"動画像を構成する各フレームを符号化する画像処理装置であって、着目フレームの画像から、特定の被写体が映っている領域を特定領域として抽出する抽出手段と、予め定められた評価式を用いて前記特定領域の評価値を求める計算手段と、前記着目フレームよりもNNは自然数フレーム前のフレームから前記着目フレームまでの各フレームについて前記抽出手段が抽出した特定領域の評価値が何れも予め定められた閾値を超えているか否かを判断する判断手段と、前記着目フレームの画像における特定領域、非特定領域、のそれぞれに対する符号化パラメータを設定する設定手段であって、前記判断手段が超えていると判断した場合には、前記着目フレームの画像における特定領域の符号量を、前記着目フレームよりも過去のフレームの画像における該特定領域の符号量よりも小さくさせる符号化パラメータを、前記着目フレームの画像における特定領域に対して設定する前記設定手段と、前記特定領域、前記非特定領域を、それぞれに対して前記設定手段が設定した符号化パラメータを用いて符号化する符号化手段と、前記符号化手段による符号化結果を、前記着目フレームの画像の符号化結果として出力する手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。前記設定手段は、前記判断手段が超えていないと判断した場合には、前記着目フレームの画像における特定領域の符号量を、前記着目フレームよりも過去のフレームの画像における該特定領域の符号量よりも大きくさせる符号化パラメータを、前記着目フレームの画像における特定領域に対して設定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記計算手段は、前記特定領域のサイズが大きいほど評価値が大きくなるような評価式を用いて該特定領域の評価値を求めることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。前記計算手段は、前記特定領域ないに映っている被写体が正面に近いほど評価値が大きくなるような評価式を用いて該特定領域の評価値を求めることを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像処理装置。前記計算手段は、前記特定領域のブロック歪みが大きいほど評価値が大きくなるような評価式を用いて該特定領域の評価値を求めることを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の画像処理装置。前記計算手段は、被写体ごとに重要度を示す重要度情報を保持しているデータベースから、前記特定領域ないに映っている被写体と最も類似する被写体の重要度情報を取得し、該取得した重要度情報が示す重要度が高いほど評価値が小さくなるような評価式を用いて該特定領域の評価値を求めることを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の画像処理装置。動画像を構成する各フレームを符号化する画像処理装置が行う画像処理方法であって、前記画像処理装置の抽出手段が、着目フレームの画像から、特定の被写体が映っている領域を特定領域として抽出する抽出工程と、前記画像処理装置の計算手段が、予め定められた評価式を用いて前記特定領域の評価値を求める計算工程と、前記画像処理装置の判断手段が、前記着目フレームよりもNNは自然数フレーム前のフレームから前記着目フレームまでの各フレームについて前記抽出工程で抽出した特定領域の評価値が何れも予め定められた閾値を超えているか否かを判断する判断工程と、前記画像処理装置の設定手段が、前記着目フレームの画像における特定領域、非特定領域、のそれぞれに対する符号化パラメータを設定する設定工程であって、前記判断工程で超えていると判断した場合には、前記着目フレームの画像における特定領域の符号量を、前記着目フレームよりも過去のフレームの画像における該特定領域の符号量よりも小さくさせる符号化パラメータを、前記着目フレームの画像における特定領域に対して設定する前記設定工程と、前記画像処理装置の符号化手段が、前記特定領域、前記非特定領域を、それぞれに対して前記設定工程で設定した符号化パラメータを用いて符号化する符号化工程と、前記画像処理装置の出力手段が、前記符号化工程での符号化結果を、前記着目フレームの画像の符号化結果として出力する工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。コンピュータを、請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。しかしながら、上記の従来技術では、特定領域の入力画像全体に対する面積比が小さい場合でも、特定領域が多数存在する場合においては、意図した画質を得ることができないケースが存在する。また、入力画像全体に対する特定領域の面積比に応じて割り当てる符号量を制御しているため、顔の向きが横向きであった場合などには小さく映った顔を判別できないという問題がある。本発明は、このような問題に鑑み、画像中に特定領域が多数存在する場合でも、画像全体の符号量を増加させることなく、特定領域に対して意図した画質を得ることができる符号化技術を提供する。本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の動画像を構成する各フレームを符号化する画像処理装置は、着目フレームの画像から、特定の被写体が映っている領域を特定領域として抽出する抽出手段と、予め定められた評価式を用いて前記特定領域の評価値を求める計算手段と、前記着目フレームよりもNNは自然数フレーム前のフレームから前記着目フレームまでの各フレームについて前記抽出手段が抽出した特定領域の評価値が何れも予め定められた閾値を超えているか否かを判断する判断手段と、前記着目フレームの画像における特定領域、非特定領域、のそれぞれに対する符号化パラメータを設定する設定手段であって、前記判断手段が超えていると判断した場合には、前記着目フレームの画像における特定領域の符号量を、前記着目フレームよりも過去のフレームの画像における該特定領域の符号量よりも小さくさせる符号化パラメータを、前記着目フレームの画像における特定領域に対して設定する前記設定手段と、前記特定領域、前記非特定領域を、それぞれに対して前記設定手段が設定した符号化パラメータを用いて符号化する符号化手段と、前記符号化手段による符号化結果を、前記着目フレームの画像の符号化結果として出力する手段とを備えることを特徴とする。本発明の構成によれば、画像中に特定領域が多数存在する場合でも、画像全体の符号量を増加させることなく、特定領域に対して意図した画質を得ることができる。以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施例の一つである。[第1の実施形態]本実施形態では、動画像を構成する各フレームを符号化する画像処理装置について説明する。先ず、本実施形態に係る画像処理装置の機能構成例について、図1のブロック図を用いて説明する。動画像を構成する各フレームの画像は順次、検出部101及び符号化部105に入力される。検出部101は、入力されたフレームの画像着目フレームの画像から、特定の被写体が映っている領域を特定領域として検出抽出する。そして検出部101は、検出した特定領域について、画像内における位置、そのサイズ、識別子、を特定領域情報として生成する。例えば、画像から特定領域1、特定領域2、...、特定領域Pを検出した場合、特定領域1の特定領域情報としては画像内における特定領域1の位置、特定領域1のサイズ、識別子=1を出力する。また、特定領域Pの特定領域情報としては画像内における特定領域Pの位置、特定領域Pのサイズ、識別子=Pを出力する。このようにして、画像から検出したそれぞれの特定領域について特定領域情報を生成する。そしてこのような処理をフレーム毎に行う。なお、特定領域情報は、画像中のそれぞれの特定領域を一意に特定することができる情報であれば、如何なる情報であってもよい。評価部102は、着目フレームの画像から検出された特定領域の評価値を、予め定められた評価式を用いて計算する。然るに画像から複数の特定領域が検出された場合、評価部102はそれぞれの特定領域について評価値を計算する。判定部103は、着目フレームよりもNNは自然数フレーム前のフレームから着目フレームまでの全てのフレームで評価値が閾値を超えている特定領域が存在するか否かを判定する。然るに画像から複数の特定領域が検出された場合、判定部103はそれぞれの特定領域を対象に、このような判定を行う。制御部104は、着目フレームの画像における特定領域、非特定領域、のそれぞれに対する符号化パラメータを設定する。特に、着目フレームよりもNフレーム前のフレームから着目フレームまでの各フレームに渡って評価値が何れも閾値を超えていると判断された特定領域に対する符号化パラメータは次のようにして設定する。即ち、着目フレームの画像における特定領域の符号量を、着目フレームよりも過去のフレームの画像における該特定領域の符号量よりも小さくさせる符号化パラメータを、着目フレームの画像における特定領域に対して設定する。本実施形態では符号化パラメータの一例として量子化ステップを取り扱う。また、制御部104は、符号化パラメータの設定以外にも、画像処理装置全体の動作制御も行う。符号化部105は着目フレームの画像内の特定領域及び非特定領域を、それぞれに対して制御部104が設定した量子化ステップを用いて符号化する。そして符号化部105は、この符号化結果を、着目フレームの画像の符号化結果として出力する。次に、図1に示した各部の動作について、図2,3のフローチャートに従って説明する。先ず、ステップS100では制御部104は、以下の処理で用いる変数Fを0に初期化する。Fは配列変数で、この場合、F1=F2=...=FQ=0Qは充分に大きい規定値として初期化する。次に、ステップS101では検出部101及び符号化部105は、画像処理装置に入力された着目フレームの画像を取得する。次にステップS102では検出部101は、着目フレームの画像から、特定の被写体が映っている領域を特定領域として検出する。そして検出部101は、検出した特定領域について、画像内における位置、そのサイズ、識別子、を特定領域情報として生成する。なお、検出部101は、一度検出して識別子を発行した特定領域についてはそれ以降、フレームをまたいで追尾し続け、同一の識別子を発行するものとする。なお、特定の被写体については別段限定を設けるものではなく、人の顔でも良いし、人体そのものや動物の顔、車のナンバープレート等、ユースケースによって重要な被写体として予め設定されたものであれば、如何なる対象を採用しても良い。次にステップS103では制御部104は、以下で用いる変数Mに、検出部101が着目フレームの画像から検出した特定領域の個数を設定する。特定領域の個数は、検出部101が着目フレームの画像から検出したそれぞれの特定領域について発行した識別子のうち最大値と同じである。次に、ステップS104では制御部104は、以下の処理で用いる変数iを1に初期化する。次にステップS105では評価部102は、識別子=iの特定領域以下、特定領域iと呼称するの評価値Veiを、予め定められた評価式を用いて計算する。ステップS105における処理の詳細を、図3のフローチャートに従って説明する。ステップS1051では評価部102は、特定領域iの特定領域情報に含まれている、特定領域iのサイズを変数Aに設定する。ここで、符号化部105は、画像を複数の画素ブロックに分割して符号化するため、特定領域iのサイズとは、特定領域iに含まれる画素ブロックの数を指すものとする。なお、ここで用いる特定領域iの特定領域情報は、着目フレームの画像から生成したものであっても良いし、着目フレームよりも過去のフレームの画像から生成したものであっても良い。ステップS1052では評価部102は、着目フレーム着目フレームよりも過去のフレームでも良いの画像内の特定領域i内に映っている被写体の向きに応じた値を変数Dに設定する。例えば、被写体が正面を向いている場合は変数Dに10を設定し、真横を向いている場合は変数Dに5を設定し、真後ろを向いている場合は変数Dに0を設定し、その他は、向きの程度に応じてこれらの中間値を変数Dに設定する。画像中の被写体の向きを求める方法は、周知の画像認識技術により可能であるため、これについての詳細な説明は省略する。ステップS1053では評価部102は、着目フレームよりも過去のフレームにおける特定領域iの符号化結果から得られる該特定領域iのブロック歪みに応じた値を変数BDに設定する。例えば、ブロック歪みが無い場合は変数BDに0を設定し、歪みが大きいほど大きい値を変数BDに設定する。ブロック歪みは、例えば、着目フレームの画像を現在設定されている符号化パラメータを用いて符号化した後にこれを復号し、符号化前の画素ブロックと復号後の画素ブロックとから求めるようにしても良いし、その方法については特に限定するものではない。ステップS1054では評価部102は、ステップS1051~ステップS1053の処理で値が確定した変数A、D、BDを用いて以下の式を計算することで、特定領域iに対する評価値Veiを求める。Ve=CaA×CdD/CbdBD1ここで、Ca、Cd、Cbd、はそれぞれ予め定めた重み付け係数であり、それぞれの重み係数には0以上の任意の値が予め設定されている。このような計算処理を行うことで、特定領域iに対する評価値Veiを求めることができる。なお、評価値の計算方法や評価値の計算に用いるパラメータについては上記の説明に限るものではない。図2に戻って、次に、ステップS106では、判定部103は、着目フレームよりもNNは自然数フレーム前のフレームから着目フレームまでの各フレームについて、評価値Veiが何れも予め定められた閾値を超えているか否かを判断する。Nは、予め定められた値である。この判断の結果、超えていると判断した場合には処理はステップS107に進み、超えていないと判断した場合には、処理はステップS108に進む。ステップS107では、特定領域iに対する変数Fiに1を設定する。ステップS108では制御部104は、ステップS102で検出した全ての特定領域についてステップS105,S106,S107の処理を行ったか否か、即ち、変数iの値が、変数Mの値に等しいか否かを判断する。この判断の結果、i=Mの場合には処理はステップS110に進み、i<Mの場合には処理はステップS109に進む。ステップS109では制御部104は、変数iの値を1つインクリメントする。その後、処理はステップS105に戻り、未だ処理対象となっていない特定領域について以降の処理を行う。一方、ステップS110では、制御部104は、着目フレームの画像における特定領域、非特定領域、のそれぞれに対する符号化パラメータを設定する。特定領域に対して設定する符号化パラメータは、この特定領域の変数Fの値が1であるのか、それとも0であるのかに応じて異なる。特定領域iに対して符号化パラメータを設定する場合、先ず、変数Fiの値を参照する。そして、Fi=1の場合、着目フレームにおける特定領域iの符号量を、着目フレームよりも過去のフレームの画像における特定領域iの符号量よりも小さくさせる符号化パラメータを設定する。本実施形態では符号化パラメータとして量子化ステップを用いる。然るにこの場合、量子化ステップを、Fi=0のときに特定領域iに設定していた量子化ステップよりも大きい量子化ステップに変更しても良いし、特定領域iの従前の量子化ステップよりも大きい量子化ステップに変更しても良い。これにより一度Fが1となった特定領域の符号量は、それ以降、Fが0に初期化されない限り抑えられることとなる。一方、Fi=0の場合、着目フレームにおける特定領域iの符号量を、着目フレームよりも過去のフレームの画像における特定領域iの符号量よりも大きくさせる符号化パラメータを設定する。本実施形態では符号化パラメータとして量子化ステップを用いる。然るにこの場合、量子化ステップを、特定領域iについて初期設定された量子化ステップよりも小さい量子化ステップに変更しても良いし、特定領域iの従前の量子化ステップよりも小さい量子化ステップに変更しても良い。なお、Fi=0の場合、全体の符号量を削減させる目的であえて符号化パラメータは変えずにそのままとしてもよい。一方、非特定領域については、少なくともFi=0の場合に設定した量子化ステップよりも大きい量子化ステップを設定する。次にステップS111では、符号化部105は、着目フレームの画像内における特定領域及び非特定領域を、それぞれに対して制御部104が設定した符号化パラメータを用いて符号化することで、この着目フレームの画像を符号化する。そして符号化した結果は符号化ストリームとして出力する。出力先については特に限定するものではなく、本装置若しくは外部装置が管理するメモリに対して出力しても良いし、ネットワークを介して外部装置に対して送信しても良い。次にステップS112では制御部104は、本装置に入力された全てのフレームについてステップS101~ステップS111の処理を行ったか否かを判断する。この判断の結果、全てのフレームについて処理を行った場合には、本処理は終了し、まだステップS101~ステップS111の処理を行っていないフレームがあれば、処理はステップS101に進み、そのフレームについて以降の処理を行う。以上説明した符号化処理の一例について、着目フレームの画像から2つの特定領域特定領域1、特定領域2を検出した場合を例に取り、図7を用いて説明する。なお、図7では、閾値を10に設定している。時刻T0~T1の期間期間01に入力された各フレームからは特定領域1及び特定領域2が検出され、何れの特定領域のサイズも5で維持されているため、期間01においてはそれぞれの特定領域に対する変数Aには5が設定される。また、期間01においては、それぞれの特定領域内における被写体の向きは横で維持されているため、期間01においては対応する値5がそれぞれの特定領域に対する変数Dに設定される。また、期間01においては特定領域1、特定領域2のそれぞれのブロック歪みは7,8であるため、期間01においてはそれぞれの特定領域に対する変数BDには7,8が設定される。ここで、上記の重み付け係数Ca、Cd、Cbdを何れも1に予め設定しておくと、特定領域1に対する評価値Ve1、特定領域2に対する評価値Ve2は以下の式に従って計算される。Ve1=CaA×CdD/CbdBD1=15×15/171=3.13Ve2=CaA×CdD/CbdBD1=15×15/181=2.78このように、期間01においては特定領域1及び特定領域2の何れの評価値も閾値を超えない値に維持されたままであるので、期間01においては量子化ステップには変化がない。次に、時刻T1では特定領域1のサイズが5から10に変化する。これによって相対的に非特定領域の面積が小さくなるため、非特定領域の占める符号量が減少する。また、特定領域1のサイズが変化したことにより、評価値Ve1は313から625へと変化する。一方、Ve2は278から変化しない。それ以降、時刻T1~T2の期間期間12においては特定領域1及び特定領域2の何れの評価値も変わらず、閾値を超えないので、期間12においては量子化ステップには変化がない。次に、時刻T2では、特定領域1内における被写体が正面を向くため、変数Dの値が5から10に変化する。これによって評価値Ve1は625から125へと変化し、閾値を超える。一方、Ve2は278から変化しない。それ以降、時刻T2~T3の期間期間23においては、評価値Ve1は閾値を超えているものの、この期間23の長さは上記のNを超えない。また、特定領域2の評価値は変わらず、閾値を超えない。そのため、期間23においては量子化ステップには変化がない。ここで、時刻T3の時点で、特定領域1の評価値Ve1が連続Nフレームに渡って閾値を超えたことになる。然るにこの場合、特定領域1に対する変数F1に1が設定される。この時点でF2=0である。これにより、特定領域1に対する量子化ステップを、それまでより大きく設定する。それ以降、時刻T3~T4の期間期間34においては、特定領域1に対する量子化ステップがこれまでより大きく設定されたことにより、特定領域1に対するブロック歪みが7から17に変化する。これによって評価値Ve1は125から556へと変化する。なお、特定領域1に対する量子化ステップを大きくした分、特定領域1の占める符号量の減少が見込まれるため、制御部104では特定領域2の量子化ステップをこれまでより小さくするよう制御している。このような制御により、特定領域2に対するブロック歪みが8から2に変化する。これによって評価値Ve2は278から833へと変化する。また、特定領域1及び特定領域2の量子化ステップが変えられたことにより、特定領域1の占める符号量は減少し、特定領域2の占める符号量は増加する。それ以降、時刻T4までの期間では、評価値Ve2は閾値を超えないので、量子化ステップには変化がない。次に、時刻T4において特定領域1内における被写体の向きが正面向きから横向きに変化するため、変数Dの値が10から5に変化する。これによって評価値Ve1は556から278へと変化する。一方、評価値Ve2は833から変化しない。それ以降、時刻T4~T5の期間期間45では、評価値Ve2は閾値を超えないので、量子化ステップには変化がない。[第2の実施形態]先ず、本実施形態に係る画像処理装置の機能構成例について、図4のブロック図を用いて説明する。なお、図4における検出部201、判定部203、制御部204、符号化部205はそれぞれ、図1に示した検出部101、判定部103、制御部104、符号化部105と同様の動作を行うものであるため、これら各部に係る説明は省略する。然るに以下では、図1とは異なる構成用件について重点的に説明する。評価部202は、着目フレームの画像から検出された特定領域の評価値を、予め定められた評価式と、重要度決定部206から得られる該特定領域の重要度と、を用いて計算する。然るに画像から複数の特定領域が検出された場合、評価部202はそれぞれの特定領域について評価値を計算する。重要度決定部206は、着目フレームの画像から検出された特定領域の重要度を、該特定領域内の被写体と、データベース210内に保持されている多数の被写体に係る情報と、を照合することで決定する。然るに画像から複数の特定領域が検出された場合、重要度決定部206はそれぞれの特定領域について重要度を計算する。次に、図4に示した各部の動作について、図5,6のフローチャートに従って説明する。なお、図5に示したステップS200~S204、ステップS207~ステップS213はそれぞれ、図2に示したステップS100~S104、ステップS106~ステップS112と同様の処理ステップであるため、これらのステップに係る説明は省略する。ステップS205では重要度決定部206は、特定領域i内の被写体を示す被写体情報と、データベース210内に登録されている様々な被写体の被写体情報と、を照合することで、特定領域i内の被写体に対する重要度Piを求める。例えば、データベース210内には被写体の画像毎に、該被写体に対する重要度を示す重要度情報を関連付けて予め登録しておく。そして重要度決定部206は、データベース210内に登録されている様々な被写体の画像のうち、特定領域i内の被写体の画像と最も類似する画像を特定し、特定した画像と関連付けてデータベース210内に登録されている重要度情報を読み出す。そして重要度決定部206は、この読み出した重要度情報が示す重要度をPiに設定する。もちろん、重要度Piを決定する方法はこれに限るものではない。次にステップS206では評価部202は、特定領域iの評価値Veiを、予め定められた評価式と、ステップS205で得た重要度Piと、を用いて計算する。ステップS206における処理の詳細を、図6のフローチャートに従って説明する。なお、図6に示したステップS2061~S2063はそれぞれ、図3のステップS1051~S1053と同様の処理ステップであるため、これらのステップに係る説明は省略する。ステップS2064では評価部202は、ステップS205で得た重要度Piを変数Cpに設定する。ステップS2065では評価部202は、ステップS2061~ステップS2064の処理で値が確定した変数A、D、BD、Cpを用いて以下の式を計算することで、特定領域iに対する評価値Veiを求める。Ve=CaA×CdD/CbdBD1Cpここで、Ca、Cd、Cbd、はそれぞれ予め定めた重み付け係数であり、それぞれの重み係数には0以上の任意の値が予め設定されている。評価値Veiは重要度Piが高いほど低く算出されるため、重要な特定領域ほど符号量が多く割り当てられやすくなる。このような計算処理を行うことで、特定領域iに対する評価値Veiを求めることができる。なお、評価値の計算方法や評価値の計算に用いるパラメータについては上記の説明に限るものではない。以上説明したように、一旦評価値として高い値例:人物特定ができるレベルで符号化した特定領域は量子化ステップの割り当てをそれまでより大きくし、他の領域には符号量を多く割り当てる。これにより、結果として他の領域の評価値が高くなるように符号化することができる。なお、第1,2の実施形態では、変数Fはあるフレームで1に設定されると、それ以降もずっと1のままであるが、適宜0に初期化しても良い。例えば、検出部101201における特定領域の追尾機能の性能に応じてLLは自然数フレーム毎に初期化する、というように、定期的に初期化しても良い。つまり、この追尾機能の性能があまり高くないことがわかっている場合にはLを小さめに設定することによって、特定領域の追尾結果が誤っていた場合のリスクを低減できる。また、変数Fが一旦1となった特定領域でも、変数Fが1となったときの大きさAや顔の向きDの値を保持しておき、それらの値より高いA、Dが発生した場合に変数Fを0に初期化するようにしても良い。これにより、より評価値の高い結果を残すことが可能となる。また、第1,2の実施形態では、符号化パラメータの一例として量子化ステップを用いているが、例えば量子化スケーリング値や量子化テーブルの選択番号等、符号量を制御可能なパラメータであれば如何なるパラメータを符号化パラメータに適用しても良い。また、第1,2の実施形態では、採用する符号化技術については特に言及していないが、例えばH264やMPEG2方式等のように、画面内の位置に応じて符号量を制御するための符号化パラメータを有する符号化方式に従ったものを用いる。また、第1,2の実施形態で説明した画像処理装置は、リアルタイムエンコーダとしての用途ばかりでなく、一旦高画質で符号化したデータを復号化し、適宜再符号化を行う際のリエンコーダとしての用途にも適用できる。[第3の実施形態]図1,4に示した各部は何れもハードウェアで実装しても良いが、データベース210はデータファイル、データベース210以外の各部はソフトウェアコンピュータプログラムで実装しても良い。この場合、このデータベース210及びこのソフトウェアを保持する記憶装置ハードディスク等を有するコンピュータは第1,2の実施形態に係る画像処理装置として機能することができる。即ち、このコンピュータが有するCPUがこのソフトウェアを読み出して必要に応じてデータベース210も読み出して処理を実行することで、このコンピュータは、図1,4に示した各部の機能を実現することになる。もちろん、このコンピュータは、1台の装置から構成しても良いし、2台以上の装置で構成しても良い。<産業上の利用可能性>以上の各実施形態によれば、フレーム内に人物の顔等の重要な領域が多数存在する場合であってもフレーム全体の符号量を抑えることができ、かつそれぞれの領域内にある人物の顔等の重要な対象物の識別が容易になるように符号化することが可能となる。従って、特に監視用途のビデオカメラ等に有利に適用可能である。その他の実施例また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。"