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アイテム
近接グラフに対するコミュニティ抽出に基づくSNS投稿写真の地理的特定性評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2005273
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/200527344a5729a-89e0-4105-8f1f-26863d94780c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TOD1804003.pdf (11.6 MB)
2027年10月30日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DBS:会員：¥0, IFAT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-10-30 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | 近接グラフに対するコミュニティ抽出に基づくSNS投稿写真の地理的特定性評価 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Timing of Aspect Suggestion to Encourage Diverse Information Acquisition in Spoken Conversational Search | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | [研究論文] 投稿写真，地域特性，地理的特定性，近接グラフ | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo University of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo University of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
伏見,卓恭
× 伏見,卓恭
× 外山,拓夢
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| 著者名(英) |
Takayasu Fushimi
× Takayasu Fushimi
× Takumu Toyama
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | SNSに投稿される写真には地域の魅力が写されたものが多く，その撮影位置を特定することで観光促進につながる一方で，意図せず位置が特定されてしまう危険性も孕んでいる．写真の背景に有名な景色が写っていたり，周辺で類似の写真が撮影され，それらが多くSNSに投稿されている場合は地理的特定性が高いといえる．一方，屋内写真や人物，食べ物などしか写っていない写真や類似の写真が多くの場所で撮影される場合は地理的特定性が低いといえる．本研究では，写真から撮影位置の特定のしやすさを定量化する手法を提案する．地理的特定性は，対象地域を類似の写真が撮影される小さな領域に分割した際，写真がどの領域で撮影されたかの特定のしやすさと定義する．提案手法では，位置情報付き写真群を用いて近接グラフを構築し，コミュニティ抽出法により分割した各領域に有意に多く出現する特徴量により，各領域を特徴づける．そして，特定性算出対象の写真の画像特徴量と各領域の特徴量から，一部の領域に対する類似度が高い場合は地理的特定性が高いとする．実データを用いた評価実験により，提案手法における近接グラフ構築法，分割領域数，特定性の高い写真と低い写真を比較することで，提案手法の有効性を確認する． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Many photos posted to SNS capture the attractions of a region, and identifying the location where the photo was taken can help promote tourism, but there is also a risk that the location may be identified unintentionally. If a famous view is captured in the background of a photo, or similar photos have been taken in the surrounding area, and many of these photos are posted to SNS, the geographic specificity can be said to be high. On the other hand, if the photo is indoors, only contains people or food, or similar photos are taken in many places, the geographic specificity can be said to be low. In this study, we propose a method to quantify the ease of identifying the location where a photo was taken from a photo. Geographic specificity is defined as the ease of identifying an area in which a photo was taken when the target area is divided into small areas in which similar photos are taken. In the proposed method, a proximity graph is constructed using a group of photos with location information, and each area is characterized by features that appear significantly more frequently in each area divided by a community extraction method. Then, if the image features of the photo to be specificity calculated and the features of each area have a high similarity to some areas, the geographic specificity is said to be high. Through evaluation experiments using real data, we confirm the effectiveness of the proposed method by comparing the proximity graph construction method, the number of division regions, and photos with high and low specificity. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11464847 | |||||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌データベース（TOD） 巻 18, 号 4, p. 8-16, 発行日 2025-10-30 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1882-7799 | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
