"画像データを生成し、データ格納部に格納する撮像部と、前記データ格納部に格納された前記画像データから画像の特徴を表す特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトル格納部に格納する特徴ベクトル抽出部と、前記画像の特徴についての基準となる基準ベクトルを格納している基準ベクトル格納部と、前記特徴ベクトル格納部に格納され且つ第1の時刻に生成された第1の画像データに係る特徴ベクトルと前記基準ベクトル格納部に格納されている前記基準ベクトルとの第1の距離と、前記特徴ベクトル格納部に格納され且つ前記第1の時刻より前の第2の時刻に生成された第2の画像データに係る特徴ベクトルと前記基準ベクトル格納部に格納されている前記基準ベクトルとの第2の距離とを比較することで、前記撮像部が生成した画像データが前記基準ベクトルに相当する画像データに近づいているか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定結果を表示する表示部と、を有する撮像装置。前記基準ベクトル格納部が、前記基準ベクトルからの所定の距離として表される閾値をさらに格納しており、前記判定部は、前記第1の距離が前記基準ベクトル格納部に格納されている前記閾値よりも小さい場合、前記第1の画像データを予め定められた適切な状態であるとさらに判定する請求項1記載の撮像装置。前記基準ベクトル格納部が、複数の基準ベクトルを格納しており、前記判定部は、前記複数の基準ベクトルを用いて求められた複数の第1の距離と複数の第2の距離とのうち、前記第1の距離の最小値と前記第2の距離の最小値とを用いて判定を行う請求項1又は2記載の撮像装置。前記基準ベクトルは、カテゴリ毎に用意され、当該カテゴリに属する各画像の画像データについて抽出される特徴ベクトルの重心ベクトルである請求項1乃至3のいずれか1つ記載の撮像装置。前記判定部は、前記第1の画像データに係る特徴ベクトルと前記基準ベクトルとの距離の大きさを表す距離データを生成し、前記表示部は、生成した前記距離データをさらに表示する請求項1乃至4のいずれか1つ記載の撮像装置。撮像部により生成された画像データを格納しているデータ格納部に格納されており且つ第1の時刻に生成された画像データから画像の特徴を表す第1の特徴ベクトルを抽出して特徴ベクトル格納部に格納するステップと、前記データ格納部に格納されており且つ前記第1の時刻より後の第2の時刻に生成された画像データから第2の特徴ベクトルを抽出して前記特徴ベクトル格納部に格納するステップと、前記特徴ベクトル格納部に格納された第1の特徴ベクトルと前記画像の特徴についての基準となる基準ベクトルを格納している基準ベクトル格納部に格納されている前記基準ベクトルとの第1の距離と、前記特徴ベクトル格納部に格納された第2の特徴ベクトルと前記基準ベクトル格納部に格納されている前記基準ベクトルとの第2の距離とを比較することで、前記撮像部により生成された画像データが前記基準ベクトルに相当する画像データに近づいているか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおける判定結果を表示部に表示するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。前記基準ベクトル格納部が、前記基準ベクトルからの所定の距離として表される閾値をさらに格納しており、前記判定ステップにおいて、前記第1の距離が前記基準ベクトル格納部に格納されている前記閾値よりも小さい場合、前記第1の画像データを予め定められた適切な状態であるとさらに判定する請求項6記載のプログラム。前記基準ベクトル格納部が、複数の基準ベクトルを格納しており、前記判定ステップにおいて、前記複数の基準ベクトルを用いて求められた複数の第1の距離と複数の第2の距離とのうち、前記第1の距離の最小値と前記第2の距離の最小値とを用いて判定を行う請求項6又は7記載のプログラム。前記判定ステップにおいて、前記第1の画像データに係る特徴ベクトルと前記基準ベクトルとの距離の大きさを表す距離データを生成し、前記表示部は、生成した前記距離データをさらに表示する請求項6乃至8のいずれか1つ記載のプログラム。撮像部により生成された画像データを格納しているデータ格納部に格納されており且つ第1の時刻に生成された画像データから画像の特徴を表す第1の特徴ベクトルを抽出して特徴ベクトル格納部に格納するステップと、前記データ格納部に格納されており且つ前記第1の時刻より後の第2の時刻に生成された画像データから第2の特徴ベクトルを抽出して前記特徴ベクトル格納部に格納するステップと、前記特徴ベクトル格納部に格納された第1の特徴ベクトルと前記画像の特徴についての基準となる基準ベクトルを格納している基準ベクトル格納部に格納されている前記基準ベクトルとの第1の距離と、前記特徴ベクトル格納部に格納された第2の特徴ベクトルと前記基準ベクトル格納部に格納されている前記基準ベクトルとの第2の距離とを比較することで、前記撮像部により生成された画像データが前記基準ベクトルに相当する画像データに近づいているか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップにおける判定結果を表示部に表示するステップと、を含み、コンピュータに実行される撮像支援方法。前記基準ベクトル格納部が、前記基準ベクトルからの所定の距離として表される閾値をさらに格納しており、前記判定ステップにおいて、前記第1の距離が前記基準ベクトル格納部に格納されている前記閾値よりも小さい場合、前記第1の画像データを予め定められた適切な状態であるとさらに判定する請求項10記載の撮像支援方法。前記基準ベクトル格納部が、複数の基準ベクトルを格納しており、前記判定ステップにおいて、前記複数の基準ベクトルを用いて求められた複数の第1の距離と複数の第2の距離とのうち、前記第1の距離の最小値と前記第2の距離の最小値とを用いて判定を行う請求項10又は11記載の撮像支援方法。前記判定ステップにおいて、前記第1の画像データに係る特徴ベクトルと前記基準ベクトルとの距離の大きさを表す距離データを生成し、前記表示部は、生成した前記距離データをさらに表示する請求項10乃至12のいずれか1つ記載の撮像支援方法。従って、本技術の目的は、一側面として、画像認識において認識精度が向上するような画像の撮影を支援するための技術を提供することである。本実施の形態に係る撮像装置は、A画像データを生成し、データ格納部に格納する撮像部と、Bデータ格納部に格納された画像データから画像の特徴を表す特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトル格納部に格納する特徴ベクトル抽出部と、C画像の特徴についての基準となる基準ベクトルを格納している基準ベクトル格納部と、D特徴ベクトル格納部に格納され且つ第1の時刻に生成された第1の画像データに係る特徴ベクトルと基準ベクトル格納部に格納されている基準ベクトルとの第1の距離と、特徴ベクトル格納部に格納され且つ第1の時刻より前の第2の時刻に生成された第2の画像データに係る特徴ベクトルと基準ベクトル格納部に格納されている基準ベクトルとの第2の距離とを比較することで、撮像部が生成した画像データが基準ベクトルに相当する画像データに近づいているか否かを判定する判定部と、E判定部の判定結果を表示する表示部とを有する。画像認識において認識精度が向上するような画像の撮影を支援するための技術を提供することができるようになる。図1に、本実施の形態に係る撮像装置の機能ブロック図を示す。本実施の形態に係る撮像装置1は、デジタルカメラとしての機能を有する撮像部101と、画像データ格納部103と、特徴ベクトル抽出部105と、特徴ベクトル格納部107と、本実施の形態の処理において基準値として用いられる基準ベクトル及び基準距離をカテゴリ毎に格納している基準データ格納部109と、判定部111と、表示データ格納部113と、表示部115と、撮影データ格納部117とを有する。撮像部101は、レンズ及びCCDセンサ又はCMOSセンサ等を介して被写体の画像データを生成し、画像データ格納部103又は撮影データ格納部117に格納する。特徴ベクトル抽出部105は、画像データ格納部103に格納されたデータから特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトル格納部107に格納する。判定部111は、特徴ベクトル格納部107及び基準データ格納部109に格納されたデータを用いて、生成された画像データの特徴ベクトルが基準ベクトルに近づいたか、及び基準ベクトルに十分近いか判断し、判断結果を表示するためのデータを生成して表示データ格納部113に格納する。また、判定部111は、中間的に生成したデータを特徴ベクトル格納部107に格納する。表示部115は、画像データ格納部103及び表示データ格納部113に格納されたデータを表示する。撮像装置1の基準データ格納部109には、例えば図2に示すような基準データテーブルが予め格納されているものとする。図2の基準データテーブルには、カテゴリ名の列と、基準ベクトルの列と、基準距離の列とが含まれている。本実施の形態において、基準ベクトルは、例えば、サンプル集合に含まれる、カテゴリが既知の画像データから抽出された参照特徴ベクトルの重心ベクトルである。また、基準距離は、サンプル集合の画像データに係る参照特徴ベクトルの分布に基づき設定される所定の距離である。そして、基準ベクトルの列及び基準距離の列にはこれらの値を登録しておく。なお、本実施の形態では、撮影しようとしている画像の特徴ベクトルとあるカテゴリに係る基準ベクトルとの距離が基準距離よりも短い場合、撮影しようとしている画像は、そのカテゴリに属する画像であると認識するのに十分な認識精度を得られるものと判断する。ここで、基準データ格納部109に格納されるデータを事前に準備する処理について、図3乃至図10を用いて説明しておく。なお、本処理は、例えば一般的なコンピュータにより実施され、得られたデータが撮像装置1の基準データ格納部109に格納されるものとする。まず、図3に、前処理を行うコンピュータの機能ブロック図を示す。本実施の形態に係るコンピュータ3は、カテゴリと関連付けて画像データを格納しているサンプル格納部301と、参照特徴ベクトル抽出部303と、参照特徴ベクトル格納部305と、基準値算出部307と、基準データ格納部309とを有する。参照特徴ベクトル抽出部303は、サンプル格納部301に格納された画像データから特徴ベクトルを抽出し、参照特徴ベクトル格納部305に格納する。また、基準値算出部307は、参照特徴ベクトル格納部305に格納されたデータを用いて、カテゴリ毎に、重心ベクトル及び所定の距離を求め、基準データ格納部309に格納する。また、基準値算出部307は、中間的に生成したデータを基準データ格納部309に格納する。次に、図4乃至図10を用いて、図3に示したコンピュータ3の処理について説明する。なお、サンプル格納部301には、特定のカテゴリと関連付けられた画像データが予め格納されているものとする。例えば、カテゴリ豚カツに関連付けられて、豚カツを撮影した画像データが格納されており、カテゴリ焼き魚に関連付けられて、焼き魚を撮影した画像データが格納されている。また、画像データには画像IDが付されているものとする。まず、参照特徴ベクトル抽出部303は、サンプル格納部301に格納された画像データから未処理の画像データを1つ特定し、画像データ、画像ID及びカテゴリ名を取得する図4:ステップS1。そして、参照特徴ベクトル抽出部303は、取得した画像データから特徴ベクトルを抽出し、画像ID及びカテゴリ名と関連付けて参照特徴ベクトル格納部305に格納するステップS3。特徴ベクトルは、画像データに含まれる色、模様又は形状等の特徴を数値化したベクトルである。本実施の形態では、画像データに含まれる色の特徴を表す特徴ベクトルを例に説明する。例えばRGB色空間をR、G及びBについてそれぞれ8等分することで512の部分空間に分割する。そして、取得した画像データの各画素の色値を取得し、512の部分空間のいずれに含まれるか判断する。例えば、総画素数をN、i1≦i≦512番目の部分空間に含まれる画素数をNPiとすると、特徴ベクトルは、次の式1で算出される値をi番目の要素xiとする512次元ベクトルとして抽出される。また、図5に、参照特徴ベクトル格納部305に格納される参照特徴ベクトルテーブルの一例を示す。図5の参照特徴ベクトルテーブルは、画像IDの列と、カテゴリ名の列と、特徴ベクトルの列とを有する。ステップS3では、ステップS1で取得した画像データから特徴ベクトルが抽出され、予め画像データに関連付けられていた画像ID及びカテゴリ名と共に登録される。その後、参照特徴ベクトル抽出部303は、サンプル格納部301に未処理の画像データが存在するか判断するステップS5。未処理の画像データが存在すると判断された場合、ステップS1へ戻る。その後、ステップS3の処理が繰り返されて、複数の参照特徴ベクトルが登録される。ここで、図6に、参照特徴ベクトルの分布を模式的に表した図を示す。なお、参照特徴ベクトルは、便宜上2次元ベクトルとしている。図6には、カテゴリ豚カツに関連付けられた画像データから抽出された参照特徴ベクトルと、カテゴリ焼き魚に関連付けられた画像データから抽出された参照特徴ベクトルとが、平面上に×印又は○印で表されている。このように、参照特徴ベクトルの集合は、平面上においてある範囲にカテゴリ毎にまとまっている。一方、ステップS5において未処理の画像データが存在しないと判断された場合、基準値算出部307は、参照特徴ベクトルテーブルに格納された参照特徴ベクトルを用いて、カテゴリ毎に参照特徴ベクトルの重心ベクトルを算出し、基準データ格納部309の基準データテーブルに基準ベクトルとして格納するステップS7。本実施の形態に係る重心ベクトルは、次の式2を用いて算出される値をi番目の要素ciとする512次元ベクトルとして求められる。なお、NVcは、カテゴリcに含まれる参照特徴ベクトルの数であり、xmiはカテゴリcに含まれるm番目の参照特徴ベクトルに係るi番目の要素である。また、本ステップでは、図7に示すようなデータが基準データテーブルに格納される。図7の基準データテーブルには、カテゴリ毎に算出された重心ベクトルが基準ベクトルの列に登録されている。また、図8に、各カテゴリと当該カテゴリの重心ベクトルを模式的に表した図を示す。図8には、カテゴリ豚カツに属する参照特徴ベクトルの重心ベクトルと、カテゴリ焼き魚に属する参照特徴ベクトルの重心ベクトルとが示されている。その後、基準値算出部307は、参照特徴ベクトルテーブルに格納されている参照特徴ベクトルと基準データテーブルに格納されている基準ベクトルとを用いて、カテゴリ毎に基準距離を算出し、基準データテーブルに格納するステップS9。本ステップでは、図9に示すように、例えば参照特徴ベクトル格納部305に格納されているレコード毎に参照特徴ベクトルと基準ベクトルとの距離を算出し、当該距離の昇順に対応するレコードをソートする。そして、例えば上位8割のレコードのうち最後のレコードの距離を特定し、基準距離として格納する。図9の例では、画像IDが0000080のレコードにおける距離D80が基準距離として特定される。ここで、距離dc,xは、ベクトル間のユークリッド距離であり、例えば次の式3を用いて算出される。なお、NIは要素の数であり、本実施の形態では512である。また、本実施の形態では距離の大小を判定することができれば十分であるため、ルートの内部のみを求めるようにしてもよい。また、図8の平面上において重心ベクトルからの基準距離を示すと、例えば図10のようになる。図10には、各カテゴリにおいて、重心ベクトルに近いものから上位8割の参照特徴ベクトルが含まれるような基準距離が示されている。なお、8割という境界は一例であり、他の条件を基に基準距離を決めるようにしてもよい。以上のような処理により、基準データ格納部309の基準データテーブルには、図2に示したようにカテゴリ毎の基準ベクトル及び基準距離が登録される。そして、このようなデータが撮像装置1の基準データ格納部109に予め格納され、撮像装置1の処理に用いられる。次に、図11乃至図23を用いて、図1に示した撮像装置1の処理について説明する。まず、撮像部101は、所定の時間間隔で画像データを生成し、画像データ格納部103に格納する図11:ステップS11。本ステップでは、例えば、時刻t1の画像データとして一時的に画像データ格納部103に格納する。格納された画像データは、ファインダの機能を兼ねた液晶ディスプレイ等である表示部115にも表示される。次に、特徴ベクトル抽出部105は、画像データ格納部103に格納された画像データから特徴ベクトルTVt1を抽出し、特徴ベクトル格納部107に格納するステップS13。特徴ベクトルTVt1は、上で述べた式1を用いて算出される値をi番目の要素xiとする512次元ベクトルとして抽出される。また、判定部111は、特徴ベクトル格納部107に格納されている特徴ベクトルTVt1と基準データ格納部109の基準データテーブルに登録されている各基準ベクトルRVjとの距離Djt1を算出し、距離Djt1の最小値Dmint1と当該最小値Dmint1を算出するために用いられた基準ベクトルRVjに関連付けられたカテゴリjを特定するステップS15。また、距離Djt1の最小値Dmint1を特徴ベクトル格納部107に格納しておく。ここで、本ステップにおける距離Djt1は、上で述べた式3を用いて算出される。なお、本実施の形態では、ステップS1で生成された画像データは、本ステップで特定されたカテゴリに属するものと想定する。また、本実施の形態に係る処理が繰り返される中で、生成された画像データが属すると想定されるカテゴリは変化することもあり得る。なお、説明の便宜上、本ステップで特定されたカテゴリを以降は候補カテゴリと呼ぶこととする。そして、判定部111は、基準データテーブルから、候補カテゴリに関連付けられている基準距離を読み出し、最小値Dmint1と比較することにより、現在の撮影位置が適切であるか判断するステップS17。本ステップでは、最小値Dmint1が基準距離よりも小さい場合に、撮影位置は適切であると判断する。図10で示した平面上に特徴ベクトルTVt1をプロットした図を、図12に示す。図12において、候補カテゴリの基準ベクトルCから基準距離の範囲内に存在する点Aが特徴ベクトルTVt1である場合、現在の撮影位置は適切であると判断する。一方、候補カテゴリの基準ベクトルCから基準距離の範囲内に存在しない点Bが特徴ベクトルTVt1である場合、現在の撮影位置は適切でないと判断する。撮影位置が適切であると判断された場合、判定部111は、撮影位置が適切である旨を表示するためのデータを生成し、表示データ格納部113に格納するステップS19。本実施の形態では、例えば図13に示すようなガイド情報を、表示部115に表示するためのデータとして生成する。図13のガイド情報は、適切な撮影位置であることを示す領域1001と、適切な撮影位置に近づいていることを示す領域1003と、適切な撮影位置に近づいていないことを示す領域1005と、距離を示す領域1007とを含む。ステップS17において撮影位置が適切であると判断された場合には、撮影位置が適切である旨を表示するためのデータとして、例えば図14に示すような、適切な撮影位置であることを示す領域1001を青で塗りつぶした画像を表示するためのデータを生成する。また、距離を示す領域1007に、例えば、特徴ベクトルTVt1から候補カテゴリの基準ベクトルRVjまでの距離である最小値Dmint1を所定の長さに換算して示すバーを表示するためのデータを生成する。この場合、初回に得られた最小値Dmint1が領域1007の長さとなるような換算率に基づいて距離の増減をバーの長さの変化で表すようにする。すなわち、本ステップでは、ステップS15で算出された最小値Dmint1に対し、領域1007の長さ/初回に得られた最小値Dmint1を乗じることにより、表示すべきバーの長さを算出するようにする。このバーからも、ユーザは距離の増減を認識することができるようになる。なお、このような換算率も例えば表示データ格納部113に格納しておく。そして、ステップS31へ移行する。なお、初回に得られた最小値Dmint1が、例えば領域1007の5割の長さになるようにしてもよい。このようにすれば、初回に得られた最小値Dmint1より距離が増加した場合にも長さの変化を表すことができるようになる。さらに、領域1007には基準距離に相当する目盛を示すようにしてもよい。このようにすれば、適切な撮影位置までの距離を把握することができる。また、領域1007に、基準ベクトルまでの距離に相当する長さを有するバーではなく、ベクトル空間における重心から基準距離離れた超曲面までの距離に相当する長さを有するバーを示すようにしてもよい。その場合は、最小値Dmint1から候補カテゴリについての基準距離を引いた値を換算してバーの長さを決定する。また、後に説明する処理において、時刻t1に算出された最小値Dmint1とそれ以前の時刻t0に算出された最小値Dmint0とを比較し、適切な撮影位置に近づいていると判断された場合には、例えば図13の適切な撮影位置に近づいていることを示す領域1003を緑色で塗りつぶした画像を表示する。また、適切な撮影位置に近づいていないと判断された場合には、例えば適切な撮影位置に近づいていないことを示す領域1005を赤で塗りつぶした画像を表示する。ステップS17において現在の撮影位置が適切でないと判断された場合、判定部111は、特徴ベクトル格納部107の特徴ベクトルテーブルに時刻t0のデータが存在するか判断するステップS21。時刻t0のデータが存在しない場合、判定部111は、時刻t1における最小値Dmint1を、時刻t0のデータ最小値Dmint0として特徴ベクトル格納部107に保持しておくステップS23。そして、ステップS11に戻る。一方、ステップS21において時刻t0のデータが存在すると判断された場合、判定部111は、特徴ベクトル格納部107から時刻t0における最小値Dmint0及び時刻t1における最小値Dmint1を読み出し、Dmint0とDmint1とを比較することにより適切な撮影位置に近づいているか判断するステップS25。本ステップでは、Dmint0よりもDmint1の方が小さい場合、適切な撮影位置に近づいていると判断する。図10の平面上に特徴ベクトルTVt0及び特徴ベクトルTVt1をプロットした図を、図15に示す。図15において、例えば、候補カテゴリの基準ベクトルFから遠い点Dが特徴ベクトルTVt0であり、基準ベクトルFに近い点Eが特徴ベクトルTVt1である場合、Dmint0よりもDmint1が小さくなるため、適切な撮影位置に近づいていると判断する。一方、例えば、候補カテゴリの基準ベクトルFから遠い点Dが特徴ベクトルTVt1であり、基準ベクトルFに近い点Eが特徴ベクトルTVt0である場合、Dmint0よりもDmint1が小さくならないため、適切な撮影位置に近づいていないと判断する。適切な撮影位置に近づいていると判断された場合、判定部111は、適切な撮影位置に近づいている旨の表示データを生成し、表示データ格納部113に格納するステップS27。本ステップでは、図13に示したガイド情報において、例えば適切な撮影位置に近づいていることを示す領域1003を緑色で塗りつぶした画像を表示するためのデータを生成する。また、最小値Dmint1に相当する長さを有するバーを表示するためのデータも生成する。そして、ステップS31へ移行する。一方、ステップS25において、適切な撮影位置に近づいていないと判断された場合、判定部111は、適切な撮影位置に近づいていない旨の表示データを生成し、表示データ格納部113に格納するステップS29。本ステップでは、図13に示したガイド情報において、例えば適切な撮影位置に近づいていないことを示す領域1005を赤で塗りつぶした画像を表示するためのデータを生成する。また、最小値Dmint1に相当する長さを有するバーを表示するためのデータも生成する。そして、ステップS31へ移行する。ステップS19、ステップS27又はステップS29の後、表示部115は、画像データ格納部103に格納されている時刻t1の画像データに対して、表示データ格納部113に格納されているデータを重ねて表示するステップS31。例えば、適切な撮影位置に近づいている場合は、図16に示すように、ステップS1で生成された画像データに重畳して、ステップS27で生成された表示データを表示する。なお、図16に示した矩形の枠は、適切な撮影位置から撮影した場合における撮影範囲の一例を表している。この矩形の枠は便宜的に示したものであり、表示部115に表示されるものではない。一方、適切な撮影位置に近づいていない場合、図17に示すように、ステップS1で生成された画像データに重畳して、ステップS29で生成された表示データを表示する。図17にも適切な撮影位置から撮影した場合における撮影範囲の一例を表す枠を便宜的に示している。図17の撮影範囲と内部の枠とのずれは図16の場合よりも大きく、撮影位置は適切な撮影位置から遠ざかっている。ユーザはこれを右下のガイド情報から認識することができる。また、撮影位置が適切である場合、ステップS1で生成された画像データに重畳して、ステップS19で生成された表示データ例えば、図14に示した表示データを表示する。その後、端子Aを介して図18の処理へ移行する。なお、領域1007に表示されるバーは、最小値Dmint1に相当する距離を表すものであり、撮像装置1から被写体までの現実の距離を表すものではない。すなわち、図16及び図17では被写体に近づいた場合にバーの長さが短くなっているが、図19及び図20に示すように、被写体から遠ざかった場合にバーの長さが短くなる場合もある。ユーザはこのような表示を参考にしつつ、撮像装置1と被写体の現実の距離又は被写体を撮影する角度等、画像データの構図を変えたり、場合によっては撮影環境の明るさを変えたりすることで、適切な撮影位置までの距離が短くなるようにする。図18の説明に移行して、端子Aの後、判定部111は、ユーザから撮影が指示されたか判断するステップS33。図示していないシャッターボタン等の入力部を介してユーザが撮影を指示したと判断された場合、例えば撮像部101は、画像データを生成して撮影データ格納部117に格納するステップS35。なお、撮影データ格納部117は、不揮発性メモリ等である。一方、ステップS33においてユーザから撮影を指示されていないと判断された場合、又はステップS35の後、判定部111は、処理の終了が指示されたか判断するステップS37。例えば、撮像装置1の電源がオフにされた場合、又は撮像装置1に対して本実施の形態に係る機能の停止が指示された場合等には、処理を終了する。一方、処理の終了が指示されていない場合、処理は端子Bを介してステップS23図11へ戻る。すなわち、時刻t1の最小値Dmint1を時刻t0の最小値Dmint0として保持しておき、新たに生成された画像データを時刻t1の画像データとして処理を繰り返す。上で述べたように、特徴ベクトルは、画像の中での被写体の位置や大きさといった構図等によっても変化してしまう。すなわち、予め用意された画像と同じような特徴を示す構図で画像データを生成しなければ、うまく特徴ベクトルの比較を行うことができず、認識精度が低下してしまう。しかしながら、被写体を撮影する際の適切な構図までユーザが理解しておくことは困難であり、適切な撮影位置からの画像データを生成するのは難しい。本実施の形態に係る撮像装置1は、生成された画像データの特徴ベクトルが候補カテゴリの基準ベクトルに近づくようにユーザをガイドするため、ガイドに従って撮影された画像データの認識精度を向上させることができる。なお、図21に示す撮像装置10のように、上で述べた撮像装置1に送信部119及び受信部121を設けるようにしてもよい。そして、送信部119が撮影データ格納部117に格納されている画像データを図示していない画像認識装置へ送信し、受信部121が画像認識装置から認識結果に応じた情報を受信して表示データ格納部113に格納するようにしてもよい。このようにして得た情報を表示部115が表示するようにすれば、撮影した画像についての認識結果に応じた情報をユーザはその場で確認することができる。例えば、画像認識装置は、病気に罹った農作物の画像データからその病名を認識し、病名と対応付けて保持している対処法等の情報を撮像装置10へ返す。そして、例えば図22に示すように、撮像装置10の表示部115は対処法等の情報を表示する。また、画像認識装置は、食事の際に撮影した料理の画像データから料理を認識し、料理と対応付けて保持している、主食、主菜又は副菜等の種別やカロリー等の情報を撮像装置10へ返す。さらに、画像認識装置がユーザの食事についての履歴データを保持しておき、その内容に基づいて予め用意されたメッセージを返すようにしてもよい。また、ユーザの食事についての履歴データに応じて管理栄養士等が栄養指導をするといったサービスに用いることもできる。そして、例えば図23に示すように、撮像装置10の表示部115はカロリーと食事についてのアドバイスを表示する。本実施の形態では、画像認識の精度が上がるように撮影を支援するため、画像認識装置での認識処理がうまくいかずに撮影し直すようなことが減る。なお、ここで述べた画像認識装置の処理を撮像装置1が実施するようにしてもよい。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。また、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、並列実施するようにしてもよい。本実施の形態に係る撮像装置1は、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話機、カメラを有しネットワーク接続可能な携帯情報端末、その他カメラと接続され又はカメラを内蔵したポータブルコンピュータ等、デジタルカメラとしての機能を有する携帯端末により実現される。また、そのような携帯端末を本実施の形態の撮像装置1又は撮像装置10として機能させるためのアプリケーションプログラムが提供されることもある。また、本実施の形態では、撮像装置1の基準データ格納部109に基準ベクトルと基準距離とを格納しておく。これらを算出するために用いる画像のサンプル集合や参照特徴ベクトル等は格納していないため、撮像装置1が保持するデータ量は少なくて済む。ここで、基準データ格納部109に格納しておくデータは、撮像装置1が受信するなどして追加又は更新できるようにしてもよい。また、基準データを生成するための前処理を撮像装置1で行うようにすることもできる。また、本実施の形態では、生成された画像データの特徴ベクトルから最も近い基準ベクトルに係るカテゴリを候補カテゴリと想定するようにしている。従って、ユーザは特別な設定をすることなく撮像装置1を使用することができる。ただし、料理若しくは主菜等、又は農作物の病気若しくはキャベツの病気等のように、ユーザが被写体の属するカテゴリを絞るような設定をしてもよい。例えば、ユーザが撮影の前にカテゴリを選択して、撮像装置1が当該カテゴリを対象として本実施の形態に係る処理を行うようにすれば、当該カテゴリについての基準ベクトルに近づくようガイドすることができる。また、複数の小カテゴリを含む大カテゴリを選択するような選択手法を採用してもよい。このようにすることで、選択についてのユーザの負担を軽くすることができ、さらに認識精度を向上させることができる。より具体的には、全く異なるカテゴリであるが基準ベクトルが近いカテゴリとして認識されることを避けることができる。なお、ユーザからカテゴリの選択を受け付けた後に、撮像装置1が、選択されたカテゴリについての基準ベクトル等のデータを画像認識装置等からダウンロードするようにしてもよい。採用する特徴ベクトルについても、色についての特徴ベクトルには限定されない。テクスチャを表す特徴ベクトルや、局所記述子による特徴ベクトル等、模様や形状についての特徴ベクトルを採用することもできる。また、色の特徴ベクトルであっても、RGBでなく所定の色のヒストグラムを用いるようにしてもよい。さらに、複数の特徴量を組み合わせて判断するようにしてもよい。さらに、図13に示したガイド情報も一例である。円やバー以外の図形を用いてもよいし、適切な撮影位置、適切な撮影位置に近づいている又は適切な撮影位置に近づいていないのように文字によるガイド情報を表示してもよい。塗りつぶしに用いられる色は、他の色の組み合わせを用いてもよいし、一色であってもよい。また、例えばバーに目盛を入れる等により換算率の基準がわかるようにしておき、距離の大きさに応じて換算率が適宜変更されるようにしてもよい。さらに、領域1007には、ベクトル間の距離に基づくガイド情報を表示するのではなく、被写体と撮像装置1との現実の位置関係に基づくガイド情報を表示するようにしてもよい。例えば、適切な撮影位置に近づいたときの撮像装置1の動きをセンサ等で取得しておき、撮像装置1をどのように動かすべきかガイドする。なお、上で述べた前処理を行うコンピュータ及び画像認識装置は、コンピュータ装置であって、図24に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。なお、撮像装置1又は撮像装置10も、このようなコンピュータ装置にレンズ及び撮像素子を含む撮像部を設けたものである場合がある。以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。本実施の形態に係る撮像装置は、A画像データを生成し、データ格納部に格納する撮像部と、Bデータ格納部に格納された画像データから画像の特徴を表す特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトル格納部に格納する特徴ベクトル抽出部と、C画像の特徴についての基準となる基準ベクトルを格納している基準ベクトル格納部と、D特徴ベクトル格納部に格納され且つ第1の時刻に生成された第1の画像データに係る特徴ベクトルと基準ベクトル格納部に格納されている基準ベクトルとの第1の距離と、特徴ベクトル格納部に格納され且つ第1の時刻より前の第2の時刻に生成された第2の画像データに係る特徴ベクトルと基準ベクトル格納部に格納されている基準ベクトルとの第2の距離とを比較することで、撮像部が生成した画像データが基準ベクトルに相当する画像データに近づいているか否かを判定する判定部と、E判定部の判定結果を表示する表示部とを有する。特徴ベクトルは、被写体が同一であっても画像における被写体の位置や大きさ等、すなわち構図によって変化する場合がある。従って、特徴ベクトルを用いた画像認識を行う場合には、構図が、基準ベクトルに相当する画像における構図と同様になることが好ましい。上で述べたような構成であれば、表示部に、前よりも基準ベクトルに相当する画像データに近づいているか否かが表示されるため、ユーザが撮影しようとしている画像の構図を適切な構図へと導くことができるようになる。すなわち、特徴ベクトルを用いた画像認識において認識精度が向上するような画像の撮影を支援することができる。また、基準ベクトル格納部が、C1基準ベクトルからの所定の距離として表される閾値をさらに格納しているようにしてもよい。そして、判定部は、D1第1の距離が基準ベクトル格納部に格納されている閾値よりも小さい場合、第1の画像データを予め定められた適切な状態であるとさらに判定するようにしてもよい。第1の距離が閾値よりも小さい場合、ユーザが撮影しようとしている画像の構図が基準ベクトルに相当する画像における構図に所定の基準以上近づいたといえる。このような場合に、第1の画像データを予め定められた適切な状態であるとさらに判定し、判定結果を表示すれば、ユーザは撮影してもよいことがわかる。そして、基準ベクトル格納部が、C2複数の基準ベクトルを格納しているようにしてもよい。そして、判定部は、複数の基準ベクトルを用いて求められた複数の第1の距離と複数の第2の距離とのうち、第1の距離の最小値と第2の距離の最小値とを用いて判定を行うようにしてもよい。複数の基準ベクトルを格納しておくことで、複数種類の画像データを識別することができる。また、第1の距離の最小値及び第2の距離の最小値を自動的に選択して用いれば、ユーザは撮影しようとしている画像の種類を意識することなく、また、複数の基準ベクトルに相当する画像についての好ましい構図を理解することなく、本撮像装置を使用することができる。さらに、C3基準ベクトルは、カテゴリ毎に用意され、当該カテゴリに属する各画像の画像データについて抽出される特徴ベクトルの重心ベクトルであってもよい。このようにすれば、認識精度が向上するか否かを、カテゴリ毎に用意された画像の集合に係る重心ベクトルに基づいて正確に判定できる。また、判定部は、D2第1の画像データに係る特徴ベクトルと基準ベクトルとの距離の大きさを表す距離データを生成するようにし、表示部は、E1生成した距離データをさらに表示するようにしてもよい。距離データは、例えば、距離に応じて長さが伸縮するバーや、数値である。このようにすれば、ユーザは距離の大きさを直感的又は数量的に把握することができる。なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROM、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。"