画像を撮影する撮影手段と、前記画像を不揮発性の記録媒体に記録する記録手段と、撮影された画像から人物の顔を検出する顔検出手段と、人物の顔から容貌に関する情報である特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、登録人物のそれぞれの顔の特徴量を記憶する個人情報記憶手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、前記登録人物の顔の特徴量との類似度を算出する照合手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、いずれかの登録人物の顔の特徴量との類似度が閾値以上である場合に、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔が、前記いずれかの登録人物の顔であると判定することで、認証を行う認証手段と、前記認証手段による認証の結果を表示する表示手段と、を有する画像処理装置であって、前記認証手段は、前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始される前は、前記閾値を、第1の値に設定し、前記表示手段が前記認証手段による認証の結果を表示した後に前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始された後は、前記画像の記録が開始されたときに認証されていない登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値よりも高い第2の値に設定すると共に、前記画像の記録が開始されたときに認証されている登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値以上であって前記第2の値未満である第3の値に設定することを特徴とする画像処理装置。画像を撮影する撮影手段と、前記画像を不揮発性の記録媒体に記録する記録手段と、撮影された画像から人物の顔を検出する顔検出手段と、人物の顔から容貌に関する情報である特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、登録人物のそれぞれの顔の特徴量を記憶する個人情報記憶手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、前記登録人物の顔の特徴量との類似度を算出する照合手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、いずれかの登録人物の顔の特徴量との類似度が閾値以上である場合に、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔が、前記いずれかの登録人物の顔であると判定することで、認証を行う認証手段と、前記顔検出手段によって検出されている顔から主被写体を設定する主被写体設定手段と、前記認証手段による認証の結果を表示する表示手段と、を有する画像処理装置であって、前記認証手段は、前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始される前は、前記閾値を、第1の値に設定し、前記表示手段が前記認証手段による認証の結果を表示した後に前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始されると、前記画像の記録が開始されたときに認証されていない登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値よりも高い第2の値に設定すると共に、前記画像の記録が開始されたときに前記主被写体として選択されており、かつ認証されていた登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値以上であって前記第2の値未満である第3の値に設定することを特徴とする画像処理装置。前記認証手段は、前記表示手段が前記認証手段による認証の結果を表示した後に前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始されると、前記画像の記録が開始されたときに前記主被写体として選択されておらず、かつ認証されていた登録人物の顔に対する閾値を、前記第3の値より高く前記第2の値以下である第4の値に設定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記主被写体設定手段は、前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始される前の状態のときに、撮影されている主被写体に設定された人物の顔に対する前記照合手段により算出された類似度が、判断期間中に前記第1の閾値で認証される状態から前記第2の閾値で認証される状態へ移行しない場合に、認証の対象とされた人物の顔が主被写体でないと判定することを特徴とする請求項2又は3記載の画像処理装置。しかしながら、個人認証の機能を備えたビデオカメラでは、記録された動画像を再生する際に所望の人物を検索したい場合に、所望の人物がある程度の頻度で認証されている方が検索性が高まるので望ましい。しかしながら、認証頻度を高くすることを優先したことにより誤認証が増えてしまったのでは、使い勝手として望ましくない。本発明の目的は、誤認証されにくいと推定される人物については、人物の認証頻度及び認証回数を向上して検索性を高めることで、検索の使い勝手を向上できる画像処理装置を提供することにある。上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像を撮影する撮影手段と、前記画像を不揮発性の記録媒体に記録する記録手段と、撮影された画像から人物の顔を検出する顔検出手段と、人物の顔から容貌に関する情報である特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、登録人物のそれぞれの顔の特徴量を記憶する個人情報記憶手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、前記登録人物の顔の特徴量との類似度を算出する照合手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、いずれかの登録人物の顔の特徴量との類似度が閾値以上である場合に、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔が、前記いずれかの登録人物の顔であると判定することで、認証を行う認証手段と、前記認証手段による認証の結果を表示する表示手段と、を有し、前記認証手段は、前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始される前は、前記閾値を、第1の値に設定し、前記表示手段が前記認証手段による認証の結果を表示した後に前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始された後は、前記画像の記録が開始されたときに認証されていない登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値よりも高い第2の値に設定すると共に、前記画像の記録が開始されたときに認証されている登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値以上であって前記第2の値未満である第3の値に設定することを特徴とする。また、上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像を撮影する撮影手段と、前記画像を不揮発性の記録媒体に記録する記録手段と、撮影された画像から人物の顔を検出する顔検出手段と、人物の顔から容貌に関する情報である特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、登録人物のそれぞれの顔の特徴量を記憶する個人情報記憶手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、前記登録人物の顔の特徴量との類似度を算出する照合手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔の特徴量と、いずれかの登録人物の顔の特徴量との類似度が閾値以上である場合に、前記特徴量抽出手段により抽出された人物の顔が、前記いずれかの登録人物の顔であると判定することで、認証を行う認証手段と、前記顔検出手段によって検出されている顔から主被写体を設定する主被写体設定手段と、前記認証手段による認証の結果を表示する表示手段と、を有し、前記認証手段は、前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始される前は、前記閾値を、第1の値に設定し、前記表示手段が前記認証手段による認証の結果を表示した後に前記不揮発性の記録媒体への前記画像の記録が開始されると、前記画像の記録が開始されたときに認証されていない登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値よりも高い第2の値に設定すると共に、前記画像の記録が開始されたときに前記主被写体として選択されており、かつ認証されていた登録人物の顔に対する閾値を、前記第1の値以上であって前記第2の値未満である第3の値に設定することを特徴とする。本発明によれば、誤認証されにくいと推定される人物については、人物を認証し易くして認証回数を向上するようにして、検索等の利便性を高めることができる。第1実施の形態以下、本発明の画像処理装置に関する第1実施の形態に係る、撮影画像より顔検出及び個人認証を行うビデオカメラについて図面を参照しながら説明する。図1の本実施の形態に係るビデオカメラの概略構成を示すブロック図で、100は、ビデオカメラの本体を示す。このビデオカメラ100は、制御系ブロックであるCPU101、RAM102、ROM103及び操作部104を備える。このCPU101は、内部バス105により、RAM102、ROM103及びその他の各ブロックに接続され、ROM103に格納された制御プログラムに基づいて各ブロックの制御を行う。このROM103は、FLASH等の書き換え可能なROMとして構成されている。このCPU101は、動作時の一時的なデータの格納場所としてRAM102を用いる。また、このCPU101は、ユーザーが操作部104の各種の操作レバーやボタン等を操作して入力した指令信号を操作部104から受信し、このユーザーの指令に応じて、各種処理を実行する。このビデオカメラ100は、画像を撮影する撮影手段として機能するカメラ系ブロックであるフォーカスレンズ110、絞り111、CCDイメージセンサ112、レンズドライバ113及びAFE114を備える。このビデオカメラ100のカメラ系では、フォーカスレンズ110、絞り111を通過した光が、CCDイメージセンサ112の撮像面上に結像されると、撮像面の光学像が電気信号に変換される。このビデオカメラ100では、CPU101がレンズドライバ113を制御し、フォーカスレンズ110及び絞り111を駆動させて、フォーカス及び絞り量の調整を行う。このビデオカメラ100では、AFE114がCPU101に指示されたシャッター速度に基づき、CCDイメージセンサ112を駆動して1/30秒毎に1フレーム分の画像信号を読み出し、画像信号のサンプルホールドと増幅、デジタル信号への変換を行う。このビデオカメラ100は、図1に示すように画像処理系ブロックである、画像処理部120、露出評価部121、フォーカス評価部122、バッファメモリ123、顔検出部124及び特徴量抽出部125を備える。この特徴量抽出部125は、人物の顔から容貌に関する情報である特徴量を抽出する特徴量抽出手段として機能する。このビデオカメラ100では、CPU101に制御された画像処理部120が、AFE114から画像信号を入力して色変換処理を行い、バッファメモリ123に画像信号を出力する。また、露出評価部121及びフォーカス評価部122は、画像処理部120から得た画像信号に含まれる複数の領域に対して、露出およびフォーカスの状態をそれぞれ評価する。さらに、顔検出部124は、撮影された画像から人物の顔を検出する顔検出手段として機能する。このため、顔検出部124は、1フレーム毎にバッファメモリ123から画像信号を読出し、画像に含まれる人物の顔の数とそれらの大きさ、位置を検出する。そして、CPU101は、顔検出部124が検出した顔の位置と大きさをRAM102に被写体リストとして格納する。なお、被写体リストについては後述する。また、特徴量抽出部125は、バッファメモリ123から画像信号を読出し、被写体リストより顔検出部124が検出した顔に対して、目や鼻、口などの顔の器官の位置や肌色などの容貌を表す特徴量を抽出する。以下、この処理を抽出処理と言う。このビデオカメラ100では、個人認証部126が、特徴量抽出部125で抽出された特徴量とROM103に格納されている個人情報リストに登録されている人物登録人物の特徴量を照合し、各人物との類似度を算出する。すなわち、この個人認証部126は、特徴量抽出部125により抽出された人物の顔の特徴量と登録された人物の顔画像の特徴量との類似度を算出する照合手段として機能する。ここで、個人情報リストとは、ユーザーが事前に登録した人物の顔画像と特徴量、名前がリスト化されたものである。このROM103は、登録された人物の顔画像から前記特徴量を抽出し記憶する個人情報記憶手段として機能する。このビデオカメラ100では、CPU101が、算出された類似度をRAM102に照合結果リストとして格納する。以下、この処理を照合処理と言う。なお、照合結果リストについては後述する。さらに、CPU101は、照合結果リストより、算出された類似度を閾値と比較し、検出した顔を特定の個人として認証するか判定する。すなわち、CPU101は、算出された類似度が閾値以上である場合に、その類似度の算出に用いた顔の特徴量が示す人物が、同じく類似度の算出に用いた登録された人物の特徴量が示す人物であると判定し、認証を行う認証手段として機能する。このビデオカメラ100の記録部130は、内部に図示しない不揮発性の半導体メモリを備え、ユーザーが記録開始の操作をした場合に、バッファメモリ123より画像信号を読み出し、記録部130内の不揮発性の半導体メモリに記録する。また、この画像を記録媒体に記録する記録手段として機能する記録部130は、その時の認証結果もあわせて記録する。さらに、記録部130は、ユーザーが記録停止の操作を行うと、記録部130内の不揮発性の半導体メモリへの記録を止める。なお、記録部130は、不揮発性の半導体メモリの代わりに、内蔵されたハードディスクドライブHDDや、外部より装着されたDVDやCDに、画像信号を記憶するようにしてもよい。このビデオカメラ100は、表示系ブロックである描画部140、合成部141及び表示部142を備える。この描画部140は、被写体リストより画像の顔の位置に合わせて枠の描画を行い、個人として認証されていれば、その人物の名前を枠の左上に描画し、合成部141に出力する。この合成部141は、バッファメモリ123より画像信号を読出しながら、描画部140より出力される枠を合成し、表示部142に出力する。このビデオカメラ100は、表示部142を備え、合成部141が合成した前記画像信号を出力する。すなわち、この表示部142は、個人認証の認証手段による認証の結果である、特定の個人として認証された人物に係る情報を表示する表示手段として機能する。次に、ユーザーが事前に登録した人物の顔画像と特徴量、名前がリスト化されている個人情報リストの一例について、図2を参照して説明する。図2に示す個人情報リストでは、登録番号が、その要素がリスト内で何番目の要素であるかを示す情報となっている。本明細書では、リスト内のn番目の要素を、要素[n]と記述する。この個人情報リストに新しい人物の個人情報を追加する場合には、ユーザーが、追加する人物の顔が写った画像及び追加する人物の名前をROM103に登録する。このため、ユーザーは、操作部104のボタンを操作して、追加する人物の名前を入力する。追加する名前の入力が終わると、CPU101は、特徴量抽出部125により登録された顔画像から特徴量を抽出して個人情報リストに新たな要素を追加し、名前と特徴量を格納する。このとき、CPU101は、登録番号の欄に、追加した要素が何番目の要素であるかを設定して記述し、個人情報リストの登録を完了させる。次に、本実施の形態に係るビデオカメラ100において、顔を検出して認証するまでの顔検出認証処理の手順について、図3のフローチャートを参照して説明する。この顔検出認証処理は、ビデオカメラ100に対してユーザが記録開始前の記録ポーズの操作をしたときに開始する。なお、記録とは、カメラ系ブロックや画像処理系ブロックを制御し、撮影した画像を、保存と目的とする不揮発性のメモリに記録させることを意味する。これに対し、記録ポーズとは、撮影した画像を不揮発性のメモリには記録せずに、カメラ系ブロックや画像処理系ブロックを制御する状態を意味する。すなわち、記録と記録ポーズとでは、記録部130が不揮発性メモリに画像信号を記録させるか否かという点で違いはあるが、それ以外のカメラ系ブロック、画像処理系ブロック、および、表示系ブロックは、同様の処理を行う。この顔検出認証処理が開始すると、顔検出部124は、顔検出処理を実行するステップS301。次に、CPU101は、検出結果と被写体リストの、位置と大きさから追尾判定を行い、被写体リストの更新を行うステップS302。なお、この被写体リストは、図4に例示するように構成されている。この被写体リストは、RAM102に格納され、CPU101が顔検出部124により検出された顔の情報を管理するためのリストである。この被写体リストには、検出された顔の番号と中心位置、大きさが格納されている。図4に示す番号は、その要素がリスト内で何番目の要素であるかを示す情報である。このステップS302で実行される追尾判定では、CPU101が顔検出部124により検出された顔と被写体リストに格納されている顔の位置と大きさとの相関関係より、同一人物の顔であるか否かを判定する。そして、同一人物と判定された場合には、顔の位置と大きさを更新する。次に、同一人物の顔と判定されなかった場合は、その顔を新しい要素として、被写体リストに追加する。また、検出結果との相関関係がなく、更新されなかった要素は、被写体リストから削除する。次に、CPU101は、被写体リストより認証実行判定を行うステップS303。この認証実行判定では、まず個人情報リストの登録人物でまだ認証されていない人物がいるかを判定する。なお、全ての登録人物が認証されていれば、それ以降のステップS304~S307の認証に関する処理をする必要はない。さらに、CPU101は、被写体リストでまだ認証されていない要素があるか判定する。なお、本顔検出認証処理では、既に認証されている要素に対して、それ以降認証に関する処理を行わない。次に、CPU101は、被写体リストでまだ認証されていない要素がある場合に、認証されていない要素に対して抽出処理を行うステップS304。この抽出処理では、特徴量抽出部125が、その要素の特徴量を抽出する。次に、CPU101は、照合処理を行うステップS305。この照合処理では、CPU101が、個人認証部126が抽出処理で抽出された特徴量と各登録人物の特徴量とを照合し、算出した類似度照合結果を照合結果リストに格納する。この照合結果リストは、図5に例示するように構成されており、照合処理を行った要素の各登録人物に対する類似度が格納されている。次に、CPU101は、被写体リストの認証されていない要素に対して照合判定を行うステップS306。この照合判定とは、照合結果リストにおいて、照合判定の対象となる要素における各登録人物に対する類似度の中から1つを選定し、選定した類似度が閾値を越えるか否かを判定するものである。なお、類似度の選定の仕方及び閾値については後述する。そして、CPU101は、照合判定結果から、その要素の被写体リストの認証候補人物と判定回数を更新する。ここで、認証候補人物とは、照合判定において類似度が閾値を越えた登録人物の個人情報リストの登録番号を示した情報である。また、判定回数とは、同一の登録人物が何回連続で認証候補人物として判定されたかを示した情報である。次に、CPU101は、照合判定を行った要素に対して認証判定を行うステップS307。ここで、CPU101は、判定回数が3になると、その要素を、登録人物として認証する。またCPU101は、認証した人物の個人情報リストの登録番号をRAM102に格納されている認証済み人物に追加する。さらに、CPU101は、まだ認証されていない要素に対して照合判定をする際に、認証済み人物を対象から除外する。CPU101は、誰も認証されていない場合、認証済み人物に0を格納する。次に、CPU101は、認証判定を終えると、照合結果リストの全要素を削除して、この顔検出認証処理を終了する。次に、上述した顔検出認証処理において実行される照合判定処理における類似度の選定と閾値の制御に係る被写体リスト更新処理の手順について、図6のフローチャートを参照して説明する。この被写体リスト更新処理では、まず、類似度選定のための処理動作を行うステップS601~ステップS606。この類似度選定のための処理動作では、CPU101が、照合結果リストの照合判定を行う要素に対する類似度の中で、最大となる登録人物の登録番号を判定人物nに設定するステップS601。次に、CPU101は、判定人物nの類似度を判定類似度xに設定するステップS602。次に、CPU101は、判定類似度xが他の要素の判定人物nに対する類似度と比較して最大であるか否かを判定するステップS603。そして、CPU101は、判定人物nに対する類似度で、判定類似度xより高い類似度である他の要素があったと判定した場合ステップS603でNO、ステップS604へ進み、判定人物nが、その要素の中で最も低い類似度であるか否かを判定する。次に、CPU101は、最も低い類似度でないと判定した場合ステップS604でNOに、ステップS605へ進み、次に高い類似度である人物を判定人物nに設定して、ステップS602へ戻り、再度処理を繰り返す。また、ステップS604で、CPU101が、最も低い類似度であると判定した場合ステップS604でYESには、全ての登録人物に対する類似度がステップS603の条件を満たさなかったことになる。このため、CPU101は、類似する人物はいないと判断してステップS611へ進み、判定回数cを0にリセットするステップS611。次に、CPU101は、認証候補人物lを0にしステップS612、この被写体リスト更新処理を終了する。また、CPU101は、判定類似度xが他の要素の判定人物nに対する類似度と比較して最大であると判定した場合ステップS603でYESに、認証に用いる閾値yを条件に応じて変更させる。このため、CPU101は、動画記録中か否かを判定し、動画記録前であると判定し場合ステップS606でNOに、ステップS607へ進んで閾値yに低めの閾値Aを設定する。ここで、個人認証部126の類似度の値域は、0~100とし、例えば閾値Aを80とする。次に、CPU101は、動画記録中であると判定した場合ステップS606でYESに、ステップS608へ進み、判定人物nが記録開始時認証人物mか否か判定する。ここで記録開始時認証人物とは、RAM102に格納されており、動画記録開始時に認証されていた人物の登録番号を示す情報で特定される人物である。なお、ユーザーからのボタン操作により、記録開始前の記録ポーズの状態から動画記録が開始されると、CPU101は、顔検出部124を動作させる前に、そのとき認証されている人物の登録番号を格納する。誰も認証されていない場合には0を格納する。また記録が終了するとCPU101は記録開始時認証人物を0クリアする。次に、CPU101は、判定人物nと記録開始時認証人物mが一致すると判定した場合ステップS608でYESに、ステップS607へ進み閾値yに閾値Aをセットする。また、CPU101は、記録開始時認証人物でないと判定した場合ステップS608でNO、ステップS609で閾値yには閾値Aより高い閾値Bをセットする。ここでCPU101は、例えば閾値Bを90にセットする。次に、CPU101は、判定類似度xが閾値y未満か否かを判定し、判定類似度xが閾値y未満であると判定した場合ステップS610でNO、類似する登録人物がいないと判断して、ステップS611へ進む。次に、CPU101は、被写体リストの認証候補人物を0に更新するステップS611。次に、CPU101は、認証候補人物lを0にしステップS612、この被写体リスト更新処理を終了する。次に、CPU101は、判定類似度xが閾値y以上であると判定した場合ステップS610でYESに、ステップS613へ進み、判定人物nと認証候補人物lが一致するか否かを判定するステップS613。そして、CPU101は、一致しないと判定した場合ステップS613でNOには、新しい登録人物に対する認証となるので、認証候補人物lを判定人物nに更新するステップS614。次に、CPU101は、判定回数を1に更新するステップS615。また、CPU101は、判定人物nと認証候補人物lが一致すると判定した場合ステップS613でYESに、ステップS616へ進み判定回数をカウントアップし、この被写体リスト更新処理を終了する。なお、上述した被写体リスト更新処理では、記録開始時認証人物に対して、照合判定時の閾値が閾値Aを用いたものについて説明した。しかし、この閾値は閾値A以上であり、閾値B未満の値である閾値Cを用いてもよい。また、この閾値Cの値は、記録開始前記録ポーズの状態における認証するまでの期間サンプリングの期間の類似度を用いて求めてもよい。例えば、認証するまでの同一の登録人物に対する類似度が85、83、88となり、3回連続で閾値Aを越えて認証された場合には、その最低値である83を閾値Cに用いるが如くである。上述したように、本実施の形態に係るビデオカメラ100では、記録開始前の記録ポーズの状態において、積極的に認証をさせることになる。これは、ユーザーの期待として、記録開始前の記録ポーズ状態で、人物が正しく認証されてから動画記録を開始し、認証の結果を動画に付与したいという要望が想定されるためである。そのため、ビデオカメラ100では、閾値を低めに設定し、認証される機会を増やす。また、誤認証をした場合でも、認証結果を表示することで、ユーザーが誤認証を知らずに動画記録を開始することを抑制する。また、記録開始時に認証されていた人物は、ユーザーが認証結果の表示を確認した上で記録開始している可能性が高いことから認証結果が正しいと想定される。そのため、記録開始時記録開始前の記録ポーズ状態の時に認証されていた人物は、閾値をそのまま低く設定したとしても、その後も正しく認証される可能性が高いと考えられるので、記録開始後も引き続き認証され易くする。しかしそれ以外の人物は、認証結果が正しいとする明確な根拠がないため、誤認証防止を優先し、閾値を高くする。また、ビデオカメラ100では、記録開始後に、記録開始時に認証されている人物に用いる閾値を認証されるまでの類似度を用いて算出することで、不要に閾値を下げすぎて別の人物が誤認証されてしまう可能性を抑制する。次に、ビデオカメラ100で個人情報リストに登録している人物を写しながら記録開始した場合の具体的な動作について、図7及び図8を参照して説明する。ここでは、ビデオカメラ100のROM103に格納されている個人情報リストが図2と同様のものである場合について説明する。この図7及び図8に例示するものは、個人情報リストの登録番号1の人物さとしがフレームインして、顔検出部124により最初に顔が検出されたフレームフレーム1を基準とする。人物さとしは、フレーム1からフレーム8の期間中、顔検出部124により顔が検出され、フレーム9、フレーム10と一度検出されなくなり、フレーム11~フレーム16で再度検出されている。また、個人情報リストの登録番号2の人物まさひろがフレーム8において、フレームインし、顔検出部124により、顔を検出されている。人物まさひろは、フレーム8以降、顔検出部124により検出され続けている。この16フレームまでの期間中、ユーザーは、フレーム4まで記録を開始せず、フレーム5で記録を開始し、それ以降記録し続けたものとする。ここで、図7および図8は、この16フレームの期間中における、さとしとまさひろに対する個人認証部126の照合結果を例示している。この図7に示すフレーム1では、顔検出部124がさとしの顔を検出し、被写体リストに要素要素[1]を追加し、検出結果より、位置と大きさを格納する。次に、CPU101が実行する認証実行判定では、登録人物が誰も認証されず、要素[1]が認証されていないので、要素[1]が条件を満たし、抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101が実行する照合判定では、図7に示すように、照合結果リストの要素[1]に対する類似度で、登録人物さとしに対する類似度が一番高いため、この類似度を閾値と比較する。このときの閾値には、フレーム1~フレーム4の期間が記録開始前記録開始前の記録ポーズの状態であるので、閾値Aを用いる。次に、CPU101は、フレーム1で、類似度が閾値A未満であるので、被写体リストのさとしに対応する要素[1]の判定回数に0を格納し、認証候補人物に0を格納する。なお、CPU101は、認証回数が0なので、認証判定で要素[1]を認証しない。次に、CPU101は、フレーム2において、顔検出部124の検出結果より追尾判定によって検出した顔が要素[1]の顔と同一人物であると判断し、被写体リストの要素[1]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に、要素[1]は、認証実行判定の条件を満たすので、抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、照合判定で、図7に示すフレーム1と同様に、登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。またフレーム2では、類似度が閾値Aを越えるので、CPU101が、被写体リストの要素[1]の認証候補人物に登録人物さとしの登録番号1を格納し、判定回数に1を格納する。次に、CPU101は、フレーム3、フレーム4においても、顔検出部124の検出結果より追尾判定によって、被写体リストの要素[1]の位置と大きさを更新する。前フレーム同様に、要素[1]は、認証実行判定の条件を満たすので、抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、照合判定では、図7に示すように、CPU101が、登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較し、フレーム3とフレーム4共に、類似度が閾値Aを越えている。また、CPU101は、判定人物と認証候補人物が一致するため、判定回数をカウントアップする。このとき、フレーム4の認証判定において、判定回数が3となるので、CPU101は、要素[1]を登録人物さとしとして認証し、認証済み人物に登録人物さとしの登録番号1を追加する。このフレーム4では、更新を終えた後の被写体リストと記録開始時認証人物、認証済み人物を示したものが、図9-1a、b、cに示す如くなる。次に、CPU101は、描画部140により、認証した人物の名前さとしを描画させる。次に、CPU101は、フレーム5において記録が開始された際に、認証している登録人物さとしの登録番号1を記録開始時認証人物に格納する。そして、CPU101は、顔検出部124が検出処理を行って得られた検出結果を用いて追尾判定を行い、被写体リストの要素[1]の位置と大きさを更新する。このとき、CPU101は、認証実行判定において、要素[1]がすでに認証されているため条件を満たさないので、それ以降の処理を行わない。このフレーム5では、更新を終えた後の被写体リストと記録開始時認証人物、認証済み人物を示したものが、図9-2a、b、cに示す如くなる。次に、CPU101は、フレーム6、フレーム7において、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行して、被写体リストの要素[1]の位置と大きさを更新する。ここで、前フレーム同様に、要素[1]は、認証実行判定の条件を満たさないので、それ以降の処理を行わない。次に、図8に示すように、フレーム8では、まさひろがフレームインしており、顔検出部124の検出結果より追尾判定によって、被写体リストの要素[1]の位置と大きさを更新し、さらにまさひろに対応する新しい要素要素[2]を追加する。前フレームと同様に、要素[1]は、認証実行判定の条件を満たさないので、それ以降の処理は行わない。CPU101は、要素[2]が、認証されておらず条件を満たすので、要素[2]についてのみ抽出処理と照合処理を行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、照合判定において、図8に示す照合結果リストの要素[2]に対する類似度で、登録人物さとしは認証済み人物であるため、まさひろに対する類似度を用いる。このとき、照合判定の閾値は、動画記録中であり、判定人物と記録開始時認証人物が一致しないため、閾値Bを用いる。次に、フレーム8では、CPU101が、類似度が閾値B未満であるため、被写体リストのまさひろに対応する要素[2]の判定回数に0を格納し、認証候補人物に0を格納する。ここで、CPU101は、認証回数が0なので、認証判定で要素[2]を認証しない。次に、フレーム9では、CPU101が、さとしの顔が検出できなくなり、顔検出部124の検出結果より追尾判定によって、さとしに対応する要素[1]を削除し、被写体リストの要素[2]の位置と大きさを更新する。さらに、CPU101は、認証済み人物から登録人物さとしの登録番号を削除する。前フレームと同様に、要素[2]が認証実行判定の条件を満たすので、抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、照合判定において図8に示すように、登録人物まさひろに対する類似度を、フレーム8と同様にして、閾値Bと比較する。ここで、類似度は、閾値未満であるので、要素[2]の判定回数、認証候補人物が引き続き0のままとなる。また、認証判定は、前フレームと同様に、認証しない。フレーム9では、更新を終えた後の被写体リストと記録開始時認証人物、認証済み人物を示す図9-3a、b、cの如くなる。次に、CPU101は、フレーム10において、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行させて、被写体リストの要素[2]の位置と大きさを更新させる。前フレームと同様に、要素[2]は、認証実行判定の条件を満たすので、抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、照合判定において図8に示すように登録人物まさひろに対する類似度をフレーム8と同様に閾値Bと比較する。この類似度は、閾値未満のため、要素[2]の判定回数、認証候補人物が引き続き0のままとなる。次に、CPU101は、フレーム11において、顔検出部124の検出結果より追尾判定により、被写体リストの要素[2]の位置と大きさを更新する。さらに、CPU101は、再度さとしの顔が検出可能となったので、さとしに対応する新しい要素要素[3]を追加する。前フレームと同様に、要素[2]は、認証実行判定の条件を満たし、要素[3]も条件を満たす。よって、CPU101は、要素[2]と要素[3]に対して抽出処理と照合処理を行い、照合結果リストを更新させる。次に、CPU101は、要素[2]に対する照合判定において図8に示すように、登録人物まさひろに対する類似度を閾値Bと比較する。ここで類似度は、閾値B未満なので、要素[2]の判定回数、認証候補人物が引き続き0のままとなる。次に、要素[3]のさとしに対して照合判定を行う。図7に示すように、登録人物さとしに対する類似度が一番高いので、この類似度を閾値と比較する。このとき、閾値には、判定人物と記録開始時認証人物が一致するので、閾値Aを用いる。次に、CPU101は、フレーム11において類似度が閾値A未満であるため、被写体リストのさとしに対応する要素[3]の判定回数に0を格納し、認証候補人物に0を格納する。次に、CPU101は、フレーム12において、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行し、被写体リストの要素[2]と要素[3]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に、要素[2]と要素[3]が条件を満たすので、CPU101は、抽出処理と照合処理を実行し、照合結果リストを更新させる。次に、CPU101は、要素[2]に対する照合判定において、図8に示すように、登録人物まさひろに対する類似度を閾値Bと比較する。ここで、類似度が閾値B未満なので、要素[2]の判定回数、認証候補人物は、引き続き0のままとなる。次に、CPU101は、要素[3]のさとしに対して照合判定を行う。CPU101は、図7に示すように、前フレームと同様にして、登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。このフレーム12では、類似度が閾値Aを越えるので、CPU101が、被写体リストの要素[3]の認証候補人物に登録人物さとしの登録番号1を格納し、判定回数に1を格納する。次に、CPU101は、フレーム13において、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行して、被写体リストの要素[2]と要素[3]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に要素[2]と要素[3]は、条件を満たすので抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、要素[2]に対する照合判定において、図8に示すように、登録人物まさひろに対する類似度を閾値Bと比較する。ここでは、類似度が閾値Bを越えているので、CPU101が、被写体リストの要素[2]の認証候補人物に登録人物まさひろの登録番号2を格納し、判定回数に1を格納する。次に、CPU101は、要素[3]のさとしに対して照合判定を行う。図7に示すように、CPU101は、登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。ここで、CPU101は、類似度が閾値Aを越えるので判定人物と認証候補人物が一致すると判定し、被写体リストの要素[3]の判定回数を2にカウントアップする。次に、CPU101は、フレーム14において、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行して、被写体リストの要素[2]と要素[3]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に、要素[2]と要素[3]は、条件を満たすので抽出処理と照合処理が行われて、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、要素[2]に対する照合判定において、図8に示すように、登録人物まさひろに対する類似度を閾値Bと比較する。ここで、CPU101は、類似度が閾値Bを越え、判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[2]の判定回数を2にカウントアップする。次に、CPU101は、要素[3]のさとしに対して照合判定を行う。図7に示すように、CPU101は、登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。ここで、CPU101は、類似度が閾値Aを越え、判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[3]の判定回数を3にカウントアップする。このとき、CPU101は、認証判定において判定回数が3なので、要素[3]を登録人物さとしとして認証し、認証済み人物に登録人物さとしの登録番号1を追加する。そして、CPU101は、描画部140により、認証した人物の名前さとしを描画させる。次に、CPU101は、フレーム15で、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行して、被写体リストの要素[2]と要素[3]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に要素[2]は条件を満たすが、要素[3]は認証されているため、要素[2]のまさひろに対して抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、要素[2]に対する照合判定において、図8に示すように登録人物まさひろに対する類似度を閾値Bと比較する。ここで、CPU101は、類似度が閾値Bを越え、判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[2]の判定回数を3にカウントアップする。このときCPU101は、認証判定において判定回数が3なので、要素[2]を登録人物まさひろとして認証し、認証済み人物に登録人物まさひろの登録番号2を追加する。そして、CPU101は、描画部140を制御して、認証した人物の名前まさひろを描画させる。このフレーム15では、更新を終えた後の被写体リストと記録開始時認証人物、認証済み人物を示したものが、図9-4a、b、cに示す如くなる。次に、CPU101は、フレーム16で、顔検出部124の検出結果より追尾判定を実行して、被写体リストの要素[2]と要素[3]の位置と大きさを更新する。このとき、CPU101は、登録人物が全て認証済みであり認証実行判定の条件を満たさないので、何れの要素に対しても抽出処理と照合処理を行わない。このように、CPU101は、記録開始前記録開始前の記録ポーズの時に低い閾値で認証を行い、記録開始時に認証されていた人物を低い閾値で認証し続ける。これと共にCPU101は、記録開始時に認証されていなかった人物を、認証されていた人物の閾値より高い閾値で認証を行う。このようにして認証を行う場合には、閾値を低くしても正しく認証される可能性の高い人物が認証される機会が増え、それ以外の人物が誤認証される割合を下げられる。よって、このようにして認証を行う場合には、記録された認証の情報を利用した、人物の検索性を良くすることができる。第2実施の形態次に、本発明の第2実施の形態に係る、撮影画像より顔検出及び個人認証を行うビデオカメラについて図面を参照しながら説明する。本第2実施の形態のビデオカメラは、前述した第1実施の形態のビデオカメラにおけるCPUが、記録開始時に認証人物に対して設定する閾値の制御方法を改変したものである。ここで主被写体について説明する。主被写体とは、顔検出部124により検出された顔の中で最も優先度の高い顔のことである。本第2実施の形態のビデオカメラでは、ユーザーが操作部104のボタン操作によって検出されている顔の中から、所望の顔を選択することで主被写体の設定が可能に構成されている。あるいは、顔検出部124が検出したそれぞれの顔の位置と大きさから、CPU101がいずれかの顔を主被写体として自動的選択する設定が可能に構成されている。CPU101は、例えば、顔が大きいほど第1の評価値を高く設定し、顔の位置が画像の中央部に近いほど第2の評価値を高く設定し、第1の評価値と第2の評価値の和が最も大きい値となる顔を、主被写体として選択する。また、このビデオカメラのCPU101は、主被写体に設定された顔の被写体リストでの番号を、RAM102に格納されている主被写体情報に格納し、主被写体がどの顔かを管理する主被写体設定手段として機能する。CPU101は、主被写体である顔が検出されなくなると、主被写体情報を0にセットする。本第2実施の形態のビデオカメラでは、記録開始時認証人物に設定する人物の判定方法が第1実施の形態のビデオカメラと異なる。前述した第1実施の形態では、記録開始時に認証されていた登録人物が全て、閾値Cを用いていた実際の動作例として閾値Cを閾値Aと同値に設定し、閾値Aとして扱っている。それに対して本第2実施の形態のビデオカメラでは、記録開始時に認証されており、かつ主被写体であった人物に対して閾値Cを用いるが、記録開始時に認証されており、かつ主被写体でない人物に対して閾値Cより高く、閾値B以下である閾値Dを用いる。なお、記録開始時に認証されていない人物に対しては第1実施の形態と同様に閾値Bを用いる。次に、本第2実施の形態のビデオカメラで実行する照合判定処理における被写体リスト処理の手順について、図10のフローチャートを参照して説明する。なお、この図10に示す照合判定処理では、前述した図6に示す照合判定処理におけるステップS601~S607及びS610~S616と同様の処理を行うものであるので、その説明を省略し、主に異なる部分について説明する。本第2実施の形態のビデオカメラのCPU101は、動画記録中の認証に用いる閾値yを第1実施の形態とは異なる条件で変更する。このため、図10に示すステップS606において、動画記録中であると判定した場合ステップS606でYESに、ステップS1001へ進み、判定人物nが記録開始時主被写体人物pと一致するかを判定する。ここで記録開始時主被写体人物とは、RAM102に格納されており、動画記録開始時に認証されており、かつ主被写体であった人物の登録番号を示す情報である。本第2実施の形態のビデオカメラのCPU101は、ユーザーからのボタン操作により動画記録が開始されると、顔検出部124を動作させる前に、そのとき認証されている人物の登録番号を記録開始時に認証人物に格納する。そして、CPU101は、主被写体情報に基づいて、その中に主被写体がいると判断した場合に、記録開始時主被写体人物として、その人物の登録番号を格納する。また、CPU101は、主被写体が設定されていない又は主被写体が認証されていないと判断した場合に、0を格納する。CPU101は、この動画記録が終了すると、記録開始時主被写体人物を0クリアする。次に、CPU101が、ステップS1001で判定人物nが記録開始時主被写体人物pと一致すると判定した場合ステップS1001でYESに、ステップS607へ進んで閾値yに閾値Aをセットする。本動作において照合判定に用いる閾値Cは、閾値Aと同値に設定し、閾値Aとして扱う。また、CPU101が一致しないと判定した場合ステップS1001でNOに、ステップS1002へ進み、判定人物nが記録開始時認証人物mと一致するか否かを判定する。そして、CPU101は、一致すると判定した場合ステップS1001でYESに、ステップS1003へ進み閾値yに閾値Dをセットする。また、CPU101は、一致しないと判定した場合ステップS1002でNOに、ステップS1004へ進み閾値yに閾値Bをセットする。本第2実施の形態のビデオカメラでは、上述したように構成することによって、動画記録開始後に認証の頻度を増やすべき人物を、ユーザーが指定した人物かどうかで閾値を変え、頻度を調整する。これにより、このビデオカメラでは、よりユーザーの意図を反映した認証結果を付与でき、動画の検索性を向上することができる。次に、本第2実施の形態に係るビデオカメラ100で、個人情報リストに登録されている人物を写しながら、記録を開始した場合の動作について説明する。ここでは、ビデオカメラ100のROM103に格納されている個人情報リストが図2と同様であるものとする。なお、本動作において照合判定に用いる閾値Dは、閾値Bと同値に設定し、閾値Bとして扱う。また、ここでは、撮影を開始した際に、個人情報リストの登録番号1の人物さとしと登録番号2の人物まさひろが写っているものとする。さらに、ここでは、顔検出部124により最初に顔が検出されたフレームフレーム1を基準とし、そこから13フレーム分の期間にの部分について、図11及び図12を参照して説明する。この図11及び図12は、13フレームの期間中のさとしとまさひろに対する個人認証部126の照合結果を示す。この図11及び図12に示すように、さとしは、フレーム1からフレーム7の期間、顔検出部124により顔が検出され、フレーム8、フレーム9と一度検出されなくなり、フレーム10~フレーム13で再度検出されている。さらに、この図11及び図12では、フレーム3においてユーザーから主被写体として選択されている。また、図11及び図12に示すように、個人情報リストの登録番号2の人物まさひろは、フレーム1~フレーム7まで検出され、フレーム8以降はフレームアウトし、検出されなくなっている。ここでは、この13フレームの期間中、ユーザーがフレーム4まで記録を開始せず、フレーム5で記録を開始し、それ以降も記録し続けるものとする。まず、フレーム1では、顔検出部124が、さとしとまさひろの顔を検出し、被写体リストに要素さとしが要素[1]、まさひろが要素[2]とするを追加し、検出結果より、位置と大きさを格納する。次に、認証実行判定では、登録人物が誰も認証されておらず、要素[1]、要素[2]とも認証されていないので、要素[1]と要素[2]が条件を満たす。よって、CPU101は、抽出処理と照合処理を実行し、照合結果リストを更新する。次に、CPU101は、要素[1]に対する照合判定で、図11に示すように登録人物さとしに対する類似度が一番高く、図12に示すように要素[2]のさとしに対する類似度より高いので、この類似度を閾値と比較する。このときの閾値には、フレーム1~フレーム4の期間が記録開始前であるので、閾値Aを用いる。CPU101は、フレーム1において類似度が閾値A未満であるため、被写体リストのさとしに対応する要素[1]の判定回数に0を格納し、認証候補人物に0を格納する。次に、CPU101は、要素[2]のまさひろに対して照合判定を行う。図12に示すように、登録人物まさひろに対する類似度が一番高く、図11に示す要素[1]のまさひろに対する類似度より高いため、CPU101は、この類似度を閾値Aと比較する。そして、CPU101は、このときの類似度が閾値Aを越えているので、被写体リストの要素[2]の認証候補人物に登録人物まさひろの登録番号2を格納し、判定回数に1を格納する。次に、CPU101は、フレーム2において、顔検出部124の検出結果に基づいて追尾判定を実行し、被写体リストの要素[1]と要素[2]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に要素[1]と要素[2]は、条件を満たすので抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、図11、図12に示すように、CPU101は、要素[1]に対する照合判定において登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。そして、CPU101は、類似度が閾値Aを越えているので、要素[1]の認証候補人物に登録人物さとしの登録番号1を格納し、判定回数に1を格納する。次に、CPU101は、要素[2]のまさひろに対して照合判定を行う。CPU101は、図11、図12に示す如く前フレームと同様に、登録人物まさひろに対する類似度を閾値Aと比較する。ここでは、類似度が閾値Aを越え、判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[2]の判定回数を2にカウントアップする。次に、CPU101は、フレーム3において、顔検出部124の検出結果より追尾判定によって、被写体リストの要素[1]と要素[2]の位置と大きさを更新する。前フレームと同様に、要素[1]と要素[2]は、条件を満たすので抽出処理と照合処理が行われ、照合結果リストが更新される。次に、CPU101は、図11、図12に示す要素[1]に対する照合判定において、登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。ここでは、類似度が閾値Aを越え、判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[1]の判定回数を2にカウントアップする。次に、CPU101は、要素[2]のまさひろに対して照合判定を行う。CPU101は、前フレームと同様に、図11、図12に示す登録人物まさひろに対する類似度を閾値Aと比較する。ここでは、類似度が閾値Aを越え、また判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[2]の判定回数を3にカウントアップする。ここでは、認証判定において判定回数が3なので、CPU101は、要素[2]を登録人物まさひろとして認証し、認証済み人物に登録人物まさひろの登録番号2を追加する。そして、CPU101は、描画部140により、認証した人物の名前まさひろを描画させる。またこのとき、ユーザーによって、要素[1]が主被写体に指定されているので、CPU101は、RAM102の主被写体情報に1を格納する。次に、CPU101は、フレーム4において、顔検出部124の検出結果に基づいて追尾判定を実行し、被写体リストの要素[1]と要素[2]との位置及び大きさを更新する。前フレームと同様に、要素[1]は、条件を満たすが、要素[2]が認証されている。このため、CPU101は、要素[1]のさとしに対して抽出処理と照合処理を実行し、照合結果リストを更新する。次に、CPU101は、要素[1]に対する照合判定において登録人物まさひろが認証済み人物なので図11に示す登録人物さとしに対する類似度を閾値Aと比較する。CPU101は、類似度が閾値Aを越え、判定人物と認証候補人物が一致するので、被写体リストの要素[1]の判定回数を3にカウントアップする。ここでは、認証判定において判定回数が3なので、CPU101は、要素[1]を登録人物さとしとして認証し、認証済み人物に登録人物さとしの登録番号1を追加する。そして、CPU101は、描画部140により、認証した人物の名前さとしを描画させる。次に、CPU101は、フレーム5において記録が開始されたので、その際に主被写体である要素[1]が認証している登録人物さとしの登録番号1を記録開始時認証人物に格納する。そして、CPU101は、フレーム5~フレーム7において、顔検出部124により検出処理を行い、検出結果に基づいて追尾判定を実行し、被写体リストの要素[1]と要素[2]との位置及び大きさを更新する。このとき、CPU101は、登録人物が全て認証済みであるので、何れの要素に対しても抽出処理と照合処理を行わない。ここでは、フレーム8、フレーム9においてさとしとまさひろが検出できなくなっている。よって、CPU101は、顔検出部124の検出結果に基づいて追尾判定を実行して、さとしとまさひろに対応する要素[1]、及び要素[2]を削除する。またCPU101は、フレーム8で主被写体であるさとしが検出されなくなったので主被写体情報を0にする。次に、CPU101は、フレーム10において、再度さとしの顔が検出可能となったので、被写体リストに要素要素[1]を追加し、検出結果より、位置と大きさを格納する。そして、CPU101は、要素[1]に対して抽出処理と照合処理を実行し、照合結果リストを更新する。次にCPU101は、要素[1]に対する照合判定において図11に示す登録人物まさひろに対する類似度が一番高いため、この類似度を閾値と比較する。このとき、CPU101は、判定人物と記録開始時認証人物が一致しないため、閾値として閾値Bを用いる。このときの類似度が閾値A未満であるため、CPU101は、被写体リストのさとしに対応する要素[1]の判定回数に0を格納し、認証候補人物に0を格納する。次に、CPU101は、フレーム11~フレーム13において、前フレームと同様に、顔検出部124の検出結果に基づいて、要素[1]の位置及び大きさを更新し、抽出処理と照合処理を実行し、照合結果リストを更新する。CPU101は、照合判定において、図11に示す登録人物さとしに対する類似度が一番高いため、この類似度を閾値と比較する。このとき、CPU101は、判定人物と記録開始時認証人物とが一致するため、閾値として、閾値Aを用いる。またCPU101は、何れのフレームでも類似度が閾値Aを越えるので、被写体リストの要素[1]の認証候補人物に登録人物さとしの登録番号1を格納し、判定回数をカウントアップする。このとき、CPU101は、フレーム13の認証判定において、判定回数が3となるので、要素[1]を登録人物さとしとして認証し、認証済み人物に登録人物さとしの登録番号1を追加する。そして、CPU101は、描画部140により、認証した人物の名前さとしを描画させる。このように、本第2実施の形態に係るビデオカメラ100では、記録開始時に認証されている主被写体である人物に対して認証される頻度を上げる。これと共にビデオカメラ100では、記録開始時に認証されているが主被写体でない人物に対して、主被写体よりも認証される頻度は下がるが、より誤認証の頻度が下がるよう設定する。さらに、このビデオカメラ100では、記録開始時に認証されていない人物に対して、さらに誤認証の頻度を下げるように設定することもできる。これにより、記録された認証の情報を利用した、人物の検索性をより向上することができる。なお、本発明の第2実施の形態に係るビデオカメラにおける以上説明した以外の構成、作用、及び効果は、前述した本発明の第1実施の形態と同様であるので、その説明を省略する。要するに、本実施の形態に係るビデオカメラは、個人認証の閾値を低い閾値である第1の閾値第1の値又は高い閾値である第2の閾値第2の値に設定可能に構成されている。このビデオカメラでは、ユーザーがビデオカメラを操作して記録ポーズを設定した時に撮影されている画像から、人物の顔を検出する。このビデオカメラでは、認証を積極的に行うために、個人認証の閾値を低い閾値である第1の閾値に設定し、人物の顔として認証される確率を上げる。このとき誤認証の可能性も上がるが、このビデオカメラでは、撮影前の状態である。ここで、ユーザーは、このビデオカメラの表示部に表示されている認証結果の表示を見て、正しく認証されているか否かを判断できる。ユーザーは、正しく認証されていると判断した場合に、このビデオカメラで記録録画を開始することになる。このようにしてビデオカメラで記録が開始された場合には、記録ポーズ時に認証されている人物の顔を認証する判断基準となる個人認証の閾値を低い閾値である第1の閾値を維持するよう制御する。これにより、記録開始時に認証されていた人物の顔は、ユーザーが認証結果を見て正しいと判断し、記録を開始したと考えられる。そのため、記録開始時に認証されていた人物の顔は、第2の閾値よりも低い第3の閾値を用いて認証を行い、認証回数を向上させる。この第3の閾値は、第1の閾値以上、かつ第2の閾値未満第3の値は、第1の値以上、かつ第2の値未満であればよく、この第3の閾値として引き続き第1の閾値を用いてもよい。すなわち、このビデオカメラでは、記録ポーズ時に低い第1の閾値で人物の顔の認証を行い、その結果を表示する。そして、この認証結果が表示されている間に撮影が開始された場合には、その低い第1の閾値で認証を行ったとしても誤認証されない可能性が高い人物が被写体に含まれると判断する。そして、このビデオカメラでは、撮影時に、その人物の顔を認証するのに用いる閾値のみを、それ以外の人物に設定される第2の閾値よりも低い第3の閾値に設定する。これにより、このビデオカメラでは、記録時に、誤認証されない可能性の高い人物に対して積極的に個人認証させて、再生時に記録されている動画の中から、この人物の顔が写っている動画やシーンを抽出できるようする。これと共に、このビデオカメラでは、複数の人物の顔の中から主被写体となる顔を設定し、記録が開示された場合には、主被写体の人物の顔を認証するのに用いる閾値のみを第3の閾値に設定することも可能である。このとき、主被写体以外の人物の顔記録開始時にいなかった人物等を認証する判断基準となる個人認証の閾値を、高い閾値である第2の閾値に設定し、誤認証防止を図る。なお、このビデオカメラでは、主被写体以外に対して認証を行う場合に、記録開始前後に関わらず常に高い第2の閾値を用いるように設定しても良い。さらに、このビデオカメラでは、記録開始時に認証されていた人物の顔のうち、主被写体として設定されていた顔には第3の閾値を設定し、主被写体として選択されていなかった顔には、第3の閾値よりも高く、かつ第2の閾値以下である第4の閾値を設定する。すなわち、主被写体として設定されていた顔には第3の値を設定し、主被写体として選択されていなかった顔には、第3の値よりも高く、かつ第2の値以下である第4の値を設定する。この第3の閾値として第1の閾値を用いても良いし、この第4の閾値として第2の閾値を用いても良い。このビデオカメラでは、記録ポーズ時に主被写体の人物の顔の認証に用いられる類似度が、一定時間であるサンプル時間中判断期間中第1の閾値以上であるが第2の閾値を越えるように移行しない場合に、主被写体の人物ではないと判定する。そして、このビデオカメラでは、自動的に、他の人物の顔を探して、主被写体の人物の顔を設定する修正動作を実行する。これは、サンプリング期間中に閾値2を超えない場合には、主被写体の人物の顔を誤認証している可能性が高いためである。さらに、このビデオカメラでは、記録ポーズ時に、主被写体の人物の顔を認証して表示していても、一定時間であるサンプル時間判断期間が経過するまでユーザーが記録を開始しない場合に、誤認証の可能性が高いと判断する。そして、このビデオカメラでは、自動的に、他の人物の顔を探して、主被写体の人物の顔を設定する再認証の修正動作を実行するように構成しても良い。