2014 Fiscal Year Annual Research Report
大規模位置情報画像マイニングによる画像と視覚概念の関係の地域性に関する総合的研究
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24300036
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
柳井 啓司 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 准教授 (20301179)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | Web画像マイニング / 位置情報画像 / ジオタグ / Twitter画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は4年計画の研究課題「大規模位置情報画像マイニングによる画像と視覚概念の関係の地域性に関する総合的研究」の３年目であった．
本年度も引き続き，画像特徴量分布と位置分布の関係の分析方法の研究を引き続き実施した．特に，Twitterの位置情報付き画像データを利用した「位置とイベント（出来事）」，「位置と食事画像」の関係の分析と，動詞概念の地域性の分析のための微小な動作の差異を検出する手法について研究を行った．
Twitterの位置情報画像を用いた研究では，位置，日時，ユーザ，タグ，画像特徴の５つの情報を用いて，それらの相互関係について分析を行った．特にイベント画像と食事画像について，そのような分析を実施した．画像特徴にはDeep Convolutional Neural Network (DCNN)特徴を利用することによって，大幅に精度が改善された．Twitterからのイベント検出では研究成果が国際論文雑誌に載録され，食事画像検出においては国際会議のベストペーパー候補になった．
また動詞概念の地域性の分析を目指した研究も同時に実施した．昨年度の研究からWeb上の動画像を利用した動詞概念に関する地域性の分析を行うためには，微小な動作の差異の検出が不可欠であることが判明し，現状の動作認識技術ではそれが十分ではないことが明らかになった．そこで，本年度は人間の手の動きに着目し微小な動作の差異の検出のための手法を研究した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
イベント画像検出や大規模食事画像収集は実現したが，現時点では文化的な差異の自動発券手法の十分確立出来ているとはいえない．静止画と動画像の両方について，来年度は微小な差異を自動検出する手法を確立することが必要である．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は引き続き，画像特徴量分布と位置分布の関係の分析方法の研究を実施し，最終的に(1) 世界中の様々な物体，シーン，イベント，動作についての世界規模での文化的・地理的な差異を発見・分析する手法の開発を行う．さらに，その成果を利用して，(2) 地域性を考慮した，世界各地にローカライズされた一般物体・動作認識のための知識ベースを構築することを行う．
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