DEIM Forum 2013 D8-1

ジオタグ付き写真を用いたホットスポットの分類とランドマークの形状抽出手法
白井 元浩†

廣田 雅春††

横山昌平†††

石川博†††† 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 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †gs12020@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp ,†††{yokoyama,ishikawa}@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，人々の興味・関心の可視化を目指し，ホットスポットとその周辺に存在するランドマークを発見する手法を提案する．人々はランドマークの内部や周辺，遠方から写真を撮影しており，それぞれの地点がホットスポットとして抽出される．本研究では，写真に付与された撮影位置情報と撮影方向情報を用いて，複数のホットスポットとランドマークを発見し，各ホットスポットを関連するランドマークごとに分類する．また，各ホットスポットがランドマークを内包するか遠方からランドマークを望む場所であるかを分類する．加えて，ランドマークの範囲や形状を求め，それぞれのホットスポットやランドマークを可視化するシステムを作成する．
キーワード

形状推定, ホットスポット, ランドマーク, 撮影方向

Classification of Hotspots and Estimation of Landmarks
using Geo-tagged Photographs
Motohiro SHIRAI† , Masaharu HIROTA†† , Shohei YOKOYAMA††† , and Hiroshi ISHIKAWA†††† Graduate School of Informatics, Shizuoka University
3–5–1 Johoku, Naka-ku, Hamamatsu-shi, Shizuoka, 432–8011 Japan†† Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University
3–5–1 Johoku, Naka-ku, Hamamatsu-shi, Shizuoka, 432–8011 Japan††† Faculty of Informatics, Shizuoka University
3–5–1 Johoku, Naka-ku, Hamamatsu-shi, Shizuoka, 432–8011 Japan
E-mail: †gs12020@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp ,†††{yokoyama,ishikawa}@inf.shizuoka.ac.jp
Abstract Social media sites include many photographs taken at various locations and times. In this paper, we
propose a method to discover multiple hotspots, where many photographs have been taken, and landmarks, which
many people have been interested, using geo-tagging photographs posted on social media sites. People are taken atvarious locations: inside, neighborhood, and a distant view of landmark. Therefore, hotspots may present people’sinterest. We classify hotspots based on the bias of photo location and photo orientation. And, we classify hotspots
are involved landmark or not. Additionally, we estimate range and shape of those hotspots.
Key words shape estimation, hotspot, landmark, photo orientation

1. は じ め に関心のあるものを撮影し，その写真をソーシャルメディ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域 (ホッ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トスポット) には，多くの人々が興味・関心のある領域 (ランドよって撮影された写真が多量に存在する．人々は，自分たちのマーク) が含まれていると考えられる．このような地域を分析することは，観光産業への利用や，人々の行動を分析するためる研究 [6] が挙げられる．これらの研究では SIFT [7] などの画に重要であると考えられる [2], [3]．

像処理を用いて 3D 形状を推定し，3D 空間上に再現する．本研

本研究において，ホットスポットとは，多量の写真が撮影さ究では，画像特徴量を用いず，写真に付与されたメタデータのれた地域とする．多くの場合において，ホットスポットの内みを用いてランドマークの形状を推定するため，処理時間の削部や周辺には，ランドマークとなる対象が存在する．しかし，減が可能であると考えられる．また，観光マップの作成 [8] とホットスポットの中には，周辺の風景を撮影したような場合もいった技術にも適応可能であると考えられる．

存在する．このようなホットスポットでは，特定の一点に着目していないため，その周辺にランドマークは存在しないと考えられる．

2. 関 連 研 究
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

ホットスポットにおいて，写真が撮影された要因は，それぞが存在する．Crandall ら [9] は，Web 上の大量のジオタグ付きれのホットスポットで異なる．例えば，ニューヨークのブルッ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クリン橋では，橋の内側から写真を撮影する場合，橋の一部だり，ホットスポットやランドマークが存在する地域が得られる

けでなく，そこから見える周りの風景に着目されることも多い．

ことを示した．また，Kisilevich ら [2] は写真の密集度に着目し一方，橋全体を撮影したい場合は，橋の近くからではなく，橋たク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から離れた場所で撮影する必要がある．そのため，同一のラ見する手法を提案した．Sengstock ら [3] は, Flickr 上の写真にンドマークに対して，前者のようにホットスポット内にランド付与された撮影位置情報やタグを用いて，ランドマークや海岸マークが存在する場合や，後者のようにホットスポットの外側線などの地理的特徴を抽出する手法を提案した．抽出された地にランドマーク存在する場合など，被写体と写真の撮影位置の理的特徴は，その地域における人々の興味を反映したものであ

距離に応じて，異なるホットスポットが抽出される．これらはり，市場調査や空間分析に用いられる．これらの手法では，特それぞれ着目している部分が異なるため，同じランドマーク定の地域にランドマークが存在することは求められるが，その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に正確な位置や範囲を抽出しない．そのため，実際に人々が着目応じて，適切に分類する必要がある．また，範囲の広いランドしている場所を特定することが困難となる．また，これらの手マークでは，ランドマークの内部で複数のホットスポットが抽法では，抽出されたホットスポットはそれぞれ独立したものと出される場合がある．これらのホットスポットはひとつのランして扱われる．しかし，ホットスポットの中には，他のホットドマークとして抽出される必要がある．

スポットと関連を持つホットスポットが存在する．本研究では，デジタルカメラや，スマートフォン等で撮影された多くの写写真の撮影位置・撮影方向情報を用いることにより，各ホット真には，写真の撮影状況などの情報がメタデータとして付与さ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れている．加えて，写真の撮影位置情報や撮影方向情報が付与範囲を正確に抽出する．

されている写真も多い．特に，写真の撮影方向情報が付与され人々が何を撮影したのかを判別する際に，撮影方向は重要なた写真は近年増加しており [4] ，撮影方向情報からホットスポッ情報となる．Epshtein ら [10] は，写真の撮影位置・撮影方向

ト内で撮影された写真がどの方向に向かって撮影されているか情報を用い，建物の内側で撮影された写真と外側で撮影されたを理解することが可能である [5]．そのため，本研究では，撮影写真を分類する手法を提案した．本研究では，写真の撮影方向方向情報を利用して，ホットスポットを分類することを目指す．

情報に着目し，ランドマークの範囲と形状を推定する．ランド

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

マークの形状を推定することにより，写真を建物の内側で撮影を用い，多くの写真が撮影されている地域であるホットスポッ

された写真と外側で撮影された写真に分類することが可能と

トと，ホットスポットの周辺に存在するランドマークを発見すなる．

る手法を提案する．写真の撮影位置の密度に着目してホットスポットを発見する．このとき，ホットスポット内に存在する写3. 提 案 手 法

真の撮影方向の偏りや他のホットスポットとの位置関係に着目

本研究では，ジオタグ付き写真を用いて，ホットスポットのし，各ホットスポットがランドマークを内包する，か遠方から発見と分類，および，ランドマークの範囲と形状を推定する．

ランドマークを望む場所であるかを分類する．加えて，遠方か例として，ブルックリン橋の周辺のホットスポットの様子を図 1

らランドマークを望むホットスポットが，どのランドマークとに示す．青色のマーカーが写真の撮影位置，緑枠で囲まれた部関連があるかを求める．また，各ランドマークはそれぞれ多分 (ブルックリン橋) がランドマーク，マーカーの密集地帯を囲様な形状を持つ．例えば，エッフェル塔のような範囲が狭いラ

む各円がホットスポットを表す．図 1 のように，ホットスポッ

ンドマークやコロッセオのように円形に広いランドマーク，ブ

トには，ランドマークの内部や入口付近のようなランドマーク

ルックリン橋のように細長い形状のランドマークなど，その範を内包する場合 (赤色の円)，遠方からランドマークを撮影する

囲や形状はランドマークによって様々である．本論文では，写場合 (黒色の円)，周りの風景を撮影する場合 (黄色の円) のよ

真の撮影位置・撮影方向情報を用いてランドマークの範囲や形うに，複数の地域が存在する．そのため，写真が撮影された要状を適切に求める．

因に応じて，ホットスポットを適切に分類する必要がある．提本研究の応用例として，Web 上の写真から 3D 空間を再現す

案手法では，写真に付与された撮影位置・撮影方向情報や焦点写真

a.ランドマークを内包

ランドマークホットスポット

ランドマークを内包する
ホットスポット
遠方からランドマークを撮影するホットスポット

ホットスポットの重心

周りの風景を撮影する
ホットスポット

撮影方向

写真

ランドマークb.特定の方向に着目

図1c.ホットスポット外全体に着目

ホットスポットの例
図 2 ホットスポットの分類

距離を用いて，ホットスポットの発見および分類，ランドマークの範囲と形状を抽出する．

3. 1 ホットスポットの発見
はじめに，写真の撮影位置情報を用いて，ホットスポットをA発見する．ホットスポットでは，多くの写真が撮影されているCため，写真が密集して撮影されている地域にホットスポット

内向き写真が存在する可能性が高い．密度が高い地域を推定するために，外向き写真

DBSCAN [11] を用いる．クラスタ間の距離の閾値 Eps とデー
タ数の閾値 M inP に基づいて，以下の接続関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する．

ランドマークの中心

撮影方向
画角

B（ 1 ） xq ∈ NEps (xp )（ 2 ） NEps(xp ) >= M inP
ただし，NEps (xp ) = {xp ∈ X∥Dist(xp , xq ) < Eps} である．
２点間の距離 Dist(xp , xq ) はヒュベニの公式から算出する．

Dist(xp , xq ) = ((M × dP ) × (M × dP ) +(N × cos(P ) × dR) × (N × cos(P ) × dR))2

図3

写真の画角を用いた写真の分類

ランドマークの重心に向かって撮影されているかどうかを判定するため，写真の画角を利用する．画角とは，カメラで撮影さ(1)れた写真に写される光景の範囲を角度で表したものである．ある写真の画角の範囲内にランドマークの重心が存在すれば，そ

このとき，P は 2 点の平均緯度，dP は 2 点の緯度差，dR は 2の写真はランドマークの重心に向かって撮影されていると考え点の経度差，M は午線曲率半径，N は卯酉線曲率半径を表す．

られる．図 3 の A のように画角の範囲内にランドマークの重心

DBSCAN によって抽出されたクラスタがそれぞれホットスが存在する写真を内向き写真とし，B や，C のように画角の範ポットである．最大クラスタの点の個数を n，各写真の撮影囲外にランドマークが存在する写真を外向き写真とする．画角

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は写真の焦点距離と撮影素子のサイズから求める．焦点距離は，(xh , yh ) を求める．
∑n∑nyii=0 xi(xh , yh ) = (, i=0 )nn

写真に付与されている Exif の Focal length を用いる．写真の(2)3. 2 ホットスポットの分類発見したホットスポットを，写真の撮影方向情報に基いて分類する．ここでは，図 2 のようにホットスポットを a. ランドマークを内包，b. 特定の方向に着目，および c. ホットスポット
外全体に着目の 3 つに分類する．
はじめに，a. ランドマークを内包する場合について記述する．
このとき，ランドマークの重心は，ホットスポットの重心と同焦点距離を f ，撮像素子のサイズを l とし，画角 α を求める．

α = 2tan−1 (l)2f(3)

また，写真の撮影位置の緯度 x1 経度 y1 を (x1 , y1 )，ランドマー
クの重心の緯度 x2 経度 y2 を (x2 , y2 ) とする．このとき，写真の撮影位置 (x1 , y1 ) に対して，北を 0 度としたときのランドマーク (x2 , y2 ) が存在する方向 θ を求める．
θ = tan−1

cosy2 × sin(x2 − x1 )(4)
cosy1 × siny2 − siny1 × cosy2 × cos(x2 − x1 )一とする．この場合，図 2 の a のように，ランドマークの重心

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に向かって撮影されている写真が多い範囲が存在する．写真が外向き写真に分類する．

Sα (画角)
D (距離)
ホットスポット

図 4 範囲の広いランドマークの例

内向き写真
外向き写真(β − α2 < θ < β + α2 )図 5 ホットスポット間の距離と画角の関係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(5)(otherwise)

写真を分類した後，ランドマークの重心からある一定の範囲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．

場合，b や c のようなケースでも，範囲の広いランドマークの一部である可能性がある．そこで，各ホットスポット間の関連性を求め，ホットスポットを再編成することにより，巨大なランドマークを発見する．

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

範囲の広いランドマークの場合，図 4 のように，中央付近で囲が存在するとき，そのホットスポット内にランドマークが存は様々な方向に写真が撮影されているが，ランドマークの境界在し，それに向かって写真が撮影されている考えられる．よっ付近ではランドマークの中心に向かって写真が撮影されている．て，このようなホットスポットをランドマークを内包するホッ

よって，c と判定されたホットスポットはランドマークの中心トスポットと判定する．

付近である可能性があり，b と判定されたホットスポットはラ次に，b. 特定の方向に着目している場合について記述する．

ンドマークの境界付近である可能性がある．そこで，c に分類

この場合，ホットスポットに属する写真の多くは，ある特定のされたホットスポットは，ランドマークの中心付近であると仮方向に向かって撮影されている．そこで，撮影方向の値に関す定し，それらに対する b に分類されたホットスポットとの関連る度数分布を求め，写真の撮影方向の偏りを求める．このとき，性を求める．

撮影方向が複数の方向に偏る場合がある．本論文では，撮影方向の偏りを上位 2 方向まで考慮する．

ホットスポット間の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，ホットスポット間の写真はじめに，撮影方向を 0〜10，10〜20 のように 10 度づつのの密集度を用いる．各ホットスポット間の距離とは，それぞれ階級に分割し，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 つを決定す距離が短いほど，それらのホットスポットは同一のランドマーる．ここで，撮影方向に偏りがあるホットスポットでは，多くクに関するホットスポットであると考えられる．ホットスポッ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ト間の距離を D としたとき，ホットスポットの距離におけるえられる．そのため，上位二つの階級とそれぞれに隣接する階関連度 dist ref を次のように求める．

級 (± 10 度ずつ計 30 度の範囲) に属する写真の枚数を数える．

dist ref =この結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，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 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．
求めた撮影方向の偏りは，sβ として 3.3 ホットスポットの再編成で用いる．
上記二つ以外のホットスポットは，撮影方向に偏りがなく，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，c. ホットスポット外全体に着目している場合であると判定する．

図 4 のような範囲の広いランドマークの場合，ランドマーク内(6)

ホットスポットの撮影方向とは，b のケースにおいて，着目している方向の値 sβ を指す．sβ は，3.2 ホットスポットの分類において，算出されるものである．この方向に各ホットスポットの重心が存在すれば，2 つのホットスポットは同一のランドマークに関するホットスポットであると考えられる．このとき，各ホットスポット間の距離と画角を考慮する必要がある．図 5のように，ホットスポット間の距離が長いほど，ホットスポットの画角は狭まる．そこで，次のように b と判定されたホットスポットの画角 sα を求める．

sα =3. 3 ホットスポットの再編成
前節で，ホットスポットを 3 つのケースに分類した．しかし，

1D

180log10 (D)(7)

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，撮影スポットの方向における関連度 dire ref を次のように求める．

外向き写真内向き写真
ランドマークの境界
撮影方向
写真

ランドマークの境界

ランドマークの内部

図 6 ランドマークの範囲推定
図 7 ランドマークの形状推定{dire ref =1(sβ − sα< sθ < sβ + sα)
220(otherwise)(8)

ンドマーク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

重心を直線で結んだ時の線上に，写真がどれだけ密集しているを上回る境界が存在する．その境界をランドマークの範囲とし，かを示す値である．ランドマークの内部や，ランドマークの一境界より内側をランドマーク内，外側をランドマーク外と判定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が撮する．

影されていると考えられる．一方，撮影スポットのようなホッはじめに，写真の撮影位置と推定したランドマークの位置のトスポットでは，その地点からランドマークの全体を撮影した距離を求める．次に，推定したランドマークの位置からある一写真が多く，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になる範囲を求める．求めた範囲がランドマークの境界である．

れば，ホットスポット間の関連度は強いと考えられる．ホット求めたランドマークの範囲は，ランドマークの形状推定の際にスポットを結ぶ線上の面積を x，その範囲の写真の枚数を num用いる．とすると，写真の密集度における関連度 dens ref は以下のように求める．

num × 100dens ref =x

ランドマークの範囲を決定した後，ランドマークの形状を推(9)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．

以上より，ホットスポットの関連度 ref を次のように求める．

ref = (dist ref + dens ref ) × dire ref

3. 4. 2 ランドマークの形状推定(10)

ホットスポット内では，ランドマーク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ランドマークの形状であると考えられる．しかし，ラref が 0 以上ならば，二つのホットスポットは同一のランドンドマークの外側でも写真が密集して撮影されている場所が存マークに関するホットスポットである．また，ref が閾値を超在すると考えられる．そこで，推定したランドマークの範囲をえた場合，それぞれのホットスポットはある巨大なランドマー用いる．推定したランドマークの範囲を用いると，ランドマークの一部であると考えられる．そのため，強い関連を持つホック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 7

トスポット同士をひとつのホットスポットとして結合する．そのように，ランドマークの内側かつ写真が密集して撮影されてして，3.2 節でのホットスポットの分類を再び行い，ランドマーいる部分の集合をランドマークの形状とする．このとき，3.4.1クを含むホットスポットであるか再判定を行う．

節でランドマークの範囲が 0m と判定されたホットスポットで3. 4 ランドマークの発見の推定は行わない．

ホットスポットの分類・再編成後，ランドマークを含むホッはじめに，ランドマークの内側の範囲に関して，中心からグトスポットに対して，ランドマークの範囲と形状の推定を行う．

リッド状に分割する．このとき，グリッドの幅は 20m とする．

3. 4. 1 ランドマークの範囲推定

そして，各セルの写真の枚数が一定枚数以上のとき，そのセル内向き写真と外向き写真を用いて，ランドマークの範囲を推をランドマークの内側とし，それらのセルの集合をランドマー定する．ランドマークの内側から撮影された写真とランドマークの形状とする．

ク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6)．ランドマークの内側から撮影された写真は，内側から外側

4. システムの実行例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提案したシステムの実行例を示し，結果の考察を行う．提案

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したシステムでは，赤色の線で囲まれた範囲はランドマークのられる．一方，ランドマークの外側から撮影された写真は，ラ図8

ブルックリン橋周辺の実行結果

図 9 ブルックリン橋周辺のホットスポット間の関連度

図 10

コロッセオ周辺の実行結果 (Eps=0.005, N um=50)

図 11

コロッセオ周辺の実行結果 (Eps=0.003, N um=30)

形状を表し，赤色のマーカーはランドマークの重心を表す．カ

関連度を表示した図である．図 9 から，ブルックリン橋の方向

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，橋の入口付近のち，最も多くの写真が撮影された方向を表す．緑色の矢印は二撮影スポットが関連度が強いことが分かる．これは，橋の入口番目に多くの写真が撮影された方向を表す．このとき，あるラ付近の撮影スポットはランドマークの一部分を含むためである．

ンドマークと関連がある撮影スポットの場合は撮影方向を表す

このような撮影スポットは，撮影スポットかつランドマークの矢印は長く，関連するランドマークが存在しない撮影スポット一部として扱う．の場合は矢印が短い．また，提案したシステムでは，あるラン

図 10 は，Flickr から検索クエリ”Rome”で取得した撮影位置

ドマークとそのランドマーク関連のある撮影スポットとその関付き写真 412,469 枚，撮影方向付き写真 7,729 枚を用いた，コ連度が表示可能である．このとき，各ホットスポット間に伸びロッセオ周辺の実行結果である．このとき，DBSCAN のパラる黄色の線はホットスポットの関連度の大きさを表し，線が太メータは Eps=0.005, N um=50 である．図 10 では，ランドいほど関連度は強いことを表す．

マークの重心がコロッセオの入口付近として抽出された．その図 8 は Flickr か ら ，検 索 ク エ リ”Brooklyn Bridge”お よため，コロッセオの西側半分のみの形状が抽出される．これは，び”Manhattan Bridge”で取得した撮影位置付き写真 105,695

写真の撮影位置の偏りが原因であると考えられる．多くの人々枚，撮影方向付き写真 4,238 枚を用いた結果である．このとは，コロッセオの入口付近で写真を撮影する傾向がある．そのき，ホットスポットの抽出における DBSCAN のパラメータはため，他の地点と比べて，コロッセオの入口付近は写真が密集

Eps=0.005, N um=50 である．図 8 からブルックリン橋の大していると考えられる．提案手法では，ランドマーク内の写真まかな形状がランドマークとして抽出されていることが分かる．の撮影位置の重心をランドマークの重心としているため，コまた，マンハッタン橋近くの公園の一部もランドマークとしてロッセオの入口付近がランドマークの重心として抽出された．

抽出されている．しかし，マンハッタン橋そのものはランドマー

その結果，本来のコロッセオの形状が正確に抽出されず，西側クとして抽出されていなことが分かる．これは，ブルックリン半分のみがランドマークとして抽出された．本研究では，多く橋と比較して，マンハッタン橋で撮影された写真が少ないこの写真が密集して撮影されている地域を人々が興味を持つホッとが原因として考えられる．Flickr から検索クエリ”Brooklyn

トスポットと定義している．コロッセオで写真を撮影する場合，Bridge”で取得される写真は 426,248 枚であり，”Manhattan

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Bridge”で取得される写真は 198,368 枚であった．このことかではなく，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．

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ポットとして抽出されている．図 9 はブルックリン橋とそれにする興味・関心は，コロッセオ全体ではなく，コロッセオの入関連する撮影スポット，および撮影スポットとランドマークの口付近に集中していると考えられる．

密集度を用いることにより，ランドマークの範囲と形状を推定した．可視化システムでは，各ホットスポットやランドマーク，ホットスポットとランドマークの関連度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，ランドマークと関連しないと判定された撮影スポットへの対応が挙げられる．提案したシステムでは，撮影スポットが抽出されても，そのスポットが撮影している対象物の位置を推定することは困難である．撮影対象物やその位
図 12

トレヴィの泉周辺の実行結果

置の推定には，撮影方向情報やタグなどの利用が考えられる．
また，提案システムにおいて，各手法のパラメータは手動で決

図 11 は DBSCAN のパラメータを Eps=0.003, N um=30 とした場合のコロッセオ周辺の結果である．図 11 より，コロッセオの入口付近だけでなく，図 10 では抽出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旋門もランドマークとして抽出されていることが分かる．しかし，図 10 に存在した撮影スポットが図 10 では抽出されていない．これは，DBSCANの Eps が小さくなったために，小さなランドマークが抽出されたが，密集度の低いホットスポットは抽出されなくなったためだと考えられる．
以上より，DBSCAN のパラメータによって，ホットスポットの抽出結果は異なることがわかる．そのため，DBSCAN のパラメータは，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．
図 12 はトレヴィの泉周辺の様子である．図 12 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ランドマークの位置や形状は抽出されていない．本システムでは，ランドマークに該当するホットスポットは多様な方向から写真を撮影する必要がある．そのため，多くの写真が特定の位置から撮影されるようなランドマークでは，そのランドマークの位置，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. お わ り に本研究では，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，撮影方向情報に基いてホットスポットの分類を行う手法を提案した．加えて、ホットスポットの内側や周辺に存在するランドマークを発見し，その範囲や形状を推定する手法を提案し，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，ランドマークを内包したホットスポット，特定の方向に偏ったホットスポット，ホットスポット外全体に着目したホットスポットのいずれかに分類した．また，ホットスポット間の関連度を求め，ホットスポットの再編成を行った．そして，写真の撮影方向の特徴や写真の定されている．DBSCAN のパラメータやホットスポットの分類や再編成における閾値の値に精度は依存する．DBSCAN のパラメータは，ユーザの目的に応じて，ユーザが手動で決定することが考えられるが，ホットスポットの分類や再編成に関しての閾値は，DBSCAN の結果に応じて，適切なパラメータを決定する必要がある．
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