著者

河野 憲之 柳井 啓司

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.113, no.230, pp.59-64, 2013-10-03

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多くの人々がTwitter を利用するようになり,大量に投稿されたツイートを通して人々の行動や考えを分析することが可能となった.ツイートには画像が付与されたものも多く,特に昼食時,夕食時には,食事の画像が大量にツイートされる.そこで,本稿では2011年5月から2013年8月の2年4ヶ月の間に収集した約10億件の画像付きツイートに対して,食事キーワード検索と高速食事画像認識エンジンを用いて,100種類の食事画像を抽出する実験を行った結果を報告する.実験では,食事画像ランキング,一部の食事カテゴリについてサンプリングによる抽出精度評価,また位置情報食事画像ツイートを用いた「ラーメン」と「カレー」に関する地域分布の分析を行った.またさらに,我々が構築した100種類の食事画像データセットを自動的に拡張するためのフレームワークについても述べる.100 類食事画像データを利用して構築した食事画像判定エンジンと,Amazon Mechanical Turk を利用したクラウドソーシングを用いて,キーワードを与えるのみで,自動的に新しい食事カテゴリのバウンディングBOX付きの画像データセットを構築する.実験では,手動で作成した既存の食事画像データセットのサブセットとの認識精度の比較を行う.