来遊者に興味を与える地域特性を発見するためのComputer Vision APIに基づくSNS投稿画像分析

橋本幸二郎; 三代沢正; 宮部真衣; 土屋健; 尾崎剛; 広瀬啓雄

文献

J-GLOBAL ID：202002243539314438 整理番号：20A2354013

来遊者に興味を与える地域特性を発見するためのComputer Vision APIに基づくSNS投稿画像分析

Analytical Method of SNS’s Images Based on Computer Vision API to Discover Geographical Characteristics

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資料名：
巻： 140 号： 8 ページ： 916-924(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： S0810A ISSN： 0385-4221 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

日本の経済に対する外国旅行者の影響は重要である。しかし,観光客の数は,地域では遅いペースで成長している。地域では,都市部で見つかる魅力のない特徴があり,既存の有名な旅行者向け情報に加えて隠れた情報を伝達できる可能性がある。したがって,それらの地域の潜在的ニーズを発見するために旅行者オペレータからの需要がある。本論文では,地域内の潜在的ニーズを発見するために,ソーシャルネットワーキングサービスに投稿された画像から地域が訪問者に関心を与えるオブジェクトを分析するための方法を提案した。この方法の特徴は,クラウドサービス上に開かれた深層学習に基づく画像分析サービスを用いることである。この画像分析サービスは,画像中のオブジェクトを認識し,タグ情報として名前を出力できる。したがって,任意の領域においてSNS画像を収集し,次にタグ情報に変換し,タグ情報を統計的に解析する事により,この地域に興味のあるオブジェクトをタグ情報として抽出した。本論文では,外見タグの周波数に基づき且つ他の地域における外見タグ間の差異に基づくタグ情報の解析方法を提案した。そして,その有効性をいくつかの実験によって確かめた。一般には,深層学習技術は,画像認識モデルを構築するために,大量の画像収集と学習データのラベリングを必要とする。さらに,このモデルを学習するためには,高性能コンピュータ環境を用意する必要がある。SNS画像の分析システムを導入するとき,旅行者オペレータからそれらを要求するのは難しい。一方,クラウドサービスのモデルは年々更新され,精度と汎用性は改善される。したがって,SNS画像を分析するためにクラウドサービスを使用することの有効性を,本論文で明らかにした。(翻訳著者抄録)

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図形・画像処理一般 , 情報サービス

引用文献 (32件)：

(1) 国土交通省観光庁,観光ビジョン実現プログラム2018 : https://www.mlit.go.jp/kankocho/news02000354.html
(2) 日本の観光統計データ:https://statistics.jnto.go.jp/
(3) 国土交通省観光庁観光地域づくり事例集:https://www.mlit.go.jp/kankocho/shisaku/kankochi/ikiiki.html
(4) 山形県大石田町「最上川花火大会」観光VRコンテンツ:https://www.youtube.com/watch?timecontinue=400v=s2t99TIeNig
(5) 埼玉県行田市「市内遊歩道とサイクリングロード」観光VRコンテンツ:https://www.youtube.com/watch?v=8yKMu6ZRdBo

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