CN107437087A - 识别系统、信息处理装置及控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种识别系统、信息处理装置及控制方法，该识别系统包括第一检测部、提取部、计算部、识别部、以及选择部。第一检测部，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；提取部，从所述图像数据提取所述第一检测部检测出的所述物品的特征量；计算部，对针对附有识别信息的物品和未附有该识别信息的物品的各物品预先存储的核对用的所述特征量和所述提取部提取出的所述特征量之间的相似度进行计算；识别部，基于所述计算部计算出的相似度，对所述第一检测部检测出的所述物品进行识别；以及选择部，以所述识别部识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部所摄像的所述物品。

Description

识别系统、信息处理装置及控制方法
本申请主张申请日为2016年05月31日、申请号为JP2016-109290的日本申请为优先权，并引用上述申请的内容，优先权的内容视为全部记载在本申请中。
技术领域
本发明的实施例涉及一种识别系统、信息处理装置及控制方法。
背景技术
目前，在百货商店等的店铺中，使用有摄像附有条形码等的码符号的商品，并用从码符号提取的商品代码对物品进行销售登记的系统。
近年来，存在有关于根据对从通过图像传感器装置摄像的图像数据提取出的对象物品的特征量和预先准备的辞典中的核对用的特征量进行比较后的相似度而识别物品的一般物体识别(目标识别)的技术。而且，提案有具备基于上述码符号的销售登记功能和通过目标识别进行的销售登记功能的这两种功能的POS(Point Of Sales：销售点)系统。
不过，在具备两种功能的POS系统中，因防止误识别等的理由，附有码符号的物品要求使用商品代码识别对象物品。不过，在POS系统中，即使是附有码符号的物品，在与核对用的特征量的相似度大于等于阈值时等，也通过目标识别来识别对象物品。这样，对附有码符号的物体的目标识别由于不是本来设想的识别方法，所以存在误识别对象物品的情况。
发明内容
鉴于上述问题，本发明所要解决的技术问题是，提供一种识别系统、信息处理装置及控制方法，能够恰当地识别对象物品。
为解决上述问题，本发明的一实施例，提供了一种识别系统，该识别系统包括第一检测部、提取部、计算部、识别部、以及选择部。所述第一检测部，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；所述提取部，从所述图像数据提取所述第一检测部检测出的所述物品的特征量；所述计算部，对针对附有识别信息的物品和未附有该识别信息的物品的各物品预先存储的核对用的所述特征量和所述提取部提取的所述特征量之间的相似度进行计算；所述识别部，基于所述计算部计算出的相似度，对所述第一检测部检测出的所述物品进行识别；以及所述选择部，以所述识别部识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部摄像的所述物品。
根据这样的构成，通过第一检测部、提取部、计算部、识别部、以及选择部，能够恰当地识别对象物品。
对于识别系统，在一种可能的实施方式中，还包括第二检测部，从所述摄像部所摄像的所述图像数据，检测所述识别信息，其中，所述第二检测部以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的所述物品为条件，对所述摄像部重新所摄像的图像数据执行检测所述识别信息的处理。
根据这样的构成，通过检测识别信息，能够以不同的识别方式进行对象物品的识别。
对于识别系统，在一种可能的实施方式中，还包括存储控制部，以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的物品为条件，存储该物品的所述特征量作为所述核对用的所述特征量。
根据这样的构成，通过设置存储控制部，能够快速识别物品。
对于识别系统，在一种可能的实施方式中，所述存储控制部以所述计算部计算出的所述相似度为大于等于阈值为条件，存储为所述核对用的所述特征量。
根据这样的构成，能够对物品进行一般物体识别。
本发明的另一实施例，提供了一种信息处理装置，该信息处理装置包括第一检测部、提取部、计算部、识别部、以及选择部。所述第一检测部，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；所述提取部，从所述图像数据提取所述第一检测部检测出的所述物品的特征量；所述计算部，计算示出有是否附有能够识别物品的识别信息的各物品的核对用的所述特征量和所述提取部提取出的所述特征量之间的相似度；所述识别部，基于所述计算部计算出的相似度，对所述第一检测部检测出的所述物品进行识别；以及所述选择部，以所述识别部识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部摄像的所述物品。
根据这样的构成，通过第一检测部、提取部、计算部、识别部、以及选择部，能够恰当地识别对象物品。
对于信息处理装置，在一种可能的实施方式中，还包括第二检测部，从所述摄像部所摄像的所述图像数据，检测所述识别信息，其中，所述第二检测部以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的所述物品为条件，对所述摄像部重新所摄像的图像数据执行检测所述识别信息的处理。
根据这样的构成，通过检测识别信息，能够以不同的识别方式进行对象物品的识别。
对于信息处理装置，在一种可能的实施方式中，还包括存储控制部，以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的物品为条件，存储该物品的所述特征量作为所述核对用的所述特征量。
根据这样的构成，通过设置存储控制部，能够快速识别物品。
本发明的第三实施例，提供一种基于信息处理装置的控制方法，包括以下步骤：第一检测步骤，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；提取步骤，从所述图像数据提取在所述第一检测步骤中检测出的所述物品的特征量；计算步骤，计算示出有是否附有能够识别物品的识别信息的各物品的核对用的所述特征量和所述提取部提取出的所述特征量之间的相似度；识别步骤，基于在所述计算步骤中计算出的相似度，对在所述第一检测步骤中检测出的所述物品进行识别；以及选择步骤，以在所述识别步骤中识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部摄像的所述物品。
根据这样的控制方法，能够恰当地识别对象物品。
对于控制方法，在一种可能的实施方式中，还包括第二检测步骤，从所述摄像部所摄像的所述图像数据，检测所述识别信息，其中，所述第二检测步骤以在所述识别步骤中识别出的所述物品是附有所述识别信息的所述物品为条件，对所述摄像部重新所摄像的图像数据执行检测所述识别信息的处理。
根据这样的控制方法，能够以不同的识别方式进行对象物品的识别。
对于控制方法，在一种可能的实施方式中，还包括存储控制步骤，以在所述识别步骤中识别出的所述物品是附有所述识别信息的物品为条件，存储该物品的所述特征量作为所述核对用的所述特征量。
根据这样的控制方法，能够快速识别物品。
附图说明
下面，参照附图对实施例所涉及的信息处理装置及程序进行说明。当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，其中：
图1是表示实施例所涉及的结账系统的一例的立体图；
图2是表示POS终端及商品读取装置的硬件构成的一例的框图；
图3是表示PLU文件的数据构成的一例的说明图；
图4是表示结账系统的各装置所具有的特征的功能构成的框图；
图5是表示图像数据表的数据构成的一例的说明图；
图6是表示商品登记处理的一例的流程图；
图7是表示自助POS的一例的立体图；以及
图8是表示自助POS的硬件构成的一例的框图。
附图标记说明
1 结账系统 11 POS终端
71 PLU文件 101 商品读取装置
611 连接控制部 612 图像取得部
613 商品检测部 614 特征量提取部
615 相似度计算部 616 登记控制部
617 商品识别部 618 商品登记部
618 学习控制部 1611 连接控制部
1612 摄像控制部 1613 码符号检测部
1614 码符号读取部 1615 显示控制部
1616 操作控制部
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
下面，参照附图对本发明所涉及的信息处理装置及程序的实施例进行详细说明。在以下所说明的实施例是信息处理装置及程序的一实施例，其构成、方法等不限于此。本实施例是应用于百货商店等的店铺的结账系统的适用例。
图1是表示实施例所涉及的结账系统1的一例的立体图。结账系统1包括读取关于商品的信息的商品读取装置101、进行一交易所涉及的商品的登记、结账的POS(Point OfSale：销售点)终端11。下面，对将POS终端11作为本实施例所涉及的信息处理装置适用的例子进行说明。此外，对将一般物体识别的对象物品为商品的例子进行说明，但对象物品也可以是商品以外的物品。
POS终端11被载置在结账台41上的钱箱21的上面。钱箱21由POS终端11控制打开动作。POS终端11在上表面具有被操作者(店员)操作的键盘22。POS终端11从对键盘进行操作的操作者来看位于键盘22的里面侧，具有向操作者显示各种信息的第一显示部23。第一显示部23具备接受各种操作的触摸面板26。POS终端11在第一显示部23的更里面侧具备可旋转地竖着设置的第二显示部24。图1所示的第二显示部24虽然朝向图1中的跟前侧，但通过使其向图1中的里面侧旋转，向顾客显示各种信息。
横长桌子状的柜台151以与载置有POS终端11的结账台41形成为L字的方式被配置。柜台151载置有收纳商品的购物筐153。另外，购物筐153不限于是所谓筐形状，也可以是托盘等。或者，购物筐153也可以是箱状、袋状等。购物筐153有顾客拿入的第一购物筐154和与第一购物筐154隔着商品读取装置101的位置被载置的第二购物筐155。
柜台151设置有与POS终端11可数据发送接收地连接的商品读取装置101。商品读取装置101内置在薄型矩形形状的机箱102内。机箱102在正面具有读取窗103。机箱102在上部安装有显示操作部104。
显示操作部104具有在表面层积有触摸面板105的第一显示部106。商品读取装置101在第一显示部106的右侧具有键盘107。商品读取装置101在键盘107的右侧具有读卡器111(参照图2)的卡读取槽108。商品读取装置101从操作者来看在显示操作部104的背面靠左侧具备向顾客提供信息的第二显示部109。
商品读取装置101在机箱102的内部具备商品读取部110(参照图2)。商品读取部110在读取窗103的里侧具备摄像部164(参照图2)。
第一购物筐154收纳有一交易所涉及的商品。对商品读取装置101进行操作的操作者将第一购物筐154内的商品移动到第二购物筐155中。操作者在该移动过程中，将商品对准商品读取装置101的读取窗103。这时，配置在读取窗103内的摄像部164(参照图2)摄像商品。
图2是表示POS终端11及商品读取装置101的硬件构成的一例的框图。POS终端11包括CPU(Central Processing Unit：中央处理器)61、ROM(Read Only Memory：只读存储器)62、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)63、存储部64、通信接口65、键盘22、第一显示部23、触摸面板26、第二显示部24、连接接口66、钱箱21、以及打印机67。CPU61、ROM62、RAM63、存储部64、通信接口65、键盘22、第一显示部23、触摸面板26、第二显示部24、连接接口66、钱箱21、以及打印机67通过总线被连接。
CPU61总括地控制POS终端11的动作。ROM62存储各种程序、数据。RAM63暂时地存储各种程序、且改写自如地存储各种数据。此外，RAM63存储后述的图像数据表72。另外，图像数据表72不限于存储在RAM63中，既可以存储到存储部64等的其他的存储介质中，又可以存储到店服务器等的其他的设备中。
键盘22具备操作POS终端11的各种键。
存储部64是HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive：固态硬盘)等的非易失性的存储装置。存储部64存储控制程序70和PLU文件71。另外，PLU文件71不限于存储在存储部64中，既可以存储在其他的存储介质中，又可以存储在店服务器等的其他的设备中。
控制程序70是操作系统、或使POS终端11所具备的功能发挥的程序。控制程序70包含有使本实施例所涉及的特征功能实现的程序。
PLU文件71是对在店铺中销售的各种商品的各个，存储商品的销售登记所涉及的信息的商品文件。在这里，图3是表示PLU文件71的数据构成的一例的说明图。PLU文件71对应每个商品关联并存储商品代码、商品信息、插图图像、核对用特征量、以及识别分类。商品代码是可识别商品的识别信息。商品信息包含商品所属的商品分类、商品名称、单价等的信息。插图图像是表示其商品的图像数据。核对用特征量是参数化商品的标准的形状、表面的颜色、图案、凹凸状况等的外观的特征的数据。而且，核对用特征量是用于判定后述的相似度的核对用的数据。识别分类是用于指示其商品的识别所使用的识别方法的信息。识别方法设置有一般物体识别或码符号识别。一般物体识别是根据一般物体识别对商品进行识别的方法。码符号识别是通过读取条形码、二维码等的码符号所示的商品代码对商品进行识别的方法。也就是说，识别方法是表示有是否附加有码符号的设定。因此，码符号识别针对附加有码符号的商品而被设定。另一方面，一般物体识别针对未附加有码符号的商品而被设定。另外，核对用特征量和识别分类也可以存储到与PLU文件71不同的文件中。
返回到图2，POS终端11的CPU61连接有通信接口65。通信接口65是用于通过网络，与店铺服务器等的外部设备进行通信的接口。
连接接口66是用于与商品读取装置101连接的接口。打印机67将一交易中的交易内容打印到票据用纸上。
在这里，票据并不特别被限定，例如，票据也可以是打印有可以开具电子发票的二维码或者提取码等的票据。
商品读取装置101的商品读取部110包括CPU161、ROM162、RAM163、摄像部164、声音输出部165、以及连接接口175。CPU161、ROM162、RAM163、摄像部164、声音输出部165、以及连接接口175通过总线被连接。
CPU161总括地控制商品读取装置101的动作。ROM162存储各种程序、数据。RAM163暂时地存储各种程序、且改写自如地存储各种数据。
ROM162存储控制程序166。控制程序166是操作系统、用于实现商品读取装置101所具备的功能的程序。控制程序166包含实现本实施例所涉及的特征的功能的程序。
摄像部164包括彩色CCD图像传感器、彩色CMOS图像传感器等的图像传感器(未图示)和LED等的光源(未图示)。而且，摄像部164在CPU161的控制下，从读取窗103的内部进行摄像。例如，摄像部164以30fps(Frame Per Second：帧每秒)等的帧速率摄像图像数据。摄像部164将依次摄像的图像数据保存到RAM163中。
声音输出部165是用于发生预先设定的警告音等的声音电路和扬声器等。声音输出部165在CPU161的控制下，进行警告音、声音的告知。
连接接口175是用于与POS终端11及显示操作部104连接的接口。
商品读取装置101的显示操作部104包括连接接口176、键盘107、第一显示部106、触摸面板105、第二显示部109、以及读卡器111。连接接口176、键盘107、第一显示部106、触摸面板105、第二显示部109、以及读卡器111通过总线被连接。
连接接口176是用于与POS终端11及商品读取装置110连接的接口。
读卡器111是执行读取用于信用卡等的结算的卡的存储介质所存储的信息的装置。读卡器111执行读取插入到卡读取槽108中的卡的存储介质所存储的信息。
显示操作部104由商品读取部110的CPU161或POS终端11的CPU61控制动作。
接着，对结账系统1的各装置所具有的特征功能进行说明。在这里，图4是表示结账系统1的各装置所具有的特征功能的框图。
商品读取装置101的CPU161将ROM162的控制程序166展开到RAM163中，并通过按照控制程序166进行动作，将图4所示的各功能部生成在RAM163中。具体地说，CPU161作为功能部，包括连接控制部1611、摄像控制部1612、码符号检测部1613、码符号读取部1614、显示控制部1615、以及操作控制部1616。
连接控制部1611控制连接接口175及连接接口176，与POS终端11进行通信。
摄像控制部1612控制摄像部164，使其摄像图像数据。摄像控制部1612以连接控制部1611接受摄像要求为条件，使摄像部164开始摄像动作。摄像控制部1612使摄像部164依次摄像的图像数据存储到RAM163中。此外，摄像控制部1612使摄像部164依次摄像的图像数据输出给连接控制部1611。
作为第二检测部(第二检测步骤)的码符号检测部1613以摄像部164摄像的图像数据已存储到RAM163中为条件，读取RAM163存储的图像数据。而且，码符号检测部1613检测图像数据包含的码符号。
码符号读取部1614以码符号检测部1613已检测出码符号为条件，读取码符号所示的商品代码。码符号读取部1614将已读取的商品代码输出给POS终端11。根据该构成，通过检测识别信息，能够以不同的识别方式进行对象物品的识别。
显示控制部1615控制第一显示部106及第二显示部109的全部或一部分，使其显示各种画面。
操作控制部1616控制触摸面板105及键盘107的全部或一部分，接受各种操作。
POS终端11的CPU61将存储部64的控制程序70展开到RAM63中，并通过按照控制程序70进行动作，在RAM63中生成图4所示的各功能部。具体地说，CPU61作为功能部，包括连接控制部611、图像取得部612、商品检测部613、特征量提取部614、相似度计算部615、登记控制部616、商品识别部617、商品登记部618、以及学习控制部619。
连接控制部611控制连接接口66，与商品读取装置101进行通信。
图像取得部612使要求摄像部164开始摄像动作的摄像要求输出给连接控制部611。而且，图像取得部612依次接受摄像部164摄像的图像数据的输入。
作为第一检测部(第一检测步骤)的商品检测部613检测图像取得部612接受的图像数据中包含的商品。例如，商品检测部613利用图案匹配技术等检测图像数据包含的商品的全部或一部分。具体地说，商品检测部613从二值化图像数据的图像提取轮廓线等。商品检测部613基于从预先存储的图像数据提取的轮廓线和从检测对象的图像数据提取的轮廓线的差分，检测商品。在这里，预先存储的图像数据是摄像部164摄像不包含有商品等的背景的图像数据。因此，商品检测部613以检测对象的图像数据包含有商品为条件，能够从检测对象的图像数据提取的轮廓线检测出从预先存储的图像数据提取的轮廓线所没有的轮廓线。而且，商品检测部613基于从预先存储的图像数据提取的轮廓线所没有的轮廓线，检测商品。
作为提取部(提取步骤)的特征量提取部614提取商品检测部613从摄像部164摄像的图像数据检测出的商品的颜色、表面的凹凸状况等的表面的状态作为特征量。
作为计算部(计算步骤)的相似度计算部615通过对登记在PLU文件71中的商品的核对用特征量和特征量提取部614提取的商品的特征量进行比较，计算出与登记在PLU文件71中的商品的各个的相似度。在这里，相似度在将存储在PLU文件71中的商品的核对用特征量为100％＝“相似度：1.0”时，是表示商品的全部或一部分是哪种程度相似的数据。另外，相似度计算部615也可以例如在颜色和表面的凹凸状况中改变加权计算出相似度。
对这样在图像中包含的物体进行识别的情况被称为一般物体识别(genericobject recognition：通用对象识别)。关于这样的一般物体识别，在下面的文献中解说各种识别技术。
柳井啓司，“一般物体認識の現状と今後”，情報処理学会論文誌，Vol.48，No.SIG16[平成22年8月10日検索]，インターネット<URL:http://mm.cs.uec.ac.jp/IPSJ-TCVIM-Yanai.pdf>(柳井启司，“一般物体识别的现状与未来”，信息处理学会论文志，Vol.48，No.SIG16“2010年8月10日检索”，互联网＜URL：http：//mm.cs.uec.ac.jp/IPSJ-TCVIM-Yanai.pdf＞)
此外，通过对应每个对象物对图像进行区域分割，进行一般物体识别的技术在下述的文献中被说明。
Jamie Shottonら，“Semantic Texton Forests for Image Categorization andSegmentation”，[平成22年8月10日検索]，インターネット<URL:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download？doi＝10.1.1.145.3036&rep＝rep1&type＝pdf>(Jamie Shottonら(杰米肖顿等人)，“Semantic Texton Forests for ImageCategorization and Segmentation：”，“2010年8月10日检索”，互联网＜URL：http：//citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download？doi＝10.1.1.145.3036&rep＝rep1&type＝pdf＞)
另外，登记在PLU文件71中的各种商品的核对用特征量和特征量提取部614提取的商品的特征量之间的相似度的计算方法尤其不限。例如，相似度计算部615既可以将登记在PLU文件71中的各种商品的核对用特征量和特征量提取部614提取的商品的特征量的相似度作为绝对评价计算出，又可以作为相对评价计算出。
此外，相似度计算部615不论PLU文件71的识别分类，都计算出相似度。也就是说，相似度计算部615也计算出特征量提取部614提取的特征量和识别分类为条形码识别的商品的核对用特征量之间的相似度。
登记控制部616使摄像部164摄像的图像数据存储到图像数据表72中。在这里，图5是表示图像数据表72的数据构成的一例的说明图。图像数据表72关联并存储识别号码、图像数据、特征量、相似度、商品代码、以及识别分类。识别号码是能够识别图像数据表72所存储的信息的识别信息。图像数据是图像取得部611接受的图像数据。也就是说，图像数据是图像取得部612接受的图像数据。也就是说，图像数据是用于图像数据包含的一般物体识别的图像数据。特征量是对于关联的图像数据包含的商品，特征量提取部614提取的特征量。相似度是关联的图像数据包含的商品的特征量和登记在PLU文件71中的各种商品的核对用特征量之间的相似度中最高的相似度。商品代码是相似度最高的商品的商品代码。识别分类是相似度为最高的商品的识别分类。登记控制部616关于一个商品，每取得图像数据，都将其图像数据、特征量、相似度等依次存储到图像数据表72中。而且，登记控制部616以商品已销售登记为条件，删除存储到图像数据表72中的图像数据等。另外，登记控制部616不限于将图像数据、特征量、相似度、商品代码存储在同一数据表中，也可以存储在各自不同的数据表中。根据这样的构成，能够恰当地识别对象物品。
返回到图4，作为识别部(识别步骤)的商品识别部617基于存储在图像数据表72中的相似度，对图像数据包含的商品与PLU文件71存储的商品中的哪个商品相符合进行识别。而且，商品识别部617从PLU文件71选择符合的商品。商品识别部617根据图像数据表72所存储的相似度，分为确定商品、商品候选、不能识别的阶段进行选择。另外，根据相似度的分类区分是一例，也可以是根据其他的方法分类区分。
但是，作为选择部(选择步骤)的商品识别部617以识别的商品的识别分类为一般物体识别为条件，选择商品识别部617识别的商品作为摄像部164摄像的商品。也就是说，商品识别部617从候选选择删除在PLU文件71中识别分类为码符号识别的商品。商品识别部617通过不选择识别分类为码符号识别的商品，防止通过码符号识别应被识别的商品被错误地通过一般物体识别被识别的情况。
商品识别部617作为第一条件，对在图像数据表72中关于识别分类为一般物体识别被设定的同一商品，是否登记有规定个数以上大于等于第一阈值的相似度进行判定。根据这样的构成，能够对物品进行一般物体识别。商品识别部617以满足第一条件为条件，从PLU文件71选择与摄像部164摄像的商品符合的商品作为确定商品。确定商品就是表示不论操作者的确认操作，都基于图像数据表72存储的相似度可自动登记的商品。自动登记就是不要求操作者的确认操作，将确定商品作为销售对象的商品进行销售登记的处理。而且，商品识别部617将确定商品的商品代码输出给商品登记部618。另外，商品识别部617对于识别分类为码符号识别的商品，即使满足第一条件，也不选择作为确定商品。
此外，商品识别部617以未满足第一条件为条件，作为第二条件，对在图像数据表72中识别分类被设定为一般物体识别的同一商品是否登记有规定个数以上大于等于第二阈值的相似度进行判定。另外，第二阈值为比第一阈值低的值。商品识别部617以满足第二条件为条件，从PLU文件71选择与商品检测部613检测出的商品符合的一个或多个商品作为候选商品。候选商品是基于图像数据表72存储的相似度，表示与摄像部164摄像的商品符合的商品的候选。也就是说，候选商品是表示摄像部164摄像的商品的候选。而且，候选商品是通过操作者从一个或多个候选商品选择符合的商品等的确认操作，销售登记作为销售对象的商品。而且，商品识别部617使从候选商品中选择的商品的商品代码输出给商品登记部618。另外，商品识别部617对于识别分类为码符号识别的商品，即使满足第二条件也不选择作为候选商品。
此外，商品识别部617以未满足第二条件为条件，判定为不能识别。商品识别部617以判定为不能识别为条件，从PLU文件71不选择商品信息。
商品识别部617即使上述那样识别分类为码符号识别，也对与码符号识别的哪个商品符合进行识别。通过这样，商品识别部617能够使将码符号识别的商品误认为一般物体识别的商品的情况降低。下面举例进行说明。对码符号识别的商品A与一般物体识别的商品B相似的情况进行说明。假如，在PLU文件71中未存储有识别分类为码符号识别的商品的特征量时，由于商品A与商品B相似，所以相似度计算部615判定为与商品B相似。这时，相似度计算部615由于相似的商品只是商品B，所以存在计算出最高相似度的情况。因此，商品识别部617误认为商品B是确定商品或候选商品。另一方面，在PLU文件71存储有识别分类为码符号识别和一般物体识别时，相似度计算部615判定为与商品A或商品B相似。这时，相似度计算部615由于相似的商品有商品A和商品B，所以与只有商品B的情况进行比较计算出低的相似度。因此，商品识别部617难以误认为商品B是确定商品或候选商品。
而且，在确定商品或候选商品未被选择时或已识别码符号识别的商品时，POS终端11用摄像部164重新摄像的图像数据，并执行一般物体识别。另一方面，商品读取装置101用摄像部164重新摄像的图像数据，执行检测码符号的处理。也就是说，码符号检测部1613以商品识别部617识别的商品是码符号识别的商品为条件，对重新摄像的图像数据执行检测码符号的处理。码符号读取部1614以码符号检测部1613检测出码符号为条件，读取码符号。因此，商品识别部617以识别为码符号识别的商品为条件，通过不选择确定商品或候选商品，能够在接着的图像数据中用码符号识别商品。
另外，连接控制部611也可以以商品识别部617识别码符号识别的商品为条件，将是码符号识别的商品的情况通知给商品读取装置101。这时，商品读取装置101的显示控制部1615使识别码符号识别的商品的情况显示在第一显示装置106等中。通过这样，显示控制部1615能够督促使附有码符号的地方朝向摄像部164摄像。
商品登记部618将被指定的商品作为销售对象的商品进行销售登记。也就是说，商品登记部618从PLU文件71读出并登记销售对象的商品的商品信息。例如，商品登记部618将根据从商品识别部617输出的商品代码被指定的商品作为销售对象的商品进行销售登记。或者，商品登记部618将从码符号读取部1614输出的商品代码的商品作为销售对象的商品进行销售登记。
作为存储控制部(存储控制步骤)的学习控制部619对图像数据表72存储的识别分类为码符号识别的商品，执行学习处理。在这里，学习处理就是使图像数据表72存储的识别分类为码符号识别的商品的特征量等，存储作为PLU文件71的符合的商品的核对用特征量的处理。或者，学习处理就是为了存储作为PLU文件71的符合的商品的核对用特征量，使图像数据表72存储的识别分类为码符号识别的商品的特征量等存储到存储部64等中的处理。另外，PLU文件71存储的信息不限于特征量。例如，在PLU文件71中存储的信息也可以包含图像数据等。根据这样的构成，能够快速识别物品。
学习控制部619对于学习处理的对象，也可以附加条件。例如，学习控制部619作为条件，也可以附加图像数据表72存储的识别分类为码符号识别的商品的相似度为大于等于第三阈值的条件。这时，学习控制部619在图像数据表72中存储的识别分类为码符号识别的商品中，使相似度为大于等于第三阈值的特征量等存储到PLU文件71中。学习控制部619通过对学习处理的对象附加条件，防止将一般物体识别的商品的特征量错误地作为码符号识别的商品进行存储、或使不能作为参考的特征量等被存储的情况。
接着，对结账系统1的各装置协动执行的商品登记处理进行说明。在这里，图6是表示本实施例的结账系统1的各装置协动执行的商品登记处理的一例的流程图。
首先，商品读取装置101的摄像控制部1612使摄像部164摄像(步骤S1)。接着，商品读取装置101的码符号检测部1613对从摄像部164摄像的图像数据中能否检测出码符号进行判定(步骤S2)。
以从图像数据中不能检测出码符号为条件(步骤S2的No)，POS终端11的商品检测部613对从摄像部164摄像的图像中能否检测出商品进行判定(步骤S3)。以从图像数据中不能检测出商品为条件(步骤S3的No)，结账系统1过渡到步骤S1。
以从图像数据中能够检测出商品为条件(步骤S3的Yes)，POS终端11的特征量提取部614提取从摄像部164摄像的图像数据中检测出的商品的特征量(步骤S4)。
接着，POS终端11的相似度计算部615对提取的特征量和PLU文件71中存储的核对用的特征量的各个进行比较，并计算出各商品的相似度(步骤S5)。
接着，POS终端11的登记控制部616使相似度最高的商品的图像数据、特征量、商品代码、以及其商品的识别分类存储到图像数据表72中(步骤S6)。
接着，POS终端11的商品识别部617对能否从PLU文件71选择与图像数据包含的商品符合的商品作为确定商品进行判定(步骤S7)。
以能够选择作为确定商品为条件(步骤S7的Yes)，POS终端11的商品登记部618将选择的确定商品作为销售对象的商品进行销售登记(步骤S8)。而且，结账系统1结束商品登记处理。
另一方面，以不能选择作为确定商品为条件(步骤S7的No)，POS终端11的商品识别部617对能否从PLU文件71选择与图像数据包含的商品符合的商品作为候选商品进行判定(步骤S9)。以不能选择作为候选商品为条件(步骤S9的No)，结账系统1过渡到步骤S1。
另一方面，以能够选择作为候选商品为条件(步骤S9的Yes)，商品读取装置101的显示控制部1615将销售登记已选择的候选商品的商品登记按钮显示在商品登记画面中(步骤S10)。
接着，POS终端11的商品登记部618对商品登记按钮是否被按下进行判定(步骤S11)。以未按下商品登记按钮为条件(步骤S11的No)，结账系统1过渡到步骤S1。
另一方面，以按下商品登记按钮为条件(步骤S11的Yes)，POS终端11的商品登记部618将与商品登记按钮关联的商品作为销售对象的商品进行销售登记(步骤S12)。而且，结账系统1结束商品登记处理。
在步骤S2中，以从图像数据能够检测出码符号为条件(步骤S2的Yes)，商品读取装置101的码符号读取部1614从检测出的码符号读取商品代码(步骤S13)。
接着，POS终端11的商品登记部618销售登记通过读取的商品代码指定的商品(步骤S14)。
接着，POS终端11的学习控制部619对在图像数据表72中是否存储有码符号识别的商品、也就是在步骤S14中被指定的商品进行判定(步骤S15)。以未存储有码符号识别的商品为条件(步骤S15的No)，结账系统1结束商品登记处理。
另一方面，以存储有码符号识别的商品为条件(步骤S15的Yes)，POS终端11的学习控制部619对码符号识别的商品的相似度是否大于等于阈值进行判定(步骤S16)。以相似度小于阈值为条件(步骤S16的No)，结账系统1结束商品登记处理。
另一方面，以相似度大于等于阈值为条件(步骤S16的Yes)，POS终端11的学习控制部619将在图像数据表72中相似度大于等于阈值的码符号识别的商品的特征量等追加到PLU文件71中(步骤S17)。
通过上述，POS终端11结束商品登记处理。
如上所述，根据本实施例所涉及的结账系统1，PLU文件71对应每个商品关联并存储识别分类。而且，相似度计算部615不论识别分类都计算相似度。因此，相似度计算部615在摄像部164摄像识别分类为条形码识别的商品时，对摄像部164摄像的识别分类为条形码识别的商品计算出高的相似度。也就是说，相似度计算部615在与PLU文件71中未登记识别分类为条形码识别的商品的情况相比较，对识别分类为一般物体识别的商品计算出更低的相似度。通过这样，商品识别部617为了对错误的商品的相似度相对的变低，难以选择作为确定商品或候选商品。因此，本实施例所涉及的结账系统1能够恰当地识别对象物品。
以上，虽然对本发明的实施例进行了说明，但是这些实施例是作为例子提出的，并不意图限定发明的范围。这些新颖的实施例可以用其他的各种形式来实施，在不脱离发明要旨的范围内可以进行各种省略、替换、变更。这些实施例及其变形均被包含在发明的范围或要旨中，而且，包含在权利要求的范围所记载的发明和其均等的范围内。
上述的实施例作为信息处理装置以适用于POS终端11的情况为例进行了说明。但是，信息处理装置也可以适用于商品读取装置101。此外，POS终端11所具备的各功能(连接控制部611、图像取得部612、食品检测部613、特征量提取部614、相似度计算部615、登记控制部616、商品识别部617、商品登记部618、以及学习控制部619)和商品读取装置101所具备的各功能(连接控制部1611、摄像控制部1612、码符号检测部1613、码符号读取部1614、显示控制部1615、以及操作控制部1616)也可以汇集POS终端11和商品读取装置101的任一方具备。或者，POS终端11具备的各功能和商品读取装置101具备的各功能也可以不是上述的实施例所表示的装置分散具备。并且，POS终端11所具备的各功能既可以由商品读取装置101具备，商品读取装置101的各功能又可以由POS终端11具备。
此外，在上述实施例中，虽然将核对用数据作为特征量进行了说明，但核对用数据也可以作为被摄像的商品图像(基准图像)。
此外，在上述实施例中，适用于具备POS终端11和商品读取装置101的结账系统1。不过，不限于此，也可以适用于具备POS终端11和商品读取装置101的功能的一体构成的装置。作为具备POS终端11和商品读取装置101的功能的一体构成的装置，列举有设置在百货商店等的店铺中使用的自助结账装置(下面仅称为自助POS)。
在这里，图7是表示自助POS200的构成的一例的立体图。图8是表示自助POS200的硬件构成的一例的框图。并且，以下对图1及图2所示的同样的构成，附加同一符号并省略其重复的说明。如图7及图8所示，自助POS200的主体202包括在表面配置有触摸面板105的第一显示部106、为了识别(检测)商品的种类等而读取商品图像的商品读取部110。
第一显示部106诸如是液晶显示器。第一显示部106显示用于告知顾客自助POS200的操作方法的引导画面、各种的输入画面、显示通过商品读取部110读取的商品信息的登记画面。或者，第一显示部106显示商品的合计金额、预存金额、找零金额等，并显示选择支付方法的结账画面等。
商品读取部110通过顾客将附在商品上的码符号对准商品读取部110的读取窗103，由摄像部164读取商品图像。
此外，自助POS200在主体202的右侧，具备用于放置装入筐里的未结账的商品的商品载置台203。自助POS200在主体202的左侧，具备用于放置已结账的商品的商品载置台204。商品载置台204包括挂用于装入已结账的商品的袋的挂钩205、以及在将已结账的商品装入袋之前用于暂时地放置的暂时放置台206。商品载置台203、204各自具有计量器207、208，具有对在结账的前后商品的重量相同进行确认的功能。
此外，自助POS200的主体202具备用于进行存入结账用的纸币、接受纸币找零的找零机201。
在将这样构成的自助POS200适用于结账系统1时，自助POS200具有信息处理装置的功能。
虽然在上述实施例、变形例的各装置中执行的程序预先组装到各装置所具备的存储介质(ROM或存储部)中，但不限于此。也可以是以可安装的形式或者可执行的形式的文件记录在CD-ROM、软磁盘(FD)、CD-R、DVD(Digital Versatile Disc：数字多功能光盘)等计算机可读的存储介质中而提供。而且，存储介质不限于计算机或与组装系统分开的介质，也包含将通过LAN、互联网等传递的程序下载并存储或暂时存储的存储介质。
此外，既可以将在上述实施例、变形例的各装置中被执行的程序存储到与互联网等的网络连接的计算机上，并通过网络下载而提供，又可以是经由互联网等的网络而提供或配置。

Claims (10)

1.一种识别系统，包括：
第一检测部，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；
提取部，从所述图像数据提取所述第一检测部检测出的所述物品的特征量；
计算部，对针对附有识别信息的物品和未附有该识别信息的物品的各物品预先存储的核对用的所述特征量和所述提取部提取出的所述特征量之间的相似度进行计算；
识别部，基于所述计算部计算出的相似度，对所述第一检测部检测出的所述物品进行识别；以及
选择部，以所述识别部识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部所摄像的所述物品。
2.根据权利要求1所述的识别系统，还包括：
第二检测部，从所述摄像部所摄像的所述图像数据，检测所述识别信息，
其中，所述第二检测部以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的所述物品为条件，对所述摄像部重新所摄像的图像数据执行检测所述识别信息的处理。
3.根据权利要求1或2所述的识别系统，还包括：
存储控制部，以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的物品为条件，存储该物品的所述特征量作为所述核对用的所述特征量。
4.根据权利要求3所述的识别系统，其中，
所述存储控制部以所述计算部计算出的所述相似度为大于等于阈值为条件，存储为所述核对用的所述特征量。
5.一种信息处理装置，包括：
第一检测部，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；
提取部，从所述图像数据提取所述第一检测部检测出的所述物品的特征量；
计算部，计算示出有是否附有能够识别物品的识别信息的各物品的核对用的所述特征量和所述提取部提取出的所述特征量之间的相似度；
识别部，基于所述计算部计算出的相似度，对所述第一检测部检测出的所述物品进行识别；以及
选择部，以所述识别部识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部所摄像的所述物品。
6.根据权利要求5所述的信息处理装置，还包括：
第二检测部，从所述摄像部所摄像的所述图像数据，检测所述识别信息，
其中，所述第二检测部以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的所述物品为条件，对所述摄像部重新所摄像的图像数据执行检测所述识别信息的处理。
7.根据权利要求5或6所述的信息处理装置，还包括：
存储控制部，以所述识别部识别出的所述物品是附有所述识别信息的物品为条件，存储该物品的所述特征量作为所述核对用的所述特征量。
8.一种基于信息处理装置的的控制方法，包括以下步骤：
第一检测步骤，检测摄像部所摄像的图像数据包含的物品；
提取步骤，从所述图像数据提取在所述第一检测步骤中检测出的所述物品的特征量；
计算步骤，计算示出有是否附有能够识别物品的识别信息的各物品的核对用的所述特征量和所述提取部提取出的所述特征量之间的相似度；
识别步骤，基于在所述计算步骤中计算出的相似度，对在所述第一检测步骤中检测出的所述物品进行识别；以及
选择步骤，以在所述识别步骤中识别出的所述物品是未附有所述识别信息的所述物品为条件，选择该物品作为所述摄像部所摄像的所述物品。
9.根据权利要求8所述的控制方法，还包括以下步骤：
第二检测步骤，从所述摄像部所摄像的所述图像数据，检测所述识别信息，
其中，所述第二检测步骤以在所述识别步骤中识别出的所述物品是附有所述识别信息的所述物品为条件，对所述摄像部重新所摄像的图像数据执行检测所述识别信息的处理。
10.根据权利要求8或9所述的控制方法，还包括以下步骤：
存储控制步骤，以在所述识别步骤中识别出的所述物品是附有所述识别信息的物品为条件，存储该物品的所述特征量作为所述核对用的所述特征量。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108491873A (zh) * 2018-03-19 2018-09-04 广州建翎电子技术有限公司 一种基于数据分析的商品分类方法
CN112070991A (zh) * 2019-06-11 2020-12-11 株式会社石田 物品识别系统以及具备物品识别系统的结账处理系统

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6677391B2 (ja) * 2015-12-28 2020-04-08 日本電気株式会社 物品特定装置、物品特定方法、プログラム、サーバ、及び物品特定システム
JP2019153104A (ja) * 2018-03-05 2019-09-12 東芝テック株式会社 販売データ処理装置、情報処理装置およびプログラム
JP7101402B2 (ja) * 2018-07-18 2022-07-15 株式会社寺岡精工 販売データ処理装置、プログラム、及び販売データ処理システム
JP7127892B2 (ja) * 2021-02-08 2022-08-30 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 決済システム、決済方法及びプログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101093547A (zh) * 2007-05-18 2007-12-26 上海邮政科学研究院 基于高度参数的条码和数字协同识别物品的方法
CN102637275A (zh) * 2012-02-28 2012-08-15 刘杨志 一种基于物联网的安全购物方法及系统
CN102842190A (zh) * 2011-06-22 2012-12-26 东芝泰格有限公司 结账装置及商品销售数据处理方法
US20140064559A1 (en) * 2012-09-03 2014-03-06 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Commodity recognition apparatus and commodity recognition method
CN104766416A (zh) * 2014-01-07 2015-07-08 东芝泰格有限公司 信息处理装置及其控制方法、店铺系统

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0727760A3 (en) * 1995-02-17 1997-01-29 Ibm Product size detection system
JP5450560B2 (ja) * 2011-10-19 2014-03-26 東芝テック株式会社 商品データ処理装置、商品データ処理方法及び制御プログラム
JP5270770B2 (ja) * 2012-01-13 2013-08-21 東芝テック株式会社 情報処理装置及びプログラム
JP5622756B2 (ja) * 2012-01-30 2014-11-12 東芝テック株式会社 商品読取装置及び商品読取プログラム
JP5631352B2 (ja) * 2012-03-30 2014-11-26 東芝テック株式会社 コーディネート一覧提供システムおよびプログラム
US9424480B2 (en) * 2012-04-20 2016-08-23 Datalogic ADC, Inc. Object identification using optical code reading and object recognition
US8919653B2 (en) * 2012-07-19 2014-12-30 Datalogic ADC, Inc. Exception handling in automated data reading systems
JP5936993B2 (ja) * 2012-11-08 2016-06-22 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
JP5826152B2 (ja) * 2012-11-20 2015-12-02 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
JP5744824B2 (ja) * 2012-12-03 2015-07-08 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
JP5848734B2 (ja) * 2013-08-30 2016-01-27 東芝テック株式会社 商品登録装置
JP6348827B2 (ja) * 2014-11-17 2018-06-27 東芝テック株式会社 情報処理装置、店舗システムおよびプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101093547A (zh) * 2007-05-18 2007-12-26 上海邮政科学研究院 基于高度参数的条码和数字协同识别物品的方法
CN102842190A (zh) * 2011-06-22 2012-12-26 东芝泰格有限公司 结账装置及商品销售数据处理方法
CN102637275A (zh) * 2012-02-28 2012-08-15 刘杨志 一种基于物联网的安全购物方法及系统
US20140064559A1 (en) * 2012-09-03 2014-03-06 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Commodity recognition apparatus and commodity recognition method
CN104766416A (zh) * 2014-01-07 2015-07-08 东芝泰格有限公司 信息处理装置及其控制方法、店铺系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
隆意 等: "《连锁企业门店管理》", 31 July 2015, 中国发展出版社 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108491873A (zh) * 2018-03-19 2018-09-04 广州建翎电子技术有限公司 一种基于数据分析的商品分类方法
CN108491873B (zh) * 2018-03-19 2019-05-14 广州蓝深科技有限公司 一种基于数据分析的商品分类方法
CN112070991A (zh) * 2019-06-11 2020-12-11 株式会社石田 物品识别系统以及具备物品识别系统的结账处理系统

Also Published As

Publication number Publication date
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