"複数の画像を、重要度を基にランキングするための画像管理装置であって、複数の画像を取得する画像取得部と、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出部と、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出部と、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリング部と、前記画像取得部で取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成部と、各ブロックにおいて、当該ブロック内の画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出部と、算出された各ブロックにおける各クラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像における各クラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出部と、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出部と、を備えることを特徴とする画像管理装置。前記ブロック生成部は、前記複数の画像を区分けすることにより、区分けされたブロックを識別するブロックIDを各画像に付与し、さらに、各画像に付与されたブロックIDを記憶するブロック情報記憶部を備え、前記画像取得部が新たに画像を取得した場合に、前記ブロック生成部は、当該取得した新しい画像を対象に前記区分けを行うが、前記ブロック情報記憶部にブロックIDが記憶された画像を対象としては前記区分けを行わないことを特徴とする請求項1記載の画像管理装置。前記ブロック生成部は、前記複数の画像を区分けすることにより、区分けされたブロックを識別するブロックIDを各画像に付与し、さらに、各画像に付与されたブロックIDを記憶するブロック情報記憶部を備え、前記画像取得部が新たに画像を取得した場合に、前記ブロック生成部は、前記ブロック情報記憶部にブロックIDが記憶された画像の一部と当該取得した新しい画像との両方を対象として前記区分けを行うことを特徴とする請求項1記載の画像管理装置。各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像それぞれを示す画像ノードと、前記画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタをそれぞれ示すクラスタノードと、前記画像の背景を示す1個の背景ノードとを作成し、作成したノード間のリンクの値を設定し、作成したノードと設定したリンクの値とにより構成されたグラフを生成するグラフ生成部を備え、前記ブロック内重要度算出部は、生成されたグラフを基に、各ノードに示される画像およびクラスタのブロック内重要度を算出することを特徴とする請求項1記載の画像管理装置。前記ブロック内重要度算出部は、前記グラフ生成部によって生成したグラフ情報を元に、確率遷移行列を生成し、この確率遷移行列の固有ベクトルを求めることで、各ブロックにおける画像の重要度およびクラスタのブロック内重要度を算出することを特徴とする請求項4に記載の画像管理装置。前記グラフ生成部は、前記グラフに含めてダミーノードを作成し、当該ダミノードと前記画像ノードとの間、当該ダミノードとクラスタノードとの間、および当該ダミノードと前記背景ノードとの間のリンクの値をゼロに設定することを特徴とする請求項5に記載の画像管理装置。前記ブロック内重要度算出部は、ランダムウォークを示す行列に基づいて、生成した確率遷移行列を修正し、修正後の確率遷移行列について固有ベクトルを求めることを特徴とする請求項6に記載の画像管理装置。前記クラスタ重要度算出部は、各ブロックにおいて、ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度から、ブロックにおけるダミーノードのブロック内重要度を差し引くことにより、当該クラスタのブロック内重要度を補正することを特徴とする請求項7に記載の画像管理装置。前記クラスタ重要度算出部が算出した各ブロックにおける各クラスタのブロック内重要度を、ブロックそれぞれにおけるダミーノードのブロック内重要度の値を元に正規化する重要度正規化部を備え、前記クラスタ重要度算出部は、正規化された後のクラスタのブロック内重要度を元に、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出することを特徴とする請求項7に記載の画像管理装置。前記クラスタ重要度算出部は、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を足し合わせることにより前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像管理装置。さらに、前記クラスタ重要度算出部により算出された各ブロックにおけるクラスタの重要度を、ブロック内に含まれる画像数およびクラスタ数に応じて正規化する重要度正規化部を備え、前記クラスタ重要度算出部は、正規化された後のクラスタの重要度を足し合わせることを特徴とする請求項10に記載の画像管理装置。前記クラスタリング部は、外部装置から、当該外部装置において分類されたクラスタの特徴量を取得し、取得した特徴量と分類後の各クラスタの特徴量とを比較することにより、取得した特徴量が、分類後の各クラスタのうちのどのクラスタに対応するかを特定し、前記クラスタ重要度算出部は、特定されたクラスタの重要度を前記外部装置から取得して、前記積算に用いることを特徴とする請求項1に記載の画像管理装置。前記ブロック生成部は、ブロックの生成に利用できるリソースを示すリソース情報に基づいて生成すべき各ブロックの大きさを決定し、決定された大きさになるように前記複数のブロックを生成を行うことを特徴とする請求項1に記載の画像管理装置。前記リソース情報とは、利用できるメモリサイズを示すことを特徴とする請求項13に記載の画像管理装置。複数の画像を、重要度を基にランキングするための画像管理方法であって、複数の画像を取得する画像取得ステップと、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出ステップと、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出ステップと、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリングステップと、前記画像取得ステップで取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成ステップと、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出ステップと、算出された各ブロックにおける各クラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像における各クラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出ステップと、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、を含むことを特徴とする画像管理方法。画像管理ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記画像管理ステップは、複数の画像を取得する画像取得ステップと、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出ステップと、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出ステップと、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリングステップと、前記画像取得ステップで取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成ステップと、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出ステップと、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出ステップと、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、の各ステップを含むことを特徴とするプログラム。画像管理ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体であって、前記画像管理ステップは、複数の画像を取得する画像取得ステップと、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出ステップと、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出ステップと、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリングステップと、前記画像取得ステップで取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成ステップと、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出ステップと、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出ステップと、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、の各ステップを含むことを特徴とする記録媒体。複数の画像を重要度を基にランキングするための集積回路であって、複数の画像を取得する画像取得部と、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出部と、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出部と、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリング部と、前記画像取得部で取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成部と、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出部と、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出部と、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出部と、を備えることを特徴とする集積回路。ところで、本発明者らは、ユーザにとって重要な人物が写る画像が重要な写真となるようなランキングを実現する方法として、画像と、画像に写る人物オブジェクトの一種をリンク構造で結び、そのリンク構造を元に画像の重要度および人物の重要度を算出する手法を検討している。この手法では、画像を示す画像ノードと人物を示す人物ノードを生成し、画像に特定の人物が写っていた場合、それらの画像ノードと人物ノード間で双方向のリンクを張る。ここで、ノード間のリンクは、そのリンク元ノードの重要度がリンクを通してリンク先ノードへと伝播されることを意味する。また、複数のノードからリンクを張られているノードの重要度は、それぞれのリンクから伝播する全ての重要度を加算したものとする。さらに、重要度の高いノードからリンクを張られているノードの重要度は高くなるものとする。従って、多くの画像ノードからリンクを張られている人物ノードの重要度は高くなる。つまり、多くの画像に写っている人物の重要度は高くなる。また、重要度の高い人物ノードからリンクを張られている画像ノードの重要度は高くなる。つまり、重要度の高い人物が写っている画像の重要度が高くなる。このようにリンク構造を構成し、それぞれの重要度を伝播させていくことで、多くの画像に写っている人物が写る画像の重要度が高くなる。また、この手法では、具体的に重要度を算出するには、すべての画像ノードおよび人物ノードとノード間のリンク構造を元に確率遷移行列を作成し、その行列の固有ベクトルを求めることで、画像の重要度を算出する。固有ベクトルは、各ノードによって重要度が伝播され続けたときの収束値を表している。しかしながら、この手法では、重要度の算出対象とする画像や人物の数が多くなるにつれて、行列演算に関するリソースの負荷が過大になることがある。つまり、上記確率遷移行列は、画像ノードおよび人物ノードの数を足し合わせた分の数を行および列として持つ行列となる。したがって、画像の数が膨大になると、確率遷移行列も巨大になるのである。一例を挙げると、画像の数が100万、人物の数が1000であった場合、確率遷移行列は、およそ100万1000行×100万1000列となる。特に、コンシューマデバイスなどでは、このような巨大な行列をメモリ上に展開して演算することは困難である。係る問題は、行列演算を用いた手法に限られず、個々の要素間の関係性に基づいて算出する手法において広く生じ得るものである。なお、特許文献1や非特許文献1では、あらかじめリンク構造を複数のグループとしてまとめ、まずはグループ間の重要度を求め、次にグループ内の重要度を算出することで、演算に要する負荷を軽くできるとしている。しかしながら、これらの従来の技術は、重要度の算出対象はWebサイトであり、算出対象が画像や画像に写るオブジェクトである場合については開示が無い。本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであって、画像や当該画像に写るオブジェクトの重要度を、リソースの負荷を軽減しつつ算出することを目的とする。上記課題を解決するために本発明に係る画像管理装置は、複数の画像を、重要度を基にランキングするための画像管理装置であって、複数の画像を取得する画像取得部と、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出部と、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出部と、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリング部と、前記画像取得部で取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成部と、各ブロックにおいて、当該ブロック内の画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出部と、算出された各ブロックにおける各クラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像における各クラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出部と、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出部と、を備えるとしている。本発明に係る画像管理装置によれば、取得した画像の枚数よりは、少ない枚数から構成される各ブロック毎にクラスタの重要度を算出するので、リソース負荷の軽減に寄与できる。ここで、前記ブロック生成部は、前記複数の画像を区分けすることにより、区分けされたブロックを識別するブロックIDを各画像に付与し、さらに、各画像に付与されたブロックIDを記憶するブロック情報記憶部を備え、前記画像取得部が新たに画像を取得した場合に、前記ブロック生成部は、当該取得した新しい画像を対象に前記区分けを行うが、前記ブロック情報記憶部にブロックIDが記憶された画像を対象としては前記区分けを行わないとしても構わない。この構成によれば、ブロック情報記憶部にブロックIDが記憶された画像、つまり区分け済みの画像については新たな区分けの対象としないこととなる。ゆえに、新たな区分けがもたらすであろう、ブロック内重要度算出部によるクラスタのブロック内重要度の再計算を減らすことができる。ここで、前記ブロック生成部は、前記複数の画像を区分けすることにより、区分けされたブロックを識別するブロックIDを各画像に付与し、さらに、各画像に付与されたブロックIDを記憶するブロック情報記憶部を備え、前記画像取得部が新たに画像を取得した場合に、前記ブロック生成部は、前記ブロック情報記憶部にブロックIDが記憶された画像の一部と当該取得した新しい画像との両方を対象として前記区分けを行うとしても構わない。このようにすることで、例えば、画像管理装置の計算処理性能に応じて、ブロックの区分けを柔軟に最適化することに貢献できる。ここで、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像それぞれを示す画像ノードと、前記画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタをそれぞれ示すクラスタノードと、前記画像の背景を示す1個の背景ノードとを作成し、作成したノード間のリンクの値を設定し、作成したノードと設定したリンクの値とにより構成されたグラフを生成するグラフ生成部を備え、前記ブロック内重要度算出部は、生成されたグラフを基に、各ノードに示される画像およびクラスタのブロック内重要度を算出するとしても構わない。また、前記ブロック内重要度算出部は、前記グラフ生成部によって生成したグラフ情報を元に、確率遷移行列を生成し、この確率遷移行列の固有ベクトルを求めることで、各ブロックにおける画像の重要度およびクラスタのブロック内重要度を算出するとしても構わない。また、前記グラフ生成部は、前記グラフに含めてダミーノードを作成し、当該ダミノードと前記画像ノードとの間、当該ダミノードとクラスタノードとの間、および当該ダミノードと前記背景ノードとの間のリンクの値をゼロに設定するとしても構わない。また、前記ブロック内重要度算出部は、ランダムウォークを示す行列に基づいて、生成した確率遷移行列を修正し、修正後の確率遷移行列について固有ベクトルを求めるとしても構わない。また、前記クラスタ重要度算出部は、各ブロックにおいて、ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度から、ブロックにおけるダミーノードのブロック内重要度を差し引くことにより、当該クラスタのブロック内重要度を補正するとしても構わない。ここで、各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度には、一定の重要度が上乗せされているものと考えられ、その上乗せ分は、ダミーノードのブロック内重要度として表れると考えられる。このため、各ブロックにおいて、クラスタのブロック内重要度からダミーノードのブロック内重要度を差し引くことにより実質的なクラスタのブロック内重要度を算出できる。特に、区分けの手法に依存して、クラスタの重要度が変わってしまうことを防止できる。また、前記クラスタ重要度算出部が算出した各ブロックにおける各クラスタのブロック内重要度を、ブロックそれぞれにおけるダミーノードのブロック内重要度の値を元に正規化する重要度正規化部を備え、前記クラスタ重要度算出部は、正規化された後のクラスタのブロック内重要度を元に、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するとしても構わない。このようにすることで、複数の画像におけるクラスタの重要度が、区分けの手法に依存して変わることを防止できる。また、前記クラスタ重要度算出部は、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を足し合わせることにより前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するとしても構わない。また、さらに、前記クラスタ重要度算出部により算出された各ブロックにおけるクラスタの重要度を、ブロック内に含まれる画像数およびクラスタ数に応じて正規化する重要度正規化部を備え、前記クラスタ重要度算出部は、正規化された後のクラスタの重要度を足し合わせるとしても構わない。この構成によれば、例えば、ブロック内に含まれる画像数やクラスタ数がブロック間で不揃いであった場合でも、ブロック間で実質的なクラスタのブロック内重要度を調整することができる。また、前記クラスタリング部は、外部装置から、当該外部装置において分類されたクラスタの特徴量を取得し、取得した特徴量と分類後の各クラスタの特徴量とを比較することにより、取得した特徴量が、分類後の各クラスタのうちのどのクラスタに対応するかを特定し、前記クラスタ重要度算出部は、特定されたクラスタの重要度を前記外部装置から取得して、前記積算に用いるとしても構わない。また、前記ブロック生成部は、ブロックの生成に利用できるリソースを示すリソース情報に基づいて生成すべき各ブロックの大きさを決定し、決定された大きさになるように前記複数のブロックを生成を行うとしても構わない。また、前記リソース情報とは、利用できるメモリサイズを示すとしても構わない。また、本発明に係る画像管理方法は、複数の画像を、重要度を基にランキングするための画像管理方法であって、複数の画像を取得する画像取得ステップと、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出ステップと、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出ステップと、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリングステップと、前記画像取得ステップで取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成ステップと、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出ステップと、算出された各ブロックにおける各クラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像における各クラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出ステップと、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、を含むことを特徴としている。また、本発明に係るプログラムは、画像管理ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記画像管理ステップは、複数の画像を取得する画像取得ステップと、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出ステップと、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出ステップと、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリングステップと、前記画像取得ステップで取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成ステップと、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出ステップと、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出ステップと、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、の各ステップを含むことを特徴としている。また、本発明に係る記録媒体は、上記プログラムを記録した記録媒体である。また、本発明に係る集積回路は、複数の画像を重要度を基にランキングするための集積回路であって、複数の画像を取得する画像取得部と、取得された各画像において、当該画像に含まれるオブジェクトを検出する検出部と、前記検出された各オブジェクトの画像特徴量を抽出する抽出部と、検出された各オブジェクトを、それぞれの画像特徴量に基づいて、複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリング部と、前記画像取得部で取得された複数の画像を区分けして複数のブロックを生成するブロック生成部と、各ブロックにおいて、当該ブロックを構成する画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタのブロック内重要度を、当該画像と当該クラスタとの関係性に基づいて算出するブロック内重要度算出部と、算出された各ブロックにおけるクラスタのブロック内重要度を積算することにより、前記複数の画像におけるクラスタの重要度を算出するクラスタ重要度算出部と、算出されたクラスタ重要度を基に、各画像の重要度を算出する画像重要度算出部と、を備えることを特徴とする。実施の形態1以下、実施の形態1に係る画像管理装置100および画像管理装置100の制御方法について、図面を参照しながら説明する。図1は、実施の形態1における画像管理装置100とそれに関連する装置との接続を含むブロック図である。画像管理装置100は、撮影装置130及び表示装置140と接続されている。撮影装置130は、画像を撮影することができ、また撮影した画像を蓄積する装置である。ここで言う画像とは、例えば、写真などの静止画でも良いし、動画でも良い。撮影装置130は、例えば、デジタルカメラから構成される。なお、画像管理装置100と撮影装置130とは、例えばUSBUniversalSerialBusケーブルを介して接続されている。表示装置140は、例えばデジタルテレビから構成され、画像管理装置100から出力される画像などの映像を表示する。表示装置140は、例えばHDMIケーブルを介して画像管理装置100と接続されている。次に、図1を用いて、画像管理装置100の内部構成について説明する。図1に示すように、画像管理装置100は、画像取得部101、オブジェクト検出部102、オブジェクト特徴量抽出部130、クラスタリング部104、ブロック生成部105、グラフ生成部106、記憶部107、評価部114および表示制御部120から構成される。画像取得部101は、撮影装置130が蓄積している画像を取得し、取得した画像それぞれについて、固有の画像IDを付与する。画像取得部101は、例えば、USBケーブルを挿入するためのUSBポートおよびUSBドライバなどのインターフェイスを制御するソフトウェアから構成される。オブジェクト検出部102は、画像取得部101が取得した画像から、オブジェクトが写っている領域画像における座標を検出し、検出したオブジェクトそれぞれについて、固有のオブジェクトIDを付与する。ここでいうオブジェクトとは、例えば人物の顔や一般物体車、家、食べ物などなどが挙げられるが、以降の説明では、オブジェクトとして人物の顔を例に挙げて説明する。また、オブジェクト検出部102は画像のサイズに対するオブジェクトの大きさ以降では、占有度と表記する。を算出する。オブジェクト特徴量抽出部103は、オブジェクト検出部102で画像から検出された顔の画像特徴量を抽出する。画像特徴量とは、画像中の複数の画素に係る画素値の分布に係る特徴を示したものである。例えば画像特徴量は画像の特徴を示す複数の数値を成分とするベクトルである。画像の特徴には、Gaborフィルタを用いて得られる画像データの画素値の分布の周期性や方向性などがあり、人物の顔に係る画像特徴量の場合、画素値の分布の周期性や方向性などから目と認識された点2つの間の距離や、鼻と認識された点と口と認識された点との距離などの量を成分とすることができる。クラスタリング部104は、オブジェクト特徴量抽出部103で抽出された顔の画像特徴量を元に類似する顔同士を同じクラスタとして分類する。つまり、クラスタリング部104により同じクラスタに分類された顔に対しては、同じクラスタIDが付与されることとなる。クラスタリングの結果から、同じクラスタの顔画像は類似した画像特徴量を持っていることを確認できる。クラスタリング手法としては、例えばK-Means法を用いてもよい。なお、オブジェクト特徴量抽出部103やクラスタリング部104が行う詳細な手法については、一般的な顔認識技術などを利用することができるので上述の説明は簡単にしている。ブロック生成部105は、取得した画像のうち顔が写っている画像だけを抽出し、抽出した画像をいくつかのブロックに区分けする。この区分けの方法は特に限定されないが、本実施の形態では、各ブロックに含まれる画像数がなるべく等しくなるように行われる。区分けを行うと、ブロック生成部105は、抽出した画像それぞれに、区分けされたブロックを識別するためのブロックIDを付与する。グラフ生成部106は、次の1~3の処理を、ブロック生成部105により生成されたブロック毎に行う機能を有する。1ノードの作成まず、グラフ生成部106は、あるブロックに含まれる画像を示す画像ノード、およびその画像に含まれる人物のクラスタを示すクラスタノード、画像の背景を示す1個の背景ノード、およびダミーノードを生成する。2ノード間のリンクの値の設定続いて、グラフ生成部106は、作成したノード間のリンクの値を設定する。このリンクは、ノードの重要度を伝播するために用いる。具体的には、リンク元のノードの重要度にリンクの値を掛け合わせた値がリンク先のノードの重要度になる。例えば、あるノードAの重要度が1とし、ノードAからノードBにリンクが張られており、そのリンクの値が01とする。このとき、ノードBの重要度は1×0101となる。また、複数のノードからリンクされている場合は、それらの値を加算したものが重要度になる。この設定の詳細は後述する。3ノードとリンクの値とにより構成されたグラフを生成グラフ生成部106は、作成したノードと設定したリンクの値とを表現するグラフを生成する。記憶部107は、オブジェクト情報記憶部108、ブロック情報記憶部109、グラフ情報記憶部110、ブロック内重要度記憶部111、画像重要度記憶部112およびクラスタ重要度記憶部113のサブブロックで構成されている。記憶部107は、例えば、RAMから構成することができる。各記憶部108~113が格納する情報の詳細については後述する。評価部114は、確率遷移行列生成部115、ブロック内重要度算出部116、重要度正規化部117、クラスタ重要度算出部118および画像重要度算出部119のサブブロックから構成される。確率遷移行列生成部115は、グラフ生成部により生成されたグラフ情報に基づいて、確率遷移行列を生成する。ブロック内重要度算出部116は、確率遷移行列の固有ベクトルを求めることで、確率遷移行列を構成する画像やクラスタの各ノードのブロック内重要度を求める。なお、固有ベクトルの算出手法は、べき乗法など一般的な手法を採用できる。重要度正規化部117は、ブロックの分け方に依存して最終的な重要度が変わらないようにするために、ブロック間の重要度を調整する機能を有する。具体的には、例えば、ブロック内重要度をそのブロックに含まれるノード数に基づいて正規化する。クラスタ重要度算出部118は、重要度正規化部117で正規化された各クラスタのブロック内重要度を積算することで、画像取得部101が取得した画像における各クラスタの重要度を算出する。なお、この積算のやり方には、乗算、加算やこれらの組み合わせなど色々なやり方があるが、本実施の形態では加算であるとして説明する。画像重要度算出部119は、クラスタ重要度算出部118が算出したクラスタ毎の重要度に基づいて、画像の重要度を算出する。例えば、クラスタ1が含まれる画像1に対しては、クラスタ1の重要度に基づいて画像1の重要度を算出する。表示制御部120は、HDMI出力端子などの出力インターフェースを介して表示装置140に各種表示を実行させる機能を有する。図2のフローチャートを用いて、画像管理装置100が行う動作の概要を説明する。図2のフローチャートは、撮影装置130から入力した画像群から、画像ランキングを作成して、結果を表示装置140に表示するまでの動作を示している。図2に示すように、画像管理装置100は、まずは取得した画像に含まれるオブジェクトを検出し、特徴量の類似するオブジェクトをクラスタとするS201。そして、取得した画像群を一定数毎のブロックに分割し、それぞれにブロックIDを付与するS202。そして、ブロックに含まれる画像とその画像に含まれるクラスタによるリンク構造を表すグラフ情報を生成するS203。そして、各ブロックにおいて画像およびクラスタの重要度を算出する。S204。その後、各ブロックで求められたブロック内クラスタ重要度を元に、クラスタ重要度を算出するS205。そして、クラスタ重要度を元に画像重要度を算出するS206。最後に画像の重要度順に画像をランキングS207、という順で処理を行う。これら各ステップの詳細動作について、以下に説明する。図3は、図2におけるS201の画像取得からクラスタリングまでの詳細を示すフローチャートである。画像取得部101は撮影装置130に蓄積されている画像群を取得するS301。ここで、画像取得部101は、各画像に対して一意に識別できるように画像IDを付与する。なお、以下では、ステップS301で取得した画像を取得画像と呼ぶことがある。次に、オブジェクト検出部102は、取得画像に含まれるオブジェクトを検出するS302。取得画像群と、その画像に写るオブジェクトの例を図4に示す。ここでは、オブジェクトとは人物の顔であるとし、各オブジェクトにユニークなオブジェクトIDを付与している。例えば、画像1にはオブジェクト1オブジェクトID1のオブジェクトが検出されている。画像2にはオブジェクト2および3のオブジェクトが検出されている。画像3にはオブジェクト4のオブジェクトが検出されている。オブジェクトを検出する方法としては、例えば規定の顔領域の切り出しに関する学習辞書を用いて顔領域を切り出す方法がある。オブジェクトの検出を終えると、オブジェクト検出部102は、検出したオブジェクトの占有度を求めるS303。この占有度とは、画像全体に占めるオブジェクトの大きさを表す。例えば、図4の画像1の場合、オブジェクト1が写っている。また画像1の画像サイズが600×400であり、オブジェクト1の顔の大きさを200×120とすると、オブジェクト1の占有度は÷10になる。同様にして、すべての画像に写るオブジェクトの占有度を求める。オブジェクト特徴量抽出部103は、オブジェクト検出部102で検出されたオブジェクトの画像特徴量を抽出するS304。そして、クラスタリング部104では、オブジェクト特徴量抽出部103で抽出されたオブジェクトの画像特徴量を元にクラスタリングを行うS305。このクラスタリングの手法は上述したように、例えば、画像特徴量を元にしてK-means法を用いる方法がある。図4の例では、クラスタリング部104は、画像1に登場するオブジェクト1画像2に登場するオブジェクト2の両者の画像特徴量が類似しているので、これらのオブジェクト1,2に同じクラスタ1というクラスタIDを付与する。図5に、図2の一連の処理による結果を表すオブジェクト情報500を示す。図5に示すように、オブジェクト情報500は、オブジェクトID、クラスタID、画像IDおよび占有度の情報を関連付けたものである。このオブジェクト情報500は、記憶部107におけるオブジェクト情報記憶部108に記憶される。このように画像取得からクラスタリングまでの処理を終えると図2:S201、取得した画像毎にブロックIDを付与する処理S202に移行する。図6のフローにその詳細を示す。ここでは、取得した画像を複数のブロックに分割する作業を行う。これにより、以降の処理におけるオブジェクトの重要度の算出に必要なメモリなどのリソースの軽減を図る。まずは、ブロック生成部105において、オブジェクト情報500図5参照をもとに取得された画像のうちオブジェクトが含まれている画像を抽出し、その画像数を算出するS601。例えば、図4の例では、画像群に含まれる画像は10枚であり、そのうちにオブジェクトが含まれていない画像は画像6と画像10の2枚である。この場合、オブジェクトが含まれている画像数は1028枚になる。このように、オブジェクトが含まれている画像数は、取得された画像数からオブジェクトが含まれていない画像数を減算することで算出できる。次に、ブロック生成部105は、オブジェクトが含まれる画像を複数のブロックに区分けしS602、区分けしたブロックにブロックIDを付与するS603。このステップS602~S603の処理は、例えば、まずブロック1つあたりの画像数の上限数を規定し、画像IDを昇順に並べて、上限数になるまでブロックIDを昇順に割り振っていくやり方である。例えば、上限数が3枚とすると、図4のようなオブジェクトが含まれる8枚の画像に対しては、画像1~3はブロック1、画像457はブロック2、画像89はブロック3というブロックIDを付与する。このように各画像にブロックIDを付与した結果を示すブロック情報700を図7に示す。このブロック情報700は、記憶部107におけるブロック情報記憶部109に記憶される。なお、図7中、画像610にブロックIDが付与されていないのは、両画像にはオブジェクトが含まれていないからである。このようなブロックID付与の処理を終えると図2:S202、ブロックのグラフ情報を生成する処理S203に移行する。図8のフローにその詳細を示す。グラフ情報とは、以降の処理であるS204のブロックにおける重要度を算出するために必要な情報であり、このグラフ情報は、ノードとノード間のリンクの値とを含んでいる。このノードとしては、画像ID毎に対応した画像ノードと、クラスタID毎に対応したクラスタノードとを含む。また、特に、ある画像にあるオブジェクトが写っている場合、その画像の画像ノードからそのオブジェクトが属するクラスタを示すクラスタノードへは、画像におけるオブジェクトの占有度に応じたリンクの値が設定される。反対に、クラスタノードから画像ノードへのリンクは、一定のリンクの値を返すようにする。これにより、それぞれのノードから重要度がリンクの値に応じて伝播するようになる。まずは、グラフ生成部106において、取得画像から特定のブロックIDの画像を抽出するS801。次に、グラフ生成部106は、オブジェクト情報500から抽出した画像IDに対応する情報を抽出するS802。ステップS801,S802の例を説明すると、S801において、ブロック1の画像1~3を抽出すると、S802では、オブジェクト情報500図5参照から、画像1~3に対応するオブジェクトID,クラスタIDおよび占有度を抽出する。次に、グラフ生成部106は、抽出したオブジェクト情報の情報をもとにグラフ構造を生成しS803、生成したグラフ構造を記憶部107のグラフ情報記憶部110に記憶させる。この生成のステップは、1ノード作成、2作成したノード間のリンク値の設定、という2段階の処理からなる。以下順に説明する。<ノード作成>まず、そのブロックに含まれる画像を示す画像ノードと、その画像に含まれるオブジェクトに付与されたクラスタを示す人物ノードを生成する。また、背景ノードとダミーノードも生成する。背景ノードとは、画像に含まれる背景の重要度をあらわすノードである。具体的には、画像において、オブジェクトが検出されていない領域は全て背景であるとする。ダミーノードは、ブロックごとのクラスタの重要度を適切な値へと補正するために用いる。詳細は後述する。<リンク値の設定>画像ノードから人物ノードへは、占有度に応じてリンクが張られるが、背景ノードも同様に、画像に含まれている背景の占有度に応じてリンクが張られる。なお、背景の占有度は、画像全体から全オブジェクトの占有度を引いた値とする。例えば、画像2については、画像全体100から、オブジェクト2の占有度12と、オブジェクト3の占有度6を引いた値82100126が背景の占有度となる。そして、以下の1~6のルールに従って、各ノード間のリンクの値を設定する。1画像ノードからクラスタノードへのリンクの値は、画像に含まれるオブジェクトが属するクラスタの占有度とする。2クラスタノードから画像ノードへのリンクの値は、任意の固定値とする例えば001。3画像ノードから背景ノードへのリンクの値は、画像ノードからクラスタノードへのリンクの値の総和を、1から減算したものとする。4クラスタノードから背景ノードへのリンクの値は、クラスタノードから画像ノードへのリンクの値の総和を、1から減算したものとする。5背景ノードからダミーノードを除くノードへのリンクの値は、均等に分配される。6ダミーノードへのリンクおよびダミーノードからのリンクは存在しないリンクの値をゼロに設定する。。図9Aにブロック1のグラフ情報900を示す。グラフ情報900は、7個のノードとノード間に設定されたリンクの値とを含んで構成される。7個のノードは、クラスタ1,2を示す2個のクラスタノード、画像1~3を示す3個の画像ノード、背景ノード、ダミーノードから構成される。リンクの値の設定は、上述の1~6のルールに従って設定されている。例えば、画像1とクラスタ1との間のリンクを説明すると、画像1からクラスタ1のリンクの値は、画像1におけるオブジェクト1の占有度である10、つまり01である。このようなリンクの値は、重要度がどのくらい伝播するかを示す指標になる。具体的には、リンク元の重要度×リンクの値=リンク先の重要度として利用することができる。これに対して、クラスタ1から画像1へのリンクは、固定値の001となっている。また、クラスタ1に属するオブジェクトは画像2にも含まれているので、クラスタ1と画像2とのノード間にもリンクが設定されている。このようにして、画像とクラスタとのノード間のリンクを設定することができる。次に、背景ノードに説明する。例えば、画像1のノードから背景ノードへのリンクの値は、画像1から全てのクラスタノードへのリンクの値の総和01を1から減算した値となる。つまり10109になる。また、クラスタ1のノードから背景ノードへのリンクの値についても同様に、クラスタ1のノードから画像ノードへのリンクの値の総和である0011を1から減算した値となる。つまり10012098となる。さらに、背景ノードからダミーノードへのリンクの値は、ダミーノードを除いて均等に分配する。ダミーノードを除く全ノード数は、3画像ノード数2クラスタノード数1背景ノード数=6個なので、各ノードへの値は16となる。これは、背景ノードから背景ノードへのリンクの値も含まれる。最後にダミーノードへのリンクおよびダミーノードからのリンクは作らない。このようにして、ブロックごとに画像ノード、クラスタノード、背景ノードおよびダミーノードのリンク構造を設定する。なお、グラフ情報900は、図9Aのような背景ノードからダミーノードを除く全ノード画像ノード、人物ノード、背景ノードへリンクを持つもののほか、画像のみにリンクを返すというようなものであってもよい。このような場合のグラフ情報901の例を図9Bに示す。図9Bの例では、図9Aとは異なり、背景ノードから人物ノードへのリンクおよび背景ノードから自身のノードへのリンクが存在せず、背景ノードから画像ノードへのリンクのみが存在する。また、画像ノードへのリンクの重みのつけ方は、各画像ノードに均等に分配している。具体的には、画像ノード数が3であることから、リンクの重み付けはそれぞれ1/3となっている。以下で説明に用いるグラフ情報は、図9Aのグラフ情報900を例にとって説明するが、これに代えて図9Bのグラフ情報901を用いても構わない。次に、グラフ生成部106は、全てのブロックにおいてグラフ構造を生成しているかを確認するS804。全てのブロックのグラフ構造を生成しているならば終了、そうでなければ残りのブロックのグラフ構造を生成する。図10は、ブロックにおける各画像および各クラスタの重要度算出の詳細を示す。図10の処理の概要を説明すると、ここでは、グラフ生成部106で生成したリンク情報を元に、確率遷移行列を生成する。ここで確率遷移行列は、各ノード間のリンク関係およびリンクの値を示した行列である。そして、その確率遷移行列のその行列の固有ベクトルを求めることで、ブロックにおける各画像および各クラスタの重要度を算出する。各ノードの重要度は様々なノード間のリンク関係により変動するが、最後はある一定の値に収束する。固有ベクトルは、各ノードの重要度の伝播が収束した値を示す。図10の処理の詳細の説明に入る。まずは、評価部114の確率遷移行列生成部115において、取得画像から特定のブロックを抽出するS1001。例えば、前記の例では、ブロック1を抽出する。次に、抽出したブロック1のグラフ情報900をもとに確率遷移行列Mを生成するS1002。確率遷移行列の求め方は、各ノード間のリンクの値を行列の要素として指定する。例えば、ブロック1における確率遷移行列Mを生成する場合は、図9Aで生成したグラフ情報900を用いる。このグラフ情報900を元に導き出した確率遷移行列M1100を図11に示す。行列における行および列には、全てのノードを割り当てる。ここでは、画像ノード、クラスタノード、ダミーノードおよび背景ノードの順に並べている。そして、各ノード間のリンクの値の情報をこの行列の各要素として埋めていく。例えば、画像1のノードからクラスタ1のノードへのリンクの値は01である。従って、4行1列目の要素は01になる。また、画像1のノードから背景ノードへのリンクの値は09である。従って、7行1列目の要素は09になる。また、画像1から画像1,2,3、またクラスタ2、さらにダミーノードへのリンクは存在しないので、それぞれの要素は0になる。このようにして、行列における全ての要素を埋めていくことで、確率遷移行列M1100を生成する。次に、確率遷移行列生成部115は、ランダムウォーク行列Xを作成するS1003。この行列Xは、自ノードを他ノードを含めてそれぞれ等しい確率で遷移するということを表すためのものである。本手法では、確率遷移行列の固有ベクトルを求めることで画像やクラスタの重要度を算出している。しかし、画像やクラスタとのリンクを持たないダミーノードは、スコアが伝播しないため値が求められない。つまり、ランダムウォーク行列はダミーノードのスコアを求めるために用いるものである。ランダムウォーク行列Xは、全ノード数に対してリンクの値を均等に分配した値を行列の各要素とする。例えば、ブロック1におけるランダムウォーク行列X1200を図12に示す。行列の行と列の並び方は、図11と同様とする。このとき、ダミーノードを含めたノード数は7個になる。従って、ランダムウォーク行列X1200の全要素は17となる。次に、確率遷移行列生成部115は、確率遷移行列M’を作成するS1004。具体的には、確率遷移行列M1100とランダムウォーク行列X1200を元に、以下の式に基づいて決定する。M’=αM1-αX式1ここで、αは例えば085といった固定値になる。続いて、ブロック内重要度算出部116は、確率遷移行列M’の固有ベクトルを算出するS1005。行列の固有ベクトルの求め方としては例えば、べき乗法を用いる方法がある。ここで、固有ベクトルが複数もとめられる場合があるが、ここで算出の対象となるベクトルは、固有値の絶対値が1に対応する固有ベクトルに限る。図13に確率遷移行列M’から求められる固有ベクトル1300を示す。ただし、図13に示す値は、実際に算出された値ではなく例示用の仮の数であるため、注意が必要である。次に、ブロック内重要度算出部116は、S1005で求めた固有ベクトル1300を確率ベクトル化するS1006。確率ベクトル化とは、各要素の和が1になるように正規化することである。確率ベクトル化する前の固有ベクトルは、ノルムが1である。しかし、重要度は、ある時点における各ノードに存在する確率を表す。従って、固有ベクトルの確率ベクトル化が必要になる。具体的には、各要素を以下の式に基づき求める。ここで、右辺のXiとは固有ベクトル1300におけるi番目の要素である。また、左辺のXi’とは、確率ベクトル化した固有ベクトルにおけるi番目の要素である。例えば、図13の固有ベクトルの場合、確率ベクトル化した固有ベクトルの1番目の要素は、03×0152となる。同様にして、求めた確率ベクトル化した固有ベクトル1400を図14に示す。次に、ブロック内重要度算出部116は、ブロックにおける各ノードの重要度を決定するS1007。ここで、確率ベクトル化した固有ベクトル1400の各要素が元の確率遷移行列M1100の各ノードに対応する。例えば、確率遷移行列M1100における1行目のノードは画像1になる。この場合、画像1のブロック1における重要度は、確率ベクトル化した固有ベクトル1400の1行目の要素である0152となる。図15に各ノードのブロック内重要度情報1500を示す。ブロック内重要度とは、あるブロックにおいて算出されたローカルな重要度を表す。このブロック内重要度情報1500は、ブロック1~3のそれぞれにおけるブロック内重要度1501~1503を含んでおり、記憶部107におけるブロック内重要度情報記憶部111に記憶される。最後に取得した画像が含まれる全てのブロックにおいて重要度を算出し終えたかどうかを確認するS1008。全てのブロックにおける重要度を算出している場合はS1008:Yes、ここで完了である。これに対して、まだ算出していないブロックがある場合はS1008:No、そのステップS1001において重要度が未算出な特定のブロックを抽出し、S1002から同様の処理を行う。図16は、図2におけるS205のクラスタ重要度の算出の詳細を示すフローチャートである。クラスタ重要度とは、クラスタの良し悪しを計るための指標である。クラスタの重要度は、そのクラスタのオブジェクトがより多くの画像に大きく写っているほど、より高く算出される。クラスタ重要度は、各ブロックで求められたクラスタの重要度を元に求める。クラスタ重要度算出部118では、ブロック内重要度情報記憶部に記憶されている1つのブロックのブロック内重要度1500を抽出するS1601。次に、重要度正規化部117において、抽出したブロック内重要度をそのブロックに含まれるノード数で正規化するS1602。ここで、この処理は、同じリンク構造をもつノードのブロック内重要度は、どのブロックに含まれていても同じ重要度になるようにするために行う。同じリンク構造を持つノードであったとしても、S1006の確率ベクトル化の影響でブロックに含まれるノード数が多いほど、重要度は小さくなる傾向がある。なぜなら、ブロックにおける各ノードの重要度は全て足し合わせて1になるように確率ベクトル化しているためである。ここでは、その影響を排除するためにこの処理を行う。具体的には、ブロック内重要度の各要素にそのブロックの全ノード数をかける。図17に算出の例を示す。ブロック1の全ノード数は7つである画像1、2、3、クラスタ1、2、ダミー、背景。従って、ブロック1における各ノードのブロック内重要度に7を掛け合わせる。例えば、画像1のノード数で正規化された値は、0152×71064になる。重要度正規化部117は、同様にして他のブロックに対してもブロック内重要度の正規化を行う。ノード数による正規化を終えると、重要度正規化部117は、クラスタノードのブロック内重要度からダミーノードのブロック内重要度を減算するS1603。これについて図18を用いて説明する。図18に示すように、正規化されたブロック内重要度1701のうち、クラスタ1のブロック内重要度は、0777である。またダミーノードのブロック内重要度は0035である。従って、07770035=0742とする。同様に、全てのクラスタノードにおいてダミーノードのブロック内重要度を減算して、ブロック内重要度1801を求める。S1603の処理が必要な理由について図19,図20を参照しながら説明する。例えば、図19のように、同じようなリンク構造を持つクラスタAとクラスタBがあるとする。ここで、説明を簡略化するためにリンクの値は全て同じであるとする。このとき、クラスタAとクラスタBのブロック内重要度はともに071で同じになる。つまり、あるクラスタに分類されたオブジェクトが含まれる画像数と、その画像における占有度が2つのクラスタにおいて同じである場合、それらのクラスタの重要度は同じになる。しかし、図20のように、ブロックの分け方が同じようにならない場合もある。ここでは、ダミーノードのスコアは算出していない。このときのクラスタの重要度の求め方は、後で詳しく説明するが、各ブロックに含まれるブロック内重要度を加算する。例えば、クラスタAはブロック1にしか含まれていないので、クラスタAのクラスタ重要度は、ブロック1のブロック内重要度である072になる。また、クラスタBのクラスタ重要度は、ブロック1、2、3および4にクラスタBが含まれているので、それぞれのブロック内重要度を加算した値になる。つまり、056065×3251になる。結果を見て分かるとおり、ブロックの分け方によって、クラスタAとクラスタBのクラスタ重要度が異なってしまう。これは、リンク構造に拠らずノードに付与されてしまう重要度が原因である。つまり、ブロック2~4それぞれのクラスタBの重要度065という値は、一定の重要度が上乗せされた値であると考えられる。この一定の重要度は、ダミーノードが持つ重要度として表れると考えられる。このため、他のノードへの、および他のノードからのリンクを持たないダミーノードの重要度を求めた上で、この値を各ノードのブロック内重要度から減算することで、リンク構造が同じ場合、ブロックの分け方に寄らず、クラスタ重要度が同じ結果となるように図ることができる。例えば、図20の場合、クラスタAのクラスタ重要度は072051021になる。また、クラスタBのクラスタ重要度は×3021になる。ブロック内重要度算出部116がS1603で求めた値は、そのクラスタのブロック内重要度となる。そして、クラスタ重要度算出部118は、クラスタ毎に対応付けて記憶しているクラスタ重要度に、求められたクラスタのブロック内重要度を加算するS1604。最後に、評価部115は、全てのブロックについて重要度を算出し終えたかどうかが確認するS1605。全てのブロックにおける重要度を算出している場合はS1605:Yes、クラスタ毎に対応付けて記憶しているクラスタ重要度を出力して、クラスタ重要度情報記憶部113に記憶させるS1606。これに対して、まだ算出していないブロックがある場合はS1605:No、そのブロックにおいてS1601から同様の処理を行う。このようにして求めるクラスタ重要度情報2100を図21に示す。各ブロックにおいて、ステップS1604を繰り返すことにより、あるクラスタの重要度は、各ブロックにおけるブロック内重要度が足し合わせされた大きさとなる。この一例を図28を用いて説明する。ブロック1~3におけるクラスタ1のブロック内重要度が、それぞれ0742,0,0であるとすると、074200=0742が取得したすべての画像におけるクラスタ1の重要度となる。なお、図21のクラスタ重要度情報2100は、記憶部107のクラスタ重要度情報記憶部113に記憶される。図22は、図2におけるS206の画像重要度の算出の詳細を示すフローチャートである。画像重要度とは、画像の良し悪しを計るための指標である。画像の重要度は、重要度の高いクラスタが多く含まれていた場合、高く算出される。画像重要度は、クラスタ重要度情報2100とグラフ情報を元に求める。画像重要度算出部119は、クラスタ重要度情報記憶部からクラスタ重要度情報2100を抽出するS2201。そして、画像重要度算出部119は、各ブロックのグラフ情報を抽出するS2202。次に、画像重要度算出部119は、グラフ情報のクラスタから画像へのリンクの値を元に画像重要度を算出する。具体的には、クラスタの重要度に、クラスタから画像へのリンクの値を掛け合わせた値が画像の重要度になる。また、複数のクラスタからリンクされている場合は、それらの値を加算したものとする。図9Aのブロック1のグラフ情報と、図21のクラスタ重要度情報2100を例にとって説明すると、ブロック1においては、画像1~3が含まれている。従って、ブロック1のグラフ情報からは画像1~33の画像重要度が算出できる。具体的には、画像1の画像重要度はクラスタ1のクラスタ重要度である0772に、クラスタ1から画像1へのリンクの値である001を掛け合わせた値、つまり0772×001000772となる図29a参照。同様にして、画像2の重要度は、クラスタ1とクラスタ2のクラスタ重要度を元に、0772×0010527×001001299なる図29b参照。次に、画像重要度算出部119は、全てのブロックについて画像重要度を計算したかを確認するS2204。全てのブロックにおける重要度を算出している場合はS2204:Yes、ここで完了である。これに対して、まだ算出していない画像がある場合はS2204:No、そのS2202の処理対象を重要度が未算出な画像を含むブロックとして同様の処理を繰り返す。このようにして求められた画像重要度情報2300の例を図23に示す。この値は、すべてのブロックのグラフ情報を元に求める。この画像重要度情報2300は、記憶部107の画像重要度情報記憶部112に記憶される。S207の画像重要度順に画像をランキングした結果を図24に示す。これにより、ユーザは画像の順位を知ることができる。この結果を表示制御部120を通して表示装置140に出力する。以上の説明のように、実施の形態1に係る画像管理装置100は、取得した画像に含まれるオブジェクトから生成したクラスタと画像の関係をグラフとし、画像重要度を算出する。さらに、算出に必要な行列のサイズを小さくするために取得した画像を複数のブロックごとに重要度を算出する。これにより、画像重要度の算出に係る処理負荷を軽減することができる。つまり、図4の例では、オブジェクトを含む画像は8枚であり、クラスタの種類は6種類であるので、ダミーノードと背景ノードの1個ずつを合わせると、1861126で、26行26列の確率遷移行列を演算の対象とする必要がある。これに対して、8枚の画像をブロック1~3に分けることで、ブロック1は7行7列の確率遷移行列M1100図11参照となり、ブロック2,3も同じ行数列数程度の確率遷移行列となる。このように、行数列数がより少ない確率遷移行列を演算の対象とすることができ、特に、固有ベクトルの算出に関する処理負荷を大幅に軽減することができる。また、画像の枚数が膨大な場合を想定し、例えば、画像の枚数を100万枚、この画像に含まれるクラスタは100種類であるとする。この場合の確率遷移行列は×以上になるため、行列の各要素を記憶するために必要なバイト数を4byteとすると、約4×1012byteにもなり、大容量のメモリを必要とする。しかし、ブロックに含む画像を1万とした場合、確率遷移行列は×程度で良いため、限られたメモリしかない環境でも画像重要度を算出することができる。実施の形態2実施の形態2では、取得した画像だけではなく、既に蓄積済みの画像も含めてブロックを生成する方法について説明する。なお、実施の形態1における処理フローである図2のフローチャートのうち、S202のブロックID付与の部分だけが異なる。それ以外の部分については、実施の形態1と変わらないため、ここでは説明を割愛する。図25は、図2におけるS202のブロックID付与の詳細を示す。ここでは取得した画像に加えて、すでに蓄積済みの画像を元に複数のブロックに分割する作業を行う。これにより、以降の処理におけるオブジェクトの重要度の算出に必要なメモリを軽減することができる。まずは、ブロック生成部105において、オブジェクト情報500をもとに取得された画像のうちオブジェクトが含まれている画像を抽出し、その画像数を算出するS2501。次に、既に蓄積済みの画像に取得した画像を追加するS2502。次に、オブジェクトが含まれる画像を複数のブロックに分割するS2503。このとき、既に蓄積済みの画像にブロックIDが付与されていたとしても再度ブロックに分割しなおす。以降の処理は、実施の形態1のS602とS603と同様なので割愛する。ここで、ステップS2503におけるブロックの分け方は次の3通り考えられる。分け方1蓄積済みの画像の全部および取得画像をブロック分けの対象として分ける。例えば、すでに画像1~8までが蓄積されており、ブロック1画像1~3、ブロック2画像4~6、ブロック3画像7~8とブロック分けされているとする。このとき新規に画像9~画像16を取得したならば、すべての画像である画像1~16を対象としてブロック分けをやり直す。分け方2新たに取得した取得画像のみをブロック分けの対象とし、蓄積済みの画像は一切ブロック分けの対象としない。例えば、図30に示すように、すでに画像1~300が蓄積されておりブロック分けが済んでいるとする。このとき新規に画像301~308を取得したならば、画像301~画像308のみをブロック分けの対象とする。分け方3分け方3は、分け方1,2を折衷したやり方である。例えば、図31に示すように、すでに画像1~299が蓄積されておりブロック分けが済んでいるとする。このとき新規に画像300~303を取得したならば、上限枚数3枚に対して余裕があるブロック100の画像298~299と、画像300~画像303とをブロック分けの対象とする。上述した分け方1~3は、いずれが最良というわけではなく一長一短であり、状況に応じて適宜採用できる。すなわち、分け方1は、ブロック分けをやり直すのでそれに伴い各ブロックの行列演算が増えるという側面があるものの、特に、新たに取得した画像の枚数やオブジェクトの有無などに応じてブロック分けを柔軟に最適化し易いという利点がある。具体的には、新規取得画像の枚数が蓄積済みの画像の枚数に比べて多く、ブロック分けの単位を大きくする必要がある例えば、10枚で1ブロックから100枚で1ブロックへと変更するなど場合には、分け方1は有効である。これに対して、分け方2では、図30のように、蓄積済み画像のブロック1~100については、ブロック内のクラスタ重要度および画像重要度の値は変わらないので、行列演算を行わなくてよい。このため、新しいブロック101~103についてのみを行列演算の対象とすれば足りることになるので演算量の削減に貢献できる。実施の形態3実施の形態3では、実施の形態1におけるクラスタ重要度の算出において、各ブロックのブロック内重要度の正規化を、ノード数を用いるのではなく、ダミーノードの重要度を用いる方法について説明する。図26に図2におけるS205のクラスタ重要度の算出の詳細を示す。なお、実施の形態1における処理フローである図16のフローチャートのうち、S1602のノード数で正規化の部分だけが異なる。それ以外の部分については、実施の形態1と変わらないため、ここでは説明を割愛する。クラスタ重要度算出部118は、ダミーノードの重要度で各ブロックのブロック内重要度を正規化するS2602。具体的には、各ブロック内重要度に含まれているダミーノードのスコアを1にするような値を全ての重要度に掛け合わせる。図27に例を示す。例えば、ブロック1のブロック内重要度が図のようであるとする。このとき、ダミーノードの重要度が0005である。ここで、ダミーノードの重要度を1にするためには、10005200を全てのノードのブロック内重要度に掛け合わせる。画像1のブロック内重要度は0152であるため、0152×200304になる。同様に、その他のノードのブロック内重要度も正規化する。以上の説明のように、実施の形態3に係る画像管理装置100は、実施の形態1とは異なった正規化の方法を用いて画像の重要度を算出することができる。実施の形態4実施の形態4は、あるクラスタの重要度を算出する際に、ブロック内重要度の積算に加えて、外部装置において算出済みで上記クラスタに対応する重要度をも積算することで、より妥当な重要度算出を図るものである。以下では、外部装置において算出したクラスタの重要度を外部重要度と呼ぶ。図34に示す画像管理装置3400は、画像管理装置100と同様な機能を備えている。すなわち、オブジェクト特徴量抽出部103のように画像から顔を抽出する機能、クラスタリング部104のように抽出した顔を基にクラスタリングを行う機能、クラスタ重要度算出部118のように各クラスタの重要度を算出する機能などを備える。画像管理装置100と画像管理装置3400との間は、回線有線無線問わない。を通して各種情報のやりとりが可能である。図35,図36を用いて本実施の形態の処理の流れを説明する。まず、画像管理装置100のクラスタリング部104は、画像管理装置3400から特徴量を取得するS3501。続いて、クラスタリング部104は、分類後の各クラスタの特徴量を、取得した特徴量と比較するS3502。図35の例では、クラスタa1の特徴量を取得し、取得した特徴量を、クラスタ1~3それぞれの特徴量と比較している。そして、クラスタリング部104は、取得した特徴量が、分類後の各クラスタのうちのどのクラスタに対応するかを特定するS3503。この特定の手法は、例えば特徴値の類似度が最高のものを特定するやり方や、特徴値の類似度が閾値を超えたかどうかにより特定するやり方を用いることができる。続いて、クラスタリング部104は、特徴量の比較により特定されたクラスタIDの対応関係を示す対応表を作成する。例えば、図中の対応表では、画像管理装置100におけるクラスタ1は、画像管理装置3400におけるクラスタa1に対応していることを示している。このような対応表により、画像管理装置100と画像管理装置3400の両装置の間において、クラスタのIDが共有されることとなる。このようにクラスタのIDを共有した後で、画像管理装置100においてクラスタの重要度を算出する際には、クラスタ重要度算出部118は、画像管理装置3400からIDが対応するクラスタの外部重要度を取得するS3505。例えば、画像管理装置100においてクラスタ1の重要度を算出する際には、上記対応表を参照して、クラスタ1に対応するクラスタa1の外部重要度を画像管理装置3400から取得する。そして、図36に示すように、クラスタ重要度算出部118がクラスタ1の重要度を算出する際には、クラスタ重要度算出部118は、ブロック1~3におけるクラスタ1のブロック内重要度に加えて、取得した外部装置画像管理装置3400におけるクラスタa1クラスタ1に対応の外部重要度をも積算に用いてクラスタ1の重要度を算出する。なお、画像管理装置3400においては、画像管理装置100と同様に、画像を複数のブロックに区分けし、ブロック内重要度を足し合わせることによりクラスタの重要度を求めるとしてもよい。また、画像管理装置100,3400だけでなく、クラスドベースのサーバをも連携させて、このサーバに処理を分担させるようにしてもよい。なお、本実施の形態では、画像管理装置100においてIDの対応表を作成するとしたが、画像管理装置3400のIDを画像管理装置100のIDに合わせて書き換えるやり方もありうる例えば、クラスタa1をクラスタ1と書き換える。。また、画像管理装置100と画像管理装置3400との間の、顔認識のアルゴリズムが大幅に異なる場合などには、特徴量を比較する手法が用いにくいことがある。このような場合には、特徴量に代えて、クラスタに属する画像を取得するとしてもよい。実施の形態5上記各実施の形態では、複数の画像を区分けしてブロックを生成する例について説明したが、細かくブロック分けすると重要度の伝播が遮断される可能性が高くなるので、個々のブロックの大きさはなるべく大きいことが好ましい。もっとも、ブロックの大きさが大きすぎると、行列演算に関するリソースの負荷が過大となる。そこで、実施の形態5は、ブロックの大きさを、装置のリソースに即した大きさとすることを図る。リソースの例としては、メモリサイズが挙げられる。すなわち、重要度算出のために利用可能なメモリサイズに応じてブロック生成部105が生成するブロックがそれぞれ含む画像数を変更する。例えば、重要度算出のために利用可能なメモリサイズが2MBの場合、1ブロックあたりの画像数を1万と設定し、メモリサイズが1MBの場合、1ブロックあたりの画像数を5千と設定することが考えられる。その他にもメモリサイズに応じて、1ブロックあたりの画像数の範囲下限値や上限値を設定するとしてもよい。また、メモリサイズに限らず、リソースの例としては、CPUのクロック周波数、CPU使用率などが挙げられる。また、記憶部107がHDDの場合には、1分あたりの回転数やキャッシュサイズなどを利用しても構わない。また、上に挙げた項目メモリサイズ、CPUのクロック周波数、CPU使用率、HDDの回転数、HDDのキャッシュサイズを基に、重要度算出処理能力の指標となる数値を算出し、この数値を基にブロックがそれぞれ含む画像数を設定するとしてもよい。<補足>以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記の内容に限定されず、本発明の目的とそれに関連又は付随する目的を達成するための各種形態においても実施可能であり、例えば、以下であっても構わない。1クラスタのブロック内重要度からクラスタの重要度を求めるやり方について図28で簡単に説明した重要度を求めるやり方について補足する。あるクラスタが複数のブロックに含まれていた場合、算出されるブロック内重要度は複数になる。この場合、複数のブロック重要度を積算することにより最終的なクラスタの重要度を算出することができる。例えば、図32に示すように、ブロック2およびブロック3の両方に含まれるクラスタ3の重要度については、クラスタ3のブロック1~3におけるブロック内重要度a,b,cを足し合わせたabcを最終的なクラスタの重要度として算出することができる。2画像重要度の算出方法について図29では、画像の重要度を算出する場合には、その画像に含まれるクラスタの重要度に、クラスタから画像へのリンクの固定値001を掛け合わせているがこれに限られない。例えば、画像に写っている人物の占有度の大小を画像の重要度に反映させたい場合には、図33に示すように、画像に含まれるクラスタの重要度に、その画像におけるクラスタの占有度を掛け合わせることによって求めるとしてもよい。こうすることで、クラスタ1の人物がより大きく写る画像Yを画像Xより高い重要度とすることができる。3クラスタリングについて実施の形態では、クラスタリング部104が行うクラスタリングの手法として、非階層的な手法であるkmeans法を例に挙げたが、これに限らずウォード法などの階層的な手法を用いてもよい。4オブジェクトについて各実施の形態では、オブジェクトとして人の顔を例に挙げて説明したが、人に限らず、犬図4:画像10や猫などの動物の顔をオブジェクトとして画像特徴量の抽出対象としても構わない。また、画像に写るオブジェクトとしては、顔に限らず、自動車図4:画像6や植物、建物など様々な物体などが考えられる。5背景のノードについて実施の形態2では、全画像の背景を1個の背景ノードとしてグラフ生成する例を説明したが、これに限らず、背景のノードを複数個作成したり、あるいは背景のノードを有さないグラフを作成しても構わない。6画像特徴量について各実施の形態では、画像特徴量の一例として占有度を挙げて説明したがこれに限られない。例えば、占有度に加えて人物の笑顔の度合いや顔の向きの度合いさらには人物のピントの度合いを重みとしても良い。笑顔の度合いとしては、より笑顔の度合いが大きい画像をより高い画像重要度とすることが考えられる。また、顔の向きの度合いの場合は、より正面を向くほど、より高い画像重要度となるような計算式とすることができる。人物のピントの度合いについては、例えば、人物のピントがシャープであるほど高く評価し、ピントがぼけているほど低く評価する。さらに、占有度を全く用いずに、笑顔の度合いや顔の向きの度合いや人物のピントの度合いなどに基づいて各オブジェクトの重要度を算出しても構わない。要するに、オブジェクトが各画像において写り込んでいる特徴を示す値であれば足り、占有度、笑顔の度合い、顔の向きの度合い、などに限らず様々な値を用いることができる。7画像を取得する対象について各実施の形態では、撮影装置130から画像を取得するとして説明したが、取得の対象はこれに限られない。例えば、携帯端末などの外部機器から画像を取得するとしてもよい。機器どうしの接続の態様としては、有線LANケーブル、USBケーブルなど、無線赤外線やBluetoothなどを問わず様々な形態をとり得る。また、スマートメディア、コンパクトフラッシュ登録商標、メモリースティック、SDメモリーカード、マルチメディアカード、CDRRW、DVD±RRW、DVDRAM、HDDVD、BDといった記録媒体を着脱可能なドライブを介して取得するようにしてもよい。8集積回路各実施の形態の画像評価装置は、典型的には集積回路であるLSIとして実現されてよい。各回路を個別に1チップとしてもよいし、全ての回路又は一部の回路を含むように1チップ化されてもよい。ここでは、LSIとして記載したが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後にプログラム化することが可能なFPGAFieldProgrammableGateArray、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。9プログラム各実施の形態で示した画像の重要度算出に係る処理をコンピュータ等の各種機器のプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、又は各種通信路を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、スマートメディア、コンパクトフラッシュ商標、メモリースティック商標、SDメモリーカード、マルチメディアカード、CDRRW、DVD±RRW、DVDRAM、HDDVD、BD等がある。流通、頒布された制御プログラムは、プロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより実施の形態で示したような各種機能が実現されるようになる。"