"時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得する顔画像取得部と、前記顔画像を前記時間クラスタ毎に分類し、分類された前記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成する人物情報生成部と、を備える、情報処理装置。前記人物情報生成部は、前記顔画像の類似度及び前記顔画像の所定の属性の値を示す顔特徴量に基づいて、前記同一人物とみなされる人物を特定する、請求項1に記載の情報処理装置。前記人物情報生成部は、前記顔画像を前記類似度に基づいてクラスタリングした顔クラスタ毎の前記顔特徴量を比較し、当該顔特徴量の差が所定の閾値以下である前記顔クラスタのうち、同一の画像内に含まれない前記顔クラスタを統合する、請求項2に記載の情報処理装置。前記顔特徴量は、前記顔画像に基づいた年齢属性値を含み、前記人物情報生成部は、前記年齢属性値と前記顔画像の撮影日時とに基づいて、それぞれの人物の誕生年を推定し、推定した誕生年の情報を用いて、さらに前記時間クラスタ毎に特定された前記人物のうち同一人物とみなされる人物を統合する、請求項2に記載の情報処理装置。前記同一の時間クラスタに分類された画像に基づいて、前記人物情報生成部により特定された人物を前記時間クラスタ毎に分類して人物グループを生成する人物グループ情報生成部、をさらに備える、請求項1に記載の情報処理装置。前記人物グループ情報生成部は、前記時間クラスタ毎に特定された人物グループを、前記人物グループに含まれる人物の構成に基づいて統合する、請求項5に記載の情報処理装置。前記人物情報生成部により特定される人物間の人間関係情報を、前記人物グループ情報生成部により生成された人物グループに含まれる人物の構成に基づいて生成する人間関係情報生成部、をさらに備える、請求項6に記載の情報処理装置。前記人物情報生成部は、さらにソーシャルネットワークサービスから抽出された情報に基づいて前記人物情報を生成する、請求項1に記載の情報処理装置。前記人物情報生成部は、ソーシャルネットワークサービスから抽出された顔画像と、前記顔画像取得部により取得された顔画像との類似度、及び、ソーシャルネットワークサービスから抽出された人物の属性値と前記顔画像を解析することにより得られる人物の属性値の類似度に基づいて同一人物であるか否かを判断する、請求項8に記載の情報処理装置。前記人物グループ情報生成部は、さらに前記ソーシャルネットワークサービスから抽出された情報に基づいて前記人物グループ情報を生成する、請求項8に記載の情報処理装置。前記人物グループ情報生成部は、前記ソーシャルネットワークサービスから抽出された人物グループ情報と、前記画像に基づいて生成された人物グループ情報とにそれぞれ含まれる人物の構成を比較して同一の人物グループを特定することにより人物グループ情報を統合する、請求項10に記載の情報処理装置。時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得することと、前記顔画像を前記時間クラスタ毎に分類し、分類された前記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成することと、を含む、情報処理方法。コンピュータを、時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得する顔画像取得部と、前記顔画像を前記時間クラスタ毎に分類し、分類された前記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成する人物情報生成部と、を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。この技術分野では、画像の被写体に関する情報の推定精度をさらに向上することが望まれている。そこで、本開示では、画像の被写体に関する情報の推定精度を向上させることのできる、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、及びプログラムを提案する。本開示によれば、時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得する顔画像取得部と、上記顔画像を上記時間クラスタ毎に分類し、分類された上記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成する人物情報生成部と、を有する情報処理装置が提供される。かかる構成によれば、時間クラスタ毎に顔画像が分類され、同一人物であるとみなされる人物が特定される。同じ時間クラスタに分類される画像には、同じ時期の同じ人物が複数含まれる可能性が高い。このため、人物特定の精度が向上される。また、本開示によれば、時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得することと、上記顔画像を上記時間クラスタ毎に分類し、分類された上記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成することと、を含む情報処理方法が提供される。また、本開示によれば、コンピュータを、時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得する顔画像取得部と、上記顔画像を上記時間クラスタ毎に分類し、分類された上記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成する人物情報生成部とを備える情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。以上説明したように本開示によれば、画像の被写体に関する情報の推定精度を向上させることができる。以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。なお、説明は以下の順序で行うものとする。1.第1の実施形態画像解析情報からの被写体情報の推定1-1.概略構成1-2.全体動作例1-3.画像解析情報の生成1-4.詳細構成例2.第2の実施形態SNS情報をさらに用いる被写体情報の推定2-1.概略構成2-2.全体動作例2-3.SNS情報の抽出2-4.詳細構成例<1.第1の実施形態画像解析情報からの被写体情報の推定>1-1.概略構成まず、図1を参照しながら、本開示の第1の実施形態にかかる情報処理装置10aの概略構成について説明する。図1は、本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置の概略構成図である。情報処理装置10aは、画像と当該画像を解析することにより得られる画像解析情報とに基づいて、画像の被写体に関する被写体情報を推定する機能を有する。ここで被写体情報は、人物と、人物グループと、人物間の人間関係とに関する情報を含む概念である。すなわち、情報処理装置10aは、人物情報生成部20aと、人物グループ情報生成部30aと、人間関係情報生成部40aとを主に有する。なお、ここでは情報処理装置10aが人物情報生成部20aの機能と、人物グループ情報生成部30aの機能と、人間関係情報生成部40aの機能とを有することとしたが、本技術はかかる例に限定されない。人物情報生成部20aの機能と、人物グループ情報生成部30aの機能と、人間関係情報生成部40aの機能とは、それぞれ別体の装置により実現されてよい。また、1つの機能部として描かれている機能を、複数の情報処理装置による分散処理で実現することも可能である。人物情報生成部20aは、画像及び画像解析情報から同一人物とみなされる人物を特定し、分類した人物情報を人物格納部31aに記憶させることができる。人物グループ情報生成部30aは、人物情報生成部20aにより特定された人物をグループに分類した人物グループ情報を生成して人物グループ格納部32aに記憶させることができる。また人間関係情報生成部40aは、人物情報生成部20aにより分類された人物間の人間関係を、人物グループ情報生成部30aにより分類されたグループの情報に基づいて特定する機能を有する。ここで情報処理装置10aは、クラスタリング技術を用いて同一人物とみなされる人物をひとつの顔クラスタにまとめることができる。しかし、初めから全画像に対して顔画像の類似度のみに基づいた顔クラスタリングを実行すると、似ている人物同士がひとりの人物にまとめられてしまうことがあった。例えば、2歳離れた兄と弟について、2年前の兄の写真と現在の弟の写真とでは、写真中の人物の年齢も同じであるため、顔が似ている場合には、ひとりの人物にまとめられてしまうことがあった。また、実際には同一の人物であっても、時間経過によって顔つきが変わってしまった場合に別の人物であるものとして扱われてしまい追跡することが困難であった。そこで、本実施形態においては、まずは時間クラスタ毎に人物を特定し、この情報を徐々に統合する方法により、人物特定の精度を向上させた。このとき、顔の所定の属性の値を示す顔特徴量を用いて顔特徴量の大きく異なる顔画像を除くことにより誤って同じ人物であると特定される可能性を低減することができる。また、顔特徴量に基づいて顔クラスタの統合を行うことにより、誤って異なる人物であると特定された顔クラスタを統合することができる。このような処理によって、人物特定の精度を高めることができる。また、人物特定の精度が高まることによって、この人物を分類した人物グループの特定精度も高まる。さらに、人物の特定精度が高まることによって、これを用いた人物間の人間関係の特定精度も高めることができる。1-2.全体動作例次に、図2を参照しながら、本実施形態にかかる情報処理システムの動作例について説明する。図2は、同実施形態にかかる情報処理システムの動作例を示すフローチャートである。まず、処理対象とする画像群に対して画像解析処理が行われるS100。この画像解析処理は、人物算出処理が行われるときに実行されてよい。或いは、画像解析処理は、予め行われており、蓄積された画像解析情報を取得することもできる。なお、ここで用いられる画像群は、例えばオンラインストレージに記憶された画像群であってよい。例えば画像解析を実行する装置は、ユーザIDに基づいてオンラインストレージ上から特定のユーザの画像を取得することができる。ここで画像解析処理は、例えば顔認識により顔画像を生成する処理が含まれてよい。また画像解析処理は、顔画像を類似度に基づいて分類する顔クラスタリング処理が含まれてよい。また、画像解析処理は、人物の所定の属性値である顔特徴量の算出処理が含まれてよい。また、画像解析処理は、画像を時間クラスタに分類する画像時間クラスタリング処理が含まれてよい。次に、顔クラスタのエラー除去処理が行われるS105。このエラー除去処理は、ステップS100の画像解析処理において算出された顔特徴量を用いて行われる。顔特徴量の詳細については後述されるが、顔の属性値を示す顔特徴量が大きくことなる顔画像は、異なる人物の顔画像である可能性が高い。このため、顔クラスタリングにより分類された顔クラスタの中に、顔特徴量が大きく異なる顔画像が含まれている場合には、この顔画像を除外するエラー除去処理が行われる。次に、このエラー除去処理が行われた後の顔クラスタについて、顔クラスタ毎の顔特徴量が算出されるS107。エラー除去後の顔クラスタに含まれる顔画像は、同一人物である可能性が高い。そこで、ステップS100の画像解析処理により算出された顔画像毎の顔特徴量を用いて、顔クラスタ毎の顔特徴量を算出することができる。例えばここで算出される顔クラスタ毎の顔特徴量は、顔クラスタに含まれる顔画像それぞれの顔特徴量の平均値であってよい。次に、人物情報生成部20aは、時間クラスタ別人物算出処理を実行することができるS110。ここで時間クラスタは、例えば画像の撮影された日時などに基づき、イベント単位にクラスタリングされたまとまりを指す。イベントは、例えば運動会、旅行、パーティーなどであってよい。このようなイベントにおいて撮影された画像には、同じ人物、同じグループが繰返し登場する可能性が高い。また、イベントは、時間に基づいてクラスタリングされたまとまりであるため、上述のように2年前の兄の写真と現在の弟の写真とが混在することがない。このため、時間クラスタ毎に同一人物を特定する人物算出処理を行うことで、人物算出の精度を向上させることができる。具体的には、人物情報生成部20aは、顔クラスタ毎の顔特徴量を用いることによって、顔クラスタの統合処理を行うことができる。人物情報生成部20aは、顔特徴量が近く、且つ、同一の画像に登場しない顔クラスタを一人の人物とみなして統合することができる。そして人物グループ情報生成部30aは、次に時間クラスタ別人物グループ算出処理を実行することができるS115。同一のイベントに分類された画像には、同じグループが繰返し登場する可能性が高い。また、このとき人物グループ情報生成部30aは、時間クラスタ毎に算出された人物の情報を用いて、この人物をグループに分類する。このため、時間クラスタ毎に算出された人物グループは、精度が高いものとなる可能性が高い。次に、人物情報生成部20a及び人物グループ情報生成部30aは、時間クラスタ別人物人物グループ算出処理を実行することができるS120。この時間クラスタ別人物人物グループ算出処理は、例えば人物情報と人物グループ情報とを合わせて用いることにより、それぞれの算出精度を向上させる処理である。例えば、人物グループに含まれる顔クラスタ群の構成人数、男女比、年齢比などから、グループ同士の統合とそれに伴う人物の再統合などを実施することができる。また、上述の処理により、時間クラスタ毎に人物情報と人物グループ情報とが生成されると、次に人物情報生成部20a及び人物グループ情報生成部30aは、人物人物グループ統合処理を実行することができるS125。人物人物グループ統合処理は、時間クラスタに跨って人物及び人物グループを特定することができる。このとき、画像の撮影日時と顔クラスタ毎の顔特徴量とに基づいて算出される推定誕生年を用いることで、さらに人物及び人物グループの特定精度を向上させることができる。この人物人物グループ統合処理によれば、時間クラスタ毎に特定されたグループを統合するため、時間経過によるグループ構成の変遷に関する情報を得ることができる。次に、人間関係情報生成部40aは、人物人物グループ統合処理により得られた人物情報及び人物グループ情報を用いて、人物間の人間関係算出処理を実行することができるS130。人間関係情報生成部40aは、例えば人物グループの構成からグループ種別を判別する。そして、人間関係情報生成部40aは、グループ内の各人物の属性値に基づいて人間関係を算出することができる。例えばここで用いられる人物の属性値は、性別年齢などであってよい。1-3.画像解析情報の生成ここで、図3~図12を参照しながら、人物情報人物グループ情報人間関係情報の生成に用いられる画像解析情報の生成について説明する。図3は、同実施形態において用いられる画像解析情報の生成について説明するための説明図である。図4は、同実施形態において用いられる画像情報の一例である。図5は、同実施形態において用いられる顔情報の一例である。図6は、同実施形態において用いられる顔クラスタ情報の一例である。図7は、同実施形態において用いられる顔特徴量情報の一例である。図8は、同実施形態において用いられる顔特徴量についての説明図である。図9は、同実施形態において用いられる画像時間クラスタ情報の一例である。図10は、同実施形態において用いられる画像解析情報の生成について説明するための説明図である。図11は、同実施形態において用いられるエラー除去後の顔クラスタ情報の一例である。図12は、同実施形態において用いられる顔クラスタ毎の顔特徴量情報の一例である。まず図3を参照すると、画像解析情報は、例えば画像入力部101と、顔認識検出部102と、顔類似度算出部103と、顔クラスタリング算出部104と、顔特徴量算出部105と、画像時間クラスタリング算出部106とにより生成することができる。画像入力部101は、解析対象の画像情報を画像格納部11から取得して顔認識検出部102及び画像時間クラスタリング算出部106に供給することができる。画像格納部11に格納された画像情報は、例えば図4に示されるように、画像ファイルと各種のメタデータとを含んでよい。メタデータは、タイトル、撮影日時、撮影場所、タグ情報、などを含んでもよい。また、メタデータは、さらに解像度、撮影方向、シャッタースピード、絞りF値、フラッシュの有無、焦点距離などの撮影条件に関する情報を含んでもよい。顔認識検出部102は、画像入力部101から供給された画像情報に基づいて、画像中の人物の顔領域を認識して顔画像を生成することができる。顔認識検出部102は、生成した顔画像を顔情報格納部12に格納するとともに、顔類似度算出部103及び顔特徴量算出部105に供給することができる。ここで生成される顔情報の一例が図5に示される。顔情報は、顔サムネイル画像が抽出元コンテンツの情報と対応づけて格納されてよい。顔類似度算出部103は、顔認識検出部102から供給された顔情報を用いて、顔画像間の類似度を算出することができる。ここで算出される顔類似度は、顔画像を分類する顔クラスタリングにおいて用いられる。顔類似度算出部103は、算出した顔類似度の情報を顔クラスタリング算出部104に供給することができる。顔クラスタリング算出部104は、顔類似度算出部103により算出された、顔画像間の類似度に基づいて、顔画像を分類することができる。ここで分類されたひとまとまりの顔画像を顔クラスタと呼ぶ。この顔クラスタ情報の一例が、図6に示される。顔クラスタ情報は、顔クラスタを識別するための顔クラスタIDと、当該顔クラスタに分類される顔画像とが対応づけられた情報であってよい。顔クラスタリング算出部104は、生成した顔クラスタ情報を顔クラスタ格納部13に格納することができる。顔特徴量算出部105は、顔認識検出部102から供給された顔情報を解析することによって、それぞれの顔画像の顔特徴量を算出することができる。顔特徴量算出部105は、算出した顔特徴量情報を顔特徴量格納部14に格納することができる。ここで算出される顔特徴量の一例が図7に示される。顔特徴量は、例えば年齢、性別、赤ちゃん度、大人度、及び老人度を含むことができる。ここで図8を参照しながら顔特徴量のそれぞれの属性について説明をする。例えば顔特徴量の一例である年齢は、0から90の値をとることができる。例えば年齢は、10歳区切りの年齢を表してもよい。なお、ここでは年齢は10歳区切りの年齢で表すこととしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、顔特徴量に含まれる年齢は、1歳区切りの年齢であってもよい。また顔特徴量の一例である性別は、推定される性別を表す。この性別は、0.0から1.0の値をとることができる。この値は、0.0に近いほど女性である可能性が高く、1.0に近いほど男性である可能性が高い。また顔特徴量の一例である赤ちゃん度は、赤ちゃんであるかどうかの確信度を表す。赤ちゃん度は、0.0から1.0の値をとることができる。この値は、1.0に近いほど赤ちゃんである可能性が高く、0.0に近いほど赤ちゃんである可能性が低い。また顔特徴量の一例である大人度は、大人であるかどうかの確信度を表す。大人度は、0.0から1.0の値をとることができる。この値は、1.0に近いほど大人である可能性が高く、0.0に近いほど大人である可能性が低い。また顔特徴量の一例である老人度は、老人であるかどうかの確信度を表す。老人度は、0.0から1.0の値をとることができる。この値は、1.0に近いほど老人である可能性が高く、0.0に近いほど老人である可能性が低い。画像時間クラスタリング算出部106は、クラスタリング処理により、画像を時間に基づいて分類することができる。例えば画像時間クラスタリング算出部106は、画像入力部101から供給された画像群を、それぞれの画像の撮影時間の情報を用いてイベント単位に分類することができる。例えばここで生成される画像時間クラスタ情報の一例が図9に示される。画像時間クラスタ情報は、例えば時間クラスタを識別する時間クラスタIDと、それぞれの時間クラスタに分類される画像ファイルとが対応づけられた情報が含まれてよい。次に図10を参照しながら、上記の処理により生成された各種の画像解析情報に基づいてさらに生成される画像解析情報の一例について説明する。例えば画像解析情報は、顔クラスタエラー除去部111と顔クラスタ特徴量算出部112とにより生成される。顔クラスタエラー除去部111は、顔クラスタ格納部13から取得する顔クラスタ情報と顔特徴量格納部14から取得する顔特徴量情報とに基づいて、エラー除去された顔クラスタ情報を生成することができる。顔クラスタエラー除去部111は、生成したエラー除去顔クラスタ情報をエラー除去顔クラスタ格納部21に格納することができる。具体的には、顔クラスタエラー除去部111は、顔クラスタ毎に顔クラスタに分類された顔画像についての顔特徴量を比較し、同じ顔クラスタに分類される他の顔画像の顔特徴量に対して極端に外れた値を持つ顔画像を顔クラスタから除外することができる。このとき顔クラスタエラー除去部111は、例えば標準偏差を用いて外れ値を持つ顔画像を検出することができる。例えば図6の顔クラスタ情報のうち、顔クラスタIDがFC001の顔クラスタについて考えてみる。顔クラスタエラー除去部111は、顔クラスタ格納部13に格納された顔クラスタ情報から、FC001に含まれる顔画像が001.jpg、002.jpg、003.jpgであるという情報を取得することができる。すると次に顔クラスタエラー除去部111は、顔特徴量格納部14から、この顔画像に対する顔特徴量情報を取得する。図7の顔特徴量情報を参照すると、顔画像001.jpg、002.jpg、003.jpgのうち、003.jpgのみが極端に外れた特徴量を有することがわかる。そこで、顔クラスタエラー除去部111は、顔クラスタFC001からこの003.jpgを除外する。この除外後の顔クラスタ情報が図11に示される。顔クラスタ特徴量算出部112は、顔クラスタエラー除去部111により顔特徴量に基づいてエラーが除去された顔クラスタ情報を用いて、顔クラスタ毎の顔特徴量を算出することができる。例えば顔クラスタ特徴量算出部112は、顔クラスタに分類される顔画像の特徴量の平均値をとることによって、顔クラスタの顔特徴量を算出してもよい。以上説明してきた画像解析情報の生成は、例えば複数の情報処理装置による分散処理で行われてよい。また、画像解析情報の生成は、情報処理装置10aの内部で行われてもよい。この画像解析情報を用いた人物、人物グループ、及び人間関係情報を生成するための情報処理装置10aの詳細な構成の一例について、次に説明される。1-4.詳細構成例次に図13~図25を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置10aの詳細な構成の一例について説明する。図13は、同実施形態にかかる情報処理装置の詳細構成例を示す説明図である。図14は、同実施形態にかかる人物特定処理を示すフローチャートである。図15は、同実施形態において生成される人物情報の一例である。図16は、同実施形態における人物統合処理の効果について説明するための説明図である。図17は、同実施形態における人物統合処理の効果について説明するための説明図である。図18は、同実施形態において生成される時間クラスタ毎の人物グループ情報の一例である。図19は、同実施形態における人物グループ特定について説明するための説明図である。図20は、同実施形態において生成される時間クラスタ毎の人物グループ情報の他の一例である。図21は、同実施形態において生成される統合された人物グループ情報の一例である。図22は、同実施形態における人間関係算出の一例についての説明図である。図23は、同実施形態における人間関係算出の他の一例についての説明図である。図24は、同実施形態において生成されるグループ種別情報の一例である。図25は、同実施形態において生成される人間関係情報の一例である。人物情報生成部20aは、例えば時間クラスタ別人物算出部121、時間クラスタ別人物人物グループ統合部123、及び人物人物グループ統合部124の機能を含むことができる。また人物グループ情報生成部30aは、例えば時間クラスタ別人物グループ算出部122、時間クラスタ別人物人物グループ統合部123、及び人物人物グループ統合部124の機能を含むことができる。また人間関係情報生成部40aは、人間関係算出部125の機能により実現することができる。時間クラスタ別人物算出部121は、時間クラスタ毎に同一人物とみなされる人物を同じ顔クラスタに分類することができる。時間クラスタ別人物算出部121の実行する人物算出処理の動作例が図14に示される。時間クラスタ別人物算出部121は、同一時間クラスタに分類された画像に関する情報を取得するS135。例えば時間クラスタ別人物算出部121は、エラー除去顔クラスタ格納部21からエラー除去顔クラスタ情報を取得し、顔クラスタ特徴量格納部22から顔クラスタ特徴量情報を取得することができる。そして、時間クラスタ別人物算出部121は、顔クラスタ毎の顔特徴量を比較するS140。時間クラスタ別人物算出部121は、顔クラスタの顔特徴量の差が所定の閾値以下であるか否かを判断するS145。ステップS145の判断において顔特徴量の差が所定の閾値以下でない場合には、比較した二つの顔クラスタは別人物のものであるとして処理は終了される。一方、ステップS145の判断において、顔クラスタの顔特徴量の差が所定の閾値以下であると判断された場合には、次に時間クラスタ別人物算出部121は、比較する2つの顔クラスタが同じ画像内に登場するか否かを判断するS150。同じ人物であれば、同一の画像内に登場することはない。このため、ステップS150の判断において同じ画像内に登場する顔画像が含まれると判断された場合には、比較する2つの顔クラスタは別人物のものであるとして処理は終了される。一方、ステップS150の判断において比較する顔クラスタに分類される顔画像が同じ画像内に含まれない場合には、時間クラスタ別人物算出部121は、顔クラスタを統合するS155。例えば図11の顔クラスタ情報について、顔クラスタFC001と顔クラスタFC003を比較する場合について考えると、FC001とFC003の顔特徴量の差がそれぞれ所定の閾値以内であり、顔クラスタに含まれる顔画像が同じ画像内に登場しないとき、すなわち001.jpg、002.jpg、009.jpg、010.jpgの抽出元コンテンツが異なるコンテンツである場合に顔クラスタFC001と顔クラスタFC003とは統合される。統合された後の顔クラスタ情報の一例が図15に示される。時間クラスタ別人物算出部121は、図14に示した人物算出処理を時間クラスタ毎、顔クラスタの組合せ毎に実行することにより、顔クラスタの分類精度すなわち人物特定の精度が向上される。人物特定の精度が向上すると、この人物情報を用いた人物グループの特定精度も向上する。例えば、図16に示される画像と図17に示される画像とが同じ時間クラスタに分類されているとする。このとき、単純に類似度のみによる顔クラスタリングでは、顔クラスタFC001と顔クラスタFC003とは別人物であるとみなされていた。しかし、上記の時間クラスタ別人物算出処理により、顔特徴量を用いた統合処理を行うと、この顔クラスタFC001と顔クラスタFC003とが同一人物であると特定された。これにより、FC003はFC001に統合されるため、図16の画像と図17の画像とはいずれもFC001、FC002、FC009が同時に映っている画像であるとみなされる。このため、FC001、FC002、FC009が同時に映っている画像が複数存在すれば、FC001、FC002、FC009がひとつのグループに分類される。時間クラスタ別人物グループ算出部122は、時間クラスタ毎に人物グループを算出する機能を有する。時間クラスタ別人物グループ算出部122は、同じ時間クラスタに分類された画像を用いて、人物グループを算出することができる。時間クラスタ別人物グループ算出部122は、例えば同じ画像に登場する人物顔クラスタの組合せに基づいて人物グループを算出することができる。例えば図16及び図17を用いて説明したように、顔クラスタFC001、FC002、FC009が同時に写っている画像が複数存在すれば、時間クラスタ別人物グループ算出部122は、この顔クラスタFC001,FC002、FC009を同一のグループに分類することができる。ここで生成される人物グループ情報の一例が図18に示される。例えば時間クラスタ毎に生成された人物グループ情報は、時間クラスタIDと、グループIDと、人物グループに含まれる顔クラスタIDとを含んでよい。時間クラスタ別人物グループ算出部122は、時間クラスタ毎にこの人物グループを算出する。例えば時間クラスタTC001において生成された人物グループが図18にしめされたが、同様に時間クラスタTC002についても時間クラスタTC002に分類された画像を用いて人物グループが算出される。例えば、時間クラスタTC002においては、図19に示されるように顔クラスタFC001,FC002、FC009,FC011が同時に写っている画像が複数存在するとする。このとき生成される人物グループの一例が図20に示される。分類されたそれぞれの人物グループには、グループIDが付与される。時間クラスタ別人物人物グループ統合部123は、人物グループに含まれる顔クラスタ群の構成人数、男女比、年齢比などから、グループ同士の統合処理を行うことができる。例えば、FC001、FC002、FC009のグループとFC001、FC004、FC009のグループが存在したときに、FC002とFC004の属性や顔特徴量が近い場合には、この2つのグループが統合されてよい。またこれに伴い、顔クラスタの再統合も行われてよい。すなわち上記例においては、顔クラスタFC002とFC004とが統合される。人物人物グループ統合部124は、時間クラスタに関わらず、全入力画像群に対して時間クラスタ毎の処理と同様の処理を実行することにより人物情報及び人物グループ情報を生成することができる。このとき、画像の撮影日時と年齢属性値から求められる推定誕生年が用いられてもよい。例えば、人物人物グループ統合部124は、図14に示した人物算出処理を時間クラスタに関わらず全入力画像群に対して実行することができる。このとき、比較する顔クラスタは同一人物の年齢の異なる画像が含まれている可能性がある。このため、実際には同一人物であっても顔クラスタの顔特徴量には差がある場合もある。そこで、顔特徴量の比較に当たっては、時間クラスタ毎に実行する場合よりも閾値を大きくしてもよい。また人物人物グループ統合部124は、人物グループの統合に際しては、グループに含まれる顔クラスタの構成を比較することによりー同一のグループであるか否かを判断することができる。例えば、図18のグループG001と図20のグループG011とに含まれる顔クラスタの構成を比較すると、グループG011はグループG001の構成に顔クラスタF011を加えた構成である。このため、人物人物グループ統合部124は、グループG001とグループG011とを同一の人物グループであると判断することができる。例えば人物人物グループ統合部124の生成する人物グループ情報の一例が図21に示される。このように、時間クラスタIDとともに人物グループ情報を記憶させれば、時間の経過に伴う人物グループの構成の変遷の情報を含むことができる。例えば時間クラスタ毎に特定した人物グループの情報を統合して生成する本実施形態にかかる人物情報は、時間の経過に伴い集まるメンバーに増減が生じる場合、家族が増えた場合にもその変化の情報を保持することができる。かかる効果は、初めから全入力画像に対して同様の処理を行ったとしても得ることができない。人物人物グループ統合部124は、生成した人物情報を人物格納部31aに格納することができる。また人物人物グループ統合部124は、生成した人物グループ情報を人物グループ格納部32aに格納することができる。人間関係算出部125は、人物人物グループ統合部124により生成された人物情報及び人物グループ情報を用いて、人物間の人間関係情報を生成することができる。このとき人間関係算出部125は、まず人物グループの構成からグループ種別を判断することができる。また、人間関係算出部125は、グループに含まれる各人物の属性値に基づいて人間関係を算出する。例えば人間関係算出部125は、図22に示されるようにグループ内に人物A:男性、大人、人物B:女性、大人、人物C:男性、子供の3人の人物が含まれている場合には、当該グループが家族グループであると判断してもよい。また、人間関係算出部125は、人物Aと人物Bの人間関係は夫婦であり、人物Aと人物C、人物Bと人物Cはそれぞれ親子であると判断することができる。或いは人間関係算出部125は、図23に示されるようにグループ内に人物D:男性、大人、人物E:女性、大人の2人の人物が含まれている場合には、人物Dと人物Eとの人間関係は、夫婦又は恋人であると判断してもよい。このように、人間関係算出部125は、それぞれのグループの種別をグループに含まれる人物の属性値に基づいて判断して図24に示されるようなグループ種別情報を生成することができる。このとき、グループ内に含まれる人物が2名であるときにはグループ種別と人間関係とは一致することもある。また人間関係算出部125は、グループ種別とグループに含まれる各人物の属性値性別、年齢などに基づいて人物間の人間関係を算出することもできる。以上、本実施形態に係る情報処理装置10aの機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPUCentralProcessingUnitなどの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemoryなどの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置10aの各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。<2.第2の実施形態SNS情報をさらに用いる被写体情報の推定>2-1.概略構成ここで図26を参照しながら本開示の第2の実施形態にかかる情報処理装置10bの概略構成について説明する。図26は、本開示の第2の実施形態に係る情報処理装置の概略構成図である。上記の第1の実施形態においては、画像を解析することにより得られる画像解析情報に基づいて、画像の被写体に関する情報を特定する機能について説明した。本実施形態においては、SNSSocialNetworkServiceの情報を用いて、この被写体に関する情報の特定精度を向上させる。ここで、SNSは、例えば人と人とのつながりをサポートするコミュニティ型の会員制サービスである。SNSは、典型的にはユーザが自らのプロフィールを登録し、共通のつながりを有する他のユーザとコミュニケーションを図る場を提供するサービスである。また、本実施形態においては、他のユーザとのコミュニケーション機能例えばコメントの投稿、メール送信などを有するブログサービスもSNSに含むことができる。このブログサービスは、限られた少ない文字数の文章を投稿するミニブログサービスを含んでもよい。或いは本実施形態におけるSNSは、写真や動画などの映像を主なコミュニケーションツールとするコミュニティ型サービスなども含むことができる。情報処理装置10bは、これらのSNSの公開されたWebAPIApplicationProgramInterfaceを利用することによって取得されたSNS情報、またはこのSNS情報を解析することにより得られるSNS解析情報を取得することができる。ここで取得されるSNS情報は、SNSの仕様によって、或いはユーザの公開設定等に応じて異なる。例えばSNS情報は、ユーザがSNSに登録した事実ベースの登録情報例えば氏名、生年月日、家族構成、友人情報、プロフィール写真などと、ユーザがSNSを利用することにより生成される利用履歴情報例えば他のユーザとのコンタクト履歴、メール送信履歴などを含むことができる。本実施形態においては、SNS情報の解析は情報処理装置10bと異なる他のサーバ等により行われることとする。情報処理装置10bは、画像、画像解析情報に加えてSNS解析情報を用いて、人物情報、人物グループ情報、及び人間関係情報を生成することができる。これにより、生成する被写体に関する情報の精度をさらに向上することができる。情報処理装置10bは、人物情報生成部20bと、人物グループ情報生成部30bと、人間関係情報生成部40bとを主に有する。なお、ここでは情報処理装置10bが人物情報生成部20bの機能と、人物グループ情報生成部30bの機能と、人間関係情報生成部40bの機能とを有することとしたが、本技術はかかる例に限定されない。人物情報生成部20bの機能と、人物グループ情報生成部30bの機能と、人間関係情報生成部40bの機能とは、それぞれ別体の装置により実現されてよい。また、1つの機能部として描かれている機能を、複数の情報処理装置による分散処理で実現することも可能である。人物情報生成部20bは、第1の実施形態における人物情報生成部20aの機能に加えて、SNS解析情報を用いた人物特定機能を有する。例えば人物情報生成部20bは、SNS解析情報に含まれる人物情報と、画像から特定された人物情報とに基づいた人物情報を生成することができる。人物情報生成部20bは、SNS解析情報に含まれる顔画像と顔クラスタに含まれる顔画像とを比較して同一人物とみなされる人物を統合することにより人物を特定することができる。また人物情報生成部20bは、さらに画像を解析することにより得られる属性情報性別、年齢などとSNS解析情報に含まれるプロフィール情報とを比較して同一人物とみなされる人物を統合することにより人物を特定することができる。人物情報生成部20bは、生成した人物情報を人物格納部31bに格納することができる。人物グループ情報生成部30bは、第1の実施形態における人物グループ情報生成部30aの機能に加えて、SNS解析情報を用いた人物グループ特定機能を有する。例えば人物グループ情報生成部30bは、SNS解析情報に含まれる人物グループと、画像から特定された人物グループとに基づいた人物グループ情報を生成することができる。例えば人物グループ情報生成部30bは、画像から特定された人物グループとSNS解析情報に含まれる人物グループとの人物構成を比較して人物グループを統合することにより、人物グループを特定することができる。人間関係情報生成部40bは、第1の実施形態における人間関係情報生成部40aの機能に加えて、SNS解析情報を用いた人間関係特定機能を有する。例えば人間関係情報生成部40bは、SNS解析情報に含まれる人間関係情報と、画像から特定された人間関係情報とを比較して統合することにより人間関係を特定することができる。人間関係情報生成部40bは、SNS解析情報に含まれる人間関係情報と画像から特定された人間関係情報とが重複する人間関係情報については統合することができる。また、両人間関係情報が重複しないものについてはそのまま独立した人間関係情報として抽出することができる。2-2.全体動作例次に、図27を参照しながら、本開示の第2の実施形態にかかる情報処理システムの動作例について説明する。図27は、同実施形態にかかる情報処理システムの動作例を示すフローチャートである。まず画像からの人物、人物グループ、人間関係抽出処理が実行されるS200。ステップS200の人物、人物グループ、人間関係抽出処理は、例えば第1の実施形態において説明した情報処理装置10aの機能により実現されてよい。次に、SNS情報からの人物人物グループ人間関係抽出処理が実行されるS205。ステップS205の詳細な処理内容については後述される。そして次に人物情報生成部20bは、人物の統合処理を実行するS210。人物の統合処理は、ステップS200において抽出された画像からの人物情報と、ステップS205において抽出されたSNS情報からの人物情報とを統合することにより行われる。次に人物グループ情報生成部30bは、家族グループの統合処理を実行するS215。家族グループの統合処理は、ステップS200において抽出された画像からの人物グループ情報のうち、家族グループに分類されたグループと、ステップS205において抽出されたSNS情報からの人物グループ情報のうち家族グループに分類されたグループとを比較することにより行われる。そして、人物グループ情報生成部30bは、家族以外のグループの統合処理を実行するS220。家族以外のグループの統合処理は、ステップS200において抽出された画像からの人物グループ情報のうち、家族グループ以外に分類されたグループと、ステップS205において抽出されたSNS情報からの人物グループ情報のうち家族グループ以外に分類されたグループとを比較することにより行われる。最後に人間関係情報生成部40bは、人間関係の統合処理を実行するS225。2-3.SNS情報の抽出次に、図28を参照しながら、本開示の第2の実施形態にかかる情報処理装置10bが用いるSNS情報の抽出について説明する。図28は、同実施形態におけるSNS情報の抽出について説明するための説明図である。例えばSNS解析情報は、SNS情報取得部201と、プロフィール抽出部203と、コンタクト抽出部205と、グループ抽出部207と、家族情報抽出部209と、人物グループ算出部211と、人間関係算出部213と、人間関係抽出部215との機能により生成される。SNS情報取得部201は、SNSのWebAPIを利用することによって、SNSが保持するユーザに関する情報SNS情報を取得することができる。SNS情報取得部201は、SNS情報格納部50に取得したSNS情報を格納することができる。なお、SNS情報取得部201は、複数のSNSからSNS情報を取得してもよい。プロフィール抽出部203は、SNS情報取得部201により取得されたSNS情報の中から、ユーザのプロフィールを抽出することができる。ここで抽出されるプロフィールは、ユーザの顔写真とユーザの属性値性別、生年月日、出身校、勤務先などが含まれる。プロフィール抽出部203は、SNS情報からユーザの顔写真を抽出して顔情報格納部51に格納することができる。またプロフィール抽出部203は、SNS情報からユーザの属性値を抽出して人物格納部52に格納することができる。またプロフィール抽出部203は、コンタクト抽出部205から供給されたコンタクト情報を人物情報として人物格納部52に格納することもできる。コンタクト抽出部205は、SNS情報取得部201により取得されたSNS情報の中から、コンタクト情報を抽出することができる。コンタクト情報は、例えばユーザの連絡先電話番号、メールアドレスなど、アドレス帳、アカウントの情報などを含むことができる。コンタクト抽出部205は、抽出したコンタクト情報をプロフィール抽出部、及び人物グループ算出部211に供給することができる。グループ抽出部207は、SNS情報取得部201により取得されたSNS情報の中から、グループ情報を抽出することができる。ここで抽出されるグループ情報は、例えばユーザが登録したグループ情報である。グループ抽出部207は、抽出したグループ情報を人物グループ算出部211に供給することができる。家族情報抽出部209は、SNS情報取得部201により取得されたSNS情報の中から、家族情報を抽出することができる。例えばユーザがSNS情報として家族である人物の情報を登録している場合には、家族情報抽出部209は、この登録された家族情報を抽出することができる。家族情報抽出部209は、抽出した家族情報を人物グループ算出部211に供給することができる。人物グループ算出部211は、コンタクト抽出部205から供給されたコンタクト情報と、グループ抽出部207から供給されたグループ情報と、家族情報抽出部209から供給された家族情報とに基づいて、人物グループを算出する機能を有する。人物グループ算出部211は、生成した人物グループ情報を人物グループ格納部53に格納することができる。人間関係算出部213は、人物格納部52に格納された人物情報と、人物グループ格納部53に格納された人物グループ情報とに基づいて、SNS情報に基づいた人間関係情報を生成することができる。例えば人間関係算出部213は、人物情報を用いることによって、例えば2人の人物が同じ会社に勤めていることを検出すると、2人の人間関係を同僚とすることができる。また人間関係算出部213は、人物情報を用いることによって、例えば2人の人物が同じ高校出身であり同い年であることを検出すると、2人の人間関係を同級生とすることができる。人間関係算出部213は、生成した人間関係情報を人間関係格納部54に格納することができる。人間関係抽出部215は、SNS情報取得部201により取得されたSNS情報に含まれる人間関係情報を抽出することができる。人間関係抽出部215は、抽出した人間関係情報を人間関係格納部54に格納することができる。2-4.詳細構成例次に、図29を参照しながら、本開示の第2の実施形態にかかる情報処理装置の詳細構成の一例について説明する。図29は、同実施形態にかかる情報処理装置の詳細構成例を示す説明図である。人物情報生成部20bは、第1の実施形態において説明された人物情報生成部20aの機能に加えて、同一画像検出部221の機能と、プロフィール解析部223の機能とを有することができる。また人物グループ情報生成部30bは、第1の実施形態において説明された人物グループ情報生成部30aの機能に加えて家族グループ解析部225の機能とグループ解析部227の機能とを有することができる。また人間関係情報生成部40bは、第1の実施形態において説明された人間関係情報生成部40aの機能に加えて、人間関係解析部229の機能を有することができる。同一画像検出部221は、画像を解析することにより得られた顔画像と、SNS情報から抽出された顔画像とを比較することによって、同一人物の顔画像を検出する機能を有する。この同一画像検出部221は、例えば顔画像の類似度を用いることによって同一人物の顔画像を検出することができる。同一画像検出部221は、同一画像として検出された顔画像の情報をプロフィール解析部223に供給することができる。プロフィール解析部223は、同一画像検出部221が同一人物として検出した人物のプロフィールを解析することによって、同一人物であるか否かを判断する機能を有する。プロフィール解析部223は、画像を解析することにより生成された人物情報と、SNS情報から抽出された人物情報とを比較することにより、同一人物であるか否かを判断する。例えばプロフィール解析部223は、性別、年齢などの属性値を比較してもよい。プロフィール解析部223は、検出された2つの人物情報が同一人物についての人物情報であると判断すると、画像を解析することにより生成された人物情報と、SNS情報から抽出された人物情報とを統合して生成した人物情報を人物格納部31bに格納することができる。またプロフィール解析部223は、同一人物とみなされる人物がいない場合には、そのまま人物情報として人物格納部31bに格納することができる。家族グループ解析部225は、画像を解析することにより生成された人物グループ情報のうち、家族グループとみなされたグループの情報と、SNS情報から抽出された家族グループの情報とを比較することにより、同一のグループであると判断されたグループを統合する機能を有する。例えば家族グループ解析部225は、人物構成が完全に一致するグループを同一グループであるとみなして人物グループ情報を統合することができる。また家族グループ解析部225は、一方のグループの人物構成が、他方のグループの人物構成の一部であるグループを同一のグループであるとみなして人物グループ情報を統合することができる。或いは家族グループ解析部225は、人物構成の一部が一致し、残りの人物同士のプロフィールが類似するグループを同一のグループであるとみなして人物グループ情報を統合することができる。このとき、例えばSNS情報からある人物が4人家族であることがわかっていて、そのうち3人のプロフィールがSNS情報に登録されているとする。このとき、画像を解析することによりその人物を含む4名の家族グループが抽出されていれば、SNS情報に登録のない残りの家族メンバーである人物が画像に含まれる人物であると特定することができる。家族グループ解析部225は、生成した人物グループ情報を人物グループ格納部32bに格納することができる。また家族グループ解析部225は、人物情報の編集を行った場合には、編集後の人物情報を人物格納部31bに格納することができる。グループ解析部227は、家族グループ以外に分類されるグループについて、家族グループ解析部225と同様の統合処理を実行することができる。グループ解析部227は、人物構成が完全に一致するグループを同一グループであるとみなして人物グループ情報を統合することができる。またグループ解析部227は、一方のグループの人物構成が、他方のグループの人物構成の一部であるグループを同一のグループであるとみなして人物グループ情報を統合することができる。或いはグループ解析部227は、人物構成の一部が一致し、残りの人物同士のプロフィールが類似するグループを同一のグループであるとみなして人物グループ情報を統合することができる。人間関係解析部229は、画像を解析することにより生成された人間関係情報と、SNS情報から抽出された人間関係情報とを統合することができる。このとき、人間関係解析部229は、家族グループ解析部225及びグループ解析部227により生成された人物グループ情報に基づいて人間関係を解析してもよい。人間関係解析部229は、生成した人間関係情報を人間関係格納部33bに格納することができる。以上、本実施形態に係る情報処理装置10bの機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPUCentralProcessingUnitなどの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemoryなどの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置10bの各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。尚、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。1時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得する顔画像取得部と、前記顔画像を前記時間クラスタ毎に分類し、分類された前記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成する人物情報生成部と、を備える、情報処理装置。2前記人物情報生成部は、前記顔画像の類似度及び前記顔画像の所定の属性の値を示す顔特徴量に基づいて、前記同一人物とみなされる人物を特定する、前記1に記載の情報処理装置。3前記人物情報生成部は、前記顔画像を前記類似度に基づいてクラスタリングした顔クラスタ毎の前記顔特徴量を比較し、当該顔特徴量の差が所定の閾値以下である前記顔クラスタのうち、同一の画像内に含まれない前記顔クラスタを統合する、前記2に記載の情報処理装置。4前記顔特徴量は、前記顔画像に基づいた年齢属性値を含み、前記人物情報生成部は、前記年齢属性値と前記顔画像の撮影日時とに基づいて、それぞれの人物の誕生年を推定し、推定した誕生年の情報を用いて、さらに前記時間クラスタ毎に特定された前記人物のうち同一人物とみなされる人物を統合する、前記2または3のいずれかに記載の情報処理装置。5前記同一の時間クラスタに分類された画像に基づいて、前記人物情報生成部により特定された人物を前記時間クラスタ毎に分類して人物グループを生成する人物グループ情報生成部、をさらに備える、前記1から4のいずれかに記載の情報処理装置。6前記人物グループ情報生成部は、前記時間クラスタ毎に特定された人物グループを、前記人物グループに含まれる人物の構成に基づいて統合する、前記5に記載の情報処理装置。7前記人物情報生成部により特定される人物間の人間関係情報を、前記人物グループ情報生成部により生成された人物グループに含まれる人物の構成に基づいて生成する人間関係情報生成部、をさらに備える、前記6に記載の情報処理装置。8前記人物情報生成部は、さらにソーシャルネットワークサービスから抽出された情報に基づいて前記人物情報を生成する、前記1から7のいずれか1項に記載の情報処理装置。9前記人物情報生成部は、ソーシャルネットワークサービスから抽出された顔画像と、前記顔画像取得部により取得された顔画像との類似度、及び、ソーシャルネットワークサービスから抽出された人物の属性値と前記顔画像を解析することにより得られる人物の属性値の類似度に基づいて同一人物であるか否かを判断する、前記8に記載の情報処理装置。10前記人物グループ情報生成部は、さらに前記ソーシャルネットワークサービスから抽出された情報に基づいて前記人物グループ情報を生成する、前記8または9のいずれかに記載の情報処理装置。11前記人物グループ情報生成部は、前記ソーシャルネットワークサービスから抽出された人物グループ情報と、前記画像に基づいて生成された人物グループ情報とにそれぞれ含まれる人物の構成を比較して同一の人物グループを特定することにより人物グループ情報を統合する、前記10に記載の情報処理装置。12時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得することと、前記顔画像を前記時間クラスタ毎に分類し、分類された前記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成することと、を含む、情報処理方法。13コンピュータを、時間クラスタリングにより同一の時間クラスタに分類された画像から抽出される顔画像を取得する顔画像取得部と、前記顔画像を前記時間クラスタ毎に分類し、分類された前記顔画像に基づいて同一人物とみなされる人物が特定された人物情報を生成する人物情報生成部と、を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。"