コンテンツを推薦するための表示を行うコンテンツ推薦装置であって、ユーザを認識し、ユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、ユーザごとのコンテンツの嗜好情報を予め保持するユーザ情報登録部と、コンテンツの嗜好情報に関わる情報を記憶するコンテンツ情報記憶部と、コンテンツの推薦表示を行う表示部と、前記ユーザ情報取得部で認識されたユーザが複数であった場合に、ユーザごと及び複数ユーザの組み合わせごとに嗜好されるコンテンツを前記ユーザ情報登録部とコンテンツ情報記憶部を用いて選択し、選択されたコンテンツを、ユーザ別及び複数ユーザの組み合わせ別に同時に表示部に表示させる制御部と、を備えることを特徴とするコンテンツ推薦装置。請求項1に記載のコンテンツ推薦装置であって、前記制御部は、前記ユーザ情報取得部で認識されたユーザ人数に応じて前記表示部での表示形式を変更することを特徴とするコンテンツ推薦装置。請求項1に記載のコンテンツ推薦装置であって、前記制御部は、前記ユーザ情報取得部で認識された複数ユーザの重み付けに応じて前記表示部での表示内容を変更することを特徴とするコンテンツ推薦装置。請求項1に記載のコンテンツ推薦装置であって、前記制御部は、前記ユーザ情報取得部で認識されたユーザ人数が閾値以上である場合、ユーザを前記閾値以下に絞り込んでコンテンツを選択し、コンテンツを表示させることを特徴とするコンテンツ推薦装置。請求項1に記載のコンテンツ推薦装置であって、前記制御部は、前記ユーザ情報取得部で認識されたユーザに関する情報が、前記ユーザ情報登録部に保持されていない場合、前記ユーザ情報取得部で取得されたユーザ情報に基づいて選択されたコンテンツか、あるいは、予め設定されたコンテンツを前記表示部に表示させることを特徴とするコンテンツ推薦装置。しかし、特許文献1においては、ユーザ全体に最適なコンテンツは表示できても、個々のユーザ向けおよび任意のユーザの組み合わせ向けの推薦コンテンツを同時に表示することはできなかった。また、ユーザ全体向けの推薦コンテンツは他ユーザの嗜好の影響を受けるため、推薦コンテンツに対するユーザ個々の満足度が低下するという問題もあった。上記課題は、その一例として特許請求の範囲に記載の構成により解決される。本発明によれば、ユーザ全体向けの推薦コンテンツおよび個々のユーザ向けの推薦コンテンツおよび任意のユーザの組み合わせ向けの推薦コンテンツを、ユーザの構成にかかわらず、いつもそのユーザ構成において最適なコンテンツを推薦し、効率的に提供し表示する装置を提供することができる。本発明を適用したコンテンツ推薦装置の1実施例について図1ないし図5を用いて説明する。図1はコンテンツ推薦装置の前で操作および視聴を行うユーザとコンテンツ推薦装置の関係を示す図であり、図2は本発明のコンテンツ推薦装置の構成ブロック図であり、図3は本発明の機能ブロック図であり、図4は本実施例のコンテンツ推薦装置における推薦コンテンツ提供処理手順を示すフロー図であり、図5はコンテンツ推薦装置に表示されるコンテンツの表示例を示す図である。本実施例におけるコンテンツとは、放送局から受信される番組、内蔵または外付けのハードディスク等の記憶媒体に記録された映像、DVDやブルーレイ等のリムーバブルメディアに記録された映像、ネットワーク経由で受信再生可能な映像を主とし、それ以外にも表示装置上で再生可能な映像、画像、音声も含んでいる。本実施例における推薦コンテンツとは、前記コンテンツの中から、ユーザの年齢、性別等のユーザ属性情報や、好きな芸能人、好きなジャンル等の嗜好情報や、視聴時刻、視聴時間等の視聴環境情報等のユーザを特徴付ける情報をパラメータ化し、そのパラメータをもとに、ユーザの嗜好や状況に合うと判断し、選出されたコンテンツを指す。図1において、101、102はコンテンツを視聴するユーザであり、ユーザ102はリモコン103を使用して推薦コンテンツの表示を行う。104はコンテンツ推薦装置105に設置され、コンテンツ推薦装置105の前にいるユーザ情報を取得するためのユーザ情報取得部である。具体的にはカメラ等の撮像装置により実現できる。また、リモコン103に個人を特定するためのボタンが割り当てられている場合、リモコンの受信装置もユーザ情報取得部104に該当する。また、音声により個人を特定する事も可能であり、その場合、マイク等の音声入力装置もユーザ情報取得部104に該当する。106は情報表示部でありコンテンツ推薦装置105に推薦コンテンツの表示を行う。図5において、501、502、503は情報表示部106に表示される推薦コンテンツの表示エリアである。図2において、201はユーザ情報登録部であり、前記のユーザ属性情報、嗜好情報、視聴環境情報等のユーザを特徴付けるパラメータが記憶された記憶領域である。202はCPUであり、後述の機能ブロック内の処理が実行される。203は推薦コンテンツとして表示対象となるコンテンツがどこから取得できるかとコンテンツを特徴づけるパラメータが保存されているコンテンツ情報記憶部である。コンテンツが録画された番組である場合はどの記憶媒体のどの部分に記憶されているのか、ネットワーク越しのデータの場合はURL等の位置情報が記憶されている。図3は図2の装置を用いて処理される機能ブロックを示している。301はコンテンツ推薦装置105の前で視聴しているユーザを特定するユーザ特定部である。302は推薦コンテンツを情報表示部106に表示する推薦コンテンツ表示部である。303は1人のユーザの嗜好に適合する推薦コンテンツを算出する1ユーザ向け推薦コンテンツ算出部であり、304は2人のユーザまたは全ユーザの嗜好に適合する推薦コンテンツを算出するユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部である。ユーザ特定部301は、ユーザ情報取得部104から入力された情報とユーザ情報登録部201に登録されている情報をもとにコンテンツ推薦装置105の前で視聴しているユーザが誰なのかを特定する。本実施例では、ユーザ情報取得部104にカメラを使用する。カメラは周期的に画像を取得し、その画像からユーザ特定部301はユーザAとユーザBの2つの顔画像の特徴量を算出し、予めユーザ情報登録部201に登録されているユーザの顔画像の特徴量と比較し、適合率の最も高いユーザがコンテンツ推薦装置105の前にいると判定する。カメラが検出したユーザ数分、特徴量の比較によるユーザの特定処理を繰り返し、コンテンツ推薦装置105の前のユーザを特定する。ユーザを特定することにより、視聴ユーザの数も同時に特定することができる。推薦コンテンツ表示部302は、推薦コンテンツをコンテンツ推薦装置105に表示する。1ユーザ向け推薦コンテンツ算出部303は、ユーザ特定部301が特定したユーザ個々向けの推薦コンテンツを算出する。一例としては、1ユーザを特徴づけるユーザ情報登録部201に登録されたパラメータとコンテンツを特徴づけるコンテンツ情報記憶部203に記憶されたパラメータの相関を取ることで、相関関係の強いコンテンツをそのユーザ向けの推薦コンテンツとして1つあるいは複数選出する方法が考えられる。本実施例ではユーザ101向けの推薦コンテンツ、ユーザ102向けの推薦コンテンツをそれぞれ算出する。ユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部304は、全ユーザから2人を選択する組み合わせを全て網羅するパターンそれぞれについての推薦コンテンツと、全ユーザをまとめた推薦コンテンツの算出を行う。具体的には、ユーザ情報登録部201に登録された2人のユーザのパラメータとコンテンツ情報記憶部203に記憶されたパラメータの相関を取ることで、相関関係の強いコンテンツを推薦コンテンツとして選択する。選択する推薦コンテンツは最も相関の高い1つ、あるいは、相関の高い順に複数選出する方法が考えられる。1つだけ選択し提示する場合は提示する情報が少ないのでユーザ操作が容易になる。複数個提示する場合は、ユーザに視聴コンテンツを選択させることができ、その選択結果からユーザの嗜好が得られ、よりユーザの嗜好に適したコンテンツを推薦できるようになる。次に、図4を用いて、ユーザが2人の場合の推薦コンテンツの表示方法を説明する。図4において、ユーザ情報取得部104を用いて、コンテンツ推薦装置105の前でコンテンツの視聴を行っているユーザ情報を取得する。1ユーザ向け推薦コンテンツ算出部303により、ステップ402で特定されたユーザ毎に、個々のユーザ向けの推薦コンテンツをコンテンツ情報記憶部203のデータから算出する。ステップ402で算出された人数が1人の場合と2人の場合でその後の処理が変更される。人数が1人の場合、ユーザの組み合わせとしての推薦コンテンツを算出する必要はなくなる。ステップ404でユーザの人数が2人の場合、ユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部304により、ユーザ101とユーザ102の2人の嗜好を同時に満たす推薦コンテンツの算出を行う。ユーザが2人の場合、ステップ403、ステップ405で算出された推薦コンテンツを同時にコンテンツ推薦装置105に表示する。ユーザが1人の場合は組み合わせとしての推薦コンテンツを表示する必要はないため、ステップ402で特定されたユーザ向けの推薦コンテンツをコンテンツ推薦装置105に表示する。ステップ407図5において、表示エリア501、502、503は情報表示部106に表示される推薦コンテンツの表示エリアと表示例を示している。ユーザ101向けの推薦コンテンツを推薦コンテンツ表示エリア501に、ユーザ102向けの推薦コンテンツを推薦コンテンツ表示エリア502に、ユーザ101とユーザ102の2人向けの推薦コンテンツを推薦コンテンツ表示エリア503に表示する。各エリアの1番上部が最もユーザの嗜好に適合した番組であり、下にいくにつれて、適合の度合いが下がっていく。この例ではユーザAはスポーツ番組と建造物に興味があると特徴付けられているため、野球やサッカー、世界遺産といった番組が上位に推薦されている。ユーザBはサッカー、料理、建造物に興味があると特徴付けられているため、サッカー、料理番組、世界遺産といった番組が上位に推薦されている。表示エリア503には、ユーザAとユーザB両方の嗜好を同時に満たす推薦コンテンツとして、サッカーやスポーツニュース、世界遺産、料理と建造物を同時に楽しめる旅番組が表示される。ユーザ情報取得部104としてカメラを使用する本実施例の場合、取得した画像からユーザの位置関係を取得することができる。本実施例の場合、この位置関係をもとに、ユーザA向けの推薦コンテンツをユーザA側のコンテンツ推薦装置105左側に、ユーザB向けの推薦コンテンツをユーザB側のコンテンツ推薦装置105右側に表示する機能を推薦コンテンツ表示部302に持たせることで、さらにユーザへの利便性を向上させることができる。以上説明したように本実施例では、複数のユーザを検知した時に、個々のユーザの嗜好に適合する推薦コンテンツを選択し提示するとともに、全てのユーザから2人を選択して両者の嗜好に適合する推薦コンテンツ、および、全ユーザの嗜好に適合する推薦コンテンツを選択し提示する。これにより、個々のユーザの嗜好に適合するコンテンツと、共通の嗜好に適合するコンテンツの提示の両立を実現できる。また、図5のように表示することで、ユーザが理解しやすく、コンテンツの選択をしやすい表示を実現できる。本実施例は、第1の実施例とはユーザ人数が異なる場合の処理を提供するコンテンツの推薦装置および方法である。なお、本実施例における構成ブロック図、機能ブロック図は第1の実施例と同じで図2、図3を用い、図6ないし図8を用いて説明する。図6において、ステップ601および602の結果、ユーザが3人以上かどうかでその後の処理が変更される。ステップ6023人のユーザを、それぞれユーザA、ユーザB、ユーザCとする。任意のユーザの組み合わせはユーザAB、ユーザAC、ユーザBC、ユーザABCとなる。それぞれに推薦番組を算出すると、個々のユーザ向けの推薦番組も合わせて、7つの推薦コンテンツ表示エリアが必要となる。人数が増えるとさらに組み合わせは多くなり、コンテンツ推薦装置105の限られた表示エリアでは表示しきれない、もしくは表示できたとしても小さく、ユーザにとっては見づらくなってしまう。そこで、本実施では、ユーザの人数が3人以上に多くなった場合に、ユーザが2人以下での表示方法とは異なる表示方法で、推薦コンテンツの表示を行う。本実施例では、一例として円表示を示す図7は、ステップ603の円表示例を示しており、コンテンツ推薦装置105上に表示される。701、702、703はそれぞれユーザA、ユーザB、ユーザCを特定表示するためのアイコンや画像といったマークが表示される領域である。これらは円700上に等間隔で配置される。円700の外部は点線により6つのエリアに放射状に分割されている。なお、点線はコンテンツ推薦装置105上に必ずしも表示される必要は無い。この6つのエリアのうち、ユーザマーク701、702、703を含むエリア704、エリア705、エリア706はそれぞれ、ユーザマークに示されているユーザ向けの推薦コンテンツが表示されるエリアである。つまり、ユーザAのマークとしてのユーザマーク701を含むエリア704はユーザA向けの推薦コンテンツを表示するエリアである。本実施例において、推薦コンテンツを表示する全てのエリアにはコンテンツのサムネイルやタイトル等のコンテンツの特徴を表す項目が1つあるいは複数表示される。エリア704とエリア705の中間に位置するエリア707はユーザAとユーザBの2人向けの推薦コンテンツが表示されるエリアである。同様に、エリア704とエリア706の中間に位置するエリア708はユーザAとユーザCの2人向けの推薦コンテンツが表示されるエリアである。エリア709はユーザBとユーザCの2人向けの推薦コンテンツが表示されるエリアである。この場合、2人のユーザ間の重み付けは対等であり、どちらかの嗜好をより強くすることは行わない。この処理はユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部304により算出される。エリア710は全ユーザへの推薦コンテンツを表示する表示エリアであり、ユーザA、ユーザB、ユーザCの全ユーザの嗜好を同時に満たす推薦コンテンツを表示する。ユーザ数が一定以上に増加した場合に、ユーザを絞り込むことなく、図8のような表形式で表示することも可能である。具体的には、ユーザCの行とユーザAの列が交差するエリアにはユーザAとユーザCの組み合わせ向けの推薦コンテンツが表示されるエリアとなる。一番左上のエリアにはユーザA、ユーザB、ユーザC、ユーザDの全ユーザ向けの推薦番組が表示される。これにより人数が4人以上の場合でも、図7の表示内容と同等の推薦コンテンツを提示することができる。以上説明した実施例により、個々のユーザの嗜好に適合するコンテンツと共通の嗜好に適合するコンテンツの提示の両立を実現できる。上記処理により、ユーザ数が増加した場合でも効率的に全ユーザ向けのコンテンツと個別の推薦コンテンツを同時に表示することができる。本実施例は、第2の実施例とは異なるユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出方法を提供するコンテンツの推薦装置および方法である。なお、本実施例における構成ブロック図は第2の実施例と同じで図2を用い、図9ないし図12を用いて説明する。図3において、ユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部304では2人ユーザは対等に扱われるのに対し、本実施例の図9ではユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部304の代わりに、重み付きユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部901を使用して、2人のユーザの嗜好を同時に満たす推薦コンテンツの算出を行う。重み付きユーザ組み合わせ向け推薦コンテンツ算出部901では2人向けの推薦コンテンツを算出する際、ユーザの嗜好に重み付けを行う。具体的には、ユーザAとユーザBが2:1の比率で重み付けされた場合、ユーザ情報登録部201に登録されている同じ出演者に対する嗜好のパラメータが同じだとしても、ユーザAの方がユーザBより2倍嗜好の度合い強いものとして推薦コンテンツを算出する。併せて、ユーザAとユーザBに1:2の比率で重み付けされた場合の推薦コンテンツも算出する。同様に、ステップ402により特定された全ユーザからユーザ2人の組み合わせ全てに対し、それぞれ重みが大きい場合小さい場合の推薦コンテンツを算出する。重み付けの比率は予め設定された固定値を使用することもできるし、ユーザが後から設定可能な可変値とすることもできる。この重み付けの比率は、図2のユーザ情報登録部201に記憶され、電源が切断されても保持される。このように、ユーザの嗜好に重み付けし、2人のユーザへの推薦コンテンツを算出することで、どちらかの嗜好の度合いをより強くした推薦コンテンツを算出することができる。図11は、ステップ1001により算出された推薦コンテンツをコンテンツ推薦装置105上に円表示するステップ603の表示例を示している。円700の外部は点線により9つのエリアに放射状に分割されている。なお、点線はコンテンツ推薦装置105上に必ずしも表示される必要は無い。この9つのエリアのうち、1101はユーザAとユーザBの嗜好を同時に満たすコンテンツのうち、ユーザAの嗜好の度合いをユーザBよりも強くした場合に選出される推薦コンテンツの表示エリアである。ユーザAの嗜好の度合いがユーザBよりも強いため、エリア1101はユーザA向けの推薦コンテンツエリアに近い側に配置される。反対にユーザBの嗜好の度合いをユーザAよりも強くした場合に選出される推薦コンテンツの表示エリアは、ユーザB向けの推薦コンテンツエリアに近い側のエリア1102に配置される。同様に、ユーザAへの嗜好の度合いをより強くしたユーザAとユーザC向けの推薦コンテンツをエリア1103に、ユーザCへの嗜好の度合いをより強くしたユーザAとユーザC向けの推薦コンテンツをエリア1104に、ユーザBへの嗜好の度合いをより強くしたユーザBとユーザC向けの推薦コンテンツをエリア1105に、ユーザCへの嗜好の度合いをより強くしたユーザBとユーザC向けの推薦コンテンツをエリア1106に表示する。図12のような表形式で表示することも可能である。行成分のユーザの嗜好の度合いは列成分のユーザの嗜好の度合いよりも強いという重みが付けられる。具体的にはユーザAの行とユーザBの列が交差するエリアにはユーザAとユーザBの両方の嗜好を同時に満たす推薦コンテンツのうち、ユーザAの嗜好の度合いがユーザBよりも強いとして選出された推薦コンテンツが表示される。逆にユーザBの行とユーザAの列が交差するエリアにはユーザBの嗜好をより強く反映して選出された推薦コンテンツが表示される。以上説明した実施例により、個々のユーザの嗜好に適合するコンテンツと共通の嗜好に適合するコンテンツの提示の両立を実現できる。上記処理により、ユーザ数の嗜好をより反映し、効率的に全ユーザ向けのコンテンツと個別の推薦コンテンツを同時に表示することができる。本実施例は、第2の実施例においてユーザ数が一定以上に増加した場合の処理を提供するコンテンツの推薦装置および方法である。なお、本実施例における構成ブロック図は第2の実施例と同じで図2を用い、図13、図14を用いて説明する。人数が4人以上に増えた場合、図7の表示方法ではユーザ間の組み合わせで表示できない場合が出てくる。具体的には、円上にユーザA、ユーザB、ユーザC、ユーザDを時計回りに等間隔に配置し、放射上にエリアを分割したとし、隣り合うユーザ同士の組み合わせ対する推薦コンテンツを表示することは可能であるが、隣り合わないユーザAとユーザC、ユーザBとユーザDの組み合わせに対する推薦コンテンツを表示することはできない。これに対処するためにユーザ数が一定以上に増加した場合に、図8のような表形式の表示方法で解決できることを示した。しかし、情報表示部106の大きさは有限であり、ユーザが増えると1人のユーザ向けに表示できるエリアは小さくなってしまう。図13では、これに対処するために、優先ユーザ算出部1301を新たに設ける。優先ユーザ算出部1301ではユーザ情報取得部104により取得されたユーザのなかから優先度の高い順に3人のユーザを選出する。ユーザの優先度はユーザ情報登録部201に予めユーザにより登録されている固定値か、時間帯や状況に応じて変化する可変値が設定される。ユーザの優先度が予め登録されていない場合でも、ユーザ情報取得部104により取得された画像の中央に近い順にユーザ3人を自動で選択することもできる。また、一旦ユーザ3人が選択された後でもリモコン操作により、全ユーザから3人を選択しなおすこともできる。選出された3人向けの推薦コンテンツは図7や図8のように表示される。上記処理によりユーザ数が4人以上に増えた場合でも、3人の時までの表示と同様の表示形式で表示することにより、ユーザの操作性を損なうことなく、推薦コンテンツの選択を行うことができる。本実施例は、第1の実施例とは異なるユーザ特定後の処理を提供するコンテンツの推薦装置及び方法である。なお、本実施例における構成ブロック図、機能ブロック図は第1の実施例と同じ図2、図3を用い、図15、図16を用いて説明する。図15のステップ1501において、ユーザ情報登録部201に登録されていないユーザがいると認識された場合に、その後の処理を変更する。ユーザ情報登録部201に登録されていないユーザをゲストユーザと判断し、性別や年齢層から判断した推薦コンテンツもしくは予め設定されたゲスト向けジャンルの推薦コンテンツ等をコンテンツ情報記憶部203のデータから算出する。ゲスト向けの推薦コンテンツにはネットワーク経由等で外部から取得したランキング情報等を使用してもよい。ステップ1502によって算出された推薦コンテンツのみをコンテンツ推薦装置105に表示する。ステップ1503においてゲストユーザ向けの推薦番組表のみを表示したのは、推薦コンテンツからユーザの嗜好をゲストに知られたくない場合を考慮したためである。図16において、ステップ1503によってコンテンツ推薦装置105に表示される例を示す。ゲストユーザ1601がいると判断された場合、コンテンツ推薦装置105にはゲストユーザ向けの推薦コンテンツのみがエリア1602に表示される。上記処理により、ユーザ情報が登録されていないユーザが存在する場合にも対応した推薦コンテンツの表示をすることができ、登録されているユーザのプライバシーを保護することもできる。