図面 (/)

技術 情報処理装置及びプログラム

出願人 富士ゼロックス株式会社
発明者 渡邉剛
出願日 2014年8月27日 (5年0ヶ月経過) 出願番号 2014-172541
公開日 2016年4月7日 (3年5ヶ月経過) 公開番号 2016-048418
状態 特許登録済
技術分野 文字認識
主要キーワード 追加範囲 スキャン内容 エラー範囲 追加判定 判定単位 ポート番 担当教員 登録デバイス
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年4月7日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (13)

課題

紙媒体から読み取られた読み取り情報が誤ったユーザに関連づけられることを抑制することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供する。

解決手段

本発明の情報処理装置は、紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得し、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、手書き識別文字列情報に基づいて、少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定し、指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に基づいて、指定された登録識別文字列情報に読み取り情報を関連づけるか否かを判定する。

概要

背景

引用文献1に記載された帳票処理装置は、処理対象OCR読取データと、処理済みのOCR読取データとを比較して、一致度が所定の閾値より大きい場合に、2つのOCR読取データ間の不一致部分を抽出し、文字認識精度判定単位ごとの認識精度に関する情報を参照し、抽出された不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度が、所定の文字認識精度を満たすか否かを判定する。

概要

紙媒体から読み取られた読み取り情報が誤ったユーザに関連づけられることを抑制することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供する。本発明の情報処理装置は、紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得し、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、手書き識別文字列情報に基づいて、少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定し、指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に基づいて、指定された登録識別文字列情報に読み取り情報を関連づけるか否かを判定する。

目的

本発明の目的は、紙媒体から読み取られた読み取り情報が誤ったユーザに関連づけられることを抑制することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段と、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段と、前記読み取り情報から取得されるユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザによって手書きされた文字列の情報と、の比較結果を用いて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段と、を備える情報処理装置

請求項2

前記判定手段は、前記読み取り情報から取得される前記紙媒体の予め定められた領域にユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記関連情報に含まれる紙媒体の予め定められた領域にユーザによって手書きされた文字列の情報と、の類似度を算出し、予め定められた閾値と比較する、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項3

前記判定手段は、前記手書き識別文字列情報と、前記関連情報に含まれるユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報と、の類似度を算出し、予め定められた閾値と比較する、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項4

紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段と、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段と、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザの過去の行動の情報に基づいて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段と、を備える情報処理装置。

請求項5

前記判定手段は、前記関連情報に含まれる、前記紙媒体に関連する講座へのユーザの過去の出席率が予め定められた閾値よりも高いか否かに応じて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する、請求項4に記載の情報処理装置。

請求項6

前記指定手段は、前記登録識別文字列情報の中から、前記読み取り情報が関連づけられなかった登録識別文字列情報を指定し、前記判定手段は、前記読み取り情報から取得されるユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記関連情報に含まれるユーザによって手書きされた文字列の情報と、をそれぞれ文字認識して類似度を算出することで、前記読み取り情報が関連づけられなかった登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する、請求項1又は4に記載の情報処理装置。

請求項7

紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段、及び、前記読み取り情報から取得されるユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザによって手書きされた文字列の情報と、の比較結果を用いて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラム

請求項8

紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段、及び、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザの過去の行動の情報に基づいて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

技術分野

0001

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

背景技術

0002

引用文献1に記載された帳票処理装置は、処理対象OCR読取データと、処理済みのOCR読取データとを比較して、一致度が所定の閾値より大きい場合に、2つのOCR読取データ間の不一致部分を抽出し、文字認識精度判定単位ごとの認識精度に関する情報を参照し、抽出された不一致部分の文字認識精度判定単位の認識精度が、所定の文字認識精度を満たすか否かを判定する。

先行技術

0003

特開2010−262331号公報

発明が解決しようとする課題

0004

本発明の目的は、紙媒体から読み取られた読み取り情報が誤ったユーザに関連づけられることを抑制することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供することにある。

課題を解決するための手段

0005

請求項1に記載の発明は、紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段と、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段と、前記読み取り情報から取得されるユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザによって手書きされた文字列の情報と、の比較結果を用いて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段と、を備える情報処理装置である。

0006

請求項2に記載の発明は、前記判定手段は、前記読み取り情報から取得される前記紙媒体の予め定められた領域にユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記関連情報に含まれる紙媒体の予め定められた領域にユーザによって手書きされた文字列の情報と、の類似度を算出し、予め定められた閾値と比較する、請求項1に記載の情報処理装置である。

0007

請求項3に記載の発明は、前記判定手段は、前記手書き識別文字列情報と、前記関連情報に含まれるユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報と、の類似度を算出し、予め定められた閾値と比較する、請求項1に記載の情報処理装置である。

0008

請求項4に記載の発明は、紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段と、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段と、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザの過去の行動の情報に基づいて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段と、を備える情報処理装置である。

0009

請求項5に記載の発明は、前記判定手段は、前記関連情報に含まれる、前記紙媒体に関連する講座へのユーザの過去の出席率が予め定められた閾値よりも高いか否かに応じて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する、請求項4に記載の情報処理装置である。

0010

請求項6に記載の発明は、前記指定手段は、前記登録識別文字列情報の中から、前記読み取り情報が関連づけられなかった登録識別文字列情報を指定し、前記判定手段は、前記読み取り情報から取得されるユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記関連情報に含まれるユーザによって手書きされた文字列の情報と、をそれぞれ文字認識して類似度を算出することで、前記読み取り情報が関連づけられなかった登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する、請求項1又は4に記載の情報処理装置である。

0011

請求項7に記載の発明は、紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段、及び、前記読み取り情報から取得されるユーザによって手書きされた文字列の情報と、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザによって手書きされた文字列の情報と、の比較結果を用いて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

0012

請求項8に記載の発明は、紙媒体から読み取られた読み取り情報から、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列の情報である手書き識別文字列情報を取得する取得手段、予め登録されたユーザを識別するための文字列の情報である登録識別文字列情報の中から、前記手書き識別文字列情報が表す文字列を用いて少なくとも1つの登録識別文字列情報を指定する指定手段、及び、前記指定された登録識別文字列情報に関連づけて記憶手段に記憶された関連情報に含まれるユーザの過去の行動の情報に基づいて、前記指定された登録識別文字列情報に前記読み取り情報を関連づけるか否かを判定する判定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

発明の効果

0013

請求項1,7に記載の発明によると、ユーザによって手書きされた文字列を利用して、紙媒体から読み取られた読み取り情報を誤ったユーザに関連づけてしまうことが抑制される。

0014

請求項2に記載の発明によると、紙媒体の予め定められた領域にユーザによって手書きされた文字列を利用して、紙媒体から読み取られた読み取り情報を誤ったユーザに関連づけてしまうことが抑制される。

0015

請求項3に記載の発明によると、ユーザによって手書きされたユーザを識別するための文字列を利用して、紙媒体から読み取られた読み取り情報を誤ったユーザに関連づけてしまうことが抑制される。

0016

請求項4,8に記載の発明によると、ユーザの過去の行動の情報を利用して、紙媒体から読み取られた読み取り情報を誤ったユーザに関連づけてしまうことが抑制される。

0017

請求項5に記載の発明によると、紙媒体に関連する講座へのユーザの過去の出席の情報を利用して、紙媒体から読み取られた読み取り情報を誤ったユーザに関連づけてしまうことが抑制される。

0018

請求項6に記載の発明によると、読み取り情報を関連づけられなかったユーザに読み取り情報が関連づけられる。

図面の簡単な説明

0019

本実施形態に係る情報処理システムシステム構成図である。
情報処理システムに含まれる一部のデバイスハードウェア構成図である。
登録デバイス管理テーブルの一例を示す図である。
ユーザ情報管理テーブルの一例を示す図である。
講義情報管理テーブルの一例を示す図である。
印刷処理の一例を示すフロー図である。
記入用紙の一例を示す図である。
スキャン処理の一例を示すフロー図である。
第1の実施例に係る処理のフロー図である。
第1の実施例に係る処理のフロー図である。
第2の実施例に係る処理のフロー図である。
講座開催回数OCR認識率の関係の一例を示す図である。

実施例

0020

以下、本発明を実施するための実施の形態(以下、実施形態という)を、図面に従って説明する。

0021

[1.システム構成]
図1には、本実施形態に係る情報処理システム1のシステム構成図を示した。本実施形態に係る情報処理システム1は、情報管理支援サーバ10、教育情報管理サーバ20、画像形成装置30、メールサーバ40、1以上のパーソナルコンピュータ50を含み、情報管理支援サーバ10、教育情報管理サーバ20、画像形成装置30、メールサーバ40、パーソナルコンピュータ50はそれぞれネットワークNWに接続して相互にデータ通信可能に接続されている。

0022

教育情報管理サーバ20は、教員の情報(ID、名前メールアドレス属性所属等)、学生の情報(ID、名前、メールアドレス、属性、所属等)、講義の情報(講義を実施する教員のID、履修する学生のID、カリキュラム、講義スケジュール、課題等)や、各講義の出欠、各講義で提出された課題の採点情報等を管理するコンピュータである。

0023

画像形成装置30は、紙媒体への画像の形成(印刷処理)や、紙媒体に形成された画像の読み取り(スキャン処理)等を実行する装置である。例えば、画像形成装置30は、パーソナルコンピュータ50からの印刷要求に応じて印刷処理を実行したり、紙媒体のスキャン要求受け付けスキャンしたデータを指定のデバイス(例えば情報管理支援サーバ10)に送信したりする。

0024

メールサーバ40は、電子メールの配信を管理するコンピュータである。例えば、メールサーバ40は、教育情報管理サーバ20で管理される教員、学生、管理者のメールアドレスを宛先とする電子メールの受信サーバとして、また、情報管理支援サーバ10、教育情報管理サーバ20、画像形成装置30、教員、学生、管理者が操作するパーソナルコンピュータ50から送信される電子メールの送信サーバとして機能する。もちろん、メールサーバ40は、管理するメールアドレス等に応じて複数設けることとしても構わない。

0025

パーソナルコンピュータ50は、教員、学生、管理者等のユーザの操作を受け付けて処理を実行するコンピュータである。例えば、パーソナルコンピュータ50は、ユーザの操作を受け付けて、教育情報管理サーバ20にアクセスして、教育情報管理サーバ20で管理される情報の閲覧更新、追加、削除等を行ったり、教育情報管理サーバ20から取得した情報を画像形成装置30に送信して印刷処理を実行させたりする。

0026

本実施形態では、情報管理支援サーバ10は、情報処理装置の一例であって、教育情報管理サーバ20による情報の管理を支援するコンピュータである。例えば、本実施形態に係る情報処理システム1では、情報管理支援サーバ10は、画像形成装置30から記入用紙(紙媒体の一例、例えば出席票回答用紙)のスキャンデータ(読み取り情報の一例)を取得し、教育情報管理サーバ20に登録する。この際、情報管理支援サーバ10は、スキャンデータから取得される学生の識別情報(例えば学籍番号や氏名)に基づいて、教育情報管理サーバ20に登録された学生の識別情報を指定し、この学生の識別情報に関連づけて記憶されている関連情報(例えば過去のスキャンデータや講座の履修データ)に基づいて、スキャンデータをこの学生の識別情報に関連づけるか否かを判定する。以上の処理を実行するために備えられる機能、処理の一例について以下詳細に説明する。

0027

[2.ハードウェア構成]
ここで、図2を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム1に含まれる情報管理支援サーバ10、教育情報管理サーバ20、画像形成装置30のハードウェア構成の一例についてそれぞれ説明する。

0028

[2−1.情報管理支援サーバ10]
まず、情報管理支援サーバ10のハードウェア構成例について説明する。図2には、情報管理支援サーバ10のハードウェア構成図を示した。図2に示されるように、情報管理支援サーバ10は、制御部11、記憶部12、通信部13を備える。

0029

制御部11は、CPU(Central Processing Unit)を含み、記憶部12に記憶されたプログラムに基づいて、各種の演算処理を実行するとともに情報管理支援サーバ10の各部を制御する。

0030

記憶部12は、情報管理支援サーバ10のオペレーティングシステム等の制御プログラムやデータを記憶するほか、制御部11のワークメモリとしても用いられる。プログラムは、光ディスク磁気ディスク磁気テープ光磁気ディスクフラッシュメモリ等の情報記憶媒体に格納された状態で情報管理支援サーバ10に供給されてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して情報管理支援サーバ10に供給されてもよい。以下、記憶部12に記憶されるデータの一例について説明する。

0031

図3には、記憶部12に記憶される登録デバイス管理テーブルの一例を示した。図3に示されるように、登録デバイス管理テーブルには、デバイスID(デバイスを識別する識別子)、アドレス(例えばIPアドレス(ホスト名)、ポート番号等)、認証情報(IDとパスワード等)、優先順位が関連付けて記憶される。

0032

通信部13は、例えばネットワークインターフェースカード(NIC)を含み、NICを介してネットワークNWに接続して、ネットワークNWに接続される他のデバイスと通信する。

0033

[2−2.教育情報管理サーバ20]
次に、教育情報管理サーバ20のハードウェア構成について説明する。図2には、教育情報管理サーバ20のハードウェア構成例を示した。図2に示されるように、教育情報管理サーバ20は、制御部21、記憶部22、通信部23を備える。

0034

制御部21は、CPU(Central Processing Unit)を含み、記憶部22に記憶されたプログラムに基づいて、各種の演算処理を実行するとともに教育情報管理サーバ20の各部を制御する。

0035

記憶部22は、教育情報管理サーバ20のオペレーティングシステム等の制御プログラムやデータを記憶するほか、制御部21のワークメモリとしても用いられる。プログラムは、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体に格納された状態で教育情報管理サーバ20に供給されてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して教育情報管理サーバ20に供給されてもよい。以下、記憶部22に記憶されるデータの一例について説明する。

0036

図4には、記憶部22に記憶されるユーザ情報管理テーブルの一例を示した。図4に示されるように、ユーザ情報管理テーブルには、ユーザID(教員、学生、管理者等のユーザをそれぞれ識別する識別子)、学籍番号、氏名、メールアドレス、属性(ユーザの属性(例えば教員、学生、管理者等))、所属(ユーザの所属学部、学科研究室等)、スキャンデータの所在が関連付けて記憶される。スキャンデータは、例えば、学生によって記入された記入用紙(例えば出席票や回答用紙)から読み取られた読み取り情報である。例えば、ユーザ情報管理テーブルの内容は、管理者の権限を有するパーソナルコンピュータ50からのアクセスに基づいて登録、更新、削除することとしてよい。

0037

図5には、記憶部22に記憶される講義情報管理テーブルの一例を示した。図5に示されるように、講義情報管理テーブルには、講義ID(講義をそれぞれ識別する識別子)、講義回(何回目の講義であるかを示す情報)、担当教員アシスタント(教員又は学生)、日程、課題の情報、講義の履修者(学生のリスト)、各回の出席者の情報が関連付けて記憶される。例えば、講義情報管理テーブルの内容は、管理者の権限を有するパーソナルコンピュータ50からのアクセスに基づいて登録、更新、削除することとしてよい。

0038

通信部23は、例えばネットワークインターフェースカード(NIC)を含み、NICを介してネットワークNWに接続して、ネットワークNWに接続される他のデバイスと通信する。

0039

[2−3.画像形成装置30]
図2には、画像形成装置30のハードウェア構成例を示した。図2に示されるように、画像形成装置30は、制御部31、記憶部32、通信部33、操作パネル34、画像形成部35、スキャン部36を備える。

0040

制御部31は、CPU(Central Processing Unit)を含み、記憶部32に記憶されたプログラムに基づいて、各種の演算処理を実行するとともに画像形成装置30の各部を制御する。

0041

記憶部32は、画像形成装置30のオペレーティングシステム等の制御プログラムやデータを記憶するほか、制御部31のワークメモリとしても用いられる。プログラムは、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体に格納された状態で画像形成装置30に供給されてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して画像形成装置30に供給されてもよい。

0042

通信部33は、例えばネットワークインターフェースカード(NIC)を含み、NICを介してネットワークNWに接続して、ネットワークNWに接続される他のデバイスと通信する。

0043

操作パネル34は、タッチパネルキーボード等の入力装置と、液晶ディスプレイ等の表示装置とを含み、ユーザからの操作入力を受け付けるとともに、制御部31による情報処理の結果(画面)を表示装置に表示させる。

0044

画像形成部35は、印刷対象媒体(例えば紙媒体)に、制御部により指定された画像データに基づく画像を形成する。

0045

スキャン部36は、光学系及び受光素子を備え、スキャン対象の媒体(例えば紙媒体)の画像データを取り込む。

0046

[3.シーケンスの説明]
次に、情報処理システム1において実行される処理の具体例について説明する。なお、本実施形態に係る情報処理システム1は、以下のフローに用いられる、すなわち、(1)まず教員が講義の記入用紙(例えば出席票や回答用紙)を印刷し、印刷した記入用紙を講義時に学生に配布し、(2)学生が配布された記入用紙に記入して(例えば学籍番号(ID)等)、記入後の記入用紙を教員に提出し、(3)教員が学生から提出された記入用紙に対して必要に応じて追記した後に、(4)それらの記入用紙をまとめて画像形成装置30にスキャンさせて、スキャン内容に基づき得られた記入用紙の内容を教育情報管理サーバ20に登録する。以下に説明するシーケンスは、特に(4)の際に、誤った情報が教育情報管理サーバ20に登録されることを回避させるための処理に関するものである。

0047

[4−1.印刷処理]
まず、図6に示されたフロー図を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム1で実行される記入用紙の印刷処理(上記の(1)の印刷処理に対応)の一例について説明する。

0048

図6に示されるように、ユーザ(管理者又は教員)により操作されるパーソナルコンピュータ50が、ユーザから操作(記入用紙(例えば出席票)のダウンロード要求)を受け付け(S101)、受け付けた操作に基づいて教育情報管理サーバ20に対して記入用紙のデータを要求する(S102)。

0049

教育情報管理サーバ20は、記憶している記入用紙のフォームデータ(例えば、出席票であれば学籍番号の桁数ごとのフォームデータを保持していてもよい)の中から、パーソナルコンピュータ50からの要求に係る記入用紙のフォームデータを選択し、選択した記入用紙のフォームデータをパーソナルコンピュータ50に送信する(S103)。

0050

パーソナルコンピュータ50では、教育情報管理サーバ20から受信した記入用紙のフォームデータを必要に応じて編集した後に、記入用紙を指定部数印刷する印刷指示を画像形成装置30に対して送信する(S104)。

0051

画像形成装置30は、パーソナルコンピュータ50から受信した印刷指示に基づいて、記入用紙を指定部数印刷する(S105)。

0052

[4−2.記入用紙]
図7は、記入用紙の一例を示す図である。記入用紙60には、講義番号記入領域61と、学籍番号記入領域63と、氏名記入領域65と、解答記入領域67と、採点結果記入領域69と、が設けられている。

0053

講義番号記入領域61には、講義番号を表す文字列が学生によって手書きで記入されるか、若しくは予め印刷される。また、講座番号は、記入用紙60に透かし情報として埋め込まれてもよい。

0054

学籍番号記入領域63には、学生を識別するための文字列の一例である学籍番号が学生によって手書きで記入される。記入用紙60から読み取られるスキャンデータのうち、学籍番号記入領域63から読み取られる文字列のデータは、手書き識別文字列情報の一例として利用される。

0055

氏名記入領域65には、学生を識別するための文字列の一例である氏名が学生によって手書きで記入される。記入用紙60から読み取られるスキャンデータのうち、氏名記入領域65から読み取られる文字列のデータは、関連情報の一例として利用される。また、手書き識別文字列情報の一例として利用されてもよい。

0056

解答記入領域67には、学生によって解答が手書きで記入される。採点結果記入領域69には、教員によって採点された結果が手書きで記入される。

0057

[4−3.第1の実施例]
次に、図8図10に示されたフロー図を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム1で実行される第1の実施例に係る処理、すなわち、記入用紙から読み取られたスキャンデータを教育情報管理サーバ20に登録する際に実行される処理の詳細について説明する。

0058

図8に示されるように、画像形成装置30は、操作パネル34を介してユーザ(例えば教員)から操作(例えば、登録開始操作)を受け付ける(S201)。画像形成装置30は、受け付けた操作に基づいて、教育情報管理サーバ20に対して教員リストの転送を要求する(S202)。教員リストの転送要求においては、検索条件(例えば所属等)が指定されていてもよい。

0059

教育情報管理サーバ20は、画像形成装置30から教員リストの転送要求を受け付けると、ユーザ情報管理テーブルの中から該当する教員を検索し、検索した教員のリストを生成して、生成した教員のリストを画像形成装置30に送信する(S203)。例えば、教育情報管理サーバ20は、画像形成装置30から受け付けた転送要求に検索条件(例えば所属)が指定されている場合には、ユーザ情報管理テーブルにおいて、属性が「教員」であり、かつ指定された所属を含むレコードを検索し、また、検索条件が指定されていない場合には、ユーザ情報管理テーブルにおいて、属性が「教員」であるレコードを検索し、検索したレコードに含まれるユーザIDを含むリストを生成することとしてよい。この際に、リストに含まれるユーザIDは、予め定められた基準(例えばユーザIDが小さい順(又は大きい順)、名前の五十音順等)に基づいて並べることとしてよい。

0060

画像形成装置30は、教育情報管理サーバ20から受信した教員のリストが選択可能に表示される教員選択画面を操作パネル34に表示し(S204)、表示した教員選択画面に対するユーザからの教員選択操作を受け付けて(S205)、教員のリストの中から対象の教員を選択する。

0061

画像形成装置30は、対象の教員を選択した後に、操作パネル34を介してユーザからスキャン指示を受け付けると(S206)、複数の記入用紙を順次スキャンして(S207)、複数の記入用紙のそれぞれのスキャンデータを得る。

0062

画像形成装置30は、S205で選択された対象の教員のユーザID(教員ID)と、S207で得られた記入用紙のスキャンデータとを情報管理支援サーバ10に送信する(S208)。

0063

図9に示されるように、情報管理支援サーバ10は、画像形成装置30から受け付けたスキャンデータに対して文字認識処理を実行し、記入用紙に記入されている講座番号のデータを取得し(S301)、さらに、記入用紙に手書きで記入されている学籍番号のデータを取得する(S302、取得手段としての動作)。ここで、講座番号のデータは、記入用紙60の講義番号記入領域61から取得され、学籍番号のデータは、学籍番号記入領域63から取得される(図7を参照)。

0064

情報管理支援サーバ10は、S301で取得した講座番号により特定される講座を履修する学生の学籍番号のリストを、教育情報管理サーバ20に要求する(S303)。

0065

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から学籍番号のリストの要求を受け付けると、受け付けた要求に含まれる講座番号(講座ID)により特定される講座を履修する学生(履修者)の学籍番号のリストを講義情報管理テーブル(図5を参照)から抽出して、情報管理支援サーバ10に送信する(S304)。

0066

情報管理支援サーバ10は、教育情報管理サーバ20から送信された学籍番号のリストに、S302で取得した学籍番号が存在するか判定する(S305)。

0067

情報管理支援サーバ10は、取得した学籍番号がリストに存在しない場合(S305:NO)、当該スキャンデータを未確定として退避し(S306)、次のスキャンデータに対する処理を実行する。

0068

情報管理支援サーバ10は、取得した学籍番号がリストに存在する場合(S305:YES)、以下に説明するS307に進む。

0069

ところで、S302においてスキャンデータから取得される学籍番号は、文字認識処理の誤認識などによって、学生が意図した文字列と異なる場合がある。そこで、本実施例では、以下に説明するS307〜S310において、当該学籍番号により特定される学生の過去のスキャンデータを利用して、当該学籍番号へのスキャンデータの関連づけの可否を判定する。

0070

情報管理支援サーバ10は、S302で取得した学籍番号に関連づけられている過去のスキャンデータを、教育情報管理サーバ20に要求する(S307、指定手段としての動作)。

0071

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から過去のスキャンデータの要求を受け付けると、受け付けた要求により指定される学籍番号に関連づけられている過去のスキャンデータを取得して、情報管理支援サーバ10に送信する(S308)。ここで、学籍番号に関連づけられている過去のスキャンデータが複数ある場合には、全てのスキャンデータを情報管理支援サーバ10に送信する。

0072

ここでは、情報管理支援サーバ10がスキャンデータから文字認識処理により学籍番号を取得し、取得した学籍番号に対応する学生の過去のスキャンデータを要求することによって、教育情報管理サーバ20が保持するユーザ情報管理テーブルに登録された学籍番号(登録識別文字列情報の一例)の中から1つの学籍番号が指定される。

0073

情報管理支援サーバ10は、画像形成装置30から受け付けたスキャンデータから取得される学生によって手書きされた文字列と、教育情報管理サーバ20から送信された過去のスキャンデータから取得される学生によって手書きされた文字列と、の類似度を算出する(S309)。ここで、過去のスキャンデータが複数ある場合には、各々のスキャンデータから取得される文字列について類似度を算出する。

0074

ここで比較される文字列は、例えば、図7に示される記入用紙60の氏名記入領域65から取得される、学生の氏名を示す文字列である。また、学籍番号を示す文字列やその他の文字列が比較されてもよい。

0075

なお、この態様に限られず、教育情報管理サーバ20が過去のスキャンデータから取得された学生の氏名を示す文字列を予め保持しておき、情報管理支援サーバ10からの要求に応じて学生の氏名を示す文字列を送信してもよい。

0076

類似度の算出の一例について説明すると、例えば、画像形成装置30から受け付けたスキャンデータから取得される学生の氏名を示す文字列が「三上拓哉」であり、教育情報管理サーバ20に保持された過去のスキャンデータから取得される学生の氏名を示す文字列、10件のうち、8件が「三上拓哉(全字一致)」、1件が「二上拓哉(3字一致)」、1件が「三上祐哉(3字一致)」である場合、次式により類似度が算出される。

0077

(8件/10件)×(4字/4字)+(1件/10件)×(3字/4字)+(1件/10件)×(3字/4字)=95%

0078

情報管理支援サーバ10は、算出された類似度に基づいて、当該スキャンデータを教育情報管理サーバ20に登録するか否かを判定する(S310、判定手段としての動作)。すなわち、情報管理支援サーバ10は、画像形成装置30から受け付けたスキャンデータを、教育情報管理サーバ20が保持するユーザ情報管理テーブルにおいて、S307・S308で指定された学籍番号に関連づけるか否かを判定する。具体的には、情報管理支援サーバ10は、類似度が閾値を上回ったときに登録すると判定し、類似度が閾値を下回ったときに登録しないと判定する。

0079

情報管理支援サーバ10は、類似度が閾値を下回る場合(S310:NO)、当該スキャンデータを未確定として退避し(S311)、次のスキャンデータに対する処理を実行する。

0080

情報管理支援サーバ10は、類似度が閾値を上回る場合(S310:YES)、当該スキャンデータを学籍番号に関連づけて登録するように教育情報管理サーバ20に要求する(S312)。

0081

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から受け付けたデータ登録要求に応じて、当該スキャンデータを学籍番号に関連づけて登録し(S313)、その後、情報管理支援サーバ10に登録完了通知する(S314)。

0082

情報管理支援サーバ10は、以上に説明したS301〜S314の処理を全てのスキャンデータについて実行する(S315)。そして、全てのスキャンデータについて実行した後(S315:YES)、以下に説明する図10の処理に進む。

0083

図10に示されるように、情報管理支援サーバ10は、S306・S311で未確定として退避したスキャンデータ、すなわち以上に説明したS301〜S314の処理で学籍番号に関連づけられなかったスキャンデータ(以下、未確定スキャンデータという)を抽出する(S401)。

0084

情報管理支援サーバ10は、S301で取得した講座番号により特定される講座の履修者の学籍番号のうち、スキャンデータが未だ登録されていない学籍番号のリスト、すなわち以上に説明したS301〜S314の処理でスキャンデータが関連づけられなかった学籍番号(以下、未確定学籍番号という)のリストを、教育情報管理サーバ20に要求する(S402)。

0085

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から未登録学籍番号のリストの要求を受け付けると、ユーザ情報管理テーブルと講義情報管理テーブルを参照し、受け付けた要求に含まれる講座番号により特定される講座の履修者の中から未登録学籍番号のリストを抽出して、情報管理支援サーバ10に送信する(S403)。

0086

情報管理支援サーバ10は、未登録学籍番号に関連づけられている過去のスキャンデータを、教育情報管理サーバ20に要求する(S404、指定手段としての動作)。

0087

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から過去のスキャンデータの要求を受け付けると、受け付けた要求により指定される学籍番号に関連づけられている過去のスキャンデータを取得して、情報管理支援サーバ10に送信する(S405)。

0088

ここでは、情報管理支援サーバ10が未登録学籍番号に対応する過去のスキャンデータを要求することによって、教育情報管理サーバ20が保持するユーザ情報管理テーブルに登録された学籍番号(登録識別文字列情報の一例)の中から1つの学籍番号が指定される。

0089

情報管理支援サーバ10は、S401で抽出した未確定スキャンデータから取得される学生によって手書きされた文字列と、教育情報管理サーバ20から送信された過去のスキャンデータから取得される学生によって手書きされた文字列と、の類似度を算出する(S406)。未登録スキャンデータと未登録学籍番号がそれぞれ複数ある場合、情報管理支援サーバ10は、全ての組み合わせについて類似度を算出する。

0090

ここで比較される文字列は、例えば、図7に示される記入用紙60の氏名記入領域65から取得される学生の氏名を示す文字列と、学籍番号記入領域63から取得される学籍番号を示す文字列である。また、その他の文字列が比較されてもよい。

0091

なお、この態様に限られず、教育情報管理サーバ20が過去のスキャンデータから取得された学生の氏名や学籍番号を示す文字列を予め保持しておき、情報管理支援サーバ10からの要求に応じて学生の氏名や学籍番号を示す文字列を送信してもよい。

0092

情報管理支援サーバ10は、算出された類似度に基づいて、未登録スキャンデータの登録先となる未登録学籍番号を決定する(S407、判定手段としての動作)。すなわち、情報管理支援サーバ10は、対象となる未登録スキャンデータを、教育情報管理サーバ20が保持するユーザ情報管理テーブルにおいて、何れの未登録学籍番号に関連づけるかを決定する。具体的には、情報管理支援サーバ10は、各々の未登録スキャンデータについて、算出した類似度が最も高い未登録学籍番号を登録先として決定する。

0093

類似度の算出の一例について説明する。例えば、未登録スキャンデータが3件あり、1件目の未登録スキャンデータの読み取り結果が、講座番号:185、学籍番号:08X2301、氏名:富士一郎であり、2件目の未登録スキャンデータの読み取り結果が、講座番号:185、学籍番号:68X2305、氏名:小田太郎であり、3件目の未登録スキャンデータの読み取り結果が、講座番号:186、学籍番号:08X2365、氏名:山田大郎であるとする。

0094

一方、講座番号:185 における未登録学籍番号が 08X2305、08X2307、08X2325 であり、講座番号:186 における未登録学籍番号が 08X2305、08X2308 であるとする。さらに、未登録学籍番号:08X2305 に関連づけられた過去のスキャンデータから取得される氏名が、山田太郎(7件)、山田大郎(2件)、山由太郎(1件)であり、未登録学籍番号:08X2307 に関連づけられた過去のスキャンデータから取得される氏名が、富士一郎(9件)、富土一郎(1件)であり、未登録学籍番号:08X2308 に関連づけられた過去のスキャンデータから取得される氏名が、鈴木花子(10件)であり、未登録学籍番号:08X2325 に関連づけられた過去のスキャンデータから取得される氏名が、佐大輔(1件)、佐藤太輔(1件)であるとする。

0095

ここで、1件目の未登録スキャンデータ(講座番号:185、学籍番号:08X2301、氏名:富士一郎)と、各々の未登録学籍番号に関連づけられた過去のスキャンデータとの類似度は、例えば次式により算出される。未登録学籍番号:08X2305 については、学籍番号の類似度は6字/7字で約86%であり、氏名の類似度は(7件/10件)×(1字/4字)+(2件/10件)×(1字/4字)+(2件/10件)×(1字/4字)で約25%であり、総類似度は86%×25%で約21%である。未登録学籍番号:08X2307 については、学籍番号の類似度は6字/7字で約86%であり、氏名の類似度は(9件/10件)×(4字/4字)+(1件/10件)×(3字/4字)で約98%であり、総類似度は86%×98%で約84%である。未登録学籍番号:08X2325 については、学籍番号の類似度は5字/7字で約71%であり、氏名の類似度は(1件/2件)×(0字/4字)+(1件/2件)×(0字/4字)=0%であり、総類似度は71%×0%で0%である。以上より、総類似度が84%と最も高い未登録学籍番号:08X2307 が登録先として決定される。

0096

同様に、2件目の未登録スキャンデータ(講座番号:185、学籍番号:68X2305、氏名:小田太郎)と、各々の未登録学籍番号に関連づけられた過去のスキャンデータとの総類似度は、未登録学籍番号:08X2305 については約58%、未登録学籍番号:08X2307 については約18%、未登録学籍番号:08X2325 については約9%となり、未登録学籍番号:08X2305 が登録先として決定される。同様に、3件目の未登録スキャンデータ(講座番号:186、学籍番号:08X2365、氏名:山田大郎)と、各々の未登録学籍番号に関連づけられた過去のスキャンデータとの総類似度は、未登録学籍番号:08X2305 については約66%、未登録学籍番号:08X2308 については0%となり、未登録学籍番号:08X2305 が登録先として決定される。

0097

情報管理支援サーバ10は、登録先として決定された学籍番号に関連づけて未登録スキャンデータを登録するように教育情報管理サーバ20に要求する(S408)。

0098

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から受け付けたデータ登録要求に応じて、登録先として決定された学籍番号に未登録スキャンデータを関連づけて登録し(S409)、その後、情報管理支援サーバ10に登録完了をする(S410)。

0099

情報管理支援サーバ10は、以上に説明したS401〜S410の処理による登録結果を表示する(S411)。

0100

登録結果を表示する際には、教員による目視確認を促すために、S401〜S410の処理により登録された学籍番号を識別表示してもよい。例えば、S401〜S410の処理により登録された学籍番号は、S301〜S315の処理により登録された学籍番号と異なる色で表示されてもよい。

0101

[4−4.第2の実施例]
次に、図11に示されたフロー図を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム1で実行される第2の実施例に係る処理の詳細について説明する。

0102

情報管理支援サーバ10は、画像形成装置30から受け付けたスキャンデータに対して文字認識処理を実行し、記入用紙に記入されている講座番号のデータを取得し(S501)、さらに、記入用紙に手書きで記入されている学籍番号のデータを取得する(S502、取得手段としての動作)。ここで、講座番号のデータは、図7に示される記入用紙60の講義番号記入領域61から取得され、学籍番号のデータは、学籍番号記入領域63から取得される。

0103

情報管理支援サーバ10は、S501で取得した講座番号により特定される講座の開催回数を、教育情報管理サーバ20に要求する(S503)。

0104

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から講座開催回数の要求を受け付けると、受け付けた要求に含まれる講座番号(講座ID)により特定される講座の開催回数(講義回)を講義情報管理テーブル(図5を参照)から読み出して、情報管理支援サーバ10に送信する(S504)。

0105

情報管理支援サーバ10は、S501・S502における文字認識処理の認識率正常範囲にあるか、追加判定範囲にあるか、エラー範囲にあるかを判定する(S505・S506)。

0106

図12に、正常範囲、追加判定範囲、及びエラー範囲の関係の一例を示す。文字認識処理の認識率が閾値(例えば75%)を上回る場合には「正常範囲」となる。一方、文字認識処理の認識率が閾値を下回る場合には、基本的に「エラー範囲」となるが、講座開催回数が比較的多い段階では、閾値に近い範囲が「追加判定範囲」となる。すなわち、講座開催回数が比較的多い段階では、正常範囲とエラー範囲の間に「追加判定範囲」が設けられる。

0107

本実施例では、文字認識処理の認識率が追加判定範囲にある場合に、以下に説明するS508〜S510において、当該学籍番号により特定される学生の過去の履修状況を参照して、当該学籍番号へのスキャンデータの関連づけの可否を判定する。なお、ユーザの過去の行動を示すデータであれば、過去の履修状況に特に限られない。

0108

情報管理支援サーバ10は、文字認識処理の認識率がエラー範囲にある場合(S505:NO、S506:NO)、当該スキャンデータを未確定として退避し(S507)、次のスキャンデータに対する処理を実行する。

0109

情報管理支援サーバ10は、文字認識処理の認識率が追加範囲にある場合(S505:NO、S506:YES)、S502で取得した学籍番号に関連づけられている過去の履修データを、教育情報管理サーバ20に要求する(S508、指定手段としての動作)。

0110

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から過去の履修データの要求を受け付けると、受け付けた要求により指定される学籍番号に関連づけられている過去の履修データを講義情報管理テーブル(図5を参照)から読み出して、情報管理支援サーバ10に送信する(S509)。過去の履修データは、例えば、過去の講義回の出席状況レポートの提出状況などである。

0111

ここでは、情報管理支援サーバ10がスキャンデータから文字認識処理により学籍番号を取得し、取得した学籍番号に対応する学生の過去の履修データを要求することによって、教育情報管理サーバ20が保持するユーザ情報管理テーブルに登録された学籍番号の中から1つの学籍番号が指定される。

0112

情報管理支援サーバ10は、教育情報管理サーバ20から送信された過去の履修データに基づいて、S502で取得した学籍番号により特定される学生の履修状況が良好であるか否かを判定する(S510)。履修状況が良好であるか否かは、例えば、過去の講義回の出席状況やレポートの提出状況に基づいて判定される。例えば、学生が過去の講義回に連続して出席していたり、レポートを連続して提出していれば良好と判定され、学生が過去の講義回に連続して出席していなかったり、レポートを連続して提出していなければ不良と判定される。

0113

このように履修状況が良好か否かは判断する理由は、文字認識処理の認識率が低い場合であっても、履修状況が良好であれば、S502で取得した学籍番号が正しい可能性が高いからである。

0114

情報管理支援サーバ10は、履修状況が不良である場合(S510:NO)、当該スキャンデータを未確定として退避し(S507)、次のスキャンデータに対する処理を実行する。

0115

情報管理支援サーバ10は、文字認識処理の認識率が正常範囲にある場合(S505:YES)、又は履修状況が良好である場合(S510:YES)、当該スキャンデータを学籍番号に関連づけて登録するように教育情報管理サーバ20に要求する(S511)。

0116

教育情報管理サーバ20は、情報管理支援サーバ10から受け付けたデータ登録要求に応じて、当該スキャンデータを学籍番号に関連づけて登録し(S512)、その後、情報管理支援サーバ10に登録完了を通知する(S513)。

0117

情報管理支援サーバ10は、以上に説明したS501〜S513の処理を全てのスキャンデータについて実行する(S514)。

0118

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が当業者にとって可能であるのはもちろんである。

0119

1情報処理システム、10情報管理支援サーバ、20教育情報管理サーバ、30画像形成装置、40メールサーバ、50パーソナルコンピュータ、11 制御部、12 記憶部、13通信部、21 制御部、22 記憶部、23 通信部、31 制御部、32 記憶部、33 通信部、34操作パネル、35画像形成部、36スキャン部、60記入用紙、61講義番号記入領域、63 学籍番号記入領域、65 氏名記入領域、67解答記入領域、69採点結果記入領域。

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ