ラーメンvsカレー：2年分のログデータと高速食事画像認識エンジンを用いたTwitter食事画像分析とデータセット自動構築

摘要

多くの人々がTwitterを利用するようになり，大量に投稿されたツイートを通して人々の行動や考えを分析することが可能となった．ツイートには画像が付与されたものも多く，特に昼食時，夕食時には，食事の画像が大量にツイートされる．そこで，本稿では2011年5月から2013年8月の2年4ケ月の間に収集した約10億件の画像付きツイートに対して，食事キーワード検索と高速食事画像認識エンジンを用いて，100種類の食事画像を抽出する実験を行った結果を報告する．実験では，食事画像ランキング一部の食事カテゴリについてサンプリングによる抽出精度評価，また位置情報食事画像ツイートを用いた「ラーメン」と「カレー」に関する地域分布の分析を行った．またさらに，我々が構築した100種類の食事画像データセットを自動的に拡張するためのフレームワークについても述べる．100種類食事画像データを利用して構築した食事画像判定エンジンと，Amazon Mechanical Turkを利用したクラウドソーシングを用いて，キーワードを与えるのみで，自動的に新しい食事カテゴリのバウンディングBOX付きの画像データセットを構築する．実験では，手動で作成した既存の食事画像データセットのサブセットとの認識精度の比較を行う．