"一つの被写体の複数の画像から得られた複数の特徴情報を、該被写体に関連付けるとともに、類似性に基づいて分類して登録した辞書データを記憶する記憶手段と、画像から被写体を検出し、該被写体の画像から新たに登録される特徴情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により検出された被写体が前記辞書データに登録されている場合に、前記検出された被写体の各分類に属する特徴情報と前記抽出された特徴情報との類似度に基づいて、対応する分類を選択する選択手段と、前記選択手段で対応する分類が選択された場合は、前記辞書データの該対応する分類に前記抽出された特徴情報を登録し、前記選択手段で対応する分類が選択されなかった場合は、前記辞書データの前記検出された被写体に新たな分類を追加して該抽出された特徴情報を登録する登録手段と、を備えることを特徴とする被写体認識装置。前記選択手段は、前記検出された被写体について前記辞書データに登録されている特徴情報のそれぞれと前記抽出された特徴情報との類似度のうち最大の類似度が所定の閾値より大きい場合に、前記最大の類似度が得られた特徴情報が属する分類を、前記対応する分類として選択する、ことを特徴とする請求項1記載の被写体認識装置。前記選択手段は、前記検出された被写体について前記辞書データに登録されている特徴情報のそれぞれと前記抽出された特徴情報との類似度が所定の閾値より大きい特徴情報が属している分類のすべてを前記対応する分類として選択する、ことを特徴とする請求項1記載の被写体認識装置。前記選択手段は、前記検出された被写体について前記辞書データに登録されている特徴情報のそれぞれと前記抽出された特徴情報との類似度が所定の閾値より大きい特徴情報が属している分類のうちの所定数の分類を前記対応する分類として選択する、ことを特徴とする請求項1記載の被写体認識装置。前記選択手段は、前記検出された被写体について登録されている特徴情報のそれぞれと前記抽出された特徴情報との類似度のうち最大の類似度が所定の閾値より大きい場合に、前記最大の類似度が得られた特徴情報が所属する分類を分類候補として選択し、前記検出された被写体の前記分類候補以外の分類から取得された特徴情報と該分類候補に属する特徴情報から得られる類似度の、前記抽出された特徴情報の該分類候補への追加による上昇値が、前記辞書データから選択された前記検出された被写体以外の他の被写体の特徴情報と該分類候補に属する特徴情報とから得られる類似度の、前記抽出された特徴情報の該分類候補への追加による上昇値よりも大きい場合に、前記分類候補を前記対応する分類に選択する、ことを特徴とする請求項1に記載の被写体認識装置。前記選択手段は、前記他の被写体の特徴情報として、前記辞書データに登録された前記検出された被写体以外の被写体のすべての特徴情報のうち、前記検出された被写体との類似度が最も大きい特徴情報を選択する、ことを特徴とする請求項5に記載の被写体認識装置。前記辞書データに登録された被写体の中から、前記検出された被写体に対応する被写体をユーザに選択させる手段を更に備える、ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の被写体認識装置。入力された画像から特徴情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された特徴情報と前記辞書データに登録された特徴情報との類似度を、分類ごとに算出する算出手段と、前記算出した類似度のうち最大の類似度が認識用の閾値より大きい場合に、該最大の類似度を有する分類に対応した被写体を認識の結果として判定する認識判定手段とを備える、ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の被写体認識装置。一つの被写体の複数の画像から得られた複数の特徴情報を、該被写体に関連付けるとともに、類似性に基づいて分類して登録した辞書データを記憶する記憶手段を備えた被写体認識装置による辞書データ登録方法であって、抽出手段が、画像から被写体を検出し、該被写体の画像から新たに登録される特徴情報を抽出する工程と、選択手段が、前記抽出する工程により検出された被写体が前記辞書データに登録されている場合に、前記検出された被写体の各分類に属する特徴情報と前記抽出された特徴情報との類似度に基づいて、対応する分類を選択する工程と、登録手段が、前記選択手段で対応する分類が選択された場合は、前記辞書データの該対応する分類に前記抽出された特徴情報を登録し、前記選択手段で対応する分類が選択されなかった場合は、前記辞書データの前記検出された被写体に新たな分類を追加して該抽出された特徴情報を登録する工程と、を有することを特徴とする辞書データ登録方法。しかし、特許文献1では、変化に富んだ複数枚の顔画像を予め辞書データに記憶しておく必要がある。上記条件は複合的に変化するため、それらに対応した顔画像を全て辞書データに記憶するのはユーザの負担になる。また、記憶される顔画像が増加することにより処理時間が増加してしまう。そこで、特許文献2に記載されているように、顔画像に対して小領域を設定し、設定された小領域に対して特徴情報を計算することにより、個人認識のために必要な特徴情報を得ることにより、少ない顔画像の登録数で認識精度を向上させる手法が用いられる。たとえば、個人認識は以下の手順で行われる。まず、図6に示すように認識対象の顔画像である顔610を小領域611、小領域612、小領域613のように小領域ごとの特徴情報に分ける。そして、小領域611と、辞書データ690に記憶された3枚の同一人物の顔画像顔620、顔630、顔640の対応する小領域小領域621、小領域631、小領域641との各類似度を算出する。その後、小領域611と比較した各類似度の中で最も高い類似度を選択する。このような処理を、顔610の全ての小領域について行い、選択された類似度を統合することで、認識対象顔画像の顔610と辞書データに記憶された3枚の顔画像顔620、顔630、顔640の人物との類似度が算出される。このような方法により、辞書データに記憶しておく1人あたりの顔画像の枚数を減らして、上記条件による影響を低減した高精度な個人認識が可能となる。しかしながら、上記の個人認識方法では、同一人物に対応した特徴情報の登録数が増加すると、他人を誤認識しやすくなる傾向がある。これは、辞書データに記憶された同一人物の複数の顔画像における小領域が顔画像間でずれてしまったり、同一人物の顔画像の特徴が大きく変化したりすることが原因としてあげられる。例えば、図7に示されるように、顔701~704が同一人物の顔として登録されている場合、顔701の小領域711と比較して、顔702の小領域712は、顔の向きにより特徴が大きく変化している。また、顔703の小領域713は光の影響で小領域の位置を決定するための目や鼻など器官検出位置がずれてしまい、その結果、小領域713の位置がずれてしまっている。顔704の小領域714はマスクやメガネなどの装飾品によりその特徴が変化している。図8は、図7で示した同一人物の顔画像間で小領域にずれがある顔画像を辞書データ890に記憶し、上述の個人認識方法で類似度を算出する場合の例を示す図である。なお、顔810、顔820、顔830、顔840は、それぞれ顔701、顔702、顔703、顔704に対応している。図8の顔800の小領域801と、辞書データの顔画像間で、ずれが生じている小領域811、小領域821、小領域831、小領域841を比較すると、これら小領域のいずれかと小領域801との類似度が高くなってしまうことがある。同様のことが、もうひとつの小領域802と、小領域812,822,832,842との間でも起こった場合、誤認識が発生する可能性がある。すなわち、認識対象である顔800と、顔800と同一人物の顔850との類似度892より、顔800と他人の顔810、820、830、840との類似度を統合して得られた類似度891の方が高くなり、誤認識が生じてしまう。本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、辞意データにおいて同一の被写体に関する特徴情報が増加しても、認証精度の低下を防止することを目的とする。上記の目的を達成するための本発明の一態様による被写体認識装置は以下の構成を備える。すなわち、一つの被写体の複数の画像から得られた複数の特徴情報を、該被写体に関連付けるとともに、類似性に基づいて分類して登録した辞書データを記憶する記憶手段と、画像から被写体を検出し、該被写体の画像から新たに登録される特徴情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により検出された被写体が前記辞書データに登録されている場合に、前記検出された被写体の各分類に属する特徴情報と前記抽出された特徴情報との類似度に基づいて、対応する分類を選択する選択手段と、前記選択手段で対応する分類が選択された場合は、前記辞書データの該対応する分類に前記抽出された特徴情報を登録し、前記選択手段で対応する分類が選択されなかった場合は、前記辞書データの前記検出された被写体に新たな分類を追加して該抽出された特徴情報を登録する登録手段と、を備える。本発明によれば、辞意データにおいて同一の被写体に関する特徴情報が増加しても、認証精度の低下を防止することができる。以下、本発明の好ましい実施形態のいくつかを、添付の図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施形態では、認識対象の被写体として人の顔を用いた例を説明する。すなわち、被写体認識装置としての顔認識装置を例に挙げて説明する。また、顔認識のための辞書データを記憶する機能と、該辞書データを用いて入力画像中の顔を認識する機能とを有する情報処理装置として、デジタルカメラ100を例示して各実施形態を説明する。[第1実施形態]図1は、第1実施形態によるデジタルカメラ100の構成例を示すブロック図である。図1において、103はフォーカスレンズを含む撮影レンズ、101は絞り機能を備えるシャッター、122は光学像を電気信号に変換するCCDやCMOS素子等で構成される撮像部である。123はA/D変換器であり、アナログ信号をデジタル信号に変換する。A/D変換器123は、撮像部122から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換するために用いられる。102はバリアであり、デジタルカメラ100の、撮影レンズ103を含む撮像部を覆うことにより、撮影レンズ103、シャッター101、撮像部122を含む撮像系の汚れや破損を防止する。124は画像処理部であり、A/D変換器123からのデータ、又は、メモリ制御部115からの画像データに対して画素補間、縮小といったリサイズ処理や色変換処理を行う。また、画像処理部124では、撮像した画像データを用いて所定の演算処理が行われ、得られた演算結果に基づいてシステム制御部150が露光制御、測距制御を行う。これにより、TTLスルーザレンズ方式のAFオートフォーカス処理、AE自動露出処理、EFフラッシュプリ発光処理が行われる。画像処理部124では更に、撮像した画像データを用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてTTL方式のAWBオートホワイトバランス処理も行っている。A/D変換器123からの出力データは、画像処理部124及びメモリ制御部115を介して、或いは、メモリ制御部115を介してメモリ132に直接書き込まれる。メモリ132は、撮像部122によって得られA/D変換器123によりデジタルデータに変換された画像データや、表示部128に表示するための画像データを格納する。メモリ132は、所定枚数の静止画像や所定時間の動画像および音声を格納するのに十分な記憶容量を備えている。また、メモリ132は画像表示用のメモリビデオメモリを兼ねている。113はD/A変換器であり、メモリ132に格納されている画像表示用のデータをアナログ信号に変換して表示部128に供給する。こうして、メモリ132に書き込まれた表示用の画像データはD/A変換器113を介して表示部128により表示される。表示部128は、LCD等の表示器上に、D/A変換器113からのアナログ信号に応じた表示を行う。不揮発性メモリ156は、電気的に消去記録可能なメモリであり、例えばEEPROM等が用いられる。不揮発性メモリ156には、システム制御部150の動作用の定数、プログラム等が記憶される。ここでいう、プログラムとは、本実施形態にて後述する各種フローチャートで示される処理を実行するためのプログラムのことである。150はシステム制御部であり、デジタルカメラ100全体を制御する。前述した不揮発性メモリ156に記録されたプログラムを実行することで、後述する本実施形態の各処理を実現する。152はシステムメモリであり、RAMが用いられる。システムメモリ152には、システム制御部150の動作用の定数、変数、不揮発性メモリ156から読み出したプログラム等が展開される。また、システム制御部150はメモリ132、D/A変換器113、表示部128等を制御することにより表示制御も行う。モード切替スイッチ160、シャッターボタン161、第1シャッタースイッチ162、第2シャッタースイッチ163、操作部170はシステム制御部150に各種の動作指示を入力するための操作手段である。モード切替スイッチ160は、システム制御部150の動作モードを静止画記録モード、動画記録モード、再生モード等のいずれかに切り替える。第1シャッタースイッチ162は、デジタルカメラ100に設けられたシャッターボタン161の操作途中、いわゆる半押し撮影準備指示でONとなり第1シャッタースイッチ信号SW1を発生する。第1シャッタースイッチ信号SW1により、AFオートフォーカス処理、AE自動露出処理、AWBオートホワイトバランス処理、EFフラッシュプリ発光処理等の動作を開始する。第2シャッタースイッチ163は、シャッターボタン161の操作完了、いわゆる全押し撮影指示でONとなり、第2シャッタースイッチ信号SW2を発生する。システム制御部150は、第2シャッタースイッチ信号SW2により、撮像部122からの信号読み出しから記録媒体104に画像データを書き込むまでの一連の撮影処理の動作を開始する。操作部170の各操作部材は、表示部128に表示される種々の機能アイコンを選択操作することなどにより、場面ごとに適宜機能が割り当てられ、各種機能ボタンとして作用する。機能ボタンとしては、例えば終了ボタン、戻るボタン、画像送りボタン、ジャンプボタン、絞込みボタン、属性変更ボタン等がある。例えば、メニューボタンが押されると各種の設定可能なメニュー画面が表示部128に表示される。利用者は、表示部128に表示されたメニュー画面と、4方向ボタンやSETボタンとを用いて直感的に各種設定を行うことができる。180は電源制御部であり、電池検出回路、DC-DCコンバータ、通電するブロックを切り替えるスイッチ回路等により構成され、電池の装着の有無、電池の種類、電池残量の検出を行う。また、電源制御部180は、その検出結果及びシステム制御部150の指示に基づいてDC-DCコンバータを制御し、必要な電圧を必要な期間、記録媒体104を含む各部へ供給する。130は電源部であり、アルカリ電池やリチウム電池等の一次電池やNiCd電池やNiMH電池、Li電池等の二次電池、ACアダプター等からなる。118はメモリカードやハードディスク等の外部の記録媒体104とのインターフェースである。記録媒体104は、メモリカード等の記録媒体であり、半導体メモリや磁気ディスク等から構成される。172は電源スイッチであり、電源オン、電源オフを切り替える。上述したデジタルカメラ100では中央1点AFや顔AFを用いた撮影が可能である。中央1点AFとは撮影画面内の中央位置の1点に対してAFを行うことである。顔AFとは顔検出機能によって検出された撮影画面内の顔に対してAFを行うことである。190は顔検出部である。顔検出部190においては、画像データに含まれる被写体から、目、口等のエッジを検出して人物の顔の特徴部分を検出する。すなわち、顔が占める画像データの領域顔位置と顔の大きさ、顔の確からしさ顔信頼度から、その画像領域のデータを顔画像データとして検出する顔検出処理や識別処理を実行する。191は特徴情報抽出部であり、顔検出部190で検出された顔画像データから、個人認識の際に用いる特徴情報を抽出する。個人認識のために必要な特徴情報とは、顔領域より、目、鼻、口の器官を中心とする小領域を設定し、設定された小領域に対して、LocalBinaryPatternLBPを計算し、特徴情報としたものである。LBPに関する詳細な説明は、特許文献2を参照のこと。192は辞書データ記憶部であり、照合時に用いる辞書データを記憶している。ここで、辞書データとは、特徴情報抽出部191で算出される特徴情報である。193は類似度算出部であり、顔検出部190で検出された顔画像データから特徴情報抽出部191にて抽出された特徴情報と、辞書データ記憶部192に記憶されている辞書データとをパターンマッチングにより比較する。この比較に基づいて、類似度算出部193は、検出された顔画像データと辞書データ記憶部192の顔画像データとの類似度を算出する。194は認識判定部である。認識判定部194では、類似度算出部193で算出された類似度と、予め設定した認識用の閾値とを比較する。そして、類似度が閾値以上のときに、認識判定部194は、顔検出部190で検出された顔画像が辞書データ記憶部192に記憶された人物であると識別、すなわち個人認識成功との判定を行う。195は分類情報設定部である。分類情報設定部195は、辞書データ記憶部192に新たな特徴情報を登録する際に、既存の分類に関連付けるか、新たに生成した分類に関連付けるかを制御する。類似度算出部193は、前もって辞書データ記憶部192に記憶された同一人物の特徴情報と新たな特徴情報との類似度を算出する。分類情報設定部195は、算出された類似度と予め設定した分類用の閾値とを比較する。そして、算出された類似度が閾値以上のときには、分類情報設定部195は、辞書データ記憶部192に登録する特徴情報に辞書データ記憶部192に記憶されている既存の分類情報を関連付ける。また、算出された類似度が閾値未満のときは、分類情報設定部195は、辞書データ記憶部192に登録する特徴情報に新規の分類情報を関連付ける。また、分類情報設定部1955は、新たな人物の顔が登録される場合には、その新たな人物を特定する情報と、新規の分類情報とを登録される特徴情報に関連付ける。なお、図1に示して説明した撮像装置の構成は一例であり、以下に説明する動作を実行できるのであれば、本発明に係る撮像装置の構成は、図1に示した構成に限定されるものではない。また、撮像装置に限られず、画像を処理する機能を有する情報処理装置であってもよい。次に、第1実施形態のデジタルカメラ100における辞書データの登録処理について、図2および図3A~3Dを参照して以下に詳細に説明する。図2は、第1実施形態による辞書データ登録処理を示すフローチャートである。図3A~3Dは、本実施形態における辞書データ登録処理を説明するための図である。処理の開始後のステップS201において、システム制御部150はユーザにより静止画記録モードと再生モードのいずれが選択されているかを判定する。静止画記録モードが選択されている場合、処理はステップS202に進み、システム制御部150は顔画像登録モードを設定する。そして、ステップS203において、システム制御部150は、撮影のための制御を行う。他方、ステップS201において再生モードが選択されている場合、処理はステップS204に進み、システム制御部150は記録媒体104に記憶された画像データを再生する。次にステップS205において、顔検出部190は、ステップS204で選択した画像データ、若しくはステップS203で撮影した画像データに対して顔検出処理を行なう。ステップS205で検出された顔が辞書データ記憶部192に登録される顔となる。以下では、図3Aの顔300が辞書データ390に登録する顔として検出されたものとして説明をする。なお、図3Aに示すように、辞書データは390は、各被写体人物について、複数の画像から得られた特徴情報をそれらの類似性に基づいて分類して登録している。図3Aでは、同一の人物305について、3つの分類情報381,382,383により、特徴情報311,312,313が3つに分類されて登録されている。ステップS206において、特徴情報抽出部191は、ステップS205で検出した辞書データ記憶部192に記憶させる顔300の画像データから辞書データに用いる特徴情報を抽出する。ここで、顔300より抽出した特徴情報を特徴情報301と呼ぶ。なお、特徴情報301は、顔300の複数の小領域の特徴情報を含むものとする。次に、ステップS207において、システム制御部150は、辞書データ記憶部192に登録されている人物に顔300と同一の人物が存在するか否かを選択するユーザ操作を受け付ける。受け付けたユーザ操作が、顔300と同一人物の特徴情報が辞書データ記憶部192に登録されていないことを示す場合は、顔300の人物は新規登録ということになる。新規登録の場合、ステップS208において、分類情報設定部195は、どの人物かを特定する情報とその人物の顔を分類する情報とを持った新規の分類情報を特徴情報301に関連付ける。その後、特徴情報301と、特徴情報に関連付けられた新規の分類情報を辞書データ記憶部192に登録し、本処理を終了する。新規の分類情報に関連付けした場合の処理終了後の辞書データを図3Bに示す。図3Bでは、新規の分類情報に関連付けしたため、人物307として新規の分類情報385が追加されて登録されている。なお、ステップS207のユーザ操作は、新規登録か追加登録かを指定するものであってもよい。一方、ステップS207において受け付けたユーザ操作が、顔300と同一人物の特徴情報が辞書データ記憶部192に登録されていることを示す場合、新規登録ではなく追加登録であることを意味し、処理はステップS209へ進む。ステップS209で、システム制御部150は、辞書データ記憶部192に記憶されている人物のうち、顔300の人物と同一の人物を選択するユーザ操作を受け付ける。この際に、システム制御部150は、辞書データ記憶部192に登録されている人物の一覧を提示するようにしてもよい。例えば、人物の一覧には、登録されている各人物に関連付けられた名前が提示される。もちろん、各人物の代表的な顔画像を提示するようにしてもよい。ここでは、ユーザ操作により、顔300の人物と同一人物である人物305が辞書データ記憶部192に記憶されている人物の中から選択されたものとする。次に、ステップS210において、類似度算出部193は、選択された人物305の顔から抽出された特徴情報を1つ選択する。たとえば、図3Aの辞書データ390に記憶されている人物305の特徴情報である特徴情報311、特徴情報321、特徴情報331の中から特徴情報311が選択されたとする。次にステップS211において、類似度算出部193は、ステップS210で選択された特徴情報と、ステップS206で特徴情報抽出部191が算出した顔300の特徴情報301との類似度を算出する。図3Aでは、特徴情報311と特徴情報301により類似度391が算出されている。次にステップS212において、システム制御部150は、辞書データ記憶部192に記憶されている人物305の顔から抽出した全ての特徴情報について処理したか否かを判定し、未処理の特徴情報があれば処理をステップS210に戻す。こうして、選択された人物305に関連付けられた分類情報の全てについて顔300の特徴情報301との類似度が算出される。図3Aでは、顔300の特徴情報301と人物305の特徴情報311、特徴情報321及び特徴情報331との各類似度類似度392,393が算出されるまで、上記処理が繰り返される。選択された人物305に関連付けられている全ての特徴情報にいついて処理を終えると、処理はステップS212からステップS213に進む。ステップS213において、分類情報設定部195は、ステップS211で算出された各類似度の中から最も高い類似度と、最も高い類似度の算出に利用された特徴情報を選択する。次にステップS214において、分類情報設定部195は、ステップS213で選択した最大の類似度と分類用の閾値とを比較する。最大の類似度が分類用の閾値より大きい場合には、処理はステップS215に進み、分類情報設定部195は、ステップS213で選択した特徴情報と同一の分類情報を特徴情報301に関連付けて、辞書データ記憶部192に登録する。一方、最大の類似度が分類用の閾値以下の場合には、処理はステップS216に進み、分類情報設定部195は、選択された人物305について新規の分類情報を生成し、特徴情報301にこれを関連付けて辞書データ記憶部192に記憶する。たとえば、図3Aにおける類似度391が最大の類似度として選択され、これが分類用の閾値を越えた場合は、分類情報設定部195は、分類情報381を特徴情報301に関連付け、辞書データ390に登録する。同様に、図2Aの類似度392が最大の類似度として選択され、これが分類用の閾値を越えた場合、分類情報設定部195は、分類情報382を特徴情報301に関連付けて辞書データ390に登録する。また、類似度393が最大の類似度として選択され、これが分類用の閾値を超えた場合、分類情報設定部195は、分類情報383を特徴情報301に関連付け、辞書データ390に記憶する。図3Cに類似度391が最大の類似度として選択され、これが分類用の閾値を越えた場合の、処理終了後の辞書データの内容を示す。類似度391が分類用の閾値を越えた場合、図3Cに示されるように、類似度391の算出に利用した特徴情報311に関連付けされた分類情報381が、特徴情報301に関連付けされて、記憶されている。図3Dは、類似度391が最大の類似度として選択されたが、これが分類用の閾値を超えなかった場合の処理終了後の辞書データの内容を示す。最大の類似度である類似度391が分類用の閾値を超えていないので、選択されなかった類似度392、類似度393も分類用の閾値以下である。このように全ての類似度が閾値を超えていないので、選択された同一人物である人物305について新規の分類情報386が生成され、この新規の分類情報386が特徴情報301に関連付けされて、記憶される。以上のように、辞書データ記憶部192が記憶する辞書データには、各特徴情報が分類情報により特定される分類に分けて登録される。すなわち、各特徴情報は、分類情報によって特定される分類に属するように登録される。次に、辞書データ記憶部192に記憶されている特徴情報と分類情報を利用した個人認識処理について、図4のフローチャートと図5を参照して以下詳細に説明する。図4は、第1実施形態による個人認識処理を示すフローチャートである。また、図5は、本実施形態における類似度算出処理を説明するための図である。まずステップS401において、顔検出部190は、入力された画像データに関して顔検出処理を実行する。ここで、検出された顔が認識を行う顔となる。次にステップS402に進み、特徴情報抽出部191は、ステップS401で検出した顔500の画像データから個人の認識を行う特徴情報を抽出する。図5で示すように、認識画像である顔500をいくつかの小領域小領域501や小領域502に分けて得られる各小領域の特徴情報が用いられる。また、辞書データ記憶部192においても、各小領域の特徴情報とそれに関連付けられた分類情報が登録されている。例えば、顔510、顔520、顔530の小領域511、小領域521、小領域531の特徴情報に、分類情報581が関連付けて登録されている。すなわち、小領域511、小領域521、小領域531の特徴情報は、分類情報581により特定される分類に属している。その後、ステップS403で、類似度算出部193は、類似度を算出する分類情報を辞書データ記憶部192に記憶された辞書データから選択する。図5では、まず分類情報581が選択されるものとする。次にステップS404において、類似度算出部193は、まず、顔500の小領域501を選択する。次に、ステップS405において、類似度算出部193は、小領域501に対応する特徴情報と、選択された分類情報が関連付けられている特徴情報のうちの小領域501に対応する特徴情報を用いて類似度を算出する。図5では、小領域501の特徴情報と、小領域511、小領域521、小領域531のそれぞれの特徴情報とを用いて類似度が算出される。すなわち、認識対象の小領域501と、辞書データ記憶部192に登録されている小領域511、小領域521、小領域531のそれぞれとの類似度が算出される。次にステップS406において、類似度算出部193は、ステップS405で算出した小領域511、小領域521、小領域531のそれぞれと小領域501との各類似度の中から最も高い類似度を選択する。次に、ステップS407において、類似度算出部193は、認識対象である顔500の全ての小領域について、ステップS404~S406の処理を終えたか否かを判定する。未処理の小領域があれば、処理はステップS404に戻る。全ての小領域について処理済みとなると、処理はステップS408へ進む。ステップS408において、類似度算出部193は、顔500の小領域ごとに選択した類似度小領域ごとの最大の類似度を統合することにより、ステップS403で選択された分類情報と顔500との類似度591を算出する。次に、ステップS409において、類似度算出部193は、辞書データ記憶部192に登録されている全ての分類情報について、上記ステップS403~S408の処理を終えているか否かを判定する。未処理の分類情報があれば、処理はステップS403に戻り、上記処理が繰り返される。こうして、分類情報581~584の全てについて、顔500との類似度が求まる。ステップS409において全ての分類情報が処理されたと判定されると、処理はステップS410に進む。ステップS410において、認識判定部194は、ステップS408で算出した統合類似度の中から最大の類似度を選択する。次に、ステップS411において、認識判定部194は、ステップS410で選択した類似度と認識用の閾値とを比較する。ステップS410で選択した類似度が認識用の閾値より大きい場合には、処理はステップS412に進み、認識判定部194は、認識に成功したと判定する。すなわち、最も高い分類情報に関連付けられている人物を認識結果とする。認識に成功したとの判定を受けて、システム制御部150は、例えば、表示部128において個人認識に成功していることを示す顔枠を表示する。一方、ステップS410で選択した類似度が認識用の閾値以下の場合には処理はステップS413に進み、認識判定部194は、認識に失敗したと判定する。システム制御部150は、認識に失敗したことを受けて、個人認識に成功していることを示す顔枠は表示せずに、本処理を終了する。以上のように、第1実施形態によれば、同一人物の複数の顔画像から特徴情報が辞書データとして登録される際に、同一人物の特徴情報が類似したもの同士へ分類されて登録される。そのため、顔認識の際に、同一人物の複数の特徴情報を用いた認識を可能としながら、環境の大きく異なる特徴情報が混在して用いられることが無くなり、誤認識の発生を低下させることができる。[第2実施形態]次に、第2実施形態に係る撮像装置による辞書データの記憶処理について、図9および図10を参照して以下詳細に説明する。図9は第2実施形態による辞書データの記憶処理を説明するフローチャートである。図10は、第2実施形態における辞書データ登録処理を説明するための図である。なお、第2実施形態の撮像装置の構成は第1実施形態図1で説明したとおりである。また、図9において、S201~S208の処理は、第1実施形態図2で説明したとおりである。ステップS207において、システム制御部150が受け付けたユーザ操作が追加登録を示す場合、処理はステップS909へ進む。この場合、顔300図3Aと同一人物の特徴情報が辞書データ記憶部192に登録されている。ステップS909で、システム制御部150は、辞書データ記憶部192に記憶されている人物のうち、顔300の人物と同一の人物を選択するユーザ操作を受け付ける。次にステップS910において、類似度算出部193は、選択された人物305の顔から抽出された特徴情報を1つ選択する。たとえば、図3Aの辞書データ390に記憶されている人物305の特徴情報である特徴情報311、特徴情報321、特徴情報331の中から特徴情報311が選択されたとする。次にステップS911において、類似度算出部193は、ステップS910で選択された特徴情報と、特徴情報抽出部191がステップS206で算出した顔300の特徴情報301との類似度を算出する。図3Aでは、特徴情報311と特徴情報301により類似度391が算出されている。次にステップS912において、分類情報設定部195は、ステップS911で算出された類似度391と分類用の閾値とを比較する。類似度391が分類用の閾値より大きい場合には、選択された特徴情報311が属する分類分類情報381に特徴情報301を所属させることができる。そのため、処理はステップS913に進み、分類情報設定部195は、選択された人物305の特徴情報のうちの選択された特徴情報に関連する分類情報を、特徴情報301に関連付ける。他方、類似度391が分類用の閾値以下の場合には、ステップS913はスキップされる。ステップS914では、辞書データ記憶部192に記憶された人物305の顔から抽出可能な全ての特徴情報について、ステップS910~S913の処理が終わっているかを判定する。全ての特徴情報について処理が終わっていない場合は、処理はステップS910に戻る。また、全ての特徴情報について処理が終わっている場合は、処理はステップS915に進む。上述した処理により、図3Aの類似度391が分類用の閾値を超えた場合、分類情報381が特徴情報301に関連付けられる。また、たとえば、類似度392が分類用の閾値を超えない場合、分類情報382を特徴情報301に関連付けることはしない。類似度391が分類用の閾値を超え、類似度392が分類用の閾値を超えなかった場合の辞書データの様子は図3Cに示すとおりとなる。さらに、類似度393が分類用の閾値を超えた場合、分類情報383も特徴情報301に関連付けられる。このように、類似度391および類似度393が分類用の閾値を超え、類似度392が分類用の閾値を超えなかった場合の辞書データの様子は、図10に示されるようになる。ステップS915において、選択された人物305の新規の分類情報が、既存の分類情報のいずれかに登録されたかどうかを判定する。既存の分類情報のいずれかに登録された場合は、特徴情報301が分類情報と関連付けられて辞書データ記憶部192に記憶されているので、そのまま処理を終了する。他方、既存の分類情報のいずれにも特徴情報301が登録されなかった場合は、処理はステップS916に進む。ステップs916において、分類情報設定部195は、選択された人物305に新規の分類情報を追加し、この新規の分類情報と特徴情報301を関連付ける。そして、特徴情報301と、特徴情報301に関連付けられた新規の分類情報を辞書データ記憶部192に記憶し、処理を終了する。上述したように、図10では、類似度391および類似度393が分類用の閾値を超えたため、分類情報381および分類情報383が特徴情報301に関連付けされている。そして、辞書データ記憶部192には、特徴情報301と特徴情報301に関連付けされた分類情報381および分類情報383が記憶される。こうして、第2実施形態では、一つの特徴情報図10では特徴情報301が複数の分類に属するように登録されることを許容する。また、類似度391、類似度392、類似度393のいずれも分類用の閾値を超えなかった場合の辞書データの状態は、図3Dのようになる。この場合、いずれの類似度も閾値を超えなかったため、選択された人物305の新規の分類情報として、分類情報386が特徴情報301に関連付けされる。そして特徴情報301と特徴情報301に関連付けされた分類情報386が辞書データ記憶部192に記憶される。以上のような第2実施形態の辞書データ記憶処理により生成された辞書データを利用した個人認識処理は、第1実施形態と同様である。なお、ステップS912,S913では、検出された被写体について辞書データに登録されている特徴情報のうち、ステップS206で抽出された特徴情報との類似度が所定の閾値より大きい特徴情報が属している分類のすべてが、その特徴情報と関連付けられる。しかしながら、本発明はこれに限られるものではなく、特徴情報に関連付ける分類情報の数を制限してもよい。例えば、ステップS911で算出された類似度の大きいものから順に所定数の分類情報がステップS206で抽出された特徴情報に関連付けられるようにしてもよい。その際、類似度が最大のものから順に所定数の分類情報が関連付けられるようにしてもよい。[第3実施形態]次に、第3実施形態を説明する。第3実施形態による撮像装置デジタルカメラ100の構成は第1実施形態図1と同様である。以下、第3実施形態に係る撮像装置による辞書データ登録処理について、図11、図12A~12D、図13を参照して以下詳細に説明する。図11は、第3実施形態による辞書データの記憶処理を説明するフローチャートである。図12A~12Dは、第3実施形態における辞書データ記憶処理を説明するための図である。図13は、第3実施形態における類似度上昇値算出方法を説明するための図である。なお、図11では、図1のステップS207のNO分岐以降の処理が示されており、ステップS201~S208の処理は第1実施形態で説明したとおりである。テップS207において、システム制御部150が受け付けたユーザ操作が追加登録を示す場合、処理はステップS1109へ進む。なお、第3実施形態では、ステップS205で入力画像から図12Aの顔1000が検出され、ステップS206で特徴情報1001が抽出されたものとする。また、辞書データ記憶部192には、図12Aに示される辞書データ1090が記憶されているものとする。ステップS207において、ユーザ操作が新規登録である旨を示す場合、ステップS208で、どの人物かを特定する情報とその人物の顔を分類する新規の分類情報とを特徴情報1001に関連付ける。そして、特徴情報1001と、特徴情報に関連付けた新規の分類情報を辞書データ記憶部192に記憶し、処理を終了する。新規の分類情報を関連付けした場合の処理終了後の辞書データを図12Bに示す。図12Bでは、新規の分類情報を関連付けしたため、人物1008として新しく分類情報1085が追加されて記憶されている。さて、ステップS207で顔1000と同一人物の特徴情報が記憶されている場合追加登録の場合は、ステップS1109でユーザにより顔1000と同一の人物が選択される。図12Aでは、辞書データ1090に記憶されている人物1005、人物1006、人物1007の中から人物1005が選択されたとする。次にステップS1110に進み、類似度算出部193は、選択された人物1005の顔から抽出した特徴情報を1つ選択する。図12Aでは、辞書データ1090に記憶されている人物1005の特徴情報1011、特徴情報1021の中から特徴情報1011が選択されたとする。次にステップS1111に進み、類似度算出部193は、ステップS1110で選択した特徴情報と特徴情報抽出部191で算出した顔1000の特徴情報1001を用いて類似度を算出する。図12Aでは、特徴情報1011と特徴情報1001により類似度1091が算出されている。次にステップS1112に進み、類似度算出部193は、選択された人物1005に関して辞書データ記憶部192に記憶されている全ての特徴情報について、顔1000の特徴情報1001との類似度が算出されたか否かを判定する。未処理の特徴情報があれば処理はステップS1110に戻り、ステップS910、ステップS911が繰り返される。上記の例の場合、顔1000の特徴情報1001と人物1005の特徴情報1011及び特徴情報1021の各類似度が算出されるまで、ステップS1110~S1112が繰り返される。次にステップS1113に進み、分類情報設定部195は、ステップS1111で算出した各類似度の中から最も高い類似度と、その最も高い類似度の算出に利用された特徴情報を選択する。ここでは、図12Aにおける人物1005の特徴情報1011、特徴情報1021の中から特徴情報1011が選択されたとする。次にステップS1114に進み、分類情報設定部195は、ステップS1113で選択した類似度と分類用の閾値の比較を行う。ステップS1114において類似度が分類用の閾値以下の場合には処理はステップS1121に進み、選択された人物1005の新規の分類情報を特徴情報1001に関連付ける。図12Dでは、類似度1091が最も高い類似度として選択され分類用の閾値を超えなかった場合の、本処理終了後の辞書データを示す。最も高い類似度である類似度1091が分類用の閾値を超えなかったので、選択されなかった類似度1092も分類用の閾値未満である。そのため、選択された同一人物である人物1005の新規の分類情報として、分類情報1085を特徴情報1001に関連付けて記憶している。ステップS1114において類似度が分類用の閾値より大きい場合には処理はステップS1115に進み、類似度算出部193は、ステップS1113で選択した特徴情報に関連付けてられている分類情報を選択する。図12Aの例では、特徴情報1011に関連付けている分類情報1081が分類情報として選択される。次にステップS1116に進み、類似度算出部193は、ステップS1115で選択した分類情報とは別の分類情報が関連付けられた特徴情報を、選択された人物1005の中から1つ以上選択する。図12Aでは特徴情報1021が選択されたものとする。次にステップS1117に進み、類似度算出部193は、辞書データ記憶部192に記憶された類似度を用いて、人物1005とは別の人物の中から、最も人物1005との類似度が高い特徴情報を選択する。図12Aの例では、人物1006の特徴情報1031が選択されたとする。なお、辞書データ記憶部192には、辞書データに登録されている人物間の類似度が記憶されているものとする。登録されている各人物間の類似度の計算は、辞書データが更新される毎に実行されるものとする。或いは、登録されている人物のそれぞれに、登録されている他の人物のうち最も類似度が高い人物が対応付けられているようにしてもよい。次にステップS1118に進み、類似度算出部193は、ステップS206で抽出された特徴情報にステップS1115で選択された分類情報が関連付けられた場合の類似度の上昇値を2つのケースについて算出する。一つは、当該分類に属する特徴情報と同一人物の他の分類に属する特徴情報との類似度の上昇値であり、もう一つは、当該分類に属する特徴情報と他人の特徴情報との類似度の上昇値である。まず、同一人物のうち、ステップS1115で選択した分類情報が関連付けられた特徴情報ステップS206で抽出した特徴情報に分類情報を関連付ける前の状態と、ステップS1116で選択した特徴情報との類似度を算出する。また、類似度算出部193は、ステップS1115で選択した分類情報をステップS206で抽出した特徴情報に関連付けた後の該分類情報が関連付けられた特徴情報とS1116で選択した特徴情報を用いて類似度を算出する。類似度算出部193は、こうして算出された2つの類似度から同一人物の類似度上昇値を算出する。次に、類似度算出部193は、ステップS1115で選択した分類情報が関連付けられた特徴情報ステップS206で抽出した特徴情報に分類情報を関連付ける前の状態と、ステップ1017で選択した他人の特徴情報との類似度を算出する。また、類似度算出部193は、ステップS1115で選択した分類情報をステップS206で抽出した特徴情報に関連付けた後の該分類情報が関連付けられた特徴情報と、他人の特徴情報を用いて類似度を算出する。類似度算出部193は、こうして算出した2つの類似度をから他人の類似度上昇値を算出する。類似度の上昇値の算出について、図13を参照して更に説明する。図13において、分類情報1181は、分類情報1081を特徴情報1001に関連付けて登録した様子を示している。したがって、分類情報1081と分類情報1181は実質的に同じ分類情報である。類似度算出部193は、分類情報1081とステップS1116で選択した特徴情報1021を用いて類似度1101を算出する。また、類似度算出部193は、分類情報1181とステップS1116で選択した特徴情報1021を用いて類似度1102を算出する。更に類似度1101及び類似度1102を用いて同一人物の類似度上昇値1111を求める。同様にして、類似度算出部193は、分類情報1081とステップS1117で選択した特徴情報1031を用いて類似度1103を算出する。また、類似度算出部193は、分類情報1181とステップS1117で選択した特徴情報1031を用いて類似度1104を算出する。類似度算出部193は、類似度1103及び類似度1104を用いて他人の類似度上昇値1112を求める。次にステップS1119に進み、分類情報設定部195は、ステップS1118で求めた同一人物の類似度上昇値1111と他人の類似度上昇値1112を比較する。同一人物の類似度上昇値1111と他人の類似度上昇値1112より大きい場合、処理はステップS1120に進む。ステップS1120において、分類情報設定部195は、ステップS1115で選択した分類情報1081を特徴情報1001に関連付けて、辞書データ記憶部192に記憶し、処理を終了する。他方、同一人物の類似度上昇値1111と他人の類似度上昇値1112以下の場合、処理はステップS1121に進む。ステップS1121において、分類情報設定部195は、選択された人物1005の新規の分類情報を特徴情報1001に関連付ける。図12Cに類似度上昇値1111が類似度上昇値1112より大きい場合の辞書データを示す。図12Cでは分類情報1081が特徴情報1011と特徴情報1001に関連付けられている。以上のように、第3実施形態では、最大の類似度が得られた特徴情報に関連付けられた特徴情報を、分類候補として選択するS1115。そして、特定の被写体の特徴情報のうちの分類候補以外の分類から取得された特徴情報と、上記分類候補に属する特徴情報との類似度の、抽出された特徴情報を分類候補へ追加する前後の変化上昇値が同一人物の類似度上昇値として算出される。また、特定の被写体以外の別の被写体の特徴情報と上記分類候補に属する特徴情報との類似度の、抽出された特徴情報を上記分類候補へ追加する前後の変化上昇値が、他人の類似度上昇値として算出される。そして、同一人物の類似度上昇値が他人の類似度上昇値よりも大きい場合に、分類候補の分類情報がステップS206で抽出した特徴情報に関連付けられる。なお、ステップS1116で特徴情報を選択できない場合には、そのままステップS1120が実行されるものとする。また、ステップS1116で一つ以上の特徴情報が選択された場合は、最も上昇値の大きいものが採用されるものとする。以上のような第3実施形態の辞書データ記憶処理により生成された辞書データを利用した個人認識処理は、第1実施形態と同様である。すなわち、以上のように、上記各実施形態によれば、本人に対する類似度の低下を抑えながら、他人の類似度を低下させることが可能となる。そのため、認識精度を向上する個人認識装置及び個人認識方法、ならびに辞書記憶方法を提供することができる。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。"