間取り図に基づく類似性抽出

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抄録

近年，FinTech のように IT 導入が各業界へ波及している.不動産業界でも「不動産テック (Real Estate Tech: ReTech)」が 注目されている.日本の不動産業界は，取引の不透明性や複雑な制度によりデジタル化が妨げら れていたものの，法改正や不動産ベンチャーの参入増大など徐々に緩和の動きがある.不動産テックの普及により，情 報量の増大，取引の活性化，ビッグ データ活用の実現，さらに潜在需要の掘り起こしの可能性がでている. 現在，日 本の不動産情報サイトは各不動産管理会社入力の文字情報を検索できる.しかし画像情報は検索できない.入力欄が 有る文字列情報と異なり，間取り図は不動産管理会社独自の形式で作成されており互換性が無い.本稿では，間取り 図を検索する手法を取り扱う.本研究では検索クエリとして利用者が間取りを想定して組み立てたブロック模型の写 真を与え，類似する間取り図画像を表示する手法を考える.Deep CNN モデルの VGG16 を用いて， 間取り図画像と クエリ画像を転移学習させる.続いて，VGG16 から特徴量を抽出し，CNN でクエリ画像と間取り図画像の一致・不 一致を学習させて，Siamese Network を構成する.最後に，間取り図と模型写真の類似度を算出する.

新型コロナウイルス感染症への対策として、現地開催を中止しオンライン開催となった。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050861482657939072
  • NII論文ID
    120006813857
  • HANDLE
    2324/2557142
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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