「画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2010)」 2010 年 7 月

位置情報を考慮した VisualRank による地域別代表画像の選出
川久保秀敏†

柳井 啓司†† 電気通信大学 電気通信学研究科 情報工学専攻〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1
E-mail: †kawaku-h@mm.cs.uec.ac.jp, ††yanai@cs.uec.ac.jp
あらまし

本論文では VisualRank を用いて位置情報付き画像をランク付けする手法を提案する．提案手法では，代表的な視覚特徴を持ち，ランク付け時に指定した地点の近くで撮影された画像ほど上位にランキングされる．提案手法での VisualRank では，画像の視覚特徴を用いて類似度行列を作成し，位置情報からバイアスベクトルを作成する．
多様なクエリ単語に対応するため，画像の類似度はカラーヒストグラムと SIFT 記述子 [1] による Bag-of-Features 表
現 [2] から求める．また，バイアスベクトルを作成するために，ランキングを求める際に地理上の一点を注目点として指定する．バイアスベクトルでは，指定した注目点の近くで撮影された画像ほど大きい値が与えられる．本論文では提案手法を用いて 350 語の単語について実験を行った．名詞 250 語と形容詞 100 語について，Ｗｅｂ上からそれぞれ2000 枚ずつの位置情報付き画像を収集し，各単語について代表的画像のランキングを求めた．ランク付け時に指定する注目点には世界の 10 の都市の座標を用いた．その結果，世界の各地域に関する代表画像ランキングが得られた．
キーワード VisualRank，位置情報付き画像，web 画像，画像ランキング

Selecting representative photographs using VisualRank for Geotagging
imagesHidetoshi KAWAKUBO† and Keiji YANAI†† Department of Computer Science, The University of Electro-Communications
1-5-1 Chofugaoka, Chofu-shi, Tokyo, 182-8585, Japan
E-mail: †kawaku-h@mm.cs.uec.ac.jp, ††yanai@cs.uec.ac.jp
Abstract In this paper, we propose a new method to rank geotagged images which is an extension of the VisualRank method. The proposed method generates ranking of geotagged images considering both visual similarityand proximity of locations where photos are taken. In the proposed method, a similarity matrix is constructedbased on visual features, and a bias vector is generated based on the degree of the proximity of images to the givenreference points. The difference to the original VisualRank is that our method takes into account the proximity
to the given reference locations by giving larger/smaller scores to the images taken at the places which are close
to the reference locations. In the experiments, we prepared seven hundred thousand images gathered from Flickr
regarding 350 words including 250 nouns and 100 adjectives. As features to calculate the similarity matrix, we used
the bag-of-features representation, a color histogram and tag textual features. In the experiments, we obtained representative images regarding various reference cities, which cannot be obtained by VisualRank and other existing
methods. From the experimental results, we confirmed the effectiveness of the proposed methods.
Key words VisualRank, geotagging image, web images, image ranking

1. は じ め に
近年，計算機の性能が向上し，これまでテキストベー

ゴリズムを適用した手法である．Jing らは VisualRank
を，商品画像やランドマーク画像に対して用いる実験を行っている．

スの手法が主であった画像検索の分野で，画像の視覚特

一方，web 上のアルバムサービスや GPS 機能付きカ徴を用いる手法が研究されている．Jing らが提案したメラの普及に伴い，撮影地点の緯度経度情報がメタデー

VisualRank [3] は，画像の類似度行列に PageRank アルタとして付与された画像が web 上に増加した．オンラインアルバムサービスの Flickr [4] 上では，大量の位置情報「代表的な視覚特徴」は地域や文化によって，異なる場付き画像が公開されており，それらの画像に対して検索合がある．例えば，日本の家とヨーロッパの家，アフリを行うことが可能である．

カの家，エスキモーの家は，それぞれ見た目が大きく異

本論文では，VisualRank を位置情報付き画像向けになり，「家」に対応する画像特徴量は地域によって異なっ用いて，視覚特徴と位置情報の両方を考慮した画像ランてくる．視覚に地域差のある「家」などの単語概念では，

キング手法を提案する．提案手法ではランキングを求め

地域別のデータセットを作成することで，認識精度の向るときに，地理上の一点を指定する．提案手法によるラ上を図れる．

ンキングでは，代表的な視覚特徴を持ち，指定した地点の近くで撮影された画像ほど上位になる．

本研究は，一般物体認識のための地域別データセットの自動作成に役立てることを目的としている．地域別

提案手法は商品やランドマーク以外の画像に対しても代表画像の選出を自動で行えば，人手で行うよりも，多適用することを目指している．そのため画像の類似度をくの概念についてデータセットを作成することが可能に求めるための特徴量として，カラーヒストグラムと SIFT

なる．

記述子 [1] による Bag-of-Features 表現 [2] を用いた．ま2. 関 連 研 究た，ランキングを行う際に指定した地点との距離を考慮するために，位置情報にもとづくバイアスベクトルを用いる．
本 論 文 で は ，名 詞 250 語 と 形 容 詞 100 語 に つ い て

Flickr [4] 上から位置情報付き画像を収集し，提案手法に
よって代表的画像のランキングを求めた．

He らは画像データベースの分析手法として，ImageRank [8] を提案した．ImageRank では，まず画像の近傍関係をグラフ化し，画像から画像への遷移確率を求める．
そして遷移確率行列の固有ベクトルを用いて，代表画像を決定している．

Jing らによって提案された VisualRank [3] は PageR-

1. 1 研究の背景

ank アルゴリズム [9] を画像に適用したものであり，画

現在，web 上の画像検索エンジンではテキストベース

像間の類似度をもとに画像のランキングを得る手法であによる手法が主に使われており，画像特徴に基づく検索

る．Jing らは，VisualRank をテキストベースの画像検手法の研究が行われている．テキストベースの手法によ

索結果を修正するために用いている [3]．画像の類似度にる検索結果に，画像特徴を用いた修正を加えることで検は SIFT 特徴 [1] のマッチ数を使い，商品画像やランド

索精度の向上を目指す研究があり，そうした研究の 1 つマーク画像を対象にした実験が行われている．

に VisualRank がある．VisualRank を用いると，画像集

VisualRank では，しばしば上位画像の見た目が似か合に対してランキングを生成し，類似画像の多い代表画

より，検索結果の多様性が失われる．そこで安倍らは，像を示すことができる．

検索結果の多様性を高めた Multiclass VisualRank を提本研究では，VisualRank を用いて位置情報付き画像

案している [10], [11]．Multiclass VisualRank では，ランに対するランク付けを行う．位置情報付き画像とは，撮ク付けの前に画像をクラスタリングしておき，個々のク

影された場所の緯度・経度（ジオタグ）が付与された写ラスタに対して別々に VisuakRank を実行する．そして真画像である．現在，web 上には大量の位置情報付き画各クラスタ内でのランキング上位画像を並列に提示する．

像が存在し，画像の位置情報を「一般物体認識」[5] に生

事前にクラスタリングを行うことで，検索結果の多様性

かすことを目指す研究がある [6], [7]．

を確保している．

「一般物体認識」とは，制限の無い実世界画像に対して，画像中の物体を認識することである．一般物体認識の目的の一つとして，画像に対して内容を意味する単語を付与することがある．計算機による一般物体認識では，画像の視覚特徴量やメタデータといった情報をもとに付与する単語を決定する．精度の高い一般物体認識を実現するためには，学習データセットの質が重要である．多様な単語概念について，「代表的な視覚特徴」を示す画
像データセットが望ましい．しかし単語概念に対応する

3. VisualRank
VisualRank は PageRank アルゴリズム [9] を画像に適用したものである．PageRank は web ページのランク付けを行うためのアルゴリズムであり，まず web ページ間のリンク構造を行列で表現する．そして反復計算によって各ページのランク値を求める．より多くのより重要なページからリンクされているページが上位にランク付けされる．

VisualRank では，リンク構造を表現する行列の代わ

りに，画像の類似度行列を用いる．VisualRank の最もを生成する手法を提案する．提案手法ではランキングを基本的な求め方は，式 (1) に示す更新式を反復すること生成する際に，地理上の一点を「注目点」として指定すである．式 (1) では，各画像の VisualRank 値を並べたる．代表的な視覚特徴を持ち，撮影された地点が注目点

列ベクトル R を，類似度行列の各列を正規化した行列 Sに近い画像ほど上位にランキングされる．

にかけている．VisualRank の前に重要な画像が予想可提案手法での VisualRank では，反復計算に式 (2) の能な場合は，重要と予想される画像の VisualRank 値の更新式を用いる．画像の視覚特徴を用いて類似度行列

初期値を大きくすることが可能である．

を作成し，位置情報からバイアスベクトルを作成する．

VisualRank 値の初期値は全ての画像について等しく 1

R=S×R

(1)

更新時に VisuaRank 値の合計が変化しないようにするために，S の各列は値の合計が１になるように正規化とした．バイアスベクトルを用いることで，結果に対する視覚特徴と位置情報の影響の強さを１つのパラメータで調整できる．

する．式 (1) は，べき乗法の更新式と見ることができ，画像の類似度行列はカラーヒストグラムと SIFT 記述

反復計算によって R は S の絶対値最大固有値に対応す

子 [1] による Bag-of-Features 表現ベクトル [2] を用いてる固有ベクトルへと収束する．

作成し，補正ベクトルは位置情報を用いて注目点に近い

類似度行列の大きさは画像数の 2 乗となるため，計算

画像に大きな値が与えられるように作成する．類似度計量を抑えるためにはランク付けの対象となる画像の数を算とバイアスベクトルの作成ついてのそれぞれの説明を減らす必要がある．対象画像を絞り込むためには，コン

以下に述べる．

テンツベースな手法よりも高速な，テキストベースな手

4. 1 画像の類似度法が用いられる．テキストベースな画像検索での上位画
像を対象画像とし，それらの再ランク付けに VisualRankを用いるようにすることで，計算量を抑えることができる．また，ランク値の初期値を画像によって変え，Jing
ら [3] は，テキストベースな画像検索での上位 1000 枚を，VisualRank を用いて再ランク付けしている．
式 (1) に示した更新式に，補正ベクトル P を加えたものが式 (2) である．反復ステップごとに，式 (1) での結果と P が合成される．

R = α(S × R) + (1 − α)P,[3] では，画像の類似度を求めるために，局所特徴量である SIFT 特徴のマッチ数を用いている．これは商品やランドマークといった特定の見た目を持つ物体の画像について有効である．本研究ではより多様な見た目を持
つ単語にも対応するため，カラーヒストグラムと SIFT
記述子による Bag-of-Features 表現を用いた．これらの特徴表現手法は，幅広いカテゴリの画像を対象とした場合の表現性の高さから，一般物体認識の分野で良く使われているものである．

(0 <
=α<
= 1)

(2)

PageRank での補正ベクトル P は，リンクを使わずに
web ページにアクセスすることをモデル化するためのものである．VisualRank でも更新ステップごとに補正を類似度計算には計算量の少ないヒストグラムインタセク
ションを用いた．カラーヒストグラムと Bag-of-Features
表現それぞれで類似度行列を作っておき，，それらを合成
することで，特徴量を混合した類似度行列を得ることができる（式 (3)）．

かけるために，P が用いられる．補正ベクトル P とし

(0 <= 1)(3)=β<て一様なベクトルを与えると，各画像の VisualRank 値

Scombine = β Scolor +(1−β) SBoF ,を均等化させる方向へ補正がかかる．一方，不均一なベ

Scolor , SBoF は各特徴を用いて作成した類似度行列を

クトルを与えると，一部の画像を強調するバイアスがか示し，それらを合成して得られる類似度行列が Scombine

かる．更新時に VisuaRank 値の合計が変化しないようである．β を変化させることで，特徴量の重みを設定すにするために，P の値の合計は R のものと等しくする．

ることが可能である．

補正の強度はパラメータ α によって調整する．多くの場
合，α >= 0.8 を満たす値が設定される．

4. 提 案 手 法

4. 2 補正ベクトル提案手法では地理上の一点の座標をパラメータとして与え，注目点とする．注目点に近い地点で撮影された画本研究では位置情報付き画像に対して VisualRank を像の VisualRank 値をより大きくするために，不均一な使用し，画像特徴と位置情報の両方に基づくランキング

補正ベクトル（バイアスベクトル）を用いた．バイアス

ベクトルによる補正は各反復ステップでかかるため，『注

表 1 250 語の名詞

目点付近の画像によく類似した画像』の VisualRank 値

africa, airplane, alexander, alligator, america, ant, arc de triomphe,

も間接的に大きくなる．

beauty, beaver, bee, beer, beetle, big ben, board, boat, bob, book, box,

位置情報によるバイアスベクトル Pigeo は，まず式 (4)のようにして作成し，VisualRank ベクトル R と同じ

1-norm になるよう正規化して使用した（式 (5)）. 要素

arm, asia, bach, backpack, banana, barbecue, battle, beach, bear,bread, brother, buddha, bug, building, burger, bus, butterfly, cactus,
cake, california, canada, candy, canoe, car, castle, cat, cedar, chair,chalk, chicken, china, circle, city, coffee, coke, color, computer, cookie,coral, crow, dandelion, daughter, desert, desk, dessert, deutschland,dice, dish, doctor, dog, dolphin, dragon, dragonfly, dream, duck, eagle, edison, eel, egg, egypt, eiffel tower, election, elephant, elevator,の合計値を R と同じにすることで，反復計算時に Visu-

erica, europe, face, father, fern, field, fireworks, fish, flea, flower, fly,

alRank 値の合計が変化しないようにしている．Di は画

grass, grasshopper, gun, half, ham, hawk, head, height, helicopter, hi-

像 i の位置情報と注目点の距離である．地球を半径 1 のivy, japan, jellyfish, jump, kangaroo, kayak, lamp, lavender, lawn, leaf,

fork, france, frog, fruit, game, gates, giraffe, goat, goose, gorilla, grape,biscus, hornet, horse, hospital, house, ice cream, india, insect, italia,leg, lemon, level, library, light, lincoln, line, lion, lizard, love, machu

完全な球体と近似して，球面三角法で計算した（式 (6)）．
注目点に近い地点で撮影された画像ほど，Di が小さく

museum, mushroom, napoleon, new york, niagara, octopus, olive, owl,
ple, phone, pine, pizza, plant, playstation, pool, pope, potato, president, pride, pyramid, rabbit, rainbow, rice, rome, rose, salad, salmon,

Di
pgeo
=1−
i

(4)

pgeo
i
Pigeo = geo||R||1||p ||1(5)πcos(lati ) cos(latA ) cos(long i − long A )key, moon, mosquito, moss, moth, mother, mountain, mouse, mozart,
oyster, palm, paris, park, parrot, party, pasta, pen, penguin, peo-

なり，Pigeo が大きくなる．

¡
Di = cos−1 sin(lati ) sin(latA ) +picchu, mangrove, manta, mantis, marriage, mars, milk, mint, mon-salt, santa claus, school, sea, shakespeare, shark, ship, shrimp, sister,sky, skyscraper, snail, snake, socks, son, sound, spider, sport, square,
starfish, statue of liberty, steak, sugar, sun, sushi, swan, sword, tea,teacher, temple, test, thomas, tiger, toad, tokyo, tool, town, train,
tripod, tulip, tuna, turtle, uluru, usa, valley, village, watch, waterfall,wave, whale, wii, wine, worm, xbox, zoo

人手で設定した．形容詞は，単語概念と視覚特徴の関¢(6)係性を調査した，柳井らの研究 [12], [13] を参考にして設定した．画像を収集するために Flickr が提供している

lati , long i は画像 i の緯度・経度であり，latA , long A は
注目点の緯度・経度である．

webAPI [14] を利用した．
Flickr では，一部のユーザーが非常に類似した画像を複数のバイアスベクトルの平均を求めることで，複数大量に投稿していることがある．そのため画像を収集すの地域に関するバイアスベクトルを作成することが出来るに当たって，同一ユーザーが投稿した画像の枚数を制る．例えば，アメリカに関するバイアスとヨーロッパに限した．

関するバイアスを平均することで，欧米で撮影された画像を優先するようなバイアスベクトルを作成することが

5. 2 VisualRank の算出
画像を収集したのち，単語ごとに VisualRank を算出可能である．
また，式 (4) の代わりに式 (7) を用いることで，注目した．提案手法で VisualRank を求める際に与える注目点から遠い地点で撮影された画像を優先するネガティブ

点パラメータには，世界の 10 都市の座標を用いた．画なバイアスベクトルを作成することが可能である．

像特徴量のカラーヒストグラムは RGB 空間での 64 次元

pgeo
=
i

5. 実

とし，SIFT 記述子による BoK 表現は 500 次元とした．

Di
π

(7)

験

5. 1 位置情報付き画像の収集
オンラインアルバムサービス Flickr [4] では，位置情報付き画像のみを対象にした画像検索を行うことが可能である．本研究では位置情報画像の収集に，Flickr の検索機能を利用した．
名詞 250 語と形容詞 100 語の合計 350 語について，

画像特徴量の混合パラメータ β や，位置情報によるバ
イアスの強さを決定するパラメータ α はそれぞれ 5 種類の値を試した．
実験で使用した注目点とパラメータの値を，表 3，表4 に示す．

6. 結

果

本研究では，350 語の単語について提案手法を用いて実験を行った．
ここでは結果の一部を示す．

Flickr 上で検索を行い，位置情報付き画像を 2000 枚ず
つ収集した．実験に用いた単語を表 1，表 2 に示す．名
詞は，身の回りの物体の名称，生物名，固有名詞などを

6. 1 ’house’ についての結果
図 1，図 2，図 3 に’house’ をクエリとした場合の実験

表 2 100 語の形容詞のピラミッドの画像が上位画像になっている．図 5 は注

aerial, ancient, antique, bad, beautiful, best, better, big, black, blue,

目点がパリであり，ルーブル美術館の前にあるピラミッ

botanical, bottom, bright, brown, cherry, classic, clean, clear, cold,
colourful, concrete, cool, crazy, cute, dark, digital, dry, electric, empty,

ド型の建築物が上位に表示される．図 6 はリオデジャネ

famous, female, first, general, good, grand, gray, great, green, happy,
hard, heavy, high, historic, holy, hot, human, iced, interior, international, large, latest, long, male, medieval, military, mobile, modern,more, most, national, natural, nautical, new, nice, old, open, orange,
outdoor, pink, present, public, purple, rainy, red, rich, rural, rusted,scenic, second, sexy, short, small, special, strong, sunny, sweet, top,
traditional, tropical, twin, underwater, urban, vintage, warm, welcome, white, wide, wild, wooden, yellow

イロを注目点としているもののメキシコのピラミッドが主な上位画像となっている．これは，リオデジャネイロ
付近には’pyramid’ に対応する代表的画像が無く，エジ
プトよりもメキシコの方がリオデジャネイロに近いためであると考えられる．今後，上位画像と注目点の距離を表3

実験で用いた注目点の都市名と座標（北緯・東経が正値）評価することで結果の妥当性を評価し，パラメータの自

都市名

緯度

経度

tokyo

35.689506

139.691701

図 7，図 8，図 9，図 10 の図は，’traditonal’ に関する

beijing

39.904667

116.408198

結果であり，各地の民族的な人物画像が上位画像となっsydney-33.867139

151.207114

delhi

28.635308

77.22496

cairo

30.064742

31.249509

paris

48.8566667

2.3509871である．図 11，図 12 では，それぞれの地域で撮影されcape town-33.9237762 18.4233455

た虹の写真が上位画像となっている．図 13 は注目点を東

new york

40.714269-74.005973

京とした場合の結果であり，虹の画像の他にレインボー

san francisco

37.7749295-122.4194155

ブリッジの画像が上位画像に入っている．クエリ単語自rio de janeiro -22.9035393 -43.2095869

体が示す物体に地域性が乏しかったとしても，特定地域

表 4 実験で用いたパラメータ値

動調整に活用することが考えられる．

ている．
図 11，図 12，図 13 は’rainbow’ をクエリとした結果

で固有名詞と結びつき地域性を持つ場合があると分かる．
図 14，図 15，図 16，図 17 は’napoleon’ の結果である．

0.80

0.00

0.85

0.25

α 0.90 β

0.50

ニーではナポレオンフィッシュの画像が得られている．

0.95

0.75

シドニーの結果においては BoF のみを使った方が上位

1.00

1.00

にナポレオンフィッシュの画像が多い．注目点によって，パリでは歴史上のナポレオンに関する画像が得られシド

代表画像に含まれる物体の種類が大きくことなることが結果を示す．図 1 は位置情報によるバイアスを使わずに，あると分かる．そのため今後，最適な特徴量やパラメー

類似度のみでランク付けを行った結果である．ヨーロッタを自動的に選択する手法を提案手法へ取り入れる場合

パやアメリカで撮影された西洋の家の画像が上位に来てには，単語と注目点の組に関して求めるようにすべきといる．

考えられる．

一方，図 2，図 3 は位置情報によるバイアスを用いて注目点に sydney を設定した場合の結果である．シドニー

6. 3 テキストタグによる類似度を用いた場合付近で撮影された家の画像のとシドニー・オペラハウス

Flickr 上の画像にはユーザによってテキストタグが付の画像が上位 10 枚に入っており，注目点付近で撮影さ与されている．タグに基づくの類似度を用いた実験を追れた画像の代表画像が得られている．パラメータ α に加して行い，結果を求めた．

よってバイアスの強さを設定することで，地域性と視覚

タグベースの類似度は以下のようにして算出した．

の世界的代表さのどちらを重視するかを調整することがstep.1 クエリに関する画像に付与されることの多かっできる．図 3 は図 2 に比べて視覚の代表さをより優先した上位 500 種類のタグをコードブックとする．ただし，た場合の結果であり，上位 10 枚の中に日本で撮影されクエリ自体はコードブックに入れない．

た画像が 1 枚入っている．

step.2 各画像はコードブックに関する 500 次元のベクトルで表現する．各次元に対応するタグが付与されてい6. 2 注目点によって上位画像に変化が見られた例
図 4，図 5，図 6 は’pyramid’ をクエリとした結果である．図 4 はカイロを注目点とした結果であり，エジプトれば，その次元の値を 1 とし，付与されていなければ 0とする．

step.3 step.2 で求めたベクトルのコサイン類似度を画

図 1 ’house’ での上位画像 10 枚と，上位 100 枚の分布（位置情報によるバイアス無し，color50%+BoF50%）

図 2 ’house’ での上位画像 10 枚と，上位 100 枚の分布（注目点:sydney, α = 0.85，

color50%+BoF50%）

図 3 ’house’ での上位画像 10 枚と，上位 100 枚の分布（注目点：sydney, α = 0.95，

color50%+BoF50%）

像間の類似度とする．

像を強調するバイアスベクトルを用いた．

図 18，図 19 は’house’ をクエリとしてタグベースの類提案手法を用いて 350 語の単語について実験を行った．

似度を用いた結果である．タグのみによる類似度である

バイアスベクトルによって注目点付近で取られた画像のため，視覚特徴を用いた場合よりも多様な見た目の画像

ランクが上がることや，注目点を変化させることで結果が上位画像となっている．

が変わることを確認した．

図 18 は バ イ ア ス を 用 い な かった 場 合 の 結 果 で あ

今後の課題として，提案手法によるランキングの定量

る ．上 位 画 像 に 付 与 さ れ て い た タ グ に は’architec-

的評価，他手法との比較，適切なパラメータの自動選択

ture’，’sky’，’clouds’ などといった画像内容を示すもを可能にすることが挙げられる．

のがあった一方で，撮影に使われたカメラのメーカー名
といった画像内容に関係のないタグもあった．今回は，クエリの関する画像に多く付与さえた上位 500 種類のタグを使用した．今後，タグと画像内容の関係性を考慮した使用タグの選別を行うようにできれば，結果の向上が図れる物と考える．図 19 はシドニーを注目点とした場合の結果である．視覚特徴量による類似度を用いた場合と同様に，シドニー・オペラハウスの画像が上位に入っている．
タグは人手によって付与された物であり，画像内容を示すタグは結果を向上させるために有用であると考えられる．Flickr では各ユーザがタグを付与するため，ユー
ザごとにタグの付与の仕方が異なっている．画像内容を表すタグを少数付与するユーザもいれば，撮影位置情報
やカメラ情報などのメタデータを含んだ多数のタグを付与するユーザも存在する．こうした多様な基準で付与されたタグ情報を，類似度計算により良く活用するのが今後の課題である．

6. 4 バイアスのバリエーション
図 20 は’insect’ をクエリとし、シドニー・デリー・ケー
プタウンの３都市についてのバイアスベクトルの平均ベクトルを用いた場合の結果である．インド洋を囲む地域で撮影された画像が上位画像となっている．
図 21 は’arc de triomphe’ をクエリとしパリについて
ネガティブなバイアスベクトルを用いた場合の結果である．パリから遠い地点で撮影された凱旋門の画像として、
ラオスのパトゥーサイの画像や、中国やラスベガスにある凱旋門を模した建築物の画像が選ばれ上位画像となっている．

7. お わ り に
本論文では，VisualRank [3] を用いた位置情報付き画
像のランキング手法を提案した．提案手法では，Visual-

Rank での類似度の計算にカラーヒストグラムと，SIFT
記述子による Bag-of-Features 表現を用いた．また，パラメータとして与えた地理的座標の近くで撮影された画

文

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図 4 ’pyramid’ での上位画像 10 枚

図 5 ’pyramid’ での上位画像 10 枚

（注目点：cairo, α = 0.85, color50%+BoF50%）（注目点：paris, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 7 ’traditional’ での上位画像 10 枚

図 6 ’pyramid’ での上位画像 10 枚

（注目点：tokyo, α = 0.85, color50%+BoF50%）（注目点：rio de janeiro, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 8 ’traditional’ での上位画像 10 枚

図 9 ’traditional’ での上位画像 10 枚

（注目点：sydney, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 10 ’traditional’ での上位画像 10 枚

（注目点：rio de janeiro, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 11 ’rainbow’ での上位画像 10 枚

（注目点：delhi, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 12 ’rainbow’ での上位画像 10 枚
（注目点：san francisco, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 14 ’napoleon’ での上位画像 10 枚
（注目点：paris, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 16 ’napoleon’ での上位画像 10 枚
（注目点：sydney, α = 0.85, color のみ）

図 18 ’house’ での上位画像 10 枚
（位置情報によるバイアス無し，tag のみ）

図 20 ３つの都市についてのバイアスを混合した場合（注目点：cape town, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 13 ’rainbow’ での上位画像 10 枚
（注目点：tokyo, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 15 ’napoleon’ での上位画像 10 枚
（注目点：sydney, α = 0.85, color50%+BoF50%）

図 17 ’napoleon’ での上位画像 10 枚
（注目点：sydney, α = 0.85, BoF のみ）

図 19 ’house’ での上位画像 10 枚
（注目点:sydney, α = 0.85，tag のみ）

図 21 注目点に関してネガティブなバイハスを用いた場合（クエリ：insect, 注目点：sydney, delhi, cape town,（クエリ：arc de triomphe, 注目点：paris,

α = 0.85，color50%+BoF50%）

α = 0.85，color50%+BoF50%）