"撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置であって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出手段と、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出手段と、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析手段と、前記顔検出手段が検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得手段と、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記パーツ検出手段が前記顔領域から顔のパーツを検出するための学習データを蓄積する学習データ蓄積手段をさらに備え、前記パーツ検出手段は、前記学習データ蓄積手段に蓄積された学習データを参照して前記顔領域から顔のパーツを検出し、検出した前記顔のパーツの情報を前記学習データ蓄積手段に対し参照可能に格納することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記学習データ蓄積手段は、前記属性分析手段が前記色を含む属性を分析するための学習データをさらに蓄積し前記属性分析手段は、前記学習データ蓄積手段に蓄積された学習データを参照して前記色を含む属性を分析し、分析した前記色を含む属性を前記学習データ蓄積手段に対し参照可能に格納することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記関連情報は、前記顔領域の画像から抽出された前記顔のパーツを除くパーツを含むことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記関連情報は、前記顔領域の画像から推定される年齢、性別を含む前記顔領域を含む人物の属性を含むことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記関連情報は、前記顔領域を含む人物の服装、装着しているアクセサリ、携帯品を含む装飾パーツを含むことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記関連情報は、前記顔領域を含む人物の行動履歴から推定される動作傾向を含むことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記関連情報は、前記撮像された画像から認識された前記顔領域を含む人物を含むグループ、該グループの人間関係、該グループに共通の属性を含むことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記関連情報は、前記顔領域を含む画像が撮像された日時、季節、時間、場所、天気を含む撮影の環境情報を含むことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記蓄積手段に蓄積した前記パーツと前記属性と前記関連情報とを、前記パーツと前記属性と前記関連情報と少なくとも1つの情報をキーワードとして検索する検索手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の画像処理装置。撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置の制御方法であって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出ステップと、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出ステップと、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析ステップと、前記顔検出ステップにおいて検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得ステップと、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積ステップと、を含むことを特徴とする画像処理装置の制御方法。撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置の制御プログラムであって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出ステップと、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出ステップと、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析ステップと、前記顔検出ステップにおいて検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得ステップと、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理システムであって、人物を含む画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段が撮像した画像から顔領域を検出する顔検出手段と、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出手段と、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析手段と、前記顔検出手段が検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得手段と、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積手段と、を備えることを特徴とする画像処理システム。撮影された画像から顔情報を検出して分析するための顔情報蓄積方法であって、人物を含む画像を撮影する撮像ステップと、前記撮像ステップにおいて撮像した画像から顔領域を検出する顔検出ステップと、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出ステップと、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析ステップと、前記顔検出ステップにおいて検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得ステップと、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積ステップと、を含むことを特徴とする顔情報蓄積方法。しかしながら、上記従来技術は、顔情報そのものの照合を必須とするため、顔情報を蓄積する記憶媒体の容量が増加すると共に、顔情報の取得部と蓄積部とがネットワークで接続している場合には顔情報を蓄積するために多くの通信帯域を使うことになってしまう。本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置であって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出手段と、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出手段と、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析手段と、前記顔検出手段が検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得手段と、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積手段と、を備えることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置の制御方法であって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出ステップと、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出ステップと、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析ステップと、前記顔検出ステップにおいて検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得ステップと、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積ステップと、を含むことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理装置の制御プログラムであって、撮像された画像から顔領域を検出する顔検出ステップと、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出ステップと、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析ステップと、前記顔検出ステップにおいて検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得ステップと、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、撮影された画像から顔情報を検出して分析するための画像処理システムであって、人物を含む画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段が撮像した画像から顔領域を検出する顔検出手段と、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出手段と、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析手段と、前記顔検出手段が検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得手段と、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積手段と、を備えることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、撮影された画像から顔情報を検出して分析するための顔情報蓄積方法であって、人物を含む画像を撮影する撮像ステップと、前記撮像ステップにおいて撮像した画像から顔領域を検出する顔検出ステップと、検出した前記顔領域から顔のパーツを検出するパーツ検出ステップと、検出した前記パーツの領域、前記パーツの周辺領域、前記顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する属性分析ステップと、前記顔検出ステップにおいて検出した前記顔領域と関連付けられる関連情報を取得する関連情報取得ステップと、前記パーツと、前記属性と、前記関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する蓄積ステップと、を含むことを特徴とする。本発明によれば、顔情報そのものを蓄積せずに、顔のパーツ、属性情報および関連情報で顔情報の特徴を蓄積して照合するので、記憶媒体や通信媒体のリソースの有効利用ができる。以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。[第1実施形態]本発明の第1実施形態としての画像処理装置100について、図1を用いて説明する。画像処理装置100は、撮影された画像から顔情報を検出して分析するための装置である。図1に示すように、画像処理装置100は、顔検出部110と、パーツ検出部130と、属性分析部120と、関連情報取得部140と、蓄積部150とを含む。顔検出部110は、撮像された画像から顔領域を検出する。パーツ検出部130は、検出した顔領域から顔のパーツを検出する。属性分析部120は、検出したパーツの領域、パーツの周辺領域、顔領域の他の部分領域の少なくとも1つの領域における、色を含む属性を分析する。関連情報取得部140は、検出した顔領域と関連付けられる関連情報を取得する。蓄積部150はと、パーツと、属性と、関連情報とを検索可能に関連付けて蓄積する。本実施形態によれば、顔情報そのものを蓄積せずに、顔のパーツ、属性情報および関連情報で顔情報の特徴を蓄積して照合するので、記憶媒体や通信媒体のリソースの有効利用ができる。[第2実施形態]第2実施形態においては、カメラやビデオカメラを使って通行人や店舗の客などを撮影し、その画像から顔及びパーツを検出し、顔のパーツを様々な関連情報に基づいて検索可能なように顔情報蓄積部である顔情報DBに蓄積する。本実施形態によれば、顔情報そのものを蓄積せずに、顔のパーツ、属性情報および関連情報で顔情報の特徴を蓄積したので、記憶媒体や通信媒体のリソースの有効利用ができる。なお、本発明の、顔のパーツや属性情報および関連情報の蓄積と、それを使った顔情報の照合結果は、顔分析に有効に適用できる。第2実施形態の画像処理システムの構成図2Aは、第2実施形態の画像処理装置を含む画像処理システム200の構成を示す図である。図2Aの画像処理システム200は、本実施形態の画像処理を行なう画像処理装置210と、それに接続されて画像情報や関連情報を提供する部分とを含む。画像処理装置210には、本実施形態の画像処理を実現する構成の特徴的な機能構成要素として、パーツ検出部214と、顔分析部215と、関連情報取得部220と、学習DB216と、顔情報DB218とを備えている。ここでDBはデータベースの略であり、以下DBと記載する。なお、機能構成要素の接続は、図2Bで詳説される。パーツ検出部214は、撮影した画像の顔領域からパーツを検出する。顔分析部215は、検出されたパーツに基づいて顔分析を行なう。関連情報取得部220は、画像からパーツ以外の関連情報を取得し、且つ、外部の各種サーバ230やオペレータによる情報入力部226からの入力により撮影時の関連情報を取得する。学習DB216は、パーツ検出部214及び顔分析部215における処理結果を参照可能に蓄積する学習データ蓄積部であり、以降のパーツ検出及び顔分析に使用されるデータを格納する。顔情報DB218は、パーツ検出部214、顔分析部215、関連情報取得部220から得られたデータを、顔認識のために種々のキーワードで検索可能に格納する。画像処理装置210に画像情報を提供する部分として、図2Aの例では、各店舗201、202、203に設定されたカメラやビデオカメラ、あるいは人通りの多い路上やたまり場などに設置されたカメラ204やビデオカメラ205が図示されている。また、画像処理装置210に関連情報を提供する部分として、各種サーバ230と情報入力部226とが図示されている。なお、情報入力部226は、画像処理装置210に含まれても良い。また、図示しないセンサ、例えば温度センサ、などから関連情報を取得することが出来る。第2実施形態の画像処理装置の機能構成図2Bは、第2実施形態の画像処理装置210の機能構成を示すブロック図である。以下では、画像処理装置210へのデータの入力、データの処理、データの出力の順に、その機能と機能要素の接続を説明する。通信制御部211を介して、カメラやビデオカメラから受信された画像データ静止画像/動画像は、まず画像補正部212に入力される。画像補正部212では、画像そのものが有するノイズの除去や撮影した条件による違いを吸収するために各種の画像補正が行なわれる。ここでは詳細は省略する。画像補正部212で補正された画像は、顔検出部213と人物検出部223とに送られる。顔検出部213は、受信した画像の中から人物の顔を検出する。かかる顔検出においては種々の方法が知られており、それを使用するものとする。顔検出部213で検出された各人物の顔のデータに基づいて、以下の3つの処理が行なわれる。なおこの3つに限定されるものではない。1つは、各人物の顔のデータに基づいて、パーツ検出部214において顔のパーツ、例えば目や口など、を検出する。なお、本例では、パーツの検出は目や口などの検出以外に目の縁や上下の周囲、頬、などの領域部位もパーツに含むものとする。これは、本画像処理装置の処理結果が、単純な顔認識に使用されるのみでなく、年齢、性別、嗜好などの分析に使用されるために必要な処理である。次に、パーツ検出部214で検出したパーツについて、顔分析部215において顔分析が行なわれる。パーツ検出部214及び顔分析部215の処理には、学習DB216に蓄積された情報が使用され、その結果は新たな情報として蓄積されて以降の処理に使用される。かかる、パーツ検出部214、顔分析部215及び学習DB216については、具体的なデータ構成により更に詳細に説明される。2つ目は、各人物の顔のデータに基づいて、装飾品検出部221により顔の中及び周辺に有る装飾品、例えばメガネやイヤリングを検出する。なお、この装飾品には髪も含むものとする。3つめは、各人物の顔のデータに基づいて、属性推定部222により顔の特徴から、この人物の属性、例えば性別や年齢を検出する。人物の顔から推定する属性は生物、年齢には限定されない。一方、画像補正部212から人物検出部223に送られた画像からは、人物が検出される。なお、人物の検出については、顔や頭の検出に基づくものや、動画像であれば頭の動きなどから実現される。人物検出部223で検出された人物からは、特徴検出部224において、顔から離れた服装やアクセサリ、その人物の行動履歴、またその人物が画像の中で単独かグループに属しているか、などが検出される。なお、属性推定部222と特徴検出部224は、互いに協働しても構わない。通信制御部211からは、図2Aに示した各種サーバ230からの特に撮影時における関連情報、例えば天気や流行情報など、が情報取得部225に送られる。かかる関連情報に、温度センサなどからの関連情報を含んでも良い。また、情報入力部226からは、手動であるいは記憶媒体などを介して、関連情報が入力される。顔情報DB218は、上述の各データを検索可能に関連付けて蓄積し、通信制御部211を介して検索制御部219により顔認識、年齢、性別、嗜好などの分析のために検索される。顔情報DB218に蓄積されるデータは、パーツ検出部214、顔分析部215、装飾品検出部221、属性推定部222、特徴検出部224、情報取得部225、情報入力部226から収集されて、検索可能に蓄積される。第2実施形態の画像処理装置のハードウエア構成図3A及び図3Bは、第2実施形態に係る画像処理装置210のハードウエア構成を示すブロック図である。図3Bは、特に画像処理装置210の記憶部RAM340とストレージ350の構成を詳細に示したものである。図3Aで、CPU310は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図2Bの各機能構成部を実現する。ROM320は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部211は、ネットワークを介して外部装置と通信する。通信制御部211により、各種サーバ230や各種センサなどから関連情報、あるいは外部装置の情報利用者から情報検索要求を受け、外部装置の情報利用者に対して顔情報DB218に蓄積され検索された顔情報を提供する。通信は無線でも有線でもよい。RAM340は、CPU310が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM340には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶するデータ記憶領域341とCPU310の実行するプログラムをロードするプログラムロード領域342とが確保されている。データ記憶領域341には、図3Bに図示したデータが一時記憶される。図3Bの3411は、カメラあるいはビデオカメラで撮像されて送信された静止画像または動画像の入力画像である。3412は、画像補正部212で補正した後の補正画像である。3413は、補正画像から顔検出部213で検出した顔領域画像顔及び顔周辺領域を含むである。3414は、顔領域画像からパーツ検出部214で検出した検出パーツである。3415は、検出パーツに基づいて顔分析部215で顔分析した顔分析結果である。3416は、顔領域画像から装飾品検出部221で検出した装飾品検出結果である。3417は、顔領域画像から属性推定部222で推定した属性推定結果である。3418は、補正画像から人物検出部223で検出した人物領域画像人物及び装着品を含むである。3419は、人物領域画像から特徴検出部224が検出した人物特徴検出結果である。3420は、情報取得部225で取得したまたは情報入力部226から入力した取得/入力関連情報である。また、図3Bの3421は、検索制御部219が通信制御部211を介して外部装置から受け付けた検索キーワードである。3422は、顔情報DB218から検索キーワードに基づいて検索した検索結果であり、検索制御部219から通信制御部211を介して外部装置に返信される。ストレージ350は、データベース351や各種のパラメータ352や、CPU310が実行するプログラム353を、不揮発に記憶する大容量記憶装置である。ストレージ350には、本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。図3Aのデータベース351には、図3Bのように、学習DB216と顔情報DB218が含まれる。なお、図10で後述するが売上DBが記憶されてよい。図3Aのパラメータ352には、図3Bのように、画像補正部212による画像補正に使用される画像補正パラメータ3521が格納される。画像補正パラメータ3521のううち、3522は画像の正規化のために、画像全体の濃度、彩度、コントラストを補正するパラメータである。3523は、部分領域や境界領域を補正するパラメータである。3524は、色補正用のパラメータである。図3Aのプログラム353には、図3Bのように、各プログラムが格納される。3531は、全体の処理を実行させる画像処理プログラムである。その一例は図12に示される。画像処理プログラム3531は、学習DB更新モジュール3532、パーツ検出モジュール3533、顔分析モジュール3534、顔情報DB作成モジュール3535を含んでいる。また、顔情報DBから情報を検索する顔情報DB検索プログラム3536が格納される。第2実施形態の画像処理装置で使用されるデータ構成本実施形態における画像処理装置の処理には、以下のデータ類が使用される。特に、本実施形態においては、学習DB216と顔情報DB218とのデータが重要である。学習DB216は、概略、次のようなものである。学習DB216は、各顔部位のパーツ属性判定用データと顔分析用データとを持つ。パーツ属性判定用データは、目や眉などの各パーツについて、属性ごとに分類した参照画像とする。属性は、例えば、太さ、大きさ、角度、形状とする。顔分析用データは、目、眉、唇、頬などの各部位ごとに、色および化粧の仕方で分類した色情報または参照画像とする。なお、色情報や参照画像の代わりに、パーツ属性判定処理および顔分析処理に適した情報に変換したデータを保持してもよい。なお、学習DB216は学習データの使い方、学習処理の認識の仕方によって蓄積する内容は変更する必要があり、上記の例はその一例に過ぎない。顔情報DB218は、概略、次のようなものである。顔情報DB218は、それぞれの顔画像について、顔パーツ情報、顔分析情報、および付帯情報を対応づけて蓄積する。顔パーツ情報は、例えば、各パーツの位置とそれらの相対位置関係、パーツごとの太さ、大きさ、角度、形などの属性情報とする。顔分析情報は、例えば、顔の部位ごとの色、形、塗り方、位置とする。付帯情報は、例えば、顔画像が撮影された場所、日時、天候、被撮影者の性別、年齢、服装とする。以下に、学習DB216と顔情報DB218とに蓄積されるデータの例を示す。データは、画像データとして蓄積されても良いし、画像から検出抽出されたデータとして蓄積されても良い。学習DB216の例属性が付加された眉毛画像太さ、傾き、形ごとに分類された参照画像、または、それらを処理して抽出されたデータ属性が付加された目画像角度、傾きごとに分類された参照画像、または、それらを処理して抽出されたデータ属性が付加された口画像唇の厚さごとに分類された参照画像、または、それらを処理して抽出されたデータ顔分析用データ頭髪、眉、睫、鬚の色情報や参照画像、または、それらを処理して抽出したデータ目の色情報、または、それらを処理して抽出したデータ色白、色黒、そばかす、ほくろ等の個人の特徴を表す色情報や紋様画像、または、それらを処理して抽出したデータ各顔部位の化粧の色情報、化粧の仕方で分類された参照画像、または、それらを処理して抽出したデータ顔情報DB218の例顔パーツ情報顔パーツ情報各パーツの位置目の傾きつり目、垂れ目、形細目、円らな目、瞳の色眉の角度、太さ、曲り方、色唇の厚さ輪郭形状丸い、細い、四角いなど顔分析情報頭髪、眉、睫、鬚の色、形目の色色白、色黒、そばかす、ほくろ等の特徴各顔部位の化粧の色、濃さ、形付帯情報撮影場所日時性別年齢服装なお、上記のデータはその一例であり、これに限定されるものではない。また、以降の本実施形態の説明においては、これらのデータについては複雑になるので全てを説明せずに、本実施形態の画像処理装置が動作するために必要な、その一部の特徴的なデータ構成を簡略化して示す。データは、画像データではなく抽出検出されたデータに基づいて示している。かかる説明により、データの全体像は当業者には明らかになると考える。学習DB216の構成最初に学習DB216の構成の具体例を説明する。図4は、第2実施形態に係る学習DB216の構成の一例を示す図である。図4では、特にパーツ検出部214でパーツを検出するために使用される部分を示している。なお、顔分析部215における学習DB216の使用は、各パーツの特徴によって色や形状の判断精度の相違などが加味されるが、その基本的構成は図4に示される。図4で401は、顔領域内において顔の地色である肌色と識別された部分をパーツ候補として抽出した場合に、その位置を示す。例えば、第1行では、パーツ候補が顔の上半分で左右にある条件を示している。402は、パーツ候補の形状であり、長さや幅、曲率あるいは傾きなどによりパターンに分類する。一定の範囲内に入るものをそのパターンに属するとする。403は、パーツ候補の色である。複数の色がある場合は複数の色を、あるいはパーツ候補の面積中に占める割合を求め、微細なものは削除してよい。404は色の濃さであり、図4には例えば256階調であれば255を上限の1.0とした数値例で示されている。406は、401から404の条件を満たすパーツ候補を、それぞれのパーツと判定するためのパーツIDである。以下のデータでパーツと示すものはパーツIDによって格納され検索される。検出した顔のパーツの構成図5は、第2実施形態に係るパーツ検出部214と顔分析部215との処理から出力されるパーツ情報500の一例を示す図である。図5の501は、パーツを表わすパーツIDである。このように、本実施形態では、顔の部分的な情報、年齢、性別などの顔分析を対象とするため、目などのパーツのみでなく、目の縁、目の上、目の下、頬などもパーツの1つとして検出され蓄積される。502は、この顔情報を取得した顔に付して、顔情報DB218の情報を管理するためのシリアルナンバー以下SNである。図5では、同じ顔からの各パーツであるとして、同じSNが付されている。503はパーツの色を示すデータ、504はパーツの形状を示すデータ、505はパーツの濃さを示すデータである。各パーツに属するデータはこれに限らない。また、学習DBの構成で述べたように、図5の503~505のデータは、顔分析部215において分析に使用される学習DB216によって、図4の402~404と異なる物であってよい。図5の503~505のデータは、パーツが既に判定されているので、よりパーツの特徴に即したより好適に利用可能な分析が可能である。検出した顔の装飾品の構成図6は、第2実施形態に係る装飾品検出部221が顔領域画像から検出した装飾品情報600の一例を示す図である。図6の601は、装飾品を表わす装飾品IDである。このように、本実施形態では、顔分析と関連を有する顔領域の装飾品が検出され蓄積される。502は、図5と同様の顔画像取得SNである。この顔画像取得SNにより装飾品は図5のパーツと関連付けられる。図6では、上の4行が1つの顔から、下の3行が別の顔から検出したものであり、別のSNが付されている。603は装飾品の色を示すデータ、604は装飾品の形状を示すデータである。各装飾品に属するデータはこれに限らない。推定した顔の属性の構成図7は、第2実施形態に係る属性推定部222が推定した顔の属性700の一例を示す図である。図7の502は、図5及び図6と同様の顔画像取得SNである。この顔画像取得SNにより顔から推定した人物の属性は、図5のパーツや図6の装飾品と関連付けられる。図7では、各行が別の人物として別のSNが付されている。701は性別を示すデータ、702は年齢を示すデータである。顔から推定される属性データはこれに限らない。検出した人物の特徴の構成図8Aは、第2実施形態に係る人物検出部223が検出した人物の特徴800の一例を示す図である。図8Aの502は、図5乃至図7と同様の顔画像取得SNである。この顔画像取得SNにより人物の特徴は、図5のパーツや図6の装飾品や図7の属性と関連付けられる。図8では、各行が別の人物として別のSNが付されている。801はその人物が来ている服特に上半身のを示すデータ、802はアクセサリを示すデータ、803はその人物の動作履歴を示すデータである。なお、動作履歴は動作履歴から分析された動作傾向であってよい。また、携帯品を含む装飾パーツを含んでも良い。また、複数の人物がグループで画像中に居る場合は、804としてグループIDが付される。図8では、上の3行の3人が1つのグループ、下の4行の4人が別におグループであることを表わしている。805は、各グループ内で類似の顔をしている場合を関連付けるデータである。図8では、4行目と6行目の人物が類似の顔をしていることを示している。人物の特徴データはこれに限らない。グループ情報の構成図8Bは、第2実施形態に係る特徴検出部224で検出したグループ804の例を示す図である。図8Bの804は、図8Aと同様のグループIDである。各グループに別のグループIDが付される。811はグループの人間関係を表わすデータ、812はグループの人数を表わすデータ、813はグループの男女比を表わすデータである。例えば、グループG0001は、3人連れの家族であり、男性1人に女性2人である。これは図8Aのグループと整合性がとれている。グループG0002は、4人連れの会社関係のグループであり、男性1人に女性3人である。グループを特徴付ける共通の属性はこれに限らない。取得または入力した環境情報の構成図9は、第2実施形態に係る情報取得部225が取得または情報入力部226が入力した環境関連情報の例を示す図である。図9の502は、図5乃至図8Aと同様の顔画像取得SNである。この顔画像取得SNにより環境関連情報は、図5のパーツや図6の装飾品、図7の属性、図8Aの人物の特徴と関連付けられる。図9では、各行が別の人物として別のSNが付されている。901は画像を撮影した年を示すデータ、902は画像を撮影した季節を示すデータ、903は画像を撮影した時間帯を示すデータである。なお、季節は月に置き換えてもよい。また、904は画像を撮影した場所、905は画像を撮影した時の天気、906は画像を撮影した時の温度や湿度である。場所は、カメラやビデオカメラから通知されても、予め登録されていてもよい。また、天気や温度/湿度は、各種サーバ230から取得しても不図示のセンサ類で検出してもよい。更に、907は現在の流行情報である。この流行情報は各種サーバ230あるいは情報入力部226から取得されてよい。なお、関連情報はこれに限らず、顔分析に関連する情報であれば、有用である。第2実施形態の顔情報DBを含む構成最後に、顔情報DB218の構成の具体例を説明する。図10は、第2実施形態に係る顔情報DB218を含むストレージ350における格納例を示す図である。図10には、図3Bに加えて検索のための検索キーワード群1010と、売上げと実際の使用状況を知るための売上DB1020とが図示されている。検索キーワード群1010には、例えば、パーツ/顔分析関連のキーワード群、人物関連のキーワード群、装飾品/装着品アクセサリ関連のキーワード群、環境情報関連のキーワード群、を含む。上記検索キーワード群1010により、矢印で示すように、顔情報DB218から情報が検索されて出力される。顔情報DB218の検索キーとしては、例えば、顔情報取得SN、パーツID、装飾品ID、性別/年齢、装着品アクセサリID、人物関連情報のID、環境関連情報のID、が含まれる。売上DB1020には、製品IDに対応して、装飾品、色、月毎の売上、売上げの経過などが蓄積される。売上DBと使用状況の例図11は、第2実施形態に係る売上DB1020を参照した売上DBと使用状況の例を示す図である。図11には、上記の製品ID1101に対応する、装飾品1102、色1103、月毎の売上1104に基づいて、顔情報DB218に蓄積された同じ装飾品の製品の各色の使用頻度1105が算出されている。図11には、装飾品眼鏡についての情報が示されている。かかる売上げと使用頻度とを参照すれば、使用状況を把握することが可能である。なお、かかる売上DBと使用状況については、顔情報DB218に蓄積されたデータの使用方法の一例を示したのみである。すなわち、顔情報DB218に蓄積されたデータが検索キーワード群1010で検索可能に格納されていることにより可能となる使用例であり、これに限定されない多様な使用が可能である。第2実施形態の画像処理装置の動作手順以下、上記本実施形態の画像処理装置210の構成、及びデータ類を使って、人物の種々の情報を観察してその情報を適切な形式により顔情報DB218に蓄積する手順を説明する。画像処理における顔情報DBの蓄積手順図12は、第2実施形態に係る画像処理装置210における顔情報DB218の生成の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図3AのCPU310によってRAM340を使用しながら実行され、図2Bの画像処理装置210の各機能構成部を実現する。まず、ステップS1201において、カメラやビデオカメラから画像静止画像/動画像を取得する。ステップS1203において、顔検出処理を実行する。次に、ステップS1205において、顔領域から学習DB216の情報を参照してパーツ検出処理を実行する。続いて、ステップS1207において、パーツ情報と学習DB216の情報とを参照して、顔分析処理を実行する。ステップS1209において、ステップS1205において検出したパーツと、ステップS1207において顔分析された分析結果とを、学習DB216に蓄積する。なお、ステップS1205~S1209の処理は、図13のフローチャートにおいて更に詳しく説明する。ステップS1211において、顔情報に基づく関連情報を取得する。顔情報に基づく関連情報には、顔領域の装飾品や顔から推定される人物の属性が含まれるが、これに限定されない。ステップS1213において、人物検出処理が実行される。続いて、ステップS1215において、人物情報に基づく関連情報を取得する。人物情報に基づく関連情報には、例えば性別や年齢が含まれるが、これに限定されない。ステップS1217において、環境関連情報が取得あるいは入力される。環境関連情報には、画像の撮影日時や場所、天気などの環境情報、流行情報などが含まれるが、これに限定されない。ステップS1219において、上記ステップS1205、S1207、S1211、S1215、S1217において収集された情報は、互いに関連付けられて検索可能に顔情報DB218に格納される。パーツ検出/顔分析の動作手順図13は、図12のステップS1205~S1209のパーツ検出及び顔分析の処理手順を詳細に示すフローチャートである。このフローチャートは、図3AのCPU310によってRAM340を使用しながら実行され、図2Bの画像処理装置210の各機能構成部を実現する。ステップS1301は、オプショナルな処理であり、補正された入力画像に対して素顔を認識する処理である。素顔の認識には、例えば、首付近の領域の肌色を基準としたり、肌領域のコントラストを上げるなどの処理が考えられる。かかる素顔の認識は、パーツの抽出及びパーツ自身の属性をより精度良く検出するために必要なステップである。ステップS1303において、パーツ候補を抽出する。パーツ候補は顔の肌色と異なる色の部分である。ステップS1305において、パーツ候補の顔における相対位置、色、形状を抽出する。ステップS1307において、パーツ候補の位置、色、形状から学習DB216を参照して相当するパーツが有るか否かが判断される。学習DB216に無ければパーツではないと判断してステップS1303に戻って、次のパーツ候補を抽出する。パーツであると判断されれば、ステップS1309に進んで、パーツの位置の周辺のパーツ外の領域を抽出する。かかる領域は、例えば頬や額、顎などのパーツでない領域である。これらの領域の位置、色、形状が確定できれば形状も抽出する。ステップS1311においては、パーツとパーツの位置、色、形状とを対応付け、あるいはパーツ外の領域と位置、色、形状とを対応付ける。ステップS1313において、対応付けた情報を学習DB216に以後の参照のために蓄積する。ステップS1315において、顔領域の全領域を処理したかを判定し、全領域を判定するまで繰り返す。このように、本実施形態では、顔分析に必要な情報として、パーツのみの情報でなく、パーツではない領域の分析蓄積を行なう。顔情報DBからの検索手順図14は、第2実施形態に係る顔情報DB218からの情報の検索処理の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図3AのCPU310によってRAM340を使用しながら実行され、図2Bの画像処理装置210の各機能構成部を実現する。まず、ステップS1401において、顔情報DB218からの情報を要求する装置に対して、キーワード入力画面の表示を指示する。ステップS1403において、キーワード画面からの入力によるキーワード受信を待って、受信があればステップS1405に進む。このキーワードについては、図10を参照してその例を示した。ステップS1405において、受信したキーワードに基づく顔情報DB218からの検索処理を実行する。ステップS1407において、検索結果として出力された情報を出力用に整理する。ステップS1409において、検索結果を顔情報DB218からの情報を要求した装置に対して出力する。ステップS1411において、検索終了を判定し、終了でなければステップS1401に戻って次の検索を繰り返す。[第3実施形態]第2実施形態の画像処理装置210は、閉じられた画像処理システム200において顔情報DB218の顔情報を蓄積して、提供する構成であった。第3実施形態にける画像処理装置210は、ネットワークを介して開かれた画像処理システムにおいて、同様に広く顔情報の照合に有用な情報を集め、提供する。本実施形態によれば、広く一般のユーザにまで情報を提供可能になる。第3実施形態の画像処理システムの構成図15は、第3実施形態に係る画像処理装置を含む画像処理システム1500の構成を示すブロック図である。図15においては、画像処理装置210はネットワーク1580を介して、情報収集のためのカメラ1520やビデオカメラ1510,1531、各種サーバ230、各種センサ類1570に接続される。また、画像処理装置210の情報提供相手として、モニタ1530やPC1540、通信端末、あるいは顔情報を更に分析する情報処理装置1550に接続される。このように画像処理システム1500を構成することで、多くの情報を収集でき、多くのユーザの収集データを提供可能になる。[他の実施形態]以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されても良いし、単体の装置に適用されても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、或いはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるWWWサーバも、本発明の範疇に含まれる。"