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景観画像によるコンテクスト取得ツールの開発とその利用に関する研究を読んで

 

データからコンテキストを把握するcontext awarenessに興味がある。
 
ググって出てきた以下の卒論を参考に勉強。
これを選んだのは簡易な実験だったので概要も掴みやすかったので。
 
景観画像によるコンテクスト取得ツールの開発とその利用に関する研究
 
論文概要
筆者:筑波大学 情報科学主専攻 鈴木茂
平成19年度の論文(2007年)
 
テーマはcontext awareness
 
自然的な景観と人工的な景観をゆらぎの解析で分類
 
画像の画素に対して緑がどれだけ含まれるか、
人が見た時に自然が含まれている率を表す緑視率を計算
 
ツールの評価では自然と人工物の中間が入るデータは
排除し、どちらか一方しか含まない極端なデータのみを対象にしている
 
緑視率を緑色を基準に判断しているため、
写真が白みがかったりすると緑視率が低くなってしまっている。
紅葉の写真ではまったく役に立たなくなるだろう。
 
・提案している利用シーン
1、定期的に自動撮影してユーザの好みにあった写真だけを残す
2、写真から現在のコンテキストを理解してコンテキストに合った音楽を再生
3、風景の撮影支援として、ユーザの撮影した写真を評価する
 
写真からコンテキストを理解する場合、
上記手法では主に色を使っている(RGB以外に色相、彩度、明度)
 
コンピュータでピクセル単位に処理すると
人が見た感じと異なる結果になる場合があるので、
周辺ピクセルとの平均を使っている(赤と黄色が並ぶとオレンジになる)
 
写真の色は撮影する時間帯や天気によって変わるので
同じ被写体でも値が変わってしまう問題がある。
 
これを解決するには被写体の形による
パターンマッチングをする必要があるが、
対処できるパターン(教師データ)が必要となる。