時間変化を考慮した画像に基づく鑑賞者の位置推定: 博物館における検討

摘要

本研究では，博物館内における鑑賞者が辿った経路の推定手法を提案した.本提案では，博物館などの展示会場内の位置情報を付加した全方位カメラ画像、携帯カメラ画像群を参照画像とし，PCA-SIFTを用いた画像認識と，Locality Sensitive Hashingによる対応点の高速探索により，携帯カメラなどで撮影された複数画像とマッチングを行うことにより経路推定を行う.事前に推定された位置、撮影された画像の撮影時刻，鑑賞者の歩行速度を考慮し，鑑賞者が歩いた経路を再現した.鉄道博物館で得られた鑑賞者データを元にマッチング実験を行い，経路推定を検証した.%In this paper, we proposed an estimation approach of visitors' routes in a museum. Our approach is based on the image matching using location-added omnidirectional panoramic images and mobile camera images as the reference dataset. We adopt PCA-SIFT feature and Locality Sensitive Hashing which is famous for a fast neighbor search on image matching. For the purpose of improving the image matching accuracy and location estimation, we use the EXIF information including the captured time stamp and we conducted experiments in the railway museum. We demonstrated that image matching precision improved to above 40% and discuss the experimental results.