連続撮像された画像から、車両を示す車両情報を抽出して出力する画像処理装置であって、前記連続撮像された画像の各フレームから文字列を認識し、当該文字列を前記車両情報として出力する文字列認識部と、前記連続撮像された画像の各フレームから当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出し、当該特徴領域を前記車両情報として出力する領域抽出部と、前記連続撮像された画像の現在のフレームにおいて前記文字列認識部が出力した車両情報と前記特徴抽出部が抽出した車両情報とのうち同一車両を示すものを1つの車両情報に統合する統合部と、前記連続撮像された画像の過去のフレームにおいて抽出された車両情報を記憶する記憶部と、前記統合部によって統合された車両情報及び統合されなかった車両情報の中から、前記記憶部が記憶する車両情報と同一車両を示すものを更新候補として抽出する候補抽出部と、前記記憶部が記憶する車両情報を、前記候補抽出部が抽出した更新候補に更新する更新部と、前記記憶部が記憶する車両情報を出力する出力部とを備えることを特徴とする画像処理装置。前記文字列認識部は、前記文字列に加えて当該文字列の座標及び当該文字列が示す車両の車種を車両情報として出力し、前記領域抽出部は、前記領域情報に加えて当該領域情報の座標及び当該領域情報が示す車両の車種を車両情報として出力し、前記統合部は、前記文字列認識部が出力した車両情報と前記領域抽出部が出力した車両情報との車種が一致し、かつ座標同士の距離が所定の閾値以内である場合に、同一車両を示すものと判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記統合部は、前記統合された車両情報及び前記統合されなかった車両情報のそれぞれに、車両情報が抽出されたフレームのフレーム番号を関連付け、前記出力部は、前記記憶部が記憶する車両情報と、当該車両情報に関連付けられたフレーム番号が示すフレームの画像を出力することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。前記候補抽出部は、前記統合部が出力した車両情報に文字列が含まれ、かつ当該文字列が前記記憶部が記憶する車両情報に含まれる文字列と類似する場合、及び/または前記統合部が出力した車両情報が示す座標と前記記憶部が記憶する車両情報が示す座標とがなす角が所定の角度範囲以内である場合に、前記車両情報を更新候補として抽出することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記文字列認識部は、前記文字列に加えて当該文字列の抽出尤度を車両情報として出力し、前記更新部は、前記前記記憶部が記憶する車両情報の抽出尤度より、前記候補抽出部が抽出した更新候補の抽出粒度が高い場合に、前記前記記憶部が記憶する車両情報を前記更新候補に更新することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項に記載の画像処理装置。請求項1から請求項5の何れか1項に記載の画像処理装置が出力した車両情報に基づいて、当該車両情報が示す車両に対する料金収受処理、または違反車特定処理を実行することを特徴とする車両処理システム。連続撮像された画像から、車両を示す車両情報を抽出して出力する画像処理装置を用いた画像処理方法であって、文字列認識部は、前記連続撮像された画像の各フレームから文字列を認識し、当該文字列を前記車両情報として出力し、領域抽出部は、前記連続撮像された画像の各フレームから当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出し、当該特徴領域を前記車両情報として出力し、統合部は、前記連続撮像された画像の現在のフレームにおいて前記文字列認識部が出力した車両情報と前記特徴抽出部が抽出した車両情報とのうち同一車両を示すものを1つの車両情報に統合し、候補抽出部は、前記統合部によって統合された車両情報及び統合されなかった車両情報の中から、前記連続撮像された画像の過去のフレームにおいて抽出された車両情報を記憶する記憶部が記憶する車両情報と同一車両を示すものを更新候補として抽出し、更新部は前記記憶部が記憶する車両情報を、前記候補抽出部が抽出した更新候補に更新し、出力部は、前記記憶部が記憶する車両情報を出力することを特徴とする画像処理方法。連続撮像された画像から、車両を示す車両情報を抽出して出力する画像処理装置を、前記連続撮像された画像の各フレームから文字列を認識し、当該文字列を前記車両情報として出力する文字列認識部、前記連続撮像された画像の各フレームから当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出し、当該特徴領域を前記車両情報として出力する領域抽出部、前記連続撮像された画像の現在のフレームにおいて前記文字列認識部が出力した車両情報と前記特徴抽出部が抽出した車両情報とのうち同一車両を示すものを1つの車両情報に統合する統合部、前記統合部によって統合された車両情報及び統合されなかった車両情報の中から、前記連続撮像された画像の過去のフレームにおいて抽出された車両情報を記憶する記憶部が記憶する車両情報と同一車両を示すものを更新候補として抽出する候補抽出部、前記記憶部が記憶する車両情報を、前記候補抽出部が抽出した更新候補に更新する更新部、前記記憶部が記憶する車両情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。車両の認識は、漏れがないように行うことが好ましい。そのため、車両の認識に当たって特徴部分の抽出とOCR処理との両方を実行することで、それぞれの認識の漏れを補うことができると考えられる。しかしながら、単に両方の処理を行うと、同一の車両が重複して検出されてしまうという問題がある。また、特許文献1に記載の発明を用いた場合、ナンバープレートの抽出に失敗すると、当該部分が車両と認識されないこととなるため、認識の漏れを補うことができない。また、画像によっては車両の映りが悪くOCRによる文字列認識の精度が低い場合があり、必ずしも料金収受に十分な精度を確保できるとは限らないという問題がある。本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、連続撮像された画像から、車両を示す車両情報を抽出して出力する画像処理装置であって、前記連続撮像された画像の各フレームから文字列を認識し、当該文字列を前記車両情報として出力する文字列認識部と、前記連続撮像された画像の各フレームから当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出し、当該特徴領域を前記車両情報として出力する領域抽出部と、前記連続撮像された画像の現在のフレームにおいて前記文字列認識部が出力した車両情報と前記特徴抽出部が抽出した車両情報とのうち同一車両を示すものを1つの車両情報に統合する統合部と、前記連続撮像された画像の過去のフレームにおいて抽出された車両情報を記憶する記憶部と、前記統合部によって統合された車両情報及び統合されなかった車両情報の中から、前記記憶部が記憶する車両情報と同一車両を示すものを更新候補として抽出する候補抽出部と、前記記憶部が記憶する車両情報を、前記候補抽出部が抽出した更新候補に更新する更新部と、前記記憶部が記憶する車両情報を出力する出力部とを備えることを特徴とする。また、本発明においては、前記文字列認識部は、前記文字列に加えて当該文字列の座標及び当該文字列が示す車両の車種を車両情報として出力し、前記領域抽出部は、前記領域情報に加えて当該領域情報の座標及び当該領域情報が示す車両の車種を車両情報として出力し、前記統合部は、前記文字列認識部が出力した車両情報と前記領域抽出部が出力した車両情報との車種が一致し、かつ座標同士の距離が所定の閾値以内である場合に、同一車両を示すものと判定することが好ましい。また、本発明においては、前記統合部は、前記統合された車両情報及び前記統合されなかった車両情報のそれぞれに、車両情報が抽出されたフレームのフレーム番号を関連付け、前記出力部は、前記記憶部が記憶する車両情報と、当該車両情報に関連付けられたフレーム番号が示すフレームの画像を出力することが好ましい。また、本発明においては、前記候補抽出部は、前記統合部が出力した車両情報に文字列が含まれ、かつ当該文字列が前記記憶部が記憶する車両情報に含まれる文字列と類似する場合、及び/または前記統合部が出力した車両情報が示す座標と前記記憶部が記憶する車両情報が示す座標とがなす角が所定の角度範囲以内である場合に、前記車両情報を更新候補として抽出することが好ましい。また、本発明においては、前記文字列認識部は、前記文字列に加えて当該文字列の抽出尤度を車両情報として出力し、前記更新部は、前記前記記憶部が記憶する車両情報の抽出尤度より、前記候補抽出部が抽出した更新候補の抽出粒度が高い場合に、前記前記記憶部が記憶する車両情報を前記更新候補に更新することが好ましい。また、本発明は、上記画像処理装置が出力した車両情報が示す車両に対して料金収受処理を実行することを特徴とする。また、本発明は、連続撮像された画像から、車両を示す車両情報を抽出して出力する画像処理装置を用いた画像処理方法であって、文字列認識部は、前記連続撮像された画像の各フレームから文字列を認識し、当該文字列を前記車両情報として出力し、領域抽出部は、前記連続撮像された画像の各フレームから当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出し、当該特徴領域を前記車両情報として出力し、統合部は、前記連続撮像された画像の現在のフレームにおいて前記文字列認識部が出力した車両情報と前記特徴抽出部が抽出した車両情報とのうち同一車両を示すものを1つの車両情報に統合し、候補抽出部は、前記統合部によって統合された車両情報及び統合されなかった車両情報の中から、前記連続撮像された画像の過去のフレームにおいて抽出された車両情報を記憶する記憶部が記憶する車両情報と同一車両を示すものを更新候補として抽出し、更新部は前記記憶部が記憶する車両情報を、前記候補抽出部が抽出した更新候補に更新し、出力部は、前記記憶部が記憶する車両情報を出力することを特徴とする。また、本発明は、連続撮像された画像から、車両を示す車両情報を抽出して出力する画像処理装置を、前記連続撮像された画像の各フレームから文字列を認識し、当該文字列を前記車両情報として出力する文字列認識部、前記連続撮像された画像の各フレームから当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出し、当該特徴領域を前記車両情報として出力する領域抽出部、前記連続撮像された画像の現在のフレームにおいて前記文字列認識部が出力した車両情報と前記特徴抽出部が抽出した車両情報とのうち同一車両を示すものを1つの車両情報に統合する統合部、前記統合部によって統合された車両情報及び統合されなかった車両情報の中から、前記連続撮像された画像の過去のフレームにおいて抽出された車両情報を記憶する記憶部が記憶する車両情報と同一車両を示すものを更新候補として抽出する候補抽出部、前記記憶部が記憶する車両情報を、前記候補抽出部が抽出した更新候補に更新する更新部、前記記憶部が記憶する車両情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。本発明によれば、文字列認識と領域抽出の2つの方法によって車両を抽出することで認識の漏れを補うことができ、かつ複数のフレームから車両情報を抽出して同一の車両に対する車両情報を更新することで、車両情報の精度を高くすることができる。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。図1は、本発明の一実施形態による料金収受システムの構成を示す概略ブロック図である。料金収受システム車両処理システムは、有料道路を通行する車両に対して通行料金の収受を行うシステムであり、撮像装置100、画像処理装置200、料金収受装置300を備える。撮像装置100は、有料道路の路側に設けられ、有料道路を通過する車両を撮像する。画像処理装置200は、撮像装置100が撮像した画像から、有料道路を通過した車両が写っているフレームの画像を抽出し、当該車両のナンバープレートの文字列と共に料金収受装置300に出力する。料金収受装置300は、画像処理装置200から出力された画像及び文字列に基づいて料金収受を行う。画像処理装置200は、入力部201、文字列認識部202、文字列判別部203、文字列情報出力部204、領域抽出部205、比較値算出部206、判定部207統合部、記憶部208、候補抽出部209、記録部210、更新部211、出力部212、削除部213を備える。入力部201は、撮像装置100から画像情報の入力を受け付ける。なお、撮像装置100は所定のフレーム間隔で連続して撮像を行っており、画像情報には、撮像開始時から昇順に割り振られるフレームIDが含まれる。文字列認識部202は、入力部201が受け付けた画像情報に対してOCR処理を実行することで文字列の認識を行い、認識した文字列、当該文字列の座標、及び当該文字列の認識尤度を、文字列判別部203及び文字列情報出力部204に出力する。文字列判別部203は、文字列認識部202から入力された文字列と所定のパターン情報とを比較することで、当該文字列が示すナンバープレートを備える車両の車種を判別する。車種としては、二輪車、一段プレートの四輪車、二段プレートの四輪車が挙げられる。ここで、一段プレートの四輪車とは、一段構えに表示されるナンバープレートが設置された四輪車である。同様に、二段プレートの四輪車とは、二段構えに表示されるナンバープレートが設置された四輪車である。文字列情報出力部204は、文字列認識部202の出力と文字列判別部203による判別結果とを関連付け、認識した文字列、当該文字列の座標、当該文字列の認識尤度、及び車種を、比較値算出部206及び判定部207に出力する。領域抽出部205は、入力部201が受け付けた画像情報から二輪車の特徴部分に類似する領域と四輪車の特徴部分に類似する領域とを抽出する。本実施形態では、二輪車の特徴部分として運転者の頭から肩にかけての領域、すなわち運転者のヘルメットを用いる。また、四輪車の特徴部分として四輪車のナンバープレート一段プレート、二段プレートを用いる。二輪車の特徴部分としてナンバープレートでなくヘルメットを用いる理由は、二輪車のナンバープレートは設置の自由度が高く、画像に写る角度が様々であることから、ナンバープレートよりヘルメットの方がより高い精度で抽出することができるためである。特徴部分の抽出は、予め特徴部分の特徴量について機械学習を行った判別プログラムに画像情報のある領域を入力し、入力した領域の特徴量と特徴部分の特徴量との類似度が高いものを抽出することで行う。特徴量としては、例えばHOGHistogramsofOrientedGradientsを用い、判別プログラムとしては、例えばSVMSupportVectorMachineを用いることができる。領域抽出部205は、特徴部分に類似する領域を抽出すると、検知領域座標左上及び右下の座標、特徴量評価値、及び車種二輪車、四輪一段、又は四輪二段を含む領域情報を出力する。比較値算出部206は、文字列情報出力部204の出力と領域抽出部205の出力とに基づいて、同一の車種に関連付けられた文字列の座標と特徴領域の座標との間の距離をそれぞれ算出する。また、比較値算出部206は、車種が二輪車を示す場合、文字列の座標と特徴領域の座標とを結ぶ線分の角度を算出する。判定部207は、比較値算出部206が算出した距離が所定の閾値以内であるか否かに基づいて、文字列情報出力部204が出力した情報と領域抽出部205が出力した情報とが、同一の車両を示すものであるか否かを判定する。判定部207は、文字列情報出力部204が出力した情報と領域抽出部205が出力した情報とが、同一の車両を示すものであると判定した場合、これらを関連付けて候補抽出部209に出力する。すなわち、判定部207は、文字列情報出力部204が出力した情報と領域抽出部205が出力した情報とを1つの情報に統合する。他方、判定部207は、文字列情報出力部204が出力した情報のうち領域抽出部205が出力した何れの情報とも関連付けられない情報と、領域抽出部205が出力した情報のうち文字列情報出力部204が出力した何れの情報とも関連付けられない情報とを、候補抽出部209にそれぞれ別個に出力する。以下、判定部207が出力した情報を、車両情報と呼ぶ。図2は、判定部207が出力する車両情報のデータ構成を示す図である。車両情報は、文字列、車種、評価値、フレームID、及び車両位置座標を要素に持つ情報である。ここで、評価値とは、文字列の認識尤度または特徴領域の特徴量評価値を示すものである。評価値には、文字列認識部202によって認識された文字列が存在する場合に、当該文字列の認識尤度が適用され、文字列認識部202によって認識された文字列が存在しない場合に、特徴領域の特徴量評価値が適用される。図3は、記憶部208が記憶するテーブルの情報を示す図である。記憶部208は、車両ID、文字列、車種、最大評価値、最大評価値のフレームID、車両ベクトルの始点のフレームID及び座標始点座標、車両ベクトルの終点のフレームID及び座標終点座標、並びに車両ベクトルの角度を、それぞれ関連付けたテーブルを記憶する。ここで、車両IDとは、記憶部208が記憶する情報を識別するIDである。また、最大評価値とは、現在のフレームまでにおける文字列の認識尤度または特徴量評価値の最大値を示す。車両ベクトルとは、異なるフレームIDの画像情報間における車両の移動を示すベクトルである。なお、車両ベクトルの終点は、車両情報が抽出された最後のフレームにおける当該車両情報の座標であり、車両ベクトルの始点は、終点の座標より前のフレームにおける車両情報の座標である。候補抽出部209は、判定部207が出力する車両情報の中から記憶部208が記憶する情報の更新候補となる車両情報を抽出する。具体的には、文字列を含む車両情報である場合、当該文字列が記憶部208に記憶されたある文字列更新対象に類似するものを更新候補として抽出する。また、文字列を含まない車両情報、または記憶部208に記憶された何れの文字列にも類似しない文字列を含む車両情報である場合、更新対象文字列の始点座標と終点座標とを結ぶベクトルと、更新対象文字列の終点座標と当該車両情報の座標とを結ぶベクトルとがなす角が所定の角度以下となる車両情報を、更新候補として抽出する。記録部210は、判定部207が出力した車両情報のうち候補抽出部209によって更新候補として抽出されなかった車両情報を、新たに記憶部208に記録する。更新部211は、候補抽出部209が抽出した更新候補の認識尤度が、更新対象文字列の認識尤度より高い場合に、記憶部208が記憶する更新対象文字列を候補文字列に書き換える。このとき、更新部211は、画像情報のフレームID、始点座標、終点座標を最新の情報に更新する。出力部212は、記憶部208が記憶する車両情報に関連付けられたフレームIDと入力部201が受け付けた画像情報のフレームIDとの差が所定の閾値以上となる場合に、当該フレームIDが示す画像情報及び文字列を料金収受装置300に出力する。削除部213は、出力部212が出力した車両情報を記憶部208から削除する。上記構成を備えることで、画像処理装置200は、以下の処理を実行することができる。すなわち、文字列認識部202は、撮像装置100が撮像した画像から文字列を認識し、当該文字列及び当該文字列の座標を出力する。領域抽出部205は、撮像装置100が撮像した画像から当該画像に含まれる車両の特徴部分を示す特徴領域を抽出する。距離算出部は、文字列認識部202が出力した各文字列の座標と前記領域抽出部205が抽出した各特徴領域の座標との間の距離をそれぞれ算出する。判定部207は、文字列と特徴領域との組のうち、距離算出部が算出した距離と所定の基準距離との差が所定の閾値以内である組を、同一の車両におけるナンバープレートと特徴部分との組であると判定する。これにより、画像処理装置200は、文字列認識部202と領域抽出部205の認識の漏れを補うことができ、かつ同一の車両の文字列と特徴領域とを関連付けておくことができる。次に、本実施形態による画像処理装置200の動作について説明する。図4は、本実施形態による画像処理装置200の動作を示すフローチャートである。まず、画像処理装置200の入力部201は、撮像装置100が撮像した画像情報の入力を受け付けるステップS1。次に、文字列認識部202は、入力部201が受け付けた画像情報に対してOCR処理を実行し、文字列の認識を行うステップS2。このとき、文字列認識部202は、文字列認識の認識尤度、及び文字列の座標を算出する。次に、文字列判定部207は、文字列認識部202が識別した文字列と所定のパターン情報とを比較することで、当該文字列が示すナンバープレートを備える車両の車種を判別するステップS3。次に、文字列情報取得部は、文字列認識部202が出力する情報と文字列判定部207による判定結果を関連付けて比較値算出部206及び判定部207に出力する。他方、ステップS1で入力部201が画像情報の入力を受け付けると、領域抽出部205は、SVM等を用いて、入力部201が受け付けた画像情報から、二輪車の特徴領域、及び一段プレート並びに二段プレートの四輪車の特徴領域をそれぞれ抽出し、当該特徴領域の情報を比較値算出部206及び判定部207に出力するステップS4。このとき、領域抽出部205は、抽出した特徴領域のそれぞれに対して、当該特徴領域が二輪車の特徴領域であるか、四輪車の特徴領域であるかを示す種別情報を付与する。次に、画像処理装置200は、1フレームの画像情報から抽出した文字列と特徴領域とを関連付けるフレーム内統合処理を実行するステップS5。図5は、フレーム内統合処理の処理を示すフローチャートである。判定部207は、領域抽出部205から受け付けた情報の中に、特徴領域が1つ以上存在するか否かを判定するステップS501。判定部207は、特徴領域が存在すると判定した場合ステップS501:YES、文字列情報出力部204から受け付けた情報の中に、文字列が1つ以上存在するか否かを判定するステップS502。判定部207が受け付けた情報の中に、文字列が存在すると判定した場合ステップS502:YES、比較値算出部206は、文字列情報出力部204から出力された文字列の車種四輪一段、四輪二段、二輪毎にステップS503、当該車種に関連付けられた文字列それぞれについて、以下に示すステップS505~ステップS507の処理を実行するステップS504。まず、比較値算出部206は、領域抽出部205から出力された特徴領域のうち、ステップS503で選択された車種に関連付けられたものを抽出する。次に、比較値算出部206は、抽出した特徴領域とステップS504で選択した文字列との間の距離をそれぞれ算出するステップS505。次に、判定部207は、比較値算出部206が距離を算出した文字列と特徴領域の組の中に、当該距離がdveh-dth以上かつdvehdth以下であるもの但し、dveh-dthが負数になる場合はdveh-dthを零数とみなすが存在するか否かを判定するステップS506。ここで、dvehとは、画像に写ったときのナンバープレートと特徴部分との標準的な距離を示す。つまり、四輪二段、四輪一段においては特徴部分がナンバープレートであるため、dvehは0である。また、二輪の場合、dvehは、画像に写ったときのナンバープレートとヘルメットとの標準的な距離である。なおdthは、距離の誤差の許容範囲を示す所定の閾値である。比較値算出部206が距離を算出した文字列と特徴領域の組の中に、当該距離がdveh-dth以上かつdvehdth以下であるものが存在する場合ステップS506:YES、判定部207は、当該文字列と特徴領域とを同一の車両を示すものであるか否かを判定し、それぞれを互いに関連付けるステップS507。他方、比較値算出部206が距離を算出した文字列と特徴領域の組の中に、当該距離がdveh-dth以上かつdveh-dth以下であるものが存在しない場合ステップS506:NO、ステップS504で選択した文字列に、特徴領域を関連付けない。各車種に対して上記ステップS504~ステップS507の処理を実行すると、判定部207は、入力部201から画像情報のフレームIDを読み出し、ステップS503~ステップS507で関連付けた特徴領域と文字列の組に、当該フレームIDを関連付けるステップS508。次に、判定部207は、ステップS503~ステップS507において関連付けられなかった特徴領域及び文字列のそれぞれに、当該フレームIDを関連付けステップS509、フレーム内統合処理を終了する。なお、本実施形態では文字列と特徴領域の組の距離の判定に基づいて関連付けを行う場合を説明したが、例えば二輪車の関連付けにおいては、距離の判定に加え、文字列の座標と特徴領域の座標とを結ぶ線分の角度が所定の角度範囲内にあるか否かの判定を行うことで、関連付けの許否を決定するようにしても良い。なお、ここで所定の角度範囲とは、画像に写ったときのナンバープレートと特徴部分とを結ぶ線分の標準的な角度範囲である。また、ステップS501で判定部207が、領域抽出部205から受け付けた情報の中に特徴領域が存在しないと判定した場合ステップS501:NO、判定部207は、文字列情報出力部204から受け付けた情報の中に、文字列が1つ以上存在するか否かを判定するステップS510。判定部207は、文字列情報出力部204から受け付けた情報の中に文字列が存在しないと判定した場合ステップS510:NO、画像情報中に車両が存在しないと判定し、処理を行わずにフレーム内統合処理を終了する。また、ステップS502で判定部207が、文字列情報出力部204から受け付けた情報の中に文字列が存在しないと判定した場合ステップS502:NO、すなわち特徴領域のみ抽出され、文字列が認識されなかった場合、及びステップS510で判定部207が文字列情報出力部204から受け付けた情報の中に文字列が存在しないと判定した場合ステップS510:NO、すなわち文字列のみ認識され、特徴領域が抽出されなかった場合、文字列と特徴領域との組が存在しないため、ステップS503からステップS508の処理を実行せずに、特徴領域及び文字列のそれぞれに、当該フレームIDを関連付けステップS509、フレーム内統合処理を終了する。図4に戻り、ステップS5によるフレーム内統合処理を終了すると、判定部207は、フレーム内統合処理でフレームIDに関連付けた情報車両情報を、候補抽出部209に出力する。次に、画像処理装置200は、複数のフレームの画像情報から抽出した車両情報同士を関連付けるフレーム間統合処理を実行するステップS6。図6は、フレーム間統合処理の処理を示す第1のフローチャートである。まず候補抽出部209は、現在のフレームにおいて判定部207から受け付けた車両情報が存在するか否かを判定するステップS601。現在のフレームにおいて判定部207から受け付けた車両情報が存在しない場合はステップS601:NO、記憶部208が記憶する情報に統合する情報がないため、処理を行わずにフレーム間統合処理を終了する。他方、現在のフレームにおいて判定部207から受け付けた車両情報が存在する場合ステップS601:YES、候補抽出部209は、判定部207から出力された全ての車両情報のそれぞれについて、以下に示すステップS603~ステップS616の処理を実行するステップS602。まず、候補抽出部209は、ステップS602で選択した車両情報に、文字列認識部202によって認識された文字列が存在するか否かを判定するステップS603。車両情報に文字列が存在する場合ステップS603:YES、候補抽出部209は、当該車両情報に含まれる文字列の座標を、車両の位置を示す座標である車両位置座標とするステップS604。次に、候補抽出部209は、記憶部208が記憶するテーブルのレコードのそれぞれについて、以下に示すステップS606~ステップS612の処理を実行するステップS605。まず、候補抽出部209は、ステップS602で選択した車両情報が示す車両とステップS605で選択したレコードが示す車両とが同一の車両であるか否かを判別する別車判定処理を実行するステップS607。別車両判定の例としては、例えば、ナンバープレート文字の色が同一であり、かつ文字列同士の編集距離が所定の閾値以下である場合に、同一の車両であると判定する方法が挙げられる。別車判定処理を終了すると、候補抽出部209は、別車判定処理においてステップS602で選択した車両情報が示す車両とステップS605で選択したレコードが示す車両とが同一の車両であると判定したか否かを判定するステップS607。候補抽出部209が、ステップS907で異なる車両であると判定した場合ステップS607:NO、ステップS605に戻り、記憶部208が記憶する他のレコードの選択を行う。他方、候補抽出部209は、ステップS906で同一の車両であると判定した場合ステップS607:YES、ステップS602で選択した車両情報を、ステップS605で選択したレコードを更新対象とする更新候補として抽出し、当該車両情報とレコードの車両IDとを更新部211に出力するステップS608。更新部211は、更新対象のレコードの車両IDに関連付けられたレコードを記憶部208から読み出し、当該レコードにおける車両ベクトルの始点のフレームID及び座標を、当該車両ベクトルの終点のフレームID及び座標に書き換える。また、更新部211は、当該レコードにおける車両ベクトルの終点のフレームID及び座標を、更新候補の車両情報のフレームID及び座標に書き換えるステップS609。次に、更新部211は、ステップS609で書き換えたレコードにおける車両ベクトルの始点及び終点の座標から当該車両ベクトルの角度を算出し、当該レコードにおける車両ベクトルの角度を書き換えるステップS610。次に、更新部211は、更新候補の車両情報の文字列認識尤度が、更新対象のレコードの文字列認識尤度以上であるか否かを判定するステップS611。更新部211は、更新候補の車両情報の文字列認識尤度が、更新対象のレコードの文字列認識尤度以上であると判定した場合ステップS611:YES、更新対象のレコードにおける文字列認識尤度及び最大評価値のフレームIDを、更新候補の車両情報の文字列認識尤度及びフレームIDに書き換えステップS612、ステップS605に戻り、記憶部208が記憶する他のレコードの選択を行う。他方、更新部211は、更新候補の車両情報の文字列認識尤度が、更新対象のレコードの文字列認識尤度未満であると判定した場合ステップS611:NO、文字列及び文字列認識尤度の更新を行わずに、ステップS605に戻り、記憶部208が記憶する他のレコードの選択を行う。記憶部208が記憶する全てのレコードに対して上記ステップS606~ステップS612の処理を実行すると、ステップS602に戻り、現在フレームの他の車両情報の選択を行う。また、候補抽出部209は、ステップS603において車両情報に文字列が存在しないと判定した場合ステップS603:NO、当該車両情報の車種が二輪であるか否かを判定するステップS613。候補抽出部209は、車両情報の車種が二輪であると判定した場合ステップS613:YES、車両情報に含まれる特徴領域の座標からナンバープレートの座標を推定するステップS614。図7は、ナンバープレートの座標を推定する方法を示す図である。候補抽出部209は図7に示すように、特徴領域の座標から距離dbike、角度180°θbikeとなる点を、ナンバープレートの座標と推定する。ここで、距離dbikeは、画像に写ったときの二輪プレートと特徴部分との標準的な距離である。また、角度θbikeは、画像に写ったときの二輪プレートと特徴部分とを結ぶ線分のレーン毎の標準的な角度である。候補抽出部209は、ステップS614でナンバープレートの座標を推定すると、当該推定した座標を車両位置座標としてステップS615、ステップS602に戻り、現在フレームの他の車両情報の選択を行う。また、候補抽出部209は、ステップS613において、車両情報の車種が二輪でないと判定した場合ステップS613:NO、当該車両情報に含まれる特徴領域の座標を車両位置座標としてステップS616、ステップS602に戻り、現在フレームの他の車両情報の選択を行う。図8は、フレーム間統合処理の処理を示す第2のフローチャートである。判定部207が出力した全ての車両情報に対して上記ステップS603~ステップS616の処理を実行すると、候補抽出部209は、判定部207が出力した全ての車両情報がステップS608において更新候補となったか否かを判定するステップS617。全ての車両情報が更新候補になった場合はステップS617:YES、これ以上統合する情報がないため、処理を行わずにフレーム間統合処理を終了する。他方、更新候補として抽出されなかった車両情報が存在する場合ステップS617:NO、候補抽出部209は、記憶部208が記憶するレコードのそれぞれについて、以下に示すステップS619~ステップS631の処理を実行するステップS618。まず、候補抽出部209は、ステップS618で選択されたレコードの車両ベクトルの終点座標を始点とし、ステップS608において更新候補として抽出されなかった車両情報の車両位置座標を終点とする未関連車両ベクトルの角度を算出するステップS619。次に、候補抽出部209は、ステップS619で算出した未関連車両ベクトルの中に、角度が所定の角度θmXnY-δveh以上であるものが存在するか否かを判定するステップS620。ここで、θmXnYとは、選択されたレコードにおける車両ベクトルの角度であり、δvehとは、車両の操舵により前回の進行方向に対して1フレームの間に変化し得る角度である。なお、前回の処理においてレコードが新たに記録された場合、当該レコードには車両ベクトルの角度θmXnYが存在しない。この場合は、θmXnYに代えて、画像情報における車両の進行方向のレーン毎の標準的な角度であるθvehを用いて計算する。ステップS619で算出した未関連車両ベクトルの中に、角度が所定の角度θmXnY-δveh以上であるものが存在する場合ステップS620:YES、候補抽出部209は、角度がθmXnY-δveh以上であると判定された未関連車両ベクトルの中に、当該角度が所定の角度θmXnYδveh以下であるものが存在するか否かを判定するステップS621。なお、ステップS620、ステップS621の処理は、ステップS618で選択したレコードに記憶された車両ベクトルとステップS619で算出したベクトルとがなす角が、所定の角度δveh以下となっているか否かを判定する処理と等価である。角度がθmXnY-δveh以上であると判定された未関連車両ベクトルの中に、当該角度がθmXnYδveh以下であるものが存在する場合ステップS621:YES、候補抽出部209は、その未関連車両ベクトルのうち、角度が最もθmXnYに近いものを抽出する。そして、抽出した未関連車両ベクトルの終点を示す車両情報を、ステップS613で選択したレコードを更新対象とする更新候補として抽出し、当該車両情報とレコードの車両IDとを更新部211に出力するステップS622。なお、ステップS619で算出した未関連車両ベクトルの中に、角度が所定の角度θmXnY-δveh以上であるものが存在しない場合ステップS620:NO、及びステップS619で算出した未関連車両ベクトルの中に、角度が所定の角度θmXnYδveh以下であるものが存在しない場合ステップS621:NO、ステップS613で選択したレコードが示す車両に相当する車両情報が存在しないため、ステップS618に戻り、他のレコードを選択する。ステップS622で候補抽出部209が更新候補の車両情報及び更新対象のレコードの車両IDを出力すると、更新部211は、候補抽出部209から受け付けた車両IDに関連付けられたレコードを記憶部208から読み出し、当該レコードにおける車両ベクトルの始点のフレームID及び座標を、当該車両ベクトルの終点のフレームID及び座標に書き換える。また、更新部211は、当該レコードにおける車両ベクトルの終点のフレームID及び座標を、候補抽出部209から受け付けた車両情報のフレームID及び座標に書き換えるステップS623。次に、更新部211は、ステップS627で書き換えたレコードにおける車両ベクトルの始点及び終点の座標から当該車両ベクトルの角度を算出し、当該レコードにおける車両ベクトルの角度を書き換えるステップS624。次に、更新部211は、更新対象のレコードに文字列が含まれるか否かを判定するステップS625。レコードに文字列が含まれない場合ステップS625:NO、更新部211は、更新候補の車両情報の特徴量評価値が、更新対象のレコードの特徴量評価値以上であるか否かを判定するステップS626。更新部211は、更新候補の車両情報の特徴量評価値が、更新対象のレコードの特徴量評価値以上であると判定した場合ステップS626:YES、更新対象のレコードにおける特徴量評価値及び最大評価値のフレームIDを、更新候補の車両情報の特徴量評価値及びフレームIDに書き換えステップS627、ステップS618に戻り、記憶部208が記憶する他のレコードの選択を行う。他方、更新部211は、更新対象のレコードに文字列が含まれる場合ステップS625:YES、または更新候補の車両情報の特徴量評価値が、更新対象のレコードの文字列認識尤度未満であると判定した場合ステップS626:NO、文字列及び文字列認識尤度の更新を行わずに、ステップS618に戻り、記憶部208が記憶する他のレコードの選択を行う。そして、記録部210は、更新候補として抽出されなかった車両情報のうち、特徴量評価値が所定の閾値以上である車両情報を、新規車両として新たに記憶部208に記録しステップS628、フレーム間統合処理を終了する。図4に戻り、ステップS6によるフレーム間統合処理を終了すると、出力部212は、入力部201から現在のフレームIDを取得する。次に、出力部212は、記憶部208が記憶するレコードの中に、車両ベクトルの終点のフレームIDと現在のフレームIDとの差が所定フレーム以上となるものがあるか否かを判定するステップS7。出力部212は、記憶部208が記憶するレコードの中に、車両ベクトルの終点のフレームIDと現在のフレームIDとの差が所定フレーム以上となるものがないと判定した場合ステップS7:NO、処理を終了する。他方、出力部212は、記憶部208が記憶するレコードの中に、車両ベクトルの終点のフレームIDと現在のフレームIDとの差が所定フレーム以上となるものがあると判定した場合ステップS7:YES、終点のフレームIDと現在のフレームIDとの差が所定フレーム以上となるレコードの、最大評価値のフレームIDが示すフレームの画像情報及び文字列を、料金収受装置300に出力するステップS8。また、削除部213は、出力部212が出力したレコードを記憶部208から削除しステップS9、処理を終了する。以降、入力部201が画像情報を受け付ける度に、ステップS1からステップS9の処理を実行する。なお、料金収受装置300は、ステップS8において画像処理装置200から出力された文字列及び画像情報に基づいて、料金収受処理を行う。例えば、料金収受装置300は、ナンバープレートの文字列と料金収受対象のクレジットカード番号とを関連付けて記憶しておき、画像処理装置200から受け付けた文字列に関連付けられたクレジットカード番号に対して課金処理を行う方法が挙げられる。また例えば、料金収受装置300は、予め料金の支払があった車両のナンバープレートの文字列を記憶しておき、画像処理装置から受け付けた文字列のうち、予め記憶していない文字列が示す車両に対して課金処理を行う方法も挙げられる。また、文字列の認識尤度が低い場合は、画像処理装置から受け付けた画像を目視により確認することが好ましい。このように、本実施形態によれば、文字列認識と領域抽出の2つの方法によって車両を抽出することで認識の漏れを補うことができ、かつ複数のフレームから車両情報を抽出して同一の車両に対する車両情報を更新することで、車両情報の精度を高くすることができる。以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。例えば、本実施形態では、二輪車の特徴部分としてヘルメットを用い、四輪車の特徴部分としてナンバープレートを用いる場合を説明したが、これに限られず、その他の特徴部分を用いても、同様の処理を行うことができる。また、本実施形態では、四輪車のナンバープレートの種類として一段プレートと二段プレートとがある場合を用いて説明したが、これに限られず、1種類または3種類以上のナンバープレートがある場合にも適用することができる。また、本実施形態では、画像処理装置200が出力した車両情報に基づいて有料道路を通行する車両に対して通行料金の収受を行う料金収受システムに適用する場合について説明したが、これに限られない。例えば、車両情報に基づいて違反車特定処理を実行する違反車特定システムに画像処理装置200を備えるようにしても良い。この場合、料金収受装置300に代えて画像処理装置200から出力された画像及び文字列に基づいて違反車特定処理を行う違反者特定装置を備えることとなる。上述の画像処理装置200は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであっても良い。