ARG WI2 No.xx, 2012

主観写真ライフログ探索のための時空人間の活用
中村 聡史
京都大学大学院情報学研究科
nakamura@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
概要 デジタルカメラの低価格化，高性能化にともない，出会った人や見たもの，作ったものや食べたものなど，様々な記憶をデジタルデータの形で日々記録する，一人称視点での主観写真ライフログが可能となった．しかし，ライフログ写真にはテキスト情報が含まれておらず，ユーザの記憶も曖昧なため検索が困難であることや，記録しただけで死蔵されてしまい活用されないなどの問題がある．我々は，こうした問題を解決し，写真ベースの膨大なライフログを効果的に活用するため，時間・空間・人間という 3 つの間を利用した能動的探索の手法と受動的閲覧手法を提案および実装し，日常的かつ長期的な利用からその有効性について議論を行う．
キーワード 主観写真ライフログ，ライフログ検索，近傍検索，能動的探索，受動的閲覧，時間，空間，人間

1

はじめにデジタルカメラの低価格化と高性能化により，旅行で見かけた素晴らしい風景や友人に話したくなる面白い物
事，一緒に旅した人々や現地で出会った印象的な人々，道端で出会った印象的な看板や参考になる講演スライド，配布資料のグラフや書き込んだメモ，日々食している料理からお店で食べた印象的な料理，そしてお酒の数々，訪れたお店の看板や内装，友人と会うときに着ていた服や購入した各種物品，新しい賃貸住宅に入居したときの家の状況や子どもの成長記録など，見て興味をもった様々なものを記録することが容易な時代になっている．
ここで，記憶を記録し，記録から記憶を呼び覚ますこ• 京都観光予定の人から京都のおすすめの店を質問され，ライフログから検討し写真を示す• 学会発表や講演などで記録したグラフから着想を得て講義や指導に役立てる• ライフログから食べたい料理や行きたいお店，買うお酒などを決定する• 知人と一緒にいた人の名前や連絡先を，その知人の名前ともらって撮影した名刺から探す• 著者の妻が，著者の友人に前回会った時にどの服を着ていたかをライフログから調べる• 仕事でささくれだった気持ちを，過去のライフロ
グを眺めて癒すとを目的として個人の一人称視点および興味でデジタル著者が主観写真ライフログを使わない日は無いに等し写真を撮影することを，本稿では主観写真ライフログとく，生活や仕事において欠かせないものとなっている．

呼び，記憶されたデジタル写真をライフログ写真と呼ぶ．

デジタル写真は手軽に撮影することができるため主観

著者は 1998 年頃より 2005 年までは何らかのイベント時写真ライフログが容易になっているにも関わらず，一般にデジタル写真を撮影し，2005 年 6 月 2 日から現在に的になっていない．その一番の理由はそもそも記録や管至るまでは毎日ライフログ写真を撮影および記録してお理するのが面倒というものであるが，それ以外にも下記

り，2012 年 11 月 19 日時点で合計 229,217 枚となってのような問題があると考えられる．

いる．また，緯度経度が付与されたものが 169,293 枚，

Google Picasa によって顔認識されている人の数が 1,245人，顔の数が 63,229 個となっている．
主観写真ライフログを続けることは手間であるが，過• 検索の難しさ: 膨大なライフログ写真から目的と去の忘れてしまった何かを検索して利活用したり，過去ていないため，キーワード検索は困難である．まのライフログ写真との思わぬ出会いから新たな着想を得た，ユーザは過去の事になればなるほど記憶が定るなど，それを続ける者にとっては欠かせないものであかではなくなっており，目的とするライフログ写る．下記に著者の主観写真ライフログの利活用例の一部

真の撮影場所や撮影時間，一緒にいた人の名前なを示す．

どを忘れているだけでなく，間違って記憶していする写真を検索することは容易ではない．ライフ
ログ写真には一般的にはテキスト情報が付与されることも多い．さらに，検索条件を明確にするこ• 友人たちと飲んでいるときに，過去の出来事について昔の写真を表示して盛り上がる
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• 能動的である必要性: コンピュータ内のデジタル写
真を閲覧するには，基本的に何らかの目的があってその写真が格納されているフォルダを開き，保Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集

存されている写真を画像ビューアなどで表示するといったように，ユーザは能動的にライフログ写

SmartWrite/SmartCalendar[9] は，写真・メモベース

真と関わる必要がある．能動的な写真閲覧は明確のライフログであり，我々の手法で実現しているベースな目的が必要となるため，閲覧機会も低くなり，過となるフォルダ構造や，カレンダビューなどはここで提去のライフログ写真との出会いもなくなる．

案されている方式を利用している．我々の手法は時間のここで，基本的に人間は画像を膨大かつ長期的に記憶することが可能である [13] ものの，画像タイプごとにどういった記憶容易性が異なり，人を含んだ画像を最も覚えやすく，次に人の大きさのオブジェクトを覚えやす
く，風景のような画像は綺麗であっても覚えにくい事がわかっている [12]．一方，主観写真ライフログと対をなすのが，SenseCam[14] などのインターバルシャッターで定期的に自動記録される客観写真ライフログである．

Gurrin らは SenseCam による 1 年間の記録（100 万枚）と，デジタルカメラを利用して意図的に撮影された写
真 10,523 枚との違いを比較 [2] しており，SenseCam で撮影された写真は仕事中や運転中，会話中などの写真が多く 29.9 ％の写真に人が写っており（人が一部だけしか写っていないものも多い），意図的に撮影された写真の中には 30.5 ％の写真に人が写っていることを報告している．今回，著者のライフログ写真の内，緯度経度情報をもつ写真について 2010 年（20,439 枚），2011 年（39,906 枚），全期間（169,293 枚）の中からそれぞれ1000 枚を無作為に抽出し，人が写っている割合を計算した所，2010 年は 29.7 ％，2011 年は 43.7 ％，全期間では 44.0 ％であった．以上のことから，ライフログ写
真の検索および探索を行う場合は，「人」が 1 つの重要な鍵となることが分かる．
そこで我々は，先述した検索の難しさ，能動的である必要性という 2 つの問題を解決するため，時間，空間，人間関係という 3 つの空間を効果的に利用し，それぞれから絞り込み探索および近傍検索を行うことにより，目標とするライフログ写真に到達する探索手法を実現する．また，ライフログ写真との多面的な出会いを促進するため，受動的なライフログ閲覧手法を実現し，隙間時間でのライフログ写真との遭遇および，記録の長期記憶としての定着を可能とする仕組みを実現する．

2

ことはそもそも難しい．

関連研究

Yee ら [6] は，画像コレクションのそれぞれの画像に付与されたメタデータからファセットを抽出し，そのファセットに基づき写真を探索可能とする仕組みを実現している．ライフログ写真の場合，その写真にメタデータを付与することは困難であり，自動的に取得できる情報としては EXIF に埋め込まれた日時や場所，カメラ情報や撮影状況などの情報しか存在しない．そのため，こうしたインタフェースを利用して目的とする写真を探索する

みならず，空間や人間関係を考慮した閲覧および検索を可能としており，対象の柔軟な探索が可能である．
五味ら [1] や，捧ら [10] は，時間，空間，人間関係の3 者を利用したライフログ写真の閲覧手法を提案している．しかし，五味らの手法では，あらかじめ時間ベースで全ての写真のクラスタリングを行なってイベントを抽出し，イベントにおける共起度をもとに人物のクラスタリングを行なっているため，任意の時間や場所を指定した動的なクラスタリングは行えない．また，捧らの手法
では，写真における共起性とその前後の写真から，人物同士の親密度を計算し，クラスタリングを行うというものであるが，任意の時空間を対象とはしていないうえ，計算コストが高く，リアルタイムの分析には適していな
い．写真ベースのライフログの場合，人の顔が写っていない事も多い．そうした場合には，人の認識を行うことができず，検索に利用することもできない．そこで，近くにいるユーザの Bluetooth ID を同時記録することによって，被写体となっていないユーザを利用した検索可能とする研究も取り組まれている [16]．
先述の SenseCam[14] に関する研究や，それを利用した研究 [2, 15]，独自に開発したウェアラブルカメラなどを利用したライフロギングシステム [5, 18] など様々な研究者がライフログに関して取り組んでいる．こうした研究は主にビデオやインターバルシャッターにより，自動記録するものであり，動きを残すことができるうえ，記録の際に撮影ボタンを押す必要がなく偶然の記録というメリットがある．しかし，自動記録されるものには何故記録したのかという，ユーザが後に検索の手がかりとできるようなインデックスが存在しない．主観写真ライ
フログは，撮影された写真にユーザの興味の対象とタイミングが同時に記録されており，そうした情報を検索や探索に利活用可能である．なお，ライフログの記録時に脳波を測定して利活用する試み [3, 5] や，視線検出を行う [18] 手法も提案されており，こうした研究は自動記録におけるユーザの意図の欠如という問題を解決する可能性を秘めている．

Memorium[17] はすきま時間を利用し，受動的閲覧のスタイルを取りながら情報との出会いを支援するアプリケーションであり，情報がライフログ写真になったという違いはあるものの，提示スタイルなどは類似している．テキスト情報と，ライフログ写真との本質的な違い
は，テキスト情報はウェブ検索により引き出されるもの

Proceedings of ARG WI2が多く，未見のものが主な対象となるが，ライフログ写が，文書が中心となる状況とは異なり，時間的な類似性

真の場合は利用者が撮影したものであり未見のものは存のみならず，空間的な類似性，人間関係の類似性が重要在しない．Memorium の派生の Photorium[4] は，画像となる．の受動的閲覧のためのシステムである．しかし，ただス

そこで本稿では，下記のような時空人間ベースでの近トックのものがただ提示されるだけであり，提示におい傍検索手法を提案する．ある写真 pi と pj の類似度は下て工夫は特に存在しない．

記で計算され，その値が高い順に提示される．

simall (pi , pj ) =ライフログ写真の能動的探索

3
3.1+ wh simh (pi , pj )) × sign(pi , pj )時空人間を利用した探索

デジタル写真を撮影すると，撮影日時やカメラの機種(wt simt (pi , pj ) + wl siml (pi , pj )名，各種撮影情報などが EXIF 領域に自動記録されていsimt (pi , pj ) は 0〜1 の値を取る時間的類似度で，pi とpj の撮影時間が近いほど 1 に近づく．siml (pi , pj ) は 0る．また，最近では GPS 搭載のデジタルカメラも増え〜1 の値を取る空間的類似度で，pi と pj の撮影場所がており．撮影場所情報も自動的に記録されるようになっ近いほど 1 に近づく．simh (pi , pj ) は 0〜1 の値を取るている．また，Google Picasa や Apple iPhoto などの人間関係の似度で，pi と pj の被写体集合が同じである

ように，写真ライブラリ内の写真に対する顔画像認識をほど 1 に近づく．sign(pi , pj ) は，pi の撮影時間が pj の行うソフトウェアも近年広がりを見せている．我々は，撮影時間より古い場合は正，新しい場合は負となる．まこうした撮影日時，撮影場所，被写体情報を写真とともた，wt ，wl ，wh は重みである．なお，本稿では単純のに取り込み，データベースに格納し，時間，空間，人間ため，simt (ti , tj ) = (1 + |ti − tj |)−α ，siml (li , lj ) =での検索を可能とする．

(1 + |li − lj |)−α とし，t は 1 時間を 1，l は 0.01 度を 1，α は 1.1 としている．

しかし，人の記憶は曖昧であり，数ヶ月，数年前のこととなると，目標とするライフログ写真をいつ撮影したライフログ写真の受動的閲覧のか，どこで撮影したのか，誰と撮影したのかといった4事も正確に覚えていない．つまり，目標とするライフロ

4.1

受動的閲覧のための写真選択手法

グ写真への到達も一筋縄ではいかない．ライフログ写真

受動的閲覧では Photorium[4] のように，単純に全ての検索および探索においては，それを思い出すきっかけのライフログ写真から無作為に写真を抽出することがまとなる柔軟な絞り込みと周辺情報提示が必要となる．

ず考えられる．実際に試してみたが，完全に無作為だとここで，ライフログ写真として蓄積されているものすぐに飽きてしまった．ライフログ写真を無作為に提示は，ユーザ（撮影者）が興味を持って切り取ったものでしていて面白く感じたのは，そこに利用者が関係性を見あり，そこには明確な意図がある．また，それぞれの写出すことができたときであった．つまり，ライフログ写真に写っている人物を認識すると，ユーザからみた人物真同士の関係性を利用者が，発見できるようなある程度関係（主観的視点におけるソーシャルネットワーク）がの関係性を持った写真の提示が重要となる．

見えてくる．つまり，人を 1 つのノードとし，同一の写

そこで，全ライフログからファイルを無作為に選択す

真に写っている人には関係があるとみなしてその人物間るランダム手法，任意の日時を指定して無作為にライ（ノード間）にエッジをはり，そのエッジがどのようにフログ写真を提示する日時ベース手法，任意の場所周はられているかということを分析してクラスタリングを辺または近さを考慮して無作為にライフログ写真を提行うことで，コミュニティを検出することが可能となる．

示する場所ベース手法，任意の人物に関するライフログ

そこで，本稿ではユーザが指定した時空間での写真集合

写真を無作為に提示する人物ベース手法，任意の人数をからすべての人間関係を抽出し，Newman 法 [8] によっ含んだライフログ写真を無作為に提示する人数ベースてハードクラスタリングした結果を提示することによ

手法をそれぞれ用意し，後述する Lifelog Streaming やり，人間関係を考慮した探索を可能とする．本手法によLifelogrium を利用して提示する．

り，カレンダー，地図，人物クラスタビューでライフロ
グ写真の提示および絞り込みを行うことを可能とする．

3.2

近傍検索4.2

Lifelog Streaming

近年，横長の液晶ディスプレイが広く普及している．
横長のディスプレイは，動画を視聴する場合や，ゲーム増井らは，検索条件を明示的に示すことができないよをする場合などには効果的であるが，作業を行なっていうな状況において，時間やテキストの類似性を利用したる場合には，2 つのウィンドウを表示するには少し狭す漠然とした連想的検索が有効であることを示している

ぎ，1 つのウィンドウを表示するには広すぎる．ここで，[7]．ライフログにおいても同様の検索状況は考えられる

1 つのウィンドウのみを表示するのであれば，画面の両Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集端に余裕がある．

Lifelog Streaming は，こうした画面の両端のスペースを有効活用し，利用者とライフログ写真との遭遇を促進するものである．ここでは，前述の受動的ライフログ
写真のための写真選択手法を適用して n 件のライフログ写真をデータベースから取り出し，1 枚ずつ写真を上から下にスクロールさせながらアニメーション提示するものである．

4.3

LifelogriumLifelogrium は，スクリーンセーバとして起動する機

図 1 時空間による写真の絞込み能であり，コンピュータの非活用時を有効活用し，利用者とライフログ写真との遭遇を促進するものである．ここでは，先述の受動的ライフログ写真のための写真選択手法を適用して n 件のライフログ写真をデータベースから取り出し，任意の場所，速度をもたせて随時提示する．
また，提示されたライフログ写真は，透明度を変化させながら画面上を移動し，透明度が 100 ％または画面の外に出たら消滅する．さらに，ライフログ写真同士がスクリーン上で近接すると，相互の写真の共通点を考慮し，前述の写真選択手法を適用して検索を行い，写真同士が近接した場所の周辺に関連ライフログ写真を生み出し提示する．
以上の手法により，ライフログ写真との出会いを支援する．なお，Lifelog Streaming と Lifelogrium 上のライフログ写真からの近傍検索やその日，その月モードでの閲覧や地図モード，人をベースとした検索などを可能とし，受動的閲覧から能動的探索へのスムーズなモード変更を可能とする．

5

図 2 クラスタリングを利用した画像探索

実装

このデータの管理機能は，SmartCalendar[9] をベース

提案システムを Microsoft Visual C++を利用して，にしている．

データベースに SQLite を利用して実装した．また，サ

図 1 は，カレンダービューと，地図インタフェースをムネイル画像を必要に応じて自動生成することにより，利用して時間および空間を指定しながら対象とするライ

20 万枚以上でも問題なく動作する仕組みを実現していフログ写真を探索している様子である．また，図 2 は被る．さらに，データベースやサムネイルはバックグラウ写体のクラスタリングによるコミュニティ抽出と，そのンドで自動的に構築および生成されるため，初めて利情報に基づく探索を行っている様子である．図 2 上の画用する際にも特に負荷なく利用可能である．システムは面右側に，クラスタウィンドウが提示されており，各ク

1

LifelogViewer という名前で Web 公開している ．
LifelogViewer では，ワンクリックでライフログ写真ラスタに含まれる人の顔画像が列挙されている．各クラをその写真が撮影された日時（EXIF の撮影日時から取ダブルクリックすることによって，そのクラスタに含ま得）のフォルダに取り込めるようになっており，取り込れるメンバーを考慮した検索が実行され，図 2 下のようんだ写真はカレンダーまたは地図ビューア上で即座に閲に画面左側のカレンダービュー上で提示されているライ覧可能できる．また，これまでに撮影し，管理しているフログ写真も制限される．さらに，その制限に合わせて写真がある場合は，その管理フォルダを読み込みフォルクラスタリングが再実行され，ここではクラスタをさらダとして指定することにより，元のフォルダ構造を壊すに細かく 2 つに分割している．この動的クラスタリング

こと無く LifelogViewer を利用することが可能である．

は，3000 枚程度であれば 1〜2 秒程度で結果が表示され

1 http://calendar2.org/

スタは線により分割されており，それぞれのクラスタをるため，利用においてストレスを感じないレベルである．

Proceedings of ARG WI2

図 3 ある写真からの近傍検索

図 4 Lifelog Streaming（画面右端）

図 5 Lifelogrium の動作例

図 3 は近傍検索の結果を表示している様子である．近も記憶が曖昧な場合には探すことが困難であるという点

傍検索は，任意の写真を右ダブルクリックまたはコンテである．一方，提案システムでは，ユーザの記憶が曖昧キストメニューから実行できるようになっている．中央な場合であっても対象となる写真の発見が可能であり，に近傍検索元の写真が，その前後の近傍が上下に表示さ検索達成率は高かった．特に時間と空間，時間と人間のれており，ある写真から他の写真の探索を可能としてい組合せは効果的であり，また近傍検索機能も類似コンテる．なお，本稿では wt = 0.5，wl = 0.3，ws = 0.2 と，キストの写真を発見してくれるという点で効果的であっ時間的な近接性をやや重視するようにしている．

た．さらに，人のコミュニティを利用した探索は記憶が

図 4 は Lifelog Streaming が 1 枚ずつライフログ写真

曖昧な場合などにとても有効であった．

を提示している様子である．ここでは，10 ミリ秒につき受動的閲覧については，Lifelog Streaming は常時利1 ピクセルずつ上から下へとアニメーションしている．

用しており，ウェブブラウジング中や，仕事中，ちょっとなお，アニメーション速度については，コンピュータの手を休めている最中に，ライフログ写真との出会いを促スペックに応じて変更される．

進してくれるという点でかなり有効であった．実際，講図 5 は Lifelogrium の動作している様子である．提示

義のスライドを作成中に，過去に撮影した BADUI が目されたライフログ写真は，透明度を変化させながら画面に入ってそれ自体を講義資料に役立てたり，講演のスラ上を移動する．ライフログ写真同士がスクリーン上で近イド写真が目に入ってそういえばその前後で面白い講演接すると，相互の写真の共通点を考慮し，前述の写真選があったなと近傍検索してスライドを探したり，人の顔択手法を適用して検索を行い，図 5 下のように周辺に関が目に入りそういえば最近一緒に飲んでないなと連絡を連ライフログ写真を生み出す．

とったり，食事の写真が目に入って近傍検索することで，6

考察

久々にここに行きたいなとお店を予約したりなど様々なことに役だった．また，そもそも疲れた時の癒しになる時間，空間，人間関係を考慮して 20 万枚の写真ライことも多かった．さらに，記録を長期記憶として定着さフログを扱える環境は限られており，iPhoto は 1 操作辺せることにも役立ち，それ以降の検索においてより的確りに数十秒かかるため利用できなくなった．Picasa も動にたどり着くことができていた．一方，仕事中にライフ作がやや遅くなるものの操作が困難というレベルではなかったため，ライフログ探索・検索においてこれまでにログを流すと気が散ることもあり，作業効率の低下を招く可能性も考えられる．また，過去の忘れたい記憶と出生じた様々な検索について提案システムと Picasa の比会ってしまうこともあり，嫌な気分になってしまうなど較を行った．大きな違いは，Picasa ではユーザは明確にの問題もあった．今後は，忘れたい記憶を出来るだけ提場所や時間，被写体を選べる場合は効果的に目標とするライフログ写真を探しだすことができるものの，少しで示しない方法も考えていく必要がある．なお，何度も何度も忘れたい記憶と向き合うことで嫌な気分も軽減されWeb インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集るということも主観的ではあるが確認できており，余程でない限りは提示しても問題ないのかもしれない．

Lifelogrium は，Lifelog Streaming とは異なりそもそも休憩時間に利用することが前提であるため，どうしても出会いの機会は少なくなってしまうが，Lifelog Stream-ing と似たような活用を行えていた．また，ライフログ
写真同士が出会うことで新たなるライフログ写真が生まれていくという点は実際に使っていて面白く，可能性を秘めていると考えられる．しかし，ここでのクエリの作り方にはまだ工夫が必要だと考えられる．
ライフログの応用研究として suGATALOG[11] などファッションに関するものが多数なされている．著者も，妻から「○×さんと会った時／○×のお店に御飯を食べに行った時に私どの服を着てた？」と質問されることが何度かあった．そうした際に提案システムを使い，その人の名前や場所でライフログ写真を検索し，見つけた写真から近傍検索を行うことにより，実際にどのような服を着ていたかということを探し出すことが出来ていた．
本人が主観写真ライフログを続ける，または家族に主観写真ライフログを続ける人がいれば，ファッション専用のライフログシステムがなくとも十分に対応可能である．

7

まとめ
本稿では，時間，空間，人間の 3 つの「間」を利用した主観写真ライフログの能動的探索および近傍検索を可能とする仕組みを実現した．また，受動的閲覧手法を 2つ提案および実装した．主観的な評価にすぎないが，長期にわたって継続利用しており，3 つの「間」を利用した検索は，今まで到達できなかった検索を可能とし，受動的閲覧はライフログ写真との出会い，長期記憶への定着を可能とするなど十分な可能性を示すことができていると考えている．
システムは Web 公開してあり，実際に多数のダウンロードがある．また，本システムにより，著者の両親の写真撮影枚数が増えたことから，主観写真ライフログの楽しさを本システムが多少なりとも高めることに寄与していると考えられる．今後は，主観写真ライフログを長期にわたって継続しているユーザに依頼し，システムの継続的な評価を行う予定である．

謝辞
本研究は文部科学省科学研究費補助金若手研究（A）

23680006）の助成を受けたものです．

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