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.

Twitter からのジオタグ画像収集による視覚的イベント検出金子 昂夢†

柳井啓司††† 電気通信大学 電気通信学部 情報工学科 〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1†† 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 総合情報学専攻 〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1
E-mail: †kaneko-t@mm.inf.uec.ac.jp, ††yanai@cs.uec.ac.jp
あらまし

近年，スマートフォンのような位置情報を扱えるデバイスの普及に伴い，撮影した画像に位置情報を付加することが容易となった．また，ツイートと呼ばれる短文を投稿できるサービス，Twitter の普及により，自分が今何をしているのか，どこにいるのかといったことを投稿する人が増加してきた．ツイートには本文の他に画像や位置情報を添付でき，外出先で撮影した位置情報付き画像を即座に投稿することができる．本研究では，これらの Twitterに投稿された位置情報付き画像ツイートから視覚的なイベントの検出を試みる．まず，対象をより小さな地域に分割
し，各地域において前日の状態と比較して得られるスコアが一定以上となるキーワードを検出した．そして，検出されたキーワードを含むツイートの各画像から画像特徴量を抽出し，クラスタリングを行った．クラスタリング結果からイベントの代表的な画像を選出し，中心座標を計算して地図上に表示させた．実験では，日本とアメリカで投稿されたツイートを用いて，それぞれのデータセットを作成した．検出の結果，台風や虹，花火大会，スポーツの試合といったイベントが検出され，画像からその様子を視覚的に捉えることができた．
キーワード

Twitter, イベント検出, 位置情報付き画像

1. は じ め に
近年，スマートフォンやタブレット端末といった位置情報を扱えるデバイスの普及に伴い，撮影した画像に位置情報を付加することが容易となった．また，140 文字以内のツイートと呼ばれる短文を投稿できるマイクロブログサービス Twitter の普及により，自分が今何をしているのか，どこにいるのかといったことを投稿する人が増加してきた．ツイートには本文の他に画像や位置情報を添付でき，スマートフォンを利用して外出先で撮影した位置情報付き画像を即座に投稿することができる．
このため Twitter には多くの位置情報付き画像がテキストデー
タと共に投稿され，これらのデータはリアルタイム性という重要な性質を持つ．Twitter に投稿された位置情報付き画像ツ
イートの例を図 1 に示す．
本研究では，Twitter に投稿された位置情報付き画像ツイー
トから視覚的なイベントの検出を試みる．ここでイベントとは，台風や虹といった自然現象や，花火大会のような局所的な行事

図 1 位置情報付き画像ツイートの例のことを指す．これらのイベントを検出し，その情報を画像と共に地図上に表示することで，何が・いつ・どこで起き，どんなの検出を試みた研究も多くある．

様子だったのかを視覚的に捉えることを目標とする。さらに日地震や台風などの大規模で社会的な影響を持つイベントの検本とアメリカで投稿されたツイートを用いて，それぞれのデー出を試みた研究として，榊らの研究 [1] がある．Twitter のユー

タセットを作成し，互いの地域で検出されるイベントの違いを

ザを実世界のイベントを監視するソーシャルセンサと捉えたモ

検証する．

デルを作り，イベントの検出とその位置の推定を行うシステム

2. 関 連 研 究を作成した．
より局所的なイベントの検出を試みた研究として，Lee らのTwitter は Web からのテキストマイニング対象として広く研究 [2] がある．彼らは対象地域をいくつかのより小さな地域

研究されており，Twitter に投稿されたツイートからイベント—1—

に分割し，各地域の通常の状態を推測する．そして，通常の状態とは異なるツイートが多く投稿されたとき，イベントが発生

4. 手法の詳細
4. 1 キーワードの検出

したとみなしている．
画像を利用したイベント検出の研究として中地らの研究 [3]がある．あらかじめ「台風」，「正月」といったキーワードや視覚的なイベントの検出を行うために，位置情報付き画像ツ
イートの収集に用いるイベントのキーワードを検出した．

2011 年 3 月 11 日から 2011 年 3 月 12 日といった期間を設け

4. 1. 1 タグの抽出て Twitter から位置情報付き画像ツイートを収集し，クエリにイベントのキーワードを検出するために，ツイートの本文に対するツイートを解析することで画像付きのイベント検出を試

対して形態素解析を行い，特定の品詞の単語をタグとして抽出しみた．異なる時間や地域で代表的な画像や類似する画像群の抽た．日本語の形態素解析にはオープンソースの形態素解析エンジ出を行うことで，抽出される画像の違いが示された．

ン MeCab [5] を利用し，英語の形態素解析には TweetNLP [6]さらに，位置情報付き画像ツイートを利用した研究として，を利用した．それぞれの出力に従い，切り出された単語から品柳井らの World Seer [4] がある．Twitter に投稿された位置情詞が「名詞」であるものを抽出し，重複がないように各ツイー

報付き画像をリアルタイムに監視し，地図上にマッピングする

トのタグとして登録した．

ことでどのような写真がどこで撮られたのかを瞬時に視覚化さ

4. 1. 2 キーワードの抽出れ閲覧することができるシステムであった．

抽出された各ツイートのタグのうち，特定の地域で前日の状態と比較して得られるスコアが一定以上となるものを 1 日ごと

3. 手法の概要に探索し，イベントのキーワードとして抽出した．

中地らの研究 [3] では位置情報付き画像ツイートの収集に用

まず，対象地域の様々な地域から抽出されるように対象を緯いるクエリを手動で設定しているため，イベントの自動的な検度・経度それぞれ 1 度ずつのグリッドにより分割し，各地域出が行えず，ユーザが知らないイベントは検出できなかった．

に重みを付けた．分割された各地域について，各データセット

そこで本研究では，まず，イベントのキーワードをシステムにの全ての位置情報付き画像ツイートから，そのグリッド内でツより自動的に検出することで，より多くのイベントを検出し，イートしたユーザ数をカウントし，最も出現したユーザ数が多未知のイベントのキーワードも得られるようにする．さらに，

い地域が 1 となるように以下の式 1 により重みを付けた．

キーワードを用いて収集した画像を解析することで，ユーザがWi,j =

知らないイベントでも画像により視覚的に捉えることができる
ようにする．本研究の手法の流れを以下に示す．

'

M +sNi,j + s(1)

式 1 において，i, j はそれぞれ緯度・経度によるグリッドを表$し，M は最も出現するユーザ数が多い地域のユーザ数，Ni,j は（ 1 ） 特定の地域で頻出するキーワードの抽出

グリッド i, j に出現するユーザ数，s は標準偏差である．この（ 2 ） 抽出されたキーワードの統合・補完（ 3 ） キーワードに対する位置情報付き画像ツイートの収集

重みによりスコアを補正することでユーザが少ない地域からで（ 4 ） 画像から Bag-of-Features とカラーヒストグラムを生成

もキーワードが抽出されるようにした．

（ 5 ） 2 つの画像特徴量を用いてクラスタリング

そして，タグに登録された各単語について，それぞれの地域（ 6 ） クラスタリング結果から代表画像選出・中心座標計算（ 7 ） 検出されたイベントを地図上に表示&

でその単語をタグに含むツイートを投稿したユーザ数と前日のそれとの差に注目している地域の重みを乗じた値をスコアとし，%スコアが一定以上となるものを抽出した．

まず，対象領域をより小さな地域に分割し，各地域で前日の状態と比較して得られるスコアが一定以上となるキーワード

Sk,d,i,j = (Nk,d,i,j − Nk,d−1,i,j )Wi,j(2)を抽出する．抽出されたキーワードは，同日・同地域で検出された同じイベントに関するものを統合し，キーワードを含むツイートから前後の文字の補完を行う．
次に，検出されたイベントのキーワードを用いて位置情報付き画像ツイートを収集し，各画像から SURF による Bag-of-

Features と RGB カラーヒストグラムを生成する．
そして，画像を Ward 法によりクラスタリングし，その結果から得られるスコアによりクラスタをランキングする．最もス
コアが高いクラスタからイベントの代表的な画像を選出し，スコアが一定以上のクラスタに含まれる位置情報付き画像ツイー
トからイベントの中心座標を計算して地図上に表示する．また
スコアが一定未満のクラスタはノイズ画像群とし，イベントから除外する．

式 2 において，k は各単語，d は注目している日，N はそれぞれの条件で単語 k をタグに含むツイートを投稿したユーザ数である．今回の実験では，日本データセットでは 50，アメリカ
データセットでは 200 以上となる単語をイベントのキーワードとして抽出し，キーワードによる位置情報付き画像ツイートの収集は，キーワードが抽出された日と地域に注目して行った．

4. 1. 3 キーワードの統合・補完
形態素解析では単語を最小単位まで分割するため，例えば「花火大会」のような単語と単語が連結して構成されたものは，「花火」と「大会」のように別々に抽出されることがある．そこ
で，同日・同地域で検出された各キーワードについて，同じイベントに関するキーワードの統合を行った．一方のキーワード
をタグに含むツイートに，もう一方のキーワードが 50%以上含—2—まれていれば，同じイベントに関するキーワードとして統合しグの終了条件とした．今回の実験では閾値を両データセットでた．統合されたキーワード群に対し新たなキーワードを統合す

300 とした．

る場合，いずれかの組で条件を満たせば同じイベントに関する

4. 4 視覚的な検出

キーワードとして統合した．統合されたキーワードのうち，そクラスタリング結果により，視覚的に統一性があり画像枚数のイベントのキーワードは最も多くのツイートに含まれるものが多いクラスタに限定することでイベントを視覚的に表すこととした．

ができる画像群を抽出し，地図上にイベントの検出結果を表示

また，形態素解析に用いる辞書により単語は切り取られるた

した．

め，例えば「スカイツリー」のような辞書に登録されていない

各クラスタについて，より画像の類似度が高く，分類された

単語は，「スカイ」と「ツリー」のように必要以上に分割され画像枚数が多いクラスタが高いスコアとなるように，以下の式てしまうことがある．そこで，抽出されたキーワードを含むツ

5 によりスコアを付けた．

イートを利用して，キーワードの補完を行った．元のキーワー

VC =ドの一つ前の文字が 80%以上同じ文字ならば，この文字でキー

n2C
Wi,j
E(C)

(5)

ワードを補完し，さらに補完されたキーワードの一つ前の文字

式 5 において，nC はクラスタ C に分類された画像枚数，Wi,j

を調べ，再帰的に補完を行った．キーワードの後ろの文字につは式 1 によって得られた，キーワードが検出された地域の重み

いても同様に補完を行った．

である．この値が大きいほどそのクラスタのイベントに対する4. 2 画像特徴量

視覚的関連性が高く，小さいほどノイズである可能性が高いとキーワードを用いて収集した画像から類似する画像群を抽言える．

出するため，各画像から SURF [7] による Bag-of-Features と

RGB カラーヒストグラムを生成した．

このスコアが閾値以上のクラスタをイベントを視覚的に表すことができる画像群とし，閾値未満のクラスタはノイズ画像群

SURF は縦横共に 10 ピクセルごとを特徴点とし，特徴点ごとしてイベントから除去した．また，全てのクラスタのスコアとにスケールを 5，10，15 として 128 次元の特徴ベクトルをが閾値未満となったイベントは視覚的に統一性がないイベント

抽出した．そして，1000 次元の codebook を作成し，画像をとして一覧から除去した．さらに，各イベントにおいて，スコBag-of-Features で表現した．

アが最も高いクラスタの中でクラスタ中心に最も近い画像をイ

また，RGB 色空間の各チャンネルを減色することで 64 次元のカラーヒストグラムを作成した．

ベントの代表的な画像として選出し，閾値以上のクラスタに含まれる位置情報付き画像ツイートからイベントの中心座標を求

4. 3 クラスタリング

めた．そして，得られた中心座標を用いて地図上にマーカーを

各イベントを視覚的に表す画像群を抽出するため，キーワー

設置し，イベントの情報と代表画像をマーカーに対応付け表示

ドを用いて収集した画像を画像特徴量を用いてクラスタリング

させた．今回の実験では，閾値を日本データセットでは 5，アを行った．クラスタリングには Ward 法を用い，閾値を設定すメリカデータセットでは 20 とした．

ることで任意のクラスタ数に画像が分類されるようにした．

Ward 法はクラスタ内の各要素からその中心までの距離を最小化する手法であり，凝集型階層的クラスタリングの一種であ

5. 実

験

5. 1 データセット

る．全ての要素が独立したクラスタ状態から始め，以下の式 3

今回の実験を行うにあたって，Twitter に投稿された位置情により定義されるエラーの増加量が最小となるクラスタの組を報付き画像ツイートから 2 つのデータセットを作成した．1 つ

逐次的に併合する．

は日本で 2011 年 2 月 10 日から 2012 年 9 月 30 日までに投稿

d(C1 , C2 ) = E(C1 ∪ C2 ) − E(C1 ) − E(C2 )(3)されたものであり，約 3,000,000 件の位置情報付き画像ツイー
トである．もう 1 つはアメリカで 2012 年 1 月 1 日から 2012

ただし，通常 E(C) はクラスタ C の全ての要素から中心まで

年 12 月 31 日までに投稿されたものであり，約 17,000,000 件の距離の二乗の総和であるが，今回使用する画像特徴量は二つの位置情報付き画像ツイートである．

5. 2 キーワードの抽出あるので，以下の式 4 のように E(C) を定義した．

E(C) =

X

それぞれのデータセットで抽出されたキーワードの一部を表((xBoF − xBoF )2 wBoF

x∈C

(4)

+(xColor − xColor ) wColor )2式 4 において，xBoF は画像 x の Bag-of-Features，xColor は2，表 3 に示す．表中の「地域」は左からグリッドにより分割された各地域の南端，北端，西端，東端の緯度・経度を表し，「重み」は各地域の重みである．

5. 3 キーワードの統合・補完

画像 x のカラーヒストグラム，x はクラスタ C における各特抽出されたキーワードについて，キーワードを含むツイート

徴量の中心，w は各特徴量の重みでそれぞれの次元数である．

が 50%以上同じものだった場合に統合を行った．さらに，統合本研究では任意のクラスタ数に分類されるように，エラーの後のキーワードについて，キーワードを含むツイートの本文中

増加量 d(C1 , C2 ) に対して閾値を設定し，d(C1 , C2 ) が閾値よでキーワードの前後の文字が 80%以上同じものだった場合に補りも大きくなるか，クラスタ数が 1 となることをクラスタリン

完を行った．それぞれの処理を行った結果について，日本デー—3—タセットの例を表 4 に，アメリカデータセットの例を表 5 にことはできないが，日本では主に祭り等の地域の行事や虹や台示す．

風などの自然現象が多く検出されたのに対して，アメリカでは

5. 4 クラスタリング

野球やフットボール，バスケットボールのようなスポーツの試検出されたキーワードを用いて収集した画像を画像特徴量を合が非常に多く検出された．

用いて，Ward 法によりクラスタリングを行った．
クラスタリング結果の例それぞれ図 2，図 3，図 4 に示す．

6. ま と め

図中の各クラスタの上部に記載されている “num” はそのクラ本研究では，Twitter に投稿された位置情報付き画像ツイー

スタに分類された画像枚数であり，“b score” と “c score” はそトから視覚的なイベントの検出を行った．まず，対象をより小れぞれ Bag-of-Features とカラーヒストグラムの各画像からクさな地域に分割し，各地域において前日の状態と比較して得ら

ラスタ中心までの距離の二乗に特徴量の次元を乗じた値の総和れるスコアが一定以上となるキーワードを抽出した．抽出されで，この値が小さいほどその特徴量についての類似性の密度がたキーワードは同じイベントに関するものを統合し，キーワー

高いことを表している．また，“weight” はキーワードが検出さドを含むツイートから前後の文字の補完を行った．次に，検出れた地域の重みを表し，“score” がこれらの値から計算されたされたキーワードを用いて位置情報付き画像ツイートを収集し，クラスタのスコアである．

SURF による Bag-of-Features と RGB カラーヒストグラムを

クラスタリング結果により，スコアが閾値未満のクラスタを
ノイズ画像群としてイベントから除去された．

用いて Ward 法によりクラスタリングした．そして，各クラス
タのイベントに対する視覚的関連性を表すスコアを計算し，ク

図 2 の「花火」の例は，日本データセットで 2011 年 8 月 6 日

ラスタのスコアに基づいて，代表的な画像の選出と中心座標をに東京で検出されたイベントであり，最も高いスコアを持つ最計算し，地図上に表示した．実験では，日本とアメリカの 2 つ

上部のクラスタを見ると花火が写った画像が多く含まれている．

のデータセットを作成し，互いのデータセットで検出されるイ

図 3 の「桜」の例は，スコアが閾値以上である上 2 つのクラ

ベントに違いがあることが示された．

スタを見ると，両方とも桜が写り，このイベントに関する画像

今後の課題として，まず，検出するグリッドの大きさと時間であるが，背景の色の違いにより日中に撮影されたものと夜にの刻みを可変にし，より柔軟にイベントの検出が行えるように撮影されたものに分類され，時間によるイベントの様子の違いする．また，代表的な画像の選出方法を改良し，その精度を上が示された．

げると共に，同キーワードのイベントについて，時間や地域に

図 4 の「Stanford Stadium」の例は，2 つのクラスタはそれおける画像の違いを抽出することが考えられる．さらに，シス

ぞれ別の日に検出された同キーワードであるが別のイベントのテムを自動化し，Twitter のタイムラインを監視することでリクラスタである．この例では上部のクラスタを見るとサッカー

アルタイムなイベントの検出を行えるようにする．

の試合を写した画像が多く含まれているのに対して，下部のク

文

ラスタがフットボールの試合を写した画像が多く含まれている．
よって同じキーワードでも画像により，イベントの違いを視覚的に知ることができた．

5. 5 検出結果の表示検出されたイベントを地図上に表示するため，スコアが最も高いクラスタの中でクラスタ中心に最も近い画像を代表的な画像として選出し，スコアが閾値以上のクラスタに含まれる位置
情報付き画像ツイートから中心座標を求めた．
検出されたイベントについて，地図上にマーカーを設置し，いくつかのマーカーをクリックした例を図 5，図 6 に示す．Web
上のシステムでは，表示された代表画像をクリックすることで，そのイベントのクラスタリング結果が表示され，イベントに関するその他の画像を見ることができる．代表画像をクリックした例を図 7 に示す．
最終的なイベントの検出結果は表 1 のようになった．データ
表 1 それぞれのデータセットの検出結果
日本 アメリカ
イベント数

258

1676

代表画像の適合率 (%)

65.5

72.5

献

[1] T. Sakaki, M. Okazaki, and Y. Matsuo. Earthquake shakes
twitter users: real-time event detection by social sensors.
In Proc. of the International World Wide Web Conference,
pp. 851–860, 2010.
[2] R. Lee and K. Sumiya. Measuring geographical regularities
of crowd behaviors for twitter-based geo-social event detection. In Proc. of the 2nd ACM SIGSPATIAL International
Workshop on Location Based Social Networks, pp. 1–10,
2010.
[3] Y. Nakaji and K. Yanai. Visualization of real world eventswith geotagged tweet photos. In Proc. of IEEE ICMEWorkshop on Social Media Computing (SMC), 2012.
[4] K. Yanai. World seer: a realtime geo-tweet photo mapping system. In Proc. of ACM International Conference on
Multimedia Retrieval, 2012.
[5] Mecab. http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/
doc/index.html.
[6] K. Gimpel, N. Schneider, B. O’Connor, D. Das, D. Milles,
J. Eisenstein, M. Heilman, D. Yogatama, J. Flanigan, and
N. A. Smith. Part-of-speech tagging for twitter: annotation, features, and experiments. In Proc. of the 49th Annual
Meeting of the Association for Computational Linguistics:
Human Language Technologies: short papers, pp. 42–47,
2011.
[7] H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. Speededup robust features (SURF). Computer Vision and Image
Understanding, Vol. 110, No. 3, pp. 346–359, 2008.

数や期間が異なるため，検出されたイベントを単純に比較する—4—

表 4 日本データセットの統合・補完結果

表 2 日本データセットでの抽出結果の一部
重みスコア抽出されたキーワード群

統合後

補完後

2011/2/11

34〜35,135〜136 1.96

135.5

花火, 大会

花火

花火

地震

2011/3/11

35〜36,139〜140

1

55

森

森

こだまの森

花火

2011/8/6

34〜35,135〜136 1.96

149.2

台風

台風

台風一過

大会

2011/8/6

34〜35,135〜136 1.96

68.7

明治

明治

明治神宮

台風

2011/9/21

35〜36,139〜140

162

花火, 大会, 昼, 全国, 観覧席

花火

花火

2011/10/6

35〜36,139〜140

1

70

ドーム

ドーム

札幌ドーム

2011/12/10 34〜35,135〜136 1.96

84.4

リエ

リエ

ルミナリエ

キーワード

日付

雪

アップル
月食

35〜36,136〜137

2.9

55.2

アップル, 銀座

アップル

アップル

2011/12/31 35〜36,139〜140

168

月食, 皆既月食

皆既月食

クリスマス 2011/12/24
大晦日

地域 (lat,lng)

初日の出

2012/1/1

35〜36,139〜140

184

六本木, ヒルズ

六本木

六本木

マラソン

2012/2/26

35〜36,139〜140

1

77

ホタル

ホタル

東京ホタル

六本木

2012/3/24

35〜36,139〜140

1

88

マラソン

マラソン

京都マラソン桜桜桜

2012/4/28

37〜38,140〜141 4.18

121.4

桜, 滝

スーパー

2012/5/5

35〜36,139〜140

1

93

スーパー, ムーン

スーパースーパームーンムーン

2012/5/5

35〜36,139〜140196ブルー, ムーンブルー

ブルームーン

日食

2012/5/21

35〜36,139〜140

1314

国際, 幕張メッセ

幕張メッセ

幕張メッセ

金環

2012/5/21

35〜36,140〜141 3.18

60.5

海, 海浜, 中道

海

海の中海浜公園七夕

2012/7/7

34〜35,135〜136 1.96

56.9

日食, 金環

日食

金環日食

祇園祭

2012/7/14

35〜36,135〜136 3.46

104

幕張, 県立, 海浜

幕張

幕張メッセ

幕張メッセ

2012/8/11

35〜36,140〜141 3.18

168.9

母

母

母の日

スカイ

スカイツリー阿波2012/8/12

34〜35,134〜135 3.91

54.8

スカイ, ツリー

精霊流し

2012/8/15

32〜33,129〜130 4.69

51.6

鈴鹿, サーキット

送り火

2012/8/16

35〜36,135〜136 3.46

104

送り火, 五山

送り火

送り火

大文字

2012/8/16

35〜36,135〜136 3.46

83.2

風, 区, 湖畔, 杜, 国営, 北地

風

風の草原

サーキット 鈴鹿サーキット

表 5 アメリカデータセットの統合・補完結果

表 3 アメリカデータセットでの抽出結果の一部
キーワード

日付

地域 (lat,lng)

重み

スコア

抽出されたキーワード群

統合後

補完後

snow

2012/1/9

38〜39,-78〜-77

8.02

248.7

Golden,Gate

GoldenGolden Gate

sunset2012/1/13

47〜48,-123〜-122 10.7

290.4

SXSW,Convention,sxsw

SXSW

SXSW

Super

2012/2/5

37〜38,-123〜-122 10.9

251.8

Auritorium,Shores

Auditorium

Auditorium Shores

2012/2/5

37〜38,-123〜-122 10.9

251.8

Rangers,Ballpark

Rengers

Rengers Ballpark

Grammy2012/12/12 34〜35,-119〜-118 6.52

208.7

Eclipse,eclipse

EclipseEclipseValentines

2012/2/14

37〜38,-123〜-122 10.9

438.1

Summer,Fest,Press

SummerFree Press Summer FestSXSW

2012/3/830〜31,-98〜-97

9.67

464.4

E3,expoE3

E3

Festival

2012/3/24

25〜26,-81〜-80

10.4

282.9

West,WWDC,Apple

WWDC

WWDC

Music

2012/3/24

25〜26,-81〜-80

10.4

272.4

Festival,North

North

North Beach Festival

Bowl

Easter

2012/4/8

33〜34,-85〜-84

9.13

703.1

Dodger,stadium

DodgerDodger Stadium

shuttle2012/4/17

38〜39,-78〜-77

8.02

577.7

Bowl

Bowl

The Hollywood Bowl

10.3

228.2

rainbow,Double,Rainbow

rainbow

rainbow

Theater,Greek

Theater

Greek Theater

Jazz

2012/4/27

29〜30,-91〜-90

eclipse2012/5/20

37〜38,-123〜-122 10.9 1544.2

WWDC

2012/6/10

37〜38,-123〜-122 10.9

514.7

Theatre,Fox

TheatreFox Theatre

America

2012/7/4

33〜34,-119〜-118 10.9

373.5

Apple,Store,iPhone

Apple

Apple Storehurricane

2012/8/26

25〜26,-81〜-80

10.4

241.0

shuttle,Space,Endeavor

shuttleshutlerainbow

2012/9/5

37〜38,-123〜122

10.9 1423.7

Hotel,Casino

Hotel

Hotel &amp; Casino

49ers

2012/10/18

37〜38,-123〜122

10.9

262.8

Holloween,costume

Halloween

Halloween

Halloween

2012/10/31

40〜41,-74〜-73

1.45

375.2

Bowl,Rose,UCLARose

The Rose Bowl

vote

2012/11/6

34〜35,-119〜-128 6.57

345.6

Square,Union

Union

Union Square

573.6

Color,Candlestick

Color

The Color Run

Oracle,Arena

Arena

Oracle Arena

39〜40,-85〜-84

8.69

Cristmas

2012/12/24

40〜41,-75〜-74

3.94 1009.9

blizzard

2012/12/26

39〜40,-87〜-86

9.93

208.5

Field,LPField

LP FieldNYE

2012/12/31 34〜35,-119〜-128 6.52

436.9

Square,Times

Times

Times Square

Thanksgiving 2012/11/22—5—

図 2 「花火」のクラスタリング結果
図 5 日本データセットにおける検出結果

図 3 「桜」のクラスタリング結果

図 6 アメリカデータセットにおける検出結果

図 7 代表画像をクリックした例
図 4 「Stanford Stadium」のクラスタリング結果—6—