◎梶原祐輔（立命館大）・中村宗広・木村春彦（金沢大）

独居老人は罹患した際に独力で対処するのが難しく近所の住人も独居老人の身体の異常に気付き難いため，日々の健康管理が重要となる。本研究では独居老人の健康を維持する上で重要な栄養管理をアシストするシステムを開発する。従来研究としてユーザが撮像した食事画像から自動的に食事の種類を識別するシステムは開発されているが，未だ十分な精度に至っていない。本研究では複数のカーネルだけでなく，Random Forest等の識別器も併用し，識別精度の向上を図る。また，色相領域，再度領域，明度領域を重点的に学習し，識別精度の向上を図る。評価実験を行った結果，MKL-SVMより識別率が9.7%向上し，本稿の手法が有効であることを示した。