照合すべき対象物が撮影された入力画像を、登録画像データベースと照合する画像照合装置において、上記登録画像データベースでは、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、上記入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出手段と、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出手段と、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出手段と、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合手段と、を備えることを特徴とする画像照合装置。上記複数の対象物それぞれについて、同一の上記対象物について登録されている複数の登録画像を代表する特徴量を代表画像として登録する代表画像登録手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像照合装置。上記相対評価スコア算出手段は、上記代表画像を用いて上記相対評価スコアを算出することを特徴とする請求項2に記載の画像照合装置。上記照合スコア算出手段は、上記代表画像を用いて上記照合スコアを算出することを特徴とする請求項2に記載の画像照合装置。上記相対評価スコア算出手段は、上記一の対象物と上記他の対象物との間に構成された射影空間において、上記入力画像を前記射影空間に射影した射影点および上記一の対象物の間における近似度、または、上記射影点および上記一の対象物の間における近似度と、上記射影点および上記他の対象物の間における近似度との比を上記相対評価スコアとして算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像照合装置。上記相対評価スコア算出手段は、上記入力画像の対象物および上記一の対象物の間における近似度と、上記入力画像の対象物および上記他の対象物の間における近似度との比を上記相対評価スコアとして算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像照合装置。上記相対評価スコア算出手段は、上記一の対象物と上記他の対象物との間に構成された識別境界において、上記入力画像の対象物と上記識別境界との間の距離を上記相対評価スコアとして算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像照合装置。上記統合スコアは、上記照合スコアと上記相対評価スコアとの平均値であることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像照合装置。上記対象物が人物の顔であることを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載の画像照合装置。請求項1から9のいずれか1項に記載の画像照合装置と、上記入力画像を上記画像照合装置に供給する画像入力装置と、を備えることを特徴とする画像処理システム。照合すべき対象物が撮影された入力画像を、登録画像データベースと照合する画像照合プログラムであって、上記登録画像データベースでは、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、上記入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出ステップと、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出ステップと、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出ステップと、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるための画像照合プログラム。請求項11に記載の画像照合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。照合すべき対象物が撮影された入力画像を、登録画像データベースと照合する画像照合方法において、上記登録画像データベースでは、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、上記入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出ステップと、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出ステップと、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出ステップと、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合ステップと、を含むことを特徴とする画像照合方法。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、適正な閾値の設定が困難である。例えば、兄弟のような似た人物同士で、近似の認証スコアが算出された場合、両者を区別できるように、予め閾値を設定しておくことは困難である。このため、閾値の設定は、試行錯誤のうえ、経験的に定めざるを得ない傾向がある。本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、その目的は、入力画像とデータベースの登録画像との間の比較による評価と、それ以外の評価方法を、組み合わせることにより、認証精度を向上させることが可能な顔認証装置等を実現することにある。本発明に係る画像照合装置は、上記課題を解決するために、照合すべき対象物が撮影された入力画像を、登録画像データベースと照合する画像照合装置において、上記登録画像データベースでは、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、上記入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出手段と、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出手段と、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出手段と、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合手段と、を備えることを特徴とする。本発明に係る画像照合プログラムは、上記課題を解決するために、照合すべき対象物が撮影された入力画像を、登録画像データベースと照合する画像照合プログラムであって、上記登録画像データベースでは、上記対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、上記入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出ステップと、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出ステップと、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出ステップと、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明に係る画像照合方法は、上記課題を解決するために、照合すべき対象物が撮影された入力画像を、登録画像データベースと照合する画像照合方法において、上記登録画像データベースでは、上記対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、上記入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出ステップと、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出ステップと、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出ステップと、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合ステップと、を含むことを特徴とする。上記構成によれば、入力画像と対象物との間の照合スコアだけでなく、上記登録画像データベースに登録されている複数の対象物のうち、一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示す相対評価スコアとを加味した統合スコアにより入力画像の照合を行うことができる。ここで、上記対象物とは、人物および車をはじめパターン認識可能な物体等のことをいう。なお、対象物とは、ある対象物の一部であってもよい。例えば、対象物で人物と、その対象物の一部である人物の顔の関係である。また、対象物を撮影した画像の特徴量とは、対象物を撮影した画像を照合のための比較対象とするための情報である。より具体的には、上記特徴量は、対象物が撮影されている画像そのもの、すなわち画素値でもよいし、当該画像から抽出された、対象物の外観的特徴を示すものであってもよい。また、上記特徴量は、対象物を撮影した、特定の一枚の画像から抽出したものであってもよいし、対象物を撮影した複数枚の画像から抽出したものであってもよい。上記構成では、このような特徴量を登録画像として登録画像データベースに登録しておく。また、照合スコアとは、入力画像の特徴量と登録画像の特徴量とを用いて導かれるスコアである。また、照合スコアは、入力画像に撮影されている対象物と、登録画像が表す対象物との近似の度合いを示す、いわゆる近似度のことである。よって、別の言い方をすれば、照合スコアは、スコア算出対象となる登録画像が定まれば、入力画像との間で一意に算出することができる絶対的な評価スコアである。この場合、より具体的には、照合スコアは、入力画像に撮影されている対象物の特徴量と、登録画像の特徴量とを比較することにより得られる近似度である。つまり、上記照合スコアは、入力画像を中心として、登録画像が入力画像とどの程度近似しているか示すものであるということもできる。照合スコアは、例えば、対象物が人物であるとき、兄弟のような似た容姿を持つもの同士の間では、近いスコアとなる傾向がある。これに対して、相対評価スコアは、ある対象物の登録画像と他の対象物の登録画像とから導出される相対的なスコアである。例えば、相対評価スコアは、ある対象物の登録画像および入力画像の間における照合スコアと、他の対象物の登録画像および入力画像の間における照合スコアとを相互に比較することにより導かれる複数の対象物の登録画像間における相対的なスコアである。つまり、相対評価スコアから、ある対象物の登録画像が、他の対象物の登録画像に比べて、どれくらい入力画像に似ているかを把握することができる。さらに、照合スコアと相対評価スコアとを統合した統合スコアを算出する。この統合スコアは、例えば、所定の計算手法により算出することができる。統合スコアは、具体的には、照合スコアおよび相対評価スコアを任意に重み付けして得ることができる。例えば、統合スコアは、照合スコアおよび相対評価スコアの平均であってもよい。この場合、両者に対する重み付けは、均一になる。また、例えば、統合スコアは、照合スコアおよび相対評価スコアの重み付け平均であってもよい。以上のように、統合スコアは、入力画像と登録画像との近似度を示す指標である照合スコアに、複数の対象物の登録画像間で、一の対象物の登録画像が、他の対象物の登録画像に比べて、どれくらい入力画像に似ているかを示す指標である相対評価スコアを組み合わせたものになっている。このような、統合スコアを用いて認証を行うので、照合スコアしか用いずに照合を行う場合に判断を誤ってしまうような、似た対象物に対する識別率を向上させることができる。また、上記画像照合方法は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータに上記各ステップを含む処理を実行させることにより、画像照合方法の各ステップをコンピュータにて実現させる画像照合プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。また、本発明に係る画像照合装置では、上記複数の対象物それぞれについて、同一の上記対象物について登録されている複数の登録画像を代表する特徴量を代表画像として登録する代表画像登録手段を備えることが好ましい。上記構成によれば、上記複数の対象物それぞれについて、同一の上記対象物について登録されている複数の登録画像を代表する特徴量を代表画像として登録する。代表画像は、同一の上記対象物について登録されている全登録画像のうち、一部の登録画像を代表するものであってもよい。例えば、所定期間内に登録された登録画像を代表するものであってもよい。また、代表画像の特徴量は、例えば、同一の上記対象物について登録されている複数の登録画像の特徴量から導出してもよい。具体的には、代表画像の特徴量は、同一の上記対象物について登録されている複数の登録画像の特徴量の平均値であってもよい。このように、複数の登録画像の特徴量の平均値に基づく代表画像を採用する場合、登録画像の特徴量にノイズが含まれていたとしても、その平均値をとることでノイズを軽減することができる。また、代表画像の特徴量は、同一の上記対象物について登録されている複数の登録画像から選ばれた特定の登録画像の特徴量であってもよい。例えば、最近登録された、最新の登録画像の特徴量を代表画像の特徴量とすることができる。また、本発明に係る画像照合装置では、上記相対評価スコア算出手段は、上記対象物について登録されている複数の登録画像を代表する特徴量を有する登録画像である代表画像を用いて上記相対評価スコアを算出することが好ましい。上記構成によれば、一の対象物の代表画像と、他の対象物の代表画像とを用いて、相対評価スコアを算出する。ここで、代表画像とは、ある対象物について登録されている複数の登録画像のうち、対象物を代表する一つの登録画像である。上記構成によれば、代表画像を用いて相対評価スコアを算出するので、相対評価スコアの算出時における処理負荷を軽減することができる。つまり、登録画像の登録数が多いときにメリットがある。また、本発明に係る画像照合装置では、上記照合スコア算出手段は、上記入力画像と、上記対象物について登録されている複数の登録画像を代表する特徴量を有する登録画像である代表画像との間で照合スコアを算出することが好ましい。上記構成によれば、入力画像と、代表画像との間で照合スコアを算出する。すなわち、上記構成によれば、対象物それぞれについて、代表画像を用いて照合スコアを算出する。このため、照合スコアの算出時における処理負荷を軽減することができる。つまり、登録画像の登録数が多いときにメリットがある。また、本発明に係る画像照合装置では、上記相対評価スコア算出手段は、上記一の対象物と上記他の対象物との間に構成された射影空間において、上記入力画像を前記射影空間に射影した射影点および上記一の対象物の間における近似度、または、上記射影点および上記一の対象物の間における近似度と、上記射影点および上記他の対象物の間における近似度との比を上記相対評価スコアとして算出することが好ましい。上記構成によれば、対象物の登録画像の特徴量が形成する特徴空間を用いた手法により、相対評価スコアを求めることができる。具体的には、まず、入力画像を射影空間に射影した射影点を得る。ここで、射影空間としては、異なる2つの対象物について、両者の登録画像の特徴量の識別がよくなる空間を選択することが好ましい。なお、射影空間は、1次元であれば直線に、2次元であれば平面となる。つまり、1次元の射影空間は射影直線となり、2次元の射影空間は射影平面となる。そして、特徴空間において、上記射影点と、2つの対象物とがどのような位置関係にあるかを調べて近似度を算出する。例えば、近似度は、射影点と、2つの対象物との間における、ユークリッド距離、マハラノビス距離などの距離として表現できる。また、近似度は、射影点と、2つの対象物とについて正規化相関などの類似度計算を行うことにより求めることができる。上記構成では、上記近似度を相対評価スコアとして算出する。あるいは、相関一の対象物および射影点の間における近似度と、他の対象物および射影点の間における近似度との比を相対評価スコアとして算出することもできる。このような手法を用いることにより、照合精度の高い相対評価スコアを得ることができる。また、本発明に係る画像照合装置では、上記相対評価スコア算出手段は、上記入力画像の対象物および上記一の対象物の間における近似度と、上記入力画像の対象物および上記他の対象物の間における近似度との比を上記相対評価スコアとして算出することが好ましい。上記構成によれば、比を求めることにより、簡潔な処理にて相対評価スコアを算出することができる。また、既に算出されている近似度を用いることができ、処理負荷の軽減にも寄与する。また、本発明に係る画像照合装置では、上記相対評価スコア算出手段は、上記一の対象物と上記他の対象物との間に構成された識別境界において、上記入力画像の対象物と上記識別境界との間の距離を上記相対評価スコアとして算出することが好ましい。上記構成によれば、対象物の登録画像の特徴量が形成する特徴空間において識別境界を形成する手法により、相対評価スコアを求めることができる。このような手法としては、例えば、例えば、K-means法、Boosting、およびSVMなどの特徴量のクラスタ解析が挙げられる。上記構成によれば、上記のようなクラスタ解析により、上記一の対象物と上記他の対象物との間に識別境界を構成する。そして、上記構成によれば、上記入力画像の対象物と上記識別境界との間の距離を上記相対評価スコアとして算出する。このような手法を用いることにより、照合精度の高い相対評価スコアを得ることができる。また、本発明に係る画像照合装置では、上記統合スコア算出手段は、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを平均したものを上記統合スコアとして算出することが好ましい。上記構成によれば、データの偏りに起因する各スコアの誤差を均すことができるため、良好な認証精度を得られる傾向がある。また、本発明に係る画像照合装置では、上記対象物が人物の顔であることが好ましい。すなわち、上記構成においては、入力画像は、人物の顔が撮影された顔画像であり、上記登録画像データベースには、人物ごとに該人物の顔を撮影して得られた顔画像が登録されている。上記構成によれば、人物の顔を精度よく照合することができるという効果を奏する。なお、上記画像照合装置と、上記入力画像を上記画像照合装置に供給する画像入力装置と、を備える画像処理システムを好ましく構成することができる。画像処理システムの例としては、プリンタ、スキャナ、パーソナルコンピュータや、デジタルカメラなどデジタル画像を処理するものが挙げられる。また、上記画像照合装置と、上記画像入力装置との間が通信ネットワークにより接続されている構成を採用することも可能である。本発明に係る画像照合装置は、登録画像データベースに、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出手段と、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出手段と、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出手段と、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合手段と、を備える構成である。また、本発明に係る画像照合プログラムは、登録画像データベースに、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出ステップと、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出ステップと、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出ステップと、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。また、本発明に係る画像照合方法は、登録画像データベースでは、対象物を撮影して得られた画像の特徴量が登録画像として登録され、さらに、上記登録画像は複数の対象物について登録されており、入力画像の特徴量と、上記登録画像の特徴量とを用いて、上記登録画像が示す対象物が、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである照合スコアを算出する照合スコア算出ステップと、上記登録画像データベースに登録されている一の対象物が、他の対象物に対して、どの程度上記入力画像の対象物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価スコア算出ステップと、上記照合スコアと、上記相対評価スコアとを重み付けした統合スコアを算出する統合スコア算出ステップと、上記統合スコアに基づいて上記入力画像の照合を行う画像照合ステップと、を含むことを特徴とする。このように、統合スコアを用いて認証を行うので、照合スコアしか用いずに照合を行う場合に判断を誤ってしまうような、似た対象物に対する識別率を向上させることができる。実施形態1本発明の一実施形態について図1~図15を参照して説明する。まず、図2を用いて、顔認証システムについて説明すると次のとおりである。図2に示すとおり、顔認証システム画像処理システム100は、顔認証装置画像照合装置1および画像入力装置5を備える構成である。顔認証装置1は、画像入力装置5から入力された画像を認証する装置である。顔認証装置1における認証処理には、顔画像登録処理および顔画像認証処理の2つの段階が含まれる。まず、第1段階の顔画像登録処理において、顔認証装置1に、認証に用いる画像を登録しておく。そして、第2段階の顔画像認証処理において、入力された画像と、登録されている画像とを照合して認証を行う。なお、以下において、認証の用語は、例示的に、入力された画像に撮影されている人物の顔と、登録されているいずれかの画像に撮影されている人物の顔とが一致するか否かを照合して、これにより人物を特定する処理のことを意味することとする。画像入力装置5は、人物の顔が撮影された撮影画像を顔認証装置1に入力する装置である。画像入力装置5は、例えば、被写体である人物の顔を撮影して画像を生成するデジタルカメラ等により実現することができる。なお、以下、撮影画像には、人物の顔が撮影されていることとするが、撮影の被写体は、人物の顔に限られない。すなわち、対象となる被写体は、任意に選択可能である。また、以下、必要に応じて、顔画像登録処理において、登録のために顔認証装置1に入力する撮影画像を、登録対象画像A2と称する。また、顔画像認証処理において、認証の対象とするために顔認証装置1に入力する撮影画像を、入力画像A1と称する。また、入力画像A1と、登録対象画像A2とをとくに区別する必要が無い場合には、単に撮影画像と称する。また、顔認証システム100では、顔認証装置1と画像入力装置5とが同一の筐体中に配備さていてもよいし、別々の筐体として構成されていてもよい。また、顔認証装置1と画像入力装置5との間の接続形式について特に制限はなく、例えば、有線方式であってもよいし、無線方式であってもよい。顔認証装置図2を用いて、顔認証装置1の各種構成について説明すると次のとおりである。図2に示すとおり、顔認証装置1は、操作部11、表示部12、記憶部20および制御部30を備える構成である。操作部11は、ユーザから各種の入力を受け付けるものであり、例えば、入力用ボタン、キーボード、テンキー、マウスなどのポインティングデバイス、タッチパネル、その他の入力デバイスによって実現できる。操作部11は、受け付けたユーザの操作に応じて操作データを生成し、生成した操作データを制御部30に送信する。表示部12は、ユーザに対して、情報提供を行うための画面表示を行うものである。表示部12は、制御部30から受信した画面データに基づいて、表示画面に文字や画像などの各種の情報を表示する。表示部12は、例えば、LCDLiquidCrystalDisplay、PDPPlasmaDisplayPanel、ELElectroluminescenceディスプレイなどの表示装置によって実現可能である。記憶部20は、各種データおよびプログラムを記憶するものである。記憶部20は、例えば、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory、および不揮発性メモリ例えばフラッシュメモリ等の記憶装置を組み合わせることにより実現することができる。なお、記憶部20に記憶される各種データの詳細については後述する。制御部30は、顔認証装置1における各種機能を統括的に制御するものである。制御部30の制御機能は、制御プログラムをCPUCentralProcessingUnitなどの処理装置が実行することによって実現される。例えば、制御部30は、認証処理を実行する機能を備えている。なお、制御部30が認証処理を実行するための構成については後述する。記憶部の詳細について次に、図2および図3を用いて、記憶部20の詳細について説明する。図2に示すとおり、記憶部20は、登録画像データベース21を備える構成である。登録画像データベース21は、認証に用いる画像を人物ごとに登録しておくためのものである。登録画像データベース21の登録内容について、より具体的に例示すると、次のとおりである。まず、図2に示すように、登録画像データベース21には、複数の登録人物情報Pが登録される。ここで、図3を用いて登録人物情報Pの詳細について説明すると次のとおりである。図2は、登録人物情報Pのデータ構造の例を示す図である。図3に例示するように、登録人物情報Pには、登録人物の名前IDが付されて識別可能となっている。また、登録人物情報Pには、1または複数の登録画像Rが登録される。なお、以下では、例示的に、複数の登録画像Rが登録されているものとして説明する。登録画像Rは、認証に用いる画像およびその関連情報を含むものであり、具体的には、識別情報、撮影画像および顔特徴データを含むデータ構造である。識別情報は、登録画像Rを識別するための情報が格納される。識別情報には任意のものを用いることができる。例えば、識別情報として、登録画像Rのファイル名を採用することができる。撮影画像には、顔画像登録処理において入力される登録対象画像A2が格納される。なお、撮影画像には、登録対象画像A2そのものを登録してもよいし、登録対象画像A2のサムネイルなどを格納してもよい。また、撮影画像には、登録対象画像A2を加工した画像、例えば、フィルタ処理等の画像処理を施した画像を格納してもよい。また、撮影画像は、登録人物情報Pのデータ構造から省略することも可能である。すなわち、登録画像Rには、以下に説明する顔特徴データを導出することができる情報と、識別情報とが含まれていればよい。顔特徴データと、識別情報とがあれば、入力画像の顔認証を行うことができ、これにより入力画像が誰かを特定することができる。顔特徴データには、撮影画像に含まれる人物の顔の特徴を示す特徴量が格納される。特徴量とは、撮影画像に含まれる人物の顔において、顔全体や、目、鼻、口と認められる部位を定量化したものである。特徴量の例としては、輝度情報、周波数特性情報、および上記各部位の形状、位置、大きさ等を数値化した情報が挙げられる。なお、登録画像Rは、撮影画像を撮影したときの人物の顔の状態や、環境、撮影条件を解析した結果を示す各種の情報を項目として含むデータ構造であってもよい。例えば、登録画像Rは、顔の向き、顔の表情、笑顔度、照明条件、および射光度等の項目を含んでいてもよい。他にも項目として、年齢、性別、目の開き方等を採用することが可能である。制御部の詳細について次に、図2を用いて、制御部30の詳細について説明する。図2に示すように、制御部30は、画像取得部31、顔特徴データ抽出部32、顔認証処理部33、および認証結果出力部画像照合手段34を備える。制御部30が備える各部は、顔認証装置1における認証処理に含まれる顔画像登録処理と、顔画像認証処理とを実現している。顔画像登録処理は、画像取得部31、および顔特徴データ抽出部32により実現される。顔画像認証処理は、画像取得部31、顔特徴データ抽出部32、顔認証処理部33および認証結果出力部34により実現される。なお、図2において、各部を結ぶ破線矢印は、顔画像登録処理におけるデータ制御等の流れを示しており、各部を結ぶ実線矢印は、顔画像認証処理におけるデータ制御等の流れを示している。以下、制御部30が備える各部について個別に説明していくと次のとおりである。画像取得部31は、操作部11における入力操作に応じて、画像入力装置5から登録対象画像A2を取得するものである。画像取得部31は、取得した登録対象画像A2を顔特徴データ抽出部32に転送する。画像取得部31は、顔画像登録処理においては、操作部11において入力される名前IDを取得して、登録対象画像A2を、取得した名前IDに関する登録人物情報Pの登録画像Rとして登録画像データベース21に登録するとともに、顔特徴データ抽出部32に転送する。なお、画像取得部31は、登録対象となる登録画像Rに識別情報を割り当てて登録画像データベース21に登録する。画像取得部31は、識別情報を自動的に生成して登録画像Rに割り当ててもよいし、操作部11において入力された識別情報を取得して登録画像Rに割り当ててもよい。また、登録対象画像A2に撮影されている人物がすでに登録画像データベース21に登録されている場合、登録画像データベース21に登録されている登録画像に基づいて認証処理を行い自動的に登録人物を特定するように構成してもよい。また、画像取得部31は、顔画像認証処理においては、入力画像A1を、顔特徴データ抽出部32に転送する。顔特徴データ抽出部32は、撮影画像に含まれる人物の顔を解析することにより、顔の各部位の特徴量である顔特徴データを抽出するものである。顔特徴データ抽出部32は、顔画像登録処理においては、登録対象画像A2から抽出した顔特徴データを、登録対象の登録画像Rの顔特徴データに格納する。また、顔特徴データ抽出部32は、顔画像認証処理においては、入力画像A1の顔特徴データを、顔認証処理部33に転送する。顔認証処理部33は、入力画像と、登録画像とのマッチングおよび登録画像同士の評価を行うことにより、両者の近似の度合いを示す統合スコアを算出するものである。顔認証処理部33の詳細については後述する。認証結果出力部34は、顔認証処理部33が算出する統合スコアに基づいて入力画像A1の認証を行って、その認証結果を表示部12に出力するものである。認証結果出力部34は、認証結果として、特定した人物の名前を出力してもよいし、これとともに代表的な撮影画像を出力してもよい。顔認証処理部次に、図1を用いて、顔認証処理部33の詳細について説明する。図1は、顔認証処理部33の概略的構成の一例を示す機能ブロック図である。図1に示すように、顔認証処理部33は、絶対評価部照合スコア算出手段331、注目登録画像選択部相対評価スコア算出手段332、他登録画像選択部相対評価スコア算出手段333、相対評価部相対評価スコア算出手段334、および評価統合部統合スコア算出手段335を備える。絶対評価部331は、入力画像と、登録画像との間でマッチングを行うことで、入力画像と、登録画像との近似の度合いを示す照合スコアを算出する。以下では、絶対評価部331が算出する照合スコアのことを、絶対評価スコアと称する。なお、照合スコアの算出には、任意の手法が採用可能である。照合スコアの算出手法としては、例えば、1線形/非線形射影手法Linearnonlinearprojectionmethods、2ニューラルネットワークNeuralnetwork、3ガボールフィルタおよびウェーブレット変換Gaborfiltersandwavelets、4ブースティング等の手法が挙げられる。1線形/非線形射影手法としては、より具体的には、PCA、LDA、カーネル法を用いたPCAKPCA、LDAKLDAなどが挙げられる。なお、PCAには、固有顔を用いる方法や、部分空間法などがある。また、PCAとLDAとを組み合わせた手法を採用することも可能である。また、3ガボールフィルタおよびウェーブレットとしては、EBGMや、HMMなどが知られている。また、4ブースティングとしては、AdaBoost、LogitBoost、および多クラスのBoostingなどが知られている。この他、照合スコアの算出手法として、K-NN法などの手法も採用可能である。絶対評価部331は、具体的には、顔特徴データ抽出部32から供給される入力画像の顔特徴データA11と、登録人物情報Pの登録画像Rに含まれる顔特徴データとのマッチングを行うことで絶対評価スコアを算出する。また、絶対評価部331は、算出した絶対評価スコアを、評価統合部335に供給する。注目登録画像選択部332は、登録画像データベース21に登録されている登録画像から、相対評価部334がスコアの評価の基準とする登録画像である注目登録画像を選択する。他登録画像選択部333は、登録画像データベース21に登録されている登録画像から、注目登録画像の登録人物とは異なる登録人物の登録画像である選択登録画像を、注目登録画像の比較対象として選択する。相対評価部334は、注目登録画像を基準に、選択登録画像との比較を行うことにより、注目登録画像と選択登録画像との間における相対的な関係性を評価する。そして、相対評価部334は、注目登録画像が、各選択登録画像と比べて、入力画像とどの程度似ているかを示す相対評価スコアを算出する。この相対評価スコアは、例えば、注目登録画像および選択登録画像について距離計算や類似度計算を行い、算出した距離や類似度の比を計算することにより得ることができる。また、相対評価スコアは、例えば、注目登録画像と選択登録画像との間に構成される識別空間からの距離を計算することにより得ることができる。これらの詳細については、後に詳しく説明する。また、相対評価部334は、算出した相対評価スコアを評価統合部335に供給する。評価統合部335は、絶対評価部331が算出した絶対評価スコアと、相対評価部334が算出した相対評価スコアとを統合した統合スコアを算出する。評価統合部335は、例えば、絶対評価スコアと、相対評価スコアとを重み付け平均することで統合スコアを算出する。また、評価統合部335は、統合スコアの算出において、絶対評価スコアと、相対評価スコアとのどちらかを選択してもよい。すなわち、評価統合部335は、重み付け平均の計算において、絶対評価スコアおよび相対評価スコアのいずれか一方の重み付けを0としてもよい。また、評価統合部335は、統合スコアの算出において、絶対評価スコアと、相対評価スコアとの平均を算出してもよい。この場合、データにばらつきがあるときにおけるデータの偏りを均すことができるため、認証精度の向上を図ることができる。絶対評価スコアについて次に、図4および図5を用いて、絶対評価部331における絶対評価スコアの具体的な算出手法について説明すると次のとおりである。図4および図5は、顔特徴データに含まれる特徴量の集合によって定義される特徴空間を示している。図4および図5に示す特徴空間APは、登録人物情報Pについての特徴量Yによって定義される空間である。すなわち、以下に示す例では、登録人物情報Pの各登録画像Rに含まれる顔特徴データが、特徴量Yに対応している。図4および図5に示す符号Xは、照合の対象となる特徴量である以下、照合特徴量Xと称する。このとき、絶対評価スコアは、例えば、以下に示すような距離計算、または、類似度計算により算出することができる。まず、図4を用いて距離計算の例について説明する。図4に示す距離計算では、照合特徴量Xと、特徴空間APにおける特徴量Yとの間の距離Dを、ユークリッド距離や、マハラノビス距離などの距離計算により算出して、この距離Dを絶対評価スコアとする。続いて、図5を用いて類似度計算の例について説明する。図5に示す類似度計算では、正規化相関を求める。すなわち、Y-O-Xのなす角度θに基づいて、類似度D’=cosθを算出して、算出した類似度D’を絶対評価スコアとする。入力画像と、登録画像と近似の度合いは、このようにして算出される絶対評価スコアにより規定される。つまり、ある登録画像と、他の登録画像が、どの程度入力画像と近似しているかは、絶対評価スコアの大小を比較することに判定することが可能である。以上のように、絶対評価スコアの算出手法にはいくつか候補が挙げられるが、以下では、主に上記類似度のことを、近似の度合い、すなわち近似度の定義であるとして説明する。相対評価スコアについて相対評価部334における相対評価スコアの具体的な算出手法について説明すると次のとおりである。注目登録画像が、各選択登録画像と比べて、入力画像とどの程度似ているかは、以下の手法1~3にて算出される相対評価スコアにて規定される。絶対評価スコアと同様、相対評価スコアの大小を比較することで、近似の度合いを判定することが可能である。[手法1]図6および図7を用いて、さらに相対評価部334における相対評価スコアの具体的な算出手法の一例について説明すると次のとおりである。図6および図7は、顔特徴データに含まれる特徴量の集合によって定義される特徴空間を示している。図6および図7に示す特徴空間AP1は、登録人物情報P1についての特徴量Y1によって定義される空間であり、特徴空間AP2は、登録人物情報P2についての特徴量Y2によって定義される空間である。図6および図7に示す照合特徴量Xは、図4および図5を用いて示したものと同様であるので、ここではその説明を省略する。また、相対評価スコアは、距離計算、または、類似度計算により算出することができる。この距離計算では、絶対評価スコアの場合と同様、ユークリッド距離や、マハラノビス距離などを計算する。また、類似度計算では、絶対評価スコアの場合と同様、正規化相関を求める。このように、相対評価スコアの算出において、距離計算、または、類似度計算を行う点では、絶対評価スコアの場合と共通している。以下に示す手法1では、距離計算における距離のとり方や、類似度計算における角度のとり方が、以上に示した絶対評価スコアのものと異なる。まず、図6を用いて距離計算の例について説明する。図6に示す距離計算では、まず、ある登録人物情報P1と、別の登録人物情報P2との特徴量の識別がよくなる射影空間AXを求める。例えば、射影空間AXは、特徴空間において、注目登録画像の人物Aさんと、選択登録画像の人物Bさんとを識別できるように求められた空間である。図6および図7では、図示のため、射影空間AXを特徴量Y1および特徴量Y2を結ぶ直線として表しているが、実際には、射影空間AXは任意次元の空間である。なお、射影空間は1次元であれば直線に、2次元であれば平面となる。つまり、1次元の射影空間は射影直線、2次元の射影空間は射影平面となる。より詳しくいえば、射影空間AXは、例えば、特徴空間AP1の特徴量Y1と、特徴空間AP2の特徴量Y2とを結ぶ直線であってもよい。また、射影空間AXは、線形または非線形判別分析から求めてもよい。そして、照合対象特徴量Xを、射影空間AXに対して射影した射影点Zを求める。図6および図7において、点線矢印PRJは、照合対象特徴量Xの射影空間AXへの射影を表している。さらに、図6に示す、特徴量Y1と射影点Zとの間の距離D1および特徴量Y2と射影点Zとの間の距離D2を算出する。ここで、距離D1の値そのものを、登録人物情報P1について、すなわち特徴量Y1についての相対評価スコアとしてもよい。また、これに限られず、相対評価スコアは、例えば、算出したD1およびD2から次のようにして求めてもよい。すなわち、D1/D2や、D1/D1D2のような比を求めて、相対評価スコアとしてもよい。また、このようにして求めた比の対数、指数を相対評価スコアとしてもよい。また、相対評価スコアとして、他の登録人物情報についても同様に、上述した手法により相対評価スコアを算出して、最終的には算出した相対評価スコアを合算し、合算した相対評価スコアの平均をとってもよい。続いて、図7を用いて類似度計算の例について説明する。図7に示す類似度計算では、次の手順により相対評価スコアを算出する。まず、照合対象特徴量Xを、射影空間AXに対して射影した射影点Zを求める点については図6を示した場合と同様である。類似度計算では、さらに、Y1-O-Zのなす角θ1と、Y2-O-Zのなす角θ2とを求める。そして、類似度D’1=cosθ1および類似度D’2=cosθ2を算出する。ここで、距離計算の場合と同様、距離D1’の値そのものを、登録人物情報P1について、すなわち特徴量Y1についての相対評価スコアとしてもよい。また、距離計算の場合と同様、類似度D’1およびD’2の比や、その対数等を相対評価スコアとしてもよい。また、距離計算の場合と同様、上述のような合算により求めた相対評価スコアの平均をとってもよい。[手法2]図8および図9を用いて、さらに相対評価部334における相対評価スコアの具体的な算出手法の他の例について説明すると次のとおりである。手法2では、図4および図5に示した絶対評価スコアの算出を2つの特徴空間について行うことで、2つの特徴空間の間の相対評価スコアを算出する。例えば、以下に示すような距離計算、または、類似度計算により算出することができる。まず、図8を用いて距離計算の例について説明する。図8に示す距離D1、およびD2は、図4に示した距離計算を特徴量Y1およびY2のそれぞれに適用することで算出することができる。そして、図8に示す距離計算では、上述の距離D1、およびD2に基づいて、D1/D2や、D1/D1D2のような比を求めて、相対評価スコアとする。また、これに限られず、相対評価スコア算出の変形例としては次のようなものが挙げられる。すなわち、このようにして求めた比の対数、指数を相対評価スコアとしてもよい。また、相対評価スコアとして、他の登録人物情報についても同様に、上述した手法により相対評価スコアを算出して、最終的には算出した相対評価スコアを合算し、合算した相対評価スコアの平均をとってもよい。続いて、図9を用いて類似度計算の例について説明する。図9に示す類似度D1’、およびD2’は、図5に示した類似度計算を特徴量Y1およびY2のそれぞれに適用することで算出することができる。すなわち、図9に示す類似度計算では、Y1-O-Xのなす角θ1と、Y2-O-Xのなす角θ2とを求める。そして、類似度D’1=cosθ1および類似度D’2=cosθ2を算出する。さらに、上述の類似度D’1、およびD’2に基づいて、手法1で説明したような比を求めて相対評価スコアとする。なお、これに限られず、手法1で説明したように、求めた比の対数等を相対評価スコアとしてもよい。[手法3]図10を用いて、相対評価部334における相対評価スコアの具体的な算出手法のさらに他の例について説明すると次のとおりである。上述のとおり、相対評価スコアとは選択登録画像に対して、注目登録画像が入力画像とどれだけ近いのかを示したスコアである。よって、図10に例示するように、選択登録画像と、注目登録画像をクラスタ解析し、入力画像がどちらのクラスにどれだけ近いかを判定することで相対評価スコアを算出することもできる。図10は、クラスタ解析によって、特徴空間AP1と特徴空間AP2とを分ける識別境界Bを求めた例を示している。具体的には次のとおりである。まず、例えば、K-means法、Boosting、およびSVMなどの手法を用いることで、特徴量のクラスタリングを行って、識別境界Bにより識別される識別空間を求める。なお、識別境界は、任意次元の空間であり、1次元であれば直線に、2次元であれば平面となる。また、識別境界は、非線形であってもよい。そして、識別空間をもとに入力されたデータ特徴量Xと特徴量Y1の類似度を算出する。この類似度は、例えば、特徴量Xの識別境界Bからの距離D1を求めることで得ることができる。同様に、特徴量Y2や、その他の特徴量Yjに対しても識別空間を作成し、特徴量Yjの類似度を求めて、最終的に求めた類似度を合算し、平均したものを相対評価スコアとして算出する。[その他]相対評価スコアは、絶対評価部331が各登録画像Rについて算出した絶対評価スコアを用いた比であってもよい。以上のように、相対評価スコアの算出手法にはいくつか候補が挙げられるが、以下では、絶対評価スコアの場合と同様、主に上記類似度のことを、近似の度合い、すなわち近似度の定義であるとして説明する。顔画像登録処理の流れ次に、図11を用いて、ある人物の顔を撮影した撮影画像を登録対象画像として登録する顔画像登録処理の流れの一例について説明する。図11は、顔認証装置1における顔画像登録処理の流れについて例示したフローチャートである。図11に示すように、顔画像登録処理では、まず顔認証装置1の画像取得部31が画像入力装置5から登録対象画像A2を取得するS10。続いて、顔特徴データ抽出部32が、登録対象画像A2を解析して、登録対象画像A2に含まれる人物の顔に関する顔特徴データを抽出する。顔特徴データ抽出部32は、抽出した顔特徴データを登録画像Rに格納するS11。ここで、顔認証装置1は、撮影画像に登録対象画像A2を格納し、顔特徴データに抽出した顔特徴データを格納した登録画像Rを、登録画像データベース21に登録する。なお、画像取得部31は、例示的に、登録人物情報Pの名前IDを、操作部11における入力から取得する。また、画像取得部31は、登録画像の識別情報を自動生成する。以上で、顔画像登録処理は終了する。顔画像認証処理の流れ次に、図12を用いて、ある人物の顔を撮影した撮影画像を入力画像として認証する顔画像認証処理の流れについて説明する。図12は、顔認証装置1における顔画像認証処理の流れについて例示したフローチャートである。図12に示すように、顔画像認証処理においては、画像取得部31が、画像入力装置5から入力される入力画像A1を取得するS20と、入力画像A1を顔特徴データ抽出部32に転送する。次に、顔特徴データ抽出部32は、入力画像A1を解析して、入力画像A1から顔特徴データを抽出するS21。次に、絶対評価部331が、入力画像と、各登録画像との間でマッチングを行い、絶対評価スコアを算出するS22。次に、注目登録画像選択部332が、登録画像データベース21に登録されている登録画像から一の登録画像を注目登録画像として選択し、他登録画像選択部333が、注目登録画像の登録人物とは異なる登録人物の登録画像を選択登録画像として選択するとともに、相対評価部334が、注目登録画像と、選択登録画像との間で相対評価スコアを算出するS23。さらに、登録画像データベース21に登録されている残りの登録人物の登録画像について、上述した相対評価スコアの算出が実行されるS24。注目登録画像の登録人物とは異なる、全ての登録人物の登録画像について相対評価スコアが算出されるとS24についてYES、評価統合部335が、絶対評価スコアと、相対評価スコアとを統合するS25。そして、認証結果出力部34が、評価統合部335から出力される統合スコアに基づいて、入力画像A1の認証を行って、認証結果を出力するS26。以上で、顔画像認証処理は終了する。実施例以下、さらに図13~図15を用いて、図12を用いて説明した顔画像認証処理の流れの具体的な実施例について説明する。以下に説明する実施例では、図13に示すように、登録画像データベース21において、登録人物情報P1Aさん、P2Bさん、P3CさんおよびP4Dさんが登録されているものとする。また、登録人物情報P1~P4には、それぞれ3つの登録画像が登録されている登録画像R11~R13、R21~R23、R31~R33、R41~R43。入力画像A1が入力され、入力画像A1の顔特徴データが抽出されるとS20、S21、絶対評価部331が、入力画像と、各登録画像との間でマッチングを行い、絶対評価スコアを算出するS22。図14を用いて、絶対評価部331が行うマッチング処理について、より具体的に説明すると次のとおりである。図14に示すとおり、絶対評価部331は、登録人物情報P1~P4について登録されている登録画像それぞれを、入力画像A1とマッチングし、絶対評価スコアを算出する。図14では、絶対評価部331が行うマッチング処理において比較の対象となる登録画像と、入力画像A1との間を矢印にて結んで示している。また、図14では、算出される絶対評価スコアが高い登録画像ほど、入力画像A1の近くに位置づけられるように示している。つまり、矢印の長さは、絶対評価スコアを表している。また、絶対評価部331が算出する絶対評価スコアを、矢印の傍に付している。また、絶対評価スコアは、例示的に0~1000の間の値をとるものとする。そして、一例として、入力画像A1に近い人物が撮影されている登録画像のほうが、より高い値の絶対評価スコアが算出されることとしている。つまり、絶対評価スコアが、0である場合、登録画像の人物と、入力画像の人物とがほとんど似ていないことを示す。また、絶対評価スコアが、1000である場合、登録画像の人物と、入力画像の人物とが非常に似ていることを示す。登録人物情報P1~P4の各登録画像に関して算出される絶対評価スコアについて説明すると次のとおりである。登録人物情報P1Aさんの登録画像R11、R12、およびR13の絶対評価スコアABS11、ABS12、およびABS13は、それぞれ、900、750、および800である。登録人物情報P2Bさんの登録画像R21、R22、およびR23の絶対評価スコアABS21、ABS22、およびABS23は、それぞれ、720、760、および710である。登録人物情報P3Cさんの登録画像R31、R32、およびR33の絶対評価スコアABS31、ABS32、およびABS33は、それぞれ、400、380、および360である。登録人物情報P4Dさんの登録画像R41、R42、およびR43の絶対評価スコアABS41、ABS42、およびABS43は、それぞれ、150、50、および100である。このようにAさんの絶対評価スコアは、900~750の範囲であり、Bさんの絶対評価スコアは、760~710の範囲である。AさんおよびBさんは、絶対評価スコアが比較的高く、入力画像A1の人物と似ている。Aさんと、Bさんとは、絶対評価スコアの範囲が一部重複しており、近い絶対評価スコアが算出されている。このため、Aさんと、Bさんとは、互いに似た人物例えば、兄弟であるといえる。これに対して、Cさん、Dさんについては、AさんおよびBさんと比べて低い絶対評価スコアが算出されており、その値の範囲は400~50である。よって、Cさん、Dさんは、入力画像の人物とは似ておらず、また、AさんおよびBさんともあまり似ていないといえる。このようにして絶対評価スコアが算出されると、次に、相対評価部334が、注目登録画像と、選択登録画像との間で相対評価スコアを算出するS23。図15を用いて、相対評価部334における相対評価スコアの算出について説明すると次のとおりである。図15に示す例では、注目登録画像選択部332が、Aさんの登録画像R12を注目登録画像として選択している。注目登録画像選択部332は、一例として注目登録画像を、登録人物情報P1~P4の登録画像の登録順により選択する。図15に示す例では、登録画像R12、R11、およびR13の順で登録がなされているとする。よって、最も古く登録された登録画像R12が注目登録画像選択部332により選択されている。なお、これに限られず、注目登録画像選択部332が注目登録画像として選択する登録画像は、例えば、登録人物情報P1~P4の登録画像のうち、絶対評価スコアが最も高いものであってもよい。この場合、図15を用いて説明すれば、図14に示した絶対評価スコアが、登録人物情報P1~P4のなかで最も高い登録画像R11が注目登録画像選択部332により選択されることになる。また、注目登録画像選択部332が注目登録画像を選択する登録画像は、絶対評価スコアが最も高い登録画像が登録されている登録人物情報を基準としてもよい。例えば、絶対評価スコアが最も高い登録画像が登録されている登録人物情報において、絶対評価スコアが最も高いものであってもよいし、逆に、絶対評価スコアが最も低いものであってもよい。また、例えば、絶対評価スコアが最も高い登録画像が登録されている登録人物情報において、算出された絶対評価スコアが中央値を示す登録画像であってもよい。同図において、登録画像R12の下方に付した二重丸は、登録画像R12が注目登録画像であることを示している。また、図10に示す例では、他登録画像選択部333が、Aさん以外の人物の登録画像、すなわち、Bさん、Cさん、およびDさんそれぞれの登録画像を選択登録画像として選択している。同図において、Bさん、Cさん、およびDさんそれぞれの登録画像の下方に付した一重丸は、登録画像が選択登録画像であることを示している。相対評価部334は、注目登録画像である登録画像R12を基準に、選択登録画像であるBさんの登録画像R21~R23、Cさんの登録画像R31~R33、およびDさんの登録画像R41~R43との比較を行う。そして、相対評価部334は、それぞれの比較に基づいて、相対評価スコアを算出する。すなわち、Bさんの登録画像R21~R23との比較により、それぞれ、相対評価スコアREL21~REL23を算出する。また、Cさんの登録画像R31~R33との比較により、それぞれ、相対評価スコアREL31~REL33を算出する。そして、Dさんの登録画像R41~R43との比較により、それぞれ、相対評価スコアREL41~REL43を算出する。ここでは、相対評価スコアの算出手法については、図6および図7を用いて既に説明したとおりである。なお、登録人物情報Pnの各登録画像Rnに含まれる顔特徴データは、図6および図7に示した特徴量Ynに対応している。なお、以上のように算出した絶対評価スコア、および、相対評価スコアは、算出手法に応じて、値の範囲を調整してもよい。すなわち、算出手法の違いにより、絶対評価スコアおよび相対評価スコアの値の範囲が異なる場合は、両者を比較できるよう調整する。例えば、絶対評価スコアの値の範囲が、0~1000で、相対評価スコアの値の範囲が0~1である場合、相対評価スコアに係数1000を乗じて値の範囲を調整する。以下、Cさん、Dさんについても、Bさんについて示したように、相対評価スコアを算出するS24。また、注目登録画像を変更しながら相対評価スコアを算出してもよい。全件分の相対評価スコアが算出されると、評価統合部335が、絶対評価スコアと、相対評価スコアとを統合するS25。評価統合部335は、例えば、次の式1に従って、それぞれの登録画像に対する統合スコアTを算出する。T=w×ABS1-wREL1※ただし、ABS:絶対評価スコア、REL:相対評価スコア、w:重み0≦w≦1なお、相対評価スコアの範囲が、絶対評価スコアの範囲と一致していなくても、wにより両者の範囲の差分を調整することが可能である。そして、認証結果出力部34が、評価統合部335から出力される統合スコアTに基づいて、入力画像A1の認証を行い、認証結果を出力するS26。作用効果以上のように、顔認証装置1は、人物の顔が撮影された入力画像A1を、顔特徴データを含む登録画像Rが登録された登録画像データベース21と照合する顔認証装置1において、上記入力画像A1の顔特徴データA11と、登録画像データベース21に登録されている登録人物情報Pの登録画像Rに含まれる顔特徴データとの間の絶対評価スコアを算出する絶対評価部331と、上記登録画像データベース21に登録されている一の登録人物情報Pの人物が、他の登録人物情報Pの人物に対して、どの程度、入力画像A1の人物と近似しているかを示すスコアである相対評価スコアを算出する相対評価部334と、絶対評価スコアと、相対評価スコアとを重み付けして統合した統合スコアを算出する評価統合部と、統合スコアに基づいて上記入力画像A1の照合を行う認証結果出力部34と、を備える構成である。よって、このように、統合スコアを用いて認証を行うので、絶対評価スコアしか用いずに照合を行う場合に判断を誤ってしまうような、似た人物同士例えば、AさんとBさんに対する識別率を向上させることができる。また、以上のように、顔認証装置1では、絶対評価部331は、入力画像A1と、人物Aさんなどを撮影して得られた一の画像から抽出した顔特徴データを有する登録画像例えば、登録画像R11との間で絶対評価スコアを算出し、相対評価部334は、人物を撮影して得られた一の画像から抽出した顔特徴データを有する登録画像を用いて、上記相対評価スコアを算出する構成である。そして、登録画像データベース21には、人物を撮影して得られた一の画像から抽出した顔特徴データを有する登録画像のみが登録されている。よって、登録画像Rを加工しなくても、既に登録されている登録画像Rを用いて直ちに各スコアを算出して、照合を行うことが可能となる。変形例相対評価部334は、所定の閾値以上の絶対評価スコアを有する登録画像を処理対象としてもよい。例えば、閾値を500とすることができる。例えば、図14に示したCさんおよびDさんについて算出された絶対評価スコアABS31~ABS33およびABS41~ABS43は、500以下であった。このため、図15において、CさんおよびDさんは、相対評価スコア算出の対象外とすることができる。上述のとおり、図14では、CさんおよびDさんは、AさんおよびBさんと比べて低い絶対評価スコアが算出されていたので、誤認証の可能性が低いといえる。よって、本変形例よれば、このように誤認証の可能性が低いCさんおよびDさんについての処理を省略することができ、これにより処理の簡略化、高速化を図ることができる。実施形態2本発明の他の実施形態について、図16~図20に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。本実施形態に係る顔認証装置では、登録人物情報Pごとに、代表的な顔画像を計算して、計算した代表的な顔画像に基づいて相対評価スコアを算出する。以下、主に相対評価スコアの算出手法に焦点を当てて説明する。まず、図16を用いて、顔認証装置画像照合装置1Aの構成について説明する。図16に示す顔認証装置1Aは、これまで説明した顔認証装置1と比べて以下の点が異なる。すなわち、顔認証装置1Aは、顔認証装置1の制御部30において、顔認証処理部33を、顔認証処理部33Aに変更し、登録画像代表データ算出部35を追加するとともに、さらに記憶部20において、代表データ登録情報記憶部登録画像データベース22を追加したものである。以下、これらの相違点について説明する。代表データ登録情報記憶部22は、登録人物情報Pに登録されている登録画像から計算された代表的な顔画像の登録情報である代表データ登録情報代表画像AVGが記憶されている。図16に示すように、代表データ登録情報AVGは、名前IDおよび登録画像代表データを含むデータ構造である。名前IDは、代表データ登録情報を識別するための情報であり、対応する登録人物情報Pの名前IDが格納される。登録画像代表データには、登録人物情報Pに登録されている登録画像から計算された代表的な顔画像が格納される。以下では、一例として、登録画像代表データは、登録対象画像A2の顔特徴データから算出されることとしている。なお、これに限られず、登録画像代表データは、登録対象画像A2の画素データから算出されるものであってもよい。登録画像代表データ算出部35は、顔画像登録処理において、登録対象画像A2から抽出された顔特徴データを用いて登録画像代表データを算出する。登録画像代表データ算出部35は、例示的に、登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2の顔特徴データの平均値を登録画像代表データとして算出することとしている。しかしながら、これに限られず、登録画像代表データ算出部35は、登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2の顔特徴データの絶対評価スコアにおける最大値または最小値を登録画像代表データとして算出してもよい。また、このほかにも、登録画像代表データ算出部35は、例えば、登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2の顔特徴データの中央値を登録画像代表データとして算出してもよい。登録画像代表データ算出部35は、操作部11において入力された人物の名前IDと、登録画像代表データとを対応付けて代表データ登録情報AVGとして代表データ登録情報記憶部22に登録する。顔認証処理部33Aは、入力画像と、登録画像とのマッチングおよび登録画像同士の評価を行うことにより、両者の近似の度合いを示す統合スコアを算出する点で、顔認証処理部33と共通する。一方、顔認証処理部33Aは、統合スコア算出に際して、登録画像データベース21に加えて、代表データ登録情報記憶部22を参照する点で、顔認証処理部33と異なる。顔認証処理部33Aの構成については以下において説明する。顔認証処理部図17を用いて、顔認証処理部33Aの構成について説明する。図17は、顔認証処理部33Aの概略的構成の一例を示す機能ブロック図である。図17に示すように、顔認証処理部33Aは、顔認証処理部33において、注目登録画像選択部332、他登録画像選択部333、および相対評価部334を、それぞれ、注目代表データ選択部相対評価スコア算出手段332A、他代表データ選択部相対評価スコア算出手段333A、および相対評価部相対評価スコア算出手段334Aに変更したものである。注目代表データ選択部332Aは、代表データ登録情報記憶部22に登録されている登録画像代表データから、相対評価部334Aがスコアの評価の基準とする登録画像代表データである注目代表データを選択する。なお、注目代表データ選択部332Aは、注目登録画像選択部332と同様の選択手法を適用することができる。他代表データ選択部333Aは、代表データ登録情報記憶部22に登録されている登録画像代表データから、注目代表データとの比較の対象となる登録画像代表データである選択代表データを選択する。なお、他代表データ選択部333Aは、他登録画像選択部333と同様の選択手法を適用することができる。相対評価部334Aは、注目代表データを基準に、選択代表データとの比較を行うことにより、注目代表データと、選択代表データとの相対的な関係性を評価する。そして、相対評価部334Aは、注目代表データが示す人物が、選択代表データが示す人物と比べて、入力画像に撮影されている人物とどの程度似ているかを示す相対評価スコアを算出する。それ以外の点については、相対評価部334と同様である。例えば、相対評価部334Aは、相対評価部334と同様の相対評価スコアの算出手法を用いることができる。すなわち、相対評価部334Aは、図6および図7を用いて示した手法により、相対評価スコアを算出することができる。なお、この場合、代表データ登録情報AVGの登録画像代表データが、図6および図7における特徴量Ynに対応している。顔画像登録処理の流れ次に、図18を用いて、ある人物の顔を撮影した撮影画像を登録対象画像として登録する顔画像登録処理の流れの他の例について説明する。図18は、顔認証装置1Aにおける顔画像登録処理の流れについて例示したフローチャートである。ステップS10およびS11については、図11を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。ステップS11に続くステップS12において、登録画像代表データ算出部35は、登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2から抽出された顔特徴データを用いて、登録画像代表データを算出する。以上で、顔画像登録処理は終了する。顔画像認証処理の流れ次に、図19を用いて、ある人物の顔を撮影した撮影画像を入力画像として認証する顔画像認証処理の流れの他の例について説明する。図19は、顔認証装置1Aにおける顔画像認証処理の流れについて例示したフローチャートである。また、図19に示すフローチャートは、図12に示したフローチャートのステップS23を、ステップS23Aに変更したものである。ステップS20~S22については、図12を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。次に、注目代表データ選択部332Aが、代表データ登録情報記憶部22に登録されている登録画像代表データから一の登録人物の登録画像代表データを、注目代表データとして選択し、他代表データ選択部333Aが、注目代表データの登録人物とは異なる代表人物の登録画像代表データを、選択代表データとして選択するとともに、相対評価部334Aが、注目代表データと、選択代表データとの間で相対評価スコアを算出するS23A。さらに、この相対評価スコアの算出が、残りの登録人物の登録画像代表データについて実行されるS24。注目代表データの登録人物とは異なる、全ての登録人物の登録画像代表データについて相対評価スコアが算出されるとS24についてYES、評価統合部335が、絶対評価スコアと、相対評価スコアとを統合するS25。そして、認証結果出力部34が、評価統合部335から出力される統合スコアに基づいて、入力画像A1の認証を行って、認証結果を出力するS26。以上で、顔画像認証処理は終了する。実施例以下、さらに図20を用いて、図19を用いて説明した顔画像認証処理の流れの具体的な実施例について説明する。以下に示す実施例では、登録画像データベース21において、図20に示すように、登録人物情報P1Aさん、P2Bさん、P3CさんおよびP4Dさんが登録されているものとする。これらの登録人物情報P1~P4は、図13に示したものと同様である。さらに、代表データ登録情報記憶部22には、図20に示すように、登録人物情報P1~P4について、それぞれ対応する代表データ登録情報AVG10~AVG40が登録されている。図20では、代表データ登録情報AVG10~AVG40を黒丸にて示している。また、上述のとおり、登録画像代表データ算出部35は、登録人物情報Pの登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2の顔特徴データの平均値を登録画像代表データとして算出する。よって、一例を示すと、代表データ登録情報AVG10には、登録画像R11~R13の顔特徴データの平均値が登録画像代表データとして含まれる。以下、図19に示したフローチャートの各ステップに沿って説明する。まず、ステップS20~S22の具体的な実施例については、図12~図15を用いて説明したとおりであるので、その説明を省略する。続くステップS23Aにおいて、相対評価部334Aが、注目代表データと、選択代表データとの間で相対評価スコアを算出する。なお、図19では、注目代表データは、代表データ登録情報AVG10の登録画像代表データであるとし、選択代表データは、代表データ登録情報AVG20~AVG40の登録画像代表データであるとする。相対評価部334Aは、注目代表データである代表データ登録情報AVG10の登録画像代表データを基準に、選択代表データである代表データ登録情報AVG20、AVG30、およびAVG40の登録画像代表データそれぞれとの比較を行う。そして、相対評価部334Aは、上記比較結果に基づいて、それぞれ、相対評価スコアREL200、REL300、およびREL400を算出する。具体的な、相対評価スコアREL200、REL300、およびREL400の算出手法については、前記実施形態において、図6および図7等を用いて説明したとおりであるので、その説明を省略する。相対評価部334Aは、このようにして、Bさん、Cさん、およびDさんについて、相対評価スコアREL200、REL300、およびREL400を算出するS24。続くステップS25およびS26については、図12~図15を用いて説明したとおりであるので、その説明を省略する。作用効果以上のように、顔認証装置1Aは、相対評価部334Aが、人物について登録されている複数の登録画像Rを代表する顔特徴データを有する代表データ登録情報を用いて相対評価スコアを算出する構成である。上記構成によれば代表データ登録情報AVGを用いて算出した照合スコアを用いて、相対評価スコアを算出するので、相対評価スコアの算出時における処理負荷を軽減することができる。変形例以下において、顔認証装置1Aの好ましい変形例について説明する。[代表データの変形例]顔認証処理部33Aにおいて、注目代表データの登録人物とは異なる複数の登録人物の代表データを作成してもよい。例えば、上記複数の登録人物の代表データとして、全登録人物の代表データである全他人代表データを作成してもよい。全他人代表データは、注目代表データの登録人物とは異なる複数の登録人物の代表データの平均値を求めることにより作成することができる。そして、他代表データ選択部333Aは、上記全他人代表データを選択代表データとして選択してもよい。上記構成によれば、上述の相対評価スコア算出手法の手法1を採用する場合、注目代表データの登録人物とは異なる登録人物の人数分の射影を行うことなく相対評価スコアを算出することができる。また、上述の手法2においても、注目代表データの登録人物とは異なる登録人物の人数分の距離計算または類似度計算を行うことなく相対評価スコアを算出することができる。上述の手法3では、注目代表データの登録人物とは異なる登録人物の人数分の識別空間の作成を行うことなく相対評価スコアを算出することができる。この変形例は、言い換えれば、注目代表データの登録人物とは異なる複数の登録人物の特徴空間に対して、射影、距離計算類似度計算、または識別空間の作成を行っているともいえる。[代表データ登録情報の登録の変形例]登録画像代表データ算出部35は、以下のように代表データ登録情報AVGを登録してもよい。具体的には、登録画像代表データ算出部35は、顔特徴データ抽出部32から供給される、登録対象画像A2の顔特徴データを登録画像データベース21と照合して、登録人物を特定する。また、登録画像代表データ算出部35は、特定した人物について登録されている登録画像Rおよび登録対象画像A2を用いて、登録画像代表データを算出する。そして、登録画像代表データ算出部35は、特定された人物の名前IDと、登録画像代表データとを対応付けて代表データ登録情報AVGとして代表データ登録情報記憶部22に登録する。実施形態3本発明の他の実施形態について、図21~図24に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。本実施形態に係る顔認証装置では、登録人物情報Pごとに、代表的な顔画像を計算して、計算した代表的な顔画像に基づいて絶対評価スコアを算出する。以下、主に絶対評価スコアの算出手法に焦点を当てて説明する。まず、図21を用いて、顔認証装置画像照合装置1Bの構成について説明する。図21に示す顔認証装置1Bは、上述の顔認証装置1Aと比べて以下の点が異なる。すなわち、顔認証装置1Bは、顔認証装置1Aの制御部30において、顔認証処理部33Aを、顔認証処理部33Bに変更したものである。顔認証処理部33Bは、絶対評価スコアの算出に登録画像を用い、相対評価スコアの算出に代表データ登録情報を用いる顔認証処理部33Aと異なり、絶対評価スコアの算出に代表データ登録情報を用い、相対評価スコアの算出に登録画像を用いる。以下において、顔認証処理部33Bの構成について説明する。顔認証処理部図22を用いて、顔認証処理部33Bの構成について説明する。図22は、顔認証処理部33Bの概略的構成の一例を示す機能ブロック図である。図22に示すように、顔認証処理部33Bは、顔認証処理部33において、絶対評価部331を代表データ絶対評価部照合スコア算出手段337に変更したものである。代表データ絶対評価部337は、入力画像と、代表データ登録情報とのマッチングを行うことで代表データの絶対評価スコアを算出する。代表データ絶対評価部337の照合スコア算出手法には、絶対評価部331と同様の手法を用いることができる。すなわち、代表データ絶対評価部337は、図4および図5を用いて示した手法により、相対評価スコアを算出することができる。なお、この場合、代表データ登録情報AVGの登録画像代表データが、図4および図5における特徴量Yに対応している。また、代表データ絶対評価部337は、算出した絶対評価スコアを評価統合部335に供給する。また、評価統合部335についても、代表データ絶対評価部337から絶対評価スコアの供給を受ける点以外は、これまでに説明したとおりである。顔画像登録処理の流れ顔認証装置1Bにおける顔画像登録処理の流れは、図18を用いて示したとおりであるので、その説明を省略する。顔画像認証処理の流れ次に、図23を用いて、ある人物の顔を撮影した撮影画像を入力画像として認証する顔画像認証処理の流れのさらに他の例について説明する。図23は、顔認証装置1Aにおける顔画像認証処理の流れについて例示したフローチャートである。図23に示すフローチャートは、図12に示すフローチャートにおいて、ステップS22を、ステップS22Aに変更したものである。ステップS20およびS21については、図12を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。次に、ステップS22Aにおいて、代表データ絶対評価部337が、入力画像と、各代表データ登録情報との間でマッチングを行い、絶対評価スコアを算出するS22A。続く、ステップS23~S26については、図12を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。実施例以下、さらに図24を用いて、図23を用いて説明した顔画像認証処理の流れの具体的な実施例について説明する。以下に説明する実施例では、登録画像データベース21において、図24に示すように、登録画像データベースにおいて、登録人物情報P1Aさん、P2Bさん、P3CさんおよびP4Dさんが登録されているものとする。これらの登録人物情報P1~P4は、図13に示したものと同様である。また、代表データ登録情報記憶部22には、図24に示すように、登録人物情報P1~P4について、それぞれ対応する代表データ登録情報AVG100~AVG400が登録されている。図24では、代表データ登録情報AVG100~AVG400を黒丸にて示している。また、上述のとおり、登録画像代表データ算出部35は、登録人物情報Pの登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2の顔特徴データの平均値を、登録画像代表データとして算出する。よって、一例を示すと、代表データ登録情報AVG100には、登録画像R11~R13の顔特徴データの平均値が登録画像代表データとして含まれる。以下、図23に示したフローチャートの各ステップに沿って説明する。まず、ステップS20およびS21については、図12~図15を用いて説明したとおりであるので、その説明を省略する。次に、ステップS22Aにおいて、代表データ絶対評価部337は、入力画像A1と、代表データ登録情報AVG100~AVG400のそれぞれとの間でマッチングを行うことで、代表データ登録情報AVG100~AVG400のそれぞれについて、絶対評価スコアABS100~ABS400を算出する。続く、ステップS23~S26については、図12~図15を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。作用効果以上のように、顔認証装置1Bは、代表データ絶対評価部337が、入力画像A1と、人物について登録されている複数の登録画像Rを代表する顔特徴データである登録画像代表データを有する代表データ登録情報AVGとの間で絶対評価スコアを算出する構成である。上記構成によれば、各登録人物情報Pそれぞれについて、代表データ登録情報AVGを用いて絶対評価スコアを算出するため、絶対評価スコアの算出時における処理負荷を軽減することができる。実施形態4本発明の他の実施形態について、図25~図27に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。本実施形態に係る顔認証装置では、登録人物情報Pごとに、代表的な顔画像を計算して、計算した代表的な顔画像に基づいて、絶対評価スコアおよび相対評価スコアを算出する。まず、図25を用いて、顔認証装置画像照合装置1Cの構成について説明する。図25に示す顔認証装置1Cは、上述の顔認証装置1Aと比べて以下の点が異なる。すなわち、顔認証装置1Cは、顔認証装置1Aの制御部30において、顔認証処理部33Aを、顔認証処理部33Cに変更したものである。以下において、顔認証処理部33Cの構成について説明する。顔認証処理部図26を用いて、顔認証処理部33Cの構成について説明する。図26は、顔認証処理部33Cの概略的構成の一例を示す機能ブロック図である。図26に示すように、顔認証処理部33Cは、顔認証処理部33Aにおいて、絶対評価部331を、代表データ絶対評価部337に変更したものである。代表データ絶対評価部337は、前記実施形態の顔認証処理部33Bの代表データ絶対評価部337と同様である。従って、代表データ絶対評価部337については、すでに説明済みであるので、ここではその説明を省略する。顔認証処理部33Cは、このように絶対評価スコアおよび相対評価スコアの両方において、代表データ登録情報を用いる構成となっている。以下では、絶対評価スコアの算出および相対評価スコアの算出において、それぞれ異なる登録画像代表データを用いる構成について説明する。しかしながら、これに限定されず、絶対評価スコアの算出および相対評価スコアの算出において、同一の登録画像代表データを用いてもよい。また、顔認証処理部33Cでは、登録画像代表データ算出部35が、代表データ登録情報を、絶対評価スコア算出用と、相対評価スコア算出用とで個別に登録する構成とする。例えば、登録画像代表データ算出部35は、登録画像Rの顔特徴データおよび登録対象画像A2の顔特徴データの平均値を登録画像代表データとして算出する。また、例えば、登録画像代表データ算出部35は、最近登録された登録画像Rの顔特徴データを登録画像代表データとして算出することができる。そして、以下では、平均値の登録画像代表データを絶対評価スコア算出用とし、最近登録された登録画像Rの顔特徴データを相対評価スコア算出用とする例について説明する。しかしながら、これに限られず、上記と逆の構成にしてもかまわない。顔画像登録処理の流れ顔認証装置1Cにおける顔画像登録処理の流れは、図18を用いて示したとおりであるので、その説明を省略する。顔画像認証処理の流れ次に、図27を用いて、ある人物の顔を撮影した撮影画像を入力画像として認証する顔画像認証処理の流れのさらに他の例について説明する。図27は、顔認証装置1Cにおける顔画像認証処理の流れについて例示したフローチャートである。図27に示すフローチャートは、図19に示すフローチャートにおいて、ステップS22を、ステップS22Aに変更したものである。ステップS20およびS21については、図12を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。次に、ステップS22Aにおいて、代表データ絶対評価部337が、入力画像と、絶対評価スコア算出用の各代表データ登録情報との間でマッチングを行い、絶対評価スコアを算出するS22A。次に、代表データ登録情報記憶部22に登録されている相対評価スコア算出用の登録画像代表データから、注目代表データ選択部332Aが、一の登録人物の登録画像代表データを注目代表データとして選択し、他代表データ選択部333Aが、注目代表データの登録人物とは異なる代表人物の登録画像代表データを選択代表データとして選択するとともに、相対評価部334Aが、注目代表データと、選択代表データとの間で相対評価スコアを算出するS23A。続くステップS24~S26については、図12を用いて既に説明したとおりであるので、その説明を省略する。実施例以下、さらに図20および図24を用いて、図27を用いて説明した顔画像認証処理の流れの具体的な実施例について説明する。以下に説明する実施例では、登録顔画像データベースにおいて、図20および図24に示したように、登録人物情報P1~P4が登録されている。また、図20に示すように、代表データ登録情報記憶部22において、相対評価スコア算出用の代表データ登録情報AVG10~AVG40が登録されているとする。また、図24に示すように、代表データ登録情報記憶部22において、絶対評価スコア算出用の代表データ登録情報AVG100~AVG400が登録されているとする。以下、図27に示したフローチャートの各ステップに沿って説明する。まず、S20およびS21については、図12~図15を用いて説明したとおりである。続いて、ステップS22Aにおいて、代表データ絶対評価部337は、入力画像A1と、代表データ登録情報AVG100~AVG400のそれぞれとの間でマッチングを行うことで、代表データ登録情報AVG100~AVG400のそれぞれについて、絶対評価スコアABS100~ABS400を算出する。続いて、ステップS23Aにおいて、相対評価部334Aが、注目代表データと、選択代表データとの間で相対評価スコアを算出する。ここで、相対評価部334Aが算出する相対評価スコアについて説明すると図20に例示するとおりである。まず、図20に例示するように、注目代表データは、代表データ登録情報AVG10の登録画像代表データであるとし、選択代表データは、代表データ登録情報AVG20~AVG40の登録画像代表データであるとする。このとき、図20に例示するように、相対評価部334Aは、注目代表データである代表データ登録情報AVG10の登録画像代表データを基準に、選択代表データである代表データ登録情報AVG20、AVG30、およびAVG40の登録画像代表データそれぞれとの比較を行う。そして、相対評価部334Aは、上記比較結果に基づいて、それぞれ、相対評価スコアREL201、REL301、およびREL401を算出する。具体的な、相対評価スコアREL200、REL300、およびREL400の算出手法については、前記実施形態において、図6および図7等を用いて説明したとおりであるので、その説明を省略する。相対評価部334Aは、このようにして、Bさん、Cさん、およびDさんについて、相対評価スコアREL201、REL301、およびREL401を算出するS24。続くステップS25およびS26については、図12~図15を用いて説明したとおりであるので、その説明を省略する。作用効果以上のように、顔認証装置1Cは、代表データ絶対評価部337が、入力画像A1と、代表データ登録情報AVGとの間で絶対評価スコアを算出し、相対評価部334Aが、代表データ登録情報AVGを用いて相対評価スコアを算出する構成である。上記構成によれば、絶対評価スコアおよび相対評価スコアの算出時における処理負荷を軽減することができる。また、以上のように、顔認証処理において、登録画像データベースに参照しなくても済む構成となっている。また、絶対評価スコア算出用と、相対評価スコア算出用とで個別に代表データ登録情報を登録しておくことで、それぞれのスコア算出に適した登録画像代表データを用いた認証処理を行うことができる。これにより、認証精度の向上を図ることができる。変形例以下において、顔認証装置1Cの好ましい変形例について説明する。登録画像代表データ算出部35は、登録されている登録画像の一部を用いて、登録画像代表データを算出する構成としてもよい。すなわち、登録画像代表データ算出部35は、登録されている登録画像の部分空間を利用することにより、登録画像代表データを算出してもよい。また、登録画像代表データ算出部35は、それ以外の手法統計学的手法や、多変量解析などで登録画像代表データを作成しても良い。また、登録画像代表データ算出部35が、代表データ登録情報を、絶対評価スコア算出用と、相対評価スコア算出用とで個別に登録するのではなく、絶対評価スコア算出および相対評価スコア算出において、共通の代表データ登録情報を用いてもよい。むすび本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。例えば、上述した実施形態では、評価統合部335が、統合スコアの算出において、絶対評価スコアと、相対評価スコアとの重み付け平均を求めることを説明したが、評価統合部335は、次のようにして上記1式における重みwを決定してもよい。すなわち、重みwは、予め定められたものであってよく、記憶部20において設定ファイルに重みwの値が記憶されていてもよい。そして、評価統合部335は、記憶部20から重みwの値を読み取って、重み付け平均を求めてもよい。また、重みwは、登録画像の登録枚数に基づいて決定してもよい。すなわち、登録枚数が多いときに絶対評価スコアの重みwを高くしてもよい。これに対して、登録枚数が少ないときに相対評価スコアの重みwを低くしてもよい。また、重みwは、登録データの状態と入力データの状態の違いに基づいて決定してもよい。この場合、登録画像Rを、撮影画像を撮影したときの人物の顔の状態や、環境、撮影条件を解析した結果を示す各種の情報を項目として含むデータ構造として構成する。より具体的には、登録画像Rを、顔の向き、顔の表情、笑顔度、照明条件、および射光度等の項目を含むデータ構造として構成する。また、登録画像Rは、他にも項目として、年齢、性別、目の開き方等を含んでいてもよい。そして、全登録画像Rの上記データ項目が示す状態と入力画像の状態とが異なる場合は、絶対評価スコアの重みwを高くしてもよい。これに対して、全登録画像Rの上記データ項目が示す状態と入力画像の状態とが似ている場合は、相対評価スコアの重みwを低くしてもよい。また、上述した実施形態では、人物の顔を登録および認証の対象物としていたが、これに限られない。人物全体を対象物としてもよいし、他にも車両やそのナンバープレートを対象物としてもよい。登録および認証の対象となる対象物はパターン認識可能な物体であればよい。なお、対象物とは、別の対象物の一部であってもよい。例えば、ある対象物が人物であるとき、その対象物の一部である人物の顔も対象物とすることができる。最後に、顔認証装置1、1A、1B、1Cの各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにCPUを用いてソフトウェアによって実現してもよい。すなわち、上記装置は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するCPUcentralprocessingunit、上記プログラムを格納したROMreadonlymemory、上記プログラムを展開するRAMrandomaccessmemory、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置記録媒体などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記装置の制御プログラムのプログラムコード実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラムをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記装置に供給し、そのコンピュータまたはCPUやMPUが記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー登録商標ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやCD-ROM/MO/MD/DVD/CD-R/ブルーレイディスク登録商標等の光ディスクを含むディスク系、ICカードメモリカードを含む/光カード等のカード系、あるいはマスクROM/EPROM/EEPROM/フラッシュROM等の半導体メモリ系などを用いることができる。また、上記装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、LAN、ISDN、VAN、CATV通信網、仮想専用網virtualprivatenetwork、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、IEEE1394、USB、電力線搬送、ケーブルTV回線、電話線、ADSL回線等の有線でも、IrDAやリモコンのような赤外線、Bluetooth登録商標、802.11無線、HDR、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。