人物の共起性を配置に反映した大量個人写真ブラウザ
理学専攻 情報科学コース

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概要
近年のデジタルカメラの普及に伴い，個人が所有する写真のデジタルデータは膨大な量となっている．そのよう安田理紗クラスタを代表写真で表し，ズームイン操作により局所的に各画像を表示することで，対話的操作による詳細度制御を実現する．

な大量の写真の管理はユーザの大きな負担となり，写真のMIAOW は CAT の拡張手法であり，写真を撮影日時や自動分類は重要な課題である．一方，138 人の学生を対象

撮影場所でクラスタリングし，その時間関係や位置関係をにアンケート調査を実施したところ，主な被写体は何か反映するように写真群を画面配置する．また写真の被写という問いに対し，人物と回答した人は，デジタルカメラ体である人物を共起性でクラスタリングすることで，写を所有している人の 85 %にのぼった．よって，個人写真真を人物から検索しやすくする．しかし MIAOW によるの被写体として，人物は重要な要素であるといえる．

写真の画面配置には，人物の共起性は反映されない．

以上を踏まえ本研究では，被写体としての人物に基づいて写真を自動分類し，一緒に写ることの多い人物の写真

CAT や MIAOW が採用する長方形配置アルゴリズム
は，以下の 2 条件が画面絵で近くに配置される写真ブラウザの一手法を提配置条件 1 画像，クラスタどうしの遮蔽回避案する．まず，写真群を撮影日時に基づいてクラスタリングし，クラスタ毎に代表写真を選出する．多くの場合において，このクラスタリングは撮影者のイベントを自動検出することに相当する．続いて各クラスタ中の写真群に写る人物の共起性に基づいて，各クラスタの画面上の配置を決定し，代表写真を表示する．これにより，ユーザは自身が持つ写真群の全貌を容易に把握でき，興味の対象となる写真を短時間で発見できる．また共起性の高い人物が写る写真が近くに配置されることで，配置結果にはコミュニティが反映される．一般的に写真は時系列に沿って閲覧されることが多いのに対して，本手法を用いた写真

配置条件 2 画像群の配置占有面積の低減を満たしている．それに対して本手法が採用する長方形配置アルゴリズムは，FRUITS Net[3] というネットワー
ク可視化手法によるものである．FRUITS Net とは，1 個以上のアイテムが各ノードに付加されたネットワークに対して，同一アイテムを共有するクラスタ間に架空のエッジを追加し，力学モデルを用いてエッジの長さを適正化した配置結果を算出し，空間充填モデルを併用することでクラスタ間の重なりを回避する．FRUITSNet では上述の配置条件 1,2 に加えて，閲覧はコミュニティに沿った新しい写真閲覧をもたらし， 配置条件 3 共通アイテムを持つノードの近隣性
配置条件 4 エッジ長の総計，交差数の低減思いがけない気づきにつながると期待できる．
も同時に満たす画面配置を実現する．

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関連研究

提案手法

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個人写真を管理・閲覧するために商用ソフトウェアとし本手法で用いる各々の写真には，撮影日時が記録されてて，Picasa(Google) や iPhoto(Apple) が有名である．こいるものとする．また前処理として，Google Picasa APIs

れらは撮影場所・日時・人物などのメタ情報から写真を管を用いて人物を識別し，各人物に ID を割り当て，この ID理・閲覧する機能をサポートしている．しかし，人物に着をメタ情報として各写真が保持するものとする．

目すると，特定の人物が写る写真の検索機能は優れてい

3.1

るが，写真の一覧表示に人物情報が活用されているとは言い難い．
写真ブラウザの中で本研究に近い先行研究として，著者らによる CAT[1] と MIAOW[2] があげられる．

CAT は大量画像に対して 2 段階のクラスタリングを適用して階層型データを構築し，その階層構造を長方形領域の入れ子構造で表現する．このとき各クラスタから代表写真を選出し，ズームアウトによる全体表示時には各階層型データの構築

本手法では，写真の撮影日時に基づいて 2 段階のクラスタリングを適用する．写真群を撮影日時順に並び変え，前後 2 枚の写真の撮影時間間隔が α 以上あいていたら新しいクラスタを生成する．現在は α = 24(時間) としているが，ユーザに応じて調節することが望ましい．そして生成されたクラスタを高階層クラスタとし，各々の高階層クラスタが 1 イベントを表す．各高階層クラスタについて，含まれている写真群のを撮影日時の日に着目し，日付が変わる毎に区切り，低階層クラスタとする．

3.2

代表写真の選出

続いて生成された各クラスタについて，tf-idf 法を用い恋人，恋人の家族といったコミュニティが，配置結果から観察された．てキーパーソンを決定する．次に，撮影日時順に並び変えられた写真群に対して，前後 2 枚の写真の撮影間隔が短い順に再度写真群の並び変えを行う．先頭の写真から順に，キーパーソンが写っているか判定し，最初にキーパーンが写っていると判定された写真を代表写真とする．尚，1 枚も人物が含まれないクラスタについては並び変え後に先頭となった写真を代表写真とする．以上の手法を採用した理由は以下のとおりである．まず我々は，写真群全体の出現頻度に対して，特定クラスタでの出現頻度の高い人物を，そのクラスタにおけるキーパーソンであると判断
図 2: 個人が所有している写真群した．さらに我々は，撮影間隔の短い写真は，撮影者が集中して撮影をしている重要なシーンであり，そのシーンに4.3

おいてキーパーソンを含む写真が代表写真にふさわしい写真と判断した．

複数人で共有している写真群

研究室メンバーにより撮影，共有されている 2913 枚の写真を対象に，30 の人物に ID を割りあてて可視化を行っ

なお本手法においても，階層型データを構成する写真た結果を図 3 に示す．クラスタリングにより生じた高階層群の表示において，CAT と同様に詳細度制御機能を設けクラスタ数は 26，低階層クラスタ数は 65 であった．1 人ている．の人物を選択すると，中央部にイベントが集中していることがみてとれることから，複数人で共有している写真実行結果

4においても写真の配置に人物が反映されているといえる．

本研究では，個人が所有している写真群，複数人で共有

この例からは，多くのイベントに参加している人物，あましている写真群の 2 つのケースについて実行を試みた．

りイベントに参加していない人物といった個々人の特徴，

4.1

ユーザインタフェース

可視化結果を図 1 に示す．写真 1 枚が 1 つのイベント

同一のイベントに参加することの多いメンバーといったメンバー間の相関関係を見てとることができた．に該当し，写真群の全貌を一目で把握できる．ズームイン
操作により局所的に各写真を表示する．人物タブで人物を選択すると，選択された人物が写るイベントがピンク色にハイライトされる．また，日付タブで日付を選択すると，該当する日付のイベントがオレンジ色にハイライトされる．人物と日付の相互操作が可能である．

図 3: 複数人で共有している写真群

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まとめ
本論文では，人物の共起性を配置結果に反映した大量

図 1: 可視化結果

4.2

個人が所有している写真群

著者が撮影した 1368 枚の個人写真を対象に，19 の人物に ID を割りあてて可視化を行った結果を図 2 に示す．ク
ラスタリングにより生じた高階層クラスタ数は 50，低階層クラスタ数は 79 であった．1 人の人物を選択すると，右下部にイベントが集中していることがみてとれることか個人写真の一覧可視化手法について提案した．

参考文献[1] A. Gomi, R. Miyazaki, T. Itoh, J. Li, CAT: A Hierarchical
Image Browser Using a Rectangle Packing Technique, International Conference on Information Visualization, 82-87, 2008.
[2] A. Gomi, T. Itoh, A Personal Photograph Browser for Life Log
Analysis based on Location, Time, and Person, ACM Symposium on Applied Computing, 1250-1257, 2011.

[3] T. Itoh, C. Muelder, K.-L. Ma, J. Sese, A Hybrid Space-Fillingand Force-Directed Layout Method for Visualizing MultipleCategory Graphs, IEEE Pacific Visualization Symposium, 121128, 2009.
この例からは，研究室，大学の友人，高校の友人，家族，ら，確かに写真の配置に人物が反映されているといえる．