"顔領域およびオブジェクト領域を含む画像データからオブジェクト領域を識別する画像解析装置において、解析対象の画像データから顔領域を検出する顔領域検出手段と、前記顔領域を除いた領域から、当該顔領域の位置に基づいて胴体領域を検出する胴体領域検出手段と、前記顔領域および胴体領域を除いた領域内からオブジェクト領域を抽出するオブジェクト領域抽出手段とを具備したことを特徴とする画像解析装置。前記胴体領域検出手段は、前記顔領域の下方位置から顕著領域を探索し、顕著性のより高い顕著領域を胴体領域とすることを特徴とする請求項1に記載の画像解析装置。前記胴体領域検出手段は、前記顔領域を除いた領域から顕著領域を探索し、前記顔領域の下方位置であって顕著性のより高い顕著領域を胴体領域とすることを特徴とする請求項1に記載の画像解析装置。画像内の各位置にオブジェクト領域が存在する確率を顔領域との相対的な位置関係に基づいて推定する学習モデルと、オブジェクトの探索領域を対象に各画素の特徴量を算出し、当該特徴量が基準値を超える色ごとに、その分布確率が高い領域を顕著領域として抽出する顕著領域抽出手段と、前記検知された顔領域の位置を前記学習モデルに適用し、前記顕著領域ごとに所定のブロック単位でオブジェクトの存在確率を算出する存在確率算出手段とを具備し、前記オブジェクト領域抽出手段は、オブジェクトの存在確率が高い顕著領域をオブジェクト領域として抽出することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の画像解析装置。前記特徴量は、各画素の画像データ内における独自色性を表し、当該画素の色と他の全ての画素の色との距離に当該他の色がオブジェクトの探索領域内に占める割合を乗じた値の総和として求まることを特徴とする請求項4に記載の画像解析装置。前記学習モデルは、顔領域およびオブジェクト領域を含む画像群を対象に、各顔領域の位置情報および各オブジェクト候補の位置情報をラベリングし、これらを教師データとして構築されることを特徴とする請求項4に記載の画像解析装置。前記顔領域およびオブジェクト領域の位置情報が、各領域の大きさおよび中心位置を含むことを特徴とする請求項6に記載の画像解析装置。顔領域およびオブジェクト領域を含む画像データからオブジェクト領域を識別する画像評価装置において、解析対象の画像データから顔領域を検出する顔領域検出手段と、前記顔領域を除いた領域から、当該顔領域の位置に基づいて胴体領域を検出する胴体領域検出手段と、前記顔領域および胴体領域を除いた領域内からオブジェクト領域を抽出するオブジェクト領域抽出手段と、前記顔領域および胴体領域を含む人物領域と前記抽出されたオブジェクト領域のレイアウトを検知するレイアウト検出手段と、前記人物領域およびオブジェクト領域のレイアウトを、各領域の画像データ内での位置に応じて評価するレイアウト評価手段と、前記レイアウト評価手段により、前記各領域の画像データ内での位置に偏りがあると評価されると、この偏りを修正するためのメッセージを出力するレイアウト修正補助手段とを具備したことを特徴とする画像評価装置。前記胴体領域検出手段は、前記顔領域の下方位置から顕著領域を探索し、顕著性のより高い顕著領域を胴体領域とすることを特徴とする請求項8に記載の画像評価装置。前記胴体領域検出手段は、前記顔領域を除いた領域から顕著領域を探索し、前記顔領域の下方位置であって顕著性のより高い顕著領域を胴体領域とすることを特徴とする請求項8に記載の画像評価装置。非特許文献1では、画像中の一つのかたまりの顕著領域から、人物およびオブジェクトの両領域を別々に、かつ正確に検出することが困難であった。また、人物領域の、特に胴体領域は服の色彩が鮮やかである傾向があるために顕著領域として抽出され易く、オブジェクトの抽出精度を低下させる原因となり易かった。また、最終的にオブジェクト領域の判定を行う顕著領域抽出手法は固定閾値で2値化した領域に対して繰り返し処理を行うため、最終領域分割結果が初期値の固定閾値に依存してしまう。さらに、特に記念撮影ではオブジェクトを必要十分な範囲で視野に収める必要があるため、オブジェクトの全体像を取得する必要がある。しかしながら、非特許文献1ではオブジェクトを、その一部のみであれば抽出できるものの、全体を正確に抽出することができない場合があった。本発明の目的は、上記の従来技術を全て解決し、人物およびオブジェクトが被写体となる典型的な記念写真等の画像データから、オブジェクトの位置と全体を正確に識別できる画像解析装置、およびオブジェクトの位置と形状に基づいて画像レイアウトを評価する画像評価装置を提供することにある。上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような構成を具備した点に特徴がある。本発明の画像解析装置は、解析対象の画像データから顔領域を検出する顔領域検出手段と、前記顔領域を除いた領域から、当該顔領域の位置に基づいて胴体領域を検出する胴体領域検出手段と、前記顔領域および胴体領域を除いた領域内からオブジェクト領域を抽出するオブジェクト領域抽出手段とを具備した。前記胴体領域検出手段は、顔領域の下方位置から顕著領域を探索し、顕著性のより高い顕著領域を胴体領域とするようにした。前記胴体領域検出手段は、顔領域を除いた領域から顕著領域を探索し、前記顔領域の下方位置であって顕著性のより高い顕著領域を胴体領域とするようにした。本発明の画像評価装置は、解析対象の画像データから顔領域を検出する顔領域検出手段と、顔領域を除いた領域から、当該顔領域の位置に基づいて胴体領域を検出する胴体領域検出手段と、顔領域および胴体領域を除いた領域内からオブジェクト領域を抽出するオブジェクト領域抽出手段と、顔領域および胴体領域を含む人物領域と前記抽出されたオブジェクト領域のレイアウトを検知するレイアウト検出手段と、人物領域およびオブジェクト領域のレイアウトを、各領域の画像データ内での位置に応じて評価するレイアウト評価手段と、レイアウト評価手段により、各領域の画像データ内での位置に偏りがあると評価されると、この偏りを修正するためのメッセージを出力するレイアウト修正補助手段とを具備した。本発明によれば、以下のような効果が達成される。記念写真のように、人物とその地点を代表するオブジェクトとで構成される写真の画像データからオブジェクトを識別する際に、当該オブジェクト領域との識別が難しい人物領域動体領域を、検出が比較的容易な顔領域との相対的な位置関係に基づいて予め検出し、人物領域が除外された画像範囲のみを対象にオブジェクトを探索できるので、オブジェクトの正確な識別が可能になる。画像データから抽出されたオブジェクトの位置に基づいて画像のレイアウトが評価され、レイアウトが不適切であれば、これを撮影者に修正させるようなメッセージが出力されるので、写真撮影に不慣れなユーザでも好ましいレイアウトでの撮影が可能になる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図1は、本発明の画像解析装置が適用されるデジタルカメラの一実施形態の構成を示した機能ブロック図であり、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。撮像部1は、光学レンズ、シャッタおよびイメージセンサいずれも、図示省略を含み、被写体のイメージをカラーの画像データに変換して出力する。画像メモリ2には、前記撮影された画像データが一時記憶される。画像解析部3は、顔領域およびオブジェクト領域を含む画像データから、顔領域の位置に基づいてオブジェクト領域を識別する。画像解析部3において、顔領域検出部301は、解析対象の画像データから顔領域を検出する。胴体領域検出部302は、前記画像データから、前記検出された顔領域の位置およびその画像特徴量に基づいて胴体領域を検出する。オブジェクト探索領域抽出部303は、分析対象の画像データから前記検出された顔領域および胴体領域を除いてオブジェクト探索領域を抽出する。このように、本発明ではオブジェクト領域との識別が難しい胴体領域が予めオブジェクトの探索領域から除外されるので、オブジェクト領域を正確に識別できるようになる。顕著領域抽出部304は、前記オブジェクト探索領域を対象に、各画素の色情報に基づいて各色の独自色性を定量化し、この独自色性が基準値を超える色ごとに、その分布確率が高い領域を顕著領域としてそれぞれ抽出する。独自色性算出部305は、前記顕著領域の抽出に際して、オブジェクト探索領域の各画素の色情報を識別し、各色の第2独自色性を、その出現頻度および他の色との距離に基づいて定量的に算出する。学習モデル記憶部306には、顔領域およびオブジェクト領域を含む画像データ群を教師データとして構築され、オブジェクト探索領域を対象にオブジェクト領域の存在確率を、顔領域との相対的な位置関係に基づいてブロック単位で推定する学習モデルが予め記憶されている。存在確率算出部307は、顔領域の位置情報を前記学習モデルに適用することで、前記抽出された顕著領域を対象に、オブジェクト領域の存在確率をブロック単位で算出する。オブジェクト領域識別部308は、オブジェクト領域の存在確率が高いブロックと重なる顕著領域をオブジェクト領域として識別する。次いで、各部の動作について更に詳細に説明する。前記顔領域検出部301には、記念撮影では人物の顔がほぼ正面を向いている画像が多いという経験則に基づいて、非特許文献2のような既知の顔領域検出手法を採用できる。本実施形態では、はじめにカラーの画像データが輝度画像に変換され、画像左上の座標を原点として積分画像が生成される。輝度画像の座標の輝度値をIとすれば、積分画像Πは次式により算出される。本実施形態では、以上のようにして算出された積分画像に対して、既知のHaarタイプ特徴量に基づくフィルタ演算が行われる。Haarタイプ特徴量は、図2に一例を示したように、隣接する白い矩形領域の平均輝度と黒い矩形領域の平均輝度との差で表される。ここでは、フィルタの積算値が所定の矩形サイズRごとに算出され、既知のRealAdaBoostなどで算出された顔領域判定器を用いて、矩形サイズR内が顔画像であるか否かが判定される。このような顔検出処理は、矩形サイズRの位置を画素の左上から順に走査させながら行われる。さらに、このような走査を元の画像に応じて前記矩形Rの大きさを大小させながら繰り返すことで、任意の大きさの顔領域を検出できる。検出された顔領域は、その中心位置重心位置および大きさと共に記憶される。また、複数人の顔が検出された場合は、それぞれの顔領域に対して、その中心位置および大きさが記憶される。前記胴体領域検出部302は、オブジェクト領域との識別が難しい人物の胴体領域を、前記顔領域検出部301で検出された顔領域の位置情報および各画素の顕著性に基づいて検出する。本発明では、オブジェクト領域との識別が難しい胴体領域を予め検出し、オブジェクトの探索範囲から除外することにより、胴体領域がオブジェクト領域と誤認識されることによるオブジェクト領域の識別精度の低下を防止するようにしている。本実施形態では、記念写真の人物は直立または着座することが多いので顔領域の下方に所定の幅で胴体領域が存在し、かつ人物の服装は鮮やかな色を含む独自色で構成されることが多いという経験則に基づいて、図3に一例を示したように、顔領域の下方であって、当該顔領域の幅Wfよりも広い幅Wtの範囲内で、顔領域近辺の肌色領域手、腕および顕著領域着衣が胴体領域と判別される。図4は、前記胴体領域検出部302による胴体領域の検出手順を示したフローチャートであり、ここでは、図5に示した画像データから胴体領域を検出する場合を例にして説明する。ステップS1では、図5の画像データから、同図に示したように、前記検出された顔領域が削除される。ステップS2では、顔領域の削除された画像データからノイズが除去され、かつアーチファクトを削減するために平滑化が行われる。この平滑化には、メディアンフィルタやガウシアンフィルタといった既知のフィルタリング処理を利用できる。ステップS3では、後に色の独自性を算出する際の処理負荷を減色により軽減するために色の量子化が行われる。一般的な24bitカラーではRGBの各色に8bitが割り当てられるが、本実施形態では、これが各色12段階に減色されるので、各色が12×12×121728色で表現されることになる。なお、色空間はRGBに限定されるものではなく、Lab表色系、Luv表色系、HSV,HSL,YCrCbなどの他の一般的な色空間を利用しても良い。また、色の距離Dcも上記のようなユークリッド距離に限定されるものではなく、一般的な距離尺度を用いてもよい。ステップS4では、減色された画像を対象に色の頻度分布が算出され、各色が頻度順にソートされる。本実施形態では、頻度が上位95の色に対してのみ以降の処理を行うことで計算量が削減される。ステップS5では、前記独自色性算出部305において、頻度が上位95の各色Ciを対象に画像内の他の色との類似度の和Sが、各色Ciの独自色性として算出される。本実施形態では、画像中の色総数をNc,画像中の他の色をCj,Cjが画像中に占める割合をfjとする時、前記独自色性Sが次式で算出される。すなわち、オブジェクト探索領域内の各画素に出現する全ての色について、一の色Ciと他の全ての色Cjとの色距離Dを求め、当該色距離Dと前記他の色Cjがオブジェクト探索領域内に占める割合fjとの積の総和が独自色性とされ、その値が大きい色ほど第2独自色性が高いとされる。CiおよびCjとする。ステップS6では、各色Ciの独自色性Sが最大値から降順でソートされる。ステップS7では、前記顔領域の下方領域幅Wtであって、独自色性Sが上位の各色Ciの分布密度が所定の基準値を超える領域が顕著領域として判定され、同領域が着衣領域を含む胴体領域とされる。肌色領域については、検出された顔領域の色情報を利用して顔領域の近辺の類似色を探索することで検出される。本実施形態では、図5に示したように、独自色性Sが上位を示した色Ciの分布密度が所定の基準値を超え、かつ顔領域の下方に位置する顕著領域が胴体領域とされる。前記オブジェクト探索領域抽出部303は、図5に示したように、画像データから前記検出された顔領域および胴体領域以下、顔領域および胴体領域を合わせて人物領域と表現する場合もあるを除いた残りの領域をオブジェクト探索領域として抽出する。前記顕著領域抽出部304は、図6にフローチャートで示した手順に従って、前記オブジェクト探索領域から複数の顕著領域を抽出する。ステップS11、12では前記ステップS2,S3と同様の手法により、オブジェクト探索領域の画像データからノイズが除去され、色の量子化による減色が行われる。ステップS13では、減色された画像を対象に色の頻度分布が算出され、各色が頻度順にソートされる。本実施形態では、頻度が上位95の色に対してのみ以降の処理を行うことで計算量が削減される。ステップS14では、前記独自色性算出部305において、頻度が上位95以上の各色Ciを対象に画像内の他の色との類似度の和Sが、上式に基づいて前記と同様に実施される。ステップS15では、各色Ciの独自色性Sが最大値から降順でソートされ、各色Ciの分布密度が所定の基準値を超える画像データ内の領域が顕著領域とされる。前記存在確率出部307は、予め被写体の人物数ごとに確立されている学習モデル306に、前記検知された顔領域の中心重心位置および大きさを適用することにより、オブジェクト探索領域のブロックごとに、当該各ブロックにオブジェクトが存在する確率を算出する。そのために、本実施形態では予め学習モデル306を構築する際、被写体として人物およびオブジェクトを含む大量の画像データを用意する。そして、画像データごとに顔領域の位置および大きさ、ならびにオブジェクト領域の位置および大きさを手作業によりラベリングし、そのデータを収集して保持する。このとき、前記位置や大きさの情報は、画像サイズに対して正規化された値で保持することが望ましい。また、人物やオブジェクトの数もラベリングすることが望ましい。前記学習モデル306は、これらの情報を教師データとして既知の手法により構築され、解析対象の画像データから検出された顔領域の位置および大きさを、その人物数に応じた学習モデル306に適用することで、オブジェクト探索領域内の単位ブロックごとに、オブジェクト領域の存在確率を算出する。図7は、前記教師データの生成方法を説明するための図であり、人物領域とオブジェクトとが離れているサンプル同図や接近しているサンプル同図など、人物領域とオブジェクト領域との相対的な位置関係が様々な多数の画像データを用意する。そして、画像データをn×mの複数ブロックに分割し、オブジェクト領域と重なるブロック図中、斜線のハッチングで示したブロックを手動操作で指定し同図,、全てのブロックを、オブジェクト領域との重なりの有無、人物領域のサイズおよび当該人物領域との距離例えば、人物領域の重心位置との距離等と紐付けて登録し、これを教師データとする。なお、各ブロックとオブジェクト領域との重なり状態は、重なっているか否かの二値的な情報に限定されるものではなく、重なりの程度に応じたり多値の情報、すなわち各ブロックの顕著性を定量的に表す情報であっても良い。前記オブジェクト領域識別部308は、図8に一例を示したように、解析対象の画像データ同図をn×mの複数ブロックに分割し、顕著領域内のブロックごとに、顔領域の大きさおよび人物領域からの距離を前記学習モデルに適応することにより、オブジェクト領域の存在確率Sxをブロック単位で算出する同図。そして、存在確立Sxが所定の閾値を超える顕著領域をオブジェクト領域として抽出する。本実施形態によれば、画像データからオブジェクトを識別する際に、当該オブジェクト領域との識別が難しい人物領域動体領域を、検出が比較的容易な顔領域との相対的な位置関係に基づいて予め検出し、人物領域が除外された画像範囲のみを対象にオブジェクト領域を探索できるので、オブジェクト領域の正確な識別が可能になる。なお、上記の実施形態では、解析対象の画像データから、初めに顔領域を検出して除外し、次いで顔領域の下方から胴体領域を検出して除外し、次いで顔領域および胴体領域人物領域が除外された残りの領域からオブジェクト領域が探索されるものとして説明した。しかしながら、本発明はこれのみに限定されるものではなく、胴体領域を顔領域に基づいて検出できるならば、顔領域が除外された残りの領域から顕著領域を全て抽出し、その中で顔領域下方の胴体候補領域に位置している顕著領域を胴体領域と認識するようにしても良い。図9は、このような手法を採用した第2実施形態に係る画像解析装置の機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表している。画像解析部3において、顔領域検出部301は、解析対象の画像データ図10から顔領域を検出する。オブジェクト探索領域抽出部303aは、前記画像データから、前記検出された顔領域を除くことでオブジェクト探索領域を抽出する同図。顕著領域候補抽出部304aは、前記オブジェクト探索領域を対象に、各画素の色情報に基づいて各色の独自色性を定量化し、この独自色性が基準値を超える色ごとに、その分布確率が高い領域を顕著領域候補としてそれぞれ抽出する同図。胴体領域検出部302aは、前記抽出された複数の顕著領域の中から、前記検出された顔領域の下方に位置する顕著領域を胴体領域とする同図。また、胴体領域以外の顕著領域は、オブジェクト領域候補とされる。存在確率算出部307aは、顔領域の位置情報を前記学習モデル306に適用することで、前記抽出された顕著領域を対象に、オブジェクト領域の存在確率をブロック単位で算出する。オブジェクト領域識別部308は、オブジェクト領域の存在確率が高いブロックと重なる顕著領域をオブジェクト領域として抽出する。本実施形態によれば、画像データから抽出された複数の顕著領域の中から、顔領域の位置に基づいて、その下方に位置する顕著領域が胴体領域として検出されるので、顕著領域を胴体領域とオブジェクト領域とに簡単かつ正確に識別できるようになる。次いで、本発明の第3実施形態について説明する。図11は、本発明の第3実施形態に係る画像評価装置の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。画像評価部4において、レイアウト検出部401は、人物領域およびオブジェクト領域の中心位置被写体中心Xを検出する。このような被写体中心は、例えば顔領域の重心とオブジェクト領域の重心とを結ぶ直線の中点で代表できる。レイアウト評価部402は、前記被写体中心と画像中心との偏差に基づいてレイアウトを評価する。例えば、図12に示したように、被写体人物およびオブジェクト中心Xと画像中心とが略一致していれば、適切なレイアウトと評価する。これに対して、図13に示したように、被写体中心Xが画像中心に対して大きく左側にずれていれば、左側に寄りすぎのレイアウトと評価する。同様に、図14に示したように、被写体中心Xが画像中心に対して大きく右側にずれていれば、右側に寄りすぎのレイアウトと評価する。評価結果出力部403は、前記評価結果に基づいて、例えば被写体が左側に寄り過ぎのレイアウト図13と評価されていれば、カメラの向きを左側へ移動させるメッセージを音声出力する。あるいは、当該メッセージを被写体が移し出されているモニタ画面上に表示出力する。同様に、被写体が右側に寄り過ぎのレイアウト図14と評価されていれば、カメラの向きを右側へ移動させるメッセージを出力する。なお、オブジェクト領域の位置に応じた画像評価方法はこれのみに限定されるものではなく、例えば図15に示したように、三分割法に基づく仮想線分を水平H1,H2および垂直V1,V2の各方向に設定し、顔領域の中心やオブジェクト領域の中心と、各仮想線分H1,H2,V1,V2やその交点との乖離度をユークリッド距離などで算出する。そして、このような乖離度が大きいほどレイアウト評価が低くなるような評価方法を採用し、この評価結果が高くなるように、人物の位置やカメラの向き、ズーム倍率などを修正させるような補助情報メッセージが出力されるようにしても良い。本実施形態によれば、画像データから抽出されたオブジェクトの位置に基づいて画像のレイアウトが評価され、レイアウトが不適切であれば、これを撮影者に修正させるようなメッセージが出力されるので、写真撮影に不慣れなユーザでも好ましいレイアウトでの撮影が可能になる。"