文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置において、評価画像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理手段と、前記文字認識処理手段により算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出手段と、を備える評価画像処理装置。前記評価値算出手段は、前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全ての文字の確信度から一文字あたりの確信度の平均値を評価値として算出することを特徴とする請求項1に記載の評価画像処理装置。前記評価値算出手段は、前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全て若しくは予め定めた個数の文字の確信度の合計値を評価値として算出することを特徴とする請求項1に記載の評価画像処理装置。前記評価値算出手段により算出された評価値に基づいて前記評価画像を分類する評価画像分類手段をさらに備える評価画像処理装置。文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置の評価画像処理方法において、評価画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップにより入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理ステップと、前記文字認識処理ステップにより算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出ステップと、を備える評価画像処理方法。非特許文献1の技術においては、性能を評価するためのする文字のテストセットの複雑度を3つに分けて分析している。この3つはテキスト位置把握、文字認識、および単語認識である。しかしながら、この方式を用いると複雑度の評価指標が3つに分かれているため、その方法自体、扱いが困難であるという問題点がある。そこで、本発明は、一意に数値化された文字認識方式の評価指標を用いて簡単に文字認識方式の性能評価を行うことができる評価画像処理装置および評価画像処理方法を提供することを目的とする。そこで、上述の問題を解決するために、本発明の評価画像処理装置は、文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置において、評価画像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理手段と、前記文字認識処理手段により算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出手段と、を備えている。また、本発明の評価画像処理方法は、文字認識方式の評価を行う評価画像処理装置の評価画像処理方法において、評価画像を入力する入力ステップと、前記入力ステップにより入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する文字認識処理ステップと、前記文字認識処理ステップにより算出された確信度に基づいて、前記評価画像の評価値を算出する評価値算出ステップと、を備えている。この発明によれば、入力された前記評価画像に対して文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出し、算出された確信度に基づいて、評価画像の評価値を算出し、算出された評価値に基づいて評価画像を分類する。これにより、これにより一意の数値化された指標を用いて評価することが可能となり、簡単な処理で評価画像の評価を行うことができる。また、本発明の評価画像処理装置において、前記評価値算出手段は、前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全ての文字の確信度から一文字あたりの確信度の平均値を評価値として算出するようにしてもよい。この発明によれば、確信度の平均値を評価値として算出することで、評価画像の評価を適正に行うことができる。また、本発明の評価画像処理装置において、前記評価値算出手段は、前記文字認識処理手段により算出された、前記評価画像における全て若しくは予め定めた個数の文字の確信度の合計値を評価値として算出するようにしてもよい。この発明によれば、確信度の合計値を評価値として算出することで、評価画像の評価を行うことができる。なお、この場合、評価対象の個数が同数程度である場合、他の評価画像と比較する上では、適正な評価とすることができる。また、本発明の評価画像処理装置は、前記評価値算出手段により算出された評価値に基づいて前記評価画像を分類する評価画像分類手段をさらに備える。この発明によれば、評価値に基づいて評価画像を分類することができる。この分類を複数にした場合、さまざまな角度から評価することができる。例えば、ある文字認識方式は、多数の文字を含んだ画像の認識に適したものであるとか、別の文字認識方式は、少ない文字を含んだ画像については、高速に認識処理をすることができるなど、文字認識方式の性能の把握および認識特性の把握をすることができる。よって、性能向上に必要となる機能強化部分を容易に把握することができる。本発明によれば、一意の数値化された指標を用いて評価することが可能となり、より簡単な評価指標を用いて評価画像を評価することができる。添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。本発明の実施形態に係る文字認識方式を評価分類する評価画像処理装置100は、入力された評価画像から評価指標となる平均確信度を算出し、その平均確信度により評価画像を分類するものである。図1は、文字認識方式を評価するための評価画像処理装置100の機能構成を示すブロック図である。評価画像処理装置1は、図1に示すように、評価画像入力部10入力手段、文字認識処理部11文字認識処理手段、平均確信度算出部12評価値算出手段、評価画像分類部13評価画像分類手段、および評価指標出力部14を備える。図2は、評価画像処理装置100のハードウェア構成図である。図1に示される評価画像処理装置100は、物理的には、図2に示すように、CPU1、主記憶装置であるRAM2及びROM3、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置4、ディスプレイ等の出力装置5、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール6、半導体メモリ等の補助記憶装置7などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図1において説明した各機能は、図2に示すCPU1、RAM2等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU1の制御のもとで入力装置4、出力装置5、通信モジュール6を動作させるとともに、RAM2や補助記憶装置7におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図1に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。評価画像入力部10は、文字認識方式を評価するためのテスト画像である評価画像を入力する部分である。例えば、スキャナやカメラであり、評価画像として情景写真や風景写真などを取り込むための手段である。文字認識処理部11は、評価画像入力部10により入力された評価画像に対して、複数設定されている文字認識方式文字認識エンジンからオペレータにより指定された文字認識方式に基づいた文字認識処理を行い、その認識結果に対する確信度を算出する部分である。この文字認識処理部11は、オペレータの指示に基づいて一の文字認識方式を決定し、その文字認識方式に従って文字認識処理を行う。なお、この文字認識処理部11は、複数の文字認識方式が設定され、評価対象となる一の文字認識方式を選択するようにしてもよいし、または文字認識方式を評価するたびに、文字認識方式を設定記憶するようにしてもよい。指定された文字認識方式に従って文字認識処理されて得られた確信度は、文字認識処理の結果から得られた文字データの確からしさを表す指標であり、例えば文字認識を行う際にテンプレートとして使用するテンプレート画像と評価画像を比較することで求めることができる。図3は、文字認識処理を行う際におけるテンプレート画像と評価画像とを比較する模式図である。まず、文字認識処理において抽出した文字領域Mについて図3a、画像の二値化処理を行い、文字部分の画素の値を1と、それ以外の部分の画素の値を0とする。次に、文字領域を複数のブロックに分割する図3b。その後、分割した各ブロックにおいて画素値を合算する処理を行い、テンプレート画像に対する合算値をSoriginalと、評価画像に対する合算値をSnoisyとする図3c。図3cの例では、Soriginal=25、Snoizy=12と算出されている。算出したSoriginalと、Snoisyとの差分を算出し、それに基づいた平均二乗誤差MSEを算出し、それを確信度として算出することができる式1参照。式1におけるnは、分割したブロックの数である。確信度は、評価対象部分となる分割領域ごとの平均二乗誤差を合計したものに基づいて定められる。なお、平均二乗誤差は、平均誤差や平均平方誤差と称される場合がある。また、式2に示されるとおり、二乗平均平方根誤差RMSEを確信度として算出してもよい。なお、二乗平均平方根誤差は、平均2乗平方根誤差、平均二乗誤差、平均2乗誤差平方根、平方根平均二乗誤差、誤差の標準偏差、などと称される場合がある。平均確信度算出部12は、文字認識処理部11により算出された確信度からその一文字あたりの平均値である平均確信度を算出する部分である。すなわち、平均確信度算出部12は、文字認識処理部11において認識された文字若しくは文字と扱われて認識された対象部分の認識数を計数しておき、算出した全確信度の合計値を認識数で除算することにより、平均確信度を算出する。この平均確信度は、評価画像にどれだけ活字文字を含んでいる可能性があるか示す数値である。この数値を用いて評価画像の複雑度を判定することができる。なお、平均確信度算出部12にかえて、評価値算出部として、評価画像において認識対象とされた文字の全てもしくは上位N個の確信度の合計値を評価値として算出するようにしてもよい。認識対象数を同程度とする評価画像を選択した場合若しくは上位N個のように認識対象数を同程度にした場合、他の評価画像と比較する上では、平均確信度と同等に扱うことができる。評価画像分類部13は、平均確信度算出部12により算出された平均確信度に基づいて評価画像の分類を行う部分である。評価画像分類部13は、図4に示すようなレベルと平均確信度との対応テーブルを保持しており、評価画像分類部13は、平均確信度算出部12により算出された平均確信度が、対応テーブルにおけるどのレベルに分類されるか判断して、分類する。図4における対応テーブルは、レベルを8段階に区分したものである。評価指標出力部14は、分類結果レベルと評価画像とを対応付けて出力する部分である。例えば、評価指標出力部14はディスプレイ等であって、分類結果と評価画像とを対応付けて表示する。以上のとおり、本実施形態の評価画像処理装置100は、評価画像を文字認識処理して得られた確信度に基づいて、評価画像のレベルを分類することができる。つぎに、評価画像処理装置100の動作について、説明する。図5は、評価画像処理装置100の処理を示す評価画像処理方法のフローチャートである。まず、評価画像入力部10により文字を含む評価画像が入力されるS21。そして、文字認識処理部11により、複数設定されている文字認識方式のうち、オペレータにより指定された文字認識方式に従って、入力した評価画像に対して、文字認識処理が行われるS22。文字認識処理部11により文字認識処理が行われると、その認識結果から得られた各文字に対して、文字認識処理部11により文字認識結果の確信度が算出されるS23。そして、平均確信度算出部12により、評価画像中で得られた全ての文字に対する確信度の一文字あたりの平均値が算出され、得られた平均値は評価画像の平均確信度とされるS24。平均確信度が算出されると、評価画像分類部13により、平均確信度を基に、評価画像の分類が行われるS25。このような処理により、評価画像処理装置100において、評価画像の分類処理を行うことができる。図6に、本実施形態における評価画像処理装置100が評価分類した評価画像の具体例およびその確信度を示す。図6aに示されるとおり、この評価画像には、ある風景画像に飲用水と読める看板が写っている。本実施形態における評価画像処理装置100が、このような評価画像の分類処理を行うと、図6bに示されるような、抽出文字ごとに確信度が得られる。この評価画像では、抽出文字として、、やさらに●などの、人の目にはこのような文字を評価画像中には認識できないものも抽出文字として抽出され、確信度が算出されている。この評価画像処理装置100は、このように抽出文字として抽出されたものの平均確信度を算出することにより、この評価画像の分類を行うことができる。この図6bの確信度に基づいた平均確信度を図4の対応テーブルに当てはめてみると、平均確信度は、1213716194となり、この評価画像はレベル2と分類することができる。そして、このような分類結果を基に、文字認識方式の評価を行うことができる。例えば、分類したレベルごとに評価画像を一定数ずつ抽出し、抽出した評価画像を当該分類ごとに文字認識精度を評価するといった利用方法が想定される。つぎに、本実施形態の評価画像処理装置100の作用効果について説明する。本実施形態の評価画像処理装置100において、評価画像入力部10から入力された評価画像に対して、文字認識処理部11がオペレータにより指定された文字認識方式に従って文字認識を行い、一文字ごとに認識結果に対する確信度を算出する。そして、平均確信度算出部12は、算出された確信度に基づいて、評価画像の評価値を算出する。本実施形態では、評価画像の評価値として、確信度の平均値を算出しているが、これに限るものではなく、例えば確信度の合計値を算出するようにしてもよい。そして、評価指標出力部13は、算出された評価値に基づいて評価画像を分類する。そして、評価指標出力部14は、分類した評価画像およびその分類レベルを表示する。これにより、これにより一意の数値化された指標を用いて評価することが可能となる。なお、評価値に基づいて評価画像を複数のレベルに分類することで、さまざまな角度から評価することができる。例えば、ある文字認識方式は、多数の文字を含んだ画像の認識に適したものであるとか、別の文字認識方式は、少ない文字を含んだ画像については、拘束に認識処理をすることができるなど、文字認識方式の性能の把握および認識特性の把握をすることができる。よって、性能向上に必要となる機能強化部分を容易に把握することができる。