位置情報付き投稿写真と顔認識技術を用いた観光資源の特性把握の試み
倉田陽平・鞠山彩実・相尚寿
An Attempt to Extract the Characteristics of Tourist Attractions from Online
Geo-tagged Photographs with the Aid of Facial Recognition Techniques
Yohei KURATA, Ayami MARIYAMA, and Hisatoshi AI
Abstract: Due to the widespread use of SNS, countless number of travel commemorative photos areuploaded on the Web. We demonstrate the possibility of extracting the characteristics of tourist
attractions from such travel commemorative photos in Flickr, focusing on ten spots in Tokyo asexamples. In addition, we seek the possibility of its automation with the aid of face detection.
Keywords: Flickr, 写真共有サービス（online photo-sharing services），位置情報付き写真（geotagged photos），記念写真（commemorative photos），顔検出（face detection）的流行（Katy 2012）にともない，SNS を中心に旅

1. はじめに観光地内の各観光資源の来訪客特性を知るこ行者が映り込んだ写真も増えつつあると期待さとは，観光地の情報発信やマーケティングを考えれる．本研究では，これら Web 上の記念写真を分る上で重要なことである．しかし，既存の観光統析することで，各観光資源の来訪者属性などの特計の多くは，観光資源レベルでは来訪客の人数把性が導き出せるか否かを検討する．さらに，自動握の段階に留まっている．一方，スマートフォン

顔検出の適用によって，そのような特性の自動推経由で収集した大規模かつ詳細な行動データを定も試みる．顔認識技術は近年発展著しく，本年用いれば，各資源にどの国籍の人々がどれくらい5 月には画像内の顔を検出し，さらに性別や年齢訪れているかわかるが（太田ら 2015），どのようを推定する Microsoft のサービス（http://www.how-なグループ構成で訪れていたかはわからない．

old.net）が評判を集めた．このような技術によっ

そこで本稿では，観光資源への来訪者の属性やて Web 上の大量の記念写真を自動処理できれば，グループ構成を知る手段として，Web 上に投稿さ「地点 A は 12 月頃の夕方に男女 20 代のペアがれた大量の「記念写真」を利用することを提案す訪れる頻度が急増する」といった具合に，観光地る．ここで言う記念写真とは，観光資源への来訪内の各地点の特性を導き出すことが可能になる

記念に，来訪者が自らを（もしくはグループの一かも知れない．

部を）被写体として撮影した写真のことである．

本論文の構成は以下の通りである．まず 2 章でWeb 上には膨大な数の旅行写真が投稿・公開されは調査方法を述べる．次に 3～5 章では，以下のており，その中には記念写真も少なからず存在す仮説について，順に分析結果を述べる．

る．さらに，近年の自撮り撮影（Selphie）の世界

3 章：Web 上に投稿された観光資源の記念写真か倉田陽平〒192-0397

東京都八王子市南大沢 1-1

首都大学東京大学院都市環境科学研究科観光科学域
E-mail: ykurata@tmu.ac.jp

ら，その観光資源の特性を把握できる
4 章：Web 上に投稿された大量の位置情報付きの写真から，自動顔検出を利用して観光資源の記念写真を自動抽出することができる

後ろ姿を写した写真は記念写真には含まれない．

5 章：顔検出により自動抽出された記念写真からまた，取得した各写真について自動顔検出を適

各観光資源の特性を推定することができる

用し，検出領域の数，ならびに各領域の写真全体

そして 6 章で議論をまとめ，今後の課題を述べる．に占める面積割合を記録した．顔検出には
detectFace();（http://detectface.com）を利用した．こ

2. 調査方法

れはインクリメント社の提供する無料・登録不要

本研究では，東京都内の観光資源において撮影の顔検出 API サービスであり，画像の URL を送され，Flickr（http://www.flickr.com）に投稿されたると，顔と推定される各領域（矩形）の座標を写真を用いる．Flickr は米国 Yahoo!が運営する写XML 形式で送り返してくれるものである．

真共有サイトで，位置情報付きの写真を大量に有し，それらの API 経由での取得が可能である．対3. 目視で抽出した記念写真の分析

象となる観光資源は，訪日外国人の主要訪問地

表-2 は目視判定された記念写真の分析結果を（東京都 2014）各々につき代表的観光資源を選まとめたものである．まず記念写真含有率（全写定し，その中心地点の周囲 50m×50m に登録され真に占める記念写真の割合）について見ると，た公開設定写真が 1000 枚以上となる 10 箇所を採TDL（16.6%）とジブリ（15.6%）で値が高く，銀用した（表-1）．なお，有名観光資源であっても，座（1.4%），東京タワー（2.2%），竹下通り（3.1%），

撮影箇所が分散している（例：皇居），あるいは内ハチ公（3.7%）で値が低い．このことから，来訪部の撮影が困難である（例：歌舞伎座）といった客自らが空間を能動的に体験するテーマパーク理由により，対象とならなかったものもある．のような観光資源では記念写真の撮影が増え，街表-１

並みや現地の人々に関心が行き，自らは観察者と対象観光資源なりがちな観光資源では記念写真撮影が相対的

名称

中心地点

写真総数

ハチ公

渋谷駅前ハチ公像

3599

東京タワー

東京タワー

3439

雷門

浅草寺雷門

3316

銀座

銀座四丁目交差点

2587

TDL

東京ディズニーランド
シンデレラ城前広場中央

2299に減る傾向が見て取れる．
次に平均対象人数（記念写真の対象と考えられる旅行者の平均人数）を見ると，ガンダム像（1.93人），明治神宮（1.72 人），TDL（1.71 人）で値が高く，東京タワー（1.35 人）で値が低い．さらに一人写真率（対象が一人の記念写真の割合）を見

ガンダム像

お台場ガンダム像

2130

明治神宮

明治神宮中門（本殿前）2126

ると，明治神宮（50%），TDL（44%）で値が低く，ジブリ三鷹ジブリ美術館 中央地点

1778

東京タワー（75%）で値が高い．このことから，

竹下通り

竹下通り商店街 原宿駅側入口

1717

明治神宮や TDL は比較的多人数で，東京タワー鎌倉大仏

鎌倉大仏殿高徳院 大仏像

1347

は比較的少人数で訪問される傾向があることが推察される．実際に明治神宮や TDL では家族連次に，Flickr から取得した写真群について目視れの写真が比較的多く見られた．一方，ガンダムにより記念写真を抽出し，それぞれ対象人数なら像は，平均対象人数こそ最多だが，一人写真率はびに自撮りか否かを記録した．なお，記念写真の65%と中程度である．これはガンダム像の記念写判断基準は，旅行者と思しき人物がレンズを向い真群に大人数の集合写真が混入したためである．

た状態であることである．つまり，地域住民や観最後に自撮り率（全記念写真に占める自撮り写

光施設スタッフを写した写真や，旅行者の横顔や真の割合）を見ると，ガンダム像（24%）が最も高く，ハチ公，竹下通り，鎌倉大仏（いずれも 15%）

いで明治神宮・ジブリが 76%となり，ほかは 80%が続く一方で，銀座，TDL，明治神宮，ジブリで超えであった．誤認識は，①人物の顔は検出できは 5%未満となった．この結果から，喧噪感あるたが，それが記念写真の対象者ではないケースと，観光名所では自撮り撮影が促進される一方で，洗②そもそも人ではない物体を顔と検出したケー

練された雰囲気の場所では（たとえ記念写真撮影スのいずれかに分けられる．①の例としては，パは行われても）自撮り撮影はあまり行われない傾

レードの写真（雷門・TDL），街ゆく人々を撮影し向が示唆される．

た写真（ハチ公・竹下通り・銀座），顔写真付き広表-2 目視判定による記念写真の分析結果

告が映り込んだ写真（ハチ公・竹下通り）が挙げられる．②については，東京タワーの展望台，雷記念写 記念写真 平均対

一人

自撮り

真枚数

含有率

象人数

写真率率

門の大提灯，ガンダム像やジブリのロボット兵のハチ公

132

3.7%

1.64

68%

15%

腰や足首，鎌倉大仏の頭部が，頻繁に誤認識の対

東京タワー

77

2.2%

1.35

75%

9%

象となっていた．

雷門

336

10.1%

1.58

64%

13%

銀座

36

1.4%

1.50

58%

0%

TDL

381

16.6%

1.71

44%

1%

ガンダム像

142

6.7%

1.93

65%

24%

明治神宮

141

6.6%

1.72

50%

3%

detectFace();に限った問題である可能性は否めな

ジブリ

278

15.6%

1.49

65%

3%

いため，今後は他のエンジンについても検証を重

竹下通り

53

3.1%

1.58

64%

15%

ねていく．また，倉田（2013）にならい，タグや鎌倉大仏

130

9.7%

1.66

60%

15%

Exif データを用いた判別ルールを機械学習によ名称

以上の結果から，投稿写真に対し顔検出を単純に適用するだけでは記念写真を正しく抽出ることは難しいことがわかった．もっとも，これはって構築することについても検討していきたい．
4. 自動顔検出の状況
まず成功率（記念写真の対象者のうち，顔検出表-3 自動顔検出の結果
名称

成功率

誤検出率

ハチ公

58%

90%

東京タワー

38%

93%

雷門

49%

81%

銀座

93%

93%

TDL

49%

67%

問が多いところでは，夜間撮影時の照明条件

ガンダム像

34%

82%の悪さから顔検出に失敗する写真が多い

明治神宮

39%

76%

・ 雷門やガンダム像や鎌倉大仏のように，そのジブリ

33%

76%

大きさを人との対比で写真中に表現しがちな

竹下通り

70%

88%

鎌倉大仏

30%

90%

された人物の割合）を見ると（表-3），銀座（93％）
が最も高く，竹下通り（70%），ハチ公（58%）が続き，残りは 33～49%となった．このように大きな差が生じた原因としては以下が考えられる．
・ 東京タワーやガンダム像のように，夜間の訪ところでは，写真中の人物の小ささから顔検出に失敗する写真が多い
・ TDL やジブリのような家族向けの場所では幼児の顔検出率の低さのため成功率が落ちる
次に誤検出率（顔検出された候補のうち，記念写真の対象者ではなかったものの割合）を見てみると（表-3），最良ケースの TDL でも 67%で，次5. 自動顔検出を応用した観光資源の特性推定
本章では，自動顔検出の結果をもとに，3 章と同様の各資源の比較を行う．具体的には，顔検出が一カ所でも行われた写真を仮に記念写真とみなし（以下「推定記念写真」と呼ぶ），それをもとに「記念写真含有率」「平均対象人数」「一人写真値の幅が小さく，相関係数は 0.346 で有意ではな率」相当のものを算出する．前章では顔検出によかった（p = 3.3×10-1）．同様に推定一人写真率もる記念写真抽出は厳しいと述べたが，現状の精度75～88%と幅が小さく（表-4），相関係数は 0.362

でも顔検出結果から自動算出できる，信頼性の高で有意ではなかった（p = 3.0×10-1）．

い指標はあるかを検討する．なお「自撮り率」に以上の結果から，大量の投稿写真に対し単純については，顔検出領域の大小から自撮りか否かを顔検出を適用した場合，各観光資源が記念写真の推定できる可能性を検討したが，自撮り写真でも撮られやすい場所か否かまではうまく推定でき

自撮り棒使用により顔が小さく写っているもの

るが，訪問者の平均グループ規模を推定するのはや，非自撮り写真でも相手に接近して撮影されて難しいことがわかった．

いる食事中の写真が散見されたため，今回の分析
6. おわりには見送ることとした．
まず推定記念写真の含有率（全写真に占める顔本研究の結果，Web に投稿された観光資源の記

検 出 数 ≧ １ の 写 真 の 割 合 ） に つ い て は ， TDL

念写真をもとに，その資源の特性を把握できる可（10.6%），ジブリ（6.5%）で値が高く，東京タワ

能性が示唆された．また，顔検出の単純な適用だー（1.0%），銀座（1.1%），竹下通り（2.4%），ハ

けでは記念写真の自動抽出は困難なことがわか

チ公（2.4%）で値が低い（表-4）．この結果は真のったが，それでも記念写真の撮られやすさという記念写真含有率（表-2）とほぼ同様である．そこ

空間特性については判定できることがわかった．

で推定記念写真含有率と真の記念写真含有率の今後は記念写真の自動抽出についてさらなる相関を見ると，相関係数は 0.936 と高く，検定の研究を進め，その精度向上によって他の特性につ-5結果，有意性も認められた（p = 7.0×10 )．
表-4 記念写真と推定された写真の分析結果
名称

推定記念

いても自動推定できるように取り組んでいく．また，性別・年齢を加味した特性抽出ができるかを，まずは目視判別した記念写真をもとに検討し，う

推定記念

推定平均

推定一人

写真枚数 写真含有率

対象人数

写真率

まくいくようであれば，より高度な顔認識エンジンを利用した自動推定にも取り組んでいきたい．

ハチ公

88

2.4%

1.3277%

東京タワー

33

1.0%

1.18

86%

雷門

204

6.2%

1.27

77%

銀座

29

1.1%

1.2183%

TDL

244

10.6%

1.30

75%

ガンダム像

73

3.4%

1.2579%

明治神宮

66

3.1%

1.30

80%

ジブリ

115

6.5%

1.27

77%

竹下通り

41

2.4%

1.2482%

倉田陽平（2013）:観光ポテンシャルマップの信頼

鎌倉大仏

53

3.9%

1.15

88%

性向上に向けて－ソースとなる投稿写真デー

参考文献
太田恒平・小野田哲也・野津直樹・清水将之・宇野正人（2015）：ビッグデータを用いた訪日外国人の行動分析～発見！意外なホット資源～.
観光情報学会全国大会講演論文集, 12.

タの自動選別ルールの構築－.地理情報システ
推定平均対象人数（顔検出数の平均値）につい

ム学会学術研究発表大会, 22, DVD-ROM.ては，ハチ公（1.32 人），明治神宮（1.30 人），TDL

東京都（2014)：「平成 25 年度 国別外国人旅行（1.30 人）で値が高く，鎌倉大仏（1.15 人）と東京タワー（1.18 人）で値が低い（表-4）．真の平均対象人数（表-2）と傾向はやや似ているものの，者行動特性調査」.
Steinmetz, K, 2012. Top 10 Buzzwords – 9 Selfie, Time,2012/12/4.