認識辞書と、帳票画像の認識処理を行う帳票認識部とを備える帳票認識装置であって、前記帳票認識部は、前記帳票画像内から文字列を検出し、検出された前記文字列に対し、項目名もしくは項目値らしさを表す認識優先度を設定する認識優先度設定部と、前記認識優先度の高い順にまとめられた認識グループを設定する認識グループ設定部と、前記認識グループごとに前記認識グループ内の文字列のペアから項目名-項目値関係を抽出する項目名-項目値関係抽出部と、前記項目名-項目値関係抽出部によって抽出された項目名-項目値関係により、帳票画像内から読み取り対象の項目名-項目値関係全てが抽出されたかを判定する項目名-項目値関係抽出終了判定部を有し、前記項目名-項目値関係抽出部により、認識優先度の高い認識グループの文字列から順に項目名-項目値関係の抽出を行い、前記項目名-項目値関係抽出終了判定部により、項目名-項目値関係の抽出が終了したと判定されれば帳票認識処理を終了する帳票認識装置。請求項1に記載の帳票認識装置において、前記認識辞書は文字認識辞書を有し、前記帳票認識部は、前記文字認識辞書を用いて、検出された前記文字列の文字を認識する文字列認識部を有する帳票認識装置。請求項2に記載の帳票認識装置において、前記認識辞書は項目辞書を有し、前記帳票認識部は、前記項目辞書を用いて、前記文字列認識部で認識した文字列の項目名もしくは項目値を照合する辞書照合部を有する帳票認識装置。請求項1~3の何れか一つに記載の帳票認識装置において、前記認識優先度設定部は、前記文字列の幅や高さ、前記文字列内の連結成分数や微小連結成分数、前記文字列が属する枠の幅や高さなどのペナルティ項目に対し、あらかじめ決められた閾値を超過するもしくは下回る際に、認識優先度を下げるよう設定を行う帳票認識装置。請求項1~3の何れか一つに記載の帳票認識装置において、前記認識優先度設定部は、前記文字列の幅や高さ、前記文字列内の連結成分数や微小連結成分数、前記文字列が属する枠の幅や高さなどのペナルティ項目に対し、事前に前記ペナルティ項目ごとの正規分布を学習しておき、前記文字列のペナルティ項目の値が前記正規分布の平均からの偏差が大きくなるにつれて、認識優先度を下げるように設定を行う帳票認識装置。請求項1~5の何れか一つに記載の帳票認識装置において、前記項目名-項目値関係抽出終了判定部は、項目名-項目値関係が読み取り対象の全属性分揃っており、かつスコアが予め指定された閾値よりも高い場合に、目的の項目名-項目値関係が抽出されたと判定する帳票認識装置。請求項1~5の何れか一つに記載の帳票認識装置において、前記項目名-項目値関係抽出終了判定部は、全属性において、同一属性かつ同一項目値文字列が複数得られた場合に、目的の項目名-項目値関係が抽出されたと判定する帳票認識装置。帳票定義を用いないで帳票画像の認識処理を行う帳票認識方法であって、前記帳票画像内から文字列を検出し、検出された前記文字列に対し、項目名もしくは項目値らしさを表す認識優先度を設定する認識優先度設定ステップと、前記認識優先度の高い順にまとめられた認識グループを設定する認識グループ設定ステップと、前記認識グループごとに前記認識グループ内の文字列のペアから項目名-項目値関係を抽出する項目名-項目値関係抽出ステップと、前記項目名-項目値関係抽出ステップで抽出された項目名-項目値関係により、帳票画像内から読み取り対象の項目名-項目値関係全てが抽出されたかを判定する項目名-項目値関係抽出終了判定ステップを有し、前記項目名-項目値関係抽出ステップにおいて、認識優先度の高い認識グループの文字列から順に項目名-項目値関係の抽出を行い、前記項目名-項目値関係抽出終了判定ステップにおいて、項目名-項目値関係の抽出が終了したと判定されれば帳票認識処理を終了する帳票認識方法。請求項8に記載の帳票認識方法において、文字認識辞書を用いて、検出された前記文字列の文字を認識する文字列認識ステップを有する帳票認識方法。請求項9に記載の帳票認識方法において、項目辞書を用いて、前記文字列認識ステップで認識した文字列の項目名もしくは項目値を照合する辞書照合ステップを有する帳票認識方法。請求項8~10の何れか一つに記載の帳票認識方法において、前記認識優先度設定ステップは、前記文字列の幅や高さ、前記文字列内の連結成分数や微小連結成分数、前記文字列が属する枠の幅や高さなどのペナルティ項目に対し、あらかじめ決められた閾値を超過するもしくは下回る際に、認識優先度を下げるよう設定を行う帳票認識方法。請求項8~10の何れか一つに記載の帳票認識方法において、前記認識優先度設定ステップは、前記文字列の幅や高さ、前記文字列内の連結成分数や微小連結成分数、前記文字列が属する枠の幅や高さなどのペナルティ項目に対し、事前に前記ペナルティ項目ごとの正規分布を学習しておき、前記文字列のペナルティ項目の値が前記正規分布の平均からの偏差が大きくなるにつれて、認識優先度を下げるように設定を行う帳票認識方法。コンピュータに、帳票定義を用いないで帳票画像の認識処理を実行させるプログラムであって、前記帳票画像内から文字列を検出し、検出された前記文字列に対し、項目名もしくは項目値らしさを表す認識優先度を設定する認識優先度設定ステップと、前記認識優先度の高い順にまとめられた認識グループを設定する認識グループ設定ステップと、前記認識グループごとに前記認識グループ内の文字列のペアから項目名-項目値関係を抽出する項目名-項目値関係抽出ステップと、前記項目名-項目値関係抽出ステップで抽出された項目名-項目値関係により、帳票画像内から読み取り対象の項目名-項目値関係全てが抽出されたかを判定する項目名-項目値関係抽出終了判定ステップを有し、前記項目名-項目値関係抽出ステップにおいて、認識優先度の高い認識グループの文字列から順に項目名-項目値関係の抽出を行い、前記項目名-項目値関係抽出終了判定ステップにおいて、項目名-項目値関係の抽出が終了したと判定されれば帳票認識処理を終了する処理を実行させるプログラム。請求項13に記載のプログラムにおいて、文字認識辞書を用いて、検出された前記文字列の文字を認識する文字列認識ステップを有するプログラム。請求項14に記載のプログラムにおいて、項目辞書を用いて、前記文字列認識ステップで認識した文字列の項目名もしくは項目値を照合する辞書照合ステップを有するプログラム。請求項13~15の何れか一つに記載のプログラムにおいて、前記認識優先度設定ステップは、前記文字列の幅や高さ、前記文字列内の連結成分数や微小連結成分数、前記文字列が属する枠の幅や高さなどのペナルティ項目に対し、あらかじめ決められた閾値を超過するもしくは下回る際に、認識優先度を下げるよう設定を行うプログラム。請求項13~15の何れか一つに記載のプログラムにおいて、前記認識優先度設定ステップは、前記文字列の幅や高さ、前記文字列内の連結成分数や微小連結成分数、前記文字列が属する枠の幅や高さなどのペナルティ項目に対し、事前に前記ペナルティ項目ごとの正規分布を学習しておき、前記文字列のペナルティ項目の値が前記正規分布の平均からの偏差が大きくなるにつれて、認識優先度を下げるように設定を行うプログラム。本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明は、帳票定義を用いない帳票認識方式において、文字列が多数記載されている帳票画像内からも、高速に目的の項目名項目値ペアを抽出することができる帳票認識方式を提供することを第1の課題とする。また、本発明は、文字列認識および単語照合に時間がかかる点状ノイズが入った帳票画像内からも、高速に目的の項目名項目値ペアを抽出することができる帳票認識方式を提供することを第2の課題とする。本願の開示する発明のうち代表的なものは以下の通りである。本発明の帳票認識装置は、認識辞書と、帳票画像の認識処理を行う帳票認識部とを備える帳票認識装置であって、前記帳票認識部は、前記帳票画像内から文字列を検出し、検出された前記文字列に対し、項目名もしくは項目値らしさを表す認識優先度を設定する認識優先度設定部と、前記認識優先度の高い順にまとめられた認識グループを設定する認識グループ設定部と、前記認識グループごとに前記認識グループ内の文字列のペアから項目名-項目値関係を抽出する項目名-項目値関係抽出部と、前記項目名-項目値関係抽出部によって抽出された項目名-項目値関係により、帳票画像内から読み取り対象の項目名-項目値関係全てが抽出されたかを判定する項目名-項目値関係抽出終了判定部を有し、前記項目名-項目値関係抽出部により、認識優先度の高い認識グループの文字列から順に項目名-項目値関係の抽出を行い、前記項目名-項目値関係抽出終了判定部により、項目名-項目値関係の抽出が終了したと判定されれば帳票認識処理を終了するものである。また、本発明の帳票認識方法は、帳票定義を用いないで帳票画像の認識処理を行う帳票認識方法であって、前記帳票画像内から文字列を検出し、検出された前記文字列に対し、項目名もしくは項目値らしさを表す認識優先度を設定する認識優先度設定ステップと、前記認識優先度の高い順にまとめられた認識グループを設定する認識グループ設定ステップと、前記認識グループごとに前記認識グループ内の文字列のペアから項目名-項目値関係を抽出する項目名-項目値関係抽出ステップと、前記項目名-項目値関係抽出ステップで抽出された項目名-項目値関係により、帳票画像内から読み取り対象の項目名-項目値関係全てが抽出されたかを判定する項目名-項目値関係抽出終了判定ステップを有し、前記項目名-項目値関係抽出ステップにおいて、認識優先度の高い認識グループの文字列から順に項目名-項目値関係の抽出を行い、前記項目名-項目値関係抽出終了判定ステップにおいて、項目名-項目値関係の抽出が終了したと判定されれば帳票認識処理を終了するものである。また、本発明のプログラムは、コンピュータに、帳票定義を用いないで帳票画像の認識処理を実行させるプログラムであって、前記帳票画像内から文字列を検出し、検出された前記文字列に対し、項目名もしくは項目値らしさを表す認識優先度を設定する認識優先度設定ステップと、前記認識優先度の高い順にまとめられた認識グループを設定する認識グループ設定ステップと、前記認識グループごとに前記認識グループ内の文字列のペアから項目名-項目値関係を抽出する項目名-項目値関係抽出ステップと、前記項目名-項目値関係抽出ステップで抽出された項目名-項目値関係により、帳票画像内から読み取り対象の項目名-項目値関係全てが抽出されたかを判定する項目名-項目値関係抽出終了判定ステップを有し、前記項目名-項目値関係抽出ステップにおいて、認識優先度の高い認識グループの文字列から順に項目名-項目値関係の抽出を行い、前記項目名-項目値関係抽出終了判定ステップにおいて、項目名-項目値関係の抽出が終了したと判定されれば帳票認識処理を終了する処理を実行させるものである。本発明により、帳票定義を用いずに多種レイアウト帳票から項目名-項目値関係を抽出する帳票認識技術においても、従来よりも高速に帳票認識処理を行うことができる。また、点状ノイズが入る帳票画像に対しても、ノイズの影響による帳票認識処理時間の増大の影響を抑制することができる。以下、図に示す実施例により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。具体的な処理の内容を説明する前に、本発明の概略について説明する。本発明は、帳票定義を用いずに帳票画像内から読み取り対象の文字列およびその属性を抽出する帳票認識方式において、処理時間の多くかかる文字列認識処理および辞書照合処理の回数を抑制することで、本来の帳票認識時間よりも高速に実行できる帳票認識方式である。そのためには、まず文字列認識を行う以前の文字列に対して、当該文字列のサイズや連結成分の個数、当該文字列矩形が属する枠のサイズや当該枠に属する他の文字列矩形の数などの文字列の画像情報を元に、当該文字列が読取対象の項目名もしくは項目値であるかどうかの認識優先度を設定する。次に、認識優先度の高い文字列から順に文字列認識処理、辞書照合処理、項目名項目値関係抽出処理を行い、帳票画像内から読み取り対象の項目名項目値関係が抽出されたと判定されれば、帳票認識処理を終了する。これにより、帳票画像内の全ての文字列に対して、文字列認識処理、辞書照合処理、項目名-項目値関係抽出処理を行うことなく、高速に帳票認識処理を行うものである。以下、本発明の一実施例になる帳票認識装置および帳票認識方法について、図面を用いて詳細に説明する。図5は、本発明の帳票認識装置のハードウェア構成例である。本実施例の帳票認識装置は、命令コマンドやデータなどを入力するための入力装置501、認識対象の帳票を入力する画像入力装置502、文字列の検出や文字列認識、項目名-項目値関係の解析を行う帳票認識部500、文字認識辞書や項目名単語辞書を格納する認識辞書503、帳票画像の認識結果を表示する表示装置504を備える。帳票認識部500と、入力装置501、画像入力装置502、認識辞書503、表示装置504は、物理的な接続手段に依らず、ネットワークなどを介して接続されてもよい。帳票認識部500における、本発明の帳票認識の処理フローを示す前に、本発明で前提とする帳票認識の基本処理フローについて図2を用いて説明する。図2は帳票定義を用いない帳票認識処理のうち、項目名-項目値関係を抽出することで読取対象の文字列の値およびその属性を抽出する処理の例である。まず、ステップS210において、入力された帳票画像から枠を検出する。次に、ステップS220において、帳票画像から文字列を検出する。ステップS210およびS220の具体例として、例えば、特許文献3に開示の技術のように、帳票画像から罫線を抽出し、2本の罫線の交点と端点を抽出し、矩形枠の四隅に相当する右上角、左上角、右下角、左下角を検出することにより、帳票画像内から枠を検出する方式を利用することができる。ステップS230では、ステップS220において検出された文字列領域の個々の文字を文字認識辞書231を用いて認識する。ステップS230の具体例として、例えば、非特許文献1に開示の技術のように、ベイズの定理から導かれる距離尺度である識別関数を文字カテゴリごとに定め、識別関数の出力する値に基づいて、未知の文字を文字カテゴリに分類することで、個々の文字を認識する方式などがある。ステップS240では、ステップS230において認識された各文字列の文字列認識結果ごとに、項目辞書241と照合し、当該文字列が項目辞書241に登録された単語や表記文法に一致するかどうかを計算する。項目辞書241は、例えば特許文献1では、金額や口座番号など、当該文字列が項目名となるかを判定するためのキーワードリストである項目名辞書と、nnnnn円nは数字やnnnnnnnnnnnnnなど当該文字列が項目値となるかを判定するための表記文法リストである項目値辞書から構成される。辞書との照合時には、当該文字列がどの程度辞書内の単語や表記文法と一致するかを表す尤度が計算され、項目名辞書と照合した結果である項目名尤度が高ければ、当該文字列は項目名候補と判定され、項目値辞書と照合した結果である項目値尤度が高ければ、当該文字列は項目値候補と判定される。ステップS240における単語照合の具体的な実施例としては、例えば、非特許文献2に開示の技術のように、個別文字の識別候補をノードと見立てた識別候補文字ネットワークと状態遷移ネットワークで表現した辞書のマッチングにより、状態遷移ネットワークから最適な文字列パスを選択し、文字列認識結果を得る方法がある。一般に、識別候補文字ネットワークを用いて辞書との走査を行いマッチングを行う方式は、文字列長が長くなった場合や、ノイズ点が多く混入した場合に識別候補文字ネットワークのノード数が多くなり、処理に時間がかかるという問題がある。特に、後者のノイズ点が入るケースでは、処理に時間がかかることに加え、ノイズ点の悪影響により正しい照合結果が得られにくいといった問題がある。本発明では、上記のようなノイズ点が入る文字列による、処理時間増大の影響を抑制することも可能となる。ステップS250では、ステップS240において、項目名候補や項目値候補と判定された文字列ペアに対し、当該文字列ペアの配置関係が項目名-項目値関係として妥当かどうかを判定し、妥当であれば当該文字列ペアを項目名-項目値関係として抽出する。配置関係が項目名-項目値関係として妥当かどうかの判定は、ステップS210において検出された枠の座標およびステップS220において検出された文字列領域の座標を基に行われ、2つの文字列が属する枠のサイズおよび配置関係および隣接関係や、2つの文字列矩形のサイズおよび配置関係を基に行われる。例えば、特許文献2の方式では、2つの文字列の配置関係が項目名-項目値関係として妥当かどうかを表す尺度である配置尤度を計算する。配置尤度は、配置尤度が取り得る値の最大値で初期化し、文字列ペアをなす2つの文字列の配置関係が項目名-項目値関係として非妥当であると判断できる配置パターンを配置ペナルティルールとして定義し、初期値から配置ペナルティルールによって得られた配置ペナルティ値を減算した値を計算する方法がある。配置尤度はあらかじめ定められた閾値以上の場合、当該文字列ペアの配置関係が項目名項目値関係として妥当であると判定される。また、ステップS240およびステップS250からなる項目名-項目値関係の抽出は、上記によるものではなく、例えば特許文献1のように、まずステップS240にて、ステップS230の結果得られた各文字列の文字列認識結果ごとに、前述の項目名辞書との照合を行い、当該文字列が項目名であるかどうかを判定し、次にステップS250にて、ステップS240で項目名と判定された文字列が属する枠の下に隣接する枠内の文字列もしくは右に隣接する枠内の文字列を項目値と判定し、項目名-項目値関係として抽出する方式であってもよい。また、その他、ステップS240が帳票画像内の任意の文字列が項目名もしくは項目値となるかを判定する機能を持ち、ステップS250が帳票画像内の任意の文字列ペアの配置関係が項目名-項目値関係として妥当かどうかを判定し、項目名-項目値関係を抽出する機能を持つものであれば、上記のものには依らない。また、最後にステップS260において、ステップS250で抽出された項目名-項目値関係と、あらかじめ項目辞書241内で定義された項目名および項目値の属性を照らし合わせ、項目名-項目値関係と判定された文字列の属性を決定する。次に、本発明の帳票認識フローを、図1を用いて説明する。図1のステップS210、ステップS220、ステップS230、ステップS240、ステップS250、ステップS260は、それぞれ図2のものと同一の処理となる。本発明は、図2に示した帳票認識の基本処理フローに対し、ステップS110の認識優先度設定、ステップS120の認識グループ設定、ステップS130の項目名-項目値関係抽出終了判定を付加することで、従来より高速に帳票画像内から目的の項目名-項目値関係を抽出することを実現するものである。以下、ステップS110の認識優先度設定、ステップS120の認識グループ設定、ステップS130の項目名-項目値関係抽出終了判定について、詳細に述べる。ステップS110の認識優先度設定では、ステップS220で抽出された文字列に対し、項目名および項目値らしさを事前に判定し、項目名および項目値らしいものから順に認識優先度を設定する。認識優先度は文字列認識処理以前に得られる情報、すなわち文字列矩形のサイズや枠のサイズ、所属する枠に属する他の文字列数などから判定するため、文字列認識よりも高速に認識優先度を設定することができる。ステップS110の処理フロー例を、図6を用いて説明する。図6の処理は、ステップS220で抽出された文字列ごとに実行される。図6のステップS601では認識優先度を初期化する。例えば、認識優先度は小さいほど、当該文字列の項目名もしくは項目値としての可能性が高いことを表す値とする。ステップS602では残りペナルティがあるかを判定し、残りペナルティルールがなければ処理を終了する。ペナルティルールとは、例えば図10および下記の1~12に示すような文字列の特徴がある条件を満たす際に該当するルールとなっており、当該文字列が項目名および項目値でないと判断するための尺度となっている。例として、文字列のサイズやアスペクト比など外形情報、文字列の属する枠に関する周辺情報、文字列内の連結する黒画素の成分数などの画素情報、文字列の帳票内での位置に関する位置情報などを用いることができる。下記にそれぞれの分類ごとにペナルティルールを例を示す。○文字列の外形情報1文字列の幅STRWIDTHが閾値THMAXSTRWIDTH以上2文字列の幅STRWIDTHが閾値THMINSTRWIDTH以下3文字列の高さSTRHEIGHTが閾値THMAXSTRHEIGHT以上4文字列の高さSTRHEIGHTが閾値THMINSTRHEIGHT以下5文字列のアスペクト比STRASPECTが閾値THMAXSTRASPECT以上○文字列の周辺情報6文字列の属する枠の幅CELLWIDTHが閾値THMAXCELLWIDTH以上7文字列の属する枠の高さCELLHEIGHTが閾値THMAXCELLHEIGHT以上8文字列の属する枠内に存在する文字列数STRNUMが閾値THSTRNUM以上9文字列の属する枠のアスペクト比CELLASPECTが閾値THMAXCELLASPECT以上○文字列の画素情報10文字列内の連結成分数NUMが閾値THNUM以上11文字列内の微小連結成分数DOTNUMが閾値THDOTNUM以上ここで、連結成分とは連結された黒画素の固まりの数、微小連結成分とはドット状などの小さな黒画素の固まりを表す。○文字列の位置情報12帳票の上下端と文字列の相対距離UPLOWRATIOがTHMINUPLOWRATIO以下上記のルールは、1678の特徴を持つ長い文字列や複数行の文字列は注意書きや説明書きなどの文章である可能性が高く、24の特徴を持つ小さい文字列はノイズ点である可能性が高く、3の特徴を持つ通常より高さのある文字列は帳票タイトルや記号である可能性が高く、59の特徴を持つ縦長の文字列は縦点線や読み取り対象外項目である可能性が高く、1011の特徴を持つ文字数が多い文字列や黒画素が混雑している文字列やドット点が多い文字列はノイズ入り文字列や背景模様である可能性が高く、12の特徴を持つ文字列は帳票タイトルや注意書きである可能性が高いなどの基準に基づいて設定されるものである。ステップS603では、文字列矩形がペナルティルールに該当するかどうかを判定する。この判定は、文字列のサイズや画素情報等のみに基づいて行われるため、高速に処理することができる。ステップS603でペナルティルールに該当すれば、ステップS604で認識優先度を1ずつインクリメントする。ペナルティルールに該当しなければ、ステップS602に戻り処理を継続するS605。また、ステップS110の別の処理フロー例を図7を用いて説明する。図7の処理は図1のステップS220の処理にて抽出された文字列ごとに実行される。ステップS701では、認識優先度を初期化する。認識優先度は小さいほど、優先度が高いものとする。ステップS702では、残りペナルティがあるかを判定し、残りペナルティがなければ処理を終了する。ステップS703では、当該文字列のペナルティ項目の正規分布の平均からのずれΣを計算する。ずれΣの計算法は、例えばペナルティ項目が平均μで分散σの正規分布Nμ、σに従い、当該文字列のペナルティ項目の値がΜのとき、下記の式で定義できる。Σ=M-μ2/σまた、ペナルティ項目は、下記にしめすようなものがある。文字列の幅STRWIDTH文字列の高さSTRHEIGHT文字列の属する枠の幅CELLWIDTH文字列の属する枠の高さCELLHEIGHT文字列のアスペクト比STRASPECT文字列の属する枠のアスペクト比CELLASPECT文字列内の連結成分数NUM文字列内の微小連結成分数DOTNUM文字列の属する枠内に存在する文字列数STRNUM帳票の上下端と文字列の相対距離UPLOWRATIOそれぞれのペナルティ項目の正規分布は、事前に学習用帳票サンプルを用いて学習しておくなどの方法がある。例として、学習用帳票サンプルの文字列矩形の幅が平均30、分散20の正規分布N30、20に従うとすると、当該文字列矩形の幅が50であった場合、学習用帳票サンプルの文字列矩形幅の正規分布に対する、当該文字列矩形幅のずれΣはΣ50302/2020となる。ステップS704では、ステップS703で得られたずれΣの分だけ、ペナルティを示す値として認識優先度に加算する。ステップS705では、次のペナルティを参照し、以上ステップS702からステップS705までの処理をペナルティの数だけ繰り返す。次に図1のステップS120の処理について説明する。ステップS120では、ステップS110で得られた認識優先度の順に文字列をソートし、文字列をいくつかの認識グループに分割する。例えば、前述の図6のフローにより認識優先度が設定された場合には、認識グループ=文字列の認識優先度とするなどがある認識優先度=1なら認識グループ1に所属。このとき、文字列の認識優先度が認識グループ数を超えた場合、当該文字列の認識グループ=認識グループ数とする例として、認識グループ数=5のとき、認識優先度が6以上の文字列があった場合、認識グループ5に設定する。また、例えば、前述の図7のフローにより認識優先度が設定された場合には、認識優先度の順にソートされた全文字列を認識優先度の高い順に、認識グループの数だけ同数ずつに分割するなどがある。ステップS110およびステップS120の処理例をさらに具体的に図11を用いて説明する。ペナルティ項目テーブル1100は帳票1150内の文字列に対して、ペナルティ項目の値および図6に記載の認識優先度設定処理フローによって計算した認識優先度を記載したものである。ペナルティ項目の条件はテーブル1160のとおりである。図11では、文字列の幅STRWIDTH、文字列の高さSTRHEIGHT、文字列内の連結成分数NUM、文字列内の微小連結成分数DOTNUMのみついて言及しているが、他のペナルティ項目についても処理例は同様である。例えば、文字列1107はいずれのペナルティ項目の条件にも該当せず、認識優先度は1となる。文字列1101はSTRWIDTHTHMAXSTRWIDTHおよびSTRHEIGHTTHMAXSTRHEIGHTとなり、2つのペナルティ項目の条件に合致するだめ、認識優先度は3となる。認識グループ数を3とするとき、図11の場合、認識グループ1に属する文字列が文字列1103、文字列1106、文字列1107、文字列1108、文字列1109となり、認識グループ2に属する文字列が文字列1102、文字列1104、文字列1112となり、認識グループ3に属する文字列が文字列1101、文字列1105、文字列1110、文字列1111、文字列1113、文字列1114、文字列1115となる。ステップS120の後段の文字列認識処理S230、辞書照合処理S240、項目名項目値関係抽出処理S250では、ステップS120で得られた認識グループ1、認識グループ2、認識グループ3の順に処理を実行する。このように認識グループを分割することで、項目名項目値関係抽出に不要な文字列に対する文字列認識処理および辞書照合処理をより後の段階で処理するように制御することができる。ステップS130では、ステップS250の結果得られた項目名-項目値関係の抽出結果を元に、帳票画像内から目的の項目名-項目値関係を抽出できたかどうかを判定し、抽出できたと判定されればステップS260の処理に遷移し、抽出できなかったと判定されればステップS230の処理に戻る。これにより、認識優先度の高い認識グループ例えば本実施例においては認識優先度の値の小さいグループのみで項目名-項目値関係が抽出できた場合、ステップS230、ステップS240、ステップS250に要する時間は、前記の認識優先度の高いグループに要する時間のみで済むため、従来の方式よりの少ない処理時間で項目名-項目値関係の抽出処理を終えることができる。帳票画像内から目的の項目名-項目値関係が抽出されたかどうかの判定は、例えば、ステップS250の結果出力された項目名-項目値関係が、図8の項目名-項目値抽出結果テーブル850のように読み取り対象の全属性分揃っており、かつスコアがあらかじめ指定された閾値よりも高い場合に例えばここでは閾値=150、目的の項目名-項目値関係が抽出されたと判定する方法などがある図12のステップS1203。スコアは項目名-項目値抽出結果の信頼度を表す尺度を用いる。例えば、図1のステップS240で得られた項目名照合結果の照合スコアや項目名照合結果の照合スコアと項目値照合結果の照合スコアの和などがある。また、その他に、図9のような複数の帳票片902、903が連続するような帳票901の場合、それぞれの帳票片に読み取り対象の項目名-項目値関係が記載されている場合がある。これを利用し、全属性において、同一属性かつ同一項目値文字列が複数得られた場合に、目的の項目名-項目値関係が抽出されたと判定する方法がある図12のステップS1202。項目名-項目値抽出結果テーブル950では、項目名-項目値抽出結果951と952にて同一の金額属性かつ項目値抽出結果が同一の10000となり、項目名-項目値抽出結果953と954にて同一の口座番号属性かつ項目値抽出結果が同一の12345678901となり、項目名-項目値抽出結果956と957にて同一の日付属性かつ項目値抽出結果が同一の22年3月1日となり、全属性において、同一属性かつ同一項目値文字列が得られ、読み取り対象の項目名-項目値関係が抽出されたと判定される。また、図8の項目名-項目値関係抽出結果テーブル850、図9の項目名-項目値関係抽出結果テーブル950のどちらの場合も、抽出された項目名-項目値関係は全て抽出結果として出力される。以上ステップS130の処理をフロー図にまとめたものが図12となる。ステップS1201では残り属性があるかを判断し、なければステップS130全体の処理を終了する。終了時には項目名-項目値関係抽出の終了判定をステップS130の結果として返す。ステップS1202では、現在参照している属性内で同一の項目値抽出結果が2つ以上あるかないかを判定する。2つ以上あればステップS1204の処理へ遷移し、なければステップS1203の処理へ遷移する。ステップS1203では、現在参照している属性内でスコアが閾値以上の項目名-項目値関係があるかどうかを判断する。あればステップS1204の処理へ遷移し、なければステップS130全体の処理を終了する。終了時には、項目名-項目値関係抽出の再試行判定をステップS130の結果として返す。ステップS1204では、現在参照している属性の次の属性を参照する。なお、ステップS1202およびステップS1203は必ずしも両者必要ではなく、いずれか片方のみの判定であってもよい。本実施例の帳票認識装置は、図5の帳票認識部500に、図1の各ステップに対応する処理部である、認識優先度設定部、認識グループ設定部、文字列認識部、辞書照合部、項目名-項目値関係抽出部、項目名-項目値関係抽出終了判定部などを有している。帳票認識部500のこれらの処理部は、コンピュータにプログラムを組み込んでソフトウェアで構成することもできるし、また、それぞれハードウェアで構成することもできる。以上述べた通り、本発明によれば、帳票画像内の文字列に対し、当該文字列が項目名もしくは項目値である確度である認識優先度を設定し、認識優先度の高い順に認識グループを構成し、認識グループ内の文字列ごとに段階的に項目名-項目値関係抽出処理を行い、読み取り対象の項目名-項目値関係が抽出されれば処理を終了する帳票認識処理の制御方法を用いることで、項目名-項目値関係抽出に不要な文字列に対する文字列認識処理および辞書照合処理を行わずに、高速に項目名-項目値関係を抽出できる帳票認識方式を提供することができる。