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講演抄録/キーワード
講演名 2018-05-14 13:30
twitter投稿画像を用いた屋内外被害の機械分類にかかる基礎研究 ~ 2016年熊本地震を事例として ~
井ノ口宗成富山大)・今井 淳NTTデータCCSICTSSL2018-1 ASN2018-1
抄録 (和) 近年ではスマートホンの普及およびSNSの利用拡大にともない、災害発生後において被災者自身が様々な情報をSNSに投稿する。一方で、災害対応に必要な情報収集は、行政が独自に実施する場合が多く、SNS等の情報が有益に利用されていないのも実態である。本研究では、熊本地震を事例として、災害発生前後のSNS(twitter)の投稿データ5,853件をもとに、被害状況を表す情報を機械学習・機械分類によって抽出できるかについて検討した。とくに、本研究では文字データではなく、写真データ5,684件に焦点をあて、「屋内被害」「屋外被害」の分類可能性について評価した。まず、目視判読により写真データを「屋内被害」「家屋倒壊等の屋外被害」「道路被害」に分類し、それを教師データとして機械に学習させた。その後、ランダムに抽出した224件の写真データを機械に分類させた結果、屋内被害については83.7%、屋外被害(家屋倒壊・道路被害を含む)については93.1%の精度で写真を抽出した。その一方で、ノイズとなる不要な画像を排除した割合は、屋内被害で87.8%、屋外被害で73.8%という高い精度が確認された。 
(英) Recently most people utilize smart-phone and post some information into social media such as Twitter and Facebook. Following this situation, much information relating to damage can be published by affected people in social medias. In those information, there could be many photos which represent actual indoor-damage and outdoor-damage. In order to retrieve damage information from photos posted in social media, we tried to utilize “Machine Classification” technology based on actual posted twitter data at 2016 Kumamoto Earthquake. First, we gathered twitter data tweeted in Kumamoto area with photos and geolocation, which amount was 5,853. Then, we retrieve 5,684 photos from those tweets, and we classified them into “indoor damage”, “building damage (outdoor damage)” and “road damage (outdoor damage)” as teacher data. The machine learned those teacher data in deep-learning method, and the machine tried to classify random-sampled photos into “indoor-damage” or “outdoor-damage”. We verified those result, and we found that over 80% photos can be classified adequately by machine classification without specified customization.
キーワード (和) 機械分類 / 深層学習 / 被害状況 / ソーシャルメディア / / / /  
(英) Machine Classification / Deep Learning / Damage Situation / Social Media / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 26, ICTSSL2018-1, pp. 1-4, 2018年5月.
資料番号 ICTSSL2018-1 
発行日 2018-05-07 (ICTSSL, ASN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード ICTSSL2018-1 ASN2018-1

研究会情報
研究会 ASN ICTSSL  
開催期間 2018-05-14 - 2018-05-15 
開催地(和) 広島市立大学 
開催地(英) Hiroshima City Univ. 
テーマ(和) 知的環境,防災・減災,ポスターセッション及び一般 
テーマ(英) Ambient intelligence, safe and secure life, poster session, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICTSSL 
会議コード 2018-05-ASN-ICTSSL 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) twitter投稿画像を用いた屋内外被害の機械分類にかかる基礎研究 
サブタイトル(和) 2016年熊本地震を事例として 
タイトル(英) Fundamental Research about Machine Classification of Twitter Images into Damage Types 
サブタイトル(英) A Case Study of 2016 Kumamoto Earthquake 
キーワード(1)(和/英) 機械分類 / Machine Classification  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) 被害状況 / Damage Situation  
キーワード(4)(和/英) ソーシャルメディア / Social Media  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 井ノ口 宗成 / Munenari Inoguchi / イノグチ ムネナリ
第1著者 所属(和/英) 富山大学 (略称: 富山大)
University of Toyama (略称: Toyama Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 今井 淳 / Atsushi Imai / イマイ アツシ
第2著者 所属(和/英) 株式会社NTTデータCCS (略称: NTTデータCCS)
NTT DATA CCS CORPORATION (略称: NTT Data CCS)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-05-14 13:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 ICTSSL 
資料番号 ICTSSL2018-1, ASN2018-1 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.26(ICTSSL), no.27(ASN) 
ページ範囲 pp.1-4 
ページ数
発行日 2018-05-07 (ICTSSL, ASN) 


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