"画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出手段と、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像よりも重要度が低い第2の画像とを選出する画像選出手段と、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正手段と、前記第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と前記特徴量補正手段が補正した前記第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて前記第1の画像と前記第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出手段と、前記第1の画像の画像重要度と前記画像類似度算出手段で算出した前記画像類似度とに基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正手段とを備えることを特徴とする画像管理装置。前記第1の画像は、所定の重要度よりも高い重要度を有し、前記第2の画像は、前記所定の重要度よりも低い重要度を有することを特徴とする請求項1記載の画像管理装置。前記第1の画像に含まれるオブジェクトの個数と前記第2の画像に含まれるオブジェクトの個数とを比較するオブジェクト数比較判定手段を備え、前記特徴量補正手段は、前記オブジェクト数比較判定手段により前記第1の画像に含まれるオブジェクトの個数と前記第2の画像に含まれるオブジェクトの個数とが同じと判定されると、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を補正することを特徴とする請求項1記載の画像管理装置。前記補正関数は、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値と前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値とに基づいて算出した補正係数を使って前記第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量それぞれを補正する関数であることを特徴とする請求項3に記載の画像管理装置。前記補正係数は、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値に対する前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値の比であり、前記補正関数は、前記補正係数を前記第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量それぞれに乗ずる関数であることを特徴とする請求項4に記載の画像管理装置。前記補正係数は、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値と前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値との差分値であり、前記補正関数は、前記補正係数を前記第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量それぞれに加算する関数であることを特徴とする請求項4に記載の画像管理装置。前記画像類似度算出手段は、前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれと前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれとの類似度を算出し、算出した複数の類似度に基づいて前記第1の画像の含まれる複数のオブジェクトと前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトとを一対一に対応付ける画像内オブジェクト類似度算出手段と、前記画像内オブジェクト類似度算出手段により互いに一対一に対応付けられたオブジェクト同士の類似度の平均値を算出し前記画像類似度として出力する類似度平均値算出手段とを備えることを特徴とする請求項5に記載の画像管理装置。前記画像内オブジェクト類似度算出手段は、算出した複数の類似度の最高値に対応する2つのオブジェクトを対応付けし、その後、対応付けがなされたオブジェクトを除く他のオブジェクトの組み合わせに係る複数の類似度の最高値に対応する2つのオブジェクトを対応付けすることを特徴とする請求項7記載の画像管理装置。前記画像重要度補正手段は、更に、前記第1の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値と前記第2の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値とに基づいて前記第2の画像の重要度を補正することを特徴とする請求項1記載の画像管理装置。前記画像重要度補正手段は、前記第2の画像の重要度を以下の関係式Sg:前記画像類似度、Scm:前記第1の画像の重要度、Scn:前記第2の画像の画像重要度、Ssaven:前記第2の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値、Ssavem:前記第1の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値を用いて補正することを特徴とする請求項9記載の画像管理装置。画像それぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出手段と、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像よりも重要度が低い第2の画像とを選出する画像選出手段と、前記第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量に対する前記第1の画像に含まれるオブジェクトの中から選択した1つのオブジェクトの特徴量の比を前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量それぞれに乗ずる補正関数を使って前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を補正して出力する特徴量補正手段と、前記第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と前記特徴量補正手段から出力される第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量とを用いて前記第1の画像と前記第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出手段と、前記画像類似度算出手段で算出した前記画像類似度に基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正手段とを備えることを特徴とする画像管理装置。コンピュータにより実現させる画像管理方法であって、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像の重要度よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出ステップと、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正ステップと、前記第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と前記特徴量補正ステップで補正した前記第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて前記第1の画像と前記第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出ステップと、前記第1の画像の画像重要度と前記画像類似度算出ステップで算出した前記画像類似度に基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正ステップとを含むことを特徴とする画像管理方法。複数の画像の画像管理処理をコンピュータにより実現させる画像管理プログラムであって、前記画像管理処理は、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像の重要度よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出ステップと、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、前記第1の画像に含まれるオブジェクトの特徴量と前記第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正ステップと、前記第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と前記特徴量補正ステップで補正した前記第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて前記第1の画像と前記第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出ステップと、前記第1の画像の画像重要度と前記画像類似度算出ステップで算出した前記画像類似度に基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正ステップとを含むことを特徴とする画像管理プログラム。複数の画像の画像管理処理をコンピュータにより実現させる画像管理プログラムを記録した記録媒体であって、前記画像管理処理は、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出ステップと、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正ステップと、前記第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と前記特徴量補正ステップで補正した前記第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて前記第1の画像と前記第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出ステップと、前記第1の画像の画像重要度と前記画像類似度算出ステップで算出した前記画像類似度に基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正ステップとを含むことを特徴とする記録媒体。画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出手段と、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出手段と、前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、前記第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と前記第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正手段と、前記第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と前記特徴量補正手段が補正した前記第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて前記第1の画像と前記第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出手段と、前記第1の画像の画像重要度と前記画像類似度算出手段で算出した前記画像類似度に基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正手段とを備えることを特徴とする画像管理用集積回路。ところが、特許文献1,2に記載の技術では、本来は同じ被写体に対応するオブジェクトであるにも関わらず、撮影環境の違い等により異なる被写体に対応するオブジェクトとして扱われてしまうことがある。例えば、撮影条件が悪く撮影された画像の被写体の一部に影が映りこんでしまう場合がある。この場合、影が映りこんだ被写体は、本来の被写体とは別の被写体として扱われてしまうことがある。或いは、順光環境と逆光環境の違いや明所と暗所の違いによっても異なる被写体に対応するオブジェクトとして扱われてしまう場合もある。つまり、撮影環境の違い等に起因したノイズにより撮影された被写体が、本来の被写体とは異なる被写体に対応するオブジェクトとして扱われてしまうことがあった。その結果、前述のランキングの方法を採用する場合、各オブジェクトの重要度が正しく算出できないために各画像の重要度が正しく算出されず、各画像のランキングが誤ったものとなることがあった。本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであって、各画像の重要度を正しく算出できる画像管理装置を提供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、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出手段と、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と第1の画像よりも重要度が低い第2の画像とを選出する画像選出手段と、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正手段と、第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と特徴量補正手段が補正した第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて第1の画像と第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出手段と、第1の画像の画像重要度と画像類似度算出手段で算出した画像類似度とに基づいて第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正手段とを備える。上記構成によれば、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量をパラメータとする補正関数に基づいて両画像の類似度に応じて各オブジェクトに含まれるノイズを除去するように適宜補正をすることにより、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量を正しく算出することができるので、第2の画像の重要度を正しく算出することができる。また、本発明に係る画像管理装置は、第1の画像が、所定の重要度よりも高い重要度を有し、第2の画像が、所定の重要度よりも低い重要度を有するものであってもよい。本構成によれば、所定の重要度を適宜設定することにより、重要度を見直す画像の数を限定することができるので、画像管理装置の処理負荷の低減を図ることができる。また、本発明に係る画像管理装置は、第1の画像に含まれるオブジェクトの個数と第2の画像に含まれるオブジェクトの個数とを比較するオブジェクト数比較判定手段を備え、特徴量補正手段が、オブジェクト数比較判定手段により第1の画像に含まれるオブジェクトの個数と第2の画像に含まれるオブジェクトの個数とが同じと判定されると、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を補正するものであってもよい。本構成によれば、第1の画像および第2の画像として、ノイズにより各オブジェクトの特徴量に相違が生じている2つの画像に限定することができるので、画像管理装置の処理負荷の軽減を図ることができる。また、本発明に係る画像管理装置において、補正関数が、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値と第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値とに基づいて算出した補正係数を使って第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量それぞれを補正する関数であってもよい。本構成によれば、補正関数が、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値と第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値とに基づいて算出した補正係数を使うので、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトと第2の画像に含まれる複数のオブジェクトとの対応関係が補正係数に影響しないので、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトと第2の画像に含まれる複数のオブジェクトとの対応関係を把握するための処理を省略することができるから、画像管理装置の処理負荷の低減を図ることができる。また、本発明に係る画像管理装置において、補正係数が、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値に対する第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値の比であり、補正関数が、補正係数を第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量それぞれに乗ずる関数であってもよい。本構成によれば、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれの特徴量と、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれの特徴量とから、ノイズによる特徴量の相違を抽出することができるので、より確実にノイズを除去することができる。また、本発明に係る画像管理装置において、補正係数が、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値と第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量の平均値との差分値であり、補正関数が、補正係数を第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量それぞれに加算する関数であってもよい。本構成によれば、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれの特徴量にゼロが含まれる場合であっても、前記特徴量補正手段が、ゼロ除算を防止する処理を行う必要がなくなるので、前記特徴量補正手段で行う処理の簡素化を図ることができる。また、本発明に係る画像管理装置では、画像類似度算出手段が、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれと第2の画像に含まれる複数のオブジェクトそれぞれとの類似度を算出し、算出した複数の類似度に基づいて第1の画像の含まれる複数のオブジェクトと第2の画像に含まれる複数のオブジェクトとを一対一に対応付ける画像内オブジェクト類似度算出手段と、画像内オブジェクト類似度算出手段により互いに一対一に対応付けられたオブジェクト同士の類似度の平均値を算出し画像類似度として出力する類似度平均値算出手段とを備えるものであってもよい。本構成によれば、各オブジェクトへのノイズの影響の相違が、オブジェクトの類似度に影響するのを抑制できるので、各オブジェクトの特徴量をより精度よく補正することができる。また、本発明に係る画像管理装置では、画像内オブジェクト類似度算出手段が、算出した複数の類似度の最高値に対応する2つのオブジェクトを対応付けし、その後、対応付けがなされたオブジェクトを除く他のオブジェクトの組み合わせに係る複数の類似度の最高値に対応する2つのオブジェクトを対応付けするものであってもよい。本構成によれば、オブジェクトの類似度のみに基づいてオブジェクト同士の対応付けを行うことができるので、オブジェクト類似度算出手段が行うオブジェクト同士の対応付け処理を簡素化することができる。また、本発明に係る画像管理装置は、上記画像重要度補正手段が、更に、上記第1の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値と上記第2の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値とに基づいて第2の画像の重要度を補正するものであってもよい。本構成によれば、第1の画像に含まれるオブジェクトの大きさと第2の画像に含まれるオブジェクトの大きさとの違いを第2の画像の重要度に反映させることができるので、第2の画像の重要度をより精度よく算出することができる。また、本発明に係る画像管理装置は、上記画像重要度補正手段が、上記第2の画像の重要度を以下の関係式Sg:前記画像類似度、Scm:前記第1の画像の重要度、Scn:前記第2の画像の画像重要度、Ssaven:前記第2の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値、Ssavem:前記第1の画像に含まれるオブジェクトの大きさの平均値を用いて補正するものであってもよい。また、本発明に係る画像管理装置は、画像それぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出手段と、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像よりも重要度が低い第2の画像とを選出する画像選出手段と、第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量に対する第1の画像に含まれるオブジェクトの中から選択した1つのオブジェクトの特徴量の比を第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量それぞれに乗ずる補正関数を使って第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を補正して出力する特徴量補正手段と、第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と特徴量補正手段から出力される第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量とを用いて第1の画像と第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出手段と、画像類似度算出手段で算出した画像類似度に基づいて第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正手段とを備えるものであってもよい。本構成によれば、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とに基づいて適宜補正をすることにより、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量に含まれるノイズを除去することができるので、第2の画像の重要度を正しく算出することができる。また、本発明は、コンピュータにより実現させる画像管理方法であって、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と前記第1の画像の重要度よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出ステップと、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正ステップと、第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と特徴量補正ステップで補正した第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて第1の画像と第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出ステップと、第1の画像の画像重要度と前記画像類似度算出ステップで算出した前記画像類似度に基づいて前記第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正ステップとを含むものであってもよい。本構成によれば、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とに基づいて適宜補正をすることにより、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量に含まれるノイズを除去することができるので、第2の画像の重要度を正しく算出することができる。また、本発明は、複数の画像の画像管理処理をコンピュータにより実現させる画像管理プログラムであって、前記画像管理処理が、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と第1の画像の重要度よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出ステップと、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれるオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれるオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正ステップと、第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と特徴量補正ステップで補正した第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて第1の画像と第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出ステップと、第1の画像の画像重要度と画像類似度算出ステップで算出した画像類似度に基づいて第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正ステップとを含むものであってもよい。本構成によれば、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とに基づいて適宜補正をすることにより、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量に含まれるノイズを除去することができるので、第2の画像の重要度を正しく算出することができる。また、本発明は、複数の画像の画像管理処理をコンピュータにより実現させる画像管理プログラムを記録した記録媒体であって、画像管理処理が、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出ステップと、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と第1の画像よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出ステップと、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正ステップと、第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と特徴量補正ステップで補正した第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて第1の画像と第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出ステップと、第1の画像の画像重要度と画像類似度算出ステップで算出した画像類似度に基づいて第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正ステップとを含むものであってもよい。本構成によれば、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とに基づいて適宜補正をすることにより、第2の画像に含まれる各オブジェクトの特徴量に含まれるノイズを除去することができるので、第2の画像の重要度を正しく算出することができる。また、本発明は、画像それぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量に基づいて各画像の重要度を算出する画像重要度算出手段と、各画像の重要度に基づいて、第1の画像と第1の画像よりも低い重要度を有する第2の画像とを選出する画像選出手段と、第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、第1の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量と第2の画像に含まれる複数のオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数を使って補正する特徴量補正手段と、第1の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量と特徴量補正手段が補正した第2の画像に含まれるオブジェクトそれぞれの特徴量とを用いて第1の画像と第2の画像との類似度である画像類似度を算出する画像類似度算出手段と、第1の画像の画像重要度と画像類似度算出手段で算出した画像類似度に基づいて第2の画像の重要度を補正する画像重要度補正手段とを備える画像管理用集積回路であってもよい。本構成によれば、画像管理装置の小型化を図ることができる。<実施の形態1><1>構成本実施の形態に係る画像管理装置100の構成を図1に示す。画像管理装置100は、メモリ131と、プロセッサ130とを備える。また、画像管理装置100は、図示していないが、USBUniversalSerialBus入力端子と、HDMIHighDefinitionMultimediaInterface出力端子とを備える。USB入力端子は、入力インターフェースであり、一端側が撮像装置101に接続されたUSBケーブルの他端側に設けられたコネクタ図示せずが接続される。このUSB入力端子へは、撮像装置101からUSBケーブルを介して送信されてくる後述の画像データが入力される。HDMI出力端子には、一端側が表示装置120に接続されたHDMIケーブルの他端側に設けられたコネクタ図示せずが接続される。このHDMI出力端子からは、表示装置120に対して後述の画像ランキングデータが出力される。メモリ131は、例えば、DRAMDynamicRandomAccessMemory等により構成される。プロセッサ130は、汎用のCPUにより構成される。撮影装置101は、画像を撮影し、撮影した画像のデータ画像データを蓄積する。この撮影装置101には、デジタルカメラ等が含まれる。また、撮像装置101は、USBケーブルを介して画像データを画像管理装置100に送信する。この画像データは、画素値のデータの集合よりなる。また、画像データにより表される画像は、写真等の静止画像からなる。また、表示装置120は、画像管理装置100からHDMIケーブルを介して送信される画像ランキングデータに基づいて、各画像の重要度ランキングを表示する。この表示装置120としては、例えば、放送端末から出力される映像を表示できるデジタルテレビがある。そして、画像管理装置100では、プロセッサ130がメモリ131に記憶された適宜のプログラムを実行することにより、画像取得部102と、オブジェクト検出部103と、オブジェクト分類部105と、オブジェクト重要度算出部106と、画像重要度算出部107と、画像ランキング部108と、画像内オブジェクト数抽出部109と、画像選出部111と、画像類似度算出部114と、画像重要度補正値算出部117と、画像リランキング部118と、画像出力部119とを実現している。また、メモリ131は、オブジェクト特徴量記憶部104と、画像内オブジェクト数記憶部110と、画像重要度記憶部323として使用される領域を一部に含んでいる。<1-1>画像取得部画像取得部102は、USB入力端子に入力される複数の画像データそれぞれに対応する各画像に対して画像IDIDentifierを付与する。図2に、各画像データが示す画像とそれに付与された画像IDとを示す。この画像IDは、画像管理装置100内で各画像を一意に識別するための識別子となるものであり、画像取得部102が生成する。画像取得部102では、画像取得部102が画像を取得した順番を表す番号の先頭にアルファベットのIを付与したものを画像IDとする。例えば、図2の場合、画像取得部102は、図2における上段から下段に向かって順番に画像データを取得したことになる。なお、以下の説明では、画像IDで画像を区別する。例えば、画像IDとしてI001が付与された画像データに対応する画像は、画像I001として説明する。<1-2>オブジェクト検出部オブジェクト検出部103は、画像取得部102が取得した各画像データに対して、予め記憶している所定のオブジェクトに対応するテンプレート用いたテンプレートマッチングを行い、オブジェクトを検出する。そして、オブジェクト検出部103は、検出したオブジェクトに対して当該オブジェクトを識別するためのオブジェクトIDを付与する。図3は、各画像からオブジェクトを検出する例を示したものである。各画像に含まれるオブジェクトは、図3に示すように、1つの場合もあれば、複数存在する場合、全く存在しない場合もある。オブジェクトIDは、画像管理装置100内で各オブジェクトを一意に識別するための識別子であり、各オブジェクトに対して一対一に対応する。オブジェクトIDは、オブジェクト検出部103により生成される。オブジェクトIDは、オブジェクト検出部103がオブジェクトを検出した順番に1から番号が振られ、その番号の先頭にアルファベットのPを付加してなる。図3の例では、画像I001に含まれる2つのオブジェクトそれぞれに、オブジェクトIDとしてP001、P002が付与され、画像I002に含まれる3つオブジェクトそれぞれに、オブジェクトIDとしてP003、P004、P005、画像I003に含まれる1つのオブジェクトに、オブジェクトIDとしてP006が付与されている。図4に各オブジェクトにオブジェクトIDが付与された状態を示す。また、オブジェクト検出部103は、検出したオブジェクトそれぞれからオブジェクト特徴量を抽出する。このオブジェクト特徴量は、例えば、Gaborフィルタを用いて得られるオブジェクトを構成する複数の画素値の周期性や方向性から算出される。そして、人物の顔の画像についてのオブジェクト特徴量としては、画素値の周期性や方向性に基づいて算出される目と認識された2つの領域の間の距離や鼻と認識された領域と口と認識された領域との間の距離等を採用することができる。<1-3>オブジェクト特徴量記憶部オブジェクト特徴量記憶部104は、メモリ131の一部により構成され、オブジェクト検出部103が抽出した各オブジェクトの特徴量を記憶する。図5にその一例を示す。また、各オブジェクトは、図5に示すように、複数種類の特徴量特徴量成分1、特徴量成分2、、特徴量成分nを有している。以下、これらの特徴量成分1、特徴量成分2、、特徴量成分nを各成分とするベクトルを特徴量ベクトルとして説明する。なお、この特徴量ベクトルは、オブジェクト分類部105及び画像内オブジェクト類似度決定部114で使用される。<1-4>オブジェクト分類部オブジェクト分類部105は、オブジェクト特徴量記憶部104に格納されている各オブジェクトの特徴量ベクトルに基づいて、まず、K-means法を用いて、自動的に複数のクラスタを生成し、その後、各オブジェクトを当該複数のクラスタに分類する。また、オブジェクト分類部105は、各クラスタに対して個別のクラスタIDを付与する。これにより、各クラスタIDと、当該クラスタに分類された各オブジェクトのオブジェクトIDと、各クラスタに分類されたオブジェクトの個数とが対応付けされる。複数のオブジェクトを複数のクラスタに分類した一例を図6に示す。<1-5>オブジェクト重要度算出部オブジェクト重要度算出部106は、各オブジェクトについて、当該オブジェクトが属するクラスタに分類されたオブジェクトの個数をオブジェクト重要度として算出する。ここで、オブジェクトが属するクラスタに分類されたオブジェクトの個数を当該オブジェクトのオブジェクト重要度としたのは、同じクラスタに分類されるオブジェクトは同じ被写体に対応するものであることと、複数の画像の中において出現する回数の多い被写体ほどユーザが関心のある被写体であることを踏まえたことによる。オブジェクト重要度算出部106が、各オブジェクトの重要度を算出した例を図7に示す。<1-6>画像重要度算出部画像重要度算出部107は、各画像に含まれるオブジェクトそれぞれのオブジェクト重要度の加算値を各画像の画像重要度として算出する。ここで、画像重要度算出部107は、オブジェクト重要度算出部106から各オブジェクトのオブジェクト重要度を読み出して各画像の画像重要度を算出する。図8に示す例では、例えば、画像I001に含まれるオブジェクトP001,P002それぞれのオブジェクト重要度が30、27なので、画像I001の画像重要度は、オブジェクトP001のオブジェクト重要度30とオブジェクトP002のオブジェクト重要度27との加算値である57となる。また、画像重要度算出部107は、各画像について画像重要度を算出する毎に、当該画像に含まれる各オブジェクトのオブジェクトIDを画像内オブジェクト数抽出部109および画像選出部111に通知する。<1-7>画像重要度記憶部画像重要度記憶部323は、メモリ131の一部の領域により構成され、画像重要度算出部107が算出した各画像の画像重要度を画像ID等とともに記憶する。画像重要度記憶部323には、例えば、図9に示すように、各画像の画像IDと、各画像の重要度とが対応づけられた形で記憶される。<1-8>画像ランキング部画像ランキング部108は、画像重要度記憶部323から読み出した各画像の画像重要度に基づいて、各画像に対して順序付けを行う。図10に、画像重要度に基づいて各画像を並べた結果の一例を示す。図10に示す例では、画像重要度が101の画像I012の順位が1位であり、2位以下に画像I009および画像I002が続いている。図10に示す例では、画像ランキング部108が、画像重要度の数値の降順で各画像を並べている。なお、画像ランキング部108は、画像重要度が同値の画像があると、当該画像に付与された画像IDの番号が若い方を上位にランキングする。<1-9>画像内オブジェクト数抽出部画像内オブジェクト数抽出部109は、1つの画像Imまたは画像Inについて、画像重要度算出部107から通知されるオブジェクトIDの個数を計数して得られた値をオブジェクト数として出力する。<1-10>画像内オブジェクト数記憶部画像内オブジェクト数記憶部110は、メモリ131の一部の領域により構成され、画像内オブジェクト数抽出部109で算出されたオブジェクト数を画像IDとともに記憶する。例えば、図10に示すように、各画像に含まれるオブジェクトの個数例えば、画像I012、I009、I002、であれば、3個、5個、3個、が、各画像I012I009I002,の画像IDと対応付けられた形で記憶されている。<1-11>画像選出部画像選出部111は、画像ランキング部108によってランキングされた複数の画像から、所定の重要度よりも重要度が高い画像高重要度画像Imと、所定の重要度よりも重要度が低い画像低重要度画像Inとを選出する。ここで、所定の重要度は、ランキングが所定の順位例えば、M位の画像の画像重要度に相当する。そして、ユーザは、画像管理装置100に設けられた重要度設定部図示せずを用いて、所定の順位を適宜設定することができる。画像選出部111は、高重要度画像Imを選出する高重要度画像選出部112と、低重要度画像Inを選出する低重要度画像選出部113とから構成される。高重要度画像選出部112は、例えば、図10に示すように、ランキングされた複数の画像のうち、最も画像重要度の高い画像順位が1位の画像から順番に、順位がM位図10では49位の画像重要度が所定の重要度よりも高い画像の中でランキングが最も低い画像までを高重要度画像Imとして選出していく。また、高重要度画像選出部112は、高重要度画像Imを1枚選出すると、その都度、選出した高重要度画像Imの画像IDを画像内オブジェクト数比較判定部115に通知する。ここで、高重要度画像選出部112は、画像IDとともに当該画像IDで特定される画像が高重要度画像Imであることを識別できる情報を画像IDに付与している。また、高重要度画像選出部112は、選出した高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの数が1個の場合には、別の高重要度画像Imを選出する。これは、高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの個数が1個の場合は、特徴量補正部121が、オブジェクトの特徴量を適切に補正することができなくなることを考慮したことによる。つまり、オブジェクトの個数が1個の場合は、単に低重要度画像Imの画像重要度を高重要度画像Inの画像重要度に一致させる処理を行うに過ぎないこととなる。低重要度画像選出部113は、例えば、図10に示すように、ランキングされた複数の画像のうち、順位がM1位図10では順位が50位の画像重要度が所定の重要度よりも低い画像の中でランキングが最も高い画像から順番に、順位が最下位の画像までを低重要度画像Inとして選出していく。また、低重要度画像選出部113は、低重要度画像Imを1枚選出すると、その都度、選出した低重要度画像Inの画像IDを画像内オブジェクト数比較判定部115に通知する。ここで、高重要度画像選出部112は、画像IDとともに当該画像IDで特定される画像が低重要度画像Inであることを識別できる情報を画像IDに付与している。なお、本実施の形態では、低重要度画像選出部113が、ランキングされた複数の画像のうち、順位がM1位の画像から順番に選出する例について説明したが、これに限定されるものではなく、順位がMxx=1,2,の画像から順番に選出するものであってもよい。<1-12>画像内オブジェクト数比較判定部画像内オブジェクト数比較判定部115は、高重要度画像選出部112と低重要度画像選出部113とから通知される画像IDに基づいて、これらの画像IDで特定される高重要度画像Imおよび低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの総数を画像内オブジェクト数記憶部110から取得する。そして、画像内オブジェクト数比較判定部115は、高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの個数と、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの個数とを比較して、各オブジェクトの個数が同じであれば高重要度画像Imおよび低重要度画像Inの画像IDを画像類似度算出部114の一部を構成する特徴量補正部121に通知する。例えば、図11に示すように、比較の対象となる高重要度画像I012と低重要度画像I012とがいずれも3個のオブジェクトを含む場合、画像内オブジェクト数比較判定手段115は、高重要度画像I012の画像IDと低重要度画像I013の画像IDとを特徴量補正部121に通知する。この画像内オブジェクト数比較判定部115が設けられていることにより、高重要度画像選出部112が選出した高重要度画像Imとは、被写体が一致する可能性のない低重要度画像Inをオブジェクトの特徴量の補正の対象から除外することができ、処理の効率化を図ることができる。<1-13>画像類似度算出部画像類似度算出部114は、特徴量補正部121と、画像内オブジェクト類似度算出部116と、類似度判定部123と、類似度平均値算出部122とから構成される。<1-13-1>特徴量補正部特徴量補正部121は、画像内オブジェクト数比較判定部115から通知される画像IDで特定される高重要度画像Imおよび低重要度画像Inそれぞれに含まれる複数のオブジェクトの特徴量をオブジェクト特徴量記憶部104から読み出す。そして、特徴量補正部121は、低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの特徴量と低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数F1を使って補正して出力する。ここで、補正関数F1は、低重要度画像Inに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルの成分毎の平均値に対する高重要度画像Imに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルの成分毎の平均値の比からなる補正係数を低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量ベクトルの各成分に乗ずる関数で構成される。つまり、画像内オブジェクト数比較判定部115から通知される高重要度画像Imに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルをPu1Pu11,Pu12,,Pu1n、Pu2Pu21,Pu22,,Pu2n、、PuvPuv1,Puv2,,Puvnとし、画像内オブジェクト数比較判定部115から通知される低重要度画像Inに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルをPw1Pw11,Pw12,,Pw1n、Pw2Pw21,Pw22,,Pw2n、、PwvPwv1,Pwv2,,Pwvnとし、特徴量ベクトルPw1、Pw2、、Pwvを補正した後の特徴量ベクトルをPw1aPw11a,Pw12a,,Pw1na、Pw2aPw21a,Pw22a,,Pw2na、、PwvaPwv1a,Pwv2a,,Pwvnaとすると、補正関数F1Pについて[数2]の関係式が成立する。以下、特徴量補正部121が、画像内オブジェクト数比較判定部115から高重要度画像I012および低重要度画像I013の画像IDが通知された場合の例について説明する。ここで、図12に示すように、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033が被写体イ,ロ,ハに対応し、低重要度画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030が被写体ロ,ハ,イに対応しているとする。ところで、低重要度画像I013から撮像条件等のノイズによるオブジェクトの特徴量の影響を除去する補正をする方法として、例えば、高重要度画像I012に含まれる1つのオブジェクトP033と、低重要度画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030のうちオブジェクトP033に対応する被写体ハに対応するオブジェクトP029を選出して、オブジェクトP033の特徴量とオブジェクトP029の特徴量とを使って補正関数を算出することが考えられる。この場合、高重要度画像I012に含まれる複数のオブジェクトと低重要度画像I013に含まれる複数のオブジェクトとの対応関係を把握する必要がある。例えば、同じ被写体ハに対応するオブジェクトP033の特徴量とオブジェクトP029の特徴量とを使って補正関数を算出する場合と、被写体ハに対応するオブジェクトP033の特徴量と被写体イに対応するオブジェクトP030の特徴量とを使って補正関数を算出した場合とで、補正関数の内容が変わる可能性がある。つまり、オブジェクトの対応関係が補正関数に影響することになる。しかしながら、画像I012に含まれるオブジェクトそれぞれが、画像I013に含まれるどのオブジェクトと被写体が一致するかを特定することは難しい。そこで、本実施の形態では、図13に示すように、画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033の各特徴量ベクトルの重心ベクトル特徴量平均値ベクトルG012と、画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030の各特徴量ベクトルの重心ベクトル特徴量平均値ベクトルG013を使って、補正関数F1を算出する。これにより、特徴量補正部121は、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033それぞれと、低重要度画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030それぞれと、被写体イ、ロ、ハとの対応関係を把握しなくても補正関数F1を算出することができる。従って、高重要度画像i012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033と低重要度画像i012に含まれるオブジェクトP028,P029,P030との対応関係を把握するための処理を省略することができるから、画像管理装置の処理負荷の低減を図ることができる。ここでは、特徴量補正部121が、まず、図14に示すように、画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033の各特徴量ベクトルから特徴量平均値ベクトルG012オブジェクトP031,P032,P033の特徴量ベクトルの重心ベクトルを算出し、図15に示すように、画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030の各特徴量から特徴量平均値ベクトルG013つまり、オブジェクトP028,P029,P030の特徴量ベクトルの重心ベクトルを算出する。例えば、特徴量平均値ベクトルG012の特徴量成分1は、オブジェクトP031の特徴量成分1である0.03と、オブジェクトP032の特徴量成分1である0.1と、オブジェクトP030の特徴量成分1である0.17との平均値0.1=0.030.10.17/3となる。そして、特徴量補正部121は、特徴量平均値ベクトルG012の各特徴量成分と、特徴量平均値ベクトルG013の各特徴量成分との比を補正係数として成分毎に算出し、補正量ベクトルChを求める図16参照。続いて、特徴量補正部121は、補正量ベクトルChの各成分と特徴量ベクトルP028,P029,P030との各成分同士の積を算出する関数を補正関数F1とする。つまり、特徴量補正部121は、当該補正関数F1を用いて、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトP028,P029,P030の特徴量ベクトルを補正することで、画像I012に含まれるオブジェクトそれぞれと画像I013に含まれるオブジェクトそれぞれとの対応関係に関わらず、低重要度画像Inからノイズの影響を除去することができる。なお、特徴量補正部121は、特徴量平均値ベクトルG013の中に特徴量成分として0を含む場合には、当該特徴量成分に対応する補正量ベクトルChの特徴量成分を1に設定する。これにより、特徴量成分として0を含む場合のゼロ除算の発生を防ぐことができる。特徴量補正部121は、補正関数F1に特徴量ベクトルP028,P029,P030を入力して得られる特徴量ベクトルP028a,P029a,P030aを画像内オブジェクト類似部116に出力することになる。特徴量補正部121が、画像I013に含まれる各オブジェクトの特徴量に対して補正量ベクトルChを用いて補正を行った後における各オブジェクトの特徴量を図17に示す。<1-13-2>画像内オブジェクト類似度算出部画像内オブジェクト類似度算出部116は、高重要度画像Imに含まれる複数のオブジェクトと、低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトとの類似度オブジェクトの類似度を算出する。ここで、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクト特徴量記憶部104から画像I012に含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルと、特徴量補正部121から入力される画像I013に含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルとを用いて、オブジェクトの類似度を算出する。高重要度画像I012および低重要度画像I013は、それぞれ3つのオブジェクトを含むので、図18に示すように、9つのオブジェクトの組合せについてオブジェクトの類似度を算出する。また、画像内オブジェクト類似度算出部116は、対比する2つのオブジェクトの特徴量ベクトルを使ってコサイン類似度を算出する。なお、オブジェクトの類似度は、2つのオブジェクトの特徴量ベクトルの内積に基づいて算出される量を使ってもよい。つまり、オブジェクトPsの特徴量ベクトルをPsPs1,Ps2,,Psnとし、オブジェクトPtの特徴量ベクトルをPtPt1,Pt2,,Ptnとすると、[数3]の関係式を使って類似度を算出する。なお、|Ps、Pt|は、特徴量ベクトルPs、Ptの絶対値ノルムを表す。図18に、オブジェクトP028aと、オブジェクトP031、オブジェクトP032およびオブジェクトP033との類似度を[数3]を使って算出した結果を示す。次に、画像内オブジェクト類似度算出部116は、算出した複数の類似度に基づいて、オブジェクトP031,P032,P033それぞれとオブジェクトP028a,P029a,P030aそれぞれとの間で被写体が一致する組合せを認定する。つまり、画像内オブジェクト類似度算出部116は、算出したオブジェクトの類似度に基づいて、高重要度画像I012の含まれる複数のオブジェクトP031,P032,P033と高重要度画像I013に含まれる複数のオブジェクトP028,P029、P030補正後のオブジェクトP028a,P029a、P030aとを一対一に対応付ける。ここでは、画像内オブジェクト類似度算出部116が、まず、算出したオブジェクトの類似度の中から最も類似度の高い組合せオブジェクトP029aとオブジェクトP033との組合せを検出し、オブジェクトP029aとオブジェクトP033とが同じ被写体に対応したオブジェクトと認定する図19上段参照。その後、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP029aとオブジェクトP033とを除く他のオブジェクト同士の類似度の中から最も類似度の高い組合せオブジェクトP028aとオブジェクトP031との組合せを検出し、オブジェクトP028aとオブジェクトP031とが同じ被写体に対応したオブジェクトと認定する図19中段参照。そして、画像内オブジェクト類似度算出部116は、残りのオブジェクトオブジェクトP030aとオブジェクトP032との組合せが同じ被写体に対応したオブジェクトと認定する図19下段参照。そして、画像内オブジェクト類似度算出部116は、同じ被写体に対応したオブジェクトと認定したオブジェクト、即ち、一対一に対応付けがなされたオブジェクト同士の類似度のみを類似度判定部123および類似度平均値算出部122に通知する。図18に示す例では、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP029aとオブジェクトP033との類似度0.9と、オブジェクトP028aとオブジェクトP031との類似度0.8と、オブジェクトP030aとオブジェクトP032との類似度0.65とを類似度判定部123および類似度平均値算出部122に通知する。<1-13-3>類似度判定部類似度判定部123は、オブジェクトの類似度に対する閾値類似度閾値を保持しており、画像内オブジェクト類似度算出部116から通知されるオブジェクトの類似度が類似度閾値を超えているかどうかを判定する。そして、類似度判定部123は、オブジェクトの類似度のいずれかが類似度閾値を下回っていると判定すると、その旨を画像選出部111に通知する。例えば、互いに異なる被写体に対応するオブジェクト同士の類似度であれば、類似度閾値を下回ることになる。一方、類似度判定部123は、オブジェクトの類似度の全てが類似度閾値を超えていると判定すると、その旨を類似度平均値算出部122に通知する。なお、類似度判定部123は、複数の画像それぞれに含まれる同一の被写体に対応する複数のオブジェクトを抽出し、各オブジェクト同士の類似度の統計値から類似度閾値を決定する。この類似度閾値の算出に用いる複数の画像は、ユーザが画像管理装置100に設けられた画像選択部図示せずを用いて指定することができる。<1-13-4>類似度平均値算出部類似度平均値算出部122は、画像内オブジェクト類似度算出部116から通知される各オブジェクトの類似度、即ち、画像内オブジェクト類似度算出部116により互いに一対一に対応付けられたオブジェクト同士の類似度の平均値を算出して高重要度画像Imと低重要度画像Inの画像類似度として画像重要度補正部117に対して出力する。例えば、画像内オブジェクト類似度算出部116から、オブジェクトの類似度として、0.9、0.8および0.65が通知されると図19参照、類似度平均値算出部122は、通知された3つのオブジェクトの類似度の平均値0.90.80.653=0.78を高重要度画像I012と低重要度画像I013の画像類似度として画像重要度補正部117に対して出力する。<1-14>画像重要度補正部画像重要度補正部117は、画像類似度算出部114の一部を構成する類似度平均値算出部122から出力される画像類似度と画像重要度記憶部323に記憶された高重要度画像Imおよび低重要度画像Inの画像重要度とに基づいて、低重要度画像Inの画像重要度を補正する。つまり、画像重要度補正部117は、画像類似度をSg、高重要度画像Imの画像重要度をScm、低重要度画像Inの画像重要度をScnとすると、[数4]で表される関係式を用いて、低重要度画像Inの画像重要度Scnを補正して低重要度画像Inの新たな画像重要度Scn’を算出する。例えば、高重要度画像I012の画像重要度が101、低重要度画像I013の画像重要度が5、高重要度画像I012と低重要度画像I013の画像類似度が0.78とすると、画像重要度補正部117は、低重要度画像Inの画像重要度を、101-5×0.785=79.88に補正することになる図20参照。また、画像重要度補正部117は、算出した画像重要度Scn’を画像重要度記憶部323に記憶するとともに、補正が終了した旨を画像選出部111および画像リランキング部118に通知する。<1-15>画像リランキング部画像リランキング部118は、画像重要度記憶部323から各画像の画像重要度を取得して、当該画像重要度に基づいて、複数の画像についてランキングを算出する図21参照。そして、画像リランキング部118は、算出したランキングを画像出力部119に通知する。<1-16>画像出力部画像出力部119は、HDMI出力端子により表示装置120に接続されており、画像リランキング部118から通知される各画像のランキングに基づいて各画像のランキングに関する情報により構成される画像ランキングデータを生成して、当該画像ランキングデータをHDMI出力端子から出力する。そして、表示装置120は、画像出力部119から出力される画像ランキングデータを表示する図21参照。<2>動作<2-1>全体動作実施の形態1に係る画像管理装置100で行われる動作のフローチャートを図22に示す。画像取得部102は、撮影装置101に蓄積されている複数の画像を取得し、各画像に対して画像IDを付与するステップS101。例えば、図2に示す例では、取得した順番に画像IDとしてI001,I002,I003,I004を付与する。次に、オブジェクト検出部103が、画像取得部102が取得した各画像I001,I002それぞれからオブジェクトを検出し、検出した各オブジェクトにオブジェクトIDを付与する図3、図4参照。そして、オブジェクト検出部103は、各オブジェクトの特徴量ベクトルを各オブジェクトIDと対応付けてオブジェクト特徴量記憶部104に格納する図5参照ステップS102。その後、オブジェクト分類部105は、オブジェクト検出部103が検出した全オブジェクトを、オブジェクト特徴量記憶部104に格納されている各オブジェクトの特徴量ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類するとともに、各クラスタに属するオブジェクトの個数図6参照をオブジェクト重要度算出部106に通知するステップS103。次に、オブジェクト重要度算出部106は、オブジェクト毎に各オブジェクトが属するクラスタを識別するクラスタIDを特定して、当該オブジェクトの個数をオブジェクト重要度図6参照として出力するステップS104。その後、画像重要度算出部107が、オブジェクト重要度算出部106が算出したオブジェクト重要度に基づいて、各画像の画像重要度を算出するステップS105。ここでは、画像重要度算出部107は、各画像に含まれている全てのオブジェクトのオブジェクト重要度の合計値を画像重要度図8参照として算出する。そして、画像重要度算出部107は、算出した画像重要度を画像ランキング部108に通知する。また、画像重要度算出部107は、算出した画像重要度を画像重要度記憶部323に格納する図9参照。続いて、画像ランキング部108が、画像重要度記憶部323から取得した各画像の画像重要度に基づいて各画像をランキング図10参照するステップS106。また、画像ランキング部108は、各画像のランキングを終了した旨を画像内オブジェクト数抽出部109に通知するとともに、ランキングした結果を画像選出部111に通知する。画像内オブジェクト数抽出部109は、画像ランキング部108から各画像のランキングが終了した旨の通知を受けると、画像重要度算出部107から通知されるオブジェクトIDの個数に基づいて複数の画像それぞれに含まれるオブジェクトの個数図11参照を算出し、画像IDに対応づけた形で画像内オブジェクト数記憶部110に格納するステップS107。次に、画像選出部111の一部を構成する高重要度画像選出部112が、ランキングされた複数の画像のうち、順位が1位の画像I012から順番に、順位がM位図10では、49位の画像I086までを高重要度画像Imとして選出していくステップS108。高画像重要度Imを選出する処理の詳細については、<2-4>で後述する。ここで、高重要度画像選出部112は、選出した高重要度画像Imの中の1つの画像IDを画像内オブジェクト数比較判定部115に通知する。高重要度画像選出部112は、例えば、順位が1位の画像I012の画像IDを画像内オブジェクト数比較判定部115に通知する。続いて、画像選出部111の一部を構成する低重要度画像選出部113が、ランキングされた複数の画像のうち、順位がM1位図10では、50位の画像I013から順番に、順位が最下位の画像までを低重要度画像Inとして選出していくステップS109。ここで、低重要度画像選出部113は、選出した低重要度画像Inの中の1つの画像IDを画像内オブジェクト数比較判定部115に通知する。低重要度画像選出部113は、例えば、順位が50位の画像I013の画像IDを画像内オブジェクト数比較判定部115に通知する。次に、画像内オブジェクト数比較判定部115は、高重要度画像選出部112から通知される画像ID画像I012と、低重要度画像選出部113から通知される画像ID画像I013と、画像内オブジェクト数記憶部110から取得した各画像に含まれるオブジェクトの個数に関する情報とに基づいて、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトの個数と、低画像重要度画像I013に含まれるオブジェクトの個数とを比較して、同じがどうかを判定するステップS110。ステップS110において、画像内オブジェクト数比較判定部115が、画像内オブジェクト数比較判定部115が、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトの個数と低重要度画像I013に含まれるオブジェクトの個数とが異なると判断するとステップS110:No、その旨を画像選出部111に通知する。そして、画像選出部111が当該通知を受けると、画像選出部111の一部を構成する低重要度画像選出部113が、他の低重要度画像Inを選出するステップS109。一方、ステップS110において、画像内オブジェクト数比較判定部115が、画像内オブジェクト数比較判定部115が、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトの個数と低重要度画像I013に含まれるオブジェクトの個数とが同じと判定するとステップS110:Yes、画像内オブジェクト数比較判定部115は、高重要度画像I012および低重要度画像I013の画像IDを画像類似度算出部114に通知する。そして、画像類似度算出部114が、画像内オブジェクト数比較判定部115から高重要度画像I012および低重要度画像I013の画像IDの通知を受けると、画像類似度算出部114において、特徴量補正部221および画像内オブジェクト類似度算出部116により、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033それぞれの特徴量ベクトルと、低重要度画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030それぞれの特徴量ベクトルに基づいてオブジェクトの類似度を算出する処理が行われるステップS111。この画像I012,I013に含まれるオブジェクトの類似度を算出する処理については、<2-2>で詳述する。続いて、類似度判定部123が、算出したオブジェクトの類似度の中で、予め設定された類似度閾値を超えているかどうかを判定するステップS112。類似度判定部123が、算出したオブジェクトの類似度の中に、予め設定された類似度閾値よりも低いものがあると判定した場合ステップS112:No、類似度判定部123は、その旨を低画像重要度選出部113に通知し、当該通知を受けた低画像重要度選出部113は、他の低重要度画像を選出するステップS109。一方、類似度判定部123が、算出したオブジェクトの類似度が全て類似度閾値以上であると判定した場合ステップS112:No、類似度判定部123は、その旨を類似度平均値算出部122に通知する。そして、類似度平均値算出部122が、算出したオブジェクトの類似度の平均値を算出し、当該平均値を画像類似度として画像重要度補正部117に通知するステップS113。そして、画像重要度補正部117が、当該画像類似度に基づいて、低重要度画像I013の画像重要度を補正するステップS114。この画像重要度の補正を行う一連の処理については、<2-3>で詳述する。ここで、画像重要度補正部117は、画像I013の画像重要度の補正が終了すると、画像重要度記憶部323に記憶するとともに、補正が終了した旨を画像リランキング部118および画像選出部111に通知する。そして、画像選出部111が画像重要度補正部111から補正が終了した旨の通知を受けると、低重要度画像選出部113が、前回選出した画像I013よりも1つだけランキングが下の画像が存在するか否かを確認する。ステップS115において、低重要度画像選出部113が、前回選出した画像I013よりも1つだけランキングが下の画像が存在すると判断した場合ステップS115:Yes、低重要度画像選出部113は、前回選出した画像I013よりも1つだけランキングが下の画像を選出する。低重要度画像選出部113は、例えば、前回選出した画像が順位50位の画像I013であったとすると、次の順位51位の画像I085図11参照を選出することになる。一方、ステップS115において、低重要度画像選出部113が、前回選出した画像Inよりも1つだけランキングが下の画像が存在しないと判断した場合ステップS115:No、高重要度画像選出部112が、前回選出した画像I012よりも1つだけランキングが下の画像が存在するか否かを確認する。ステップS116において、高重要度画像選出部112が、前回選出した画像I012よりも1つだけランキングが下の画像が存在すると判断した場合ステップS116:Yes、高重要度画像選出部112は、前回選出した画像I012よりも1つだけランキングが下の画像を選出する。高重要度画像選出部112は、例えば、前回選出した画像が順位1位の画像I012であったとすると、次の順位2位の画像I009図11参照を選出することになる。一方、ステップS116において、高重要度画像選出部112が、前回選出した画像Imよりも1つだけランキングが下の画像が存在しないと判断した場合ステップS116:No、画像リランキング部118が、画像重要度算出部107が評価した画像重要度および、画像重要度補正値算出部117で算出した重要度の補正値を用いて、各画像をランキングするステップS117。ここでは、画像リランキング部118が、複数の画像を画像重要度の大きいものから順番に並べるものとする。図21にその一例を示す。図21に示す例では、画像重要度が5であった画像I013の画像重要度が79.88となった結果、順位が3位に繰り上がっている。最後に、画像出力部119が、画像リランキング部118がランキングした結果を表示装置120に出力するステップS118。<2-2>オブジェクト類似度算出オブジェクトの類似度を算出する処理のフローチャートを図23に示す。まず、高重要度画像像Imに含まれる複数のオブジェクトの特徴量平均値ベクトルGmここでは、画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033の特徴量平均値ベクトルG012で説明する。を算出するステップS201。次に、低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトの特徴量平均値ベクトルGnここでは、画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030の特徴量平均値ベクトルG013で説明する。を算出する。図19に示す例では、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP029aとオブジェクトP033との組合せを検出する。。ここにおいて、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP029aとオブジェクトP033の組合せを検出したので、オブジェクトP029a,P033を組合せ検出対象から除外する。図19に示す例では、ハッチングで示した部分に対応する類似度を組合せ検出の対象から除外する。次に、画像内オブジェクト類似度算出部116が、全てのオブジェクトについて組合せを検出したか否かを判断する。ステップS209において、画像内オブジェクト類似度算出部116が、オブジェクトの中にまだ組み合わせが決まっていないオブジェクトがあると判断するとステップS209:No、再び、ステップS206へ戻る。一方、ステップS209において、画像内オブジェクト類似度算出部116が、全てのオブジェクトについて組合せが決まったと判断するとステップS209:Yes、オブジェクトの組合せと、当該組み合わせに対応する類似度とを類似度平均値算出部122に通知する。ここでは、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP029aとオブジェクトP033との類似度が、0.9であり、オブジェクトP028aとオブジェクトP031との類似度が、0.8であり、オブジェクトP030aとオブジェクトP032との類似度が、0.65である旨図19参照を類似度平均値算出部116に通知する。<2-3>画像重要度補正画像重要度を補正する処理のフローチャートを図24bに示す。まず、画像重要度補正部117が、画像重要度記憶部323から、画像I012の画像重要度と、画像I013の画像重要度とを取得するステップS301。ここでは、画像重要度補正部117は、画像I012の画像重要度101、画像I013の画像重要度5を取得する図9参照。その後、画像重要度補正部117が、まず、画像I012の画像重要度101および画像I013の画像重要度5の差分値とオブジェクトの類似度の平均値0.78との積を算出し、その後、算出した積と低重要度画像I013の画像重要度5との和を算出し、算出した値79.88を画像I013の新たな画像重要度として出力する図20参照ステップS302。<2-4>高重要度画像選出高重要度画像Imを選出する処理のフローチャートを図24aに示す。まず、高重要度画像選出部112は、1つの高重要度画像Imを選出するステップS311。次に、高重要度画像選出部112は、選出した高重要度画像Imに含まれるオブジェクト数を画像重要度算出部107から通知されるオブジェクトIDの個数を計数して算出するステップS312。その後、高重要度画像選出部112は、選出した高重要度画像Imに含まれるオブジェクト数が1個であるか否かを判定するステップS313。ステップS313において、高重要度画像選出部112が、選出した高重要度画像Imに含まれるオブジェクト数が1個であると判定するとステップS313:Yes、高重要度画像選出部112は、別の高重要度画像Imを選出するステップS311。一方、ステップS313において、高重要度画像選出部112が、選出した高重要度画像Imに含まれるオブジェクト数が複数であると判定するとステップS313:No、高重要度画像選出部112は、高重要度画像Imを選出する処理を終了する。<実施の形態2><1>構成本実施の形態に係る画像管理装置200の構成は、図1の構成と略同じであり、図25に示すように、オブジェクト選出部215を備えるとともに、画像類似度算出部114が類似度最高値算出部223を備えている点が相違する。なお、図1の構成と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略する。<1-1>オブジェクト選出部オブジェクト選出部215は、高重要度画像選出部112が選出した高重要度画像Imに含まれる複数のオブジェクトの中から1つのオブジェクトを選択して、選択した1つのオブジェクトのオブジェクトIDと当該オブジェクトを含む画像IDとを特徴量補正部221に通知する。オブジェクト選出部215は、例えば、図26に示すように、高重要度画像I012に含まれる3つのオブジェクトP031,P032,P033の中から1つのオブジェクトP031を選択して、そのオブジェクトIDと当該オブジェクトP031を含む高重要度画像I012の画像IDとを特徴量補正部221に通知する。<1-2>画像類似度算出部画像類似度算出部114は、特徴量補正部221と、画像内オブジェクト類似度算出部116と、類似度最高値算出部223と、類似度判定部222とから構成される。<1-2-1>特徴量補正部特徴量補正部221は、オブジェクト選出部215から通知されるオブジェクトIDで特定されるオブジェクトP031と、画像選出部111から通知される画像IDで特定される低重要度画像I013に含まれる全てのオブジェクトP028,P029,P030の特徴量ベクトルをオブジェクト特徴量記憶部104から読み出す。そして、特徴量補正部221は、オブジェクト特徴量記憶部104から読み出した低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトの特徴量ベクトルを、高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの特徴量ベクトルと、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量ベクトルとをパラメータとする補正関数F2を使って補正して出力する。ここで、補正関数F2は、低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量に対する高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの中から選択した1つのオブジェクトの特徴量の比を補正係数とし、当該補正係数を低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトの特徴量それぞれに乗ずる関数で構成される。つまり、高重要度画像Imに含まれる複数のオブジェクトの中から選択したオブジェクトの特徴量ベクトルをPuyPuy1,Puy2,,Puynとし、低重要度画像Inに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルをPw1Pw11,Pw12,,Pw1n、Pw2Pw21,Pw22,,Pw2n、、PwvPwv1,Pwv2,,Pwvnとし、特徴量ベクトルPw1、Pw2、、Pwvを補正した後の特徴量ベクトルをPw1byPw11by,Pw12by,,Pw1nby、Pw2bPw21by,Pw22by,,Pw2nby、、PwvbyPwv1by,Pwv2by,,Pwvnbyとすると、補正関数F2Pについて、[数5]の関係式が成立する。ここで、特徴量補正部221が、オブジェクト選出部215から高重要度画像I012の画像ID、オブジェクトP031のオブジェクトIDおよび低重要度画像I013の画像IDが通知される場合について説明する。特徴量補正部221は、オブジェクトP031の各特徴量成分と、画像I013に含まれる各オブジェクトP028,P029,P030それぞれの特徴量ベクトルの各特徴量成分との比からなる補正係数を計算し、補正量ベクトルCh1,Ch2,Ch3を求める図27参照。なお、特徴量補正部121は、各オブジェクトP028,P029,P030それぞれの特徴量ベクトルが特徴量成分として0を含む場合には、当該特徴量成分に対応する補正量ベクトルCh1,Ch2,Ch3の特徴量成分を1に設定する。これにより、特徴量成分として0を含む場合のゼロ除算の発生を防ぐことができる。その後、特徴量補正部221は、各補正量ベクトルCh1,Ch2,Ch3と各オブジェクトP028,P029,P030の特徴量ベクトルと各成分同士の積を算出する関数を補正関数F2とする。ここで、特徴量補正部221は、補正関数F2にオブジェクトP028,P029,P030それぞれの特徴量ベクトルを入力して得られるオブジェクトP028b1,P029b1,P030b1およびオブジェクトP028b2,P029b2,P030b2、並びにオブジェクトP028b3,P029b3,P030b3それぞれの特徴量ベクトル図28参照を画像内オブジェクト類似部116に通知することになる。なお、補正量ベクトルCh1Ch2,Ch3を用いる補正関数F2では、オブジェクトP031に対応する被写体がオブジェクトP028P029,P030に対応する被写体と同じと仮定して補正を行うことになる。<1-2-2>画像内オブジェクト類似度算出部画像内オブジェクト類似度算出部116は、画像I012に含まれるオブジェクトP032,P033と特徴量補正部221から通知されるオブジェクトP029b1,P030b1との類似度、オブジェクトP032,P033とオブジェクトP028b2,P030b2との類似度、オブジェクトP032,P033とオブジェクトP028b3,P029b3との類似度図29参照を算出する。つまり、画像内オブジェクト類似度算出部116は、補正関数F2の算出に使用したオブジェクトの組合せ以外のオブジェクトの組合せについて類似度を算出する。これにより、画像内オブジェクト類似度算出部116が行うオブジェクトの類似度を算出する処理の負荷を低減することができる。また、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP032,P033それぞれと、オブジェクトP029b1,P030b1それぞれとの類似度の中で最も高い類似度S1を抽出する。図29に示す例では、オブジェクトP033とオブジェクトP029b1との類似度である0.9となる。そして、類似度最高値算出部223は、オブジェクトP032,P033それぞれと、オブジェクトP028b2,P030b2それぞれとの類似度の中で最も高い類似度S2を抽出する。図27に示す例では、オブジェクトP032とオブジェクトP030b2との類似度である0.35となる。更に、画像内オブジェクト類似度算出部116は、オブジェクトP032,P033それぞれと、オブジェクトP028b3,P029b3それぞれとの類似度の中で最も高い類似度S3を抽出する。図29に示す例では、オブジェクトP033とオブジェクトP029b3との類似度である0.4となる。その後、画像内オブジェクト類似度算出部116は、抽出した類似度S1,S2,S3の中から最も高い類似度を抽出し、当該類似度を示したオブジェクトの組合せを検出する。図27に示す例では、画像内オブジェクト類似度算出部116が、類似度S10.9を抽出し、この類似度S1に対応する組合せは、オブジェクトP033とオブジェクトP029b1となる。また、画像内オブジェクト類似度算出部116は、類似度S1の2つのオブジェクトP033,P029b1以外の他のオブジェクトP032,P029b2の類似度図29の例では0.8を抽出する。そして、類似度最高値算出部223は、抽出した類似度を類似度判定部222に通知する。<1-2-3>類似度判定部類似度判定部222は、類似度に対する所定の閾値類似度閾値を保持しており、類似度最高値算出部223から通知される類似度の値が当該類似度閾値を超えているか否かを判定する。そして、類似度判定部222は、オブジェクトの類似度のいずれかが類似度閾値を下回っていると判定すると、その旨を画像選出部111に通知する。一方、類似度判定部123は、オブジェクトの類似度の全てが類似度閾値を超えていると判定すると、その旨を類似度最高値算出部223に通知する。<1-2-4>類似度最高値算出部類似度最高値算出部223は、画像内オブジェクト類似度算出部116から通知される類似度の中から類似度の最高値を算出し、当該最高値を画像類似度として画像重要度補正部117に通知する。図29に示す例では、類似度最高値算出部223は、オブジェクトP032,P030b1の類似度、およびオブジェクトP033,P029b1の類似度の中から類似度の最高値を算出する。<2>動作<2-1>全体動作本実施の形態に係る画像管理装置200で行われる動作のフローチャートを図30に示す。本実施の形態の全体動作では、ステップS106の直後からステップS114の直前までの処理が実施の形態1と相違する。なお、ステップS106の直後からステップS114の直前までの処理以外の処理は、実施の形態1と同様なので説明を省略する。本実施の形態に係る画像管理装置200は、ステップS106において複数の画像を画像重要度でランキングした後に、画像選出部111の一部を構成する高重要度画像選出部112が、ランキングされた複数の画像のうち、順位が1位の画像I012から順番に、順位がM位図10では、49位の画像I086までを高重要度画像Imとして選出するステップS401。ここで、高重要度画像選出部112は、選出した1つの高重要度画像Imの画像IDをオブジェクト選出部215に通知する。高重要度画像選出部112は、例えば、順位が1位の高重要度画像I012の画像IDをオブジェクト選出部215に通知する。次に、画像選出部111の一部を構成する低重要度画像選出部113が、ランキングされた複数の画像のうち、順位がM1位図10では、50位の画像I013から順番に、順位が最下位の画像までを低重要度画像Inとして選出していくステップS402。高画像重要度Imを選出する処理の詳細は、実施の形態1図22のステップS108参照と同様なので説明を省略する。ここで、低重要度画像選出部113は、選出した1つの低重要度画像Inの画像IDをオブジェクト選出215に通知する。低重要度画像選出部113は、例えば、順位が50位の低重要度画像I013の画像IDをオブジェクト選出部215に通知する。続いて、オブジェクト選出部215が、高重要度画像選出部112から通知される画像重要度の高い画像Imの画像IDに基づいて、画像重要度の高い画像Imそれぞれに含まれるオブジェクトの中の1つを選出するステップS403。例えば、図26に示すオブジェクトP031を選出する。そして、オブジェクト選出部215は、画像I012の画像IDと当該画像I012に含まれるオブジェクトP031のオブジェクトIDとを画像類似度算出部114に通知する。その後、画像類似度算出部114において、特徴量補正部221および画像内オブジェクト類似度算出部116により、高重要度画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033それぞれの特徴量ベクトルと、低重要度画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030それぞれの特徴量ベクトルに基づいてオブジェクトの類似度図29参照を算出する処理が行われるステップS404。この高重要度画像I012に含まれるオブジェクトと低重要度画像I013に含まれるオブジェクトとの類似度を算出する処理については、<2-2>で詳述する。次に、類似度判定部222が、画像内オブジェクト類似度算出部116が算出したオブジェクトの類似度の全てが予め設定された類似度閾値を超えているかどうかを判定するステップS405。類似度判定部222が、算出したオブジェクトの類似度の中に、予め設定された類似度閾値よりも低いものがあると判定した場合ステップS405:No、類似度判定部222は、その旨を画像選出部111に通知し、画像選出部111の一部を構成する低画像重要度選出部113が、画像I013以外の画像重要度の低い画像を新たに選出するステップS402。一方、画像内オブジェクト類似度算出部116が、算出したオブジェクトの類似度の全てが類似度閾値以上であると判定した場合ステップS405:Yes、類似度最高値算出部223が、画像内オブジェクト類似度算出部116から通知される類似度の最高値を算出し、算出した類似度を画像類似度として出力するステップS406。そして、画像重要度補正部117が、類似度最高値算出部223から出力される画像類似度と、画像重要度記憶部323から取得した高重要度画像I013の画像重要度と低重要度画像I012の画像重要度とに基づいて、低重要度画像I013の画像重要度の補正を行うステップS407。この画像重要度の補正を行う一連の処理については、<2-3>で詳述する。<2-2>オブジェクト類似度算出オブジェクトの類似度を算出する処理のフローチャートを図31に示す。まず、特徴量補正部221が、オブジェクト選出部215から通知される画像IDおよびオブジェクトIDに基づいて、補正量ベクトルを算出するステップS501。ここでは、画像内オブジェクト類似度算出部116が、画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030それぞれの各特徴量成分に対する画像I012に含まれるオブジェクトP031の各特徴量成分の比からなる補正係数で構成される補正量ベクトルCh1,Ch2,Ch3図27参照を算出する。次に、特徴量補正部221が、画像In画像I013に含まれる各オブジェクトP028,P029,P030に対して、補正量ベクトルCh1,Ch2,Ch3を用いて特徴量を補正して、オブジェクトP029b1,P030b1,P028b2,P030b2,P029b3,P030b3図28参照を生成する、補正量ベクトルCh1を用いて生成されたオブジェクトの全てについて組合せが検出されたか否かを判断する。ステップS508において、画像内オブジェクト類似度算出部116が、補正量ベクトルCh1を用いて生成されたオブジェクトの中に組合せが検出されていないオブジェクトが存在すると判断した場合ステップS508:No、画像内オブジェクト類似度算出部116が、再度、最も高い類似度を抽出する処理を行うステップS504。一方、ステップS508において、画像内オブジェクト類似度算出部116が、補正量ベクトルCh1を用いて生成されたオブジェクトの全てについて組合せを検出したと判断するとステップS508:Yes、各オブジェクトの組合せと当該組合せに対応する類似度とを類似度最高値算出部223に通知するステップS509。<2-3>画像重要度補正画像重要度を補正する処理のフローチャートを図32に示す。まず、画像重要度補正部117が、画像重要度記憶部323から、画像I012の画像重要度と、画像I013の画像重要度とを取得するステップS601。ここでは、画像I012の画像重要度が101、画像I013の画像重要度が5とする。その後、画像重要度補正部117が、画像I012の画像重要度101および画像I013の画像重要度5の差分値と、類似度最高値算出部223から通知される画像類似度0.9との積に画像I013の重要度5を足した値を、画像I013の新たな画像重要度として出力するステップS602。<実施の形態3><1>構成本実施の形態に係る画像管理装置の構成は、図1の構成と略同じであり、画像類似度算出部114の機能が相違する。なお、図1の構成と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略する。画像類似度算出部114は、実施の形態1と同様に、特徴量補正部121と、画像内オブジェクト類似度算出部116と、類似度判定部123と、類似度平均値算出部122とから構成される。本実施の形態では、特徴量補正部121の機能のみが異なる。ここで、画像内オブジェクト類似度算出部116、類似度判定部123、および類似度平均値算出部122は、実施の形態1と同様なので説明を省略する。特徴量補正部121は、画像内オブジェクト数比較判定部115から通知される画像IDで特定される画像それぞれに含まれるオブジェクトの特徴量をオブジェクト特徴量記憶部104から読み出す。そして、特徴量補正部121は、オブジェクト特徴量記憶部104から読み出した低重要度画像Inに含まれる複数のオブジェクトの特徴量を、高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの特徴量と、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量とをパラメータとする補正関数F3を使って補正して出力する。ここで、補正関数F3は、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量の平均値に対する高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの特徴量の平均値の差分値を低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量に加算する関数で構成される。つまり、高重要度画像Imに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルをPu1Pu11,Pu12,,Pu1n、Pu2Pu21,Pu22,,Pu2n、、PuvPuv1,Puv2,,Puvnとし、低重要度画像Inに含まれる各オブジェクトの特徴量ベクトルをPw1Pw11,Pw12,,Pw1n、Pw2Pw21,Pw22,,Pw2n、、PwvPwv1,Pwv2,,Pwvnとし、特徴量ベクトルPw1、Pw2、、Pwvを補正した後の特徴量ベクトルをPw1cPw11c,Pw12c,,Pw1nc、Pw2cPw21c,Pw22c,,Pw2nc、、PwvcPwv1c,Pwv2c,,Pwvncとすると、補正関数F3Pについて、[数6]の関係式が成立する。ここで、特徴量補正部121が、画像内オブジェクト数比較判定部115から高重要度画像I012および低重要度画像I013の画像IDが通知される場合について説明する。特徴量補正部121は、図14に示すように、画像I012に含まれるオブジェクトP031,P032,P033の各特徴量から特徴量平均値ベクトルG012を算出し、図15に示すように、画像I013に含まれるオブジェクトP028,P029,P030の各特徴量から特徴量平均値ベクトルG013を算出する。本実施の形態では、特徴量平均値ベクトルG013の中に特徴量成分として0を含む場合であっても、実施の形態1および2のように特徴量補正部121がゼロ除算に対する処理を行う必要がなくなるので、特徴量補正部121が行う処理の簡素化を図ることができる。そして、特徴量補正部121は、特徴量平均値ベクトルG012の各特徴量成分と、特徴量平均値ベクトルG013の各特徴量成分との差分特徴量平均値ベクトルG012の各特徴量成分から特徴量平均値ベクトルG013の各特徴量成分を引き算した値を計算して補正量ベクトルChsを求めて図33参照、当該補正量ベクトルChsの各成分と特徴量ベクトルP028,P029,P030との各成分同士の和を算出する関数を補正関数F3とする。特徴量補正部121は、補正関数F3に特徴量ベクトルP028,P029,P030を入力して得られる特徴量ベクトルP028c,P029c,P030cを画像内オブジェクト類似部116に出力することになる。特徴量補正部121が、画像I013に含まれる各オブジェクトの特徴量に対して補正関数F3により補正を行った後における各オブジェクトの特徴量を図34に示す。<2>動作本実施の形態に係る画像管理装置で行われる全体動作は、実施の形態1と同様図28参照なので、説明を省略する。本実施の形態では、画像内オブジェクト類似度算出処理のみが実施の形態1と相違する。ここでは、オブジェクトの類似度を算出する処理のみについて説明する。オブジェクト類似度算出処理のフローチャートを図35に示す。まず、画像重要度の高い画像Imに含まれるオブジェクトの特徴量ベクトルの特徴量平均値ベクトルGmここでは、画像I012に含まれるオブジェクトの特徴量平均値ベクトルG012で説明する。を算出するステップS701。次に、画像重要度の低い画像Inに含まれるオブジェクトの特徴量ベクトルから特徴量平均値ベクトルGnここでは、画像I013に含まれるオブジェクトの特徴量平均値ベクトルG013で説明する。を算出する前述の実施の形態1乃至3では、複数の静止画像のランキングを行う画像管理装置の例について説明したが、これに限定されるものではなく、複数の動画像のランキングを行う画像管理装置であってもよい。この場合、各動画像を構成する複数の静止画像の中から所定の静止画像を抽出し、当該静止画像について前述の実施の形態1乃至3と同様の方法を用いてランキングを行う。17前述の実施の形態1乃至3では、高重要度画像選出部112が選出した画像の画像IDに当該画像が高重要度画像Imであることが識別できる情報を付与し、低重要度画像選出部113が選出した画像の画像IDに当該画像が低重要度画像Inであることが識別できる情報を付与し、画像内オブジェクト数比較判定部115が、各画像IDに付与された識別情報に基づいて高重要度画像Imか低重要度画像Inかを識別する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像内オブジェクト数比較判定部115が、ユーザが設定した所定の順位に対応する画像重要度を保持しておき、通知される画像IDで特定される画像の画像重要度を画像重要度記憶部323から取得し、取得した画像重要度と自らが保持する所定の画像重要度とを比較して、高重要度画像Imか低重要度画像Inかを識別するようにしてもよい。18前述の実施の形態1乃至3では、ユーザが、画像管理装置100に設けられた重要度設定部図示せずを用いて、所定の順位を適宜設定することができる例について説明したが、例えば、ユーザが、重要度設定部を用いて、低重要度画像選出部113が選出する複数の画像の中で最も重要度の低い画像に対応する順位最低順位を設定することができるものであってもよい。この変形例によれば、ユーザが、例えば、最下位に近い順位にランキングされた画像重要度が低いと評価された画像を主に画像重要度を見直したい場合には、所定の順位を低めに設定すればよいことになる。また、ユーザが、画像重要度の見直しを行う対象をある程度高い順位にランキングされた画像に絞り、処理負荷の低減を図りたいと考える場合には、最低順位を高めに設定すればよいことになる。19前述の実施の形態1乃至3では、オブジェクト分類部105が、オブジェクト特徴量記憶部104に格納されている各オブジェクトの特徴量ベクトルに基づいて、K-means法を用いて、自動的に複数のクラスタを生成する例について説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、Ward’s法等を用いて複数のクラスタを生成するものでもよい。20前述の実施の形態4では、低重要度画像Inの画像重要度を[数7]の関係式を用いて補正する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像重要度補正部117が、[数8]で表される関係式を用いて、低重要度画像Inの画像重要度Scnを補正して低重要度画像Inの新たな画像重要度Scn’を算出する。ここにおいて、Sgは、画像類似度、Scmは、高重要度画像Imの画像重要度、Scnは、低重要度画像Inの画像重要度、Ssavenは、低重要度画像Inに含まれるオブジェクトの大きさの平均値、Ssavemは、高重要度画像Imに含まれるオブジェクトの大きさの平均値、FXは単調増加関数を表す。単調増加関数FXとしては、例えば、対数関数や指数関数等が挙げられる。<補足>1本発明は、実施形態1で示した画像重要度の評価処理等を画像管理装置のプロセッサおよ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等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、ICカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ROMなどがある。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うるメモリなど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各実施形態で示したような機能が実現されるようになる。なお、制御プログラムの一部を画像管理装置とは別個のプログラム実行可能な装置プロセッサに各種ネットワークを介して送信して、その別個のプログラム実行可能な装置においてその制御プログラムの一部を実行させることとしてもよい。2画像管理装置を構成する構成要素の一部又は全部は、1又は複数の集積回路IC、LSIなどとして実装されることとしても良く、画像管理装置の構成要素に更に他の要素を加えて集積回路化1チップ化されることとしてもよい。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパー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、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArray、LSI内部の回路セルの接続または設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサーを利用してもよい。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。"