情報処理学会研究報告
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1. 研究の背景

地域別代表画像を用いた単語概念の地域性の分析

1.1 一般画像認識
現在，計算機による画像内容の自動認識は，限定された状況下で実用化されている．一部

川久保秀 敏†1柳 井啓司†1のデジタルカメラは，被写体の顔の位置や表情を認識する機能を持っている．この機能は認
識対象を人間の顔に限定することで，実用化に足る認識精度を得ている．
一方で，多様な単語概念を認識対象とした一般画像認識の高精度化は未だ困難である．計

本論文では，単語概念に対応する視覚の地域性を分析するために，地域別代表画像の選出と分析を行う手法を提案する．提案手法では，まず，単語概念に関する代表位置情報付き画像の集合を用意し，Mean-Shift 法によって単語概念に関連する位置座標を複数決定する．そして画像の位置情報と視覚特徴量の両方を考慮する画像ランキ
ング手法 “Geo-VisualRank” によって地域別の代表画像を選出する．選出された地
域別代表画像の部分領域特徴の分布を分析し、単語概念に対応する視覚の地域差の大きさを求める．そして，地域別代表画像の視覚差の大きさを示す指標値を，pLSA による潜在トピックモデル化と JS ダイバージェンスによる距離計算をもちいた手法で算出する．
実験では，単語概念として 250 語の名詞と 100 語の名詞を利用し，各単語概念について視覚の地域性を分析した．その結果，特異な代表画像を持つ地域を含んだ単語概念で大きな指標値が得られた．

算機による一般画像認識では，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．単語概念についての代表的な特徴量を表現する画像データセットが望ましい．

1.2 位置情報付き画像
近年，Web 上のアルバムサービスや GPS 機能付きカメラの普及に伴い，撮影地点の緯度経度情報がメタデータとして付与された「位置情報付き画像」が Web 上に増加している．
また Flickr などの写真共有を行うソーシャルサイトではユーザによる画像へのタグ付けが行われており，タグ検索による位置情報付き画像の収集が可能である．

2. 目

An Analysis on Regionality of Word Concepts
Using Regional Representative Images

的我々は，画像の位置情報を一般画像認識向けのデータセット構築に役立てるための手法を研究している1) ．単語概念に対応する「代表的な視覚特徴」は地域や文化によって，異なる場合がある．例えば，アジアの家とアメリカの家，中東の家，アフリカの家は，それぞれ見

Hidetoshi Kawakubo †1 and Keiji Yanai †1

た目が異なり，「家」に対応する画像特徴量は地域によって異なってくる（図 1）．
視覚に地域差のある「家」などの単語概念では，地域別のデータセットを作成すること

In this paper, we propose a new method to analyze visual regionality of word
concepts using regional representative images. The proposed method consistsof the following steps: (1) gathering geotagged images from Flickr regarding
given keywords, (2) computing representative geographical coordinates using
Mean-Shift clustering, (3) evaluating regional representativeness of each images using GeoVisualRank, (4) calculating the scores of visual regionality using
pLSA and JS-divergence. We made experiments about 250 noun concepts and100 adjective concepts. As results, it turned out that the regionality score of
the concepts having unique regional representative images became larger.

で，認識精度の向上が期待できる．
地域別の代表画像データセットを構築するためには，単語概念に対応する地域別代表画像を選出するが必要であり，地域別にデータセットを作成することが有効な単語概念を自動抽出するためには，単語概念に対応する視覚の地域差を定量化することが必要である．
本研究では，まず，位置情報付き画像の集合から地域別の代表画像を選出する．そして，地域別代表画像を用いて単語概念に対応する視覚の地域差を定量化する．

†1 電気通信大学大学院 情報工学専攻
Department of Computer Science, The University of Electro-Communications

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ロピーと位置情報のエントロピー（ジオタグエントロピー）を別々に定量化する実験を行った1) ．エントロピーに基づいて単語概念の視覚性と地理的分布を定量化することで，「家」のように地域によって異なる視覚特徴を持つ単語概念と，「空」のような世界中どこでも視覚特徴に大きな変化がない単語概念を，から自動的に発見するための手法を提案した．230 語の名詞と 100 語の形容詞を実験対象とし，Web 上から収集した位置情報付き画像を用いて実験を行った．各単語概念について画像領域エントロピーとジオタグエントロピーをそれぞれ算出し，２種類のエントロピー値の関係性を調査した．実験の結果，空に関する名詞や，
図1

各地の家の画像例

形に多様性の少ない道具の名前から，他の単語に比べて小さい画像領域エントロピーが得られた一方で，地名・地域名や偉人名といった単語は，ジオタグエントロピーが小さく画像領域エントロピーが大きい傾向にあった形容詞は，名詞よりも抽象度が高く名詞に比べて小さ

3. 関 連 研 究いエントロピー値が得られなかった

3.1 画像の撮影位置情報の利用

4. 提案手法の概要

画像認識分野への位置情報の利用に関連する研究として，Hays らの画像から位置情報を推定する研究の IM2GPS がある2) ．彼らは，600 万枚という大量の位置情報付き画像に対本研究の提案手法の概要を図 2 に示す．まずオンラインアルバムサービス Flickr8) より，して，類似画像検索をすることによって任意の 1 枚の画像について，地球上での撮影位置の分析対象の単語概念についてタグ・テキスト検索を行い，位置情報付き画像を収集する．

確率分布を求めことが出来ることを示した．この結果は，画像の位置の分布パターンについそして，各画像を SIFT 記述子による Bag-of-Features 表現で視覚特徴ベクトル化し，提て，画像の種類と深く関連があることを示唆している．

案手法である GeoVisualRank により撮影位置情報と視覚特徴量を用いて地域別代表画像ラ

世界各地のランドマークを認識する研究として，Zheng らの研究や3) Crandall らの研究4)

ンキングを求め，上位画像を選出する．

がある．これらの研究では，大量の撮影位置情報をクラスタリングすることで，代表的な都

GeoVisualRank では，地理上の一点の座標を注目点パラメータとして与え，その地点に市とランドマークの位置を推定している．そして各地に対応する典型的なランドマークの視注目した代表画像の選出が行われる．パラメータとして与えた地理上の一点により近い場所覚特徴を求めている．

で撮影され，なおかつ代表的な視覚特徴量を持つ画像が上位にランク付けされる．GeoVi-

3.2 VisualRank

sualRank を評価するための過去の我々の実験9),10) では，手動で決めた世界の 10 都市の座

画像検索のために，画像集合の中から代表的な視覚特徴をもつ画像を選出する手法が研究

標をパラメータに用いたが，位置情報付き画像の地理的分布には単語ごとに違いがあり，単されており，画像間の近傍関係が用いられる．

Jing らによって提案された VisualRank

5)は PageRank アルゴリズム

語概念ごとに代表的な座標パラメータを自動決定する必要があった．
6)

を画像に適用しそのため，収集した画像の位置情報を Mean-Shift 法でクラスタリングし，クラスタ中心たものであり，画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る．Jing らは，の座標をパラメータとして用いる．

VisualRank をテキストベースの画像検索結果を修正するために用いている5) ．画像の類似選出された地域別代表画像について pLSA による潜在トピックへの帰属確率ベクトルを度には SIFT 特徴7) のマッチ数を使い，商品画像やランドマーク画像を対象にした実験がもとめ，地域ごとに平均し，地域の表現ベクトルとする．地域表現ベクトル間の距離を JS行っている．

ダイバージェンスによって算出し，地域差の大きさを分析する．

3.3 我々の過去の研究

以上の処理によって，地域によって代表画像の視覚特徴に大きな差がある概念と，どの場我々は過去に，単語概念と画像特徴量の関係性を定量化する研究として，画像領域エント所でも同じような代表画像が得られる概念に分類することが可能となる．

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Bag-of-Features 表現では共通したコードブックを用いることで，異なる画像の表現ベクトルを比較することが可能となる．本研究では収集画像からランダムに選出した 5000 枚の画像を用いて共通したコードブックを作成し，比較可能な Bag-of-Features 表現を求めた．
コードブックの要素数は 500 とし，画像は 500 次元の Bag-of-Features 表現ベクトルで表現される．特徴量ベクトルの 1-norm が 1 になるように正規化して利用した．

5.3 代表地域を表現する注目点の決定
本研究での利用する代表画像選出手法である GeoVisualRank では地理上の一点の座標を注目点パラメータとして与え，その地点に注目した代表画像の選出が行われる．

GeoVisualRank を評価するための我々の過去の実験9),10) では，手動で決めた座標をパラメータに用いたが，本研究では，収集した画像の位置情報を Mean-Shift 法でクラスタリングし，クラスタ中心の座標をパラメータとして用いる．

5.4 地域別代表画像の選出
5.4.1 VisualRank
Jing らによって提案された5) は PageRank アルゴリズム6) を画像に適用したものであり，画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る．テキストベースの画像検索によって得られた画像を視覚特徴によって再ランク付けする手法の１つである．
図2

各画像の VisualRank 値からなる列ベクトル R は式 (1) を反復し，収束させることで得本研究の手順られる．

R = α(S × R) + (1 − α)P,5. 提 案 手 法
本節では，提案手法の各手順についての説明を記述する．

(1)

るように正規化することで，VisualRank 値の合計が変化しないようにする．

5.1 位置情報付き画像の収集
Flickr の提供する WebAPI(0 ≤ α ≤ 1)

式 (1) 中の S は，画像類似度行列の各列を正規化したものである．各列の合計が１にな

11)

P は補正ベクトルであり，PageRank アルゴリズムではリンク以外での Web ページへのを利用し，Flickr 上の画像を検索・収集する．

アクセスをモデル化している．Jing らは P に均一なベクトルを用いる手法と，画像収集時

本研究では単語概念ごとに Flickr 上の画像を最大 2000 枚ずつ収集し，各単語の位置情報のテキストベース画像検索での順位に基づくバイアスベクトルを用いる手法を提案した．
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画像データセットとした．Flickr では，一部のユーザーが非常に類似した画像を大量に投稿していることがある．そのため本研究では画像を収集するに当たって，同一ユーザーが投稿れる．

5.4.2 GeoVisualRank13)

した画像の枚数を 20 枚に制限した．

5.2 画像特徴量抽出

我々は，VisualRank を適用する画像を位置情報付き画像に限定し，位置情報に基づくバ
7)

12)を利用しイアスベクトルを生成し，利用する GeoVisualRank を提案した9),10),13) ．GeoVisualRank

た．画像を局所特徴量の出現ヒストグラムで表現する Bag-of-Features 表現は，幅広いカテ

ではランキングを生成する際に，地理上の一点を「注目点」として指定する．注目点に近いゴリの画像を対象とした場合の表現性の高さから，一般画像認識の分野で頻繁に用いられる．

座標で撮影された画像のランキング値が大きくなるようにバイアスを作成することで，代表本研究では，画像特徴量には，SIFT 記述子による Bag-of-Features 表現

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視覚の地域差を分析するために，まず，pLSA(probaqbilistic latent semantic analysis)14)的な画像特徴を持ち，撮影された地点が注目点に近い画像ほど上位にランキングされる．

Jing ら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を用いて，代表画像の特徴量ベクトルから潜在トピックへの帰属ベクトルを求める．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

そして，地域内の代表画像について，潜在トピック帰属ベクトルを平均することで地域のである．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，SIFT 記述子による潜在トピック帰属ベクトルを求める．地域間の視覚的距離は，地域の潜在トピック帰属ベク

Bag-of-Features 表現を用いている．

トルの JS ダイバージェンスで算出する．

画像特徴量ベクトルについての類似度計算には，正規化したヒストグラムについてのヒス

単語概念内に，他の地域との視覚的距離が大きい地域が存在すれば，その単語概念に視覚トグラムインタセクションを用いた．の地域性があると期待できる．そこで，単語概念内の各地域について，他地域との視覚的距

5.4.3 位置情報に基づくバイアスベクトル離の平均をもとめ，その最大値を単語概念の視覚の地域性を表す指標とした．

5.5.1 pLSA によるトピック帰属表現

GeoVisualRank 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像のランキング値をより大きくするバイアスベクトルを作成

pLSA(probaqbilistic latent semantic analysis) は，Hofmann によって提案された生し，利用する．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，『注目点付近成モデルであり，元々は統計的言語処理のためのモデルである14) ．以下の説明では，文の画像によく類似した画像』の VisualRank 値も間接的に大きくなる．

章を di (i = 1, 2, ..., I) で表す．同様に単語を wj (j = 1, 2, ..., J) で，潜在トピックを位置情報によるバイアスベクトル Pigeo は，式 (2) で作成する．本研究では，式 (2) の定zk (k = 1, 2, ..., K) で表す．文書 di における単語 wj の発生確率は，潜在トピック zk を数 c は 1 とした．式 (2) の Di は画像 i の位置情報と注目点の距離である．地球を半径 1 の用いて式 (5) のように表される．

完全な球体とした場合の球面上の距離を球面三角法で計算する（式 (3)）．lati , long i は画

P (wj |di ) =像 i の位置情報であり，latC , long C は注目点の緯度・経度である．

k=1

P (wj |zk )P (zk |di )(5)

画像認識分野では，文書を画像に，単語を特徴量に置き換えて利用される．Bag-of-Features

バイアスベクトルは，VisualRank ベクトル R と同じ 1-norm になるよう正規化して使用する（式 (4)）. 要素の合計値を R と同じにすることで，反復計算時に VisualRank 値の合表現ベクトルに対して利用する場合，単語 wj はコードブックの要素である．本研究では潜計が変化しないようにする．

在トピック数 K は 300 として利用した．

pgeo= exp(−cDi )i¡KX¢

Di = cos−1 sin(lati ) sin(latC ) + cos(lati ) cos(latC ) cos(long i − long C )Pigeo =

pgeo
i||R||1||pgeo ||1

Fold-in heuristics14) は pLSA のパラメータ推定の際に，P (wj |zk ) を指定の値で固定す(2)る手法である．

複数のデータセットで各々にパラメータ推定を行う場合，fold-in heuristics によって共通(3)の P (wj |zk ) を指定すれば，パラメータの推定結果が比較可能となる．

P (wj |zk ) は潜在トピックの内容を示していると言えるので，fold-in heuristics で共通の(4)P (wj |zk ) を指定することは，共通の潜在トピックを用いたパラメータ推定を行うことであると言える．共通の潜在トピックを用いることで推定結果の P (zk |di ) が比較可能となる．

5.5 単語概念の地域性の分析

本研究では収集画像からランダムに選出した 5000 枚の画像を用いてあらかじめ共通した地域別の代表画像を用いて，単語概念に対応する視覚の地域差を分析する手法について説明

潜在トピックを作成し，fold-in heuristics を適用することで比較可能な P (zk |di ) を求めた．

する．まず分析手法の概要を述べ，各手順について説明する．提案手法では，GeoVisulrank

そして，地域 R の代表画像ランキング上位 N 枚の潜在トピック帰属ベクトルを平均するを用いて地域別に求めた代表画像ランキングの上位画像を地域別代表画像として扱う．

ことで，地域 R の潜在トピック帰属ベクトル P (zk |R) が算出される（式 (6)）．式 (6) の4

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diT OP は地域 R の代表画像ランキングで上位 i 番目の画像を示す．
P (zk |R) =N
1 X

N

i=1

P (zk | diT OP )6. 実

本章では，本研究で行った実験について記述する．まず実験で用いたデータセットについ(6)て説明し，それから単語概念に対応する視覚の地域性の分析実験について述べる．

6.1 実験データセット

5.5.2 JS ダイバージェンスによる距離計算

本研究では，名詞 250 語と形容詞 100 語の合計 350 語を実験対象の単語概念とした．名JS ダイバージェンス (Jensen-Shannon divergence) は 2 つの確率分布間の距離尺度であ

詞は，身の回りの物体の名称，生物名，固有名詞などを人手で設定した．形容詞は，単語概る．JS ダイバージェンスは，対称性がないために距離尺度としては不完全な KL ダイバー

念と視覚特徴の関係性を調査した，柳井らの研究15) を参考にして設定した．

ジェンス (Kullback-Leibler divergence) に対称性を与えた尺度となっている．2 つの確率

単語概念ごとに Flickr 上の画像を最大 2000 枚ずつ収集し，各単語の位置情報画像データ分布間の類似性が高いほど値は小さくなる．2 つの確率分布 P ，Q に対してそれぞれの算出セットとした．Flickr では，一部のユーザーが非常に類似した画像を大量に投稿しているこ方法は次式のようになる．

DKL (P ||Q) =Xi験とがある．そのため画像を収集するに当たって，同一ユーザーが投稿した画像の枚数を 20

P (i)P (i) log
Q(i)枚に制限した．

(7)

DKL (P ||(P/2 + Q/2))
DKL (Q||(Q/2 + P/2))
DJS (P ||Q) =+22

6.2 視覚の地域性の分析実験
本節では，単語概念に対応する視覚の地域性の分析実験について述べる．各単語概念につ(8)いて，提案手法によって視覚の地域性を示す指標値を算出した．

地域間の視覚的距離は，地域の潜在トピック帰属ベクトルの JS ダイバージェンスで算出

また，本実験では表 1 に示すパラメータ値の全組み合わせで実験を行った．

する．地域 R1 , R2 間の視覚的距離 DR (R1 ||R2 ) の算出を式 (9) 示す．

DR (R1 ||R2 ) = DJS ( P (zk |R1 ) || P (zk |R2 ) )表 1 パラメータとして用いた値のリスト

(9)

パラメータ
Mean-Shift 法での半径パラメータ (km)GeoVisualRank でのバイアスパラメータ α
ランキング上位何枚を代表画像とするか

5.5.3 単語概念に対応する視覚の地域性の推定

用いた値のリスト
50, 100, 250, 500, 750, 1000
0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95
5, 10, 20, 50

単語概念内に，他の地域との視覚的距離が大きい地域が存在すれば，その単語概念に視覚の地域性があると期待できる．
単語概念内の各地域について，他地域との視覚的距離の平均をもとめ，その最大値を単語

Web 上から視覚の地域性の指標値ランキング?1 が閲覧可能である．フォームよって選ば概念の視覚の地域性を表す指標値とした．この指標値が大きいほど，特徴的な視覚を持つ代れたパラメータに応じたランキング結果が表示される．単語概念をクリックすると使用され表地域が存在する単語概念と期待できる．

た地域別代表画像が表示される．
また，選出された地域別代表画像の撮影位置も Web 上?2 で閲覧することができる．ペー

単語概念 C の視覚の地域性の指標値 V isualRegionality(C) の算出方法を式 (10) に示

ジ左部の地図には撮影位置が地域別に色分けされたアイコンで表示される．ページ右部に表す．式 (10) の RC は単語概念 C についての代表地域の集合を示す．

示される画像をクリックすると，その画像の位置情報を地図上で確認できる．

V isualRegionality(C) = max {Ri ∈RC1|RC | − 1|RC |X
j=1

DR ( Ri || Rj ) }(10)?1 http://mm.cs.uec.ac.jp/kawaku-h/regionalityranking/?2 http://mm.cs.uec.ac.jp/kawaku-h/visualregionality/

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6.2.1 結果例 視覚地域性の指標値ランキング

今回，Flickr 画像を収集する際に，同一ユーザから投稿された画像の枚数の制限を 20 枚

視覚地域性の指標値の算出結果の例として，表 2 に示すパラメータを用いた場合についとした．今後は，同一ユーザの画像の取得数をさらに制限する必要があると考えられる．て結果を示す．実験対象とした 350 語のうち，視覚地域性の指標値の大きい 10 語と小さい10 語を表 3 に示す．
表 2 パラメータ設定

パラメータ
MeanShift 法での半径パラメータ (km)GeoVisualRank でのバイアスパラメータ α
ランキング上位何枚を代表画像とするか用いた値
500
0.855

表 3 視覚地域性の指標値の大きい 10 語と小さい 10 語

指標値の大きい 10 語
指標値
単語0.00940416 building
0.00935062 holy
0.00924220 airplane
0.00918682 beach
0.00912758 half
0.00911686 field
0.00908912 monkey
0.00908885 whale
0.00908138 eel
0.00907977 dark

指標値の小さい 10 語
指標値
単語0.00605590
california
0.00613669
deutschland
0.00633069
machu picchu
0.00675465
niagara0.00706835
uluru
0.00735098
arc de triomphe
0.00749106
concrete
0.00750860
chair0.00752026
book0.00752867
election

図 3 ‘building’ の地域別代表画像

6.2.2 半径パラメータによる代表地域画像の変化
地名とランドマークの指標値が小さいと分かる．地名やランドマークでは，位置情報が狭代表画像の撮影位置を確認すると，Mean-Shift の半径パラメータが大きいほど，世界のい範囲に集中するため，世界の地域別のデータセットを作りようがないということを示して幅広い地域が代表地域として選ばれる傾向があった（図 5, 図 6, 図 7）．本研究では，所属いる．

クラスタ数の多い上位 10 クラスタを代表地域クラスタとした．そのため半径パラメータが一方で，大きい指標値が得られた ‘building’ や ‘holy’ の代表画像（図 3, 図 4）をみてみ小さい場合，撮影位置データの密度の高い地域が複数に分割され上位クラスタを占めると考ると，図 3 の cluster.4 や cluster.7 のような代表画像に同一物体の画像を複数含むクラスえられる．一方で，半径パラメータを 1000 とした場合には，生成されたクラスタの数が 9タが大きい指標値を与える要因となっている．になり，代表地域の数が 10 未満になっている．幅広い範囲から十分な数のクラスタを得る

特に，すべての代表画像が同一物体の画像で構成されている cluster.7 のような場合は，ためには，半径パラメータを調節する必要があると考えられる．

ノイズと判断する必要がある．特定地域についての特有な外観をもつ有用な画像を残しつつ，ノイズとなるような画像を除去する手法が必要である．

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図 6 ‘house’ での結果例, 半径パラメータ 500

図4‘holy’ の地域別代表画像

図7
図5‘house’ での結果例, 半径パラメータ 1000

‘house’ での結果例, 半径パラメータ 50

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pp. 1870–1890, 2008,.
6) S.Brin and L.Page. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine.
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pp. 88–97, 2007.

7. ま と め
本研究では，位置情報付き画像向けの代表画像選出手法である GeoVisualRank を提案した．そして，単語概念についての位置情報付き画像データセットから，単語概念の視覚の地域性を定量化する手法を提案した．

350 語の単語概念を実験対象として，Flickr から位置情報付き画像を収集してデータセットを構築した．そして，単語概念の視覚の地域差を定量化する実験を行った．
その結果，単語概念の視覚の地域差を定量化するために提案した手法は，地域ごとに選ばれた代表画像の視覚差を定量化することが出来た．しかし，ほぼ同一の複数の位置情報付き画像がデータセットに存在した場合に，影響を受けてしまうということが分かった．

8. 今後の課題
単語概念の視覚の地域差を定量化するために提案した手法では，今後，重複した画像の影響を受けにくいものに改良していく必要がある．提案手法に与える前の時点でノイズとなるような重複画像を省く方法が考えられる．Flickr 画像については，投稿者 ID や位置情報や撮影日時を調べることによって，過度に類似した画像を入力とすることを防止できると期待できる．
入力データセットのなかに重複ノイズ画像があっても，影響を受けにくいように提案手法を改良できれば、より望ましいと考える．

参考文献

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