画像から文字画像を切り出す位置を抽出する切出位置抽出手段と、前記切出位置抽出手段によって抽出された位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補抽出手段によって抽出された複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成するネットワーク生成手段と、前記ネットワーク生成手段によって生成されたネットワーク内のノードに先頭方向又は最後尾方向のいずれか一方向から接続するリンクに対して、予め定められた文字列パターンに合致するリンクに限定する限定手段と、前記限定手段によって限定されたリンクによってつながれたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力する出力手段を具備することを特徴とする画像処理装置。前記限定手段によって限定されたリンクによって接続されたノードの文字候補間の関係による文字列らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成するリンク値生成手段と、前記リンク値生成手段によって生成されたリンク値に基づいて、前記ネットワーク生成手段によって生成されたネットワーク内のパスを選択するパス選択手段を具備し、前記出力手段は、前記パス選択手段によって選択されたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記リンク値生成手段は、前記リンクを構成しているノードに対する文字らしさを表す値に基づいて、前記リンク値を生成することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記切出位置抽出手段は、複数の切り出し位置を抽出し、前記ネットワーク生成手段は、前記切出位置抽出手段によって抽出された複数の切り出し位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成することを特徴とする請求項2又は3に記載の画像処理装置。前記限定手段は、最初のリンクから前記文字列パターンに合致していない場合、該合致していないリンクの次のリンクから該文字列パターンに合致するリンクに限定することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。前記限定手段は、前記文字列パターンに合致するリンクがない場合は、該文字列パターン内の一部分の文字列パターンに合致するリンクに限定することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理装置。コンピュータを、画像から文字画像を切り出す位置を抽出する切出位置抽出手段と、前記切出位置抽出手段によって抽出された位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補抽出手段によって抽出された複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成するネットワーク生成手段と、前記ネットワーク生成手段によって生成されたネットワーク内のノードに先頭方向又は最後尾方向のいずれか一方向から接続するリンクに対して、予め定められた文字列パターンに合致するリンクに限定する限定手段と、前記限定手段によって限定されたリンクによってつながれたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力する出力手段として機能させるための画像処理プログラム。本発明は、画像から文字を認識する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、精度が高い文字認識結果を出力するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。請求項1の発明は、画像から文字画像を切り出す位置を抽出する切出位置抽出手段と、前記切出位置抽出手段によって抽出された位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補抽出手段によって抽出された複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成するネットワーク生成手段と、前記ネットワーク生成手段によって生成されたネットワーク内のノードに先頭方向又は最後尾方向のいずれか一方向から接続するリンクに対して、予め定められた文字列パターンに合致するリンクに限定する限定手段と、前記限定手段によって限定されたリンクによってつながれたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力する出力手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。請求項2の発明は、前記限定手段によって限定されたリンクによって接続されたノードの文字候補間の関係による文字列らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成するリンク値生成手段と、前記リンク値生成手段によって生成されたリンク値に基づいて、前記ネットワーク生成手段によって生成されたネットワーク内のパスを選択するパス選択手段を具備し、前記出力手段は、前記パス選択手段によって選択されたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置である。請求項3の発明は、前記リンク値生成手段は、前記リンクを構成しているノードに対する文字らしさを表す値に基づいて、前記リンク値を生成することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置である。請求項4の発明は、前記切出位置抽出手段は、複数の切り出し位置を抽出し、前記ネットワーク生成手段は、前記切出位置抽出手段によって抽出された複数の切り出し位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成することを特徴とする請求項2又は3に記載の画像処理装置である。請求項5の発明は、前記限定手段は、最初のリンクから前記文字列パターンに合致していない場合、該合致していないリンクの次のリンクから該文字列パターンに合致するリンクに限定することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置である。請求項6の発明は、前記限定手段は、前記文字列パターンに合致するリンクがない場合は、該文字列パターン内の一部分の文字列パターンに合致するリンクに限定することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理装置である。請求項7の発明は、コンピュータを、画像から文字画像を切り出す位置を抽出する切出位置抽出手段と、前記切出位置抽出手段によって抽出された位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補抽出手段によって抽出された複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成するネットワーク生成手段と、前記ネットワーク生成手段によって生成されたネットワーク内のノードに先頭方向又は最後尾方向のいずれか一方向から接続するリンクに対して、予め定められた文字列パターンに合致するリンクに限定する限定手段と、前記限定手段によって限定されたリンクによってつながれたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力する出力手段として機能させるための画像処理プログラムである。請求項1の画像処理装置によれば、画像から文字を認識する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、精度が高い文字認識結果を出力することができる。請求項2の画像処理装置によれば、各文字画像の1つだけの文字認識結果によって認識文字列を決定してしまうことを防止することができる。請求項3の画像処理装置によれば、文字列らしさを表す値と文字らしさを表す値を用いてリンク値を生成することができる。請求項4の画像処理装置によれば、複数の切り出し位置に対しても文字認識結果を出力することができる。請求項5の画像処理装置によれば、最初に誤った文字認識結果がある場合であっても、文字列パターンに合致する文字認識結果を出力することができる。請求項6の画像処理装置によれば、文字列パターン内の一部分の文字列パターンに合致する文字認識結果を出力することができる。請求項7の画像処理プログラムによれば、画像から文字を認識する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、精度が高い文字認識結果を出力することができる。本実施の形態は、文字列が含まれている画像を対象として、その画像内の文字認識の結果を修正して出力するものである。まず、本実施の形態を説明する前に、その前提又は本実施の形態を利用する画像処理装置について説明する。なお、この説明は、本実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。例えば、図29の例に示すような文字列画像を対象とする。まず、この文字列画像を文字セグメントに分割する。文字セグメントとは、文字そのもの、あるいは文字の一部となる可能性がある文字部分である。ここでは、図29の例に示すような横書きの文字列画像を例にとる。横書きの画像では、垂直な線あるいは垂直に近い線で分割を行うことにより、文字セグメントに分割する。例えば図30に示した縦線切れ目候補3010、切れ目候補3020で、文字列画像を分割して、3つの文字セグメントイ、ヒ、及び、学を得ることができる。図30の例に示した縦線を切れ目候補と呼ぶこととする。切れ目候補3010がイとヒを分け、切れ目候補3020がヒと学を分けている。次に、図31の例に示すように、各文字セグメントに対し、その外接矩形外接矩形3110、外接矩形3120、外接矩形3130を抽出する。以下、特許文献1に記載されている技術内容を例にして説明する。なお、以下の説明で用いる用語は、特許文献1で用いる用語とは異なっている場合がある。ただし、内容は特許文献1と同じである。前述の文字セグメントを統合して、文字画像を決定する。複数の文字セグメントを統合して1つの文字画像を形成する場合もあれば、1つの文字セグメントが1つの文字となる場合もある。文字画像を決定するとは、文字の切り出し位置を決定することと同値であるから、以下では文字切り出し位置の決定という場合もある。文字セグメントの統合のパターンは複数存在する。複数存在するパターンの中で、最も文字画像として評価の高いものを選択することによって、最終的な文字切り出し位置を決定する。図31の例に対しては、すべての文字切り出しパターンは、図32に示す例のようになる。つまり、図32aの例では、パターン1として3つの文字画像外接矩形3110、外接矩形3120、外接矩形3130、図32bの例では、パターン2として2つの文字画像外接矩形3110と3120、外接矩形3130、図32cの例では、パターン3として1つの文字画像外接矩形3110と3120と3130、図32dの例では、パターン4として2つの文字画像外接矩形3110、外接矩形3120と3130を示している。文字切り出し位置を示すネットワーク表現グラフ表現ともいわれるとして、図32の例に示した複数の切り出しパターンを表すことができる。図33の例において、ネットワークは、始点ノード3300、終点ノード3390、中間ノード3310ノード1、中間ノード3320ノード2の4つのノードと、ノード間を接続するアークで構成されているノード間の接続線をアークと呼ぶこととする。始点は、文字列画像の左端、終点は文字列画像の右端にあたる。中間ノード3310ノード1、中間ノード3320ノード2は、それぞれ、文字の切れ目候補位置すなわち、図30の例に示した切れ目候補3010、切れ目候補3020を示す。中間ノード3310ノード1は、切れ目候補3010に対応している。また、中間ノード3320ノード2は、切れ目候補3020に対応している。始点から、各ノードを通って、終点に至る経路を以下、パスと呼ぶ。パスは、1又は複数のアークから構成される。通常、複数のパスが存在する。図32の例に示した文字切り出しパターンは、これらの複数のパスに対応している。例えば、図32bの例に示したパターン2は、図34の太線で示したパス文字切り出しパターン3304、文字切り出しパターン3322と対応している。ここで、どれか1つのアークには、1つの文字画像の候補が対応している。例えば、始点ノード3300と中間ノード3320ノード2を結ぶアークには、化という文字画像文字切り出しパターン3304が対応している。1つのアークに対応する文字に対して、その文字の評価値を決定することができる。これをアーク評価値と呼ぶこととする。アーク評価値は、文字の形状情報や、文字認識における認識確度などから算出する。アーク評価値の算出方法はさまざまある。例えば、1特開平9-185681号公報、2特開平8-161432号公報、3特開平10-154207号公報、4特開昭61-175878号公報、5特開平3-37782号公報、6特開平11-203406号公報等に記載の従来技術に示されている手法等がある。1つのパスは、複数のアークから構成されている。複数のアーク評価値を用いて、そのアークから構成されるパスの評価値を計算することができる。これをパス評価値と呼ぶこととする。文字切り出し位置を決定するため、複数のパスの中で、最もパス評価値の高いパスを選択する。パスが選択できれば、文字切り出し位置が確定して、文字を切り出すことができる。そして、切り出した文字文字画像を文字認識した結果も確定することになる。例えば、図34の例で、太線のパスが選択されたとする。この場合、文字切り出し位置は、始点3300と、中間ノード3320ノード2と、終点3390の3点となる。そして、確定した文字認識結果は、化文字切り出しパターン3304、学文字切り出しパターン3322となる。ここで、パス評価値の算出方法について説明する。基本的には、パス評価値は、アーク評価値の重み付け和が用いられる。i番目のアークのアーク評価値をViとし、i番目のアーク評価値に対する重みをwiとし、アークの数をN、パス評価値をPとすると、Pは次の1式で与えられる。パスの数が複数存在すると前述したが、実際の文字列には、多くの文字セグメントが存在しているため、存在するパスの数は膨大となる。そこで、特開平3-225579号公報に記載の技術では、図33の例に示されたようなネットワーク内の複数のパスから最も評価値の高いパスを探索する方法として、ダイナミックプログラミング手法を用いることが述べられている。ここでは、ダイナミックプログラミング手法の中で、このようなネットワークの最良パスを探索するのに適したビタビ法の説明を行う。図35に示す例において、始点ノード3500から終点ノード3590までのネットワークを説明する。なお、ノード間のリンクアークともいわれるは、図35に示したものに限らず、さまざまな場合がある。図35のように対称の結線でなくてもかまわない。このネットワークにおいて、途中に複数のノード中間ノード3511、中間ノード3512、中間ノード3513等を介して始点ノードから終点ノードに達するとする。途中のノードを中間ノードと呼ぶこととする。各ノードとノードの間にはリンクが張られている。このリンクにはそのリンク固有の評価値リンク値が割り当てられている。始点ノード3500から終点ノード3590に向かうパスは複数存在する。パスは、複数のリンクから成り立つことになる。パスが含む複数のリンクのリンク値の和が、パスの評価値となる。例えば、リンク値は、ノード間の距離であるとする。この場合、パス評価値が最小のパスは、始点ノードから終点ノードに向かうパスの中で、最小距離のパスということになる。あるいは、パス評価値が最大のパスを求める問題とすることも可能である。ここで、ビタビ法は、あるノードにある方向から入力されるリンクを1に限定することによって、最適ではないパスを削減する。これにより、演算処理量と所要メモリ量を削減する手法である。例えば、今、ノードx中間ノード3521に左から入力されるリンクがすでに、1に限定されているとする。同様に、ノードy中間ノード3522、ノードz中間ノード3523に関しても1に限定されているとする。このとき、ノードX中間ノード3531に左から入力されるリンクを限定する。ノードX中間ノード3531には、ノードx中間ノード3521、ノードy中間ノード3522、ノードz中間ノード3523の3つのノードからリンクが張られている。このとき、ノードX中間ノード3531を通るパスとして、最適な可能性があるのは、ノードx中間ノード3521、ノードy中間ノード3522、ノードz中間ノード3523からノードX中間ノード3531に向かうリンクのいずれかである。この3つのうちで最適なものだけを残し、残りの2つを削除する。このようにして、ノードX中間ノード3531に左から入力されるパスリンクを1に限定する。ノードY中間ノード3532、ノードZ中間ノード3533に関しても同様に左から入力されるパスを1に限定する。このような手順を左のノードA中間ノード3511、ノードB中間ノード3512、ノードC中間ノード3513から順に右の方向に行う。最終的にノードP中間ノード3581、ノードQ中間ノード3582、ノードR中間ノード3583に入る3つのパスに限定する。この3つのパスの中で最適なものを選択すればよい。このようなビタビ法を用いた最適パス選定方法を、図33に例示のネットワークにも同様に適用し得る。文字切り出し位置をノードとする。また、アーク評価値を前述のリンク値とすればよい。従来技術が扱っていた図33に例示するようなネットワークは、1つのアークに対し、1つの文字候補が存在しているものである。しかし、実際には1つのアークに対して、複数の文字候補が存在している。つまり、文字認識結果が複数ある場合である。例えば、図36のように、複数の文字候補を割り当てることになる。図36は、複数の文字候補がある場合のネットワーク例を示す説明図である。図36の例では、化学文字画像3602という画像を1文字として認識したときの認識結果が、文字候補3602Aの梢、文字候補3602Bの際、文字候補3602Cの傾の3種類ある。化文字画像3604という画像を1文字として認識したときの認識結果が、文字候補3604Aの化、文字候補3604Bの比、文字候補3604Cの任の3種類ある。同様に、他の文字画像に対しても文字認識結果としての文字候補が複数ある。なお、図36の例では、各文字画像に対して3種類の文字候補があるが、異なる数の文字候補を割り当ててもよい。例えば、認識確度が予め定められた値以上である文字を文字候補とした場合は、各文字画像に対して文字候補の数が異なる場合がある。従来技術では、このような場合に、ビタビ法又は、一般的にはダイナミックプログラミング手法を適用して、文字認識結果を得ることはされていない。以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。図1は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェアコンピュータプログラム、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータプログラムコンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、記憶する、記憶させる、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータプログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、接続とは物理的な接続の他、論理的な接続データの授受、指示、データ間の参照関係等の場合にも用いる。予め定められたとは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況状態に応じて、又はそれまでの状況状態に応じて定まることの意を含めて用いる。また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等が通信回線一対一対応、一対多対応、多対一対応、多対多対応の通信接続を含むで接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。装置とシステムとは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、システムには、人為的な取り決めである社会的な仕組み社会システムにすぎないものは含まない。また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAMRandomAccessMemory、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPUCentralProcessingUnit内のレジスタ等を含んでいてもよい。本実施の形態である画像処理装置は、画像から文字を認識するものであって、図1の例に示すように、画像受付モジュール110、文字列抽出モジュール120、切出位置抽出モジュール130、文字候補抽出モジュール140、パス限定処理モジュール150、出力モジュール160を有している。画像受付モジュール110は、文字列抽出モジュール120と接続されている。画像受付モジュール110は、画像を受け付けて、その画像を文字列抽出モジュール120へ渡す。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスクコンピュータに内蔵されているものの他に、通信回線を介して接続されているもの等を含む等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、2値画像、多値画像カラー画像を含むであってもよい。受け付ける画像は、1枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、文字列が含まれているのであれば、ビジネスに用いられる文書、広告宣伝用のパンフレット等であってもよい。文字列抽出モジュール120は、画像受付モジュール110、切出位置抽出モジュール130と接続されている。文字列抽出モジュール120は、画像受付モジュール110が受け付けた画像から文字列を抽出する。切出位置抽出モジュール130が対象とする画像は横書きあるいは縦書きの、1列のみの文字列画像を対象としている。なお、ここで、列とは、横書きの場合は横に並ぶ列であり、縦書きの場合は縦に並ぶ列である。したがって、文字列抽出モジュール120は、画像受付モジュール110が受け付けた画像が1列のみの文字列画像であれば、そのまま用いればよい。画像受付モジュール110が受け付けた画像が、複数の文字列が存在するものがあり、このような複数文字列を単一の文字列になるように分離する手法としては、従来よりさまざまものが提案されているため、それらを用いればよい。単一の文字列となるように分離する例としてもさまざまな方式があるため、そのうちのいずれかを用いればよい。例えば、1特開平4-311283号公報、2特開平3-233789号公報、3特開平5-73718号公報、4特開2000-90194号公報、等を用いればよい。これ以外の方法であってもよい。切出位置抽出モジュール130は、文字列抽出モジュール120、文字候補抽出モジュール140と接続されている。切出位置抽出モジュール130は、文字列抽出モジュール120が抽出した文字列画像から文字画像を切り出す位置を抽出する。つまり、文字列画像を複数の文字セグメントに分割する。この文字切り出し位置の抽出方法としてもさまざまな方式があるため、そのうちのどれかを用いればよい。例えば、1特開平5-114047号公報、2特開平4-100189号公報、3特開平4-92992号公報、4特開平4-68481号公報、5特開平9-54814号公報、6特開平9-185681号公報の0021段落に記載の文字の境界候補抽出方式、7特開平5-128308号公報の0005段落に記載の文字切り出し位置決定方法等を用いればよい。これ以外の方法であってもよい。なお、ここでの文字画像とは、いわば文字候補画像であり、必ずしもその文字画像が1つの文字を表す画像でなくてもよい。また、切出位置抽出モジュール130は、複数の切り出し位置を抽出してもよい。複数の切り出し位置を抽出することによって、1つの文字列画像に対して、文字切出位置群が複数ある。文字切出位置群とは、1つの文字列画像に対して、1つ以上の文字切り出し位置があることをいう。例えば、2つの文字切り出し位置があれば、3つの文字画像に分けられることになる。また、文字切出位置群が複数あるとは、1つの文字列画像に対して、文字切出位置で分けられた文字画像列が複数あることをいう。例えば、2つの文字切り出し位置で3つの文字画像からなる文字画像列と、3つの文字切り出し位置で4つの文字画像からなる文字画像列となる。具体例で説明すると、化学という文字列に対して、イヒ学からなる文字画像列と化学からなる文字画像列を生成することである。文字候補抽出モジュール140は、切出位置抽出モジュール130、パス限定処理モジュール150と接続されている。文字候補抽出モジュール140は、切出位置抽出モジュール130によって抽出された位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補を抽出する。この抽出処理を行うために、文字認識処理を行ってもよい。そのために、文字候補抽出モジュール140内に文字認識モジュールを含んでいてもよい。文字認識処理による認識結果は、前述のように、1つの文字画像に対して複数の文字候補が対応する。つまり、その文字画像を文字認識して、第1位の認識確度を有している文字候補、第2位の認識確度を有している文字候補等のように、複数の文字候補を文字認識結果とする。そして、文字認識結果として、文字候補の他に、その文字候補の認識確度を有していてもよい。また、抽出するのに、1つの文字画像に対して予め定められた数の文字候補を抽出してもよいし、予め定められた値以上の認識確度を有している文字候補を抽出してもよい。なお、認識確度は、文字認識処理において、その認識結果としての信頼性を表す値であってもよいし、文字画像の外接矩形のサイズ、縦横比等によって定められる文字らしさを表す値であってもよい。パス限定処理モジュール150は、文字候補抽出モジュール140、出力モジュール160と接続されている。パス限定処理モジュール150は、文字候補抽出モジュール140によって抽出された複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成する。隣接する文字画像のノード間とは、隣接する文字画像があり、その文字画像に対応するノード間ということである。また、切出位置抽出モジュール130が複数の切り出し位置を抽出した場合は、パス限定処理モジュール150は、切出位置抽出モジュール130によって抽出された複数の切り出し位置によって分けられた文字画像に対して文字認識を行った結果である複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成するようにしてもよい。そして、パス限定処理モジュール150は、生成されたネットワーク内のノードに先頭方向又は最後尾方向のいずれか一方向から接続するリンクに対して、予め定められた文字列パターンに合致するリンクに限定する。また、パス限定処理モジュール150は、限定されたリンクによって接続されたノードの文字候補間の関係による文字列らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成してもよい。さらに、リンクを構成しているノードに対する文字らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成するようにしてもよい。そして、パス限定処理モジュール150は、生成されたリンク値に基づいて、ネットワーク内のパスを選択するようにしてもよい。また、パス限定処理モジュール150は、最初のリンクから文字列パターンに合致していない場合、その合致していないリンクの次のリンクからその文字列パターンに合致するリンクに限定するようにしてもよい。また、パス限定処理モジュール150は、文字列パターンに合致するリンクがない場合は、その文字列パターン内の一部分の文字列パターンに合致するリンクに限定するようにしてもよい。出力モジュール160は、パス限定処理モジュール150と接続されている。出力モジュール160は、パス限定処理モジュール150によって限定されたリンクによってつながれたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力する。また、出力モジュール160は、パス限定処理モジュール150によって選択されたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力するようにしてもよい。文字認識結果を出力するとは、例えば、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、ディスプレイ等の表示装置に表示すること、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置へ渡すこと等が含まれる。図2は、対象とする帳票200の例を示す説明図である。この帳票200には、名前枠210、住所枠市前220と住所枠市後230が設定されている。この帳票200への記載者は、名前枠210には名前を記入する。また、住所枠市前220と住所枠市後230には住所を記載する。その結果、名前枠210内には、名前のみが記入されていると仮定することができる。又は、住所枠市前220、住所枠市後230内には住所のみが記入されていると仮定することができる。このように、枠に記載されるはずの文字、又は単語が限定される場合には、自由に記載可能な場合よりも認識率を上げることができる。例えば、住所などの場合で、図2の例のように、住所枠市前220内に市の名前を書くように指定されている場合を考える。市の名前は限定されているので、それに限定すれば、より精度が上がる。ここで、例えば、住所枠市前220内に記載される可能性のある市名が、下記3つに限定されているとする。1横浜2川崎3横須賀ここで、住所枠市前220内に記載される文字列は、この3パターンに限定されているということができる。このような、文字列パターンの限定を指定する手法の例として、正規表現がある。正規表現には種々の表記法があるが、一例として、正規表現の表記方法を図3に例示する。図3は、正規表現表記規則300の例を示す説明図である。正規表現表記規則300は、規則欄310内の表記を、意味欄320で説明している。例えば、前記のように、横浜、あるいは、川崎、あるいは、横須賀のみを対象とする場合、正規表現としては、横浜|川崎|横須賀と記述すればよい。特許文献1に記載の技術では、文字位置毎に、字種を限定させて、精度を上げる例が述べられている。前述の市名の例では、1文字目には、横、川のみ2文字目には、浜、崎、須のみ3文字目には、賀のみしかあり得ない。この条件を利用する。例えば、1文字目には、横と、川しかあり得ないので、それのみを出力するように設定する。このようにすることによって、認識率の精度を上げることが可能となる。例えば、横は、黄と字が似ており、正解は横であるのに、黄と誤認識する可能性があるが、出力文字を、横と川に限定することで、黄の出力を禁ずることとなっている。さらに、特許文献2に示すように、複数の文字候補を1文字目から見ていく方法もある。1つの文字を認識する場合、複数の認識候補を得ることができる。複数の文字候補には、第1候補から、第n候補までの、順位が付けられている。第1候補が最も確度の高い候補であり、数値が大きくなるに従って、認識の確度は低下する。特許文献2に記載の技術では、1文字目の第1候補から順に、正規表現にマッチするものを探索していく。ここで、決定するのは1文字目であるとする。1文字目の、第1候補が正規表現にマッチすれば、その候補を選択する。第1候補が正規表現にマッチしない場合、第2候補をチェックする。以降、正規表現にマッチするまで、第2、第3と、順に候補を探索する。正規表現にマッチする候補がない場合は、終了する。正規表現にマッチする候補がある場合その候補を選択する。候補を選択した後では、2文字目の選択を行う。ここではすでに1文字目の選択が行われているため、1文字目と合わせて、2文字の文字列が正規表現にマッチするような文字を選択する必要がある。ここで、1文字目と同様に、2文字目の第1候補から順に探索する。正規表現にマッチした段階で、その候補を選択する。この方法であれば、複数の文字候補があっても、最終的に正規表現にマッチする文字列を選択することができる。例えば、各文字と、その認識文字候補が、図4の例のようになっているとする。つまり、3つの各文字について、3つの文字認識候補がある例である。また、この場合の、正解は、横須賀であるとする。また、出力文字パターンとしての正規表現は、横浜|川崎|横須賀であるとする。この例では、1文字目は第2候補、2文字目は第2候補、3文字目は第1候補を選択することで、正解出力を得ることができる。特許文献1に記載の技術では、予め文字位置に応じて、出力される文字候補を決める。特許文献1に記載の技術での出力候補は、図5の例に示すハッチング部を除いた出力の中で、最も順位の高いもの第1候補の方が第2候補よりも順位が高いとするを出力することになる。結局、特許文献1に記載の技術では、横浜賀が出力されることとなる。特許文献2に記載の技術では、1文字目では、正規表現に合致するのは横であるため、横が選択される。2文字目では、最も順位の高く、かつ正規表現に合致するのは、浜であるため、浜が出力される。3文字目では、正規表現に合致する文字はない。横浜賀という単語は、出力文字パターン横浜|川崎|横須賀の中にはないためである。そのため、特許文献2に記載の技術では、出力なしということになるか、あるいは、横浜賀の中で、最長一致の横浜が出力されることになる。特許文献1、特許文献2に記載の技術では、文字列の1文字目、かつ、第1候補から、順に正規表現あるいは、正規表現のような文字列パターン指示方法。以下、正規表現として示すに合致する文字を選択している。本実施の形態では、文字認識候補のあり得る文字列のうちから、正規表現に合致するパターンを探索するものである。そして、そのためにビタビ法を用いるようにしてもよい。図6は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップS602では、画像受付モジュール110が、対象となる画像を受け付ける。ステップS604では、文字列抽出モジュール120が、画像から文字列画像を抽出する。ステップS606では、切出位置抽出モジュール130が、文字列画像を対象として切り出し位置を抽出する。ステップS608では、文字候補抽出モジュール140が、切り出された文字画像を文字認識する。ステップS610では、文字候補抽出モジュール140が、複数の文字認識結果を文字画像の文字候補として抽出する。ステップS612では、パス限定処理モジュール150が、ネットワークを生成し、その中のパスを限定する。ステップS614では、出力モジュール160が、文字認識結果を出力する。次に、図7から図27を用いて、パス限定処理モジュール150による処理を説明する。本実施の形態は、さらに、パス評価値の高いパスを出力することによって、文字切り出し位置の確定、又は文字認識を行うものである。また、パスの探索にダイナミックプログラミングの手法を用いてもよい。本実施の形態のネットワークにおいては、始点ノード、終点ノード、複数の中間ノードがある。また、各ノード間のリンクには、リンク値を与える。始点ノードから1あるいは複数の中間ノードを介して、終点ノードに至るパスは、介するノードに依存したリンクを通ることになる。始点ノードから終点ノードに至るパスのパス評価値は、そのパスが通ったリンクのリンク値の重み付け和として表すことができる。本実施の形態のパス限定処理モジュール150は、1つの文字画像に対して、複数の文字認識結果が存在しているときに、前述のノード、リンク、パスの構成ネットワーク構造を生成するものである。ネットワーク構造が与えられれば、パス限定処理モジュール150によってビタビ法などの手法を用いて、最適パスを探索することが可能となる。<A1.文字切り出し位置が固定の場合>まず、切出位置抽出モジュール130の抽出する文字切り出し位置が固定一種類の場合について説明する。図7は、記号例を示す説明図である。記号の種類として、長方形710、横棒である接続線720、722、724、727、728、円弧730、丸である文字候補742、744、746がある。図7の例において、長方形710A、710B、710C、710D図8に例示する長方形710は、それぞれ文字セグメントを表す。また、横棒である接続線720、722、724、726、728は、文字切り出し位置を示す図9に例示する接続線720、接続線722。文字セグメントは文字切り出し位置を介して、隣接する文字セグメントにつながっている。さらに、丸で表されている文字候補742A、744A等は、1つの文字セグメントを1文字として認識したときの、複数の文字候補を示す。円弧730A、730B、730C、730Dは、下の1つの文字セグメントだけを対象に文字認識を行っていることを示している。図10の例では、文字候補742、744、746は、その下の長方形710が示す1文字の文字セグメントを認識したときの複数の文字候補であることを示している。また、円弧730は、その下の長方形7101つだけを対象に文字認識を行うことを示している。本実施の形態では、文字セグメントの複数の文字候補をノードとして捉える。さらに、隣接する文字セグメントの文字候補と、リンクを接続する。図11の例にリンクを太線で記入して示す。ここでリンク値生成モジュール1810が生成するリンク値としては、リンク左右のノードの相互作用を示すものを使ってもよい。具体的には、リンクの左の文字候補とリンクの右の文字候補が連続して日本語の文章中に出現する確率バイグラムを用いる。このようにノードとリンクを構成することによって、すべてのネットワーク構造が規定できる。ネットワーク構造が規定できれば、ビタビ法等により、最適パスを選択できる。<A2.ノード内情報も用いる場合>前述では、リンク値として、ノード間の相互作用を示すもの文章中に出現する確率だけを用いたが、さらにノード単独の評価値を用いるようにしてもよい。ここでは、ビタビ法を用いて最適パスを探索するものとする。左から順にノードの左から入るリンクをノード毎に1つだけに限定していく処理を行う。今、図11の例で文字候補742B、744B、746Bのリンクを限定する段階であるとする。ここで、文字候補742B、744B、746Bと、左側にある文字候補742A、744A、746A間のリンク値を生成する。リンク値としては、各ノード間の相互作用を表すバイグラムなどの値と、各ノード内部の値の両方を用いる。ノード内部の値とは、例えば、文字候補742Bの文字の認識確度などがある。ここで、リンクは、文字候補742B、744B、746Bと文字候補742A、744A、746A間にあるため、リンク値としては、文字候補742B、744B、746Bと文字候補742A、744A、746A間の評価値を算出するのが簡単である。しかし、ノード内部の値は、文字候補742B、744B、746Bと文字候補742A、744A、746A間にあるのではなく、この場合、文字候補742B、744B、746Bに存在する。つまり、ノード間情報はリンクの内部に存在していて、ノード内情報はリンクの端点に存在する。このような発生位置、又は概念が異なる値を一度に扱う。従来では、図33に示す始点ノード3300、中間ノード3310ノード1、中間ノード3320ノード2、終点ノード3390などつまり、文字切り出し位置をノードとして、ノード間のアーク評価値を算出している。本実施の形態のように、複数の文字コードをノードとして、ノード間のリンク値を算出するわけではない。そのため、従来技術をそのまま用いることはできない。本実施の形態では、リンクの評価値として、リンクの内部に存在する値例えば、バイグラムの値と、リンクの一方の端点のみに存在する値例えば、文字候補742Bの文字認識確度を用いる。他方の端点に存在する値例えば、文字候補742Aの文字認識確度は用いない。このようにすることで、リンクの内部の値と、リンクの端点の値をともに用いる評価が可能となる。最終的には、文字列の評価値パス評価値として、1式で、すべてのリンクの評価値を加算することになる。そのため、リンクの評価値の中に、リンクの内部の評価値と、リンクの一方の端点の評価値が含まれていれば、パス評価値の中にすべてのリンク内部の評価値とリンク端点の評価値が1つずつ含まれることになる。後述するリンク値生成モジュール1810では、前述のリンク内部の値と、リンク端点の値のように、複数の値バイグラムや認識確度などを特徴量として、リンク値を算出すればよい。このように複数の値から、1つのリンク値を算出する方法としては、1特開平9-185681号公報、2特開昭61-175878号公報、3特開平3-37782号公報、4特開平11-203406号公報等に記載の技術を用いればよい。これ以外の方法であってもよい。なお、複数の値を特徴量ベクトルとして把握し、リンク値は、特徴量ベクトルを対象として、リンク評価値スカラー値を出力する関数で実現できる。<A3.リンク情報として2以上のノードを用いる場合>前述では、リンク左右のノードの相互情報としてバイグラムを用いていた。この場合、リンク情報として2つのノード間の関係情報を用いていることになる。ビタビ法を用いる場合、例えば、ノードである文字候補742A、744A、746Aの左側のリンク数はすでに1個に限定されていることになる。この場合には、2以上のノードの情報を用いてリンク情報を構築することが可能となる。例えば、2つの連続する文字の生起確率であるバイグラムではなく、3つの連続する文字の生起確率であるトライグラムを用いることも可能となる。今、リンク値生成モジュール1810が、ノードである文字候補742B、744B、746Bの左側のリンク値を生成しようとする。例えば、文字候補742A-文字候補742B間のリンク値を算出する。バイグラムであれば、文字候補742Aと文字候補742Bが連続する生起確率を求めればよい。ここで、トライグラムを求める場合を説明する。文字候補742Aの左側のリンクは1つに限定されているため、実は、文字候補742Aの左の文字も確定していることになる。この文字を保持するノードをGとする。トライグラムとしては、ノードG-ノード文字候補742A-ノード文字候補742Bの3つの文字に関する生起確率を求めればよい。以上のように求めたトライグラムをノード文字候補742A-ノード文字候補742B間のリンク値として生成すればよい。同様に、Ngramであっても、求めることが可能となる。<A4.文字切り出し位置が確定していない場合>文字切り出し位置が確定していない場合つまり、切出位置抽出モジュール130が複数の文字切り出し位置を抽出した場合であり、具体的には、化のように、イとヒ、あるいは、化のどちらになるか分からない場合、文字候補の選択と、文字切り出し位置の選択を行うようにしてもよい。文字切り出し位置が確定していない場合、文字候補の選択は、文字切り出し位置の選択となる。図12は、文字切り出し位置が複数ある場合の処理例を示す説明図である。ここでは、円弧の記号の意味が追加されている。円弧が下にある複数の文字セグメント長方形を指し示す場合、その円弧はその複数の文字セグメントを統合した画像を1文字とみなして認識することを示す。円弧1210Aは、長方形710Aと長方形710Bを統合した画像を1文字とみなして文字認識結果として文字候補1222A、1224A、1226Aを有している。また、円弧1210Cは、長方形710A、710B、710C、710Dを統合した画像を1文字とみなして文字認識結果として文字候補1222C、1224C、1226Cを有している。図13の例に示すように、円弧730Aと円弧730Bの下に2つの文字セグメント長方形710A、長方形710Bイとヒがある場合に、その2つを含む円弧1210の上の文字候補文字候補1222、1224、1226は、イとヒを統合した1つの文字セグメント化を認識したときの複数の文字候補に相当する。文字切り出し位置が確定していない場合のリンクの接続は、図14の例に示すようになる。図14は、文字切り出し位置が複数ある場合の処理例を示す説明図である。ここでは、文字切り出し位置に注目する。今、図14の矢印で示す文字切り出し位置に関連するノードのリンクを対象とする。この文字切り出し位置でリンクされるノードには、1左側ノード:矢印の文字切り出し位置に円弧の右側が存在するノード斜線でハッチングしたノード、文字候補1442A、文字候補1444A、文字候補1462A、文字候補1464A、文字候補1472A、文字候補1474A等と、2右側ノード:矢印の文字切り出し位置に円弧の左側が存在するノード内部が白のノード、文字候補1442B、文字候補1444B、文字候補1462B、文字候補1464B、文字候補1472B、文字候補1474B等の2種類がある。このとき、左側ノードと、右側ノード間にリンクを形成することによって、グラフ構造を構築することができる。例えば、すべての左側ノードが、すべての右側ノードに直接接続できるようにリンクを形成すればよい。さらに、すべての文字切り出し位置において、前述のように、左側ノードと右側ノードのリンクを形成し、さらに、左側が文字列の端点の場合には始点ノードに接続し、また、右側が文字列の端点の場合には終端ノードに接続すれば、すべてのグラフ構造を構築することができる。この場合においても、リンク値は、リンク左右のノードの相互作用を示すものを使ってもよいし、ノード内部の評価値を用いてもよい。特に、この場合には、文字切り出し位置が確定していないため、ノード内部の評価値として、文字の形状情報を用いることができる。文字形状情報の例として、文字の縦横比や、文字左右の空白量、等を用いることができる。このようにすることによって、文字列の左端から、文字列の右端に至るすべてのパスを書き出すことができる。各パスは、認識出力文字列に該当する。つまり、文字列を構成するネットワークにおいて、左端ノードから、右端ノードへ至るパスを決定することによって、文字列を決定できることになる。パスの中で、正規表現にマッチするものだけを出力するようにすればよい。しかしながら、パスの数は膨大であるので、すべてのパスに対して正規表現にマッチしているかどうかをチェックすることは現実的ではない。そこで、ビタビ法を用いて高速化する。前述したように、あるノードに左から接続されるリンクの本数を1本に限定するようにしていく。もちろんのことながら、あるノードに右から接続されるリンクの本数を1本に限定するようにしてもよいが、以下の例では、左から接続されるリンクについて説明する。ここで、あるノードに左から接続されるリンクを決定すれば、そのノードに至る出力文字列が確定できる。この出力文字列が正規表現に部分一致しているかどうかをチェックすればよい。まず、あるノードに左から接続されるリンクが、N本あるとする。N本のリンクのうち、正規表現に部分一致しているものだけを抽出し、部分一致していないものを捨てる。例えば、ノードD文字候補会に左から3本のリンクが接続されているとする。そして、そのリンクはそれぞれノードA文字列候補ヒ学、ノードB文字列候補化学、ノードC文字列候補ト学から接続されているとする。ここで、正規表現が、化学会議とされているとする。ノードA、B、Cには、さらに左からノードが接続されているが、その部分は説明では省略している。ノードA、B、Cに関しては、すでに、左側のノードが1本に限定されているため、それらのノードに至るパスが確定している。そのため、それらのノードに至る文字列も確定している。ノードAの文字列候補はヒ学、ノードBの文字列候補は化学、ノードCの文字列候補はト学となっている。ここで、ノードDに左から接続されるリンクを確定させる。ノードAからのパスであれば、文字列はヒ学会であり、ノードBからのパスであれば、文字列は化学会であり、ノードCからのパスであれば、文字列はト学会となる。この中で、正規表現である文字列パターンに部分一致するものを選択する。ここで、文字列が文字列パターンに部分一致するとは、文字列が、正規表現化学会議の先頭から連続する部分に一致すればよいというものである。例えば、化学会は、正規表現化学会議の最初から3文字目までは一致するので、部分一致しているとする。その他の、ヒ学会、ト学会は部分一致しない。したがって、部分一致とは、文字列がXであるとき、Xの後ろに任意の文字が続くとみなして、後ろに任意の文字が続く文字列が先頭から正規表現に一致しているかどうかを判断するとしてもよい。ここで、部分一致しているものが複数ある場合には、正規表現を用いた方式とは別のやり方で最も評価値の高いものを選択すればよい。さらに、部分一致しているものがない場合には、すべての候補の中から、正規表現とは別のやり方で最も評価値の高いものを選択すればよい。以上のようにして、各ノードにおいて、左側のリンクを1つに絞る。最終的に、左端から右端に向かう複数のパスが残るので、その中から出力すべきパスを得ればよい。<パス限定処理モジュール150の例1>図15は、パス限定処理モジュール150内のモジュール構成例を示す説明図である。パス限定処理モジュール150は、ネットワーク構築処理モジュール1510、ノード数限定処理モジュール1520、制御モジュール1530、出力決定処理モジュール1540を有している。図16は、パス限定処理モジュール150による処理例を示すフローチャートである。ステップS1602では、ネットワーク構築処理モジュール1510が、ネットワークを構築する。ステップS1604では、ノード数限定処理モジュール1520が、制御モジュール1530による制御によって、ネットワーク内のノードを限定する。ステップS1606では、出力決定処理モジュール1540が、出力すべきパスを決定する。ネットワーク構築処理モジュール1510は、ノード数限定処理モジュール1520と接続されている。ネットワーク構築処理モジュール1510は、文字候補抽出モジュール140によって抽出された複数の文字候補の各々をノードとし、隣接する文字画像のノード間にリンクを構築することによってネットワークを生成する。つまり、前述したように、文字列の一方の端例えば、左端から他方の端例えば、右端に至るネットワークを構築する。ノード数限定処理モジュール1520は、ネットワーク構築処理モジュール1510、制御モジュール1530、出力決定処理モジュール1540と接続されている。ノード数限定処理モジュール1520は、ネットワーク構築処理モジュール1510によって生成されたネットワーク内のノードに先頭方向又は最後尾方向のいずれか一方向から接続するリンクに対して、予め定められた文字列パターンに合致するリンクに限定する。つまり、前述したように、各ノードにおいて、例えば左から接続されるノード数を限定する処理を行う。例えば、限定するノード数として1つである。制御モジュール1530は、ノード数限定処理モジュール1520と接続されている。制御モジュール1530は、ノード数を限定するノード位置を左から順になるように制御するものである。本実施の形態では、制御モジュール1530において、右端の終点ノードにおけるノード数を1本に限定する処理は行わない。すなわち、右端の終点ノードに入るリンク数アーク数が、M本であれば、最終的にM本のパスが残ることになる。M本のパスは、M個の文字列に相当している。出力決定処理モジュール1540は、ノード数限定処理モジュール1520と接続されている。出力決定処理モジュール1540は、ノード数限定処理モジュール1520によって限定されたリンクによってつながれたパス内の文字候補列を文字認識結果として出力する。つまり、前述のM個の文字列の中から、出力すべき文字列を選択する。例えば、右端の終点ノードに3つのリンクが接続されている場合、3本の文字列候補が残ることになる。この3つの候補から出力すべき文字列を選択する。このようにするのは、途中の部分一致では、文字列の後ろ側に一致していない文字数を評価することができないためである。文字列全体として、文字列の前側と後ろ側の不一致数を合わせて不一致数の最も少ないものを選択するため、M個の文字列に関して、評価を行う。また、制御モジュール1530において、右端の終点ノードにおける入力ノード数を1本になるまで選択してもよい。出力決定処理モジュール1540では、その1本化した文字列の中から、正規表現にマッチする最も長い部分がある文字列を選択する。出力すべき文字列を選択する評価尺度は、さまざまあって、下記のいずれか等を選択すればよい。1評価尺度1正規表現に最長一致するものを選ぶ。最長一致するものが複数ある場合には、最もパス評価値の高い文字列を選ぶ。変形例として、最長一致するものの文字数が所定の文字数未満である場合は、リジェクトとする。1.1変形例その1文字列の左端や右端が正規表現に一致しない場合、その一致しない左端や右端を除いた部分を抜き出して、その部分のみを正規表現に一致したとして、出力する。例えば、正規表現が化学会議で、文字列がAB化学会議Cの場合、ABとCを取り除いた化学会議を出力する。このとき、取り除いた左端ABと右端Cの文字数は計3文字となる。この取り除いた文字数が最も少ない文字列を選択する。1.2変形例その2前述の例で、化学会議となっている画像中の文字列の長さ例えば、画像の画素数や、スキャン前の紙におけるセンチ数などが最も長いものを選択してもよい。つまり、除去するノイズの量が画像中で最も小さいものを選択する。2評価尺度2正規表現に合致する文字列の長さは規定せず、正規表現に合致するものの中で、最もパス評価値の高い文字列を選ぶ。出力文字列の中に、正規表現にマッチする部分があればよい。例えば、正規表現が化学会議であるとして、文字列が、前化学会議Aであって、最もパス評価値の高い文字列であるとき、1文字目と6文字目を省いて、化学会議という部分だけを出力することになる。また、正規表現に完全に一致するときのみ採用するとしてもよい。3評価尺度3左端から右端までの全文字列が正規表現に一致すれば、その文字列を出力する。複数のパスが合致する場合は、最もパス評価値の高い文字列を選ぶ。ただし、左端から右端までの全文字列の中で、正規表現に一致するものがない場合は、出力がないリジェクトとする。<パス限定処理モジュール150の例2>前述のパス限定処理モジュール150の例1では、文字列の左端から、部分一致するノードを選択することになる。ところが、部分一致では、文字列の先頭から、正規表現に一致する必要がある。文字列の先頭部分には、ノイズが発生する場合が多い。ノイズが発生した場合には、文字列の最初から部分一致する文字列が存在しない場合がある。例えば、文字列の最初に縦棒のノイズが存在している場合、多くの出力文字列の1文字目に、1という文字が入ってしまう場合がある。このような場合、ネットワーク構築処理で構築されたすべてのパスが部分一致しないことになってしまい、正規表現のマッチングが不可能となる。部分一致とは、文字列の先頭から一致することであるためである。そこで、文字列の最初にノイズが混入した場合の不安定性を排除することを行う。そのために、ノード数限定処理モジュール1520における処理において、各リンクに対して、下記の処理を行う。1I=1とする。2文字列のI文字目から部分一致しているかどうかをチェックする。3部分一致していれば終了。4Iが文字列の最後であれば終了。5部分一致していなければ、I=I1として2に戻る。そして、変数Iの値を用いて、各リンクに対して、何文字目から部分一致したかを計測する。その計測したIを用いて、ノード数限定処理モジュール1520における処理では、下記の方法によって入力ノード数を限定する。部分一致しているパスの中で、Iの値が最も小さい入力ノードを選ぶ。部分一致しているパスの中で、最も小さいIの値が複数ある場合、パス評価値が最も大きなノードを選ぶ。部分一致しているパスがない場合、パス評価値が最も大きなノードを選ぶ。<パス限定処理モジュール150の例3>また、パス限定処理モジュール150は、正規表現に完全に一致する文字列がない場合、部分一致文字列を出力するようにしてもよい。前述のパス限定処理モジュール150の例1、2では、与えられた文字列パターン正規表現に一致するパス文字列を出力していた。ただし、一部でもよいから、一致するものを出力したいという場合もあり得る。例えば、前述の市名の例で、図17の例のような認識結果が得られたとする。また、正解は横浜であるとする。この場合、横浜となるパスは存在しないので、正規表現にマッチする文字列を出力することはできない。文字認識後に、人間が認識結果を修正する場合がある。出力されない場合リジェクトされる場合、人間は横浜と2文字を入力する必要がある。ところが、横という文字は文字認識結果として存在している。横だけでも出力できれば、人間は、浜の1字だけを入力すればよいことになる。パス限定処理モジュール150は以下の処理を行う。1部分一致を検証するときに、部分一致する文字列の文字長が最長になる場合を記録しておく。文字列そのものか、パスの位置を記録しておけばよい。2出力決定処理モジュール1540における処理において、正規表現にマッチする文字列があれば、それを出力する。3出力決定処理モジュール1540における処理において、正規表現にマッチする文字列がない場合、部分一致文字長が最長となる文字列を出力する。そして、文字認識結果を確認、修正する操作者には、部分一致でも出力するか否かの判断を表示装置に提示し、部分一致でも出力するが選択された場合は、3の処理を行うようにしてもよい。出力決定処理モジュール1540がリンク値を用いてパスを選択する場合について説明する。図18は、出力決定処理モジュール1540内のモジュール構成例を示す説明図である。出力決定処理モジュール1540は、リンク値生成モジュール1810、パス選択モジュール1820を有している。リンク値生成モジュール1810は、パス選択モジュール1820と接続されている。リンク値生成モジュール1810は、ノード数限定処理モジュール1520によって限定されたリンクによって接続されたノードの文字候補間の関係による文字列らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成する。また、リンク値生成モジュール1810は、リンクを構成しているノードに対する文字らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成するようにしてもよい。パス選択モジュール1820は、リンク値生成モジュール1810と接続されている。パス選択モジュール1820は、リンク値生成モジュール1810によって生成されたリンク値に基づいて、ネットワーク構築処理モジュール1510によって生成されたネットワーク内のパスを選択する。パス選択モジュール1820は、ダイナミックプログラミング手法を用いて処理途中のパスを削減しながら、リンク値の和に基づいてパスを選択するようにしてもよい。図19は、リンク値生成モジュール1810内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。リンク値生成モジュール1810は、Nグラム値算出モジュール1910、ノード値算出モジュール1920、リンク値算出モジュール1930を有している。Nグラム値算出モジュール1910は、リンク値算出モジュール1930と接続されており、リンクによって接続されたノードの文字候補間の関係による文字列らしさを表す値に基づいて、リンク値を生成する。例えば、そのノードに対応する文字候補によって構成される文字列が、日本語の文章中に出現する確率をリンク値として用いる。例えば、リンクの左にあるノードと右にあるノードに対応する文字によって構成される文字列の確率は、バイグラムといわれる。また、2文字に限られず、リンクによってN文字以上の文字列の確率は、NグラムN>2といわれる。ノード値算出モジュール1920は、リンク値算出モジュール1930と接続されており、文字候補抽出モジュール140からリンクの片方のノードに対応する文字候補の文字らしさを表す値である認識確度をノード値として抽出する。前述のように、ノードに対応する文字認識結果に含まれている認識確度を抽出すればよい。リンク値算出モジュール1930は、Nグラム値算出モジュール1910、ノード値算出モジュール1920と接続されており、Nグラム値算出モジュール1910によって算出された文字列らしさを表す値をリンク値として算出してもよいし、Nグラム値算出モジュール1910によって算出された文字列らしさを表す値及びノード値算出モジュール1920によって算出された認識確度に基づいて例えば、2つの値の加算等リンク値として算出してもよい。図20は、パス選択モジュール1820内の構成例についての概念的なモジュール構成図である。パス選択モジュール1820は、重み決定モジュール2010、リンク重み量乗算モジュール2020、加算モジュール2030を有している。重み決定モジュール2010は、リンク重み量乗算モジュール2020と接続されており、切出位置抽出モジュール130によって抽出された文字切り出し位置によって定められる距離に基づいて、重みを決定する。また、重み決定モジュール2010は、切出位置抽出モジュール130によって抽出された文字切り出し位置の間にある画像の外接矩形の大きさに基づいて重みを決定するようにしてもよい。また、重み決定モジュール2010は、切出位置抽出モジュール130によって抽出された文字切り出し位置の間に複数の画像がある場合は、その画像の外接矩形の大きさの和に基づいて重みを決定するようにしてもよい。なお、重み決定モジュール2010内のモジュール構成、処理については、図22から図27の例を用いて後述する。リンク重み量乗算モジュール2020は、重み決定モジュール2010、加算モジュール2030と接続されており、リンク値生成モジュール1810によって生成されたリンク値に対して、重み決定モジュール2010によって決定された対応する重みを乗算する。加算モジュール2030は、リンク重み量乗算モジュール2020と接続されており、リンク重み量乗算モジュール2020によって算出されたリンク値と重みの乗算結果を加算する。加算処理の結果は、対象としている文字列画像内の一連の文字切り出し位置毎パス単位となる。したがって、リンク重み量乗算モジュール2020、加算モジュール2030の処理は、重み決定モジュール2010によって決定された重みに基づいて、リンク値生成モジュール1810によって生成されたリンク値の重み付き和を算出することとなる。図21は、出力決定処理モジュール1540による処理例を示すフローチャートである。ステップS2102では、リンク値生成モジュール1810が、リンク値を生成する。ステップS2104では、パス選択モジュール1820が、重みを決定する。ステップS2106では、パス選択モジュール1820が、重み付け線形和を算出する。ステップS2108では、パス選択モジュール1820が、ネットワーク内のパスを選択する。次に、図22から図27を用いて、パス選択モジュール1820の重み決定モジュール2010による重み付け処理について説明する。<B1>図22は、重み付けの例を示す説明図である。ここでは、図29に例示した化学という文字列画像を対象として説明する。なお、重みは画素数とする。図22a、b、cに例示するように、イの幅は10画素、ヒの幅は20画素、学の幅は40画素、化の幅は40画素であるとする。また、文字セグメント間の空白の幅は10画素であるとする。このとき、各パターンにおけるアーク評価値に対する重みは、図22dからgの例のようになる。つまり、文字切り出し位置決定モジュール110によって設定された位置の候補以下、切り出し位置候補ともいうによって定められる距離が重みとなっている。なお、切り出し位置候補によって定められる距離とは、この例の場合、隣り合う切り出し位置候補の間には1つの文字画像があるとして、その文字画像の外接矩形の幅である。また、切り出し位置候補によって定められる距離を、隣り合う切り出し位置候補間の距離としてもよい。なお、図22eの例に示す重みよりも、図22fの例に示す重みが大きくなっているが、アーク評価値化、学のそれぞれを1つの文字とした場合の文字らしさ評価値と、化学を1つの文字とした場合の文字らしさ評価値によって、図22eの例のパス評価値が高くなることが多い。図23は、重み決定モジュール2010内のモジュール構成例を示す説明図である。重み決定モジュール2010は、文字切り出し間距離算出モジュール2310を有している。文字切り出し間距離算出モジュール2310は、隣り合う切り出し位置候補の間にある1つの文字画像の外接矩形の幅に基づいて、重みを決定する。また、隣り合う切り出し位置候補間の距離に基づいて、重みを決定するようにしてもよい。<B2>前述の<B1>では、文字画像の外接矩形の幅又は隣り合う切り出し位置候補間の距離をそのまま、重みとした。この場合には、内部で空白の大きな文字が必要以上に大きな重みを持つことになってしまう。例えば、図24に例示するように、文字切り出し間距離2410の内部に大きな空白を持つ文字を選択してしまうと、この重みが必要以上に大きな値となってしまう。図24の例では、文字切り出し間距離2410内の画像11を文字認識した結果がいとなる場合がある。この場合の重みの値は大きくなるので、11を1つの文字つまり、文字認識結果がいとして選択されてしまうことがある。又は、文字セグメントが重なっている場合には、必要以上に小さな重みになってしまう。図25の例のように、文字セグメントの外接矩形が重なってしまっている場合、2つに分割した方が重みの値が大きくなってしまうため、IIローマ数字の2ではなくて、I、Iとなってしまう可能性が高くなる。つまり、外接矩形幅2510と外接矩形幅2520の和は、文字切り出し間距離2530より大きくなってしまうので、各文字セグメントの切り出し位置が文字切り出し位置として採用されてしまうことになってしまう可能性が高いことになる。そこで、文字内部隣り合う切り出し位置候補の間にある画像の文字セグメントの外接矩形の大きさ横書きの文字列画像を対象としている場合は幅、縦書き文字列画像を対象としている場合は高さに基づいて重みを決定する。そして、文字内部に複数の文字セグメントがある場合は、その文字セグメントの外接矩形の大きさの和に基づいて重みを決定するようにしてもよい。図26a、b、cに例示するように、イの幅は10画素、ヒの幅は20画素、学の幅は40画素、化の幅は40画素であるとする。また、文字セグメント間の空白の幅は10画素であるとする。このとき、各パターンにおけるアーク評価値に対する重みは、図26dからgの例のようになる。つまり、文字セグメントの外接矩形の幅文字セグメントが複数ある場合は、その和が重みとなっている。図27は、重み決定モジュール2010内のモジュール構成例を示す説明図である。重み決定モジュール2010は、文字塊抽出モジュール2710、文字塊幅算出モジュール2720を有している。文字塊抽出モジュール2710は、文字塊幅算出モジュール2720と接続されており、隣り合う切り出し位置候補の間にある文字セグメント画素塊を抽出する。例えば、4連結又は8連結の画素塊を文字セグメントとして抽出してもよい。また、横方向に文字のプロファイルをとるようにしてもよい。すなわち、横方向に黒画素数のヒストグラムを算出する。そして、その黒画素ヒストグラムを用いて、文字セグメントを抽出するようにしてもよい。文字塊幅算出モジュール2720は、文字塊抽出モジュール2710と接続されており、文字塊抽出モジュール2710によって抽出された文字セグメントの外接矩形の大きさを算出して、重みを決定する。図28を参照して、本実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図28に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータPCなどによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部2817と、プリンタなどのデータ出力部2818を備えたハードウェア構成例を示している。CPUCentralProcessingUnit2801は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、文字列抽出モジュール120、切出位置抽出モジュール130、文字候補抽出モジュール140、パス限定処理モジュール150、ネットワーク構築処理モジュール1510、ノード数限定処理モジュール1520、制御モジュール1530、出力決定処理モジュール1540、リンク値生成モジュール1810、パス選択モジュール1820、Nグラム値算出モジュール1910、ノード値算出モジュール1920、リンク値算出モジュール1930、重み決定モジュール2010、リンク重み量乗算モジュール2020、加算モジュール2030、文字切り出し間距離算出モジュール2310、文字塊抽出モジュール2710、文字塊幅算出モジュール2720等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータプログラムに従った処理を実行する制御部である。ROMReadOnlyMemory2802は、CPU2801が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。RAMRandomAccessMemory2803は、CPU2801の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス2804により相互に接続されている。ホストバス2804は、ブリッジ2805を介して、PCIPeripheralComponentInterconnect/Interfaceバスなどの外部バス2806に接続されている。キーボード2808、マウス等のポインティングデバイス2809は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ2810は、液晶表示装置又はCRTCathodeRayTubeなどがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。HDDHardDiskDrive2811は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、CPU2801によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、受け付けた画像、文字認識結果、文字列パターン、ネットワーク構造などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータプログラムが格納される。ドライブ2812は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体2813に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース2807、外部バス2806、ブリッジ2805、及びホストバス2804を介して接続されているRAM2803に供給する。リムーバブル記録媒体2813も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。接続ポート2814は、外部接続機器2815を接続するポートであり、USB、IEEE1394等の接続部を持つ。接続ポート2814は、インタフェース2807、及び外部バス2806、ブリッジ2805、ホストバス2804等を介してCPU2801等に接続されている。通信部2816は、通信回線に接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部2817は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部2818は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。なお、図28に示す画像処理装置のハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図28に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア例えば特定用途向け集積回路ApplicationSpecificIntegratedCircuit:ASIC等で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図28に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか2つ以上の機能を有している画像処理装置などに組み込まれていてもよい。前述の実施の形態においては、対象として日本語の文字を示したが、中国語、英語等の文字を対象としてもよい。前述の実施の形態においては、横書きの文字列を前提として、左が始点で右が終点であるような記述の仕方を行ってきた。しかし、前述の説明は、縦書きや、右から左に記述する文字列でも同様に成り立つ。例えば、縦書きの場合は、左を上、右を下とする変換を行えばよい。右から左に記述する文字列の場合は、左を右、右を左とする変換を行えばよい。なお、数式を用いて説明したが、数式には、その数式と同等のものが含まれる。同等のものとは、その数式そのものの他に、最終的な結果に影響を及ぼさない程度の数式の変形、又は数式をアルゴリズミックな解法で解くこと等が含まれる。なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の発明として捉えてもよい。プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。なお、記録媒体としては、例えば、デジタルバーサタイルディスクDVDであって、DVDフォーラムで策定された規格であるDVD-R、DVD-RW、DVD-RAM等、DVDRWで策定された規格であるDVDR、DVDRW等、コンパクトディスクCDであって、読出し専用メモリCD-ROM、CDレコーダブルCD-R、CDリライタブルCD-RW等、ブルーレイディスクBlu-rayDisc登録商標、光磁気ディスクMO、フレキシブルディスクFD、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリROM、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリEEPROM登録商標、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリRAM等が含まれる。そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカルエリアネットワークLAN、メトロポリタンエリアネットワークMAN、ワイドエリアネットワークWAN、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。