端からの幅に対しては、テスト用紙画像６ａの縦方向の長さに対する割合を夫々示してもよい。同様に、左右の各端からの幅に対しては、テスト用紙画像６ａの横方向の長さに対する割合を夫々示してもよい。

認識領域８ａは幅７ａで定義される領域であり、認識領域８ｂは幅７ｂで定義される領域であり、認識領域８ｃは幅７ｃで定義される領域であり、認識領域８ｄは幅７ｄで定義される領域である。

教員は、テスト用紙画像６ａに対して、単に、上下左右の認識領域８ａから８ｄの１以上をマウス等でクリックして選択する等の簡単な操作で、認識領域の設定を行う。図７の例では、上端の認識領域８ａのみが選択された場合と、上端の認識領域８ａ及び下端の認識領域８ｃのみが選択された場合とを示している。左右を含めて３箇所又は４箇所全てを認識領域と設定しても良い。教員によって選択された認識領域を示す認識領域設定値３２が記憶部１３０に格納される。以下、認識領域８ａ〜８ｄを総称して、単に、認識領域８と言う。

図３のステップＳ１３〜Ｓ１９における矩形認識部４１ｂ及び文字認識部４１ｃによって得られる認識結果テーブル３３について図８で説明する。図８は、認識結果テーブルのデータ構成例を示す図である。図８に例示する認識結果テーブル３３は、レコードＮｏ．、値検出Ｎｏ．、値、矩形座標等の項目を有する。

レコードＮｏ．は、各テスト用紙画像６ａを識別するための番号である。テスト用紙画像６ａ毎に一意の番号が与えられる。複数の同一のレコードＮｏ．が存在する場合、同一のテスト用紙画像６ａから複数の矩形及び各矩形から数字が認識されたことを示す。

値検出Ｎｏ．は、各テスト用紙画像６ａで矩形内で数字が認識さした順の通し番号を示す。

値は、配列Ｄ（ｎ，ｍ）で管理される。また、矩形座標は、配列Ｚ（ｎ，ｍ）で管理される。配列Ｚ（ｎ，ｍ）によって、各矩形の対角線上の左下頂点と右上頂点の座標が示される。値及び矩形座標において、ｎは画像数（レコードＮｏ．）を示し、ｍは認識した文字の数（値検出数）を示す。

この例では、レコードＮｏ．「１」のテスト用紙画像６ａにおいて、認識領域８から３つの矩形と、各矩形内から値が認識されたことを示している。レコードＮｏ．「２」のテスト用紙画像６ａでは、認識領域８から４つの矩形と、各矩形内から値が認識されたことを示している。

図４のステップＳ２１〜Ｓ２８における値解析部４２による値解析処理に関して、値テーブル３４のデータ構成例等について、図９、図１０、及び図１１で説明する。図９は、値テーブルのデータ構成例を示す図である。図９に例示される値テーブル３４は、認識結果テーブル３３から同一レコードＮｏ．毎に１レコード内に認識した値を対応付けたテーブルである。

図９において、１番目のレコードでは、認識結果テーブル３３のレコードＮｏ．「１」の値を示すＤ（１，１）、Ｄ（１，２）、及びＤ（１，３）が対応付けられる。２番目のレコードでは、認識結果テーブル３３のレコードＮｏ．「２」の値を示すＤ（２，１）、Ｄ（２，２）、Ｄ（２，３）、及びＤ（２，４）が対応付けられる。他レコードについても、同様である。

図９のデータ構成例では、値解析部４２は、各レコードから最大値を抽出する。最大値を示す配列Ｄが網掛けで示されている。１番目のレコードではＤ（１，３）、２番目のレコードではＤ（２，３）、３番目のレコードではＤ（３，１）、・・・が最大値である。

図１０は、最大値が合計値であるか否かの判断結果例を示す図である。値解析部４２は、値テーブル３４を用いて、レコード毎に最大値を抽出して合計点であるか否かを判定する。判定結果において、合計点であると判定した最大値を示すインデックス場所が保存される。

図１０では、レコード毎の判断結果例が示される。１番目のレコードでは、最大値を示すＤ（１，３）がＤ（１，１）及びＤ（１，２）の値の和に一致しない。２番目のレコードでは、最大値を示すＤ（２，３）がＤ（２，１）、Ｄ（２，２）及びＤ（２，４）の値の和に一致する。３番目のレコードでは、最大値を示すＤ（３，１）がＤ（３，２）及びＤ（３，３）の値の和に一致しない。このように、最大値が他の値の和と一致するか否かの判断が各レコード毎に行われる。

図１１は、合計値と小計値との例を示す図である。図１０の値テーブル３４を用いて、最大値が合計値であると仮定したレコードにおいて、図１１では、合計値と小計値とにマークを付けた例を示すが、少なくとも合計値にマークを付ければよい。

図１１の例において、合計値であると仮定した配列のインデックス場所が、ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）に保存される。１番目のレコードではＤ（１，３）、２番目のレコードではＤ（２，３）、３番目のレコードではＤ（３，１）、４番目のレコードではＤ（４，３）、・・・の値が合計点であると判定した最大値であり、ＭａｒｋｅｄＭａｘ（ｘ）に保存される。また、合計点であると判定された場合には、同一レコードの他の値は小計値であると仮定できる。

図５のステップＳ３１における座標解析部４３による座標解析処理に関して、座標群テーブル３５のデータ構成例を図１２で説明する。図１２は、座標群テーブルのデータ構成例を示す図である。

図１２において、先ず、座標解析部４３は、図８に示す認識結果テーブル３３を参照することによって、レコードＮｏ．「１」の矩形座標を値検出Ｎｏ．の順に座標群テーブル３５に並べる。そして、次のレコードＮｏ．「２」の矩形座標を値検出Ｎｏ．の順に座標群テーブル３５に並べていく際に、前の座標と同じ場合は、同座標の群としてまとめる。前のレコードに同じ座標がない場合は、新しい座標群を座標群テーブル３５に作成する。

同じ座標とは、同じ座標群に含めるか否かを判断するための座標誤差範囲ρ_２内の座標を示す。

図１２に例示される座標群テーブル３５では、ＴｍｐＺ（１）、ＴｍｐＺ（２）、ＴｍｐＺ（３）、及びＴｍｐＺ（４）の４つの座標群が作成されている。

図５のステップＳ３２〜Ｓ４０における統合部４４による統合処理の結果例を図１３で説明する。図１３は、統合処理の結果例を示す図である。統合部４４は、最大値が合計値であると仮定した矩形の座標が所定の割合以上である座標群に含まれる場合、その座標群を合計値の座標であると特定する。図１３に例示する座標群テーブル３５では、ＴｍｐＺ（３）が合計値の座標であると特定される。

図８から図１３に例示されるテーブル３３〜３５を用いることによって、文字認識した数値の個数が不足したレコード、個数が余ったレコード、数値の合計が誤っている、合計値を検出できなかったレコードを特定することができる。

図５のステップＳ４１〜Ｓ４３における出力部４５による出力処理の結果例を図１４で説明する。図１４は、出力処理の結果例を示す図である。図１４に例示される採点結果テーブル３６は、出力部４５による出力処理の結果として記憶部１３０に出力され格納されるテーブルである。

図１４において、採点結果テーブル３６は、出席番号、氏名、観点１、観点２、観点３、合計等の項目を有する。合計には、合計値の座標であると特定した座標群に含まれる座標に対応する値が、認識結果テーブル３３から取得され設定される。観点１〜３には、小計に相当する。小計値の座標であると判断した座標に対応する値が、認識結果テーブル３３から取得され採点結果テーブル３６に設定される。

図１５は、本実施例に係る効果を説明するための図である。図１５に例示されるテスト用紙画像６ａでは、１つの認識領域８−２が指定されている。本実施例に係る採点結果抽出処理では、認識領域８−２内にて３つの矩形５１ａ、５２ａ、及び５３ａを認識して検出し、各矩形の座標を配列Ｚに記憶する。矩形を認識する際には、認識領域８−２以外の領域での処理は行われない。

検出された矩形５１ａ、５２ａ、及び５３ａ各々の領域内の数字画像から数字を検出し、配列Ｄに記憶する。３つの値「４０」、値「３５」、及び値「７５」が検出され配列Ｄに記憶される。認識領域８−２内の矩形５１ａ、５２ａ、及び５３ａからのみ数字を検出するため、認識領域８−２以外の数字「８」、「２２」、「１０」等に対する処理は抑止され、処理時間を削減することができる。また、処理対象となる認識領域の設定は、矩形毎ではなく、検出する１以上の矩形を含む領域を指定するのみでよく、教員が設定する場合であっても設定を簡潔に行うことができる。

本実施例では、各テスト用紙画像６ａで、設定された認識領域８−２内で数字を検出して、検出した数字から、統計的に合計値の位置（座標）の確からしさを確認する。従って、教員は、矩形毎に、小計値が書き込まれる矩形であるのか、合計値が書き込まれる矩形であるのか等の値種別を設定しなくて良い。

上述したように、本実施例によれば、少ない教員の負担で、採点されたテスト用紙を読み込んで得たテスト用紙画像の所定領域内の採点結果を認識し、採点結果のうち合計値を示す数字を統計的に判定するため、採点結果テーブルを自動的に作成することができる。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
答案用紙を画像認識処理して１又は複数の数値情報を抽出し、
抽出された前記１又は複数の数値情報のうち最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する、
ことを特徴とする採点結果取得方法。
（付記２）
前記１又は複数の数値情報は、前記答案用紙のうち、所定の領域で認識された数値情報である、
ことを特徴とする請求項１記載の採点結果取得方法。
（付記３）
記憶部に格納された、前記答案用紙の前記所定の領域内で抽出した前記数字画像の座標と該数字画像から文字認識した数値とを対応付けた認識結果テーブルに基づいて、前記文字認識した数値のうち最大値を示す数値を合計値の可能性があると仮定し、
複数の前記答案用紙間で数字画像の座標が所定範囲内の座標同士を纏めた座標群を作成し、
前記合計値の可能性があると仮定した数値の前記座標が所定割合以上で同一座標群に属する場合、該数値は合計値であると判定することを特徴とする付記２記載の採点結果取得方法。
（付記４）
前記答案用紙の上下左右の端からの幅で定義される１つ以上の該所定の領域をユーザに設定可能とするユーザインターフェースを表示装置に表示し、
前記所定の領域内で抽出した前記数字画像の座標と、該数字画像から文字認識した前記数値とを対応付けた認識結果テーブルを前記記憶部に格納することを特徴とする付記３記載の採点結果取得方法。
（付記５）
前記所定の領域内で矩形を認識し、該矩形の対角線上の２頂点を前記数字画像の座標とし、
前記座標で指定される前記矩形内で前記数値を文字認識することを特徴とする付記４記載の採点結果取得方法。
（付記６）
前記合計値であると判定した数値以外の数値は小計値であると判定し、
前記小計値と前記合計値の各々の項目に対応する数値を示した結果テーブルを出力することを特徴とする付記３乃至５のいずれか一項記載の採点結果取得方法。
（付記７）
前記答案用紙の枚数に対して、前記合計値の可能性があると仮定した数値の数が、統計的な判断基準の割合以上であるか否かを判断し、
前記統計的な判断基準の割合以上である場合、前記座標群を作成することを有効にすることを特徴とする付記３乃至６のいずれか一項記載の採点結果取得方法。
（付記８）
答案用紙を画像認識処理して１又は複数の数値情報を抽出し、
抽出された前記１又は複数の数値情報のうち最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する
処理をコンピュータに実行させる採点結果取得プログラム。
（付記９）
答案用紙を画像認識処理して１又は複数の数値情報を抽出する認識部と、
抽出された前記１又は複数の数値情報のうち最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する判定部と
を有する採点結果取得装置。

６ａ テスト用紙画像
８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄ 認識領域
１１ ＣＰＵ
１２ 主記憶装置
１３ 補助記憶装置
１４ 入力装置
１５ 表示装置
１６ 出力装置
１７ 通信Ｉ／Ｆ
１８ ドライブ
１９ 記憶媒体
２０ 読取装置
３１ 画像ファイル
３２ 認識領域設定値
３３ 認識結果テーブル
３４ 値テーブル
３５ 座標群テーブル
３６ 採点結果テーブル
４０ 採点結果抽出部
４１ 認識部
４１ａ 領域設定部
４１ｂ 矩形認識部
４１ｃ 文字認識部
４２ 値解析部
４３ 座標解析部
４４ 統合部
４５ 出力部
１００ 採点結果抽出装置
１３０ 記憶部

Claims (8)

1. 採点結果が記載された答案用紙の画像を画像認識処理して複数の数値情報を抽出し記憶部に記憶し、
   前記記憶部を参照して、抽出された前記複数の数値情報を比較し、前記複数の数値情報が示す値の中から最大の値を取得し、取得した該最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する、
   処理をコンピュータが行うことを特徴とする採点結果取得方法。
2. 前記記憶部に記憶される前記複数の数値情報は、前記答案用紙のうち、前記画像認識処理によって所定の領域で認識された数値情報である、
   ことを特徴とする請求項１記載の採点結果取得方法。
3. 取得した前記最大の値が、抽出した他の値の合計値である場合に、前記最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する処理をコンピュータが行うことを特徴とする請求項１または２に記載の採点結果取得方法。
4. 前記記憶部に格納された、前記答案用紙の前記所定の領域内で抽出した前記数値情報の座標と該数値情報から文字認識した数値とを対応付けた認識結果テーブルに基づいて、前記文字認識した数値のうち最大値を示す数値を合計値の可能性があると仮定し、
   複数の前記答案用紙間で数値情報の座標が所定範囲内の座標同士を纏めた座標群を作成し、
   前記合計値の可能性があると仮定した数値の前記座標が所定割合以上で同一座標群に属する場合、該数値は合計値であると判定する
   処理をコンピュータが行うことを特徴とする請求項２記載の採点結果取得方法。
5. 前記答案用紙の上下左右の端からの幅で定義される１つ以上の該所定の領域をユーザに設定可能とするユーザインターフェースを表示装置に表示し、
   前記所定の領域内で抽出した前記数値情報の座標と、該数値情報から文字認識した前記数値とを対応付けた認識結果テーブルを前記記憶部に格納する
   処理をコンピュータが行うことを特徴とする請求項４記載の採点結果取得方法。
6. 前記所定の領域内で矩形を認識し、該矩形の対角線上の２頂点を前記数値情報の座標とし、
   前記座標で指定される前記矩形内で前記数値を文字認識する
   処理をコンピュータが行うことを特徴とする請求項５記載の採点結果取得方法。
7. 採点結果が記載された答案用紙の画像を画像認識処理して複数の数値情報を抽出し記憶部に記憶し、
   前記記憶部を参照して、抽出された前記複数の数値情報を比較し、前記複数の数値情報が示す値の中から最大の値を取得し、取得した該最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする採点結果取得プログラム。
8. 採点結果が記載された答案用紙の画像を画像認識処理して複数の数値情報を抽出し記憶部に記憶する認識部と、
   前記記憶部を参照して、抽出された前記複数の数値情報を比較し、前記複数の数値情報が示す値の中から最大の値を取得し、取得した該最大の値を示す数値情報を前記答案用紙に記載された採点結果と判定する判定部と
   を有することを特徴とする採点結果取得装置。

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