"複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価装置であって、一の画像から抽出された属性情報について、当該属性情報が属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出手段と、前記一の画像について、当該一の画像の鮮度を示す第2値を算出する第2値算出手段と、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像から抽出された1以上の属性情報の重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価手段とを備え、前記評価手段は、前記一の画像から第1属性情報と第2属性情報とが抽出された場合、前記一の画像と当該一の画像から抽出された属性情報との間のリンク関係を含むグラフを生成し、当該グラフを用いることにより、共起関係にある両属性情報間で重要度を伝播させつつ両属性情報の重要度を算出することを特徴とする画像評価装置。前記評価手段は、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像から抽出された属性情報の重要度を算出する属性情報重要度算出手段と、算出された属性情報の重要度に基づいて、前記一の画像の評価を示す重要度を算出する画像重要度算出手段とを含むことを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記第1値算出手段は、前記複数の画像から抽出された全属性情報のうちで、一の画像から抽出された属性情報が属するクラスタの属性情報、が出現する頻度を算出し、前記属性情報重要度算出部は、算出された頻度および画像の鮮度に基づいて、前記属性情報の重要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。前記一の画像から第1属性情報と第2属性情報とが抽出された場合、前記第1値算出手段は、前記第1属性情報が属するクラスタに含まれる属性情報の頻度を示す第1頻度と、前記第2属性情報が属するクラスタに含まれる属性情報の頻度を示す第2頻度と、を算出し、前記第2値算出手段は、第1属性情報が抽出された前記一の画像の鮮度を示す第1鮮度と、第2属性情報が抽出された前記一の画像の鮮度を示す第2鮮度と、を算出し、前記属性情報重要度算出手段は、前記第1頻度および前記第1鮮度に基づいて第1属性情報の重要度である第1重要度を算出し、前記第2頻度および前記第2鮮度に基づいて第2属性情報の重要度である第2重要度を算出し、前記画像重要度算出手段は、前記第1重要度および第2重要度に基づいて、前記一の画像の評価を示す重要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。前記属性情報は、前記一の画像に含まれるExif情報であることを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記属性情報は、前記一の画像に付与されたタグ情報であることを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記画像の鮮度は、各画像の追加日時と現在の日時とに基づく値であることを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。前記属性情報が抽出される複数の画像はP個Pは自然数であって、前記第1値算出手段は、P個の画像から抽出された属性情報が属するクラスタの個数のQ個Qは自然数を算出し、前記第2値算出手段は、前記P個の画像のそれぞれについて、当該画像の鮮度を示す第2値を算出し、前記P個の画像をそれぞれ示すP個のノードと、前記P個の画像から抽出された属性情報が属するクラスタをそれぞれ示すQ個のノードとを含むノードを作成するノード作成手段と、ある画像Aを示すノードAと、当該画像Aから抽出された属性情報が属するクラスタaを示すノードaについて、このノードA-a間のリンクの値を、クラスタaに属する属性情報の画像Aにおける第2値を用いて設定するリンク設定手段と、前記ノード作成手段に作成されたノードとリンク設定手段により設定されたリンクの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P個の画像それぞれの評価を示す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1に記載の画像評価装置。前記リンク設定手段は、前記ノードA-a間のリンクの値のうち、ノードAからノードaへのリンクの値を前記第2値を用いて設定し、ノードaからノードAへのリンクの値は前記第2値を用いずに設定することを特徴とする請求項8に記載の画像評価装置。前記第2値算出手段は、各画像の残りの鮮度を算出し、前記ノード作成手段は、ダミーを示す1個のノードを作成し、前記リンク設定手段は、ある画像Aを示すノードAと、ダミーを示す1個のノードZとについて、このノードA-Z間のリンクの値のうちのノードAからノードZへのリンクの値を、画像Aの残りの鮮度を用いて設定することを特徴とする請求項9に記載の画像評価装置。前記リンク設定手段は、前記ノードA-a間のリンクの値について、ノードAからノードaへのリンクの値およびノードaからノードAへのリンクの値を前記第2値を用いて設定することを特徴とする請求項8に記載の画像評価装置。前記複数の画像それぞれには撮影日時が関連付けられており、さらに、日時の範囲の指定を受け付ける受付手段を備え、前記第1値算出手段および第2値算出手段は、指定範囲に含まれる画像を用いて算出を行うが、指定範囲に含まれない画像を用いては算出を行わないことを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価方法であって、一の画像から抽出された属性情報について、当該属性情報が属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出ステップと、前記一の画像について、当該一の画像の鮮度を示す第2値を算出する第2値算出ステップと、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像から抽出された1以上の属性情報の重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価ステップとを含み、前記評価ステップでは、前記一の画像から第1属性情報と第2属性情報とが抽出された場合、前記一の画像と当該一の画像から抽出された属性情報との間のリンク関係を含むグラフを生成し、当該グラフを用いることにより、共起関係にある両属性情報間で重要度を伝播させつつ両属性情報の重要度を算出することを特徴とする画像評価方法。複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記画像評価処理は、一の画像から抽出された属性情報について、当該属性情報が属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出ステップと、前記一の画像について、当該一の画像の鮮度を示す第2値を算出する第2値算出ステップと、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像から抽出された1以上の属性情報の重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価ステップとを含む処理であり、前記評価ステップでは、前記一の画像から第1属性情報と第2属性情報とが抽出された場合、前記一の画像と当該一の画像から抽出された属性情報との間のリンク関係を含むグラフを生成し、当該グラフを用いることにより、共起関係にある両属性情報間で重要度を伝播させつつ両属性情報の重要度を算出することを特徴とするプログラム。複数の画像を対象として、各画像を評価する集積回路であって、一の画像から抽出された属性情報について、当該属性情報が属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出手段と、前記一の画像について、当該一の画像の鮮度を示す第2値を算出する第2値算出手段と、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像から抽出された1以上の属性情報の重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価手段とを備え、前記評価手段は、前記一の画像から第1属性情報と第2属性情報とが抽出された場合、前記一の画像と当該一の画像から抽出された属性情報との間のリンク関係を含むグラフを生成し、当該グラフを用いることにより、共起関係にある両属性情報間で重要度を伝播させつつ両属性情報の重要度を算出す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、特許文献3の手法では、人物の顔の向きに専ら依存して画像を評価するが、必ずしも顔の向きがユーザにとっての重要性に直結するとは限らない。ユーザが高評価を期待する画像は、写っている人物の顔の向きがよい画像ではなく、そのユーザにとって重要な人物が写る画像であるものと考えられる。本発明はこのような背景の下になされたものであって、各画像に現れる人物などのオブジェクトに基づいて、画像を評価することができる画像評価装置など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、オブジェクトが含まれる複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価装置であって、前記オブジェクトには、それぞれオブジェクトが属するクラスタを示すクラスタ情報がそれぞれ関連付けられており、一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出手段と、前記一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが当該一の画像において現れる特徴を示す第2値を算出する第2値算出手段と、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像に現れている1以上のオブジェクトの重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価手段とを備えることを特徴している。本発明に係る画像評価装置によれば、各画像に現れる人物などのオブジェクトに基づいて、画像を評価することができる。また、前記評価手段は、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像に現れているオブジェクトの重要度を算出するオブジェクト重要度算出手段と、算出されたオブジェクトの重要度に基づいて、前記一の画像の評価を示す重要度を算出する画像重要度算出手段とを含むとしても構わない。また、前記第1値算出手段は、前記複数の画像に含まれる全オブジェクトのうちで、一の画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのオブジェクト、が出現する頻度を算出し、前記第2値算出手段は、前記一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが前記一の画像において占める面積を示す占有度を算出し、前記オブジェクト重要度算出部は、算出された頻度および占有度に基づいて、前記オブジェクトの重要度を算出するとしても構わない。この構成によれば、一の画像に含まれるオブジェクトに基づいた算出した頻度と、そのオブジェクトが占める面積を示す占有度との双方を用いて重要度を算出するので、ユーザの期待に添う重要度の算出に寄与することができる。また、前記一の画像に第1オブジェクトと第2オブジェクトとが含まれる場合、前記頻度算出手段は、前記第1オブジェクトが属するクラスタに含まれるオブジェクトの頻度を示す第1頻度と、前記第2オブジェクトが属するクラスタに含まれるオブジェクトの頻度を示す第2頻度と、を算出し、前記占有度算出手段は、第1オブジェクトが前記一の画像において占める面積を示す第1占有度と、第2オブジェクトが前記一の画像において占める面積を示す第2占有度と、を算出し、前記オブジェクト重要度算出手段は、前記第1頻度および前記第1占有度に基づいて第1オブジェクトの重要度である第1重要度を算出し、前記第2頻度および前記第2占有度に基づいて第2オブジェクトの重要度である第2重要度を算出し、前記画像重要度算出手段は、前記第1重要度および第2重要度に基づいて、前記一の画像の評価を示す重要度を算出するとしても構わない。この構成によれば、一の画像に第1オブジェクトと第2オブジェクトとが現れている場合に、両オブジェクトの重要度に基づいて画像の重要度を算出するので、例えば、複数の人物が現れる画像の評価を高い値として算出することができる。また、前記オブジェクトは、前記一の画像から切り出された人の顔であるとしても構わない。この構成によれば、例えば、家族の集合写真を評価対象とする際に特に好適である。また、前記一の画像に第1オブジェクトと第2オブジェクトとが現れている場合、前記評価手段は、両オブジェクト間で重要度を伝播させつつ両オブジェクトの重要度を算出するとしても構わない。オブジェクト間で重要度を伝播させるので、ユーザの期待に添うオブジェクトの重要度の算出に寄与することができる。また、前記オブジェクトが含まれる複数の画像はP個Pは自然数であって、前記第1値算出手段は、P個の画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタの個数のQ個Qは自然数を算出し、前記第2値算出手段は、前記P個の画像に現れているオブジェクトのそれぞれについて、当該オブジェクトが当該各画像において現れる特徴を示す第2値を算出し、前記P個の画像をそれぞれ示すP個のノードと、前記P個の画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタをそれぞれ示すQ個のノードとを含むノードを作成するノード作成手段と、ある画像Aを示すノードAと、当該画像Aに含まれるオブジェクトが属するクラスタaを示すノードaについて、このノードA-a間のリンクの値を、クラスタaに属するオブジェクトの画像Aにおける第2値を用いて設定するリンク設定手段と、前記ノード作成手段に作成されたノードとリンク設定手段により設定されたリンクの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N個の画像それぞれの評価を示す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。この構成によれば、グラフを構成するノード間で重みを伝播させることができる。例えば、画像のノードAとオブジェクトのノードa間のリンクに基づいて、画像とオブジェクト間で重要度を伝播させることができる。また、前記リンク設定手段は、前記ノードA-a間のリンクの値のうち、ノードAからノードaへのリンクの値を前記第2値を用いて設定し、ノードaからノードAへのリンクの値は前記第2値を用いずに設定するとしても構わない。この構成によれば、画像Aにおける特徴値を用いて、ノードA画像Aのノードからノードa画像Aに含まれるオブジェクトが属するクラスタaのノードへのリンクの値を設定するので、例えば、画像Aに上記オブジェクトが大写しされている場合には、リンクの値の重みを大きくするなどすることにより、画像Aの内容に即した重みの伝播が可能となる。また、前記第2値算出手段が算出する第2値は、前記オブジェクトが当該各画像において占める面積を示す占有度であるとしても構わない。また、前記第2値算出手段は、各画像においてオブジェクトが現れていない領域である背景の占有度を算出し、前記ノード作成手段は、ダミーを示す1個のノードを作成し、前記リンク設定手段は、ある画像Aを示すノードAと、ダミーを示す1個のノードZとについて、このノードA-Z間のリンクの値のうちのノードAからノードZへのリンクの値を、画像Aにおける背景の占有度を用いて設定するとしても構わない。また、前記リンク設定手段は、前記ノードA-a間のリンクの値について、ノードAからノードaへのリンクの値およびノードaからノードAへのリンクの値を前記第2値を用いて設定するとしても構わない。この構成によれば、オブジェクトが画像において現れる特徴を示す第2値を用いてリンクの値を設定することで、重要度の伝播を最適化できる。また、前記複数の画像それぞれには撮影日時が関連付けられており、さらに、日時の範囲の指定を受け付ける受付手段を備え、前記第1値算出手段および第2値算出手段は、指定範囲に含まれる画像を用いて算出を行うが、指定範囲に含まれない画像を用いては算出を行わないとしても構わない。この構成によれば、上記評価手段は、指定範囲に対応したオブジェクトおよび画像の重要度を算出することが可能となる。また、本発明に係る画像評価方法は、それぞれオブジェクトを含む複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価方法であって、各オブジェクトについて属するクラスタを示すクラスタ情報を取得する取得ステップと、一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出ステップと、前記一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが当該一の画像において現れる特徴を示す第2値を算出する第2値算出ステップと、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像に現れている1以上のオブジェクトの重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価ステップとを含むことを特徴とする。また、本発明に係るプログラムは、それぞれオブジェクトを含む複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記画像評価処理は、各オブジェクトについて属するクラスタを示すクラスタ情報を取得する取得ステップと、一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出ステップと、前記一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが当該一の画像において現れる特徴を示す第2値を算出する第2値算出ステップと、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像に現れている1以上のオブジェクトの重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価ステップとを含む処理であることを特徴とする。また、本発明に係る集積回路は、オブジェクトが含まれる複数の画像を対象として、各画像を評価する画像評価装置であって、前記オブジェクトには、それぞれオブジェクトが属するクラスタを示すクラスタ情報がそれぞれ関連付けられており、一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが属するクラスタに基づき第1値を算出する第1値算出手段と、前記一の画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトが当該一の画像において現れる特徴を示す第2値を算出する第2値算出手段と、算出された第1値および第2値に基づいて、前記一の画像に現れている1以上のオブジェクトの重要度と、前記一の画像の重要度とを算出する評価手段とを備えることを特徴とする。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、画像評価装置2とSDメモリカード4とを含んで構成される。画像評価装置2は、画像取得部10、オブジェクト抽出部11オブジェクト特徴量抽出部12,クラスタリング部14を含む、記憶部15クラスタ情報記憶部16,頻度記憶部26,占有度記憶部28,オブジェクト重要度情報記憶部34a,画像重要度情報記憶部34bを含む、オブジェクト出現特徴量算出部18頻度算出部20,占有度算出部22を含む、評価部29オブジェクト重要度算出部30,画像重要度算出部32を含む、表示制御部36を備える。画像取得部10は、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。オブジェクト特徴量抽出部12は、画像取得部10が取得した画像データを対象として、画像に写るオブジェクトの画像特徴量を抽出し、オブジェクト特徴量として出力する。以下では、オブジェクトとして人の顔を例に挙げて説明する。また、画像から顔に関する画像特徴量を抽出する手法として、Gaborフィルタによる抽出手法で算出しても良い。Gabor法については、後述する参考文献1を参照されたい。クラスタリング14は、オブジェクト特徴量抽出部12が出力するオブジェクト特徴量に基づいてクラスタリングを行い、その結果を示すクラスタ情報をクラスタ情報記憶部16に記憶させる。クラスタリング手法については、非階層的な手法固定されたクラスターのそれぞれに代表を与えてクラスタリングを行う手法のひとつであるk-means法参考文献1参照を用いることができる。記憶部15は、クラスタ情報記憶部16,頻度記憶部26,占有度記憶部28,オブジェクト重要度情報記憶部34a,画像重要度情報記憶部34bを含む。記憶部15は、例えば、RAM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18は、クラスタ情報記憶部16に記憶されたクラスタ情報に基づいて、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は、同じクラスタに属するオブジェクトが画像においてどのように出現しているかを示す量である。具体的には1同じクラスタに属するオブジェクトが全画像枚数中において何枚出現しているかを示す頻度、2いずれかのクラスタに属するオブジェクトが各画像において占める割合を示す占有度、この2種から構成される。そして頻度、占有度はオブジェクト出現特徴量算出部18に含まれる頻度算出部20、占有度算出部22がそれぞれ算出する。そして、算出された頻度は、頻度記憶部26に記憶され、算出された占有度は、占有度記憶部28に記憶される。オブジェクト重要度算出部30は、前記オブジェクト出現特徴量記憶部に記憶されたオブジェクト出現特徴量頻度と占有度に基づいて、全ての画像データにおいて各画像に現れるオブジェクトそれぞれの重要度を示すオブジェクト重要度を算出する。オブジェクト重要度情報記憶部34aは、例えば、RAMから構成され、オブジェクト重要度算出部30により算出されたオブジェクト重要度を含むオブジェクト重要度情報を記憶する。画像重要度算出部32は、オブジェクト重要度に基づいて個々の画像の重要度画像重要度を算出する。画像重要度情報記憶部34bは、例えば、RAMから構成され、画像重要度算出部32により算出された画像重要度を含む画像重要度情報を記憶する。表示制御部36は、算出された画像重要度をディスプレイ6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に示すように、画像取得クラスタリングS11、オブジェクト出現特徴量の算出S12、画像の評価S13の順で処理を行う。図3に示すように、画像取得クラスタリングの処理では、画像取得部10は、SDメモリカード4から、SDメモリカード4内に記憶された画像データを取得するS21。ここでは一例として、SDメモリカード4内には、画像A~画像Cの3枚分の画像データが記憶されており、画像取得部10はこの画像A~画像Cの画像データを取得するものとする。続いて、オブジェクト特徴量抽出部12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て、その顔の特徴量をオブジェクト特徴量として抽出するS22。そして、クラスタリング部14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クラスタ情報をクラスタ情報記憶部16に記憶させるS23。図4を用いて、ステップS22,S23の動作を具体的に説明すると、オブジェクト特徴量抽出部12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、クラスタリング部14は、4つの顔F1~F4のうち、類似している顔どうしの顔F1,F2を人物aとし、また顔F3,F4を人物bとクラスタリングする。図5は、クラスタリングの結果を示すクラスタ情報のデータ構造を示す図である。クラスタ情報は、画像に出現する顔のそれぞれがどのクラスタに属しているかを示す情報であり、クラスタ名17a、顔17b、画像17cの項目を含む。続いて、図6を用いてオブジェクト出現特徴量の算出処理S12の詳細を説明する。オブジェクト出現特徴量算出部18は、クラスタ情報記憶部16からクラスタ情報を取得するS31。頻度算出部20は、取得されたクラスタ情報に基づいて、同じクラスタクラスタ名17aが同一に属する顔の数を計数することにより、頻度を算出するS32。そして算出した頻度を含む頻度情報を頻度記憶部26に記憶させる。図7に、頻度情報のデータ構造を示す。頻度情報は、クラスタ名27a、画像27b、頻度27cの項目を含む。頻度27cの値は、画像27bの画像の枚数を数えたものである。図7の例では、人物aの頻度が2、人物bの頻度が2となっている。なお、上述のように、頻度は同じクラスタに属する顔の数を計数したものであるから、クラスタのメンバ数ともいえる。図5に戻って説明を続ける。占有度算出部22は、オブジェクト特徴量抽出部12が抽出した顔の領域の大きさを、当該顔が出現した画像全体の大きさで除することにより、各顔が各画像において占める割合と、背景が占める割合を算出する。例えば、顔の領域の大きさが30万画素分を占め、画像の大きさが100万画素であれば、3010003が顔が占める割合となり、10307が背景が占める割合となる。そして、占有度算出部22は、クラスタ情報を参照して、それぞれの顔がどのクラスタに属しているか判別することによって、各画像においてどの人物がどの程度占めているかを示す占有度を算出するS33。そして、算出した占有度を含む占有度情報を占有度記憶部28に記憶させる。図8に、占有度情報のデータ構造を示す。占有度情報は、画像29a、人物aに属する顔の占有度29b、人物bに属する顔の占有度29c、背景の占有度29dの項目を含む。人物aに属する顔の占有度29bは、各画像において属するクラスタが人物aである顔オブジェクトの占有度である。例えば、画像Aにおいては、顔F1は人物aのクラスタに属しており図5参照、顔の領域の大きさが30であるので人物aに属する顔の占有度は03となる。続いて、図9を用いて画像の評価処理S13の詳細を説明する。オブジェクト重要度算出部30は、評価対象のひとつの画像を設定するS41。そして、オブジェクト重要度算出部30は、設定した画像に写るオブジェクトの頻度を示す頻度情報を頻度記憶部26から取得し、同オブジェクトの占有度を示す占有度情報を占有度記憶部28から取得するS42。オブジェクト重要度算出部30は、取得した頻度と占有度を積算することによりオブジェクト重要度を算出する。設定した画像に写るすべてのオブジェクトのオブジェクト重要度を算出していなければS44:No、ステップS43に戻り、未算出のオブジェクトについてオブジェクト重要度を算出する。要するに、ステップS42~S44は評価対象の画像に現れる全てのオブジェクトについてオブジェクト重要度を算出するステップである。例えば、評価対象の画像に現れるオブジェクトが3つであれば、3つのオブジェクトそれぞれについてオブジェクト重要度を算出することとなる。算出されたオブジェクト重要度は、オブジェクト重要度情報記憶部34aに記憶される。すべてのオブジェクトについてオブジェクト重要度を算出し終えるとS44:Yes、画像重要度算出部32は、評価対象のすべてのオブジェクトのオブジェクト重要度を加算することにより画像重要度を算出し、画像重要度を画像重要度情報として画像重要度情報記憶部34bに記憶させるS45。画像重要度が未算出の画像があればS46:No、ステップS41に戻って、未算出の画像を評価対象に設定し画像重要度を求める。全画像の画像重要度を算出していればS46:Yes、表示制御部36は、画像重要度情報記憶部34bに記憶された評価情報を用いて、ディスプレイ6の画面上に画像重要度を表示するS47。画像重要度の表示方法としては一般的な手法を用いることができ、個々の画像の得点スコアを表示したり、スコアの順位を表示してもよい。またスコアや順位を直接表示せずとも、大スコアの画像ほど優先的に表示するサイズを大きく表示したり、スライドショーでより頻繁に表示したりするなど。次に、具体例として画像A~Cについてのオブジェクト重要度および画像重要度する流れについて図10を用いて説明する。1画像A画像Aは、顔F1人物aのクラスタに属する。のオブジェクトが写っている画像であり図5参照、顔F1が属する人物aの頻度は2図7参照、顔F1の占有度は03である図8参照。この場合、オブジェクト重要度算出部30は、顔F1の占有度03と頻度2とを積算して、03×206を顔F1のオブジェクト重要度として算出する。そして、画像重要度算出部32は、画像Aのオブジェクトは、顔F1だけであるので、顔F1の重要度06をそのまま画像Aの画像重要度とする。2画像B画像Bは、顔F2人物aのクラスタに属する。のオブジェクトと、顔F3人物bのクラスタに属する。のオブジェクトが写っている画像である図5参照。顔F2が属する人物aの頻度は2、顔F3が属する人物bの頻度も2である図7参照。また、顔F2の占有度は04、顔F3の占有度は03である図8参照。オブジェクト重要度算出部30は、顔F2のオブジェクト重要度08、顔F3のオブジェクト重要度062×03を算出する。そして、画像重要度算出部32は、画像Bのオブジェクトは、顔F2と顔F3の2つであるので、両者を足し合わせて画像重要度を算出する。3画像C画像Cは、顔F4人物bのクラスタに属する。のオブジェクトが写っている画像である。オブジェクト重要度算出部30は、顔F4の頻度と占有度からオブジェクト重要度06を算出し、画像重要度算出部32は、重要度06をそのまま画像Cの画像重要度とする。なお、図11に画像A~画像Cに対応する画像重要度情報を示す。以上説明したように、本実施の形態によれば、画像に写ったオブジェクトをクラスタリングし、同じクラスタ人物a、人物bに属するオブジェクトの頻度と、個々の画像で含まれるオブジェクトの占有度と用いて画像重要度を算出し、頻度または占有度に比例して画像重要度が高く算出できる。このため、個々の画像で大きく写った人物やより頻繁に写る人物を高く評価することができる。また、ユーザによる特別な操作を必要とせずに、画像のランキングを行うことができる。例えば、図12aに示す画像Xのように人物が大きく写っていれば、高い画像重要度も算出することができる。また、図12bに示す画像Yのように3人の人物が写っていれば、3つのオブジェクトのオブジェクト重要度を高い画像重要度に反映させることができる。例えば、ある家族が保有する画像を評価対象とするような場合には、家族を構成する人物が重要なオブジェクトとして評価され、この重要なオブジェクトが集まって写る写真家族の集合写真を特に高く評価することができる。したがって、ユーザの意向に沿う画像の評価に寄与することができる。例えば、家庭で撮影された写真を対象とした場合、家族を構成する人物や、ユーザが良く撮影するペットなどの物体が映った画像を、ユーザにとって重要な写真として評価することができ、これらの画像の選択を容易にする、という効果を奏する。なお、上記例では、オブジェクト重要度は、頻度と占有度とを積算して求めるとしたが図9:S43、これに限られない。例えば、重要度FIをFI=LogFR1001/logFN1FF式1の式から求めてもよい。ここでFNは画像に写るオブジェクト人物の数、FRはオブジェクトの占有度である。また、評価部30は、オブジェクトが複数の場合には、各オブジェクトのオブジェクト重要度を加算することにより画像重要度を求めるとしたが、要は、オブジェクトの数が多いほど高スコアが出るような方法であればこれに限られない。例えば、各オブジェクトのオブジェクト重要度を積算してもよい。その際には、各項が1未満となって積算により値が減少しないようにする。例えば、占有度を割合に代えて百分率を用いる。この場合、画像B図10b参照において、顔F2の占有度は40、顔F3の占有度は30であるので、F2のオブジェクト重要度は、80、F3のオブジェクト重要度は60となる。そして、評価部30は、80×604800を画像Bの画像重要度として算出する。実施の形態2実施の形態2では、画像に写っているオブジェクトとそのオブジェクトが属するクラスタの結び付きに基づいて画像を評価する。また、共起関係にあるオブジェクトひとつの画像に共に写っている複数のオブジェクトどうしで重要度を伝播させる。これにより、頻度が少なかったり大きく写っていないオブジェクトでも、他の重要なオブジェクトと共起していれば、その重要度を引き上げことができる。<構成>図13は、実施の形態2に係る画像評価システム101の機能ブロック図である。図1と同じ構成要素には同じ符号を付して説明を省略する。画像評価装置102のグラフ生成部40は、ノードを生成する画像被写体ノード生成部44a1およびダミーノード生成部44a2と、ノード間の連結関係を示すリンクの値を設定する被写体リンク設定部44b1およびダミーリンク設定部44b2を備える。画像被写体ノード生成部44a1は、クラスタ情報記憶部16から取得したクラスタ情報図5参照に基づいて画像を示すノードと、オブジェクトを示すノードとを生成する。ダミーノード生成部44a2は、ダミーノード背景ノードを生成する。被写体リンク設定部44b1は、占有度記憶部28から取得した占有度と、クラスタ情報記憶部16から取得したクラスタ情報とに基づいて、画像ノードとオブジェクトノード間のリンクを設定する。このリンクには向きあるのでグラフは有向グラフと呼ばれるタイプである。ダミーリンク設定部44b2は、同様に画像ノードとダミーノード間のリンクを設定する。グラフ記憶部46は、グラフ生成部40が生成したグラフを記憶する。評価部48は、隣接行列生成部50と固有ベクトル算出部52と重要度算出部53を含む。隣接行列生成部50は、グラフ記憶部46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52は、生成された隣接行列の固有ベクトルを算出する。そして、重要度算出部53は、算出された固有ベクトルの成分に基づいて、各オブジェクトのオブジェクト重要度および各画像の画像重要度を算出する。算出されたオブジェクト重要度は、オブジェクト重要度情報記憶部34aに記憶される。また、算出された画像重要度は画像重要度情報記憶部34bにより記憶される。<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14に示すように、画像取得クラスタリングS11、占有度算出グラフの生成S51、隣接行列生成固有ベクトル算出S52の順で処理を行う。画像取得クラスタリング処理の詳細は、図3を用いて説明したものと同様であるので説明を省略する。図15に示すように、占有度算出グラフの生成処理では、占有度算出部22は、クラスタ情報記憶部16からクラスタ情報を取得しS31、各画像においてどの人物がどの程度占めているかを示す占有度を算出するS33。この算出方法については、実施の形態1図6参照で説明した方法と同様なので同じステップ番号を付して説明を省略する。グラフ生成部40の画像被写体ノード生成部44a1およびダミーノード生成部44a2は、クラスタ情報記憶部16のクラスタ情報と、占有度記憶部28の占有度を取得するS61。そして、画像被写体ノード生成部44a1は、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個のノード、およびクラスタの種類数その数をQ個とする。に対応するQ個のノードを生成する。また、ダミーノード生成部44a2は背景全画像に対する抽象的な1個のダミーZを設定する。に対応する1個のノードを生成する。生成されたノードの数は、1PQ個となるS62。図5に示したクラスタ情報の場合は、画像は画像A~画像Cの3個なのでP=3、クラスタの数は人物a、人物bの2個なのでQ=2となり、132=6個のノードを作成することとなる。なお、画像の個数やクラスタの数については、頻度算出部20図7が算出した画像27bにおける画像の個数やクラスタ名27aにおけるクラスタの種類を利用することができる。なお、以下では説明の簡単のため、画像Cを除いた画像Aと画像Bの2つのみを評価対象の画像とする。この場合は、画像の個数がひとつ減るので5個のノードを作成する。続いて、グラフ生成部40の被写体リンク設定部44b1およびダミーリンク設定部44b2は、作成したノード間にリンクを設定するS63。リンクを設定する基本ルールは次の通りである。1各画像から各クラスタへのリンクの値は、そのクラスタに属するオブジェクトの占有度とする。2各クラスタから各画像へのリンクの値は、任意の固定値とする。3各画像からダミーZへのリンクの値は、背景の占有度とする。4各クラスタからダミーへのリンクは、1-2の固定値とする。5ダミーZから各クラスタおよび各画像へのリンクの値は、1をリンク先のノードの数で割った値とする1を均等分配。6他のノード間についてはリンクの値をゼロとする。図16に、画像A、人物a、ダミーZ間にリンクを設定する例を示す。上記1~6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FA→aは、画像Aにおける人物aの占有度αaとなる。反対に、人物aから画像Aへのリンクの値Fa→Aは固定値βとなる。続いて、画像AからダミーZへのリンクの値FA→Zは、画像Aにおける背景の占有度1-αaとなる。また、人物aからダミーZへのリンクの値Fa→Zは、1βとなる。ダミーZから画像Aへのリンクの値FZ→AおよびダミーZから人物aへのリンクの値FZ→aは、1をノード数2で割った05となる。図17に、このようなリンクのルールに従ったリンク設定を説明する図を示す。図17に示すように、画像Aから人物aへのリンクは、人物aの占有度である03となる。反対に、人物aから画像Aへのリンクは固定値βであるが、ここではβ=01としているので01となる。画像AからダミーZへのリンクは画像Aにおける背景の占有度07となる。ダミーZから他の4つのノードへのリンクの値は、1をリンク先のノードの数4で割った025となる。同様に、上記ルールに従って他のノード間のリンクの値が設定されている。グラフ生成部40は、このようなリンクの設定を終えると、ノードとノード間のリンクの確定により完成したグラフを出力しS64、グラフ記憶部46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。例えば、図17のグラフは、図18に示すようなテーブル構造として記憶する。続いて、隣接行列生成画像の評価処理について図19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2の手法を用いることができる。まず、隣接行列生成部50は、グラフ記憶部46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S71。図18のテーブル構造を用いるのであれば、図20に示すような5次5行5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52は、隣接行列Mの固有ベクトルを算出する。ステップS72~S74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2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S72。この固有ベクトルPが収束していない場合にはS73、算出した固有ベクトルPに元の行列を積算しS74、行列の固有ベクトルPが収束convergentするS73: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52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S75、重要度算出部53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S76。最後に、重要度算出部53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。、画像重要度情報記憶部34bへと出力するS77。ステップS76とS77について詳しく説明する。図21は、主固有ベクトルPの成分から画像の画像重要度およびオブジェクト重要度を求める流れを説明する図である。図21に示すように、主固有ベクトルP=025019025022008から、画像A,Bの成分および人物a,bの成分を取りだして、正規化することにより画像A,Bの画像重要度および人物a,bの重要度を相対的な評価として算出することができる。以上、説明したように、本実施の形態2によれば、実施の形態1と同様に、全画像において大きく頻繁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、頻度が少ないあるいは大きく写っていないオブジェクトでも、重要なオブジェクトと共起することで、重要度を引き上げることができる。図22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d祖母、人物e息子の友人の3種のクラスタの頻度は、人物a>人物e人物d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22a。そして、評価対象の画像の中に、画像Dのように人物aと人物dにそれぞれ属する2つのオブジェクト顔が共起していれば、人物dの重要度は、人物aの高い重要度により、その重要度を引き上げることができる。このため、人物dは人物eより頻度が低いにも関わらず、人物dがひとりで写っている画像Eの画像重要度は、人物eがひとりで写っている画像Fの画像重要度を上回る結果となり得る。このように、図22の例では、共起関係を利用して、写真が少ない祖母の重要度を向上させることができる。実施の形態3実施の形態2では、画像と画像に含まれる写っているオブジェクトとの間のデータ構造を利用して、画像およびオブジェクトの重要度を算出したが、要は、データ構造としては、画像の集合と、画像に係る集合と、両集合間の関係付けを規定するような構造であればよい。画像に係る集合としては、実施の形態2のように画像に含まれるオブジェクトでもよいが、例えばExifExchangeableimagefileformatの規格のように画像に埋め込まれた各種情報でもよい。さらには、画像に付与されたタグであってもよい。実施の形態3では、このようなデータ構造の一例として、画像と画像に付与されたタグとの間のデータ構造について説明する。図25に、画像画像T,画像Uとタグタグa,タグbとの関係性を示す。画像Tには、ゴルフのタグaが付与され、画像Uには、ゴルフのタグaとバーディのタグbとが付与されている。なお、タグの付与は、例えばユーザにより手動で設定されたものである。図25において、画像T,Uとタグa,bとの間で関係性を示すリンクが示されている。まず、画像からタグへのリンクの値について説明する。この画像からタグへのリンクの値は、画像の鮮度に110を掛けることで求める。ここで画像の鮮度とは、現在の日時評価時点の日時と、画像の追加日時との差分から求められる。例えば、画像Tが30日前に追加された画像であり、画像Uが360日前に追加された画像であるならば、画像Tと各タグa,bと間の重みづけを大きくする。画像の鮮度とは、各画像の追加日時を正規化した値0~1であり、具体的な算出式としては、画像Tの鮮度=画像Tの追加日時-画像の中で最も古い追加日時/現在の日時-画像の中で最も古い追加日時の式を求めることにより算出する。なお、日時の差分は分単位換算で求める。例えば、画像Tの鮮度は0994であるならば、画像Tからゴルフのタグaへのリンクの値は、0994×0100994となる。次に、タグから画像へのリンクについて説明する。このリンクは、例えば固定値001を割り当てる。例えば、ゴルフのタグaから画像Tへのリンクの値は001となる。以上のように、各画像T,Uとタグa,bまた、画像T,Uとタグa,bとの関係性を求め、例えば実施の形態2と同様に隣接行列を利用することにより、各画像T,Uの画像重要度やタグa,bのタグ重要度を算出することができる。そして、本実施の形態によれば、例えば、Webサーバ上の画像において、トレンドに基づく画像のランキングに利用することができる。なお、図26に示すように、ダミーノードに重みづけを返すとしてもよい。<補足>以上、本発明の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クラスタリングについて各実施の形態では、クラスタリング14が行うクラスタリングの手法として、非階層的な手法であるk-means法を例に挙げたが、これに限らずウォード法などの階層的な手法を用いてもよい。2オブジェクトについて各実施の形態では、オブジェクトとして人の顔を例に挙げて説明したが、人に限らず、犬や猫などの動物の顔をオブジェクトとして画像特徴量の抽出対象としても構わない。また、画像に写るオブジェクトとしては、顔に限らず、自動車や植物、建物など様々な物体などが考えられる。3固有ベクトル算出方法について実施の形態2では、固有ベクトル算出部52はべき乗法を用いて固有ベクトルを算出するとしたが、これに限られない。例えば、逆反復法を用いてもよい。4固定値βについて実施の形態2では、画像A,Bへのリンクは固定値β01を用いるとして説明した図17参照が、固定値βの値は01に限らず、適宜設定することができる。また、人物aから画像Aへのリンクは固定値β1、ダミーZから画像Aへのリンクは固定値β2というように、画像へのリンクの固定値を個別に設定してもよい。また、下記参考文献2にあるように、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に対する対処方法を利用して、画像A,Bへのリンクの値を定めるとしてもよい。5背景のノードについて実施の形態2では、全画像の背景を1個のノードダミーZとしてグラフ生成する例を説明したが、これに限らず、背景のノードを複数個作成したり、あるいは背景のノードを有さないグラフを作成しても構わない。6オブジェクトの重要度について各実施の形態では、オブジェクトの重要度は、Aオブジェクトが属するクラスタの頻度とBオブジェクトの占有度とに基づいて求める例を挙げて説明した。もっとも、前者Aについては、オブジェクトが属するクラスタを特徴付ける量であればよく、頻度クラスタのメンバ数に限られない。また後者Bについても、例えば、占有度に加えて人物の笑顔の度合いや顔の向きの度合いさらには人物のピントの度合いを重みとしても良い。笑顔の度合いの具体例としては、図23に示すように、各オブジェクトF1,F6の重要度を、笑顔の度合いを示す係数を用いて算出してもよい。このとき、より笑顔の度合いが大きい画像Sの方が画像Aより高い画像重要度となる。また、顔の向きの度合いの場合は、より正面を向くほど、より高い画像重要度となるような計算式とすることができる。人物のピントの度合いについては、例えば、人物のピントがシャープであるほど高く評価し、ピントがぼけているほど低く評価する。このようなピント評価については、下記参考文献3の技術を用いることができる。さらに、占有度を全く用いずに、笑顔の度合いや顔の向きの度合いや人物のピントの度合いなどに基づいて各オブジェクトの重要度を算出しても構わない。要するに、オブジェクトが各画像において写り込んでいる特徴を示す値であれば足り、占有度、笑顔の度合い、顔の向きの度合い、などに限らず様々な値を用いることができる。7オブジェクト抽出クラスタリングについて各実施の形態では、画像評価装置2の内部にオブジェクト特徴量抽出部12やクラスタリング部14を備えるとして説明したが、これらは画像評価装置2の外部装置にあっても構わない。図24に示す画像評価システム111は、画像評価装置112、SDメモリカード4、クラスタリング装置114を備える。クラスタリング装置114は、SDメモリカード4から取得した画像データを基にオブジェクト特徴量を抽出するオブジェクト特徴量抽出部12、クラスタリング部14、クラスタ記憶部16を備える。画像評価装置112は、クラスタ記憶部16のクラスタ情報を取得するクラスタ情報取得部60を備える。8画像を記憶する主体について各実施の形態では、SDメモリカード4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。9集積回路各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。10プログラム各実施の形態で示した画像評価に係る処理図2,3,6,9,14,15,19など参照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。11日時範囲の指定について図9下部のディスプレイ6では、画像重要度の高い画像のランキングを表示するとしているが、これに限らずオブジェクト重要度の高い人物のランキングを表示するとしても構わない。さらには、日時範囲の指定を受け付けて重要度を算出の材料とする画像の対象を絞り込むことで、全画像から算出した重要度では分からなかった要素を浮かび上がらせるようにしてもよい。すなわち、ある特定の時期に限って重要とされた画像の表示や、ある特定の時期の人間関係を反映したランキングの表示を期待できる。この例を図27の画面270に示す。画面270は、一般的なタッチスクリーンの画面であり、矢印やアイコンは指272のタッチにより選択可能である。画面270右下には、スケールバー274がある。このスケールバー274には、year年,month月,week週,day日の目盛りが付されている。ユーザは丸ボタン276を左右にドラッグして目盛りを設定し、左右の矢印278L,278Rをタップすることで、日時範囲の指定を行う。図27の例では、2010年が日時範囲として指定されている。この場合、オブジェクト抽出部11は、画像取得部10に取得された画像の中からその撮影日時が2010年例えば、201001010000~201012312359のものだけを、抽出対象とすることにより、評価部48は撮影日時が2010年の画像に対応する重要度を算出する。そして、図27の2010年年間ランキングは、算出された重要度を表示制御部36が表示したものとなっている。このように日時範囲の指定を受け付けてから、その都度、対応する重要度を算出する手法でもよいが、これに代えて、予め指定され得る日時範囲ごとに重要度を算出し記憶しておく手法でも構わない。また、日時範囲の指定の受け付けは図27のようなタッチ入力に限らず、キーボードからの数値入力により受け付けるとしても構わない。12クラスタから画像へのリンクについて実施の形態2では、人物などのクラスタからその人物が写った画像へのリンクの値は固定値としたが、占有度に応じて設定するとしても構わない。例えば、図28のように、人物aから画像Aへのリンクの値Fa→Aを、Fa→A=β×αaとして、画像Aにおける人物aの占有度αaに比例するように設定してもよい。図29に、このようなリンクのルールに従ったリンク設定を説明する図を示す。<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2ThePageRankcitationrankingBringingordertotheWebPageLawrenceBrinSergeyMotwaniRajeevandWinogradTerry3参考文献3特開2006172417号公報"