時系列で撮像された複数の画像を取得する画像取得部と、前記複数の画像に含まれる互いに異なる複数の被写体を抽出する被写体抽出部と、前記複数の被写体のそれぞれが、前記複数の画像のそれぞれにおいていずれの位置にあるかを判断し、前記複数の画像における前記複数の被写体それぞれの位置情報に基づいて、前記複数の被写体のいずれが、前記複数の被写体における主要被写体であるかを推定する主要被写体推定部とを備える画像処理装置。前記主要被写体推定部は、前記複数の画像における前記複数の被写体それぞれの位置の履歴情報に基づいて、前記複数の被写体のいずれが主要被写体であるかを推定する、請求項1に記載の画像処理装置。前記被写体抽出部は、前記複数の被写体として複数の顔を検出し、前記主要被写体推定部は、前記複数の画像にわたって前記複数の顔の各々を個別に追尾することにより前記複数の画像における複数の被写体それぞれの位置を判断する請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。前記主要被写体推定部は、前記複数の被写体のそれぞれについて、前記複数の画像で共通する該当画像内の基準位置からの距離に対応する値に基づいて前記主要被写体を推定する請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載の画像処理装置。前記主要被写体推定部は、前記複数の被写体のそれぞれについて、前記複数の画像で共通する該当画像内の基準領域に存在するフレーム数に基づいて前記主要被写体を推定する請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載の画像処理装置。前記主要被写体推定部は、前記複数の画像において、前記時系列上で撮像を指示したタイミングにより近い画像に出現する被写体に重みをつけて評価する請求項1から請求項5までのいずれか一項に記載の画像処理装置。前記複数の画像について、前記主要被写体推定部が推定した前記主要被写体の領域の画像特性を評価した結果に応じて、前記複数の画像の中から、主要被写体の写りが最適な画像を選択する画像選択部をさらに備える請求項1から請求項6までのいずれか一項に記載の画像処理装置。前記画像選択部は、前記複数の画像のうち、前記主要被写体推定部が推定した前記主要被写体の領域のコントラストまたは高周波成分がより大きい画像、前記主要被写体の領域の占める面積がより大きい画像、前記主要被写体の領域の位置がより中央に近い画像、および、前記主要被写体の少なくとも一部がフレームアウトした画像を除いた画像の少なくともいずれかを選択する請求項7に記載の画像処理装置。前記主要被写体は人物であり、前記画像選択部は、前記複数の画像で、前記主要被写体推定部が推定した主要被写体の視線方向、目の開閉状態、笑顔の度合いの少なくともいずれかに基づいて、前記主要被写体の写りが最適な画像を選択する請求項7に記載の画像処理装置。請求項1から請求項6までのいずれか一項に記載の画像処理装置と、ユーザから操作されるレリーズボタンと、前記レリーズボタンの一度の操作に対して、前記複数の画像を撮像する撮像部とを備える撮像装置。前記被写体抽出部は、前記レリーズボタンの操作タイミングによって決定される、前記複数の画像のうちの一つの画像において、前記複数の被写体を抽出し、前記主要被写体推定部は、該当画像を初期フレームとして、当該初期フレームより時間的に前に取得された前記複数の画像、および、当該初期フレームにより時間的に後に取得された前記複数の画像の各々にわたって前記複数の被写体を個別に追尾することにより、前記複数の画像における複数の被写体それぞれの位置を判断する請求項10に記載の撮像装置。時系列で撮像された複数の画像を取得する画像取得手順と、前記複数の画像に含まれる互いに異なる複数の被写体を抽出する被写体抽出手順と、前記複数の被写体のそれぞれが、前記複数の画像のそれぞれにおいていずれの位置にあるかを判断し、前記複数の画像における前記複数の被写体それぞれの位置情報に基づいて、前記複数の被写体のいずれが前記複数の画像における主要被写体であるかを推定する主要被写体推定手順とを計算機に実行させるプログラム。しかしながら、特許文献1に記載のデジタルカメラでは、撮像間隔が短くなると、画像相互の間で被写体の変化が少なくなり、主要な被写体の選別が難しくなる。また、特許文献1に記載のデジタルカメラでは、動いている被写体を主要な被写体と想定していると考えられるが、実際には、動いている被写体が複数ある場合もあり、その全てが撮影者の撮影しようとした主要被写体であるとは限らない。このため、主要な被写体に適合した撮影条件で撮影する、あるいは、複数フレームの撮影画像の中から主要被写体の写りの良い画像を抽出するなどの機能を実現する目的で、画像中の主要被写体の推定精度の向上が求められている。上記課題を解決すべく、本発明の第一態様として、時系列で撮像された複数の画像を取得する画像取得部と、複数の画像に含まれる互いに異なる複数の被写体を抽出する被写体抽出部と、複数の被写体のそれぞれが、複数の画像のそれぞれにおいていずれの位置にあるかを判断し、複数の画像における複数の被写体それぞれの位置情報に基づいて、複数の被写体のいずれが、複数の被写体における主要被写体であるかを推定する主要被写体推定部とを備える画像処理装置が提供される。また、本発明の第二態様として、上記画像処理装置と、ユーザから操作されるレリーズボタンと、レリーズボタンの一度の操作に対して、複数の画像を撮像する撮像部とを備える撮像装置が提供される。更に、本発明の第三態様として、時系列で撮像された複数の画像を取得する画像取得手順と、複数の画像に含まれる互いに異なる複数の被写体を抽出する被写体抽出手順と、複数の被写体のそれぞれが、複数の画像のそれぞれにおいていずれの位置にあるかを判断し、複数の画像における複数の被写体それぞれの位置情報に基づいて、複数の被写体のいずれが複数の画像における主要被写体であるかを推定する主要被写体推定手順とを計算機に実行させるプログラムが提供される。上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。これら特徴群のサブコンビネーションもまた発明となり得る。以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。図1は、撮像装置の一種であるデジタルカメラ100を斜め前方から見た斜視図である。デジタルカメラ100は、前後に薄い略立方体の筐体110と、筐体110の前面に配置されたレンズ鏡筒120および発光窓130と、筐体110の上面に配置された電源スイッチ142、レリーズボタン144、ズームレバー146等の含む操作部140を備える。レンズ鏡筒120は、筐体110の内部に配置された撮像素子に被写体像を結像する撮影レンズ122を保持する。筐体110の内部に配置された図示していない発光部により発生した光は、発光窓130を介して被写体を照明する。電源スイッチ142は、押される毎にデジタルカメラ100の電源を断続する。ズームレバー146は、レンズ鏡筒120に保持された撮影レンズの倍率を変化させる。レリーズボタン144が、ユーザによって半押しされた場合に、自動合焦部、測光センサ等が駆動されると共に、撮像素子によるスルー画像撮影動作が実行される。これにより、デジタルカメラ100はスルー画像撮影に続く、被写体像の本撮影に備える。レリーズボタン144の全押し操作がなされると、シャッタが開いて被写体像の本撮影動作が実行される。撮影範囲の明るさが暗いなどの場合には、本撮影のタイミングに合わせて発光窓130から光が被写体に向かって投射される。図2は、デジタルカメラ100を斜め後方から見た斜視図である。図1と共通の要素には同じ参照番号を付して重複する説明を省く。筐体110の背面には、十字キー141および背面ボタン143等を含む操作部140の一部と、背面表示部150とが配される。十字キー141および背面ボタン143は、デジタルカメラ100に各種設定を入力する場合、デジタルカメラ100の動作モードを切り替える場合等に、ユーザにより操作される。背面表示部150は、液晶表示パネル等により形成され、筐体110背面の多くの領域を占める。デジタルカメラ100が、例えばスルー画像撮影モードの場合、レンズ鏡筒120に入射する被写体像が撮像素子により連続的に光電変換され、撮影画像として背面表示部150に表示される。ユーザは、背面表示部150に表示されたスルー画像を観察することにより、有効な撮影範囲を知ることができる。また、背面表示部150には、電池の残量、撮影画像データを記憶可能な記憶媒体の残り容量等、デジタルカメラ100の状態が併せて表示される。更に、デジタルカメラ100が再生モードで動作する場合は、記憶媒体から撮影画像データが読み出され、再生画像が背面表示部150に表示される。図3は、デジタルカメラ100の内部回路200を模式的に示すブロック図である。図1および図2と共通の要素には同じ参照番号を付して重複する説明を省く。内部回路200は、制御部201、画像取得部202および撮影画像処理部203を含む。制御部201は、CPU210、表示駆動部220、プログラムメモリ230およびメインメモリ240で構成される。CPU210は、プログラムメモリ230からメインメモリ240に読み込んだファームウエアに従って、デジタルカメラ100の動作を包括的に制御する。表示駆動部220は、CPU210からの指示に従って表示画像を生成し、生成した画像を背面表示部150に表示する。画像取得部202は、撮像素子駆動部310、撮像素子312、アナログ/デジタル変換部320、画像処理部330、自動合焦部340および測光センサ350を含む。撮像素子駆動部310は、撮像素子312を駆動して、撮影レンズ122により撮像素子312の表面に結像された被写体像を光電変換して画像信号にする。撮像素子312としては、CCDChargeCoupledDevice、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductor等を用いることができる。撮像素子312の出力する画像信号は、アナログ/デジタル変換部320により離散化され、画像処理部330により撮影画像データに変換される。画像処理部330は、撮影画像データを生成する過程で、画像のホワイトバランス、シャープネス、ガンマ、階調補正、撮影データを後述する二次記憶媒体332に記憶する際の圧縮率等を調整する。画像処理部330において生成された画像データは、二次記憶媒体332に格納して保存される。二次記憶媒体332としては、フラッシュメモリカード等の不揮発性記憶素子を備えた媒体が使用される。なお、二次記憶媒体332の少なくとも一部は、デジタルカメラ100から着脱して交換できる。背面表示部150に表示する目的で生成したスルー画像撮影時において、自動合焦部340は、ユーザによるレリーズボタン144の半押し操作により、撮影画像の所定領域のコントラストが最も高くなった場合に撮影レンズ122が合焦したと判断する。測光センサ350は、被写体の明るさを計測して、デジタルカメラ100の撮影条件を決定する。変倍駆動部360は、CPU210の指示に従って撮影レンズ122の一部を移動させる。これにより、撮影レンズ122の倍率が変化して、撮影画像の画角が変化する。入力部370は、操作部140からの入力を受け付け、デジタルカメラ100に設定された設定値等を保持する。CPU210は、入力部370を参照して、動作条件を決定する。上記のような内部回路200を有するデジタルカメラ100は、さらにユーザがレリーズボタン144を押し下げる1回の撮影操作全押し操作に対して、画像取得部202が複数フレームの画像データを取得する撮影モードを有する。同撮影モードの設定がなされると、CPU210は、撮像素子駆動部310により、撮像素子312が連続撮影を行うよう制御する。これにより、時系列撮影画像映像データが取得される。このようにして取得された時系列の撮影画像データは、画像処理部330内のFIFOFirstInFirstOutメモリに順次入力される。FIFOメモリは、所定の容量を有しており、順次入力される入力データが所定の容量に達すると、入力された順に撮影画像データが出力される。上記撮影モードでは、ユーザによるレリーズボタン144の全押し操作から所定時間が経過するまで、時系列の撮影画像データが、順次FIFOメモリに入力され、この間に、FIFOメモリから出力されたデータは削除される。レリーズボタン144の全押し操作がなされてから所定時間が経過すると、FIFOメモリへの撮影画像データの書き込みが禁止される。これにより、FIFOメモリ内には、レリーズボタン144の全押し操作の前後に取得された複数フレームの時系列撮影画像データが保持される。即ち、一度の撮像操作に対して画像取得部202が時系列で撮像された複数フレームの画像を取得することにより、それら複数の画像から、撮影条件絞り開度、シャッタ速度、撮像素子感度等、撮影タイミング、主要被写体の写り具合等が適していたものを選択できる。これにより、撮影の成功率を向上させることができる。近年、撮像素子の連写性能、メモリの集積度が向上する等により、ユーザの一度のレリーズボタン操作に対して、数十枚にも及ぶ撮影画像データを取得することができるようになった。このため、大量の撮影画像データから少数の画像を選択することはユーザの新たな負担になる。これに対して、デジタルカメラ100は、撮影画像処理部203を備える。撮影画像処理部203は、被写体抽出部250、主要被写体推定部270および画像選択部280を有し、撮影された画像の中から、主要被写体の写り具合のよい画像を選択する。以下、撮影画像処理部203の動作について説明する。図4は、撮影画像処理部203における被写体抽出部250および候補被写体選別部260の動作手順を示す流れ図である。また、図5から図9は、撮影画像処理部203の被写体抽出部250および候補被写体選別部260において実行される処理を模式的に示す図であり、下記の説明において随時参照する。図5に示すように、撮影画像処理部203は、1回のレリーズ操作全押し操作により画像取得部202が取得した複数の撮影画像41-1~41-nを含む撮影画像群410を、二次記憶媒体332から読み出すステップS101。複数の撮影画像41-1~41-nは、時系列的に撮影されてはいるが、連続撮影中の手振れ、被写体の状態変化などにより、その内容は互いに異なる。なお、ステップS101で取得される複数の撮影画像データは、二次記憶媒体332から読み出されたデータに限らず、撮像素子312で撮影された、二次記憶媒体332に記憶される前の撮影画像データであってもよい。次に、撮影画像処理部203は、図5において撮影画像41-1について示すように、被写体抽出部250により、撮影画像41-1~41-nのそれぞれに含まれる複数の被写体11~31を全て抽出するステップS102。続いて、撮影画像処理部203は、被写体11~31のそれぞれについて顔認識同一のカテゴリ顔に分類される被写体の認識を実行するステップS103。これにより、図5に枠で囲んで示すように、顔が認識された被写体15、16、21~31を被写体として処理の対象とし、他の被写体11~14は撮影画像処理部203による処理の対象から除くステップS104。なお、以下の説明では処理対象の被写体として人物顔を想定した例について説明するが、処理対象はこれに限られるわけではない。例えば、犬、車等、他の被写体であってもよい。次に、撮影画像処理部203は、候補被写体選別部260において、個々の被写体15~31について、主要被写体の候補となり得るか否かを選別するステップS105。図6には、候補被写体選別部260による被写体選別方法のひとつが例示される。即ち、候補被写体選別部260は、既に顔を認識している個々の被写体15~31のひとつひとつについて視線を抽出し、抽出された視線がデジタルカメラ100の方に向かっているか否かに基づいて被写体を評価するステップS105。図6では、視線がデジタルカメラ100の方に向かっている被写体顔を実線矩形で示している。この評価により、候補被写体選別部260は、視線がデジタルカメラ100に向かっている被写体を、主要被写体になり得る候補被写体として選別するステップS106。以下、候補被写体選別部260は、撮影画像41-1上に未評価の被写体がなくなるまで、上記のステップS105、S106の処理を、ステップS101で取得された全画像について繰り返すステップS107:NO。未評価の被写体がなくなった場合ステップS107:YESは、候補被写体選別部260における処理は終了する。こうして、抽出された視線がデジタルカメラ100の方に向かっている被写体21~23、26~31は、主要被写体の候補として選別される。他の被写体15、16、24、25は、候補被写体選別部260における以降の処理の対象から除かれる。図7には、候補被写体選別部260による、他の評価方法が例示される。即ち、候補被写体選別部260は、認識した顔から笑顔の特徴を抽出して評価するステップS105。笑顔の特徴に関する評価笑顔の度合、すなわち笑顔度に基づいて、候補被写体選別部260は、評価値笑顔度が所定値以上の被写体22、26、27、29、30、31は候補被写体として選別されるステップS106。図7では、これら被写体顔を実線矩形で示す。他の被写体21、23、28は、候補被写体選別部260の以降の処理の対象から除かれる。また、候補被写体選別部260は、デジタルカメラ100に予め登録された個体特定個人を認識して、デジタルカメラ100のユーザとの親近性により候補被写体として評価してもよいステップS105。ユーザと特定個人との親近性は、各特定個人毎に、その認識のための画像特徴量と共に、デジタルカメラ100に予め登録記憶されている。例えば、本実施形態では、画像内に存在する被写体のうち、所定値以上の親近度を有する特定個人が、候補被写体として抽出される。これにより、図8に例示する被写体26、27、30、31が、候補被写体選別部260により選別されるステップS106。よって、他の被写体15、16、21~25、28、29は、候補被写体選別部260の以降の処理の対象から除かれる。図9には、候補被写体選別部260による他の評価方法が例示される。候補被写体選別部260は、複数の撮影画像41-1~41-nについて、被写体15~31の各個体毎の出現頻度各撮影画像フレームにわたる各固体の出現フレーム数を抽出して被写体を評価するステップS105。なお、図9では、簡単のため、被写体26、27、30、31について、各撮影画像フレームにおける当該被写体の出現フレームを例示している。これにより、出現頻度が高い例えば、出現フレーム数が10以上の被写体26、27は、候補被写体選別部260により候補被写体として選別されるステップS106。よって、他の被写体30、31は、候補被写体選別部260の以降の処理の対象から除かれる。このように、候補被写体選別部260は、被写体の顔を個別に評価した上で主要被写体の候補となり得る被写体を評価する。また、候補被写体選別部260は、評価の高い被写体を、候補被写体として選別する。これにより、次に説明する主要被写体推定部270における処理の負荷を軽減することができる。なお、候補被写体選別部260における候補被写体としての評価項目および評価方法が上記の例に限られないことはもちろんである。また、上記説明では、候補被写体選別部260の選別動作を実行する複数の例を個別に示したが、これらの一部あるいは全部を組み合わせて実行する構成としてもよい。その際の評価の順序も、上記の順に限らない。図10は、撮影画像処理部203における主要被写体推定部270の動作手順を示す流れ図である。また、図11から図14は、主要被写体推定部270において実行される処理を模式的に示す図であり、下記の説明において随時参照する。ここでは、一例として、候補被写体選別部260が被写体候補として被写体26、27を選別した場合について説明する。撮影画像処理部203は、図11に示すように、候補被写体選別部260が候補被写体であるとして選別した被写体26、27のひとつひとつについて、主要被写体として個別の評価を主要被写体推定部270に実行させる。ステップS201。評価の方法としては、例えば、個々の撮影画像41-1~41-nにおける候補被写体26、27の位置に基づく方法を例示できる。図12は、主要被写体推定部270が、画面421における被写体の位置の履歴に基づいて候補被写体26、27を評価する方法を模式的に示す図である。図12では、撮影画像41-1~41-5における候補被写体26、27の位置を、ひとつの画像上に重畳して示す。被写体を撮影するにあたり、撮影者は、撮影したい被写体がなるべく画面中央に近い位置となるように撮影範囲を設定することが多い。特に、撮影したい被写体が被写界内を移動する動被写体である場合には、撮影したい被写体がなるべく画像中央に近い位置となるように、カメラを移動させて撮影することが多い。このため、図12に示すように、主要被写体推定部270は、デジタルカメラ100の複数の撮影画像41-1~41-nについて、候補被写体26、27のそれぞれを個別に追尾して、候補被写体26、27の位置が、撮影画像41-1~41-nの各フレームの中心Cからどれぐらい離れた位置に写っているかを調べる。上記追尾動作を実行することにより、例えば、顔の向きが後ろ向きの場合など、正常に顔認識を実行できない撮影画像フレームがあったとしても、フレーム間で同一被写体の対応付けをすることができる。また、後述するように、取得された複数の撮影画像41-1~41-nのうち、レリーズボタン144が押し下げられたタイミングに時間的に近いタイミングで取得された撮影画像フレームに写り込んでいる被写体は、撮影者ユーザが撮影することを意図した被写体である蓋然性が高い。よって、例えば、以下のような手順により、主要被写体の推定精度を向上させることができる。即ち、レリーズボタン144が全押し操作されたタイミングによって決定される1フレームの画像例えば、後述する図14で、レリーズボタン144が全押しされた直後に取得された撮影画像41-3を初期フレームとする。次いで、初期フレームよりも時間的に前に取得された複数の画像図14の例では撮影画像41-2、41-1、および、時間的に初期フレームよりも後に取得された複数の画像図14の例では撮影画像41-4、41-5、41-6、の各々にわたって、初期フレーム画像中で検出された複数の被写体を個別に認識する。続いて、検出された複数の被写体にそれぞれについて、複数の画像におけるそれぞれの位置を判断する。主要被写体推定部270は、未評価の被写体がなくなるまで、上記のステップS203、S204を繰り返すステップS202:NO。未評価の被写体がなくなった場合ステップS202:YESは、主要被写体推定部270におけるステップS203の処理へ移行する。より具体的には、主要被写体推定部270は、複数の撮影画像41-1~41-5において、候補被写体26が写っている位置を、複数の撮影画像41-1~41-nの中心Cから候補被写体26のまでの距離d1、d2、d3、d4、d5に対応する値の平均値あるいは積算値により評価する。次に、主要被写体推定部270は、他の候補被写体27についても、複数の撮影画像41-1~41-5の中心Cから候補被写体27のまでの距離D1、D2、D3、D4、D5に対応する値の平均値あるいは積算値により評価する。続くステップS203では、各候補被写体毎に得られた評価値上記の例では画面中心Cからの距離に対応する値の平均値あるいは積算値を比較する。このような評価により、図示の例では、候補被写体27の方が、候補被写体26よりも、撮影画像の中心Cの近くに写っていることが多いと判る。そこで、主要被写体推定部270は、候補被写体27が主要被写体であると推定する。こうして、撮影画像処理部203は、被写体26、27のなかから被写体27を主要被写体と推定するステップS203。図13は、主要被写体推定部270が、画面422における位置の履歴に基づいて候補被写体26、27を評価する他の方法を模式的に示す図である。図示のように、まず、デジタルカメラ100の画面422の中央付近に予め定められた所定領域Aを設定する。次いで、複数の撮影画像41-1~41-5nにおいて、候補被写体26、27が、所定領域Aに入り込んだ回数を計数する。なお、所定領域Aの位置は、画面中央に限定されず、特に構図を考慮した場合など、画面注付近以外の領域に設定されるものであってもよい。これにより、候補被写体27の方が、候補被写体26よりも、所定領域A内に写っている回数が多いと判る。そこで、主要被写体推定部270は、候補被写体27が主要被写体であると推定する。このように、撮影画像処理部203は、複数の画フレームにわたる各被写体の位置に基づいて、主要被写体27を推定できる。ただし、主要被写体27を位置の履歴に基づいて推定する場合の評価方法が上記の方法に限らないことはもちろんである。例えば、図12に示した方法において、中心Cとの距離D1、D2、D3、D4、D5を評価する場合に、単純平均ではなく、統計的な処理を加えて評価値を算出してもよい。また、中心Cとの距離の被写体27が、時間の経過と共に画面422の中心に近づいていることを評価してもよい。図14は、主要被写体推定部270が、候補被写体26、27を評価する付加的な方法を模式的に示す図である。既に説明したように、デジタルカメラ100の画像取得部202は、一度の撮像操作に対して時系列で撮像された複数の画像を取得することができる。こうして取得された複数の撮影画像41-1~41-nのうち、レリーズボタン144が押し下げられたタイミングに時間的に近い撮影画像に写り込んでいる候補被写体26、27は、上述のように、撮影者が撮影することを意図した被写体である蓋然性が高い。よって、上記のように候補被写体26、27を評価する場合に、取得されたタイミングが、レリーズボタン144が押し下げられたタイミングに時間的に近い撮影画像に写り込んでいる候補被写体26、27に重みをつけて評価してもよい。また、レリーズタイミングにより近い画像において画面421の中心Cにより近かった候補被写体27、あるいは、レリーズタイミングにより近い画像において画面421の所定領域Aに入っていた候補被写体27に、より重み付けをして評価をしてもよい。これにより、主要被写体の推定精度をより向上させることができる。図15は、画像選択部280の動作手順を示す流れ図である。画像選択部280は、まず、撮影画像群410から、複数の選択候補画像を抽出するステップS301。選択候補画像は、撮影画像41-1~41-nから、例えば、既に推定された主要被写体が写っていることを条件として抽出し、撮影画像41-1~41-nの各々について選択候補画像となるか否かを調べる。画像選択部280は、選択候補画像となり得る撮影画像が無くなるまで、ステップS301を繰り返すステップS302:NO。選択候補画像となり得る撮影画像が無くなった場合ステップS302:YES、画像選択部280は、選択候補画像の各々について、主要被写体27の撮影状態を評価するステップS303。画像選択部280は、選択の対象となる撮影画像が残っている間ステップS304:NO、撮影画像の各々について主要被写体の撮影状態の評価を繰り返えしステップS303、全ての候補画像について評価を終わった場合ステップS304:YES、ステップS305で、評価結果に基づいて主要被写体の写り具合が最適な画像を選択画像として選択し、処理を終了する。これをもって、撮影画像処理部203における画像選択処理を終了する。続いて、ステップS303、S305の処理について説明する。図16は、画像選択部280が、主要被写体27の撮影状態により選択候補画像を評価する方法を模式的に示す図である。撮影画像群410の最初の撮影画像41-1と比較すると、撮影画像41-2に写り込んでいる被写体11~16、21~31は共通している。しかしながら、撮影画像41-2においては、何らかの理由で被写界深度が変化し、主要被写体27のコントラストに対して、他の被写体11~16、21~25、28~31のコントラストが低い。このように、撮影画像41-2における主要被写体27のコントラストが他の被写体11~16、21~25、28~31よりも高い場合に、画像選択部280は、当該画像において主要被写体27が相対的に強調されていると判断し、当該撮影画像41-2を選択する。なお、撮影画像41-2におけるひとつの被写体26は、主要被写体27の近くに位置していたので、主要被写体27と同等に高いコントラストで撮影されている。しかしながら、他の全ての被写体11~16、21~25、28~31を勘案して総合的に評価すると、被写体11~16、21~25、28~31のコントラストは、主要被写体27よりも低いと評価できる。また、各選択候補画像の主要被写体27の領域の画像データについて、高周波成分を算出し、この高周波成分の領域内の累積値が最大となる画像を選択画像としてもよい。高周波成分の算出は、周知のハイパスフィルタ、DCT演算により抽出できる。これにより、候補画像の中から、主要被写体27にピントがあった画像を選択できる。図17は、画像選択部280が、主要被写体27の撮影状態により撮影画像を評価する他の方法を模式的に示す図である。撮影画像41-3に写り込んでいる被写体11~14、21~31は、撮影画像群410の最初の撮影画像41-1と共通している。しかしながら、撮影画像41-3においては、主要被写体27と他の被写体11~14、21~26、28~31との位置が変化している。これにより、他の被写体11~15、16、21~26、28~31が撮影画像41-3において占める面積は、撮影画像41-1に比較すると小さい。このように、撮影画像41-3において他の被写体11~16、21~26、28~31が占める面積が小さい場合に、画像選択部280は、当該撮影画像41-3において主要被写体27が相対的に強調されていると評価し、当該撮影画像41-3を選択する。図18は、画像選択部280が、不要被写体15、16、21~26、28~31の撮影状態により選択候補画像を評価するまた他の方法を模式的に示す図である。撮影画像41-4に写り込んでいる被写体15、16、21~31は、撮影画像群410の最初の撮影画像41-1と共通している。しかしながら、撮影画像41-4においては、不要被写体15、16、21~26、28~31の位置が分散している。これにより、撮影画像41-4における不要被写体15、16、21~26、28~31の位置は、撮影画像41-1に比較すると、撮影画像41-4の周辺部により接近している。このように、撮影画像41-4における不要被写体15、16、21~26、28~31の位置が周辺部に接近している場合に、画像選択部280は、当該撮影画像41-4において主要被写体27が相対的に強調されていると評価し、当該撮影画像41-4を選択する。図19は、画像選択部280が、主要27の撮影状態により選択候補画像を評価する方法を模式的に示す図である。撮影画像41-5に写り込んでいる被写体11~16、21~31は、撮影画像群410の最初の撮影画像41-1と共通している。しかしながら、撮影画像41-5においては、主要被写体27に対して照明が強く当たっており、他の被写体11~16、21~25、28~31は相対的に暗く写っている。このように、撮影画像41-5における主要被写体27が他の被写体11~16、21~25、28~31に比べて明るく写っている場合に、画像選択部280は、当該画像において主要被写体27が相対的に明るく撮影されていると評価し、当該撮影画像41-5を選択する。なお、撮影画像41-5におけるひとつの被写体26は、主要被写体27と同等に明るく撮影されている。しかしながら、全ての被写体11~16、21~25、28~31を併せて評価すると、主要被写体27のコントラストは、他の被写体11~14、21~25、28~31よりも総合的に高い。図20は、画像選択部280が、主要被写体27の撮影状態により選択候補画像を評価する他の方法を模式的に示す図である。撮影画像41-6に写り込んでいる被写体11~14、21~31は、撮影画像群410の最初の撮影画像41-1と共通している。しかしながら、撮影画像41-6においては、主要被写体27自体の大きさが大きく変化していると共に、主要被写体27と不要被写体11~14、21~26、28~31の大きさの相対関係が変化している。これにより、主要被写体27が撮影画像41-6において占める面積は、撮影画像41-1に比較すると大きい。このように、撮影画像41-6において主要被写体27が占める面積がより大きい場合に、画像選択部280は、当該撮影画像41-6において主要被写体27が相対的に強調されていると評価し、当該撮影画像41-6を選択画像として選択する。このような被写体27の大きさが、他の被写体15、16、21~26、28~31の大きさに比較して相対的に大きい選択候補画像について、主要被写体27が強調されていると評価する方法に替えて、主要被写体27の大きさが最も大きい選択候補画像を、主要被写体27が強調されていると評価する方法を用いてもよい。図21は、画像選択部280が、主要被写体27の撮影状態により選択候補画像を評価するまた他の方法を模式的に示す図である。撮影画像41-7に写り込んでいる被写体11~14、21~31は、撮影画像群410の最初の撮影画像41-1と略共通している。しかしながら、撮影画像41-7においては、主要被写体27の位置が、被写界中央に位置している。このように、撮影画像41-7における主要被写体27の位置が撮影画像41-7の所定位置例えば、中央に近い場合に、画像選択部280は、当該撮影画像41-7において主要被写体27が相対的に強調されていると評価し、当該撮影画像41-7を選択する。なお、上記の例では、主要被写体27の位置が中央に近いほど、主要被写体が強調されていると評価したが、評価方法はこれに限定されるわけではない。例えば、主要被写体27が、画面の中央に存在する所謂日の丸構図を避ける目的で、主要被写体27の位置が、画面の領域を縦横各々3つに等しく分割した線に近いほど、主要被写体27が強調されていると評価してもよい。このように、画像選択部280は、撮影画像41-1~41-nの各々における主要被写体27の撮影状態を評価して、ユーザにとってより重要な主要被写体27の撮影状態が、他の被写体11~16、21~26、28~31に対してより良好な撮影状態にあり、結果として主要被写体27が強調されている画像を選択する。なお、主要被写体の評価による選択の順序は、上記の順に限られない。また、選択のための上記の評価方法が全て実行されるとは限らない。更に、上記の評価方法を例に過ぎず、他の評価項目あるいは評価方法を併用してもよい。以上のようにして画像選択部280が選択した撮影画像41-2~41-7は、例えば、デジタルカメラ100が再生モードに設定された場合に、優先的にユーザに提示される。これにより、ユーザは、多数の撮影画像から撮影画像を選択する場合の選択作業時間を短縮できる。また、デジタルカメラ100は、特に評価が低かった撮影画像については、自動的に破棄するか、あるいは、ユーザから表示することを指示されるまでは非表示とするようにしてもよい。このように、画像選択部280は、撮影画像の各々において主要被写体がより強調されていることを評価して画像を選択する。よって、ユーザは、多くの撮影画像から選択画像を抽出する手間を省くことができる。また、ユーザによる選択を全て省くのではなく、画像選択部280による選択範囲を広くして、ユーザの選択の手間を軽減するに留めてもよい。図22は、撮影条件設定プログラムを実行するパーソナルコンピュータ500を模式的に示す図である。パーソナルコンピュータ500は、ディスプレイ520、本体部530およびキーボード540を有する。本体部530は、デジタルカメラ100との通信により、デジタルカメラ100から撮影画像の画像データを取得できる。取得した画像データは、パーソナルコンピュータ500の記憶媒体に格納できる。また、パーソナルコンピュータ500は、実行すべきプログラムをロードする場合に用いる光学ドライブ532も備える。上記のようなパーソナルコンピュータ500は、撮影画像処理プログラムを読み込ませることにより、図4、図10および図15に示した手順を実行する撮影画像処理装置として動作する。また、パーソナルコンピュータ500は、ケーブル510を介して、デジタルカメラ100から撮影画像データを取得して処理の対象とすることができる。即ち、撮影画像処理プログラムは、時系列で撮像された複数の画像を取得する画像取得手順と、複数の画像に含まれる互いに異なる複数の被写体を抽出する被写体抽出手順と、複数の被写体のそれぞれが、複数の画像のそれぞれにおいていずれの位置にあるかを判断し、複数の画像における複数の被写体それぞれの位置情報に基づいて、複数の被写体のいずれが複数の画像における主要被写体であるかを推定する主要被写体推定手順とを備える。そして、撮影画像処理プログラムは、これら一連の手順をパーソナルコンピュータ500に実行させる。これにより、ユーザは、より大きなディスプレイ520およびキーボード540で、操作しやすい。パーソナルコンピュータ500を用いることにより、より大量の画像を高速に処理できる。また、被写体抽出手順、主要被写体推定手順および画像選択手順の各々における評価項目を増やすと共に、評価単位を細かくしてもよい。これにより、ユーザの意図をより詳細に反映しつつ画像選択を補助できる。なお、デジタルカメラ100およびパーソナルコンピュータ500の間の撮影画像データの転送は、図示のようにケーブル510を経由してもよいし、無線通信であってもよい。また、撮影画像データが格納された二次記憶媒体を受け渡すことにより、撮影画像データを取得してもよい。また、撮影画像処理プログラムの実行は、パーソナルコンピュータ500に限られるものではなく、店頭あるいはオンラインのプリントサービス設備等で実行してもよい。上記実施形態においては、ステップS105、S106で、被写体の視線検出による評価、被写体の笑顔度による評価、出現頻度各撮影画像フレームにわたる各固体の出現フレーム数による評価により、主要被写体の候補被写体を抽出した上で、画像の中心Cから候補被写体までの距離に相当する値、あるいは、画面内の所定領域に各候補被写体が写り込んでいるフレーム数をもとに主要被写体を推定する例について説明した。しかしながら、更に、下記のように変形することもできる。即ち、CPU210は、まず、時系列で取得された複数フレーム画像に対して、顔認識を実行した上で、認識された複数の顔の各々について追尾動作を実行する。これにより、時系列で取得された複数の撮影画像フレーム間で、認識された顔の対応付けが実行される。この際の追尾動作の初期フレームとしては、例えば、レリーズボタン144が全押し操作された直後に取得された画像が選択され、この初期フレームにおける各顔の座標を起点として、これよりも時間的に前に取得されたフレーム、および、時間的に後に取得されたフレームに対して、各々追尾動作が実行される。このよう追尾動作は、例えば、顔認識で抽出された顔領域をテンプレートとしたテンプレートマッチングを利用して実行できる。このようにして、上述のように、各顔について、各フレームにおける画像の中心Cから候補被写体までの距離に対応する値の平均値若しくは累積値、あるいは、画面内の所定領域に各候補被写体が写り込んでいるフレーム数を算出し、それに基づいて上述の場合と同様の手法により主要被写体を推定できる。この場合、上記実施形態において説明した通り、レリーズボタン144が操作されたタイミングに近い画像に重みを付けて評価してもよい。このようにして、一連の撮影画像において、撮影者が撮影しようとした主要被写体が推定されると共に、その主要被写体の各画像フレームにおける位置、領域が特定される。次に、推定された主要被写体の各撮影画像フレームにおける写り具合がその画像特性をもとに評価される。画像特性による主要被写体の写り具合の評価は、ステップS105、S106で説明した被写体の視線検出による評価、被写体の笑顔度による評価、図16を参照して説明した主要被写体のコントラスト評価、主要被写体領域の画像データの高周波成分を用いた評価、図17、図20を参照して説明した主要被写体の大きさ、図18、図21を参照して説明した主要被写体、他の被写体の位置、図19を参照して説明した主要被写体の明るさなどにより実行できる。また、その他に、主要被写体の向き、主要被写体の隠れオクルージョン主要被写体が目をつぶっているか否か、主要被写体の一部または全部が撮影画像フレームからフレームアウトとしているか否か等よって、主要被写体の写り具合を評価できる。さらに、これらの方法の一部または全部を組み合わせて、主要被写体の写り具合を評価してもよい。上記の主要被写体の一部フレームアウトの判断は、例えば、主要被写体領域の大きさと位置を、時系列画像間で順次比較して、主要被写体領域の位置が撮影画像フレームの画面端に接し、且つ、その大きさの時系列画像の時間的に隣接するフレームと比較して小さくなっていることを検出することで判断できる。また、主要被写体全部のフレームアウトは、主要被写体が推定できない、即ち、主要被写体が存在しない撮影画像フレームが存在するが故に、撮影画像フレーム間で各被写体を対応付ける上述の追尾動作が、当該撮影画像フレームで実行できなかったことを検出することにより判断できる。このような評価を自動的に実行し、主要被写体の写り具合の適切なものを、撮影者に優先的に提示するようにしてもよい。また、主要被写体の写りが好ましくないフレーム画像については、削除画像候補としてユーザに提示してもよい。以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加え得ることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。また、特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段より前に、先立って等と明示していない限り、あるいは、前の処理の出力を後の処理で用いない限り、任意の順序で実現し得ることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上まず、次に等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するとは限らない。