著者

帆足 啓一郎 上向 俊晃 松本 一則 滝嶋 康弘

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.2, no.3, pp.41-52, 2009-09-30

被引用文献数

1

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本研究では,過去の研究において筆者らが提案した,位置情報付き写真共有 Web サイト上から収集した画像に対し,その位置情報と色特徴に基づいてクラスタリングを行うことにより,Points of Interest (POI) を表す画像群 (POI クラスタ) を自動的に抽出する手法に加え,抽出された POI クラスタに関連するランドマークの名称を自動的に推測する手法の提案と評価を行う.具体的には,POI クラスタの場所と領域に基づき,地図検索を行い,POI クラスタ周辺のランドマークの名称を収集し,次に,各ランドマーク名称を検索クエリとして Web 画像検索を行い,ランドマークに関連する画像情報を収集し,POI クラスタ内の画像との類似度を算出することにより,POI クラスタの画像との関連度が高いランドマーク名称を推測する.東京都心で撮影された画像群を対象とした評価実験により,提案手法によるランドマーク推測の有効性を実証する.This research proposes a novel method to associate specific landmarks to points of interest (POIs), i.e., areas that are expected to be of interest to many users, which can be automatically extracted by clustering geo-tagged images based on their geographical location and color features. Namely, the proposed method first collects images from the Web, by using the names of the landmark candidates of the extracted POIs as Web image search queries. The collected images are used as references of the respective landmarks. The landmark representing each POI is then determined, based on the content-based similarity between the images in the POIs, and the Web images of the landmark candidates. This approach makes possible the automatic construction of a landmark identification system for geo-tagged images. The effectiveness of the proposed method is proved by evaluation experiments conducted with images in the Tokyo metropolitan area.