社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

マルチカーネル学習を用いた画像特徴と航空写真特徴の重要度の推定
八重樫恵太†
あらまし

柳井

啓司††

本稿では，我々が提案した，位置情報付き画像の認識において，写真の撮影位置に対応する航空写真を付

加的な画像特徴量として利用する際に，分類カテゴリによって，どの程度，航空写真の特徴量の有効性に違いがある
か分析を行う．具体的には，Multiple Kernel Learning(MKL) を用いて，写真と航空写真の重みを推定することにより，分類における写真と位置情報の有効性の度合いを評価する．実験では，様々なカテゴリについて重みの推定を行い，その結果，航空写真が有効であるカテゴリと，そうでないカテゴリを分類することが可能となった．
キーワード

一般画像認識，位置情報付き画像，航空写真，Bag of Features，Multiple Kernel Learning

Estimation of the Significance of Geotagged Photos and Corresponding
Aerial Photos Using Multiple Kernel Learning
Keita YAEGASHI† and Keiji YANAI††
Abstract We have been conducting study of exploiting aerial photos as additional image features for visual recognition of geotagged photos. In this paper, we introduce multiple kernel learning (MKL) to evaluate contributionof both features for recognition by estimating the weights of geotagged photo and aerial photo. The experimental
results demonstrate eﬀectiveness of usage of aerial photos for recognition of consumer photos.
Key words General Object Recognition, Geospatial Information, Aerial Image, Bag-of-Features, Multiple Kernel
Learning

1. は じ め に
今日では，デジタルカメラの普及により，撮影位置の情報を持つ位置情報付き写真は WWW(World Wide Web) 上に大量

キストベースのメタデータが主流になっている．写真を分類するための一般画像認識の基礎技術が高度化する中で，認識精度の向上を図るにあたり，写真と関連する多様な情報をいかに効率的に組み合わせるかが求められる．

に存在している．また，Flickr などの写真共有を行うソーシャ

我々は，位置情報付き写真の一般画像認識において写真の撮

ルサイトの普及により，個人が多くの位置情報付き写真を収集，影位置に対応する航空写真を付加的な画像特徴量として利用す

整理し，共有することが容易になった．一方で，Google Maps

る研究を行ってきた [6], [7]．画像認識における位置情報の有効などのオンラインマッピングサービスも普及し，地図情報の検性が高い認識カテゴリと，そうでないカテゴリを明確に区別す

索機能と共に日々高度化している．地図情報から，デジタル写ることを目標として位置付けている．

真や航空写真，Google Street View に代表されるような周辺写

一般に，認識対象と位置は密接な関係があり，例えば，海岸

真情報へアクセスすることはネットユーザーにとってもはや当は海と陸の境目にしかなく，海や陸の真ん中には存在し得ない．

然のこととなった．

しかしながら，海岸の写真の認識において位置情報を役立てる

利用者は自宅から地図を利用した位置の検索だけでなく，航には，世界中の海岸の位置を学習データに持っておかないとい

空写真の閲覧など高度なサービスを利用できるようになった．

けない．これには，膨大なデータを用意する必要がある．そこ

また，写真の収集に関しても，位置情報を積極的に活用しよう

で，我々は，写真の撮影位置の地理的な状況を表す情報源としとする試みが行われてきた．その例として Flickr では，写真にて，航空写真に注目している．写真の画像特徴量に合わせて，位置情報を付加して投稿し，地図 (Flickr Map) を用いて写真

航空写真から抽出した画像特徴量をを認識に用いることで，写を検索，整理できるようになっている．

真の撮影場所の地理的なコンテキストを反映した認識が可能と大量の写真情報の普及にもかかわらず，それらを自動で整理・なると考えている．

分類し，ユーザーの手間を省くことは未だ困難な課題であり続本研究では，分類カテゴリによって，どの程度航空写真の特けている．単純な画像分類へのソリューションとして，現状で徴量の有効性に違いがあるか分析を行う．従来の我々の研究とはタグ (内容を表現する複数の単語の集合) やタイトルなど，テ同様に，Flickr から収集した位置情報付き写真と，それぞれの—1—

点周りの局所画像パターンを勾配方向ヒストグラムから成る
画像収集

?
特徴抽出

?
機械学習

Flickr から収集．

128 次元特徴ベクトルで表現する．SIFT 特徴は，回転や拡大縮小に対してロバストであるので，類似画像に対しては類似す

SIFT 特徴を抽出し，Bag of Visual Words 表現でベクトル量
子化．
MKL フレームワーク上で実装した SVM(MKL-SVM) により特徴量を学習．
図 1 研究の全体的手順

位置情報に対応する複数の縮尺 (レベル) の航空写真を用いる．
航空写真の特徴量の有効性を明確に判定するにあたり，機械学
習の段階においてマルチカーネル学習 (MKL) を用いて，写真と航空写真の重みを推定し，写真と位置情報の有効性を評価する．
本稿は以下のように構成される．まず実験の全体的手順と本研究の方針について第 2. 節で触れる．後述するように，実験には画像収集，特徴抽出，機械学習の手順を踏むが，特徴抽出で適用する手法の詳細は，第 3. 節で説明する．また，機械学習に用いる手法については第 4. 節で述べる．実験方法と評価方法，
結果を第 5. 節で考察し，第 6. 節で結論付ける．

2. 手順と方針
我々の認識実験は全体的に，図 1 に示す要領で行われる．全体の流れとしては，Flickr より収集した位置情報付き画像から特徴抽出したものを，機械学習することで認識精度を検証するものである．
機械学習の段階において，画像と位置情報がどのように有効に利用されているかどうかを考察する必要がある．これにあたり従来の我々の手法 [6], [7] では，位置情報と航空写真 (ないしは位置情報) を単純に結合した特徴量を学習させ，結合する特徴の種類の組み合わせによりこれを検証していた．ただし組み合わせごとの精度を比較するのみでは，画像と位置情報との有効性を柔軟に判断する上では不十分であった．
本研究では，第 4. 2 節で説明する MKL-SVM を用いて，認識精度のほかに画像と航空写真の特徴の有効性を重みの推定により検証する．各手順において用いる手法の詳細については後述する．

3. 画像からの特徴抽出
本節では，画像から認識に必要な特徴を抽出する方法について述べる．画像の特徴を記述する手法としては，本実験では，
特徴抽出のために局所特徴の一種である SIFT 特徴を用いる．
また，この局所特徴を簡潔に記述するために Bag of Keypoints

る特徴点を多く保持することができる．
特徴点の抽出は，自動で行う方法 (ガウシアン差分による選定) と，手動で指定する方法 (主に格子状あるいはランダム点指定) がある．自動で行う手法は，主に特定の物体同士の対応点を検出するのに有用であるが，本実験では，特定の物体を認識することに固執しないので，10 ピクセルの格子状に点を抽出する方法を採用する．

3. 2 Bag of visual words 表現
Bag of Keypoints モデル [1] とは，画像を局所特徴の集合と捉えた手法である．局所特徴の特徴ベクトルをベクトル量子化
し，Visual Words と呼ばれる特徴ベクトルを生成する．それらの集合をコードブックと呼び，それを記述子として画像の特徴
ベクトルを生成する．これにより画像を Visual Words の集合(bag) として表現する．ベクトル量子化は，ユークリッド距離を尺度とし，k-Means 法を用いて行う．本研究では，処理速度や結果における精度の差異を考慮した上で，クラスタ数を 1000に固定した．

4. 学習と分類
本節では，機械学習で用いる手法の詳細を説明する．認識精度の検証に当たっては，我々の従来の手法と同様にサポートベ
クタマシン (SVM) を用いる．画像と航空写真の有効性について判定するために，マルチカーネル学習を導入する．

4. 1 サポートベクタマシン
サポートベクタマシン (SVM) はニューロンのモデルとして最も単純な線形しきい素子を用いて，2 クラスのパターン識別器を構成する手法である．カーネル学習法と組み合わせると非線形の識別器になる．本実験では，カーネル関数として非線形の χ2 カーネルを用いる．

4. 2 マルチカーネル学習
本研究では，特徴を統合して画像を認識するために，複数の特徴量のカーネルを線形結合することにより統合カーネルを作成し，それをサポートベクターマシン (SVM) に適用して特徴
統合による画像認識を実現する．最適なカーネル (カーネルを重みつきで線形結合したカーネル) のサブカーネルに対する重み j を学習する．これはマルチカーネル学習 (Multiple Kernel

Learning, MKL) [3] 問題と呼ばれ，統合カーネルは以下で定式
化される．

(

)

Kcombined x, x′ =K∑

3. 1 SIFT 特徴
SIFT(Scale Invariant Feature Transform) [2] とは，David
Lowe によって提案された特徴点とそれに付随する特徴ベクトルの抽出法である．画像からいくつかの特徴点を抽出し，特徴)

j=1

手法を用いてデータをベクトル量子化する．画像と航空写真のいずれについても同じ特徴を抽出する．

(

βj kj x, x′

βj >
= 0,

K
∑

βj = 1(1)

j=1

最近の研究では，この MKL 問題を凸面最適化問題として効果的に解く方法が提案されている [4]．マルチカーネル学習は SVMのみを前提としたものではないが，SVM のフレームワークで解く方法が一般的で，MKL-SVM と呼ばれることもある．本研究—2—

表 1 認識カテゴリの定義

データソースから得られる実験データセットを，より客観的定義の詳細なものに近付けるべく，我々は Flickr 画像を用いて認識の精度

カテゴリ
ラーメン

食べられる状態にあるラーメン

東京タワー 東京タワーが目立つように映っている写真
景色

遠くが見える景色で，近くに物体がないもの

花

花がアップで撮影されている写真か，写真の寿司食べられる状態にある寿司が目立つようにタである程度分類したものの中から，カテゴリごとに写真の外映っている写真

観，位置情報ともに適切なものを手動で日本国内で撮影された太陽が映っていて，空が夕日の色に染まって実際の神社の社殿や，鳥居などの建築と思われるもの

城

正解データセットについては，表 1 に示すような 18 種類の殆どが花で占められているような写真

いる情景
神社

データセットを作成する．
カテゴリを準備した．これらのデータは，タグなどのメタデー

自動販売機 自動販売機が目立つように映っている写真
夕日検証を行うにあたり，適切な画像を手動で選定することにより日本の伝統的な城の建築物が目立つように

200 枚を選定した．正解画像の一例として，図 3 を挙げることができる．
カテゴリの選定に当たっては，主に次のような観点から選択した．また，それによる認識精度に関する仮説を示す．

•

東京タワー，ディズニーリゾートは，特定の位置に関す映っている写真るカテゴリである．これらの画像は必然的に位置情報が偏るの祭

日本の伝統的な祭りの情景や，縁日の風景

で，航空写真の特徴量に類似の外観ものが集中するので，航空橋

橋を横，前，下から明らかに確認でき，かつ写真の特徴量に依存する形で認識精度に改善がみられると考え目立つように映っている写真

られる．

桜・花見
紅葉

桜の風景や花見の風景を映したもの
紅葉の情景，または写真の殆どが紅葉で占められているような写真

鉄道•

航空写真からその形状を確認できる可能性があるものとして，城，橋，鉄道，海岸，公園が挙げられる．航空写真がある

電車又は気動車が目立つように写っている写程度詳細なものであれば，これらは把握可能であり，それらの真特徴量によって認識精度に若干の改善がみられると考えられる．

ディズニー 位置情報などから，ディズニーリゾートで撮
リゾート 影されたと推測できる写真
海岸

実際の海岸が映っている写真

猫

動物としての猫が映っている写真

公園

遊具やベンチ，噴水など公園としての設備が映っている写真•

景色，夕日，桜・花見，紅葉は，航空写真で見えないが風景として捉えられるカテゴリである．景色については，航空
写真と関連することも考えられるが，撮影位置と視界の位置が異なるので，航空写真による精度はさほど変化しないと考えられる．夕日，桜・花見，紅葉については時系列的な相関がある
が，特定の情報に偏在しないと考えられるので，同様に位置情報による変化は考えにくいであろう．

では，SHOGUN [5] ツールキットを用いて実装した MKL-SVM
を使用して実験を行う．

5. 実 験 方 法
実験は，各画像から抽出した特徴量をサポートベクタマシン(SVM) で学習させ，分類結果により精度を判定することにより行う．学習と分類は正解画像と不正解画像の 2 クラスで行う．
正解画像については，画像の内容に応じていくつかのカテゴリのデータセット用意し，不正解画像は正解画像に用いないデー
タをランダムに選択することで構成される．また，SVM のフ
レームワークの下で，マルチカーネル学習で種類ごとの重みを推定する (MKL-SVM) ことにより，画像と航空写真のどちらがどれだけ有用であるかを判断する．

5. 1 データセット
後述する複数のカテゴリを準備し，カテゴリ毎の精度検証を行う．Flickr では大量の画像を収集可能であり，位置情報付き
写真は少なくとも 40 万枚は存在する．ただし，それらの写真
は Flickr ユーザーの主観的な観点から撮影されたものであり，あるカテゴリにおいてそのカテゴリの写真そのものを描写しているとは限らない．例えばタワーに関する写真はタワーそのもののほかにタワーからの眺め，電車に関する写真は，電車自体のほかに車窓や駅舎などが含まれることがある．

•

花，神社，猫は，主に屋外で見られるが，航空写真では確認しにくい可能性が高い．これらも同様に位置情報による変化は考えにくいと思われる．

•

寿司，自動販売機，ラーメンは，屋内の物体として挙げられる．これらの物体は，撮影位置が極端に偏向している場合を除いて，撮影位置の航空写真が認識精度の改善に貢献するとは考えにくいと思われる．
不正解データセットは，Flickr から収集した画像データの中から，正解データに用いられていないものをランダムに選定することで 200 枚準備した．
いずれのデータセットも，一般性を保証するため写真の撮影者が偏向しないように選定した．画像は縦と横のうち長い方の画素が 500 ピクセルになるようにリサイズしてある．
カテゴリごとのデータセットの枚数を決定するにあたり，各カテゴリにおいて Flickr から得られる適切な画像の枚数の平均を考慮した．正確な実験結果を保証するためには，一般に大量のデータセットを構築する必要があるが，本研究においては身近なデータからデータセットを構築することを重視した上で，今後万一データソースを見直す場合は認識精度の比較検討と共に考慮することになる．

5. 2 航 空 写 真
航空写真を利用するにあたり，それぞれの画像に対応する位—3—

図 2 位置情報付き写真と航空写真の対応付け

図3

実験に用いる正解データセットの例．上からディズニーリゾート，花，景色，山，ラーメ
ンを，右列はそれぞれ上から道路，海岸，神社，東京タワー，鉄道を示す．

置情報を地図サイトで表示し，スクリーンキャプチャしたもの

5. 3 評価を特徴抽出に利用する．特徴抽出の方法はデータセットの画像認識実験に際しては，後述のように写真の内容を予め各カテと同様である．写真の内容によっては，より詳細な縮尺を持つ

ゴリに分類し，カテゴリごとに，画像と航空写真をペアにした

航空写真の方が検証に際し有効であると考えられるが，撮影位

ものを MKL-SVM を用いて学習・分類・重みの推定を行う．

置によっては，詳細な航空写真を入手できないこともある．広

学習と分類はクロスバリデーションで行う．すなわち，デー

範なデータセットに対応するため，図 2 に示すような 4 種類のタセットを 5 分割し，1 つを分類用に，残り 4 つを学習用に充スケールを採用する．図 2 に示すように，航空写真は撮影位置てることを，分類用に相当する各 fold について 5 通り繰り返す．

が中央にくるような 1 辺 256 ピクセルの正方形に加工したものを利用する．

認識精度は各分類結果における SVM の出力値に対して，以下のように平均適合率を計算することで評価する．SVM による出力値に基づいて，テストデータをソートする．ソートした—4—

表 2 MKL-SVM における平均適合率の計算結果．Level1〜4 は，それぞれ画像とそのレベルの航空写真を MKL カーネルとしたときの結果である．Image は画像のみの分類結果である．

以下，各カテゴリについて結果を考察する．

•

東京タワー，ディズニーリゾートは，特定の位置に関するカテゴリである．航空写真で比較的レベルの低いものが効い

カテゴリ

Image Level1 Level2 Level3 Level4

城

81.28

83.28

83.48

83.46

83.42 83.53

猫

73.98

74.52

74.58

75.01

74.20

74.26

ディズニーリゾート

68.00

83.97

83.97

84.12

83.88

84.06

橋

69.51

71.77

73.56

73.47

74.23 74.89

花

77.00

77.78

78.15

78.18

78.53

紅葉

79.18

81.64

81.93

81.92

82.12 82.45

して，海岸の特徴量は，比較的レベルの低い航空写真で特徴が

自動販売機

83.17

83.44

83.26

83.41

83.40 83.43

現れやすい．これはレベルの低い航空写真で，海面の画像特徴

祭

72.32

74.34

73.94

76.90

77.84

77.75

を多く学習しやすいためであると考えられる．一方，橋，鉄道，

桜・花見

80.94

81.36

81.35

81.57

81.05 81.61

公園

海岸，公園については，線路やグラウンド，道路の特徴といっ

67.43

71.99

70.13

72.97

75.69 76.04

景色

73.71

77.88

77.49

78.45

77.29

ラーメン

82.34

82.54

82.59

82.63

82.67 82.70

神社

72.79

75.37

74.71

76.86

78.96

78.53

寿司

80.11

81.84

81.63

81.91

82.11

81.93

風景として捉えられるカテゴリである．これらは位置情報によ

夕日

83.01

82.94

83.13

83.09

83.07 83.11

る変化は考えにくいものと仮定していたが，実際には若干航空

海岸

80.10

83.73

84.01

83.79

83.36

83.85

写真の重みが付いており，2 つのカーネルで比較した場合，レ

東京タワー

80.84

83.67

83.77

83.89

83.85

83.84

鉄道

ベルの高い航空写真ほど重みが高くなっている．これについて

74.70

75.76

74.96

75.17

76.24

76.20

Multi

78.48

78.37

ているのは，レベルの低い航空写真の方がランドマークの外観をよくあらわしているからであると考えられる．すなわち，詳
細な航空写真では撮影位置で共通の航空写真の特徴量が得にくいことが言える．

•

航空写真からその形状を確認できる可能性があるものとた，レベルの高い航空写真で確認できる特徴量が効いていると推測される．

•

景色，夕日，桜・花見，紅葉は，航空写真で見えないがは，例えば高層ビル街で壮大な夕日や紅葉が見られないように，
撮影位置に関する相関があるものと推測される．

データを最初から順番に読み込み，Positive のデータが出現し•花，神社，猫のような屋外で見られるものについても前た時点で，それまでの読み込んだデータの数 mi と，Positive

項と同様に，．レベルの高い航空写真ほど重みが高くなっている

データの出現頻度 i を記録する．ここで pi = mi i とおく．最後ため，撮影位置と相関があると考えられる．

までテストデータを読み込んだときのすべての Positive データの出現数を n とすると，平均適合率 (Avarage Precision) は，

1∑
pi
n

寿司，自動販売機，ラーメンは，屋内の物体として挙げられる．これらの重みは他の位置情報とは関係の薄いカテゴリと比べて若干高い．これらは位置情報による改善というよりは，

n

P =

•

(2)

i=1

で計算される．

むしろ位置情報がある程度偏向していることを示している．この種のカテゴリは撮影者の趣向に依存する傾向があるため，より的確な精度を得るには，収集の段階からデータセットの作成

5. 4 実 験 結 果を見直す必要があると考える．

画像と航空写真を MKL-SVM で分類した結果について示す．

Flickr から得られる写真は個人により撮影されているものであ

ここでは，画像と航空写真の 2 組について MKL-SVM で分類，る以上，位置情報の偏向については常に考慮しなければならな

重み推定を行った．結果については，5 回のクロスバリデーショ

い問題であるが，これについてはデータの大量収集と効率的なンの平均値を示す．

データ・カテゴリの選定に対して包括的に配慮することで，引平均適合率の結果を表 2 に示す．表 2 における Level1〜4 は，き続き対処していきたいと考える．

画像と，航空写真のいずれかの縮尺のものを MKL カーネルとして入力した結果で，比較のため，画像のみを分類させたもの

6. お わ り にをベースラインとして右端の Image に示す．この結果から，概本研究では，位置情報付き写真の一般画像認識において写真

ね殆どのカテゴリにおいて，MKL の利用によって，航空写真の撮影位置に対応する航空写真を付加的な画像特徴量として利が認識精度に改善に影響を及ぼしたことがわかる．位置情報が用する研究手法を改良した．撮影位置の情報は画像認識の精度

単なる付加的情報ではなく，適切な重みにより分類されている向上に対していかに貢献するかを検討するにあたり，SVM にことを確認するために，表 4 に画像と位置情報の 2 カーネルでよる機械学習において得た認識精度と，マルチカーネル学習

MKL を行った時の重みの比較を示す．

(MKL) での重み推定による写真と位置情報の有効性の度合い

表 4 における LV1〜4 は，画像と，航空写真のいずれかの縮尺のものを MKL カーネルとして入力した場合のものを示す．
また，位置情報として 4 種類の航空写真を画像と併せて 5 カー
ネルで行った時の重みの比較を表 3 に示す．
いずれも全体として，画像特徴としての位置情報を適度に利用した上で認識精度を上げたものであると考えてよい．

を評価した．本実験により，航空写真を利用した分類が有効であるカテゴリが存在することが示された．
今後予定する取り組みとしては，現状より更に多様なカテゴ
リにおいて分類を行い，画像認識における位置情報の有効性についてより明確にする必要があることである．これを実現するにあたり，豊富でかつ明確に区別されていない画像ソースの中—5—

表 3 MKL による重み推定結果．位置情報付き写真と位置情報 (航空写真 (Level1〜4)) のすべてのカーネルで重みを推定した結果を示す．
カテゴリ

画像

Level1

Level2

Level3

カテゴリ

Level4猫

0.742998 0.028288 0.008282 0.062544 0.157888

公園

ディズニー

0.384238 0.095286 0.235888 0.131498 0.153086

ラーメン

画像

Level2

Level3

Level40.436722 0.072962 0.01194

Level10.045496

0.43288

0.872880.036764

0.088094

0.225718

景色

0.604498 0.078468 0.024184 0.093446

0.199406

0.098968 0.207982

夕日

0.728526 0.055446 0.05768

0.016434

0.141914

0.042462 0.050614 0.248698

海岸

0.392038 0.115284 0.172952 0.055222

0.264498

0.000702 0.185068 0.237564

神社

0.507376 0.032762 0.008748 0.060598

0.390518

紅葉0.522908 0.140746 0.005912 0.061672 0.268764

寿司0.595620.265736

自販機

0.793696 0.058212 0.008928 0.074274 0.064892

桜・花見

0.773604 0.037922 0.005624 0.092982 0.089868

橋

0.582488 0.077

城

0.523238 0.166148 0.00366

花

0.658232 0祭

0.518292 0.05837

0.044412 0.07038

東京タワー 0.363714
鉄道

0.002266 00.062254 0.014692 0.061694
0.00788

0.002154 0.395538 0.230714

0.604114 0.105688 0.014196 0.052092

0.223914

表 4 MKL による重み推定結果．位置情報付き写真と位置情報 (航空写真 (LV1〜4)) の 2 つのカーネルで重みを推定した結果を示す．
カテゴリ

レベル

画像特徴

位置情報

カテゴリ

レベル

画像特徴

城

LV1

0.67440.3256

自販機

LV1

0.882315 0.117685

LV2

0.679645 0.320355

LV2

LV3

0.547845 0.452155

LV3

LV4

0.5388LV1

0.917985 0.082015

LV2

猫

ディズニー

橋

花

紅葉

カテゴリ

レベル

画像特徴

神社

LV1

0.790665 0.209335

0.911495 0.088505

LV2

0.828445 0.171555

0.852240.14776

LV30.6403LV40.86020.1398LV40.524385 0.475615

LV1

0.807035 0.192965

LV1

0.763045 0.236955

0.936535 0.063465

LV2

0.852605 0.147395

LV2

0.814605 0.185395

LV3

0.86260.1374

LV30.59720.4028LV30.690875 0.309125

LV40.800130.19987LV4

0.54077

0.45923

LV4

0.607640.39236

LV1

0.486945

0.513055

LV1

0.913235 0.086765

LV1

0.84347

0.15653LV2

0.53557

0.46443

LV2

0.928390.07161LV20.85067

0.14933

LV3

0.386825

0.613175

LV3

0.846985 0.153015

LV3

0.876925 0.123075

LV4

0.174835

0.825165

LV40.829465 0.170535

LV4

0.786185 0.213815

LV1

0.772925 0.227075

LV1

0.78473

0.21527

LV1

0.44391

LV2

0.783125 0.216875

LV2

0.86537

0.13463

LV2

0.516065 0.483935

LV3

0.694935 0.305065

LV3

0.649275 0.350725

LV3

0.51540.4846LV40.60599

0.39401

LV4

0.437185

0.562815

LV4

0.461555

0.538445

LV1

0.85663

0.14337

LV1

0.80023

0.19977

LV1

0.534385 0.465615

LV2

0.857575 0.142425

LV2

0.83550.1645

LV2

0.58798

0.41202LV3

0.75346

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0.66089

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0.481160.51884

LV4

0.66366

0.33634

LV4

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LV4

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LV1

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LV1

0.96695

LV1

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0.744415 0.255585

LV2

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LV2

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LV3

0.68315

0.31685LV30.909390.09061LV30.754885 0.245115

LV4

0.571985 0.428015

LV40.870750.12925LV4

0.677985 0.322015

0.4612
祭

桜・花見

公園

景色

ラーメン

から必要ないしは有効なものを効率的に収集・選定し，データセット作成を強化することを考慮する．また，航空写真においても，より明確な特徴を持つ画像を利用する必要があるために，
より詳細な航空写真を用いて実験することを視野に入れる．
文

献[1] G. Csurka, C. Bray, C. Dance, and L. Fan. Visual categorization with bags of keypoints. Proc. of ECCV Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, pp. 59–
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位置情報0.03305

寿司

夕日

海岸

東京タワー

鉄道

位置情報

0.35970.55609Vol. 5, pp. 27–72, 2004.
[4] S. Sonnenburg, G. Rätsch, C. Schäfer, and B. Schaölkopf.
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