JP2014531636A - 物体を識別する方法及び機構 - Google Patents
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Abstract
Description
米国において、本出願は、2011年8月30日に出願された同時係属仮出願第61/529,214号、2011年9月6日に出願された同時係属仮出願第61/531,525号、及び2011年9月9日に出願された同時係属仮出願第61/533,079号に対する優先権を主張する2011年9月13日に出願された出願第13/231,893号の一部同時係属出願である。本出願は、2011年9月21日に出願された仮出願第61/537,523号、及び、2012年8月24日に出願された第61/693,225号に対する優先権の利益も主張する。
この透かしパターンを持つ製品の表面がカメラから離れる方向に上方に45度傾斜している場合でも、上記一覧の構成タイル#8は容易に読み取ることができる。すなわち、45度の上への物理的な傾斜がタイル#8の30度の下向きのアフィン変換を打ち消して、正味15度の見かけの上方への歪みを生じさせ、これは透かし復号器の読み取り範囲に十分に入る。
本技術のさらに別の態様は、例えば小売の精算で積み重ねられた商品の識別に関する。
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図34に示す不確定区域は、人間の店員(又は他のシステム構成要素)に注目されるものであるが、算出された信頼度の尺度を使用して、閾値で定義することができる。例えば、物体3の信頼度の尺度が(1〜100の段階で)20であり、且つ物体1、2、4、及び5の信頼度の尺度がそれぞれ97、80、70、及び97である場合は、信頼度の尺度が50未満の物体に関連する不確定区域を強調表示するように閾値が設定されると、不確定区域は図34に表すようになる。
上記では、小売の精算所にある搬送ベルトに関連する各種の革新について述べた。それらの革新の大半は、(1)物体認識を支援して処理量及び精度を向上させる、(2)買い物客に対する新規の機能、及び(3)広告主に対する利益、の3つの部類の1つに該当すると考えることができる。
購入商品を識別する際に考慮されるセンサからの証拠は、精算所で収集する必要はない。例えば、屋内位置特定技術(例えば買い物客又は買い物客のカートが携行する装置を使用して信号を感知又は発信し、その信号から位置を判定する。例えば異なる通路では異なるLED照明の明滅や変調を感知する。又は位置に関する他の形態の信号を感知する)、又は天井、床、若しくは棚に取り付けられたカメラや他のセンサ等で、店内で買い物客を通る順路を監視する実施を考えたい。買い物客がCampbellスープの棚の前で15秒間立ち止まった場合、このデータは、精算で撮影された画像からバーコードや他の識別情報を判別できない場合でも、図31で見えている円筒形の形状がスープの缶であるという仮定を強化する助けとなる。
本明細書に詳細に説明される技術の特定の実施では、ロバストな特徴の記述子(例えばSIFT、SURF、及びORB)を用いて物体の識別を支援する。
例示的な特徴及び例を参照して本発明の原理を説明し、例示したが、本技術は上記に限定されないことが認識されよう。
本明細書には各種の実施形態を詳細に記載する。ある実施形態との関係で記載される方法、要素、及び概念は、他の実施形態との関連で記載される方法、要素、及び概念と組み合わせることが可能であることを理解されたい。そのような構成のいくつかを詳細に説明したが、置換及び組み合わせの数が多数あるため多くは記載していない。ただし、そのようなすべての組み合わせは、ここに提供される教示から当業者には平易に実施することができる。
Claims (70)
- 購入対象の商品を経路に沿って移動させるステップと、
前記商品が前記経路に沿った第1の位置にある時に前記商品から第1の2次元画像データを捕捉するステップと、
前記商品が前記経路に沿った異なる第2の位置にある時に前記商品から第2の2次元画像データを捕捉するステップと、
前記第1及び第2の2次元画像データを、前記経路に関連する情報と併せて処理して、前記商品の第1のパッチの第1の3次元空間の向き情報を判別するステップと、
前記判別された第1の3次元空間の向き情報を参照して、前記商品の機械可読の識別子を復号するステップであり、前記識別子は、前記第1のパッチの少なくとも一部分にわたっている、当該ステップと、
を含む方法。 - 前記第1及び第2の2次元画像データを、前記経路に関連する情報と併せて処理して、前記商品の第2のパッチの第2の3次元空間の向き情報を判別するステップであり、前記第2の3次元空間の向き情報は前記第1の3次元空間の向き情報と異なる、当該ステップと、
前記判別された第1及び第2の3次元空間の向き情報を参照して、前記商品の機械可読識別子を復号するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記識別子は、前記第1のパッチの少なくとも一部分と前記第2のパッチの一部分とにわたっている、請求項2に記載の方法。
- 前記移動させるステップが、
前記商品が載せられたベルトを移動させるサブステップであって、前記ベルトはマーキングを有する当該サブステップと、
前記マーキングを含む画像を捕捉するサブステップと、
前記復号に関連して、前記捕捉された画像中の前記マーキングを分析するサブステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記マーキングがステガノグラフィーである、請求項4に記載の方法。
- 前記マーキングが、目に見え、販売促進用であるが、機械認識可能な特徴として機能する、請求項4に記載の方法。
- 購入対象の商品を経路に沿って移動させるステップであり、前記移動させるステップは、前記商品が載せられたベルトを移動させるサブステップを含む、当該移動させるステップと、
前記商品から2次元画像データを捕捉するステップと、
前記捕捉された画像に基づいて識別子を復号するステップと、
を含む方法であって、
前記ベルトはマーキングを有し、
前記方法は、
前記復号に関連して前記捕捉された画像中の前記ベルトのマーキングを分析するステップ、
を含む、方法。 - 前記商品が前記経路に沿った第1の位置にある第1の時に前記商品から第1の2次元画像データを捕捉するステップと、
前記商品が前記経路に沿った第2の位置にある、前記第1の時より後の第2の時に前記商品から第2の2次元画像データを捕捉するステップと、
前記第1及び第2の捕捉された2次元画像両方に基づいて前記識別子を復号するステップであり、前記復号では、捕捉画像の少なくとも一部にある前記ベルトのマーキングを分析することによって得られるデータを利用する、当該ステップと、
を含む、請求項7に記載の方法。 - 前記方法は、
人間から受信される入力信号に従って前記ベルトの移動速度を変動させるステップ、
を含み、
ベルトマーキングの分析により、前記ベルトの速度に関係なく前記識別子の復号が可能になる、請求項7に記載の方法。 - 小売の精算所で経路に沿って購入対象の商品を移動させるステップと、
前記商品の画像を撮影するステップであり、前記画像は動きのブレのために損なわれている、当該ステップと、
撮影画像を補償する処理を行って前記動きのブレを緩和するステップと、
前記補償された画像に復号処理を適用して、画像から商品識別子の抽出を試みるステップと、
を含む方法。 - 前記撮影画像を補償する処理は、前記撮影画像に存在する1つ又は複数の既知の特徴を利用し、
前記特徴は、前記商品を移動させる搬送ベルトに形成された特徴を含む、請求項10に記載の方法。 - 前記撮影画像を補償する処理が、前記商品を移動させる搬送ベルトの速度に関する情報を利用する、請求項10に記載の方法。
- 購入対象の商品を経路に沿って移動させるステップであって、前記商品が載せられたベルトを移動させるサブステップを含む、当該移動させるステップと、
前記商品から2次元画像データを捕捉するステップと、
前記捕捉された画像に基づいて識別子を復号するステップと、
を含む方法であって、
前記捕捉するステップは、第1及び第2の色のフレームを含む、異なるクロミナンス情報のフレームを捕捉する処理、を含む、方法。 - 前記第1の色のフレームが捕捉される時に第1のスペクトルの照明で商品を照明し、第3の色のフレームが捕捉される時に、前記第1のスペクトルと異なる第2のスペクトルの照明で前記商品を照明するステップ、
を含む、請求項13に記載の方法。 - 前記捕捉するステップが、第1、第2、及び第3の異なる色のフレームを周期的に捕捉し、それぞれ対応する第1、第2、及び第3の照明スペクトルで前記商品を照明するサブステップ、を含む、請求項13に記載の方法。
- 前記照明スペクトルの1つが白色照明を含み、
前記照明スペクトルの別の1つが赤外線照明を含み、
前記照明スペクトルの別の1つが紫外線照明を含む、請求項15に記載の方法。 - 前記方法が、前記第1の色の1つ又は複数のフレームから得るデータに基づいて前記識別子を復号するステップ、を含み、
前記方法が、前記第2の色の1つ又は複数のフレームから得るデータに基づいて偽造感知情報を生成するステップ、をさらに含む、請求項13に記載の方法。 - 前記第2の色が赤外線を含む、請求項17に記載の方法。
- プレノプティックカメラを使用して、購入対象の商品からプレノプティック情報を捕捉するステップと、
捕捉されたプレノプティック情報を処理して、前記商品の少なくとも一部を包含するボリュームを通る第1の面と一致する焦点面を有する第1の画像セットを得て、前記プレノプティック情報を処理して、前記ボリュームを通る第2の面と一致する焦点面を有する第2の画像セットを得るステップであり、前記第1の面と第2の面とは非平行である、当該ステップと、
前記処理された情報を分析して、前記商品から機械可読の識別子を判別するステップと、
を含む方法。 - 前記方法は、
前記捕捉されたプレノプティック情報を処理して、前記商品の少なくとも一部を包含するボリュームを通る第3の面と一致する焦点面を有する第3の画像セットを得るステップ、
を含み、
前記第3の焦点面は前記第1の面及び第2の面の両方と非平行である、請求項19に記載の方法。 - デジタル透かし復号器が前記機械可読の識別子を判別するまで、前記画像セットの連続した画像を前記復号器に適用するステップ、
を含む、請求項20に記載の方法。 - 前記方法は、
前記第1の画像セットを第1の機械可読データ分析器に適用し、前記第2の画像セットを第2の機械可読データ分析器に適用するステップ、
を含み、
前記第1及び第2の分析器は1つのGPUの異なる部分を含む、請求項19に記載の方法。 - 間隔を空けた第1及び第2のプレノプティックカメラを使用して、前記購入対象の商品から前記プレノプティック情報を捕捉するステップ、
を含む、請求項19に記載の方法。 - 第1のプレノプティックカメラを使用して、購入対象の商品から第1のプレノプティック情報を捕捉するステップと、
捕捉された第1のプレノプティック情報を処理して、第1の焦点面を有する第1の画像セットを得て、前記第1の焦点面と平行であるが同一ではない第2の焦点面を有する第2の画像セットを得るステップと、
GPUを使用して、前記第1の画像セットに複数の透視変換を行って、異なる透視変換の画像セットの第1の集まりを得るステップと、
GPUを使用して、前記第2の画像セットに複数の透視変換を行って、異なる透視変換を有する画像セットの第2の集まりを得るステップと、
前記透視変換された画像セットの少なくとも1つから機械可読の識別子を判別するステップと、
を含む方法。 - 第2のプレノプティックカメラを使用して、前記商品から第2のプレノプティック情報を捕捉するステップと、
捕捉された第2のプレノプティック情報を処理して、第3の焦点面を有する第3の画像セットを得て、前記第3の焦点面と平行であるが同一ではない第4の焦点面を有する第4の画像セットを得るステップと、
GPUを使用して、前記第3の画像セットに複数の透視変換を行って、異なる透視変換の画像セットの第3の集まりを得るステップと、
GPUを使用して、前記第4の画像セットに複数の透視変換を行って、異なる透視変換を有する画像セットの第4の集まりを得るステップと、
前記第1、第2、第3、又は第4の透視変換された画像セットの少なくとも1つから機械可読の識別子を判別するステップと、
をさらに含む、請求項24に記載の方法。 - 前記第3及び第4の焦点面が前記第1及び第2の焦点面と非平行である、請求項25に記載の方法。
- カメラの焦点距離を周期的に変更するステップであり、前記カメラは、小売の精算所で商品から画像を捕捉するように位置づけられ、前記カメラはそれにより、異なる焦点面を有する画像フレームを出力する、当該ステップと、
GPUを使用して、第1の焦点面を有する捕捉画像フレームに複数の透視変換を行って、異なる透視変換の画像セットの第1の集まりを得るステップと、
前記第1の焦点面と異なる第2の焦点面を有する捕捉画像フレームにGPUを使用して複数の透視変換を行って、異なる透視変換の画像セットの第2の集まりを得るステップと、
前記透視変換された画像セットの少なくとも1つから機械可読の識別子を判別するステップと、
を含む方法。 - 小売の精算所で、第1のカメラを使用して、購入対象の商品から第1の画像情報を捕捉するステップと、
GPUを使用して前記第1の画像情報に複数の透視変換を行って、異なる透視変換の画像セットの第1の集まりを得るステップと、
前記画像セットの第1の集まりにデジタル透かしの復号処理を適用して、画像セットから透かし識別子を抽出するステップと、
を含む方法。 - 小売の精算所で、第2のカメラを使用して、購入対象の商品から第2の画像情報を捕捉するステップと、
GPUを使用して前記第2の画像情報に複数の透視変換を行って、異なる透視変換の画像セットの第2の集まりを得るステップと、
前記画像セットの第1及び第2の集まりにデジタル透かしの復号処理を適用して、画像セットから透かし識別子を抽出するステップと、
を含む、請求項28に記載の方法。 - 小売の精算所で購入対象の商品から識別子を抽出するためのシステムであって、
前記システムは、プレノプティックカメラ及び機械可読のデータ復号器を含み、
前記データ復号器は、前記商品を含むボリュームを通るいくつかの非平行な面に対応するデータを同時に処理するように構成されたGPUを備え、
前記データ復号器は、前記面の少なくとも1つにある機械可読の識別子を抽出するように構成される、システム。 - 前記データ復号器が、前記非平行な面のうち少なくとも2つに符号化されたデータを使用して前記機械可読の識別子を抽出する、請求項30に記載のシステム。
- 前記データ復号器が、第1の面及び第2の面に符号化されたデータを使用して前記機械可読の識別子を抽出し、前記2つの面は20度より大きい角度で交差する、請求項31に記載のシステム。
- 前記データ復号器が、第1の面及び第2の面に符号化されたデータを使用して前記機械可読の識別子を抽出し、前記2つの面は50度より大きい角度で交差する、請求項31に記載のシステム。
- 小売の精算所で、製品から情報を捕捉するステップと、
捕捉された情報を使用して、前記製品の第1の不確実性のある識別を行うステップと、
前記製品の不確実性のある識別を使用して前記製品に関する第1の情報を取得するステップと、
前記捕捉された情報及び取得された第1の情報を処理して、前記製品の第2の識別を行うステップであり、前記製品の前記第2の識別は前記製品の前記第1の識別よりも確実性が高い、当該ステップと、
を含む方法。 - 前記製品の前記第1の不確実性のある識別が、色ヒストグラム情報に少なくとも部分的に基づき、
前記製品の第2の識別がデジタル透かしに基づき、
前記第1の情報が、前記製品の向きに関連する情報を含む、請求項34に記載の方法。 - 後に小売の精算時に識別するために物体をマーキングする方法であって、
製品に関連する情報を受け取るステップと、
受け取られた情報に基づいて第1のデジタル透かしパターンを生成するステップと、
前記第1のデジタル透かしパターンを異なる透視変換に従って処理することにより、複数の第2のデジタル透かしパターンを生成するステップと、
前記第1のデジタル透かしパターン及び前記複数の第2のデジタル透かしパターンの両方を含む、前記物体の合成デジタル透かしパターンを形成するステップと、
を含む方法。 - 積み重ねられた商品の中にある商品について感知された第1のデータを受信するステップと、
前記第1のデータを処理して、第1のデータが感知されなかった前記積み重ねられた商品の中にある商品に関する情報を発見するステップと、
を含む方法。 - 前記第1のデータが、積み重ねられた商品の中で見えている商品から感知された画像データを含む、請求項37に記載の方法。
- 発見された情報が、前記積み重ねられた商品の中で隠れている商品に関する位置情報を含む、請求項37に記載の方法。
- 小売の精算所で行われる、請求項37に記載の方法。
- 前記第1のデータが、小売の精算所で積み重ねられた商品から捕捉された画像データを含み、
前記方法が、隠れている商品に関する情報をオペレータに伝達する警告を発するステップ、をさらに含む、請求項37に記載の方法。 - 小売店の精算時に有用な方法であって、
(a)集められた商品の3次元モデルを仮想的にセグメント化して複数の構成物体を定義し、その構成物体に対応する物体データを生成するステップと、
(b)物体識別技術を適用して、前記構成物体の1つを識別するステップと、
(c)前記物体データを更新して、前記構成物体の識別を反映させるステップと、
(d)物体識別技術の適用で前記構成物体のうち別の物体の識別に失敗するまで、前記(b)及び(c)の動作を前記構成物体のうち他の物体に行うステップと、
(e)未識別のままとなっている1つ又は複数の物体の、前記集められた商品の中における位置を示す出力情報を提供するステップと、
を含む方法。 - 1つ又は複数のセンサを操作して、前記集められた商品に対応するデータを収集するステップと、
前記収集されたデータに基づいて前記集められた商品の前記3次元モデルを生成するステップと、
をさらに含む、請求項42に記載の方法。 - 前記出力情報を人間の店員に提供して、前記1つ又は複数の未識別物体を前記店員が見つけることを支援し、前記店員が別の識別手順を実施できるようにするステップ、
を含む、請求項42に記載の方法。 - 前記物体データを更新するステップが、前記モデルに物体を追加するサブステップ、
を含む、請求項42に記載の方法。 - 前記方法は、
第1の物体識別技術を使用して前記物体の1つを識別し、第2の物体識別技術を使用して前記物体のうち別の物体を識別するステップ、
を含み、
前記第1及び第2の物体識別技術は異なる技術を含む、請求項42に記載の方法。 - バーコード技術を使用して前記物体の1つを識別し、バーコード技術以外の技術を使用して前記物体のうち別の物体を識別するステップ、
を含む、請求項46に記載の方法。 - 前記3次元モデルを仮想的にセグメント化して、下部表面が共通の参照面にある少なくとも3つの構成物体を定義するステップ、
を含む、請求項42に記載の方法。 - 小売店の精算時に有用な方法であって、
(a)集められた商品の3次元モデルを仮想的にセグメント化して複数の構成物体にし、その構成物体に対応する物体データを生成するステップと、
(b)物体識別技術を適用して、前記構成物体の1つを識別するステップと、
(c)前記物体データを更新して、第1の構成物体の識別を反映させるステップと、
(d)物体識別技術を適用して前記構成物体のうち別の物体を識別するステップと、
(e)前記物体データを更新して、前記構成物体のうち前記別の物体の識別を反映させるステップと、
(f)前記(d)及び(e)の動作を前記構成物体のうち他の物体に繰り返すステップと、
を含む方法。 - 店舗内で買い物客によって精算所に提示された物体の積み重ねのボリューム的な外形を判定するステップと、
前記物体の積み重ねにおける複数の物体各々についてのデータを判定するステップであり、前記判定されるデータは、識別データ及び向きデータを含む、当該ステップと、
を含む方法であって、
前記判定するステップは、収集されたセンサデータを使用して、前記物体の積み重ねにおける特定の物体についての識別の仮定を精緻化することを含む、方法。 - 未識別の物体が前記物体の積み重ねの中で位置する場所を識別する情報を出力するステップ、
をさらに含む、請求項50に記載の方法。 - 前記収集されたセンサデータが、前記買い物客が前記店舗内で訪れた場所についてのデータを含む、請求項50に記載の方法。
- 前記収集されたセンサデータが、前記店舗内の異なる光源から感知された、位置に関する光信号を含む、請求項52に記載の方法。
- 前記収集されたセンサデータが、店舗の棚から物体が取り出されるのを監視するために使用されるセンサからのデータを含む、請求項50に記載の方法。
- 前記収集されたセンサデータがカメラデータを含み、
前記方法が、前記カメラデータに基づく画像を、前記店舗内の買い物客に見えるディスプレイに提示するステップ、を含む、請求項54に記載の方法。 - 前記収集されたセンサデータが、前記店舗の通路にいる買い物客を描写した画像を捕捉するのを回避するように位置づけられたカメラからのカメラデータを含む、請求項54に記載の方法。
- 前記収集されたセンサデータが前記精算所から遠隔で収集される、請求項50に記載の方法。
- 前記収集されたセンサデータが、前記店舗の買い物をする部分で収集される、請求項57に記載の方法。
- 店舗の買い物をする部分でデータを感知し、前記感知されたデータを、そのデータが感知された時刻を示す時刻データと関連付けて記憶するステップと、
前記感知されたデータを、前記店舗の精算部分で購入のために提示される物体についての識別の仮定を評価する際に使用するステップと、
を含む方法であって、
識別の仮定を評価する際に記憶されたデータに与えられる重みは、前記記憶されたデータが関連付けられている前記時刻データに少なくとも部分的に依存する、方法。 - 店舗内で買い物客によって精算所で提示された物体から第1の情報を感知するステップと、
前記感知された第1の情報を、感知された第2の情報と併せて使用して、前記物体を識別するステップと、
を含む方法であって、
前記感知された第2の情報は、前記第1の感知された情報と異なる種類である、方法。 - 前記感知された第2の情報が、前記買い物客が前記店舗の買い物をする部分にいた時に、前記店舗の前記買い物をする部分で以前に収集されたものである、請求項60に記載の方法。
- 前記物体の前を通るように空気を吹き付ける事を含む処理を通じて前記第2の情報を感知するステップ、
を含む、請求項60に記載の方法。 - 音響感知を含む処理を通じて前記第2の情報を感知するステップ、
を含む、請求項60に記載の方法。 - 注視の追跡を含む処理を通じて前記第2の情報を感知するステップ、
を含む、請求項60に記載の方法。 - 買い物カートへの商品の配置を感知する事を含む処理を通じて前記第2の情報を感知するステップ、
を含む、請求項60に記載の方法。 - 手の姿勢を感知する事を含む処理を通じて前記第2の情報を感知するステップ、
を含む、請求項60に記載の方法。 - 前記物体を識別した後に、前記物体と視覚的に関連付ける価格情報を投影するステップ、
をさらに含む、請求項60に記載の方法。 - 前記物体を特徴的な方式で照明することにより前記物体の識別を知らせるステップ、
を含む、請求項60に記載の方法。 - メモリと出力装置とに結合されたプロセッサを含むスーパーマーケット用の精算装置であって、
前記メモリは、前記プロセッサを袋詰めの専門システムとして機能させる命令及び規則データを記憶し、
前記出力装置は、前記プロセッサによる前記規則データの適用に基づいて、商品の袋への入れ方に関する指導を人間に提供する、精算装置。 - 動作を行うように構成されたデータ処理システムの使用を通じて、小売店で第1の買い物客を信頼できる買い物客として識別するステップと、
前記小売店で第2の買い物客には提供されない精算の特権を前記第1の買い物客に提供するステップであり、前記第1の買い物客に提供される前記精算の特権は、前記第2の買い物客に適用される精算のセキュリティ対策を緩和することを含む、当該ステップと、
を含む方法。
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