PhotoLab: 大量画像の 3 次元空間上における一覧可視化インタフェースの開発
堀辺宏美(指導教員：伊藤貴之)

1. 概要

続いて興味ある部分にズームインするような閲覧方法

近年，計算機性能の向上や記憶装置の発達などによを得意とする．それに対して本手法は，大量の画像を 3り，大量の画像を個人の計算機上で扱うことが可能に次元空間内にちりばめて全体像を把握する．3 次元空間

なり，またその用途も多様化している．これらの大量に画像を配置することで，注目する画像群の近くに歩の画 像 を効 率 よ く ， かつ ユ ー ザ の意 思 に 基 づ いて分

み寄り，遠近感に基づいて注目する画像群にフォーカ類・可視化する技術は，非常に有用であり，これまでスする，といった操作が可能になると考えられる．
クラッタリングを考慮したアイコンの手法と してはにも活発に研究されている．
ユーザが計算機上にある大量の画像を鑑賞するとき[3][4]などがあげられる．文献[3]は，2次元上で重なりのの主要な操作には，ある特定の画像を検索するか，もあるアイコンを分散させる方法であり，文献[4]は3次元のしくはアルバムを眺めるように多くの画像を順に鑑賞

クラッタリングを回避しながら，メタデータによって動するか，の二つがあげられる．大量の画像を個人の計的に変化する階層構造をブラウジングする手法であり，算機上で扱える現代では，後者のように計算機上でア主たる対象は音楽コンテンツである．

ルバムを制作し画像を鑑賞する機会は，今後ますます3. 提案内容増加していくと考えられる．

3.1 メタデータの数値化

アルバムを眺めるように画像を鑑賞する際は，撮影日時や被写体名などのメタデータに沿って，見たい画まず全ての画像について特徴量を計算し，メタデー像が派生していくケースは多い．さらに，ユーザがアタとして付加する．我々はアンケート調査の結果，ユルバムを眺めるように多くの画像を眺めて楽しむといーザが特に重要だと判断した上位 5 つを，本手法におう漠然とした行動には，柔軟な操作性や機能性をもつける特徴量およびメタデータに採用した．特徴量にはインタフェースや，高いデザイン性を有する大量画像

色相を，メタデータにはキーワード，撮影時の位置情の可視化技術が要求されると考えられる．

報，お気に入り度，撮影日時を手動で付加する．キー

これらを踏まえて我々は，ユーザとの対話性を重視

ワードと位置情報はアルファベット順に基づいて数値した大量画像の一覧可視化の一手法を提案する．本手化し，特徴量の色相は画像 1 枚の RGB 値の合計から算法ではユーザの意図にあわせて選択された 3 種類の特出する．お気に入り度はユーザがどれくらい画像を気徴量やメタデータに基づいて，3 次元直交座標系を定義に入っているかという評価にしたがって，0～5 の数値し，その 3 次元空間上に画像を配置する．ここで，定を付加する．図 1 は一枚の画像メタデータを数値化し義された座標軸に忠実に画像を配置すると，画像どうた結果である．

しが投影面上で重なってクラッタリングを生じることがある．このような重なりが多発すると，ユーザは画メタデータ

数値化前数値化後像の識別が困難になる．そこで本手法ではクラッタリ

KeywordJelly Beans

10ング回避の機能も設け，3 次元空間上にバランスよく画

Date20070512

23PlaceHouse

8

以上のようにして本手法は，ユーザが 3 次元空間上

Hue293

293を対話的に操作し画像を鑑賞することで，見たい画像

Fav.Rank

A

5115×77 pixel

像を配置することを目標にする．

図 1:が派生していく，というようなユーザの思考にそってメタデータの数値化画像を鑑賞できるユーザインタフェースを実現する．

3.2 画像データの 3 次元空間上への配置

2. 関連研究

本手法では，ユーザが 3 軸を自由に選択できる機能

情報を人間に役立つものとするために，より人間本を設けた．3 軸をメタデータとして選択し，3 次元空間来の感覚や表現法に適合したメディア情報の提示や，上に配置することで，近いカテゴリの画像は近くに配使いやすいインタフェースが研究され，その一環で画置され，同じメタデータを持つ画像は一直線上に配置

像一覧可視化システムの研究も進んでいる．その一例

される．この配置方法によって，ユーザの見たい画像として，階層化された画像群を 2 次元平面上の各領域が派生していく，といった思考にそって画像を鑑賞すに配置する一覧可視化手法が知られている[1][2]．これることが可能になると考える．

らの手法は，大量の画像群の全体像を一目で把握し，

図 2 は，横軸を撮影場所，縦軸をお気に入り度順，77奥行きを撮影日時として選択し，数値化されたデータれ，一枚一枚の画像識別が可能になったことが分かる．

をもとに，画像を 3 次元空間上に配置した結果である．

更に，同一座標上に配置された画像やクラッタリング

縦一直線上に並ぶ画像は同じ場所で撮影した画像で，回避処理だけでは，画像分散が不可能な場合は，数秒上の方に配置された画像は，お気に入り度順が高いもずつ画像を切り替えるコマ送り表示の実装も進めていので，画像一枚一枚の大きさから撮影日時を直感的にく予定である．

把握することができる．
クラッタリング回避処理前の配置(左)と，クラッタリン
グ回避処理を施した配置(右)Fav.Rank
DatePlace
図 2:

可視化結果の例
図 4:

クラッタリング回避処理の効果

3.3 クラッタリング回避
本手法では文献[3][4]と同様に，三角メッシュを用い

4. 実行結果と今後の課題てクラッタリングを回避し，画像を 3 次元空間上にバ

本報告では，「見たい画像が派生していく」人の思考ランスよく配置する．クラッタリング回避は，2 次元投にそって画像を鑑賞できるインタフェース PhotoLab を影面の座標系で以下の処理を行う．まず，画像の重心開発した．つまり PhotoLab は，人の思考に辿り着く先点を頂点にして，三角形メッシュを生成する．本手法にあるインタフェースということができる．
今後の課題として以下のような点を検討中である．

では Delaunay 三角メッシュ生成法を用いて，三角形要・ 千枚単位の大規模な画像群の一覧表示

素の最小角度が最大になるようにメッシュを生成する．
メッシュ生成で得られた距離情報をもとに，ノード間の距離が一定距離以下の画像に対しては，再度画像を・GUI や操作面の改良

・GPU を用いた高速表示環境の実装．

・ ユーザテストの実施と，更なる改良点の見直し配置しなおしてクラッタリングを回避する(図 3)
参考文献[1] Bederson, B. B., PhotoMesa: A Zoomable Image
Browser Using Quantum Treemaps and Bubblemaps. UIST
2001, ACM Symposium on User Interface Software and
2 次元投影面座標の取得

Technology, CHI Letters, 3(2), pp. 71-80, 2001.

三角形メッシュの生成[2] 五味, 伊藤, Li, CAT: 大量画像の一覧可視化と詳細度制御の一手法, 画像電子学会 Visual Computing / 情報処理学会グラフィクスと CAD 合同シンポジウム, pp.
1-6, 2007.
[3] Nayuko Watanabe, Motoi Washida, Takeo Igarashi,"Bubble clusters: an interface for manipulating spatialaggregation of graphical objects", UIST '07: Proceedings of

一定距離以下の画像を3 次元投影面の座標系に引き離す

the 20th annual ACM symposium on User interface softwareand technology, pp.173-182, 2007.

変換して再配置[4] 宮崎, 伊藤, クラッタリングを回避する 3 次元情報
図 3:

クラッタリング回避

可視化手法を用いたコンテンツブラウザ, WISS 2007,
pp. 113-114, 2007.

なお，クラッタリング回避処理の結果を図 4 に示す．
画像どうしが重なっておこるクラッタリングが緩和さ78