情景を撮影し該情景を表す画像データを生成する撮像手段と、該撮像手段により生成された画像データを所定の記録媒体に記録する記録手段とを備えた撮像装置であって、前記撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出する人物抽出手段と、前記撮像手段により生成された画像データの、前記人物抽出手段により抽出された画像領域以外の画像領域を解析することにより、人物以外の主要被写体を抽出する非人物抽出手段と、前記人物抽出手段および前記非人物抽出手段の抽出結果に基づいて、前記人物および前記人物以外の主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、該配置の評価に基づいて前記画像データの構図の良否を判定する構図判定手段と、前記構図判定手段の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、決定したタイミングで画像データが記録されるように、前記記録手段を制御する記録制御手段とを備えた撮像装置。情景を撮影し該情景を表す画像データを生成する撮像手段と、該撮像手段により生成された画像データを所定の記録媒体に記録する記録手段とを備えた撮像装置であって、前記撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出する人物抽出手段と、前記撮像手段により生成された画像データの、前記人物抽出手段により抽出された画像領域以外の画像領域を解析することにより、人物以外の主要被写体を抽出する非人物抽出手段と、前記人物抽出手段および前記非人物抽出手段の抽出結果に基づいて、前記人物および前記主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、該配置の評価に基づいて前記画像データの構図の良否を判定する構図判定手段と、前記構図判定手段の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、決定したタイミングの到来を報知する報知手段とを備えた撮像装置。前記人物抽出手段および前記非人物抽出手段の抽出結果を利用して、前記人物および前記主要被写体の前記所定の条件を満たす配置を決定する構図提案手段と、前記構図提案手段により決定された配置で前記人物および前記主要被写体が配置された画像データが生成されるように、前記撮像手段の動作を制御する撮像制御手段とを、さらに備えたことを特徴とする請求項1または2記載の撮像装置。前記人物抽出手段および前記非人物抽出手段の抽出結果を利用して、前記人物および前記主要被写体の前記所定の条件を満たす配置を決定する構図提案手段と、前記人物および前記主要被写体の配置が前記構図提案手段により決定された配置となるように、前記画像データに対し画像処理を施す画像処理手段とを、さらに備えたことを特徴とする請求項1または2記載の撮像装置。前記記録手段が、前記人物抽出手段および前記非人物抽出手段の抽出結果を、前記画像データとともに前記記録媒体に記録することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項記載の撮像装置。前記人物抽出手段が、前記画像データに含まれる顔を探索し、前記抽出結果として、前記探索により検出された顔の数、各顔の位置および各顔の大きさを示す情報を出力することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載の撮像装置。前記人物抽出手段が、前記探索により検出された顔の表情を識別し、識別された表情を示す情報を、さらに出力することを特徴とする請求項6記載の撮像装置。前記人物抽出手段が、前記画像データに含まれる人物のジェスチャーを識別し、前記抽出結果として、識別されたジェスチャーを示す情報を出力することを特徴とする請求項1から7のいずれか1項記載の撮像装置。前記非人物抽出手段が、前記画像データに対しハイパスフィルタを用いたフィルタリング処理を施すことにより、前記主要被写体を抽出することを特徴とする請求項1から8のいずれか1項記載の撮像装置。前記非人物抽出手段が、前記画像データに含まれる対象の中から予め登録された所定の対象を識別することにより、該対象を前記主要被写体として抽出することを特徴とする請求項1から9のいずれか1項記載の撮像装置。入力された音声を解析することにより音声に係る所定の特徴を検出する音声解析手段をさらに備え、前記構図判定手段が、前記音声解析手段により検出された音声の特徴と前記配置の評価とに基づいて、前記画像データの構図の良否を判定することを特徴とする請求項1から10のいずれか1項記載の撮像装置。前記記録手段が、前記人物抽出手段および前記非人物抽出手段の抽出結果および前記音声解析手段の検出結果を、前記画像データとともに前記記録媒体に記録することを特徴とする請求項11記載の撮像装置。前記音声解析手段が、前記音声の特徴として、所定の音量変化を検出することを特徴とする請求項11または12記載の撮像装置。前記音声解析手段が、前記音声の特徴として、所定の音声フレーズを検出することを特徴とする請求項11から13のいずれか1項記載の撮像装置。前記音声解析手段が、前記音声の特徴として、所定の人物の声の特徴として予め登録された特徴を検出することを特徴とする請求項11から14のいずれか1項記載の撮像装置。情景を撮影し該情景を表す画像データを生成する撮像手段と、該撮像手段により生成された画像データを所定の記録媒体に記録する記録手段とを備えた撮像装置の制御方法であって、前記撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出し、前記撮像手段により生成された画像データの、前記人物を表す画像領域以外の画像領域を解析することにより、人物以外の主要被写体を抽出し、抽出された人物および主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、前記配置の評価に基づいて前記画像データの構図の良否を判定し、前記構図の良否の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、決定したタイミングで画像データが記録されるように、前記記録手段を制御する、撮像装置の制御方法。情景を撮影し該情景を表す画像データを生成する撮像手段と、該撮像手段により生成された画像データを所定の記録媒体に記録する記録手段とを備えた撮像装置の制御方法であって、前記撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出し、前記撮像手段により生成された画像データの、前記人物を表す画像領域以外の画像領域を解析することにより、人物以外の主要被写体を抽出し、抽出された人物および主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、前記配置の評価に基づいて前記画像データの構図の良否を判定し、前記構図の良否の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、所定の出力手段の動作を制御することにより、前記決定したタイミングの到来をユーザに報知する、撮像装置の制御方法。デジタルカメラのAEAutoExposure、AFAutoFocus機能は年々向上しており、最近は、カメラの操作に不慣れな者でも、鮮明で明るく色合いのよい写真を撮れるようになってきた。しかし、カメラをどのように構え、どのタイミングでシャッタレリーズボタンを押すかは、未だ撮影者の技量に依存するところが大きい。このため、構図の良い写真を撮ることは、初心者にとっては依然として難しい状況にある。例えば、特許文献1には1人の人物を撮影するときの制御方法は示されているものの、複数の人物の撮影や人物以外の対象を撮影するときの制御方法は示されていない。特許文献2のカメラは人物の顔以外に空を検出し、さらには被写体像の傾きを検出して制御を行うことを提案しているが、顔や空以外の対象を撮影するときの具体的な制御方法は示されていない。特許文献3の撮像装置も、ユーザが指定した所定の部分にのみ着目した制御を行うのみであり、画像全体の構図を考えた制御は行っていない。本発明は、上記事情に鑑みて、初心者でも簡単に、構図の良い写真を撮ることができる撮像装置を提供することを目的とする。本発明は、上記目的を達成するために、2種類の撮像装置を提供する。これらの撮像装置は、いずれも、情景を撮影し、その情景を表す画像データを生成する撮像手段と、撮像手段により生成された画像データを所定の記録媒体に記録する記録手段とを備えており、次に説明する人物抽出手段、非人物抽出手段、構図判定手段を備える。人物抽出手段は、撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出する。例えば、画像データに含まれる顔を探索し、抽出結果として、その探索により検出された顔の数、各顔の位置および各顔の大きさを示す情報を出力するものとする。この場合、探索により検出された顔の表情を識別し、識別された表情を示す情報を、さらに出力するようにしてもよい。また、画像データに含まれる人物のジェスチャーを識別し、抽出結果として、識別されたジェスチャーを示す情報を出力するものとしてもよい。非人物抽出手段は、撮像手段により生成された画像データの、人物抽出手段により抽出された画像領域以外の画像領域を解析して、人物以外の主要被写体を抽出する。例えば、画像データに対しハイパスフィルタを用いたフィルタリング処理を施すことにより、主要被写体を抽出するものとする。あるいは、前記画像データに含まれる対象の中から予め登録された所定の対象を識別することにより、その対象を主要被写体として抽出するものとしてもよい。さらには、これらの方法を両方とも用いて主要被写体を抽出するものとしてもよい。構図判定手段は、人物抽出手段および非人物抽出手段の抽出結果に基づいて、人物および人物以外の主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、その配置の評価に基づいて前記画像データの構図の良否を判定する。本発明の第1の撮像装置は、上記撮像手段、記録手段、人物抽出手段、非人物抽出手段および構図判定手段に加え、構図判定手段の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、決定したタイミングで画像データが記録されるように記録手段を制御する記録制御手段を備える。本発明の第1の撮像装置によれば、構図の良い画像が撮影されたときに自動的に画像データの記録が行われるので、撮影者の技量に拘らず常に構図の良い画像を取得することができる。また、本発明の第2の撮像装置は、第1の撮像装置の記録制御手段に代えて、構図判定手段の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、決定したタイミングの到来を報知する報知手段を備える。本発明の第2の装置によれば、撮影者は、構図の良い画像が撮影されたタイミングを知ることができる。よって、報知されたタイミングでシャッタレリーズボタンを押下することで、簡単に構図の良い画像を取得することができる。第1の撮像装置および第2の撮像装置は、人物抽出手段および非人物抽出手段の抽出結果を利用して、人物および主要被写体の所定の条件を満たす配置を決定する構図提案手段と、構図提案手段により決定された配置で人物および主要被写体が配置された画像データが生成されるように、撮像手段の動作を制御する撮像制御手段とを、さらに備えるものとしてもよい。構図提案手段と撮像制御手段を備えた構成では、撮影された画像の構図が悪いときには、その後の撮像手段の動作が変更され例えば撮影倍率などが変更され、構図が改善されるので、構図の良い画像を早く取得することができる。あるいは、上記構図提案手段と、人物および主要被写体の配置が構図提案手段により決定された配置となるように、画像データに対し画像処理を施す画像処理手段とを、さらに備えるものとしてもよい。構図提案手段と画像処理手段を備えた構成でも、撮影された画像の構図が悪いときには、画像処理により構図の良い画像が自動的に生成されるので、構図の良い画像を早く取得することができる。また、記録手段は、人物抽出手段および非人物抽出手段の抽出結果を、画像データとともに記録媒体に記録することが好ましい。これにより、記録媒体に記録された画像データをパソコンなどで編集するときに、それらの抽出結果を利用した編集を行うことができる。なお、第1の撮像装置、第2の撮像装置とも、上記手段に加え、入力された音声を解析することにより音声に係る所定の特徴を検出する音声解析手段をさらに備えていてもよい。例えば、音声の特徴として、所定の音量変化、所定の音声フレーズ、所定の人物の声の特徴として予め登録された特徴などを検出する。この場合、構図判定手段は、音声解析手段により検出された音声の特徴と前述した配置の評価とに基づいて、画像データの構図の良否を判定する。また、この場合、記録手段は、人物抽出手段および非人物抽出手段の抽出結果および音声解析手段の検出結果を、画像データとともに記録媒体に記録することが好ましい。構図の良否を判定するにあたり音声をも考慮することで、より適切なタイミングで画像データを記録することができる。本発明の第1の制御方法は、撮像装置を次の手順で制御することにより上記第1の撮像装置として動作させる方法である。まず、撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出する。次に、撮像手段により生成された画像データの、人物を表す画像領域以外の画像領域を解析することにより、人物以外の主要被写体を抽出する。続いて、抽出された人物および主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、その配置の評価に基づいて画像データの構図の良否を判定する。そして、構図の良否の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、決定したタイミングで画像データが記録されるように、記録手段を制御する。本発明の第2の制御方法は、撮像装置を次の手順で制御することにより上記第2の撮像装置として動作させる方法である。まず、撮像手段により生成された画像データを解析することにより、人物を表す画像領域を抽出する。次に、撮像手段により生成された画像データの、人物を表す画像領域以外の画像領域を解析することにより、人物以外の主要被写体を抽出する。続いて、抽出された人物および主要被写体の配置が所定の条件を満たすか否か評価し、前記配置の評価に基づいて前記画像データの構図の良否を判定する。そして、構図の良否の判定結果に基づいて画像データを記録するタイミングを決定し、例えばモニタ、スピーカ、ランプなど所定の出力手段の動作を制御することにより、前記決定したタイミングの到来をユーザに報知する。以下、本発明の方法および装置の一実施形態として、第1の制御方法および第2の制御方法を選択的に用いて制御を行うデジタルカメラを開示する。このデジタルカメラは、通常撮影モード、画像再生モード、自動撮影モードおよび撮影アシストモードの4つの動作モードを有する。自動撮影モードに設定されたときのデジタルカメラが本発明の第1の撮像装置に相当し、撮影アシストモードに設定されたときのデジタルカメラが本発明の第2の撮像装置に相当する。但し、本発明の2つの装置および制御方法は、いずれも独立して実施することが可能であり、以下に示す実施形態に限定されるものではない。はじめにデジタルカメラの構成について説明する。図1Aおよび図1Bは、デジタルカメラ1の外観を示す図であり、図1Aはデジタルカメラの正面を、図1Bは背面を示している。これらの図に示すように、デジタルカメラ1は、撮像レンズ2、シャッタレリーズボタン3、マイク4、操作ダイヤルあるいはボタン5a~5f、モニタ6、LEDランプ9を備えている。また、デジタルカメラ1の下部には、スピーカ8と開閉可能なスロットカバーがあり図示せず、スロットカバーの中にはメモリカード7を装填するカードスロットが備えられている。図2は、デジタルカメラ1の内部構成を示す図である。この図に示すように、デジタルカメラ1は、撮像レンズ2、レンズ駆動部16、絞り13、絞り駆動部17、CCD14およびタイミングジェネレータTG18からなる撮像部を備える。撮像レンズ2は、被写体にピントを合わせるためのフォーカスレンズ、ズーム機能を実現するためのズームレンズなど複数の機能別レンズにより構成される。レンズ駆動部16はステッピングモータなど小型のモータで、CCD14から各機能別レンズのまでの距離が目的に適った距離となるように各機能別レンズの位置を調整する。絞り13は複数の絞り羽根からなる。絞り駆動部17は、ステッピングモータなど小型のモータで、絞りの開口サイズが目的に適ったサイズになるように絞り羽根の位置を調整する。CCD14は原色カラーフィルタを伴う500~1200万画素のCCDで、タイミングジェネレータ18からの指示信号に応じて蓄積された電荷を放出する。タイミングジェネレータ18は、CCD14に所望の時間のみ電荷が蓄積されるようにCCD14に対して信号を送り、これによりシャッタ速度を調整する。また、デジタルカメラ1は、CCD14の出力信号をデジタル信号に変換するA/D変換部15と、A/D変換部15が出力した画像データをシステムバス24を介して他の処理部に転送する画像入力制御部23と、画像入力制御部23から転送された画像データを一時記憶するメモリ22を備える。また、デジタルカメラ1は、レンズ駆動部16にレンズの移動を指示して焦点合わせを行う焦点調節部20と、絞り値とシャッタ速度を決定し、絞り駆動部17とタイミングジェネレータ18に指示信号を送出する露出調整部21を備える。また、デジタルカメラ1は、メモリ22に記憶されている画像データに対して画像処理を施す画像処理部25を備える。画像処理部25は、画像を自然な色合い、明るさにするための色階調補正や明るさ補正、画像データが赤目を含むものであるときに赤目を黒目に修正する処理、画像の構図が悪いときに構図を修正する処理など、画像の見栄えを良くするための各種仕上げ処理を行う。画像処理部25により処理された処理済画像データは、再度メモリ22に格納される。また、デジタルカメラ1は、メモリ22に記憶されている画像データのモニタ6への出力を制御する表示制御部26を備える。表示制御部26は、メモリ22に記憶されている画像データの画素数を、表示に適した大きさとなるように間引きしてから液晶モニタ9に出力する。また、表示制御部26は、動作条件などの設定画面の表示も制御する。また、デジタルカメラ1は、メモリ22に記憶されている画像データのメモリカード7への書込み、およびメモリカード7に記録されている画像データのメモリ22へのロードを制御する記録読出制御部27を備える。記録読出制御部27は、ユーザの設定に応じて撮影により取得された画像データをそのまま、もしくは圧縮符号化し、ExifExchangeableImageFileFormatファイルとして、メモリカード7に記録する。Exifは、日本電子工業振興協会JEIDAが定めたファイルフォーマット規格である。また、メモリカード7に記録されている画像ファイルの再生を要求する操作が行われたときには、Exifファイルに含まれる画像データを、メモリ22にロードする。画像データが圧縮されている場合には伸長した後、メモリ22にロードする。また、デジタルカメラ1は、LED9の点灯、消灯を制御するLED制御部19を備える。さらには、マイク4、スピーカ8、A/D変換部10、D/A変換部11および音声の入出力を制御する音声入出力制御部12を備える。マイク4から入力され、A/D変換部10によりデジタルデータに変換された音声データは、音声入出力制御部12によりシステムバス24を介してメモリ22に転送され、記憶される。また、各処理部または後述する全体制御部から音声入出力制御部12に供給される音声データは、D/A変換部11により変換された後、スピーカ8に出力される。また、デジタルカメラ1は、画像を取得すべきタイミングを検出するタイミング検出部28を備える。タイミング検出部28は、メモリ22に記憶されている画像データや音声データを解析し、それらのデータが所定の条件を満たすときに、画像を取得すべきタイミングが到来したことを示す信号を出力する。デジタルカメラ1は、この他、CPUCentralProcessorUnit31、操作/制御プログラムが格納されたRAMRandomAccessMemory32、各種設定値が記憶されているEEPROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory33からなる全体制御部30を備える。全体制御部30のCPU31は、EEPROM33に記憶された設定値を参照し、その設定値に基づいてRAM32に記憶されているプログラムを選択、実行する。これにより、全体制御部30は、シャッタレリーズボタン3、操作ダイヤル/ボタン5a~5fの操作を検出し、あるいは各処理部の処理結果を受けて、LED制御部19、焦点調節部20、露出調整部21、画像入力制御部23、画像処理部25、表示制御部26、記録読出制御部27、タイミング検出部28および音声入出力制御部12に対し、実行すべき処理を指示する指示信号を送出する。これにより、デジタルカメラ1の動作が制御される。通常撮影モード、自動撮影モードおよび撮影アシストモードでは、全体制御部30の制御の下で、各処理部が、それぞれ焦点調節、露出制御、フラッシュ制御、画像処理、記録などを実行することにより画像が取得される。再生モードでは、全体制御部30の制御の下で、メモリカード7に記録されている画像がモニタ6に出力される。設定モードでは、全体制御部30の制御の下で、モニタ6に設定画面が表示され、操作ダイヤル/ボタン5a~5fからの操作入力が受け付けられる。設定画面において、ユーザが操作ダイヤル/ボタン5a~5fを使って選択した情報、あるいはメモリカード7から取り込まれた情報は、EEPROM33に記憶される。以下、自動撮影モードと撮影アシストモードについて、さらに説明する。図3は、自動撮影モードに設定されたときのデジタルカメラ1の動作概要を示すフローチャートである。デジタルカメラ1は、自動撮影モードに設定されると、レンズに写る情景を表す画像データの生成を開始するS101。そして、生成された画像データが表す画像の構図を判定しS102、構図が良い場合にはシャッタレリーズボタン3の操作の有無に拘らず、メモリカード7に画像を記録するS103。構図が悪い場合には、より良い構図を提案しS104、ステップS101において生成される画像データがステップS104において提案した構図となるように、撮像部の動作を制御したり画像処理部25に所定の処理を行わせたりするS105。例えば、主要な被写体が小さすぎるときには、撮像部にズーム動作を行なわせる。また、主要な被写体が偏って配置されているときには、画像処理部25に指示して、その被写体が写っている領域のみをトリミングして移動または拡大する画像処理を行わせる。あるいは、垂直に立っているはずの被写体が斜めに写っていたら、回転処理を施して被写体が垂直になるようにする。撮像部や画像処理部25により再生成S101された画像データは、ステップS102において再び評価される。以上の処理は、モード切替操作が検出されるまでS106繰り返される。図4は、撮影アシストモードに設定されたときのデジタルカメラ1の動作概要を示すフローチャートである。デジタルカメラ1は、撮影アシストモードに設定されると、レンズに写る情景を表す画像データの生成を開始するS201。そして、生成された画像データが表す画像の構図を判定評価するS202。構図が良い場合には、タイミングの到来を報知するS203。図5および図6に、タイミング到来の報知例を示す。図5は、モニタ6にシャッタレリーズボタンの押下を促すマーク34を表示することで、タイミングの到来を報知する例を示している。マークに代えてシャッタチャンスですといったメッセージを表示してもよい。図6は、LEDランプ9を点滅させることで、タイミングの到来を報知する例を示している。この他、スピーカからの音声出力によりタイミングの到来を報知する方法も考えられる。構図が悪い場合には、より良い構図を提案するS204。そして、提案する構図をモニタ6に表示することにより以下、アシスト表示と称する、撮影者に対しカメラの構え方を直すよう、あるいは所定の操作ボタンを操作するよう促すS205。図7および図8に、アシスト表示の一例を示す。図7は、撮影されたままの画像データにフレーミング枠35を重ねて表示することで、好ましいフレーミングのしかたを提示する例を示している。図8は、画像処理により生成した好ましいフレーミングの画像を表示し、画面の端にフレーミングをどのようにすれば表示中の画像のような画像データを取得できるかを示唆するマーク36を表示した例である。この他、ズームして下さい。、カメラを少し左に向けて下さい。といったメッセージを表示あるいは音声出力することで、好ましいフレーミングを提示してもよい。撮影アシストモードでは、以上の処理が、モード切替操作が検出されるまでS206繰り返される。続いて、ステップS102およびS202の構図を判定する処理と、ステップS104およびS204の構図を提案する処理について、さらに詳しく説明する。構図の判定および構図の提案は、図2のタイミング検出部28が行う。図9はタイミング検出部28の構成を示す図である。図に示すように、タイミング検出部28は、人物抽出手段41、非人物抽出手段42、音声解析手段43、構図判定手段44および構図提案手段45により構成される。なお、タイミング検出部28は、手段41~45として機能するLSIにより構成された回路でもよいし、手段41~45の処理を実行するソフトウェアプログラムが組み込まれたマイクロコンピュータでもよい。人物抽出手段41は、メモリ22に記憶されている画像データを読み込み、画像データ内の人物領域を探索する。本実施形態では、顔の探索を行うことにより人物を検出する。人物抽出手段41は、顔を検出した場合には、通し番号などの識別子を付した後、顔領域の面積と顔を含む身体全体を現す領域以下、全身領域の面積および重心座標を算出する。重心座標は、顔の面積が所定値を超えるときは顔領域の重心座標を、所定値以下のときは全身領域の重心座標を求める。例えば図10Aおよび図10Bの例示のように顔領域が比較的大きい場合には、個々の顔領域の重心座標が算出される。また、図10Cおよび図10Dのように顔領域が小さい場合には、十字印で示される全身領域の重心座標が算出される。人物抽出手段41は、全領域の探索を終えると、検出された人物の数、位置、大きさを示す情報として、検出された人物の総数と、各人物の顔領域の範囲および面積と、全身領域の範囲および面積と、重心座標とを、タイミング検出部28が備えるメモリ図示せずに記憶する。なお、顔を探索し検出する手法としては、特開2001-51338号公報に紹介されているとおり、肌色領域を顔として検出する方法、髪や目や口など幾何学的特徴を有するパーツの有無により顔か否かを判別して顔を検出する方法、その他種々の方法が知られている。人物抽出手段41が実行する顔検出処理には、公知のあらゆる手法を利用することができる。人物抽出手段41は、続いて、検出された顔の表情を識別する。但し表情の識別は、自動撮影モードの詳細設定において表示識別機能がONに設定されているときのみ実行する。あるいは、検出された顔の大きさが所定値以上であるときのみ表情の識別を行なうこととしてもよい。本実施形態では、人物抽出手段41は、図11A、11B、11C、11Dに例示する笑い顔、怒り顔、泣き顔、驚き顔の4つの表情を識別する。図の例から明らかであるように、これらの表情は、それぞれ、目や口の開き具合、眉や口角の上がり具合に特徴があるので、それらの部位の画像的特徴に基づき表情を識別することができる。表情を識別する手法は、特開2001-51338号公報に紹介されている手法をはじめ種々の方法が知られており、人物抽出手段41が実行する表情識別処理には、公知のあらゆる手法を利用することができる。人物抽出手段41は、識別した表情を、タイミング検出部28が備えるメモリに記憶する。人物抽出手段41は、さらに、検出された顔を持つ人物のジェスチャーを識別する。ジェスチャーの識別は、自動撮影モードの詳細設定においてジェスチャー識別機能がONに設定されているときのみ実行する。あるいは、検出された顔の大きさが所定値以上であるときは表情の識別を行ない、所定値以下であるときはジェスチャーの識別を行なうこととしてもよい。本実施形態では、タイミング検出部28が備えるメモリには、よく知られているジェスチャーが、そのジェスチャーの幾何学的特徴を表すデータとして予め登録されている。例えば、図12Aに例示する人差し指と中指のみを立てるジェスチャーピース、図12Bに例示する両腕を上げるジェスチャー万歳、ガッツポーズ、その他、親指と人差し指で円を作るジェスチャーOKまたは円、親指だけを立てて上に向けるジェスチャーグッドなどが登録されている。人物抽出手段41は、メモリ22から読み込んだ画像データの顔周辺から抽出された幾何学的特徴を登録データと照合する。そして、抽出された特徴が登録されているジェスチャーの特徴と一致したときには、そのジェスチャー名もしくは予め決められているジェスチャーの識別子を、タイミング検出部28が備えるメモリに記憶する。ジェスチャーを識別する手法もまた、特開2001-51338号公報に紹介されている手法をはじめ種々の方法が知られている。人物抽出手段41が実行するジェスチャー識別処理には、公知のあらゆる手法を利用することができる。人物抽出手段41は、続いて顔領域の合計面積を算出する。例えば、図10A~10Dの例であれば、それぞれ、点線枠として表示した領域の面積の合計を算出する。但し、全身領域の面積の合計を算出することとしてもよい。人物抽出手段41は、算出された領域面積の合計が所定の閾値を上回るときは、タイミング検出部28が備えるメモリに記憶しておいた顔の数、顔領域の面積、全身領域の面積、重心座標、表情およびジェスチャーの情報を構図判定手段44にのみ供給する。一方、算出された領域面積の合計が所定の閾値以下であるときは、メモリに記憶しておいた情報を、構図判定手段44と非人物抽出手段42に供給する。非人物抽出手段42は、画像データに含まれる人物以外の主要被写体を抽出する。本実施形態では、非人物抽出手段42は、メモリ22に記憶されている画像データを読み込み画像データの、顔もしくは胴体を含む人物に相当する領域の画素値を0に置き換えるなどして、画像データから人物領域のデータを消去する。例えば、読み込んだ画像データが図13Aに例示するように人物50a、50bと人物以外の被写体51を含む画像データであったとする。また、人物抽出手段41からは、図の点線枠で囲われた領域52a、52bについて、重心などの情報が供給されているものとする。この画像データから人物領域52a、52b内の画素データを消去すれば、図13Bに例示するように被写体51のみを含む画像データが得られる。続いて、非人物抽出手段42は、人物領域52a、52bの情報が消去された画像データに対し、ハイパスフィルタを用いたフィルタリング処理を施す。これにより、図13Cに例示するように、被写体51のエッジ部分が抽出されたエッジ画像53が得られる。エッジ画像53は、画像データに含まれている人物以外の被写体の輪郭からなる画像であるので、この画像を解析することにより、図13Dに例示するように、被写体53が配置された大まかな領域54を識別することができる。非人物抽出手段42は、識別された領域54の面積および重心座標を算出し、構図判定手段44に供給する。人物以外の被写体領域を識別する方法としては、ハイパスフィルタによるフィルタリング処理に代えて、フーリエ変換を利用して特定のエッジに相当する周波数成分のみを取り出す方法も考えられる。また、周波数解析ではなく、色の情報を利用した解析を行なうことにより主要被写体を抽出する方法も考えられる。例えば、画素値が所定の色を表す値であるときはそのままの値とし、所定の色以外の色を表す値であるときは画素値を0または1に置き換える。これにより、画像は2つの領域に分割され、その所定の色の被写体もしくはその所定の色以外の被写体が配置されている領域が抽出される。この他、人物とともに撮影されやすい対象例えばペットとしてよく飼われる動物などについては、Adaboostアルゴリズムなど学習に基づく判別アルゴリズムを利用して識別を行ない、被写体領域を示すデータを生成することもできる。なお、画像の鮮鋭度は画像データを取得したときのシャッタスピードに依存することがあり、画像の色は測光値や絞りなどに依存することがある。このため、画像解析を行なうときに、画像データが生成されたときの各種調整値、設定値を考慮に入れることで、被写体領域の識別が容易になることもある。音声解析手段43は、マイク4から入力される音声を解析し、以下の音声を検出する。但し、本実施形態では、以下に説明する処理は、音声解析機能がONに設定されているときのみ実行される。第1に音声解析手段43はマイク4から入力される音声の音量を常時計測し、所定の閾値と比較する。図14は、横軸を時間、縦軸を音量としたグラフを示している。音声解析手段43は、図14の例示における時点T、すなわち音量が急激に変化して閾値Thを超えた時点を検出する。スポーツ観戦時の撮影やパーティでの撮影では、例えばサッカーのゴールシーンや結婚式の乾杯シーンなど、歓声が上がった瞬間がシャッタチャンスであることが多い。よって、音量が急激に変化した時点を検出することで、シャッタチャンスを検出することができる。あるいは、音量が変化したことを検出するのではなく、音量が閾値Thを超えていることを検出するだけでもよい。歓声が上がっている間は常にシャッタチャンスと考えることもできるからである。反対に、例えば赤ん坊の寝顔を撮影したい場合など、静かになったときがシャッタチャンスである場合には、音量が閾値を下回った時点あるいは下回っている状況を検出してもよい。音量を解析した結果、いずれの時点を検出するかは、設定により変更することができる。また、音声解析手段43は、音声が表すフレーズを識別し、予め登録されている特定のフレーズと照合を行なう。この登録データはタイミング検出部28が備えるメモリに記憶されており、例えば、ハイ、チーズッ、カンパーイなど、シャッタレリーズボタンを押すタイミングと同期して発せられる可能性が高いフレーズが登録されている。また、本実施形態では、登録データの1つとして、声を登録することができ、さらには、声とフレーズとを対応付けて登録することもできる。音声解析手段43は、これらの登録データとの照合を行なうことにより、a登録フレーズが音声として発せられた時点、b登録者が音声を発した時点、c登録者が登録フレーズを音声として発した時点、を検出することができる。a、b、cのいずれの時点を検出するかは、原則として設定によって決まる。但し、登録データの登録状況に応じて、設定と異なる処理を実行してもよい。例えば、検出したい時点としてcが設定されていても、声が登録されていなければaの時点を検出するようにする。なお、音量に基づく検出処理とフレーズの照合に基づく検出処理を、両方とも実行するか、一方のみ実行するか、一方のみ実行するとすればいずれを実行するかは、設定に依存する。続いて、構図判定手段44の処理について説明する。図9に示されるように、構図判定手段44には、メモリ22から読み込んだ画像データと、人物抽出手段41、非人物抽出手段42による抽出結果と、音声解析手段43による検出結果とが供給される。但し、抽出や検出が行われなかったときには、供給する情報が無いことを示す値例えば0が入力される。図15は、構図判定手段44の処理の一例を示すフローチャートである。構図判定手段44に対しては、人物抽出手段41から各人物の顔領域の範囲および面積、全身領域の範囲および面積、人物の重心座標、表情、ジェスチャーの情報が、非人物抽出手段42から、人物以外の被写体の範囲、面積および重心座標の情報が、また音声解析手段43から音声の検出結果の情報が供給されるものとする。構図判定手段44は、まず、人物を含む被写体の配置のバランスを評価するS301。人物抽出手段41がN人Nは整数の人物を検出し、非人物抽出手段42がM個Mは整数の被写体を検出したとすると、構図判定手段44は、抽出された個々の人物領域もしくは被写体領域の重心座標から、NM個の領域全体の重心座標を算出する。例えば、図13A~13Dに例示した画像であれば、図16に示すように、人物領域52a、52bの重心g1、g2と被写体領域54の重心g3の座標に基づいて、3つの領域の重心Gの座標を算出する。そして、重心Gが画像中央の所定範囲55内にあれば配置バランスが良いと判断し、所定範囲55を外れていれば、配置バランスが悪いと判断する。なお、NM個の領域全体の重心座標を算出するときには、各領域の重心に、その対象の面積に応じた重み付けをしてから、重心座標を求めてもよい。面積の大きな対象ほど重み付けを大きくすれば、領域全体の重心は、面積が大きな対象に近い位置となる。例えば、図17の例示では、各領域に均等な重み付けをして求めた場合の重心は範囲55を外れた点GAとなり、配置バランスは悪いと判断される。しかし、面積の大きな領域ほど重み付けを大きくする算出方法では、算出される重心は範囲55内の点GBとなり、配置バランスは良いと判断される。また、構図判定手段44は、一部の被写体に関しては、配置バランスのみならず、回転ぶれの評価も行なう。ここで、回転ぶれとは、画像に含まれる被写体の向きや方向が実世界における被写体の向きや方向と異なることをいう。例えば垂直に立つ高層ビルが画像中斜めに配置されている場合には、回転ぶれ有りと判定する。非人物抽出手段42が、学習に基づく判別アルゴリズムを利用した被写体抽出を行なう形態では、非人物抽出手段42は被写体の輪郭のみならず、その被写体の種類を判別することができる。そして、そのような被写体に関しては、非人物抽出手段42から構図判定手段44に対し、被写体の種類を示す情報が供給される。構図判定手段44は、抽出された被写体が、高層ビルや水平線のように、実世界において垂直あるいは水平に配置された対象であるときには、抽出された被写体の向きや方向を算出し、回転ぶれの有無を判定する。構図判定手段44は、ステップS302において、配置バランスが悪いと判断したとき、あるいは回転ぶれが有ると判断したときには、構図が悪いNGとの判定結果を出力するS306。構図判定手段44は、配置バランスが良く回転ぶれもないと判断したときには、人物抽出手段41から供給された表情の情報に基づき、人物の表情が、シャッタレリーズボタンを押すに相応しい特定の表情であるか否かを判定するS303。もしくは、直前に供給された表情の情報と照合し、表情に変化があったか否か判定する。但し、表情の判定は、顔領域の面積が所定値以上のときのみ行なうこととしてもよい。特定の表情であるあるいは変化があった場合には、構図が良いOKとの判定結果を出力するS307。表情が特定の表情でないあるいは変化がない場合には、構図判定手段44は、人物抽出手段41から供給されたジェスチャーの情報に基づき、人物が、シャッタレリーズボタンを押すに相応しいジェスチャーをしているか否かを判定するS304。もしくは、直前に供給されたジェスチャーの情報との照合し、人物の動きに変化があったか否か判定する。但し、ジェスチャーの判定は、人物領域の面積が所定値以上のときのみ行なうこととしてもよい。特定のジェスチャーあるいは動きがあった場合には、構図が良いとの判定結果を出力するS307。特定のジェスチャーあるいは動きがなかった場合には、構図判定手段44は、音声解析手段43から供給された情報に基づいて、特定の音声が検出されたか否かを判定するS305。そして、特定の音声が検出されていなかった場合には、構図が悪いとの判定結果を出力しS306、特定の音声が検出されていた場合には、構図が良いとの判定結果を出力するS307。構図判定手段44が、構図が良いとの判定結果を出力した場合、タイミング検出部28は、その判定結果を全体制御部30に送信する。この判定結果を受けた全体制御部30は、デジタルカメラ1が自動撮影モードに設定されているときであれば、記録読出制御部27に対し、メモリ22に記憶されている画像データをメモリカード7に記録するよう指示する。また、撮影アシストモードに設定されているときであれば、表示制御部26に対し、モニタに、シャッタチャンスの到来を告げるマークあるいはメッセージを表示するよう指示する図5。あるいは、LED制御部19に対し、LED9の点灯を指示する図6。なお、本実施形態では、記録読出制御部27は、構図の判定に利用した情報を、画像データの付属情報としてメモリカード7に記録する。詳細には、Exifファイルのタグ部分に記録する。一方、構図判定手段44は、構図が悪いと判定したときは、構図提案手段45に対し、構図の判定に利用した情報を供給する。構図提案手段45は、これらの情報を用いて、以下に説明する処理を実行する。構図提案手段45は、構図判定手段44から供給された情報を解析し、構図が悪いと判定された画像について、より好ましい構図を提案する。ここで構図を提案するとは、画像に含まれる被写体について、構図判定の判定基準を満たすような配置を決定することを意味する。決定された構図は、その構図の画像を取得するために実行すべき処理の情報とともに出力される。例えば、図18Aに例示するように、撮影された画像から抽出された領域52a、52b、54が左下に偏って配置されている場合、図18Bに例示するように領域52a、52b、54の重心Gが画像の中央に配置された構図を提案する。あるいは、図18Cに例示するように領域52a、52b、54の重心Gが画像の中央に配置され、且つ被写体がより大きく写った構図を提案する。そして、その構図の画像を取得するために実行すべき処理の情報として、2種類の情報を出力する。構図提案手段45が出力する第1の情報は、撮影により取得された画像データを、画像処理により好ましい構図の画像データに変換するときに必要になる情報である。例えば、図18Bの例ではトリミング範囲図の太枠と重心Gの移動方向移動ベクトル、図18Cの例では、トリミング範囲と重心の移動方向、拡大倍率などの情報が出力される。構図提案手段45が出力する第2の情報は、再撮影により、より好ましい構図の画像データを取得するときに必要になる情報である。例えば、図18Bの例では、カメラをより左に向ける操作を示す情報が出力される。また、図18Cの例では、カメラをより左に向ける操作と、設定すべき撮影倍率の情報が出力される。この他、構図が悪いと判定される原因には回転ぶれがあるが、回転ぶれの場合には、第1の情報として傾きを修正するときの回転方向および角度の情報が、また第2の情報としてカメラを左あるいは右に傾けるべきことを示す情報が出力される。なお、構図が悪いと判定された要因が、表情、ジェスチャーあるいは音声であった場合には、画像処理による修正は行えないため、判定要因が表情、ジェスチャーあるいは音声であることを示す情報が出力される。構図提案手段45が出力した上記各情報は、全体制御部30へと送信される。この判定結果を受けた全体制御部30は、デジタルカメラ1が自動撮影モード、撮影アシストモードのいずれに設定されているかを判断し、それぞれのモードに応じた処理を行う。デジタルカメラ1が自動撮影モードに設定されているときには、全体制御部30は、画像処理部25に対し、メモリ22から画像データを読み込んで、構図を改善するために必要な画像処理トリミング、移動、拡大縮小、回転などを実行するよう指示する。また、表示制御部26に対し、画像処理部25による処理済画像データをモニタ6に表示するよう指示する。さらには、記録読出制御部27に対し、画像処理部25による処理済画像データをメモリカード7に記録するよう指示する。本実施形態では、表示制御部26は上記指示を受けたときに、図19に例示するように、撮影されたとおりの構図の画像データ撮影画像を記録するか、提案された構図の画像データ提案画像を記録するか、撮影画像と提案画像の両方を記録するかをユーザに選択させるための選択画面を表示する。そして、記録読出制御部27は、この選択画面で選択された画像データをメモリカード7に記録する。但し、このような選択画面を表示せず、無条件に、提案画像のみ、もしくは撮影画像と提案画像の両方を記録することとしてもよい。なお、本実施形態では、上記指示を受けた記録読出制御部27は、構図判定手段44が構図判定に利用した情報、すなわちNM個の領域全体の重心座標、回転ぶれを判定した被写体の向き、人物の表情およびジェスチャー、検出された音声などの情報を、画像データの付属情報としてメモリカード7に記録する。さらには、構図提案手段45が出力する第1の情報、すなわち、撮影により取得された画像データを画像処理により好ましい構図の画像データに変換するときに必要になる情報も、画像データの付属情報としてメモリカード7に記録する。詳細には、これらの情報は、Exifファイルのタグ部分に記録される。Exifファイルのタグ部分に記録された情報は、パソコンを使って画像を編集するときに利用することができる。例えば、撮影画像と、構図提案手段45が出力した第1の情報とがあれば、提案画像と同等の画像をパソコン上で生成することができるので、提案画像の記録を行わず、画像ファイルのファイルサイズを抑えることができる。また、構図提案手段45が出力した第1の情報をベースにしつつ、少し手を加えることで、構図提案手段45が提案した構図と異なる構図の画像を生成することもできる。一方、デジタルカメラ1が撮影アシストモードに設定されているときには、全体制御部30は、画像処理部25に対し、メモリ22から画像データを読み込んで、構図を改善するために必要な画像処理トリミング、移動、拡大縮小、回転などを実行するよう指示する。また、表示制御部26に対し、画像処理部25による処理済画像データと、構図提案手段45が出力した第2の情報に基づいて生成したマークもしくはメッセージを、表示するよう指示する。これにより、図7および図8を参照して説明したアシスト表示が行われる。本実施形態では、デジタルカメラを自動撮影モードに設定しておけば、構図の良い画像が撮影されたときに自動的に画像データの記録が行われる。このため、撮影に不慣れな者であっても、常に構図の良い画像を取得することができる。また、撮影アシストモードでは、撮影者にシャッタチャンスが知らされるので、報知されたタイミングでシャッタレリーズボタンを押下するだけで、簡単に構図の良い画像を取得することができる。なお、上記実施形態では、構図提案手段45により構図の提案を行っているが、構図提案手段45を設けない形態も考えられる。また、音声解析手段43を設けず、画像から抽出された情報のみに基づいて構図判定を行う形態も考えられる。また、上記実施形態では領域の重心座標を算出して構図を判定あるいは提案する方法など、いくつかの判定/提案方法を例示したが、構図が満たすべき条件、条件判定に用いるデータは、他にも種々考えられ、上記実施形態の例示に限定されるものではない。また、上記実施形態の説明では、静止画撮影を行う場合を例示しながら説明しているが、本発明は、動画撮影において記録を開始するタイミングを決定する際にも有用である。