"複数の画像のレイアウトを行う画像処理装置であって、動画像および静止画像のデータが入力される画像データ入力部と、前記動画像および前記静止画像を、所定の条件でグループに分類する画像グルーピング部と、前記グループごとに、分類された前記動画像および前記静止画像を解析し、前記動画像と前記静止画像とを解析して得られた解析情報、および前記動画像と前記静止画像の関連性を表す関連性情報を求める画像解析部と、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、各々の前記動画像からフレーム画像を抽出する枚数を決定し、決定した枚数の前記フレーム画像を抽出するフレーム画像抽出部と、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、前記静止画像および前記フレーム画像のレイアウトを決定するレイアウト決定部と、前記グループごとに、前記レイアウトに従って前記静止画像および前記フレーム画像を配置する画像配置部と、を有することを特徴とする画像処理装置。前記所定の条件は、撮影時間、撮影位置、および被写体のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記関連性情報は、前記動画像の前記解析情報と前記静止画像の前記解析情報とを比較した情報であ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。前記関連性情報は、前記解析情報であ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。前記解析情報は、被写体の顔認識、被写体の人数、被写体の大きさ、被写体の位置、被写体の向き、被写体の顔の向き、被写体の表情認識、動き検出、撮影時間、撮影位置、構図、消失点、色味、画像全体の明るさ、画像全体の鮮やかさ、同一人物の判定、カメラの移動量、撮影条件、画像の解像度、画像のアスペクト比、および撮影モードのうちの少なくとも1つの項目を含むことを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の画像処理装置。前記関連性情報は、さらに、前記動画像と前記静止画像のそれぞれの前記解析情報に重み付けを行って算出した代表値を含み、該代表値を比較することで前記フレーム画像と前記静止画像との関連性の有無を判定するものであることを特徴とする請求項3または4に記載の画像処理装置。前記画像解析部は、前記グループごとに配置可能な最大画像数である基準枚数から、同一グループ内の前記静止画像の枚数を引いた枚数を、前記フレーム画像を抽出することが可能な最大抽出枚数とすることを特徴とする請求項1~6のいずれかに記載の画像処理装置。前記レイアウト決定部は、前記静止画像の周りに前記フレーム画像を時系列に並べるレイアウトに決定することを特徴とする請求項1~7のいずれかに記載の画像処理装置。前記レイアウト決定部は、前記解析情報のうちの少なくとも2つの項目に基づいて、前記静止画像および前記フレーム画像のレイアウトを決定することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。前記レイアウト決定部は、奥行きのある前記静止画像または前記フレーム画像の周りに、消失点または画像の方向性に基づいて、他の前記静止画像または前記フレーム画像を並べるレイアウトに決定することを特徴とする請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記解析情報の被写体の顔の向きおよび前記関連性情報に基づいて、顔の向きの変化がわかる前記フレーム画像を複数枚抽出し、前記レイアウト決定部は、抽出した顔の向きの変化がわかる複数枚の前記フレーム画像を一定方向に並べるレイアウトに決定することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。前記レイアウト決定部は、前記解析情報の被写体の位置および前記関連性情報に基づいて、前記静止画像または前記フレーム画像に含まれた主要被写体が隠れないように、該主要被写体を含む前記静止画像または前記フレーム画像に他の前記静止画像および前記フレーム画像を重ね合わせるレイアウトに決定することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。前記レイアウト決定部は、前記主要被写体の顔方向の一定スペースに、他の前記静止画像および前記フレーム画像を配置しないレイアウトに決定することを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記解析情報および前記関連性情報に基づいて、動きを表現するための前記フレーム画像を複数枚抽出し、前記レイアウト決定部は、抽出した複数枚の前記フレーム画像を時系列に並べて動きを表現するレイアウトに決定することを特徴とする請求項1~9のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、複数枚の前記フレーム画像を抽出し、抽出した複数枚の前記フレーム画像内のうちの基準となるフレーム画像と、該基準となるフレーム画像に類似するフレーム画像とを合成したフレーム画像を生成することを特徴とする請求項1~14のいずれかに記載の画像処理装置。前記画像解析部は、前記静止画像に撮影されている人物の顔と、成長過程を代表する画像から予め登録されている人物の顔とを比較することで前記解析情報の同一人物の判定を行うことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。前記レイアウトは、さらに背景テンプレートを含み、前記レイアウト決定部は、主要画像となる前記静止画像または前記フレーム画像の色情報を基にして、前記背景テンプレートを決定することを特徴とする請求項1~16のいずれかに記載の画像処理装置。前記レイアウト決定部は、ユーザにより所定のページの再構成指示が入力されたとき、該所定のページ内のレイアウトを前記再構成指示に従って再構成することを特徴とする請求項1~17のいずれかに記載の画像処理装置。さらに、前記動画像および前記静止画像のデータ、前記フレーム画像のデータ、前記レイアウトのデータ、ならびに前記配置のデータを記録する記録部と、前記配置の結果を表示する表示部と、を有することを特徴とする請求項1~18のいずれかに記載の画像処理装置。前記グループは複数のグループであり、前記フレーム画像の抽出時に前記複数のグループの抽出結果が同時に前記表示部に表示されることを特徴とする請求項19に記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記動画像の解像度が所定の解像度よりも低く、かつ、前記グループ内の前記静止画像および前記フレーム画像の合計枚数が所定の枚数よりも少ない場合、前記動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を増やして、1画像の表示サイズが所定の大きさ以上にならないように調整することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記動画像に撮影された人物のサイズが所定のサイズよりも小さい場合、前記動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を減らして、前記人物の表示サイズが所定の大きさ以上になるように調整することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記レイアウトに必要なアスペクト比の動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を増やし、それ以外の動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を減らすことを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記動画像から抽出する、該動画像の表示画面の一部の領域を決定し、決定した領域を前記フレーム画像として抽出することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記動画像の再生時間、前記動画像の撮影内容、および、前記関連性情報のうちの少なくとも1つに応じて、前記動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を決定することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数を超えた場合、前記解析情報に基づいて、抽出した前記フレーム画像の中から前記基準枚数を超えない範囲でお勧めの画像を抽出することを特徴とする請求項25に記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、前記グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数を超えた場合、該合計枚数が基準枚数を超えたグループを2以上のグループに分割することを特徴とする請求項25に記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、ユーザにより、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数に応じて選択された枚数の前記フレーム画像を前記動画像から抽出することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、ユーザにより選択された枚数の前記フレーム画像を前記動画像から抽出し、前記グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数を超えた場合、該合計枚数が基準枚数を超えたグループを2以上のグループに分割することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。前記フレーム画像抽出部は、ユーザにより指定されたページ数に応じて、前記フレーム画像を抽出する枚数を決定することを特徴とする請求項1~20のいずれかに記載の画像処理装置。請求項1~30のいずれかに記載の画像処理装置と、前記配置のデータを印刷する印刷装置とを有するプリント作製システム。請求項1~30のいずれかに記載の画像処理装置と、前記配置のデータを印刷する印刷装置と、印刷された用紙を製本する製本装置とを有するフォトブック作製システム。複数の画像のレイアウトを行う画像処理方法であって、動画像および静止画像のデータを入力する画像データ入力ステップと、前記動画像および前記静止画像を、所定の条件でグループに分類する画像グルーピングステップと、前記グループごとに、分類された前記動画像および前記静止画像を解析し、前記動画像と前記静止画像とを解析して得られた解析情報、および前記動画像と前記静止画像の関連性を表す関連性情報を求める画像解析ステップと、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、各々の前記動画像からフレーム画像を抽出する枚数を決定し、決定した枚数の前記フレーム画像を抽出するフレーム画像抽出ステップと、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、前記静止画像および前記フレーム画像のレイアウトを決定するレイアウト決定ステップと、前記グループごとに、前記レイアウトに従って前記静止画像および前記フレーム画像を配置する画像配置ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。請求項33に記載の画像処理方法の各ステップ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のように、動画像から静止画像を抽出するときにノイズのない部分を抽出するために、動画像の開始時刻から予め指定した時刻の静止画像を抽出する、あるいは、動画像の画像データ内のノイズを解析して静止画像を抽出するとした場合には、動画像から抽出される静止画像は、当該動画像を代表する静止画像ではあるが、必ずしも静止画像としてプリントしたい画像、あるいは、フォトブックの素材として使用する画像とはならないという問題があった。また、特許文献2および3のように、動画像から静止画像を抽出した後に配置条件を決定したり、画像の補正を行って統一感を確保する場合、必ずしもプリントに最適な画像が抽出されて配置されるとは限らず、また、画像の補正を行わなくとも統一感のある画像が動画像中にあったとしても活用されないという問題があった。さらに、単なる画像の一覧表示では、プリント、フォトブック、および電子アルバム等としては単調でつまらないという問題もあった。本発明の目的は、動画像と静止画像をグループに分類し解析して求められた関連性に応じてレイアウトすることで、より魅力的な画像の配置データを生成する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することにある。上記課題を解決するために、本発明は、複数の画像のレイアウトを行う画像処理装置であって、動画像および静止画像のデータが入力される画像データ入力部と、前記動画像および前記静止画像を、所定の条件でグループに分類する画像グルーピング部と、前記グループごとに、分類された前記動画像および前記静止画像を解析し、前記動画像と前記静止画像とを解析して得られた解析情報、および前記動画像と前記静止画像の関連性を表す関連性情報を求める画像解析部と、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、各々の前記動画像からフレーム画像を抽出する枚数を決定し、決定した枚数の前記フレーム画像を抽出するフレーム画像抽出部と、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、前記静止画像および前記フレーム画像のレイアウトを決定するレイアウト決定部と、前記グループごとに、前記レイアウトに従って前記静止画像および前記フレーム画像を配置する画像配置部と、を有することを特徴とする画像処理装置を提供する。また、前記所定の条件は、撮影時間、撮影位置、および被写体のうちの少なくとも1つであることが好ましい。さらに、前記関連性情報は、前記動画像の前記解析情報と前記静止画像の前記解析情報とを比較した情報であることが好ましい。また、前記関連性情報は、前記解析情報であることが好ましい。さらに、前記解析情報は、被写体の顔認識、被写体の人数、被写体の大きさ、被写体の位置、被写体の向き、被写体の顔の向き、被写体の表情認識、動き検出、撮影時間、撮影位置、構図、消失点、色味、画像全体の明るさ、画像全体の鮮やかさ、同一人物の判定、カメラの移動量、撮影条件、画像の解像度、画像のアスペクト比、および撮影モードのうちの少なくとも1つの項目を含むことが好ましい。また、前記関連性情報は、さらに、前記動画像と前記静止画像のそれぞれの前記解析情報に重み付けを行って算出した代表値を含み、該代表値を比較することで前記フレーム画像と前記静止画像との関連性の有無を判定するものであることが好ましい。また、前記画像解析部は、前記グループごとに配置可能な最大画像数である基準枚数から、同一グループ内の前記静止画像の枚数を引いた枚数を、前記フレーム画像を抽出することが可能な最大抽出枚数とすることが好ましい。さらに、前記レイアウト決定部は、前記静止画像の周りに前記フレーム画像を時系列に並べるレイアウトに決定することが好ましい。また、前記レイアウト決定部は、前記解析情報のうちの少なくとも2つの項目に基づいて、前記静止画像および前記フレーム画像のレイアウトを決定することが好ましい。さらに、前記レイアウト決定部は、奥行きのある前記静止画像または前記フレーム画像の周りに、消失点または画像の方向性に基づいて、他の前記静止画像または前記フレーム画像を並べるレイアウトに決定することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記解析情報の被写体の顔の向きおよび前記関連性情報に基づいて、顔の向きの変化がわかる前記フレーム画像を複数枚抽出し、前記レイアウト決定部は、抽出した顔の向きの変化がわかる複数枚の前記フレーム画像を一定方向に並べるレイアウトに決定することが好ましい。また、前記レイアウト決定部は、前記解析情報の被写体の位置および前記関連性情報に基づいて、前記静止画像または前記フレーム画像に含まれた主要被写体が隠れないように、該主要被写体を含む前記静止画像または前記フレーム画像に他の前記静止画像および前記フレーム画像を重ね合わせるレイアウトに決定することが好ましい。さらに、前記レイアウト決定部は、前記主要被写体の顔方向の一定スペースに、他の前記静止画像および前記フレーム画像を配置しないレイアウトに決定することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記解析情報および前記関連性情報に基づいて、動きを表現するための前記フレーム画像を複数枚抽出し、前記レイアウト決定部は、抽出した複数枚の前記フレーム画像を時系列に並べて動きを表現するレイアウトに決定することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、複数枚の前記フレーム画像を抽出し、抽出した複数枚の前記フレーム画像内のうちの基準となるフレーム画像と、該基準となるフレーム画像に類似するフレーム画像とを合成したフレーム画像を生成することが好ましい。また、前記画像解析部は、前記静止画像に撮影されている人物の顔と、成長過程を代表する画像から予め登録されている人物の顔とを比較することで前記解析情報の同一人物の判定を行うことが好ましい。また、前記レイアウトは、さらに背景テンプレートを含み、前記レイアウト決定部は、主要画像となる前記静止画像または前記フレーム画像の色情報を基にして、前記背景テンプレートを決定することが好ましい。また、前記レイアウト決定部は、ユーザにより所定のページの再構成指示が入力されたとき、該所定のページ内のレイアウトを前記再構成指示に従って再構成することが好ましい。さらに、前記動画像および前記静止画像のデータ、前記フレーム画像のデータ、前記レイアウトのデータ、ならびに前記配置のデータを記録する記録部と、前記配置の結果を表示する表示部と、を有することが好ましい。さらに、前記グループは複数のグループであり、前記フレーム画像の抽出時に前記複数のグループの抽出結果が同時に前記表示部に表示されることが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記動画像の解像度が所定の解像度よりも低く、かつ、前記グループ内の前記静止画像および前記フレーム画像の合計枚数が所定の枚数よりも少ない場合、前記動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を増やして、1画像の表示サイズが所定の大きさ以上にならないように調整することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記動画像に撮影された人物のサイズが所定のサイズよりも小さい場合、前記動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を減らして、前記人物の表示サイズが所定の大きさ以上になるように調整することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記レイアウトに必要なアスペクト比の動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を増やし、それ以外の動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を減らすことが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記動画像から抽出する、該動画像の表示画面の一部の領域を決定し、決定した領域を前記フレーム画像として抽出することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記動画像の再生時間、前記動画像の撮影内容、および、前記関連性情報のうちの少なくとも1つに応じて、前記動画像から抽出する前記フレーム画像の枚数を決定することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数を超えた場合、前記解析情報に基づいて、抽出した前記フレーム画像の中から前記基準枚数を超えない範囲でお勧めの画像を抽出することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、前記グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数を超えた場合、該合計枚数が基準枚数を超えたグループを2以上のグループに分割することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、ユーザにより、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数に応じて選択された枚数の前記フレーム画像を前記動画像から抽出することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、ユーザにより選択された枚数の前記フレーム画像を前記動画像から抽出し、前記グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が、前記グループで配置可能な最大画像数である基準枚数を超えた場合、該合計枚数が基準枚数を超えたグループを2以上のグループに分割することが好ましい。また、前記フレーム画像抽出部は、ユーザにより指定されたページ数に応じて、前記フレーム画像を抽出する枚数を決定することが好ましい。また、上記課題を解決するために、本発明は、上記のいずれかに記載の画像処理装置と、前記配置のデータを印刷する印刷装置とを有するプリント作製システムを提供する。さらに、上記課題を解決するために、本発明は、上記のいずれかに記載の画像処理装置と、前記配置のデータを印刷する印刷装置と、印刷された用紙を製本する製本装置とを有するフォトブック作製システムを提供する。また、上記課題を解決するために、本発明は、複数の画像のレイアウトを行う画像処理方法であって、動画像および静止画像のデータを入力する画像データ入力ステップと、前記動画像および前記静止画像を、所定の条件でグループに分類する画像グルーピングステップと、前記グループごとに、分類された前記動画像および前記静止画像を解析し、前記動画像と前記静止画像とを解析して得られた解析情報、および前記動画像と前記静止画像の関連性を表す関連性情報を求める画像解析ステップと、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、各々の前記動画像からフレーム画像を抽出する枚数を決定し、決定した枚数の前記フレーム画像を抽出するフレーム画像抽出ステップと、前記グループごとに、前記解析情報および前記関連性情報の少なくとも一方に応じて、前記静止画像および前記フレーム画像のレイアウトを決定するレイアウト決定ステップと、前記グループごとに、前記レイアウトに従って前記静止画像および前記フレーム画像を配置する画像配置ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法を提供する。さらに、上記課題を解決するために、本発明は、上記に記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。本発明によれば、動画像と静止画像のデータが混在する場合でも、ユーザが使用したいフレーム画像を動画像から選択する手間がかからず、動画像と静止画像との関連性を基に、静止画像と最適なフレーム画像が配置された配置データを生成し、当該配置データに基づいたプリント、フォトブック、または電子アルバムを作製することができる。本発明に係る画像処理方法を実施する本発明に係る画像処理装置を、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて以下に詳細に説明する。始めに、図1を用いて本発明に係る動画像および静止画像を分類し動画像からフレーム画像を抽出する方法の概要を説明する。図1は、本発明に係るグループ分けおよびフレーム画像抽出の概念を説明する説明図である。まず、図1aに示すように、動画像と静止画像が混在した画像データが入力されると、図1bに示すように、動画像および静止画像について撮影時間を基に、つまり、イベントごとに分類してグループ分けを行う。次に、各グループごとに動画像および静止画像を分析し、動画像と静止画像とを解析して得られた解析情報、および、動画像と静止画像の関連性の情報を求める。続いて、解析情報および関連性情報の少なくとも一方に基づいて、各々の動画像から抽出するフレーム画像の枚数を決定し、決定した枚数のフレーム画像を抽出する。例えば、図1cに示す例では、第1グループに分類された動画像からはフレーム画像が3枚抽出され、第2グループに分類された動画像からはフレーム画像が2枚抽出されている。このように、解析情報および関連性情報の少なくとも一方に基づいてフレーム画像を抽出することで、適切なフレーム画像が抽出される。図2は、本発明に係る画像処理方法を実施する本発明に係る画像処理装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。図2に示す画像処理装置10は、画像データ入力部12、画像表示部14、操作部16、画像記録部18、画像グルーピング部19、画像処理部20、レイアウト決定部26、および画像配置部28によって構成され、バス30で接続されている。また、画像処理部20は、画像解析部22、およびフレーム画像抽出部24によって構成される。なお、本実施形態では一例として、フォトブックを作製する場合について説明する。画像データ入力部12は、外部インタフェースを持ちフォトブックに用いるための動画像および静止画像のデータ動画像/静止画像データが入力される。画像データには特に限定はなく、ユーザがデジタルスチルカメラまたはデジタルビデオカメラで撮影した動画像/静止画像データ、ならびにネットワーク上からダウンロードした動画像/静止画像データなど、種々の画像データが入力される。外部インタフェースは、USBUniversalSerialBus、メモリーカードR/Wreaderwriter、光学ディスク、および有線/無線LANLocalAreaNetworkなどであればよい。画像データ入力部12に入力された画像データは、素材画像データ動画像/静止画像データとして出力される。画像表示部14は、画像処理装置10上で動作する画像処理アプリケーションの編集画面、配置が完了したデータ例えば、フォトブック等の配置イメージ画像等、およびユーザによって各種操作が行われる操作画面などが表示される。操作部16は、画像処理装置10の各種操作をユーザが行うためのものである。操作部16の具体的な態様には特に限定はなく、キーボード、マウス、タッチパネルなど、公知の各種の操作機器を用いればよい。画像記録部18は、入力された素材画像データ動画像/静止画像データ、フレーム画像データ、静止画像およびフレーム画像のレイアウトデータ、ならびに配置されたイメージである配置データなどを記録する。画像記録部18は、DRAMDynamicRandomAccessMemory、フラッシュメモリ等の半導体メモリでもよいし、HDDHardDiskDrive等の磁気記録媒体でもよい。画像グルーピング部19は、入力された素材画像データ動画像/静止画像データを、所定の条件イベントに従ってグループに分類する。所定の条件には、例えば、撮影時間、GPSGlobalPositioningSystem等による撮影位置、被写体の向き、および被写体の移動などが挙げられる。分類結果は分類情報として各素材画像データに付加してもよいし、画像記録部18に別途テーブルを用意して管理してもよい。画像解析部22は、静止画像解析部22aと動画像解析部22bとから構成される。また、画像解析部22は、各グループについて動画像および静止画像がそれぞれ含まれているかどうか、つまり、動画像および静止画像が混在しているかどうか解析する。静止画像解析部22aは、画像グルーピング部19で分類されたグループごとに、静止画像データを解析し、動画像から抽出することが可能なフレーム画像の最大枚数以下、最大抽出枚数という、静止画像を解析して得られる解析情報、および動画像と静止画像との関連性に関する情報以下、関連性情報というを求める。ここで、最大抽出枚数は、例えば、同一グループ内の画像の基準枚数を予め定め、当該基準枚数から静止画像の枚数を引いた枚数とすることができる。ここで、グループ内の画像の基準枚数とは、グループごとに配置可能な画像の最大数最大画像数である。例えば、グループごとにフォトブックの1ページを割り当てる場合、基準枚数は、フォトブックの1ページに配置可能な最大画像数となる。例えば、ページ内のあらかじめ設定された所定の位置に画像を配置するレイアウトのテンプレートあらかじめ決定されたレイアウト候補を使用する場合、基準枚数は、そのテンプレートで利用可能配置可能な最大画像枚数となる。例えば、図33に示すテンプレートの場合、4枚の画像を配置することができるため、基準枚数は4枚となる。テンプレートを使用する場合には、使用するテンプレートに応じて基準枚数が変化する。一方、あらかじめ準備されたテンプレートではなく、ページ内の任意の位置に画像を配置する場合フリーレイアウト、画像処理装置10では、画像の見やすさを考慮して、あらかじめ1ページに配置可能な最大画像数が設定されている。従って、フリーレイアウトの場合、基準枚数は、画像処理装置10であらかじめ設定されている1ページに配置可能な最大画像数となる。また、解析情報としては、例えば、被写体の顔認識結果、顔の向き、被写体の人数、被写体の大きさ、被写体の位置、被写体の向き、被写体の表情認識、撮影時間、撮影位置、構図、消失点、色味、画像全体の明るさ、画像全体の鮮やかさ、同一人物の判定、撮影条件、画像の解像度、画像のアスペクト比、および撮影モードのうちの少なくとも1つの項目を用いることができる。さらに、関連性情報は、動画像と静止画像の解析情報を比較した情報、上記の解析情報に重み付けを行って、例えば、上限値が100、下限値が0となるような代表値を算出することができる。また、解析情報をそのまま関連性情報として用いてもよい。なお、構図としては、人物、建物、空が写っている、風景写真である等のようなものが挙げられ、撮影モードとしては、通常撮影モード、パノラマ撮影モード、接写モード、および人物撮影モードなどが挙げられる。動画像解析部22bは、静止画像解析部22aと同様に、画像グルーピング部19で分類されたグループごとに動画像データを解析して解析情報、および関連性情報を求める。解析情報としては、さらに、動き検出、およびカメラの移動量パン、チルトも用いることができる。フレーム画像抽出部24は、グループごとに、画像解析部22で求められた動画像および静止画像のそれぞれの、解析情報および関連性情報の少なくとも一方に応じて、画像解析部22で求められた最大抽出枚数を超えない範囲で、各々の動画像からフレーム画像を抽出する枚数を決定し、決定した枚数のフレーム画像を抽出する。例えば、撮影時間に基づいてフレーム画像を抽出する場合、第1表のようなテーブルを用意しておき、当該テーブルを基に抽出枚数を決定して、動画像からフレーム画像を抽出する。抽出されたフレーム画像のデータフレーム画像データは、画像記録部18に記憶される。また、顔の向きなどを用いる場合には、テーブルの代わりに顔の向きの変化量を固定値として保持しておいてもよい。例えば、ある位置から顔の向きが15度以上変化した場合にフレーム画像を抽出することができる。さらに、撮影モードに基づいてフレーム画像を抽出する場合、静止画像が接写で撮影された画像であれば、接写に近いフレーム画像を動画像から抽出することができる。フレーム画像抽出部24は、基準枚数を考慮せずに、動画像の解析情報の撮影時間再生時間、動画像の解析情報の撮影内容、および、関連性情報のうちの少なくとも1つに応じて、動画像からフレーム画像を抽出してもよい。グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が基準枚数を超えた場合、静止画像抽出したフレーム画像を含むの解析情報に基づいて、抽出したフレーム画像の中から基準枚数を超えない範囲でお勧めのフレーム画像フレーム画像抽出部24が好ましい画像と判断したフレーム画像を抽出する。この場合、例えば、人物の顔が大きく撮影されている画像を高得点とする等、各々のフレーム画像を得点化し、高得点のフレーム画像を、基準枚数を超えない範囲で使用するようにしてもよい。もしくは、合計枚数が基準枚数を超えたグループを2以上のグループに分割してもよい。図34に示すように、グループごとに、動画像からフレーム画像を抽出した結果、第1~第3グループにおいて、静止画像およびフレーム画像の合計枚数が基準枚数である4枚を超えたとする。なお、図34では、フレーム画像に番号を付して示している。第1のグループの合計枚数は8枚、第2のグループの合計枚数は5枚、第3のグループの合計枚数は6枚である。この場合、第1~第3グループ内の、5枚目以降の静止画像およびフレーム画像をそれぞれ別のグループに分割する。また、ユーザが、基準枚数を考慮して、各々の動画像から抽出するフレーム画像の枚数を選択可能としてもよい。図35に示すように、グループに分類した結果と、基準枚数を表すライン境界線を画面上に表示する。例えば、第3のグループは、1つの動画像だけを含むため、最大で4枚のフレーム画像を抽出することが可能である。従って、ユーザは、1~4枚の範囲でフレーム画像の抽出枚数を選択することができる。もしくは、ユーザが、基準枚数を考慮せずに、フレーム画像の抽出枚数として5枚以上を選択可能とし、グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が基準枚数を超える場合、そのグループを2以上のグループに分割してもよい。また、フレーム画像抽出部24は、ユーザにより指定されたページ数に応じて、各々の動画像から抽出するフレーム画像の枚数を決定してもよい。例えば、図36に示すように、第1~第5のグループに分類された画像群に対して、ユーザが7ページのフォトブックを作成する指定をしたとする。同様に、基準枚数は4枚であるとする。この場合、単純に基準枚数のみを考慮すると、図37に示すように、第1のグループの動画像から1枚のフレーム画像、第2のグループの動画像から2枚のフレーム画像を抽出するため、フォトブックのページ数は5ページになる。そこで、ユーザにより指定されたページ数に基づいて、各々の動画像から抽出するフレーム画像の枚数を増やし、図38aに示すように、例えば、第1のグループの動画像から2枚のフレーム画像、第2のグループの動画像から5枚のフレーム画像を抽出する。そして、同図bに示すように、基準枚数に応じて、第1のグループを、2枚のフレーム画像を含むグループと、3枚の静止画像を含むグループとに分割し、第2のグループを、2枚の静止画像および2枚のフレーム画像を含むグループと、3枚のフレーム画像を含むグループとに分割する。これにより、フォトブックのページ数は、ユーザにより指定された7ページになる。なお、各々の動画像から抽出するフレーム画像の枚数や、基準枚数を超えたグループをどのように分割するかは任意であるが、これらは、ユーザにより指定されたページ数および基準枚数に応じて、許容される範囲内で適宜決定すればよい。レイアウト決定部26は、グループごとに解析情報および/または関連性情報に基づいて、フレーム画像および静止画像のレイアウトを決定しレイアウトデータを生成して出力する。例えば、フォトブックを作製する場合においては、各グループごとに1ページを割り当て、当該ページ内について解析情報および/または関連性情報に基づいてレイアウトが決定される。レイアウトデータは、画像記録部18に記憶される。画像配置部28は、レイアウトデータに基づいて、画像記録部18からフレーム画像データおよび静止画像データを読み込んで配置し、配置データを生成し出力する。配置データは、画像記録部18に記憶される。次に、本発明に係る画像処理方法を実現する、本発明に係る画像処理装置10の動作を説明する。図3は、本発明に係る画像処理方法の処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、画像データ入力部12から、素材となる動画像および静止画像のデータ動画像/静止画像データが入力されるステップS10。入力された動画像/静止画像データは素材画像データとして、一旦画像記録部18に記録される。素材画像データ動画像/静止画像データは、画像グルーピング部19によって、画像記録部18から読み込まれ、所定の条件イベントに従ってグループに分類されるステップS12。例えば、図4aに示すように、撮影日時によってグループ分けされる場合、第1グループには、2月11日の10:00~12:00の間に撮影された動画像1本と静止画像6枚、第2グループには、同日の12:00~15:00の間に撮影された静止画像2枚と動画像1本、第3グループには、同日の15:00~17:00の間に撮影された動画像1本、第4グループには、同日の17:00~24:00の間に撮影された静止画像2枚、第5グループには、翌日に撮影された静止画像3枚が、それぞれ分類される。次に、各グループに分類された動画像/静止画像データは、グループごとに、画像解析部22で動画像と静止画像が混在しているかどうか解析され判定されるステップS14。混在している場合ステップS14で混在、動画像のみの場合ステップS14で動画像のみ、および静止画像のみの場合ステップS14で静止画像のみのそれぞれに応じて、対応した処理が行われる。ここで、図4aの例では、第1および第2グループは動画像と静止画像が混在しステップS14で混在、第3グループは動画像のみでありステップS14で動画像のみ、第4および第5グループは静止画像のみでありステップS14で静止画像のみ、それぞれ分岐して対応した処理が行われる。動画像と静止画像が混在している場合ステップS14で混在、静止画像解析部22aにより、当該グループに含まれる静止画像データが解析されて静止画像の解析情報が求められ、動画像から抽出可能なフレーム画像の最大枚数が算出される。次に、動画像解析部22bにより、当該グループに含まれる動画像データが解析され、動画像の解析情報が求められる。また、静止画像解析部22aおよび/または動画像解析部22bでは、互いの解析情報を比較することで関連性情報が求められる。さらに、解析情報に重み付けを行って、それぞれの関連性情報の代表値が算出される。続いて、フレーム画像抽出部24により、フレーム画像の最大抽出枚数を超えない範囲で、解析情報および関連性情報の少なくとも一方に基づき、各々の動画像からフレーム画像を抽出する枚数が決定され、決定された枚数のフレーム画像が抽出される。なお、同一のグループイベントに含まれる静止画像と動画像とは同じ場面を撮影している可能性が高く、フレーム画像は静止画像となるべく被写体の向き、場面、および構図等が異なるものを抽出することが好ましい。例えば、図4bの例では、前提条件として1グループの最大画像枚数が8枚の場合に、第1グループの6枚の静止画像の静止画像データが解析され、まず、フレーム画像の最大抽出枚数は2枚と算出される。また、静止画像6枚中に被写体の正面を撮影した画像がない場合には、被写体の正面を撮影した画像がないという解析情報と、被写体の正面画像が不足しているという関連性情報が得られる。続いて、被写体の正面画像が不足しているという関連性情報から、被写体の正面画像が写っているフレーム画像が、フレーム画像の最大抽出枚数である2枚を上限に、動画像の長さに応じて抽出されるステップS16。つまり、動画像が長ければフレーム画像は最大抽出枚数と同数抽出されるが、図4bの第2グループの動画像のように、動画像が短い場合には最大抽出枚数以内で、解析情報および関連性情報例えば、シーン数、動き検出数等に応じて3枚のみ抽出され、静止画像と合わせて5枚のみとなる場合もある。なお、抽出されたフレーム画像は、動画像の解析情報および関連性情報を引き継いでも良い。ここで、抽出されるフレーム画像は、例えば、図5に示すように、同じ場面構図、同じ被写体であっても、顔の向きや体の向きが微妙に異なるフレーム画像を並べて、動きを表現できるような画像を抽出するようにしてもよい。このように、動きを表現することができれば効果的なレイアウトとなる。また、他の例としては、図6の第2グループに示すように、静止画像40にAさんが撮影されており、かつ、動画像42中にAさんが撮影されている場合に、静止画像40とは異なるAさんのフレーム画像を動画像42中から優先的に抽出することもできる。ここで、Aさんつまり、人物の代わりに、GPS等の位置情報を利用して撮影位置撮影場所を考慮したフレーム画像を抽出してもよい。また、静止画像40と構図や色味が重ならないような場面をフレーム画像として抽出してもよい。また、画像の解像度を考慮して、フレーム画像を抽出してもよい。例えば、図6の第3グループのように、グループ内に含まれる1つの動画像から1枚のフレーム画像だけを抽出すると、図39に示すように、1枚のフレーム画像をページの中央に拡大して配置したレイアウトになる。この場合、高解像度の動画像から抽出したフレーム画像であれば問題はないが、携帯電話のカメラ機能等により撮影した低解像度の動画像から抽出したフレーム画像の場合には、プリント時の画質が悪くなる。そこで、動画像の解像度が所定の解像度よりも低く、かつ、グループ内の静止画像およびフレーム画像の合計枚数が所定の枚数よりも少ない場合には、プリント時の画質を考慮して、動画像から抽出するフレーム画像の枚数を増やして、1画像の表示サイズが所定の大きさ以上にならないように調整することが望ましい。例えば、図40に示すように、フレーム画像の枚数を4枚に増やすと、1画像の表示サイズが縮小され、プリント時の画質が向上される。また、被写体の人数および大きさを考慮して、フレーム画像を抽出してもよい。例えば、動画像に多くの人物が撮影されている場合や、少人数でも動画像に撮影された人物のサイズが小さい場合に、動画像から抽出するフレーム画像の枚数が多くなると、1画像当たりの表示サイズが小さくなるため、人物の判別が難しくなる。そこで、動画像に撮影された人物のサイズが所定のサイズよりも小さい場合には、人物の判別のしやすさを考慮して、動画像から抽出するフレーム画像の枚数を減らして、人物の表示サイズが所定の大きさ以上になるように調整することが望ましい。また、画像のアスペクト比を考慮して、フレーム画像を抽出してもよい。動画像のアスペクト比は、例えば、カメラの持ち方縦、横や撮影モードフルハイビジョン:1920×1080、VGA:640×480、等によって変わる。そこで、例えば、フォトブックや電子アルバムの作成条件に応じて、画像のレイアウトに必要なアスペクト比の動画像から抽出するフレーム画像を増やし、それ以外の動画像から抽出するフレーム画像を減らすことが望ましい。例えば、縦長のフレーム画像を多く必要とする場合は、縦長の動画像から抽出するフレーム画像の枚数を増やし、横長の動画像から抽出するフレーム画像の枚数を減らす。また、動画像の表示画面の全部の領域をフレーム画像として抽出するのではなく、各々の動画像から抽出する、動画像の表示画面の一部の領域を決定し、決定した領域をフレーム画像として抽出してもよい。例えば、図41aに示すように、動画像に子供とうさぎが撮影されているが、子供の顔の動きが特に大きい場合顔の向きが大きく変化する場合には、子供の顔を含む所定の領域を動画像から抽出する領域として決定し、同図bに点線で囲んで示すように、顔が動く前の子供の顔の所定の領域をフレーム画像1として抽出し、同図cに点線で囲んで示すように、時間の経過に伴って顔が動いた後の子供の顔の所定の領域をフレーム画像2として抽出してもよい。また、例えば、図42aに示すように、同一グループの静止画像に子供とうさぎが撮影され、同様に、同一グループの動画像にも子供とうさぎが撮影されている場合には、子供とうさぎそれぞれの顔を含む所定の領域を動画像から抽出する領域として決定し、同図bに点線で囲んで示すように、子供を含む所定の領域と、うさぎを含む所定の領域をフレーム画像として抽出してもよい。グループ内の動画像からのフレーム画像の抽出が終了すると、動画像およびフレーム画像の関連性情報の代表値と、静止画像の関連性情報の代表値とが比較されるステップS18。レイアウト決定部26は、動画像およびフレーム画像の関連性情報と、静止画像の関連性情報との関連性が高い場合例えば、互いの代表値の差が±10未満にはステップS18で関連有り、関連性を考慮したレイアウトを決定してレイアウトデータが出力される。レイアウトデータは画像記録部18に記録されるとともに、画像配置部28に入力され、フレーム画像および静止画像と合成されて配置データが生成され出力されるステップS20。出力された配置データは画像記録部18に記録される。例えば、図7に示す一例の第2グループでは、静止画像44とフレーム画像46,48,50の関連性情報が比較され、静止画像44とフレーム画像46,48,50の関連性が高い場合には、図8に示すように、大きな静止画像44の下側に、フレーム画像46,48,50を並べて配置するレイアウトとすることができる。また、他のレイアウト例としては、図9に示すレイアウト54のように、静止画像56の周りに、時系列60に従ってフレーム画像58を並べるレイアウトとしてもよい。ステップS18で、動画像およびフレーム画像の関連性情報と、静止画像の関連性情報との関連性が低い場合例えば、互いの代表値の差が±10以上にはステップS18で関連無し、図10aに示すような、関連性情報を考慮せずに静止画像44とフレーム画像46,48,50を単純に配置するようなレイアウト62、または、図10bに示すような、静止画像44を1ページに配置するレイアウト64、およびフレーム画像46,48,50を1ページに配置するレイアウト66として、レイアウトデータが出力される。レイアウトデータは画像記録部18に記録されるとともに、画像配置部28に入力され、フレーム画像および静止画像と合成されて配置データが生成され出力されるステップS22。出力された配置データは画像記録部18に記録される。ステップS14で動画像のみであると判定された場合、動画像解析部22bにより動画像データの解析が行われ、解析情報が求められる。フレーム画像抽出部24により、予め設定された1グループの最大画像枚数を超えない範囲で、解析情報に基づいて最適フレーム画像が抽出されるステップS24。例えば、図4aの第3グループは動画像が1本のみであり、動画像解析部22bにより動画像データの解析が行われ、解析情報が求められる。ここで、例えば、ユーザにより1つのシーンにつき1枚フレーム画像が抽出されるように指示が入力された場合、第3グループの動画像には構図により分割することのできるシーンが6つあったとすると、それぞれのシーンにつき1枚ずつフレーム画像が抽出される。つまり、図4bに示すように、6枚のフレーム画像が抽出される。抽出されたフレーム画像は、レイアウト決定部26により、例えば、一定の時間間隔で抽出された場合には、図11aに示すように、フレーム画像70が均等に配置されているレイアウト68とされ、レイアウトデータが出力される。また、動画像中にズームされた部分がある場合には、図11bに示すように、フレーム画像74をズーム前後で重なるようなレイアウト72としてもよい。さらに、子供などの連続する被写体をフレーム画像として抽出した場合には、フレーム画像78が一定方向に並んだレイアウト76としてもよい。レイアウトデータはステップS18で関連無しと判定された場合と同様に、画像記録部18に記録されるとともに、画像配置部28に入力され、フレーム画像と合成されて配置データが生成され出力されるステップS22。出力された配置データは画像記録部18に記録される。ステップS14で静止画像のみであると判定された場合、静止画像解析部22aにより静止画像データの解析が行われ、解析情報が求められる。レイアウト決定部26では、静止画像の解析情報に基づいて、静止画像用のレイアウトデータが生成され出力される。レイアウトデータは画像記録部18に記録されるとともに、画像配置部28に入力され、静止画像と合成されて配置データが生成され出力されるステップS26。出力された配置データは画像記録部18に記録される。次に、一旦生成された配置データについて、ユーザの指示により再構成を行う場合について図12を用いて説明する。本発明に係る画像処理方法にて生成されたフォトブック等の配置データについて、ユーザが一部のページの再構成を行いたい場合がある。例えば、図12aに示す画像データ群が図12bに示す各グループに分類され、本発明に係る画像処理方法にて図12cに示すフォトブックの配置データが生成された場合を考える。ここで、ユーザは第2ページ80について、もう少し動画像から抽出されたフレーム画像が欲しいと感じた場合、操作部16の操作により第2ページ80の再構成指示を出す。つまり、操作部16から再構成指示が出力される。再構成指示は、レイアウト決定部26に入力され、例えば、図12dに示すように、複数のレイアウト候補テンプレート82,84が画像表示部14に表示されてユーザによりレイアウトが選択され、当該レイアウトに適合するフレーム画像の再抽出指示が出力される。再抽出指示はフレーム画像抽出部24に入力され、選択された新たなレイアウトに適合するフレーム画像が抽出され、画像記録部18に記録されると共に、画像配置部28に入力され、再構成ページ第2ページ80について配置データが生成され出力される。出力された配置データは画像記録部18に記録される。ここで、再構成ページはユーザのテンプレートの選択による再構成だけでなく、動画像から抽出されるフレーム画像数がユーザにより指示され、フレーム画像数に応じて自動的にテンプレートが選択されるようにしてもよい。上記の画像処理装置10によって生成された配置データは、図示しない印刷装置で印刷されることでプリントが得られ、さらに、図示しない製本装置によって製本されることで、フォトブックが得られる。次に、本発明に係る画像処理方法を用いた実施例について説明する。実施例1図13および図14は、イベントグループごとにお勧め画像を抽出する場合の実施例である。まず、図13に示すように、動画像および静止画像が各イベントイベントA,イベントB,イベントCに分類される。このとき、動画像からは解析情報および/または関連性情報に基づきフレーム画像が抽出される。次に、分類された各イベントに含まれる画像の中から、例えば、解析情報である、イベント内の撮影数、被写体の人数、被写体の大きさ、画像全体の明るさ、および画像全体の鮮やかさを基に、お勧め画像の抽出が行われる。お勧め画像の抽出の一例としては、図14aに示すように、人物が撮影された類似シーンごとに分類が行われ、人物の顔の位置画像の中心部よりであるか、および顔の大きさ画像中でのバランス等からお勧め画像が判定され、抽出される。また、図14bに示すように、指定した人物ごとに分類が行われ、人物の顔の位置、顔の大きさ、笑顔などの表情、および明るさ輝度からお勧め画像が判定され、抽出されてもよい。抽出されたお勧め画像フレーム画像または静止画像は、解析情報および/または他の抽出されたお勧め画像との関連性に応じて、つまり、それぞれの解析情報および/または関連性情報を基にして、レイアウトされ配置される。実施例2図15~図19は、顔および消失点検出を利用して、レイアウトを行う場合の実施例である。例えば、図15に示すように、各グループに分類された画像から、静止画像がフォトブックの見開き中央に配置され、フレーム画像がその周囲に配置されてレイアウトされる。ところが、図15に示すレイアウトでは、画像内容が考慮されておらず、すなわち、それぞれの画像の顔の向き90、および消失点92の位置は統一がとれておらず、バランスが悪いレイアウトとなってしまっている。ここで、静止画像およびフレーム画像の解析情報のうち、被写体の顔の向きおよび消失点および関連性情報を用いてレイアウトを行うと、図16に示すように、中央に奥行きのある画像がレイアウトされ、周囲には、各画像の消失点92および顔の向き90を基に、画像の方向性94を考慮したレイアウトが行われる。当該レイアウトの結果、各画像がバランスよく配置される。また、他の例では、図17aおよびbに示すように、動画像から顔が検出され、解析情報の顔の向きおよび関連性情報を用いて、顔の向きの変化がわかるようなフレーム画像を抽出し、一定方向に並べるようにレイアウトが行われる。当該レイアウトの結果、被写体の顔の向きが変化していくイメージで画像が配置される。さらに、他の例では、図18に示すように、グループにおける主要被写体100が検出され、解析情報の主要被写体の位置および関連性情報を用いて、主要被写体100を隠さないように他の画像を重ね合わせてレイアウトが行われる。当該レイアウトの結果、主要被写体100が隠れず効果的に画像が重ね合わせられ配置される。また、図19に示すように、解析情報の顔の向きおよび関連性情報を用いて、被写体の顔方向103の一定スペース102には他の画像が配置されないレイアウトが行われてもよい。当該レイアウトの結果、被写体の顔のすぐ前に画像が配置されず、圧迫感を与えない配置が行われる。実施例3動画像からフレーム画像を抽出する場合の具体例を図20~図24に示す。図20~図24は、動画像からベストショットなフレーム画像を抽出する場合の実施例である。なお、フレーム画像の抽出後は、特に明記しない限り上記の実施例1,2と同様にレイアウトされ、フレーム画像が配置される。例えば、図20aに示すように、目的の人物の顔104,106は認識できているが、視線がカメラ方向を向いていない場合、ベストショットとはいえない。そこで、動画像が解析され、図20bに示すように、視線がカメラ方向を向き、表情が笑顔である顔108,110が撮影されているフレーム画像が、ベストショット画像として抽出される。さらに、具体例としては、図21に示すように、動画像から自動的にお勧めなフレーム画像を抽出つまり、ベストショット画像を抽出したり、図22に示すように、動画像から抽出された複数のベストショット画像がランダムに配置されたシャッフルプリントのレイアウトとしたり、図23に示すように、複数のベストショット画像を時系列に並べることで動きを表現するようなレイアウトとすることが挙げられる。また、例えば、図24に示すように、複数のフレーム画像時間A,B,Cにそれぞれ撮影されたものが抽出され、基準となるフレーム画像時間Aとの類似判定が行われて画像合成されることで、複数のフレーム画像から1枚の高精細なフレーム画像が生成されるようにしてもよい。実施例4図25~図27は、同一人物における時系列の変化があった場合の分類グループ分けの実施例である。例えば、図25に示すように、大量の画像群からある人物の赤ちゃんの頃から子供時代を経て、大人になるまでの画像を抽出したい場合がある。しかし、現状の顔認識技術では、顔の変化が大きい幼少期の判定や、幼少期と成人後の画像間での判定は難しく、例えば、赤ちゃんの頃の顔を登録しても、幼少期以降の画像を同一人物と認識することは難しい。そのため、図26に示すように、デジタルスチルカメラ112から静止画像データ116をパーソナルコンピュータ以下、PCという114に取り込み、画像処理アプリケーションでグループ分類処理を行った場合、編集画面118に、登録されている人物の顔と一致するものがない旨のメッセージ119が表示される。取り込んだ静止画像データ116に撮影されている人物が、登録されている人物と同一人物でありながらメッセージ119が表示された場合には、静止画像データ116に撮影されている人物を新たに登録し、認識判定処理の再構築が行われる。つまり、図27に示すように、ある人物の顔が追加登録されると、しばらくは誤判定や、さらなる追加登録の必要はなくなり、成長過程のその時々で静止画像データ120を数枚登録すればよい。また、成人後などのように顔の特徴が大きく変わらない場合にも追加登録の必要はない。このように、同一人物における時系列の変化があった場合でも、成長過程を代表する画像数枚から顔が登録されていれば、誤判定することなくグループ分けが行われる。実施例5図28,図29は、静止画像およびフレーム画像に対して顔認識処理が行われ、自動的にフォトブックのレイアウトおよび画像配置が行われる場合の実施例である。なお、画像の抽出処理は、例えば、上記の実施例3と同様に動画像から抽出されたフレーム画像、および静止画像からベストショットが抽出される。図28に示すように、例えば、祖父母へのプレゼントのためのフォトブックを作製しようとする場合、孫が写った画像を中心としたレイアウトが行われる。また、家族で楽しむためのフォトブックであれば、図29に示すように、家族父、母、子や風景が写った画像が均等になるようにレイアウトが行われる。さらに、友人と旅行に行った時の画像を使用したフォトブックでは、自分用には自分が写っている画像がメインとなるようにレイアウトが行われ、友人へのプレゼント用には友人が写っている画像がメインとなるようにレイアウトが行われる。実施例6図30,図31は、主要被写体、空、および地面の領域抽出を利用して、文字合成エリアが決定される場合の実施例である。なお、画像の抽出処理は、例えば、上記の実施例3と同様に動画像から抽出されたフレーム画像、および静止画像からベストショットが抽出される。図30は、フォトブックの余白部分、つまり画像がレイアウトされていない部分に文字が合成されている場合を示す。これに対し、図31に示すフォトブックの左ページでは、配置された画像中から空領域122が抽出され、空領域122に文字が合成されている。また、同じく右ページでは、配置された画像中から被写体の顔領域124が抽出され、顔領域124に文字がかからないように文字が合成されている。このように、空および地面領域、あるいは顔以外の領域に文字領域がレイアウトされることで、より魅力的なフォトブックを作製することができる。実施例7図32は、選択画像主要画像の色情報を基にして背景テンプレートが選択される場合の実施例である。なお、画像の抽出処理は、例えば、上記の実施例3と同様に動画像から抽出されたフレーム画像、および静止画像からベストショットが抽出される。図32は、フォトブックの余白部分128に色背景色,背景テンプレートが設定されている場合を示す。フォトブックの余白部分に色が設定される場合、まず、当該ページ内において主要画像126が抽出される。ここで、主要画像とは中心に配置されている画像であったり、表示サイズが大きい画像のことである。次に、主要画像126の解析が行われ、どのような系統の色が最も多く使用されているかが抽出される。図32の例では、主要画像126は背景として青空の部分が多く写っていることから、例えば青が抽出される。抽出された色青を基に、背景色背景画像が決定される。例えば、青が抽出された場合には、余白部分128と主要画像中の青空との境界があいまいとならないように、主要画像中の青よりも淡い水色が背景色に設定される。つまり、背景テンプレートとして水色の背景色が設定される。なお、上記の例では、背景を単色としたが、これに限られず予め用意された背景画像や、配置される画像を加工した画像を背景画像として用いてもよい。このように、ページに応じて背景色背景画像が設定されることで、フォトブックのそれぞれのページのイメージの統一感が得られ、より魅力的なフォトブックとなる。上述のとおり、本発明に係る画像処理装置および画像処理方法によれば、動画像と静止画像のデータが混在するデータ群ファイル群を素材とする場合でも、ユーザが使用したいフレーム画像を動画像から選択する手間がかからず、解析情報および静止画像との関連性を基に、静止画像と最適なフレーム画像が配置された配置データを生成することができる。また、当該配置データに基づいたプリント、フォトブック、または電子アルバムを作製することができる。なお、プリントの出力は、本発明を適用してプリントされるものであれば何ら制限はなく、例えば、銀塩写真方式やインクジェット方式など、その出力形式は問わない。また、プリントされる商材としては、いわゆる写真一枚のプリントだけでなく、各種カードやカレンダー、マグカップ、Tシャツなども含まれる。なお、上記の実施形態では動画像から抽出されるフレーム画像は、動画像と同一の解像度およびアスペクト比を前提としたが、動画像の複数のフレーム画像を合成してパノラマ画像を生成してレイアウトし、配置データを生成してもよい。なお、本発明においては、上述した画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムとして構成しても良いし、また、コンピュータを、画像処理方法の各工程を実施する各手段として、または、上述した画像処理装置を構成する各手段として機能させる画像処理プログラムとして構成しても良い。また、本発明を、上述した画像処理プログラムをコンピュータにより読取可能な媒体またはコンピュータにより読取可能なメモリとして構成してもよい。以上、本発明の画像処理装置および画像処理方法について詳細に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を行ってもよい。"