画像認識モデルを用いた登記・課税台帳文書のレイアウト検出

抄録

持続可能な都市開発や自治体の都市政策，インフラの整備において土地売買や相続の履歴を把握することは，事業の第一歩であり不可欠なプロセスである．しかしながら，売買・相続履歴が記載されている不動産登記全部事項，もしくは現行の登記システム以前に用いられていた土地台帳は完全デジタル化がされていない文書メディアであり読解には高い人的・経済的コストを要する．こうした背景を踏まえ本研究は複雑な表構造を持つ，不動産登記全部事項および土地台帳のレイアウト検出を行う画像認識モデルの開発を目指す．画像認識モデルは罫線処理を含めたFaster-RCNN などのCNNベースモデルとYOLO ベースモデルを比較検討可能な形で構築した．いずれのモデルも高い検出精度である一方，YOLOベースモデルが学習速度と予測精度の点で優れていることを明らかにした．．