DEIM Forum 2014 E4-3

ジオタグ付き写真を用いたホットスポットの分類と関連の抽出
白井

元浩†

廣田

雅春††

石川

博†††

横山

昌平†

† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1†† 静岡大学創造科学技術大学院/日本学術振興会特別研究員 DC 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース 〒 191–0065 東京都日野市旭丘 6–6
E-mail: †gs12020@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp , †††ishikawa-hiroshi@sd.tmu.ac.jp,††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

本研究では，ソーシャルメディアサイトに投稿されたジオタグ付き写真を用いて，ホットスポット (多くの写真が撮影されている地域) の発見を行う．ホットスポットは，抽出される位置や写真が撮影された方向により，関心領域や撮影スポットなど，複数の種類に分類することが可能である．加えて，撮影地点とその撮影地点から主に撮影される被写体や，人々が連続して訪れる地点などの関連をホットスポットから算出することが可能である．本論文では，写真に付与された撮影位置，撮影方向，および撮影時間情報を用いて，ホットスポットの分類とホットスポット
間の関連を抽出する手法を提案する．また，それぞれのホットスポットやホットスポット間の関連を可視化するシステムを作成する．
キーワード

1. 背

関心領域，撮影スポット，撮影方向付き写真，Flickr

景加えて，ホットスポットには他のホットスポットと何らかの関連を持つ場合が存在する．例えば，関心領域と撮影スポット

Flickr [1] などのソーシャルメディアサイトには多くの人々にの間には，撮影地点とその撮影地点から撮影される主な被写体

よって撮影された写真が多量に共有されている．人々は，自分といった関連がある．また，人々が連続して訪れる傾向のあるたちの関心のあるものを撮影し，その写真をソーシャルメディ

観光地は関連があると考えられる．ホットスポット間の関連をアサイトにアップロードする．人々が多くの写真を撮影した地用いることで，あるホットスポットを訪れたユーザに対して，

域には，多くの人々が興味・関心のある領域が含まれていると関連するホットスポットを推薦することが可能になる．そのた考えられる．このような地域を分析することは，観光産業へ

め，本研究ではホットスポット間の関連の抽出を行う．

の利用や，人々の行動を分析するために重要であると考えられ
る [2], [7]．

ホットスポットの発見および関連の抽出のため，本研究では撮影位置の緯度経度と撮影方向を表すメタデータであるジオタ

本研究において，多量の写真が撮影された地域をホットスポッ

グが付与された写真を利用した．デジタルカメラや，スマート

トと定義する．ホットスポットには，多くの人々が興味・関心

フォン等で撮影された多くの写真には，写真の撮影状況に関すのある領域が含まれていると考えられる．このとき，ホットス

るメタデータが付与されている．加えて，GPS が搭載されていポットはその位置などに応じて，関心領域と撮影スポットの二るカメラも多く，撮影位置情報や撮影方向情報などのジオタグつに分類することが可能である．関心領域とは，観光スポットが付与された写真も多数存在する．特に，撮影方向情報が付与のような，多くの人々が関心を持つ領域のことを指す．撮影スされた写真は近年増加しており [4]，写真の撮影方向情報から，ポットとは，遠方の被写体を撮影するため，多くの写真が撮影あるホットスポットが注目されている方向を求めることが可能

されている地点のことを指す．例えば，関心領域はブルックリ

である [5]．そのため，本研究では，撮影方向情報を利用して，ン橋のような観光地に相当するが，それらに関する写真はそのホットスポットを分類することを目指す．

関心領域の内部だけではなく，離れた所から撮影される場合も本研究では，写真に付与された撮影位置情報や撮影方向情報ある．この関心領域外に存在するが，関心領域が被写体となっを用い，多くの写真が撮影されている地域であるホットスポッている写真が数多く撮影されている地点を撮影スポットと呼ぶ．

トを発見し，それらを関心領域と撮影スポットに分類する手法

これらはそれぞれ着目している部分が異なるため，同じ関心領を提案する．写真の撮影位置の密度に着目してホットスポット

域に関するホットスポットであっても，写真が撮影された要因を発見する．加えて，各ホットスポットが着目している方向やに応じて，適切に分類する必要がある．また，関心領域内も撮

ホットスポットの位置関係やユーザの行動に基いて，ホットス

影スポット内も共に大量の写真が撮影されているため，ジオタ

ポット間の関連を算出する．また，人々が関心を持つ領域はそ

グの撮影位置のみに注目した場合，その区別は困難である．それぞれ多様な形状を持つ．本論文では，写真の撮影位置・撮影

こで，本研究では，写真の撮影方向情報が付与された写真に注

方向情報を用いて関心領域の範囲や形状を求める．

目する事により，地理空間上に点在するホットスポットを関心
領域と撮影スポットを分類する手法を提案する．

2. 関 連 研 究

a.関心領域
ホットスポット
ホットスポットの重心

Web 上の写真から，特定の地域の地理的特徴を抽出する研究

写真が存在する．Crandall ら [6] は，Web 上の大量のジオタグ付き

写真の撮影方向

写真と写真の画像特徴を用いてクラスタリングを行うことによ

関心領域

り，ホットスポットや関心領域が存在する地域が得られることを示した．また，Kisilevich ら [2] は写真の密集度に着目したクb.撮影スポットc.展望スポット

ラスタリングを行い，ホットスポットに該当する地域を発見する手法を提案した．Sengstock ら [7] は，Flickr 上の写真に付与された撮影位置情報やタグを用いて，関心領域や海岸線などの地理的特徴を抽出する手法を提案した．抽出された地理的特徴
は，その地域における人々の興味を反映したものであり，市場調査や空間分析に用いられる．これらの手法では，特定の地域

図 1 ホットスポットの分類に関心領域が存在することは求められる．しかし，関心領域の位置や範囲の抽出には写真の撮影位置情報のみを用いるため，関心領域の範囲と形状を推定する．このとき，ホットスポット

抽出される領域は「人々が写真を撮影している範囲」であり，の発見，分類および関心領域の範囲の推定には撮影方向付き写

撮影スポットのような場所も関心領域として抽出されるなど，

真のみを用いる．また，関心領域の形状の推定には撮影方向付

実際の人々が着目している領域とは誤差があると考えられる．

き写真に加えて撮影位置付き写真を用いる．

これに対して，写真の撮影方向情報を用いることにより，その3. 1 ホットスポットの発見

撮影位置から撮影された関心領域が存在する方向を求めること

はじめに，写真の撮影位置情報を用いて，ホットスポットが可能となる．また，関心領域の内部から写真が撮影されていを発見する．撮影位置情報として，Exif の GPSLatitude とる場合，関心領域付近で撮影された写真の撮影方向を用いるこ

GPSLongitude を用いる．ホットスポットでは，多くの写真がとで，関心領域と関心領域を撮影した撮影スポットを区別する

撮影されているため，写真が密集して撮影されている地域にことが可能となる．これらを適切に分類することにより，人々

ホットスポットが存在する可能性が高い．密度が高い地域を推の興味を適切に抽出することが可能となると考えられる．本研定するために，DBSCAN [11] を用いる．クラスタ間の距離の究では，ホットスポット内で撮影された写真の撮影位置と撮影

閾値 Eps とデータ数の閾値 M inP に基づいて，以下の接続関方向の傾向から，ホットスポットの分類を行い，その結果に基係で到達できる対象の集合で極大のものをクラスタとして抽出

づいて，人々が実際に関心を持つ領域の位置と範囲を求める．

する．

また，これらの手法では，抽出されたホットスポットはそれぞ（ 1 ） xq ∈ NEps (xp )れ独立したものとして扱われる．しかし，ホットスポットの中には，他のホットスポットと関連を持つホットスポットが存在（ 2 ） NEps(xp ) >= M inP
ただし，NEps (xp ) = {xp ∈ X∥Dist(xp , xq ) <= Eps} である．

する．本研究では，写真の撮影位置・撮影方向情報やユーザ情

２点間の距離 Dist(xp , xq ) はヒュベニの公式から算出する．

報などを用いることにより，各ホットスポット間の関連度を求
め，人々が着目しているものの位置や範囲を正確に抽出する．

Dist(xp , xq ) = ((M × dP ) × (M × dP ) +写真の被写体や関心領域を算出するために，写真の撮影方向(N × cos(P ) × dR) × (N × cos(P ) × dR))2(1)を用いる場合がある [8], [9]．写真の撮影方向情を用いて関心領域を抽出する研究として，Lacerda らの研究 [10] が挙げられる．

Lacerda らは，複数の写真から撮影方向の交点を算出し，それらを用いて関心領域を算出する．そのため，撮影スポットのよ
うな特定の一方向から偏って写真が撮影されるスポットへの対応が困難であると考えられる．本研究では，ホットスポットのこのとき，P は 2 点間の平均緯度，dP は 2 点間の緯度差，dR
は 2 点間の経度差，M は午線曲率半径，N は卯酉線曲率半径を表す．DBSCAN によって抽出されたクラスタがそれぞれホットスポットである．最大クラスタの点の個数を n，各写真の撮
影位置の緯度 x と経度 y を (x，y) とし，ホットスポットの位置

れる関心領域はそれぞれ独立したものとして扱われる．本研究(xh , yh ) を求める．
∑n
∑n
xi
yi
(xh , yh ) = ( i=0 , i=0 )nnでは，写真の撮影位置・撮影方向情報を用いることにより，各3. 2 ホットスポットの分類

ホットスポット間の関連を求める．

ホットスポットの抽出後，写真の撮影方向情報に基いてホッ分類を行うことで，特定の一方向から撮影されている撮影ス
ポットへの対応を行う．また，Lacerda らの研究では，抽出さ

3. 提 案 手 法
本研究では，ジオタグ付き写真を用いて，ホットスポットを発見し，それらを関心領域と撮影スポットに分類する．加えて，(2)

トスポットを分類する．撮影方向として，写真に付与されたExif の GPSImgDirection を用いる．ここでは，図 1 のように
ホットスポットを a. 関心領域，b. 撮影スポット，および c. 展
望スポットの 3 つに分類する．

A
C

ホットスポットの重心
内向き写真
外向き写真
写真の撮影方向
写真の画角

B

図 2 内向き写真と外向き写真

図 3 範囲の広い関心領域の例

はじめに，a. 関心領域である場合について記述する．このと向が複数の方向に偏る場合がある．本論文では，撮影方向の偏き，関心領域の重心は，ホットスポットの重心と同一とする．

りを上位 2 方向まで考慮する．

この場合，図 1 の a のように，関心領域の重心に向かって撮影

はじめに，撮影方向を 0〜10，10〜20 のように 10 度ずつのされている写真が多い．写真が関心領域の重心に向かって撮影

階級に分割し，各写真の撮影方向の値がどの階級に属するか求されているかを判定するため，写真の撮影方向と画角を利用すめる．そして，属する写真の枚数が多い階級上位 2 つを決定す

る．画角とは，カメラで撮影された写真に写される光景の範囲

る．ここで，撮影方向に偏りがあるホットスポットでは，多くを角度で表したものである．ある写真の画角の範囲内に関心領の写真が属する階級の前後の階級でも多くの写真が属すると考域の重心が存在すれば，その写真は関心領域の重心に向かってえられる．そのため，上位 2 つの階級とそれぞれに隣接する階

撮影されていると考えられる．図 2 の A のように画角の範囲

級計 30 度の範囲に属する写真の枚数を数える．それぞれの結内に関心領域の重心が存在する写真を内向き写真とし，B や，果がそのホットスポットに属する写真の総数の 15%以上の値な

C のように画角の範囲外に関心領域が存在する写真を外向き写らば，そのホットスポットは特定の方向に着目しているものと真とする．画角は写真の焦点距離と撮影素子のサイズから求めする．このとき，上位 2 つの階級の値に大きな差がない場合，る．焦点距離は，写真に付与された Exif の Focal length を用

それは同じ方向に関しての写真と考えられる．そこで，上位 2いる．写真の焦点距離を f ，撮像素子のサイズを l とし，画角つの階級の値の差が 30 度以下の場合，一方向に撮影されていα を求める．

るとして，最も多くの写真が属する階級のみを算出する．求めα = 2tan−1 (

l
)
2f

(3)

た撮影方向の偏りは，sβ として 3.3 関連度の算出で用いる．
上記 2 つ以外のホットスポットは，撮影方向に偏りがなく，また，写真の撮影位置の緯度 x1 経度 y1 を (x1 , y1 )，関心領域

ホットスポット内の特定の一点にも着目していない．よって，の重心の緯度 x2 経度 y2 を (x2 , y2 ) とする．このとき，写真のc. 展望スポットであると判定する．

撮影位置 (x1 , y1 ) に対して，北を 0 度としたときの関心領域の3. 3 ホットスポット間の関連の抽出
以下では，ホットスポットの分類結果や写真のユーザ情報な

重心 (x2 , y2 ) が存在する方向 θ を求める．

どを用いたホットスポット間の関連の抽出方法について述べる．
θ = tan−1

本研究では，ホットスポットの関連について，「写真の撮影状況

cosy2 × sin(x2 − x1 )cosy1 × siny2 − siny1 × cosy2 × cos(x2 − x1 )に基づいた関連」と「ユーザの移動に基づいた関連」の二種類(4)

θ を求めた後，画角 α，撮影方向 β から，写真を内向き写真と外向き写真に分類する．
内向き写真 (β − α < θ < β + α )22外向き写真を定義する．

3. 3. 1 写真の撮影状況に基づいた関連
ある二つのホットスポットは，ホットスポット間の距離やその周辺で撮影される写真の撮影状況などから，撮影地点とその(5)(otherwise)

被写体といった関連を持つ場合が存在する．特に，関心領域と撮影スポットの間にこのような関連が存在する．本研究では，
このような関連を「写真の撮影状況に基づいた関連」と定義

写真を分類した後，関心領域の重心からある一定の範囲に存する．

在する内向き写真と外向き写真の枚数をそれぞれ数える．このまた，図 3 のような範囲の広い関心領域の場合，関心領域内

とき，内向き写真の枚数が外向き写真の枚数以上になる範囲がに複数のホットスポットが抽出される場合がある．このような存在するとき，そのホットスポット内に関心領域が存在し，そ場合，b や c のようなケースでも，範囲の広い関心領域の一部

れに向かって写真が撮影されている考えられる．よって，このである可能性がある．そこで，各ホットスポット間の写真の撮ようなホットスポットを関心領域であると判定する．

影状況に基づいた関連を求め，ホットスポットを再編成するこ

次に，b. 撮影スポットの場合について記述する．この場合，とにより，広範囲の関心領域を発見する．範囲の広い関心領域

ホットスポットに属する写真の多くは，ある特定の方向に向の場合，図 3 のように，中央付近では様々な方向に写真が撮影

かって撮影されている．そこで，撮影方向の値に関する度数分されており，関心領域の境界付近では関心領域の中心に向かっ布を求め，写真の撮影方向の偏りを求める．このとき，撮影方

て写真が撮影されている．よって，c と判定されたホットスポッ
トは関心領域の中心付近である可能性があり，b と判定された

関心領域の重心ホットスポットは関心領域の境界付近である可能性がある．そ内向き写真

こで，c に分類されたホットスポットは，関心領域の中心付近

外向き写真であると仮定し，それらに対する b に分類されたホットスポッ

写真の撮影方向トとの関連性を求める．

関心領域の範囲

写真の撮影状況に基づいた関連性の指標として，ホットス
ポット間の距離とホットスポットの撮影方向，ホットスポット

図4

関心領域の範囲推定

間の写真の密集度を用いる．ホットスポット間の距離とは，それぞれのホットスポットの重心間の距離を指す．ホットスポッ
ト間の距離が短いほど，それらのホットスポットは同一の関心領域に関するホットスポットであると考えられる．あるホットスポット A, B 間の距離を D としたとき，ホットスポットの距離にもと関連度 dist refa,b を次のように求める．

dist refa,b =1
D

以上より，ホットスポット A, B 間における写真の撮影状況に基づいた関連度 shoot refA,B を求める．

shoot refA,B = (dist ref + dens ref ) × dire ref(10)

このとき，shoot refA,B > 1 ならば，ホットスポット A, B 間(6)には関連が存在する．また，shoot refA,B が閾値を超えた場

ホットスポットの撮影方向とは，b のケースにおいて，着目合，ホットスポット A, B はある巨大な関心領域の一部である

している方向の値 sβ を指す．sβ は，3.2 節から算出される．こと考えられる．そのため，強い関連を持つホットスポットを結の方向に各ホットスポットの重心が存在すれば，2 つのホット合する．

スポットは同一の関心領域に関するホットスポットであると考3. 3. 2 ユーザの移動に基づいた関連えられる．このとき，撮影スポットの画角を考慮する．撮影ス

旅行中の人々は，一日に複数のホットスポットに訪れること

ポットの画角とは，「撮影スポットから被写体を撮影する場合，が考えられる．ここで，人々がある複数のホットスポットを連

ある程度の大きさで被写体を撮影するための画角 (焦点距離) の続して訪れる場合，これらのホットスポットには関連が存在す

最大 (最小) 値」の事を指す．写真を撮影する際，被写体から離ると考えられる．本研究では，このような関連を「ユーザの移れるほどレンズを望遠にする必要があるため，撮影スポットの動に基づいた関連」と定義する．ユーザの移動に基づいた関連

画角は狭まる傾向がある．そこで，ホットスポット A, B 間の度は，一定期間内にある二つのホットスポットに連続して訪れ距離 D を用いて，撮影スポットの画角 sα を求める．

たユーザ数から算出する．

sα =Nlog10 (D)

任意のホットスポット A, B に対して，その両方で写真を撮(7)

影したユーザ U とその写真を取得する．そして，あるユーザ

u ∈ U が一定期間内 x にホットスポット A, B の両方を訪れた

本論文では，予備実験より，N = 180 と設定した．
また，2 つのホットスポットの重心間との角度 sθ と sβ から，を判定する関数 visituA,B を次のように定義する．

{

ホットスポット A, B 間におけるホットスポットの撮影方向に基づいた関連度 dire refA,B を求める．
{
1 (sβ − sα< sθ < sβ + sα)22dire ref =0 (otherwise)

visituA,B =(8)

1(|time(PuA ) − time(PuB )| < x)0(otherwise)(11)

このとき，PuA , PuB は，それぞれあるユーザ u がホットスポッ
ト A, B で撮影した写真，time(PuA ), time(PuB ) はそれぞれホットスポット間の写真の密集度とは，各ホットスポットの重心を直線で結んだ時の線上に，写真がどの程度密集して撮

PuA , PuB の撮影時間を表す．本論文では，x は 24 時間に設定
した．

影されているかを示す値である．関心領域の内部や，関心領域

任意のホットスポット A, B の両方で写真を撮影した全てのの一部のようなホットスポットでは，その周辺でも多くの写真

ユーザ U 対して，式 (11) を適用し，それらの総和を求めるこが撮影されていると考えられる．一方，撮影スポットのようなとで，一定期間内にホットスポット A, B に連続して訪れたユー

ホットスポットでは，その地点から関心領域の全体を撮影した

ザ数が算出される．以上より，ホットスポット A, B 間におけ写真が多く，ホットスポットとホットスポットの間では撮影さるユーザの移動に基づいた関連度 user refA,B を求める．
∑
u∈U visituA,B(12)
user refA,B =|U | × 0.1

れている写真は少ないと考えられる．よって，各ホットスポッ
トの重心を直線で結んだ時の線上に存在する写真の密集度が高ければ，ホットスポット間の関連度は強いと考えられる．ホットスポット A, B を結ぶ線上の面積を x，その範囲の写真の枚
数を num とすると，ホットスポット A, B 間における写真の密num × 100xには関連が存在する．また，visituA,B の算出する際，写真の撮影時間から写真を撮影した順番を求めることにより，多くの集度に基づいた関連度 dens ref を次のように求める．

dens ref =このとき，user refA,B > 1 ならば，ホットスポット A, B 間

ユーザのホットスポットを訪れた順番を求める．

(9)

写真

関心領域の範囲

図5

関心領域の形状関心領域の形状推定
図63. 4 関心領域の範囲推定

ブルックリン橋周辺の実行結果

内向き写真と外向き写真を用いて，関心領域の範囲を推定す
る．関心領域の内側から撮影された写真と関心領域の外側から撮影された写真では撮影方向の特徴が異なる (図 4)．関心領域の内側から撮影された写真は，内側から外側に向けて撮影されるため，中心から様々な方向に撮影された写真が存在する．そのため，外向き写真の割合が高くなると考えられる．一方，関心領域の外側から撮影された写真は，関心領域に向かって撮影された写真が多数存在する．そのため，内向き写真の割合が高くなると考えられる．このとき，中心からある一定の範囲で外向き写真の割合が内向き写真の割合を上回る境界が存在する．

図 7 ブルックリン橋周辺のホットスポット間の関連度

その境界を関心領域の範囲とし，境界より内側を関心領域内，外側を関心領域外と判定する．
はじめに，写真の撮影位置と推定した関心領域の位置の距離を求める．次に，推定した関心領域の位置からある一定の距離に存在する内向き写真と外向き写真の枚数をそれぞれ数える．
このとき，内向き写真の枚数が外向き写真の枚数以上になる範囲を求める．求めた範囲が関心領域の境界である．

3. 5 関心領域の形状推定
関心領域の範囲を決定した後，関心領域の形状を推定する．
このとき，撮影方向が付与された写真だけでなく撮影位置のみが付与された写真も用いる．

図 8 ブルックリン橋周辺のホットスポット間の関連度

関心領域では，その形状にそって写真が撮影されていると考えられる．従って，写真の密度が高い部分の集合が関心領域の形状であると考えられる．しかし，関心領域の外側でも写真が密集して撮影されている場所が存在すると考えられる．そこで，推定した関心領域の範囲を用いる．推定した関心領域の範囲を用いると，関心領域の外側で撮影された写真を除去することが可能である．図 5 のように，関心領域の内側かつ写真が密集して撮影されている部分の集合を関心領域の形状とする．このとき，3.4.1 節で関心領域の範囲が 0m と判定されたホットスポッ
トでの推定は行わない．
はじめに，関心領域の内側の範囲に関して，中心からグリッド状に分割する．このとき，グリッドの幅は 20m とする．そして，各セルの写真の枚数が一定枚数以上のとき，そのセルを関心領域の内側とし，それらのセルの集合を関心領域の形状とする．

ステムを実装した．この可視化システムでは，クエリを入力し，Flickr からクエリの検索結果を取得する．そして，取得した写真から，ホットスポットを抽出し，関心領域と撮影スポットに分類する．

4. 1 ブルックリン橋周辺の結果
図 6 は Flickr か ら ，検 索 ク エ リ”Brooklyn Bridge”お よび”Manhattan Bridge”で取得した撮影位置付き写真 105,695
枚，撮影方向付き写真 4,238 枚を用いた結果である．このとき，ホットスポットの抽出における DBSCAN のパラメータは

Eps=0.001，N um=70 である．図の赤色の線で囲まれた範囲
は関心領域の形状を表し，赤色のマーカーは関心領域の重心を表す．カメラのアイコンと円に囲まれた範囲は写真の撮影ス
ポットを表し，白色の矢印は，その撮影スポットで撮影された写真のうち，最も多くの写真が撮影された方向を表す．図 6 からブルックリン橋の大まかな形状が関心領域として抽出され4. 評価・考察
提案した手法に基づいて関心領域と撮影スポットの可視化シていることが分かる．また，マンハッタン橋近くの公園の一部も関心領域として抽出されている．しかし，マンハッタン橋そのものは関心領域として抽出されていないことが分かる．これは，ブルックリン橋と比較して，マンハッタン橋で撮影された写真が少ないことが原因として考えられる．Flickr から検索クエリ”Brooklyn Bridge”で取得される写真は 426,248 枚であり，”Manhattan Bridge”で取得される写真は 198,368 枚であった．このことから，人々のマンハッタン橋への興味・関心は薄いことが分かる．
ブルックリン橋の周辺では，橋の入口付近や港などが撮影ス
ポットとして抽出されている．図 7 はブルックリン橋周辺におけるホットスポット間の写真の撮影状況に基づいた関連度を表示した図である．各ホットスポット間に伸びる黄色の線はホッ

図9

ローマの実行結果とユーザの移動に基づいた関連度 (x=24[h])トスポットの関連度の強さを表し，線が太いほど関連度が強いことを表す．図 7 から，ブルックリン橋に向かって撮影された
撮影スポットが，関連のある撮影スポットとして抽出されていることが分かる．特に，橋の入口付近の撮影スポットが関連度が強いことが分かる．これは，橋の入口付近の撮影スポットは関心領域の一部分を含むためである．このような撮影スポット
は，撮影スポットかつ関心領域の一部として扱う．
図 8 は，ブルックリン橋周辺におけるホットスポット間のユー
ザの移動に基づいた関連度を表示した図である．各ホットス
ポット間に伸びる水色の矢印はホットスポットの関連度の強さ

図 10 ローマの実行結果とユーザの移動に基づいた関連度 (x=48[h])を表し，線が太いほど関連度が強いことを表す．また，水色の矢印はユーザの移動順を表し，ユーザは矢印の根本にあるホットスポットから矢印の先端にあるホットスポットに向かって移動していることを表す．図 7 から，ブルックリン橋は，周辺の撮影スポットだけでなく，マンハッタン橋近くの公園や Dumboと呼ばれるショッピングモールといった周辺施設とも関連を持つことが分かる．特に，ブルックリン橋，マンハッタン橋近くの公園，Dumbo の 3 箇所は一つの観光ルートとして捉えることができる．
図 7 と図 8 を比較して，一部のホットスポットでは，片方の指標のみ関連性が抽出されている．例えば，ブルックリン橋西側の撮影スポットでは，写真の撮影状況に基づいた関連が抽出されているが，ユーザの移動に基づいた関連は抽出されていな
い．この場所は，ブルックリン橋の全景が撮影可能な場所だけ
でなく，レストランなどのお店が存在する．このとき，この場所を訪れた多くの人々は，ブルックリン橋を撮影することよりもレストランで食事をすることを主な目的としていると考えられる．よって，この地点で写真を撮影したユーザは他のホットスポットに移動しておらず，ユーザの移動に基づいた関連は抽出されなかったと考えられる．このように，写真の撮影状況に基づいた関連のみが抽出されている場合，抽出された関連の対象以外にも人々の関心の対象が存在することが推測される．また，Dumbo やマンハッタン橋の近くの地下鉄の駅はユーザの移動に基づいた関連は抽出されているが，写真の撮影状況に基づいた関連は抽出されていない．写真の撮影状況に基づいた関連は，対象となるホットスポットを被写体として撮影した写真が多く存在していた場合に抽出される．そのため，Dumbo 付
近で撮影された写真の多くはブルックリン橋を撮影していないとが考えられる．実際に，これらのホットスポットでは，位置関係などの理由によりブルックリン橋を撮影することは困難であり，写真の撮影状況に基づいた関連はないと考えられる．

4. 2 ローマ周辺の結果
次に，Flickr から検索クエリ

Rome で取得した撮影位置

付き写真 412,469 枚，撮影方向付き写真 7,729 枚を用いシス
テムを実行した．表 1 に DBSCAN のパラメータ Eps=0.001，

N um=70 のときのホットスポットの抽出結果を示す．表 1 より，ローマ圏内においていくつかの観光施設がホットスポットとして抽出されていることが分かる．また，各ホットスポット
において，撮影方向付き写真の枚数は撮影位置付き写真の枚数の 1〜2%であることが分かる．利用したデータセットの撮影方
向付き写真の比率も約 1.8%であるため，撮影方向付き写真の比率が撮影位置付き写真の枚数の 1〜2%以上であるような場所
はホットスポットとして抽出することが可能であると考えられる．また，抽出されたスポットの中で撮影方向付き写真の枚数が最も少ない箇所は 71 枚であり，提案手法は，71 枚程度の写真があれば有効に働くと考えられる．近年，撮影方向付きの写真は増加している．そのため，現在，撮影方向付きの写真の枚数が少ない地域に対しても，今後，写真数が増加し，提案手法を適用することが可能となると考えられる．
図 9 は Flickr から，検索クエリ”Rome”で取得した写真を用いた提案システムの実行結果である．ローマ圏内およびバチカ
ン市国内でいくつかのホットスポットが抽出されていることが分かる．また，ユーザの移動に関する関連度に着目すると，各スポットで多くのユーザの移動が確認される．特に，コロッセ
オとスペイン広場は多くのホットスポットとユーザの移動に基づく関連度を持つことが分かる．コロッセオが多くのホットス
ポットと関連を持つ要因として，コロッセオで撮影された写真
数が多いことが挙げられる．表 1 より，コロッセオ付近で撮影

表 1 クエリ”Rome”におけるホットスポットの抽出結果および写真数.
位置

スポット名

撮影位置付き写真数

撮影方向付き写真数(41.890313,12.491605)

コロッセオ

40,6451,365(41.900949,12.483299)

トレヴィの泉

4,996

100(41.899127,12.476833)

ロトンダ広場

7,431

121

4.982

113

(41.893113,12.483439) ユピテル・オプティムス・マキシムス神殿(41.902299,12.454486)

サン・ピエトロ大聖堂

8,573

190

(41.902299,12.454486)

サン・ピエトロ広場

4,957

71

された撮影位置情報付き写真数は 40,645 枚であり，他のホッ
トスポットと比較して，特に写真数が多いことが分かる．
このことから，ローマに訪れた人々の多くがコロッセオを中
心に旅程を考えており，コロッセオと別のホットスポットに訪れていることが考えられる．スペイン広場が多くのホットス
ポットと関連を持つ要因として，スペイン広場はショッピング
エリアが存在することが挙げられる．スペイン広場には，トリニタ・デイ・モンティ階段 (スペイン階段) や舟の噴水といった

図 11 コロッセオ周辺の実行結果 (Eps=0.0005, N um=50)

人々の関心の対象となる被写体が存在する．加えて，スペイン
広場にはローマの中でも特に規模の大きいショッピングエリアが存在し，観光客だけでなく地元の人々も頻繁に訪れる場所である．トレヴィの泉やサン・ピエトロ大聖堂といった他のホッ
トスポットは，そこにある建築物や風景が興味・関心の対象であり，スペイン広場と比較して，ショッピングエリアは充実していないことが多い．観光を目的とした人々の中は，観光名所に訪れることだけでなく，現地での買い物も目的としていることが多い．そのような人々は，他のホットスポットで建築物や図 12 コロッセオ周辺の実行結果 (Eps=0.0003, N um=30)

風景を楽しむことに加えて，ショッピングエリアが充実しているスペイン広場で買い物を楽しむことが考えられる．そのため，判定するため，ホットスポットの訪問の「連続性」が薄れる．

スペイン広場は他のホットスポットとユーザの移動に基づく関ユーザの移動に基づく関連度は，ユーザの移動の「連続性」に連を持つことが多いと考えられる．また，上記の 2 つの要因か着目した指標であるため，x の値が大きすぎるのは適切ではな

ら，コロッセオとスペイン広場間のユーザの移動に基づく関連

い．今回は，観光においてユーザが連続して行動する時間を考度が特に強いことが考えられる．

慮して，x = 24[h] と設定した．

ここで，コロッセオ周辺のホットスポットとバチカン市国周

ホットスポットの抽出結果は DBSCAN のパラメータ Eps，

辺のホットスポットとの関連度が低いことが分かる．この原因

N um に依存する．DBSCAN のパラメータの変化によるホッとして，ユーザの移動時間の差が挙げられる．ユーザの移動に

トスポットの抽出結果の変化について，コロッセオを例とし基づいた関連度は，一定期間内にある二つのホットスポットにて考察を行う．このとき，Flickr からクエリ”Rome”で取得し連続して訪れたユーザ数から算出する．今回，ユーザがホットた写真を関心領域の形状推定に用いた．図 11 は DBSCAN のスポットを連続して訪れる期間 x として，x = 24[h] と設定しパラメータを Eps=0.0005，N um=50 とした場合，図 12 はた．そのため，24 時間以内に 2 つのホットスポットに訪れなけ

DBSCAN のパラメータを Eps=0.0003，N um=30 とした場

れば，これらのホットスポットにはユーザの移動に基づく関連

合のコロッセオ周辺の結果である．図 11 では，コロッセオのが存在しないと判定される．この場合，ホットスポット間の距入口付近が関心領域として抽出されていることが分かる．一方，

離が離れているほど，関連が存在しない可能性が高い．人々は図 12 では，コロッセオの入口付近だけでなく，図 11 では抽出

複数日にかけて観光することも多く，訪問を予定しているホッ

されなかった入口とは反対側の場所やコンスタンティヌスの凱

トスポットの距離が離れている場合，訪問日を別日にすること

旋門も関心領域として抽出されていることが分かる．しかし，が考えられる．実際に，x = 48[h] に設定した場合のユーザの

図 11 に存在した撮影スポットが図 12 では抽出されていない．

移動に基づく関連度の結果を図 10 に示す．図 9 と図 10 を比

これは，DBSCAN の Eps が小さくなったために，密集度の低較した場合，x の値を大きくするほど，バチカン市国内のホッいホットスポットがノイズと判定されたためだと考えられる．

トスポットとローマ市内のホットスポット間で関連を持つもの

以上より，DBSCAN のパラメータによって，ホットスポッ

が増えることが分かる．しかし，x の値が大きいほど，二つのトの抽出結果は異なることが分かる．そのため，DBSCAN の

ホットスポットに訪れる期間が空いた場合でも関連性があるとパラメータは，ユーザがその目的に応じて手動で決定するこ間の位置関係，写真の密集度，およびホットスポット間のユー
ザの移動から，ホットスポット間の関連度を算出した．そして，写真の撮影方向の特徴や写真の密集度から，関心領域の範囲と形状を推定し，それらを地図上に表示した．ブルックリン橋とローマに関する写真を用いて提案システムを実行し，それぞれの結果に対して考察を行った．
今後の課題として，関心領域の内部で写真が撮影されていな
いスポットの対処が挙げられる．提案システムでは，撮影対象となる関心領域内で写真が撮影されていない場合，周辺にそれ
図 13

トレヴィの泉周辺の実行結果に関連すると考えられる撮影スポットが存在しても，関心領域として抽出されない．撮影対象物やその位置の推定には，撮影とが適切であると考えられる．コンスタンティヌスの凱旋門のような小さなホットスポットを閲覧したいユーザはパラメータを小さく設定し，写真の数が多いホットスポットを閲覧したい
ユーザはパラメータを大きく設定することにより，各ユーザに適して結果を得ることが可能であると考えられる．
また，図 11 では，関心領域の重心がコロッセオの入口付近に抽出され，コロッセオの西側半分のみの形状が抽出される．
これは，写真の撮影位置の偏りが原因であると考えられる．多くの人々は，コロッセオの入口付近で写真を撮影する傾向がある．そのため，他の地点と比べて，コロッセオの入口付近は写真が密集していると考えられる．提案手法では，関心領域内の写真の撮影位置の重心を関心領域の重心としているため，コ
ロッセオの入口付近が関心領域の重心として抽出された．その結果，本来のコロッセオの形状が正確に抽出されず，西側半分のみが関心領域として抽出された．コロッセオで写真を撮影する場合，多くの人はコロッセオ内部や周辺の全域で写真を撮影するのではなく，外部からコロッセオの入口付近の外壁を撮影
し，コロッセオに入場してすぐの入口付近で，様々な方向に向
かって写真を撮影する傾向がある．そのため，人々のコロッセ
オに対する興味・関心は，コロッセオ全体ではなく，コロッセ
オの入口付近に集中していると考えられる．
図 13 はトレヴィの泉周辺の様子である．図 13 から，トレヴィの泉では，正面から泉を撮影した撮影スポットが抽出されていることが分かる．しかし，この撮影スポットに対する関心領域の位置や形状は抽出されていない．本システムでは，関心領域に該当するホットスポットでは多様な方向から写真を撮影される必要がある．特に，関心領域の内部から写真が撮影される必要がある．そのため，内部での撮影が困難である関心領域
では，その関心領域の位置，範囲，および形状の推定は困難である．このような場合への対応は今後の課題である．

5. む す び
本研究では，Web 上のジオタグ付き写真の撮影位置から複数のホットスポットを発見し，撮影方向からホットスポットを関心領域と撮影スポットに分類する手法を提案した．加えて，抽出されたホットスポットの間に存在する関連を抽出し，その結果を可視化するシステムを作成した．提案手法では，写真の密度に基いてホットスポットを発見し，写真の撮影方向の特徴から，関心領域と撮影スポットに分類した．また，ホットスポット

方向情報やタグなどの利用が考えられる．
文

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