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技術 投票用紙分類装置

出願人 武蔵エンジニアリング株式会社
発明者 岡野順二藤曲幸雄
出願日 2015年3月25日 (5年7ヶ月経過) 出願番号 2015-062422
公開日 2016年10月13日 (4年1ヶ月経過) 公開番号 2016-181223
状態 特許登録済
技術分野 タイムレコーダ、ドライブレコーダ、入出管理 文字認識 文字入力
主要キーワード 運営担当者 基準文字列 記入面 議員選挙 判定モード 選挙種別 投票用紙 学習モード
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10月13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 (9)

課題

投票用紙選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる投票用紙分類装置を提供する。

解決手段

投票用紙分類装置は、投票用紙を撮像して画像情報Iを生成する撮像ユニット5と、画像情報Iから選挙種別領域Rを抽出する領域抽出部9と、選挙種別領域Rから評価画素値集合Peおよび評価文字列Seを生成する評価情報生成部10と、予め与えられた正しい選挙種別の投票用紙の選挙種別領域Rから基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srを生成する基準情報生成部11と、基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srを記憶する記憶手段12と、判定対象の投票用紙の選挙種別領域Rから生成された評価画素値集合Peおよび評価文字列Seと、記憶手段12に記憶されている基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srとに基づいて、投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する判定部13とを備える。

概要

背景

選挙投票用紙記入された候補者名等を読み取って投票用紙を分類する投票用紙分類装置が知られている。このような投票用紙分類装置では、投票用紙の記入面投票者が候補者名等を記入する面)をスキャナ等によって撮像して画像情報を生成し、この画像情報から候補者名等の記入内容読み取り読み取り結果に基づいて投票用紙を分類する。

また近年では、複数の選挙が同一日程かつ同一会場において行われる場合もある。そのような場合には、「○△県議会議員選挙」、「□×市議会議員選挙」等の選挙の種類、すなわち選挙種別ごとに異なる種類の投票用紙が使用されるが、選挙会場において異なる選挙種別の投票用紙が混入してしまう可能性があるため、運営担当者が投票用紙の選挙種別が正しいか否かを目視で確認する必要があり、これが大きな負担となっている。

特許文献1の実施の形態2には、判定対象の投票用紙の選挙種別が記載されている領域(選挙種別領域)から生成された評価画素値集合に対して、学習用の投票用紙の選挙種別領域から生成された基準マスクパターンを適用し、残存する画素の数に基づいて判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを自動的に判定する技術が記載されている。

概要

投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる投票用紙分類装置を提供する。投票用紙分類装置は、投票用紙を撮像して画像情報Iを生成する撮像ユニット5と、画像情報Iから選挙種別領域Rを抽出する領域抽出部9と、選挙種別領域Rから評価画素値集合Peおよび評価文字列Seを生成する評価情報生成部10と、予め与えられた正しい選挙種別の投票用紙の選挙種別領域Rから基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srを生成する基準情報生成部11と、基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srを記憶する記憶手段12と、判定対象の投票用紙の選挙種別領域Rから生成された評価画素値集合Peおよび評価文字列Seと、記憶手段12に記憶されている基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srとに基づいて、投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する判定部13とを備える。

目的

この発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる投票用紙分類装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

投票用紙記入内容に基づいて分類する投票用紙分類装置において、投票用紙を撮像して画像情報を生成する撮像手段と、前記撮像手段によって生成された前記画像情報から選挙種別を表す情報を含む選挙種別領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された前記選挙種別領域から評価画素値集合および評価文字列を生成する評価情報生成手段と、予め与えられた正しい選挙種別の投票用紙の画像情報における前記選挙種別領域から基準マスクパターンおよび基準文字列を生成する基準情報生成手段と、前記基準情報生成手段によって生成された前記基準マスクパターンおよび前記基準文字列を記憶する記憶手段と、判定対象の投票用紙の画像情報における前記選挙種別領域から生成された前記評価画素値集合および前記評価文字列と、前記記憶手段に記憶されている前記基準マスクパターンおよび前記基準文字列とに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする、投票用紙分類装置。

請求項2

前記判定手段は、前記評価画素値集合に対して前記基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数が所定数以下であり且つ前記評価文字列と前記基準文字列とが一致する場合に、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいと判定することを特徴とする、請求項1に記載の投票用紙分類装置。

技術分野

0001

この発明は、投票用紙分類装置に関する。

背景技術

0002

選挙投票用紙記入された候補者名等を読み取って投票用紙を分類する投票用紙分類装置が知られている。このような投票用紙分類装置では、投票用紙の記入面投票者が候補者名等を記入する面)をスキャナ等によって撮像して画像情報を生成し、この画像情報から候補者名等の記入内容読み取り読み取り結果に基づいて投票用紙を分類する。

0003

また近年では、複数の選挙が同一日程かつ同一会場において行われる場合もある。そのような場合には、「○△県議会議員選挙」、「□×市議会議員選挙」等の選挙の種類、すなわち選挙種別ごとに異なる種類の投票用紙が使用されるが、選挙会場において異なる選挙種別の投票用紙が混入してしまう可能性があるため、運営担当者が投票用紙の選挙種別が正しいか否かを目視で確認する必要があり、これが大きな負担となっている。

0004

特許文献1の実施の形態2には、判定対象の投票用紙の選挙種別が記載されている領域(選挙種別領域)から生成された評価画素値集合に対して、学習用の投票用紙の選挙種別領域から生成された基準マスクパターンを適用し、残存する画素の数に基づいて判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを自動的に判定する技術が記載されている。

先行技術

0005

特開2012−33124号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかしながら、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値の集合に対して学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数に基づいて選挙種別が正しいか否かを判定する従来技術においては、判定対象の投票用紙の選挙種別の文字列と学習用の投票用紙の選挙種別の文字列とが極めて似通っている場合(例えば「右」と「石」、「大」と「太」等)、実際には選挙種別が正しくないにもかかわらず、誤って正しいと判定してしまう場合があった。

0007

この発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる投票用紙分類装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0008

上記の課題を解決するために、この発明に係る投票用紙分類装置は、投票用紙を撮像して画像情報を生成する撮像手段と、撮像手段によって生成された画像情報から選挙種別を表す情報を含む選挙種別領域を抽出する領域抽出手段と、領域抽出手段によって抽出された選挙種別領域から評価画素値集合および評価文字列を生成する評価情報生成手段と、予め与えられた正しい選挙種別の投票用紙の画像情報における選挙種別領域から基準マスクパターンおよび基準文字列を生成する基準情報生成手段と、基準情報生成手段によって生成された基準マスクパターンおよび基準文字列を記憶する記憶手段と、判定対象の投票用紙の画像情報における選挙種別領域から生成された評価画素値集合および評価文字列と、記憶手段に記憶されている基準マスクパターンおよび基準文字列とに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する判定手段とを備える。

0009

好適には、判定手段は、評価画素値集合に対して基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数が所定数以下であり且つ評価文字列と基準文字列とが一致する場合に、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいと判定する。

発明の効果

0010

この発明に係る投票用紙分類装置によれば、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる。

図面の簡単な説明

0011

この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置の構成を示す図である。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置の内部構成を示す模式図である。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置における、学習モードの処理を示すフローチャートである。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、学習用の投票用紙から生成された画像情報の一例を示す図である。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、学習用の投票用紙から基準マスクパターンが生成される過程の一例を示す図である。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置における、判定モードの処理を示すフローチャートである。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、判定対象の投票用紙から生成された画像情報の一例を示す図である。
この発明の実施の形態に係る投票用紙分類装置において、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合に対して基準マスクパターンを適用した結果の例を示す図である。

実施例

0012

以下、この発明の実施の形態について添付図面に基づいて説明する。
実施の形態.
投票用紙分類装置は、投票用紙に記入された候補者名等の記入内容に基づいて投票用紙を分類するものである。図1に示されるように、投票用紙分類装置の本体1は、分類対象複数枚の投票用紙2を蓄えるホッパ3と、複数のローラ4aによって構成されており投票用紙2を搬送する搬送路4と、スキャナ等によって構成されており投票用紙2の記入面を撮像して画像情報Iを生成する撮像ユニット5と、投票用紙2を記入内容に基づいて分類して収納する5つのスタッカ6と、分類結果を表示するモニタ7とを備えている。

0013

また、図2に模式的に示されるように、投票用紙分類装置の内部には、撮像ユニット5によって生成された画像情報Iに基づいて投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する演算処理ユニット8が備えられている。演算処理ユニット8は、領域抽出部9、評価情報生成部10、基準情報生成部11、記憶部12、および判定部13から構成されている。

0014

領域抽出部9は、撮像ユニット5によって生成された投票用紙の画像情報Iから、「○△県議会議員選挙」等の選挙種別を表す情報(文字列)が含まれる領域である選挙種別領域Rを抽出する。

0015

評価情報生成部10は、判定対象の投票用紙における選挙種別領域Rの各画素値を抽出することによって、画素値の2次元配列である評価画素値集合Pe[x,y]を生成する。また、評価情報生成部10は、判定対象の投票用紙における選挙種別領域Rに対して文字認識処理を行うことによって、評価文字列Seを生成する。

0016

基準情報生成部11は、後述する学習用の正しい選挙種別の投票用紙における選挙種別領域Rの各画素値を抽出し、それらに基づいて基準マスクパターンMr[x,y]を生成する。また、基準情報生成部11は、学習用の投票用紙における選挙種別領域Rに対して文字認識処理を行うことによって、基準文字列Srを生成する。

0017

記憶部12は、基準情報生成部11によって生成された基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srを記憶する。

0018

判定部13は、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合Pe[x,y]に対して記憶部12に記憶されている基準マスクパターンMr[x,y]を適用した結果残存する画素の数、および判定対象の投票用紙から生成された評価文字列Seと記憶部12に記憶されている基準文字列Srとの比較結果に基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する。

0019

次に、この実施の形態に係る投票用紙分類装置における、投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する処理について説明する。

0020

投票用紙分類装置は、「学習モード」と「判定モード」という2種類の処理モードを有している。学習モードでは、正しい選挙種別の投票用紙を学習用の投票用紙として1枚読み込んで、その特徴を基準情報として記憶する。判定モードでは、投票者による記入が行われた複数枚の投票用紙のそれぞれから評価情報を生成し、評価情報と学習モードで記憶した基準情報とに基づいて、各投票用紙の選挙種別が正しいか否かの判定を行う。以下、学習モードと判定モードの処理の詳細について順に説明する。

0021

(学習モード)
学習モードの処理を開始させるために、ユーザは学習用の正しい選挙種別の投票用紙を1枚取ってホッパ3に配置し、図示しない操作スイッチによって投票用紙分類装置に対して学習モードの開始を指示する。

0022

投票用紙分類装置は、学習モードの開始が指示されると搬送路4を構成する各ローラ4aを駆動させることによって学習用の投票用紙を撮像ユニット5に搬送し、図3のフローチャートに示される処理を行う。

0023

まず、撮像ユニット5は、投票用紙の記入面を撮像して図4に示されるような2値化された画像情報Iを生成し、演算処理ユニット8に出力する(S101)。

0024

演算処理ユニット8の領域抽出部9は、画像情報Iから選挙種別を表す文字列が含まれる選挙種別領域Rを抽出し、基準情報生成部11に出力する(S102)。また、後の判定モードにおいて使用するために選挙種別領域Rの座標を記憶する。図4に示される例では、「○△県議会議員選挙投票」という文字列を含む破線で囲まれた矩形領域が選挙種別領域Rとなる。選挙種別領域Rの抽出方法としては、画像情報I全体に対して文字認識処理を行うことによって選挙種別を表す文字列が含まれる領域を特定してもよいし、画像情報Iをモニタ7上に表示してユーザに領域指定させてもよい。また、この実施の形態では、選挙種別領域Rが1つの場合について説明するが、選挙種別領域Rは複数存在してもよい。

0025

次に、基準情報生成部11は、領域抽出部9によって抽出された選挙種別領域Rから各画素値を抽出して図5(a)に示されるような画素値の2次元配列Tmp[x,y]を生成し、これに膨張処理および反転処理を施すことによって図5(b)に示されるような基準マスクパターンMr[x,y]を生成し(S103a)、基準マスクパターンMrを記憶部12に記憶させる(S104a)。なお図5(a),(b)において、黒色の領域は画素値が1の領域であり、白色の領域は画素値が0の領域である。

0026

また、基準情報生成部11は、選挙種別領域Rに対して文字認識処理を行うことによって、選挙種別領域R内に含まれる文字列を抽出し(S103b)、これを基準文字列Srとして記憶部12に記憶させる(S104b)。図4に示される例では、「○△県議会議員選挙投票」という文字列が抽出され、これが基準文字列Srとして記憶部12に記憶される。

0027

学習モードにおいて行われる以上の処理によって、学習用の投票用紙に印刷されている選挙種別を表す文字列を含む領域(選挙種別領域R)から基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srが生成され、これらが記憶部12に記憶される。

0028

(判定モード)
学習モードの処理が終了すると、ユーザは投票者による記入が行われた複数枚の投票用紙をホッパ3に配置し、投票用紙分類装置に対して判定モードの開始を指示する。

0029

投票用紙分類装置は、判定モードの開始が指示されると搬送路4を構成する各ローラ4aを駆動させることによって判定対象の投票用紙を1枚ずつ撮像ユニット5に搬送し、各投票用紙に対して図6のフローチャートに示される処理を行う。

0030

まず、撮像ユニット5が投票用紙の記入面を撮像して図7に示されるような2値化された画像情報Iを生成し(S201)、領域抽出部9が、学習モードにおいて記憶した座標に基づいて画像情報Iから選挙種別領域Rを抽出して評価情報生成部10に出力する(S202)。

0031

評価情報生成部10は、選挙種別領域Rの各画素値を抽出し(S203a)、評価画素値集合Pe[x,y]を生成する(S204a)。また、評価情報生成部10は、選挙種別領域Rに対して文字認識処理を行うことによって、選挙種別領域R内に含まれる文字列を抽出し(S203b)、これを評価文字列Seに設定する(S204b)。

0032

次に、判定部13は、ステップS204aにおいて生成された評価画素値集合Peに対して、記憶部12に記憶されている基準マスクパターンMrを適用し、残存する画素の数を調べる(S205a)。すなわち、2次元配列Pe[x,y]と2次元配列Mr[x、y]のそれぞれ対応する画素値の論理積を計算し、値が1の画素の数を調べる。図8(a)に示されるように、判定対象の投票用紙と学習用の投票用紙の選挙種別が一致する場合には、評価画素値集合Peに対して基準マスクパターンMrを適用した結果、値が1の画素は殆ど残存しない。これに対して、図8(b)に示されるように、判定対象の投票用紙と学習用の投票用紙の選挙種別が異なる場合には、評価画素値集合Peに対して基準マスクパターンMrを適用した結果、値が1の画素が数多く残存する。

0033

また、判定部13は、ステップS204bにおいて設定された評価文字列Seと、学習モードにおいて記憶部12に記憶された基準文字列Srとを比較し、両者が一致するか否かを調べる(S205b)。図4,7に示される例では、判定対象の投票用紙から生成された評価文字列Seと、学習モードにおいて記憶された基準文字列Srとが一致する。

0034

続いて、判定部13は、評価画素値集合Peに対して基準マスクパターンMrを適用した結果残存する画素の数が所定数N以下であり且つ評価文字列Seと基準文字列Srとが一致するか否かを判定する(S206)。そして、残存する画素の数が所定数N以下であり且つ評価文字列Seと基準文字列Srとが一致する場合には、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいと判定し(S207)、それ以外の場合には選挙種別が正しくないと判定する(S208)。

0035

判定モードにおいて行われる以上の処理によって、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かが判定される。そして、選挙種別が正しいと判定された投票用紙は、その記入内容(候補者名等)に対応するスタッカ6に搬送されることによって分類され、選挙種別が正しくないと判定された投票用紙は、混入票であるみなされてリジェクトされる。

0036

以上説明したように、この実施の形態に係る投票用紙分類装置では、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合Peおよび評価文字列Seと、学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンMrおよび基準文字列Srとに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する。

0037

先述したように、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合に対して学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンを適用した結果残存する画素の数に基づいて選挙種別が正しいか否かを判定するだけの従来技術においては、判定対象の投票用紙の選挙種別の文字列と学習用の投票用紙の選挙種別の文字列とが極めて似通っている場合、実際には選挙種別が正しくないにもかかわらず、誤って正しいと判定してしまう場合があった。本願発明では、判定対象の投票用紙から生成された評価画素値集合Peに対して学習用の投票用紙から生成された基準マスクパターンMrを適用した結果残存する画素の数を調べるのに加えて、判定対象の投票用紙から生成された評価文字列Seと学習用の投票用紙から生成された基準文字列Srとの比較を行う。これにより、投票用紙の選挙種別が正しいか否かをより高精度に自動判定することができる。

0038

なお、上記の実施の形態において、投票用紙の記入面の画像情報Iから選挙種別領域Rを抽出する例を示したが、選挙種別を表す情報が記入面の裏側にある場合には、記入面の裏側の画像情報から選挙種別領域Rを抽出してもよい。また、複数の選挙種別領域Rを抽出してもよい。

0039

また、2値化された画像情報Iに基づいて評価画素値集合Peを生成する例を示したが、画像情報Iはグレースケールであってもよい。その場合には、ステップS206において、所定値以上の画素の数が所定数以下であり且つ評価文字列Seと基準文字列Srとが一致するか否かに基づいて、判定対象の投票用紙の選挙種別が正しいか否かを判定する。

0040

また、基準文字列Srは予め分かっている文字列であるため、ステップS103bにおいて文字認識処理を行う代わりに、ユーザがパラメータとして入力してもよい。

0041

5撮像ユニット(撮像手段)、9領域抽出部(領域抽出手段)、10評価情報生成部(評価情報生成手段)、11基準情報生成部(基準情報生成手段)、12 記憶部(記憶手段)、13 判定部(判定手段)、R選挙種別領域、Pe評価画素値集合、Mr基準マスクパターン、Se評価文字列、Sr基準文字列。

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