JP5404172B2 - 画像処理装置、その制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、被写体を撮像する画像処理装置、その制御方法及びプログラムに関し、特に顔検出機能を有するものに関する。

近年、デジタルカメラやビデオカメラ等の撮像装置において、被写体が人物である場合に、人物の顔領域を検出し、検出した顔領域に基づいて焦点調節や露出制御を行うものが多く提案されている。その多くは、検出された複数の顔領域の中から主顔となる顔領域を一つ決定し、その主顔のピントや露出が最適になるようにカメラの制御を変えている。その一方で、複数の人物の顔領域が検出された場合に、それら検出された複数の顔領域のピントや露出を最適にしたいということも望まれている。

また、従来より撮影画像から人物の顔の特徴点を抽出し、認識する人物に関する顔情報データと抽出した特徴点を比較して顔認識を行う技術も多く提案されている。撮影している一人或いは複数の被写体を認識し、被写体に応じてカメラの制御を変えることも可能となっている。一般的に、顔認識を行うには、予めデータベース等に被写体の顔の特徴点や顔の大きさ、顔画像等の顔情報データを登録しておく必要がある。特許文献１では、同一人物の撮影条件（顔の向き、照明条件等）の異なる複数枚の顔画像を、被写体毎に分類して登録するという技術が提案されている。

特開２００７−１５０６０３号公報

特許文献１では、顔認識の精度を上げるために、様々な撮影条件で撮影された顔画像を被写体毎にグループ化して登録しているが、一つのグループには同一人物の顔情報しか登録されておらず、複数の人物の顔情報をグループにまとめて管理しているわけではない。また、顔画像等の顔情報を登録するときに、一人ずつ登録しなければならず、複数人の顔情報を登録するには手間がかかってしまう。

例えば、集合写真のような複数の人物の撮影において、そのグループに応じてカメラの制御を変えたい場合がある。その場合、顔情報は被写体毎に分類するのではなく、複数の人物の顔情報をまとめてグループ化して分類しておき、選択したグループ毎に制御を切り替えられるようにしておく方が望ましい。また、複数の人物の顔情報を登録する際、一人ずつ登録するのではなく、一括して登録することができれば、登録の手間を軽減することができる。

本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、複数の人物の顔情報をまとめてグループ化して分類、登録できるとともに、その登録の際の手間を軽減できるようにすることを目的とする。

本発明の画像処理装置は、画像から顔を検出し、検出した顔の特徴を示す顔情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段にて抽出した顔情報と、予めメモリに記憶されている顔情報とを比較し、比較した顔情報が同一人物であるかを判定することで認識を行う認識手段と、を有する画像処理装置において、前記認識手段による認識結果に基づいて、複数の画像から、人物毎の撮影頻度を求める撮影頻度算出手段と、前記撮影頻度が閾値より低い人物の顔情報は前記メモリに記憶させず、前記撮影頻度が閾値以上である複数の人物の顔情報をグループ化して前記メモリに記憶させる登録手段を有し、前記認識手段は比較に用いる顔情報をグループ毎に切り替えることができることを特徴とする。

本発明によれば、複数の被写体の特徴の情報（例えば複数の人物の顔情報）をまとめてグループ化して分類、登録できるとともに、その登録の際の手間を軽減させることができる。

第１の実施形態に係る撮像装置の概略構成図である。 第１の実施形態における顔情報登録処理の全体的な流れを示すフローチャートである。 図２における顔情報グループ登録処理の流れを示すフローチャートである。 図２におけるグループ編成最適化処理の流れを示すフローチャートである。 図４における撮影頻度算出処理の流れを示すフローチャートである。 図４におけるグループ編成更新処理の流れを示すフローチャートである。 グループ編成の更新を確認し、更新を実行するか否かを確認する画面を示す図である。 第２の実施形態に係る撮像装置の概略構成図である。 第２の実施形態における顔情報グループ登録処理の流れを示すフローチャートである。 顔検出結果を確認し、顔情報の登録を実行するか否かの指示をする画面を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。本実施形態ではビデオカメラ等の撮像装置を例にあげて説明を行うが、撮影画像から顔認識を行う機能を有する画像処理装置であれば、撮影画像を受け取って顔認識を行うパーソナルコンピュータや監視カメラシステムでも本発明を適用することが可能である。

図１は、本発明の第１の実施形態の特徴を最もよく表す図面であり、レンズ制御機能を備えたビデオカメラ等の撮像装置のシステム構成を示すブロック図である。図１において、１０１は固定されている第１固定レンズ群である。１０２は変倍を行うレンズ群であるズームレンズである。１０３は絞りである。１０４は固定されている第２固定レンズ群である。１０５は焦点調節機能と変倍による焦点面の移動を補正するいわゆるコンペ機能を兼ね備えたレンズ群であるフォーカスレンズである。

１１０はズームレンズ１０２を駆動するズームレンズ駆動源である。１１１はフォーカスレンズ１０５を駆動するフォーカスレンズ駆動源である。ズームレンズ駆動源１１０及びフォーカスレンズ駆動源１１１はそれぞれモータとドライバ部を有しており、後述するカメラマイコン１１２で算出される目標位置と駆動速度に基づいて各レンズ１０２、１０５を駆動させる。

１０６はＣＭＯＳセンサ、ＣＣＤセンサ等の撮像素子である。１０７はカメラ信号処理回路であり、撮像素子１０６の出力信号を表示装置１０８や後述する記録装置１０９に対応した信号に変換する。１０８は液晶ディスプレイやファインダー等の表示装置である。１０９は動画や静止画のデータを記録する記録装置であり、磁気テープ、半導体メモリ、ＤＶＤ等が使われている。記録装置１０９は、半導体メモリやＤＶＤ等のメモリ領域のアドレスが指定され、カメラ信号処理回路１０７の出力信号を記録していく。後述するカメラマイコン１１２はアドレスを指定しアクセスすることで、任意の撮影画像を表示装置１０８に表示する。

１１２はカメラマイコンであり、不図示のＲＯＭに格納されているプログラムに従ってカメラの各部動作の制御を行う。カメラマイコン１１２は、例えばカメラ信号処理回路１０７から出力される画像信号に基づいて公知のコントラストＡＦ方式によりフォーカスレンズ１０５を駆動させ焦点調節を行ったり、公知のＡＥ演算により露出制御を行ったりする。

さらに、カメラマイコン１１２は、被写体の特徴である人物の顔領域を検出する検出手段としての顔検出部１１５を備える。顔検出部１１５は、画像中から顔の構成要素である目、鼻、口等の形状を満たす特徴点を抽出する。例えば、２つの目があり、その２つの目の中間を通過する延長線上に鼻と口が存在する領域が存在すれば、それらを包含する領域を顔領域として設定する。また、顔検出部１１５により検出した被写体の顔領域と後述する顔情報登録メモリ１１８に登録されている顔情報とを比較して顔認識を行う認識手段としての顔認識部１１６とを備える。ここで、顔情報とは、検出された顔の大きさや、目、鼻、口等の特徴点の詳細な形状や、これらの相対的な位置関係、撮影画像から抽出した顔領域を示す顔画像（インデックス画像）等のことを意味する。顔検出部１１５は、カメラ信号処理回路１０７から出力される画像信号又は記録装置１０９に記録されている撮像画像から目や口等の特徴点を抽出し、被写体である人物の顔領域や顔の大きさ等を検出する。顔認識部１１６は、顔検出部１１５により検出された撮影画像内の人物の顔が顔情報登録メモリ１１８に登録されている人物の顔であるか否かを判定する顔認識処理を行う。具体的には、顔認識部１１６は、顔検出部１１５により検出された顔の顔情報と、顔情報登録メモリ１１８に登録されている顔の顔情報の類似度を算出し、類似度が閾値以上であれば同一人物であると判定する。カメラマイコン１１２は、顔認識部１１６による顔認識結果に応じて焦点調節を行ったり、露出補正を行ったりする。本実施形態では、顔検出部１１５及び顔認識部１１６はカメラマイコン１１２内においてソフトウェアにより実現するように記載しているが、カメラマイコン１１２とは別にハードウェアにて顔検出及び顔認識機能を実現してもよい。

１１４は顔枠表示信号発生回路であり、顔検出部１１５及び顔認識部１１６の処理結果に応じて、顔枠等の表示枠の信号を発生させる。１１３は信号合成処理回路であり、顔枠表示信号発生回路１１４から出力される表示枠信号とカメラ信号処理回路１０７から出力される画像信号とを合成して表示装置１０８に出力する。例えば、顔情報登録メモリ１１８に登録されていない人物の顔枠は緑色で表示、登録されている人物の顔枠は赤色で表示するといったように枠の色を変えることで、ユーザは顔検出及び顔認識の状態を知ることができる。また、顔検出中の顔枠は一重、顔認識中の顔枠は二重で表示するというように枠の形状や状態を変化させてもよい。

１１８は顔情報を登録しておく顔情報登録メモリである。顔情報登録メモリ１１８には、後述する画像選択手段１１７により選択された撮影画像（選択画像）に含まれる複数の人物の顔情報がグループ化して登録される。１１７は記録装置１０９に記録されている撮影画像を選択するための画像選択手段であり、公知の十字キーやダイヤル等の操作部材により構成される。選択中の画像は表示装置１０８に表示され、この画像選択手段１１７の操作に応じて画像が切り替わったり、選択の決定を行ったりすることができ、ユーザは任意の撮影画像を選択することが可能となる。

カメラマイコン１１２は、画像選択手段１１７による選択画像に写っている複数の人物の顔情報を一括で顔情報登録メモリ１１８に登録し、グループ化して管理する。しかしながら、選択画像の中には、通行人等の関係のない人物が含まれることもある。そのため、グループ編成を最適化する必要がある。カメラマイコン１１２は、後述する撮影頻度算出処理により算出される撮影頻度に基づいて、グループに新たな人物の顔情報を追加したり、冗長な顔情報を削除したりしてグループ編成を最適化する。本実施形態では、詳細は後述するが、所定の画像、ここでは選択画像と撮影日時が同じ撮影画像から人物毎に撮影頻度を求め、その撮影頻度に基づいてグループ編成を更新するものとする。例えば、選択画像と撮影日時が同じ撮影画像において、選択画像以外に写っていない等により他の人物に比べ撮影頻度が低い場合、通行人の可能性が高いと考え、顔情報登録メモリ１１８に登録されているグループから顔情報を削除する。また、顔情報登録メモリ１１８には登録されていないが、撮影日時が同じ撮影画像において頻繁に写っている人物は、登録されているグループと関係性が強いと考え、顔情報登録メモリ１１８に追加登録する。

１２０は更新指示手段であり、上述したようにグループ編成を更新する際に、更新を実行するか否かを支持する。更新指示手段１２０は、ボタンやスイッチ等の操作部材を用いてもよいし、表示装置１０８内に表示したボタン等のＧＵＩで実現してもよい。また、更新指示手段１２０には、更新しないことを指示するキャンセルボタン等を含んでいてもよい。

図２は、第１の実施形態における顔情報登録処理の全体的な流れを示すフローチャートである。以下に説明する処理は、カメラマイコン１１２が不図示のＲＯＭに格納されているプログラムを実行することにより実現される。ステップＳ１１では、記録装置１０９に記録されている撮影画像の選択を受け付ける。ユーザが画像選択手段１１７を操作することにより、記録装置１０９に記録されている撮影画像の中から画像が一枚選択される。ステップＳ１２では、ステップＳ１１で選択された選択画像に写っている人物の顔検出を行い、複数の人物の顔検出があった場合、それら複数の人物の顔情報をグループ化して顔情報登録メモリ１１８に登録する。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で登録された顔情報のグループ編成の最適化を行う。

図３を参照して、顔情報グループ登録処理（図２のステップＳ１２）の一例について説明する。図３のフローチャートは、画像選択手段１１７による選択画像に写っている人物の顔情報を顔情報登録メモリ１１８に登録する処理の流れを表している。

まずステップＳ１０１では、選択画像において人物の顔が検出されたか否かを判断し、顔検出した場合はステップＳ１０２へ進み、顔検出していない場合は顔情報を登録できないため処理を終了する。ステップＳ１０２では、選択画像において顔検出した被写体数Ｎを算出し、ステップＳ１０３へ進む。ステップＳ１０３では、顔情報を顔情報登録メモリ１１８に登録した数をカウントするためのカウンタｉに０の値を設定してカウンタの初期化を行い、ステップＳ１０４へ進む。ステップＳ１０４では、カウンタｉが顔検出した被写体数Ｎより小さいか否かを判断し、小さい場合はステップＳ１０５へ進み、同じか大きい場合は写っている人物の顔情報の登録が終了したと判断し処理を終了する。ステップＳ１０５では、顔検出部１１５により検出した顔情報のうち、まだ登録されていない顔情報を顔情報登録メモリ１１８に登録し、ステップＳ１０６へ進む。ステップＳ１０６では、カウンタｉをインクリメントし、ステップＳ１０４へ戻る。この一連の処理により、ユーザが選択した選択画像に含まれる人物の顔情報が一括して顔情報登録メモリ１１８にグループ登録される。

ここで、一括でグループ登録した顔情報の中には、通行人等の関係のない人物の顔情報が含まれていたり、逆にグループに追加したい人物の顔情報が漏れていたりすることがある。そこで、次に説明するグループ編成最適化処理により、上述した顔情報をグループ登録する際の、被写体の登録漏れや余計な被写体の除外を行う。

図４を参照して、グループ編成最適化処理（図２のステップＳ１３）の一例について説明する。図４のフローチャートは、まず図３で説明した顔情報グループ登録処理の後、記録装置１０９に記録されている撮影画像のうち、選択画像と撮影日時が同じ撮影画像から人物毎の撮影頻度を求める。そして、その求めた撮影頻度に基づいてグループ登録している顔情報を削除したり、新たな人物の顔情報をグループに追加したりする処理の流れを表している。

まずステップＳ２０１では、選択画像の撮影日時を取得し、ステップＳ２０２へ進む。ステップＳ２０２では、記録装置１０９に記録されている画像枚数Ｍを取得し、ステップＳ２０３へ進む。ステップＳ２０３では、顔認識処理した画像枚数をカウントするカウンタｊを初期化し、ステップＳ２０４へ進む。ステップＳ２０４では、カウンタｊが画像枚数Ｍより小さいか否かを判断し、小さい場合はステップＳ２０５へ、同じか大きい場合はステップＳ２０８へ進む。

ステップＳ２０５では、記録装置１０９に記録されている撮影画像から適宜１枚抜き出して選択画像の撮影日時と同じか否かを判断し、撮影日時が同じ場合はステップＳ２０６へ、違う場合はステップＳ２０７へ進む。ステップＳ２０６では、顔認識部１１６により画像中の顔検出した人物が顔情報登録メモリ１１８に登録されている人物であるか否かを判断することで、登録人物毎の撮影頻度を算出する。撮影頻度算出処理の一例は後に説明する。顔検出した人物が顔情報登録メモリ１１８に登録されていない場合は、撮影頻度の算出処理を飛ばしてステップＳ２０７へ進む。ステップＳ２０７では、カウンタｊをインクリメントし、ステップＳ２０４へと戻る。ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６で算出した毎の撮影頻度に基づいて、顔情報登録メモリ１１８に登録されている顔情報のグループ編成を更新し、処理を終了する。グループ編成更新処理の一例は後に説明する。

次に、図５を参照して、ステップＳ２０６の撮影頻度算出処理の一例について説明する。図５は、顔検出した人物の顔認識を行い、人物毎の撮影頻度を求める処理の流れを表している。まずステップＳ３０１では、対象となっている撮影画像に移っている人物の顔を検出したか否かを判断し、顔検出している場合はステップＳ３０２へ、顔検出していない場合は処理を終了する。ステップＳ３０２では、顔検出した被写体数Ｎ'を算出し、ステップＳ３０３へ進む。ステップＳ３０３では、顔認識した数をカウントするためのカウンタｋに０の値を設定してカウンタの初期化を行い、ステップＳ３０４へ進む。

ステップＳ３０４では、カウンタｋが顔検出している被写体数Ｎ'より小さいか否かを判断し、小さい場合はステップＳ３０５へ進み、同じか大きい場合は写っている人物の顔認識が終了したと判断し処理を終了する。ステップＳ３０５では、顔検出した人物が顔情報登録メモリ１１８に登録されている人物であるか否かを判断し、登録されている人物でない場合にはステップＳ３０６へ、登録されている人物であればステップＳ３０７へ進む。ステップＳ３０６では、後述するグループ編成更新処理において、撮影頻度に基づいて未登録の顔情報を追加登録できるように、顔情報登録メモリ１１８に仮登録し、ステップＳ３０７へ進む。ステップＳ３０７では、人物毎の撮影頻度Ｆ[ｋ]をインクリメントしステップＳ３０４へと戻る。

次に、図６を参照して、ステップＳ２０８のグループ編成更新処理の一例について説明する。図６は、撮影頻度に基づいて、顔情報登録メモリ１１８に登録されている顔情報を追加登録及び削除する処理の流れを表している。まずステップＳ４０１では、顔情報登録メモリ１１８に登録されている該当グループに含まれる被写体の登録数Ｎ"を算出し、ステップＳ４０２へ進む。ステップＳ４０２では、撮影頻度を閾値と比較した数をカウントするカウンタｌを初期化し、ステップＳ４０３へと進む。ステップＳ４０３では、カウンタｌが登録数Ｎ"より小さいか否かを判断し、小さい場合はステップＳ４０４へ、同じか大きい場合は処理を終了する。

ステップＳ４０４では、人物毎の撮影頻度Ｆ[ｌ]が閾値Ｆｔｈより低いか否かを判断する。閾値Ｆｔｈより小さい場合は、通行人や偶然撮影された被写体とみなし、顔情報登録メモリ１１８からその人物の顔情報を削除する。また、閾値Ｆｔｈよりも大きい場合は、顔情報が登録されているグループと関係が強いとみなし、図５のステップＳ３０６で仮登録した顔情報をグループに追加登録し処理を終了する。本実施形態では、撮影頻度Ｆは該人物が撮影されている画像の枚数としているが、選択画像と撮影日時が同じ撮影画像に対する割合としてもよい。

以上のグループ編成最適化処理を行った後、ユーザが画面上でグループ編成を確認できるようにしてもよい。図７は、グループ編成を確認するための画面の一例を示す。ここで、図７のＡ〜Ｄの記号はそれぞれの人物が異なることを明示的に示すためのものであり、実際に画面に表示されるものではない。図７に示すように、更新前と更新後のグループ編成を表示装置１０８に表示することで、ユーザはグループ編成が変わることを確認することができる。更新指示手段１２０である更新ボタンを押下すれば、顔情報登録メモリ１１８内の顔情報のグループ編成が更新され、キャンセルボタンを押下すれば、顔情報登録メモリ１１８内の顔情報のグループ編成は更新されない。

以上述べたように、被写体認識機能を有する撮像装置、特に顔認識等の人物の特徴部位を認識可能な撮像装置において、複数の被写体の顔情報をグループ化して一括して登録することができ、グループに応じたカメラの制御を行うことが可能となる。また、撮影頻度に基づいてグループ編成を最適化することで、一括して登録した際に含まれる余計な被写体を除いたり、登録漏れを軽減したりすることができ、最適な顔情報登録を行うことができる。

（第２の実施形態）
図８は、本発明の第２の実施形態の特徴を最もよく表す図面であり、レンズ制御機能を備えたビデオカメラ等の撮像装置のシステム構成のブロック図である。第２の実施形態に係る撮像装置は、第１の実施形態の撮像装置の構成に加え、顔情報の登録を実行するか否かを指示する登録指示手段１１９を有する。その他の構成は第１の実施形態と同様であり、同一の構成要素には同じ符号を付して説明する。登録指示手段１１９は、ボタンやスイッチ等の操作部材を用いてもよいし、表示装置１０８内に表示したボタン等のＧＵＩで実現してもよい。また、登録指示手段１１９には、登録しないことを指示するキャンセルボタン等を含んでいてもよい。

本実施形態では、ユーザが画像選択手段１１７により撮影画像を選択し、表示装置１０８に表示された顔検出結果を確認した後、登録指示手段１１９により登録の指示をした場合に顔情報登録メモリ１１８に顔情報を登録するものとする。

図９は、顔情報をグループ登録する処理の流れを表している。まずステップＳ５０１では、選択画像において人物の顔検出があるか否かを判断し、顔検出した場合はステップＳ５０２へ進み、顔検出していない場合は顔情報を登録できないため処理を終了する。ステップＳ５０２では、選択画像において顔検出した被写体数Ｎを算出し、ステップＳ５０３へ進む。ステップＳ５０３では、顔情報を顔情報登録メモリ１１８に仮登録した数をカウントするためのカウンタｉに０の値を設定してカウンタの初期化を行い、ステップＳ５０４へ進む。ステップＳ５０４では、カウンタｉが顔検出した被写体数Ｎより小さいか否かを判断し、小さい場合はステップＳ５０５へ進み、同じか大きい場合は写っている人物の顔情報の仮登録が終了したと判断しステップＳ５０７へ進む。ステップＳ５０５では、顔検出部１１５により検出した顔情報を顔情報登録メモリ１１８に仮登録し、ステップＳ５０６へ進む。ステップＳ５０６では、カウンタｉをインクリメントし、ステップＳ５０４へ戻る。

ステップＳ５０７では、図１０に示すように、顔検出部１１５により顔検出した結果を表示装置１０８に表示し、ステップＳ５０８へ進む。ここで、図１０のＡ〜Ｄの記号はそれぞれの人物が異なることを明示的に示すためのものであり、実際に画面に表示されるものではない。ステップＳ５０８では、登録指示手段１１９からの登録指示があるか否かを判断し、登録指示がある場合はステップＳ５０９へ、登録指示がない場合はステップＳ５１０へ進む。ステップＳ５０９では、ステップＳ５０５で仮登録した顔情報を顔情報登録メモリ１１８に登録する。ステップＳ５１０では、ステップＳ５０５で仮登録した顔情報を顔情報登録メモリ１１８から削除する。この一連の処理により、ユーザが選択した選択画像中に含まれる人物の顔情報が、ユーザの判断により一括して顔情報登録メモリ１１８にグループ登録される。

なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても達成される。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけに限らない。例えば、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（基本システム或いはオペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現されてもよい。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる形態でもよい。この場合メモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。

１０６：撮像素子、１０７：カメラ信号処理回路、１０８：表示装置、１０９：記録装置、１１２：カメラマイコン、１１５：顔検出部、１１６：顔認識部、１１７：画像選択手段、１１８：顔情報登録メモリ

Claims (7)

1. 画像から顔を検出し、検出した顔の特徴を示す顔情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段にて抽出した顔情報と、予めメモリに記憶されている顔情報とを比較し、比較した顔情報が同一人物であるかを判定することで認識を行う認識手段と、を有する画像処理装置において、
   前記認識手段による認識結果に基づいて、複数の画像から、人物毎の撮影頻度を求める撮影頻度算出手段と、
   前記撮影頻度が閾値より低い人物の顔情報は前記メモリに記憶させず、前記撮影頻度が閾値以上である複数の人物の顔情報をグループ化して前記メモリに記憶させる登録手段を有し、
   前記認識手段は比較に用いる顔情報をグループ毎に切り替えることができることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記撮影頻度算出手段は、撮影日時が同じ複数の画像から、前記人物毎の撮影頻度を求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記登録手段は、前記撮影頻度に応じて、前記グループに含まれる顔情報を更新することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記登録手段により前記グループに含まれる顔情報を更新する際に、更新を実行するか否かを指示するための更新指示手段を備えたことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記登録手段により複数の人物の顔情報をグループ化して前記メモリに記憶させる際に、記憶させることを実行するか否かを指示するための登録指示手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 画像から顔を検出し、検出した顔の特徴を示す顔情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段にて抽出した顔情報と、予めメモリに記憶されている顔情報とを比較し、比較した顔情報が同一人物であるかを判定することで認識を行う認識手段と、を有する画像処理装置の制御方法であって、
   前記認識手段による認識結果に基づいて、複数の画像から、人物毎の撮影頻度を求めるステップと、
   前記撮影頻度が閾値より低い人物の顔情報は前記メモリに記憶させず、前記撮影頻度が閾値以上である複数の人物の顔情報をグループ化して前記メモリに記憶させるステップと、
   前記認識手段による比較に用いる顔情報をグループ毎に切り替えるステップを有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
7. 画像から顔を検出し、検出した顔の特徴を示す顔情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段にて抽出した顔情報と、予めメモリに記憶されている顔情報とを比較し、比較した顔情報が同一人物であるかを判定することで認識を行う認識手段と、を有する画像処理装置を制御するためのプログラムであって、
   前記認識手段による認識結果に基づいて、複数の画像から、人物毎の撮影頻度を求める処理と、
   前記撮影頻度が閾値より低い人物の顔情報は前記メモリに記憶させず、前記撮影頻度が閾値以上である複数の人物の顔情報をグループ化して前記メモリに記憶させる処理と、
   前記認識手段による比較に用いる顔情報をグループ毎に切り替える処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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