[3N4-J-10] 画像・音声: 産業応用

[3N4-J-10-03] 深層学習を用いた不動産間取り図のグラフ化と物件検索への応用

〇山田 万太郎¹、汪 雪婷¹、山崎 俊彦¹、相澤 清晴¹ (1. 東京大学)

キーワード：深層学習、不動産間取り図、グラフ構造

本研究の目的は，不動産間取り図をその間取りを反映したグラフ構造に自動で変換することである．それには，深層学習によるsemantic segmentationを行うことで画像中の各部屋やドアを認識し，それらの隣接関係をもとにグラフ構造を作成するという手法でグラフ化を行う．この提案手法により，正解グラフと81%の類似度を持つグラフに変換できることを確認した．さらには，自動変換したグラフを用いて実際に類似間取り検索への応用を示した．間取り図をグラフ構造という構造化された表現に変換することで，間取りの比較や評価，さらには検索が容易になり，間取りを扱うあらゆるシステムへの応用が期待される．