JP2019125394A - System, server, program and method for object acquisition confirmation - Google Patents
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Description
本発明は、ユーザが対象物を取得したことを確認するためのシステム、サーバ、プログラム及び方法に関する。 The present invention relates to a system, a server, a program and a method for confirming that a user has acquired an object.
店舗等の所定の場所を訪れたユーザに対してオンラインゲーム等の特典を与えるチェックインサービスが知られている。特許文献1においては、所定の掲示物が掲示された場所を訪れた携帯端末装置のユーザに対してオンラインゲームの特典等を与えるサービスを提供する際に、携帯端末記憶部に記憶された掲示物の画像である基準画像に基づいて当該掲示物が撮像領域内に撮像されていると判定されると、掲示物とその周辺部を撮像させ、これを正規化した正規化画像と既に認証されてサーバに格納された認証済画像と比較して、その類似性に基づいて、ユーザの訪問を確認するシステムが開示されている。
There is known a check-in service for providing a user such as an online game with a user visiting a predetermined place such as a store. According to
しかし、当該システムは所定の場所を訪れたことを確認するためのものであり、商品を購入等して取得したユーザを確認して特典を与えるチェックインサービスのために、特典付与の対象となっている商品等の対象物の種類を精度良く識別することには必ずしも適していない。 However, the system is for confirming that a predetermined place has been visited, and it is an object of privilege provision for a check-in service for confirming a user who has acquired by purchasing a product etc. and having an advantage. It is not always suitable for accurately identifying the type of an object such as a commodity.
商品の種類を識別する二次元コードを商品包装等に貼付することにより、撮像された画像の商品種類を特定することが可能である。しかし、二次元コードによって商品の種類を識別するためには、商品毎に異なる二次元コードが包装用紙等に表示されていなければならない。既存の包装用紙のデザインを変更させ二次元コードを印刷させることは単価を大きく上昇させるから、期間が限定されたイベント等のために実現することは困難である。また、既存の包装用紙に各商品等を識別する二次元コードを貼付する場合には、その作業のために単価が大きく上昇するとともに、商品の製造・流通経路を変更することを要求するため現実的ではない。 By attaching a two-dimensional code identifying the type of product to a product package or the like, it is possible to specify the product type of the captured image. However, in order to identify the type of a product by a two-dimensional code, a two-dimensional code different for each product must be displayed on a packaging sheet or the like. Since changing the design of the existing packaging sheet and printing the two-dimensional code greatly increases the unit price, it is difficult to realize this for an event or the like with a limited period. Moreover, when pasting a two-dimensional code for identifying each product etc. to existing packaging paper, the unit price is greatly increased for the work, and it is required to change the manufacturing / distribution route of the product. It is not target.
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、以下のような特徴を有している。すなわち、本発明の一実施態様におけるシステムは、複数種類の対象物のうちのいずれかの種類の対象物を取得したことを確認するための携帯端末装置及びサーバを備えたシステムであって、前記携帯端末装置は、前記複数種類の対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定し、いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込み、前記取得対象物画像を前記サーバへ送信し、前記サーバは、前記送信された取得対象物画像を受信し、前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する。 The present invention has been made in view of the above problems, and has the following features. That is, a system according to an embodiment of the present invention is a system including a portable terminal device and a server for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired. The portable terminal device is configured to generate an image of a space captured by the imaging device of the portable terminal device based on the local feature amount of the shape for detecting the plurality of types of objects. It is determined whether or not an object of a type is imaged, and if it is determined that an object of any type is imaged, an image determined to be imaged of the object is an acquisition object Captured as an image, and transmitted the acquisition target object image to the server, the server receives the transmitted acquisition target object image, and the image characteristic of one type of target object among the plurality of types of target objects. The feature correlation amount of the acquisition object image with respect to the one type of object is determined based on the amount, and the acquisition object image is the one type of object based on the determined feature correlation amount. It is determined whether or not the image is captured.
前記1つの種類の対象物の画像特徴量は固有特徴量及び非固有特徴量を含み、前記固有特徴量は前記1つの種類の対象物の特徴である色彩を示す特徴的色彩値を含み、前記非固有特徴量は当該1つの種類の対象物の特徴ではない色彩を示す非特徴的色彩値を含み、前記特徴相関量は、前記取得対象物画像における、前記1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて前記1つの種類の対象物の特徴である色彩を示すと決定された特徴部の量と前記1つの種類の対象物の特徴でない色彩を示すと決定された非特徴部の量との比であり、前記取得対象物画像が前記1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定することは、前記特徴相関量が所定の範囲内であるか否かによって決定してもよい。 The image feature amount of the one type of object includes an inherent feature amount and a non-unique feature amount, and the inherent feature amount includes a characteristic color value indicating a color that is a feature of the one type of object; The non-unique feature amount includes non-feature color values indicating a color that is not a feature of the one type of object, and the feature correlation amount is an image feature of the one type of object in the acquired object image. An amount of features determined to indicate a color that is characteristic of said one type of object based on an amount and an amount of non-features determined to indicate an uncharacteristic color of said one type of object And determining whether the acquisition object image is an image obtained by imaging the one type of object, depending on whether or not the feature correlation amount is within a predetermined range. May be
前記非固有特徴量は、前記複数種類の対象物に共通する色彩を示す色彩値及び前記1つの種類の対象物の固有特徴量には含まれず他の種類の対象物の固有特徴量に含まれる色彩値の少なくとも一方を含んでもよい。 The non-unique feature amount is not included in the color value indicating the color common to the plurality of types of objects and the unique feature amount of the one type of object but is included in the unique feature amounts of other types of objects It may include at least one of the color values.
前記1つの種類の対象物の画像特徴量は当該種類の対象物の基準画像に含まれる形状についてのヒストグラムを含み、前記特徴相関量は、前記基準画像のヒストグラムと前記取得対象物画像に含まれる形状についてのヒストグラムとの差分に基づいて決定されるようにすることもできる。 The image feature amount of the one type of object includes a histogram of the shape included in the reference image of the type of object, and the feature correlation amount is included in the histogram of the reference image and the acquisition object image It may be determined based on the difference between the shape and the histogram.
当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定することは、前記撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されているか否かを判定することとしてもよい。 It is determined whether or not an object of any of a plurality of types of objects is imaged in an image of a space imaged by an imaging device of the portable terminal device. It may be determined whether or not the image is captured in the area of.
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類は前記携帯端末装置を介して予めユーザによって指定されることができる。 One type of the plurality of types of objects may be designated by the user in advance via the mobile terminal device.
前記取得対象物画像が前記1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定することは、前記複数種類の対象物の各々について行い、最も相関性が高い対象物を撮像した画像であると判定してもよい。 Determining whether or not the acquisition object image is an image obtained by imaging the one type of object is performed for each of the plurality of types of objects, and an image obtained by imaging an object having the highest correlation It may be determined that
前記局所特徴量は、前記複数種類の対象物の共通する局所特徴量であるかまたは前記複数種類の各対象物に固有の局所特徴量とすることができる。 The local feature may be a common local feature of the plurality of types of objects or may be a unique local feature of each of the plurality of types of objects.
また、本発明の一実施態様におけるサーバは、複数種類の対象物のうちのいずれかの種類の対象物を取得したことを確認するためのシステムにおいて使用されるサーバであって、携帯端末装置によって撮像された対象物が撮像されていると判定された取得対象物画像を携帯端末装置から受信し、前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する。 Further, the server in one embodiment of the present invention is a server used in a system for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, and the server is used by a portable terminal device. An acquisition target object image determined to be imaged that has been imaged is received from the portable terminal device, and the image characteristic amount of one type of target object among the plurality of types of target objects is received. The feature correlation amount of the acquisition object image for one type of object is determined, and the acquisition object image is an image obtained by imaging the one type of object based on the determined feature correlation amount. It is determined whether or not.
さらに、本発明の一実施態様における1組のプログラムは、複数種類の対象物のうちのいずれかの種類の対象物を取得したことを確認するための1組のプログラムであって、1以上のコンピュータに、前記複数種類の対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定する段階と、いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込む段階と、前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定する段階と、前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する段階と、を実行させる。 Furthermore, a set of programs according to an embodiment of the present invention is a set of programs for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, and one or more In the computer, based on the local feature amount of the shape for detecting the plurality of types of objects, the image of the space captured by the imaging device of the portable terminal device is one of the types of the plurality of types of objects A step of determining whether an object is being imaged or not, and when it is determined that an object of any type is being imaged, an image determined to be imaging of the object is obtained as an object of acquisition Capturing the image as an image, and determining a feature correlation amount of the acquisition object image with respect to the one type of object based on an image feature amount of the one type of the plurality of types of objects , Based on the feature amount of correlation the determined, to execute the steps determines whether the acquired object image is an image obtained by capturing the one type of object.
本発明の一実施態様におけるプログラムは、複数種類の対象物のうちのいずれかの種類の対象物を取得したことを確認するためのプログラムであって、サーバに、携帯端末装置によって撮像された対象物が撮像されていると判定された取得対象物画像を携帯端末装置から受信し、前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する、ことを実行させる。 A program according to an embodiment of the present invention is a program for confirming that an object of any type among a plurality of types of objects has been acquired, and an object imaged by a mobile terminal device in a server An acquisition object image determined to be imaged is received from the portable terminal device, and based on the image feature amount of the one type of the plurality of types of the object, the one type of The feature correlation amount of the acquisition target object image with respect to the target object is determined, and based on the determined feature correlation amount, whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object Make a decision.
本発明の一実施態様における方法は、複数種類の対象物のうちのいずれかの種類の対象物を取得したことを確認するための方法であって、1以上のコンピュータに、前記複数種類の対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定する段階と、いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込む段階と、前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定する段階と、前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が前記1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する段階と、を実行させる。 A method according to an embodiment of the present invention is a method for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, and one or more computers are provided with the plurality of types of objects. Whether or not an object of any of a plurality of types of objects is imaged in the image of the space captured by the imaging device of the mobile terminal device based on the local feature amount of the shape for detecting the object Determining whether an object of any type is captured, capturing an image determined to be capturing the object as an acquisition object image, and Determining a feature correlation amount of the acquired object image for the one type of object based on an image feature amount of one type of the object, and the determined feature correlation Based on the amount There are, to execute the steps determines whether the acquired object image is an image obtained by imaging an object of the one type.
本発明の一実施態様における方法は、複数種類の対象物のうちのいずれかの種類の対象物を取得したことを確認するための方法であって、サーバに、携帯端末装置によって撮像された対象物が撮像されていると判定された取得対象物画像を携帯端末装置から受信し、前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する、ことを実行させる。 A method according to an embodiment of the present invention is a method for confirming that an object of any type among a plurality of types of objects has been acquired, and an object captured by a mobile terminal device in a server. An acquisition object image determined to be imaged is received from the portable terminal device, and based on the image feature amount of the one type of the plurality of types of the object, the one type of The feature correlation amount of the acquisition target object image with respect to the target object is determined, and based on the determined feature correlation amount, whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object Make a decision.
本発明によれば、複数種類の商品等の対象物の中からユーザが取得した対象物の種類を識別して、ユーザが当該対象物を取得したことを確認するシステムを安価に実現することを可能とする。 According to the present invention, it is possible to inexpensively realize a system for identifying the type of an object acquired by the user from among objects such as a plurality of types of goods and confirming that the user has acquired the object. To be possible.
以下、図面を参照して、本発明の一つの実施形態を説明する。本実施形態に係る対象物の取得確認システム100は、図1に示すように、ネットワーク110を介して接続された1以上の携帯端末装置120とサーバ130を備えるシステムによって実現することができる。対象物は、ユーザが取得したことを確認することができるものであればどのようなものであってもかまわない。本実施形態においては、チェックインサービスの対象となる商品とし、オンラインゲームのユーザが当該商品を店舗において購入して取得したことが確認されると、当該商品に対応する当該オンラインゲームにおけるアイテムが特典として付与される。対象物は必ずしも商品である必要はない。例えば、イベントで無料配布されるカード等であってもよい。
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The acquisition confirmation system 100 for an object according to the present embodiment can be realized by a system including one or more
本実施形態における携帯端末装置120は、対象物を撮像してネットワーク110を介してサーバ130へ送信する装置であり、例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、携帯ゲーム機及びデジタルカメラ等の携帯型装置とすることができる。携帯端末装置120は、処理装置201、表示装置202、入力装置203、撮像装置204、位置情報取得装置205、記憶装置206、通信装置207及びバス208を備える。記憶装置206はプログラム209を格納する。
The
処理装置201は、プログラム209、入力装置203からの入力データ、撮像装置204からの撮像データ、位置情報取得装置205または通信装置207から受信したデータ等に基づいて、ウェブブラウザ等のアプリケーションの実行、画像処理などの各種の処理を行う。処理装置201は、携帯端末装置120が備える各装置を制御するプロセッサを備えており、プロセッサが含むレジスタや記憶装置206をワーク領域として各種処理を行う。これらの各構成部はバス208によって接続されるが、それぞれが必要に応じて個別に接続される形態であってもかまわない。
The
表示装置(ディスプレイ)202は、処理装置201の制御に従って、アプリケーション画面や撮像装置204によって撮像された画像を表示する。好ましくは液晶ディスプレイであるが、有機ELを用いたディスプレイやプラズマディスプレイ等であってもよい。
The display device (display) 202 displays an application screen and an image captured by the
入力装置203は、タッチパネル、タッチパッド、入力ボタン等のようにユーザからの入力を受け付ける機能を有するものである。携帯端末装置120が入力装置203としてタッチパネルを備える場合、タッチパネルは表示装置202としても機能し、表示装置202と入力装置203は一体となった構造である。表示装置202と入力装置203は、別の位置に配置される別個の形態であってもかまわない。撮像装置204は、実空間領域の静止画ないし動画を撮像するものである。位置情報取得装置205は、携帯端末装置の現在位置を示す情報を取得するものであり、例えばGPSセンサやWiFiのSSID等に基づいて位置を特定する装置とすることができる。
The
記憶装置206は、ハードディスク、メインメモリ、及びバッファメモリを含む。ただしハードディスクは、情報を格納できるものであればいかなる不揮発性ストレージまたは不揮発性メモリであってもよく、着脱可能なものであってもかまわない。例えば携帯端末装置120がスマートフォンである場合はROM及びRAMを含む。記憶装置206には、プログラム209や当該プログラムの実行に伴って参照されうる各種のデータが記憶される。プログラム209は、オペレーティングシステム、またはビデオゲーム、ウェブブラウザ等のプレイヤ入力を要求するあらゆるアプリケーションのためのプログラムやデータを含む。
The
通信装置207は、移動体通信、無線LAN等の無線通信やイーサネット(登録商標)ケーブル、USBケーブル等を用いた有線通信を行う。この通信装置207によって、プログラムをサーバ130からダウンロードして、記憶装置206に格納することもできる。CD/DVD等の光学ディスクにプログラムを格納し、通信装置207に光学ドライブを接続して、光学ディスクからプログラム等を読み込んで記憶装置206に格納してもよい。
The
図3は本実施形態に係るサーバ130のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ130は、処理装置301、表示装置302、入力装置303、記憶装置306及び通信装置307を備える。これらの各構成部はバス308によって接続されるが、それぞれが必要に応じて個別に接続される形態であってもかまわない。
FIG. 3 is a block diagram showing the hardware configuration of the
処理装置301は、サーバ130が備える各装置を制御するプロセッサを備えており、記憶装置306をワーク領域として各種処理を行う。表示装置302はサーバのユーザに情報を表示する機能を有する。入力装置303はキーボードやマウス等のようにユーザからの入力を受け付ける機能を有するものである。
The
記憶装置306は、ハードディスク、メインメモリ、及びバッファメモリを含む。ハードディスクにはプログラム309が記憶される。ただしハードディスクは、情報を格納できるものであればいかなる不揮発性ストレージまたは不揮発性メモリであってもよく、着脱可能なものであってもかまわない。記憶装置306には、プログラム309や当該プログラムの実行に伴って参照され得る各種のデータが記憶される。
The
通信装置307はイーサネット(登録商標)ケーブル等を用いた有線通信や移動体通信、無線LAN等の無線通信を行い、ネットワーク110へ接続する。
The
図4は本発明の携帯端末装置120の機能ブロック図の一例を示す。携帯端末装置120は、携帯端末制御部401、携帯端末表示部402、携帯端末入力部403、撮像部404、位置情報取得部405、携帯端末記憶部406及び携帯端末通信部407を備える。
FIG. 4 shows an example of a functional block diagram of the mobile
携帯端末表示部402はユーザに提示するための情報を表示する。携帯端末入力部403はユーザからの入力を受け付ける。撮像部404は実空間領域の静止画ないし動画を撮像する。位置情報取得部405は携帯端末装置120の現在位置情報を取得する。
The portable
携帯端末記憶部406は、各対象物の画像である基準画像を対象物の種類を示す対象物識別情報(ID)に紐付けて記憶する。本実施形態においては、対象物の種類が複数あるものとするが、1種類だけであっても動作可能である。対象物が1種類しかない場合は、基準画像は対象物IDと紐付けて記憶されなくともよい。基準画像は、例えば、サーバ130から取得確認用アプリケーションに含めて携帯端末装置120の記憶部406にダウンロードすることができる。携帯端末記憶部406に記憶された基準画像は、サーバ130から通信部407を介して受信される情報に基づいて、所定のタイミングで更新することが好ましい。例えば、特典付与のためのイベントの更新のタイミングや一定期間毎に基準画像をダウンロードして更新することができる。取得確認用アプリケーションをウェブブラウザとして、閲覧画像を撮影するためのウェブサイトへアクセスした際に基準画像をダウンロードしてもよい。
The portable
携帯端末装置120の制御部401は、対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、携帯端末装置の撮像部404によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定し、いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込み、前記取り込まれた取得対象物画像をサーバ130へ送信する。また、位置情報取得部405を用いて携帯端末位置情報を取得し、撮像画像とともにサーバ130へ送信することもできる。
The
本実施形態において携帯端末制御部401は、図2に記載されたハードウェア構成に含まれるプログラム209が処理装置201によって実行されることにより実現されるが、集積回路等を用意することによっても実現できる。また、携帯端末表示部402、携帯端末入力部403、撮像部404、位置情報取得部405及び携帯端末記憶部406及び携帯端末通信部407はそれぞれ図2に記載した表示装置202、入力装置203、撮像装置204、位置情報取得装置205、記憶装置206及び通信装置207の各ハードウェアによって実現されるが、プログラム209が処理装置201等によって実行され、各ハードウェアと協働することによって実現されてもよい。
In the present embodiment, the portable
図5は本発明のサーバ130の機能ブロック図の一例を示す。サーバ130は、サーバ制御部501、サーバ表示部502、サーバ入力部503、サーバ記憶部506及びサーバ通信部507を備える。
FIG. 5 shows an example of a functional block diagram of the
サーバ表示部502はサーバ管理者等のユーザに提示するために情報を表示する。サーバ入力部503はユーザからの入力を受け付ける。サーバ記憶部506は、対象物の画像である基準画像及び対象物の画像特徴量を対象物IDに紐付けて記憶する。対象物が1種類しかない場合においては、基準画像及び画像特徴量は対象物IDと紐付けて記憶されなくともよい。さらにサーバ記憶部506は、各対象物のための画像特徴量もまた対象物IDに紐付けて記憶する。
The
サーバ制御部501は、携帯端末装置120からの要求に応じて記憶部506に記憶された基準画像をその紐付けられた対象物IDとともに通信部507を介して携帯端末装置120へ送信する。また、基準画像が更新されたタイミング等の所定のタイミングで、記憶部506から基準画像を読み出し、携帯端末装置120へ送信し、携帯端末装置120における基準画像の更新を行うことができる。
In response to a request from the portable
サーバ制御部501は、携帯端末装置120から送信された取得確認要求をサーバ通信部507を用いて受信し、複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該種類の対象物に対する当該取得対象物画像の特徴相関量を決定し、この決定された特徴相関量に基づいて、取得対象物画像が当該種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する。さらに、この取得対象物画像が不正に取得された画像であるか否かについて判定してもよい。取得対象物画像に対象物が撮像されており、不正に取得された画像ではないと判定された場合には、当該ユーザが当該対象物を取得したことが確認されたとして、対応する特典等を付与する。
The
本実施形態においてサーバ制御部501は、図3に記載されたハードウェア構成に含まれるプログラム309が処理装置301によって実行されることにより実現されるが、集積回路等を用意することによっても実現できる。また、サーバ表示部502、サーバ入力部503、サーバ記憶部506及びサーバ通信部507はそれぞれ図3に記載した表示装置302、入力装置303、記憶装置306及び通信装置307の各ハードウェアによって実現されるが、プログラム309が処理装置301等によって実行され、各ハードウェアと協働することによって実現されてもよい。
In the present embodiment, the
次に、本実施形態における携帯端末装置120及びサーバ130の動作のフローチャートを図6に示した。本実施形態においては、携帯端末装置120であるスマートフォンのユーザがプレイしているオンラインゲームにおけるアイテムを取得するために、ユーザは複数種類の対象物である商品のうちのいずれかを購入して取得することを求められている場合を例にとって説明する。ここでは、商品の種類毎に与えられるオンラインゲームにおけるアイテムが異なるため、ユーザがいずれの商品を取得したのかを特定しなければならない。
Next, FIG. 6 shows a flowchart of the operation of the portable
ユーザは対象となっている商品を販売している店舗を実際に訪れ、いずれかの商品を購入して取得し、当該取得した商品を携帯端末装置120を用いて撮像して、サーバ130へ送信する。サーバ130は、取得された商品が複数ある対象商品のうちいずれかの種類の商品であるかが判定され、撮像された商品が対象商品のある1つの種類であると決定されると、ユーザがその商品を取得したと認められ、当該商品種類に対応するアイテムがこのユーザのゲームアカウントに対して配布される。以下に、これらの処理の内容を具体的に説明する。
The user actually visits a store that sells the target product, purchases one of the products, acquires it, images the acquired product using the mobile
まず、本実施形態においてユーザは、プログラム209として取得確認用アプリケーションを携帯端末装置120にダウンロードしてインストールし、いずれかの店舗を訪れて商品を購入する。ユーザが取得した商品の画像を撮像するために携帯端末装置120における取得確認用アプリケーションを起動すると、携帯端末装置120が取得確認要求処理(S601)を開始する。取得確認要求処理において携帯端末装置120の制御部401が撮像部404を用いて、商品を含む画像を撮像して取得対象物画像として取り込み、この取得対象物画像を含む取得確認要求をサーバ130へ通信部407を介して送信する。
First, in the present embodiment, the user downloads and installs the acquisition confirmation application as the
サーバ130は取得確認要求を受信して、取得確認処理を実行する(S602)。取得確認処理においてサーバ130は、ユーザによって撮像された商品が、特典付与の対象となっている複数種類の商品のうちのいずれか1つの種類であるかを判定する。
The
本実施形態における取得確認要求処理(S601)のより具体的な処理内容を図7に示す。ユーザが携帯端末装置120における取得確認用アプリケーションを起動すると、取得確認要求処理S601が開始される。
A more specific process content of the acquisition confirmation request process (S601) in the present embodiment is shown in FIG. When the user activates the acquisition confirmation application in the mobile
携帯端末制御部401は基準画像のためのカウンタdを0にセットする(S701)。本実施形態においては、携帯端末装置120の記憶部406には、特典付与の対象となるD個の種類の対象物(商品)の各対象物IDに紐付けて基準画像が記憶され、これらに基づいて、ユーザによって撮像された画像に対象物である商品が含まれているか否かを判定する。基準画像は例えば対象物ID番号順に比較の対象とされる。
The portable
ユーザは携帯端末装置120の撮像部404を取得した商品に向けて、商品の撮像を試みる。撮像部404は向けられた方向の実空間を撮像する(S702)。撮像された画像は動画の1フレームとすることが好ましいが、静止画撮影によって撮像された画像であってもよい。そして、記憶部406に記憶された基準画像のうちのd番目(0≦d<D)の基準画像と撮像部404によって撮像された空間の撮像画像とを比較して(S703)、当該基準画像に紐付けられた対象物が撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されているか否かを判定する(S705)。
The user directs the
本実施形態において、基準画像と撮像部404によって撮像された空間の撮像画像との比較は形状についての局所特徴量に基づいて実行される。ここで形状は商品の形状の他に商品に記載されたロゴや商品名等の文字の形状や模様等も含む。局所特徴量を用いることにより、撮像された画像内に商品が撮像されているか否かを高速に判定することができる。局所特徴量は予め算出して記憶部406に予め記憶しておくことが好ましい。
In the present embodiment, the comparison between the reference image and the captured image of the space captured by the
ここでは局所特徴量を用いて大まかに対象物が撮像されているか否かを判定するため、比較している基準画像の対象物と類似するその他の対象物や対象物以外のものが撮像されている場合であっても、比較対象の基準画像の対象物が撮像されていると判定される可能性がある。本発明においては、局所特徴量を用いた判定におけるこのような誤判定の可能性を許容する。局所特徴量を用いることで高速に対象物が撮像されていると推定される領域を特定し、より精度の高い識別を行うための特徴相関量を用いた演算を行う対象を限定することで演算量を削減し、高速に対象物の種類を特定することを可能とする。 Here, in order to roughly determine whether or not an object is imaged using the local feature amount, other objects or objects other than the object similar to the object of the reference image being compared are imaged Even in this case, it may be determined that the target of the reference image to be compared is being imaged. In the present invention, the possibility of such erroneous determination in determination using local feature quantities is permitted. Calculation is performed by specifying the region where the object is estimated to be captured at high speed by using the local feature amount, and limiting the target to be calculated using the feature correlation amount for more accurate identification. It is possible to reduce the amount and quickly identify the type of object.
本実施形態においては、所定領域内に商品が撮像されるように携帯端末装置120の位置及び角度を移動させるようにユーザを誘導して、商品が撮像される領域を所定領域内に限定させる。これにより、撮像画像内の商品の位置及びサイズを幾何学的に正規化し、これ以降の商品種類識別のための情報処理量を削減する。
In the present embodiment, the user is guided to move the position and angle of the mobile
商品が撮像されるべき所定の領域は、撮像部404によって撮像可能な領域の全体よりも小さい領域とし、商品を所定の領域内に撮像するとともに商品の周辺部も同時に撮像する。周辺領域の画像は後述する不正取得対象物画像の検出(S907)に利用することができる。
The predetermined area where the product is to be imaged is an area smaller than the entire area that can be imaged by the
d番目の基準画像の対象物が撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されていると判定されない場合には(S704)、カウンタdをカウントアップし(S705)、判定すべきD種類のすべての対象物の基準画像と撮像画像とを比較したかを判定する(S706)。すべてについて判定していない場合には次の基準画像が撮像画像に対象物が撮像されているかを判定する(S703、S704)。すべての基準画像と撮像画像との比較を行ったと判定された場合には(S706)、カウンタdをリセットし(S701)、新たな空間の画像を撮像し(S703)、この撮像画像に対して基準画像との比較を実行する。いずれかの基準画像の対象物が撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されていると判定されるまでS701〜S706の処理を繰り返し実行する。 When it is not determined that the object of the d-th reference image is captured within a predetermined area in the captured image of the space (S704), the counter d is counted up (S705), and the D type to be determined is determined. It is determined whether the reference image of all the objects of and the captured image have been compared (S706). If not determined for all, it is determined whether the next reference image is an object being captured in the captured image (S703, S704). If it is determined that all the reference images and the captured image have been compared (S706), the counter d is reset (S701), and an image of a new space is captured (S703). Perform a comparison with the reference image. The processing of S701 to S706 is repeatedly executed until it is determined that the target object of any reference image is captured within a predetermined region in the image of the space in which the target object is captured.
図8に1つの実施例としての表示部402に表示される取得確認用アプリケーションの表示画面800を示す。対象物はハンバーガーとする。図8(a)に示すように、表示部402は、撮像部404によって撮像された空間の画像とともに、対象物であるハンバーガー802を納めるべき所定の領域を示す枠801及び対象物を枠内に入れるように指示するメッセージを表示する。ここでは表示部402には撮像部404の撮像領域の全体803が表示され、枠801はこの全体の領域よりも小さい領域である。このため、ハンバーガー802が枠801に収められた際には枠801の外側領域にはハンバーガー802の周辺の画像805が表示される。枠801内にハンバーガーを収めるように指示されることにより、ユーザは携帯端末装置120を移動させる。
FIG. 8 shows a
基準画像の対象物が撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されているか否かを判定する局所特徴量を用いた判定処理(S703、S704)は、例えば、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特徴量を用いたキーポイントマッチング技術を用いることにより実現できる。具体的には、基準画像内の局所特徴量としての特徴的な点(キーポイント)を予め検出して取得確認用アプリケーションの一部として記憶部406に格納しておく。そして、この予め格納された基準画像の特徴点(キーポイント)を所定の領域(枠801)内に重畳させ、撮像部404が撮像して得た画像の特徴点がこの所定の領域内に重畳された特徴点と重なっている場合、基準画像の対象物が撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されていると判定する。基準画像の特徴点と撮像された画像の特徴点とは完全に重なる必要はない。例えば、所定数の特徴点が所定のずれの範囲で重なった場合には、所定の領域内に対象物が撮像されていると判定することができる。
The determination process (S703, S704) using the local feature to determine whether or not the target image of the reference image is captured within a predetermined area in the image of the space in which the target object is captured is, for example, ORB (Oriented FAST and Rotated) BRIEF) It can be realized by using a key point matching technique using feature quantities. Specifically, characteristic points (key points) as local feature amounts in the reference image are detected in advance and stored in the
ユーザが携帯端末装置120を動かして、所定の領域内に対象物を納めることに成功すると、基準画像の対象物が撮像された空間の画像における所定の領域内に撮像されていると判定され(S704)、所定の領域内に撮像された対象物及びその周辺部を含む空間の画像が取得対象物画像として取り込まれる(S707)。本実施形態において取得対象物画像の取り込みは、これ以降の処理のために撮像画像を記憶部406に記憶することである。各携帯端末装置が取得対象物画像を取り込む処理を実行するから、大量の取得確認要求が同時になされた場合であっても各携帯端末装置へ負荷が分散され、サーバへの負荷を軽減することができる。
When the user moves the mobile
図8(b)に示すように、取得対象物画像の取り込みに成功したことをユーザに伝えるためのメッセージとともに取得対象物画像をサーバに送信して取得確認要求を送信するか再度撮影し直すかを問い合わせるメッセージを表示部402に表示し、入力部403が再度取り直すための入力を受け付けた場合にはS701へ戻り、サーバ130へ送信するための入力を受け取った場合には、携帯端末装置120の制御部401は通信部407を用いて、取得確認要求をネットワーク110を介して送信するサーバ130へ送信する(S708)。取得確認要求は、ユーザを識別するユーザID及び取得対象物画像を含む。
As shown in FIG. 8 (b), whether to transmit the acquisition object image to the server together with a message for informing the user that acquisition of the acquisition object image was successful, or to reacquire an acquisition confirmation request or to retake the image Is displayed on the
本実施形態においては、所定の対象物の基準画像と撮像画像とを比較して所定領域内に対象物が撮像されているか否かの判定を行ったが、共通する特徴を有する複数種類の対象物については、共通する特徴を示した特徴量を表すデータに基づいて判定を行ってもよい。この場合には、この共通する特徴を有する全ての対象物が検出される。取得対象物画像にこれらの対象物のうちのいずれが撮像されているのかは後述する処理によって特定される。 In the present embodiment, the reference image of the predetermined object and the captured image are compared to determine whether the object is imaged in the predetermined area, but a plurality of types of objects having common features are determined. With regard to objects, the determination may be made based on data representing feature quantities indicating common features. In this case, all objects having this common feature are detected. Which of these objects is captured in the acquired object image is specified by the process described later.
次に、図9に示したフローチャートに基づいて、サーバ130で実行される取得確認処理(S602)の具体的な処理を説明する。本実施形態では、k番目の対象物の基準画像の画像特徴量に基づいて、k番目の種類の対象物に対する取得対象物画像の特徴相関量を決定し(S902)、決定された特徴相関量に基づいて、取得対象物画像に含まれる商品が対象商品のいずか1つの種類であるか否かを判定する(S903)。その後、その画像が不正に加工されていないか、さらに他のユーザによって撮像された画像の複製等の不正な画像であるか否かを判定する(S907)。取得対象物画像に対象物の1つの種類が含まれていて、不正な画像でない場合には、当該種類に対応する特典がユーザに付与される(S908)。以下、これらの処理について詳細に説明する。
Next, a specific process of the acquisition confirmation process (S602) executed by the
サーバ制御部501は対象物の種類のためのカウンタkを0にセットする(S901)。本実施形態においては記憶部506には、特典付与の対象となる複数種類の対象物の各々についての固有特徴量及び非固有特徴量が各対象物の対象物IDに紐付けて記憶部506に記憶され、これらの対象物のいずれかがユーザによって撮像された画像に含まれているかを順次判定する。ここでは、固有特徴量及び非固有特徴量の両方を各対象物に固有のものとするが、固有特徴量のみを各対象物に対して固有とし、非固有特徴量は全種類に対して共有としてもよい。S902及びS903において比較の対象となる対象物は、例えば対象物ID番号順とすることができる。
The
固有特徴量はある対象物の種類を識別するために適切な特徴を示す量であり、非固有特徴量はその対象物の種類を識別するために不適切な特徴を示す量である。本実施形態においては、固有特徴量及び非固有特徴量は、対象物を表す画像の色彩についての特徴量とする。ここでは固有特徴量は、対象物を表す画像の各ピクセルのRGB値のうち、当該対象物の特徴的なRGB値を1以上含んだテーブルとする。例えば、対象物を撮像した画像から目視にて特徴的と思われるピクセルのRGB値及び特徴的ではないと思われるピクセルのRGB値を抽出してテーブルを作成することができる。このテーブルは、各対象物の基準画像に基づいて作成してもよいが、対象物画像におけるRGB値は撮像した際の照明の色等によっても変化するから、様々な照明条件において対象物を撮像した複数の画像に基づいて複数の固有特徴量を含んだテーブルを作成することが好ましい。 The unique feature amount is an amount indicating a feature appropriate for identifying a type of an object, and the non-unique feature amount is an amount indicating an inappropriate feature to identify the type of the object. In the present embodiment, the unique feature amount and the non-unique feature amount are feature amounts of the color of the image representing the object. Here, the unique feature amount is a table including one or more characteristic RGB values of the object among the RGB values of each pixel of the image representing the object. For example, it is possible to create a table by extracting the RGB values of pixels which are considered characteristic by visual observation and the RGB values of pixels which are considered not characteristic from an image obtained by imaging the object. This table may be created based on the reference image of each object, but since the RGB values in the object image also change depending on the color of illumination at the time of imaging, etc., the object is imaged under various illumination conditions It is preferable to create a table including a plurality of unique feature quantities based on the plurality of images.
一例として、対象物であるハンバーガーの包装用紙に商品名が記載されている場合に、商品種類毎に商品名の文字色が異なるものの、包装用紙の背景色は共通である場合を考える。この場合には、各商品に固有の文字色を示すRGB値を含んだ固有特徴量テーブルを作成し、背景色を示すRGB値を含んだ非固有特徴量テーブルを作成する。さらに、ある商品の文字色と他の商品の文字色とは異なるから、他の商品の文字色を示すRGB値は、その商品については非固有特徴量のテーブルに含ませることができる。その商品以外のための文字色はその商品に含まれていない色であるから、このような特徴量を非固有特徴量に含めることにより、商品識別を誤る確率を減少させることができる。 As an example, when the product name is described on the packaging sheet of the hamburger which is the object, consider the case where the background color of the packaging sheet is common although the character color of the product name is different for each product type. In this case, a unique feature amount table including RGB values indicating character colors unique to each product is created, and a non-unique feature amount table including RGB values indicating background colors is created. Furthermore, since the character color of a certain product is different from the character color of another product, RGB values indicating the character color of another product can be included in the non-unique feature amount table for that product. Since the character color for items other than the product is a color not included in the product, by including such a feature quantity in the non-unique feature quantity, the probability of misidentifying the product can be reduced.
本実施形態においては、商品名「CHEESE BURGER」の文字は緑色、商品名「HUMBERGER」の文字は紫色とし、CHEEESE BURGER及びHUMBERGERの両方の包装用紙の背景色は茶色であるとする。このときの、CHEESE BURGERの固有特徴量テーブル及び非固有特徴量テーブルを表1及び表2に示す。 In the present embodiment, it is assumed that the characters of the trade name "CHEESE BURGER" are green, the letters of the trade name "HUMBERGER" are purple, and the background color of both the CHEEESE BURGER and HUMBERGER wrapping papers is brown. Tables 1 and 2 show the unique feature amount table and the non-unique feature amount table of CHEESE BURGER at this time.
表1はCHEEESE BURGERの固有特徴量を示すテーブルである。例えば、ID=0の131,150、87はCHEEESE BURGERの文字色として使用される緑色を示す1つのRGB値である。照明条件によって、同じ印刷された緑色であってもその撮像された画像におけるRGB値は異なるものとなるから、緑を示す他の複数のRGB値も含まれている。表2はCHEESE BURGERの非固有特徴量を示すテーブルである。例えば、ID=0の107,71,54は、CHEESE BURGERとHUMBERGERの両方の包装用紙に共通の茶色を示すRGB値である。さらに、CHEESE BURGERの包装用紙には含まれない、HUMBERGERの文字色である赤色を示すRGB値を含んでもよい。 Table 1 is a table showing unique features of CHEEESE BURGER. For example, 131, 150, 87 of ID = 0 are one RGB value which shows the green used as a character color of CHEEESE BURGER. Depending on the lighting conditions, the RGB values in the imaged image will be different even if the same printed green color, so other RGB values indicating green are also included. Table 2 is a table showing non-unique feature quantities of CHEESE BURGER. For example, 107, 71, 54 of ID = 0 are RGB values indicating a brown color common to both CHEESE BURGER and HUMBERGER packaging sheets. Furthermore, it may include RGB values indicating red, which is the character color of HUMBERGER, not included in the packaging paper of CHEESE BURGER.
サーバ制御部501は、これらの対象物の固有特徴量及び非固有特徴量に基づいて、その対象物についての取得対象物画像の特徴相関量を決定する。本実施形態においては、対象物の固有特徴量及び非固有特徴量に基づいて抽出された固有特徴部と非固有特徴部との面積比を当該対象物に対する特徴相関量とする。
The
まず、対象物の固有特徴量及び非固有特徴量のテーブルにおけるすべてのRGB値と取得対象物画像における各ピクセルのRGB値との色彩差分を算出する。あるピクセルにおけるRGB値との色彩差分が最も小さいRGB値を含むテーブルが固有特徴量テーブルである場合には、そのピクセルを固有特徴部(固有特徴ピクセル)とし、非固有特徴量テーブルである場合には、そのピクセルを非固有特徴部(非固有ピクセル)とする。そして、抽出された固有特徴部と非固有特徴部との面積比を算出する。 First, color differences between all the RGB values in the table of the unique feature amount and the non-unique feature amount of the object and the RGB values of each pixel in the obtained object image are calculated. When the table including the RGB value having the smallest color difference with the RGB value at a certain pixel is the unique feature amount table, the pixel is set as the unique feature portion (unique feature pixel) and the non-unique feature amount table Make the pixel a non-unique feature (non-unique pixel). Then, the area ratio of the extracted unique feature to the non-unique feature is calculated.
色彩差分の計算においては、均等性のある色空間上での色の距離系である、godlove色差式(Godlove, I. H.: Improved Color-Difference Formula, with Applications to the Perceptibility and Acceptability of Fadings, Journal of the Optical Society of America, 41(11), pp.760-770, (1951))や、CIE2000(Luo, M. R., Cui, G., & Rigg, B., "The development of the CIE 2000 colour-difference formula: CIEDE2000", Color Research & Application, Volume 26, Issue 5, October 2001, pp. 340-350, DOI: 10.1002/col.1049)を用いることができる。例えば、HSV空間上の距離として一般的に知られるgodlove色差式Δgodloveは、次のように定義できる。 In the calculation of color difference, the godlove color difference equation (Godlove, IH: Improved Color-Difference Formula, with Applications to Perceptibility and Acceptability of Fadings, Journal of the), which is a distance system of colors on a uniform color space. Optical Society of America, 41 (11), pp. 760-770, (1951)), CIE 2000 (Luo, MR, Cui, G. & Rigg, B., "The development of the CIE 2000 colour-difference formula CIEDE 2000 ", Color Research & Application, Volume 26, Issue 5, October 2001, pp. 340-350, DOI: 10.1002 / col. 1049) can be used. For example, the godlove color difference equation Δ godlove generally known as a distance on the HSV space can be defined as follows.
図10に、本実施形態の処理によって決定された固有特徴部及び非固有特徴部を可視化した図を示す。ここでは、固有特徴部(ピクセル)を白色及び非固有特徴部(ピクセル)を黒色で示した。このように、固有特徴量テーブルに含まれるRGB値に近いRGB値を有する部分、すなわち対象物の特徴的な色の部分である文字部分が固有特徴部として抽出され、非固有特徴量テーブルに含まれるRGB値に近いRGB値を有する部分、すなわち、対象物の特徴的な色ではない背景部分が非固有特徴部として抽出されていることが分かる。特徴相関量である抽出された固有特徴部と非固有特徴部との面積比は、例えば、図10における白色部分と黒色部分の面積比である。 FIG. 10 is a diagram visualizing the unique feature and the non-unique feature determined by the process of this embodiment. Here, unique features (pixels) are shown in white and non-unique features (pixels) in black. Thus, a portion having RGB values close to the RGB values included in the unique feature amount table, that is, a character portion which is a feature color portion of the object is extracted as the unique feature portion and included in the non-unique feature amount table It can be seen that a portion having RGB values close to the RGB values being read, that is, a background portion which is not the characteristic color of the object is extracted as the non-unique feature. The area ratio of the extracted unique feature to the non-unique feature, which is the feature correlation amount, is, for example, the area ratio of the white portion to the black portion in FIG.
非固有特徴量テーブルを使用しないで、固有特徴量テーブルのRGB値との差が閾値内であれば固有特徴部と判定し、それ以外の場合には非固有特徴部と判定することもできる。しかし、前述したとおり、同一種類の対象物を撮像した場合であっても、照明条件によって撮像された画像の各ピクセルのRGB値は変化する。そのため、固有特徴量から一定の範囲内であるかのみによって固有特徴部か否かの判定を行うと誤判定される可能性が高まる。例えば、特徴的な色である緑に近い照明下で撮影された取得対象物画像の判定を行うと、すべてのピクセルが固有特徴量に近い色となるから、全てのピクセルが固有特徴部と判定される恐れがある。 If the difference between the unique feature table and the RGB values in the unique feature table is within the threshold without using the non-unique feature table, it can be determined as an unique feature, otherwise it may be determined as a non-unique feature. However, as described above, even when an object of the same type is imaged, the RGB value of each pixel of the imaged image changes depending on the illumination condition. Therefore, there is a high possibility that an erroneous determination may be made if it is determined whether or not an inherent feature portion is determined based only on whether the inherent feature amount is within a certain range. For example, when the acquired object image photographed under illumination close to green, which is a characteristic color, is determined, all the pixels become colors close to the unique feature amount, so all pixels are determined to be unique features There is a risk of being
一方、本実施形態のように、非固有特徴量テーブルも用いて、固有特徴量と非固有特徴量のいずれに近いかの相対的な判定を行うことにより、より正確に判定を行うことが可能となる。例えば、緑の照明下において撮像された画像に基づいて非固有特徴量が抽出されていれば、緑の照明下で撮像された取得対処物画像であっても、緑がかった背景色のピクセルは非固有特徴量テーブルに含まれるRGB値に近い色となるから、非固有特徴部と判定することが可能となる。様々な照明下において撮像した画像に基づいて、これらのテーブルを作成することによりその精度をより高めることができる。また、非固有特徴量として、対象物に含まれていない色を入れることにより、さらにその精度を高めることができる。 On the other hand, as in the present embodiment, by using the non-unique feature amount table as well, it is possible to perform determination more accurately by performing relative determination of which of the unique feature amount and the non-unique feature amount is closer to It becomes. For example, if a non-unique feature amount is extracted based on an image captured under green illumination, pixels of a greenish background color may be obtained even for an acquisition target object image captured under green illumination. Since the color is close to the RGB values included in the non-unique feature amount table, it can be determined as a non-unique feature portion. The accuracy can be further improved by creating these tables based on images captured under various illuminations. Moreover, the accuracy can be further enhanced by inserting a color not included in the object as the non-unique feature amount.
S903において、決定されたk番目の対象物に対する取得対象物画像の特徴相関量に基づいて、k番目の対象物が撮像されているか否かについて判定する。この特徴相関量が当該対象物のために予め定められた範囲内である場合には、取得対象物画像にはCHEESE BURGERが撮像されていると判定する。 In step S903, it is determined whether the k-th object is imaged based on the determined feature correlation amount of the acquired object image with respect to the k-th object. If the feature correlation amount is within a predetermined range for the target object, it is determined that a CHEESE BURGER is captured in the acquisition target object image.
そして、k番目の対象物が撮像されていると判定された場合には、不正検出(S907)へ移行し、撮像されていないと判定された場合には、カウンタkをカウントアップし(S904)、まだすべての種類Kについて判定していなければ(S905)、次の種類について再度判定処理を実行するためにS902へ戻る。すべての種類Kについて判定を行ったにもかかわらず、対象物が撮像されていると判定されなかった場合には、いずれの種類の対象物も検出できなかったからエラーと決定し(S906)、携帯端末装置120へエラーメッセージを送信し、対象物が検出できなかった旨の通知を行う(S910)。
Then, if it is determined that the k-th object is captured, the process proceeds to fraud detection (S 907), and if it is determined that the k-th object is not captured, the counter k is counted up (S 904) If it has not been determined for all the types K (S 905), the process returns to
k番目の対象物が撮像されていると判定された場合には、不正取得対象物画像であるか否かの判定処理を行う(S907)。不正検出は、取得対象物画像を不正に加工したこと及び他のユーザが撮像した画像を複製する等によって不正に取得したことを検出する。画像が不正に加工されたか否かを検証する方法としては、A. E. Dirik and N. Memon, "Image tamper detection based on demosaicingartifacts," 2009 16th IEEE International Conference on Image Processing(ICIP), Cairo, 2009, pp. 1497-1500やMinati Mishra, Flt. Lt. Dr. M. C. Adhikary, "Digital Image Tamper DetectionTechniques - A Comprehensive Study," International Journal of ComputerScience and Business Informatics, Vol.2, No.1. ISSN: 1694-2108 , June 2013に示されているとおり、様々な方法が知られている。本発明においては、画像が不正に加工されたか否かを検証する方法であればいかなる方法であってもよい。 If it is determined that the k-th target is captured, it is determined whether the image is an unauthorized acquisition target image (S907). The fraud detection detects that the image of the object to be acquired has been tampered with and that the image obtained by another user has been illegally acquired by copying or the like. As a method of verifying whether the image has been tampered with, see AE Dirik and N. Memon, "Image tamper detection based on demosaicingartifacts," 2009 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Cairo, 2009, pp. 1497-1500 and Minati Mishra, Flt. Lt. Dr. MC Adhikary, "Digital Image Tamper Detection Techniques-A Comprehensive Study," International Journal of Computer Science and Business Informatics, Vol. As shown in 2013, various methods are known. In the present invention, any method may be used as long as it is a method of verifying whether an image has been tampered with.
閲覧画像が不正に加工されていないと判定された場合には、取得対象物画像に含まれる対象物の周辺部の画像に基づいて他のユーザが撮像した画像を複製する等によって不正に取得したものであるか否かを判定する。対象物の周辺を含んだ画像は、通行人が映り込んだり、日陰の位置が変わったりするため、撮影する時間が異なれば、完全に同じ画像とはならない。また、商品の周辺部は商品の撮像場所毎に異なるから、撮像画像毎に異なるものとなる。本発明において既に正当な取得確認要求であると判定された取得確認要求に含まれていた取得対象物画像をサーバ記憶部506に格納して蓄積しておき、判定の対象となっている取得対象物画像を既に確認済の取得対象物画像と比較することによって、複製によって取得された画像であるか否かを判定することが可能である。両者の類似性が一定以上に高ければ不正な画像と判定する。
When it is determined that the browsed image has not been tampered with, it has been illegally acquired, for example, by duplicating an image captured by another user based on the image of the peripheral part of the object included in the acquisition object image It is determined whether it is a thing. An image including the periphery of the object may be reflected by a passerby, or the position of a shade may change, so the same image may not be obtained if the time for shooting is different. Further, since the peripheral part of the product is different for each imaging location of the product, it is different for each captured image. In the present invention, the acquisition target object image stored in the
この周辺画像に基づいた不正検出は、例えば、特許文献1(特許第6181893号)に記載された方法によって実現することができる。本実施形態においては、撮像部404によって撮像可能な領域の全体よりも小さい所定の領域内に対象物を撮像させるから、対象物の周辺部も同時に撮像され、特許文献1に開示された不正検出方法を組み込んで不正検出を行うことができる。
The fraud detection based on the peripheral image can be realized, for example, by the method described in Patent Document 1 (Japanese Patent No. 6181893). In the present embodiment, since the object is imaged within a predetermined area smaller than the entire area that can be imaged by the
不正取得対象画像検出(S907)において、不正な取得対象物画像ではないと判定された場合には、k番目の対象物をユーザが取得したことが確認されたものとして、k番目の対象物に対応する特典を付与するための処理を実行し(S908)、特典付与が行われた旨の通知を携帯端末装置120へ送信する(S910)。不正な取得対象物画像であると判定された場合には、不正取得対象物画像のための処理を実行し(S909)、不正取得対象画像であると判定された旨の通知を携帯端末装置120へ送信する(S910)。
If it is determined in the unauthorized acquisition target image detection (S 907) that the image is not an unauthorized acquisition target object image, it is determined that the user has acquired the k-th target object, and the k-th target object is identified. A process for giving the corresponding benefit is executed (S 908), and a notification that the benefit has been given is transmitted to the portable terminal device 120 (S 910). If it is determined that the image is an unauthorized acquisition target object image, processing for the unauthorized acquisition target object image is executed (S 909), and a notification indicating that the image is an unauthorized acquisition target image is transmitted to the mobile
本実施形態は、撮像された画像中に対物象が含まれる対象物領域検出のために回転や移動に強いロバストな特徴量である局所特徴量を用い、検出した対象物領域に含まれる対象物がバリエーション中のいずれかを確定させるための対象物識別のための大域的な色彩特徴量を用いるという、2つの特徴量を用いたマッチング処理を行う。これにより、多種類の対象物を高速・高精度に識別することを可能とする。変化やノイズには強いが識別性は十分に高くない局所特徴量と、識別性は高いものの変化やノイズには弱い大域的な色彩特徴量とを連結することにより、識別性とノイズ耐性の両方を同時に実現することを可能とする。 The present embodiment uses a local feature amount that is a robust feature amount that is resistant to rotation and movement for detecting an object region in which an objective image is included in a captured image, and an object included in a detected object region The matching process using two feature quantities is performed, in which global color feature quantities are used for object identification to determine one of the variations. This makes it possible to identify various types of objects at high speed and with high accuracy. By combining a local feature that is strong against changes and noise but not sufficiently high in discriminability, and a global color feature that is weak against changes and noise while being high in discriminability, both discriminatoryness and noise tolerance Makes it possible to realize at the same time.
特に、対象物が包装用紙に包装された商品である場合などは、包装用紙の折り畳みによる変形や汚れなどのノイズが多く含まれ、既存の特徴量マッチングのみでは正確に商品種類を確定することができない。しかしながら、本実施形態を用いることにより、ノイズが多く含まれている場合であっても、高い精度で高速に対象物の種類を特定することができる。 In particular, when the object is a product packaged in a packaging sheet, etc., noise such as deformation or dirt due to folding of the packaging sheet is included a lot, and the product type can be accurately determined only by the existing feature amount matching. Can not. However, by using this embodiment, even if a large amount of noise is included, it is possible to specify the type of the object at high speed with high accuracy.
本実施形態においては、S903において、k番目の対象物に対する取得対象物画像の特徴相関量に基づいて取得対象物画像にk番目の対象物が撮像されていると判定されると、当該k番目の対象物が撮像されたものと決定したが、複数種類のすべての対象物に対して特徴相関量を算出し、最も相関性の高い対象物が撮像されていると決定することもできる。例えば、k番目の対象物のための予め記憶された所定値Akと取得対象物画像のために算出された面積比Ckとの差が最も小さい対象物が取得対象物画像に撮像されていると決定することができる。 In the present embodiment, if it is determined in S903 that the k-th object is captured in the acquisition object image based on the feature correlation amount of the acquisition object image with respect to the k-th object, the k-th object is determined Although it has been determined that the target object has been imaged, it is also possible to calculate feature correlation amounts for all of a plurality of types of objects and to determine that the target object with the highest correlation is being imaged. For example, it is assumed that an object with the smallest difference between the prestored predetermined value Ak for the k-th object and the area ratio Ck calculated for the acquisition object image is captured in the acquisition object image It can be decided.
本実施形態においては、S902において特徴相関量を得るために用いられる画像特徴量を色彩の特徴量としたが、形状の特徴量を用いて特徴相関量を決定することもできる。例えば、N×Nピクセルのウィンドウを定義し、基準画像の各ピクセルに対して順次適用して、形状のパターンを抽出して、これに基づいて形状の特徴量とすることができる。 In the present embodiment, the image feature quantity used to obtain the feature correlation quantity in S902 is the color feature quantity, but the feature correlation quantity can also be determined using the shape feature quantity. For example, a window of N × N pixels can be defined and sequentially applied to each pixel of the reference image to extract the pattern of the shape, and based on this, the feature amount of the shape can be obtained.
説明を簡単にするためNを2とし、白黒画像を対象とした場合を例にとって説明する。図11に示すように2×2ピクセルのウィンドウ1100を定義し、このウィンドウに含まれるピクセルのパターンは、各ピクセルが白または黒となるため24通りのパターンとなり、各パターンに識別番号PID(0〜15)を割り当てる。例えば、すべてのピクセル(1101〜1104)が白のパターンはPID=0、右下のピクセル(1101)のみが黒の場合はPID=1、全てのピクセルが黒の場合はPID=15とする。
In order to simplify the description, it is assumed that N is 2 and a case of a black and white image is taken as an example. Define the 2 × 2
そして、図12(a)に示す基準画像1200に対してウィンドウ1100を適用する。まず、基準画像1200の左上のピクセル1201にウィンドウ1100の左上のピクセル1101を位置合わせして(図12(b))、基準画像1200の左上の2×2ピクセルのパターンを抽出し、抽出されたパターンのPIDのカウンタを1カウントアップする。ここでは、基準画像1200の左上の2×2ピクセルはすべて白であるから、PID=0のカウンタCPID_0を1つインクリメントする。図12(c)及び(d)に示すとおり、ウィンドウ1100を1ピクセルずつ移動させて、この処理を基準画像のすべてのピクセルに対して実行し、各PIDに対応するパターンがそれぞれいくつあったかをカウントし、カウンタCPID_0〜CPID_15を取得する。そして、このカウンタCPID_0〜CPID_15をビンとして、この対象物の種類についての画像特徴量としての形状ヒストグラムを取得する。
Then, the
取得対象物画像に対してもこのウィンドウ1100を用いて形状ヒストグラムを作成する。そして、取得対象物画像の形状ヒストグラムと基準画像の形状ヒストグラムとの差分を算出してこれを特徴相関量とする(S902)。そして、特徴相関量である差分値が所定の範囲内である場合には、取得対象物画像にその対象物が撮像されている判定され、範囲外であった場合には撮像されていないと判定される(S903)。ここでは特徴相関量である差分値が小さいほど相関性が高い。
A shape histogram is created using this
さらに、変形例として、ユーザがいずれの対象物を取得したのかを予め特定してもよい。この場合には、特定された対象物の局所特徴量のみに基づいて、所定領域内に対象物が撮像されているのかの確認処理を行い、取得確認要求には、指定された対象物の種類を特定する対象物IDを含めてサーバ130へ送信し、サーバ130はこれに基づいて特定された対象物の画像特徴量のみに基づいて取得対象物画像に対象物が撮像されているか否かを判定すればよいため、より高速の処理を実現することできる。
Furthermore, as a modification, it may be specified in advance which object the user has acquired. In this case, based on only the local feature amount of the specified object, confirmation processing of whether the object is imaged in the predetermined area is performed, and in the acquisition confirmation request, the type of the specified object is Is transmitted to the
また、1人のユーザが所定の店舗において1つの種類の対象物を取得してチェックイン処理を行うことについて回数制限を行うことも可能である。この場合には、携帯端末装置120が確認要求を送信する際に、取得対象物画像の撮像時に位置情報取得部405によって取得された位置情報を取得確認要求に含めて送信し、サーバ130は特典付与を行う際に、当該対象物の種類について当該ユーザが既に当該位置付近において撮像された画像に基づいてチェックインを行っていないかを確認する。既にチェックインを行っていた場合には、特典付与は行わず、まだチェックインを行っていない場合には、特典付与を行った後、当該ユーザについては当該位置で既にチェックインを行ったことを示す情報をサーバ記憶部506に記憶する。
It is also possible to limit the number of times for one user to obtain one type of target object at a predetermined store and perform check-in processing. In this case, when the portable
共通の特徴を含む複数種類の対象物の1つのカテゴリがある場合には、例えば、取得確認処理(S602)の開始時に、色彩等の共通特徴量に基づいて取得対象物画像に含まれる対象物がそのカテゴリのいずれか1つであることを決定して、そのカテゴリ内の対象物についてのみS701以降の処理を実行することもできる。多数の対象物がある場合には、比較の対象を削減することができるため、処理を高速化することができる。 In the case where there is one category of a plurality of types of objects including common features, for example, objects included in an acquisition object image based on a common feature amount such as color at the start of the acquisition confirmation process (S602) It is also possible to determine that is one of the categories, and execute the processing of S701 and later only for the objects in the category. When there are a large number of objects, the object of comparison can be reduced, so the processing can be speeded up.
本実施形態においては、サーバ130が取得確認処理(S602)を実行する場合について説明したが、携帯端末装置120が取得確認処理を実行してもよい。例えば、携帯端末装置120の記憶部406に、対象物の基準画像に加えて、特典付与の対象となる複数種類の対象物の各々についての固有特徴量及び非固有特徴量を各対象物の対象物IDに紐付けて記憶することで実現できる。これらの情報は、サーバ130から定期的に取得して更新することが好ましい。携帯端末装置120は、S707において所定の領域内に撮像された対象物及びその周辺部を含む空間の画像が取得対象物画像として取り込んだ後、取得確認要求をサーバ130へ送信しない。サーバ130に代わって携帯端末装置120が、当該取り込んだ取得対象物画像に基づいて、取得確認処理としてS901〜S909の処理を実行し、ユーザが対象物を取得したことを確認することができる。通知送信(S910)は実行せずに、携帯端末装置120の表示部402に、ユーザが対象物を取得したか否かの確認の結果として、特典が付与されたこと、不正確認要求と判定されたこと等のメッセージを表示することができる。
In the present embodiment, the case where the
以上に説明した処理または動作において、矛盾が生じない限りにおいて、処理または動作を自由に変更することができる。また以上に説明してきた各実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 In the processes or operations described above, the processes or operations can be freely changed as long as no contradiction arises. Each embodiment described above is an illustration for describing the present invention, and the present invention is not limited to these embodiments. The present invention can be practiced in various forms without departing from the scope of the invention. Further, the effects described in the present embodiment only list the most preferable effects arising from the present invention, and the effects according to the present invention are not limited to those described in the present embodiment.
100 取得確認システム
110 ネットワーク
120 携帯端末装置
130 サーバ
201 処理装置
202 表示装置
203 入力装置
204 撮像装置
205 位置情報取得装置
206 記憶装置
207 通信装置
208 バス
209 プログラム
301 処理装置
302 表示装置
303 入力装置
306 記憶装置
307 通信装置
308 バス
309 プログラム
401 末制御部
402 表示部
403 入力部
404 撮像部
405 位置情報取得部
406 記憶部
407 通信部
501 制御部
502 表示部
503 入力部
506 記憶部
507 通信部
800 表示画面
801 枠
802 対象物
803 全体画像
805 周辺画像
1100 ウィンドウ
1101 ピクセル
1102 ピクセル
1103 ピクセル
1104 ピクセル
1200 基準画像
1201 ピクセル
100 acquisition confirmation system 110
Claims (13)
前記携帯端末装置は、
前記複数種類の対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定し、
いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込み、
前記取得対象物画像を前記サーバへ送信し、
前記サーバは、
前記送信された取得対象物画像を受信し、
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、
前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する、
ことを特徴とするシステム。 A system comprising a portable terminal device and a server for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired,
The portable terminal device is
An object of any type of a plurality of types of objects is present in an image of a space captured by the imaging device of the mobile terminal device based on the local feature amount of the shape for detecting the plurality of types of objects. Determine whether or not it has been imaged,
If it is determined that an object of any type is imaged, an image determined to be imaged of the object is fetched as an acquisition object image,
Sending the acquisition object image to the server;
The server is
Receiving the transmitted acquisition target object image;
The feature correlation amount of the acquired object image with respect to the one type of object is determined based on the image feature amount of the one type of the plurality of types of objects,
It is determined based on the determined feature correlation amount whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object.
A system characterized by
前記固有特徴量は前記1つの種類の対象物の特徴である色彩を示す特徴的色彩値を含み、前記非固有特徴量は当該1つの種類の対象物の特徴ではない色彩を示す非特徴的色彩値を含み、
前記特徴相関量は、前記取得対象物画像における、前記1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて前記1つの種類の対象物の特徴である色彩を示すと決定された特徴部の量と前記1つの種類の対象物の特徴でない色彩を示すと決定された非特徴部の量との比であり、
前記取得対象物画像が前記1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定することは、前記特徴相関量が所定の範囲内であるか否かによって決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載のシステム。 The image feature quantities of the one type of object include unique feature quantities and non-unique feature quantities,
The unique feature includes a feature color value indicating a color that is a feature of the one type of object, and the non-unique feature indicates a color that is not a feature of the one type of object Contains the value,
The feature correlation amount is an amount of a feature portion determined to indicate a color that is a feature of the one type of target object based on the image feature amount of the one type of target object in the acquisition target object image A ratio to the amount of non-features determined to indicate the non-feature color of the one type of object,
Determining whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object is determined depending on whether or not the feature correlation amount is within a predetermined range.
The system of claim 1, wherein:
前記特徴相関量は、前記基準画像のヒストグラムと前記取得対象物画像に含まれる形状についてのヒストグラムとの差分に基づいて決定される、
ことを特徴とする請求項1に記載のシステム。 The image feature of the one type of object includes a histogram of the shape included in the reference image of the type of object;
The feature correlation amount is determined based on a difference between a histogram of the reference image and a histogram of a shape included in the acquired object image.
The system of claim 1, wherein:
携帯端末装置によって撮像された対象物が撮像されていると判定された取得対象物画像を携帯端末装置から受信し、
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、
前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する、
ことを特徴とするサーバ。 A server used in a system for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired,
Receiving from the mobile terminal apparatus an acquisition target object image determined to be imaged by the mobile terminal apparatus;
The feature correlation amount of the acquired object image with respect to the one type of object is determined based on the image feature amount of the one type of the plurality of types of objects,
It is determined based on the determined feature correlation amount whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object.
Server characterized by
前記複数種類の対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定する段階と、
いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込む段階と、
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定する段階と、
前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する段階と、
を実行させるプログラム。 A set of programs for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, on one or more computers,
An object of any type of a plurality of types of objects is present in an image of a space captured by the imaging device of the mobile terminal device based on the local feature amount of the shape for detecting the plurality of types of objects. Determining whether or not an image is captured;
When it is determined that an object of any type is imaged, the step of capturing an image determined to be imaged of the object as an acquisition object image;
Determining a feature correlation amount of the acquired object image with respect to the one type of object based on an image feature amount of the one type of the plurality of types of objects;
Determining whether the acquired object image is an image obtained by imaging the one type of object based on the determined feature correlation amount;
A program that runs
携帯端末装置によって撮像された対象物が撮像されていると判定された取得対象物画像を携帯端末装置から受信し、
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、
前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する、
ことを実行させるプログラム。 A program for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, the server
Receiving from the mobile terminal apparatus an acquisition target object image determined to be imaged by the mobile terminal apparatus;
The feature correlation amount of the acquired object image with respect to the one type of object is determined based on the image feature amount of the one type of the plurality of types of objects,
It is determined based on the determined feature correlation amount whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object.
A program that lets you do things.
前記複数種類の対象物を検出するための形状についての局所特徴量に基づいて、当該携帯端末装置の撮像装置によって撮像された空間の画像に複数種類の対象物のいずれかの種類の対象物が撮像されているか否かを判定する段階と、
いずれかの種類の対象物が撮像されていると判定されると、当該対象物が撮像されていると判定された画像を取得対象物画像として取り込む段階と、
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定する段階と、
前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が前記1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する段階と、
を実行させる方法。 A method for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, the method comprising:
An object of any type of a plurality of types of objects is present in an image of a space captured by the imaging device of the mobile terminal device based on the local feature amount of the shape for detecting the plurality of types of objects. Determining whether or not an image is captured;
When it is determined that an object of any type is imaged, the step of capturing an image determined to be imaged of the object as an acquisition object image;
Determining a feature correlation amount of the acquired object image with respect to the one type of object based on an image feature amount of the one type of the plurality of types of objects;
Determining whether the acquired object image is an image obtained by imaging the one type of object based on the determined feature correlation amount;
How to do it.
携帯端末装置によって撮像された対象物が撮像されていると判定された取得対象物画像を携帯端末装置から受信し、
前記複数種類の対象物のうちの1つの種類の対象物の画像特徴量に基づいて、当該1つの種類の対象物に対する前記取得対象物画像の特徴相関量を決定し、
前記決定された特徴相関量に基づいて、前記取得対象物画像が当該1つの種類の対象物を撮像した画像であるか否かを判定する、
ことを実行させる方法。 A method for confirming that one of a plurality of types of objects has been acquired, the server comprising:
Receiving from the mobile terminal apparatus an acquisition target object image determined to be imaged by the mobile terminal apparatus;
The feature correlation amount of the acquired object image with respect to the one type of object is determined based on the image feature amount of the one type of the plurality of types of objects,
It is determined based on the determined feature correlation amount whether or not the acquisition target object image is an image obtained by imaging the one type of target object.
How to do things.
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