撮像画像を取得する撮像部と、前記撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を取得する選別情報取得部と、前記選別情報取得部が取得した情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する選別情報生成部と、前記画像選別情報を前記撮像画像と共に記録する記録部と、を有し、前記選別情報取得部は、前記撮像画像を撮影する間に前記品質に関する情報を取得することを特徴とする撮像装置。前記撮像画像は、動画であって、前記選別情報生成部は、前記動画を撮影する際の撮像条件に関する情報を、前記選別情報取得部から取得し、取得した情報に基づき前記動画を構成するフレーム画像毎又は一定間隔毎に前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項1記載の撮像装置。前記選別情報取得部は、前記動画の撮影時の焦点距離情報、シャッタースピード、絞り情報、及び感度情報のいずれか1以上の情報を、フレーム画像毎又は一定間隔で取得し、前記選別情報生成部は、その取得結果に基づき前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項2記載の撮像装置。前記選別情報生成部は、前記撮像画像に含まれる被写体に関する情報に基づき、前記撮像画像が動画である場合は、その動画を構成するフレーム画像毎又は一定間隔毎に、前記撮像画像が静止画である場合は、その静止画毎に、前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項1記載の撮像装置。前記撮像画像は静止画であって、前記選別情報取得部は、前記各静止画に含まれる被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、その検出結果及びこの検出結果をランク付けした優先度のいずれか1以上に基づき、前記各静止画毎に前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項4記載の撮像装置。前記撮像画像は静止画であって、登録画像が登録された画像データベースを有し、前記選別情報取得部は、前記各静止画に含まれる被写体が前記登録画像のいずれに一致するか否かを検出し、前記登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、その検出結果、この検出結果をランク付けした優先度、及びその被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上に基づき、前記各静止画毎に前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項4記載の撮像装置。前記撮像画像は動画であって、前記選別情報取得部は、前記動画を構成するフレーム画像に含まれる被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、この検出結果及びこの検出結果をランク付けした優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔毎に取得し、その取得結果に基づき前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項4記載の撮像装置。登録画像が登録された画像データベースを有し、前記選別情報取得部は、前記動画を構成するフレーム画像に含まれる被写体が前記登録画像のいずれに一致するか否かを検出し、前記登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、その検出結果、この検出結果をランク付けした優先度、及びその被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔毎に取得し、その取得結果に基づき前記画像選別情報を生成することを特徴とする請求項4記載の撮像装置。前記撮像画像は静止画又は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記各静止画又は動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記記録部は、前記画像判定部の判定結果を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録することを特徴とする請求項1~8のいずれか1項記載の撮像装置。前記撮像画像は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記画像判定部は、前記撮像条件に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像毎にそれらのフレーム画像が前記対象静止画として不適か否かを示す第1の判定情報を生成し、前記記録部は、前記第1の判定情報を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項記載の撮像装置。前記撮像画像は静止画又は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記各静止画又は動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記画像判定部は、前記被写体に関する情報に基づき、前記各静止画毎又は動画を構成する各フレーム画像毎にそれらの静止画又はフレーム画像が前記対象静止画として適するか否かを示す第2の判定情報を生成し、前記記録部は、前記第2の判定情報を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録することを特徴とする請求項4~8のいずれか1項記載の撮像装置。前記撮像画像は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記画像判定部は、前記撮像部が前記動画を取得している間の撮像条件に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像毎にそれらのフレーム画像が前記対象静止画として不適か否かを示す第1の判定情報を生成し、前記動画を構成する各フレーム画像毎にそれらのフレーム画像が前記対象静止画として適するか否かを示す第2の判定情報を生成し、前記記録部は、前記第1及び第2の判定情報、又は前記第1及び第2の判定情報から得られ得られる総合判定情報を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録することを特徴とする請求項1載の撮像装置。前記記録部は、前記画像選別情報を、エンコード処理される前記撮像画像をデコード処理せずに参照できる情報として記録することを特徴とする請求項1~12のいずれか1項記載の撮像装置。撮像部により取得された撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を取得する選別情報取得工程と、前記選別情報取得工程にて取得された情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する選別情報生成工程と、前記画像選別情報を前記撮像画像と共に記録する記録工程と、を有し、前記選別情報取得工程では、前記撮像画像を撮影する間に前記品質に関する情報が取得されることを特徴とする画像処理方法。撮像部により取得された撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を取得する選別情報取得処理と、前記選別情報取得処理にて取得された情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する選別情報生成処理と、前記画像選別情報を前記撮像画像と共に記録する記録処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記選別情報取得処理では、前記撮像画像を撮影する間に前記品質に関する情報を取得させることを特徴とするプログラム。しかしながら、特許文献1に記載の画像情報処理装置においては、記録された動画又は静止画に対し、これらの画像に含まれるオブジェクトを検出し、オブジェクト関連情報を抽出し、抽出されたオブジェクト関連情報に対応するオブジェクト関連情報データを記憶する等の解析処理を実行しないと所望の画像を抽出することができない。すなわち、検索に先立って、記録された動画等の解析処理が必要になり、速やかな検索や画像の抽出をすることができない。本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、画像を撮影して記録する前までに、動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を生成しておくことで、速やかに画像の自動選別が可能な撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、所望の品質を有する撮像画像を自動選別するための情報を生成することで、一定の品質を有する撮像画像を自動で取得することが可能となる可能な撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。本発明に係る撮像装置は、撮像画像を取得する撮像部と、前記撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を取得する選別情報取得部と、前記選別情報取得部が取得した情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する選別情報生成部と、前記画像選別情報を前記撮像画像と共に記録する記録部と、を有し、前記選別情報取得部は、前記撮像画像を撮影する間に前記品質に関する情報を取得することを特徴とすることを特徴とするものである。本発明においては、選別情報生成部が、撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報である画像選別情報を生成するため、動画から静止画を抽出する際に、ユーザの望む品質の画像を選別することができる。また、画像選別情報は、撮像画像を撮影している間乃至撮影した撮像画像を記録する前までに生成する。すなわち、動画データの圧縮処理前に生成されるため、例えば動画データとは別に保存すれば、圧縮動画データを伸張処理することなく自動選別することが可能となる。また、前記撮像画像は、動画であって、前記選別情報生成部は、前記動画を撮影する際の撮像条件に関する情報を、前記選別情報取得部から取得し、取得した情報に基づき前記動画を構成するフレーム画像毎又は一定間隔毎に前記画像選別情報を生成することができる。これにより、撮影時にしか取得できないような特殊なデータを動画データと共に保存することができ、自動選別の精度が向上する。この場合、前記選別情報取得部は、前記動画の撮影時の焦点距離情報、シャッタースピード、絞り情報、及び感度情報のいずれか1以上の情報を、フレーム画像毎又は一定間隔で取得し、前記選別情報生成部は、その取得結果に基づき前記画像選別情報を生成することができる。また、前記選別情報生成部は、前記撮像画像に含まれる被写体に関する情報に基づき、前記撮像画像が動画である場合は、その動画を構成するフレーム画像毎又は一定間隔毎に、前記撮像画像が静止画である場合は、その静止画毎に、前記画像選別情報を生成することができる。動画データの記録前に、撮影した画像データの解析を行い、被写体に関する情報を予め取得することで、自動選別する際に解析等が不要となる。この場合、前記撮像画像は静止画であって、前記選別情報取得部は、前記各静止画に含まれる被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、その検出結果及びこの検出結果をランク付けした優先度のいずれか1以上に基づき、前記各静止画毎に前記画像選別情報を生成することができ、静止画においても画像選別情報を生成しておくことで、画像の自動選別を可能とする。さらに、前記撮像画像は静止画であって、登録画像が登録された画像データベースを有し、前記選別情報取得部は、前記各静止画に含まれる被写体が前記登録画像のいずれに一致するか否かを検出し、前記登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、その検出結果、この検出結果をランク付けした優先度、及びその被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上に基づき、前記各静止画毎に前記画像選別情報を生成するとができ、予めデータベースに画像を登録しておけば、ユーザ所望の被写体が含まれる画像を自動選別することができる。また、前記撮像画像は動画であって、前記選別情報取得部は、前記動画を構成するフレーム画像に含まれる被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、この検出結果及びこの検出結果をランク付けした優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔毎に取得し、その取得結果に基づき前記画像選別情報を生成するおくことができる。さらに、登録画像が登録された画像データベースを有し、前記選別情報取得部は、前記動画を構成するフレーム画像に含まれる被写体が前記登録画像のいずれに一致するか否かを検出し、前記登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出し、前記選別情報生成部は、その検出結果、この検出結果をランク付けした優先度、及びその被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔毎に取得し、その取得結果に基づき前記画像選別情報を生成する予めデータベースに画像を登録しておけば、ユーザ所望の被写体が含まれる画像を自動選別することができる。さらにまた、前記撮像画像は静止画又は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記各静止画又は動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記記録部は、前記画像判定部の判定結果を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録することができ、予め静止画として抽出するに適しているかいないかを判定しておくことで、自動選別処理をより高速化することができる。また、前記撮像画像は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記画像判定部は、前記撮像条件に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像毎にそれらのフレーム画像が前記対象静止画として不適か否かを示す第1の判定情報を生成し、前記記録部は、前記第1の判定情報を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録するとができ、第1の判定情報により、各フレーム画像が静止画として不適であるか否かを判定することができる。さらに、前記撮像画像は静止画又は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記各静止画又は動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記画像判定部は、前記被写体に関する情報に基づき、前記各静止画毎又は動画を構成する各フレーム画像毎にそれらの静止画又はフレーム画像が前記対象静止画として適するか否かを示す第2の判定情報を生成し、前記記録部は、前記第2の判定情報を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録することができ、第2の判定情報により、各静止画又はフレーム画像が抽出すべき静止画に適しているか否かを判定することができる。さらにまた、前記撮像画像は動画であって、前記選別情報生成部が生成した前記画像選別情報に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像が抽出対象となる対象静止画として適切か否かを判定する画像判定部を有し、前記画像判定部は、前記撮像部が前記動画を取得している間の撮像条件に基づき、前記動画を構成する各フレーム画像毎にそれらのフレーム画像が前記対象静止画として不適か否かを示す第1の判定情報を生成し、前記動画を構成する各フレーム画像毎にそれらのフレーム画像が前記対象静止画として適するか否かを示す第2の判定情報を生成し、前記記録部は、前記第1及び第2の判定情報、又は前記第1及び第2の判定情報から得られ得られる総合判定情報を前記画像選別情報の一部又は全部として前記撮像画像と共に記録するとができ、第1及び第2の判定情報を使用することで、ユーザはより品質の高いフレーム画像を絞り込むことができる。ここで、前記記録部は、前記画像選別情報を、エンコード処理される前記撮像画像をデコード処理せずに参照できる情報として記録することができ、デコード処理せず参照できる情報として記録すれば、記録された画像を再生することなく、自動選別することが可能となる。本発明に係る画像処理方法は、撮像部により取得された撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を取得する選別情報取得工程と、前記選別情報取得工程にて取得された情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する選別情報生成工程と、前記画像選別情報を前記撮像画像と共に記録する記録工程と、を有し、前記選別情報取得工程では、前記撮像画像を撮影する間に前記品質に関する情報が取得されることを特徴とするものである。本発明に係るプログラムは、撮像部により取得された撮像画像である動画を構成するフレーム画像、又は静止画の品質に関する情報を取得する選別情報取得処理と、前記選別情報取得処理にて取得された情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する選別情報生成処理と、前記画像選別情報を前記撮像画像と共に記録する記録処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記選別情報取得処理では、前記撮像画像を撮影する間に前記品質に関する情報を取得させることを特徴とするものである。本発明によれば、画像を撮影して記録する前までに当該画像を自動選別するための情報を生成しておくことで、速やかに画像の自動選別が可能な撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供することができる。また、本発明によれば、所望の品質を有する撮像画像を自動選別するための情報を生成することで、一定の品質を有する撮像画像を自動で取得することが可能となる可能な撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供することができる。以下に図面を参照しながら、本発明に係る撮像装置の好適な実施形態を説明する。かかる実施形態に示す具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。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し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。<本発明の実施の形態1.>本実施の形態においては、撮像画像である動画を構成するフレーム画像又は静止画の品質に関する情報である画像選別情報を生成し、その撮像画像に付加する等する。ここで、この画像選別情報を使用することで、典型的には、動画データから所望の品質の静止画を選別することが可能となる。動画データは多数のフレーム画像から構成され、これら全フレーム画像が静止画として抽出可能であるが、例えばズーム倍率の変更中であるとか、撮影状態が不安定なタイミングのフレーム画像は、静止画として抽出するには不向きである。しかしながら、これをユーザが選別するには、ユーザが動画を再生しながら、被写体の動き等を監察して選別のタイミングを調節する必要が生じる。また、ユーザがタイミングを調整して静止画を抽出した場合であっても、撮影条件等に応じては必ずしも所望の品質の静止画を得られるとは限らない。なお、本明細書において、品質とは、撮影条件による画質の美しさ、鮮明さ等のみならず、所望の被写体が含まれているか、被写体の大きさ位置向き、被写体の笑顔の度合い等、画像に含まれる被写体がユーザの望む形で写っているかも品質に含まれるものとする。すなわち、画像に含まれる被写体がユーザの望む形で写っていれば、品質が高いと評価できるものとする。また、例えば自分の顔や家族の顔を登録しておく等し、登録した人物が映っているフレーム画像を自動的に選別又はピックアップすることができれば、ユーザによる静止画抽出処理が容易となる。更には、撮影時の撮影条件や撮影画像の被写体情報等に基づき、各フレーム画像が静止画抽出に適さないフレーム画像であるか否か、適したフレーム画像であるか否かなどが予め判断してあれば、ユーザが静止画を抽出する際の補助となり得る。そこで、本実施の形態1においては、動画の撮影時に撮影条件に関する情報を取得し、これに基づき画像選別情報を生成し、動画データと共に記録する。画像選別情報を動画データと共に記録することで、動画データから静止画を抽出する際に、静止画として抽出するには品質が不十分なフレーム画像を取り除く自動選別処理を実行することができる。ここでは、本実施の形態における撮像装置の特徴的な構成を説明するのに先立ち、本発明の理解を容易とするため、先ず、本実施の形態にかかる撮像装置の全体構成について説明する。図1は、本発明の実施形態に係る撮像装置デジタルビデオカメラ1の全体構成を示すブロック図である。撮像装置1は動画及び静止画を撮像することができる。なお、本発明は、動画を撮像できるものであれば、デジタルスチルカメラをはじめ、携帯電話、PHSPersonalHandyphoneSystem、PDAPersonalDigitalAssistant等、その他の電子機器においても採用することができる。撮像装置1は、ズームレンズ101、フォーカスレンズ102、絞り103、及び撮像素子104で構成される撮像部100を有する。ズームレンズ101は図示しないズームアクチュエータによって光軸LAに沿って移動する。同様に、フォーカスレンズ102は、図示しないフォーカスアクチュエータによって光軸LAに沿って移動する。絞り103は、図示しない絞りアクチュエータに駆動されて動作する。撮像装置1を用いた撮像は以下の手順で行われる。撮像素子104はズームレンズ101、フォーカスレンズ102、及び絞り103を通過した光を光電変換して、被写体のアナログ画像信号を生成する。アナログ画像信号処理部105が、このアナログ画像信号を増幅した後、A/D変換部106が、その増幅された信号をデジタル画像データに変換する。画像入力コントローラ107は、A/D変換部106から出力された画像デジタルデータを取り込んで、バス200を介してラインメモリ203やメインメモリ204に格納する。撮像装置1が動画を撮像する場合は、A/D変換部106から出力されたデジタル画像データはバス200を介して、メインメモリ204に格納される。以下、動画のデジタル画像データを動画データと呼ぶ。静止画像を取得する場合は、撮像素子104で取得されたデジタル画像データから任意のタイミングで静止画フレームフレーム画像を取得し、ラインメモリ203にそのフレーム画像の一部であるフレームデータを格納し、所定の圧縮処理等を施しデジタル画像データを生成した後、メインメモリ204がそのデジタル画像データを格納する。上記のように処理することで、撮像装置1が動画と静止画を同時に撮像する場合等に、静止画データが直接ラインメモリ203により圧縮処理されたのち、その圧縮後の静止画データがメインメモリ204に格納されるため、メインメモリ204へのデータの格納量を削減することができる。これにより、メインメモリ204のバス帯域を確保することができ、例えば、毎秒60枚取得される静止画フレーム等の圧縮後の静止画データのメインメモリ204への書き込みが可能となるのである。デジタル信号処理部108は、バス200を介して中央制御部400からの指令に基づき、メインメモリ204に格納されたデジタル画像データを取り込み、所定の信号処理を施して輝度信号と色差信号とからなるデータを生成する。デジタル信号処理部108はまた、撮像素子104等から出力される撮像時の感度情報、例えば、AGCAutomaticGainControlゲイン又はISOInternationalOrganizationforStandardization:国際標準化機構感度等から、オフセット処理、ホワイトバランス調整処理、ガンマ補正処理、RGB補完処理、ノイズ低減処理、輪郭補正処理、色調補正処理、光源種別判定処理等の各種デジタル補正を行う。多重化部109は、メインメモリ204に格納されたデジタル画像データを多重化しストリームデータを生成する。圧縮伸長処理部201は、バス200を介して中央制御部400からの指示に従い、ラインメモリ203やメインメモリ204に格納されたデジタル画像データに所定の圧縮処理を施し、圧縮データを生成する。また、中央制御部400からの指令に従い、カード型記録媒体302等に格納された圧縮データに所定形式の伸張処理を施し、非圧縮データを生成する。なお、本実施の形態の撮像装置1では、静止画データに対してはJPEG規格に準拠した圧縮方式が、動画データに対してはMPEGMovingPictureExpertsGroup2規格やAVC/H.264規格に準拠した圧縮方式が採用される。音声画像処理部202は、バス200を介して中央制御部400の指示に従い、メインメモリ204から読み出したデジタル画像データに所定の画像処理を施す。例えばメニュー画像やOSD画像等、各種処理のための画像データを生成し、その画像データをメインメモリ204から読み出されたオリジナルの画像デジタルデータに重畳させて液晶モニタ304に出力する。この出力によって、液晶モニタ304に表示される画像は各種画像データが合成されたものとなる。フラッシュROM205は、ユーザの設定情報等、撮像装置1の動作に関する各種設定情報を格納している。メインメモリ204は、上述の各処理に加え、中央制御部100の演算作業領域として使用されるとともに、各種データの一時記憶領域としても使用される。VRAM206は、表示用の画像データの一時記憶領域として使用される。メディア制御部207は、中央制御部400の指令に従い、カードI/F301を通じてカード型記録媒体302へのデータの書き込みやデータの読み出しを制御する。液晶モニタ304、スピーカ305、操作部306及び入出力端子307は入出力I/F303に接続されている。液晶モニタ304は、例えばメインメモリ204に一時記録された画像データや各種メニュー画像等、各種画像を表示する。スピーカ305は、例えばメインメモリ204に一時記録された音声を出力する。操作部306は、図示しないリレーズスイッチや電源スイッチを含む操作キー、十字キー、ジョイスティック、又は液晶モニタ304上に重畳されたタッチパネル等から構成されており、ユーザの撮像装置1への操作入力を受け付ける。入出力端子307は、図示しないテレビモニタやPCPersonalComputer等に接続される。中央制御部400はCPUCentralProcessingUnit、各種プログラムが格納されたROM、及びワークエリアとしてのRAM等を含む半導体集積回路により構成され、撮像部100等による撮像処理、液晶モニタ304への各種画像の表示処理、及びカード型記録媒体302への各種データの記録処理、並びに後述する選別情報抽出処理、選別情報生成処理、画像判定処理、及び画像自動選別処理等の全体の動作を統括的に制御する。<実施の形態1の構成詳細>次に、本実施の形態にかかる撮像装置の詳細に説明する。上述したように、本実施の形態においては、動画データから静止画を切り出す際に、当該静止画が所望の品質を有するか否かで自動選別を可能とするための画像選別情報を生成して撮像画像と共に記録する。この画像選別情報を使用することで、撮影した画像を自動選別することが可能となる。なお、本実施の形態においては、例えば、一の動画ファイルから、一定以上の品質のフレーム画像を静止画抽出候補として自動選別することを可能とする場合について説明するが、例えば、複数の動画ファイルから、一定以上の品質のフレーム画像が一定以上含まれる動画ファイルを自動選別する場合等にも適用することができることは言うまでもない。以下の説明においては、動画データから、静止画として抽出する対象となり得るフレーム画像対象静止画を、キャプチャフレームともいう。本実施の形態においては、中央制御部400は、選別情報取得部401、選別情報生成部402、画像判定部403及び画像自動選別部404を有している。選別情報取得部401は、撮像画像である動画を構成するフレーム画像の品質に関する情報を取得する。選別情報生成部402は、選別情報取得部401が取得した情報に基づき、画像をその品質に応じて選別するための情報である画像選別情報を生成する。この選別情報生成部402は、撮像部100が動画を取得している間に取得された品質に関する情報として撮像条件情報を、選別情報取得部401から取得して、取得した撮影条件情報に基づき、動画を構成する各フレーム画像毎に、画像選別情報を生成する。ここで、選別情報取得部401は、撮影条件として、例えば撮影時の焦点距離情報、シャッタースピード、絞り情報、及び感度情報のいずれか1以上の情報を、フレーム画像毎又は一定間隔で取得する。焦点情報としては、上述のズームレンズ102の図示しないズームアクチュエータから撮像時の焦点距離情報がフレーム画像毎又は一定のタイミング毎に取得される。シャッタースピード情報としては、撮像素子104の備えるイメージセンサの露光期間が取得される。絞り情報としては、上述の絞り103の図示しない絞りアクチュエータから絞りの大きさが取得される。感度情報は、撮像素子104のAGCゲイン等の感度の値が取得される。なお、静止画の抽出に適した情報であれば、上述の例に限定はされない。選別情報生成部402は、選別情報取得部401から上記のような撮影条件情報を受け取り、これに基づき前記画像選別情報を生成する。ここで、選別情報生成部402は、簡単には、撮影条件情報をそのまま画像選別情報とすることができる。画像を自動選別するためには、撮影条件情報を後述するように評価する必要があるが、これは選別情報生成部402が行ってもよく、画像判定部403が行ってもよく、また、画像判定部403を設けない場合などにおいては、画像自動選別部404が行ってもよい。すなわち、画像自動選別部404の選別の段階前までに撮影条件情報の評価を行えばよい。選別情報生成部402が、後述するように、例えば圧縮伸張処理部201で動画データが圧縮処理されるまでに、画像選別情報を生成すれば、動画データと共に圧縮処理されることができる。また、動画データと別ファイルとすれば、圧縮処理された動画データの伸張処理をすることなく、画像選別情報が参照できるため、例えば圧縮処理された動画データを再生することなく、画像の自動選別が可能となる。また、選別情報生成部402で撮影条件情報からそれぞれの評価値を求めておき、これを画像選別情報とし、画像判定部403や画像自動選別部404により、その評価値に基づき、各フレーム画像がキャプチャフレームとして不適か否かを判断してもよい。なお、さらに、選別情報生成部402により、撮影条件情報の評価値を求め、更に、キャプチャフレームとして不適か否かを判定し、この判定結果を画像選別情報としてもよい。この場合は、画像判定部403は不要となり、画像自動選別部404においての処理が高速化する。画像判定部403は、選別情報生成部402が生成した画像選別情報に基づき、動画を構成する各フレーム画像の抽出すべき抽出静止画としての適否を判定する。本実施の形態においては、画像判定部403は、撮像条件に基づき、動画を構成する各フレーム画像毎に当該フレーム画像が抽出静止画として不適か否かを示す第1の判定情報を生成する。上述のように選別情報生成部402は、画像選別情報を各フレーム画像毎に生成するため、画像判定部403は、各フレーム画像毎に、当該フレーム画像が静止画としての抽出に耐えうる品質を有しないか否か、すなわちキャプチャフレームとして不適か否かを判断することができ、その結果である第1の判定情報を画像選別情報として動画データに付与することができる。この第1の判定情報は、簡単には、当該フレーム画像が静止画として抽出するフレーム画像として不適か否かを、例えば1又は0の1ビットのフラグで表わすことができる。動画データから静止画を抽出する際に、画像自動選別部404により、予めこのフラグが1静止画として抽出するフレーム画像として不適であるフレーム画像を自動で除去することができ、ユーザには、動画データの中から、少なくとも静止画としては抽出が不向きなフレーム画像を除いたフレーム画像の中から、所望の静止画を抽出させることができる。ここで、本実施の形態においては、選別情報生成部402で生成された画像選別情報及び画像判定部403で生成された第1の判定情報は、中央制御部400から多重化部109に送られる。多重化部109は、圧縮伸張処理部201が圧縮処理した動画データと共に、画像選別情報、第1の判定情報を多重化して、メディア制御部207に送り、カードI/F301を介してカード型記録媒体302へ記録する等する。また、第1の判定情報を含む画像選別情報は、動画データとは別のファイル隠しファイルであってもよいに格納し、動画データのヘッダーを介し、当該動画データと、画像選別情報とを結びつけるようにしてもよい。或は、画像データと画像選別情報を同一ファイルに格納し、動画データのヘッダーを介し、動画データと画像選別情報を結びつけるようにしてもよい。少なくとも、動画データと画像選別情報とは、時間的に結び付けられるように格納する。例えば00:01:00~00:03:00はフォーカス=合焦、焦点距離=5.2、F=3.0、シャッタースピード=1/60等のように記録してもよい。または、フレーム120~140はフォーカス=合唱、焦点距離=5.2、F=3.0、シャッタースピード1/60のように記録してもよい。画像自動選別部404は、ユーザによる要請等に応じて、画像選別情報を使用して、動画を構成する各フレーム画像のうち、静止画として抽出するには不適なフレーム画像を自動的に取り除く選別処理を実行する。抽出するには不適なフレーム画像とは、撮影条件値又は撮影条件情報から算出した評価値が、当該フレーム画像が所定の品質を有していないと判断されるような値を示しているものである。撮像条件値が、所定の品質を有していないと判断される値であった場合には、自動的にそのフレーム画像を静止画抽出対象外と設定することができる。また、第1の判定情報のようなフラグを有していれば、当該フラグの値に応じて自動選別処理を行うことができ、極めて高速に選別処理を行うことが可能となる。<撮影条件情報及びその評価>選別情報取得部401は、撮影条件情報として、上述したように、撮影時の、例えば、焦点距離情報、シャッタースピードイメージセンサの露光期間情報、絞りアイリス情報、及び感度AGCゲインまたはISO感度情報等のうちいずれか1つ以上を、撮像部100よりフレーム画像毎、又は一定間隔で取得する。焦点距離、シャッタースピード、絞り、感度等の撮影条件を示す各種パラメータが変動している場合、つまり、ズーム移動や照度変化等の撮影環境に変化が生じている場合は、フォーカスやゲイン、ホワイトバランス等の制御の変化中でもあり、画像の状態は不安定であるので静止画として抽出するには適したフレーム画像ではないと判断することが可能である。以下、撮影条件情報の具体的な利用方法の一例について説明する。焦点距離:焦点距離が、フレーム画像間で一定値以上、すなわち所定の閾値以上の変動をしている場合は、ズーム中又はフォーカシング中と判別することができ、キャプチャフレームから除外することができる。シャッタースピード:シャッタースピードイメージセンサの露光期間が、1/60又は1/50より長い場合は、同一画像が数フレーム連続する。例えば、シャッタースピード1/30の場合は2フレームごとに画像が更新される。したがって、そのような場合は、連続する画像の中から1つのフレーム画像のみをキャプチャフレームとして抽出することができ、他のフレーム画像をキャプチャフレームから除外することができる。例えば、NTSCの1/15シャッタの場合、画像1、画像1、画像1、画像1、画像2、画像2、画像2、画像2、...と4フレーム毎に画像が更新されるため、例えば、その4フレームの先頭のフレーム画像のみキャプチャフレームとし、その他のフレーム画像をキャプチャフレームから除外することができる。これにより、同一シーン画像のキャプチャを防止することができる。絞り:絞りアイリスが、フレーム間で一定値以上の変動をしている場合は、ズーム、フォーカシング等のレンズ制御の変化や、ゲイン調整、ホワイトバランス等の画像処理に変化が生じ、被写体の照度の変化やズーム動作の可能性があると判断することができる。よって、絞りアイリスが、フレーム間で一定値以上の変動をしている場合は、当該フレーム画像をキャプチャフレームから除外することができる。感度:感度AGCゲインまたはISO感度が、フレーム間で一定値以上の変動をしている場合は、フォーカシング、絞り等のレンズ制御の変化や、ホワイトバランス等の画像処理の変化が生じ、被写体の照度の変化があると判断することができる。よって、フレーム間で一定値以上の変動をしている場合は、当該フレーム画像をキャプチャフレームから除外することができる。なお、撮影条件情報は、これらの値に限らず、動画撮影時の撮影条件を判断することができるものであればよい。すなわち、静止画抽出の自動選別の際に使用できるような値であればよい。ただし、これら焦点距離、シャッタースピード、絞り及び感度のような情報は、撮影時に取得することが最も好ましい情報であり、動画撮影後に解析により取得しようとしても取得困難であったり、正確な値を得られなかったりするものである。このような、後の動画解析等により得ることができない、得ることが困難、又は得るために複雑な解析処理が必要となるような情報を、予め撮影時に取得することで、静止画抽出に不適なフレーム画像を自動選別する際に極めて有効に利用することができる。また、これらの撮影条件情報は、フレーム画像毎又は一定間隔で取得されるため、フレーム画像間で焦点距離等がどのくらい変化しているかを算出することができる。したがって、選別情報生成部402は、各フレーム画像間での変化量を算出し、撮影条件情報と共に、又は撮影条件情報に替えて当該変化量を画像選別情報として生成してもよい。この変化量を画像選別情報とすることで、画像判定部403や、画像自動選別部404においては、上述したように、例えばある一定値以上焦点距離が変化していたら、当該フレーム画像は、ピントが合っていないと考えられ、キャプチャフレームとしては不適なフレーム画像であると瞬時に判断することができる。画像判定部403は、撮影条件情報に基づき、各フレーム画像がキャプチャフレームに不適か否かを判定し、その結果として第1の判定情報を生成する。ここで、画像判定部403は、各撮影条件情報について、その撮影条件情報値又はそのフレーム画像間における変化量に対して閾値を定める等の基準を設け、各撮影条件情報のいずれか1つでも基準に満たない場合、すなわち、例えば焦点距離、シャッタースピード、絞り及び感度等においては、その変化量が所定の閾値を上回った場合に、当該フレーム画像はキャプチャフレームとしては不適である旨を示す第1の判定情報を生成することができる。また、各撮影条件情報値のいずれか2以上乃至全部が閾値を上回ったら、キャプチャフレームとしては不適であると判定してもよい。さらには、ユーザが抽出したい静止画の品質を指定し、その品質を下回るようなフレーム画像を全部キャプチャフレームとしては不適であると判定してもよい。画像判定部403で、撮影条件情報に基づき予め画像判定しておくことで、ユーザが動画データから静止画を抽出する段階になって、画像自動選別部404による自動選別処理を高速化することができる。一方で、画像判定部403を設けず、又は画像判別情報として第1の判定情報と共に撮影条件情報も記録しておくことで、画像自動選別部404は、画像自動選別処理に撮影条件情報を利用することができる。つまり、画像自動選別部404は、撮影条件情報に基づき、画像判定部403と同様の判定方法により、動画を構成する各フレーム画像がキャプチャフレームに適さないか否かを判定し、自動選別することができる他、例えば、ユーザが動画を構成するフレーム画像のうち3割程度は抽出対象から削減したいと考えた場合、画像自動選別部404が各撮影条件値の閾値を動的に変更し、キャプチャに不適と判断されるフレーム画像が全フレーム画像の3割となるように設定することができる。これにより、ユーザは撮影条件上、品質が高い所望の枚数のフレーム画像を自動選別させることができる。なお、本実施の形態においては、画像判定部403が第1の判定情報を生成するものとして説明しているが、上述したように選別情報生成部402が判定機能を有するものとし、画像判定部403を省略してもよい。<画像選別情報付き動画データ生成方法>次に、本実施の形態における画像選別情報第1の判定情報付き動画データの生成方法について説明する。図2は、本実施の形態にかかる画像選別情報付き動画データの生成方法を示すフローチャートである。図2に示すように、ユーザが操作部306の図示しない録画ボタンを押したとき、動画の撮像が開始され、本処理は、中央制御部400の統括制御によりプログラムに従い実行される。上述の通り、撮像部100及びアナログ画像信号処理部105を介して、動画データがメインメモリ204に一時記憶されるステップS101。この間、すなわち撮影開始時から撮影終了時までの間、撮像部100により撮影条件情報を取得し、選別情報取得部401には、撮像部100より撮影条件情報が送られるステップS102。そして、本実施の形態においては、選別情報生成部402は、選別情報取得部401から撮影条件情報を受け取り、これを画像選別情報とし、画像判定部403に送る。画像判定部403は、撮影条件情報の値、又は各フレーム画像間の撮影条件値の変化量等から、各フレーム画像がキャプチャフレームに不適か否かを示す第1の判定情報を生成するステップS103。画像判定部403は、この第1の判定情報を含む画像選別情報を多重化部109に送り、多重化部109は、この画像選別情報を圧縮動画データと共に多重化しステップS104、例えばカード型記録媒体302に、画像選別情報付き動画データとして記録するステップS105。<実施の形態1の効果>以上、本発明の実施の形態1においては、撮影時に撮影条件情報を各フレーム画像毎等に取得することで、その撮影条件情報や、そのフレーム画像間の変化量を画像選別情報タグとして生成し、動画データと共に記録することができる。従って、当該動画データから静止画を抽出する際に、各フレーム画像が静止画として抽出するに足る品質を有していないか否、すなわちキャプチャフレームとして不適か否かを自動選別することができ、ユーザが所望の静止画を抽出する際に必要な時間を短縮化することができる。特に従来の技術では、撮影時に取得される静止画に対しては、シャッタを押されたとき、又はシャッタを半押しされたときに、フォーカス、絞り、露光、シャッタスピード=センサーの露光期間等の調整をすることができるが、再生時のキャプチャ画像に対してはそのような調整をすることはできない。よって、再生時のキャプチャにおいて、より良いシーンを特定するためには、撮影時の撮影条件がよいことが必須条件となる。しかし、すでに記録された動画データからは、正確な撮影条件情報を直接知ることができない。例えば、フォーカスは、特定エリアのエッジレベルを検出することで合焦しているかを判断することができる。被写体の検出もフォーカス同様に再度検出させることで可能になる。しかし、絞り、露光、シャッタースピード、ゲイン等の相互的に関与する撮影情報は個別に抽出することが困難であり、その精度も低くなる。すなわち、再生動画から撮影情報を検出することは不可能ではないものの、検出精度が得られなかったり、処理の負荷時間や電力が大きくなったりする。したがって、従来は、動画データから静止画をキャプチャする場合は、ユーザがキャプチャシーンを指定する方法が一般的な方法となっている。これに対し、本実施の形態においては、撮影時に撮影情報を取得し、画像選別情報として動画データと共に記録する。したがって、フレーム画像の自動選別や、静止画抽出の際にこの画像選別情報を利用すれば、当該撮影条件情報に基づき、より品質が高いフレーム画像を、記録された動画データから抽出することができ、言いかえれば、撮影時のキャプチャのように最適な撮影条件のフレーム画像を選別することができる。また、画像選別情報は、動画データの圧縮処理前に取得することができるため、この動画データと共に圧縮処理することで、圧縮動画の利便性が向上する。さらに、この画像選別情報を動画データと共に圧縮処理せず、又は一旦圧縮された動画データを伸張処理せずとも参照できる態様で保存することで、この画像選別情報を参照するのに動画データを伸張処理する必要がなくなり、よってユーザは、動画データを再生することなく、自動選別処理を極めて高速に実行させることができる。さらに、静止画として抽出するに足る品質を有さないフレーム画像を抽出対象から除外することができるため、次に説明する、動画データの各フレーム画像に含まれる被写体の顔検出や顔認証等の識別処理において、予め本実施の形態における画像選別情報を使用してそのようなフレーム画像を除外しておけば、同一シーンの処理や静止画抽出するには品質が劣っているようなフレーム画像の処理を、処理対象から除外することができて処理速度を向上させることができる。<実施の形態1の変形例>ところで、本実施の形態においては、動画を構成する各フレーム画像について撮影条件情報を取得する。ここでは、上記の格納情報を利用したキャプチャ静止画データへのExifExchangeableimagefileformat情報の付加について説明する。通常、静止画には、Exif情報が付加される。Exif情報には、カメラの機種や撮影時の条件情報を画像に埋め込んでいて、ビューワやフォトレタッチソフト等で応用することができる。例えば、Exif2.2ではExifPrintという規格を組み込み、撮影時の条件情報を元に自動的に最適化を行って、的確な状態でプリント出力を可能とする。プリンタによっては、撮影条件に応じて、コントラスト補正や暗部や明部の補正、ホワイトバランス補正等を行うことができる。ただし、記録された動画データからキャプチャした静止画には、動画データにカメラ情報がないため、Exif情報を付加することができない。これに対し、本実施の形態においては、画像選別情報を作成するに当たり、撮影条件情報を取得する。よって、撮影条件情報を加工して画像選別情報を生成する場合でも、撮影条件情報も合わせて記録するようにすれば、これらは動画データの各フレーム単位に用意される情報であるため、キャプチャしたフレーム画像静止画も撮像条件情報を有する。したがって、これを利用することで、キャプチャフレームにもExif情報を付加することが可能となる。<本発明の実施の形態2.>次に、本発明の実施の形態2について説明する。上述の実施の形態1は、画像選別情報として撮影条件情報を使用するものであったが、本実施の形態においては、画像選別情報として、画像内に含まれる被写体の情報を使用する場合について説明する。本実施の形態にかかる撮像装置の構成は、図1に示す実施の形態1の構成と同様であるが、中央制御部410における選別情報取得部411、選別情報生成部412、画像判定部413、画像自動選別部414が、それぞれ被写体情報に基づき機能する点が実施の形態1と異なる。なお、実施の形態においても、動画データから静止画を抽出する際の自動選別を可能とするための画像選別情報を生成して撮像画像と共に記録する撮像装置について説明する。つまり、本実施の形態にかかる撮像装置を、一の動画ファイルから、一定以上の基準を満たすフレーム画像を静止画抽出候補として自動選別することを可能とする場合について説明するが、複数の動画ファイルから、一定以上の基準を満たすフレーム画像が一定以上含まれる動画ファイルを自動選別する場合等や、複数の静止画から一定以上の基準を満たす静止画を自動選別する場合にも適用することができることは言うまでもない。図3は、本発明の実施の形態2にかかる撮像装置を示すブロック図である。図3に示すように、中央制御部410は、選別情報生成部412、画像判定部413、画像自動選別部414、及び登録画像DB415を有する。本実施の形態における選別情報取得部411は、動画データに含まれる被写体を、動画を構成するフレーム画像の品質に関する情報として検出し、登録画像DB415の登録画像のいずれに一致するか否かを検出する。そして、一致した被写体があった場合には、その登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出する。この被写体情報は、動画を撮影する間に取得される。ここで、本明細書における動画を撮影する間とは、撮影開始時から動画データ生データがメインメモリ204に書き込まれ、これが読み出されて圧縮伸張処理部201で圧縮処理される前までを意味する。動画データは圧縮処理されると、伸張処理しない限り、被写体に関する情報を得ることができないが、本実施の形態においては、フレーム画像の品質の良否判定に使用可能な被写体に関する情報を、圧縮処理される前までに取得しておく。これにより、もし動画が圧縮処理されても、この被写体に関する情報を評価し、フレーム画像の良否を判断することができ、すなわち、動画データを伸張処理することなく、フレーム画像の自動選別が可能となる。選別情報生成部412は選別情報取得部411が検出した被写体に関する情報に基づき、当該動画を構成する各フレーム画像毎に画像選別情報を生成する。具体的には、選別情報生成部412は、登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上の検出結果、この検出結果をランク付けした優先度、及びその被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔毎に取得し、その取得結果に基づき画像選別情報を生成する。この画像選別情報も、動画データと別ファイルとすれば、動画データが圧縮処理された後であっても、この画像選別情報のみを読み出し、画像の僭越処理を行うことができる。そして、本実施の形態においては、登録画像DB415を有する。登録画像DB415は、登録画像が登録された画像データベースであるが、例えば、本人や家族、友達等の画像をID識別番号別に登録画像として登録しておくことができる。そして、選別情報取得部411が、フレーム画像に含まれる被写体が、登録画像のいずれに一致するか否かを検出する。そして、フレーム画像に含まれる被写体が登録画像に一致した場合、登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出する。選別情報生成部412は、その検出結果、この検出結果をランク付けした優先度、及び被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔で取得し、当該取得結果に基づき画像選別情報を生成する。画像判定部413は、画像判定部403と同様に、選別情報生成部412により生成された画像選別情報に基づき、動画を構成する各フレーム画像がキャプチャフレームとしての品質を有するか否かを判定する。ここで、画像判定部413は、被写体に関する情報に基づき生成された画像選別情報を使用し、各フレーム画像がキャプチャフレームとして適しているか否かを判定する。実施の形態1では、キャプチャフレームとして不適か否かを判定したのに対し、本実施の形態においては、適しているか否かを判定する。すなわち、本実施の形態においては、画像選別情報として被写体に関する情報を使用する。よって、ユーザが取りたいと思っている所望の被写体が所望の大きさ、位置で撮影されていると判断できる場合は、当該フレーム画像はキャプチャフレームとして適していると判断することができるのである。よって、画像判定部413は、このような画像選別情報に基づき、各フレーム画像について、当該フレーム画像がキャプチャフレームに適しているか否かを示す第2の判断情報フラグ等を生成する。選別情報生成部412が生成した画像選別情報や画像判定部413が生成した第2の判定情報は、多重化部109に送られ、圧縮伸張処理部201にて圧縮処理された動画データと共に多重化され、カード型記録媒体302等に記録される。画像自動選別部414は、記録後の動画データから静止画抽出に好ましいフレーム画像のみを自動選別する。本実施の形態においては、動画データは、第2の判定情報を含む画像選別情報を有するため、当該画像選別情報に基づき自動選別が可能である。例えば、ユーザがある動画データについて静止画抽出を行いたい場合に、その静止画抽出に先立ち、画像自動選別部414は、動画データから画像選別情報を読み出し、全フレーム画像のうち、例えば、第2の判定情報を参照して、キャプチャフレームとして適すると判断されるフレーム画像のみ自動選別する。または、ユーザが例えば10分の動画データから、100枚のフレームを自動選別したい場合には、画像選別情報を参照し、最適と判断されるフレーム画像100枚を自動で選別することができる。ユーザは例えば選ばれた100枚のフレーム画像から更に所望の10枚のフレーム画像を抽出したりすることができる。<被写体に関する情報>次に、被写体に関する情報について詳細に説明する。登録画像:事前に登録された登録画像には、登録画像毎にIDを有する。このID識別情報には、優先度を設定しておいてもよい。そして、撮影時に顔認証等の認証処理により、登録画像が検出されたら、その登録ID自体を、画像選別情報とすることも可能である。なお、本実施の形態においては、各フレーム画像毎に被写体の検出を行うものとして説明するが、所定間隔毎に行うようにしてもよい。また、本実施の形態においては、予め登録画像DB415を有するものとして説明するが、例えば、検出された被写体毎に順に自動的にIDを付して自動的に登録画像DBを生成するようにしてもよい。その場合は、最も検出率が高い順に優先度を選定したり、ある程度の数の登録画像DBが生成されたら、ユーザが各登録画像について優先度を設定するようにしてもよい。被写体の検出結数:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した数を記録する。なお、本実施の形態においては、登録画像に一致した被写体の数のみをカウントするものとして説明するが、登録されていない被写体が検出された場合もこれをカウントするようにしてもよい。この場合、登録されている被写体と、未登録との被写体とを区別するようにしてもよい。被写体の大きさ:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した場合、その画面に占める大きさ、例えばピクセル数を記録する。被写体の角度、方向:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した場合、その角度、方向を記録する。なお、一般的の顔検出処理において、登録された顔情報と動画データ内に含まれる対象物との照合や顔の方向を検知する技術は周知であるのでここではその詳細は説明しないが、一般的には顔の輪郭、目や鼻、口等の器官情報の位置や形から特徴を抽出し、一致する画像を検索する。そして、一定レベルの一致があれば、検出と判断する。被写体の顔の向きについても、同様の方法で顔の輪郭、目や鼻、口等の器官情報の位置や形から方向を検出する。被写体の位置:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した場合、その画面内での位置を記録する。被写体の笑顔レベル:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した場合、その笑顔レベルを記録する。被写体のピント:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した場合、その被写体の周辺のエッジレベルを検出し、フォーカスが合っているかを判定することができる。被写体の動きベクトル:各フレーム画像において検出された被写体が登録画像に一致した場合、その被写体の動きベクトルを検出し、その動きの大きさに応じて各フレーム画像を評価する。検出結果の優先度:各フレーム画像について、各検出結果の優先度を記録する。優先度とは、上記の検出結果をランク付けしたものを使用することができる。つまり、例えば、被写体の検出数、大きさ、角度方角、位置、笑顔レベル、ピント、動きベクトルをこの順等で優先順位を設定する。各フレーム画像について各被写体情報を抽出し、それらの被写体についてそれぞれサイズ、位置、優先度、動きベクトル等の情報を取得するが、この場合、優先度に応じて必要な情報のみ取得するようにしてもよい。例えば、画面内に被写体が100人含まれていた場合であっても、すべてに顔枠や名前、笑顔レベル等の認証処理をする必要性は低い。このため、優先度を用いて上位から一定数処理を実行する。画像選別情報として格納する情報も上位から一定数とすることができる。<動画データにおける被写体情報>次に、フレーム画像間での被写体追従方法について説明する。図4及び図5は、それぞれ表1及び表2を示す図である。あるフレーム画像1において図4に示す表1のような検出結果が得られた場合について説明する。ここでの被写体とは、画像判定部413に登録されている登録画像との一致が検出されたものをいう。被写体の検出結果順にNo1、No2、No3、...、No10と番号を付す。この番号に、被写体の登録画像ID、大きさ、角度方向、位置、笑顔レベル、優先度をリンクさせる。そして、次のフレーム画像2の検出結果は図5に示す表2のようになったとする。上記のように表2においては、No4、No6、No7がフレーム画像2で消失し、No8、No9が追加されていることを示している。これは、No4、No6、No7の被写体が、画面からいなくなり、逆にNo8、No9の被写体が、画面内に新たに加わったことを示す。よって、No1、No2、No3、No5は双方のフレーム画像に存在するため、被写体の追従を行う。このような追従、情報整理を常に行うことで、顔検出枠を表示したり、顔にフォーカスを合わせたり、追従する被写体を判別ししたりすることができる。なお、このような追従動作は、撮影時に通常行われているものであり、よってこのような追従記録を、画像選別情報として、撮影時乃至動画の記録までに取得することは可能である。<画像選別情報の評価方法>次に、上述のようにして検出した被写体情報タグの利用方法又は評価方法について説明する。登録画像との照合被写体は、登録画像DB415に含まれる登録画像との一致が検出されている。この登録画像は、それぞれIDを有する。この場合、例えばユーザが指定したIDを有するフレーム画像を、キャプチャフレームとして抽出することが可能となる。ここで、登録画像は、ユーザ等の顔画像にとどまらず、ペット等の動物を登録画像とすることも可能である。また、必要に応じて、ユーザの愛車などの物体を登録画像として設定することも可能である。被写体の大きさの評価ユーザに指定された登録画像IDに一致する被写体の大きさが一定以上である場合、当該フレーム画像は、キャプチャフレームとして適したフレーム画像と判断する。被写体の角度、方向の評価ユーザに指定された登録画像IDに一致する被写体の角度、方向が一定範囲内である場合、当該フレーム画像は、キャプチャフレームとして適したフレーム画像と判断する。笑顔の評価ユーザに指定された登録画像IDに一致する被写体の笑顔レベルが一定レベル以上である場合、キャプチャフレームとして適したフレーム画像と判断する。また、例えば、集合写真等、フレーム画像内に、ユーザに指定された登録画像IDに一致する被写体が複数存在する場合、各被写体の笑顔レベルの平均値が一定レベル以上であれば、当該フレーム画像は、キャプチャフレームとして適したフレーム画像と判断する。なお、集合写真であっても、特定の被写体の笑顔レベルのみに注目するようにしてもよい。被写体の動きの評価連続するフレーム画像において、上述の表1及び表2に示したように、追従可能な被写体の場合、各種情報も連続的に取得できる。したがって、例えば、位置情報に注目し、被写体の動きを把握して、動き量が一定範囲内である場合にのみ、当該フレーム画像をキャプチャフレームとして適したフレーム画像と判断する。画像判定部413は、例えば、これらのうち、1つでもキャプチャフレームとして適したフレーム画像と判断された場合には、キャプチャフレームとして適していることを示す値例えば1を第2の判定情報に設定することができる。このように、第2の判定情報を付与することで、画像自動選別部414は、即座にキャプチャフレームとして抽出すべきか否かを判断して自動選別することができる。また、画像判定部413を設けない場合に、選別情報生成部412が、被写体の検出数、大きさ、角度方角、位置、笑顔レベル、ピント、動きベクトル等の値を画像選別情報とした場合は、各フレーム画像がこれらの情報を画像選別情報として有するものとなる。この場合は、画像自動選別部414が、画像選別情報に含まれる各値を適宜評価し、いずれか1つでもキャプチャフレームとして合格のフレーム画像があれば、抽出候補として当該フレーム画像を抽出することもできるし、評価結果を優先度等に応じて重みづけして、総合的に勘案し、キャプチャフレームとして適するか否かを評価してもよい。画像判定部413により事前に判定しておくことで、画像自動選別部414での自動選別を高速に実行することができる。一方で、画像自動選別部414で画像選別情報に基づき選別処理を行わせる場合には、例えば、ユーザが優先順等を変更することもでき、また、自動選別するフレーム画像の枚数も、評価結果に応じて動的に変更することができる。画像自動選別部414の自動選別方法の一例について説明する。画像自動選別部414は、画像選別情報に含まれる被写体の検出数に応じて点数を設定する。被写体検出数が1であれば、10点、2であれば30点等とする。被写体の大きさについても同様で、画面の5未満の大きさであれば、10点、画面の5乃至10の大きさであれば20点等である。角度方角についても、正面を向いていると判断できれば100点、横向きであれば30点などとする。笑顔レベルは、0乃至100で算出されるものであれば、その値をそのまま得点とする。次に、これらの得点を各検出結果に設定された優先度に応じて重みづけして、各フレーム画像について合計点を算出する。そして、各合計点を100点満点で換算しなおし、これを評価基準とする。なお、ここまで算出した結果を画像選別情報としてもよい。画像自動選別部414は、この100点満点の評価基準を使用し、例えば70点以上のフレーム画像については、キャプチャフレームとして適している等と判定する。もしくは、ユーザが最適なフレーム画像を100枚抽出するよう指示した場合は、この評価値の高い順に100枚のフレーム画像を自動選別することができる。なお、例えば被写体の大きさが一定以下である場合、被写体の動きベクトルが一定以上大きい場合、被写体のエッジレベルが一定以上小さい場合などに、静止画として抽出すべきフレーム画像としては不適であると判断されるものについては、これらの評価値を-1000点などとすることで、当該フレーム画像の点数が上記の場合であれば、70点を超えないような値に設定し、キャプチャフレームとして選別されないようにすることも可能である。<画像選別情報付き動画データ生成方法>次に、本実施の形態における画像選別情報第2の判定情報付き動画データの生成方法について説明する。図6は、本実施の形態にかかる画像選別情報付き動画データの生成方法を示すフローチャートである。図6に示すように、ユーザが操作部306の図示しない録画ボタンを押したとき、動画の撮像が開始され、本処理は、中央制御部400の統括制御によりプログラムに従い実行される。上述の通り、アナログ画像信号処理部105を介して、動画データがメインメモリ204に一時記憶されるステップS201。選別情報取得部411は、メインメモリ204に格納された動画データを読み出し、解析して、被写体情報を入手するステップS202。なお、被写体の顔検出処理は、例えば、顔検出部を別途有する場合は、そこで処理した結果を選別情報生成部412が受け取るようにしてもよい。選別情報生成部412は、被写体の情報から画像選別情報を生成する。選別情報生成部412は、被写体の検出数、大きさ、角度方角、位置、笑顔レベル、ピント、動きベクトル等の情報を取得したら、これらの情報を上述のような評価基準に従って、例えば100点満点の評価値に換算し、これを画像選別情報とするステップS203。画像判定部413は、選別情報生成部412から受け取った画像選別情報に基づき、各フレーム画像がキャプチャフレームに適しているか否かを示す第2の判定情報を生成するステップS204。例えば、各フレーム画像の100点満点の評価値を画像選別情報として受け取ると、例えば70点以上の評価値のフレーム画像は1、69点以下の評価値のフレーム画像は0等に設定した第2の判定情報を生成する。画像判定部413は、第2の判定情報を含む画像選別情報を多重化部109に送り、圧縮動画データと共に多重化しステップS205、例えばカード型記録媒体302に、画像選別情報付き動画データとして記録するステップS206。<実施の形態2の効果>以上、本発明の実施の形態2においては、動画を構成する各フレーム画像から被写体に関する情報を取得し、これに基づき画像選別情報を生成して動画データに付与する。これにより、例えば画像自動選別部414により、キャプチャフレームとして適したフレーム画像のみを抽出することが可能となる。また、ユーザの指定した登録IDの被写体が移っているフレーム画像のみ抽出するというようなことも可能となる。すなわち、動画データからユーザがキャプチャのタイミングを指示しなくても、自動キャプチャすることが可能となる。さらに、被写体の検出数、大きさ、角度方角、位置、笑顔レベル、ピント、動きベクトル等の情報の評価対象の被写体情報のそれぞれに優先度を設定することで、自動キャプチャの際に、1つの動画データからの最大キャプチャ枚数を指定すること等ができる。すなわち、抽出されたキャプチャフレームの優先度に基づき、上位レベルのフレーム画像から抽出することが可能となる。さらにまた、動画再生時は、画像選別情報から顔や人物、動物、物体の情報を取得し、指定された被写体のフレーム画像のみを表示したり、指定されたフレーム画像で一時停止したりすることで、ユーザに静止画キャプチャを促すこともできる。また、指定された被写体を検索することで、関連するシーンを自動的に再生、キャプチャすることができる。また、静止画キャプチャのみならず、各動画データは、それを構成するフレーム画像毎に画像選別情報を有しているため、これを参照して、動画データ自体の評価を行うことができ、例えば、複数の動画ファイルの中から、指定した登録画像の被写体を有するフレーム画像を最も多く含む動画ファイルを抽出することも可能である。さらに、本実施の形態においては、動画ファイルについて、被写体情報から画像選別情報を生成するものとして説明したが、静止画ファイルについても同様に行うことができる。つまり、静止画についても、各静止画の被写体情報を抽出し、画像選別情報を付加して記録しておけば、ユーザは全静止画を再生することなく、所望の静止画を抽出することが可能となる。さらにまた、これらの被写体情報は、動画データであっても静止画データであっても、圧縮して記録された後は、伸張処理しないと検出できない情報である。よって、画像選別情報は、伸張処理しなくても読み出せる場所に記録しておくことで、動画データ又は静止画データを例えば再生などの伸張処理することなく、所望の静止画を自動選別することができるので、自動選別処理を高速化することができる。<実施の形態2の変形例>ここで、本実施の形態の変形例について説明する。従来は、再生する動画ファイルのビットレートによらず、固定のビットレートで静止画キャプチャ処理を行っている。このため、キャプチャした静止画の画質は、再生する動画ファイルのビットレートに依存するものとなっていた。これに対し、本変形例においては、再生する動画ファイルのビットレートに関する情報を画像選別情報として取得し、この情報に応じて最適なキャプチャ処理を行うものである。そこで、本実施の形態においては、メディア制御部207によって、カード型記録媒体302等の記録メディアに格納されている動画データのビットレート情報に関する情報を取得し、キャプチャの際は、最適な量子化パラメータを設定する。すなわち、キャプチャを行う際、記録されている動画ファイルからビットレートに関する情報を取得し、最適な量子化パラメータ設定することでより適した静止画を記録する。または、圧縮伸張処理部201で動画データを圧縮処理する際、そのビットレートに関する情報を選別情報生成部402に送り、選別情報生成部402は、これを画像選別情報に含め、多重化部109に送り、圧縮された動画データとも多重化するようにしてもよい。また、上述したように、画像選別情報が、圧縮動画ファイルとは異なるファイルとして保存されるようにしてもよい。このように、画像選別情報に動画データの圧縮時のビットレートに関する情報を含めることで、動画圧縮時のビットレートが高ければJPEGJointPhotographicExpertsGroupエンコード時の量子化パラメータJPEGエンコードの精度も高く、動画圧縮時のビットレートが低ければJPEGエンコード時の量子化パラメータも低くなるよう制御することができる。これによって、記録静止画の画質が最適化され、静止画ファイルのデータ量も最適に抑えることができる。例えば、640×360を1920×1080でキャプチャするような、画像拡大を行った後にキャプチャする場合は、超解像度処理等を施さない限り、実解像度空間周波数は1920×1080ではなく640×360のままとなる。このため、JPEGエンコード時の量子化パラメータを低くすることも可能であり、記録動画サイズによっても最適化を行うことができる。すなわち、JPEGエンコードは全て高精度で行うことも可能であるが、ユーザは、通常、画質の違いを認知することが困難である。よって、全ての静止画を高ビットレートでエンコードすることは、静止画ファイルのデータ量の増大に繋がり、記録枚数の低下をまねく。したがって、本変形例においては、動画記録時のビットレートと記録動画サイズに関する情報を画像選別情報に含めることで、最適なJPEGエンコード時の量子化パラメータを制御することができ、記録静止画の画質向上を図ることができる。<本発明の実施の形態3>次に、本発明の実施の形態3について説明する。上述の実施の形態2においては、被写体がユーザの所望の位置、大きさ等で写っていれば、品質がよいと判断し、これを抽出するようにしている。ところで、このように被写体的には、品質がよい、と判断することができる画像の中にも、上述の実施の形態1で説明したように、撮影条件的には、品質がよくないものも存在しうる。この場合は、そのようなフレーム画像はキャプチャフレームとしては、不適と判断されるべきである。そこで、本発明の実施の形態3においては、実施の形態1で使用した撮影条件情報に基づく第1の判断情報と、被写体に関する情報に基づく第2に判断情報を使用することで、キャプチャフレームとしてより確実なフレーム画像を自動選別する。図7は、本実施の形態にかかる撮像装置を示すブロック図である。中央制御部420は、選別情報生成部421、画像判定部422、画像自動選別部423、及び登録画像DB424を有する。また、選別情報生成部421は、撮影条件情報取得部431及び被写体情報取得部432を有し、画像判定部422は、撮影条件情報判定部441及び被写体情報判定部442を有する。撮影条件情報取得部431は、選別情報生成部421内に形成されているが、実施の形態1における選別情報生成部402と同様の働きをする。すなわち、撮影条件情報取得部431は、撮像部100が動画を取得している間の撮像条件情報を取得し、選別情報生成部421は、取得された撮影条件情報に基づき、動画を構成する各フレーム画像毎に、撮影条件情報に基づく第1の画像選別情報を生成する。また、被写体情報取得部432は、選別情報生成部421内に形成されているが、実施の形態2における選別情報生成部412と同様の働きをする。すなわち、被写体情報取得部432は、撮影した動画を構成する各フレーム画像に含まれる被写体情報を取得し、選別情報生成部421は、取得された被写体が、登録画像DB424に登録されている登録画像のいずれに一致するか否かを検出する。そして、フレーム画像に含まれる被写体が登録画像に一致した場合、登録画像に一致した被写体の数、大きさ、角度若しくは方角、画面上の位置、及び笑顔レベルのいずれか1以上を検出した検出結果、当該検出結果をランク付けした優先度、及び当該被写体が一致した登録画像に設定される優先度のいずれか1以上を、フレーム画像毎又は一定間隔で取得し、当該取得結果に基づき、被写体情報に基づく第2の画像選別情報を生成する。画像判定部422の撮影条件情報判定部441は、選別情報生成部421が生成した第1の画像選別情報に基づき、動画を構成する各フレーム画像の抽出すべき抽出静止画としての適否を判定する。そして、撮影条件情報判定部441は、撮像条件に基づき、動画を構成する各フレーム画像毎に当該フレーム画像が抽出静止画として不適か否かを示す第1の判定情報を生成する。上述のように選別情報生成部421は、第1の画像選別情報を各フレーム画像毎に生成するため、撮影条件情報判定部441は、各フレーム画像毎に、当該フレーム画像が静止画としての抽出に耐えうる品質を有しないか否かを判断することができ、その結果として第1の判定情報を生成する。画像判定部422の被写体情報判定部442は、画像判定部413と同様に、選別情報生成部421により生成された第2の画像選別情報に基づき、動画を構成する各フレーム画像がキャプチャフレームとしての品質を有するか否かを判定する。ここで、被写体情報判定部442は、被写体に関する情報に基づき生成された第2の画像選別情報を使用し、各フレーム画像がキャプチャフレームとして適しているか否かを判定する。被写体情報判定部442は、第2の画像選別情報に基づき、各フレーム画像について、当該フレーム画像がキャプチャフレームに適しているか否かを示す第2の判断情報を生成する。ここで、本実施の形態における画像判定部422は、被写体情報判定部442が生成した第1の判定情報により、キャプチャには不適とされたフレーム画像を除き、残されたフレーム画像において、被写体情報判定部442が生成した第2の判定情報によりキャプチャに適しているとされたフレーム画像を、キャプチャすることが最も好ましいと判断する第3の判定情報を生成する。画像判定部422は、第1乃至第3の判定情報を、第1及び第2の画像識別情報と共に多重化部109に送る。多重化部109は、圧縮伸張処理部201にて圧縮処理された動画データに、第1乃至第3の判定情報を含む第1及び第2の画像識別情報を多重化し、カード型記録媒体302等に記録する。画像自動選別部423は、ユーザが動画データから静止画を抽出する場合等、ユーザの要請に応じて、静止画抽出に好ましいフレーム画像のみを自動選別する。本実施の形態においては、動画データは、第1乃至第3の判定情報を含む画像選別情報を有するため、当該画像選別情報に基づき自動選別が可能である。例えば、ユーザが、ある動画データについて静止画抽出を行いたい場合に、その静止画抽出に先立ち、画像自動選別部414は、動画データから画像選別情報を読み出し、全フレーム画像のうち、例えば、第3の判定情報を参照して、キャプチャフレームとして最適と判断されるフレーム画像のみ自動選別する。ここで、例えば画像判定部422を有していない場合は、撮影条件情報に基づき生成された第1の画像選別情報、及び被写体情報に基づき生成された第2の画像選別情報が、動画データと共に記録されることとなる。なお、上述したように、画像選別情報をどのような形式で記録するか、すなわち、動画データと同一のファイルとするか、別ファイルとするかは限定されない。ただし、圧縮後の動画データから第1及び第2の画像選別情報を、動画データの伸張処理をすることなく読み出せる箇所に保存しておくと、画像自動選別部423は、動画データの各フレーム画像に対応する画像選別情報を参照して、フレーム画像の自動選別を行うことができる。この場合、動画データは再生等の伸張処理をする必要がないため、極めて高速にフレーム画像の選別を実行することができる。画像自動選別部423における選別は、画像判定部422の撮影条件情報判定部441や被写体情報判定部442等と同様の処理となる。予め決められた基準値にしたがって、第1の画像選別情報に基づき、キャプチャフレームとして不適のフレーム画像を排除し、更に第2の画像選別情報に基づき、選別されたフレーム画像の中からさらにキャプチャフレームとして適しているフレーム画像のみを選別することができる。このとき、上述したように、各評価データに対する閾値を動的に変化させ、ユーザの要望に沿った選別を実行させることも可能である。また、ユーザの要望に応じて、第1の画像選別情報のみ、又は第2の画像選別情報のみを、画像選別に使用してもよいことは言うまでもない。<実施の形態3の効果>本実施の形態においては、撮影条件及び被写体に関する情報からキャプチャに適したフレーム画像を選別することができるため、上述の実施の形態1及び2よりもさらに細かい選別を行うことができる。したがって、ユーザが指定した被写体が写っているフレーム画像であって、撮影条件がよいフレーム画像のみ抽出すること等が可能となる。また、第1の画像選別情報は、本来、再生時には復元不可能な撮影時のレンズ情報や画像処理情報を有しているため、撮影条件がよいフレーム画像のみを抽出することができるうえ、予め生成してある第2の画像選別情報を利用してキャプチャシーンを特定することで、再生処理又はキャプチャシーンの特定における処理時間を大幅に削減することができる。また、動画データについて画像選別情報を生成することで、フレーム毎又は一定間隔で撮影条件及び被写体情報を取得するため、時間的な連続性を有する画像選別情報というタグを付加することができる。ことによって、キャプチャに指摘の撮影条件時のフレーム画像を抽出でき、かつ被写体の変化や動きを把握しつつ、キャプチャに最適なフレーム画像を選別することができる。なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施の形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではなく、任意の処理を、CPUCentralProcessingUnitにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体nontransitorycomputerreadablemediumを用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体tangiblestoragemediumを含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ、光磁気記録媒体例えば光磁気ディスク、CD-ROMReadOnlyMemory、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ例えば、マスクROM、PROMProgrammableROM、EPROMErasablePROM、フラッシュROM、RAMrandomaccessmemoryを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体transitorycomputerreadablemediumによってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。