JP6561876B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、マーキングされた文字列を解答とする穴埋め問題を作成することが可能な情報処理装置及びプログラムに関する。
問題の解答となる文字列を手書きのマーキングで指定した原稿の画像を読み取り、読み取った原稿の画像データの中からマーキングの画像を抽出し、マーキングの位置で文字列を抽出し、マーキングの位置で文字列を消去し、文字列の消去部分に解答欄を設定する、穴埋め問題を作成する技術が知られている(特許文献1、要約書)。一具体例として、2以上の虫食い箇所を1つの虫食いグループとして設定し、その虫食いグループについて1つの虫食い問題を作成する技術も知られている(特許文献2、要約書)。
特開2007−4523号公報 特開2010−101970号公報
穴埋め問題を作成することが可能な情報処理装置においては、問題作成者及び回答者の双方について益々ユーザーフレンドリーであることが望まれる。
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、マーキングされた文字列を解答とする穴埋め問題を作成することが可能な情報処理装置及びプログラムにおいて、ユーザーの利便性を向上することにある。
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理装置は、
文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、前記マーキングを抽出するマーキング抽出部と、
前記マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を、前記原稿画像から抽出する文字列比較部と
を具備する。
情報処理装置は、
前記マーキングが重畳された文字列及び前記抽出した文字列にそれぞれ重畳する複数の空欄画像を作成する空欄作成部と、
前記原稿画像と、前記複数の空欄画像とを合成した合成画像を作成する画像合成部と
をさらに具備する。
本形態によれば、マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を原稿画像から抽出し、マーキングが重畳された文字列及び抽出した文字列にそれぞれ重畳する複数の空欄画像を作成する。これにより、解答となる同一の文字列を、確実に全て空欄にすることができる。したがって、解答となる文字列が文章中に表示されたままヒントになる事態がなくなり、また、問題作成者が、解答となる同一の文字列全てを手作業で抽出する手間がなくなる。
情報処理装置は、
前記原稿画像から、複数の文字を抽出する文字抽出部と、
前記文字抽出部が抽出した複数の文字を識別し、前記識別した複数の文字のうち前記マーキングが重畳された文字列を識別する文字識別部と
をさらに具備し、
前記文字列比較部は、前記文字識別部が識別した前記マーキングが重畳された文字列と同一の前記マーキングが重畳されていない文字列を、前記文字識別部が識別した複数の文字から抽出する。
情報処理装置は、
前記マーキング抽出部が抽出した前記マーキングの前記原稿画像内での位置及び形状を判定するマーキング判定部をさらに具備し、
前記文字識別部は、前記マーキングの位置及び形状及び形状をもとに、前記マーキングが重畳された文字列を識別する。
前記文字識別部は、光学文字認識(Optical Character Recognition)により、前記文字抽出部が抽出した複数の文字を識別する。
前記文字列比較部は、前記マーキングが重畳された文字列と、前記同一のマーキングが重畳されていない文字列とに、同一の符号を割り当てる。
これにより、同一の文字列を解答すべき複数の空欄に異なる符号を割り当てた故、回答者が、異なる語句を回答すべきであると誤解するおそれがなくなる。
前記画像合成部は、前記原稿画像と、前記複数の空欄画像と、前記割り当てた符号の画像である符号画像とを合成した合成画像を作成する。
これにより、問題作成者が、同一の文字列を解答すべき複数の空欄に同一の符号を手作業で割り当てる手間がなくなり、また、誤った符号を割り当ててしまうおそれもなくなる。
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係るプログラムは、
情報処理装置を、
文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、前記マーキングを抽出するマーキング抽出部と、
前記マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を、前記原稿画像から抽出する文字列比較部
として機能させる。
本発明によれば、文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、マーキングされた文字列を解答とする穴埋め問題を作成することが可能な情報処理装置及びプログラムにおいて、ユーザーの利便性が向上する。
画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 画像形成装置の機能的構成を示すブロック図である。 画像形成装置の動作を示すフローチャートである。 画像形成装置の動作を説明するための図である。
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
(1.画像形成装置のハードウェア構成)
図1は、本発明の一実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
本発明の各実施形態に係る情報処理装置は、画像形成装置(例えば、MFP、Multifunction Peripheral)であり、以下MFPと称する。
MFP1は、制御部11を備える。制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)及び専用のハードウェア回路等から構成され、MFP1の全体的な動作制御を司る。MFP1を各機能部(後述)として機能させるコンピュータプログラムは、ROM等の非一過性の記憶媒体に記憶される。
制御部11は、画像読取部12、画像処理部14、画像メモリー15、画像形成部16、操作部17、記憶部18、ネットワーク通信部13等と接続されている。制御部11は、接続されている上記各部の動作制御や、各部との間での信号又はデータの送受信を行う。
制御部11は、ユーザーから、操作部17またはネッワーク接続されたパーソナルコンピュータ(図示せず)等を通じて入力されるジョブの実行指示に従って、スキャナ機能、印刷機能及びコピー機能機能などの各機能についての動作制御を実行するために必要な機構の駆動及び処理を制御する。
画像読取部12は、原稿から画像を読み取る。
画像処理部14は、画像読取部12で読み取られた画像の画像データを必要に応じて画像処理する。例えば、画像処理部14は、画像読取部12により読み取られた画像が画像形成された後の品質を向上させるために、シェーディング補正等の画像処理を行う。
画像メモリー15は、画像読取部12による読み取りで得られた原稿画像のデータを一時的に記憶したり、画像形成部16での印刷対象となるデータを一時的に記憶したりする領域を有する。
画像形成部16は、画像読取部12で読み取られた画像データ等の画像形成を行う。
操作部17は、MFP1が実行可能な各種動作及び処理についてユーザーからの指示を受け付けるタッチパネル部および操作キー部を備える。タッチパネル部は、タッチパネルが設けられたLCD(Liquid Crystal Display)等の表示部17aを備えている。
ネットワーク通信部13は、ネットワークに接続するためのインタフェースである。
記憶部18は、画像読取部12によって読み取られた原稿画像等を記憶する、HDD(Hard Disk Drive)などの大容量の記憶装置である。
(2.画像形成装置の機能的構成)
図2は、画像形成装置の機能的構成を示すブロック図である。
MFP1は、情報処理プログラムを実行することで、マーキング抽出部101、マーキング判定部102、文字抽出部103、文字識別部111、文字列比較部113、空欄作成部105及び画像合成部106として機能する。
マーキング抽出部101は、画像読取部12が読み取った原稿画像から、文字列に重畳されたマーキングを抽出する。
マーキング判定部102は、マーキング抽出部101が抽出したマーキングの、原稿画像内での位置及び形状を判定する。
文字抽出部103は、画像読取部12が読み取った原稿画像から、複数の文字を抽出する。
文字識別部111は、OCR用データベース112を参照し、文字抽出部103が抽出した複数の文字それぞれを識別する。文字識別部111は、マーキング判定部102が判定したマーキングの位置及び形状をもとに、マーキングが重畳された文字列を、文字コードの組み合わせにより識別する。
文字列比較部113は、文字識別部111が識別したマーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を、文字識別部111が識別した複数の文字から抽出する。
空欄作成部105は、文字列比較部113が抽出したマーキングが重畳されていない文字列と、マーキングが重畳された文字列とのそれぞれに重畳する空欄画像を作成する。
画像合成部106は、画像読取部12が読み取った原稿画像と、空欄作成部105が作成した空欄画像とを合成した合成画像を作成する。
(3.画像形成装置の動作)
図3は、画像形成装置の動作を示すフローチャートである。図4は、画像形成装置の動作を説明するための図である。
前提として、原稿(典型的には、紙)には、テキストデータとしての文字列が印字されている。あるいは、原稿には、画像データとしての文字列の画像が形成されている(文字列が印字された原稿がコピーされている)。そして、文字列全体のうち複数の一部の文字列(熟語、文節、数値等)が、ユーザーである問題作成者により、蛍光マーカーペン等を用いて手書きでマーキングされている。マーキングされた文字列は、穴埋め問題において、解答となる文字列である。
画像読取部12は、原稿を光学的にスキャンし、原稿画像を読み取る(ステップS101、図4参照)。「原稿画像」は、全体的に見れば多数の文字列を含む文書原稿の画像データであり、複数の文字列に重畳された複数のマーキング(図4に示すハッチング部分)を含む。「文字列」は、語句(単語、文節、文章等)、数値等であり、厳密には、その画像である。
マーキング抽出部101は、画像読取部12が読み取った原稿画像から、文字列に重畳されたマーキングを抽出する(ステップS102)。具体的には、マーキング抽出部101は、背景(白色等)と明度及び/又は彩度等が異なり、特定の形状及びサイズ(特定の幅の帯状の長方形等)の領域を、マーキングとして抽出する。
マーキング判定部102は、マーキング抽出部101が抽出したマーキングの、原稿画像内での位置及び形状を判定する(ステップS103)。具体的には、マーキング判定部102は、原稿画像全体を座標系全体として、マーキングの位置及び形状を座標として算出する。
一方、ステップS102及びS103と並行して、文字抽出部103は、画像読取部12が読み取った原稿画像から、複数の文字を抽出する(ステップS104)。具体的には、文字抽出部103は、原稿画像に含まれる全ての文字を、エッジ検出により抽出する。言い換えれば、文字抽出部103は、原稿画像を、エッジ検出により1文字1文字の文字に分解する。すなわち「文字」は、原稿画像に含まれるに含まれる1文字1文字(言語によっては、1語1語としてもよい。)であり、厳密には、その画像である。
文字識別部111は、OCR用データベース112を参照し、文字抽出部103が抽出した複数の文字それぞれを識別する(ステップS105)。具体的には、OCR用データベース112には、文字の画像パターンと文字コードとが対応付けられて1文字ずつ登録されている。文字識別部111は、文字抽出部103が抽出した文字を示す画像パターンをOCR用データベース112から検索し、検索により得られた画像パターンが対応付けられた文字コードを取得する。文字識別部111は、原稿画像に含まれる全ての文字について、文字コードを取得する。
文字識別部111は、マーキング判定部102が判定したマーキングの位置及び形状をもとに、マーキングが重畳された文字列を識別する。文字識別部111は、マーキングが重畳された文字列に含まれる全ての文字それぞれの文字コードを組み合わせることで、マーキングが重畳された文字列を、この組み合わせた文字コードにより識別する(ステップS106)。
文字列比較部113は、文字識別部111が識別したマーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を、文字識別部111が識別した複数の文字から抽出する(ステップS107、図4参照)。具体的には、文字列比較部113は、マーキングが重畳された文字列の文字コードの組み合わせと、マーキングが重畳されていない文字の文字コードとを比較する。そして、文字列比較部113は、マーキングが重畳された文字列の文字コードの組み合わせと同一の、原稿画像に含まれる全てのマーキングが重畳されていない文字のうち連続する文字コードの組み合わせを抽出する。図4に示す例では、文字列「DEF」及び「YZ」が抽出されている。
文字列比較部113が、マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を抽出すると(ステップS108、YES)、空欄作成部105は、文字列比較部113が抽出したマーキングが重畳されていない文字列と(ステップS109)、マーキングが重畳された文字列とのそれぞれに重畳する空欄画像を作成する(ステップS110、図4参照)。一方、文字列比較部113が、マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を抽出しなければ(ステップS108、NO)、空欄作成部105は、マーキングが重畳された文字列に重畳する空欄画像を作成する(ステップS110)。具体的には、空欄作成部105は、文字抽出部103がエッジ検出により抽出した文字(ステップS104)と、マーキングが重畳されている場合には、この文字からはみ出たマーキングの縁部分とを消し込むような形状及び位置(座標)の空欄画像を作成する。空欄画像は、単なるブランクでも良いし、予め決められたスタイル(下線、矩形枠、括弧等)を含んでも良い。図4に示す例では、空欄画像は下線を含んでいる。
画像合成部106は、画像読取部12が読み取った原稿画像(ステップS101)と、空欄作成部105が作成した空欄画像(ステップS109、S110)とを合成した合成画像を作成する(ステップS111、図4参照)。具体的には、画像合成部106は、原稿画像の座標系に、形状及び位置が座標により定義される空欄画像を配置する。図4に示す例では、原稿画像と、下線を含む空欄画像とが合成されている。
画像形成部16は、画像合成部106が作成した合成画像を、用紙に形成(プリントアウト)する(ステップS112)。
(4.変形例)
実施形態では、空欄画像は単なるブランク等としたが、空欄画像に符号(数字、文字、記号等)を割り当ててもよい。
すなわち、一変形例において、文字列比較部113は、マーキングが重畳された文字列と、これと同一のマーキングが重畳されていない文字列とに、同一の符号(数字、文字、記号等)を割り当てる。
画像合成部106は、画像読取部12が読み取った原稿画像と、空欄作成部105が作成した空欄画像と、文字列比較部113が割り当てた符号の画像である符号画像とを合成した合成画像を作成する。具体的には、画像合成部106は、原稿画像に配置された空欄画像の予め定められた位置(中央、左端等)に、予め定められたスタイル(フォント、サイズ等)の符号を配置することで、合成画像を作成する。
実施形態では、画像読取部12が原稿画像を読み取った(ステップS101)。これに替えて、MFP1は、ネットワーク通信部13を通じて、ネットワークに接続された情報処理装置(図示せず)から原稿画像を受信しても良い。
(5.まとめ)
元原稿を利用して穴埋め問題を作成する場合、1つの文章中に、解答となる文字列が何度も出現することがある。この場合、解答となる文字列が文章中に表示されたままだとヒントになってしまうため、解答となる同一の文字列は、全て空欄にする必要がある。しかし、問題作成者が、解答となる同一の文字列全てを手作業で抽出することは、手間となる上、確実に同一の文字列全てを抽出することは困難である。
これに対して、実施形態によれば、MFP1は、マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を原稿画像から抽出し(ステップS107)、マーキングが重畳された文字列及び抽出した文字列にそれぞれ重畳する複数の空欄画像を作成する(ステップS109、S110)。これにより、解答となる同一の文字列を、確実に全て空欄にすることができる。したがって、解答となる文字列が文章中に表示されたままヒントになる事態がなくなり、また、問題作成者が、解答となる同一の文字列全てを手作業で抽出する手間がなくなる。
また、同一の文字列を解答すべき複数の空欄に異なる符号を割り当てると、回答者が、異なる語句を回答すべきであると誤解するおそれがある。この事態を防ぐため、問題作成者が、同一の文字列を解答すべき複数の空欄に同一の符号を手作業で割り当てることは、手間となる。特に、空欄の総数が多い場合や、同一の文字列の組が複数組ある場合等には、問題作成者が手作業で符号を割り当てるとなると、誤った符号を割り当ててしまうおそれもある。
これに対して、変形例によれば、MFP1は、マーキングが重畳された文字列と、これと同一のマーキングが重畳されていない文字列とに、同一の符号を割り当てる。これにより、同一の文字列を解答すべき複数の空欄に異なる符号を割り当てた故、回答者が、異なる語句を回答すべきであると誤解するおそれがなくなる。また、問題作成者が、同一の文字列を解答すべき複数の空欄に同一の符号を手作業で割り当てる手間がなくなり、また、誤った符号を割り当ててしまうおそれもなくなる。
なお、各実施形態では、複数の文字を有する文字列がマーキングされた場合の処理を説明したが、1文字からなる文字列がマーキングされた場合も図3に準じて処理を行うことも可能である。この場合、図3に示すステップS106において、文字列識別部111は、文字列に含まれる全ての文字それぞれの文字コードを組み合わせる必要はなく、マーキングが重畳された1文字の文字コードにより文字を識別すればよい。加えて、図3に示すステップS107において、文字列識別部111は、マーキングが重畳された1文字の文字コードと、マーキングが重畳されていない文字の文字コードを比較し、マーキングが重畳された1文字の文字コードと同一の、原稿画像に含まれる全てのマーキングが重畳されていない文字を抽出すればよい。
また、1文字(言語によっては、1単語)がマーキングされた場合、図3に示す処理の実行を回避してもよい。一般的に、同じ原稿の中で同じ1文字がそれぞれ異なる使われ方をしていることがある。このような場合に、ユーザーの意図しない1文字が空欄になるのを防ぐことができる。
1…MFP
12…画像読取部
16…画像形成部
101…マーキング抽出部
102…マーキング判定部
103…文字抽出部
105…空欄作成部
106…画像合成部
111…文字識別部
112…OCR用データベース
113…文字列比較部

Claims (7)

  1. 文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、前記マーキングを抽出するマーキング抽出部と、
    前記マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を、前記原稿画像から抽出する文字列比較部と
    前記マーキングが重畳された文字列に重畳する空欄画像を作成し、全ての前記抽出したマーキングが重畳されていない文字列に重畳する空欄画像を作成する空欄作成部と、
    前記原稿画像と、前記原稿画像中の前記マーキングが重畳された文字列に重畳する前記空欄画像と、全ての前記抽出したマーキングが重畳されていない文字列に重畳する前記空欄画像とを合成した合成画像を作成する画像合成部と
    を具備する情報処理装置。
  2. 請求項に記載の情報処理装置であって、
    前記原稿画像から、複数の文字を抽出する文字抽出部と、
    前記文字抽出部が抽出した複数の文字を識別し、前記識別した複数の文字のうち前記マーキングが重畳された文字列を識別する文字識別部と
    をさらに具備し、
    前記文字列比較部は、前記文字識別部が識別した前記マーキングが重畳された文字列と同一の前記マーキングが重畳されていない文字列を、前記文字識別部が識別した複数の文字から抽出する
    情報処理装置。
  3. 請求項に記載の情報処理装置であって、
    前記マーキング抽出部が抽出した前記マーキングの前記原稿画像内での位置及び形状を判定するマーキング判定部をさらに具備し、
    前記文字識別部は、前記マーキングの位置及び形状及び形状をもとに、前記マーキングが重畳された文字列を識別する
    情報処理装置。
  4. 請求項2又は3に記載の情報処理装置であって、
    前記文字識別部は、光学文字認識(Optical Character Recognition)により、前記文字抽出部が抽出した複数の文字を識別する
    情報処理装置。
  5. 請求項1乃至の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記文字列比較部は、前記マーキングが重畳された文字列と、前記同一のマーキングが重畳されていない文字列とに、同一の符号を割り当てる
    情報処理装置。
  6. 請求項に記載の情報処理装置であって、
    前記画像合成部は、前記原稿画像と、前記複数の空欄画像と、前記割り当てた符号の画像である符号画像とを合成した合成画像を作成する
    情報処理装置。
  7. 情報処理装置を、
    文字列に重畳されたマーキングを含む原稿画像から、前記マーキングを抽出するマーキング抽出部と、
    前記マーキングが重畳された文字列と同一のマーキングが重畳されていない文字列を、前記原稿画像から抽出する文字列比較部と、
    前記マーキングが重畳された文字列に重畳する空欄画像を作成し、全ての前記抽出したマーキングが重畳されていない文字列に重畳する空欄画像を作成する空欄作成部と、
    前記原稿画像と、前記原稿画像中の前記マーキングが重畳された文字列に重畳する前記空欄画像と、全ての前記抽出したマーキングが重畳されていない文字列に重畳する前記空欄画像とを合成した合成画像を作成する画像合成部
    として機能させるプログラム。
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