撮像部によって撮像される被写体像の画像データを生成する画像データ生成手段と、前記画像データ生成手段によって生成された画像データの出力をカラーまたは白黒の何れかに切換える切換手段と、前記画像データ生成手段によって生成された画像データから、被写体を認識できる度合いを示す被写体認識度を算出する認識度算出手段と、前記認識度算出手段によって算出された被写体認識度と所定の閾値との比較に基づいて、前記切換手段による画像データの出力の切換えを判定する判定手段と、を有することを特徴する撮像装置。前記認識度算出手段は、前記画像データ生成手段によって生成された画像データのコントラスト、ノイズおよび解像度の少なくとも2つから被写体認識度を算出することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記認識度算出手段は、前記画像データの輝度成分の相対的に大きい値と相対的に小さい値との差からコントラストを算出することを特徴とする請求項1または2に記載の撮像装置。前記認識度算出手段は、前記画像データの輝度成分のばらつき、温度およびゲインの少なくとも1つからノイズを算出することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の撮像装置。前記認識度算出手段は、前記画像データの高周波成分から解像度を算出することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の撮像装置。前記画像データ生成手段によって生成された画像データから被写体輝度を算出する被写体輝度算出手段と、前記被写体輝度算出手段によって算出された被写体輝度と所定の輝度との比較に基づいて、前記認識度算出手段による被写体認識度の算出の可否を判定する認識度算出可否判定手段と、を更に有することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の撮像装置。撮像部によって撮像される被写体像の画像データを生成する画像データ生成ステップと、前記画像データ生成ステップによって生成された画像データの出力をカラーまたは白黒の何れかに切換える切換ステップと、前記画像データ生成ステップによって生成された画像データから、被写体を認識できる度合いを示す被写体認識度を算出する認識度算出ステップと、前記認識度算出ステップによって算出された被写体認識度と所定の閾値との比較に基づいて、前記切換ステップによる画像データの出力の切換えを判定する判定ステップと、を有することを特徴する撮像装置の制御方法。撮像部によって撮像される被写体像の画像データを生成する画像データ生成ステップと、前記画像データ生成ステップによって生成された画像データの出力をカラーまたは白黒の何れかに切換える切換ステップと、前記画像データ生成ステップによって生成された画像データから、被写体を認識できる度合いを示す被写体認識度を算出する認識度算出ステップと、前記認識度算出ステップによって算出された被写体認識度と所定の閾値との比較に基づいて、前記切換ステップによる画像データの出力の切換えを判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、特許文献1に開示されたビデオカメラ装置では、ノイズが多くユーザが被写体をすでに認識できないにもかかわらず、輝度レベルが切換え基準よりも高いためにナイトモードに切換わらないという問題があった。本発明は、上述したような問題点に鑑みてなされたものであり、撮像して生成された画像データ内の被写体を、ユーザが認識できなくなるときに画像データ内の被写体を認識できる出力に切換える撮像装置などを提供することを目的にする。本発明は、撮像部によって撮像される被写体像の画像データを生成する画像データ生成手段と、前記画像データ生成手段によって生成された画像データの出力をカラーまたは白黒の何れかに切換える切換手段と、前記画像データ生成手段によって生成された画像データから、被写体を認識できる度合いを示す被写体認識度を算出する認識度算出手段と、前記認識度算出手段によって算出された被写体認識度と所定の閾値との比較に基づいて、前記切換手段による画像データの出力の切換えを判定する判定手段と、を有することを特徴する。本発明によれば、被写体を認識できる度合いを示す被写体認識度に基づいて画像データの出力を切換えることで、画像データ内の被写体をユーザが認識することができる出力に適切に切換えることができる。以下に、本発明の好ましい実施形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。以下では、撮像装置としてカメラを用いる場合について説明する。第1の実施形態図1は、第1の実施形態に係るカメラの構成を示す図である。カメラは、数枚のレンズ群からなるレンズ1、図示しない駆動部を有すると共に駆動部によってレンズ1に対して挿抜される赤外光除去フィルタInfraredRayCutFilter:IRCF2、CCD、CMOSなどの撮像部としての撮像素子3を備える。また、カメラは、雑音軽減を行う相関二重サンプリングCorrellatedDoubleSampling:CDS回路4を備える。また、カメラは、カメラの利得制御を自動で行うゲインコントロールアンプ回路AutomaticGainControl:AGC5を備える。また、カメラは、アナログ信号をデジタル信号へと変換を行うA/D変換6、デジタル信号に所定の処理を施す画像データ生成手段としての画像信号処理部7、画像信号処理部7より出力された画像データを外部の表示系などに出力する画像信号出力部8を備える。また、カメラは、画像データを表示する表示手段としての画像表示部9、画像データを記録する記録手段としての画像記録部10、画像データの評価値の算出を行う画像評価値算出部11、メモリ12を備える。また、カメラは、画像評価値算出部11より算出された評価値によって撮影モードを判定する判定手段としての撮影モード判定部13、IRCF2の駆動部を制御するためのIRCF制御部14などを備える。上述した各構成要素の動作について詳しく説明を行う。撮像素子3は、撮像光学系としてのレンズ1およびIRCF2を介して結像された被写体像を電気信号に変換する。CDS回路4は、撮像素子3から出力された電気信号に対して相関二重サンプリング処理などを実施する。AGCアンプ5は、CDS回路4から出力された電気信号に対して増幅処理などを行う。A/D変換6は、AGCアンプ5により増幅処理されたアナログ信号をデジタル信号へと変換する。画像信号処理部7は、例えばDigitalSignalProcessingDSPなどから構成され、デジタル信号に対して色変換、AE処理、WB処理、信号処理された画像の階調変換を行うガンマ処理など所定の画像処理を行う。また、画像信号処理部7は、画像処理を施した画像データをカラー画像または白黒画像で画像信号出力部8および画像評価値算出部11へ出力する。また、画像信号処理部7は、切換手段としての撮影モード切換部7aを有している。画像表示部9は、例えばLCDなどから構成され、画像信号出力部8から出力された画像データを表示する。画像記録部10は、例えばハードディスクなどの外部記録メモリから構成され、画像信号出力部8から出力された画像データを記録する。画像評価値算出部11は、画像信号処理部7から出力された画像データの評価値としての被写体認識度をコントラスト、ノイズおよび解像度などに基づいて算出する。ここで、被写体認識度とは、人が被写体を認識できる度合いを示すものである。画像評価値算出部11は、認識度算出手段として機能する。画像評価値算出部11は、それぞれの被写体認識度を算出する際に、メモリ12に予め記憶されている図2に示すような視覚特性を参照する。図2に示す視覚特性については後述する。撮影モード判定部13は、画像評価値算出部11で算出された被写体認識度を、所定の被写体認識度閾値と比較し、撮影モードをデイモードあるいはナイトモードにするかを判定する。また、撮影モード判定部13は、撮影モードの切換え動作が必要と判定した場合、画像信号処理部7およびIRCF制御部14に撮影モード切換え信号を送信する。画像信号処理部7の撮影モード切換部7aは、撮影モード切換え信号を受信すると、画像データをカラーカラー信号から白黒白黒信号に出力を切換える。また、IRCF制御部14は、図示しないモータドライバおよびモータなどから構成される。モータドライバが撮影モード判定部13から撮影モード切換え信号を受信するとモータに所定の動作をさせて、IRCF2を光路から取り除く。次に、図3に示すフローチャートを用いて、カメラが撮影モードをデイモードからナイトモードに切換える動作処理について説明する。撮影モードがデイモードの場合、IRCF2が光路に挿入され、画像データはカラーで出力される。ここでは、画像評価値算出部11、メモリ12、撮影モード判定部13およびIRCF制御部14が主に動作することによりフローチャートに示す処理が実現される。まず、ステップS301では、画像評価値算出部11は、画像信号処理部7から出力された画像データを取得する。ステップS302では、画像評価値算出部11は、先に取得した画像データからコントラスト、ノイズおよび解像度の各物理量を算出する。コントラストは、画像データの被写体輝度の輝度成分の相対的に大きい値と相対的に小さい値の差を算出する。例えば、最大値と最小値を用いても構わない。また、ノイズは、画像データの被写体輝度のばらつき、AGCのゲイン値および温度などの少なくとも1つから算出する。解像度は、画像データの高周波成分から算出する。ステップS303では、画像評価値算出部11は、図2に示したような視覚特性を参照する。図2に示す視覚特性は、それぞれの物理量の画像に対して、人がどの程度被写体を認識できるかを示す認識度を有しているかを表しており、予めメモリ12に記憶されている。すなわち、図2に示す視覚特性は、コントラスト、ノイズおよび解像度それぞれに対して、物理量を入力として認識度を出力する視覚特性テーブルである。メモリ12には、すべての入力データの出力に対してテーブルを用意してもよいし、代表点を用いてデータテーブルを描写し、点と点の間は、直線補間などで補間をしてもよい。図2に示す縦軸は各評価項目における識別度であり、横軸は各評価項目の物理量である。ステップS304では、画像評価値算出部11は、コントラスト、ノイズおよび解像度それぞれの認識度を、画像の被写体認識度を表した関数の変数として代入し、被写体認識度を算出する。被写体認識度は、以下の1式のように表される。Pは被写体認識度を示している。P=k1f1e1k2f2e2k3f3e31式1では、コントラストe1、ノイズe2、解像度e3の物理量を、人の視覚特性により、物理量と認識度の対応を示す関数、コントラストf1x、ノイズf2x、解像度f3xに代入することにより、被写体認識度を算出する。なお、k1、k2、k3は、重み係数を示しており、コントラスト、ノイズおよび解像度がどれだけ画質に影響があるかを表している。これらの重み係数は、予め設定しメモリ12に記憶されている。ただし、重み係数は、ユーザの選択に応じて、あるいは撮影する被写体に応じて変更することができる。また、被写体認識度を算出する際に、コントラスト、ノイズおよび解像度の評価項目のすべてを用いる必要はなく、評価項目中から2つを選択して評価項目としてもよい。評価項目を選択する方法としては、例えばユーザが被写体に応じて任意の評価項目を選択し設定したり、カメラがノイズリダクションなどの画像処理の情報に基づいて自動で選択し設定したりする方法がある。次に、ステップS305では、撮影モード判定部13は、ステップS304で算出した被写体認識度と所定の被写体認識度閾値ここでは、所定の閾値というとを比較し、被写体認識度が所定の閾値以下であるか否かを判定する。所定の閾値は、人が被写体を認識できなくなる被写体認識度であって、予めメモリ12に記憶されている。ここで、被写体認識度が所定の閾値よりも大きい場合、何も処理を行わずステップS301に戻り、次の画像データを解析する。一方、被写体認識度が所定の閾値以下の場合ステップS306に進む。ステップS306では、撮影モード判定部13は、IRCF制御部14および撮影モード切換部7aに切換え信号を出力する。IRCF制御部14は、撮影モード判定部13から切換え信号を受信すると、IRCF2を光路から取り除く。また、撮影モード切換部7aは、撮影モードをデイモードからナイトモードに切換えて、画像データを白黒の出力にする。上述したカメラの動作処理では、撮影モードをデイモードからナイトモードに切換える場合について説明したが、ナイトモードからデイモードへの切換えについても同様に、実現することができる。具体的には、撮影モードがナイトモードの場合、ステップS305では、撮影モード判定部13が、ステップS304で算出した被写体認識度と所定の閾値とを比較し、被写体認識度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定することによって実現できる。すなわち、被写体認識度が所定の閾値よりも大きい場合、撮影モード判定部13は、IRCF制御部14および撮影モード切換部7aに切換え信号を出力する。IRCF制御部14は、撮影モード判定部13から切換え信号を受信すると、IRCF2を光路に挿入させる。また、撮影モード切換部7aは、撮影モードをナイトモードからデイモードに切換えて、画像データをカラーの出力にする。なお、ナイトモードからデイモードへの被写体認識度閾値は、デイモードからナイトモードへの被写体認識度閾値と同じ値を用いる必要はなく、適宜ヒステリシスを有していてもよい。ヒステリシスを有することで、画像データの被写体認識度が被写体認識度閾値周辺である場合に、頻繁にデイモードからナイトモード、ナイトモードからデイモードの切換えを防止することができる。ここで、図4に示すような被写体を撮像したときの画像データの一例を図5~図7に示す。図5は、被写体輝度が撮影モードを切換えるときの閾値よりも高いが、コントラストが低い画像の一例を示す図である。したがって、被写体輝度だけで撮影モードを判定してしまうと、撮影モードが切換わらないうちに、コントラストが著しく低くなるため、人がほとんど認識できない画像になってしまう。そのため、撮影モードを切換えても人が被写体を認識することが困難である。図6は、被写体輝度が撮影モードを切換えるときの閾値よりも高いが、ノイズが多い画像の一例を示す図である。したがって、図5と同様に撮影モードが切換わらないうちに、ノイズが著しく多くなるため、人がほとんど認識できない画像になってしまう。そのため、撮影モードを切換えても人が被写体を認識することが困難である。一方、図7は、ちょうど被写体を認識できなくなった点において、切換えの被写体輝度になった画像である。そのため、撮影モードを切換えて感度を上昇させることで、人が被写体を認識できるようになる。このように、被写体輝度ではなく被写体認識度を撮影モードの切換えの判定に用いることで、図5や図6のように被写体を認識できないにもかかわらず撮影モードが切換らないという状況を回避することができる。すなわち、図7の画像のように、人が被写体を認識できなくなったところで、撮影モードの切換えを行うことが可能となる。第2の実施形態次に、第2の実施形態について説明する。図8は、第2の実施形態に係るカメラの構成を示す図である。本実施形態では、第1の実施形態の構成から追加された構成を中心に説明し、第1の実施形態と同様の構成は同一符号を付して、その説明を省略する。カメラは、被写体輝度算出手段としての輝度算出部15、被写体認識度算出可否判定手段としての認識度算出可否判定部16を備えている。輝度算出部15は、画像信号処理部7から画像評価値算出部11を介して画像データを受信し、受信した画像データから被写体輝度の平均輝度を算出する。認識度算出可否判定部16は、輝度算出部15で算出された平均輝度と所定の認識度算出可否閾値とを比較して、被写体認識度を算出できるか否かを判定する。次に、図9に示すフローチャートを用いて、カメラが撮影モードをデイモードからナイトモードに切換える動作処理について説明する。なお、図9に示すフローチャートのうち、図3に示すフローチャートと対応する処理は、同一のステップ番号を付して、その説明を適宜省略する。まず、ステップS301では、画像評価値算出部11は、画像信号処理部7から出力された画像データを取得する。ステップS901では、画像評価値算出部11は画像データを輝度算出部15に送信し、輝度算出部15は先に取得した画像データから被写体輝度、具体的には被写体輝度の平均輝度を算出する。ステップS902では、認識度算出可否判定部16は、輝度算出部15で算出された被写体輝度と、所定の認識度算出可否閾値ここでは、所定の輝度閾値というとを比較し、被写体輝度が所定の輝度閾値以下であるか否かを判定する。所定の輝度閾値は、被写体認識度を算出するか否かを決定する閾値であって、予めメモリ12に記憶されている。所定の輝度閾値は、例えばアナログゲインを加える必要がない程度の輝度に設定しておくことが好ましい。ここで、算出された被写体輝度が所定の輝度閾値よりも大きい場合、何も処理を行わずステップS301に戻り、次の画像データを解析する。一方、被写体輝度が所定の輝度閾値以下の場合ステップS302に進む。ステップS302は、第1の実施形態の処理と同様であり、画像評価値算出部11は被写体認識度を算出するために画像データからコントラスト、ノイズおよび解像度の各物理量を算出する。ステップS303以降も、第1の実施形態の処理と同様であり、撮影モード判定部13は、算出した被写体認識度と所定の閾値との比較に基づいて、撮影モードを切換えるか否かを判定する。上述したカメラの動作処理では、撮影モードをデイモードからナイトモードに切換える場合について説明したが、第1の実施形態と同様な方法で、ナイトモードからデイモードへの切換えについても実現することができる。ここで、図10に示すように、例えば固定カメラ101が廊下に固定され、そのときの画角が斜線部102である場合を想定する。固定カメラ101は、廊下を通る人物103などを撮影するものであるが、通常は廊下の壁を撮影しているため、撮影画像は極端にコントラストが低くなっている。そのため、被写体認識度だけで評価をすると、撮影モードが白黒を出力するナイトモードに切換ってしまい、人物の撮影が白黒で行われる可能性がある。そこで、上述した第2の実施形態のように、被写体輝度を併せて評価することで、被写体認識度だけのときよりも効果的な撮影モードの切換えを行うことができる。このように、上述した第1、第2の実施形態のカメラは、被写体認識度に基づいて画像データの出力を切換えるように構成されている。したがって、カメラは、ユーザが画像データ内の被写体を認識できない時点で、被写体を認識することができる出力に適切に切換えることができる。以上、本発明を種々の実施形態と共に説明したが、本発明はこれらの実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲内で変更などが可能である。例えば、上述した実施形態では、撮像装置として説明したカメラには、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラに適用することができる。また、上述した実施形態では、IRCF2を備えたカメラについて説明したが、この場合に限られず、IRCF2を備えていないカメラにも適当することができる。また、第1、第2の実施形態では、画像信号処理部7、撮影モード切換部7a、画像評価値算出部11、撮影モード判定部13、IRCF制御部14、輝度算出部15、認識度算出可否判定部16などは、CPUがプログラムを実行することにより実現してもよい。すなわち、本実施形態に係る撮像装置を構成する各手段および撮像装置の制御方法の各ステップは、コンピュータのメモリなどに記憶されたプログラムが動作することによっても実現できる。このプログラムおよびこの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は本発明に含まれる。また、本発明は、例えばシステム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体などとしての実施形態も可能であり、具体的には複数の装置からなるシステムに適用してもよい。なお、本発明は、上述した実施形態の機能を実現するプログラムを装置またはシステムに直接または遠隔から供給してもよい。すなわち、システムまたは装置のコンピュータが供給されたプログラムを読み出して実行することによっても本発明を達成される場合も含まれる。