写真共有サイトに投稿された旅行写真群の時間信頼性向上
倉田陽平†

相 尚寿†

真田 風†

池田拓生†

首都大学東京 大学院都市環境科学研究科 観光科学域†

１．はじめに

２．標本データ

旅行者の行動パターンや関心対象を知るための情報源として，ソーシャルビッグデータが注目を集めている．中でも Flickr 等の写真共有サイ
トには，世界各地のユーザが投稿した位置情報付き旅行写真が膨大に蓄積されているため，これをもとに，観光客や見所の分布推定，旅行者の移動軌跡の推定，旅程推薦ツールの開発などの取り組みが行われてきた[1]．このような活用例が有効に機能するためには，その前提として，元となる写真の時空間属性が精確でなければならない．しかし，時間属性に関しては，我々の標本調査において 2.66%の写真に昼夜逆転レベルの誤りが観察された（2 章）．この原因には，以下が考えられる（[2]を修正）．

Flickr API を利用し，2012 年 9 月または翌年 5月に札幌・仙台・横浜・名古屋・京都・大阪・神戸・広島・福岡の各都心 3km 圏で撮影された写真と，それらを投稿した利用者 831 名が同日中に国内で撮影した位置情報付き投稿写真，合計 18,154 枚を抽出した．そしてこれらの写真を目視により，①明らかに昼の景色（8206 枚）②
明 ら か に 夜 の 景 色 （ 866 枚 ） ③ 昼 夜 判 別 不 能（8082 枚）の 3 種類に選別した．そして，明らかに昼の景色なのにタイムスタンプが 20～3 時台のもの，ならびに夜の景色なのに 8～15 時台のものを「昼夜逆転写真」と判定したところ，483 枚（2.66%）が該当した．

 デジカメ内蔵時計に由来
 ユーザによる時刻設定が不精確
 タイムゾーン設定と現地時間の不一致
 GPS から得た時刻データに由来
 撮影時刻ではなく，直近の GPS 信号の取得に成功した時点の時刻が記録されている
 そもそも撮影時刻ではない
 スキャナーによる取込み時刻
 Instagram 等のレタッチソフトによる保存時刻
管見の限り，これら誤差要因に対し積極的な対策を行った事例は見られない．すなわち，投稿写真を活用した既存の観光行動分析や観光情報ツールには，その信頼性に改善の余地が残されている．そこで本研究では，Flickr から抽出した日本国内の写真群の時間属性の信頼性を向上させる手法を開発する．ここで言う信頼性の向上とは，個別の写真について①タイムスタンプの修正が可能であるときは修正し，②修正が不可能なものはデータから除去することにより実現される．なお，処理高速化のため，個々の写
真の Exif データおよび Flickr 側メタデータのみを利用し，画像処理的手法は使用しない．
Improving reliability of time property of travel photos posted
to a photo-sharing service†Yohei Kurata, Hisatoshi Ai, Fu Sanada, and Takumu Ikeda,
Dept. of Tourism Science, Tokyo Metropolitan University

３．三種類のタイムスタンプ
Flickr 上の写真は，そのメタデータに記録されたタイムスタンプのほか，Exif データ内に時刻情報を何種類か保有していることがある．このうち，撮影時刻の推測に有効だと思われるものとして，カメラ内蔵時計で計測された撮影時刻
DateTimeOriginal と，GPS センサにより計測された撮影時刻（または直近の GPS 信号捕捉時刻）
GPSTimeStamp に注目する．後者は通常，世界標準時で記録されているが，稀にローカル時刻となっていることがある．簡単のため，前者をカメラ時刻，後者に+9:00 を加え日本時間相当に変換したものを GPSL 時刻と呼ぶ．図 1 に，今回の標本データ内写真の，カメラ時刻と GPSL 時刻の保有状況を示す．
カメラ時刻あり32.1%

GPSL時刻あり
41.8%

1.5%
Flickrメタ
データ内のタイムスタン
プのみ
24.7%

図 1. サンプル写真のタイムスタンプ保有状況

で遅れを生じたものが含まれるリスクがある」という性質と，カメラ時刻の「全体がずれてい以下の手順によって，撮影時刻の推定ならびに推定不可能な写真の排除を行う．参考のため， る可能性があるが，相対的な時間関係は極めて精確である」という性質をかけあわせ，精確な各過程で求められる時刻の観点から手順を整理撮影時刻を得ようとするものである．
したものを図 2 に示す．
Step 4 は，得られた各時間を精確な順から採用
Step 1. GPSL 時刻の修正しようとするものである．ここでは統合時刻まa) 同一カメラで撮影された一連の写真中にカメ
たは修正 GPSL 時刻の求まる写真だけでは枚数がラ時刻・GPSL 時刻の両方を有する写真が複数あ不十分となる可能性を考慮し，オプションとしる場合，その差分の最小値・最大値を求め，そて，カメラ時刻のみしか持たない写真について，の 開 き が 60 分 以 上 で あ れ ば ， 一 連 の 写 真 の明らかに日本時間では無いものを排除してからGPSL 時刻を削除する（Step 3）追加採用を行えるようにした．
b) 上の差分が平均 9 時間程度であり，かつ 2 バなお，Step 3 では「旅行者は深夜に撮影しなイト文字を使用している者の写真は，GPSL 時刻い」という仮定のもと，同一カメラで撮られたを－9 時間ずらす．
一連の写真の中にカメラ時刻が深夜 0～5 時台のStep 2. カメラ・ GPSL 時刻の統合ものが含まれれば，明らかに日本時間設定では同一カメラで撮影された一連の写真中にカメないと判定することにした．我々の標本データ
ラ時刻・修正 GPSL 時刻の両方を有する写真があによれば，深夜 0～5 時台に撮影された写真はる場合は，その差分の最小値を求め，各写真の1.1%であり，仮定は妥当であると言える．
カメラ時刻に加算した「統合時刻」を求める
Step 3. タイムゾーン不明写真の除去
４．評価
カメラ時刻しか持たない写真について，タイ当初，18154 枚の標本写真中，昼夜逆転写真はムゾーン設定が明らかに日本時間ではないと推483 枚（2.66%）含まれていた．提案アルゴリズ
測されるものを除去する
ム適用後（選抜カメラ時刻利用時）は，8,939 枚
Step 4. 最終推定時刻の決定（49%）が残存し，うち昼夜逆転写真は 31 枚
各写真について，統合時刻，修正 GPSL 時刻，（0.35%）まで減少した．一方，選抜カメラ時刻
選抜カメラ時刻*の各時刻が算出されていれば，不使用の場合は， 4,480 枚（25%）が残存し，うこの優先度順に最終推定時刻として採用する．
ち昼夜逆転写真は 0 枚となった．このことから，何も採用できない場合は，その写真を除去する．
残存枚数より時間精度を重んじる場合は，選抜（*オプション）カメラ時刻を使用しないオプションが有効に働くことが確認された．
GPSL時刻
カメラ時刻
なお，Step 1-3 において，修正 GPSL 時刻，統合
Step 1
時刻，選抜カメラ時刻が求まったものはそれぞ
修正GPSL時刻
れ 4,261 枚，4,215 枚，4648 枚で，それぞれの中
Step 2での昼夜逆転写真は 0 枚，0 枚，31 枚であった．

４．提案アルゴリズム

統合時刻

Step 3

選抜カメラ時刻
Step 4

最終推定時刻図 2. 提案アルゴリズムのフローチャート

５．おわりに本研究の成果から，写真のメタデータのみをもとに，写真共有サイト Flickr から抽出した写真群の時間精度を向上できることが確認された．
このアルゴリズムは，Flickr データを活用した観光行動分析や観光情報ツールの信頼性向上への貢献が期待できる．

Step 1-a では，信頼のおけない GPSTimeStampを削除している．
参考文献
Step 1-b は，GPS Time Stamp がローカル時とし[1] 倉田陽平: 大量写真データをもとにした観光地て記録されるカメラを持つ日本周辺在住者への内の主要観光ルート網の自動抽出に向けて. 観対処である．今回の標本データでは，GPS Time
光情報学会第 8 回研究発表会, pp. 49-52, 2013.
Stamp を持つ写真投稿者 253 名中 5 名が該当した．
[2] Thomee, B., Moreno, J., & Shamma, D.: Who’s Time
Step 2 は，Thomee ら[2]の提案によるもので，
Is It Anyway?: Investigating the Accuracy of Camera
GPSL 時刻の「概ね精確だが，測位不能な状況下
Timestamps. ACM Intl. Conf. on Multimedia, 2014.