帳票上の文字の認識を行う文字認識装置において、帳票を読み取って得られる帳票画像から文字列を認識する文字列認識部と、見出しに相当する文字列と、対応する枠であるデータ部に印字または記入されるべき文字列のデータ特性とを有する見出し定義情報を基に、前記文字列認識部により認識された文字列のうちから見出しに相当する文字列を特定する見出し特定部と、特定された見出しに対応付けられるべき、印字または記入された文字列がある枠としてのデータ部を特定するデータ部特定部と、マスクすべきデータに対応する見出しと、マスク方法とを有するマスク定義情報、及び、前記特定されたデータ部の文字列に対する認識結果情報を基に、前記帳票画像上のマスクすべき領域を算出するマスク領域算出部と、算出されたマスク領域にマスク処理を施して前記帳票画像を出力する出力部と、を有することを特徴とする文字認識装置。前記マスク方法は、文字列のうちでマスクする文字位置を指定すること、あるいは、文字列に含まれるキーとなる文字を指定し、その文字の前後の所定範囲をマスクすること、であることを特徴とする請求項1記載の文字認識装置。帳票を読み取って得られる帳票画像から文字列を認識する文字列認識部、を使用して帳票上の文字の認識を行う文字認識装置、が行うマスク処理方法において、見出しに相当する文字列と、対応する枠であるデータ部に印字または記入されるべき文字列のデータ特性とを有する見出し定義情報を基に、前記文字列認識部により認識された文字列のうちから見出しに相当する文字列を特定する見出し特定ステップと、特定された見出しに対応付けられるべき、印字または記入された文字列がある枠としてのデータ部を特定するデータ部特定ステップと、マスクすべきデータに対応する見出しと、マスク方法とを有するマスク定義情報、及び、前記特定されたデータ部の文字列に対する認識結果情報を基に、前記帳票画像上のマスクすべき領域を算出するマスク領域算出ステップと、算出されたマスク領域にマスク処理を施して前記帳票画像を出力する出力ステップと、を有することを特徴とするマスク処理方法。帳票を読み取って得られる帳票画像から文字列を認識する文字列認識部、を呼び出して帳票上の文字の認識を行わせるようにコンピュータを機能させるプログラムであり、該プログラムは、コンピュータを、見出しに相当する文字列と、対応する枠であるデータ部に印字または記入されるべき文字列のデータ特性とを有する見出し定義情報を基に、前記文字列認識部により認識された文字列のうちから見出しに相当する文字列を特定する見出し特定部、特定された見出しに対応付けられるべき、印字または記入された文字列がある枠としてのデータ部を特定するデータ部特定部、マスクすべきデータに対応する見出しと、マスク方法とを有するマスク定義情報、及び、前記特定されたデータ部の文字列に対する認識結果情報を基に、前記帳票画像上のマスクすべき領域を算出するマスク領域算出部、算出されたマスク領域にマスク処理を施して前記帳票画像を出力する出力部、として機能させるマスク処理プログラム。本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、帳票上の文字を認識し、その帳票に含まれる見出しと、帳票上に記入または印字された文字文字列に対応するデータ部とを対応付けする文字認識装置において、データ部から範囲を指定してマスクを行うことを可能とした文字認識装置、マスク処理方法、および、マスク処理プログラムを提供することを目的とする。提案する帳票上の文字を認識する文字認識装置は、帳票を読み取って得られる帳票画像から文字列を認識する文字列認識部と、見出しに相当する文字列と、対応する枠であるデータ部に印字または記入されるべき文字列のデータ特性とを有する見出し定義情報を基に、前記文字列認識部により認識された文字列のうちから見出しに相当する文字列を特定する見出し特定部と、特定された見出しに対応付けられるべき、印字または記入された文字列がある枠としてのデータ部を特定するデータ部特定部と、マスクすべきデータに対応する見出しと、マスク方法とを有するマスク定義情報、及び、前記特定されたデータ部の文字列に対する認識結果情報を基に、前記帳票画像上のマスクすべき領域を算出するマスク領域算出部と、算出されたマスク領域にマスク処理を施して前記帳票画像を出力する出力部と、を有する。提案する帳票上の文字を認識する文字認識装置では、マスクすべきデータに対応する見出しと、マスク方法とをマスク定義情報に指定することで、その見出しと対応付けられた枠としてのデータ部内に印字または記入された文字列からマスク方法の内容に応じてマスクする範囲を指定してマスク処理を行うことができる。以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る帳票の文字を認識する文字認識装置の機能ブロック図である。この文字認識装置は、帳票を読み取って得られる電子化された帳票画像を入力し、その帳票画像上に存在する文字列1つ以上の文字から構成されるものを認識するものである。この文字認識装置は、図1に示すように、入力部11、罫線/セル抽出部12、見出し部特定部13、データ部特定部14、データ部特徴解析部15、データ部文字認識部16、マスク対象特定部17、マスク座標算出部18、出力部19、画面表示部20、見出し定義DB21、マスク定義DB22、文字認識結果DB23、マスク座標DB24、文字認識エンジン25、を有する。図1において、入力部11は、スキャナ等により読み取られて電子化された帳票画像を入力する。罫線/セル抽出部12は、入力部11が入力した帳票画像上に存在する記載をその種類別、例えば図、表、及び文字文字列に分けて分離して、分離された表から罫線を抽出し、表を罫線で囲まれたセルで分割し解析する。見出し部特定部13は、文字認識エンジンに文字認識を依頼して、文字認識結果、及び、文字認識座標を受け取り、この初回の文字認識の結果をふまえ、セル内の文字列と、見出し定義DB21とマッチングを行い、見出し部分のセル見出しに相当する文字列を含むセル、以下、このようなセルのことを見出し部というを抽出する。データ部特定部14は、見出し部のセルに隣接するセルを探索し、見出しに対応して印字または記入される文字列があるセル以下、このようなセルのことをデータ部というとして最適な尤もらしいセルを特定する。データ部特徴解析部15は、データ部の特徴を解析し、文字枠、ノイズ等を除去した文字認識に最適なイメージに加工する。データ部文字認識部16は、文字認識エンジン25に文字認識を依頼して、文字認識結果及び、文字認識座標を受け取る。すなわち、データ部として特定されたセル内に含まれるデータに相当する文字列に対し、見出し定義テーブル31の対応する代表見出しに対するデータの属性等が考慮されてより精度が高い2回目の文字認識が行われ、見出し部特定部13が文字認識エンジンを呼び出したことによる初回の文字認識結果のうちの、データ部分に対する文字認識結果に対する調整部分的な修正等が行われる。マスク対象特定部17は、マスク定義DB22の、マスク条件に合う文字文字列を特定する。マスク座標算出部18は、マスクする文字文字列の外郭を覆うマスク座標を算出する。出力部19は、文字認識の結果文字認識結果DB23、およびマスク座標の結果マスク座標DB24を画面表示部20に通知送信する。画面表示部20は、マスク処理結果の帳票イメージを表示する。図2は、帳票イメージをマスク定義テーブルとともに示した図である。図2において、帳票イメージ上には、見出し部に含まれる見出しに相当するプレプリント文字の文字列以下、この見出し部に含まれる見出しに相当するプレプリント文字の文字列のことを単に見出しということがあるとして、銀行名101、金額104、預金種目106、口座番号108、口座名110、整理番号112、集団団体名114、集団団体ご住所116、がある。見出しに対して印字、記入される文字列がある枠セルとしてのデータ部の位置を探索する方法としては、図3に示すように、見出しがあるセルとは別のセルがデータ部である場合に対しては、見出しの右、下、右下のセルから加点方式で探索する方法最も得点が高いセルをデータ部として見出しに対応付けるがある。見出し部とデータ部が一致する場合もある例えば、図2の振込依頼書における集団団体ご住所116と、文字列117はセル118に共に含まれている。このように、同じセル内に見出しとデータがあり、かつ、複数行ある条件の場合に対しては、そのセルすなわち、見出し部兼用データ部内においてデータを探索する方法見出し以外の文字列をデータの候補とする方法がある。図2では、帳票イメージの見出しとしての銀行名101に対しては、右隣りのセル102、103がデータ部として特定され、金額104に対しては、右隣りのセル105がデータ部として特定され、預金種目106に対しては、右隣りのセル107がデータ部として特定され、口座番号108に対しては、右隣りのセル109がデータ部として特定され、口座名110に対しては、右隣りのセル111がデータ部として特定され、整理番号112に対しては、下側に接するセル113がデータ部として特定され、集団団体名114に対しては、下側に接するセル115がデータ部として特定される。これに対し、見出しとしての集団団体ご住所116については、データ117もともにセル118に含まれていて、上述の見出し部とデータ部が共にセル118で一致するケースに該当する。図4は、見出し定義テーブルのデータ構造を示す図である。図4に示すように、見出し定義テーブル31は、代表見出し、見出し位置、データ、文言バリエーションの各項目を有する。データは、属性、フォーマット桁数等、付帯記号の各項目を備えている。このデータは、代表見出しの項目に設定された各項目銀行名、支店名、種目、口座番号、口座名、金額、整理番号、依頼人名、住所、等がデータ部にどのような形式桁数等のデータこのように、データ部に印字または記入される文字列を単にデータということがあるを持つかを規定するものである。文言バリエーションは、代表見出しに示される語の、バリエーションを示すものである。見出し定義テーブル31は、見出し定義DB21に記憶される。帳票イメージ帳票画像から抽出した見出し文言に対し、見出し定義テーブル31の文言バリエーションの項目の文言と突合して、どの代表見出しに属するかを探索する。例えば、帳票イメージ上の預金種目ならば、見出し定義テーブル31の文言バリエーションの項目に預金種目があるため、そのまま、代表見出しは種目となる。また、帳票イメージ上の集団団体名ならば、見出しの一部分の団体が、見出し定義テーブルの文言バリエーションの項目にあるため、代表見出しは依頼人にとなる。このようにして、帳票画像上にある見出しが見出し定義テーブル31と対応付けられる。図5は、マスク定義テーブル、文字認識結果テーブル、及び、マスク座標テーブルのデータ構造を示す図である。マスク定義テーブル、文字認識結果テーブル、マスク座標テーブルはマスク定義DB22、文字認識結果DB23、マスク座標DB24にそれぞれ記憶される。図5に示すように、マスク定義テーブル32は、認識項目、マスク要否、マスク方法の各項目を有する。ここで、認識項目は、見出し定義テーブルの代表見出しに一致するものである。マスク要否は、その認識項目代表見出しがマスクを必要とするものであるかどうかを示すフラグ情報である。フラグがオンであれば図中、○印があれば、その項目はマスク対象であり、フラグがオフであれば図中、×印あるいは無印であれば、その項目はマスクする対象ではない。また、図5において、文字認識結果テーブル33は、認識項目、文字認識桁、文字認識結果、開始X座標、開始Y座標、終了X座標、終了Y座標、マスク対象フラグ、マスク後文字認識結果、の各項目を有する。文字認識桁は、1かたまりとして認識した文字列のいくつ目の文字かを示している。認識項目が口座番号である場合口座番号に対するデータ部の場合、何桁目かを示している。文字認識結果は、その桁位置での認識結果の文字1文字を示している。開始X座標、開始Y座標は、文字に外接する矩形の左上の点の座標、終了X座標、終了Y座標は文字に外接する矩形の右下の点の座標をそれぞれ示している。左上に原点を持つ座標系が採用されているため、終了座標の方が開始座標より大きい値を持つ。マスク対象フラグは、その文字がマスク対象になっているかどうかを示すフラグ情報である。このように、ある項目に対応するデータ部に含まれる文字列において、その文字列内の文字毎にマスク対象フラグを持たせることで、認識項目に対応するデータ部の文字列のうちからマスクする範囲を指定することが可能となる。マスク後文字認識結果は、マスクした文字をどのように画面表示するかを指定するものである。ここでは、マスクした文字はすべてアスタリスクに置き換えることにしている。他の文字で置き換えてもよい。また、図5において、マスク座標テーブル34は、認識項目、マスク番号、マスク開始X座標、マスク開始Y座標、マスク終了X座標、マスク終了Y座標、の各項目を有する。マスク番号は、帳票イメージ上に形成されるマスク領域本実施形態では単一色例えば黒による塗りつぶしを識別するための領域番号である。マスク開始X座標、マスク開始Y座標、マスク終了X座標、マスク終了Y座標については、文字列の外接矩形文字列を囲む四角形の左上と右下の点である。これは、図6に示すように、文字座標から文字列を囲む、最左端、最上端、最右端、最上端、最右端、最下端、最左端、最下端の各座標を求めて、文字列を囲む四角形を求める。すなわち、視認性を考慮し、連続する文字は同じ高さでマスクする。なお、文字毎にマスクしてもよい。図7は、帳票上の文字を認識する文字認識装置の全体フローチャートである。図7のステップS1で、入力部11は、文字認識対象の帳票をスキャナで読込み、帳票をイメージ化する。ステップS2では、罫線/セル抽出部12は、帳票画像をレイアウト解析し、罫線、及び、セルを抽出する。なお、セルとは、罫線で囲まれた枠文字枠のことである。ステップS3で、見出し特定部13は、文字認識エンジン25に文字認識を依頼して、文字認識結果、及び、文字認識座標を受け取る。これにより、帳票画像上の文字全般に対しての初回の認識処理が行われる。また、見出し特定部13は、文字認識の結果をふまえ、セル内の文字列と、見出し定義テーブル31とマッチングを行い、見出しに相当する文字列を含むセルすなわち、見出し部を抽出する。ステップS4では、データ部特定部14は、見出し部分のセル見出し部に隣接するセルを探索し、データ部分として最適な尤もらしいセルデータ部を特定する。ステップS5では、データ部特徴解析部15は、データ部の特徴を解析し、文字枠、ノイズ等を除去した文字認識に最適なイメージに加工する。ステップS6では、データ部文字認識部16は、文字認識エンジンに文字認識を依頼して、文字認識結果、及び、文字認識座標を受け取る。ここでは、データ部として特定されたセル内に含まれるデータに相当する文字列に対し、見出し定義テーブル31の対応する代表見出しに対するデータの属性等が考慮されてより精度が高い2回目の文字認識が行われ、ステップS3での初回の文字認識結果のうちの、データ部分に対する文字認識結果に対する調整部分的な修正等が行われる。ステップS7では、マスク対象特定部17は、マスク定義テーブル32の、マスク条件マスク方法に合う文字文字列を特定する。ステップS8では、マスク座標算出部18は、マスクする文字文字列の外郭を覆うマスク座標を算出する。ステップS9では、出力部19は、文字認識の結果文字認識結果テーブル33、およびマスク座標の結果マスク座標テーブル34を画面表示部20に通知する。そして、一連の処理を終了する。図8は、マスクする文字を特定する処理のフローチャートである。このフローチャートの処理は、マスク対象特定部17によって実行される。図8のステップS11で、マスク対象特定部17は、文字認識結果テーブル33に文字認識結果、文字認識座標を格納する。すなわち、図9に示すように、文字認識結果テーブル33において、認識項目、文字認識桁、文字認識結果、開始X座標、開始Y座標、終了X座標、終了Y座標、マスク後文字認識結果、の各項目に認識処理の結果として値がそれぞれ設定される。なお、マスク後文字認識結果には、この時点では、文字認識結果と同一の文字が全桁で設定される。続く、ステップS12で、マスク対象特定部17は、文字認識結果テーブル33の全データ行を処理済みであるかどうかを判定する。ステップS12で文字認識結果テーブル33の全データ行を処理済みであると判定された場合ステップS12の判定結果がYesの場合、一連の処理を終了する。ステップS12で文字認識結果テーブル33の全データ行を処理済みではないと判定された場合ステップS12の判定結果がNoの場合、ステップS13で、文字認識結果テーブル33から次の認識結果のデータ行を取得する。なお、このステップS13が初回に実行される場合は、先頭行を取得する。続く、ステップS14では、図5のマスク定義テーブル32から認識項目のマスク条件を取得する。すなわち、ステップS13で取得した行の認識項目の位置に設定された見出し名銀行名、支店名、種目、口座番号、口座名、金額、整理番号、依頼人名、住所、振込手数料、等と同一の見出し名を、マスク定義テーブル32の認識項目から見つけ、マスク定義テーブル32のその行のマスク要否、及び、マスク方法の項目に設定されたデータを取得する。続く、ステップS15では、取得されたマスク方法に応じて処理を分岐している。まず、マスク要否の項目がマスク定義テーブル32上で空欄になっている場合は、マスク要否のフラグがオフになっていてマスクなし、とみなし、ステップS15から先の処理がスキップされ、ステップS12に戻る。また、マスク要否の項目に、テーブル上で○印がついていて、マスク要否のフラグがオンになっている場合は、マスク方法に応じて処理を分岐する。例えば、何桁目をマスクする、というように複数桁のうちのマスクする桁を指定するような条件の場合ここでは、7桁の口座番号のうちの3桁、6桁、7桁目をマスクする場合を考える、ステップS16で、マスク条件を満たす行かどうかが判定される。このステップS16の判定結果は、マスクする桁3桁、6桁、7桁に相当する文字認識結果テーブル33の行を現在処理していない限りYesとなることはない。マスクする桁以外に相当する行を処理している場合例えば図10の1レコード目の処理のような場合、ステップS16の判定結果はNoとなり、現在行が1行分進み、ステップS16が再度実行される。マスクする桁3桁、6桁、7桁に相当する文字認識結果テーブル33の行を現在処理している場合例えば図10の7レコード目の処理のような場合、ステップS16の判定結果がYesとなり、続く、ステップS17で、処理対象行のマスク対象フラグがONに設定され図中、○で表記、ステップS18で、処理対象行のマスク後文字認識結果の文字がで置換される。置換は以外の文字で行ってもかまわない。他のマスク方法マスク条件として、例えば、住所において、都道府県名は表示させ、市町村の市、町、村も表示させるが、それ以外はマスクする、という条件の場合、都、道、府、県という文字と、市、町、村という文字で挟まれた1つ以上の文字と、市、町、村以降の文字列とがマスク対象となるので、ステップS19において、マスク対象に処理対象行が該当するかどうかを判定する。ステップS19の判定結果がNoの場合、処理対象行を1行進めて再度ステップS19が実行される。ステップS19の判定結果がYesの場合、ステップS20で、処理対象行のマスク対象フラグがONに設定され図中、○で表記、ステップS21で、処理対象行のマスク後文字認識結果の文字がで置換される。なお、例えば、認識項目口座番号に対するマスク要否がオフで、口座番号がマスク対象になっていない場合、図11に示すように、文字認識結果テーブル33に対しては、ステップS11の格納処理のみが行われる他のステップの処理はスキップする。図12は、マスク座標を算出する処理のフローチャートである。このフローチャートの処理は、マスク座標算出部18によって実行される。図12のステップ31で、マスク座標算出部18は、文字認識結果テーブル33の全データ行を処理済みであるかどうかを判定する。ステップ31で文字認識結果テーブル33の全データ行を処理済みであると判定された場合ステップS31の判定結果がYesの場合、一連の処理を終了する。ステップ31で文字認識結果テーブル33の全データ行を処理済みでないと判定された場合ステップS31の判定結果がNoの場合、ステップS32で、マスク座標算出部18は、文字認識結果テーブル33から現在の認識結果のデータ行を取得する。そして、ステップS33で、その現在行で、マスク対象フラグがONかどうかを判定する。ステップS33で現在行でマスク対象フラグがONでないと判定された場合ステップS33の判定結果がNoの場合、ステップS31に戻る。ステップS33で現在行でマスク対象フラグがONであると判定された場合ステップS33の判定結果がYesの場合、ステップS34で、マスク座標算出部18は、文字認識結果テーブル33から次の認識結果のデータ行を取得する。続く、ステップS35では、マスク座標算出部18は、ステップS32で取得した次行のマスク対象フラグがONであるかどうかを判定する。ステップS35で次行のマスク対象フラグがONではないと判定された場合ステップS35の判定結果がNoの場合、ステップS37でマスク領域四角形の座標算出を行い、ステップS31に戻る。ステップS35で次行のマスク対象フラグがONであると判定された場合ステップS35の判定結果がYesの場合、ステップS36で、マスク領域座標の算出依頼用に、マスク対象文字分の座標をワークにまとめる。そして、ステップS34に戻り、さらに次の認識結果のデータ行を取得する。このステップS34~S36の処理は、連続するマスク対象文字を検索している。途切れたところで、1かたまりとしてとらえ、ステップS37において、1文字あるいは複数文字にまたがるマスク領域を算出する。図13は、マスク領域の座標を算出する処理のフローチャートである。この処理は、図12のステップS37の詳細フローチャートである。このフローチャートの処理は、マスク座標算出部18によって実行される。図13のステップS41で、マスク座標算出部18は、マスク領域の座標左上X座標、左上Y座標、右下X座標、右下Y座標に、1文字目の座標左上X座標、左上Y座標、右下X座標、右下Y座標を代入する。続く、ステップS42で、マスク座標算出部18は、全文字の座標計算が処理済みであるかどうかを判定する。ステップS42で全文字の座標計算が処理済みであると判定された場合ステップS42の判定結果がYesの場合、ステップS43で、マスク領域の座標を、マスク座標テーブルに格納し、一連の処理を終了する。ステップS42で全文字の座標計算が処理済みではないと判定された場合ステップS42の判定結果がNoの場合、ステップS44で、次の文字の座標左上X座標、左上Y座標、右下X座標、右下Y座標を取得し、ステップS45で、左上X座標が、マスク領域の左上X座標より小さいかどうかを判定する。ステップS45で左上X座標が、マスク領域の左上X座標より小さくないと判定された場合ステップS45の判定結果がNoの場合、ステップS47に進む。ステップS45で左上X座標が、マスク領域の左上X座標より小さいと判定された場合ステップS45の判定結果がYesの場合、ステップS46で、左上X座標を、マスク領域の左上X座標に代入し、ステップS47に進む。ステップS47では、左上Y座標が、マスク領域の左上Y座標より小さいかどうかを判定する。ステップS47で左上Y座標が、マスク領域の左上Y座標より小さくないと判定された場合ステップS47の判定結果がNoの場合、ステップS49に進む。ステップS47で左上Y座標が、マスク領域の左上Y座標より小さいと判定された場合ステップS47の判定結果がYesの場合、ステップS48で、左上Y座標を、マスク領域の左上Y座標に代入し、ステップS49に進む。ステップS49では、右下X座標が、マスク領域の右下X座標より大きいかどうかを判定する。ステップS49で、右下X座標が、マスク領域の右下X座標より大きくないと判定された場合ステップS49の判定結果がNoの場合、ステップS51に進む。ステップS49で、右下X座標が、マスク領域の右下X座標より大きいと判定された場合ステップS49の判定結果がYesの場合、ステップS50で、右下X座標を、マスク領域の右下X座標に代入し、ステップS51に進む。ステップS51では、右下Y座標が、マスク領域の右下Y座標より大きいかどうかを判定する。ステップS51で、右下Y座標が、マスク領域の右下Y座標より大きくないと判定された場合ステップS51の判定結果がNoの場合、ステップS42に戻る。ステップS51で、右下Y座標が、マスク領域の右下Y座標より大きいと判定された場合ステップS51の判定結果がYesの場合、ステップS52で、右下Y座標を、マスク領域の右下Y座標に代入し、ステップS42に戻る。図14は、マスク座標テーブルの生成方法を示す図である。図13のフローチャートの処理の結果として、例えば、7桁の口座番号の3桁、6桁、7桁目をマスクする場合を考えると、3桁目の場合は、1つ前や1つ後の桁がマスク対象になっていないので、3桁目の文字の開始X座標、開始Y座標、終了X座標、終了Y座標をマスク開始X座標、マスク開始Y座標、マスク終了X座標、マスク終了Y座標、として、マスク座標テーブル34のマスク番号1のレコードに格納する。これに対し、6桁目と7桁目は2文字連続でマスク対象フラグがONになっていることから、2文字の領域に対する最左端、最上端、最右端、最下端の座標を算出し、それらをマスク開始X座標、マスク開始Y座標、マスク終了X座標、マスク終了Y座標、として、マスク座標テーブル34のマスク番号2のレコードに格納する。図15は、画像表示処理のフローチャートである。このフローチャートの処理は、画面表示部20によって実行される。図15のステップS61で、出力部19から通知された文字認識の結果文字認識結果テーブル33、およびマスク座標の結果マスク座標テーブル34を取得する。そして、ステップS62で、マスク座標テーブル34に指定されたマスク領域に対し、帳票イメージ上でマスク処理を行い、ステップS63で、図16Bに示すように、マスク処理を施した帳票イメージを画面表示する。なお、この際、図16Bに示すように、文字認識結果テーブル33から帳票イメージに対する文字認識結果もともに画面表示する。なお、図16Aは、マスク処理を施さなかった場合の帳票イメージと、その帳票イメージに対する文字認識結果を示す図である。これに対し、図16Bは、マスク処理を施した場合の帳票イメージと、その帳票イメージに対する文字認識結果を示す図である。図16Bに示すように、本実施形態のマスク処理方法では、データ部の範囲を指定したマスクが可能となる。以上説明したように、本実施形態の帳票上の文字を認識する文字認識装置による印字または記入された文字列であるデータ部のマスク処理方法では、マスクすべきプレプリントの見出しと、マスク方法とをマスク定義情報に指定することで、その見出しと対応付けられたデータ部印字または記入された文字列からマスク方法の内容に応じてマスクする範囲を指定してマスク処理を行うことができる。続いて、本実施形態の帳票上の文字を認識する文字認識装置によるマスク処理を行うことで、背景技術にて示した問題点2~6が解決されることを、図17~図21を参照して説明する。まず、問題点2の定義領域内からはみ出した文字文字列に対し、マスクできない点については、図17に示すように、従来は、定義した領域全面に固定的にマスクをするため、文字枠からはみ出した文字に対しては完全にマスクができない。そのため、マスクからはみ出した文字の一部分から、文字が推測できる場合がある。これに対し、本実施形態のマスク処理方法では、文字文字列毎にマスク処理をしているので、文字枠からはみだした文字に対してもマスク処理を行うことができ、文字枠からはみだした文字の一部が露出するという不都合を回避することができる。問題点3の領域内文字枠にあるプレプリント文字がマスクされる点については、図18に示すように、文字枠セル121内に見出し120とマスクすべきデータ122とがあった場合は、データ122の一部あるいは全部をここでは全部をマスクしているので、見出しプレプリント文字の文字列120がマスクされることはなく、マスク処理された帳票イメージに対する視認性を向上させることができる。この結果、項目名が文字枠セルの中にあるレイアウトの場合に、プレプリント文字がマスクされてしまうために項目名が判断できないことを回避することができる。問題点4の文字の位置や文字の記入の有無がわからない点については、図19に示すように、従来では、文字の位置や記入有無を考慮せず、定義した領域全面にマスクをするため、領域内文字枠に、文字文字列の記述があるのか無いのか、あるとしたらどの位置に何文字分の文字文字列があるのか、が判断できなかった。しかし、本実施形態のマスク処理方法の場合、文字枠セル内から文字を探し出しマスクしているため、文字の位置や記入の有無が分かる記入がない場合は、マスクすべき対象の項目であってもマスク処理は施されない。問題点5の類似帳票の区別がつかなくなる点については、図20に示すように、従来は、定義した領域がマスク領域となるため、定義した領域が広い場合、全体がマスクされ、似たような帳票と見た目の区別がつかなくなる場合がある。また、定義した領域全面に対しマスク処理を行うため、帳票画像全体の視認性が悪くなる。これに対し、本実施形態のマスク処理方法では、文字列に外接する矩形四角形をマスク領域とするため、帳票レイアウトの大部分がオペレータに露出されることになり、類似している帳票の間でも、区別がつきやすくなる。また、マスク範囲がスマートになり、帳票画像全体が見やすくなる。問題点6の部分的なマスクの対応ができない点については、従来は、定義した領域文字枠、セル全体をマスクしているので、領域内文字枠の文字文字列内の、何文字目をマスクしたい、また特定のキーワード例えば、県、市等をマスクせず他の文字列をマスクしたい、などの細かいマスクのニーズに対応ができなかった。しかし、本実施形態のマスク処理方法では、文字毎にマスクするかどうかを決めることができるので、変化に富んだ部分的なマスクができる文字列から範囲を指定してマスクすることができる。図22は、図1に示す本実施形態の帳票上の文字を認識する文字認識装置を実現可能なコンピュータの構成図である。図22に示すコンピュータは、CPU61、メモリ62、入力装置63、出力装置64、外部記憶装置65、媒体駆動装置66、及びネットワーク接続装置67を有し、これらがバス68によって互いに接続された構成となっている。同図に示す構成は一例であり、これに限定されるものではない。CPU61は、当該コンピュータ全体の制御を行う。メモリ62は、プログラム実行、データ更新等の際に、外部記憶装置65あるいは可搬型の記録媒体69に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納する例えばRAMである。CPU61は、プログラムをメモリ62に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。入力装置63は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置、或いはスキャナ等の画像読取装置と接続されたインターフェースである。入力装置に対するユーザの操作を検出し、その検出結果をCPU61に通知する。出力装置64は、例えば表示装置と接続された表示制御装置である。CPU61の制御によって送られてくるデータを表示装置上に出力させる。ネットワーク接続装置67は、例えばイントラネットやインターネット等のネットワークを介して、外部装置と通信を行うためのものである。外部装置は、画像読取装置であってもよく、その画像読取装置と接続されたものであってもよい。外部記憶装置65は、例えばハードディスク装置である。主に各種データやプログラムの保存に用いられる。記憶媒体駆動装置66は、光ディスクや光磁気ディスク等の可搬型の記録媒体69にアクセスするものである。本実施形態による帳票上の文字を認識する文字認識装置は、それに必要な機能を搭載したプログラム以降文字認識ソフトと呼ぶをCPU61が実行することで実現される。文字認識ソフトは、記録媒体69に記録して配布してもよく、或いはネットワーク接続装置67により取得できるようにしてもよい。ここでは、外部記憶装置65に文字認識ソフト、及び、図1に示したDB21~DB24が格納されていると想定する。上述した想定では、入力部11は例えばCPU61、メモリ62、入力装置63、外部記憶装置65、ネットワーク接続装置67、及びバス68によって実現される。出力部19は、例えばCPU61、メモリ62、出力装置64、外部記憶装置65、ネットワーク接続装置67、及びバス68によって実現される。DB21~DB24は外部記憶装置65に相当する。他は、例えばCPU61、メモリ62、外部記憶装置65、及びバス68によって実現される。