K-035
Ensemble CNNによる文字認識を用いた訪問介護システムの実証実験

◎高橋大成・大枝真一（木更津高専）

現在の訪問介護ではヘルパーが要介護者の健康状態や作業記録を紙媒体で記入し，事務所にて保管されている．そこで，介護記録を電子化するシステム構築を行う．その主要な要素である手書き文字認識をニューラルネットワークを使って実装する．CNN(Convolutional Neural Network)はパターン認識の分野で大きな成果をあげているが，単一のCNNの識字率は100％ではないため誤認識が必ず発生してしまう．本研究ではEnsemble Learningと呼ばれる複数の弱学習器を用いて，汎化性能を向上させる．とくに，実証実験として，実際の現場で用いられている記録用紙に対して認識率の評価を行う．