JP6034229B2 - Position information processing apparatus and position information processing method - Google Patents

Description

本発明は、写真データの撮影位置情報に係る処理を行って、立ち寄り地を評価する有意な情報を生成する位置情報処理装置及び位置情報処理方法に関する。   The present invention relates to a position information processing apparatus and a position information processing method that perform processing related to shooting position information of photographic data and generate significant information for evaluating a stopover location.

従来、多数の写真データの撮影位置情報からランドマーク（以下、立ち寄り地とも記載する）を抽出する手法として 例えば、下記の非特許文献１に開示された技術が知られている。非特許文献１の開示技術では、写真データが空間的に集中している地点には立ち寄り地が存在しているという考えに基づいて、ランドマークの抽出が行われる。   Conventionally, for example, a technique disclosed in the following Non-Patent Document 1 is known as a technique for extracting landmarks (hereinafter also referred to as stop-by places) from shooting position information of a large number of photographic data. In the technology disclosed in Non-Patent Document 1, landmarks are extracted based on the idea that a stopover exists at a point where photographic data is spatially concentrated.

David Crandall et al., “Mapping the World's Photos” WWW 2009. MadridDavid Crandall et al., “Mapping the World's Photos” WWW 2009. Madrid

非特許文献１に開示されている技術は、多数の写真データの撮影位置情報から立ち寄り地を抽出する手法として有用であるが、抽出された立ち寄り地をどのように活用するかについては具体的な提案はなされていない。本発明は、多数の写真データの撮影位置情報から抽出された立ち寄り地を利用して、各立ち寄り地の評価を行う手法について提案することを目的とする。   The technique disclosed in Non-Patent Document 1 is useful as a method for extracting a stop-by place from shooting position information of a large number of photographic data, but a specific method for utilizing the extracted stop-off place is specific. No proposal has been made. It is an object of the present invention to propose a method for evaluating each stop by using stop points extracted from shooting position information of a large number of photographic data.

上記の目的を達成するため、本発明によれば、複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う位置情報処理装置であって、
前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記複数のユーザのそれぞれによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出部と、
前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定部とを、
有し、
前記地点間リンク抽出部は、前記写真データの撮影日時を示す撮影日時情報と前記撮影位置情報とに基づき、同一のユーザによって撮影された複数の写真のうちの時系列で連続した２枚の写真について、前記２枚の写真が所定の時間内に撮影されたものであって、かつ、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される立ち寄り地が異なる場合に、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される異なる立ち寄り地間に前記リンクが存在するとみなすよう構成されている位置情報処理装置が提供される。 In order to achieve the above object, according to the present invention, there is provided a position information processing apparatus for performing processing related to shooting position information indicating shooting positions of photo data shot by a plurality of users,
Wherein for a plurality of the plurality of drop-in place to be identified from the photographing position information indicating a shooting position of the photo data taken by each user, the movement between the plurality of drop-in place by respective front Symbol plurality of users, the A point-to-point link extraction unit that extracts links between a plurality of stops
A stop-point score determination unit that determines a score for each of the plurality of stop-off points based on the links between the plurality of stop-off points,
Yes, and
The point-to-point link extraction unit, based on the shooting date and time information indicating the shooting date and time of the photo data and the shooting position information, two photos taken in time series among a plurality of photos taken by the same user When the two photographs are taken within a predetermined time and the stop points specified by the respective photographing position information of the two photographs are different, the two photographs There is provided a position information processing apparatus configured to consider that the link exists between different stop points specified from the respective shooting position information .

また、上記の目的を達成するため、本発明によれば、複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う、コンピュータによって実行される位置情報処理方法であって、
前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記複数のユーザのそれぞれによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出ステップと、
前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定ステップとを、
前記コンピュータにより実行させ、
前記地点間リンク抽出部は、前記写真データの撮影日時を示す撮影日時情報と前記撮影位置情報とに基づき、同一のユーザによって撮影された複数の写真のうちの時系列で連続した２枚の写真について、前記２枚の写真が所定の時間内に撮影されたものであって、かつ、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される立ち寄り地が異なる場合に、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される異なる立ち寄り地間に前記リンクが存在するとみなす位置情報処理方法が提供される。 In order to achieve the above object, according to the present invention, there is provided a position information processing method executed by a computer, which performs processing related to shooting position information indicating shooting positions of photo data shot by a plurality of users. And
Wherein for a plurality of the plurality of drop-in place to be identified from the photographing position information indicating a shooting position of the photo data taken by each user, the movement between the plurality of drop-in place by respective front Symbol plurality of users, the A point-to-point link extraction step for extracting as a link between a plurality of stops,
A stop point score determining step for determining a score for each of the plurality of stop points based on links between the plurality of stop points,
Executed by the computer,
The point-to-point link extraction unit, based on the shooting date / time information indicating the shooting date / time of the photo data and the shooting position information, two photos taken in time series among a plurality of photos taken by the same user. When the two photographs are taken within a predetermined time and the stop points specified by the respective photographing position information of the two photographs are different, the two photographs There is provided a position information processing method that considers that the link exists between different stop points specified from the respective shooting position information .

本発明は、上記の構成を有し、多数の写真データの撮影位置情報から抽出される各立ち寄り地の評価を行うことが可能となり、例えば、各立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成することが可能となる。   The present invention has the above-described configuration, and can evaluate each stop point extracted from shooting position information of a large number of photograph data. For example, a sightseeing course that connects each stop point can be created. It becomes.

本発明の実施の形態に係る構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the structure which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation | movement which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態を説明するための各立ち寄り地のグラフ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph structure of each drop-in place for demonstrating embodiment of this invention. 本発明の実施の形態において導出されたスコアを含む表の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the table | surface containing the score derived | led-in in embodiment of this invention.

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図１は、本発明の実施の形態に係る構成の一例を示す図である。図１には、写真データサーバ１、ネットワーク５、本発明に係る主要な位置情報処理を行う位置情報処理装置１０が図示されている。   FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration according to an embodiment of the present invention. FIG. 1 shows a photographic data server 1, a network 5, and a position information processing apparatus 10 that performs main position information processing according to the present invention.

写真データサーバ１は、インターネットなどのネットワークに接続されているサーバであり、画像共有サービスを提供するサービスプロバイダによって運用されている。画像共有サービスは、例えば、登録ユーザが、各自の端末から写真データを写真データサーバ１にアップロードすることで、写真データを保管できるようにするとともに、保管されている写真データを不特定多数又は特定のユーザに対して公開できるようにするサービスである。   The photograph data server 1 is a server connected to a network such as the Internet, and is operated by a service provider that provides an image sharing service. The image sharing service, for example, allows registered users to store photo data by uploading photo data from their terminals to the photo data server 1, and also allows unspecified number or specification of stored photo data. It is a service that makes it open to users of

すなわち、図１に図示されている写真データサーバ１は、登録ユーザが各自のユーザ端末（不図示）からアップロードした写真データを受信して所定の記憶媒体に蓄積する機能、ユーザ端末（不図示）からの閲覧リクエストに応じて、所定の記憶媒体から閲覧対象の写真データを読み出し、閲覧リクエストを発行したユーザ端末に対して写真データを送信する機能を有している。   That is, the photo data server 1 shown in FIG. 1 has a function of receiving photo data uploaded by registered users from their user terminals (not shown) and storing them in a predetermined storage medium, user terminals (not shown). In response to a viewing request from the user, the photo data to be viewed is read from a predetermined storage medium, and the photo data is transmitted to the user terminal that issued the viewing request.

写真データサーバ１に蓄積される写真データには、２次元の写真（２次元画像データ）だけではなく、各種メタデータが含まれている。各種メタデータは、例えばＥＸＩＦデータとして存在し、撮影日時、撮影機器の名称、解像度、シャッタースピードや絞り値、位置情報などを含んでいる。また、写真データサーバ１は、さらに写真データに対して、画像共有サービスにおいて使用されるユーザＩＤ（ユーザ識別情報）や、写真に対する評価、コメントなどの各種付加データも関連付けて記憶することが可能である。   The photograph data stored in the photograph data server 1 includes not only a two-dimensional photograph (two-dimensional image data) but also various metadata. Various types of metadata exist as EXIF data, for example, and include shooting date / time, name of the shooting device, resolution, shutter speed, aperture value, position information, and the like. Further, the photo data server 1 can also store various additional data such as a user ID (user identification information) used in the image sharing service, evaluations for photos, comments, etc. in association with the photo data. is there.

なお、本明細書では、上記の各種メタデータや各種付加データをまとめてメタデータと記載し、２次元の写真に係るデータを２次元画像データと記載し、２次元画像データとメタデータの両方を含むデータを写真データと記載する。   In the present specification, the above-mentioned various metadata and various additional data are collectively described as metadata, data relating to a two-dimensional photograph is described as two-dimensional image data, and both the two-dimensional image data and the metadata are described. The data including is described as photo data.

また、図１に図示されている位置情報処理装置１０は、通信インタフェース１１、写真データ収集部１２、写真データ格納部１３、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７を有している。   1 includes a communication interface 11, a photo data collection unit 12, a photo data storage unit 13, a stop point information extraction unit 14, a point-to-point link extraction unit 15, and a stop point score determination. A part 16 and a sightseeing course creation part 17 are provided.

通信インタフェース１１は、インターネットなどのネットワーク５に接続して、ネットワーク５上のリソースにアクセスするための機能を実現する。なお、通信インタフェース１１は、任意のアクセス技術（無線又は有線を問わない）を利用することが可能である。   The communication interface 11 is connected to a network 5 such as the Internet, and realizes a function for accessing resources on the network 5. The communication interface 11 can use any access technology (whether wireless or wired).

写真データ収集部１２は、通信インタフェース１１及びネットワーク５を通じて、ネットワーク５上のリソースの１つである写真データサーバ１内の写真データへアクセスし、写真データサーバ１に蓄積されている写真データ及びメタデータを収集する機能を有している。写真データ収集部１２は、写真データサーバ１から収集した写真データ及びメタデータを、写真データ格納部１３に格納する。   The photograph data collection unit 12 accesses the photograph data in the photograph data server 1 which is one of the resources on the network 5 through the communication interface 11 and the network 5, and the photograph data and meta data stored in the photograph data server 1. It has a function to collect data. The photo data collection unit 12 stores the photo data and metadata collected from the photo data server 1 in the photo data storage unit 13.

なお、通常、写真データサーバ１には様々な場所で様々な日時に撮影された多数の写真データが蓄積されているが、写真データ収集部１２は、特定の条件に合致した写真データのみを収集することが可能である。具体的には、写真データ収集部１２は、写真データに付随するメタデータを参照して、特定のエリア（撮影位置情報の範囲）や特定の期間（撮影日時情報の範囲）などの条件に合致する写真データを選択的に収集することが可能である。また、ユーザの特性や嗜好を考慮して、ある特定の特性や嗜好を有するユーザ群により撮影された写真データを選択的に収集してもよい。   Normally, the photo data server 1 stores a large number of photo data taken at various times and at various dates and times, but the photo data collecting unit 12 collects only photo data that meets a specific condition. Is possible. Specifically, the photo data collection unit 12 refers to metadata attached to the photo data, and matches conditions such as a specific area (range of shooting position information) and a specific period (range of shooting date and time information). It is possible to selectively collect photograph data to be performed. In addition, taking into account user characteristics and preferences, photo data taken by a group of users having specific characteristics and preferences may be selectively collected.

また、本発明の実施の形態に係る処理においては、写真データに付随するメタデータ（特に、撮影位置情報）を収集することが重要である。写真データ収集部１２は、２次元画像データ及びメタデータの両方を収集して写真データ格納部１３に格納してもよく、あるいは、写真データに付随するメタデータのみを収集して写真データ格納部１３に格納してもよい。   In the processing according to the embodiment of the present invention, it is important to collect metadata (particularly, shooting position information) associated with the photographic data. The photo data collection unit 12 may collect both two-dimensional image data and metadata and store them in the photo data storage unit 13 or collect only metadata attached to the photo data and collect the photo data storage unit. 13 may be stored.

本発明の実施の形態における好適な動作では、写真データ格納部１３に、少なくとも写真データをアップロードしたユーザのユーザＩＤ、写真データに含まれる写真が撮影された撮影日時情報、写真データに含まれる写真が撮影された撮影位置情報（例えば、緯度及び経度の情報）が格納されることが望ましい。   In a preferred operation in the embodiment of the present invention, at least the user ID of the user who uploaded the photo data, the shooting date / time information when the photo included in the photo data was taken, and the photo included in the photo data are stored in the photo data storage unit 13. It is desirable to store shooting position information (for example, latitude and longitude information) at which the image is taken.

なお、写真データ収集部１２は、写真データ格納部１３に写真データを格納できる構成であれば、任意の技術を用いることが可能である。例えば、複数のコンピュータや複数のプロキシサーバを利用して写真データサーバ１にアクセスし、所望の写真データなどを収集することで、データ収集の高速化や負荷分散（写真データサーバ１における負荷の低減）を図ることが可能である。   The photo data collection unit 12 can use any technique as long as it can store photo data in the photo data storage unit 13. For example, by using a plurality of computers and a plurality of proxy servers to access the photo data server 1 and collecting desired photo data, etc., data collection can be speeded up and load can be distributed (load reduction in the photo data server 1 can be reduced). ) Is possible.

立ち寄り地情報抽出部１４は、写真データ格納部１３に格納されている写真データの撮影位置情報から、立ち寄り地情報を抽出する機能を有している。なお、立ち寄り地はランドマークとも呼ばれ、立ち寄り地情報は、周辺に存在する複数の位置情報を代表する位置情報である。   The stop location information extraction unit 14 has a function of extracting stop location information from the shooting position information of the photo data stored in the photo data storage unit 13. The stop-by location is also called a landmark, and the stop-by location information is location information representing a plurality of location information existing in the vicinity.

立ち寄り地情報抽出部１４による立ち寄り地情報の抽出には様々な手法を用いることが可能であり、例えば、非特許文献１に開示されているmean-shift（ミーンシフト、平均変位）を利用したクラスタリングの手法を用いることが可能である。具体的には、mean-shiftベクトルのbandwidth（バンド幅）パラメータを所定値（例えば、０．００２ｄｅｇ＝２００ｍ）に設定し、各写真データに係る撮影位置情報をmean-shiftベクトルによって繰り返し更新することで、mean-shiftベクトルを収束させる。このとき、各写真データに係る撮影位置情報が収束した位置（極大値）が立ち寄り地（ランドマーク）となり、また、その収束した位置を中心とした周囲の領域がクラスタとなる。なお、mean-shiftを利用したクラスタリングの手法の詳細については、非特許文献１に開示された技術を援用することが可能なので、ここでは詳細な説明については省略する。   Various methods can be used for extraction of stop-by location information by the stop-by location information extracting unit 14, for example, clustering using mean-shift (mean shift, average displacement) disclosed in Non-Patent Document 1. It is possible to use this method. Specifically, the bandwidth parameter of the mean-shift vector is set to a predetermined value (for example, 0.002 deg = 200 m), and the shooting position information related to each piece of photo data is repeatedly updated with the mean-shift vector. Then the mean-shift vector is converged. At this time, the position (maximum value) at which the photographing position information related to each piece of photographic data converges becomes a stopover place (landmark), and the surrounding area centering on the converged position becomes a cluster. Note that the details of the clustering technique using mean-shift can be applied to the technique disclosed in Non-Patent Document 1, and thus detailed description thereof is omitted here.

立ち寄り地情報抽出部１４によるクラスタリングによって、写真データ格納部１３に格納されている写真データの撮影位置情報は、立ち寄り地を含むクラスタ（すなわち、写真データがどの立ち寄り地を含むクラスタに属しているか）に分類される。立ち寄り地情報抽出部１４によって抽出される立ち寄り地は、多数のユーザによって写真が撮影される観光スポットに対応しており、当該観光スポットの周辺で撮影された写真データは、同一クラスタに分類される。   The shooting position information of the photo data stored in the photo data storage unit 13 by clustering by the stop location information extraction unit 14 includes a cluster including the stop location (that is, which stop location the photo data belongs to). are categorized. The stop area extracted by the stop area information extraction unit 14 corresponds to a tourist spot where pictures are taken by a large number of users, and the photograph data taken around the tourist spot is classified into the same cluster. .

地点間リンク抽出部１５は、立ち寄り地情報抽出部１４によって抽出された立ち寄り地を含むクラスタのリンク（つながり）を抽出する機能を有している。なお、地点間リンク抽出部１５は、設定されたリンク抽出条件（クラスタ間のリンクの定義）に基づいて、リンクの抽出を行うことが可能である。   The point-to-point link extraction unit 15 has a function of extracting a cluster link (connection) including the stop-by location extracted by the stop-by location information extracting unit 14. The point-to-point link extraction unit 15 can extract links based on the set link extraction condition (definition of links between clusters).

リンク抽出条件としては、例えば「同一ユーザが１２時間以内に異なるクラスタで次の写真を撮影した場合、これらのクラスタ間にリンクが存在する」と定義することが可能である。この定義に基づいてクラスタ間のリンクを抽出する場合、地点間リンク抽出部１５は、あるユーザが撮影した２枚の写真（時系列に配置した場合に連続する２枚の写真であって、２枚の写真の撮影時刻が１２時間以内）が、異なるクラスタ内で撮影されたものである場合に、これらのクラスタ間にリンクが存在しているとみなす。なお、リンクの存在は、あるユーザによって撮影された写真の枚数とは無関係であり、同一ユーザが別の立ち寄り地（別のクラスタ内）で１枚でも写真を撮影している場合には、クラスタ間のリンクが存在しているとみなされる。   As the link extraction condition, for example, it can be defined that “if the same user takes the next photo in different clusters within 12 hours, a link exists between these clusters”. When extracting a link between clusters based on this definition, the point-to-point link extraction unit 15 includes two photographs taken by a certain user (two photographs that are consecutive when arranged in time series, and 2 If the shooting time of a picture is within 12 hours), it is considered that a link exists between these clusters. Note that the existence of a link is independent of the number of photos taken by a user. If the same user is taking a photo at another stopover location (within another cluster), the cluster The link between is considered to exist.

上記のリンク抽出条件「同一ユーザが１２時間以内に異なるクラスタで次の写真を撮影した場合、これらのクラスタ間にリンクが存在する」を採用した場合、地点間リンク抽出部１５は、写真データ格納部１３に格納されている同一ユーザ（同一ユーザＩＤ）に関連した写真データの撮影位置情報及び撮影日時情報を参照して、クラスタ間のリンクを抽出する。地点間リンク抽出部１５によって抽出されるクラスタ間のリンクは、ある立ち寄り地から別の立ち寄り地へのユーザの移動（すなわち、あるクラスタから別のクラスタへのユーザの移動）を示すものである。すなわち、複数のユーザのそれぞれについてクラスタ間の移動を追跡することで、クラスタ間のリンクが抽出される。   When the above link extraction condition “when the same user takes the next photo in different clusters within 12 hours, links exist between these clusters” is adopted, the point-to-point link extraction unit 15 stores the photo data The link between clusters is extracted by referring to the shooting position information and shooting date / time information of the photo data related to the same user (same user ID) stored in the unit 13. The inter-cluster link extracted by the point-to-point link extraction unit 15 indicates the movement of the user from one stop location to another stop location (that is, the user move from one cluster to another cluster). That is, links between clusters are extracted by tracking movement between clusters for each of a plurality of users.

なお、クラスタ間のリンクは指向性を有している。例えば、クラスタＡからクラスタＢへのユーザの移動が検出されたが、クラスタＢからクラスタＡへのユーザの移動が検出されなかった場合には、クラスタＡからクラスタＢへの片方向リンクは抽出されるが、クラスタＢからクラスタＡへの片方向リンクは抽出されない。   In addition, the link between clusters has directivity. For example, if a user movement from cluster A to cluster B is detected, but a user movement from cluster B to cluster A is not detected, a one-way link from cluster A to cluster B is extracted. However, the one-way link from cluster B to cluster A is not extracted.

立ち寄り地スコア決定部１６は、各立ち寄り地（すなわち、各クラスタ）に対するスコア（評価値）を決定する機能を有している。本発明の実施の形態では、立ち寄り地スコア決定部１６は、「優位な立ち寄り地を移動元として、その移動先となっている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地に対するスコアを決定する。この概念は、ウェブページの重要度を決定するためのランク決定アルゴリズムにおいて利用されている。ランク決定アルゴリズムでは、「優位なウェブページをリンク元として、そのリンク先となっているウェブページは良いウェブページである」という概念に基づいて、ウェブページのランク付けが行われている。また、立ち寄り地スコア決定部１６は、後述のように、各立ち寄り地間の人の遷移数、各立ち寄り地のカテゴリ、各立ち寄り地における滞在時間や写真の撮影枚数などを更に反映して、各立ち寄り地に対するスコアを決定することも可能である。   The drop-in place score determination unit 16 has a function of determining a score (evaluation value) for each drop-in place (that is, each cluster). In the embodiment of the present invention, the drop-in place score determination unit 16 makes each drop-in based on the concept that “the dominant drop-in place is the movement source and the drop-off place that is the move destination is a good drop-in place”. Determine the score for the ground. This concept is used in a rank determination algorithm to determine the importance of a web page. In the rank determination algorithm, ranking of web pages is performed based on the concept that “a superior web page is a link source and the web page that is the link destination is a good web page”. Further, as will be described later, the drop-in place score determination unit 16 further reflects the number of transitions between the drop-off places, the category of each drop-in place, the staying time in each drop-off place, the number of photographs taken, etc. It is also possible to determine a score for a stopover.

観光コース作成部１７は、立ち寄り地スコア決定部１６によって決定された各立ち寄り地（各クラスタ）のスコアに基づいて、立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成する機能を有している。   The sightseeing course creation unit 17 has a function of creating a sightseeing course that connects the stopping places based on the score of each stopping place (each cluster) determined by the stopping place score determination unit 16.

なお、図１に図示されている位置情報処理装置１０は、例えばコンピュータによって実現可能である。特に、写真データ収集部１２、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７の各機能については、各機能に係るプログラムを作成してコンピュータのＣＰＵに実行させることで実現可能である。また、オペレータは、当該コンピュータに接続されている表示装置（ディスプレイなど）や入力装置（マウスやキーボードなど）を用いて、各機能に係る設定や各機能における処理タイミングなどを適宜制御することが可能である。   The position information processing apparatus 10 illustrated in FIG. 1 can be realized by a computer, for example. In particular, for each of the functions of the photo data collection unit 12, the stop point information extraction unit 14, the point-to-point link extraction unit 15, the stop point score determination unit 16, and the sightseeing course creation unit 17, a program relating to each function is created to create a computer. This can be realized by causing the CPU to execute. In addition, the operator can appropriately control settings related to each function, processing timing in each function, and the like using a display device (such as a display) or an input device (such as a mouse or a keyboard) connected to the computer. It is.

また、図１には、写真データ収集部１２、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７が、１つの位置情報処理装置１０に包含されている構成が図示されているが、各機能を異なる装置（コンピュータ）に実装させてもよい。   Further, in FIG. 1, a photo data collection unit 12, a stop-by place information extraction unit 14, a point-to-point link extraction unit 15, a drop-in place score determination unit 16, and a sightseeing course creation unit 17 are included in one position information processing apparatus 10. However, each function may be implemented in a different device (computer).

また、写真データ収集部１２によって収集された写真データを格納する写真データ格納部１３は、例えば、コンピュータに接続されている任意の記憶媒体により実現可能である。さらに、立ち寄り地情報抽出部１４、地点間リンク抽出部１５、立ち寄り地スコア決定部１６、観光コース作成部１７の各機能から出力される情報は、所定の記憶媒体へ記憶されてもよく、通信媒体を介して送信されてもよく、表示装置によって表示されてもよい。   Further, the photo data storage unit 13 for storing the photo data collected by the photo data collection unit 12 can be realized by an arbitrary storage medium connected to the computer, for example. Further, the information output from the functions of the stop location information extraction unit 14, the inter-point link extraction unit 15, the stop location score determination unit 16, and the sightseeing course creation unit 17 may be stored in a predetermined storage medium. It may be transmitted via a medium or displayed by a display device.

次に、図２を参照しながら、本発明の実施の形態に係る動作の一例について説明する。図２は、本発明の実施の形態に係る動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下では、具体的な一例として、京都市内で撮影された写真データに係る処理が行われる場合について説明しているが、各立ち寄り地のスコア導出に用いられているリンク（グラフ構造）や計算結果などは、あくまでも本発明の理解を補助することを目的として設定されたものである。   Next, an example of the operation according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing an example of the operation according to the embodiment of the present invention. In the following, as a specific example, a case where processing relating to photograph data taken in Kyoto city is performed is described, but the link (graph structure) used for deriving the score of each stop-by place The calculation results and the like are set only for the purpose of assisting the understanding of the present invention.

図２において、位置情報処理装置１０の写真データ収集部１２は、写真データサーバ１に蓄積されている写真データを収集し、写真データ格納部１３に格納する（ステップＳ１０１）。写真データ格納部１３に格納される写真データは、２次元画像データ及びメタデータの両方を含んでいてもよいが、メタデータのみを収集してもよく、さらには、メタデータのうちの必要な情報（例えば、ユーザＩＤ、撮影日時情報、撮影位置情報）のみを選択的に収集してもよい。   2, the photo data collection unit 12 of the position information processing apparatus 10 collects the photo data accumulated in the photo data server 1 and stores it in the photo data storage unit 13 (step S101). The photographic data stored in the photographic data storage unit 13 may include both two-dimensional image data and metadata, but may collect only metadata, and moreover, necessary metadata among the metadata may be collected. Only information (for example, user ID, shooting date / time information, shooting position information) may be selectively collected.

次に、位置情報処理装置１０の立ち寄り地情報抽出部１４は、写真データ格納部１３に格納されている多数の写真データの撮影位置情報を利用して、立ち寄り地情報の抽出を行う（ステップＳ１０２）。上述のように、立ち寄り地情報の抽出には、例えば、非特許文献１に開示されているmean-shiftを利用したクラスタリングの手法を用いることが可能である。mean-shiftを利用したクラスタリングの手法によれば、撮影位置情報の密度が高い位置が極大値として得られ、この極大値を示す位置を中心とする所定範囲（クラスタ）が立ち寄り地に対応している。   Next, the stop location information extraction unit 14 of the position information processing apparatus 10 extracts stop location information using the shooting position information of a large number of pieces of photo data stored in the photo data storage unit 13 (step S102). ). As described above, it is possible to use, for example, a clustering technique using mean-shift disclosed in Non-Patent Document 1 for extracting stop-by place information. According to the clustering technique using mean-shift, a position where the density of shooting position information is high is obtained as a local maximum value, and a predetermined range (cluster) centered on the position showing the local maximum value corresponds to a stopover point. Yes.

ここで簡単なモデルとして、ステップＳ１０２において、京都市内で撮影された多数の写真データの撮影位置情報から、「Ａ．京都駅」、「Ｂ．二条城」、「Ｃ．清水寺」、「Ｄ．銀閣寺」、「Ｅ．金閣寺」、「Ｆ．二条駅」の６地点が立ち寄り地として抽出された場合を想定する。   As a simple model, “A. Kyoto Station”, “B. Nijo Castle”, “C. Kiyomizu Temple”, “D. Assume that six points of “Ginkakuji”, “E. Kinkakuji”, and “F. Nijo Station” are extracted as stops.

次に、位置情報処理装置１０の地点間リンク抽出部１５は、ステップＳ１０２で抽出された各立ち寄り地のリンクを抽出する（ステップＳ１０３）。リンク抽出条件としては、例えば、同一ユーザが１２時間以内に異なるクラスタで次の写真を撮影した場合、これらのクラスタ間にリンクが存在すると定義することが可能である。また、クラスタ間のリンクは指向性を有している。   Next, the point-to-point link extraction unit 15 of the position information processing apparatus 10 extracts the link of each stop-by location extracted in step S102 (step S103). As a link extraction condition, for example, when the same user takes the next photograph in different clusters within 12 hours, it can be defined that a link exists between these clusters. Moreover, the link between clusters has directivity.

ここでは、図３においてグラフ化されているように、ステップＳ１０３において、「Ａ．京都駅」と「Ｂ．二条城」との間の双方向リンク、「Ｂ．二条城」から「Ｃ．清水寺」への片方向リンク、「Ｃ．清水寺」から「Ａ．京都駅」への片方向リンク、「Ｃ．清水寺」から「Ｄ．清水寺」への片方向リンク、「Ｄ．銀閣寺」と「Ｆ．二条駅」との間の双方向リンク、「Ｅ．金閣寺」から「Ｄ．銀閣寺」への片方向リンク、「Ｅ．金閣寺」から「Ｆ．二条駅」へ片方向リンクが抽出されたとする。   Here, as graphed in FIG. 3, in step S103, a bidirectional link between “A. Kyoto Station” and “B. Nijo Castle”, “B. Nijo Castle” to “C. Kiyomizu Temple” Unidirectional link from "C. Kiyomizu-dera" to "A. Kyoto Station", "C. Kiyomizu-dera" to "D. Kiyomizu-dera", "D. Ginkakuji" and "F. Nijo" It is assumed that a one-way link from “E. Kinkakuji” to “D. Ginkakuji” and a one-way link from “E. Kinkakuji” to “F. Nijo Station” are extracted.

次に、位置情報処理装置１０の立ち寄り地スコア決定部１６は、ステップＳ１０３で抽出された各立ち寄り地のリンクに基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４では、「優位な立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。以下では、第１実施例「基本的なスコア導出例」、第２実施例「人の遷移数を考慮にしたスコア導出例」、第３実施例「立ち寄り地のカテゴリを考慮したスコア導出例」、第４実施例「滞在時間を考慮したスコア導出例」、第５実施例「写真の撮影枚数を考慮したスコア導出例」について説明する。   Next, the stop location score determination unit 16 of the position information processing apparatus 10 determines the score of each stop location based on the link of each stop location extracted in step S103 (step S104). In step S104, calculation is performed to determine the score of each stop based on the concept that “a stop that is linked from a dominant stop is a good stop”. In the following, the first example “basic score derivation example”, the second example “score derivation example considering the number of person transitions”, and the third example “score derivation example considering the stopover category” The fourth embodiment “score derivation example considering stay time” and the fifth embodiment “score derivation example considering the number of photographs taken” will be described.

＜第１実施例：基本的なスコア導出例＞
基本的なスコア導出方法は、ウェブページの重要度を決定するためのランク決定アルゴリズムを、各立ち寄り地のスコア算出に援用したものである。基本的なスコア導出方法では、例えば図３に図示されているように各立ち寄り地のリンクをグラフ化し、リンクが存在する行列成分を１、リンクが存在しない行列成分を０に設定した隣接行列を作成する。隣接行列はＮ次（Ｎは立ち寄り地の数）の正方行列で表される。図３に例示されているリンクは、下記の式（１）に示す６次の隣接行列ｍで表すことが可能である。 <First Example: Basic Score Derivation Example>
The basic score derivation method uses a rank determination algorithm for determining the importance of a web page for calculating the score of each stopover. In the basic score derivation method, for example, as shown in FIG. 3, a link of each stop is graphed, and an adjacent matrix in which a matrix component having a link is set to 1 and a matrix component having no link set to 0 is set. create. The adjacency matrix is represented by an N-order (N is the number of stopovers) square matrix. The link illustrated in FIG. 3 can be represented by a sixth-order adjacency matrix m shown in the following formula (1).

さらに、ある立ち寄り地を基点として他の立ち寄り地に向けて複数の立ち寄り地へリンクがつながっている場合には、その立ち寄り地を基点とするリンク成分の総和が１となるよう、他の立ち寄り地に向かうリンク成分を等分する。例えば図３では、立ち寄り地Ｂを基点として、２つの立ち寄り地Ａ、Ｃに対してそれぞれリンクがつながっている。この場合、立ち寄り地Ｂを基点とするリンクには、数値１をリンク数２で等分した１／２ずつが割り当てられる。なお、この考え方を上記の式（１）の隣接行列ｍに適用すると、隣接行列ｍは下記の式（２）のような各列の総和が１となる行列Ｍに変更される。   In addition, when a link is connected to multiple stops from one stop point to another stop point, the other stop points are set so that the sum of the link components based on that stop point is 1. Divide the link component toward. For example, in FIG. 3, the links are connected to the two stops A and C with the stop B as a base point. In this case, 1/2 links obtained by equally dividing the numerical value 1 by the number of links 2 are assigned to the links having the stop point B as a base point. If this concept is applied to the adjacency matrix m in the above equation (1), the adjacency matrix m is changed to a matrix M in which the sum of each column is 1 as in the following equation (2).

次に、立ち寄り地スコア決定部１６は、上記の式（２）の行列Ｍを用いて、下記の式（３）のスコア導出式によって各立ち寄り地のスコアを算出する。   Next, the stop-point score determination unit 16 calculates the score of each stop-by place according to the score derivation formula of the following formula (3) using the matrix M of the formula (2).

なお、上記の式（３）の導出式において、ベクトルＲは立ち寄り地の数Ｎ（図３の例ではＮ＝６）を要素数とするベクトルであり、要素として各立ち寄り地のスコアを有する。また、αはダンピングファクターであり、任意の値（例えば、０．１５）が設定される。また、ベクトルｐは立ち寄り地の数Ｎ（図３の例ではＮ＝６）を要素数とするベクトルであり、各要素には、１／Ｎの値が設定される。   In the derivation formula of the above formula (3), the vector R is a vector having the number of stops N (N = 6 in the example of FIG. 3) as the number of elements, and has a score of each stop as an element. Α is a damping factor, and an arbitrary value (for example, 0.15) is set. The vector p is a vector having the number of stop points N (N = 6 in the example of FIG. 3) as the number of elements, and a value of 1 / N is set for each element.

上記の式（３）の導出式１において、ベクトルＲの初期値を任意に定め（例えば（１，０，０，０，０，０）など）、算出結果を再び導出式に代入して計算する反復計算を行うと、ベクトルＲは一定の値に収束する。図３の例において、上記の式（２）の行列Ｍ、上記の式（３）の導出式を用いて計算を行うと、以下のような結果（各立ち寄り地のスコア）を得ることができる。なお、以下の結果１は、数十回から百回程度の反復計算で得られた小数第５位までの計算結果であるが、収束値により近い値を求めることも可能である。   In the derivation equation 1 of the above equation (3), the initial value of the vector R is arbitrarily determined (for example, (1, 0, 0, 0, 0, 0), etc.), and the calculation result is again substituted into the derivation equation. When the iterative calculation is performed, the vector R converges to a constant value. In the example of FIG. 3, if the calculation is performed using the matrix M in the above formula (2) and the derivation formula in the above formula (3), the following results (scores for each stopover) can be obtained. . The following result 1 is a calculation result up to the fifth decimal place obtained by iterative calculation of several tens to one hundred times, but a value closer to the convergence value can also be obtained.

（結果１）
「Ａ．京都駅」：０．１０４６
「Ｂ．二条城」：０．１１３９
「Ｃ．清水寺」：０．０７３４
「Ｄ．銀閣寺」：０．３４９９
「Ｅ．金閣寺」：０．０２５
「Ｆ．二条駅」：０．３３３０ (Result 1)
“A. Kyoto Station”: 0.1046
“B. Nijo Castle”: 0.1139
“C. Kiyomizu Temple”: 0.0734
“D. Ginkakuji”: 0.3499
“E. Kinkakuji”: 0.025
“F. Nijo Station”: 0.3330

また。図４は、本発明の実施の形態における位置情報処理装置の立ち寄り地スコア決定部から出力されるスコア、立ち寄り地点名、代表写真の一例をまとめた表である。立ち寄り地スコア決定部１６から出力されたスコアは、例えば図４に示されているように、各立ち寄り地点名やその立ち寄り地において撮影された代表写真などと関連付けることが可能である。さらに、立ち寄り地スコア決定部１６から出力されるスコアに対して、立ち寄り地に関連する様々な情報（クラスタ番号、立ち寄り地周辺の地図情報、立ち寄り地の緯度及び経度など）が関連付けられてもよい。   Also. FIG. 4 is a table summarizing examples of scores, stop point names, and representative photographs output from the stop point score determination unit of the position information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. For example, as shown in FIG. 4, the score output from the stop-point score determination unit 16 can be associated with each stop-point name, a representative photograph taken at the stop-point, and the like. Furthermore, various information (cluster number, map information around the stop, latitude and longitude of the stop, etc.) related to the stop may be associated with the score output from the stop point score determination unit 16. .

＜第２実施例：人の遷移数を考慮にしたスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、人（ユーザ）の遷移数を考慮したスコア導出を行うことも可能である。例えば図３では、立ち寄り地Ｂを基点として、２つの立ち寄り地Ａ、Ｃに対してそれぞれリンクがつながっているが、これは、立ち寄り地ＢからＡ又はＣへの人の遷移（移動）があったことを表しているにすぎない。しかしながら、実際には、立ち寄り地ＢからＡへの人の遷移数と、立ち寄り地ＢからＣへの人の遷移数は大きく異なっている可能性がある。第２実施例では、こうした人の遷移数を考慮して各行列成分に対してバイアスをかけ、例えば、下記の式（４）のようなＮ次（Ｎは立ち寄り地の数）の隣接行列ｍを作成することが可能である。 <Second Example: Score Derivation Example Considering Number of Transitions of People>
Further, based on the concept of the first embodiment described above, it is also possible to derive a score in consideration of the number of human (user) transitions. For example, in FIG. 3, links are connected to the two stop points A and C with the stop point B as the base point. This is because there is a transition (movement) of a person from the stop point B to A or C. It just represents that. However, in actuality, the number of transitions of people from stop B to A and the number of transitions of people from stop B to C may be significantly different. In the second embodiment, each matrix component is biased in consideration of the number of transitions of the person, and for example, an N-order adjacency matrix m (N is the number of stop-by places) as in the following formula (4) Can be created.

上記の式（４）の行列ｍでは、立ち寄り地Ｂを基点として立ち寄り地Ａ、Ｃへ遷移した人の遷移数の比率が２：１、立ち寄り地Ｃを基点として立ち寄り地Ａ、Ｄへ遷移した人の遷移数の比率が１：２、立ち寄り地Ｅを基点として立ち寄り地Ｄ、Ｆへ遷移した人の遷移数の比率が３：４の場合が反映されている。   In the matrix m of the above formula (4), the ratio of the number of transitions of people who have made a transition to the stops A and C from the stop B is 2: 1, and the transition to the stops A and D is based on the stop C. This reflects the case where the ratio of the number of transitions of people is 1: 2, and the ratio of the number of transitions of people who have transitioned to the stops D and F from the stop E is 3: 4.

なお、人の遷移数を考慮にしたスコア導出を行う場合、立ち寄り地スコア決定部１６は、各リンクにおける人の遷移数に関する情報を参照する必要がある。各リンクにおける人の遷移数に関する情報は、例えば、立ち寄り地スコア決定部１６が当該スコア導出の際に写真データ格納部１３に格納されている写真データから取得してもよく、あるいは、地点間リンク抽出部１５が各立ち寄り地のリンクを抽出する際に、同時に、人の遷移数もカウントし、そのカウント結果（各リンクに係る人の遷移数）を立ち寄り地スコア決定部１６に渡してもよい。   When score derivation is performed in consideration of the number of human transitions, the stopover score determination unit 16 needs to refer to information regarding the number of human transitions in each link. The information regarding the number of person transitions in each link may be acquired from, for example, the photograph data stored in the photograph data storage unit 13 when the stop point score determination unit 16 derives the score, or the point-to-point link When the extraction unit 15 extracts links at each stop, the number of person transitions may be counted at the same time, and the count result (the number of person transitions associated with each link) may be passed to the stop point score determination unit 16. .

上記の式（４）の行列ｍは、第１実施例と同様に、下記の式（５）のような各列の総和が１となる行列Ｍに変更される。   The matrix m in the above equation (4) is changed to a matrix M in which the sum of each column is 1, as in the following equation (5), as in the first embodiment.

次に、立ち寄り地スコア決定部１６は、上記（５）の行列Ｍを用いて、第１実施例と同様に導出式（１）を用いた反復演算を行うことで各立ち寄り地のスコアを算出する。図３の例において、上記（５）の行列Ｍ、上記の式（３）の導出式を用いて計算を行うと、以下のような結果（各立ち寄り地のスコア）が得られる。なお、以下の結果２は、小数第５位までの計算結果であり、数十回から百回程度の反復計算で容易に求められる。   Next, the stop location score determination unit 16 calculates the score of each stop location by performing an iterative calculation using the derivation formula (1) using the matrix M of (5) above as in the first embodiment. To do. In the example of FIG. 3, when the calculation is performed using the matrix M in (5) and the derivation formula in the above formula (3), the following results (scores for each stopover) are obtained. Note that the following result 2 is a calculation result up to the fifth decimal place, and can be easily obtained by iterative calculations of several tens to one hundred times.

（結果２）
「Ａ．京都駅」：０．１０７２
「Ｂ．二条城」：０．１１６１
「Ｃ．清水寺」：０．０５７９
「Ｄ．銀閣寺」：０．３５４９
「Ｅ．金閣寺」：０．０２５
「Ｆ．二条駅」：０．３３８８ (Result 2)
“A. Kyoto Station”: 0.1072
“B. Nijo Castle”: 0.1161
“C. Kiyomizu Temple”: 0.0579
“D. Ginkakuji”: 0.3549
“E. Kinkakuji”: 0.025
"F. Nijo Station": 0.3388

＜第３実施例：立ち寄り地のカテゴリを考慮したスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、立ち寄り地のカテゴリを考慮したスコア導出を行うことも可能である。 <Third Example: Example of Score Derivation Considering Category of Stopping Place>
Further, based on the idea of the first embodiment described above, it is also possible to derive a score in consideration of the category of the stop-by place.

第１実施例では、各立ち寄り地が有する特徴については考慮されていない。例えば、立ち寄り地が駅の場合には、その場所は観光客にとって単なる通過地点に過ぎず、観光地としては重要ではないかもしれない。また、立ち寄り地が特定の施設などが存在する観光地である場合には、観光客は、似たような施設が存在する近隣の場所に行くことを望んでいるかもしれず、また、似たような施設を巡る観光ルートを実際に移動するかもしれない。   In the first embodiment, the characteristics of each stop-in place are not taken into consideration. For example, when the stop is a station, the place is only a passing point for tourists and may not be important as a tourist spot. In addition, if the stopover is a sightseeing spot where a specific facility exists, the tourist may want to go to a nearby place where a similar facility exists, and You may actually move the sightseeing route around the facilities.

このような考えをスコア導出に反映させるため、第３実施例では、立ち寄り地のカテゴリの設定を行うとともに、「同一カテゴリに属する立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は優位である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。具体的には、立ち寄り地のスコアに対して加算するバイアス値（ダンピングファクター）がカテゴリを反映するよう制御し、例えば、上記の式（３）の導出式の最終項に含まれているベクトルｐに、下記の式（６）を用いることで各立ち寄り地のスコアを算出する。   In order to reflect this idea in the score derivation, in the third embodiment, the category of the stop-by place is set and the concept that “the stop-by place linked from the stop-by place belonging to the same category is superior” is adopted. Based on this, a calculation is performed to determine the score of each stop. Specifically, the bias value (dumping factor) added to the stopover score is controlled so as to reflect the category. For example, the vector p included in the final term of the derivation formula of the above formula (3) In addition, the score of each stop-by place is calculated by using the following formula (6).

なお、上記の式（６）のｐｉは、ベクトルｐのｉ番目の要素（各立ち寄り地に対応）を表し、ある特定のカテゴリＴｊに属している場合には、カテゴリＴｊに対応する値１／ｔｊ設定され、ある特定のカテゴリＴｊに属していない場合には、０が設定されることを示している。   In the above equation (6), pi represents the i-th element of the vector p (corresponding to each stopover location), and if it belongs to a certain category Tj, the value 1 / When tj is set and does not belong to a specific category Tj, it indicates that 0 is set.

各立ち寄り地に係るカテゴリは、本発明に係る処理を行うオペレータが任意に設定可能である。例えば、カテゴリを観光地と非観光地などのように分けてもよく、あるいは、さらに観光地を、美術館、寺、神社、遺跡、自然など様々なジャンルに分けてもよい。また、上記の式（６）では、ある単一のカテゴリに属しているか否かに応じて、同一のバイアス値を加算するか否かを定めているが、複数のカテゴリのいずれに属するかに応じて異なるバイアス値が加算されるようにしてもよい。   The category relating to each stop-off place can be arbitrarily set by an operator who performs the processing according to the present invention. For example, the categories may be divided into tourist spots and non-tourist spots, or the tourist spots may be further divided into various genres such as museums, temples, shrines, ruins, and nature. Further, in the above equation (6), whether or not the same bias value is added is determined depending on whether or not it belongs to a single category. Different bias values may be added accordingly.

図３の例において、「寺」のカテゴリに対してバイアス値を加算し、その他のカテゴリについてはバイアス値の加算を行わないようにした場合には、「Ｃ．清水寺」、「Ｄ．銀閣寺」、「Ｅ．金閣寺」に対するバイアス値を１／３（Ｔｊ＝３）に設定し、その他の立ち寄り地に対するバイアス値を０に設定することが可能である。この場合、上記の式（２）の行列Ｍ、上記の式（３）の導出式、上記の式（６）を組み合わせて計算を行うと、以下のような結果（各立ち寄り地のスコア）が得られる。なお、以下の結果は、数十回から百回程度の反復計算で得られた小数第５位までの計算結果であるが、収束値により近い値を求めることも可能である。   In the example of FIG. 3, when the bias value is added to the category “Tera” and the bias value is not added to the other categories, “C. Kiyomizu Temple”, “D. Ginkakuji” The bias value for “E. Kinkakuji” can be set to 1/3 (Tj = 3), and the bias value for other stopovers can be set to 0. In this case, when the calculation is performed by combining the matrix M in the above equation (2), the derivation equation in the above equation (3), and the above equation (6), the following results (scores for each stopover) are obtained. can get. The following results are calculation results up to the fifth decimal place obtained by iterative calculations of several tens to one hundred times, but values closer to the convergence value can also be obtained.

（結果３）
「Ａ．京都駅」：０．０４３７
「Ｂ．二条城」：０．０３７２
「Ｃ．清水寺」：０．０６５８
「Ｄ．銀閣寺」：０．４２２６
「Ｅ．金閣寺」：０．０５
「Ｆ．二条駅」：０．３８０５ (Result 3)
“A. Kyoto Station”: 0.0437
“B. Nijo Castle”: 0.0372
“C. Kiyomizu Temple”: 0.0658
“D. Ginkakuji”: 0.4226
“E. Kinkakuji”: 0.05
“F. Nijo Station”: 0.3805

＜第４実施例：滞在時間を考慮したスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、ユーザの立ち寄り地の滞在時間を考慮したスコア導出を行うことも可能である。 <Fourth Example: Example of Score Derivation Considering Stay Time>
In addition, based on the idea of the first embodiment described above, it is also possible to derive a score in consideration of the staying time of the user's stop-in place.

第１実施例では、ユーザの各立ち寄り地における滞在時間については考慮されていない。例えば、立ち寄り地が駅の場合には、その場所は観光客にとって単なる通過地点に過ぎず、滞在時間が短いかもしれない。一方、立ち寄り地が特定の施設などが存在する観光地である場合には、観光客は、その観光地に長時間滞在するかもしれない。   In the first embodiment, no consideration is given to the staying time of each stop by the user. For example, if the stop is at a station, the place is just a transit point for tourists and the stay time may be short. On the other hand, when the stop-by place is a tourist spot where a specific facility exists, the tourist may stay in the tourist spot for a long time.

このような考えをスコア導出に反映させるため、第４実施例では、「滞在時間の長い立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。具体的には、立ち寄り地のスコアに対して加算するバイアス値（ダンピングファクター）が、滞在時間の長い立ち寄り地ほど大きくなるよう制御し、例えば、下記の式（７）のような導出式によって各立ち寄り地のスコアを算出する。   In order to reflect this idea in score derivation, in the fourth embodiment, calculation is performed to determine the score of each stop based on the concept that “stops with long visits are good stops”. Specifically, the bias value (damping factor) to be added to the score of the stop-by place is controlled so as to increase as the stop-off place has a longer staying time. Calculate the stopover score.

なお、上記の式（７）のｐｉは、ベクトルｐのｉ番目の要素（各立ち寄り地に対応）を表し、ｆ（τｉ）は、例えば、各立ち寄り地に滞在したユーザの平均滞在時間τｉに依存した関数である。このように、各立ち寄り地に滞在したユーザの平均滞在時間τｉに依存した関数ｆを設定することで、平均滞在時間の長い立ち寄り地ほどバイアス値を大きく設定することが可能となる。最も単純な例では、各立ち寄り地の平均滞在時間に比例したバイアス値を設定することで、第３実施例の目的が達成できる。なお、関数ｆは、例えば、指数分布から得られる確率分布関数で記述されてもよい。   Note that pi in the above equation (7) represents the i-th element (corresponding to each stop) of the vector p, and f (τi) is, for example, the average stay time τi of the users who stayed at each stop. It is a dependent function. In this way, by setting the function f depending on the average stay time τi of the users who stayed at each stop, it is possible to set a larger bias value for a stop with a longer average stay time. In the simplest example, the purpose of the third embodiment can be achieved by setting a bias value proportional to the average staying time at each stop. Note that the function f may be described by a probability distribution function obtained from an exponential distribution, for example.

例えば図３において、「Ａ．京都駅」の平均滞在時間が１０分、「Ｂ．二条城」の平均滞在時間が４０分、「Ｃ．清水寺」の平均滞在時間が７０分、「Ｄ．銀閣寺」の平均滞在時間が９０分、「Ｅ．金閣寺」の平均滞在時間が８０分、「Ｆ．二条駅」の平均滞在時間が１０分である場合、これらの平均滞在時間の比率に依存したバイアス値を設定して、上記の行列Ｍ及び導出式２を用いて計算を行うと、以下のような結果が得られる。なお、以下の結果は、数十回から百回程度の反復計算で得られた小数第５位までの計算結果であるが、収束値により近い値を求めることも可能である。   For example, in FIG. 3, the average stay time of “A. Kyoto Station” is 10 minutes, the average stay time of “B. Nijo Castle” is 40 minutes, the average stay time of “C. Kiyomizu Temple” is 70 minutes, and “D. Ginkakuji” Average stay time of 90 minutes, average stay time of “E. Kinkakuji” is 80 minutes, and average stay time of “F. Nijo Station” is 10 minutes, the bias value depends on the ratio of these average stay times When the calculation is performed using the matrix M and the derivation formula 2, the following result is obtained. The following results are calculation results up to the fifth decimal place obtained by iterative calculations of several tens to one hundred times, but values closer to the convergence value can also be obtained.

（結果４）
「Ａ．京都駅」：０．０６５９
「Ｂ．二条城」：０．０７６０
「Ｃ．清水寺」：０．０６７３
「Ｄ．銀閣寺」：０．３９３９
「Ｅ．金閣寺」：０．０４
「Ｆ．二条駅」：０．３５６８ (Result 4)
“A. Kyoto Station”: 0.0659
“B. Nijo Castle”: 0.0760
“C. Kiyomizu Temple”: 0.0673
“D. Ginkakuji”: 0.3939
“E. Kinkakuji”: 0.04
“F. Nijo Station”: 0.3568

＜第５実施例：写真の撮影枚数を考慮したスコア導出例＞
また、上述の第１実施例の考え方を基本として、さらに、ユーザの立ち寄り地における写真の撮影枚数を考慮したスコア導出を行うことも可能である。第５実施例では、「撮影された写真の枚数が多い立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、各立ち寄り地のスコアを決定する計算を行う。なお、第５実施例のスコア導出方法は、上述した第４実施例のスコア導出方法と同様であり、第４実施例における「滞在時間」を「写真の撮影枚数」と読み替えればよい。 <Fifth Embodiment: Example of Score Derivation Considering Number of Photographs Taken>
In addition, based on the concept of the first embodiment described above, it is also possible to derive a score in consideration of the number of photographs taken at the user's stop. In the fifth embodiment, calculation for determining the score of each stop is performed based on the concept that “a stop with a large number of photographed photographs is a good stop”. Note that the score derivation method of the fifth embodiment is the same as the score derivation method of the fourth embodiment described above, and the “stay time” in the fourth embodiment may be read as “the number of photographs taken”.

また、位置情報処理装置１０の観光コース作成部１７は、ステップＳ１０４で決定された各立ち寄り地のスコアに基づいて、複数の立ち寄り地を経由する観光コース（複数の立ち寄り地の少なくとも２カ所以上を含む旅行ルート）を作成することが可能である（ステップＳ１０５）。   Further, the sightseeing course creation unit 17 of the location information processing apparatus 10 performs sightseeing courses that pass through a plurality of stopping places (at least two places of the plurality of stopping places based on the score of each stopping place determined in step S104). It is possible to create (including a travel route) (step S105).

最も単純な例としては、観光コース作成部１７は、第１実施例で得られたスコアを参照して、所定値以上のスコアを有する立ち寄り地を抽出し、これらの立ち寄り地を結ぶ距離又は移動時間が最短となる経路を計算することで典型的な観光コースを作成することが可能である。また、第２実施例で得られたスコアを参照することで、人の流れを考慮したより典型的な観光コースを作成することが可能である。また、第３実施例で得られたスコアを参照することで、同一カテゴリを結ぶリンクを考慮した観光コースを作成することが可能である。また、第４実施例又は第５実施例で得られたスコアを参照することで、見どころが多く、滞在時間が長くなったり写真の撮影枚数が多くなったりする立ち寄り地を優位に設定した観光コースを作成することが可能である。   As the simplest example, the sightseeing course creation unit 17 refers to the score obtained in the first embodiment, extracts stopovers having a score equal to or higher than a predetermined value, and distances or movements connecting these stopovers It is possible to create a typical sightseeing course by calculating the route with the shortest time. Further, by referring to the score obtained in the second embodiment, it is possible to create a more typical sightseeing course considering the flow of people. Further, by referring to the score obtained in the third embodiment, it is possible to create a sightseeing course in consideration of links connecting the same categories. Also, by referring to the scores obtained in the fourth or fifth embodiment, a sightseeing course that has a lot of attractions, and has set a stopover where the staying time is longer and the number of photographs taken is increased. Can be created.

また、所定値以上のスコアを有する立ち寄り地は、基本的に典型的な観光地を含むことを考慮し、所定の範囲内のスコアや所定値以下のスコアを有する立ち寄り地を適宜抽出することで、典型的な観光地以外の地点が含まれるように観光コースを作成してもよい。   In addition, considering that stopovers with a score above a predetermined value basically include typical tourist spots, by appropriately extracting stopovers with scores within a predetermined range or scores below a predetermined value, Alternatively, a sightseeing course may be created so that points other than a typical sightseeing spot are included.

本発明は、特に、多数の写真データの撮影位置情報から抽出される各立ち寄り地の評価を行えるという効果、各立ち寄り地を結ぶ観光コースを作成できるという効果を有し、写真データの撮影位置情報に係る処理を行って、立ち寄り地を評価する有意な情報を生成する技術に適用可能である。   In particular, the present invention has an effect that it is possible to evaluate each stopping place extracted from shooting position information of a large number of photograph data, and an effect that a sightseeing course connecting each stopping place can be created. It can be applied to a technique for generating significant information for evaluating the stop-by place by performing the process according to the above.

１ 写真データサーバ
５ ネットワーク（インターネット）
１０ 位置情報処理装置
１１ 通信インタフェース
１２ 写真データ収集部
１３ 写真データ格納部
１４ 立ち寄り地情報抽出部
１５ 地点間リンク抽出部
１６ 立ち寄り地スコア決定部
１７ 観光コース作成部 1 Photo data server 5 Network (Internet)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Location information processing apparatus 11 Communication interface 12 Photo data collection part 13 Photo data storage part 14 Stop place information extraction part 15 Inter-point link extraction part 16 Stop place score determination part 17 Sightseeing course preparation part

Claims (10)

複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う位置情報処理装置であって、
前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記複数のユーザのそれぞれによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出部と、
前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定部とを、
有し、
前記地点間リンク抽出部は、前記写真データの撮影日時を示す撮影日時情報と前記撮影位置情報とに基づき、同一のユーザによって撮影された複数の写真のうちの時系列で連続した２枚の写真について、前記２枚の写真が所定の時間内に撮影されたものであって、かつ、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される立ち寄り地が異なる場合に、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される異なる立ち寄り地間に前記リンクが存在するとみなすよう構成されている位置情報処理装置。 A position information processing apparatus that performs processing related to shooting position information indicating a shooting position of photo data shot by a plurality of users,
Wherein for a plurality of the plurality of drop-in place to be identified from the photographing position information indicating a shooting position of the photo data taken by each user, the movement between the plurality of drop-in place by respective front Symbol plurality of users, the A point-to-point link extraction unit that extracts links between a plurality of stops
A stop-point score determination unit that determines a score for each of the plurality of stop-off points based on the links between the plurality of stop-off points,
Yes, and
The point-to-point link extraction unit, based on the shooting date / time information indicating the shooting date / time of the photo data and the shooting position information, two photos taken in time series among a plurality of photos taken by the same user. When the two photographs are taken within a predetermined time and the stop points specified by the respective photographing position information of the two photographs are different, the two photographs A position information processing apparatus configured to consider that the link exists between different stop points specified from the respective shooting position information . 前記立ち寄り地スコアリング部は、「優位な立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項１に記載の位置情報処理装置。   The said stop location scoring part determines the said score regarding each of these stop locations based on the concept that "the stop location linked from the dominant stop location is a good stop location". The position information processing apparatus described. 前記複数の立ち寄り地間のリンクをグラフ化し、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに割り当てた値を前記リンクに沿って移動させる反復計算を行うことで得られる前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する収束値を前記スコアとする請求項２に記載の位置情報処理装置。   Graphs the links between the plurality of stopover points, and the convergence values for each of the plurality of stopover points obtained by performing iterative calculations for moving the values assigned to the plurality of stopover points along the links. The position information processing apparatus according to claim 2, wherein the score is the score. 前記立ち寄り地スコアリング部は、さらに、「人の遷移数が多いリンクによってリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。   The stop-point scoring unit further determines the score for each of the plurality of stop-points based on the concept that a stop-point linked by a link with a large number of people transitions is a good stop-off place. The position information processing apparatus according to claim 2 or 3. 前記立ち寄り地スコアリング部は、さらに、「同一カテゴリに属する立ち寄り地からリンクされている立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。   The stop location scoring unit further determines the score for each of the plurality of stop locations based on the concept that “a stop location linked from a stop location belonging to the same category is a good stop location”. The position information processing apparatus according to claim 2 or 3. 前記立ち寄り地スコアリング部は、さらに、「滞在時間の長い立ち寄り地、又は、写真の撮影枚数が多い立ち寄り地は良い立ち寄り地である」という概念に基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関する前記スコアを決定する請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。   The stop location scoring unit is further based on the concept that a stop location with a long stay time or a stop location with a large number of photographs taken is a good stop location, with respect to each of the plurality of stop locations. The position information processing apparatus according to claim 2 or 3, wherein a score is determined. 前記写真データの撮影位置を示す前記撮影位置情報を、インターネット上で写真共有サービスを提供する写真データサーバから収集する写真データ収集部を更に有する請求項１から６のいずれか１つに記載の位置情報処理装置。   The position according to any one of claims 1 to 6, further comprising a photo data collection unit that collects the shooting position information indicating a shooting position of the photo data from a photo data server that provides a photo sharing service on the Internet. Information processing device. 前記写真データ収集部は、所定の期間及び／又は所定のエリアで撮影された前記写真データの撮影位置を示す前記撮影位置情報を収集する請求項７に記載の位置情報処理装置。   The position information processing apparatus according to claim 7, wherein the photograph data collection unit collects the photographing position information indicating a photographing position of the photograph data photographed in a predetermined period and / or a predetermined area. 前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアに基づいて、前記複数の立ち寄り地の少なくとも２カ所以上を含む観光コースを作成する観光コース作成部を更に有する請求項１から８のいずれか１つに記載の位置情報処理装置。   9. The tourism course creation unit according to claim 1, further comprising: a tourism course creation unit that creates a tourism course including at least two places of the plurality of stop-off places based on a score relating to each of the plurality of stop-off places. Position information processing device. 複数のユーザによって撮影された写真データの撮影位置を示す撮影位置情報に係る処理を行う、コンピュータによって実行される位置情報処理方法であって、
前記複数のユーザのそれぞれにより撮影された前記写真データの撮影位置を示す撮影位置情報から特定される複数の立ち寄り地に関して、前記複数のユーザのそれぞれによる前記複数の立ち寄り地間の移動を、前記複数の立ち寄り地間のリンクとして抽出する地点間リンク抽出ステップと、
前記複数の立ち寄り地間のリンクに基づいて、前記複数の立ち寄り地のそれぞれに関するスコアを決定する立ち寄り地スコア決定ステップとを、
前記コンピュータにより実行させ、
前記地点間リンク抽出部は、前記写真データの撮影日時を示す撮影日時情報と前記撮影位置情報とに基づき、同一のユーザによって撮影された複数の写真のうちの時系列で連続した２枚の写真について、前記２枚の写真が所定の時間内に撮影されたものであって、かつ、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される立ち寄り地が異なる場合に、前記２枚の写真のそれぞれの撮影位置情報から特定される異なる立ち寄り地間に前記リンクが存在するとみなす位置情報処理方法。 A position information processing method executed by a computer for performing processing related to shooting position information indicating shooting positions of photo data shot by a plurality of users,
Wherein for a plurality of the plurality of drop-in place to be identified from the photographing position information indicating a shooting position of the photo data taken by each user, the movement between the plurality of drop-in place by respective front Symbol plurality of users, the A point-to-point link extraction step for extracting as a link between a plurality of stops,
A stop point score determining step for determining a score for each of the plurality of stop points based on links between the plurality of stop points,
Executed by the computer,
The point-to-point link extraction unit, based on the shooting date / time information indicating the shooting date / time of the photo data and the shooting position information, two photos taken in time series among a plurality of photos taken by the same user. When the two photographs are taken within a predetermined time and the stop points specified by the respective photographing position information of the two photographs are different, the two photographs A position information processing method that regards that the link exists between different stop points specified from the respective shooting position information .

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