被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段によって検出された顔が寝顔であるか否かを検出する表情検出手段と、前記表情検出手段により寝顔が検出されている間は、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御手段とを備えることを特徴とする撮像装置。被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段によって検出された顔の表情を検出する表情検出手段と、前記表情検出手段により寝顔が検出され、かつ笑顔が検出されていない間は、ユーザによる撮影指示に応じて静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御手段とを備え、前記表情検出手段により笑顔が検出されている間は、前記制御手段は、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画のうち、最も評価値の高い画像を記録用画像として選択することを特徴とする撮像装置。前記評価値は、前記被写体の顔の表情、目つむり結果、及び静止画のぶれ量に基づく値であることを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。前記表情検出手段により笑顔が検出されている間は、前記制御手段は、前記連続的に撮影された複数の静止画の露出に応じて、前記複数の静止画を合成して記録用画像とすることを特徴とする請求項2又は3に記載の撮像装置。被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段を備えた撮像装置の撮像方法であって、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出工程と、前記顔検出工程において検出された顔が寝顔であるか否かを検出する表情検出工程と、前記表情検出工程において寝顔が検出されている間は、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御工程とを備えることを特徴とする撮像方法。被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段を備えた撮像装置の撮像方法であって、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出工程と、前記顔検出工程において検出された顔の表情を検出する表情検出工程と、前記表情検出工程において寝顔が検出され、かつ笑顔が検出されていない間は、ユーザによる撮影指示に応じて静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御工程とを備え、前記表情検出工程において笑顔が検出されている間は、前記制御工程においては、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画のうち、最も評価値の高い画像を記録用画像として選択することを特徴とする撮像方法。被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段を備えた撮像装置を制御するためのプログラムであって、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出工程と、前記顔検出工程において検出された顔が寝顔であるか否かを検出する表情検出工程と、前記表情検出工程において寝顔が検出されている間は、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段を備えた撮像装置を制御するためのプログラムであって、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出工程と、前記顔検出工程において検出された顔の表情を検出する表情検出工程と、前記表情検出工程において寝顔が検出され、かつ笑顔が検出されていない間は、ユーザによる撮影指示に応じて静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御工程とをコンピュータに実行させ、前記表情検出工程において笑顔が検出されている間は、前記制御工程においては、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画のうち、最も評価値の高い画像を記録用画像として選択することを特徴とするプログラム。従来、プレビュー画像から人物の顔を時系列的に検出するとともに、検出された顔が寝顔か否かを判定し、寝顔と判定された場合には、ストロボの発光を禁止したりシャッタ音や操作音を抑制したりして、寝ている人に配慮した撮影を行う機能を備えるものがある。しかしながら、寝顔を撮影しようとする場合、もともと薄暗い室内での撮影が多いため、十分な環境及び体勢により撮影できないという問題がある。本発明は前述の問題点に鑑み、寝顔を撮影した場合に適正な画像を得ることができるようにすることを目的としている。本発明の撮像装置は、被写体を撮像してプレビュー画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成されたプレビュー画像から前記被写体の顔を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段によって検出された顔が寝顔であるか否かを検出する表情検出手段と、前記表情検出手段により寝顔が検出されている間は、ユーザによる撮影指示に応じて、静止画を連続的に撮影するよう前記撮像手段を制御するとともに、前記連続的に撮影された複数の静止画の間で位置ずれを補正し、前記補正された複数の静止画を合成して記録用画像を生成する制御手段とを備えることを特徴とする。本発明によれば、寝顔を撮影した場合に適正な画像を得ることができる。以下、本発明の好ましい実施形態について、添付の図面に基づいて詳細に説明する。図1は、実施形態に係る撮像装置100の概略構成例を示すブロック図である。図1において、実施形態に係る撮像装置100は、レンズ及び絞りからなる光学系1、メカニカルシャッタメカシャッタ2、撮像素子3、CDS回路4、A/D変換器5、タイミング信号発生回路6、及び駆動回路7を備えている。さらに、信号処理回路8、画像メモリ9、画像記録媒体10、記録回路11、画像表示装置12、表示回路13、顔検出回路14、表情検出回路15及びシステム制御部16を備えている。CDS回路4は、光学系1、メカニカルシャッタ2及び撮像素子3を介して得られた画像信号に対してアナログ信号処理を行う。また、A/D変換器5は、アナログ信号をデジタル信号に変換する。タイミング信号発生回路6は、撮像素子3とCDS回路4とA/D変換器5とを動作させる信号を発生させる回路である。駆動回路7は、光学系1とメカニカルシャッタ2と撮像素子3とを駆動させる回路である。信号処理回路8は、画像データに必要な信号処理を行い、信号処理された画像データを画像メモリ9に記憶する。記録回路11は、信号処理された画像データを、撮像装置100から取り外し可能な画像記録媒体10に記録する。表示回路13は、信号処理された画像データに係る画像を画像表示装置12に表示する。また、顔検出回路14は画像データから人物の顔を検出するための回路であり、表情検出回路15は顔検出回路14で検出された顔が笑顔であるかどうかを検出するための回路である。そして、システム制御部16は、撮像装置100全体を制御する。以下、上述のように構成された撮像装置100におけるメカニカルシャッタ2を使用した撮影動作について説明する。まず、システム制御部16からの制御信号により駆動回路7が光学系1の絞りとレンズとを駆動させ、光学系1は、適切な明るさに設定された被写体像を撮像素子3上に結像させる。次に、メカニカルシャッタ2は、システム制御部16からの制御信号に従って駆動回路7により、必要な露光時間となるように撮像素子3の動作に合わせて撮像素子3を遮光するように駆動される。この時、撮像素子3が電子シャッタ機能を有する場合は、メカニカルシャッタ2と併用して、必要な露光時間を確保してもよい。撮像素子3は、システム制御部16により制御されるタイミング信号発生回路6で発生する動作パルスに基づく駆動パルスによって駆動回路7により駆動され、被写体像を光電変換により電気信号に変換してアナログ画像信号として出力する。撮像素子3から出力されたアナログの画像信号は、システム制御部16により制御されるタイミング信号発生回路6で発生する動作パルスにより、CDS回路4でクロック同期性ノイズが除去され、A/D変換器5でデジタル画像信号に変換される。次に、信号処理回路8は、色変換、ホワイトバランス、ガンマ補正等の画像処理、解像度変換処理、画像圧縮処理等をデジタル画像信号に対して行う。なお、信号処理回路8は、システム制御部16からの制御信号により信号処理をせずにデジタル画像信号をそのまま画像データとして、画像メモリ9や記録回路11に出力してもよい。さらに信号処理回路8は、システム制御部16からの要求に応じて例えば画像の空間周波数、指定領域の平均値、圧縮画像のデータ量等の信号処理の過程で生じた画像データの情報、又はこれらの情報から抽出された情報をシステム制御部16に出力する。また、記録回路11は、システム制御部16から要求があった場合に、画像記録媒体10の種類や空き容量等の情報をシステム制御部16に出力する。次に、画像記録媒体10に画像データが記録されている場合の再生動作について説明する。まず、システム制御部16からの制御信号により記録回路11は、画像記録媒体10から画像データを読み出す。そして、システム制御部16からの制御信号により信号処理回路8は、画像データが圧縮データであった場合には、画像伸長処理を行い、画像メモリ9に記憶する。そして、画像メモリ9に記憶された画像データは、信号処理回路8で解像度変換処理を実施された後、表示回路13において画像表示装置12に適した信号に変換されてその画像が画像表示装置12に表示される。顔検出回路14は、信号処理回路8からの画像データに対して公知の顔検出処理を施し、撮像素子3の撮像画像内に含まれる人物の顔領域を検出する。なお、公知の顔検出処理としては、例えば、画像データで表される各画素の階調色から、肌色領域を抽出し、予め用意する顔の輪郭プレートとのマッチング度で顔を検出する方法がある。また、周知のパターン認識技術を用いて、目、鼻、口等の顔の特徴点を抽出することで顔検出を行う方法等も開示されている。なお、顔検出処理の手法については、上述した手法に限るものではなく、公知の種々の手法を用いることができる。表情検出回路15は、顔検出回路14が検出した顔について、寝顔や笑顔等の顔の表情を判別する。具体的には、顔を構成する目、鼻および口等の顔構成部品の輪郭、並びに目頭、目尻、小鼻、口角および唇の位置等の顔構成部品の位置等、表情の算出に必要な特徴量を取得する。特徴量を取得する手法としては、各顔構成部品のテンプレートを用いたテンプレートマッチングによる手法や、顔構成部品の多数のサンプル画像を用いたマシンラーニング学習により得られた、顔構成部品毎の判別器を用いる手法等により取得することができる。そして、表情検出回路15は、特徴量に基づいて、顔が特定の表情である度合を示す表情レベルを算出し、顔が特定の表情であるかどうかを判別する。なお、表情を判別する手法としては、これに限定されるものではなく、公知の種々の手法を用いることができる。第1の実施形態次に、本発明の第1の実施形態について、図2に示すフローチャートを参照しながらシステム制御部16で行われる寝顔検出及びそれに伴う画像合成による手振れ防止撮影制御について説明する。この寝顔検出及びそれに伴う画像合成による手振れ防止撮影は、システム制御部16内のメモリ図示しないに格納されたコンピュータプログラムに従って実行される。また、寝顔検出制御は、撮像素子3において所定のフレームレートで逐次撮影されたプレビュー画像について時系列的に順次行われる。なお、寝顔検出制御が行われる間隔は、顔検出回路14の処理能力にもよるが、数フレームに一回の割合程度であってよい。図2は、本実施形態における撮影処理手順の一例を示すフローチャートである。始めに、ステップS201において、前述した手順により生成されたプレビュー画像から人物の顔検出処理を顔検出回路14により行い、顔画像を検出する。次に、ステップS202において、表情検出回路15によりステップS201で検出された顔画像をもとに寝顔検出処理を行う。寝顔検出処理では、顔検出された顔に対して目を閉じているか否かを判定し、同一の顔が所定数のフレーム画像にわたって連続して目を閉じていると判定された場合に、寝顔であると判定する。目を閉じているか否かについては、表情検出回路15が検出された顔の目の領域の位置及びサイズを示す情報を顔検出回路14から受け取り、この目を囲うように検出用領域を検出する。この検出用領域から輝度値が閾値以下となる領域を黒目として抽出する。そして、顔のサイズに対して基準値を設定し、黒目のサイズが基準値以下であれば、目を閉じていると判定する。次に、ステップS203において、ステップS202の寝顔検出処理による結果、被写体の顔が寝顔であるか否かを判定する。この判定の結果、被写体の顔が寝顔である場合はステップS204に進み、ユーザから撮影指示が出された場合に画像合成による手振れ防止撮影を実施するよう設定する。ここで、画像合成による手振れ防止撮影について説明する。まず、手振れの影響を受けない程度の短い露光時間で連続的に複数枚の画像を連写撮影する。そして、これらの撮影された複数枚の画像から画像相互の位置ずれを補正し、補正された複数枚の画像を合成することによって、記録用画像を生成する。例えば、2枚の画像を連写撮影した場合、画像の合成方法としては、比較対象とする2つの画像のうちの一方の画像の一部に基準領域を設定し、他方の画像から、その基準領域と最も類似度の高い領域を検出する。このとき、一方の画像の基準領域の中心位置と、他方の画像から検出された領域の中心位置とのズレが、その基準領域における動きベクトルとなる。例えば、一方の画像を複数の領域に分割し、分割したそれぞれの領域を基準領域と設定すると、画面全体における複数の動きベクトルを求めることができる。そして、それぞれの動きベクトルに重みづけをすることによって、この2つの画像間における代表的な動きベクトルを求めることができる。この重みづけの方法としては、例えば、画面中央部に近い基準領域の動きベクトルほど重みづけを大きくする方法や、スカラ量の大きな動きベクトルの重みづけを大きくする動体を被写体とみなし被写体の動きベクトルの重みづけを大きくする方法がある。また、反対にスカラ量の小さな動きベクトルの重みづけを大きくする背景は大きくは動かないとみなして背景の動きベクトルの重みづけを大きくする方法もある。代表的な動きベクトルを求める他の方法としては、動きベクトルをその向きに応じて複数のグループに分類し、最も数の多いグループに含まれる動きベクトルから代表的な動きベクトルを求める方法もある。また、顔検出に成功している場合には、その顔の位置を基準領域として、顔領域の動きベクトルを代表的な動きベクトルとして求めることもできる。本実施形態では、画像合成を行う際には、寝顔である顔が検出されているので、この顔領域を基準領域として動きベクトルを求める。そして、撮影した複数の画像を、この動きベクトルを用いて、顔の位置が一致するように各画像を重ね合わせて合成する。連写撮影や合成処理を行うため、処理時間が増加するとともに、被写体に動きがあった場合などにはうまく合成できないが、寝顔を撮影している場合には、被写体に動きがほとんどないことから有効な方法である。一方、ステップS203の判定の結果て、被写体の顔が寝顔でない場合はステップS205に進み、ユーザから撮影指示が出された場合に通常の単写撮影を実施するよう設定する。以上のように、寝顔を撮影しようとする場合、もともと薄暗い室内での撮影が多く、さらにカメラを下向きに構えて前かがみになるなど、不安定な体勢で撮影する場合が多い。したがって、通常の撮影方法で撮影すると、ぶれた画像が撮影されやすくなってしまう。一方、本実施形態によれば、寝顔が検出されたときには、上述したような画像合成による手振れ防止撮影を行うようにした。これにより、手振れを抑制した画像を撮影することができるようになる。また、寝顔が検出されていないときには、通常の単写撮影を行うため、手振れ防止撮影を行うことによる連写や処理時間の増加を防ぐことができる。第2の実施形態従来、プレビュー画像で検出された顔が笑顔であると判定されている状態でユーザが撮影指示を行うと、画像が連続的に撮影され、撮影された複数枚の画像から最適な1枚の画像を残すことができるベストショット撮影機能と呼ばれているものがある。この機能では、撮影された複数枚の画像の笑顔度、目瞑り結果、及びぶれ度合を評価し、それらの評価結果をもとに、最適な1枚の画像を残すことができる。本実施形態では、寝顔と判定されている間に笑顔が検出された場合の処理について、図3に示すフローチャートを参照しながら説明する。図3は、本実施形態における撮影処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、寝顔検出及びそれに伴う画像合成による手振れ防止撮影は、システム制御部16内のメモリ図示しないに格納されたコンピュータプログラムに従って実行される。始めに、ステップS301において、顔検出回路14によりプレビュー画像から人物の顔検出処理を行い、顔画像を検出する。次に、ステップS302において、表情検出回路15によりステップS301で検出された顔画像をもとに寝顔検出処理及び笑顔検出処理を行う。笑顔検出処理では、検出された顔画像からエッジを検出し、このエッジの向きに基づいて笑顔の評価を行う。そこで、検出された顔画像を複数の領域に分割し、それぞれの領域で検出されたエッジの向きが、笑顔であるときに検出されやすいエッジの向きとどの程度一致しているかという値を笑顔度として求める。例えば、笑顔である場合には、ほうれい線が強調され、口角が上がり、目じりが下がる。分割された顔画像の各領域におけるエッジの向きが、これらの条件を満たすエッジの向きと一致するほど、笑顔である可能性が高いと評価し、笑顔度が所定値を上回った場合に笑顔であると判定される。なお、寝顔検出処理については第1の実施形態と同様である。次に、ステップS303において、ステップS302の寝顔検出処理による結果、被写体の顔が寝顔であるか否かを判定する。この判定の結果、被写体の顔が寝顔である場合は、ステップS304に進み、そうでない場合はステップS305に進む。ステップS304では、ステップS302の笑顔検出処理による結果、被写体の顔が笑顔であるか否かを判定する。この判定の結果、被写体の顔が笑顔でない場合は、ステップS306に進み、ユーザから撮影指示が出された場合に画像合成による手振れ防止撮影を実施するよう設定する。画像合成による手振れ防止撮影については第1の実施形態と同様である。一方、ステップS304の判定の結果、被写体の顔が笑顔である場合は、ステップS307に進み、ユーザから撮影指示が出された場合に前述したベストショット撮影を実施するよう設定する。ベストショット撮影では、上述した方法で被写体が笑顔であると判定している間に、ユーザにより静止画の撮影の指示を受けると、所定枚数の静止画を連続撮影する。そして、それぞれの静止画における笑顔度を求め、笑顔度、目つむり結果、及び静止画のぶれ量に基づいて評価値を算出し、最も評価値の高い静止画を記録用画像として選択する。また、ステップS303の判定の結果、被写体の顔が寝顔でない場合は、ステップS305に進む。そして、ステップS305において、ステップS304と同様に被写体の顔が笑顔であるかどうかを判定する。この判定の結果、被写体の顔が笑顔である場合は、ステップS307に進み、ベストショット撮影を実施するよう設定する。一方、ステップS305の判定の結果、被写体の顔が笑顔でない場合は、ステップS308に進み、ユーザから撮影指示が出された場合に通常の単写撮影を実施するよう設定する。寝顔と判定されている間に笑顔が検出された場合に、画像合成による手振れ防止撮影とベストショット撮影とを両方実施すると、連写撮影や撮影後の処理にかかる時間が増えてしまい、次のシャッタチャンスを逃しやすくなる。また、笑っているシーンでは表情が変化しやすく、画像合成による手振れ防止撮影を実施すると、画像合成に失敗したり、精度の高い合成ができなかったりする場合がある。そこで本実施形態によれば、寝顔判定されている間に笑顔が検出された場合には、ベストショット撮影のみを行うようにした。これにより、画像合成による手振れ防止撮影による撮影時間及び処理時間の増加や、画像合成の失敗を防止でき、さらにベストショット撮影によって、精度の良い画像をピックアップすることが可能になる。その他の実施形態なお、上述した実施形態は一例を示すものであり、これに限定するものではない。例えば、第2の実施形態においては、笑顔が検出された場合には、図3のステップS307でベストショット撮影に設定している。そこで、ユーザから撮影指示が出された場合に、手振れの影響を受けない早いシャッタスピードで連続的に複数枚撮影を行い、撮影された画像の露出を判定してもよい。そして、適正な露出である場合には、各画像の評価結果をもとに最適な1枚の画像を残すように通常のベストショット撮影の処理を実施する。一方、撮影された画像の露出を判定した結果、適正な露出でない場合に、画像を加算して適正な露出の画像を作成するようにしてもよい。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。