帳票画像上の文字を認識処理する帳票文字認識装置において、前記帳票画像中から文字認識対象とする文字記入欄位置を抽出するフィールド抽出部と、前記文字記入欄内の画像から文字枠線を検出する枠線検出部と、前記枠線検出部の検出結果に基づいて、前記文字記入欄内の画像から1文字分の文字パターンを取り出して辞書との照合を行う文字パターン認識部と、前記文字パターン認識部で得た認識結果の信頼度の値を元に当該認識結果の棄却判定を行うスコアによる棄却判定部と、前記枠線検出部の検出結果に基づいて、前記文字記入欄内の画像から1文字分の非文字枠画像を取り出して、当該非文字枠画像に接触している文字枠線の数を計測する文字枠線接触数検出部と、前記非文字枠画像に接触している文字枠線数が所定の閾値を越える場合に、当該文字枠線に対応した文字の認識結果を棄却する罫線接触棄却判定部と、前記スコアによる棄却判定部の結果と前記罫線接触棄却判定部の結果の両方を元に、最終的に出力する文字認識結果の棄却判定を行う棄却処理統合部を備えたことを特徴とする帳票文字認識装置。非文字枠画像は、文字、ノイズ及び取り消し線のうち少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項1記載の帳票文字認識装置。しかしながら、例えば特許文献1に記載されているような装置では、文字ではない直線成分を探索することで取り消し線を検知する処理を行い、取り消し線が見つかった場合に文字認識結果を棄却するものであるが、そのため、直線以外の例えば曲線で描かれた取り消しには対処できないという課題があった。また、非特許文献1に記載されているようなフィールド抽出法では、ノイズが検出されれば誤認識は抑制可能となるが、検出が困難なノイズには対処できないという課題があった。例えば、非特許文献1において、帳票画像全体を走査して縦方向のノイズを検出する処理があるが、文字記入欄付近にのみ短い縦方向のノイズが存在した場合は、方式上これをノイズとして検出できない。そのために残ったノイズを文字1と誤認識するといった問題点を有していた。更に、特許文献2に記載されているような装置では、通常の認識辞書との照合と共に、文字枠線と接触交差した場合用の特殊な辞書を用いた照合を行い、双方の認識結果が合致しない場合は認識結果を棄却している。しかしながら、両方の認識結果が誤るケースも存在し、この場合は誤認識を抑制できないという課題があった。そして、これら文献に記載されている処理は別々の要因による誤認識を抑制するものである。そのため全処理を実装しなければ、ここに記載された要因取り消し線、ノイズ、文字枠線との接触交差に起因した誤認識は抑制できない。しかし、これを実現するには処理コストが増大するという課題があった。この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、処理コストが小さく、かつ、誤認識を抑制することのできる帳票文字認識装置を得ることを目的とする。この発明に係る帳票文字認識装置は、帳票画像上の文字を認識処理する帳票文字認識装置において、帳票画像中から文字認識対象とする文字記入欄位置を抽出するフィールド抽出部と、文字記入欄内の画像から文字枠線を検出する枠線検出部と、枠線検出部の検出結果に基づいて、文字記入欄内の画像から1文字分の文字パターンを取り出して辞書との照合を行う文字パターン認識部と、文字パターン認識部で得た認識結果の信頼度の値を元に認識結果の棄却判定を行うスコアによる棄却判定部と、枠線検出部の検出結果に基づいて、文字記入欄内の画像から1文字分の非文字枠画像を取り出して、非文字枠画像に接触している文字枠線の数を計測する文字枠線接触数検出部と、非文字枠画像に接触している文字枠線数が所定の閾値を越える場合に、文字枠線に対応した文字の認識結果を棄却する罫線接触棄却判定部と、スコアによる棄却判定部の結果と罫線接触棄却判定部の結果の両方を元に、最終的に出力する文字認識結果の棄却判定を行う棄却処理統合部を備えたものである。この発明の帳票文字認識装置は、非文字枠画像に接触した文字枠線の本数が閾値以上の場合は文字認識結果を棄却するようにしたので、処理コストが小さく、かつ、誤認識を抑制することができる。実施の形態1.図1は、この発明の実施の形態1による帳票文字認識装置を示す構成図である。図1において、帳票画像101は、紙の帳票をファクシミリやスキャナで画像化した画像データである。帳票文字認識装置102は、帳票画像101を解析して、その認識結果103を出力する文字認識装置であり、フィールド抽出部104、枠線検出部105、文字パターン認識部106、スコアによる棄却判定部107、棄却処理統合部108、結果出力部109、文字枠線接触数検出部110、罫線接触棄却判定部111を備えている。フィールド抽出部104は、帳票画像101中から文字記入欄の位置と大きさを抽出する。枠線検出部105は、文字記入欄の画像中から文字枠線を検出する。文字パターン認識部106は、文字枠線の検出結果を元に1文字の文字パターンを取得して辞書と照合することで文字認識結果を得る。スコアによる棄却判定部107は、文字認識結果に含まれる認識結果の信頼度スコアの値から棄却判定を行う。文字枠線接触数検出部110は、非文字枠画像文字やノイズ、取り消し線と文字枠線との接触有無を調べて、接触している文字枠線本数を計測する。罫線接触棄却判定部111は、接触している文字枠線の本数を元に文字認識結果を棄却するかを判定する。棄却処理統合部108は、スコアによる棄却判定部107の結果と罫線接触棄却判定部111の結果を元に、文字認識結果を棄却するかを最終決定する。結果出力部109は文字認識結果を外部へ出力する。図2は、フィールド抽出部104の処理例を示す説明図である。201は帳票画像の例である。202は該帳票画像から抽出した文字記入欄の画像例である。図3は、枠線検出部105の処理例を示す説明図である。301は文字記入欄の画像例202に対して、文字枠線を検出した結果例である。図4は、文字パターン認識部106の処理例を示す説明図である。401は文字枠線との接触部分を除去して作成した文字パターン、402は文字枠線との接触部分を文字の一部とみなして作成した文字パターンである。図5は、文字枠線接触数検出部110の処理例を示す説明図である。501は1個の文字枠を囲む画像バッファ、502は文字パターンが上側の文字枠線と接触していると判定された領域、503は文字パターンが左側の文字枠線と接触していると判定された領域、504は文字パターンが下側の文字枠線と接触していると判定された領域である。図6は、文字枠線接触数検出部110で得た、非文字画像と接触する文字枠線の本数を示す説明図である。601は2本の文字枠線と接触した文字の例、602は3本の文字枠線と接触した文字の例である。図7は、スコアによる棄却判定部107の処理例を示す説明図である。701は辞書に登録された文字3と形状が類似した文字パターン、702は辞書に登録された文字3と形状が大きく異なる文字パターンの例である。図8は、罫線接触棄却判定部111の動作例を示す説明図である。801は直線の取り消し線が記載された文字記入欄、802は直線でない取り消し線が記載された文字記入欄、803は短い縦方向のノイズが重畳された文字記入欄、804は乱雑な文字が記載された文字記入欄の例である。以下、図1~図8を適宜参照しつつ、実施の形態1の帳票文字認識装置の動作について説明する。先ず、図1に示すフィールド抽出部104は、帳票画像101から文字記入欄の位置と大きさを検出する。この文字記入欄の抽出処理は既存の帳票OCRと同じ方式で実現できる。本処理により、例えば図2に示す帳票画像201から、2文字枠の文字記入欄202が抽出される。次に、枠線検出部105は、抽出された文字記入欄から文字枠線を検出する。これも既存の帳票OCRと同じ方式で実現できる。例えば図3に示した文字枠線抽出結果例301は、文字記入欄202に対して本処理を適用した結果である図3は90度回転して表示している。図3中の文字5は縦の文字枠線を示しており、は横の文字枠線である。または非文字枠画像文字や取り消し線、ノイズを示し、は非文字枠画素と文字枠線との接触位置を示す。次に、文字パターン認識部106は、枠線検出部105の結果に基づいて、1文字分の非文字枠画像を取り出す。これを文字パターンとして、辞書と照合することで、その文字パターンに対する文字認識結果を取得する。例えば、図3に示す文字枠線抽出結果例301からは図4の401に示す非文字枠画像が得られるため、これを辞書と照合することで8という文字認識結果を得る。更に、本処理では、文字パターンが文字枠線と接触交差している場合、文字パターンと接触した文字枠線部分図3における部分も文字だとみなした文字パターン402を作成し、これを辞書と照合する。そして信頼度スコアが高い方の文字認識結果を出力する。次に、スコアによる棄却判定部107は、文字パターン認識部106で得た文字認識結果の信頼度スコアを調べ、スコアの値が閾値を越える場合は、その文字認識結果を出力する。逆にスコアの値が閾値を超えない場合は、文字認識結果を棄却とする。本処理では文字パターン認識部106で得た信頼度スコアを指標として棄却判定を行うため、辞書に記述された文字形状と異なる形状の文字パターンが棄却できる。例えば、辞書に活字の文字パターン3が登録されている場合、図7に示すように辞書に登録された文字パターンと形状が類似した文字パターン701が入力された場合は正しい認識結果を返し、形状が異なる文字パターン702が入力された場合は、認識結果が疑わしいと判断して棄却する。ここまでは通常の帳票OCRと同様な処理である。次に、文字枠線接触数検出部110は、1文字ずつ、文字枠領域付近の画像を調べて、非文字枠画像が、文字枠線と接触した箇所を特定して、その文字枠線の本数を計測する。具体的には図3に示した文字枠線の解析結果データから、図5に示すように1文字分の画像501を切り出す。そして内部を1画素ずつ走査して、上下にが並んだ画像領域502が見つかった場合、上側の横文字枠線と非文字枠画像との接触有と判断する。同様に、左右にが並んだ画像領域503が見つかった場合、左側の縦文字枠線との接触有と判断する。また、上下にが並んだ画像領域504が見つかった場合、下側の横文字枠線との接触有と判断する。このような処理を行うことで、文字やノイズ、取り消し線と接触した文字枠線の本数を測定する。このように非文字枠画像と接触した文字枠線の本数0~4を利用して、文字の乱雑度を数値的に表現する。図6は本処理の結果例を示す。ここで図中の○印は文字枠と非文字枠画像との接触位置を示す。文字601は2本の文字枠線と接触していると判定され、文字602は3本の文字枠線と接触していると判定される。次に、罫線接触棄却判定部111は、非文字枠画像に接触した文字枠線の本数が閾値以上の場合、乱雑な文字であると判断して文字認識結果を棄却する。例えば閾値=2の場合、図8に示した文字記入欄801では、全ての文字枠において、左右の文字枠線と取り消し線とが接触しており、非文字枠画像に接触した文字枠線の本数=2となる。そのために、文字認識結果が全て棄却される。また、取り消し線が曲線で描かれた文字記入欄802でも、やはり非文字枠画像に接触した文字枠線の本数が2以上となり、左3個の文字枠で文字認識結果が棄却となる。また、途切れた縦方向のノイズが重畳した文字記入欄803ノイズが途切れて短いためにノイズ除去が困難でも、左端の文字枠において非文字枠画像が上下2本の文字枠線と接触しているため棄却される。さらに、乱雑な文字が記入された文字記入欄804では、乱雑さに応じて非文字枠画像に接触した文字枠線の本数が増加し、2本以上の文字枠線に接触した文字が棄却となる。次に、棄却処理統合部108は、スコアによる棄却判定部107の結果と、罫線接触棄却判定部111のどちらかで棄却と判定された場合、最終的に出力する文字認識結果を棄却する。双方の棄却判定部で棄却と判定されなかった場合は、文字パターン認識部106で得た文字認識結果を出力する。最後に結果出力部109は、棄却処理統合部108で得た最終的な文字認識結果を外部へ出力する。このように実施の形態1の帳票文字認識装置は二つの棄却手段を持つ。第一に、スコアによる棄却判定部107では文字パターン認識部106で得た信頼度を指標として棄却判定を行うため、辞書と異なる形状を持つ文字パターンを棄却し、誤認識を抑制できる。第二に、罫線接触棄却判定部111では非文字枠の画素に接触した文字枠線の本数を指標として棄却判定を行うため、直線非直線からなる取り消し線がある文字枠や、ノイズ除去が難しいノイズが重畳された文字枠、乱雑な文字が記入された文字枠を棄却し、さらに誤認識を抑制できる。また、本帳票文字認識装置では、非文字枠画像に接触した文字枠線の本数を指標として棄却判定を行う簡便な処理で、三つの要因取り消し線、ノイズ、乱雑な文字に起因した誤認識を抑制できるため、処理コストが少ないという効果を有する。以上説明したように、実施の形態1の帳票文字認識装置によれば、帳票画像上の文字を認識処理する帳票文字認識装置において、帳票画像中から文字認識対象とする文字記入欄位置を抽出するフィールド抽出部と、文字記入欄内の画像から文字枠線を検出する枠線検出部と、枠線検出部の検出結果に基づいて、文字記入欄内の画像から1文字分の文字パターンを取り出して辞書との照合を行う文字パターン認識部と、文字パターン認識部で得た認識結果の信頼度の値を元に認識結果の棄却判定を行うスコアによる棄却判定部と、枠線検出部の検出結果に基づいて、文字記入欄内の画像から1文字分の非文字枠画像を取り出して、非文字枠画像に接触している文字枠線の数を計測する文字枠線接触数検出部と、非文字枠画像に接触している文字枠線数が所定の閾値を越える場合に、文字枠線に対応した文字の認識結果を棄却する罫線接触棄却判定部と、スコアによる棄却判定部の結果と罫線接触棄却判定部の結果の両方を元に、最終的に出力する文字認識結果の棄却判定を行う棄却処理統合部を備えたので、処理コストが小さく、かつ、誤認識を抑制することができる。また、実施の形態1の帳票文字認識装置によれば、非文字枠画像は、文字、ノイズ及び取り消し線のうち少なくともいずれかを含むようにしたので、乱雑な文字やノイズあるいは取り消し線による誤認識を抑制することができる。尚、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。