情報処理学会 第80回全国大会講演要旨
5ZD-09
CNNのアンサンブル学習による文字認識の正誤判定評価
一般的な訪問介護では,要介護者の状態を紙媒体の記録用紙に記録している.しかし,現在の管理方法では,訪問先での情報の閲覧ができず,参照も容易ではない.
先述の課題を解決するため,CNN(Convolutional Neural Network)を用いた記録用紙の電子化を行うシステムを構築した.このシステムのCNNによる名前の認識精度は約95.3%であった.しかし,実際の介護現場では一つの間違いも許されない.そこで本研究では,推定が確実に成功している画像と不確実な画像を分類し,更に,不確実な画像を減らすことを目的とする.分類はCNNを複数作成することで行い,各CNNの出力によって最終的な結果を検討する.
先述の課題を解決するため,CNN(Convolutional Neural Network)を用いた記録用紙の電子化を行うシステムを構築した.このシステムのCNNによる名前の認識精度は約95.3%であった.しかし,実際の介護現場では一つの間違いも許されない.そこで本研究では,推定が確実に成功している画像と不確実な画像を分類し,更に,不確実な画像を減らすことを目的とする.分類はCNNを複数作成することで行い,各CNNの出力によって最終的な結果を検討する.
