"属性値が付与された対象の集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けする順序判定装置であって、属性値と該属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶する属性印象度記憶手段と、各対象の前記検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象の属性値であって前記検索条件に含まれていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる処理を行う重要度調整手段とを備えたことを特徴とする順序判定装置。前記重要度調整手段は、対象の未指定属性値の印象度の総和を求め、求めた総和を対象の重要度から減じる請求項1に記載の順序判定装置。前記重要度調整手段は、対象の未指定属性値の印象度に属性の重みを加重してから、印象度の総和を加重和として求め、求めた総和を重要度から減じる請求項1記載の順序判定装置。前記重要度調整手段は、前記検索条件に含まれている属性に対する重みを、当該属性に対して予め設定されている重みまたは前記検索条件に含まれていない属性に対する重みよりも重くして、前記検索条件に含まれている属性値を加重和の処理の対象に含める請求項3に記載の順序判定装置。前記重要度調整手段は、印象度が所定の閾値よりも大きい未指定属性値の印象度の大きさに応じて、当該対象の重要度を下げる請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の順序判定装置。前記属性印象度記憶手段は、前記集合に含まれる対象の属性値と、該属性値の印象度を決定するためのルールとを対応づけて記憶する請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の順序判定装置。属性値が付与された対象の集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けするための順序判定方法であって、属性値と該属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶し、各対象の前記検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象が有する属性値であって前記検索条件で指定されていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる処理を行い、前記処理の結果得られた重要度に基づいて、前記集合に含まれる各対象の順位付けを行うことを特徴とする順序判定方法。属性値が付与された対象の集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けするための順序判定プログラムであって、属性値と該属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶する記憶装置を備えたコンピュータに、各対象の前記検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象が有する属性値であって前記検索条件に指定されていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる処理、および前記処理の結果得られた重要度に基づいて、前記集合に含まれる各対象の順位付けを行う処理を実行させるための順序判定プログラム。検索対象となるデータは日々増加している。よって、検索条件に当てはまる対象の数も多くなる。例えば、映像からある人を検索する場合において、白いシャツといった対象を識別しにくい特徴の検索条件が入力されると、非特許文献1に記載されているような合致する特徴の量や重要度に基づく方法を使用する場合には、多くの対象が同程度に重要と判定されてしまう。その結果、対象に順序をつけることができない。この場合、検索者は多量の映像情報を確認しなければならず手間がかかる。なお、特許文献1に記載されている文書検索方法を適用する場合、適切な反対表現があれば、操作者の検索目的から外れた文書の順位を下げることはできる。検索条件に合致したものがあればそれを重要として順位を上げればよいため、特許文献1に記載されている文書検索方法は、対象をうまく特徴付けられない場合を想定した方法とも考えられる。しかし、対象を識別しにくい検索条件が入力された場合に、その反対の表現がないこともある。例えば、白いシャツという検索条件の反対表現がない。仮に否定の関係にある白いシャツでないを反対表現と捉えた場合、白いシャツでない人の合致度を低くすることは、白いシャツの人の合致度を高くする通常の順位付けと実質的に等価である。よって、否定表現を反対表現と捉えることの意義はない。すなわち、対象を識別しくい検索条件が入力され、かつ、検索条件との合致の程度を指標にするだけでは確度が高い順位付けを行えない場合には、反対表現は役に立たない。そこで、本発明は、検索条件で対象を識別しにくい特徴が指定された場合であっても対象の順序付けを行うことが可能な順序判定装置、順序判定方法および順序判定プログラムを提供することを目的とする。本発明による順序判定装置は、属性値が付与された対象の集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けする順序判定装置であって、属性値と属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶する属性印象度記憶手段と、各対象の検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象の属性値であって検索条件に含まれていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる処理を行う重要度調整手段とを備えたことを特徴とする。本発明による順序判定方法は、属性値が付与された対象の集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けするための順序判定方法であって、属性値と属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶し、各対象の検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象が有する属性値であって検索条件で指定されていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる処理を行い、処理の結果得られた重要度に基づいて、集合に含まれる各対象の順位付けを行うことを特徴とする。本発明による順序判定プログラムは、属性値が付与された対象の集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けするための順序判定プログラムであって、属性値と該属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶する記憶装置を備えたコンピュータに、各対象の検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象が有する属性値であって検索条件に指定されていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる処理、および処理の結果得られた重要度に基づいて、集合に含まれる各対象の順位付けを行う処理を実行させることを特徴とする。本発明によれば、対象を識別しにくい特徴が指定された検索条件が用いられた場合でも対象の順序付けを行うことができる。以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本実施形態では、検索者は、対象に対して、見る、聞く、味わう、嗅ぐ、触るなどの五感で感じ取れる印象をもっていることが想定されている。例えば、事件発生現場の周辺カメラの映像から犯人らしき人物を検索する場合には、検索者として、犯人の目撃者や、目撃者から証言を聞いた警察官などが想定される。また、例えば曲名は分からないが印象に残る曲があり、その曲を音楽データベースから検索したいなどの場合には、その音楽データベースにアクセスするユーザが検索者に相当する。本発明は、検索者が、ある対象を検索する際に、対象における検索者の印象に残る特徴ほど検索条件として適用しやすいという仮定に基づいている。そして、本発明では、検索条件として用いられやすいはずの特徴が対象に含まれているが、実際には検索条件には含まれていない場合に、重要度に対してペナルティが与えられる。すなわち、検索条件として用いられやすい特徴である、すなわち対象における印象に残る特徴であるにもかかわらず検索条件には含まれていない特徴を有している対象の重要度は、低下する。これにより、対象を識別しにくい特徴が検索条件として入力された場合であっても、検索条件に含まれない特徴の印象度に基づいた順序付けが行えるため、検索者が所望の対象を捜す手間を省くことが可能となる。図1は、本発明による順序判定装置の実施形態の構成例を示すブロック図である。図1に示す順序判定装置は、検索条件に適合する度合いの順に対象集合に含まれる各対象の順位付けを行う。順序判定装置は、属性印象度記憶部11と、重要度調整部12とを備える。また、属性付き対象情報集合21と検索条件22とが入力情報であり、順序付き対象情報集合31が出力情報である。なお、図示省略しているが、順序判定装置は、入力情報それぞれに対応した入力手段を備えている。また、属性付き対象情報集合21は、記憶部に記憶されていてもよい。本実施形態では、映像から特定の特徴を有する人が検索されたときに、順序判定装置が、検索された人を順序付ける場合を例にする。以下、対象は人を指す。属性付き対象情報集合21は、属性を有する対象より具体的には対象についての情報の集合である。本実施形態では、対象毎に属性値が付与されているとする。属性は、人を検索する場合であれば、性別、年齢、服飾、付帯物などである。属性値は、対象に付与される各属性の内容を示す情報である。例えば、男性/女性、20代/30代や20歳、赤いジャケット/白いシャツ、サングラス/バッグなどである。なお、属性付き対象情報集合21は、ある属性値の有無を0/1のような二値で表してもよい。図2は、属性付き対象情報集合21の一例を示す説明図である。図2に示す例では、対象である人を識別するIDに対応して、性別、年齢、身長、上半身の色、下半身の色、めがねなど顔にある付帯物、頭部の特徴の種類と色などが属性として規定されている。各対象に対して、各々の属性の値属性値が付与されている。図2に示すように、属性はサブ属性に分けられることがある。例えば、頭部の特徴という属性は、帽子などの種類を属性値とする種類属性と、種類属性の色を属性値とする色属性とに分かれている。以下、これらサブ属性は、頭部特徴::種類といったように親属性::サブ属性で参照されるとする。本実施形態では、任意の属性を使用可能である。また各属性値は、人手を介さず装置によって付与されてもよいし、人の手作業で入力され、かつ、修正されてもよい。例えば、人を対象とする映像検索が実行されるときに、人物領域の特定、付帯物の特定、年齢判定、および性別判定などの映像解析技術にもとづいて、インスタンス本実施形態における属性値が自動的に付与される。また、図2に示す例では、属性値として色などに対応するデータがテキスト形式で表現されている。しかし、テキスト形式での属性値の表現は一例である。属性が色であれば、映像解析技術で映像から抽出されたRGB値やHSV値などを属性値にしてもよい。また、顔付付帯物属性のサングラスやめがねなどの属性値を、映像の特徴量にしてもよい。なお、図2に示す例では、白いシャツの男といった、対象を識別しづらい属性値によって検索される対象情報集合を想定しているため、全対象の性別と上半身の色として、そのような属性値が例示されている。本実施形態では、検索条件22は、検索者が探したい対象が有する特徴を属性と属性値の組み合わせを含む。例えば、ある検索者が白シャツの人を探している場合、検索条件は上半身::色=白である。また、検索条件に複数の特徴が含まれる場合もある。例えば、白シャツの男を探している場合には、検索条件は上半身::色=白と性別=男の2つである。なお、これらを組み合わせて1つの検索条件上半身::色=白and性別=男としてもよい。属性印象度記憶部11は、属性値の印象度を記憶する。印象度は、人ここでは検索者一般という意味での人の印象にどの程度残りやすいものであるかが定量化された値である。印象度は、印象に残りやすい1/残りにくい0の二値で定量化されてもよいし、残る印象の強さに応じて連続値例えば0~1の値で表現されてもよい。図3は、属性印象度記憶部11に記憶される情報以下、属性値印象度情報という。の一例を示す説明図である。図3を参照して対象の属性が一種類色しかない場合の印象度の指定方法を説明する。属性の数および内容が確定している場合には、図3に示すように、印象度を与える属性値の条件,印象度というフォーマットで印象度を記憶してもよい。図3に示す例では、例えば、ピンクという属性値に対して印象度0.8が付与されている。なお、本例では、印象度が指定されていない属性値に対しては印象度0と判断するものとする。また、図4は、属性が複数ある場合の属性値印象度情報の一例を示す説明図である。図4を参照して属性が複数ある場合の印象度の指定方法を説明する。図4に示す属性値印象度情報において、から始まる行には属性またはその種類が表わされている。の下の複数行には該属性における属性値と印象度とが対応づけて表わされている。属性値と印象度は、属性値,印象度というフォーマットで記載される。図4に示す例では、顔付帯物という属性に対して、サングラスという属性値に印象度0.7が付与されている。また、頭部特徴のサブ属性である種類属性に対して、頭部特徴::種類という形式で印象度を指定可能である。なお、色属性に関して、上半身の色、下半身の色、頭部特徴の色それぞれに対して、異なる印象度を付与することもできる。そのような場合、例えば頭部特徴::色という形式と色という形式とを設けて、頭部特徴のサブ属性である色属性とそれ以外の色属性とで異なる印象度を付与することも可能である。図5は、属性値印象度情報の他の例を示す説明図である。図5を参照して、印象度の指定方法の他の例を説明する。他の例では、ルールによって印象度が指定される。すなわち、属性値印象度情報は、属性の属性値と、該属性値の印象度を決定するためのルールとが対応づけられた情報である。例えば、図2に示す属性付き対象情報集合21において、対象ID=A3の人物の身長が195cmである。日本において身長が190cmを越える人は少ない。よって、日本人の検索者がその人を見た場合に、背が高いという印象が残りやすいと考えられる。この場合、属性値印象度情報において、印象度を高くする属性値を、190cmよりも大きいといった範囲を用いて指定することも可能である。図5に示す例では、から始まる属性は変数である。すなわち、身長が190cmより大きいことが身長>190で指定され、該当する属性値の印象度が0.7であると指定されている。また、例えば、性別が女性であって、かつ、身長が180cm以上であれば、印象に残るなど、複数の条件で印象が決まる場合もある。図5には、そのような条件にも対応するため、性別=女性身長>180といった条件の複数指定の例も示されている。また、身長の高さに応じて印象度を高くする関数をルールとして指定するようにしてもよい。なお、上記の例では予め定められた印象度が指定されたが、印象度は、対象情報集合やサンプルとして与えられた集合等を統計処理することによって自動的に設定されることも可能である。例えば、集合内で出現頻度の低い対象に、珍しく目立つとして高い印象度を設定してもよい。また、色の印象度の場合には、背景色との彩度や明度の差が高い色に対して、高い印象度を設定してもよい。具体的には、出現頻度、または彩度もしくは明度の差の大きさに応じた印象度を設定する。他の例として、出現頻度、または彩度もしくは明度の差が所定の閾値よりも大きい場合に、一律にまたは段階的に高い印象度を設定する。また、いくつかのサンプル映像、画像、音楽などをユーザに事前に見せたり聞かせたりして、どういった特徴量にそのユーザが反応しやすいかを統計的に調べてもよい。重要度調整部12は、属性付き対象情報集合21と検索条件22とを受け取る。重要度調整部12は、属性付き対象情報集合21に含まれる各対象において検索条件22に含まれていない属性値である未指定属性値を特定する。重要度調整部12は、未指定属性値を有する対象の重要度を、当該未指定属性値の印象度の大きさに応じて下げる。重要度調整部12は、未指定属性値の印象度が大きい対象の重要度を下げるようにしてもよい。すなわち、重要度調整部12は、未指定属性値の印象度が所定の閾値よりも大きい場合に当該対象の重要度を下げてもよい。そして、重要度調整部12は、重要度に従って各対象が順序付けられている順序付き対象情報集合31を出力する。なお、重要度調整部12は、未指定属性値の印象度に応じて重要度を減じる処理を実行する前に、一般的な重要度付与処理を行う。例えば、重要度調整部12は、重要度付与処理として、検索条件22に含まれている属性値指定属性値に応じて高い重要度を付す等の処理を行う。なお、重要度調整部12は、未指定属性値の印象度を属性印象度記憶部11から取得できる。順序付き対象情報集合31は、入力された属性付き対象情報集合21に含まれる各対象に対して行われた順序付けの結果を示す情報を含む。順序付き対象情報集合31は、例えば、入力された属性付き対象情報集合21に含まれる各対象に当該集合内における順序を示す情報が付された対象情報集合であってもよい。なお、本実施形態において、属性印象度記憶部11は、メモリ等の記憶装置によって実現される。また、重要度調整部12は、プログラムに従って動作するCPU等の情報処理装置によって実現される。次に、本実施形態の動作を説明する。図6は、本実施形態の順序判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。図6に示すように、属性付き対象情報集合21と検索条件22とが入力されると、重要度調整部12は、属性付き対象情報集合21と検索条件22とを受け取り、各対象の未指定属性値を特定するステップS101。続いて、重要度調整部12は、未指定属性値の印象度を属性印象度記憶部11から取得するステップS102。重要度調整部12は、未指定属性値の印象度が大きい対象の重要度を下げるステップS103。そして、重要度調整部12は、重要度に従って各対象が順序付けられた順序付き対象情報集合31を出力する。以下、順序判定装置が実行する処理を詳細を説明する。なお、本例では、図2に示す属性付き対象情報集合21が与えられ、検索条件22として上半身::色=白、性別=男、顔付帯物=サングラス、頭部特徴::種類=キャップが与えられているとする。また、属性印象度記憶部11には、図4および図6に示す属性値印象度情報が記憶されているとする。なお、検索条件22に、各属性の内容がANDの関係で含まれているとするが、属性の1つまたは複数がORの関係で含まれていたり、1つの属性に対して複数の内容が含まれることも可能である。なお、指定方法の違いは、例えば、未指定属性値の印象度に応じて重要度を減じる処理の前に行われる重要度付与処理において考慮される。例えば、上半身::色=白orベージュand頭部特徴::種類=キャップand頭部特徴::色=ピンクといった指定も可能である。重要度調整部12は、入力された検索条件22を解析し、どの属性に対してどの属性値を有する対象が指定されているかを特定する。例えば、属性=属性値といった所定のフォーマットで検索条件が記載されるように定められている場合には、重要度調整部12は、=の前を属性、後ろを属性値として抽出すればよい。図2に示された属性付き対象情報集合21を用いる場合には、上半身::色という属性に対して属性値白が指定されている旨を特定し、同様に性別に対して男、顔付帯物に対してサングラス、頭部特徴::種類に対してキャップが指定されている旨を特定する。重要度調整部12は、属性付き対象情報集合21の各々の対象の各属性値が、検索条件22に当てはまるか否かを判定する。ここで、当てはまらない属性値を未指定属性値と呼ぶ。重要度調整部12は、まず、検索条件22に含まれていない属性を特定する。属性の全体集合は予め重要度調整部12に記憶されていてもよい。なお、重要度調整部12は、属性付き対象情報集合21が与えられる都度、属性を特定してもよい。重要度調整部12は、例えば、属性付き対象情報集合21に割り当てられている属性数分のフラグ以下、属性指定フラグというを準備し、各フラグの値をfalseで初期化する。その後、検索条件22に含まれる属性に対応する属性指定フラグをtrueに書き替えることによって、検索条件22において指定されている属性を特定する。falseになっている属性の属性値は全て未指定属性値となる。図2に示す例では、検索条件22に含まれていない属性である身長年齢下半身::色といった属性がfalseに該当し、それらの属性の属性値が未指定属性値として抽出される。重要度調整部12が、まず属性が検索条件22に含まれているか否かを判定することによって、個々の属性値を調べる必要がなくなるため検索の処理速度を速くすることができる。また、重要度調整部12は、trueとなった属性の属性値が検索条件22と一致するか否か判定する。重要度調整部12は、その判定を行うときに、予め各々の属性の属性値ごとにその属性値を有する対象へのインデクスを作成しておき、検索条件22に含まれている属性毎に条件に当てはまる対象の補集合を得るようにすることによって、処理の高速化が図れる。例えば、本実施形態では、検索条件22に顔付帯物=サングラスが含まれているため、顔付帯物::サングラスと、対象ID=A1およびC7とを対応付けるインデクスがあれば、重要度調整部12は、顔付帯物という属性に対して、対象ID=A1、C7以外の全ての対象に付された属性値が未指定属性値であると判定することができる。次に、重要度調整部12は、属性印象度記憶部11を参照し、未指定属性値の印象度を取得する。重要度調整部12は、属性印象度記憶部11に記憶されている属性値印象度情報を参照することによって、属性と属性値のペアが決まれば、一意にその属性値の印象度を得ることができる。なお、属性と属性値のペアをキーとし、印象度をバリューとするハッシュテーブルに属性印象度記憶部11の情報を格納しておくと、高速に印象度が得られる。図2に示す例では、対象ID=A3の対象に付与されている属性の属性値は、例えば身長=195、顔付帯物=めがね、頭部特徴::色=ピンクであるので、重要度調整部12は、属性印象度記憶部11に格納されている属性値印象度情報本実施形態では、図4および図5に示す情報に基づいて、これら未指定属性値の印象度0.7、0.2、0.8を得る。なお、本実施形態では、属性値印象度情報に含まれていない属性値の印象度は0であるとする。このため、重要度調整部12は、他の属性の属性値として0を得る。以上のようにして得られる対象ごとの未指定属性値の印象度を図7に示す。図7は、対象ごとの未指定属性値の印象度の抽出例を示す説明図である。図7に示す例では、例えば、対象ID=A1の対象に関して、重要度調整部12は、下半身::色=赤である未指定属性値の印象度として0.7を得る。また、例えば、対象ID=C3に関して、重要度調整部12は、下半身::色=緑である未指定属性値の印象度として0.3、頭部特徴::種類=テンガロンである未指定属性値の印象度として0.9を得る。重要度調整部12は、対象毎に未指定属性値の印象度の大きさに応じて該対象の重要度を下げる。単純には、対象毎に未指定属性値の印象度を加算し、その値を該対象の重要度から減じる。例えば、図7に示す例では、重要度調整部12は、対象ID=A3の対象の重要度を1.7下げる。ここで、属性付き対象情報集合21の各対象の重要度が予め差のない0であったと仮定した場合の本処理によって調整された重要度の一例を図8に示す。図8に示す例では、例えば、対象ID=A3の対象の重要度-1.7となっている。また、例えば、対象ID=B4の対象の重要度±0となっている。図8に示す例からもわかるように、対象ID=A3のような印象度が高い属性を多く含みながら、検索条件にその属性が含まれていない対象の重要度が大きく下がっている。このように、検索条件に含まれていない属性値の印象度を基に重要度を調整することによって所望の対象以外の順位を下げることができる。よって、検索条件で指定される印象に近い対象の順に適切に順序づけを行うことができる。特に、識別しにくい特徴が指定された場合であっても、検索条件で指定される印象に近い対象の順に適切に順序づけを行うことができる。その結果、検索者は大量の情報を確認するという手間をかけずに、所望の対象を確認することができる。次に、他の実施形態における重要度調整部12を説明する。未指定属性値が同じでも、異なる属性の各々に対して異なる重要度を付与することが好ましい場合がある。例えば、対象に関する目撃情報が夜などであまり色に関する情報が不明である場合、検索条件に色に関する属性が含まれていないときに、その属性の印象度に基づいて対象を順序付けるのは好ましくない。そのため、本実施形態では、重要度調整部12は、属性の重視度を定めて、その重視度を未指定属性値の印象度の重みとして用いる。すなわち、重要度調整部12は、各対象の重要度として、当該対象の未指定属性値の印象度に対して、その属性値が与えられている属性の重視度を加重し、その後、各印象度の和を算出する。すなわち、各印象度の加重和を算出する。なお、重視度の加重は、例えば、重視度の乗算である。本実施形態では、未指定属性値は大きく2つに分類される。1つは、検索条件が属性を含まないためにその属性の属性値が未指定属性値にされる。2つ目は、属性値が検索条件に含まれているが、属性値が検索条件とは異なるために未指定属性値にされる。すなわち、検索条件に含まれている属性値も、所定の条件下で、未指定属性値に含められる。上述した処理によれば、1つ目の未指定属性値に対応する属性に関して属性指定フラグ=falseになるが、2つ目の未指定属性値に対応する属性に関して属性指定フラグ=trueになる。しかし、2つ目の未指定属性値の場合、属性値は、検索条件に含まれている属性値と明らかに異なる。その属性値を有する対象は、検索条件によって探したい対象とは大きく異なると考えられる。そこで、このような対象の順序を低くするために、重要度調整部12は、該属性の重視度を大きくした上で加重和によって重要度を調整する処理を行ってもよい。重要度調整部12は、例えば、検索条件22に含まれている属性の重視度を、初期設定値よりも大きくしたり、検索条件に含まれていない属性の重視度よりも大きくする等の処理を行う。なお、属性の重視度は、検索者によって指定されてもよい。また、結果的に検索条件22に含まれている属性の重視度が通常時よりも重くなるように、または検索条件に含まれていない属性の重視度よりも重くなるように、他の属性の重要度を一律に初期設定値よりも小さくするか、または検索条件に含まれていない属性の重視度を軽くしてもよい。重要度調整部12は、重要度に基づいて順序付けを行う。重要度調整部12は、順序に従って属性付き対象情報集合21をソートした後、属性付き対象情報集合21を順序付き対象情報集合31として出力部図示省略に出力する。重要度調整部12は、例えば、重要度順に対象IDをソートし、その結果ソート順序を示す情報とともに対象情報集合を出力部に出力する。このように、検索条件に応じて設定された各属性の重視度を用いた加重和によって求めた重要度を用いると、検索条件において重要である属性に依拠した順序付けを行うことができるため、検索条件で指定される印象により近い対象から順に対象情報集合を確認することができる。なお、上記の実施形態では、犯人を目撃した人の目撃証言に基づいて監視映像集合の中から犯人らしき人を順序付けるというシーンを例にしたが、本発明による探索は映像検索に限られない。例えば、音楽も人の印象に残る。よって、上記の実施形態と同じ構成で、楽曲検索に本発明を適用することができる。その場合、一例として、激しいドラム音を特徴として、それに対して印象度を付与する。なお、上記の実施形態では、一般的な重要度付与処理の後に、未指定属性値の印象度を用いた重要度調整処理が行われたが、重要度調整部12の機能を含んだ重要度算出部が実装されてもよい。その場合には、重要度算出部は、各対象の重要度を算出する処理において、未指定属性値の印象度の大きさに応じて、結果的に未指定属性値を有する対象の重要度が下がるように重要度を算出するようにしてもよい。次に、本発明の概要について説明する。図9は、本発明の概要を示すブロック図である。図9に示すように、本発明の順序判定装置は、属性値が付与された対象の集合属性付き対象情報集合に含まれる各対象を、属性と属性値とを含む検索条件に適合する度合いの順に順位付けする順序判定装置であって、属性印象度記憶手段51と、重要度調整手段52とを備えている。属性印象度記憶手段51例えば、属性印象度記憶部11は、属性値と属性値の印象の強さを表す印象度とを対応づけて記憶する。属性付き対象情報集合は、入力情報として検索条件とともに入力されてもよいし、当該順序判定装置が備える記憶装置に予め記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。なお、外部の記憶装置に属性付き対象情報集合が記憶される場合には、順序判定装置がその記憶装置から対象集合を読み出す手段を備えていればよい。重要度調整手段52例えば、重要度調整部12は、各対象の検索条件に適合する度合いを示す重要度を算出する際に、対象の属性値であって検索条件に含まれていない属性値である未指定属性値の印象度の大きさに応じて当該対象の重要度を下げる。また、重要度調整手段52は、対象の未指定属性値の印象度の総和を求め、求めた総和を対象の重要度から減じてもよい。また、重要度調整手段52は、対象の未指定属性値の印象度に属性の重みを加重してから、印象度の総和を加重和として求め、求めた総和を重要度から減じてもよい。また、重要度調整手段52は、検索条件に含まれている属性に対する重みを、当該属性に対して予め設定されている重みまたは検索条件に含まれていない属性に対する重みよりも重くして、検索条件に含まれている属性値を加重和の処理の対象に含めてもよい。なお、重みを重くする処理には、結果的に検索条件に含まれている属性に対する重みが相対的に重くなるように、他の属性の重みを一律に予め設定されている重みよりも小さくしたり、検索条件に含まれていない属性に対する重みの方を軽くする処理を含むものとする。また、重要度調整手段52は、印象度が所定の閾値よりも大きい未指定属性値の印象度の大きさに応じて、当該対象の重要度を下げてもよい。また、属性印象度記憶手段51は、対象集合に含まれる対象の属性値と、該属性値の印象度を決定するためのルールとを対応づけて記憶してもよい。以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。この出願は、2010年11月17日に出願された日本特許出願2010-256927を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"