研究課題
平成22年度はExifデータと撮影時間・場所そしてタグの相互関係性に関して考察した。まずは、Exif情報により、似た写真を分類できるかの検討を行った。これまでの画像検索においては、例えば「ジャガー」というキーワードで検索すると、車も動物も結果として提示されてしまう。また車の写真も、静止している車を撮影したのか、あるいは内装を撮ったのか等はこれまでの検索手法で判別する事は困難であった、そこで我々はタグやExifのデータを使いそれらを判別する手法を提案した。これにより、画像の画素情報を使わずに、画像の分類をする基礎的な技術を確立した。また、写真に付加される位置情報に着目した研究としては、位置情報からユーザの移動コンテキストを発見する技術を提案した。これにより、ユーザが鉄道で移動中に撮ったのか、あるいは駅や線路際を歩いていたのか等の判別が可能となる。写真共有サイトにアップロードされている写真は大量にあるが、そのようなコンテキストの付与は利用者みずからが手動でタグ付けを行っていた。これはコストが高いためタグの無い大量の画像が存在する。本研究を用いればGPSというセンサが自動で付与するタグを使い、利用者の撮影コンテキストをタグ付する事ができる。また、Tiled Display Wallを使った大量の画像の閲覧技術や、地図上に写真マップする技術の開発を行った。さらに、それらの研究の基礎技術となるベンチマークデータ生成手法の提案も行った。
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情報処理学会論文誌
巻: Vol.52, No.1 ページ: 56-67
情報処理学会論文誌 データベース
巻: Vol.3, No.2 ページ: 123-137
