Kawasaki Lab.

都市画像の学習による地域推定手法の提案

近年，ドライブレコーダーなどの車載カメラの増加とwebによる画像や動画の共有サービスの一般化により，世界中の都市の風景画像や映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた．これらの情報は，都市の三次元モデル生成への応用や，地図の頻繁な更新，あるいは景観シミュレーションへの応用が期待できる．そのためには撮影された位置の情報が必要となる．しかし，必ずしもこのような情報が付加されているとは限らない．
そこで，本手法では世界中の画像を対象として，大域的な位置推定を行うことを目標とし，その国ごとの識別をすることを目標にする．提案手法では，ストリートビュー画像から各都市の情報をランダムフォレストを用いて学習させ，撮影位置の不明な画像の撮影場所の推定を行う．