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J-GLOBAL ID：202302235370947711   整理番号：23A0953982

テンプレート画像とコンテキスト情報を用いた観光地の現況画像の自動生成法の提案

Automatic generation of up-to-date tourist spot images using template images and context information

著者 (6件)： 河中昌樹 (奈良先端科学技術大学院大) ,  中村優吾 (九大) ,  諏訪博彦 (奈良先端科学技術大学院大) ,  諏訪博彦 (理研) ,  安本慶一 (奈良先端科学技術大学院大) ,  安本慶一 (理研)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2022  号： 1  ページ： ROMBUNNO.4B-4  発行年： 2022年07月06日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： スマートフォンを用いて観光地の情報を提供する観光支援システムが多く提案されているが,これらのシステムの多くは,観光地の最新の状況(現況)を提供できていない.リアルタイムに観光地の情報を取得するために,観光している人に観光地の現在の写真を共有してもらう方法があるが,提供者のプライバシー情報が漏洩するリスクが伴う.そこで我々は,ユーザが撮影した写真を直接共有するのではく,オブジェクト認識モデルを写真に適用して取得可能な観光地のコンテキスト情報(天気や混雑,動植物などのオブジェクト等)のみを共有するというアプローチを検討している.本研究では,観光地の最新のコンテキスト情報が共有されるという前提のもと,観光地のテンプレート画像とコンテキスト情報から観光地の現況画像を自動生成する手法を提案する.提案手法は,テンプレート画像にセマンティックセグメンテーションを適用し,各セグメントごとにコンテキスト情報を考慮して画像変換を行うことで,観光地の現況画像の自動生成を行う.評価実験より,提案手法により生成された画像は観光地の現況をユーザに適切に伝えることが可能であることが示された.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像 ,  情報 ,  *生産 ,  スマートフォン ,  計算機利用システム ,  時間 ,  物体認識 ,  認知モデル ,  *観光地区 ,  *自動生成
準シソーラス用語： オブジェクト認識 ,  コンテキスト情報 ,  テンプレート画像 ,  リアルタイム ,  *観光地 ,  支援システム ,  認識モデル

分類 (2件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (18件)：

• Shogo Isoda, Masato Hidaka, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, and Keiichi Yasumoto. Timeliness-aware on-site planning method for tour navigation. Smart Cities, Vol. 3, No. 4, pp. 1383-1404, 2020.
• Masato Hidaka, Yuki Kanaya, Shogo Kawanaka, Yuki Matsuda, Yugo Nakamura, Hirohiko Suwa, Manato Fujimoto, Yutaka Arakawa, and Keiichi Yasumoto. On-site trip planning support system based on dynamic information on tourism spots. Smart Cities, Vol. 3, No. 2, pp. 212-231, 2020.
• Shogo Kawanaka, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Manato Fujimoto, Yutaka Arakawa, and Keiichi Yasumoto. Gamified participatory sensing in tourism: An experimental study of the effects on tourist behavior and satisfaction. Smart Cities, Vol. 3, No. 3, pp. 736-757, 2020.
• Brendan McMahan, Eider Moore, Daniel Ramage, Seth Hampson, and Blaise Aguera y Arcas. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. In Artificial intelligence and statistics, pp. 1273-1282. PMLR, 2017.
• Shusaku Tomita, Jose Paolo Talusan, Yugo Nakamura, Hirohiko Suwa, and Keiichi Yasumoto. Fedtour: Participatory federated learning of tourism object recognition models with minimal parameter exchanges between user devices. In 2022 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), pp. 667-673. IEEE, 2022.

タイトルに関連する用語 (5件)： テンプレート画像 ,  コンテキスト情報 ,  観光地 ,  自動生成 ,  提案