顔認識用データが登録されている人物の特徴量との類似度に基づいて、画像内の顔領域の各々に含まれる人物を特定し、特定した人物を示す情報を顔認識結果として出力する顔認識手段を有する画像処理装置であって、画像を順次取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像から顔領域を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された顔領域について、各顔領域の位置及びサイズの少なくともいずれかについての評価値を取得し、該評価値に従って、前記顔認識手段による顔認識処理を行わせる所定数以下の対象顔領域、及び該顔認識処理を行わせる認識順を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された認識順に基づいて、前記対象顔領域を認識順が閾値より小さい顔領域が属する第1のグループと、それ以外の顔領域が属する第2のグループに分類する分類手段と、を有し、前記顔認識手段は、前記取得手段により順次取得する複数の画像に渡って、前記決定手段により決定された認識順での対象顔領域に対応する顔領域の顔認識処理を実行し、前記分類手段は、取得された画像について前記決定手段により決定された前記対象顔領域に新たな顔領域が含まれる場合に、該新たな顔領域を前記第2のグループに分類することを特徴とする画像処理装置。前記検出手段により検出された顔領域に顔認識結果が関連付けられている場合に、前記決定手段により決定された前記評価値を補正した補正評価値を新たに取得する補正手段をさらに有し、前記分類手段は、前記検出手段により検出された顔領域に顔認識結果が関連付けられている場合に、前記補正手段により取得された前記補正評価値に従って認識順を決定し、該認識順が閾値より小さい顔領域を前記第1のグループに分類することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記分類手段は、前記検出手段により検出された顔領域に顔認識結果が関連付けられている場合に、前記第1のグループに分類された顔領域を除いた前記対象顔領域を、前記評価値に従って認識順を決定して第2のグループに分類することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記分類手段は、前記複数の画像に渡って顔認識処理を実行している間に取得された画像について前記決定手段により決定された前記対象顔領域に新たな顔領域が含まれる場合に、該新たな顔領域を前記第2のグループに分類することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記分類手段は、前記複数の画像に渡って顔認識処理を実行している間は、前記第1のグループへの顔領域の分類を行わないことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置を有する撮像装置であって、前記画像処理装置の分類手段で第1のグループに分類された顔領域を合焦対象の被写体として合焦する手段を有することを特徴とする撮像装置。顔認識用データが登録されている人物の特徴量との類似度に基づいて、画像内の顔領域の各々に含まれる人物を特定し、特定した人物を示す情報を顔認識結果として出力する顔認識手段を有する画像処理装置の制御方法であって、前記画像処理装置の取得手段が、画像を順次取得する取得工程と、前記画像処理装置の検出手段が、前記取得工程において取得された画像から顔領域を検出する検出工程と、前記画像処理装置の決定手段が、前記検出工程において検出された顔領域について、各顔領域の位置及びサイズの少なくともいずれかについての評価値を取得し、該評価値に従って、前記顔認識手段による顔認識処理を行わせる所定数以下の対象顔領域、及び該顔認識処理を行わせる認識順を決定する決定工程と、前記画像処理装置の分類手段が、前記決定工程において決定された認識順に基づいて、前記対象顔領域を認識順が閾値より小さい顔領域が属する第1のグループと、それ以外の顔領域が属する第2のグループに分類する分類工程と、を有し、前記顔認識手段は、前記取得工程において順次取得する複数の画像に渡って、前記決定工程において決定された認識順での対象顔領域に対応する顔領域の顔認識処理を実行し、前記分類手段は前記分類工程において、取得された画像について前記決定工程において決定された前記対象顔領域に新たな顔領域が含まれる場合に、該新たな顔領域を前記第2のグループに分類することを特徴とする画像処理装置の制御方法。コンピュータを、請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。一方、顔認識処理では、顔認識用データが登録されている人物の各々について処理対象の顔領域との類似度を算出するため、顔認識用データが登録されている人数に応じた処理時間を要する。さらに、顔検出処理により検出された全ての顔領域について顔認識処理を行う場合、処理時間は検出された顔領域の数に応じて長くなる。順次出力された撮像画像について顔認識処理を行う場合、検出された全ての顔領域についての顔認識結果が得られるまで、新たな顔についての顔認識処理が実行できない。このため、一般的には顔認識処理を行う対象とする顔領域の数は制限される。また、顔認識処理は、被写体である顔の表情変化や撮影環境の変化によって顔認識結果が安定しないことがある。即ち、表情変化による顔のパーツ形状の変化、あるいは撮影環境の変化による顔の輝度分布変化が生じると、登録されている顔認識用データとの類似度が低減し、所望の顔認識結果が得られないことがある。例えば、1回の顔認識処理で得られた顔認識結果を顔領域に重畳して表示する場合、上述の要因によって顔認識結果が頻繁に切り替わることになり、撮影者に不快感を与える可能性があった。このため例えば顔領域の位置やサイズに基づいて、順次出力される撮像画像内で同一人物と思われる、即ち画像間で対応関係を有する顔領域を特定する。そして、該顔領域について所定回数連続して同一の顔認識結果が得られた場合に、該顔領域の顔認識結果を確定する方法がとられている。しかしながら、1つの顔領域について顔認識結果が確定されるまでに複数回の顔認識処理を要する場合、次のような問題がある。例えば処理上限数の顔領域について顔認識処理を行なっている場合、順次出力される撮像画像の各々で、対応関係を有する処理上限数の顔領域が処理対象として設定される。このような状況で、新たな人物が撮影範囲に現れた場合、該人物の顔領域が主被写体とみなされる位置にあったとしても、顔認識処理の処理対象が上限数に達しているため、該人物の顔領域についての顔認識処理を行うことができなかった。本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、好適な顔領域が顔認識処理の処理対象として選択されやすくする画像処理装置、撮像装置、制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。前述の目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、以下の構成を備える。顔認識用データが登録されている人物の特徴量との類似度に基づいて、画像内の顔領域の各々に含まれる人物を特定し、特定した人物を示す情報を顔認識結果として出力する顔認識手段を有する画像処理装置であって、画像を順次取得する取得手段と、取得手段により取得された画像から顔領域を検出する検出手段と、検出手段により検出された顔領域について、各顔領域の位置及びサイズの少なくともいずれかについての評価値を取得し、該評価値に従って、顔認識手段による顔認識処理を行わせる所定数以下の対象顔領域、及び該顔認識処理を行わせる認識順を決定する決定手段と、決定手段により決定された認識順に基づいて、対象顔領域を認識順が閾値より小さい顔領域が属する第1のグループと、それ以外の顔領域が属する第2のグループに分類する分類手段と、を有し、顔認識手段は、取得手段により順次取得する複数の画像に渡って、決定手段により決定された認識順での対象顔領域に対応する顔領域の顔認識処理を実行し、分類手段は、取得された画像について決定手段により決定された対象顔領域に新たな顔領域が含まれる場合に、該新たな顔領域を第2のグループに分類することを特徴とする。このような構成により本発明によれば、好適な顔領域が顔認識処理の処理対象として選択されやすくすることが可能となる。以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する一実施形態は、画像処理装置の一例としての、顔認識用データを使用した顔認識処理を実行可能なデジタルカメラに、本発明を適用した例を説明する。しかし、本発明は、顔認識用データを使用した顔認識処理を実行することが可能な任意の機器に適用可能である。また、本明細書において顔画像とは、人物が含まれる画像から抽出された、人物の顔領域の画像であるものとする。また顔辞書とは、各人物についての1以上の顔画像と各顔画像に含まれる顔領域の特徴量のデータとを含む、顔認識処理におけるマッチング処理に用いられる顔認識用データであるものとして説明する。なお、顔辞書は、含められる顔画像の数が予め定められているものとする。<デジタルカメラ100の構成>図1は、本発明の実施形態に係るデジタルカメラ100の機能構成を示すブロック図である。CPU101は、デジタルカメラ100が有する各ブロックの動作を制御する。具体的にはCPU101は、ROM102に記憶されている認識順決定処理等の動作プログラムを読み出し、RAM103に展開して実行することにより、各ブロックの動作を制御する。ROM102は、例えば書き換え可能な不揮発性メモリであり、撮影処理等の動作プログラムに加え、デジタルカメラ100が有する各ブロックの動作に必要なパラメータ等を記憶する。RAM103は、揮発性メモリであり、認識順決定処理等の動作プログラムの展開領域としてだけでなく、デジタルカメラ100が有する各ブロックの動作において出力された中間データ等を格納する格納領域としても用いられる。撮像部105は、CCDやCMOSセンサ等の撮像素子、A/D変換部等で構成される。撮像部105は、光学系104により撮像素子上に結像された光学像を光電変換し、さらにA/D変換処理を適用した撮像画像を出力する。なお撮像部105は、入力されたアナログ画像信号に対して、サンプリング、ゲイン調整等の処理も実行する。画像処理部106は、撮像部105から出力された撮像画像に対して、色補正や色変換等、所定の画像処理を適用する。本実施形態では画像処理部106は、入力された撮像画像をYUV形式の画像に変換する。顔検出部107は、画像処理部106によりYUV形式に変換された画像について、特定の被写体である人物の顔を検出する。具体的には顔検出部107は、例えば予め定められた人物の顔を示すパターンを用いたパターンマッチングにより、画像に含まれる顔領域を検出する。そして顔検出部107は、検出した顔領域の各々について、画像内における位置及びサイズ画素数の情報を出力する。出力された顔領域の位置及びサイズの情報は、RAM103に記憶される。なお、本実施形態では顔領域は正方形の領域として設定されるものとし、例えば顔領域のサイズは、該領域の1辺の長さとして記憶されていてもよい。対象顔決定部108は、顔検出部107により検出された顔領域の中から、後述する顔認識部109における顔認識処理を行う対象顔領域を決定する。具体的には対象顔決定部108は、まず顔領域の各々について、検出された画像における位置及びサイズの各々について位置評価値eposition及びサイズ評価値esizeを算出する。本実施形態では、予め定められた各評価値についての関係式に基づいて、各顔領域の評価値を算出する。図4は、本実施形態における各顔領域のそれぞれの評価値の関係式をグラフで示している。図4a及びbはそれぞれ、顔領域の1辺の長さpixelに対するサイズ評価値と、検出した画像の中心からの距離pixelに対する位置評価値を示している。そして対象顔決定部108は、得られた位置評価値とサイズ評価値との積を算出し、各領域について領域評価値e=eposition×esizeを算出する。本実施形態では対象顔決定部108は、このように算出した領域評価値に基づいて、顔認識処理を行う対象顔領域を決定する。対象顔決定部108は、基本的には領域評価値の上位5つの領域評価値を有する顔領域を対象顔領域として決定し、領域評価値が高い順に、顔認識処理を行わせる認識順を決定する。なお、本実施形態では、顔領域の評価は各顔領域の位置及びサイズに基づいて決定するものとして説明するが、顔領域の評価方法はこれに限られるものではない。顔領域の評価方法は、例えば各顔領域の位置及びサイズの少なくともいずれかに基づいて決定されてもよい。あるいは、顔検出部107が顔領域を検出する際に、その顔領域の顔としての確からしさを示す信頼度も算出し、この信頼度を顔領域の領域評価値の算出時に考慮するようにしてもよい。顔認識部109は、対象顔決定部108により決定された対象顔領域について、認識順に従って顔認識処理を実行する。顔認識処理は、口述する記録媒体110に記録されている顔認識用データを用いて行われる。具体的には顔認識部109は、1つの顔領域について顔認識用データ顔辞書に登録されている各人物の特徴量と該顔領域の特徴量とを比較し、その類似度を算出する。類似度は、顔領域の顔画像についての、その人物らしさを示す値である。顔認識部109は、顔辞書に登録されている人物のうち最も類似度が高い人物を、該顔領域の顔認識結果として出力する。記録媒体110は、例えばデジタルカメラ100が有する内蔵メモリや、メモリカードやHDD等のデジタルカメラ100に着脱可能に接続される記録装置である。本実施形態では記録媒体110には、撮影処理により撮影された画像や、デジタルカメラ100における顔認識処理で参照される顔辞書が記録される。記録媒体110に記録される画像は、画像内に人物が含まれる場合、顔認識処理により得られた人物が顔認識結果として関連付けられて記録される。なお、本実施形態では、顔辞書が記録媒体110に記録されているものとして説明するが、本発明の実施はこれに限られるものではない。例えば顔辞書はROM102等、書き込み可能な領域に格納されていればよい。また顔辞書は、外部装置から受信した際に、CPU101が所定の記録領域に格納する構成であってもよい。表示部111は、例えば小型LCD等のデジタルカメラ100が有する表示装置である。表示部111には、撮像部105から出力された撮像画像や、記録媒体110に記録された画像等が表示される。なお、顔認識処理により特定された人物が表示されている画像に含まれる場合、例えばその人物名が重畳表示されることにより、顔認識結果をユーザに通知することができる。操作入力部112は、例えば電源ボタンやシャッタボタン等の操作部材を含む、デジタルカメラ100が有するユーザインタフェースである。操作入力部112は、ユーザによる操作部材の操作がなされたことを検出すると、操作内容に対応する制御信号を生成してCPU101に伝送する。<認識順決定の流れ>ここで、このような構成を有する本実施形態のデジタルカメラ100において行われる、認識順決定方法の概要について、図2を用いて説明する。上述したように対象顔決定部108で認識順決定のために算出される領域評価値は、顔領域が検出された画像の画像中心に近く、サイズが大きい顔領域ほど高い値となる。対象顔決定部108は、領域評価値の降順に上位5つの顔領域を対象顔領域として決定するとともに、領域評価値の降順に顔認識処理を顔認識部109に行わせる認識順を決定する。顔認識部109は、決定された認識順に従って各対象顔領域の顔認識処理を開始する。しかしながら、顔認識処理は上述したように顔辞書に登録されている全ての人物について特徴量の類似度の算出を行うため、全ての対象顔領域についての顔認識処理を完了するまでには、例えばライブビュー画面における1フレーム期間を超えることが考えられる。つまり、ライブビュー画面や動画撮影時等、撮像部105から順次出力される撮像画像について、含まれる顔画像の顔認識処理を行う場合、顔認識処理中に処理対象となる顔の位置やサイズが変化する可能性がある。このため、1度決められた認識順について顔検出処理を行う場合は、全ての対象顔領域についての顔認識処理が完了した後に顔認識結果を適した位置に重畳できるよう、顔認識処理中も各対象顔領域について対応する顔領域を追跡する必要がある。一方で、顔認識処理中には、被写体である対象顔領域の人物が撮影範囲外に移動したり、新たに顔認識対象とすべき人物が撮影範囲に現れることがある。即ち、顔認識処理中に対象顔領域を追跡していたとしても、該顔領域の人物が顔認識処理の完了後には存在しない、あるいは顔認識処理を行う程度の重要度を有する被写体ではなくなっている可能性がある。本実施形態では、このような被写体の変化に対応するべく、顔認識処理中も対象顔領域を変更させる方法について説明する。以下では、例えば図2aに示されるように、画像200について顔領域201乃至205がある場合に、算出された領域評価値に応じて認識順を決定した場合について、顔認識処理中に対象顔領域を変更する例を説明する。図2aの例では、5つの顔領域は領域評価値の降順で顔領域201→顔領域202→顔領域203→顔領域204→顔領域205となっており、同様に認識順が設定されている。本実施形態では、顔認識処理の対象顔領域を領域評価値に応じて、第1のグループ及び第2のグループの2つに分類する。ここで、各グループの切り分けについて以下に説明する。第1のグループ:認識順の上位2つの顔領域が分類されるグループ。分類された顔領域は撮影者により主被写体として設定されると予測される顔領域であるため、顔認識処理の成功後、顔認識結果が表示される。また、分類された顔領域は、AF時には合焦対象の主被写体として選択される。顔認識処理中は分類された顔領域の入れ替え、及び認識順の変更はない。第2のグループ:認識順の上位2つを除いた、下位3つの顔領域が分類されるグループ。分類された顔領域は、顔認識処理が成功したとしても顔認識結果の表示は行われない。また、分類された顔領域は、AF時に合焦対象の被写体としては選択されない。顔認識処理中に分類された顔領域の入れ替え、及び認識順の変更が生じうる。このように、対象顔領域についての認識順の決定とともに、第1及び第2のグループへの分類を行い、各対象顔領域についての顔認識処理を開始する。続いて、顔認識処理中に得られた画像210について図2bに示されるような新たな人物の顔領域206が新たに検出された場合、対象顔決定部108は顔領域206と、第2のグループに属する顔領域203乃至205の4つの顔領域について新たに領域評価値を算出し、改めて第2のグループに分類する顔領域を決定する。このとき、例えば領域評価値順が顔領域203→顔領域204→顔領域206→顔領域205の順であったとすると、図2cのように第2のグループには顔領域206が分類されて、顔領域205は対象顔領域から外される。また、顔認識処理の完了前は、対象顔領域の第1及び第2のグループへの分類を、顔領域の位置及びサイズを考慮した領域評価値に基づいて決定するものとしたが、顔認識処理の完了後はこれに限られない。例えば、撮影対象となる被写体には、撮影者本人や撮影者の家族や友人等、撮影時に主被写体として選択されることが撮影者にとって好ましい被写体が存在する。またその他にも、例えば乳児等、一般的に主被写体として設定される可能性が高い被写体が存在する。本実施形態では、主被写体として選択されることが好ましい被写体が撮影範囲に含まれていた場合に、顔領域の位置及びサイズによらず該被写体が主被写体として選択されやすくする。具体的には対象顔決定部108は、顔領域の顔認識結果に応じて設定される補正係数>1を領域評価値に乗じ、得られた補正領域評価値補正評価値に基づいて、グループ分類、及び次に行われる顔認識処理における認識順の決定を行う。即ち、顔認識処理の結果、主被写体とすべき被写体が撮影範囲に含まれていた場合に、補正領域評価値を用いて該被写体を第1のグループに分類されやすくすることで、主被写体とすべき被写体が主被写体に設定されるよう制御することができる。なお、本実施形態では顔辞書を以下のような構成とすることで、顔認識した顔領域が主被写体とすべき被写体であるか否かを判断することができる。図5は、本実施形態のデジタルカメラ100の顔認識処理で用いられる顔辞書のデータ構造を示している。顔辞書は、登録されている人物ごとに1以上の顔画像の特徴量データ及びサムネイル顔画像が含まれており、各顔画像は個人INDEXデータに関連付けられて管理されている。個人INDEXデータには、人物ごとに顔認識用データを識別するための登録ID、顔認識結果として出力される人物名名前、人物の生年月日、及びユーザにより任意に設定される家族等のカテゴリー属性が含まれている。即ち、顔認識処理が完了後、対象顔領域の各々は、得られた顔認識結果により顔領域の人物の生年月日及び属性が把握される。即ち、対象顔決定部108は、該情報により、顔領域の人物が主被写体とすべき被写体であるか否かを判断することができる。本実施形態では、対象顔決定部108は、予め設定された、主被写体選択に優先される属性を有する顔領域には補正領域評価値が高くなる補正係数を設定する。また対象顔決定部108は、現在日時から所定の期間に生年月日が含まれる顔領域、例えば乳幼児であると思われる顔領域には、補正領域評価値が高くなる補正係数を設定する。このようにすることで、予め特定の被写体を主被写体とすべき被写体として設定し、該被写体が撮影範囲に含まれる場合に、該被写体が主被写体として選択されやすくすることができる。図2dの例では、図2cで第2のグループに分類された顔領域206が主被写体とすべき被写体であった場合の、顔認識処理完了後に行われるグループ分類を示している。対象顔決定部108は、まず顔領域201乃至204、及び206について顔認識結果に応じた補正係数を取得する。このとき、主被写体とすべき被写体と認識された顔領域206には、他の顔領域よりも大きい補正係数が設定される。なお、補正係数は通常1より大きい値が設定されるものとして説明するが、顔認識に失敗した顔領域については、補正係数は1として補正領域評価値が設定されるものとする。そして対象顔決定部108は、補正領域評価値の降順に上位2つの顔領域201及び206を第1のグループに分類し、次の顔認識処理における認識順を設定する。またそれ以外の顔領域202乃至204については、補正領域評価値ではなく、領域評価値の降順に基づいて認識順を設定し、第2のグループに分類する。<認識順決定処理>このような構成をもつ本実施形態のデジタルカメラ100の顔認識処理を行う対象顔領域及びその認識順を決定する認識順決定処理について、図3のフローチャートを用いて具体的な処理を説明する。該フローチャートに対応する処理は、CPU101が、例えばROM102に記憶されている対応する処理プログラムを読み出し、RAM103に展開して実行することにより実現することができる。なお、本認識順決定処理は、例えば撮像部105により撮像された撮像画像が出力される度に開始されるものとして説明する。また本認識順決定処理は、撮像部105から出力される撮像画像を順次取得して行われてもよいし、所定フレーム間隔で取得された撮像画像について順次行われてもよい。S301で、CPU101は、撮像部105により撮像された撮像画像現在画像について、顔検出部107に顔検出処理を行わせる。具体的にはCPU101は、まず現在画像を画像処理部106に伝送し、YUV形式の画像に変換させる。そしてCPU101は、YUV形式に変換された画像を顔検出部107に伝送し、該画像に含まれる顔領域の検出を行わせる。顔検出部107は、入力された画像に対して顔検出処理を実行し、検出した各顔領域の位置及びサイズを示す情報をRAM103に格納する。S302で、CPU101は、現在画像よりも前に取得された画像過去画像が存在する場合は、顔検出部107に現在画像から検出させた顔領域について、過去画像から検出された顔領域のうちの対応する顔領域を特定する。具体的にはCPU101は、前のフレームで得られた過去画像が存在する場合、過去画像から検出された顔領域の位置の情報を例えばRAM103から読み出す。またCPU101は、S301で現在画像から検出された顔領域の位置の情報をRAM103から読み出し、過去画像から検出された顔領域との位置関係から、同一の顔が含まれると思われる顔領域の対応付けを行う。本実施形態では検出された顔領域の各々に、CPU101は識別情報を付して管理するものとする。各顔領域には、以下の情報が詳細情報として該識別情報に関連付けられて管理される。第1のグループあるいは第2のグループに属しているか否かの情報設定された認識順を示す情報顔認識結果の情報例えば顔辞書に登録されている人物の登録IDCPU101は、S301で現在画像から検出された顔領域の各々に、対応する顔領域に関連付けられている詳細情報を関連付けすることにより、対応付けを行う。S303で、CPU101は、現在画像検出された顔領域の各々について対象顔決定部108に領域評価値を算出させる。S304で、CPU101は、顔認識処理の実行中であるか否かを判断する。具体的にはCPU101は、現在画像よりも前に取得された画像から検出された顔領域について、顔認識処理の対象顔領域の認識順が決定され、顔認識部109が該認識順に従った顔認識処理を実行しているか否かを判断する。CPU101は、顔認識処理の実行中であると判断した場合は処理をS305に移し、実行中ではないと判断した場合は処理をS307に移す。S305で、CPU101は対象顔決定部108に、顔認識部109で実行されている顔認識処理において設定されている認識順が上位2つの顔領域、即ち第1のグループに既に分類されている顔領域を、再び第1のグループに分類させる。具体的には対象顔決定部108は、現在画像から検出された顔領域の各々について、関連付けられている認識順を示す情報を参照する。そして対象顔決定部108は認識順が上位2つの顔領域を特定し、第1のグループに属している情報を関連付ける。なお、本ステップにおいて第1のグループに再び分類する顔領域については、設定されている認識順を保持するものとする。S306で、CPU101は対象顔決定部108に、現在画像から検出された顔領域のうち、第1のグループに分類した顔領域を除いた顔領域について領域評価値の降順に上位3つの顔領域を選択し、第2のグループに分類させる。具体的には対象顔決定部108は、領域評価値の降順に選択した上位3つの顔領域について、第2のグループに属している情報、及び領域評価値の降順に従った認識順を示す情報を関連付ける。なお、S305及びS306において第1及び第2のグループに分類されなかった顔領域についてはいずれのグループにも属さない情報が関連付けられるものとする。このように顔認識処理の実行中は、S305及びS306の処理により対象顔領域の決定及び顔認識処理を実行させる認識順が決定される。具体的には上述したように、対象顔決定部108は、第1のグループに分類されている顔領域については認識順を変更しない。また対象顔決定部108は、新たに検出された顔領域を顔認識対象として含める場合に対応するように、第2のグループについて領域評価値に応じた認識順の変更を行う。一方、S304で顔認識処理の実行中ではないと判断した場合、CPU101はS307で、現在画像から検出された顔領域に、顔認識結果が関連付けられている顔領域が含まれるか否かを判断する。CPU101は、顔認識結果が関連付けられている顔領域が含まれていると判断した場合は処理をS308に移し、含まれていないと判断した場合は処理をS311に移す。S308で、CPU101は対象顔決定部108に、現在画像から検出された顔領域の各々について、顔認識結果に応じた補正係数を考慮した補正領域評価値を算出させる。S309で、CPU101は対象顔決定部108に、補正領域評価値の降順に上位2つの顔領域を第1のグループに分類させる。具体的には対象顔決定部108は、補正領域評価値の降順に選択した上位2つの顔領域について、第1のグループに属している情報、及び補正領域評価値の降順に従った認識順を示す情報を関連付ける。S310で、CPU101は対象顔決定部108に、現在画像から検出された顔領域のうち、第1のグループに分類した顔領域を除いた顔領域について領域評価値の降順に上位3つの顔領域を選択し、第2のグループに分類させる。具体的には対象顔決定部108は、領域評価値の降順に選択した上位3つの顔領域について、第2のグループに属している情報、及び領域評価値の降順に従った認識順を示す情報を関連付ける。一方、S307で顔認識結果が関連付けられている顔領域が含まれていないと判断した場合、CPU101はS311で、領域評価値の降順に5つの顔領域を対象顔領域として選択し、第1及び第2のグループに分類する。具体的にはCPU101は、対象顔領域のうち、領域評価値の降順に上位2つの顔領域について、第1のグループに属している情報、及び領域評価値の降順に従った認識順を示す情報を関連付ける。またCPU101は、対象顔領域のうち、領域評価値の降順に下位3つの顔領域について、第2のグループに属している情報、及び領域評価値の降順に従った認識順を示す情報を関連付ける。このように顔認識処理が実行されていない場合は、顔認識結果が顔領域に関連付けられているか否かによって、主被写体となる第1のグループに分類される顔領域が異なる。即ち、顔認識結果が関連付けられている場合は、顔領域に係る被写体を考慮した認識順の決定を行うことで、特定の被写体を主被写体として選択されやすくすることができる。なお、本実施形態では、顔認識処理中は第1のグループに分類される顔領域の入れ替えを行わないものとして説明したが、第2のグループに分類された顔領域について顔認識結果が得られた後は、第1のグループと第2のグループ間での入れ替えを行なってもよい。また、本実施形態では顔認識結果が得られている場合は、第1のグループに分類する顔領域を補正領域評価値に基づいて決定するものとして説明した。しかしながら、この場合例えば画像中央に位置する顔領域が第1のグループから除外される可能性があるため、領域評価値の最も高い顔領域については第1のグループに必ず分類されるようにしてもよい。以上説明したように、本実施形態の画像処理装置は好適な顔領域が顔認識処理の処理対象として選択されやすくする。具体的には画像処理装置は、順次取得した画像から顔領域を検出し、検出した各顔領域の位置及びサイズの少なくともいずれかについて評価値を取得し、評価値に従って、顔認識処理を行う所定数以下の対象顔領域、及び該顔認識処理を行う認識順を決定する。画像処理装置は、決定した認識順に基づいて、対象顔領域を認識順が閾値より小さい顔領域が属する第1のグループと、それ以外の顔領域が属する第2のグループに分類する。そして画像処理装置は、複数の画像に渡って顔認識処理を実行している間に取得した画像について対象顔領域に新たな顔領域が含まれる場合に、該新たな顔領域を第2のグループに分類する。このようにすることで、主被写体とすべき、評価値の高い被写体を顔認識処理から除外することなく、顔認識処理中に新たに現れた被写体についても動的に顔認識処理に含めることができる。[その他の実施形態]また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。