著者

八重樫 恵太 柳井 啓司

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.36, pp.15-22, 2008-05-01

被引用文献数

2

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今日では、Web 上のデジタル写真の普及、およびマッピングサービスの高度化は目覚ましく、それに伴い位置情報付き写真も増加している。一方で、画像認識の分野においてもより高度な手法が提唱されてきた。位置情報を画像の特徴の1つとして用いることにより、画像認識の精度を向上できる可能性が考えられる。本研究では、位置情報と航空写真を対応する画像の特徴量として用いることによって、画像認識の精度向上の可能性を検討する。画像をキーワードごとに分類し、画像と航空写真からそれぞれ SIFT 特徴を抽出し、位置情報とそれらの特徴量を統合したものの組合わせについて SVM による学習と分類の実験を行う。実験の結果、いくつかのキーワードについて、分類精度の向上が見られた。Because of recent remarkable spread of digital photos and mapping service on the Web, the number of geotagged photos are increasing greatly. Meanwhile, in the research community of image recognition, research on generic object recognition has progressed greatly for these several years. Then, we propose using geolocation as one of features to recognize geotagged images. In this paper, we examine possibility of improvement on generic image recognition by using geolocation and aerial photos as features in addition to image features extracted from images. We collected geotagged images associated with several keywords from Flickr, and extracted feature vectors by the Bag-of-Keypoints method from each image and each associated aerial photo. Next, we combined feature vectors extracted from images and aerial photos into one vector, and we performed experiments on image classification using SVM. As the result, improvements of the classification rate were obtained for some keywords.