"複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価装置であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、前記撮影者抽出手段は、前記複数のオブジェクトクラスタのうちの1以上のオブジェクトクラスタを撮影者として特定することを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記各画像には、その画像が属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と同じイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から、前記一の画像には含まれない1以上のオブジェクトを撮影者として特定し、特定した1以上のオブジェクトそれぞれに対応する尤度を算出することを特徴とする請求項2に記載の画像評価装置。前記撮影者抽出手段は、前記特定したオブジェクトのぞれぞれについて、前記同じイベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度と、前記特定対象となる一の画像と撮影日時が近い画像においてそのオブジェクトが撮影者として特定されている割合を示す撮影者密度を算出し、算出された希少度と撮影者密度とに基づいて前記尤度を算出することを特徴とする請求項3に記載の画像評価装置。前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の試みにも関わらず、特定対象となる画像の撮影者として特定されたオブジェクトが無い場合に、前記撮影者抽出手段は、さらに、前記特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像とは異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを撮影者として特定することを特徴とする請求項3に記載の画像評価装置。前記複数の画像のそれぞれには属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中で、かつ前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを前記撮影者として特定することを特徴とする請求項2に記載の画像評価装置。前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の結果、撮影者として特定されたオブジェクトが複数ある場合に、前記撮影者抽出手段は、この複数のオブジェクト毎に、当該オブジェクトが属するオブジェクトクラスタと前記特定対象となる画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタとの親しさの評価尺度である親密度を算出し、前記複数のオブジェクト毎に、イベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度を算出し、前記複数のオブジェクト毎に、算出された親密度と希少度とに基づいた撮影者選定度を算出し、前記複数のオブジェクトの中で、算出された撮影者選定度が最大のオブジェクトを前記撮影者として特定することを特徴とする請求項6に記載の画像評価装置。前記撮影者抽出手段は、前記特定対象となる画像のメタデータを対象として撮影者情報の取得を試み、取得された撮影者情報に基づいて撮影者を特定することを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記評価手段は、各画像の重要度に加えて、撮影者の重要度も算出するものであり、その算出に際しては、撮影者の重要度が、撮影者として特定された画像の重要度に伝播するようにしつつ行うことを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、前記評価手段は、各オブジェクトクラスタの重要度も算出するものであり、その算出に際しては、画像の重要度が、前記オブジェクトクラスタの重要度に伝播するようにしつつ行うことを特徴とする請求項9に記載の画像評価装置。前記各画像の個々を要素とする画像集合と、前記各画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタを要素とするオブジェクトクラスタ集合と、前記画像の撮影者を示す撮影者要素とを含むデータ構造を作成する作成手段と、前記画像集合の要素である各画像と前記撮影者要素とのリンク値を、算出された尤度に基づいて設定する第1リンク設定手段と、前記画像集合の要素である各画像と前記オブジェクトクラスタ集合の要素である各オブジェクトクラスタとのリンク値を、算出された特徴値に基づいて設定する第2リンク設定手段とを備え、前記評価手段は、前記画像集合の要素である各画像の重要度を、当該各画像に設定されたリンク値に基づいて算出することを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記作成手段は、前記オブジェクトクラスタの要素のひとつを画像の評価主体を示す主体人物の要素として設定し、ここで、前記データ構造に含まれる前記撮影者の要素は、前記主体人物の要素であって、前記第1リンク設定手段は、前記主体人物の要素と当該主体人物が撮影者として特定された画像とのリンク値を設定の対象とすることを特徴とする請求項11に記載の画像評価装置。前記データ構造は、前記画像集合の要素としての画像ノード、前記オブジェクトクラスタ集合の要素としてのオブジェクトクラスタノード、前記撮影者要素としての撮影者ノードを含み、前記第1リンク設定手段は、前記画像ノードと前記撮影者ノードとのリンク値を設定の対象とし、前記第2リンク設定手段は、前記画像ノードと前記オブジェクトクラスタノードとのリンク値を設定の対象とし、前記作成手段により作成された各ノードとリンク設定手段により設定されたリンク値とにより構成されたグラフを表現する隣接行列を生成する隣接行列生成手段をさらに備え、前記評価手段は、生成された隣接行列の主固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、算出された主固有ベクトルの要素に基づいて画像それぞれの重要度およびオブジェクトクラスタそれぞれの重要度を算出する重要度算出手段と、を含むことを特徴とする請求項11に記載の画像評価装置。複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価方法であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出ステップと、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手ステップと、を含むことを特徴とする画像評価方法。コンピュータに画像を評価する画像評価処理を実行させるプログラムであって、前記画像評価処理は、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出ステップと、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手ステップの各ステップを含むことを特徴とするプログラム。複数の画像の重要度をそれぞれ算出する集積回路であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする集積回路。しかしながら、特許文献1の手法では、ユーザ操作が必須となっており、ユーザ操作が全く行われていない場合や操作回数が少ない時点では、ユーザの意図を反映した評価値を算出することができないという問題がある。また、従来では、画像に写っている人物を利用して画像の評価値を算出する技術はあるが、その画像を撮影者した人物撮影者を手掛かりに画像の評価値を算出する技術はない。本発明者らの検討によると、画像の撮影者を手掛かりに画像の評価値を算出できればよりユーザにとって妥当な結果を得ることができると考えられる。本発明は、このような観点の元になされたものであって、画像の撮影者を手掛かりに画像を評価することができる画像評価装置を提供することを目的とする。本発明に係る画像評価装置は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価装置であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴としている。本発明に係る画像評価装置によれば、画像の撮影者を手掛かりに画像を評価することができる。実施の形態1以下、本実施の形態について、図面を参照しながら説明する。<構成>図1に示すように、画像評価システム1は、SDメモリカード2と画像評価装置3とディスプレイ4を含んで構成される。画像評価装置3は、画像取得部10、オブジェクト抽出部20オブジェクト特徴量抽出部21、オブジェクトクラスタリング部22を含む、イベント抽出部30撮影日時抽出部31、イベントクラスタリング部32を含む、記憶部40人物クラスタ情報記憶部41、イベントクラスタ情報記憶部42、占有度記憶部43、撮影者尤度記憶部44、グラフ記憶部45、オブジェクト重要度記憶部46、画像評価値記憶部47を含む、オブジェクト出現特徴量算出部50占有度算出部51を含む、撮影者抽出部60撮影者取得部61、撮影者選定部62、撮影者尤度算出部63を含む、グラフ生成部70画像被写体ノード生成部71、撮影者ノード生成部72、ダミーノード生成部73、被写体リンク設定部74、撮影者リンク設定部75、ダミーリンク設定部76を含む、評価部80隣接行列生成部81、固有ベクトル算出部82、重要度算出部83を含む、表示制御部90を備える。画像取得部10は、例えばSDカードリーダーから構成され、SDカードスロット内に挿入されたSDメモリカード4から画像データを取得する。オブジェクト抽出部20は、画像取得部10が取得した画像データから画像に写る人物のオブジェクト以下、特記しない限りオブジェクトは人物のオブジェクトである。のオブジェクト特徴量を抽出し、抽出したオブジェクト特徴量を基にクラスタリングする。具体的には、オブジェクト特徴量抽出部21は、オブジェクト特徴量の抽出を行う。この抽出の方法は、一般的な手法を用いることができ、例えばGaborフィルタによる抽出手法後述の参考文献1参照を用いてもよい。抽出後、オブジェクトクラスタリング部22は、抽出されたオブジェクト特徴量を基に、人物のオブジェクトのクラスタリングを行う。そして、クラスタリングの結果を示す人物クラスタ情報オブジェクトクラスタ情報を人物クラスタ情報記憶部41に記憶させる。このクラスタリングの手法については、非階層的な手法固定されたクラスタのそれぞれに代表を与えてクラスタリングする手法のひとつであるkmeans法参考文献2参照を用いることができる。イベント抽出部30は、画像取得部10が取得した画像から撮影日時情報を抽出し、抽出した撮影日時情報に基いて画像を複数のイベントに分類しクラスタリングし、その結果を示すイベントクラスタ情報をイベントクラスタ情報記憶部42に記憶させる。撮影日時抽出部31は、画像のメタデータから撮影日時情報を抽出する。このメタデータとしては、例えば、ExifExchangeableimagefileformatのフォーマットで記述されたExif情報である。撮影日時情報の抽出後、イベントクラスタリング部32は、複数の画像を異なるイベントに分類するクラスタリングを行う。このイベントのクラスタリング手法については、一般的な手法を用いることができる。例えば、任意の時間を閾値として設定し、画像同士の撮影日時の差分が閾値を超えていたものを、イベントの区切りとする手法を用いることができる参考文献2参照。記憶部40は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部40のハードウェアは、例えばRAMRandomAccessMemoryやHDDHardDiskDriveから構成することができる。オブジェクト出現特徴量算出部50は、人物クラスタ情報記憶部41を参照して、画像におけるオブジェクトについてのオブジェクト出現特徴量を算出する。オブジェクト出現特徴量とは、画像に写っているオブジェクトが、どのような写り具合であるかを示す量である。本実施の形態では、オブジェクト出現特徴量の一例として占有度算出部51が算出する占有度を挙げている。占有度は、人物クラスタに属するオブジェクトが画像において占める割合を示すものである。占有度算出部51により算出された占有度は、占有度記憶部43に記憶される。撮影者抽出部60は、画像取得部10が取得した画像を対象以下、対象画像というとして撮影者情報を取得する撮影者取得部61、対象画像の撮影者を選定する撮影者選定部62、選定した撮影者の尤度確からしさを示す度合いであるを算出する撮影者尤度算出部63を備える。この対象画像の撮影者を選定する手法には、次の3つの手法がある。この3つの手法の位置付けとしては、まずは手法Zによる選定を試み、手法Zで撮影者が選定できなければ手法Aを行い、手法Aで撮影者が選定できなければ手法Bを行うという順番である。1手法Z対象画像に含まれる撮影者情報の取得を試行取得できた撮影者情報を基に撮影者を選定上記撮影者情報としては、例えば、画像のExif情報を用いる。なお手法Zの場合、撮影者尤度算出部63は、Exifに含まれる撮影者情報であれば信頼性が高いとして、尤度を高い値例えば、尤度1として算出する。2手法Aこの手法Aにより選定された撮影者を撮影者Aと呼ぶ対象画像と同じイベントに出現する人物を抽出抽出した人物の中から、対象画像には写っていない人物をさらに抽出さらに抽出された人物のすべてを撮影者として選定選定された撮影者は複数名もあり得る3手法Bこの手法Bにより選定された撮影者を撮影者Bと呼ぶ対象画像と同じイベントには出現しない人物を抽出抽出した人物それぞれについて、撮影者選定度を算出撮影者選定度が最高の人物を撮影者として選定選定された撮影者は必ず1名であるグラフ生成部70は、画像ノード、被写体ノード、撮影者ノードおよびダミーノードとこれらのノード間のリンクを表すグラフを生成し、生成したグラフをグラフ記憶部45に記憶させる。なお、このリンクには向きがあるのでグラフは有向グラフと呼ばれるタイプである。画像被写体ノード生成部71は、画像ノードおよび被写体ノードを生成し、撮影者ノード生成部主体人物設定部72は撮影者ノードを生成し、ダミーノード生成部73はダミーノードを生成する。ここで、撮影者ノードは、画像の評価主体評価基準となる主体人物に対応するノードである。画像の評価に際しては、同じ画像であっても、評価主体が異なればその画像に対する評価は異なるということを考慮する必要があり、例えば、人物aにとっては、人物a自身あるいは人物aと親しい人物が写っている画像や人物a自身が撮影した画像を高く評価するであろうと考えられる。本実施の形態では、このような主体人物に対応する撮影者ノードを用いることにより、その主体人物にとって妥当な画像の評価が算出できるようにする。また、ダミーノードは、ノード間のリンクを重みを調整するためのノードである。例えば、外向きのリンクがなく重要度を吸い込んでしまうノードの問題の解消を図る。被写体リンク設定部74は、被写体ノード-画像ノード間のリンクを設定する。撮影者リンク設定部75は、撮影者ノード-画像ノード間のリンクと、撮影者ノード-被写体ノード間のリンクを設定する。ダミーリンク設定部76は、ダミーノード-画像ノード間のリンクや、ダミーノード-被写体ノード間のリンクを設定する。評価部80は、画像およびオブジェクトそれぞれの重要度を算出する機能を有し、隣接行列生成部81、固有ベクトル算出部82、重要度算出部83を含む。隣接行列生成部81は、グラフ記憶部45に記憶されたグラフを表現する隣接行列を生成する。固有ベクトル算出部82は、生成された隣接行列の固有ベクトルを算出する。重要度算出部83は、算出された固有ベクトルの成分に基づいて、オブジェクトそれぞれのオブジェクト重要度および画像それぞれの画像評価値を算出する。そして算出した重要度をオブジェクト重要度記憶部46に記憶させ、評価値を画像評価値記憶部47に記憶させる。なお、オブジェクト抽出部20、イベント抽出部30、オブジェクト出現特徴量算出部50、撮影者抽出部60、グラフ生成部70、評価部80などは、例えば、ROMReadOnlyMemoryに格納された制御プログラムや、この制御プログラムを実行するCPUCentralProcessingUnitなどから構成することができる。表示制御部90は、ディスプレイ4の画面表示を制御する。この表示制御部90は、例えばディスプレイコントローラから構成され、画像評価値記憶部47に記憶された画像評価値をディスプレイ4の画面に表示させる。<動作>次に、画像を評価するまでの流れについて説明する。図2は画像評価処理のあらましを示すフローチャートである。図2に示すように、画像情報処理装置3では、オブジェクト抽出部20およびイベント抽出部30による画像取得クラスタリングS21、占有度算出部51による占有度算出S22、撮影者抽出部60による撮影者抽出S23の処理を順に行う。続いて、撮影者ノード生成部72は、人物クラスタ情報記憶部41から取得した人物クラスタ情報に示される複数のオブジェクトの中でひとつのオブジェクトを主体人物として設定するS24。続いて、グラフ生成部70によるグラフ生成被写体リンク設定S25、グラフ生成撮影者リンク設定S26、グラフ生成ダミーリンク設定S27、隣接行列生成固有ベクトル算出S28が行われる。そして、画像情報処理装置3では、人物クラスタ情報にある全ての人物を主体人物として設定済みでなければS29:No、ステップS24に戻り、S25~S28の処理を繰り返す。そして、画像情報処理装置3では、人物クラスタ情報にある全ての人物を主体人物として設定済みならばS29:Yes、各人物を主体とした画像評価値を算出することができたとして、処理を終える。図3に示すように、画像取得クラスタリング処理では、画像取得部10は、SDメモリカード2から、SDメモリカード2内に記憶された画像データを取得するS31。オブジェクト特徴量抽出部21は、取得された画像データを対象として、画像から顔の領域を切り出し、その顔の特徴量をオブジェクト特徴量として抽出するS32。オブジェクトクラスタリング部22は、抽出されたオブジェクト特徴量を用いてクラスタリングを行い、クラスタリングした結果である人物クラスタ情報を人物クラスタ情報記憶部41に記憶させるS33。続いて、撮影日時抽出部31は、取得された各画像のExif情報から撮影日時を抽出するS34。イベントクラスタリング部32は、抽出された撮影日時に基づいて、クラスタリングを行い、クラスタリングした結果であるイベントクラスタ情報をイベントクラスタ情報記憶部42に記憶させるS35。図4を用いて、ステップS32,S33を具体的に説明すると、オブジェクト特徴量抽出部21は、3枚の画像A~画像C図4aから4つの顔F1~F4を切り出し、顔F1~F4それぞれの特徴量を抽出する図4bそして、オブジェクトクラスタリング部22は、4つの顔F1~F4のうち、類似している顔同士の顔F2、F3を人物aとして、顔F1、F4を人物bとクラスタリングする図4c。図5は、オブジェクトクラスタリングの結果を示す人物クラスタ情報のデータ構造を示す図である。人物クラスタ情報は、画像に出現する顔のそれぞれがどの人物クラスタに属しているかを示す情報であり、人物クラスタ名、顔、画像の項目を含む。続いて、図6を用いて、ステップS34、S35を具体的に説明すると、撮影日時抽出部31は、4枚の画像A~画像D図6aからそれぞれ撮影日時を抽出する図6b。そして、イベントクラスタリング部32は、4つの撮影日時の内、日時が近い画像同士の画像A,Bをイベントfとして、また画像C,Dをイベントgとクラスタリングする図6c。図7は、イベントクラスタリングの結果を示すイベントクラスタ情報のデータ構造を示す図である。イベントクラスタ情報は、画像がどのイベントクラスタに属しているかを示す情報であり、イベントクラスタ名、画像、撮影日時の項目を含む。次に、占有度算出図2:S22の処理について、図8を用いて説明する。占有度算出部51は、人物クラスタ情報記憶部41から人物クラスタ情報を取得するS81。占有度算出部51は、取得された人物クラスタ情報に基づいて、オブジェクト特徴量抽出部50が抽出したオブジェクトの領域の面積を、当該オブジェクトが出現した画像全体の面積で除することにより、各オブジェクトが各画像において占める割合占有度を算出する。また、オブジェクトの占有度を1から差し引くことで背景非オブジェクト領域の占有度を算出する。そして算出したオブジェクトの占有度と背景の占有度とを占有度記憶部43に記憶させるS82。図9を用いて、ステップS82の具体例を説明する。図9に示すように、画像Bには、顔F3のオブジェクトが含まれる。占有度算出部51は、顔F3の領域の面積S2と、顔F3が出現した画像B全体の面積S1とを求める。そして、S2/S1により占有度を算出する。例えば、顔F3の領域の面積S2が50万画素分で、画像Bの面積S1が100万画素分であれば、5010005が画像Bにおける顔F3の占有度になる。また、10505より05が画像Bの背景の占有度となる。図10は、占有度算出の結果を示す被写体情報のデータ構造を示す図である。被写体情報は、画像、人物aの占有度、人物bの占有度、背景の占有度の項目を含む。次に、図11を用いて撮影者抽出処理図2:S23の詳細を説明する。まず、撮影者抽出部60は、人物クラスタ情報記憶部41から人物クラスタ情報を取得するS111。続くステップS112は、上述の撮影者を選定する手法のひとつである手法Zに対応している。すなわち、撮影者取得部61は、画像のExif情報に含まれる撮影者情報の取得を試行するS112。取得に成功すると、撮影者取得部61は、ステップS111で取得済みの人物クラスタ情報を参照することにより、取得された撮影者に対応する人物クラスタ名を特定する。なお、ステップS112では、ユーザに撮影者の特定を促すメニューを表示するなどして、ユーザ操作により設定された情報を手がかりに撮影者を取得してもよい。撮影者の取得ができれば、ステップS117に進むS113:Yes。撮影者の取得ができなければS113:No、撮影者選定部62は、人物クラスタ情報記憶部41から人物クラスタ情報、イベントクラスタ情報記憶部42からイベントクラスタ情報を取得して、続く処理の準備をするS114。次に、撮影者選定部62は、取得した人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報に基づいて、画像を撮影した撮影者として推測される人物を選定するS115。このステップS115では、上述の手法A、手法Bを順に実行することとなる。さらに、撮影者尤度算出部63は、取得された人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報に基づいて、撮影者として選定された人物における撮影者尤度を算出するS116。そして、ステップS115で選定された撮影者と算出された撮影者尤度を撮影者尤度記憶部44に記憶させるS117。なお、ステップS113でYesの場合には、撮影者取得部61が取得した撮影者について、撮影者尤度算出部63は撮影者尤度を算出し、撮影者と算出した撮影者尤度とを対応付けて撮影者尤度記憶部44に記憶させるS117。図12を用いて、撮影者選定図11:S115の処理について説明する。撮影者選定部62は、ステップS114で取得された人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報とに基づいて、撮影者Aの選定をしS121、続いて撮影者Bの選定をするS122。なお、ステップS122における撮影者Bの選定の対象画像は、撮影者Aの選定S121にも関わらず撮影者Aが選定できなかった画像に限る。撮影者Aの選定S121により撮影者Aが選定済みの画像については撮影者Bの対象画像から除外するものとする。撮影者Aの選定方法について、図13を用いて、詳細に説明する。撮影者選定部62は、取得されたイベントクラスタ情報と人物クラスタ情報に基づいて、撮影者を選定する対象の画像以下、対象画像というを含むイベントに属する画像に出現する人物を抽出するS131。次に、抽出された人物の中から、対象画像に写る人物以外の人物をさらに抽出しS132、抽出した全ての人物を撮影者Aとして選定するS133。図14を用いて、撮影者Aを選定する例を説明する。撮影者選定部62は、イベントfに含まれる2枚の画像A,Bに出現する人物a、bを抽出する図14a,図14b。画像Aにおいては、イベントfに出現する人物でかつ画像Aに写っていない人物は存在しないため、画像Aの撮影者Aは、いないものとする。画像Bにおいては、画像Bに写っていない人物bを撮影者Aとして選定する図14c。続いて、撮影者Bの選定方法について、図15を用いて説明する。撮影者選定部62は、取得されたイベントクラスタ情報と人物クラスタ情報に基づいて、対象画像を含むイベントに属する画像に出現しないが、他のイベントには出現しているすべての人物を抽出するS151。次に、撮影者選定部62は、抽出された各人物において、対象画像を含むイベントに出現する人物との親密度を算出するS152。次に、撮影者選定部62は、希少度を算出するS153。そして、撮影者選定部62は算出された親密度と希少度を掛け合わせ、対象画像を含むイベントに出現しない各人物における撮影者選定度を算出するS144。その後、撮影者選定部62は、算出された撮影者選定度において、撮影者選定度が最大の人物を撮影者Bとして選定するS155。ステップS152の親密度算出処理と、ステップS153の希少度算出処理の詳細について順に説明する。1親密度の算出S152親密度とは、対象画像に出現する人物と、この対象画像には出現しない撮影者Bとして選定する候補者である人物との間の親しさの評価尺度である。この親密度は、2人の人物が一緒に同じイベントに出現するイベントの数、2人の人物が一緒に被写体として同じ画像に出現する画像の数、を掛け合わせることによって算出する。以下、具体的な親密度の算出方法を説明する。例えば人物a、bが写る対象画像Aを含むイベントfを考える。そして、このイベントfに出現しない人物cの親密度として、他のイベントにおいて人物cと人物aあるいは人物bが同じイベントに出現する数EventCo、EventCoと人物cと人物aあるいは人物bが同じ画像に一緒に出現する数PhotoCo、PhotoCoをそれぞれ積算し、積算された値を和算することで、対象画像Aに出現する人物に対する人物cの親密度Familiarityを算出する。これを式で表すと次の式1のようになる。2希少度の算出S153希少度とは、対象画像に出現しない各人物において、イベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示すものである。希少度の算出方法を説明する。対象人物が出現するイベントの画像数をN、イベントに対象人物が出現する画像数をNmとする。この画像ごとに、このNをNmで除して加算することにより希少度Scarcityを求める。これを式で表すと次の式2のようになる。このような希少度の求め方は、出現するイベント数は多いが、出現するイベントにおいて出現する画像数が少ないほど、その人物が対象画像を撮影した可能性が高いという考えに依拠している。図16を用いて、撮影者Bを選定する流れを具体的に説明する。イベントf,g,hのいずれかにクラスタリングされた7枚の画像A~画像Gがあるとする図16a。撮影者Bとして選定する対象画像を画像Cとすると、撮影者選定部62は、画像Cを含むイベントgに出現しない人物で、他のイベントf,hには出現している人物e,人物aを抽出する図16b。図16cに示すように、人物eの親密度については、人物eが、人物bと一緒に出現するイベントの数はイベントhの1個1人物eが、人物bと一緒に出現する画像の数は0枚PhotoCo0なので、2となる。人物aの親密度については、人物aが、人物bと一緒に出現するイベントの数はイベントfとhの2個EventCo2人物aが、人物bと一緒に出現する画像の数は画像Aの1枚PhotoCo1なので、6となる。人物eの希少度は、人物eが登場している画像Fを含むイベントhの画像は3枚、このイベントhにおける人物eの出現画像は画像Fの1枚であるので、313となる。人物aの希少度は、人物aが登場している画像Bを含むイベントfの画像は2枚、このイベントfにおける人物aの出現画像は画像Bの1枚人物aが登場している画像Gを含むイベントhの画像は3枚、このイベントhにおける人物aの出現画像は画像Gの1枚であるので、22314となる。そして、人物eの撮影者選定度は、親密度2に希少度3を掛けた6となり、人物aの撮影者密度は、親密度6に希少度4を掛けた24となる。最終的に撮影者選定部62は、撮影者選定度が最大の人物aを撮影者Bとして選定する図16d。撮影者の選定処理図11:S115を終えると、撮影者尤度の算出処理S116に移る。撮影者尤度の算出処理の詳細を図17に示す。図17に示すように、撮影者尤度算出部63は、撮影者Aの撮影者尤度の算出処理S171、撮影者Bの撮影者尤度の算出処理S172の順で、撮影者尤度を算出する。はじめに、撮影者Aの撮影者尤度の算出図17:S171について、図18を用いて説明する。撮影者尤度算出部63は、取得された人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報に基づいて、選定された撮影者Aの希少度を算出するS181。希少度の算出方法については、上で説明した撮影者Bの場合の希少度の算出方法と同様であるため、説明を省略する。次に、撮影者尤度算出部63は、撮影者Aの撮影者密度を算出するS182。撮影者密度とは、対象画像において、撮影者Aとして選定された人物が、対象画像の周辺付近において、撮影者Aとして選定されている度合いを示す値である。一般的なデジタルスチルカメラの使用態様においては、同じ撮影者が複数枚の画像を続けて撮影する傾向がある。このため、この撮影者密度が高い人物ほど、対象画像を撮影したであろうと扱うようにしている。撮影者密度の算出方法を、図19を用いて説明する。例えばイベントYに画像L~Pの5枚の画像が含まれているとし、それらの画像に写る人物から、各画像の撮影者Aを選定したとする図19a。この時の画像Nの人物fの撮影者密度は、人物fが写る画像Nと画像Mとの撮影順番における枚数としての距離dによって求める。これを一般化した式で表すと次の式3のようになる。図19bの例で、画像Nにおける人物fの撮影者密度の算出のやり方をさらに説明すると、人物fは画像Mと画像Oで撮影者Aとして選定されている。そして、画像Nから画像Mまでの距離は1、画像Nから画像Oまでの距離も1となる。したがって、11112が画像Nにおける人物fの撮影者密度となる。図18のフローに戻って説明を続ける。撮影者尤度算出部63は、算出された希少度と撮影者密度を掛け合わせ、対象画像に対して選定された撮影者Aの各人物における撮影者尤度を算出しS183、算出された撮影者尤度を正規化するS184。最後に、撮影者尤度算出部63は、各画像において選定された撮影者Aおよび撮影者Bの撮影者尤度の合計が1となるように、正規化された撮影者Aの撮影者尤度に固定値αを掛け合わせるS185。図20を用いて、撮影者Aが選定された画像Eの撮影者尤度を求める流れを具体的に説明する。イベントf、g、hにクラスタリングされている画像A~画像Gがあるとする図20a。撮影者選定部62は、イベントhに含まれる画像E,画像F,画像Gの撮影者Aをそれぞれ選定する。選定の結果、画像Eの撮影者Aは、人物e,人物a画像Fの撮影者Aは、人物a,人物b画像Gの撮影者Aは、人物b,人物eとなる図20b。次に、撮影者尤度算出部63は、人物e、aそれぞれの希少度、撮影者密度を算出し、算出された希少度と撮影者密度とを掛け合わせることで、画像Eの撮影者Aにおける人物eと人物aの撮影者尤度を算出し、算出した撮影者尤度を正規化する図20c。続いて、撮影者Bの撮影者尤度を算出図17:S172の処理について、図21を用いて説明する。対象画像における撮影者Bの撮影者尤度については、撮影者尤度算出部63は1から固定値αを差し引いた値を撮影者尤度として算出するS211。以上の説明した処理により、対象画像の撮影者Aの撮影者尤度および撮影者Bの撮影者尤度が算出されることとなる。図22に、撮影者尤度のデータ構造を示す。撮影者尤度のデータとして、画像、人物aの撮影者尤度、人物bの撮影者尤度、画像の撮影者尤度の合計、人物の撮影者尤度の合計の項目を含む。画像の撮影者尤度の合計は、各画像における人物の撮影者尤度を和算した値となる。また、人物の撮影者尤度の合計は、各人物における画像の撮影者尤度を和算した値となる。続いて、グラフ生成被写体リンク設定処理図2:S25について、図23を用いて説明する。画像被写体ノード生成部71は、人物クラスタ情報記憶部41から人物クラスタ情報、占有度記憶部43から占有度を取得するS231。続いて、画像被写体ノード生成部71は、取得された人物クラスタ情報と占有度に基づいて、人物クラスタ情報に含まれる画像その数をP個とする。に対応するP個の画像ノードおよび画像と被写体との関係を示すための人物クラスタの種類数その数をQ個とする。に対応するQ個の被写体ノード、合わせてPQ個のノードを作成するS232。次に、グラフ生成部70の被写体リンク設定部74は、取得された人物クラスタ情報と占有度に基づいて、作成した画像ノードと被写体ノード間のリンクを設定するS233。画像ノードと被写体ノード間のリンクを設定するルールは次の通りである。1各画像ノードから各被写体ノードへのリンクの値は、その被写体の人物クラスタに属する人物の占有度と任意の固有値βを掛け合せた値とする。2各被写体ノードから各画像ノードへのリンクの値は、任意の固定値γから各被写体ノードが対応する人物の出現する画像数を除算した値とする。図24に、画像A、Bと被写体ノードに対応する人物a、bとのリンクを設定する例を示す。上記1~2のルールに従ってリンクを設定すると、画像Aから人物aへのリンクの値Wは、画像Aにおける人物aの占有度Sと固有値βを掛け合せた値β×Sとなる。画像Aから人物bへのリンクの値Wは、画像Aにおける人物bの占有度Sと固有値βを掛け合せた値β×Sとなる。画像Bから人物bへのリンクの値Wは、画像Bにおける人物bの占有度Sと固有値βを掛け合せた値β×Sとなる。反対に、人物aから画像Aへのリンクの値Wは、固有値γを人物aが写っている画像数Nで除算した値γ÷Nとなる。また、人物bから画像Aへのリンクの値W、人物bから画像Bへのリンクの値Wは、固定値γを人物bが写っている画像数Nで除算した値γ÷Nとなる。続いて、グラフ生成撮影者リンク設定処理図2:S26について、図25を用いて説明する。撮影者ノード生成部72は、人物クラスタ情報記憶部41から人物クラスタ情報、撮影者尤度記憶部44から撮影者尤度を取得するS251。続いて、グラフ生成部70の撮影者ノード生成部72は、取得された人物クラスタ情報と撮影者尤度に基づいて、図2のステップS24で設定された主体人物に対応する1個の撮影者ノードを作成するS252。次にグラフ生成部70の撮影者リンク設定部75は、取得された人物クラスタ情報と撮影者尤度に基づいて、作成された撮影者ノードと図23のステップS232で作成された画像ノード間のリンクを設定するS253。続いて、撮影者リンク設定部75は、撮影者ノードと被写体ノード間のリンクを設定するS254。なお、画像ノードと撮影者ノード間のリンクは、撮影者ノードの属する人物クラスタと各画像において撮影者として選定された人物クラスタが同じであるノード間でのみ生成される。また、被写体ノードと撮影者ノード間のリンクは、被写体ノードの属する人物クラスタと撮影者ノードの属する人物クラスタが同じであるノード間でのみ生成される。リンクを設定するルールは次の通りである。3各画像ノードから撮影者ノードへのリンクの値は、各画像において選定された撮影者の属する人物クラスタの、画像についての撮影者尤度と固有値1-βを掛け合せた値とする。4撮影者ノードから各画像ノードへのリンクの値は、各画像において選定された撮影者の属する人物クラスタの、人物についての撮影者尤度と固定値δを掛け合わせた値とする。5撮影者ノードから被写体ノードへのリンクの値は、1から固定値δを差し引いた値とする。6被写体ノードから撮影者ノードへのリンクの値は、1から固定値γを差し引いた値とする。図26に、画像ノードと撮影者ノード間のリンクを設定する例を示す。上記3~4のルールに従ってリンクを設定すると、画像Aから人物c‘へのリンクの値Yは、固定値βを1から差し引いた値1βと画像Aにおける人物cの画像についての撮影者尤度LPを掛け合せた値×LPとなる。反対に、人物cから画像Aへのリンクの値Yは、固定値δと画像Aにおける人物cの人物についての撮影者尤度LMを掛け合せた値δ×LMとなる。続いて、図27を用いて、被写体ノードと撮影者ノード間のリンクを設定する例を説明する。上記5~6のルールに従ってリンクを設定すると、人物c’から人物cへのリンクの値Xは、1から固定値δを差し引いた値1δとなる。反対に、人物cから人物c’へのリンクの値Xは、1から固定値γを差し引いた値1γとなる。続いて、グラフ生成ダミーリンク設定処理図2:S27について、図28を用いて説明する。ダミーノード生成部73は、1個のダミーノードを作成するS281。次に、グラフ生成部70のダミーリンク設定部76は、図23のステップS232で作成した画像ノードとダミーノード間のリンクを設定しS282、被写体ノードとダミーノード間のリンクを設定するS283。画像ノードならびに被写体ノードとダミーノード間のリンクを設定するルールは次の通りである。なお、次のルールにおいて、ダミーノードと被写体あるいは撮影者ノード間のリンクにおいて、リンクの値が0となるノード間ではリンクを設定しない。7各画像ノードからダミーノードへのリンクの値は、1~4で設定された各画像ノードから被写体ノードおよび撮影者ノードへの全てのリンクの値を1から差し引いた値とする。8各被写体ノードからダミーノードへのリンクの値は、1~6で設定された各画像ノードから被写体ノードおよび撮影者ノードへの全てのリンクの値を1から差し引いた値とする。9ダミーノードから各画像ノードおよび各被写体へのリンクの値は、固定値εとする。図29を用いて、画像ノードとダミーノード間のリンク設定、並びに、被写体ノードとダミーノード間のリンク設定の例を説明する。上記7~9のルールに従ってリンクを設定すると、画像Bからダミーノードzへのリンクの値Zは、画像Bに写る被写体ノードへのリンクWと画像Bの撮影者である人物cの撮影者ノードへのリンクYを1から差し引いた値1WYとなる。次に、人物aからダミーノードzへのリンクの値Zを1から差し引いた値1Wとなる。そして、ダミーノードから画像Bの画像ノードおよび人物aの被写体ノードへのリンクの値Z、Zは、任意の固定値εとなる。最後に、ノード作成部70は、ノードが作成され、作成されたノード間にリンクが設定されたグラフを、グラフ記憶部45に出力するS284。このグラフの例を図30に示す。図30のグラフは、画像A、Bの画像ノード、人物a、bの被写体ノード、人物b‘の撮影者ノード、そしてダミーノードzを、1~9のルールに従ってリンク設定したグラフである。このグラフでは、撮影者ノードに対応する人物bが主体人物である。なお、グラフ記憶部45は出力されたグラフをテーブル構造に変換した上で記憶する。図30のグラフに対応するテーブル構造を図31に示す。続いて、隣接行列生成固有ベクトル算出処理図2:S28について図32を用いて説明する。隣接行列に基づいて行列の各要素を評価する方法については、後述する参考文献3の手法を用いることができる。まず、隣接行列生成部81は、グラフ記憶部45に記憶されたテーブル構造を用いて隣接行列adjacencymatrixMを生成するS321。図31のテーブル構造を用いるのであれば、図33に示すような6次6行6列の正方行列である隣接行列Mを生成する。続いて、固有ベクトル算出部82は、隣接行列Mの固有ベクトルを算出する。ステップS322~S324は、主固有値dominanteigenvalueとそれに属する主固有ベクトルdominanteigenvectorとを同時に求める方法の一種であるべき乗法powermethodの演算となっている。すなわち、MP=λP式4の式によって隣接行列Mにおいて、固有値λとして成立する固有ベクトルPを求めるS322。この固有ベクトルPが収束していない場合にはS323:No、算出した固有ベクトルPに元の行列を積算しS324、行列の固有ベクトルPが収束convergentするS323:Yesまで再帰的に計算処理を行う。そして、固有ベクトル算出部82は、収束した固有ベクトルPを主固有ベクトルPと決定しS325、重要度算出部83は、主固有ベクトルの成分から、画像の成分とオブジェクトの成分を取り出すS326。最後に、重要度算出部83は、両成分をそれぞれ正規化し合計が1になるようにする。、オブジェクト重要度記憶部46および画像評価値情報記憶部47に記憶するS327。ステップS326とS327について、図32を用いて、詳しく説明する。図32に示すように、主固有ベクトルP=080062009009018018から図34a、画像A,Bの成分および人物a,bの成分を取りだして図32b、正規化することにより図32c、人物a,bのオブジェクト重要度および画像A、Bの画像評価値を相対的な評価として算出することができる。この評価の算出は、人物bを主体人物としたグラフ図30参照を基づいたものであるので、人物bを基準としたときのオブジェクト重要度および画像評価値を算出することができる。図35は、重要度算出の結果を示すオブジェクト重要度および画像評価値のデータ構造を示す図である。オブジェクト重要度およびが図表価値におけるデータ構造では、主体人物人物スコア順位などの項目を含む。主体人物は、全画像において出現する各人物のことであり、各人物を主体として、その人物が撮影したオブジェクトや一緒に写ったオブジェクトに応じて、オブジェクト重要度および画像評価値が算出されるため、人物毎でオブジェクト重要度および画像評価値を記憶する。スコアは、オブジェクト重要度のデータ構造においては、オブジェクト重要度を意味し、画像評価値のデータ構造においては、画像評価値を意味する。以上、説明したように、本実施の形態によれば、全画像において出現する各人物を主体として、頻繁に撮影したオブジェクトや頻繁に一緒に写ったオブジェクトが重要と評価することができ、このオブジェクトが写る画像を高いスコアに評価することができる。また、それに加え、リンク関係を表す隣接行列Mの再帰的な固有ベクトルの算出処理により、オブジェクト間で重要度を伝播することができ、撮影者が撮影した重要なオブジェクトに関連する他のオブジェクトでも、重要なオブジェクトとして重要度を引き上げることができる。図36を用いて具体的な例を挙げて説明すると、人物a息子、人物c父、人物d祖母、人物e息子の友人の4種のクラスタの頻度は、人物a>人物c>人物d>人物eの順であり、特に人物aの頻度が非常に高い人物aの重要度が高いことを意味する。ものとする図36a。そして、評価対象の画像の中に、画像Hのような人物aが撮影した人物eの画像、画像Iのような人物cが撮影した人物dの画像、画像Jのような人物aが人物eと一緒に写る画像、画像Kのような人物cが人物dと一緒に写る画像があるとする図36b。人物aを主体とした画像の評価では、人物eが人物aによりその重要度を引き上げることとなり、画像評価値においても、人物eが写る画像が人物cや人物dが写る画像より画像評価値が高くなる。また人物cを主体とした画像の評価では、人物dが人物cによりその重要度を引き上げることとなり、画像評価値においても、人物dが写る画像が人物aや人物eが写る画像より画像評価値が高くなる図36c。このように、主体とする人物に応じて、人物の頻度が低いにも関わらず、主体とする人物に関わりがある人物が一人で写っている画像の画像評価値が、他の頻度の高い人物が写る画像の画像評価値を上回る結果となる。また、本実施の形態によれば、撮影者ノードと画像ノードとのリンク設定により、撮影による関わりを手がかりに重要度を伝播させることができる。例えば、図37aに示すように、撮影者ノードである人物c’から画像ノードである画像Iへと重要度を伝播させることができる。また、本実施の形態によれば、異なる人物がひとつの画像に一緒に写っていれる共起関係にあることを手がかりに重要度を伝播させることができる。例えば、図37bに示すように、人物ノードである人物cから画像ノードでKへと重要度が伝播することによって、比較的高くなった画像Kの重要度を人物dや、さらに人物dを介して画像Iへと伝播させることができる。<補足1>以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上記の内容に限定されず、本発明の目的とそれに関連又は付随する目的を達成するための各種形態においても実施可能であり、例えば、以下であっても構わない。1実施の形態では、オブジェクト出現特徴量として占有度算出部51が算出する占有度を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、図38aに示すオブジェクト出現特徴量算出部50は、占有度算出部51に加えて、人物の笑顔の度合いである笑顔度を算出する笑顔度算出部52と、人物のピントの度合いを算出する被写界深度算出部53、人物の顔向きを算出する顔向き算出部54を備える。笑顔度算出部52が算出する笑顔度は、人物が笑顔である図38bほど高い値となり、笑顔でない図38cほど低い値となる。被写界深度算出部53が算出する被写界深度は、人物のピントが合っているほど高い値となり、ピントがぼけているほど低く値となる。顔向き算出部54が算出する顔向き度は、人物がより正面を向くほど高い値となり、非正面な向きほど低い値となる。占有度に加えてあるいは占有度に代えて、これら笑顔度被写界深度顔向き度を被写体ノードと画像ノード間のリンク設定図24参照に用いるとしても構わない。2実施の形態では、図30の人物bの撮影者ノードは、人物bの被写体ノードに対応しているというように、撮影者ノードは、複数の被写体ノードの中のひとつのノードに必ず対応していたがこれに限られない。つまり、被写体ノードとして登場しない人物すべての画像に全く登場しない人物が撮影者ノードになることもあり得る。3実施の形態では、オブジェクトは人物であるとして説明したが、人物に限られず、動物や物体をオブジェクトとして抽出したりクラスタリングしたり重要度を評価したりする対象にしてもよい。図39の例では、自動車O1、イヌO2、赤ちゃんO3をオブジェクトとして抽出している。もっとも、人間ではないオブジェクトを撮影者として選定するのはあまり現実的ではないと考えられるので、撮影者の選定処理図12では、自動車O1やイヌO2のオブジェクトは選定の対象外としてもよい。あるいは撮影者尤度が低くなるような補正を行うとしてもよい。また、赤ちゃんO3についても、撮影者である可能性が低いと考えられるので自動車O1やイヌO2と同様な扱いとしてもよい。なお、赤ちゃんO3については、顔の骨格、しわや皮膚のたるみなどの要素を解析して年齢を推定する一般的な技術顔属性推定技術FacialFeatureExtractionを用いて、例えば推定された年齢が3歳未満であれば赤ちゃんのオブジェクトと扱うようにしてもよい。4実施の形態では、撮影者を特定する手法Bの対象画像は、手法Z,手法Aを経た後も撮影者が未選定な画像に限るとして説明したが、これに限られない。例えば、撮影者Aの選定図12:S121と、撮影者Bの選定図12:S122を並行して行い、撮影者A,Bの両方を対象画像の撮影者として選定するようにしても構わない。また、3つの手法Z,手法A,手法Bの順番は実施の形態で説明したものに限られないし、あるいは他の手法を採用してもよい。5本実施の形態では、SDメモリカード2内に評価対象の画像を記憶するとして説明したが、記録媒体であればこれに限られず、スマートメディア、コンパクトフラッシュ登録商標、メモリースティック登録商標、SDメモリーカード、マルチメディアカード、CDRRW、DVD±RRW、DVDRAM、HDDVD、BDの記録媒体などを用いてもよい。また、画像評価装置を、画像を記憶するデジタルカメラや携帯電話の撮影機器と接続することにより、画像を取得することも考えられる。両者の接続の態様としては、有線LANケーブル、USBケーブルなど、無線赤外線やBluetoothなどを問わず様々な態様をとり得る。6実施の形態の画像評価装置は、典型的には集積回路であるLSIとして実現されてよい。各回路を個別に1チップとしてもよいし、全ての回路又は一部の回路を含むように1チップ化されてもよい。ここでは、LSIとして記載したが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後にプログラム化することが可能なFPGAFieldProgrammableGateArray、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。7プログラム実施の形態で示した画像評価に係る処理図2などをコンピュータ等の各種機器のプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、又は各種通信路を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、スマートメディア、コンパクトフラッシュ商標、メモリースティック商標、SDメモリーカード、マルチメディアカード、CDRRW、DVD±RRW、DVDRAM、HDDVD、BD等がある。流通、頒布された制御プログラムは、プロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより実施の形態で示したような各種機能が実現されるようになる。8画像取得部10が取得したすべての画像群を用いて評価を行うのではなく、特定の期間に対応する画像群に予め絞り込んだ上で、評価するようにしても構わない。このような絞り込みは、画像取得部10の取得対象を特定の期間の画像群に限定したり、グラフ生成部70によるグラフ生成図2:S25~S27参照の対象を特定の期間の画像群に限定することにより実現できる。こうすることで、特定の期間における状況を反映した評価結果を得ることができる。また、主体人物を異ならせて評価を算出を繰り返すことにより図2:S24,S29参照、ユーザ毎での人間関係を反映した評価結果を得ることができる。図40を用いて例を説明する。図40は、2011年1月ならびに同年2月における主体人物ごとの人物の重要度のランキングとなっている。なお、図40では、特定の期間の例として月単位のものを示したが、年単位、日単位あるいはイベント単位で期間を設定するようにしてもよい。また、ユーザから受け付けた任意の期間を設定するようにしても構わない。<補足2>本実施の形態は、以下の態様を含むものである。1本実施の形態に係る画像評価装置は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価装置であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴としている。2また、前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、前記撮影者抽出手段は、前記複数のオブジェクトクラスタのうちの1以上のオブジェクトクラスタを撮影者として特定するとしても構わない。3前記各画像には、その画像が属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と同じイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から、前記一の画像には含まれない1以上のオブジェクトを撮影者として特定し、特定した1以上のオブジェクトそれぞれに対応する尤度を算出するとしても構わない。4前記撮影者抽出手段は、前記特定したオブジェクトのぞれぞれについて、前記同じイベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度と、前記特定対象となる一の画像と撮影日時が近い画像においてそのオブジェクトが撮影者として特定されている割合を示す撮影者密度を算出し、算出された希少度と撮影者密度とに基づいて前記尤度を算出するとしても構わない。5前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の試みにも関わらず、特定対象となる画像の撮影者として特定されたオブジェクトが無い場合に、前記撮影者抽出手段は、さらに、前記特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像とは異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを撮影者として特定するとしても構わない。6前記複数の画像のそれぞれには属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中で、かつ前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを前記撮影者として特定するとしても構わない。7前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の結果、撮影者として特定されたオブジェクトが複数ある場合に、前記撮影者抽出手段は、この複数のオブジェクト毎に、当該オブジェクトが属するオブジェクトクラスタと前記特定対象となる画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタとの親しさの評価尺度である親密度を算出し、前記複数のオブジェクト毎に、イベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度を算出し、前記複数のオブジェクト毎に、算出された親密度と希少度とに基づいた撮影者選定度を算出し、前記複数のオブジェクトの中で、算出された撮影者選定度が最大のオブジェクトを前記撮影者として特定するとしても構わない。8前記撮影者抽出手段は、前記特定対象となる画像のメタデータを対象として撮影者情報の取得を試み、取得された撮影者情報に基づいて撮影者を特定するとしても構わない。9前記評価手段は、各画像の重要度に加えて、撮影者の重要度も算出するものであり、その算出に際しては、撮影者の重要度が、撮影者として特定された画像の重要度に伝播するようにしつつ行うとしても構わない。10前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、前記評価手段は、各オブジェクトクラスタの重要度も算出するものであり、その算出に際しては、画像の重要度が、前記オブジェクトクラスタの重要度に伝播するようにしつつ行うとしても構わない。11前記各画像の個々を要素とする画像集合と、前記各画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタを要素とするオブジェクトクラスタ集合と、前記画像の撮影者を示す撮影者要素とを含むデータ構造を作成する作成手段と、前記画像集合の要素である各画像と前記撮影者要素とのリンク値を、算出された尤度に基づいて設定する第1リンク設定手段と、前記画像集合の要素である各画像と前記オブジェクトクラスタ集合の要素である各オブジェクトクラスタとのリンク値を、算出された特徴値に基づいて設定する第2リンク設定手段とを備え、前記評価手段は、前記画像集合の要素である各画像の重要度を、当該各画像に設定されたリンク値に基づいて算出するとしても構わない。12前記作成手段は、前記オブジェクトクラスタの要素のひとつを画像の評価主体を示す主体人物の要素として設定し、ここで、前記データ構造に含まれる前記撮影者の要素は、前記主体人物の要素であって、前記第1リンク設定手段は、前記主体人物の要素と当該主体人物が撮影者として特定された画像とのリンク値を設定の対象とするとしても構わない。この構成によれば、主体人物を評価主体に置いた画像の重要度を算出することに寄与できる。13前記データ構造は、前記画像集合の要素としての画像ノード、前記オブジェクトクラスタ集合の要素としてのオブジェクトクラスタノード、前記撮影者要素としての撮影者ノードを含み、前記第1リンク設定手段は、前記画像ノードと前記撮影者ノードとのリンク値を設定の対象とし、前記第2リンク設定手段は、前記画像ノードと前記オブジェクトクラスタノードとのリンク値を設定の対象とし、前記作成手段により作成された各ノードとリンク設定手段により設定されたリンク値とにより構成されたグラフを表現する隣接行列を生成する隣接行列生成手段をさらに備え、前記評価手段は、生成された隣接行列の主固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、算出された主固有ベクトルの要素に基づいて画像それぞれの重要度およびオブジェクトクラスタそれぞれの重要度を算出する重要度算出手段と、を含むとしても構わない。14本実施の形態に係る画像評価方法は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価方法であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、各画像を撮影したと思しき者を撮影者として特定する特定ステップと、特定された各画像の撮影者ごとに、尤度を算出する尤度算出ステップと、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価ステップと、を含む15本実施の形態に係るプログラムは、コンピュータに画像を評価する画像評価処理を実行させるプログラムであって、前記画像評価処理は、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、各画像を撮影したと思しき者を撮影者として特定する特定ステップと、特定された各画像の撮影者ごとに、尤度を算出する尤度算出ステップと、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価ステップと、の各ステップを含むことを特徴とする。16本実施の形態に係る集積回路は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する集積回路であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像を撮影したと思しき者を撮影者として特定する特定手段と、特定された各画像の撮影者ごとに、尤度を算出する尤度算出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする。<参考文献>1参考文献1Gabor特徴の情報量による重みづけマッチングを用いた顔認識堀田一弘埼玉大学電子情報通信学会技術研究報告HIPヒューマン情報処理100pp3138200005042参考文献2AJohnCPlattMaryCzerwinskiBrentAFieldPhotoTOCAutomaticClusteringforBrowsingPersonalPhotographsFourthIEEEPacificRimConferenceonMultimedia3参考文献3ThePageRankcitationrankingBringingordertotheWebPageLawrenceBrinSergeyMotwaniRajeevandWinogradTerry"